企业数据资源的会计确认、计量与披露新规探析

摘 要：随着数字经济的崛起，企业数据资源的会计处理成为关注焦点。本文深入探讨了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》对企业会计确认、计量与披露的影响，规定明确了数据资源的确认条件和计量方法，提升了信息披露要求，有助于发掘数据价值。然而，企业在实际操作中仍面临数据权属确认、经济价值评估、计量方法选择等挑战。针对这些难题，本文提出了从数据源识别到经济价值评估的确认流程、综合考量成本与市场价值的计量策略，以及内容规范与方式创新的披露策略等建议对策。

关键词：数据资源；会计确认；会计计量；信息披露

一、引言

在数字经济高速发展的背景下，企业拥有和可利用的数据资源已经成为重要的经济资源，是企业实现经营管理创新、商业模式转型并持续创造价值的关键要素。数据资源相较于传统生产要素具有无限复制性、实时性、高价值潜力、创新驱动和支持决策等优势。因此，如何准确反映和充分利用数据资源，是企业亟待解决的问题。但现行《企业会计准则》对数据资源的会计处理规定还不够明确和规范，无法准确反映企业数据资源的价值，也制约了企业对数据资源的投入与管理。为规范企业数据资源的会计处理，财政部在2023年8月21日正式颁布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，为方便起见，以下简称为《暂行规定》，该规定于2024年1月1日正式生效。

《暂行规定》的出台，目的是指引企业在处理与数据资源相关的会计事务时遵循既定规范，并提升相关会计信息的透明度，从而深入发掘数据的潜在价值。然而，当前企业在数据资源的确认、计量和披露方面仍缺乏详尽的指引。鉴于此，本文致力于探讨数据资源在这些关键环节中面临的挑战及操作策略，以期推动企业能够更加规范地执行数据资源的确认、计量和披露流程，充分释放其价值潜力。

二、数据资源会计处理的变化及影响

1.资源确认条件明确，数据资源投入将大幅增加

《暂行规定》明确了数据资源的确认条件：只要符合企业会计准则相关规定，即可作为无形资产或者存货进行相关会计处理。这一变化将极大地激励企业加大投资与创新，丰富企业的数据资源库。具体来说，企业可以加大新的数据采集与存储，开发更多元化的算法模型，进行更规模化的平台建设，丰富数据资源的种类、提高数据资源的数量和质量，丰富的高质量数据资源将为企业的产品和服务质量地提升提供有力支持。例如，拥有海量用户数据的企业可以开发更准确的个性化推荐算法，提升用户体验；丰富的图像训练数据将提高无人车辆的环境识别能力。由此预见，企业对数据资源的投入将大幅增加。

2.资源计量考虑业务模式，评估将更贴近真实价值

在数据资源计量时，除了考虑历史成本外，还需要关注业务模式、更新频率等影响数据未来经济利益的因素。具体来说，不同的业务模式会直接影响数据的使用效率和带来的效益，比如，用于训练算法模型的数据，其业务模式是提供间接效益；而用于直接出售的细分消费数据，其业务模式将带来直接收益。此外，由于数据更新速度普遍较快，更新频率越高的数据时效性越强，对企业经济利益的贡献也更持续、更大。因此，综合考虑影响效益的各种因素，数据资源的计量，将更贴近其真实价值。

3.披露要求大幅提升，有助发掘数据价值

《暂行规定》在原有披露基础上，新增了对无形资产、存货中数据资源的明细披露要求，体现了更高的信息透明度要求。这种详细披露无形资产和存货中数据资源的构成、账面变动情况、减值情况等信息，将有助于企业重新审视数据资源的应用状况，发掘其中还未被充分利用的价值。这种外部披露的压力，也将促使企业加强对数据资源的内部管理，实施更系统、专业的数据治理，以发现数据价值、提高数据质量、减少数据风险。

三、数据资源会计处理面临的难题与挑战

1.会计确认方面的难题

（1）数据资源的有效识别与合规保障

首先，会计确认的基础在于有效识别数据资源，但其过程较复杂。企业需要深入梳理内部生成及外部获取的庞大数据资源，确保每一项数据都被精准识别和妥善记录。由于数据种类繁多、来源广泛且动态变化，确保数据的完整性、准确性和一致性成为一项艰巨任务。

其次，合规保障是数据资源会计确认的另一大挑战。随着数据保护和隐私法规的不断加强，确保数据合规性已成为企业不可回避的责任。

（2）数据权属的界定

数据的产生、流通、利用往往涉及多方主体和多个环节，这使数据资源的权属界定变得异常复杂。数据产权归属的不明确不仅可能引发权益纠纷，还可能制约数据的合理利用和流通。在数据的生命周期中，原始数据的收集者、处理者、使用者可能分属不同主体，每个主体都对数据拥有某种程度的权益。

（3）数据质量与价值评估

数据的质量和价值不仅取决于其本身的准确性、完整性、时效性，还与数据的来源、采集方式、处理方法等紧密相关。然而，由于缺乏统一的数据质量评估标准和方法，不同的数据评估结果可能存在较大差异，这无疑增加了数据确认的难度。

（4）数据潜在收益的量化与体现

如何将数据的潜在收益量化并体现在财务报表中，是数据资源会计确认过程中面临的关键问题。数据资源的价值往往在于其未来能够为企业创造的经济收益。然而，这种潜在收益具有高度的不确定性和难以预测性。

2.会计计量方面的挑战

（1）计量方法选择的复杂性

在数据资源的会计计量中，存在多种计量方法，如历史成本法、公允价值法、现值法等。这些方法有各自的优缺点，可以适用于不同场景。然而，在现实应用中，如何选择合适的计量方法成为一个难题。不同的计量方法可能导致不同的计量结果，进而影响会计信息的可比性和一致性。

（2）摊销与减值处理的难题

由于数据资源的使用寿命和减值因素难以准确估计和预测，这给数据资源的摊销和减值处理带来了一定困难和挑战；例如存在对使用寿命不确定的数据资源，或由于数据的不断更新，使价值保持不变或不断增值的数据资源是否要进行摊销等问题。

（3）公允价值获取的困难

对交易型数据资源，采用公允价值法进行计量较合理。然而，目前数据资源市场并不成熟且交易价格缺乏，公允价值的获取存在很大的难度。即使能够获取公允价值，也可能因为受到多种因素的影响而导致该公允价值缺乏稳定性和可靠性。

3.信息披露方面的难题

（1）披露内容的确定

由于数据资源的特殊性质，其披露内容可能涉及商业秘密、个人隐私等敏感信息，这也为企业在进行数据资源披露时带来了潜在风险。因此，在进行数据资源的信息披露时，如何对信息披露的透明度和保密性进行合理平衡，成为信息披露的难点。

（2）披露方式的选择

披露方式的选择是数据资源领域面临的一个重要议题。当前，对数据资源应如何在财务报表中进行披露存在不同观点：是将其纳入表内披露，还是采用表外披露形式，抑或选择不进行披露，各方意见尚未达成统一。

四、建议对策

1.企业数据资源的确认流程：从识别到经济价值评估

（1）数据源的识别

对数据源进行识别时，企业必须全面梳理内部生成的数据，如销售记录、客户信息等，以及从外部获取的数据，如市场研究数据、第三方数据库等。这些数据具有时效性、可复制性和价值波动性等显著特点，对企业运营至关重要。除此之外，在识别过程中要注重对数据质量的把握，判断其是否能为企业带来经济利益的流入；如果数据能够在未来为企业带来经济利益的流入，才能满足数据资源确认的条件。

（2）合规性的确保

企业在数据收集、存储和使用的所有环节都要严格遵守相关法律、法规和行业标准。同时，企业内部需要建立相应的监督管理体系，包括制定规范的数据获取流程、建立专门的业务部门等。通过确保数据资源的合规获取，在一定程度上能够使企业在数据资源的权属问题上有所依据，进而能够避免因此带来的法律风险和财务损失。除此之外，企业也能够更好地维护自身声誉和客户信任。

（3）数据控制能力的验证

在识别了数据源以及确保了其合规性之后，企业需要验证其对数据的控制能力。这包括确保数据的存储、访问、修改和删除的各个环节都受到严格的管理和保护。为实现这一目标，企业应采纳适当的数据管理策略和技术，如数据加密、访问控制以及数据备份等，以确保数据的安全性和可控性。

（4）数据经济价值的评估

企业需要对拥有的数据进行深入的经济价值评估。例如，企业需要特别关注获取的相关数据在提升企业运营效率、降低成本、增加收入以及开辟新的商业机会等方面为自身带来的变化，量化其在各个方面为企业带来的实际经济利益流入。通过细致的评估过程，企业能够更准确地理解数据的实际价值，进而为制定基于数据的战略决策提供有力依据。

2.企业数据资源的计量策略：从成本到市场价值的综合考量

（1）数据资源会计计量的方法选择

①数据资源的来源和类型对初始计量的影响

历史成本法反映了数据资源生成和获取过程中的实际成本，针对企业内部生成的数据，由于其成本数据可以直接进行追踪和获取，因此通常基于历史成本法进行初始计量。公允价值法考虑了市场供求关系等多种因素，能够提供更准确和全面的数据资源价值评估。因此，对企业从外部购买的数据资源，为了更好地反映其在市场上的真实价值，通常使用公允价值法进行计量。

②数据资源的用途和目的对后续计量的作用

当数据主要用于内部决策和业务运营时，由于成本法主要关注的是数据的成本消耗，与内部使用场景下对价值评估的需求相契合，因此，其会计计量可以采用成本法。如果数据资源的用途发生变化，例如用于交易或对外投资等目的，那么企业就需要更多地考虑数据资源的市场价值和未来收益。在这种情况下，收益现值法或公允价值法可能更合适，因为能够更全面地反映数据在市场上的价值和潜在收益。因此，在选择后续计量方法时，企业必须充分考虑数据的实际用途和目的，以确保会计处理的准确性和相关性。

（2）数据资源摊销与减值处理策略

企业在缺乏完善交易市场的环境下进行减值测试时，评估人员需要采用多种评估方法和技术获取数据资源价值的全面信息，需要综合考虑行业趋势、市场需求和竞争情况等外部因素。此外，加强内部控制和审计监督是确保减值测试准确性和合规性的关键。

在摊销方面，企业可以根据数据资源的实际价值和使用情况采取灵活策略。具体来讲，如果数据资源的价值被认为是稳定或是增值的，那么企业可以选择不摊销，而是通过定期的价值评估调整账面价值。这需要建立有效的价值评估机制，并确保评估的准确性和公正性。此外，企业基于数据资源的实际使用情况摊销价值。例如，根据数据资源是否被频繁使用以及能否对业务产生重大价值的情况选择合理的摊销方法，这种方法要求企业跟踪数据的使用情况。

（3）完善市场机制，加强市场监管

监管机构亟需完善法律法规体系，加大对市场的监管力度，维护市场秩序，遏制市场操纵、内幕交易等不法行为，保障企业和相关利益者的合法权益，为企业数据资源的交易搭建高效可靠的平台，营造出公平、公正、透明的市场环境。同时，企业也应积极与监管机构沟通合作，共同推动数据资源市场的完善，不断提升市场信息的透明度，促进市场的健康有序发展。

3.数据资源披露策略：内容规范与方式创新的双重考量

（1）披露内容的确定

首先，需要制定明确的数据披露准则。这些准则不仅是企业披露数据的指南针，也是保障公共利益和企业权益的重要工具。明确的准则能够确保企业在披露数据时不会误触法律红线，同时也能够提升数据的透明度和可信度。因此，相关部门或行业协会应高度重视准则的制定，确保既符合法律法规要求，又能够反映行业特点和公众需求。

其次，对涉及商业秘密或个人隐私的敏感数据，企业必须采取严格的脱敏和加密处理措施。这是保护企业核心竞争力和个人隐私的关键环节，也是企业履行社会责任的重要体现。

最后，企业应建立健全内部审查和监管机制，对数据披露的全过程进行严格的监督和管理。这不仅能够及时发现和纠正披露过程中的问题，还能够提升企业的自我管理能力和风险防范意识。加强内部审查和监管可以确保披露的数据既满足透明度要求，又不损害企业的合法权益，实现数据披露的规范化。

（2）披露方式的选择

首先，企业应根据数据资源的特征，如可货币化以及对企业价值的贡献程度等，灵活采用表内披露、表外披露或混合披露方式。对可以货币化的数据资源，将其纳入财务报表进行表内披露，这有助于更直观地展示企业的财务状况和经营成果。而对难以货币化的数据资源，则可以通过附注、管理层讨论与分析等途径进行表外披露，提供更全面的信息以供利益相关者参考。

其次，企业应积极创新披露手段，提高信息披露的直观性和可读性。例如，可以利用大数据、人工智能等技术对数据资源进行深入挖掘和分析，以图表、报告等形式，将数据以更直观、易懂的方式呈现出来。此外，建立在线数据平台、使用可视化工具等，也是提升披露效果的有效途径。

最后，企业应定期与投资者、监管机构等进行深入交流，了解他们对数据资源披露的具体需求和期望。这有助于企业更准确地确定披露的内容和方式，确保所披露的信息能够满足各方需求。同时，企业还应主动解释和说明数据资源的披露情况，及时回应利益相关者的关切和疑问，从而增强披露的透明度和可信度。

五、结语

随着数字经济的崛起，企业数据资源的会计处理成为关注焦点。《暂行规定》的出台明确了数据资源的确认条件和计量方法，提升了信息披露要求，有助于发掘数据价值。然而，企业在实际操作中仍面临权属确认、经济价值评估、计量方法选择等挑战。为应对这些难题，本文建议企业建立从数据源识别到经济价值评估的确认流程，采用综合考量成本与市场价值的计量策略，并制定内容规范与方式创新的披露策略。这些对策旨在指导企业更规范地处理数据资源会计事务，充分释放数据价值潜力，推动数字经济发展。

参考文献：

[1]宋书勇.企业数据资源会计确认与计量问题研究[J].会计之友，2024（2）：95-101.

[2]李秉祥，任晗晓，尹会茹，等.数字经济背景下大数据资产的确认、计量与列报披露[J].财会通讯，2022（11）：79-83+88.

[3]罗玫，李金璞，汤珂.企业数据资源化：会计确认与价值评估[J].清华大学学报（哲学社会科学版），2023，38（5）：195-209+226.

[4]吕慧，赵冠月.数据资产的价值评估与会计处理研究进展综述[J].财会通讯，2023（13）：24-30.

[5]耿汉威.数据资产会计分类确认及后续计量[J].财务与会计，2022（10）：81.

[6]王文兵，李珺珺.企业数据资源的会计确认、计量与披露探析——兼评《企业数据资源相关会计处理暂行规定》[J].商业会计，2024（1）：4-9.

[7]刘璇.数字经济环境下数据资产会计确认与计量[J].财务管理研究，2023（12）：156-160.