互联网金融服务企业数据资产价值确认与计量问题研究

【摘要】近年来，以现代信息网络为主要载体、以信息通信技术的融合应用和全要素数字化转型为驱动的数据资源已成为各类企业的核心战略资源，有关数据资源的确认、计量问题备受关注。2023年财政部出台《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，明确了数据资源的适用范围、会计处理标准以及披露要求。但是《暂行规定》不主张突破现有会计准则框架，制约了财务报表有效反映企业数据资源价值的功能实现。文章以互联网金融服务公司为例，探讨数据资产在确认、计量方面的问题并提出建议，旨在为数据资产会计核算改革和实践提供借鉴和参考。

【关键词】互联网金融；数据资产；大数据；会计处理；资产计量

【中图分类号】F274

★ 基金项目：本文获北京市大学生创新创业训练项目——互联网金融服务企业数据资产价值计量问题研究（10805136024XN139-134），财政部全国会计重点科研课题——数据要素价值实现全链路的“量价险”平衡研究：分级分类、价值测定和风险防控，北方工业大学本科教育教学改革一般项目——业财融合导向下管理会计课程体系设计，北京市教委社科一般项目——北京市非营利文化组织绩效导向成本核算研究（项目编号：SM202210009006）的资助。

一、引言

随着经济环境的不断演变，会计作为其产物亦需不断适应并革新。2023年8月财政部颁布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》）首次明确数据资源的适用范围、会计处理标准以及披露要求等内容。鼓励和引导企业核算“数据资产”，对有序推动数据资产化，加强数据资产全流程管理具有里程碑的意义。然而作为新兴资源的数据资产区别于其他传统资产，其会计确认与计量具有独特性，而《暂行规定》不主张突破现有会计准则框架，一定程度上制约了财务报表有效反映企业数据资源价值的功能实现。鉴于此，本文拟通过对互联网金融服务公司——浙江核新同花顺网络信息股份有限公司（后文简称“同花顺”）为例，探讨金融服务公司数据资源在价值确认、计量方面存在的问题，并提出相应建议，以便更有助于反映真实的企业资产状况、提升企业财务报表质量。

二、文献综述

（一）数据资产的概念及特征

数据资产是指组织或个人拥有并可以利用的数据的价值，作为一种新兴的生产要素，它指的是可以为公司或个体带来经济利益的数据资源。赵丽芳（2024）将数据资产总结为可以包括各种类型的数据，例如客户信息、市场趋势、产品规格。她认为这些数据资产对于组织的运营和决策起着重要作用，并且可以为企业带来竞争优势。曾家瑜、赵治纲（2023）认为数据资产是一种虚拟的资产，它不会因为正常的使用频率增加而磨损或消耗，这大大增加了数据资产计量的难度。张俊瑞、危雁麟（2023）提出数据资产可以无限次地进行交换、转让和使用，并为他人所共享。何越（2023）将时效性作为影响数据资产价值的重要特征，他认为数据资产会受到数据时效程度、数据容量等因素的影响，该信息仅针对某一特定时间段内的状况具有相对精准的反映，然而随着时间的逐步推移，其精确度将逐渐下降，甚至可能变得完全不准确或具有误导性。例如，金融交易数据需要实时更新，而地理空间及人口统计数据通常时效性更长一些。

（二）数据资产的会计确认

在我国现行企业会计准则框架下，若数据资源满足资产的定义及确认标准，则应正式将其列为数据资产进行确认；反之，若不满足，则应仅在资产负债表的附注中进行相应的信息披露。罗玫（2020）认为来源明确、无可争辩、受企业合法控制、发展可行、对企业经济业务有贡献的数据资源，可确认为企业的数据资产。在账户开立方面，黄世忠等（2023）认为，数据资产应在符合资产定义和确认标准的前提下，按照数据资产所有权是否发生转移，应当分别确认存货及无形资产核算；何越（2023）则分析了资产全生命周期的账务处理流程，以新资产类别的形式对数据资产进行确认。财政部2023年发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，要求企业应根据数据资源的创立方式、持有目的、商业模式及与数据资源相关的经济利益的预期消费模式来识别和计量数据资源。符合《企业会计准则第6号——无形资产》定义和计量要求的数据资源，作为无形资产确认和计量。对于日常业务中持有并最终用于销售的数据资源，符合《企业会计准则第1号——存货》定义和获取条件的数据资源作为存货进行确认和计量。

（三）数据资产的分类与计量

我国现行会计计量属性分为以下五种：历史成本、重置成本、现值、公允价值、可变现净值。其中历史成本、公允价值和现值是数据资产中广泛采用的计量属性。但由于会计计量需具备平衡可靠性和相关性的特点，数据资产计量方法在很长一段时间内将不完善和不准确。胡伟（2024）认为根据国内会计信息质量要求中的可靠性原则，数据资产的计量可参照企业研发费用的会计处理进行，应当采取成本模式保守计量数据资产；黄世忠等（2023）认为应当采取“历史成本+减值测试”方式对数据资产进行综合衡量；而田雪（2023）则认为公允价值虽是一种激进的计量数据资产定价方法，与我国现行的企业会计准则背道而驰，但数据资产价值起伏较大的交易公司更应选择使用这种方法来判断数据资产的真实价值。

三、互联网金融信息服务业相关概述

（一）互联网金融服务业的定义

互联网金融服务业，作为一个依托网站、软件及APP终端等媒介的新兴领域，致力于为用户提供涵盖宏观、经济、股票、基金、债券等多维度的金融信息服务。其服务范畴广泛，涵盖金融资讯的传递、金融数据的分析、信息交流的平台、培训教育的提供、分析工具的开发以及交易工具的集成等。这一行业并非互联网与金融的简单叠加，而是在互联网技术实现互联与安全保障的基础上，随着用户认知的深化而自然衍生出的新型业务模式。随着信息技术的迅猛进步，互联网金融服务业的内涵与外延均经历了显著的演变。行业综合性日益增强，不仅满足了用户多样化的金融信息需求，还推动了信息服务行业的全面升级。技术的迭代更新深刻改变了行业生态，数字产业化的发展进一步推动了信息服务行业的深度变革。

同花顺是我国一家提供金融数据和金融信息服务的公司，成立于1995年，总部位于中国浙江省杭州市，是我国证券市场知名的金融信息服务平台之一，为广大投资者提供全面的金融信息服务和交易工具。公司核心业务是提供信息数据类服务，包括为个人投资者和金融机构提供经济业务、财务咨询、投资研究、投资分析工具等，在帮助用户分析市场、做出投资决策方面起到了重要作用。作为金融信息服务的提供者，同花顺公司拥有大量的金融数据，这些数据对于投资者做出决策、企业进行市场分析以及同花顺公司自身的产品开发和服务创新具有极高的价值。在互联网金融服务业，数据的重要性尤为凸显。对于同花顺公司这样的互联网金融企业来说，掌控并能够有效利用这些数据资源，不仅能够为企业带来经济利益，更是构成其核心竞争力的关键。

（二）互联网金融服务业的数据资产

伴随着中国市场的数字化建设程度不断深入，越来越多的企业建立并积累了基于自身业务的数据资源，企业通过整合数据，实现数据全流程治理、数据分析、可视化来辅助企业决策与运营，也在尝试将这些数据转变为商品，实现收入目标及数据资产化的过程转变。金融信息服务企业在从上游行业及用户中收集到大量数据之后，通过数据处理中心运用大数据人工智能等技术来处理相关数据，可以作为企业盈利的资产。例如，同花顺公司对最近几十年来的证券市场和股票市场的信息进行了统计和研究分析，为广大的股民消费者提供了所需的金融数据，推动股民炒股和购买基金，进而收取增值信息服务的使用费和产生的手续费来增加企业收益。分析企业自身数据了解企业自身发展现状，根据自身发展情况来进行合理规划。也可以为企业自身开发新产品提供灵感，极大地提高企业的自身效益。对于这类企业来说，数据资产更像是企业的生产成本。

四、同花顺公司数据资产会计计量现状及问题

（一）同花顺公司数据资产会计计量现状及问题

2023年同花顺公司收入35亿元，其中增值电信服务占42.89%，软件销售和维护占12.28%，广告和互联网业务推广服务占38.13%，基金代销和其他交易服务占6.7%，数据资产是同花顺创造价值的主要资源，但数据资产没有在财务报表中真实反映，而是直接支出并计入当期损益。大数据企业无论是从外部购买数据资产还是自己开发数据资产，都会产生巨大的成本。就同花顺公司而言，该公司数据资产大模型方面、算力资源建设等领域的投入每年逾10亿元，而将这笔支出直接费用化会导致资产价值被低估，从而影响公司的财务状况和业绩评估，严重情况下甚至会造成决策误导，使管理层做出不利于公司长期发展的决策。基于现行会计计量模式计量的资产账面价值不科学、不合理，大大削弱了会计信息的相关性和实用性，对财务报表的整体质量产生了重大负面影响。此外，不完整的会计信息无法准确显示大数据企业的真实业绩和财务状况，进而干扰其绩效管理和战略规划。随着时间的推移，这可能会对公司的持续运营能力产生严重影响。

（二）同花顺公司数据资产确认、计量的难点

尽管《暂行规定》为数据资源入表设计了一整套制度框架，但由于政策整体处于落地初期，其中多数规定仍较为笼统、模糊，实务中有较多问题仍有待探索。笔者认为，同花顺公司未能准确将数据资产准确资本化入表主要原因有以下几点：

1.数据资产科目界定难。尽管《暂行规定》建议将可辨认为资产的数据资源确认为“无形资产”或“存货”，但数据资产在界定上并不完全符合这两者的条件。首先，二者在资产负债表上的分类（流动资产与非流动资产）通常基于是否在一个会计年度内周转消耗，而数据资产的使用目的并不明确，导致划分标准模糊，难以为资本市场提供准确信息。其次，数据资产无实体且可无限复制，例如同花顺公司利用数据提供定制服务时无需实际成本，这使得数据资产在存货管理（如成本结转、减值损失计提）上存在问题，且不完全符合无形资产的定义。因此，数据资产应如何计入会计科目亟待解决。

2.数据资产价值确定难。《暂行规定》中所列举的各项成本仍不足以涵盖数据资产可能发生的全部成本，故均保留了口袋条款，但这也为判断何为“应当构成数据资产的成本”增添了难度。此外，数据资产规模不断壮大会产生“1+1>2”的规模效应，比如同花顺公司向投资者提供某上市公司数年历史财务信息以及同行业其他友商信息远远比仅提供该公司一年财务信息产生更大的效用。除规模效应外，部分数据资产面临时效性问题，随着时间推移数据资产可能会贬值，甚至一文不值。例如，新冠疫情期间的疫情动态统计图在疫情结束后失去了绝大部分社会价值。基于数据资产本身特殊性及价值不稳定性导致数据资产很难准确入表。

3.监管、合规要求带来的难点。对于数据的应用和流通，我国各项相关政策历来强调合规先行，数据合规的要求贯穿数据采集、数据加工、数据管理、相关业务运营等全过程。然而考虑到企业所处的行业及个体差异化，政府很难出具统一标准来对数据资产进行统一核算及界定，对于以同花顺企业为首的互联网金融服务业而言，医疗、教育类非金融数据对其主营业务并不能带来价值。并且同一项数据对于龙头企业和行业中下游企业之间的价值又不一样，因此如何准确反映企业的数据资产且避免企业对财务报表进行财务舞弊和利润操纵给监管部门带来新挑战，如何在满足各项合规需求的情况下依法依规地实现数据资产的入表，仍需长期探索。

五、同花顺公司数据资产会计计量方法改进

（一）数据资产计量属性的探讨

《暂行规定》建议数据资产应参照存货或无形资产计量与管理。但对于同花顺公司而言，其核算有局限性。数据资产不完全符合存货定义，不随使用而减值，甚至可能因规模化而增值，因此采用历史成本法会低估其价值。数据资产与无形资产差异大，其成本界定模糊，受主观判断影响大，且各企业数据资产差异大，难以统一计量。数据资产价值取决于其经济效益，理想计量属性应为基于市场信息的公允价值。互联网金融服务企业拥有成熟数据管理体系，公允价值计量更接近实际价值，因此本文建议大数据企业可以引入公允价值作为数据资产的会计计量属性。

（二）数据资产的初始计量

互联网金融服务企业的数据资产计量需要考虑会计信息不仅要满足反映管理层受托责任、为投资者提供有用决策信息的财务报告目标，还要满足会计信息优先考虑可靠性和相关性的质量要求。同花顺公司以定制化分析报告的形式向有关投资人提供服务，采用协商定价法制定产品价格。因此仅以历史成本难免有损于可靠性。故引入公允价值计量这一概念，公允价值可如实反映同花顺公司数据资产的实际价值，提供更加可靠的会计信息。本文认为，现行政策下同花顺公司数据资产处理可以结合同花顺公司数据资产特点进行初始计量。根据持有目的不同，分别采用公允价值模式和成本模式进行账务处理。以内部自用为目的研发出的数据产品，采用历史成本进行计量，以购买价款、相关税费作为入账价值，在取得时借记“无形资产”科目；现行以对外交易为导向研发出的数据产品具有探索性质，数据资产的价值存在较大不稳定性，应当采用公允价值模式进行计量，则在取得时借记“数据资产——取得成本”，该科目归属于非流动资产。以数据资产稳定性作为初始计量方式的标准，不仅向内外部决策者正确传递出企业对数据资源的实际价值，还能够激发企业利用数据资源的积极性，数据资产初始计量判断流程图详见图1。

（三）数据资产的摊销、减值及公允价值变动

数据的价值随市场和时间的变化不断变化，价值上下浮动很大，并可能因市场环境的变化而失去全部价值。因此，在使用数据资产时，应尽早关注其使用价值和市场价值的变化，并及时聘请权威评估机构对数据资产的公允价值进行评估并及时调整其账面价值，以确保数据资产的实际价值真实反映在财务报表中，为报告用户提供及时有效的决策信息。

对于同花顺公司以内部自用为目的的数据资产，由于数据本身的及时性，其价值会随着时间的推移而贬值。后续计量在符合会计准则规定下，应根据数据资产的预期使用寿命摊销，并将其摊销额借记“管理费用”等，贷记“累计摊销”；除此之外，至少每一会计期间对数据资产进行减值测试，若发生减值则借记“资产减值损失”，贷记“无形资产减值准备”；一经减值不得转回。对于股票、债券数据等以对外交易为目的研发出的数据产品通常具有稳定不变的指标和模型，但数据会定期更新。时间因素和使用频率并不一定会降低数据资产的价值，反而更新的增量数据有可能增强了数据资产的服务潜力。因此，此类数据资产的后续计量不需要摊销或减值，其账面价值应定期调整为公允价值，在其公允价值变化时计入“数据资产——公允价值变动”，并对应“其他综合收益”科目。

（四）数据资产的后续支出

同花顺公司数据资产的后续支出分为资本化支出及费用化支出；其中，由于技术更新、数据算法革新等可以明显提质增效的改良、扩充支出应按照资本化支出进行账务处理；内部自用为目的的数据资产（成本模式）应当结转“无形资产”“累计摊销”“无形资产减值准备”科目余额，公允价值模式计量的数据资产应当结转“数据资产——取得成本”“数据资产——公允价值变动”科目余额至“数据资产——研发支出”进行后续资本化处理；而另一类因数据资产在长期使用过程中，存储介质发生的损耗、磨损，为了保证数据资产能够正常运转及使用，所发生的必要修理费用支出应当计入当期损益，即借记“管理费用”，贷记“银行存款”等。

（五）数据资产的终止计量

对于时效性或因其他原因不再符合资产确认条件的数据资产，同花顺公司应及时终止对该项数据资产的计量，并结转其账面价值；以内部自用为目的的数据资产（成本模式）在终止计量时，应当借记“银行存款”“累计摊销”“数据资产减值准备”等，贷记“无形资产”，并将差额计入“营业外收入”“营业外支出”。以对外交易为目的研发出的数据在终止计量时，应当借记或者贷记“数据资产——公允价值变动”，同时贷记“数据资产——取得成本”，将所得价款和数据资产的账面价值差额借记“营业外支出”或贷记“营业外收入”，并将数据资产在持有期间因公允价值变动产生的“其他综合收益”转入“营业外支出”或者“营业外收入”。

六、结论与展望

随着数字经济的不断发展，数据资产的发展受到更多关注。目前我国已经出台了《暂行规定》，但是在不同类型企业中的具体应用还存在很多问题有待探讨。企业将数据资源确认为资产，可以改变将数据资源方面的投入全部费用化的处理方式，更准确反映企业数据资源的价值，推动数据资源向数据资产转化，进一步发挥数据作为“新质生产力”的生产要素作用。除此之外，企业在数据资源资产化同时，应当做好数据合规体系建设，建立健全数据资源管理经营制度，提高会计核算能力，通过不断提高财务、法律方面合规能力，避免企业通过数据资产对会计利润进行操纵，以数据资源入表为契机，驱动企业价值的提升。

主要参考文献：

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[5]宋书勇.企业数据资产会计确认与计量问题研究[J].会计之友，2024（02）：95-101.

责编：杨雪