时间:2022-10-27 作者:季周 李琳
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摘要:
会计视角下数据资产化路径探索
季周李琳 ■
摘要:数据要素是数字经济发展的核心引擎,反映数据生产要素的经济价值,探索数据生产要素核算制度对于推进数据要素市场化配置具有重要的现实意义。本文在研究和调研基础上提出数据资产定义,讨论数据资产“入表”条件和制约因素,分析数据资产化过程中数据在不同阶段的表现形式和特征,为数据资产的计量和估值提供参考,并提出数据资产化专项研究的建议和展望。
关键词:生产要素;资产;数据资产;会计准则
中图分类号: F230文献标志码: A文章编号: 1003-286X(2022) 16-0038-04
数字经济是以数据资源为关键要素,以现代信息网络为主要载体,以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力,促进公平与效率更加统一的新经济形态。数据要素作为数字经济发展的核心引擎,可以协同推进技术、模式、业态和制度创新,为高质量发展提供新动能。目前数据要素流通和交易面临许多亟待解决的问题,如法律角度的确权问题,市场角度的流通、估值和定价问题,会计角度的资产入表问题等。笔者根据上海数据交易所挂牌企业调研结果,在文献和实务研究基础上,对数据资产定义、数据资产“入表”条件...
会计视角下数据资产化路径探索
季周李琳 ■
摘要:数据要素是数字经济发展的核心引擎,反映数据生产要素的经济价值,探索数据生产要素核算制度对于推进数据要素市场化配置具有重要的现实意义。本文在研究和调研基础上提出数据资产定义,讨论数据资产“入表”条件和制约因素,分析数据资产化过程中数据在不同阶段的表现形式和特征,为数据资产的计量和估值提供参考,并提出数据资产化专项研究的建议和展望。
关键词:生产要素;资产;数据资产;会计准则
中图分类号: F230文献标志码: A文章编号: 1003-286X(2022) 16-0038-04
数字经济是以数据资源为关键要素,以现代信息网络为主要载体,以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力,促进公平与效率更加统一的新经济形态。数据要素作为数字经济发展的核心引擎,可以协同推进技术、模式、业态和制度创新,为高质量发展提供新动能。目前数据要素流通和交易面临许多亟待解决的问题,如法律角度的确权问题,市场角度的流通、估值和定价问题,会计角度的资产入表问题等。笔者根据上海数据交易所挂牌企业调研结果,在文献和实务研究基础上,对数据资产定义、数据资产“入表”条件和制约因素、数据资产化路径进行了研究,并从会计视角出发提出了推动数据资产化专项研究的相关建议。
一、数据资产相关会计问题
(一)数据、资产和数据资产
数据是对客观事务进行记录、未被加工的原始素材,是基础生产资料。数据是信息的原材料,信息是在上下文语境中的数据。具有价值的数据通常具有体量大、种类多、价值高、更新速度快等特点。
资产是一种经济资源,能被拥有、控制并产生价值。财政部《企业会计准则——基本准则》( 2014)规定:“资产是指企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。”符合资产定义的资源,同时还需满足以下条件才能确认为资产:(一)与该资源有关的经济利益很可能流入企业;(二)该资源的成本或者价值能够可靠地计量。因此,本文把数据资产定义为“由组织拥有或者控制的、通过流通或交易为组织带来未来经济利益的、以物理或电子的方式记录的数据产品或信息服务。”
(二)数据资产“入表”的学术观点
近年来,国内外学术界越来越重视数据资产及更大范围的无形资产“入表”问题,围绕现有“资产”定义和确认标准,学术研究领域存在三种主要观点:表内确认观、表外披露观和无需确认观。
表内确认观认为企业数据资源如果满足资产的定义,同时满足资产的确认标准,就可以在资产负债表中确
基金项目:上海国家会计学院和上海市经济和信息化委员会“数据资产化机制和试点工作研究项目作者简介:季周,上海国家会计学院讲师;李琳,上海国家会计学院副教授。
认为资产,在财务报表中是否单独列报还需遵循其他具体会计准则的相关规定。数据资产的确认可以为财务报告使用者提供对其决策有用的信息,比如提高资产负债表的完整性、重新评估新经济企业的财务状况、提高利润表的相关性、降低企业市净率等。
表外披露观认为由于数据资源存在计量的不确定性,如数据所有权或控制权的不确定性、使用价值和公允价值难以估计或获取、数据存在减损风险等,因此主张数据资产可以在企业财务报表附注或管理层讨论和分析予以披露。
无需确认观认为利润是企业有形资产和无形资产综合产生的经济增加值,企业无需辨认、确认和计量包括数据这种独特的无形的资产。利润表和资产负债表相互勾稽,互为补充,投资者可根据利润表的数据预计企业可产生的未来现金流量从而做出决策,且规避数据资产计量的不确定性。
数据资产的确认与否不应脱离会计系统单独考虑数据资产入表问题。如数据资产入账后,是否应考虑相关的支出、负债?如何根据其特性进行可靠计量?数据资产的价值波动是否应计入利润表等?数据资产的“入表”问题除考虑资产端,还要考虑数据资产的确权、定价和估值等一系列问题。会计的重要职能是反映和监督,为保持会计信息的可靠性、解决交易中的信息不对称问题,会计往往是反映已发生的交易或事项,强调将确定性的交易或事项反映在会计系统内,最终以财务报表的方式呈现。不确定性高的交易或事项对会计信息的可靠性、中立性和公允性提出了新的挑战。另外,我国关于数据方面的法律法规体系仍在持续完善过程中,会计准则作为市场经济规则的一部分,也需要与其他法律法规体系保持一致。(三)国际会计准则的最新动态
国际会计准则理事会( IASB)于 2018年修订的《财务报告概念框架》对资产重新进行了定义,即“主体由于过去事项而控制的现时经济资源,经济资源指有潜力产生经济利益的权利”,其中一项重大修订即强调资产的三大要素——权利、控制和经济资源。资产确认标准需满足相关性和如实反映的要求,但不再强调该潜在可能性的概率必须很高(换句话说,概率低于 50%情况下,也可能符合资产的定义)。此次 IASB对资产定义的修订将资产的确认条件放宽,把经济收益流入可能性的估计纳入了计量范畴。简而言之,会计主体可确认一项金额较小的资产而并非完全不确认任何资产。虽然对于常见的各项资产,例如存货、无形资产等国际财务报告准则具体准则尚未同步修订,各项具体资产的定义和确认条件并未发生实质性变化,但可以从最新的概念框架修订方向中观察到国际准则制定机构的动向。
欧洲财务报告咨询组( EFRAG)也于 2021年 8月发布有关无形资产的技术讨论稿,针对财务报告编制者是否能够以及如何提供更好的无形资产信息征求利益相关方意见,并提出了三种改进方法:一是在主要财务报表中确认和计量;二是在财务报表附注或管理层报告中提供关于特定无形资产的信息;三是在财务报表附注或管理层报告中提供可能影响主体未来业绩的着眼于未来的当期费用、风险和机遇因素的信息。
二、数据价值创造和数据资产化
(一)数据资产“入表”的企业调研
通过研读我国上市公司的财报发现,部分上市公司虽未在资产负债表中单独列报数据资产,但在财务报告的附注中单独披露了数据及数据资产相关信息。具体而言,企业数据资源主要通过以下几种方式“入表”:其一,如果 A公司并购 B公司是看重 B公司拥有的数据资源, A公司付出的并购对价中已经包含对 B公司经济意义上“数据资产”的估值,而如果 B公司“数据资产”无法单独辨认(即区分于其他资产而单独出售转让)且无法基于会计准则单独确认,则这部分“数据资产”将包含在并购后的合并资产负债表的“商誉”中。其二,并购过程中能够辨认出被并购方的数据形态的资产,参考国际财务报告准则相关规定及我国《企业会计准则第 6号——无形资产》规定,可以作为“无形资产”计入资产负债表。以上两例
说明,在并购交易实务操作中部分数据资产的“价值”通过“商誉”或“无形资产”已经体现资产负债表中。其三,部分企业自主采集、购买、开发和积累数据资源,按照使用和开发目的不同,如果开发为数据产品用于出售,若满足存货定义及确认条件,可考虑将其计入“存货”;如果该数据用于自用,则可参考无形资产准则相关规定,符合条件的确认为自行研发的“无形资产”。
笔者的调研结果显示,由于资产确认和计量的复杂性,实践中部分数字产业型企业仅在利润表中反映数据产品或服务产生的收入和费用。
(二)数据价值创造和数据资产化
数据、信息和知识是一种组织资产,拥有关于客户、产品、服务和运营方面可靠的、高质量数据的组织,能够比没有相应数据的组织作出更好的决策,因而在数据资源上享有优势的组织相较于其他组织而言,具有潜在的竞争优势。把数据视为资产,从技术角度可以测量数据的数量和质量,从经济角度可以衡量数据的价值(包括收益和成本),且不同于传统生产要素具有无限可复制性,使用过程中也不会产生消耗。
数据从资源到资产,其价值创造或增值离不开企业具体的业务活动或商业场景,如何把数据价值“显性化”,进而在财务会计系统中分阶段对数据价值进行“确认、计量和披露”,研究数据资产化路径尤为关键。数据资产化是指数据采集、开发利用并通过流通和交易给使用者或所有者带来经济利益的过程。本文在企业调研基础上,厘清数据在资产化过程中不同阶段的表现形式和特征,归纳出数据资源、数据要素、数据产品和数据资产的概
念并提出数据资产化路径模型(如图 1所示)。数据资源是指企业拥有的有序的、以物理或电子的方式记录的数据;数据要素是指经过数据治理,可参与到生产经营活动、具有使用价值的数据资源;数据产品是将数据要素加工、封装形成用于辅助用户作出更优决策或行动,可以在组织内外共享或流通的、可产生经济效益的数据产品或服务;数据资产是由企业拥有或者控制的,通过流通或交易能为企业带来未来经济利益的数据产品或信息服务。
数据创造商业价值,依赖于企业内外部具体业务场景。数据资产化路径是实现数据价值的核心,本质是形成数据交换价值、实现数据流通价值的过程。数据资产化路径依次分为要素化、产品化、资产化三个阶段:要素化是指数据资源和生产经营相融合,叠加智力和人力劳动,数据资源变为可产生经济效益的数据要素的过程;产品化是指以数据价值发现为目标,根据特定的业务需求和场景,对数据按照一定的逻辑进行加工处理,最终形成数据产品或服务的过程;资产化是指数据产品通过流通交易给使用者或所有者带来经济利益的过程。
数据在三个阶段呈现不同的内在价值、成本价值、业务价值和市场价值。分析数据资产化不同阶段产生效益或现金流的方式,结合数据价值、数据发展阶段、数据的应用场景等因素,有助于确定数据资产计量属性,进而确认计量单元、资产列报和披露分类等。
将数据资源转化为数据资产既是实现数据市场价值的过程,也能为数据资产入表创造条件。厘清数据资产化路径一方面可以解决资产“入表”必须解决的“确定性”问题,使数据资产符合会计意义上的“资产”定义;另一方面可以帮助解决计量的“可靠性”问题。虽然表内确认数据资产可以为数据资产化提供激励,但鉴于企业会计准则体系完整性和稳定性,数据资产“入表”并非数据资产化的先决条件。
三、研究展望和政策建议
(一)加强数据资产的管理会计核算
调研发现,在数据资产化过程中,部分企业会计部门与数据管理部门在数据治理和价值管理工作方面处于割裂状态。数据资产化需要企业进行顶层设计,建立会计部门与数据管理部门的协调机制,会计部门应主动参与到数据资产管理和相应的成本核算和效益评估中,企业首席数据官或首席财务官(或相应职能部门)成为数据资产的推动者和实践者,通过数据处理和分析更好地实现业财融合,记录和评价组织预算、运营和绩效情况;开发内部数据产品或服务,通过数据洞察提供战略和经营决策支持,实现数据资产的风险控制和价值创造。
基于内部管理与考核的需要,企业可参考平衡计分卡或 EVA价值报告模式,编制数据资产的内部价值报告,帮助有关部门更好地运用管理会计工具管理好数据资产的成本、测算数据资产价值,
为未来条件成熟时数据资产“入表”奠定基础。
(二)传统财务报表列报
调研发现,部分数字产业型企业把数据要素带来的收入计入利润表的收入项,帮助投资者更好地预测数据要素带来的现金流量,从而实现对数据资产价值的评估,建议相关部门可考虑在利润表的收入和相关成本费用项下单列数据要素产生的收入及相关的成本费用。
随着数据相关法律法规的完善和数据生态系统的形成,建议参考重点控排企业与环境能源交易所进行的碳排放权交易,对于在各地数据交易场所等平台的合规数据交易,若符合我国相关的法律法规,符合资产的定义和确认条件,可以考虑作为资产在资产负债表中以现有合适科目入账。对于资产负债表中是否设置独立的“数据资产”科目,还需要经过有关部门深入研究、科学论证并充分征求社会各方意见。另外,我国企业会计准则体系中关于资产的定义也可以考虑经过应循程序,逐步实现与国际财务报告准则概念框架的趋同。
(三)探索表外披露方式
2021年成立的国际可持续发展准则理事会发布可持续披露准则制定计划,建议企业可通过披露可持续发展报告的方式满足利益相关者对无形资产、 ESG(环境、社会和治理)等要素反映的需求。为顺应我国数据要素市场的迅速发展及企业数字化转型的需求,在现有企业会计准则体系保持稳定的同时,企业也可通过可持续发展报告披露数据资产的相关信息。对于以数据资源为价值重要驱动因素的企业而言,可以考虑在可持续发展报告中单独设立“数据资产与价值创造”章节披露相关信息。
(四)政策建议
一是根据我国数据基础制度出台和相关法律法规的完善,分阶段实施数据资产的确权、登记、交易、估值和核算等工作试点,使企业依法依规将数据资产纳入会计报表进行记录、计量和报告;二是进一步强化会计上的 “数据资产”理念,引导企业充分理解、认知业务数据化和数据业务化,建立健全与数据资产化相匹配的财务部门;三是高校和研究机构持续开展上市公司数据资产化、估值和入表等专项研究,积极促进数字技术与实体经济融合,更好发挥数据要素促进数字化转型及数字经济发展的作用。 B
责任编辑刘霁
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