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◆摘 要：数字经济时代，越来越多的人开始重视数据背后的价值存在。“大数据资产”作为数字经济时代最为重要的资产，也被更多人重视其价值。但是如何确认大数据资产，国内外仍然缺乏共识，相关信息也很难反应到财务报表中，阻碍了企业经济发展的实质，本文就企业关于大数据资产的确认与计量展开研究，为企业确认大数据资产提供借鉴与建议。
◆关键词：大数据资产;会计确认;会计计量;数字经济
1引言
伴随着我国数字经济的高速发展，大数据在社会发展中发挥着越来越重要的作用。社会发展的数字化，从一定程度上促进了数字资产价值化进程，从微观层面上来说，从2015年挂牌成立的贵阳大数据交易所到后来的贵阳银行将大数据视为一项资产从而进行抵押，向贵州东方世纪科技股份有限公司发放100万的“数据贷款”，标志着数据资产化在我国迈向了重要的进程。从宏观层面上来说，G20峰会中重要议题包涵了数字经济，党的十九届五中全会也在工业制造，科技创新上均体现了国家发展数字经济的决心以及重要性。可见，无论是政府还是企业，数据经济时代之下，数据资产也成为资产中不可缺少的一个重要组成部分。
2大数据资产的确认研究
大數据资产作为大数据企业的核心竞争力，大数据企业更是应该作为核心资产加以确认。但是，时至今日，国内外对此都缺乏普遍的共识，相关会计实务也亟须规范。通常认为，将能给企业带来未来经济利益（未来收益）的成本资本化。将不会给企业带来未来现金流量收入的成本费用化。但是大数据会计处理没有统一标准和认识。所以，针对大数据资产的确认，对比确认传统资产的条件，即与该资源有关的经济利益很可能流入企业，资产的成本或者价值能够可靠地计量。资产是指由企业过去的交易或事项形成的、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，提出以下几点见解：
2.1能够为企业所控制。大数据应该区分私有数据和公共数据。持有人可以使用数据，待处理、清理后数据为持有人自身数据;同时也要区分原始数据和二次数据，区分涉及个人（私人）信息和中间产品工艺信息;自有大数据包括通过观察和实验获得的数据，包括数字、文本、图像、语音等形式的信息，具有虚拟性、数据性等特征。企业有权对数据进行处理、删除、复制和挖掘，企业可能获得它所带来的经济附加值。
2.2预期会给企业带来未来经济利益。会计实务中，大数据资产所能给企业带来的经济流入虽然难以计量，但是可以肯定的是，在价值链的增值过程中，通过对大数据资源的充分挖掘与准确定位，能够大大的提高企业的资源整合和利用程度，从而促进企业的价值可靠增长。例如，大数据对潜在客户的挖掘、精准的客户定位、客户需求的发现包括对产品状态的后续支持与更新等等这些都是大数据资产能够给企业带来潜在的价值服务，通过这些价值服务，来保障企业资源的精准打击和合理利用，降低企业决策风险。
2.3成本或价值能可靠地计量。就大数据资产的成本而言，主要包括平台生态链所需要的主要部件，类似于固定资产的搭建，由各个系统（区域）组成，包括数据处理、原始数据积累、计量分析、数据挖掘以及必要的新颖的算法与模型。这些都是大数据资产可能组成部分。就成本而言，这些支出由于我国税务现代化的发展，都能够准确的衡量以计算价值。同时，由于大数据资产的市场发展，其活跃程度也越来越高。同时，包括数据堂、中关村数海大数据交易平台等多个网络平台在内的多种数据交易市场，都在不间断的丰富大数据资产的公允价值，使得其价值也可以可靠计量。
综合业界主要的认识与看法，总结有三种：
1）数据资源费用化处理。这种做法将大数据资源作为费用，这是现在实务中的主流做法。但是这种方法只是由于准则没有规之下无奈之举，长期来看，不将数据资源确认为资产，将严重影响财务表发反映企业的真实情况，从而削弱会计信息报告在管理层在运用管理中起的决策影响力。首先，购入或者自生的大数据资源，以及大数据平台建设等企业行为必然将给企业带来大量的经济利益流出。但是大数据资源一旦建设成功，将为企业长期提供服务，产生效益。如果只是简单的将其作为费用化支出计入当期损益，会使企业的成本确认与当期损益配比失衡，丧失了损益确认的真实性和可靠性。从而损害了会计财务质量的真实性和准确性，不利于真实的反应企业的真实财务状况和营运能力，也无法将企业投入大数据平台建设的经济支持合理反应，忽略其可能带来了巨大效益。从长远角度来看，会损害企业的持续经营能力，导致企业为企业带来过大的费用支出。值得一提，大数据资源费用化还是资本化，这将对企业的账面报表产生较大的影响。但是，目前普遍采用的费用化手段，显然不能符合大数据经济的时代发展，可见准则未能根据经济发展对时代作出及时的反应。
2）数据资源作为无形资产入账。由以上文献综述可得，大数据虽然可辨认但是缺少实物形态，大数据资产具有可辨认的特征但没有实物形态，符合《企业会计准则第6号——无形资产》规定的“无形资产”四大特征，即无形性（没有实物形态）、可辨认、非货币性资产、在创造经济利益方面存在较大的不确定性，由此看来可以将大数据作为无形资产核算。但是学界的主要分歧在于后续计量。有学者认为可以采用历史成本计量并计提减值或摊销;也有学者认为对大数据资产应采用市场收益法进行后续计量;同时，也有学者认为应该允许企业自行选择计量模式，到底是历史成本还是公允价值，都应该根据企业的实际情况自己设定。
3）设置“数据资产”科目进行核算。大多数学者普遍认可将大数据资源列入无形资产进行计量，但是大数据资源也作为一种时代经济的产物，具有其本质的独特性，而这种特性又与传统的无形资产有着很大的不同。如果仅仅根据资产的物理形态简单分为传统资产和无形资产，显然是不符合经济发展的普遍规律的。尽管大多数的大数据资产都不具有物理性质，但是他也有别传统无形资产的减值与摊销。贵阳大数据交易所拥有可以借鉴的经验，根据不用的数据价值密度对资源进行分类，然后根据不同的分类根据不同的模型进行计价。贵阳大数据交易所的后续计量主要以公允价值进行后续计量。如果按照无形资产的会计准则而言，通常按照历史成本计量模式后续计量采用折旧与摊销。但是这不能根本反应大数据资源能够为企业所能给企业带来的潜在的经济流入，光从大数据资源的取得成本而言，不能合理反应大数据资源的真正内在价值内涵。同时，大数据资产有其5V特征，即容量（volume）、速度（velocity）、多样性（variety）、准确性（veracity）和价值性（value），有其自有的规模性、价值的增长性和资源的交互性。其持有待售和出租的方式都区别与传统的无形资产会计核算。可见，随着经济环境的不断变化，数字经济的告诉发展，大数据资产作为时代产物应运而生，而面对其特殊的经济价值和特殊属性，选择将其视为一项单独的资产进行列报，从而为报表使用者提供更加精准的价值反应，从而使财务数据更好的反应企业的价值。 3大资产的计量研究
3.1大数据资产的初始計量
大数据资产按取得方式的不同，可以分为三种方式：1）外购;2）主动搜集数据整理或分析得到;3）被动获取数据整理分析或挖掘后得到。虽然取得方式不同，但是也原则应该按照取得资产的实际成本进行初始计量。①对于外购取得的大数据成本，可以按照历史成本计量。买大数据资产的价款、一些必要的税费、手续费以及应归属于使数据资产达到预定用途的其他支出。②对于主动搜集数据整理或分析得到，宜采用历史成本计量，但是值得注意的是，与无形资产的处理相类似，不同的阶段有不同的特征，应相应建立核算方法。在进行会计处理时，可以将数据获取阶段和研发阶段分别核算。在数据获取阶段，支付的价款以及获取中实际产生的成本作为入账成本，但是如果支出较少，则也可以计入当期损益。同时在研发阶段，企业为交易目的开发的大数据资产，其采集、预处理、统计分析、挖掘等费用计入大数据资产成本，日常存储费用计入当期损益。③对于被动搜集数据整理或分析得到，由于被动取得主要成本发生在资产研发阶段，在获取阶段付出的成本十分小，可以忽略不计。因此获取阶段产生的费用可以计入当期损益，研发阶段的计量与主动获取基本相同。
3.2大数据资产的初始计量
由于数据的特殊性，大数据资产的后续投入也会持续增加，加上数据拥有时效性，内部数据的有效性也会根据时间相对变化。对于已经确认的大数据资产而言，后续投入是否资本化，应当取决于是否能够形成大数据资产更大的产能或者更多的价值创造。对于符合情况的费用，应该追加计入成本。但是大数据不同于传统的无形资产，预计使用寿命都会根据时代和经济环境等因素的影响而发生变化，所以应当确定为使用时间不确定的大数据资产。在摊销年限方面，由于企业持有某些大数据资产如果作为持有待售为目的，应不设摊销年限。另外使用大数据资产为目的，已经达到可使用状态，普通的大数据资产应及时摊销，有必要每年进行减值测试，摊销期应小于无形资产的10年，可以设置为5年，因为由于数据产生所导致的时效性，则有必要在年度末期重新计算检查大数据资产的摊销期限与摊销方式。值得一提的是，某些大数据资产，或由于用户活跃数的增加等因素影响之下，反而产生增值，面对这类特殊数据，也要及时调整其账面价值。
4结论与建议
由于现代化信息技术的高速发展从而引发的经济革命，数字经济已经成为当今中国乃至世界的热点经济，也是驱动经济发展的核心发展力。作为与经济发展息息相关的会计核算，面对新生产物也应该从传统环境下积极转型发展，会计发展同样也需要与时代紧紧相随，力求大数据资产能够完整的反映企业的财务状况。应尽快推进大数据资产的相关会计制度的建设，起到准则的引导作用，推动大数据资源资产化，体现在资产负债表中，合理体现企业的核心竞争实力和运营水平，使其能更为公允的反应企业的经营状态。特别是当下互联网经济盛行，市场对大数据资产普遍看好的情况下，建立起合理的大数据资产会计制度，有利于财务信息使用者更好的更快的捕捉企业的财务痕迹，从长远来看，有利于推动互联网企业良性发展，传统企业的有机转型，国家经济的质量蜕变。
参考文献
[1]余应敏.确认大数据资产 助推新经济发展[J].财会月刊，2020，12（1）.
[2]邹照菊.关于大数据资产计价的若干思考[J].财会通讯，2018，28.
[3]李如.对大数据资产确认与计量问题的研究[D].西安理工大学，2017.
[4]王瑞娟.互联网企业无形资产会计确认与计量问题探讨[J].财会通讯，2018，22.
[5]林飞腾.大数据资产及其价值评估方法：文献综述与展望[J].财务管理，2020，6（9）.
[6]叶雅珍，刘国华，朱扬勇.数据资产相关概念综述[J].计算机科学，2019，46（11）.
[7]李泽云，檀晓云.大数据资产的会计确认、计量与报告[J].财会通讯，2018，10.
[8]DAVENPORT T H.How strategists use“big data”to support internal business decisions，discovery and production [J].Strategy& Leadership，2014，42（4）.
[9]GUPTA M，GEORGE J F.Toward the development of a big data analytics capability [J].Information & Management，2016，53（8）.
[10]陆旭冉.大数据资产计量问题探讨[J].财会通讯，2019，10.
备注：[本文系吉林外国语大学2021年度学生科研项目《数字经济时代数据资产的确认与计量》（课题编号：JWXSKY2021B049）的研究成果。]
◆关键词：大数据资产;会计确认;会计计量;数字经济
1引言
伴随着我国数字经济的高速发展，大数据在社会发展中发挥着越来越重要的作用。社会发展的数字化，从一定程度上促进了数字资产价值化进程，从微观层面上来说，从2015年挂牌成立的贵阳大数据交易所到后来的贵阳银行将大数据视为一项资产从而进行抵押，向贵州东方世纪科技股份有限公司发放100万的“数据贷款”，标志着数据资产化在我国迈向了重要的进程。从宏观层面上来说，G20峰会中重要议题包涵了数字经济，党的十九届五中全会也在工业制造，科技创新上均体现了国家发展数字经济的决心以及重要性。可见，无论是政府还是企业，数据经济时代之下，数据资产也成为资产中不可缺少的一个重要组成部分。
2大数据资产的确认研究
大數据资产作为大数据企业的核心竞争力，大数据企业更是应该作为核心资产加以确认。但是，时至今日，国内外对此都缺乏普遍的共识，相关会计实务也亟须规范。通常认为，将能给企业带来未来经济利益（未来收益）的成本资本化。将不会给企业带来未来现金流量收入的成本费用化。但是大数据会计处理没有统一标准和认识。所以，针对大数据资产的确认，对比确认传统资产的条件，即与该资源有关的经济利益很可能流入企业，资产的成本或者价值能够可靠地计量。资产是指由企业过去的交易或事项形成的、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，提出以下几点见解：
2.1能够为企业所控制。大数据应该区分私有数据和公共数据。持有人可以使用数据，待处理、清理后数据为持有人自身数据;同时也要区分原始数据和二次数据，区分涉及个人（私人）信息和中间产品工艺信息;自有大数据包括通过观察和实验获得的数据，包括数字、文本、图像、语音等形式的信息，具有虚拟性、数据性等特征。企业有权对数据进行处理、删除、复制和挖掘，企业可能获得它所带来的经济附加值。
2.2预期会给企业带来未来经济利益。会计实务中，大数据资产所能给企业带来的经济流入虽然难以计量，但是可以肯定的是，在价值链的增值过程中，通过对大数据资源的充分挖掘与准确定位，能够大大的提高企业的资源整合和利用程度，从而促进企业的价值可靠增长。例如，大数据对潜在客户的挖掘、精准的客户定位、客户需求的发现包括对产品状态的后续支持与更新等等这些都是大数据资产能够给企业带来潜在的价值服务，通过这些价值服务，来保障企业资源的精准打击和合理利用，降低企业决策风险。
2.3成本或价值能可靠地计量。就大数据资产的成本而言，主要包括平台生态链所需要的主要部件，类似于固定资产的搭建，由各个系统（区域）组成，包括数据处理、原始数据积累、计量分析、数据挖掘以及必要的新颖的算法与模型。这些都是大数据资产可能组成部分。就成本而言，这些支出由于我国税务现代化的发展，都能够准确的衡量以计算价值。同时，由于大数据资产的市场发展，其活跃程度也越来越高。同时，包括数据堂、中关村数海大数据交易平台等多个网络平台在内的多种数据交易市场，都在不间断的丰富大数据资产的公允价值，使得其价值也可以可靠计量。
综合业界主要的认识与看法，总结有三种：
1）数据资源费用化处理。这种做法将大数据资源作为费用，这是现在实务中的主流做法。但是这种方法只是由于准则没有规之下无奈之举，长期来看，不将数据资源确认为资产，将严重影响财务表发反映企业的真实情况，从而削弱会计信息报告在管理层在运用管理中起的决策影响力。首先，购入或者自生的大数据资源，以及大数据平台建设等企业行为必然将给企业带来大量的经济利益流出。但是大数据资源一旦建设成功，将为企业长期提供服务，产生效益。如果只是简单的将其作为费用化支出计入当期损益，会使企业的成本确认与当期损益配比失衡，丧失了损益确认的真实性和可靠性。从而损害了会计财务质量的真实性和准确性，不利于真实的反应企业的真实财务状况和营运能力，也无法将企业投入大数据平台建设的经济支持合理反应，忽略其可能带来了巨大效益。从长远角度来看，会损害企业的持续经营能力，导致企业为企业带来过大的费用支出。值得一提，大数据资源费用化还是资本化，这将对企业的账面报表产生较大的影响。但是，目前普遍采用的费用化手段，显然不能符合大数据经济的时代发展，可见准则未能根据经济发展对时代作出及时的反应。
2）数据资源作为无形资产入账。由以上文献综述可得，大数据虽然可辨认但是缺少实物形态，大数据资产具有可辨认的特征但没有实物形态，符合《企业会计准则第6号——无形资产》规定的“无形资产”四大特征，即无形性（没有实物形态）、可辨认、非货币性资产、在创造经济利益方面存在较大的不确定性，由此看来可以将大数据作为无形资产核算。但是学界的主要分歧在于后续计量。有学者认为可以采用历史成本计量并计提减值或摊销;也有学者认为对大数据资产应采用市场收益法进行后续计量;同时，也有学者认为应该允许企业自行选择计量模式，到底是历史成本还是公允价值，都应该根据企业的实际情况自己设定。
3）设置“数据资产”科目进行核算。大多数学者普遍认可将大数据资源列入无形资产进行计量，但是大数据资源也作为一种时代经济的产物，具有其本质的独特性，而这种特性又与传统的无形资产有着很大的不同。如果仅仅根据资产的物理形态简单分为传统资产和无形资产，显然是不符合经济发展的普遍规律的。尽管大多数的大数据资产都不具有物理性质，但是他也有别传统无形资产的减值与摊销。贵阳大数据交易所拥有可以借鉴的经验，根据不用的数据价值密度对资源进行分类，然后根据不同的分类根据不同的模型进行计价。贵阳大数据交易所的后续计量主要以公允价值进行后续计量。如果按照无形资产的会计准则而言，通常按照历史成本计量模式后续计量采用折旧与摊销。但是这不能根本反应大数据资源能够为企业所能给企业带来的潜在的经济流入，光从大数据资源的取得成本而言，不能合理反应大数据资源的真正内在价值内涵。同时，大数据资产有其5V特征，即容量（volume）、速度（velocity）、多样性（variety）、准确性（veracity）和价值性（value），有其自有的规模性、价值的增长性和资源的交互性。其持有待售和出租的方式都区别与传统的无形资产会计核算。可见，随着经济环境的不断变化，数字经济的告诉发展，大数据资产作为时代产物应运而生，而面对其特殊的经济价值和特殊属性，选择将其视为一项单独的资产进行列报，从而为报表使用者提供更加精准的价值反应，从而使财务数据更好的反应企业的价值。 3大资产的计量研究
3.1大数据资产的初始計量
大数据资产按取得方式的不同，可以分为三种方式：1）外购;2）主动搜集数据整理或分析得到;3）被动获取数据整理分析或挖掘后得到。虽然取得方式不同，但是也原则应该按照取得资产的实际成本进行初始计量。①对于外购取得的大数据成本，可以按照历史成本计量。买大数据资产的价款、一些必要的税费、手续费以及应归属于使数据资产达到预定用途的其他支出。②对于主动搜集数据整理或分析得到，宜采用历史成本计量，但是值得注意的是，与无形资产的处理相类似，不同的阶段有不同的特征，应相应建立核算方法。在进行会计处理时，可以将数据获取阶段和研发阶段分别核算。在数据获取阶段，支付的价款以及获取中实际产生的成本作为入账成本，但是如果支出较少，则也可以计入当期损益。同时在研发阶段，企业为交易目的开发的大数据资产，其采集、预处理、统计分析、挖掘等费用计入大数据资产成本，日常存储费用计入当期损益。③对于被动搜集数据整理或分析得到，由于被动取得主要成本发生在资产研发阶段，在获取阶段付出的成本十分小，可以忽略不计。因此获取阶段产生的费用可以计入当期损益，研发阶段的计量与主动获取基本相同。
3.2大数据资产的初始计量
由于数据的特殊性，大数据资产的后续投入也会持续增加，加上数据拥有时效性，内部数据的有效性也会根据时间相对变化。对于已经确认的大数据资产而言，后续投入是否资本化，应当取决于是否能够形成大数据资产更大的产能或者更多的价值创造。对于符合情况的费用，应该追加计入成本。但是大数据不同于传统的无形资产，预计使用寿命都会根据时代和经济环境等因素的影响而发生变化，所以应当确定为使用时间不确定的大数据资产。在摊销年限方面，由于企业持有某些大数据资产如果作为持有待售为目的，应不设摊销年限。另外使用大数据资产为目的，已经达到可使用状态，普通的大数据资产应及时摊销，有必要每年进行减值测试，摊销期应小于无形资产的10年，可以设置为5年，因为由于数据产生所导致的时效性，则有必要在年度末期重新计算检查大数据资产的摊销期限与摊销方式。值得一提的是，某些大数据资产，或由于用户活跃数的增加等因素影响之下，反而产生增值，面对这类特殊数据，也要及时调整其账面价值。
4结论与建议
由于现代化信息技术的高速发展从而引发的经济革命，数字经济已经成为当今中国乃至世界的热点经济，也是驱动经济发展的核心发展力。作为与经济发展息息相关的会计核算，面对新生产物也应该从传统环境下积极转型发展，会计发展同样也需要与时代紧紧相随，力求大数据资产能够完整的反映企业的财务状况。应尽快推进大数据资产的相关会计制度的建设，起到准则的引导作用，推动大数据资源资产化，体现在资产负债表中，合理体现企业的核心竞争实力和运营水平，使其能更为公允的反应企业的经营状态。特别是当下互联网经济盛行，市场对大数据资产普遍看好的情况下，建立起合理的大数据资产会计制度，有利于财务信息使用者更好的更快的捕捉企业的财务痕迹，从长远来看，有利于推动互联网企业良性发展，传统企业的有机转型，国家经济的质量蜕变。
参考文献
[1]余应敏.确认大数据资产 助推新经济发展[J].财会月刊，2020，12（1）.
[2]邹照菊.关于大数据资产计价的若干思考[J].财会通讯，2018，28.
[3]李如.对大数据资产确认与计量问题的研究[D].西安理工大学，2017.
[4]王瑞娟.互联网企业无形资产会计确认与计量问题探讨[J].财会通讯，2018，22.
[5]林飞腾.大数据资产及其价值评估方法：文献综述与展望[J].财务管理，2020，6（9）.
[6]叶雅珍，刘国华，朱扬勇.数据资产相关概念综述[J].计算机科学，2019，46（11）.
[7]李泽云，檀晓云.大数据资产的会计确认、计量与报告[J].财会通讯，2018，10.
[8]DAVENPORT T H.How strategists use“big data”to support internal business decisions，discovery and production [J].Strategy& Leadership，2014，42（4）.
[9]GUPTA M，GEORGE J F.Toward the development of a big data analytics capability [J].Information & Management，2016，53（8）.
[10]陆旭冉.大数据资产计量问题探讨[J].财会通讯，2019，10.
备注：[本文系吉林外国语大学2021年度学生科研项目《数字经济时代数据资产的确认与计量》（课题编号：JWXSKY2021B049）的研究成果。]