□王 艳

一、序言

大数据时代的到来，使得数据成为一种重要的战略资源，数据具有的应用价值已经被所有人公认。大数据之父维克托·迈尔·舍恩伯格曾提出这样的论断：数据被列入企业的资产负债表，只是一个时间问题。那这个时间线要怎样进行迈进呢，笔者认为韩海庭、原琳琳、李祥锐、屈秀伟、孙圣力在《数字经济中的数据资产化问题研究》一文中给出的数据发展愿景为我们提供了答案。他们将信息、数据的发展史划分为六个阶段（见图1）：第一阶段是业务信息化，使企业内部业务实现信息化；第二阶段是数据资源化，企业内部的信息有助于信息使用者实现分析、预测和决策；第三阶段是数据产品化，在这个阶段数据突破了企业内部的界限，开始实现企业内部之间的数据租售，数据逐渐演化为产品；第四个阶段是数据资产化，在这个阶段数据形成资产，数据可以在专门的交易场所进行交易；第五个阶段是资产数据化，这个阶段是指传统资产的权益证明逐渐的数字化，这是在数据达到高度的资产化之后，传统资产衍生出新的金融产品；第六个阶段即最后一个阶段是资产货币化，这个阶段可交易的数据价值不仅是数据目前的价值，也包括数据的潜在收益，数据作为金融产品可实现远期的收益。

这六个阶段的划分可能会存在共存的关系，阶段之间的界限也不会非常清晰，随着中关村全球首个数据资产评估模型的建立和《数据资产管理实践白皮书（2.0版）》的发布，数据资产从理论发展到实践践行，已经迈入第三阶段数据产品化、甚至部分数据资产已经迈入第四阶段数据资产化。数据资产的巨大价值得到了大家的共识。未来数据资产何时迈入第五阶段资产数据化和第六阶段资产货币化，也将会随着历史车轮的进一步前行来得到印证。虽然第四阶段数据资产化已经成为了大势所趋。但是目前第四阶段数据资产化还没有达到高度发展，存在很多亟待解决的问题，特别是数据资产作为资产能否进入资产负债表，应当以何种方式进入资产负债表的会计问题。下面笔者将结合数据资产特点的分析来说明这两个问题。

二、数据资产如何进入资产负债表

数据资产如果要进入资产负债表，必须首先满足资产的定义，其次满足资产的确认条件。

图1 信息数据发展阶段

（一）满足会计资产定义

“资产，是指企业过去的交易或事项形成的、由企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的资源”，这是会计准则中关于资产的定义，针对资产的定义，目前的研究成果显示，数据资产存在疑问的一点是能否满足“企业拥有或控制”这一项资产特征。造成这一问题的是权属关系的模糊性。

陈天服的“数据所有权”，石滋宜的“有价值的数据资产”，齐爱民的“所有者享受数据财产的收益权”，林文声的“数据资产明确的归属权有利于资产的流通性”，这些学者的研究成果揭示了这样的道理：只要明确了数据资产的所有权，数据资产就具备了资产属性。

数据资产在确认为资产时，面临的第一项难题就是它的所有权权属关系相对模糊。这一问题产生的原因是由于数据资产复制成本极低。在数据大量传播的过程中，数据的所有权变得更加不容易确定。在确定数据所有权时，我们还有很长的路要走。

目前，关于数据所有权确定的研究主要集中在个人隐私数据与企业数据的矛盾和企业间数据利用的矛盾这两组矛盾。

1.个人隐私数据与企业数据的矛盾

不少企业开发应用程序的盈利模型是基于个人用户的数据采集，大部分个人用户对自己的数据被采集了什么，采集了多少都处于模糊状态情况，这种模式下，数据资产所有权的归属不清。企业针对已经采集的用户数据，时有发生造成用户数据泄露的事件，个人数据隐私权得不到保障，企业数据资产安全也得不到保障。

赫明刚在《当前征信信息安全管理中存在的问题及对策探析》提出了征信数据的泄露的问题，郭兵等人在《个人数据银行：一种基于银行架构的个人大数据资产管理与增值服务的新模式》提出的保护个人数据产权和隐私权与实现企业数据的矛盾。这些研究说明了个人的数据产权与企业利用个人数据所形成的整体大数据资产产权的矛盾关系。如何解决这类矛盾，从法律层面来看，《中华人民共和国网络安全法》对用户的数据起到了一定的保护作用。从制度层面，吴超在《从原材料到资产：数据资产化的挑战和思考》提出了“在数据消费者与提供者之间引入数据付费协议”，让用户可以交易自己的数据，一定程度上明确了所有权的归属。

2.企业间数据利用的矛盾

企业之间的数据收集没有明确的交易机制，供给方与需求方之间信息不对称，数据资产定价的难题进一步加剧了交易的困难。正常交易无法实现时，违规非法的数据交易情形随之发生。

针对数据资产无法进行交易的难题，韩海庭等学者提出“对数据资产的交易实行市场化定价”和“政府指导定价或限制相结合”，但是这些方法并没有被理论界公认，而且在实践过程中尚未落地生根。

尽管数据资产权属关系的模糊性造成数据资产进行会计确认时，无法清晰达到“由企业拥有和控制”这一条件，但是值得欣喜的是这些学者在提出确认数据资产权属关系面临的挑战时，也给出了一定的解决方案。这些方法意在完成数据资产所有权的确定，为数据资产的确认提供了基础。

（二）满足资产确认条件

满足了资产定义，数据资产要进入资产负债表还需要满足资产的确认条件。资产的确认条件中，“未来经济利益很可能流入”和“成本或价值能够可靠计量”存在的难题是数据资产成本或价值怎样进行可靠的计量。

评估资产价值的方法主要有成本法、收益法、市场法。成本法考虑的是资产过去带来的价值，收益法考虑的是给持有者带来未来收益，市场法考虑的是以市场价值为基础的资产价值评估。数据资产究竟要怎样核算它的成本与价值，要综合考虑数据资产的特点。

数据资产的另外一个显著特点是价值不确定。数据资产的价值不确定性表现在三个方面，一是数据资产本身的资产定价不确定，数据资产的数据多样性，载体多元化，价值密度低，多种数据的价值对于不同的需求者来说，价值也是不一样的，没有统一的价值标准带来了数据资产定价的难题。二是数据资产未来收益的不确定性。数据资产形成之后，会随着搜集、加工、挖掘、清洗、使用等过程带来价值的增值，价值核算不能拘泥于过去带来的价值。数据资产的未来价值贡献与其在数据资产上的投入成本并无直接相关性，反而在一定程度上取决于企业对数据资产的利用程度，另外影响数据资产的价值实现的因素也复杂多变，种种后期的不确定都对数据资产未来的利益产生了冲击。三是数据资产目前没有活跃公开的交易市场进行交易，无法明确价值。由此可见，数据资产采用成本法、收益法、市场法这三种方法都存在一定的局限性。

目前数据资产计量的研究主要采用定性研究，定量研究主要观点有：刘朝阳在《大数据定价问题分析》中指出数据资产不同于传统资产的特性，使得数据资产不能用传统的定价模型来衡量。新的数据资产的定价模型，目前的理论研究主要有刘洪玉、张晓玉、侯锡林提出的基于竞标机制的鲁宾斯坦模型；翟丽丽等人的资产期权价值角度构建评估模型定价，以及其他数据内容动态调整定价等模型。但是数据资产的定价理论研究尚未落地实践。

目前，究竟如何定价因为所有权模糊、交易安全等问题使得数据交易未形成规模，如何定价更是未成结论。因此，数据资产成本价值的计量目前没有形成公认的系统、合理的方法。这成为数据资产进入资产负债表的核心难题。但是值得欣慰的是，实践中已经在解决数据资产问题，并取得了一定的成就。贵州东方世纪用数据资产“抵押”获得贵阳银行的“数据贷”，这意味着随着数据资产评估技术的不断发展和创新，数据资产的成本价值可靠计量终将成为可能。

三、数据资产以何种方式进入资产负债表

若数据资产满足了资产的定义和确认条件，可以列入资产负债表。那将以何种资产形式进入报表呢，一种观点是将数据资产作为无形资产，另一种观点是将数据资产作为单独资产。

数据资产与一般的资产不同，首先它不同于有形资产没有实物形态，这是所有人的共识，一些学者认为数据资产满足无形资产不具有实物形态、可辨认、非货币性资产的特点。因此将数据资产作为无形资产进行确认和计量。笔者认为这种观点是值得商榷的。

无形资产必须依附于一定的载体，但数据资产则不同，数据资产可以依附于一些物理存储设备，但是也可以存在云端等，也就是载体并不是必须的，价值也不由载体决定，可以把这种属性称之为虚拟性。除了载体的虚拟性，数据资产的虚拟性还表现为损耗的虚拟性，数据资产不会发生损耗，甚至在数据的使用过程中，还可能带来更大的价值，可长期为企业服务。在后期核算的过程中，数据资产也不需要进行折旧的核算。

基于数据资产的上述特点，数据资产笔者认为，不能作为无形资产进行核算。笔者倾向的观点是将数据资产单独确认为一项资产。其他学者的研究也在不同程度肯定了数据资产区别于无形资产的属性，如，李雅雄和倪杉在《数据资产的会计确认与计量研究》也提出将数据资产单独核算，杜卓隆《Fintech 时代对数据资产化的若干思考》也进一步将数据资产单独核算，并区分了“所有权”和“使用权”的明细。

四、结论

综上所述，数据资产对企业的发展起着越来越重要的作用，数据资产的价值对企业的影响也是显而易见的，它的价值应当计入企业报表才能准确反映企业的财务状况。只要克服了数据资产所存在的所有权模糊以及数据资产的价值不易确定的难题，数据资产就可以实现进入资产负债表中进行核算的目标，数据资产进入资产负债表中，应当以一项单独资产出现在报表之中，有助于为利益相关者提供更加准确的会计信息，提升财务报表的质量。