业财融合下创效型数据资产的会计计量与披露
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作者:胡安琴
【摘 要】 创效型数据资产贯穿于企业价值链各活动节点，在数智化转型的大背景下，挖掘与识别企业价值增值的有效数据，有助于企业高管更好地做出经营决策。创效型数据资产在企业的价值链中涉及企业方方面面，具有使用场景较广泛等特点，而现有会计准则并没有对数据资产进行确认与规范，不利于企业的创新与发展。文章以创效型数据资产会计计量与披露为出发点，结合“业财融合”，对创效型数据资产的价值创造性特征、会计核算与信息披露进行深入研究分析后，对创效型数据资产会计核算体系的构建提出了相应的建议，以期为准则完善提供参考。
【关键词】 创效型数据资产； 会计确认； 价值链； 核算体系； 业财融合
【中图分类号】 F275 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2023）04-0134-06
一、引言
所谓“数据资产”，是指企业拥有或者控制，能够为企业带来经济利益，通过内部收集挖掘或者外部交易等方式获取并以数据集的形式存储于物理介质或网络媒介的数据，其具有价值性、可读取性、可计量性等特点。按照来源及价值实现方式分类，分为企业从外部非公开活跃市场中有偿交易获得的交易型数据资产和企业内部通过包括云计算、大数据等在内的各种数据挖掘技术从价值链各活动节点挖掘的有利于企业价值增值的创效型数据资产。交易型数据资产，是市场流通交易获得，本质是通过交易获得利益，非本文研究对象；创效型数据资产是企业价值链各活动节点挖掘产生的，有助于高管识别出企业价值增值的有效数据，通过精准市场定位、快速按照消费者需求来优化流程、提高生产效率等。
随着创效型数据资产业财融合的不断深入，其将在企业的各个价值链活动环节发挥创效作用，同时创效型数据资产从传统的供产销核心价值链活动节点拓展到涵盖投研、融资等价值增值的全部价值链，乃至价值链系统。数据资产的创效范围大幅拓宽、适应场景更广，企业投入产出下的价值匹配不确定性大幅增加，以上特点使得数据资产的核算不能简单地套用现有会计准则下的某种资产的核算办法。
截至2022年4月，学术界针对数据资产从多个方向进行了一定深度的研究，主要有以下三类：一是从无形资产角度研究，建议以无形资产归属将数据资产纳入现行会计核算体系；二是从数据资产价值评估角度分析，利用主流的资产价值评估模型对数据资产估值并创新估值模式；三是从数据资产的会计信息披露角度分析，建议通过企业表外形式对其进行披露，为利益相关者的经济决策提供信息支撑。大数据、云计算等信息技术的快速发展，数据资产创效在企业各个方面的管理决策中都发挥作用、各价值链活动节点都体现出了价值创造，但是现阶段的会计核算体系并未纳入数据资产。若不对其进行核算，创效型数据资产将不能有效向市场披露，企业披露的各项会计信息将面临失真，不能真实反映企业的运行现状，从而导致企业的利益相关者可能因此做出错误决策、甚至导致资源错配影响企业发展。[1]
在数智化转型的大背景下，本文以创效型数据资产会计计量与披露为出发点，结合“业财融合”，对创效型数据资产的价值创造性特征、会计核算与信息披露进行深入研究分析后，对创效型数据资产的会计核算体系构建提出了相应的建议，以期为准则完善提供参考。
二、创效型数据资产的含义与特征分析
（一）创效型数据资产的内涵分析
创效型数据资产是从企业价值链的动态发展角度进行界定，而非传统某一时点上界定的静态资产。创效型的资产是“全覆盖”的全域性数据资产，存在于企业价值链各个活动节点及价值活动的事前、事中、事后全过程。企业主动依托各种智能信息技术从各价值链活动节点挖掘创效型数据，而非被动获得的各种原始数据；因为创效型数据资产不具备单独辨认性，与特定企业的行业特征、业态模式、业务流程等均联系紧密。创效型数据资产的核心不在于其数据特征，而是其推进企业产品服务创新、流程创新等价值创造的创效特征，俗称创利特征。这样的内在逻辑是信息技术促进了内容、服务、网络及设备的耦合交互，支持具有异质性的大量不同用户参与并交互产生了多源异构数据，在分散决策的基础上集成化并将创新从“点式”转向“网状”，促成了各种新业态、新模式，比如异业联盟、跨界融合等。
横向来看，数字化信息技术在企业各种“有形”的产品服务基础上创建了强大的感知场景，让企业从市场不同渠道的多源各异的感知信息融入到企业各个价值链的活动节点，让企业处于一个创新此起彼伏的非均衡状态，一个创新的成功可能是另一个创新的“灵感”。这种现象广泛存在于企业当中，简称“泛在性”，吸引了无数的创新主体融入其中的基础上，价值增值主体日渐扑朔迷离导致创新主体难以识别；比如，企业为客户提供创新性的新产品服务成果，同时也会收集到客户的各种有效反馈信息，而这又是企业潜在新的创新的源头之一。
纵向来看，企业创新是在时间轴里不断演变迭代的，连续不断的创新下企业的产品或服务的迭代边界将不再那么重要，可能始终处于一个“成长”通道。同样，创效型的数据资产其创新影响的边界不再是单个企业，而会影响处于一个特征商业生态圈内的价值链系统上的更多企业，也是前述的泛在性的一种体现。当企业不断通过信息技术多渠道汇聚多源异构数据时，商业生态将进入一个动态迭代的聚合价值创新过程，即创效型数据资产将驱动企业的产品服务代际之间的自发迭代创新、衍生、传播。
综上，创效型数据资产是在智能化、数据化信息技术应用基础上，企业在开放环境下的业务循环过程中进行内部的数据挖掘得到的。创效型数据资产对潜在的创新业务上具有前瞻性、战略导向性并推动企业的价值创新，同样，它还具有非单独辨认的非有形资产且与企业的业态、流程、模式及战略都存在关系的特征。
（二）创效型数据资产表现形式
F阶段企业各种资产的价值创造过程更多的是一种价值向另一种价值转换，显然这不是创效型数据资产的价值创造过程和特征。创效型数据资产的价值创造不仅限于此，往往还涉及给企业业态模式、经营战略及业务流程等带来的各种变革。创效型数据资产价值创造让企业产品服务的内涵得以重新界定，创效型数据资产与企业经营的载体是企业各种有形的产品或服务。企业利用信息技术收集获取数据并挖掘具有价值空间的有效数据，利用相应信息来进行市场创新并提供定制化的产品服务，其产品服务呈现定制、智能及前瞻等特征。企业传统的单一产品服务供给模式将外延成多层次动态的个性化“产品服务+整体解决方案”供给体系。[2]
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一方面从技术角度来看，创效型数据资产促进了商业人工智能的归纳自学习。海量的多源异构数据，犹如细胞的分裂行为会衍生创造出更多的数据资产，这就迫使人工智能不得不进行归纳自学习；数据资产分裂次数增加，等级越高倒逼系统挖掘的秩序及规则能力增加，系统识别出有效的价值创造的概率也将大幅度增加。另一方面，创效型数据资产促进了企业价值创造系统的“感知-动作”控制模式的发展，企业通过模拟消费者行为进行仿真需求测试，在此基础上实时动态地纠正或减少企业价值链或价值链系统上低价值创造或无价值创造的活动节点，创新商业业态及提高生产效率。现阶段，企业更多以客户的价值体验为需求导向进行企业的价值创造与实现，企业通过“破立兼容”靶向定位策略精细化、精准化的创新以满足市场及客户的需求；此外，创效型数据资产让企业可以更好地利用相关信息技术对增值节点进行挖掘引领创新并让结果实现传播与延续。
（三）创效型数据资产与收益的关系
数据本身不产生价值，但通过数据作用于企业产生现金流的产品，使其可以在创造收益、降低成本上有更好的表现，一般在企业内部发生，对生产经营中产生的数据进行收集、整理、分析，用于服务自身经营决策、业务流程，从而提升产品业绩。因此数据产生的收益不能简单地只看数据本身，而是应结合具体场景来进行分析。如在通信企业中，企业可使用大数据进行分析，在用户套餐即将到期时，通过续约送手机、充值返话费等方式，制定企业的营销策略，从而延长稳定数据带来的收益时间。其数据带来的收益，可按照联系客户的续约量产生的收益来进行衡量。同时通过帮助企业的其他产品提升业绩，也可以获得一种间接的收益。对银行和金融机构来说相当于直接收益，在合法合规的前提下，数据交换也能对数据赋予价值，其带来的收益可通过相应交易产生的现金流来进行评估。
三、现行会计核算体系下的创效型数据资产的核算困境
（一）创效型数据资产的确认问题
创效型数据资产能否纳入现行会计核算体系，面临首要的问题是其能否作为现行会计准则下的资产以及何种归属方式确认为资产。
1.能否确认为现行会计准则下的资产。针对这一问题又分为两个步骤：其一，通过对一项交易或事项过程中的实质与契约分析用以判读创效型数据资产能否确认为企业的资产并进入现行的会计核算体系“确认-计量-报告”；其二，纳入会计核算体系的基础上需进一步明确归类为哪一类会计要素，这是后续进行会计核算的基础。创效型数据资产是企业各种信息技术收集、分析、挖掘及整理等得到的还有经济价值的有效数据，为企业精准化创新、满足市场需求提供了基础支撑。
从现行会计准则角度分析，资产是由企业过去的交易或事项形成，单从时间流向来看创效型数据资产不一定完全符合这一会计准则规定。同样，创效型数据资产能否进一步简单归类为无形资产更值得商榷。创效型数据资产一般不可单独辨认，其融入在企业整个价值链或价值链系统当中，而除商誉外的无形资产均可单独辨认。除商誉外的无形资产的可单独辨认是因为其可有效识别并对外出售，而创效型数据资产特定于企业实际的运营环境之中，某种程度上可有效识别但无法单独对外出售。[3]
2.以什么类型的归属方式将创效型数据资产划分为资产。现行会计准则规定资产是由企业拥有或控制的，而效型数据资产也不能说完全符合会计准则这一规定。创效型数据资产是企业通过信息技术手段从价值链或价值链系统收集挖掘得到，简单进入现行会计核算体系与传统商业实质“格格不入”，因为创效型数据资产是一种“公共利益”，更多的时候服务于企业的价值链或价值链系统。由此可以看出，创效型数据资产并没有完全清晰的产权界定标准，与现行会计准则的产权界定标准有一定的出入；不过若从“预期会给企业带来一定的经济利益流入”角度看，创效型数据资产符合这一会计准则的资产确认标准。为此，从产权归属还是经济利益流入角度来界定数据资产，是需要明确的。
（二）创效型数据资产的具体会计要素分类问题
关于创效型数据资产是否作为会计准则下的无形资产确认以及确认为无形资产是否需要设置进一步的明细科目予以核算的问题将从以下两点进行论述。
1.是否作为无形资产核算问题。前文以述，创效型数据资产能否作为无形资产核算具有争议。部分学者指出，创效型数据资产是企业内部行为获得的，有别于经注册并受法律保护的非商誉无形资产，其不能脱离特定企业及其经营业态且无注册无法律保护，故不符合无形资产特征。还有一部分学者指出，创效型数据资产是无形的高技术回报型“数据化”的资产，可视为新形势下的新型无形资产。若不能分类确认为无形资产，现行会计准则是否应考虑新增资产类会计科目用来单独满足创效型数据资产的会计核算需求。
2.是否需要无形资产新增明细科目分类。适当地设置明细会计科目便于全面、系统、连续地反映企业的相关经济业务。若创效型资产被认定为无形资产，那么，创效型数据资产虽然从使用期限上很难像固定资产和某些无形资产一样能够明确确定，但是可明确的是其应属于企业的长期资产；因为创效型数据资产不仅存在于企业的价值链或价值链系统中，还是一个动态的收集、挖掘过程。同样创效型数据资产还应在无形资产科目下，进一步设置相应的明细科目，从而有利于不同运动阶段动态客观地反映其账面价值。不过，具体是单一地设置还是根据创效型数据资产的创效差异进行灵活配置，未来仍需更多的学者进行探讨。
（三）创效型数据资产的会计计量问题分析
1.创效型数据资产的初始计量分析。创效型数据资产初始计量属性选择，需从投入产出角度去具体分析。现行会计准则下关于资产的计量属性可分为三类，第一类是从投入角度，主要包括历史成本计量及重置成本计量；第二类是从产出角度，主要包括了可变现净值与现值计量；第三类兼顾了投入产出，站在市场角度以双方或多方的交易来划分，包括公允价值计量。创效型数据资产，企业内部收集挖掘付出了成本，即有投入成本；同时，其为企业各个价值链活动节点的价值增值做出了贡献，即产出效应。为此，创效型数据资产计量属性的选择首先可排除选择公允价值计量属性，从另外两类中该如何选择，仍然值得进一步商榷。
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2.创效型数据资产后续计量问题分析。创效型数据资产后续计量中是否需要对其账面价值实时调整也是一项重要的问题。现行会计准则下的固定资产、无形资产基本都会随着其使用而导致其给企业价值创造能力的减少，即资产账面价值随着使用时间的流逝而减少。具体通过折旧摊销、计提减值准备等方式调整其账面价值，这也是基于会计谨慎性原则的考量。创效型数据资产在信息技术快速更新迭代背景下，其更新速度也将大幅增加，但其价值创造能力是否一定下降需要进行针对性的分析，为后续计量增加了难度，需要更专业的会计人员和专业的技术人员共同商讨分析确定。
（四）创效型数据资产信息披露问题分析
1.创效数据资产纳入表内信息披露问题分析。财务会计报告披露的财务信息的内容、质量、结构与时效性等对利益相关者的经济决策尤其重要。现行会计准则下向外披露的财报是企业会计核算结果的披露而非企业价值创造过程的展示，是一种偏静态少动态的信息披露，这就导致企业的利益相关者并不能全面实时把握企业的价值链各活动的增值节点。创效型数据资产贯穿于企业价值链的全过程，每个价值增值活动节点都有其身影，理应就创效型数据资产的此种价值形态进行全面、系统、连续的披露。如此要求，面临的问题是现行三大财报框架结构并不满足前述创效型数据资产表内信息披露的要求；同时关于创效型数据资产的账面价值、摊销及减值等是否需要纳入披露范围，仍需进行探讨。
2.附注中披露的创效型数据资产的内容。创效型数据资产融入在企业价值链的各个活动节点，随之相关的各种碎片式信息散落在各个环节，而这些于企业利用相关者来说都是经济决策的可用信息。比如，企业价值链活动节点上未经处理的原始数据信息，若不能有效处理可能对企业带来的不是价值增值而是减值，其中掌握专业信息技术的数据技术人员、系统均对数据的有效性十分关键；这往往意味着需要在财务报表附注中对相关信息进行披露，以期为企业利益相关者提供更多的信息支持其经济决策。[4]
四、创效型数据资产的会计核算体系构建
（一）“创效为主、权属为辅”原则确认为资产
广义来说，现行会计准则下核算的企业资产均能为企业创造价值，均有“创效”作用，资产是“过去的交易或事项形成的，由企业拥有或控制预期带来经济利益流入的资源”，这是确认为资产要素的首要条件。
实务中，现行会计准则下的资产的创效效应较为特定、单一，无法与创效型数据资产相比。比如，企业持有的生产用的设备，其为企业的生产提供了一种价值形态向另一种价值形态的转换，即其创效作用仅限于生产环节，而对企业的研发、销售、售后等价值链其他活动环节的创效作用极为有限或没有作用，无法激发创意变革、促进技术迭代更新，更无法实现价值增值。对比现行会计准则下的资产，创效型数据资产则创效作用明显。企业价值链前端活动节点获得的创效型前端数据对企业的市场需求判断、战略规划均具有重要的指引意义，为企业价值链后续各个活动节点业务提供创效，同时还将进一步覆盖于企业整个价值链及商业生态。企业通过数据采集、清洗、挖掘、萃取与分析得到的创效型数据资产，将有助于企业经营管理者及时有效识别出价值链增值节c并调整企业的经营模式，发展新的商业业态。这是源自于创效型数据资产的快速迭代，企业针对每一个消费者个体或群体的解决方案将同步云端系统，在人工智能、机器学习的基础上创造出了行为预测、风险预警等更多功能的系统化有效数据信息。创效型数据资产从企业价值链各个活动节点中产生并汇集云端，创效于企业各个价值链增值节点。理论上，企业不应该将消费者信息用于获利但目前此方面也未纳入知识产权法律保护范畴。因此，针对创效型数据资产，不能简单地用产权归属等传统标准来对其进行简单的归因确认。创效型数据资产强大创新迭代能力和为管理层提供极高的导向价值功能，对企业的成本降低、市场定位、业务流程改善及新的商业业态模式发掘都具有极高价值，为此，企业应基于“实质重于形式”原则将其作为企业的一项资产进行确认。[5]
总的来说，创效型数据资产让企业在瞬息万变、竞争激烈、动荡不定的市场环境下延续商业业态发展与进化，推动迭代创新的集体红利持续增长。创效型数据资产确认为会计资产不能简单基于权属角度归因判断，更多的是从其创效角度并依托数据技术以标准契约来确定其归属为会计资产，即“创效为主、权属为辅”原则确定其资产属性。
（二）整合“价值管理成本-创效效益”确定计量价值
1.初始计量。创效型数据资产是企业内部投入各项支出而取得的数据资产，非外部第三方市场通过公允价格获得的交易性数据资产，无法确定一个可双方或多方认可的公允价值或客观价值，故创效型数据资产的初始计量不可选择所谓的公允价值。针对初始计量，创效型数据资产可选择历史成本进行入账，即企业将为获得这些数据资产而付出的人、财、物的货币化为成本作为入账价值，包括收集、分类、挖掘、清晰、分析等一系列动作中投入的资金、设备、系统及人力，这是初始计量的基础。
2.后续计量。投入与产出是对等的，创效型数据资产亦不例外，创效型数据资产是企业投资（支出）所得，更是企业创新迭代、商业业态变革、组织管理的核心变量，企业商业生态内各行为主体的主观能动性等精神因素也将对其产生重要影响。为此，可构建如下函数衡量创效型数据资产价值：P（创效型数据资产）=F（支出、商业生态因素、行为主体精神因素等）。后续计量中有必要对创效型数据资产的投入与产出及两者之间的关系进行关注并协同其历史入账成本和预计价值，使得创效效果最大化。投入产出两者相互影响并正向激励，创效型数据资产在持续投入的保障下可持续发挥创效效应，否则创效效应可能减弱甚至消失；同样，创效效益的产生将促使企业有进一步投入的动力，去挖掘出更多的创效型数据资产，形成良性的循环。对此，可用价值管理思路综合企业的投入（数据资产获取成本）与产出（创效效益，即价值增值）对创效型数据资产进行估值核算。
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企业获得并持有创效型数据资产的根本目的是获得价值链各活动的价值增值，故需整合在价值链各活动节点的投入成本与创效效益计量。投入成本应是符合资本化支出的各项支出，对应创效效应不足一年的支出应直接当期费用化。创效效益可通过信息技术平台的一个仿真计量模型倒逼测算，即后续计量可通过“创效型数字资产净价值变动率RONV=创效型数据资产使用预期创造价值净现值/企业全部投入成本-未使用创效型数据资产的预期创造价值净现值/企业全部投入成本”对创效效益的增减值进行测试（见公式1），创效型数据账面价值与RONV之积便为当期创效型数据资产的增减值金额，以此完成后续计量。
上述公式中，n由企业各种具体的创效型资产投入次数去确定。总的来说，创效型数据资产的后续计量需衡量企业的得和失，若ΔRONV小于0，则表明创效型数据资产给企业的价值创造是得不偿失的，意味着该项资产发生了减值，需调减其账面价值；若ΔRONV大于0，则表明给企业带来了创效效益，需调整其账面价值。
（三）设置会计科目与计量
1.初始计量。在资产类会计要素下设有别于无形资产的新的总分类资产会计科目，对创效型数据资产进行单独核算。前文分析可知，现行会计准则下的“无形资产”科目不足以全面反映创效型数据资产的本质特征，可单独设置“创效型数据资产”一级会计科目对其进行核算，并配套设置“取得成本”“价值调整”等二级科目对其进行后续核算（总分类账户结构图见图1）。“创效型数据资产”会计科目借方登记初始取得成本（包括人财物等投入成本）、创效型数据资产的价值增值部分，贷方登记的是创效型数据资产的价值减值部分、丧失全部创效价值的清理报废等，期末余额一般在借方，反映该资产的账面价值。
案例1：2021年7月1日，宏拓股份有限公司通过大数据技术等信息技术挖掘得到数据资产，投入的人财物合计支出600 000元（职工薪酬100 000元、系统设备成本300 000元、银行存款200 000元），进一步分析评估确认该项数据资产为创效型数据资产，能为公司产生创效效益，促进企业价值增值，预计该创效效应的周期为3年。
初始取得确认计量（单位：元）：
借：创效型数据资产――取得成本 600 000
贷：银行存款 200 000
应付职工薪酬 100 000
累计折旧 300 000
2.后续计量。创效型数据资产持有过程中，企业需要对其持有的该项资产运用增减值测试的方法进行后续计量。一般来说，资产减值测试通过资产负债表日公允价值与账面价值对比来判断其是否发生减值，若发生减值则进行减值核算。不过，对于创效型数据资产则不完全适用，创效型数据资产企业内部投入成本获得并不以交易获利为目的，很难通过此方式获得期末公允价值。对创效型数据资产增减值测试时，需分情况讨论：一是期末创效型数据资产有助于企业产品服务更新迭代创造实质性的增值，即ΔRONV大于0，则应对创效型数据资产账面价值进行调增；二是期末创效型数据资产发生减值，即ΔRONV小于0，则对其进行减值。为此，针对创效型数据资产的增减值设置“创效型价值变动损益”科目（见图2），借方登记创效型数据资产的价值增值，贷方登记创效型数据资产的价值减值；期末余额反方向结账转出至“其他综合收益”科目。
案例2：承接案例1，2021年12月31日，宏拓股份有限公司对2021年7月1日确认的创效型数据资产进行增减值测试，发现其ΔRONV的值-10%，表明该项数据资产发生减值，需要调减该创效型数据资产的账面价值，调减金额：600 000×10%=60 000（元）。
后续计量（单位：元）：
借：创效价值变动损益 60 000
贷：创效型数据资产――价值调整 60 000
五、基于价值链构建可溯源的信息披露体系
（一）报表附注披露
创效型数据资产的创效效益取决于企业此方面的人才配备、软硬件支持以及企业价值链系统上各个企业的联动关系，有必要对这些信息进行全面披露。其一，企业获取的创效型数据资产的创效效益的高低取决于数据的有效性，这又受到掌握云计算、大数据等数据挖掘、整理、分析的高端专业人才的技术水平的影响，企业为此需要通过财报附注针对创效型数资产领域的人才的储备、知识结构及专业度等信息对外进行披露。其二，创效型数据资产的数据有效性同样还受到信息技术的各种软件、硬件设施的重要影响。比如，企业挖掘创效型数据资产所依托的大数据处理软件，软件与流程匹配度以及数据储存设备系统安全性等，都会对创效型数据资产的创效效益产生重要影响，故也需要纳入信息披露范畴对外披露。其三，对处于企业价值链系统内的同一商业生态圈内并具有共生关系的共生体企业重点关注，有效研究数据资产在价值链系统的创效效益，以适当的形式对外披露，让企业利益相关者获取尽可能多的有效信息，做出更为有效的经济决策。
（二）信息技术辅助披露
财务报告作为公共产品向外披露，为企业的利益相关者提供决策支持。创效型数据资产的创效全过程及结果有必要以特定技术方式实现对外的全过程（含结果）信息披露。企业可以利用内嵌式芯片扫码技术嵌入财务报告的项目中，让企业利益相关者通过该技术实现对创效型数据资产的全过程追根溯源，更好地掌握相关信息以做出各种决策。针对创效型数据资产设计基于价值链及价值链系统的可溯源信息披露体系，可优化企业信息披露质量，推动市场资源更好地配置。
【参考文献】
［1］ 蔡昌，赵艳艳，李梦娟.区块链创效数据资产确权与税收治理［J］.税务研究，2021（7）：58-70.
［2］ 左文进，刘丽君.基于用户感知价值的大数据资产估价方法研究［J］.情报理论与实践，2021（1）：102-103.
［3］ 赵越，欧阳文杰，陆岷峰.基于经济双循环战略背景下数据资产经营管理体制机制构建研究［J］.大庆师范学院学报，2021（5）：89-89.
［4］ 李秉祥，任晗晓.大数据资产的估值［J］.会计之友，2021（21）：65-66.
［5］ 唐莉，李省思.关于数据资产会计核算的研究［J］.中国注册会计师，2017（2）：25-26.
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