一、数据资产化的内涵
随着信息化时代的来临, 一个大规模收集、分享和运用大数据的时代已经来到我们身边, 数据的使用价值与实物资产所创造的价值相比, 二者的地位已经不相上下甚至大有超过实物资产的趋势。数据作为一项庞大的资源, 对现代社会和企业的发展意义重大, 具有不可否认的价值和意义。尽管数据的重要性已被世界各行各业所共同认同, 但现阶段无论是企业或者是法律法规, 对于数据资产的确认、计量、入账等规定都还十分模糊, 从会计学的角度来看也还没有进行明确的确认, 在行业间并没有统一的标准。因此随着企业对数据的依赖性加大、数据对企业的重要性增强, 数据资产化是大势所趋, 将数据作为一种资产以及如何准确计量、核算是十分必要的。
将数据资产化有利于规范企业的资源管理, 提高企业的决策和竞争能力, 随着互联网的兴起, 数据成为企业的不可或缺战略资源, 可以为企业带来更多的市场信息以及更大的商业价值, 对企业的发展壮大和提高竞争力意义重大。同时, 建立一套系统、完善的数据资产确认与计量体系, 适应了时代的发展要求。党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”, 数据资产已经成为国家重视一项战略性资源, 用会计上专业的方法对数据进行资产化计量, 就能更快速的应对由于政策所引起的市场变化, 在激烈的竞争当中占得先机。
二、数据资产的确认条件
由于数据必须依托一定的载体存在, 故数据在互联网普及之后, 人们才普遍承认数据具有价值作为一项资产进行核算, 目前数据资产在会计上并没有明确的确认规范。数据作为资产想要被合理计量必须首先满足《企业会计准则》中资产的确认条件, 即数据资源是否满足资产的特征, 将资产的属性与数据的特点相结合, 即可确定数据作为资产的确认条件。故数据满足以下条件即可确认为资产:该项数据是由过去交易或事项形成的, 由企业拥有或控制的, 并预期可为企业带来经济利益流入的一种资源。满足以上条件的数据资源才可以被确认为一项资产, 计入企业的资产负债表, 合理的确认条件既是对精确计量数据资产的基础也是保证。
三、数据资产的计量
数据资产的初始计量应考虑该项数据资产是否有公开交易的市场。对于在公开市场上有报价的数据资产, 应以公允价值进行计量。企业所拥有的数据资源是对市场上相应信息的反映, 市场上真实的交易价格很好地体现了数据所具有的现实价值;对于在市场上没有公开报价的数据资产, 则可以根据数据在采集、整理、加工、分析工程中发生的历史成本进行计量, 因企业有确定的历史数据可以参考, 故这类数据资产的价值同样能够得到合理可靠的计量。
数据资产的后续计量需要考虑到数据资产自身独有的特点。与传统实物资产相比, 数据资产的寿命具有不确定性。由于互联网时代信息更新速度快, 基于信息基础上加工而来的数据具有时效性, 因此导致数据资产寿命的不确定性, 在进行摊销的后续计量时, 其使用寿命应根据目前已有的市场信息或是依据可靠的迹象对未来情况的推测来确定。同时, 在提取数据资产的减值损失时, 应充分考虑到该项数据资产蕴含的信息在市场的传播程度, 即数据资产的价值很大程度上取决于市场上数据资源的稀缺性。因此, 在当数据资产的公允价值小于数据资产的账面价值时, 应确认数据资产减值损失。
四、数据资产的管理
在合理确认和计量数据资产的工作完成后, 数据资产化的最后一环是数据资产的管理工作。数据资源作为一项资产, 应与其他资产一样计入资产负债表, 与其他实物放在同等重要的位置。当然, 由于数据资产化并未普及, 没有公认的会计准则可以参照, 我们在使用数据资产时可能会出现各种各样不同的问题, 例如:由于没有统一的数据资产的定义, 企业财务人员可能对数据资产出现误判;或者由于数据信息更新不及时, 使数据资产出现减值, 为企业造成巨大损失等, 这些问题是由于数据资产管理体系不完善所引起的, 需要我们在管理数据资产的实践过程中逐步解决。
一般来说, 数据资产管理由数据资产的控制开始, 对数据资产的控制使数据更加准确、透明、安全, 这保证了数据资源的价值性。数据资产管理的最终目的是对数据资产的进行应用, 实现数据资产的保值与增值, 促进数据资产的对外服务, 使数据在应用的过程中为企业创造效益, 进而加速其企业实现总体资产价值最大化。
摘要：当今社会, 决定企业成败的因素已不再局限于资本、技术、人力等传统因素, 而是取决于蕴含着丰富信息的数据资源, 因此应将数据资产化, 将数据资产计入资产负债表。但目前并没有明确的数据资产的确认和计量规范, 本文就是基于数据资产化的必要性, 对数据资产的确认和计量进行研究。
关键词：数据,数据资产,企业价值
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