□刘佳艺

随着数字经济时代的到来，数据已成为继土地、劳动力、资本和技术之后的又一关键生产要素，其价值日益凸显。然而，数据资产的无形性、依托性、可复制性、价值易变性等属性，使其在会计确认、计量、记录和报告的全过程中面临着复杂的挑战与风险。因此，系统识别数据资产入表各环节的风险，并构建有效的应对机制，具有重要意义。本文旨在围绕数据资产的特征与入表模式，分析入表过程中的风险，并提出可行的应对措施，以期为企业数据资产的管理提供参考。

数据资产的概念与特征

数据资产是指为特定主体拥有或控制、能以货币计量、并预期能带来未来经济利益的数据资源。但是，数据资产呈现出与传统有形资产和无形资产显著的区别：第一，非物质性与依托性。数据本身无形，其存在、传输与使用必须依赖于特定的物理载体。第二，非竞争性与可复制性。同一数据可以被多个主体同时使用而不减损其自身价值，且能以极低成本进行复制。第三，价值动态性与场景依赖性。数据的价值并非固定不变，而是依赖于其应用场景及其时效性等。第四，成本构成的特殊性。其成本主要集中于初始采集、清洗、整合、存储、开发与维护等环节，而复制和传播的边际成本可能较低，导致历史成本法计量可能无法真实反映其价值。这些复杂特征共同决定了数据资产在会计确认、计量与披露中的特殊性与难度。

数据资产入表过程中的风险

一、权属界定与合规风险

数据资产的合法控制权是其会计确认的基础，权属风险具体表现为：一是数据所有权归属不清。我国法律体系尚未对数据所有权作出明确定义，数据来源的多样性使得企业可能无法主张排他性控制权，其权利边界易引发纠纷。二是合规风险。数据从采集、存储、加工到应用的全生命周期必须严格遵循相关法律法规。一旦发生违规，不仅相关数据资产的价值可能面临减损或消失，企业也可能面临高额罚款，并对企业声誉造成影响。

二、成本归集与资本化风险

进行成本计量时，将相关支出准确归集并合理资本化是一个难点，其风险源于数据生产流程的复杂性，数据资产的形成往往涉及多个部门，其成本与其他成本费用混杂。准确区分直接成本、间接成本与当期费用，需要建立精细化的内部核算体系和项目管理机制，任何归集口径的不一致或不合理都可能导致资产初始价值失真。

三、价值评估风险

进行数据资产价值评估时，其风险源于评估的不确定性与技术复杂性。一是估值的主观性风险。收益法依赖于对未来数据应用场景、收入增长、折现率等关键参数的预测，这些预测易受技术迭代、市场竞争、政策变化等不可控因素影响。市场法则受制于数据交易市场不成熟、可比案例稀少且交易透明度低的情况，难以找到可比参照物。二是估值的一致性风险。数据估值需要跨会计、金融、法律等多个领域的复合知识，不同机构对同一资产的估值可能出现差异，损害了会计信息的可比性。

四、后续计量与价值变动风险

数据资产入表并非终点，其入表后的价值管理面临持续的动态风险。首先是减值风险的高度敏感性。数据资产的价值具有较强的不确定性。一旦技术过时或遭遇竞争，数据资产的经济价值可能发生剧烈变化。企业若未能建立敏感、及时的减值测试机制，将导致资产账面价值高于可回收金额。其次是使用寿命估计风险。数据资产的时效性是其核心特征，但对其使用寿命的估计缺乏客观标准。此外，对于按公允价值计量的资产，其价值波动将影响企业的稳定，加剧利润的波动性，影响资本市场对企业稳定盈利能力的判断。

数据资产入表风险的应对措施与建议

一、进行合规审查，明晰权属边界

企业应建立健全数据治理体系，首要任务是开展全面的数据资产盘点与合规审计，对数据资源的数据源、采集方式、处理流程、使用场景进行审查，形成记录。其次，需通过法律与合同工具，在数据获取、加工等环节，以清晰的条款明确数据控制权、使用权与收益权的归属。建立数据分类分级管理制度与全生命周期安全防护机制，对不同数据进行差异化管控。

二、细化核算规则，规范资本化操作

为降低成本归集与资本化风险，企业必须推动内部各部门的合作，建立内部会计处理规范。明确数据资产相关支出的成本归集口径与分摊方法，制定详细的指引。同时，须设立严格的资本化决策流程与标准，对数据项目是否同时满足“技术可行性”与“经济可行性”进行判断，并保留完整的工作记录。

三、构建评估体系，慎重选择计量模式

企业可以联合第三方专业评估机构，共同开发或引入适合自身业务特点的数据资产价值评估方法，明确不同业务场景下选用的估值方法，并对关键参数的设定依据与取值范围形成模式，定期检验与修正。在计量模式选择上，成本法应作为普遍基础，因其更具可靠性和稳健性；在持有目的为交易且存在活跃市场或能够获取可靠公允价值信息时，可考虑采用公允价值模式。

四、建立价值动态监控机制

针对数据资产价值动态变化的特性，企业须采取动态的价值管理模式。对于按成本计量的资产，可结合业务发展定期评估其使用寿命假设的合理性，并依据技术迭代、市场竞争、法规变化等内外部信号，建立一套减值预警指标体系，确保账面价值及时反映经济实质。对于按公允价值计量的资产，则可建立与评估机构的持续合作，在每个报告期末进行规范重估。同时，财务部门需与数据管理部门紧密协同，为价值评估与减值测试提供坚实的数据支撑。

结语

数据资产入表是激发数据要素价值、赋能数字经济发展的关键环节，但其过程存在风险。企业需超越短期财务目标，将数据资产入表作为深化数据治理、实现数据价值的关键。随着数据管理制度的完善与市场环境的成熟，数据资产有望在风险可控的前提下，更稳健地反映企业价值，为经济高质量发展提供坚实基础。

（作者单位：河北经贸大学财政税务学院）

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