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基于財務視角的數據資產化重點與難點研究

 

 

阮詠華(副總裁)(北京中企華資產評估有限責任公司 北京 100020

 

【摘要】   在互聯網時代,由于大數據、云計算和區塊鏈等現代信息技術的推動,數字經濟在我國國民經濟中的地位不斷攀升,數據成為了一項重要的生產要素。資產數據化和數據資產化,既是數字經濟的重要特征,也是數字經濟基礎設施建設的重要內容。然而,相比于資產數據化的突飛猛進,數據資產化卻在法律上和會計上遇到了一些障礙。文章認為,目前數據資產化的重點與難點主要表現在數據資源能否確認為財務認可的資產、數據資產權屬能否清晰界定,以及數據資產的價值如何評估三個方面,并探討了相關問題的解決辦法。

【關鍵詞】   財務視角;數據資產;權屬價值

【中圖分類號】   F23   【文獻標識碼】   A   【文章編號】   10025812202004-0004-04

 

一、數據資產的確認

    20世紀90年代以來,數字經濟從美國悄然興起,并在世界范圍內蓬勃發展,對人類現有的生產和生活方式產生了重要影響。數據資源成為驅動數字經濟發展的關鍵要素。黨的十八屆五中全會提出實施國家大數據戰略,推進數據資源開放共享。但是,數據資源至今沒有作為一項專門的資產類別出現在企業的資產負債表上。究其原因,主要是大部分數據資源的資產屬性目前仍不清晰。

    (一)數據資源的資產屬性

互聯網上數據的含義很廣,不僅包括各種數字,還包括符號、字符以及文本、聲音、圖像、照片和視頻等文件。數據資源本質上是數字化的知識和信息,在一定條件下能夠成為企業生產經營不可或缺的生產資料。

按照我國《企業會計準則——基本準則》的規定,企業的資產是指企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源。因此,會計上將數據資源確認為資產有三個前提條件:一是企業擁有該項數據資源的所有權或者使用權;二是該項數據資源應當是企業通過已經發生的購買行為等交易方式取得或者自行開發形成的,并且其成本能夠可靠地計量;三是企業使用該項數據資源能夠產生現金和現金等價物的流入,并且其價值能夠可靠地計量。

    大數據時代,互聯網上積累了海量的數據,不少企業自身也開發或收集了大量數據。但是,只有符合上述資產定義且能夠可靠計量的數據資源才能被確認為資產。數據的開發必須基于特定業務需求,只有那些能夠滿足生產經營需要的數據才能創造經濟價值,轉換成為資產。

    (二)數據資產的資產類型

    關于數據資產在會計上應該作為何種類型的資產入賬,目前也是有爭議的。有人認為數據資產符合無形資產特征,應當歸屬于無形資產,也有人認為數據資產既具有無形資產的部分特征,也具有有形資產的部分特征,應當作為一種新的資產類型即“數據資產”單列。

    我國《企業會計準則第6號——無形資產》定義的無形資產為企業擁有或者控制的沒有實物形態的可辨認非貨幣性資產。關于可辨認性標準,要么是該項資產能夠從企業中分離或者劃分出來,并能單獨或者與相關合同、資產或負債一起用于交易,要么是該項資產源自合同性權利或其他法定權利。我國《資產評估執業準則——無形資產》定義的無形資產是指特定主體擁有或者控制的,不具有實物形態,能持續發揮作用并且能帶來經濟利益的資源。能夠作為評估對象的無形資產也必須在物理上、法律上和經濟上滿足一定的前提條件。因此,數據資產能否認定為無形資產,需要結合數據資產的物理屬性、法律屬性、技術屬性和經濟屬性進行綜合分析。

    在計算機系統中,數據以二進制形式存在,占用著存儲介質的物理空間,數據資產的容量有專門的計量單位來進行度量。由于數據資源具有物理屬性,因此有人認為數據資產是有形資產。然而,存儲介質只是數據資產的實物載體,并非數據本身。就好比圖書的著作權以圖書作為載體,但是這并不影響我們將著作權資產認定為一項無形資產。判斷一項資產是不是具有實物形態,關鍵是看該項資產在使用過程中是否存在物理磨損或價值消耗。很顯然,數據資產不會因為使用頻率的增加而磨損或消耗,符合無形資產的特征。而且,數據資產和其他無形資產一樣具有共益性,可以同時由不同的控制人占有和使用。

數據資產包括結構化的數據和非結構化的數據。結構化的數據是使用關系型數據庫表示和存儲的數據,通常以行為單位,一行數據表示一個實體的信息,每一行數據的屬性是相同的。非結構化的數據包括各種文檔、文本、圖片、圖像、音頻和視頻信息等,數據結構不規則或不完整,沒有預定義的數據模型,不方便用數據庫二維邏輯表來表現。國際評估準則IVS將無形資產劃分為與市場相關的、與客戶或供應商相關的、與技術相關的和與藝術相關的四類無形資產,其中與技術相關的無形資產不僅包括專利、專有技術,還包括數據庫、算式、設計、軟件、工藝流程和配方等。當然,這里的數據庫不僅僅指結構化的數據,因其對應的信息實質是一項技術,該類數據庫的價值主要取決于其技術含量。由此可見,判斷數據資產的類別應當遵循實質重于形式的原則,不能僅僅以數據化的形式作為分類標準,而是要結合數據資產對應的信息本質,對照現有無形資產類別進行綜合分析。

    《企業會計準則第6號——無形資產》沒有提及無形資產的具體類別,但《資產評估執業準則——無形資產》指出,常見的可辨認無形資產包括專利權、商標權、著作權、專有技術、銷售網絡、客戶關系、特許經營權、合同權益、域名等。對于技術含量較高的結構化數據,可以根據其法律形式,依次考慮是否構成專利權資產、專有技術資產。對于以客戶名單和相關信息為具體內容的結構化數據,可以歸類為客戶關系資產。對于以藝術創作為核心的非結構化數據,可以歸類為著作權資產。當然,隨著信息技術的不斷進步和大數據應用的不斷推廣,數據資產的內涵和外延在不斷擴展,人們對數據資產的認識也會不斷深入。上述9種常見的無形資產很可能不能涵蓋所有的數據資產。根據企業會計準則對會計信息質量的要求,企業應當按照交易或者事項的經濟實質進行會計確認,保證會計信息真實可靠、內容完整。因此,筆者認為對于目前不能歸屬于任何一種無形資產常見類別的數據資產,可以根據其對應信息的具體內容,作為新的無形資產類別進行補充。在會計、評估、法律等領域未能取得共識之前,既可以根據其包含的信息類別進行命名,也可以統一稱之為數據資產。

    需要注意的是,對于某些特定行業而言,有些數據資產應當歸入存貨資產科目。比如專門從事數據資產開發和銷售的企業,直接用于對外銷售的數據產品應當歸入存貨資產科目。判斷一項數據資產屬于無形資產,還是存貨,應當根據數據資產在企業生產經營過程中的作用和價值轉移情況進行綜合分析。如果數據資產只在一個營業周期內發揮作用,數據資產的價值在營業周期結束時就消耗殆盡,則應確認為存貨。如果數據資產可以在多個營業周期內發揮作用,具有長期資產的特性,則應確認為無形資產。

綜上,數據資源的資產屬性辨認及數據資產的確認途徑見右上圖。

    二、數據資產的確權

    明確數據資產的法律權屬既是確認數據資產的前提條件之一,也是數據資產在開發、運維、交易和使用過程中保護產權主體合法權益的關鍵問題之一。由于數據資產是數字經濟時代產生的新鮮事物,關于數據資產的權屬及保護,現有的法制建設還處于探索階段。同時,在當前的互聯網環境下如何采取有效的技術手段對數據資產的法律權屬進行及時和準確的判斷也面臨著不少挑戰。

    (一)隱私保護與數據資產權屬認定

數據資產從來源上看可劃分為公共數據源、社會數據源、商業數據源和個人數據源四類。在各種數據源中,有的包含個人敏感信息或者各種隱私,如基因信息、生物信息、財務隱私、醫療隱私等,有的包括企業的商業秘密,還有的涉及國家秘密。這些數據的不當使用可能損害個人、企業或國家的安全和利益,在實際應用中可能存在法律障礙。

    按照我國2017年開始實施的《網絡安全法》的相關規定,未經被收集者同意,網絡運營者不得向他人提供其收集的個人信息,除非是經過處理無法識別特定個人且不能復原的信息。為此,數據開發商紛紛利用各種加密技術為數據脫密,有的大數據交易所也為客戶提供數據清洗服務,幫助客戶把數據轉換成可以交易的數據資產。不過,也有人擔心在互聯網信息技術日新月異的情況下,不排除某一天可以通過進一步分析發現已脫敏數據主體隱私的可能性。正因如此,歐洲聯盟2018年開始執行的《通用數據保護條例》更加強調了數據主體的知情權、限制處理權和刪除權等權利,進一步加強了對個人敏感數據的保護。所以,對于數據控制者提供的數據資產,我們首先遇到的難題就是了解或判斷數據控制者是否對數據資產擁有合法產權。

(二)權益保護與數據資產權屬認定

    隨著數據應用范圍的不斷擴展,數據資產交易的案例也越來越多。目前,上海、西安等諸多城市都建立了大數據交易所或交易中心,并陸續完成了一些大數據交易。交易可以促進數據資產更好地發揮作用,產生更多的經濟效益,但是,流通環節中數據資產權屬的確認也更加復雜。眾所周知,數據資產的開發和運維成本通常比較高,數據的復制和傳播成本卻相對很低,因此數據資產在流通領域很容易被侵權,引發法律糾紛。要想切實保護數據資產產權持有人的合法權益,首先要明確數據資產的法律權屬。

    數據資產的權屬分為所有權和使用權,其中使用權又可細分為普通許可使用權、獨家許可使用權和獨占許可使用權。目前我國數據資產權益保護方式包括專利保護、著作權保護和商業秘密保護、反不正當競爭法保護、合同法保護、人身權保護等其他保護方式。每種數據資產根據其對應的信息內涵確定適宜的保護方式。能夠形成知識產權的數據資產,可以自然獲得知識產權相關法律法規的保護,不能形成知識產權的數據資產,目前權屬確認和維權運作相對比較困難。有的大數據交易所對會員單位之間進行的數據交易提供安全保障服務,如通過加密算法,確保數據合法訪問和安全傳輸。

    (三)確認數據資產權屬的途徑

    數據資產權屬的判斷結果,決定了數據資產利益的分配以及責任的劃分,具有十分重要的意義。但是現有立法沒有專門針對數據資產的權屬提出明確規定,各利益相關者對數據資產權屬的認定還存在不同主張。比如,數據主體認為網絡運營者從自己身上采集的數據應當屬于自己,而網絡運營者認為其能夠控制所收集的數據,因此是數據資產的所有權人。另外,作為數據加工處理方的數據公司也認為自己擁有已開發數據的所有權。為了進一步明確數據主體、數據控制人、數據生產者和數據購買者等相關當事人之間的權利和義務,應當盡快建立健全與數據資產有關的法律法規,使數據資產確權有法可依。

    鑒于目前數據開發、生產和交易環節中權屬確認的法律環境比較復雜,同時數據資產權屬確認過程中還可能涉及到對數據脫密技術、安全保障技術等相關措施是否恰當和可靠的判斷,所以,建議政府有關部門盡快制定數據分類目錄和不同類別數據資產的國家標準,并在全國范圍內建立權威的數據資產權屬登記中心,為數據資產質押貸款、所有權或使用權轉讓、資產證券化等一系列交易行為提供法律上和技術上的支撐。在此之前涉及數據資產權屬判斷的事宜,最好委托專業機構或人員進行認證,非專業人士可以利用專業機構提供的認證結果或鑒定意見作為判斷數據資產法律權屬的依據。當然,隨著區塊鏈技術的不斷發展和應用場景的不斷完善,對于上鏈數據而言,將來可以借助區塊鏈的去中心化和時間戳等功能,有效解決數據資產的確權問題。

    三、數據資產的價值評估

    數據資產價值評估是指數據資產經濟價值的評估。按照資產評估原理,數據資產的價值類型可以進一步劃分為市場價值、投資價值、公允價值、在用價值、清算價值等。數據資產交易定價一般參考數據資產的市場價值或投資價值評估結果確定。數據資產的會計計量通常離不開數據資產的公允價值或在用價值評估。數據資產的快速變現則涉及數據資產清算價值的評估。

    (一)數據資產價值影響因素

    影響數據資產價值的因素很多,既包括經濟方面的,也包括法律方面的、技術方面的,比如數據資產的開發和運維難度、權利形式、保護方式、保護程度、權利限制、利用方式、實施條件、使用者所屬行業的產業政策和市場競爭情況、使用者所在國家和地區的政治、經濟、法律狀況等。評估數據資產的價值,除了需要考慮影響無形資產價值的一般因素以外,還需重點關注最能體現數據資產特點的其他影響因素。

1.數據用途。數據資產的使用首先必須建立在合法合規的基礎之上,這是數據資產價值評估的前提條件。數據資產的一大特點是用途的多樣性和不確定性,經常存在跨行業應用的成功案例,并且隨時可能出現新的應用領域。在數據用途符合法律法規相關規定的前提下,數據資產能夠應用于哪個或哪些領域,一方面取決于數據生產者的數據挖掘能力,另一方面也受到數據潛在使用者需求的影響。同樣一份數據,在不同的使用者手中可能存在不一樣的用途,會產生不一樣的價值。通常情況下,數據資產的可塑性越強、用途越廣,數據資產的價值越高;數據資產在所應用領域發揮的作用越大,數據資產的價值越高;數據資產所應用領域的投資回報水平越高,數據資產的價值越高。因此,評估數據資產的價值,應當明確評估對象的應用領域和使用方式,同時關注收益期內數據資產用途可能存在的變化。

    2.數據質量。數據質量主要是指數據資產中數據的準確性、代表性和時效性。數據質量是決定數據資產應用效果的關鍵因素。一般來說,發現并糾正數據資產中可識別的錯誤應當在數據清洗環節完成,如刪除重復信息、處理無效值和缺失值、檢查數據的一致性等,但是不同生產者提供的數據資產的質量仍然可能存在差別。另外,有的數據因為采集范圍不具有代表性,也會影響到數據資產的可靠性。還有的數據具有很強的時效性,評估數據資產價值,應當對數據質量進行重點調查,并基于評估基準日所能收集或掌握的信息,分析判斷數據質量對數據資產價值的影響方式和影響程度。

    3.數據容量。數據容量主要是指數據資產規模及其可擴展性。通常來說,數據容量越大,數據資產的生產成本越高。數據資產的數據容量可能不是一成不變的。有的數據資產在使用過程中可以產生新的數據,同時,隨著時間的推移,原有的部分數據需要刪除或更新,還有些數據可以追加和補充。數據資產的維護可能促進數據資產的規模和維度不斷積累,從而持續保持或不斷提升其整體價值。數據資產的兼容性越強,容量擴展的可能性越高,其保值和增值的可能性也就越大。

數字經濟時代,數據資產作為一種重要的戰略資源,其價值正在被不斷挖掘和創造。

    (二)數據資產評估方法選擇

數據資產評估方法主要包括收益法、市場法和成本法。數據資產價值評估,需要結合評估目的、價值類型、被評估數據資產的特點和評估所需資料收集情況,分析三種基本評估方法的適用性,選擇一種或一種以上恰當的方法進行評估。由于目前數據資產評估活動剛剛起步,所以在使用收益法、市場法或成本法時需要特別關注以下問題。

    1.成本法。成本法是指在假設重新開發或購置被評估數據資產的前提下,通過估算重置成本,并扣除相關貶值來確定評估對象價值的方法。成本法的評估公式通常如下:

評估值=重置成本-貶值=重置成本×(1-貶值率) (1

    重置成本與數據資產的開發、運維或取得方式密切相關。重置成本的構成要素一般包括在現時條件下重新開發或購置被評估數據資產的直接成本、間接成本、資金成本、稅費及合理的利潤。由于數據資產沒有實物形態,不存在有形損耗,所以需要考慮的貶值只包括功能性貶值和經濟性貶值。功能性貶值是指由于技術進步引起被評估數據資產功能相對落后造成的資產價值損失。經濟性貶值是指由于外部條件變化引起被評估數據資產閑置、收益下降等造成的資產價值損失。

    數據資產和其他無形資產一樣具有成本與效用的弱對應性,所以成本法通常只適用于評估市場交易不活躍且實施利用方案不明確的數據資產。評估值主要用于數據資產擁有者判斷在現時條件下對前期投入成本進行必要補償的價值參考。

    2.市場法。也稱市場比較法,是指通過將被評估數據資產與可比參照物進行比較,以可比參照物的市場價格為基礎,并根據兩者之間存在的差異進行修正調整,以此確定評估對象價值的方法。能夠在公開市場獲取可比參照物的活躍交易信息,是使用市場法的前提條件。公式如下:

    評估值=可比參照物的市場價格×∏修正系數ii=12,……,n) (2

    選擇可比參照物時,需要注意被評估數據資產與參照物是否具有可比性,兩者的價值影響因素是否相同或相近。比如,如果評估對象是指數據資產的使用權,則通常選取的參照物也只具有使用權,而不是所有權。修正系數主要根據參照物的交易時間、交易目的、交易條件,以及被評估數據資產與參照物本身的差異因素進行分析確定,如數據用途、數據質量和數據容量等。修正系數對評估結論影響比較大。修正系數的確定往往綜合了定性分析和定量分析的結果,具有一定的主觀性。為了進一步增強市場法評估結論的可靠性,應當不斷積累數據資產交易案例,對數據資產價值影響因素展開更多的實證研究,進一步完善修正系數的確定方法。

    3.收益法。是指通過將被評估數據資產的預期收益資本化或者折現來確定其價值的方法。當被評估數據資產的未來收益可以合理預測,并且預期收益所對應的風險能夠度量時,收益法通常是評估數據資產價值的最好方法。

    評估值=∑[數據資產收益i/1+折現率)i](i=12,……,n) (3

    采用收益法評估數據資產價值,必須了解數據資產的用途,明確具體使用者對數據資產所采用的商業模式或贏利模式。當數據資產和其他資產一起發揮作用并創造收益時,還需根據數據資產的貢獻程度估算出數據資產的超額收益,將整體收益進行分成或分割。收益法評估值通常是特定使用者在確定的生產條件下,按照明確的使用方式使用該項數據資產所形成的收益現值。從現有數據資產交易案例來看,數據資產的貢獻主要通過精準營銷、精準生產、精準投資等方式增加收入或節約成本,從而產生相應的價值。但是,這種評估方法的缺陷是可能無法涵蓋數據資產的全部用途或貢獻,所以收益法評估值適用于為數據資產使用權的受讓方判斷收購價格的上限或者確定數據資產使用權的公允價值或在用價值提供參考依據。

綜上所述,數據資產化是數據資產評估活動產生的基礎,數據資產評估通過為數據資產化提供價值發現和價值衡量的專業服務,反過來會進一步推動數據資產化進程。目前,當務之急是對數據資產化過程中的數據資產確認、數據資產確權、數據資產價值評估等重點與難點問題進行剖析,并探索出一條符合數據資產發展規律的解決問題之道。

 

 

【主要參考文獻】

1]石丹.大數據時代數據權屬及其保護路徑研究[J.西安交通大學學報(社會科學版),2018,(03.

2]劉琦,童洋,魏永長,陳方宇.市場法評估大數據資產的應用[J.中國資產評估,2016,(11.

 

封面人物

    阮詠華,女,北京中企華資產評估有限責任公司副總裁,資產評估師職業資格考試專家委員會委員、無形資產評估專業委員會副主任委員、資產評估準則技術委員會委員、教育培訓委員會委員、文物藝術品評估專業委員會委員;財政部金融企業國有資產評估審核專家、財政部中央文化企業資產評估審核專家。主持多家國有大型、特大型企業的改制上市及企業并購等資產評估工作,參與過中國資產評估協會組織的多項資產評估準則的起草和修訂,在《中國資產評估》等雜志發表專業文章十余篇,并參與資產評估師資格全國統一考試教材等多本書籍的編寫,在資產評估實務與理論方面積累了較豐富的經驗。

文章刊登于《商業會計》2020年2月第4期

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