数据资产的计量方式和后续计量如何确定？

对与数据资产的计量，可分为初始计量和后续计量两大环节来考虑。

一、在初始计量环节可采用按历史成本法计量和按公允价值计量两种方式

目前数据资产的计量属性主要包含历史成本、公允价值。企业数据资产可考虑从用途角度划分为内部开发型和外购型。

（1）按历史成本法计量。对外购取得的数据资产，交易成本易于确定，数据资产以其购入时实际发生的成本确定其入账价值，具体包含数据集合、处理、分析、传输费用和构建数据库系统的各项软件与人工费。对于自主研发的数据资产也采用历史成本法计量，重点关注研发费用的处理。研究阶段的支出应进行费用化处理，计入当期损益，再归集到“管理费用”；开发阶段符合资本化条件的资本化处理，例如在搜集分析数据过程中发生的设备折旧费、劳务费及日常相关费用支出，借记“研发支出——资本化支出”科目。而不能区分的部分则借记“研发支出——费用化支出”科目。由于数据资产的独特性，应当单独设置“数据资产”科目。当开发阶段的数据资产达到预定可使用状态时，再将归集资本化的支出转入“数据资产”科目，费用化的转入“管理费用”科目。

（2）按公允价值计量。常见公允价值计量方法包括市价法、类似项目法和估价技术法。对于能够从交易市场中获得公开透明的市场交易价格，通常采用市价法；无法获取到市场交易价格的，可采用类似项目法，依据公开交易市场中相似类型的项目市场交易价格来确定数据公允价值；当前两种方法均无法使用时，可请专业人员对数据资产的公允价值评估。

二、在后续计量环节主要包括摊销、减值和终止确认等内容

（1）数据资产的后续支出及计量模式。

数据资产的后续支出主要包含两部分，技术性支出和非技术性支出。其中技术性支出指的是对数据资产进行收集、处理、分析过程中改进和创新所产生的新价值，影响数据资产的交易价值、盈利能力、企业未来现金流入价值，应资本化处理。非技术性支出包含数据资产的存储、维护、更新等支出，属于必要支出，并不会让数据资产增值或对企业未来现金流入量产生较大影响，应费用化处理，计入当期损益。当数据资产后续计量从成本转为公允价值模式，可参照投资性房地产的后续计量方式。此时，应当设置“数据资产”科目的二级明细科目，借记“数据资产——成本”，贷记“数据资产”。如果数据资产能够直接产生价值，当公允大于账面时，则借记“数据资产——公允价值变动”，贷记“公允价值变动损益”。如果数据资产价值不高且本身不会产生价值，当公允大于账面时，可借记“数据资产——公允价值变动”，贷记“其他综合收益”。

（2）数据资产的摊销。

摊销考虑到数据时效性逐年递减的实际情况，采用年数总合法进行摊销。网页和移动端客户可查看当前及之前两个年度的历史数据，数据终端客户可以查看10年以上的历史数据，因此分别按照3年和10年进行摊销。

在计提摊销时，企业借记“主营业务成本”，贷记“累计摊销”科目。不考虑减值及处置影响，各期摊销情况见右表1. 按照税法规定，无形资产在不低于10年的摊销期内按照直线法进行摊销的部分准予税前扣除，各期末税会按差异见右表2.

（3）数据资产的减值。

减值是当存在可能发生减值的迹象（比如数据已经很少被使用或内部证据表明经济绩效已低于或将低于预期等）应当进行减值测试。由于不存在活跃的数据市场，数据资产供应价值较难确定，可以采用预计未来现金流量的现值来计量可收回金额。在发生减值时，企业借记“资产减值损失”，贷记“无形资产减值准备”科目。

（4）终止确认

①出售并不是只有存货才能进行销售，无形资产也可以出售，能产生销售营收。企业整体出售数据资产时应该将取得的价款与该数据资产账面价值的差额，作为资产处置利得和损失，计入当期损益。

②失效但如果无形资产资产处置失效的话，包括当数据资产因损毁、监管或法律等原因，无法给企业带来经济利益时，企业应及时转销数据资产账面价值，借记“营业外支出、累计摊销无形资产减值准备”，贷记“无形资产”科目。

目前数据入表还有些问题待解决，包括数据资产收入成本匹配问题、数据资产成本归集的内部控制、数据资产的时变性、数据资产的摊销方法、数据资产的摊销年限、数据资产的税会政策差异等，但有问题不可怕。数据要素化在理论上是必然的，在实践中是可行的，最终一定是要形成数据资产的。正如德鲁克所言：“没有人有能力预测未来，预测未来最好的办法就是创造它”。

《企业数据资源相关会计处理暂行规定》推动了数据资产价值的量化，给企业带来很多影响。具体包括：数据资产购买、数据挖掘、数据治理、数据应用以及相关的账务和税务处理、列示与披露以及企业价值评估等。这必然会推动更多企业进行数字化转型，加大数字化转型的投入。

亿信华辰认为，企业应该评估自身对数据资源的需求以及挖掘数据资源的能力，构建自己的专业化数据团队，通过数字技术的全面应用实现“业务数据化->数据产品化->产品价值化”。不仅要提升企业内部对数据资产的重视程度，搭建数据管理流程、制度以及数据治理机制，与专业服务机构合作提供各类专业咨询。

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