本文来自微信公众号“数据驱动智能”，作者/晓晓。
一前言
经过8个月的意见征求，财政部于8月21日正式对外发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，并自2025-08-04开始施行。
该规定要求，企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，在“存货”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为存货的数据资源的期末账面价值；在“无形资产”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日确认为无形资产的数据资源的期末账面价值；在“开发支出”项目下增设“其中：数据资源”项目，反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。
二数据进入资产负债表的挑战
自20世纪50年代以来，世界人口结构发生了巨大变化，这一重大转变主要归因于新技术的出现以及企业可以利用技术和数字工具构建的独特能力。采用新技术、自动化、大数据、机器学习和创新的公司正在赢得市场份额，并正在颠覆那些在数字化变革中适应和转型缓慢的传统企业。
如今，市值最大的六家公司都从事数据技术业务（苹果、亚马逊、Alphabet、谷歌、微软和Facebook）。这些公司了解其数据的真正价值，并通过高级分析来利用它来推动增长。他们使用大数据解决方案的能力使这些公司能够降低运营成本、增加收入、预测行为和改善现金流，从而获得竞争优势。有了这样的竞争优势，新的动力就出现了。数据不仅从历史交易中收集，而且还被用来以前所未有的速度预测和激发变革。
一般来说，人们普遍认为数据与其他普遍接受的非实物资产（如专利、版权、商标、品牌名称和徽标）一样都是无形资产。尽管近年来的数据已被证明为许多公司提供了竞争优势，但这让许多企业质疑为什么它没有列在资产负债表的资产栏上。
根据现行会计规则确认资产
会计准则旨在帮助公司使用标准原则报告财务指标，其普遍目标是确保财务报表的相关性、可靠性、可比性和一致性。
资产负债表显示了公司拥有和欠下的资产。资产方显示了公司可用于运营业务的工具，负债/所有者权益方显示了公司如何为这些资产融资。在我们继续下一步之前，这些基础知识非常重要。
通常，当我们使用“资产”一词时，它可能意味着有形的东西，也可能只是一个名词，人们会说“她是团队的资产”。因此，在这种用途的背景下，数据绝对是公司的资产。然而，从会计角度来看，其含义更为具体。
在会计中，资产反映了过去交易或事件预期产生的未来经济利益。本次讨论的资产类别是无形资产，它是一类非实物资产（例如商标、专利、版权、客户名单、软件开发、商誉和许可协议等）。从更高的层面来看，公司的数据似乎符合无形资产的定义。然而，由于其固有的性质，根据现行会计规则将其确认为无形资产存在一些重大限制。
有一些规则和准则会影响公司确认资产的方式和时间。我们制定了一些目前的规则，这些规则将使将数据识别为资产变得困难，否则可能会导致资产负债表的错误描述。
内部创建的资产：
列入公司资产负债表的无形资产应为购入资产。它们具有可识别的价值、使用寿命，并且可以采用适当的摊销政策在不同的生命周期内摊销这些资产。
不幸的是，现行会计准则往往忽视内部创造的资产。这意味着企业不能将任何内部产生的资产确认为无形资产。如果资产负债表上列出了无形资产，它们很可能是作为收购另一家企业的一部分而获得的资产，或者是作为单独资产直接购买的。
Apple的Apple标志就是一个例子。尽管苹果标志没有出现在苹果的资产负债表上，因为该标志是内部开发的，没有被收购，但它仍然是一项无形资产。
成本
人们普遍认为，公司资产负债表上列出的任何资产都应具有可识别的公允价值。因此，如果数据被视为一种资产，那么获取或构建这种资产就必须有相应的成本。这意味着公司必须重视收集、提炼和丰富数据所花费的时间，以及用于数据资产开发的人员招聘成本、存储、计算成本和其他成本因素。到目前为止，由于与其及其生命周期相关的复杂因素，这个过程仍然具有挑战性。企业没有可以采用的会计模型来衡量此类资产并估算其价值。与设备或建筑物不同，此类资产由独立评估员评估。
折旧
当有形资产老化时，它们就会失去价值。因此，必须实施适用的折旧政策以反映其使用寿命。另一方面，当数据资产老化时，它们的价值可能会损失或增加。就其本质而言，数据预测其使用寿命无疑更具挑战性。在某些情况下，当主数据（代表客户和产品数据等业务实体）老化时，它会获得其相关性，并且这些数据对象的价值通常在企业中共享。因此，如果数据纯粹是事务性的（代表发票和交货等业务事件），那么当数据老化时，它也会失去其相关性和价值。此外，如果数据不正确或不适当，其使用寿命相对可能只有几周甚至几天。另一方面，数据使用得越多，其价值就会越高。因此，随着时间的推移，它甚至可能是不可消耗的、持久的，甚至是战略性的。
因此，制定可接受的折旧周期来确定此类资产的使用寿命是一项艰巨的任务。制定审慎的折旧政策需要特定的技能，而目前的标准和法规仍然缺乏这一点。
使用环境
资产负债表上列出的资产通常在不同情况下始终以类似的方式使用。可以有把握地得出结论，同一类型的设备将由两家不同的公司以几乎相同的方式使用。数据却不能这样说，因为数据很大程度上是上下文相关的。就其特征而言，原始数据本质上是字母数字，并且随着其在估值链中的移动而价值增加。因此，根据数据在不同情况下的使用价值，为其赋予价值的困难源于未来收益的不确定性。
法规遵守
如果数据的安全性和政策合规性较差，它很快就会变成巨大的负债。虽然机械或建筑物等有形资产也可能成为公司的负债，但数据等无形资产从资产到负债的变化率明显高于有形资产。
虽然我们可以得出结论，尽管数据可以对组织的价值做出重要贡献，但由于其固有的性质，它尚未在资产负债表上找到自己的位置。尽管学术界、财务主管和监管机构正在研究此类政策，但没有一项政策被普遍接受或完全令人满意。尽管如此，由于其重要性，数据可能很快就会在资产负债表上找到自己的位置。要踏上这一旅程，关键的考虑因素是为其赋予价值的能力。
“数据作为资产负债表项目”的挑战
下面显示的数据链有助于确定评估数据如此棘手的一些原因：
•数据的价值随着数据在数据估值链中的移动而增加，为了准确地对其进行估值，正确判断数据到底位于链中的位置非常重要。此外，数据是不可减法的，这意味着它的使用不会妨碍其他额外的用途，这意味着，可以使用相同的原始原始数据来完成许多不同的数据评估链。
•此外，在经济学中，传统商品是透明的，因为买方在同意购买之前就知道他们会得到什么，但另一方面，估值链完成后可能会导致根本没有任何价值。
•数据集是异构的，这意味着市场估值并不总是合适的。
•对数据投资回报（公司投资数据并将其用于业务时获得的收入）的估计可能非常模糊。
•数据没有物理存在，因此当与有形资产等同时，可以被认为具有不可估量的寿命。然而，如果数据很容易过时（例如非结构化社交媒体和金融交易数据），则数据可能会迅速贬值。
•有些数据具有附加价值，也就是说，随着更多数据（例如临床、DNA和气候数据）的积累，原始数据的价值呈指数级增长，而不仅仅是增量。
除此之外，事实证明，数据的价值在公司估值尤其是并购交易中得到了客观的认可。代表收购方和供应商的专业人士应用了不同的方法来确定数据的价值，以便得出代表整个业务生态系统的价值。
三数据资产的估值常用方法
数据是下一个石油
在这个网络无处不在、传感器和设备激增以及信息密集型应用日益增多的时代，全球数据量每两年就会增加一倍以上。随着数据浪潮席卷几乎所有经济领域，企业需要一个新的模式来从数据中创造价值。如今，数据具有扭转商业局面的巨大潜力。麦肯锡最近的一份报告显示，未来，数据每年可以帮助全球经济各个领域释放3万亿至5万亿美元的经济价值，包括教育、交通、消费品、电力、石油和天然气、医疗保健和消费金融。现在人们广泛认识到数据可以通过多种方式创造价值。
现在我开始想，如果数据在当今信息发达的世界如此重要，为什么它不应该成为我们资产负债表的一部分？然而，实现数据的价值似乎与商誉、专利等许多其他无形资产的价值一样，甚至更谨慎。许多组织要么忽视了数据估值，要么充其量只是在数据估值方面苦苦挣扎，这可能会导致错失提升公司资产和估值进而提高股价的机会。
财务报告各组成部分的所有权在很大程度上是有界限的。资产负债表的要素通常包括所有权和责任，因为它们对外部世界是可见的，并且投资者可以从中获取线索，直接或间接地对公司进行投资。例如，现金余额始终由首席财务官审查，库存由采购经理考虑。这有助于这些订单项随着时间的推移而发展。
让我们探讨一下无形资产是如何估值的。通常，无形资产通过以下会计惯例进行估值：
（1）基于成本：价值是根据创建资产的成本确定的。此方法对于数据可能不精确，因为数据通常是作为其他业务流程的中间产品创建的。可以根据存储和其他数据基础设施的成本来评估成本，但这不会阻止数据的全部价值，也不会揭示截然不同的数据源之间的价值差异。
（2）基于市场：价值是根据市场上可比商品的市场价格来定义的。在大多数情况下，不存在可比较的数据源。市场需要一个可靠且一致的概念来解释什么使数据更有价值或更不有价值。此外，即使存在完善的数据市场，数据源也很少具有相同的内容或质量。
（3）基于收入：价值是根据对资产未来现金流量的估计来定义的。该方法可能适合评估数据。基于收入的评估是唯一对数据有意义的方法。然而，其独特的特性可能使其执行起来有些困难。
潜在估值技术
如今，信息的已实现价值和潜在价值之间存在绩效差距，但首席信息官可以通过将信息经济学实践应用于企业数据，帮助缩小这一差距，并从数据资产中产生更多价值。展望未来，可以使用以下实践之一或可能与下面提到的完全不同的技术来评估组织内可用的数据。研究人员仍在努力寻找创新的方法，会计大师们应该坐在一起集思广益，制定一个组织中数据评估的计划。
Gartner研究了多种计算数据资产价值的方法，包括针对各种需求和情况的多种模型。这些公式包括用于确定信息的内在价值、信息的商业价值、信息的绩效价值、信息的成本价值、信息的市场价值、信息的经济价值以及与领先和跟踪指标一起的财务衡量指标组合的信息模型。以下评估数据的可能有意义的方法：
（1）信息的成本价值。该模型可以衡量获取或替换丢失信息的成本。这是估值专家对大多数没有明显市场价值的无形资产进行估值的方式。
（2）信息的内在价值：该模型可以通过将数据质量分解为准确性、可访问性和完整性等特征来量化数据质量。然后可以对每个特征进行评级并统计最终分数，该最终分数又可以被分配一个财务价值。
（3）信息的经济价值：该模型衡量数据资产如何为组织的收入做出贡献。
（4）信息的市场价值：该模型可以衡量通过出售、出租或交换公司数据所产生的收入，这是评估数据资产的最佳方法之一。
四小结
如今，大多数企业领导者和IT主管越来越确信公司的信息是他们最重要的资产之一。为了使组织变得精通数据管理，它必须首先在内部将数据视为实际资产。古老的格言说，“你无法管理你不衡量的东西”，企业需要开始盘点和衡量他们的数据资产。
由此，我们可以得出结论：数据确实是一种非常独特的无形资产，具有非常规的前景。正如微软以260亿美元收购Linkedin等并购交易所证明的那样，数据价值对企业估值具有重要作用/贡献已被广泛接受。从会计角度来看，尽管数据资产可能符合资产负债表资产的正式既定标准，但2024年1月后的新的会计实践将探索数据资产在资产负债表上资本化。
