第1章數字經濟與數據資源CONTENTS數字經濟的產生與發展概述01數據的主要類型與特征02目錄數字經濟是一種新的經濟形態，其中數據資源在數字經濟發展中起著關鍵作用。數字經濟以現代信息網絡為主要載體，以信息通信技術融合應用、全要素數字化轉型為重要推動力，促進公平與效率統一。數字經濟正在成為影響各個國家重組全球要素資源、重塑全球經濟結構、改變全球競爭格局的新賽道。理解數字經濟以及數據本身的性質和特征是理解和認識數據資產會計問題的基礎。從歷史的視角認識社會經濟及會計學發展的背景，能夠讓我們了解數字經濟的重要影響，理解數字經濟與數據的特征，認識數據在社會發展中的重要作用，從而理解數據資產會計問題的復雜性，為從會計學科視角研究數據資產奠定基礎。3導言01數字經濟的產生與發展概述1.1.1社會經濟發展的歷史階段概述5采獵經濟

一定程度上滿足了早期人類社會的基本生存問題

。

農業經濟在解決人類繁衍的基礎上，促進了人類文明的誕生。隨著剩余產品的出現和管理誕生了會計思想，地中海商品貿易的繁榮誕生了復式記賬法。工業經濟工業經濟的誕生極大提高了社會發展速度，三次工業革命分別帶來了機器化大生產、電氣化時代和信息化時代。數字經濟數字經濟包括數字產業化、產業數字化、數字化治理和數據資產化等；2023年我國數字經濟規模超過50萬億元，總量居世界第二。1.1.2數字經濟的主要特征6數據成為驅動發展的新要素數據要素具有放大、疊加、倍增作用，是重要的戰略性生產要素產業數字化與產業融合同步數字技術打破了傳統行業的界限，催生出新的產業生態系統和價值鏈，如智能設備和智能服務等組織生態化發展互聯網和物聯網的發展為各級各類組織吸引用戶提供了有力工具數智技術成為社會發展的技術支撐智能化技術突破了線性增長的限制，在一定條件下實現了非線性增長等02數據的主要類型與特征1.2.1數據的主要類型8按照數據形式分類原始數據和衍生數據按照數據結構分類結構化數據、非結構化數據和半結構化數據按照數據性質分類政務數據、商業數據、工業數據、科學數據等按照數據主體分類公共數據、企業數據和個人數據9規模大數據要素具有放大、疊加、倍增作用，是重要的戰略性生產要素可復制性數字技術打破了傳統行業的界限，催生出新的產業生態系統和價值鏈，如智能設備和智能服務等價值密度低傳統的結構化數據信息量較為完整，隨著半結構化和非結構化原生態數據成為數據的主要形式，數據的加工和挖掘成為獲取數據價值的重要工作數據的完整性數據的完整性是數據在存儲、運輸和處理過程中保持完整、準確和一致的能力，是評估數據質量的主要因素之一1.2.2數據的主要特征延伸討論延伸討論111.關于數字經濟的認識第四次工業革命是以數字化、智能化、綠色化為主要特征的新一輪技術革命與產業變革，推動社會經濟形態由工業經濟形態升級為數字經濟形態。傳統產業的數字化、智能化轉型，顯著提高了生產效率，降低了生產成本，創造了經濟價值。課程小組討論，數字經濟具有的特征將對傳統的會計學科產生哪些影響？2.關于數據的認識數據成為一項重要的生產要素，并且比勞動、土地、資本、技術等生產要素發揮著更為重要的作用，不僅能夠直接創造價值，而且可以驅動創新，為生產和管理決策提供強大的支持，提升經濟增長方式。課程小組討論，數據與既有的四種生產要素相比，存在哪些顯著不同的特征，并通過小組成員自身的經歷，討論數據如何對工作或生活產生影響或創造價值？第2章數據的資產化CONTENTS目錄0103數據的會計屬性數據資產化的原則和路徑數據資產的概念和特征022023年6月，2023大數據產業發展大會發布“2023大數據十大關鍵詞”，“數據資產化”居第二位，這表明“數據資產入表”成為2023年最受關注的社會現象之一。同年8月，財政部印發《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，標志著數據資產入表正式拉開帷幕，這也是全球首次接納數據資產進入企業會計系統。作為數字經濟時代一種重要的生產要素，研究數據如何作為資產進行管理具有重要現實意義。從宏觀意義看，數據是重要的國家戰略資源，是驅動經濟增長的關鍵要素之一；從會計學的視角，數據資產化后，數據能夠顯著地賦能生產、管控風險，提高企業競爭力。數據從一種可用資源轉變為企業資產，首先要進行數據的會計屬性分析，進而對可資產化的數據進行確認和計量，最終在財務報告中進行信息披露，為企業管理決策和利益相關者對企業進行價值判斷提供科學依據。14導言01數據的會計屬性2.1.1權利屬性16數據要成為資產，首先要在權利屬性上與資產的概念保持一致，數據的權利歸屬在理論與實踐中引起較大爭論，因為絕大多數數據并非由單一主體創造，而是多主體、多流程共同形成的。《中共中央國務院關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》創造性地提出建立“三權分置”的數據產權制度體系，即數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權分置的產權運行機制，淡化所有權，強調使用權。擁有“三權”的一項或者多項權利都可以視同擁有控制權，但未獲得授權而取得的歷史數據另當別論。2.1.2價值屬性17價值屬性成本效益企業自行加工采集數據：付出設備、材料及人工成本等非數商企業：將數據賦能企業生產經營或投融資活動等，實現降本增效等目標，創造更多價值外部采購或其他主體贈予：需要經過數據標注、數據清洗、集合匯聚等一系列環節，均需要成本投入數商企業：付出成本獲取數據，投入資源治理數據，將加工處理后的數據進行授權轉讓等獲取收益2.1.3關系屬性18資產須由企業過去的交易或事項形成，但數據與傳統意義上的資產不同，具有時效性，企業使用的大量數據往往是持續不斷獲取并進行實時更新的。在分析數據的關系屬性時，要明確該項數據與企業生產經營或投融資活動的關系，淡化“過去”這一屬性。建議關系屬性修訂為：企業交易或事項形成的數據資源。02數據資產化的原則和路徑2.2.1數據資產化的產品觀與資本觀20資本觀產品觀在產品觀下，數據被視為企業的產品，其歸宿是交易企業參與數據生命周期中的一個或幾個環節，但并不一定是數據產品的最終使用者核算的重點是數據產品的成本與收入資本觀將數據視為支持企業長期發展的資本；是否依據資本觀原則進行核算，主要依據數據的持有目的和持有方式核算的重點是數據資產的成本與后續計量2.2.1數據資產化的路徑21數據資源形成數據確權數據登記數據成本歸集數據合規管理數據價值評估2.2.1數據資產化的路徑——數據資源形成22數據采集在產品制造過程中的研發設計、物料采購、生產制造等多個階段，通過傳感器、RFID技術、SCADA系統等獲取過程數據數據存儲需要充分考慮存儲規模、信息格式、安全性和保密性等問題數據整理對采集的數據進行清洗、挑選、加密與可視化處理，剔除無效數據，發掘有效數據的價值，為商業智能分析、知識圖譜等應用奠定基礎2.2.1數據資產化的路徑——數據確權23數據確權包括數據權屬的劃分與數據權利的授予。“數據二十條”提出建立三權分置的數據產權制度框架；《暫行規定》要求按照現行會計準則關于資產確認的相關條款確認數據資產；地方機構也對數據確權相關問題進行了探索。企業應基于數據來源梳理其完整授權鏈條，完成數據確權流程；企業采購新數據時，應獲得數據供應商及數據主體的恰當授權，同時，企業應建立數據權屬監督管理機制，日常維護數據的權屬變更情況。2.2.1數據資產化的路徑——數據登記24數據登記制度是數據確權在制度上的保障，目的在于數據的合法性確認，能夠向市場主體提供可信的數據權屬狀態說明。“數據二十條”提出研究數據產權登記新方式，建立健全數據要素登記及披露機制后，多地政府嘗試建立數據登記的具體措施。2.2.1數據資產化的路徑——數據成本歸集25數據成本成本確認時間點數據必須可靠地計量成本，才能成為資產進入企業報表數據成本既包括數據生產過程中產生的支出，也包括權屬確認、中介服務等過程中產生的支出應明確數據確認為資產的時間點，此時間點之前產生的支出確認為數據成本數據資產入賬后的使用過程中產生的支出，應作為運維費用處理，進入企業當期利潤表26數據來源合規企業獲取數據的活動不違反任何法律法規、國家政策和社會公序良俗，不侵犯任何第三方合法權利數據內容合規企業采集或存儲數據的內容應真實、合法、合規，不得存儲法律法規不允許采集或存儲的違法數據數據加工合規企業生產加工數據的活動不得違反法律法規，應在合理合法的框架下進行數據管理合規企業需按照法律、法規以及國家標準等要求，健全數據合規管理的相關制度，建立數據合規管理、風險管理等管理流程，對數據資產分類分級管理和監督數據經營合規企業應依法開展數據經營業務，獲得相應資質、行政許可或充分授權，建立完善的內部控制體系，保障數據經營業務不危害國家安全、公共利益以及侵犯個人或其他組織的合法權益2.2.1數據資產化的路徑——數據合規管理27數據價值評估內容初始計量時需要評估數據資產入賬價值；數據交易時需要評估數據資產交易價值；信息披露時需要對數據資產進行減值測試以科學披露相關信息。數據價值評估重要性企業獲取數據價值評估是保障數據資源價值可靠計量、準確披露的關鍵手段；企業應結合不同的數據資源分類、業務交互需求和商業應用場景（數據產品和服務）分類，通過建立企業內部數據資產價值評估體系，開展對相關數據資源相關經濟價值的衡量。2.2.1數據資產化的路徑——數據價值評估03數據資產的概念和特征292.3.1數據資產的概念數據資產是由企業交易或事項形成，由企業擁有或合法持有、使用及經營的，預期能為企業帶來經濟利益的數據資源關系屬性：數據必須與企業交易或事項相關才能確認為資產權利屬性：企業對數據具備所有權、持有權、加工使用權、產品經營權四種權利之一者，可確認為資產價值屬性：數據必須能夠為企業帶來經濟利益，創造價值，才能確認為資產302.3.2數據資產的特征場景依賴性協同增值非消耗性數據資產價值實現高度依賴于與其他資源結合，主要體現在場景依賴與技術依賴兩方面非實體性數據資產在使用中不會發生物理損耗，不占用實際物理空間，與固定資產不同，其損耗主要受技術進步或經營環境變化影響數據資產沒有物質形態，一般需要儲存于有形介質，其價值只與自身性質相關，應用可以不受空間條件限制數據資產規模隨更新擴容而擴大，價值增加但成本不顯著增長，多種數據資產交互整合可產生協同效益延伸討論延伸討論321.關于數據型存貨成本的結轉數據產品是一種較為復雜的產品，《暫行規定》闡明了一般數據產品按照存貨會計準則進行核算，但存貨成本結轉問題需要進一步討論。普通實體存貨隨著銷售而轉讓貨物的所有權，基于貨物的收益和風險也隨之轉移。但數據型存貨具有可復制性和重復使用的特點，有些數據產品可能二次或多次出讓使用權，而這些數據是以出售為目的，可能存續期很短，因此按現有存貨會計準則可以確認銷售收入，但如果按既有準則結轉數據產品存貨成本，會導致再次出售時無成本結轉，也會出現收入與成本的不匹配。關于上述問題的原因和解決方式，課程小組基于會計學基本原理進行討論，并在課堂研討時發言交流。延伸討論332.數據型存貨成本的成本歸集問題

數據資產類型復雜多樣，有的數據資產可以單獨確認，有的數據本身并不能發揮作用，只能與軟件、技術等服務緊密結合以資產組形式存在，并在實際應用中創造價值。數據與服務捆綁后的核心和基礎仍然是數據，且有相當多的場景是需要持續的數據供給才能形成生產能力。在這種情形下，按照當前會計準則核算的數據產品成本可能是不完備的，需要將資產組合的成本進行合理劃分，或者以資產組為對象進行核算和管理。這種情形在工業設備運維領域較為常見，設備運維數據的積累既可以改進設備的設計與生產，也可以為設備的預防性維護提供數據支持，從而大大節約設備運維成本。關于數據資產組，課程小組可以討論，按照成本歸集的方式和按照資產組的方式核算，兩種方式各自的優缺點，并在課堂研討時發言交流。延伸討論343.數據資產的計量偏差問題2023年11月22日，蘇州農商銀行成功發放國內首筆依托“上云”數據評估獲取的210萬元貸款，幫助吳江一家紡織企業實現用“數據”貸款，上述案例說明數據資產可以像有形資產一樣作為抵押物進行融資。根據《暫行規定》，數據資產按照實際發生的成本進行核算，但實際上有大量數據資產的價值可能遠遠超過歷史成本，其凝結的不僅包括相關支出的價值，也凝結著大量的知識價值。因此數據資產的確認可能存在較為顯著的計量偏差，但除了外購方式外，自行開發的數據無形資產若以評估價值入賬，又失去了客觀性和穩健性。計量偏差造成的影響，一是基于數據無形資產的收入與成本攤銷可能嚴重不匹配；二是數據無形資產價值低估導致無法充分發揮作為“資本”的作用。關于數據資產的計量偏差，課程小組進行討論，計量偏差對企業財務管理及財務報告可能造成哪些影響？數據資產可以選擇哪些計量屬性以使得計量更為準確？上述討論結果在課堂研討時發言交流。延伸討論354.關于數據資產化的原則課程小組進行討論，數據資產化的產品觀和資本觀，體現了會計學的那些原理或原則，研討結果形成課程報告，建議2000字以上。第3章數據資產的確認和計量CONTENTS數據資產的確認01數據資產的計量02目錄2024年1月24日，南京揚子國資投資集團率先完成首批3000戶企業用水脫敏數據資產化入表工作，成為水務行業全國首單數據資產入表案例、全國首批數據資產入表企業之一。數據資產入表就是將符合要求的數據確認為企業資產，在財務報表中體現其真實價值與貢獻。隨著《暫行規定》落地，越來越多的企業將通過合法合規的方式確認有價值的數據，將其作為企業資產。具有會計屬性的數據可以確認為資產進入企業會計系統，而數據資產的確認和初始計量是數據資產核算的第一步。關于數據資產的確認，根據現有會計準則可以將資產化的數據確認為數據型存貨和數據型無形資產，不需要設置新的一級科目。關于數據資產的計量，可以在現有的五種計量屬性中選擇，但每種計量屬性均存在優缺點，如何科學計量數據資產的價值，需要深入研究。38導言01數據資產的確認3.1.1數據資產的分類40數據資產復雜多樣，為了進行科學管理，從數據來源（獲取方式）和持有目的（數據用途）兩個角度對數據資產進行分類。企業通過從數據源收集數據，并對其進行加工處理形成的采集型數據資產企業通過外購交易獲取的購入型數據資產投資、捐贈等其他方式取得的數據資產按照數據來源（獲取方式）分類按照持有目的（數據用途）分類自用型數據資產交易型數據資產3.1.1數據資產的分類——按數據來源（獲取方式）分類41采集型數據資產從自身數據源收集處理形成的數據資產，簡稱內部數據；從外部公開數據源收集處理形成的不涉及個人信息和公共利益的數據資源，簡稱外部公開數據；從外部非公開數據源收集處理形成的涉及個人信息或公共利益的數據，簡稱外部非公開數據購入型數據資產包括從數據交易平臺購買和直接從其他企業或機構購買兩種途徑，根據是否需要進一步加工處理又可以細分為可供企業直接使用的數據資產和需要進一步整理加工的數據資產其他方式取得的數據資產主要包括非貨幣交易換入、投資、債務重組以及接受捐贈等取得的數據資產3.1.1數據資產的分類——按持有目的（數據用途）分類42自用型數據資產即服務于企業自身生產經營決策的數據資產，可以來源于外部購買，也可來源于內部采集交易型數據資產將數據收集、整理后形成數據產品對外出售，包括商品型數據資產與授權型數據資產商品型數據資產常作為數據商品，被明碼標價銷售給用戶授權型數據資產則多用于企業向用戶授予訪問企業數據庫的權利，但并未將數據出售給用戶，用戶僅僅獲得訪問、加工或使用數據的權利3.1.2數據資產確認的方式43當前，數據資產確認的依據主要是《暫行規定》，《暫行規定》明確指出企業應當按照現有企業會計準則相關規定，根據數據資源的持有目的、形成方式、業務模式，以及與數據資源有關的經濟利益的預期消耗方式等，對數據資源相關交易和事項進行會計確認、計量和報告。《暫行規定》指出分別依據《企業會計準則第1號——存貨》和《企業會計準則第6號——無形資產》的相關規定將數據資產確認為存貨或無形資產。3.1.2數據資產確認的方式——自用型數據資產44自用型數據資產，《暫行規定》要求一般按照無形資產予以確認，這與數據資產化的資本觀是一致的。符合以下五項條件時，自用型數據資產確認為為無形資產，并在“無形資產”一級科目下增設二級科目“無形資產—數據資源”，三級科目可根據企業實際情況予以設置。①該數據資源是由過去的購買、生產、建設行為或者其他交易事項形成的；②該數據資源是由企業擁有、合法持有或具有加工使用權、數據經營權的；③該數據資源是可辨認的，即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，用于出售、轉移、授予許可、租賃或者交換，或者源自合同性權利或其他法定權利，無論這些權利是否可以從企業或其他權利和義務中轉移或者分離；④與該數據資源有關的經濟利益很可能流入企業；⑤該數據資源的成本或價值能夠可靠地計量。3.1.2數據資產確認的方式——自用型數據資產45對于企業內部自行研發的數據，應當在達到預定可使用狀態時確認為“無形資產—數據資源”，數據資源達到預定可使用狀態需要同時符合以下五個條件：①完成該數據資源以使其能夠使用在技術上具有可行性。數據資源實現資產化需要經過數據采集、整理、聚合、分析等環節，判斷數據資源在技術上是否具有可行性，應當以目前階段的成果為基礎，并提供相關證據和資料，確保數據資產化的技術條件已經具備，不存在技術上的障礙或其他不確定性；②具有完成該數據資源并使用的意圖。企業應清楚地闡明開發數據資源的目的是應用于企業生產經營活動還是進行對外出售交易；③數據資源產生經濟利益的方式。企業應對運用該數據資源生產產品或提供服務等情況進行可靠預計，或者證明市場上存在對該數據資源的需求，從而判斷數據資源能否為企業帶來經濟利益。④數據資源預計可以有效完成開發。企業有足夠的技術、財務資源和其他資源支持，以完成該數據資源的開發，并有能力使用該數據資源；⑤歸屬于該數據資源開發階段的支出能夠可靠地計量。企業對研究開發的支出應當單獨核算，如數據的清洗整理成本，直接發生的研發人員工資、材料費等。3.1.2數據資產確認的方式——交易型數據資產46交易型數據資產，《暫行規定》要求一般按照存貨予以確認，這與數據資產化的產品觀是一致的。符合以下五個條件時，交易型數據資產確認為存貨，并在“存貨”一級科目下增設二級科目“存貨—數據資源”，三級科目可根據企業實際情況予以設置。①該數據資源是由過去的購買、生產、建設行為或者其他交易事項形成的；②該數據資源是由企業擁有、合法持有或具有加工使用權、數據經營權的；③與該數據資源有關的經濟利益很可能流入企業；④該數據資源的成本和價值能夠可靠地計量；⑤該數據資源的最終目的是用于出售。3.1.2數據資產確認的方式——交易型數據資產47例：E技術公司的主要經營活動是對數據進行采集和清洗、標注等加工后，出售給其他企業。某用戶基于正在開發的人工智能裁判與教練系統，向E公司采購籃球運動圖像數據分析產品。雙方約定：E公司需在合規前提下，提供達到用戶要求的數據質量和數量等標準的數據分析產品，經驗收后交付相關數據產品，并收取合同對價；交付數據產品后，E公司應當完全銷毀采集和處理過程中的相關原始數據和衍生數據，不得將其轉讓、授權其他方使用；除非監管部門管理需要，不得向其他方提供該數據產品的原始數據來源、規模、質量等信息，否則需承擔違約責任。分析：E技術公司持有相關數據資源的最終目的是為了對外出售，且屬于企業的日常活動，對符合存貨定義的上述數據，作為“存貨—數據資源”予以確認。02數據資產的計量3.2.1會計計量屬性概述49歷史成本又稱原始成本或實際成本，具有可靠性和客觀性的優點，但在外部環境變化明顯時，會導致會計信息相關性變差重置成本又稱現行成本，能夠對企業資產的當前價值進行精確反映，使得收入和費用的配比邏輯統一；主要缺陷是缺乏客觀性可變現凈值能夠反映外部環境變化的影響，對資產未來的實現價值進行較為準確的計量；但一般僅適用于將要銷售的資產，適用面較小現值也稱折現值，考慮了資金的時間價值，但未來現金流量以及折現率的確定，很大程度上依賴于專業人員的職業判斷公允價值交易價格具有公平合理性，但容易受多種因素影響始終處于持續變動中，這導致公允價值可靠性降低，并且可操作性較差3.2.2數據資產計量屬性的選擇50自用型數據資產的計量《暫行規定》提出自用型數據資產按照《無形資產》會計準則采用歷史成本進行計量；從信息相關性角度看，數據型無形資產的實際價值與歷史成本之間的差異決定了數據資產信息的相關性程度；外購的自用型數據資產以交易價格計量較為準確；自行開發的數據資產，有學者建議采用現值計量方式交易型數據資產的計量《暫行規定》提出交易型數據資產按照《存貨》會計準則采用歷史成本進行計量；如果確認為存貨的數據資產當期未能銷售，則需要在財務報告日進行后續計量；隨著國家對數據流通的高度重視、各行業對數據資產的需求越來越高以及數據交易市場的長期試點，交易型數據資產逐漸具備了以公允價值進行計量的基礎條件；不具備公允價值計量條件的情況下，應對確認為存貨的數據資產按照成本與可變現凈值孰低方式計量，存在減值跡象的，應評估后確認減值3.2.3數據資產相關科目設置51科目類型科目設置科目介紹生產階段的二級科目

原材料—數據資源企業取得的用于數據加工處理的原始數據或其他數據庫存商品—數據資源企業持有的預計對外出售的數據資產無形資產—數據資源企業使用的歸類為無形資產的數據資產生產成本—數據資源企業歸集的直接用于生產數據存貨產品的支出制造費用-數據資源企業歸集的需要在多品種數據存貨產品之間進行分攤的支出生產階段的三級科目研發支出—費用化支出—數據資源企業歸集的不能資本化的數據資產研發支出研發支出—資本化支出—數據資源企業歸集的可資本化的數據資產研發支出生產階段的數據資產主要科目設置3.2.3數據資產相關科目設置52科目類型科目設置科目介紹運維管理與市場流通階段的二級科目

管理費用—數據資源用于核算企業發生的數據資產運營維護、權屬簽證、資產評估等方面的支出銷售費用—數據資源用于核算企業發生的數據資產銷售過程中發生的登記結算、廣告營銷、保險費等支出累計攤銷—無形資產（數據資源）企業采用適當攤銷方法對企業數據資產定期計提的攤銷額無形資產減值準備-數據資源進行減值測試后，根據可收回金額與無形資產-數據資源賬面價值孰低的結果判斷是否計提減值準備存貨跌價準備—數據資源通過比較數據資源存貨的賬面余額和可變現凈值確認是否計提跌價準備運維管理與市場流通階段的數據資產主要科目設置3.2.4數據資產的初始計量53數據型存貨的初始計量例3-1：某企業購入一項數據資產，持有目的為對外出售，雙方協商確認的不含增值稅的價值為60000元，增值稅為3600元，以銀行存款支付。根據以上資料，編制會計分錄如下：借：庫存商品—數據資源60000

應交稅費—應交增值稅（進項稅額）3600貸：銀行存款636003.2.4數據資產的初始計量54數據型存貨的初始計量例3-2：某企業購買獲得某項數據資產后，進一步加工后對外出售。數據資產原始采購成本為30000元，進一步加工過程中付出后續材料10000元，人工成本5000元，制造費用分攤為3000元。購買數據資產時：借：原材料—數據資源30000貸：銀行存款30000進一步加工時：借：生產成本—數據資源48000貸：原材料—數據資源40000應付職工薪酬5000制造費用3000生產完成后：借：庫存商品—數據資源48000貸：生產成本—數據資源480003.2.4數據資產的初始計量55數據型無形資產的初始計量例3-3：某企業購入一項數據資產，供企業內部運營使用，雙方協商確認的不含增值稅的價值為60000元，增值稅為3600元，以銀行存款支付。根據以上資料，編制會計分錄如下：借：無形資產—數據資源60000

應交稅費—應交增值稅（進項稅額）3600貸：銀行存款636003.2.4數據資產的初始計量56數據型無形資產的初始計量例3-4：某企業自行開發數據資產，研究和開發階段發生的應予以費用化的支出10000元，開發階段發生的符合資本化條件的支出30000元；開發成功后支付注冊登記費1000元，均以銀行存款支付。數據資產各階段發生支出：借：研發支出—費用化支出—數據資源10000研發支出—資本化支出—數據資源30000貸：銀行存款40000期末結算費用化支出：借：研發費用10000貸：研發支出—費用化支出10000登記注冊后：借：無形資產—數據資源31000貸：銀行存款1000研發支出—資本化支出—數據資源30000延伸討論延伸討論581.數據資產會計科目的設置問題隨著數據資產規模的不斷擴大，在價值創造活動中的重要性進一步提升，數據資產是否需要單獨設置會計科目和單獨進行信息披露值得探索。課程小組根據會計學原理討論，如果單獨設置數據資產一級會計科目，應怎樣設置二級科目并進行各類數據資產的核算。進一步，深入研討單獨設置會計科目與分別在存貨和無形資產科目中確認數據資產各自的優缺點。2.數據資產計量偏差問題的進一步討論課程小組在上一章對數據資產計量偏差問題討論的基礎上，結合本章對數據資產計量屬性的選擇以及對不同數據資產進行計量的研究內容，深入討論數據資產計量偏差的形成原因以及對管理決策、財務報告造成的影響。要求課程小組形成課程報告，建議字數3000字以上。第4章數據資產的成本CONTENTS目錄0103數據數據資產的生命周期數據資產成本的內容數據資產成本的核算02數據無處不在，但獲取、處理并將數據資產化是一項復雜的工作，需要投入大量的人力物力資源，這些投入該怎樣反映在會計系統中呢？數據資產種類繁多，特征顯著，了解和管理不同類型數據資產的成本對于數據資產正確入表非常重要，其中的關鍵問題是如何將各種支出在對象化歸集和期間費用之間權衡。數據資產的成本結構與其生命周期之間存在著緊密聯系，我們從了解數據資產各個生命周期階段出發，分析數據資產在不同階段發生的成本支出內容，主要闡述外購和自行開發數據資產兩種模式下數據資產成本的核算，深入理解數據資產各項支出進行費用化和資本化的處理原則。61導言01數據資產的生命周期4.1.1數據資產的生命周期63數據資產的規劃數據資產的生產數據資產的流通數據資產的使用與處置4.1.1數據資產的規劃階段64數據主體根據管理或業務需求，對將要產生的數據進行多維度規劃設計，減少試錯之路，以便更經濟、更高效、更有針對性地獲得目標數據。數據資產規劃屬于數據資產管理的前期階段，由于缺乏具體的歸集“對象”，其產生的支出往往進行費用化處理。數據資產規劃不僅僅指戰略層面的統籌策劃，也包括擬定數據管理的具體執行計劃。除了企業自行開發數據外，對于以提供數據服務為主要業務的數商企業而言，以用戶需求為中心規劃數據的采集與服務就更為重要。4.1.2數據資產的生產階段65數據的生產主要是通過數據采集并進行一系列技術處理，使原始數據能夠成為可利用并釋放價值的數據，這一階段的支出可以按照具體“對象”進行歸集。數據采集原始數據采集：數據發生時直接把數據取出并在某種介質上予以記錄二次數據采集：從其他信息系統獲取所需要的數據數據加工數據生產的主體階段，包括數據的整理、聚合、分析等環節，最終形成可交易流通或可以使用的數據產品4.1.3數據資產的流通階段66數據流通是數據充分釋放價值以促進經濟發展的重要階段，包括數據的確權、登記、定價、交易、交付、清算等環節。數據流通是數據的市場化過程，是數據農場的數據材料加工成數據產品后通過市場交易最終流入使用者手中的過程。數據市場需要建設完善的數據基礎設施，培育大量“數商”主體；數據流通需要建立可信的流通體系；數據流通需要大量數商提供咨詢評估、經紀、交付等服務，也需要國家相關部門不斷完善交易管理、規則制定、爭議仲裁等機制。4.1.4數據資產的使用與處置階段67數據的使用階段主要是數據釋放價值的過程，可能仍有部分支出，但成本投入相對較少。數據資產的使用效果還深受數據質量和數據時效性的影響，準確、一致和完整的數據是確保數據資產在經營管理中發揮作用的基礎。當數據不能繼續釋放價值或價值量變得微小時，數據可以進行處置。數據資產處置方式包括數據清理、歸檔、銷毀等，選擇合適的處置方式取決于數據的性質、安全要求和法規合規性要求。02數據資產成本的內容4.2.1數據資產的獲取成本69自行開發數據資產的獲取成本內部數據采集：主要通過數據采集系統、日志收集系統、基于數據庫的采集技術等方式，實現企業內部業務數據的離線采集，如果需要也可以進行實時采集外部數據采集：主要通過開放API接口、爬蟲技術、傳感器應用等方式，實現環境數據、行業數據等外部數據的收集定制化數據采集：主要通過第三方數據采集服務商，為企業定制化需求提供數據采集服務，并形成價值密度較高的數據產品數據采集4.2.1數據資產的獲取成本70自行開發數據資產的獲取成本內部數據采集：購買采集設備，如數據傳感器、采集器等專用采集設備和智能設備購買解決方案：如向專業數據服務機構購買數據采集解決方案，滿足企業定制化數據采集需求；專門的技術人力資本投入數據資產的采集成本數據資產的傳輸成本：指將采集到的數據從源頭傳輸到目標地點所需的費用，包括數據傳輸帶寬及網絡連接費用、云存儲費用等。4.2.1數據資產的獲取成本71外購數據資產的獲取成本通過外購方式取得的數據資產的獲取成本主要包括數據資產的購買價款、相關稅費、相關手續費，以及存儲設備或存儲服務的購買價款等。購買價款是指為獲得特定數據資產所支付的費用，可能涉及到購買許可證、訂閱費用或者獲得獨立數據集的成本；相關稅費是依照稅法等法律法規需要負擔的稅費；相關手續費主要包括采購手續費、數據質量評估費、合規性審查費等；數據資產需要依賴硬盤、磁盤陣列、硬盤驅動器、存儲服務器等實物載體才能儲存、傳輸或加工，或者交由專業的云服務提供商提供解決方案，因此專門存儲設備或專門采購的云服務產生的購買價款和維護成本也應包括在獲取成本中3.2.1會計計量屬性概述72數據清洗將殘缺、錯誤、重復的“臟”數據進行處理，將數據加工為滿足質量要求的數據主要產生人力成本和技術工具成本數據標注對未經處理的語音、圖片、視頻等初級數據，經過分類、畫框、描點、區域等方式進行加工處理，轉換為機器可識別信息需要領域專家或標注員來為數據賦予特定標簽或元信息數據脫敏對某些敏感信息通過脫敏規則進行數據變形，實現敏感隱私數據的可靠保護，是數據要素安全應用的重要前提包括靜態數據脫敏和動態數據脫敏數據標準化治理基于更高可用性的數據標準與數據模型構建的完整數據系統工程，是數據加工整理環節的最終落腳點需要專業的技術人員或專業的數據服務4.2.3數據資產的運維成本73數據存儲數據完成資產化后，如需專業儲存就需要購置相關設備或服務，這就會產生存儲成本。數據備份確保數據安全性和可恢復性的關鍵措施，包括局部備份、增量備份和全量備份。數據遷移將數據從一個存儲位置或系統遷移到另一個，其中可能發生數據轉換、網絡帶寬、數據遷移工具等方面的成本以及數據遷移過程中由于停機導致的損失。其他相關支出數據資產化后還可能發生其他一些維護成本，如數據質量管理、數據安全管理、數據合規管理等等，這些維護措施均需要硬件、軟件或人力資本的投入。4.2.4數據資產的使用成本74數商企業數商企業將所獲數據資源進行加工處理，并將數據資產化，封裝成為數據產品。如果數商企業將數據產品按照合同或協議提供給委托方，則該數據資產不再發生使用成本，產品的售后服務費用可計入銷售費用或營業費用等期間費用。數據資產具有時效性，大量數據資產服務需要更新迭代，數商企業可能需要對已經資產化的數據產品進行更新維護，以滿足用戶需求。數據資產的最終使用者自行開發數據資產的企業：當項目完成數據資產驗收后，成本歸集階段結束，之后的運行維護費用一般作為管理費用處理，只有進行產品迭代或重新開發時，重新設立成本歸集對象。外購數據資產的企業：一般情況下數據服務合同應載明數據產品的質量標準和后續服務的內容和方式。03數據資產成本的核算4.3.1外購數據資產的成本核算76數據資產采購時，與數據資產直接相關的購買價款、相關稅費直接計入資產成本。為了使得數據達到加工或使用狀態發生的認證、保險、咨詢、交易傭金等支出，如果屬于該項資產專門支出，則計入資產成本；否則應計入管理費用、財務費用等科目。下列費用盡管與數據資產直接相關，但應當在發生時確認為當期損益，不計入數據資產的成本：數據加工中非正常消耗的直接材料、直接人工和制造費用（如超定額的廢品損失、自然災害造成的損失等）；數據資產加工完成后的儲存、維護等費用，不包括在生產過程中為達到下一個生產階段所必需的儲存費用，這部分費用也可以根據重要性原則酌情計入當期損益。4.3.1外購數據資產的成本核算77例4-1：某數商企業購入一項數據資產，計劃加工為Y服務業通用數據產品后出售。該項數據購買價款為100000元，增值稅為6000元，向數據交易所支付傭金3000元。加工過程中，攤銷的A電子設備折舊6000元，以銀行存款采購X專用軟件工具10000元（服務期1年），向行業專家咨詢該項數據資產的合規性支付咨詢費3000元，技術人員工資薪酬32000元。數據加工完成后，向有資質的機構申請質量認證和數據登記，產生應付賬款3000元。因該項數據資產備份需要，公司擴容了云服務儲存，支付5000元，但該項云存儲可提供公司全部業務使用。4.3.1外購數據資產的成本核算78購買數據資產時：借：原材料—數據資源103000應交稅費—應交增值稅（進項稅額）6000貸：應付賬款109000數據加工時：借：無形資產—X專用軟件10000

貸：銀行存款10000借：累計攤銷—X專用軟件10000

貸：無形資產—X專用軟件10000借：生產成本—Y數據資源141000貸：原材料—數據資源103000應付職工薪酬32000累計折舊—A電子設備6000生產完工時：借：制造費用—X專用軟件攤銷10000

貸：累計攤銷—X專用軟件攤銷10000借：制造費用—數據認證與登記3000

貸：應付賬款3000借：生產成本—Y數據資源13000貸：制造費用—X專用軟件攤銷10000制造費用—數據認證與登記3000數據資產驗收入庫時：借：庫存商品—Y數據資源154000貸：生產成本—Y數據資源1540004.3.2自行開發數據資產的成本核算79企業自行開發數據資產的核算重點是數據采集成本與研究開發成本的歸集。一個數字化較為成熟的企業，通過建設功能強大的數據中臺能夠實現數據的標準化采集、數據質量管理、數據資產管理與數據應用管理，能夠同時對接BI（BusinessIntelligence，商務智能）系統和會計系統。企業數據中臺往往通過采購專業服務的方式完成建設，其成本費用支出可能已經計入企業固定資產、無形資產或計入管理費用等期間損益賬戶。80例4-2：例題見教材。公司支出10萬元建立統一數據門戶屬于公司基礎設施建設，不應計入H數據資產成本。H數據資產規劃論證階段的支出屬于研究支出，應進行費用化處理，即專家咨詢費、報告費，會議費、差旅費等均計入費用化支出：借：研發支出—費用化支出—H數據資源80000

貸：銀行存款、應付賬款、其他應付款等800004.3.2自行開發數據資產的成本核算81H數據資產進入開發階段后，要按照無形資產會計準則和相關會計制度確定各項支出歸屬哪些科目，一般而言，開發階段的差旅費必須費用化，歸屬于H數據資產的專項支出可以計入資產成本，下述會計分錄中部分分錄是開發期內相同業務各月分錄的合并分錄：借：無形資產—專用軟件60000

貸：應付賬款60000借：累計攤銷—專用軟件20000

貸：無形資產—專用軟件20000借：研發支出—費用化支出—H數據資源17500

貸：其他應付款（或銀行存款）17500數據資產開發完工后要核算H數據資產的成本，以及期末核算相關的費用化支出：借：無形資產—H數據資源531000貸：研發支出—資本化支出—H數據資源531000借：管理費用97500

貸：研發支出—費用化支出—H數據資源975004.3.2自行開發數據資產的成本核算借：研發支出—資本化支出—H數據資源531000貸：銀行存款90000累計攤銷—專用軟件20000應付職工薪酬421000延伸討論延伸討論831.關于數據資產的成本歸集問題數據資產類型多樣且生產加工流程復雜，與傳統研發流程相比，費用化支出與資本化支出的界限并不明顯。以數據采集為例，企業數字化設施屬于基礎設施建設，數據采集往往可以直接使用數據中臺的各種軟硬件。同時，有些數據資產需要實時更新，這使得數據資產難以存在明確的完工時間。課程小組就數據資產成本歸集進行討論：自行開發的數據資產是否應該將數據中臺的軟硬件折舊或攤銷計入成本？對于持續更新的數據資產應如何計量其成本？建議上述問題各小組內部討論后，再進行課堂研討。延伸討論842.企業自有數據資產與自創商譽的比較分析企業數字化轉型后，數據中心可能積累大量關于生產、營銷、供應鏈、市場行情、產品運行、用戶信息等的數據，對這些數據的挖掘應用能夠極大幫助企業提升競爭力并獲得額外收益。企業積累的上述種種數據要不要確認為無形資產呢？事實上，企業自創商譽的問題與此類似，即作為一項資產存在，但其在成本計量和可辨認方面存在模糊，基于會計穩健性考慮，該項資產不入表。課堂小組進行企業自有數據與自創商譽的比較，分析若確認自有數據為資產，會不會虛增企業資產。研討結果形成課程報告，建議2000字以上。第5章數據資產的價值評估CONTENTS目錄0103數據資產的價值創造及特點數據資產價值評估基本方法數據資產價值的動態評估02數據資產流通并釋放價值的關鍵問題是數據確權和定價，其中數據資產定價的核心是數據資產的價值評估。2023年11月，浙江大數據交易中心聯合浙江中企華資產評估有限公司、中國質量認證中心為國網浙江新興科技有限公司的雙碳綠色信用評價數據進行了價值評估，采用了市場法公允價值與成本法相結合的方式，這是全國首個電力行業數據資產市場價值評估案例。數據資產的特性和創造價值的方式與傳統資產存在顯著不同，這是在數據資產價值評估中不能直接照搬已有方法的根本原因。科學評估數據資產價值，需要充分考慮數據資產價值創造的時效性、疊加性等特征，對已有的價值評估方法進行修正和完善，或者依據數據資產的特征發現新的評估方法。87導言01數據資產的價值創造及特點5.1.1數據資產創造價值的原理89改進生產管理生產企業通過開發數據資產，可以用于改進生產管理，降低產品制造成本，提升生產效率。優化經營決策通過合法合規采集供應鏈或消費者信息，可以生成用戶畫像等有價值的數據資產，建立數據驅動的經營決策，從而促進企業商業模式創新，優化供應鏈管理，降低經營成本，提升企業的競爭力并創造顯著效益。強化風險控制數據管理可以提供實時監測和警報系統，幫助企業及時發現風險事件，采取相應的措施進行干預和調整。5.1.2數據資產創造價值的特點90時效性數據資產的生命周期在不斷縮短，數據從生成到消耗的時間窗口越來越小，數據的處理過程越來越快，歷史數據的貶值速度不斷增加數據是時刻更新的，甚至很多數據系統已經呈現秒級和毫秒級的刷新一般情況下，數據資產在應用中存在溫-熱-冷的變化規律疊加性數據資產本身的疊加性：數據資產可以被反復使用或在不同場景下并行使用且不會發生損耗數據資產與其他資源的疊加效應：數據資產在應用中與其他數據資產或其他資源進行交換和整合，可以產生外部效應和溢出效應，從而創造更大價值5.1.3數據資產價值評估的特征與方式91相關機構的指導意見《企業數據資源相關會計處理暫行規定》要求按照現有會計準則對數據資產進行初始計量和后續計量，這意味著數據資產入賬時一般按照成本法進行計量，后續計量也基本遵循現有資產計量所使用的方法。數據資產價值評估的難點數據資產創造價值的時效性：與傳統資產相比，數據資產的時效性非常顯著，在評估數據資產在未來應用中創造的價值時存在更大的不確定性，對數據資產價值的變化規律更難以把握。數據資產創造價值的疊加性：數據資產可復用、可與大量其他資產協同使用（即數據+），數據資產的這種疊加效應很難進行精確的事前評估。數據資產的權利屬性較為復雜：數據主體對數據資產的權利要進行明確界定，對其合規性要充分論證，這增加了數據資產價值評估的復雜性和不確定性。5.1.3數據資產價值評估的特征與方式92數據資產價值評估的方式前置評估：在數據資產交易或使用之前進行的價值評估。動態評估：將數據資產使用過程納入考慮因素進行的價值評估。以數據資產交易為目的的前置評估，交易風險將由交易一方單獨承擔，因為交易結束意味著數據資產的風險與權利轉移，為了克服上述缺點，可以進行數據資產的動態評估，即將數據資產的使用過程納入評估，交易雙方共擔風險，共享價值。后置評估：數據資產使用完成或基本完成時，對數據資產創造的價值進行評估。02數據資產價值評估的基本方法5.2.1數據資產價值評估的成本法94成本法的基礎方法評估值=重置成本×（1-貶值率）或者評估值=重置成本-功能性貶值-經濟性貶值其中，重置成本是指根據目前的市場狀況，為獲得同一數據資產而需要支付的現金或現金等價物。數據資產重置成本確認并不容易的原因：嚴格的數據資產重置成本很難評估，這是因為相同或相似的數據資產一般不會重復開發；根據數據資產的賬面歷史成本估算重置成本時，因企業根據穩健性原則往往低估數據資產的賬面成本，需要對成本內容進行調整（如規劃成本、間接成本或運維成本等可能并未計入數據資產成本），這種調整存在一定的主觀性；數據資產的貶值評估也缺乏較為客觀的參照物。5.2.1數據資產價值評估的成本法95改進的成本法《資產評估專家指引第9號—數據資產評估》提供了一種修正的數據資產價值評估成本法模型：評估值=數據資產總成本×（1+投資回報率）×數據效用數據資產總成本表示數據資產從產生到評估基準日所發生的總成本，主要包括獲取成本、加工成本、運維成本和使用成本等；投資回報率主要是該數據資產成本投入期望的或市場平均的投資回報率；數據效用則是影響數據價值的其他因素的綜合系數，在一定程度上可以修正數據資產成本投資回報率，具體數據資產的評估中，數據效用系數可能存在較大差異。無論基本的成本法還是修正的成本法，均以數據資產的成本為基礎，無法有效克服數據資產的價值與成本之間的弱對應性。因此，成本法在企業數據資產價值評估中難以單獨使用，其參考價值也有限。5.2.2數據資產價值評估的收益法96

5.2.2數據資產價值評估的收益法97除了收益預測外，數據資產價值評估還需要正確確定剩余經濟壽命期和折現率。所確認的收益期不得超出產品或者服務的合理收益期在確定折現率時，可以綜合利率、開發者的投資回報率、風險因素等來確定收益法的適用場景也是有限的，特別是通過企業的日常經營活動創造價值的情形下預測數據資產未來收益存在較大不確定性，既包括收益本身的波動，也包括區分資產組價值貢獻存在困難。數據資產具有非消耗性和時效性，也導致對其使用期限的判斷存在技術難度。5.2.3數據資產價值評估的市場法98

03數據資產價值的動態評估5.3.1數據資產價值動態評估的特點100適用面廣數據資產的動態評估既可以作為一種前置評估方法，也可以將評估過程延伸至數據資產的應用過程，部分消除前置評估中的不確定性。充分考慮數據資產價值創造特征動態評估方式將評估過程延伸至數據資產創造價值的過程，以數據資產釋放價值的規律為依據進行設計，同時將不同場景下創造的價值進行加總，使得評估結果更具有可信度。具備評估價值調整機制動態評估可以提供數據資產評估價值的調整機制，并將這種調整傳遞至交易機制，從而降低價值評估的偏差，減少交易風險。評估的復雜性高動態評估需要投入較多的人力資源和時間去深入數據資產應用過程，同時也延長了數據資產交易，這增加了動態評估的復雜性和評估成本。5.3.2基于收益法的動態評估101

5.3.3基于價值密度函數的動態評估102

5.3.3基于價值密度函數的動態評估103

5.3.3基于價值密度函數的動態評估104

延伸討論延伸討論106

第6章數據資產交易CONTENTS目錄0103數據資產交易概述數據資產交易的類型與風險數據資產交易的核算02數據作為一種新型的生產要素，通過要素市場的交易可以在社會生產中發揮巨大作用。2023中國（深圳）數據要素產業創新大會發布了貴州氣象數據應用成果，標志著首筆場內“持證”氣象數據產品交易在貴陽大數據交易所順利完成，同時中國氣象局19項高價值氣象數據產品宣布在貴陽大數據交易所、深圳數據交易所、上海數據交易所掛牌上市，這是第一批共計八類高價值氣象數據產品及其衍生數據產品，可廣泛應用于水利水電、能源生態、大氣環境、城市安全、民用航空、航運海事等國計民生重要領域。隨著相關制度不斷完善，中國的數據資產交易市場將蓬勃發展。數據資產交易是數據供給方與需求方之間以公平方式交換數據資產的行為，交易媒介可以是資金或資金等價物。數據資產交易的對象可以是數據集（數據包）、數據API（應用程序接口），也可以是其他數據產品或數據服務，如可視化數據分析和建模等數據應用服務、以清洗加工處理為主的數據處理服務、數據分析工具服務及大量的數據衍生產品。109導言01數據資產交易概述6.1.1數據資產交易的現狀111數據資產交易的政策環境近年來我國政府不斷探索培育和發展數據要素市場，出臺了一系列政策和法律法以規促進數據交易流通，賦能實體經濟，充分釋放數據價值。數據交易機構現狀為響應數據資產流通的社會需求和國家政策號召，近年來大數據交易所紛紛成立，截至2023年9月，全國已先后成立53家數據交易機構，可交易的數據產品也越來越豐富，目前較為活躍的數據交易機構主要有貴陽大數據交易所、上海數據交易所等。當前的主要問題當前數據交易市場還比較冷清，存在大量數據進行黑市交易或私下交易的現象，一是由于數據流通的環境尚不成熟，二是早期的數據交易行業進入門檻較低，有些機構追求搶占注冊先機；另外，深層次的數據價值挖掘還有待進一步的拓展。6.1.1數據資產交易的現狀112數據資產流通主體數據供給方：包括原始數據和加工數據的供給數據需求方：以加工數據為業務的數商企業和以最終使用數據為主的非數商企業數據交易服務商：數據信托或托管服務、數據法律服務、資產評估服務、數據管理服務的數商企業以及數據交易所數據資產交易流程示意圖：撮合-結算-監管服務法律服務數據資產供給方資格認定信托或托管數據資產登記數據資產上市質量-價值-評估服務數據資產交付數據資產需求方數據金融-隱私安全-算法算力-云存儲等數據資產管理服務02數據資產交易的類型與風險6.2.1數據資產交易的類型114按交易場所分類場內交易：通過依法設立的數據交易所、交易中心等平臺進行的集中數據交易場外交易：不經過依法成立的數據交易場所，而由企業或個人之間自主進行的數據交易場外交易仍是數據交易的主要形式，一方面是因為數據流通機制尚在建設之中，另一方面是部分數據交易者有意規避數據監管按交易對象分類數據資產產品：用于交易的原始數據、脫敏數據、算法模型、人工智能訓練數據、數據分析報告、API接口開放以及其他數據衍生產品數據資產服務：數據基礎設施服務、數據加工處理服務、數據工具服務、數據分析服務、數據安全服務、數據交付服務以及數據定制化服務等6.2.1數據資產交易的類型115按交易方式分類直接交易：由數據供需雙方直接對接，數據類型、購買期限、使用方式等由供需雙方自行商定，如同企業私募融資，不需要第三方介入單邊交易：數據交易機構以數據服務商身份，將原始數據通過加工變成標準化的數據包或數據集再進行出售，一般采用會員制、云賬戶等方式，為用戶提供數據包（集）、數據調用接口（API接口）、數據報告或數據應用服務等，屬于“一對多”的單邊交易平臺交易：以數據交易平臺作為完全獨立第三方，為數據供給方和數據提供應方提供撮合、結算、監管及其他數據交易服務。按數據標準分類標準化數據資產：數據提供應方提供標準化數據資產，這些數據資產是通過數據采集與加工等一系列規范流程形成的數據產品定制化數據資產：根據數據需求方的特定需求，數據交易平臺或者其他數據提供應方為其進行定制化開發服務并交付相關數據資產6.2.2數據資產交易的風險116質量風險數據資產的質量影響著其價值創造活動，由于數據資產的復雜性，目前的交易制度與規則中尚未系統地對數據質量標準進行明確闡述與規制數據資產的質量體現在合法性、真實性、準確性、一致性和完整性等多個角度合規風險數據資產的合規風險主要涉及數據資產來源、內容和用途的合法合規性安全風險數據資產交易過程較為復雜，其中系統對接、數據傳輸、數據存儲等環節都可能影響數據資產流通安全，如數據資產在交易過程存在泄露的風險03數據資產交易的核算6.3.1數據資產交易核算的理論分析118數據型存貨根據《暫行規定》，企業日常經營中持有目的為出售的數據資產一般確認為存貨。與傳統的有形存貨相比，數據型存貨的出售方式較為復雜，如按照數據包或數據集出售，或者僅交易許可權、加工使用權等權利。定制化數據資產標的明確，服務對象單一，數據服務企業的會計核算與傳統有形存貨核算相似，按照《企業會計準則第14號—收入》（以下簡稱收入會計準則）的相關規定進行處理即可。標準化數據資產多以訂閱權、許可權等方式提供服務，雖然數據資產持有目的為出售，但該數據資產的持有權不予轉讓，用戶只能獲得使用權，按照《暫行規定》，這種類型的數據資產介于存貨和無形資產之間，形式上是企業經營業務且滿足存貨確認條件，但其本質是企業獲得盈利的“資本”，按照資本觀核算更為恰當。數據型存貨的成本結轉也面臨一些新的挑戰。6.3.1數據資產交易核算的理論分析119數據型無形資產根據《暫行規定》及無形資產會計準則的要求，一般將能夠為企業長期帶來價值的數據確認為數據型無形資產。現有無形資產會計準則中，無形資產一般不專門用于出售，出售僅作為處置無形資產的方式。確認為無形資產的標準化數據資產，其收入確認可以參考以提供版權服務為主業的影視公司。標準化數據資產若確認為無形資產，可以參照無形資產會計準則進行攤銷和減值的處理，當該數據資產許可權銷售交易數量趨于零時，進行報廢并確認處置損益，報廢后若偶有許可權交易收入，則計入營業外收入科目。6.3.2數據型存貨出售的核算120數據資產所有權或持有權轉移的情形企業將持有的數據資產出售給對方，且不再擁有數據資產的所有權或持有權，此時應在達到確認條件的時間點確認銷售收入并結轉全部成本。一般而言，期限較短的定制化數據資產符合上述特點，數據資產出售后即使保存副本也對出售方沒有價值的數據也可以視同定制化數據資產。例6-1：某數據服務企業為一家電商企業定制一項數據資產，根據合同交付期為8個月。該項數據資產核算完工成本為10萬元，雙方協商確認的不含增值稅的價值為180000元，增值稅為10800元，以銀行存款轉賬支付。交付該項數據資產發生數據傳輸和技術指導費及差旅費5000元委托第三方提供服務，由該數據服務公司承擔。借：銀行存款190800

銷售費用5000貸：主營業務收入180000應交稅費—應交增值稅（銷項稅額）10800應付賬款5000借：主營業務成本100000貸：庫存商品—數據資1000006.3.2數據型存貨出售的核算121數據資產所有權或持有權轉移的情形企業將持有的數據資產出售給對方，且不再擁有數據資產的所有權或持有權，此時應在達到確認條件的時間點確認銷售收入并結轉全部成本。一般而言，期限較短的定制化數據資產符合上述特點，數據資產出售后即使保存副本也對出售方沒有價值的數據也可以視同定制化數據資產。例6-1：某數據服務企業為一家電商企業定制一項數據資產，根據合同交付期為8個月。該項數據資產核算完工成本為10萬元，雙方協商確認的不含增值稅的價值為180000元，增值稅為10800元，以銀行存款轉賬支付。交付該項數據資產發生數據傳輸和技術指導費及差旅費5000元委托第三方提供服務，由該數據服務公司承擔。借：銀行存款190800

銷售費用5000貸：主營業務收入180000應交稅費—應交增值稅（銷項稅額）10800應付賬款5000借：主營業務成本100000貸：庫存商品—數據資1000006.3.2數據型存貨出售的核算122數據型存貨出售許可權的情形例6-2答案：數據資產開發完成時：借：庫存商品—數據資源80000

貸：生產成本—數據資源800001月底確認銷售時：借：銀行存款105000

貸：主營業務收入105000借：主營業務成本56000

貸：庫存商品560006月底時，因該項數據資產的成本早已結轉完畢，故只需確認銷售收入即可：借：銀行存款105000

貸：主營業務收入1050008月底時，獲得的收入可以計入其他業務收入：借：銀行存款2000

貸：其他業務收入20006.3.3數據型無形資產交易的核算123企業的定制化數據資產一般作為流動資產予以核算，即使定制化數據資產在企業存續時間較長，其性質仍為企業的經營業務，但特殊情況下出現的中長期定制化數據服務以及企業標準化數據資產的組合除外。6.3.3數據型無形資產交易的核算124例6-3：某數據服務企業開發了一項某區域時空數據無形資產，可為采礦業、交通運輸業、建筑業、商業等行業提供時空數據服務。該項數據資產歷時兩年開發完成，入賬成本為800萬元，預計對外服務三年后需要產品迭代。企業通過數據交易市場出售數據使用權，獲得數據使用權的用戶只能自行加工使用而不得轉讓數據。企業可以為用戶提供定制化數據，也可以提供標準化數據產品。202×年3月，公司為多家企業用戶提供定制化數據產品60萬元，主要來自于模塊化數據產品的組合，產品已交付，交付中產生的費用由用戶負擔；與多家企業用戶簽訂合同，交易金額240萬元，產品已交付，交付中產生技術指導差旅費7600元，由數據資產供給企業承擔。上述業務中，定制化產品并未涉及數據采集加工等環節，僅是當前已確認數據資產的模塊組合，因此仍然按照無形資產核算。相關會計分錄如下：借：應收賬款30