一、引言 在数字化浪潮席卷全球的今天，数据已经成为继土地、劳动力、资本和技术之后的第五大生产要素。从商业决策到社会治理，从智能制造到金融科技，数据的应用场景不断拓展，其价值也被越来越多的企业和机构所认可。作为能够为组织带来经济利益的数字化信息资源，数据正逐渐成为经济增长、社会进步和科技创新的核心驱动力。在此背景下，数据资产入表成为企业管理和资本市场关注的焦点。黄世忠等(2023)指出，进入数字经济时代后，数据的重要性与日俱增，已成为企业特别是数字经济企业创造价值的核心资产，对数据进行确认和计量使其转化为数据资产，是数字经济时代最迫切的重大会计改革问题。财政部于2023年8月发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》明确建议，可将数据资产分为存货类和无形资产类两种确认模式。 对数据资产入表的必要性虽已达成共识，但如何入表仍是理论上和实践中亟需破解的难题。值得警惕的是，数据要素特有的虚拟性、可无限复制性和价值易变性等特征，容易使得数据资产的入表实践为虚增虚构资产等财务操纵行为创造新的可能性，放大由委托代理等信息不对称机制引致的金融风险(罗玫等，2023)。推进数据资产入表，必须注意平衡数据资产入表必要性和会计信息可靠性之间的关系，不能让数据资产入表成为财务舞弊的重灾区。基于此认识，本文拟对数据资产入表的相关基础问题进行探讨，以期能对推进数据资产入表有所助益。 二、数据资产定义的收与放 数据和数据资产存在本质区别，数据资产入表首先要区分清楚数据和数据资产。就企业而言，只要企业从事营运活动，就必然会产生各式各样的数据。对内，企业会有自身运行中积累起来的历史数据，如往期工资发放、社保缴纳等数据；对外，企业会有与外部主体交互的历史数据，如客户消费、银行贷款、财务报告等数据。不是所有的数据都是数据资产，数据和数据资产之间理当有一条清晰的分割线，否则容易造成数据资产泛化，进而导致数据资产入表后会计信息质量不高的后果。区分数据和数据资产的关键在于数据资产的定义，科学的数据资产定义应当既能回应数据资产入表的呼声，又能照顾到会计信息的可靠性要求。 1.收：数据资产定义应坚持三要件。目前来看，现有的数据资产定义有过度偏向推进数据资产入表之嫌。为推进数据资产入表，对数据资产定义的其中一种做法是淡化传统资产定义中的“企业过去的交易或者事项形成”要件，仅强调“由企业拥有或者控制”和“预期会给企业带来经济利益”两个要件。如中国资产评估协会(2019)在《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》中将数据资产界定为“由特定主体合法拥有或者控制，能持续发挥作用并且能带来直接或者间接经济利益的数据资源”。另一种对数据资产定义的做法是淡化“预期会给企业带来经济利益”要件，强调“企业过去的交易或者事项形成”和“由企业拥有或者控制”两个要件。如国际会计准则理事会(IASB)于2018年对《财务报告概念框架》中资产的定义进行了更新，此次更新将“产生经济利益潜力的权利”引入资产的定义中，将资产定义的表述修改为：由过去事项形成的、由主体控制的现有经济资源(厉国威和郑煜璋，2024)。 本文认为，传统资产定义中的“企业过去的交易或者事项形成”和“预期会给企业带来经济利益”要件能否淡化，需要回到理论层面审慎思考。传统资产定义中的“企业过去的交易或者事项形成”要件，单从会计角度看是为了确保资产的可追溯性和确定性，但从政治经济学角度看还有强调劳动价值的倾向。一项由过去交易形成的资源，本身即是一种可以交易的商品，是含有劳动价值的。同样，一项由过去事项形成的资源，由于过去事项和资源形成之间的直接相关性，自然也是含有劳动价值的①。“企业过去的交易或者事项形成”要件之所以强调劳动价值，是因为劳动价值是区分仅有使用价值的资源与兼具使用价值和价值的商品的重要标准。对于“企业过去的交易或者事项形成”要件，不能只看到会计上可追溯性和确定性的一面，还应看到政治经济学上劳动价值的一面。由于“企业过去的交易或者事项形成”要件具有双重意蕴，该要件不能被淡化。一旦淡化，固然可以因不再强调会计上的可追溯性和确定性而快速推进数据资产入表，但同时也会因不再强调劳动价值而模糊数据和数据资产之间的界限。 传统资产定义中的“预期会给企业带来经济利益”要件，强调的是未来交换价值。之所以强调未来交换价值，是因为企业是通过资金循环实现利润增加的。如果一项资源没有任何未来交换价值可言，其也就丧失了通过资金循环实现利润增加的一切可能性，自然也就没有必要作为资产看待。因此，“预期会给企业带来经济利益”要件不能被淡化，否则会出现无法预料的后果。以企业编制的财务报告数据为例，该数据明显符合“企业过去的交易或者事项形成”(企业通过过去有意识的编制活动形成)以及“由企业拥有或者控制”两个要件，如不强调“预期会给企业带来经济利益”，那么该类企业依强制规定编制且明显无未来交换价值的数据也会成为所谓的数据资产。一旦该类数据也能成为入表数据资产，企业很可能会陷入“编制财务报告—形成数据资产—再编制财务报告(包含上一步形成的数据资产)—再形成新数据资产”的无限循环困境。 2.放：数据资产定义的要件认定标准应放宽。坚持数据资产定义三要件，并不意味着仍要按传统三要件的标准认定数据资产。由于数据资产的特殊性，一味强调三要件的传统认定标准，可能会为数据成为数据资产设置过高的门槛。因此，可以考虑放宽三要件的认定标准。对认定标准的放宽，“由企业拥有或者控制”这一要件已在理论和实践上先行一步。由于对企业是否“拥有”某项数据资源存在较大的判断难度和争议性，谭明军(2021)认为，数据资产未来为企业带来的收益主要取决于使用权，因此对数据资产的界定不必包含“由企业拥有”这一要素。考虑到在实践中企业具备数据资源的使用权或获得相应经济利益流入将成为未来数据要素市场的主要趋势，张俊瑞和危雁麟(2023)认为，所谓控制，只要看企业是否能够主导数据资源的使用并从中获取利益即可。《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》提出的“建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制”，则明确地将“由企业拥有或者控制”放宽为持有权、使用权和经营权。因此，此处主要探讨“企业过去的交易或者事项形成”和“预期会给企业带来经济利益”两个要件认定标准的放宽。
