文/北京郵電大學經濟管理學院教授曾雪云

數據資源的會計分類與資產確認，在根本上影響和決定著數字經濟的核算與計量，對于規范和反映數字經濟具有基礎重要性。基于未來現金流分析提出會計政策建議，以彌合分歧，提供通用概念框架，更好捕捉數據資源的經濟實質和推動“數據資源會計準則”的相關工作。

財政部于2023年8月21日印發了《企業數據資源相關會計處理暫行規定》（以下簡稱《暫行規定》），要求自2024年1月1日起施行。《暫行規定》明確了適用范圍和數據資源會計處理適用的準則，以及列示和披露要求，提供了企業數據資源會計處理的初步規范，但并未對數據資源的分類、確認、計量等會計處理活動做出解釋。

學術界和企業界對于何為數據資源、哪些數據資源可以入表等問題的意見不一、做法多樣，當前面臨較多挑戰。數據資源的價值難以量化，會計核算的計量基礎尚不明確，“不愿入表”“不會入表”問題比較突出。解決這些問題的關鍵在于，分析各類數據資源的業務屬性和現金流量特征，并以此劃分數字化資產類別和規范會計核算。以下基于對十余家重點企業長達兩年的觀察、交流和實地調研，提出關于企業數字化資產的通用分類模型、資本化條件及確認原則，作為我國自主會計知識體系中數據相關經濟資源會計核算方法的一個構想。

廣義的數據資源是全部數字化資產的集合

鑒于數字經濟的復雜性，數據資源更應被看作全部數字化資產的集合和統稱，而非看作單一的資產類別。分類管理有助于理解各類數據資源的特性和用意，以更好地推動數實融合和數字經濟發展。

狹義的數據資源

人們常以為數據資源是指企業生產經營管理過程中沉積而成的原生數據及衍生品，這只是狹義的數據資源。受益于生產、經營、管理、運營、交易、消費、出行、醫療、教育、社會等人類全部活動的數字化，文本、圖片、音頻、視頻等多源異構的數據正在積聚并呈爆發式增長。另一方面，這些數字化數據不可能脫離其他類別的數據資源而單獨發揮價值。事實上，當前的會計處理正在指向廣義的數據資源。它包含數據基礎設施、數字技術應用、數據（數據集）、模型與算法等多種類的數字化資產。

廣義的數據資源

除了數據類別，廣義的數據資源還包括用于存儲和傳遞數據的數字基礎設施（平臺類），以及用于計算推理的算法模型（模型類）。數字化數據、數字化平臺、數字化模型，它們構成了數字經濟的三個基本要素。三者的依存關系形同工業經濟下的勞動對象、設備設施、工藝流程。管理人員以數據基礎設施作為工作平臺，利用算法模型，分析處理數據得到各類應用。就如同在工業經濟下，生產人員遵循工藝流程使用設備設施加工物料使之成為產成品。這兩種經濟形態的運行邏輯具有同一性，資產類型也存在對應關系。

基于現金流量特征的企業數據資源四分類方法

以下從業務邏輯出發，解釋各類數據資源的現金流量特征。它們分別是：一是既無直接收益也無直接現金流入的數字化資產類別；二是僅限一次性交易的數字化資產類別；三是僅限一次性交易但有后續現金流入的數字化資產類別；四是可產生重復收益現金流入的數字化資產類別。

數字類基礎設施。這類數據資源與企業自身的生產、管理、運行等投資性活動緊密相關。它們幾乎不對外交易和不直接產生現金流入，因此劃分為數字類基礎設施。數字類基礎設施是生產數據商品、提供數據服務和強化內部管理的技術底座，使用壽命預計在5～10年。數字類基礎設施包括企業聯盟鏈、數字化平臺、數據中臺、各類應用系統等。

定制類云技術服務。數字技術項目是指數字科技公司按委托方要求進行開發的B端和C端的數字化平臺。這類數字化平臺往往部署在云端，而非線下軟件，有較強的資產專用性和較高的價值可實現性。交易特點是單次交易，還可能有后續服務。若是多家企業共同委托的某項數字技術定制，就還會涉及共有資產。

線索類模型與算法。在企業管理、網絡設施、政務管理的數字化平臺中生成和聚合的數據，需要采用各種統計分析工具對內在關系進行分析、提取和知識化。這些分析工具就是線索類模型和算法，也可以是人工智能的模型和算法。與線索類模型與算法相關的收入，屬于服務性收入，典型應用場景是互聯網企業的業務投放和廣告投放。

標準類數據產品。在企業管理、網絡管理、政務管理中，生成的數據和合成數據屬于數據資源，基于統計分析工具得到的關系結構、知識圖譜、特征、報表屬于數據產品。數據類經濟資源可以“數據集”調用的方式向外界輸出信息和知識。采集、脫敏、清洗、標注、整合、分析、可視化等加工處理后的標準化數據產品，可以無限次交易。數據集和數據產品是數據要素市場化的基本交易標的，其現金流量特征都是重復性現金流入，企業持有目的都是他用和出售......

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來源 | 《清華金融評論》2025年4月刊總第137期

編輯丨周茗一

審核 | 丁開艷

責編丨蘭銀帆

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