数据资产如何计入财务报表?

文摘   2024-11-25 17:24   北京  
今年1月1日起,财政部制定印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》正式施行,该规定明确了数据资源作为资产确认的条件和计量方法,有助于企业准确反映数据相关业务和经济实质,推动和规范数据相关企业执行会计准则。
《暂行规定》以数据资产计入财务报表为起点,数据价值将通过数据创新应用、数据流通交易等方式,有效助力企业可持续发展。
那么,数据资产计入财务报表用什么评估方法呢?又有哪些步骤?
资源的会计确认与计量
一、会计确认
需要注意的是数据资产的确认时点与传统会计不同,传统会计是按照正式取得控制权的时间确认。但数据资产有其特殊性,需要先对已经整合处理过的数据进行加工,在加工彻底完成后才能进一步对数据资产进行确认。
(1)企业具有经济资源的控制权。
(2)经济资源是未来产生经济收益的现时权利,能够带来其他企业不能获得的经济收益。
(3)由企业的历史事项形成,构成对企业历史信息的反映。
数据资源能否被确认成资产,若被确认资产,会按照资产类别划分成无法资产、存货,属于本规定范畴,若是其他的资产,不属于本规定的范畴。若没确认成资产,满足一定条件的时候,是需要进行披露的,也是本规定范畴。
二、初始计量
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。
(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。
3、后续计量
(1)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。
(2)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表2。
(3)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。
4、列示和披露
即使没有被列为资产,数据资源也需要按照《暂行规定》进行列示和披露。
无形资产的数据资源相关披露是有一定要求的,比如说需要按照外购无形资产、自行开发无形资产和其他的方式无形资产这种类别进行一个披露,即需要向外界不仅展示会计上能够列为资产的东西,也需要展示像数据整个过程,包括无形资产使用寿命、摊销期、摊销方法、残值变更内容、原因以及未来影响因素、权益的限制、研发开发支出等,让外界了解整个过程,更透明化。
存货的数据资源相关披露需要按照外购的数据资产存货、自行加工的数据资源存货和其他方式取得的数据资源存货等类别进行披露,需要披露数据资源存货成本所采用的方法、计量方法、以及确定依据、计提方法、影响因素。
数据资产估值步骤
确定评估目的和范围
确定为何估值以及需要估值的数据资产范围,包括数据集、数据库、数据仓库、数据挖掘模型等。
收集数据资产信息
收集需要评估的数据资产的详细信息,通常包括:数据名称、数据来源、数据规模、产生时间、更新时间、数据类型、呈现形式、时效性、应用范围等。
确定评估方法
根据估值目的和数据资产特点选择合适的评估方法,常见的评估方法包括市场法、成本法和收益法。
进行市场研究
如果采用市场法进行评估,需要进行市场研究,了解类似数据资产在市场上的交易价格、竞争情况等。可以参考类似数据资产的交易案例。
进行成本估算
如果采用成本法进行评估,需要估算数据资产的采集、存储、清洗等成本,并考虑折旧和维护费用。可以参考类似业务的成本估算。
进行收益预测
如果采用收益法进行评估,需要预估数据资产的收益潜力,例如通过数据挖掘分析、营销推广等方式利用数据资产带来的收益。可以参考类似应用的收益预测,例如企业通过数据挖掘模型提供增值服务带来的收益。
进行风险评估
对数据资产可能遇到的风险进行评估,例如数据泄露、数据安全等问题。可以参考类似数据资产的风险评估结果,例如金融机构对大数据资产进行的风险评估。
进行估值计算
根据选择的评估方法和收集到的信息,进行估值计算。可以使用各种模型和工具进行计算,例如贴现现金流模型、基于市场比较的估值模型等。
形成评估报告
将估值计算结果整理成评估报告,包括估值方法、估值结果、风险评估等,向相关方提供完整的数据资产估值信息。
数据是数字经济的关键要素。数据资源入表标志着数据完成了从自然资源到经济资产的跨越‌。这意味着数据作为数字经济时代的第一生产要素,开始在政企报表及财政等收入中扮演重要角色,成为支撑经济发展的重要力量。
同时,数据被视为企业无形资产,并在资产负债表中体现。企业可以通过数据资源入表优化资产负债表,改变公司估值。为企业转型升级和改革提供了更大的空间。数据确权入表后,企业资产负债表将扩张,有助于企业后期加杠杆融资。
来源:中宇泰诺

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一、数据资源流通与数据资产入表等政策梳理及逻辑关系

二、企业数据资源入表及价值化的宏微观影响及案例分析

三、数据资源入表及管理实操详解及案例分析

四、数据资产价值评估实操要点及案例解析

五、数据资产权属、使用加工、收益分配的关系及实操要点

六、数据要素场景开发与数据资产化的互相促进实例详解

七、答疑与交流


 第二讲:数据资产(含公共数据)开发运营、入表、资本化的政策解析、监管合规风控要点及典型案例 

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一、数据要素的发展现状与政策导向

二、公共数据的开发利用与运营合规

三、数据资产的设计与登记合规评估

四、数据资产入表的流程与合规审查

五、数据资产资本化路径与风险防范

六、数据资产项目实操案例解读

七、答疑与交流

参会人士破冰 互动交流研讨

(时间:11月30日周六 16:30-18:00 )

彼此相识、针对交流、提供思路、赋能资源

环节一:参会嘉宾自我介绍和问题方案交流

环节二:相互讨论和发掘潜在合作机会

(可展示PPT,请提前发会务组)



 第三讲:数据资产化×产业互联网和低空经济的模式、公共数据价值倍增及地方政府/数据局/园区/企业如何行动? 

(时间:12月1日周日 9:00-12:00 )

· 主讲嘉宾:杨冰之,国脉集团董事长,著名产业互联网、数据资产、智慧城市和低空经济等研究和实践专家,曾任北京大学网络经济研究中心研究部主任、中国电子商务协会高级专家、《电子政务》和《电子商务世界》杂志编委,国家信息化“十一五”规划起草组成员、中国信息社会50人论坛成员等。发表有关数字经济、电子商务、电子政务、大数据、数据资产等文章300多篇。

十五五规划、地方经济增长热点与数据产业体系

二、数据资产化×产业互联网的核心要点及创新落地实践

三、数据资产化×低空经济的核心要点及区域创新落地实践

四、数据要素与资产化政策核心要点

五、答疑与交流


 第四讲:数据要素×人工智能对产业的赋能以及公共数据开发模式和案例分析  

(时间:12月1日周日 13:30-16:30 

· 主讲嘉宾:王磊,数无尽藏联合创始人,知一金控合伙人,数据资产专家、产业投资人。曾任埃森哲、西门子、联想集团、安永咨询等世界五百强企业全球高管。致力于产业价值投资,已成功投资数十家优秀企业,投资并购金额超过10亿·深耕数据资产与智算领域,完成众多成功案例,累计数据资产增信贷款上亿元。

一、数字经济下的产业发展趋势

二、人工智能的发展与智能体应用

三、公共数据运营政策、模式及案例

四、数据要素落地场景及案例

五、答疑与交流

报名方式:

15001156573(电话微信同号)



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