【摘 要】在数字经济时代，数据对社会经济发展、企业价值创造发挥着无与伦比的作用。本文基于会计确认数据资产的现实意义，研究了会计将数据资源资产化的理论机制、实践基础和政策选择问题。从经济学、统计学、税收学和会计学视角来观察，数据资源都具备确认为数据资产的理由。数据资源之所以能够转化为会计意义上的数据资产，一是因为数据能催化产生乘数效应和连锁反应，具有价值发现、价值创造和价值实现功能；二是因为数据可以粘合各方营造出不断进化的网络商业生态，实现各方价值共生、价值共创和价值共享。本文认为当前我国具备将企业数据资源资产化的“天时”“地利”和“人和”，进一步在数据领域发力和在会计领域创新，可以尽快实现企业数据资源资产化的落地实施。
一、引言
近年来，随着大数据、人工智能、移动5G、云计算、物联网、区块链等技术的发展与突破，数据的作用和价值日益凸显，数据已成为企业的一种战略资源。传统企业在数据的驱动下组织形式与结构、生产与销售方式发生了重大变革，互联网平台企业则以数据为基础资源开创了新的业务模式、盈利模式乃至商业模式，数据产生了巨大的生产力。然而，现有会计核算体系还秉持工业经济下的思维，出于谨慎对数据资产的相关支出费用化处理，使得数据资产无法反映在资产负债表中，数据资产所创造的价值被非数据活动所掩盖，数据的作用与价值被严重忽视和弱化。这导致数字经济环境下企业的资产负债表虚化和利润表失实，会计信息的相关性日益降低，会计的决策和评价功能日益式微。这带来了一系列的不良影响，一是企业资产负债表上净资产的账面价值严重偏离其市场价值，企业会计信息不能反映企业的基本面；二是企业利益相关方通过企业提供的会计报表无法获知企业真实情况，无法解释企业管理层的行为，无法充分评估企业的价值，无法做出正确的投资决策。因此，探索建立数据资产会计核算制度，在资产负债表中反映数据要素的资产价值，对提高企业会计信息透明度和信息质量，推进数据资源市场化配置，提升资本市场的有效性都具有重要的现实意义。
对于数据资源资产化问题，奥地利籍数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格早在2013年就做出了乐观预测“数据资源进入资产负债表，不是可否问题，只是早晚问题。”那么，数据资源资产化的理论依据在哪里？从数据资源到数据资产的转化机制是怎样的？现在是将数据资源会计确认为数据资产的合适时机吗？这是会计将数据资源资产化在理论层面必须回答好的三个基本问题。本文对这三个问题进行了初步探讨，并提出了一些政策选择建议，希望能够为开展数据资产会计核算实践提供一定借鉴和参考。
二、企业数据资源资产化的理论机制
（一）数据资源资产化的理论依据
（1）经济学依据。随着大数据时代的来临，数字技术的飞速发展推动数据成为全新的生产要素。党的十九届四中全会《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》（下文简称“《决定》”）首次将“数据”增列为一种生产要素，与劳动、资本、土地、知识、技术、管理等生产要素并列，充分肯定了数据的要素地位，把数据在经济社会发展中的作用提升到了前所未有的高层次。《决定》还明确提出“健全数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”，充分肯定了数据对于生产和价值创造的贡献，这为数据参与收益分配破除了认识和机制障碍，为数据资产化奠定了基本理论基础。从我国近年来的实践来看，数据确实已成为一种新的生产要素，深刻地影响甚至改变了我国社会经济发展、产业发展、企业经营以及人们的生产生活。数据在宏观层面通过提升生产要素组合效率、激发创新效率、提高宏观调控效率，推动了我国经济社会的高质量发展；在中观层面通过改变产业关联关系、促进产业融合、催生新产业，促进了我国产业结构升级和高质量发展；在微观层面通过思维创新、管理创新、商业模式创新，推动了我国企业的高质量发展。
（2）统计学依据。国际上，联合国统计委员（UNSC）也注意到了现有国民经济核算体系2008版（SNA2008）在数据及其资产核算方面的不足，已经将数字化作为SNA未来更新的三大优先议题之一。联合国国民核算专家组于2016年专门成立了任务组，研究数据在国民经济核算中的记录及核算等问题。目前，虽然SNA2008对数据的价值没有直接记录，但如果数据服务的市场价格包含了数据的价值，数据服务的增加值中有可能包含了数据的价值；分析SNA2008数据库的核算方法可以发现，在特定情形下数据价值被记录在数据库价值中。而数据库在SNA2008中被划分为固定资产下知识产权产品的一个子项目，这一划分为数据资产的核算也提供了一定的理论基础。
（3）税收学依据。目前，经济合作与发展组织、联合国和欧盟等国际组织正在积极探讨数字经济国际税收新规则。截至2020年10月，已有法国、英国、奥地利、匈牙利、意大利、西班牙、波兰、突尼斯、土耳其等九国宣布实施数字服务税，巴西、捷克、肯尼亚已提议开征，以色列、拉脱维亚和挪威也有意向开征，加拿大、比利时在寻求全球性解决方案，数字服务税有向全球扩散的态势。数字服务税是尝试将数据资源产生的经济效益纳入税收机制，以维护数字经济活动和价值创造来源地的税收管辖权，解决税基侵蚀和利润转移问题。数字服务税本质上是对数据资源进行征税，说明数据资源带来的经济效益已不容忽视。这个新税种也间接证明了数据的资产属性，可以为数据资源的资产化提供理论指导。
（4）会计学依据。2018年3月国际会计准则理事会（IASB）修订发布了新的《财务报告概念框》。2018版概念框架将资产定义为“由于过去事项而由主体控制的现时经济资源”，并将经济资源定义为“有潜力产生经济利益的权利”，从原来的强调结果转为强调存在，将经济利益流入的可能性问题作为资产确认和计量需要考虑的问题来处理。在确认标准方面，在满足成本约束的条件下，若资产确认的信息相关且如实反映经济现象，则应当确认该项资产。在质量特征层面，财务报告应提供有助于企业价值评估的有用信息，如果会计估计可以被清晰和准确地描述和解释，高度的计量不确定性并不妨碍估计能提供有用的信息。IASB概念框架在不同层面上阐述了资产确认与计量决策中的不确定性影响，为不确定环境下数据资产的会计确认与计量提供了理论指引。
（二）数据资源资产化的转化机制
（1）数据的形态演进与价值转化路径。从数据要素的经济运行过程来看，数据不仅经历了形态上的演进，也发生了价值上的转化，并且数据形态的演进过程与数据价值转化的路径具有动态一致性。即数据形态从“原始数据—数据资源—数据资产—数据资本”进行演进，数据价值则遵循“价值源泉—潜在价值—实现价值—价值倍增”的路径进行转化，形态演进与价值转化二者具有重合性。上述演进与转化过程，如图1所示。
第一，数据资源化是在企业层面激发原始数据潜在价值的过程。数据是反映客观事物及其关系的一系列二进制数字，通常是离散的、碎片化的，特别是半结构化数据和非结构化数据在没有被处理之前，很难通过直接读取数据提炼价值。企业需要利用技术人员对数据进行初加工，即经历数据采集、标注、集成、汇聚和标准化等过程，最后形成可采、可见、互通、可信的高质量数据，就是数据资源化过程。数据资源化本质是企业运用劳动、技术等要素资源，将原始数据全息化重构为可识别的结构化数据，让数据演变为有意义的信息资源，从而激发出数据的潜在价值。第二，数据资产化是数据资源在企业层面发现价值、创造价值乃至实现价值的过程。这一过程是将数据资源与企业的具体业务融合，运用数据分析和数据挖掘来把握市场运行机制，引导企业合理配置资源、变革组织流程来改善业务，提高企业的生产效率和经济效益。数据资产化的本质是数据发挥对土地、劳动和管理等要素的替代效应，是数据通过改善劳动、知识、管理、资本和技术等要素的价值转化效率来进行价值创造；也是数据通过与劳动、知识、管理、资本和技术等要素相结合来协同或创新实现价值。第三，数据资本化是数据资产在社会层面实现价值的过程。数据应用若局限于单个企业，数据就只是一种有价值的资源或资产，而无法成为数据资本。通过市场让数据实现跨企业、跨行业和跨地域流通，将多源数据进行融合并在多场景应用，就可以实现数据价值倍增，从而实现数据资本化。数据资本化的本质是通过市场对数据资产进行社会化配置，让数据流向可以产生最大价值的地方，实现数据价值增值。
（2）企业数据资源资产化的实现机制。在数字经济时代，数据是企业的一种竞争资源，不仅具有需求预测、产品设计、定价与库存管理、供应链管理的赋能作用，还具有需求创造、业务设计、价值共创、供应链重构、生态圈构建的使能作用。如果企业的组织学习能力能与之相适应，则可以提升企业的动态能力，获得竞争优势，发现、创造并实现价值。
第一，传统企业的实现机制。传统企业是指采用“采购—生产—库存—营销—消费”供需模式，以流水线为基础大量重复生产的制造企业。目前传统企业正奋力数字化转型，数据资源作用重点在数据赋能。传统企业数据资源转化为数据资产的实现机制，如图2所示。
传统企业数据来源有内部和外部两个渠道，内部数据诸如客户管理系统、销售系统、订单系统、供应与采购系统、生产系统、仓储系统、物流系统、人力资源系统和财务系统等生成的数据，外部数据包括政府开放数据、其他企业共享数据、市场交易获得数据以及其他自行采集数据等。企业对收集的内外部数据进行提炼，就形成了可用的数据资源。然后，企业将获得的数据资源与企业的劳动、知识、管理、资本和技术等资源进行结合，通过数据分析和数据挖掘可以驱动企业其他资源的科学配置与合理利用，就会产生四个方面的效应。一是替代效应。数据以非实体形式存在，通过在虚拟空间进行虚拟研发、虚拟制造、虚拟营销和虚拟营运，可以减少企业对土地、劳动和管理等资源的需求。二是改善效应。对生产、流通以及消费需求数据进行分析，数据可以驱动商流、物质流、资金流三者协调统一，进而提升流通效率；数据还可以改善劳动、知识、管理、资本和技术要素的价值转化效率，有助于其他生产要素的价值实现。三是协同效应。通过数据间的协同、计算间的协同、分析间的协同和人机间的协同，可以发现商业价值，再推动数据与劳动、知识、管理、资本和技术的协同，则可以实现商业价值最大化。四是创新效应。在研发方面，通过市场数据挖掘可以发现客户需求，促进企业进行技术和产品创新升级。在生产管理方面，基于数据分析可以创新生产方式，实现敏捷生产和柔性生产。在市场营销方面，利用消费者数据画像可以创新营销方案，实现精准、个性化营销。在人力资源管理方面，运用数据可以动态把握员工状态和行为倾向，可以针对性、差别化地开展人力资源管理。最后，数据的替代效应、改善效应、协同效应和创新效应相互叠加，就会在企业产生微观层面的乘数效应，引发企业价值发现、价值创造和价值实现的连锁反应，完成传统企业数据资源的资产化，数据资源演变为传统企业的数据资产。
第二，互联网平台企业的实现机制。互联网平台企业将需求和供给联系在一起，通过优化和整合社会资源，为供需双方提供服务，平台具有企业和市场的双重属性。目前互联网平台企业发展迅速，数据资源作用正从数据赋能向数据使能演进。互联网平台企业数据资源转化为数据资产的实现机制，如图3所示。
互联网平台既是一个现实的数据枢纽，也是一个虚拟的交易空间。平台运作模式是通过识别与获取供应方、需求方和其他相关方的数据资源，在平台内部完成数据积累与整合，再向相关方分发与共享数据，依托数据的创新与应用在虚拟市场撮合完成两方或多方间的现实交易。互联网平台的价值功能可以从三个维度来观察，其都与平台的数据资源有关，并且都是数据驱动形成的结果。一是产业价值创造。互联网平台以数据流为媒介驱动平台市场内的多个产业进行“产业关联—产业对接—产业协同—产业融合”，促进跨时空范围的产业资源整合与调配，从而提高产业间的协调性和产业生产效率，实现产业层面的价值创造。二是平台自身价值创造。互联网平台通过数据流的带动作用，汇集、吸附了人流、物流和资金流，进一步整合又形成了信息流，从而营造出一个持续更新的商业网络生态系统。首先，该网络系统运转产生网络效应，即平台用户越多、用户使用平台越频繁，平台获得的数据越丰富；平台利用海量的数据进行优化可使得其运转更高效，反过来又能够增加用户的效用。平台借助网络效应不断进行良性循环，最终促使平台资产价值越来越大。其次，随用户增加产生边际成本递减效应，平台的容量在一定范围内具有弹性，在相关容量范围内增加用户，成本增加很少或没有成本，所以每增加一名用户都可以给平台企业带来高额的回报。三是交易成本节约，互联网平台不断集聚、更新来自各方的海量数据，随着数据积累则信息的丰度得以提升，随着数据在各方共享传播则信息间的关系强度得以提高，这将充分缓解平台内交易主体间的信息不对称，减少交易环节，进而大大降低了交易主体在信息搜寻、商业谈判等方面的交易成本。平台数据资源为人们深入理解用户、平台、产业与市场之间的交互行为与规律提供了诠释的视角和依托，发挥了产业层面、平台层面和交易层面的正效应。将消费者、生产者、销售者和运输者整合到平台中来，在数据驱动下生成了一种价值共生、价值共创和价值共享的商业模式和网络商业生态。所以，认为平台数据资源是促进平台经济发展的最核心资产，一点也不为过。
三、当前企业数据资源资产化的实践基础
（一）政策环境
党中央、国务院高度重视数据在推进经济社会发展中的地位和作用。自2019年十九届四中全会以来，党中央、国务院先后发布多项政策文件，围绕数据要素发展进行谋篇布局并逐步细化。2020年3月中共中央、国务院发布了《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，指出要从推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资源整合和安全保护等三方面加快培育数据要素市场。2021年1月中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《建设高标准市场体系行动方案》提出发展知识、技术和数据要素市场。2021年3月十三届全国人大四次会议表决通过了《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，明确要通过打造数字经济新优势，营造良好数字生态来加快数字化发展。2022年1月国务院办公厅发布《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，细化了“十四五”时期探索建立数据要素市场规则的具体要点。2022年4月中共中央、国务院发布《关于加快建设统一大市场的意见》，提出加快培育统一的技术和数据市场。2022年6月中央全面深化改革委员会第二十六次会议审议通过了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，指出要以数据产权制度建设为基础，推进公共、企业和个人数据的分类分级确权、授权使用；要建立数据产权运行机制，将数据资源持有权、加工使用权、产品经营权等进行分置；要通过健全数据要素权益保护制度、合规高效的数据要素流通交易制度和数据全流程合规监管规则体系，规范数据交易市场。这些战略部署为激发数据要素价值指明了方向、确定了目标、提出了根本遵循。有国家层面的顶层设计规范引导，通过多方发力在数据治理方面将形成全国“一盘棋”的局面。相关部门也陆续出台一系列财政、金融、税收扶持政策，为数据产业发展壮大保驾护航。政策环境的持续优化，更完善的数据产权制度、数据安全保护制度，统一的基础数据标准和平台系统对接标准体系，为数据资源的资产化奠定了政策基础。
（二）法律环境
第一，我国先后出台了《全国人民代表大会常务委员会关于维护互联网安全的决定》《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》《中华人民共和国电子签名法》《中华人民共和国电子商务法》《中华人民共和国网络安全法》和《中华人民共和国密码法》等法律。特别是2021年《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》相继颁布，二者与《中华人民共和国网络安全法》一道形成了数据合规领域的“三驾马车”，标志着我国数据合规的法律构架已初步搭建完成，数据确权困境初步破局。这为发展数据要素市场，加速推进数据资产化，奠定了坚实的法律基础。第二，国务院根据相关法律制定了《中华人民共和国计算机信息网络国际联网管理暂行规定》《计算机信息网络国际联网安全保护管理办法》《中华人民共和国计算机信息系统安全保护条例》《互联网信息服务管理办法》《信息网络传播权保护条例》《计算机软件保护条例》《互联网上网服务营业场所管理条例》《中华人民共和国电信条例》和《关键信息基础设施安全保护条例》等条例办法。第三，为了严惩网络犯罪，护航信息安全，最高人民法院和最高人民检察院先后颁布了《关于审理侵害信息网络传播权民事纠纷案件适用法律若干问题的规定》《关于审理利用信息网络侵害人身权益民事纠纷案件适用法律若干问题的规定》《关于办理刑事案件收集提取和审查判断电子数据若干问题的规定》《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》《关于办理非法利用信息网络、帮助信息网络犯罪活动等刑事案件适用法律若干问题的解释》和《关于审理使用人脸识别技术处理个人信息相关民事案件适用法律若干问题的规定》等若干项司法解释。第四，国务院各部委细化落实基础合规要求，密集出台了针对工业、电信、金融、汽车等行业数据的基础性规范和指导性文件，及时回应关键信息基础设施建设、数据跨境和数据垄断等热点问题，规制人脸识别、算法等数据应用。第五，各地也积极探索数据确权、数据估值和数据流通的解决之道，地方性立法成果丰硕，贵州、天津、海南、山西、吉林、安徽、山东、上海、广东等省份和深圳市先后公布了大数据条例。这意味着我国已搭建起了从基本法律、行政法规、司法解释、行政规章到地方立法的数据法律体系。这为数据产业、技术的发展提供了清晰的合规指引，也为数据开发利用提供了全面的权益保障。
（三）经济环境
由于对数字经济持开放态度、人口众多且市场体量庞大和数字技术研发优势使得我国数字经济蓬勃发展，我国拥有全球最大的电子商务市场，已经成为消费者导向型数字经济的全球引领者。据工信部数据，“十三五”时期我国大数据产业年均复合增长率超过30%，2021年产业规模突破了1.3万亿元，大数据产业链初步形成；我国已建成全球规模最大的光纤宽带网络，大数据应用从互联网、金融、电信等领域逐步向智能制造、数字社会，数字政府等领域拓展，我国的数据资源越来越丰富，不断催生新场景、新模式和新业态。我国数字经济特征主要表现为：数字产业化规模不断壮大、产业数字化转型步伐加快、新模式新业态不断涌现、区域数字经济创新发展、政务信息系统整合共享、数字服务改善民生，数字经济已成为驱动我国经济高质量发展的核心关键力量。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》对我国数字经济进行了全面布局，将不断引导我国的数字经济走向纵深和更高质量发展。根据数字经济蓝皮书《中国数字经济前沿（2021）》的预测，“十四五”时期，我国数字经济快速增长势头将得以延续，年均名义增速高达11.3%。预计到2025年，我国数字经济增加值将达到32万亿元的规模，其中数字产业化增加值预计为15.52万亿元，产业数字化增加值预计为17.15万亿元。受环境与政策的共同驱动，当前我国产业数字化和数字产业化的转型实践如火如荼，推动实体经济和数字经济高度融合发展，数字社会正快速推进，这为探索解决数据资产核算国际难题提供了中国机遇。
（四）技术环境
数据资产权利的归属是数据资产化需要解决的首要问题，同时也是数据资产成为会计要素进行确认计量的前提条件。但数据不同于其他资产，其相关权益可分别归属于不同的主体，数据的所有权和处分权属于产生信息的微观个体，而使用权和收益权则属于收集和处理数据的主体。过去受制于数据确权工具的匮乏，数据资产的确权一直是个难题且确权进程缓慢。当前日益成熟的区块链技术采用分布式、去中心化的工作模式，具有不可篡改、可追溯、可信任等特性，不仅可以自然完成数据资产产权属性的确定，还可以构筑起非可信环境下的可信交易架构。2017年贵阳大数据交易所发布了《大数据交易区块链技术应用标准》，从架构、治理、交易和安全等四个维度构建了标准体系。贵阳大数据交易所将该技术标准应用于其交易系统，推动了数据溯源和数据确权，实现了数据资产的可信交易，保障了数据资产的有序流通。区块链技术不仅可以为数据资产确权，还可以促进数据流通，进而实现数据资产经济价值，为数据资源资产化创造了必要的技术条件。
数据即时性是数字经济时代对数据的基本要求，数据的即时处理、分析和反馈，才能够动态应对消费者多样化的需求，提供快速、灵活弹性的供给。数据即时性的实现，需要以算力作为“底座”支撑。2021年5月国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局等四部门联合印发了《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，明确提出要构建国家算力网络体系，对全国算力网络国家枢纽节点进行了布局，启动了“东数西算”工程。2021年7月工业和信息化部印发《新型数据中心发展三年行动计划（2021—2023年）》，提出要加快京津冀等8个新型数据中心集群建设进度，满足全国不同类型算力需求；推动贵州等西部节点建设，打造面向全国的非实时性算力保障基地。在2023中国算力大会上，工业和信息化部副部长张云明透露：我国算力总规模近五年年均增速近30%，截至2023年6月底，全国在用数据中心机架总规模超过760万标准机架，算力总规模达到197EFLOPS（每秒浮点运算次数），存力总规模超过1080EB，位居全球第二。随着我国算力技术的不断创新和算力水平的持续提升，算力将在更多的生产生活场景中应用落地，将为推动数字经济发展、挖掘数据要素价值、促进数据资源资产化提供强大的核心支撑力。
四、推进企业数据资源资产化的政策建议
（一）建立政府层面的数据开放体系
政府在开展公共管理和服务过程中形成了规模庞大、种类繁多、事关社会生活方方面面的电子政务数据，其潜在价值巨大。政府通过免费、公开和透明的方式开放公共数据，企业在收集、加工处理之后可用于商业经营，将产生巨大的商业价值，可以为企业高质量发展提供巨大能量。这需要各级政府统筹规划，用系统的方法来整合不同部门、不同领域、不同格式的公共数据，搭建透明、参与和合作的数据开放平台，及时主动地为社会公众和企业提供获取公共数据的一站式服务。应通过提升开放政府数据政策的强度、明确开放政府数据政策的目标、加强开放政府数据政策主体的配合、优化开放政府数据政策工具的配置手段加强开放政府数据。
（二）健全社会层面的数据共享体系
数据要在企业经营决策过程中发挥“显微镜”“透视镜”“望远镜”的作用，除了政务数据外，还需要汇聚、融合关联企业和企业内各部门的数据。目前由于缺乏数据共享交换协同机制，在企业间普遍存在“数据孤岛”现象，导致数据无法跨界形成合力。因此，推进数据共享解决“数据孤岛”问题，实现数据汇聚融合，是发挥数据能量的重要手段。这需要政府将数据共享体制纳入顶层设计，建立互信、共享、合作、共赢的机制，形成数据共享与数据保护协同共进的局面。企业要转变思维方式，数据资源在满足自身需求的同时，也要通过数据共享促进产业行业的整体发展，兼顾“数据自益性”和“数据共益性”。数据共享方案设计，要坚持“差别且平等”的基本原则，以满足不同主体的权益主张为目标，构建公开透明、规则清晰、兼顾公平和效率的“同意”机制。数据共享形式，可以由政府主导促进区域内形成“数据共享池”，也可以由企业自主在不同企业之间建立“数据共享联盟”。
（三）构建安全规范高效的数据流通保障体系
数据流通是数据产业生态系统中的关键环节，是数据从资本化再到资产化，对优化数据配置、释放数据价值、赋能企业高质量发展具有重要意义。数据流通要以权属确认、基础标准、安全与隐私保护等制度为基础，通过搭建数据交易平台、构建交易规则，实施有效的数据交易监管，来确保数据跨企业、跨地域的高效、安全和有序流通。目前由于数据权属不清、数据标准欠缺、数据安全与隐私难以保障和数据交易规范尚未成熟，导致有效数据供给不足、数据消费需求难以满足。因此，还需要从规模建设、结构建设、功能建设、机制建设、组织建设、空间建设以及环境建设等方面来培育和规范数据市场，提供数据流通的全方位保障，以释放数据交易主体活力和数据价值。
（四）开创数字经济时代的会计理论体系
会计环境变迁将促使会计理论和方法发生演变，所以会计理论并非永恒不变，需要融入时代发展，并能够反映时代特征。现在我们所熟悉的会计理论体系，基本上是适应工业经济的产物，当前我国数字经济和会计实务发展已经超越了过去人们对会计的理解，在倒逼会计改革。改革重点在于将会计融入智能转型、技术变革的时代发展中，对会计基础理论研究开展深入反思与再创，使得会计能反映数字经济的本质和特征。中国会计学会副会长杨敏指出，新发展为会计理论研究提供了崭新思路；新技术为会计理论研究创造了支撑条件；新世界为会计理论发展搭建了广阔舞台。要树立开放性思维，吸取新经济时代的新思想、新理念、新方法，改革过时的确认、计量和报告规则，以表内确认和表外披露相结合的方式，千方百计地将新经济企业创造价值的驱动因素特别是信息资源和智慧资本纳入财务报告范畴之中。
（五）持续完善企业会计准则体系
企业会计准则是企业开展会计活动的基本依据，发挥着规则导向作用，关系到企业会计要素的规范确认、准确计量与真实反映，直接影响企业会计信息质量。应紧紧围绕服务数字经济发展大局，及时顺应经济业务发展需要，制定或持续修订基本准则、具体准则、准则解释及应用指南。牢牢把握会计准则国际趋同和适应我国国情的需要，全面梳理我国企业会计准则体系，明晰体系内各层级准则制度的框架和内容，密切跟踪当前经济社会中的热点问题，如数据资产等，及时对新业态、新模式产生的会计问题进行技术研究。2023年8月财政部制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（下文简称“《暂行规定》”），对数据资源是否可以作为资产确认、确认为哪类资产，以及如何进行计量和信息披露等相关会计问题进行了明确。要跟踪《暂行规定》的执行情况和关注数据资源实务的发展动态，整合社会多方力量持续就数据资源相关会计问题展开深入研究，从理论研究、技术分析和政策把控等不同层面论证，选择合适时机正式出台《数据资产准则》，持续发挥会计在服务数据业务开展和数字经济发展方面的基础性作用。
（六）构筑新复合型会计人才培育体系
数字经济推动商业模式不断更新，会计职业被赋予了新的内涵。未来会计发展将从核算场景信息向业务场景信息拓展，会计人员必须具备业务数据的挖掘能力、清洗能力、结构能力和传输能力；会计的职业能力必须重塑，会计学科和专业的内容必须调整和扩展，新技术的运用也要嵌入其中。高校作为会计人力资本供给的摇篮，必须大力推动信息技术深度嵌入会计教育，通过在教学大纲中适当增加会计信息化课程内容比重，明确会计信息化和会计数字化能力要求，从师资、课程、教材、教学内容、教学方式和实践基地等方面进行以战略思维、业财融合、数字智能为导向的教改研究和探索，推动产学研一体化发展，来大力培养既精通专业又熟悉信息技术，既具备战略思维又富有创新能力的复合型会计人才。社会层面，要在会计人员继续教育、能力评价、技术资格考试和职称评审中增加会计与科技融合、业务与财务融合、核算与管理融合的内容和能力要求，加快会计人员的知识结构和业务能力转型，转变成为“精会计”“懂业务”“通技术”和“会管理”的数字经济时代会计，为数据资源资产化提供强大的人才支撑。
五、结论
数据资源是数字经济发展的内生驱动力，数据重塑了企业发展模式和运行模式，将数据资源资产化是当前会计理论界和实务界亟待破解的一道难题。本文基于将数据资源会计确认为数据资产的现实意义，对数据资源资产化的理论机理、理论机制和宏观环境等问题进行了重点分析。据此，得出以下结论：
从理论机理看，企业数据资源可以会计确认为数据资产。主要有以下四个依据：一是经济学依据，数据已被确认为生产要素；二是统计学依据，国民经济核算体系确立了数据库的地位；三是税收学依据，数字服务税间接证明了数据是资产；四是会计学依据，不确定性并不妨碍资产的确认。
从理论机制看，数据资源能够转化为会计意义上的数据资产。具体有两条转化路径：一是传统企业的数据资源作为“催化剂”可以激发价值乘数效应和连锁反应，成为具有价值发现、价值创造和价值实现特征的数据资产。二是互联网平台企业的数据资源作为“粘合剂”可以发挥产业层面、平台层面和交易层面的价值效应，成为具有价值共生、价值共创和价值共享特征的数据资产。
从环境机制看，当前中国具备将数据资源会计确认为数据资产的基础条件。主要有以下三个理由：一是“天时”，党和政府高度重视，政策明确，有法可依；二是“地利”，我国数字经济蓬勃发展，产业数字化和数字产业化进程迅速；三是“人和”，我国区块链、算力等数字技术日益发展，有人才和技术支撑。
综上所述，会计上将企业数据资源资产化有其合理性和必然性。但也应该注意到，当前部分条件离数据资源资产化落地还是有一定的距离，政策选择可以从两个领域着手：一是在数据领域发力，完善数据开放、数据共享和数据流通体系；二是在会计领域发力，创新完善会计理论、会计准则和会计人才体系。相信在不远的将来，“大数据之父”维克托·迈尔·舍恩伯格先生的预言会首先在中国变为现实。
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