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本文对数据资产的识别确认进行深入探讨。对于数据资产的识别确认，本文比较了资产评估中的数据资产识别与会计核算中的数据资产确认的异同，着重分析了数据资产控制权及预期经济利益的判断，并对数据资产评估对象与评估范围的界定作出详细阐述。

数据资产的识别与确认

（一）会计核算中对于数据资产的确认

会计核算中识别企业的数据资产，需要同时满足资产定义涉及的企业过去的交易或者事项形成、由企业拥有或者控制、预期会给企业带来经济利益的资源这三个条件，以及数据资产确认所要求的与该资源有关的经济利益很可能流入企业、该资源的成本能够可靠地计量这两个条件。

数据资源由企业过去的交易或者事项形成这一条件很容易作出判断，是为了将预期在未来发生的交易或者事项进行排除。关于数据资源成本可靠计量这项条件，企业通过外购方式取得确认为无形资产或存货的数据资源，其取得成本比较容易进行区分，但在企业对数据进行加工或企业内部开展数据资源研究开发过程中，其支出和成本能否可靠计量，受数据伴生性特征的影响。其他条件的判断关注要点分析如下：

1、企业拥有或者控制数据资源的判断

数据资产具有非实体性、依存性、可复制性、可加工性、多样性等基本特征，受这些特征的影响，识别企业是否拥有数据资产完整的所有权可能并不容易，在数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权（以下简称：数据资产三种权利）“三权分置”的数据产权制度框架下，识别数据资产完整所有权也可能缺乏必要性，而主要转为对数据资产控制权的判断。判断企业是否控制数据资源，主要应关注以下两点：

一、是判断企业是否享有数据资产三种权利或其中的部分权利。数据资产三种权利可视为由数据所有权中分拆出的用益权，企业获取数据产权登记证书，是判断企业享有这些用益权的主要途径。不过，目前数据产权登记还缺乏法律层面的确权机制，尚未建立全国统一的数据产权登记制度，只有部分省市已启动数据产权登记工作，且数据产权登记通常遵循自愿登记原则，获取数据产权登记证书不是企业控制数据资源的必要前提，未获取数据产权登记证书的企业也可能控制了数据资源。在现有的数据产权登记实践中，存在着不同的登记类别，其登记机构、登记规则、审查标准以及权利内容、权利客体、权利期限等内容不尽相同，有些类别的数据产权登记证书可能仅能起到公示和初步证据的作用，不是登记主体获得数据资产权利的充分依据，还需要结合数据资产的来源及形成过程是否合法合规，才能作出企业是否控制数据资源的判断。对于企业以非法手段获取的数据，或以交易方式购入的由他人通过非法手段获取的数据，均不得作为该企业控制的数据资源。

二、是要关注企业是否以排他的方式合法地控制数据资源。控制数据资源的目标，是形成其他企业无法形成的经济利益。在具有竞争关系的企业之间，若数据资源不具有排他性，受数据可复制特征的影响，所有竞争对手均能以极低甚至零成本获得这些数据资源并形成经济利益，这必然挤占甚至吞噬控制数据的企业的经济利益，其实质是后者丧失了数据的控制权。对于企业通过公开渠道免费下载的数据集，企业无法排他地对该数据集实施控制，不属于企业控制的数据资源。

2、企业很可能享有数据资源带来的预期经济利益的判断

判断企业是否很可能享有数据资源带来的预期经济利益，关键在于以下两点：

一、是企业是否将数据资源进行应用或利用。对数据进行应用或利用，是数据资产化的基础。数据作为一项新的生产要素，其与其他生产要素最大的区别在于，数据生产要素无法单独发挥其效用，需要与其他生产要素相结合才能实现其价值。如果企业仅持有数据资源，但无法将这些数据资源通过自用或对外进行许可、转让、提供数据服务等方式，对数据资源加以利用，则这些数据无法为企业带来直接或间接的经济利益，不得将这些数据资源确认为数据资产。

二、是应用或利用数据资源是否具有经济可行性。数据资源的经济可行性一方面受数据规模的影响。单个数据或单维度数据的价值通常很低甚至可以忽略不计，表现为数据的价值密度低。随着数据规模、数据维度的增大以及数据时间序列的延长，数据的价值才能被体现出来。因此，数据通常需要具备一定的数量与维度规模，才能使其应用具有经济可行性，才能成为数据资源。另一方面受数据利用成本的影响。数据资产化的努力并不总是伴随着价值创造，如果数据资产化带来的经济利益流入无法覆盖数据资产化的成本，数据资产化的行为是不经济的。如果企业购买了大量的原始数据，但受原始数据质量、整合分析技术等等因素的影响，企业无法将这些数据进行应用或利用，或企业应用或利用这些数据的成本大于收益，则表明企业应用或利用数据资源不具有经济可行性。

（二）资产评估中对于数据资产的识别

在同时满足由企业过去的交易或者事项形成、企业拥有或者控制数据资源、企业很可能享有数据资源带来的预期经济利益这三项条件，即可在资产评估中识别出数据资产。在资产评估中识别企业的数据资产，不需要再将成本能够可靠计量作为前提条件。在资产评估行为中，数据资产价值的计量即为资产评估所要达到的目标，尽管数据资源成本能否可靠计量在有些情况下可能会对数据资产价值的评估产生影响，但数据资源的成本能否可靠计量不影响数据资产的识别，数据资产的计量条件应与数据资产的识别条件相分离。

因此，在企业价值评估、合并对价分摊的评估、含数据资产的资产组评估以及数据资产单项评估项目中，对于数据资产的识别，不应局限于已入表的数据资产，只要同时满足由企业过去的交易或者事项形成、企业拥有或者控制数据资源、企业很可能享有数据资源带来的预期经济利益这三项条件，就要在资产评估中识别出数据资产。

（三）数据资产评估对象与评估范围的界定

1、界定数据资产评估对象的主要任务

界定数据资产评估对象的主要任务，就是关注数据资产存在属性涉及的法律权属、数量规模、使用现状并进行描述，通常并不需要收集、复制完整的数据内容，但需要收集、复制样例数据。其中，对于数据资产的法律权属，考虑到当前数据产权登记还不是企业控制数据资源的必要条件和充分依据，执行数据资产评估业务时，对于尚未开展数据产权登记的数据资产，或虽然已获取数据产权登记证书，但仅能起到公示或为数据资产权属提供初步证据的数据资产，应围绕数据资产的来源及形成过程收集数据资产权属相关的资料，并以询问、书面审查、查询等方式实施核查验证程序。

2、界定数据资产评估对象的其他关注事项

界定数据资产评估对象和评估范围，还应将企业数据与个人数据、公共数据相区分，将数据资源存货及数据资源无形资产相区分。此外，还应着重区分以下三类关系：

一、是应将基准日的存量数据与基准日后的新增数据相区分。基于可加工性特征，数据资产通常不是静态不变的，而是处于持续更新状态的。数据的收集与产生通常是动态连续的，同一数据资产在不同的时点，其资产范围可能并不相同。在数据资产评估中，评估对象通常应界定为评估基准日的存量数据，不应包含评估基准日后新增的数据，基准日之后持续更新的数据带来的价值贡献不能计入基准日的价值范畴之中。不过，为了对数据资产许可使用或提供数据服务进行定价而涉及的估值过程中，如果其定价涵盖了定价基准日后指定期间的数据更新形成的价值，则需要将许可使用或服务期间的增量数据纳入考虑范围。

二、是应将数据资产评估范围与会计核算范围相区分。数据资源存储中的数据通常不需要持续更新，但数据资源无形资产中的数据通常需要持续更新，以保持数据时效不变。正如“企业的数字化转型只有起点没有终点”，对于需要持续更新的数据资源无形资产，甚至可能成为“永不完工的在建工程”。对于数据资源已达到预定用途并确认为无形资产之后的后续支出能否作资本化处理，《企业会计准则第6号——无形资产》并未作出规定，只对企业取得的已作为无形资产确认正在进行中的研究开发项目，在取得后发生的支出能否作资本化处理作出了规定。因此，界定企业数据资产的评估范围，应与数据资产的账面核算范围相区分，不应局限于数据资产账面成本对应的数据范畴。

三、是应处理好数据资产与其他无形资产之间的关系。当把数据资产界定为一项无形资产时，应与传统知识产权及专有技术、客户关系等其他无形资产相区分。数据通常缺乏独创性，数据资产与著作权、商标权、专利权具有明显差异。另一方面，数据资产与传统知识产权又有一些联系，数据资产可能同时具有商业秘密、专利权、著作权等传统知识产权中的一些表征。

在界定企业数据资产的评估对象和评估范围时，应处理好数据资产与其他无形资产之间的关系，避免评估范围的遗漏或重复。数据资产与其他无形资产的关系一般有以下三种：

一、是数据资产是与其他无形资产并列的另外一项无形资产。

二、是数据资产可能与其他无形资产相互交叉并部分重叠。比如，有些数据产品的许可或数据服务的提供，可能与计算机软件的授权使用相互融合，存在交叉与重叠之处。

三、是数据资产与其他无形资产可能存在包含或被包含的关系。比如，企业之间签署数据资源加工使用许可合同，作为被许可方的企业不仅拥有了数据资源的加工使用权，也拥有了该合同对应的合同权益，但这两项资产可能是相互包含的关系。

来源：数据资产学苑