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摘要：大数据时代背景下，大数据作为一种重要的社会和经济资源，已经为企业经营和人们的生活创造了巨大价值，其具备《企业会计准则》中资产的定义特征，并且可确认、可计量、可列报。本文在现行的《企业会计准则》的基础上，分析大数据资产的基本特征，结合石油化工行业生产经营特点，按照资产核算和列报程序对其确认、计量、报告进行探析 。
关键词：数据资产：石油化工;确认：计量：报告
大数据是一种具备经济和社会价值的重要资源，但在现行的企业会计核算和管理中尚未得到体现，因此笔者从石油化工行业生产经营特点出发，结合大数据资产的特征，对其相关的会计处理和管理问题进行简要探讨。
1.石油化工行业大数据特点和利用现状
石油化工行业相比较于矿山、冶金等行业，具有易燃易爆、流程工艺复杂、控制要求精细、信息高度集成等鲜明特点，在炼油化工的设计、施工、生产加工、储存运输过程中，会产生海量大数据，特别是在生产控制过程中，各装置单元的流量、温度、压力、液位等数据几乎每秒都在发生变化。以国内某2000万吨规模炼厂XX炼厂为例，其拥有常减压、催化裂化、延迟焦化、加氢裂化等装置约4500个，按照每个装置采集约1000个信息点，每个信息点每10秒储存一个数据来计算，相同规模炼厂一年能产生约13TB的海量数据。
2.数据资产的确认
我国《企业会计准则》对资产的定义是：企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的，能为企业带来经济利益的资源。显而易见，大数据总体具备上述资产特征，企业通过对大数据的筛选、整理、分析和有效利用，能够为企业创造巨大经济效益，并实现相关资产的增值。
3.数据资产的初始计量和后续计量
在计量时应在现有资产科目中设置“数据资产”科目，并根据内容和用途设置二级科目，如“数据资产-研发数据”、“数据资产-生产数据”、“数据资产-管理数据”‘数据资产-销售数据“等。和大多数资产科目相同，对于数据资产的计量可以分为初始计量和后续计量。
3.1大数据初始计量的核心是确定其初始成本
根据不同的资产获得方式，可以分为：
（1）外购数据资产。企业从数据产权交易机构或者其他企业获得的大数据，其成本包括一切使该数据资产达到可使用（即可供分析和预测）状态的支出。
在上述基础上，企业对于已经归集的数据资产成本，按照其成本数额借记“数据资产-成本”“应交税费-应交增值税（进项税额）”，贷记：“银行存款“等科目。
（2）内部开发数据资产。目前企业的数据资产主要来源于企业生产经营过程中的收集、整理和开发。在原始海量数据的收集整理过程中，由于尚不确定其结果是否能为企业带来经济利益，因此这一阶段的支出应当作费用化处理，直接计入当期损益，即借记“管理费用-数据收集费用”，贷记：“银行存款”等科目。##已经完成收集、整理的数据，对于其在后续的开发过程中发生的支出，应当考虑是否符合资产确认条件，对于不符合资本化条件的，仍然作费用化处理，对于符合资本化条件的，自符合确认条件开始（例如XX炼厂收集整理的部分原始大数据经信息化系统数理模型分析具备开发价值）至该数据资产达到可使用状态（即产生具有预测和指导意义的开发结果为止）的支出，应计入资产初始确认成本，即借记“数据资产”各明细科目，贷记“银行存款”等。
（3）其他方式获得的数据资产。
投资者投入的数据资产，可以投资各方确认的价值作为入账价值，但价值明显不公允的除外;
接受捐赠的数据资产（例如石油化工企业接受科研院所捐赠的大数据分析成果）可以捐赠方提供的与该数据资产价值有关的原始凭证记载的价值入账，没有原始凭证的，可参照同类数据资产的市场评估价值入账，如没有评估价值的，应以该数据资产未来现金流量现值入账。
对于企业经债务重组、非货币性资产交换方式获得的数据资产，可适用对应的准则规定入账。
3.2数据资产的后续计量
一般来说，企业的数据资产主要来源于企业生产经营过程中的收集、整理和开发，除少数通用型大数据（例如天气预报、交通状况预测等）外，大数据在企业间的通用性较差，一个企业的重要数据很可能对于其他企业一文不值（例如石油化工技术研发单位的开发的油品质量升级数据库，对于炼化企业具有指导意义，但可能对施工企业不具备直接价值），并且当前大数据交易市场处于初步发展阶段，因此很难采用公允价值模式对其进行后续计量;对于部分企业，大数据的公允价值很可能成为调节利润、粉饰报表的工具，因此笔者认为秉持谨慎性原则，以成本模式对其进行后续计量是可行的。
3.3数据资产的处置
（1）数据资产的出租。在行业内部，企业之间的大数据库和分析技术出租是常见的。例如在石油化工行业，中国石化开发的炼油装置数据采集与分析的信息化系统中部分通用型数据及其分析技术可能会出租给民营企业，并据此按收取租金。对此，可按不含税的租金收入，借记“银行存款”，贷记“其他业务收入-数据资产出租”，“应交税费-应交增值税（销项税额）‘等科目，同时根据配比原则，对于出租过程中的相关支出，借记”其他业务成本-数据资产出租“，”应交税费-应交增值税（进项税额）“，贷记“银行存款”等科目。
（2）数据资产的处置。企业可能会将数据资产所有权及相关分析技术转让给其他企业，即该数据资产在未来期间相关经济利益不再流入企业，此时应终止确认数据资产。按收到的对价借记“银行存款”等科目，借记“数据资产减值准备”，贷记“数据资产-成本”，“应交税费-应交增值税（销项税额），同时以差额借记或者贷记“资产处置损益-资产处置利得（损失）”。对于企业生产经营过程中，因数据资产相关产品服务失去市场需求从而失去经济价值，或者因管理不善等原因导致載体损坏从而数据资产丢失等原因，数据资产存在损毁报废的可能。此时应按核销的数据资产账面价值，借记“营业外支出“，根据核销比例借记”数据资产减值准备“等科目，贷记”数据资产“科目。
3.4数据资产的报告
在企业的资产负债表中，“数据资产”应当作为一个单独的项目进行列示，列报金额应当是其账面价值。在财务报表附注中，企业应当说明本企业所拥有的重大数据资产的目录范围、本企业数据资产的数据资产的会计处理原则、数据资产未来现金流量的折现率确定方法，以及数据资产减值情况。并对本年度数据资产重大事项进行披露。
参考文献：
[1]戴德明，林钢，赵西卜，《财务会计学》，中国人民大学出版社，2019，1.4，8.1.
[2]李雅雄，倪杉，《数据资产的会计确认与计量研究》，湖南财政经济学院学报2017，82-90.
[3]《中国近70家炼厂产能及装置信息大盘点》，搜狐网，2019.5.20.
关键词：数据资产：石油化工;确认：计量：报告
大数据是一种具备经济和社会价值的重要资源，但在现行的企业会计核算和管理中尚未得到体现，因此笔者从石油化工行业生产经营特点出发，结合大数据资产的特征，对其相关的会计处理和管理问题进行简要探讨。
1.石油化工行业大数据特点和利用现状
石油化工行业相比较于矿山、冶金等行业，具有易燃易爆、流程工艺复杂、控制要求精细、信息高度集成等鲜明特点，在炼油化工的设计、施工、生产加工、储存运输过程中，会产生海量大数据，特别是在生产控制过程中，各装置单元的流量、温度、压力、液位等数据几乎每秒都在发生变化。以国内某2000万吨规模炼厂XX炼厂为例，其拥有常减压、催化裂化、延迟焦化、加氢裂化等装置约4500个，按照每个装置采集约1000个信息点，每个信息点每10秒储存一个数据来计算，相同规模炼厂一年能产生约13TB的海量数据。
2.数据资产的确认
我国《企业会计准则》对资产的定义是：企业过去的交易或者事项形成的、由企业拥有或者控制的，能为企业带来经济利益的资源。显而易见，大数据总体具备上述资产特征，企业通过对大数据的筛选、整理、分析和有效利用，能够为企业创造巨大经济效益，并实现相关资产的增值。
3.数据资产的初始计量和后续计量
在计量时应在现有资产科目中设置“数据资产”科目，并根据内容和用途设置二级科目，如“数据资产-研发数据”、“数据资产-生产数据”、“数据资产-管理数据”‘数据资产-销售数据“等。和大多数资产科目相同，对于数据资产的计量可以分为初始计量和后续计量。
3.1大数据初始计量的核心是确定其初始成本
根据不同的资产获得方式，可以分为：
（1）外购数据资产。企业从数据产权交易机构或者其他企业获得的大数据，其成本包括一切使该数据资产达到可使用（即可供分析和预测）状态的支出。
在上述基础上，企业对于已经归集的数据资产成本，按照其成本数额借记“数据资产-成本”“应交税费-应交增值税（进项税额）”，贷记：“银行存款“等科目。
（2）内部开发数据资产。目前企业的数据资产主要来源于企业生产经营过程中的收集、整理和开发。在原始海量数据的收集整理过程中，由于尚不确定其结果是否能为企业带来经济利益，因此这一阶段的支出应当作费用化处理，直接计入当期损益，即借记“管理费用-数据收集费用”，贷记：“银行存款”等科目。##已经完成收集、整理的数据，对于其在后续的开发过程中发生的支出，应当考虑是否符合资产确认条件，对于不符合资本化条件的，仍然作费用化处理，对于符合资本化条件的，自符合确认条件开始（例如XX炼厂收集整理的部分原始大数据经信息化系统数理模型分析具备开发价值）至该数据资产达到可使用状态（即产生具有预测和指导意义的开发结果为止）的支出，应计入资产初始确认成本，即借记“数据资产”各明细科目，贷记“银行存款”等。
（3）其他方式获得的数据资产。
投资者投入的数据资产，可以投资各方确认的价值作为入账价值，但价值明显不公允的除外;
接受捐赠的数据资产（例如石油化工企业接受科研院所捐赠的大数据分析成果）可以捐赠方提供的与该数据资产价值有关的原始凭证记载的价值入账，没有原始凭证的，可参照同类数据资产的市场评估价值入账，如没有评估价值的，应以该数据资产未来现金流量现值入账。
对于企业经债务重组、非货币性资产交换方式获得的数据资产，可适用对应的准则规定入账。
3.2数据资产的后续计量
一般来说，企业的数据资产主要来源于企业生产经营过程中的收集、整理和开发，除少数通用型大数据（例如天气预报、交通状况预测等）外，大数据在企业间的通用性较差，一个企业的重要数据很可能对于其他企业一文不值（例如石油化工技术研发单位的开发的油品质量升级数据库，对于炼化企业具有指导意义，但可能对施工企业不具备直接价值），并且当前大数据交易市场处于初步发展阶段，因此很难采用公允价值模式对其进行后续计量;对于部分企业，大数据的公允价值很可能成为调节利润、粉饰报表的工具，因此笔者认为秉持谨慎性原则，以成本模式对其进行后续计量是可行的。
3.3数据资产的处置
（1）数据资产的出租。在行业内部，企业之间的大数据库和分析技术出租是常见的。例如在石油化工行业，中国石化开发的炼油装置数据采集与分析的信息化系统中部分通用型数据及其分析技术可能会出租给民营企业，并据此按收取租金。对此，可按不含税的租金收入，借记“银行存款”，贷记“其他业务收入-数据资产出租”，“应交税费-应交增值税（销项税额）‘等科目，同时根据配比原则，对于出租过程中的相关支出，借记”其他业务成本-数据资产出租“，”应交税费-应交增值税（进项税额）“，贷记“银行存款”等科目。
（2）数据资产的处置。企业可能会将数据资产所有权及相关分析技术转让给其他企业，即该数据资产在未来期间相关经济利益不再流入企业，此时应终止确认数据资产。按收到的对价借记“银行存款”等科目，借记“数据资产减值准备”，贷记“数据资产-成本”，“应交税费-应交增值税（销项税额），同时以差额借记或者贷记“资产处置损益-资产处置利得（损失）”。对于企业生产经营过程中，因数据资产相关产品服务失去市场需求从而失去经济价值，或者因管理不善等原因导致載体损坏从而数据资产丢失等原因，数据资产存在损毁报废的可能。此时应按核销的数据资产账面价值，借记“营业外支出“，根据核销比例借记”数据资产减值准备“等科目，贷记”数据资产“科目。
3.4数据资产的报告
在企业的资产负债表中，“数据资产”应当作为一个单独的项目进行列示，列报金额应当是其账面价值。在财务报表附注中，企业应当说明本企业所拥有的重大数据资产的目录范围、本企业数据资产的数据资产的会计处理原则、数据资产未来现金流量的折现率确定方法，以及数据资产减值情况。并对本年度数据资产重大事项进行披露。
参考文献：
[1]戴德明，林钢，赵西卜，《财务会计学》，中国人民大学出版社，2019，1.4，8.1.
[2]李雅雄，倪杉，《数据资产的会计确认与计量研究》，湖南财政经济学院学报2017，82-90.
[3]《中国近70家炼厂产能及装置信息大盘点》，搜狐网，2019.5.20.