摘 要：
数据资产是企业在数字经济时代重要的战略资源。现阶段，数据资产的确认、计量和报告尚处于持续完善过程中，数据资产化发展空间巨大。为了保障数据资产有效促进经济发展，基于数据资产的财务舞弊风险值得各界关注。本文讨论了数据资产入表核算面临的挑战，以及由此产生的虚增资产、假确权、操纵估值等财务舞弊风险。在此基础上，本文从审计内容、审计方法等方面提出了审计机构的应对措施。
关键词：
数据资产 财务舞弊 风险管理
一、引言
数据资产是数字经济快速增长的基础要素，加强企业数据资产的管理对促进数字经济健康发展具有重要意义。2020年3月，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将数据作为生产要素，2022年12月又发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据二十条”）构建了数据要素市场的顶层设计，并创新性提出了数据要素“三权分置”，在世界范围内具有突破性意义。
2023年8月1日，财政部发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号，以下简称《暂行规定》），规定企业可以将数据资源确认为无形资产或存货，这是对“数据二十条”政策精神的落实。《暂行规定》为企业数据资产入表提供了政策依据，有助于规范企业数据资产的会计核算。但数据资产的确认范围、权利归属和价值评估仍存在可操纵性，这为企业利用数据资产核算进行财务舞弊提供了条件。审计是资本市场重要的外部治理机制，对提高企业会计信息质量，预防和识别财务舞弊行为有重要作用。因此，审计机构有必要深入分析数据资产入表可能引发的财务舞弊风险，采取积极有效的措施应对数据资产入表给财务报告质量带来的挑战。
数据资产概念诞生与信息技术发展密切相关，Peters（1960）在探讨政府债券等问题时首次提出数据资产（DateAssets）的概念，并将数据资产定义为企业持有的可以证券化的金融产品。数据资产是可以为企业带来预期经济效益的数据集合（刘玉，2014），是企业合法控制或拥有的、以电子或物理方式记录、由过去的交易或事项形成、能为企业带来未来经济利益的数据资源（宋书勇，2024）。现有研究对数据资产概念的界定反映了数据资产的基本特征。第一，数据资产具有虚拟性的特征，不具有实物形态。第二，数据资产可以在存续期间内重复使用，并为企业带来经济利益。企业既可以通过出售数据资产获得收益，也可以将数据资产运用到生产经营过程中，为企业创造经济价值。第三，数据资产具有可复制的特征，能够以商品的形式进行交易。
数据资产入表将进一步激发数字经济活力，增强我国在国际数字经济竞争中的地位（刘意等，2020）。数据资产入表有利于明确数据资产权属，提高数据资源管理水平。数据资产入表核算能够在企业财务报告体系中准确反映数据资产的市场价值和权利归属。数据资产入表核算之后，企业可以按照表内不同数据资源的属性制定相应管理策略和保护措施，全面提高对数据资源的管理水平。随着数字经济的发展，数据资产的重要性越来越强，数据资产入表能够更准确的反映企业资产结构和盈余结构（曾雪云，2023），能够帮助企业提升价值链管理能力，提升市场竞争力，争取金融资源和获得政策支持。数据资产入表有利于反映数据资产价值，提升决策有用性。数据资产长期游离于企业报表体系之外，导致投资者忽略数据资产价值，债权人无法准确评估企业偿债能力（陈俊等，2023）。数据资产入表使数据资源的价值在现有约束条件下得到展示，提高了会计信息的决策有用性。入表核算让数据的价值从隐藏在企业主体内部到公开于企业的资产中，真实准确地反映在资产负债表中，真正体现企业对经济资源的拥有或控制，实现资产的公平列报和公正披露，提升企业价值，提升对各种需求者的决策支持能力。
二、数据资产入表新挑战
1.数据资产确认缺少明确的标准。
企业掌握的数据资源范围广、数量大，数据质量参差不齐，给数据资源管理带来了挑战。从价值创造的角度看，数据资产区别于数据资源的本质特征是能够为企业创造价值，并且能够以货币的形式准确计量。从权利归属的角度看，数据资产应当由企业控制或拥有。数据资源确认为数据资产标准是数据资产入表核算的关键问题，既要防止过度确认数据资产导致企业虚增资产，又要防止因确认标准过度严苛导致低估企业数据资产。
2.数据资产确权难。
《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》指出要建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权分置的产权运行机制。确权是数据资产入表核算的前提，企业必须要获得数据资产对应的权利，才能将数据确认为本企业的资产。确权包括两个方面的内容：一是确定权利主体，即谁对数据资源享有权利 ；二是确定权利内容，即享有什么样的权利。当前，数据资产确权面临着权利归属难以界定，确权成本较高等问题。数据要素市场化体系建设和跨领域合作表现不足，也加剧了数据资源确权的复杂性（曾铮和王磊，2021）。数据资产确权难影响了数据资产的及时确认，也给数据资产舞弊提供了空间。
3.数据资产价值评估缺乏明确标准。
确认为资产的数据资源应当能够准确计量其价值，但与土地、劳动力等要素相比，数据资产的市场价值与其获取成本不相关，数据资产的价值与企业业务类型、技术水平、市场拓展能力等因素有直接联系，导致不同主体对同一数据资产具有显著不同的价值预期（龚强等，2022）。传统的资产评估方法，在数据资源的价值评估中并不完全适用。数据资产的价值评估仍缺少明确标准，导致数据资产价值无法准确计量。受数据市场需求变化、技术进步以及法律法规调整的影响，数据资产的公允价值具有高度的不确定性和波动性，与价值相对稳定的传统资产存在显著差异，这些因素使得数据资产价值评估更趋复杂，也增加了公允价值评估过程中的风险（罗玫等，2023），给操纵数据资产价值带来了方便。
4.数据资产入表后，审计工作将变得更为复杂。
一方面，被审计单位在资产负债表中体现数据资产，审计师需要核对更多的会计处理凭证和交易记录，部分数据资产价值形成的凭证可能不同于其他实物资产的资料，增加了审计工作量；另一方面，传统的审计工具和方法不足以应对数据资产的特殊性，在价值确认、盘点等方面审计师需要考虑更新审计工具，采用更加先进的技术以适应这一新的审计业务。同时，数据资源入表与信息披露为企业提供了操纵财务信息的机会，可能会提高审计师面临的重大错报风险（蔡利和张翼凌，2022）。因此，针对数据资产审计发布详细的操作指引具有重要意义。
三、数据资产入表的财务舞弊风险
1.利用数据资产认定范围的模糊性虚增资产。
虚增资产是企业财务舞弊的常见形式。数据资产与数据资源之间的界限模糊，数据资产具有无消耗性、多次衍生性、价值易变性等特征，使得数据资产的确认标准难以准确界定，使得企业虚增数据资产隐蔽性更强。第一，同一数据资源对不同企业具有不同的使用价值，对数据资源是否确认为无形资产或存货，企业的自主性较大。数据资产的价值评估与企业的商业模型、主营业务等密切相关，投资者、审计师等外部信息使用者很难判断数据资产确认和计量的合理性。第二，数据资产的可复制性为企业重复确认资产提供了可能。同一数据资产在企业内部的应用不具备唯一性，不同事业部、不同项目、不同子公司都可以同时使用相同的一个数据集合，并分别确认为资产，最终导致公司数据资产重复确认，整体资产规模高估等问题。
2.数据资产权属不清影响会计信息质量。
数据资产不具有实物形态但可复制、可转让，较难监管实际使用主体，数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分置的情况下，数据经营权持有人难以对数据持有权和加工使用权人进行有效的监督，也难以保证自身对数据资产使用权的独占性。同样，数据加工使用权人也难以监督数据持有权人对数据的出售行为，并维护自身享有的数据权利。数据权属不清还表现在数据权利的识别成本较高。数据资产权利持有人确认权利的前提是能够对数据进行唯一性的识别，并独占该数据的相应权利。但数据资产的内容庞杂，难以进行唯一性的识别，或识别成本较高。尤其是涉及消费者个人信息、国家信息安全等敏感信息的数据，更加难以进行唯一性的识别。数据资产权属的非排他性容易导致数据资产的权利归属难以得到保障，容易产生权属纠纷。
3.利用数据资产价值评估操纵数据资产规模。
数据资产具有技术更替快、市场波动大、透明度较低、估值专业性强等特点，加之数据资产价值评估政策和市场中介组织发展尚不健全等原因，数据资产的价值评估仍是数据资产入表核算亟待解决的难题之一。根据《暂行规定》的要求，数据资产计量应当采用历史成本法，充分考虑与数据资产相关的发生成本。但数据资产对不同企业主体的使用价值存在较大的差异，单纯使用历史成本法核算难以满足数据资产交易的公允性要求，也难以准确反映数据资产的真实价值。2023年11月，A市公共资源交易中心发布公告称，将以网上竞价的方式出让政务数据资源及智慧城市特许经营权，起始价为18亿元。该公告引发了社会各界的关注，一方面人们担心出让数据资源会导致隐私泄露，另一方面18亿元起始价的合理性遭到质疑。在数据资源估值标准尚不明确的情况下，A市政府给出的价格是否合理是争议的焦点内容之一。尽管最终A市公共资源交易中心表示暂停该交易活动，但是与数据资源估值相关的问题仍然是数字经济发展的未解之题。通过操纵数据资产的估值，企业能够在交易中高估或低估数据资产的价值，进而影响数据资产的折旧和摊销，使财务报表信息失真，达到财务舞弊的目的。这种舞弊手段的隐蔽性更强，外部信息使用者识别和揭露舞弊的成本更高，对资本市场造成的不良影响更加恶劣。
四、应对建议
我国支持数据资产的制度体系逐步健全完善，为更好推动数字经济发展提供了制度支撑。但是在充分认识数据资产化带来发展机遇的同时，我们也要提前预判数据资产入表核算过程中可能出现的财务舞弊行为，会计师事务所应积极应对，采取有效措施及时识别和揭露数据资产入表核算过程中可能引发的财务舞弊行为。数据资产与信息技术息息相关，传统的审计技术方法难以适应数据资产审计业务的需求，亟需探索与数据资产特征相适宜的审计新方式。数据资源的共享性和可再生性从源头上打破了原有要素稀缺性的制约，使得数据资产计量变得复杂和困难，这增加了数据资产的审计难度（陆施予等，2022）。因此，会计师事务所需要积极应对，采取以下措施，以有效防范风险。
（一）明确审计目标，关注数据资产管理全流程中的各种风险
1.明确审计目标。
数据资产的审计目标包括确定资产负债表中记录的数据资产是否存在（存在认定）、属于被审计单位的数据资产是否均已记录入账（完整性认定）、数据资源分类是否合理（分类认定）、确定记录的数据资产是否属于被审计单位（权利和义务认定）、数据资产的成本计量是否准确（准确性、计价和分摊认定）、确定数据资产是否已按照企业会计准则的规定在财务报表中作出恰当列报（列报认定）。数据资产入表是新业务，操纵空间比较大，因此需安排经验丰富的审计人员参与，对数据资产审计注意加大抽检比例，尤其要关注大额数据资产入账。
2.针对不同审计目标针对性关注相应风险。
数据资产存在认定主要涉及到存货和无形资产，需要获取或者编制数据资产明细表，获取有关数据资产购买协议等支撑材料。数据资产具有客体的无限复制性和权属的非排他性，数据资产的确认需要收集相关数据资产登记和公示材料，从而明确数据资产的权益归属、使用权限等信息。完整性认定需要分析企业数据资产管理制度及运行，调查企业数据资产形成、价值确定和使用层面是否有遗漏。分类认定是对数据资产是确认为存货还是确认为无形资产进行分类，需要符合相关规范。数据资产分类问题涉及到信息技术和法律法规制度，比普通的无形资产更为复杂，需要企业具有健全的内部控制制度。应加强对数据资产管理制度的内部控制测试和实质性测试，全面分析其数据资产管理内部控制体系的科学性和可靠性。准确性、计价和分摊认定需要核查数据资产的初始计量和后续计量是否准确。数据资产权属的非排他性使得确认数据资产权属难度增加，这就需要关注数据资产的购买记录，尤其关注数据权属是否清晰、购买时是否操纵关联方交易并操纵交易价格，关注数据资产价值中清洗等加工费用是否合理合法。数据资产的价格涉及到评估价格，需要关注评估机构资质情况、资产评估的报告逻辑是否合理，对数据资产采用的价值评估方法是否合理，相关的支撑资料是否详实完备进行核查。涉及到评估价格的需要审计团队内部中有评估资格和经验的专业人士参与，并对外部评估定价的合理性出具专业判断意见。内部自行开发数据资产支出范围是否合理合法。数据资产计价是否准确对企业资产和利润都会产生重要影响，需要分析数据资产和折旧等管理制度是否健全和运行有效。没有创造经济效益的数据资产应该及时处置，预期带来经济利益流入下降的数据资产应该及时计提减值。权利和义务认定需要核查数据资产权属是否客观可靠。数据资产零成本复制性等特征决定了数据资产权属确定更为困难，这需要对数据资产权属鉴证是否合理进行核查，也需要到对数据资产的风险进行分析，确认数据资产获取过程是否符合《个人信息保护法》《数据安全法》等对数据资源的采集、加工、管理和利用的规定。数据泄密给企业带来难以估量的风险。列报认定应当关注企业数据资产风险管理体系是否健全、信息披露制度是否运转有效，是否采取了安全技术等保护手段保障数据资产不被泄露、破坏和未授权利用。
（二）及时跟踪学习前沿理论和最新政策，增强识别数据资产风险的能力
1.及时跟踪数据资产入表理论、准则、最新信息技术。
结合我国数据经济发展的实际情况，尤其是数据资产的价值创造理论、财务报告、财务风险防范等研究，深入理解我国数据资产入表准则制定的背景和动机，加强对数据资产入表核算的把握。通过深化理论学习，为审计工作提供指导，不断增强审计识别数据资产风险的能力。会计师事务所应该支持并积极参与数据资产入表等问题的研究，为科学评价数据资产核算的会计准则执行以及有效落实审计准则积累经验。及时跟踪最新的数据管理技术，探讨其提高数据资产利用效率、降低数据管理风险的潜力，增强识别数据资产各类潜在风险的能力。
2.要及时追踪行业主管部门最新政策，为审计从业人员识别财务舞弊风险提供支撑。
数据资产相关政策陆续出台，为数据资产发挥要素属性创造了条件，也为支持数字经济发展提供了强有力的依据。会计师事务所应该发挥专业优势，加强宣传，积极从事数据集成、数据治理、数据资产定价等咨询业务，积累业务经验。积极宣传国家政策，鼓励企业细化数据资产规划、采购、使用、处置的全生命周期管理体系，宣传普及数据资产管理制度，同时注意在从事业务时保持应有的独立性和职业谨慎。会计师事务所如果具备相应的业务团队，可以考虑为各类企业管理数据资产提供规范标准，适时补齐政策短板，逐步健全强化制度，为企业推进数据要素资产化提供有效智力支持。
（三）加强人才队伍建设，提高数据资产风险评估能力
数据资产入表是数字经济快速发展的一个缩影，给审计从业人员提出了挑战。
现有审计从业人员知识结构难以适应要求，事务所需要创新思路，更加重视审计人才队伍建设，提高数据资产风险评估能力和识别财务舞弊的能力。
1.注重复合型人才的培养。
数据资产入表核算要求审计从业人员具备相关的行业专业知识，能够准确识别和判断数据资产的确认和计量是否合理。着眼于业务和财务的融合，通过吸引和培养复合型人才，使审计能够实现对企业业务流程进行全面监督，使审计师能够在“业财融合”的发展趋势下，具备数据资产审计的专业胜任能力。复合型人才的培养有助于审计师对企业数据资产的风险状况进行准确评估。具备业务知识的审计从业人员能够从公司业务发展的角度对数据资产确认的合理性、数据资产估值的准确性、数据资产权属的清晰性进行评估，使财务报告能够真实反映数据资产的实质内容。这需要会计师事务所加强人才储备，在招聘时积极招募计算机、数字经济等专业的优秀人才，为培养复合型审计人才奠定基础。
2.打造能力互补的审计团队。
数据资产入表的财务舞弊风险较为复杂和隐蔽，风险识别和评估不应完全依赖于注册会计师个人。会计师事务所的发展应当着眼于数字经济发展的宏观背景，实现战略转型，加强与专业机构的合作，做好数据资产风险评估工作。会计师事务所应当加大投入，从审计技术研发、人才储备、风险识别策略等方面为注册会计师提供中后台支持。会计师事务所应该为注册会计师提供数据资产审计的智力支持、技术支持、人员支持以及相应的工作技能培训等。
基金项目：中国会计学会2023年重点课题38号“公共数据资源相关会计问题研究”
作者单位：北京物资学院（责任编辑：杨文风）
主要参考文献：
1.宋书勇.企业数据资产会计确认与计量问题研究.会计之友.2024(2)
2.刘意,谢康,邓弘林.数据驱动的产品研发转型：组织惯例适应性变革视角的案例研究.管理世界.2020(3)
3.陈俊,李永康,龚启辉.企业数据资源会计处理研究——基于财会[2023]11号文件.财会月刊.2023(21)
4.曾铮,王磊.数据要素市场基础性制度:突出问题与构建思路.宏观经济研究.2021(3)
5.龚强,班铭媛,刘冲.数据交易之悖论与突破:不完全契约视角.经济研究.2022(7)
6.罗玫,李金璞,汤珂.企业数据资产化:会计确认与价值评估.清华大学学报(哲学社会科学版).2023(5)
7.蔡利,张翼凌.财务和非财务信息非对称性、舞弊风险与审计师应对行为.会计研究.2022(6)
8.张俊瑞,董雯君,危雁麟.商务大数据分析:交易性数据资产估值方法研究.情报杂志.2023(7)
9.曾家瑜,赵治纲.数据资产会计标准研究的进展与展望.中国注册会计师.2023(12)
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