本文是一篇管理论文，本文首先对零售商业企业数据资源的特点和其数据资产形成原因等内容进行研究，在此基础上，结合财务会计和管理会计理论知识，对数据资产确认和计量进行归纳和分析，与数据资产的确认与计量相结合，对零售业的数据资产进行了确认与测量，以更全面地反映出企业的总体价值，为企业决策提供更真实的企业信息，提升决策科学性。
1绪论
1.1研究背景与研究意义
1.1.1研究背景
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党的十九届四中全会提出，数据可作为生产要素参与分配，反映了高质量发展对数据这一生产要素的强烈需求，也使得企业更加关注数据，重视其贡献和价值。数据的功能从辅助到引导，从热点到支点，其价值逐步被发掘。全球都在加速工业数字化转型，以占领新一轮技术革命的制高点。“数据即是资产”成为人们的共识。
零售商业把生产与消费联系到一起，将产品或服务直接供给终端消费者，从而实现了商品的价值与所有权的转换，使商品从流通领域走向消费领域，从根本上保障了社会再生产的可持续运转。零售商业从柜台到超级市场，到电子商务、O2O、团购，到最近两年的“无感知”购物、无人便利店、社区团购等，零售商业都在不断地进化、创新、发生蝶变。我国零售商业先后经历了百货商店——大型集市——购物中心——线上购物——新零售等五个发展阶段。
新零售时代下零售商业线下与线上零售深度结合，与传统的零售商业模式相比较，新零售具有以消费者为中心、以科技为基础的特点。新零售时代下零售商每天都在产生大量的线上线下的POS小票数据、搜索数据和会员数据，这些数据具有应用价值和经济价值，合理利用可以实现外部变现[1]。21世纪，零售商业面临着市场环境和新一代消费者需求的巨大变化。发掘数据资产价值，完善数据资产管理闭环，对于推动零售商业的快速发展，推动产业升级转型和经济高质量发展，加快构建“双循环”新发展格局有重要意义。
在数字经济时代，数据信息对于多数企业来说都是极其重要的资产[2]，零售商业企业在开展上下游业务时收集到的数据资源，蕴含着丰富的经营视角和市场规律[3]，所以，大数据也是零售商业企业的核心资产之一[4]。近几年有关数据资产的会计问题得到了越来越多的关注和重视，数据资产应否进行会计核算的问题成为研究热点。虽然，呼吁把数据当作一种资产进行会计处理的呼声日益高涨，但是目前各国的会计准则均未将数据资产列入会计科目，数据资产核算在企业实际应用中也属于空白，也没有零售企业对数据资产进行会计披露，企业并未意识到对数据资产进行会计核算的重要性。但当数据成为数据资产时，企业便应对其进行价值分析并进行合理的计量、记录和披露。所以，研究数据资产的会计核算处理是十分必要的。
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1.2文献综述
本部分主要回顾总结前人的研究成果，对国内外数据资产的内涵、数据资产管理、数据资产会计确认和计量研究进行总结和评述。
1.2.1关于数据资产内涵的研究
在国外，有关于大数据管理与价值挖掘的研究中，经常提到“大数据是一种资产”[7]。早在1999年，Garganml等人就曾提出，利用数据挖掘技术，可以发掘数据的潜在价值[8]。在2013年，Viktor，Mayer-Schonberger等就大数据的4V特性发表了看法，认为数据也是一种资产[9]。后又有学者在此基础上提出企业总体大数据的价值是由三种大数据价值构成的，包含企业-供应商、企业内部、企业-消费者的大数据价值，并且这三种大数据也具有资产属性，也可以说是一种企业资产[10]。数据是独一无二的，数据资产也具有唯一性，质量不佳的数据信息会对企业的财务产生影响，如对企业的短期决策和长远经营策略造成不利的影响，而开发高品质的数据能够极大地提升企业的竞争优势[11]，促进企业业绩的提升[12]，使企业创新能力、创造消费者盈余[13]，而“数据是资产”的观点也得到了越来越多的外国学者的认可[14，15]。
大数据正在逐渐成为一种战略性的资源，在本质上起到“资产”的作用[16]，经过二次或多次挖掘，可以变成企业的一笔巨大财富[17]。在信息时代，挖掘大数据、发掘数据价值、经营数据资产，已成为企业管理的主要内容，和提升企业综合竞争力的重要内容[18]。从本质上讲，数据资产是指企业或机构拥有或控制的、能为所有者带来经济利益的数据资源[19]，可看作特殊的无形资产，由于它既有无形资产的共同特点，又有其自身特点[20]。数据资产主要是指以无实物形态记录的数据资源，常见的有储存的文件资料、电子数据等，主要有为业务赋能数据、可交易数据两种形式[21]。
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2相关概念界定和理论基础
2.1相关概念界定
本文以零售商业企业数据资产为研究对象，对其会计确认和计量的相关内容进行研究，且数据作为数据资产的基本组成单元，也是数据资产的核心内容。因此，在开展相关研究之前，本章对数据、数据资产以及数据资产会计确认和计量的相关概念进行界定和分析。
2.1.1数据
目前对于数据的定义，不同领域的学者保持有不同的观点，在数据的形态、范围、储存方式、内容和分类上存在差异，Peter Lake（2013）认为数据是一种组织资产，随着组织的成长变得更加复杂，其在记录、分析和规划中十分重要[70]，但是核心概念基本相同。本文中采用的数据定义为：数据是一种保存在媒介物上对客观事件的记录，可通过有效的方法进行转移，是可以鉴别的物理符号。记录一种或多种事物的性质、状态和相互关系。
从数据的定义上看，它有两个特点：差异性和规律性。数据的差异性在于：一组数据中大多数取值与数量表现形式不同，而且由于测量时间、位置等因素的差异，同一事物的数量特征会呈现差异化的结果，导致一套未经加工的数据集合显得非常混乱。然而，统计研究显示，在数据样本数量足够大时，所采集到的数据会有一定的规律性，在混乱的数据集合中寻找规律，也是我们进行数据分析和研究的目的之一。数据具有差异性是对其进行研究与分析的前提条件；数据的规律性使得对其的研究具有价值。如今，数据是企业的重要战略资源，因此，必须重视数据的存在属性，重视数据资产概念的研究。
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2.2理论基础
零售商业企业数据资产伴随科技的发展和时代的进步而产生，所以对其的研究不能脱离环境，且数据资产的确认和计量作为会计核算中的两个重要环节，相关工作的开展也离不开会计目标的指引，所以本节对会计环境理论、会计目标理论、会计确认理论和会计计量理论进行阐述，为本文研究奠定理论基础。
2.2.1会计环境理论
会计环境是制约会计发展的重要因素。会计环境是开展相关会计问题研究的根本土壤，是会计生存发展的前提。数据资产作为一种新的宏观大环境下的产物，它的会计处理必然不能忽视其产生的会计环境。目前宏观环境中存在着诸多的会计环境影响因素，其中经济环境和科学技术管理环境是对零售商业企业数据资产会计确认和计量影响最为显著的因素，也是本文所研究对象产生的主要环境因素。
1）经济环境因素
经济环境因素是影响会计准则体系的根本因素。其中，由于会计制度会受国家相关经济政策的影响，所以不同的国家有不同的经济体制，对应的会计模式也是存在区别的，所以国家的经济体制对会计准则体系的影响最大。我国十四五规划中将大数据规定为一项国家重要战略资源，提出加快数字化发展，建设数字强国，推进传统行业企业的数字化转型，促使大数据资源朝着新型资产逐步转变。其次是国家或地区的经济发展水平，在一定程度上决定了会计理论和实物的发展水平，与会计制度准则的要求成正比。
2）科学技术管理环境因素
有研究表明，在发达国家中已存在部分企业将数据资源纳入企业资产范畴内，但由于我国科学技术的发展尤其是大数据分析技术，依然处于落后状态，使得相关会计研究难以与国际发达水平接轨，所以我们应重视技术环境对数据资产的影响。科学技术是当代企业会计从事会计活动的重要基础和工具，其发展对完善会计理论、丰富研究方法、创新管理工具等具重要促进作用。现代科技信息化手段在财务领域的应用，如一体化财税平台、财务机器人、财务共享服务中心的使用，使企业的财务工作效率和信息质量得到极大的改善，使会计行业技术水平得到了极大的提升。因此，科技发展的程度与会计理论和会计实务的发展有直接的关系。
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3零售商业企业数据资产概述...............................14
3.1零售商业企业数据的来源..................................14
3.2零售商业企业数据资产的形成过程.............................15
4零售商业企业数据资产的确认..........................19
4.1确认的可能性........................................19
4.1.1能够被企业拥有或控制.................................19
4.1.2具有带来经济利益的能力..............................20
5零售商业企业数据资产的计量.............................24
5.1初始计量..........................24
5.1.1零售商业企业数据资产计量属性选择应考虑的因素................................24
5.1.2零售商业企业数据资产计量属性的选择............................24
6 YH公司数据资产的确认和计量
6.1 YH公司数据资产概况
管理论文参考
YH公司是我国境内一家以现代物流为支撑，以零售业为主营业务的大型集团企业，是中国企业500强之一，在中国境内拥有超千家连锁门店。近几年Y企业积极筹备企业数字化转型，制定数字化发展战略，以期实现大数据在零售商业的变现。
Y企业数字化建设始于2015年，2015年开始对相关数据资源进行整合，借助外部技术团队力量打造定制化数据分析平台，提升数据化管理能力，实现降本增效、发掘用户深层次需求和获取更多有效的流量；创新数字营销，实现客户信息的全面收集，为品牌商提供更加精确的市场营销；搭建多渠道的营销平台，搭配线下实体店兼体验店，针对不同客户，提供方便、方式多样的促销活动，挖掘会员价值，开展会员专属营销活动；与顾客实现多渠道平台互动提高客户服务质量和互动体验（Y微店、全球购、会员店、JD到家）；YH公司搭建的零售商业管理系统、数据分析平台拥有大量的数据资源，主要包括交易数据、运营数据、客户数据等。首先YH公司拥有巨大的数据数量。截止2020年12月31日
YH公司自营到家业务已覆盖1000家门店，日均单量23万单。在客户运营上，YH公司运用多年来线下门店积累的优势禀赋协同线上渠道，搭配现代物流，建立全渠道会员运营体系和用户数据中心，稳步推进用户数字化建设。截至2020年末，公司注册会员超过4933万，新增会员2830万，其中900万来自线下门店的转化，年末会员月活跃率达到37.72%。其次，公司依靠可靠的数据品质来保证自己的竞争力。YH公司以专业的数据处理技术对集团各个公司和部门的数据资源进行整合，通过外部购买和自主研发软件价值1287百万，保证公司核心数据资产的高品质，同时也与其他互联网平台企业积极互通，频繁开展数据交易共享，以对数据资产的价值进行变现。近年来，YH公司加快了全渠道业务的战略转型，在公司的信息化建设和更新升级上，投资了近一亿元，引进了大量的数字化运营人才，沉淀业务可复制的中台能力，进一步提升了企业数据资产的管理技术水平。同时，公司还很重视数据资源的实际应用，以数据赋能业务，加强用户、商品及仓配运营核心能力的提升，为不同区域客户提供不同的零售服务，保障为客户得到优质服务和企业数据资产应用价值的实现。
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7研究总结、不足与展望
7.1研究结论
大数据应用在近几年互联网技术和数字技术的推动下飞速发展，对人类社会产生了巨大影响。对于数据信息的管理、数据资产的内涵、数据资产的特点等方面的研究成果相对较多，但目前学术界对于数据资产的会计研究还处在起步阶段，且多涉及电力、互联网金融以及互联网教育等行业，关于数据资产会计核算的系统性研究还很少见，也缺乏对零售商业企业的研究。本文首先对零售商业企业数据资源的特点和其数据资产形成原因等内容进行研究，在此基础上，结合财务会计和管理会计理论知识，对数据资产确认和计量进行归纳和分析，与数据资产的确认与计量相结合，对零售业的数据资产进行了确认与测量，以更全面地反映出企业的总体价值，为企业决策提供更真实的企业信息，提升决策科学性。本文主要研究结论如下：
1）在新零售时代，零售商业企业在业务活动中产生或从外部获取的数据资源潜藏巨大的经济价值，基于会计数据资产信息质量要求和会计实务要求都应将其数据确认为一项资产，才能满足经济发展的需要。但是只有能被企业控制的，并经过技术分析，能够真实、客观地反映企业的经营活动，为企业带来预期经济效益的数据资源才能认定为数据资产。
2）零售商业企业数据资产伴随公司业务的开展而逐渐成型，与无形资产同属软资产，两者有许多共同特征，所以本文支持将数据资产认定为无形资产进行核算的观点，建议数据资产先放在无形资产科目下进行核算。
3）本文对已有计量属性进行了综合对比分析，得出目前的操作条件和环境还不能够满足采用公允价值和未来现金流量现值对数据资产进行计量的要求，但随着全国统一数据市场的建立，采用公允价值对数据资产进行计量将会很快实现。所以，本文建议采用历史成本法对数据资产进行初始计量，对其形成过程中产生的投入进行计量，确定入账价值，再在每个会计年度末对其进行价值评估，以评估值作为公允价值的参照值，调整其账面价值，并予以披露，以真实反映其价值。并后续计量中根据资产实际情况采用适当的方法进行摊销，定期进行减值测试，做好减值准备。
参考文献（略）