周德良 李睿

【摘 要】 黨的二十大報(bào)告明確提出要加快發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值日益顯現(xiàn)，完善數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究對(duì)充分釋放數(shù)字紅利具有重要意義。文章以2014—2021年國(guó)內(nèi)外刊載文獻(xiàn)為數(shù)據(jù)源，運(yùn)用CiteSpace軟件對(duì)其進(jìn)行科學(xué)計(jì)量分析。研究表明：（1）國(guó)內(nèi)少部分學(xué)者形成核心作者群，但未形成較大規(guī)模的合作網(wǎng)絡(luò)；而國(guó)外學(xué)者之間形成了若干穩(wěn)定作者群，且多人合作現(xiàn)象較為常見。（2）國(guó)內(nèi)研究熱點(diǎn)主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念辨析、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)計(jì)量、數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息列報(bào)與披露等方面，而國(guó)外主要圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估模型、數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)和數(shù)據(jù)交易等內(nèi)容展開。（3）國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究前沿趨勢(shì)主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)資產(chǎn)計(jì)量和數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估等方面，而國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究更注重對(duì)財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)、資本和盈利能力的探索。

【關(guān)鍵詞】 數(shù)據(jù)資產(chǎn)； 數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)； CiteSpace； 研究熱點(diǎn)； 前沿趨勢(shì)

【中圖分類號(hào)】 F234.4? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A? 【文章編號(hào)】 1004-5937（2024）02-0102-10

一、引言

2020年12月，中國(guó)信息通信研究院政策與經(jīng)濟(jì)研究所發(fā)布《數(shù)據(jù)資產(chǎn)化：數(shù)據(jù)資產(chǎn)確認(rèn)與會(huì)計(jì)計(jì)量研究報(bào)告（2020）》，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念進(jìn)行了明確界定，提出了更為符合數(shù)據(jù)資產(chǎn)特征的會(huì)計(jì)核算方法，推動(dòng)了數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)理論研究的快速發(fā)展。通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，目前數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究主要集中在以下幾個(gè)方面：第一，數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念界定。Fisher指出，企業(yè)應(yīng)將實(shí)際經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)視為資產(chǎn)來管理，數(shù)據(jù)資產(chǎn)包括公司用于創(chuàng)造收益的相關(guān)系統(tǒng)和應(yīng)用程序。朱揚(yáng)勇和葉雅珍結(jié)合數(shù)據(jù)資產(chǎn)屬性，將其定義為擁有數(shù)據(jù)權(quán)屬、可計(jì)量、可讀取且存在價(jià)值的網(wǎng)絡(luò)空間中的數(shù)據(jù)集。第二，數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)計(jì)量。唐薇[ 1 ]認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)計(jì)量方式應(yīng)與無形資產(chǎn)相同。但張俊瑞和危雁麟（2021）認(rèn)為無形資產(chǎn)是表內(nèi)可辨認(rèn)軟資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是表外可辨認(rèn)軟資產(chǎn)，因此應(yīng)對(duì)二者做適當(dāng)區(qū)分。數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以歸在“非流動(dòng)資產(chǎn)”大類下，并置于“無形資產(chǎn)”和“開發(fā)支出”項(xiàng)目之間。在計(jì)量方法上，侯彥英[ 2 ]認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)計(jì)量的常用方法包括成本法、收益法和市場(chǎng)法。黃樂等[ 3 ]借鑒上述三種方法，將平臺(tái)活躍系數(shù)等參數(shù)引入數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估模型，提出平臺(tái)式數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值計(jì)量新模型。翟麗麗和王佳妮[ 4 ]使用密切值法，改良以往傳統(tǒng)B－S模型，得到能夠計(jì)量聯(lián)盟數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的新模型。第三，數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)信息列報(bào)與披露。李詩等（2021）結(jié)合價(jià)值鏈計(jì)分板模型，提出表外信息披露框架。張俊瑞等[ 5 ]則構(gòu)建了以數(shù)據(jù)信息表內(nèi)列示、報(bào)表附注披露和財(cái)務(wù)報(bào)告文本披露為主的數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息列報(bào)模式。

綜上所述，數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究在學(xué)術(shù)界引發(fā)了廣泛討論，并取得了一系列研究成果。然而，現(xiàn)有研究仍存在諸多不足：一方面，當(dāng)前研究仍存在研究領(lǐng)域的分散化和研究?jī)?nèi)容的碎片化等問題，數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)尚未形成完善的理論體系；另一方面，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究熱點(diǎn)和前沿趨勢(shì)缺乏系統(tǒng)歸納和總結(jié)，阻礙了現(xiàn)有研究的進(jìn)一步發(fā)展。鑒此，本研究以2014—2021年間中國(guó)知網(wǎng)收錄的154篇中文文獻(xiàn)，以及Web of Science核心合集收錄的945篇英文文獻(xiàn)為研究對(duì)象，將文獻(xiàn)研究法與CiteSpace軟件相結(jié)合，繪制數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究知識(shí)圖譜，從而梳理數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究現(xiàn)狀，揭示數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究熱點(diǎn)和前沿趨勢(shì)，以期推動(dòng)相關(guān)理論研究進(jìn)一步發(fā)展，并為我國(guó)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)實(shí)踐提供理論參考。

二、數(shù)據(jù)來源及研究方法

（一）數(shù)據(jù)來源

我國(guó)于2014年啟動(dòng)中關(guān)村數(shù)海大數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，隨后全國(guó)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)交易平臺(tái)呈現(xiàn)出蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)，為數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)發(fā)展創(chuàng)造了條件。因此，本文以“數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)”為主題詞，將時(shí)間跨度設(shè)定為2014—2021年，對(duì)中國(guó)知網(wǎng)進(jìn)行檢索，得到172篇文獻(xiàn)。為了保證研究樣本的準(zhǔn)確性與可靠性，剔除一些無關(guān)信息樣本，如期刊會(huì)議征稿、發(fā)刊詞、活動(dòng)記錄等，最終保留154篇文獻(xiàn)作為樣本數(shù)據(jù)。外文文獻(xiàn)數(shù)據(jù)來源于Web of Science核心合集，將研究方向設(shè)定為“ECONOMICS”“BUSINESS FINANCE”“BUSINESS”，并以“Data Asset Accounting”分別作為主題詞和標(biāo)題進(jìn)行檢索，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后得到945篇文獻(xiàn)。

（二）研究方法

知識(shí)圖譜分析主要是利用引文、共被引、聚類和詞頻分析等深入挖掘某一研究領(lǐng)域的發(fā)展進(jìn)程、研究熱點(diǎn)以及前沿趨勢(shì)，從而獲得更為深刻的洞見。目前常用的知識(shí)圖譜分析軟件主要有CiteSpace、Bibexcel和Ueinet等，其中CiteSpace可以快速生成知識(shí)圖譜，且具有可視化效果好等特點(diǎn)，因而逐步成為知識(shí)圖譜分析的主流軟件?；诖?，本文利用CiteSpace軟件對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究進(jìn)行科學(xué)計(jì)量分析，以揭示相關(guān)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和前沿趨勢(shì)。

三、數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究現(xiàn)狀概述

（一）數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究文獻(xiàn)的發(fā)文時(shí)間與發(fā)文數(shù)量

根據(jù)圖1，自2014年以來，我國(guó)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)的相關(guān)研究整體呈現(xiàn)逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)，2021年發(fā)文數(shù)量達(dá)49篇。國(guó)外關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)的研究也呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，但2021年發(fā)文數(shù)量有所下降?？傮w而言，數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究文獻(xiàn)逐年增多，且國(guó)外發(fā)文數(shù)量遠(yuǎn)多于國(guó)內(nèi)。

（二）國(guó)內(nèi)發(fā)文作者及合作網(wǎng)絡(luò)分析

作為一個(gè)新興領(lǐng)域，數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究的發(fā)展和創(chuàng)新既有賴于核心作者的引領(lǐng)和推動(dòng)，又離不開學(xué)者間的交流與合作。通過對(duì)核心作者進(jìn)行分析，可以幫助大家更好地了解該領(lǐng)域的主要研究?jī)?nèi)容、未來發(fā)展趨勢(shì)和作者間的合作關(guān)系。因此，本文將樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入CiteSpace軟件，節(jié)點(diǎn)類型選為Author，繪制國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究作者合作圖譜（圖略）。圖中共有119個(gè)節(jié)點(diǎn)和57條連線，整體網(wǎng)絡(luò)密度為0.0081，表明國(guó)內(nèi)作者關(guān)于數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)的研究較少且缺乏交流與合作，尚未形成規(guī)模較大的合作網(wǎng)絡(luò)。

本文采用文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)中著名的普賴斯定律，并利用其公式MP=0.749 （其中MP為核心作者最低發(fā)文量，Npmax是發(fā)文量最高作者的發(fā)文數(shù)量）來推導(dǎo)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究領(lǐng)域的核心作者。通過計(jì)算得到該領(lǐng)域的核心作者最低發(fā)文量為2.247篇。根據(jù)向上取整原則，得出發(fā)文量為3篇及以上的作者為核心作者，這些作者為國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究做出了卓越貢獻(xiàn)，并在相關(guān)領(lǐng)域展現(xiàn)出重要影響力。

（三）國(guó)外發(fā)文作者及共被引分析

作者共被引是指多位作者同時(shí)被同一篇或多篇文章引用的情況。作者共被引圖譜有助于分析該領(lǐng)域研究團(tuán)隊(duì)的演變情況。本文應(yīng)用CiteSpace軟件，將節(jié)點(diǎn)類型選為Cited Author，對(duì)引用文獻(xiàn)的作者進(jìn)行共被引分析，得到樣本數(shù)據(jù)的作者共被引圖譜（圖略）。其中作者名字對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)越大代表被引量越多，節(jié)點(diǎn)間連線越明顯代表關(guān)聯(lián)度越高。作者共被引圖譜顯示，國(guó)外學(xué)者之間形成了若干穩(wěn)定作者群，且多人合作現(xiàn)象較為常見。

四、數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)的研究熱點(diǎn)分析

關(guān)鍵詞作為文獻(xiàn)主要內(nèi)容的凝練，對(duì)其進(jìn)行聚類分析可以更好地把握某學(xué)科領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。本文應(yīng)用CiteSpace軟件，選擇節(jié)點(diǎn)類型為Keyword，時(shí)間切片（Time Slicing）=2014—2021，設(shè)置“Years Per Slice=1”，得到國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)關(guān)鍵詞聚類圖譜，如圖2與圖3所示。

（一）國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)關(guān)鍵詞聚類圖譜分析

圖2中共有153個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和351條連線，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)越大表明關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越高，節(jié)點(diǎn)間連線越粗表明不同關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)程度越強(qiáng)。依據(jù)關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系和出現(xiàn)頻次對(duì)其進(jìn)行聚類處理，得到7個(gè)聚類標(biāo)簽。圖2中以數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)為核心向會(huì)計(jì)、會(huì)計(jì)處理、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、無形資產(chǎn)、會(huì)計(jì)核算、基礎(chǔ)層和會(huì)計(jì)準(zhǔn)則等多個(gè)方向發(fā)散。對(duì)關(guān)鍵詞聚類圖譜進(jìn)一步分析，選取頻次排名前20位的關(guān)鍵詞，得到國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)領(lǐng)域研究熱點(diǎn)高頻詞（表略）。將高頻詞按頻次和中介中心性大小進(jìn)行排序，發(fā)現(xiàn)二者順序基本相同。由此，可進(jìn)一步確定這些關(guān)鍵詞在某種意義上涵蓋了該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。其中位居前列的幾大熱點(diǎn)分別是“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”“大數(shù)據(jù)”“無形資產(chǎn)”“會(huì)計(jì)”“價(jià)值評(píng)估”“會(huì)計(jì)處理”“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”“會(huì)計(jì)確認(rèn)”等。

根據(jù)關(guān)鍵詞聚類圖譜和研究熱點(diǎn)高頻詞分析，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)的研究熱點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下四個(gè)方面：

第一，數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念辨析。該主題包含的關(guān)鍵詞主要有數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)資源、數(shù)字資產(chǎn)、信息資產(chǎn)等。例如，葉雅珍等對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)資源、數(shù)字資產(chǎn)和信息資產(chǎn)等概念進(jìn)行了辨析，指出數(shù)據(jù)資產(chǎn)兼具無形資產(chǎn)、有形資產(chǎn)、流動(dòng)資產(chǎn)和長(zhǎng)期資產(chǎn)的特征，是一種新的資產(chǎn)類別。譚明軍主張將信息資產(chǎn)和數(shù)字資產(chǎn)從會(huì)計(jì)資產(chǎn)的范疇中剔除掉，數(shù)據(jù)資產(chǎn)只有滿足會(huì)計(jì)理論規(guī)范和實(shí)踐標(biāo)準(zhǔn)時(shí)才可以納入會(huì)計(jì)資產(chǎn)的范疇。

第二，數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理。該主題包含的關(guān)鍵詞主要有數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)治理、產(chǎn)權(quán)安排等。在2017年數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理峰會(huì)以后，該領(lǐng)域眾多學(xué)者將研究重點(diǎn)放在數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理方面。此后，一些地方政府為了促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展，優(yōu)化數(shù)據(jù)資源管理與利用，成立了眾多數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理機(jī)構(gòu)。程永新構(gòu)建了由數(shù)據(jù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)、數(shù)據(jù)共享和數(shù)據(jù)變現(xiàn)五個(gè)模塊構(gòu)成的數(shù)據(jù)管理五星模型。目前有關(guān)數(shù)據(jù)資產(chǎn)所有權(quán)的主流觀點(diǎn)包括“個(gè)人”和“企業(yè)”兩個(gè)方面，前者根據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)持有主體判定，后者根據(jù)享有數(shù)據(jù)資產(chǎn)增值后的受益方判定[ 6 ]。

第三，數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)計(jì)量。該主題包含的關(guān)鍵詞主要有價(jià)值評(píng)估、資產(chǎn)計(jì)價(jià)、價(jià)值計(jì)量、實(shí)物期權(quán)模型等。劉國(guó)英和周冬華（2021）認(rèn)為企業(yè)應(yīng)當(dāng)按照數(shù)據(jù)資產(chǎn)的研發(fā)設(shè)計(jì)等階段的成本進(jìn)行初始計(jì)量。李秉祥和任晗曉[ 7 ]結(jié)合實(shí)物期權(quán)法對(duì)以往傳統(tǒng)B－S模型進(jìn)行了改進(jìn)，構(gòu)建了新型數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估模型?？傮w來看，目前數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)的主要估值工具仍以各類模型為主，這使得相關(guān)研究理論性過強(qiáng)，缺乏可操作性。

第四，數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息列報(bào)與披露?，F(xiàn)有研究大多借鑒無形資產(chǎn)的處理方法與信息列報(bào)模式，比如劉玉認(rèn)為應(yīng)將數(shù)據(jù)資產(chǎn)置于“無形資產(chǎn)”科目下進(jìn)行披露。李秉祥等[ 8 ]基于企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則關(guān)于資產(chǎn)的定義，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的內(nèi)涵進(jìn)行了界定，并在分析數(shù)據(jù)資產(chǎn)特征的基礎(chǔ)上，探索性地提出數(shù)據(jù)資產(chǎn)列報(bào)與披露方法。

（二）國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)關(guān)鍵詞聚類圖譜分析

如圖3所示，依據(jù)關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系和出現(xiàn)頻次對(duì)其進(jìn)行聚類處理，得到8個(gè)聚類標(biāo)簽。網(wǎng)絡(luò)模塊化指標(biāo)Modularity Q=0.3669，大于0.3，表明國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究主題界限明顯且聯(lián)系緊密，聚類內(nèi)部結(jié)構(gòu)顯著；網(wǎng)絡(luò)平均輪廓值Weighted Mean Silhouette S=0.6951，大于0.5，表明數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究聚類同質(zhì)性較高，聚類結(jié)果較為合理。對(duì)關(guān)鍵詞聚類圖譜進(jìn)一步分析，選取頻次排名前20位的關(guān)鍵詞，得到國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究熱點(diǎn)高頻詞（表略），出現(xiàn)頻次較高的關(guān)鍵詞依次是“model”（評(píng)估模型）、“risk”（評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)）、“determinant”（決定因素）、“market”（交易）和“impact”（影響）等。

在上述分析的基礎(chǔ)上，對(duì)相關(guān)聚類和高頻詞進(jìn)行深入分析，提煉國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)的研究熱點(diǎn)，主要包括如下三個(gè)方面：

第一，數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估模型。這一主題的相關(guān)研究主要涉及數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估模型的構(gòu)建及應(yīng)用。例如，Longstaff和Schwartz[ 9 ]借助LSM模型對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值進(jìn)行評(píng)估。Karvaen等[ 10 ]以CLV為出發(fā)點(diǎn)，綜合考慮每一位顧客為該數(shù)據(jù)服務(wù)帶來的預(yù)期收益，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行價(jià)值評(píng)估。Lin和Wu[ 11 ]從成本角度出發(fā)，將數(shù)據(jù)資產(chǎn)的購置、運(yùn)營(yíng)、維護(hù)和應(yīng)用等成本全部納入數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估模型。

第二，數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)。學(xué)者認(rèn)為在數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)的價(jià)值評(píng)估中要特別注意風(fēng)險(xiǎn)量化，因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值帶來從量變到質(zhì)變的影響。一方面，由于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的可復(fù)制性，通過非正規(guī)交易渠道惡意流轉(zhuǎn)復(fù)制會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)資產(chǎn)面臨內(nèi)容被篡改的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，數(shù)據(jù)資產(chǎn)面臨的隱私泄露等安全風(fēng)險(xiǎn)，也為數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益評(píng)估帶來了很多不確定因素。

第三，數(shù)據(jù)交易。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的資產(chǎn)化處理，其實(shí)質(zhì)是通過數(shù)據(jù)交易形成的。交易性數(shù)據(jù)資產(chǎn)根據(jù)數(shù)據(jù)形式可分為交易性文本數(shù)據(jù)、交易性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和其他交易性數(shù)據(jù)。

結(jié)合國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究熱點(diǎn)分析，發(fā)現(xiàn)兩者間存在諸多差異。國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究主要圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念辨析、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)計(jì)量、數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息列報(bào)與披露等內(nèi)容展開。而國(guó)外研究熱點(diǎn)大多集中在相關(guān)模型的運(yùn)用上，比如Fama提出的五因子定價(jià)模型在國(guó)外相關(guān)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。此外，還有部分研究熱點(diǎn)集中于數(shù)據(jù)資產(chǎn)投資及其投資收益的會(huì)計(jì)計(jì)量。在早期積累的基礎(chǔ)上，國(guó)外學(xué)者逐步將研究重點(diǎn)集中于如何更好利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)紅利、如何利用數(shù)據(jù)資產(chǎn)促進(jìn)企業(yè)績(jī)效，以及如何加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展等內(nèi)容。

五、數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究前沿趨勢(shì)分析

（一）關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜分析

本文應(yīng)用CiteSpace軟件，將參數(shù)設(shè)置為“Burstness”，得到關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜，如圖4、圖5所示。在關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜中，“Strength”為突現(xiàn)強(qiáng)度，反映了關(guān)鍵詞的突現(xiàn)頻率，突現(xiàn)強(qiáng)度越大，越可以代表該領(lǐng)域的研究前沿。“Begin”與“End”分別表示關(guān)鍵詞成為熱點(diǎn)的起始與終止年份，深色線段長(zhǎng)短表示該關(guān)鍵詞成為研究熱點(diǎn)所持續(xù)的時(shí)間。

1.國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜分析

由圖4可知：第一，從突現(xiàn)強(qiáng)度來看，“會(huì)計(jì)”是國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究領(lǐng)域突現(xiàn)度最高的詞匯。因?yàn)樵摃r(shí)期企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的接受度越來越高，數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)計(jì)量和處理逐步成為研究熱點(diǎn)。第二，從突現(xiàn)詞出現(xiàn)時(shí)間來看，“無形資產(chǎn)”“軟資產(chǎn)”“智慧環(huán)衛(wèi)”這三個(gè)關(guān)鍵詞出現(xiàn)較早，可能的原因在于隨著2014年各地?cái)?shù)據(jù)交易平臺(tái)和數(shù)據(jù)交易所大量涌現(xiàn)，我國(guó)開始對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)確認(rèn)的合理性和必要性進(jìn)行討論。第三，從突現(xiàn)詞時(shí)間分布來看，“計(jì)量”一詞作為熱點(diǎn)關(guān)鍵詞時(shí)間最長(zhǎng)，并和“價(jià)值評(píng)估”一起延續(xù)至今，說明其已成為國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究的主要發(fā)展趨勢(shì)。第四，從突現(xiàn)詞的研究時(shí)長(zhǎng)來看，大多為兩年時(shí)間，表明國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)領(lǐng)域研究?jī)?nèi)容豐富、發(fā)展速度較快。

2.國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜分析

由圖5可知：第一，從突現(xiàn)強(qiáng)度來看，“風(fēng)險(xiǎn)”是國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究領(lǐng)域突現(xiàn)度最高的詞匯，因?yàn)槠淇梢詫?duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值帶來從量變到質(zhì)變的影響，在數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)的價(jià)值評(píng)估中尤為重要。第二，從突現(xiàn)詞出現(xiàn)時(shí)間來看，2014年就已經(jīng)出現(xiàn)的關(guān)鍵詞有“風(fēng)險(xiǎn)”“市場(chǎng)”“股票溢價(jià)”“資產(chǎn)收益”“股票收益”“利率”，可能的原因在于當(dāng)時(shí)國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究已從概念界定等基礎(chǔ)階段進(jìn)入計(jì)算收益的階段。第三，從突現(xiàn)詞時(shí)間分布來看，“財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)”“資本”和“盈利能力”這三個(gè)突現(xiàn)關(guān)鍵詞一直持續(xù)到現(xiàn)在，表明當(dāng)前和未來一段時(shí)間，該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和趨勢(shì)仍集中于此。第四，從突現(xiàn)詞的研究時(shí)長(zhǎng)來看，大多為兩年時(shí)間，表明國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究更新迭代速度較快。

（二）關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖譜分析

關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖譜能夠直接反映研究前沿的變化趨勢(shì)。本文應(yīng)用CiteSpace軟件，在控制面板“Visualizations”選擇Timezone View繪制出國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖譜，如圖6、圖7所示。圖譜中關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)位置展現(xiàn)其首次出現(xiàn)年份，節(jié)點(diǎn)大小表示關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻次，節(jié)點(diǎn)之間的連線表示關(guān)鍵詞在時(shí)間上的演進(jìn)趨勢(shì)。

1.國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)時(shí)區(qū)圖譜分析

圖6顯示，不同時(shí)期學(xué)者的關(guān)注點(diǎn)明顯不同?；诖耍疚膶?guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究劃分為基礎(chǔ)發(fā)展時(shí)期、繁榮時(shí)期和新時(shí)期三個(gè)發(fā)展階段。

（1）基礎(chǔ)發(fā)展時(shí)期（2014—2015年）

該時(shí)期我國(guó)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究處于起步階段。一方面，學(xué)者致力于探討如何將數(shù)據(jù)資產(chǎn)從無形資產(chǎn)和軟資產(chǎn)等范疇中分離出來；另一方面，結(jié)合數(shù)據(jù)資產(chǎn)與無形資產(chǎn)的區(qū)別和聯(lián)系，探究數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值計(jì)量方法。例如，劉玉指出應(yīng)將數(shù)據(jù)資產(chǎn)歸于無形資產(chǎn)范疇進(jìn)行計(jì)量。張志剛等基于無形資產(chǎn)價(jià)值計(jì)量的經(jīng)驗(yàn)，從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本構(gòu)成出發(fā)，借助層次分析法提出數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估方法。學(xué)者早期的多角度探討為數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)后續(xù)研究奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

（2）繁榮時(shí)期（2016—2019年）

這一時(shí)期我國(guó)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究的成果明顯增多，從數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理方法到企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分類與分級(jí)，學(xué)者不斷探索數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)領(lǐng)域的相關(guān)問題。例如，武健和李長(zhǎng)青提出一種包含“知、治、智”的“3Z”數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理方法。朱磊指出數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理是由基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)層、分析層和價(jià)值層構(gòu)成的四層架構(gòu)體系。魏曉菁等以電力企業(yè)為研究對(duì)象，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)分類框架，設(shè)置數(shù)據(jù)資產(chǎn)臺(tái)賬，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行分類與分級(jí)管理。國(guó)內(nèi)學(xué)者在該時(shí)期的研究，為企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、分類與分級(jí)提供了理論依據(jù)和實(shí)踐指導(dǎo)。

（3）新時(shí)期（2020年至今）

該時(shí)期我國(guó)學(xué)者十分重視對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的后續(xù)計(jì)量、減值測(cè)試、攤銷、信息列報(bào)與披露等問題的探討。在數(shù)據(jù)資產(chǎn)后續(xù)計(jì)量方面，秦榮生[ 12 ]認(rèn)為企業(yè)在大多數(shù)情況下應(yīng)當(dāng)采用歷史成本法，但也存在使用公允價(jià)值法的特殊情況。陳芳和余謙[ 13 ]基于多期超額收益法，提出應(yīng)用多期超額收益模型評(píng)估數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值。趙麗和李杰[ 14 ]使用重置成本法和收益現(xiàn)值法將數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值鎖定在合理范圍內(nèi)，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)的討價(jià)還價(jià)模型。張俊瑞等[ 5 ]強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)資產(chǎn)項(xiàng)目應(yīng)在財(cái)務(wù)報(bào)表附注中闡述減值測(cè)試和攤銷方法。劉國(guó)英和周冬華（2021）在探討數(shù)據(jù)資產(chǎn)定義的基礎(chǔ)上，提出了不同企業(yè)業(yè)務(wù)模式下的數(shù)據(jù)資產(chǎn)列報(bào)與披露方式。該時(shí)期各種會(huì)計(jì)處理方法層出不窮，表明國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)處理的研究更加深入。

2.國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖譜分析

基于國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖譜（圖7），本文將國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究劃分為兩個(gè)發(fā)展階段，即成長(zhǎng)時(shí)期和繁榮時(shí)期。

（1）成長(zhǎng)時(shí)期（2014—2018年）

該時(shí)期國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究主要圍繞無形資產(chǎn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估等主題展開。一些學(xué)者將數(shù)據(jù)資產(chǎn)歸于無形資產(chǎn)范疇，認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn)應(yīng)當(dāng)按照無形資產(chǎn)估值方式進(jìn)行計(jì)量。比如Yamaguchi[ 15 ]利用面板數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)了一個(gè)無形資產(chǎn)估值模型，并對(duì)該模型的有效性進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。Fang將前景理論與實(shí)物期權(quán)定價(jià)模型相結(jié)合，構(gòu)建數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估模型，并以最小二乘蒙特卡羅模擬法為例進(jìn)行了仿真，證明其評(píng)估模型生成結(jié)果是合理的。

（2）繁榮時(shí)期（2019年至今）

該時(shí)期國(guó)外學(xué)者更加關(guān)注國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和投資者心理等問題。2019年1月1日生效的《國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則第16號(hào)》引發(fā)了學(xué)界的激烈討論，產(chǎn)生了一系列理論成果。投資者心理方面，隨著社會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)資源的關(guān)注和重視，投資者更傾向于投資重視數(shù)據(jù)資產(chǎn)的企業(yè)。Gurdgiev和Loughlin探討投資者決策背后行為因素對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)格動(dòng)態(tài)的影響，并使用情緒分析模擬公眾情緒對(duì)投資市場(chǎng)的影響。研究結(jié)果表明，投資者情緒可以預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)格。

（三）關(guān)鍵詞時(shí)間線圖譜分析

通過繪制關(guān)鍵詞時(shí)間線圖譜，可以更加直觀地了解每年新出現(xiàn)的關(guān)鍵詞及其所屬聚類，從而更好地把握該領(lǐng)域的研究前沿及變化趨勢(shì)。在CiteSpace軟件中，將節(jié)點(diǎn)類型設(shè)置為keyword，隨后點(diǎn)擊Timeline View按鈕，得到關(guān)鍵詞時(shí)間線圖譜，如圖8、圖9所示。

1.國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)關(guān)鍵詞時(shí)間線圖譜分析

由圖8可知：第一，從關(guān)鍵詞聚類來看，“會(huì)計(jì)”研究的核心問題包括“管理會(huì)計(jì)”“業(yè)財(cái)融合”“云會(huì)計(jì)”等內(nèi)容；“會(huì)計(jì)處理”研究的核心問題包括“會(huì)計(jì)計(jì)量”“會(huì)計(jì)確認(rèn)”“工作量法”等內(nèi)容；“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”研究的核心問題包括“區(qū)塊鏈”“數(shù)據(jù)價(jià)值”“數(shù)據(jù)治理”“數(shù)據(jù)質(zhì)量”等內(nèi)容；“會(huì)計(jì)核算”研究的核心問題包括“計(jì)量”“實(shí)物期權(quán)”“估值”“攤銷”等內(nèi)容；“基礎(chǔ)層”研究的核心問題包括“會(huì)計(jì)分類”和“應(yīng)用概況”等內(nèi)容；“會(huì)計(jì)準(zhǔn)則”研究的核心問題包括“學(xué)習(xí)框架”和“六邊形”等內(nèi)容。第二，從相關(guān)研究的時(shí)間發(fā)展脈絡(luò)來看，在2016年前后，“大數(shù)據(jù)”和“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”是學(xué)者重點(diǎn)關(guān)注的話題，這是因?yàn)樵摃r(shí)期大批數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)的成立引發(fā)了學(xué)者對(duì)相關(guān)問題的探討。近年來，“會(huì)計(jì)準(zhǔn)則”和“會(huì)計(jì)核算”研究逐步成為學(xué)者關(guān)注的焦點(diǎn)，這反映了數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究的深化，從相關(guān)概念的界定，逐步深入到數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)及計(jì)量的相關(guān)研究。

2.國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)關(guān)鍵詞時(shí)間線圖譜分析

由圖9可知：第一，從關(guān)鍵詞聚類來看，“企業(yè)績(jī)效”研究的核心問題包括“owner's equity”（所有者權(quán)益）、“financial performance”（財(cái)務(wù)表現(xiàn)）、“innovation”（創(chuàng)新）；“資產(chǎn)定價(jià)”研究的核心問題包括“income”（收益）、“model”（評(píng)估模型）、“asset growth”（資產(chǎn)增長(zhǎng)）；“數(shù)據(jù)資產(chǎn)消費(fèi)”研究的核心問題包括“consumption”（消費(fèi)）、“Portfolio Selection”（投資組合選擇）、“optimization”（最優(yōu)化）；“財(cái)富分配不均”研究的核心問題包括“monetary policy”（貨幣政策）、“replacement”（置換）；“實(shí)質(zhì)影響”研究的核心問題包括“economic growth”（經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)）、“market value”（市場(chǎng)價(jià)值）；“金融全球化”研究的核心問題包括“diversification”（多樣化）、“foreign assets”（國(guó)外資產(chǎn)）。第二，從時(shí)間發(fā)展脈絡(luò)來看，“風(fēng)險(xiǎn)”“收益”“企業(yè)績(jī)效”等關(guān)鍵詞出現(xiàn)較早，且相關(guān)研究成果日益豐碩，表明國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究已由數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念界定和歸類方式等基礎(chǔ)研究階段，逐步過渡到數(shù)據(jù)資產(chǎn)收益計(jì)量等問題研究的新階段。

通過梳理國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究的前沿趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究關(guān)注的前沿議題存在明顯差異。國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究在相關(guān)基礎(chǔ)理論研究的基礎(chǔ)上，逐漸轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)資產(chǎn)計(jì)量和價(jià)值評(píng)估等實(shí)踐層面的研究與探索。國(guó)外學(xué)術(shù)界這一趨勢(shì)出現(xiàn)的更早且研究主題更加多元化，研究重點(diǎn)已不再局限于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的判定劃分等底層邏輯問題，而是逐步擴(kuò)展至提高數(shù)據(jù)交易的盈利能力等深層次問題的探索。在數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究領(lǐng)域中，與數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)管理相關(guān)的問題將成為未來該領(lǐng)域研究的前沿議題。

六、研究結(jié)論與展望

（一）研究結(jié)論

本文以2014—2021年中國(guó)知網(wǎng)和Web of Science核心合集的1 099篇代表性文獻(xiàn)為樣本數(shù)據(jù)，應(yīng)用CiteSpace軟件進(jìn)行知識(shí)圖譜可視化分析，主要得到如下研究結(jié)論：（1）研究現(xiàn)狀。數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究文獻(xiàn)逐年增多，且國(guó)外發(fā)文數(shù)量遠(yuǎn)多于國(guó)內(nèi)。國(guó)內(nèi)少部分學(xué)者形成核心作者群，但未形成較大規(guī)模的合作網(wǎng)絡(luò)；而國(guó)外學(xué)者之間形成了若干穩(wěn)定作者群，且多人合作現(xiàn)象較為常見。（2）研究熱點(diǎn)。國(guó)內(nèi)相關(guān)研究主要圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念辨析、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)計(jì)量、數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息列報(bào)與披露等內(nèi)容展開，而國(guó)外相關(guān)研究熱點(diǎn)主要集中于數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估模型、數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)和數(shù)據(jù)交易。（3）研究前沿。首先，通過關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜分析，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究前沿趨勢(shì)主要體現(xiàn)在數(shù)據(jù)資產(chǎn)計(jì)量和數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估；而國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究更注重對(duì)財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)、資本和盈利能力的探索。其次，通過對(duì)關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖譜進(jìn)行分析，本文將國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究劃分為三個(gè)階段：基礎(chǔ)發(fā)展時(shí)期的研究主要圍繞數(shù)據(jù)資產(chǎn)概念辨析和價(jià)值計(jì)量展開；繁榮時(shí)期學(xué)者側(cè)重于探究數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理方法，數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)理論體系初步形成；新時(shí)期將重點(diǎn)關(guān)注和研究數(shù)據(jù)資產(chǎn)的后續(xù)計(jì)量、減值測(cè)試、攤銷、信息列報(bào)與披露等相關(guān)議題。國(guó)外相關(guān)研究被劃分為兩個(gè)階段：成長(zhǎng)期數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究主要圍繞無形資產(chǎn)和數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估等內(nèi)容展開；而繁榮時(shí)期的研究主題則包含國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則和投資者心理等內(nèi)容。最后，通過對(duì)關(guān)鍵詞時(shí)間線圖譜進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究的逐步深化，從相關(guān)概念的界定，逐步深入到數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)確認(rèn)及計(jì)量；國(guó)外數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究已經(jīng)由數(shù)據(jù)資產(chǎn)的概念界定和歸類方式等基礎(chǔ)階段，進(jìn)入到計(jì)量數(shù)據(jù)資產(chǎn)帶來收益的新時(shí)期。

（二）研究展望

第一，深化合作交流。首先，學(xué)術(shù)研究合作是促進(jìn)學(xué)界成果高水平發(fā)展的重要前提，借助不同研究團(tuán)隊(duì)間的專業(yè)優(yōu)勢(shì)，形成更加緊密的合作網(wǎng)絡(luò)將是未來數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)研究的趨勢(shì)。其次，加強(qiáng)會(huì)計(jì)學(xué)與金融學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、信息學(xué)等學(xué)科的交叉研究，搭建學(xué)科交叉創(chuàng)新平臺(tái)，為不同學(xué)科背景下科研機(jī)構(gòu)和作者之間的交流提供便利，促進(jìn)該領(lǐng)域?qū)W者間的合作。最后，加強(qiáng)國(guó)內(nèi)外合作。國(guó)內(nèi)學(xué)界要積極通過國(guó)際交流學(xué)習(xí)國(guó)外相關(guān)研究經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)加強(qiáng)國(guó)內(nèi)各學(xué)者間的合作，發(fā)揮東部地區(qū)科研力量的引領(lǐng)作用，提高我國(guó)在該領(lǐng)域的整體研究水平。

第二，創(chuàng)新研究方法。首先，開展面向不同行業(yè)的比較案例研究。根據(jù)行業(yè)特征劃分?jǐn)?shù)據(jù)資產(chǎn)的范疇，區(qū)分不同會(huì)計(jì)處理方法和價(jià)值評(píng)估方法，深入分析不同行業(yè)中數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益貢獻(xiàn)程度和期望報(bào)酬率，進(jìn)而對(duì)不同行業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行模擬評(píng)估和比較分析。其次，強(qiáng)化實(shí)證研究。一是開展數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的影響因素研究，探討數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本、質(zhì)量和風(fēng)險(xiǎn)暴露水平等因素對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值的影響；二是深化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的影響效應(yīng)研究，深入探索數(shù)據(jù)資產(chǎn)對(duì)企業(yè)價(jià)值和創(chuàng)新績(jī)效的影響。最后，注重定性分析和定量分析相結(jié)合。未來相關(guān)領(lǐng)域的研究應(yīng)注重定性分析與定量分析相結(jié)合，力求理論簡(jiǎn)單適用，具有較強(qiáng)的實(shí)踐性，從而將理論研究與企業(yè)實(shí)踐有機(jī)結(jié)合。

第三，拓展研究主題。首先，深化數(shù)據(jù)資產(chǎn)的權(quán)屬及會(huì)計(jì)確認(rèn)問題研究。如何規(guī)范化處理數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)確認(rèn)問題是今后研究的重要課題，未來有必要從會(huì)計(jì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)和法學(xué)等學(xué)科多角度綜合研究，構(gòu)建以數(shù)據(jù)勘探權(quán)、使用權(quán)和收益權(quán)為核心的數(shù)據(jù)資產(chǎn)權(quán)屬體系。此外，隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，未來研究可以與區(qū)塊鏈技術(shù)相結(jié)合，對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的確認(rèn)前提、確認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)及確認(rèn)條件進(jìn)行深入探討。其次，加強(qiáng)數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息披露研究。數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)資產(chǎn)已經(jīng)成為公司價(jià)值創(chuàng)造的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素，未來研究需要進(jìn)一步對(duì)數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息披露的內(nèi)容、形式和方法進(jìn)行更多探討，以完善數(shù)據(jù)資產(chǎn)信息披露體系，滿足利益相關(guān)群體的信息需求。最后，推進(jìn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估研究。一方面，加強(qiáng)現(xiàn)有評(píng)估方法的優(yōu)化研究，引入更具適用性的評(píng)估方法，并根據(jù)數(shù)據(jù)資產(chǎn)領(lǐng)域的最新研究成果，不斷調(diào)整和完善數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估模型中的各項(xiàng)參數(shù)；另一方面，不斷拓展數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估體系的影響因素研究，不僅考慮企業(yè)內(nèi)生因素的影響，而且需要將市場(chǎng)變化等相關(guān)外生因素納入數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估體系，提升數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，完善數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估理論體系。

【參考文獻(xiàn)】

［1］ 唐薇.大數(shù)據(jù)交易會(huì)計(jì)處理問題研究［J］.財(cái)會(huì)研究，2016（7）：37-38.

［2］ 侯彥英.數(shù)據(jù)資產(chǎn)會(huì)計(jì)確認(rèn)與要素市場(chǎng)化配置［J］.會(huì)計(jì)之友，2021（17）：2-8.

［3］ 黃樂，劉佳進(jìn)，黃志剛.大數(shù)據(jù)時(shí)代下平臺(tái)數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值研究［J］.福州大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2018（4）：50-54.

［4］ 翟麗麗，王佳妮.移動(dòng)云計(jì)算聯(lián)盟數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估方法研究［J］.情報(bào)雜志，2016（6）：130-136.

［5］ 張俊瑞，危雁麟，宋曉悅.企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的會(huì)計(jì)處理及信息列報(bào)研究［J］.會(huì)計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2020（3）：3-15.

［6］ 姚佳.企業(yè)數(shù)據(jù)的利用準(zhǔn)則［J］.清華法學(xué)，2019（3）：114-125.

［7］ 李秉祥，任晗曉.大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的估值［J］.會(huì)計(jì)之友，2021（21）：127-133.

［8］ 李秉祥，任晗曉，尹會(huì)茹，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的確認(rèn)、計(jì)量與列報(bào)披露［J］.財(cái)會(huì)通訊，2022（11）：79-83，88.

［9］ LONGSTAFF F A，SCHWARTZ E S.Valuing American options by simulation：a simple least- squares approach［J］.The Review of Financial Studies，2001（1）：113-147.

［10］ KARVAEN J，RANTANEN A，LUOMA L.Survey data and bayesian analysis：a cost-efficient way to estimate customer equity［J］.Quantitative Marketing and Economics，2014（3）：305-329.

［11］ LIN Z，WU Y.Research on the method of evaluating the value of data assets［C］//2016 International Conference on Education，E-learning and Management Technology.Atlantis Press，2016：488-492.

［12］ 秦榮生.企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的確認(rèn)、計(jì)量與報(bào)告研究［J］.會(huì)計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2020（6）：3-10.

［13］ 陳芳，余謙.數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值評(píng)估模型構(gòu)建：基于多期超額收益法［J］.財(cái)會(huì)月刊，2021（23）：21-27.

［14］ 趙麗，李杰.大數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價(jià)研究：基于討價(jià)還價(jià)模型的分析［J］.價(jià)格理論與實(shí)踐，2020（8）：124- 127，178.

［15］ YAMAGUCHI T.Intangible asset valuation model using panel data［J］.Asia-Pacific Financial Markets，2014（2）：175-191.