企业数据资源会计处理探析

数据资源是数字经济时代新的生产要素，具有非常重要的经济价值，已经成为企业重要的资产。数据资产“入表”是推动数据资产化的第一步，也是数据要素市场改革发展的关键一步。2023年8月21日，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），明确了数据资源会计处理适用的范围、准则、列示和披露要求。一方面使原先只能费用化处理的数据资源开发成本在满足一定条件后得以确认为资产，另一方面也将完善数字经济治理体系。本文综合多方观点，从实施路径、遇到的问题、解决措施等角度对数据资源的会计处理进行分析研究。

一、数据资产的界定

数据资产在《暂行规定》中被界定为“企业按照企业会计准则相关规定确认为无形资产或存货等资产类别的数据资源，以及企业合法拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的、但由于不满足企业会计准则相关资产确认条件而未确认为资产的数据资源”。

根据企业的业务模式，企业使用的数据资源和企业利用数据资源对外提供数据服务适用于无形资产准则；企业日常持有以备出售，不保留持有权、使用权和今后经营权的数据资源，适用存货资产准则。由于企业采集或采购的数据可以反复出售、反复使用，因此能够为企业带来长期利益，所以数据在大多数情况下适用于无形资产的处理方式。

二、数据资产“入表”的实施路径

数据资产“入表”是指将企业的数据资源在财务报表中予以体现，以反映企业在数据要素方面的投入和收益。

（一）数据资产的确认

在对数据资产进行入表处理之前，首先需要进行数据资产确认。数据资产是企业拥有或控制，预期会给企业带来经济利益的以数据为主要内容和服务的可辨认非货币性资产，以数据开放、数据共享、数据交易等形式流通，具有非消耗性、场景依附性、时效性、共享性和非竞争性等特点。

（二）预期经济利益流入分析

数据资源作为一种资产列入会计报表能够给企业带来未来经济利益的流入。首先，数据资源能赋能企业发展，助力新产品研发设计，推动企业降本增效，实现精准营销；其次，能对外产生收益。对数据进行采集、加工、应用，形成数据资产进行出售，从而给企业带来经济利益。

（三）成本可靠计量的判断

取得数据资源时会产生直接成本和间接成本。直接成本的产生有外购数据资源的购买价款及相关税费，专属数据加工、开发成本（如单一数据产品的清洗、标注、整合、分析及可视化成本）和数据资源权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理成本等。间接成本包括数据储存成本及数据安全管理成本，以及对相同的客户信息，进行不同维度的分析，形成不同的数据产品所发生的成本。

企业需根据数据的特性以及其为企业带来的经济利益，确定适当的计量方法。确认数据资产相关成本或者价值时必须能够可靠地计量，如果不能被可靠地计量，那么就不能入表。

（四）会计核算

企业使用的数据资源，应当按照企业会计准则相关规定，根据持有目的、形成方式、业务模式等合理划分类型。确认为无形资产的数据资源，根据无形资产准则进行初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理；确认为存货的数据资源，按照存货准则进行初始计量、后续计量等相关会计处理。

（五）数据的确权与合规

2022年，中共中央、国务院印发《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》，构建了数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等四项制度，提出了建立数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架。企业数据资产“入表”时需要确定数据的权利主体，即谁对数据享有权利。同时要确定权利的内容，即享有什么样的权利。

合规是数据资产化的必要条件。其要求企业数据来源合规，数据治理合规，数据运营合规，合法拥有或控制，被合法用户使用。

（六）列示和披露

根据《暂行规定》并结合企业实际情况，分别在“无形资产”“存货”“开发支出”项下，增设列示“数据资源”，反映该项下所归集的“数据资源”的期末价值，以表格的方式细化披露。

三、企业数据“入表”过程中可能遇到的问题

（一）预期经济利益流入的可能性难以估计

数据资源的特殊性导致很难去定义、量化数据产生的价值。数据分类和商业应用场景的不同以及数据资源利用方式的不同，都会对经济利益流入产生影响。

（二）数据资源成本的可靠计量

《暂行规定》中要求数据资源的成本或价值能够可靠计量，这是数据资产确认的一大难点。数据从采集、清洗、存储、处理、治理到形成资产的全过程中包含多个关键步骤，每一步都伴随着各种成本，包括但不限于人力资源和软硬件资源等。比如，企业在生产经营中产生了大量数据，并在进一步加工后，成为可以带来经济利益的数据资产。由于前期数据收集和后期数据加工均产生了数据资产成本，两者间需要合理分摊这部分成本。对于可重复使用的数据资源，企业需要判断数据在其各项目间的成本归属，使各项目的收入与费用相匹配。

（三）数据资产的会计处理

企业使用的数据资源和企业日常活动中持有的最终目的用于出售的数据资源，分别适用于无形资产和存货准则的会计处理。这与企业其它资产不同，因此数据资产会计处理时会产生大量难点。比如，企业使用的数据资源研究阶段和开发阶段的界定，以及开发阶段支出资本的条件。此外，还有数据资产在后续计量阶段的摊销年限与减值处理，以及外部审计对企业内部处理的认可与否。

（四）数据资源确权问题

数据资源的合规与确权是数据资产“入表”的首要步骤，企业拥有或控制是资产定义中不可或缺的一部分，与现有资产不同，数据资产的确权问题尚未得到合理解决。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，企业“合法拥有或控制”究竟对应何种权利，以及如何落地依然存疑。数据确权难的核心问题在于不同主体数据权利冲突的复杂性，数据主体的清晰确定是数据确权过程中的首要难题。如何框定企业拥有或控制数据资源范围，如何在不同参与方间分配数据资源的相关权利，将成为数据资产“入表”会计处理前必须解答的问题。同时数据要素的确权成本较高，确权流程牵涉跨部门或跨企业的协调，过程复杂多变，需要专业的法律支持，因此提高了确权的时间与资金成本。此外，数据要素市场体系化建设和跨领域合作表现不足，也加剧了确权的复杂性。

（五）数据安全问题

数据安全问题直接增加了企业将数据资源纳入财务报表的成本。企业需要投入更多的资源来实施一系列复杂的安全措施，并且可能承担更高的审计费用。这些额外的安全成本增加了企业数据资源管理的复杂性，降低了数据资产全面“入表”的经济可行性。数据资产全面“入表”会增加企业的数据安全风险。数据资源具有高度的可复制性和流动性的特点，一旦出现安全事件，数据的独特性和商业价值可能迅速下降，降低整体财务报表的可信度。同时也会导致企业声誉下降、合作关系破裂等其他负面影响。此外，还可能给企业带来法律纠纷和巨额罚款，这进一步加大了数据资产“入表”风险。

（六）企业披露数据资源的配合度存疑

《暂行规定》中要求采用强制披露加自愿披露的方式，不管是强制披露还是自愿披露，均要求企业做好相关数据披露准备。《暂行规定》鼓励企业按实际情况自愿披露数据资源的相关信息，在合规的前提下，企业可以借助信息披露突出其在数据资源领域的优势，但企业可能因为自愿披露的专有性成本或其他负面影响而选择不披露。因此数据资源的信息披露要求能否达到政策预期尚且存疑。

四、企业数据“入表”优化方案

企业应积极应对挑战，丰富数据资产化的方法路径，加速推进数据要素的价值释放，把握数据资源资产化发展的新契机。

（一）厘清数据资产化服务模式

企业需考虑采用更为清晰的数据资产化服务模式。比如，某些企业为客户提供标准化API数据接口，客户可根据不同的需求查询指定数据，对每次API接口的调用收益按比例分成，精准对应了数据采集成本和数据产品收入。同时，企业应建立内部数据管理体系和成本分摊机制，并进一步完善数据资源内部控制系统。

（二）合理估计数据资产的生命周期

企业应当合理估计数据资产的生命周期。数据资产通常在不同场景下，呈现多样化价值生命周期，因此合理估计数据资产的生命周期是数据资产可靠计量和后续摊销的基础。企业在取得数据资产时，应当按照其经济利益、实现方式、市场价值、数据活性和客户粘性分析判断其使用寿命。根据数商的实地调研可以发现，数据产品的价值活跃期在3～5年，在此期间内按直线法摊销无形资产。经过3～5年的价值释放后，数据资产会摊销至预计净残值，摊销完毕的数据资产不存在活跃市场与潜在客户。企业会将五年前的历史数据赠与客户，因此预计净残值为零。

（三）开发应用案例

政府部门应与财会、法律等领域的专家展开商讨与合作，依据数据资产业务场景，获取典型企业实际操作和相关数据，研讨关于数据资源确权、记录、计量和披露过程中的相关问题，撰写会计处理应用案例，引导和规范企业数据资产“入表”实务。

（四）提升数据的安全管理

从经济学角度分析，建立数据资产核算体系，在提升数据资产价值的同时有效提升数据安全意识，加强数据使用的规范性，从而提升数据交易过程中的安全监管水平。

（五）按规详尽披露

企业应该按照《暂行规定》中的要求，披露数据资源相关的无形资产和存货的成本、收入、计量方法等会计信息。此外，企业还可自愿披露数据资产的权属、维护、交易方式等方面的信息。比如，上海钢联在2022年年报中，将数据资产纳入企业发展规划。同时对价格中心、钢联数据库、钢联地理信息系统等数据资产研发项目进行了详细披露，包括项目目的、进展等情况，提供了数据资产自愿披露的一个范本。

五、数据“入表”给企业带来的价值

（一）数据“入表”助力企业投融资时体现实力和价值

数据资产入表可以对整个数据产品的价值做出比较规范化的定义，这个定义能够得到银行等金融机构的认可，从而使企业在发展过程中能够更加灵活地使用金融工具和手段。同时通过这种方式，也增加了企业在客户面前展现自己实力和价值的信心。

（二）数据“入表”助力企业价值的增长

《暂行规定》的出台，意味着数据将超越其传统的资源地位，成为具有创造价值的资产，优质的数据资产有助于提高企业的估值和公司的股价。

（三）数据“入表”助力企业趋势数据的深度共享

公共数据的共享将不再停留在表面，更多的授权和代运营将使公共数据得以广泛地利用。企业通过获取和有效利用公共数据，可以更好地了解市场动态、竞争对手信息，从而做出战略决策。

（四）数据“入表”助力企业享受税收优惠政策

1.研发费用加计扣除

国家税务总局所得税司于近期发布了《研发费用加计扣除政策执行指引（2.0版）》，为研发活动的判断提供了更为清晰和规范的标准。数据资产“入表”后，企业外购数据资源直接用于符合规定的研发活动，其所形成无形资产的摊销费用，或直接计入损益的数据采集支出，很有可能被纳入可加计扣除的研发费用范围，从而享受加计扣除税收优惠。

2.转让数据资源的资本利得

我国目前对企业的技术转让所得给予减免企业所得税优惠，企业数据资源的交易和流通取得的收益，可以享受国家给予的税收优惠。

3.特定类型企业的减免税优惠

国家为鼓励技术创新型企业的发展，对高新技术企业、技术先进型企业等可适用企业所得税定期减免或低税率优惠。数据“入表”使数据资产得到认可，各类从事数据采集、加工、存储、保护的企业在满足有关认定条件后可享受这类税收优惠。

结语：

随着数字化的发展，数据成为继土地、劳动力、资本、技术四大生产要素之后的第五大生产要素。所谓数据“入表”，是指将数据资产列入资产负债表，将数据确认为企业资产负债表中“资产”一项，在财务报表中体现其真实价值与业务贡献。数据资产“入表”之所以引起广泛关注，原因在于，数据资产准则的制定关系到未来经济话语权。数据资产“入表”是数字经济发展大趋势下的必然结果，企业应当根据自身情况，全面反映数据资源对企业财务状况、经营成果等的影响。支持激活数据要素价值，为赋能实体经济提供支撑，进而推动数字经济的蓬勃发展。