泰和泰研析丨《数据二十条》为数字经济领域企业新添武器——数据资产入表

目录

• 引言

• 一、何为数据资产入表

• 二、《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》内容

• 三、数据资产价值评估、定价相关规定

• 四、数据资产入表对企业的影响

• 五、相关规定存在的问题

• 总结

• 参考资料

引言

2022年12月19日，中共中央、国务院发布了《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下称“《数据二十条》”）。其作为数字经济领域最新的中央政策指导文件，再次强调了除土地、劳动力、资本、技术等传统要素以外，“数据已作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，已快速融入生产、分配、流通、消费和社会服务管理等各环节，深刻改变着生产方式、生活方式和社会治理方式。”

该文件围绕“做强做优做大数字经济”，大力发展数据生产要素这第五生产要素服务于实体经济的目标，除了其首创的数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”的数据产权制度框架引人注目外；笔者认为，文件中第十八条提到的“探索数据资产入表新模式”更值得我们相关产业的企业关注。

一、何为数据资产入表

《数据二十条》中提到的数据资产入表，入的是什么表？毫无疑问，是资产负债表。这对于相关领域的企业来看，当然属于利好。但企业的会计都知道，一项资产，要入表，必须要经过确认、计量。但数据作为新型生产要素，虽然近年来得到了大家的公认，认为其是一项重要资产，但是以什么类型、什么价格放到资产负债表里一直是没能解决的事情；所以，在过去，企业一般将其相关支出作为费用进行会计处理。那么数据资产入表，该如何入表？有没有相关的会计准则、规范、文件？

笔者进行相关检索后发现，在数据资产的确认、计量和价值评估方面，我国现行法规体系中主要有以下文件：

二、《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》内容

2022年12月9日，财政部发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》(以下简称《暂行规定》)；其为发挥数据要素价值，服务数字经济发展和数字中国建设，主要从会计准则角度对于数据资源在财务会计报告中确认提供了基础制度支撑。

具体来看，《暂行规定》主要包括适用范围、数据资源会计处理适用的准则、披露要求等方面的内容。

1、适用范围：

本规定适用于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的相关会计处理。

2、数据资源会计处理适用的准则

将数据资产细分为“企业内部使用的数据资源”和“企业对外交易的数据资源”、以及“其它不符合无形资产、存货的数据资源”三类。

•  企业内部使用的数据资源，可计入无形资产。

根据《暂行规定》，企业内部使用的数据资源，符合无形资产定义和确认条件的，应当确认为无形资产。

• 企业对外交易的数据资源，可计入存货

《暂行规定》规定，企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。

• 其它不符合无形资产、存货的数据资源

《暂行规定》规定，对于不符合企业会计准则相关资产定义和确认条件的数据资源企业利用此类数据资源对客户提供服务的，应当确认相关收入。

3、数据资源相关会计信息披露要求

根据《暂行规定》的规定，企业对数据资产相关信息披露分为两类：应当披露的信息和自愿披露的信息。

• 应当披露的信息

对于无形资产、存货模式的数据资源：《暂行规定》给出了具体的披露格式表，表格中对其进一步进行细分，为外购、自行开发（自行加工）、其它方式取得的三种。

对数据资源进行评估的：应当披露评估依据的信息来源，评估结论成立的假设前提和限制条件，评估方法的选择，各重要参数的来源、分析、比较与测算过程等信息。

• 自愿披露的信息

《暂行规定》采取了“列举+兜底”的方式，规定了8项自愿披露信息（含未作为无形资产或存货确认的数据资源），其中列举7项为：原始数据类型、规模、来源、权属，企业对数据资源的加工维护情况，数据资源的应用情况，重大交易事项中涉及的数据资源对该交易事项的影响及风险分析，数据资源相关权利的失效情况及失效事由、对企业的影响及风险分析，数据资源的应用场景、对企业创造价值的影响方式，数据资源转让、许可或应用所涉及的地域限制、领域限制及法律法规限制等权利限制。

4、《暂行规定》适用：采用未来适用法

三、数据资产价值评估、定价相关规定

1、相关学术研究

笔者进行相关检索后发现，国内外学者对数据资产价值评估、定价模型都有不少的研究，其中大部分借鉴财会领域现有理论中的相关制度进行构建，但亦有大胆创新的研究者。主要有以下各种方法：

•  数据资产价值评估模型：成本法（企业内部积累、使用成本）、收益法（多期超额收益法）等；其中值得一提的是张驰提出基于深度学习的数据资产价值分析模型，该模型的各个价值维度的值均运用深度学习方法进行计算。

•  数据资产定价模型：市场法数据资产定价模型，数据信息熵定价模型，基于元组的数据定价模型，基于价格区间的三阶段讨价还价模型，拍卖模型中引入信用评分机制模型，基于博弈论的利润最大化数据资产定价模型等。

2、相关立法

在立法领域，我国对于资产价值评估、定价亦有相关尝试。

• 《电子商务数据资产评价指标体系》（GB/T 37550-2019）

2019年6月4日，国家市场监督管理总局、中国国家标准化管理委员会发布了《电子商务数据资产评价指标体系》（GB/T 37550-2019）(以下简称《评价指标体系》)，该标准是我国数据资产领域的首个国家标准，其仅涉及到了数据资产的价值评价维度，未涉及数据资产的评估、定价模型。其构造的数据资产价值评价指标体系如下：

• 《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》

2020年1月，中国资产评估协会发布了《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》(以下简称《数据资产评估》)。其主要从评估对象、数据资产的评估方法、数据资产评估报告的编制等方面为数据资产评估提供了相关指引。其吸纳的数据资产价值的评估方法包括：成本法、收益法和市场法三种基本方法及其衍生方法。”

• 成本法（第14-19条）：数据资产的价值由该资产的重置成本扣减各项贬值确定

其基本计算公式为：

评估值＝重置成本×（1-贬值率）或者评估值=重置成本-功能性贬值-经济性贬值

在传统无形资产成本法的基础上，可以综合考虑数据资产的成本与预期使用溢价，加入数据资产价值影响因素对资产价值进行修正，建立一种数据资产价值评估成本法模型。

成本法模型的表达式为：P=TC×(1+R)×U

其中：P—评估值；TC—数据资产总成本；R—数据资产成本投资回报率；U—数据效用。

• 收益法（第20-24条）：以数据资产作为经营资产直接或者间接产生收益计量，其价值实现方式包括数据分析、数据挖掘、应用开发等。

收益法评估的基本计算公式为：

其中：P—评估值；Ft—数据资产未来第t个收益期的收益额；n—剩余经济寿命期；t—未来第t年；i—折现率。

根据收益法基本公式，在获取数据资产相关信息的基础上，根据该数据资产或者类似数据资产的历史应用情况以及未来应用前景，结合数据资产应用的商业模式，重点分析数据资产经济收益的可预测性，考虑收益法的适用性。

• 市场法（第25-28条）：选用市场法的前提条件是具有公开并活跃的交易市场

市场法通过以下公式中的因素修正评估数据资产价值：

被评估数据资产的价值=可比案例数据资产的价值×技术修正系数×价值密度修正系数×期日修正系数×容量修正系数×其他修正系数

使用市场法执行数据资产评估业务时，应当收集足够的可比交易案例，并根据数据资产特性对交易信息进行必要调整，调整参数一般可以包括技术修正系数、价值密度修正系数、期日修正系数、容量修正系数和其他修正系数。

四、数据资产入表对企业的影响

结合上述各规定，数据资产入表对企业主要有以下影响：

1、财务报表方面

按照原来的会计准则，大部分企业都将数据采集、存储、加工等的支出计入期间费用，会影响当期损益，其利润表利润减少；而按《暂行规定》的规则，在数据可以计入资产，从而改善资产负债率，减少投入期对利润的影响，增加利润。短期来看，企业的利润表可以得到改善；中长期来看，企业财务报表获得了更大的调节空间。

2、经营决策方面

此前企业对数据相关的投入，会担心对报表影响，影响其吸收投资、上市、及股权转让等事宜；但若《暂行规定》生效后，数据资源可以按计划投入作为研发支出、存货开发成本计入资产成本中，开发相关数据资源。具体来看，对数据采集、存储、加工将成为最受益环节，原来这几个环节都会减少当期利润，但现在无论是计入无形资产还是存货，都计入了资产负债表，不会影响当期的利润，这有利于企业加大对挖掘数据价值的投入，推动数据产业的发展。

此外，亦有不利的方面，若按《暂行规定》的信息披露要求，企业的合规成本也会增加；那么在资产入表带来的利润和合规成本减少的利润之间，企业亦需要根据具体的情况进行成本收益分析。

3、投融资方面

若《暂行规定》生效，在数据资产入表的同时，对于企业的数据资产将迎来价值重估。一方面，有利于企业整体的估值；另一方面，也有利于企业对后续融资进行筹划，具有更大的弹性空间。此外，数据资产的入表，还能给企业增加更多的融资方式，如数据资产的质押、担保、证券化等方式。

4、税收筹划方面

《暂行规定》发布前，数据资源的获得支出完全费用化，会减少利润，相应的企业所得税亦会减少；但若该准则生效，则可以选择资本化，增加资产增加利润，亦会损失相应所得税税前扣除，相比费用化多缴企业所得税。

进入资产负债表以后，若是按寿命确定的无形资产模式确认，可以按年度进行摊销，摊销可以抵税；若是寿命不确定的无形资产，则可以做减值测试，在实际发生损失的时候亦可以抵税。这对于企业来讲有更大的调节空间，这亦给了企业税收筹划更多的空间。

五、相关规定存在的问题

结合《暂行规定》、《评价指标体系》和《数据资产评估》，数据资产入表仍存在以下问题：

1、数据资产确权难

数据持有权、加工处理权、经营权不等于数据所有权。例如，用户每天上网都会产生大量的数据，但用户的个人社交数据、电商消费数据等究竟是属于消费者个人的，还是平台企业的？对于相关的平台企业来说，如果数据产权的问题没有得到解决，数据资产是无法实现入表的。因为，如果平台将数据资源入表后，并对外出售的情况下，若后续被证实其并不拥有相应的数据权利，此时，对于平台往年的报表，应该属于差错更正，进行追溯调整？还是作为当期发生或日后调整事项，采用未来适用法？

2、数据资产的确认、计量问题

具体到《暂行规定》中来看，资产资产的确认、计量还有以下问题：

• 无形资产模式

数据资产作为需要载体存储在服务器等硬件设备中的物质，确认为传统定义下的无形资产，是否合适？是否直接定义一类新型资产——数据资产，更为合适？即使确认为无形资产，其使用寿命如何确定？若为使用寿命不确定的无形资产，减值如何确定？每次都要通过第三方评估机构进行评估吗？

• 存货模式

数据作为存货时，采用什么方式初始计量？怎么计提存货跌价准备？在采用市场法时，其公允价值波动如何体现？如何判定企业的数据资源，和公开并活跃的交易市场中的数据资源具有可比性？自行判断还是第三方评估？数据价值具有时效性、变动性，随着时间的推移数据也会发生贬值，贬值如何确定？

•  合并报表

在发生企业并表的情况下，数据资产的并表如何处理？若跟据传统的会计准则，在非同控合并的情况下，合并方需要采用公允价值；那么若该数据资产将来也不会对外出售，或者法律禁止出售，该如何确定该数据资产的公允价值呢？

3、数据资产价值评估难

数据资产价值评估的不确定性，虽然《数据资产评估》，明确了可以采用成本、收益、市场三种方法，但什么情况用哪种方法、每种方法的的修正参数如何确定？数据价值具有场景性，在不同场景下数据所发挥出的价值是不同的，即便相关的数据不同的使用方法、不同人使用其产生的价值也是不一样的。此种情况如何确定相应的价值？

4、数据安全和隐私保护问题

由于数据确权的不确定性，对于入表的资产，在对外出售的情况下，若后续被证实其并不拥有相应的数据权利，是否会成为违反《个人信息保护法》等相关法律的证据？若该报表经过审计，审计机构是否要承担相应的责任？

由于数据的可复制性、无限使用性，即使发生违反《数据安全法》数据泄漏事件，企业的数据资源仍可继续使用，此时数据资产算不算发生减值？若算，如何计量减值的金额？

5、审计监管困难

从审计监管方面来看，由于数据资产的特点，审计监管机构如何对其表内数据资源进行审计？审计机构如何判断企业拥有或控制的数据资源系企业合法自己采集、积累或外购的，还是非法采集、侵入其它主体服务器获得的？

总结

综上，根据《数据二十条》规定，我国绕过数据所有权制度，构建的数据持有权、数据运营权、数据加工使用权“三权分立制度”，与会计准则中资产确认原则中“企业拥有或控制”原则不谋而合；结合《暂行规定》、《评价指标体系》和《数据资产评估》规定的数据确认、计量、价值评估规则，虽然仍有诸多问题尚待细化，但我国数据要素的流通制度已见雏型。

该制度与过去的土地改革后的制度（土地由国家、集体所有，国家只流转土地的使用权和经营权）类似；数据所有权由数据主体（国家、企业、个人等）所有，数据持有权、数据运营权、数据加工使用权不归数据主体所有，可依法流转。

但数据资产化、资本化是法律、财税、会计、数字技术等多学科深度交叉融合的新兴领域，相关制度的落地仍面临着诸多挑战。笔者认为，我国若想在在世界数据要素市场中取得领先优势，未来仍需大量的跨学科、跨领域的专业研究力量，深入对数据资产化、资本化的理论和实践研究；相关企业要想在国家“做强做优做大数字经济”的东风里，趁势而上，则需要密切关注相关领域的动态，加强与监管机构的沟通交流，保证立法机构能够及时获得实践第一手资料，以确保相关立法基础的科学性、及时性。

参考资料

1.《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》
2.《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》（财办会〔2022〕42号）
3.《电子商务数据资产评价指标体系》（GB/T 37550-2019）
4.《资产评估专家指引第9号——数据资产评估》
5.《企业会计准则第6号-无形资产》（财会〔2006〕3 号）
6.《企业会计准则第1号-存货》（财会〔2006〕3 号）
7. 《企业会计准则第14号-收入》（财会〔2017〕22号）
8.尹传儒,金涛,张鹏,等. 《数据资产价值评估与定价：研究综述和展望》[J].大数据, 2021, 7(4): 14-27.
9.《数据要素入表专家解读纪要》，“纪要加油站”微信公众号，https://mp.weixin.qq.com/s/IA9y9ZfBos5kRUJSSax_iQ，最后访问时间：2022年12月29日。

作者介绍

兰珊  律师

专利代理师

业务领域：网络（数据）安全、知识产权、TMT、金融科技等

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