数据资源会计处理新规解读:适用的准则
接上篇:企业数据资源相关会计处理新规出台背景和适用范围(附解读)
数据资源会计处理适用的准则
2023年8月21日,财政部制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规范》(以下简称《暂行规定》),自2024年1月1日起施行,旨在规范企业数据资源相关会计处理,强化相关会计信息披露。
《暂行规定》明确企业应当按照企业会计准则相关规定,根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式,以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等,对数据资源相关交易和事项进行会计确认、计量和报告。
具体内容包含了“无形资产”、“无形资产计量”、“服务收入”、“存货”、“存货计量”、“出售确认为存货的”、“出售未确认为资产的”七个部分。
数据资源会计处理适用的准则——1、无形资产
原文:《暂行规定》规定:企业使用的数据资源,符合《企业会计准则第6号——无形资产》(财会〔2006〕3号,以下简称无形资产准则)规定的定义和确认条件的,应当确认为无形资产。
解读:
相较于征求意见稿,暂行规定将征求意见稿中的“企业内部使用的数据资源”修改为“企业使用的数据资源”,这一修订表明,落入无形资产准则范围的数据资源既包括企业“内部”使用的数据资源,也包括企业将数据资源用于“对外”提供相关的服务,例如数据的授权使用等。可以预见的是,随着市场主体在数据资源确权、治理、估值和资产化进程的步伐加速和逐步深入,未来在非同一控制下企业合并交易中合理识别并确认出来的无形资产类数据资产可能会日益增多。
数据资源会计处理适用的准则——2、无形资产计量
原文:《暂行规定》规定:企业应当按照无形资产准则、《〈企业会计准则第6号——无形资产〉应用指南》(财会〔2006〕18号,以下简称无形资产准则应用指南)等规定,对确认为无形资产的数据资源进行初始计量、后续计量、处置和报废等相关会计处理。
Q&A环节
Q:数据资本化的程度是根据企业的意愿进行的吗?
A:资本化的部分在会计准则里面有严格条件限制,总的原则是如果想把数据确认为资产,必须保证数据能在未来带来收益,如果不能带来收益,成本就只能作为费用,不能作为资产。比如数字图书馆电子借阅卡,这是能够带来价值的,资本化没有争议;有一些数据取得过程要花成本,但未必能资本化,比如在京东、淘宝购买东西会留下购物记录、家庭住址等历史记录,假设京东没有任何权利出售顾客的购物历史记录来获利,那这个数据对于京东来说是数据,但不能成为资产,这就是本次规定叫数据资源会计处理暂行规定而不叫数据资产会计处理暂行规定的原因。
Q:部分公司采购数据训练AI大模型,最后也通过大模型实现了盈利,这种采购数据成本可以资本化吗?
A:是有可能的,涉及到数据的应用场景。假设有一个企业可以从人民银行或者管征信的机构购买个人、企业的信用记录数据,购买之后为一些企业做客户关系管理的个性化方案,比如给车企、电网公司、运营商做客户画像。那这个数据就像工业企业的设备,在数据基础上做加工生产,提供各种服务,这种数据做资本化没有任何争议。
(1)初始计量
依据《暂行规定》的要求,企业对确认为无形资产的数据资源进行初始计量应该与《无形资产准则》规定一致。(《无形资产准则》的具体规定见后)
针对无形资产的数据资源中的初始计量,《暂行规定》还补充规定了企业通过外购方式取得确认为无形资产的数据资源,其成本包括:(1)购买价款;(2)相关税费;(3)直接归属于使该项无形资产达到预定用途所发生的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工过程所发生的有关支出;(4)数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。而企业通过外购方式取得数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等服务所发生的有关支出,不符合无形资产准则规定的无形资产定义和确认条件的,应当根据用途计入当期损益。
解读:《暂行规定》对于通过外购方式确认为无形资产的数据资源成本构成进行了规范和解解释,同时强调了达到“预定用途”的概念。这需要企业在建立数据治理的基础上,提升数据的标准化水平,清晰和合理地界定数据资源达到“预定用途”的标准。
《暂行规定》还补充规定了企业内部数据资源研究开发项目的支出,应当区分研究阶段支出与开发阶段支出。研究阶段的支出,应当于发生时计入当期损益。而开发阶段的支出,满足无形资产准则第九条规定的有关条件的,才能确认为无形资产。
(2)后续计量
依据《暂行规定》的要求,企业对确认为无形资产的数据资源进行后续计量应该与《无形资产准则》规定一致。(《无形资产准则》的具体规定见后)
针对无形资产的数据资源中的后续计量,《暂行规定》补充规定了:“企业在对确认为无形资产的数据资源的使用寿命进行估计时,应当考虑无形资产准则应用指南规定的因素,并重点关注数据资源相关业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关产品或技术迭代、同类竞品等因素。”
Q&A环节
Q:公司一般如何获得“数据入表”中企业自己使用的数据资源?这些数据资产的成本和价值如何确认?
A:常见企业自己使用的数据资源的形式有两种,即外购或内部研发。
(1)外购。外购包括各种形式的购入,最简单的是直接购买他人的无形资产。企业购买数据资产,原则上这个资产的入账价值就是购买价。购买无形资产与购买固定资产、原材料类似,根据复式记账原则,我们一方面记录无形资产,另一方面记录另一项科目。如果是用现金支付,就记录现金的减少;如果是借钱购买,就记录借款类负债科目的增加,具体看我们以何种方式支付。
(2)内部研发。通过内部数据收集、加工、整理等取得的数据资产,这种情况下数据资产的价值是根据历史成本确定的,而不是根据可以带来的收益确定的,也不存在评估数据资产价值的问题。
Q:数据的加工成本也可以视为数据采集成本的一部分,还可能有员工工资、机器算力、电力的消耗,实际采集成本认定过程中怎么判断认定范围?
A:生产数据的过程跟生产啤酒没有本质区别。能够计到啤酒的成本:设备折旧、电力能源、人工成本、原材料消耗。数据产品也是一样的,比如数字图书馆,需要买各种各样的书,买过的书要转化为数字图书馆允许的电子格式,转化过程中需要设备、软件(固定资产投入如)、人员工资、能源成本(电力)、原材料成本(买书的成本)。主要成本仍是人(人工成本)、机(机器设备)、料(原材料)、法(工业企业是工具器具,数据资产生产中有可能不重要,比如U盘、光驱)、环(环境,如水、电、蒸汽)。
Q&A环节
Q:大部分企业对于研发费用的资本化持什么态度?
A:对于企业内部研究开发项目,分为研究阶段和开发阶段,其中开发阶段的支出满足一定条件时可以确认为无形资产,而研究阶段的有关支出,应当在发生时全部费用化,计入当期损益(管理费用)。
在长期实践当中,大部分企业对于研发费用的资本化,都秉持高度谨慎的态度,这是因为研发形成的技术类无形资产,带来的收益和能够持续的时间很难估计,而且技术不断变化,所以从谨慎的角度,直接作为成本一次性列支,要比归集成为资产更方便实用。这是非常正确的理性选择。研发活动最突出的特点就是具有相当大的不确定性,即投入的研发支出和获得的经济利益并没有必然的联系。研发是一个具有高度不确定性的活动,而会计是一个谨慎而保守的职业,当会计面对一笔不确定性很高的支出时,通常把它记录在费用中,而不确认为资产。资本化带来的好处是报表好看了,对融资有好处,费用化的好处是这些技术成果虽然没有反映在报表里,但是依然可以为企业创造价值,所以,每家企业对于什么研发费用要资本化,资本化节点怎么确定,都要在谨慎基础上有明确的规定。
Q&A环节
Q:无形资产的摊销如何进行?
A:无形资产看不见、摸不着,它的减损不是像固定资产那样来自于物理上的损耗,而是因为大部分无形资产是一种权利,依赖合同或法律存续,所以在法律意义上都有一定的存续期限,随着期限届满,价值就会逐渐降低。无形资产的摊销方法与固定资产的折旧类似。最常见的是直线法,也是按照该项权利预计可使用年限来平均摊销无形资产的价值。
Q:对企业来说如何确认无形资产的摊销年限?
A:会计上有“会计估计”一说,是指有些事情未来才知道结果,而现在就要进行会计处理,所以不得不估计,最典型的会计估计是会计资产折旧年限和无形资产摊销年限。估计数据资产摊销年限应考虑的主要因素:(1)运用该数据资产生产的产品通常的寿命周期、可获得的类似资产使用寿命的信息;(2)技术、工艺等方面的现实情况及对未来发展趋势的估计;(3)以该数据资产在该行业运用的稳定性和生产的产品或提供的服务的市场需求情况;(4)现在或潜在的竞争者预期将采取的行动;(5)为维持该资产产生未来经济利益能力的预期维护支出,以及企业预计支付有关支出的能力;(6)对该资产的控制期限、以及对该资产使用的相关法律规定或类似限制,如特许使用期、租赁期等。
如果有法律规定的或者合同约定的年限,一般会选择法律规定或者合同约定的年限。比如核电站的运行,法律会规定年限;再比如一些软件的使用合同会约定使用年限。但如果企业使用资产的预期期限短于合同性权利或其他法定权利规定的期限的,则应当按照企业预期使用的期限来确定其摊销年限。没有明确的合同或法律规定无形资产的使用寿命的,企业应当综合各方面情况,来确定无形资产为企业带来未来经济利益的期限。经过上述努力仍确实无法合理确定无形资产为企业带来经济利益的期限的,才能将其作为使用寿命不确定的无形资产。
Q&A环节
Q:数据资产什么情况下要考虑到减值的问题?
A:如果一项资产未来能够带来的收益比账面价值小,就要做减值。假设公司花100万建了数字图书馆,可以确认为数据资产100万,刚开始没有竞争性产品,客户数量很多,定价很贵,每年能卖2W张卡,每张年费是400块,这种情况下是不需要减值的;但是如果等到图书馆快建成的时候,发现市场上类似产品有很多,为了售卖出去只能降价,一张卡一年只要10块,并且一年只办了2000张,那么产生的收益只有2w,意味着资产价值明显被高估了,所以要减值。
无形资产的减值确认和计量步骤如下:
(1)检查账面价值。企业应定期对无形资产的账面价值进行检查,至少于每年年末检查一次。在检查时,如果发现有准则规定的资产减值迹象中任何一种或几种情况时,则应对无形资产的可收回金额进行估计,并将无形资产的账面价值超过可收回金额的部分确认为减值准备。
(2)确定可收回金额。无形资产的可收回金额是指以下两项金额中的较大者:①无形资产的公允价值减去处置(出售)该无形资产所发生的律师费和其他相关税费后的余额;②预期从无形资产的持续使用和使用年限结束时的处置中产生的预计未来现金流量的现值。
(3)处置和报废
依据《暂行规定》的要求,企业对确认为无形资产的数据资源进行处置和报废应该与《无形资产准则》规定一致。
数据资源会计处理适用的准则——3、服务收入
《暂行规定》规定:企业在持有确认为无形资产的数据资源期间,利用数据资源对客户提供服务的,应当按照无形资产准则、无形资产准则应用指南等规定,将无形资产的摊销金额计入当期损益或相关资产成本;同时,企业应当按照《企业会计准则第14号——收入》(财会〔2017〕22号,以下简称收入准则)等规定确认相关收入。
除上述情形外,企业利用数据资源对客户提供服务的,应当按照收入准则等规定确认相关收入,符合有关条件的应当确认合同履约成
企业在持有确认为无形资产的数据资源期间,利用数据资源对客户提供服务的
数据资源会计处理适用的准则——4、存货
企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源,符合《企业会计准则第1号——存货》(财会〔2006〕3号,以下简称存货准则)规定的定义和确认条件的,应当确认为存货。
而《存货准则》则明确了:
第三条 存货,是指企业在日常活动中持有以备出售的产成品或商品、处在生产过程中的在产品、在生产过程或提供劳务过程中耗用的材料和物料等。
第四条 存货同时满足下列条件的,才能予以确认:(一)与该存货有关的经济利益很可能流入企业;(二)该存货的成本能够可靠地计量。
数据资源会计处理适用的准则——5、存货的计量
原文:企业应当按照存货准则、《〈企业会计准则第1号——存货〉应用指南》(财会〔2006〕18号)等规定,对确认为存货的数据资源进行初始计量、后续计量等相关会计处理。
依据《暂行规定》的要求,企业对确认为存货的数据资源进行计量应该与《存货准则》规定一致。(《存货准则》见后)
与数据资源无形资产初始计量类似,《暂行规定》明确了以外购方式和通过数据加工方式取得的数据资源存货的成本构成要素。
即企业通过外购方式取得确认为存货的数据资源,其采购成本包括:(1)购买价款;(2)相关税费;(3)保险费;(4)数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等所发生的其他可归属于存货采购成本的费用。
而企业通过数据加工取得确认为存货的数据资源,其成本包括:(1)采购成本;(2)数据采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工成本;(3)使存货达到目前场所和状态所发生的其他支出。
数据资源会计处理适用的准则——6、出售确认为存货的
原文:企业出售确认为存货的数据资源,应当按照存货准则将其成本结转为当期损益;同时,企业应当按照收入准则等规定确认相关收入。
数据资源会计处理适用的准则——7、出售未确认为资产的
原文:企业出售未确认为资产的数据资源,应当按照收入准则等规定确认相关收入。
Q&A环节
Q:数据资产计入无形资产还是存货如何判断?
A:数据资产如果可以给企业带来长期利益的则应计入无形资产,而存货是一次性的。无形资产在购入后,经过加工,清洗,脱敏,经过标签化的处理,变成别人可使用,可查询的资产,之后出售由别人来使用,例如客户作为会员进入企业的数据库,会员可以反复查询,使用期限比较长,那么这种情况下也是绝大部分情况下数据资产适合无形资产的处理方式,而只有当数据一次性卖掉以后,企业不保留持有权使用权经营权的,才会当做存货处理。即如果数据资产在使用和销售时不排他就是无形资产,如果存在排他性就是存货。比如数字图书馆可以同时给A、B办借书卡,给A办借书卡并不影响给B办,那这个数据资产只能计入无形资产;如果数据资产卖给A后就不能再卖给别人了,从此以后这个数据资产的所有权就是A的,那就得做成存货。
Q:数据资产入表会对报表有什么影响?
A:第一个影响是,当年的费用支出少了,资产总额增加了,这就使得本年度的利润水平变高。如果一家企业是以数据为核心业务的,那么这个改变可以很大程度上提升公司的资产负债表和损益表。第二个影响是,这些数据资产在使用或者销售过程中,会产生成本,或者是每年度的无形资产摊销费用,或者是数据产品销售后产生的存货销售成本,这就使得公司以后期间的财务收益减少,成本增加。两个影响结合起来,数据资产入表对企业财务报表的影响是,当年会提高利润、扩大资产负债表,之后各年会减少利润,改变企业原有的收入成本结构。
请参考:
数据资产评估方法:如何评估数据价值?
数据资产与数据资产融资相关概述(附案例)
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