财政部会计司于2023年8月21日正式发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称“暂行规定”），规范了企业数据资源相关会计处理，同时强化了相关会计信息披露。该暂行规定的征求意见稿在2022年12月9日发布，对于数据资源“入表”范围和条件、会计处理适用的准则等广泛征求意见。暂行规定的颁布贯彻落实了党中央、国务院关于发展数字经济的决策部署，有助于进一步推动和规范数据相关企业执行会计准则，准确反映数据相关业务和经济实质。同时，也将为持续深化相关会计问题研究积累中国经验，有助于在国际会计准则相关研究制订等工作中更好发出中国声音。
暂行规定主要围绕数据资源是否可以作为资产入表，数据资源及相关交易如何进行会计处理，如何在财务报表中列示，以及需要做出何等程度的披露等方面进行规范，自2024年1月1日起施行且采用未来适用法。
2023年11月27日，为引导有关各方增进理解认识、更好推动《暂行规定》贯彻实施，财政部会计司将举办《企业数据资源相关会计处理暂行规定》专题线上培训。本篇为此次线上培训内容的全文记录。
为了规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，2023年8月1日，财政部制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号）文件，以下简称《暂行规定》。《暂行规定》将自2024年1月1日起施行。为了推动《暂行规定》的有效实施落地，今天的培训，我们将主要介绍《暂行规定》的制订背景、主要内容以及实施《暂行规定》需要注意的事项等方面的内容。首先，我们来共同了解一下《暂行规定》的制定背景。随着大数据等信息技术、互联网等基础设施的不断演进，数字经济和产业得到飞速发展，并持续推动生产方式、生活方式和社会治理方式的深入变革，数字产业化和产业数字化日趋成为新技术、新业态、新模式发展的新动力。顺应这一发展趋势，财政部制定印发暂停规定，有以下三方面的背景考虑。
第一方面就是贯彻党中央、国务院决策部署，服务数字经济的健康发展。
党的十八大以来，党中央高度重视发展数字经济，将其上升为国家战略。2017年12月8日，习近平总书记在十九届中央政治局第二次集体学习时指出，要构建以数据为关键要素的数字经济，发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，加快形成以创新为主要引领和支撑的数字经济。党的二十大报告提出，加快建设数字中国，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。
2022年6月22日，习近平总书记主持召开中央全面深化改革委员会第二十六次会议，审议通过了关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见。以下简称《数据20条》。《数据20条》对数据的产权、流通、交易、治理、安全等做出了基础制度安排，其中提出了探索数据资产入表新模式。
企业会计准则是会计领域的一项基础制度安排，制定《暂行规定》是贯彻落实党中央、国务院关于发展数字经济的决策部署的具体举措，也是以专门规定规范企业数据资源相关会计处理发挥会计基础作用的重要一步。
第二方面是加强企业会计准则实施，服务相关会计实务需求。
目前，行业主管部门、数据相关企业、数据交易场所、中介服务机构等有关各方正在积极推动数据要素市场建设，促进企业数据资源的有效运用和有序流通。在这一过程当中，对于企业数据资源是否可以作为会计上的资产予以确认，作为哪一类资产确认和计量，以及如何进行相关信息披露等相关的会计问题较为关注。
我们在《暂行规定》相关研究起草过程当中，通过专家研讨、专题调研、公开征求意见等方式，发现部分企业对于数据资源能否作为会计上的资产、技术、企业的资产负债表作为哪种资产入表等存在疑虑，希望财政部能够出台专门统一的规定来就企业数据资源能否入表、适用的会计处理原则等加强指引。
那么，针对各方对于明确企业数据资源相关会计处理的期待，制定《暂行规定》将有助于进一步推动和规范数据相关企业执行会计准则，准确反映数据相关业务和经济实质，同时也能够从我国数字经济发展以及企业丰富的数据资源应用实践当中不断地获取和提炼企业数据资源相关业务的发展情况和特点。为持续深化相关会计问题研究积累中国经验，有助于在国际会计准则相关研究制定的工作中更好地发出中国声音。
第三方面是推进会计领域创新研究，服务数字经济治理体系建设。
近年来，国际会计领域对于无形资源会计处理的改进日益关注，其中也涉及到了数据资源的会计问题，例如欧盟、英国等等主要经济体分别开展的无形资源研究项目，普遍认同加强信息披露是短期内解决这个问题和务实的解决路径。我们在专家研讨、专题调研、公开征求意见等方式发现，有关各方对于企业数据资源均存在一定的信息需求，希望通过会计信息披露的渠道来了解企业数据资源的相关的信息，比如来源权属、投入成本、应用场景等等。制定《暂行规定》，进一步规范引导企业强化数据资源相关信息披露，将有助于有关各方更好了解企业数据资源的相关情况，为有关的监管部门完善数字经济治理体系，加强宏观管理提供会计信息的支撑，也为投资者等报表使用者了解企业数据资源价值、提升决策效率，提供有用信息。
接下来，我们就《暂行规定》的主要内容做具体的说明。《暂行规定》在现行企业会计准则框架下，对于企业数据资源的相关会计处理作出规范，在结构上具体分为四部分，即适用范围、数据资源会计处理适用的准则、列示和披露要求以及附则。《暂行规定》明确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、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。我国的数据安全法第3条对数据作出的定义是，本法所称数据是指任何以电子或者其他方式对信息的记录。那一些专业研究机构等从业务的角度也对数据做出了不同的界定。比如中国信息通信研究院作出的定义是，数据是对客观事件进行记录并存储在媒介物上的可鉴别符号，是对客观事物性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或物理符号的组合是一种客观存在的资源，实务中往往根据不同的管理和利用方式、适用场景等进一步分类描述。从不同的业务角度出发，也提出了多种的分类维度。比如根据数据结构，分类的维度可以分为结构化数据、半结构化数据、非结构化数据等。结构化的程度影响到后续对数据的利用分析者的难易度。按照数据存储的维度可以分为基础层、数据中间层、数据应用层。数据的不同的层次对于数据的集成性、灵活性要求不同。按照对数据加工程度的维度，可以分为原始数据、衍生数据、产品的数据，加工者在其中的劳动和贡献的程度是存在差异的。那数据安全法按照数据安全的维度可以分为一般数据、重要数据、核心数据等一些部门的相关规定也做出了这个进一步的要求，比如工业和信息化部对于工业和信息化领域数据的分类分级管理要求，就是通过这个工业和信息化领域数据安全管理办法试行来做出了进一步的界定规范之外，还有的根据数据生成方式的维度将数据划分为自行采集记录客观现象所得到的数据、采集与用户的交互记录所得到的数据、基于已产生的数据在赋予全新的价值过程当中所得到的数据等等。数据的分类维度的和方法的这种多样也反映出了数据在存储、加工、应用、安全等过程和场景当中的复杂性。那相关的学术这些研究过程当中也提出来，相比于常见的自然资源和社会资源，数据资源存在着多种特征，比如说无形性、权属的复杂性、时效性、依附性、价值易、非标准性、非均质化、可复制性、非竞争性与弱排他性等等。数据资源作为新生事物的这些特征，也激发了广大的企业积极投身数字经济发展浪潮，通过对数据资源的归集、整理、加工等等过程，发挥数据资源对生产的独特贡献作用。根据国家互联网信息办公室数字中国发展报告，2022年我国的数据产量达到了8.1ZB，同比增长22.7%，在全球的占比达到了10.5%，位居世界第二。截至2022年底，我国数据存储量达到了724.5ZB，同比增长21.1%，全球占比达到了14.4%。数据资源规模的快速增长，也凸显出我国的数字中国建设取得了显著的成效。由于企业的生产经营管理链条较长，企业的数据需求多元、复杂，在对数据进行获取、加工、分析等等过程当中，还可能进一步形成其他的数据，进而丰富企业的数据资源。概括的说，《暂行规定》既适用于按照准则规定确认为资产的数据资源，也适用于按照准则规定尚不能确认为资产的数据资源。同时，对于后者，还要强调企业合法拥有或控制的预期会给企业带来经济利益的条件。这样的适用范围是基于我国现行的企业会计准则规定，并对当前业务模式下企业数据资源的业务情况作出分析界定。《企业会计准则基本准则》当中规定资产是指企业过去的交易或者事项形成的由企业拥有或者控制的预期，会给企业带来经济利益资源。同时，符合资产定义的资源还需要同时满足与该资源有关的经济利益很可能流入企业。该资源的成本或者价值能够可靠地计量的确认条件方可以作为资产确认。会计上的资产定义和确认条件是会计准则的一贯规定，其限定是较为严格的《暂行规定》，印发实施并没有放宽准则关于资产定义和确认条件的有关要求，同时基于会计信息的可靠性、谨慎性等质量要求，企业在进行会计处理时不应当高估资产或者收益，低估负债或者费用。对于企业所持有或运用的数据资源，我们从会计准则的角度可以分为三个部分：第一，有些数据资源并不符合会计上资产的定义，从而不能作为资产确认，即我们这张图当中的这个灰色区域。要说明的是，这个图当中这个有一个比例，但是这个比例并不是说我们根据实务当中的比例严格的去做了一个界定的，这只是一个示意图，用来大致的表示一下可能存在的这些部分和相关的内容。比如：第一个例子中，A企业利用撞库的黑客手段获取了某社交网站大量用户的手机号、身份证号、家庭住址、网银信息等等的个人信息，并且打包后出售给另外一个B企业。那么，在这种情况下，对于A企业及获取和后续转让相关数据的行为，可能涉及到违反个人信息保护法甚至刑法等等法律法规，对相关数据的拥有或控制并不具有合法性。对于购买方B企业，其购买的个人信息数据来源并不正当，而且也没有按照个人信息保护法的相关规定取得个人用户的授权，在合法性方面同样存在瑕疵。因此，在这个例题一当中，A、B企业的上述数据均不符合会计上资产的定义，不属于我们《暂行规定》的适用范围。此外也请大家注意，本例当中主要是就合法拥有或控制这一个因素进行讨论，以便大家加深理解。并不意味着有关企业在此基础上满足了合规要求，就可以直接将有关数据资源作为资产进行确认。以下的我们培训当中涉及到的各个例题也相同，是为了便于理解。讲解的例题当中仅侧重于对某个因素的讨论。企业在类似因素的情景下，不能简单地套用我们有关例题的情景和结论，而是需要应当严格的按照《企业会计准则》及《暂行规定》的有关要求去执行。例题2中，C、D两个企业通过相关的开源数据平台免费下载了某个国家的法律条文、法律判决等等数据集，用于司法人工智能研究。在这个情形下，尽管C、D企业可以利用下载的该数据集开发相关的数据产品、提供数据相关服务等等，预期能够产生经济利益，但是由于这个平台它是一个开源的、免费的平台，其他的组织或个人同样可以免费下载相关的数据集。因此，C、D两个企业均没有对该数据集实现拥有或控制，同时也没有应取得该数据集发生相关的支出，从而不应将该数据集作为企业自己的资产予以确认。在例题3当中，E企业订阅了某宏观经济数据库的普通会员，可以在2023年全年内实时登录数据库去查询有关的数据。该数据库拥有5000个普通会员，它对所有的普通会员提供的都是相同的查询服务。在此情形下，E企业只是获得了与其他会员相同的查询数据库的权利，而非排他性的直接获取该数据库的全部内容，E企业不能将整个的数据库作为自己的资产予以确认，而是只能就其获得的查询权利是否属于资产进行判断。例题4 ，F企业从其他多家企业购买了一系列的原始数据集，但在后续的分析当中发现，从数据质量上看，其中一些数据集在准确性、真实性、关联性等方面有严重的欠缺。从所属领域看，这些数据集分别属于金融、医疗、通信等等不同的领域，难以进行进一步的整合分析等等加工。基于这些情况，F企业分析认为，尽管前期就购买数据集花费了相关的成本，也获得了大量的原始数据，但这些数据难以与企业的其他资源相结合来支持其经营活动，也无法从中挖掘形成有价值的数据产品或是对外出售来实现经济利益。那么由于预期不能够给企业带来经济利益，F企业购买的原始数据集并不能够满足资产的定义以及确认条件，从而不属于我们《暂行规定》的适用范围。例题5，G企业从事智能财务共享业务过程当中会涉及到客户、企业的费用报销、合同台账等等相关的数据。G企业认为如果取得了客户的授权，对这些原始数据脱敏，并且加工处理以后再形成的数据是可能存在挖掘的潜力。但是由于目前尚未构建起清晰的应用场景，无法确认预期是否能够带来经济利益，因此上述加工处理后的数据并不能够满足资产的定义。G企业对于这些数据，当前还无法作为资产予以确认。第二，有些数据资源虽然符合资产的定义，但是不能够同时满足企业会计准则“与该资源有关的经济利益很可能流入企业，以及该资源的成本或者价值能够可靠计量”等资产确认条件，因此也不能作为资产确认。就是我们图中的蓝色的区域。
例1，A企业从事数据产品的开发服务，其对轨道交通领域的某细分行业和相关区域的数据进行汇聚，并形成了相关的分析工具，未来拟用于出售给轨道交通行业企业。但是由于该细分行业目前仍在发育的初期，缺乏统一的行业规范标准，行业认可度也不够高，导致A企业目前难以找到这个相关分析工具的需求方。因此，即使是满足了合法拥有或控制该分析工具，并且对发生的相关成本进行了可靠计量的条件，但是由于不能满足“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”的资产确认条件，仍不能作为资产确认，相关的成本应当做费用化处理。例2，B制造企业在过往生产重型设备的过程当中，收集了一系列的生产数据，并做了初步的清洗整理。但是由于在收集数据，当时企业内部的数据治理基础相对薄弱，未能对该生产数据的清洗整理等等成本进行可靠的计量，而是已经在整个设备的生产过程当中计入了当期损益或是相关产品成本。那么对于这一部分生产数据，由于不符合“该资源的成本能够可靠的计量”的资产确认条件，B企业并不能够将其作为资产去单独确认，但是这并不影响B企业运用生产数据继续去支持它自己的生产经营活动。第三种是只有符合了企业会计准则相关资产定义和确认条件的，方可按照企业会计准则的规定去确认为企业的资产。那当相关的数据资源符合我们前述的资产定义，并且同时满足了与该资源有关经济利益很可能流入企业，该资源的成本或者价值能够可靠的计量的确认条件是企业方可将其作为一项资产予以确认，而当其不再符合资产的定义和确认条件时，则不再能够确认为企业的资产。对于符合了资产的定义和确认条件，从而确认为资产的数据资源，按照其经济实质，当符合无形资产或者是存货的定义和确认条件时，分别具体适用于企业会计准则、无形资产和企业会计准则存货，即《暂行规定》所称的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，也就是我们图中所示的确认为资产的数据资源是绿色的区域，细分的黄色和橙社区域是分别是确认为无形资产的数据资源和确认为存货的数据资源。那么受到当前关于数据权属、流通、市场建设、主要业务模式等等相关因素的影响，我们说目前确认为存货类别的数据资源应当是极为少见的。前面所提到，企业数据资源可能有多种的形成方式，例如从其他方获取、自行收集或积累等，在具体应用当中也有多种方式，例如与其他资源相结合，利用数据开发相关服务或产品进一步加工后出售等等。在不同的业务模式下，企业数据资源的运用方式和经济业务实质可能存在差异。《暂行规定》在企业会计准则规定的基础上，结合数据资源相关业务特点，进一步说明。在具体的实务操作当中，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，对于数据资源相关的交易事项进行会计确认、计量和报告。同时，《暂行规定》对当前较常见的企业数据资源业务模式下如何会计处理，分别指明了适用的会计处理原则。从专家研讨、专题调研、公开征求意见等渠道我们所收集到的实务情况来看，当前企业运用数据资源和参与数据流通有多种形式。总结概括起来主要有三种业务模式：第一种业务模式是将数据资源与其他的资源相结合使用，从而服务、支持其他的生产经营或管理活动，实现降本增效等目的。例如，我们第一个情形下，A电网企业在运营当中积累形成了用户、企业用电量等等相关的数据库，并研究形成了用电数据分析工具，可以通过季节、时间段、地理区域等维度的用电历史分析，形成对于未来用电趋势的预测结果。该数据库和分析工具可以用于A企业自身的经营管理，例如未来合理的去设置电力设施，电力的这个配网调度等等，有助于A企业自身去提升运营效率。那么如果说A企业的相关数据均是合法或经用户企业充分授权取得，预期能够带来经济的利益的流入，而且这个预期经济利益很可能流入企业。在符合可辨认性等无形资产的确认条件，同时借助完善的内数据内部治理机制，能够可靠计量相关成本。满足了这些前提的话，那么对于这个相关的数据库和用电数据，分析工具可能可以作为无形资产去予以确认。第二个情形下，B电子商务企业基于充分告知并且取得用户授权，汇总分析用户的APP浏览行为和购买历史等等数据，再通过外部购买一些比如地区、消费水平、趋势等等的辅助数据，整合形成了智能推荐算法工具，用于向B企业自身的一些用户去推荐符合其兴趣和爱好的产品，从而提升了推荐的精细化、个性化水平。假定B企业的相关算法工具是在合规取得数据的基础上进一步开发形成，拥有合法权利而且可以单独转让。当符合会计上资产的定义和确认条件，并且符合了无形资产的非实务性、可辨认性等等无形资产确认条件，开发过程当中的相关成本按照无形资产准则的资本化条件进行了计量的前提下，B企业是可以将其作为无形资产予以确认。总结起来，针对我们所讲的这个第一种业务模式，从会计上看，企业将此类数据资源用于内部用途，通过其与自身的会与其他的资源结合去形成的技术优势为企业带来经济利益。那基于这个数据资源的非实务性，当符合无形资产定义和确认条件时，企业应当作为无形资产予以确认。同时需要注意的是，并非所有用于内部用途的数据资源均可以作为无形资产，对于不符合无形资产定义和确认条件的，即使是可以用于内部用途，在会计上也不能作为无形资产予以确认。第二种业务模式是运用数据资源为其他的主体提供有关服务，其中我们就可以把它细分为两类：其一是利用相关的数据资源，经过汇总、分析等等，形成其他主体所需要的新的数据，比如分析结果、信用评级的结果等等，并通过调用数据接口API的方式提供查询或者验证服务。这个也是当前征信等领域常见的一种服务方式。在此类模式下，供需双方并不是直接转移相关数据的控制权，而是通过实时查询的方式去返回数据的分析结果，那一般是按照次数或者是按照一定的订阅期间来计费。目前我们国内的相关的这些数据交易场所也普遍地将这一模式划分为数据服务，那比如A电网企业对于其合法采集到的企业用户的用电数据进行脱敏和深度分析，形成了一些可以反复使用的评价指标和数据库，其中不涉及企业隐私、商业秘密、敏感信息等等这些原始明细数据。那某个银行在信贷反欺诈、辅助授信、贷后预警等等业务中，经过向A企业去做申请，这个被查询的企业给予他一个充分的授权，那经过这个A企业的相关的分析，返回查询结果给到这个某企，给到这家银行相关的这个评价结果，其中可能涉及到了根据企业的用电行为、缴费情况、用电量水平和趋势等等特征信息去做的分析，那么这个评价的结果可以为银行去完善用户画像提供支撑。这项服务A企业是按照查询的次数来进行一个收费，那么对于这个产品，A企业所开发的产品本身不涉及原始数据的转移，而是基于其他方的需要去产出了新的分析结果数据，提升分析效率的同时，也避免了对于相关的原始数据能否转让等等这种争议。在满足了合法拥有或控制相关数据资源预期能够带来经济利益流入且很可能流入的前提下，如果A企业基于内部数据治理机制对该数据产品的成本实现了可靠计量，那么可以作为无形资产去予以确认。那么从会计上看，这种细分的业务模式下，工方企业它是凭借其所持有的数据资源对齐客户，也就是虚防企业去提供服务并获取了相应的收入，其所欲利用的数据资源在符合资产确认条件时，通常是作为无形资产进行核算。但是如果官方企业所利用的数据资源不符合资产的确认条件，虽然不能够确认为资产，但是这个数据资源的价值也在获取的服务收入当中是有所体现的，发生的相关支出也是应当作为这项服务的成本去作为会计上的一个处理。其二就是利用数据资源和技术提供数据资源相关的专业服务，比如数据的采集、清洗、标注等等专业服务，或是提供算法模型、搭建平台等等数据相关的整体解决方案。那在这个十四五大数据产业发展规划当中也专门提出围绕数据清洗、数据标注、数据分析、数据可视化等需求，加快大数据服务向专业化、工程化、平台化发展，智能服务、价值网络协作、开发运营一体化等新型的服务模式。那在这些目，这种模式下，工方企业所提供的这些数据采集、清洗、标注等等专业的服务，或者是隐私计算平台、产业数字底座等等的相关的平台系统搭建运营服务，也是有助于相关的数据更好的应用或者是流通交易的。我们来看具体的情形，第一个情形，B技术公司，它是较早从事数据标注服务的企业之一，在前期开发相关的数据标注工具时，B公司是分析发现由于相关的技术尚在探索当中，而且数据标注市场需求难以预计等等的因素，相关的支出还不能够满足无形资产准则的开发支出的资本化条件，从而在当期做了费用化的处理。在后续B公司它是成功研究形成了相关的数据标注工具和技术。C智能家居公司在开发智能家居场景的时候，委托B公司对C公司自行采集的数据集进行相关的数据标注服务，具体涉及到人物语音转写、行为意图等等的这种标注，那么B公司因为它前期并没有对相关的标注和技术等等确认为资产，那，但是它在后续利用这些相关的数据标注工具和技术完成服务的时候，它时可以按照收入准则的相关规定去确认了相关的服务收入。第二个情形下，D科技公司是聚焦于数字经济基础设施相关的技术，利用其掌握的一系列数据资源和技术，例如分布式大数据、AI、工业互联网、数据安全等等，它可以提供智能工厂建设、城市数据湖建设等等整体服务。那D公司对于其相关的数据资源，按照会计准则的规定，将其中部分符合条件的数据资源确认为了无形资产，并在为客户提供服务的过程当中，将有关的无形资产的摊销按照受益原则记录了当期损益，符合收入准则有关规定了确认为合同履约成本。而对于其中不符合条件的数据资源，相关支出则是记录了当期损益，做费用化的处理。从会计上看，在这种业务模式下，为客户提供服务的过程当中，涉及到了对数据资源的利用，那么即便有关的数据资源并不符合会计上资产的定义和确认条件等等，但是它的价值在获取的服务收入当中是可以得到体现的，也是这个相关的支出应当去作为服务成本进行核算。第三种业务模式是直接交易原始数据或者是加工后的数据。与数据资源有关的经济利益是通过转让数据资源而消耗的，例如这种直接交易转让有关的数据集、数据包等等，那么受到我国的网络安全法、数据安全法、个人信息保护法等等的法律法规约束，加之数据权属相关的基础制度，目前也是正在健全完善当中。当前各方对于直接转让有关数据是较为谨慎的，从技术上看，出于对数据可控性、可用性的考量，这个直接转让的这种方式目前在实务当中是相对较少的。企业应当严格的去对照企业会计准则、关于存货的定义和确认条件，以及企业自身的日常活动内容，持有相关数据的最终目的、预期、经济利益的消耗情况等等谨慎地判断。在这个模式下，数据攻防通常是按照需求方的定制的要求，或者是采集加工通用数据之后，将形成的数据资源的控制权转移给需求方。那我们来看两个具体的情形，第一个是E技术公司，它的主要的经营活动就是对数据进行采集和清洗、标注等等，加工后出售给其他的企业。那某一个客户基于其正在开发的人工智能裁判与教练系统，向E公司采购篮球运动图像数据相关的分析产品。双方在合同当中去约定，E公司需在合规的前提下，提供达到客户要求的数据质量和数量等标准的数据分析产品，并且要经过验收后达标了才能够交付相关数据产品，收取合同对价。当交付了这个数据产品之后，E公司它是应当完全的销毁采集和处理过程当中的相关原始数据和衍生数据，不得将这些数据再转让授权给其他方使用，那而且除非是监管部门的管理需要，E公司不得向其他方提供该数据产品的原始数据来源、规模、质量等等相关的信息，否则是需要承担相应的违约责任的。E公司基于日常经营模式以及具体的购销合同分析认为，E公司未来向客户所交付的这项数据分析产品需要达到约定的数据质量和数量标准，本身是高度定制化的。根据合同的约定，B公司在交付了产品之后不能够保留有关的数据，也就是说他的预期利益将通过交付全部转让给客户，不能通过其他的方式，比如转让、授权等等再次获得相关的利益。那么E公司综合上述分析和其他的事实情况，按照企业会计准则相关规定进行判断之后，将该数据产品作为存货进行会计核算，并且按照收入准则确认了相关的收入。在第二个情境下，F公司专门从事语料的收集与加工，并且出售给从事大模型、智能驾驶等相关领域的相关的科技企业。F公司基于对某国家人工智能领域市场需求的判断，他去主动采集了某个小语种的不同年龄段、不同性别、不同地区等等的场景下的语音数据，并且自行加工形成了相关的数据集，准备未来出售给有关的企业。那么在这个情况下，F公司在尚未签订有关的合同的时候，先行加工形成了相关的数据集，它的最终目的就是未来出售给客户。那么如果说这种业务模式本身属于公司的日常活动，而且又满足了经济利益，很可能流入企业成本能够可靠计量等等准则规定条件时，F公司是可以将其作为存货去作为去进行会计核算。从会计上看，在这种直接转让的业务模式下，如果说企业相关数据资源，它持有的最终目的就是为了对外出售，并且这个属于企业的日常活动，当符合存货的定义和确认条件的时候，企业是应当作为存货予以确认的。那么对于直接转让这种业务模式，也需要大家注意的是，当前企业对于数据的直接交易以及会计量存货的判断一定程度上受限于数据权属规则，那么在数据的生产、流通、使用等等过程当中，不同主体对于数据它有着不同的利益诉求，而且呈现出一种复杂共生、相互依存、动态变化等等一系列的特点，还会面临知识产权、商业秘密保护等等的法律挑战。传统权力制度框架可能难以突破数据产权相关的困境。那么《数据20条》当中提出了探索数据产权结构性分支制度，建立数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三权分制的数据产权制度框架。那么随着中国特色数据产权制度体系的不断健全完善，将更好地促进数据要素的生产、流通和价值发挥。从上述三种业务模式的分析我们可以看到，当符合了会计上资产的相关定义和确认条件时，在满足这些严格条件的前提下，企业数据资源是可以作为会计上的资产予以确认的。具体到资产的类别的时候，在现行的企业会计准则框架下，企业数据资源可能属于无形资产和存货两类资产类别。《暂行规定》对于确认为无形资产的和存货的数据资源，结合数据资源的特点和业务流程等，在初始计量、后续计量、处置等等方面做了进一步的指引。那么以下这两个类别我们分别简称为数据资源无形资产和数据资源存货。在数据资源无形资产的初始计量方面，《企业会计准则第6号——无形资产》应用指南以及有关的企业会计准则解释等等，就无形资产的相关会计处理作出了全面规范。企业对于符合无形资产定义和确认条件的数据资源，应当确认为无形资产，并进行相应的会计处理。那么在成本方面，无形资产准则规定，无形资产应当按照成本进行初始计量，同时对于不同方式形成的无形资产的成本以及哪些支出应当费用化都做出了规范。企业应当根据数据资源无形资产的形成方式，重点关注企业成本确定问题。对于通过外购方式取得的数据资源，无形资产，按照无形资产准则的规定，其成本是包括了购买价款、相关税费以及直接归属于使该项资产达到预定用途所发生的其他支出，从数据资源形成的业务流程来看，外购取得的数据资源有的已经经过了初步的脱敏清洗，也有的可能是较为原始状态，要达到预定用途，需要经过脱敏清洗、标注、整合、分析、可视化等等一系列的工作过程当中，还可能会发生数据权属见证、质量评估、登记结算、安全管理等等相关的费用。对于这些支出，如果它是直接归属于使该项数据资源无形资产达到预定用途而发生的，则可以按照无形资产准则的规定计入数据资源无形资产的成本当中。如果这些支出并不符合无形资产的定义和确认条件的，则不应当计入到资产成本当中，而是应当做费用化的处理，根据用途计入当期损益。比如A银行从外部购买了一批数据，拟与行内自行采集的其他的数据整合，从而形成了一项数据库来用于精准营销分析。那么这个A银行按照会计准则的规定，判断这个相关数据符合了无形资产定义和确认条件，从而将该外购数据按照无形资产进行核算。那么在对外购数据进行质量评估的时候，发现该外购数据需要按照金融监管相关的规则要求去做进一步的脱敏处理，并且聘请了专门从事数据脱敏的机构去完成了相应的脱敏处理。在这个情形下，A银行分析认为它在质量评估以及脱敏处理过程当中发生的支出都是为了使这个外购数据达到预定用途所发生的相关的支出，在满足无形资产的确认条件时候，是计入到了无形资产的成本当中。对于企业内部通过研究开发形成的数据资源无形资产，按照无形资产准则的规定，其成本是包括了开发阶段的支出当中同时满足无形资产准则第九条规定的有关资本化条件的支出。无形资产准则的规定，企业内部研究开发项目的支出是区分为两个阶段，就是研究阶段和开发阶段，其中只有开发阶段的支出，并且符合了资本化条件的部分是可以记录到无形资产成本当中的。这个资本化条件具体包括以下的5个条件我们就不一一的去念了，这个是准则本身的具体规定，那么对于研究阶段的支出以及开发阶段但是不符合上述资本化条件的支出，是应当费用化处理，在发生的时候记录到当期损益当中的，不能够去确认为资产的成本。暂停规定进一步强调，企业对于内部数据资源研究开发项目的支出，同样应当按照上述无形资产准则的相关规定进行相应的会计处理。只有满足了无形资产准则第九条规定的资本化条件的，这个相关支出才可以计入到无形资产成本当中。需要进一步强调的是，企业对于开发阶段的支出，并不应当出于增加数据资源、无形资产规模等等考虑，将不符合资本化条件的支出计入到数据资源无形资产的成本，同时也不应当不加判断，将开发阶段的所有支出一概的做费用化的处理。正确的做法是严格按照无形资产准则规定的资本化条件，综合考虑所有实施的情况作出判断，并做出相应的会计处理，以正确反映有关数据资源无形资产的行程情况。那例如B企业，它是从事大宗商品贸易领域的数据服务。那2X24年的1月1日，B企业开始了一项数据库的研究开发项目，具体的内容是基于其自行收集、采编的数据和外部购买的相关数据，经过数据的清洗、标注、整合、分析等等的必要流程之后形成数据库，未来将以订阅的方式向客户提供有关大宗商品贸易的供给需求、库存、物流等等的数据查询服务。B企业在这个项目的研究阶段发生了相关支出的200万元，在开发阶段发生了支出800万元，其中按照无形资产准则相关规定，符合资本化条件的是300万元。那截至二毛24年的12月31日，该数据库完成了开发，并且达到了预定用途，B企业根据准则规定将其确认为一项无形资产，那在确认成本的时候，B企业按照准则的要求，将符合资本化条件的开发阶段的300万元支出确认为无形资产，那在该数据库完成开发并且形成了无形资产之后，后续每年还会发生一定的数据维护、安全管理等等支出，那么由于该数据库已经达到了预定用途，并且确认为了无形资产，其初始成本已经确定了，就是刚刚我们所说的300万元。B企业分析认为，后续虽然发生了一系列的支出，但是这些数据维护、安全管理等等支出并没有增加企业未来的经济利益流入，从而B企业是在这些支出实际发生时将其计入了当期损益。那么在具体的实务操作当中，对于企业这些个相关的数据资源，特别是生产经营过程当中形成的数据资源，企业是需要结合业务发展的目标，构建完善的数据管理体系，在建立确权管理机制和明确应用场景等等基础上，通过强化内部数据治理，优化数据资源相关的成本归集与分摊机制、完善与数字化要求相适应的内部控制体系和信息系统等等基础上，去实现对于数据资源成本的一个合理准确的计量。在数据资源的无形资产的后续计量当中，主要需要注意摊销和减值两个问题。那无形资产的后续计量本身是以其使用寿命为基础的。无形资产准则规定企业应当于取得无形资产时分析判断其使用寿命，对于使用寿命有限的，应当估计该使用寿命并对其应摊销的金额。在使用寿命内，系统合理的摊销无法预见无形资产为企业带来经济利益的期限的，应当视为使用寿命不确定的无形资产，从而不应做摊销无形资产准则应用指南进一步地对估计无形资产使用寿命时应当考虑的因素去做出了说明规范。那么考虑数据资源在运用过程当中，它是与应用场景高度相关的，而且一些数据它会具有较强的时效性。数据的这些特点也决定了企业在估计数据资源的使用寿命时需要额外考虑一些因素。《暂行规定》指出了企业在对数据资源无形资产的使用寿命进行估计时，应当重点关注的包括了数据资源的相关业务模式、权利限制、更新频率和时效性、有关产品或技术迭代以及同类竞品等等相关的因素。那比如C企业主要从事是APP营销推送的服务，由于该行业对于客户的数据实时性的要求比较高。C企业基于历史数据，根于根据业务模式、市场同类产品功能等等因素分析，发现其在提供服务过程当中有一些数据它的使用寿命是两年，那对于这些相关的数据，C企业如果判断认为符合无形资产的定义和确认条件，并将其作为无形资产予以确认，由于它的使用寿命是两年，未来在开销的时候应该按照两年的使用寿命进行摊销。D企业利用拥有的数据产品为客户提供产业链、供应链等等企业图谱的查询服务，该数据产品符合无形资产的定义和确认条件。D企业将其确认为了无形资产。D企业根据历史情况、市场竞品、技术发展等等因素分析，他发现该数据产品在未来的5年内具有市场竞争力，能够形成稳定的收入，这个使用寿命是按照5年去做一个估计。同时他还发现这个有关数据它的时效性是逐年递减的。无形资产的摊销方法应当反映与该无形资产有关的经济利益的预期消耗方式。对于受技术陈旧因素影响较大的专有技术等等无形资产的，是可以采用类似于固定资产加速折旧的方法进行摊销。D。企业考虑到这个数据时效性逐年递减的这个因素，在综合判断之后，按照准则的相关规定，选择采取一个年数总和法和作为摊销的方法。后续计量当中，除了刚刚所提到的摊销的要求，还涉及到对于数据资源无形资产的减值的要求。按照企业会计准则第8号资产减值等等有关规定，在资产负债表日，从外部信息来源和内部信息来源两个方面，企业需要去判断资产是否存在可能发生减值的迹象。那对于使用寿命不确定的数据资源无形资产，无论是否存在减值迹象，每年都应当进行减值测试，并且进行相应的会计处理。那么企业是应当根据它的这个数据资源的类型和特点，对于这个相关的减值的迹象以及具体的减值的情况等等去做相应的判断和会计处理。比如E矿工企业在过往生产某产品的过程当中，积累了关于某生产工艺中原料投入、化学反应和产品精炼等等流程的一系列数据，这个进一步加工形成了一个数据模型，按照企业会计准则的规定，当时确认为了资产，因为这个资产未来是用于它的优化生产的。目前由于技术更新迭代，E企业它将于一年内改用其他的生产工艺，而且基于这个判断，它预计全行业都将淘汰原来的生产工艺，那原来它所形成的相关的生产数据以及相关的数据模型未来将不再适用。虽然E企业的相关数据模型目前仍能够发挥作用，但是由于预计一年内将改用其他的生产工艺，该数据模型不再能够内部使用，对于其他的企业也不具有应用价值。E企业针对该减值迹象，应当按照资产减值准则的要求进行减值测试，并进行相应的会计处理。对于确认为无形资产的数据资源进行后续计量时，还需要注意以下两点，第一，在具体实践中，企业要基于数据资源的类型和特点，对数据资源、无形资产的使用寿命进行合理估计，并持续关注减值情况。对于一些较为基础的数据资源，可能用于多种应用场景，其使用寿命可能相比更长。而用于营销推荐、风险管理等的数据资源可能时效性更强，使用寿命也相应较短，还可能由于市场因素等导致减值。企业需要综合考虑所有事实和情况进行合理的判断。第二是由于数据的价值易，还可能会出现数据资源无形资产的现实的估值会高于它的成本，按照会计准则的要求，不能够以评估增值为理由去调增无形资产的成本和账面价值。在利用数据资源对外提供服务当中，可能涉及到两类情形：一是在持有确认为无形资产的数据资源期间，利用数据资源、无形资产去对客户提供服务。此时如果企业对于其提供服务所利用的数据资源无形资产，它是属于使用寿命有限的，相应的摊销金额应当根据受益原则计入到当期损益或者是相关的资产成本。同时，企业对于从客户处获取的对价金额是应当按照《企业会计准则第14号——收入》的相关规定去确认相关的收入。二是除了上述情形之外，企业还可能会利用不符合相关资产定义或确认条件的数据资源对客户去提供服务。一些数据资源可能由于应用场景不清晰，是否能够带来预期经济利益难以确定、无成本、无法可靠计量等等原因，没有能够去作为会计上的资产去予以确认，但是这个并不影响企业在开展相关的业务当中去加以运用。这个这种情况下也是要按照收入准则的相关规定去确认相关收入。符合有关条件的还应当去确认它的合同履约成本。例如F通信运营企业在过往经营当中形成了相关的数据，包括客户的月通话费用、缴费金额等等，目前是利用相关的数据形成了用户画像产品，客户是通过授权给金融机构向F企业去查询相关数据来为金融机构提供征信的支持。尽管由于当时数据治理、基础信息系统建设等等限制，F企业未能够准确可靠的计量相关数据的成本，从而未能将其单独确认为一项资产，但是这个并不影响它在开发相关的数据产品，并且利用产品形成相关的服务收入。那这种情况下，F企业是应当去按照收入准则规定确认收入，同时还应当按照收入准则第26条等等的要求，对于符合有关条件的，为履行与客户的合同而发生的成本，作为合同履约成本予以确认，进行相应的会计处理。那么对于数据资源的存货，那在初始计量的时候也是应当重点关注成本确定的问题。企业快准则第1号存货、企业会计准则第1号存货的应用指南等等，就存货的这个相关会计处理也是作出了全面的规范。企业对于符合存货定义和确认条件的数据资源，应当确认为存货，并且按照成本去进行初始计量。对于企业所持有的数据资源存货，有时候它可能是从专门的数据采集企业等处去采购取得的。对于通过外购方式取得的确认为存货的数据资源，采购成本是包括了购买价款、相关税费、保险税费以及为了数据权属见证、质量评估、登记结算、安全管理等等所发生的其他可归属于存货采购成本费用。那么为了更好的去实现它的这个出售的目的，有的时候还可能根据业务和市场的需要去做进一步的加工处理，或者是通过自行的合法采集和加工形成相关的数据资源。存货，对于企业通过数据加工取得确认为存货的数据资源，它的成本包括了采购成本以及数据的采集、脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等等的加工层面成本，和使存货达到目前场所和状态所发生的其他支出。例如，G企业的日常活动和主要业务模式是在合规的前提下进行语料的收集和加工，并且出售给其他的企业，那么该企业它根据客户的委托，从有关的数据交易场所去直接购买了一批数据，准备进一步加工后，再去直接出售给他的这个下游企业。客户假定G企业根据企业块准则相关的规定，判断这批数据符合了存货准则、主观存货的定义和确认条件等等，并作为存货进行会计核算。在这个采购过程当中，它为了核实原始数据的权属、合法、质量符合要求等，G企业借助了第三方机构提供的权属见证、质量评估等服务，对于其中可以归属于存货采购成本的费用（比如它的原始数据的购买成本、权属见证的成本、质量评估的成本等等），是可以计入到存货成本当中的。存货准则规定的后续计量方面。企业在资产负债表日，需要对存货按照成本与可变现净值孰低进行计量。当存货成本高于其可变现净值的时候，则需要计提存货跌价准备，计入到当期损益当中。那有关的规定也同样适用于数据资源的存货。企业在资产负债表日，应当按照存货准则、应用指南等有关规定与确凿证据为基础去确定数据资源存货的可变现净值。发生跌价的，应当按照可变现净值计量，同时按照其成本高于可变现净值的差额计提跌价准备，并计入到当期损益当中。在出售数据资源存货的时候，企业也是应当按照收入准则等规定去确认相关的收入，同时按照存货准则的要求，需要将其成本结转为当期损益。此外，对于一些因为不符合存货的定义和确认条件而未予以确认的数据资源企业，同样可能是因为客户有需要等等去实现出售。那对于这种情况下，符合收入准则有关规定的企业，应当按照收入准则去确认相关的收入。接下来是《暂行规定》主要内容第三部分——列示和披露要求。《暂行规定》围绕有关各方的信息需求，重点在财务报表列报准则以及《2019年度一般企业财务报表格式通知》等等报表格式文件的基础上，进一步细化了数据资源相关列示和披露的要求，以更好地去反映企业数据资源有关定量和定性信息，帮助有关的报表使用者，比如投资者、监管部门等等，更好地去了解数据资源的有关情况。
首先就是资产负债表的相关列示。财务列报准则规定了企业资产负债表应当单独列示存货、无形资产等报表项目。一般报表格式通知指出，企业根据重要性原则，并结合本企业的实际情况，可以对确需单列的内容增加报表项目。
近年来，在探索企业数据资源相关会计问题当中，有一些企业和学者认为，按照现行准则，对于资产负债表这有关规定，数据资源可能会分别在无形资产、存货等等资产类别当中，列示资产负债表等于没有针对数据资源的专门列示项目，不能够有效地去反映出数据资源的价值，并建议可以将数据资源单独的去作为一类资产在报表中列示，或者是在无形资产、存货等资产类别下设数据资源的子类别来更加直观反映其价值，便于报表使用者更好理解其经济资源的情况。考虑到报表列报准则规定的资产负债表的列示原则是按照流动性的顺序由强到弱来列示。存货等属于流动资产，无形资产等它是属于非流动资产。如果我们将分别可能属于无形资产和存货等等资产类别的数据资源，笼统的把它作为单独的一类资产列示，既违反了资产负债表按照流动性列示的原则，也不利于报表使用者去获得这些数据资源的流动性、经济利益、消耗方式等等有关的信息。
《暂行规定》在大家这些意见的基础上，进一步的去明确了数据资源在资产负债表中去如何列示规定。企业在编制资产负债表时应当根据重要性原则，并且结合本企业的实际情况在有关报表项目下增热其中项来更加直观的去反映企业数据资源的相关价资产价值的情况，其中就包括了以下这几个方面：第一个是在存货项目下增设数据资源项目来反映资产负债表日确认为存货的数据资源的期末账面价值；第二个在无形资产项目下增设数据资源项目，同样也是反映了资产负债表认确认为无形资产的数据资源的期末账面价值。第三个是在开发支出项目下增设，反映资产负债表日正在进行数据资源研究开发项目满足资本化条件的支出金额。
需要提示的是，对于按照收入准则有关规定，对数据资源确认了合同履约成本的企业，应当根据合同履约成本科目的明细科目初始确认时摊销期限是否超过一年或者一个正常的营业周期，在存货或者是其他非流动资产项目当中去分析填列。如果涉及到已计提减值准备的，还应当减去合同履约成本减值准备科目当中的相关期末余额，之后按照这个减去后的金额去填列。其次是相关的披露要求，相较于会计报表所提供的定量信息，报表附注它所提供的信息是一种以定量、定性信息相结合，并且采用文字和数字描述相结合的方式来披露有关报表项目的信息。实际上这些信息通过与报表列示项目的相互参照，是能够帮助报表使用者更好地从整体上去理解财务报表的《暂行规定》。在相关企业会计准则规定的基础上，充分的去发挥了附注的上述特点，创新采取强制披露加自愿披露的方式，规范和引导企业加强对数据资源相关信息的附注的披露。附注披露的第一部分是我们对确认为无形资产数据资源的相关披露。《暂行规定》在无形资产准则的关于附注披露规定的基础上，进一步的去细化了数据资源、无形资产的具体披露表格，就是如图所示，这也是我们文件当中很明确列出来的一个表格。从横向的表头上看，《暂行规定》要求企业应当按照外购的数据资源、无形资产、自行开发的数据资源、无形资产等等的类别去对数据资源、无形资产相关会计信息去做分类的披露，并且在这个分类的基础上可以根据实际情况对类别去做拆分的。这样是有助于报表使用者去了解数据资源、无形资产的形成方式，以及分别的去分析、评价不同形成方式下数据资源无形资产的相关情况。从纵向的这个项目看，这个表格覆盖了各个类别数据资源无形资产自期初到期末之间的增加减少情况和途径，以及它的摊销减值等信息，有助于我们在资产负债表相关报表项目列示金额的基础上，更好、更全面的详细了解企业数据资源无形资产的增减变动的情况。
除了这个具体的披露格式，《暂行规定》当中还汇总了有关准则关于无形资产的附注披露要求，通过在《暂行规定》当中去整个的展示，帮助大家更好地系统的去了解这些附注需要披露的相关信息，就是如我们这个图中所示的相关的这些内容，这个我们就不再一一的去念了，这些本身也是准则当中的相关的规定，我们在《暂行规定》当中去做了汇总。第二部分是对确认为存货的数据资源相关披露的要求。首先也是与这个刚刚我们所说数据资源无形资产的披露要求类似，我们给出了一个具体的披露表格。从横向表头上看，《暂行规定》也是要求企业按照外购数据资源存货和自行加工数据资源存货等等类别进行披露，并可以在此基础上根据实际情况对类别进行拆分。从纵向项目上看，同样也是覆盖了各类别的数据资源存货自期初至期末期间的这种增减变更的信息，这个和无形资产是有一些类似的，那同样的我们也是《暂行规定》当中汇总了有关准则关于存货的附注披露要求。对于企业数据资源存货应当在附注中披露的这个图上所述的这些相关信息，逐一做了说明。第三部分是其他披露要求。在做出前述的这种资产负债表列示的规定，以及附注披露当中的这个强制披露要求，我们所说的包括具体的表格，包括附注里面的这个一些定量信息等等。同时《暂行规定》也从更好地反映企业数据资源的价值出发，兼顾各方的这种信息需求，企业的成本效益和商业秘密保护等等方面的。这些需要进一步的，我们提出了两个方面的其他披露要求：第一是对于数据资源评估相关信息的披露要求，第二个就是企业的数据资源相关信息的自愿披露。我们提出了这种鼓励引导，加强自愿披露的具体指引。第一方面就是数据资源评估的相关信息披露。企业的数据资源本身是一个新生的事物，实际上相关的评估方法等等也是在不断的完善当中。近期在财政部的指导下，中国资产评估协会发布了相关的《数据资源评估的数据资产评估的指导意见》。《暂行规定》当中兼顾到各方的这种信息的需要，同时考虑到重要性和成本效益的原则，我们规定了当企业对数据资源进行了评估，而且这个评估结果它是要对企业的财务报表具有重要影响的时候，评估所依据的信息来源、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等相关的评估的信息，从而也是为报表使用者了解数据资源评估相关信息提供一个支持。需要注意的是，我们讲企业的数据资源、无形资产和数据资源的存货，按照我们的会计准则的要求，都是按照成本进行初始计量和后续计量，所以它并不涉及到根据估值技术所取得的公允价值去对数据资源、无形资产和数据资源存货去进行调账处理。但其实在进行，比如说减值和跌价准备相关的会计处理的时候，我们可能会借助到评估意见来分析可变现净值的，我们会利用到这种专家成果，同时在企业进行数据流通交易，或者是在分析数据资源的应用前景、定价策略等等时，也可能会涉及到对数据资源的相关的评估。比如A公司，从事商品贸易领域的数据服务，基于自行收集采编的数据和外部购买的数据，经过清洗、标注等等必要流程后，它形成了一个相关的数据库，用于对外去提供查询的服务。其他的一些商贸企业会订阅这个数据库，从而利用数据库所提供的交易历史信息、市场供需等等相关数据会作为它交易的结算依据和参考标准。相关的行业协会可能也会订阅这个数据库去作为行业有关信息监测的一个信息来源。A公司在2X24年的9月30日完成了数据库的研究开发项目。按照企业会计准则的规定，他认为符合了无形资产的定义和确认条件等等，从而确认为了无形资产进行会计核算。他的入账的成本是历史成本360万元。在2X24年的10月1号到12月31号期间，A公司利用该数据库对客户提供了相应的服务并取得了收入。A公司在确认这个收入的同时，将该数据库的摊销金额9万元计入到了当期损益。那么我们来看，在2X24年12月31号，这个数据库作为一个无形资产，它在会计上的账面价值是351万元，就是我们的历史成本360万元，减去摊销金额9万元。那么A公司它目前是想与有关的金融机构就数据资源的质押融资开展相关的探索合作。为了这个去了解相关的价值，他聘请了有关的资产评估机构去对数据库的价值进行评估。该资产评估机构按照资产评估准则和数据资产评估指导意见的相关规定，根据评估的目的、对象、价值类型、资料收集等等情况，选择采用收益法对该数据库进行评估。那么我们假定得出的这个在评估基准日2X24年12月31号，这个数据库的评估价值是500万元。在报表列示方面，在这个2X24年12月31号的资产负债表中，A公司对于这个数据库，它应当按照期末账面价值351万元去进行列示。虽然我们看到该数据库的资产评估价值500万元较它的账面价值发生了一个增加，但是由于我们在企业会计准则当中，我们已经明确规定我们是一个成本计量的模式，对于该数据库的评估价值的结果并不改变它会计上的账面价值，A公司不能调增该数据库的账面价值。在附注披露方面，A公司分析认为，基于其拟开展的数据资源质押融资相关评估活动的这个评估结果，预计对企业未来的财务状况、现金流量等等会具有重要影响，那同时它按照《暂行规定》的有关要求，在报表的附注当中相应的披露了评估的相关信息，就是我们《暂行规定》所提到的包括评估依据的信息来源、评估结论成立的假设前提、限制条件等等这些个相关信息。第二方面就是数据资源的自愿披露。我们说在数据数字产业化和产业数字化的浪潮当中，企业对于数据资源的运用流通持续的在蓬勃发展，其中既包括了符合相关资产定义和确认条件，从而可以作为无形资产或存货在资产负债表中反映的数据资源，也包括了未作为无形资产或存货确认的资源。尽管不能作为会计上的资产予以确认，但是企业凭借这些数据资源仍然可以去积极地拓展应用场景、开发数据产品、参与流通交易等等，去充分发挥这些数据的价值。那么，同时，不同行业、不同发展阶段的企业，它处于监管上的要求，出于商业秘密保护等等方面的需要，它可能也存在一些不宜全面披露的数据资源的相关信息。基于这些方面的这个需要，《暂行规定》在广泛的听取意见，会同有关行业主管部门和不同类型企业深入研讨的基础上，提出了自愿披露的要求。通过自愿披露，可以说既赋予了企业相关附注披露的自主性、灵活性，减轻了企业披露的成本，也指出了各方普遍关注的信息需求所在，能够鼓励、引导企业主动加强数据资源相关信息披露，充分揭示数据资源的价值。具体来看，企业根据可以根据实际情况自愿披露数据资源，也包括了未作为无形资产或存货确认的数据资源下列8个方面的相关信息。需要强调的是，自愿披露的数据资源不仅涵盖了我们刚刚所讲的会计上能够确认为无形资产和存后的数据资源，也包括了我们未作为无形资产或存货确认的数据资源在规定当中已经明确提出来了，这个自愿披露的具体内容就是包括不限于《暂行规定》所要求的八个方面：第一，应用场景描述和分析。披露这方面相关信息的目的是什么？因为数据资源的这个价值与应用场景它是紧密相连的，同一数据资源在不同的应用场景下的价值是可能存在差异的。那也有一些数据资源在尚未找到适当的应用场景时候，它是可能无法满足相关资产的定义或确认条件，但我们说它仍然是可能有潜在的商业价值的。通过应用场景相关信息的披露，投资者和潜在投资者能够更好的去理解企业数据资源的经济价值和潜力所在。对于数据交易场所和数据交易的双方，他们可以更清晰地去描述他的产品和需求，从而促成这个数据的交易流通。行业主管部门也可以从中去了解行业产业的发展情况和现实需求，加强政策引导和宏观治理。那因此，为了满足这些个需要，《暂行规定》要求企业需要这个可以自愿披露的内容包括数据资源的应用场景或业务模式、对企业创造价值的影响方式、与数据资源应用场景相关的宏观经济和行业领域的前景等等。结合具体的实务来看，企业可以披露以下的这些内容包括数据资源在交易流通方面的应用场景、应用模式、业务模式等等。相关数据业务的经营模式、主要客户特征、服务内容、销售模式、盈利模式等等，以及数据资源，相关产品或服务的这个应用场景的行业发展情况，以及新发布的这个法律法规等等对行业的影响情况等等。那也是说明一下这个关于应用场景描述和分析当中。好，我们讲实务当中可能包括的这些披露内容，并不是说穷尽了企业所披露的所有内容，只是提供这个大家的一些参考，可以披露的一些参考内容，企业应当结合实际情况加强对相关信息的披露。后面我们所讲的其他几个方面的这个自愿披露内容也是类似，都是供大家实务当中参考，具体还是需要企业去探索适合自己、适合整个行业的这种披露的相关内容范式，那比如说在应用场景方面，这个某个从事大宗商品贸易的企业，它对于行业相关的贸易、生产需求、库存等等数据进行系统采编，形成了相关的数据资源。那他在披露这个应用场景或业务模式方面，具体的你披露的包括上中下游企业会利用其提供的数据作为经营风险控制的参考依据，有关行业协会在产业运行监测当中将其提供的数据作为参考等等。第二，来源的合规性。我国的数据安全法、个人信息保护法、网络安全法等等有关的法律法规对于数据的来源、内容、处理、授权等等做出了一系列的规定，数据资源及其原始数据的合规性也一直是监管部门、投资者、交易对手方以及广大的这个社会公众普遍关注的问题。那么我们说披露来源合规性的目的就在于企业本身，它是应当切实的依法依规去维护国家安全、公共利益以及个人组织的合法权益的。合法性本身也是企业进行相应会计处理的基础前提。通过披露来源合规性的相关信息，企业是可以主动的去向大家去说明有关的合规情况，从而打消投资者和社会公众的疑虑，更好地去参与到数据的流通交易当中。在来源合规项方面，暂行披露要求披露的包括用于形成相关数据的相关数据资源的原始数据的类型、规模、来源权属、质量等信息，结合具体实务来看，那企业可以披露以下的这些内容，比如它的原始数据类型，包括涉及到哪些结构化数据，还有哪些是非数、非结构化的数据？原始数据的规模方面，包括数据库的个数据、品种的个数据的这个指标量、条数、覆盖范围等等。原始数据的来源，比如说是企业自己系统生成的，还是说外部采购取得的等等。原始数据的权属可以通过按照这个数据的来源、类别等等去对权属进行说明。那还有这个原始数据的质量方面，比如对照这个及时性、真实性、精确性等等质量指标去做一些披露说明，那比如某个企业，它针对这个来源合规性方面，哈拟披露通过数据公共数据的开放授权取得，通过有关交易场所采购取得等等的这个不同数据资源来源情况，以及这些数据资源的权属情况，所采购的数据资源自己所定的这种需要符合的质量要求等等。第三，加工投入方面。数据资源它的可加工性很强，既可以被维护、更新、补充，从而增加了数据量，也可能会有删除、合并、归集、消除冗余、进行优化的情况，还可能是通过进一步的分析、挖掘、加工，得到更深层次的新的数据资源。那么披露加工投入情况的相关信息，是可以帮助我们的投资者和潜在投资者更好了解企业的竞争优势，也可以结合相关资产的形成情况等，综合评价相关开发投入与产出情况。企业对于数据资源的价值的开发能力等等。那么在加工投入方面，《暂行规定》要求披露企业对于数据的加工维护和安全保护情况，以及相关人才、关键技术等等的持有和投入情况。那结合具体实务来看，企业可能会披露包括采集和加工情况，例如采集加工的颗粒度、更新频率、加工的技术、采集的渠道等等。安全保护方面，包括对于数据安全风险的应对机制、管理模式、软硬件的相关情况，取得的相关资质证明等等。对于相关人才的持有和投入情况，比如人员数量、人才团队的结构、技术水平、能力等等。关键技术的持有和投入情况，比如说在各个环节所使用的核心技术，企业拥有的相关专利等等。那比如说某个企业，它在这个安加工投入方面，你披露其部署的防火墙产品及相关信息、安全产品认证情况，对数据库的访问权限、行为管控等等的这种规则的设定情况。第四，应用现状的相关信息。披露应用现状相关信息的目的是能够直、更为直接的帮助投资者等更好地去了解数据资源的相关经济利益消耗方式、当前实际的收入、利润产出能力的，也有助于行业的主管部门去了解业务的现状，加强管理监督，更好地去引导、支持行业产业发展。那在应用现状方面《暂行规定》，他要求披露数据资源的应用情况，包括相关产品、服务等的运营应用、座驾出资、流通交易服务计费方式等等。在具这个具体来看，企业可能会涉及到以下的内容，包括相关的产品或服务的运营情况，比如使用情况、收入情况、注册用户、活跃用户的情况等等，还可以根据相关产品或服务的形态进一步的细化分类披露。还有根据相关产品服务的用途来说明相关产品服务的这个座驾出资的情况，以及这个相关产品服务的交易收入情况。并且还可以对于这种在数据交易场所去挂牌或者未挂牌的产品等等去做分别的细化披露。还有就是相关产品或服务的计费方式，比如说这预付费的方式，按用量计费，按时间订阅计费，按查询次数计费等等。那比如某个企业在这个英文现状方面，它是准备就提供的智能标签、产业图谱等等五类数据产品及相应的这个APO接口等等API接口功能等等，还有订阅年费标准等等进行披露。第五，重大交易事项。披露重大交易事项相关信息的目的是因为这个重大交易事项本身它会对企业的生产经营和财务报表造成影响，主动披露相关的信息将有助于投资者和潜在投资者等进一步的去了解交易情况和相关风险等，从而对企业的价值做出评价。那在重大交易事项方面，《暂行规定》要求要披露重大交易事项当中所涉及到的数据资源对该交易事项的影响及风险分析重大交易事项包括但不限于企业的经营活动、投融资活动、质押融资、关联方及关联交易承诺事项或有事项、债务重组、资产置换等等。那比如某个企业，它是准备就集团内部不同企业间所开展的数据共享等情况去做披露和相应的分析。第六，自愿披露相关权利失效情况的相关信息。数据资源相关权利的失效将直接影响到相关业务的开展，以及相关数据资源无形资产的可收回金额、数据资源存货的可变净值等。披露这个权利失效相关的情况，目的在于为投资者和潜在投资者以及数据服务和产品用户等等去提供相关的信息，以帮助他们相应地做出投资和经营的决策。那在这方面，《暂行规定》要求披露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的。如果说这个数据资源已经确认为资产的，还包括相关资产的账面原值及累计摊销、减值准备或跌价准备、失效部分的会计处理等等。
第七，权力限制的情况。披露权利限制情况的相关信息，目的在于随着数据权属规则的健全完善，可能会对当前一些数据资源、业务和流通交易等等的模式会产生相应的影响。通过权利限制情况的相关信息，能够帮助投资者和潜在投资者、数据交易场所、数据服务和产品用户、行业主管部门等等有关各方及时的去了解这个权利限制的相关信息和潜在的风险，更好地去评价企业及其数据资源的价值和变动情况。在权利限制情况方面，《暂行规定》要求需要披露的是数据资源转让许可或应用所涉及到的地域限制、领域限制及法律法规限制等等。权力限制，例如国家互联网信息办公室它所出台的数据出境安全评估办法、个人信息出境标准、合同办法等等，对有关的重要数据和个人信息出境活动是做出了规范。近期国家互联网信息办公室也在对数据出境安全评估方面的这个相关的规定做进一步的修订，那涉及到具体企业就可能会对有关数据出境活动是否受限等等去做出披露说明。这个上面也是举个例子，因为权利限制的情况本身也是不仅限于企业，它是需要结合自己的实际情况去进行相应的披露。第八，其他自愿披露。数字经济和实体经济深度融合的背景下，新技术、新业态、新应用是不断地在涌现，并且加速地向各行业、各领域去做广泛的渗透和深度的融合。那么披露其他的这个自愿披露信息，企业可以根据行业、产业的特点和企业自身的实际情况去加强相关的自愿披露，形成充分有效的披露范式，那从而实现向报表使用者更好地去说明其数据资源，也包括了未作为无形资产或存货确认的数据资源相关的信息情况哈，来展示它自身的数字化能力、数据价值的创造力和数字化发展的前景等等。那么在这方面暂行业规定也是给出了一个开放的要求，就是要求企业自主的去认为对于这个认为有必要披露的其他数据资源相关信息去做一个资源的披露。《暂行规定》的附则本身是在生效日期和新旧衔接方面去做出了规定，也是明确了本规定是自2024年的1月1日起实行，企业应当采用未来适用法执行本规定。在本规定施行前，已经费用化计入损益的数据资源相关支出不再调整。《暂行规定》作为一项会计处理规定，它是聚焦于企业的实务，需要对企业会计准则体系做出的有机补充。但是，这个《暂行规定》本身并没有改变现行无形资产、存货、收入等相关准则对会计确认与计量的要求。因此，企业对于数据资源的相关会计处理，并不是仅因为《暂行规定》的实施而发生改变。那也就是说，对于《暂行规定》施行前，按照会计准则不应当作为相关资产确认的数据资源，并不仅因为2024年1月1号暂停规定实行，它就直接符合了相关资产的确认条件，那么同时《暂行规定》也是再次的。这个重申强调，企业应当采用未来适用法执行本规定，且本规定施行前已经费用化计入损益的数据资源相关支出不再调整。对于《暂行规定》施行前的会计期间已经费用化处理的数据资源相关支出，企业不应当再以追溯调整为由，把它重新作为相关的资产予以确认。比如，A企业从2023年4月1日起自行采集和研究开发一项数据库，未来准备形成了数据库之后，通过API接口的方式向金融机构去提供征信查询验证的结果，A企业在符合准则规定的前提下，将该数据库是作为无形资产进行会计核算，那么这个数据库在研究阶段发生了200万元的相关支出，在开发阶段共发生了800万元支出，其中按照无形资产准则相关规定，符合资本化条件的支出是300万元。截至2023年12月31日，这个研究开发的项目还没有达到预定的用途。在这个例题中，我们假定不考虑相关税费等等的其他因素影响，那按照企业会计准则的规定，在研究阶段的开发支出例题里面就是200万元，它是应当全部备用化处理，计入当切损益。对于开发阶段的支出，其中按照准则规定，符合了资本化条件的300万元，应当是计入到资产的成本中去做资本化处理。因为2023年12月31日这个数据库还没有形成无形资产，那么这部分资产化的300万元金额应在资产负债表的开发支出项目中列示。而对于开发阶段800万元中不符合资本化条件的500万元支出，也是应当费用化，计入到当期损益。2024年1月1号《暂行规定》施行。对于这个项目来讲，它的资本化金额仍然是符合资本化条件的300万元。过往已经费用化处理的700万元支出，无论是开发阶段的200万，还是开发阶段不符合资本化条件的500万元都不应当调整计入到资本化金额当中。因为这个项目本身还没有达到预定用途，后续企业为了这个项目再发生的有关支出，仍然是按照无形资产准则以及《暂行规定》等等的有关规定。对于是否符合资本化条件去做判断。只有符合了无形资产准则第九条所规定资本化条件的相关的支出才应当计入到成本当中。以上是我们对暂停规定主要内容的主项的一个介绍，接下来就是实施《暂行规定》所需要注意的相关事项：第一项是正确做好前后衔接。刚刚也提到，《暂行规定》是在现行的企业会计准则体系下的细化规范，它在会计的确认、计量方面与现行的无形资产、存货收入等等相关准则都是一致的，不属于国家统一的会计制度要求变更会计政策的情况。那么在《暂行规定》施行前后，企业应当按照准则的要求，对于相同或相似的数据资源、有关交易或者事项采用一致的会计政策，不得随意变更和滥用会计政策。同时也再次强调，企业在《暂行规定》实行前，已经费用化计入当期损益的数据资源相关支出不再调整，不应当将前期已经费用化的数据资源重新去做资本化。第二项是要严格的执行企业会计准则。企业应当严格按照企业会计准则关于相关资产的定义和确认条件、无形资产研究开发支出的资本化条件等等的一系列规定，以及《暂行规定》的有关要求，结合企业数据资源的实际情况和经济业务实质，综合所有相关的事实和情况，合理作出职业判断，并进行会计处理。比如在确认方面，《暂行规定》对数据资源、无形资产的确认条件以及数据资源存货的确认条件都与现行的无形资产存货准则的规定是一致的。企业应当综合数据资源的法律权属、持有目的、形成方式、业务模式、与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等等做出判断。并不是说《暂行规定》出来了，实行了就可以简单的认为说数据就等于资产，凡是数据皆可入表，这种理解是不准确的。同时，《暂行规定》对于研发支出的资本化条件也与现行的无形资产准则保持一致，企业应当严格的对照现行准则要求，结合数据资源研发活动的特点进行判断和相应的会计处理，不应简单地将研发支出予以全部的资本化或者是全部的费用化。在计量模式方面，《暂行规定》对数据资源、无形资产和数据资源存货都是按照现行无形资产和存货准则的规定采用成本计量，并没有引入公允价值计量的模式。那因此，无论是在初始计量还是在后续计量的时候，企业都不能以评估等方式所得出的金额直接作为入账和调账的依据，这个也是考虑到我国当前的这个活跃统一的数据交易市场仍在健全完善的过程当中，相关的估值技术和规则也有待进一步的完善。数据资源的公允价值目前是无法可靠持续的取得的，当前尚不具备公允价值计量的条件。对于这个问题，财政部也将持续的关注数据交易市场的发展，在未来市场成熟后，将适时的研究引入公允价值计量的可行性。在后续计量方面，由于数据资源的这个价值易等等特点，企业应当持续的去关注数据资源的相关业务模式、权利限制、时效性、有关产品或技术迭代、同类竞品等等相关情况，严格的按照无形资产准则、存货准则、资产减值准则等等要求，及时地进行减值测试、计提减值或跌价准备等等的处理，而不应当去滥用准则的规定掩饰相关的减值损失，或者是利用相关的减值的处理实施财务洗澡等等的违规行为。第三项是积极加强信息披露。随着产业数字化和数字产业化进程的加快，数据资源对于企业特别是数据相关企业的价值创造等等日益发挥重要的作用。包括投资者、监管部门、社会公众等等在内的这个有关各方都是高度关注数据资源的利用情况，各方共同关注就包括了这个来源权属、合法合规还有安全保护等等的这个合规信息应用场景或业务模式、经济潜力失效和权利受限等等的这个关系价值创造的信息《暂行规定》，兼顾了信息需求、成本、效益和商业秘密保护等等，创新提出了自愿披露的方式，并围绕着各方关注，对披露的重点做出了规范和指引，鼓励、引导企业主动持续加强数据资源相关信息的自愿披露，这有助于向各方去提供在企业经营当中有关键作用的数据资源的信息、影响数据资源的风险和机遇相关信息等等。对于企业来讲，则应当充分的认识提供数据资源相关信息对帮助有关各方更好理解财务报表、揭示数据资源的价值等等的重要意义，主动按照企业会计准则和《暂行规定》的披露要求，持续的去加强对于数据资源的应用场景、业务模式、原始数据类型来源、加工维护和安全保护情况、涉及到的重大交易事项、相关权利失效和受限等等的相关资源。相关信息的自愿披露，积极探索更加符合行业、产业特点和自身业务情况的自愿披露内容和范式，并以此推动企业内部加强数据治理和应用，更好地去适应数字经济时代创新与发展要求，共同服务数字经济发展和数字中国建设。那么以上就是我们对企业数据资源相关会计处理《暂行规定》起草背景、主要内容以及实施当中的注意事项的有关介绍。《暂行规定》本身是会计准则领域加强基础制度供给，服务数字经济发展的新起点，下一步，财政部还将持续的关注国内数据资源相关会计实务和国际会计领域相关研究进展，结合我国数字经济和企业发展特点，进一步深化相关的会计问题研究，促进数据资源会计理论实践与经济社会发展的有机，持续，发挥会计在服务数据资源业务和数字经济发展方面的基础性作用。今天我们的培训就到此结束，谢谢。
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