企业数据资源相关会计处理的需求与合规实操建议

2024-01-08

导语：

为响应《中共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》并加速其实施，财政部于2023年8月22日发布了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），即通俗说法的“数据资产入表”新规，于2024年1月1日正式施行。该《暂行规定》对经营数据业务或业务中涉及数据要素的企业是关键的战略发展机遇。在财政部的指导下，数据交易所、数据服务商、会计事务所及律师事务所正积极研究和解读这一政策。笔者深入研究《暂行规定》及相关政策文件，并结合所服务企业在数据资源管理方面的需求及痛点，为企业针对《暂行规定》的业务调整和前期布局提供了解读视角及实操建议。

一、具有以下九类特征的企业可着手开展相应调整

（一）企业以数据资源或数据产品为主营业务

这类企业特别强调数据的收集、处理、分析和利用，形成其核心竞争力。企业需要在业务流程和会计处理上做出调整，以适应新的会计标准，如在企业内部建立数据资源、产品的会计确认和计量体系。例如专注于数据分析的公司，基于授权获取原始数据，并对原始数据开展脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等工作，从而形成数据资源，并基于数据资源开发数据产品。开展上述业务的企业，应当根据《暂行规定》的要求对研发团队组织架构等进行调整，使其有利于数据资产形成路径中成本归集。

（二）企业业务数据特征与可入表数据特征高度匹配

这些企业已经将数据作为核心产品运营，但还未进行资产化。这类企业的数据权利符合资产化条件，数据资源和数据产品的应用场景成熟，成本归集路径清晰，资产摊销方法明确。仅需要在《暂行规定》施行后迅速开展资产评估入表的专项工作，适宜立即着手安排布局。典型企业类型有：运营企业征信查询服务数据产品的企业、运营金融决策支撑服务数据产品的企业等。

（三）业务方面数据要素特征明显的企业

这些企业虽然主营业务不是数据，但在运营过程中产生大量有价值的生产、销售、用户反馈等数据。例如，制造业公司通过收集生产数据来优化流程。他们需要识别这些数据的潜在价值，并探索如何将其转化为数据资产，比如通过数据清洗、分析和研发，使数据成为改善决策和优化生产流程的工具，从而形成数据产品。在《暂行规定》实施后，可着手将企业自用的工具产品进行资产化，挂牌流通交易。由于数据资产本身存在的可复制、可共享、可协同、可再加工等特点，如适用到有相同数据支撑需求的企业，可以极低的边际成本获得收益的倍增，进一步挖掘自有数据价值。

（四）主营业务增长遇到瓶颈的企业

对于像建筑行业、房地产销售行业、传统游戏行业等曾经享受高利润和快速增长的行业，目前由于经济周期和政策转变等因素，可能面临增长瓶颈。这类企业可以通过内部建立数据部门或与外部数据服务商合作，积极探索和整合企业独特的数据资源，进而发展数据业务或实现业务转型。例如，传统的网络游戏公司可将基于企业先前业务所产生的抽奖概率的与市场反馈关系数据开发为数据产品，形成具有普遍适用性的“规模、价格、概率与营收”预测工具，在新电商、web3游戏等应用场景中发挥作用。

（五）有优化企业资产负债表需求的企业

对于依靠大规模融资、市场快速扩张的互联网企业，通常面临着资产负债表不佳的问题，这给后续融资造成困难。但这些企业拥有丰富的数据资源和成熟的数字产品，这些资源如果实现评估入表，可以显著改善资产负债状况。例如，一家拥有大量用户数据的在线零售平台，通过资产化其数据，不仅能够改善财务状况，还能向银行和潜在投资者更好地展示其业务实力。

（六）面向未来可能引入投资人的企业

对于近期考虑融资或引入新投资者的企业，企业本身拥有数据资源或数据产品的，在《暂行规定》实施前，企业数据资源和数据产品的价值评估缺乏明确标准，在融资时忽视对数据要素进行评估，或依赖于投资者对数据要素价值的调研判断。这常导致企业数据的真实价值无法准确反映。《暂行规定》则引入了标准化的会计处理方法，使得企业数据价值的评估更加真实和科学。

（七）与公共部门合作使用公共数据的企业

随着《暂行规定》的推广实施，公共部门可能会对其数据的“资产价值”有新的认识。与公共部门合作、利用公共数据的企业，如政务数据服务商等，这类企业由公共部门授权对公共数据（含敏感数据）进行开发运营，其数据收集业务高度依赖授权。此类企业必须对可能的授权延长、权限变化或授权终止有充分预期。因此，这些企业应尝试与合作的公共部门进行协商，针对《暂行规定》的要求，在数据的授权合同方面进行调整，主动推进符合《暂行规定》要求的授权合同的签署，防止原合同与新政策披露要求等不符，或未约定基于公共数据的数据产品经营权等，导致相关权利受限或失效。同时，企业应在用户的信息收集协议方面进行充分调整，以符合数据来源合规的要求，为数据来源披露等工作做好充分准备。

（八）外购数据用于业务开展的企业

对于依赖外购数据开展业务的企业，如从事证券市场量化交易的机构，在《暂行规定》实施前，面临数据定价标准不明确的问题。数据资产化后，数据服务的定价将趋向标准化，可能导致数据购买价格变化。因此，这些企业需要为可能的成本变化做好准备，特别是成本增加的情况。

（九）拟进行高新技术企业IPO上市的企业需关注新政策对研发费用的影响

对于计划进行IPO的高新技术企业，《暂行规定》对于数据资产的会计处理，特别是摊销方式和期限的选择，将具有重要影响。由于数据资产具有即时失效性，其摊销方式和期限的确定存在一定难度。这可能导致数据资产的价值在上市初期出现大幅波动，从而带来监管风险。因此，这些企业在进行数据资产入表操作时，应充分结合数据资产特点判断其使用寿命、潜在风险和摊销方式，从而进行合理安排。

二、相关调整和实操建议

（一）业务流程和开发人员的调整

鉴于企业数据资产估值在初期主要依赖成本法，企业需要调整业务流程，明确区分数据产品的研究和开发阶段。传统的研究与开发混合模式可能导致会计无法有效计量开发成本。区分研究人员与开发人员或明确他们的成本分配（如对基本工资和产品开发绩效奖金进行明确区分），可以为会计计量提供方便。但要关注研发费用变化对认定高新技术企业或是否满足IPO上市要求的影响，如将相关开发费用资产化计入企业资产，则可能导致企业研发费用的下降，从而对企业认定“高新技术企业”产生影响。因此应充分评估“计入费用”或“作为资产入表”对企业的影响，选择符合企业需求的会计处理方式。存在此选择机会可能存在窗口期，应把握时机，后续数据资产入表实践成熟后，可能存在特定资产强制披露、强制入表的规定。

（二）未计入费用的支出，暂停或延期处理

考虑到《暂行规定》实施的“未来适用法”（计入当期费用后则无法再次评估入表），企业若预期将数据资产纳入资产负债表，应避免将数据产品开发的支出计入当期费用。通过适当延长研发周期等方式，待资产入表条件成熟后再进行会计处理。

（三）财务人员的专项关注和培训

财务部门在数据资产入表工作中扮演着关键角色。企业需对财务人员进行专门培训，以便他们在日常会计工作中独立处理与数据资源、产品相关的成本和营收。这不仅提供了入表工作的可靠依据，也有助于企业评估数据资产的价值。财务人员在数据资源、产品相关记账工作中发现的问题也可为企业进行业务调整提供方向。

（四）对企业的管理、财务、业务、研发人员进行数据资产入表相关理念培训

管理、财务、业务和研发部门对数据资源和产品的特殊处理理念的理解至关重要。只有在企业的每个管理和运营环节都强调数据要素的独特性，才能降低在入表专项工作中将数据成本与运营成本剥离的难度，减少工作量，提高数据资产入表的可能性。

（五）与公共部门合作，修改信息收集条款和授权合同

与公共部门合作的企业，应在充分调研、咨询后，对授权合同和用户信息收集条款进行调整，以符合新政策的要求。这可能包括重新签署协议或签署补充协议，以满足数据来源、数据权利相关的披露要求。

（六）迅速评估公司数据特点

企业应迅速评估其当前运营数据的特点，包括数据的使用寿命、时效性、授权期间和潜在竞争对手的动作等。这些特点决定了数据资产是否符合入表条件和其入表后的价值，影响数据资产的摊销方式和期限。

（七）对数据购买、订阅协议进行调整

购买或付费使用其他企业数据并进行二次处理、深度加工的企业，针对数据使用权、数据产品运营权等问题，应迅速对合同进行专门的调整、补充签订。防止因权利来源问题导致数据资产无法入表。

（八）调研市场上类似数据的摊销方法和年限

企业应结合自身数据的特点，研究市场上类似数据的交易、挂牌和入表案例，特别是摊销方法的选择，为评估自身数据资产的价值和选择会计处理方法提供依据。

（九）进行数据资产减值测试培训，复核使用年限

《暂行规定》实施初期，在没有其他有效方式的时候，数据资产的使用寿命和摊销方法选择依赖于定期的减值测试。企业应对会计和业务部门进行联合培训，充分探索数据资源的减值测试方法，防止因无法确定摊销年限导致资产无法入表。

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