數據資産入表十大挑戰與處理辦法

        國家數據局發布“數據要素X”行動方案明确提出推動将滿足資産确認條件的數據資源，計入資産負債表無形資産或存貨，推動數據資産化。财政部發布的《企業數據資源相(xiàng)關會計處理暫行規定》将于2024年1月1日起正式施行，爲提升暫行規定的執行效果，落實國家數據局“數據要素X“方案行動思想，上海數據交易所已于2023年全球數商大會發布《數據資産入表及估值實踐與操作指南》報告，以企業數據資産入表模拟與估值測算案例研究爲基礎，針對企業數據資産入表十大難點提出一些可行的處理辦法。本文将結合近期企業數據資産入表案例研究成果，針對企業計入“數據資源無形資産”的實踐問題，詳細闡述入表十大挑戰之可行解法，助力企業2024年順利推進數據資産入表。請注意，我們目前案例研究中遇到“數據資源存貨”的比例較小，本文對這部分不做讨論。


  • 01 / 數據資源确權難

        數據二十條創新性地提出了數據資源持有權、數據加工使用權、數據産品經營權三權分置的确權路徑，但(dàn)在企業實踐中，企業通過公開渠道自主采集的數據、企業業務中積累但(dàn)涉及顧客個人信息的數據，甚至是(shì)企業采購的數據，各種不同渠道的數據來源如何确權，如何明确說明是(shì)“企業擁有或控制”，依然是(shì)擺在數據資産入表的第一大難題。針對這一問題，我們首先建議(yì)社會各界繼續加強關于三權的研究，爲三權的實踐路徑提供制度保障；其次企業從自身角度出發應該規範化、合規化數據加工相(xiàng)關的流程，尤其是(shì)采集方式、購買合同、數據内容、加工流程等可能産生合規風險的環節，必要時可以請律師事務所等機構協助确權。數據資源開發利用的前提是(shì)合法合規，保護公共安全和相(xiàng)關市場主體的隐私安全，其次是(shì)促進數據高效流通使用，賦能實體經濟。


  • 02 / 數據産品成本歸集難

        數據資産入表是(shì)對滿足資産确認條件的數據産品進行會計核算、并在資産負債表列示與披露的過程，但(dàn)我們研究發現(xiàn)，企業在數據産品的管理過程中，更多的是(shì)從滿足特定需求爲出發點，數據采集、清洗加工、建模開發、安全存儲等環節的成本管控做得相(xiàng)對粗放(fàng)，且數據業務部門和财務部門之間存在較大信息不對稱，導緻數據産品成本歸集存在困難，進而導緻“入表難”。我們認爲，數據産品成本歸集問題應該根據業務流程進行深度優化，一方面從理論方面研究數據産品這一類無形産品的精益管理，另一方面結合企業實踐對數據産業鏈進行科學規劃，合理布局數據加工鏈條中涉及的部門并落實工時管理系統，爲數據産品開發流程中相(xiàng)關成本投入的可靠計量提供可靠依據。數據産品成本歸集之難，暴露了目前大多數企業業财融合工作推進程度較低的狀況，預示着企業需要縱向深度提升數字化水平。


  • 03 / 數據産品收入與成本匹配難

        這一難點一般是(shì)企業數據産品管理能力欠缺導緻。不同的數據産品是(shì)爲了滿足特定細分場景的需求來研發的，但(dàn)顧客的需求往往是(shì)綜合的，所以企業跟客戶之間的銷售合約往往是(shì)多個數據産品打包銷售的模式。不同的顧客可能有不同的組合産品包，且企業營銷策略可能針對不同類型的客戶存在差異，導緻數據産品收入與成本匹配存在較大難度，這對企業數據産品管理提出較大挑戰。我們建議(yì)，企業一方面應該建立數據産品管理目錄，對于商業模式相(xiàng)似的同類數據産品統一管理，尤其是(shì)調用同一基礎數據資源庫的産品，另一方面形成數據産品投入産出評價體系，科學合理分析不同類别數據産品的實際價值，爲内部産品研發、營銷策略等決策提供支持。上海數據交易所在數據資産入表案例研究中已經協助一些企業形成有關數據産品的管理目錄，并着力探索企業數據産品如何借力場内交易組織平台提高管理效率的方法。


  • 04 / 數據資産确認難

        首先，入表入的是(shì)确認爲無形資産的數據資産達到使用狀态之前的“投入”中滿足資本化條件的部分。其次，目前市場上有很多人認爲業務積累的數據資源可以先評估後入表，這是(shì)錯誤的觀念，這部分數據資源的價值可以體現(xiàn)在産品的售價，但(dàn)不能以評估價列示于資産項。個人和企業活動每天産生大量的數據，企業持續不斷在進行數據采集、清洗、加工和生産，甚至數據産品在滿足特定需求之後也依然需要不斷投入去(qù)滿足顧客對于檢索、風險事件預警等資訊時效性的要求，這一業務模式導緻數據産品達到預計使用狀态的時點難确認，且與傳統軟件類無形資産存在較大差異，即達到預定使用狀态之後企業依然要持續投入才能确保數據産品的使用有效性。這是(shì)目前數據資産确認的最大挑戰。有的企業采集公開數據生成實時資訊類報告或者輿情類産品銷售給客戶，這一類産成品的特征是(shì)生産周期短、時效性非常強，且大多數産成品不具備超過一年的長期使用價值，即這一類産品雖然确實給企業帶來了經濟利益流入并且成本可靠計量，但(dàn)很難确認爲數據資源無形資産。

        研究發現(xiàn)，如果企業是(shì)以數據作爲生産要素，那與數據業務相(xiàng)關的投入有一大部分本質是(shì)主營業務成本，而非計入費(fèi)用，合理記錄有助于企業評估數據産品毛利率等關鍵指标。有的風控類（或産業類）數據産品時效性相(xiàng)對較弱，客戶一般要檢索過去(qù)三至五年的曆史數據，但(dàn)客戶同時會要求産品供應方持續提供一年以上相(xiàng)關目标産品的實時數據更新，這意味着數據産品的交付不是(shì)一次性交易，而是(shì)長期合同的履約模式，這爲該數據産品的确認和初始計量都帶來了挑戰。我們建議(yì)，企業和審計機構應該審慎判斷數據産品的生産過程和使用場景，重點考察數據産品時效性特點，不應盲目以數據業務的持續性作爲數據資産的确認标準。


  • 05 / 數據資産研究階段與開發階段區分時點确認難

        根據前期企業實踐研究，我們發現(xiàn)大多數的數據産品是(shì)在需求驅動的場景下進行研發的，但(dàn)也有一些數據産品是(shì)企業在對積累的數據資源進行治理之時實現(xiàn)了部分需求，進而繼續加大投入進行數據資源商業化運營的。在這種情況下，對于滿足資産确認條件的數據産品，如何區分研究階段和開發階段就顯得至關重要，直接影響企業數據資産的初始規模。我們建議(yì)，對滿足長期需求、符合數據資産确認條件的數據産品，在研究階段結束時應該通過立項的方式确認開發時點，并盡可能量化後續開發階段的人力和設備投入，爲數據資産成本或價值可靠計量提供依據。


  • 06 / 公共數據運營模式入表難

        目前，公共數據授權給相(xiàng)關企業進行開發是(shì)很常見(jiàn)的模式，企業将數據資源開發形成模型類、核驗類産品以接口形式提供給社會。一般情況下，公共數據授權部門和企業以接口調用次數進行收益分成，而這種模式下，被授權主體的收入與成本同時發生，導緻公共數據授權費(fèi)不滿足資産确認條件，難以形成企業報表數據資産。針對這種情況，我們建議(yì)企業提前做好授權合約的設計和規劃，通過收益管理和合約管理，可以将期初支付給授權機構的授權費(fèi)用，以及數據産品開發相(xiàng)關的人力和設備投入，在數據産品符合數據資産确認條件時進行資本化。之後，我們建議(yì)一方面應該繼續探索公共數據運營模式，深入研究公共數據定價，另一方面繼續研究數據二十條提出的“由市場評價貢獻、由貢獻決定報酬機制”的實踐方式，爲公共數據産業鏈上相(xiàng)關的參與主體提供制度保障。


  • 07 / 數據資産預計使用壽命确定難

        本文嘗試将數據産品按照使用場景分爲三大類，輿情類數據産品屬于産成品生命周期大概率小于一年的，不能滿足無形資産的确認條件。營銷類和風控類（或産業類）屬于生命周期大于一年可以計入數據資源無形資産的數據産品。如前所述，企業數據産品是(shì)爲滿足特定細分場景的需求而設計的，而特定需求時效性如何判斷往往存在較大困難，同時數據産品是(shì)否能持續滿足特定場景的需求也存在疑問，如由于消費(fèi)者的偏好持續變化，支持精準營銷或者其他營銷策略的數據産品往往在使用初期對于新客戶獲取或者老客戶複購的效果較好，但(dàn)随着時間推移，企業研發的營銷類數據産品的使用效果會出現(xiàn)明顯邊際效用遞減的特征，此時就需要企業優化營銷模型甚至開發新的營銷産品。基于此，營銷類數據産品的預計使用壽命爲幾個月到一兩年不等，很少有持續且集中爲企業帶來經濟利益流入超過三年以上的營銷類數據産品。而風控類數據産品的使用壽命則一般都比較長，以銀行爲企業客戶提供授信的場景爲例，一般情況下，銀行會考察企業過去(qù)幾年的經營情況，也會同時請提供企業輿情追蹤的企業監測授信期該客戶的風險事件，即某個時點新進入的銀行客戶會至少使用某企業客戶的數據超過3年，有些甚至在5年以上。我們建議(yì)，一方面企業應該通過客戶分析、客戶調研等合理判斷數據産品的使用壽命，另一方面審計機構應該通過全市場同類産品的對比來确認企業所提供的判斷是(shì)否合理，嚴格把關财務報告關于數據資産攤銷年限的選擇。未來希望場内市場可以爲審計師提供數據資産确認和計量的可靠信息。


  • 08 / 數據資産攤銷方法選擇難

        一般來說，無形資産的攤銷方法可以選擇直線(xiàn)攤銷法或者加速攤銷法，如年數總和法。在合理預計數據資産使用壽命時，我們認爲應該審慎判斷數據産品在需求場景中發揮作用的具體方式，尤其是(shì)對于時效性比較強的數據産品，建議(yì)應該用年數總和法等加速攤銷方法。對于生命周期較長的數據産品，企業也應該在使用期限内緊密觀察效果，如果出現(xiàn)銷售不達預期或者其他不利情況，應該遵循不高估資産的原則，及時調整數據資産的賬面價值。建議(yì)企業應該根據自身業務模式，嚴格審慎地選擇适合的攤銷方法并一緻地運用于各會計期間。


  • 09 / 内部使用數據資産确認難

        金融機構和傳統工業企業在數字化轉型的過程中積累了大量的數據資源，并且将這些數據資源開發利用支持企業各項業務以期實現(xiàn)降本增效的目标。在對數據資源開發利用的過程中，企業往往會形成一定規模的内部使用型數據資産，這一類數據資産的确認較對外提供服務的數據資産更難。首先，該類數據資産預期經濟利益流入很難評價，其次，對于擁有多平台、多産品的銀行和證券等金融機構來說，成本或者價值可靠計量這一條也很難實現(xiàn)。目前，有的金融機構已經開始着手搭建内部數據産品的管理平台，從數據資源采購到數據産品開發進行全流程管控，這是(shì)一個很好的嘗試，也爲内部使用數據資産的可靠計量奠定了良好基礎。我們建議(yì)，企業内部使用的數據資産可以參考内部使用的軟件，首先制定内部使用效果評價體系，從量化指标上确認該數據資産的确起到了降本或者增效的效果，其次根據同行業或者公司曆史研發的數據産品合理判斷使用年限，審慎對内部使用的數據資産資本化。


  • 10 / 數據資産稅會差異應對難

        企業會計上對于數據資産按照預計使用壽命加速攤銷，如3年或者5年，但(dàn)稅法規定無形資産在不低于10年的攤銷期限内，按照直線(xiàn)法計算的攤銷費(fèi)用準予扣除，因此，稅會政策差異會導緻企業需要支付較高的當期所得稅費(fèi)用。并且，确認數據資産的過程将企業按照以前會計準則費(fèi)用化處理計入研發費(fèi)用的部分計入資産，而這部分原本企業可以在所得稅前享受加計扣除的稅收優惠。因此，結果有二，第一是(shì)企業的研發費(fèi)用減少對于申請高新技術企業或者IPO的企業來說，可能無法滿足研發費(fèi)用占收入比例的要求，第二是(shì)企業當期繳納稅費(fèi)可能過高，對現(xiàn)金流産生影響。雖然稅會差異并不是(shì)永久性的，隻是(shì)時間性差異，但(dàn)爲了有效支持數據要素市場的發展，我們建議(yì)應該推進稅法相(xiàng)關配套政策研究與實施。

數據産品精益管理、數據資産入表是(shì)數字經濟時代的一個管理課題，需要社會各界共同關注，也需要國家級數據交易所爲企業提供基礎設施和制度保障。


作者簡介

趙麗芳，上海數據交易所研究院研究員(yuán)，複旦大學管理學博士，數據資産化研究項目負責人，主要研究方向包括數據資産入表、評估、創新應用等。

劉小钰，上海數據交易所總經理助理，長期參與數據要素市場建設頂層設計。推動數據要素領域資産入表，組織數據資産證券化等創新業務。緻力于推動數據要素的資本化進程。