【Helen's财经晚餐第42期丨实录】数据资产入表，如何影响市场？

2023-09-14 13:31:00 - 新浪财经头条

来源：钛媒体

最近，为规范企业数据资源相关会计处理，强化相关会计信息披露，财政部制定印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，自2024年1月1日起施行。

数据价值进一步彰显，数据资产产业链未来可期。有利于提升企业数据资产意识，激活数据市场供需主体的积极性，增强数据流通意愿，减少“死数据”，为企业对数据进行深度开发利用提供动力。同时，建立数据资源入表机制能够有效带动数据采集、清洗、标注、评价、资产评估等数据服务业发展，激发数字经济发展活力。

本次正式文件的出台有不少细节值得我们进一步观察和思考，本期《Helen’s财经晚餐》邀请到微智数科董事总经理赵培恩进行分享，他曾主要负责对微盟集团（2013.HK）、海致科技、杭州美创、深圳红途和华云安等项目的投资，从会计核算到预算分析、税收统筹及资本运作实操技巧全面。

附上本期直播时间轴，帮你快速跳转感兴趣的部分

02:00 为什么国家如此重视数据？未来有怎样的政策走向？

03:52如何看待数据的价值？数据为什么如此重要？

06:35《企业数据资源相关会计处理暂行规定》具体内容分享

09:47哪些数据资产可以入表？

14:43 数据资产入表和软件类无形资产入表的区别是什么？

22:49 哪些领域会率先出现数据资产入表？

30:42未来对于上市公司有什么影响？上市公司是否多了一个调节利润的方法？

《暂行规定》出台的背景

Helen：我国具有超大规模市场、海量数据资源、丰富应用场景等多重优势，数字经济发展具有广阔空间。这几年国家出台了一系列数据相关的法规、规定，为什么国家如此重视数据？未来有怎样的政策走向？

赵培恩：首先，我们梳理一下里程碑式的重要政策，2020年4月的《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中，首次将数据与土地、劳动力、资本、技术并列，作为第五大生产要素写入国务院级别的文件，同时也明确了完善要素市场化配置的具体举措。2021年《数据安全法》和《个人信息保护法》的陆续出台，进一步将数据安全以及个人数据的重要性提上一个新的台阶。2022年12月9日，财政部就下发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定(征求意见稿)》，今年8月21日出正式稿。2022年12月19日，《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》（数据二十条）。

从宏观层面的政策来看，我觉得可能会对数据流转过程中的税收做一些补充的约定，例如数据交易是否应该纳入流转税，即增值税的征税范畴，个人如果从事买卖数据是否涉及到个人所得税等等；另外，各个地方应该会出台一些配套的实施细则，对数据流转和应用环节做一些更落地的安排。

Helen：数据之于企业的重要性已经越来越成为大家的共识，然而财务报表作为反映企业财务状况、经营成果和现金流量的重要载体，如何将数据之于企业的价值呈现出来一直是业界关注的话题，此次的《暂行规定》对此做出了明确规定。您如何看待数据的价值？

赵培恩：关于这个问题，我想引用我很喜欢的一部漫威电影《美国队长II》的台词来回答，“21世纪是一本数字书籍。佐拉教九头蛇怎么读。你的银行记录，医疗记录，投票模式，电子邮件，电话，你该死的SAT分数。左拉的算法通过评估人们的过去来预测他们的未来。”尤其是最后一句，经过算法处理的数据，是可以用来评估过去和预测未来的，从这个角度来看，数据不光是经济价值，更是国家安全的重要组成部分。数据的处理、存储和使用都需要遵守相关规定，以确保数据的合法合规性和安全性。

《暂行规定》具体内容分享

Helen：相较于《征求意见稿》，《暂行规定》除了对部分内容进行了补充和文字修订外，并未做大规模的修改，核心讲了三个方面：适用范围、会计处理适用准则以及列示和披露。可以跟大家分享一些有意思的点。

赵培恩：首先来看适用范围，《暂行规定》不仅适用按照准则可以确认为资产（无形资产和存货）的数据资源，也适用于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。那什么是“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”呢？

会计专业背景的朋友应该比较熟悉确认为资产的三个条件：资产是一项由过去的交易或者事项形成的资源；资产必须由企业拥有或控制；资产预期会给企业带来经济利益，该资源的成本或者价值能够可靠地计量。所以，不满足会计准则相关资产确认条件的，大概率是指该类数据资源的成本或者价值无法可靠计量。举个例子来说，这类数据资源可能不是外购或者开发形成的，而是企业本身生产经营过程中附带产生的数据资源。

再看会计处理适用准则，这部分相对中规中矩，在现有的会计准则体系下，主要适用《企业会计准则第6号——无形资产》及对应的应用指南、《企业会计准则第1号——存货》及对应的应用指南和《企业会计准则第14号——收入》这三大准则。其中比较有意思的一条是，相较于企业出售确认为存货的数据资源时，需要按照存货准则将其成本结转为当期损益，当“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”，这条与“适用范围”中的相关部分做了对应。而根据会计原则之一的收入成本配比原则，此时由于没有对应的存货成本结转，我们在不久的将来可能会看到一些超高毛利的数据资源出售收入。

Helen：哪些数据资产可以入表？

赵培恩：首先是通过数据交易所购买的数据资产。据不完全统计，目前由地方政府发起、主导或批复的数据交易所已达到四十余家，其中知名度较高的包括北京、上海、深圳三大数据交易所。各地的数据交易所参差不齐，有的只是挂了个牌，有的已经形成了完善的数商和交易体系，随着数据交易合规性要求的提升以及数据资产入表的需求出现，相信数据交易所的交易量将会向头部集中，形成明显的马太效应。在《暂行规定》中，也明确提出了“企业通过外购方式取得确认为无形资产的数据资源，其成本包括购买价款、相关税费，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，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。”我们不难发现，要满足数据资产入表的门槛绝对不低。

其次是企业内部数据资源研发项目产生的数据资产。这部分其实和企业内部研发形成的无形资产非常相似，如果我们咨询实操过内部研发费用资本化的企业负责人，对方一定告诉你资本化的要求非常严格，从研发项目可研到立项审批、从技术研究到开发设计、从实验室试制到用户试用、从改进工艺到鉴定验收、从小试中试到最终量产，研发是个非常漫长的过程。而要将漫长的研发过程中的各项支出分门别类收集好，集齐各项支出的证明材料和票据，并把各项支出与各个阶段对应归集然后入账，最后再把整套材料和会计师沟通确认，要完成一项研发费用资本化，可谓道阻且长，这也是为什么我们看到大多数研发费用都在利润表中体现，要满足资本化的条件太高了。

同样的，企业内部研发形成数据资产资本化的难度也会超过现阶段大家的预期，现阶段没有成体系的先例供大家参考，我预计会有一批头部上市公司先行先试，与头部会计师事务所趟出一条可复制的路径，随后陆续会有上市公司参照着前人跑通的路径“依葫芦画瓢”，形成自己的数据资产资本化方法。

此外，还有企业生产经营过程中产生的数据副产品。我们在前面讲“适用范围”时，介绍了“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”，我预计这类就是指企业本身生产经营过程中附带产生的数据资源，而该类数据资源的成本或价值无法可靠计量。这可能是很多企业将来面临的场景，拥有“数据资源”，但无法满足严格的入表条件，本次暂行规定赋予了企业数据资源合理变现的机会，或许我们很快就会看到上市公司财务报表中出现“数据资产”的大类收入。

Helen：数据资产入表和软件类无形资产入表的区别是什么？

赵培恩：我之前在朋友圈看到一个观点，认为数据资产入表和早些年的软件类计入无形资产类似。应该说这两者虽然有相似之处，但有着本质的区别。看似都是资产入表，但本次数据资产入表更重要的是其不仅可以记入“无形资产”，“企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，符合存货准则规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。”

“无形资产”在会计处理中更常见的是按固定期限进行摊销，最终归宿是费用类科目，而“存货”则是企业生产经营的重要组成部分，最终归宿是“营业成本”科目，而与“营业成本”对应的是“营业收入”，在现金流量表中是“销售商品与提供劳务所收到的现金”，对企业的决策者来说，呈现了完全不一样的意义。

Helen：为什么要将数据资产入表？

赵培恩：不同身份的人会有不同的答案，我想从宏观的层面来看这个问题。首先是土地财政与数据财政，今年3月7日，有一条关于国务院机构改革方案的议案引发过我的关注，“根据国务院关于提请审议国务院机构改革方案的议案，组建国家数据局，负责协调推进数据基础制度建设，统筹数据资源整合共享和开发利用，统筹推进数字中国、数字经济、数字社会规划和建设等，由国家发展和改革委员会管理。”

我认为，国家数据局的组建设立，与前期的一系列政策，诸如2022年末的“数据二十条”以及“数据资产入表（征求意见稿）”等，可谓前后呼应，甚至让我们不禁想起1986年2月国家土地管理局的设立。目前，以土地为代表的原有生产要素发展遇到了一定瓶颈，“数据”作为新生产要素，与劳动、资本、技术、土地一起构成新经济范式，将形成新的增长动力。从税收的视角看，我们预计后续数据流转过程中将产生增值税，企业在交易数据过程中产生的盈利将缴纳企业所得税，数据流转过程中的收益对应的税收收入将逐渐成为财政收入的重要组成，更广义的“数字税”，会是将来财政收入新的来源。

我的这一观点在券商关于《暂行规定》的研报中也得到了呼应，东吴证券在研究报告中指出，“2022年全国数据资产总规模在8.6万亿元左右，根据信通院报告，2022年数字产业化对产业数字化约有1:4的带动效应，则产业数字化潜在收益在34.4万亿元左右。两者相加，全国数据资产潜在总规模在43万亿元左右。进一步考虑围绕数据资产的评估、融资、质押等衍生市场，预计整个数据资产市场潜在规模将超过60万亿元。这样一个数十万亿级别的市场和资本驱动力，有望接过土地财政（近10万亿市场）的大旗。从长远看，数据要素将为下一个30年的黄金发展期打开一扇战略性的大门。”

Helen：哪些领域会率先出现数据资产入表？

赵培恩：在数字化转型升级的当下，数字经济已逐渐渗透进了各行各业，我在思考这个问题的时候，脑海中率先浮现的是金融、医疗、电力、电信、交通、零售这些关键词。这些领域共同的特征是：数字化程度高、数据高频产出（密度高）、数据治理较为规范、数据价值大。从供需视角来看，这些领域的数据供给方有数据供给基础和供给能力，而数据需求方有付费意愿和付费能力。

以电力数据为例，在银行从事过信贷业务的伙伴对电力数据的价值应该会有比较深刻的了解，企业的用电数据是判断一家企业生产经营水平的重要参考因素，电力数据因其体量大、覆盖范围广、实时性强、准确度高的优势，在描摹经济发展、提升社会治理和繁荣要素市场等方面发挥着重要的作用。

比较有代表性的案例是，上海数据交易所挂牌成立后的首单交易就是国网上海市电力公司与中国工商银行上海分行完成的。我也搜索了当时的新闻，和大家做个分享：国网上海电力开发设计了“企业电智绘”，主要应用于银行和企业间的贷款对接场景，即电力公司在收到银行提供的相关企业授权证明后，运用一整套多维指标体系和评价模型，对基于《供用电条例》合法采集到的企业用电数据进行脱敏和深度分析，最终形成涵盖企业用电行为、用电缴费、用电水平、用电趋势等特征内容的数据产品，为银行在信贷反欺诈、辅助授信、贷后预警等方面提供决策参考。

未来将对行业有哪些影响？

Helen：数据资产入表将会给ToB科技公司带来哪些机会？

赵培恩：我作为ToB科技领域的投资人，回归投资人视角，也一直在思考本次数据资产入表将会给ToB科技公司带来哪些机会。有一个比较有意思的视角，当数据资产可以入表，就意味着将会与具体负责人的KPI挂钩，而一旦有了KPI，就会产生对应的具体预算，有了预算，就有了各家服务商的生意机会。

那机会具体在哪里呢？《暂行规定》其实已经给我们指明了方向，“企业通过外购方式取得确认为无形资产的数据资源，其成本包括购买价款、相关税费，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，以及数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用。”有支出就会有供给，上文中提到的数据脱敏、清洗、标注、整合、分析、可视化等加工、数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理，这些领域中的厂商都将迎来一波增量的红利。

Helen：从会计科目角度，存货、无形资产、开发支出项目将受到影响。《暂行规定》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。具体而言，企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，做哪些工作？未来对于上市公司的报表可能有什么影响？上市公司是否多了一个调节利润的方法？

赵培恩：首先，每家企业的情况都不一样，我觉得企业应该先摸清家底，就是自己公司有哪些数据，哪些数据是可以入表的，分别应该适用哪个科目，哪条准则，然后尽早和自己的年审会计师做沟通。

关于上市公司的财务报表以及利润调节，我们之前说到《暂行规定》的附则中有2个彩蛋，一是施行时间2024年1月1日，二是未来适用法。2024年1月1日起施行，这一时间超过了市场预期，我们相信2023年度的年报中，应该就会有不少企业在附注中进行披露；在2024年4月起陆续披露的一季报中，可能会体现在一些“先行先试”企业的报表上。留给各方准备的时间并不多，我咨询了相熟的四大会计师事务所的审计合伙人，虽然内部都有专家参与了《暂行规定》的撰写和讨论，但对会计处理如何落地仍没有概念，预计近期以四大为代表的各家会计师事务所都会与其所服务的上市公司进行沟通，针对各家上市公司的具体情况展开交流。

“未来适用法”是指将变更后的会计政策应用于变更日及以后发生的交易，这也是新会计准则或会计政策比较常规的安排，同时，“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”，目前已经是8月下旬，离2024年1月1日只剩4个多月，各家上市公司的CFO们可以合理筹划，将部分原先在2023年度费用化的数据资源支出转而资本化到2024年度。

以上是本期Helen's财经晚餐的部分内容，想看完整内容，可观看Helen's财经晚餐第42期《数据资产入表，如何影响市场？》直播回放。

【Helen's财经晚餐第42期丨实录】数据资产入表，如何影响市场？