财会[2023]11号 财政部关于印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的通知

财务部会计司《企业数据资源相关会计处理暂行规定》专题

　　2023年11月27日

各位学员大家好：

　　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，财政部制定引发了《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。

　　一、制定背景

　　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。

　　二、暂行规定说明

　　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。

　　(一)适用范围

　　《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。

　　我们首先来看什么是数据?

　　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。

　　哪些数据资源属于《暂行规定》的规范范畴?

　　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。