2024数据资产治理蓝皮书（简版）-北京国际大数据交易所

数据资产治理蓝皮书 （简版） 2024年7月 版权声明 本报告版权属北京国际大数据交易所有限责任公司和北京市金杜律师事务所所有，并受法律保护。转载、编撰或其他方式使用本报告文字或观点，应注明“来源：《数据资产治理蓝皮书（简版）》”。违反上述声明者，将追究其相关法律责任。 前言 2020年4月10日，《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》首次明确数据作为生产要素。2022年12月9日，中共中央国务院正式对外发布《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》，针对数据这类新型生产要素，提出构建数据基础制度。同日，财政部会计司发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定（征求意见稿）》，在对数据资源“入表”范围和条件、会计处理适用的准则等方面问题广泛征求意见后，于2023年8月21日发布《企业数据资源相关会计处理暂行规定》 （“《暂行规定》”），已自2024年1月1日起施行。 纵观国家对于数据生产要素的顶层设计历程，不难发现《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。其作为数据要素市场基础制度的有机组成，明确数据资源可以作为无形资产计入资产负债表，正式使数据资源成为数据资产，作为生产要素的流通价值显名化，为推动数据要素市场化配置与释放价值提供内生动力。 对于企业而言，数据资源入表可能意味着相关行业，尤其是数据资源密集型企业的财务报表扩张和数据资产规模重估。但从规范与实践角度观之，并非所有数据均可被确认为数据资产，必须从数据的合规治理、数据汇聚融合以及数据确权授权入手开启数据资产入表乃至后续交易流通的链路，方能“以安全促发展”“合规释放价值”。在此基础上，有必要展望数据资源入表对企业业务实践与合规义务的影响，以期通过从“入表”的前置性要求到“入表”后的实践影响的闭环式分析，为企业盘活自身数据资产价值提供“知识图谱”。 因此，本报告将在梳理《暂行规定》的制定背景、适用范围和主要内容的基础上，分析《暂行规定》对企业数据资产化的前提合规条件，并详细说明企业数据资产在税务安排、资产证券化、上市及融资并购、数据竞争及争议解决等领域带来的新的机遇和挑战。 目录 前言3 一、概述6 (一)立法背景6 (二)适用范围6 (三)主要内容6 二、数据资源入表的数据合规治理要求7 (一)数据合法合规处理7 (二)数据汇聚融合7 (三)数据确权登记8 三、数据资产的税务处理分析8 (一)会计角度9 (二)国内税务角度9 (三)国际税务角度9 四、数据资产证券化的可行性探讨10 (一)资产证券化的介绍10 (二)数据资产证券化的准入条件10 五、数据资产对上市及融资并购的影响11 (一)数据交易关注要点11 (二)投资、并购交易中涉及数据资产的关注要点12 (三)企业境内上市过程中数据资产关注要点13 (四)企业境外上市过程中数据资产关注要点13 六、数据资源入表在反垄断方面可能产生的影响14 (一)数据资源入表对经营者集中申报可能的影响14 (二)数据资源入表对滥用市场支配地位行为认定的影响14 七、数据资源入表对数据争议解决的影响15 (一)数据争议解决的现状15 (二)《暂行规定》将为数据争议解决带来的影响15 (三)数据入表后企业在数据争议解决中的应对建议16 一、概述 (一)立法背景 2019年10月党的十九届四中全会首次将数据纳入生产要素，此后中共中央国务院发布一系列文件以推进数据要素市场化配置改革，鼓励数据要素的流通。虽然地方立法和数据交易实践正在蓬勃发展，然而中国数据要素市场仍处于初级发展阶段，我国数据交易所也存在种种问题。1在此背景下，《暂行规定》将作为做大做强数据要素市场的关键举措，既是对数据要素基础制度体系的完善，亦标志着数据要素向资产化阶段的演进。 (二)适用范围 《暂行规定》适用于两类数据资源，其一为按照现行企业会计准则等相关规定，符合资产定义和资产确认条件，已经可以确认为无形资产或者存货的数据资源，即“入表”的数据资源；其二为虽满足企业“合法拥有或控制”“预期给企业带来经济利益”的资产条件，但是不满足“与该资源有关的经济利益很可能流入企业”或“成本或者价值能够可靠地计量”的资产确认条件而未予确认的数据资源，即“不入表”的数据资源。 故此，《暂行规定》并未拓宽现有的资产定义和资产确认条件，但区分“入表”和“不入表”两类企业数据资源并明确相应的会计处理准则。《暂行规定》为企业宏观上调整业务战略安排，推进数据资产化及资本化发展，微观上有序推进数据资源会计处理工作释放了积极信号。 (三)主要内容 1【承泽观察·平台经济40评之三十七】沈艳等:数据流通的挑战与应对,https://www.idf.pku.edu.cn/gd/526351.htm,2023年9月3日访问。 《暂行规定》是对现行企业会计准则的细化，并未改变现行准则的会计确认、计量和披露等要求，数据资源会计处理首先应遵循现有的企业会计准则。此外，企业数据资源“入表”后亦需满足列示要求和披露要求，保障财务会计报告反映企业数据资源的真实情况。 二、数据资源入表的数据合规治理要求 (一)数据合法合规处理 其一，考虑到目前数据合规领域监管机关采取全链条执法的思路，数据来源合法合规是任何企业收集处理数据的首要条件，如果企业收集或接收的数据资源存在授权或合法性瑕疵，则企业可能无法主张对相关数据资源的合法权益，从而影响后续对数据的利用与流通。企业应确保通过各种方式收集的数据来源合法合规。对于企业自行收集的数据，我们理解，企业收集处理相关数据资源可能需获取多重授权并留存相应的书面授权记录。对于企业从第三方获取的数据，我们理解企业宜通过审核制度、合规承诺等适当方式对第三方来源的数据来源进行审查，避免数据来源瑕疵对企业后续数据处理活动产生不利影响。 其二，企业在日常经营管理的过程中处理数据资源的具体行为也应合法合规。企业宜在内部开展系统的数据盘点工作，并以数据盘点为落脚点，按照相关法律法规的要求有序建立健全内部数据安全保护制度，从而确保全生命周期的数据处理活动均合法、有效。 （二）数据汇聚融合 数据融合或数据打通通常指企业将来源渠道不同的数据进行整合，以获得更高质量信息的一种形式化框架。 在实践中，为实现数据价值最大化，企业往往需要在内部或外部打破“信息孤岛”，促进数据融合。就数据资产化而言，数据融合起 着承前启后的作用：一方面，企业进行数据融合的前提是确保拟融合数据及其用途合法合规；另一方面，数据融合能确保长效地将数据嵌入更丰富的业务实践，实现数据价值化处理，使之成为符合资产确认条件的可入表数据，进而实现企业数据资产增量。 对于内部数据融合，其主要包括两类：一是企业将其独立运营的多个业务条线所收集和产生的用户个人信息进行融合；二是同一集团内不同关联实体之间的数据融合。内部数据融合常见的法律问题包括个人信息融合的合法性问题、个人信息融合的必要性问题等。 对外部数据融合而言，一方面，外部数据融合亦面临数据融合与共享行为合法性基础方面的法律法规要求；另一方面，外部数据融合可能涉及更加复杂的分润机制。企业可根据自身特点综合裁量数据融合过程中应采取的商业模式，考虑从个人信息可携带权角度出发，建立外部数据融合过程中的合法性基础。 (三)数据确权登记 我国目前顶层数据确权法律层级规范缺乏,数据确权问题仍未明晰。企业宜在业务协议或独立的数据处理协议中加强对数据权益的关注，以明确的书面约定为手段划分各自的数据权益，从而为后续企业数据资源的入表开发与利用的统筹工作提供事实性论证依据和实践基础。 对于数据产权登记，目前全国大数据交易所陆续开展数据产权登记的试点工作。因此，企业在业务合作中还可尝试开展数据产权登记、数据知识产权登记等工作，以期为自身的企业数据资源争取更多的对外公示效力。 三、数据资产的税务处理分析 (一)会计角度 在《暂行规定》生效后，数据资源入表可能会从以下几个方面影响企业的财务工作：首先，《暂行规定》对企业核算数据资源的会计处理进行了类型化的规定，且明晰了数据资产入表的处理思路，这有利于推进企业量化管理数据资源。其次，从企业价值评估角度，量化数据资源有利于确定企业的价值，从而有助于使企业进行重组、股权收购等交易。最后，对于拥有大量数字资源的企业，按照《暂行规定》入表时还需考虑对其财务指标的影响。 (二)国内税务角度 目前，我国尚未出台针对数据资产的税务规定，而在现行规定下，数据资产的税务处理及征管仍存在着诸多“不确定性”： 首先是数据资产与现行税务的衔接问题，这涉及数据资产的可税性和基本税制要素以及数据资产转让环节的税务影响。 其次是数据资产“入表”后税会差异的协调问题。《暂行规定》带来了研发支出的“费用化”和“资本化”，这必然带来数据资产“入表后”对于研发支出核算和研发费用加计扣除的影响。最后是数据资产“入表”对“以数治税”的影响问题。随着数字 技术与税收监管不断深度融合，税务机关从“以票治税”转换为“以数治税”。可以预见数据资产交易也可能被列入税务机关依法防控和检查监督的重点领域。 (三)国际税务角度 首先，数据资产涉及关联企业之间数据资产交易的转让定价考量。《暂行规定》虽然明确了数据资源核算方法，但这并不会必然改变将数据资源纳入“无形资产”的传统转让定价口径。其次，数字经济 这一新业态对传统国际税收规则带来了巨大的挑战，国际合作打击跨国企业避税、重新定义国家征税权的联结度、改变传统常设机构的概念和范畴迫在眉睫。最后，还需要关注云计算服务收入在国际税务角度的定性问题。目前，大多数国家/地区尚未明确界定云计算服务收入的性质。 《暂行规定》的出台不仅给拥有数据资源的企业提供了统一的制度性支持，同时也为中国未来在数据经济方面的国内税收立法、以及在国际税收舞台上实现互利共赢奠定了基础。 四、数据资产证券化的可行性探讨 随着《数据二十条》《暂行规定》等多项政策法规的出台及数据资产入表的实践推动，数据资产已取得进入证券化市场的初步理论支持，且多地持续更新的数据要素政策，为数据资产证券化产品进一步提供有力的地方扶持。 (一)资产证券化的介绍 资产证券化的核心逻辑系将本身作为非标准、无法公开交易的资产进行证券化发行、成为可以由合格投资者认购、交易并按份额比例取得收益的融资产品项下的底层资产。 (二)数据资产证券化的准入条件 数据资产进行证券化的第一道关卡在于本身是否符合“符合法律法规、权属明确的财产权利或财产”的准入条件。《暂行规定》为数据资产被认定为一项财产提供了有利支持。因此，我们理解数据资产初步具备作为证券化底层资产的最基本条件，但在实操中，仍有较多需要厘清及处理的细节问题： 首先是“权属清晰、可特定化、合法合规”。数据资产的外观通常呈现出无形资产的特征，无法按照动产通过占有等方式直接确认权属，如参考同作为无形资产的知识产权的确权模式，通过第三方公信机关的登记确认及公示发布有助于厘清权属情况、避免争议纠纷。 其次是“独立、可预测的现金流”。资产证券化项目要求基础资产应是可以产生现金流的财产，并且所产生的现金流应当满足“独立、持续、稳定、可预测、原则上来源分散”等要求2。目前，最适宜作为证券化的数据资产为已经成为在市场上拥有稳定客源、持续付费的“数据产品”，多个分散客户通过购买数据产品所提供的信息或服务，持续向数据资产权属人支付费用。 最后是“可转让性、转让对价公允、不存在权利负担或限制”。对于可转让性，值得关注的是特殊目的载体SPV（即资产支持专项计划或特殊目的信托）直接购入数据资产时数据资产是否具有可转让性。对于转让对价公允，由于数据资产标的缺少足够活跃的交易市场，现数据交易的评估定价仍处于构建及探索阶段。对于不存在权利负担或限制，目前数据资产缺少统一的、可进行外观公示的数据资产抵押或质押登记机制，并进一步导致拟进行证券化的数据资产缺少确认其不存在担保负担或权利限制的核查途径。 五、数据资产对上市及融资并购的影