2023年8月21日，为规范企业数据资源的相关会计处理，强化相关会计信息披露，财政部印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》(财会[2023]11号)。财会[2023]11号明确：企业应当根据数据资源的持有目的、形成方式、业务模式以及与数据资源有关的经济利益的预期消耗方式等，将数据作为无形资产、存货或其他资产列入企业资产负债表。数据资源入表体现了数字化转型时代加强企业数据资源管理的紧迫性和必要性，不仅有助于夯实数据要素相关业务的会计基础，也对促进数据资源交易和数字经济发展具有重要作用。

　　随着数据资源的入表，与之相关的涉税事项也引发学术界广泛关注。在财税理论和实践领域，会计准则对于增值税、企业所得税等涉税事项的处理有着重要参考价值。因此，财会[2023]11号的出台也将对数据资源相关税收政策的探索与完善起到一定的“倒逼”作用。作为一项有别于传统经济形态下的生产要素，数据要素的持有、加工、经营和交易为税收征管带来了新的挑战。具体而言，数据的可重复性会赋予同一项数据资源附着多项财产权利，这可能意味着存在对同一客体的“重复征税”。此外，成本的扣除标准、剩余价值的存在也为企业所得税中应纳税所得额的确认增加了一定的复杂性。与此同时，数据市场交易不充分也使数据资源的公允价值确认、跨境交易等经济行为极易产生涉税争议，进而增加税务机关的征管难度和成本。因此，探讨数据资源计入无形资产和存货相关的企业所得税问题，并考察数据资源入表后现行税收优惠政策的适用性具有重要的现实意义。

　　一、数据资源计入无形资产相关的涉税问题

　　财会[2023]11号要求企业使用的数据资源，无论是以外购方式取得，还是内部研发生产，只要满足《企业会计准则第6号——无形资产》规定的定义和确认条件，就应当以“无形资产——数据资源”的方式入表。《企业所得税法》对于无形资产的定义与企业会计准则基本一致，因此上述数据资源同样可以被界定为企业所得税意义上的无形资产。但数据所具有的无形性、非货币性、价值易变性、可重复使用性等特征，使该类无形资产并不适配《企业所得税法》对传统无形资产的相关规定，具体表现在以下几个方面。

　　(一)数据类无形资产计税基础的确定

　　对于数据类无形资产，税收征管面临的最大挑战是如何确定其计税基础。正常情况下，企业购入资产的计税基础按其实际支付的交易对价确定，因为交易对价能够客观反映购入资产的市场公允价值。但相较于传统无形资产，数据因其所具有的价值易变性、可重复使用性等特征，加剧了数据类无形资产在采购、加工、研发等方面的成本计量难度。不仅如此，2022年，我国数据资源通过交易市场进行交易的占比仅为4%(童楠楠 等，2024)，因而绝大部分数据资源交易无法找到可信赖的交易市场价格作为定价参考。换言之，数据市场交易不充分使得数据类无形资产计税基础的合理性与可操作性存在较大选择空间，企业很可能通过抬高数据类无形资产的计税基础以降低自身的应纳税所得额，进而达到偷逃税款或粉饰报表的目的。

　　数据资源入表不仅推动了数据资源经济价值的“显性化”，也使征纳双方更加关注关联方的数据资源交易(余鹏峰，2024)，数据资源在关联方之间的分享和传输较为常见(王竟达 等，2021)，企业很可能通过提供虚假信息控制利润流向，进而演变成为一种隐性的关联交易形式。虽然根据相关规定，税务机关有权对认定不符合独立交易原则的交易价格实施特别纳税调整，但其获取的税源监管信息大多由纳税主体提供，真实性与合理性难以保障。这在很大程度上增加了税收的征管成本。

　　(二)数据类无形资产的摊销

　　由于数据资源的价值易变性，数据资源价值在生命周期内并非均匀减少，甚至并不减少，因而数据类无形资产在摊销方法和摊销期限上难以适用传统无形资产的企业所得税税前扣除标准(赵海益，2024)，具体表现为两个方面。一方面，不少数据资源因数据迭代或者技术更新等外部原因导致其价值在短期内骤降。在缺乏法律规定或者合同约定的情况下，多数数据资源难以存续至企业所得税所规定的最低税法摊销年限，税法摊销期限与企业受益期间错配现象时有发生(李蕊 等，2024;秦荣生，2024)。为此，针对数据类无形资产的摊销年限，可以类比现行税法中关于固定资产、无形资产加速折旧摊销的政策，结合数据资源的经济特性，设计更为合理的税法摊销待遇或给予一次性费用化的优惠，鼓励企业积极配置、充分利用数据资源创造更高价值。另一方面，数据类无形资产往往面临不断优化或者再开发的过程。换言之，随着时间的推移，数据类无形资产不仅使用寿命得以延长，其价值甚至不降反升，从而引发新的摊销挑战。针对数据类无形资产的更新、维护、优化、再开发等一系列支出，可以选择根据权责发生制在未来受益期间均匀摊销，即以“长期待摊费用”列支，而非在相关费用发生当期直接扣除。这样，既可以保障企业合理的利润区间，又能避免侵蚀企业所得税税基，有效维持财政收入稳定。

　　(三)数据类无形资产的减值和报废

　　技术发展、更新频率、同类竞品等因素的存在放大了数据类无形资产的价值易变性。受到上述因素影响，数据类无形资产的经济价值很可能在较短时间内迅速贬损，甚至是资产直接报废。但现实中，受数据市场交易不充分的限制，税务机关很难及时、准确地捕捉到数据类无形资产的公允价值变化。因此，对于积极推进数据资源入表的相关企业(尤其是数据类无形资产金额较大的企业)，需格外关注资产减值和报废带来的涉税影响。理论上讲，无形资产减值本质上反映了未来流入企业经济利益的减少，但在实践中，企业往往难以明确判断数据类无形资产发生减值的时点。与会计准则承认无形资产的减值并允许其计入当期损益不同，税法不承认未实际发生的损失，也不改变相应的计税基础。换言之，数据类无形资产计提的减值准备，在计算企业应纳税所得额时不允许扣除。这显然提高了相关企业的税收负担。

　　数据类无形资产还可能在摊销期内因技术更新或市场变化而失去使用价值。有形资产报废通常以物理损坏作为依据，而数据类无形资产的报废则往往较为模糊。例如，过时的数据是否立即可以视作报废、相关数据库的报废是否需要数据销毁等皆是企业在税务处理中亟待明确的问题。诚然，数据类无形资产损失在计算应纳税所得额时允许扣除，但是对于如何确认报废损失，在哪个会计周期确认报废等问题，成文的规范指引和各地实践经验都相对匮乏。因此，数据资源入表之后，其报废损失的认定和扣除将成为征纳双方共同关心以建立规则的重要领域之一。企业在处理相关无形资产的报废问题时需要审慎处理，避免产生税务风险。

　　二、数据资源计入存货相关的涉税问题

　　对于企业日常活动中持有、最终用于出售的数据资源，符合《企业会计准则第1号——存货》规定的定义和确认条件的，应当确认为存货。有别于传统存货，数据类存货由于可重复使用且存在剩余价值，对《企业所得税法》的适用性带来了新的冲击与挑战，具体表现在以下几个方面。

　　(一)数据类存货的减值

　　根据企业会计准则，存货的期末价值应按成本与可变现净值孰低的原则计量。若可变现净值低于成本，则确认存货减值。对于数据类存货而言，由于其不具有实际形态，在减值上与传统存货存在一定差异。原因在于，数据资源的精确度在不断累积过程中逐渐提高，价值也随之上升。不仅如此，数据资源也会随着时间的推移发生贬损，因而传统模式下的减值测试无法契合数据价值的时效性。相应地，会计信息质量的真实性难以得到保障，优化相关准则迫在眉睫。同时，存货的价值波动往往与市场需求挂钩，随时间、政策法规变化而变化。数据市场交易不充分加大了数据类存货可变现净值的估算难度，增添了减值确认及税务处理的复杂性。不仅如此，受国家政策变动、行业发展变化等因素的影响，原来“价值连城”的数据类存货很可能一夜之间变得“一文不值”。这种迅速贬值应当在税前扣除中加以体现。但在实践中，税法通常不允许直接在税前扣除已经计提的存货减值准备，企业需要在纳税申报时不断调整，同时对这种时间差异进行合理估计并确认递延所得税资产或负债。这极易导致企业的税收负担加重，不利于企业的可持续发展。

　　(二)数据类存货的销售

　　毫无疑问，企业出售数据类存货产生的收入应纳入应纳税所得额的计算范畴(董小红 等，2024)。值得注意的是，在传统的销售行为中，企业在确认收入时会结转相应的成本。但数据资源的非消耗性致使其在相关控制权转移之后，依然可能为企业创造价值。从这一角度看，企业在结转相应成本的过程中，有必要确认交易后数据类存货的剩余价值，以防止过高的成本结转导致的应纳税所得额减少和税基侵蚀。同时，数据交易存在用户多、频次高等特点(李香菊 等，2022)，按照收入准则，同一项数据类存货的多次销售行为都应确认收入，纳税义务也随之产生。这是否意味着对同一纳税客体存在“重复征税”行为，仍有待相关部门作出解释。此外，数据因具有可重复使用性，其价值也会随着数据加工次数的变化而发生改变。相应地，税法是仅允许扣除相关成本一次，还是随着销售行为的产生而进行多次扣除，也是当下亟待解决的现实问题。值得注意的是，尽管数据产品的具体表现形式可能相同或相近，但本质上却差别很大，这也使得数据类存货应税行为的确认进一步复杂化。换言之，企业可以利用数据类存货的相似性或通过改变数据类存货外部表现进行避税。这不仅不利于提升企业的税法遵从，还在很大程度上增加了税务机关的征管难度。

　　(三)数据类存货的转让定价

　　数据类存货所具有的无形性等特征为跨国企业避税提供了操作空间。一方面，数据的易存储等优势降低了数据类存货跨国转让的成本，为数据跨国转让提供了便利。这使得跨国企业更倾向于在不同国家之间调动数据资源，充分利用各国税率差异进行避税操作。另一方面，以数据、算法、平台代码、数据分析系统等为代表的数据类存货在数据市场交易不充分的情况下难以进行客观估值，从而为调整转让价格提供了机会。企业可以操纵数据类存货的价值，通过以较低的价格向低税率国家的子公司出售数据资源，子公司在此基础上抬高定价，产生高额利润，以及控制在各关联方之间的利润流向，减少高税率国家的应纳税所得额，实现降低企业税负总额的目标。可见，转让定价的合理性对跨国数据交易至关重要。但在实践中，各国对数据类存货的转让定价调整方式可能存在差异，需要税务机关对跨国企业的内部交易进行合理性审查，这也在很大程度上增加了税务机关的征管难度。

　　三、数据资源入表后对税收优惠政策的思考

　　随着《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》和各类政策性保障措施的发布，各级地方政府迅速跟进，制定了具有针对性的行动计划，推动数据要素市场建立，助力数字经济蓬勃发展。尽管我国目前尚未出台针对数据资源的专项税收政策，但在数据资源入表的背景下，探讨数据资源应税项目与现行部分税收优惠政策的适配性依然十分必要。

　　(一)研发费用加计扣除

　　对数据要素产业链上的相关经营主体而言，企业自身对数据资源的研发活动是否符合税法规定的研发活动定义，是判断相关支出能否享受研发费用加计扣除的基础。国家税务总局所得税司和科技部政策法规与创新体系建设司于2023年7月发布了《研发费用加计扣除政策执行指引(2.0版)》，为研发活动的判断提供了更为清晰和规范的标准。但对于数据资源而言，何时从研究阶段转换到开发阶段依旧难以明确界定。具体而言，无论研究阶段，还是开发阶段，都会涉及数据的收集、清洗以及分析工作，何时资本化、何时费用化或者哪部分资本化、哪部分费用化仍存在一定的模糊地带。同时，由于数据资源的庞杂性，税务机关也很难准确判断资本化的时点，这不仅增加了税务机关的征管难度，也会导致企业纳税义务的前置或者后移。

　　数据资源入表有助于推动企业外购数据资源纳入可加计扣除的研发费用范围之内。需要指出的是，并非所有数据采集工作都必然属于研发活动，仅服务于研发项目重要组成部分的数据采集工作才属于研发活动。因此，企业须谨慎区分利用数据资源进行的研发活动与其他产业活动，以确认税收优惠政策的适用性。但在实践中，数据的相似性易导致税务机关很难明确区分不同数据的应用情况。换言之，企业可以根据自身需要，“改变”数据的“实际应用”，以使其满足加计扣除的标准。此外，数据市场交易不充分使得相关采购交易真实性和采购成本的准确性难以保障，从而大大加重了税务机关审核交易真实性的成本。一旦数据采购成本被纳入研发费用范围，企业的偷逃税收益将远远高于偷逃税成本，这显然不利于提高企业税法遵从、维持地方财政收入的稳定。

　　(二)特定类型企业的减免税

　　为优化产业结构、促进经济高质量发展，我国现行税法规定，以高新技术企业等为代表的技术创新型企业可以享受税率式税收优惠。相应地，位于数据要素产业链上各类从事数据采集、处理、存储、保护、托管以及分析的企业发挥核心支持作用的产品或服务属于国家重点支持等高新技术领域可享受税收优惠。此外，高新技术企业的另一项硬性标准是“近一年高新技术产品(服务)收入占企业同期总收入的比例不低于60%”。尽管数据知识产权尚未被完全认可，但以北京、上海、浙江为代表的发达省(市)已经陆续试点开展数据知识产权的登记工作。与之相适应，数据知识产权的认定会使数据要素产业链上相关企业达到高新技术企业资格的准入门槛。具体而言，企业很可能利用数据资源的相似性虚构业务收入，或者借助数据市场交易不充分虚报数据产权的交易价格，以达到高新技术企业的门槛标准，从而降低自身的企业所得税税负。

　　(三)技术转让所得减免税

　　我国现行税法对不同企业之间的技术转让所得给予企业所得税减免，对促进科技成果转化发挥了积极的推动作用。具体而言，在一个纳税年度内，居民企业技术转让所得不超过500万元的部分，免征企业所得税;超过500万元的部分，减半征收企业所得税。国家税务总局对政策提及的转让“技术”进行了清晰的界定，包括专利技术、计算机软件著作权、集成电路布图设计权、植物新品种、生物医药新品种以及财政部和国家税务总局确定的其他技术。遗憾的是，数据知识产权并未被纳入享受税收优惠政策所涵盖的“技术”之中。随着数字经济的发展、数据资源入表的推进、数据知识产权保护制度的建立与完善，数据的智力成果属性与实用价值也会像其他知识产权一样得到认可。相应地，需要考虑是否有必要将技术转让所得中“技术”的外延扩展至数字知识产权以鼓励数据资源的交易和流通。一旦将数据知识产权纳入享受税收优惠政策的“技术”之中，如何准确认定数据知识产权的价值就成为一个新的问题。因此，税务机关可能需要制定更加复杂和具体的税收优惠政策以适应数据资源转让。这无疑又增加了税收优惠政策的复杂性。

　　四、数据资源入表的企业所得税应对措施

　　将数据资源纳入企业资产负债表不仅有助于推动数字经济的健康发展，还能帮助税务机关有效监管企业在数据资源领域的涉税行为，保障政府税收收入的取得。因而，合理的估值方法、明确的税务处理规则是未来税收征管改革的重要方向。

　　(一)合理确定数据类无形资产的计税基础

　　将数据资源划定为无形资产并纳入所得税管理是一种符合数字经济发展的重要举措，也是适应《暂行规定》要求企业将符合条件的数据资源确认为无形资产的重要配套措施。但有别于传统生产要素，数据并不具有实际形态，且其价值的波动和不确定性较强。因此，税收管理需要结合历史成本、市场交易价格以及企业的未来预期收益等多方面因素、多角度确定数据的价值。此外，现行《企业所得税法》允许无形资产在核算应纳税所得额时合理摊销。值得注意的是，数据类无形资产的价值易变性要求税务机关根据不同数据类型设置有针对性的摊销期限。具体而言：对于时效性明显的数据资源，可允许企业采用加速摊销方式，在较短时间内将其价值分摊至成本中，从而减轻企业的税负压力;对于特定的数据资源，如用于创新、研发或战略规划的数据，可允许企业在获得数据资源的当年，将其成本全额税前扣除，以促进企业对高价值数据的投资;对于随时间变化精准度反而增加的数据资源，可选择较长的摊销期间，以防止企业纳税义务后移带来的财政损失。最后，在出售或转让数据类无形资产环节，应就其所得按资产转让所得进行征税。税务机关可以充分利用大数据技术，及时抓取数据类无形资产的市场价值及其交易价格，以防止企业逃避税行为的发生，确保税基不被侵蚀。

　　(二)科学设立数据类存货的成本结转规则

　　将数据资源划定为无形资产似乎更贴合数据资源的特性，但也具有一定的局限性，尤其是在数据短期使用和交易具有较强经济意义的情况下。此时，将数据资源划定为存货并纳入所得税征管范畴是较为现实的选择。首先，不同于传统存货，数据资源更容易因丢失、无效、过时等一系列原因而发生损耗或者减值，因而税收政策可以给予一定倾斜，允许企业在发生损失时进行税前扣除，以帮助企业缓解数据资源贬值带来的财务压力。其次，数据资源销售或交易时，企业应按照存货处理规则，及时确认收入和结转成本。需要注意的是，对于同一数据类存货的多次销售行为，应该仅允许扣除一次成本，在扣除额的确认上要适当考虑抵减数据类存货的剩余价值;在原有数据基础上进行更新、改造的二次销售行为，仅就更新、改造的费用允许税前扣除，以保障政府可以获得充足税源。最后，针对跨国企业，可以允许其在不同国家(地区)进行数据类存货调拨并设置合理的转让定价机制，以使跨境数据资源交易的价格能够反映市场公允价值，确保税务处理的合理性和透明度，避免其通过低价转让数据达到避税的目的。

　　(三)积极推进税收优惠政策惠及数据产业

　　对于利用数据资源进行研发、人工智能算法训练等创新活动，企业发生的研发费用可以享受额外扣除。但是，对于企业发生的采购数据行为，税务机关应采取审慎性原则，严格审核相关交易的真实性、准确性，以防止企业滥用税收优惠政策达到避税的目的。同时，在特定企业类型(如高新技术企业)的认定方面，税务机关应秉承从严管理的态度，严禁企业以“促进数字经济发展”之名非法降低自身税负。与之相适应，税收优惠政策应在保障受惠面的基础上，保持较强针对性，切实可行地落实到确有需要的企业，在维持财政收入稳定的同时，发挥对经济增长的良性促进作用。此外，将数据知识产权纳入技术转让所得中“技术”的涵盖范围之内，以促进数据知识产权在不同主体之间的流转，保障数字经济的良性发展。不仅如此，税收优惠政策还应当鼓励企业将数据资源用于公益项目，尤其是在医疗、教育、环保等领域的数据开放与共享，允许企业将捐赠给科研机构、非营利组织或政府部门的数据资源相关费用进行税前扣除。