【摘要】随着数字经济的快速发展，数据资源作为重要资产在企业间的交易中日益频繁，特别是在关联企业之间的交易。如何合理确定这些数据资源的计税基础，直接影响到企业的税负和财务报表的准确性。本文首先分析了有关数据资源计税基础规定及其关联交易的认定，指出在关联交易中跨国企业的常见避税手段——转让定价。随后，文章探讨了数据资产在应用转让定价的难点，并结合相关规定总结目前各国针对跨境避税的监管方法与新趋势。最后，本文提出在关联交易中，应综合考虑数据资源的独特性、交易背景及市场状况，确保计税基础的公允性和合理性，以防止税务风险和潜在的法律纠纷，对企业在数字经济环境下的税务规划具有重要参考价值。

【关键词】数据课税 关联交易 转让定价 跨境避税 公式分配法

（一）关联交易

1、美国

（1）美国会计对关联方交易转移定价的规定

一直以来，关联方交易转移定价的相关规定在美国会计界很少有明文规定，可以拿得出手的是《SAB48——对发起人、股东转让非货币性资产》。其中的一些规定，进一步说明SAB48文件只能对大决策有一定的约束作用，对实际中产生各样细节没有任何约束作用。

（2）在美企业进行关联交易时的税表申报和信息披露要求

①税表申报要求

美国国家税务部门要求企业申报所有与国内及国外关联企业的交易，国外股东直接或间接持有25%以上股份的美国公司或在美从事商业交易的外国公司都需填报5472表格，申报关联公司和关联交易的具体事项。

美国国家税务局还规定，申报公司与国外关联企业如有非货币交易事项，应该另外书面详细说明交易内容及经过。自国外关联企业购买货物，其存货价格如果高过海关的估价，应该计算出相差的金额与说明高估的理由，以避免把利润保留在国外关联企业。

②上市公司的关联交易披露要求

美国1933年《中华人民共和国证券法》及1934年《证券交易法》规定，各公司在公司登记资料表、委任表等非财务报表中，需要将上一财年发生的、上市公司为当事人且标的金额超过12万美元的关联方姓名（名称）和关联情况、关联方对公司持有的权益（包括其职位、关系、权益等信息）、交易标的预计金额以及其他与交易或关联方相关的重要信息予以披露和说明。

美国法律规定上市公司必须在年报中披露与高管、合伙人及其家属等相关方的所有交易，交易方未能及时、准确、完整披露的会面临SEC（美国证券交易委员会）的处罚。由于增加了报告要求，许多公司制定了特别政策和规范，以确保相关交易得到适当的记录和披露。

2、英国

英国对关联交易的规定主要体现在转让定价方面，确保企业间的交易符合独立交易原则。

（1）英国1988年的《所得税与公司税法案》（Income and Corporation Taxes Act 1988）第770～773条指出，如果买方或卖方是一个法人或个人实体，并且一方对另一方具有控制权或双方互有控制权，则它们互为关联方。英国法律列举了关联方的主要类型并提出了判断关联关系的关键因素：控制、共同控制及重大影响。

英国《所得税与公司税法案》所规定的关联交易类型包括：有形商品交易；股票转让；关联方之间的租赁交易；劳务，英国税法对包括低附加值劳务、集团财务服务、采购服务等都有特别的规定；集团集中提供的服务；无形资产转让；员工股票期权。

（2）转让定价规则：英国的转让定价规则基于国际公认的“独立交易原则”，要求关联方之间的交易必须按照独立第三方在类似情况下所达成的交易条件进行定价。英国税法允许转让定价调整以增加应税利润或减少税收损失，但不允许减少利润或增加亏损的调整。

转让定价文档要求：英国政府根据OECD的转让定价指南，要求大型企业（全球营收超过7.5亿欧元的集团）保存转让定价文档，包括主体文档、本地文档和国别报告

3、澳大利亚

（1）关联关系判定标准

《澳大利亚所得税法》（Income Tax Assessment Act 1997）中的转让定价条文并未明确规定企业之间关联关系的判定标准。如两个有商业或财务关系的企业之间发生的交易不符合独立交易原则（即不同于两个完全独立的企业在相似情况下应发生的交易），则适用澳大利亚转让定价法规。《澳大利亚所得税法》中的转让定价条文并未明确规定关联交易的基本类型。

（2）关联申报管理

如纳税人年度关联交易金额（包括借贷余额）合计超过200万澳元，则需在年度纳税申报时填报全球交易明细表（International Dealings Schedule）。其中，纳税人需要披露关联方所在地、关联交易性质、交易金额、所采用的转让定价方法等信息。

此外，纳税人也需在全球交易明细表中披露其在境外企业或境外信托机构的权益、常设机构以及资本弱化有关的信息。作为风险评估工具之一，澳大利亚税务局将利用全球交易明细表中披露的信息评估纳税人的转让定价风险。

需要特别指出的是，若纳税人选择在年度纳税申报的同时申报本地文档，考虑到全球交易明细表与本地文档披露信息的相似性，纳税人可免于填报全球交易明细表。

4、日本

日本政府于2016年的税制改正中明确对“转移定价文书化制度”进行了一系列的明确规定，其基本内容与中国国家税务总局2016年第42号公告（关于完善关联申报和同期资料管理有关事项的公告）有相似之处，如下做一个简要介绍。

（1）日本规定“上一个会计年度的集团合并总收入在1千亿日元以上的多国企业集团”无论是在日本国内有日本法人还是构成常设机构（简称“PE”）的外国法人，都有义务向日本国税局进行“企业集团最终控股企业情况备案”（日文为“最終親会社等届出事項”），并应结合自身情况按照规定准备和提交“主体文档”（日文为“事业概况报告事项文档”，简称“マスターファイル”）、“国别报告事项文档”（日文为“CbCレポート”）、“本地文档”（日文为“ローカルファイル”）等关联申报和同期资料。

（2）“企业集团最终控股企业情况备案”应当在企业集团最终控股企业会计年度终了之日前完成。请注意该备案登记，其时间可能早于或同时于下面的主体文档等提交。

“主体文档”和“国别报告事项文档”应当在企业集团最终控股企业会计年度终了之日起12个月内提供。请注意日本税务局只接受日文版或英文版。

以上情况备案和主体文档均应在规定期限内，通过日本网上申报纳税系统e-Tax向所属税务局进行提交。无正当理由违反规定的，可处30万日元以下的罚款。

（3）上一年度海外关联交易的合计金额在50亿日元以上或者无形资产交易的合计金额在3亿日元以上的法人还应当于当年度确定申告提出期限内准备好“本地文档”的关联申报和同期资料。税务局提起税务调查、要求提供“本地文档”时，法人企业需要在税务局指定时间内提供。超过时间未提供或无法提供的，税务机关有权依法直接核定其应纳税所得额。

（二）数据资源入表

在全球范围内，对于数据资产入表的态度和实践各国存在显著差异。美国在这方面处于前列，通常将数据资产分类为无形资产，并按成本减去减值损失进行衡量。但是，企业数据该如何作为资产进入公司的财务报表，目前美国会计准则（GAAP）并没有权威的意见来指导企业的实践。中国新成立的国家数据局以及数据资产化相关实践给美国对数据价值的认识提供了新的参考和借鉴。

而其他国家如欧洲、印度、俄罗斯、英国、日本、新加坡、巴西等在数据资产入表方面没有明确的法律法规进行规定，但有零星的与数据资产相关的法律规定。例如，欧盟的GDPR没有数据资产的明确定义，但明确规定了个人数据主体具有同意、修改、查阅、携带、删除等对个人数据的控制权，说明数据具有特定的价值，虽然《欧盟数据治理法案》中有关于数据治理的相关规定，但尚未就数据资产入表制定明确的指导方针。印度和俄罗斯虽有数据存储的相关规定，但这些更多集中于数据的存储和保护，而不是数据资产的会计处理。英国《数据保护法》、日本《个人信息保护法》、新加坡《个人数据保护法》、巴西《通用数据保护法》等各国与数据合规相关的法律均有关于数据主体的权利及相关数据处理规则，但并不涉及数据资产入表的相关规定。

由此可见，我国走在数据资产入表实践的最前沿，数据资产入表对世界各国来说都是一个新的课题，需要面临许多困难和挑战。此外需要指出的是，正是因为目前国际上没有数据资产入表的相关国际会计准则，使在海外上市的中国公司面临两难境地，在中国数据资产入表后，在海外将面临巨大的挑战，需要调整资产负债表。为了解决这一难题，需要推动制定“数据资产入表合规指南”国家标准，进而推进“数据资产入表合规指南”国家标准国际化，使之成为国际标准，为国际上数据资产入表提供指引。

（一）我国会计对关联方交易转移定价的规定

我国财政部〔2001〕64号文件《关联方之间出售资产等有关会计处理问题暂行规定》（以下简称《暂行规定》）中较为充分地对关联方交易转移定价做出详细的规定。我国《暂行规定》指出关联方之间的交易，必须确认交易价格是公允的，否则不能确认当期利润，只能作为资本公积处理。如果是出售资产或转移债权，需要按照规定公允的价格来处理，否则算违规操作，这样的情况需要根据交易价格和账面价值的对比情况来定夺。

（二）国内外会计规范对比

从国际会计准则的横向对比来看，美国和加拿大主要对关联方交易转移定价作了原则性的规定，未作出比较详尽的说明和解读。

加拿大会计对关联方交易转移定价的规定如下：加拿大《CICA3840——关联交易》规定：对正常生产经营活动中的关联方交易，视同非关联方间交易，按实际交易价格进行确认和计量；对于关联方之间非正常经营活动过程中的交易，资产的转让、服务的提供具有实质性。实质性通常是指资产、服务上利益的20%以上转让给非关联方；交易价格有独立证据支持。如不满足，关联方交易应以账面价值作价。

不同的是我国的《暂行规定》不仅对关联方交易转移定价作了原则性的规定，还作出比较详尽的说明和解读，包括购买和销售商品、提供或接受资金、提供或接受担保、提供或接受劳务、租赁或购买无形资产、资产、股权转让等六大方方面面做出了具有可操作性的明文规定。同时，也规定了在交易价格和账面价值的对比情况下，如何处理这样的关联方交易转移定价。更为重要的是，我国的《暂行规定》对汇率等金融信息做出详尽的说明，进一步防止关联方操控利润等不合理的操作。

由于美国的SAB48只是对关联方交易转移定价的大原则做出了初步的规定，下文将进一步分析对比加拿大的《CICA3840——关联交易》和我国的《暂行规定》对关联方交易转移定价的规范。很显然，加拿大《CICA3840——关联交易》和我国《暂行规定》对关联方之间的购买和销售商品、提供或接受资金、提供或接受劳务等方面也做出了很详尽的规定，虽然各自规定的侧重点很不一致，自然这也是跟不同国家的国情而定。加拿大《CICA3840——关联交易》和我国《暂行规定》对关联方交易转移定价的不同规定主要体现如下几点：

1、加拿大《CICA3840——关联交易》未规定非生产经营活动的关联方交易转移定价；而我国《暂行规定》还对生产活动中的关联方交易转移定价作出了详尽的规定。这些规定直接影响到经营企业之间的利益分配情况。

2、我国《暂行规定》和加拿大《CICA3840——关联交易》不同点还体现在如何进行交易价格定价方面。我国《暂行规定》规定无论关联方交易还是非关联方交易，都应该按照平均的交易价格来定价，其波动按市场调配。加拿大《CICA3840——关联交易》则考虑关联方交易的实质性问题，如果符合条文规定，也就是20%的标准和独立的证据，则按实际的交易价格来计价，而我国《暂行规定》则认为按照账面价值来定价。

在当今数字经济时代，数据已经成为具有基础性和战略性地位的新型生产要素，是实现数字经济发展和数字化转型的核心资源。2023年8月，财政部印发的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号，以下简称《暂行规定》）明确，自2024年1月1日起对符合《企业会计准则》相关规定的企业数据资源确认为企业无形资产或存货，并按照《企业会计准则》的相关规定和要求进行核算和编制财务报告。对数据资源的相关会计处理和信息披露进行了规范，这将有助于夯实数据要素相关业务的会计基础，对促进数据资源交易和加快数商新业态发展发挥重要作用。

（一）最新数据资产入表概况

据“厚雪研究”统计显示，2024年的一季报中目前共有23家上市公司披露了“数据资源”的数据，涉及总金额14.77亿元，通过分析这23家上市公司的财报，主要信息或结论如下：

1、23家公司主营并非都是信息技术，也包括钢铁、汽车、港口、电力、塑料等众多传统领域；地域分布在10个省市，北京、山东和浙江数量列前三；

2、首批入表案例中，有13家上市公司将数据资源计入无形资产，有6家计入存货，有6家计入开发支出；

3、23家上市公司缺少巨无霸企业，总市值均在500亿元以内，并有14家市值不足100亿元；

4、数据资源富集的电信运营商、银行、大型数字科技公司等数据资源在一季度均暂未入表。

（二）案例一：卓创资讯

卓创资讯（301299）在一季报中对数据资产入表有更详细的披露

关于新形成的数据资产，卓创资讯一季报做如下说明：

公司自2024年1月1日起执行《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，采用未来适用法，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。

公司是国内领先的大宗商品信息服务企业，是专注于大宗商品市场数据监测、交易价格评估及行业数据分析的专业服务提供商。经过多年的发展，已建立完善了专业的数据库，并积累了大量的数据资源，上述数据资源是公司形成资讯服务和数智服务的重要基础。

经过多年的管理实践，公司已建立了由数据管理制度、数据管理团队和数据管理平台组成的三角形架构的数据管理体系，有效保证了公司数据的安全合规、质量和价值提升，助力公司数据的产品化和商业化。

1、公司将数据资产作为无形资产核算，主要基于以下判断：

（1）与公司数据资产有关的经济利益的实现方式主要是资讯服务、数智服务相关产品的直接或间接调用，以及极少数情况下对部分数据资源的非排他性使用权的对外出售，是内部使用和对外交易但并不主要依赖对外直接出售取得经济利益的双重使用业务模式，即公司持有数据资产的主要目的并非直接对外出售，而是作为服务于资讯服务、数智服务相关产品的底层数据；

（2）公司生产的数据资产不具有实物形态。

2、公司数据资产的成本构成

分析师（生产人员）根据公司的信息标准化准则和信息规范进行数据生产，主要包括信息采集、数据分析整理、信息质检入库等步骤，是基于公司成熟的方法论开展工作，属于开发阶段，对生产过程中发生的符合资本化条件的成本予以资本化。

公司数据由分析师生产、入库，其生产过程中消耗的资源主要是分析师的智力投入以及设备、水电等资源。即公司数据资产的成本构成主要是分析师为生产数据所发生的职工薪酬以及所必需的设备折旧、水电费等。

公司建设了分析师一体化平台系统，记录统计分析师的数据生产工时。根据分析师数据生产工时占其月度总工时的比重，对分析师发生的总成本进行拆分计入当月的数据资产成本。

3、摊销年限及摊销方法

公司的数据资产主要服务于资讯服务、数智服务相关产品，相关产品对数据的调用年限通常为1至5年，结合数据本身具有较强的时效性，因此公司选用年数总和法按5年对数据资产进行摊销。

（三）案例二：安邦保险

安邦保险集团起源于2004年成立的安邦财产保险股份有限公司，此后通过一系列并购活动扩张至信托、银行、保险、券商、基金等领域，资产规模跨越式增长。2018年2月，原保监会对安邦集团实施接管。2020年9月，安邦集团及其子公司安邦财险分别宣布解散并启动清算，其大部分资产和业务由新成立的大家保险集团承接。

虚假增资、自我循环注资。安邦财险成立时注册资本为5亿元，发起股东共7家，上汽集团持股20%，其他6家股东分别为吴小晖控制的2家公司和陈小鲁控制的4家公司。2005年首次增资到16.9亿元，引进中石化为新股东，两家国有企业股东共计持有股份40%。2006年第二次增资到37.9亿元，上汽集团总计出资7.58亿元仍持股20%。此后的增资上汽集团及中石化未再参与，截至2011年第五次增资到120亿元，股东仍为前述8家，但两家国企股东合计股份已被稀释到9.1%。2012年原保监会推出偿二代监管体系，对保险公司资本金提出明确要求，安邦在2014年连续两次增资，分别将注册资本增加至300亿元和619亿元。2014年的2次增资中安邦引进了31家法人新股东，表面上单家持股2%～3%，股权较为分散，但新股东们存在较多疑点，诸如股权结构复杂、成立时间不久、注册地相同、关联企业数量多且股权变更频率高、注册资金只有100万却对安邦投资数十亿等。据《财新周刊》拆解[5]，安邦的37家非国企股东共涉及101家公司，这批企业在历年股权变更中相互之间存在投资与被投资关系，而且与吴小晖等人历史上控制过的公司有过股权关系，最末层控股公司注册资金多在3000万元以下，验资完毕后资金可以被股东抽走，企业之间再相互投资，达到少量资金虚假增资创造出高资产公司。通过层叠上溯，最终追溯到86名有相关关系的个人股东，借由5.6亿元的资金相互投资，实现对安邦98%股权、600多亿元的注册资金和近2万亿元资产的最终控制。此外，安邦还存在挪用保费自我循环注资，根据公诉机关对吴小晖的调查披露：2007年、2011年，吴小晖指使他人采用划款不记账的方式，分别将保费资金30亿元、70亿元划转至其实际控制的产业公司，其中大部分用于增资安邦财险（见图1）。

资料来源：企业预警通

图1  安邦虚假增资及自我注资模式拆解

实际控制成都农商行获取金融资源。成都农商行于2010年正式开业，注册资本为58.98亿元。2010年12月该行通过增资扩股议案，以每股定价1.6元新增41.02亿股，总计募集65.632亿元，安邦斥资50亿元获得成都农商行35%的股权，成为其控股股东。据媒体报道，安邦控股后即更换成都农商行高层人员，行长、副行长、财务总监、董秘等高层均更换为安邦相关人员。对比收购前后双方数据，2011年年底成都农商行及安邦财险总资产分别为1877亿元、52亿元，但2012年安邦财险资产规模迅速增长977%至908亿元（见图2）。安邦通过体系内控制的公司继续买入成都农商行的股份，据评级报告披露安邦集团及关联方合计持有成都农商行55.5%的股份，为成都农商行实际控制人。

资料来源：Wind

图2  安邦集团与成都农商行资产对比（单位：亿元，%）

安邦资产规模在短短5年内迅速扩大至超过2万亿，收购成都农商行一定程度上成为安邦裂变式发展的基础。一是代销保险产品推动保费迅速增长，安邦旗下的寿险类公司从2014年起在保费收入上实现惊人增长，安邦人寿资产规模从2013年的169亿元增长至2015年的9216亿元，主因安邦利用银行通道销售理财型万能险产品，在资产端通过投资做大规模，在承保端通过高收益产品获取大量现金流。据评级报告，安邦人寿2012—2014年的保费收入中，95%以上都来自银保渠道，而原保监会所披露的2014年全行业通过银保渠道获得保费占比为39%，成都农商行成为代销安邦保险产品的主要渠道。二是保费收入转换为银行存款，安邦集团将旗下各保险公司的保费收入存入成都农商行，从2014年开始每年存1500亿左右，原本受到严格监管的保费收入，存入体系内控制的银行之后，一定意义上成了可以自行支配、决定去向的自由资金，央行原行长周小川曾指出“安邦通过掌握的成都农商行等几家金融机构，把其他的资金包括存款资金、信贷资金设法转为资本金”。三是贷款及投资类关联交易，与前述包商银行的案例相似，成都农商行也存在通过非标投资等将资金投向安邦体系的现象，并且随着安邦风险的暴露给银行带来了损失。据评级报告，截至2020年6月末，成都农商行投资资产中信托及资管计划逾期金额130亿元，其中90亿元非保本资管计划通过多层资管计划最终投入原安邦保险集团实际控制个人控制实体，具体资金用途不明。

海外并购实现资金跨国流动。纵观安邦的发展历程，其在境内外开展了一系列大规模并购活动，安邦人寿2016年长期股权投资达到886亿元，包括安邦财险、民生银行、金地集团、新疆金风科技、金融街控股、邦银金融租赁、北京首都开发股份等。在2014年10月至2016年3月，安邦斥资160亿美元进行海外并购，如韩国东洋保险、比利时FIDEA保险等海外的保险机构，他们从而能够通过保险产品的销售吸收大量保险资金，然后利用这些资金的内部交易使资金出现跨国流动，一定程度上加大了监管难度，监管机构难以及时有效地对国内资本的海外业务及跨国经营的风险实施监督和管理。

从上述案例中可以看出，银保机构违规关联交易往往存在如下特点：隐蔽性强、识别难度高。安邦集团存在股权代持以及隐蔽交叉持股的现象，表面上股权比例、关联交易都处于监管要求的合规范围内，但背后都存在上百家关联公司，通过相关人员代持不同公司股份并使这些被控制公司相互间交叉持股，形成平行状环形交叉、循环交叉、网状股权结构，以达到实际控制金融机构、套取贷款及投资资金、进行资本运作与利益输送等目的。这类处心积虑构造的复杂网状结构使得关联关系不明显，关联交易非关联化，逃避监管约束，外部人员难以通过公开资料进行分析，具有很强的隐蔽性。涉及领域广、监管协同要求高。违规关联交易的主体若为金融集团，其业务领域往往横跨银行、保险、证券、信托、基金等各类金融服务，以及地产、基建投资等非金融业务，各业务板块的业务风险不同，在现有技术下难以量化，业务的多元化和多层次经营使得风险对冲的计算和总结更加复杂，风险的有效计量与管控面临较大挑战，而如安邦庞大的海外资产也对国际监管提出了更高的要求。占款金额高、社会危害大。安邦保险集团利用关联关系虚假增资、利用内部资金自我注资将注册资金不断推高至619亿元，风险暴露后通过原保监会的接管，保险保障基金增资608.04亿元才弥补了实际注册资本金不足的窟窿。

对于银保机构关联交易，我国逐步建立起了相应的监管框架，对控制风险、化解隐患起到了积极作用，但仍面临较大的现实挑战和完善空间。从国际经验来看，美国在金融混业经营与集团化发展的趋势下探索出的现有监管框架可归纳为伞形监管模式，美联储为主体负责人，主要负责对金融控股公司整体的资本充足性、风控措施有效性等方面进行监管评估，下分设银行类、证券类、保险类三个业务监管条线。各监管机构之间相互配合、共享信息，对于关联交易的规定集中于《联邦储备法》《金融服务现代化法》等法律中，其中对于关联方、关联交易、相关比例限额与禁止性规定都做出了详细而严格的要求，如“当银行与第三方交易时，如果交易的资金是转移到关联公司或者是关联公司收益的，那么交易等同于与关联方的交易”“银行和所有关联公司之间的可交易额不得超过资本金的20%”等，同时在担保物和关联交易数额比例等具体问题上给予监管机关较大的自由裁量权。而随着数据资产入表在金融领域的领域，监管者将可以通过会计账册审查等方式，进一步识别不同的关联交易，继续贯彻穿透监管、实质大于形式的整体原则，在制度框架与标准设计上加强监管协同，对市场行为进行紧密跟踪和研究，在技术上多维度利用金融科技、大数据等手段进行识别和计量，不断提高关联交易信息透明度，在风险暴露领域加强对违规股东的追责与惩戒，以监管约束之准绳，培育合规经营之氛围，促金融业创新发展之繁荣。

随着数据资源的“入表”，与之相关的涉税事宜将不可避免地引起业界关注。在我国的财税理论和实践领域，财务会计准则对于企业所得税、增值税等税务事项的处理往往有着重要的参考意义，因此会计处理暂行规定的出台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。而数据要素作为一项有别于传统经济形态下的资源，其持有、加工、经营、交易等应用场景也为税务征管带来新的挑战。与此同时，在涉及数据资源的跨境交易、价值计量等方面，由于数据资源特性和具体税收规则缺失的影响，也极易产生新的涉税争议。上述这些问题都有待进一步研究和解决。

以下将基于《企业数据资源相关会计处理暂行规定》并参考现行有效的中国税收法律法规，针对中国企业涉及数据资源的若干简化后的典型场景，初步探讨企业作为纳税人可能涉及的企业所得税及增值税问题：

（一）企业购入数据资源

根据会计处理暂行规定，企业购入符合条件的数据资源可以作为无形资产或存货入表处理。企业所得税法对于无形资产和存货的定义与企业会计准则基本一致，因此上述数据资源也可以被界定为企业所得税意义上的无形资产或存货。

在这一环节，企业面临的一项主要涉税问题可能是如何确定购入数据资源的计税基础。一般情况下，企业购入资产的计税基础按其所实际支付的交易对价确定，因为该交易对价通常会客观反映购入资产的市场公允价值。但值得注意的是，如果数据资源交易发生于关联方之间，那么企业对该交易价格是否符合独立交易原则负有举证责任，税务机关认定该交易价格不符合独立交易原则的，则通常有权对交易价格实施特别纳税调整。数据资源在关联方之间的分享和传输在实践中并不鲜见，甚至可能成为一种隐性的关联交易形式。会计“入表”在推动数据资源经济价值“显性化”的同时，也可能会使征纳双方更加关注关联方之间的数据资源交易。另一方面，鉴于数据具有时效性、可复制、价值易变等特征，数据资源的估值难度可能较大。据第三方数据统计，现阶段我国通过数据交易所进行场内数据交易的占比还很低。因此，大部分的数据资源交易可能并不容易找到可信赖的交易市场价格作为定价参考。在这种情况下，对于关联方之间发生的数据资源转让，企业有必要审慎确定交易价格，可以考虑在结合交易商业目的的基础上，妥善留存相关资料（例如第三方评估公司的估值报告等），以充分论证定价的合理性，应对税务机关可能的定价质疑，避免特别纳税调整。

（二）企业持有数据资源

与企业持有常规的存货、无形资产类似，企业所得税上以历史成本确认数据资源类资产的计税基础，持有期间一般不得调整。因此，若企业以存货或无形资产的形式核算所持有的各类数据资源，那么会计确认的存货跌价损失或无形资产减值损失不得在税前扣除，相关税务和会计的差异，企业需予以关注。

对于会计核算确认为无形资产并允许摊销的数据资源，税务摊销可能是其面临的另一则税务问题。如果作为无形资产核算的数据资源没有法律规定或者合同约定的使用年限，企业所得税可能需要按最低10年期限摊销。不少数据资源很可能因为数据本身的保密条件、新数据的快速迭代或者相关技术的更新换代等外部因素导致其经济寿命较短，如果一律按10年作为数据资源的最低税法摊销年限，可能使税法摊销期限与企业的受益期间存在较大背离。因此，我们期待未来相关部门能够考虑数据资源的经济特性，类比现行税法规定中关于固定资产、无形资产加速折旧摊销的优惠政策（例如，企业外购的软件以固定资产或无形资产核算的，折旧或摊销年限最短可缩短为2年等等），给予数据资源类无形资产更合理的税法摊销待遇或一次性费用化的优惠，从而鼓励企业积极配置和充分利用数据要素实现更大的价值转化。

（三）企业处置、销售数据资源或报废资产

受到权利限制、更新频率、时效性、技术迭代、同类竞品等因素的影响，数据资源可能会出现较短时间内经济价值的迅速贬损，并因此予以报废。理论上而言，此类资产损失应该可以获得税前扣除。但从实践来看，非实物资产的损失举证历来是税收征管的实操难点。尤其对于数据资源这一类新型资产的损失，成文的规范指引和各地实践经验都还比较匮乏。因此，我们预计数据资源“入表”之后，其报废损失的认定和扣除可能会成为需要征纳双方共同探索以建立规则的领域之一。从企业端而言，在遵循会计处理暂行规定披露数据资源相关权利的失效情况及失效事由、对企业的影响及风险分析等信息以外，还需要从提升税务合规管理的角度，思考如何在内部税务管理中制备、留存数据资源资产报废的内部档案，必要时可以考虑通过第三方鉴定机构取得确定资产失效导致资产无使用价值或转让价值的客观证据。

某些情形下，企业还会根据自身的业务模式，选择出售以存货形式核算的数据资源、处置以无形资产核算的数据资源或者出售未确认为资产的数据资源。除企业所得税以外，销售或处置行为对应的增值税影响对于这一环节的交易双方都至关重要。现行增值税法规对于出售数据资源的增值税税目归属尚未作出明确的规定，是按照“信息技术服务”，还是“销售无形资产”，抑或强调数据资源的商品属性按照货物项目进行增值税处理，以及被出售的数据资源是否“入表”是否会影响其增值税税目判断等，都可能会出现一定的争议。事实上，销售或处置数据资源的应用场景很可能并非以单项独立交易的形式出现，而是与其他增值税应税行为要素共同构成复杂的交易模式。例如，企业可能在授权另一方使用某项软件的同时，授权对方使用内嵌于软件的数据信息等。此类交易是否会构成混合交易，如果构成混合交易应如何进行增值税处理、能否一并享受软件产品增值税优惠等等，仍有待未来财税部门予以澄清。

伴随数据资源入表，相关税法议题再次成为学术界和实务界关注的焦点。在理论上，对于数据资源是否课税以及如何课税，一直是争论的焦点。有学者认为，不宜对数据资产或其交易开征新的税种，应通过拓展现行无形资产的概念将数据资产纳入其中，据此形成数据资产特殊课税规则。大多数学者认为既有税收法律制度已不适用，提出了数字服务税、数据资源税、数字资产税、数字使用税等不同主张。具体至某类数据税，不同论者在主体、客体、归属、税率等构成要素上亦是见仁见智。

在实践中，税法通常依据财务会计对纳税人在一定时期所获得净收入进行测定，据此课征一定量的税款，财务会计准则对于企业所得税、增值税等税务事项具有重要的参考意义。尽管《暂行规定》所构建的规范是现行企业会计准则体系下具体内容的细化，但是数据资源相较于现行无形资产、存货而言仍具有一定的特殊性。推动企业进行数据资源的会计确认、计量与报告，势必加快数据资源相关税收政策的探索步伐。数据要素作为一项有别于传统经济形态下的资源，其持有、加工、经营、交易等应用场景所塑造的经济新业态新模式，正在冲击现行税收征管的法律体系与制度框架。《意见》明确提出要根据数据来源和数据生成特征，分别界定数据生产、流通、使用过程中各参与方享有的合法权利，实行数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权“三权分置”。倘若全面实行“三权分置”，那么同一项数据资源可能存在多项财产权利，并通过不同的应用场景衍生出不同的权属交易及其主体。这不仅为数据资源的确权带来难度，也一定程度上为税收征管中明确征税的主体、客体以及适用税种和税率等增加了复杂性。与此同时，在涉及数据资源的跨境交易、价值计量等方面，由于数据资源特性和具体税收规则缺失的影响，也极易产生新的涉税争议。这些问题都有待进一步研究和解决。

（一）数据资源初始计量的税收征管挑战

第一，精准识别数据资源类型存在难度。《暂行规定》明确入表的数据资源包括两类，一类是可以确定为无形资产或者存货的数据资源，另一类是满足“企业合法拥有或控制”“预期会给企业带来经济利益”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计量”的数据资源。根据“企业使用的数据资源”“日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源”等不同业务模式，《暂行规定》规定了确定为无形资产或存货的数据资源的会计处理规则。《中华人民共和国企业所得税法》对于无形资产和存货的定义与企业会计准则基本一致。然而作为一种非传统的资产，数据资源的生命周期涉及生产、管理、存储、保存、使用及失效等多环节，法律权属包括所有权、持有权、使用权、经营权等多元且复杂的内容，这给税务机关精准识别数据资源类型增加了难度。比如：如何界定数据资源是无形资产还是存货？如何确认数据资源属于哪一种用途，若数据资源在开始处理时未明确用途、有多种用途或在处理过程中用途发生转换的，如何处理？如何实现法律上的数据权益与《暂行规定》所要求的“拥有或控制”的准确对应？在可能性判断标准较为模糊的情况下，如何核实与数据资源有关经济利益的流入及其可能性？

第二，公允评估数据资源价值面临挑战。《暂行规定》区分了企业“外购”“内部数据资源研究开发”和“数据加工”三种形式的数据资源，要求按照无形资产或者存货准则如实反映其成本构成及金额。其中，企业内部数据资源研究开发项目相关支出的会计处理，遵循无形资产准则中有关企业内部研究开发的相关规定。根据《中华人民共和国企业所得税法实施条例》第六十六条和第七十二条，上述数据资源的计税基础依次是购买价款、相关税费、直接归属于使该资产达到预定用途发生的其他支出，符合资本化条件后至达到预定用途前发生的支出，公允价值和支付的相关税费。然而，在税务上实现数据资源成本或价值的可靠计量存在困难。一是由于数据资源具有时效性、可复制性、价值易变性等特征，传统资产价值评估方法存在一定的适用局限，对数据资源价值的公允评估存在一定难度。二是《暂行规定》在细化直接归属于使该资产达到预定用途发生的其他支出的基础上，还增加列示了数据权属鉴证、质量评估、登记结算、安全管理等费用作为外购数据无形资产或存货的成本，对此是否认可还有待税法加以研判。三是税务机关面临界定内部数据资源研发项目支出属于在研究阶段还是开发阶段的支出，以及开发阶段相关支出是否能满足资本化条件等难题。

（二）数据资源后续计量的税收征管挑战

第一，数据资源摊销周期界定难。根据《暂行规定》及相关规定，对于使用寿命有限的数据资源无形资产，在使用寿命内进行摊销；对于使用寿命不确定的数据资源无形资产，不需要进行摊销。根据《中华人民共和国企业所得税法》第十二条以及《中华人民共和国企业所得税法实施条例》第六十七条，不论是确定或不确定寿命的数据资源都需要摊销，除有关法律规定或者合同约定了使用年限外，一般不得低于10年。但数据资源迭代更新的快速性，可能使其无法达到税法要求的摊销年限。如果确认为无形资产的数据资源没有法律规定或者合同约定的使用年限，那么一律都需要按照10年期限摊销。这显然不符合数据资源的价值周期，也会导致摊销期限与受益期间的背离。

第二，数据资源摊销方法确定难。根据无形资产准则，确认为无形资产的数据资源，摊销方法应反映与其有关的经济利益的预期实现方式，包括直线法、产量法等；无法可靠确定预期实现方式的数据资源，应采用直线法摊销。然而数据资源的价值可能受到技术变化、市场变化、法律调整等多种因素的影响，界定何为可靠确定的预期实现方式面临较大困难。根据《中华人民共和国企业所得税法实施条例》第六十七条，确定为无形资产的数据资源按照直线法摊销，忽略了财务会计与税务会计存在的差异。税务机关需要思考在既重视不同类型数据资源价值特点又注意税会处理差异性的情况下，如何合理确定数据资源无形资产的摊销方法。

第三，数据资源损益处理的差异。《暂行规定》明确，确定为无形资产或存货的数据资源，如若发生减值迹象，则按照相应会计准则计提减值准备或跌价准备。根据《中华人民共和国企业所得税法实施条例》第五十六条，前述数据资源均应按照历史成本确认计税依据，持有期间一般不得调整。如果企业以存货或无形资产的形式核算所持有的各类数据资源，那么会计确认的存货跌价损失或无形资产减值损失不得在税前扣除。一般无形资产与存货适用相同规则的税会差异，可能会在一定程度上与范围上限制数据价值的释放。数据资源后续的跌价准备和减值损失是否纳入“国务院财政、税务主管部门规定可以确认损益”的范围，需财税部门予以关注。

本文撰写邬函憬、燕然然亦有贡献