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致同连续多年持续跟踪研究上市公司年报执行企业会计准则情况，近期将陆续发布“上市公司年报分析之准则应用披露示例”系列微信。主要研究内容是结合上市公司年报披露示例，解析上市公司重点企业会计准则和监管要求的执行情况和可以借鉴的实务应用案例，包括执行准则和监管要求中的重大会计政策的选用、重要会计估计的判断、重点关注问题的实务应用示例、核心会计事项的披露示例等。
系列微信研究涉及的准则和监管要求包括：长期股权投资准则（CAS 2）、企业合并准则（CAS 20）、企业合并报表准则（CAS 33）、政府补助准则（CAS 16）、股份支付准则（CAS 11）、资产减值准则（CAS 8）、会计政策、会计估计变更和差错更正准则（CAS 28）、或有事项准则（CAS 13）、投资性房地产准则（CAS 3）、收入（CAS 12）、金融工具确认和计量准则（CAS 22）、租赁准则（CAS 21）、A+H股境内外披露差异、营业收入扣除事项、非经常性损益披露等其他准则及监管要求。
本期微信内容为数据资源对财务报表的影响。
自2023年8月，财政部印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（2024年1月1日正式开始实施）以来，我们统计了36家在2024年半年报中披露了数据资源入表的上市公司相关情况，涉及软件、互联网、建筑、港口、文化传媒、医疗保健等多个行业。这36家上市公司合计入表金额为5.47亿元，其中0.14亿元确认为存货（涉及2家上市公司），2.30亿元确认为无形资产（涉及23家上市公司），3.03亿元确认为开发支出（涉及18家上市公司）。这36家上市公司有7家对2024年1月1日的期初进行了重分类。
从数据资产的规模来看，数据资产规模相较于企业整体资产规模比例并不高，占总资产的比基本上都低于1%，仅三家上市公司高于1%，最高比例为观典防务确认的数据资产占总资产的比为3.8715%。
从数据资源的形成方式来看，将数据资源作为无形资产或开发支出列报的共有35家公司，其中27家公司披露其数据资源主要为内部自行研发产生，另有3家公司披露既有自行研发还有外部购买的数据资源，极小部分公司披露入表数据资源为外购产生。
从披露的摊销方法和摊销年限来看，以直线法摊销为主，涉及13家公司，还有2家采用年数总和法，摊销年限则是集中在2-5年，最高的摊销年限为10年。
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，根据《中华人民共和国会计法》和企业会计准则等相关规定，现对企业数据资源的相关会计处理规定如下：
一、关于适用范围
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。
……
四、附则
本规定自2024年1月1日起施行。企业应当采用未来适用法执行本规定，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。
《关于严格执行企业会计准则 切实做好企业2023年年报工作的通知》（财会〔2023〕29号）
关于无形资产。
企业应当按照《企业会计准则第6号——无形资产》（财会〔2006〕3号，以下简称无形资产准则）等相关规定，合理划分企业内部研究开发项目的研究阶段和开发阶段。研究阶段的支出，应当于发生时计入当期损益；开发阶段的支出，满足无形资产准则第九条规定的有关条件的，才能确认为无形资产。企业以前期间已经按照无形资产准则等规定费用化计入损益的研究开发支出不得在后续期间重新资本化。
问：对于企业内部数据资源研究开发项目的支出，应当如何对其开发阶段有关支出资本化的条件进行判断？
答：企业内部数据资源研究开发项目的支出，根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号）、《企业会计准则第6号——无形资产》（财会〔2006〕3号）、《应用指南》（财会〔2006〕18号）等有关规定，应当区分研究阶段支出与开发阶段支出。研究阶段的支出，应当于发生时费用化处理计入当期损益。开发阶段的支出，同时满足下列条件的，才能确认为无形资产：
（一）完成该数据资源无形资产以使其能够使用或出售在技术上具有可行性。这一条件通常同时包括：（1）企业应当开展项目研发立项工作，经过规划、设计和可行性分析，形成可行性分析报告等相关材料，并按照企业内部要求完成了相应审批。按规定需要有关部门审批的，还应当经有关部门审批。（2）企业应当具备数据资源无形资产开发所需的相关技术条件，如数据采集技术、数据整合技术、数据存储技术、数据分析技术、数据挖掘技术、数据安全与隐私保护技术等。（3）企业应当有详细的开发计划、技术路线图、技术文档、技术评估报告或评估意见等，证明相关项目能够按照预定的技术路径完成。（4）企业应当提供相关技术验证说明，证明数据资源无形资产技术路径已经通过了相关的技术测试和验证，能够合理证明其功能和技术性能符合预期，不存在技术上的障碍或其他技术不确定性。（5）数据资源无形资产开发应当已经达到一定的稳定性，企业应当对数据资源技术成熟度和可靠性进行分析，以合理证明其预计可以在业务环境中稳定运行，不会频繁出现技术故障。
（二）具有完成该数据资源无形资产并使用或出售的意图。这一条件通常同时包括：（1）企业应当有经批准的数据资源无形资产开发立项相关书面决策文件（如开发计划书、立项决议等），内容一般应涵盖数据资源无形资产的开发目标、预计需求方、开发必要性、开发可行性、开发总体计划、预期成果、预期收益、项目时间表、需要的各项资源等。（2）企业应当能够说明其开发数据资源无形资产的目的、数据资源无形资产使用的业务模式、应用场景。例如，企业将数据资源无形资产与其他资源相结合使用，从而服务、支持生产经营或管理活动，实现降本增效等目的；企业运用数据资源无形资产对外提供有关服务；企业授权外部单位使用数据资源无形资产从而赚取收入等。
（三）数据资源无形资产产生经济利益的方式，包括能够证明运用该数据资源无形资产生产的产品存在市场或数据资源无形资产自身存在市场，数据资源无形资产将在内部使用的，应当证明其有用性。这一条件通常可分为下列情形：（1）该数据资源无形资产形成后主要直接用于生产产品或对外提供服务的，企业应当对运用该数据资源无形资产生产的产品或提供的服务的市场情况进行合理估计，能够证明所生产的产品或提供的服务存在市场，有明确的市场需求，能够为企业带来经济利益流入。（2）该数据资源无形资产形成后主要用于授权使用的，应当能够证明市场上存在对该类数据资源无形资产的需求，开发以后存在外在的市场可以授权，并带来经济利益流入。（3）该数据资源无形资产形成后主要用于企业内部使用的，应当能够对数据资源无形资产单独或与企业其他资产结合使用以实现降本增效等目的，即在增加收入、降低成本、节约工时、提高运营效率、减少风险损失等方面的情况以定量定性方式进行前后对比分析，合理证明在上述相关方面的收益预计将大于研发支出概算。
（四）有足够的技术、财务资源和其他资源支持，以完成该数据资源无形资产的开发，并有能力使用或出售该数据资源无形资产。这一条件通常同时包括：（1）企业应当具备开发数据资源无形资产所需的技术团队，能够保证团队投入必要的开发时间，从而有确凿证据证明企业继续开发该项数据资源无形资产有足够的技术支持和技术能力。（2）企业应当能够证明为完成该项数据资源无形资产开发具有足够的专门资金、软件硬件条件等财务和其他资源。自有资金不足以支持研发活动的，应当能够证明可以获得银行等其他方面的外部资金支持。（3）企业应当能够证明数据来源、使用范围和方式等方面的合法合规性。（4）除用于内部使用的数据资源无形资产外，企业应当能够证明具有相应的市场资源、渠道资源等，以确保该项数据资源无形资产或者运用该项数据资源无形资产生产的产品或提供的服务能够顺利推向市场并被客户接受。
（五）归属于该数据资源无形资产开发阶段的支出能够可靠地计量。这一条件通常同时包括：（1）企业应当对数据资源无形资产研发活动采取项目化管理，对于数据资源无形资产研发活动发生的支出应当单独归集和核算，如外购数据支出、研发使用内部数据时的加工整理支出、与该数据资源无形资产研发活动项目直接相关的研发人员薪酬、研发使用的硬件折旧、研发使用的软件摊销、研发用资源租赁费（或使用费），以及用于研发活动的外购技术服务等其他直接及间接成本等。企业不得将应由其他生产经营活动负担的支出计入研发活动支出。（2）企业应当具备内部数据治理和成本管理等方面可靠的信息化条件，能够对数据资源无形资产研发支出进行完整、准确、及时记录。（3）企业同时从事多项研发活动的，所发生的支出应当能够系统合理地在各项研究开发活动之间进行分摊，分摊原则以及方法应当保持一致，无法明确分摊的支出应予费用化计入当期损益。一项研发活动同时产生数据资源无形资产和其他资产的，所发生的支出应当能够系统合理地在数据资源无形资产和其他资产之间进行分摊，分摊原则以及方法应当保持一致。
（1）使用寿命及其确定依据、估计情况、摊销方法或复核程序
1. 无形资产包括土地使用权、专利权及非专利技术、自研操作系统和数据资源等，按成本进行初始计量。
2. 使用寿命有限的无形资产，在使用寿命内按照与该项无形资产有关的经济利益的预期实现方式系统合理地摊销，无法可靠确定预期实现方式的，采用直线法摊销。具体年限如下：
（1）无形资产情况
本期末通过公司内部研发形成的无形资产占无形资产余额的比例 38.76%。
（2）确认为无形资产的数据资源
（1）数据资源的应用场景或业务模式、对企业创造价值的影响方式，与数据资源应用场景相关的宏观经济和行业领域前景等。
公司作为专业的数据智能服务商，秉承着“让数好用，把数用好”的理念，致力于用数据让产业更智能，定位于在充分“数字化”的领域里、做“数智化”的工作、实现“数治化”的目标。
公司的业务逻辑分三层（D-M-P,Data-Machine-People）：底层“D”是指数据积累，公司基于在开发者服务中积累的数据以及对海量动态数据的深入洞察，源源不断地为顶层业务提供数据支撑。中层“M”是指数据治理，公司打造了数据智能操作系统（DiOS），可以对数据的归集汇聚、资产化管理、精细加工，然后提供给上层业务系统以数据服务的能力。上层“P”是指数据应用，公司结合数据模型与行业理解，在商业服务、公共服务领域打造了产品化的、规模化盈利的数据智能应用。
（2）用于形成相关数据资源的原始数据的类型、规模、来源、权属、质量等信息。
公司原始数据主要来源于公司开发者服务，公司积累的数据资源是在用户授权同意的前提下合法收集。公司形成相关数据资源的原始数据的包括设备信息、网络信息、场景信息、APP特征等。截至2024年上半年，公司开发者服务SDK累计安装量突破1,100亿，智能IoT设备SDK累计安装量超3.7亿，SDK日活跃独立设备数（去重）超4亿。公司有专门的数据团队对数据进行深度洞察和治理，积累了深厚的数据资产，确保数据的准确性和有效性。公司通过数据治理和挖掘后形成了7,000余种数据标签，直接参与计算的特征参数累计超2亿。
（3）企业对数据资源的加工维护和安全保护情况，以及相关人才、关键技术等的持有和投入情况。
公司通过自研的数据智能操作系统（DiOS）对数据进行加工和治理，实现数据的归集、资产化管理、应用一体化管理，生成的数据产品会定期迭代优化。
关于数据资源的安全保护：
1）公司严格遵守《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规，对收集的原始数据进行去标识化或匿名化处理，以保护用户隐私，确保数据处理的合规性。
2）公司建立了专门的数据管理中心集群，使用防火墙、数据加密等技术保障数据存储和使用的安全性，以确保数据传输过程的安全。
3）在使用管理上，公司建立了数据分类分级规范和数据全生命周期安全管理规范，对数据进行分类管理，用户依据实际需求进行精细化授权，同时记录详尽的使用日志。公司内部设立了风控审计部门，负责内部控制流程与制度的建设和落实，以及定期的内部合规审计。
4）公司制定了应急预案，以应对可能的数据安全事件，并采取补救措施保护用户数据。
公司投入了大量数据类专业人才进行合规的数据积累、数据加工清洗挖掘、数据应用，打造了数据智能操作系统（DiOS）、大规模图神经网络和深度学习模型、向量化技术、以及高并发、高可用的系统架构等核心能力。
（4）数据资源的应用情况，包括数据资源相关产品或服务等的运营应用、作价出资、流通交易、服务计费方式等情况。
公司通过自研数据智能操作系统（DiOS）对数据资源进行深度加工和应用，并广泛服务于商业服务和公共服务领域。
一方面，公司利用数据资源为移动应用开发者提供专业的推送解决方案，包括消息推送SDK、用户运营平台SDK等服务。另一方面，公司依托数据资源，开发了面向不同行业的数据智能应用，如智慧交通、医疗健康等，以及为品牌营销、公共治理等提供数据支持。
公司还积极探索数据资源与人工智能等新技术的结合，如接入ChatGPT等大模型，开发垂直场景类大模型应用。在推动数据的流通交易上，公司积极参与数据要素市场化配置改革，拥抱公共数据开放及授权运营机遇，参与了数据资源的合规流通和交易。
关于数据服务的计费方式详见本财务报表五、重要会计政策及会计估计（37）
（财务报表五、重要会计政策及会计估计（37）：(2)数据服务：公司数据服务主要包括商业服务(增长服务、品牌服务、增能与风控服务、其他)和公共服务。
1)商业服务——增长服务：公司每月根据后台统计数据作为结算依据，待客户确认且预计相关经济利益很可能流入时按合同约定的计费标准进行结算确认收入。其中效果广告主要采用CPA、CPC、CPS等按执行效果结算的方式。公司一般依据其精准营销广告为客户带来的效果或销售收入以及约定的分配比例，与客户核对后进行收入确认；如存在约定保底等固定收费的情形，公司则按照合同约定的固定收费定期确认收入，属于在某一时段内履行的履约义务。
2)商业服务——品牌服务、增能与风控服务，以及公共服务和其他：公司根据合同约定或在约定的期间内提供相关服务。其中增能与风控数据报告等服务，在服务完成后一次交付成果的，经客户确认后进行收入确认，属于在某一时点履行的履约义务；除上述服务外，公司根据合同约定为客户提供相关服务，在提供服务的同时客户可以消耗服务，在服务期间分期确认收入，属于在某一时段内履行的履约义务。）
（5）重大交易事项中涉及的数据资源对该交易事项的影响及风险分析，重大交易事项包括但不限于企业的经营活动、投融资活动、质押融资、关联方及关联交易、承诺事项、或有事项、债务重组、资产置换等。
不涉及。
（6）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，如数据资源已确认为资产的，还包括相关资产的账面原值及累计摊销、减值准备或跌价准备、失效部分的会计处理。
公司本期不存在数据资源相关权利失效的情况。
关于数据资产相关的会计处理：
公司对满足无形资产计量准则的数据资源，按照投入的成本进行初始计量。对于数据资源无形资产的使用寿命，公司基于近三年的历史数据综合分析，将数据预期可发挥价值的年限确定为5年。考虑到数据资源的时效性一般呈现逐年递减的特征，公司按照加速摊销法进行摊销。
公司在资产负债表日，从外部信息来源和内部信息来源两个方面，去分析判断所拥有的数据资源无形资产是否存在可能发生减值的迹象。若存在减值迹象，公司将按照资产减值准则的要求进行减值测试，并计提相应的资产减值准备。
（7）数据资源转让、许可或应用所涉及的地域限制、领域限制及法律法规限制等权利限制。
公司在业务开展过程中，严格遵守《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全法》、《中华人民共和国个人信息保护法》和《中华人民共和国民法典》等相关法律法规中规定的相关要求，目前公司所拥有的数据资源在转让、许可或应用中暂不涉及地域限制、领域限制等权利限制。
（8）企业认为有必要披露的其他数据资源相关信息。
无。
研发支出-符合资本化条件的研发项目
摊销方法及年限：年数总数法，按5年对数据资源进行摊销。
大数据业务领域，依托梧桐大数据平台，沉淀数据资源超2,000PB，数据治理水平达到国内最高等级（DCMM五级），数据年调用量达千亿次，在数据治理、应急管理、智慧文旅等多个行业广泛应用。视联网12业务领域，业界率先发布视联网技术标准、服务标准和白皮书，发布视联网大模型，上半年视联网新增视频接入1,019万路，累计实现7,030万视频云端互联。安全业务领域，构建“网、云、DICT+安全”产品体系，上半年累计创收人民币21亿元。服务方面，持续深化全方位、全过程、全员服务管理，客户满意度行业一流，移动网络质量满意度保持优势，家庭宽带网络满意度连续两年大幅提升；率先研发应用客服大模型，深化基于通信网及互联网的视频客服应用，月均服务量超1.48亿次。品牌方面，锚定世界一流卓著品牌目标，开展品牌引领行动，按照“高品质、高品格、高品位”思路，深化“1+4+4”战略品牌建设运营，在BrandFinance2024年中国品牌价值榜单中名列前茅，品牌价值持续提升，在全球运营商中保持领先。
对于使用寿命有限的无形资产，本集团将无形资产的成本扣除减值准备（如有）后按直线法在预计使用年限或受益期内摊销，除非该无形资产符合持有待售的条件。数据资源预计使用寿命2-5年。
于2024年6月30日，本集团无形资产账面价值中无借款费用资本化金额，无用于抵押和担保的无形资产。
（a）包含由开发支出转入无形资产，开发支出列示如下：
于2024年6月30日，本集团费用化研发支出中包含与数据资源相关的研发支出约人民币1.21亿元。
1.无形资产包括土地使用权、专利及非专利技术、特许经营权、商标权、数据资源、软件及其他等按成本进行初始计量。
2.使用寿命有限的无形资产，在使用寿命内按照与该项无形资产有关的经济利益的预期实现方式系统合理地摊销，无法可靠确定预期实现方式的，采用直线法摊销。具体如下：
期末本公司无外购的数据资源无形资产及其他方式取得的数据资源无形资产。
3)所有权或使用权受到限制的数据资源无形资产
期末本公司无所有权或使用权受到限制的数据资源无形资产。
4)数据资源研发支出情况
