大數據對轉讓定價規則的挑戰——基于互聯網公司關聯交易的討論

日期：2022年3月12日

作者：葉永青  馬曉煜  劉璐瑤（北京市金杜律師事務所上海分所）

在大數據風潮引領的新一輪技術變革中，數據被冠以"新石油"的美譽，互聯網企業更是將數據視為能夠給企業帶來巨大商業價值的重要戰略資產和企業創新源泉。從轉讓定價的角度來看，大數據已經對當前的轉讓定價規則帶來嚴峻挑戰：首先，國內學術界和實務界對于數據是否屬于一種資產尚無定論。在法律和會計層面均未明確界定數據是否屬于資產的情況下，轉讓定價領域能否作此認定將影響功能風險分析下各交易方的基本定位。其次，目前國內轉讓定價管理中最常采用的交易凈利潤法（Transactional Net Margin Method）在數據價值鏈分析中是否仍是最合適的轉讓定價方法，有待商榷。為此，本文嘗試從轉讓定價基礎原理出發，通過案例分析探討同一集團內多方參與數據鏈的價值創造對上述兩個轉讓定價核心問題的挑戰，并提出一些建議。

一、大數據創造價值的一般路徑

（一）數據正在成為資產

大數據給人類社會帶來的顛覆性影響不言而喻。人們的生活和消費方式在被網購、手機支付、人臉識別等技術徹底改變的同時，個人數據也被互聯網企業收集。敏銳的企業家早已嗅到數據所帶來的商機。據相關研究統計，亞馬遜（Amazon）、易貝（Ebay）、谷歌（Google）等國外互聯網巨頭近幾年發生的并購交易，多數是以數據縱向整合為目的，通過大幅度地取得數據資產來獲得超額收益。表1顯示了2006年至2018年期間谷歌公司并購交易的基本統計情況，從中可以看出，獲取數據是谷歌公司并購的主要目的之一。

通常而言，互聯網企業先對數據進行融合、分析及挖掘利用，提煉出用戶的消費偏向，再制作用戶畫像，最終通過提供"個性化"產品或服務的方式將數據轉化為企業利潤，即所謂的"貨幣化"（monetization）。將繁亂的數據轉化為具有導向性的可用信息，并進一步提煉為企業可生產或銷售的商品或服務，正是大數據所具有的魅力。在此基礎上，零散的數據信息變成了一個具有價值、可以控制、能為企業帶來經濟利益的整體，即本文所討論的"數據資產"。

（二）數據生命周期的功能性分析

目前，國內外對于數據的生命周期尚無權威的界定，普遍認為可以分為以下四個階段，即數據的產生、收集、分析和數據驅動的商業模式。

第一階段：數據產生（Data Generation），主要包括抓取并記錄原始數據，但需取得用戶必要的同意或授權。大數據價值的產生始于數據的生成，用戶的任何一個行為都可能產生相應數據，用戶本身的選擇軌跡多樣且復雜，產生的數據呈現零碎化和片段化特征。該階段對于技術要求不高，通常只要用戶在使用軟件時同意或授權該軟件公司獲取其基本信息并有權保留用戶的使用痕跡，以及在合同約定的范圍內擁有該類原始數據的所有權。

第二階段：數據收集（Data Collection），主要包括將抓取的數據傳送到儲存處，并確保數據準確、來源真實。該階段并非簡單的數據打包儲存，而重在將數據進行整合歸集，且對于數據的準確性要求較高。

第三階段：數據分析（Data Analysis），主要包括數據處理，即基于復雜的模型和前提假設提煉有價值的信息并對其進行分析處理，不同來源數據的融合也發生在這個階段。該階段將復雜的原始數據進行進一步的加工分析，使毫無頭緒的活動軌跡變得有跡可循，從而提煉出用戶的投資和消費偏好等用戶畫像。

第四階段：數據驅動的商業模式（Data-driven Business Model），主要包括將第三階段"數據分析"提煉的信息轉化為以數據為驅動的商業模式，并通過數據資產的授權許可、銷售或自行為用戶提供數據化服務或產品等方式實現數據貨幣化。與傳統企業的價值鏈不同，向客戶銷售的產品不是經處理完畢的數據本身，而是以數據為基礎體現用戶交互能力的服務或產品，從而實現數據資產的真正價值。

（三）大數據的價值鏈分析

根據經濟合作與發展組織（OECD）發布的稅基侵蝕和利潤轉移行動計劃（BEPS Action Plan）討論稿關于價值鏈分析的觀點，價值鏈分析應充分考慮經濟活動中的價值創造，而數據資產的特點在于其價值與用戶的價值相互交織和作用。具體而言，數據生命周期的每個階段都可能創造價值進而形成價值鏈，但各個階段所創造的價值并不相同。目前，國外主流觀點認為，單純的數據本身沒有價值，只有使用數據才會創造價值，因此，數據產生、收集和儲存通常被視為低附加值活動，重要的價值創造活動是數據分析和數據驅動的商業模式。

然而，筆者并不完全認同上述觀點。在商業實踐中，所謂的數據分析模型其實未必能產生經濟價值，而大數據本身帶來的交互可能性和用戶規模相互交織才是數據資產重要的估值基礎。因此，數據的合理收集能力（交互端口）、合法有效的保存（必要性和合理性的法律要求）、合法有效的共享（必要的用戶授權）及對外交互（基于對用戶行為的大數據統計）等反而更接近數據價值創造的真實過程。另外，包括傳統制造業在內的諸多行業都會產生和收集客戶信息，但此類數據和信息并未在其價值創造中發揮重大作用。這同樣說明，數據驅動的商業模式，或者說，以數據為基礎的用戶交互能力，才是大多數互聯網企業獲取利潤的核心。

二、從轉讓定價的角度討論大數據關聯交易

在商業實踐中，數據的收集、儲存、分析和商業模式的轉化通常由企業集團內多方主體共同參與。從轉讓定價的角度出發，各方在數據資產價值鏈的創造過程中所承擔的功能和風險各不相同，最終導致各方獲得的收益不同。擁有較多資產、承擔較多功能和風險的一方更有權利要求獲得較高的收益回報。

值得關注的是，大數據具有獨特的商業價值毋庸置疑，但當前國內法律和會計層面均未明確將數據認定為資產。根據筆者的觀察，國內大部分互聯網企業的資產負債表并未體現數據資產。這些企業在運營過程中無論是自發抓取的用戶數據還是外購的用戶數據，相關支出通常體現為人工費、數據費等費用化支出，而并未進行資本化。在此現狀下，我國對國內互聯網企業的轉讓定價分析所持觀點與國外觀點基本類似，即認為數據產生、收集和儲存等屬于低附加值活動，從事相關活動的主體并不履行復雜的功能、承擔重大風險，不擁有顯著的無形資產，因此被選定為驗證主體，并選擇交易凈利潤法對其進行轉讓定價分析。

筆者認為，上述實踐中普遍采用的轉讓定價分析方法是否能反映出擁有以數據為基礎、具有用戶交互能力的主體有權獲取的真實利潤水平，值得進一步商榷。下文中，我們將結合法律和會計現有規則，從轉讓定價角度對大數據的性質認定進行功能分析，并進一步討論是否有更為合適的轉讓定價分析方法。

（一）數據驅動商業模式的功能性分析

轉讓定價的功能性分析是指識別關聯交易主體在經濟活動中各自履行的重大功能、承擔的風險以及擁有的重大資產，據以判斷其可能取得的市場回報的大小。由于數據驅動商業模式具有特殊性，對其進行轉讓定價功能性分析也理應作出一定調整。

1.數據資產的功能風險分析

基于經濟學基本原理，承擔風險越大，所獲收益應越高。根據《OECD跨國公司與稅務機關轉讓定價指南》（以下簡稱《OECD轉讓定價指南》）相關規定，功能和風險的承擔主要取決于哪個主體實質上控制了相關風險（control over risk）。包括：（1）有權且能夠決策是否接受具有風險的商業機會，并實際履行決策功能；（2）有權且能夠決策如何應對伴隨商業機會的風險，并實際履行該決策功能?？刂骑L險的主體將承擔因風險發生而引發的經濟和其他后果。也就是說，原則上決策主體將承擔相關風險，進而有權享有風險相關的收益。

對于互聯網公司而言，與數據相關的功能，主要包括數據產生、收集、儲存、使用、整合、加工分析，以及將數據分析提煉的信息轉化為數據驅動商業模式等。其中，數據的收集和整合主體通常承擔較小的市場風險，但因收集主體擁有與用戶的交互渠道以及第一手的用戶數據，需承擔與數據收集、儲存和分享有關的損毀、滅失、泄露、未獲得合法授權等風險。特別是如果該主體所收集、儲存和使用（包括分享）的數據缺乏用戶合法有效的授權，后續的數據整合、加工分析及轉化為商業模式均將缺乏法律正當性。獲得合法有效授權的數據，因其具有不可替代性，無疑將具有更高的商業價值，因此如何獲得合法有效的授權也將在一定程度上影響互聯網企業的商業模式。在包括我國在內的世界各國對于數據安全的監管趨嚴的大背景下，這部分風險將實質性影響企業的獲利能力。

此外，將數據分析提煉的信息轉化為數據驅動商業模式的主體通常承擔較大的市場和研發風險，原因在于這些主體需要對提煉數據所反映的潛在市場價值進行判斷，并基于該判斷決定是否將數據轉化為具體的產品或服務、轉化的方向以及是否將最終產品投入市場。根據《OECD轉讓定價指南》，對數據收集、儲存和分享有關的風險、市場和研發風險等風險具有決策權的主體，應在數據資產價值鏈中獲得更多的利益回報。

2.數據資產所有權歸屬分析

資產的所有權歸屬是功能性分析的重要部分。越接近資產端的主體，越有權優先獲得資產所帶來的經濟回報。下文將分別從法律和會計層面對數據資產的所有權歸屬進行討論。

第一，法律層面的界定。1999年，美國的勞倫斯·萊斯格（Lawrence Lessig）最早提出了數據財產化理論，認為應該授予數據主體數據所有權，確定所有人對于自身數據的財產權利。為充分保護以及利用數據財產，歐盟《通用數據保護條例》（2018年生效、2020年修訂）明確規定數據權屬分離，對數據主體和數據控制者、處理者作出了區分，同時對數據控制者、處理者關于數據主體的數據處理進行了規范。

在我國，《中華人民共和國民法典》尚未將數據界定為一種資產，亦未明確其權屬。與有形動產相比，數據的特殊之處在于其可以被同時使用并創造價值而不被消耗。因此，主流觀點傾向于認為數據屬于無形資產。雖然我國對于無形資產的法律保護目前僅限于著作權、專利權和商業秘密等范疇，難以完全覆蓋全部數據資產，但在司法實踐中，已有案例認可互聯網平臺對其數據資產的權益。如在新浪微博與脈脈的不正當競爭公開案例中，法院明確認可合法獲得且經授權的用戶信息屬于新浪微博的重要商業資源。

從使用權的角度而言，我國現行《中華人民共和國網絡安全法》及《信息安全技術個人信息安全規范》規定，網絡信息收集主體或個人信息控制者負有個人數據的儲存和保管義務，且在向第三方共享信息時，應當取得用戶授權。其中，個人信息控制者是指"有能力決定個人信息處理目的、方式等的組織或個人"。"網絡信息收集主體"和"個人信息控制者"的措辭回避了數據所有權歸屬的問題，但已明確認可這些主體在取得合法授權的情況下享有數據的占有和使用權。在新浪微博與脈脈一案中，法院同樣認可任何第三方使用其收集和占有的數據，不僅應當取得用戶的授權，而且還要取得網絡信息收集主體或個人信息控制者的授權，即建立了共享用戶數據的"三重授權原則"，即"用戶授權平臺方+平臺方授權第三方+用戶授權第三方"。

上述法律規定和司法判決實質上認可了數據資產的經濟價值，并且承認數據的收集和儲存主體在取得合法授權的前提下，有權使用數據。這就為這些主體通過對外授權使用的方式將數據轉換為數據資產并最終實現收益提供了適當的法律基礎。

第二，會計準則層面的界定。根據我國《企業會計準則——基本準則》相關規定，資產是指企業過去的交易或者事項形成的、由企業擁有或者控制的、預期會給企業帶來經濟利益的資源。根據《企業會計準則第6號——無形資產》相關規定，無形資產是指企業擁有或者控制的沒有實物形態的可辨認非貨幣性資產。其中，"可辨認"是指：（1）能夠從企業中分離或者劃分出來，并能單獨或者與相關合同、資產或負債一起，用于出售、轉移、授予許可、租賃或者交換；（2）源自合同性權利或其他法定權利，無論這些權利是否可以從企業或其他權利和義務中轉移或者分離。

在會計準則下，將數據認定為資產（特別是無形資產）需要符合以下幾個標準：（1）由企業過去的交易或事項形成；（2）由企業擁有或控制；（3）與該資產有關的經濟利益很可能流入企業；（4）成本或者價值能夠被可靠地計量；（5）應具有可辨認性。

筆者認為，在目前的會計準則下，為了對數據在經濟活動中的作用進行合理的記錄和反映，數據應當被作為無形資產進行相應的會計處理。這是因為：（1）數據可以是企業基于用戶的授權在向用戶提供互聯網服務或產品的過程中獲取的，因此符合過去的交易或事項所形成的標準。（2）對于經由用戶合法授權后獲取的數據，可以被認為是由獲得數據的企業所控制。（3）企業從商業的角度以及我國的司法判例均認可數據資產可以產生經濟利益，且相關經濟利益將很可能流入控制該數據資產的企業。（4）對于數據的成本，如果是外購獲得的數據資產，通?？梢愿鶕灰變r格進行計量。如果是企業運營過程中自發產生的數據資產，則可以通過資本化的方式在資產負債表上確定其實際成本。因此，數據資產的成本存在可靠計量的基礎。（5）數據可通過交易單獨轉讓，具有可辨認性。前文提及的互聯網巨頭近年的并購交易，也充分說明了數據資產符合會計上的可辨認性要求。

根據上述分析，在法律和會計層面，大數據都擁有可以確認為無形資產的合理基礎。也同樣可以看出，在轉讓定價功能性分析下，將數據資產認定為數據收集、儲存主體的無形資產的合理依據。

（二）數據資產關聯交易中轉讓定價方法的選擇

1.現行轉讓定價方法的困境

轉讓定價方法的選擇取決于關聯交易各方的功能性分析。在目前對互聯網企業的轉讓定價分析中，通常不認為收集和儲存數據的主體承擔復雜的功能和顯著的風險，也就不擁有重要的資產，因此通常認為其對數據資產產生的最終收益貢獻有限，這是選擇交易凈利潤法作為數據資產關聯交易轉讓定價方法的主要考慮因素之一。在此基礎上，使用完全成本加成率或息稅前利潤率等利潤指標，給予承擔數據收集和儲存功能的公司有限的收益回報。

然而，在實踐操作中，數據資產的關聯交易往往更加復雜，考慮到收集原始數據的公司擁有客戶以及和客戶的交互通道，進而擁有可以確認為無形資產的數據資產的實際價值，同時這些公司實質上承擔了數據收集、儲存和使用的相關風險（包括能否獲得合法授權的法律風險），因此，在交易凈利潤法下承擔數據收集和儲存功能公司的應得收益會被嚴重低估，交易凈利潤法將不能真實、公允地分配關聯交易各方應得的收益。此外，交易凈利潤法下較難找到僅承擔數據收集功能的合適的可比公司。在實踐中，為了滿足可比公司樣本數的要求，可比公司的范圍可能被擴大至廣告服務商、消費者信用報告機構，以及具有研究開發、測試服務或提供管理和公共關系服務的供應商。基于以上分析，筆者認為，交易凈利潤法并不一定是數據資產關聯交易中最合適的轉讓定價方法；需根據可比公司和被測試方的具體情況，進一步判斷交易凈利潤法的適用性。

2.建議的轉讓定價方法

在國外，雖然目前尚無公開的數字資產相關的轉讓定價案例，但在轉讓定價管理實踐中，如果交易雙方都擁有重要的無形資產，利潤分割法是更為合適且更為常用的轉讓定價方法。我國《特別納稅調查調整及相互協商程序管理辦法》（國家稅務總局公告2017年第6號，以下簡稱"6號公告"）規定，利潤分割法一般適用于企業及其關聯方均對利潤創造具有獨特貢獻，業務高度整合且難以單獨評估各方交易結果的關聯交易。如上文分析，數據收集和儲存的主體與將數據資產轉化為商業模式的主體都擁有重要的無形資產，且這些無形資產對企業的利潤創造都具有獨特貢獻。因此，根據6號公告的上述規定，在無法適用可比非受控價格法的情況下，對于數據資產相關的關聯交易，利潤分割法是更為合適的轉讓定價分析方法。

三、基于大數據的關聯交易案例分析

下文將以簡化的某國內互聯網企業案例為基礎，基于轉讓定價的功能風險分析，結合法律和會計層面對數據資產性質的認定，探討大數據對于我國當前轉讓定價規則和實踐的挑戰。

（一）案例背景

A公司是一家位于境內的互聯網平臺公司，擁有大量的活躍個人和企業用戶。B公司是A公司的境內關聯方，為高新技術企業。根據集團總部C公司的決策，B公司基于A公司收集的用戶數據，建立數據分析和風控模型，據此制作用戶畫像，成功開發了應用程序（App），并對開發的App擁有軟件著作權。A公司通過App向用戶提供服務，并收取費用。A公司與B公司簽署了技術服務協議，就使用App及B公司向其提供的技術服務向B公司支付技術服務費。

下文將從轉讓定價角度分析A公司通過App銷售所獲得的收益，應當如何在集團內的A、B和C公司之間進行分配，同時，采取何種分配方式將更加符合關聯方交易定價的公允性。

（二）案例交易之轉讓定價分析

1.數據資產所有權歸屬分析

在本案例中，A公司收集了用戶數據，屬于法律上界定的網絡信息收集主體或個人信息控制者?；谛吕宋⒉┰V脈脈一案的判例、會計認定以及實質重于形式的稅法原則，可以合理地認為，A公司因為擁有大量的活躍用戶以及與用戶交互渠道，它在這一過程中收集的數據是可歸屬于A公司的具有商業價值的無形資產。

2.數據資產關聯交易的功能風險分析

在本案例中，各主體承擔的主要功能和風險以及擁有的主要資產如下：A公司承擔數據的產生和收集功能，通過App招攬客戶并賺取利潤（即銷售功能），進而承擔了數據收集、儲存與保管、合法分享的風險以及市場風險，并擁有所收集的原始數據這一無形資產；B公司主要承擔數據分析和產品研發的功能和研發風險，并擁有所研發App的著作權；C公司未實際參與數據的產生、收集、存儲和分析，但在數據分析結果轉化為App的過程中起著關鍵的決策作用。

在常見的轉讓定價功能風險分析中，通常認為在數據的產生和收集階段，由于數據資產帶來的增值不大，A公司僅應享有數據收集和儲存所帶來的常規利潤。B公司由于承擔了研發功能，應當享有研發所帶來的超額利潤。C公司則作為集團總部，主要通過收取管理費用和中后臺支持費用的方式分享有限的收益。

筆者認為，雖然A公司承擔的功能通常被國外學者認為屬于低附加值活動，但實際上其在前端直接對接用戶，擁有第一手的原始數據和渠道，在后端通過App實現與用戶的交互，完成數據貨幣化的最終出口，因此數據收集所對應的常規利潤無法體現A公司實際承擔的功能和風險。此外，從數據資產的角度出發，A公司作為互聯網信息服務提供者（Internet Content Provider），往往擁有增值電信業務經營許可證，且本身享有與用戶相關的原始數據，特別是在這些原始數據取得了用戶對收集和共享的合法雙重授權后，沒有其他可替代性的數據，故原始數據具有較高的市場價值。鑒于A公司本身承擔了多項重要功能并擁有高市場價值的數據資產，理應有權享有數據產品所帶來的超額利潤。

對于B公司而言，作為常規的研發主體受托進行產品App的研發，理應收取研發費用，但該研發費用的收取方式卻有待商榷。由于B公司是受托研發，研發決策人員在C公司，盡管B公司享有所研發App法律上的所有權，但C公司才是真正承擔研發所帶來商業風險的主體，即從稅法的角度看，C公司是研發成果的經濟上的所有權人。原因在于，無論B公司的研發是否成功，其都會收到受托研發費用，同樣地，C公司都將向B公司支付受托費用，故實際上研發失敗的風險是由C公司承擔的。因此，對于B公司而言，通過成本加成的方式確保其利潤率是更為合適的收費方式。

對于C公司而言，原則上，由于其并不享有App法律上的所有權，所以無法通過收取許可費的方式分享App所產生的收益。在實踐中，C公司作為集團總部，所提供的總部服務和管理服務雖均屬于高附加值服務，但仍無法使其享有與其對于集團數據驅動的商業模式決策相匹配的收益和風險。究其原因在于，雖然從稅法的角度看，C公司被認為是研發成果App經濟上的所有權人，但其并不是法律上的所有權人，仍無法通過許可費獲得App產生的收益的超額利潤。故通常會考慮將C公司與B公司作為App的共同著作權人，以使C公司得以向A公司收取使用App的特許權使用費，進而能夠分享基于數據資產形成的商業服務和產品所產生的超額利潤。

3.數據資產關聯交易的轉讓定價方法選擇

考慮到實踐中的復雜情形，一方面，由于部分原始數據的不可替代性和潛在價值，收集原始數據的A公司有權要求獲得更高的商業回報；另一方面，進行數據和用戶信息收集的A公司因為擁有客戶以及和客戶的交互通道而擁有了數據的實際的價值，因此，A公司應該獲得常規一般收集功能外的剩余利潤的一部分。在此情形下，同時考慮到C公司所承擔的數據轉化為商業模式的決策風險，在A公司和C公司之間采用利潤分割法可能是更為合適的轉讓定價方法。

對于B公司而言，實際上僅通過受托研發的費用確保其研發活動的收益，不應參與剩余利潤的分配。

除A公司和B公司的上述交易和活動外，B公司授權A公司使用App并向A公司提供技術支持服務，由此B公司向A公司收取相關費用無可厚非。但從另一個角度切入，A公司收集的原始數據在授予B公司使用時，是否需要向B公司收取許可費？這看起來不言自明，但根據我們的實踐觀察，很少有關聯企業收取原始數據的授權使用費，究其原因，仍在于法律上缺乏對數據資產所有權的界定。

四、結論和建議

數據資產性質及所有權歸屬的清晰界定是增強并優化數據資產交易相關稅收征管制度的重要前提保障，在此基礎上才能對數據資產關聯交易轉讓定價方法加以判定，以便更好地讓稅收征管制度平穩落地?；诖?，筆者給出以下三點建議，以期促進未來數字資產相關轉讓定價征管實踐的發展和進步。

第一，在法律層面加速建立合理有效的數據產權制度，為數據資產的體系性保護提供法律保障。在當前的商業實踐和司法處理中，均傾向于將數據資產認定為一項無形資產，但法律層面的制度缺失使數據資產相關的稅務處理具有較大的不確定性。因此，一方面應從法律層面認可"數據"的資產屬性；另一方面，應通過完善現有知識產權相關規定，明確數據資產屬于應受到法律保護的無形資產。數據資產性質及其所有權歸屬的確定，對轉讓定價的實踐具有重大意義。法律上對數據資產明晰的權屬界定不僅能促進數據資產的利用、相關并購和授權許可交易（包括關聯交易）的蓬勃發展，還能為會計層面將數字資產確認為無形資產并在賬面上體現其價值提供適當的法律基礎。進而，在轉讓定價的功能性分析中，為認定數據屬于數據收集主體的無形資產提供充分的法律和會計依據，使其不再是無根之談。

第二，從稅法的角度認定數據屬于無形資產，為現行數據資產的稅務處理提供合法有效的依據。數據資產定性和所有權歸屬問題的規定不明，已經對稅務機關處理企業數據資產相關問題提出了挑戰。同時，企業在進行相關稅務處理時也面臨著稅務合規風險。筆者建議，在現行企業所得稅法和增值稅法的體系下，認可數據資產的無形資產屬性，明確數字資產相關的企業所得稅和增值稅政策，不僅有助于統一并改善當前各地對于數據資產轉讓定價處理和定性尚不一致的情況，更可以為數據資產相關轉讓定價分析和征管提供充分的稅務處理依據。

第三，在未來數據資產相關的轉讓定價實踐中，稅企雙方及稅務從業者均應結合數據資產關聯交易的具體情況，突破傳統無形資產交易中適用交易凈利潤法的固有思維，將利潤分割法作為數據資產轉讓定價分析中可適用的方法之一。在數據資產轉讓定價實踐中，各方均應認真審視各交易主體對于價值創造的貢獻，合理確定各方擁有的資產、承擔的功能和風險，調整并改善當前轉讓定價分析中對于交易凈利潤法的過度依賴和使用，主動探索更符合驗證交易的合適的轉讓定價分析方法，以更加真實、公允地反映交易各方承擔的功能、風險和所應獲得的與功能、風險相匹配的利潤回報。

（本文為節選，原文刊發于《國際稅收》2022年第2期）