数据课税的理论、逻辑与中国方案
作者：
孙 正（天津财经大学财税与公共管理学院）
闵庆汉（天津财经大学财税与公共管理学院）
朱学易（天津财经大学财税与公共管理学院）
数字经济时代，数据作为核心生产要素发挥着提质增效的“引擎”作用。党的十九届四中全会首次将数据同劳动、资本、土地等并列成为又一具有时代特征的新生产要素。国家对数据要素定义的新坐标、新维度，意味着数据已经成为促进国家现代化发展、提升国际竞争力的核心战略资源。《“十四五”数字经济发展规划》进一步明确要加快构建数据资源体系，充分发挥数据巨大效力，利用数据资源推动研发、生产、流通、服务、消费全价值链协同。这意味着，数据不仅跃升为关键生产要素，而且还将影响价值创造过程，进而驱动生产模式、组织结构和经济业态的变革。数据要素在对经济的影响日益加深的同时，也对现行税制体系提出了新的要求。税收制度作为我国公共政策的重要一维，能够为数据要素的良性发展提供激励和规制作用，是数据要素市场建设的重要基础、支柱和保障（谢波峰，2022）。因此，基于数据要素课税需求，构建与之匹配的税收制度体系已成为数字经济时代的核心议题。
近年来，随着数据要素的经济价值不断被深掘，其已通过使用、创新、交换、交易等多种途径产生经济利益，深入渗透国民收入循环，广泛参与国家“经济蛋糕”的分配，并由此引致税源在数字经济产业集聚。然而，相比于其他传统生产要素，数据要素的税收回应明显不足，实际负税水平与经济体量严重不匹配，引致税收不公平现象的发生（周坤琳 等，2020）。现阶段，已有数据课税研究主要以数据的可税性为逻辑起点探讨数据交易价值课税的问题。数据要素在经济、法律、征管三方面都具备可税性（傅靖，2020；邓伟，2021）。基于此，部分学者以实际征税需求为导向，提出应从税基确定、税目划分、税率选择等数据交易方面进行税制设计（蔡昌 等，2020；王竞达 等，2021），以满足对数据交易过程课税的需要，但仍未建立起数据税收治理整体框架。因此，有必要从更宏观的视角把握数据课税的要义，以更加全面的理论和实践机理探究数据课税的底层逻辑，助推数字经济进一步发展。
将数据作为征税对象嵌入现行税收体系对于推进数字产业发展、补充数字经济税制内涵、增强税收跨国联结性、完善我国税收管辖权等有着重要现实意义。如何把握数据课税的理论与实践逻辑，并构建起较为完善的税收治理框架，是当下亟须解决的问题。基于此，本文的边际贡献为：一是从宏观理论层面追根溯源，探寻数据税制构建的理论根源，并在此基础上进一步梳理出数据课税的逻辑链条，对数据课税的理论依据与税制选择进行有益补充；二是前瞻性构建数据课税的中国方案，为数据税收治理提供借鉴。
以数据要素为征税对象的数据税收理论研究，不仅是数字经济税收治理研究的重要组成部分，还是促进数据要素发展、数字经济持续繁荣的重要支撑。本部分从生产力与生产关系理论、价值链理论、税负转嫁理论三方面论述数据课税的理论根源，在宏观理论层面阐释数据要素与税制体系构建之间的联系，进而为后续数据课税的实践逻辑与治理研究提供理论指导。
（一）基于生产力与生产关系理论，数据要素是重构税制体系的核心
马克思明确指出，生产力决定生产关系，生产关系又反作用于生产力。数据作为数字经济的主要生产要素纳入生产力范畴，以法律法规形式呈现的相关税收制度从属于生产关系范畴（冯俏彬，2021）。因此，基于这种理论关系，数字经济税制构建中数据要素的核心地位体现在：一直以来，我国税收改革的取向都是对生产要素征税（楼继伟，2006），在农业经济、工业经济时代，土地与资本分别是各自经济环境中生产要素的主体，要素赋能生产形成的动态经济链构成税源基础；当前，数字经济发展迅猛，数据不断资产化、资本化以扩展数据价值途径，强正外部性特征塑造了其在数字经济下的主体生产要素地位，也满足了在税制体系建设中的核心地位。数据要素参与价值创造过程，并不断改变着现有生产方式、产业结构、经济循环机理，与这种变化的经济形式相匹配的税种内容，也将成为税制重塑的重要成分。
具体地，数据要素主要从课税对象、纳税主体、税种三方面影响数字经济税收制度基本形态。首先，数据要素就是课税对象。从国民收入循环角度，数据要素嵌入国民收入循环生产、分配、交换、积累全过程，形成了数据生产资料、数据劳动价值、数据产品消费、数据资本积累的四类征税对象（孙正 等，2022）。其次，数据要素的产权归属方为纳税主体。党的十九届四中全会指出：“健全劳动、资本、土地……数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制。”这意味着将按照贡献大小决定数据要素的市场经济价值。最后，数据要素决定新主体税种。工业经济时代，资本作为主要生产要素嵌入国民收入循环，其价值增值依附于商品的生产和流通过程。与之对应，数字经济时代数据成为主体要素，参与循环的逻辑基础不变，但由于课税对象与要素价值创造机制不同，税种的具体内容也将随之发生变化。因此，应当考虑围绕数据要素的新税种，例如可能征收数据生产税、数据报酬税、数据消费税与数据财产税等数据相关税种的潜在需要，形成数字经济时代的主体税种。
（二）基于价值链理论，数据要素价值化产生多样性税源
价值链理论是用来剖析价值链主体竞争优势来源与价值创造过程的重要经济理论（李晓华 等，2020）。税源是税收的价值源泉。基于价值链理论可以明晰数据要素价值创造全过程，洞察数据自身以及与其他要素高效协作而产生的不同类型的税源。工业经济时代，生产链中的价值产出被课以生产税，囿于传统生产要素资源的有限性与流向的固定性，价值创造产生的利润多以商品流通过程中可量化的货币化收益呈现，税源形式单一。而数据要素本身具备非竞争、高流转及易复制等特质，企业获取数据的边际成本极低且可以多场景应用，以数据为载体的信息流快速并精准引导物质流在生产内部循环，数据要素价值可以在生产链中被重复化、多元化利用。因此，迥异于传统要素的新税源形式诞生于数据价值链，丰富且多元化的收益内容亟须新税制相匹配。
数据要素本质上不同于传统生产要素的使用方式与价值创造模式，具体体现在传统企业与数字平台企业的生产链中。一方面，传统企业利用数据要素进行产业数字化。数据价值创造过程不仅体现为内部数据的交互，还可以和政府、数字平台等外部部门进行数据交换。数据通过与其他生产要素高效协作并激发创新潜力的过程，实现数据的使用和创新价值；数据交换获得“等价物”的过程体现其交换价值。同时，数据要素协同其他要素价值创造出产品，当数据产品或服务进行交易获得收益时，数据交易价值得以实现。另一方面，数字平台以数据为主生产要素进行数字产业化。尽管数字企业以数据为主生产要素进行价值创造，并且产出品多为纯数据产品和服务，但与传统企业相同的是，二者都是以利润最大化为目标，利用数据优势得到专利项目（如数字化知识、方案）、数据半成品（如脱敏化数据）、数据产成品（如个性化服务数据）等增值产物或收益。总之，数据要素通过发挥其多样化的价值，帮助企业依托多种载体产生货币化收益的同时，在税收层面上，又丰富了税源类别。
（三）基于税负转嫁理论，数据税收呈现双核心结构
税负转嫁是以商品或服务流转为载体，以价格变动为媒介，以税负结果进行转移的厂商经济行为。商品的交易价值是税负发生转嫁的前提。与传统商品一样，在商品交易环节，随着数字商品的流转，“税负”以价格变化在经济主体之间“转嫁”。但数据商品除了具有一般商品“交易价值”的基本特性，还有其自身的特征——“非交易价值”，并且税负转嫁过程强化了这种“非交易价值”。数据商品往往以虚拟数据产品的形式呈现，交易方式主要凭借“点对点”的线上交易模式，很大程度减少了“中间商赚差价”的环节。再加之数据要素具有较强逐利性且可以快速集聚从而促使数字企业更容易形成垄断，强化了购买方税负痛感，引致部分数据产品的消费积极性降低。对于数据供给方而言，在税负前转难度加大的情况下，会转而发展数据的“非货币交易”，基于数据的保有并使用，进而创造收益（许宪春 等，2022）。与之对应，针对数据课税的制度设计也应体现为“双核心”，即针对数据商品流转产生的交易价值征税、针对数据要素保有和使用产生的非交易价值征税。
构建针对数据交易价值与非交易价值的“双核心”税收治理结构。一方面，我国数据要素市场尚处在构建初期，围绕数据交易价值课税是完善数据市场建设的重要方面。数据税负转嫁的直接结果是，很大程度减少数据供需双方进入市场的交易频次与交易规模，引致数据交易市场化发展出现梗阻。因此，针对数据交易过程课税应以引导规范数据交易流程的税制设计为先行目标。在建构初期，将税负厘定为较低层级，通过给予多元化优惠政策充分激发数据交易市场整体活力，加速数据红利赋能经济全领域。另一方面，非交易价值是数据要素区别于传统要素的关键，建立数据非交易价值税制体制是数据课税体系创新的关键。尽管数据以商品或服务形式进行交易，但相比同时段数据已有存量，处于交易环节中的数据无论是绝对数额还是相对比例，体量都相对较低。企业或部门凭借拥有的数据更多地应用在诸如高效生产、定向广告投放和用户个性化服务等内部使用。尽管处在非交易环节中的数据要素正在参与价值创造，并能够获得货币化收益，但是我国现有税制体系在该方面仍尚处于空白阶段，针对数据非交易价值的税收回应亟待更新。
二、数据课税的逻辑机制
当前，世界各国正处在由工业经济迈向数字经济的关键阶段，数据承载着数字经济跃升的内核与价值源泉，而囿于渐进式的税收体系构建引致数据征税与传统税收不匹配，厘定数据课税完整逻辑迫在眉睫。根植于税收中性与税收公平原则，本文认为应从法制约束、流通制度、价值类型、监管机制四个方面递进式厘清数据课税的内在逻辑，为把握数据税收治理方向与构建税收治理框架提供逻辑证据。
（一）法制约束决定课税基本前提，探寻多主体协同合作的法律规范
完备的数据涉税法律法规是对数据顺利课税的基本前提。法制约束在数据课税方面的要求重点体现在税法层面，即为各经济主体的涉税活动提供基础法律环境。数据税法体系建立过程中应以高效多边协作为主线，进行全面、深入的约束设计。在立法维度，贯彻税收法定原则，立法机关依据数据的价值属性、收益形式以及影响范围等因素把握数据要素层面的税法内核，进行标准化与全面化的立法完善；在执法维度，税务机关依照法律法规对数据涉税经济活动进行严格监督与稽查，同时根据已有法律，就处于“征管无门”的税源内容进行一定程度延伸解释，给予立法缺失部分有益补充；在司法维度，由司法机关进行裁决获得的定性分析结果，也可以作为对类似争议性收益课税的依据。协同合作的同时应着重厘清法制约束的侧重点，遵循以立法为主，执法和司法过程为辅的逻辑。执法与司法阶段的处理结果在一定限制下可以适当补充立法的不足，但体系的构建应着重倾向立法阶段，以立法结果即税法完备作为多边主体协同创新税收体系的关键枢纽，助推税收法定原则的实践应用。因此，我国立法机关应加速完善数据税法内容，将突出堵点纳入考量范畴，为数据要素市场化建设、充分发挥作用以及税收体系完善提供法律保障。
（二）流通制度决定课税衡量基础，厘清影响税基确定的多元化要素
数据课税衡量基础是税基的确定。数据流通制度体系构建能够对税基确定产生决定性影响，因此该过程对政府税收治理有着重要意义。数据流通制度体系的构成主要体现在以下三方面。一是具备完整的生态系统。流通生态系统的构建可以破除数据流通屏障。当数据供需双方发出交易渴求，生态链这双“无形的手”引导需求主体在体系内部循环流动，自动生成流通路径促成交易达成，税基也在该环节产生。二是流通效率的提升。当区域、行业、部门各主体之间衔接速度升高，可以引致交易匹配加快与沉没成本降低，信息流、物质流、资金流能够迅速且精准实现在各环节间的交互，进而产生更多经济来源内容，无形中扩大了税基广度。三是拥有成熟的价格生成体系。数据买卖双方交易执行的核心在于价格确定，定价模式的厘定促成交易完成的同时，也关乎税务部门对税基确定的最终环节即应税数额的形成。总而言之，把握流通制度构建方向、优化路径、外部效应对税基生成以及扩大广度、追寻深度具有重要作用，也成为畅通数据要素税收治理的关键要道。
（三）价值类型决定课税重点环节，把握税制基本方向
数字经济背景下，数据相关税制设计是数据课税的重点环节。数据不同的价值类型可以产生多种经济利益，差异的货币化收益如何归类为应税收入已成为设计的重点内容。因此，数据价值类型的多样性是税制设计的重要依据。数据价值主要可以分为两大类。一类体现为交易价值。数据产品或服务流转过程是交易价值的实现场景，该环节产生的收益流程清晰、可量化程度高，为其融入现有税制体系提供了必要条件。另一类则是非交易价值，具体内容包括数据的创新、交换、使用等价值内涵，基于数据收集、数据存储、数据分析、数据应用的核心流程，衍生出产生收益的各种路径，但这些过程标准化程度低、场景依附度高，纳入现有税制体系难度较大。这为创设新税制、新税种提出了现实要求。现阶段，数据要素已发展到一定程度并产出收益，创造价值过程大多以营利为目的，同时增值部分已具备“货币化”计量技术基础，其在经济上的可税性条件已然齐全。就应税收入看，数据流转收入、相关主体所得收入以及其他价值创造的收益满足可税性条件，本质上属于应税收入行列，只是并无税制上的明确回应。基于此，在数据应税项目及应税收入等方面给予税制精准设计，进一步提高税制的标准化程度，已经成为厘定数据课税体系的重点内容。
（四）监管机制决定课税关键保障，亟须朝着“以数治税”方向进一步转变
数据课税的关键保障是税收能够被全面监督与稽查。监管机制是税务部门为保证税收公平与效率，对数据要素相关涉税活动和参与主体进行税务监管的过程。中共中央办公厅、国务院办公厅印发的《关于进一步深化税收征管改革的意见》提出，要建立健全以“信用+风险”为基础的新型监管机制，为数据税收治理提供了基本方向。具体监管逻辑可以梳理如下。一是信用奖惩机制。在建立健全数据征管过程的信用评定制度、失信行为认定、奖惩标准、异议处理等机理的前提下，对守信主体进行税收优惠等激励，接着在纳税信用互通社会信用的过程中对失信主体设立“信用黑名单”以约束其具体经济行为。二是智能风险管控。基于数据纳税主体的实名办税缴费记录和信用等级划分，利用人工智能等技术手段对其潜在的税收风险进行实时监测与评判，同时智能化给予“保底”行为界限以保证企业涉及数据相关的基本经济和税务活动。无论奖惩机制建立还是智能化风险管控都离不开“互联网+监管”的基本手段，以数字化、智能化应用进行监管对日趋隐蔽且灵活的数据税收活动尤其重要。现阶段，进一步推动税收征管数字化升级的需求依然亟待满足，进而逐步实现从“以票管税”向“以数治税”分类精准监管的转变。
目前，数据要素本身相关价值产生的涉税问题仍处在初步探索期，税收体系的滞后已成为数字经济时代税制构建的短板。因此，本部分基于上述理论根源与课税逻辑，前瞻性构建数据课税的中国方案，以期进一步完善数字经济税收体系，更好匹配国家发展目标与税源基础。
（一）完善税法制度供给，坚持税收立法、执法、司法统筹并举
税收法律层面的制度供给是治税的根本遵循，而治税需求反过来又影响制度供给的不断完善与调整。税法制度供给可以进一步解释为税收实体法、税收程序法等之间相互衔接、逻辑递进的协同治税过程。现阶段，数据要素税收治理过程中，税法的完善依然是重中之重，与其他法律的协同也是必然趋势。数据来源细节明确与身份核实给予数据交易流程合法保障的同时，也可降低征纳双方争议的频次和税收执法风险等。因此，为了匹配数据税收征纳双方平衡权益和畅通协税护税渠道的理性目标，要构建各法律互联、互通、互助的闭环，从多维度助力法律层面的治税行动。一方面，要进一步补充完善数据垄断企业的法律约束，建立数据开放、共享、交易等流通过程奖励与追责机制，并全方位提供数据信息隐私保护，增强流通时各主体之间的互信程度。另一方面，要实现税法本身的完备。现行税法内容对于数据要素的定性规定几近于无，增添应税项目、划分应税收入、裁量税率层级已经成为税法完善的当务之急。在完善数据税收征管方面，要强调第三方数据交易平台的联动、协同治税义务，通过《税收征管法》明确平台对数据交易涉税信息的报告责任，以具体细则呈现涉税信息的报告范围与特殊规定。此外，扩大研发费用加计扣除范围，将数据价值化过程视为企业对新基建投资而适用“三免三减半”的税收优惠等。
（二）优化数据流通路径，夯实数据税收治理基础
加快推进数据市场建设是我国数字经济发展的迫切任务之一，数据流通作为其中的关键环节，不仅是夯实税源、明确税基的前提，也有助于实现税收治理与国家发展目标的契合。在生态系统优化方面，构建数据交易所和数据商相分离的流通生态系统，以交易所为枢纽链接数据交易主体与提供数据集成、评估、咨询、交付等服务的第三方数据商主体，破除数据流通的“信息孤岛”，以更加互信、流畅、高效的循环体系进行数据共享与交换。在流通效率提升方面，一是通过供给侧构建数据标准化体系、加强数据来源管理、更新数据分析技术方法，以实现数据高质量供给，不断满足流通过程中迅速评估、提升互信、确定标识、简化程序的效率需求；二是构建数据流通规则体系，配套数据交易中主体合规挂牌、交易安全保障、收益合理分配及市场运营管理等规则体系，以制度规范减少流通过程中的摩擦和内耗成本。
税基最终的确定很大程度取决于数据交易价格的形成。在价格生成方面，一是结合数据产品特征给予差异化评估标准。把数据产品分为原始数据、去隐私化数据、个性化服务数据三类。其中，前两类数据的技术应用水平较低，通常只需要经过整理、加工、清洗、归集过程。因此，数据市场价值的评判主要依赖数据本身的饱满程度，以数据标准度、承载量、集中性等指标进行具体估价。而个性化服务数据是卖方为满足客户的特殊需求专门开发而形成，所需数字技术复杂且参与要素的范围广泛。因此，考虑将供给方的利润价值纳入辅助估价指标具有一定合理性。二是构建数据价格评估要素体系。能够准确识别各类数据来源并进行价值评估的前提是构建完整、系统、准确的评估要素体系，具体可从数据生成成本、质量层级、需求方感知价值、商业价值等多层次、多维度评估，同时结合各类数据产品的专属估价原则进行重点考量与研判，从而确定符合买卖双方与价格规律的公允定价。
（三）把握数据要素参与国民收入循环各环节的经济本质，塑造数字经济税制新框架
生产力层面的变革往往通过多种方式和途径影响生产关系的内涵，现行税收制度框架也应与数据要素的生产力地位相呼应。要从国民收入循环各环节数据要素在其中发挥的经济本质入手，围绕生产、分配、交换、积累四环节进行数据税制建设。总体遵循的原则为：短期提升税制的适配性，将数据价值化产生的税源纳入传统税种的税收范畴，长期突出数字经济税制改革，增加数据要素的政策储备，如数据价值税新税种的开设等创新性改变，以价值产出所得的货币化收益作为数据课税的税基，约束与激励并存，充分发挥数据要素的价值。
1.在生产环节，进行数据生产税建设。以数据要素为核心生产资料的新经济业态创造出巨大的经济价值。为了尽快满足当下数据交易市场的税收治理需求，增强税制对数据要素的包容程度，可以在我国现行增值税税制体系下扩充“无形资产”“服务”等要素的内涵，将数据产品和服务的交易纳入生产税体系。并且，数据的流通呈现国际化趋势，根据“目的地原则”，强调国外跨国企业在我国的纳税义务，规定数据产品和服务的接受方为代扣代缴义务人和跨国企业自行申报的方式来满足税款的征收需求，同步将数据增值税纳入全行业增值税的抵扣链条，逐步建立起符合国内国际双体系的数据生产税税制。
2.在分配环节，进行数据报酬税建设。厘清数据价值化过程的各纳税主体，尤其是具有“产消者”身份的自然人，建立全面的税务登记制度和自然人纳税申报数据平台，利用税收大数据进行数据涉税主体与税额的精准确认。同时，扩大现有税种征税范围，针对企业和个人获得涉及数据交易的收入，通过正列举的方式明确数据属于财产中的一类，或将数据归属无形资产的一种，以转让财产收入征收所得税。并且，其他收入和偶然所得具有兜底功能，当数据属性无法清晰，其价值产出所得可以归入其中，进而将数据报酬收益纳入所得税体系。
3.在交换环节，进行数据消费税建设。在推动消费税征收环节后移并下划到地方的改革进程中，重点考虑将数据产品和服务纳入征税范围。由于数字经济中数据要素的逐利性，数据资源更偏好于大型数字企业从而形成垄断，通过设定企业在数据消费过程产生收益的纳税门槛值，以此来实现仅对大型数据垄断企业的数据交易收入的调节作用，从税制供给方面助推企业垄断治理。同时，数据消费税建设中还要强调消费地原则的课征理念与模式。随着数字经济的发展，数据消费的频次以及数额不断扩大，在现行税收分配的生产地原则下数据消费产生的税收快速涌入企业注册地，进一步加剧了政府间税收横向分配不公。因此，基于“用户创造价值”理念，引入消费地原则有助于完善税收利益横向分享格局、促进区域间财力均衡。
4.在积累环节，进行数据财产税建设。数据积累的多寡将成为未来企业竞争力的核心。在税制建设上，关注点聚焦于可以产生实际经济价值的数据财产，因此逐步建立起税务机关对于数据财产界定的标准就显得尤为重要，并配套规定数据要素成本核算规范、价值贡献体系等细则以实现其应税数额的最终衡量。长期看，在经济主体利用保有数据进行使用、创新、交换等非交易活动时，可以设计数据财产税类的新税种以满足现实的课税需求，逐步解决数据税源大量流失的问题。
（四）充分利用数据特性推进数字化征管，实现数据税制与征管的良性互动
数字经济时代，数据不仅是税收制度框架下的征税对象，其本身也为税收征管方式革新提供了机遇。因此，从数据要素本身的特性入手，将数据作为链接税制与征管的中介，能够实现以数字化征管推进数据税制与数据征管的互动与平衡。一方面，升级已有第三方平台的区块链技术，将税收征管嵌入数据交易过程。将纳税登记流程嵌入各区域数据交易所或交易中心区块链系统，通过平台进行数据交易主体实名工商登记，确保“不合规不挂牌，应税者尽缴税”。同时，开发适用于数据交易的区块链智能合约，将数据所有者与买方交易条约、征税逻辑等内容均写入分布式区块链网络的代码中，利用数字计算、加密代码对其进行自动履行，当达到所设条件与规则触发点时强制执行约定条款。数字逻辑链条执行具有高标准、高效率、高遵从的特点，在达到约束买卖双方交易目标的同时，又产生了清晰的征税数据，从而节省了税收征管成本和纳税遵从成本。另一方面，结合央行数字货币提高监管效率。在数据非法与模糊交易问题上，交易主体与数额难以监控是关键，而货币数字化可以帮助实现交易溯源。当税务机关怀疑纳税主体存在非法数据交易活动时，可以通过应用软件的数据追溯进行资金流向、数额、时间的盘查以及收款方的信息核对，迅速精准地确定交易活动类型与涉税数额，在提高税收监管效率的同时做到应税收入的“应收尽收”。
（本文为节选，原文刊发于《税务研究》2023年第1期。）
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孙正，闵庆汉，朱学易.数据课税的理论、逻辑与中国方案[J].税务研究，2023（1）：56-62.
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