《世界税收信息》2019年第4期：数字经济下的税收——近期政策发展与价值创造问题

纵横四海

数字经济下的税收——近期政策发展与价值创造问题

来源：《世界税收信息》2019年第4期

原文来源：IBFD，International Tax Studies，2019年，第3期

本文回顾了数字化给直接税 （企业所得税）和间接税 （消费税）带来的挑战。基于轶事证据和经验证据，作者评估了OECD和欧盟层面的持续发展，并认为没有理由为数字化业务引入新的税收规则。特别是欧盟委员会提出的显著经济存在和数字服务税很可能会扭曲公司决策并刺激税收竞争。为了促进税收规则的发展，将价值创造作为对利润征税的黄金标准，本文将数据作为数字经济中 “新”的价值驱动资产进行讨论。它借鉴了跨学科研究的观点，强调数据的价值通过企业内部的专有活动产生。作者最终讨论了现有的转让定价方案如何适应采用数据挖掘的商业模式。

1、引言

自工业革命以来，数字化已成为当今世界的主要现象。学者、政治家和企业家一致认为，社会和经济的数字化对国际商业税收框架提出了若干挑战。大多数经济学家和超国家组织将对未来经济增长、创新和社会变革的乐观预测添加到数字化的第一个声明中。（1）然而，在税收方面，税收界的争议很普遍。自从最近OECD出版数字化带来的税收挑战中期报告（2）以及欧盟委员会发布针对数字公司的新税收规则提案（3）以来，内部的讨论越来越多也越来越重要。在这篇文章中，作者回顾了有关数字化带来税收挑战的学术证据，并在缺乏证据和数字化的经济后果的背景下批判性地评价了当前的改革方案。作者进一步讨论了如何达到经常引用的目标，即以实际和适时的方式使税收与价值创造保持一致。

自OECD开展 “税基侵蚀和利润转移 （BEPS）行动计划”（4）以来，在国际税收领域已经出现了大量关于数字经济的文献，甚至更多发表的文章以此为基础并批评了这些文章和OECD在2015年发布的最终报告 “应对数字经济带来的税收挑战”（5）中提及的工作。提供全面的论述既不是本文的目标，也不在本文的范围。（6）然而，作者指出，目前并没有深入分析税收挑战，并且没有科学证据表明现行税收制度中存在缺陷。因此，作者退后一步提出问题：数字经济带来的税收挑战究竟是什么？根据经验证据，该文章表明政策制定者和研究者都忽视了众所周知且非常重要的间接税执法问题（欧洲的增值税），而且利润转移可能并不是数字企业特别关注的问题。文章进一步强调，企业可以通过做出真正的商业决策（即重新分配投资）来优化其税务状况———这种行为旨在最大化企业价值并受到国际税收竞争的激励。虽然这种现象不应被称为激进的税收筹划，但在数字经济中可能尤为重要，因为数字经济下各国的 税法对数字商业模式投资的吸引力差别很大。

鉴于这些观点，作者很乐意看到OECD努力避免制定任何与数字公司相关的税收政策，而是在现有税收框架内制定基于全球协调的指南。相比之下，欧盟委员会提出的征收数字服务税 （DST）形式的临时解决方案显然构成了“围栏”，具有双重征税和法律不确定性的巨大风险，并且很可能不能证明其行政成本是合理的。同样，考虑到其应用的任意阈值，欧盟委员会提出全面的长期解决方案将围绕重要的商业模式，即显著经济存在 （SDP）规则。总的来说，欧盟的两项提案都可能导致从少数公司收取有限的额外税收，代价是增加税收竞争和经济扭曲，而不是利用欧盟内数字商业模式下额外投资的潜在利益。

本文最后讨论了对数字业务征税的潜在概念共识，特别关注数据作为价值驱动因素。因此，作者的目的是阐明关于是否应该以及如何对企业使用数据征税这一激烈但却毫无根据的争论。其目的是为在现有税收框架内概念化价值创造提供一种直观且科学的方法。根据之前的讨论，（12）作者认为传统业务 （目前被认为是非数字化业务）也越来越多地采用数字业务模式，使包括“围栏”提议在内的任何提议都毫无意义。

本文的内容如下：第2节简要回顾了数字化带来的税收挑战中包括直接税和间接税的证据，并区分了轶事和经验证据。第3节评估了OECD和欧盟层面的持续发展。第4节讨论了将价值创造作为对利润征税的黄金标准，并将数据作为数字经济中“新”的价值驱动资产。作者强调了数据的价值，借鉴了跨学科研究的观点，并展示了现有的转让定价解决方案如何适应采用数据挖掘的商业模式。第5节进行了总结。

2、我们对数字化带来的税收挑战了解多少

2.1直接税与间接税

OECD在2015年发布的 “应对数字经济带来的税收挑战”的最终报告中表明直接税和间接税都存在挑战。征收直接税，特别是企业所得税主要有两个挑战。首先，根据现行的以及传统的标准，（例如，通过当地子公司或充分的实体建立常设机构—PE），数字公司能够进入国外市场而不会产生应税义务。其次，数字公司可能会参与更积极的利润转移活动，因为它们比传统公司更大程度地依赖移动和无形资产。因此，该报告确定BEPS的问题会越来越严重。主要的间接税挑战是高度数字化的企业能够在低税收消费管辖区内找到销售点，以便在根据原产地原则对消费征税时最大限度地降低增值税（13）（或货物和劳务税），即纳税义务产生于数字服务或商品提供商所在的国家／地区。

目前的公开争论主要集中在市场上利润转移和 （直接）所得税公平份额的问题，尽管经验估计指出，发达国家跨国公司报告的利润对所得税的敏感度相对较低。（14）正如OECD在BEPS第11项行动计划报告 （测量和监测BEPS）（15）中指出的，以及Torsl-vet等人 （2018）（16）的观点表明，这些实证结果可能低估了以税收为导向的利润转移的真实经济规模，这本身就难以衡量。相比之下，在间接税方面显而易见的是，当（不）征收消费税时数十亿的收入无法被征税（例如，2015年欧盟估计的增值税缺口超过1500亿欧元）（17）。因此，问题仍然是为什么欧盟委员会在其现行政策提案中没有解决消费税难题。OECD在2018年的中期报告中声称，许多成员通过实施B2B服务的目的地原则（经修订的OECD国际增值税／货物和劳务税指南，第３.２和３.４节）和B2C服务（附有简化的登记制度）以增加增值税收入进而成功地应对了这些挑战。然而，消费税收入不断上升也可能是整体经济状况或非数字部门执法力度提高的结果，我们缺乏（数字）消费税是否会影响（数字）公司决策的证据。

在最近的一篇工作论文中，Olbert和Werner（2019）（21）发现，服务业中的数字公司通过报告其注册成立所在国的销售额下降来应对增值税税率上调。假设跨国集团的子公司位置是固定的且与增值税变化无关，这一证据与公司在增值税税率较低的地点开展数字服务和商品销售是一致的。在其关于数字化单一市场的战略中，欧盟委员会承认消费税制度的合规成本较低，并且不存在基于供应商或消费者所在地的歧视，这对于避免数字经济中的经济扭曲是不可或缺的。（22）的确，Hoopes，Thornock和Williams（2016）表明，在美国规避销售税可以为电子商务卖家提供竞争优势，Olbert和Wer-ner（2019）的证据强调，数字公司对增值税税率特别敏感（其他宏观经济因素不变）。消费税或更一般形式的基于目的地的税收通常由市场需求方的存在来证明。（23）因此，目的地原则的实施不仅是征收未征收的消费税收入的关键，而且还应该在企业所得税改革的讨论中加以考虑。如果成功实施了数字交易的目的地原则，若司法管辖区的数字商品和服务提供商与所得税没有关系，那么该管辖区将因为消费者提供市场而获得补偿。因此，本文鼓励研究人员和政策制定者从两个角度关注消费税（即欧盟增值税）在数字经济中的作用：作为影响公司决策的税收，以及有助于在市场国征收公平份额的税收。

2.2真正的决策与避税

OECD指出：“目前的国际税收标准可能跟不上全球商业惯例的变化，特别是在无形资产和数字经济发展方面”。（24）虽然目前的政策辩论已经指出了数字经济中企业所得税制度的几个根本弱点（25），但总体问题在于 （企业）纳税人将税收降至最低的行为。最小化 （企业所得）税，通常在文献中标明避税，是任何对公司明确的纳税义务产生影响的交易的结果。（26）概括所有的非法行为 （例如，不遵守规定的保护措施），此类税收筹划活动的范围从税收优惠的实际活动（即投资于低税国家或低税资产）到专门使应缴纳税收最小化的人为活动（例如，通过控股公司滥用协定）。

作者认为，在评估当前政策、企业行为和改革建议时，区分真实活动和 “纯正式”法律规范的税收筹划活动非常重要。最近的一项研究考察了有效边际和平均税率（EATR）的资本成本，目的是研究数字商业模式中有利可图的假设投资。（27）该研究以新古典模型为基础，将传统商业模式 （机械、工业建筑、储蓄、金融资产和获得的知识产权）与数字商业模式 （自主开发获得的软件、IT硬件，以及自主开发获得的知识产权）投资的资产边际以及有效税负相比较。爱尔兰，通常被称为跨国公司的避税天堂；意大利（28）也是理想的数字商业模式的投资地；接下来的排名是：德国、法国、日本和美国 （在2017年税制改革之前）。这些结果的主要驱动因素如下：①数字商业模式的投资成本通常可以即时费用化 （如在数据挖掘或软件开发过程中的人事费用）；②数字商业模式的固定资产投资 （如收购软件）的折旧率通常比传统资产 （如工厂或机器）更高；③特殊规定，例如高科技投资奖金的超额扣除 （如在意大利），研发税收抵免 （如在奥地利）和知识产权政策制度相比传统商业模式更有利。

当决定在何地进行投资时，考虑这些税收因素而投资于数字技术和商业模式的公司将优化其直接税负，这是企业的成本。因此，如果公司报告的税负存在下降趋势，那么做出真实决策的公司就不会因过度的税收筹划而受到指责。相比之下，政策制定者显然希望公司做出这样的决定，因为预计外国直接投资和数字技术投资将刺激经济增长并提高就业率。例如，爱尔兰政府和意大利政府提供约130亿欧元的税收激励措施，以刺激对数字工业平台行动的投资。（29）如果公司要参与特别激进的BEPS，那么这种行为应该与反避税措施相抗衡，因为与针对各国税收竞争引发的税收激励的实际决策相比，这种BEPS问题破坏了对经济租金征税的概念。相关立法在过去几十年中已经制定，并且BEPS行动计划和欧盟委员会的反避税指令（ATAD）之后在各国的税收管辖区内实施。然而，这种激进的税收筹划并不是数字经济所特有的，（30）各项措施同样适用于所有经济部门。然而，如果政策制定者担心数字商业模式的应税利润很少或根本没有分配给进入的消费者市场国，也没有以现有立法规定的应税存在的方式进行投资，那么应当仔细评估当前框架（见第４节）。

2.3BEPS的轶事与经验证据

正如媒体和一些学术文章指出的那样，一些著名的例子表明：拥有数字商业模式的跨国公司在拥有很大市场且报告相对较低的全球有效税率 （ETR）的国家几乎不需要缴税。这一轶事证据一直是BEPS问题争论和政策工作的推动力。一个经常被忽视的事实是，对于出售硬件、建筑设备或食品等纯粹的非数字公司，存在类似的轶事证据。有人可能会说，其中一些公司依赖无形资产，例如品牌，以及互联网（平台）技术有助于品牌价值。然而，对于显然被视为传统经济一部分的公司而言，存在充分的轶事证据。因此，这些轶事证据不能成为制定新的数字经济税收规则的理由。然而，他们认为，如果将此类税收结构视为BEPS问题，则应用利润分配规则和相关的反避税立法是不能令人满意的。

据作者所知，有关数字经济带来的税收挑战的经验证据非常缺乏。有充分证据表明，公司在低税收管辖区内战略性地定位无形资产，如有价值的专利（32）和商标（33）。人们普遍认为，数字业务在整个价值链中严重依赖无形资产。然而，这些无形资产往往不同于财务报表中报告的或在专利和商标统计中衡量的无形资产，可以采取组织资本，自行开发的软件和平台以及处理数据等形式。（33）（35）Klassen等通过提供理论模型和一些经验证据表明电子商务降低了收入转移的成本，并使美国跨国公司能够降低其报告的普遍接受的会计原则（GAAP）的有效税率。除此之外，我们对数字经济中特别激进的收入转移一无所知，即企业是否战略性地使用上述无形资产来完成所得税筹划。（36）

3、近期政策发展简述

3.1 OECD BEPS第1项行动计划

2018年3月16日，OECD公布了 “数字化带来的税收挑战———2018年中期报告”的相关细节，作为BEPS第1项行动计划的一部分。虽然标记为 “中期”，但该报告以2015年应对数字经济带来的税收挑战的 “最终”报告为基础。为了解决税收挑战，该报告提供了对数字经济和数字商业模式特征的更详细分析，更具批判性地讨论了潜在解决方案。

在中期报告中，OECD将整整一章（第2章）用来阐述某些高度数字化商业模式的主要特征和价值创造的概念。特别是，OECD首次尝试通过区分三种类型的数字价值创造和提供若干案例研究来证实 “价值创造”一词。具体通过：①价值链，高科技公司通过将投入转化为分散的连续的但相互关联的活动形式的输出。然而，更多数字化公司应该通过多边的②价值网络运营，其中平台公司使用中介技术 （如软件接口）来链接用户 （即客户）以参与交易。在单边市场中，公司雇用③价值商店为具有技术密集型应用的特定类型的用户或客户提供服务。基于这种商业模式分析，OECD强调，数字商业模式的主要特征是规模不大 （服务于大量客户的低边际成本），依赖无形资产以及收集的用户参与的数据。

关于对数字商业模式征税的潜在 （新）方法，OECD考虑了BEPS一揽子计划的实施和影响，并审查了国内临时措施。审查具体包括：①以色列和印度改编的替代常设机构的门槛；②附加预提税；③意大利对数字交易征收的税；④针对大公司的具体制度，即英国的利润转移税或2017年美国税制改革提出的税基侵蚀和反滥用（BEAT）规定。但是，OECD不建议将这些或任何其他有针对性的措施作为临时解决方案。相反，OECD的结论是，不需要特殊对待数字经济，成员国目前尚未达成任何共识，因此需要进一步考虑。OECD似乎赞成修订和调整现有框架，特别关注联结度和利润分配规则。重要的是，OECD强调，如果一国政府决定采取临时措施，这些规则应符合国际标准和贸易义务，具有临时性和针对性，并尽量减少对初创公司和行政负担的影响。预计OECD工作最新情况将在2019年公布，计划于2020年达成基于共识的解决方案。

3.2欧盟委员会提出的理事会指令

欧盟高级别专家组于2014年提交的报告中，支持在目的地基础上对数字业务征税的建议（38）。欧盟委员会比OECD更进一步，并于2018年3月21日发布了两份理事会指令草案：①根据显著经济存在 （SDP）规则对公司利润征税；②数字服务税（DST）的通用制度。虽然后者应作为临时解决方案，直到前者可以建立明确规则作为综合解决方案，但这两个提案最终都旨在将征税权归属于用户所在管辖区。欧盟委员会要求欧盟成员国在2019年12月31日之前将这些提案纳入国内法。

SDP定义了管辖区内企业 “数字足迹”的标准，如果满足以下三个条件则被视为符合显著经济存在标准：①向用户提供数字服务的年收入至少为700万欧元；②至少服务10万名用户；或者③在一个财政年度内完成3000份与用户的商业合约。SDP进一步涵盖了与数据和用户相关的重要经济活动的利润归属。ＳＤＰ将构成一个假设的独立企业，并且将根据OECD 《转让定价指南》进行传统的功能分析进而归属利润。当必须在不同实体（和国家）之间分配利润时，如果纳税人无法证明某种其他转让定价方法更为合适，欧盟委员会基本上要求使用利润分割方法。提议的分析因素分别 是研发和营销成本，每个国家收集的用户数量和数据。

欧盟委员会承认，SDP的提案缺乏详尽的阐述，特别是关于利润分配机制。由于需要采取政治行动，DST的提案被认为是临时性的目标解决方案。DST方案规定对广告、中介和数据传输服务的总收入 （扣除增值税和其他税收）征收3％的税。征税地点在服务接收人 （即收入的付款人）所在国。税基是仅通过在针对该界面用户的数字接口上发布广告收入的总和，该数字接口提供商业和非商业用户交互的多边数字接口，以及从用户在数字接口上的活动收集关于用户的数据。欧盟委员会规定了免税的特定服务清单，例如直接提供或销售在线内容（如视频流和可下载的软件应用程序）。只有当纳税人 （附属实体集团）的全球收入超过7.5亿欧元且欧盟内部收入超过5000万欧元时，才会产生纳税义务。虽然征税行为基于收入来源，但税收分配到各国的分配规则与用户活动相关，这主要受到特定国家／地区用户数量的影响。欧盟委员会预计，数字服务税的实施和执行对于欧盟成员国来说是一项艰巨的任务，因此考虑采用类似于新建的迷你一站式商店 （MOSS）的一站式解决方案来征收B2C电子商务的增值税。

3.3批判性评价

虽然成员国之间达成共识的困难以及工业国家与小型开放经济体之间的利益冲突可能影响OECD2018年中期报告中的主要结论，但该报告在讨论如何处理在对国际商业利润征税时创造价值的新形式方面提供了宝贵的进展。OECD提供详细的商业模式分析，这是首次国际政策层面的此类分析。根据Olbert和Spengel （2017）的论述，（41）OECD承认，可以而且应该仔细分析数字商业模式，以便对现有指南进行修订和最终应用。OECD的研究更为深入，建议区分价值链，价值网络和价值商店。虽然管理科学和经济学的从业者和学者可能不同意这些概念或可能想提出进一步的标准，但作者欣赏这种分类形式，因为它可以应用于广泛的行业和深度的整合。这些概念不应被视为相互排斥或仅适用于 “纯粹”的数字公司，而应视为根据OECD《转让定价指南》进行功能分析的附加框架。

利润分配方面的工作特别重要，应优先考虑附属的或修订的关联规则，原因有两个。首先，即使建立了新的应税关系形式，高度整合的跨境业务分配利润的问题也是不可避免的。其次，在当前政策讨论中明显成为目标的大多数数字企业确实在消费者市场相对较大的国家具有显著的应税关系。（42）因此，重新思考利润分配方式可能已经解决了许多预料到的税收挑战。然而，重新思考的工作要求更高，并且需要开展比迄今为止完成的工作更多的工作。虽然OECD在其2015年报告中承认，数字商业模式中的数据价值直接反映 （或货币化）在当地广告收入中，但2018年报告没有具体说明数据作为资产的作用和价值以及与征收企业所得税相关的任何活动。OECD还承认“没有任何BEPS措施被用于阐明数据的处理可能性和相对价值”。作者认为关于如何处理数据更为详细的工作极为重要和紧急。商业模式中的数据收集，转换和使用（统称为数据挖掘）正在成为纯数字化以及以前实体 （传统）公司价值链的组成部分（参见第4节）。

媒体和学者都认为欧盟委员会关于SDP和DST的建议是在政策辩论中获得动力的匆忙和没有远见的尝试。（43）特别地，DST受到了最直接的批评，因为它有可能使纳税人缴纳额外 （双重）税收和导致法律不确定性，与国际贸易监管发生冲突，成为“围栏”并且导致经济扭曲。此外，DST会严重限制欧盟成员在国际税收竞争方面的灵活性。（44）作者对此提出了批评，并不打算对这些关键点进行更详细的讨论。欧盟委员会的提议显然背离了现行制度，并提出它在不久的将来可能仍会解决或讨论新问题。

相反，本文将讨论欧盟委员会在政治目标背景下所采取的假定，以及两项指令的提案。（45）欧盟委员会指出，税收与价值创造地之间存在不一致。这两个提案应该有助于 “刺激创新现代的以及稳定的税收框架”“确保公平有效的税收解决方案”“适合数字业务特点的规则”“确保公共财政可持续发展”，并 “打击激进的税收筹划”。本文明确了欧盟委员会沟通中的六项假设、拟议措施及其影响评估，并将简要评述这些假设。

（1）企业所得税规则已过时

毫无疑问，目前的国际和国内税法框架可以追溯到即使存在但大多数企业使用信息技术丝毫不强烈或复杂的时代。从那时起，全新的商业模式 （和公司）已经出现并且仍在不断涌现。因此可以得出结论，税收规则已经过时，现在是重新考虑当前框架和现有规则的时候。（46）此外，正如OECD在2018年中期报告第7章中所讨论的那样，数字化也可能为管理和征收企业所得税带来机会。

（2）数字业务受到了影响

欧盟委员会在其网页上，在其通讯工具和其他媒体渠道中，强调了数字业务征税不足，并参考了欧洲经济研究中心 （ZEW）、曼海姆大学和普华永道（“2017年和2018年数字税收指数”）（47）联合研究的实证结果。作者希望强调，委员会的声明：“有数字商业模式的公司支付的费用不到传统商业模式企业税率的一半”很容易被误解。（48）这种真正的征税过低，即一些公司真正 “支付”的税收低于应该支付的，可能是激进的税收筹划 （避税）策略的结果。然而，Spengel等人 （2018）（49）的研究衡量了数字商业模式典型资产的平均有效税率（AETR）和风格化边际和盈利企业投资的资本成本。量化依赖于新古典投资模型，并且包含许多影响数字资产投资的相关税收参数，例如特定国家开发或获得的软件。平均而言，对数字商业模式的投资面临较低的平均有效税率（和资本成本），因为更有利的折旧率通常适用于软件和信息技术（与工业建筑和机械相比），数字商业模式很大程度上受益于特殊激励措施，如研发贷款和知识产权制度。（50）总体而言，这些数字是指风格化投资的有效税收负担，而不是现实公司的任何付款。相比之下，没有经验证据表明数字公司比传统公司系统地缴纳更少地税收（Bauer2018）。因此，相应的公开声明应该更具谨慎性。

（3）预先指定的收入，客户数量和签订的合同数量是确定SDP的有效标准

规定适用规则的量化阈值至少在某种程度上是武断的。例如，没有理论上的论据，为什么具有7.5亿欧元全球收入的公司应该提供逐国报告，而749000欧元的公司不应该提供；或者为什么根据ATAD的可扣除利息的门槛恰好是EBITDA的30％而不是20％或40％。然而，根据潜在的理由以及鉴于该规则的法律目的，这些阈值是不完美的补救措施。关于SDP，完全证明量化标准是有问题的。数字商业模式是独一无二的，识别和量化所谓的难以价值化的无形资产以及垄断力量和网络效应的出现这些挑战就可以证明。因此，不同的数字商业模式具有不同收入，与用户交互以及签订合同的形式。特别是，拟议的标准假定用户和签订的合同的重要性是同质的。例如，高度专业化的B2B数字服务提供商（551）提供的平台可能仅具有几百个用户，并且可能仅与其中的几个客户签订一些经济规模较大的合同。以下平台可以产生与上述平台相同的收入：提供具有B2C和B2B应用 （如专业社交媒体平台）平台的数字服务提供商与数百万客户进行交互并签订大量小规模合同。

（4）DST适用于价值创造与征税能力之间存在最大差距的情况

欧盟委员会将DST标记为临时解决方案，“专注于价值创造与成员国对其征税能力之间存在巨大差距的活动—用户参与和用户贡献在价值创造中发挥核心作用”。在该提案中，欧盟委员会对征税的服务类型提供了相对明确的定义（见第3.2节）。然而，没有进一步描述价值创造与征税能力之间的差距，特别是没有解释为什么这种差距对于提供属于DST范围内的服务公司来说特别大，而被排除在DST范围之外的公司来说特别小，例如内容流服务。因此，提供这些服务的知名公司，如Netflix、Soundcloud和亚马逊 （以及各自的视频和音乐流媒体服务）将不会被征收数字服务税。这表明，价值创造与这些商业模式下的征税能力之间没有差距或没有特别大差距。然而，这些商业模型基于对收集的大量用户数据的详细分析产生流内容。例如，Netflix声明 “在正常的业务过程中，特别是与内容获取和销售有关，我们向会员提供服务，收集和利用会员提供的数据”和 “［…］限制我们收集、转移和使用数据能力的法律可能会对我们的业务产生负面影响。”（52）此外，这些公司收集用户数据，提供流媒体服务，并有可能在全球范围内获得广告收入，而无需建立实体联系。在这种背景下，至少值得怀疑的是，为什么欧盟委员会不会在这些情况下得出 “用户参与和用户贡献在价值创造中发挥核心作用”的结论。这个简单的例子表明，仅将DST应用于任意选择的开展在线广告业务的公司以及具有非常突出的多边界面的公司可能不仅会使数字经济与传统经济区别化，而且甚至可能使这种情况更严重。

（5）可以区分DST适用的业务模型

DST提案中另一个隐含的假设是，实际上可以区分应该征收数字服务税的收入和不应该征收数字服务税的收入。然而，在实践中，DST的征收通常意味着同一公司提供的服务之间存在区别。如果全球总收入超过7.5亿欧元且欧盟收入超过5000万欧元的所有公司都可能被征收数字服务税，那么纯粹数字化和传统行业的大量公司的商业模式将不得不进行非常详细的评估。例如，Alphabet Inc . （即谷歌）的视频和音乐平台YouTube允许用户免费或基于订阅费流式传输在线内容。这些服务将被排除在数字服务税征收范围之外（见上文）。然而，该平台还将私人用户与商业用户 （例如，音乐标签和广播公司）连接，并允许Alphabet获取广告收入。这些服务显然属于征收数字服务税的范围。传统汽车领域的典型案例是德国汽车制造商宝马。迄今为止，宝马通过销售汽车（即非数字商业模式）创造了其最大份额的收入。然而，宝马目前正在推广其Connected Drive程序，这将成为越来越为重要的收入来源。客户支付订阅BMW在线平台的费用，然后可以按需使用数字服务。此类服务涵盖内容流，但也包括属于征收数字服务税范围内的其他平台服务。此外，宝马将私人用户与可向宝马客户出售其服务的商业用户联系起来。Alphabet，宝马和任何其他具有类似商业模式和类似规模的竞争对手都属于征收数字服务税的规模门槛，需要仔细评估可以在多大程度上对其服务收入征收数字服务税。即使从服务组合和这些公司的收入组合将来会迅速变化的事实中抽象出来，行政负担和法律上的不确定性对于纳税人和当局来说都是巨大的。

（6）“有必要在欧盟层面找到有针对性的临时解决方案”

对推定 （1）－（5）的讨论强调了这样一种观念，即通过征收新形式的税收来改变税收制度并不一定是合理的，反而可能导致新问题。（53）我们的实际案例和最近的学术贡献强调，DST和SDP显然都是 “围栏”，并可能导致经济扭曲，因为公司可能面临双重征税，法律不确定性和有效税收负担的增加。如果欧盟委员会努力支持欧洲公司在数字经济中蓬勃发展，这些方法可能会中和这一总体目标。（54）

此外，目标临时解决方案 （DST）实际上是否有助于可持续公共财政，这是值得怀疑的。预计的额外收入为50亿欧元，每个欧盟成员国未加权平均值为1.79亿欧元。政策制定者应仔细评估这一数字是否有可能在欧盟税收体系中产生公平和效率，保护单一市场的完整性和正常运作，以及超过本文所讨论的潜在合规成本。在这种情况下，几个欧盟成员国，如斯堪的纳维亚、爱尔兰、英国，最有可能是德国，（55）最近采取了更加谨慎的态度，即使不是不情愿的立场也不足为奇。鉴于这些发展，欧盟委员会可能会侧重于根据OECD提出的方案制定全面的解决方案，因为这种方法在BEPS项目的其他领域已经证明是成功的。

4、数据驱动型企业的价值创造

4.1概念共识和前进方向

数据是研究和宏观经济统计证实中越来越重要的价值驱动因素。但是，关于数据的确切价值以及如何处理企业所得税的观点是不同且不成熟的。（56）本节旨在强调数据对价值创造的贡献方式可能因行业和企业而异。作者提出了一种概念方法，用于在税收政策争论中思考数据驱动的价值创造过程。这种概念方法可以帮助评估特定的数字商业模式，因为它们都依赖于通过数据的收集和使用来创造某种形式的价值。

虽然企业一直依赖某种形式的数据，但正在进行的讨论涉及使用大量数据的企业，这些数据有助于制定更好的业务决策并塑造整个业务模式。这些数据通常标记为大数据。为了从大数据中提取价值，企业必须经历 “整个发现过程，需要富有洞察力的分析师、业务用户和高管，他们提出正确的问题，识别模式，做出明智的假设，并预测行为”。（57）图1显示，与此发现过程相关的大数据市场（即投资、应用和服务）预计将在未来稳步增长，并为企业提供巨大潜力。2018年，全球大数据行业预计价值将超过500亿美元。由于数据的价值一般很难反映在企业当前的会计数据中，（58）作者建议考虑企业为创造数据价值而进行的具体投资和活动。正如最近的创新管理研究所证实的那样，并不是（用户）数据的数量，而是这些数据如何用于生成网络效应的质量对价值创造至关重要。（59）虽然从技术角度来看似乎过于肤浅，但在分析这些投资和活动时数据挖掘的现象可参考第4.2节。

图1全球分行业大数据市场预测（2011—2026年）（60）

在国际税收政策层面，人们普遍认为，在对营业利润征税时应考虑数据的价值。简而言之，一般有两种选择来调整税收制度以反映数据的价值。第一种选择是，人们可以承认在现有框架中无法正确反映数据（以及数字商业模式中的其他流程）的价值。这就将要求进行基本的税制改革，其选择范围从基于目的地的现金流量到学科领头人提出的基于居民的股东的税收。（61）这种改革的优点在于，税基将取决于不可变动的因素，这些因素限制了经济扭曲，税收筹划以及税收竞争的可能性。考虑到需要国际共识和固有的政治可行性，在不久的将来更有希望的方法是第二种选择，即进一步发展现有原则，即根据基于独立实体方法的公平交易原则分配利润。首要任务是确定价值创造的概念，然后就如何分配利润提出明确的指导。（62）

在早期的出版物中，作者建议基于跨学科研究和实际例子对数字商业模式进行全面分析是可行的，并为适应现有的利润分配税收框架提供了一个有希望的出发点。（63）Schoen（2018）进一步认为，这种方法有助于重新思考应税关系的概念，即公司承诺进行数字投资的方式。总的来说，数字商业模式分析表明，数字化产生的无形资产不仅可以量化固定资产，还涉及流程变化和 “组织发明”。（64）企业在整个价值链中创造价值，信息技术不再是支持性元素，而是价值链的组成部分。（65）在最近的工作中，Brynjolfsson和McAfee（2017）强调企业可以利用三种新型资产的力量：机器 （智能计算机），平台（使用软件界面的商业模式）和人群 （大规模获取信息和用户）。然而，他们认为，旧经济的各自对应物：思想 （人），产品 （实物和服务）和核心（整个供应链的内部知识）并不过时。相反，为了理解 “何时，何地，如何以及为什么机器，平台和人群可以有效 ［…］”需要重新思考这些新旧资产的平衡。世界银行估计，2014年全球64％的财富都存在于人力资本中（66）在当今日益数字化的经济中，在综合的数字商业模式中，任何根据价值创造设计税收规则的努力都应该以特定人员职能的作用 （和地点）为中心。

4.2应用程序：数据挖掘

在数字经济崛起期间，人们声称数据的价值与石油等宝贵的自然资源相似。然而，这个类比是有缺陷的。（67）如果数据仅与特定问题领域相关联并为客户和企业解决问题，则数据才有价值。换句话说，数据需要由旨在创造价值的企业转变，在考虑企业所得税和数据时应考虑这一事实。显然，（原始）数据与石油不具有可比性。

数据挖掘的概念是指分析大量数据的技术、方法和算法，其最终目标是将数据转换为知识。（68）当放在业务模型分析的背景中时，数据挖掘可以被视为从数据中创造价值的业务模型的一部分。这一观点得到了实践和经验证据的证实，即公司投资于数据挖掘，最终目的是提高投资回报率。（69）目的是概念化数据挖掘过程，该过程可以分散在全球运营公司的不同法律实体和职能部门之间。虽然这种方法不能为单个公司提供特定的业务模型分析，但某种形式的数据挖掘是任何数字业务模型所固有的。因此，出于税收目的考量是有帮助的，即利润分配与数字经济中的价值创造与利润分配一致。例如，Alphabet Inc.的许多产品直接依赖于数据挖掘过程，该过程不一定涉及个人用户数据的使用，而是涉及使用Google产品和服务生成的各种形式的数据。（70）提供实物商品或服务公司的其他数据应用更加微妙，因为内部数据挖掘过程有助于在内部开发这些商品和服务。（71）

图2描绘了数据挖掘过程，其中原始数据位于图片的左端，而有价值的“知识”则由右侧的菱形表示。在B2C商业模式中，公司从其消费者市场国的用户那里收集原始数据，并于决定在何时何地提供什么服务以及如何开发它们时最终使用该知识。在传统的工业商业模式中，公司可能会在一个国家的工厂收集有关其内部交易的原始数据（如磨损和化学反应的结果），这个国家很少有其他业务职能，并最终利用知识来改进和销售在几个国外市场提供的服务。

目前的政治问题是，公司可以收集原始数据，然后出售其服务和产品 （利用知识），而不会在收集数据的市场中根据现有规则形成 （实际）应税关系。征税行为通常发生在公司（报告）分配知识的地方，如企业家职能 （人员、资产和风险）代理所在地。

如图2所示，通过数据挖掘创建价值需要多个活动来将原始数据转换为有价值的知识。首先，企业必须决定数据选择以从原始数据中提取目标数据。例如，只有从消费者或交易中收集的一些信息与未来创造价值相关。然后，必须处理此数据并将其转换为对后续分析有用的格式。下一步涉及数据挖掘，更狭义的定义为：公司的数据科学家与不同业务职能部门的经理协作分析数据以识别数据中的模式和模型。解释这些模式后，最终会为业务模型创造价值。

图２ 数据挖掘的过程

每个数字业务模型和每个逐渐经历数字转换的传统业务模型都是独特的，因此通过不同方式数据挖掘来创造价值。此外，公司可能不参与数据挖掘过程的所有步骤，要么将其某些部分外包，要么例如通过将处理或转换的数据出售给第三方进而货币化，然后再参与进一步的数据挖掘活动。因此，同一公司的不同法人实体可以参与数据挖掘过程的不同步骤。

图3的矩阵说明了这个论点。上部水平轴总结了数据挖掘的过程，如图2所示。在此过程中，数据的价值不断增加。左侧的垂直轴对不同类型的数据使用进行了分类，以便企业在其业务模型中创建价值。企业可能参与一个或多个数据挖掘过程，并使用这些数据以不同的形式（“使用类型”）产生收入。例如，一些数据提供商专门从事收集原始数据并将其出售给进一步转换和分析这些数据的企业。图3左下方描述的国际大众媒体和信息公司Thomson Reuters 通过收集公司数据和宏观经济数据（主要是财务信息）然后将其出售给从中提取价值的其他各方 （如财务分析师或研究人员）产生可观的收入。其他公司，如Netflix（如前所述，此处描述在图３中矩阵顶部的中间），是数据的内部使用者，因为他们收集、选择和处理客户数据。基于这些内部数据，Netflix改进并开发了其服务组合。其他企业进行更高级的数据挖掘并在内部 使用有价值的数据（即知识），或者基于提取的价值销售服务或实体产品。例如，德国工程公司Bosch涵盖了从收集到解释挖掘数据的整个数据挖掘过程，并且基于所获得的知识，提供了广泛的实体产品。其不同行业的商业客户使用这些与Bosch物联网 平台相连的产品。如前所述， Google提供了基于不同数据挖掘流程创建的各种服务和产品，即基于数据挖掘过程的不同复杂程度。另一个例子是金融服务公司Visa及其IntelliLink应用程序。Visa还涵盖整个数据挖掘流程，并将其业务客户的交易数据转换为客户付费并用于做出更好业务决策的宝贵知识。

图3数据挖掘商业模式分类及案例

4.3利用数据和数字业务模型分析转让定价

根据独立交易原则 （并且可能与价值创造一致）向综合公司内的法人实体分配利润的挑战是确定法律实体 （即纳税人）参与数据挖掘过程的哪个部分。下一个问题是：与通过数据挖掘创建的总体价值相比，具体活动的价值是多少？可以基于数据挖掘过程的概念分析和数据挖掘价值链中存在的不同业务模型来解决转让定价的挑战。

根据独立交易原则的转让定价依赖于受控 （公司内）交易与第三方交易的可比性。公司内部交易的本质往往使得无法找到第三市场的可比对象，而这个问题显然也是数据驱动型商业模式所固有的。然而，作者认为，与传统商业模式类似，可以为数据驱动型企业研究转让定价解决方案，因为存在 （独立）企业从事数据挖掘过程的特定活动。

为了得到这样的解决方案，功能分析的常用技术应该识别所涉及的重要人员功能，以及在数据挖掘过程中所做的投资和承担的风险。基于对数据挖掘过程的上述概念分析，可以通过在独立公司中寻找可比较的从事数据挖掘过程的同一部分的功能和资产来识别这些人员职能和投资所在的综合公司的相关附属法人实体的相对价值贡献。

例如，收集的原始数据的价值代理可以从公司关注其服务的数据收集需求的价格中获得。这些公司存在于许多行业中。（76）如果运营数字平台公司的关联公司仅关注在其特定市场中收集数据，并且在位于不同地点的业务功能中处理和分析该数据，则可以根据可用市场价格向该关联公司分配利润。但是，如果这样的关联公司也参与处理数据以促进业务的成功（例如，当软件工程师参与研发过程时），原始数据确定的市场价格只能是分配利润的下限。

随着公司参与更多数据挖掘过程中有价值部分的活动 （图2和图3右侧），找到可比交易也变得更加复杂。在这种情况下，应考虑利润分割方法以找到一致的转让定价解决方案。（77）OECD最近关于何时以及如何应用利润分配方法以及修订国际公认的转让定价指南的工作可以在考虑这些因素的基础上，及时提供基于共识的作为全面解决方案指导。

5、结论

对数字企业征税在国际政策议程中排名很高。自OECD发布数字化带来的税收挑战中期报告以来，关于数字经济具体税收规则的讨论不断增多，更具体地说，自欧盟委员会于2018年3月发布两份理事会指令草案以来，OECD得出结论 （尚未改革）：税收规则不应脱离现有框架，并且必须进一步开展有关使税收与价值创造保持一致概念的工作，以达成国际协调的解决方案。相比之下，欧盟委员会提出的显著经济存在（SDP）形成了数字经济中新的应税关系，而数字服务税 （DST）则是对某些数字交易总收入征税的临时解决方案。

与政策争论中看似统一的论证不同，关于数字经济的税收挑战的经验证据要少得多。作者对文献的回顾几乎没有为数字经济中的企业进行特别激进的利润转移提供支持。在欧盟增值税差距巨大的背景下，政策制定者更应该关注消费税的征收和目的地原则的执行。更重要的是，人们期待具有数字商业模式的公司通过实际投资（重新）定位其重要 （无形）资产和功能来应对国际税收竞争。这种行为将成为税收导致经济扭曲的最终例证。因此，OECD进一步分析数字商业模式以及避免 “围栏”，短期措……

虽然根据价值创造对商业利润征税的概念本身并不完善，但本文使用它来提出一种概念性的方法，以便在数字经济中对企业征税提供一种基于共识的及时解决方案。作者认为，除非通过互联网的纯粹数据收集被视为特定的价值驱动，否则应税关系问题不是主要问题。相比之下，许多拥有数字商业模式的公司都投资于（数字）资产，并在拥有重要市场的地方雇用人员。本文将数据挖掘作为反映许多数字商业模式中价值创造过程的概念进行分析。特别是，作者强调数据挖掘由几个过程组成，这些过程一起使数据变得有价值。尽管税收制度已经过时，但作者对现有的转让定价规则如何应用于数据驱动型企业提出了一些看法，因为数据挖掘价值链上的第三方交易存在且可以定价。

虽然有人认为现行的税收制度依赖于缺乏正当理由的有缺陷的基础，但考虑到频繁冲突国家的利益，在不久的将来，可能克服这些弱点并且不对移动资产和活动征税的基本改革方案似乎并不可行。相反，税收政策本身可能会利用数字经济提供的丰富数据。例如，如果数据挖掘价值链中的数据提供商的几种商业模型被当成基准，那么数据驱动的无形资产的公允市场价格可能是可用的。总之，作者认识到需要进一步研究各种领域如何在数字商业模式中创造价值，以证实关于如何对数字企业产生的利润征税的争论。

（中央财经大学财政税务学院鞠孟原翻译）

*Marcel Olbert是曼海姆大学Christoph Spengel教授的博士生和研究助理。Christoph Spengel教授在曼海姆大学担任工商管理和税务学院的主席，并在曼海姆大学和ZEW担任Leibniz科学园区“MannheimTaxation” （MaTax）的主任和演讲者。作者非常感谢MaTax和PAKT的支持。