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[税务研究] 数据课税理论与制度选择

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2020税务高考

2021-1-14 06:50:08 | 显示全部楼层 |阅读模式
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公众号名称: 税务研究
标题: 数据课税理论与制度选择
作者:
发布时间: 2021-01-13
原文链接: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU5MTgxNTQ5OQ==&mid=2247492070&idx=1&sn=b7448fd97bb99cdcd0d59e0ebb106f81&chksm=fe2b97c2c95c1ed469bb9c6d5bf56a88a585816c6ea6ed5e7fec8c9067a61913f176d648ba59#rd
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邓 伟

中山大学法学院

数字经济是以数字化的知识和信息作为关键生产要素、以现代信息网络作为重要载体、以信息通信技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一系列经济活动。在探索应对数字经济的税收政策过程中,以数据作为征税对象的数据税是重要的制度选择之一。
一、数据的可税性理论
(一)数据税中数据的含义
数据税是以数据为征税对象的税收。广义的数据税是指对数据征税的所有税种,包括对数据征收的各种直接税和间接税;狭义的数据税则是特指以数据为征税对象的专门税种。
数据税不同于数字税。数字税在数字经济时代备受关注。数字经济中的数字有多种内涵,可以理解为数据,即数字化的知识和信息;也可以理解为数字技术。人们经常提到的数字税,有学者把它概括为三个不同的层次:对电子商务征税,经济数字税收,数字服务税。显然,数字税是与数据或者数字技术相关的税收,不同于以数据为征税对象的数据税。
数据是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号。数字、符号、字符、文本、声音、图像和视频等都属于数据。由于数字经济背景下各类数据往往需结合网络技术和信息才能体现其重要价值,因此,数据往往是指网络空间的数据资源。数据具有三大属性:物理属性,即数据在存储介质中以二进制形式存在;存在属性,即数据以人类可感知的形式存在;信息属性,即数据具有特定的含义。数据与数字、信息具有紧密的联系,数据资产、数字资产和信息资产本质上都是数据,分别着眼于数据的物理属性、感知属性和信息属性。
作为数据税征税对象的数据,并非广义的数据。广义的数据包括数据原材料和数据产品,其中数据产品的原材料、半成品、成品都是数据,数据的再生产、再再生产的结果也还是数据,数据再生产中通过数据技术开发形成的数据技术软件也属于数据。那些有实物参照的数据产品(如数字音乐、影视、图片、电子书等数据)和已经被界定为现代服务的数据产品或服务,由于在既有的知识产权法、财产法和税法中有明确的定位,并不在数据税讨论的范围;作为数据税征税对象的数据,主要是原始数据和那些被加工但未成为前述数据产品的数据,这些数据在知识产权法、财产法和税法等法律中没有明确的规定,需要单独讨论对其征税问题。
(二)数字经济中数据的价值
在数字经济时代,数据作为关键生产要素,产生了大量经济价值。但按照现有的税法规定,数据没有被纳入征税对象,导致不同生产要素之间税负差异明显,也使传统税收制度的收入职能难以体现。
传统税收制度与工业经济相适应。工业经济的价值创造主要依循价值链(the value chain)模式。在该模式中,价值是在生产、流通、分配和消费的线性过程中创造的,每一环节的物质进出有明确的价值记录。增值税、所得税等都是在准确界定各环节收入与支出的基础上征税。
但在数字经济的价值创造过程中,价值网络(the value network)模式以及价值商店(the value shop)模式更加普遍。在价值网络模式中,平台企业依靠技术,将各类用户连接,帮助终端用户之间进行交易;用户加入平台就可以直接提升平台的网络价值,用户也可以通过形成特定内容、提供有关数据而为平台贡献价值。在价值商店模式中,企业为客户提供问题解决方案而创造价值,这一过程离不开数据的支撑,企业只有依靠大量数据,才能及时为客户查找问题并提出解决方案。
在数字经济时代,数据已经渗透到每一个行业和业务职能领域,海量数据的运用将预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。然而,数据的价值在现行税收制度中未能体现出来。平台为用户提供服务或数字产品,用户为平台贡献数据或者内容,在某种程度上是“以物易物”的交易。平台提供数据服务以“交换”用户的数据,在现行制度下不会被“视同销售”,因而无须纳税;平台缴纳所得税时,也不会把所获取数据的价值计入应税收入。个人向平台提供数据“换取”平台的服务,但所获得的服务目前不属于法定的所得类型,也不需要缴纳所得税。由此可知,由于税收制度对数据没有明确的定性,当前这些数据还游离于征税对象之外,即使数据在交易过程中取得了货币对价,现行税制也没有明确的征税规定。
(三)数据的可税性
数据游离于征税对象之外是否合理,需要依据可税性理论进行考察。可税性理论指明了确定征税对象需要考量的因素,有利于防止任意扩大或不当限缩征税对象。可税性要求全面考量经济上的可税性和法律上的可税性。征税对象具有经济上的可税性,是进一步制定法律对其征税的前提;征税对象具有法律上的可税性,才能现实地对其进行征税。
数据的收益状况对于数据在经济上的可税性具有决定性的作用。一般而言,数据是作为生产资料、商品、交换媒介等多种途径产生价值,但数据存在的状态不同,数据是否产生收益以及收益的具体形式各不相同,数据的可税性也存在差异。
第一,保有数据。当数据处于保有状态,没有被运用到生产活动中,就不可能产生收益,因而不具有经济上的可税性。当保有的数据投入生产,产生了价值,数据具有可税性,但其可税性需要根据收益的特征具体判断。如果数据创造的价值收益可以明确计量,那么这些数据具有经济上的可税性;如果数据作为生产资料投入使用,创造了价值,但该部分价值融入了其他商品或服务,归属于数据的价值在现有条件下难以独立计量,那么该类数据不具有可税性。
第二,作为非货币化交换的数据。非货币化交换的数据分两种情况。一种情况是数据与数据之间的交换。较为典型的情形是:个人的个性化数据与平台的数据产品和服务相交换,由于在交换过程中并未使用货币工具,且缺乏衡量各类数据价值的客观标准,数据的收益难以明确计量。因此,这种情况下的数据不具有经济上的可税性。另一种情况是数据与其他非货币实物的交换。如果其他非货币实物在当前技术条件下能够被准确定价,那么数据交换所获得的非货币实物属于可计量的收益,此时数据具有经济上的可税性。
第三,作为货币化交易的数据。由于在交易过程中以货币作为数据的对价,数据的收益直接体现为货币量的多少,符合收益可计量的要求,因此,作为货币化交易的数据具有经济上的可税性。
以上各类数据,在现有技术条件下,如果不具有经济上的可税性,则没有考虑法律上可税性的必要;如果具有经济上的可税性,那么就可以通过立法对这些数据征税,从而使其具有法律上的可税性。

二、关于数据税税基的三种理论及其评析
数据税是以数据为征税对象的税收,对于如何计算数据税的税基,存在三种不同的理论。
(一)以数据的数量计算税基的理论
1.理论内容。以通过网络传输的数据的数量计算税基的数据税,也称比特税(bit tax)。征收比特税是较早提出的针对数据信息征税的理论,其税基是通过网络传输的数据的数量。
在传统经济条件下,有形物品是生产与消费的核心内容;而在数字经济时代,无形商品和服务的地位越来越重要,征税对象要从以有形物为主转向以无形物为主。在数字经济条件下,财富价值的增加主要来自数据的交互性,数据创造了网络中的生产力,网络上流动着的海量数据蕴藏着丰富的财富。数据所创造的价值大量渗透到商品生产中,虽然不能准确测量,但是该种价值确实存在。相对说来,在传统经济时代,每项投入物品的价值及其对产出的贡献,很容易计算,因此,增值税等是理想的税种;但在数字经济条件下,很难计算各种要素所创造的价值,因而,可以用比特税替代传统税种,以数据的传输量替代价值增加量作为税基。
2.理论评析。网络作为“信息高速公路”,对通过其传输的数据征收比特税,类似于对实体高速公路上行驶的汽车征收通行税(或过路费)。征收比特税能够增加传输垃圾数据的成本,激励用户合理使用网络,从而降低信息污染、缓解网络拥挤。然而,比特税在原理上存在不足。一是征税对象具有局限性,且不利于当前数字经济的发展。比特税只对通过网络传输的数据征税,那些不需要通过网络传输的数据被排除在外。此外,虽然比特税能够适应互联网发展初期因宽带有限而需要调节数据传输秩序的情形,但在互联网广泛普及、网络宽带比较充足的情况下,对网络数据传输行为征税,会抑制数字经济的深入发展。二是比特税忽略了数据本身的价值,容易导致税负不公。传输同样比特数量的数据,其信息含量与数据价值很可能是不一样的,因而以网络传输的数据数量作为税基是不公平的。数字经济背景下对数据征税,主要是因为数据在价值创造过程中作出了贡献,征税必然要考虑数据的价值。此外,依据数据传输的数量征税,同一份数据来回传输但没有多次产生价值的情况下还可能存在重复征税问题。
(二)以数据的价值计算税基的理论
1.理论内容。征收数据税的另一种理论是,以数据作为征税对象,以数据的财产价值作为税基征税,即对数据征收财产税。数据的估值越高,其税收负担能力则越强。因此,以数据的价值计算税基符合量能课税的要求。
确定数据的价值则成为征税的关键,这需要对数据进行价值评估。按照资产评估原理,一般可以运用三种方法对资产进行估值:一是根据成本法,可以按照被评估数据资产的现时重置成本确定其价值;二是根据收益法,可以通过估算数据资产未来预期收益的现值进而确定其价值;三是根据市场法,可以通过比较被评估数据资产与最近售出类似资产的异同,并将类似资产的市场价格进行调整,从而确定数据资产的价值。
2.理论评析。以数据的价值计算税基的数据税,体现了量能征税的原则,有利于实现税收公平。但目前而言,仍存在三方面的不足。一是以数据的价值计算税基,有违税收的一般性原理。按照税收的一般性原理,有收益才征税,即征税对象要具有收益性。因此,不考虑数据的收益而直接依据数据的价值征税,与税收的一般性原理不符。二是依据数据价值征税可能抑制数字经济的正常发展。数据是数字经济的关键生产要素,对数据价值征税会增加数据持有与流通的成本,影响相关主体生产、收集和加工数据的积极性,进而对数字经济的发展产生抑制作用。三是确定数据的公允价值在目前不具有可操作性。成本法只适用于特定的单项资产和特定用途资产的价值评估,难以用于评估数据的价值。数据可产生的收益依赖于使用人与应用场景,评估数据的预期收益额存在较大的难度,因此收益法也难以适用。最能较为合理地评估数据价值的方法是市场法,但目前缺少具有较大规模且持续保持活跃的数据交易市场,因此市场法也无法适用。不能合理确定数据的价值,以数据的价值为税基的数据税就无从谈起。
(三)以数据的收益计算税基的理论
1.理论内容。还有一种征收数据税的理论是以利用数据获得的收入为税基,对数据征税。即以收益计算税基,对数据征收数据税。数据的收益包括保有环节的收益,也包括流转环节的收益;包括货币化的收益,也包括非货币化的收益。例如,个人向各种平台企业提供数据,而从企业处获取相关服务,这种个人数据所创造的服务收益也是潜在的税基或者税源。
按照收益类型的不同,可以征收不同种类的税收:对于数据的所得收益,可以对数据征收所得税;对于数据的流转收益,可以征收数据流转税。
2.理论评析。以数据的收益为税基征收的数据税,符合税收的可税性原理。数据能够产生收益,才具有税收负担能力。征收数据税,应当以能够产生收益的数据为征税对象、以收益为税基。但其中有两个问题需要注意。一是保有环节的数据,目前不适宜纳入数据税的征税对象。在现有技术条件下,保有环节的数据难以有效监测,其产生的收益更加难以衡量,因此,目前对其征税技术上不具有可行性。但是随着技术的发展,可以适时将其纳入征税对象。二是以非货币化的服务为收益的数据,目前也不宜纳入数据税的征税对象。数据的收益,必然是可计量的现实收益,才能征税。收益即使不是货币,但只要能被货币衡量,都属于可征税的范围。个人向平台提供数据而获取服务,虽然服务属于广义的收益,但是其货币价值难以衡量,在现有条件下不具有征税的可行性。

三、我国数据课税制度选择
如前所述,以数据的收益计算税基征收的数据税,更具有合理性。我国数据课税制度,应当以此为指引,在对数据征收的直接税与间接税中作出不同的制度选择。
(一)对数据征收直接税:改进所得税条款
目前货币化交易的数据已经能够产生现实的、可计量的收益,具有可税性基础,但现行税制对其并没有明确规定征收直接税。若任由这部分数据游离于征税对象之外,可能形成“税收漏洞”,产生税负不公的后果。因此,可以通过改进现行所得税制度,将数据收入纳入所得税的征税范围。
1.将“转让数据收入”纳入企业所得税应税收入。《企业所得税法》第六条规定,有9类收入属于应税收入。严格而言,“转让数据收入”难以纳入其中任何一类。一方面,“转让数据”不符合“转让财产”的内涵。依据《企业所得税法实施条例》第十六条,此处的财产是指固定资产、生物资产、无形资产、股权、债权等,数据不属于以上财产类型。数据虽是无形,但并不属于传统意义的无形资产。另一方面,9类收入中的“其他收入”虽是兜底性条款,但《企业所得税法实施条例》第二十二条对其内涵有一定程度的明确,除非有权机关通过专门规定予以明示,“转让数据收入”也无法被纳入“其他收入”中。
因此,要将“转让数据收入”纳入企业所得税应税收入,一种方式是法律明确将“转让数据收入”纳入既有的应税收入类型;另一种方式是新增一项“转让数据收入”,与既有的9 类应税收入并列。由于目前货币化交易的数据并不多,可不专门新增收入类型,因而前一种方式更合适。将“转让数据收入”纳入既有的应税收入类型,有三种方式:一是修改《企业所得税法实施条例》第十六条,在第十六条的财产类型中增加“数据”;二是修改《企业所得税法实施条例》第二十二条,在第二十二条的“其他收入”中增加“转让数据收入”;三是国务院财税部门明确将“数据”界定为“无形资产”,或者制定文件对《企业所得税法实施条例》的第十六条或第二十二条中的“等”进行扩张解释,从而将“转让数据收入”纳入征税对象。
2.将“转让数据收入”纳入个人所得税应税收入。目前《个人所得税法》第二条规定的9项应税所得,只有第8项“转让财产所得”可能与“转让数据所得”有关。但依据《个人所得税法实施条例》第六条第八款的规定,财产转让所得是指个人转让有价证券、股权、合伙企业中的财产份额、不动产、机器设备、车船以及其他财产取得的所得,数据并不属于以上财产类型。改进的办法是,国务院修改《个人所得税法实施条例》第六条第八款,将数据作为财产的一种类型,或者国务院财税部门出台文件对该款中的“其他财产”进行扩张解释,使数据作为“其他财产”的一种。
(二)对数据征收间接税:征收专门的数据税
目前对数据收益也没有明确规定征收间接税。任由数据游离于间接税的征税对象之外,也是不公平的,且不利于税制的完善。对数据征收直接税,可以通过改进既有所得税条款予以实现;但对数据征收间接税,不能通过改进既有增值税条款予以实现,而应在适当的时机开征专门的数据税。
1.征收专门数据税的必要性与可行性。
第一,数据不属于增值税的征税对象,且数据不适合按照增值税的方式征税,因此,有必要征收专门的数据,从而对数据征收合理的间接税。
根据目前的增值税规定,数据难以纳入增值税的征税对象。一方面,数据不属于无形资产,《营业税改征增值税试点实施办法》规定,无形资产是不具实物形态,但能带来经济利益的资产,包括技术、商标、著作权、商誉、自然资源使用权和其他权益性无形资产,“其他权益性无形资产”中所列举的项目也未包括数据。另一方面,销售数据不属于现代服务,虽然现代服务中的信息技术服务包含了对信息进行生产、收集、处理、加工、存储、运输、检索和利用等服务,但是其中涉及的数据信息一般是接受服务方自己提供的,而不是提供服务方销售的。
此外,按照增值税的方式对数据征税,并不妥当。增值税是按照销项税减进项税的方式征收,由于数据的生产与交易具有独特性,多数情况下数据并没有可明确度量的进项税,按照销项税减进项税的方式征税,将导致数据税负担偏高。
第二,数据交易市场的繁荣和数字技术的发展,有助于准确度量数据的收益,从而使征收专门的数据税具有可行性。
随着数字经济的深入发展,数据将越来越丰富,数据所创造的收益也会越来越多。准确度量这些数据收益,是征收专门的数据税的可行性前提。一方面,随着数据交易市场的发展,数据的收益可以直接体现为货币化的对价,这使准确衡量数据的收益具有可行性。目前全国已经建立了上海数据交易中心、哈尔滨数据交易中心、贵阳大数据交易中心等二十多个数据交易平台,数据交易市场必将随着数据供给的增加和需求的扩大而更加繁荣,数据的市场价格将为交易环节数据的收益提供公允的计量标准。另一方面,随着技术的进步,准确衡量数据所创造的价值具有更高的可行性。保有环节的数据,虽然参与了价值创造,但如果技术水平有限,应当归于数据的价值则难以计量,由于数据产生的不是可计量的收益,就不能对其征税;而随着技术的发展,数据参与各种经济活动所创造的价值量也能够被准确度量,从而使得对保有环节的数据征税具有可行性。
2.数据税的主要课税要素。
数据税的征税对象是那些能够产生现实的、可计量的收益的数据。货币化交易环节的数据,以货币为对价,其产生的收益具有现实性和可计量性,当然具有可税性。保有环节的数据,只有参与了价值创造且可以准确衡量其所创造的价值量时,才具有可税性;那些未参与价值创造或者所创造的价值量难以衡量的数据,不属于征税的对象。
数据税的税基是数据所创造的收益。在不同的环节,数据的收益有不同的表现形式:在交易环节,数据的收益表现为数据交易的收入额;在保有环节,数据的收益表现为数据所创造的价值量。
由于具有可税性的数据的收益一般能够被信息技术较为准确地监测和衡量,在高度发达的信息化条件下,数据的涉税信息能够被快速整理、汇集,因此,数据税的纳税期限应该比其他税收更短。具体而言,对于交易环节的纳税期限,可以规定数据税应在纳税义务产生后7天内缴纳,纳税义务产生的时间为数据交易完成后收到或者应当收到交易款项之时;对于保有环节的纳税期限,可以规定数据税应在纳税年度终了后半个月内缴纳。
3.征收数据税需注意的问题。
第一,征收数据税应当考虑国际税收环境。经济全球化背景下,经济要素的流动受税收制度的影响十分明显,因此,需要在充分比较我国与其他国家的整体税负和数据行业税负的基础上,对是否开征以及如何征收数据税作出合理的抉择,以免削弱我国国际税收竞争能力。
第二,征收数据税要平衡财政收入与经济发展的关系。数字经济时代对丰富的数据征税,有利于完善税收制度和增加财政收入,但是过早开征数据税或者数据税的税负过重,可能抑制数字经济的发展。因此,要在平衡财政收入与经济发展的基础上,实施适当的数据税方案。
第三,征收数据税要注意税负设计的差异性。不同内容的数据对社会产生的影响不同,对于能够产生积极社会影响的数据,应当通过减轻税负予以鼓励和促进,对于可能产生消极社会影响的数据,应当通过加重税负予以抑制。
第四,征收数据税要协调好不同税种之间的关系。数据可以通过多种方式产生不同性质的收益,可能征收所得税、增值税等多个税种。开征专门的数据税后,数据的收益将不再征收增值税,但并不排斥对数据征收其他性质的税收,如数据收益仍然可以作为所得税的应税收入。
(本文为节选,原文刊发于《税务研究》2021年第1期。)

END
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数字服务税的实践进展及其引发的争议与反思
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很好  发表于 2021-1-14 09:15
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