数据资产的课税难点与解决路径探讨

李威03

作者：
王竞达（首都经济贸易大学财政税务学院）
刘 东（首都经济贸易大学财政税务学院）
付家成（首都经济贸易大学财政税务学院）


一、引 言
数字经济时代，数据在价值创造中发挥着越来越重要的作用。党的十九届四中全会明确提出，数据是继劳动、资本、土地、知识、技术和管理之后的又一生产要素。近年来，随着数据资产化进程的不断加快，各种新型数据交易模式不断涌现，数据交易规模不断攀升。2020年4月，中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，正式将数据与资本、土地和劳动力等并列作为关键生产要素，并提出加快培育数据要素市场的愿景。
与此同时，数据资产交易在股权投资、抵押融资、资产重组、产权交易等各种形式的资产交易中所占的比重也在不断增加。社会公众已经达成的基本共识是：数据是资产，不但可以进行交易，而且可以为所有者和使用者产生很大的价值，也可以为利益相关者带来收入和利润。因而可以说，数据资产具有可税性。当前，我国的税收法律体系建立于传统工业经济基础之上，主要关注生产、流通、分配和消费过程中创造的价值，对数据资产的特性及其发展趋势考虑有所不足，这导致数据资产与传统生产要素之间的税负差距较为显著，造成了税负不公现象。同时，随着数据资产交易规模的不断扩大，数据资产税收流失也较为严重。因此，作为可以产生价值并能带来收入和利润的数据资产，是否应该征税、应该在哪些环节征税、税基和税率应该如何确定等问题已经引起税收理论界和实务界的高度关注。
近年来，国内外学者已对数据资产的税收征管问题进行了一些有益的探讨。其中，数据资产是否具有可税性是学者们特别关注的问题。傅靖（2020）从经济、法律和征管三方面分析了数据资产的可税性，认为：数据资产不论是作为生产资料、交换媒介还是商品均能通过多种形式产生经济利益，满足了经济上的可税性；对数据资产征税在当前增值税、所得税和财产税三大税系中均能找到法律依据；随着现代化征管手段的不断发展，对数据资产征税的征管手段也已具备；但数据资产想要作为新时代的重要税源还需在理论、制度和管理方面继续深入研究。辛浩（2020）从数据资产权属转移的视角分析数字经济下税收管辖权的划分问题，认为数据资产通过权属转移能够创造价值，根据权属转移的节点确定和划分税收管辖权的思路是合理的。杨志勇（2020）分析了数据资产课税的基本原则，指出数据资产课税是大势所趋，并建议相关部门给予数字经济发展更为宽松的发展环境，避免盲目课税给数字经济带来负面影响，并通过对比国外数据资产课税现状，对我国对数据资产税课税提出了若干建议。蔡昌 等（2020）分别从数据资产的含义、产权归属、价值创造过程以及数据资产的税制设计和国际税收制度构建等方面对数据资产的国际税收征管问题作了较为详尽的分析，指出数据资产税制设计需要明确纳税主体、税基和税率三个关键问题，并以平台型企业为例构建了基于区块链技术的数据资产课税体系。邓伟（2021）将焦点放在数据资产课税税基的确定问题上，分析了以数据的数量、价值和收益作为税基存在的优缺点，并得出以数据的收益作为税基更为合理的研究结论。
通过对既有研究进行梳理后我们发现，现有文献主要关注数据资产的可税性，对于数据资产的税基、税率确定以及如何进行税收征管等方面的研究略显不足，对数据资产的特性、征管难点和征管路径选择的研究尚未形成明确见解。有鉴于此，本文拟结合数据资产的特性，对数据资产课税的难点和课税路径的选择进行探讨，以期对数据资产合理课税提供一些有益的借鉴和启示。

二、数据资产的特性及其交易发展状况
（一）数据资产概念的界定及其特性分析
1.数据资产概念的界定。数字经济时代，数据即是资产的观念已成为大众共识，企业或者个人均可以拥有数据。于企业而言，数据不再只是业务或信息系统记录或存储的信息，而是已经转化成带有商业价值的标签，为企业创造价值。数据在流动、运行的过程中，产生了庞大的流通经济规模，也产生了各种数据交易以及相应的价值增值，这使得数据具有不同的产权归属和控制，也会产生经济利益。可以说，数据不只是资源，更具有资产的明确特征。数据资产的概念最早由Peterson（1974）提出。2018年，我国学者朱扬勇 等（2018）将数据资产定义为一种网络空间中的数据集，此数据集拥有一定的权属，这些权属具有价值，且价值可以计量和读取。借鉴会计中资产概念的界定逻辑，本文认为：广义而言，企业拥有的所有数据资源，包括原始数据、中间数据、临时数据等都是数据资产；狭义而言，数据资产是指由特定主体依法拥有或者控制的、能为特定主体带来直接或间接经济利益的数据资源。
2.数据资产的特性分析。作为可以生产、加工、流通和利用的数据资产，具有以下特征。
（1）通用性。通用性是指数据资产可以作为两个及以上类型的用途使用以及与其他资产结合使用的程度。一般而言，数据资产具有更高的通用性。比如，个人的信用信息既可以用于金融行业的信用定级，也可以用于消费领域的营销方案。而普通资产受形态限制，其通用性亦往往受限。
（2）虚拟性。相比土地、劳动力、资本等物理属性很强的生产要素，数据资产最大的特性是虚拟性。数据是人类思维活动的体现，本身并不具有物理属性。数据只有寄居于书本、电脑、数据中心等物理载体中才体现出物理性。数据的虚拟性使其可重复使用，复制成本和转移成本几乎为零。
（3）外部性。数据的外部性往往是其价值的组成部分。数据生产企业不但可以利用数据提升自身业绩，同时在合法合规的前提下又可以与其他部门共享数据信息，且共享的数据信息价值并不会减少。可以说，数据可以共享，即具有非竞争性和非排他性。
（4）交易性。在合法合规的前提下，数据可以通过转让、出售、投资、抵押、租赁等各种形式进行交易，可以直接产生价值。同时，企业或者个人还可通过将数据和其他资产组合在一起进行交易，数据作为交易的一部分，可以直接或间接地产生价值。
（5）价值性。数据可以形成信息，对信息进行分析可以产生可利用价值。企业可以将生产经营中产生的数据进行收集、整理、分析，用于服务自身经营决策和业务流程，从而产生或提高经济效益。同样，数据在交易中也可以产生交换价值或为所有者带来一定的价值增值。
（二）数据资产交易发展状况
中国信息通信研究院发布的《数据价值化与数据要素市场发展报告（2021年）》，统计了2017～2019年全球五大数据交易市场（美国、中国、英国、加拿大、法国）的数据资产交易情况。数据显示，2017～2019年三年间，五大数据交易市场的年度交易增长率均超过了 20%，美国仍然是数据资产交易的龙头，交易规模在2019年已经达到了152.09亿美元，超过了其他四国的数据交易总和。近年来，中国的数据资产交易市场发展迅猛，2019年，我国数据资产交易规模已超越英国上升到了仅次于美国的第二位，虽然总规模距离美国还有一定差距，但年交易增长率（63.8%）却远超美国的 23.2%。

三、数据资产课税现状及其难点分析
（一）数据资产课税现状
我国目前的税制体系并没有将数据资产排除在征税范围之外。现行税法对数据资产交易和所得征税的相关规定如下。
1.对数据资产交易过程的增值环节征税。《营业税改征增值税试点实施办法》（财税〔2016〕36号，以下简称《办法》）对数据征收增值税已有相关规定。如信息技术服务中的信息系统增值服务包括数据处理、分析和整合、数据库管理、数据备份、数据存储、容灾服务、电子商务平台等，按照现代服务业征收增值税；固网、移动网、互联网、有线电视网络传输数据等按照增值电信服务征收增值税；转让网络游戏虚拟道具的收入参照转让无形资产征收增值税。从《办法》可以看出，目前我国已将数据资产的价值增值行为按照一定的标准和要求纳入增值税征收范围。
2.对数据资产的所得征税。《企业所得税法》和《个人所得税法》规定，所得税是对企业和其他取得收入的组织或个人的所得征收的税种。《企业所得税法》中规定的应税收入包括销售货物收入、提供劳务收入、其他收入等共九种。其中，其他收入属于兜底条款，但对其内涵有明确规定，包括企业资产溢余收入、逾期未退包装物押金收入、确实无法偿付的应付款项、已作坏账损失处理后又收回的应收款项、债务重组收入、补贴收入、违约金收入、汇兑收益等。从现有规定看，其他收入中未有转让数据资产收入条款，将数据资产转让收入归入《企业所得税法》规定的其他收入条款中来征收企业所得税尚缺乏明确的政策依据。《个人所得税法》中对于个人转让财产所得、特许权使用费所得及偶然所得均有明确规定，转让数据资产按照一定的标准可以归入转让财产所得或偶然所得的范畴，对数据资产个人所得征收个人所得税的征税依据比较明晰。
（二）我国数据资产交易课税的难点
1.数据资产的税基确定难。一是目前数据资产交易大多发生在关联企业之间，属于关联交易。而很多企业的数据资产关联交易价格往往偏低甚至不收取费用，或者价格偏高以实现避税目的，导致数据资产税基很难确定。二是对数据资产征收所得税时，与形成数据资产相对应的费用往往很难确定，常常出现费用难以或无法扣除，抑或过度扣除的情况，因此数据资产应纳税所得额的确定存在困难。三是数据资产税基评估方法存在一定缺陷。不论是在增值税征收环节还是在所得税征收环节，数据资产税基的确定方法都存在局限性。当前，数据资产的评估价值已成为数据资产税基确定的重要参考。理论上而言可以采用成本法、收益法和市场法来评估数据资产的价值，但三种方法本身各有缺陷。成本法是从资产重置角度考虑的一种方法，利用该方法估算出的评估价值等于重置成本减去贬值因素。而数据资产作为生产过程中的衍生物往往没有直接成本，间接成本也不易估计，且由于时效性造成的经济效益贬值是数据资产的主要贬值因素，而造成数据资产贬值的时效性因素却很难量化。收益法是针对数据资产预期未来产生经济收益求取现值的一种方法，该方法计算的资产价值取决于该资产未来收益大小、未来收益期限长短以及折现率。数据资产相比传统资产具有更大的收益不确定性，合理估计数据资产未来收益大小是收益法评估中的一大难点。此外，由于数据资产是动态的，不但其时效性较难估计，其使用期限也不易确定，进而导致其未来收益期限长短也较难确定。依据市场法计算数据资产价值要求根据相同或相似数据资产的近期或往期成交价格进行评估，其前提是具有公开且活跃的市场交易，需要依托国内大数据交易所的发展。尽管近年来我国已经出现了诸如贵阳大数据交易所、上海数据交易中心等数据交易机构，但受限于交易平台的不成熟，无法提供大量、全面的交易参考数据，数据资产交易频率较低、种类较少、规模不大，尚不足以形成公允的市场价格。
2.数据资产的税率确定难。如果将数据资产并入传统的增值税征收范围，按现代服务业征收增值税，一般税率是6%，且按照现行增值税销项税额减去进项税额的征收模式可以抵扣，但数据资产的特点使得其很难找到进项税额进行抵扣。因此，数据资产的税率如何设计是一个需要考虑多种因素的难题。此外，个人的偶然所得税率较高，但随着个人数据资产交易的普及化，针对数据资产设置与偶然所得类似的税率会增加个人的税收负担，也会对个人数据交易造成负面影响。如何设计合理的数据资产课税税率，以更好地促进数据资产和交易的发展，是目前数据资产交易课税中的难点问题之一。
3.数据资产课税的征管难。作为可以生产、加工、流通和利用的数据资产具有通用性、虚拟性、外部性、交易性和价值性等特点。数据资产的特点使得数据资产交易往往与其他资产交易混合交织进行，难以明确区分。纳税人在一项交易中同时涉及数据资产和其他资产，其交易行为应当如何缴纳税款，是否应分别核算其应税收入，分别核算时如何准确计量数据资产的交易价格和经济效益，数据资产的成本及其价值增值、所得数额该如何计量等，这些都对数据资产课税的税收征管提出了挑战。

四、数据资产课税的路径选择
习近平总书记明确指出：“要加快数字经济、数字社会、数字政府建设，推动各领域数字化优化升级，积极参与数字货币、数字税等国际规则制定，塑造新的竞争优势。”数据资产作为新的生产要素能够产生价值，按照税收中性和公平原则对其征税具有合理性。本文认为，目前我国没有必要开征专门的数据资产税，比较好的办法是将对数据资产课税嵌入现行税制体系中。而这个过程主要涉及增值税和所得税，这就面临着税基、税率的确定以及相应的税收征管问题。本文认为，对数据资产课税应该采取“低税重管”策略，即：一方面，要对数据资产交易的课税对象和税基的确定作出明确规定，满足税收公平原则；另一方面，要采用税收优惠政策，如设置优惠税率、提高免征额等，鼓励数据资产交易，促进数字经济持续绿色健康发展。
（一）合理确定数据资产的税基
确定合理的应纳税所得额是对数据资产课税的关键环节，而数据资产交易的合理定价是确定合理的应税收入进而确定合理的应纳税所得额的关键。当前，数据资产交易定价与数据资产估值紧密相连，数据资产估值成为数据资产交易定价的重要参考，数据资产估值的准确性在很大程度上会左右数据资产交易的定价，并最终影响数据资产税基的确定及其税收征管的公平性和合理性。综合考虑数据资产估值三种方法（成本法、收益法、市场法）的优缺点，以及在目前我国正处于大力发展数据资产交易市场，数据资产交易市场已逐渐形成规模，交易种类不断丰富，可以为数据交易提供公允的价值参考依据，已经初步具备使用市场法评估数据资产价值的大背景下，本文认为市场法较为适合数据资产交易的评估定价，并进而作为确定数据资产税基的基础。
具体而言，运用市场法为数据资产交易评估定价需要考虑以下因素。第一，数据资产的风险衡量。与传统类型资产不同，数据资产更容易受到来自法律层面的影响。某些数据资产很可能因为某部相关法律的出台而价值大跌，相反，也有可能因为某部法律的出台而价值倍增。如某些去掉标识化的个人信息虽然在法律许可的范围内可以交易，但其价值却大打折扣。第二，数据资产的交易场景。交易场景包含两层含义：一是在不同的交易场景下，数据资产的价值可能差异巨大，因此，在对数据资产估值时首先需要明确交易场景；二是数据资产的多场景、无损耗、无限共享性使得数据资产可能在多个场景创造价值，因此，在对数据资产估值时应为多场景价值的总和。第三，数据资产的关联交易。转让定价是上市公司关联交易避税的重要形式之一，而数据资产的虚拟性使得转让定价更容易成为上市公司关联交易避税的方式。因此，建议监管机构严格审核上市公司间的关联交易，尤其是关联交易中数据资产定价的公允性问题。
（二）合理设计数据资产的税收优惠政策
数据资产的税基确定后，其税率的选择也非常关键。税率的选择和确定可从促进抑或限制数据资产交易的视角来考虑。毋庸置疑的一点是，未来数据资产在经济发展中的作用会日益增加，促进数据资产交易有助于保护创新和发展经济，因而从推动数据资产交易、最大程度发挥数字经济对经济的引领和驱动作用这一视角而言，当前应该选择较低的税率对数据资产交易过程及其所得征税。数据资产目前涉及增值税、所得税等税种，对这些税种均可以设计比较优惠的税率，以促进数据资产交易增长。详言之，从对数据资产交易过程的增值环节征税看，可以参考对软件产品增值税即征即退政策，对增值税一般纳税人销售其自行开发生产的数据产品，按13%的法定税率征收增值税后，对其增值税实际税负超过3%的部分实行即征即退政策。
就企业所得税而言，符合条件的数据资产企业，可以实行所得税减免和优惠政策。将数据资产作为主要产品的企业可自获利年度起，第一年至第二年免征企业所得税，第三年至第五年按照25%的法定税率减半征收企业所得税；企业的研究开发费用可以按照175%加计扣除；对于销售数据资产获得的即征即退的增值税，如果专项用于数据资产研发和扩大再生产并单独进行核算，可以作为不征税收入，不缴纳企业所得税；符合条件的职工培训费用，在单独核算的前提下，可以在计算企业所得税时全额扣除；符合条件的数据资产企业可以申请高新技术企业，享受15%的优惠税率。
（三）加强数据资产的信息化税收征管
数据资产交易具有虚拟性和隐蔽性特征，税务机关要积极利用大数据、区块链等现代信息技术对数据资产交易实施信息化征管，严打数据资产交易过程中的偷逃税行为。信息化征管的具体举措主要有以下四种。一是提高大数据技术的使用频率，由传统人工稽查向现代化精准稽查转变，对纳税人数据申报的真实性实现高效监管，防止偷逃税行为的漏判。二是要借助区块链技术，使企业纳税行为可追溯、不可篡改，企业纳税信息可实时共享，进而实现对企业相关涉税信息的全面精准掌控。三是要提高云计算技术的应用，借助云计算技术强大的运算能力和存储功能拓展税收数据资源，将原本杂乱无章的大量税收数据通过云计算技术的超级分析能力进行分析，形成强大的跨区域税收治理网络。四是要充分运用人工智能技术，实现对税收征管的动态实时监控，通过对纳税人动态信用评分、画纳税人关系云图等实现对纳税人全息影像呈现，使税收信用测度更加精准化。
在充分运用现代信息技术加强对数据资产交易的信息化征管外，还要加强基础设施建设，实现技术层面的信息共享。一是各级税务机关在税收征管系统中增加数据资产征管模块，实现税收征管的专业性和便捷性；二是要打破“数据壁垒”，打通“信息孤岛”，将税收征管系统与其他部门的数据平台对接，实现包括海关、市场监管、金融等多部门、多层级的数据共享；三是要建立严格的信息和数据保密制度。数据共享一方面能够提高税务机关的征管水平，另一方面也有可能成为不法之徒盗窃用户隐私的重要途径，因此，要切实加强数据信息的安全保护，提高信息传输过程中的安全性和可靠性，避免发生数据信息泄漏，带来不必要的损失。
（本文为节选，原文刊发于《税务研究》2021年第11期。）

-END-
●实现共同富裕的税收作用
●推进共同富裕的调节收入分配税收理论思考
●“入世”二十年我国涉外税制的回顾与展望
●促进共同富裕要发挥好税收的调节作用
●三次分配视角下促进共同富裕的税收政策选择
●走向国际化的中国税收：“入世”二十周年的视角
●深化税制改革 助推企业“走出去”与“引进来”——“入世”二十年税收制度改革的回顾与展望
●“入世”二十年来我国涉外税收政策的演进规律与经验启示


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