数据课税的理论基础与二元实现路径
作者：
赵申豪（中国人民大学法学院）
数字经济时代，数据成为新型而关键的生产要素，其在收入分配中所占的比重也越来越大。然而，数字企业通过“零成本”的产品或服务，诱导用户成为数据的无偿提供者。在这个过程中，用户不仅不能参与数据收益的分配，反而可能被数字企业利用其数据来对自己进行精准剥削。因此，数据收益的分配不公是数字经济时代最重要的财富分配不公之一，有必要通过法律手段予以矫正，而税收制度在诸分配手段中具有优越地位。
当前，虽然有少数文献涉及了数据课税的正当性、数据可税性等内容，但在具体规则构建上却失之精细，也未对数据课税的情形作类型区分。有鉴于此，本文拟从法律层面对数据课税作出分析与构建。本文的主要创新点在于：首先，根据数据价值实现的过程，分析了不同阶段的数据可税性，阐明了“数据课税究竟是对哪个阶段的哪部分数据课税”问题；其次，根据数据商业利用模式之不同，提出了数据课税的二元实现路径，并论证了数据课税在法律层面应如何实现。
二、数据收益分配的路径选择
数据收益分配的具体路径有初次分配、再分配与第三次分配。数据主体分享数据收益应从这三种路径入手。但在分析“数据主体如何分享数据收益”前，需要先回答“数据主体应否分享数据收益”。
（一）数字经济时代的数据收益分配观
有观点认为，数据收益应当由数据生产者（数字企业）独享，理由在于：数据的来源与数据的生产应予以区别，数据主体只是数据的来源，其不生产数据；而数字企业采集、分析数据则切实地付出了劳动并创造了价值，根据劳动理论，数据收益应当归数据生产者所有。一个经典的例子是，中国台湾地区的“经营之神”王永庆靠米店起家，他在销售大米时，会观察、记录客户的大米日均消耗量、余量等信息，而后在大米将耗尽时主动送米上门，这使其营业额远超其他同行。在这个例子中，王永庆有权独享数据收益，应当无人反对。同理，数字企业采集用户数据而获得的收益，数据主体也无权参与分配。然而，机械地从“王永庆有权独享数据收益”推导出“数字企业有权独享数据收益”，实则忽略了两者在工业经济时代与数字经济时代的不同背景。
首先，工业经济时代与数字经济时代的“成本收益模型”是不同的。工业经济时代，数据收益是与数据的收集、分析成本成正比的，数据收集者想获得更多的收益，就必须付出更多的成本。由王永庆们独享数据收益，不仅契合多劳多得的公平观，也能提供正向激励。但在数字经济时代，人们依靠机器设备收集、分析数据。在数据基础设施建成后，数据收集、分析的边际成本近乎为零，而边际收益却呈几何倍增。如果让数字企业在承担初始成本后即可“一劳永逸”地独享数据收益，不符合公平观念。
其次，在工业经济时代与数字经济时代，数据所产生的收益是不同的。在工业经济时代，由于数据收集与存储的成本过高，人们只能小规模地收集与存储数据，因而其产生的收益是有限的；而在数字经济时代，各类现代信息技术使得大规模、低成本的数据收集与存储成为可能，这能够产生巨大的经济价值。当数据产生的收益较小且数据利用的成本较高时，即使由数据收集者独享数据收益，数据主体也可以接受。但当数据产生的收益足够大而数据利用的边际成本又极低时，由数字企业独享数据收益必然会引致纠纷。
最后，在工业经济时代与数字经济时代，数据主体面临的数据泄露风险是不同的。法律保护个人信息的目的，是基于支援个人对抗数据权力的需要，为个人信息背后的人格权与财产权建立保护屏障。在数字经济时代才诞生个人信息权益，是因为随着现代信息技术的广泛应用，滥用个人信息的现象逐渐频繁，数据主体面临的风险也逐渐增大。可见，在数字经济时代，数据主体因数据泄露而面临的风险远大于工业经济时代。既然收集、利用个人信息给数据主体带来了额外风险，那么自然应让渡给其一部分数据收益。
综上，在数字经济时代，数据收益分配观应从“数据收集者独享”转变为“数据收集者与数据主体共享”。“共享”的数据收益分配观不仅与数字经济的时代特征相吻合，也得到了宏观政策层面的支持。党的十九届四中全会通过的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》提出，“坚持按劳分配为主体、多种分配方式并存……健全……数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”。这是党中央首次将数据作为与土地、资本等并列的生产要素来参与分配。
（二）知情决定权在数据收益初次分配中的局限性
数据收益的初次分配就是数据产权界定的问题。如果将数据产权界定给数据主体，那么其就能据此分享数据收益。《个人信息保护法》第四十四条规定，自然人对其个人信息的处理享有知情权、决定权，未征得自然人或者其监护人同意，不得擅自处理个人信息。这就是数据主体的知情决定权。有观点认为，知情决定权使得数据主体能通过“许可使用”其个人数据来分享数据收益。但这种观点过于理想化。知情决定权在大数据时代会面临“知情同意困境”。首先，各种个人信息保护声明过于冗长，绝大多数用户不会仔细地阅读它们。其次，知情决定权预设的调整对象是具有同意能力的理性人，但普通人既无法理解冗长晦涩的个人信息保护声明，也无法预测个人信息处理所可能导致的风险，这种情况下用户所作出的同意不是真正意义上的信息自决。最后，拒绝同意意味着无法享受服务，在互联网已不可或缺的现代社会，很少有人敢于以无法享受服务为代价而点击拒绝。因此，知情决定权只是为企业免于法律责任提供了借口。
除“知情同意困境”外，政府数据开放制度也会消解知情决定权的功能。根据《个人信息保护法》第十三条第（三）项，为履行法定职责或者法定义务所必需，个人信息处理者可以不经同意处理个人信息。当没有政府数据开放制度时，数字企业想收集个人信息，必须经过数据主体的同意；但有了政府数据开放制度后，数字企业可以直接从政府数据开放平台上无偿获得相关数据。行政机关虽然是直接从数据主体处获得个人信息，但该信息收集行为是履行法定职责的行为，不适用《个人信息保护法》第四十四条。这使得数字企业规避了数据主体的知情同意权，无须支付给数据主体对价即可处理个人信息。
（三）数据课税作为数据收益分配方式之证成
虽然现行法通过赋予数据主体以知情决定权，将部分数据的产权分配给了数据主体，但“知情同意困境”与政府数据开放制度消解了知情同意权，使得数据主体无法以此来分享数据收益。因此，数据收益分配的实现须转而寻求再分配或第三次分配。
第三次分配是在道德力量的作用下，通过个人自愿缴纳和捐献等非强制方式再一次进行分配。由于第三次分配的道德色彩与非强制性，所以它只能作为补充手段，在改善数据收益分配的格局中，起主导作用的仍然是初次分配和再分配。此外，从我国的现状看，我国非营利组织和非营利活动的自治性、公信力与规模化目标实现等方面还存在大量问题，所能发挥的社会分配功能有限。因此，通过第三次分配来实现数据收益分配，在现阶段不具有现实可行性。
综上，数据收益的分配只有诉诸再分配。再分配是通过国家强制力保障实施的过程，这是其优于第三次分配的特征。再分配的渠道包含税收、社会保障、提供公共服务与其他转移支付。其中，社会保障与提供公共服务只强调收入的应用，而不强调收入的来源。当下数据收益分配的不公之处在于，数字企业攫取了本应由数据主体享有的数据收益，而想要矫正这种现象，就必须通过“损数字企业以利数据主体”来实现。在再分配的各种渠道中，只有对数字企业课税能实现这一目标。
相较于初次分配，数据课税在数据收益分配中具有优越地位。但数据课税以数据的可税性为基础，所以应先分析数据的可税性。
可税性是指某类客体能够作为课税对象所应当具备的性质，分为经济上的可税性与法律上的可税性。经济上的可税性是指某类客体成为课税对象所需具备的经济特质；法律上的可税性是指即使某类客体满足经济上的可税性，只有法律明确规定可以对其征税时，其才能够成为课税对象。可见，法律上的可税性只是形式问题，数据能否作为课税对象，实质上取决于其经济上的可税性。
在确定经济上的可税性时，首先须考虑的因素是收益性，即课税对象能否给纳税主体带来经济利益的流入。税收是对财富的再分配，只有当存在财富收益时，才有对该收益课税的基础，这样的课税才符合“量能课税”原则。但是，收益性标准有两个例外。第一，国家有时会出于特定的政策目标，而对财产本身征税，即使该财产没有带来收益。第二，“如果某主体的行为具有较强的公益性，那么往往即使有收益，国家也不对其征税”。这是因为，即使对这部分收益征税，该税收最后也仍然是用于公益用途，既然如此，不如直接由该主体将全部收益都用于公益用途，这样更有效率。
收益性标准体现了税收公平原则，但经济上的可税性还应当考虑税收效率原则，这就要求被课税的收益具有可计量性。由于实物性收益的保管、变现等成本较高，基于对课税对象的流动性、变现力等因素的考虑，各国倾向于主要对货币性收益征税。而且，即使在特殊情况下需要对实物性收益征税，该实物性收益也必须能用货币计量。
数据是否具有经济上的可税性，须根据数据价值实现的阶段来分析。数据价值的实现可分为三个阶段：第一阶段是数据的收集阶段，即数字企业从众多的数据主体处采集个人信息；第二阶段是数据的加工处理阶段，即按照特定目的，对采集的个人信息进行汇聚、清洗与整理，形成可用的数据集资源；第三阶段是数据的利用阶段，即通过分析挖掘数据集，从中发现新知识与新规律，在此基础上作出商业决策，或直接将加工好的数据集出售给其他数字企业。
在第二个阶段，数据只是保有在数字企业内部，没有给数字企业带来收益，而对尚未产生收益的数据课征财产税不利于数据产业之发展。因此，第二个阶段的数据不具有经济上的可税性。
在第一个阶段中，数字企业获得了大量的用户数据，这是一种实物性收益。实物性收益通常不能作为课税对象，而且，即使特定情况下需要对实物性收益课税，也应计算出该实物性收益之货币价值。传统的资产估值方法有重置成本法、收益现值法与市场法，但它们都不适合用来计算数据的货币价值。简言之：重置成本法建立在“资产的重置成本能够确定”的基础上，但数据产生的直接成本与间接成本是难以计算的；收益现值法须通过资产产生现金流的能力来评估资产的价值，但现实中，数据所产生的预期收益是无法评估且因人而异的；市场法是以资产交易的直接价格或者同类资产的市场价格来评估资产价值的，但数据交易市场尚不完善，市场的样本量和流动性非常有限，这导致数据的市场价格难以确定。
但也有观点认为，税收包括从量税和从价税，数据课税可采取从量税的方式，以数据的采集规模替代数据价值来作为税基，应纳税额等于“单位时间内采集的数据规模”乘以“税率”。然而，从量税不符合经济上的可税性的标准，其还有如下不足。
第一，相同规模的数据所蕴含的信息量与数据价值很可能是不同的，甚至有时候数据里面没有任何有价值的信息，如果以数据规模作为税基，那对于没有从数据中挖掘出足够商业价值的数字企业而言是不公平的。
第二，课税对象一般都是既得收益，预期收益不宜作为课税对象，因为预期收益只是一种可能性，尚非实际的纳税能力，其税基还无法现实地、准确地量化。虽然数字企业采集的数据严格来说不是预期收益，但它们在性质上很相似。数据本身是没有价值的，数据价值之实现需要依靠将数据投入到生产经营中。换言之，数据之价值在于其能够带来经济利益的预期。然而，在数字企业刚刚采集用户数据时，其无法判断这些数据能够带来多大的经济利益。如果这时就对数据课税，很可能导致的情况是，数据所带来的经济收益反而小于纳税数额，不当地增加了数据利用的成本。这违背了税收公平与量能课税原则。
综上，只有在第三个阶段，数据才具有经济上的可税性。但这时，作为课税对象的不是数据本身，而是由数据产生的货币性收益。因此，严格来说，这时候不是对数据课税，而是对“基于数据而产生的货币性收益”课税。
数据具有经济上的可税性，所以在法律层面也应对其课税。但数据的商业利用模式是千差万别的，相应地，数据课税面临的法律适用也会有所不同，应分而述之。应当说明的是，数据课税只是要对数字企业基于数据而产生的超额收益课税，但这不代表要确立一个新的税种。如果利用既有的税种就能实现数据课税的目标，就不必设立新的税种。虽然我国税收法律制度制定时，立法者没有考虑到数据这种新型财产形态，但法律概念的抽象性与包容性仍然有可能涵盖数据课税的情形。因此，如果在解释论上能实现对数据课税的目的，则不用在立法论上确立一种新型税种（数据税）；而只有在解释论上无能为力时，才须确立新的数据税来实现对数据课税的目的。有鉴于此，下文的分析也将遵循这种“从解释论到立法论”的路径。
（一）数据的商业利用模式与数据课税的两种情形
数字企业能够利用数据来盈利，但其盈利的商业模式是多样的，最简单的模式是数据销售，即数字企业将其支配的数据销售给客户。理论上，数字企业能够直接将收集到的原始数据出售给客户，但在实践中，客户一般不具备数据处理与挖掘能力，所以数字企业销售的数据通常是衍生数据。
当然，数据的商业模式不限于数据的销售，也包含数据的许可使用。有些情况下，客户须利用数字企业的原始数据来训练其算法系统，但数字企业可能不会将它们出售给客户，而是许可客户在自己的数据系统内使用。
实践中也存在第三种数据的商业利用模式——数据作为生产资料参与企业的经营。数字企业将收集与加工的数据投入到生产经营中，能够更好地组织和规划生产经营，获得超额利润。例如，电商平台基于用户数据所体现的用户消费偏好，向该用户实施精准推送或投放定向广告。这时，数据不是作为商品而独立地给企业带来经济利益，但在数据的帮助下，企业确实能够优化其经营行为从而获得超额利润。
当数据作为商品时，数据带来的经济利益能够独立计量，销售额或许可使用费可直接作为数据课税的税基。但当数据作为生产资料时，数据带来的经济利益融入了其他商品或服务中，源于数据的那部分经济利益无法独立计量，这就导致税基的确定成为难题。因此，这两种情况下数据课税应选择不同的路径。
应指出，当作为生产资料时，数据所带来的收益虽然无法独立计量，但这不影响其经济上的可税性。首先，经济上的可税性要求“收益（即课税对象）必须能够用货币来计量”，在数据作为生产资料时，课税对象是数字企业将数据投入生产经营活动后获得的货币性收益，它是可用货币形式来计量的，只是不能独立计量而已；其次，如果仅因为不能独立计量，就否认数据在经济上的可税性，会导致这部分经济利益游离于课税对象之外，不利于数据收益的公平分配；最后，能否独立计量的问题更多是一个技术性问题，可通过技术性手段加以解决。
（二）作为商品的数据及其课税路径
作为商品的数据具有经济上的可税性，理论上可对其销售额或许可使用费课征所得税与增值税。但是，数据仅具有经济上的可税性尚不足够，还必须具有法律上的可税性，而后者的关键就在于数据是否构成税法意义上的财产以及属于何种财产类型。由于现行税法没有关于数据的专门规范，所以应当尝试将数据解释入现行税法规范的既有概念中，而无形资产是现行税法上最适合容纳数据的上位概念。
1.对数据征收企业所得税。《企业所得税法》第六条规定，有9类收入属于企业的应税收入。依文义解释，销售数据的收入只可能被归入为销售货物收入或转让财产收入。但根据《企业所得税法实施条例》第十四条，销售货物收入是指企业销售商品、产品、原材料、包装物、低值易耗品以及其他存货取得的收入。这里的“货物”通常是指存货这类具有消耗性的有体物，而不包括数据这类非消耗性的无体物。而根据《企业所得税法实施条例》第十六条，转让财产收入包含转让无形资产而取得的收入。《企业所得税法实施条例》第六十五条则规定，无形资产是指企业为生产产品、提供劳务、出租或者经营管理而持有的、没有实物形态的非货币性长期资产，包括专利权、商标权、著作权、土地使用权、非专利技术、商誉等。
虽然该条没有明确列举数据是无形资产，但它对无形资产的界定是“没有实物形态的非货币性长期资产”。《企业会计准则第6号——无形资产》第三条对无形资产的界定则有别于《企业所得税法实施条例》第六十五条，除没有实物形态外，还要求必须满足“可辨认性”与“由企业拥有或控制”。数据不具有实物形态，而且，数据虽然具有无形性与无限复制性，但其仍以一定的载体形式存在，具有清晰的边界，数字企业通过技术手段、平台协议等方式可实现事实上的控制。因此，数据完全符合无形资产之特征。《企业所得税法实施条例》第六十五条之所以没有明确列举数据，是由于在制定该条例之时，数据蕴含的巨大价值尚未步入大众的视野。而如今，数据在商业实践中越来越重要，《民法典》第一百二十七条虽然没有明确规定数据的财产权规则，但却也承认了数据的财产权客体地位。因此，数据应被视作无形资产之一种，纳入《企业所得税法实施条例》第六十五条中“等”的范围内。
应指出，税法意义上的财产转让收入一般是指所有权的转让，但是，数据上尚未确立所有权，且也很可能不会确立数据所有权。因此，数据的“转让”不宜以传统意义上的所有权的变动为判断标准，而应以控制与处分权利的变动作为确认“转让行为”的标准。详言之，如受让方在交易发生后，可以在任何时间和地点，基于自己的意愿和利益而自主支配、利用或处分数据而不受他人限制，则可以确认数据发生了转让。
2.对数据征收增值税。增值税以商品（含应税劳务）在流转过程中产生的增值额为课税对象。根据《营业税改征增值税试点实施办法》（财税〔2016〕36号）第一条，在中华人民共和国境内销售无形资产的企业，应当缴纳增值税。既然数据应纳入无形资产的范畴，那么销售数据也应当缴纳增值税。根据《销售服务、无形资产、不动产注释》（财税〔2016〕36号），销售无形资产是指转让无形资产所有权或者使用权的业务活动，而许可他人使用数据本质上是转让数据的使用权，所以数据的许可使用费也应缴纳增值税。
增值税一般按照销项税额减进项税额的方式征收。有观点认为，数据资产的特点使得其很难找到进项税额。但这应区分数据的不同生产方式。如果数字企业从其他企业购买原始数据，再将它们加工成衍生数据进行销售或许可使用，那么购买原始数据的进项税额可用来抵扣。当然，在很多时候，数字企业所需的原始数据是自己生产的，这时，是否存在进项税额可用来抵扣，则须区分不同情况。
有些情况下，数据不是企业专门收集的，而只是其生产经营中的副产品（如互联网企业的客户数据），这时，企业没有为获得这些数据而付出成本，也就没有相应的进项税额可用来抵扣。但另一些情况下，企业是专门购买设备去收集原始数据的，而且雇佣了技术人员将原始数据进行清洗整理、分类归集成衍生数据，在此过程中，数字企业需要支付技术人员的工资、购买数据采集设备的成本，这些成本的进项税额应允许抵扣。
（三）作为生产资料的数据及其课税路径
数据课税是指对数据带来的超额经济利益课税，其是一个目的层面的概念。在具体手段上，既可以通过企业所得税、增值税等既有的税种来实现数据课税之目的，也可通过数据税这一新型税种来实现这一目的。当数据作为商品时，通过前者即可实现数据课税之目的，而当数据作为生产资料时，则须通过新设立数据税才能实现数据课税之目的。
当数据是生产资料时，数据所带来的经济利益蕴含在商品或服务的销售额中。这种情况下，提高产品的增值税税率，理论上就能实现数据课税之目标。但这将面临以下问题。首先，精准推送等数据利用行为只是增大了交易促成的概率（从而提高了产品销售的总量），但往往不会提高产品的单价，如果对企业征收更高的增值税，会迫使企业通过提高销售价格来将税负转嫁给消费者。其次，数字企业提供的产品未必都蕴含了数据价值，如对任何产品都征收一定比例的增值税，违背了税收公平原则；但如根据具体的产品来决定是否征收增值税，税收征管成本又过大，违背了税收效率原则。
既然增值税不能实现数据课税之目的，可否通过对企业的所得课税来实现数据课税之目的呢？企业利用数据来生产经营，会带来超额利润，这些利润即使不体现在单次的交易行为上（增值税），也会体现在企业的收入总额里（企业所得税）。虽然这部分超额利润不能具体计算出来，但可采用一种纯粹技术性的方法，将部分利润拟制为数据带来的超额利润，再以此作为税基。这种方法是有先例的。在数字服务税的征管中，跨国数字企业通过用户对免费数字商品或服务的消费占有了用户价值，因此，跨国数字企业的利润中有部分是用户价值所创造的利润，用户所在国理应对这部分利润课税。但这部分用户价值也融入了跨国数字企业的经营利润中，不能独立计量。在这方面，数字服务税与数据税面临相同的问题。对此，经济合作与发展组织（OECD）发布了《关于应对经济数字化税收挑战双支柱方案的声明》，将部分剩余利润（金额A）拟制为用户价值，以此为税基来征收数字服务税。
应指出，虽然上述构想是通过对企业的所得课税来实现数据课税之目的，但它不同于现行法上的企业所得税，而是一种新型的税种——数据税。数据税与企业所得税是各自独立的，数字企业的所得除缴纳企业所得税外，也要缴纳数据税，不能简单地认为“数据税就是企业所得税税率的提高”。详言之，首先，数据税与企业所得税的适用范围不同，企业所得税是所有企业都应缴纳的税种，而数据税则不是（与数据无关的传统制造业企业则不用缴纳数据税）。其次，虽然数据税的初始税基是企业应纳税所得额，与企业所得税的税基是相同的，但数据税在具体课征过程中面临着税基扣除，所以数据税的实际税基往往是小于企业所得税的。最后，数据税有着不同于企业所得税的税收减免与抵扣规则。
在数据税的规则构建上，首先面临的问题是：将企业收入总额中的哪部分作为税基。考虑到当数据作为生产资料时，数据带来的经济利益是体现在企业经营过程中的各方面的，所以可根据《企业所得税法》第五条，将企业应纳税所得额作为税基。但是，这将加重企业的税收成本，因此，数据税税率也应远低于企业所得税税率，具体标准可根据行业平均利润（利润率）、数字经济发展情况等因素确定。当然，以上只是数据税的基本规则，在具体征收实践中还面临着税收减免与抵扣的情形。首先，对数据课税必然会增加企业的经营成本，不利于企业的发展，对小型数字企业尤其如此。因此，对于应纳税所得额没有达到特定标准的小型数字企业，可免征其数据税或给予其税收优惠。这除了有利于小型数字企业发展，还具有两个优势：第一，小型数字企业数量较多，对其收集的数据要素进行监管审查需要较大成本，不符合税收效率原则；第二，这能够提高大型数字企业的经营成本，有助于遏制其基于网络外部性而一家独大的现象。其次，企业有不同的收入类型，既包含主营业务收入，也包含其他业务收入与营业外收入，但不是所有收入类型都利用数据。最后，企业利用的数据既可能是企业自行采集的，也可能是企业从其他企业购买的。在后者的情况下，再对企业课征数据税，就可能构成经济意义上的双重征税。详言之，数据税的理论基础是为了将数字企业无偿占有的数据利益“反哺”给数据主体。当该数据是外购数据时，数据出售企业在销售数据时已经缴税，已实现“反哺”之作用，如果数据购买企业还要缴税，则有过度课税之嫌。而且，数据购买企业所利用的数据是购买而来，而非无偿占有，这时也不应对其课征数据税。因此，企业不应就外购数据缴纳数据税。但在实践中，企业数据的来源是多元的，其部分数据可能是外购数据，但其他数据则可能来源于自行采集，这时则无法辨别不同的营业收入与外购数据或自行采集数据的一一对应关系。为此，数据购买企业可先按照应纳税所得额缴纳数据税，再通过外购数据的发票来抵扣退税。
综上，当数据作为生产资料时，在解释论层面，无法通过现行法实现数据课税，只有在立法论层面确立数据税这一税种。在具体路径上，既可以通过将来修订《企业所得税法》时，将数据税嵌入《企业所得税法》中，也可通过制定“数据税法”来单独规定数据税。
（本文为节选，原文刊发于《税务研究》2023年第8期。）
欢迎按以下格式引用：
赵申豪.数据课税的理论基础与二元实现路径[J].税务研究，2023（8）：52-59.
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