朱扬勇，复旦大学计算机学院教授、数据产业研究中心副主任。
2024年6月15日，由中国人民大学财税研究所、中国财政金融政策研究中心和数字税收研究所共同主办的中国财政政策论坛2024年第10期（总第18期）——“数字经济下财税体制建设”在线上召开。朱扬勇作为本次论坛的研讨嘉宾，探讨了数据财政建设的必要性、数据财政收入实现的可能环节以及数据财政制度建立所面临的技术挑战。下文整理自朱扬勇在论坛上的发言。
一、数据要素作为三方面的投入品
总书记提出，“要构建以数据为关键要素的数字经济”。数据要素可以作为三方面的投入品：
一是数据作为创新的投入品。传统的科学、技术和产业三者间有以下关系：产业需求提出问题，科学进行研究推动技术进步，技术再转化为创新的产业。在引入数据要素后，三者间的关系发生了变化。在产业方面，数据越多、服务越好；服务越好、数据越多，最终形成大规模数据的积累，这个我称为“数据引力效应”，数据引力效应可能会形成数据垄断，这点后续会谈到。在科学方面，出现了新的研究范式，即数据驱动型科学研究，又称第四范式；同时我们又需要研究数据自身的发展规律。在技术方面，技术进步促进了数据增长，而数据的增长又促进了技术进步，因此出现了大数据、大模型。数据作为创新输入时，在各个领域推动产业、科学、技术产生深刻变革，这就是所谓的数据驱动的科学创新、技术创新和产业创新，就是数据要素作为创新的投入品发挥的作用。
二是数据作为数字化转型的投入品。数字化转型实质是一场全面的、深层次的变革，让企业转变成一个以数据为驱动力的、网络化运营的新型企业。对企业而言，从市场分析到新产品研发，从数字化运营、数字化营销到无人工厂生产模式；对政府而言，数字税务的应用等，都是以数据作为要素进行输入的。过去，数据主要来源于企业自身的生产和服务过程，而现今，外部数据的运用愈发普遍，这些外部数据来源于市场，这也正是我们构建数据要素市场的初衷所在。随着数据要素的输入和运用，企业的管理方式、生产方式、营销方式都将转型。
三是数据作为再生产的投入品。在此过程中，投入品是数据，而半成品、成品同样是数据，因此在循环往复的生产过程中，难以明确区分要素、半成品和成品，这个是数据要素的独特之处。以期刊论文为例，作者撰写论文即为数据生产；论文提交至期刊，期刊收集并构建各自的数据库，这一过程即为数据的再生产，形成了期刊的数据库；然后，期刊数据库被发送到知网，知网进一步整合和加工这些数据，形成知网数据库，提供数据服务，使得我们能够通过知网查询各类论文数据。这一过程便是典型的数据再生产流程，在传统生产领域及其对应的财税领域鲜有涉及这一流程。今天我讲授的数据财政有很大部分的内容正是针对这一领域财税体系的设计。
二、数据财政是数据开发和流通过程中适配的财税制度的概括和总称
1.数据财政概念的提出
数据财政的概念是在2015年国家决定实施大数据战略的背景下提出的，当时主要有三方面的考量：
其一，推进政府数据资源的开发利用需要解决利益分配的问题。数据开放共享是一项具有挑战性的任务，投入巨大但没有收益，还肩负着数据安全责任。对于数据持有部门而言，数据开放和共享需要投入大量人力、物力、财力等成本，如果数据的开放只是单向的、无偿的，那么数据持有者将无法从中获得收益，这将引发动力不足的问题，缺乏资金持续投入的驱动力。因此，我们需要建立一个合理的利益分配机制，以确保数据开放共享顺利进行。
其二，我国要加快建设数据能力，积极培育数据产业。数据能力是未来一个国家的核心竞争力之所在，数据能力的建设是一个持续的过程，需要在整个数据流通和应用过程中不断提升。我们需要建立相应的激励机制，使数据持有者能够在数据流通和应用过程中获得利益，从而推动数据能力的持续提升。
其三，“土地财政”已难以持续作为主要的财政来源，因此盘活政府数据资源、建立“数据财政”的时机可能已经到来。
2.数据财政的定义
数据财政是数据开发和流通过程中适配的财税制度的概括和总称，包括狭义数据财政和广义数据财政。狭义的数据财政是指政府负责公共性数据进入市场前所需服务涉及的财政收支活动；广义的数据财政包括政府和市场更多主体、更大范围的所有数据生产、使用、流通过程中的财政活动，涉及税费等各种财税方式和手段，从而保障数据的有效供给、顺畅流通和高效利用，确保数据产业及相关活动的顺利推行。
3.数据财政的必要性
首先，数据财政是数字经济发展过程中公共利益的实现，这点我稍后详细讨论。
其二，可持续性的数据开放共享的需要。总体来看，当前各地政府运营的数据开放平台的数据更新速度趋于缓慢，更新内容的质量一般，往往未能开放高价值数据，背后的原因在于各地政府和财政部门在支持数据开放共享方面存在财力紧张问题、无法实现收支平衡。
其三，数据垄断与大型数字经济企业发展相平衡。如前所述，数据量的增加往往能提升服务质量，而服务质量的提升又会进一步吸引数据的积累。“数据引力效应”会导致数据在平台经济企业集聚，从而可能形成数据垄断。因此，数字经济的发展过程中需要找到一个平衡点，即要发展平台经济又不能形成数据垄断，从而实现数字经济的健康、良性、可持续发展。这个需要数据财政来调节。
其四，数据要素市场建设发展的需要。当前，全国各地已建立了数十家数据交易场所，但数据交易过程面临诸多挑战。若能有更为完善的财税制度加以保护，数据要素市场的发展将更为顺畅。
其五，现代国家治理的数字化转型过程需要财税体制发挥其应有的作用。
接下来重点探讨数字经济发展进程中公共利益的实现问题。数据的公共利益需要解决两类主要问题，一是数据资源的公共利益问题，二是公共性数据运营的制度体系问题。
首先，数据资源的公共利益问题方面，第一个问题是个人数据使用带来的个人权益获得。人们的日常生活会产生大量与个人紧密相关的数据，我们将其定义为个人数据。这些数据在多个领域和平台上发挥着作用，并有可能被平台经济企业用于商业盈利。尽管这些数据已经按照国家要求进行匿名化处理，但企业仍然能够基于这些数据获取巨额利益。当这些数据被企业使用时，个人主张权益是极其困难的。具体来说，很难证明个人在各个平台上的数据产生了多少价值、形成了多少收益。这种情况需要国家财政介入，从国家体系层面探讨是否应由国家代表民众向数字平台经济企业征收一定的税费，以反映个人数据收益的应得部分，用于增加国家财政收入建设公共福利。这一过程实际上体现了公共数据“还数于民”的原则，即将数据部分利益返还给广大公民。第二个问题是公共数据资产价值的公民分享。公共数据资产价值概念的核心在于这一价值应当能够被公民所共享，而非仅限于企业从中获取收益，进而造成新的发展不平衡或不公平现象。第三个问题是数据资源型贫困地区初露端倪。如前所述，服务质量的提升与数据资源的积累互为因果，形成了一种数据引力效应，这一效应也适用于政府层面。如果政府在初期投入的资金不足，服务质量不高，那么在集聚数据资源方面也会有所欠缺，进而导致数据资源的逐渐减少，形成数据资源型贫困。这一现象与国家当前致力于消除不平衡发展的目标相悖。针对这一问题，财政的转移支付成为了一种可能的解决方案。我们需要探讨在现有的财政转移支付体系中，是否能够将数据资源进行转移，为边远贫困地区提供一定程度的数据资源支持，让“数据资源贫困”地区有发展数字经济的数据要素资源。这是一个新兴的问题，需要我们从数据财政的角度进行深入思考。第四个问题是政府财政收入新来源。鉴于数字经济的庞大规模，其快速发展必然带动财政收入的增长。然而，这种增长以何种方式实现？如何具体实施增长策略？如何确保增长的持续性和稳定性？这些都是当前需要深入研究和讨论的重要问题。
其次，公共性数据运营的制度体系方面，第一个是公共数据授权模糊问题。公共数据授权运营涉及的谁来授权、授什么权、谁有权利授权的问题还没有解决。第二个是收益实现问题。包括授权运营的合理收益、收支两条线等问题。第三个是数据市场问题。对于大规模的公共数据入市，要考虑建立专门的公共数据市场，实现公共数据的公平、公众、公开交易。
财政部近期出台了一系列政策文件，其中《关于加强行政事业单位数据资产管理的通知》中发布了管理指导数据资产流通、使用、运营的规则：“建立合理的数据资产收益分配机制，依法依规维护数据资产权益。行政单位数据资产使用形成的收入，按照政府非税收入和国库集中收缴制度的有关规定管理，事业单位数据资产使用形成的收入，由本级财政部门规定具体管理办法。任何行政事业单位及个人不得违反国家规定，多收、少收、不收、少缴、不缴、侵占、私分、截留、占用、挪用、隐匿、坐支数据资产相关收入。”
当数据要素作为投入品时，哪些环节可以设计税费收益是值得探讨的。首先，从数据要素端出发，数据授权运营的收费标准和额度需要深入研究。收费既不能过低，以免影响数据供给动力；也不能过高，以免阻碍数据的流通和应用。因此，需要在确保数据价值得到合理体现的同时，维护市场的健康发展。其次，数据作为一种资源，需要进一步研究是否应征收资源税。数据作为投入品时，需要进一步探讨其使用是否应征收相应的税费，以及数据增值后是否应征收所得税或增值税。与传统税收相比，数据领域的税收具有独特性，因此需要专门的设计和考虑。
三、建议以地市为单位开展数据财政试点探索
1.数据财政制度的技术挑战
数据领域的财税制度存在一些技术性挑战。一是在制定法规时，一些地方法规必然会有“结合本地实际”、“本地行政区”、“辖区”等字样，但数据是流动的，不像土地厂房有很明显的行政辖区的观念，很难用“辖区”概念对数据资产流动进行税制设计。二是针对数据流通行为征税的难度较高，因为数据的概念和传统实物型商品流通的概念差异很大。比如，1PB的数据相当于10亿册50万字的书，税务稽核无法实现，因此需要建立能够技术实现的制度。
2.数据资源入表
财政部今年积极倡导并鼓励各单位进行数据资产入表工作。尽管从表面上看，数据入表似乎是一项较为简单的任务，但在实际操作和技术层面，它确实构成了相当大的挑战。目前，会计的记账单元在技术上仍面临未解决的难题，这使得数据入表成为了一个比较困难的问题。
3.数据产品标准化的量纲
我们简要探讨一下与数据资产具有相似性的图书。图书中包含文字、图片、图形等汇聚而成的标准产品，它们有明确的外观、内容和定价等要求。图书本身作为一种资产，已拥有成熟的管理体系和记账体系，各大高校的图书馆也都对其图书资产进行规范管理。图书是通过“册”这一单位来管理的，石油是通过“桶”这一单位来计量的。那么，对于数据，我们是否可以把各种文字、图形等信息都放入一个统一的“盒子”中，采用类似“一盒”或“一箱”的量化单位来处理呢？我们在这一领域已进行了大量的探索和研究，期待未来财会部门能够逐步认可并接受这种计量标准化的方式。
4.数据财政实践探索
财税体系制度的设计要考虑技术的可行性。我们建议在地级市先行开展数据财政探索，对政府数据资产的投入与产出进行适当分析，以确保政府未来在征收税费时有充分的依据。同时，政府数据资产的建设和制度体系的运营也应进行试点尝试，以期在未来形成可复制、可推广的制度体系，构建一个与数据供给、流通、应用过程相匹配的数据财税制度体系。
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