数字经济时代数据资产税收治理研究

肖 铮

（华东政法大学经济法学院, 上海 201620）

一、引言

数字经济时代，大量投资资金不断涌入人工智能、大数据等新兴技术和高科技产业，这促使数据规模爆发式增长。目前，数据已转变为一项重要的生产要素，在数字经济发展中发挥着重要作用。数据凭借其自身的信息优势，在承担信息载体职能的同时，也因其所蕴含的信息价值成为现代企业提升核心竞争力的关键因素。数据不仅能作为关键生产要素作用于农业、工业、交通等领域，且因其可以为市场主体带来经济效益而作为资产在市场中流通，成为交易标的。人们对以数据为基础形成的数据资产的价值和作用也逐渐认可。

数字经济的快速发展从治理理念、政策法规、制度制定等方面引发了国家治理体系的深度变革，而税收作为国家治理的重要组成部分，在数字经济的冲击下也面临着制度调整与革新（杨庆，2020）。数据资产是一种新型生产要素，传统税收体系是否契合其特性，如何确定数据资产纳税义务的发生、如何对数据资产进行税收征管，特别是如何衡量数据资产的价值及赋能主体，进而明确纳税人、税基等税收要素都是亟需解决的问题。为了合理架构数据资产税收征管体系，保障税负公平、税源稳定，同时响应2020年中共中央、国务院在《关于构建更加完善的要素市场化配置机制体制的意见》（2020年3月30日）中提出的“加快培育数据要素市场”的建议，应在明确数据资产内涵的基础上，考察契合数据资产自身特点的税收征管体系，在制度和机理层面进行全新设计。

二、数据资产内涵浅析

作为由数字经济衍生出的新兴概念，“数据资产”概念的兴起代表数据已经成为市场经济中重要的生产要素。而如何合理表述“数据资产”的内涵特征，明晰其概念边界，不仅是培育与完善数据要素市场、实现数据资产参与交易和分配的重中之重，更是分析其可税性、进而搭建税收相关制度的首要问题。

（一）内涵界定

“数据资产”一词起初并不用来指代作为生产要素投入到市场中的数据资源，而是被视为证券化的金融产品(Peterson，1974)。但随着数字经济的飞速发展，市场经济乃至社会整体的信息化程度不断加深，数据在企业的生产经营活动中开始占据重要地位，并被当作特殊形态的企业资产。当前意义上的“数据资产”源自数据资产化进程，特定的数据被“写入”大数据控制人所掌控或享有使用权的记录载体，从而进化为交易标的的过程，即为数据资产化。数据资产化将“数据”与“资产”两个概念聚合成一种实体与逻辑相融合的数据资产，数据蕴含价值，价值通过数据的形式得以体现，数据的流转就是价值的流转（蔡昌等，2020）。由此可知，数据资产是指特定主体合法拥有或控制、能持续发挥作用且能带来直接或者间接经济利益的数据资源，同时也是一种信息源的集合。

1.数据资产的定义

从会计角度来看，资产被定义为：因企业过去的交易或事项所形成的、由企业拥有或控制的、预期会给企业带来经济利益的资源。如果逐一对比考察资产化的数据资源可发现：一是，数据是企业通过发掘、分析、加工所产生的，数据是基于过去行为而现时存在的，并不是未得的未来资源；二是，数据一旦被企业加工处理，即处于企业控制之下，至于本身即由企业在自身经营过程中所产生的有关数据当然归于企业所有；三是，数据本身即包含了大量信息，这些信息不仅可以用于指导生产经营产生的经济利益，同样因其对信息受众的稀缺性而具有较大的价值。可见，数据可以为企业带来一定的经济利益。因此，数据完全具备成为资产的各项构成要件，数据投入生产经营后能够产生经济利益。中国信息通信研究院2019年发布的《数据资产管理实践白皮书（4.0）》（中国信息通信研究院云计算与大数据研究所和CCSA TC601大数据技术标准推进委员会，2019）将数据资产定义为：企业拥有和控制的、能够为企业带来未来经济利益的、以物理或电子方式记录的数据资源。

但需要明确的是，简单数据集合的数据资源并不必然能够转化为数据资产，须符合一定条件。具体来讲，数据资产应当具备以下几个特征：一是，明晰的产权界定。这不仅要求合理确认主体对数据资产的现实掌控，还要求在法律层面建立对事实状态的保障制度，如此方能提升交易效率；二是，价值创造的多维度性。从源头来看，数据固然来自数量庞大的各异主体，但数据资产的产生离不开后期的发掘、分析与应用。因此，从其价值形成来看，数据资产可能独立于产生主体。三是，具备价值创造能力。如果说价值创造的多维度性体现了数据资产赋能过程的复杂性，那么具备创造能力则代表其可以实现价值“产能”。数据的价值创造是一种能力，能力是基于一定交易场景表现的，并在此交易场景下形成价值表现的机制，通常意义上，表现为知识转移、知识消费、数据应用支持等诸多场景（侯彦英，2021）。以数据应用支持场景为例，企业可以凭借其掌握的有关消费者需求信息的数据资产，改进产品功能、完善产品结构，扩大市场份额。所以，具备价值创造能力是成为数据资产的本质要求。

2.数据资产形成的维度分析

数据本身是一种对客观世界的记录、描述和呈现，其既可能是“人为”生产出的数据，例如文字作品、录像作品等，也可能是客观现象背后所蕴含信息资源的反映。因为数据的产生有特定的来源，所以数据才能作为分析特定对象行为规律的工具，从而产生经济价值，成为新型生产资料。而数据从脱离特定来源到成为“数据资产”，进而指导企业生产经营实践，需要经历两个维度的进程——数据生产与数据分析。

数据资产作为一种数据资源，本质上是同种类数据的集合，而数字经济时代的数据具有体量大、种类繁杂的特点。因此，数据资产形成的第一步需要按照特定目的对数据进行收集汇聚、清洗整理、分类归集，使其成为具有使用价值的产品性数据集，即数据生产（高富平，2019）。同时，需要明确的是，数据生产可以循环进行。数据生产者需要从自身以外寻求数据资源进行加工处理，而有待处理的数据可能是其他数据生产者的产品。从数据生产的维度看，这是数据资产价值赋能的第一步，生产者或数据的控制者通过劳动从数量和质量层面为数据增加了可供分析、利用的新价值。

经过简单加工处理后的数据集并不一定能发挥指导生产经营、产生经济价值的作用，正如前文所言，数据的首要价值在于其所蕴含的客观世界信息。所以，数据资产的形成必须建立在数据信息的发掘之上，即数据分析。数据分析的作用在于通过深度加工数据来源的特定对象信息，从中总结某类事物的客观规律，进而从中发现新领域的知识，进而帮助数据资产的拥有者作出合理决策。换言之，数据分析是深度发现数据信息应用价值的阶段。在这一阶段，数据分析者虽然通过高层次劳动发掘出了数据的信息价值，但其价值很大程度上来自数据的产生者，这是由数据的信息本质所决定的。所以，在这种情形下如何解决数据资产的价值分配，是目前需要厘清的一个问题。

数据生产与数据分析这两个维度再现了数据资产的形成过程，但其更重要的意义在于建构了数据资产的形成逻辑，区别了数据资产不同的赋能主体和阶段。这些能够帮助确认数据资产税收制度中的纳税主体和税基规模。

（二）数据资产化的影响

由数据资产的定义可以看出，数据资产的产生完全基于数据的资产化过程，这一过程发掘出了数据的生产价值，产生了新的资产配置模式。既然数据可以作为资产投入到生产经营中，那么即可以对其进行征税，但是数据集合为数据资产的过程引发了税收治理中两个需要解决的难题。

1.确权困难

从会计学定义中可知，“拥有或控制”以及“产生经济利益”是数据资产的核心内涵，而明确数据资产未来能够产生价值收益的前提下，法律逻辑上需要首先明确数据资产的权属（王桦宇和连宸弘，2020），然后才能从税法角度确认纳税人。但在目前，数据资产确权两个难题：一是，数据资产的“所有者”权能受限。所有权保障的是所有者对所有物的排他性控制，并基于此产生使用、收益等权能。但数据一旦被公开并处于公共领域即被认为是非竞争性的、并不适合私人独享，因此难以从所有者的角度界定数据资产的权属。二是，数据资产的形成经历了数据生产和数据分析两个阶段，其基础蕴含用户特征数据的底层信息，即用户、数据的加工处理单位均为数据资产的形成和赋能做出了一定的贡献，甚至很多数据直接源自用户进而集合为数据资产。在这种情形下，如何确认不同主体对数据资产的权利是一个难题。

2.价值计量存在挑战

数据作为不具有实物形态的虚拟存在，其自身价值取决于信息含量的大小，而信息价值的判断具有主观性，难以采用统一或标准的评判模式。此外，与传统资产创造价值能力取决于自身价值不同的是，数据资产的价值还取决于使用者的能力，同样的数据在不同的使用者看来可能会存在价值上的巨大差异（吴超，2018）。更为重要的是，用户数据在数据资产中占据了极为重要的地位，不可避免会带来用户隐私保护问题，应考虑是否将用户的隐私保护费用计入数据资产的成本，进而纳入价值计量的评价体系之内。此外，如何衡量这一部分的价值也加大了数据资产价值计算的困难。因此，如何合理评估数据资产的价值，以及数据资产为企业创造的价值，是完善税收治理体系时应该解决的问题。

三、数据资产税收治理理论检视

如何对数据资产进行税收征管，目前并无切实有效的实践经验。因此，如何选取有益理念，分析其可税性，用来指导数据资产税收征管制度的建设和完善，是当下应该研究的重点。

（一）数据资产可税性分析

1.产生经济利益

某类客体能够作为课税对象对其征税，要考察其是否具有经济上的可税性。总体来说，当课税对象被经济主体广泛使用、对经济生活发生实质作用时，即可被认为具有经济上的可税性。概言之，当其能够给纳税主体带来真实存在或未来可得确定的经济利益时，即具有可税性。数据资产的产生基于企业、平台、用户对数据资源的发掘与利用，而各类主体对其利用的基础不仅在于其自身存在价值，而且通过数据分析和加工，企业可以凭借数据资产蕴含的信息和用户数据特征，更精准地提供产品和服务，即提升产品和服务质量的同时，增加了用户的体验感，满足了不同用户的多样化需求，由此带来的数据与流量能够为企业带来较大的经济价值。数字经济时代，从开发阶段开始，数据经历加工、分析阶段后所产生的市场价值，能够为数据资产运营者带来巨大经济利益。而数据资产所产生的经济利益必须能够被量化，才能确定应纳税额。针对此问题，目前的困境是数据资产产生经济利益的可视化程度不高，因为数据资产产生的部分利益并未变现而继续作为数据资产投入运营；同时，现有的评估模式和方法难以对数据价值进行准确估量。但是，这并不是阻碍数据资产具有可税性的因素，应当在承认数据资产具有可税性的基础上，进行差异化认定，将可衡量的经济利益作为税基确认；同时，探索新型价值评估方法，以准确评估数据资产。

2.财产属性

数据资产在概念上具有极强的法律属性，其所指代的不仅仅是单纯作为信息载体的数据，更深层次上所指代的是已经被赋权和赋值的特定数据，这本质上是一种信息财产。一是，作为数据的集合，数据资产虽然具有虚拟性特征，但是其存储在一定的数字载体之上，可以被权利主体所控制。二是，数据资产可作为生产资料运用于包括制造业、服务业、数字产品提供等多种行业，数据资产中蕴含的信息赋予其巨大的经济价值，具有一定的价值性。三是，数据资产虽然体量庞大，但相对于互联网的海量用户和信息需求，其仍然具有稀缺性。可见，数据资产具备财产的基本特征。这一属性也可以从我国大数据交易实践中得到印证。我国互联网用户可以通过中关村数海大数据交易平台和贵阳大数据交易所进行大数据交易。这两个交易平台的目的是将数字化信息转换成真正意义上的资产，使其流通并产生价值。需要特别指出的是，并不是所有数据都可以作为交易标的，进而集合为数据资产。贵阳大数据交易所的数据是经过脱敏处理后的数据，而中关村数海大数据交易平台交易的是除个人数据和涉及国家安全数据以外的数据（王玉林和高富平，2016）。因此，只有不涉及个人隐私和公共利益的数据才可能进入资产化进程，具备商品的属性。由此可见，数据资产在我国当前的生产实践中具有财产属性，并可以作为交易标的存在。所以，无论是从财产角度而言，抑或是交易流通角度而言，数据资产均具有可税性。

3.税收法定

研究是否应开征某一税种或实践中如何进行税收征管操作，必须考察其是否具有法律上的可税性，即应遵循税收法定原则。税收法定原则是指课税要素必须由法律明文规定加以明确，其作为税法的一项基本原则，在理论和实践中发挥着重要指导作用。目前，我国仅在增值税法律中明确规定对数据资产征税。《营业税改征增值税试点实施办法》（财税〔2016〕36号）规定“对数据的生产、收集、处理、加工、存储、运输、检索和利用，按照信息技术服务税目征收增值税”，这一规定肯定了数据资产在法律上具有可税性，但是增值税的相关规定在数据资产交易方面存在缺陷。有学者认为，数据资产符合无形资产不具有实物形态但能带来经济利益的特点，所以可以按照销售无形资产对数据资产的转让征收增值税（傅靖，2020）。此外，从所得税的征收原理来看，所得税的税源来自纳税主体包括转让财产在内取得的各种收入，如前文所示，有关法规已肯定了数据资产的财产属性，因此对转让数据资产所得征收所得税不存在法律障碍。

（二）税收治理理念

1.价值贡献与归属相配

经济数字化商业模式中，数据信息、用户参与、企业/平台的基础投入等因素在数据资产价值创造中发挥显著作用（蔡昌等，2020）。换言之，数据资产的产生和增值离不开用户和市场的基础投入与加工处理，用户深度参与融合数据资产的价值创造，这也是数据资产区别于传统生产资料的重要特征。因此，将价值创造与所得归属相匹配，有助于确定征税对象和税基规模，这是解决数字资产税收治理问题的重要步骤。完成这一步骤需要我们解决两个问题：产权界定与价值评估。产权界定不仅有助于确定数据资产的权利主体，也有助于清楚划分不同主体在数据资产价值赋能，运用数据资产进行价值创造过程中的占比以及赋能阶段。而价值评估的作用在于确定数据资产的原始价值，判断其价值增值，为进行税收征管奠定可行性基础。

2.税负承担与实际受益联动

为了公平承担税负，应坚持由实际受益人承担相关税收负担的基础理念，这一理念与前文中价值贡献与归属相辅相成。考察不同主体对数据资产价值创造的贡献过程时，结合数据资产价值评估，遵循数据资产的运作方式和价值创造机制，可以判断数据资产在生产、增值，乃至交易过程中的受益实质归属，进而确定税负承担的指向。

3.接轨国际税制

数字经济时代，数据资产的产生、集合、流通跨越了国境的限制，呈现出较强的全球化趋势。同时，不同国家和地区的数字经济发展状况以及数据流动方向不尽相同，导致对其的监管态度也出现明显差异。鉴于数字经济为全球带来的巨大价值和经济效益，未来各国和各地区之间的数据资产税收征管措施可能会进行联动。例如，近年来，欧洲一些国家已经出台数字服务税等单边措施，OECD 也在积极寻求 BEPS（税基侵蚀与利润转移）包容性框架下的多边解决方案。我国在全球数字经济发展中发挥着较大作用，理应积极参与数字经济国际税收规则的制定，不仅要积极探索公平性的数据资产国际税收规则，还要不断完善、创新现有税收制度以适应数字经济的发展要求。

四、数据资产税收管理制度的困境

目前，我国在增值税税收征管制度中规定了对数据资产的税收征管，但相关税收征管规定仍然不够明确。数据资产是数据集约化的产物，税基、税源、纳税主体等要素与一般增值税课征对象不同，这些因素阻碍了对数据资产进行税收征管。

（一）税基确认困难

税基又称计税依据，是解决应纳税额的依据和基础，税基是国家对某一税收客体征税的经济基础，是制定税收制度的重要制度因素。数字经济时代，数据资产的流动性和不确定性更强，且数据资产化过程中各类主体对数据的加工、利用程度并不相同，导致数字资产的税基规模难以确认，给税收征管带来了不小挑战。首先，价值评估困难。数据资产作为一种无形资产，与传统投资相比，前期依靠大量的资金投入；同时，数据资产的形成和投资更多依靠新型商业模式，其本质是信息技术应用和社会主体联结的创新，缺乏明确的定价，因而在其成功之前很难评估数字资产的价值（杨庆，2020），导致税基规模缩小。其次，边际成本趋向于零。传统经济增长模式中，边际效益最初与生产要素的投入正相关，但当其增长至一定规模后，生产要素不变，但其自身的折旧、企业规模等受到限制，边际效益开始下降。数据资产是依托互联网信息载体而形成的新型资产，额外的生产成本几乎为零，不存在折旧问题。同时，互联网的正外部性不仅为其提供了海量用户，更为摆脱物理生产条件局限的数据资产带来了难以估量的边际效益。但与边际成本趋向于零相伴而生的问题是，数据商品生产或服务的价格低廉甚至免费，导致生产和服务提供过程被忽略或严重低估，进而影响税基大小（马洪范等，2021）。最后，供需界限模糊导致税基低估。数字经济时代，依托数据资源的有效利用，数据资产的控制人或使用者可以根据大数据分析为用户精准地提供个性化服务，满足用户的多元化需求。用户在接受服务的过程中深度参与、融合了数字产品的生产过程，经历资产化过程的数据或来自用户本身，或曾被用户加工、使用过；此外，用户接受服务或数字产品的过程本身就达到了为数据资产赋能的效果。从增值税的角度来看，这一过程实现了对数据价值的提升，应当承担相应的税负。

（二）税源辨别模糊

数字经济时代，数据资源的流动海量且迅速，不仅具有跨区域、隐蔽性高的特点，同时在价值归属方面呈现纷乱复杂的局面，对辨别税收来源造成了不小障碍。

（1）数据资产的虚拟性和动态性影响。数据资产作为一种数据资源的集合，其特点与数据相同。作为超脱物理束缚的虚拟化存在，数据依托数字载体和互联网通道实现了高速的产生、利用和流转，完全突破了区域和时空的限制。这使得数据资产一直处于动态变化状态，其价值的地域归属难以确认。在这种情形下，税务机关的税源监管信息多来自纳税主体的自主提供，但由于纳税人追逐经济利益的自然特性最大化，部分纳税人很可能提供虚假信息甚至进行利润转移，致使税源确认更加困难。

（2）数据资产价值归属界定困难。数据资产产生于数据资产化进程中，这一进程有不同主体为数据赋能，如何衡量不同主体的贡献，以及将数据资产在不同主体之间进行分摊是需要解决的一大难题。它主要体现在以下两个方面：一是数据资产在不同企业或平台之间如何界定。当前，互联网企业或平台之间的关系已不再是传统意义上的竞争或上下游之间的关系，更多的是互通有无、互为入口的态势。例如，用户通过某一平台进入第三方平台，在带来流量的同时也引出了一个疑问，这一过程中的数字资源如何在两者之间进行区分，所带来的直接价值的增加如何进行分摊？类似这种价值归属目前难以准确界定。二是用户与企业之间如何划分价值归属。在供需边界愈加模糊的数字经济中，数据资产的价值有一部分来自需求方的体验与参与，但这一部分价值增加形式上归属于控制数据资产的企业或平台，或者直接被严重低估。因此，如何划分供需之间的价值归属对辨别税源具有重要意义。

（三）权利主体争论未止

目前，理论界关于数据资产的权属问题多有争论，反映在税法层面即为纳税主体难以明晰。数据资产的权利主体归属主要有两种观点：第一种观点着眼于“用户中心主义” 与隐私保护，认为数据资产权属应归于用户，毕竟用户是其来源主体；第二种观点认为数据资产的形成离不开企业对数据价值的发掘和利用，因此应归属于企业。王玉林和高富平（2016）认为，数据是控制人通过资本投入或与原权利人达成协议后获得的，因此应归属于实际控制人所有。若将其视为原权利人（用户或数据的产生者）和控制人共有的财产，将导致权利主体混乱，交易法律关系无从建立。同时，因供需边界模糊，用户对数据资产价值形成的参与和贡献提高了权利主体界定的难度。此外，与权利主体明晰相关的另一个问题是数据的隐私保护问题。数据资产的形成来自企业、平台或个人对用户数据的分析和利用，以此达到提升企业产品质量、满足客户多元化需求的目的。因此，若肯定企业或控制人对数据资产的权利，那么如何平衡其与用户特征数据保护之间的关系，实现对用户隐私的有效保护，也是制定数据资产税收征管措施应当思考和解决的问题。

（四）税收数字化挑战

从数字经济角度来看，数字产品与数字化服务的产生与发展给各国税收征管体系和能力带来了巨大考验，交易的非接触性、实时性、跨区域性与海量性从多个方面促使税收治理走向数字化转型之路。这要求不仅要改进信息技术、增强数据治理能力，实现税收征管的数字化和现代化，而且要与相关领域的改革进行联动，从税收治理顶层设计到税收管理组织体系进行全方位优化，以实现数字化转型的目标。从数据资产角度来看，首先，税务部门要转变对数据的固有看法，应将数据视为可以投入生产经营的生产要素，积极探索相关税收征管制度的构建；其次，税务部门自身也要注重数据资产的价值，实现从“数据采集者”向“数据治理者”的转变，从数据源中挖掘更大的价值，提升数据的使用效率（李平，2020）；最后，注重数据资源的整合共享，不仅要在税务部门，而且要在税务与其他部门之间搭建沟通和共享平台，构建良好的合作机制，促进不同类型数据进行融合，在共享的同时提升数据的自身价值。

五、数据资产税收治理路径

通过前文分析可以看出，数据资产具有价值归属判断困难、边际成本趋零、供需界限模糊等与传统生产要素不同的特点，给现有的税收征管体系带来了不小的挑战。例如，如何判断其征税对象、纳税主体，以及是否需要对其开征新的税种等。本文从以下三个方面探讨数据资产的税收治理问题。

（一）完善税基评估体系

数据资产的生产几乎不存在边际成本问题，不会因投入生产经营而产生损耗，这导致数据资产价值评估困难，税基难以确定。同时，数据资产是一种信息资源，其价值取决于信息受众，同样的数据对不同的主体呈现不同的价值。进一步来讲，资产化的数据可以被不断发掘、加工与利用，由此可能产生不同层次与价值体量的数据产品或服务。因此，数据资产难以形成市场统一的评估标准，其定价机制的形成也更为复杂。本文认为，评估数据资产的价值需要从其价值创造的源头考察其价值构成。数据资产的价值来源于两个方面：一是企业或平台对数据的收集、分析与加工所投入的成本；二是用户参与创造的价值。就前者而言，其价值评估难度并不高，企业作为组织体，其经营投入完全具备量化表达的可行性。但就后者而言，用户在数据形成或流通过程中通过参与和体验为其赋予了新的价值，这一部分价值难以按照传统的定价标准对其进行评估。更为重要的是，数据资产作为信息资源的集合，实际上也是对个人隐私的一种展示，因此消费者在支付数据资产费用时应包含对数据拥有者的隐私暴露补偿（韩海庭等，2019）。这一问题提示我们，数据资产价值发现的核心是其包含信息量的规模，而信息的价值正如前文所言是具有个体差异性的。据此，本文认为合理的数据资产价值评估方法应当交由市场合约来决定。监管部门应通过搭建数据资产交易平台，为供求双方提供交易机会，对企业或平台所创造的数据资产的应用价值或原始成本，可以按照传统的评估方法进行估值，并要求其作出披露。对于难以评估的部分，应由市场交易双方根据自己的需要协商定价，对价格异常的交易行为应该进行适当审查。这样一来，税务部门只需及时对接交易平台的信息，以信息量规模为核心审慎评估数据资产的交易价格，便能形成运转良好的税基评估体系。

（二）纳税主体认定标准

数据资产的确权问题一直未能得到有效解决，其产生的后果是在构建数据资产税收制度过程中，纳税主体难以确认，其争议的焦点主要是数据资产的所有权应归谁所有。传统民法观点认为，所有权的确立是为了满足权利人对权利客体的排他性控制，进而享有控制权所带来的一系列权利和收益。但对数据资产来说，对其进行排他性控制不仅不符合其流动性的特点，更使其丧失了价值体现基础，因为数据的价值来源于用户的参与体验以及企业的开发和利用。所以，本文认为数据资产确权的重点不应是所有权而是控制权或实际使用权，而数据资产的流通由此进入了“后所有权”时代，即转移的可以不是数据的所有权，而是使用权、转授权等其他权能。首先，确认权利主体的首要步骤是完成数据资产的权属登记。可以借鉴不动产权制度，由专门机关认定数据资产的相关权属，对符合有关标准和要求的数据资产权利人予以登记（叶雅珍等，2019）。同时，需要明确的是，登记具有公示效力而不是赋权效力，只有经过登记确认权属的数据资产才能够正常流转，并获得有关机构和法律法规的保护。其次，如何界定控制或实际使用的标准？这需要根据数据来源的不同进行区别对待。对企业自己发掘数据、分析信息，进行加工所形成的数据资产，其控制权当然属于企业；而对企业从用户处取得的数据，此时大多存在所有权争议，因此企业可以考虑通过隐私付费的模式取得数据的使用权，进而确认企业具有权利主体地位（谭明军，2021）。最后，应该明确的原则是，通过权属登记，以控制或实际使用确认了数据资产的权利主体，只是确定纳税主体的前提。发生诸如数据资产转让等应纳税行为时，还需综合考虑资金或受益的实际流向，以确认税负的最终承担者。

（三）税源联动监管

税源辨认是确保税基规模、界分纳税主体后应当考虑的另一个重要问题，确保税源的稳定是税务机关税收征收管理的重要任务，数据资产价值归属不清晰对辨别税源带来了不小的挑战，单独由税务机关承担这项任务并不合理，多主体联合监管成为趋势。

首先，可以借助数据资产交易平台的数据完成税源监管，这种方法有三种好处：一是交易价格可询，应纳税额确认便捷；二是交易标的、交易主体可控，对确认应税行为和纳税主体甚至检视偷税漏税行为大有裨益；三是交易平台可以实现数据资产流转的集约化，抵消数据跨区域流转所造成的税收地域难以确认的影响。需要指出的是，交易平台应当运用新技术，进行数字化改造升级以适应新型税收监管的需要。例如，可以利用区块链技术进行交易，进而实现税收征管的数字化。区块链交易体系中，出让方在交易平台与权属登记机关确认权属无误后可以将数据资产上传至区块链，而购买方在链上发现自己需要的数据资产后，可以与出让方在交易平台制定的标准化合同项下自主协商交易价格和条件后进行交易。蔡昌等（2020）认为，可以通过智能合约的方式完成支付流程，进而实现税收征管的便捷与高效；智能合约模式中，智能合约被提前设置征税条件与规则，当交易符合征税条件时，智能合约即进行实时税款清算。可以看出，借助区块链技术的智能合约，不仅可以实现交易信息的完整保存与隐秘保护，而且降低了税务机关辨别税源、寻找纳税主体的压力，实现了税收征缴的实时性、便捷性，可以避免税源流失的问题。其次，税务部门应与金融机构（主要是银行机构）沟通合作，进行联合监管。从资金流动角度进行监管，可以确认实际税负承担者，减少偷税漏税行为的发生；同时，从税收征管角度来看，联动监管对税款的追缴、扣缴及征收具有十分积极的作用。

六、数据资产税收制度的新思路：“消费生产税”探究

当下，数字经济的快速发展对各国税收征管带来了巨大挑战，在思考如何完善现有税收制度的同时，也面临另一个问题：是否可以对数据资产开征新的税种？如果可以，其合理性和可行性何在？

（一）数据资产课征增值税的挑战

对数据资产有关的应税行为课征增值税挑战了税收地域管辖的确定。目前，我国对数据的存储、加工、生产、利用等行为课征增值税，而这些都是形成数据资产的过程行为。但数据资产的形成并不是依靠单一主体进行数据集约化所完成的，甚至用户在其形成的过程中亦作出了价值贡献。从这一角度来讲，对其课征增值税无疑难以确定纳税主体所在地。而对在交易平台转让数据资产的行为而言，虽然其将转让行为进行了集中，但是从交易双方的角度而言，整个交易环节仍然是跨区域乃至跨国界的。那么，增值税的税收管辖是属于交易平台所在地还是出让方所在地？若以出让方为准，在其住所地和数据资产的物理储存地不相同的情况下应当如何处理？而不同税收地域管辖的确认，会涉及区域间的税收水平。也就是说，其不仅存在技术处理难题，更涉及利益衡量问题。特别是在数据跨境流动的情形下，是否应缴纳进口增值税，以及消费者的纳税遵从意愿是否充足，这些都是需要考虑的问题（王卫军和朱长胜，2020）。

（二）新型税种应对——消费生产税

王卫军和朱长胜（2020）认为，可以对增值税进行改造，征收消费生产税，即由消费者和生产者分别缴纳消费税和生产税。本文认为，这一新型税种应该能够适应数据资产税收的发展需要。首先，消费生产税的课税条件依旧是在交易环节征税，其纳税主体分化为消费者与生产者。消费税解决了纳税地难以确认的问题，直接以分化的方式确认税收收入的最终归属地。消费者与生产者所在地均可享有税收收入，平衡了地区间的税收差异。其次，因为交易平台和智能合约的存在，消费生产税可以实现实时缴纳，税收征管能够更便捷、更高效。最后，从课税本质来看，消费生产税是对所得课税。消费生产税放弃了增值税以生产扣除来避免重复征税的做法，加征消费生产税后可以抵扣所得税。由此可见，其本质是对所得进行课税，只不过在交易环节进行预先征缴（王卫军和朱长胜，2020）。同时，对于生产者而言，其纳税的税基是企业的最终利润所得，与增值税相比，税负更低。

（三）对消费生产税的展望

对数据资产转让开征消费生产税固然有其合理性，但其可行性问题仍然值得探讨。现有增值税模式下，如何实现数据资产增值税与消费生产税之间的过渡是需要解决的首要问题。本文认为，要解决这一问题，目前较为稳妥的做法可能是在税率规定上做好与增值税的衔接，尽量避免出现税负不一导致纳税遵从意愿不高的情形。而生产消费税中消费者和生产者的税负比例如何分配也是应当解决的问题。此外，既然消费生产税允许抵扣，是否仅就其交易所得抵扣？是否存在不能抵扣的情形，这种情形下可否直接退税？这些都是未来需要解决的问题。因此，本文认为若对数据资产征收消费生产税，可先在部分地区进行试点，然后逐步平稳过渡。