谢波峰、朱扬勇 | 数据财政：公共数据运营的现实需要和构建逻辑

原文刊发：《中国行政管理》2023年第12期

作者：谢波峰，中国人民大学数字税收研究所副所长、中国人民大学中国财政金融政策研究中心研究员；朱扬勇，复旦大学计算机科学技术学院教授、复旦大学数据产业研究中心副主任

［摘　要］ 公共数据作为数据要素的重要来源，对促进数据要素市场建设意义重大。目前公共数据运营中存在多种形态，但都没有发挥财政在数据要素资源配置中的多样化功能，缺少与公共数据运营匹配的财政制度，现有财政“只出不入”的投资运营模式不可持续，数据财政的理念概念和实践探索已经迫在眉睫。本文提出包括投入、价值形成、收益分配三个环节的理论框架，分析了公共数据运营中数据财政的构建逻辑，对现实中的多样化数据财政政策工具、可选模式匹配性等问题进行思考，总结了公共数据运营中“多对多”的数据财政模式，最后提出了树立公共数据运营中数据财政概念和地位、形成数据财政工具包、紧密配合数据市场建设其它工作等相应的政策建议。

［关键词］ 公共数据运营；数据财政；数据要素；数据市场

一、引言

2022年12月，中共中央、国务院发布《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（以下简称“数据20条”），提出建立四方面的基础制度：保障权益、合规使用的数据产权制度，合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，安全可控、弹性包容的数据要素治理制度。同时，在数据分类方面，数据20条将数据分为公共数据、企业数据和个人数据，并提出推进实施公共数据确权授权机制，为公共数据的使用确定了基本方向和模式。

在数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等数据要素领域基础制度确立之后，各地纷纷推进公共数据运营相关工作，以公共数据运营条例的出台为例，据不完全统计，截止到2023年9月，我国各省市至少有24个城市出台了涉及公共数据运营的相关条例。公共数据运营依赖基础制度的指导，同时由于数据要素作为生产要素，涉及流通和使用的各个方面，需要其它领域的相应制度进行匹配，其中财政作为国家治理的基础、支柱，是需要考虑的重要制度。

数据财政作为数据领域匹配的财政制度，近年来随着数据市场建设的不断推进，逐渐成为各界关注的热点问题。在公共数据运营这一工作当中，相关条例或政策中与数据财政相关的概念出现了有偿使用、公共利益、增加财政收入、纳入非税收入等多种提法。由于公共数据的天然属性，［1］［2］认识其与财政之间的逻辑关系，在相关实践中非常重要，但目前由于数据要素、公共数据运营、数据财政等概念都相对较新，理论界、实务界都还处于初步的探索阶段，存在着不少争论和问题。本文在现有的研究基础之上，进一步阐述了公共数据运营中建设数据财政的必要性，梳理了公共数据运营与数据财政逻辑关系，并结合现实中的具体问题，归纳了多样化的构建路径，提出了相应的政策建议。

二、公共数据运营及数据财政相关研究

首先，何谓公共数据，学界有着不同的理解。例如，是否包括具有公共属性的企业数据，研究者的观点不一而同，有提出所谓的五要素三层次，也有认为八大类型的公共数据，［3］-［5］由于讨论主题局限，本文暂不讨论。本文所提的公共数据指对各级党政机关、企事业单位依法履职或提供公共服务过程中产生的公共数据。

针对公共数据运营的研究，与本文主题相关的研究包括公共数据的权属、公共数据开放和政府信息公开的关系、公共数据运营模式、数据财政、数据税收等，分别从合法性、模式以及其中的财政制度等角度展开了相应的研究。

（一）公共运营中数据财政的合法性问题

针对公共数据的权属，在数据20条出台前，研究主要集中在公共数据所有权的公共属性等方面，除了对政府部门具有公共数据所有权的论证之外，相应的研究也给出了“所有权+用益权”的权属协调方案，认为公共数据的原生者具有所有权，而国家（政府）部门具有数据用益权。［6］在数据20条出台之后，对于该基础制度确定的权属定位，国家发改委有关部门撰文表示，要推动数据产权结构性分置，跳出所有权思维定式，聚焦数据在采集、收集、加工使用、交易、应用全过程中数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等各方的权利。［7］在目前的研究中，有观点认为，“公共数据”的持有者（主体）包括政府、管理公共事务的组织和提供公共服务的运营机构，而公共数据的加工使用权、经营权则涉及从数据的收集到加工生产的多方利益相关主体。［8］

在权属研究的基础之上，是否需要公共数据运营，或者说公共数据运营与政府信息公开是什么关系，针对这一问题，学术界目前有了一定的共识，基本上都认为公共数据运营和政府信息公开是两件既有联系又有区别的事项。［9］在两者的差别方面，有观点认为政府数据开放是数字时代政府治理改革的制度工具，已形成与政府信息公开具有本质区别的制度框架，政府信息开放的治理逻辑是以保障公民知情权为首要目标，而政府数据开放的治理逻辑是以促进数据开发利用为首要目的，从而区别公共数据运营和政府信息开放。［10］［11］中国信息通信研究院发布的《数字时代治理现代化研究报告（2021年）》进一步指出，在政府信息开放中，地方政府更多聚焦数据平台建设而非数据的利用，这些研究为进一步论证公共数据运营中数据财政的合法性确立基础。［12］

（二）公共数据运营模式及相应的数据财政研究

在目前较先开展探索公共数据运营城市实践的基础之上，有学者总结了各地不同的模式，指出北京、贵州、山东、广东等地采取了国有资本运营公司方式，海南、浙江等地采取了特许经营方式。［19］有研究针对成都政府数据的授权经营进行了分析，提出政府数据授权运营的基本特性是将数据作为国有资产进行的市场化运营，并归纳了包括权益层在内的4个层面。与数据财政紧密相关的权益层中，作为数据供给的利益补偿和激励，政府数据运营服务单位通过引导外部数据和技术流入，为政府部门提供数据和技术来反哺服务。［14］针对授权运营，有研究认为公共数据可被视为国家实际垄断占有的公共资源，公共数据授权运营具有行政许可属性，更贴近《行政许可法》第十二条第二项所规定的行政特许经营。［15］有研究者认为，在经营者准入环节中，政府应当代表国家行使公共资源托管者的权利，通过市场竞争机制选取最优的经营者。［16］结合现有的运营模式，有研究基于技术的考虑，认为需要在基于联邦学习的政府数据授权运营模式中计算和评估政府数据运营机构及政府数据使用方参与模型训练所付出的成本以及其所作出的贡献，为最终收益分配提供依据，设计更优的收益分配机制。［17］

进一步来看针对公共数据授权运营与数据财政关系的研究，首先，公共数据授权运营要有合理的收益分配，要通过数据财政实现公共利益。［18］有研究进行了归纳，认为通过数据财政，一是可为公共财政提供适当资金补偿，支持公共部门加强公共数据的归集治理等工作，促进公共数据的开发利用和价值提升。二是授权运营不同于数据开放，存在特定受益者，不属于政府必须提供的公共服务。如果完全由财政列支，则属于由全体纳税人为个别主体的需求买单，有必要建立公共数据授权运营的“利益返还”机制，将授权运营产生的部分收益返还给政府，从而实现公共利益还原。三是运营主体向公共部门支付必要的费用，降低其对公共数据资源进行开发利用而获取的超额收益，避免出现“公地悲剧”。［19］

在这一基础之上，有研究指出，具有公共资源属性的公共数据在价格、税收、行政收费三种方式中，应该选择行政收费。［20］在具体的公共数据运营财政模式方面，有研究总结了收益获取及分配的模式，认为国有资本运营公司和特许经营两种方式下公共管理和服务机构均可获得收益，但组成方式略有不同。国有资本运营公司经营公共数据所获得利润收入须按固定比例上交地方财政，进而确保收益为政府所用，有效避免国有资产流失风险。［21］例如有研究提到，佛山市在授权国有企业开展公共数据运营活动的同时，规定其经营收益应上缴财政，特许经营方式则依据“建设-运营-移交”（BOT）、“改建-运营-移交”（ROT）、“转让-运营-移交”（TOT）、“运营-管理”（OM）等不同模式而有所区别。［22］

财政支出的形式往往决定着收入的形式，例如当数据被确认为国有资产，并以投资入股的形式，让国有企业运营时，其主要的收入形式就应该是国有企业经营利润的上缴。目前的研究主要偏重从收入端开展研究，尤其是集中在所谓的“数据税”问题，该问题也是目前数据财政领域关注的焦点。作为主要的数据财政收入形式，数据税与公共数据运营有一定的关系，但数据税不一定局限在公共数据运营领域，其涉及到包括公共数据、企业数据、个人数据的全部数据。有研究认为，对数据征税，在增值税法规中有明确规定，所得税法规中虽然没有明确规定但可以推理确定，财产税法规中则缺少相关的规定。［23］针对征税方式，有观点认为，存在三种不同的征税方式，可以分别从数据量、数据价值、数据收益来对数据征税。［24］针对数据要素的特殊性，有观点认为“数据税”是实现消费者和政府出让数据使用权而应得的“数据租”，以“资源税”定性“数据税”准确彰显了数据的生产要素属性。［25］有观点认为要对数据要素进行分层课税。［26］还有些其它的研究，例如，提出对数据要素征收哈伯格形式的税收（所谓哈伯格税收，简单地说就是数据要素产权所有者确定产权价值，并以此作为税基纳税，同时该价值也是其他人强制购买该项要素的价格，通过这一措施降低数据产权所有者低估税基的可能性）。［27］

（三）现有研究的评述

从现有的文献来看，主要存在着以下问题，第一，大部分文献没有将公共数据运营与数据财政联系在一起，要不偏重于公共数据运营的业务模式，要不偏重于数据财政的某一收入形式，主要集中在数据课税，并且这些文献大部分仅仅从税收角度来看待数据税，而不能从数据财政的系统视角进行研究，而没有基于数据流通和使用的业务，尤其没有考虑数据20条出台之后的数据流通和使用的基础制度，开展相应的匹配性研究。第二，在公共数据运营与数据财政关系的论述上，针对公共数据特性及其现实需要的论述还需要进一步完善。第三，目前缺少公共数据运营和数据财政的分析框架，能够较系统地将这两个问题放在一起讨论，并可以针对现实中的数据财政问题进行分析。

本文基于现有文献的研究基础，试图进一步从现有财政模式的持续性、数据要素的财政功能、公共数据的特色财政模式、相关数据条例中数据财政概念现状等角度，论述构建数据财政的现实需要，并且探索建立一个包括财政收支两端的分析框架，将公共数据运营的现实问题放在其中进行讨论，最后基于以上研究，从数据财政的角度，提出进一步促进公共数据运营的若干建议。

三、公共数据运营中构建数据财政的现实需要

（一）目前的数据领域财政模式不可持续

目前公共数据运营领域的主要财政模式特点是：只有财政支出，而少有财政收入，甚至没有收入。这一模式的主要理由是数据开放应该作为政府的一般公共服务。如前所述，现有文献已经对这一观点的局限性进行了较为充分的论证，本文暂且不做进一步的展开。就现有模式而言，鉴于目前财政支出的情况，该模式的持续性可疑，将严重限制数据要素作用的发挥。

首先，各地普遍存在的一般预算缺口难以支撑现有公共数据运营的模式。从我们统计的40多家数据交易所所在地的财政情况来看，如下图1所示，除了个别城市之外，一般预算收支缺口平均在68%左右，大于90%的城市有11个，占比约为24.44%。一般预算作为公共服务提供的主要资金来源，从目前的情况来看，随着数字化的深入发展，在数字经济方面的公共支出不断增加，包括促进数字产业化过程中对“卡脖子”领域的财政支出，以及中小企业数字化转型的补助。例如，2023年8月底，工信部和财政部公示了第一批中小企业数字化转型试点城市，包括宁波、杭州在内全国30个市（区）进入公示名单，中央财政对试点城市给予定额奖励，其中，省会城市、计划单列市、兵团奖补资金总额不超过1.5亿元，其他地级市、直辖市所辖区县奖补资金总额不超过1亿元。［34］在推动数据要素发展的过程中，财政支出仍然重要，但如果“只出不入”，完全依靠财政的支出，如前所述统计数据显示，在各地一般预算存在收支缺口压力的现状下，加之以往依赖弥补缺口的“土地财政”难以为继，恐怕今后无法支持现有的模式。

其次，在缺少投入的情况下，公共数据运营效果和进展情况可能不如预期，在数据开放的过程中，有研究已经指出，不考虑有偿付费的政府数据公开的效果有限，包括数据开放进度不如预期、开放数据种类数目有限、数据质量不高等问题。［29］

因此，在这种情况下，需要完善现有的数据财政模式，适度加强收入侧功能，适度地在公共数据运营中建立适当的财政机制，通过收支两侧的互动，不仅发挥财政的“汲水”功能，即类似“汲水井”，投入一定量的资金，取得更大量的经济产出，而且要从收入侧获得适量收入，在数据要素市场发展的“汲水”期，保持自身的“造血”能力，形成发展的良性循环。

（二）没有发挥数据要素的多样性财政功能

有观点认为，数据财政就是“卖数据”获得收入，虽然这一观点的支持者越来越少，但仍然需要进一步澄清数据要素的财政功能。我国财政学科的重要奠基人陈共先生在其著作《财政学》中提出的财政职能包括资源配置、收入分配、经济稳定与发展以及保障社会和谐稳定。［30］

无论是从公共数据运营，还是从整个数据要素市场来看，除了获得相应的收入分配之外，数据财政还要具有其它多种相应的重要功能：

第一，在资源配置方面，数字经济时代，财政收支运行过程仍然是政府参与社会总产值或国民收入分配的过程，而广义的分配不仅指收入的分配，而且包括生产要素的分配，财政的资源配置职能既包括一般公共物品的配置，也包括生产要素的配置。2017年1月，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于创新政府配置资源方式的指导意见》，提出“要引入市场化手段和方法，实现更有效率的公平性和均等化，促进公共资源配置更高效、更公平、更可持续”。在党的十九届四中全会提出数据要素是生产要素之后，财政也必须对数据要素作为生产要素、公共数据作为公共资源进行调节和配置。目前来看，数据要素相关的财政收支主要偏重于支出侧，重点在于公共数据资源管理平台的建设，而相关收入占财政收入的比例相对较低，甚至几乎为零。数字经济占GDP的比重失衡，既不能有效地保证理应由财政承担的数字经济、数据要素领域的重要投入，对引导社会资金在该领域的合理流动也缺乏力度，这是财政资源配置职能在数据要素领域亟需建设的表现。当然，作为崭新的生产资源，数据要素领域需要探索财政资源配置方式的创新。

第二，在发展职能方面，数据财政实现经济发展职能主要体现为，通过数据领域的财政政策推动数据要素市场快速健康发展，促进社会经济高质量发展，通过财政投资、财政补贴和税收等多方面的安排，夯实数字基础设施和数据资源体系“两大基础”，推进数字技术与经济、政治、文化、社会、生态文明建设“五位一体”深度融合，强化数字技术创新体系和数字安全屏障“两大能力”，优化数字化发展国内国际“两个环境”。

第三，在治理功能方面，党的十八届三中全会提出的新一轮全面深化改革明确提出建立现代财政制度，指出财政、税收是国家治理的基础、支柱和保障，数据财政在这一领域也要发挥着重大作用。关于这一观点，本文作者在之前的相关论文中进行了较为充分的论述，此处不再赘述。

（三）缺少公共数据运营匹配的特色财政模式

与现有的其他公共资源相比，公共数据有着公共资源的若干属性，但作为创新性生产要素，其特有的属性决定着需要针对公共数据运营探索特色财政模式。

第一，与国有土地、海域、森林、矿产、水等公共资源相比，公共数据运营具有注重安全、开发特定公共数据、依托公共数据平台开展、保证公平竞争和在权属不明情况下开展等特点，［31］决定着采取传统公共资源领域的“出让价格+资源征税+使用收费”的组合模式运用存在困难，加之公共数据定价领域目前还没有明确的规则，使用出让环节定价和使用环节征税（或收费）更难以实施。

第二，对于公共资源而言，公共资源的产权收益、行政性收费和资源性税收在实践中有时也是混淆的，［32］这一困难在公共数据运营中进一步加剧。在公共数据运营时，与其他传统公共资源单一性不同，由于数据要素具有的资源性质、服务性质等特殊因素，数据性质具有多样性，数据可以作为资源以一定价格转让，也可以作为行政收费性项目提供，同时还可以与其它产品和服务一样征税等，不同形式的价税费性质更复杂、边界更模糊。

第三，数据作为创新的生产要素，决定着价值实现模式与其它公共资源必然会有不同。借鉴参考现有其它公共资源的财政模式是有必要的，但和已公布的数据要素基础制度中体现的创新一样，适合公共数据特点的数据财政模式必然是在探索中，通过实践检验，进行相应的创新，才可能建立起来。我们在后续的分析中，将进一步展开具有公共数据特性的数据财政探索。

（四）相关条例中数据财政概念“有实无名”

第一，各地公共数据相关条例中，虽没有明确出现“数据财政”，但与数据财政紧密联系的各种概念多次出现。在“数据20条”当中，大约提到了“公共数据”15处，而与数据财政相关的概念出现了“有偿使用、公共利益”等提法。进一步来看，各地公共数据运营条例中，有长沙等少数地方城市在公共数据运营相关文件中明确提出“推进数据要素市场化改革，增加政府财政收入，反哺智慧城市建设，促进数字经济发展”，除此之外，其它地方虽然没有直接提出，但其它类似的说法并不少，例如国有资产、数据收益、公共收益分享等，本文作者梳理了目前全国各地公共数据运营相关办法或条例，对其中的相应关键字出现次数进行了统计，如下表1所示。

从以上统计来看，大部分地方公共数据运营相关办法或条例中都提及了“财政”，次数多达73处，主要是强调财政部门的经费保障、参与管理等，而涉及“收益分配”的最少，有8处（中央文件中提到3处），“公共资产或国有资产”出现次数次之，只有10处，而提到“收益”的也不少，多达36处。从这些统计来看，我们或许可以说，目前各地公共数据运营工作基本上都离不开财政，而由于观念、认识上的限制，对公共数据运营与数据财政之间的关系仍有待突破。

第二，解决数据财政概念“有实无名”问题的紧迫性不仅仅是体现在相关概念的统计数据上，而是因为与数据财政相关联的各个概念当中，存在着一系列的紧密推理关系。能够运营的数据，即使当前对其估值的方法和规模还正在探索，但仍具有资产的属性只是从数据资产转变为公共资产（或者说国有资产）目前还存在些争议。例如，有研究者注意到，2020年深圳市《深圳经济特区数据条例（征求意见稿）》中规定公共数据属于新型国有资产，其数据权归国家所有，由深圳市政府代为行使数据权，然而在2021年7月正式公布稿中却没有这一表述。［33］数据资产会产生收益，收益要进行分配，如果是公共数据资产，那么其中一部分形成财政收入，从数据资产、公共资产（或国有资产）、收益，到财政收入，其中的逻辑关系可见下图2分析：

从以上推理逻辑来看，在公共数据运营中，数据财政的概念属于窗户纸，“一捅就破”，也正是由于这种“有实无名”的关系，各地的相关文件才会存在若隐若现的数据财政相关概念，但目前除了个别先行者，基本都处于“犹抱琵琶半遮面”的状态。

总之，从财政的角度来看，公共数据运营由于现有模式的持续性前景不乐观，数据要素需要进一步在公共数据运营领域发挥多样性的财政功能，公共数据运营特性需要探索特色财政模式，而现有的条例中对数据财政的认识处于即将突破的临界状态，在公共运营中探索数据财政的构建已经不可避免。

四、公共数据运营中数据财政的构建逻辑

（一）公共数据运营与数据财政关系的理论分析框架

数据财政是数据要素流通和使用相匹配的财政制度，科学制定相应制度的前提和基础之一就是要从“数据20条”的基础制度出发，基于数据要素流通和使用的具体业务，而不是抽象地讨论数据要素相关的财政支出和收入。从财政制度的角度来看，最紧密的是数据价值产生的过程，从数据价值链的分析来看这一过程，数据价值创造的基本活动包括数据资源化生产、数据服务化开发和数据价值化利用，以实现从数据到数据资源、数据服务和数据价值的转换。［34］考虑这一过程中可供选择的数据财政政策工具，除了通过数据财政的收入体现数据价值的实现过程，还取决于具体的主体和环节。数据税收和传统税收一样，必须要有具体的纳税人、征税环节、征税对象，因此需要通过一个考虑实现过程、影响因素的框架来分析公共数据运营和数据财政的关系。

1.数据投入、数据价值和收益分配的关系

就公共数据运营而言，从包括财政投入在内的各种数据要素投入，到数据要素价值形成，再到数据要素价值的实现，可以通过下面的公式（1）来表示这种关系：

I=V=R（1）

等式中间的V代表的是所形成的数据价值，等式的左边I，我们称之为数据投入，代表不同主体在形成数据要素过程中投入，右边R，可以称之为数据收益，对应着投入阶段做出的数据要素价值贡献。虽然数据流通和使用过程中有着不同的数据价值的表现形式或分配方式，但从所有的流转环节、所有的市场层级来看，这一等式是均衡的，这时候，公式（1）变成了公式（2）。

（2）

i代表不同的数据要素流转环节，j代表不同的价值投入主体。

在某一个环节i，不一定要左右相等，由于价值未被发现或者外溢（这就是数据流通促进社会生产的价值），存在投入大于收益，也可能由于市场存在较高预期，存在投入小于收益，换一句话来说，数据要素的价值，不一定会有对等的市场收益，同样，相应的数据财政投入和收益也不一定会对等。

现有的实践告诉我们要从多维度考虑公共数据运营及数据财政，要考虑数据要素从投入成本到形成价值，并实现价值的过程，要考虑数据本身的自下而上，从小到大的汇聚过程，尤其是其中涉及到不同财政层级，这一过程可以通过下图表示，如图3所示：

理想的状态来看，一个数据子集（上图中用一个圆表示，同时也是一个理论的数据生产主体）、一个数据子集不断地汇聚，这一流转过程同时也是数据价值不断形成的过程，在汇聚、流转中，完成了数据资源到数据资产的跳跃，并形成了一个环节、一个环节的数据产品（服务），每个环节都有大小不等的投入，都会增加或多或少的价值，都有相应的收益分配分案。

现实中，为了提高交易效率，或者基于现有数据资源的持有状态，理想的连续环节变成了间断的、有限的流转环节、交易主体，甚至于进一步变成了与应用场景相结合的数据服务、数据模型。而这种间断的、有限的流转环节，就形成了现实当中不同的数据要素权利，包括数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权，对应着不同参与主体，而就数据财政而言，同样存在着依据不同权利、处于不同环节的财政主体。

在上面的公式和图，揭示了公共数据运营中财政对数据要素的投入是参与数据收益分配的重要依据，也是有偿提供公共数据产品和免费政府公共信息服务的区别所在之一。免费政府公共信息服务指的是针对公民或企业个性化的数据服务，是一对一的个人公共产品提供，而有偿提供公共数据产品发生了提供对象转变。通过图3中所示的数据汇聚过程，基于公共批量数据进行数据产品和服务生产，要通过市场化机制面向数据流通市场中的企业开展商业活动，这一过程需要不同形式的额外财政投入，是一种所谓的“生产性”的财政投入，用于数据产品的形成，在这一区别的基础之上，相应的成本收益机制、政府和市场分工等都发生了变化。

2.数据价值的影响因素及其表现形式

如果用Vi代表数据资源到数据产品转换过程中某个环节i的价值，我们考虑不确定性，可以进一步用Vi+Ri来代表这一环节的数据要素价值，Vi代表确定性价值，Ri代表不确定性（风险溢价）价值，类似于无形资产确定中的不确定性，［35］这种不确定性主要来源于数据使用具体场景和市场规模的变化。一般来说，对于某个具体的数据集，场景越明确，不确定性越小，流通环节越靠后，投入越多，场景越明确，数据价值越大。市场规模与数据价值的关系是正相关的，规模越大，数据价值越大，市场规模变化越大，不确定性越强。这些影响因素同样也会影响数据财政收益的形式和规模，越明确的场景、越大的规模，贡献财政收益的能力越强。

针对不同的层次而言，数据要素的价值还有属地属性价值，这时候，数据价值进一步地变成了V’ij+Lij+Rij，Lij代表数据要素在环节i、政府层级j的属地价值，一般而言，层级越小，数据价值中属地价值的相对比例越高。这一特点对形成地方级次的数据财政具有重要意义。

数据价值收益最具一般性的表现形式是数据产品（数据本身、数据服务、模型算法等）的货币价格，同样，通过货币价格来表现数据产品的要素价值也最具一般性，考虑到数据要素价值及其表现形式的影响因素，与其它要素相比较，数据要素价值其特殊之处就在于融合性，要融合到所投入的企业中、生产中、场景中，因此数据要素价值的表现形式就不是唯一由货币形态完成的，往往还具有非货币形态，例如数据入股、虚拟记账的特殊方式，通过这些非货币形态，来体现价值影响因素带来的不确定性、融合性等要求，而在价值与价格（收益分配的基础）、货币（收益的直接表现形式）和非货币形态之间需要的转换就是数据价值的评估。与此对应，数据财政的体现也会有货币化和非货币化的多种形式。

3.收益分配环节的数据财政

严格地来说，数据财政一定要有数据收益，例如仅用于政府信息公开意义层面的财政性支出，不能称之为数据财政，数据财政的意义所在就是不仅仅是针对数据产品有财政性的投入，而且能够以这种投入获得收益的分配。从前面的分析中，我们已经知道：第一，相应的数据财政投入和收益也不一定会对等；第二，存在着依据不同权利、处于不同环节的财政主体。第三，场景的确定性、环节的先后顺序、规模的大小等影响数据财政收益的形式和规模；第四，数据财政的收益体现有货币化和非货币化的多种形式。

这些公共数据运营中数据财政的特点充分地凸显了在收益分配环节需要数据财政的统一系统性，这一特征体现在分配依据、分配环节、分配层级等多个方面。例如，在数据收益的分配依据上，针对不同的数据要素权利，包括数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等不同参与主体之间进行分配。对应的是分配给不同参与主体的收益分配，数据财政的财政收益体现了三个主体身份的三种权益。针对公共数据而言，数据资源持有权是政府代表公众持有公共数据、开放公共数据对应的权力，数据加工使用权对应着相应的数据资源形成数据价值的财政投入，数据产品经营权则是数据要素行政性收费等经营功能的体现，这三种权利所对应的分配权重根据不同环节、不同层次的具体情况而不同。与其它主体的权益不同，数据财政的三种权利密不可分、互为补充。除了这三种权利之外，现有文献所讨论的数据税收大部分所指的是数据作为一个普通的产品，与其它产品一样，所分摊的普遍税收义务，类似税收在别处拔“鹅毛”，同样需要在数据上拔一根“鹅毛”。

当然，对于某一个具体的数据要素而言，在某个环节、某个政府层级，可能不存在任何直接的数据财政分配形式，而转移到其它环节、其它层级，通过其它形式实现，例如财政转移支付。

4.数据财政与公共数据运营的良性循环

进一步来看，公共数据运营的目标是促进公共数据的要素作用发挥，从数据要素的收益分配侧对应的是公共数据产品（服务），而公共数据产品（服务）的购买者（或消费者）更多的是企业。从某种角度来看，所谓的“公共数据市场运营”只是通过市场化的手段，增加了产品和服务，产生良性的数据财政循环。如图4所示，展示了这个循环的关键，数据财政的收入一方面用于数据财政的建设，一方面用于补贴数据产品的使用者，这种流转机制不仅仅是形成了新的数据财政收入，更重要的是形成了新的数据产品和服务，推动了数据要素市场的发展。

从这个角度来看，数据财政的目的是“做大蛋糕”，让公共数据要素推动数据要素市场发展，促进数字经济做强做优做大，实现实体经济和数字经济深度融合的高质量发展格局。做大的数据市场“蛋糕”中，财政获得的数据市场收入仍然是“取之于民，用之于民”，［36］当然数据财政发展的初期阶段收入应该主要用于数据领域的建设和发展，而在形成足够大的滚雪球效应之后，数据财政足够大时，再反哺其它领域。

通过以上框架，本文力图将目前公共数据运营中关于不同经营模式、不同政府层级、不同数据流通环节、不同数据财政形式进行了统一。在这一个统一的理论框架基础之上，下文将根据不同数据要素的具体情况，考虑若干现实的问题，分别选择不同的数据财政要素进行组合，形成适合各地公共数据运营实际情况的数据财政模式。

（二）公共运营中构建数据财政的若干现实问题

公共数据运营中涉及到数据财政有多样化财政工具的使用、各环节数据财政工具的选择、不同层级的财政利益分配等关键问题，基于以上提出的逻辑框架，我们进一步思考和讨论现实中的问题。

1.多样化数据财政工具的分析

目前，公共数据运营实践中已经出现了多样化的数据财政工具，我们需要对这些数据财政工具和手段进行分析，纳入上述分析框架中。

首先，如分析所述，数据要素领域中财税工具的使用分为投入侧和分配侧，而且投入侧和分配侧的财税工具有着紧密的联系，例如投入侧体现为投资入股的方式，分配侧一般则体现为股权收益。

其次，在投入侧一般的形式包括财政性经费投入（事业性单位经营）、特许经营权、数据入股、数据转让、财政补贴等多种方式，在数据要素流转的各个环节，例如数据确权、数据收储、数据熟化、安全审查、数据上架、数据使用、流通监控等七个步骤，［43］根据原始数据集、衍生数据、数据服务、数据模型等不同形式，政府介入的程度不同，其中通过事业性单位经营参与程度最高。流通环节越靠后，越适合市场化程度高的手段。

第三，对应着分配一侧的数据收益形式包括行政性收费、特许权经营费、股权收益、数据出让金、数据税收等，甚至还有上面提过的“虚拟记账”（类似于企业中的未分配利润的概念），如前所述，公共数据的价税费性质复杂，从现有的经验来看，往往现实的方案是多种情况综合考虑的结果。其实，不同的工具和手段实质都是数据要素财政投入的实现，不同方式的区别无非就是在于收取的环节、时间，以及数据要素价值评估、财政收益的比重。

另外，还有某些特殊的工具，联系了投入侧和分配侧，而且跨越不同的时期，这一点可以用数据专项债来举例解释。对于数据债而言，根据李嘉图等价定理，就是数据税的变通，发行数据债获得资金进行财政投入，促进数据要素发展形成数据流通的良性循环。数据债是财政投入的来源，在发展前期收入侧的财政收益不足，通过数据债的形式进行补充，后期通过不断形成的数据市场收益，包括数据财政的直接收益和间接收益，进行跨期之间的平衡。

2.可选模式的匹配性分析

在认识到多样化财政工具的统一性基础之上，在数据财政的可选工具中组合形成匹配实际运行情况的模式。根据数据财政投入侧和收益侧的组合，目前来看，有不同的运行模式，相应地有着不同的财税政策工具，大致分析如下。

第一，数据财政、数据税收、数据税三者既有联系又有区别。有数据财政，但不一定有数据税收，有财政支出，有财政收入，但不一定通过税收方式实现，可以通过特许权费、拍卖费等非税收入形式。有数据税收，但不一定有数据税。在现有税制框架下，明确对数据要素流通各个环节的税收安排，分别缴纳增值税、所得税等各项主要税收，在这个框架下，所谓的数字服务税，就是基于数据提供的各项数字化服务而实现的；［38］所谓数据税，是在产权边界清晰、流通环节划分等条件基础之上，针对数据要素、数据持有权、加工使用权、产品经营权建立具有一定创新性的数据税，当然这个数据税也不一定是一个税种，也可以放在现有的税种当中，作为一个新设的税目，类似于现在的数据资源会计处理办法提出将数据资源放在现有的存货或无形资产科目之下的做法。

第二，针对不同的可选工具，要根据不同的公共数据类型的特点，采取一定的模式组合。公共数据类型在价值和不确定性方面，存着在四种不同的组合：价值高但不确定性强、价值高同时确定性强、价值低同时不确定性强、价值低同时确定强等，根据不同类型，确定不同的数据流通模式及相应的数据财政工具，如下表2所示：

对于价值高同时不确定性高（或者说风险高）的公共数据，通过“可用不可见”、数据服务模型等数据应用服务模式交付，对应的数据财政模式可以通过事业单位或国有股份公司进行，采取公共服务收费或利润分红模式。对于价值高但确定性高的公共数据，则可以将公共运营环节延展交付到具体的可确定的应用场景，通过国有股份公司、特许经营等模式进行，从数据资源转换到数据产品中发生的相应数据支出原则上通过市场化的方式开展，各环节财政投入进行累计，在公共数据运营环节进行财政收益回收。对于价值低的公共数据而言，价值低并不意味着没有市场意义，这好比食盐对于佳肴的意义，只是相对价值高的公共数据而言，需要较长的经营期摊低其经营的成本，这一类数据属于数据领域的公共数据基础设施，对于其中不确定较大的，以特许经营的模式开展，通过特殊的财政工具，例如数据专项债，进行时间换空间的腾挪，其中确定性高的公共数据，以招、拍、挂的方式直接出让。

当然，所谓的数据价值和确定性，都与具体的政府价值判断及风险的偏好、数据要素市场的基础能力等有关。

（三）公共数据运营中构建“多对多”的数据财政模式

依据以上分析，公共数据运营中数据财政的构建可以总结如下：

第一，从数据财政的收入端来看，应该统一系统地考虑公共数据运营中获得的财政收益，从显性和隐性收益、不同形式收益、不同环节收益的多角度来整体性地考虑总体收益，甚至于认可在形成良性财政循环的初期阶段没有直接的显性收益，但这些收益不能只能体现在所谓的“为政府部门提供数据和技术来反哺数据服务”，要促进社会运用公共数据“做大蛋糕”，提供更优更多的产品和服务，从而提供间接的数据财政收入。

第二，由于公共数据运营中存在的各种影响因素，数据财政在实践中会呈现出灵活多样的形式，通过多样化的数据财政工具，匹配公共数据的多种不同性质、多种不同场景、多个不同环节，形成符合实际情况的数据财政“多对多”的模式和方案。

第三，“多对多”的数据财政模式具有统一性、系统性、灵活性、多样性，体现在不同层级、不同环节的公共数据运营中，共同反映数据财政的整体性。这一模式体现了数据汇集形成价值的客观过程，响应了具有不同财政能力的权利主体的要求，是建立多层次统一数据市场的要求，同时也折射了现阶段数据市场发展状态。

五、政策建议

基于以上研究，我们建议及时明确公共数据运营中数据财政的应有地位，加快形成数据财政工具包，结合数据流通市场建设的其它重要举措，在公共数据运营领域形成数据要素市场的示范效应，推动数据要素市场的发展，在高质量发展中发挥更大的作用。

（一）树立公共数据运营中数据财政应有的地位

第一，如前所述，公共数据运营中的数据财政目前处于“捅破窗户纸”的临界状态，在认识公共数据运营与数据财政构建逻辑的基础之上，以数据基础制度为指导，推动数据财政制度概念在公共数据运营相关条例中获得合法地位。在目前已有的数据国有资产、公共数据授权运营的共识基础上，进行更加系统的科学研究，澄清认识误区，论证数据财政的可行性，规范数据财政的概念，力争在现有的数据条例等相关法律修订时，数据财政制度可以获得合适的地位和提法。

第二，结合公共数据领域运营的需要，完善数据财政制度。在建立数据财政制度概念的基础之上，系统性地围绕公共数据运营中数据交易和流动等各个环节和各个层次，研究公共数据资产相关的财务会计、财政预算、税费征收、财政绩效、信息披露等各方面制度，制定相应的政策和管理办法。

（二）形成公共数据运营数据财政工具包

第一，针对目前的公共数据运营现状，运用财政收支两端可用的政策工具，为“多对多”的数据财政模式，提供丰富的数据财政工具包，既包括数据要素投入侧的财政工具，也包括相匹配的要素收益分配侧的财政工具，并根据不同地方、不同层级、不同行业的具体情况，对使用相应的数据财政工具，编写有一定操作的指导文件或手册。

第二，数据财政工具包要具有可调整的动态机制，形成不同数据产品应用环节，公共数据运营的不同模式之间的切换机制，支持公共数据运营逐渐切换到更优的机制，例如在初期通过场景化运营，消除公共数据运营的不确定性和风险，在一定时间内、形成一定市场规模，切换为更具一般性的产品化模式，为市场留下更大的创新空间。

第三，在数据财政推动公共数据运营的建设中，不仅要考虑公共数据的供给侧，还要考虑需求侧，尤其是中小企业对公共数据产品、服务的需求，要设计针对购买数据产品和服务的财政补贴和税收优惠，从需求侧推动数据要素市场的建设，在公共数据市场形成数据财政良性循环。

（三）与数据市场其它工作紧密结合

第一，公共数据运营是数据市场建设的重要领域，在该领域中建立数据财政的工作，需要与数据资源入表、数据交易所等工作结合，在目前已经发布的数据资源会计处理办法的基础之上，进一步研究和确认公共数据资产评估定价的科学办法，实现数据投入、数据价值形成、数据价值实现及分配等环节的科学转换。

第二，在数据交易所建设中，考虑全国性交易所、区域交易所、行业交易性等不同层次、领域的交易所中数据财政的协调和配合，可以在地市级以上的财政级次上，结合数据交易所的布局，根据属地原则归并公共数据，并构建相应的数据财政体系，研究数据交易中的纵横财政关系，充分发挥数据财政的治理效能，促进不同交易所形成全国统一规范的交易体系。

第三，通过数据财政的建设，促进公共数据运营领域形成数据交易和流通的示范数据产品、数据市场。探索以公共数据运营作为示范的做法，也是改革开放以来在很多领域类似经验的启示，通过公共数据运营，对形成数据产品的各环节、各主体、各层次之间的权利关系、交易流转、收益分配等重要事项进行探索，形成可供企业数据、个人数据借鉴的经验，尤其是在合规、合法前提下，促进企业基于公共数据产品，打通公共数据、企业数据、个人数据的联接，进一步生产社会所需要的数据产品和服务，支撑和推动经济社会高质量发展。

参考文献：略

基金项目：国家社会科学基金项目“数字经济国际规则变化背景下的数据要素税收问题研究”（编号：20BJY223）；国家社会科学基金重大项目“数字经济时代我国税收制度适配性研究”（编号：23&ZD063）