数据要素价值化及涉税问题探讨

作者：

杜   剑（贵州财经大学会计学院） 

滕丹妮（贵州财经大学会计学院）

一、问题的提出

在数字经济时代，数据作为一种新型生产要素，其重要性日益显著。我国已将数字经济发展提升至国家战略层面，并着重培育数据要素市场，旨在激活数据价值并释放数字红利。党的十九届四中全会首次将数据确立为生产要素，充分肯定了数据在生产与价值创造中的关键作用。随后，《中共中央国务院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《数据二十条》）的发布，进一步提出依法依规保护数据资源资产权益，标志着我国数据基础制度体系的初步建立。此外，《数字中国建设整体布局规划》也强调了畅通数据资源大循环的重要性。为明确数据的资产属性，一系列政策文件相继出台，包括《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号）、《数据资产评估指导意见》以及《财政部关于加强数据资产管理的指导意见》（财资〔2023〕141号）等。这些文件为数据资源的会计处理及数据资产的价值评估提供了管理制度基础，推动了数据要素“资源化—资产化—资本化”的价值化进程规范化。

数据作为新型生产要素，与经济活动紧密结合后，其商业价值得到显著提升。以数据为核心驱动力的全球数据价值链已经形成。在一系列政策措施的推动下，我国数据要素市场的活跃度显著提升。然而，在税收领域，新型生产要素的出现引发了一系列涉税问题，如课税的正当性、纳税主体、征税类型等。现有研究多集中于数据要素的课税正当性、数据权属界定、价值评估标准、数据安全保护以及数据列入资产负债表等具体方面。然而，将数据要素的涉税问题置于数据要素价值化的整体过程中进行系统研究相对较少。因此，本文在“资源化—资产化—资本化”的“三化”框架下，系统阐述数据要素的价值化过程，并结合数据要素价值化过程中的涉税问题，从数据资源的确权与课税、数据资产的入表与课税以及数据资产证券化税制等方面，提出完善数据要素税收制度设计的建议。

二、数据价值“三化”框架的形成与涉税问题

数据要素市场的建设与数据价值的实现过程紧密相连。数据要素的价值化是数据要素市场建设的关键，其核心在于如何实现数据要素的流通与增值。随着社会的不断发展和历史的演进，生产要素的形态和作用会不断发生变化。作为新型生产要素，数据也不例外，其形态和作用会随着历史进程而演变。从碎片化、低质量的数据原料到可流通的数据资本，数据需经历一个复杂且动态演进的价值化过程，即“资源化—资产化—资本化”。《数据价值化与数据要素市场发展报告（2021年）》明确提出了这一价值化过程的“三化”框架。在这一框架下，数据要素被嵌入生产活动，实现“数字生产力”的转化，并逐渐形成与之相适应的商品经济模式。与此同时，构建与数据经济模式相适应的税收制度成为时代的迫切需求。分类分级确权授权制度的确立，为数据要素的课税奠定了坚实基础。然而，数据的非实物态、非物质化、非有限性、非稀缺性等特性，对现有的税收制度带来了新的挑战。因此，在数据价值化的过程中，如何合理设计税收制度，以适应数字经济的发展，成为亟待解决的问题。

（一）“三化”框架下的数据要素价值化

数据是指任何以电子或其他形式记录信息的载体。这一界定不仅揭示了数据与信息在存储介质和内容属性上的差异，即数据是信息的载体，同时也强调了数据与信息之间的紧密联系。在《数据二十条》中，数据被明确界定为新型生产要素，其基本特征在于“用于生产”。

首先，数据资源化是实现数据价值的基础阶段。此阶段以无序、低质且海量的原始数据为起点，通过数据清理、语义化、建模、知识提取及分发等处理过程，将原始数据转化为有序且具有潜在使用价值的数据资源。简而言之，资源化赋予了数据使用价值。因此，数据资源指的是那些可被识别、加工、存储和应用的原始数据，以及经过加工处理后能为企业带来经济价值的数据集合。数据资源强调加工后数据的经济价值，是数据资产化的前提。

其次，数据资产化是实现数据价值的核心环节。数据资产化是在明确数据资源权属关系的基础上，针对特定应用场景及商业目的进行加工、开发，形成可获益的数据产品，并参与流通交易，为交易主体带来经济利益等回报。这一过程实现了数据要素的商品价值。数据资产的概念源于资产概念，并结合数据资源的特性逐渐演变而来。2021年发布的国家标准《信息技术服务数据资产管理要求》（GB/T 40685-2021）明确将数据资产定义为特定主体合法拥有或控制的、可计量的、能为组织带来直接或间接经济社会价值的数据资源。数据资源经过特定的加工过程才具备向数据资产转化的可能，其可计量性为这种转化提供了关键的依据。数据资产化是实现数据价值增值的关键阶段，可通过对外开放共享、内部专用、数据交易等方式实现价值。

最后，数据资本化是基于金融手段实现的数据价值跃迁。数据资本化以数据资产的交易流通为基础，充分利用数据资产在资本化过程中展现的金融属性，从而达到数据增值的目的。其本质在于实现数据要素的社会化配置。数据资源化阶段和数据资产化阶段所建立的数据资源登记确权、数据资产评估计价及入表的政策闭环，是数据资产资本化顺利开展的前提。数据资产具有可增值性、可质押性及可做信用担保性等特性，因此具备增值、保值、融资等功能，成为实现增值变现的关键。数据资本化是明确权属的数据产权交换过程，在此过程中，数据资产由普通物品转化为特殊物品，以财产权益的形式实现数据价值的变现。

综上所述，“数据资源化—数据资产化—数据资本化”是一个递进的过程，每个阶段的转换都需满足一定条件。数据资源化主要依赖于信息通信技术的进步；数据资产化则依赖于以数据产权约束为基础的管理体制；而数据资本化则依赖于数据交易中心等资本市场，促使数据要素以资本的形式流动并实现价值增值。因此，数据要素价值化是实现“数据原料—数据资源—数据资产—数据资本”性质转换的过程，在这一过程中，数据要素的价值属性实现了从低资源价值到普通商品价值，再到类金融品价值，最终到经济社会价值的升级。

（二）“三化”框架下数据要素价值化的涉税问题

1.数据资源化阶段的涉税问题。在数据资源化阶段，明确数据资源主体及其权责关系是界定数据要素纳税主体的前提，也是数据流通交易及数据资源化向数据资产化顺利演进的关键。作为生产要素的原始数据，它们零星散布于社会网络中，经过数据采集和加工后，便具有了所有者属性，尤其在转化为数据资源后，更具交易属性。然而，数据的非实物态、非物质化、非有限性、非稀缺性等特性，使得数据权属在数据的全生命周期中存在不同的支配主体。由于数据所有权可以转移，采用“所有权”对数据产权进行界定存在难度，且不利于数据要素的流通和价值实现。因此，《数据二十条》创新性地提出了分置的数据产权运行机制，将资源持有权、加工使用权及产品经营权等纳入其中。

尽管《数据二十条》为数据产权提供了立法基础，但目前与数据收益分配相关的法律仍不完善，收益分配规定相对模糊，导致收益分配具有复杂性和争议性。数据从原始状态转化为数据资源的过程中，多个主体参与数据采集、加工和处理，各环节均赋予了数据新价值。然而，数据来源者、处理者和使用者之间的权益关系错综复杂，难以确定。当前司法实践是在综合考虑数据所有者、加工者的贡献基础上认定数据资源的归属，但复杂的加工方式仍会造成数据价值归属难以确定，理论与实践中划分数据权属仍面临诸多挑战。

2.数据资产化阶段的涉税问题。在企业中，并非所有数据资源都能被认定为税法意义上的“财产”并纳入数据资产，只有权属明晰、定价明确且可交易的数据资源才能入表。目前，数据资产仅包括《企业数据资源相关会计处理暂行规定》确认为无形资产、存货等资产类别的数据资源。数据资产价值评估是指导数据资产登记入表的基准，它度量的是数据资产的使用价值。作为一种全新的、复杂的资产形态，数据资产具有更大的活跃度、时效性和灵活性，这使得运用传统资产评估方法对其进行价值评估更具挑战性，数据资产估值定价难度较大。因此，当务之急是基于数据特征，选择恰当的估值方法，度量业务应用场景价值与数据资源取得成本，以准确合理地反映数据资产价值。在数据资产化阶段，数据要素市场主要对数据资源加工处理形成的数据产品和服务进行交易流通。数据资产通过流通交易为数据使用者提供价值，为数据持有者带来经济利益。基于其可交易性、创造价值性和收益性，数据资产具有可税性。在此阶段，重点关注的涉税问题是结合数据要素特征对数据资产的税收属性进行认定以及税种选择。

3.数据资本化阶段的涉税问题。数据资本化是在数据资产化的基础上，进一步赋予数据资产金融属性，以拓展数据价值的途径。其本质是实现数据要素的社会化配置，数据入表后需依赖金融系统的支持才能变现。目前，数据资本化的主要方式包括数据信贷融资、数据资产作价入股和数据资产证券化等。

（1）数据信贷融资。相较于传统信贷融资，数据信贷融资在融资前需明确数据资产范围、梳理权属关系、进行数据产权登记和数据资产价值评估等流程。形成评估报告和资产登记证书后，再确定融资额度并进行抵押质押登记。质押融资本身不产生税收义务。

（2）数据资产作价入股。基于数据资产能够入表和企业拥有良好数据治理能力的前提，数据资产作价入股需经过明确融资计划、筛选确定交易方、签订投资协议框架、尽职调查、明确交易条件、拟定并签署投资协议等流程。随后进行对价及股权交割，并履行投后义务。由于股权融资获得的资金不属于应税收入，因此不需缴纳企业所得税。

（3）数据资产证券化。数据资产证券化是通过结构化设计，将数据资产的使用或抵押权益转化为基础资产，并转让给特殊目的载体（SPV），进而发行资产支持专项计划。当前，数据资产证券化仍处于探索阶段。尽管近年来已初步搭建了与数据相关的法律框架，但该领域的法律规范仍存在模糊区域，这放大了各交易主体的法律风险并增加了不确定性。特别是针对合同中涉及的数据使用权转让规则、收益分配机制以及违约责任认定等重要条款，缺乏有力的法律依据。由于涉及多个主体和环节，加之数据资产自身的特性，数据资产证券化对税收制度和政策设计提出了较高要求。因此，在数据资本化阶段，数据资产证券化税制成为涉税问题的关注重点。

三、“三化”框架下数据要素税收制度的完善建议

（一）数据资源化阶段：数据资源的确权和课税

在数据资源化阶段，考虑到数据特征以及数据资源形成过程中的多种类型数据集合与再加工情况，数据资源的确权不应局限于“所有权”范畴。而应在明确数据来源者、处理者和使用者的基础上，确定数据资源的持有权、使用权、经营权及收益权。数据权益的产生主要源于数据来源者的活动和数据处理者的生产要素投入。

1.确定数据来源者、处理者和使用者及其相关权益。

（1）数据来源者包括个人、企业及公共部门。个人数据涵盖主动创建及交互过程中产生的数据；企业数据来自生产经营过程；公共部门数据则源于履行职责过程中搜集的非个人和企业数据，以及搜集的企业和个人数据。数据来源者对其产生的数据拥有所有权。

（2）数据处理者是对原始数据进行加工处理的主体，包括个人、企业、公共部门及获得授权的第三方企业。数据处理者通常享有数据资产持有权，但被委托的第三方企业除外。若数据处理者与来源者为同一主体，该主体拥有原始数据所有权及加工形成的数据资源持有权。若数据来源为搜集或购买，数据处理者则享有原始数据使用权及加工形成的数据资源持有权。接受委托的第三方企业加工形成的数据资源持有权归属于委托方。

（3）数据使用者为运用数据资源投入生产经营并获取收益的主体，主要包括个人与企业。数据使用者从数据处理者处获取数据资源，享有使用权与经营权。

2.数据资源的确权。基于数字劳动理论，数据来源者对其产生的数据享有财产性权益，无论数据是否经过加工处理。承认并保护数据来源者的数据所有权是实现数字红利公平分配的基础。数据加工使用权是依法取得数据的持有者加工使用数据的权利，但非资产性权益。享有数据资源持有权的数据处理主体和委托者有权从数据资源的使用、经营或出售中获取收益。同样，享有数据资源持有权的数据处理主体和使用者均具有获取收益的权利。制度设计应赋予通过流通获取数据的持有者再次加工使用并获得新数据的持有权，以避免前手干预后手流通，实现数据价值创造者享有独立数据持有权，促进数据交易流通。

从不同个体视角出发，存在三种情形。首先，拥有个人数据的个体，其所有权是全面且明确的，包括人格权益与一定的财产权益。当企业等数据处理主体依据法律对个人数据进行加工后，这些数据即转化为企业的数据资产，同时，个体原有的财产权益也随之转移给企业，成为企业数据财产的一部分。其次，若公共数据的来源并非个人或企业，则数据所有权自然归属于公共部门。相反，若公共数据源自企业或个人，所有权则保留在数据来源者手中，而公共部门需依法获得许可后，方可享有数据的持有权。最后，企业对其内部产生的数据拥有无可争议的所有权，但对于外部的个人数据和公共数据，则不享有所有权。然而，在尊重外部数据来源者所有权并达成协议的基础上，企业有权使用依法获取的外部数据，并在加工后享有数据产品的持有权与经营权。

3.数据资源课税。在明确数据资源多重权益分配的基础之上，国家应通过征税的方式参与要素市场交易主体的收入分配。在数据资源化阶段，数据要素市场主要体现为对数据资源的持有权和使用权进行转让或授权许可，其收益主体主要为数据来源主体。在实践中，作为数据生成主体的企业自身产生的原始数据相对较少，故而重点对个人和公共部门进行讨论。这里的作为数据生成主体的企业，是指那些在自身业务活动中生成、收集或拥有数据资源，并在数据要素市场中可能成为数据供应方的企业。一方面，个人数据具有与无形资产类似的基本属性，可参照无形资产转让进行税务处理。若转让个人数据所有权，则属于财产转让范畴，应按比率税率征税；若转让个人数据使用权，则可列为特许权使用费征税。个人数据账户和数据信托制度为税务机关实时掌握个人数据访问情况和收益提供了便利，同时也为税收征管提供了依据。另一方面，依据公益优先原则，公共数据应无偿开放，但在采取涉密保护措施并依法获得许可的前提下，可考虑进行有偿授权，向国家支付数据租金，通过税收调节反哺公益。与传统资源不同，数据资源运用得越多，其价值越大。我国数据要素市场鼓励在合法合规的前提下充分运用各类数据。因此，现阶段参照传统税制对公共数据额外征收数据资源使用税需谨慎。

（二）数据资产化阶段：数据资产的入表和课税

1.数据资产入表。科学合理地进行数据资产价值评估是数据资产入表的基础及后续持续规范计量的关键保障。当前，资产价值评估方法包括成本法、收益法和市场法。由于数据具有非实物态、非物质化、非有限性、非稀缺性等特性，上述方法存在一定缺陷，且现实中不存在适用所有交易的统一定价方法。因此，应综合各类定价方法，采用分类的差异化定价。对于标准化程度高、投入产出清晰且价值稳定的数据产品，运用成本法定价；对于高价值、稀缺且市场供需量大的数据产品，运用市场法定价；对于定制化的数据产品，运用协议法定价。

实践中，得益于各类数字技术的快速发展，出现了结合数据资产特点的估值方法创新，如权识计量法和数据势能模型。权识计量法通过引入区块链等现代信息技术对数据资产进行一比一映射形成权识，以权识市场价格对数据资产定价，从而确认与保护数据使用者权益。数据势能模型则考虑成本、市场、场景和质量等因素，根据不同场景进行修正调节，以评估不同场景下的数据资产价值，具有广泛适用的优点。建议在综合研判这类创新估值方法的可行性和有效性后审慎采用。数据资产价值评估是指导合理定价的基础，而数据资产定价又是税基确认的基础，通常通过交易合同或会计账簿记录的衍生数据价值作为税基确认依据。为防止税基侵蚀，税法应对数据资产的基本估值方法给出具体指引，明确估值方法的适用范围，并对相关估值指南予以规范和约束。

2.数据资产课税。税收属性的认定是税种选择的基石。尽管数据资产以数字化和虚拟化形态呈现，但因其具备商品属性，一般的商品交易及税收规则对其交易仍然适用。数据资产交易主要涉及增值税和企业所得税。

（1）增值税。当数据资产被视为授权使用的无形资产时，一般纳税人在进行数据调用、授权使用等形式的对外服务时，需按照6%的税率缴纳增值税，并允许抵扣进项税额。而对于小规模纳税人，由于其征收管理相对简化，尽管目前没有明确的特殊规定，但通常不涉及进项税额的抵扣问题。具体的税务处理方式需结合相关政策及实际情况进行确定。对于基于用户个人数据形成且能够独立核算的数据资产，若一般纳税人选择简易计税方式，则以转让收入为税基，按照简易计税方式征收增值税，且不允许抵扣进项税额。小规模纳税人同样以转让收入为税基，但按照3%的税率征收增值税，也不予抵扣进项税额。当数据资产被视为存货或直接转让的无形资产，并以交付数据产品的形式进行交易时，这种交易可能被视为存货交易。此时，应参照存货征税原则实行差别税率，一般纳税人需按照13%的税率缴纳增值税。然而，值得注意的是，由于数字经济环节相对较少，数据资产的人力成本占比较高，导致增值税进项税额较少，从而使得实际数字企业的增值税税负较高。为了鼓励数据要素市场的发展，建议适当降低数字企业适用的增值税税率。具体而言，可以对一般纳税人按照9%的税率征收，而对小规模纳税人则维持3%的税率。

（2）企业所得税。以企业确认为无形资产或存货且用于外售的数据资源应税所得额为计量依据，同时可享受研发费用加计扣除的税收优惠。根据《企业所得税法》实施差别税率：一般税率为25%，满足条件的小微企业适用税率为20%，高新技术企业适用税率为15%。

在实践中，如何合理分摊成本及为获得数据资产发生的支出进行所得税税前扣除亟待解决。根据《企业数据资源相关会计处理暂行规定》，对于确认为无形资产的数据资源，应避免在费用发生当期直接扣除，以防止企业所得税税基被侵蚀。《企业所得税法》对无形资产的摊销方法、年限作了明确规定，采用直线摊销法并准予扣除，摊销期限不低于10年。相较传统无形资产，数据资产价值具有较强的不确定性，若按照10年最低期限摊销费用显然不合理，可考虑对数据无形资产费用摊销期限作适当缩短。根据《财政部 国家税务总局关于进一步鼓励软件产业和集成电路产业发展企业所得税政策的通知》（财税〔2012〕27号）中有关确认为无形资产的对外购软件的相关处理规定，企业数据资产费用的摊销年限可予以适当缩短，最短为2年（含），可作为参照执行。此外，由于数据具有时效性，数据资产的价值并非均匀减少，而是呈逐渐衰减趋势。若采用直线摊销法，则不符合数据资产价值变化的实际情况。相较直线摊销法，加速摊销法更能反映企业数据资产价值的变化规律。因此，可考虑将加速摊销法作为数据无形资产的费用摊销方法选择。

（三）数据资本化阶段：探索数据资产证券化税制

当前，我国数据资产证券化的发展面临多重挑战，包括专门性数据产权法律的缺失、规范性文件内容缺乏可操作性、平台交易规则及信息披露规定不明确等。为了推动数据资产证券化的蓬勃健康发展，优化其制度环境显得尤为重要。一是要探索建立数据产权类型化保护法律体系，明确数据产权的客体与范围，并制定适应产权结构性分置的配套规则。二是要构建全国统一的数据资产登记规则，界定登记性质，完善分级分类的登记机制与信息披露制度，以及涵盖数据资产重要信息的可操作性规范。三是要完善数据资产证券化交易相关的法律法规，明确各参与主体的数据保护与安全交易义务，并健全相应的配套规则。四是要健全数据资产证券化交易的实施规则，明确交易标准范围、准入机制等，同时完善信息披露制度和数据安全监管制度体系。

数据资产证券化作为新兴事物，当前尚缺乏针对其涉税问题的专门法律法规或规范性文件。仅有《财政部 国家税务总局关于信贷资产证券化有关税收政策问题的通知》（财税〔2006〕5号）能够为数据资产证券化过程中的涉税问题提供一定参考。该通知规定，信贷资产证券化发起人转让信贷资产所取得的收益需缴纳企业所得税。基础资产转让方式分为真实销售与担保融资两种，其中真实销售须当期确认收益并缴税，而担保融资则无须当期确认收入且允许税前扣除。这一规定致使发起人更倾向于选择担保融资，然而，征税环节的不合理设置限制了发起人对转让方式的选择，进而造成税收成本与资产出表之间的矛盾。对基础资产转让环节进行减税可在一定程度上缓解此矛盾，但需税务机关对转让行为是否为融资行为进行判断，以防止避税和投机行为的发生。

特殊目的载体（SPV）在资产证券化中占据重要地位，其税负状况影响融资成本。交易架构设计者倾向于选择税负较低的SPV。然而，合伙型SPV因无法实现破产隔离而使用频率较低；信托型SPV则面临税收法律上的制度性障碍和被撤销的法律风险，加之数据资产证券化尚处于探索阶段，因此不宜采用；公司型SPV则因纳税人地位不明确而面临重复征税问题。基于此，建议从政策层面赋予SPV恰当的税收地位，明确其税收性质与待遇，并考虑给予税收优惠以支持数据资产证券化的发展。

目前，数据资产证券化的发展仍处于探索阶段，众多理论与实践问题存在较大争议，其中税收问题尤为突出。由于缺乏明确的界定和解释，建议适时颁布专门的税收行政法规，列举数据资产证券化的交易主体、适用税种等，明确纳税主体与应税行为等内容，以回应实践与理论中的争议，促进数据资产证券化的健康发展。

（本文为节选，原文刊发于《税务研究》2024年第11期。）

欢迎按以下格式引用：

杜剑，滕丹妮.数据要素价值化及涉税问题探讨[J].税务研究，2024（11）：61-67.

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