摘要：数字经济时代，数据资产作为新型生产要素面临税收治理难题。本文基于会计确认与税基评估视角，分析数据资产课税在税基计量模糊、税率适配争议及监管模式滞后等现实困境，同时以会计合规性为基础，探索数据资产税收制度优化方案，为平衡税收公平与数字经济发展提供理论支撑与实践参考。

关键词：数据资产；税收治理；数字经济；税基

一、引言

在数字经济时代，数据凭借其自身的信息优势在价值创造的过程中发挥着越来越重要的作用。数据不仅能作为农业、工业等领域的关键生产要素，还能够成为交易标的，作为资产在市场中进行流通。人们也越来越认可数据作为资产的价值和作用。党的十九届四中全会第次提出要把数据作为生产要素的一种并参与到价值分配当中。

数据资产的概念最早是由外国学者 Richard Peters 提出的，他将产权清晰并经过各种资本化过程，或者由企业持有且可以带来长期受益的数据定义为数据资产。目前，学者们对于数据资产的研究逐渐深入，越来越多的学者意识到数据的重要性 ，认为数据具有资产属性，可以作为资产进行核算。企业数据资产化就是将数据纳入企业报表的资产项以体现其业务贡献与真实价值、并实现科学管理的过程。目前数据的价值尚未反映在企业的资产负债表中 ， 只有在企业上市后的市场价格以及在企业并购时才得到明确体现。惊人的溢价一定程度上反映出投资者对数据密集型企业用户数据价值的评估水平。国家标准将数据资产定义为“合法拥有或控制的 ， 能进行计量的 ，为组织带来经济和社会价值的数据资源”。企业数据资产则是指由企业依法控制、成本可计量、能够在未来为企业带来经济利益的数据资源。狭义而言，企业数据资产化是数据的会计确认过程，将数据确认为企业资产负债表中“资产”的一项 ， 在财务报表中体现其对未来经济价值的创造。

目前社会公众已经达成的基本共识是： 数据资源 使 体实现价值增值的同时，亦可通过利益共享机制为关联方创造经济收益。作为具备明确产权边界与市场流通属性的新型生产 天然具备纳入课税范畴的正当性基础。然而，我国现行税收治理体系仍存在明显的制度供给滞后，具体表现为对数 应机制尚未健全。究其根源，现行税制框架主要承袭工业经济时代的生产要素配置逻辑，致使数据资产 传统要素在 益确认时点等核心维度存在显著差异，最终引发税收公平性原则的阶段性失衡。这一制度性缺陷叠加数据要素市场规模的持续 上加剧了税收征管盲区的形成。所以目前，数据资产作为可以产生价值和带来收益的一种资产，就存在着是否应该征税、应该如何征税， 也就是如何确定税基和税率等问题。

二、数据资产的特征和目前的交易发展状况

2.1 数据资产特征

数据资产作为数字经济时代的核心生产要素，其特征与交易发展状况已成为学术界和政策制定者关注的焦点。从特征来看，数据资产具有以下核心属性：首先，权属明确性是数据资产的法律基础，即数据必须归属于特定主体所有或；其次，经济价值属性体现了数据资产的本质，也就是数据需能直接或间接为企业创造的经济利益；再次，动态性与时效性是数据资产的显著特点，数据的价值可能随市场环境、技术发展及业务需求变化而波动，需在评估中纳入时效性考量；最后，多样性是数据资产的应用形式，涵盖结构化、半结构化和非结构化数据，例如数据库记录、传感器数据或社交媒体内容，不同形态的数据资产对应差异化的应用场景。

当前数据资产交易呈现政策规范与技术突破协同演进态势。政策层面，《企业数据资源会计处理暂行规定》（2024 年实施）确立数据资产入表规则，截至当年末 55 家 A 股上市公司入表资产总额占比仅 0.02%，反映市场仍处价值认知初期；《设备数字化改造税收公告》首创对节能设备数字化改造投入给予 10% 税额抵免，推动税收工具介入数据价值循环。技术层面，区块链通过分布式账本与智能合约强化交易存证可信度；隐私计算借助联邦学习、多方安全计算等技术，在保障数据隐私前提下实现跨机构协同建模，已应用于医疗联合科研与金融反欺诈等场景，显著拓展交易边界。

然而，数据资产交易仍面临多重挑战。其一，确权难题尚未完全解决，法律对数据所有权、使用权的界定仍存在争议，导致交易中权责划分模糊；其二，定价机制缺乏统一标准，现有评估方法如成本法、收益法尚未形成共识，影响交易的公平性与效率；其三，数据安全与隐私保护风险突出，尤其在跨境流通中可能涉及国家安全与个人隐私泄露，需依赖《数据安全法》等法规强化合规管理。

三、数据资产可税性分析

数据税制构建首先需明确其客体范畴。 从广义范畴理解，该税种涵盖以数据要素为课征客体的所有税目体系，既包含直接税种也涉及间接税种；狭义层面则特指专门针对数据要素价值创造环节设计的独立税种。

3.1 数据要素的经济可行性论证

判定课税可行性的核心在于经济价值实现机制。当课税客体能够为纳税人带来现实或可预期的确定性收益时，即具备经济可税性基础。在数字经济运行中，数据通过采集、处理、分析等价值转化链条，已形成持续性的经济收益流。具体表现为：数据要素运营者通过数据产品交易、数据服务供给等途径获取直接收益；数据要素复用产生的协同效应带来间接收益增长；数据资产证券化等创新模式创造资本增值空间。

应纳税额核定的关键环节在于收益量化。当前实践面临双重困境：一是数据要素的收益可视化程度不足，部分潜在价值仍以生产要素态参与再生产循环；二是传统评估方法难以适应数据价值的动态性、场景依赖性特征。

针对上述挑战，可以考虑建立分级确认机制：首先将已实现货币化收益纳入现行税基计量体系，然后对尚未变现但具有可验证商业价值的数据资产，尝试探索用期权定价模型对其进行税基评估；最后建立动态调整机制，允许企业按年度申报数据资产增值收益。欧盟2023年实施的《数据税基评估指引》已引入“预期收益折现率”参数，为差异化认定提供了制度参照。

3.2 数字资产财产属性的确定

当前学界对数据资产财产属性的判定存在着显著的理论局限。多数研究仍固守传统税法的文义解释框架，仅依据“货币、实物、知识产权”等封闭式列举条款对属性进行判别，这种路径的依赖导致制度设计滞后于数字经济实践。在商业形态快速迭代的背景下，机械套用既有财产分类标准，既无法穷尽数据资产的多元形态，又制约了税务机关对新型应税事实的裁量权行使。但如果将数据资产系统性排除于课税范围之外，不仅会加剧数字资产与传统资产间的税负失衡，还可能诱发新型避税行为。

数据资产的本质属性已经突破“信息载体”的原始范畴，其法律特征体现为三重维度：其一，通过区块链确权与智能合约约束，形成包含持有权、使用权及经营权的排他性权利束，确保企业对数据资产的独占控制；其二，经由企业加工形成的数据产品具有收益专属性，能够产生其他市场主体无法复制的经济价值；其三，合规边界明晰化要求资产化数据必须完成隐私脱敏与公共利益筛查，符合“可货币计量、可依法转让”的核心要件。

基于上述的属性特征，数据资产的可税性具有双重法理基础：首先，作为具备明确交换价值的市场交易标的，数据资产在交易所平台已实现市场化定价，其经济收益具有客观可计量性；其次，劳动价值论视角下，数据加工者的智力投入将原始信息的碎片价值转化为可计量资产，符合“谁投入、谁受益”的税收公平原则。

为填补制度空白，可以建立分级确认机制：将已实现货币化的数据交易收益纳入现行税基计量体系；对尚未变现但具有可验证商业价值的数据资产，探索采用预期收益折现模型进行税基评估；同时强化区块链技术在交易存证中的应用，构建覆盖数据采集、流通、确权的全链条征税体系。

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之前，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。《营

业税改征增值税试点实施办法》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。《营业税改征增值税试点实施办法》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征收所得税不存在法律障碍。（1）增值税层面的合法性依据

财税（2016）36 号文附件 1 明确规定，数据资产的全生命周期活动归属于“信息技术服务”应税范围，适用 6% 增值税税率，其核心逻辑在于数据加工服务创造了增值价值。这一规定从税法解释学角度确认了数据资产流转环节的税收客体属性，符合《增值税法》对 " 有偿提供应税服务 " 的定义。2024 年《中华人民共和国增值税法》进一步明确了数字经济背景下的应税交易边界，将“消费地原则”引入跨境数据服务征税权划分，为数据资产征税的国际协调提供了法理支撑。

（2）所得税层面的适配性分析

财政部《企业数据资源相关会计处理暂行规定》要求符合条件的数据资产按“无形资产”进行会计确认，这为所得税征收奠定价值计量基础。根据《企业所得税法实施条例》，无形资产转让收益属于“财产转让所得”，计税依据为公允价值与成本差额，并且数据资产的持续收益可以归类为“特许权使用费所得”，现行税制框架已经覆盖相关的应税场景。在实务中，杭州、深圳等地税务机关已经启动数据资产收益所得税申报试点，验证了制度可行性。

四、数据资产税基评估的事实前提

数据资产课税税基评估的合法性以及合理性需要以法律制度的合规性和经济行为的真实性为双重基础。

4.1 制度前提（1）会计核算合规性

税基评估需要以数据资产的会计确认为起点。《企业数据资源相关会计处理暂行规定》将数据资产归类为无形资产或存货，并规定了

其以公允价值或成本模式计量的标准。这一规则解决了数据资产“入表难”问题，并且为税基评估提供了统一的财务核算依据。例如，数

据资产的摊销年限需结合经济寿命与会计分期原则确定，避免因会计准则与税法差异导致计税基础偏差。（2）数据安全与隐私保护边界

《数据安全法》与《个人信息保护法》共同划定了数据资产流通的合法性边界。前者要求数据分类分级管理及跨境传输安全审查，后者则强调个人信息匿名化处理的法定义务。非法获取或未脱敏的数据资产因其法律瑕疵，不得纳入应税范围。（3）税收征管程序适配

税收征收管理法实施细则》要求税务机关对数据资产权属登记、交易记录实施全流程监管。同时，《增值税暂行条例》将数据交易细化为两类应税行为：信息系统服务（6% 税率）与增值电信服务（9% 税率），明确流转环节税基的计算口径。此外，税务机关需建立动态监控机制，应对数据质押、跨境流通等新型交易场景中的税基争议，例如质押权实现时的税基重置规则尚需进一步明确。

4.2 行为前提（1）应税行为

数据资产相关应税行为的税基评估启动，需以交易行为同时满足经济实质性与税收管辖权要件为前提。其一，经济实质性要求交易以数据资产为标的，同时该行为需符合税法对“经济活动”的界定，即通过数据资源的商品化流转或服务化供给产生经济利益，例如数据所有权转让、使用权许可或衍生服务提供等。其二，税收管辖权要件要求交易行为的发生地或收益来源地位于中国境内，或者是虽涉及跨境但与中国税收管辖存在实质性关联。根据《企业所得税法》及《增值税暂行条例》，应税行为的本质是市场主体为满足特定需求而进行的对价交换，其税基评估需以交易双方的权利义务关系为基础，排除无偿转让或非经济目的行为。

2.2 数据资产交易发展状况

（2）支付对价

支付对价的认定则需围绕交易的真实性与公允性展开。首先，对价需具备经济实质，即支付金额与数据资产的价值创造能力相匹配。根据《税收征收管理法》第三十五条，若交易价格明显偏离市场公允价值，税务机关有权按照独立交易原则调整税基。其次，对价形式需符合法定要求，货币支付、数据置换、权益交换等均属于可税对价范畴，但需以可量化、可验证为底线。例如，以股权置换数据资产时，需参照《数据资产评估指导意见》将股权公允价值折算为货币计量单位。最后，对价的支付需具备完整的交易证据链，包括合同条款、支付凭证及数据资产交付记录，以确保税基可追溯、可审计。

五、数据资产课税现状及其难5.1.确定数据资产的税基困难

首先，市场交易环境尚未形成有效定价机制。当前数据资产交易主要集中于关联方之间，此类非市场化交易常伴随定价异常现象：具体而言，交易主体可能通过人为抬高定价实施税务规避，或采取低价甚至无偿转让方式转移资产，导致交易对价难以真实反映资产价值，从而削弱税基确认的客观依据。

其次，所得税征管存在成本核算难题。在计量数据资产相关应税所得时，其初始形成阶段的成本归集范围不明确，这直接导致费用扣除环节出现两种极端情况：要么过度计提开发及维护成本造成税基侵蚀，要么因缺乏有效凭证导致合理支出无法抵扣。这种成本计量困境严重制约了应纳税所得额的准确核定。

最后，现行估值方法体系存在显著局限。根据资产评估准则的三种技术路径均存缺陷：成本法难以量化数据资产的价值溢出效应，且仅能反映价值下限，尤其当直接成本难以获取时保守性更加显著；收益法受制于未来收益预测的主观性、风险预估偏差及数据使用年限的不确定性；市场法则因可比交易稀缺难以实施，且不同应用场景的数据价值缺乏可比性。从适用度来看，成本法虽能通过叠加生产要素投入计算价值，但其适用前提是市场供给充分竞争且成本透明；收益法的有效性受限于动态变化的商业应用场景；而市场法则受制于全球数据交易市场普遍存在的标准缺失、法律体系不完善等结构性障碍。这些方法论缺陷共同导致税基评估的科学性与可靠性难以保障。

5.2 确定数据资产的税率困难

如何确定数据资产的税率是一个需要考虑多种因素的难题，根据我国现行增值税制度，当数据资产被归类为无形资产时，纳税人提供数据调用、授权使用等服务适用6% 税率，且允许抵扣采购环节的进项税额。而若交易被认定为数据产品所有权转移，比如标准化数据库销售，则需按照货物销售适用 13% 税率。这种差异化的税率设计虽然符合《销售服务、无形资产、不动产注释》的法定框架，但在实践中面临双重困境：其一，数据资产交易形态的混合性导致适用标准模糊，企业可能通过交易结构设计进行税负套利；其二，税率差异会直接影响市场主体交易模式选择。加上目前数据资产还在发展当中，是否要使用降低税率促进数据要素市场的发展，也是值得思考的问题。一方面，降低税率可能刺激数据要素流通；另一方面，过度税收优惠可能造成财政收入流失，并加剧数据垄断，所以如何设计更加合理的数据资产税率来促进数据资产的交易和发展，也是数据资产课税的难点之一。

5.3 构建税收监管新模式存在阻力

数据资产的无形性、可共享性以及交易形式的灵活性，对现行税收制度提出根本性改革需求。首先，现有税收框架以实体资产权属清晰为基础，而数据资产的多主体共有特性导致纳税责任难以明确界定。其次，数据交易的即时性与高频次特征要求动态化、智能化的监管手段，但现有税务系统在实时追踪加密数据传输、解析复杂交易场景等方面仍存在技术瓶颈。此外，数据价值的动态波动特性使得税基核算难以稳定，传统计税方式难以准确反映数据资产的实际贡献。最后，现行法律在数据权属界定、隐私保护与税收征管之间尚未形成有效衔接。数据交易中涉及的个人信息保护要求与税务机关获取交易明细的需求之间存在天然张力，如何在保障公民权益的同时维护税收公平，需要更精细的制度设计。

六、数据资产税收治理路径

6.1 合理确定数据资产税基

在数字经济税收治理的国际实践中，欧盟成员国探索形成了具有创新性的数字服务税制度框架。以法国为代表的先行国家通过立法将用户数据创造价值的数字服务纳入特定税种课征范围， 这个制度设计呈现出混合型间接税特征。根据欧盟 DST 指令草案来看，征税对象聚焦于用户参与价值生成的三类核心数字服务， 计税依据为企业相关服务的年度营收总额。同时，法国在税收抵免机制设计中准许企业用DST 抵扣常规增值税款，结合税负转嫁机制的经济实质分析，该税种实质上构成了增值税体系在数字领域的特殊延伸。相较之下，我国针对数据资产交易的税收规则更侧重产业激励导向。依据《企业所得税法实施条例》第六十六条的规范要求，企业数据资产的计税基础确认可涵盖数据采集阶段的直接成本及加工处理环节的合规费用。为培育数据要素市场，现行政策突破性地允许将非技术研发性质的数据处理费用参照研发支出适用加计扣除优惠，这一制度创新有效地降低了数据生产企业的税收遵从成本。

在数据资产流转环节的增值税处理方面，监管部门还制定了差异化征管规则：对于基于用户个人信息形成的可确权数据资产，允许转

让方选择简易计税方法，即直接以交易金额为税基适用简易征收率，但同步设置了两项约束条件—禁止进项税额抵扣且须满足独立核算要

求。这种“低税率+ 严征管”的组合式设计，既体现了对新兴产业发展的政策倾斜，又保持了税收中性的制度底线。6.2 完善课税治理体系

在构建数据资产税收治理体系的过程中，需统筹制度供给与市场机制的协同作用。制度层面应当着力构建系统化的数据要素法律框架，重点解决三个核心问题：明确数据资源的法律属性分类标准，建立数据产权确权分配规则，完善数据收益跨主体分配机制。通过立法厘清公共数据、企业数据与个人数据的权属边界， 为税收管辖权的实施提供法定依据。市场机制建设方面，数据资产的价值形成机制具有多维动态特征，其价值评估应遵循市场化原则。建议建立多层次数据交易市场体系，由监管机构提供标准化交易场景与合规指引，市场主体基于供需关系自主确定估值模型。为保障税收征管有效性 需同步建立三 项配套机制： 是强制披露数据资产估值参数与交易定价逻辑，是构建覆盖数据全生命周期的税收监测体系， 三是开发智能核验工具对计税基础实施动态校准。在操作层面，监管部门可通过三方面举措提升治理效能：首先，建设国家级数据资产登记交易平台，集成权属登记、价值评估、合规审计等功能模块；其次，制定差异化的数据资产分类计税规则，根据数据类型和应用场景设定阶梯式税率；最后，构建跨部门数据溯源系统，将区块链时间戳技术与税收征管系统对接，实现数据流转路径的可视化追踪与涉税信息的不可篡改记录。

需要强调的是，数据资产税收治理应坚持动态适配原则。建议建立由税务专家、数据科学家和法律顾问组成的联席评估机制，定期对数据估值模型进行压力测试，及时修正计税参数偏差。

6.3 加强数据资产的信息化税收征管

在完善数据资产税收征管体系的过程中，需着重强化信息技术手段的融合应用。鉴于数据交易具有无形化与隐蔽性特征，税务机关应当构建基于大数据分析和区块链技术的智能监管平台，实现对交易流程的全链条追踪。通过实时监测数据资产流转路径与资金往来记录，能够有效识别异常交易行为，遏制偷逃税现象的发生。

监管机制优化方面，建议建立跨部门协同治理框架。税务机构需强化与金融监管部门的信息互通，重点对接商业银行的支付结算系统，通过资金流向追踪锁定实际交易主体。这种协同监管模式既能准确识别税负承担者，又能通过交叉验证提升税收核定精准度，形成多方联动的风险防控网络。

基础设施建设应着力推进三大工程：其一，在现有税收征管系统中嵌入数据资产专用管理模块，实现从登记备案到申报缴纳的全流程电子化操作；其二，搭建跨部门数据交互平台，整合市场监管部门的商事登记信息、网信办的网络行为数据以及海关的跨境交易记录，破除信息孤岛效应；其三，建立分级分类的数据安全防护体系，对涉及个人隐私的敏感数据实施加密传输与权限管理，确保数据共享过程中的信息安全。

最重要的是关注数据共享与隐私保护存在内在张力。即在提升征管效能的同时，也必须完善数据安全管理制度：技术层面部署防火墙与入侵检测系统，制度层面明确数据使用权限与泄露追责机制，操作层面规范数据处理流程并定期开展安全审计。通过构建技术防护、制度约束、流程监管三位一体的保障体系，实现税收征管效率与公民隐私权益的平衡。

在构建适应中国特色的数据资产税收制度时，应当遵循 " 精准调节、分类施策 " 的建制原则。国际经验显示，多数国家的数据资产税收制度设计往往服务于双重目标：既着眼于财政增收，又兼顾本土数字产业保护。我国制度创新需立足数据要素市场培育阶段特征，重点把握税收中性与产业激励的平衡点。

税制设计的关键在于科学划定课税边界。建议建立动态调整的纳税准入机制：以数据资产年交易规模为核心指标，结合企业营收规模设置差异化起征点。具体可参照中小企业划型标准，对初创型数据企业实施三年培育期的免税政策，对达到规模以上的数据交易平台实行超额累进税率。这种弹性门槛机制既能扩大税基覆盖面，又可避免过度增加小微企业合规成本。税收优惠体系构建方面，建议实施 " 双轨制 " 激励策略。对于数据产品交易环节，可参考软件产业税收优惠的成熟经验，对经认定的合规数据产品实施增值税即征即退机制：在维持 13% 法定税率的基础上，对实际税负超过 3% 的部分予以退还。但是无论从行业稳定性考虑还是长期性考虑，本文认为数据资产应该选择较低的税率，同时合理设置多阶梯分段式税率层级，有效实现税收的市场调节作用。

结语

本文认为，当前数据资产税收征管面临会计确认标准模糊、税基评估方法不统一以及监管技术手段滞后等突出问题。针对这些问题，建议从会计制度完善、税基计量优化和技术支撑三个层面推进改革：首先，明确数据资产的会计确认标准与成本归集规则；其次，建立多维度税基评估体系，结合成本法与收益法优势制定评估指引；最后，推动区块链技术与税收征管系统深度融合，提升交易透明度和监管效率。

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