内容提要：数据要素的本质是市场供需信号，流量的本质是市场交易机会。基于此，数据财政存在两种主要方案：第一，以数据要素为中心的数据财政方案，强调数据可以直接“创造”经济价值，实现“数据-财政-金融”的正向循环。但这一方案容易造成数据垄断。此外，在会计处理上，如果将数据以“存货”或“无形资产”的形式纳入资产负债表，技术上难以克服数据的有限排他性，限制了其市场化运作的潜力；第二，借鉴土地财政的逻辑，以流量为核心的数据财政，意味着地方政府通过对数字空间内市场交易机会进行征税或打包出售，形成一系列财政收支活动。发展这种模式需要依托现有政务程序，加速政务新媒体建设，集成各类政务流量，并以其中蕴含的交易机会为基础获得金融化收益。后者是文章所赞成的数据财政模式。

关键词：流通地租  市场供需信号  数字商品  数字服务税

基金项目：国家社会科学基金青年项目“数据资产证券化的交易结构与法治保障研究”（编号：24CFX047）

一、问题的提出：数据财政的核心是数据还是流量？

随着“土地财政”难以为继，引入数据这一新质生产力，盘活政府数据资源，是探索和推进财政制度创新的必然选择。中共二十届三中全会《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》明确“加快建立数据产权归属认定、市场交易、权益分配、利益保护制度，提升数据安全治理监管能力，建立高效便利安全的数据跨境流动机制”“增加地方自主财力，拓展地方税源，适当扩大地方税收管理权限”。加快对数据产权在内的各种法律制度进行顶层设计，推动与数字经济相适应的财税改革时机已至。

“数据财政”早在2015年就被提出（朱扬勇，2015），特指数据开发和流通过程中适配的财政税收制度的概括和总称。在既有研究中也被分为狭义和广义两种概念：狭义的数据财政是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；广义的数据财政则包括政府和市场更多主体、更大范围内的所有数据产生、使用和流通过程中的财政活动，涉及税费等各种财税工具和手段（丛忠飞，2024）。童楠楠等（2023）提出了“公共数据运营+数据财政收入+公共数据专项财政支出”的数据财政长效运行机制，谢波峰和朱扬勇（2023）提出包括投入、价值形成、收益分配三个环节的理论框架。在实践中也涌现出一批数据资源入表、公共数据授权运营的案例。2024年7月10日，首单公共数据授权、数据资产入表和授信融资完成，宁波通商控股集团下属子企业宁波数字产业集团完成了“甬有智医”AI大模型数据产品的资产入表工作，并同步获得银行2100万元授信，打通数据要素“资源化-资产化-资本化”路径，实现数据价值变现。理论和实践的发展，呼唤我们进一步深化数据财政的研究。

“数据财政”需要从数据与流量的关系去理解。当前，学界对“流量”与“数据”之间关系的认识尚不统一，出现了数据与流量混用的情形。从流量视角出发，“流量”可分为“上网流量”、用户的“访问流量”与平台的“推荐流量”三种（徐信予和杨东，2022）。因此，数据财政也有三种理解方式。

第一，“上网流量”是指传统运营商提供给用户终端使用的上网“流量”，即单位时间内上网的数据量。对网络用户访问网络服务时产生的数据交互量进行课税，这也是最早“比特税”（Bit tax，又称点点税）的设想，即对全球网络中流动的每个数字信息比特征税。其本质就是对电信、移动、联通等电信运营商的上网资费征收企业所得税。且不论这一方案不区分在线交易和数字通信两种行为进行征税，比特税会直接导致上网资费提高，进而影响电子商务的发展。从技术上看，数据流动量更难以被精确测量。因此，这一提法在理论与现实上都无法与数据财政相契合。

第二，数据要素则对应了商业秘密中的经营信息，本质是市场供需信号（徐信予和胡诗怡，2024）。“访问流量”多和商业竞争有关，主要指网页点击量和用户数量，即网络用户访问网络服务时产生的数据交互量，反映了网络用户的需求变化，最接近“数据要素”这一概念。强调对作为市场供需信号的数据要素进行财政化，表现为将数据纳入资产负债表。这种“数据财政”需要对供需信号进行“一物一权”的拟制物权化处理，即对供需信号赋予排他性物权，这种法律赋权且不论是否具有现实可行性，在假定的理想状态下垄断市场供需信号的传递，必然加剧市场中的信息不对称。但目前对于数据资产入表的探索尚未停止，“以数据要素为核心的数据财政”正是本文需要重点讨论的对象。

第三，“推荐流量”就是市场交易机会，流量本身包含了对用户的触达，触达就意味着了解，对客户了解越多也就拥有了更多的交易机会。流量与数据在价值层面上存在着显著的差异，与强调市场供需预测信息的数据要素不同，流量更强调的是一种交易机会。对数字空间内市场交易机会进行征税乃至打包出售的财政方式，被总结为“以流量为核心的数据财政”，也是本文所赞同的数据财政方向。

以上对数据财政讨论可以被总结为两种模式，即“以数据要素为核心的数据财政”和“以流量为核心的数据财政”，对应了“数字劳动”和“数据地租”两种内核。然而，现实中适应中国数字经济发展的税收体系尚未形成，数据财政背后的理论研究也并不充分。“以流量为核心的数据财政”成立，必须回应三个根本性问题：数据财政的本质到底是什么？为什么流量可以构建起“数据财政”体系？以流量为核心的“数据财政”体系应当怎么运行？下文将以第二部分说明为什么“以数据要素为核心的数据财政”难以成立，第三部分以土地财政和流量为核心的数据财政为对比，从正反两个方面论证为什么数据财政的价值实现应当以流量为核心。第四部分则从当前国际数字服务税立法背后各国的利益考量出发，讨论是否应调整国内税收体系，并从运行政务新媒体、确立“月活”指标等角度，说明如何在制度上设计以流量为核心的数据财政体系。

二、以市场供需信号为核心的数据财政路径

成立以市场供需信号为核心的数据财政有两条途径，一是通过政府授权出让持有的数据资源，并通过企业创造相应的社会财富；二是政府直接通过掌握的市场供需信号来安排生产、分配、流通、消费的各个环节，这就有可能回到“指令经济”的模式，与市场配置资源的方向相左，故不做进一步讨论。因此，要回答以市场供需信号为核心的数据财政路径为什么难以成立，就需要分析政府数据能否在社会层面创造出相应的社会物质财富，具体可以从以下四个方面进行解构：①以数据要素为核心的数据财政背后的支撑理论有哪些？②数据要素是否存在劳动价值？③数据要素能否在理论上形成类似于“土地财政”的融资发展模式？④数据要素在技术上是否可以被设置为排他性的产权，实现数据资源入表？

1.以市场供需信号为核心的数据财政背后的三种理论依据

数据要素的使用价值在于提升流通环节的效率，节约了生产和流通环节资本的投入。数据要素本质上是市场供需信号，对应着传统商业意义上的“市场调查”。包括平台在内的组织可以借助这种供需信号来进行市场决策，从而大幅地降低新产品开发的市场风险。与之对应，这种数据财政的背后存在三种支撑理论，即外部性理论、效用最大化原则和数字劳动理论。

第一， 外部性导致的税收流失。这一理论从马歇尔和庇古在20世纪初提出的外部性理论出发，认为数据财政的核心问题在于数据场外交易带来了税收流失。外部性又称为溢出效应、外差效应或外部经济，指一个人或一群人的行动和决策使另一个人或另一群人受损或受益的情况。最为典型的就是苹果商店的软件购买是由爱尔兰苹果国际分销公司（ADI）交付的，因缺乏实体而可以逃避现有税收征管。现有《中华人民共和国企业所得税法》仅界定了“企业取得的应税收入包括以货币形式和非货币形式从各种来源取得的收入”，但针对围绕数据内容进行流通交易活动所取得的收入暂未作出相应规定，数据要素流通交易和服务的税收征管规定在现有财政税收体系中存在一定的模糊空间，进而造成税源的损失（童楠楠等，2023）。

第二，效用最大化原则。数据财政涉及政府或机构如何有效管理和分配数据资源，以促进经济增长和社会福利。通过效用最大化的原则，可以优化数据资源的分配，确保其在不同部门和用途中产生最大价值。数据价值的产生方式具有公共性，其中由于汇集而形成的数据增值，需要建立数据财政加以调节（朱扬勇和谢波峰，2023）。这一理论认为在数据理论探索期，可以同步建立包括数据交易、数据财政在内的各项基础性制度。具体而言，要改变先有市场后有税收政策的传统做法，在数据市场开始设计时，从理念上就要认识到数据税收制度就是数据市场的重要制度，将数据税收嵌入市场之中。尤其是在基本制度确立之后，国家要迅速将数据税收制度、数据财政制度补充到位，在其中充分发挥数据税收的治理功能，从税收角度为建立健全数据市场发挥监督、引导、激励等作用，做大数据流通市场蛋糕，实现各方主体的多赢局面（谢波峰，2023）。

第三，数字劳动理论。随着社会生产过程的数字化、平台化，劳动过程和劳动对象也发生了实质的变化。在劳动资料层面，传统工业时代的物质形态，逐渐转变为以计算机、互联网、大数据、人工智能等为代表的非物质形态。劳动对象逐渐由现实物质形态的劳动对象转变为虚拟的、数字化的数据、信息、代码、语言、文字、图像等。最终，劳动者也因为劳动资料、劳动对象和劳动内容的变化被冠以“数字”的前缀，成为数字劳动者（吴铸辉，2023）。因此，对数字劳动者征税也就成为应有之义。

以上三种理论都存在一系列现实困境。第一种外部性导致的税收流失和第二种效用最大化原则都属于非劳动价值论，无法解释数据财政的价值来源问题。马歇尔的价值理论，即均衡价值论，以英国古典经济学中的生产费用论为基础，又以边际效用学派中的边际效用递减规律为基础进行修改。庇古则是在新古典经济学的框架下，发展了福利经济学。马歇尔、庇古的外部性理论和效用最大化原则都属于新古典主义，都认为价值来源于市场机制的调节，商品的市场价格是由供需双方的力量均衡决定的。但这难以解释数据如何产生价值，更无法解释数据价值随使用场景、时间和分析技术的动态变化。争议最大的是第三种数字劳动理论。如果数据的收集、转化等过程可以被凝结为“劳动价值”，那就意味着各种数据企业可以直接分享数据带来的巨大价值，但这种“劳动价值”却难以被量化为一般劳动，进而产生一系列逻辑悖论。

2.数据要素具有使用价值，但无劳动价值

数据财政是否成立，更需要考察供需信号是否存在劳动价值。以“数据石油论”与“数据劳动论”为例，数据如果可以像石油一样带来巨大的自然财富，或者能够创造巨量的劳动价值，的确是可以形成以数据要素为核心的财政模式。但从现实看，数据所承载的市场供需信号仅具有使用价值，其非物质性决定了难以凝结无差别的人类劳动。这主要有以下三个原因：

第一，标准化是数据进行高效流通的必要条件，而数据内容不统一则是难以逾越的难题。客观世界存在物质、信息和能量，传统的一般劳动往往被凝结为物质商品，随着技术和社会发展，也出现了技术信息被拟制为知识产权的制度安排。理想状态下，内容价值不统一的经营信息可以凝结为一般劳动的数据商品，进而可以进行不同类型的产权划分。但当我们深入了解此种规则时，则会发现以物权形式对经营信息进行产权划分，违背了信息扩散的天然性。实践中，更是因为信息的可复制性，数据采集企业享有的数据用益权实际上等同于所有权。换言之，只要从技术上无法有效地限制平台复制、共享数据资源，法律上的数据所有权与数据用益权更是缺乏可操作性。因此，在物质层面上，供需信号的非标准化使得一般劳动难以在数据产品上凝结。

第二，按照劳动价值论，只有凝聚一般劳动的产品，才存在社会交换意义上的劳动价值，对捕捉供需信号形成的各种产品，可以是视频、音频、照片乃至文字。其内容本身的生成不具有一般劳动意义上的可对比性，其副本的数字化复制是无限接近纯粹的信息传播过程，不存在可比较的人类劳动，那么在客观上就难以衡量一般劳动。

第三，供需信号的捕捉、加工出现在流通环节中，其节约了再生产环节的成本投入，分享了生产环节创造的劳动价值，属于非生产性劳动。例如，某人因夜观天象预知未来十天下雨，后大量买卖雨具而发财，其中的气象信息指导了其经营行为，而非替代了生产雨具的劳动。正如余斌（2021）所说：“只有运用数字化的生产资料进行的劳动最接近政治经济学规则，适宜称为数字化生产或数字化经营”“带货的网红和淘宝的商店的活动也可以归入这类 ‘数字劳动’，尽管不是生产领域的产业劳动而是流通领域的商业劳动。”因此，产生数据要素的行为不属于数字劳动范畴。

简言之，数据本身并不直接创造经济价值，而是作为再生产过程中的一个分配要素。将数据产品和数据服务的“构建”过程称为“劳动”并不恰当。因此，数据要素具有使用价值，但无劳动价值。

3.以市场供需信号为核心的数据财政难以成立的理论逻辑

数据财政是否成立，更需要考察土地财政的运行逻辑，而土地财政的成立关键在于形成“土地-财政-金融”三位一体的融资模式。这一模式有如下循环：①政府土地出让获得财政收入。地方政府通过土地储备中心等机构，将农村集体土地征收或收购存量国有土地后，进行前期开发整理，再以招拍挂等方式出让给房地产开发商或其他企业，获取土地出让金；②财政支出加强城市建设。地方政府将土地出让金收入投入城市建设中，包括基础设施建设、公共服务设施建设等，这些投入能够提升城市的吸引力和竞争力，促进经济发展，进而增加税收等其他财政收入；③金融支持城市土地开发。地方政府利用土地储备作为抵押，通过融资平台从银行获取贷款或发行城投债，与此同时，房地产企业则在拿地后，将土地抵押给银行获取贷款，用于后续开发；④地价与房价增值。城市建设的推进和经济的发展，会带动地价和房价的增值。增值后的土地和房产又可以作为更优质的抵押物，进一步扩大融资规模，推动更多的土地开发和城市建设。整体上看，土地出让金用于城市建设，城市建设带动地价和房价上涨，上涨后的土地和房产又可以作为抵押物获取更多资金用于土地开发和城市建设，从而形成一个不断滚动增长的循环。

“土地-财政-金融”三位一体融资模式的关键在于通过政府控制土地供给，形成了相应的经济租。理论上，一切具有稀缺性的资源都可以产生经济租，如自然资源、专利、品牌、销售渠道、支付通道等，最为典型的就是流量垄断，即平台企业通过垄断市场销售渠道而获取高额收益。具有稀缺性的数据要素在理论上也可以被财政化，但必须解决数据的稀缺性与可复制之间的矛盾：对于可以被快速、低成本复制的数据而言，一旦其被多个主体所掌控并可以被广泛复制，那么其稀缺性必然降低，这将直接导致政府数据授权出让带来的财政收入下降。从这一逻辑出发，提高政府数据出让价格可以通过加工等行为不断丰富其内容，或者是进一步强化数据的稀缺性，也就是通过广泛设置数据产权等行为，制造市场供需信号稀缺，进而实现“数据-财政-金融”三位一体的融资模式。

以土地财政融资模式为参照，可以将以市场供需信号为核心的数据财政模式做如下分解：政府出让数据获得财政收入；财政支出加强数据建设；金融支持政府和企业的数据开发活动；政府和企业的数据资产不断增值。在这一循环中，其貌似讨论的是“企业如何利用数据资产形成社会物质财富”“企业如何将数据资产转化为其实际竞争力是关键所在”，但因数据本质是信息的载体，而信息与物质不同，数据这一载体使信息具有极强的复制性，其真正讨论的是“在有限的资源约束下，如何更好地创造更多的物质财富”这一命题。因此，以市场供需信号为核心的数据财政的根本在于说明“将政府持有的市场供需信号赋予一个乃至少数几个企业，可以在社会层面创造更多的社会物质财富”。

以市场供需信号为核心的数据财政很容易造成行政权力过度介入市场运行，甚至导致行政性垄断。如果具有稀缺性的数据可以获得更高的收益，那么各个条块的政府为其利益考虑，必然倾向于独占数据背后的市场供需信号，并获取高额的出让收益，这势必阻碍数据的互联互通。更为严重的是，政府授予少数企业关乎于市场供需情况的数据，以帮助其获得独特的市场信息优势地位，最后形成“数据-财政-金融”三位一体的融资模式，这一模式必然要求垄断市场供需信号进而垄断市场交易机会，这是牺牲中国社会整体资源配置效率，人为制造市场壁垒，甚至是向“指令经济”的倒退。因此，以市场供需信号为核心的数据财政会造成巨大的负面影响，难以成立。

4.以市场供需信号为核心的数据财政难以成立的技术困境

上文已经论证了理论上“以市场供需信号为核心的数据财政”难以成立，假如政府在制造信息稀缺性上保持了高度的克制，允许数据要素的自由抓取、运行，这种情况下依然需要讨论“以市场供需信号为核心的数据财政难以成立的技术困境”。如果数据资产在《会计准则》框架下得以进入资产负债表，那么在实践中也可以证明以市场供需信号为核心的数据财政得以成立。2023年8月1日财政部印发了《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（财会〔2023〕11号），为数据资产入表提供了政策支持。截至2024年第三季度，有53家上市公司公布了数据资源入表情况，总额近11亿元人民币。其背后的理论逻辑是，如果政府所持有的数据具有价值，那么通过数据的授权运行，各种企业得以创造出巨量的社会财富，那么就可以形成“政府数据出让-企业经营数据资产-财政支出加强数据建设”的正向循环。但这种财政收入是否和土地、石油一样被广泛应用，依然需要讨论。因为数据在转让之后，需要通过企业的市场化运作来实现价值增长，这里有一个难以绕开的技术困境，就是数据要素因为其信息本质，难以按照“无形资产”和“存货”进行入表。

第一，在“无形资产”项目下增设“数据资源”项目。无形资产是指那些在实体上不具有物质形态、无法触摸或看到的资产，但对于企业的经营活动和未来的收益具有重要意义的资源。在传统的会计和财务领域，专利、商标、品牌、客户名单等无形资产确实可以被定价估值。无论是外部采买还是自主研发产生的数据资源，如能够满足《会计准则》中形成无形资产的条件，就可以以“无形资产——数据资源”的方式入账。

将数据资产纳入“无形资产”的突出问题，就是入表的数据价值难以计量。传统的三种无形资产估值方法在评估数据资产时面临挑战：①市场法是通过比较类似无形资产的市场价格来进行估值，适用于那些在市场上有交易记录的无形资产，如专利和商标，数据资产因难以标准化造成价值波动大，难以计量；②成本法是基于重新创建或获取无形资产所需的成本来进行估值，包括了开发无形资产时所投入的直接和间接成本。数据资产具有非实体性、多样性、可加工性、价值易变性等特征，在数据开发利用过程中，不同部门人员反复参与和资源的反复调取利用，使得明确归属于无形资产的开发成本变得困难，需要企业明确业务流程和制定成本分配使用制度；③收益法是通过估算无形资产能够带来未来收益的现值来进行估值，这种方法适用于那些能够直接产生经济利益的无形资产，如客户名单、品牌等。不同于传统的无形资产和存货，数据资产存在价值不稳定、技术迭代快等特点，新的技术出现可能引起数据资产价值湮灭，未来价值难以测试和确认，这是企业持有或投资数字资产的风险之一。

第二，在“存货”项目下增设“数据资源”项目。存货是指企业日常活动中持有、最终目的用于出售的数据资源，能够满足会计准则中形成“存货”的条件。企业在编制资产负债表时，应当根据重要性原则并结合本企业的实际情况，反映资产负债表日确认为存货的数据资源的期末账面价值。

但将数据记为存货会造成资产负债表失真、影响利润表以及税费争议。一是数据资源作为存货入表后，可能会导致资产负债表失真。例如，期末资产减值计提不足，导致存货记录的金额不准确，或者未能及时识别并终止确认已经失效的数据资产，导致存货资产负债表日账面价值不准确。二是存货的计量和确认会影响企业的成本和利润。例如，数据资源的初始计量、后续计量等会计处理不当，可能会导致成本的不准确，从而影响利润表的准确性。三是税务处理方面产生税费争议。数据资源作为存货入表后，其减值处理在税法上一般不认可为存货跌价损失，因此会产生税收会计差异，直到该减值准备转回。

综上所述，数据资产确权是数据流通的前提，但实践中数据权属不明，导致来源合法性成为数据资产入表的阻碍，尤其是在涉及多方合作或数据共享的情况下，数据的所有权归属容易产生争议。例如，企业与合作伙伴在共同经营中产生的经营信息，其所有权可能需要根据各方的贡献和协议来确定，而这在实际操作中可能存在不明确或不完善的情况。此外，即使数据的所有权可以明确，某些数据可能涉及隐私保护、知识产权保护等方面的问题，企业在使用这些数据时需要遵守相关的法律法规和协议约定，这可能会影响数据资产的实际价值和使用效益。

三、以市场交易机会为核心的数据财政路径

对于政府创设新的财政来源来说，无外乎从现有的“租”和“税”中下功夫。“税”是指政府无偿征收的经济利益，通常是由个人或企业支付的一种货币或其他形式的非货币义务。狭义的税的范围通常是指个人和企业缴纳的所得税（如个人所得税、企业所得税）、流转税（如增值税、消费税）、财产税（如房产税）等；广义的税的范围还包括非以货币直接上缴或扣除的方式产生的政府依托法定权利产生的收入，如铸币税。“租”是指财产的所有者在一定时期内让渡财产使用权而取得的代价和报酬。狭义上的“租”通常是由个人或企业支付给财产所有者的货币或其他形式的经济利益。“租”可以是房屋、土地、设备等财产的租金，也可以是使用知识产权等无形财产的许可费用。其在本质上就是以经济利益支付在一定时期使用某种“资源”的租金。在对流量征税存在一系列困难的情况下，转向流量租成为必然的选择。

对于以市场交易机会为核心的数据财政路径而言，也存在设置流量租和流量税两种方式。

1.土地财政模式的本质是对城市内时空交易机会的打包出售

1994年前，中国实行中央和地方“分灶吃饭”的财政包干体制，虽然有效强化了地方的竞争意识并提高了地方政府的财政能力，但也导致了中央的财政能力弱化，使得中央政府提供公共服务的能力下降。为了提高中央的财政能力，1994年通过划分税种的形式进行了“分税制改革”，极大地压缩了地方政府的税收收入，将当时规模很小的土地收益划分给了地方。得益于1998年住房改革，中央在截取地方大部分税收收入之后，地方政府不但没有衰落，反而迅速暴富（赵燕菁，2014）。1998年，中央发布《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》，决定自当年起停止住房实物分配。由此，地方政府开始积极从预算外，尤其是土地征收中为自己聚集财力，城市化开始成为地方政府财政收入新的增长点。

本文认为，城市土地租金的本质就是交易机会租，这可以从空间和时间两个角度去透视。从空间上看，拥有城市商品房就意味着个人可以在这一城市空间中获得交易机会，这在理论上与城市地租相呼应。城市地租理论的本质是流通地租理论，亚当·斯密的《国富论》实际上已经涉及了流通领域的地租问题，并集中体现为地皮上的“房租”。其认为城市房租由地皮租和建筑物租组成，建筑物租主要来源于建筑费用，此外“全部房租中，凡超过提供合理利润的部分，自然归作地皮租”。亚当·斯密也提到了英格兰的“窗税”，粗看是对房屋面积的税收，但实际上在那个缺乏高层建筑的时代，一到二层的窗口正好可以进行各种商贸活动，是城市内交易机会的集中体现，以窗数为标准进行征税正是体现了英国统治阶级的税收敏感性。从这个角度看，房租就是城市空间交易机会的租金。从时间上看，中国根据土地的使用类型的不同设置了不同的产权期限：普通住宅类，使用年限为70年；工业、教育、科技、文化、卫生、体育类，使用年限为50年；商业、旅游和娱乐类，使用年限为40年。

简单而言，土地财政的本质是地方政府通过对城市空间内一定时限的交易机会的出让，占有对城市发展交易机会的金融化收益。

2.数据财政与土地财政的本质都是交易机会租

数字空间与物理空间都蕴含了巨大的流量，影响了消费者的消费偏好。当前由平台、资本、数据等构成的数字生态体系实际上是一种“中心－外围”的数据垄断和流量依附体系，中心不断向外围输出流量以控制并获取经济利益与更多的用户注意力，实现垄断和剥削（梁伟亮，2023）。从平台经营者和平台内经营者角度，“分配流量”代表了平台经营者进行内容分发的行为，通过对其“生态”中的平台内经营者进行导流，提供触达用户的通道。

网上零售的快速发展，就是市场交易机会从物理空间向数字空间转移的证明。以淘宝为代表的电子商务兴起，使得传统线下的零售门店受到了巨大的冲击。根据国家统计局数据，2024年1-11月，社会消费品零售总额442723亿元，同比增长3.5%；2024年1-11月，全国网上零售额140308亿元，同比增长7.4%。

数据财政与土地财政类似，都是对一定时空范围内的市场交易机会进行出让，以换取资源租金。在政府官方网站上投送的扶贫地区土特产，或者在大学校园开设的扶贫地区专卖店，都是交易机会的具体体现。从现实看，随着各类平台不断扩大市场交易的范围，城市空间锁住的市场交易机会越来越多地转移到了网络空间之中，这体现了流量所带来的巨大广告效应。将“流量”这一概念纳入数据财政之中，更加接近对交易机会进行课税、出租的本质。

综上所述，对数字空间内市场交易机会进行征税、出租乃至打包出售进行融资的方式，也可以被总结为“以流量为核心的数据财政”。

3.国际数字服务税也指向对市场交易机会课税

上文对数据财政的探讨主要集中在流量租金，这里还需要对数据服务税进行讨论。现有学术界对于数字税的理论探索主要有比特税、数字服务税等。比特税设想为对全球网络中流动的每个数字信息比特征税，这就是针对数据产生价值征收的“数据税”。此外，针对跨国平台企业造成的税收流失，还有征收数字服务税（Digital Service Tax，DST）、均衡税（Equalisation Levy）、转移利润税（Diverted Profits Tax，DPT）等解决方案（谢波峰和陈灏，2019），其初衷是为了解决市场所在国的跨国平台企业的税收分配问题。

数字服务税依据的是“用户参与理论”，即跨国平台企业通过所在国用户参与创造的价值来获得收益。用户价值不只是用户数据的价值或用户忠诚的价值，用户所在国可以将其规定为用户加入用户网络的价值或用户数字劳动的价值，主张经营者的收入由本国用户创造，以数字商业模式中的付费交易总额为税基进行数字税立法（张牧君，2022）。这里的用户价值实际上就是销售带来的收入，主要表现为广告费为主的中介撮合费用。其逻辑是，广告主购买外国经营者的广告服务，从而获得消费者“观看广告产生的价值”。简而言之，苹果、谷歌等跨国平台公司的流量推广，取代了传统意义上的广告营销，但又因避税安排，不必在所在国纳税。

从当前世界各国的数字税/数字服务税立法情况看，其明确指向中介服务费和广告费。按各国目前公布的数字服务税（DST）征收范围的宽窄口径计，大致可分为三类：一是以欧盟版数字服务税提案为主，主张对在线广告、在线中介与数据销售的收入课税（郭媛媛，2020）。二是主张对搜索引擎（广告）、社交媒体平台（广告）和在线市场（中介）的收入课税。目前，参照英国立场设计数字服务税征税范围的国家有印度、土耳其等国。比如，印度2016年制定的衡平税法采取了“总额预提税”方案，对本国居民向境外网站支付的广告及相关服务费用以6%的税率征税。三是仅针对在线广告收入征收数字服务税的国家，目前有奥地利、匈牙利等国（冯俏彬和李承健，2022）。此外，美国则由于其平台企业在海外的进攻态势，长期获益颇丰，因而在联邦层面并未规定数字服务税。

各种数字服务税就是分享平台企业产生的跨境广告服务费，设立数字服务税的根本目的就是截留域外互联网巨头所带走的广告服务费。因此，当前国际数字服务税就是对广告等中介服务进行课税，也证明了以流量为核心的数据财政方向切实可行。

四、数据财政就是对数字空间的交易机会适配的财政税收制度

以流量为核心的数据财政在具体表现形式上就是分享平台的流量租金，这也对应了国际范围内兴起的数字服务税就是对跨境在线广告进行课税。

1. 谨慎开征境内数字服务税

是否开征境内数字服务税，需要充分考虑国内数字市场的竞争状况，评估是否存在税源向境外流失的问题。现以经合组织（OECD）为代表的“多边非歧视性”方案（以下简称“双支柱”方案）为例，其主要解决跨国公司利用各国税制差异和征管漏洞造成税基侵蚀的问题，也就是解决跨国数字服务造成所在国广告费、中介服务费外流问题。既要考虑已有的税收法律制度，也需要关注国际范围内中国平台企业的竞争力。

第一，开征数字服务税可能影响中国平台企业海外利益的分配。“双支柱”方案的“支柱一”突破现行国际税收规则的限制条件，向市场国重新分配大型跨国企业的利润和征税权，采取以营业收入为主的定量连接度，即确认跨国公司源自市场国的营业收入超过100万欧元，就认为构成特殊连接度，所在市场国即具有参与分配跨国公司营业收入的资格。从现实看，目前欧盟数字市场中排名靠前的平台企业均属境外企业，比如谷歌母公司（Alphabet）、苹果公司、脸书母公司（Meta）、零售巨头亚马逊（Amazon）、微软（Microsoft）以及抖音，处于数字竞争守势的欧盟，出于地缘政治战略考虑，推出了数字服务税和反垄断领域的“守门人制度”。对于拥有抖音商城（tiktok shop）、拼多多海外版（temu）、希音（shein）等大批出海平台企业的中国而言，“支柱一”方案或将放弃中国平台企业出海带来的部分收益，这一制度是否值得借鉴还需推敲。

第二，“双支柱”方案不利于中国吸引全球高新技术企业。“支柱二”通过全球反税基侵蚀（GloBE）规则、基于税收协定的规则（Subject to Tax Rule, STTR）、本地最低税负（Domestic Minimum Tax）三项规定确定“全球最低税率”，确保所有国际经营企业支付最低水平的税收。目前中国企业所得税名义税率为25%，其中国家认定的高新技术企业按15%征收，如同时符合“重点软件企业”等税收减免条件，实际税负甚至可以低于15%，这一实际税率对吸引外资中的高新技术产业发挥了积极作用。“支柱二”表面看起来是OECD为应对跨国企业税基侵蚀和利润转移提出的对策，实际上，更多是美国和欧盟因去工业化造成竞争力下降，对中国吸引全球高新技术企业进行限制打压的措施。

第三，对于中国各类平台企业（平台经营者）和平台内经营者而言，主要需要缴纳增值税和所得税两类，已经可以覆盖平台企业的税收。当前腾讯、抖音、百度、阿里等头部平台企业的确存在税收在中国境内不同省域之间的流动，比如，主播或商家在某个省份有实体经营，那么他们的税收可能会更多地流向该省份。以抖音为例，其对生态内的各种主播进行管理的核心，就是将拥有高“自然流量”的主播以各种方式让其购买“付费流量”，进而获取高额广告收入，这都属于提供现代服务业服务(有形动产租赁服务除外), 根据《中华人民共和国税收征收管理法》，如属一般纳税人税率为6%。如果是小规模纳税人则为3%，这一收入难以被用户所在地的政府征管。但以上问题并不涉及税收跨国转移问题，更为重要的是，中国存在转移支付制度，已经可以有效调节境内的税收不均衡问题。

2. 加速政务新媒体建设以集成政务流量

不管是土地财政还是数据财政，其内核都是中央与地方关系的调整。政府机构受制于科层化架构，信息成为组织内不同层级组织的一种“权力来源”，推动既有政务数据公开、政务服务数字化需要对地方政府进行有效激励。那么，需要将数据财政的重点，从征收数字服务税转向盘活既有地方政府的数字化平台（政务新媒体）上的交易机会。

政务新媒体，是指各级行政机关、承担行政职能的事业单位及其内设机构在官方网站、微博、微信等第三方平台上开设的政务账号或应用，以及自行开发建设的移动客户端等。政府在通过各类政务新媒体提供公共服务时，接触了用户，满足了用户需求。随着数字化的发展，全国范围内出现大量政务新媒体，在政务新媒体上数据的交互不仅仅传递了市场供需信号，更是转瞬即逝的交易机会。

更为重要的是，政务新媒体在公民与政府之间建立起新的交流渠道，这种交流渠道本身就蕴含着巨大的经济利益。UserTracker多平台网民行为检测数据库（桌面及智能终端）数据显示，目前各种政府和国有企业App中，铁路12306流量最大，2023年9月达到月活峰值1.19亿，除去基础的订票订餐等服务之外，还包含电子临时乘车身份证开具等政府服务。与之类似的还有交管12123，包含了机动车、驾驶证、事故处理等六大业务模块27项细分业务，2023年12月其峰值月活数量达到1.4亿，对比2022年增长14.4%。各类政务服务的线上化为一般公民带来便利的同时，巨大的流量红利也随之产生。

除此之外，地方政府投入开发的旅游类App也可以成为流量的现实载体。山西省推出的“游山西”App，整合了全省的旅游产品和服务，提供一站式的智慧旅游服务，包括景区门票预约、酒店预订、旅游攻略等功能。云南省推出的“一部手机游云南”智慧旅游平台，该平台通过“游云南”App提供服务，具有8大核心亮点，包括三维App首页、“刷脸”入园与智慧导览、诚信体系与“一键投诉”、创新慢直播功能、精品线路推荐、AI识你所见、智慧大交通等。国家通过对政务新媒体上的流量进行转化，进而获取巨大的流量费用，同时也可以扩大政府对市场的监管力度。

推动政务新媒体对地方财政的造血功能，要求适度放松对现有各级政务新媒体的商业限制。《国务院办公厅关于推进政务新媒体健康有序发展的意见》指出，政务新媒体原则上只转载党委和政府网站以及有关主管部门确定的稿源单位发布的信息，不得擅自发布代表个人观点、意见及情绪的言论，不得刊登商业广告或链接商业广告页面。从这一角度看，只需要对《国务院办公厅关于推进政务新媒体健康有序发展的意见》的“刊登商业广告或链接商业广告页面”部分进行放开，就可以激发当前政务程序、政务新媒体的流量价值，政务新媒体的流量租就将成为地方政府数据财政的新支柱。

3. “月活”指标实现政务流量的价值可度量

以政务新媒体伴生流量为核心的数据财政，必须建立一套可供测算的流量指标体系。互联网平台的广告费通常基于不同的计算模式，其中主要的模式包括CPC（每点击成本）、CPM（每千人成本）、CPA（每行动成本）、CPT（按时长计费）、CPL（以搜集潜在客户名单多少来收费）和CPS（以实际销售产品数量来换算广告刊登金额）。但实际上常用的就只有CPC（每点击成本）和CPS（以实际销售产品数量来换算广告刊登金额）两种模式，本质上就是强调由点击率和实际销售数量换取的广告费。

政务新媒体伴生的流量价值可以“日活”（DAU，Daily Active Users）“月活”（MAU，Monthly Active Users）等指标体现，这一指标更可以成为以流量为核心的数据财政的核心指标。“日活”全称为日常用户活跃数量，也就是每天使用产品或网站的用户数量，一般被用来反映网站、App等互联网应用的实际用户数量等运营情况。“月活”全称每月用户活跃数量，也就是每月使用产品或网站的用户总数量。平台偏好使用“月活”而非“日活”的原因主要有以下几点：第一，月活用户数是基于设备维度，衡量用户长期黏性和服务稳定性的重要指标，它能够反映用户对平台的忠诚度和满意度，当用户频繁使用某一平台，说明他们对平台的功能及内容有着很高的认可度和满意度；第二，“日活”体现战术层面的用户活跃情况，“月活”代表战略层面的市场表现，通过分析“月活”数据变化，平台可以更好地理解用户的需求和偏好，为营销与推广提供数据支持与指导。综上，“月活”指标因其在衡量用户长期黏性、市场表现、用户留存、商业价值和吸引投资等方面的重要作用，而被平台所偏好。

“月活”指标的出现解决了数字空间交易机会难以度量的难题，更是下一步地方政府开放政务新媒体伴生的流量价值的基础。对于政务流量而言，其巨大的经济价值也需要市场化的进一步检验。

五、结论与展望

在城市化快速发展的时代，“土地财政”为初期资金积累提供了重要支撑。进入数字时代后，线上交易拓展了交易时空，用户注意力成为新的稀缺资源。本文以流量为核心的“数据财政”为研究对象，得出以下结论：

第一， 数据要素的本质是市场供需信号，流量的本质是市场交易机会（徐信予和杨东，2022），分别对应“以市场供需信号为核心的数据财政”和“以市场交易机会为核心的数据财政”。本文秉持“数据要素无劳动价值，仅有使用价值”的学术观点，在数据权属上则反映为“占有即所有”，这也最为符合数据要素的信息本质。数据的价值孕育于流通环节（如仓储、物流和簿记等），并与具体应用场景紧密相连，却无法转化为有形的物质商品，其所谓的“价值”并非自生，而是源自参与生产过程中所分享到的剩余价值。因此，以市场供需信号为本质的数据难以独立成为一种可持续的财税模式。

第二， 借鉴土地财政的金融模式，未来数据财政应重点挖掘政务新媒体的流量价值。流量是市场交易机会的体现，也是数据财政的核心。电子商务的兴起将物理空间的交易机会转移到网络空间，线上交易机会的金融化可为地方政府开辟新财税渠道。同时，物理空间向数字空间的转移也意味着新一轮城市竞争，政务新媒体成为地方政府吸引有限人口的重要窗口，是推动城市和地区发展的关键动力。

以流量为核心的数据财政也具有双重性质，对内表现为数据财政，对外则体现为数字服务税和国际转移支付。在中国平台企业纷纷扬帆出海的背景下，打破美国所构筑的数字霸权，构建以“流量-国际转移支付”为核心的国际经济再分配体系，是实现中国式现代化发展的必由之路与应有之义。