原创 | 从土地财政到数据财政

很多学者对土地财政有过很多的研究。土地财政被定义为地方政府通过对土地资源形成的依赖，从而导致与土地资源相关的收入占财政收入较高比重的一种财政收入形态。这种收入形态能够使得地方政府在确保维持日常运行的开支以外，更好地开展经济建设，确保城镇化和工业化的顺利进行。

土地财政产生的原因，比较一致的看法是，始于2003年中国土地管理制度变化所导致的。土地管理制度变化使地方政府能够开展相关的土地专营，从而获取相对应的财政收入。土地财政的本质特征是土地专营制度。

分税制改革对地方政府收入造成了较大的影响，地方政府的财权和事权的不平衡（财政纵向失衡），从而导致土地财政的日益膨胀。研究发现，土地财政与通货膨胀显著正相关，地方政府土地财政收入的增加会直接推动通货膨胀水平的上升。

基于对土地财政的利弊分析，一些学者和专家提出了土地财政治理的一些政策建议。主要是打破政府垄断土地一级市场的格局，对现行的财政税收制度进行改革。同时使地方政府在预算内获得履行事权所需要的财权。另一方面，地方政府应建立多元化的投资机制，实现“聚财有度”。土地财政的核心逻辑是，土地要素被重估，土地要素市场直接成就了土地财政。

2019年11月发布的《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度，推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》中，首次提出将数据纳入到生产要素，并参与分配。2020年4月9日，中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》（简称《意见》）则是一份具有里程碑意义的政策文件。《意见》明确加快培育数据要素市场，建立健全数据产权交易和行业自律机制。可以预见，上述制度将导致数据要素被重估。那么，数据要素市场是否会催生数据财政？

笔者认为，数据要素市场必然的会成就数据财政。本文将通过构建一个初级的模型来说明数据财政形成的机理和收入的形式。

一、数据财政形成的机理

基于土地财政形成的原因和机理的分析，我们推断，数据财政形成的基本条件有两个：1）政府的数据专营；2）土地财政收入得到一定程度的抑制，需要新的财政收入来源。只要满足这两个条件，数据财政就会形成。

除这两个基本条件外，经济形态发展到数字经济阶段，以及内在经济结构调整、中美贸易和科技竞争长期化的预期等因素，加快了数据财政的形成。

数据财政不会取代土地财政，而是数字经济发展到一定阶段的必然产物，对于解决财政纵向平衡提供了一个全新的理念和方案（如下图）。

当前和未来相当长一段时间里，数字经济的发展将极大的促进经济结构转型。政府、企业和居民的数字化转型、升级和重构，催生数据要素成为核心的、重要的生产要素。但数据资源分布极不均衡、数据流通不畅等矛盾日益凸显，事实上也严重阻碍了数字经济的增长潜能。因此，为坚决这些问题，必然需要强有力的协调、协同机制。

在中国特定的经济环境和制度下，数据权，即数据的产权，具备双重分割特征：所有权与使用权的分割。中央的政策文件也明确，要建立完善“所有权与使用权分离”的数据要素管理新体制，构建数据要素有序流通、高效利用的新机制。上述政策目标的实现，依靠私人企业是无法实现的，需要政府积极的、主动的作为。

于此同时，数据确权的复杂性、数据隐私保护和数据安全的强制要求，将极大的提高初级数据提供商的门槛。政府不仅拥有巨大的原始数据资源，而且也具有法定的采集大量数据的权利。政府作为最大的数据所有者，就成为不可或缺的参与者。由此，政府主导数据交易，不仅是必然的，也是必须的。

经济宏观调控的要求、以及世界发达经济体的历史经验，财政收入的结构必然的要摆脱土地出让收入。土地财政作为一个历史阶段的产物，也将随着经济结构发展进入新的阶段而逐步由主导地位退居次要的、从属的地位。因此，财政需要扩大其非土地出让的收入来源。数据要素就成为潜在的、寄予厚望的重要财政收入来源之一。

2007～2018年，我国土地使用权出让收入从7285亿元增长到65096亿元，年复合增长率22%，占政府财政收入的比重由10.2%增长到35.5%。这样的财政收入结构导致的经济、社会问题也日益凸显。针对“土地财政”难题的解决方案已经提出了很多，本文不在赘述。

数据要素是一种新型的生产要素。数据财政的形成，会成为财政的一个十分重要的收入来源。数据财政要达到一定的规模，虽然还需要一段时间，但可以预计其增长潜力巨大。我们知道土地财政主要是土地使用权出让获得的收入，那么数据财政会通过什么样的形式产生收入呢？

二、数据要素市场和数据财政

一个简化的数据定价模型指出，从微观层面考察，数据要素价值形成是由输入数据、处理数据的软件（算法）和硬件（算力）共同作用的结果。在不考虑软件和硬件差异的情形下，数据要素价值与输入数据的特征度量相关。

数据的层级结构模型（如下图）揭示出，不同层级的数据对于整个数据集的价值贡献是不同的。大数据科学揭示出来的一个显著的特性就是，高层级数据包含更丰富的信息，对于数据价值的贡献也更多。

由上述模型可以推测数据要素市场的两个主要特性。首先，数据要素市场中的数据必须进行分类和规范，以满足特定的应用需求。这些分类和规范，可能由市场逐步形成的，例如数据交易所自发形成的；也可能是强制性的，例如无人驾驶数据规范。其次，数据要素市场是多层次的。既有初级的原始数据的交易，也有高级的采用诸如联邦学习、隐私安全计算等方式实现的数据交易。

数据要素市场与数据治理是不可分割的整体。第一步就是数据的标准化、规范化。而标准化、规范化的前提就是要明确数据产生的主体是谁。这个主体就自然需要一个确定的数字身份（Digital Indenity）。数字身份是数据要素市场的基石，缺少数字身份的数据要素，就是无本之木，很难形成价值。相反，政府因为独家垄断数字身份，因此也就为数据财政提供了坚实的基础，数据要素市场天然的需要政府。

数据要素的跨境流动受到多方面因素的影响，跨境数据要素的交易面临相对复杂的情形。跨境数据要素市场的发展和稳定，有赖于今后一段时间，双边、多边跨境数据协定的达成，特别是全网数字身份（Universal Digital Indenity）的统一和共识。

基于上述数据定价模型和数据要素市场的主要特性，我们可以分析数据财政的主要实现形式。

1、公共数据

政府拥有的公共数据，即“公共管理和服务机构”在依法履职或提供公共管理和服务过程中收集或产生的，以一定形式记录、保存的各类数据及其衍生数据。公共管理和服务机构涉及的企事业单位，包括但不限于教育、卫生健康、供水、供电、供气、供热、金融、电信、公共交通等企事业单位。

公共数据实现财政收入的示意图如下：

考虑到安全、效率和便利性，政府会将其公共管理和服务机构的数据统一归集到政府数据中心。政府数据中心将作为公共数据对外发布和授权使用的单一入口。公共数据中心主要对外提供两大类数据：从政府各个单位和机构汇聚、归集的未经加工的原始数据，以及加工过的数据产品（服务）。会有一个数据目录详细列明提供的原始数据和数据产品（服务）列表，以及价格等。数据中心的访问控制，会根据不同的产品（服务）类型、访问频次、流量等进行差异化访问管控。

由于政府拥有巨量的、异构的、富含隐私信息的原始数据，这些数据可以被层化（Sheaflication）后，加工成为多样化的高价值数据产品（服务）。政府可以通过自主经营、特许授权或外包合作的形式，挖掘公共数据的潜在价值，获取更多的收入。可以预期，随着区块链、安全和隐私计算等技术的逐渐成熟，政府不仅会开放更多的数据资源，而且会通过加大物联网等基础设施投资，增加更多的数据资源。将会涌现出越来越多的数据开发商，开发基于公共数据的产品和服务。这个过程示意图如下：

公共数据的垄断性决定了其卖方市场的属性。其定价依据更多的是考量政府开支预算平衡以及社会效应。特许经营、专营等权利，则一般可以通过招拍挂的拍卖形式定价。

2、数据交易税

除公共数据外，数据还包括企业云数据、边缘数据和终端数据这三个来源。根据IDC的报告预测，2025年全球数据量将达到175ZB，这三个来源构成其主要部分。

为区别，我们将上述来源中不属于公共数据的部分统称为私域数据。事实上，私域数据和公共数据存在千丝万缕的关联关系。特别的，私域数据需要数字身份的关联，才能真正实现价值。而数字身份认证则唯一的由政府管控。政府通过为私域数据提供数字身份认证可以获取收入。私域数据通过数字身份认证后，才有可能与公共数据、或其他私域数据产生关联，形成超额价值。而政府在此过程中，很显然是不可或缺的参与者。

除数字身份认证服务外，数据要素交易环节中需要确权、交易凭证、薄计和权利证明等文件。因此，无论这些私域数据交易采用点对点、交易所还是其他形式，政府都可以征收数据交易印花税。

随着数据要素市场发展，数据商品、数字资产增长都会十分迅速。基于数据商品、数字资产的增值税、所得税会逐渐增长。可以展望，未来数字资产规模将超过传统实物资产的规模，届时，数据财政收入有望占到非常大的比重。

3、跨境数据交易

由于安全、隐私等因素，政府将拟定跨境数据交易的分类管理措施，部分跨境数据交易需要政府的认证和许可。由于各个国家政府都垄断数字身份的核心数据，因此，跨境数据交易要持续和稳定发展，需要各个政府间的数字身份互认机制，以及受管制数据的鉴别、鉴定等工作。

由于目前海关主要针对有形货物贸易和服务贸易征收关税。对数据这种新型的要素，尚未建立数据关税理论和体系。因此，当前和今后一段事件，为简化跨境数据交易，政府可能通过设立跨境数据交易中心等集中式的方式来规范和治理。政府会通过服务的方式，收取相应的费用。

结论

数字经济催生数据财政，反过来数据财政会极大的促进数字经济。数据财政会引导政府、私人投资数据要素市场基础设施，建立和完善数据要素的流通、流转和资本化体系，极大的促进数字经济的发展。数据财政还会极大的促进数据要素市场的发展、数字资产的形成，以及加快各行业的数字化转型进程。

数据财政增加了政府潜在的收入来源，长期来看，会大大减轻对土地财政的依赖，这对经济增长方式转变、财政金融稳定都会带来积极的影响。

改革就是一系列选择。但哪个选择真正改变了历史，身处其中并不一定看得清楚。“土地财政”就是如此。从诞生到形成，它并没有一个完整的设计。甚至“土地财政”这一名词，也是后来才想出来的。但正是这个来路不清、没人负责、甚至没有严格定义的“土地财政”，前所未有地改变了中国城市的面貌，甚至成为经济成功与问题的根源。

深圳是中国城市化最快的城市之一，税收收入占到政府收入的 93% 以上，来自土地出让的收入已经微不足道。但深圳经济并没有因为无地可卖而“不可持续”——深圳“土地财政”已经悄然退出。2020年7月15日，深圳市司法局率先发布《深圳经济特区数据条例（征求意见稿）》。数据财政能否让中国经济持续发展，再创增长奇迹令人期待。

参考文献：

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唐在富， 《中国土地财政基本理论研究——土地财政的起源、本质、风险与未来》，2012

吴建瓴 , 蒋青 , 刘茜 ，《土地财政与经济高速增长》，2014

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平新乔 , 黄昕 , 安然 ，《地方财政收入中的土地出让金和房地产 税收问题研究》，2016

储德银、费冒盛，《财政纵向失衡、土地财政与通货膨胀》，2020

安体富 , 窦欣，《我国土地出让金 : 现状、问题及政策建议》，2011

章和杰、金辉，《厘清中央、地方财政关系是否有助于破解土地财政难题》，2020

张家林，《数据有价-数据资产定价初步研究》，2019

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1630332997185179109&wfr=spider&for=pc

《深圳经济特区数据条例〈征求意见稿〉》

希捷、IDC，《数据时代 2025》，2018

作者简介

张家林

1995年-1997年创办期货经纪公司，北京商品交易所会员，从事商品期货经纪业务。

1995年-2003年涉足证券投资与股权投资。

2006年-2009年在国外从事结构化金融衍生品交易，包括CDO,CDS等。

2009年6月创建私募证券投资管理公司，负责决定公司的投资计划、投资策略、投资原则、投资目标、资产分配及投资组合的总体规划。

2014年初创建金融科技公司，从事人工智能投顾、监管科技的业务。

1）发表过有金融人工智能、数字货币、网络空间贸易与投资、区块链等二十余篇文章，政策建议。著有《证券投资人工智能》等专著。

2）参与多项央行、证监会的多项优秀课题研究。2017、2018年证券业协会的优秀课题。

3）2015年开始涉足区块链的应用和技术研究。是Hyperledger中国区首家会员，开发多项区块链的应用研究和跨链技术。

编辑：王菁

校对：林亦霖