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Progress in Social Sciences

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房地产价格认定数字化改革赋能数据要素市场化配置路径选择

The Digitalization Reform of Real Estate Price Certification to Empower Market-oriented Data Allocation: Necessity and Consequentiality

Progress in Social Sciences / 2024,6(2): 307-323 / 2024-04-23 look426 look409
  • Authors: 王勇¹ 韩洪云²
  • Information:
    1. 建德市价格认证中心,杭州;2. 浙江大学中国农村发展研究院·浙江大学公共管理学院,杭州
  • Keywords:
    Real estate price certification; The digitalization reform; Marketoriented data allocation; Route choice
    房地产价格认证; 数字化改革; 数据市场化配置; 路径选择
  • Abstract: The digitalization reform of real estate price certification is theinherent requirement of the development of price certification itself, it isthe inherent requirement to overcome the deficiency of inter-departmentcoordination, professional certification institutes and social organizationcoordination, Scientific Development and standardization of price certification.More importantly, the reform and development of digitalization of real estateprice certification can leverage the market participation of social subjectsthrough the circulation and sharing of real estate public data and the effectiveintegration of public data and social data, through the public data circulationand sharing, the realization path of data capitalization is explored to overcomethe uncertainty of data asset return and the challenge of data asset pricing.Through the public data technology innovation regulatory model, the sceneleads the data transaction model innovation by facing the data transactionmechanism design challenge. 房地产价格认定数字化改革,是克服部门间协同不足、专业化认证机构与社会组织协同不足、价格认定科学化、规范化不足的内在要求,也是赋能数据要素市场化配置的必然选择。以房地产价格认证数字化改革发展为抓手,赋能数据要素市场化配置,推动公共与社会数据融合,产权明晰赋能数据要素资源化;完善数据交易机制,协同治理赋能数据资产化发展;创新数据监管制度,赋能数据要素资本化发展。但公共数据与社会数据融合不足、流通共享不足和机制不畅,公共数据共享动力不足、协调成本高、生态难以形成,阻碍了其优势和价值的充分发挥。为充分释放公共数据红利、赋能数据要素市场化配置,必须采取以下对策:第一,促进数据整体性治理重构,奠定数据资源化的组织基础;第二,推进数据流通交易规范化,奠定数据资产化的制度基础;第三,技术创新完善数据生态链,奠定数据资本化的技术基础。
  • DOI: https://doi.org/10.35534/pss.0602025
  • Cite: 王勇,韩洪云.房地产价格认定数字化改革赋能数据要素市场化配置路径选择[J].社会科学进展,2024,6(2):307-323.


自1985年政府首次提出共同富裕理念,尤其是党的十八大以来,党中央逐步把实现全体人民共同富裕摆在更加重要的位置上。实现共同富裕是社会主义的本质要求,也是中国式现代化的重要特征和人民群众的共同期盼。在2021年8月中央财经委员会第十次会议上,习近平总书记提出要“在高质量发展中促进共同富裕,正确处理效率和公平的关系,构建初次分配、再分配、三次分配协调配套的基础性制度安排。”构建初次分配、再分配、三次分配协调配套的基础性制度安排,关键是由政府通过税收和财政转移支付等手段对初次分配结果进行的再分配。因此,通过设计更加科学的税制结构,必须在加大税收、社保、转移支付等调节力度及其精准性的同时,通过开发资本利得税、房地产税、遗产税、赠与税、奢侈品消费税等税种征收制度,降低间接税占比,进一步完善分配制度、助力全体人民共同富裕。

房地产税是调解收入和增加国家税收的重要手段。早在2011年,中国就在沪渝两地对城市居民住房房产税开始征收试点。2015年8月,十二届全国人大常委会将房地产税写入立法计划。2016年,党的十九大明确提出要加快推进房产税立法,提高持有环节房地产税负。近年来,我国一些城市过高的房价已经对实体经济和居民消费产生了负面影响,前期的财富效应逐渐转为挤出效应,已经成为实现中国经济稳定增长的重大隐患(熊平,2019)。适时推出房地产税,已成为维护社会经济稳定发展和实现社会公平的必要手段。但计税依据的科学性不足,将会影响税收调控功能的发挥(贾康,2018)。我国实行全国统一的税率,主要采用从价计征和从租计征的征税模式。从价计征是基于房产原值的1.2%征税,从租计征则是租金的12%征税(邓一,2020)。我国城镇房产税的计税依据则是基于房产原值或者租金收入,这些都不能全面反映房地产的实际价值;尤其是存量房买卖中避免做低合同价现象的关键环节就是房产估价,针对存量房交易中存在的买卖双方低报交易价格问题,税务部门需要应用房地产评税技术来核定存量房交易计税价格(唐慧、吴翔华,2012)。

作为税收体制改革的关键内容,涉税财物价格认定工作不仅对税收征管、税务稽查发挥着重要作用,也对房地产市场价格形成和经济高质量发展产生显著影响(郑锦风,2020)。房地产价格认定作为一项拓展业务,因行政征收、执法活动、国家赔偿及涉案等申请房地产价格认定的数量呈逐年增多趋势(郑秀凤,2017),其顺利开展是加强和完善社会治理体系、维护社会和谐稳定、保障民生权益的题中应有之义(吴涧生,2022)。《关于开展涉税财物价格认定工作的指导意见(发改价格〔2010〕770号)》明确提出,“随着社会主义市场经济体制的逐步完善和价格、税收制度改革的日益深化,税收工作和价格工作的关联性日渐紧密,税收征管工作越来越多地涉及价格认定方面的问题,社会各界对涉税财物价格认定的需求日显迫切”。涉税房地产价格认定由于房地产在经济和社会发展重的特殊重要性,越来越成为价格认定的重要方向。价格认定机构需要秉持公平效率的原则,向纳税人提供便利的条件和流畅的申诉渠道,尽量做到公正合理、简单高效地处理争议(张珂,2022)。尽管按照《财政部、国家税务总局关于开展推进应用房地产评估技术加强存量房交易税收征管工作的通知》(财税〔2011〕105号)的文件精神,国内一些大中型城市的税务部门,在充分利用本地房地产管理部门的信息和数据基础上,已经将批量评估技术运用于存量房交易税收征管工作。目前以地方价格认定机构一己之力推动部门间数据流动难度很大,如何通过构建常态化的数据共享机制,建立信息数据库动态收集系统,通过数字化软件模块实现动态信息收集功能,对与房地产相关的数据信息进行采集和分析整理,将相关数据与房地产价格的关联性进行分析和测算,实现房地产价格认定的数字化升级(尹红、刘乘风,2019),是涉税房地产价格认定顶层制度设计的一大挑战,也是中国数字化政府建设的一个有益的实践探索。

因此,本文在首先对于房地产价格认定数字化改革的必然性简要讨论的基础上,继续通过分析房地产价格认定数字化改革的必然性和应然性两个方面,系统地阐释试了通过房地产价格认定数字化改革,促进中国数据资产化的实现路径。

1 大数据背景下中国房地产价格认定数据协同困境

发达国家房地产税类设置主要分为三种类型:对保有、流转和取得课税(邓宏乾,1995)。从世界发达经济体的价格认定机制设计来看,美国、英国、加拿大和澳大利亚四国并未设立专门的机构进行涉案财物价格认定(尹红、刘乘风,2019)。美国通过在财政部门设立了专门的不动产估值办公室,从事不动产的价值认定工作(吴保喜、杨青,2017),美国各州房产评估采用的方法不统一,一般以市场价值为主(夏普云, 2016)。英国价值认定管理局的职能包括如下三个方面:一是定期对全国房地产进行等级评定和价值认定;二是负责公民遗产价值的认定;三是负责资本所得的价值认定。澳大利亚价格鉴定总局是除提供有关不动产的评估,也包括机器设备、商业、知识产权等的评估认定。日本税务所则提供不动产、机械及装置、船舶等的价格评估(吴保喜、杨青,2017)。国外房产价格评估主要有成本法、收益法、市场法三种,其中使用较多的是市场法。

从房地产税功能定位的角度看,美国主要是靠士地税收来调节市场和增加地方政府财政收入,房地产税为地方政府提供了约三分之二的税收收入(刘华 等,2021),英国的功能定位主要是调节收入差距,日本的功能定位主要是调控房价(邓一,2020);20世纪90年代后,房地产税收作为各国地方政府财政收入主体税源的地位进一步加强。各国保有环节的房地产税是房地产税制体系中的主体内容,多数国家选择了以房地产的价值为房地产税收的计税依据,即以房地产的资本价值或评估价值为基础。如加拿大、美国、日本等都将土地和建筑物的资本价值纳入税基。英国对包括楼房、公寓、活动房和可供居住用的船只等,以其估定价值为计税依据(陈平、李建英,2021)。日本固定资产税与城市规划税是以房屋交易价格为计税依据,一般是每3年估价1次。英国海关总署下属的评估办公室负责居住房屋价值的评估,一般每5年重估一次。英国营业房产税计税依据则是指房产的市场租金(夏普云, 2016)。美国、英国、加拿大和澳大利亚四国遵循“谁主张谁举证”的原则,借助一些票据信息、市场评估中介机构等来解决涉案财物的价格认定问题(尹红、刘乘风,2019)。基于市场信息基础上的价值评估,是价格认定服务的核心与关键。

从价格认定机构的设置上看,我国由政府设立的价格认定机构专门从事涉案财物价格认定,从而维护量刑定罪的严肃性和权威性(尹红、刘乘风,2019)。所谓涉税财物价格认定工作,是指政府价格主管部门设立的价格认证机构对税务机关在征税过程中出现的价格不明、价格争议的情况进行计税价格认定的行为(郑锦风,2020)。 涉税财物价格认定可以有效纠正“市场失灵”造成的价格扭曲,避免阴阳合同、转移定价、恶意估价、价格不明和价格争议引起的税款征收困难,为政府部门依法行政、依法履职提供有力的平台支撑。但由于价格认定目的、对象差异,价格认定中心在进行认定是方法差异,导致认定结果不同。价格认定中心对涉案物品价格认定,多采用成本法;在征收房产税时,多采用房产的市场价值作为价值基础。存量房估价主要由地税局指定估价机构对房屋进行实地测量,既耗费时间,又浪费大量的人力物力(张珂,2022),导致房地产估价工作效率低下。与此同时,涉税财物价格认定工作涉及社会面广、领域多,房地产价格认定信息流通共享需要组织间的协同合作,面临基层价格认定机构业务量大、专业人员不足的制约,亟需建立税务机关、价格认定机构和社会中介服务机构三方协同工作机制(吴涧生、姜怀浩,2020)。

各国房地产税征收都是以房地产评估价值作为房地产税征税依据是各国共识,房地产价格评估效率的高低直接决定了房地产税成功与否(鲁鑫悦,2022),随着社会经济的不断发展,房地产估价的领域将越来越广(尹红、刘乘风,2019)。在我国经济社会日趋法治化、规范化、高效化、信息化的时代背景,随着“放管服”改革的不断推进,采用大数据手段不断提高存量房价格认定工作效率成为必然选择(范璞 等,2018)。但价格认定机构信息化建设不到位,极大地制约着价格评估结果的精准性。为适应涉税房产价格认定工作需要,研究开发全国统一的涉税房产价格认定工作平台及分级房地产数据库,建立和完善与税务、住建及不动产登记等有关机构的数据对接机制,推动涉税房地产价格认定数字化转型——通过数据重新驱动业务、协作、流程的信息化技术变革推进数据共享已经势在必行。必须充分利用“十四五”时期建设“智慧发改”的有利时机,稳步推进综合业务平台分布式部署工作,积极构建跨部门、跨地区、跨层级、跨专业的智慧价格认定系统,实现系统内开放共享和跨部门业务协同,通过数据平台建设奠定涉税房地产价格认定的数据基础。

2 房地产价格认定数字化改革赋能数据资源资产化发展的路径

2.1 模糊产权下的数据要素数据资产定价困境

随着工业社会数字化、智能化时代的发展,数据成为未来经济社会发展的关键要素,数据产生和流通的速度前所未有,整个经济系统呈现出极大的复杂性(邵婧婷,2019)。然而,我国数据要素市场化还处于初级阶段,数据交易只是在较小范围内进行。在政府政策的推动下,我国各省份陆续成立大数据交易中心,探索数据要素及其衍生产品的交易。中国数据交易实践中基于用户同意原则下的单边权利配置,不可避免地阻碍数据流通。更囿于数据要素确权、定价和交易机制等顶层制度设计的不完善, 大数据交易平台的数据交易量极低,甚至多家数据交易平台的交易量为0;截至2022年3月,在已成立的40多家数据交易平台中,29家公司没法正常运营(郑大庆 等,2022)。

推动数据生产要素市场化的前提,必须解决数据确权、隐私安全和权益保护难题。与数据要素相关的法律法规还不健全,有关数据确权、流通、开放、交易等方面的制度尚不完善,规范的数据产权制度和交易规则尚未形成。与传统生产要素不同,数据消费具有非排他性、易复制性和分享增值性等公共物品属性,使得其确权、定价和交易流通等各环节面临诸多亟待解决的问题。首先,数据资源的非损耗性和非竞争性公共产品属性,使得已有的物权、知识产权制度框架难以直接应用于数据产权的界定;其次,数据应用价值实现的场景依赖、数据高流动性的技术依赖,使得数据具有极强的时效性;再次,数据在产生、收集、使用各环节涉及的数据生产者、收集处理者、使用者、控制者等权力主体的利益交叉,在数据产业巨大市场利益的驱动下,数据的稀有价值将不可避免地家具数据产业链上各主体利益纠纷。数据产权界定不清晰,不可避免地引致企业数据孤岛和数据垄断并存,极大地阻滞了数据流动和价值实现。企业数据产权安全性不足,导致企业不能通过数据的开放共享获得任何回报;更由于数据零成本复制和传播的特性使得卖方无法控制直接出售数据带来的风险。由于对商业机密泄露风险的担心,企业没有动力开放共享数据(戚聿东、刘欢欢,2020)。

由于数据价值具有极大的不确定性,数据要素权属不清、难以定价和交易机制不完善等问题导致数据要素市场有场无市,严重制约了数据要素的市场化配置。但数据交易不活跃的根本原因在于数据要素的非竞争性、外部性、财产性等经济属性;同时在财富创造过程中,需服从大数据的作用机理,即数据的规模性、即时性、多样性和价值性;数据本质上是一种协同要素,没有独立的经济价值,需要和其他要素联合生产才能产生价值,如何在实现的总价值中剥离数据价值,仍缺乏坚实的理论基础;数据价值具有先行者优势,随着使用过程可能会形成新的数据,旧数据的价值可能会发生贬值,难以统一定价;由于数据的应用场景复杂,价值难以估计。即使相同的数据面对不同的业务场景,所产生的价值也完全不同,难以在不考虑其他影响数据使用因素的基础上单独分析数据的价值。鉴于数据的独特性及其定价的复杂性,全球范围内尚未形成较为成熟的估值体系。

在“价格反映价值”的核心原则下,亟需建立反映现实需求、收益公平分配、隐私保护和计算效率的数据定价机制。交易标准和机制不清晰导致交易主体互信和入场意愿低下,迫切需要通过数据交易实践探索和完善数据交易规则、规范数据交易,进而促进数据要素市场发育。

2.2 房地产价格认定数字化改革赋能数据资产化的实现路径

2021年12月12日,国务院印发了《“十四五”数字经济发展规划》(国发〔2021〕29号),明确指出进一步推进数字经济发展是新一轮科技产业革命的重要战略选择。数字经济的核心要素是数字资源,是以新型技术网络为重要载体,在公平和效率方面更加统一的新经济形态。数字技术是驱动数字政府公共价值创造的关键引擎,只有将数字技术与组织、制度等进行深度融合,才能真正建设回应性、责任性、及时性和无缝隙的数字政府(王学军、陈友倩,2022)。数字治理是在现代社会中以数字技术、信息技术和网络技术为基础的新型治理方式,并在社会层面和政府层面通过基于公共价值和整体主义的应用,将政府、市场、社会和个人以数据化方式动态关联起来,以促进以公共决策的科学化和民主化、多元主体的系统化和协同化、机制流程的规范化和智能化等为目标的技术化构建和社会化应用。从数据提供者角度而言,由于缺乏国家层面制度刚性,政府部门不愿主动提供数据;更由于对共享风险的担心、由于采集方式、采集渠道、采集标准等不统一造成数据不一致,数据错报、搭建数据共享交换平台资金投入较大,财力有限的地方政府难以支撑,导致政府共享动力不足、协调成本极高。我国数据要素市场监管体系不完善,监管职能交叉和监管缺位并存,制约了数据要素资本化发展。为此,必须通过公共数据流通共享,创新数据商品交易监管制度设计。

实现数字经济、数字政府和数字社会三位一体的协调发展格局,需要政府公共部门构建数字治理体系,通过数字化手段不断满足人民群众日益增长的美好生活需要。政府作为国家进行统治和社会管理的机关,其掌握的数据种类丰富且数量庞大,目前我国信息数据资源的80%以上掌握在各级政府部门手里。政府公共数据有狭义和广义之分:狭义的政府数据包括各级政府部门在依法履行职责过程中制作或者获取的、以一定形式记录和保存的各类数据资源;广义的政府数据也称为公共数据,还包括事业单位在履行公共管理和服务职能过程中产生和采集的数据。政府数据中包含了大量的个人信息,不仅具有系统运行中的存量价值,还有其在得到开发利用后生成的新的潜在增量价值。但目前政府数据开放中个人信息作为一项具有隐私特性的信息,成为政府数据全面流通共享的瓶颈制约。从全球政府数据开放的成功实践看,政府数据开放取得成功的关键在于数据提供者、数据使用者以及数据平台拥有者之间形成良好的数据生态。政府数据授权运营尚未形成共识、探索承受压力,政府数据共享遭遇的共同困境是数据权属不清、层级之间相互掣肘和流动组织不成体系,导致政府数据共享动力不足、协调成本高,政府数据开放有限、生态难以形成。未来发展迫切需要落实制度协同、组织协同和功能协同,即协同确立政府数据权属为政府数据流动提供制度保障,以纵向协同联动横向协同为政府数据流动提供组织保障(张会平、顾勤,2022)。

国家发改委价格认证中心坚持不懈地推进价格认定综合业务平台建设,以大数据、人工智能为支撑,以数据协同和数字赋能为驱动,着力构建“互联网+价格”工作新平台,提高推动价格认定公共服务和治理能力现代化的水平,提升价格认定服务党委和政府、服务社会的能力。2021年11月,国家发展改革委价格认证中心印发《关于开展涉税房地产价格认定数字化转型试点工作的通知》(发改价认综〔2021〕36号),8个试点城市先行开展涉税房地产价格认定数字化转型工作。2021年6月,浙江省印发了《浙江省数字政府建设“十四五”规划》,提出到2035年,数字化驱动政府深化改革和生产关系变革成效凸显,数据要素流通机制健全,全面实现用数据决策、用数据服务、用数据治理、用数据创新。文件强调“加强数据资源共享开放应用创新”:建立省市县共用的“一地创新、全省受益”数据共享应用模式;健全完善数据闭环流转机制,促进数据回流赋能基层治理;打通城市数据感知、分析、决策和执行环节,提升城市治理水平和服务能力;探索建立分行业、分场景的可控数据开放机制;开展政府数据授权运行试点,鼓励第三方通过深化对公共数据的挖掘利用,提升政府开放数据利用率。

数据的市场化配置包括两个关键环节: 一是生产资料的分配,也就是数据要素在各个社会成员之间的分配; 二是创造财富的分配,即数据所有者凭借数据要素的贡献获得报酬。数据可同时为他人控制与利用(金耀,2022)。首先,必须完善数据交易规则,规范交易主体行为的制度安排;其次,完善数据质量评估机制,制定数据交易标准、程序、进入与退出市场规则;再次,在对数据要素合理评估的基础上,通过市场手段调节数据要素供求关系和确立合理价格。房地产数据正在以几何倍增式暴涨,“数据即资产”的前景将使拥有房地产数据的政府职能部门、企业、金融机构、平台坐拥丰厚资产。政府机构及房地产企业等拥有海量房地产大数据,只有通过交易共享,进而“盘活”庞大的数据资源,才能将房地产大数据资产变现,实现数据资产价值最大化。房地产价格认定产生的数据信息不仅可以作为税款征收的重要依据,还可以用于银行贷款评估、资产拍卖、学术研究等多个方面;开展深层次数据分析和挖掘,及时预警房地产价格与实际资产价值的偏离程度,房地产大数据流通共享有助于提高政府部门的决策及调控能力(吴涧生 等,2019);房地产大数据流通共享有助于企业掌握业务战略决策、提高服务水平、实现精准化营销、提高商品购买率、研判产品和服务创新需求,进而实现决策自动化、产品功能监测情况和强化内部从员工到产品的治理等。房地产大数据的潜在市场需求,为房地产大数据市场化价值实现提供了有效的经济激励。房地产大数据作为一种特殊产品,具有私有和共有双重属性。政府数据中由房管局、国家统计局等政府机构收集的房地产大数据,属于公有数据;房地产大数据中的数据增值部分属于私人商品属性。推进房地产数据私有属性的市场实践探索,赋能公共数据要素市场化配置机制设计,具有其天然的优势。通过房地产价格认定数字化改革实践中探寻平衡政府监管与企业创新的制度创新,能够赋能数据要素资本化发展。

首先,推动公共与社会数据融合,产权明晰赋能数据要素资源化。数据资源化是将分散的原始数据加工成为具有潜在使用价值的高质量数据的过程,产权明晰是数据资源化的前提。但数据本身的特征,导致数据产权清晰界定面临困境:数据资源具有典型的公共产品属性,具有消费的非排他性和不可分割性;数据生产本身具有多源异构和时效性、数据价值的应用场景依赖、数据流动的高技术依赖性;数据的规模性、数据要素利用的自然垄断和外部性,导致数据确权、定价和交易机制设计困难。完整的产权构成包括所有权、使用权、收益权和处置权,数据控制者对增值数据的交换,要以不侵害数据生产者的隐私权、收益权、人格权为底层逻辑,在确保数据完整性、保密性、可用性的基础上,兼具个人数据利益的包容性。公共数据的公共性使其天然地成为数据资源价值开发的重要抓手,通过公共数据与社会数据的融合流通赋能数据要素资源化发展,首先通过公共数据和社会数据的融合流通实践,探索原始数据和增值数据二元产权的固权和析权路径,奠定数据资源化的产权基础;其次,通过公共数据与社会数据的融合撬动社会主体市场参与,提高数据市场交易密度;最后,通过公共与社会数据融合流通实践,探究可行的公共数据、企业数据、个人数据分类分级确权授权制度安排,赋能数据要素资源化发展。

其次,实践探索完善数据交易机制,协同治理赋能数据资产化发展。数据资产化是通过基于数据使用价值基础上的价值交换过程,通过商品交易实现数据资源的保值与增值。资产不是物,而是基于物的基础上的收益流;确保收益预期稳定性的制度安排,是数据资产化的前提。数据交易是数据价值资产化的前提。与传统生产要素相比,数据交易过程中的形式虚拟性、功能通用性、运行即时性、使用共享性和外部性,导致数据交易定价困难。随着数字经济在空间上的全球化、模式上的平台化、数量上寡头化格局逐渐形成,兼顾数据效率与公平的交易机制设计面临如下困难:一是信息不对称,二是数据交付和使用监督困境,三是相关主体的合法权益存在被侵害的风险。数据要素要市场化需要明确的定价和交易单位,数据在价值形成过程中的不确定性和反复使用的特征,使得事前静态的成本法、收益法和市场法评价机制无法带来客观的贡献分割标准。为促进数据的交易流通,必须通过公共数据流通共享实践,完善有关数据确权、流通、交易治理机制设计;探索规范培育数据交易市场主体行为,健全数据交易机制的可行交易机制安排,形成完善的数据生态链;实践探索公共数据与社会数据交易机制,通过制度建设稳定数据交易预期,协同治理赋能数据资产化发展,形成政府监管与市场自律、法治与行业自治协同、国内与国际统筹的数据协同治理结构。

最后,创新数据监管制度,赋能数据要素资本化发展。资本是能够带来剩余价值的价值,数据商品向数据资本演变过程中的关键是数据商品的交换价值是否得到实现,是否能够完成从价值实现向价值增值的跳跃。数据要素成为商品,并且能够在市场上直接交换,是数据获得数据资本这一新形态的必要条件。数据资本化是以信息技术为基础,通过数据证券化、数据质押融资、数据银行和数据信托等途径,充分实现数据价值。数据以资本的形式运营和运转,通过数据交易、流通等方式获得超额利润并进行利润分配,是数据资源经济化的最终形态。数据市场化配置: 一是生产资料的效率配置,一是创造财富的公平分配。由于数据交易主体、市场监管机构、法律法规和技术标准制定的协同机制尚未形成,数据要素确权和定价困难导致数据交易高不确定性,制约数据要素资本化配置;数据资本与其他类型资本一样,其资本运动和积累的形式都天然裹挟在生产逻辑之中,数据资本的垄断性和有界性,导致数据资产化的公平难题。

3 公共数据赋能数据要素市场化发展对策

公共数据流通共享自身存在以下问题:公共数据与社会数据融合不足、流通共享不足和机制不畅,阻碍了其优势和价值的充分发挥;公共数据共享动力不足、协调成本高、生态难以形成,公共数据授权运营探索承受压力。充分释放公共数据红利、赋能数据要素市场化配置,必须采取以下对策,促进公共数据的市场化发展。

3.1 促进数据整体性治理重构,奠定数据资源化的组织基础

公共数据的定价缺乏足够的市场基础和市场数据的支撑,为促进促进公共数据资源的供给,释放公共数据资源的红利,撬动数字经济发展,必须采取以下对策:首先,通过公共数据流通共享激活沉睡数据,降低数据搜寻和甄别成本;其次,通过公共数据流通共享监督机制创新,降低数据交易合规成本;再次,创新政府公共数据与社会数据资源协同治理组织模式,形成数据市场价值共创生态;最后,以公民需求和问题解决为治理导向,通过目标与手段的协调,基于灵活性、能力性和文化创新性原则,促进政府管理从专业化和精确性向政府整体性协同治理转变,实现组织的服务升级与价值再造。必须通过公共与社会数据流通共享实践,促进数据整体性治理重构、奠定数据资源化的组织基础。

3.2 推进数据流通交易规范化,奠定数据资产化的制度基础

公共数据权属立法的市场基础还比较薄弱,仍需在市场经济活动中进行持续探索和完善。保障数据交易安全高效顺利开展的核心在于建立规范的交易机制和治理机制。建立和完善数据交易监管机制,旨在为数据交易提供统一的交易规则、可行的数据定价机制、专业的交易设施和技术保障以及权威的数据交易登记结算服务,为数据交易的安全高效开展提供制度保障。鉴于数据确权的困难,必须通过制度创新健全数据许可证制度安排,推动数据要素市场的培育和交易模式探索。首先,探究兼顾个人信息开放共享与隐私保护的平衡的治理机制;其次,通过公共数据开放实践探索监管手段矫正市场失灵的具体路径,进一步探索规范行业内交易渠道、交易规则和数据定价规制机制;再次,探索数据分行业数据质量标准和数据交易平台质量和安全等级认定标准;最后,通过优化数据交易场所自身运营模式、完善相关核心机制、健全交易场所治理机制。通过实践探究公共数据与社会数据融合监管机制实践,探究不同场景下的数据资产登记结算、资产评估和定价竞价交易模式创新。必须通过公共与社会数据流通共享实践,逐步推进数据流通交易规范化,赋能数据要素资本化发展。

3.3 技术创新完善数据生态链,奠定数据资本化的技术基础

数据生态链包含数据、数据提供者和数据环境等构成数据生态的基本要素,是数据生产者、数据传递者和数据消费者等不同种类数据流转的链式依存关系。现有的数据交易模式主要有数据撮合交易模式和数据增值服务模式。政府数据共享、开放和授权运营是当前我国制度确定的三种流动方式,三种模式遭遇的共同困境是数据权属不清、层级间相互掣肘和流动组织不成体系,只有技术创新促进资本化发展。虽然政府数据授权运营已经上升为国家战略,“可用不可见”和“可见不可得”是政府数据授权运营中的两种主要技术模式,但多数地方政府数据授权运营尚处于计划筹备阶段;更由于我国早期的特许经营主要是通过吸引社会资本而解决基础设施和公共服务供给不足和资金短缺问题,只规定了特许经营活动法定和约定的收益权,并未对特许使用费做出明确规定,阻滞了数据授权的实践应用。实践中企业已经进行了以下技术创新:基于区块链技术的溯源系统体系架构,通过联邦学习技术创新,在保障大数据共享交换时的利益分配的同时和实现数据交易安全,解决数据要素交易的“数据孤岛”和隐私安全难题。必须通过公共与社会数据流通共享实践,激励和引领技术创新路径、完善数据价值实现生态链,奠定数据资本化的技术基础。

总之,数据流通共享是实现数据价值的必由之路。但由于政府部门间的数据信息鸿沟和企业数据垄断,导致大规模数据共享面临困境。政府公共部门作为数据的收集者和使用者,其业务数据的精细程度比较高,如果在公共数据分级分类和安全有序开放共享的基础上实现对数据资源的高效利用,不仅能够实现公共数据的潜在价值,而且通过技术融合应用带动产业转型升级、催生生活服务应用新模式和实现社会的精准治理。正在以几何倍增式暴涨的房地产大数据具有资产特性,“数据即资产”的前景将使拥有房地产数据的政府职能部门、企业、金融机构、平台坐拥丰厚资产。海量房地产大数据只有通过流通共享,进而“盘活”庞大的数据资产,才能将房地产大数据资产变现,实现不同机构之间数据的互联互通,实现价值的最大化。房地产大数据交易在推动其自身价值实现的同时,能促进大数据的流通。更为重要的是,房地产价格认定数字化改革发展,可以通过房地产公共数据与社会数据的有效融合和流通共享,撬动数据资源社会主体的市场参与,克服数据要素市场有场无市窘境;面对数据资产收益不确定性与数据资产定价挑战,通过公共数据流通共享,探究数据资产化实现路径;通过技术创新完善数据生态链,奠定数据资本化的技术基础。

参考文献

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