区域税收分享是我们二十年来一直关注的问题。数字经济发展方兴未艾，数字营销中价值的创造与税收管理问题应引起重视。

数据作为生产要素已经成为核心的经济增长动力。数字经济的发展使得经济中的搜寻、复制、运输、追踪和验证成本下降，其中追踪成本的下降使得定向广告更加有利可图，催生了数字经济中大量零价或低价商品和服务。数字营销是数字经济企业通过数字传播媒介所从事的广告和营销业务。

从曾经非常流行的《读者》杂志的封底和中央电视台新闻联播后的天气预报中的插图，我们可以看到传统营销途径下的广告投放。广视索福瑞（CSM）是我国电视收视率和广播收听率调查的权威机构，是世界上最大的电视观众收视调查网络，其全国测量仪收视调查网推及观察11.8亿多4岁以上电视观众的收视行为，样本达到225个市（县），调查网覆盖3.6万余户家庭、超过12.2万样本人口，对全国23个省和124个城市的1000多个主要电视频道的收视情况进行全天候不间断地监测，被称为传统营销的天花板。传统的用户调查样本量一般以千、万为单位，而基于移动互联网技术的大数据往往以百万甚至亿为单位统计。在更新频次和信息丰富程度方面，数字营销企业能够即时收集用户多个方面的数据，这是传统营销无法实现的，数字营销利用的大数据在数量、更新频次和信息丰富程度等方面与传统营销使用的用户数据有根本区别。基于此，数字营销可以根据不同的年龄、喜好、搜索记录、浏览痕迹等，找到人们不同的兴趣点，进而为每个人都提供“个人定制”的广告投放，这种基于海量数据精准广告投放可以产生巨大价值。

传统营销中消费者作为被营销的对象而存在，而在数字营销中，消费者同时作为数字产品的用户而存在，用户在使用数字产品的过程中，通过浏览、点击、搜索、关注等一系列行为产出大数据，这些数据更精准地定位了目标消费者，全方位为消费者进行画像——有什么样的需求、什么样的收入水平、在什么地区、喜欢什么东西……通过对行为的关注进行链接、追踪并再营销。不同类型数据的特点和作用也不尽相同。海量大数据是企业使用算法模型改善营销决策的基础；即时大数据能够帮助企业实现适应性更强、更加动态化的价格制定和营销策略调整；多种类数据支持了人群标签体系，提高了营销的精准度。数据越私密、越丰富，价值越高。散在全国各地具有极高价值的大数据产生的税收收入归属问题，则是随着新经济模式发展而来的新税收议题。

数字营销可以分为前后联系的两个环节。第一个环节是用户数据的取得环节，数字营销企业通过提供免费或低价的数字产品，取得用户数据；第二个环节是数字营销产品的售出环节，数字营销企业通过对用户数据的处理，形成数字营销产品，销售给营销投放企业。贯穿整个数字营销活动、联系前后两个环节的是用户数据。

与其他交易相比，用户与数字营销企业之间的非货币性交易没有纳入税收管理。其直接结果是，相比正常纳税的其他生产要素，用户数据作为生产数字营销产品的生产要素，其使用成本更低，进而企业过度收集和使用数据。对用户或消费者，其直接影响是被过度收集个人信息、侵犯隐私，进而可能出现价格歧视、诱导消费等问题；对数字经济领域其他企业，数字营销企业凭借用户数据对其他数字经济企业形成竞争优势，可能带来滥用市场支配地位和经营者过度集中等问题；对数字经济以外其他行业，资本为了追求利润或者抢占数据会更多投入到数字经济部门，进而影响其他行业发展。

数字经济高度依赖地区经济发展水平、人力资本和信息技术等因素，因而高度集中在发达地区。目前数字经济企业集中注册在北京、广东、浙江、上海等省市，数字经济活动的相关收入也呈现出显著的地区差异。根据工信部运行监测协调局的统计，2020年东部地区信息服务收入占全国的90%，互联网平台的收入占全国收入的92%，互联网数据服务收入占全国的92%。虽然欠发达地区和发达地区同样提供用户数据这一生产要素，但是欠发达地区却难以享受和发达地区同等的数字经济红利，从而导致地区间差距进一步扩大，形成“数字鸿沟”。

应该通过什么路径来解决数字营销中非货币化问题？消除非货币性交易税收缺失带来的负面影响？一个可能的思路是借鉴国际税收中将无形资产拆分为技术性无形资产和营销型无形资产，来识别非常规利润驱动的因素。这样可以将数字营销企业的算力算法与用户数据价值区分开来，作为解决数字营销企业非货币化交易税收问题的手段。更好的算力算法可以帮助数据实现更加精准的推送。这类似技术性无形资产，算力算法作用于用户数据，产生价值。根据分析观察，一般而言，如果算力算法不变，当国家对用户数据的收集和使用加以限制，公司的营收利润会有比较大幅度的下降，用户数据的价值显而易见。

数据要素的价格扭曲会给用户、数字经济领域其他企业和数字经济以外其他行业带来多种外部性，需要通过税制创新应对数字营销中的扩张和垄断。通过征税提高企业使用用户数据的成本，减少数据要素价格扭曲，在税收收入归属确定中合理体现用户数据的价值。一是可以考虑通过加强个人所得税管理，完善对非货币性交易的税收管理，并将用户数据价值产生的税收归属到用户所在地。虽然单个用户的数据对于数字营销产品的边际贡献微乎其微，确定单笔交易价值或是对个人直接征税的征管成本高、难度大，但这并不意味着所有用户的总体贡献可以被忽略。二是可以考虑开征资源税，将算力算法和用户数据价值进行拆分，把归属到算力算法的部分给平台，把归属用户的数据价值部分，以省或者市县为单位进行分配。开征资源税可以将外部成本内部化，矫正数据要素的价格，限制企业对用户数据的过度收集和滥用。