AI导读：

数字经济与实体经济融合紧密，但数据资产税制设计与税收治理面临挑战，包括税收流失、区域发展不均衡等问题。报告提出需构建数据资产估值与定价机制，并关注人工智能对税收领域的影响。

随着数字经济与实体经济的深度融合，数据资产在税收领域面临的挑战日益凸显。中央财经大学税收筹划与法律研究中心主任蔡昌在2024中国数字经济税收蓝皮书（上海）发布会暨数字财税实践与应用高峰论坛上，深入探讨了数字经济发展与税收增长之间的紧密联系，并指出区域发展不均衡和税收结构失衡的问题亟待解决。

蔡昌强调，当前数字经济活动的实时性、虚拟性和跨区性特点，使得我国现有的税收治理方式难以有效应对，导致税收流失。由北京大数据协会财税大数据专委会研创的《中国数字经济税收发展报告（2024）》进一步指出，数据交易的跨区域性和隐蔽性增加了税源辨别的难度，地方政府之间缺乏协同治理机制，使得税务机关难以及时准确获取涉税信息。

报告还提到，数据要素的市场化定价是实现数据资产优化配置的关键，需构建数据资产的估值方法与定价机制，并推进数据资产入表核算。然而，数据资产市场化还需兼顾隐私保护和国家安全，对于涉及个人隐私和公共利益的数据资产，应制定严格的法律法规，确保其在市场化配置过程中不被滥用。

国家数据局发布的《数字中国发展报告(2023 年)》显示，我国2023年数字经济核心产业增加值超过12万亿元，彰显了数字经济在国民经济中的重要地位。在此背景下，数字经济与宏观经济和税收之间的关联变得更加复杂，不再是简单的线性关系。

北京大数据协会财税大数据专委会常务副会长焦瑞进提出，需要通过聚类分析深度挖掘区域之间数字经济影响的异同，有针对性地提出高质量发展意见。同时，数字经济应创新应用场景，服务市场提升价值，赋能社会经济高质量发展。

此外，报告还关注到人工智能对税收领域的影响。人工智能推动了高科技企业的快速增长，扩大了税基，但也加剧了收入分配的不平等，导致了就业和收入的两极分化。然而，人工智能课税面临多重挑战，包括现行税法与人工智能活动的不适应、新收入的税基和税率确定、以及人工智能生成内容的价值评估等问题。

报告认为，人工智能的跨国性和技术复杂性对现有税收制度提出了严峻挑战，需要国际间协调统一的税收规则。同时，税务机关在征管中还需克服技术壁垒、数据隐私保护和信息不对称等问题，不断提升技术能力以应对这些挑战。

（文章来源：第一财经，图片已保留）