稅務大數據執(zhí)法與比例原則

邢會強

一、引言

隨著大數據時代的到來，大數據技術結合人工智能算法，在稅收征管中發(fā)揮著越來越重要的作用。我國在稅務執(zhí)法領域高度重視大數據技術的應用。2015年，國家稅務總局制定的《“互聯網+稅務”行動計劃》，要求將大數據技術運用于稅收征管等工作之中。2021年3月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發(fā)的《關于進一步深化稅收征管改革的意見》明確提出，要充分發(fā)揮稅收大數據的作用，預防和打擊稅收違法行為。自2019年以來我國在文娛領域開展的稅收綜合治理、查處網絡主播偷逃稅款活動中，以及2022年以來稅務機關曝光的騙取留抵退稅案件中，“經稅收大數據發(fā)現”是多次被提及的線索。稅收大數據通過設置相關參數、計算分析，如同“探照燈”“顯微鏡”，讓諸多稅收違法行為露出馬腳，浮出水面。[1］

稅收大數據的作用固然顯著，但任何事務都具有兩面性，大數據技術也不例外。大數據技術的侵入性容易誘發(fā)侵犯個人信息和商業(yè)秘密的行為。為了在保護個人信息的基礎上發(fā)揮大數據技術的優(yōu)勢，各個國家和地區(qū)紛紛出臺專門的個人信息保護法。大數據技術在稅收執(zhí)法中的運用，自然也要遵守個人信息保護法。我國在2021年8月頒布了《個人信息保護法》，這是一部既適用于私人企業(yè)又適用于國家機關的法律。稅務機關運用稅務大數據執(zhí)法也應遵守該法律。《個人信息保護法》第6條規(guī)定了個人信息處理的比例原則。該條涵蓋了比例原則的三個子原則：一是目的正當且特定原則；二是適當性原則，要求處理個人信息的活動必須與處理目的直接相關[2］；三是必要性原則，要求選擇對個人權益影響最小的處理方式。比例原則的第四個子原則是均衡性原則，要求個人信息處理對個人所造成的負擔應當與對公共利益的促進成比例。[3］

比例原則不但有利于確保行政行為的合法性，而且將人權保障作為主要目的，有利于保障人權。[4］《個人信息保護法》源自《憲法》中“國家尊重和保障人權”的規(guī)定。[5］二者具有契合之處。本文結合比例原則，論述并提出稅收大數據執(zhí)法踐行比例原則的對策建議。

二、稅務大數據執(zhí)法與比例原則的關聯性

(一)稅務大數據執(zhí)法中的行為分類與行為性質

我國稅務機關目前對大數據技術的運用側重于稅務稽查中的選案環(huán)節(jié)。稅務稽查屬于稅務執(zhí)法的一個種類。稅務稽查與稅務檢查是交錯關系。未來，伴隨著稅務大數據技術的進步，將出現稅務大數據自動化決策，即利用稅務大數據技術，計算機系統(tǒng)自動做出稅務處理決定甚至稅務處罰。

無論是稅務稽查(含稽查選案)、稅務檢查，還是稅務處理決定與稅務處罰，稅務大數據在其中的運用，均可以分解為以下四個環(huán)節(jié)：一是數據(含個人信息、商業(yè)秘密)的歸集、匯聚與共享；二是大數據監(jiān)測；三是大數據分析、比對、畫像、研判與評估后做出預警(簡稱大數據分析)；四是自動做出處理或處罰決定(即自動化決策)。上述各個環(huán)節(jié)的大數據行政活動，有的是行政事實行為(簡稱事實行為)，有的則是行政法律行為(簡稱行政行為)。

稅務稽查中選案環(huán)節(jié)對大數據技術的運用屬于事實行為。稅務稽查包括日?；?、專項稽查、專案稽查等。①稅務稽查分為選案、檢查、審理和執(zhí)行四個環(huán)節(jié)。而選案又分為三步：一是稽查案源管理，包括收集整理案源信息；二是選擇待查對象；三是立案。②當然，待查對象確定后，經稽查局局長批準實施即可立案檢查。必要時，也可以在立案前進行檢查。正式立案之后，進入檢查環(huán)節(jié)。此時的“檢查”，更嚴謹地說應當是“調查”。由此可見，將大數據運用于稅務稽查中的選案環(huán)節(jié)，是一種具有依附性的選案技術。

稅務大數據也可以運用于稅務檢查之中。稅務檢查是稅務機關依法對納稅人履行納稅義務的情況進行檢驗、核查的制度。[6］“稅務檢查”屬于行政檢查。行政檢查不同于行政調查，二者是兩種性質不同的行為。③我國《稅收征管法》第4章規(guī)定的“稅務檢查”主要是適應傳統(tǒng)紙質資料時代的現場檢查和非現場檢查。稅務機關的大數據監(jiān)測和分析并未被納入“稅務檢查”的范疇。實踐中，行政檢查的具體行為方式多樣，包括但不限于查閱、核查、檢測、檢驗、詢問、視頻監(jiān)控等。[7］公共場所的視頻監(jiān)控，意在監(jiān)測發(fā)現行政相對人是否有違法行為，是行政檢查的一種方式。同樣地，行政機關對其收集的海量數據進行挖掘分析和預測，以發(fā)現行政相對人是否有違法行為，也應屬于行政檢查，可稱之為“大數據檢查”。[8］因此，稅務稽查選案環(huán)節(jié)的大數據監(jiān)測與篩查，可以拓展為稅務檢查的一種新形式。可以將大數據檢查理解為一種機器挖掘式查閱。大數據檢查根據一定的算法，通過計算機程序對所收集的海量數據進行挖掘分析，雖然處理了被檢查對象的個人信息，但并沒有直接引起行政法律關系的發(fā)生、變更或者消滅。因此，大數據檢查在性質上應當為事實行為。④

隨著稅務大數據稽查技術的進步，將來也可能出現稅務大數據自動化決策。所謂自動化決策，就是在沒有任何人工參與的情況下，通過計算機程序自動化地做出相應決策。我國《個人信息保護法》第73條對自動化決策進行了規(guī)定。目前，有的交通管理部門通過視頻監(jiān)控設備對機動車的交通違法行為進行電子抓拍，在無人工審核的情況下自動做出行政處罰，即行政處罰自動化決策的應用。⑤稅務機關將來也可能會通過大數據監(jiān)測，自動發(fā)現納稅人少繳的稅款，從而自動化地做出繳納滯納金和罰款的處理、處罰決定，并通過手機短信通知違法者。目前，我國稅務機關已經在個人所得稅的匯算清繳方面做到了系統(tǒng)自動獲取數據，并由當事人核對后，自動計算應補繳或退回的稅額。一旦稅務大數據自動化決策時代到來，該自動化決策將屬于行政行為而不再屬于事實行為。

(二)行政事實行為亦應遵守比例原則

行政行為遵守比例原則怠無異議，但對于行政事實行為是否需要遵守比例原則，則存在一定爭議。尤其是在行政行為理論出現的早期，大陸法系行政法的實定法大都只規(guī)范行政行為，不規(guī)范事實行為。因此，才有了行政事實行為不受法律規(guī)制的觀點。[9］的確，在行政法發(fā)展初期，行政事實行為是一種法外行為。隨著政府職能和行政權的擴張，行政事實行為的廣泛被采用，行政事實行為受到越來越全面的法律規(guī)制。[10］

現代法治國家要求任何行政行為都必須依法行政，行政事實行為也是行政行為的一種方式，自然也不應例外?！盁o法律，無行政”，行政事實行為必須符合行政合法性的要求，包括受到比例原則的拘束。[11］“比例原則在我國的適用已從行政處罰擴張到多種行政行為領域，其已成為法院評判行政行為實質合法性的重要準則?！盵12］比例原則，作為行政法上的“皇冠原則”和“帝王原則”，甚至“法律帝國的基本原則”，應適用于公共行政的全部領域。[13］“在公法領域，一切公權力的行使都不得違背比例原則?！盵14］由此，稅務大數據執(zhí)法，無論是處于何種階段，無論是否直接對納稅人產生法律效力，都必須接受比例原則的約束，應納入行政行為法的約束框架，這種法律約束機制主要從行為主體、權限、內容、程序等維度展開。[15］《個人信息保護法》第34條對此也明確規(guī)定了“為履行法定職責所必需”的內容，這既是行政機關處理個人信息的權責基礎，也是對其處理個人信息活動的范圍和限度的控制。

三、個人信息處理的比例原則對稅務大數據執(zhí)法提出的挑戰(zhàn)

我國《個人信息保護法》第一章“總則”第5至9條規(guī)定了個人信息處理的五項基本原則。盡管該法第二章“個人信息處理規(guī)則”第一節(jié)“一般規(guī)定”對國家機關處理個人信息規(guī)則規(guī)定了諸多例外，但這僅限于法律、行政法規(guī)另有規(guī)定之時。而且，該法第二章第三節(jié)專門設立了“國家機關處理個人信息的特別規(guī)定”，賦予國家機關處理個人信息諸多“特權”，但該“特權”之行使須以法律或行政法規(guī)有明確規(guī)定為前提。在法律或行政法規(guī)尚未進行明確例外規(guī)定之時，國家機關處理個人信息仍然應遵守該法規(guī)定的個人信息處理的基本原則，包括比例原則。比例原則對稅務大數據稽查提出的挑戰(zhàn)，具體而言，包括以下四個方面。

(一)目的特定與目的正當對稅務大數據執(zhí)法提出的挑戰(zhàn)

在目的特定及目的正當方面，包含個人信息的大數據匯聚，是否與目的限制原則中的目的特定原則相符合，是一個值得深入探討的問題。法律與行政法規(guī)之所以賦予國家機關特定情況下無須獲得個人同意便可處理個人信息之“特權”，目的在于維護更高位階之利益。即便是履行法定職責，個人信息處理活動也必須受該目的限制，不能超越該目的限制的范圍甚至背道而馳。[16］

公法角度下的個人信息保護立法多側重于對政府、公共機構收集公民個人信息的限制。從國外的個人信息法律保護研究成果來看，很多學者對政府違反目的特定原則的數據處理行為提出了質疑和批評。其主要觀點為：沒有人能確保匯聚的數據不用于其他用途；納稅人信息收集后的使用用途往往不經納稅人知情同意而擴張；無論是在國際稅收情報交換中獲取的納稅人信息，還是在國內通過各種方式收集的納稅人個人信息，都會被擴張使用。例如，在美國，已經有人利用納稅人的信息營銷金融產品。[17］再如，加拿大依據其與美國達成的協議，向美國國稅局(IRS)提交了《海外賬戶稅收合規(guī)法案》(FATCA)規(guī)定的相關納稅人信息，但美國卻無任何措施保證這些信息不被泄露或不被用于其他用途。[18］還有人將美國國稅局比喻為“一個愛管閑事的鄰居(a nosy neighbor)?！盵19］據有關數據，美國國稅局和社會保障局在2002年向聯邦情報和執(zhí)法機構“緊急披露”了12000多份個人數據。[20］

在國內，大多數學者只關注到了“數據孤島”問題，主張在稅務機關內部建立“一個平臺”或“一張網”的稅收征管綜合治稅平臺，并將稅務機關的稅收征管數字平臺與其他政府部門的數字政府平臺相融合，以實現信息共享[21］，形成一個跨越地域、時間、部門的全國共有、共享、共治的稅收執(zhí)法信息平臺[22］。這固然有助于提升征管效率，但卻忽視了數據收集的限度問題，忽略了納稅人個人信息的保護問題。我國“金稅四期”工程已經開發(fā)了全國統(tǒng)一的自然人稅收管理系統(tǒng)，初步建立了“一人涉稅數據檔案庫”。同時，財政部門加強了對企業(yè)和個人之間的現金交易的規(guī)范，強化對資金的監(jiān)控，努力在每一項交易過程中都留下痕跡，提高對居民稅收信息的監(jiān)控；如果再配之以數字人民幣或電子支付，人們的每一筆交易都將是透明的。大數據時代的隱私正在消失，人們可能變成“赤裸裸的人”。[23］國外隱私法學者認為，繁密的大數據監(jiān)控意味著靈感、正常行為和創(chuàng)新的減少甚至消亡。[24］此外，大數據監(jiān)控還可能引發(fā)富人向個人信息保護水平高的地區(qū)移民。因此，大數據執(zhí)法過程中的大數據監(jiān)控應當是有限度的。

(二)適當性原則對稅務大數據執(zhí)法提出的挑戰(zhàn)

適當性原則要求處理個人信息的活動必須與處理目的直接相關。根據該原則，大數據稅務稽查所處理的個人信息應該是與偷漏稅實質關聯甚至直接關聯的個人信息。我國大數據稅務稽查雖剛剛起步，但國外執(zhí)法的前車之鑒也需要警惕，因為適當性原則已經對漫無邊際的大數據稅務稽查提出了挑戰(zhàn)。

在美國，執(zhí)法機關因監(jiān)控公民的社交媒體飽受爭議。紐約州稅務局以使用侵入性方法(包括社交媒體)追蹤與紐約有聯系但在納稅申報中聲稱居住在低稅收州的個人而聞名。[25］在輿論為之嘩然的2013年“稅收欺詐女王”騙取稅款案中，拉希亞·威爾遜和她的同謀在至少三年的時間內，騙取了國稅局總額超過300萬美元的退稅款。拉希亞·威爾遜在社交媒體上貼出自己的照片，照片上有成堆的金錢和珠寶，宣稱自己為“稅務欺詐女王”，嘲笑稅收當局試圖抓捕她而自己是不會輕易被捕的。這引來了美國國稅局的調查，最終，拉希亞·威爾遜被判21年監(jiān)禁，并被沒收200多萬美元。[26］她向最高法院提出的上訴被駁回。據披露，美國國稅局在稽查之前使用自動計算機程序對社交媒體網站進行排序。[27］如果國稅局在臉書或其他社交媒體網站上進行數據挖掘，納稅人需要仔細考慮他們提供給公眾的信息。[28］美國學者據此還提出了對漫無邊際的稅務大數據執(zhí)法會導致言論自由受到限制的擔憂。

通過社交媒體進行數據挖掘還可能會對某些人格類型的納稅人產生比其他人更大的影響。例如，通過社交媒體進行數據挖掘可能會導致那些愛發(fā)言的、外向、浮華或輕率的人進行稅務稽查，盡管這些人的納稅遵從度可能并不比沉默的人有差異。[29］另一個值得擔憂的是，這可能會懲罰那些在網上樹立自己虛假形象的人。在一項針對2000名英國社交媒體用戶的調查中，超過75%的人承認在社交媒體上對自己的情況撒謊。[30］大量社會科學文獻研究人們如何及為什么在網上撒謊，以及人們對其他人撒謊頻率的看法。[31］社會學家發(fā)現，“自我意識不太連貫、自尊心較低”的年輕人在臉書上表現出更大程度的虛假自我。[32］事實上，無論年輕人還是老年人，人們都可能有各種各樣的動機來塑造虛假的網絡形象。他們可能會張貼別人昂貴汽車的照片，但在某些情況下，照片可能無法說明全部情況。例如，一個低收入者可能會發(fā)布一張在一個昂貴度假勝地度假的照片，可能會向美國國稅局暗示其有可觀的可支配收入，但可能其父母支付了其整個旅行的費用?？梢灶A見，美國國稅局使用自動化數據挖掘，需要對許多賬戶進行資源密集型的手動審查，這些賬戶有些會被證明是錯誤的或不值得追查的。

還有學者對美國國稅局數據挖掘的準確性提出了類似的擔憂：“大數據結果基于相關性，而非因果關系，基于相關性來判斷人是不合適的；僅僅因為人們有共同的特征或共同利益并不意味著他們會有類似的稅收遵從行為?！盵33］與此同時，美國國稅局對社交媒體數據挖掘的使用，可能有利于那些在社交媒體上從不發(fā)言的人。一個老練的人或許會聽從隱私法學者約書亞·費爾菲爾德的建議，即用戶保護個人隱私的一種方法是“盡可能提供虛假信息，以降低算法的可靠性”[34］。由此可見，社交媒體大數據挖掘在多個方面可能為稅務機關制造麻煩，浪費稅務稽查稀缺資源。[35］因此，將社交媒體挖掘作為日常檢查和收集的一部分，將損害納稅人的尊嚴及機構的誠信。[36］

在我國，由于個人所得稅尚不是主體稅種，通過個人所得稅獲得財政收入遠不及增值稅。加之，我國的大數據挖掘技術尚不發(fā)達，稅務機關還沒有通過社交媒體來對納稅人進行監(jiān)控和數據挖掘，以發(fā)現偷漏稅線索。但是我們要警惕開發(fā)這樣的大數據技術，稅務機關也不應關注社交媒體的信息。

(三)必要性原則對稅務大數據執(zhí)法提出的挑戰(zhàn)

在必要性原則方面，對個人信息的處理必須限于實現處理目的所必要的最小范圍之內，禁止過度收集個人信息。這一原則既是必要性原則的體現，也是限制性原則在個人信息收集環(huán)節(jié)的體現。在有多種處理方式可供選擇時，應優(yōu)先選擇那些既能實現處理目的又對個人權益影響最小的方式。即處理者應盡可能縮小所處理的個人信息的范圍，降低處理次數，將對個人信息權益造成的不良影響降低到最小范圍內。[37］

希臘政府曾利用警用直升機和谷歌地球的衛(wèi)星圖像定位家庭游泳池，作為大規(guī)模打擊逃稅和未申報收入的方式，引起了社會廣泛關注。[38］私人家庭游泳池這一場所難免會有很多個人隱私，甚至是極其隱私的個人敏感信息，為了打擊逃稅而偷拍私人游泳池，令人不安。雖然擁有家庭游泳池的大多是富人，但鑒別富人的方式有很多，利用警用直升機和谷歌地球的衛(wèi)星圖像定位家庭游泳池來識別富人的方式，類似于大炮打蚊子，不符合必要性原則。

為了打擊偷逃稅款，稅務機關是否可以在納稅人毫無逃稅證據的前提下，大規(guī)模監(jiān)測每個公民的金融賬戶？我國《個人信息保護法》第28條第一款明確規(guī)定，個人金融賬戶信息屬于敏感個人信息，包括個人金融賬戶信息在內的個人金融信息具有精準性和高價值性的特點。[39］無論是哪個機關收集了該信息，個人都將擔心該信息會被用于欺詐或被黑客竊取。[18］因此，我國《個人信息保護法》第28條第二款明確規(guī)定，只有在具有特別的和充分的必要性，且采取嚴格保護措施的情況下，方可處理敏感個人信息。第30條規(guī)定，處理敏感個人信息，還應當向個人告知處理的必要性，及其對個人權益造成的影響，但依照本法規(guī)定可以不告知的除外。為了打擊偷逃稅款，稅務機關大規(guī)模監(jiān)測個人的金融賬戶信息的“充分必要性”需要論證。

(四)均衡性原則對稅務大數據執(zhí)法提出的挑戰(zhàn)

在均衡性原則方面，國家稅收利益關乎公共利益，但也需要考慮成本?！罢梢酝ㄟ^在每個家庭的客廳和每個小企業(yè)中安排國稅局特工來完全縮小稅收缺口，⑥但這是一個熱愛自由的人民及其代表理所當然不愿付出的代價?！盵40］

有學者批評美國國稅局對來源于社交媒體的數據進行挖掘，因為這將對低收入納稅人產生不成比例的影響。[41］目前，低收入納稅人已經不成比例地成為稅務稽查的焦點：在2018財年，所有個人納稅人的稽查率為0.59%，按調整后總收入(AGI)水平細分后，AGI在1美元至25000美元之間的納稅人接受稽查的比例為0.69%，高于AGI在25000美元至499000美元之間的納稅人。[42］對低收入納稅人的稽查通常耗時、繁重且壓力巨大。納稅人往往被要求提供證明事實密集型(fact-intensive)問題的文件，例如誰住在家里，他們與這些個人的關系如何，以及納稅人為這些個人提供了多少支持。對于低收入納稅人來說，如果美國國稅局凍結退稅中有價值的可退額度部分直到稽查得到解決，這可能給他們帶來經濟困難。[41］為此，美國國稅局因將稽查重點放在窮人而非富人身上而受到了一些學者的批評。[43］

我國近年來在查處明星和網絡主播偷漏稅案件時，提到了“大數據排查”，但該“大數據排查”是針對明星和網絡主播的，還是針對更廣泛的一般群體，稅務機關沒有披露。由于明星和網絡主播一般均被認為是“富人”，因此，對有偷稅嫌疑的富人而不是對所有人進行“大數據排查”并不違背均衡性原則，但也要注意“大數據排查”涉及的個人信息類型以及其處理方式。

四、我國稅務大數據執(zhí)法落實比例原則的具體舉措

大數據技術并不是只有利而無一弊。稅務部門在認識到大數據篩查選案和稽查給執(zhí)法帶來便利的同時，也應該認識到它帶來的經濟上的“寒蟬效應”，因此要堅持比例原則，防范大數據權力之濫用。

(一)目的特定與目的正當原則之落實

在目的特定及目的正當方面，要避免對公民進行“全景監(jiān)控”，避免“有罪推定”和無時無刻的大數據監(jiān)測和行政檢查，避免設立中央數據庫。[44］大規(guī)模的大數據監(jiān)控是對公民進行“全景監(jiān)控”，是在對全體公民進行“有罪推定”。它破壞了公民社會與政府之間的信任關系。更為重要的是，如果人們知道大數據監(jiān)控是一種普遍的行為，那么人們的隱私權將受到極大威脅，將極大地壓制人們在日常生活中的自然流露，壓縮公民的自由自治空間。艾倫·威斯汀曾說過：“隱私為個人在社會上扮演的多重角色提供了解脫的空間，其中任何一個角色都不能‘無限期地、無解脫地’扮演下去?！盵45］朱莉·科恩將隱私描述為“免于審查和分類的自由”，它是自我發(fā)展中的“喘息空間的簡略的表達方式”。[46］丹尼爾·索洛夫則認為，如果沒有隱私地帶，個人會變得壓抑、自我審查、尷尬、無能為力、脆弱和沒有人性。[47］在對納稅人進行大數據監(jiān)控的同時，不應降低其表達力和創(chuàng)新性。監(jiān)控的風險在于，它會降低創(chuàng)造力、表達力和創(chuàng)新能力。[48］如果一個企業(yè)主對稅務監(jiān)控系統(tǒng)過于敏感，便可能因怕冒風險而將商業(yè)決策轉向了安全領域，并緩和他們的創(chuàng)業(yè)愿望，整個經濟可能會受到影響，監(jiān)督經濟活動可能會導致創(chuàng)新經濟活動的冷卻。[40］

本文認為，要避免設立中央數據庫，因為中央數據庫有招惹黑客攻擊者的高風險。稅務大數據監(jiān)測是為了防范和打擊偷逃稅款，目的固然正當，但并不特定?！抖愂照鞴芊ā返?4條規(guī)定的稅務檢查方式有：檢查賬簿、記賬憑證、報表和有關資料；檢查應納稅的商品、貨物或者其他財產及有關的經營情況；甚至可以依法查詢納稅人的存款儲蓄賬戶。但《稅收征管法》第54條僅規(guī)定，稅務機關通過查詢存款儲蓄賬戶所獲得的信息，不得用于稅收之外的目的。尚未規(guī)定稅務機關收集的其他信息不得用于稅收以外的目的。盡管學術界對信息目的特定原則還有爭議，但在《個人信息保護法》未修改之前，仍應堅持該原則，稅法也應與該原則相配合。國外一些稅法規(guī)范也體現了信息目的特定原則。例如，《德國租稅通則》第30條第二款即有此類規(guī)定，稅務機關不得將獲取的信息進行公開，或用于行政、司法程序等之中。這值得我國借鑒，以消除納稅人提供信息時的擔憂。建議我國在修改《稅收征管法》時，除了規(guī)定稅務機關應當依法為納稅人、扣繳義務人的情況保密，保護納稅人的個人信息和個人隱私外，還應規(guī)定，稅務機關所收集的個人信息，僅用于與稅收直接相關的用途，法律、行政法規(guī)另有規(guī)定者除外。

同時，還要限縮《個人信息保護法》第13條中“為履行法定職責所必需”中“法”的范圍。在2022年6月24日美國聯邦地區(qū)法院加利福尼亞州北區(qū)的一項判決中，法院竟然認為，被告在美國法庭的證據開示(Discovery)義務，也構成中國《個人信息保護法》第13條所列的“為履行法定職責或者法定義務所必需”中的“法定義務”，因此，相應的數據處理無須征得個人的同意。⑦即將“法”解釋為包括美國法律在內的“法”。這種擴張的趨勢令人擔憂。本文認為，在數據共享過程中，信息接受方“為履行法定職責或者法定義務所必需”中的“法”僅限于中國的法律和行政法規(guī)，最高人民法院或全國人大常委會應出臺司法解釋或立法解釋對此予以釋明。

(二)適當性原則之落實

在適當性原則方面，大數據稽查所處理的個人信息應該是與偷漏稅直接關聯的個人信息。因此，應對“個人稅務信息”做一個較為精確的定義，規(guī)定進入“個人稅務信息”范疇的個人信息，才可以為大數據稽查所處理。不在此定義范圍內的個人信息，大數據稽查不予處理、分析。

或許有人會反駁說，這不是等于向偷稅者透露稽查方案嗎？須知，法治社會的一項基本原則是政府行為的可預期性，數據處理的一個基本原則是透明性。公共場所安裝攝像頭要有警示標識，意在提醒人們注意光天化日之下的言行舉止，以促進人的自律，但這并未對公安機關通過該等攝像頭偵查犯罪造成太大妨害——盡管也有犯罪分子在作案之前故意割斷攝像頭的電線。公共場所安裝攝像頭及其警示標識，主要功能之一是促進人的自律，之二是便利偵查犯罪。警示標識在其中起到了平衡的作用，我們未因偵查犯罪這一單一目的而犧牲警示標識的自律功能。同樣，大數據稅務稽查處理哪些信息，提前給出范圍就相當于警示標識，既能促進納稅人自覺納稅，以最低的征納成本實現應征盡征和國家稅收收入最大化的目標，同時，總體上也不妨害大數據稅務稽查的稽查功能。我們不能因為極少數高智商犯罪分子的存在而犧牲納稅人對數據處理的知情權和數據處理的透明性原則。

(三)必要性原則之落實

在必要性原則方面，我國必須將處理的個人信息限于實現該目的所必需的最小范圍之內，禁止過度收集個人信息。

美國《納稅人權利法案》(TBOR)⑧規(guī)定，納稅人“有權期望美國國稅局的任何調查、審查或執(zhí)法行動符合法律規(guī)定，且不會比必要時更具侵擾性，并將尊重所有正當程序權利，包括搜查和扣押保護，并在適用的情況下提供征收正當程序聽證”[49］。這項權利可以分為以下三個部分：一是美國國稅局的行動將符合法律的權利；二是美國國稅局的行動將“不超過必要的干擾性”；三是美國國稅局尊重所有正當程序權利的權利。[50］美國《聯邦稅收法典》第7602(e)條禁止國稅局進行“釣魚式求證”。所謂“釣魚式求證”，又稱“摸索證明”“探尋證明”，是指在沒有任何證據證明公民違法犯罪的情況下，大海撈針式地對其進行普遍搜查，以找出相關的違法犯罪證據。國稅局的稽查必須是在有“合理證據”表明納稅人少報稅款的情況下才能啟動。關于第7602(e)條的相關判例表明，美國國稅局在滿足這一標準時幾乎沒有遇到什么實際困難。⑨美國有學者認為，社交媒體上發(fā)布信息，大部分都與一個人的收入狀況無關。如果美國國稅局經常監(jiān)控整個社交媒體(即使是通過算法而不是手動)，而不是在發(fā)現未申報收入的跡象后進行有針對性的搜索，那么似乎違反了美國《聯邦稅收法典》第7602(e)條。[51］美國國稅局稽查職能部門和美國國稅局征收職能部門各自在執(zhí)法中發(fā)揮不同的作用。由于他們的任務略有不同，每個職能部門對社交媒體挖掘和大數據算法的使用可能會有不同。[52］根據美國國稅局的規(guī)定，在選擇報稅表進行稽查時，主要目標在于促進納稅人最大程度地自愿遵守。這就需要運用專業(yè)判斷，從所有類別的報稅表中選擇足夠可疑的報稅表，利用現有經驗和統(tǒng)計數據發(fā)現出現重大錯誤的可能性，并最有效地利用稽查人員和其他資源，以確保所有納稅人得到公平對待。⑩

與稽查環(huán)境不同，納稅人在征稅環(huán)境中享有額外的權利和保護。例如，對低收入個人，如果強制征收稅款會給納稅人帶來經濟困難，那么美國國稅局就不能強制征收。再如，未經美國地方法院法官或治安法官批準，美國國稅局不得查封納稅人的主要住所。美國國稅局的政策聲稱：“公平和誠信是我們選擇強制執(zhí)行程序的基礎。這些程序在一套全面的制衡和保障措施下運行，使用評分機制、數據驅動算法、第三方信息、舉報人和納稅人提供的信息來確定最高的潛在違規(guī)。”

及至我國，本文建議，國家稅務總局應通過制定《個人稅務信息保護辦法》，對稅務機關收集個人信息的范圍進行限制，詳細規(guī)定稅務機關查詢個人敏感信息(含個人金融賬戶信息)的條件和權限；即便是“銀稅互動，數據直連”，也僅能直連企業(yè)銀行賬戶，不能直連個人金融賬戶；禁止在沒有任何證據證明納稅人違法犯罪的情況下進行普遍化的大數據監(jiān)測，大數據監(jiān)測只有在有相關證據表明納稅人少報稅款的情況下才能啟動。

(四)均衡性原則之落實

均衡性原則實質上是一種目的必要性原則，它是分析某個正當目的究竟有沒有必要性的原則。均衡性原則從形式上看是在分析所運用的手段、措施、工具的均衡性，但實際上卻是在分析目的的必要性。即判斷實現某個正當目的時，成本與收益是否成比例。如否，則沒有必要以該等成本追求該目的。[53］應該說，不同手段的“成本”不同。該“成本”應指“社會成本”，既包括行政機關的執(zhí)法支出成本，也包括給納稅人帶來的成本(損害)。當然，不同的“正當目的”的“收益”也是不同的。從某種意義上講，“收益”也取決于查實偷逃稅款的成功概率。

美國學者斯洛博金將大數據挖掘分為目標驅動(target-driven)、匹配驅動(match-driven)和事件驅動(event-driven)三種類型。目標驅動的數據挖掘，有時被稱為基于主體的(subject-based)數據挖掘，是以獲取有關已識別目標的信息為目的的記錄搜索。例如，基于反恐目的，美國的REVEAL和FBI程序篩選“個人”記錄——包括稅務記錄、銀行記錄、電話和ISP日志等，以了解更多有關涉嫌從事非法活動的特定個人的信息。稅務大數據稽查執(zhí)法屬于目標驅動的數據挖掘。對數據挖掘的信息，根據其對個人的影響程度由低到高可以分為三層：外層信息、中層信息和核心層信息。斯洛博金主張，應將比例原則應用于目標驅動的數據挖掘：獲取外層信息只需要政府證明其對記錄有合法利益(legitimate interest)，以便利目標驅動的獲取公司記錄和大多數公共記錄(例如，犯罪記錄和房地產記錄)；獲取核心層的信息(例如，銀行記錄、電話和ISP日志等)，需要“合理根據”(probable cause)；獲取中間層信息(準私人記錄)則需要“合理懷疑”(reasonable suspicion)，因為這些記錄包含的信息被認為不太私人(例如，汽車油耗記錄、高中學生記錄)。[54］這一主張值得借鑒。

個人信息有一般個人信息與敏感個人信息之分。我國《個人信息保護法》第28條明確規(guī)定，只有在具有特定的目的和充分的必要性，且采取嚴格保護措施的情況下，個人信息處理者才可以處理敏感個人信息。本文認為，大數據稅務稽查處理敏感個人信息時，“充分的必要性”對應了美國法上的“合理根據”，即有相應的證據證明當事人涉嫌違反稅法。當大數據稅務收集、分析一般的私人(商主體)記錄的個人信息時，需要“合理懷疑”，即有理由相信相對人可能涉嫌違反稅法。而當大數據稅務稽查收集、分析公共記錄中的個人信息時，則稅務機關只需要證明其是為了履行法定職責即查處稅收違法行為即可。

不同的啟動標準對應了查處成功率的大小，以及給相對人帶來的損害大小，甚至不同的數據信息質量以及該數據信息所承載的不同的隱私期待。例如，當有相應的證據證明當事人涉嫌違反稅法時，查實其偷逃稅款的概率較高，收益較高，社會成本可以高一些。而當有理由相信(但無相應證據證明)相對人可能涉嫌違反稅法時，查實其偷逃稅款的概率降低，可期待的收益也較低，社會成本也不能太高，不宜處理個人敏感信息。而當連合理懷疑都沒有之時，稅務機關僅可收集、分析公共記錄中的個人信息，這是由于公共記錄中的隱私期待較低。

即便稅務機關在連合理懷疑都沒有之時，也可收集、分析公共記錄中的個人信息，但在信息共享日益增多的條件下，也不宜貿然開啟普遍的大數據監(jiān)測，進行毫無目的的稅收違法行為大排查；開展普遍的大數據監(jiān)測，需要有嚴格的限制條件。因為其成本高昂(包括錯誤成本、隱私侵犯成本等)，但查處概率較低，收益較低。美國有學者將大數據挖掘類比為緝毒警犬的嗅探。緝毒警犬在沒有任何懷疑的情況下對每一個顧客的行李都進行嗅探，人們卻不感到隱私受到威脅。大數據挖掘與緝毒警犬一樣，都能提高執(zhí)法效率。該學者主張，在不威脅到個人隱私的情況下，應該準許政府運用大數據挖掘來發(fā)現違法，但這需要嚴格的前提條件。與緝毒警犬的運用類似，大數據挖掘應遵循以下規(guī)則：僅分析政府合法獲得的信息，不得侵入個人電腦或電子郵件內容等；專注于檢測非法活動，而不能運用其他用途；在可信算法的環(huán)境中，在沒有事先懷疑的情況下，不能有人為觀察；出錯誤概率低。[57］這一觀點為大數據監(jiān)測、掃描提出了一個可以適用的框架或前提條件：稅務大數據監(jiān)測、掃描只有在證明具有較高的準確度的情況下才能使用；要在可信算法的環(huán)境中運行，如果沒有跡象表明某一個納稅人違法，則稽查工作人員不能介入；僅能分析合法獲得的信息，不侵入個人電腦或電子郵件獲取內容等，“毒樹之果不可食”，不分析來源不明或非法的數據；僅監(jiān)測非法活動，而不能用于其他用途(即堅持目的限定原則)。

五、結語

在大數據時代，我國既要發(fā)揮大數據的價值，又要切實保護個人信息權益。稅收大數據執(zhí)法應當接受比例原則的檢驗，并全面落實比例原則。目前，這方面的研究尚比較匱乏，本文對此進行了初步研討，不足之處難免。本文拋磚引玉，以期與大家共同探討。

注釋：

① 參見1995年國家稅務總局發(fā)布的《稅務稽查工作規(guī)程》第2條。該規(guī)程在2009年修訂后，刪除了對稅務稽查的直接定義，而是以間接的方式定義稅務稽查：“稅務稽查的基本任務，是依法查處稅收違法行為，保障稅收收入，維護稅收秩序，促進依法納稅。稅務稽查由稅務局稽查局依法實施?；榫值闹饕氊熓?，依法對納稅人、扣繳義務人和其他涉稅當事人履行納稅義務、扣繳義務情況及涉稅事項進行檢查處理，以及圍繞檢查處理開展的其他相關工作?；榫志唧w職責由國家稅務總局依照《稅收征管法》《稅收征管法細則》有關規(guī)定確定?！?/p>

② 詳見《稅務稽查工作規(guī)程》。

③ 二者的不同之處在于：第一，行政調查是行政機關在個案中為作出行政決定而實施的收集證據行為，具有依附性，不是獨立的行政行為，而行政檢查則是獨立的行政行為，不以作成行政決定為目的；第二，行政檢查的作用在于監(jiān)測法律的實施效果，而行政調查主要為作出個案中的行政決定服務；第三，行政調查的啟動以一定的違法線索或者嫌疑為前提，而行政檢查并不一定受此限制，可以隨機抽查，也可以對有嫌疑的對象進行檢查。

④ 關于行政事實行為的定義，行政法學界有“實施行為說”“法律效果說”“非意思表示說”“法律意義說”“違法行為說”“目的說”等紛爭。本文采用“目的說”，即行政事實行為是指行政主體在實施行政管理、履行服務職能過程中做出的不以設定、變更或消滅行政法律關系為目的的行為。持此觀點的學者有德國的毛雷爾，以及我國臺灣地區(qū)的陳新民，我國內地的葉必豐、楊解君、肖澤晟、楊立憲等。參見：(德)哈特穆特·毛雷爾著，高家偉譯.行政法學總論[M].法律出版社，2000：391；陳新民.行政法學總論[M].三民書局，1997：307；葉必豐，應申請行政行為判解[M].武漢大學出版社，2000：128；楊解君、肖澤晟.行政法學[M].法律出版社，2000：193；楊立憲.論行政事實行為的界定[J].行政法學研究，2001(1)：21-25.

⑤ 例如，“杜寶良事件”。2005年5月，杜寶良在查詢交通違章時才發(fā)現自己在2004年7月20日至2005年5月23日期間，在北京市西城區(qū)的同一地點被“電子眼”記錄違章105次，被交警支隊罰款累計10500元。https：//baike.baidu.com/item/杜寶良事件/1032339？fr=ge_ala.

⑥ 納稅人即時繳納的稅款與完全遵守稅法時應繳納的稅款之間的差額，在美國被稱為“稅收缺口”(Tax gap)。

⑦ Cadence Design Systems，Inc.，V. Syntronic AB，et al.，21-cv-03610-SI(JCS).

⑧ 美國《納稅人權利法案》(TBOR)由“全國納稅人權益維護人”(National Taxpayer Advocate)起草，由IRS通過，并最終通過引用納入《國內稅收法典》。

⑨ See，e.g.，Hsu v. United States，No.17-cv-06656 NC，2018 WL 2234439 (N.D. Cal. May 16，2018)；Mortland v. IRS，No. A-03-CA-115-SS，2003 WL 21791249 (W.D. Tex. June 24，2003)；United States v. Abramson-Schmeiler，No. 09-cr-00359-REB，2010 WL 11537887 (D. Colo. Oct. 14，2010)；Chapin v. IRS Agent，No. 2：14-cv-538-EJL-REB，2016 WL 383135 (D. Idaho Jan. 8，2016).

⑩ IRM 1.2.1.5.10 (June 1，1974).