牟春燕 郭麗華
【摘 要】 本文針對租賃個稅征收難的問題,通過分析租賃個稅征收的整個環節,提出利用區塊鏈技術記錄租賃交易整個過程,從而在征收租賃個稅使達到有證可依,實現住房租賃網絡化管理的目標,促進租賃個稅順利征收。
引 言
2017年7月住建部、發改委等九部聯合發布《關于在人口凈流入的大城市加快發展住房租賃的通知》,鼓勵國有、民營的機構化、規?;》孔赓U企業發展,鼓勵防房地產開發企業、經紀機構、物業服務企業設立子公司拓展住房租賃業務;建設政府住房租賃交易服務平臺;增加增加租賃住房有效供應;創新住房租賃管理條例和服務體制。2019年開始實行的新個稅法中第六章中規定房東出租房屋必須與承租人簽訂相關合同或協議并上報年稅務機關繳納租賃個稅。但出現房主為逃避繳稅故意不與承租人簽訂租賃合同,提高租金的現象,引發巨大爭議。
一、租賃個稅征收過程中遇到的問題
1.房租價格上漲。租賃個稅的繳納者是房屋所有者即房東,個稅的繳納會減少房東的最終受益,若房東想要取得與原先不繳納租賃個稅一樣的收益必須給承租人提高房租,加重承租人的租房負擔,尤其是北上廣等一線大城市房屋供求關系緊張,房東本就處于優勢地位,為了保持原本收益不變,會提高承租人的房租,加重承租人負擔,最終致使房租價格大范圍上調。
2.租賃合同不規范。個人所得稅法及其實施條例規定,財產租賃所得,每次收入不超過4000元的,減除費用800;4000元以上的,減除20%的費用,其余額為應納稅所得額。財產租賃所得,以一個月內取得的收 入為一次。個人所得稅,以所得人為納稅義務人,以支付所得的單位或者個人為扣繳義務人。房東往往散戶居多,法律知識不全面,在出租房屋時往往不簽訂租賃合同或者僅與承租人進行口頭約定,或者簽訂的租賃合同不符合法律規范,甚至房東與向承租人為了躲避租賃個稅的繳納故意不簽訂租賃合同,相互串通不承認租賃房屋的事實。以上情況最終導致租賃個稅少交甚至不交現象的出現,使房屋租賃市場出現混亂。
3.部分房東對租賃個稅征優惠政策收存在“盲區”。房東交納租賃個稅雖然會減少一部受益,但稅款的金額相對于房租來說只占很小的一部分,從一個角度講,租賃個稅的繳納會保護房東的受益,租客按時繳納房租,租賃糾紛發生的概率降低。但還是會出現部分房東拒絕繳納個稅的情況,產生的原因一方面是因為房東不了解租賃個稅的繳納政策,認為房產稅、個人所得稅和增值稅累加在一起要繳納很多,同時擔心稅務機關會追繳多年未繳的稅金;另一方面稅務機關對于“散租”,即不通過中介機構,房東直接與承租人對接的租賃交易一直是征稅的難點甚至是空白點。
二、利用區塊鏈技術解決個稅征收過程中的困難
1. P2P點對點傳輸。P2P技術是區塊鏈技術重要組成部分,是單獨的點對點之間的傳輸,每次信息交流都是兩點間。通俗講P2P之間沒有第三方存在,P2P技術交易雙方可使直接溝通,節省運營和中介費用。P2P技術可以完整地保留交易記錄,追溯整個交易過程。整個交易過程的追溯可以使相關機構實時監測房租價格的變動,在一定程度上約束房東隨意漲價。
2.共識機制。共識機制是指在一個特定時間段和地域范圍內,根據節點所記錄內容的先后順序所達成共識的一種算法。共識機制分為:(1)工作量證明法(POW)。看到最終結果就能知道工作量的多少(2)權益證明法(POS)。根據少數服從多數的原則來運行程序。(3)混合工作機制(POW+POS)。共識機制主要靠前兩種方法來運行,第三種則是前兩種的結合。根據這三種方法能夠保持數據的前后一致性,使租賃平臺自動的運行,避免人工繁復數據計算和優先順序的記錄和選擇。共識機制中的拜占庭算容錯共識算法支持節點動態加入和退出,能夠保障租賃業務不間斷運行,且此法能夠承受33.3%算力的惡意攻擊,保證了平臺的網絡安全性。共識機智的設定便于承租人按照最優惠的個稅征收政策繳納稅款,有利于稅收機構誰看的順利征收。
3.智能合約。智能合約是根據代碼自動生成的合約,由代碼自動執行,人工無法干預,在平臺運轉過程中充當監管這的角色。智能和合約三個重要特性:去中心化、自治、自足。去中心化是區塊鏈技術的核心,所有技術和措施都是圍繞著去中心化這個核心思想來設計的,去中心化有別于以中心化為指導,聽從中心統一指揮的傳統觀念,區塊找那個每一個節點都是本區塊的中心,因此,它會因為中心節點崩壞使整個系統無法運行。房東和承租人之間在交易時使用智能合約有利于稅收機關精準收稅,避免租賃合同簽訂不規范現象的產生。
三、建議
本文從新出臺的租賃個稅征收政策出發,分析了租賃個稅征收目前存在的難點,提出租賃個稅與區塊鏈技術相結合來解決個稅整征收的難。區塊鏈技術與產業結合是國家給出的政策指引和政策傾斜,要抓住區塊鏈技術與產業結合的時機,解決區塊鏈與租賃個稅征收兩者融合問題,建設區塊鏈技術下的高校合理征稅,提高房屋租賃成交率及稅務機構的征稅效率。
【參考文獻】
[1] 嚴振亞.基于區塊鏈技術的P2P信貸創新應用[J].技術經濟與管理研究,2019(10):89-94.
[2] 于戈,聶鐵錚,李曉華,張巖峰,申德榮,鮑玉斌.區塊鏈系統中的分布式數據管理技術-挑戰與展望[J/OL].計算機學報,2019:1-27[2019-12-05].
[3] 王衛東,胡以松.一線城市住房租賃市場調查研究[J].調研世界,2019(04):25-30.
[4] 陳子燕,鄧麗.短租市場租賃平臺定價機制研究——基于不同房東類型的分析[J].價格理論與實踐,2019(05):149-152.
[5] 趙公民,萬強強,武勇杰,劉爽英.基于區塊鏈的供應鏈信任管理機制研究[J/OL].征信,2019(11):25-31[2019-12-05].
[6] 張斌.住房租賃市場供求失衡難題待解——如何看待“房租個稅扣除”引發的爭論[J].人民論壇,2019(10):73-74.
[7] 朱昱錦,姚建國,管海兵.區塊鏈即服務:下一個云服務前沿[J/OL].軟件學報:1-20[2019-12-05].
[8] 王泓機,戴炳榮,李超,張紹華.針對區塊鏈應用的查詢優化模型[J].計算機工程與應用,2019,55(22):34-39+171.
[9] 張敬云.住房租賃市場自然空置率確定方法研究[J].管理現代化,2019,39(04):111-113.
作者簡介:牟春燕(1995-),女,山東日照人,碩士研究生,研究方向:房地產租賃
郭麗華(1970-),女,吉林長春人,教師工作部部長,博士,副教授,研究方向:風險投資;