2025年4月15日下午，财税基础理论与政策双周论坛第2期在浙江财经大学财政税务学院402室举行，山东大学李太龙老师进行了题为“大数据时代：劳动报酬不平等与数据税调节”的学术讲座。

数字经济时代，数据要素在驱动经济增长的同时，也引发了劳动报酬的结构性分化。针对这一现象，李太龙老师创新性地构建了融合个人数据与企业数据的技术进步偏向模型，首次揭示数据成本效应与劳动数量效应如何共同塑造收入分配格局。

研究突破传统理论对“劳动数量效应”的单一关注，提出数字经济中技术进步偏向由数据成本效应（个人/企业数据相对成本）与劳动数量效应双重驱动。通过构建包含两行业（个人数据密集/企业数据密集）、三要素（机器、劳动、数据）的理论模型，研究发现，数据驱动创新在研发端与生产端对分配产生异质性影响，企业数据劳动者因无法共享数据价值而遭受“隐性剥夺”。相较Acemoglu基于工业经济的经典结论，该研究为“数据红利分配失衡”提供了新解释框架。境内数据开发、境外数据引进及跨区域数据整合三类行为，均会加剧劳动报酬分配的不公平性。

基于上述机制，李太龙老师提出差异化征收数据公平税、进口税与跨区税，以此矫正数据要素市场的分配扭曲，推动劳动报酬分化回归合理区间。这一政策设计既填补了全球数据税治理工具空白，也为我国“共同富裕”战略下平衡效率与公平提供了理论支撑。学术层面，研究率先将数据属性嵌入技术进步偏向分析框架，突破了数字经济与收入分配领域的传统研究边界，为构建包容性数据要素市场制度奠定了重要理论基础。

讲座过程中，李太龙老师与现场参会人员进行了热烈的互动交流，浙江大学李文健老师、浙江财经大学金戈老师做了详尽点评。

李文健老师认为李太龙老师创新性地通过“数据成本效应”揭示了数字经济中技术进步偏向对劳动报酬分化的独特影响，突破了传统工业经济中仅依赖“劳动数量效应”的研究框架。同时，李文健老师建议进一步完善模型以增强理论深度：可引入家庭跨期决策、市场出清与劳动流动机制，构建更完整的动态均衡框架；细化数据要素的技术偏向属性（如个人数据与企业数据的成本差异、生产与研发的双层驱动机制），并补充数据产权分配与税制调节的量化分析（如校准参数模拟、平衡增长验证），以明确数据要素对公平与效率的长周期影响。

金戈老师对李太龙老师的创新性研究表示高度评价。同时，金戈老师建议进一步完善模型，以更全面地反映经济现实。具体而言，模型可以考虑引入家庭跨期决策、市场出清和劳动流动机制，以增强其动态均衡特性。此外，建议分析劳动技能与数据属性之间的互补关系，并通过数值模拟来验证数据税对技能溢价的长期调节效果。