作者：杨志安（辽宁大学经济学院）韩紫微（辽宁大学经济学院）

　　中国特色社会主义进入新时代以来，数字经济规模及其在国民经济中的地位日益提升。2024年，我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值比重达10%左右，成为推动新质生产力加快形成的核心支撑。然而，数字经济也正在重塑社会财富分配，且日渐成为加剧我国社会财富分配失衡的重要因素。这种变革使建立与之适配的现代税收制度显得尤为迫切。为此，需深入分析数字经济重塑社会财富分配的多重传导机制，清晰研判现行税制调节数字经济下社会财富分配的适应性难题，深入剖析税制的精准改革路径，以实现社会财富分配过程中公平和效率的动态平衡。

　　一、数字经济重塑社会财富分配的三重传导机制

　　（一）数字经济通过数据生产资料集中化重塑社会财富分配

　　数字经济发展使数据生产资料日益集中化，从而引致数据要素收益机会不公平，形成财富分配的源动力失衡，加剧社会财富分配的“马太效应”，扩大社会财富积累差距。

　　一方面，根据信息经济学理论，数据具有突出的非竞争性和部分排他性。这使得其产权归属难以清晰界定，进而导致数据生产资料及其资本化收益高度集中于平台端。以用户基于平台活动产生的数据产权归属争议为例，理论上用户作为数据创造者应享有部分数据所有权，但在当前缺乏明确产权界定的现实情况下，数据要素产权默认归属平台企业。基于科斯定理中的“权利初始配置”优势，作为数据产权拥有者的平台企业得以集中掌握大量的数据生产资料并独享其收益。同时，由于数据具有非竞争性和潜在的排他性，大型数字平台往往集规则制定者、服务提供者和争议仲裁者等角色于一身，几乎垄断了数字社会中绝大多数的发展机会（宋保振，2025），从而加剧社会财富集中。

　　另一方面，数据要素增值的核心在于数据资产化过程（杜剑等，2024），即通过数据确权、标准化和市场化，使原始数据转化为可交易和可增值的资产。然而，这一过程高度依赖云计算、人工智能训练、算法优化等数字生产资料的投入，具有显著的资本和技术壁垒。大型数字平台企业凭借其先发优势和资本积累，能够持续投资算力、算法和基础设施，而普通劳动者和小型生产企业则因资源限制难以参与竞争，导致数据生产资料的集中化趋势愈加明显（杨昭等，2023）。同时，数据积累和业务应用的双向驱动会形成“数据飞轮”效应，即数字平台企业利用已掌握的数据优化算法、提升服务，从而吸引更多用户，进一步积累更庞大的数据资源，不断增强其市场支配力。这一过程不仅有助于巩固平台企业的数据垄断地位，还使其能够通过精准定价、个性化推荐等方式获取超额利润，进而造成社会财富分配进一步向资本倾斜，而劳动者和普通用户作为数据贡献者难以分享收益。

　　（二）数字经济通过深化劳动力商品化重塑社会财富分配

　　数字经济的发展在一定程度上加深了劳动力商品化程度，造成财富分配的过程性失衡。平台资本通过算法和数据垄断获取劳动者的数字劳动，并持续吸取其创造财富的能力，不仅加剧数字资本与劳动者之间的分配不均，也抑制了劳动价值的提升和劳动者财富的积累，进而加重社会财富分配失衡。其中，用户通过社交媒体生产内容、生成数据等免费劳动，以及零工劳动者通过平台接单、众包任务等提供的劳动均属于数字劳动的典型类别。比如，数字平台通过精准掌控用户需求吸引用户在平台上消耗更多时间，进而生成更多数据，平台将这些数据转化为数字资产并从中获取收益。在此过程中，用户在平台上花费的时间，不仅构成其数字劳动时间，在本质上也是为资本生产剩余价值的剩余劳动时间，而平台无需支付报酬便可占有这些时间并获取收益。又如，平台企业通过算法将劳动过程拆解为标准化任务单元，以提高劳动者的劳动强度和延长劳动时长，从而获取更多剩余价值，显然不利于劳动者的财富积累。以外卖行业为例，平台算法将配送流程分解为接单、取餐、配送等标准化环节，每个环节的执行时间被精确控制至分钟级，同时，在零工经济模式下，平台还能通过实时监控和智能调度系统，使劳动者处于持续工作状态，有调研表明，较多网约车司机日均驾驶时长高达14～15个小时。以上分析表明，算法技术通过全流程数据化管理与智能调度机制，使劳动力的工作时长、效率和精度、产出价值等要素被进一步量化，从而显著提升劳动力商品化的精细度和深度。

　　此外，平台企业通过动态定价算法重构劳动力市场的定价机制，压缩人工成本。这种动态定价算法根据历史数据、订单密度等信息实时调整零工劳动者薪酬，从而使订单定价完全由算法自动完成，劳动者被排除在定价决策流程之外，进一步导致零工工作者收入的不稳定性，加重其压力和对家庭生活的影响（邱海平等，2023），从而加剧其财富不稳定性。具体而言，算法构建的复杂薪酬制度将“劳动力降格为可即时交易的生产要素”，打造“数智化劳动过程控制体系”，从而“以最小用工成本实现了对从业者绝对剩余价值和相对剩余价值的双重吸纳”。在这种模式下，零工劳动者报酬往往被压低至市场或政府允许的最低水平，导致其实际回报与社会必要劳动价值之间出现系统性偏差。这一方面可能抑制零工劳动者短期收入的提高，加剧收入不平等，另一方面，收入不稳定和职业前景不明朗可能会挤出零工劳动者对自身及子女进行长期教育投资，根据“盖茨比曲线”揭示的“收入不平等—教育投资差距—教育结果差距—代际收入固化”机制，可能固化零工劳动者及子女在人力资本积累上的劣势，进而对其财富创造和积累产生一定的抑制作用。

　　（三）数字经济通过“核心—边缘”的区域分化格局重塑社会财富分配

　　数字经济的高速发展正以数字基础设施水平、平台企业规模集聚度和数字技能流动性为分界，加大区域间的发展差异，逐步形成“数字经济核心区”（以下简称“核心区”）与“数字经济边缘区”（以下简称“边缘区”）的二元分化格局，最终导致数字经济发展差距向社会财富分配层面深化。

　　首先，数字基础设施的完善程度决定区域发展数字经济的基本能力，并深刻影响地方产业升级路径。当前，我国数字基础设施分布存在不均衡的问题，形成了以长三角、珠三角和京津冀三大城市群为代表的核心区，以及以西北和东北地区为代表的边缘区。这种分化叠加数字基础设施投资规模报酬递增的特征和“马太效应”（闫强等，2025），使核心区在数据要素流通、数字技术创新和产业数字化转型方面占据先发优势，使少数平台企业占据市场主导地位并获得超额收益，小型企业或传统企业则被排除在外（worldbank，2021），从而不利于边缘区数字经济发展能力提升和以此为基础的新兴产业升级。长此以往，边缘区可能面临就业机会减少和工资增长停滞等一系列经济社会问题，从而导致区域内财富积累缓慢，增大与核心区的财富积累差距。

　　其次，数字基础设施投资差异和数据要素的规模报酬递增特性使大型数字企业主要集中在算力资源富集的核心区，数据要素的跨区域流动使边缘区的消费数据被核心区平台无偿使用，并通过算法优化、精准营销等方式转化为高额利润，而税收却几乎全部归属于平台企业注册地。边缘区数据价值流失、消费地税源被注册地获取加剧了地区税收收入与税源的背离，使边缘区陷入“数字贫困”陷阱，从而导致社会财富分配向核心区倾斜。

　　最后，新技术和技能的流动性存在一定程度的“地理锁定”效应（kalyani等，2025），即大部分数字经济核心技术和技能兴起于核心区，虽然相关技术岗位会逐渐向周边区域扩散，但核心研发、生产等高技能岗位长期锁定在核心区，使其得以保持技术优势。这一效应导致核心区的高技能劳动者收入保持快速增长，而边缘区低技能劳动者面临较大的岗位替代风险，进一步扩大区域间收入差距、加剧收入分配失衡，从而重塑社会财富分配。

　　二、数字经济背景下我国税制调节社会财富分配的适应性困境

　　基于对数字经济重塑社会财富分配传导路径的分析，本文聚焦数据要素、劳动力市场和区域发展三个维度，系统剖析数字经济背景下我国现行税制面临的适应性困境。

　　（一）现行税制与数据要素价值实现过程的适配性不强

　　数据要素价值实现需要经历“资源化—资产化—资本化”的过程，而现行税制未能有效适应这一新型价值链条，进而加剧社会财富向头部平台企业集中。

　　首先，数字经济发展对生产要素的重要变革就是使数据成为新的核心生产要素。数据作为生产要素必然会参与到分配中，同时，原始数据的生成、采集过程也离不开国家提供的公共产品与公共服务，故其相关收益需要依法纳税。然而，现行税制中的财产税主要针对土地、房屋等有形资产，并未明确将数据列为应税财产（梁季，2025），使得一些企业持有大量能够创造经济价值的数据资源却无需缴纳财产税，造成数字产业与其他产业资本回报率差异扩大，以及数据要素与劳动要素之间的生产要素报酬扭曲，加剧社会财富分配不均。

　　其次，在数据资产化的过程中，一些平台使用根据用户数字劳动（如浏览信息、网络消费、发表评论、点赞等）生成的可被识别、加工、存储和应用的原始数据，针对特定商业用途进行研发，形成能够交易流通并为企业带来经济价值的核心资产，却未对用户数字劳动贡献加以识别并对用户进行收益分成。比如，平台企业利用用户数据精准投放广告获取超额利润。这种由用户无意产生的“行为剩余价值”完全由平台企业获取，导致收益向企业端集中（刘怡等，2024），进而造成社会财富分配不均。

　　最后，在数据资本化过程中，现行税制在课税对象确定和税基确认方面面临困难和挑战。数据资本化指在数据资产化基础上，赋予其更多金融属性，主要包括数据资产质押融资、数据资产证券化、数据资产作价入股、数据资产交易、数据资产保险、数据资产增信融资、数据资产信托等。以数据资产作价入股为例，当前实务中通常参照税法中对无形资产作价入股的有关规定，按照有偿转让缴纳增值税，且评估价值相对于原始成本增值部分进行账务调整后缴纳企业所得税，但由于法律层面上存在资产边界模糊而导致的课税对象难以确定的问题，其税务处理可能缺乏有效依据。这主要是因为尽管财政部已于2023年印发《企业数据资源相关会计处理暂行规定》（以下简称《暂行规定》），规定企业可以按照企业会计准则将数据资源确认为无形资产或存货等资产，但企业资产必须满足企业合法拥有或控制的这一特征。这意味着数据资产入表的前提是数据资产的合规与确权，而目前我国并没有对数据权益的性质、范围和归属进行具体规定，缺少对数据权利的明确界定，使数据资产在法律层面上存在模糊性和不确定性，从而引发税务处理有效性质疑。同时，数据资产估值方法包括收益法、成本法、市场法和其他衍生方法，由于成本法和市场法的弊端和使用限制较多，而收益法能够直观体现数据资产价值的实现过程，故在当前的实践中主要采用收益法。但由于数据资产的应用场景复杂，收益法也存在收益额和折现率难以预测、容易受到主观因素影响等局限。这为头部平台企业通过可变利益实体架构（vie）以离岸壳公司名义向境内企业注资并配合收益法的主观估值空间压低数据资产估值提供可能。因此，当前税制在数据资产作价入股公允价值认定标准方面存在的滞后性可能被头部平台企业加以利用。此外，头部平台企业凭借算法和算力掌握大量数据资产，能够更便利地获得数据资本化带来的金融杠杆，从而放大投资收益，促使社会财富向其集中。

　　（二）现行税制对数字经济引发的劳动力市场重构适应性不足

　　数字经济重构劳动力市场的重要表现为零工劳动者的大范围出现和随之带来的劳动力市场极化，而现行税制既存在对零工经济中高收入群体的调节不足，也存在对零工劳动者的适配性不足，在一定程度上加剧社会财富分配失衡。

　　一方面，由于数字经济下的技术进步偏向与高技能劳动者形成互补，使得劳动力市场出现高技能劳动者就业和收入占比上升的极化现象，导致社会财富向高收入群体集中。具体而言，零工经济下高技能劳动者可以通过数字平台灵活获取高额收入，此类收入往往来源于平台分成、数据变现和知识产权收益等，且经过数据复用、算法精准投放后常呈现指数级放大效应。比如，工程师自主开发用户画像算法模型，向多平台企业提供应用程序编程接口（api）服务，允许平台企业在限定调用次数或场景下复用，其收入既包含资本性收益如数据复用和算法精准投放带来的网络效应产生的收益，也包含劳动性收入如提供算法迭代更新和维护等服务产生的收入，前者类似于资本增值。然而，现行税制对于此类收入缺乏明确定性。若将此类收入简单归类为经营所得或综合所得，将导致当收入规模超过某一水平后，经营所得的税负低于劳动性收益的税负，同时在实践中也会导致部分群体将劳务报酬转为经营所得而少缴税款，影响税收公平。

　　另一方面，当前税制对零工劳动者的适配性不足。第一，《2024零工经济解读报告》显示，2024年我国灵活就业人数突破2.65亿，其中1.75亿为网约车司机、即时配送员、到家服务人员等零工劳动者。从收入变化看，这些平台型零工劳动者的月均收入从2022年的5308元上升至2024年的6198元；从收入占比看，月收入5000～10000元的零工劳动者占比从2022年的45.7%上升至2024年的57.2%，月收入10000元以上的零工劳动者占比从2022年的9.9%上升至2024年的11.2%。由此可见，随着数字经济发展，零工劳动者的收入水平和纳税群体比重将持续上升。然而，当前税制对此类劳动者真实成本的关注存在不足。具体而言，对于超过一定数额的劳务报酬所得，虽然允许在税前减除20%的费用，但劳动者承担的车辆折旧、油费、通信费等实际运营成本可能无法在税前全额扣除，使劳动者的税收负担与真实成本之间存在落差。调查显示，2024年6月，某平台全年接单260天以上的高频骑手在一线城市的月收入可达7354元以上。可见，合理的成本扣除能有效降低中高收入零工劳动者的税收负担，进而提高税制的适配性。第二，零工平台存在大量的外卖站点承包者、网约车车队管理者等自然人经营者，其中，许多经营者缺乏建账能力，依照法律、行政法规可不设账簿，其经营所得通常采用核定征收的方法征收个人所得税，但当前相关核定征收制度不完善、执行不统一，导致核定征收过程中往往存在因各地核定征收方法及标准不同带来的差异，可能使其成为税收筹划的工具，形成制度性税负不公。

　　（三）现行税制对数字经济下区域税收分配失衡的矫正不充分

　　数字经济产生的区域税收分配失衡问题正持续加剧区域间的财富分配不均衡，而现行税制对这种失衡的矫正存在一定不足。

　　首先，从企业所得税看，数字经济具有较强的虚拟化和网络化特征，使数字企业能够突破物理空间的限制，在全国范围内开展跨区域经营活动（姚东旻等，2025）。然而，现行企业所得税分配仍沿用传统经济模式下的注册地原则，即企业所得税收入主要归属于企业注册所在地，与数字经济的运行特点存在脱节。数字企业通常在东部发达地区注册总部，但实际上其业务收入广泛分布于中西部地区。尽管中西部地区通过用户消费、数据存储、服务器运维等方式为数字企业创造了大量价值，但因非注册地而导致其实际获得的税收收入低于其对税源的贡献。同时，一些大型数字企业常通过将利润归集到税率更低地区的分支机构进行税收转移，从而降低其整体税负，进一步强化了“核心—边缘”的区域分化格局。

　　其次，现行消费税制矫正地区间税收失衡乏力。一方面，现行消费税在生产环节征收的机制设计，使其虽属于中央税却也可能在一定程度上引发数字经济下的税收分配失衡问题。具体而言，平台销售的产品可能发往全国各地，但依附于消费税的城市维护建设税和教育费附加仅被在平台销售的生产者所在地获取，而承担数字基础设施建设、网络监管等公共服务成本的消费地无法获得相应的税收补偿，进一步加剧区域间税收分配失衡，不利于实现税收受益原则。另一方面，数字经济下新型消费模式在传统消费税框架下未得到有效覆盖，不利于扩大中央政府通过消费税集中的财政收入规模，进而影响中央财政进行地区间财力调节的空间，影响区域财富不平衡的矫正。比如：消费税课税范围内的高档化妆品、高档手表等高档消费品在数字经济下出现的共享租赁等交易活动游离于征税范围之外，从而使现行消费税对收入调节的作用相对有限；电子书、网络游戏等数字商品和服务与现有消费税应税商品中烟、酒等较为相似，也具有成瘾性且可能引发潜在的身心健康问题，如美国、日本已将在线数据处理和存储，电影、电子书、游戏以及手机应用商店中的电子产品等数字商品和服务纳入了消费税（销售税）的征收范围，而我国尚未将此类消费纳入消费税征收范围。此外，一些面向高净值人群的高端化定制数字服务（如数字化健康服务等）具有与当前部分消费税应税商品相似的独特性、高消费性特征，而我国现行消费税未将以上服务纳入课税范围，不利于充分发挥消费税的调节作用。

　　最后，从增值税看，数字经济在一定程度上放大了地区间税收利益分配的失衡，且加大核心区与边缘区的发展差距。以在线教育平台企业为例：根据现行增值税制度，在线教育平台作为增值税纳税人，应就其提供服务取得的全部收入在机构注册地申报缴纳增值税。平台企业注册地通常在发达地区，而购买线上课程的消费者可能分布在全国各地，使得消费者实际消费行为产生的增值税完全归属平台注册地，而消费者所在地无法直接获得相应的税收分成。这种制度安排导致平台注册地获得超额税收分成，而消费地损失潜在税收收入。因此，现行增值税制度在调节区域发展差距方面存在一定局限。

　　三、数字经济背景下调节社会财富分配的税制改革路径

　　如前文所述，数字经济通过三重传导机制重塑社会财富分配，而现行税制在调节以上传导机制的过程中存在适应性困境。据此，本文从以下三方面提出数字经济下我国适应性税制改革的实践路径。

　　（一）针对数据要素价值实现的“资源化—资产化—资本化”过程，形成分环节、差异化的税制设计

　　在数据资源化阶段，应完善税收制度设计。具体而言，建议对以营利为目的采集、处理和使用个人数据的企业或个人征收数据资源税。考虑到当前数据估值仍存在困难，计税依据可选择从量计征，即以所采集数据的频次或数量为计税依据。此外，在税率设计上，可按照信息敏感性和价值差异将个人数据划分为生物数据、身份数据、行为数据等进行差异化的税率设计。

　　在数据资产化阶段，针对用户“行为剩余价值”被平台占有导致的收益扭曲和财富分配不平等问题，相应措施如下：先联合有关部门对平台数据来源进行解析，确定用户数字劳动的价值贡献占比，按占比高低设置阶梯式用户分成比率；再按平台当年数据交易收入减除采集成本、清洗标注费用、存储成本等扣除项后的净额乘以用户分成比率确定用户分成数额，并通过合理形式按照用户在平台账号的数字劳动贡献分成，使收益在用户与平台间实现合理分配，进而缓解财富分配失衡。此外，可尝试对数据资产增值部分进行课税。建议以土地增值税为参考，适时征收“数据资产增值税”。具体而言，以经营性企业间转让数据资产使用权、数据资产所有权和数据附属物（如算法模型、人工智能训练成果等）产生的增值额为征税对象，即对数据交易收入减除采集成本、清洗标注费用、存储成本等扣除项后的净额征税。

　　在数据资本化阶段，虽然当前有关数据权益具体性质、范围和归属等的基础法律尚未完全明确，但税务部门可联合财政部门、工业和信息化部门等以《暂行规定》为基础，发布“数据资产税务处理指南”，明确与数据资产会计处理相衔接的税务处理规则，对数据资产研究阶段与开发阶段划分、摊销年限与方法等制定明确的判断标准。此外，建议针对数据资产价值的易变性、时效性、增值性等特点优化数据资产公允价值确定标准。对于收益法估值下数字资产公允价值的确定，应设定合理的区间范围，防止故意压低估值作价入股。同时，对通过vie架构转移数据资产的行为，应按照数据资产境内公允价值核定其转让价格。

　　（二）调节数字技能溢价，缩小平台劳动者收入差距

　　针对高技能劳动者通过数据复用、算法服务等获得的兼具资本与劳动属性的混合型收入，税务部门应出台相应的细则，将其拆分为劳动性收入和资本性收益两部分分别征税。具体而言，算法迭代、维护等劳动性收入应按综合所得适用3%～45%的税率，api调用分成等资本性收益可参照财产转让所得，适用20%的比例税率，避免高技能劳动者通过转换收入类型的方式避税。此外，可要求平台企业在支付分成、数据变现等收益时，按收益性质分类代扣代缴税款，并实时向税务部门报送api调用次数、分成比例等信息，同时，利用区块链技术确保交易链可追溯，防止收入隐匿。

　　针对数字经济下零工劳动者和平台内经营者面临的税制困境，可从以下两个方面调整优化。第一，可在现有税制框架下，通过政策解释、标准细化、扣除项目扩容等方式，更公平地核算零工劳动者的实际应税所得。比如，可发布专项政策文件，允许将零工劳动者为获得收入必需且实际发生的全部运营成本（如外卖箱、专业服装、车辆折旧、燃油费等）纳入劳务报酬所得的费用扣除范围。第二，可联合市场监督管理等部门对平台内经营者进行明确定义和分类，并基于业务实质清晰界定其取得的收入性质，制定全国统一的平台内经营者经营所得项目核定征收指导办法，避免经营者进行税收筹划，防止对依法规范经营主体构成不公平竞争。

　　为进一步缩小劳动者收入差距，应鼓励低技能劳动者提高技能水平。新加坡仍在实施的《1979年技能发展税法》和《2014年技能发展税（豁免）令》规定，除了在新加坡高等教育机构接受培训的学生和在特定条件下在新加坡进行短期培训的海外学生，雇主必须为全职、兼职员工以及临时工按月缴纳技能发展税。技能发展税税率为员工月薪总额的0.25%，同时设有最低支付金额和最高支付金额限制，即企业每月需为月薪低于800新加坡元的员工最低缴纳2新加坡元的技能发展税，每月为月薪高于4500新加坡元的员工最高缴纳11.25新加坡元的技能发展税。我国可借鉴上述规定，要求平台企业为零工劳动者缴纳数字技能发展税并设定上限，用于支持零工劳动者数字技能提升和职业转型，进而增强其职业发展稳定性。这虽然可能导致平台企业的税收负担增加，但通常在平台企业可控范围内，不会对平台企业经营造成过大冲击。原因在于，基于前文数据，平台零工劳动者的月均收入为6189元，平台企业每月仅需为其缴纳15.47元的技能发展税。从相对比例看，较多平台企业对劳动者收入的月抽成高达20%～30%，而0.25%的技能发展税仅相当于抽成收入的1%～2%，不会对平台企业经营产生较大影响；从绝对数值看，技能发展税相对于企业为劳动者缴纳社会保险费而言较低，企业新增负担有限。此外，这一政策设计可与培训补贴、产业升级等政策配套推出，从而提高企业的积极性。比如，企业缴纳技能发展税后，可允许其参与由国家资助的培训项目等，从而对冲新增成本。

　　（三）聚焦区域差异调节，完善多维税制设计

　　在企业所得税方面，对于平台企业，可探索在国家层面确立全国统一的用户价值贡献分配规则，其核心分配依据是用户贡献度。用户贡献度可基于以下指标进行合理核算：一是反映市场及网络效应规模的省级活跃用户数（如月活、日活用户数等），二是反映平台收入来源的直接经济贡献量（如区域销售额、交易量、广告点击率等），三是体现用户参与数据资产价值贡献的用户互动数据（如在线时长、交互数据量等）。为增强税制的可行性，短期内可简化采用省级交易额数据作为分配依据，因该数据已在增值税申报中体现，可直接从税务系统提取，无需额外报送。对于征税权分配的确定，我国可借鉴美国wayfair案确立的经济联结原则（economicnexus），由相关部门印发“试点平台企业跨省经营企业所得税计算缴纳暂行办法”，延伸常设机构认定规则，明确将区域交易额作为跨省税收分配的经济联结依据，承认用户所在地对平台企业利润的贡献价值。在保持跨省经营平台企业所得税注册地缴纳体制不变的前提下，可探索由国务院出台“平台经济税收调节暂行办法”，开展为期3年至5年的试点，对平台企业聚集地区，以特定年份企业所得税地方分成为基数，对于超基数增长部分按一定比例提取，并通过财政上解方式纳入中央财政数字经济发展调节基金。该基金是中央财政进行转移支付调节的重要依据，可定向用于数字经济边缘区数字基础设施建设和数字人才培养。在操作层面，可由税务机关核算跨省平台企业在各省交易额占全国交易额比重并计算用户贡献度。在此基础上，可参考现行《中央对地方均衡性转移支付办法》中均衡性转移支付计算公式中的“支出成本差异系数”，设置“数字经济发展差异系数”。该系数可按照各地算力规模分档，进而根据各档算力规模与全国平均水平差异情况计算确定。同时，可针对数字经济边缘区省份增设区域补偿因子。最终，可按照“数字经济发展调节基金总额×某省用户贡献度×（某省数字经济发展差异系数+区域补偿因子）”对用户所在地省份进行补偿。这一机制有助于缓解中西部省份作为重要用户市场和数据来源地却难以分享相应税收贡献的困境。在实施时，可优先选取少数用户基数大、跨区域特征明显的头部平台企业进行模拟运行或试点。

　　在消费税方面，可结合数字经济背景下消费税征收环节后移并下划地方的改革方向，探索以下具体路径。一是优先选择酒、高档化妆品、贵重首饰等税基稳定、易于追溯消费地且平台交易占比较高的应税消费品，率先试点消费税征收环节从生产环节向批发与零售环节后移，并以收货地址为消费地界定的核心依据。在实施中，可采取分阶段推进策略。第一阶段，在头部电商平台先行试点，由国家税务总局联合财政部等部门研究制定具体方案，明确消费税中央和地方的临时分成比例、返还机制和预算管理方式，由平台企业履行代扣代缴义务，并向税务机关报送消费者互联网协议地址（ip）、收货地址、交易金额等信息，平台所在地税务机关征收税款后，可依托智慧税务系统根据收货地址等将税款按比例返还消费地，待条件成熟后可逐步过渡到全额划拨。同时，为确保试点工作可行，可对首批试点平台企业给予系统改造费用企业所得税税前加计扣除优惠，对因改革导致税收减少的地区通过转移支付给予一定补助。第二阶段，可根据首轮试点情况，动态调整中央和地方的分成比例，并逐步扩大试点应税消费品范围和平台企业的覆盖面。第三阶段，待形成稳定的机制后，可通过启动立法程序将改革成果制度化。二是扩大消费税的征收范围。可将现有消费税税目中的贵重首饰及珠宝玉石、游艇等高档消费品的共享租赁交易活动，与现有消费税应税商品中如烟、酒等同样具有成瘾性和不利于身心健康的电子书、网络游戏等数字商品和服务，以及面向高净值人群的高端化定制数字服务纳入消费税征收范围。

　　在增值税方面，应加快制定数字服务征收增值税的具体办法，明确消费地认定标准。比如，针对在线教育等领域的数字服务平台企业，应合理制定增值税在平台企业注册地与消费者实际消费行为发生地之间的分成比例，且主要向消费地倾斜。这有助于缓解数字经济背景下税收与税源的背离问题，促进税收在地区间的公平分配，从而为改善社会财富分配失衡提供有力支撑。

　　（本文为节选，原文刊发于《税务研究》2026年第4期。）

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　　杨志安，韩紫微.数字经济背景下促进社会财富公平分配的税制改革研究[j].税务研究，2026（4）：85-93.