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365体育
402室举行，浙江大学李文健老师进行了题为“Optimal Automation”的学术讲座。
自动化技术的快速发展对劳动力市场造成结构性冲击，引发生产效率与社会福利分配间的深层矛盾。传统理论（如Acemoglu的“共享繁荣”框架）强调技术进步需服务于广泛社会利益，但现实中自动化往往加剧技能溢价与收入不平等。现有研究对“如何设计政策工具以平衡自动化效率与分配公平”缺乏系统性回答，尤其对机器人税收、非线性所得税与自动化监管的协同作用机制尚未厘清。基于这一背景，李文健老师以“社会最优自动化”为核心问题，将Sattinger任务分配模型与Acemoglu自动化内生性理论相结合，纳入Mirrlees最优税收分析框架，研究了自动化对劳动力市场的冲击及政策应对，并重点探讨了机器人税收、非线性劳动所得税与自动化监管三种政策工具在调节自动化过程中的作用。
研究发现，技能溢价对岗位分配的内生依赖性是政府干预自动化进程的理论依据，这一机制导致生产效率无法达到最优状态。机器人税和监管政策通过替代效应和自动化进程传导机制发挥作用，二者均对优化社会福利具有必要性。监管措施重点针对中低收入行业，同时辅以机器人税；对其他行业则需实施机器人补贴以提升效率。在适度监管框架下，机器人税（或补贴）的合理区间为-2%（补贴）至0.7%（征税），整体税负水平较低。随着技术进步，政府干预逐步淡出，所得税在收入再分配中的核心地位日益凸显。
李文健老师的研究突破了传统分析中“效率-公平”的二元对立，为理解自动化政策的多工具协同机制提供了新范式。论文首次提出的“差异化机器人税+精准监管+动态所得税”组合工具，不仅深化了自动化经济学的理论边界，也为数字经济时代平衡技术进步与社会公平提供了关键决策依据。
讲座过程中，李文健老师与现场参会人员进行了热烈的互动交流，山东大学李太龙老师、浙江财经大学金戈老师做了详尽点评。
李太龙老师评价李文健老师的研究为“难得一见的扎实好文章”，并围绕多个维度展开深入追问：如何区分自动化与机器人、AI的概念，机器人税的本质及其与资本税的差异，以及自动化监管在经济学中的研究缺口。他强调需厘清模型核心逻辑，如任务分层（Task(z)与Task(i)）的功能性差异，以及Case1与Case2的比较等。
金戈老师充分肯定李文健老师在揭示自动化对劳动力市场结构性冲击、构建任务分配与最优税收融合框架、以系统阐释机器人税等政策协同机制，以及通过技能异质性建模与参数校准展现理论深度与实践价值上的突破性贡献。同时建议补充常规效用函数的稳健性检验，并针对动态能力可变性、信息约束下z*不可观测等现实挑战，论证税收与监管工具在动态不确定中的有效性边界，以提升政策设计的理论普适性。
