2026年3月20日中午，中央财经大学创新发展学院中国经济与管理研究院学术讲座在学术会堂712举行。受中国经济与管理研究院的邀请，北京大学新结构经济学研究院助理教授吴春赞老师举行题为When in Doubt, Tax More Progressively? Uncertainty and Progressive Income Taxation”（存疑时应提高税收累进性？—— 不确定性与累进所得税）的学术讲座。讲座由中国经济与管理研究院院长何其春教授主持。创新发展学院多位老师、博士、硕士、本科生参加了讲座。

最优财政政策和货币政策制定一直是经济学最核心的题目之一。对于我国来说，提升国家力量（state capacity）和共同富裕都离不开财政政策的支持。吴春赞老师和韩国首尔大学的Minsu Chang从存在参数不确定的角度研究了最优收入税的问题。他们研究了在家庭偏好和工资过程相关参数不确定性下的最优收入税问题，并推导出了参数不确定性如何影响最优政策的一般性条件。为了量化这一效应，他们使用美国数据，并结合贝叶斯方法估计了一个生命周期模型。结果表明，参数不确定性的存在使最优所得税政策更加累进，从而使高收入和低收入家庭之间的边际税率差距增加了5.5个百分点。这个效应主要由工资过程的不确定性驱动。此外，他们还发现，即使仅从收入税渠道来看，参数不确定性也会带来显著的福利成本。

吴春赞老师先从介绍文献入手，然后给出一个标准的life-cycle世代交叠理论模型，从理论上分解参数不确定带来的福利变化的渠道和机制。然后根据美国数据进行量化和反事实分析。与会师生提出了很多问题，包括理论模型的设定，尤其是是否要考虑家庭的生育率和教育投入等，不同数据库的优缺点，尤其是美国PSID（panel study of income dynamics, 收入动态追踪调查数据，属于美国家庭追踪面版数据）对比我国的CFPS数据，论文里使用的GMM（generalized method of moments）与SMM（simulated method of moments）的异同点，甚至包括如何找到合适的合作者等等，吴春赞老师一一进行了回答。何其春老师鼓励大家以吴春赞老师为榜样，用规范的理论和量化方法研究我国重大的经济问题，挖掘中国经济的金矿，按照国际顶刊标准“把论文写在祖国的大地上”，注重顶级期刊的发表，在论文发表中，相比“量”要更注重“质”，注重理论，为中国经济学自主知识体系建设贡献力量。何老师感谢北大新结构经济学研究院以前招收和培养了很多中经管本科生，也希望未来与吴春赞老师以及北大新结构研究院加强合作与交流，推进我国经济学科研尤其是宏观经济学研究向世界一流看齐。

此次学术讲座将进一步深化我校在经济学前沿领域的交流与合作，对于开阔学生视野，陶冶学生情操，提升学生学术品位，启发学生见贤思齐，为中国式现代化培养一流的经济学后备人才具有重要意义。

撰稿、审稿：何其春

编辑：沈嘉怡

审核：赵扶扬