稅其實是在收納個人生產所得。古人務農，農產的一部分視為稅收。當人的產出轉為數據時，數據又能否成為稅收？
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「大數據資本主義」(Reinventing Capitalism in the Age of Big Data)提出了這個建議，書中的稅制則是以公司為納稅對象，採取累進方式，要求大公司繳納更多數據作為「稅收」。
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書中時有提及去中心化，回歸市場的概念。分析數據的演算法需要大量數據去「學習」和改進，而網絡效應則令數據提供者都聚集在最大型的公司 (如FB、Google)，它們可以借數據改良系統，繼而吸引更多人及維持本身的用家。就結果而言，這會產生了寡頭壟斷，甚至是獨佔的情況。雖然是靠市場力量推動，但結果卻是更中心化，大家都會依靠科技巨頭所提供的演算法服務，而且新入場的公司難以撼動巨頭的地位。
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而所謂「數據稅」就是要求科技公司交出一部分的數據供社會使用。一方面中小企可以減省收集數據的開支，透過共用巨頭的數據來開發自己的演算法，爭強其競爭力。務求打破壟斷的局面，避免過份依賴巨頭的科技服務，達至去中心化和鼓勵競爭的效果。另一方面，政府收稅應當用於社會之中，運用稅款來提升社會福𧘲，而數據亦可以有類似效果。例如Google 提供路面交通數據的話，政府能否用以改善交通配套？
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「Capitalism without Capital」一書提及無形資產的幾個特點，包括可擴放性 (scalability)、外溢效應（spill over effect）、協同效應 (synergies effect)。數據作為一項無形資產亦享有這些特點帶來的好處。
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Scalability 所提到的是規模。無形資產是可以非敵對性的，一個用家使用了該資產並不會影響另一用家使用，額外增加產量時的成本接近零。當一項資產可以不斷重覆使用時，其效益可以十分龐大。而公開數據就是增加運用該數據的機會，務求增加數據為社會和經濟帶來的利益。
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外溢效應則是指商家可以從不屬於他們的無形資產中獲益。例如Starbucks 透過宣傳建立一群有飲咖啡習慣的客戶，但那群客戶不一定只飲Starbucks 咖啡，亦會光顧其他咖啡店，那麼其他咖啡店就受惠於Starbucks 的宣傳，此為外溢效應。科技巨頭收集了大量的數據，並按稅制公開一部分，令其他商家和政府從中得益，亦是運用外溢效應來提升整體利益的行為。
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最後為協同效應，這個概念就是指 1 + 1 > 2。當各科技公司都公開其數據時，不同公司都能借此補足自己的資料庫，運用更完善的數據改良演算法。鼓勵新競爭者的同時亦有機會激盪出新的技術，所謂「technological innovation is “combinatorial”」，新的科技往往是源於已有科技的組合。
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不過當然這此建議都會有其問題，容後再續。
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