Specjaliści na całym świecie zaczynają szukać modeli i rozwiązań, które zagwarantują budżetom państw utrzymanie przychodów po masowym wdrożeniu do pracy AI. Jak nie stracić wpływów z podatków, skoro to nie ludzie będą pracować?
Sztuczna inteligencja i automatyzacja będą wymuszać nie tylko regulacje dotyczące zasad wykorzystania AI w przemyśle, usługach i życiu społecznym, ale także bardzo istotne zmiany w politykach podatkowych kolejnych krajów na świecie.
Jak piszą ekonomiści ze Szwecji w swojej publikacji w CEPR, wyłaniające się zalecenia zależą od czterech czynników: wpływu sztucznej inteligencji na efektywność gospodarczą, udziału dochodu kapitałowego w dochodzie narodowym, podziału wynagrodzeń i dochodu kapitałowego oraz wpływu systemu podatkowego na przedsiębiorczość i zachęty do pracy.
Czytaj także: Już po wakacjach nie będziemy w stanie rozpoznać, czy coś zostało stworzone przez AI czy człowieka [WYWIAD]
Spencer Bastani, profesor ekonomii z Instytutu Ewaluacji Rynku Pracy i Polityki Edukacyjnej oraz Daniel Waldenström profesor ekonomii z Instytutu Badawczego Ekonomiki Przemysłu, rozważają, w jaki sposób zaprojektować podatki od pracy i kapitału, aby promować wzrost oparty na sztucznej inteligencji, przy jednoczesnym zapewnieniu możliwie najszerszego rozłożenia pozytywnych skutków gospodarczych.
Dotąd ekonomiści w swoich badaniach zajmowali się innymi aspektami wpływu AI – zwykle skupiali się na wpływie nowych technologii na produktywność pracowników lub zwrot z kapitału czy roli automatyzacji w utrzymywaniu wzrostu gospodarczego. Z czasem doszły do tego także badania dotyczące skutków AI dla rynków pracy. Natomiast mało kto zajmuje się skutkami upowszechnienia AI w gospodarce dla krajowych budżetów.
– Badania ekonomiczne nad sztuczną inteligencją, automatyzacją i podatkami są wciąż w powijakach – piszą Waldenström i Bastani w artykule „Future tax challenges in an AI-driven economy”.
Postanowili oni sprawdzić, co się w tych powijakach kryje. Przebadali więc dotychczasowe badania. Przewidują możliwe konsekwencje gospodarcze nowych technologii, które są istotne dla projektowania podatków:
To zmieniająca się dystrybucja wynagrodzeń, wynikająca ze zmiany produktywności (wkładu pracy) poszczególnych pracowników, rosnący udział dochodów społeczeństwa, składający się z dochodów kapitałowych i większe rozproszenie dochodów kapitałowych.
Ogólnym wyzwaniem dla polityki podatkowej jest znalezienie równowagi między efektywnością a sprawiedliwością. Bo z jednej strony rządy muszą zadbać o zachęty do inwestycji w nowe technologie, z drugiej – zapewnić sprawiedliwą dystrybucję zasobów i wsparcie dla osób najbardziej dotkniętych zmianami technologicznymi, podkreślają badacze.
Ich analiza wskazuje 4 kluczowe obszary, w których polityka podatkowa może wyciągnąć wnioski z badań empirycznych i teoretycznych. Przytaczamy poniżej fragment ich analizy z CEPR, dla klarownego przekazania tych ważnych wniosków (>>link do oryginału w jęz. ang.)
- Progresywność podatków dochodowych od pracy
– Zwiększona nierówność płac spowodowana sztuczną inteligencją może uzasadniać korekty krańcowych stawek podatku od dochodu z pracy. Jednak niektóre badania eksperymentalne sugerują, że na nowej technologii największe korzyści mogą zyskać pracownicy o niskiej produktywności. Zatem konsekwencje dystrybucyjne mogą objawiać się przede wszystkim między pracownikami najemnymi, a właścicielami kapitału.
To z kolei oznacza, że nie trzeba koniecznie dostosowywać progresywności podatków od wynagrodzeń, lecz należy skupić się na różnicach w dochodach między pracą a kapitałem.
- Równowaga pomiędzy opodatkowaniem pracy i majątku
Sztuczna inteligencja i automatyzacja kojarzą się głównie z nowymi inwestycjami kapitałowymi, co w przyszłości może skutkować zwiększeniem udziału dochodów kapitałowych w całkowitych dochodach gospodarki
Taka sytuacja uzasadnia podnoszenie podatków kapitałowych w celu utrzymania poziomu dochodów podatkowych, gdyż dochody kapitałowe są opodatkowane niższą stawką niż dochody z pracy. W krajach OECD wyraźne przejście w kierunku wyższych udziałów kapitałowych nie nastąpiło jeszcze, ale jest to możliwy scenariusz w świetle szybkich zmian technologicznych.
- Konstrukcja opodatkowania kapitału
Rosnący udział kapitału w dochodzie narodowym uzasadnia wyższe podatki od kapitału. Ważne jednak, aby były one zaprojektowane tak, by nie równoważyć wpływu sztucznej inteligencji na wzrost produktywności. Można to osiągnąć poprzez unikanie wysokich (w skali międzynarodowej) podatków od zysków przedsiębiorstw i innych zysków z kapitału. Ogólnie opodatkowanie kapitału powinno opierać się na przepływach (dochodach kapitałowych), a nie na zapasach (bogactwie).
Należy całkowicie unikać podatków od robotów i innych podatków nakładanych na określone technologie, ponieważ mogłoby to utrudniać rozwój technologii.
- Granice polityki podatkowej
Podstawową zasadą skutecznej polityki gospodarczej jest stosowanie możliwie najbardziej bezpośrednich środków.
Dystrybucyjne konsekwencje zwiększonej koncentracji przemysłowej można złagodzić poprzez obniżenie barier wejścia na rynek i wzmocnienie warunków konkurencji.
Kontrola danych powinna być regulowana specjalnymi przepisami dotyczącymi danych. Wysiłki szkoleniowe mogą dostosować umiejętności siły roboczej do nowych wymagań sztucznej inteligencji, a poszerzenie własności aktywów wśród ludności może złagodzić rosnące nierówności majątkowe.
Polityka powinna generalnie mieć na celu ochronę jednostek, a nie konkretnych miejsc pracy lub branż – napisano.
(oprac. KatMok)
Warto przeczytać:
- Już po wakacjach nie będziemy w stanie rozpoznać, czy coś zostało stworzone przez AI czy człowieka [WYWIAD]
Pracodawcy rzadko korzystają z narzędzi AI. Pod tym względem Polska wypada słabo na tle UE - Większość korzystających z AI chce dalszych inwestycji w jej rozwój. Szczególnie polubił ją marketing
- Firmy wiedzą, że cyfryzacja jest ważna. Ale na razie niewiele z tego wynika
- Nowy miliarder co 26 godzin. Dlaczego nierówności rosną w USA i na całym świecie
- UNESCO: Sztuczna inteligencja stygmatyzuje kobiety. Pań jest w branży IT za mało