Sztuczna inteligencja może namieszać w podatkach. Jesteśmy na to gotowi?

Autorzy: Spencer Bastani (prof. ekonomii na Institute for Evaluation of Labour Market and Education Policy), Daniel Waldenström (prof. ekonomii na Research Institute of Industrial Economics - IFN), VoxEU, Obserwator Finansowy

Jesteśmy świadkami wszechobecnej cyfrowej transformacji społeczeństwa, a od pewnego czasu za większość zmian odpowiada sztuczna inteligencja. Rzadko jednak porusza się kwestię roli polityki podatkowej w tych zmianach. Jak bowiem zaprojektować podatki od pracy i kapitału w taki sposób, żeby wspierając wzrost oparty na sztucznej inteligencji i jednocześnie zapewnić, że korzyści gospodarcze obejmą jak najszersze kręgi społeczeństwa?

Badania ekonomiczne nad sztuczną inteligencją i automatyzacją w kontekście opodatkowania są na razie w powijakach. Większość badań wpływu nowych technologii analizuje wydajność pracowników lub zwrot z kapitału. Wczesne modele badawcze opracowali Acemoglu i Autor (2011); nowsze badania zaczęły koncentrować się na konkretnym wpływie automatyzacji i sztucznej inteligencji na wzrost gospodarczy i sytuację na rynku pracy (Acemoglu i Restrepo 2019, Acemoglu i in. 2022, Brynjolfsson 2023, Agrawal i in. 2019, 2022).

Dorobek badań nad optymalnym opodatkowaniem wzbogacił się ostatnio o kilka nowych, uwzględniających konsekwencje automatyzacji i zmian technologicznych. Podejmują one takie zagadnienia, jak skutki zmian w rozkładzie zysków z umiejętności i majątku, stopień, w jakim nowe technologie pozwalają oszczędzić pracę, oraz pewne szczegółowe kwestie, np. podatek od robotów (Mirrlees 1971, Costinot i Werning 2023, Loebbing 2022, Thuemmel 2023, Gerritsen i in. 2024, Kina i in. 2024).

W naszym nowym badaniu (Bastani i Waldenström 2024) analizujemy dotychczasowe badania empiryczne i teoretyczne, aby zrozumieć implikacje sztucznej inteligencji i automatyzacji dla polityki podatkowej.

Zakładamy kilka możliwych skutków ekonomicznych nowych technologii istotnych w kontekście konstrukcji systemu podatkowego: (i) zmieniający się rozkład wynagrodzeń – część pracowników zwiększy wydajność, podczas gdy inni pozostaną w tyle albo stracą pracę; (ii) rosnący udział dochodu z kapitału w dochodach społeczeństwa oraz (iii) większe rozproszenie dochodu kapitałowego.

Nadrzędnym problemem polityki podatkowej jest znalezienie równowagi między wydajnością – która wymaga zachęt do wzrostu i inwestycji w nowe technologie, a sprawiedliwością społeczną, czyli zapewnieniem sprawiedliwego podziału zasobów i wsparcia dla osób najbardziej dotkniętych zmianami technologicznymi.

Więcej o podatkach przeczytasz na Bizblog.pl:

W naszej analizie określiliśmy cztery kluczowe obszary, w których z badań empirycznych i teoretycznych można wyciągnąć wnioski dla polityki podatkowej.

Zwiększona nierówność wynagrodzeń spowodowana przez sztuczną inteligencję może uzasadniać zmianę krańcowych stawek podatkowych od dochodów z pracy. Niektóre badania eksperymentalne sugerują jednak, że największe korzyści z nowej technologii mogą odnieść pracownicy o niskiej wydajności pracy. W związku z tym możliwe jest, że konsekwencje dystrybucyjne nie ujawnią się głównie w różnicach między różnymi grupami pracowników najemnych, ale raczej w różnicach między pracownikami najemnymi a właścicielami kapitału. To z kolei oznacza, że być może nie ma potrzeby korygowania progresywnego opodatkowania wynagrodzeń, a należy skupić się na różnicach w dochodach między pracą a kapitałem.

Sztuczna inteligencja i automatyzacja wiążą się głównie z nowymi inwestycjami kapitałowymi, co w przyszłości może prowadzić do wzrostu udziału dochodu kapitałowego w całkowitym dochodzie w gospodarce. Taki rozwój sytuacji uzasadnia zwiększenie podatków od kapitału w celu utrzymania poziomu dochodów podatkowych, ponieważ dochód z kapitału jest opodatkowany niższą stawką niż dochód z pracy. W krajach OECD nie nastąpiła jeszcze wyraźna zmiana w kierunku wyższych udziałów kapitałowych , ale jest to możliwy scenariusz w świetle szybkich zmian technologicznych.

Choć rosnący udział kapitału w dochodzie narodowym uzasadnia wyższe podatki od kapitału, ważne jest, by były one zaprojektowane tak, aby nie ograniczały wpływu sztucznej inteligencji na zwiększenie wydajności pracy. Można to osiągnąć poprzez unikanie wysokich – w wymiarze międzynarodowym – podatków od zysków przedsiębiorstw i innych zwrotów z kapitału. W poprzednich badaniach argumentowaliśmy, że opodatkowanie kapitału powinno ogólnie opierać się na przepływach (dochodach kapitałowych), a nie na zasobach (majątku) (Bastani i Waldenström 2020, 2023). Należy całkowicie unikać podatków od robotów czy innych podatków od określonych technologii, ponieważ stwarzają one poważne problemy z ich wyodrębnianiem i mogą hamować rozwój technologii.

Polityka podatkowa nie jest w stanie sprostać wszystkim wyzwaniom związanym ze sztuczną inteligencją i automatyzacją. Podstawową zasadą skutecznej polityki gospodarczej jest stosowanie możliwie najbardziej bezpośrednich środków. Sprostanie wyzwaniom związanym z dystrybucją wymaga większej liczby narzędzi niż tylko systemu podatkowego. Dystrybucyjne konsekwencje zwiększonej koncentracji przemysłowej można złagodzić poprzez obniżenie barier wejścia na rynek i wzmocnienie prawa konkurencji. Monopolistyczna kontrola danych powinna być uregulowana szczegółowymi przepisami w tym zakresie. Umiejętności siły roboczej można dostosować do nowych wymagań sztucznej inteligencji poprzez działania szkoleniowe, a rosnące nierówności majątkowe może złagodzić rozpowszechnienie własności aktywów wśród ludności. Ogólnie rzecz biorąc, polityka powinna mieć na celu ochronę osób, a nie konkretnych miejsc pracy lub branż.

Artykuł ukazał się w wersji oryginalnej na platformie VoxEU, tam też dostępne są przypisy i bibliografia.