<p>如果美國對機器人征稅呢?政策分析人士、學(xué)者和比爾&middot;蓋茨(Bill Gates)都公開討論過這個概念。因為機器人可以取代工作，這個想法是這樣的，對機器人征收重稅可以激勵企業(yè)留住工人，同時也可以彌補使用機器人時工資稅的下降。到目前為止，韓國已經(jīng)減少了企業(yè)部署機器人的激勵措施;另一方面，歐盟的政策制定者考慮過征收機器人稅，但沒有付諸實施。</p> <p>&nbsp;</p> <p>現(xiàn)在，麻省理工學(xué)院(MIT)經(jīng)濟學(xué)家的一項研究仔細研究了現(xiàn)有的證據(jù)，并提出，在這種情況下，最優(yōu)政策確實包括對機器人征稅，但只是適度的征稅。研究發(fā)現(xiàn)，這同樣適用于對外貿(mào)易征稅，這也會減少美國的就業(yè)機會。</p> <p>&nbsp;</p> <p>麻省理工學(xué)院(MIT)經(jīng)濟學(xué)家阿爾諾&bull;科斯蒂諾(Arnaud Costinot)表示:&ldquo;我們的發(fā)現(xiàn)表明，對機器人或進口商品征收的稅都應(yīng)該相當少。&rdquo;他與人合著了一篇詳細介紹這一發(fā)現(xiàn)的論文。&ldquo;盡管機器人對收入不平等有影響&hellip;&hellip;但它們?nèi)匀粫磉m度的最佳稅收。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>具體而言，該研究發(fā)現(xiàn)，考慮到美國目前的所得稅，對機器人征收的稅應(yīng)在其價值的1%至3.7%之間，而貿(mào)易稅應(yīng)在0.03%至0.11%之間。</p> <p>&nbsp;</p> <p>Iv&aacute;n Werning是麻省理工學(xué)院的經(jīng)濟學(xué)家，也是該研究的另一位合著者。他說:&ldquo;我們開始研究時并不知道會發(fā)生什么。&rdquo;&ldquo;我們擁有所有可能成為一項巨額稅收的因素，因此通過停止技術(shù)或貿(mào)易，你會減少不平等，但&hellip;&hellip;目前，我們發(fā)現(xiàn)的稅收在個位數(shù)范圍內(nèi)，而對于貿(mào)易，稅收甚至更小。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>這篇題為《機器人、貿(mào)易和勒德主義:優(yōu)化技術(shù)監(jiān)管的充分統(tǒng)計方法》的論文提前在線形式出現(xiàn)在《經(jīng)濟研究評論》上。科斯蒂諾是麻省理工學(xué)院經(jīng)濟學(xué)教授和經(jīng)濟系副主任;沃寧是該系羅伯特&middot;m&middot;索洛經(jīng)濟學(xué)教授。</p> <p>&nbsp;</p> <p><span class="h1"><strong>一個充分的統(tǒng)計數(shù)據(jù):工資</strong></span></p> <p>&nbsp;</p> <p>這項研究的關(guān)鍵在于，學(xué)者們并沒有從一個先驗的想法開始，即對機器人和貿(mào)易征稅是否值得。相反，他們采用了一種&ldquo;充分統(tǒng)計&rdquo;方法，研究了這一主題的經(jīng)驗證據(jù)。</p> <p>&nbsp;</p> <p>例如，麻省理工學(xué)院(MIT)經(jīng)濟學(xué)家達隆&middot;阿西莫格魯(Daron Acemoglu)和波士頓大學(xué)(Boston University)經(jīng)濟學(xué)家帕斯卡爾&middot;雷斯特雷波(Pascual Restrepo)的一項研究發(fā)現(xiàn)，在美國，從1990年到2007年，每1000名工人增加一個機器人，就業(yè)與人口的比率降低了約0.2%;制造業(yè)每增加一個機器人就會取代約3.3名工人，而工作場所機器人的增加則會降低約0.4%的工資。</p> <p>&nbsp;</p> <p>在進行政策分析時，科斯蒂諾和沃寧借鑒了這一實證研究和其他研究。他們建立了一個模型來評估幾種不同的情況，并將所得稅等杠桿作為解決收入不平等的其他手段。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;我們確實有其他工具來處理不平等問題，盡管它們并不完美，&rdquo;沃寧說。&ldquo;我們認為，對機器人和貿(mào)易征稅是不正確的，好像它們是我們重新分配的唯一工具。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>更具體地說，學(xué)者們使用了美國所有五個收入階層的工資分布數(shù)據(jù)&mdash;&mdash;收入最高的20%、收入最低的20%等等&mdash;&mdash;來評估征收機器人稅和貿(mào)易稅的必要性。在經(jīng)驗數(shù)據(jù)表明技術(shù)和貿(mào)易改變了工資分配的地方，這種變化的幅度有助于產(chǎn)生機器人和貿(mào)易稅的估計。這樣做的好處是簡單;總體工資數(shù)字有助于經(jīng)濟學(xué)家避免在建模時對自動化在工作場所可能發(fā)揮的確切作用進行過多假設(shè)。</p> <p>&nbsp;</p> <p>沃寧說:&ldquo;我認為，我們在方法上取得了突破性進展，我們能夠在不對技術(shù)和生產(chǎn)運作方式做出特別假設(shè)的情況下，建立工資和稅收之間的聯(lián)系。&rdquo;&ldquo;這一切都體現(xiàn)在分配效應(yīng)中。我們從經(jīng)驗工作中提出了很多要求。但我們并不是在假設(shè)我們無法檢驗經(jīng)濟的其他部分。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>科斯蒂諾補充道:&ldquo;如果你對市場運行方式的一些高層假設(shè)不感到不安，我們可以告訴你，推動針對機器人或中國商品的最優(yōu)政策的唯一興趣對象，應(yīng)該是收入分配中各個分位數(shù)的工資反應(yīng)。對我們來說，幸運的是，人們已經(jīng)試圖估計出這些反應(yīng)。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>除了機器人，還有一種解決氣候問題的方法等等</p> <p>&nbsp;</p> <p>除了稅收底線之外，這項研究還包含了一些關(guān)于技術(shù)和收入趨勢的額外結(jié)論。也許與直覺相反，該研究得出的結(jié)論是，在經(jīng)濟中加入更多的機器人后，每增加一個機器人對工資的影響實際上可能會下降。在未來的某個時候，機器人稅可能會進一步降低。</p> <p>&nbsp;</p> <p>科斯蒂諾說:&ldquo;你可能會遇到這樣的情況:我們非常關(guān)心再分配，我們有了更多的機器人，我們有了更多的貿(mào)易，但稅收實際上在下降。&rdquo;他補充說，如果經(jīng)濟中機器人相對飽和，&ldquo;你在經(jīng)濟中得到的邊際機器人對不平等的影響就會越來越小。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>該研究的方法也可以應(yīng)用于自動化和貿(mào)易以外的學(xué)科。例如，關(guān)于氣候變化對收入不平等影響的實證研究越來越多，關(guān)于移民、教育和其他因素如何影響工資的類似研究也越來越多?？紤]到這些領(lǐng)域的經(jīng)驗數(shù)據(jù)越來越多，如果目標是維持合理的收入分配，科斯蒂諾和沃寧在本文中進行的建?？梢杂糜诖_定碳稅的正確水平。</p> <p>&nbsp;</p> <p>&ldquo;還有很多其他的應(yīng)用。&rdquo;沃寧說。&ldquo;這些問題有相似的邏輯，這種方法可以貫徹下去。&rdquo;這暗示了與當前論文相關(guān)的其他幾個未來研究途徑。</p> <p>&nbsp;</p> <p>然而，與此同時，對于那些設(shè)想對機器人征收高額稅收的人來說，他們&ldquo;在質(zhì)量上是正確的，但在數(shù)量上是錯誤的。&rdquo;沃寧總結(jié)道。</p> <p>&nbsp;</p> <blockquote> <p>注：本文由院校官方新聞直譯，僅供參考，不代表指南者留學(xué)態(tài)度觀點。</p> </blockquote>