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税法专家:机器人税并非天方夜谭
2024-06-14 12:23    9790    中华厨具网

机器人取代人类工作岗位应当纳税。”61岁的比尔?盖茨近日抛出这一观点,机器人税的问题一时间在网络上引发网友热议。对此,税法专家认为,虽然在现行法律和社会发展条件下,征收机器人税还不具备可操作性,但是从逻辑角度出发,机器人税并非天方夜谭,也并非毫无依据,可以进行探讨和研究。

机器人税目前缺乏现实操作性

在新华社2月21日发布的这篇稿件《比尔?盖茨:机器人取代人类工作岗位应当纳税》中,比尔?盖茨认为,税单将是阻止机器人取代人类工作岗位的杀伤性武器。在今后数十年间,自动化改变生产线的速度将超过20世纪。如果机器人将大范围取代人类工作岗位,那它们至少应为此买单。人类工人需要缴纳各种税,如所得税和社会保障税等,如果一个机器人在工厂做与某个工人同样的事情,也应按同等水平向它征税。

对于比尔?盖茨的观点,光明网记者采访了研究财税领域的专家、中国政法大学民商经济法学院副教授翟继光。

他认为,从这个观点不合理性角度讲,一方面,从目前的法律来看,虽然机器人取代人类员工给企业带来了更多的利润空间,但是企业已经通过企业所得税的方式缴纳了这部分利润应缴的税款。如果再征收机器人税,就是在重复征税,增加了企业的运营负担,也打击了企业改进生产力和技术的动力。

另一方面,如果把机器人理解为人的话,实际上我们现在的工业都是用机器来取代人的,比如现在的一些自动化流水线,以前都是由一般劳动力来操作的,现在都被取代了,如果一定要按照这个原理推导的话,那么对所有的机器就都应该征税了。

再有,在现实中,像机器人产业、人工智能等产业,各个国家现在都还是大力鼓励发展的,在很多国家也都是重点支持的产业。通常来说,目前对这样的产业不仅不能增加税收负担,反而要提供税收优惠,来鼓励它的发展,创造更多的利润。因此,目前机器人税从任何国家的法律操作方面都很难操作。

机器人税比较超前但并非无依据

他认为,从这个观点的合理性角度来讲,因为机器人在一定程度上确实取代了人类的工作,国家还要拿出一定的资源,比如失业救济金等来补贴劳动力的损失,所以从这个角度讲,向企业收取一定的机器人税还算公平。因此,不能单纯地从现实中税法的合理性来断定比尔?盖茨观点的合理性,他的观点的合理性更多的体现在宏观的社会公平和未来发展的角度,是一个更加抽象和超前的层面。

他分析,对于使用机器人进行生产的企业,比如说1个工作岗位,过去10个人在做,现在只需要1个人了,机器人取代了9个人的劳动力。这样的话,对企业而言,机器人也创造了一些利润,但它不是法律上的一个主体,它从属于企业这个主体,所以这个所得会进入到企业的利润里面去。

从这个逻辑出发,他认为,可以对机器人税进行一些研究,它并不是毫无依据的,而是比较超前的,但是可能尚且都不能进入学术范围,只是可以进行一般性的研究和讨论。就像过去很多观点一样,都会认为是比较超前的,如今慢慢都被接受了,科技方面的发展程度是很难预料的。现在看来,机器人智能化发展越来越快,除了外形的相似性,还有一些类似于人的思维活动出现,比如围棋机器人战胜人类。这样的话,也许在未来,机器人会在更多的方面接近于自然的人。

未来可以通过税收优惠来鼓励企业雇佣自然人

他认为,短时间内,把机器人作为纳税主体还是比较困难的。因为从短期来看,机器人抢夺人类的饭碗,从长期来看,机器人产业可能还能带来一些其他的新的就业机会,它取代的依然是一些低端的、具有重复性的劳动,而产生的可能是一些高端的、科技含量高和对智力要求较高的岗位。因为在一些高端岗位,机器想要取代人还比较困难。

然而,他认为,从长远和宏观角度来看,机器人可能会越来越像自然人一样,因此把它归结为一个企业的财产,对它的主人征税,这样的思路还是可以考虑的。或者说用另外一个思路,不是采用直接地征收机器人税,而是对雇佣自然人的企业或雇佣机器人的企业,对它进行一些不同的、税收上的差异性处理。比如,对于企业雇佣残疾人,有一个税收上的优惠,叫做“加计扣除”,就是按照税法规定,在实际发生数额的基础上,再加成一定比例,作为计算应纳税所得额时的扣除数额的一种税收优惠措施。这是考虑到残疾人的劳动生产力可能低一点,但是法律要保护他们的人权,所以就在税法上去设立一些制度去鼓励企业雇佣残疾人。

按照这个思路,他认为,自然人与残疾人相比,自然人也处于一个劣势的地位,自然人的生产效率肯定是要低于机器人。为了鼓励企业多雇佣一些自然人,也是可以给企业一些税收上的优惠,比如说类似于“加计扣除”的优惠,也就相当于变相地给使用机器人的企业增加了税收负担,缓解了社会就业压力。在未来,随着科技的发展,可能很多工作,人能做的,都被机器取代了,自然人的就业可能会成为一个大问题,各国都在思考解决这个问题。从法律角度,在鼓励雇佣低端劳动力上给予一些税收优惠,可能在未来也是一种途径。

转载:中国机器人网(原始来源:评论:0)

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