VoxEU列气候变化劳动力市场生产力和创新

促进可持续的数字转换

2023年6月13日

自动化和数字化进展迅速在世界范围内,受提高生产力和生活水平的前景也真正的社会危害。本专栏讨论了两个自动化的副作用——增加了不平等和增加碳排放,提出了应对政策同时处理这两个问题。征收更高的税automation-driven排放和重新分配收入,减轻不平等增加通过教育部门,这样的政策可以减少阻力新技术,提高技能水平,促进过渡到清洁的电力生产。

作者

克劳斯Prettner

自动化、数字化和人工智能(AI)正在全球范围内迅速发展:机器人越来越多地代替人类在许多流水线任务;3 d印制机用于生产定制的部件和医疗植入物;和基于ai模型和设备用于快速诊断疾病,开发医学疗法,写报告,代码,生成鼓舞人心的想法(《经济学人》2014年,福特2015年、2016年Brynjolfsson和McAfee,胡2023)。

图1说明了自动化的增长基于一个常用的数据来源:国际机器人联盟(2016,2017,2018,2022)。工业机器人的数量¹世界是微不足道的,直到1990年代初,但此后大幅增加,8倍。2007 - 2009年全球金融危机后,机器人的数量的增长率显著增加每年约10 - 15%(2022年国际机器人联合会)。最近,基于ai模型的用户数量迅猛增长。例如,ChatGPT每月超过1亿活跃用户2023年1月,两个月后推出胡(2023)。

图1全世界的工业机器人(数以百万计的单位)

笔记:国际机器人联合会(2016,2017,2018,2022)与作者对多年来缺乏数据的篡改。

而自动化、数字化和AI倾向于提高生产率和人均收入(2018年格雷茨和Michaels),他们也引起一些问题。第一忧虑与潜在的自动化技术和人工智能代替人类劳动,和相关技术的担忧失业率(Arntz et al . 2017年弗雷2017年奥斯本,Abeliansky et al . 2020年)。第二个担忧与自动化和数字化的作用在提高不平等水平。因为相应的技术通常补充高技能工人但代替低技能工人,上行压力放在前的工资和工资下行压力的后者,导致更大的工资不平等(2018年阿赛莫格卢和雷斯特雷波Lankisch et al . 2019年)。最近的研究表明,人工智能低技能工人的生产力增加比例多高技能工人的生产率(Brynjolfsson et al . 2023年)类似的任务。然而,人工智能主要用于任务平均更多技术密集型等(见例如马尔2023)编码和调试,语言翻译,总结研究结果。人类是,到目前为止,还没有在这些任务完全可替换的,但仍需要适当的和有效的促使,和修改输出所产生的人工智能。这个鲜明的对比工业机器人和3 d打印机的使用,能够完全替代(主要是低技能的工人。因此,即使AI降低了性能差距在给定的任务,它还能增加总体经济水平的不平等。

第三个问题与机器人的负面影响,3 d打印机,AI对劳动收入份额及其相应的积极影响资本份额(Eden和Gaggl 2018, Prettner 2019,吉马良斯和吉尔2022)。这是因为机器人、3 d打印机和人工智能具有属性类似于劳动力在生产过程中,和资本的所有权。因此,他们使用转移收入从工人到资本所有者,从而降低了劳动收入份额。最后一个问题关系到高自动化——特别是人工智能的电力需求。因为大多数国家仍然在电力生产密集使用化石燃料,这意味着一个潜在的负面影响的自动化、数字化和(尤其是)AI在缓解气候变化的努力(Creutzig et al . 2022年)。最近的估计,帕特森et al .(2021)和Luccioni et al。(2022)表明,训练所需的大型语言模型GPT-3接近1300兆瓦时的电力,并导致超过500吨二氧化碳当量排放。

这些潜在的消极方面要求的实现“机器人税”(2017年莳萝,Guerreiro et al . 2022年,Gasteiger和Prettner 2022)。然而,在这种背景下,一些缺陷的税收应该考虑。最直接的问题就是定义了一个机器人,因此应该被用来描绘税基。工业机器人的定义,代替人类劳动和装配线,可能是明确的,但它绝对是不清楚算法代替人类劳动的目标广告客户,写文字,或编码。此外,由于机器人的使用,3 d打印机,和艾城的提高生产率,机器人税收阻碍他们一般采用与人均收入的损失和降低生活标准(Prettner和Strulik 2020)。决策者可能考虑自动化的税收,这只会是由公司支付,如果自动化的生产任务和用机器人取代工人(即自动化税不是由公司支付投资于机器人在条目)。结果表明,机器人税可能对就业和工资更多的负面影响比自动化的税收(吉马良斯和吉尔2022 b),但机器通常是无法取代工人的所有任务,使评估在实践中由机器替代工人模糊。此外,可能很难区分一个自动化相关工作分离与其他类型的分离。

这黑暗问题是否潜在替代一个机器人(或自动化)税收存在,可以达到类似的结果没有这样的缺点——或者至少会减少。在下一节中,我们提出一个税收补贴计划,可能有助于缓解automation-driven不平等和automation-driven排放量连接通过一个一致的政策反应。

使用一个税收解决两个问题

确保可持续的数字转换是一个潜在的方法将对经济和环境产生的负面后果的自动化和数字化征收更高的二氧化碳排放税和使用收益的一部分来资助计划为那些遭受负面影响在过渡。这样的计划可能包括(1)培训那些失去工作的人,因为他们的技能过时;(2)确保更广泛的教育体系不留下任何孩子技能不足当代劳动力市场成功;(3)提供(可能是临时的)公共就业失业工人很难找到新工作(例如Kasy和雷纳2023年,世卫组织评估这样一个保证工作计划实施在奥地利Gramatneusiedl直辖市);和(4)提供社会保障福利而言,失业保险和医疗保险对于那些不能得到培训或就业而由于各种原因(见Prettner和布鲁姆2020概述不同的自动化的应对政策)的影响。

如果收益是用来减少扭曲的税收,这样的政策可能的影响类似于环境税的双重红利(Bovenberg古尔德1995年,1999)。不同的是,在这种情况下,收益的税收将用于减轻收入不平等程度加剧,从而减少阻力的采用新技术,促进技术水平的人口通过教育和部门(例如佩拉尔塔和吉尔2021,表明直接补贴低技能工人流离失所自动化大概是中立的经济增长)。税收和补贴预计将有利于长期经济增长。

总结,税收补贴计划的关键优势,链接自动化和数字化的负面环境外部性与不受欢迎的不平等影响如下:

的负面污染外部性越来越多地使用机器人和人工智能的可以性。
那些因自动化和数字化在过渡可以补偿(至少部分),这种税的收益,这应该有助于进一步包含一个上升的不平等。
机器人定义一个指定的问题被征税——和所有相关的官僚并发症在机器人执行税收——不发生。
有益的新技术阻力平均可以减少总水平,为经济增长和发展与相应的长期效益。
由于所有以前的项目,总体生活水平会提高。
此外,相比纯机器人税,更高的碳排放税将会提供额外的动力开关发电清洁技术的污染来源,从而培养他们的应用和创新。

总的来说,税收补贴计划的提议在这里可能是一个重要的工具确保可持续的数字转换,使排放和不平等。

结论

自动化和数字化提高生产力和生活水平,但往往有负面社会副作用通过创建“失败者”的转换和消极的环境副作用增加排放由于更高的电力需求。来补偿那些失败者,机器人提出了税收。即使这些税收可以实现从实用的角度来看,这是高度不确定的时候,他们效率和生活标准降低放缓的采用技术依赖于自动化和数字化。克服这个问题,促进可持续的数字转换,我们提出一个政策回应,链接两个负面影响——增加不平等和高排放。过渡到自动化和数字化的环境外部性可以性更高的碳排放税,而这种税可以重新分配的收益来补偿那些失败者的过渡。实施这样的计划也会有利于新技术减少阻力,增加人口的技能水平,促进过渡到清洁的电力生产。所有这些影响都将符合确保可持续的数字转换的目标。因此,重要的是开始这个讨论和评估这样提议的税收补贴方案定量的影响。特别意义的问题是这样的税收和财政的适当大小的影响。