नए अध्ययन से पता चलता है कि रोबोटों पर छोटा कर आय विषमता को कम कर सकता है

एमआईटी के अर्थशास्त्रियों द्वारा किए गए एक नए अध्ययन से पता चलता है कि रोबोटों पर एक मामूली कर आय विषमता को कम करने के लिए एक आदर्श नीति हो सकता है संयुक्त राज्य अमेरिका में।

अध्ययन के बारे में पत्र का शीर्षक “रोबोट, व्यापार और लुडिस्म: एक पर्याप्त सांख्यिकी दृष्टिकोण से प्रौद्योगिकी नियमन के लिए,” है, और यह द रिव्यू ऑफ इकोनॉमिक स्टडीज में प्रकाशित हुआ है।

अर्नॉड कोस्टिनोट एमआईटी के एक अर्थशास्त्री और प्रकाशित शोध के सह-लेखक हैं। वह एमआईटी विभाग के अर्थशास्त्र के प्रोफेसर और एसोसिएट हेड भी हैं।

“हमारे निष्कर्ष से पता चलता है कि रोबोटों या आयातित माल पर कर बहुत कम होना चाहिए,” अर्नॉड कहते हैं। “हालांकि रोबोटों का आय विषमता पर प्रभाव है … वे अभी भी कर को कम बनाते हैं।”

अध्ययन के निष्कर्ष कर दरों पर

अध्ययन में पाया गया कि रोबोटों पर कर उनके मूल्य के 1 प्रतिशत से 3.7 प्रतिशत के बीच होना चाहिए। उसी समय, व्यापार कर वर्तमान संयुक्त राज्य अमेरिका आय कर के आधार पर 0.03 प्रतिशत से 0.11 प्रतिशत होगा।

इवान वर्निंग एमआईटी के एक अर्थशास्त्री और शोध के सह-लेखक हैं, और विभाग के रॉबर्ट एम. स्लो प्रोफेसर ऑफ इकोनॉमिक्स हैं।

“हमें पता नहीं था कि क्या होगा,” वर्निंग कहते हैं। “हमें सभी संभावित सामग्री मिली थी जो एक बड़ा कर हो सकता था, ताकि प्रौद्योगिकी या व्यापार को रोकने से आय विषमता कम हो जाए, लेकिन … अब हम एक कर पाते हैं जो एक अंक में है, और व्यापार के लिए, यह और भी छोटा है।”

विद्वानों ने अध्ययन में यह जानने के लिए कि रोबोटों और व्यापार पर कर उचित हैं या नहीं, किसी भी पूर्वाग्रह के बिना प्रवेश किया। इसके बजाय, उन्होंने साक्ष्य की जांच के लिए एक “पर्याप्त सांख्यिकी” दृष्टिकोण पर भरोसा किया।

एक साक्ष्य एमआईटी के अर्थशास्त्री डारोन एकेमोग्लू और बोस्टन विश्वविद्यालय के अर्थशास्त्री पास्कल रेस्ट्रेपो से आया। जोड़े ने पाया कि 1990 से 2007 तक संयुक्त राज्य अमेरिका में, 1,000 श्रमिकों प्रति एक अतिरिक्त रोबोट ने रोजगार-से-जनसंख्या अनुपात को लगभग 0.2 प्रतिशत कम कर दिया। प्रत्येक रोबोट ने विनिर्माण प्रक्रिया में जोड़ा और लगभग 3.3 श्रमिकों को बदल दिया, और कार्यस्थल में रोबोटों की वृद्धि ने वेतन को लगभग 0.4 प्रतिशत कम कर दिया।

रोबोट और व्यापार करों के लिए एक नया मॉडल बनाना

कोस्टिनोट और वर्निंग ने इस अध्ययन और विभिन्न अन्य अध्ययनों का उपयोग करके विभिन्न परिदृश्यों का मूल्यांकन करने के लिए एक मॉडल बनाया, जिसमें आय कर जैसे आय विषमता को संबोधित करने के अन्य तरीके शामिल हैं।

“हमें इन अन्य उपकरणों का उपयोग करने के लिए है, हालांकि वे पूर्ण नहीं हैं,” वर्निंग कहते हैं। “हमें लगता है कि यह गलत है कि रोबोटों और व्यापार पर करों पर चर्चा की जा रही है जैसे कि वे आय विषमता को संबोधित करने के लिए हमारे एकमात्र उपकरण हैं।”

संयुक्त राज्य अमेरिका में सभी पांच आय क्विंटाइल्स में वेतन वितरण की जांच करके, कोस्टिनोट और वर्निंग ने आय विषमता को संबोधित करने के लिए रोबोट और व्यापार करों का प्रस्ताव किया है। प्रौद्योगिकी और व्यापार द्वारा लाए गए वेतन में बदलाव को दर्शाने वाले अनुभवजन्य डेटा का उपयोग करके, उन्होंने कम धारणाओं के साथ एक कुशल मॉडल बनाया – समय के साथ तुलना की गई समग्र वेतन संख्याओं के प्रति वफादार रहते हुए।

“मुझे लगता है कि जहां हम विधिपूर्वक जमीन तोड़ रहे हैं, हम वेतन और करों के बीच संबंध बनाने में सक्षम हैं बिना प्रौद्योगिकी और उत्पादन के तरीके के बारे में बहुत विशिष्ट धारणाएं बनाए,” वर्निंग कहते हैं। “यह सभी वितरण प्रभाव में एन्कोडेड है। हम अपने अनुभवजन्य कार्य से बहुत कुछ मांग रहे हैं। लेकिन हम कंपनी के बाकी हिस्सों के बारे में जो धारणाएं नहीं बना सकते हैं उन्हें हम परीक्षण नहीं कर सकते हैं।”

“यदि आप बाजारों के संचालन के बारे में कुछ उच्च-स्तरीय धारणाओं के साथ शांत हैं, तो हम आपको बता सकते हैं कि रोबोटों या चीनी सामानों पर अनुकूल नीति के लिए रुचि के एकमात्र वस्तु आय वितरण के प्रति प्रतिक्रियाएं होनी चाहिए, जो कि हमारे लिए भाग्यशाली है कि लोगों ने उनका अनुमान लगाने की कोशिश की है,” कोस्टिनोट जारी रखते हैं।

शोध में यह भी पाया गया कि जब अर्थव्यवस्था में और अधिक रोबोट जोड़े जाते हैं, तो प्रत्येक अतिरिक्त रोबोट का वेतन पर प्रभाव वास्तव में कम हो सकता है। इसका मतलब है कि रोबोट करों को समय के साथ कम किया जा सकता है।

“आप एक ऐसी स्थिति में हो सकते हैं जहां हम वितरण की परवाह करते हैं, हमारे पास अधिक रोबोट हैं, हमारे पास अधिक व्यापार है, लेकिन कर वास्तव में नीचे जा रहे हैं,” कोस्टिनोट कहते हैं। “अर्थव्यवस्था में जो मार्जिनल रोबोट आप प्राप्त कर रहे हैं वह आय विषमता के लिए कम और कम महत्वपूर्ण है।”