नए अध्ययन से पता चलता है कि रोबोटों पर छोटा कर सकता है आय असमानता को कम करने के लिए

एमआईटी के अर्थशास्त्रियों द्वारा किए गए एक नए अध्ययन से पता चलता है कि रोबोटों पर एक मामूली कर आय असमानता को कम करने के लिए एक इष्टतम नीति हो सकती है।

अध्ययन के बारे में विवरण देने वाला शोध पत्र “रोबोट, व्यापार और लुड्डिज्म: एक सufficient सांख्यिकी दृष्टिकोण से प्रौद्योगिकी नियमन के लिए,” शीर्षक से प्रकाशित हुआ है और यह द रिव्यू ऑफ इकोनॉमिक स्टडीज में प्रकाशित हुआ है।

अर्नॉड कोस्टिनोट एमआईटी के एक अर्थशास्त्री हैं 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 सामानों पर कर बहुत छोटा होना चाहिए,” अर्नॉड कहते हैं। “हालांकि रोबोटों का आय असमानता पर प्रभाव पड़ता है … वे अभी भी इष्टतम करों को मामूली 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। इसी समय, व्यापार कर वर्तमान अमेरिकी आय करों के आधार पर 0.03 प्रतिशत से 0.11 प्रतिशत होंगे।

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

“हम इस अध्ययन में यह जानने के लिए आए थे कि क्या होगा,” वर्निंग कहते हैं। “हमें लगता था कि यह एक बड़ा कर हो सकता है, ताकि प्रौद्योगिकी या व्यापार को रोककर हम आय असमानता को कम कर सकें, लेकिन … हमने पाया कि कर 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 करों की आवश्यकता है या नहीं, इसके लिए कोई पूर्वाग्रह नहीं रखा। इसके बजाय, उन्होंने साक्ष्य की जांच के लिए एक “पर्याप्त सांख्यिकी” दृष्टिकोण का उपयोग किया।

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

रोबोट और व्यापार करों के लिए एक नए मॉडल का निर्माण

कोस्टिनोट और वर्निंग ने इस अध्ययन और अन्य अध्ययनों का उपयोग करके विभिन्न परिदृश्यों का मूल्यांकन करने के लिए एक मॉडल बनाया, जिसमें आय करों जैसे अन्य तरीकों को आय असमानता को संबोधित करने के लिए शामिल किया गया था।

“हमारे पास आय असमानता से निपटने के लिए अन्य उपकरण हैं, हालांकि वे完璧 नहीं हैं,” वर्निंग कहते हैं। “हमें लगता है कि यह गलत है कि हम रोबोटों और व्यापार पर करों की चर्चा करते हैं जैसे कि वे हमारे लिए आय असमानता को कम करने के लिए एकमात्र उपकरण हैं।”

कोस्टिनोट और वर्निंग ने अमेरिका में सभी पांच आय वर्गों में वेतन वितरण की जांच की और रोबोट और व्यापार करों को आय असमानता को संबोधित करने के लिए प्रस्तावित किया। प्रौद्योगिकी और व्यापार द्वारा लाए गए वेतन में परिवर्तन को दर्शाने वाले अनुभवजन्य डेटा का उपयोग करके, उन्होंने कम धारणाओं के साथ एक कुशल मॉडल बनाया – सभी जबकि समय के साथ वेतन संख्या के साथ सच्चे रहना।

“मुझे लगता है कि जहां हम विधिपूर्वक नए 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 धारणाओं के,” वर्निंग कहते हैं। “यह सभी वितरण प्रभाव में एन्कोडेड है। हम उस अनुभवजन्य कार्य से बहुत कुछ मांग रहे हैं। लेकिन हम उन धारणाओं को नहीं बना रहे हैं जिन्हें हम परीक्षण नहीं कर सकते हैं कि कंपनी के बारे में बाकी।”

“यदि आप बाजार 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 इष्टतम नीति के लिए एकमात्र वस्तु आय वितरण के साथ-साथ वेतन की प्रतिक्रिया होनी चाहिए, जो कि हमारे लिए भाग्यशाली है, लोगों ने 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 के बारे में गहराई से परवाह करते हैं, हमारे पास अधिक रोबोट हैं, हमारे पास अधिक व्यापार है, लेकिन कर वास्तव में कम हो रहे हैं,” कोस्टिनोट कहते हैं। “अर्थव्यवस्था में आपको मिलने वाला सीमांत रोबोट आय असमानता के लिए कम और कम महत्वपूर्ण है।”