AI:s påverkan på skattesystemen: Utmaningar och lösningar

 

Emma Al

Som någon som är djupt fascinerad av den transformerande påverkan som artificiell intelligens (AI) har, anser jag det vara avgörande att utforska hur dess utbredda adoption kan påverka skattesystemen. Mitt mål med denna artikel är att belysa de potentiella utmaningar och lösningar som regeringar kan överväga för att anpassa sig till denna nya era. Genom att dra nytta av verkliga exempel strävar jag efter att ge ett praktiskt och informerat perspektiv på vad framtiden kan innebära.

AI:s Hot mot Skatteintäkter

1. Minskande Inkomst- och Konsumtionsskatter

AI:s snabba adoption har haft en betydande påverkan på arbetsmarknaderna, vilket har lett till jobbförluster och minskad konsumtion, vilket direkt påverkar skatteintäkterna.

• Jobbförluster och Löne-Stagnation I Japan har automatisering inom bilindustrin, särskilt i företag som Toyota och Honda, ersatt traditionella monteringslinjer med robotiska system, vilket minskat sysselsättningsmöjligheterna och därmed inkomstskatterna.
• Minskad Konsumtion I Indien har automatisering inom branscher som textilindustrin och kundservice lett till jobbförluster, vilket minskar disponibel inkomst och påverkar detaljhandeln. Denna nedgång återspeglas i minskade moms- och försäljningsskatteintäkter.

2. Företagsskattens Erosion

Stora företag, särskilt de som använder AI, använder ofta strategier för att förflytta vinster för att minimera skattebördan. Denna praxis underminerar skattebasen i de länder där dessa företag genererar betydande intäkter.

• Vinstflyttning Multinationella företag som Google och Amazon har granskats för att utnyttja skatteluckor i Europa. Ett välkänt exempel är strategin "Double Irish with a Dutch Sandwich", som gjorde det möjligt för företag att föra vinster genom Irland och Nederländerna för att minska skattetrycket. Även om denna strategi officiellt avskaffades 2020, finns liknande metoder fortfarande.
• Krav på Reform 2021 introducerade Organisationen för ekonomiskt samarbete och utveckling (OECD) en global minimiskattesats för företag på 15 %. Detta initiativ syftar till att förhindra att multinationella företag förflyttar vinster till lågskatteländer och att säkerställa att de bidrar rättvist till de ekonomier där de verkar.

3. Vermögensojämlikhet och Fiskala Klyftor

AI-adoption koncentrerar ofta rikedom inom en smal segment av samhället, vilket förvärrar ekonomisk ojämlikhet. Teknikmiljardärer har gynnats av AI-drivna innovationer, medan genomsnittliga arbetare har upplevt stillastående löner, vilket vidgar klyftan i förmögenhet.

• Exponentiell Förmögenhetstillväxt I USA har framväxten av AI bidragit till att teknikindustriens ledare har samlat enorma förmögenheter. Till exempel, företag som Tesla och Amazon, som investerar tungt i AI-teknologier, har sett sina grundares förmögenheter skjuta i höjden, enligt institutioner som analyserar inkomstojämlikhetstrender.
• Påverkan i Kina I Kina har AI-drivna företag som Alibaba och Tencent överträffat traditionella industrier när det gäller tillväxt och lönsamhet. Denna skillnad belyser en växande klyfta, där rikedom koncentreras hos några få företag och individer medan de traditionella sektorerna kämpar för att hänga med.

Införande av Smartare Skattepolitik

1. Reformera Företagsskatten med Vinstbaserade Mått

Progressiva skattebaserade modeller som är skräddarsydda för att hantera AI-drivna företagsvinster kan hjälpa till att säkerställa rättvisa i offentliga bidrag. Flera länder har implementerat innovativa åtgärder som riktar sig mot digitala intäkter och överskott, vilka kan tjäna som exempel för bredare reformer.

• Marginalskattesatser på Överskottsvinster Tysklands solidaritetsavgift (Solidaritätszuschlag), som infördes 1991 för att finansiera återföreningsarbetet, tjänar som en förebild för riktade skattehöjningar för att möta offentliga behov. Denna avgift tillämpar ett extra påslag på inkomst- och företagsskatter och visar hur finansiella verktyg kan användas för att hantera specifika samhällsutmaningar.
• Bunden till Lokala Verksamheter Indien införde en 2 % equalization levy 2020, allmänt känd som digitalskatt, som riktar sig mot utländska digitala företag som genererar intäkter i Indien utan fysisk närvaro. Denna åtgärd säkerställer att företag som Google och Facebook bidrar till den lokala ekonomin i proportion till sina intäkter inom landet.
• Frankrikes “Taxe GAFA” Frankrike införde "GAFA-skatten" (namngiven efter Google, Apple, Facebook och Amazon) 2019, som pålägger en 3 % skatt på digitala tjänster som genereras inom landet. Detta tillvägagångssätt säkerställer att teknikjättar bidrar rättvist till ekonomin där deras användare och konsumenter finns.

2. Förmögenhetsskatt för Ultra-Högnettoindivider

Förmögenhetsskatter har implementerats i flera länder som verktyg för att hantera ekonomisk ojämlikhet och säkerställa att de ultra-rika bidrar med sin rättvisa andel. Länder som Norge och Spanien erbjuder modeller för hur sådana skatter kan balansera ekonomisk stabilitet med intäktsgenerering.

• Norges Förmögenhetsskatt Norge inför en förmögenhetsskatt på nettotillgångar över en viss tröskel, vilket bidrar avsevärt till offentliga intäkter. Skatten är progressiv och säkerställer högre bidrag från dem med större förmögenhet, samtidigt som den är noggrant utformad för att undvika att hämma investeringar eller ekonomisk tillväxt.
• Spanien’s Förmögenhetsskattesystem Spanien har en progressiv förmögenhetsskatt som tillämpas på individer med tillgångar som överstiger 700 000 €, med skattesatser som varierar beroende på region. Till exempel, i Katalonien varierar skattesatserna från 0,2 % till 2,5 %. Denna skatt omfördelar rikedom och hjälper till att finansiera offentliga initiativ som syftar till att minska ojämlikhet.
• Intäktsallokering för Offentliga Program Förmögenhetsskatter kan finansiera viktiga sociala program. Till exempel, Tysklands Kurzarbeit-program, som finansieras av offentliga resurser, stödjer arbetare under ekonomiska nedgångar genom att subventionera minskade arbetstider samtidigt som de behåller sina inkomster. Denna modell kan anpassas för att hantera övergångar orsakade av AI-drivna jobbförluster.

3. AI och Digitala Användningsskatter

När AI och automatisering omformar industrier, leder länder som Frankrike vägen med innovativa skattemodeller. Frankrikes Digital Services Tax (DST) riktar sig mot teknikjättar som Facebook och Amazon och beskattar digitala tjänster baserat på intäkter genererade inom landet, även utan fysisk närvaro. Denna metod kan utvecklas för att omfatta AI-drivna sektorer och säkerställa att företag som drar nytta av automatiseringsteknologier bidrar rättvist till offentliga finanser. Sådana modeller kan hjälpa till att säkerställa hållbar tillväxt när AI expanderar sitt inflytande över industrier.

Investera i Utbildning och Arbetskraftsutveckling

1. Omskolning och Kompetenshöjning

Singapores Skills Future-program exemplifierar hur man utrustar arbetare för en AI-driven framtid. Genom ekonomiskt stöd och partnerskap med utbildningsinstitutioner ger det individer möjlighet att förvärva eftertraktade färdigheter inom dataanalys, AI och cybersäkerhet. Initiativet betonar livslångt lärande, vilket gör att arbetare kan förbli anpassningsbara när arbetsmarknaden utvecklas. 2. Fokus på Icke-automatiserbara Roller

I Finland fokuserar utbildningen på kreativitet och problemlösning för att förbereda studenter för roller som AI inte enkelt kan ersätta. Detta människocentrerade tillvägagångssätt säkerställer att framtida generationer är utrustade för karriärer inom områden som hälsovård, undervisning och konst—yrken som kommer att blomstra tillsammans med tekniska framsteg. 3. Livslångt Lärande Initiativ

Danmark erbjuder omfattande vuxenutbildningsprogram som stödjer arbetare i att anpassa sig till snabba teknologiska förändringar. Dessa initiativ gör det möjligt för individer att omskola sig när som helst i sina karriärer och främjar en kultur av kontinuerligt lärande, vilket säkerställer att arbetare förblir konkurrenskraftiga på den utvecklande arbetsmarknaden.

Stärka Sociala Säkerhetsnät

1. Universell Grundinkomst (UBI)

Finland tog ett banbrytande steg 2017 genom att genomföra ett pilotprogram för Universell Grundinkomst (UBI). Initiativet syftade till att ge arbetslösa individer en garanterad inkomst, vilket gav dem möjlighet att utforska nya möjligheter, omskola sig eller engagera sig i entreprenöriella aktiviteter utan omedelbar ekonomisk press. Programmet testade om ekonomisk trygghet kunde förbättra mental hälsa och motivera sysselsättning, särskilt inför automatisering och jobbförluster. Pilotprogrammet ökade inte signifikant sysselsättningen men visade positiva effekter på välmående och mental hälsa. Det belyste potentialen för UBI att stödja individer i tider av ekonomisk omvälvning, särskilt vid övergångar till nya karriärer eller livsstilar. 2. Målriktad Skuldavskrivning

Under COVID-19-pandemin introducerade den amerikanska regeringen Paycheck Protection Program (PPP) för att erbjuda riktat skuldavskrivning för småföretag. Detta program gav forgivbara lån till företag för att hjälpa dem att behålla anställda och överleva amid ekonomiska störningar. Genom att erbjuda denna typ av finansiellt stöd hjälpte regeringen företag att klara krisen, och illustrerade hur riktad skuldavskrivning kan mildra de ekonomiska effekterna av oförutsedda händelser som pandemin samt automatiseringsrelaterade störningar. 3. Utökade Hälsovårds- och Bostadsprogram

Canadas universella hälsovårdssystem står som en modell för sociala säkerhetsnät. Systemet säkerställer att alla medborgare, oavsett deras anställningsstatus eller inkomst, har tillgång till grundläggande medicinska tjänster. Detta tillgång är särskilt viktig i en snabbt föränderlig ekonomi där automatisering och jobbförluster kan skapa ytterligare press på allmänheten. Tillsammans med hälsovård har Kanada implementerat bostadsprogram som ger ekonomiskt stöd till utsatta grupper och erbjuder stabilitet och säkerställer att individer inte lämnas efter när automatiseringen omvandlar arbetsmarknaden.

Varför Omedelbara Åtgärder är Avgörande

Studier tyder på att AI kan automatisera upp till 30 % av jobben i avancerade ekonomier till 2030. Länder som Sydkorea, där automationen är bland de högsta globalt, illustrerar det akuta behovet av politiska förändringar. Utan proaktiva reformer riskerar dessa trender att förvärra ojämlikhet och underminera de offentliga finanserna.

Slutsats

Policymakare måste omfamna djärva reformer för att säkerställa att AI gynnar samhället som helhet. Detta inkluderar:

• Reformering av företagsbeskattningssystem för att säkerställa rättvisa bidrag från AI-drivna vinster.
• Implementera förmögenhetsskatter för att omfördela AI:s vinster.
• Investera i utbildning och arbetskraftsutveckling för att förbereda sig på en dynamisk framtid.

Genom att dra lärdomar från länder som redan vidtar åtgärder på dessa områden kan regeringar världen över navigera de utmaningar som AI medför, samtidigt som de främjar ett gemensamt välstånd.

 

References

1. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W.W. Norton & Company.
2. Autor, D. H. (2015). Why Are There Still So Many Jobs? The History and Future of Workplace Automation. Journal of Economic Perspectives, 29(3), 3–30. https://doi.org/10.1257/jep.29.3.3
3. Drucker, J. (2010). Google 2.4% Rate Shows How $60 Billion Lost to Tax Loopholes. Bloomberg News. Retrieved from https://www.bloomberg.com
4. OECD. (2021). Statement on a Two-Pillar Solution to Address the Tax Challenges Arising from the Digitalisation of the Economy. Retrieved from https://www.oecd.org
5. Knight, W. (2021). China’s AI Giants Are Shaping the Future While Leaving Workers Behind. MIT Technology Review. Retrieved from https://www.technologyreview.com
6. Bundesministerium der Finanzen. (2021). The Solidarity Surcharge. Retrieved from https://www.bundesfinanzministerium.de
7. Government of India. (2020). The Equalisation Levy 2020. Ministry of Finance, India. Retrieved from https://www.incometaxindia.gov.in
8. French Ministry of Economy and Finance. (2019). Taxe GAFA: Understanding the Digital Services Tax. Retrieved from https://www.economie.gouv.fr
9. Skatteetaten (Norwegian Tax Administration). (2023). Wealth Tax in Norway. Retrieved from https://www.skatteetaten.no
10. Agencia Tributaria (Spanish Tax Agency). (2023). Wealth Tax Regulations. Retrieved from https://www.agenciatributaria.es
11. Federal Employment Agency, Germany. (2020). Kurzarbeit: Protecting Workers During Crises. Retrieved from https://www.arbeitsagentur.de
12. European Commission. (2021). Proposal for a Council Directive on a digital services tax on revenues resulting from the provision of certain digital services. Retrieved from https://ec.europa.eu/taxation_customs/business/company-tax/digital-services-tax_en
13. SkillsFuture Singapore. (2022). SkillsFuture: Lifelong Learning for All. Retrieved from https://www.skillsfuture.gov.sg
14. Finnish National Agency for Education. (2020). Education and Training in Finland: Preparing students for the future of work. Retrieved from https://www.oph.fi/en
15. Danish Ministry of Education. (2021). Lifelong learning in Denmark: Adult Education and Career Development. Retrieved from https://www.moe.dk
16. KELA (Finnish Social Insurance Institution). (2017). Results of the Finnish Basic Income Experiment. Retrieved from https://www.kela.fi/web/en/basic-income-experiment
17. U.S. Small Business Administration. (2020). Paycheck Protection Program (PPP) Summary of Changes. Retrieved from https://www.sba.gov/funding-programs/loans/coronavirus-relief-options/paycheck-protection-program
18. Government of Canada. (2021). Canada’s Universal Healthcare System: A Model for the Future. Retrieved from https://www.canada.ca/en/health-canada.html
19. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W.W. Norton & Company.
20. OECD. (2021). The Future of Work: Automation and Artificial Intelligence. Retrieved from https://www.oecd.org/employment/future-of-work/