人工智能（AI）浪潮正以日新月异的发展速度向世界走来，给经济社会带来巨变，也带来无法回避的AI焦虑。
人工智能（AI）浪潮正以日新月异的发展速度向世界走来，给经济社会带来巨变，也带来无法回避的AI焦虑。在《扩大生成式人工智能的普惠收益：财政政策的作用》这一研究中，国际货币基金组织（IMF）财政事务部费尔南达·布罗洛博士等7位经济学家，聚焦AI的机遇与风险，提出相应的财政政策框架，以扩大AI普惠收益，缓解其对就业的冲击，减少AI带来的不平等现象。
对AI超额利润征收补充税
生成式AI极大概率会加剧“赢者通吃”市场中头部企业的市场势力，推高其经济租金。经济租金是指要素收入中超过其机会成本的部分，即超出维持该要素在当前用途所必须支付最低报酬的超额收入。在垄断或寡头垄断市场中，企业凭借市场势力获得的超额利润即为经济租金的一种形式。经济租金的高度集中，将进一步加剧财富分配不平等。研究者指出，现行公司税制无法有效对依托AI形成市场垄断所产生的超额利润征税。资本收入的集中程度远高于劳动收入，是收入再分配的合理征税对象。
应对策略建议，遵循AI最大受益者承担更多责任的公平原则，对AI产生的经济租金征收补充税。该税种可作为附加税，在现行企业税制基础上落地实施，无须界定和识别AI相关资产。税基可界定为超出正常回报率的利润部分。
在税率设计上，应保持跨行业税率中性，即不同行业适用统一的税基界定和税率标准，避免因行业差别待遇而扭曲资源配置。可设置较高起征点，仅对超出正常水平的超额利润征税，这一设计能够保障企业常规利润与初创企业收益免于被额外征税。同时，由于税基仅涵盖超额利润而非全部AI相关投资回报，AI经济租金税不会抑制企业对“增强劳动力型”AI应用的投资。所谓“增强劳动力型AI”，是指通过增强人类能力来提高生产效率的技术，它与替代人力的自动化AI不同，倾向于创造而非减少就业机会。
研究以欧盟数字服务税为例进行阐释，法国、西班牙和意大利对在其境内运营的大型企业征收3%的数字服务税，英国对达到一定规模的社交媒体平台、搜索引擎和在线市场等征收2%的数字服务税。这些税收举措虽非专门针对AI企业，但体现了对超额利润征税的逻辑，对大型平台企业的经济租金起到了一定的调节作用。
研究还提出，不能为了降低AI投资速度而对AI单独征收特别税，因其难以实施且会阻碍生产率提升。建议各国采取统一做法，以降低跨国企业通过利润转移规避AI经济租金税的风险。
降低工薪税，推行积极的劳动力市场政策
研究认为，许多国家现行税制偏袒资本、歧视劳动，这种税制结构激励企业用自动化设备替代人力。若税制设计偏袒快速替代人类岗位的技术投资，会放大AI带来的社会成本，因为较高的工薪税扩大了企业工资支出与工人实得工资的差距，从而抑制就业。
研究建议各国降低劳动税（包括工薪税、社保缴费等），将税负从劳动转向资本，以对冲AI发展惠及资本、挤压劳动力的趋势。降低劳动税可直接减少企业用工成本，在一定程度上弱化企业用AI替代人工的动机，激励企业保留现有岗位。例如工薪税减免可定向用于最易受AI替代的行业，所得税抵免制度则用于定向扶持中低收入劳动者。
具体而言，降低中低技能劳动者的社保缴费、设置所得税抵免等，可在AI加速替代人力的转型期缓解大规模失业及由此引发社会动荡的风险。研究建议，各国政府重新审视对快速替代人工的企业的税收优惠政策。例如，过去几十年，部分发达国家加大了对软件和计算机硬件的企业所得税减免以推动创新，但在某种程度上，这些激励措施也起到了鼓励企业通过自动化替代人工的作用。政策制定者应将税收政策与积极劳动力市场政策结合，维持劳动力市场的人员规模，引导企业优先保留人力岗位，而非盲目推进自动化替代。
税收收入用于社保、培训与再分配
再分配财政政策可缓解AI导致收益集中而加剧的不平等。报告认为，AI加速替代人力的转型期可能使大量劳动力长期失业。建议各国升级社会保障体系，以应对AI导致的大规模劳动力替代。
具体思路是：对AI经济租金征税的收入，应用于强化社会安全网，为失业工人提供缓冲。失业保险需更“慷慨”，扩大覆盖范围、提高保障标准，并覆盖受AI影响的非正规就业者和零工经济从业者。社会救助项目应覆盖非正规就业者与弱势劳动者群体。完善托育与医疗保障服务，助力劳动者持续参与就业。加大人力资本投入，提升经济体长期生产效率与发展潜力。
研究认为，社会保障与职业培训是互补关系，加强二者协同能够助力打造更具包容性与抗风险能力的经济体系。在新兴经济体中，数字平台可拓宽社会救助的覆盖范围，推动AI带来的生产效率提升转化为全社会的共同繁荣。同时，完善的社会保障有助于增强社会凝聚力，提升公众对AI技术的接受度。终身学习与行业专项培训可促进劳动者顺利转岗，教育与培训政策应调整方向，从侧重学历教育转向兼顾职业技能再培训，以帮助劳动者适应变化的就业市场。报告乐观地指出，批判性思维、创造力与社交能力的市场价值将显著提升。
研究介绍了丹麦“灵活安全”模式的案例。该模式将灵活的雇佣和解雇政策，与优厚的失业保险、积极的劳动力市场政策相结合，失业工人可获得最高达此前工资90%的失业补助，最长可达两年，同时接受再培训。这一模式缓冲了企业自动化带来的失业冲击，使丹麦失业率长期保持低位。
总体来看，跨国科技巨头在AI算力芯片、云基础设施、大模型、数据生态等方面的垄断体系已经初步形成，研究提出的政策框架具有较强的现实针对性。例如，下调劳动税是平衡AI发展利弊的重要政策工具，劳动税减免的资金来源可依靠对资本与经济租金加征税收补足。AI经济租金税采取附加税方式，无须界定和识别AI相关资产，不会大幅冲击现行税制框架，降低了政策落地的难度。
此外，研究建议重新审视对快速替代人工的企业税收优惠政策，对于当下各国普遍采取降低所得税税率、给予税收抵免等方式激励科技创新，却可能忽视技术进步对就业民生带来的负面效应，具有重要的警示意义。研究提出，让AI发展成果全民共享，公平、高效且可持续，呼吁就AI经济租金税开展国际协作，以避免税收竞争与税基流失，值得重视和研究。
（作者单位：国家税务总局庄河市税务局）
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