dumaiПрепринт — материал ещё не прошёл рецензирование
В модели США автоматизация сильнее всего затрагивает работников около 40% снизу по зарплате
Кратко
Теоретическая модель экономики США показывает: сильнее всего автоматизация затрагивает работников примерно на 40-м процентиле — то есть тех, чья зарплата выше, чем у 40% работников. По сравнению с экономикой без автоматизации модель предполагает более прогрессивные налоги на труд: большую выплату низкооплачиваемым, меньшие налоги в середине и более высокие — для самых высокооплачиваемых. Налог на доходы от капитала почти не меняется. Расчёт предполагает, что машины могут полностью заменять людей в автоматизируемых задачах.
Что это значит для вас
Модель помогает понять, как автоматизация может менять не только рынок труда, но и то, какими могли бы быть налоги на труд. Однако это теоретический расчёт, а не проверенная на практике налоговая реформа.
Разбор
Авторы построили модель, где производство разбито на отдельные задачи. В некоторых из них машину можно поставить вместо человека без потери результата, а в других человек остаётся необходим. Работник при этом решает не только, сколько усилий приложить, но и работать ли вообще — это важно для оценки налогов и выплат тем, у кого низкий доход. Компании покупают машины не безгранично: чем больше автоматизации, тем дороже наращивать парк техники.
Затем исследователи настроили модель под распределение зарплат и подверженность автоматизации в США. Это позволило учесть обратную связь: когда машины вытесняют людей из части задач, меняются зарплаты, доходы владельцев капитала и сама привлекательность найма. Поэтому налоговые ставки в модели отличаются от расчёта, который смотрел бы только на один рынок и держал остальные цены неизменными.
Главный дополнительный результат — стандартные формулы для оптимальных налогов сохраняют знакомый вид, но их содержание меняется из-за равновесия экономики. Автоматизация не требует менять налог на доход от капитала в сравнении со сценарием без неё, хотя этот налог в самой модели остаётся заметным. Расчёт также предполагает, что автоматизируемые задачи идут от нижней части распределения навыков до некоторого порога, а не равномерно затрагивают всех работников.
Можно ли доверять
Это рабочая статья NBER, то есть препринт, который ещё не прошёл обычную журнальную рецензию. Результаты получены из теоретической модели, настроенной на данные США, а не из наблюдения за реальными налоговыми реформами или экспериментом; поэтому они показывают последствия заданных предположений, а не гарантированный прогноз.
Пересказано ИИ по научной статье. Как это устроено