Optimal Taxation in the Automation Era

기술 요약: 자동화 시대의 최적 과세

문제 제기
본 논문은 자동화와 인공지능(AI)의 기술 발전이 총생산성을 높이는 동시에 미숙련 노동을 대체하는 경제 상황에서, 최적의 조세 및 이전 체계를 설계해야 하는 정책적 과제를 다룬다. 핵심 질문은 자동화가 소득 분배를 자본가와 숙련 노동자 쪽으로 이동시키고 미숙련 노동자의 후생을 감소시킬 때, 재정 수단이 어떻게 대응해야 하는가이다. 저자들은 자본과 노동을 주요 요인으로 취급하는 기존의 표준 최적세 모델이 기계와 미숙련 노동 사이의 구체적인 대체 메커니즘을 포착하지 못하며, 이로 인해 자동화 시대의 조세 정책을 평가하기 위한 불완전한 기초를 제공한다고 주장한다.

방법론
저자들은 미국 경제에 맞춰 보정(calibration)된 동적 일반균형 모델을 사용한다. 모델에는 숙련 노동자, 미숙련 노동자, 자본가(기업 소유자)라는 세 가지 뚜렷한 행위자 유형이 포함된다. 생산 측면에는 세 겹의 중첩된 CES(상수 탄력성 대체) 생산 함수를 사용하는 중간재 기업이 포함된다. 이 기술은 다음을 결합한다:

1. 전통적 자본($K$)과 숙련 노동($S$).
2. 자동화 관련 자본($Z$, 로봇 및 AI 관련 무형 자본으로 구성)과 미숙련 노동($L$).
3. 위의 두 합성 투입물.

주요 구조적 파라미터로는 자동화 자본과 미숙련 노동 사이의 대체 탄력성($\sigma_2 = 1.9$, 이들은 총대체재임을 나타냄)과 숙련 노동과 전통적 자본 사이의 탄력성($\sigma_3 = 0.335$, 이들은 총보완재임을 나타냄)이 있다. 모델은 디지털 플랫폼의 '승자 독식' 특성을 반영하여 마진(markup)을 생성하는 도매 부문의 독점적 경쟁을 포함한다.

재정 프레임워크는 네 가지 조세 수단을 포함한다:

1. 자본 소득세($\tau$).
2. 미숙련 노동 소득세($\tau_{wL}$).
3. 로봇세($\tau_Z$, 자동화 자본에 대한 특정세).
4. 소비세($\tau_c$).

정부는 균형 예산 제약 하에 운영된다. 기준 상태(baseline steady state)에서 조세 수입은 보편적 정액 이전(universal lump-sum transfers)으로 재분배된다. 자동화 생산성에 대한 양(+)의 충격이 발생하면, 정부는 추가 수입을 미숙련 노동자에게 표적화된 이전(targeted transfers)으로 재분배한다. 저자들은 다른 수단들을 벤치마크 값으로 고정한 채, 각 조세 수단별로 사회 후생을 극대화하는 개별적 정상 상태(steady-state) 세율을 계산한다. 사회 후생은 숙련 노동자, 미숙련 노동자, 자본가의 효용 이득을 인구 가중치로 합산한 것으로 정의된다.

주요 기여
본 논문은 네 가지 특정 문헌에 기여한다:

1. 로봇 및 AI 과세: 통합된 프레임워크 내에서 로봇 과세를 자본 소득, 노동 소득, 소비 세금과 정량적으로 비교함으로써, 로봇 과세 여부에 대한 이분법적 질문을 넘어 정책 메뉴를 확장한다.
2. 장기 자본 소득 과세: 자동화가 자본 수익률을 높이는 경제 상황에서, 장기적으로 자본 세율을 제로로 만드는 것이 최적이라는 챔리-주드(Chamley-Judd)의 결과를 재검토한다.
3. 최적 상품 과세: 기술과 노동 사이의 대체성이 균등 소비세의 후생 역할을 결정하는 데 미치는 민감도를 강조한다.
4. 정량적 자동화 프레임워크: 기존의 자동화 모델(예: Berg 등)을 바탕으로, 균형 예산 요구 조건 하에서의 정상 상태 최적성과 대안적 조세 수단의 비교 정학(comparative statics)에 집중한다.

결과
자동화 생산성 증가에 따른 분석 결과, 세 가지 주요 발견 사항을 도출하였다:

1. 자본세와 로봇세의 약한 도구적 성격: 후생 극대화 자본 소득 세율은 작으며, 이와 관련된 후생 이득은 정량적으로 무시할 만한 수준이다. 후생 극대화 로봇세율은 기준 탄력성 하에서 0이다. 이러한 세금들이 자동화의 이득을 미숙련 노동자에게 재분배할 수는 있지만, 생산성 향상 투입 요소(자본 및 로봇)의 축적에 미치는 장기적인 왜곡 효과가 재분배 효과를 상당 부분 상쇄한다.
2. 미숙련 노동세 인하: 기준 시뮬레이션에서 총후생은 미숙련 노동 소득에 대한 세율을 낮춤으로써 극대화된다. 이 결과는 주목할 만한데, 해당 개혁이 파레토 개선(Parelet-improving)이 아니기 때문이다. 즉, 이 개혁은 실직한 미숙련 노동자의 후생을 감소시킬 수 있다. 그러나 기술 발전에 따른 숙련 노동자와 자본가의 후생 이득이 국가적 차원에서 합산되었을 때 미숙련 노동자의 손실을 상쇄하고도 남는다.
3. 소비세의 우월성: 단일 수단 개혁 중에서 소비세가 가장 큰 총후생 이득을 창출한다. 이는 광범한 세원과 더불어, 요소 결합(즉, 기업이 기계로 노동을 대체하는 마진을 직접적으로 변화시키지 않으면서)에 대한 왜곡을 최소화하며 미숙련 노동자에게 표적 이전을 수행할 수 있는 능력에 기인한다. 미숙련 노동과 자동화 자본의 대체성이 높을수록, 재분배 메커니즘을 강화하기 위해 최적 소비세율은 더욱 높아진다.

의의 및 주장
본 논문은 자동화가 단순히 표준 성장 모델의 "장식적 확장"이 아니라, 최적 조세 수단의 순위를 변화시키는 근본적인 특징이라고 주장한다. 저자들은 기계와 미숙련 노동 사이의 구체적인 대체 관계를 모델링하지 않는다면, 최근의 기술 진보가 불평등을 변화시키는 주요 경로를 놓치게 될 것이라고 단언한다.

연구는 자동화 중심 경제에서 자본 또는 로봇 소득을 대상으로 하는 정책이 새로운 트레이드오프에 직면해 있다고 결론짓는다: 즉, 재분배를 통해 노동자를 보호할 수는 있지만, 동시에 생산성을 주도하는 투입 요소의 축적을 저해할 수 있다는 것이다. 반면, 균등 소비세는 기술 채택에 대한 왜곡을 줄이면서 부의 재분배를 가능하게 한다. 저자들은 로봇세의 최적값이 0이라는 결과가 현재의 대체 탄력성에 따라 조건부적임을 강조한다. 만약 로봇이 노동자를 더욱 강력하게 대체하게 된다면 최적 로봇세율은 상승할 것이다. 본 논문은 이러한 결과들을 모든 맥락에 적용되는 즉각적인 정책 처방이라기보다, 특정 보정된 프레임워크 내에서의 정상 상태 결과로서 제시하며 신중한 어조를 유지한다.