AI機器人征稅的法律困境與破解

摘要：在人工智能時代，AI機器人的廣泛應用在大幅提高社會生產效率的同時，也帶來就業率下降、政府財政收入降低等現實問題。為滿足稅收公平和公共福祉的要求，AI機器人征稅已成為國際社會普遍關注的問題。由于現階段AI機器人的法律定義不明，使AI機器人征稅面臨納稅主體不適格、征稅法律性質不明確、課征方式不合理、稅收監管不系統等法律困境。對此，應在逐步辨明AI機器人的法律定義的基礎上，優化稅收征收、監管體系，以平衡科技發展與社會福祉。

關鍵詞：AI機器人稅；人工智能；征稅

中圖分類號：F830

DOI：10.13784/j.cnki.22-1299/d.2024.05.004

一、問題的提出

21世紀以來，伴隨計算機、人工智能（ Artificial Intelligence，AI） 和機器人技術的迅猛發展，一場自動化革命正呈現席卷全球之勢。人工智能技術的飛速發展促使人類與機器的關系更為緊密，相互影響也隨之加深。亞洲作為全世界最大的工業機器人市場，據統計 ，2021年亞洲占全球新部署機器人總量（35.45萬臺）的73%。[1]AI機器人正越來越多地在工廠、家庭和辦公環境中執行以前由人類完成的任務。由中國電子學會組織編寫的《中國機器人產業發展報告（2022年）》提出，預計2024年全球機器人市場規模有望突破650億美元，其中工業機器人、服務型機器人、特種機器人將得到更廣泛地應用。《中國機器人技術與產業發展報告（2023年）》顯示，當前全球機器人產業仍保持增長態勢，汽車和電子行業仍是機器人應用程度最高的領域，人形機器人發展迅速。AI機器人的發展與廣泛應用已呈現全球化特征，這不僅極大地解放了社會生產力，同時也給現行稅收制度帶來變革與沖擊。人工智能技術的應用能夠助力征稅流程簡化，促進智慧稅務的建設，提高征稅監管效率，同時也對人類社會的就業市場產生較大沖擊。生產效率高但成本低的AI機器人一旦廣泛應用于勞動力市場，勢必會擠占人類的就業空間，造成大量人群失業。當前國際社會大多數國家的稅收是以勞動力為基礎的所得稅、社會保障稅為主要來源，一旦大量工人被AI機器人所替代，現行國家稅收系統又無法適用于機器人，將不可避免地造成國家財政收入的降低，這一問題已引發國際社會的廣泛關注。基于此背景，AI機器人征稅問題逐漸產生并在一些國家（如韓國、美國）展開探索與實踐。

二、AI機器人征稅的必要性與正當性

當前，國際社會對是否征收AI機器人稅存在較大爭議，爭議的核心問題是如何保證科技創新與財富合理分配的平衡，如何實現AI機器人征稅積極影響的最大化。不可否認，伴隨人工智能的發展，向AI機器人征稅已經具備經濟層面的必要性與法律層面的正當性，這給學界展開有關AI機器人征稅的系統性研究提供了基礎。

●AI機器人征稅的經濟必要性

伴隨AI技術的發展，AI機器人的使用正呈現規模擴大的趨勢，這對社會經濟特別是勞動力市場產生巨大影響。AI機器人的廣泛使用會取代勞動力，造成失業率的上升和勞動力收入的下降，以勞動力為基礎的政府所得稅收入也會隨之下降。從社會經濟可持續發展角度，向AI機器人征稅有助于緩解機器人廣泛使用后造成的現實挑戰，在彌補國家稅收來源的基礎上給予公民合理的社會保障。從稅收合理性角度，AI機器人征稅的公平與中立可以通過利益原則來證明。[2]無論是直接向AI機器人征稅還是間接向AI機器人的所有者、使用者征稅，基礎都是建立在AI機器人應用后的價值性和獲利性上。在間接征稅方式中，AI機器人可以被視為公共產品，其所有者或使用者被視作公共產品或服務的消費者，需要為其通過AI機器人的獲利承擔納稅義務。

●AI機器人征稅的法律正當性

AI機器人征稅廣受爭議的原因之一在于該類型稅產生于數字經濟背景，且作為新稅種引入將面臨法律層面的復雜難題。但以稅法基本原則審視AI機器人稅，其仍具備存在的正當性。稅法中的稅收公平原則為AI機器人征稅的正當性提供了理論基礎。稅法的稅收公平原則要求社會公眾均需按照自身財產和能力承擔相應的稅收責任，[3]這一原則在AI機器人征稅領域表現為無論是普通企業還是AI企業，都應承擔同等的納稅義務。當前多數國家對AI技術企業持鼓勵態度，采取減稅或免稅的形式促進AI技術發展。[4]但伴隨AI產品的廣泛應用，稅收減免的優惠政策可能會加大社會貧富差距，使得AI企業在獲得巨額收入的同時未承擔與之相當的社會責任，從這一角度考慮征收AI機器人稅具有正當性。從稅收分配的角度，對于AI機器人應用造成的失業率升高、國家財政縮減的情形可以通過向AI機器人征稅進行彌補，通過征收AI機器人稅的方式增加國家財政收入，通過支持失業群體培訓、再就業等財政再分配方式，彌補該群體的損失，滿足社會需求。

征收AI機器人稅是人工智能時代社會的內在需求，通過AI機器人稅的財政再分配可以緩解AI機器人廣泛應用對人類社會造成的沖擊，有助于在一定程度上解決AI技術引發的社會問題。此外，AI機器人稅還可支持更多公共服務與福利項目，例如教育、醫療以及社會保障等方面。但考慮到數字經濟背景下企業之間的顯著差異，針對AI機器人稅需對應設置更為科學的稅收標準，督促AI企業積極承擔社會責任，實現稅收公平。

三、AI機器人征稅面臨的法律困境

●AI機器人征稅存在主體不適格問題

AI機器人征稅的法律爭議焦點在于AI機器人的法律主體定位不明，這將引發一個更深層次的問題，即AI機器人是否可以成為納稅主體。《中華人民共和國稅收征收管理法》第四條規定：“法律、行政法規規定負有納稅義務的單位和個人為納稅人。”若將AI機器人作為納稅主體，顯然與當下稅法規定的納稅人范圍不符。從科技倫理角度考慮，如果賦予AI機器人“擬制自然人”的法律地位，直接要求AI機器人承擔納稅義務，無疑會引起廣泛的道德倫理質疑。AI機器人納稅存在主體不適格的現實問題給當前稅收制度帶來挑戰，解決方式有二。一是改變當前的稅收制度，將AI機器人納入納稅主體范圍，同時承擔稅制改革后的倫理挑戰。二是以間接方式向AI機器人征稅。韓國作為全球唯一一個對機器人征稅的國家，就是采用間接征稅方式，將AI企業的稅收抵免率下調了2個百分點，[4]從而使自動化行業的稅額相應增加。

●AI機器人稅的法律性質不明確

在“征何種稅”這一問題上，AI機器人稅面臨法律性質不明的問題，導致無法展開針對AI機器人稅收制度的具體設計，無法進行科學的稅種定位。對于AI機器人應征何種稅問題，需要結合AI機器人的法律主體地位進行考量。如上文所述，AI機器人目前尚不宜作為獨立納稅人，但可采取間接征稅的方式進行征稅，諸如征收AI機器人使用稅、企業所得稅和消費稅等稅種。在所得稅的具體征收中，需要對機器人所替代的勞動收入賦予一定價值，再按企業所得稅稅率對機器人替代的人工報酬進行課稅，相應稅金由企業主繳納。而消費稅的征收涉及將機器人相關活動納入服務稅或增值稅的稅基中，按高稅率對機器人的生產額外征收消費稅，從而擴大兩種稅的征收范圍。

若采取間接征稅的方式，征收AI機器人稅的實質是對機器人的所有者或使用者征稅，其法律性質屬于征收資本利得稅，此方式具有一定的可操作性，可有效平衡科技創新與財富合理分配的關系。現階段，AI機器人稅的研究應重點關注間接征收方式中的具體課征方法。

●AI機器人稅的課征方式欠缺合理性與可行性

在“如何征稅”這一問題上，除了上文提及的對AI機器人間接征收消費稅、增值稅的稅種設計外，就具體稅收標準目前尚鮮有研究成果，究其根源在于關于AI機器人的法律主體地位尚未達成共識，AI機器人分類不明，導致征稅標準難以界定。能否采取統一標準進行AI機器人征稅，即無論何種用途的AI機器人，其所有者或使用者均按照同一稅率繳稅，以規避AI機器人分類征稅的難題。有學者認為這種方式容易產生經濟扭曲的效果，無法發揮稅收對收入再分配的調節作用。[5]

不可否認，現階段向AI機器人征稅確實存在法律困境與現實挑戰。反對者的觀點基于當下的現實背景，在稅收語境下對AI機器人進行法律主體定位確實存在困難，但任何新興事物的出現與發展都會面臨與舊有制度不匹配的困難，不能以困境為由而否定新制度存續的可能，而應以客觀的方式分析AI機器人征稅的可行性。

四、AI機器人征稅法律困境之破解

AI機器人征稅的法律困境來源于AI機器人的法律主體定位不明，明確AI機器人的法律主體地位是破解其法律困境的邏輯起點。法律定義的明確有利于回應AI機器人征稅的“三大問題”：確定AI機器人稅的法律性質；從稅制設計的角度對AI機器人進行科學分類；分階段分類別向AI機器人征收相應稅額。

●從稅收角度明確AI機器人的法律

在社會的普遍認知中，機器人總被冠以AI（Artificial Intelligence）的色彩，這導致AI和機器人的概念并非涇渭分明，需要進行甄別與厘清。AI與機器人具有緊密聯系。通說認為，AI是一種模擬人類智能的技術和應用領域，利用計算機科學和相關技術研究開發的一種智能系統。[6]當前AI的發展逐漸向模擬人腦運作能力的方向進行，并廣泛應用于機器人的設計中。因此，機器人通常被認為是受到AI支配的機器。近年來，相關國際組織和一些國家（地區）的學者也嘗試對AI機器人進行定義。例如，國際標準化組織（ISO）曾發布有關機器人和機器人設備的標準ISO8373：2012，根據ISO的認證標準，機器人是指可以在兩個或者多個軸系上編程、具有一定程度自主性、能夠移動并執行預先設定任務的制動設備。國際機器人聯合會（IFR）采納ISO關于機器人的定義。[2]2021年歐盟委員會提出了第一份監管人工智能的法案——《人工智能條例》。《人工智能條例》遵循人工智能高級別專家組（HLEG）的意見，認為人工智能（AI）是指使用一種或多種技術和方法開發的軟件，并且對于給定的一組人類定義的目標，可以產生影響其交互環境的內容、預測、建議或決策等輸出。這一定義確定了AI的重要屬性即“軟件”、計算機程序，明確了AI的基本特征為聽從人的指令、智能化和自主性。

由此可知，AI與機器人的關系密切，本文認為AI與機器人均是指具有智能化、自主性的制動設備（物理實體）。AI機器人的關鍵因素在于人工智能技術（AI）的參與使機器人具有自主性和智能性。

以法律監管為指引，為滿足稅收目的，可以找尋AI機器人定義的新路徑。目前能夠確定的是需要被納入稅法監管的是AI機器人，以及AI機器人的自主性特征。為此，可通過以下兩個路徑對AI機器人進行定義。

路徑一是基于AI機器人的使用領域對其進行分類定義。科學清晰的AI機器人分類是征稅的第一步，考慮機器人具有“自主性”“智能性”特征，以緩解“失業負擔、增加國家財政收入”目的為指引，對AI機器人的稅收分類應體現出鮮明的行業特征。由于不同行業對勞動力的需求量、對自動化程度的要求差異化巨大，因此不同行業的AI機器人應用數量和使用程度存在顯著差異，以行業為劃分標準可以便利機器人應用效能的綜合評估，以此為依據對不同行業的AI機器人設置不同稅率。具體而言，分類方式可以AI機器人使用領域為標準細化機器人分類，例如生產機器人、農業機器人、醫療機器人、采礦機器人、環境監測機器人等。[6]針對可能存在多個使用領域的機器人，可根據機器人的實際用途進行歸類，針對不同領域機器人設計不同的納稅標準。

路徑二是基于AI機器人的智能化程度對其進行定義。AI機器人的自主程度往往依附人工智能技術的應用，且與其所替代的勞動力數量呈正相關。為符合稅收目標，可以機器人的智能化程度對其進行分類定義，以“人類”的干預程度為標準，也符合國際社會共同提倡的“有意義的人類控制”[7]理念。具體而言，AI機器人的類別依據人類的參與程度至少可分為兩種類型：一是低自主性的AI機器人，此類機器人需要依附人類進行操作，從機器人的啟動到機器人的具體行動都需要人類的指導；二是高自主性的AI機器人，即只需要人類進行程序設計就可自主完成系列任務，包括模擬人腦、聽懂人類指令，在醫療、生產等不同領域持續性完成同一任務或不同指令的機器人。這一定義標準有助于突出AI機器人對人類勞動帶來沖擊這一現實問題，為AI機器人征稅提供正當性與科學性支撐。有學者認為，在當前的法律體系中，機器人通常被認為是在人類控制下完成重復性任務或行為。[8]但如果機器人的自主性逐漸提升，能夠對突發事件作出正確反應，就會產生不同的定義。因此，以“智能性”“自主性”為標準對AI機器人進行更加鮮明的分類定義，有助于回應AI機器人技術發展而帶來的法律不適配問題。

當前，AI機器人稅已經被學界廣泛討論，但何為AI機器人稅仍然沒有形成共識，主要存在廣義、狹義兩種定義方式。狹義的AI機器人稅考慮了賦予AI機器人“獨立人格”后可能引發的倫理問題，排除了對AI機器人直接征稅的方式。廣義的AI機器人稅則包括對AI機器人本身征稅以及向AI機器人的生產者、銷售者、使用者等主體進行征稅兩種形式。基于現階段AI機器人的發展現狀以及確認AI機器人為納稅主體后可能引發的倫理風險，采納狹義的定義方式比較穩妥。AI機器人稅的產生來自人工智能時代機器人廣泛應用后帶來的負面效應，納稅的重點不在于AI機器人，而是AI機器人的生產商、銷售商、使用者等主體，其征稅邏輯是應向機器人的實際收益者進行征稅，因此，AI機器人稅的法律性質屬于資本利得稅，有關稅制設計也應以狹義的AI機器人稅概念為基礎，關注間接征稅方式的研究。

●甄別AI機器人征稅的稅制設計模式

一是通過估算AI機器人工資征收所得稅。由于AI機器人的使用代替了人類工作崗位，對機器人取代人類工作崗位工資進行估算后征收所得稅不失為一種路徑。[9]但這一路徑在實踐中也面臨諸多難題。第一，現實中AI機器人的工作無法準確對標人類工作。目前除了在少數生產領域應用自動化機器人外，并不存在機器人大規模替代人類勞動力的現象，且傳統需要人力加工的行業多已進行產業升級，具體升級手段除機器人的大規模應用外，還可能伴隨公司治理和產業整合，因此，雖然可能存在人類工作崗位在產業升級后的滅失，但無法在人類工作崗位與AI機器人的應用之間進行一一對應的準確對標。在此情形下，如果按照一個機器人替代一個人類勞動力的計算方法，其所得稅的稅收基數將明顯少于實際情況。第二，無法有效規避“雙重征稅”問題。這一課征方式極易導致對于同一企業雙重征稅的后果，即在向企業征收AI機器人稅后，再針對企業的實際收入進行二次征稅，在實際征收企業所得稅時如何精準排除已繳納的機器人稅部分成為關鍵問題。

因此，就生產領域機器人而言，對AI機器人代替人類的工資估算應以AI機器人對企業創造的價值為基數，以此征收其所得稅更為合理，具體可根據企業呈報的自動化生產比例、產業升級前后的企業收入額對比等數據進行估算。當企業再次繳納所得稅時，對于機器人生產價值部分應予扣除，避免發生“雙重征稅”。這一處理方式也存在AI機器人創收價值額的數據主要來源于企業公開申報，在實踐層面該數據的客觀性和真實性容易存疑，如何保障數據的真實客觀性，如何激勵企業進行正向的信息披露也將成為議題。

二是征收機器人財產稅。財產稅是指對自然人或法人占有或支配的財產課征的一類稅收。對AI機器人征收財產稅實際上是對AI機器人的所有者或使用者進行征稅，這是AI機器人稅采用間接稅收方式的一個直觀表現。此種方式較“估算工資”的征稅法更具有可操作性，既可以按照統一的稅率進行課征，也可進行差異化征收。未來，伴隨AI機器人的廣泛應用，其財產稅的稅率按照不同領域或不同種類的機器人進行差異性設計將成為趨勢。例如，針對自主性程度較高的AI機器人的所有者或使用者征收較高稅率的財產稅，或根據機器人生產規模的大小對AI機器人生產企業進行差異化征稅。對AI機器人征收財產稅的方式直接排除了給予機器人法律人格的可能性，側重機器人的財產屬性及其對經濟的影響力。

三是對自動化企業進行征稅。對自動化企業進行征稅是以行業為標準，僅對使用AI自動化機器人而非人類進行生產經營的企業征收自動化稅。[2]在具體的稅制設計中，稅收數額可以根據AI機器人使用所產生的生產要素進行衡量。對自動化企業進行征稅的前提是評估某一企業是否達到自動化標準。目前，完全依靠自動化機器進行運行的企業并不存在。在此情況下，可考慮率先確定自動化企業的標準，按照自動化程度（機器生產的規模、機器人的使用量等）進行稅率的區分性設置。征收自動化稅和估算工資征稅的對象都是企業，與估算工資征稅的方法存在實際落實困難的情形類似，當前階段向自動化企業征稅也容易因對自動化企業的概念不明而造成征稅對象的泛濫，無法規避實際操作的復雜性難題。

四是取消或減少AI企業的稅收優惠。在征收AI機器人所有稅、使用稅存在操作難點的情況下，采取取消或減少AI企業稅收優惠的間接征收方式較為可行。韓國在面臨較高失業率的情況下開始限制對自動化企業的稅收優惠和福利，較其《限制特別稅收法案》（RTAS）中規定的3%-7%的稅收優惠下降了兩個百分點。[4]這一稅收方式可以通過減少對自動化企業的激勵舉措，調整企業廣泛使用機器人代替人工的發展傾向。針對自動化企業的投資激勵應如何減少需要確定一個標準，若已存在有關發展AI機器人的稅收激勵舉措，可直接采取減少稅收優惠的方式進行，具體標準可由政府統一設定，或按照企業的自動化程度、自動化收入額進行差異性設置。針對不存在自動化稅收激勵舉措的國家（地區），可繼續保持收緊激勵的態度。綜合來看，該舉措可實施性較強，未對原有稅制構成挑戰，是現階段最有可能推廣實行的機器人征稅方式。

綜上，當前較為可行的幾種機器人征稅方式除了“間接征稅”外，在實踐層面均存在難以解決的操作性困境。AI機器人征稅方式的取舍取決于AI機器人的發展使用程度與現實影響的綜合考量，AI機器人稅收的稅制設計應保持中立態度，在探索具體設計可行性的基礎上參考現行稅收制度進行選擇。

五、AI機器人征稅在中國的可行性

國際機器人聯合會數據顯示，2012-2021年中國市場工業機器人消費量由2.6萬臺快速增長至27.1萬臺，累計增長9.4倍，年均增長30%。中國工業機器人消費量占全球總量的比重已超50%，2022年我國工業機器人產量達44.3萬臺。隨著醫療、養老、教育等行業智能化需求的持續釋放，服務型機器人產業規模也在快速擴張，[10]2022年我國服務機器人產量達645.8萬套。2023年1月18日，中國工信部、教育部等十七部門聯合印發的《“機器人+”應用行動實施方案》提出，到2025年，制造業機器人密度較2020年實現翻番，服務機器人、特種機器人行業應用深度和廣度顯著提升，機器人促進經濟社會高質量發展的能力明顯增強。從中國機器人發展前景來看，我國政府高度支持科技創新，以科技創新推動經濟的高質量發展，對AI機器人的應用也制定了更高的普及標準。短期來看，中國針對AI機器人仍以鼓勵發展為主。但是，從長遠來看，伴隨人工智能技術的廣泛應用，AI機器人的使用可能普及，不可避免造成失業率上升等現實問題。針對機器人廣泛使用可能帶來的風險應提前展開研究，探索AI機器人納稅的可行路徑，以法治思維指導稅收制度的創新與完善。未來AI機器人征稅的發展方向應以“分層分級分類”的管理方法為指引，按照機器人的智能程度和應用領域對其進行精細劃分，在具體的稅制設計上貫徹稅收公平原則的要求，首要探索機器人稅的間接征稅方式，兼顧好企業利益與人民福利。在間接征稅的過程中還應以“稅收中性”理念為核心，在保護人類自身利益和保持科技創新能力方面達到平衡。

基金項目

文化和旅游部委托2023年度中央黨校校級自籌課題《健全文化和旅游市場體系，推進治理體系和治理能力現代化》研究成果。

參考文獻

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[9]Mitha S. Robots.Technological Change and Taxation[EB/OL].https：//www.sipotra.it/old/wp-content/uploads/2017/09/Robots-technological-change-and-taxation.pdf，2024-09-15.

[10]中國電子信息產業發展研究院.賽迪觀點：“機器人+”應用行動推進我國機器人產業自立自強[EB/OL].https：//mp.weixin.qq.com/s/85T4ra6_VK0goshRChbO3A，2024-09-15.

作者簡介

王智韜，中共中央黨校2022級博士研究生。研究方向：經濟法。

張學博，中共中央黨校（國家行政學院）政治和法律教研部民商經濟法室副主任，教授。研究方向：經濟法；財稅法。

責任編輯 李冬梅