Steueroptimierung durch Multi-Agenten-Verstärkungslernen: Ein dynamischer Wirtschaftssimulator und Benchmark

Core Concepts

Dieser Artikel präsentiert TaxAI, einen dynamischen Wirtschaftssimulator, der auf dem Bewley-Aiyagari-Modell basiert und eine realistische Simulation der Interaktionen zwischen Regierung, Haushalten, Unternehmen und Finanzintermediären ermöglicht. Die Autoren zeigen, dass Multi-Agenten-Verstärkungslernen (MARL) Methoden traditionellen ökonomischen Ansätzen in der Optimierung von Steuerpolitik und individuellen Strategien überlegen sind.

Abstract

Der Artikel führt zunächst in das Bewley-Aiyagari-Modell ein, das die theoretische Grundlage für den TaxAI-Simulator bildet. Das Modell umfasst N Haushalte, ein repräsentatives Unternehmen, einen Finanzintermediär und eine Regierung, die über Steuern, Staatsausgaben und Schulden wirtschaftliche Ziele verfolgen.
Im Experiment werden 2 traditionelle ökonomische Methoden und 7 MARL-Algorithmen auf TaxAI getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass MARL-Methoden traditionelle Ansätze in der Optimierung von Steuerpolitik und individuellen Strategien übertreffen. Insbesondere offenbaren MARL-basierte Haushalte Steuervermeidungsverhalten und verfolgen unterschiedliche Spar- und Arbeitstrategien je nach Vermögensniveau.
Darüber hinaus demonstriert der Artikel die Skalierbarkeit von TaxAI, indem Simulationen mit bis zu 10.000 Haushalten durchgeführt werden. Dies stellt eine deutliche Verbesserung gegenüber bestehenden Simulatoren dar.

Stats

Der durchschnittliche Pro-Kopf-BIP beträgt bei 10.000 Haushalten für IPPO 1,6e7 und für MADDPG 1,7e7.
Die durchschnittlichen Steuerzahlungen betragen für die wohlhabenden Haushalte 1,2e7, für die Mittelschicht 8,7e6 und für die ärmeren Haushalte 4,0e6.
Die durchschnittliche Arbeitszeit beträgt für die wohlhabenden Haushalte 2,3e6, für die Mittelschicht 7,1e6 und für die ärmeren Haushalte 4,9e6.
Der durchschnittliche Konsum beträgt für die wohlhabenden Haushalte 4,4e7, für die Mittelschicht 6,4e5 und für die ärmeren Haushalte 2,3e5.

Quotes

"MARL-basierte Haushalte zeigen Steuervermeidungsverhalten und erreichen gleichzeitig ein deutlich höheres Nutzenniveau als Haushalte mit GA- oder Zufallspolitik."
"Wohlhabende, Mittelschicht und ärmere Haushalte verfolgen unterschiedliche Spar- und Arbeitstrategien, um ihre Vermögenssituation zu optimieren."

Key Insights Distilled From

TaxAI

by Qirui Mi,Siy... at arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.16307.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte man die Steuervermeidungsstrategien der MARL-basierten Haushalte in der Realität verhindern oder abmildern?

Um die Steuervermeidungsstrategien der MARL-basierten Haushalte in der Realität zu verhindern oder abzumildern, könnten verschiedene Maßnahmen ergriffen werden:

Transparente Steuergesetze: Klar formulierte und transparente Steuergesetze können dazu beitragen, dass Haushalte die Steuervorschriften besser verstehen und weniger Anreize zur Steuervermeidung haben.

Effektive Überwachung und Durchsetzung: Eine effektive Überwachung und Durchsetzung der Steuergesetze durch die Steuerbehörden kann abschreckend wirken und die Einhaltung der Steuervorschriften fördern.

Anreize zur Steuerkonformität: Die Einführung von Anreizen, wie z.B. Steuervergünstigungen für steuerehrliche Bürger, kann dazu beitragen, dass Haushalte eher geneigt sind, ihre Steuern ordnungsgemäß zu zahlen.

Bildung und Aufklärung: Eine umfassende Bildung und Aufklärung der Bürger über die Bedeutung von Steuern und die Auswirkungen von Steuervermeidung kann das Bewusstsein für steuerliche Verantwortung stärken.

Technologische Lösungen: Die Nutzung von Technologien wie Blockchain zur Verbesserung der Steuerverwaltung und -transparenz kann die Steuervermeidung erschweren.

Welche zusätzlichen Faktoren, wie beispielsweise Bildung oder Gesundheit, könnten in das Bewley-Aiyagari-Modell integriert werden, um ein realistischeres Bild der Gesellschaft abzubilden?

Um ein realistischeres Bild der Gesellschaft abzubilden, könnten zusätzliche Faktoren in das Bewley-Aiyagari-Modell integriert werden:

Bildung: Die Bildungsniveaus der Haushalte könnten berücksichtigt werden, da Bildung einen Einfluss auf die Arbeitsproduktivität, das Einkommen und die langfristige wirtschaftliche Entwicklung hat.

Gesundheit: Die Gesundheit der Haushalte könnte als Faktor einbezogen werden, da gesunde Haushalte tendenziell produktiver sind und weniger Gesundheitsausgaben haben, was sich auf ihre finanzielle Stabilität auswirkt.

Umweltfaktoren: Die Auswirkungen von Umweltfaktoren wie Klimawandel, Umweltverschmutzung und natürlichen Ressourcen auf die Wirtschaft und das Wohlergehen der Haushalte könnten ebenfalls in das Modell integriert werden.

Soziale Strukturen: Die Berücksichtigung von sozialen Strukturen und Netzwerken innerhalb der Gesellschaft könnte helfen, das Verhalten der Haushalte und deren Interaktionen realistischer abzubilden.

Arbeitsmarktbedingungen: Die Arbeitsmarktbedingungen, wie z.B. Arbeitslosenquote, Lohnungleichheit und Beschäftigungsmöglichkeiten, könnten als weitere Faktoren einbezogen werden, um die Dynamik der Haushalte genauer zu erfassen.

Inwiefern könnten die Erkenntnisse aus TaxAI auf andere Politikbereiche wie Sozial-, Umwelt- oder Innovationspolitik übertragen werden?

Die Erkenntnisse aus TaxAI könnten auf andere Politikbereiche übertragen werden, um fundierte Entscheidungen in den folgenden Bereichen zu unterstützen:

Sozialpolitik: Durch die Anwendung von ähnlichen Modellen und Algorithmen könnten Regierungen die Auswirkungen von Sozialprogrammen, wie z.B. Sozialhilfe oder Rentensystemen, auf die Haushalte und die Gesellschaft insgesamt besser verstehen und optimieren.

Umweltpolitik: Die Nutzung von agentenbasierten Modellen wie TaxAI könnte dazu beitragen, Umweltpolitiken zu entwickeln, die die Auswirkungen auf die Umwelt und die Wirtschaft analysieren und nachhaltige Entscheidungen fördern.

Innovationspolitik: Durch die Anwendung von ähnlichen Simulationsmodellen könnten Regierungen die Auswirkungen von Innovationspolitiken, wie z.B. Förderprogrammen für Forschung und Entwicklung, auf die Wirtschaft und das Wachstum untersuchen und optimieren.

Gesundheitspolitik: Die Erkenntnisse aus TaxAI könnten auch auf die Gesundheitspolitik übertragen werden, um die Auswirkungen von Gesundheitsprogrammen, Krankenversicherungen und Gesundheitsausgaben auf die Bevölkerung zu analysieren und effektive Gesundheitsstrategien zu entwickeln.

Durch die Anwendung von agentenbasierten Modellen und MARL-Algorithmen können Regierungen fundierte Entscheidungen in verschiedenen Politikbereichen treffen und die Effektivität ihrer Maßnahmen zur Verbesserung der Gesellschaft maximieren.