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陳冲:台灣應認真思考「全民基本所得」

2020-02-25 09:37經濟日報 記者陳美君/即時報導

新世代金融基金會董事長陳冲今(25)日指出,「全民基本所得捧紅楊安澤,台灣要不要think harder?」

2月22日,紐約世界日報報導台灣移民第二代楊安澤(Andrew Yang)宣布退出美國總統民主黨初選的後續消息時,指出:「楊安澤2017年宣布參選,媒體頭條標題曾是『無名氏選總統』,但他一路過關斬將,支持率比眾多政壇老將還要高。支持楊安澤『每月千元紅利』全民基本收入(UBI)政見的選民戴著藍色「MATH」帽子,擁護他『讓美國更努力思考』(Make America Think Harder)」。

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楊安澤雖然排名第五,聲勢不錯,但他表示 I am the math guy and it is clear tonight from the numbers that we are not going to win this race,退選時仍強調自己以math(數學)見長,使人想起他最引人注意也與數學有關的政見,就是「全民基本所得」(universal basic income)。

依照楊安澤的想法,所謂自由紅利(Freedom Dividend),係指18歲以上的美國公民,無論其收入或就業狀況,每人每月無條件發放1,000美元。

楊安澤認為,因為全民基本所得至少可以提供人民一個固定的收入,讓人民可以較無後顧之憂去找其他的工作、遇到不好的雇主時擁有更高的議價能力,而且全民基本所得可以促進人民心靈和身體的健康、減少一般社福篩選發放的作業成本、並促進勞動市場的效益,讓人民可以找尋到更適合自己的工作。羅斯福研究所(Roosevelt Institute)認為持續發放全民基本所得,可以增加約460萬個工作機會使經濟成長率提高。

台灣存有一種抱怨,即經濟成長卻薪資停滯,換言之,經濟成長的果實,眾人無法雨露均霑。為著財富重分配的努力,解決特定階層可能的「貧窮陷阱」(poverty trap),特別是經濟快速成長時,整體GDP的成長與基層勞工收入間,所出現的嚴重缺口,尤其在此「顛覆性科技」快速成長的年代,AI興起,許多底層或不需複雜技能的工作已漸被機器人取代,民眾欲覓工作無門,托賓(James Tobin)式的全民基本所得又再浮現。

全民基本所得有長遠的發展歷史,整體經濟成長後,應思考有無必要發給國家紅利( national dividend )?類似一般公司在薪水外另給紅利的道理。支持全民基本所得的言論認為,這種措施不僅是薪資偏低的基層勞工受惠,許多在家庭工作卻無收入者(例如家庭主婦)、許多默默奉獻社會卻無薪水者(例如志工),就這些對社會付出有價值的勞力卻未獲得財務的報償,社會仍應提供「購買力」,以示公平。

當然全民基本所得倡議者的理由不止於此,民眾有基本所得後,因為後有退路,就會勇於創業、勇於追求理想生活方式、自由學習,有助於經濟發展及生活品質,只是就應如何訂出適當的金額,既能有重分配的脫貧效果,也不會誤導一般民眾怠於工作,才是重點。

在AI時代,根據世界經濟論壇(World Economic Forum)在2018年的《未來就業報告(The Future of Jobs Report)》指出,2022年時,機器人所能完成的工作量將提高為整體的42%,屆時全球將有7,500萬人面臨失業,高度自動化帶來的失業及經濟問題,貧窮、貧富差距、社福體系、教育落差、性別平等、官僚主義、少子女化等議題,導致越來越多人提倡全民基本所得。

據報導全球已有諸多國家正在進行、規劃或高度專注基本收入相關試驗,例如加拿大安大略省、美國加州奧克蘭市及荷蘭烏得支、蘇格蘭的格拉斯哥和法夫等也陸續加入實驗。

為避免貧富差距擴大,促進社會和諧,台灣也應再思考本身的方向。有人主張再提高基本工資,但這種未作好基本功夫、經喊價而由企業買單的方式,終將影響就業機會(尤其是機器人/自助機器當紅的時代),或可思考建立普遍性(全民)基本所得(UBI, Universal Basic Income),以維持國民基本生活保障。藉著發放普遍性基本所得,政府可讓失業國民參與資源分配、享受自動化減少勞動需求的成果。

整體而言,基本收入被認為是在機器取代人力後,能讓全體人民平均享受生產成果的最佳措施。或採用EITC(Earned Income Tax Credit/ 勤勞所得租稅減免,俗稱「負所得稅」),對收入較低的的受薪家庭言,也有掙脫貧窮陷阱的機會。以實現經濟成長的果實,全民均能共享之目的。

Andrew Yang主張每個美國公民每人每月1000美元,如果在中華民國每人每月15,000新台幣,不再談最低工資、不再談國民年金、甚至不再談社會福利,是否可行? 也許短期不成熟,但在數位時代,能夠躋身討論這些問題,也算進步國家,至少也有總統候選人、大企業家(比爾蓋茲)的視野。

機器人 貧富差距 薪資
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