AI와 로봇세(AI총서)

기술 전환기 조세 재편의 필요성
4차 산업혁명으로 노동·자본·가치 창출 방식이 급격히 바뀌고 있다. 제조업에서 서비스 산업까지 자동화가 확산되면서 생산성은 높아지지만 고용 기반은 축소되고, 소득 격차와 조세 기반 약화 문제가 동시다발적으로 나타난다. 단순 반복 기능을 넘어서 자율 판단까지 수행하는 지능형 로봇은 노동의 대체 속도를 더욱 가속시키고 있다. 이에 따라 생산 과정에서 발생하는 이익이 자본에 집중되고, 기존 노동 중심 과세 체계는 더 이상 지속 가능하지 않다. 기술로 창출된 부를 사회 전체가 공유할 수 있도록 분배 구조를 재편해야 하는 이유가 여기에 있다. 로봇세는 이러한 문제의식에서 출발해 자동화로 발생하는 이익의 일부를 재교육, 사회 안전망, 기본 소득 등 공동체의 회복력 강화에 활용하는 제도로 제안된다. 제도 설계의 핵심은 과세 대상의 경계 설정, 과세 기준 마련, 적정 세율 산정, 기술 투자 위축 방지 사이의 균형을 찾는 일이다. 이 책은 국내외 논의와 실증 연구를 종합해 로봇세의 개념, 쟁점, 정책 대안을 체계적으로 제시하며, 기술과 사회 정의가 조화로운 방향으로 갈 수 있는 미래 조세 구조를 모색한다.

로봇세 도입 필요성

01 로봇세란 무엇인가?
02 로봇세 도입 배경과 필요성
03 로봇세의 법적 정의와 과세 대상
04 로봇세 도입 찬반 논쟁
05 해외 로봇세 관련 논의와 사례
06 로봇세의 과세 체계와 세율 설정 방안
07 로봇세 납세 의무자와 세수 활용 방안
08 로봇세 도입이 경제와 고용에 미치는 영향
09 로봇세와 기업 혁신 및 기술 발전 간의 관계
10 정책적 제언

나형종 경희대학교에서 경영학 박사 학위를 취득했으며, 성균관대학교 경영대학 연구교수와 한국외국어대학교 경영대학 객원교수를 역임했다. 현재 세명대학교 회계세무학과 교수로 재직 중이다. 주요 연구 분야는 재무회계 및 세무회계이며, 기업의 경영성과 평가, ESG 기반 기업가치 예측, 세제 정책 등을 중심으로 연구를 수행해 왔다. 특히 머신 러닝과 디프 러닝을 활용한 응용 연구에도 활발히 참여하고 있다. 지금까지 IEEE Access, Managerial Auditing Journal, Managerial Decision 등 국내외 유수 학술지에 약 50편 정도의 논문을 게재했다. 주요 연구로는 "A Study on the Forecast of Earning Management Based on Deep Learning by Reflecting Information on Corporate Litigation Cases"(2024), "Development of a Success Prediction Model for Crowdfunding Based on Machine Learning Reflecting ESG Information"(2024), "Does explanatory language convey the auditor's perceived audit risk?"(2023), "Exploring the deep neural network model's potential to estimate abnormal audit fees"(2022) 등이 있다.