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从“人工智能+”到“智能经济新形态”,财税专家怎么看?

收录日期
2026-05-18
文号
-
发文单位
中国税务报
有效性
有效
有效范围
全国
标签
新闻新闻
涉及税费
-
发布日期
2026-03-25
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📄 全文内容

今年全国两会《政府工作报告》首次提出“打造智能经济新形态”。这一新提法有何深意?会为我国经济带来哪些新可能?又将对财税制度和财税人才培养提出哪些新要求?一系列问题引发财税专家的关注与思考。 “AI不再只是工具,还将成为经济组织方式的一部分” “这反映出,经济发展进入智能化阶段已成为全社会共识,也意味着深度应用数智技术的融合型经济形态正在加快形成。”中国人民大学国家治理工程学院财税与国家治理研究所所长谢波峰梳理近几年政府工作报告相关表述后认为,从2024年提出“人工智能+”行动,到2025年持续推进,再到今年提出“打造智能经济新形态”,变化的背后,不仅是对技术演进趋势的准确判断,更是对我国经济发展路径的主动谋划。 北京理工大学管理学院会计系主任张永冀表示,“人工智能+”更多是一种工具叙事,强调人工智能(AI)对各行各业的渗透;而“智能经济新形态”更接近结构叙事,意味着经济组织方式、价值创造方式正在发生深层次变化。 中央财经大学智慧税务研究中心主任寇恩惠分析,“智能经济新形态”立足于更宏观的战略目标,其“新”主要体现在三个层面:在技术层面,从大模型的技术竞赛转向智能体的工程化落地和规模化应用;在产业层面,AI不再只是工具,还将成为经济组织方式的一部分;在制度层面,今年《政府工作报告》同步提出“完善人工智能治理”,将包括财税制度在内的配套治理体系建设提上日程。 今年以来,一款开源AI智能体软件“龙虾”(OpenClaw)全网爆火,迅速掀起一股“养龙虾”热潮。对此专家认为,这一现象恰恰说明,用户对智能体有着强烈且现实的需求。 谢波峰说,OpenClaw可以在云端和本地“两栖”运行,更具个性化,尤其适合对私密性要求较强的工作,可视为AI技术走向通用化的一种信号。 寇恩惠说,此前的DeepSeek、豆包、ChatGPT更多还是“你问它答”,而OpenClaw则实现了从“对话”到“执行”的跃迁。用户用自然语言下达指令,在授权条件下,它可以直接操控电脑,完成文件管理、邮件收发、表单填写、数据处理等任务。 张永冀说,OpenClaw代表着AI开始具备目标分解、工具调用和跨步骤自主执行能力。用经济学术语来说,AI正在从一种生产要素逐渐转向一个“准经济主体”。 “一旦AI能够自主完成完整工作流,它就不再只是提升人的效率,而是开始替代人成为经济活动的参与单元,这将极大冲击我们对生产函数、要素分配乃至税基构成的理解。”张永冀说。 而随着“养龙虾”热潮中一批又一批安全风险案例出现,官方迅速拉响警报,呼吁“理性养虾”。3月22日,国家互联网应急中心、中国网络空间安全协会联合发布了OpenClaw安全使用实践指南,对各类用户提出了安全防护建议。对此张永冀认为,这种智能体仍处于非常早期的发展阶段,市场狂热有相当程度的泡沫成分,但从长远看,智能体时代正在到来,这一趋势不可回避。 “税收制度和征管模式都要为智能经济进行适配性改造” 专家认为,完善人工智能治理,我国税制和征管改革应紧跟打造智能经济新形态同步推进。 谢波峰提出,未来经济结构或许逐渐形成全自动化、人机结合半自动化、弱自动化3种不同智能水平共同组成的智能经济分层结构。全自动化即生产环节几乎不再需要人工,既能实现批量化大规模生产,也能做到高度定制化。这种变化将重塑产业布局、就业格局和税源结构。“因此,传统税收制度和征管模式都需要进行适配性改造,改造的程度则取决于智能经济发展的阶段性进展。”他说。 寇恩惠进一步分析,智能经济对税源结构的冲击可概括为“三减三增”。所谓“三减”,一是传统税基受到侵蚀,如智能体大规模替代劳动力后,个人所得税税基或将收窄;二是部分流转税税基模糊化,当智能体自主完成交易时,交易主体、交易地点和交易环节或将更难界定;三是资本密集型人工智能企业的跨境利润转移能力更强,税基侵蚀和利润转移问题或将更加突出。所谓“三增”,一是新型税源开始浮现,如数据作为新型生产要素,其在价值创造与流转过程中蕴含着巨大的税收潜力;二是随着算力逐步成为类似水、电、燃气的基础资源,围绕算力的生产、交易和消费,都可能带来新的课税节点;三是AI衍生的新产业、新业态、新模式将拓展税基,如数据税、自动化税、机器人税等。 张永冀则提醒,智能经济还将给企业税务合规带来挑战。OpenClaw这类智能体的运行逻辑是获取尽可能多的系统权限,才能完成跨软件、跨平台的自动化操作。一旦企业将其部署到财务工作流程中,就有概率造成银行账户、纳税申报记录、关联方交易信息、内部定价文件等核心财务数据的泄露,不仅造成商业损失,也可能引发税务合规问题。此外,当一张发票、一份报表、一笔账单都可以由AI自动生成时,财务数据真实性的认定将更加复杂,也会给税收征管和税务稽查带来挑战。为此,他建议尽快研究两个问题:其一,AI生成财务凭证的法律效力和核验标准;其二,将AI行为日志纳入税务审计的证据链中。 不久前,多地纷纷出台“养虾十条”等扶持政策,鼓励发展智能体产业,其中不乏财税支持举措。对此专家普遍持审慎态度。 张永冀认为,问题在于不少补贴补的是“部署行为”,而不是“应用价值”。“装上智能体并不难,难的是装上后,能不能真正产生经济价值、提升生产效率。否则有可能造成资源错配,甚至出现骗补行为。”他说。 张永冀还提出,相关税收政策的完善有几个方面值得关注:一是建议考虑将研发费用加计扣除政策适用范围延伸至智能体训练成本、数据标注成本和算力采购成本;二是建议尽快建立数据要素的税收确认规则,解决数据交易的增值税适用税率、所得税确认时点等长期缺乏统一规范的问题;三是警惕财政补贴对市场竞争的扭曲。他认为,从长远看,创新政策体系需要系统性变革,从“项目制支持”转向“制度性赋能”。“我国AI产业,不是缺补贴,是缺清晰的数据产权制度、缺可预期的算法监管框架、缺与国际接轨的数字税收规则。这些制度建设,比补贴更难,也更重要。”他说。 “把AI当作起点而非答案,是未来财税人才的核心竞争力” AI究竟会导致大量失业,还是会创造更多就业?近期,相关讨论持续升温。 谢波峰认为,技术革命对就业的影响是双向的。正如许多人所说,“取代你的不是AI,而是比你更会用AI的人”。就业是增加还是减少,取决于劳动者素养水平及产品服务结构的变化,这也是当前国家强调“投资于物和投资于人紧密结合”的战略意义所在。 张永冀的观点是,虽然历史上每次技术革命都没有造成净失业,但AI有着本质的不同。上一轮技术革命主要淘汰体力劳动或高度标准化的信息处理工作,新岗位主要在服务业和知识经济领域产生。但这轮AI直接冲击的是一些知识工作者,如会计、律师、程序员等,这些恰恰是上一轮技术革命后大量扩张的岗位。此外,过去的技术替代是几十年的渐进过程,社会和劳动力市场有调整空间,而AI的渗透速度远超以往,一个5年前还供不应求的专业,今天就可能开始遇冷,教育和社会保障体系未必来得及适应。总体来看,在AI赋能下,就业的灵活性、智能化程度和自主性大幅提升,劳动场景与劳动关系发生深刻变革,如数字人直播、智能写作助手、自动客户响应等,正逐渐显现出广阔前景,这类形态既提高了劳动效率和工作灵活性,也突破了传统意义上时间与空间对劳动的限制。 近日,某高校砍掉16个本科专业引发热议,有人将其归因于AI冲击。对此专家提醒“不能这么看”。 寇恩惠说,高校专业动态调整是一个常态化过程,很多专业被撤销,根本原因是就业市场相关需求萎缩,AI只是加速这一进程。因此,培养学生不能只盯着“毕业时能不能找到好工作”,更要关注他们未来几十年仍然受用的能力。 专家提出,随着AI日益成为高层次人才培养的重要变量,当前已有不少高校主动将AI融入教育教学全要素全过程。谢波峰介绍,中国人民大学不仅已在校内部署DeepSeek等AI基础环境,还开展了多批次“AI+”课程建设项目,如“AI+中国税制”课程。 “AI时代稀缺的财税人才,不是‘会用AI的会计’,而是‘能定义问题的财税思想者’。”张永冀说,未来的人才竞争力将越来越集中在判断力、制度理解力和价值取舍能力上。课程设计要增强问题意识,让学生思考:AI正在改变哪些经济活动?变化如何影响现有制度规则? 寇恩惠也提出,要知道AI是什么,理解其技术原理和底层逻辑,但目的不是把每个人都培养成AI工程师。要学会把AI作为工具,推动“AI+税务”在风险评估、合规审计等场景中的应用。对学生而言,要重视不可替代能力的培养,关键是能够独立思考、驾驭工具,把AI当作起点而非答案,保持更高标准的思考能力和学术追求。“在智能经济时代,财税学科需要培养能够设计公平高效税收制度、构建科学严密征管体系、推动国家治理现代化的高层次专业人才。这是AI无法替代的,也正是财税教育的时代使命所在。”他说。