Taxing Automation in Africa: Balancing Innovation and Socio-Economic Equality in the Fourth Industrial Revolution
Notice bibliographique
Résumé
The implementation of artificial intelligence (AI) and robotics is transforming nations worldwide, triggering discussion about their socio-economic impacts and appropriate regulatory responses. While extensively debated in developed economies, this issue remains underexplored in Africa- a region facing unique developmental challenges and opportunities. This systematic review explores the implications of automation, robotics and AI on income inequality, employment and taxation policies, focusing on literature published between 2017 and 2024. For this purpose, as search was carried out in Scopus and Google Scholar databases. A total of 78 papers were found, and after analysing them according to the PRISMA Statement 2020, a total of 36 papers were selected. The review indicates that automation and AI excessively impact low-skilled employees, worsening income disparity, while high-skilled workers benefit from increased salaries. Moreover, analysis indicates that robot taxation and investment in higher education are potential interventions to mitigate these adverse socio-economic effects of technological innovation. The review suggests that government and policymakers should consider tax policies to fund educational institutions to equip citizens with the skills needed in the digital age. The paper offers practical insights for policymakers on robot taxation and labour force and advances understanding by proposing a framework for addressing automation-driven inequality internationally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».