論文の概要: TaxAgent: How Large Language Model Designs Fiscal Policy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.02838v1
• Date: Tue, 03 Jun 2025 13:06:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 21:47:35.682483
• Title: TaxAgent: How Large Language Model Designs Fiscal Policy
• Title（参考訳）: TaxAgent: 大規模言語モデルがいかに財政政策を設計するか
• Authors: Jizhou Wang, Xiaodan Fang, Lei Huang, Yongfeng Huang,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM)とエージェントベースモデリング(ABM)を統合し,適応型税制を設計するTaxAgentを紹介する。 我々のマクロ経済シミュレーションでは、ヘテロジニアスなH-Agents(ハウスホールディングス)が現実の納税者の振る舞いをシミュレートし、TaxAgent(政府)はLLMを使って税率を反復的に最適化し、株式と生産性のバランスをとる。 Saez Optimal Taxation、合衆国の連邦所得税、自由市場を基準に、TaxAgentは優れた株式・効率のトレードオフを達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.859190941594296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Economic inequality is a global challenge, intensifying disparities in education, healthcare, and social stability. Traditional systems like the U.S. federal income tax reduce inequality but lack adaptability. Although models like the Saez Optimal Taxation adjust dynamically, they fail to address taxpayer heterogeneity and irrational behavior. This study introduces TaxAgent, a novel integration of large language models (LLMs) with agent-based modeling (ABM) to design adaptive tax policies. In our macroeconomic simulation, heterogeneous H-Agents (households) simulate real-world taxpayer behaviors while the TaxAgent (government) utilizes LLMs to iteratively optimize tax rates, balancing equity and productivity. Benchmarked against Saez Optimal Taxation, U.S. federal income taxes, and free markets, TaxAgent achieves superior equity-efficiency trade-offs. This research offers a novel taxation solution and a scalable, data-driven framework for fiscal policy evaluation.
• Abstract（参考訳）: 経済的不平等は世界的な課題であり、教育、医療、社会安定の格差を増大させる。 アメリカの連邦所得税のような伝統的な制度は不平等を減らしているが、適応性がない。 サエズ最適課税のようなモデルは動的に調整されるが、納税者の不均一性と不合理な振る舞いに対処することができない。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)とエージェントベースモデリング(ABM)を統合し,適応型税制を設計するTaxAgentを紹介する。 我々のマクロ経済シミュレーションでは、ヘテロジニアスなH-Agents(ハウスホールディングス)が現実の納税者の振る舞いをシミュレートし、TaxAgent(政府)はLLMを使って税率を反復的に最適化し、株式と生産性のバランスをとる。 Saez Optimal Taxation、合衆国の連邦所得税、自由市場を基準に、TaxAgentは優れた株式・効率のトレードオフを達成している。 この研究は、新しい課税ソリューションと、財政政策評価のためのスケーラブルでデータ駆動型フレームワークを提供する。

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