Mõtlemise stiilist – globaalne tulumaksu akrobaatika 

Eestil on võimalus olla teenäitaja kogu maailmale loobumisel ajast ja arust astmelise tulumaksu akrobaatikast ja üleminekul vahetule täieliku tulumaksu arvutamisele.

ARTUR NILSON

Uhkustame oma e-riigiga. Maailma keskmise taustal ehk isegi õigusega, kuid infotehnoloogia ja matemaatika võimaluste taustal on uhkustamiseks alust napilt. Selle põhjuseks on inimeste mõtlemise stiili ja arvutite võimaluste vaheline vastuolu, mis on tekkinud õppimise, mõtlemise ja otsustamise alusprotsessides meie kauge mineviku pärandi liigse osatähtsuse tõttu.

Uhkustame ka oma PISA testi tulemustega. Aga testides selle kirjutise esimest osa vähemalt keskharidusega ühiskondlikel retsensentidel selgus, et valemis muutuja nime asendamine muutuja väärtusega tekitas retsensentidel vahel tõrke. Alati ei ole haridus andnud piisavalt tuge matemaatilisele mõtlemisele. Vahest anti ainult nii palju jäljendamistuge, et õppur sai sooritada vajalikud katsed ja eksamid. Hilisemas elus on seegi oskus sageli ununenud, sest ei olnud praktilist vajadust õpitu kinnistamiseks.

Tulumaksu protsent tulust kasvab koos tulu suurenemisega kogu arenenud maailmas. Seda protsenti arvutatakse kõikjal tulu astmete kaupa. Astmeline arvutamine sarnaneb akrobaatikaga, kus akrobaat ronib mingi puki otsa, asetab sellele uue puki, ronib selle otsa, asetab sellele uue puki, ronib selle otsa … ja lõpuks teatab uhkelt, kui kõrgele ta jõudis. Selle akrobaatika tunnetuslikest põhjustest tuleb juttu kirjutise lõpuosas.

Matemaatiliselt mõtlev kõrvaltvaataja adub, et akrobaatika eesmärk oli seada ühele arvule, tulu suurusele, vastavusse teine arv – tulumaksu suurus, täielik tulumaks. See on lihtne funktsionaalne sõltuvus. Valemeid (matemaatik eelistaks võrrandi terminit) sellise funktsiooni tarvis on tuhande suurusjärgus, sealhulgas üpris lihtsaid.

Globaalses tulumaksu traditsioonide potis pehmeks hautatuna ei pruugi inimene tulla potist väljaronimise pealegi. Kõik teevad nii ja süsteem ju töötab! Alahoidlikkust toetavad kaks ürgset ja võimsat tegurit – jäljendamine ja sõnadega mõtlemise harjumus. Milles on siis probleem?

Astmelisuse probleemidest

Esiteks on riigi ja maksumaksja eesmärk määrata tulumaks maksja kogutulult – täielik tulumaks. Tulu astmeti arvutamine on vaid selle eesmärgini jõudmise tehnika. Tulumaksu eurod nii riigi kui ka tulumaksust üle jäänud netotulu eurod maksumaksja rahakotis on täiesti ühesugused eurod. Neil ei ole märgendit, et see euro on pärit sellest ja too tollest tuluastmest.

Teiseks tekitab astmelisus tunnetusliku probleemi, kuna maksumaksjale on tulu tervik, mida tal tuleb astmete vahel mõtteliselt jagada ainult tulumaksu reegli sunnil. Ta tajub intuitiivselt, et kui tulu on 2000 eurot kuus ja maksumäär astmes 1200–2100 eurot on 31,111%, siis tulumaks peaks olema 622,22 eurot. Tegelikult on tulumaks 388,89 eurot (vt näide). Miljonid inimesed peavad astmelist akrobaatikat kaasa tegema maksureeglite kujundajate viimistlemata pooltoote pärast.

Kolmandaks tekivad täieliku tulumaksu graafikus kompromissi otsimisega lihtsuse (vähese astmete arvu) ja sujuvuse vahel motiveerimata jõnksud. Suured jõnksud tekivad vähesest astmete arvust tingitud kõrgetest astmetest.

Kas tõesti tegeleb kogu maailm mõttetusega? Ei! Maksumäära kujundajatele võimaldab astmelisus maksu sotsiaalset mõju arvestada ka ilma võrrandite ja arvutiteta. Piisab pliiatsist, paberist ja elementaarsest arvutamisoskusest. Aga rakendajatel tuleb ikkagi läbi teha kirjeldatud akrobaatika.

Astmeti arvutusi saab lihtsustada abitabeliga, kus tulumaks on otse rahana tulu astmeti tõusvalt astmete alguse kohal, millele tuleb liita vaid tulu ja astme alampiiri vahe korrutis vastava maksumääraga. Sel moel saab nagu liftiga sõita vajalikule korrusele (tulu astme juurde) ja seal astuda täpselt vajaliku tuluni. Erinevus tavalistest tabelitest on tulumaksu rahalise suuruse lisamine astme alampiiril. Akrobaatika jääb ära.

Eestis kehtiva kuu tulumaksu jaoks kuutulu astmeti

Astme alampiir € 0 500 1200 2100
Tulumaks alampiiril € 0 0 140 420
Maksumäär astmes 0 0,2 0,31111* 0,2

* Täpne maksumäär tuluastmes 1200–2100 eurot on 28/90, kümnendmurd 0,31111 on piisavalt hea lähend tulumaksu ümardamiseks eurosendi täpsuseni.

Näiteid. Kui kuutulu on 800 eurot, siis tulumaks on 0 + (800–500) × 0,2 = 60 eurot, kui kuutulu on 2000 eurot, siis tulumaks on 140 + (2000–1200) × 0,31111 = 388,89 eurot. Kuutulu 2100 kohal jõuab täielik tulumaks viiendikuni kogutulust ja edasi ongi tulumaks lihtsalt viiendik kogutulust.

Mustkunst on peen tehnika! Maksuvaba tulu muutmise kaudu õnnestus Eestis kenasti ära peita maksumäära astmelisus ja maailmas pretsedenditu astme maksumäära vähenemine tulu kasvades.

Meie tulumaksu seaduse plussideks tuleb lugeda orienteeritust täielikule tulumaksule ja viie liikmega valemit maksuvaba tulu suuruse arvutamiseks (§ 23 lg 2) tuluastmes 1200–2100 eurot kuus. Avati roheline tee täieliku tulumaksu valemite lülitamiseks seadusse. Alljärgnevatel joonistel näeme Euroopa riikide, sh lähinaabrite, tulumaksu graafikuid paari aasta tagustel lünklikel soodustuste andmetel logaritmilisel tulu teljel kuni tuluni miljon €/a. Vasakpoolsel joonisel on tulumaksu osa astmeti astme tulust (ehk osa järgmiselt eurolt) ja parempoolsel tulumaksu osa kogu tulust (täielik tulumaks).

Euroopa riikide, sh lähinaabrite, tulu­maksu graafikuid paari aasta tagustel lünklikel soodustuste andmetel logaritmi­lisel tulu teljel kuni tuluni miljon €/a. Tulumaksu osa kogu tulust (täielik tulumaks).

Euroopa riikide, sh lähinaabrite, tulu­maksu graafikuid paari aasta tagustel lünklikel soodustuste andmetel logaritmi­lisel tulu teljel kuni tuluni miljon €/a. Tulumaksu osa astmeti astme tulust (ehk osa järgmiselt eurolt).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Joonistest selgeim on ehk järgmine – täielik tulumaks kogu tulust rahaliselt.

 

Täielik tulumaks kogu tulust rahaliselt.

Eestis kehtiva tulumaksu vahemikus 0–20% ehk tulu vahemikus 500–2100 eurot kuus võimaldaks jõnksust ja maksumäära veidrusest vabaneda isegi elementaarselt lihtne valem maksuosa = 33 × (tulu – 6)/(tulu + 7,2), kus tulu on aastatulu tuhandetes eurodes ja maksuosa on aasta tulumaks protsentides aastatulust. Valemist saame kuise arvutuse jaoks täisarvuliste liikmetega valemi (1)

maksuosa = 0.33*(kuutulu-500)/ (kuutulu+600), (1)

kus maksuosa on tulumaksu osa kuupalgast.

Valem (1) on kirjutatud arvutipäraselt ja on kopeeri ja kleebi tehnikaga lihtne tõsta kirjutise e-koopiast otse arvutisse. Aastale 2020 ekstrapoleeritud kuu palgatulu jaotuse järgi annaks valem (1) maksuosa tõkestamisel arvuga 0,2 (20%) riigi tuludesse kehtiva reegliga võrdse summa. 

Arvutamisnäide valemiga (1): kuutulu on 2000 eurot, asendame valemis (1) teksti „kuutulu“ kuutulu väärtusega 2000. Saame 0,33 × (2000 – 500)/(2000 + 600) = 0,1904; maksuprotsent on 19,04%. Tulumaks on 2000 × 0,1904 = 380,80 eurot.

Tulumaksu arvestuse eesmärk on tulumaksu suurus ja arvutisse on õigem tõsta valem (1b)

y = 0.33*x*(x-500)/(x+600) (1b)

või nt pisut erinev valem

y = 0.33*x^2 /(x+1000)-55, (2)

kus y on tulumaks ja x on kuutulu eurodes.

Võrrandeis on kordaja 0,33 tulumaksu piirmäär, mida on sobivaks pidanud kaks erakonda, arv 500 on kehtiv maksuvaba tulu (MVT) ja 600 on maksu kasvu aeglustaja. Võrrandis (2) on aeglustajaks 1000 ja tulemusest lahutatakse 55€ ehk MVT2/(MVT + 1000), mis jätabki maksuvaba tulu väärtuseks 500 eurot kuus. 

Piirmäära, maksuvaba tulu ja aeglustaja väärtusi muutes on võimalik tulemust sobitada tulumaksu parimaks peetava muutumisega tulu muutumisel.

 

Tulumaksu osa kuupalgast ja järgmisest eurost Eestis kehtiva seaduse ja valemi (1) järgi.

Võrrandiga (2) haakuks hästi otse rahalised tulumaksu soodustused. Kui soodustus on arvutatud tulumaksust suurem, siis tulumaks nullitaks. Kehtiva reegli järgi jõuab täiendava maksuvabastuse kaudu antud soodustus laste arvel maksumaksjani rahana läbi tulumaksu filtri, maksumäära 31,11% piirkonnas kuni 31,11% soodustusest, mujal aga kuni 20%. Maksumäärade piiride ümbruses protsent muutub.

Kirjutises käsitletakse tulumaksu suuruse arvutamise tehnikat, maksu suuruse otstarbekuse küsimust tuleb lahata juba üldise maksu- ja sotsiaalpoliitika alusel.

Tulumaksuakrobaatika tunnetuslikust taustast

Millises keeles me mõtleme ja millise keele juhtimisel tegutseme? Inimese teadmiste, oskuste ja hoiakute kujunemise pika tee võib tinglikult jagada etappideks õppimisvahendite arengu järgi.

Esimene etapp: kineetiline keel. Eellaste poolt on meile loomariigi vähemalt sadakonna miljoni aasta pikkuse arenguloo jooksul pärandatud ürgne, primitiivne ja stabiilses olukorras tõhus õppimise ja otsustamise võte – jäljendamine. Jäljendamine on energiasäästlik, ei vaja pingelist mõtlemist, sageli ei vaja mõtlemist üldse. Tulemus on enamasti vähemalt rahuldav. Inimeseks kujunemise pikal teel mõtlesid meie eelkäijad objektidest konkreetselt, piltlikult, nägid neid sellisena, nagu need olid või vähemalt sellisena, nagu need paistsid. Peamiseks õppimise vormiks olid isiklik kogemus ja jäljendamine. Jäljendati esmajoones vanemaid ja teisi lähedasi (läheduse mõttes). Jäljendati reaalseid toimimisviise reaalses olukorras. Konkreetselt, siin ja kohe. Keerukates ühiskonnaprotsessides võib primitiivne jäljendamine sageli viia patoloogiliste nähtusteni.[1]

Teine etapp: sõnaline keel. Tänapäevale lähema ja lühema, sadakonna tuhande aasta pikkuse arenguloo jooksul arendasid eellased meile pärandiks sõnalise suhtlemis- ja mõtlemisvõime ja vahendid – sõnad. Ka see võime on meile omaseks saanud ja on suhteliselt pingevabalt kasutatav. Eeldused selle võime kasutamiseks saame emaüsast, algoskused emapiimaga – esmalt koduse suhtlemise käigus, suuresti ka jäljendamise toel. Me oleme hakanud suhtlema ja sageli ka mõtlema sõnadega. Kujunesid välja keeled, esialgu igas koopas omad häälitsused. Asustuse tihenedes kujunesid lokaalsed keeled, dialektid, kontaktide sagenemisel pisut laiematel aladel suuremad keelkonnad. Keele vahendusel hakati omandama ruumis ja ajas kaugemaid teadmisi, oskusi ja uskumusi.

Paar aastatuhandet tagasi sündisid keele toel suurimad tänapäevased religioonid – sotsiaalse käitumise ja olemise reeglid – Lähis-Idas juutlus, kristlus, islam, Ida- ja Kagu-Aasias taoism, budism, Konfutsiuse õpetus jpt. Religioonide kandjaks on sõna ja toeks jäljendamine. Islami tseremoniaalne koos palvetamine viis korda päevas on võimas inimkarjade konsolideerimise ja usu kinnistamise psühhofüsioloogiline tegur. Religioonid ja lisaks nendetaolised tõekspidamised nagu Ameerika elulaad, sotsialism, liberalism, Euroopa kristlikud väärtused jms kipuvad olema ka tänapäeval lokaalsete ja globaalsete konfliktide peapõhjuseks, rääkimata minevikust.[2] Saanud selliseks, nagu me oleme, saame suurema osa looduses ja ühiskonnas olemise ja tegutsemise teadmistest ja oskustest keele vahendusel. Sõnad esindavad ja sageli asendavad (!) reaalsust.

Mõõdetavate objektide suuruse või loendatavate objektide arvu jaoks piisas esmalt sõnadest „suur“ ja „väike“ või „palju“ ja „vähe“ (kaheastmeline rühmitamine), siis lisandus midagi sõnade „paras“, „keskmine“ vm sellesarnast (kolm astet), lisades äärmustele täiendi „väga“ saime viieastmelise rühmitamise. Selline astmete arv on kasutuses tänapäevani. Näiteks tulumaksu määr on kasvav kõigis suurtes arenenud riikides ja seda määratakse tulu astmeti. Enamasti on tuluastmete arv 3–5, USAs erandina 7. Viimases Nõukogude Liidu metsakorralduse juhendis oli ligikaudu 60 (!) kvantitatiivsete tunnuste rühmitamiseeskirja ja ligikaudu pool neist sisaldasid vaid kaks või kolm rühma (klassi, gruppi …). Kui analüüsida tänapäeva seaduskogusid, siis võime jõuda samalaadsete ehmatavate tulemusteni. Harjumusliku tavakeeles mõtlemise võimaldamiseks on inimestel kalduvus teisendada kvantitatiivsed tunnused kvalitatiivseteks arvväärtuste rühmitamisega gruppidesse, klassidesse, sest otse esmaste arvväärtustega opereerimiseks napib oskust ja kogemusi.

Sõnade abil loome tihti reaalsusest moonutatud pildi, simulaakrumi, sellise vahekorra tegelikkuse ja tegelikkust kujutavate mudelite vahel, kus mitte mudelid ei ole viidud vastavusse tegelikkusega, vaid tegelikkus mudelitega,[3] ning see hakkab elama oma elu ja moonutatud reaalsuse taju tagajärjel moonutama ka meie otsuseid.

George Orwell taunis käibesõnadega ja üldse sõnadega mõtlemist ja soovitas selle asemel mõelda oma arusaamad selgeks võimalikult konkreetselt (objektipõhiselt) ning alles seejärel otsida sõnu oma arusaamade väljendamiseks.[4] Käibele võetud sõnad või fraasid hakkavad kallutama nii inimeste arusaamu kui ka neile tuginevat tegevust. Sõnad muudavad ühiskondlikku tegelikkust, tekib simulaakrum. Mingi tagajärg (nähtuse sõnaline formuleering, tihti sildistamine) võib saada põhjuseks ja tekitada sama põhjuse võimendatud kujul ning sedaviisi edasi lõpmatuseni jätkuvalt.4 Sõnalised formuleeringud on enamasti paljukordsed subjektiivsed peegelduste peegeldused ja sõnalise peegelduse adekvaatsus on kaugel ideaalsest. Algsignaal võib tundmatuseni moonduda.

Sõnalise mõtlemise korral tuleb sõnad või sõnaühendid seada vastavusse kogu meid ümbritseva mitmekesisusega. Esialgu oli sõnavara üpris napp ja ega see tavakasutuses praegugi ülearu rikkalik ole. Kui sõnu ja sõnaühendeid on mingisugune lõplik hulk, aga mitmekesisus on lõpmatu, siis tuleb mitmekesisus lõikuda juppideks ja panna nähtused neile sobivate (?) mõistete sõnalistesse kastidesse. Ainult sõnadega ehk tavakeeles mõeldes toimime nagu Prokrustes, kes pakkus rändajatele voodit. Kes oli voodi jaoks liialt pikk, selle raius ta peajagu lühemaks, kes liiga lühike, selle venitas kaela pidi pikemaks. Tegelikkuse sõnaline peegeldus saab nuditud.

Sõna roll on ühiskonnas tohutu. Aga ei ole ühtki nii head asja, et seda ei saaks halvasti kasutada! Sõnalise mõtlemise rutiin on kinnistunud ja ei talu matemaatilist mõtlemist isegi mitte abistajana, rääkimata asendajast.

Kolmas etapp: matemaatiline keel. Mõni tuhat aastat tagasi tekkis tollastes kultuurikeskustes püüe kirjeldada meid ümbritsevaid nähtusi ja protsesse arvudega ja nähtustevaheliste seostega. Hakkas idanema matemaatika ja matemaatika keel. Matemaatika muutmine meie mõtlemise ja oskuste osaks ei lähe kaugeltki nii ladusasti kui kahe eelmise oskuse kasutamine. Statistilise mõtlemise omandamine näib olevat veelgi vaevalisem. Statistilise mõtlemiseta ei nähta mis tahes valdkonnas puude tagant metsa ega lokaalse tagant globaalset.

Neljas etapp: algoritmiline keel. Mõnikümmend aastat tagasi hakkas arenema tehnika arvumassiividega manipuleerimiseks inimaju vahetu osavõtuta. Algas arvutiajastu. Arvuti saab hästi hakkama ka sõnalise mõtlemise atribuutidega – rühmad, klassid, grupid… ja neile vastavusse seatud arvnäitajatega. Harjumusliku inimtegevuse arvutile „õpetamise“ aluseks on samuti jäljendamine – tee nii, nagu mina olen kogu aeg teinud. Sellise õpetamisega saab hakkama keskmine inimene keskmise taseme harjutamise ja õppimise tulemusel. See on inimese jaoks hõlbustav, kuid ei vii toiminguid ja tunnetamist uuele tasemele. Koordinaatorina suure metsandusettevõtte info- ja juhtimissüsteemi loomisprotsessis nägin, et kaasatud tarkvarafirmad alustasid küsimusega lõpptarbijale: mida te vajate? Unustati, et lõpptarbija on harjunud traditsiooniliste toimingutega, ta ei oska ega saagi osata näha tõeliselt edasiviivaid lahendusi.

Kui arst vajab ülevaadet näiteks patsiendi verenäitajate dünaamikast, siis tuleks see kriitiliste tunnuste kohta ühe nupuvajutusega kuvada graafiliselt referentsväärtuste keskmise ja vahemikuga normeeritud kujul, mitte aga tabelite rägana. Koos graafikuga tuleks esitada ka esialgsed tõenäolised diagnoosid. Juba enam kui pool sajandit tagasi oli võimalik Tartu ülikooli õppejõududele demonstreerida verehaiguste tehnilist diagnoosimist isegi sälkperfokaartide abil. Infosüsteemi (IS) sedalaadi abi vähendaks pinget arstide töös ja aitaks ehk ka kaasa arstide defitsiidi vähendamisele. Inimesega suhtlevate infosüsteemide loomisel tuleks eelistada kiiresti ja pingevabalt tajutavat graafilist väljundit.

Peaülesandeks neljanda etapi võimaluste kasutamisel on loobuda sõnalisele mõtlemisele omasest rühmitamisest, anda arvutile nudimata algandmed ja lasta tal väljastada ükskõik kui keerukad arvutamistulemused.

Viies etapp: tehisintellekt. Kümmekonna aasta eest hakkasid tormiliselt arenema tehisintellekti alased uuringud ja tulemused on juba jõudnud paljudesse rakendustesse. Selle etapi võimalused on ammendamatud. Ilmselge, et näiteks diagnoosimisel ei oleks keskmisest arstist tehisintellektile vastast.

Meie pärandi osiste mõtlemisse kinnistumise ajalõigu pikkus on olnud ülaltoodud loendi algusest alates suurusjärgus 108, 105, 103, 102 ja 101 aasta pikkune. Võib eeldada, et vastava sügavusega on meie ajju kinnistunud ka pärandi osad.

Tänu teadmiste salvestamise ja teadvusse akumuleerumisele on teaduse ja tehnika areng järjest kiirenenud. Sageli ei ole sellega kohanemine meie bioloogilisele minale enam jõukohane. Ega peagi olema. Aitab spetsialiseerumine. Kui oled näiteks seadusandja ja probleemi lahendus pole jõukohane, siis kutsu appi asjatundja ja püüa tema selgitusi mõista, kontrolli ning usalda neid. Eriti kujukalt avaldub see riigipoolses reeglite kujundamises. Reegleid ei kujunda mingi abstraktne riik, vaid konkreetsed inimesed. Neist igaühe mõtlemise viis annab reeglitesse oma panuse.

Seaduste ja reeglite aluseks on reaalsuse mudelid, mis seavad vastavusse teo ja selle tagajärjed. Nüüd on tekkinud võimalus minna matemaatika ja arvutustehnika abiga sõnalistelt nuditud mudelitelt võimalikult konkreetsetele mudelitele tagasi. Mudel saab olla hea vaid siis, kui peegeldab mudeldatavat nähtust võimalikult õigesti, moonutusteta. Seda võimalust tunnetamata ja kasutamata võib reeglite loojat lugeda oma tööd mitteoskavaks soss-sepaks, kelle soperdis hakkab mõjutama sadu tuhandeid või isegi miljoneid inimesi.

Elu ja haridus on meid simulaakrumis harjutanud siledate nähtuste kandiliste mudelitega, pidevate arvväärtuste kvantimisega rühmadesse, klassidesse, gruppidesse. Meile on tambitud teadvusse, et makroreaalsus ja elu ongi kandilised ja mida Juku on hästi omandanud, sellest on Juhanil raske lahti saada.

Seda, mida me tänapäeval materiaalsest maailmast teame ja õigeks peame, kannab ja esindab enamasti sõnadega garneeritud ja pikitud matemaatika. Seda, mida me inimesest ja inimkooslustest teame ja õigeks peame, esindab tekst, millesse vahel harva pikitakse täppisteadusi. Nüüd on matemaatika, ja eriti matemaatiline statistika, siiski hakanud jõudsasti laiendama oma mõju ka sotsiaalteadustele. Süvamatemaatika tungib isegi filosoofiasse: „Ma kasutan samu matemaatilisi meetodeid nagu Deleuse (diferentsiaalgeomeetria, rühmateooria) …“[5] (DeLanda, 2019, lk 16).

Keel on võimas vahend, aga osutub sageli ka Prokrustese sängiks. Ilma matemaatilise mõtlemiseta on keelelõksust raske välja rabeleda.

Lõpetuseks. Eestil oleks võimalus olla teenäitaja kogu maailmale loobumisel ajast ja arust astmelise tulumaksu akrobaatikast ja üleminekul aja- ja asjakohasemale vahetule täieliku tulumaksu arvutamisele.

Tulumaksu valdkond kõnetab kõiki ja selle arendamine võimendaks tublisti meie e-riigi aurat.

Kes tahab, see otsib võimalusi, kes ei taha, otsib ettekäändeid.

[1] Peeter Pints, Patoloogiline maagia. Teadus ja Tänapäev. Koost. J. Kivi. Tallinn Eesti Raamat, 1979, 213–220.

[2] Samuel P. Huntington, Tsivilisatsioonide kokkupõrge. Akadeemia 1995, nr 6, 1205–1232; https://www.digar.ee/arhiiv/et/perioodika/36819

[3] Tõnu Viik, Reaalsuse kõrb Eesti Vabariigis. – Eesti Päevalehe ühiskondlik-poliitiline ajakiri Möte 22. II 2008.

[4] George Orwell, Politics and the English Language. Horizon, April 1946. In Modern British Writing ed Denys ValBaker, 1947, 127–140.

[5] Manuel DeLanda, Intensiivne teadus ja virtuaalne filosoofia. TLÜ kirjastus, 2019, 371 lk.

 

 

 

Kui sulle meeldis see postitus jaga seda oma sõpradega

[LoginRadius_Share]

Leia veel huvitavat lugemist

Värske Rõhk
Hea laps
LR
Keel ja kirjandus
Akadeemia
Kunstel
Muusika
Õpetajate leht
Täheke
TeaterMuusikaKino
Vikerkaar
Looming
Müürileht