本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
現行促進產業升級條例第19條之1規定,為鼓勵員工參與公司經營,並分享營運成果,公司員工以其紅利轉作服務產業增資,而取得新發行記名股票,採「面額」課徵所得稅。而依據所得基本稅額條例第12條第1項第5款規定,對於員工「可處分日次日時價」與股票面額之間的差額部分,另計入最低稅負制課稅。 台聯黨團認為現行促產條例第十九條之一關於員工分紅配股以面額課稅規定,使不少高科技產業上市櫃公司,利用促產條例優惠,壓低員工本薪,以分紅配股吸引人才,造成營業成本低列,將薪資費用轉嫁給股東,扭曲財報,使高獲利的高科技產業和薪資紅利豐厚的科技人租稅優惠多繳稅少,造成政府稅收短缺,因而提出修改案,改由「市價的八成」課徵所得稅。立法院 經濟能源委員會初審通過修正促進產業升級條例,將員工分紅配股由「面額」改依「市價八折」課稅,上市櫃公司市價以配股發放日前一個月均價為準,未上市櫃公司則以配股發放日淨值為準,此規定 引發高科技業者反彈,並向經濟部反映。 目前員工分紅改為市價的八成課稅雖通過委員會初審,但提交下次院會討論前,須經朝野協商。經濟部表示,此案初審後尚需經過立法院政黨協商,再交由院會決定。員工分紅配股課稅方式改變,應要有配套才合宜(例如一定之緩衝期間讓業者調整員工薪資結構),若在配套未完成前就做決定,是比較不好的決策。
法國CNIL發布針對應用程式的隱私保護建議在民眾越來越依賴行動裝置的應用程式進行日常活動的年代,諸如通訊、導航、購物、娛樂、健康監測等,往往要求訪問更廣泛的資料和權限,使得應用程式相較於網頁,在資料安全與隱私風險上影響較高。對此,法國國家資訊自由委員會(Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés, CNIL)於2024年9月發布針對應用程式隱私保護建議的最終版本,目的為協助專業人士設計符合隱私友好(privacy-friendly)的應用程式。該建議的對象包含行動裝置應用程式發行者(Mobile application publishers)、應用程式開發者(Mobile application developers)、SDK供應商(Software development kit, SDK)、作業系統供應商(Operating system providers)和應用程式商店供應商(Application store providers),亦即所有行動裝置生態系中的利害關係者。以下列出建議中的幾項重要內容: 1. 劃分利害關係者於手機生態系中的角色與責任 該建議明確地將利害關係者間作出責任劃分,並提供如何管理利害關係者間合作的實用建議。 2. 改善資料使用許可權的資訊提供 該建議指出,應確保使用者瞭解應用程式所請求的許可權是運行所必需的,並且對資料使用許可的資訊,應以清晰及易於獲取的方式於適當的時機提供。 3. 確保使用者並非受強迫同意 該建議指出,使用者得拒絕並撤回同意,且拒絕或撤回同意應像給予同意一樣簡單。並再度強調應用程式僅能在取得使用者知情同意後,才能處理非必要資料,例如作為廣告目的利用。 此建議公布後,CNIL將持續透過線上研討會提供業者支援,協助其理解和落實這些建議。同時,CNIL表示預計於2025年春季起,將對市面上應用程式實行特別調查,透過行政執法確保業者遵守相關隱私規範,尤其未來在處理後續任何投訴或展開調查時,會將此建議納入考慮,且會在必要時採取糾正措施,以有效保護應用程式使用者的隱私。 .Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} .Psrc{text-align: center;}
新加坡修訂「建築物資通訊設施實施條例」 日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)