本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
過去高科技企業或生化公司的研發專案,公司經常認為專案已成熟,可認列為無形資產,以分成幾年攤銷,不致影響損益;但會計師卻可能認為,其無技術可行性或者無使用和出售可能,仍主張認列為費用。 第三十七號會計公報 「無形資產的會計處理」 新近出爐,就無形資產清楚給予定義,並解釋如何進行會計處理與鑑價。其中最特別的是,第三十七號公報首次區分「研究」和「發展」階段的不同,發展階段有可能資本化。資本化最大的影響是,支出可以列為資產,不會影響損益,研究型企業的資產負債、損益表也將更為精準。 舉例來說,生化、製藥業者因研究期很長,所有研發期間的投入,過去都須列為費用,導致獲利被明顯稀釋;未來根據三十七號公報,企業專案計畫接近商品化的發展階段,就可以資本化,此時的損益表上費用項目,就不會那麼高, 因此,「發展」階段可列為資產,有助鼓勵科技業者增加研究發展經費的投入。 至於企業併購所產生的購買價格和被併公司淨值之間的溢價,過去通常以商譽處理,不過在 37 號公報上路後,會計師建議不應再把溢價直接當作商譽來處理,此乃因第 37 號公報所稱的無形資產,並不包含商譽,且必須具有「個別可辨認性」。因此,併購溢價應該區分為商譽和無形資產兩者,其後續評價對企業也較為有利。 此外會計業者也表示,促產條例中對研發投抵的認列,有可能受到三十七號公報的影響,需要做調整,這部分有待財政部進ㄧ步規範清楚。
美國參議院擬針對生物燃料提供稅賦優惠先進的能源發展方向是開發先進技術,利用生物材料(如能源作物或生物排泄物)等生物性資源來生產能源,此種能源生產方式又稱為生質能源。由於生質能源的建置成本高,故業界多冀盼政府能給予財務方面的支援。 最近美國布希總統已經設定透過增加對潔淨、再生的生物燃料的使用,降低美國對進口石油的依賴以及溫室氣體排放量,而基於同樣的目標,美國參議院財務委員會(Senate Finance Committee)最近更提出了能源進化及投資法(Energy Advancement and Investment Act of 2007, EAIA),希望能鼓勵大規模的商業投資,以促進生物燃料的生產與使用。 EAIA特別針對使用纖維性質的生物材料(cellulosic biomass)來生產生物燃料之製造者,提供生產上的租稅扣抵(production credit),與此同時並擴大既有針對乙醇所實施的優惠措施之適用範圍。這兩大租稅優惠是為了鼓勵企業生產者加速推動生物燃料的開發,儘快使生物燃料可以供應市場所需達到10億加侖的水準。
英國提出因應GDPR自動化決策與資料剖析規定之細部指導文件2018年5月,英國資訊專員辦公室(Information Commissioner’s Office, ICO)針對歐盟GDPR有關資料自動化決策與資料剖析之規定,公布了細部指導文件(detailed guidance on automated decision-making and profiling),供企業、組織參考。 在人工智慧與大數據分析潮流下,越來越多企業、組織透過完全自動化方式,廣泛蒐集個人資料並進行剖析,預測個人偏好或做出決策,使個人難以察覺或期待。為確保個人權利和自由,GDPR第22條規定資料當事人應有權免受會產生法律或相類重大效果的單純自動化處理決策(a decision based solely on automated processing)之影響,包括對個人的資料剖析(profiling),僅得於三種例外情況下進行單純自動化決策: 為簽訂或履行契約所必要; 歐盟或會員國法律所授權; 基於個人明示同意。 英國2018年新通過之資料保護法(Data Protection Act 2018)亦配合GDPR第22條規定,制定相應國內規範,改變1998年資料保護法原則上容許資料自動化決策而僅於重大影響時通知當事人之規定。 根據指導文件,企業、組織為因應GDPR而需特別留意或做出改變的事項有: 記錄資料處理活動,以幫助確認資料處理是否符合GDPR第22(1)條單純自動化決策之定義。 倘資料處理涉及資料剖析或重大自動化決策,應進行資料保護影響評估(Data Protection Impact Assessment, DPIA),判斷是否有GDPR第22條之適用,並及早了解相關風險以便因應處理。 提供給資料當事人的隱私權資訊(privacy information),必須包含自動化決策之資訊。 應確保組織有相關程序能接受資料當事人的申訴或異議,並有獨立審查機制。 指導文件並解釋所謂「單純自動化決策」、「資料剖析」、「有法律效果或相類重大影響」之意義,另就可進行單純自動化決策的三種例外情況簡單舉例。此外,縱使符合例外情況得進行單純自動化決策,資料控制者(data controller)仍必須提供重要資訊(meaningful information)給資料當事人,包括使用個人資料與自動化決策邏輯上的關聯性、對資料當事人可能產生的結果。指導文件亦針對如何向資料當事人解釋自動化決策處理及提供資訊較佳的方式舉例說明。