美國總統歐巴馬宣布增加強化美國網路安全預算經費

  為強化並有效因應網路安全相關議題,美國總統歐巴馬日前於4月10日提出在2014財政年度(於2013年10月開始起算)增加強化網路安全經費之建議,期待透過藉由加強並建置相關網路安全機制的方式,有效解決目前美國所面臨來自中國、伊朗、俄國、以及其他國家之的網路安全威脅;同時,其亦希望藉此厚植並改善美國政府,以及私人企業的電腦網絡防禦能力。

 

  本次由美國總統歐巴馬所提出的國家網路安全策略主要可區分為二部分:1. 加強美國網路事件(cyber incidents)的彈性度,以及2. 減少網路威脅事件。首先針對加強美國網路事件彈性度的部份,主要會透過a. 強化美國數位基礎建設,進而能有效抵禦滲透和干擾,b. 改善美國對於複雜和敏捷的網路威脅防禦能力,以及c. 培養針對不同類型的網路事件,皆能快速應變並恢復的能力,這三個方法來加以落實。而就減少網路威脅事件的部份,則計畫以透過a. 與美國友邦結盟的方式,共同研議國際網路規範,b. 強化網路犯罪的法律執行能力,和c. 遏止潛在對手就現有之美國網路漏洞採取不當行動,三個策略模式的實施來加以實踐。然而除了上述的兩個策略及其子項的具體落實外,美國政府亦強調串連各政府部門,以及私人企業團體間之合作重要性,以及建立一個能夠使得網路維護人員及其他相關人員,得以快速取得相關網路安全資訊的便捷管道亦為重要。

 

  隨著全球資通訊網路交流互動以及依賴程度日益增長,如何有效兼顧個人網路安全隱私及使用自由,並同時確保網路資訊流通的安全性,乃為目前強加網路安全的重要關注焦點。本次美國總統歐巴馬所提出的網路安全推動策略走向,及其如何加以落實,實值得持續關注。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

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2024年中小條例第36條之2迎來重要修正,立法者明確指出將刪除既有的經濟景氣啟動門檻[12],不再限於促進經濟反轉動能的概念;另外則維持了增僱、加薪薪資費用加乘減除的稅制架構。其中,增僱薪資費用修正後的稅法上非財政目的之設定緣由,大致有二: 1.考量國內人口結構少子女化趨勢及高齡者勞動參與問題。 2.產業變遷與轉型過程中的多元人才需求[13]。 申言之,稅式支出將用於放大薪資費用支出,減輕中小企業增僱員工後的營利事業所得稅負擔,並以少子女化、高齡者勞動等緣由填充中小企業增僱、加薪等非財政目的[14]。 (二)、稅制效果與適用要件 為了深入比較我國與日本增僱薪資費用稅捐優惠,以下就中小條例第36條之2第1項為範疇,進一步介紹該條文之適用要件。 1.適格受雇員工身份與減免效果 承前所述,現行中小條例第36條之2增僱員工對象,必須為24歲以下或65歲以上之受員工[15],以符合引導企業僱用青年、高齡工作者的稅法上非財政目的。 稅捐優惠的減免效果方面,本條採取應納所得額費用加成減除措施,對於中小企業適格增僱行為,得按增僱所支付薪資金額之200%自營利事業所得額中減除[16]。亦即,在客觀淨所得原則之概念下,稅捐優惠減免效果發生於所得額計算階段,納稅義務人應再適用營利事業所得稅20%稅率,申報應納所得稅額。 2.基層員工薪資費用作為稅捐標的 增僱員工稅捐優惠以「基層員工」的薪資費用為稅捐標的,亦即得享有稅捐優惠之應納稅行為必須是增僱特定身分受僱員工之薪資費用。參酌行政院的立法文件可知[17],框定基層員工的內涵是指該名員工經常性薪資未滿6萬2千元者,係採專業人員職類別薪資作為天花板,強化稅式支出與提高基層員工薪資的關聯性[18]。 3.企業整體薪資給付總額 中小條例第36條之2有關增僱加成減除的部分,雖然沒有明確指出增加僱用人數與薪資水準的關係[19],但適用上仍設定了提高「企業整體薪資給付總額」的要件。根據現行授權子法規定,整體薪資給付總額指企業增僱本國籍員工之當年度總額,應高於比較薪資水準總額[20]。 其中比較薪資水準總額,須以企業當年度增僱員工數占前一年度僱用員工數之比例為被乘數,確立其依照前後年度僱用員工變動值;再乘以前一年度已增加支出資薪資費用總額,求得該企業按照人員變動所應該等比例支付的薪資;以此為比較基準,再以其3成作為中小企業在合理給付能力內應提升水準[21];最後加總前一年度已支付薪資總額,求得增僱後應達到的薪資給付總額。由於中小企業當年度薪資給付總額,比較前一年度薪資水準後應有所提升,因此適用上將架構出中小企業必須在前一年度之薪資給付能力之上進行增僱,始有稅捐優惠之適用。 此一要件在實質反映企業可能有因員工離職人數大於增僱員工人數,以及避免企業縮編聘僱員額使整體薪資下降後再享有稅捐優惠等,具有稽徵公平的意義。假設某中小企業前年度員工為20人,當年度離職員工共5人,但當年度增僱員工3人,因此該人員變動值為18/20,因此按照前一年度所能支付薪資總額假設為n,等比例推算當年度應支出薪資總額應為n×18/20。以其3成作為提升水準,並加總前一年度已支出薪資費用,可知增僱後應達到之薪資給付總額為n+(n×18/20)×30%。在此情形下,比較薪資水準總額為1.27n,故增僱事實發生當年度即便有員工總數減少,中小企業之整體薪資給付總額仍需大於1.27n。 因此,本條稅制將要求納稅義務人必須確保,當年度增僱的所能支出薪資費用的能力較前一年度有所成長,在強化稅式支出與非財政目的之間的關係上可謂相當嚴謹[22]。 三、日本增僱薪資費用稅額扣除稅制 (一)、立法沿革與非財政目的 日本有關增僱薪資稅捐優惠,首見於2011年「僱用促進稅制」(雇用促進税制)[23],當時配合「新成長戰略經濟對策」(新成長戦略実現に向けたの経済対策)政策,企業得按增加僱用所支出薪資費用一定比例享有營利事業所得稅額扣除,以稅制促進中小企業創造就業機會、基礎提升勞動所得[24],從而帶動整體經濟增長[25]。 隨後,日本政府為了因應人口結構對地方經濟的負面影響,2016年立法者在新成長戰略經濟對策下延伸出「活化區域經濟」(地域活性化)目標[26],在增僱稅捐優惠加上地理條件,新增「地方據點強化稅制」(地方拠点強化税制)[27]。引導企業在特定地區擴大投資或將業務遷移至特定地區時,以平衡區域經濟發展[28]。企業依據租稅特別措施法(租税特別措置法)第42條之12條規定,得按增僱員工數享有年度所得稅額定額扣除額、建築物加速折舊。 2020年僱用促進税制在確保「轉型投資與產業結構所須新興人力資源引進」之非財政目的下[29],更名為「人才確保稅制」。參照內閣府的立法說明文件可知,為了因應後新冠疫情時代產業結構新常態、碳中和與轉型投資急迫性,有必要以稅捐優惠加速企業帶動經濟成長良性循環,並改善應屆就職環境[30]。企業依據租稅特別措施法第42條之12之5條規定,僱用新進員工(新規雇用者)所支付「調整薪資給付額」(比較給与等支給額)達法定比例者,得作為當年度所得稅額之扣除額。 鳥瞰日本增僱薪資稅捐優惠稅制,目前無論是地方據點強化稅制或是人才確保稅制,兩者在非財政目的上都與岸田首相新資本主義政策的「實現結構性薪資成長」子政策鏈結;著重在中小企業作為人力資源需求端的相對多數,給予其稅捐優惠有助於在經濟成長的過程中促進勞動力的適當流動[31]。 圖1 日本增僱稅制及其非財政目的演變 資料來源:本研究繪製 (二)、地方據點增僱稅制效果與適用要件 承前所述,日本增僱薪資稅制目前可分為地方據點強化稅制與人才確保稅制,從稅制效果與架構來看,前者可分為轉移型僱用促進型、擴張型僱用促進型,後者可分為人才確保基本型、人才確保增額型,以下逐項論述其特色及其適用要件。 1.地方業務設施整備計畫 地方據點強化稅制的增僱稅捐優惠,係以地方政府公告之「地方再生計畫指引」[32]框定地方經濟特性,以此引導納稅義務人從事特定營業設施與處所投資及員工增僱[33]。企業應依據該指引,說明地方據點投資的與規劃[34],業務轉移或業務擴張的內容[35],以及預計調任或增僱員工數,完成「業務設施整備計畫」。計劃書應送交地方再生推進事務局(即地方經濟產業局)核定[36],確認後始可進行轉型或擴張投資,以此契合地方經濟實況、區域產業發展及移轉或擴張業務時的具體增僱需求[37]。 申請企業並須於每年年度終了時,向地方政府提交投資報告書(実施状況報告書),說明其營業設施與處所投資情形及實際任職或增僱員工數[38]。稅捐優惠之適用原則上與投資審查併行,只要企業於申報營利事業所得稅時,檢具前一年度稅務帳冊者,即可向稅務機關申請適用[39]。 2.類型化營業設施與處所 為了確保增僱薪資費用稅捐優惠與企業投資地方據點之關聯性,企業必須在前述計畫書中概要該名增僱員工預計於企業所投資之營業設施與處所從事之業務。也就是說,投資的營業設施與處所將成為適用稅捐優惠的一項附帶前提。 根據內閣府發布之業務設施指引可知,適格的增僱員工從業地點以業務用途分類,分別有事務場所、研究場所、育成場所,及其附屬之宿舍或商店、福利場所及兒童福利場所及設施[40],詳細見下表。 表 1:增僱或調任員工定額稅額扣除計算 資料來源:本研究整理 3.地方據點增僱或調任員工定額稅額扣除 租稅特別措施法第42條之12第1項及第2項規定,企業於東京23區以外之地點增加僱用員工時,得按新增僱員工或轉正職員工兩種身分,適用不同減稅乘數。企業增僱當年度申報營利事業所得稅時,得按僱員工人人數乘以減稅乘數計算稅額扣除額,因此又稱定額稅額扣除制度[41]。 由於地方據點稅制依據地方業務設施整備計畫可分為業務擴張型、業務移轉型,其減稅乘數需分別計算[42]。 (1)若企業主要業務所在地為東京23區內,並於地方據點進行投資並完成增僱等業務,則稱為業務移轉型。此時企業得以不定期、全職之新僱用員工人數,乘以減稅乘數50萬日圓之積數,自當年度營利事業所得稅扣除額。或以約定轉正職之僱用員工人數,乘以減稅乘數40萬日圓之積數,自當年度營利事業所得稅扣除額[43]。 (2)若企業主要業務所在地為東京23區以外,並於地方據點進行投資並完成增僱等業務,則稱為業務擴張型。此時企業得以不定期、全職之新僱用員工人數,乘以減稅乘數30萬日圓之積數,自當年度營利事業所得稅扣除額。或以約定轉正職僱用員工人數,乘以減稅乘數20萬日圓之積數,自當年度營利事業所得稅扣除額[44]。 表 2:增僱或調任員工定額稅額扣除計算 資料來源:本研究繪製 需附帶說明的是,過往地方據點強化稅制增僱稅捐優惠定有大企業應增僱達5人以上、中小企業應增僱達2人以上,不過2023年修法後租稅特別措施法第42條之12已刪除人數門檻,亦即無論新僱用或轉正職1人皆有適用。 (三)、人才確保增僱稅制效果與適用要件 1.人才確保與新僱用者適格對象 人才確保促進稅制於2023年修正延長後,目前已與生產力提升稅制分立,其最重要的差異在於人才確保促進稅制不再要求中小企業在增僱員工的同時,必須附帶設備或軟體支出的投資[45],而專門處理人力資源流動與經濟良好循環的關係[46]。 不同於舊法帶有擴大勞動所得的概念,稅捐優惠的適格對象為「繼續僱用者」(継続雇用者),修正後租稅特別措置法第42條之12之5第3項改以「僱用者」(雇用者)認定增僱要件;此一修正是為了配合解決第二次就業困境政策[47]所作出的放寬。而為了具體區隔稅制新、舊的差異,在日本經濟產業省或中小企業廳的官方文件中皆以「新進僱用員工」(新規雇用)說明,以契合改善應屆就業環境的財政目的[48]。 2.增僱員工比較薪資給付額 中小企業適用租稅特別措施法第42條之12之5第3項規定,增僱員工所支付「比較薪資給付費用」(比較給与等支給増加額)或「比較教育訓練費用」(比較教育訓練費)達法定比例者,得分別適用一般型增僱或增額型增僱稅額扣抵: (1)若中小企業當年度增僱員工所支付薪資總額,比較前一年度支付員工薪資總額之差額,占前一年度支付員工薪資總額之比例(即比較薪資給付增額)大於等於1.5%者,得按當年度增僱員工所支付薪資總額之15%,自當年度營利事業所得稅額中扣除。此為一般型增僱稅額扣抵。 (2)若中小企業當年度增僱員工所支付薪資總額,比較前一年度支付員工薪資總額之差額,占前一年度支付員工薪資總額之比例(即比較薪資給付增額)大於等於2.5%者,得按當年度增僱員工所支付薪資總額之30%,自當年度營利事業所得稅額中扣除。此為增額型增僱稅額扣抵。 (3)若中小企業增僱當年度之教育訓練費用,比較前一年度教育訓練費用之差額,占前一年度比較教育訓練費用之比例(即比較教育訓練費用)大於等於10%者,得按當年度增僱員工所支付薪資總額之25%,自當年度營利事業所得稅額中扣除。此為增額型增僱稅額扣抵。 倘若中小企業在增僱員工時,同時滿足上述一般型和增僱型的所有比較額條件,其當年度增僱員工薪資費用稅捐優惠,將按所支付薪資總額之40%自營利事業所得稅額中扣除。 (四)、小結-複數稅制的優勢 日本增僱薪資稅捐優惠從最初的新經濟成長論點,到因應地方就業人口議題的分支,再到目前以改善首次就業環境,在企業增僱與經濟發展此一課題上,已發展出複數稅制。這種複數稅制的立法,表現出立法者對稅法上非財政目的設定有其多義性,並與日本經濟發展的背景始終保持緊密關係。 在課稅標的篩選上,地方據點強化稅制以地方業務設施整備計畫作為適用前提,並以業務擴張及業務移轉兩種類型,呼應企業在地方據點雇用員工的可能性,具體鏈結引導企業從事特定應納稅行為與非財政目的的關聯性。而人才確保稅制則下分出一般型或增額型等概念,對於分層給予應納稅行為減稅誘因上,頗具新意。 四、企業增僱薪資費用稅捐優惠法制的啟示 綜觀現時日本地方據點強化稅制與人才確保促進稅制可知,在鼓勵中小企業增僱員工的政策目標下,立法者對非財政目的之調整相當靈活。雖然此與兩國立法週期不同直接相關,但其配合不同稅法上非財政目的所設定之課稅標的、適用要件,仍有值得參考之處。 首先,為了達成改善地方就業市場萎縮、衡平區域經濟落差之目的,在稅制上以業務移轉或者業務擴張去類型化企業往赴特定地區投資的經營行為,一定程度呼應了企業僱用新員工的真實性。另一方面,再搭配不同程度的稅捐優惠效果,盡可能提高稅式支出與地方據點增僱的關聯。 次者,在呼應人才確保的立法論述上,除了增僱薪資給付的計算外,額外新增的比較教育訓練費用無疑是鏈結「新常態、碳中和與轉型投資急迫性」的一種方法。此要件雖然在能否有效篩選出碳中和、轉型投資所需人才方面還值得進一步思考,然而將稅捐優惠設計成一般型、增額型的分層制度,展現了單一稅制配置不同應納(減)稅行為的參考依據[49]。 其三,在稅制要件與達成非財政目的之關聯性上,我國中小條例第36條之2採取的企業整體薪資給付總額計算公式,以及透過職類別薪資水準篩選基層員工的概念,無疑較日本立法例來的更為嚴謹。此外,相較於日本立法例所採比較增僱薪資給付額達法定數值之制度而言,我國以前後年度僱用員工變動值作比較基準,再以提升3成水準為概念,更細緻地考量到年度員工數增減對薪資費用計算的影響,並能客觀要求企業以自身前後年度薪資給付水準加以比較,而非以單一法定公告值衡量全體納稅義務人。 最後,日本雖然在鼓勵企業增僱的稅捐優惠立法上,展現出單一個課題複數稅制的全景,然而相關學者對於複數立法所引起的高度複雜性亦有所批評[50]。繁複的稅捐優惠立法勢必存在納稅者權利保護的疑慮[51],如何在稅法形成合理的非財政目的、設計適當的制度,無疑是外國法例借鑒時必須謹慎注意之處。 [1]行政院新聞傳播處,〈政院通過《中小企業發展條例》部分條文修正草案 優化並延長多項租稅優惠措施 強化中小企業營運環境〉,行政院,2024/04/18,https://www.ey.gov.tw/Page/9277F759E41CCD91/8a5ddf1d-83da-4ef9-9efc-dac17110db09 (最後瀏覽日:2024/07/21)。 [2]中小企業發展條例修正第35條、第36條之2、第40條修正草案總說明,頁4。 [3]方華香,〈量能課稅原則在憲法解釋與納稅者權利保護法之落實及修法研析〉,立法院法制局議題研析,https://www.ly.gov.tw/Pages/Detail.aspx?nodeid=6590&pid=85539(最後瀏覽日:2024/8/16)。 [4]廖欽福,〈能源稅的美麗新世界—環境能源公課之課徵及其憲法界線〉,《華岡法粹》,第64期,頁160(2018);柯格鐘,〈談稅捐優惠作為鼓勵產業發展之手段〉,《全國律師》,頁2(2011)。 [5]另有學者將非財政目的在細分為經濟引導目的、公益目的。詳參柯格鐘,〈稅收之立法界線及其憲法上的當為要求-以德國稅捐法理論為基礎〉,收錄於台灣憲法解釋之理論與實務第七輯,中央研究院法律研究所,黃舒芃編,頁240-241(2010)。 [6]納稅者權利保護法第5條。 [7]鄭琪芳,〈台青失業率14% 亞洲4小龍最高〉,自由時報,2013/8/22;陳劍虹,〈臺灣近年薪資成長停滯原因探討及改善對策〉,《經濟研究年刊》,第13期,頁112(2013)。 [8]該次立法針對經濟景氣的變化提出了「景氣救生圈」的概念,希望在經濟景氣不佳的情況下,透過中小企業群體的投資能量加強經濟成長動力,詳參〈立法院第8屆第5會期經濟委員會第6次全體委員會議紀錄〉,《立法院公報》第103卷第26期,頁68(2014/04/09)。 [9]參照2014年中小企業發展條例第36條之2修正理由「為因應嚴峻之國際經濟情勢,增加投資、創造就業,立即加強經濟成長之動力並吸引外資來台,爰訂定本條文。」 [10]〈立法院第8屆第6會期經濟委員會第16次全體委員會議紀錄〉,《立法院公報》第103卷第51期,頁68(2014/09/12)、〈立法院第8屆第7會期經濟委員會第8次會議議案關係文書〉,第103卷第83期,頁272-273(2014/11/21),〈立法院第8屆第7會期經濟委員會第16次會議議案關係文書〉,《立法院公報》第104卷第4期,頁11(2015/01/06)。 [11]參照2015年中小企業發展條例第36條之2第3條修正理由。 [12]〈立法院第11屆第1會期經濟委員會第3次全體委員會議紀錄〉,立法院公報第113卷第12期,頁117。 [13]參照2024年中小企業發展條例第36條之2立法理由。 [14]參照2024年中小企業發展條例第36條之2可知,修正後第一項(即增僱薪資加成減除)係「為鼓勵中小企業延攬青年,提升高齡人力資源規劃意願」,修正後第二項(即加薪薪資加乘減除)則係「為鼓勵中小企業替員工加薪,協助其留用人才」,其核心旨趣可概括為攬才留才。 [15]至於加薪部分為廣泛對應繼續任職者的年齡,契合企業為加薪本係基於員工技、職能與業務績效,則無細分適用年齡資格。惟本文著重在增僱薪資費用稅捐優惠之比較研究,加薪稅制相關論述在此不另行開展。 [16]中小企業發展條例第36條之2第1項。 [17]行政院新聞傳播處,〈討一 中小企業發展條例_經濟部 懶人包〉,本院新聞,https://www.ey.gov.tw/File/EF46233500BEDDBD?A=C (最後瀏覽日:2024/7/25)。 [18]雖然中小企業發展條例第36條之2條文中並未論及勞動部職類別薪資,然參酌立法院第11屆第1會期財政委員會第11次會議紀錄中,經濟部曾就鼓勵中小企業為員工加薪子題說明,基層員工薪資範圍將配合職類別薪資調查結果修訂。詳參〈立法院第11屆第1會期財政委員會第11 次全體委員會議紀錄〉,《立法院公報》,第113卷第36期,頁57-58(2024/05/01)。 [19]從2014年中小企業發展條例第36條之2理由「新投資創立或增資擴展中小企業達一定金額且增僱一定人數」,或同條文2024年修正理由「為鼓勵中小企業延攬青年,提升高齡人力資源規劃意願」可知,文義上增加僱用人數應該是對應就業率,至於企業增僱員工後如何正向影響薪資水準則並不明確。 [20]中小企業增僱員工薪資費用加成減除辦法第4條第1項第5款。 [21]中小企業增僱員工薪資費用加成減除辦法第4條第4項。 [22]范文清,〈租稅優惠之研究〉,《月旦財經法雜誌》,第41期,頁143(2017)。 [23]舊租稅特別措施法第措法42の12の4。 [24]因此雇用促進稅制有時又稱所得擴大稅制。 [25]厚生勞動省,〈平成23年税制改正(租税特別措置)要望事項-雇用促進税制の創設等-〉,https://www.kantei.go.jp/jp/kakugikettei/2010/h23zeiseitaikou.pdf (最後瀏覽日:2024/8/2)。 [26]中西 涉,地方創生をめぐる経緯と取組の概要,参議院事務局立法と調査,頁5(2016)。 [27]租税特別措置法法第42條之12。 [28]內閣府,〈平成27年税制改正の大綱〉,https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/kokudo_kyoujinka/sisakushu/pdf/pdf_38.pdf (最後瀏覽日:2024/7/22)。 [29]財務省,〈令和6年度税制改正要望事項-地方における企業拠点の強化を促進する税制措置の拡充及び延長-〉,https://www.mof.go.jp/tax_policy/tax_reform/outline/fy2024/request/cao/06y_cao_k.pdf (最後瀏覽日:2024/7/22);財務省,〈コロナ禍を踏まえた賃上げ及び投資の促進に係る税制の見直し(人材確保等促進税制)〉,令和3年稅制改正,https://www.mof.go.jp/tax_policy/publication/brochure/zeisei21/03.htm#a04 (最後瀏覽日:2024/8/2)。 [30]財務省,〈コロナ禍を踏まえた賃上げ及び投資の促進に係る税制の見直し(人材確保等促進税制)〉,令和3年稅制改正,https://www.mof.go.jp/tax_policy/publication/brochure/zeisei21/03.htm#a04 (最後瀏覽日:2024/7/25);小竹義範,小竹義範,〈租税特別措置法等(法人税関係)の改正〉,《財務省令和3年度税制改正の解説》,頁508。https://www.soumu.go.jp/main_content/000724449.pdf (最後瀏覽日:2024/7/25)。 [31]地方據點強化稅制最初係配合日本「地方創生」政策所制定,然在令和6年的稅制文件中可知已有所調整。參小竹義範,〈租税特別措置法等(法人税関係)の改正〉,《財務省令和6年度税制改正の解説》,頁509。 [32]內閣府,〈地方活力向上地域等特定業務施設整備計画の運用に関するガイドライン〉,https://www.chisou.go.jp/tiiki/tiikisaisei/pdf/03guideline.pdf (最後瀏覽日:2024/8/5)。 [33]地方再生法第16條。 [34]包括地理條件、產業結構、市場規模、基礎設施條件。 [35]地方再生法第17條之2第1項、第2項。 [36]地方再生法第17條之2第5項。 [37]業務設施整備計畫與增僱認定相關者僅在於紀載員工人數,至於該計畫在如何撰寫地方經濟特性於業務移轉或擴張部分,則為其他稅制之核心與本文關注之增僱稅制無實質關聯,故不詳述。 [38]地方再生法第36條。 [39]租税特別措置法施行令第27條之11之3。 [40]內閣府,〈地方活力向上地域等特定業務施設整備計画の運用に関するガイドライン〉,https://www.chisou.go.jp/tiiki/tiikisaisei/pdf/03guideline.pdf (最後瀏覽日:2024/8/5)。 [41]国税庁,〈No.5926 地方活力向上地域等において雇用者の数が増加した場合の法人税額の特別控除〉,https://www.nta.go.jp/taxes/shiraberu/taxanswer/hojin/5926.htm (最後瀏覽日:2024/8/5);內閣府地方創生推進事務局,〈地方拠点強化税制令和6年改訂〉,https://www.chisou.go.jp/tiiki/tiikisaisei/pdf/01pamphlet.pdf (最後瀏覽日:2024/7/26)。 [42]租税特別措置法施行令第27條第3項、第5項。 [43]租税特別措置法第42條之12第1項第2款。 [44]租税特別措置法第42條之12第5項第2款。 [45]投資要件分別為機械或設備金額達100萬日圓、器具或備品金額達30萬日圓、建築附屬物金額達60萬日圓擇一達成。 [46]経済産業省中小企業庁事業環境部,〈令和6年税制改正要望事項-中小企業向け賃上げ促進税制の拡充及び延長-〉,https://www.mof.go.jp/tax_policy/tax_reform/outline/fy2024/request/meti/06y_meti_k_24.pdf (最後瀏覽日:2024/8/5)。 [47]第二次就業困境指的是相對於日本90年代末期經濟泡沫時期,企業規模萎縮伴隨勞動力需求大幅度下滑,當時卻正好迎來戰後嬰兒人口大學畢業,致使勞動供給過剩因而從勞動政策引發一連串社會與經濟問題的背景。參堀有喜衣、田上皓大、小杉礼子,〈就職氷河期世代のキャリアと意識〉,独立行政法人労働政策研究機構,頁1、頁115-116,https://www.jil.go.jp/institute/siryo/2024/documents/0272.pdf (最後瀏覽日:2024/8/13)。 [48]新進僱用員工係指依日本勞動基準法第107條第1項規定申報勞動名簿未滿一年支員工,先前受僱於關係企業或受控公司之員工不適用之,但受僱於子公司或分支機構之員工不在此限。參照。見経済産業省,〈「人材確保等促進税制」よくある御質問Q&A集令和4年2月4日改訂版〉,https://www.meti.go.jp/policy/economy/jinzai/syotokukakudaisokushin/pdf/jinzaikakuhotousokushinzeisei20220204faq.pdf (最後瀏覽日:2024/7/18)。 [49]我國在已廢止之促進產業升級條例中,曾有超額扣抵之稅制立法,然在計算超額之對象上乃指同一筆投資(應納稅行為),與日本將薪資費用與教育訓練費用兩項不同投資行為整合,以對應稅法上非財政目的。 [50]藤谷武史,〈論拠としての「租税法律主義」―各国比較〉,《フィナンシャル・レビュー》,第129号,頁204(2020)。 [51]納稅者權利保護法第6條第1項規定,稅法或其他法律為特定政策所規定之租稅優惠,應明定實施年限並以達成合理之政策目的為限,不得過度。

美國司法部與聯邦貿易委員會聯合發布新「垂直合併指引」

  美國司法部 (Department of Justice, DOJ)與聯邦貿易委員會(The Federal Trade Commission, FTC)於2020年6月30日發布新的「垂直合併指引(Vertical Merger Guidelines)」,其為美國司法部與聯邦貿易委員會首次針對垂直合併所發布之共同指引,且為自司法部1984年「非水平合併指引(Non-Horizontal Merger Guidelines)」頒布以來,首次針對垂直合併之重大修正,內容旨在概述聯邦反托拉斯主管機關如何評估垂直合併之競爭效應、以及該等合併是否符合美國反托拉斯法。   本指引所適用之合併態樣包括嚴格垂直合併(於相同供應鏈之不同階段的公司或資產之合併)、斜向合併(diagonal mergers)(於競爭供應鏈之間之不同階段的公司或資產之合併)、以及於互補合併(mergers of complements)時所會產生之垂直議題。其描述主管機關用於判斷垂直合併之反競爭與促進競爭效果之分析架構。   於反競爭效果分析之單方效果方面,其提出可能之類型包括封鎖與提高競爭對手成本(Foreclosure and Raising Rivals’ Costs)、影響競爭之敏感資訊的近用(Access to Competitively Sensitive Information);於反競爭效果分析之共同效果方面,其指出垂直合併可能會透過鼓勵合併後相關市場中各公司間之協調互動(coordinated interaction)來減少競爭並傷害消費者。   於促進競爭效果分析方面,其著重於針對消除雙重邊際化(elimination of double marginalization, EDM)之分析,因垂直合併通常透過EDM使消費者受益,而傾向於可減少對競爭造成損害之風險。主管機關可以獨立依一切可得之證據來量化EDM之效果,其通常會檢驗被併購後可自給自足之效果,相較於若未被併購時需從獨立供應商購買之情況下所可能節省之成本,作為對於EDM效果之驗證。   藉由此指引之發布,可為主管機關對於垂直合併之評估與分析方式提供了透明度,而有助於為企業界、律師界、與執法者提供更多之可預測性。

FCC對於頻譜管理與拍賣的法規修正

美國聯那通訊委員會 (Federal Communications Commission, FCC)在本月十四日公佈了一份有關「商業頻譜加強法案(Commercial Spectrum Enhancement Act, CSEA)」的執行命令與法規預訂修正通知(Declaratory Ruling and Notice of Proposed Rule Making)。希冀能制訂一定的行政規則而確切地遵照CSEA的規範;同時,FCC也在文件報告中也提出了一些對於目前競價拍賣規則的相關修正意見。   最初在 CSEA法案中設計了頻譜的拍賣收益機制,主要係補償聯邦機構在一些特定頻率(216-220 MHz, 1432-1435 MHz, 1710-1755 MHz, and 2385-2390 MHz)中,以及一些從聯邦專屬使用區重新定頻到非專用區的頻率,因移頻所支應出的必要成本。而在FCC的公佈報告中,委員會認為惟有定義清楚,方能有效地落實該法的執行。因此FCC詳細解釋說明了CSEA中對於「總體現金收益(total cash proceeds)」的意義,FCC認為所謂的總體現金收益應該是原始獲標的價格扣除掉任何有可能的折扣或扣損;同時,FCC也在預定修正公告中,認為應改變委員會的拍賣價格規定以配合CSEA的規定。另外,也修正了部落地的拍賣信用補償制度(Tribal Land Bidding Credit Rule)等規定。

英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估

英國發布著作權與人工智慧報告書與影響評估 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年04月09日 英國政府於2026年3月18日依據《資料使用與存取法》(Data (Use and Access) Act 2025,下稱DUAA)第135條及第136條之法定義務,發布《著作權與人工智慧報告書》(Report on Copyright and Artificial Intelligence,下稱「報告書」)[1]及《著作權與人工智慧影響評估》(Copyright and AI Impact Assessment,下稱「影響評估」)[2]兩份官方文件。前揭文件係英國政府對人工智慧(Artificial Intelligence,下稱AI)使用著作權作品所進行之全面性政策評估,並對英國在AI著作權的修法路徑造成實質影響,使政府原先屬意的修法路徑被迫暫停推進。 壹、事件摘要 英國政府自2024年12月17日起展開「著作權與人工智慧」公開意見徵詢,徵詢期間至2025年2月25日止,共計收到11,520份回應。回應者涵蓋著作權人、創作者、AI模型開發者、學術研究機構、文化遺產機構及法律專業人士等,惟各自占比並未揭露。基於DUAA第135條及第136條之法定義務,英國政府須於法案通過後九個月內完成相關報告,遂於2026年3月18日同步公布「報告書」及「影響評估」。 報告書之主軸在於評估四大政策選項:選項0(維持現狀)、選項1(強化著作權保護)、選項2(廣泛資料探勘例外)、選項3(資料探勘例外附加選擇退出機制)。徵詢結果顯示,英國政府原傾向推動之「選項3」(附選擇退出之廣泛例外),在逾萬份回應中僅獲約3%之支持率,致使政府不得不重新審視其政策立場。 貳、重點說明 一、《資料使用與存取法》之立法脈絡 AI訓練資料可能涵蓋大量受著作權保護作品,如何權衡創作者權益與AI創新的效益,是目前各國所面臨的核心挑戰。此部分涉及各國著作權法規是否允許AI在未經授權的情況下利用著作權保護之作品,各國對此採取不同立場,相關法制爭議至今仍未有定論。英國係於《著作權、設計及專利法》(Copyright, Designs and Patents Act 1988,下稱CDPA)第29A條[3]設有文字及資料探勘(Text and Data Mining,下稱TDM)例外,意即資料使用者得於特定條件下,對其可合法取用之著作進行自動化分析而不構成侵權。惟其適用範圍僅限於「非商業研究目的」,使得AI業者在商業訓練場景中難以援引此一例外。 為解決前述挑戰,英國提出四種政策方向並徵詢公眾意見,其結果可見於「報告書」及「影響評估」。以下針對此四種政策選項進行說明。 二、四大政策選項之比較分析 (一)選項0:維持現狀 選項0係維持英國現行著作權法架構,AI業者原則上須就使用著作權作品取得授權,僅得於CDPA第29A條非商業研究之例外範圍內進行TDM。影響評估指出,現行制度對著作權人之保護在理論上尚稱完備,然受限於AI訓練資料來源缺乏透明度,著作權人實際上難以知悉其作品是否遭擅自使用,舉證更屬不易,致使授權機制形同虛設。此外,若境外AI業者以海外訓練之模型輸入英國市場,英國著作權人之權益亦難以獲得有效保障。 (二)選項1:強化著作權保護 選項1主張進一步強化著作權保護,要求所有AI訓練使用之材料均須取得授權,包括境外AI模型輸入英國市場時,亦須證明已依英國著作權法取得合法授權。就創意產業而言,此選項能更有力保障著作權人之財產權,並使其得從AI訓練中獲得合理報酬;然對AI業者而言,合規成本之提高將增加訓練門檻,可能壓抑英國本土AI產業之競爭力。影響評估亦指出,此選項下AI服務成本或轉嫁至終端用戶,影響政府及企業之AI採用率。選項1獲得了最高的支持度,有81%回應者贊同此一制度。 (三)選項2:廣泛TDM例外 選項2主張設立廣泛TDM例外,使AI業者無論商業或非商業目的均可對合法取得之資料進行探勘與訓練,無需逐一取得著作權人授權。此一制度係參考日本著作權法第30條之4。該條文指出,只要目的非在「享受著作物所呈現之思想或感情」原則上均可免授權使用,意即資料分析、資料蒐集與AI訓練等基於「情報解析」行為皆屬TDM例外範疇。 選項2雖有助於降低AI業者法遵成本並提升英國AI研發之國際競爭力,然創意產業普遍擔憂,廣泛例外將使生成式AI大量學習創作者作品,卻無需給付任何報酬,且可能產出直接競爭於原著作人之內容,嚴重侵蝕其市場利益。此選項僅有極少數回應者支持,如OpenAI、Anthropic等大型AI公司。 (四)選項3:TDM例外附加選擇退出機制 選項3原先為英國政府屬意推動的政策選項,亦與歐盟《數位單一市場著作權指令》(DSM Directive)第4條[4]之商業TDM例外架構相近,其核心設計係為原則上允許AI業者對合法取得之資料進行TDM,但著作權人得透過技術手段(如robots.txt)明確保留其權利(即選擇退出機制)。 然而,此選項在公開意見徵詢中僅獲約3%之支持率,其主要爭議在於:對創作者而言,選擇退出機制實質上將著作權保護之責任轉嫁至個人,中小型的創作者往往缺乏必要之技術能力或資源執行退出操作;並非所有爬蟲程式均遵從robots.txt協議;跨境訓練亦難有效管制。此外,在欠缺揭露義務的前提下,創作者仍無從知悉其作品是否遭侵權使用。 三、訓練資料透明度要求 報告書顯示,逾90%之意見回應者認為AI開發者應揭露訓練資料來源,惟各方對於揭露顆粒度(granularity)之要求存在明顯分歧:著作權人傾向主張細緻揭露至個別作品層次;AI業者則認為高層次概括揭露即已足夠。 就國際立法例而言,歐盟《AI法》(AI Act)第53條[5]第1項第4款已要求AI模型提供者製作並公開訓練內容摘要;美國加州亦已制定《生成式AI訓練資料透明度法》(Generative Artificial Intelligence: Training Data Transparency Act)。[6]英國雖無相關法定揭露義務,但在報告書中表示將持續監測其他國家透明度規範之實施效果,並與業界合作制定訓練資料揭露之最佳實務,以期為著作權人提供更有效之權利主張基礎。 參、事件評析 公眾諮詢的結果顯示,尋求著作權保護與AI創新發展的平衡點極具挑戰性。由於引起及大的社會反彈,英國政府被迫放棄「TDM例外附加選擇退出機制」之規劃,然而未來是否會徹底走向「強化著作權保護」仍未可知。然而,在本次諮詢中,有90%之回應者支持AI訓練資料透明度要求;歐盟AI法、美國加州生成式AI透明度法均課予AI業者一定程度的訓練資料揭露義務。從此觀之,縱使著作權人與AI業者之間存有諸多重大分歧,但透明度要求是目前雙方的共識基礎。 我國現行法制下AI訓練所遭遇到的爭議與英國類似,著作權人與AI業者的利益衝突如何化解亦為我國當前AI發展的課題。故英國經驗揭示,政策推行或法令修正宜建立多元利害關係人持續對話機制;此外,在法令、技術標準尚未成熟之情況下,業界最佳實務指引或可作為過渡性替代方案。 [1] GOV.UK, Report on Copyright and Artificial Intelligence (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba692226909a14239612e4/CP2602959_-_Report_on_Copyright_and_Artificial_Intelligence_web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [2] GOV.UK, Copyright and AI Impact Assessment (2026), https://assets.publishing.service.gov.uk/media/69ba68f7c06ba9576435abb0/CP2602959_-_AI_and_Copyright_Impact_Assessment_Web.pdf (last visited. Apr. 9, 2026). [3] Copyright, Designs and Patents Act 1988, legislative.gov.uk, https://www.legislation.gov.uk/ukpga/1988/48/section/29A (last visited Apr. 9, 2026). [4] Directive (EU) 2019/790, art. 4, 2019 O.J. (L 130) 92, 114. [5] Regulation 2024/1689, art. 53, 2024 O.J. (L 1689) 1, 84. [6] Bill Text - AB-2013 Generative artificial intelligence: training data transparency, California Legislative Information, https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billTextClient.xhtml?bill_id=202320240AB2013 (last visited Apr. 9, 2026).

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