企業實證特例制度規定於日本產業競爭力強化法第8條、第10條、第14條及第15條,在企業或任何事業團體有進行新事業活動(引進新商品或服務之開發或生產、新商品或服務之導入)之需要時,若現行法規上有滯礙難行之處,則可提出創設新規制措施之申請,藉以排除某些法令之限制,使新事業活動得以進行。
企業實證特例制度分為兩階段,首先由欲實施新事業活動者向事業主管機關提出申請,而事業主管機關將會與法規主管機關討論後,在安全性得到確保之情形下,由事業主管機關同意創設新規制措施。第二階段則需提出新事業活動計畫申請核准,經核准後便得在一定期間內於一定地區進行新事業活動。
新事業活動計畫備核准後,事業團體得進行新事業之活動,其需於各事業年度終了後3個月內向事業主管機關提出報告,就新事業活動之進行情形(包含新事業活動目標達成程度、新特例措施施形狀況、法規所要求之安全性目的之確保措施…等事項)為報告。法規主管機關亦會綜合新事業活動之施形狀況、國外相關法制情形以及技術進步等等情形,決定是否進行修法。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
今年1月底日本Coincheck虛擬貨幣交易所爆出最大規模的駭客攻擊事件後,日本金融廳開始擴大調查國內虛擬貨幣交易平台營運狀況;3月8日首次對2家虛擬貨幣交易平台業者Bit Station及FSHO祭出為期一個月「勒令停業」之行政處分,前者主因係公司內部高階主管擅自挪用客戶資金,違反資金結算法中用戶財產管理與用戶保護措施規範;後者則係發現多筆高額交易時,網路系統並未進行用戶認證,公司亦未對員工進行內部培訓課程,違反資金結算法中關於用戶保護措施之規範。 同時,日本金融廳亦對Coincheck、Bicrements、GMO Coin、Tech Bureau,及Mr.Exchange等5家虛擬交易平台業者發布下令改善之行政處分,要求業者重新審視經營漏洞,限期建立有效且完善的風險管理系統、保護消費者機制、反洗錢與打擊資恐、資金管理系統、內部稽核與內部控制系統及用戶客服系統等,避免再度發生大型駭客攻擊事件。 另為能有效地建立虛擬貨幣交易市場管制規範,日本金融廳宣布成立「虛擬貨幣交易產業研究小組」,並由學者、金融業者及虛擬貨幣業者為主要成員,為將來虛擬貨幣市場可能面臨各種議題,研析相關監管政策及法制規範。 面對襲捲而來之虛擬貨幣交易經濟,日前法務部邀集金管會、內政部、央行、警政署、調查局等單位跨部會協商,並就管制面、執法面等持續進行研商;我國或可以日本該次事件為借鏡,於行政管制強度做適當之調整,尤其我國為亞太防制洗錢組織(APG)創始會員,而虛擬貨幣交易之匿名性,已成為反洗錢與反資恐之最大風險,隨著虛擬貨幣交易行為頻繁與發展態樣多變,日後對於虛擬貨幣交易之管制政策與範圍都將備受矚目。
員工分紅市價八折課稅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。
美國聯邦最高法院於Michigan v. EPA案中認定減碳措施需先考量成本效益 中國民航局公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》,以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展中國民用航空局於2025年11月19日公布《關於推動「人工智慧+民航」高品質發展的實施意見》(关于推动“人工智能+民航”高质量发展的实施意见),旨在貫徹《國務院關於深入實施「人工智慧+」行動的意見》(国务院关于深入实施 “人工智能+”行动的意见)及《關於「人工智慧+交通運輸」的實施意見》(关于 “人工智能+交通运输”的实施意见)的要求,以加速推動AI於民用航空領域的創新與產業發展。 本文件說明,中國政府將於安全、物流、監管、建設等領域,持續推動AI驅動的創新產業發展,深化產業與AI的結合。2027年將首先實現AI於民航安全、物流之發展,預計屆時民航領域的高品質資料、基礎設施平台、產業模型演算法等AI核心要素已見成效,形成具指標性的前瞻示範案例以及具有競爭力的智慧產品與應用;而預計至2030年,民航AI治理體系與安全保障體系已逐步建立,成為民航領域發展的基礎。 本文件針對AI具發展優勢之民航領域,提出其於安全、運行、監管等層面的應用場景,例如飛機故障預測性維護、入侵物辨識、鳥情監控、航班編制、航程調度、智慧旅客服務、自動化倉儲管理、執法輔助、風險控管機制等多元應用。此外,為推動民用航空AI算力基礎設施的建設,也鼓勵建造算力與資料中心,期能建立標準化、資料共享的可信資料基礎建設。 而為指導民航單位落實AI應用,本文件亦於附件中編入《民航人工智慧應用場景參考指引》(民航人工智能应用场景参考指引),該指引中介紹發展程度較高的42個航空領域AI應用場景,說明各應用場景的基本應用概念及技術發展成熟度,以作為各單位根據自身條件制定AI導入應用策略的參考依據。