馬來西亞社會安全網-就業保險

  馬來西亞政府計劃於2018年推行就業保險計畫(Employment Insurance Scheme,EIS),為受雇人提供一個就業的社會安全網包括失業津貼和培訓支持,計畫內容:

  1. 適用範圍:典型受雇工作者。   
  2. 基金管理機構: 社會安全機構(Social Security Organisation,SOCSO)。
  3. 保護內容:為被裁員工提供三個月至六個月的臨時財政援助。例如,在求職津貼下,失業人員可以獲得第一個月的假定月工資的80%,第二個月的50%,第三個月和第四個月的40%,第五個月和第六個月的30%。
  4. 保險費用:雇主必須負擔受僱人月薪之0.2%,僱員亦須繳納受僱人月薪之0.2%。繳費將根據員工的工資按固定比例計算。保費繳納之上限為收入4000令吉(Riggit Malaysia,RM)以上者,繳納的最高貢獻額為59.30令吉。
  5. 罰則:一萬元以下或兩年以下有期徒刑。

  根據國際勞工組織(ILO)一項研究顯示,2011年越南失業人員中只有5%受到失業保險的保護,泰國則為25%。即使在非典型工作者較無問題出現的國家,失業人員的有效覆蓋率通常在40%到50%之間。主要原因在於,失業保險只包括典型工作者,然而亞洲較多數人為非典型工作者。

  另一方面,2016年馬來西亞提高最低工資增加雇主負擔,使雇主感受到高額成本的壓力。推行就業保險計畫雇主所需承擔之成本又再次增加。這使得雇主不得不傾向選擇短期契約工作或外包工作。使得雇主減少雇用正式員工,本身待遇與福利居於弱勢的非典型工作者增加,反而使得計畫可以保護範圍縮小加深非典型工作者不平等問題。面對目前全球非典型工作者人數有快速膨脹趨勢,以及雇主捨棄高成本的雇用方式。如何立法保護或改善非典型工作者就業環境,將成為就業保險計畫另一個重要的核心議題。

相關連結
你可能會想參加
※ 馬來西亞社會安全網-就業保險, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=7927&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/06/05)
引註此篇文章
你可能還會想看
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向

  新加坡科技與研究局(Agency for Science, Technology and Research)於2017年7月26日提出未來工廠(Toward the factories of the future)概念及相關研究方向,自動化(Automation)、機器人(robotics)、先進電腦輔助設計(advanced computer-aided design)、感測和診斷技術(sensing and diagnostic technologies)將徹底改變現代工廠,可製造的產品範圍廣泛,從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造(Additive Manufacturing),又稱3D列印(3D printing),可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目,而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本,伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步,積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠(smart factories)將與物聯網(IOT)、雲端計算(cloud computing)、先進機器人(advanced robotics)、即時分析(real-time analytics)與機器學習(machine learning)等技術與積層製造技術結合,將大為提升生產速度及產量。   為加速及改善積層製造的製程,最重要的方法之一,是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程,而近期更引進跨學科之研究,「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程,透過變化既有規則之模擬(Game-Changing simulations),若建立完成模型且模擬成功,將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年,我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來,而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致,些許的差異皆會生產出不同品質之產品,故未來積層製造工廠的結果穩定重現性(repeatability)和標準化(standardization),將是產品商業化的主要障礙與挑戰。

發展階段支出可列為資產

  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。

法國高等教育暨研究部宣布額外投資新創企業培育計畫,強化產業競爭力與發展深度技術

為強化產業競爭力與發展深度技術,法國高等教育暨研究部(Ministère de l'enseignement supérieur et de la recherche)於2023年1月9日宣布將額外投資5億歐元,以培育更多的研究型新創企業。 基於2021年10月12日法國總統宣布的《法國2030投資計畫》(France 2030),法國政府將於五年內投入540億歐元於新創相關事務,且目前已於2022年達到成立25間獨角獸公司的中期目標。為進一步提高學研機構以研發成果衍生新創之數量,讓新創公司數量成長2倍,法國高等教育暨研究部部長Sylvie Retacleau與法國產業部(Ministre chargé de l'Industrie)部長Roland Lescure提出以下三大行動,並額外投資5億歐元執行: (1)建立25個大學創新中心(Pôles Universitaires d'Innovation, PUI):法國政府將投入1.6億歐元,在大學網站上提供創新戰略、單一治理及敏捷方法,藉此激發研發團隊潛力及創意。PUI將在不額外增設法律規範之情況下,與現有政策結合推動上述措施。 (2)透過既有措施推動深度科技:透過i-Lab、法國科技新興獎學金、深度技術發展援助計畫等現有措施,以及增設法國科技實驗室獎學金,加速深度技術發展計畫。此外,未來也將提供6500萬歐元的補助。 (3)加強推廣研究工作及專題研究計畫(Programmes et équipements prioritaires de recherché, PEPR)成果:未來法國政府將投入2.75億歐元,挑選17項研究成果,建立評估研發成果之檢測及支援能力,並依領域性質,研究各領域專利證書、標準化和相關法規。

日本發布創新治理報告書,主張強化企業等對法規範形成的實質參與

  日本經濟產業省於2020年7月13日發布「創新治理:實現Society5.0的法規與結構設計(GOVERNANCE INNOVATION: Society5.0の実現に向けた法とアーキテクチャのリ・デザイン)」報告書。其作成背景係依據日本在去(2019)年G20峰會時,基於大阪框架(大阪トラック、Osaka Track)下的「可資信任的資料自由流通機制(Data Free Flow with Trust(DFFT))願景,所提出的創新治理目標。該目標指出,過往的治理模式主要依靠法律規範,但明顯已追趕不及數位化與創新的快速步伐,致生新型態風險無法獲得有效控管、法律可能阻礙創新等問題,因而有必要革新治理模式,以掃除創新活動的障礙。基此,就上述創新治理模式的必要性與方式,日本召集國內外法律、經濟、科技、經濟等各界專家徵求意見進行討論,彙整後作成本報告書。   本報告書主張,應擺脫法規範的設計、法遵與執行,均由國家主導的傳統模式,建立提高企業參與規範擬定與實施程度的治理型態。具體主要包含以下作法: (1)法規範制定層面:規範之制定方向,改以作成價值決定的目的導向為主。至於細節性的行為義務,包含企業如何在數位化的虛擬場域內,透過程式語言等途徑落實上述法目的,則應由該些企業、以及在虛擬場域活動的社群或個人等利害關係人共同參與擬定相關的指引或標準。 (2)法遵層面:如上(1)所述,未來法規範制定將轉為形塑價值與目的為主,不會明確訂定企業的行為義務,而交由企業來擬訂。企業所制定之行為規範能否達成法規範目的,則須仰賴企業主動揭露其法遵方法,供外界檢視。因此,除企業應採用創新手法達成法目的、並對內落實法遵事項的說明外,應運用各種內外部查核機制來控管風險。同時,應著手研發相關技術或措施,讓利害關係人得取用企業之即時資料,以隨時確認企業所採取方法有無達成法遵,實現有效監督。 (3)執法層面:政府應以企業之行為對社會產生影響的程度,作為執法標準。若遭遇AI參與決策而衍生的事故,不應歸責於個人,而應建立獎勵機制,鼓勵企業積極協助究明事故原因。另一方面,亦應推動訴訟與訴訟外紛爭解決機制的線上化(Online Dispute Resolution, ODR),例如共享經濟平台服務的認證機制與標準、就電商平台上發生的小額消費糾紛由平台透過公告罰則等方式抑止與處理糾紛。

TOP