美國合夥團體近期發展報告—由近10年有限合夥等團體資產與數量走勢談起
科技法律研究所
法律研究員 劉得正
101年4月26日
壹、前言
根據美國最新 (2011) 公布「國內稅收收入統計報告書」 (Internal Revenue Service Statistics of Income Bulletin Fall 2011 Washington, D.C. )[1]顯示,2000年至2009年間,美國有限合夥(Limited Partnership,LP)等合夥團體在數量與資產分佈上,有重大改變,簡要分析說明如下。
貳、美國有限合夥發展現況
一、各類合夥團體[2]總體數量呈現穩定成長
查美國國稅局最新 (2011) 發表之統計資料發現,至目前為止合夥團體仍就受到投資者的青睞。至2009年為止,以合夥身分報稅之企業,共計[3]3,168,728家,合夥人總數達21,141,979人,其申報擁有之總資產 (assets) 則達到約18.8兆美元。相對於2008年[4],合夥團體數量成長約2萬餘家,成長幅度0.7%;合夥人總數增加184萬餘人,成長幅度9.5%。值得注意的是,這是在2008年次級房貸風暴發生後,第二年成長幅度在1%左右,在2000年至2007年間,合夥數量成長幅度在3.6%-8.5%間。
數據顯示資產在1億美元以上的合夥團體,共有1萬8千餘家,占合夥團體申報資產72.3%,表示在美國合夥團體絕非僅受中小企業的偏愛。另外,若從行業別來看[5],金融保險業之合夥團體申報資產占全體54.4%,位居第一;其次為不動產相關業,占全體之23.7%。
二、有限合夥數量持平而獲利維持優勢
在所有以合夥身分報稅之團體中,有限合夥LP此種合夥形式,仍表現十分亮眼。在盈利 (Profits) 表現上,有限合夥2009年盈利金額[6]約達1393億美元,占全部合夥團體盈利34%。事實上自2000年起,有限合夥LP盈利金額占合夥團體總獲利比例,始終維持在31%-39%間。
至於在數量上,有限合夥LP則表現持平。2000年至2005年間,有限合夥數量以和緩幅度上升,2006年起則略微下降;以2008年至2009年間為計[7],有限合夥LP數量別為411,698家與396,611家,占總數12.5%。
三、有限責任公司(Limited Liability Company, LLC)數量大幅成長
相對於有限合夥LP在盈利上的表現,有限責任公司LLC則在數量上有驚人表現。2009年間有限責任公司LLC數量達到1,969,446家,占合夥團體總數62.2%[8]。與2008年相比,成長幅度達到3.8%[9],遠高於合夥團體總成長幅度0.7%。事實上自1995年起,有限責任公司LLC的數量每年皆有大幅度成長。2009年與1995年相比,有限責任公司LLC數量成長達15倍以上。且自2002年起,有限責任公司LLC數量便占合夥團體總數量50%以上[10]。
至於在盈利 (Profits) 方面,有限責任公司2009年則達到約889億美元。相較於有限責任公司LLC在數量上占總數62.2%,獲利量則僅占所有合夥團體21.6%[11],主要原因為其損失比例過高所致[12]。惟值得注意的是,在2008年發生次級房貸風暴前,有限責任公司LLC盈利占全體合夥團體比例亦約在3成左右,與有限合夥相近。但在2008年有限責任公司盈利則下降為11%左右[13]。
四、普通合夥( General Partnership, GP)數量快速萎縮
另一項常見的合夥團體,為全體合夥人負無限責任之普通合夥GP。觀察本次統計發現,在2009年間,普通合夥GP數量為624,086家,相較於2008年669,601家,下降6.8%。且與1995年1,167,036家相比,更下降53.5%。顯見普通合夥GP在數量上呈現快速萎縮之趨勢,而逐漸不受到美國投資者的青睞[14]。至於在盈利表現上,除2009年約為621億美元外,2000年至2009年間皆在700-900億美元間起伏。
參、趨勢分析
針對上述針對美國近期合夥團體發展之歸納,本文提出下列看法:
一、稅制改變造成有限責任公司LLC數量成長
依據美國稅法規定,一般公司(Corporation)與合夥團體最大的差異在於,一般公司(Corporation)具備課稅主體地位,而公司在課稅後 尚須就股東個人所得再次課稅,形成雙重課稅(Double Taxation)。反之,合夥團體採單層課稅(Pass Through Taxation)方式[15],多半情況下納稅價額較低。因此,有限合夥LP等相關合夥組織過去十分受到投資人喜愛。
相較下,有限責任公司(LLC)之定位究竟屬於一般公司法人(C corporation)或是合夥,在發展初期並不明確,而未受到投資者廣泛運用。但此情況在1996年改採「勾選原則」(Check The Box Rule)後有了改變。在勾選原則下,除權益得公開交易之企業必須以一般公司法人(C corporation)方式課稅外,容許非公司型組織(unincorporated entities)可以自由選擇稅制[16]。此稅制上的改變,使得有限責任公司LLC得排除雙重課稅的不利,而享有合夥團體單層課稅之優惠。本文推測,1996年起有限責任公司 LLC 在數量上大幅度的成長,應係與此有關。
二、有限合夥LP在金融投資相關行業的運用未受影響
從數據上看來,相較於有限責任公司LLC數量的大幅提升,有限合夥LP則未出現明顯的排擠效益。有限合夥LP數量持續維持在40萬家左右。且如前述所提,有限合夥LP擁有相當高的獲利能力 ( 高達1393億美元 ) ,而深入觀察可發現,當中包括創業投資等「其他金融投資活動」 (Other financial investment activities)[17]獲利高達716億美元[18]。顯見 有限合夥LP在金融投資相關產業仍具有關鍵重要性。
從本次美國所提出的稅收統計報告可以發現,毋論是有限合夥LP抑或是有限責任公司LLC之組織形態,在未來都將具有相當重要性。面對如此之發展,我國實應思考立法開放此等新型態商業組織之可能。因唯有商業組織多元化的發展,才有機會使更多投資者找到符合其個人需求之投資模式,將資金投入市場,進而促進資金的流通與經濟的發展。在面對全球化的今日,各國間無不為吸引資金進入,爭相採取不同開放手段的此刻,謹慎而適度地開放商業組織政策,將能為國家競爭力帶來深遠的助益。
[1]Nina Shumofsky & Lauren Lee, Partnership Returns, 2009 , Internal Revenue Service Statistics of Income Bulletin Fall 2011 Washington, D.C. 68 (2011).
[2]此處合夥團體是指依據美國國內稅法 ( Internal Revenue Code, IRC) Subchapter K納稅之企業。依據IRC規定,商業團體報稅時,需依據其組織性質不同,分別按Subchapter C、Subchapter S、Subchapter K進行報稅。原則上一般公司 (Corporation) 應依據Subchapter C申報;符合Subchapter S條件之公司 (Corporation) 則可依Subchapter S申報,亦即俗稱之S公司;至於其他非公司 (Corporation) 之企業,則可依據「勾選原則」(Check The Box Rule)選擇依Subchapter C 或 Subchapter K進行報稅,包括有限合夥、普通合夥、有限責任公司、有限責任合夥、有限責任有限合夥。其中有限責任合夥是指在普通合夥基礎下,使普通合夥人無需為其他合夥人不當或過失行為負責之組織;如是在有限合夥基礎下,賦予普通合夥人此有限責任範圍,則為有限責任有限合夥。 See Internal Revenue Code, 26 U.S.C. §§ 1-9834. (2012)
[3]Nina Shumofsky & Lauren Lee ,supra note 1, at 84.
[4]id., at 70.
[5]id., at 72.
[6]惟其金額卻由2008年約1782億美元,下降為1393億美元,Id., at 156-7.
[7]Id., at 156-7.
[8]Id., at 73.
[9]Id., at 68.
[10]Id., at 73.
[11]Id., at 75.
[12]Id., at 151.
[13]Id., See Figure I, at 75.
[14]至於以普通合夥為基礎所衍生的有限責任合夥,在數量上至2009年間僅達到117,660家,並未因普通合夥下降而大幅提升。See id ., at 157.
[15]參見羅怡德,〈美國「有限合夥」之介紹與討論〉,《社經法制論叢》,第6期,頁193以下(1990)。
[16]Robert W. Hamilton著,齊東祥譯,《美國公司法(The Law of Corporations)》,法律出版社,第5版,頁26-27 (2007)。
[17]依據北美行業分類系統 (The North American Industry Classification System, NAICS) 定義,「其他金融投資活動」 (Other financial investment activities) 係指:1.除銀行、證券商、商業契約經銷商外,其他買賣金融契約之主體;2.除證券商、商業契約經紀人外,其他買賣金融契約之代理人或經理人;3.除證券商或商業契約經銷商外,提供其他投資服務,包括投資組合管理、投資諮詢、信託、保管服務等。available at http://www.census.gov/cgi-bin/sssd/naics/naicsrch?code=5239&search=2007%20NAICS%20Search (last visited 04/18,2012)
[18]supra note 1, at 156.
美國歐巴馬總統在美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission,FTC)2015年1月12日所舉辦的會議上,呼籲聯邦政府應制定「個人資料通知與保護法」(The Personal Data Notification and Protection Act),該法要求美國企業建立通報機制,其必須在資料遭盜取之日起三十天內通報客戶,以保護美國大眾之隱私。此一要求主要係因為發生多起網路駭客與資安事件,但目前聯邦政府卻欠缺相關法制,故聯邦政府嘗試藉此改善各州法律各行其事無法完善資安保護之問題,亦減輕跨州營運之美國企業適用各州法律之負擔,將有助於產業法制環境之改善。 同時,歐巴馬總統亦提出制定「學生數位隱私法」(The Student Digital Privacy Act)之呼籲,該法將禁止企業為獲取利益經由學校取得學生資料。此外,歐巴馬總統亦提及美國企業將需要簽署一自願性協議(Voluntary Code of Conduct for Smart Grid Customer Data Privacy,VCC),使消費者能夠查詢各企業之信用評分,帶動企業自主保護數位資料之安全,並以此作為身分盜取之預警,避免造成個資外洩後損失更多權益。而本次呼籲制定的法規尚針對先前由美國眾議院提出之「網路情報分享及保護法」(Cyber Intelligence Sharing and Protection Act,CISPA),特別強化其網路使用者保護之部份規定;其中包括加強公私部門合作以及深化網路防護安全,藉此妥善處理網路犯罪、保護國土安全等相關問題。是故,本次制定法規之目的將更著眼於擴大授權,使政府目的事業主管機關以及企業之間能夠共享相關資訊之權限,以預防更多潛在性的網路攻擊與資料盜取事件。
美國傳播通訊委員會發動推展國家寬頻計劃美國聯邦通訊傳播委員會(FCC)於2009年04月08日宣佈開始推展國家寬頻計劃進程,以達到能使每位美國民眾均有能力負擔與使用寬頻網路的服務。 此項引發廣大爭議的寬頻計畫係植基於2009年的「美國經濟復甦與再投資法」(American Recovery and Reinvestment Act of 2009)─即眾所周知的「振興經濟方案」。在此之前,FCC曾於2007年04月根據1996年電信法第706節發佈法規制定提議意見調查書(NOI,FCC 09-31),希望蒐集各界對於以下四個問題的看法:1.) 何為「先進通訊服務」?;2.) 如何促進美國民眾先進通訊的使用;3.) 目前推動是否合理合時?4.) 何種方式可以更有效推動先進通訊服務發展。 此次,該計畫將獲得72億美元以實現下列要求:1.) 以最有效能與效率的方式確保全美民眾能接近使用寬頻網路服務;2.) 提出人民有能力負擔與寬頻服務最大效用化的策略;3.) 評估目前寬頻推展現狀(包括其他相關的計畫);4.) 如何運用寬頻網路服務以提升消費者權益、公民參與、公眾安全、社區發展、健康照護、能源獨立效率性、教育、員工訓練、私部門投資、企業活動、創造工作機會與經濟成長。 參眾兩院要求FCC必須在2010年02月17日前,將該最終方案遞交眾議院與參議院相關委員會審議。但是,有論者認為目前FCC的計畫與方向並未考量到終端使用者真正需求與如何使用該等科技;同時,歐巴馬政府針對寬頻網路議題未提供足夠的公民思辨機會,最後恐將事倍功半。
英國發布人工智慧網路資安實務守則英國政府於2025年1月31日發布「人工智慧網路資安實務守則」(Code of Practice for the Cyber Security of AI,以下簡稱「實務守則」),目的是提供人工智慧(AI)系統的網路資安指引。該實務守則為英國參考國際上主要標準、規範後所訂定之自願性指引,以期降低人工智慧所面臨的網路資安風險,並促使人工智慧系統開發者與供應商落實基本的資安措施,以確保人工智慧系統的安性和可靠性。 由於人工智慧系統在功能與運作模式上與傳統網路架構及軟體有明顯的不同,因此產生新的資安風險,主要包含以下: 1. 資料投毒(Data Poisoning):在AI系統的訓練資料中蓄意加入有害或錯誤的資料,影響模型訓練結果,導致人工智慧系統產出錯誤推論或決策。 2. 模型混淆(Model Obfuscation):攻擊者有意識地隱藏或掩飾AI模型的內部運作特徵與行為,以增加系統漏洞、引發混亂或防礙資安管理,可能導致AI系統的安全性與穩定性受損。 3. 輸入間接指令(Indirect Prompt Injection):藉由輸入經精心設計的指令,使人工智慧系統的產出未預期、錯誤或是有害的結果。 為了提升實務守則可操作性,實務守則涵蓋了人工智慧生命週期的各階段,並針對相關角色提出指導。角色界定如下: 1. 人工智慧系統開發者(Developers):負責設計和建立人工智慧系統的個人或組織。 2. 人工智慧系統供應鏈(Supply chain):涵蓋人工智慧系統開發、部署、營運過程中的的所有相關個人和組織。 實務守則希望上述角色能夠參考以下資安原則,以確保人工智慧系統的安全性與可靠性: 1. 風險評估(Risk Assessment):識別、分析和減輕人工智慧系統安全性或功能的潛在威脅的過程。 2. 資料管理(Data management):確保AI系統整個資料生命週期中的資料安全及有效利用,並採取完善管理措施。 3. 模型安全(Model Security):在模型訓練、部署和使用階段,均應符合當時的技術安全標準。 4. 供應鏈安全(Supply chain security):確保AI系統供應鏈中所有利益相關方落實適當的安全措施。 「人工智慧網路資安實務守則」藉由清晰且全面的指導方針,期望各角色能有效落實AI系統安全管控,促進人工智慧技術在網路環境中的安全性與穩健發展。
英國交通部推出MaaS實務準則,達成兼顧永續與包容的次世代MaaS服務英國交通部(Department for Transportation, DfT)於2023年8月30日提出「交通行動服務(MaaS)實務準則(Mobility as a Service: code of practice)」,內容針對MaaS之提供商,提出產品及服務建議。MaaS實務準則涵蓋包含以下五個面向,以提供MaaS廠商具體明確的產品設計及營運建議: 1. 交通包容性與近用性(accessibility),例如應盡力避免產品之AI演算法產生偏見、確保AI學習資料無偏差;產品介面應提供視覺、聽覺輔助功能;針對身障民眾應提供適當之交通路線建議,以及應提供偏鄉、無網路區域非線上(offline)服務管道; 2. 低碳運輸之推廣,如納入更多步行、單車等環保交通選項; 3. 友善之多元支付方式,如現金、數位支付、定期套票,並整合火車、地鐵、客運、公車之支付系統; 4. 資料分享與資料安全並重,保障使用者隱私,如採用公認之資料安全標準以及與同業簽訂資料共享契約; 5. 重視消費者權益保障,鼓勵平台間公平競爭,如釐清各參與者間之責任,避免消費者投訴無門,以及提供線上及非線上聯絡窗口,及時處理消費者需求等。