概念驗證中心(Proof of Concept Center, PoCC)源自美國研究型大學各校為加速大學科研成果商業化,於內部建立的專業型機構。全美第一所PoCC是2001年設立於加州大學聖地牙哥分校的「里比西中心」(the William J. von Liebig)。
為了因應美國大學科研成果商業化過程中所遇到的阻礙,例如:資金與資源缺乏導致研發人員動力不足、研發人員對於市場需求資訊不對等、技術開發提升緩慢以及政府激勵政策不足等問題。PoCC以解決大學與企業之間存在的各種差異與衝突為目標,並透過下列手段強化科技成果商業化動力,提升商業化績效:1、通過種子基金資助,為無法獲得資金支持的早期研究提供經費挹注;2、為大學科研成果商業化提供市場顧問與技術開發諮詢,以及智慧財產權保護等諮商;3、創業人才教育及培訓,促進創業文化並進行創業教育,以增強大學與產業協同創新能力。
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。
法國法院裁定亞馬遜網路書店(Amazom.com)停止書籍免運費之活動法國書商聯盟(Syndicat de la librairie française),於2004年一月對美國知名電子商務業者-「亞馬遜網路書店」(Amazon.com)所提出之違法書籍折扣及低於售價的訴訟,法國法院於今年十二月初做出裁定。該法院命令Amazon.com應於收到判決十天內對於所售出之書籍開始收取運費,否則必須受到每天一千歐元的罰款至該公司停止該不收取運費之行為止。同時該判決亦命令,Amazon.com應支付給原告書商聯盟十萬歐元的損害賠償金。 法國政府對於零售價格之法律規定十分嚴格,尤其對於書籍的零售。在法國,商家利用「價格犧牲」(Loss-Leaders)的促銷方式或其他低於產品價格的方式吸引顧客係為違法之行為;因此該國法律規定,關於書籍的零售商依法必須不得以低於出版商建議售價百分之五的價格出售書籍。Amazon.com所提供之折扣已經超過法國法律所規定之上限,故法國書商聯盟為保障其會員之權益,特別對該網站提出訴訟,以保護獨立小型書店之營運。Amazon.com尚未對上開判決發表正式的官方意見。
日本經濟產業省利用巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料(BIG DATA)及人工智慧(AI)技術,應用民營企業相關資訊,開發和測試新經濟指標,分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向,對巨量資料等新資料之利用期待越來越高,政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法,針對統計技術進行改革,。 新開發之指標有:1.SNS×AI商業信心指數(SNS×AI景況感指数):乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章,並進行情緒(正/負)評估計算指數,期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數(SNS×AI鉱工業生産予測指数):利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件,結合「開放數據」之統計等技術,並利用人工智慧「機械學習」之手法,來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統(POS,point-of-sale)家電量販店銷售趨勢指標(POS家電量販店動向指標):透過收集具有銷售點資訊管理系統(POS)的家用電子大型專賣店的銷售資料,期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數,如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等,其調查週期、公布頻率等,既存指數每月調查公布,新指數則進步至每日調查或每週公布等,在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站,以實驗性質公佈上述經濟指標,並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。