勢在必行的全球企業最低稅負制

  經濟暨合作發展組織(Organization for Economic Cooperation and Development,下稱OECD)為因應數位化時代下,跨國企業集團透過數位科技所帶來有別於傳統交易的新交易模式等避稅安排使其獲益與稅負顯不相當,亦即稅基侵蝕問題,於2019年提出兩大支柱:支柱一為連結關係與利潤分配;而支柱二為全球反稅基侵蝕規定(Global Anti-Base Erosion rules,下稱GloBE),即本文討論之全球企業最低稅負制。然而全球企業最低稅負制提出之初,因歐盟各國意見不同無法形成共識,直至今(2021)年4月5日因美國財政部長葉倫(Janet Louise Yellen)公開表示正與G20成員國研議推動全球企業最低稅負制,加上近期歐盟各國態度已轉趨支持並附和,此議題終於再度引發國際與我國關注。

  事實上,最低稅負制在我國並非新議題,我國早已制定「所得基本稅額條例」並施行多年,其中包括個人與營利事業基本稅額,然而GloBE所規範之全球企業最低稅負制將無可避免地於一定程度上影響我國營利事業所得稅及基本稅額的稅(法)制的調整與變動。加上我國自2019年3月脫離歐盟避稅觀察名單(俗稱灰名單)後,為避免再次被認列避稅天堂,稅制持續與國際接軌,故由OECD提出且美國贊同之全球企業最低稅負制,如各國拍板,我國將勢在必行。

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※ 勢在必行的全球企業最低稅負制, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8665&no=67&tp=1 (最後瀏覽日:2026/11/12)
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  美國電子隱私資訊中心(The Electronic Privacy Information Center, EPIC)向聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)檢舉Uber利用手機軟體"God view"追蹤並蒐集軟體用戶(乘客)位置資訊,並利用該資訊發送廣告給乘客。EPIC主張該作法為違法、詐欺的商業模式。   議員Al Franken對該軟體用戶服務條款也提出質疑,因該服務條款載明即使用戶終止使用,該軟體仍將繼續蒐集用戶的位置資訊,並可無限期使用用戶的個人資料。雖然Uber後續對該服務條款進行增修,但仍對外主張保有最後解釋的權利。   EPIC認為目前依「駕駛隱私法」(Driver's Privacy Act )的規定,除具要求提供車輛資料的法源依據,或個人同意並被告知資料將如何使用之情形,才可以蒐集該車輛資料以維護駕駛隱私,否則不得蒐集與該車輛的任何記錄與資料。然而,EPIC亦認為應立法禁止使用軟體追蹤乘客與蒐集其資料。EPIC同時也建議應制定法規限制 Google、Facebook、Whatsapp、Snapchat等公司追蹤及蒐集顧客資料。對此,Facebook僅表示會確保用戶的位置資訊不被濫用,而Google則拒絕對此發表評論。   另外,EPIC認為Uber蒐集用戶位置資訊,並隨著時間的推移來追蹤用戶(乘客)動向資料並進行廣告行銷,對用戶的隱私權保護並不完整,且用戶資料也有被盜取之可能,因此,EPIC希望FTC能對Uber"God view"軟體進行調查,希望促成規制用戶(乘客)資料蒐集、處理與利用的商業模式。

日本發布生成式AI智財保護及透明性守則

日本發布生成式AI智財保護及透明性守則 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年09月09日 近年隨各國生成式AI服務普及,技術訓練資料來源與智慧財產權保護問題益受權利人關注,如何在確保AI技術發展下,兼顧既有權利的保護,已成為AI治理的主要課題之一。日本此次針對生成式AI訓練資料之透明化,提出業者自主揭露、建立查詢機制、賦予訴訟中權利人與一般使用者請求揭露依據的實務操作具體規範,以完備透明揭露機制,確保權利人及使用者皆能於安全、安心之環境下利用生成式AI。 壹、事件摘要 日本知的財産戰略本部依日本《人工智慧相關技術之研究開發及活用推進法》(令和7年法律第53號)之意旨,運用「遵循或解釋」之運作方式,於2026年8月25日公布《生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード》[1](生成式AI適切利活用等相關知的財產保護及透明性守則,下稱本守則)。本守則為自願性質,要求生成式AI開發者及提供者就模型使用、學習資料及當責性等事項進行透明化揭露,並就智慧財產權保護措施揭示所採措施;並賦予權利人與一般生成式AI生成物使用人得於符合一定要件下,向生成式AI事業者請求揭露特定比對資訊之權利。內閣府另行公布「概要開示対象事項 具体例」供各揭露事項之記載程度的具體參照[2]。 貳、重點說明 一、適用對象包括開發者、提供者、權利人、使用人等利害關係人 本守則適用對象包括「生成式AI開發者」及「生成式AI提供者」(以下合稱生成式AI「事業者」)。但適用範圍並不包括非對公眾提供生成式AI之對象,例如:僅承接開發過程一部分工作、將成果交付予開發者之受託人;僅從事研究而未對公眾提供者;僅利用單一法人或個人資料特化建構、且僅供該資料提供者使用之系統;僅供特定企業集團或團體內部使用之專用系統。於日本境內未設本店或主要事務所之國外事業者,如向日本提供其服務,仍應適用本守則。 二、採「遵循或解釋」官方公開揭示的運作機制 事業者應於公司網站公開受採用表明、公開各原則之實施事項(即「遵循」),事業者就個別情況認為不適當之原則,得說明不實施理由後不予實施(即「解釋」),但說明應力求使使用者及權利人獲得充分理解。就「解釋」之認定基準,本守則規定僅陳述尚未建立實施體制,不足以構成「解釋」,應依事業規模等因素說明體制建置完成之時期;已提出必要依據,證明依本原則揭露於技術上不可行者,可視為已完成「解釋」。 為使受採用狀況可視化(公開揭示),上開事項應依內閣府所定格式提出申報,原則上每年至少檢視、更新一次。內閣府將製作「遵循或解釋」相關參考格式,並公開已申報事業者清單及其公司網站連結,惟不就申報內容進行審查,對於第三人之查詢等亦不予回覆。 三、透明性確保措施 本守則要求事業者應揭露之透明性事項分為模型使用、學習資料、當責三大類,應揭露的項目包括: (一) 使用模型相關事項:名稱(識別碼、版本等)、含公開日期在內之沿革(過去版本或修正紀錄)、架構與設計規格(含第三人授權狀況、使用所需之硬體軟體及授權)、使用規範(預設用途,及限制、禁止用途之明確化),以及模型訓練過程之內容(訓練方法等)。 (二) 學習資料相關事項:訓練及驗證等所用資料之種類(含RAG使用之資料)、網路爬取或自第三人取得之非公開資料集相關事項、公開資料集相關事項、以其他方式蒐集之資料相關事項、合成資料之使用有無及目的,以及爬蟲程式之目的、資料蒐集期間、名稱與識別碼,是否使用第三人爬蟲程式及其名稱、識別碼。 (三) 當責相關事項:開發、提供、使用過程中決策之可追蹤、回溯狀態,可追溯性之提升、負責人之明示、相關人員責任之分配、對利害關係人之具體因應,以及文書化。 四、智慧財產權保護措施之揭露 本守則要求事業者採取下列智慧財產權保護措施: (一) 建立智慧財產保護制度:訂定智慧財產權保護原則、明確化責任體制,每年至少檢視一次並對外公開要旨;對訓練所得之紀錄保存一定期間 (二) 合法進行訓練資料取得:資料活用(含開發、學習)不侵害他人智慧財產權;採用遵循付費牆等存取限制及robots.txt等機器可讀指示之爬蟲程式,並就各使用者代理逐一公開上開措施,且於變更時通知 (三) 盡可能採取侵權防免措施:包括致力於避免對盜版網站進行爬取;採取防止生成侵害智慧財產權之生成物之技術性措施;採取電子浮水印、C2PA等可證明內容出處及沿革之技術性措施;對使用者周知不應利用有侵權疑慮之生成物 (四) 整備權利人適時適當救濟之窗口:明確化申訴要件,並保存因應紀錄。 五、使用者、權利人及其受委任律師或代理人均可依一定程序請求揭露 賦予使用者、權利人(及其受委任律師或代理人)兩類主體得向生成式AI事業者請求揭露特定資訊之權利,以供使用者確認其所用AI是否使用特定著作為訓練資料,或權利人確認相同或近似的著作被事業者納入AI成為訓練資料。二者程序架構相同,均得請求揭露訓練驗證資料(指透過網路爬取或自第三人取得之非公開資料集、公開資料集、含合成資料在內之資料集,或以其他方式蒐集之資料,惟不以此為限),但因訴訟、聲請調解、聲請訴訟外紛爭解決程序(ADR)或其他法律程序而有必要之權利人,及其受委任律師或代理人,可請求查證的是自行查詢之URL[3];一般使用者則可以請求查證的係是否含有與其所生成之生成物相同或近似內容[4]。相關請求須具備三項要件: (一) 足認具備請求資格之理由,即權利人及其受委任律師或代理人須說明具備訴訟等程序資格之事由,而一般使用者則須提出生成物及所用提示詞; (二) 明示利用目的並承諾不作目的外使用,權利人及其受委任律師或代理人並須進一步承諾不將回覆轉作嗣後提起訴訟、調解或ADR之用; (三) 說明請求揭露理由與參照(可供查證的)資訊。 依請求人身分於適用程序上略有區別,並均以「生成式AI事業者容易存取及確認者為限」為限。 參、事件評析 我國《人工智慧基本法》第4條第5款規定,政府推動人工智慧研發應用應遵循「透明與可解釋」原則,人工智慧產出應做適當資訊揭露或標記;第5條第2項規定,經中央目的事業主管機關會商數位發展部認定為高風險應用者,應明確標示注意事項或警語;第16條第2項則規定,各目的事業主管機關應協助相關產業自行訂定產業指引及行為規範。日本此次公布的守則所建構之透明化與揭露請求機制,本文認為具有下列可參考之處: 一、機關不須立於審查、承責之角色,但有法律效力時須以第三方驗證機制配套 本守則明示透明化效果繫於業者自主誠信履行,明文規定日本內閣府對業者申報內容不進行審查,且對第三人查詢亦不予回覆,此一設計使主管機關毋須承擔審查責任,僅提供申報格式與公開清單之行政協助角色,殊值承受責任壓力的行政機關參考。但若將來將類似遵循或解釋機制提升為具法律效力之規範,應同時建立第三方驗證機制,例如由主管機關或指定機構就業者申報內容進行抽查或複核,藉公眾審查與問責機制,對業者形成遵循與誠信申報之壓力,避免僅以業者單方陳述作為唯一依據。 二、軟法指引須深化至具體記載程度,始能發揮引導效果 本守則另有由內閣府公布「概要開示対象事項 具体例」,就各事項應揭露之記載程度提供具體範例,顯示軟法之引導效果,繫於指引深化之程度,僅列原則性事項而未進一步定明記載程度或格式範例者,業者實務操作易生歧異,透明化效果亦難以彰顯。我國《人工智慧基本法》第4條第5款及第16條第2項就透明化及產業行為規範,除應有相關指引外亦宜向下展開實作之基準或格式範例,以利軟法引導機制發揮實效。 三、軟法之表態不限於正面列舉,亦應及於未能遵循之說明義務 本守則就「解釋」特別指出,僅陳述尚未建立實施體制,不構成解釋,須進一步依事業規模等因素說明體制建置完成之時期,或提出必要依據證明依本原則揭露於技術上不可行者,始視為已完成解釋。此一設計顯示,透明化義務之履行不僅止於正面陳報遵循程度,亦及於未能遵循時具體說明理由及依據之義務。類此規範模式可運用於著作合理使用之指引,透過反向說明那些無法被認同屬合理使用的情況,間接明確可主張合理使用的應備條件,降低不確定的模糊空間。 四、達成透明化目的應併用揭露與標記 我國《人工智慧基本法》第4條第5款規定人工智慧產出「應做適當資訊揭露或標記」,然於日本此守則中可見諸透明性揭露事項與智慧財產權保護措施中電子浮水印、C2PA等技術性措施併陳,顯示揭露與標記於功能上有別。揭露解決使查閱者得知資訊內容之問題,標記則解決生成物本身出處可辨識、可追溯之問題,二者併存運用可兼顧事前資訊公開與事後來源查核。我國後續訂定操作規範時,宜避免將兩者理解為得擇一履行之選項。 五、智慧財產權保護措施屬事業者應建立之基本管理制度 本守則所列智慧財產權保護措施九項事項,包括保護原則之訂定與責任體制之明確化、遵循付費牆及機器可讀指示之爬蟲政策、訓練紀錄之保存、技術性防護措施之採行,以及權利人救濟窗口之整備等,其性質應定位為生成式AI事業者於資料蒐集、模型訓練及生成物提供各階段應建立之基本管理制度,我國將來訂定之產業AI應用指引,可參採納入事業者內部治理應具備之基礎架構,而非僅為對外揭露之事項。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw) [1]知的財産戦略本部,〈生成AIの適切な利活用等に向けた知的財産の保護及び透明性に関するプリンシプル・コード〉,2026年8月25日,https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/ai_kentoukai/kaisai/pdf/ai_principle_code.pdf(最後瀏覽日:2026年9月8日)。 [2]内閣府知的財産戦略推進事務局,〈概要開示対象事項 具体例〉,2026年8月25日,https://www.cas.go.jp/jp/seisakukaigi/titeki2/ai_kentoukai/kaisai/pdf/ai_principle_code_gutairei.pdf(最後瀏覽日:2026年9月8日)。 [3] 例如自行創作作品並刊載於網站A之人,如發現與該作品相同或近似之生成式AI生成物,得向生成式AI事業者出示該網站A作品刊載頁面之URL,就該網域是否列入爬蟲程式之爬取對象、是否列入自第三人取得之訓練資料來源等事項請求揭露。 [4] 例如AI使用者發現其用生成式AI的生成物,有相同或近似之內容刊載於網站B,得向提供生成式AI服務A之生成式AI提供者出示該生成式AI生成物、生成該生成物時所使用之提示詞、該生成物之利用目的及網站B之URL,就該URL之網域部分是否列入生成式AI服務A所搭載生成式AI系統開發時訓練資料之爬取對象、是否列入自第三人取得之訓練資料來源等事項。

論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心

論科學資料之開放與共享—以美國國家衛生研究院之資料政策為核心 資訊工業策進會科技法律研究所 蔡立亭 2020年12月25日   科學研究以提升全人類之福祉為本,醫療健康研究資料的共享,有助於促進整體科學研究的量能。為促進由政府支持之科學資料與研究發現的近用,美國政府原則上肯定科學之發展與資料之留存、近用相關,資料之公開不僅應遵守法律之限制,尚應注意資料之生命週期,並訂定時限;受政府資助之研究,所產出之資料以免費近用為原則,政府之政策亦應考量國際合作之實際情況[1]。申言之,科學研究資料的近用,有助於提升科學發展,政府於制定共享政策的同時,亦應一併考量國際合作的情況,並以免費近用為原則,研議資料公開策略。   為增進科學資料的效益,美國國家衛生研究院(National Institutes of Health,簡稱NIH)設置科學政策辦公室(Office of Science Policy,簡稱OSP)制定完整的政策,領域擴及生物安全、基因檢測、基因資料共享、人類受試者保護、NIH的組織與管理,和受NIH資助研究的成果與價值;藉由廣泛的分析與報告,提出新興政策建議[2]。在科學資料共享的層面,NIH聚焦於「基因與健康」和「科學資料管理」,生物醫學研究的進展,取決於科學資料的近用;共享科學資料,有助於驗證研究結果,研究者整合資料以強化分析,提升難以生成資料的再次應用,加速研究進展[3]。NIH藉由資料的管理,促進科學資料的近用,以驗證並共享研究成果。   為輔助資料之開放共享,NIH公告資料管理與共享政策(NIH Policy for Data Management and Sharing,以下簡稱DMS政策),目的為促進由NIH資助或進行研究的科學資料共享[4]。DMS政策將科學資料定義為:「在科學社群普遍接受記錄事實的素材,研究發現能反覆的驗證,不論該資料是否用以支持學術出版物。科學資料並不包含實驗室筆記、初步分析、完整的個案報告表、科學報告的草稿、未來的研究計畫、同儕評論、與同事的溝通、物理實體,例如實驗室標本[5]。」。換言之,並非僅以該資料是否能佐證學術出版物為科學資料之認定基準,而係以該科學資料是否屬事實之記載,和研究成果能否反覆驗證為判斷。   另,NIH、NIH研究院、中心、辦公室已有資料預期的共享,如:科學資料的共享、相關標準、資料庫的選擇、時限,適用並於計畫中呈現;若不適用則研究員應在計畫中提出資料共享與管理的方式,NIH並建議資料的管理與共享應實踐FAIR(Findable、Accessible、Interoperable、Reusable)原則,共享的資料類型,首先為一般性的描述、估計在研究中生成或使用的科學資料,次為列出後設資料等有助於解釋科學資料的文件;NIH鼓勵科學資料盡快共享,不遲於資料的出版或執行期間[6]。申言之,即使各該研究計畫不適合既有的共享策略,於計畫提案時,研究團隊仍應研擬適合共享與管理的方式,並以FAIR原則為依準。   研究團隊提供的科學研究資料,將儲存於由政策或資助方指定的資料庫。NIH提出推薦的資料庫列表[7],並描述理想的儲存資料庫特色為:「具有獨特且永久的識別碼、具有長期持續管理資料的計畫、設置後設資料、整理資料並保證品質、免費並簡易的近用、廣泛且可估計的重複使用、明確的使用指引、安全性與完整性、機密性、共通格式、引用機制,及資料保留策略[8]」。由此觀之,資料庫的設計應易於科學資料的檢索;並在資料的近用上,維護資料之安全、完整、機密等。   NIH共享資料之實際應用上,為共享基因研究資料,NIH於2014年提出基因資料共享政策(Genomic Data Sharing Policy,以下簡稱GDS政策),包含NIH資助指南與契約;NIH的GDS政策適用於所有NIH資助的研究,生成之大規模人類或非人類之基因資料,將應用於後續的研究[9]。藉此能有效率的推動基因研究向前邁進。   GDS政策課予研究者提供基因資料的義務;研究者近用基因資料,亦應遵守基於研究使用控制近用資料(Controlled-Access Data)的條款[10]。研究人員受NIH核准後,方能將NIH控制近用的資料,應用於第二次研究(secondary research)[11]。由NIH資料近用委員會(Data Access Committee)審查,研究員近用資料並須遵守基於研究使用控制近用資料的條款[12]。另,基因摘要結果(Genomic Summary Results,以下簡稱GSR)隸屬於NIH政策[13],並依據GDS政策目的,將GSR定義為由研究者提供的摘要統計(summary statistics),非敏感性的資料列入NIH指定的資料庫中[14]。換言之,NIH以對控制近用資料的應用核准,在資料之限制近用與科學發展間,取得平衡。   為回應COVID-19,加速治療與疫苗的研發,NIH的資料共享與管理政策,緩解全球科學社群開放共享科學資料的需求,該政策並建立資料共享為研究過程的基礎成分[15]。綜上所論,將資料共享內化於研究過程中,有助於全球同步更新研究的進程,共同面對全人類之科學挑戰。 [1] NATIONAL SCIENCE AND TECHNOLOGY COUNCIL, COMMITTEE ON SCIENCE, SUBCOMMITEE ON INTERNATIONAL ISSUES, INTERAGENCY WORKING GROUP ON OPEN DATA SHARING POLICY, Principles For Promoting Access To Federal Government-Supported Scientific Data And Research Findings Through International Scientific Cooperation (2016), 1, 整理自Principles, at 5-8, https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/microsites/ostp/NSTC/iwgodsp_principles_0.pdf (last visited December 14, 2020). [2]About Us, Welcome to NIH Office of Science Policy, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/about-us/ (last visited December 7, 2020). [3]NIH Data Management and Sharing Activities Related to Public Access and Open Science, NIH National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/nih-data-management-and-sharing-activities-related-to-public-access-and-open-science/ (last visited December 10, 2020). [4]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 11, 2020). [5]Final NIH Policy for Data Management and Sharing, NIH National Institutes of Health Office of Extramural Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-013.html (last visited December 12, 2020). [6]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Elements of an NIH Data Management and Sharing Plan, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-014.html (last visited December 13, 2020). [7]資料庫列表請參見以下網址:Open Domain-Specific Data Sharing Repositories, NIH National Library of Medicine, https://www.nlm.nih.gov/NIHbmic/domain_specific_repositories.html (last visited December 24, 2020). [8]Supplemental Information to the NIH Policy for Data Management and Sharing: Selecting a Repository for Data Resulting from NIH-Supported Research, Office of The Director, National Institutes of Health (OD), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-21-016.html (last visited December 13, 2020). [9]NIH Genomic Data Sharing, National Institutes of Health Office of Science Policy, https://osp.od.nih.gov/scientific-sharing/genomic-data-sharing/ (last visited December 15, 2020). [10]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [11]NIH Genomic Data Sharing Policy, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-14-124.html (last visited December 17, 2020). [12]id. [13]NIH National Institutes of Health Turning Discovery into Health, Responsible Use of Human Genomic Data An Informational Resource, 1, at 6, https://osp.od.nih.gov/wp-content/uploads/Responsible_Use_of_Human_Genomic_Data_Informational_Resource.pdf (last visited December 17, 2020). [14]Update to NIH Management of Genomic Summary Results Access, National Institutes of Health (NIH), https://grants.nih.gov/grants/guide/notice-files/NOT-OD-19-023.html (last visited December 17, 2020). [15]Francis S. Collins, Statement on Final NIH Policy for Data Management and Sharing, National Institutes of Health Turning Discovery Into Health, https://www.nih.gov/about-nih/who-we-are/nih-director/statements/statement-final-nih-policy-data-management-sharing (last visited December 14, 2020).

美國參議院司法委員會通過草案 擬規範學名藥給付延遲訴訟和解協議

  為禁止藥廠間持續利用「給付遲延和解協議」(pay-for-delay settlements)來延遲低價學名藥品上市,美國參議院司法委員會(Senate Judiciary Committee),日前已表決通過由參議員Herb Kohl 所提之「保障低價學名藥品近用法草案」 (Preserve Access to Affordable Generic Drugs Act 【S. 369】),並已提交兩院,進行後續之討論及審查。而就該新法草案內容,大致上,是為解決品牌藥廠因採逆向給付(Reverse Payment)和解協議以阻礙學名藥品上市時,將帶來長期用藥與醫療成本增加等問題之目的而設。   而就前述所提及之訴訟協議模式來說,原則上,在品牌藥商為解決藥品專利訴訟問題之前提下,透過給付學名藥品廠商數百萬美元報酬(即補償金)之方式,來做為換取學名藥廠同意並承諾願將該公司學名藥產品延緩上市條件之對價,並藉此以保存系爭藥品原先既存之市場利潤。而對此類將嚴重影響大眾日後近用低價藥品權益之和解協議,美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission;簡稱FTC)業已於近期內,作出完整之分析報告,其指明,若政府能終止此類和解協議,除將可於往後十年間,可為聯邦政府減低近120億美金之預算支出外;同時,亦可為民眾節省下近350億美金之醫療成本。   此外,由於受FTC該份分析報告之影響,於先前司法委員會之表決過程中,委員對此類訴訟和解所採之態度,也產生重大轉變,亦即,其從最初肯認可提出充分證據並證明將不會損及正常藥廠間競爭之和解協議,轉而改為,應嚴格限制此類訴訟和解協議之產生;同時,為嚇阻藥廠間給付遲延訴訟協議之達成,於此項新法草案中,亦新增相關處罰之規定。   最後,參議員Kohl強調:「一旦此項草案通過,除將可終結過往那些罔顧消費者權益之不當競爭行為外;從長期影響之角度來看,該法案亦可為公眾省下每年約數十億美金之用藥花費」。。

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