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。

相關連結
相關附件
你可能會想參加
※ 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:2026/10/22)
引註此篇文章
你可能還會想看
澳洲發布《人工智慧臨床應用指引》提供臨床照護之人工智慧使用合規框架

澳洲醫療安全與品質委員會(Australian Commission on Safety and Quality in Health Care, ACSQHC)與衛生、身心障礙及高齡照護部(Department of Health, Disability and Ageing)聯合於2025年8月發布《人工智慧臨床應用指引》(AI Clinical Use Guide),旨在協助醫療人員於臨床情境中安全、負責任使用人工智慧(Artificial Intelligence, AI)。該文件回應近年生成式AI與機器學習快速導入醫療現場,卻伴隨證據不足、風險升高的治理挑戰,試圖在促進創新與確保病人安全之間建立清楚的合規框架。 該指引以臨床流程為核心,將AI使用區分為「使用前、使用中、使用後」三個階段,強調醫療人員須理解AI工具的預期用途、證據基礎與風險限制,並對所有AI產出負最終專業責任。文件特別指出,當AI工具用於診斷、治療、預測或臨床決策支持時,可能構成醫療器材,須符合澳洲醫療用品管理管理局(Therapeutic Goods Administration, TGA)的相關法規要求。 在風險治理方面,該指引明確區分規則式AI、機器學習與生成式AI,指出後兩者因輸出不確定性、資料偏誤與自動化偏誤風險較高,臨床人員不得過度依賴系統建議,仍須以專業判斷為核心。同時,文件要求醫療機構建立AI治理與監督機制,持續監測效能、偏誤與病安事件,並於必要時通報TGA或隱私主管機關。 在病人權益與隱私保護方面,指引強調知情同意與透明揭露,醫療人員須向病人說明AI使用目的、潛在風險及替代方案,並遵循《1998年隱私法》(Privacy Act 1988)對個人健康資料儲存與跨境處理的限制。澳洲此次發布之臨床AI指引,展現以臨床責任為核心、結合法規遵循與風險管理的治理取向,為各國醫療體系導入AI提供具體且可操作的合規參考。 表1 人工智慧臨床應用指引合規流程 使用前 使用中 使用後 1.界定用途與風險。 2.檢視證據與合規。 3.完備治理與告知。 1.AI輔助決策。 2.即時審查修正。 3.維持溝通透明。 1.持續監測效能。 2.標示可追溯性。 3.通報與再評估。 資料來源:AUSTRALIAN COMMISSION ON SAFETY AND QUALITY IN HEALTH CARE [ACSQHC], AI Clinical Use Guide (2025).

歐盟執委會針對研究發展與創新通過新的國家補助綱要架構(state aid Framework for Research, Development and Innovation)

  根據歐盟條約,國家補助的行為原則上為條約所禁止,例外須經歐盟執委會核准。為使會員國得以事先瞭解哪些行為會被認為符合共同市場的精神,歐盟執委會在11月22日針對國家補助規則,通過了「研究發展與創新綱要架構」(Community framework for state aid for research and development and innovation,以下簡稱為R&D&I Framework),期能加速此類案件的審理效率。新綱要架構規定預計自2007年1月1日起開始生效適用。   根據新的綱要架構,會員國在規劃其國家補助措施之際,仍有義務通知執委會,經執委會確認或核准後,始符合歐盟相關法制。不過執委會認為,會員國在規劃國家補助措施時,如能依循綱要架構的指導說明,將可加速執委會的作業,提升審查效率。   過去僅有研發補助可例外被認為符合歐盟條約之精神,惟根據新的綱要架構,除了研發補助以外,創新補助亦是可以獲得豁免管制者。此外,綱要架構對特定有助於研究發展與創新的國家補助措施類型,提供了詳細的指導原則說明,這類國家補助措施可以帶動私人企業的研發與創新投資,有助於經濟成長與就業,因而可提升歐盟的競爭力。   R&D&I Framework同時也允許會員國視其國內發展狀況與特殊條件,設計符合該國之補助措施,前提是要符合可矯正特定市場失靈的檢視要件,且其所設計的措施可能帶來的優惠超出補助對競爭可能造成之損害。   另新綱要架構也指出阻礙研發與創新的主要市場失靈的因素如下:知識外溢(knowledge spill-overs)的效果有限、資訊不足與不對稱(imperfect and asymmetric information)、缺乏協調與網絡建構(coordination and network failures)。此外,新綱要架構中亦針對各類行的國家補助措施,逐項為會員國解說如何妥善運用,以符合補助規則(state aid rules)。這些政策措施如下: ●研發計畫(aid for R&D projects); ●技術可行性之補助研究(aid for technical feasibility studies); ●對中小型企業智慧財產權費用給予補助(aid for industrial property right costs for SMEs); ●對新創事業提供補助(aid for young innovative enterprises); ●對服務流程及組織功能創新所提供之補助(aid for process and organisational innovation in services); ●對智慧財產提供諮詢或支援服務之補助(aid for innovation advisory services and for innovation support services); ●對中小型企業因晉用高級專業人員所需之貸款提供融資的補助(aid for the loan of highly qualified personnel for SMEs); ●對創新育成事業提供的補助(aid for innovation clusters)。 新的綱要架構同時希望可以改善歐盟對國家補助的管控機制,集中資源於管理對可能破壞競爭的案件,故綱要架構對於具有高度破壞競爭與交易風險的鉅額案件,詳細說明了執委會如何進行個案評估。

自動駕駛車輛之分級與責任

  所謂自動駕駛(autopilot),原來是指一個用來控制載具軌道而無需人工一直干預的系統,亦即無須人類持續干預,但人類仍須於關鍵時刻介入進行決定或作為,此時機器僅作為輔助。   而自動駕駛汽車或稱全自動駕駛,則只完全無須人類干預,由機器自動感應偵測,自動做成決策控制車輛行駛。故由人類的介入程度區別究竟是駕駛輔助或自動駕駛。美國國家公路交通安全管理局(NHTSA)於2016年已提出正式的分類系統,除手動駕駛(0級)外,區分弱駕駛輔助(1級)、部分自動駕駛(2級)、有條件全自動(3級)、高度/完全自動化(4級)不同程度的自動駕駛。其他國家如德國,在聯邦政府的「自動駕駛圓桌會議」也對自動駕駛有類似的四等級區分。   德國聯邦政府也在於2017年1月25日提出規範自動駕駛之法律草案,亦即道路交通法修正法(Änderung des Straßenverkehrsgesetzes),核心在於賦予電腦與人類駕駛者法律上同等地位。亦即,駕駛人的定義未來擴張延伸到「使用不同程度自動駕駛系統者」。根據草案將來在車輛行駛中,人類可以在特定時間與特定狀況下接管整個行駛。而最重要的修正:人類始終應該負使用電腦的最終責任。   故在行駛中駕駛人將會被輔助機器替代,更要求自駕系統應該具備“隨時可以由駕駛人接手操控或停俥”的功能。 分類中,駕駛人的角色只有到全自動駕駛實現時才退場,屆時才會發生無駕駛人只有乘客的狀況。   修法也重視自駕技術失敗並導致事故所生責任分擔的問題。對於責任的調查將採用如同飛航安全中之「黑盒子」的方式,該裝置會記錄行駛中的所有基本資料。這將有助於發生事故後澄清,查明究竟是技術上原因、製造商或駕駛員的過失,以確保駕駛人無法將責任全部推給自動化系統的故障。

英國提出巨量資料下之個人資料保護應遵循資料保護法之原則

TOP