美國國會於2021年3月9日提出「2021年儲能稅制獎勵及設置法草案」(Energy Storage Tax Incentive and Deployment Act of 2021, H.R.1684),擬擴大投資稅額抵減制度(Investment Tax Credit)之適用範圍。有鑑於現行投資稅額抵減制度並不包含儲能設備,然儲能設備對於再生能源發展又具有重要地位,故為獎勵儲能設備之設置,同時輔助再生能源發展,美國國會遂提出前揭草案,並修正美國1986年國內稅收法(Internal Revenue Code of 1986, 26 U.S. Code)§48(a)(3)(A)(vii)以及§25D(a)規定,擬將投資稅額抵減制度擴張及於儲能設備,亦即,未來如草案通過後,不論是發電業者或用電戶只要有合乎規範設置儲能設備,即可適用投資稅額抵減制度,並依照其投資於儲能設備之額度抵減所得稅。
依照美國1986年國內稅收法,現行美國投資稅額抵減制度主要是依照發電業者或用電戶「開始設置再生能源發電設備之時點」以及「設置成本」給予不同程度之所得稅抵減,如發電業者或用電戶越早開始設置再生能源發電設備,發電業者或用電戶可申請抵減所得稅之額度則越高,最高可達該再生能源發電設備成本之30%;反之,如開始設置的時間越晚,則可申請抵減所得稅之額度則越低。舉例言之,如申請人於2020年1月1日以前開始設置再生能源發電設備,而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運,此時可申請抵減所得稅之額度可達該再生能源發電設備成本之30%,反之,如為2021年間開始設置,而於2024年1月1日前將再生能源發電設備投入營運,此時可申請抵減所得稅之額度僅有該再生能源發電設備成本之22%。
依美國國家稅務局(Internal Revenue Service, IRS)「針對投資稅額抵減制度施工起點標準」行政函釋(Beginning of Construction for the Investment Tax Credit),有兩種判定再生能源發電設備有開始設置之標準,其一為「物理工作物標準」(Physical Work Test),其二為「5%成本支出標準」(Five Percent Safe Harbor),申請人只要符合任一標準,即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。於「物理工作物標準」下,只要該再生能源發電設備之重要基礎零件已開始組裝,即可被認定為已經有再生能源發電設備設置的行為;於「5%成本支出標準」下,只要申請人已經支出該再生能源發電設備成本之5%,即可被認定有開始再生能源發電設備設置之行為。但不論以上開何種標準,申請人都必須有不中斷且持續進行設置之事實,始可被認定為其開始設置再生能源發電設備的時間點較早,而申請抵減較多之所得稅,否則即有可能被認定開始設置的時間點較晚,而僅得申請抵減較少之所得稅。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 金融穩定委員會(Financial Stability Board, FSB)於2024年11月14日發布《人工智慧對金融穩定的影響》報告,探討人工智慧(Artificial Intelligence, AI)在金融領域的應用進展及對全球金融穩定的影響,分析相關風險並提出建議。 報告指出AI具有提升效率、加強法規遵循、提供個人化金融產品及進階資料分析等益處,但同時可能加劇某些金融部門的脆弱性(Vulnerability),進而構成金融穩定風險。報告特別提出之脆弱性包括:「第三方依賴及服務供應商集中化」、「市場相關性」、「資安風險」,以及「模型風險、資料品質和治理」。 在模型風險、資料品質與治理中,廣泛應用AI可能導致模型風險上升,因某些模型難以驗證、監控及修正,且模型的複雜性與透明性不足將增加尋找具獨立性和專業知識的驗證者的挑戰。此外,在大型語言模型(Large Language Model, LLM),大規模非結構化資料的使用及訓練資料來源的不透明性,使資料品質評估更加困難。特別是在預訓練模型(Pre-trained Model)中,金融機構對眾多資料來源的評估方式不熟悉,進一步增加管理難度。 若金融機構未建立健全的治理架構以審查AI的使用及其資料來源,模型風險與資料品質問題將難以控制。金融機構有責任應對與AI相關的模型風險和資料品質挑戰,包含對模型進行驗證、持續監控、執行結果分析和評估資料品質的預期要求。 報告呼籲各國金融主管機關加強對AI發展的監測,評估現行金融政策框架是否充分,並增強監管能力。建議可定期或不定期調查AI應用情形,並透過報告及公開揭露制度獲取相關資訊。此外,主管機關可考慮利用監督科技(SupTech)及監管科技(RegTech)等AI驅動工具強化監管效能,以應對AI在金融領域帶來的挑戰與風險。
美國參議員提案修改股票選擇權(stock option)租稅處理優惠美國參議員Carl Levin最近提出一項名為「終止公司股票選擇權租稅優惠法」(Ending Corporate Tax Favors for Stock Options Act, S. 2116,以下簡稱:股票選擇權租稅優惠終止法)的草案,主要目的是希望改變公司對於股票選擇權費用化的租稅處理(tax treatment of corporate stock option deductions)。 就租稅意義而言,公司發給員工(包括高階經理人及一般員工)的股票選擇權為薪資的一種,而根據美國內地稅法規定,目前公司在申報股票選擇權的薪資支出(compensation expense)減項時,可以申報的費用比公司帳簿上所登載的更高。由於此一稅法上獨厚股票選擇權的處理,使得近年來許多美國企業支付給主要高階經理人的薪資,有一大部分是股票選擇權,此現象在科技產業亦甚為顯著,其結果造成公司高階經理人與一般員工的薪資差距越益擴大。 「股票選擇權租稅優惠終止法」要求公司於薪資支出項下申報的股票選擇權費用,必須與公司帳簿所記載的數目一致,同時,股票選擇權也應與其他類別的公司薪資費用一樣,同樣受到1百萬美元的費用上限之申報限制,至於股票選擇權申報費用的時點,則不須要等到選擇權行使(exercise)的年度。
任天堂將自YOUTUBE影片上傳者收取利潤YOUTUBE遊戲頻道 - Rooster Teeth’s Let’s Play的建立者Lewis Turner近期擁有111部上傳遊戲剪輯並超過74890次瀏覽量,現被任天堂(NINTENDO)控訴侵害著作權。 任天堂依YOUTUBE的Content ID政策,向Lewis Turner主張凡運用任天堂遊戲剪輯而賺取收益的部分,一旦這些剪輯被識別包含Content ID所認定之完整或部分的內容,均被要求需支付獲利予任天堂。Content ID為YOUTUBE 的著作權政策,有助保護企業並控制相關影片上傳的內容,藉識別使用者上傳的相關影片(視訊或音訊)的內容,與著作權人提供的內容比對是否侵權的功能,進而採取預先選擇的處理方式,如:透過影片賺取收益或封鎖這類的影片。 許多玩家習慣將時下流行的遊戲闖關歷程上傳至社群網站與其他玩家分享,展現如何破解高難度關卡,或進階的闖關技巧,任天堂此舉,招來許多玩家的不滿,甚至表示再也不玩任天堂的遊戲或上傳更多的遊戲歷程剪輯。一名”Let’s play”玩家表示:「電動遊戲非如電影或電視;當我看到別人正在看的影片,我可能不會再去看;但當我看到別人正在玩的遊戲,我會想自己體驗。每個遊戲過程,都有其獨特視覺經驗,藉由瀏覽遊戲歷程能夠引起購買慾望。」 對此,任天堂則聲明,若是為了持續推動並確保為任天堂的遊戲,仍可透過社群平台分享,即玩家仍可繼續在YOUTUBE上分享任天堂的遊戲歷程;而非像對待娛樂公司一樣,阻止玩家使用任天堂智慧財產權(著作權)的原因。
智慧財產權管理標準之建立-由管理系統標準談起(上)