美國國會提出法案，使儲能設備享有投資稅額抵減
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」
王柏霳
法律研究員 編譯整理
H.R.1684 - Energy Storage Tax Incentive and Deployment Act of 2021, https://www.congress.gov/bill/117th-congress/house-bill/1684/text?q=%7B%22search%22%3A%5B%22Vern+Buchanan%22%5D%7D&r=3&s=6 (last visited, May 17, 2021).
Commence Construction Guidance, https://www.irs.gov/pub/irs-drop/n-18-59.pdf (last visited, May 17, 2021).
26 U.S. Code § 48 - Energy credit, https://www.law.cornell.edu/uscode/text/26/48 (last visited, May 17, 2021).
26 U.S. Code § 25D - Residential energy efficient property, https://www.law.cornell.edu/uscode/text/26/25D (last visited, May 17, 2021).
SELA, Solar Investment Tax Credit (ITC), https://www.seia.org/initiatives/solar-investment-tax-credit-itc (last visited, May 17, 2021).
日本公告修正電業法（電気事業法），將放寬電力工作物定義，並新增電力事業類型，資訊工業策進會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?tp=1&i=180&d=8651&no=64 （最後瀏覽日期：2021/05/18）。
2020年2月3日，世界衛生組織（World Health Organization, WHO）發布《2019新型冠狀病毒戰略準備和應對方案》（2019 Novel Coronavirus: Strategic Preparedness and Response Plan），呼籲全球合作以加速研發創新，對抗新型冠狀病毒（2019 novel coronavirus, 2019-nCoV）。WHO提出的戰略目標包含六大項：限制人與人間的傳播防止疫情擴散、盡速發現並隔離以便提供患者最佳照護、查明並減少動物來源的傳播、加速診斷治療和疫苗開發、傳達重要且正確的風險與事件資訊、透過合作夥伴關係減少疫情對社會經濟影響。而WHO設立的戰略目標，可以透過以下方式實現：（1）加速建立國際協調方案，透過現有機制及合作夥伴關係提升防疫戰略、技術及業務支持。（2）擴大各國家的災難準備與緊急應變行動方案，包括加強準備、迅速發現、診斷並進行治療；在可行的情況下發現並追蹤感染者；強化醫療機構中的感染預防及控制；實施旅行者的健康管理措施；提升人民對疫情風險認識、減少社區交流風險等。（3）加速對2019‑nCoV的研究及創新，優先推動快速篩檢追蹤與擴大研發創新規模、開發候選療法、疫苗及診斷方法，確保醫療資源的公平可用性。藉由防疫標準化流程與知識平台的建立，促進並匯集學界合作的研究成果。 另外，WHO在本戰略中明列出八大衡量指標，用以評估各國因應2019-nCoV的計畫準備與成效，以便WHO能與政府合作，共同改善全球防疫系統。該八大指標分別為：流行病學症狀分析與疫情規模判斷能力、戰略準備及預算管理計畫、防疫物資供應程度、研究開發與臨床實驗比例、國家公共衛生系統疫情準備能力、建構檢驗與快篩的即時通報系統、完善診斷流程與安全隔離措施、疫情報告與資訊分享機制等。
英國國家統計局政府資料品質中心發布《政府資料品質框架》英國國家統計局（Office for National Statistics）轄下之政府資料品質中心（Government Data Quality Hub）為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport）發布之《國家資料戰略》（National Data Strategy），於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》（The Government Data Quality Framework），以達成國家資料戰略中「資料基礎（Data Foundation）」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」（Data quality principles），旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點： 一、確保資料品質：機關內部應建立有效的資料治理機制，例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。 二、了解使用者需求：機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。 三、評估資料於資料生命週期各階段之品質：機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質，並與使用者及利益關係人交換意見。 四、持續溝通資料品質：機關應持續與使用者交流資料品質現況，提供使用者有效的文件及中繼資料（metadata）。 五、了解造成資料品質低落的主因：分析造成資料品質低落的根本原因，從源頭徹底解決資料品質問題。 英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則，提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力，以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料，釋放資料價值並促進社會經濟發展。
美國參議院於2022年4月提出《演算法問責法案》對演算法治理再次進行立法嘗試《演算法問責法案》（Algorithmic Accountability Act）於2022年4月由美國參議院提出，此法案係以2019年版本為基礎，對演算法（algorithm）之專業性與細節性事項建立更完善之規範。法案以提升自動化決策系統（automated decision systems, ADS）之透明度與公平性為目的，授權聯邦貿易委員會（Federal Trade Commission, FTC）制定法規，並要求其管轄範圍內之公司，須就對消費者生活產生重大影響之自動化決策系統進行影響評估，公司亦須將評估結果做成摘要報告。 《演算法問責法案》之規範主體包括：（1）公司連續三年平均營業額達5000萬美元，或股權價值超過2.5億美元者，並處理或控制之個人資料超過100萬人次；以及（2）公司過去三年內，財務規模至少為前者之十分之一，且部署演算法開發以供前者實施或使用者。ADS影響評估應檢視之內容包括： 1.對決策過程進行描述，比較分析其利益、需求與預期用途； 2.識別並描述與利害關係人之協商及其建議； 3.對隱私風險和加強措施，進行持續性測試與評估； 4.記錄方法、指標、合適資料集以及成功執行之條件； 5.對執行測試和部署條件，進行持續性測試與評估（含不同群體）； 6.對代理商提供風險和實踐方式之支援與培訓； 7.評估限制使用自動化決策系統之必要性，並納入產品或其使用條款； 8.維護用於開發、測試、維護自動化決策系統之資料集和其他資訊之紀錄； 9.自透明度的角度評估消費者之權利； 10.以結構化方式識別可能的不利影響，並評估緩解策略； 11.描述開發、測試和部署過程之紀錄； 12.確定得以改進自動化決策系統之能力、工具、標準、資料集，或其他必要或有益的資源； 13.無法遵守上述任一項要求者，應附理由說明之； 14.執行並記錄其他FTC 認為合適的研究和評估。 當公司違反《演算法問責法案》及其相關法規有不正當或欺騙性行為或做法時，將被視為違反《聯邦貿易委員會法》（Federal Trade Commission Act）規定之不公平或欺騙性行為，FTC應依《聯邦貿易委員會法》之規定予以處罰。此法案就使用ADS之企業應進行之影響評估訂有基礎框架，或可作為我國演算法治理與人工智慧應用相關法制或政策措施之參酌對象，值得持續追蹤。