日本內閣於2021年2月5日通過產業競爭力強化法修正案(下稱本法),並於同年6月經國會通過。本次修正目的,為因應COVID-19所帶來影響與「新日常」(新たな日常,意指日本與各國因應COVID-19疫情影響,調整並重新建構生活、工作等基本社會活動方式的框架,追求安心、安全生活的同時擴大經濟活動),推動企業的長期化改革。對此,本法修正視為後COVID-19時代首要目標者,具體包含綠色社會(グリーン社会)、數位化(デジタル化)、以新日常為前提進行產業轉型等。 基此,此次本法的修正重點如下:
(1)邁向綠色社會:企業提出與實現「碳中和」(カーボンニュートラル)相關之計畫,經主管機關認可後,該企業導入具零碳排(脱炭素化)效果產品之生產設備或生產程序、或對之進行投資,最多可免除10%的稅額,或得在提列折舊費用時,最高額外計提導入價格50%的特別折舊(特別償却)費用;企業為減少碳排放而向金融機構融資,如其能達成所設定的計畫期中目標,最多可獲0.2%的利息補助。
(2)因應數位化:企業如提出全公司的數位化商業模型改革計畫,並經主管機關認可,該企業針對應用雲端技術所進行投資,最多可免除5%稅額、或額外提列30%之特別折舊費用。
(3)企業改制以適應新日常:企業如提出應對新日常之事業再建構計畫,獲主管機關認定符合其事業類型之數位化指針(由主管機關擬定頒布)的要求,該企業於2020年與2021年度的經營赤字,直至轉為獲益之前(最長為5年),其應課稅所得的免除額最高提升為100%。
(4)允許上市公司舉行純虛擬(バーチャルオンリー)形式的股東會:創設公司法(会社法)以外之特別法規定,允許上市公司得例外以線上、無法明確定義召開地點的形式,舉行股東大會。
(5)支援新創事業:創設民間對於大型新創事業融資的債務保證制度,同時放寬國內證券投資基金對海外新創事業投資的50%上限規定。
(6)企業再生(事業再生)措施彈性化:因應COVID-19疫情對業界造成的打擊,原企業再生須透過訴外紛爭解決機制進行者,該個案得在5分之3的債權人同意減免金融債權額時,轉由法定之簡易再生程序辦理,加速企業提出的再生計畫獲得認可。
(7)將監理沙盒(規制のサンドボックス)轉型為常態型制度:監理沙盒制度之原主管法規,為生產性提升特別措施法(生産性向上特別措置法)。該制度要旨為企業得向主管機關提出計畫申請,針對個別議題或領域進行法規豁免之創新實驗;企業執行上述計畫所獲得之報告或資料,應提供予主管機關,作為檢討修訂相關法規之參考。該法因明定自施行日起三年內廢止之落日條款,預定於2021年6月廢止。因之,本次產業競爭力強化法修正時,配合納入監理沙盒制度的相關條文,而實質將其改為永久性實施之制度。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
2021年7月中旬,日本經濟產業省(下稱經產省)發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架(暫定)(データによる価値創造(Value Creation)を促進するための新たなデータマネジメントの在り方とそれを実現するためのフレームワーク(仮))》之綱要草案(下稱資料管理框架草案),並公開對外徵求意見。 近年日本在「Society5.0」及「Connected Industries」未來願景下,人、機器與科技的跨界連接,將創造出全新附加價值的產業社會,然而達成此願景的前提在於資料本身須為正確,正確資料的自由交換,方能用於創造新資料以提供附加價值,因此正確的資料可說是確保網路空間連結具有可信性的錨點。為此,經產省提出資料管理框架草案,透過資料管理、識別資料在其生命週期中可能發生的風險,以確保資料在各實體間流動的安全性,從而確保其可信性。 該框架將資料管理定義為「基於資料的生命週期,管理各場域中資料屬性因各種事件而變化的過程」,由「事件(資料的產生/取得、加工/利用、轉移/提供、儲存和處置)」、「場域(例如:各國家/地區法規、組織內規、組織間的契約)」和「屬性」(例如:類別、揭露範圍、使用目的、資料控制者和資料權利人)三要素組成的模組。經產省期望未來能透過三要素明確資料的實際情況,讓利害關係人全體在對實際情況有共同理解的基礎上,能個別確保適當的資料管理,達成確保資料正確之目的。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
歐盟將立替代能源新法日前,歐盟執委會於2008年1月23日提交了一份關於整合性發展境內替代能源之新法制架構指令建議案,並欲藉該建議案來進一步促進生質能、太陽能與風能等相關新興能源技術之開發。該建議案還提到,歐盟所屬會員國原則上須依據於2005年當時替代能源之貢獻比例為基礎,再向上調增5.5%後來作為該會員國之替代能源預定貢獻目標。不過,考量各會員國之國情並不相同,故該建議案要求歐盟對於各會員國替代能源預定貢獻目標之制定,應採「差別化」之方式,使其可先自由調整與決定究欲採取何種比重與模式來發展各類替代能源,最後,再將所決定之能源發展策略大綱置於國家行動方案書內(National action plans, 簡稱NAP),並於2010年3月31日前提交執委會進行審核。此外,執委會也設定了一系列短期性目標,以確保能漸次穩定地朝2020年之目標前進。而有關開發生質能及永續性方面,鑑於生質燃料之發展仍具相當之爭議,故於飽受各界沉重之壓力下(如:非政府民間組織以及科學聯盟團體),未來布魯塞爾方面勢要提出一更加周嚴之永續性基準,以確保在該建議案所制定之生質燃油目標下,不會進一步導致生態系統失衡、森林濫伐、人口遷徙、糧食價格上漲以及釋放更大量CO2等問題產生。
日本推出智財訴訟保險協助中小企業海外發展配合日本經濟產業省與日本特許廳同時於今(2016)年6月8日公布以中小企業為對象所新設的海外智財訴訟費用保險制度,損害保險JAPAN日本興亞(株)於同年7月在日本開始販賣「(國內企業)智財訴訟費用保險」,涵蓋的智財保險對象包括發明專利權、實用新型專利權、設計專利權及商標權。 本次損害保險JAPAN日本興亞(株)所提出的方案為每年保費15萬日幣,每件海外智財訴訟案件補償額度上限為1千萬日幣,補償的項目為訴訟或仲裁所須支付的手續費、律師費、鑑定費、訴訟顧問費等。 根據日本特許廳的公布內容,欲加入海外智財訴訟費用保險制度的中小企業,須透過指定的機構(目前為日本商工會議所、全國商工會聯合會及全國中小企業團體中央會),以該指定機構會員的名義向配合的保險公司提出申請。前述配合的保險公司除了損害保險JAPAN日本興亞(株)之外,還有東京海上日動火災保險(株)及三井住友海上火災保險(株)。 日本特許廳透過前述指定機構,除了對加入智財訴訟費用保險的中小企業補助一半的保險費用之外,當日本中小企業在海外開展業務時,若捲入智財侵權訴訟,透過此保險制度更對已加入智財訴訟費用保險的中小企業補助一半的海外訴訟費用。日本政府新設此保險制度並輔以補助保險費的方式,鼓勵中小企業善加利用,藉此減輕中小企業的負擔、緩解中小企業拓展海外業務的擔憂,並有助於「跨太平洋夥伴關係協定(TPP)」生效後,日本企業在東南亞地區捲入智財相關訴訟的風險應對。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)
美國OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案美國行政管理預算局(United States Office of Management and Budget, OMB)於2020年1月發布「人工智慧應用監管指南(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Applications)」備忘錄草案。該備忘錄草案係基於維護美國人工智慧(AI)領導地位之目的,而依據美國總統川普(Donald John Trump)於2019年2月簽署之「維持美國人工智慧領導地位(Maintaining American Leadership in Artificial Intelligence)─行政命令13859號」,並在啟動美國人工智慧計畫後180天內,經OMB偕同科技政策辦公室(Office of Science and Technology Policy, OSTP)、美國國內政策委員會(United States Domestic Policy Council)與美國國家經濟委員會(National Economic Council)與其他相關機構進行協商,最後再由OMB發布人工智慧應用監管指南備忘錄草案,以徵詢公眾意見。 該備忘錄草案不僅是為了規範新型態AI應用技術,更希望相關的聯邦機構,在制定AI應用產業授權技術、監管與非監管方法上,能採取彈性的制定方向,以避免過度嚴苛的規定,反而阻礙AI應用的創新與科技發展,繼而保護公民自由、隱私權、基本權與自治權等價值。同時,為兼顧AI創新與政策之平衡,應以十大管理原則為規範制定之依據,十大管理原則分別為: 培養AI公眾信任(Public Trust in AI); 公眾參與(Public Participation); 科學研究倫理與資訊品質(Scientific Integrity and Information Quality); AI風險評估與管理(Risk Assessment and Management); 獲益與成本原則(Benefits and Costs); 彈性原則(Flexibility); 公平與反歧視(Fairness and Non-Discrimination); AI應用之揭露與透明化(Disclosure and Transparency); AI系統防護與措施安全性(Safety and Security); 機構間之相互協調(Interagency Coordination)。 此外,為減少AI應用之阻礙,機構制定AI規則時,應採取降低AI技術障礙的方法,例如透過聯邦資料與模型方法來發展AI研發(Federal Data and Models for AI R&D)、公眾溝通(Communication to the Public)、自發性共識標準(Voluntary Consensus Standards)之制定及符合性評鑑(Conformity Assessment)活動,或國際監管合作(International Regulatory Cooperation)等,以創造一個接納並利於AI運作的環境。