韓國提出一系列新創支援措施,以躋身全球四大新創強國為目標

  韓國中小企業暨新創事業部(Ministry of SMEs and Startups)於2021年8月30日發布「使韓國躋身全球四大新創強國之新創支持措施」(Venture Complementary Measures for Korea to Become One of the Top 4 Global Venture Powerhouses)。韓國總統文在寅指出,第二波創業爆發期為立基於西元2000年的第一波創業爆發期之上,如今韓國企業數量較當時已增加四倍,創投投資額更突破4兆韓元,顯示韓國新創的蓬勃發展潛力。為了能在政策面有效支持韓國新創能在第二波創業爆發期(Second Venture Boom)獲得所需的人才與資金,韓國中小企業暨新創事業部規劃三大面向、十二項任務作為推動韓國躋身全球四大新創強國之新創支持措施:

  在打造韓國新創國際競爭力面向,推動股票選擇權改革、全面修正《促進新創事業發展特別措施法》並廢除落日條款、提高由政府對高科技新創公司貸款提供擔保的技術擔保(technology guarantee)額度上限至200億韓元、安排國際創投媒合價值1兆韓元的全球創投資金,以及配合全球關注ESG趨勢,以碳價值(carbon value)評估為基礎,提供價值5000億韓元的氣候應對保證(climate response surety)。

  在擴大創業投資市場面向,包含創造私人基金投資的誘因及允許對特定智慧財產權進行投資、進行矽谷式的(Silicon Valley-type)創投基金監管、為早期新創公司引進一兆韓元的創投資金,以及提供創業加速器租稅減免等措施。而在多元化新創出場措施面向,則規劃新增技術創新併購擔保以及增加新創併購基金、給予更多併購租稅優惠,以及提供價值1000億韓元的出場基金等。

  韓國中小企業暨新創事業部指出,在第一波創業爆發期中,韓國新創打下了良好基礎,為了把握第二波創業爆發期的發展機會,韓國政府將加強與民間合作,以發展新創來創造就業機會並作為國家發展動能。為了達成躋身全球四大新創強國的目標,中小企業暨新創事業部將全力協助人才與資金的募集,從而完善韓國的新創生態系資源。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
你可能會想參加
※ 韓國提出一系列新創支援措施,以躋身全球四大新創強國為目標, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8724&no=57&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/13)
引註此篇文章
你可能還會想看
從法規及經營面探討電力線通訊開放的相關問題-從美國聯邦通訊委員會的管制措施談起

聖淘沙開發公司就″Sentosa″商標對醫材企業提起侵權訴訟

  新加坡聖淘沙發展局(Sentosa Development Corporation, SDC)(以下簡稱聖淘沙發展局)於今(2018)年1月30日向新加坡高等法院(High court)起訴,主張一家名為Vela的醫療器材企業(包含Vela Operations Singapore, Vela Diagnostics等子公司,以下合稱Vela公司),在其一系列檢測HIV及茲卡病毒的醫材產品中使用″Sentosa″(下稱系爭商標)之行為,侵害了聖淘沙發展局的商標權,要求其停止使用。   聖淘沙發展局隸屬於新加坡貿易與工業部,為專責推動聖淘沙觀光活動的法人機構,系爭商標早在2005年於新加坡申請註冊,其保護範圍以服裝、飾品、書籍、玩具與飲品等涉及觀光之類別為主。截至2015年止,聖淘沙發展局更將保護範圍擴及馬來西亞、印尼及中國大陸。該局表示,系爭商標在過去長達45年的經營下,已成為新加坡著名商標。Vela公司將之作為其醫材品牌的行為,不僅會淡化,甚至減損系爭商標的識別性,造成消費者混淆誤認,將該檢測醫材與聖淘沙發展局產生不當連結,為蓄意藉機炒作。   事實上,Vela公司曾欲將″Sentosa″申請註冊商標,卻於2012年11月被駁回。這次Vela公司則提起商標無效之反訴回應聖淘沙發展局的訴訟,其認為系爭商標係指稱新加坡當地觀光渡假勝地的地理名詞,縱非地理名詞,在馬來語中亦屬稱頌和平寧靜之用語,無法代表特定之服務或產品,根本欠缺商標識別性要件,系爭商標應屬無效。   本案涉及新加坡司法實務有關地理名詞是否具備商標識別性之判斷標準,故其後續發展,值得追蹤觀察。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」

美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響

美國各州資料中心租稅政策對選址與投資成本之影響 資訊工業策進會科技法律研究所 2026年03月09日 美國稅務基金會(Tax Foundation)於2025年12月19日發布資料中心(Data Centers)租稅分析報告,說明各州租稅設計為對資料中心選址與投資成本之重要因素。 壹、事件摘要 隨著AI與雲端運算需求擴張,資料中心投資規模持續提升,各州為吸引大型科技企業進駐,普遍透過銷售稅(Sales Tax)與財產稅(Property Tax)減免提供租稅優惠。相關措施包括對資料中心設備提供銷售稅減免,並設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件,部分州亦於一定年限內提供財產稅減免。整體而言,各州租稅制度設計差異顯著,形成州際間競爭現象。 貳、重點說明 一、銷售稅減免之制度設計 資料中心營運涉及大量設備與電力投入,若適用一般銷售稅規範,將提高初期投資成本。因此,多數州透過銷售稅制度提供減免措施,主要類型如下: (一)設備之銷售稅減免 部分州將資料中心設備納入銷售稅免稅範圍,例如維吉尼亞州(Virginia)明確規定符合州法規定條件之資料中心設備得適用銷售稅減免。 (二)投資與就業門檻設計 部分州設定最低投資額或就業創造門檻作為適用條件,例如亞利桑那州(Arizona)以最低投資金額為標準,投資人須達一定資本額或就業人數,始得適用銷售稅減免。 (三)用電納入銷售及使用稅減免範圍 另有州將資料中心用電納入銷售及使用稅(Sales and Use Tax)減免範圍,例如北卡羅來納州(North Carolina)對符合州法規定條件之資料中心設備與用電提供銷售及使用稅減免。由於電力使用為主要營運成本,此類措施對投資決策具有實質影響。 二、財產稅與地方政府財政考量 資料中心屬高度資本密集產業,若依一般財產稅計算方式課徵,地方政府可獲得穩定稅收來源。然而,多數州允許地方政府提供財產稅減免,財產稅優惠常透過法定減免或地方協議方式訂定,內容包括減免期間與減免比例,有助於提升投資誘因,也可能影響地方政府長期財政收入。 三、銷售稅減免之制度設計 隨著各州競相提供租稅優惠,州際間形成租稅競爭現象,若優惠措施缺乏明確成本效益評估,可能造成公共資源配置失衡。此外,資料中心自動化程度高,營運階段實際創造之就業機會有限,若政策僅以投資金額或資本規模作為誘因標準,而未評估其對地方產業帶動效果,未必能確保長期經濟外溢效果,如供應鏈發展或相關科技產業聚集效果。 參、事件評析 資料中心為AI發展之基礎設施,各州透過租稅制度吸引投資,有助提升數位基礎建設與資料處理能力。然而,租稅優惠涉及財政問題,須兼顧產業間租稅公平與財政永續。銷售稅與財產稅減免雖可降低投資成本,但若缺乏統一標準,各州或各地方政府設計差異過大,企業可能基於租稅差異進行選址,而非基於能源結構或網路品質等長期條件,此種情形可能影響整體產業布局之合理性。 資料中心對地方經濟之實質貢獻仍存爭議,建設期間可創造短期就業,營運階段實際人力需求有限,若優惠期間過長,地方政府可能增加機會成本。而隨著AI應用擴張,資料中心能源消耗與電力需求持續增加,未來制度設計宜結合永續發展目標,建立明確評估機制。 綜合而言,美國各州資料中心租稅政策差異顯著,對企業選址決策與投資成本評估具有實質影響,此一競爭趨勢反映數位基礎設施之策略地位。然而,政策設計仍須審慎衡量財政負擔與產業效益,方能在促進科技發展與維持公共利益間取得平衡。

日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營

日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 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)

TOP