美國通過基礎建設法案，加密貨幣之交易資訊應向國家稅務局申報
於美國時間2021年11月15日，基礎建設法案（Infrastructure Investment and Jobs Act，以下稱基建法案）由美國總統拜登（Joe Biden）簽署後正式成為法律。依據白宮聲明，該法案旨在提供工作機會，改善港口與運輸以改善供應鏈，及其他關於美國基礎建設的投資等。此外該法案內容因涉及加密貨幣交易資訊申報議題，受到加密貨幣產業眾多矚目。
基建法案與加密貨幣產業有關者，主要是在美國國內稅收法典（Internal Revenue Code of 1986）第6050I與第6045條之既有規定中，分別將交易標的現金之定義新增數位資產（Digital Asset），及新增經紀商（Broker）之申報義務。所謂數位資產係以數位方式表彰一定價值，並透過加密保全的分散式帳本或其他類似技術所記錄之資產。經紀商認定範圍新增包括「關於任何為獲得報酬，而負責定期提供任何服務，代表他人實現數位資產轉移者」。法規生效後，任何價值超過10,000美元之交易訊息（諸如交易者姓名、社會安全號碼等資訊）應申報至美國國家稅務局（IRS），經紀商亦被要求申報其所經手交易至美國國家稅務局，新規範將適用於2023年12月31日後所應依法申報之文件。
區塊鏈技術去中心化的特性讓加密貨幣交易得以匿名化方式進行，然而新法一概將價值超過10,000美元的交易納入申報範圍。有論者認為，對於未建立身分驗證機制之小型平台業者、礦工以及散戶等經紀商或交易人，如何調整去匿名化之交易模式以遵循申報義務之法令，將是一大挑戰。綜上，新規範揭示政府將深化對於加密貨幣產業之監管，如何兼顧交易自由與交易秩序，將考驗著監管當局及業者之智慧。
楊明瑜
法律研究員 編譯整理
Infrastructure Investment and Jobs Act, H.R.3684, 117th Cong. (2021), https://www.congress.gov/bill/117th-congress/house-bill/3684. (last visited Nov. 28, 2021)
WHITE HOUSE, President Biden to Sign Bipartisan Infrastructure Investment and Jobs Act Monday (Nov. 10, 2021), https://www.whitehouse.gov/briefing-room/statements-releases/2021/11/10/president-biden-to-sign-bipartisan-infrastructure-investment-and-jobs-act-monday/ (last visited Nov. 28, 2021)
Abraham Sutherland, Research Report (2021), https://www.proofofstakealliance.org/wp-content/uploads/2021/09/Research-Report-on-Tax-Code-6050I-and-Digital-Assets.pdf (last visited Nov. 28, 2021)
Gibson, Dunn & Crutcher LLP, Infrastructure Bill’s New Reporting Requirements May Have Sweeping Implications for Cryptocurrency Ecosystem, (2021), https://www.gibsondunn.com/infrastructure-bills-new-reporting-requirements-may-have-sweeping-implications-for-cryptocurrency-ecosystem/ (last visited Dec 12, 2021)
德國聯邦內閣於2015年5月27日提出安全數位通訊及醫療應用法（Entwurf eines Gesetzes für sichere digitale Kommunikation und Anwendungen im Gesundheitswesen, E-Health-Gesetz）草案。 德國聯邦衛生部部長說明因草案的形成一直有所爭議，以致過程冗長。而為了保證大量數據的資料維護及安全，德國資料保護及資訊流通之主管機關聯邦資料保護官（Bundesbeauftragten für den Datenschutz und die Informationsfreiheit, BfDI）及聯邦資訊安全局（Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik, BSI），從一開始即密切參與其中合作。針對電子健保卡（die elektronische Gesundheitskarte）的資訊安全要求，德國聯邦衛生部將關注科技發展，持續更新相關規定。 本法案包括高安全標準之數位設施的建置期程，以及產生病人具體應用效益的時間規劃表，重要規定如下： 1.主檔資料管理（Stammdatenmanagement）：被保險人主檔資料（Versichertenstammdaten）的測試及更新，自2016年7月1日起，於兩年內針對全國區域進行大範圍測試。 2.結合病人的緊急資訊（Notfalldaten）：醫生能立即取得所有重要資訊，如過敏或過去病史等資料。當病人有該等需求之意願時，自2018年起健保卡即應包含緊急資訊。 3.藥物治療計畫（Medikationsplan）：包含病人使用藥物治療的所有資訊，藥物治療計畫能於治療過程中使病人更加安全。而同時最少使用三種藥物的被保險人，自2016年起應採行藥物治療計畫。之後應可於電子健保卡取得藥物治療計畫相關資訊。 4.以電子方式發送醫療診斷報告（Arztbriefe）：因目前為止醫療診斷報告仍係透過郵寄，然而為求重要資訊立即呈現，於2016年及2017年醫生以電子方式安全寄送診斷報告者，每份報告應收取55歐分的費用。 5.遠距醫療（Telemedizin）：為推動遠距醫療的利用，自2017年4月1日起遠端傳輸X光照（Röntgenaufnahmen）的醫療診斷結果將收取費用。 6.醫療資訊系統的互通性：建立互通性指引（Interoperabilitätsverzeichnis）應可使醫療方面各類資訊系統所採行的標準透明化，且可使其規範更加標準化。而該指引應包含遠距醫療應用資料入口網站（Informationsportal）。 7.本法案所提期程，特別係針對實施的代表性自治組織（Organisationen der Selbstverwaltung），德國聯邦法定健康保險總會（GKV-Spitzenverband）、聯邦特約醫師協會（Kassenärztliche Bundesvereinigung）及聯邦特約牙醫協會（Kassenzahnärztliche Bundesvereinigung）適用。
科研資源整合之跨國合作趨勢研析與比較 員工分紅市價八折課稅現行促進產業升級條例第１９條之１規定，為鼓勵員工參與公司經營，並分享營運成果，公司員工以其紅利轉作服務產業增資，而取得新發行記名股票，採「面額」課徵所得稅。而依據所得基本稅額條例第１２條第１項第５款規定，對於員工「可處分日次日時價」與股票面額之間的差額部分，另計入最低稅負制課稅。 台聯黨團認為現行促產條例第十九條之一關於員工分紅配股以面額課稅規定，使不少高科技產業上市櫃公司，利用促產條例優惠，壓低員工本薪，以分紅配股吸引人才，造成營業成本低列，將薪資費用轉嫁給股東，扭曲財報，使高獲利的高科技產業和薪資紅利豐厚的科技人租稅優惠多繳稅少，造成政府稅收短缺，因而提出修改案，改由「市價的八成」課徵所得稅。立法院 經濟能源委員會初審通過修正促進產業升級條例，將員工分紅配股由「面額」改依「市價八折」課稅，上市櫃公司市價以配股發放日前一個月均價為準，未上市櫃公司則以配股發放日淨值為準，此規定 引發高科技業者反彈，並向經濟部反映。 目前員工分紅改為市價的八成課稅雖通過委員會初審，但提交下次院會討論前，須經朝野協商。經濟部表示，此案初審後尚需經過立法院政黨協商，再交由院會決定。員工分紅配股課稅方式改變，應要有配套才合宜（例如一定之緩衝期間讓業者調整員工薪資結構），若在配套未完成前就做決定，是比較不好的決策。
新加坡科技與研究局針對未來工廠提出研究規劃及方向新加坡科技與研究局（Agency for Science, Technology and Research）於2017年7月26日提出未來工廠（Toward the factories of the future）概念及相關研究方向，自動化（Automation）、機器人（robotics）、先進電腦輔助設計（advanced computer-aided design）、感測和診斷技術（sensing and diagnostic technologies）將徹底改變現代工廠，可製造的產品範圍廣泛，從微型車乃至於飛機皆可生產。積層製造（Additive Manufacturing），又稱3D列印（3D printing），可使用單一的高科技生產線來創造許多不同的產品項目，而不需要傳統大規模生產的設計限制和成本，伴隨未來高效能電腦和感測技術之進步，積層製造速度也會隨之加快。而智慧工廠（smart factories）將與物聯網（IOT）、雲端計算（cloud computing）、先進機器人（advanced robotics）、即時分析（real-time analytics）與機器學習（machine learning）等技術與積層製造技術結合，將大為提升生產速度及產量。 為加速及改善積層製造的製程，最重要的方法之一，是使用材料物理學的基本原理來模擬製造過程，而近期更引進跨學科之研究，「模擬」最終產品化學成分和機械性能的微觀結構。因積層製造是一個複雜又困難的過程，透過變化既有規則之模擬（Game-Changing simulations），若建立完成模型且模擬成功，將成為積層製造的殺手級技術。在未來的五到十年，我們將看到更多的零件從積層製造技術生產出來，而且這種技術有機會成為未來工廠的生產基礎。由於現行材料及製造流程與機器必須配合一致，些許的差異皆會生產出不同品質之產品，故未來積層製造工廠的結果穩定重現性（repeatability）和標準化（standardization），將是產品商業化的主要障礙與挑戰。