OECD將就第一支柱金額A召開公開諮詢會議
OECD（經合組織）於2022年9月12日巴黎時間12時至17時召開第一支柱金額A（Amount A of Pillar One）的公開諮詢會議。蓋2021年10月，共137個成員同意自2023年啟用雙柱計畫（Two-Pillar Plan），OECD為提供能協助各國制訂相關內國法之「示範規則（Model Rules）」，已多次並持續公開徵詢意見。
其中，作為第一支柱的全球利潤分配稅制，係針對全球收入逾200億歐元且稅前淨利逾10%的大型跨國企業，定其逾10%的利潤為「剩餘利潤」，並取25%依關聯性（Nexus）重新分配至價值創造地，此剩餘利潤即本次會議欲討論之金額A。
一旦劃歸金額A將適用高達25%之稅率，故2022年7月11日，OECD所公布第一支柱的「進度報告（Progress Report）」，即針對如何計算大型跨國企業之全球總所得、如何量化系爭所得為金額A之稅基、如何定關連性原則以決定各價值創造地對金額A徵稅權之有無及高低、稅捐競合時如何避免對金額A造成雙重課稅，以及各該要件之定義等核心問題，列出7項標題（Title）作為本次會議討論重點。
然而，除了金額A徵稅權之跨國分配所涉利害關係錯綜複雜外，因各國稅制與發展不一致、美國對雙柱計畫之態度似有保留、歐盟成員國迄今仍無法達成一致共識，以及烏俄戰爭引發的通貨膨脹等各種內外因素，均為第一支柱示範規則之訂定，甚至雙柱計畫之實施增加了不確定性。準此，本次會議重要性不言可喻，值得我國持續注意。
廖元慶
高級法律研究員 編譯整理
Tax challenges of digitalisation: OECD invites public input on the Progress Report on Amount A of Pillar One, OECD official, https://www.oecd.org/tax/beps/oecd-invites-public-input-on-the-progress-report-on-amount-a-of-pillar-one.htm, (last visited Sep. 1, 2022).
Tax challenges of digitalisation: Public consultation meeting on Amount A of Pillar One, OECD official, https://www.oecd.org/tax/beps/public-consultation-meeting-on-amount-a-of-pillar-one-september-2022.htm, (last visited Sep. 1, 2022).
Pillar One – Amount A: Draft Model Rules for Domestic Legislation on Scope, OECD official, https://www.oecd.org/tax/beps/public-consultation-document-pillar-one-amount-a-scope.pdf, (last visited Sep. 1, 2022).
Progress Report on Amount A of Pillar One, OECD official, https://www.oecd.org/tax/beps/progress-report-on-amount-a-of-pillar-one-july-2022.pdf,（last visited Sep. 1, 2022）.
廖元慶，〈取消數位服務稅已為國際趨勢〉，工商時報，名家評論，2021年11月23日報導，網址：https://view.ctee.com.tw/economic/34152.html（最後瀏覽日：2022年9月1日）。
2006年芬蘭研究創新委員會在其創新政策倡議中指出，為結合產學研就重大發展領域進行長期合作，加速該國公私合作投入創新過程 Public-Private Partnerships (PPP)，故以非營利性有限公司型態成立科學技術創新策略中心（Strategic Centres for Science, Technology and Innovation, SHOKs）。 SHOKs的計畫經費主要由芬蘭技術處（Tekes）提供補助，惟政府補助比例上限：最高上限75%，必要時Tekes可減少補助以符合上述比例。2008年到2014年用於補助研究計畫金額總和為5.45億歐元。 SHOKs科研計畫成果智財權歸屬及運用規定概述如下： 一、既有智慧財產權歸屬及運用： 1.參與者共同執行研究計畫不影響其既有智慧財產權之歸屬。 2.參與者之既有智慧財產權，若屬其他共同參與者執行計畫有必要者，應依無償或FRAND原則對其他共同執行研究計畫之參與者進行授權。 3.與執行計畫目的無關之既有智慧財產權使用，應另行協商授權事宜。 二、計畫成果智慧財產權歸屬： 1.歸屬於產出成果之一方，但如成果是多方參與者共同產出，原則上共有，但可另約定僅歸屬一方。 2.非SHOKs股東對研發成果產出有重大貢獻者，該研發成果亦可歸屬於該非SHOKs股東。 三、計畫成果智慧財產權之運用： 1.參與者為研究機構者，應向欲運用其研發成果之企業參與者進行移轉或授權時，收取相當於市場價格的補償金。 2.研究計畫參與者得無償取得相同及全球範圍之成果使用權，但除研究機構外不得再授權。
蕃茄醬瓶身相似設計引發商標侵權之爭今年(2014)3月6日美國號稱蕃茄醬巨人的H.J. Heinz Co. (以下簡稱Heinz)於美國德州聯邦法院向一家德州公司Figueroa Brothers Inc. (以下簡稱Figueroa)提起商標侵權訴訟，主張Figueroa製造販售的蕃茄醬採用與其設計幾近相同的瓶身(ketchup bottle)，侵害其極具識別性、代表性的商業表徵(trade dress)。 Heinz目前針對該玻璃瓶設計已註冊取得3個聯邦商標，其除了主張聯邦商標法保護外，亦基於普通法(common law)提起商標侵權主張。然而，Heinz表示，在提起訴訟前，已數次嘗試與Figueroa私下解決此爭議，但未果，所以最後才會訴諸法律途徑，提起訴訟。 Heinz於訴狀中表示從1890年代開始，便開始行銷販售有名的蕃茄醬產品，該產品的包裝即為系爭具有高度識別性的玻璃瓶設計。Heinz認為被告Figueroa未經同意擅自使用此瓶身設計的行為會造成消費者混淆，搭便車利用Heinz花費大量心力、時間和費用所累積的良好商譽來牟利。此外，Heinz並注意到Figueroa其他醬料產品例如莎莎醬、辣醬皆使用不相似的包裝，惟獨蕃茄醬產品包裝跟其有名的玻璃瓶設計幾乎完全相同。 自Heinz提起訴訟過了近一個禮拜，案情有了變化，Figueroa於4月初與Heinz和解，雖然Figueroa並未承認其侵害Heinz商標權，但同意從今年12月開始停止使用該玻璃瓶設計，並從此不再侵害Heinz的商業表徵(玻璃瓶設計)。然而，和解金額相關條款並未揭露。 此案之後，對於其他欲仿冒或剽竊Heinz的玻璃瓶設計者，是否會有遏阻影響，值得後續觀察。
開放科學（open science）開放科學的基本理念，泛指在數位時代的背景下，各類型實驗測量機器獲得大量數據，以及網路行為累積的人類活動記錄，使各領域的研究活動趨向側重資料處理，結合分析工具後，以可閱讀的形式呈現並發表。 開放科學概念應用於行政與制度建立上，主要有兩個面向，其一為政府資助產出科學期刊論文等研究成果的開放取用（open access），意圖解決期刊雜誌訂閱費用過高，導致研究成果流通困難的問題，屬於早期開放科學關注的重點；其二則係使用官方研究資金進行研發時，於研究過程中取得的實驗、觀測及調查之研究資料開放運用，為近期政策與制度性倡議所聚焦，目的為使科學界、產業界以及一般社會大眾得以廣為接收並利用該些研究結果，令政府資金運用的一切成果均能充分回饋給國民與社會，期望藉由研究資料的公開，進一步深化該領域的研究進程、推展跨域研究或企業的產品與服務開發、以及創新活動。 舉例而言，日本內閣府於2018年提出的「統合創新戰略（統合イノベーション戦略）」第二章內，建構了國內開放科學下研究資料管理開放政策之基礎框架，關注伺服器空間內的研究資料保存與管理，與外國研究資料連動以建構巨量知識泉源，讓所有人得以廣泛活用該些研究資料，促成與加速跨領域與跨國境的新創。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。