白話科技|碳費、碳稅、碳權是什麼?碳費懶人包:收費辦法、徵收對象一次懂
白話科技|碳費、碳稅、碳權是什麼?碳費懶人包:收費辦法、徵收對象一次懂

你知道碳費、碳權、碳稅三者的差異是什麼嗎?

台灣因應國際淨零排放的需求,也吹起了「碳風潮」。不過,相關名詞傾巢而出讓人眼花撩亂,如果用最簡單的方式給碳權、碳費、碳稅3個名詞一個快速上手的記憶方式,分別是: 你能排多少碳(碳權)排多少碳就要收多少錢(碳費) ,以及台灣目前沒有的 碳稅

碳費:排多少碳就要收多少錢

碳費(carbon fee): 企業製造多少碳排放,就要繳交相對的費用給環境部。碳費是國際上常用的碳定價工具,指的是針對二氧化碳等溫室氣體向排放者徵收費用。

碳費收費辦法

根據《氣候變遷因應法》規定,台灣環境部公告的碳費徵收3項子法「碳費收費辦法」、「自主減量計畫管理辦法」及「碳費徵收對象溫室氣體減量指定目標」。台灣將在2025年1月1日正式收取碳費,明年起,企業未來需要在每年5月底前,依前一年1月1日至12月31日的溫室氣體排放量申報繳費。

碳費徵收對象

第一波被徵收碳費的對象以年排放量2.5萬噸以上的排碳大戶為主,例如電力業、燃氣供應業及製造業。

碳費費率審議會預估將於9月9日再度召開審議會。碳費費率訂定與徵收時程,預計今年10月底完成費率審議,明年元旦費率公告生效,明年5月試申報碳費(但不用繳費),也就是說這些排碳大戶要到2026年5月才需要第一次繳交碳費(繳交2025年排放量碳費),依前一年1月1日至12月31日的溫室氣體排放量申報。

碳費計算

碳費=收費排放量(超過2.5萬噸的部分)x 徵收費率(費率尚未公布)。

而台灣採用碳費制度,由環保署徵收,未來碳費收入將採「專款專用」,應用在溫室氣體減量相關工作、發展低碳與負排放技術及產業、補助及獎勵投資溫室氣體減量技術等。

延伸閱讀:碳費2025開徵!誰要繳?碳費怎麼算?誰有優惠費率?一次看懂碳費法規

碳權:排碳的權利

碳權(carbon credits) 代表「排碳的權利」,通常以「公噸二氧化碳當量」(tCO2e)為計算單位,1公噸的碳排即為1單位。

這是企業最需要注意的關鍵字,因為「碳權」也是一種商品,每個企業都有自己的碳權量,多的可以出售、不夠的話就需要購買,來達到政府或國際供應鏈規範的「碳中和」。

國內碳權交易平台將在10月2日正式上路!根據碳權交易所國內減量額度交易平台公開資料,已確定有6個定價交易減量額度專案公告相關交易資料,其中包含中鋼、奇美實業、台北101大樓、漢程客運和漢寶農畜產企業,總計共6080公噸,每噸交易價格會落在新台幣2500至4000元間。

延伸閱讀:碳權交易平台10/2上路,台北101等6專案公開閱覽!誰需要買碳權?

針對碳權,而最常見的問題是:我有多少碳權?

這就關乎企業所屬的產業類別,以及碳權的產生方式,可以分為以下兩種:政府規定和自願性產生,前者是政府強制性進行總量管制與交易產生,後者則是常被企業用於抵換碳排放的手段。

1. 政府強制性碳權:
由政府設定減量目標,對受管制的企業(如工業或發電業)分配碳排放的配額,這些配額視為企業可以排放二氧化碳的「代幣」。如果企業的排放量超過配額,就需要購買更多「代幣」;相反地,如果某企業成功減少排放並有多餘的配額,就可以將其出售給其他需要的企業。不過,這些碳權只能在同一市場內交易,無法跨市場操作,而且政府對碳權的發放非常嚴謹,有效避免重複計算或濫用的情況。

2. 自願性碳權:
企業在政府的減碳要求之外,可以自行訂定更高的減碳目標,主動購買民間自願性碳權以抵銷自己的碳排放,像是透過植樹造林、保育紅樹林、節能等活動,所取得的減量額度,也可以稱為碳信用。自願型碳權多為強制性市場的補充機制,是碳管理的政策工具之一,目前我國的碳權交易規劃,分為「自願減量額度」及「增量抵換交易」兩類,就是傾向此制度。

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圖/ 環境部

延伸閱讀:台灣碳權交易平台10/2上路!誰需要買碳權?為何採美金交易?

碳稅:台灣目前沒有

碳稅(carbon tax):企業製造多少碳排放,由政府直接為二氧化碳排放量決定一個固定價格(稅額),並以公噸作為計價單位繳交稅金給各國財政部。目前台灣並未徵收碳稅。

世界各國大多數政府實行碳稅,是由財政機關統一徵收,稅收入國庫後可視為整體政府的財政收入,用途包含社會福利、所得稅減免、發展各項低碳的基礎建設等,用途廣泛。

碳費和碳稅有什麼不同?

國際上,碳稅(Carbon Tax)主要由財政部徵收,用途更加廣泛;而台灣的碳費制度,主要是將碳費當作經濟誘因,且由環保署徵收,以專款專用的方式使用在環境行動上,不過兩者本質上都是政府要求企業減排的方式。簡單來說,碳稅與碳費的差異在於徵收的主管機關不同。

減碳如今不再是道德訴求,碳定價凸顯了碳排放所隱含的社會成本,透過提高排碳成本,達成減少溫室氣體排放的目的,像是透過徵碳費、取消化石燃料補貼,都是為了實現碳排放者付費的精神。不過,對台灣企業來說,更重要的事情是跟上國際的腳步,以免因為「碳問題」被排除在供應鏈名單之外。

延伸閱讀:「碳中和」商品貴在哪?碳抵換帶來多少綠色溢價?用市面筆電算給你看

資料來源: 行政院國家永續發展委員會環境部

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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