韓國2012年度國家智財施行計畫檢討評估結果出爐
韓國2012年度國家智財施行計畫檢討評估結果出爐
科技法律研究所
2014年03月26日
壹、事件背景
韓國國家智慧財產委員會(以下簡稱智財委員會)於2013年11月13日公布「2012年度國家智財施行計畫之檢討評估結果」。韓國智財委員會係依智慧財產基本法第10條，檢討、評估施行計畫之推動情形。檢討評估對象係針對2012年度國家智財施行計畫(以下簡稱施行計畫)之5大政策面向：創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產，挑選出重點推動共21個課題。另為確保評估之專業性及客觀性，由民間專家組成「政策評估團」，並召開會議就不同的推動課題討論，然後以等級決定優劣。
針對21個課題進行檢討評估之結果顯示，被評為優秀等級之課題有4個，分別為「透過改善研究發展體系，創造高品質智慧財產」、「加強智慧財產侵權物品國境管制措施」、「塑造尊重智慧財產文化」、「建構、運用新植物品種育種之基礎環境」；而需要改善之課題則有3個，即「支援海外當地侵權之因應」、「強化地方中小企業之智財能力」、「發掘及確保海洋生物資源與智財創造之支援」。以下就評估方法及結果扼要說明之。
貳、評估方法及結果概述
韓國考量到智財施行計畫之特殊性，且加上是首次推動、評估國家層級智財政策之成效，所以不僅是評估政策成果，同時也要對政策形成、執行等政策基礎環境之確保等相關要素進行評估，對此，韓國設定3項評估指標：「政策形成」、「政策執行」、「政策成果」，詳細指標內容如下表所示：
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區分 |
評估項目 |
評估基準 |
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政策形成(30%) |
1.計畫確立之適切性(15%) |
1-1.事前分析、意見蒐集之充實性(5%) |
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1-2.成果指標及目標值之適當性(10%) |
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2.政策基礎環境之確保水準(15%) |
2-1.推動體系之充實性(5%) |
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2-2.資源分配之適當性(10%) |
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政策執行(35%) |
3.推動過程之效率性(25%) |
3-1.推動日程之充實性(10%) |
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3-2.相關機關與政策連結性(10%) |
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3-3.監督及情況變化之對應性(5%) |
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4.政策擴散之努力水準(10%) |
4-1.政策溝通、宣傳、教育之充實性(10%) |
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政策成果(35%) |
5.政策成果及效果(35%) |
5-1.成果目標達成度(20%) |
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5-2.政策效果(15%) |
資料來源：韓國國家智財委員會
表1智財施行計畫之政策評估指標
為確保評估之專業性及客觀性，由韓國智財委員會之民間委員、及下設之創造、保護、運用、基礎環境、新智慧財產等專門委員會之專門委員，以及地方自治團體代表等30位成員組成政策評估團。每位評估委員就各機關提出之實績報告書內容為判斷依據，再依照不同指標之特性，進行定量和定性評估。政策評估團第1次評估完畢後，就會召開調整會議，決定各推動課題之評估等級(分成優秀、普通、需要改善3個等級)為何。
整體而言，韓國的智慧財產創造能力已提高不少，且韓國國內對智財保護水準亦逐漸提升，另外，對於智慧財產創造、保護、運用之正向循環體系所需之配套措施如新智慧財產相關法制，初步已整備完成。韓國之後擬要持續提高智財成果之品質，加強韓國在海外的智財保護，並且增進民間對智財運用政策之有感度，以及推動與新智財相關之各部會間對智財業務範圍調整與政策方面之合作推動。
「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。
歐洲個人資料保護委員會發布數位服務法與一般資料保護規則相互影響指引「歐洲資料保護委員會」（European Data Protection Board, EDPB）於2025年9月12日發布《數位服務法》（Digital Services Act, DSA）與《一般資料保護規則》（General Data Protection Regulation, GDPR）交互影響指引（Guidelines 3/2025 on the interplay between the DSA and the GDPR）。這份指引闡明中介服務提供者（intermediary service providers）於履行DSA義務時，應如何解釋與適用GDPR。 DSA與GDPR如何交互影響？ 處理個人資料的中介服務提供者，依據處理個資的目的和方式或僅代表他人處理個資，會被歸屬於GDPR框架下的控制者或處理者。此時，DSA與GDPR產生法規適用的交互重疊，服務提供者需同時符合DSA與GDPR的要求。具體而言，DSA與GDPR產生交互影響的關鍵領域為以下： 1.非法內容檢測（Illegal content detection）：DSA第7條鼓勵中介服務提供者主動進行自發性調查，或採取其他旨在偵測、識別及移除非法內容或使其無法存取的措施。指引提醒，中介服務提供者為此採取的自發性行動仍須遵守GDPR要求的處理合法性，而此時最可能援引的合法性依據為GDPR第6條第1項第f款「合法利益」（legitimate interests）。 2.通知與申訴等程序：DSA所規定設通報與處置機制及內部申訴系統，於運作過程中如涉及個資之蒐集與處理，應符GDPR之規範。服務提供者僅得蒐集履行該義務所必須之個人資料，並應確保通報機制不以通報人識別為強制要件。若為確認非法內容之性質或依法須揭露通報人身分者，應事前告知通報人。同時，DSA第20條與第23條所規範之申訴及帳號停權程序，均不得損及資料主體所享有之權利與救濟可能。 3.禁止誤導性設計模式（Deceptive design patterns）：DSA第25條第1項規範，線上平台服務提供者不得以欺騙或操縱其服務接收者之方式，或以其他實質扭曲或損害其服務接收者作出自由且知情決定之能力之方式，設計、組織或營運其線上介面，但DSA第25條第2項則宣示，線上平台提供者之欺瞞性設計行為若已受GDPR規範時，不在第25條第1項之禁止範圍內。指引指出，於判斷該行為是否屬 GDPR 適用範圍時，應評估其是否涉及個人資料之處理，及該設計對資料主體行為之影響是否與資料處理相關。指引並以具體案例補充，區分屬於及不屬於 GDPR 適用之欺瞞性設計模式，以利實務適用。 4.廣告透明度要求：DSA第26條為線上平台提供者制定有關廣告透明度的規範，並禁止基於GDPR第9條之特別類別資料投放廣告，導引出平台必須揭露分析之參數要求，且平台服務提供者應提供處理個資的法律依據。 5.推薦系統：線上平台提供者得於其推薦系統（recommender systems）中使用使用者之個人資料，以個人化顯示內容之順序或顯著程度。然而，推薦系統涉及對個人資料之推論及組合，其準確性與透明度均引發指引的關切，同時亦伴隨大規模及／或敏感性個人資料處理所帶來之潛在風險。指引提醒，不能排除推薦系統透過向使用者呈現特定內容之行為，構成GDPR第22條第1項的「自動化決策」（automated decision-making），提供者於提供不同推薦選項時，應平等呈現各項選擇，不得以設計或行為誘導使用者選擇基於剖析之系統。使用者選擇非剖析選項期間，提供者不得繼續蒐集或處理個人資料以進行剖析。 6.未成年人保護：指引指出，為了符合DSA第28條第1項及第2項所要求於線上平台服務中實施適當且相稱的措施，確保未成年人享有高度的隱私、安全與保障，相關的資料處理得以GDPR第6條第1項第c款「履行法定義務」作為合法依據。 7.系統性風險管理：DSA第34與35條要求超大型在線平台和在線搜索引擎的提供商管理其服務的系統性風險，包括非法內容的傳播以及隱私和個人數據保護等基本權利的風險。而指引進一步提醒，GDPR第25條所設計及預設之資料保護，可能有助於解決這些服務中發現的系統性風險，並且如果確定系統性風險，根據GDPR，應執行資料保護影響評估。 EDPB與其他監管機關的後續？ EDPB的新聞稿進一步指出，EDPB正在持續與其監管關機關合作，以釐清跨法規監理體系並確保個資保護保障之一致性。後續進一步的跨法域的指引，包含《數位市場法》（Digital Markets Act, DMA）、《人工智慧法》（Artificial Intelligence Act, AIA）與GDPR的相互影響指引，正在持續制定中，值得後續持續留意。
自資料流通機制建置擴大資料經濟市場自資料流通機制建置擴大資料經濟市場 資訊工業策進會科技法律研究所 2020年03月25日 壹、事件摘要 過往，我國之資料開放政策著力於「政府資料開放」，並將之提供予民眾及企業運用。推動上，提出主動開放，民生優先、制定開放資料規範、推動共用平台及示範宣導與服務推廣四大策略，整體成效斐然，已獲國際肯認。然而，伴隨網際網路資通訊技術的發展，智慧聯網技術的進步，人工智慧（artificial intelligence, AI）、物聯網（Internet of Things, IoT）、區塊鏈、AR/VR等涉及資料運用之新興科技相繼萌芽，觸發對資料的大量需求。 特別是我國在新興科技領域之新創企業，為扣合「少量、多樣、個人化」的長尾型市場（Long Tail Market）發展趨勢，以形塑可應對少數大量應用、重視產品或服務客製化特性之商業模式[1]，資料更是驅動其成長不可或缺的石油。只是勘查我國私部門資料開放現況，首先是《個人資料保護法》等法令遵循事宜，致使企業釋出資料意願較低；次者是跨國大企業資料霸權時代下，新創、中小企業難以在資料獲取上與之競爭；其三則是即便已有資料交易管道，仍尚乏可提升資料交易透明度、信任度及品質之措施可循。是以，亟待相應措施緩解上開問題。 觀測國際間促進私部門資料釋出與流通之作法，一者係透過中介作為決定資料釋出與否之交易模式（如美國之資料仲介）；二者係回歸資料自主理念，由個人決定資料是否釋出之形式（如歐盟My Data 、日本情報銀行）。為回應上開問題，本文擇定日本以個人為出發點之資料流通措施為例，研析其促進資料交易流通所採行之制度與服務模式，期能作為我國擬訂資料經濟促進措施時，可攻錯的他山之石。 貳、重點說明 一、日本情報銀行制度建立背景 日本在資料流通與運用所面臨的挑戰，與我國同樣面臨個資法遵、資料交易信任度不足以及難與資料霸權者相競爭的困境。 據研究顯示，單以日本100家主要的線上購物網站為對象調查，即有高達一半比例的業者將用戶資料與外部各方共享而未具體向用戶明示，甚至未提供用戶拒絕提供資料的方式。由於普遍發生個人資料由營運業者蒐集後，進行目的外利用，致使在資料共用及利用上，容易因為業者未充分解釋利用之資料內容及對用戶的好處，而降低用戶同意或協力提供資料之意願[2]。此外，日本也意識到多數資訊被GAFA（Google、Apple、Facebook、Amazon）等大型網路服務業者掌控，從而壓縮日本本土業者的生存空間 [3]，為避免未來資料可能會被大型網路服務業者所壟斷，不利未來日本資通訊與數位化社會發展，日本政府認為有必要建立被個人信任的第三方制度協助處理資料，以鞏固國家資料價值發展能量。 為此，日本提出情報銀行概念，並且由總務省與經濟產業省於2017年11月至2018年4月間相繼召開6次「資料信託功能認定機制檢討會」（情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会），檢討具備資料信託功能之「情報銀行」認定基準及契約建議記載事項[4]，期藉此機制形塑有利（個人）資料流通之模式[5]。 二、日本情報銀行制度介紹 （一）情報銀行架構 日本情報銀行架構係建立於其既有的PDS（Personal Data Stores）及資料交易市場平台之上。所謂PDS是由個人管理、儲存資料的機制，並可提供予第三方使用資料，還可分為由個人擁有終端載具，自行管理個人資料的分散型，以及由個人委託營運商（即提供服務之第三方）儲存與管理資料的集中型。至於資料交易市場，則係一種對供需雙方進行仲介，促使雙方通過買賣等方式進行交易之機制。是以，資料交易市場本身具有媒合之功能，但以匿名化資料及非屬個人資料為大宗。由於資料交易市場的仲介性質，須保持中立性，本身不會參與資料之蒐集、保存、處理和交易活動。 情報銀行則是自資料交易市場衍生，同時結合了PDS之特性，因此資料銀行本身會進行資料的蒐集、保存、處理和交易行為，並根據與個人簽訂之契約，利用PDS系統管理個人資料，按個人指示或其預先設定之條件管理個人資料，必要時對資料作匿名化，以提供予第三方使用。 圖 1日本個人資料交易架構 資料來源: 21世紀政策研究所，データ利活用と產業化，2018年5月。 （二）情報銀行功能－資料信託 情報銀行的建立，相當性地將顛覆過往GAFA（Google、Apple、Facebook、Amazon）公司的商業模式。 透過情報銀行機制，過往資料持有業者提供匿名加工、統計資料交易模式下，所無法克服獲取個人同意的難題將可獲得解消。情報銀行基於以個人為中心的資料活用精神，導入「資料信託」作法大幅度提升個人資料利、活用之意願。 資料信託之「信託」，並不一定係指法律上的信託概念，而是類似信託一樣的做法，係屬一種經濟關係，分別由信託人（資料主體）、受託人（資料銀行）及受益人（可能是信託人本人）所組成[6]。具體來說，信託人通過信託行為，預先指定或設定條件將其資料信託予受託人，並由受託人按信託人設定信託之目的，為其管理個人資料，並應善盡管理個人資料之義務。 情報銀行以信託方式進行個人資料管理，可能從事個人資料匿名化、協助談判交易條件、監控資料使用方式、代收和管理使用費以及支付與管理個人利益[7]等五類事項。 （三）情報銀行之驗證系統與運作機制 為確保資料流通基礎的安全性、資料流通情形揭露之透明性以及情報銀行業者之可靠性，總務省在2018年10月偕同日本IT團體聯盟組成「情報銀行推進委員會」，設計「情報信託機能驗證指引」（2018年6月發布第1版；2019年10月提出第2版）作為情報銀行驗證之基礎。只是，該驗證並不具強制性，未取得者仍可進行情報銀行之業務，僅係藉由驗證手段建立社會大眾對情報銀行之信心[8]。而就情報銀行的驗證基準，可分成業者資格、資料安全、資料治理及業務內容，分述如下： 業者資格：能擔保資料安全，具損害賠償能力的法人； 資料安全：須確保資訊安全與隱私受到足夠的保障，並定期更新隱私標章或驗證，以符合個資法與相關法規之要求； 管理體系：建立管理體系以明確管理職責，籌組「資料倫理審查會」，委員包括工程師、安全專家、法律從業者、資料倫理專家、消費者等，情報銀行並須定期向資料倫理審查會報告； 業務內容：情報銀行應明確揭示所開展業務，尤其是涉及個人資料範圍時，應揭示取得方法與使用目的。情報銀行在提供個人資料予第三方時，須明確對第三方的判斷標準、流程與使用目的。 截至2020年2月為止，日本IT團體聯盟進行了三波情報銀行認定，共三井住友信託銀行、FiliCa Pocket Marketing、J.Score、中部電力株式會社等四家業者通過情報銀行認證[9]。 除了推行建立情報銀行驗證系統外，日本總務省考量業者與資料主體間地位的不平等，以及業者在擬定資料信託契約上，或可能需要由政府提供一定程度提示，一併推出資料信託機能定型化契約應記載事項，敘明契約應涵蓋如情報銀行業務範圍、權利義務、損害賠償等內容，以明確情報銀行和個人間就資料利用之目的、範圍以及權責關係。其中，特別的是，由於日本《個人資料保護法》對於個人資料之蒐集、處理及利用係以個人同意為基礎開展，是故，在資料信託機能定型化契約應記載事項中特別就此明示情報銀行應該按照個人事前同意的範圍為個人控制資料。只是，如何解釋事前同意的範圍，整體來說，所同意的範圍必須是個人可以預測的範圍內進行解釋和操作。再者，為了確保個人資料的可控性，針對資料需求者再提供資料予其他第三人情況，強調必須就第三方和使用目的適度獲得個人同意才可為之。 值得一提的是，情報銀行必須設置「資料倫理審查委員會」諮詢體制，就情報銀行業務考量其適當性並提供建議，包含：個人與情報銀行間契約內容、使用情報銀行信託個人資料之目的、將信託資料提供予第三方之條件等[10]。 參、事件評析 一、我國現況 我國自行政院2012年第3322次院務決議推動政府資料開放以來，持續就政府資料開放不斷精進，包含2015年建置資料開放規範與相關環境[11]、2017年討論個人資料運用與政府資料開放政策，提出以民為本的「數位服務個人化（My Data）」，打造「一站式」服務措施[12]。實質上，已隱然含有回歸資料自主理念，由個人決定資料是否釋出之精神。 我國所推行之My Data服務可分為二種，一是按照個人需求，透過平台讓個人可下載自己的個人資料；二是透過線上服務授權，由民眾授權政府或民間業者取得個人資料，如醫療、戶政、教育、金融、勞健保或水電等方面之資料，再由相關領域之業者提供民眾所需的整合式個人化服務[13]。惟目前我國在My Data應用上，仍是以民眾自行下載政府機關所蒐集資料，再由民眾依其意願與需求提供予政府機關或民間企業為主，整體上，相當程度緩解《個人資料保護法》的限制，直接由資料主體釋出資料予資料利用者；藉由個人控制自己資料形式突圍資料霸權現象。但在建立資料交易透明度與信任度上，仍尚乏相應機制；在推行資料流通機制並擴大資料經濟市場之作為上，尚未有如同日本情報銀行機制等資料流通機制做為橋樑，協助弭平私部門資料流通最後一哩路之障礙。 二、我國未來制度設計方向建議 誠如前述，我國My Data機制現階段仍以公部門持有之個人資料為主，較缺乏私部門持有之個人資料。究其原因主要有三，一為業者釋出資料時，有其《個人資料保護法》等法令遵循上之成本及考量；二是社會普遍就個人資料被利用之情況的信任度不足；三則係欠缺誘因鼓勵業者或個人將資料釋出。 是以，或許如同日本情報銀行之作法，藉由可信任之第三方作為資料流通基盤，鼓勵促進個人資料加值再利用，避免私部門運用時囿於法規範而有所侷限。只是，於此必須注意日本情報銀行機制採用之資料信託，倘欲轉化為適於我國現行法規者，或需考量資料本身性質並非財產權之範疇，無法作為信託契約標的情形，而宜採行委任契約作法為妥。此外，在信任度與透明度建立上，日本通過驗證機制和資料倫理委員會的審查制度雙重管控做法，亦值得我國未來設計資料流通機制時引為借鏡。 肆、結語 有鑑於資料逐漸成為影響競爭力的重要因素，且如今大量的個人資料皆掌握在國外大型網路服務商手中，為有效提升我國業者的國際競爭力，政府或可參考日本情報銀行之模式，由民間機構分別負責驗證、擔任情報銀行之角色，並引入資料倫理審查會，透過公正之第三方審查資料流通平台業者是否公允，以促成資料經濟發展與保障個人資料之環境的形成。 [1]趙祖佑、周駿呈、涂家瑋，〈物聯網應用發展趨勢與商機─資料經濟篇〉，頁18-19（2015）。 [2]データ流通環境整備検討会，〈AI、IoT時代におけるデータ活用ワーキンググループ 中間とりまとめ〉，頁5（2017/3）。 [3]松ヶ枝優佳，〈データ主義時代の新たな銀行「情報銀行」とはなにか〉，Open Innovation Japan，2019/03/11，https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/55684?page=4（最後瀏覽日：2020/02/19）。 [4]周晨蕙，〈日本公布資料信託功能認定指引ver1.0並進行相關實驗〉，科技法律研究所，2018/10，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=55&tp=1&i=156&d=8115（最後瀏覽日：2020/02/19）。 [5]情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会，〈情報信託機能の認定に係る指針ver2.0〉，2019/10，https://www.soumu.go.jp/main_content/000649152.pdf（最後瀏覽日：2020/02/19）。 [6]辰巳 憲一，〈個人情報信託の経済分析～プライバシー情報を保護しながら信託で一元管理する～〉，学習院大学経済論集第48巻第2号，頁98（2011/7）。 [7]同前註。 [8]Jiji, Japan Grants Certification for First Time to ‘Information Banks’, The Japan Times (July 9, 2019), https://www.japantimes.co.jp/news/2019/07/09/business/japan-grants-certification-first-time-information-banks/#.XkymJygzZhE (last visited Feb. 19, 2020). [9]一般社団法人日本IT団体連盟，〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定（第１弾）を決定〉，2019/06/26，https://itrenmei.jp/topics/2019/3646/；一般社団法人日本IT団体連盟，〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定（第２弾）を決定〉，2019/12/25，https://www.itrenmei.jp/topics/2019/3652/；一般社団法人日本IT団体連盟，〈日本IT団体連盟、「情報銀行」認定（第３弾）を決定〉，2020/02/17，https://www.itrenmei.jp/topics/2020/3657/（最後瀏覽日：2020/02/19）。 [10]日本IT團體聯盟，「情報銀行」の推進に向けた取組みについて，2019年9月30日。 [11]國家發展委員會，〈政府資料開放〉，https://www.ndc.gov.tw/Content_List.aspx?n=9B973A5871579AC7（最後瀏覽日：2020/02/20）。 [12]國家發展委員會，〈數位服務個人化（My Data）〉，https://www.ndc.gov.tw/cp.aspx?n=8B6C9C324E6BF233&s=460617D071481C4B（最後瀏覽日：2020/02/20）。 [13]王若樸，〈國發會My Data政策未來怎麼走？學者建議應跨產業推動資料治理〉，iThome，2019/09/12，https://www.ithome.com.tw/news/133002（最後瀏覽日：2020/02/20）。
加拿大聯邦政府預計2018年於全國落實碳排放費用徵收加拿大總理賈斯汀．杜魯道（Justin Trudeau）於2016年10月提出一項改革方案，要求全國各省份或地區於2018年開始，須擇一實施碳稅（Carbon tax）制度或碳交易系統（Cap-and-Trade System）：前者，聯邦政府將制定徵收下限，從2018年每噸10元，逐年提高10元，直至2022年每噸50元為止；至於碳交易系統，則須設立嚴格管控規範，以達聯邦政府實施碳稅制度所得減少碳排放量之預期值。同時，杜魯道更進一步表示，費用將交由各省區自行向排放者進行徵收，並可就其所得作自由運用，反之，倘若未確實執行該項政策者，聯邦政府則將強制介入實施。 事實上，綜觀國際間徵收碳稅制度，主要有兩種類型：一類為全國落實碳稅徵收，例如：荷蘭、丹麥、德國或南韓等，其中尚可再細分是否作為一獨立稅目進行徵收，前述荷蘭及丹麥二國，即直接設立碳稅進行徵收，至於德國與南韓，則是將碳排放作為能源稅之計算因子之一作收取；另一類為國內部分地區自行決定收取，如：美國加州地區及原先加拿大不列顛哥倫比亞省與魁北克省等。 至於未來觀察重點，應在於加拿大實施上述碳排放費用徵收政策後，勢必對於民生消費習慣具相當程度影響，諸如：暖氣、民生用電、交通工具燃料、公共運輸、食品、服裝或其他消費服務，預期均有相應之漲幅，再者，各省區之經濟政策及投資環境，亦可能有不小程度之衝擊，此兩處後續發展，均值得作持續性觀察。