本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
澳洲通訊暨藝術部(Department of Communication and the Arts)在2019年10月宣布,依據通訊部(Department of Communications,為通訊暨藝術部的前身)在2015年所發布頻譜檢視報告(Spectrum Review Report)之建議,推行頻譜改革(Spectrum Reform)措施,以落實改善頻譜管理並建立更有效的頻譜監管框架。其中最重要者為分階段修正現行之無線通訊法(Radiocommunication Act 1992),包含為頻譜使用者提供更高的抗干擾保護,並減除其投資頻譜的不確定風險,例如消除頻譜分配與重分配過程中不必要的限制、延長頻譜許可期限至20年、提供清楚明確的頻譜許可更新指引,並盡可能使設備執照(Apparatus Licence)與頻譜執照(Spectrum Licence)保持一致性。 因應現代通訊技術的發展,澳洲政府自2018年來持續推動頻譜管理現代化(Modernising spectrum management in Australia),包含提高頻譜管理的透明度與定價效率,以達成提高頻譜的使用效率,並建立單一的頻譜釋照框架,這些都將納入現正推動無線通訊法的修正中。此外,澳洲通訊與媒體局於2019年10月25日宣布將釋出26 GH頻段中的2.4 GHz(25.1至27.5 GHz),預計在2021年以拍賣方式分配頻譜執照,除了頻譜釋出外,通訊與媒體局計畫藉由設備執照、類別執照(Class Licence)以及頻譜執照三者的靈活組合,滿足澳洲5G技術應用的頻譜需求,並符合無線通訊法第3條「透過確保有效分配與使用無線電頻譜以最大化其使用效益,進而提升使用無線電頻譜之整理公共利益」之目標,來推動5G技術與創新應用的早期部署。
美國國家寬頻計畫簡介 英國競爭與市場管理局發布人才競爭指引英國競爭與市場管理局(Competition and Markets Authority,簡稱CMA)於2025年9月9日發布人才競爭指引(Competing for Talent),說明企業在勞動市場中採取何種行為可能會違反競爭法。 指引中指出三項於勞動市場中可能會違反競爭法的行為,分別是: (1)禁止挖角(no poach):指企業同意不向其他企業招募現職員工,或同意在未經他企業許可前,接觸或招募該公司的現職員工,此一行為可能違反競爭法;惟須考量與禁止招募條款(no-solicitation clauses)之差異,禁止招募條款係為避免企業離職員工或合作企業於一定期間內直接或間接招募企業員工、客戶或其餘合作夥伴,禁止招募條款於合理必要範圍內之限制並不違反競爭法。 (2)固定薪資(wage fixing):此為CMA近期的執法重點,指二個以上之企業就薪資及員工福利達成協議,包含薪資調漲幅度、設定薪資上限,或是依產業工會建議薪資來固定員工薪資等等。 (3)交換競爭敏感資訊(exchange of competitively sensitive information):係指競爭對手間不應交換競爭敏感資訊,包含定價方式、商業策略等等,即使接收方未根據獲得的敏感資訊採取對應措施,提供資訊方仍被認定為違反競爭法。 上述協議不以正式或是書面之方式達成一致為必要,企業間的社交聯繫、非正式的互動或君子協議(gentleman’s agreements)均屬之,且皆可能違反競爭法,違法之企業可能會面臨全球營業總額10%的罰款、禁止參與政府採購、面臨私人損害賠償訴訟等結果。 近年勞動市場與競爭法之議題正逐漸受到重視,除了英國,美國、歐盟、日本等亦發布相關指引文件,或對違反競爭法之企業進行調查或裁罰。我國公平交易委員會目前尚未針對此議題提出明確的論述,企業於勞動市場中限制競爭之行為,究竟如何適用公平交易法或屬勞動法範疇,仍有待相關部會進一步討論,相關國際發展趨勢仍可持續觀察作為我國公平交易法制發展後續參考方向。
美國聯邦交易委員會提出巨量資料報告,關注商業應用之潛在歧視性效果美國聯邦交易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2016年1月6日公布「巨量資料之商業應用」報告(Big Data: A Tool for Inclusion or Exclusion? Understanding the Issues),報告中歸納提出可供企業進一步思考之數項議題,期能藉此有助於企業確保巨量資料分析應用之正當合法性,並避免產生排除性或歧視性之對待,但同時亦能透過巨量資料之分析應用為消費者帶來最大的利益。FTC主委Edith Ramirez表示,巨量資料之重要性於商業之各領域均愈發凸顯,其對於消費者之潛在利益自是不言可喻,然企業仍應確保巨量資料之利用不會產生傷害消費者之結果。 「巨量資料之商業應用」報告經徵集公共意見與彙整相關研究後,聚焦於巨量資料生命週期的後端,亦即巨量資料被蒐集與分析之後的利用。報告中強調數種能幫助弱勢群體的巨量資料創新利用方式,例如依病患之生理特性量身訂作並提供醫療照護,或是新的消費者信用評等方式。報告同時也指出可能因為偏見或資料錯誤帶來的風險,像是信用卡發卡銀行降低某人信用額度的原因並非基於該持卡人之消費與還款記錄,而是與該持卡人被歸為「同一類型」之消費者所共同擁有之記錄與特徵。其次,報告對巨量資料於商業領域之利用可能涉及之法規進行了初步盤點,包括公平信用報告法(Fair Credit Reporting Act, FCRA)、與機會平等相關之聯邦立法—像是基因資訊平等法(Genetic Information Nondiscrimination Act, GINA)、以及聯邦交易委員會法,報告也列出7項預擬提問,協助企業因應巨量資料商業利用之法令遵循問題。