專利連結(patent linkage,亦有稱patent registration linkage)是1984年美國《藥品價格競爭及專利期回復法(Hatch-Waxman Act, HWA)》所創設。傳統上,醫藥主管機關與專利主管機關的權責是有所區分的。然而,醫藥主管機關因為醫藥管理制度與專利制度的連結,使得醫藥主管機關須審查專利相關事務,即醫藥主管機關在審查學名藥上市許可申請時,必須同時判斷該藥品是否侵害專利藥公司就該藥品所掌握的專利。
專利連結制度可以採取幾種形式,最簡單形式的專利連結可能涉及了以下的要求:當有學名藥廠對專利藥公司所生產的的專利藥品提出學名藥,並尋求醫藥主管機關批准時,則應向專利藥公司告知學名藥廠的身份。強度較強的專利連結,在該專利藥品的專利到期或者無效之前,可以禁止醫藥主管機關核發上市許可給學名藥品。而更強的專利連結不僅可以禁止核發上市許可,也可以禁止在專利期間內對學名藥品的審查。
我國目前並未採納專利連結制度,但在我國目前擬積極參與的《泛太平洋夥伴協議(TPP)》中則要求成員應採納專利連結制度,故未來我國動向將值得關注。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本經濟產業省2022年4月8日公布「協調性資料加值運用之資料管理框架-透過確保資料可信度創造資料價值之新路徑」(協調的なデータ利活用に向けたデータマネジメント・フレームワーク~データによる価値創造の信頼性確保に向けた新たなアプローチ),提示確保資料可信度之方法。經濟產業省於2019年7月31日設立「第3層︰網路空間信賴性確保之安全對策檢討工作小組」(『第3層:サイバー空間におけるつながり』の信頼性確保に向けたセキュリティ対策検討タスクフォース」,以下簡稱工作小組),討論確保資料可信度之要件,以利資料在網路空間內自由流通,並藉由資料創造出新的附加價值。 工作小組為確保資料可信度,首先定義資料管理為「將資料屬性依據其所涉之法令或組織規章,以及因蒐集、處理、利用、移轉等活動而改變之過程,視為一個生命週期加以管理」,並認為資料管理會受到屬性(資料性質,如內容、揭露範圍、利用目的、資料管理主體、資料權利者等)、場域(針對資料之特定規範,如各國、地區法令、組織內部規定、組織間契約等)及事件(產生、改變及維持資料屬性之事件,如生產、蒐集、處理、移轉、提供、儲存、刪除)等三大要素影響,並據此建立資料管理模型。 工作小組期待藉由上述三大要素,依序透過讓資料處理流程(事件)處於容易被觀察的狀態、整理所涉及之相關規範(場域),以及判斷資料屬性等步驟,讓利害關係人之間可更容易進行資料共享及資料治理。
美國司法部與聯邦貿易委員會聯合發布新「垂直合併指引」美國司法部 (Department of Justice, DOJ)與聯邦貿易委員會(The Federal Trade Commission, FTC)於2020年6月30日發布新的「垂直合併指引(Vertical Merger Guidelines)」,其為美國司法部與聯邦貿易委員會首次針對垂直合併所發布之共同指引,且為自司法部1984年「非水平合併指引(Non-Horizontal Merger Guidelines)」頒布以來,首次針對垂直合併之重大修正,內容旨在概述聯邦反托拉斯主管機關如何評估垂直合併之競爭效應、以及該等合併是否符合美國反托拉斯法。 本指引所適用之合併態樣包括嚴格垂直合併(於相同供應鏈之不同階段的公司或資產之合併)、斜向合併(diagonal mergers)(於競爭供應鏈之間之不同階段的公司或資產之合併)、以及於互補合併(mergers of complements)時所會產生之垂直議題。其描述主管機關用於判斷垂直合併之反競爭與促進競爭效果之分析架構。 於反競爭效果分析之單方效果方面,其提出可能之類型包括封鎖與提高競爭對手成本(Foreclosure and Raising Rivals’ Costs)、影響競爭之敏感資訊的近用(Access to Competitively Sensitive Information);於反競爭效果分析之共同效果方面,其指出垂直合併可能會透過鼓勵合併後相關市場中各公司間之協調互動(coordinated interaction)來減少競爭並傷害消費者。 於促進競爭效果分析方面,其著重於針對消除雙重邊際化(elimination of double marginalization, EDM)之分析,因垂直合併通常透過EDM使消費者受益,而傾向於可減少對競爭造成損害之風險。主管機關可以獨立依一切可得之證據來量化EDM之效果,其通常會檢驗被併購後可自給自足之效果,相較於若未被併購時需從獨立供應商購買之情況下所可能節省之成本,作為對於EDM效果之驗證。 藉由此指引之發布,可為主管機關對於垂直合併之評估與分析方式提供了透明度,而有助於為企業界、律師界、與執法者提供更多之可預測性。