英國無線電頻譜管理改革政策(下)--風險評估與對策

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2005年11月,第218期
 

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美國總統拜登簽署《降低通膨法案》,通過美國史上最大氣候變遷支出法案

  為遏止通貨膨脹惡化以及應對全球氣候變遷問題,美國總統拜登(Joe Biden)於2022年8月16日簽署通過4,370億美元支出的《降低通膨法案》(The Inflation Reduction Act),約3,690億美元將用於減少二氧化碳的排放以及實現綠色環保的目標。   法案著重在潔淨能源(CLEAN ENERGY)、醫療保健(HEALTH CARE)以及稅制改革(TAXES)三大面向。其中,關於潔淨能源(CLEAN ENERGY)部分,根據該法案,美國政府將提供優惠政策,鼓勵美國家戶節約能源以及推動潔淨能源經濟產業的發展。   將提供補貼給購買電動汽車、節能家電以及安裝住宅太陽能發電系統的家戶,以提倡綠色環保。符合條件的家庭或個人,購買二手電動汽車將可獲得4,000美元的稅收抵免,若是購買新的電動汽車甚至可獲得高達7,500美元的減稅額度。不過必須留意的是,由於法案要求受惠條件必須包含電動汽車的零件是在美國製造組裝,車輛電池關鍵材料來源以及車輛售價也都有嚴格特定要求,因此並非所有的電動汽車都符合7,500美元的稅務補貼資格。又,購買節能家電的家庭,可獲得1萬4000美元的消費折抵。至於安裝住宅太陽能發電系統的家庭則可享30%的減稅額度。綜上,預估每年可替利用潔淨能源的家庭節省500至1,000美元的能源支出。   法案同時推動潔淨能源經濟產業的發展,預測至2030年之前,將增設9.5億塊太陽能板、12萬台風力發電機以及2300家電池儲能廠。此外,超過600億美元的投資,將為國內潔淨能源產業創造數百萬個就業機會。   透過《降低通膨法案》,將可望降低通貨膨脹、減少碳排放以及空氣污染,確保美國人民可以在符合最高標準的零排放建築中生活與工作,從而提升生活品質並兼顧環境永續發展。

國際能源總署發布「2026年能源政策現況」報告,說明全球能源安全、政府支出與減碳政策趨勢

國際能源總署(International Energy Agency, IEA)於2026年4月發布「2026年能源政策現況」(State of Energy Policy 2026)報告,盤點2025年全球能源政策發展。報告涵蓋84個國家,約占全球能源需求與排放量逾90%,並以IEA全球能源政策資料庫逾6,500項政策措施為基礎,分析能源安全、政府能源支出、能源效率規範、氣候承諾及各部門政策變化。 報告指出,近年全球供應鏈中斷、俄烏戰爭、關鍵礦物出口管制、極端高溫及中東衝突等因素,使能源再次成為國家安全與經濟安全核心議題。各國除持續強化石油及天然氣儲備制度外,也開始重視關鍵礦物、太陽能板、電池、變壓器及其他潔淨能源設備之供應鏈韌性。2025年已有19國採行35項關鍵礦物相關政策,主要聚焦於生產、精煉及回收之財務支持。 在政府支出方面,IEA估計2025年全球能源相關政府支出達4,050億美元,約占政府總支出1.4%,仍高於疫情前水準。惟部分國家已調整能源補助與稅額抵減制度,包括美國削減部分潔淨能源稅額抵減、歐盟復甦與韌性基金逐步屆期、中國降低再生能源補貼等,使2025年至2030年預估能源支出較先前預期下降約四分之一。 在能源效率與氣候政策方面,2025年部分國家放寬、延後或撤回能源效率標準,使全球約30%受管制能源消費受到影響;相較之下,僅約17%能源消費適用更嚴格標準。IEA並指出,2025年提交之氣候承諾整體上未顯示能源部門減排速度將明顯加快。 能源政策現狀報告顯示,各國能源政策正同時面對能源安全、物價負擔、產業競爭力、財政限制及淨零轉型等多重壓力,後續政策設計將更重視供應鏈韌性、財政可持續性及市場化支持機制。

日本發布資料素養指南之資料引領判斷篇,旨在呼籲企業透過資料分析結果改善並優化企業經營

日本獨立行政法人情報處理推進機構於2025年7月發布《資料素養指南(下稱《指南》)》,指南分為三大章,第一章為整體資料環境之變化;第二章為資料治理;第三章為資料、數位技術活用案例與工具利用。指南第二章中的資料引領判斷篇,主要為呼籲企業透過資料分析結果改善企業經營。 《指南》資料引領判斷篇指出,在進行資料驅動的判斷流程時,需留意三點事項,分述如下: (一) 提出假說、驗證並進行決策 首先盤點利害關係人,蒐集各自的需求與課題,考量可以適用的技術與服務,並以此為基礎提出與事業相關的假說。其次,盤點必要資料並確認其利用可能性,同時針對所缺乏的資料進行取得可能性之評估。下一步,以所取得的資料為基礎進行假說與資料分析結果之驗證。而後,將假說與資料分析結果的驗證成果提供給利害關係人,並以利害關係人的意見為基礎,進行追加資料的取得並同時修正假說內容。最後,基於資料分析結果進行決策。 (二) 判斷決策所必要之資料的信賴性 企業在盤點必要之資料以進行分析並據此進行決策時,由於資料沒有達到特定數量無法用於分析、資料蒐集需花費時間成本,且判斷時點有時亦有其時效性,因此,在確保必要之資料時,會先檢視企業內部所持有之資料,而後確認政府機關的公開資料,如仍缺乏必要之資料,則會確認從資料市場取得之可能性等。在確保必要之資料後,則會判斷決策所必要之資料的信賴性,其主要分為兩點,一為針對資料本身之信賴性,包含資料是否有偏頗、對於資料產出者的信賴性以及資料取得日期、地區等;一為資料傳輸、編輯的信賴性,包含對於資料仲介者的信賴性、資料編輯程式以及資料整合方針。在無法完全確保資料的信賴性時,則會透過相關聯的資料進行資料正確性的檢驗。 (三) 服務導入與監視 資料分析並不僅侷限於現在資料的分析,亦會涵蓋未來資料的預測。舉例而言,自動駕駛資料不僅會分析車輛狀況以及周圍狀況,亦會預測並自動判斷是否需要剎車。透過資料分析結果導入服務後,亦應透過監視檢視決策成效,方法包含滿意度調查、平均使用時間調查等,並針對調查結果進行改善。 我國企業如欲將其所持有之資料用於分析並依照分析結果進行企業經營決策,除可參考日本所發布之《指南》資料引領判斷篇建立內含PDCA四面向之管理制度以外,亦可參考資訊工業策進會科技法律研究所創意智財中心所發布之《重要數位資料治理暨管理制度規範》,針對自身所持有之資料建立包含PDCA四面向之管理制度。 本文為資策會科法所創智中心完成之著作,非經同意或授權,不得為轉載、公開播送、公開傳輸、改作或重製等利用行為。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)

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