英國頒布電子通訊之網路與資訊系統規則

  2018年英國頒布電子通訊之網路與資訊系統規則(The Network and Information Systems Regulations 2018),該規則實施歐盟2016年網路與資訊系統安全指令(Network and Information Security Directive, NIS Directive)。該規則分成幾個部分,第一部分是介紹性條文,例如介紹網路及資訊系統之定義:「(a)2003年通訊法(Communications Act 2003)第32條第1項所指的電子通訊網路;(b)一組或多組互聯或相關設備,其中之設備或程序根據程式自動化處理數位資料;(c)為操作、使用、保護和維護目的,由(a)或(b)款所涵蓋的儲存、處理、檢索或傳輸的數位資料。」

  第二部分是英國政府相關組織架構規定,包括網路及資訊系統的國家政策(The NIS national strategy)、國家權責機關的指定(Designation of national competent authorities)、單一聯絡點的指定(Designation of the single point of contact)、電腦安全事件應變小組的指定(Designation of computer security incident response team)、執行機關的資訊分享(Information sharing–enforcement authorities)、北愛爾蘭的資訊分享(Information sharing–Northern Ireland)。

  第三部分則是基本服務營運商(類似於我國的關鍵基礎設施營運商)與其職責,包括基本服務營運商的確定、營運權廢止、基本服務營運商的安全維護職責、事故通報的責任等。根據第8條第1項之規定,如果營運商提供本規則附表2所載明的基本服務(包括電力、石油、天然氣、航空運輸、船務運輸、鐵路運輸、公路運輸、醫療健康、數位基礎設施等),並且符合基本服務一定門檻要求者,則該廠商即被視為基本服務營運商(operator of an essential service, OES)。舉例而言,規章之附表2第1項載明,營運商提供電力供應之基本服務者,其一定門檻要求包括:若營運商位於英國,符合「為英國國內超過25萬名消費者提供電力服務」或「輸電系統的發電量大於或等於2 gigawatts」之條件者,該營運商即為基本服務營運商(OES);若營運商位於北愛爾蘭,則應「依據北愛爾蘭1992年的電力法規命令取得供電執照」,且「為北愛爾蘭境內超過8千名消費者提供電力服務」,或符合「發電量大於或等於350 megawatts」等條件,則該營運商即為基本服務營運商(OES)。

  再者,若營運商符合第8條第3項所列之條件,則可由主管機關指定為基本服務營運商(OES)。此外,主管機關可根據第9條撤銷基本服務營運商(OES)的認定,基本服務營運商(OES)必須履行第10條規定的安全維護責任,並對於第11條規定的事件負有事故通報的責任。

  第四部分則是數位服務,包括相關數位服務提供者、成員國跨境合作與行動、向資訊專門委員進行登記(Registration with the Information Commissioner)、資訊通知(Information notices)、檢查權限、違反義務之強制執行、裁罰、對行政機關裁罰決定之獨立審查、罰鍰之執行、費用、裁罰程序、執法行為的一般考量因素、審查與報告。

相關連結
相關附件
你可能會想參加
※ 英國頒布電子通訊之網路與資訊系統規則, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8083&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/04/15)
引註此篇文章
你可能還會想看
初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵

初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年03月15日 壹、事件摘要   於2018年03月18日晚間10時許,美國亞利桑那州(Arizona,下稱Arizona)一名49歲的婦人,遭到配備Uber自動駕駛系統之車輛[1],在運行自動領航模式(Autopilot)下撞擊,雖然該婦人立即送往醫院,但仍回天乏術而在醫院中去世。就在前開事故發生後,Arizona州長Doug Ducey因此下令其暫停測試。[2]   此外,同年12月11日晚間10時許,在我國有一輛配備自動輔助駕駛功能的Tesla,疑似駕駛人精神不濟因而未能及時注意車前狀況,導致車禍發生,雖然肇責是否牽涉Tesla之自動輔助駕駛功能或駕駛人本身有無疲勞駕駛等情事,有待進一步釐清。[3]   綜上,不論測試或道路駕駛,現今社會已不乏具有一定自動駕駛等級之車輛於路上行駛,然而在推廣、研發或應用自動駕駛車輛(下稱自駕車)的同時,若不幸發生類似前開新聞之(車禍)事故時,相關肇事責任究應如何釐清,隨著我國已於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例以積極推動自駕車相關應用,更愈顯重要,為解決前開肇事相關疑慮,本文擬針對民事上之「過失」本質,反思自駕車相關應用可能延伸的事故責任,是否因應科技發展而有不同的過失內涵。 貳、重點說明   承上,面對自駕車相關科技與應用的世界洪流,若發生車禍等交通事故時,當事人相關之損害賠償請求,仍大多以民法上之侵權行為作為基礎,雖事故肇因種類眾多,亦常見各類的肇因共同造成事故發生,但本文考量相關議題繁複,以下僅就非依軌道行駛之自駕車、駕駛人過失內涵等框架下依序進行初探與反思: 一、我國侵權行為損害賠償係以行為人有無具抽象輕過失為斷   車禍之發生,若涉及駕駛人之行為者,受有不論財產或人身損害之人而欲請求賠償者,無論係依據民法第184條以下何條侵權行為之規定(即民法第184條第1項前段、同條項後段或第191條之2等規定),請求駕駛自駕車之人賠償,前提均為駕駛人具有過失,差別僅在舉證責任是否由請求權人(受有損害之人)負擔。   承上,既然前開侵權行為之重要成立要件為過失,其具體內容為則為駕駛人之注意義務應至何種程度,然在我國民事過失責任之架構上,有不同程度上之區分,即分別為抽象輕過失、具體輕過失及重大過失三種。申言之,抽象輕過失為欠缺應盡善良管理人之注意者義務;具體輕過失者為欠缺應與處理自己事務為同一注意者;重大過失者為顯然欠缺普通人之注意者[4]。   對此,實務見解[5]以及學者[6]歷來均認侵權行為之過失標準,應以行為人是否克盡客觀化之過失標準─抽象輕過失,倘否,則應負擔過失之賠償責任,是以,就此脈絡推論,自駕車之駕駛人若有違善良管理人注意義務致車禍發生且使他人受損害,即應負損害賠償責任。 二、駕駛人注意義務與自駕車自動駕駛程度間之互動   根據引領世界自駕車標準的領銜者─國際汽車工程師學會(Society of Automotive Engineers International,下稱SAE)所分類之自動化駕駛等級,區分為等級0至等級5(共6個等級),而等級3後之自駕車即開始逐漸將環境監控的任務從駕駛人移轉至車輛本身,而駕駛人僅在特殊條件下,方須接管駕駛車輛,更甚在等級5時是由自駕車在任何狀況下均可自行駕駛,不過在等級2前之等級,環境監控之任務大多在駕駛人身上,自駕車至多僅係協助運行駕駛人之指令[7]。   然而,自駕車駕駛人因車禍所生之侵權行為責任,誠如前述,係以駕駛人存有抽象輕過失作為前提,而過失之本質,則係雖非故意,但按其情節,(1)行為人(駕駛自駕車之人)應或能注意,卻不注意,或(2)雖可預見侵權行為(車禍肇事)之事實發生,但確信不發生[8],就此,在SAE分類等級2以前之自駕車,因監控環境之任務仍由駕駛人負擔,則該類等級自駕車之駕駛人應與一般車輛之駕駛人,負擔相同侵權行為之注意義務內容(或程度),但等級3至等級5自駕車之各式應用情境,車輛行駛環境之相關監控資訊已轉由車輛本身處理、控管,則駕駛人是否對於自駕車之車禍發生,仍具有可預見性,或得注意並防免之,則不無疑慮。 參、事件評析   綜上,本文所提不同等級自駕車,是否當然得以繼續適用傳統民事侵權行為之過失標準判斷駕駛人有無過失,實有相當程度上之衝突,蓋若自駕車之駕駛人對於行車環境資訊已不如駕駛一般車輛時,實難期待駕駛人對於車禍之發生有何預見可能,或在遇見後積極防免結果發生,倘若一概遵循傳統對車禍侵權行為之高注意義務要求─抽象輕過失責任,或將產生使不明瞭或難以預見該事故原因發生之人,卻必須就非因己誤之結果負責,某程度上似有違過失責任之本質,而質變成為無過失之擔保責任。   據此,本文認為,若要解決前開損害發生須有補償或賠償之問題,或可(1)透過保險、基金等方式填補損害,或(2)具體化等級3至等級5自駕車之駕駛人應負何等注意義務,如駕駛人須隨時處於得以接管車輛操作之狀態,使等級3以上之自駕車所應盡之注意義務與傳統侵權行為之注意義務脫鉤處理(3)與商品責任間進行相關的調和等,然而無論如何,對於此等問題或疑慮,究竟應採何方向或多方進行,甚或以其他方式解決,則有待後續更進一步的討論與分析。 [1] Uber於該州進行自動駕駛車輛之測試。 [2] ADOT director's letter to Uber halting autonomous vehicle tests, ADOT, https://www.azdot.gov/media/News/news-release/2018/03/27/adot-director's-letter-to-uber-halting-autonomous-vehicle-tests (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Arizona Gov. Doug Ducey suspends testing of Uber selfdriving cars, azcentral, Mar. 26, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/26/doug-ducey-uber-self-driving-cars-program-suspended-arizona/460915002/ (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Bree Burkitt & Uriel J. Garcia, Self-driving Uber vehicle strikes, kills 49-year-old woman in Tempe, azcentral, Mar. 19, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/19/woman-dies-fatal-hit-strikes-self-driving-uber-crossing-road-tempe/438256002/ (last visited Mar. 21, 2019). [3] 蘋果日報,〈台灣首例!特斯拉自動駕駛闖禍 國道上撞毀警車〉,2018/12/12,https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181212/1482416/ (最後瀏覽日:2019/03/21)。 [4] 96年台上字第1649號判決。 [5] 19年上字第2476號判例。 [6] 王澤鑑,《侵權行為法》,自版,頁308-309(2011)。 [7] SAE International Releases Updated Visual Chart for Its “Levels of Driving Automation” Standard for Self-Driving Vehicles, SAE International, https://www.sae.org/news/press-room/2018/12/sae-international-releases-updated-visual-chart-for-its-%E2%80%9Clevels-of-driving-automation%E2%80%9D-standard-for-self-driving-vehicles (last visited Mar. 22, 2019). [8] 97年度台上字第864號判決。

全美各州醫療委員會聯合會發布人工智慧(AI)治理指引,並要求醫師為AI之利用結果負最終責任

全美各州醫療委員會聯合會(The Federation of State Medical Boards, FSMB)於2024年4月發布「引導人工智慧以負責任與符合倫理方式融入臨床實務」(Navigating the Responsible and Ethical Incorporation of Artificial Intelligence into Clinical Practice)指引,明確概述醫師於利用AI協助提供照護時可採取之步驟,以履行其倫理與專業職責,期能藉此降低對患者造成傷害之風險;本指引之特色在於,其要求醫師為AI之利用結果負最終之責任。 FSMB 向各州醫療委員會與其他利害關係人所提供之原則與建議如下,以支持對包含AI之臨床照護進行負責任與符合倫理之監管: (1)透明度與揭露(Transparency and Disclosure): 應要求維持於醫療照護領域使用AI之透明度;各州醫療委員會應制定明確之指導方針,向患者揭露AI之使用情況,其有助於患者與醫師之理解,但不會造成不必要之行政負擔;FSMB 應制定文件,詳細說明最常用之AI工具之功能與局限性,以協助醫療委員會發揮監管者之角色,並應制定常見問題與最佳實務文件,作為提供照護時利用AI方面關於透明度之資源。 (2)教育與理解(Education and Understanding): FSMB及其於醫學教育界之合作夥伴,應為醫師、醫療委員會與患者,確認有關醫療照護中AI之結構化教育資源,該等資源應包括協助瞭解AI如何運作、其優點、潛在風險以及對患者照護之影響。 (3)負責任之使用與問責(Responsible Use and Accountability): 開發人員應協助醫師瞭解何時、以及如何於患者之照護中利用AI工具;選擇AI工具支援臨床決策之醫院系統、保險公司或其他機構應向醫師提供有關AI工具之教育、存取各工具之性能報告,並應設計一個定期檢視工具功效的流程;AI工具應以得使各州醫療委員會能稽核與理解之方式設計,以便適當評估依賴工具輸出結果之醫師是否偏離照護標準(standard of care);FSMB 應支持各州醫療委員會針對臨床醫師如何負責任、可問責地使用AI之解釋。 (4)公平性與近用(Equity and Access): 應努力確保所有患者皆能公平地近用AI帶來之好處;FSMB與各州醫療委員會致力於以下原則:醫療人員所提供之照護是公平的、且不受基於種族、民族或其他形式歧視之偏見影響;FSMB應與其他利害關係人一起理解並解決演算法偏差問題。 (5)隱私與資料安全(Privacy and Data Security): AI工具之開發者必須實施嚴格之保護措施,以保護AI開發與評估時所利用之患者資料,通常情況下應告知患者資料如何被利用,且FSMB應與行業利害相關人一起制定AI系統使用與散布患者資料之政策,包括針對AI開發或評估中使用之患者資料之最低資料保護措施。 (6)監督與監管(Oversight and Regulation): 各州醫療委員會必須保留對於提供醫療服務時,不當應用AI工具之醫生進行紀律處分之權力,其包括問責議題之考慮,特別是當AI系統變得更加自主時;各州醫療委員會應審查其管轄範圍內如何對「醫療行為」(practice of medicine)進行法律定義,以確保對提供醫療照護、人力或其他方面進行持續之監管監督。 (7)法律法規之持續審查與調整(Continual Review and Adaptation of Law and Regulations): 各州醫療委員會應在FSMB之支持下,隨著AI之不斷發展,持續檢視與更新與AI相關之指引與法規;政策制定者應考慮AI對基本法律原則的影響,例如醫療行為之定義以及AI對企業醫學實務之影響;FSMB 應建立一個專門團隊,持續檢視與調整AI指引與法規。 本指引指出,AI工具通常無能力取代醫師之專業判斷、道德責任或對州醫療委員會之責任,醫療行為中之關鍵職業責任始終為確保診斷、臨床決策與建議不存在偏差。與用於診斷或治療疾病之任何其他工具或鑑別方法相同,醫療專業人員有責任確保基於證據結論之準確性與真實性,因此於將AI系統用於患者照護前,醫師應以合理努力識別與解決偏差(如虛假或不準確之資訊等)。

從新一期發布之強化農業生產基礎計畫談日本智慧農業推動策略

從新一期發布之強化農業生產基礎計畫談日本智慧農業推動策略 資訊工業策進會科技法律研究所 劉宥妤 副法律研究員 2020年11月13日 壹、日本內閣推動智慧農業政策之演進   日本內閣推動智慧農業相關政策,促使農林漁畜業及地方發展,首現於2013年「農林水產業地域活力創造計畫」(以下簡稱活力創造計畫)[1],計畫指出日本預計透過活用機器人技術與農業ICT(資通訊技術),實現超省力、高品質生產的新農業,設置研究會以規劃智慧農業未來藍圖、確保機器人技術安全性政策等,促進高等栽培技術知識外顯化,推動開發生產管理與農業經營指導等系統。活力創造計畫係由日本內閣設置之農林水產業地域活力創造本部[2](以下簡稱活力創造本部)發布,活力創造本部由內閣首相擔任本部長,內閣官房長官、農林水產大臣擔任副本部長以及相關閣僚參與。   日本政府隨後於2016年、2019年發布「農業競爭力強化計畫」與「農業生產基礎強化計畫」,這些計畫與智慧農業推動也都息息相關。此揭係針對該時期農業領域待解決之議題提出相對應的強化政策,並將這些計畫統整歸納進活力創造計畫,做為推動農業整體性發展之政府最高指標。   2016 年 11 月29日活力創造本部公布「農業競爭力強化計畫」,主要目的為整備農業經營環境,使農民得以自由展開經營的環境,同時解決僅靠農民努力無法解決的結構性問題。計畫分為四個面向,包括:一、整頓農業上下游產業;、改善人力與土地;三、引進保險互助制度;四、改革酪農業[3],公布該計畫的同時,將該計畫納入活力創造計畫並公布改訂版的活力創造計畫[4],做為農業競爭力再強化改革之項目。與智慧農業推動相關項目可見於(1)「二、改善人力與土地」面向,促進開發活用ICT遠距離監視水田之低成本水資源管理系統,以構築地區水資源管理模式;(2)「四、改革酪農業」面向,為達到穩定配方飼料價格、強化肉牛生產基礎之目標,推動活用 ICT 減輕勞動負擔、提高生產力以及推動擴大生產規模。   活力創造本部於去(2019)年12月10日公布「農業生產基礎強化計畫」[5]政策,同時公布已納入該計畫的改定版活力創造計畫,旨在加強生產基礎,以加速轉型為進攻型農業,安倍首相同日表示將持續擴大向全球推廣安全、可靠的日本農產品,日本政府透過利用先進技術和促進智慧農業發展,以擴大農產品出口,並決定將鼓勵外國放寬農產品進口限制列為政策方針。財政年度預算追加約3,200億日元(約883億台幣)作為農業措施,利用該預算加強生產基礎,擴大農產品出口量以及鼓勵年輕人參與農業。政策重點之一即為智慧農業落地利用與推動數位政策,包括至2022年無人機噴灑農藥擴大至100萬公頃、至2025年實踐大多數主要從農者能活用數據之農業[6]。 貳、農業生產基礎強化計畫—智慧農業落地實用與數位政策推動   農業生產基礎強化計畫預計藉由強化農業生產基礎,以因應國民必要糧食安定供給、提升糧食自給率、從農者不足農地減少、頻繁發生之自然災害與家畜傳染病、農產品貿易國際環境變化等議題。   計畫構成共11項:1.設立促進農產輸出之指揮總部以更擴大輸出、2.擴大肉用牛・酪農生產方案、3.對應新需求之園藝作物生產體制強化、4.水田農業種植作物轉換為高收益作物、 5.智慧農業落地實用與數位政策推動、6.促進農林水產業之新就業者擴大加入與穩定就業、7.包含梯田等中山間地域[7]之基礎建設整備與活性化、8.強化與食品產業、供應商企業等合作、9.得以對應人手不足之食品流通合理化、10.強化對應極端化自然災害、11.強化豬瘟(Classical Swine Fever,CSF)、非洲豬瘟(African Swine Fever,ASF)等家畜疾病對策。   其中「5.智慧農林漁業的落地實用以及數位政策的推動」內容包括:大力推動活用無人機、IoT、AI等智慧化技術於農林漁業現場落地實用之同時,檢視以數位技術為前提之政策方法,推動農業數位轉型(農業Digital Transformation,農業DX[8]),細項如下所列。 1.加速智慧農業技術落地實施 (1)關於智慧農業實證,包括以果樹、加工用及商用的蔬菜、畜產等需要進一步實證之項目為中心擴大進行,設定優先採選範圍,於災區與中山區地域推廣實證。 (2)促進創造出能夠提供低成本智慧農業技術的新服務(例如共享服務等),有助於加速化智慧農業的落地實施。 (3)由於利用無人機噴灑農藥之方式的快速普及,至2022年度的噴灑面積將擴大到100萬公頃。 (4)為邁向智慧農業的持續性發展,制定地方型戰略,檢討於農業生產現場導入智慧農業機器時確保安全性之措施,促進智慧農業教育、活用農業數據協作平台(WAGRI[9]),維護整備資訊網際網絡環境等綜合性地推動。 (5)為推動農林漁產業領域的創新,例如農林漁產業的完全自動化與無人化,推動具有挑戰性中長期之研究與開發。 (6)透過森林資源數位化與活用ICT,推動智慧林業技術的落地實施,促進木質特性新素材的開發與實證。 (7)漁業產品從生產到流通等各種情況下所取得之數據,建構讓該數據得以相容、共有、活用的數據協作平台。 (8)通過以上的配套措施與努力,至2025年實現大多數主要從農者能實踐活用數據之農業。 2.實現農業數位轉型(農業Digital Transformation,簡稱農業DX) (1)建構農林水產省共通申請服務(通稱eMaff[10]),農林水產省所有補助金申請在內的行政手續,透過結合ID,從民間私人服務擷取必要資訊等方式,創造得以電子化的環境​​。 (2)依據不同制度個別管理的農地相關數據,透過活用電子地圖和農林水產省共通申請服務,將開放資料(OPEN DATA)化之每筆「農地區劃[11]」及其關聯資訊集中統一,創造得以有效管理和有效利用的環境。 (3)促進農業者與行政體系所使用之數據項目標準化,提高數據的相互運用性,並有效地掌握和分析資訊。 (4)農業者傾向智慧手機應用程序(MAFF應用程序[12])將於2020年4月正式營運,結合共通申請服務,根據個別農業者的特性、喜好,提供經營農業、政策資訊。 參、結語   日本內閣推動智慧農業政策,從2013年活力創造計畫,初期設立研究會以規劃智慧農業藍圖等宣示性政策,至2016年農業競爭力強化計畫,具體指出單點性智慧農業技術發展目標。演變至2019年農業生產基礎強化計畫,不同於以往散落在各個章節,僅將智慧農業技術做為其他發展目標的強化方式之一,例如利用智慧農業機械或農業ICT做為手段來達到改善土地的主要目標,於2019年計畫中,首度擬定智慧農業專章,不僅明確喊出「2025年實踐大多數主要從農者能活用數據之農業」做為目標,更聚焦強化智慧農業生產基礎,包括活用農業數據協作平台(WAGRI)、農林漁產業的完全自動化與無人化等,再加上實現農業數位轉型政策,觀察上述政策演進,無一不重視數據活用,普及智農技術、標準化數據規格、數據智財管理,成為發展智慧農業之核心基礎。 [1]陳建宏,〈日本「農林水產業、地域活力創造計畫」概要〉,https://www.coa.gov.tw/redirect_files.php?link=mLZJwrpRJ7lxDTde1lsFvObETU2Iq3jbmF99hWT6DgWGEqualWGEqualWGPlusRFYWGSlash0wK9PdunMMQRpcHLfmXJnjgLFrbeJ1OYF9CHQyN&file_name=jRgEdDwWGEqualWGEqual2SY8WGPlusd8qWB0p6wQ (最後瀏覽日:2020/03/24); 農林水產省,〈「農林水産業・地域の活力創造プラン」の改訂について(概要)〉,http://www.maff.go.jp/j/kanbo/katsuryoku_plan/attach/pdf/index-7.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [2]農林水產省,〈農林水産業・地域の活力創造プラン〉,http://www.maff.go.jp/j/kanbo/katsuryoku_plan/index.html#plan201806(最後瀏覽日:2020/11/13); [3]鄭柏彥、留程鴻、蔡綾容,〈日本農業競爭力強化計畫介紹(上)(下) 〉,財團法人台灣綜合研究院;農林水產省,〈農業競争力強化プログラム〉,https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [4]農林水產省,〈「農林水産業・地域の活力創造プラン」の改訂について〉, https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/attach/pdf/nougyo_kyoso_ryoku-10.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13);農林水產省,〈農林水産業・地域の活力創造プラン(平成28年11月29日改訂) 〉 ;https://www.maff.go.jp/j/kanbo/nougyo_kyousou_ryoku/attach/pdf/nougyo_kyoso_ryoku-5.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [5]農林水産業・地域の活力創造本部,〈農林水産業・地域の活力創造プラン 令和元年12月10日改訂〉,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/nousui/dai26/siryou3.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13);農林水產省,〈農業生産基盤強化プログラム〉, https://www.maff.go.jp/j/council/seisaku/kikaku/bukai/attach/pdf/kikaku_1223-2.pdf(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [6]〈農林水産業・地域の活力創造本部(第26回)議事次第-令和元年12月10日〉,首相官邸網站,http://www.kantei.go.jp/jp/singi/nousui/dai26/gijisidai.html(最後瀏覽日:2020/11/13);日本農民新聞社,〈農林水産業・地域の活力創造プランを改訂=政府〉,2019/12/12,https://agripress.co.jp/archives/4024;農業協同組合新聞,〈水田農業で高収益産地 500創設-政府の生産基盤強化策〉,2019/12/17,https://www.jacom.or.jp/nousei/news/2019/12/191217-39916.php(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [7]農林水產省將農業用地分成四種類型,都市的地域、平地農業地域、中間農業地域、山間農業地域,後兩者合稱為中山間地域,係指從平原的外緣至山間地的區域。Wikipedia,〈中山間地域〉,https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%AD%E5%B1%B1%E9%96%93%E5%9C%B0%E5%9F%9F(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [8]デジタルトランスフォーメーション(Digital transformation,簡稱DX),https://ja.wikipedia.org/wiki/デジタルトランスフォーメーション、https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_transformation(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [9]WAGRI代表的是作為一數據平台 ,由各式的數據與服務連環成一個輪,調和各個社群、促進「和」諧,期待引領農業領域之創新,由WA+AGRI組合而成(WA是和的日文+農業AGRI),WAGRI平台網站,https://wagri.net/ja-jp/(最後瀏覽日:2020/11/13)。 [10]農林水產省(Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries,簡稱MAFF)。 [11]為便於農地管理而分級劃分的區域。 [12]MAFF應用程序為暫稱,僅為初步規劃還未定案。

電力市場2.0--2015德國電力市場改革最新發展

TOP