何謂日本「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書」？
「促進整合產官學共同研究的大學概況調查書（産学官共同研究におけるマッチング促進のための大学ファクトブック）」為日本經濟產業省與文部科學省所共同設置的「促進創新產官學對話會議」議定後向外提出，期待藉此使企業更容易理解大學的產官學合作現狀，進一步實現正式的產官學連攜活動。
該概況調查書的先行版中收集整理了各大學整合產官學連攜的實績等資訊，2018年發布的正式版則統整日本327所大學的情報，擴充並更新了該概況調查書的內容，包含：1.產學連攜相關的聯絡窗口資訊等；2.產官學連攜活動的配套方針與往後期待重點化的事項；3.產學連攜之本部機能的相關情報；4.面向正式共同研究的配套措施，如平均交涉期間、跨領域型共同研究；5.各大學之專精領域及其實例；6.資金、資產及智慧財產相關連的持有使用狀況；7.大學發起的創投事業數及其支援體制；8.混合僱用制度的狀況。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
劉純妤
法律研究員 編譯整理
由美國商會（the United States Chamber of Commerce）於2007年成立的全球智慧財產中心（Global Intellectual Property Center，以下簡稱GIPC）發布2017年國際智慧財產指數排名，前三名分別為美國、英國和德國，而泰國在45個經濟體中排名第40名，在滿分35分的評分中僅得到9.35分。指數的計算方式係基於專利、著作權、商標、營業秘密、執法、國際條約的批准和執行狀況等6個智財保護面向，共35個指標組成。 GIPC指出，泰國關鍵優勢在於具備商標、著作權和設計專利的基本註冊和保護制度，具備智財權執行的基本法律架構，配合新技術的發展試圖調整著作權的法規，改進部份海關防止仿冒的措施。而得分低的主要原因則為專利保護不足、數位著作權制度不完整、智財資產商業化的繁鎖程序和額外成本、仿冒猖獗和執法不力等。 泰國智慧財產局（the Department of Intellectual Property，以下簡稱DIP）局長表示美國商會未充分考慮泰國在智慧財產權發展方面的努力。泰國是按與貿易有關之智慧財產權協定（Agreement on Trade-Related Aspects of Intellectual Property Rights，以下簡稱TRIPS）的要求提供智財保護，然GIPC的部份指標較TRIPS的要求嚴格，導致泰國得分偏低；且指標評估者僅為美國商界人士，而非所有利害相關人。不過DIP也表示，儘管在推動泰國智慧財產權保護方面存在諸多困難，同時需要與包括衛生部、海關廳、財政部、國家警察總署、特安廳以及數位經濟和社會部等部門合作開展，DIP仍將繼續推動各項工作進展，努力提高泰國在國際智財指數的排名。 【本文同步刊登於TIPS網站(http://www.tips.org.tw)】
為杜絕網路盜版行為，美國網路服務提供者合作建置Six Strikes系統美國電影協會(Motion Picture Association of America, MPAA)和美國唱片業協會(Recording Industry Association of America, RIAA)於2011年6月共同組成著作權資訊中心(Center for Copyright Information，簡稱CCI)，並說服Verizon、AT&T、Time Warner、Comcast、Cablevision等美國5大網路服務提供者加入，簽訂備忘錄，表示合作建置「著作權警告系統(Copyright Alert System，簡稱CAS)」，又謂「Six Strike系統」，該網站可向有提供下載非法檔案服務之網站業者發出警告或給予處罰，預計於2013年正式運作。 所謂「Six Strikes」，係指網路服務提供者發現有盜版行為時，會發出不同程度的6次警告。至於Six Strikes系統運作方式，係由各網路服務提供者自行決定要採取可有效打擊網路盜版的方式。目前美國5大網路服務提供者中，除Comcast及Cablevision以外，其它3個網路服務提供者已公開Six Strikes警告措施內容。 基本上，第1、2次警告屬於「通知(notice)」，僅利用電子郵件或電話通知使用者已侵害著作權；第3、4次警告屬「承認(acknowledgement)」，即利用彈跳視窗(pop-up)告知使用者侵害著作權情形已有3次以上等訊息，並且使用者應點選該告知侵權訊息之彈跳視窗方可進入其欲瀏覽的網站，使用者若點選視窗則視為其承認本身侵權行為；第5、6次警告則屬「因應措施(mitigation)」，即其它3個網路服務提供者會讓使用者感受到上網速度變慢，或是直到使用者上完著作權教育課程前，不讓其進入常瀏覽的網站等措施，而使用者亦可對網路服務提供者採取的措施提出異議。 但仍有論者對此提出不同看法，諸如若使用者利用虛擬私人網路(VPN)或非BitTorrent之檔案共享形式，分享檔案，即可迴避Six Strikes系統，或有論者認為侵權與否應由法院判斷，而非由網路服提供者逕行判斷等質疑，此一系統後續發展有待進一步關注。
歐盟執委會發布「再生能源：歐洲能源市場的重要角色」產業推動報告歐盟執委會於2009年4月23日發布再生能源指令（DIRECTIVE 2009/28/EC），目標在2020年達成20%的再生能源利用；並於2011年1月31日發布「再生能源：邁向2020目標」（Renewable Energy: Progressing towards the 2020 target）通訊報告，檢視歐洲再生能源產業概況及所面對的挑戰，透過與「歐洲及國家再生能源領域之財務檢視」（Review of European and national financing of renewable energy in accordance with Article 23(7) of Directive 2009/28/EC）、「運輸領域使用生質燃料及其他再生燃料的發展及技術評估」（Recent progress in developing renewable energy sources and technical evaluation of the use of biofuels and other renewable fuels in transport in accordance with Article 3 of Directive 2001/77/EC and Article 4(2) of Directive 2003/30/EC）及「生質燃料及生質燃油永續計畫報告」（Report on the operation of the mass balance verification method for the biofuels and bioliquids sustainability scheme in accordance with Article 18(2) of Directive 2009/28/EC）等三份報告的結合，瞭解再生能源領域發展所須的支出、確保其品質、運用最有效率及最具經濟效益的手段，架構歐洲再生能源利用之2020年目標。 為達此一目標，各會員國自行採取相關措施加以推動，每年投入的資金呈倍數的成長；然在2020年之後，卻未見相關政策規劃。為持續發展再生能源，執委會於2012年6月6日發布「再生能源：歐洲能源市場的重要角色」（Renewable Energy: a major player in the European energy market）通訊報告，呼籲各會員國在相關計畫的建立與改革採取更協調一致的措施，提升會員國間再生能源的交易，並探討2020年之後再生能源的發展框架。此一通訊報告包含兩部分：第一、為達2020年的再生能源發展目標，指出四個須加速推動的領域；第二、開始思考2020年後之規劃框架。 針對應加速推動以達成2020年發展目標的四大領域，包括（1）能源市場、（2）支援計畫（support schemes）、（3）合作機制、（4）地中海區能源合作計畫。歐盟執委會堅持達成境內能源市場的整合，並認為有必要提供投資獎勵，以順利進行。對於相關支援計畫，應鼓勵降低成本並避免過度補貼；由於支援計畫多由各國政府主導，而各國可能有缺乏透明度、突然終止、甚至補助差異，造成市場運作模式的阻礙，因此執委會呼籲透過跨國的合作來解決。此外，執委會鼓勵增加合作機制，使會員國間能透過再生能源的交易、降低成本，以達成再生能源利用目標。針對地中海區的能源合作計畫，執委會建議改善其管理框架，並著重於整合馬格里布地區（Maghreb）的市場，將有助於大規模投資，進口再生能源電力。 針對2020年後之發展，則應兼顧創新與降低成本，促進對再生能源的投資。依據歐洲「2050能源路徑圖」（Energy Roadmap 2050）之規劃，開始探討邁向2030的發展策略，主要仍以溫室氣體排放、再生能源及能源效率為政策目標。執委會強調，儘速確定2030年的發展規劃至關重要，此規劃並應使再生能源業者在能源市場上提升其競爭力。
日本經濟產業省利用巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）開發及測試新的經濟指標日本經濟產業省利用網絡積累巨量資料（BIG DATA）及人工智慧（AI）技術，應用民營企業相關資訊，開發和測試新經濟指標，分別於2017年7月19日及2018年1月8日公開該指標。為達到及早準確掌握經濟動向，對巨量資料等新資料之利用期待越來越高，政府部門也將利用巨量資料及人工智慧技術等方法，針對統計技術進行改革，。 新開發之指標有：1.SNS×AI商業信心指數（SNS×AI景況感指数）：乃是透過人工智慧抽取關於商業信心的網路文章，並進行情緒（正/負）評估計算指數，期待有效地估計以每日為頻率之商業信心。2.SNS×AI礦工業生產預測指數（SNS×AI鉱工業生産予測指数）：利用人工智慧選取有關工作和景氣之網路相關文件，結合「開放數據」之統計等技術，並利用人工智慧「機械學習」之手法，來預測「工業生產指數」。3.銷售點資訊管理系統（POS，point-of-sale）家電量販店銷售趨勢指標（POS家電量販店動向指標）：透過收集具有銷售點資訊管理系統（POS）的家用電子大型專賣店的銷售資料，期待可以掌握每一日之「銷售趨勢」。 新的指數與既存統計指數，如景氣動向指數、中小企業信心指數、工業生產指數、商業動態統計等，其調查週期、公布頻率等，既存指數每月調查公布，新指數則進步至每日調查或每週公布等，在計算及呈現頻率上較既有更為精細。日本政府並設立「Big Data-STATS」網站，以實驗性質公佈上述經濟指標，並廣泛收納民眾意見以提高新指標的準確性。