相較於綠色採購(Green public procurement, GPP)所揭櫫的於採購產品、服務或勞務時選擇於其生命週期中對於環境造成衝擊較小者,循環型採購(Circular Procurement)可說是在綠色採購的基礎上,加入循環經濟(Circular Economy)強調最大化資源利用效率的概念,使對於環境的影響與衝擊並非唯一的標準,而應考量產品、服務或勞務對資源的利用效益。
歐盟執委會於2017年10月發布《循環經濟公共採購範例與指引》(Public Procurement for A Circular Economy: Good Practice and Guidance),其中指出循環型採購的意義在於促進歐盟邁向循環經濟轉型,藉由循環型採購所創造的需求,達成循環經濟所強調封閉資源循環(Closing the Loop)以最大化資源利用效率的概念,並肯認政府採購為推動循環經濟轉型的重要誘因之一。
具體的循環型採購做法,包含選擇具高度資源循環利用性的產品,例如可維修、再利用或利於回收再循環的產品,以及以採購服務代替採購硬體等,透過循環型採購對於資源利用效率的重視,支持符合循環經濟概念的產品設計、研發技術與商業模式等創新成果,與提出這些解決方案的企業或團隊,進而達成促進社會邁向循環經濟轉型與永續發展的目標。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
經濟合作暨發展組織(下稱OECD)於2022年12月20日發布全球企業最低稅負制(即第二支柱,下稱最低稅負制)的「避風港與罰款免除規則」,再於2023年2月2日發布進階行政指引。系爭規則與指引旨在協助跨國企業降低法律遵循成本。 經蓋最低稅負制為防免跨國企業以稅捐規劃(如移轉訂價等方式)持續侵蝕稅基,透過實施補充稅(Top-up Tax)制度,並配合所得涵蓋與徵稅不足支出等原則,即向上或向下分配等方式,確保全球收入逾7.5億歐元的跨國企業及其所有經濟實體的個別有效稅率均不低於15%。 經上述補充稅制度看似簡單,惟其實施同時涉及各國相互合作與彼此補充稅間可能的零和遊戲,徵之各國境內稅捐制度調整、現有國際稅捐規則的淘換與新國際稅捐規則的建立等交互作用下,導致OECD與最低稅負制有關文件繁多,內容細項更不計可數,增添不確定性;另外,包含我國在內的許多國家均表示將於2024年起陸續實施全球企業最低稅負制,再增添急迫性。此不確定性與急迫性的雙重夾擊,致使受規範跨國企業法律遵循成本持續增加。 經準此,為避免最低稅負制不當限制跨國企業發展,甚至有害全球經濟,OECD提出避風港條款,使位於高稅負或低風險稅捐管轄區的跨國企業或其經濟實體得減免其補充稅或簡化其計算基礎等,提高補充稅制度確定性以協助降低跨國企業法律遵循成本。
美國科技公司指控六名中國人竊取科技公司營業秘密美國司法部起訴六名中國大陸公民,包含三名大學教授,在美從事商業間諜活動,自兩間科技公司竊取有關行動通訊技術的敏感資料,並已經提供中國大陸的大學及企業預備產製。如果罪名成立,最多可判刑15年。被竊取營業秘密包括載有薄膜體聲波共振器(FBAR)的原始碼、規格、配方等文件,主要應用在行動通訊,如平版、智慧型手機、GPS設備等消費性產品及軍事、國防通訊技術,其作用在於過濾無線訊號,改善通訊品質。 據報導,其中兩名被告張浩與龐慰為天津大學的教授,在美國南加州的一所大學攻讀電子工程學博士學位相識,期間獲得國防高等研究計劃署 (DARPA)提供的研究經費,研究FBAR技術。2005年取得學位後,分別進入Avago Technologies與Skyworks Solutions科技公司擔任FBAR工程師,並竊取分別屬於二公司的營業秘密。2006至2007年間,更開始接觸中國大陸的大學,尋找生產FBAR技術的可能性,最終得到天津大學支援,在中國大陸建立FBAR技術中心,更在2009年分別自二科技公司離職,擔任天津大學的全職教授,同時合資成立ROFS精密儀器公司,計畫生產FBAR產品,並已和企業和軍方簽訂契約。 美國政府表示,外國機構利用在美國活動的個人從事商業間諜活動,竊取美國企業投入高額成本開發的技術資料,將造成美國企業的重大損失,削弱市場競爭力,最終損害美國在全球經濟的利益,故將持續調查、蒐集不法證據,以打擊商業間諜活動與制止竊取營業秘密為首要任務。
歐洲專利局發布人工智慧與機器學習專利審查指南正式生效歐洲專利局(European Patent Office, 下稱EPO)於2018年11月1日發佈新版專利審查指南已正式生效。此次新版的焦點為Part G, Chapter II, 3.3.1關於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)與機器學習(Machine Learning, ML)的可專利性審查細則。 在新版審查指南Part G, Chapter II, 3.3中指出數學方法本身為法定不予專利事項,然而人工智慧和機器學習是利用運算模型和演算法來進行分類、聚類、迴歸、降維等發明,例如:神經網路、遺傳演算法、支援向量機(Support Vector Machines, SVM)、K-Means演算法、核迴歸和判別分析,不論它們是否能夠藉由數據加以訓練,此類運算模型和演算法本身,因具有抽象的數學性質而不具專利適格性。 其中,EPO亦針對人工智慧和機器學習相關應用舉例下列特殊情形,說明可否具備發明技術特徵: (一)可能具技術性 在心臟監測儀器運用神經網路辨別異常心跳,此種技術為具有技術貢獻。 基於低階特徵(例如:影像邊緣、像素數值)的數位影像、影片、音頻或語言訊號分類,屬於分類演算法的技術應用。 (二)可能不具技術性 根據文字內容進行分類,本身不具技術目的,而僅是語言學的目的(T 1358/09) 對抽象數據或電信網路數據紀錄進行分類,但未說明所產生分類的技術用途,亦被認定本身不具技術目的,即使該分類演算法的數據價值高(例如:穩健性)(T 1784/06)。 在新版審查指南中亦指出,當分類方法用於技術目的,其產生之訓練集(training set)和訓練分類器(training the classifier)的步驟,則能被視為發明的技術特徵。 近年來,人工智慧技術的應用分佈在我們的生活中,無論是自駕車、新藥開發、語音辨識、醫療診斷等,隨著人工智慧和機器學習技術快速發展,新版的審查指南將為此技術訂定可專利性標準,EPO未來要如何評判人工智慧和機器學習相關技術,將可透過申請案之審查結果持續進行關注。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw )」
基改小麥事件爆發 基改標示議題再上火線基因改造食品的安全性,向來引起全球關注,各界爭議不休。美國農業部在上(5)月29日公開表示,在奧勒岡州(Oregon)的私人農場中發現基因改造小麥,這是否屬於單一個案,還是意味著基改防線已有所瓦解,對於美國基改管理體系具有重大意義。以目前而言,美國尚未核准任何基因改造小麥。 美國是全球最大的小麥供應國,每年有4000萬噸小麥輸入亞洲;其中,日本更是美國最重要的海外市場。在本案爆發之後,日本於第一時間暫停來自美國西北的小麥進口至美國境內,這股緊張氣氛預計將快速漫延至其他亞洲國家。 事實上,在這事件同時,於綠色和平(green peace)及其他NGO團體串聯下,全球200萬民眾走上街頭,抗議美國孟山都(Monsanto)及其研發的基因改造食品,包括美國、加拿大、阿根廷等,估計共有52國、436個城市響應,一齊表達對於基因改造食品的不安感。在基因改造食品的長期爭議下,美國有若干州考慮採取立法管制,特別是要求基因改造作物或產品必須要標示清楚,以保護消費者的權益。最新的進展是,在本(6)月4日,康乃迪克州(Connecticut)議會以134比3,通過基因改革食物法案,要求各項食物必須明確標示是否含有基因改造成分。在這之後,緬因(Maine)州也立即跟進,以141比4通過類似的基改標示法案。而案件爆發地–奧勒岡州,則還沒有進一步消息。