中國大陸近年致力發展其國內技術研究產業,但在基礎研究經費申請制度上,長期存在一些結構問題,如在科研資助、實施和成果傳播三個階段。故自2017年起,中國大陸陸續修正關於科研經費制度,以使科技研究人員得以順利進行科研項目。截至目前,依中國大陸國發〔2018〕25號文為基準,江蘇省推出《關於深化科技體制機制改革推動高品質發展若干政策》(下簡稱『江蘇科技改革30條』),並出台完整的實用手冊 。
此次江蘇科技改革30條,明確落實中央對科研經費鬆綁及對科研結果獎勵與容錯的改革措施。在科研經費可直接列支項目的直接預算,如設備費、材料費等,從原本九個項目改合併為五個項目,科目經費支出將不再受比例限制;另在無法直接羅列預算項目的間接預算上,如績效支出等費用則精簡列支項目,提高間接費用核定比例。在科研結果獎勵與容錯改革上,建立原創成果獎勵機制、創新補償機制、援助機制及免責機制。
中國大陸科研經費長期採用嚴格預算制,直接預算需按照法律規範羅列,然間接預算部分常使研究人員因不知如何羅列,而導致研究經費中斷或減少。對於較易失敗的基礎研究上,研究人員則擔心在階段性考核中因錯誤致使研發經費無法取得,進而將錯就錯,謊報研究成果。此次江蘇科技改革30條修正,解決了上述科研經費制度的部分問題,並具體規範了實務上的操作。然各部會間如何解決關於監管經費結餘規範之法律衝突,及科研成果容錯機制之評價,仍待後續觀察。
美國聯邦商務部(Department of Commerce, DOC)下之工業及安全局(Bureau of Industry and Security, BIS)於2021年10月20日公布一暫行最終規則(interim final rule),對出口管制規則(Export Administration Regulation, EAR)進行修訂,其於商品管制清單(Commerce Control List)中增訂「可用於監視、間諜活動或其他破壞、拒絕、降低網路及其設備性能之工具」相關之出口管制分類編碼(Export Control Classification Number, ECCN)項目及說明文字,並增訂「授權網路安全出口(Authorized Cybersecurity Exports, ACE)」的例外許可規定(15 CFR §740.22),該暫行最終規則將於2022年1月19日生效。 被列入商品管制清單內的項目,原則上即不允許出口(或再出口、於國內移轉,以下同),惟透過ACE之例外許可,使前述項目可出口至大多數國家,僅在下列「再例外」情況需申請出口許可: 出口地為反恐目的地:出口目的地為15 CFR §740補充文件一所列類別E:1和E:2之國家時,須申請出口許可。 出口對象為國家類別D之政府終端使用者(Government end user):政府終端使用者係指能提供政府功能或服務之國家、區域或地方之部門、機關或實體,當政府終端使用者歸屬於國家類別D時,須申請出口許可。惟若類別D之國家同時被歸類於類別A:6(如賽普勒斯、以色列及台灣),在特定情況下,如為弱點揭露、犯罪調查等目的,出口予該國之電腦安全事件回應小組;為犯罪調查、訴訟等目的,出口可展現資訊系統上與使用者相關、對系統造成危害或其他影響活動之數位製品(digital artifacts)予警察或司法機關;或出口數位製品予前述政府,而該數位製品涉及由美國公司之子公司、金融服務者、民間健康和醫療機構等優惠待遇網路安全終端使用者(favorable treatment cybersecurity end user)擁有或操作資訊系統相關之網路安全事件時,不適用ACE之再例外規定,而不須申請出口許可。 終端使用者為國家類別D:1、D:5之非政府單位:結合上述第二點之說明,不論出口至國家類別D:1、D:5之政府或非政府單位,皆受ACE之「再例外」拘束,而須申請出口許可。僅當出口特定之ECCN網路安全項目予優惠待遇網路安全終端使用者、基於弱點揭露或網路事件回應之目的出口予非政府單位,或對非政府單位的視同出口(deemed export)行為,方不適用再例外規定,而不須申請出口許可。 終端使用者限制:已知或可得而知該物品將在未獲授權之情況下,被用於影響資訊系統或資訊之機密性、完整性或可用性時,須申請出口許可。
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。