美國司法部 (Department of Justice, DOJ)與聯邦貿易委員會(The Federal Trade Commission, FTC)於2020年6月30日發布新的「垂直合併指引(Vertical Merger Guidelines)」,其為美國司法部與聯邦貿易委員會首次針對垂直合併所發布之共同指引,且為自司法部1984年「非水平合併指引(Non-Horizontal Merger Guidelines)」頒布以來,首次針對垂直合併之重大修正,內容旨在概述聯邦反托拉斯主管機關如何評估垂直合併之競爭效應、以及該等合併是否符合美國反托拉斯法。
本指引所適用之合併態樣包括嚴格垂直合併(於相同供應鏈之不同階段的公司或資產之合併)、斜向合併(diagonal mergers)(於競爭供應鏈之間之不同階段的公司或資產之合併)、以及於互補合併(mergers of complements)時所會產生之垂直議題。其描述主管機關用於判斷垂直合併之反競爭與促進競爭效果之分析架構。
於反競爭效果分析之單方效果方面,其提出可能之類型包括封鎖與提高競爭對手成本(Foreclosure and Raising Rivals’ Costs)、影響競爭之敏感資訊的近用(Access to Competitively Sensitive Information);於反競爭效果分析之共同效果方面,其指出垂直合併可能會透過鼓勵合併後相關市場中各公司間之協調互動(coordinated interaction)來減少競爭並傷害消費者。
於促進競爭效果分析方面,其著重於針對消除雙重邊際化(elimination of double marginalization, EDM)之分析,因垂直合併通常透過EDM使消費者受益,而傾向於可減少對競爭造成損害之風險。主管機關可以獨立依一切可得之證據來量化EDM之效果,其通常會檢驗被併購後可自給自足之效果,相較於若未被併購時需從獨立供應商購買之情況下所可能節省之成本,作為對於EDM效果之驗證。
藉由此指引之發布,可為主管機關對於垂直合併之評估與分析方式提供了透明度,而有助於為企業界、律師界、與執法者提供更多之可預測性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
歐盟執委會於2021年11月12日發布「2021年數位經濟與社會指數」(Digital Economy and Society Index 2021, DESI 2021),指數顯示歐盟各成員國都在持續推動數位轉型,但存在前段國家與後段國家之間的鴻溝仍然巨大,為了達成「歐洲數位十年:2030數位轉型目標」(Europe’s Digital Decade: digital targets for 2030),各成員國間應加強在數位轉型的協力合作。 DESI 2021統計資料取自2020年第一季到第二季之間,因此對於COVID-19疫情肆虐下對歐洲各國數位化的影響,需要等到2022年的指數方能呈現。不過DESI 2021資料顯示,56%的歐盟公民已經具備基本的數位技能,而歐盟資通訊專業人員數量來到840萬人,相較前一年的780萬人有顯著成長,但仍有55%的企業表示推動數位轉型最大的困難在於找不到資通訊人才。 在連線能力方面,歐盟推動「超高容量網路」(very high-capacity network, VHCN)的成果使家戶普及比例來到59%,相較前一年的50%亦有明顯增長,但相較全球高速寬頻網路普及目標仍有相當大的差距;在鄉村VHCN的布建上,則由2019年的22%來到2020年的28%。5G網路方面,完成頻譜分配的國家從16個成長至25個,其中有13個國家已經啟動5G商轉。 在數位科技整合方面,運用雲端技術的公司比例出現顯著成長,由2018年的16%成長至2020年的26%,大型企業持續擴大數位科技應用,包含運用企業資源規劃(Enterprise Resource Planning, ERP)進行電子資訊分享、雲端軟體的使用等。資料顯示數位轉型正在不斷落實與推進,但是要達成2030數位轉型目標仍有相當大的差距,有賴各國的合作與努力。
美國「人工智慧應用管制指引」美國白宮科學與技術政策辦公室(The White House’s Office of Science and Technology Policy , OSTP)於2020年1月9日發布「人工智慧應用管制指引」(Guidance for Regulation of Artificial Intelligence Application),為美國政府機關起草人工智慧規範並進行管制時提供指引,該指引內要求各機關之規範應遵循以下10項人工智慧原則: 一.公眾對AI之信任:政府對AI之管制或其他措施應促進AI之可靠性、健全性,且於應用上應具備可信性。 二.公共參與:政府應提供機會讓利害關係人參與AI管制規範立法程序。 三.科學實證與資訊品質:科學實證與資訊品質:政府機關發展AI之相關技術資訊,應透過公開且可驗證之方式提供給大眾參考,以提高大眾對AI之信任與協助政策制定。 四.風險分析與管理:應採取以風險為基礎之分析評估方法,確認哪些風險係可接受之風險,或那些風險代表無法接受之損害或所失利易大於預期利益。 五.利益與成本:政府於擬定相關規範時,應小心評估AI對於整體社會之利益,與預期外之效果。 六.彈性:法規應持續滾動檢視與調修以因應AI之創新應用。 七.公平且無歧視:政府應針對AI之應用與決策,考量公平與無歧視相關議題。 八.揭露與透明:透明度與揭露程序之建立可提升公眾對AI應用之信任。 九.安全:政府應特別注意AI系統內所儲存或傳輸資訊之安全與相關安全維護控制措施。 十.跨機關合作:政府各部會或機構間應相互合作與分享經驗,以確保AI相關政策之一致性與可預測性。
日本經濟產業省所屬研究機構提議「日本能源基本計畫修正研析建議」報告日本經濟產業省(Minister of Economy, Trade and Industry)所屬「自然資源及能源諮詢委員會(Advisory Committee for Natural Resources and Energy)」於2011年12月提出一份「日本能源基本計畫修正研析建議(Establishment of a New Basic Energy Plan for Japan)」,對於現有日本能源基本計畫,研析討論重要議題,並提出修正建議。 日本能源基本計畫,係因日本政府為因應2020年應達25%減碳目標(相較1990年水準),於2010年所規劃擬訂之推動計畫。而自然資源及能源諮詢委員會則是陸續招開會議研商討論,並提供建議給日本經濟產業作為省調修參考。此份報告指出,此份報告指出,能源基本計畫之推動架構必須重新思考,包括提議能源政策應強調重視「需求端(Demand Side)」,與兼顧「消費者(Consumers)」、「社會公民(Ordinary Citizens)」、「區域社區(Regional Communities)」等方面意見及利益,並建立社會公眾信心(Public’s Trust),以及必須能達到多元化不同電力能源之來源應用,並對於日本國家所需能源組成結構(Desired Energy Mix)進行討論議訂。 並且,對於推動實施,建議能源政策改革應朝向,以改革需求端架構(Reform of the Demand Structure)來達到能源節約社會目標,,以及改革供給端(Reform of the Supply Structure)來達到下一代分散式能源系統目標,並且倡議以創新技術來協助國家能源組成結構轉型,與能源供給端至需求端應備建設(Energy Supply-Demand Structure)之改革工作。 此研究報告於2011年12月提出後,歷經多次修改(最新更新為2012年1月),未來提交給經濟產業省供政策參考後,將產生如何影響內容,將再持續觀察最新進度。
美國明尼亞波利斯市禁止政府部門使用人臉辨識技術美國明尼蘇達州明尼亞波利斯市的市議會鑑於人臉辨識技術有可靠性的疑慮,以及對有色人種有潛在的傷害,該議會於2021年2月12日通過修正《明尼亞波利斯條例》(Minneapolis Code of Ordinances)關於資訊治理(Information Governance)的部分,新條例規定除有例外情形,禁止政府部門採購人臉辨識技術及使用從該技術獲得之資訊。明尼亞波利斯是繼波士頓、舊金山、奧克蘭等,新加入禁用人臉辨識技術的城市。 新條例是由該市市議會議員Steve Fletcher倡議,其指出市民擔心在未得其同意時使用人臉辨識技術進行監視,是否會侵害市民的隱私權。此外,根據研究亦顯示人臉辨識技術仍存在瑕疵,尤其是辨別婦女、兒童和有色人種的錯誤率相當高,而不正確的識別,恐怕讓弱勢者受到更不利的對待。 明尼亞波利斯市以明尼蘇達州《明尼蘇達政府資料應用法》(Minnesota Government Data Practices Act)中所定資料隱私原則,作為制定新條例的基礎,規定在蒐集有關個人資料時應考慮並重視個人隱私,包含僅在具備理由時始得蒐集資訊,並且就蒐集的內容與原因保持透明。再者,新條例要求在市議會設置專門的委員會,市政府應向該委員會提出書面報告,說明新條例遵守的情形,以及追蹤及報告違反的情形及賠償措施。惟隨著技術和情事的變化,政府部門可能有使用人臉辨識技術的需求,就此,新條例規定政府部門需向市議會解釋使用該技術的必要性、說明如何使用該技術及所獲取之資訊、對技術及所獲取之資訊進行監管的計畫,市議會依規定應召開公聽會。若例外情形符合消除歧視、保護隱私、透明與公眾信任的目標,市議會則可同意政府部門使用人臉辨識技術,或要求政府部門修正前述監管計畫,作為市議會同意的條件。