德國聯邦卡特爾署(Bundeskartellamt)於2020年7月9日公布,將針對電動車公共基礎設施產業進行調查,以釐清目前市場相關競爭法問題。
聯邦卡特爾署署長Andreas Mundt表示,建立全國性的充電基礎設施是德國電動車成功的先決條件之一,目前電動車充電基礎設施產業尚處於早期市場發展階段,因此,釐清市場是否有不正競爭問題,方能使電動車充電基礎設施布建能迅速擴張。在公共場所充電的條件和價格,也將影響消費者是否決定改用電動車。然而在目前市場發展階段時,已收到越來越多關於充電站價格和條件的投訴。
根據聯邦政府的計畫,2030年前德國將於全國範圍內布建大規模的充電基礎設施,其中包括公用的充電基礎設施。雖然充電站之布建及營運,不適用例如高壓電網擴建加速法、電網擴張法等與電網相關法規之適用。但可依德國不正當競爭防止法(Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb, UWG)拘束該領域可能存在的競爭法議題。除了應確保非歧視性地近用充電站外,更應研擬充電站相關使用條款,以確保充電站能正常營運。此外,並應研究城市及地方政府是否有提供合適的充電站位置,及其對充電站營運商之間的競爭影響。另外,聯邦高速公路上充電站之市場競爭狀況亦為聯邦卡特爾署關注的議題。
聯邦卡特爾署將於兩個調查階段中,向利害關係人進行產業調查。第一階段,將確定公共收費充電基礎設施的建設狀況,以及城市及地方政府和其他參與者,在規劃和提供充電站合適位置的現行作法。並在此基礎上,進行第二階段深入調查,特別針對有關移動服務提供商和使用者近用充電站的問題。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
日本總務省及經濟產業省於2017年11月至2018年4月間召開6次「資料信託功能認定流程檢討會」(情報信託機能の認定スキームの在り方に関する検討会),檢討具備資料信託功能之「資料銀行」認定基準及模範條款等事項,於2018年6月公布「資料信託功能認定指引ver1.0」(情報信託機能の認定に係る指針ver1.0),以利實現個人資料流通並創造新服務型態。資料銀行係指基於與個人間資料利用契約,透過PDS(personal data store)等系統管理個人資料,根據個人指示或預先設定的條件,於判斷妥當性後向第三方提供資料之行業。目前指引內容包括︰(1)資料信託機能認定基準︰具體內容包括業者適格性、資訊安全原則、資訊安全具體基準、治理體制、業務內容等;(2)模範條款記載事項︰針對個人與資料銀行、資料銀行與資料提供者、資料銀行與接受資料提供者間關係,列出具體應記載事項;(3)資料信託機能認定流程。 作為日本總務省「資料信託功能運用推動計畫」(情報信託機能活用促進事業)一環,日立製作所、東京海上日動火災保險、日本郵局等於2018年9月10日發表將根據「資料信託功能認定指引ver1.0」,進行「資料銀行」個資管理、提供及運用等實驗,參與者分別扮演資料提供者、資料銀行和資料利用者三種角色,未來將會參考實驗結果,提出認定基準改善建議。
FCC主席Julius Genachowski警告美國恐有頻譜危機美國聯邦通訊傳播委員會(Federal Communications Commission, FCC )主席Julius Genachowski表示,美國政府正努力規劃商業用途頻譜(spectrum)供給量,以滿足通訊科技服務發展需求。惟諸多產業專家預測無線通訊服務運用導致頻寬需求快速增加,無線通訊擁塞情況恐將嚴重惡化。 儘管FCC已藉頻譜拍賣釋出不少頻譜,且2009年6月全美廣電數位化後(DSO),一定要件開放業者毋須取得頻譜執照便可使用所謂的「閒置頻譜」(interleaved/white space),但是頻譜匱乏的問題仍無法解決。 對此,FCC允諾將會弭平頻譜供給需求間的落差,並且列為FCC的首要任務之一。未來FCC將透過非商用頻譜重分配與鼓勵發展更有效率使用頻譜之科技,以期解決頻譜不足的窘境。 產業界與公眾安全通訊相關組織呼籲FCC應提供更多頻譜供無線通訊服務使用。不過FCC亦要求資通訊產業於研發行動寬頻新產品時,須設想頻譜供給不足,研發更有效率使用頻率的通訊技術。產官學三者間,必須相互配合與協調(尤其是業者間的「不歧視原則」),方能有效解決網路通訊擁塞及頻譜匱乏問題。
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。
美國加州通過綠色化學法規由於完善控管機制迄今仍付之闕如,而市面上諸多含有危險化學物質的產品,尚無法立即要求廠商將之下架或提出解決方案,因此引起消費大眾、學界人士及公共健康倡議團體對於消費安全之關切;美國加州為有別於僅針對危險化學物質逐項管理的一般法令,轉而採取整體規範之包裹立法方式,於2008年9月底通過AB 1879與SB 509兩項綠色化學法規,增訂於「健康與安全法典(Health and Safety Code)」,促使商品在設計階段減少毒性物質之接觸。 根據AB 1879法令,由加州環保署(California Environmental Protection Agency) 所管轄之毒性物質控制部門(Department of Toxic Substances Control),現行除具備管理危險材料之儲存、使用與廢棄等法定職責外,另新增計畫如下: (1) 應於2011年1月1日前修改法規,優先針對引發關切的危險化學物質進行生命週期評估,並將評估結果遞交加州環境政策議會(California Environmental Policy Council);此外,毒性物質控制部門應研發潛在替代品,研擬減低或避免化學物質暴露之方法。 (2) 於2009年7月1日前成立綠絲帶科學小組(Green Ribbon Science Panel),用以管理奈米科技、風險分析、公眾健康等十五項與危險性化學物質相關之題材,並為日後政策修訂提供具科學基礎之建議。 (3) 除非另有法規限制,應要求業界呈報管理化學物質之詳細資料,公開作為民眾參考之用;如涉及商業機密,應有程序上之保障。 再者,SB 509法令要求環境健康風險評估辦公室(Office of Environmental Health Hazard Assessment)彙整危險化學物質之特性,並由毒性物質控制部門建立線上資料庫,使民眾便於查詢危險化學物質之相關資訊。 綜上所述,綠色化學法規的訂立,係回應消費大眾對於市售產品之疑慮,因而植基於科學界與現實生活,著重危險化學物質運用及暴露時所為之風險評估,並期於2011年前得以有效掌握化學物質,進而維持勞動環境安全、減少處理毒性廢棄物之成本,達成保護生態與民眾健康之目標。