韓國財政經濟部(Ministry of Economy and Finance)於2020年12月17日發布「2021年經濟政策」(2021 Economic Policies)。2021年經濟政策中包含兩大重點,分別為因應新型冠狀病毒影響下的不確定性,盡快恢復經濟成長動能,以及推動產業創新與結構轉型,以培植未來的經濟成長動力。政策文件中指出,儘管2020年經濟成長率因疫情影響而表現低迷,但仍期許2021年經濟能夠盡快好轉,改善投資、出口與國內就業。
針對如何盡快恢復經濟成長動能議題,政策文件指出首先應處理因疫情帶來的不確定性,除了維持擴張性財政政策,以增加政府支出刺激總體需求外,在經濟成長與疫情防治間應取得平衡並加強風險管理;其次為透過租稅減免促進消費、擴大投資額度與提供出口融資,以及提供資金以扶植中小企業、提供優惠貸款協助大型企業度過疫情難關、鬆綁法規以發展地方經濟等一連串措施,來達到恢復經濟成長動能的目標。
而在推動產業創新與結構轉型上,將持續投資於5G應用與6G技術的發展上,推動數位經濟與數位政府系統建構,具體措施包含減免投資5G應用貸款稅率2%、籌集投資數位新政基金、完善智慧醫療應用等。此外在扶植新創政策上,則包含建立新興科技實驗場域(K-test bed),以政府採購扶植新興科技、提供商機以及協助銜接海外市場,修正創投法規開放附認股權憑證之低利貸款以引進矽谷創投資金,以及排除可轉換可贖回之債務認定以降低政府研發補助申請門檻等,以有效扶植創新能量成為未來的經濟成長動力。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
因應2021年10 月日本政府修訂的全球變暖對策計劃,訂立森林在2030年要達到3800萬噸的二氧化碳吸收量之目標,因此日本林業廳公布了「如何計算森林吸收的二氧化碳量」之方法,進一步展現森林吸收二氧化碳的功能,以提高民間企業和地方公共團體等公眾參與的植林、造林活動的意願,以及促進公眾對森林維護在全球暖化對策中的重要性認識。分別為下列三種計算方式: 森林一年吸收二氧化碳量的簡單計算方法 每1公頃森林一年吸收二氧化碳量=每公頃森林每年樹幹生長體積(m3/年·ha)×膨脹係數×(1+地下比率)×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數 林地復育增加森林吸收二氧化碳量的計算方法 因林地復育增加森林吸收二氧化碳量=有進行林地復育和沒有進行林地復育的森林估計累積量之差×膨脹係數×(1+地下比率)×容積密度(t/m3)×碳含量×二氧化碳換算係數 因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量計算方法 因種植森林土壤所維持之二氧化碳含量=土壤平均碳累積量(tC/ha)×種植森林所保持的土壤量相關係數×種植森林之面積(公頃)×種植森林之年數×土壤流出時排放到大氣中的二氧化碳排放係數×二氧化碳換算係數 此份公告規範了日本未來如何計算森林吸收的二氧化碳量之方式,目前我國依據「國際氣候變遷專家委員會(IPCC)」建議公式,推估森林資源林木之碳貯存量,推估結果臺灣地區森林林木之碳貯存量約有754百萬公噸二氧化碳,每公頃平均碳存量約為每公頃378 公噸二氧化碳,對此亦可參考上述公式推算,以更了解我國的森林與碳管理關係。
初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵初探與省思我國法制下之侵權行為適用於非依軌道行駛之自動駕駛車輛之過失內涵 資訊工業策進會科技法律研究所 2019年03月15日 壹、事件摘要 於2018年03月18日晚間10時許,美國亞利桑那州(Arizona,下稱Arizona)一名49歲的婦人,遭到配備Uber自動駕駛系統之車輛[1],在運行自動領航模式(Autopilot)下撞擊,雖然該婦人立即送往醫院,但仍回天乏術而在醫院中去世。就在前開事故發生後,Arizona州長Doug Ducey因此下令其暫停測試。[2] 此外,同年12月11日晚間10時許,在我國有一輛配備自動輔助駕駛功能的Tesla,疑似駕駛人精神不濟因而未能及時注意車前狀況,導致車禍發生,雖然肇責是否牽涉Tesla之自動輔助駕駛功能或駕駛人本身有無疲勞駕駛等情事,有待進一步釐清。[3] 綜上,不論測試或道路駕駛,現今社會已不乏具有一定自動駕駛等級之車輛於路上行駛,然而在推廣、研發或應用自動駕駛車輛(下稱自駕車)的同時,若不幸發生類似前開新聞之(車禍)事故時,相關肇事責任究應如何釐清,隨著我國已於2018年12月19日公布無人載具科技創新實驗條例以積極推動自駕車相關應用,更愈顯重要,為解決前開肇事相關疑慮,本文擬針對民事上之「過失」本質,反思自駕車相關應用可能延伸的事故責任,是否因應科技發展而有不同的過失內涵。 貳、重點說明 承上,面對自駕車相關科技與應用的世界洪流,若發生車禍等交通事故時,當事人相關之損害賠償請求,仍大多以民法上之侵權行為作為基礎,雖事故肇因種類眾多,亦常見各類的肇因共同造成事故發生,但本文考量相關議題繁複,以下僅就非依軌道行駛之自駕車、駕駛人過失內涵等框架下依序進行初探與反思: 一、我國侵權行為損害賠償係以行為人有無具抽象輕過失為斷 車禍之發生,若涉及駕駛人之行為者,受有不論財產或人身損害之人而欲請求賠償者,無論係依據民法第184條以下何條侵權行為之規定(即民法第184條第1項前段、同條項後段或第191條之2等規定),請求駕駛自駕車之人賠償,前提均為駕駛人具有過失,差別僅在舉證責任是否由請求權人(受有損害之人)負擔。 承上,既然前開侵權行為之重要成立要件為過失,其具體內容為則為駕駛人之注意義務應至何種程度,然在我國民事過失責任之架構上,有不同程度上之區分,即分別為抽象輕過失、具體輕過失及重大過失三種。申言之,抽象輕過失為欠缺應盡善良管理人之注意者義務;具體輕過失者為欠缺應與處理自己事務為同一注意者;重大過失者為顯然欠缺普通人之注意者[4]。 對此,實務見解[5]以及學者[6]歷來均認侵權行為之過失標準,應以行為人是否克盡客觀化之過失標準─抽象輕過失,倘否,則應負擔過失之賠償責任,是以,就此脈絡推論,自駕車之駕駛人若有違善良管理人注意義務致車禍發生且使他人受損害,即應負損害賠償責任。 二、駕駛人注意義務與自駕車自動駕駛程度間之互動 根據引領世界自駕車標準的領銜者─國際汽車工程師學會(Society of Automotive Engineers International,下稱SAE)所分類之自動化駕駛等級,區分為等級0至等級5(共6個等級),而等級3後之自駕車即開始逐漸將環境監控的任務從駕駛人移轉至車輛本身,而駕駛人僅在特殊條件下,方須接管駕駛車輛,更甚在等級5時是由自駕車在任何狀況下均可自行駕駛,不過在等級2前之等級,環境監控之任務大多在駕駛人身上,自駕車至多僅係協助運行駕駛人之指令[7]。 然而,自駕車駕駛人因車禍所生之侵權行為責任,誠如前述,係以駕駛人存有抽象輕過失作為前提,而過失之本質,則係雖非故意,但按其情節,(1)行為人(駕駛自駕車之人)應或能注意,卻不注意,或(2)雖可預見侵權行為(車禍肇事)之事實發生,但確信不發生[8],就此,在SAE分類等級2以前之自駕車,因監控環境之任務仍由駕駛人負擔,則該類等級自駕車之駕駛人應與一般車輛之駕駛人,負擔相同侵權行為之注意義務內容(或程度),但等級3至等級5自駕車之各式應用情境,車輛行駛環境之相關監控資訊已轉由車輛本身處理、控管,則駕駛人是否對於自駕車之車禍發生,仍具有可預見性,或得注意並防免之,則不無疑慮。 參、事件評析 綜上,本文所提不同等級自駕車,是否當然得以繼續適用傳統民事侵權行為之過失標準判斷駕駛人有無過失,實有相當程度上之衝突,蓋若自駕車之駕駛人對於行車環境資訊已不如駕駛一般車輛時,實難期待駕駛人對於車禍之發生有何預見可能,或在遇見後積極防免結果發生,倘若一概遵循傳統對車禍侵權行為之高注意義務要求─抽象輕過失責任,或將產生使不明瞭或難以預見該事故原因發生之人,卻必須就非因己誤之結果負責,某程度上似有違過失責任之本質,而質變成為無過失之擔保責任。 據此,本文認為,若要解決前開損害發生須有補償或賠償之問題,或可(1)透過保險、基金等方式填補損害,或(2)具體化等級3至等級5自駕車之駕駛人應負何等注意義務,如駕駛人須隨時處於得以接管車輛操作之狀態,使等級3以上之自駕車所應盡之注意義務與傳統侵權行為之注意義務脫鉤處理(3)與商品責任間進行相關的調和等,然而無論如何,對於此等問題或疑慮,究竟應採何方向或多方進行,甚或以其他方式解決,則有待後續更進一步的討論與分析。 [1] Uber於該州進行自動駕駛車輛之測試。 [2] ADOT director's letter to Uber halting autonomous vehicle tests, ADOT, https://www.azdot.gov/media/News/news-release/2018/03/27/adot-director's-letter-to-uber-halting-autonomous-vehicle-tests (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Arizona Gov. Doug Ducey suspends testing of Uber selfdriving cars, azcentral, Mar. 26, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/26/doug-ducey-uber-self-driving-cars-program-suspended-arizona/460915002/ (last visited Mar. 21, 2019); Ryan Randazzo, Bree Burkitt & Uriel J. Garcia, Self-driving Uber vehicle strikes, kills 49-year-old woman in Tempe, azcentral, Mar. 19, 2018, https://www.azcentral.com/story/news/local/tempe-breaking/2018/03/19/woman-dies-fatal-hit-strikes-self-driving-uber-crossing-road-tempe/438256002/ (last visited Mar. 21, 2019). [3] 蘋果日報,〈台灣首例!特斯拉自動駕駛闖禍 國道上撞毀警車〉,2018/12/12,https://tw.appledaily.com/new/realtime/20181212/1482416/ (最後瀏覽日:2019/03/21)。 [4] 96年台上字第1649號判決。 [5] 19年上字第2476號判例。 [6] 王澤鑑,《侵權行為法》,自版,頁308-309(2011)。 [7] SAE International Releases Updated Visual Chart for Its “Levels of Driving Automation” Standard for Self-Driving Vehicles, SAE International, https://www.sae.org/news/press-room/2018/12/sae-international-releases-updated-visual-chart-for-its-%E2%80%9Clevels-of-driving-automation%E2%80%9D-standard-for-self-driving-vehicles (last visited Mar. 22, 2019). [8] 97年度台上字第864號判決。
歐盟將投入五千萬歐元投入5G研究行動寬頻使用人數已達1.2億,且估計每年將成長數億人口,許多研究估計2020年行動流量將比現在增加33倍。為了奪回全球手機領導者地位,歐盟不僅從2007年開始,投入超過三千五百萬歐元發展4G與4G以上的無線技術,歐盟執行委員會副主席Neelie Kroes於今年更宣佈將投入五千萬歐元研究5G通信(2013年~2020年)。 在現有的第七框架研究與發展計畫(Seventh Framework Programmefor research and development )中,歐盟已有8項關於5G的研究計畫。其中,以易利信(Ericsson)所主導的METIS(Mobile and wireless communications Enablers for Twenty-twenty Information Society),備受各界矚目。METIS的研究團隊來自共10個國家,涵蓋領域包括電信營運商、製造商、學術機構與商用軟體業者。METIS將進行網路拓樸(Network Topologies)、無線連結(Radio Links)與頻譜使用研究、以為歐洲建立一個5G的行動與無線通信系統。 目前,METIS對於未來整體目標是希望達到: 1.行動寬頻流量每單位面積能比現在高出1000倍,使網路營運商能同時服務更多消費者。 2.聯網設備比現在多出10倍至100倍。 3.行動寬頻使用速度將比現在高出10倍至100倍,觀看視頻將更為容易。 4.機器對機器通訊(Machine-to-Machine-Communications)的電池使用時間將多出10倍。 5.網路延遲的時間將會降低5倍。 雖然,5G發展僅為初期,而各歐盟會員也僅英國投入三千五百萬英鎊,但是,部分輿論從英國4G不斷延遲的例子,認為現在發展至少降低5G重蹈覆轍的可能性。
中國大陸科技部開始進行首批國家科技成果轉移轉化示範區建設計畫於2016年10月14日,中國大陸科技部為落實國務院於5月9日發布之《促進科技成果轉移轉化行動方案》中,有關大力推動地方科技成果轉移轉化,並開展區域性科技成果轉移轉化試點示範的要求,開始啟動在河北以及寧波,兩個科技成果轉移轉化示範區的建設計畫。 中國大陸推動國家科技成果轉移轉化示範區之目的在於推動科技成果轉移轉化工作,以期能有助於完善區域科技成果轉化政策環境,並且提升區域創新之能力;示範區的建設重點將在於完善科技成果轉化服務體系、建設科技成果產業化載體、開展政策先行先試等方面開展工作,進行地方的創新驅動發展。 為此,中國大陸科技部並印發了《科技部關於建設河北•京南國家科技成果轉移轉化示範區的函》、《科技部關於建設寧波國家科技成果轉移轉化示範區的函》兩份政策文件,其中河北•京南示範區的重點在於配合北京、天津,以及河北的區域協同發展,充分發揮跨區域輻射帶動作用,並且承接北京及天津的創新要素外溢轉移,以及與河北產業創新需求進行對接。而寧波示範區將則以科技成果轉化對產業和企業創新發展的對接為核心戰略,發展以企業為主體的科技成果轉移轉化示範區域。並以這兩個示範區的測試來探索模式、累積經驗。