中國大陸商務部頒布《阻斷外國法律與措施不當域外適用辦法》維護國際經貿發展權益

  中國大陸商務部於2021年1月9日公布《阻斷外國法律與措施不當域外適用辦法》(商務部令2021年第1號,簡稱《辦法》),以保護中國大陸公民、法人或其他組織的合法權益,不受他國法律與措施的不當侵害。過去,美國等國家透過出口管制推行單邊主義,限制中國大陸企業的國際經貿活動空間,顯示外國法律與措施的不當域外適用,對中國大陸經濟發展造成不利影響。《辦法》因此借鑒歐盟於1996年制定《抵制第三國立法域外適用效果及行動條例》(Council Regulation (EC) No 2271/96)的立法經驗,拒絕承認外國法律和措施的域外效力,以維護國際經貿發展權益。《辦法》由國務院商務部負責評估和確認外國法律與措施是否存在不當域外適用情形,發布「不得承認、不得執行、不得遵守有關外國法律與措施禁令」;中國公民、法人或者其他組織若因外國法律與措施的域外適用遭受重大損害,得向中國法院提起訴訟,要求獲益當事人賠償損失,以此作為中國大陸對外貿易之必要反制措施。《辦法》所建立的阻斷工作機制架構說明如下:

  1. 及時報告:依據第5條,中國大陸公民、法人或其他組織遇到外國法律與措施不當域外適用,即禁止或限制其與第三國(地區)開展正常經貿及相關活動者,應在30日內報告。
  2. 評估確認:依據第6條,關於外國法律與措施是否存在不當域外適用情形,商務部應結合各種因素進行評估確認。
  3. 發布禁令:依據第7條,經評估確認外國法律與措施存在不當域外適用情形,商務部得發布「不得承認、不得執行、不得遵守有關外國法律與措施的禁令」。第8條,亦由商務部負責「豁免遵守禁令」申請案之否准。
  4. 司法救濟:依據第9條,因外國法律與措施的不當域外適用遭受損失,中國大陸公民、法人或其他組織可在中國大陸國內法院起訴並請求損害賠償。
  5. 處罰制度:依據第13條,對違反如實報告義務和不遵守禁令之行為,給予相應警告、責令限期改正,並根據情節輕重處以罰款。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 中國大陸商務部頒布《阻斷外國法律與措施不當域外適用辦法》維護國際經貿發展權益, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8624&no=55&tp=5 (最後瀏覽日:2026/11/11)
引註此篇文章
你可能還會想看
歐盟執委會對荷蘭T-Mobile併購Tele2一案展開第二階段的反競爭調查

  荷蘭電信商T-Mobile NL根據歐盟併購條例收購Tele2 NL一案使執委會擔心其合併可能導致價格上漲,並損害荷蘭消費者的權益。   本交易案主角為德意志電信(Deutsche Telekom, DT)的子公司T-Mobile NL,以及Tele2的子公司Tele2 NL,兩者分別是荷蘭手機電信市場的第3大和第4大業者。T-Mobile NL在去年12月宣布將以2.21億美元的現金收購Tele2 NL,並持有合併後公司25%的股權。本併購案將使荷蘭的手機電信商數量從4個減少到3個。但合併後的新公司仍無法超過前兩大電信公司KPN和Vodafone。   DT表示,合併後的公司將在T-Mobile品牌下運營,新公司由於規模增長,將能夠打破目前KPN與Vodafone的雙佔市場。結合原來2間公司的資源,可以帶給電信市場更有效的競爭,並有利於5G佈局。   執委會的初步調查確定了以下主要爭點: 目前T-Mobile NL和Tele2 NL 在荷蘭手機電信市場相互競爭。執委會擔心本併購案會減少市場參與者的數量,使剩下的業者更不願進行有效競爭。可能導致價格上漲和投資減少。   執委會還打算進一步調查另外2個問題: 合併後電信商數量的減少可能會削弱競爭壓力,並增加電信商聯合行為的可能性,並提高價格; 除了4家擁有基礎設施手機電信商之外,還有一些活躍在市場中的虛擬電信商,它們使用其他業者的基礎設施向消費者提供電信服務。   執委會擔心,未來虛擬電信商如想利用基礎設施,可能遭受更多阻礙。

美國聯邦航空總署公布《無人機遠端識別最終規則》

  美國聯邦航空總署(Federal Aviation Administraiton, FAA)於2020年12月28日公布「無人機遠端識別最終規則(Final Rule on Remote Identification of Unmanned Aircraft)」,針對250克以上無人機的遠端身分識別操作規則進行規範: (1)標準配備有遠端識別的無人機:   無人機需透過wifi或藍芽等技術廣播(broadcast)其遠端識別資訊,包含無人機ID,即無人機序號(serial number)或交談識別碼(session ID);無人機的速度、經緯度和海拔高度;控制站的經緯度和海拔高度;緊急狀況的狀態和時間戳記(time mark)。該規則要求無人機廣播範圍內大多數的個人無線裝置(wireless device)都可取得無人機的遠端識別訊息,但序號、交談識別碼以及註冊資料庫僅限FAA和被授權人員可於特定情況下取得。 (2)額外加裝遠端識別廣播模組的無人機:   廣播模組可能為與無人機連線的獨立裝置,或以加裝於無人機內部的形式存在,此類無人機必須於視距內操作,並透過wifi或藍芽等技術廣播其遠端識別資訊,包含模組的序號;無人機的速度、經緯度和海拔高度;起飛地點的經緯度、海拔高度和時間戳記。 (3)於FAA認可之識別區域(FAA-Recognized Identification Areas, FRIA)中飛行:   在FRIA區域中,無人機可不具備遠端識別飛行,但無人機操作需處於視距內與FRIA區域界線內。   該最終規則已送至美國聯邦公報辦公室(Office of the Federal Register),且會在公告後60天生效,預計於2021年1月公告。

歐盟發布《歐洲資料治理規則》草案

  歐盟執委會於2020年11月25日公布「歐洲資料治理規則」(Proposal for a Regulation on European data governance (Data Governance Act))草案。本立法草案係延續同年2月發布「歐洲資料戰略」(European data strategy)所提出之立法規劃,針對該戰略所揭示的資料治理政策願景,於制度面予以明文化。而本草案亦為該戰略發布後,首次提出的具體性措施。其制定的主要目的,在於透過強化資料中介機構(data intermediaries)的公信力、以及優化歐盟整體的資料共享機制,來提升資料的可取得性(availability)。   依草案條文內容,其主要立法面向如下: (1)界定本法的立法目的,在於規範歐盟內部再利用公部門所持有之特定類型資料的條件,確立資料共享服務的通報與監督框架,並針對基於利他(altruistic)目的蒐集處理資料之實體(entities),建構自願註冊的制度;另一方面則進行本法的名詞定義。 (2)公部門資料再利用機制:整體性規範由公部門所持有、但涉及商業機密、智慧財產權、個資等之資料再利用的一致性標準。其以保護既有的營業秘密、個資、智財權等為前提,確立該些資料再利用的標準作法(如原則以非專屬形式再利用、可收取合理費用)。有意再利用上述資料的公部門,應於技術面保護其隱私與機密性。 (3)針對資料共享服務供應商的通報機制:要求提供資料共享服務的供應商,於正式對外提供其服務前,應先向各成員國的權責機關通報其業務,藉以增加外界對共享個資與非個資之資料機制的信賴度,同時降低資料共享的交易成本。同時,資料共享服務供應商於資料交換應保持中立,不能為其他目的使用資料;其共享服務應以開放及協作的方式進行,並優化自然人或法人查閱與控制其資料的環境,藉以強化個資自主權。 (4)資料利他主義(data altruism)的明文化:定義非營利、具普遍性共同目標之組織,得向歐盟註冊成為資料利他主義組織。透過此認證制度,增加組織公信力,以推動個人或公司出於公共利益,自願提供資料。同時,授權歐盟執委會可制定通用之歐洲資料利他主義同意書(European data altruism consent form),減少個別收集資料使用同意書之成本。 (5)成員國資料共享權責機關之職責:其應公正、透明、一致、及時履行其職責,監督與實施資料共享服務供應商與資料利他主義組織的通報與註冊機制。例如,其有權要求資料共享服務供應商提交必要訊息,以確保其作為是否符合本法要求。同時,權責機關成員不得為資料共享服務的供應商。 (6)歐洲資料創新委員會(European Data Innovation Board):此為一專家小組之設置要求,負責協助成員國權責機關之作法,遵循資料治理法所訂標準。

經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》

經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。

TOP