英國國家統計局政府資料品質中心發布《政府資料品質框架》
英國國家統計局（Office for National Statistics）轄下之政府資料品質中心（Government Data Quality Hub）為實踐英國數位、文化、媒體暨體育部（Department for Digital, Culture, Media & Sport）發布之《國家資料戰略》（National Data Strategy），於2020年12月3日釋出《政府資料品質框架》（The Government Data Quality Framework），以達成國家資料戰略中「資料基礎（Data Foundation）」之核心目標。該框架提出「資料品質原則」（Data quality principles），旨在解決目前政府資料品質低落的問題。該原則包含以下五點：
一、確保資料品質：機關內部應建立有效的資料治理機制，例如培訓員工具備管理資料的能力、持續改進資料品質等。
二、了解使用者需求：機關應將使用者對資料品質的需求視為優先處理事項。
三、評估資料於資料生命週期各階段之品質：機關應密切關注資料於生命週期各階段之品質，並與使用者及利益關係人交換意見。
四、持續溝通資料品質：機關應持續與使用者交流資料品質現況，提供使用者有效的文件及中繼資料（metadata）。
五、了解造成資料品質低落的主因：分析造成資料品質低落的根本原因，從源頭徹底解決資料品質問題。
英國國家統計局政府資料品質中心希望藉由本框架揭示的資料品質原則，提升政府機關人員主動辨別及解決資料品質問題的能力，以改善政府資料品質、為人民帶來更高品質的資料，釋放資料價值並促進社會經濟發展。
高慈妤
副法律研究員 編譯整理
1.The Government Data Quality Framework, GOV.UK, https://www.gov.uk/government/publications/the-government-data-quality-framework/the-government-data-quality-framework (last visited Feb. 18, 2021).
2.National Data Strategy, GOV.UK, https://www.gov.uk/government/publications/uk-national-data-strategy/national-data-strategy#data-1-1 (last visited Feb. 18, 2021).
劉純妤，〈英國發布國家資料戰略（National Data Strategy）〉，資策會科技法律研究所，https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?no=67&tp=5&d=8553（最後瀏覽日：2021/02/18）。
經濟合作暨發展組織（下稱OECD）於2022年12月20日發布全球企業最低稅負制（即第二支柱，下稱最低稅負制）的「避風港與罰款免除規則」，再於2023年2月2日發布進階行政指引。系爭規則與指引旨在協助跨國企業降低法律遵循成本。 經蓋最低稅負制為防免跨國企業以稅捐規劃（如移轉訂價等方式）持續侵蝕稅基，透過實施補充稅（Top-up Tax）制度，並配合所得涵蓋與徵稅不足支出等原則，即向上或向下分配等方式，確保全球收入逾7.5億歐元的跨國企業及其所有經濟實體的個別有效稅率均不低於15％。 經上述補充稅制度看似簡單，惟其實施同時涉及各國相互合作與彼此補充稅間可能的零和遊戲，徵之各國境內稅捐制度調整、現有國際稅捐規則的淘換與新國際稅捐規則的建立等交互作用下，導致OECD與最低稅負制有關文件繁多，內容細項更不計可數，增添不確定性；另外，包含我國在內的許多國家均表示將於2024年起陸續實施全球企業最低稅負制，再增添急迫性。此不確定性與急迫性的雙重夾擊，致使受規範跨國企業法律遵循成本持續增加。 經準此，為避免最低稅負制不當限制跨國企業發展，甚至有害全球經濟，OECD提出避風港條款，使位於高稅負或低風險稅捐管轄區的跨國企業或其經濟實體得減免其補充稅或簡化其計算基礎等，提高補充稅制度確定性以協助降低跨國企業法律遵循成本。
日本經產省發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架（暫定）》之綱要草案徵求意見2021年7月中旬，日本經濟產業省（下稱經產省）發布《促進資料價值創造的新資料管理方法與框架（暫定）（データによる価値創造（Value Creation）を促進するための新たなデータマネジメントの在り方とそれを実現するためのフレームワーク（仮））》之綱要草案（下稱資料管理框架草案），並公開對外徵求意見。 近年日本在「Society5.0」及「Connected Industries」未來願景下，人、機器與科技的跨界連接，將創造出全新附加價值的產業社會，然而達成此願景的前提在於資料本身須為正確，正確資料的自由交換，方能用於創造新資料以提供附加價值，因此正確的資料可說是確保網路空間連結具有可信性的錨點。為此，經產省提出資料管理框架草案，透過資料管理、識別資料在其生命週期中可能發生的風險，以確保資料在各實體間流動的安全性，從而確保其可信性。 該框架將資料管理定義為「基於資料的生命週期，管理各場域中資料屬性因各種事件而變化的過程」，由「事件（資料的產生／取得、加工／利用、轉移／提供、儲存和處置）」、「場域（例如：各國家／地區法規、組織內規、組織間的契約）」和「屬性」（例如：類別、揭露範圍、使用目的、資料控制者和資料權利人）三要素組成的模組。經產省期望未來能透過三要素明確資料的實際情況，讓利害關係人全體在對實際情況有共同理解的基礎上，能個別確保適當的資料管理，達成確保資料正確之目的。 「本文同步刊登於TIPS網站（https://www.tips.org.tw ）」
日本經濟產業省公布「再生能源導入促進關聯制度改革小委員會報告書」日本經濟產業省「促進再生能源關連制度改革小委員會（再生可能エネルギー導入促進関連制度改革小委員会）」於2016年2月5日公布了報告書，該報告書集結了自2015年9月以來，共計13次的討論整理，未來FIT制度改革方向，將以此為根基。 提出該報告的目的在於，達成最加能源構成方案（エネルギーミックス）之目標，於2030年導入22-24%之再生能源，冀望在最大限度導入再生能源，並與抑制國民負擔之間調合並存。 該報告提出五大修正制度方針，分別簡述如下： (一)針對未運行案件對應修正認證制度 (1) 進一步加強撤銷認證制度之報告徵收及聽證程序。 (2) 創設新認證制度，應確認該發電事業的實施可能性後，才得認定為FIT。 (二)促進長期安定發電的配套措施 (1) 事業者應做適當的檢查及維修、發電量定期報告，制定廢棄及回收等應遵守事項。若有違反情事，主管機關得發出改善命令或是取消認定資格。 (2) 確認並遵守所涉及之土地使用條例、公告認定資訊、提供地方政府建構計畫內容。 (三)導入成本效率 (1) 設定中長期之「收購價格」目標。 (2) 以Top Runner等方式決定具備「成本效率」之收購價格，亦即以最佳方式選擇。 (3) 賦課金減免制度為一個可持續的機制，同時透過活用賦課金以確保基金，並確認對象事業的節能方案及對國際競爭力的影響等（檢討減免率）。 (四)擴大導入開發週期長（リードタイムの長い）之電力 (1) 開發週期較長之電力，預先於數年前決定認證案件之收購價格。 (2) 進行環評期間減半（通常為3~4年）等必要規制改革。 (3) 於FIT認證前，得申請接續系統。 (4) 針對不同電力的挑戰檢討對應的支援方法 (五)擴大導入電力系統改革之優勢 (1) 基於「廣域系統整備計畫」，計畫性地推動整備廣域系統。 (2) 對應區域系統之限制，公告系統資訊以及建設費用之單價。此外，繼續活用投標邀請規則（入札募集ルール），共同負擔系統升級費用。 (3) FIT收購義務人由零售事業者轉換為輸配電事業者，並促進全國區域間電力調配（広域融通）之順暢性。收購後之電力，得經由交易市場外直接輸送予零售事業者。 (4) 整備再生能源事業者間公平之輸出控制規則（公平な出力制御ルール）。
奧克蘭市（Oakland）成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市近年來，人臉辨識（Face recognition）技術迅速發展，增加便利性的同時，也伴隨了種種隱憂，如：對隱私權的侵害、公部門權力濫用等，是以加州舊金山市（San Francisco）和麻薩諸塞州薩默維爾市（Somerville）分別在今年（2019）5月和6月發布公部門使用人臉辨識技術的相關禁令，加州奧克蘭市（Oakland）並於7月16日跟進，成為美國第三個禁止公部門使用人臉辨識技術的城市。 2018年麻省理工學院曾針對人臉辨識技術的正確率做過研究，其研究結果報告顯示黑人女性辨識錯誤率超過30%，遠不如白人男性；美國公民自由聯盟（American Civil Liberties Union, ACLU）也針對Amazon人臉辨識軟體Rekognition做過測驗，結果該系統竟誤將28名美國國會議員顯示為嫌疑犯，這兩項研究顯示，人臉辨識技術存有極高錯誤率且對種族間存有很大的偏見與歧視。對此奧克蘭市議會主席卡普蘭（Rebecca Kaplan）一項聲明中表示：「當多項研究都指出一項新興技術具有缺陷，且造成寒蟬效應的時候，我們必須站出來」。 卡普蘭並表示：「建立社區和警察間信任與良好關係以及導正種族偏見是很重要的，人臉辨識技術卻反而加深此問題」、「對於隱私權和平等權的保護是最基本的」，故奧克蘭市通過禁止公部門使用人臉辨識技術的法令，原因如下： 人臉辨識系統所依賴的資料集，具高度不準確性。 對於人臉辨識技術的使用與共享，尚缺乏標準。 這項技術本身具有侵犯性，如：侵犯個人隱私權。 政府如果濫用該技術所得之資訊，可導致對弱勢族群的迫害。 雖然目前美國僅有三個城市通過政府機關禁止使用人臉辨識技術的法令，但依照目前的發展狀態，其他的城市甚至州在未來也可能會跟進頒布禁令。