日本循環經濟夥伴強化產官合作，攜手實現循環經濟
日本經濟團體聯合會、環境省、經濟產業省於2021年3月設立「循環經濟夥伴」（JAPAN PARTNERSHIP FOR CIRCULAR ECONOMY，J4CE），其係為實現循環經濟（CE），而有賴政府、民間企業、國際機構等相關組織，建立劃時代的產官合作平台。
J4CE已成立一年，此段期間已進行三次產官間之對話，如於2021年12月21日係針對「實現循環經濟所新增之成本為何？」、「如何解決所生之成本？」為主題，提出促進循環經濟值幾個值得注意之企業事例。
例如：「新的商業模式」中，由損害保險日本興亞公司與Second Harvest Japan公司共同合作，當食品運送過程中發生事故，該食品被判定失去市場價值時，能將其捐贈給Second Harvest Japan公司，其捐贈花費之費用或損失，將由損害興亞公司負責給付其保險金，而Second Harvest Japan公司則將捐贈之食品提供給生活困窮家庭，其作法將有助社會支援、減少食品浪費；另有Panasonic等電器公司提供「照明」服務，但非燈泡的所有權出賣，而是以繳納使用費方式，提供LED燈給企業經營者，並提供相關修繕、動產綜合保險等服務，已達到省電效果、降低能源成本等。
而在2022年2月17日第3次產官對話中主要以「循環經濟的投資者觀點與資訊公開方法」為主題，為因應氣候變遷經濟產業省設立TCFD制度已受到企業經營者的高度關注，因此也期待J4CE在循環經濟中也能有相同作用。
然截至今日最大難題還是在於當使用再生資源應如何將同質材料作為資源來運用較為棘手，J4CE目前除了對研究開發給予支援外，亦考慮增加補助金及放寬其限制等方式進行。
林庭葦
法律研究員 編譯整理
〈官民で取り組むサーキュラー・エコノミー循環経済パートナーシップ（J4CE）創設〉，METI Journal網站，https://meti-journal.jp/p/20020/（最後瀏覽日：2022/03/22）。
J4CE循環経済パートナーシップ，https://j4ce.env.go.jp/casestudy/137（最後瀏覽日：2022/03/22）。
〈CASES取組事例〉，J4CE循環経済パートナーシップ https://j4ce.env.go.jp/casestudy （最後瀏覽日：2022/03/22）。
歐洲議會於2019年3月27日通過特定一次性塑膠產品禁令，該禁令最初由歐盟執委會於2018年5月提出作為「歐盟塑膠戰略」（EU Plastics Strategy）的一部份，其旨在減少特定塑膠產品對環境（特別是水生環境）及人類健康之影響， 同時促進轉向循環經濟，發展創新永續的商業模式。該禁令之規範重點如下： (1) 使用限制：規定若得以其他更環保物質替代的一次性塑膠產品(如棉花棒、一次性餐具、吸管、氣球棒等等) 至遲須於2021年前全面下架；而對於目前無更環保物質可替代的一次性塑膠產品，歐盟各成員國必須採取措施降低其銷售量；另外，自2024年開始，塑膠飲料容器僅限瓶蓋與瓶身有相連設計者，始可上市。 (2) 標示義務：對於被列管的一次性塑膠產品，必須標示其塑膠成分及含量、正確的棄置方式、以及任意棄置對環境的負面影響。 (3) 責任延伸：規定受本禁令所列管一次性塑膠產品之製造商，應按比例分擔有關其產品後續之清除、回收處理及公共教育宣傳成本。 (4) 訂定分類回收比率：訂立廢棄物分類回收量化目標，要求至2025年，一次性塑膠產品的正確分類回收率至少應達77%；至2029年達90%。 (5) 訂定再生料投入比率：規定自2025年開始，製造聚乙烯對苯二甲酸酯（Polyethylene Terephthalate, PET）塑膠飲料容器至少應使用25%的再生塑膠；而自2030年開始，至少使用30%；另要求歐盟執委會最遲應在2022年1月1日前制定相關行動方案及法令，以計算及核實前述再生塑膠使用目標。 (6) 環保教育義務：課予會員國採取措施以提高消費者認知以下事項之義務：（A）任意棄置一次性塑膠產品及塑膠漁具之環境負面影響（B）一次性塑膠產品及塑膠漁具之回收再利用系統與廢棄管理方案。 本禁令即將完成立法程序，只待歐洲理事會（European Council）正式批准並刊載於公報後，即能成為正式的歐盟指令，成員國嗣後應於2年內將指令中之各項要求轉化成國內法律。
歐盟法院判決二手軟體銷售合法歐盟法院在UsedSoft GmbH v. Oracle International Corp.（Case C-128/11）一案中，認定軟體開發商之散佈權在第一次銷售後即耗盡，不得限制其後二手軟體之再銷售。此一判決發展將影響軟體開發商之市場銷售策略。 本案軟體開發商Oracle以授權合約中的禁止移轉條款為據，起訴欲終止UsedSoft的二手軟體銷售模式。在此商業模式中，原始被授權人書面說明其被授權使用某軟體，同時聲明後續不再使用，相關文件經公證後，UsedSoft即以此文件及合約進行二手軟體的銷售，新的使用者可直接由UsedSoft取得軟體。 本案的關鍵點在於著作權是否隨著軟體第一次銷售而權利耗盡，如權利耗盡則合約中的禁止移轉條款將無任何效力。在傳統軟體光碟銷售的情形，被授權人可以將軟體再轉賣給任何人，權利耗盡是被確認的，但網站下載的軟體販售模式，權利是否隨之耗盡，則不無疑問。 歐盟法院在本案判決中表示，不管是負載於光碟或網站下載的軟體銷售，一旦開發商售出軟體，其權利即隨之耗盡；但同時也指出，如果原授權使用數量較多，權利耗盡並不得作為後續二手軟體切割販售授權的依據，開發商也不因此判決而必須提供軟體支援給二手被授權人。 此一判決可能刺激二手市場的成長，但同時也可能對軟體開發商帶來負面影響，開發商無法再掌握確實的被授權人，也無有效的方法確認原始授權人是否仍使用軟體。建議軟體開發商應檢視其授權作業，並嘗試從授權合約中處理，例如增加授權轉讓時應通知開發商的條款等。
菲律賓基因改造茄子被迫停止田間試驗菲律賓為亞洲國家間第一個將基因改造作物（基改玉米）商業化並用於食品和動物飼料者，而另一項正等待商品化的基改作物，基因改造茄子，原預計於今（2011）年底完成7項試驗並於明年達成商品化的目標，卻因未符合地方政府法規所要求的公眾諮詢程序而被迫暫時中斷其中2項實驗。 2010年12月，菲律賓Davo市市長因申請本案田間試驗之UP Mindano公司未遵守應於市政府內張貼公開資訊之法定義務，以違反基因改造作物環境釋放之法規為由，向該公司發出禁止令並銷毀植株，其田間試驗因此延誤了6個月以上。無獨有偶的，作為菲律賓基改作物主管機關的植物產業局，也以同樣的理由中止另一項在Visayes國立大學所進行的基因改造作物田間試驗。 Davo市農業辦公室Leonardo Avila III主任表示，就該公司就試驗田所設立的藩籬實際狀況來看，雙方對於嚴格密閉的田間試驗（strictly confined field trial）有理解上的落差。面對UP Mindano公司於期間未盡公開資訊義務以進行充份溝通的指控，該公司負責田間試驗的科學家Rasco表示，所有爭議皆已透過直接或間接的方式於報紙和公開論壇中予以釐清。甚至嘗試著透過說明會教育大眾關於基因改造茄子的風險和優點，更強調茄子沒有異花授粉植物所會造成的基因汙染問題。 從法規面觀察，此一事件所透露的問題在於，即便一國中央法規允許基因改造作物之環境釋出，地方政府亦有可能藉由地方法規來落實其限制或阻擋基因改造作物之政策或目的，因而中央和地方間之政策歧異也將會成為GMO推展時必須面對的法制議題。
合成資料（synthetic data）「合成資料」（synthetic data）的出現，是為了保護原始資料所可能帶有的隱私資料或機敏資料，或是因法規或現實之限制而無法取得或利用研究所需資料的情況下，透過統計學方法、深度學習、或自然語言處理等方式，讓電腦以「模擬」方式生成研究所需之「合成資料」並進行後續研究跟利用，透過這個方法，資料科學家可以在無侵犯隱私的疑慮下，使合成資料所訓練出來的分類模型（classifiers）不會比原始資料所訓練出來的分類模型差。 在合成資料的生成技術當中，最熱門的研究為運用「生成對抗網路」（Generative Adversarial Network, GAN）形成合成資料（亦有其他生成合成資料之方法），生成對抗網路透過兩組類神經網路「生成網路」（generator）與辨識網路（discriminator）對於不同真偽目標值之反覆交錯訓練之結果，使其中一組類神經網路可生成與原始資料極度近似但又不完全一樣之資料，也就是具高度複雜性與擬真性而可供研究運用之「合成資料」。 英國國防科技實驗室（Defense Science and Technology Laboratory, DSTL）於2020年8月12日發布「合成資料」技術報告，此技術報告為DSTL委託英國航太系統公司（BAE Systems）的應用智慧實驗室（Applied Intelligence Labs, AI Labs）執行「後勤科技調查」（Logistics Technology Investigations, LTI）計畫下「資料科學與分析」主題的工作項目之一，探討在隱私考量下（privacy-preserving）「合成資料」當今技術發展情形，並提供評估技術之標準與方法。 技術報告中指出，資料的種類多元且面向廣泛，包含數字、分類資訊、文字與地理空間資訊等，針對不同資料種類所適用之生成技術均有所不同，也因此對於以監督式學習、非監督式學習或是統計學方法生成之「合成資料」需要採取不同的質化或量化方式進行技術評估；報告指出，目前尚未有一種可通用不同種類資料的合成資料生成技術或技術評估方法，建議應配合研究資料種類選取合適的生成技術與評估方法。