OECD於2022年12月6日公布一份標題為「為中小企業永續發展提供資金—推動力、阻力和政策」(Financing SMEs for sustainability — Drivers, Constraints and Policies)的報告,報告中檢視現行支援中小企業參與永續金融的工具與政策,並指出政府在制定公共政策與支援措施時應考慮的要點,期能加速中小企業的綠色轉型。
報告中首先分析中小企業綠色轉型的阻力與推動力。在阻力方面,中小企業由於規模小,不易取得銀行的融資,也無多餘人力關注綠色議題與相關可用資源的發展,因此不敢貿然從事具有高度不確定性的綠色投資,綠色轉型意識普遍低落。更由於中小企業永續金融生態系的參與者廣泛,包括國際及國家法規和準則的制定者、政策制定者、永續資金提供者、ESG的中介機構等,這些永續機構、工具及實踐行動會隨著永續金融發展持續增加,令中小企業無所適從。在推動力方面,包含消費者的永續意識提升、越來越多金融機構與投資者將永續績效納入投資決策考量,以及氣候變遷與淨零轉型帶來的商機,皆使得中小企業有必要加強綠色轉型的努力,才能從淨零商機中獲利,免於陷入競爭劣勢。
為了提高中小企業綠色轉型的動機,OECD建議可透過財務性及非財務的支援,雙管齊下。目前財務性的支援以融資工具為主流,其它還有綠色基金、補助金、津貼、補貼、減稅、降低費用、股權或混合式的支援工具等。非財務性的支援則有與永續相關的技術支援、意見提供、諮詢服務和教育培訓等。這些主要是透過政府、金融機構、或是國際倡議進行,也有政府及民間機構獨自或合作建立的線上平台,提供一站式的服務,使得資源的取得更加便捷有效率。
中小企業永續金融仍存在許多問題需要進一步了解與因應,包括中小企業的淨零轉型意識與知識間的落差、永續金融資訊的不足、環境績效評量與報告能力的欠缺,以及該如何強化中小企業永續金融生態系,以增加永續金融的供需量等。OECD未來會繼續深入探究這些議題,支援落實「2022年G20/OECD更新中小企業融資高級別原則」(the 2022 Updated G20/OECD High Level Principles on SME Financing)中新增的「加強永續金融」原則,這顯示推動中小企業永續金融已是國際共識,我國政府與業者也應及早擬訂對策因應之。
.Pindent{text-indent: 2em;} .Noindent{margin-left: 2em;} .NoPindent{text-indent: 2em; margin-left: 2em;} .No2indent{margin-left: 3em;} .No2Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 3em} .No3indent{margin-left: 4em;} .No3Pindent{text-indent: 2em; margin-left: 4em} 美國商品期貨交易委員會(Commodity Futures Trading Commission, CFTC)於2024年10月15日發布《自願碳額度衍生性金融商品上市指引》(Commission Guidance Regarding the Listing of Voluntary Carbon Credit Derivative Contracts),闡述交易所上架自願碳額度衍生性金融商品時所應考量之因素,旨在推動仍處於發展階段的自願碳額度商品之標準化,以強化其透明度與流動性。本指引認為,決定進行上市交易前應先行考量下列因素: 1.透明度(Transparency):契約應公開碳額度方案(crediting program)與所認證減量專案活動之相關資訊。 2.外加性(Additionality):若無碳額度構成誘因,則其所代表之碳減量或移除將無從發生。 3.永久性與應對反轉風險(Permanence and Accounting for the Risk of Reversal):碳額度方案所核發之碳額度若遭撤銷,應具有充足緩衝儲備(buffer reserve)以替換品質相當之碳額度。 4.穩健量化(Robust Quantification):量化方法應穩健、保守且透明,以確保核發碳額度數量準確反映減排或移除量。 5.治理(Governance):碳額度方案應具備公開治理框架以建構獨立性、透明度及問責制度。 6.追蹤與避免重複計算(Tracking and No Double Counting):碳額度方案應追蹤碳額度之核發、轉讓及註銷,並確保已註銷額度不會再被使用而導致減排或移除量重複計算。 7.第三方確證及查證(Third-Party Validation and Verification):契約應明確記載第三方確證及查證程序,以確保碳額度實物交割符合品質要求,並與自願碳市場最新標準一致。
英國猶疑應否開放人獸混合細胞之胚胎幹細胞研究英國之胚胎幹細胞研究活動,係根據「1990年人類受精與胚胎學法」(Human Fertilisation and Embryology Act 1990,HF&E Act)和「2001年人類受精與胚胎學規則」(Human Fertilisation and Embryology (Research Purposes) Regulations 2001,Research Purposes Regulations)之規定,授權由「人類受精與胚胎學管理局」(Human Fertilisation and Embryology Authority,HFEA)依法管理。 新堡大學東北英格蘭幹細胞中心(North East England Stem Cell Institute)Lyle Armstrong博士,在去年底向HFEA申請一項涉及混合人類與動物細胞製造胚胎幹細胞之研究許可;其計劃利用細胞核轉置技術,將牛的卵子細胞核取出,植入人類體細胞核,並刺激其分裂形成胚囊或早期複製胚胎,用以研究培養病患所需身體組織之技術。過去HFEA從未曾核准過此類研究,僅核准過2件利用細胞核轉置技術和單性活化卵母細胞製造胚胎幹細胞株作為醫學研究之申請。此研究申請訊息一流出,即引起保守團體嘩然及指責,要求英國政府應盡速立法,禁止製造人獸混合細胞之實驗活動。面對各界抗議聲浪,HFEA表示,會暫緩此申請案。 事實上,去年12月英國健康部提出了一篇報告-「人工生殖及胚胎學法之檢討」(Review of the Human Fertilisation and Embryology Act),建議國會應儘速立法規範人類動物細胞混合研究。而英國政府與人民究竟能否接受混合人類動物遺傳細胞研究之合法性、合道德性,則為未來立法動向之重要指標。
建立基因資料庫 台灣可行賽雷拉( Cel-era)公司創始人溫特克萊首度來台,他是四年前完成人類基因體解碼的靈魂人物,他建議可運用基因解碼技術,建立基因資料庫,解決台灣醫療資源浪費。 事實上,早在2004年2月行政院科技顧問組為追蹤研究國人常見疾病與基因之間的關係,宣布推動「台灣疾病與基因資料庫」建置計畫。希望透過該基因資料庫的建立,確實掌握國人致病基因,奠定基因治療基礎,除了有效節省醫療資源浪費,更可鎖定特有亞洲疾病為研發重心,作為生技產業發展的優勢利基。台灣人口數約有二仟多萬,且具有完整健全的全民健保及戶籍資料,再加上台灣生物科技產業技術的蓬勃發展,想要建立大型的基因資料庫技術性應相當可行。國外有冰島和英國等多國發展之經驗可參考。 由於涉及人權自主、個人隱私、安全保密、社會倫理、研究成果的利益分享、以及由誰來擔任執行單位等方面的爭議,加上目前國內法令規範不足,既有相關法令多為位階較低的指導性公告,確實有必要建置相關配套制度及法律,以協助該計劃落實執行與發展。
美國平等就業機會委員會發布「評估就業篩選程序中使用軟體、演算法及AI之不利影響」技術輔助文件美國平等就業機會委員會(Equal Employment Opportunity Commission, EEOC)於2023年5月18日發布「根據 1964 年《民權法》第七章評估就業篩選程序中使用軟體、演算法和AI之不利影響」(Assessing Adverse Impact in Software, Algorithms, and Artificial Intelligence Used in Employment Selection Procedures Under Title VII of the Civil Rights Act of 1964)之技術輔助文件(下簡稱「技術輔助文件」),以防止雇主使用自動化系統(automated systems)對求職者及員工做出歧視決定。 該技術輔助文件為EEOC於2021年推動「AI與演算法公平倡議」(Artificial Intelligence and Algorithmic Fairness Initiative)計畫的成果之一,旨在確保招募或其他就業決策軟體符合民權法要求,並根據EEOC 1978年公布之「受僱人篩選程序統一指引」(Uniform Guidelines on Employee Selection Procedures, UGESP),說明雇主將自動化系統納入就業決策所應注意事項。 當雇主對求職者與員工做出是否僱用、晉升、終止僱傭,或採取類似行動之決定,是透過演算法決策工具(algorithmic decision-making tool),對特定種族、膚色、宗教、性別、國籍或特定特徵組合(如亞洲女性),做出篩選並產生不利影響時,除非雇主能證明該決策與職位工作內容有關並符合業務需求,且無其他替代方案,否則此決策將違反《民權法》第七章規定。 針對如何評估不利影響,雇主得依UGESP「五分之四法則」(four-fifths rule),初步判斷演算法決策工具是否對某些族群產生顯著較低的篩選率。惟EEOC提醒五分之四法則推導出之篩選率差異較高時,仍有可能導致不利影響,雇主應依個案考量,使用實務常見的「統計顯著性」(statistical significance)等方法進一步判斷。 其次,當演算法決策工具係由外部供應商所開發,或由雇主授權管理人管理時,雇主不得以信賴供應商或管理人陳述為由規避《民權法》第七章,其仍應為供應商開發與管理人管理演算法決策工具所產生之歧視結果負責。 最後,EEOC鼓勵雇主應對演算法決策工具進行持續性自我評估,若發現該工具將產生不利影響,雇主得採取措施以減少不利影響或選擇不同工具,以避免違反《民權法》第七章。