德國推行氣候保護協議和綠色領導市場措施,加速基礎工業氣候中和技術發展

德國經濟及氣候保護部科學顧問委員會於2023年2月8日公布《向氣候中和產業轉型:綠色領導市場和氣候保護協議》(Transformation zu einer klimaneutralen Industrie: Grüne Leitmärkte und Klimaschutzverträge)報告,擬透過綠色領導市場(Grüne Leitmärkte)和氣候保護協議(Klimaschutzverträge)兩種工具措施,在基礎⼯業中⼤規模推廣氣候中和⽣產技術。

科學顧問委員會指出,目前僅靠碳定價已無法調整在氣候保護面向的市場失靈問題,加上基礎工業(例如鋼鐵、水泥、合成氨等)的氣候友好型技術投資上缺乏經濟效益,因此政府需要採取額外措施來實現基礎工業的氣候中和。

綠⾊領導市場則是國家建立或支持以氣候中和⽅式⽣產的原物料(例如綠⾊鋼鐵)的市場,政府採購中可優先使⽤綠⾊原料,也可以透過監管措施,規定私⼈和企業在⼀定範圍內只能使⽤含有⼀定⽐例綠⾊原料的產品。氣候保護協議則是國家與企業間,就⽣產氣候友好型產品簽訂契約,保證企業將獲得15年的補償⾦,以補償採行氣候中和⽣產術所產生較⾼的成本,同時亦保護企業免受碳定價波動和其他⾵險的影響。

本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」

相關連結
※ 德國推行氣候保護協議和綠色領導市場措施,加速基礎工業氣候中和技術發展, 資訊工業策進會科技法律研究所, https://stli.iii.org.tw/article-detail.aspx?d=8983&no=64&tp=1 (最後瀏覽日:2026/03/21)
引註此篇文章
你可能還會想看
美國眾議院發布反壟斷五大法案,恢復數位市場競爭並防堵科技平台壟斷

  美國眾議院反壟斷委員會於2021年6月11日宣布五大反壟斷立法議案,目標是透過立法提升消費者、勞工和中小企業競爭空間,防止大型科技平台壟斷數位市場。2019年美國國會反壟斷委員會調查互聯網巨頭Amazon、Google、Facebook、Apple(GAFA)涉嫌濫用市場支配地位進行壟斷、抑制競爭、侵害用戶隱私、破壞新聞出版多元化。2020年10月發布《數位市場競爭調查》(Investigation of Competition In Digital Markets)強調恢復數位經濟市場競爭力重要性。2021年美國眾議院隨即提出五大反壟斷改革法案具體落實政策方向。 終止平台壟斷法案(Ending Platform Monopolies Act) 防止占主導地位的平台利用其對多個業務的控制能力,由董事或受託人持有公司25%以上的股票、盈利或資產,或以其他方式掌握實質控制權,要求用戶使用其平台購買產品或服務進而取得優勢地位。 美國選擇與創新線上法案(American Choice and Innovation Online Act) 禁止平台的歧視行為,包括使自家產品、服務及業務在平台上享有對手沒有的競爭優勢,禁止自我偏好或歧視其他同類業者之行為。 平台競爭與機會法案(Platform Competition and Opportunity Act) 禁止具獨占優勢平台藉由收購其他具競爭力對手,以擴大或鞏固線上平台市場力量。 透過啟動服務交換強化相容性和競爭力法案(Augmenting Compatibility and Competition by Enabling Service Switching Act) 透過啟動服務交換,滿足互操作性和資料可攜性,降低企業和消費者進入壁壘與轉換成本,使資料更容易移動到其他平台。 併購申報費現代化法案(Merger Filing Fee Modernization Act) 提高企業向政府申請併購案之審議費用,例如超過50億美金以上併購案審議費用從美金28萬提升至225萬,確保美國司法部和聯邦貿易委員會執行反壟斷資源。

日本規制改革推進會議促進農業數據利用

  日本政府規制改革推進會議係由內閣府發布政令所成立,具跨部會協調性質、推動日本法規調適之委員會,規制改革推進會議於今(2020)年7月2日向安倍晉三首相報告,從去年10月起歷經8個月審議規制改革項目的審議結果後,最新版「規制改革實施計畫」於7月17日通過閣議決定。規制改革實施計畫中關於農林水產領域「促進智慧農業普及」項目,除了促進無人機、自動行走機普及、農作物栽培設施設立而調和相關規定外,「農業數據利活用」項目首見於規制改革實施計畫,實施項目包括以下四項: 利用農林水產省補助金(見註1)導入曳引機、農業機器人、無人機、IoT機器等智慧農業機械時,應符合以下要件:根據農業領域AI數據相關契約指引,農民可以使用其所提供給系統服務業者所保管之數據,該契約條文應包含於數據契約中。 農林水產省與農機廠商合作建構OPEN API數據環境,透過使用農機時所取得位置座標、作業紀錄等數據,未來農民可以將此數據使用於非出自該農機廠商的其他軟體。 農林水產省於2022年度預算開始,利用補助金導入農機廠商的農機時,須符合上述第2點OPEN API要求。 農林水產省將發出以下明確通知:因鳥獸害、緊急救難、搜索犯人、農業道路塌陷等應配合公家機關等具高度公共性事務,以及為保護人的生命身體財產等必要之情況,農機廠商如事前已徵得農民的概括性同意,可提供從農民方所取得之數據予有關當局。   日本政府為加速智慧農業落地普及,藉由調和農林水產省補助金規定促進農業數據流通運用,保護農民數據使用權利,且將農業數據擴散利用於公共事務,凸顯日本政府對於農業數據保護與運用的重視,值得我國做為借鏡。 註1:補助金不限於「有關補助金等預算執行適正化相關法律[昭和 30 年法律第 179 號]」(補助金等に係る予算の執行の適正化に関する法律[昭和 30 年法律第 179 号])的補助金,包括其他交付金、委託費。 「本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)」

日本農業數據利用的瓶頸與農業數據平台WAGRI的誕生

  日本從事農業者高齡少子化以致後繼無人,農業ICT(Information and Communication Technology)可使資深農民內隱知識外顯化而利於經驗傳承,例如已有地區透過除草機器人、自動運行農機等ICT農機,蒐集稻米收穫質量之數據進行分析,實作出施肥最適條件的成功案例。   然而成功案例之數據利用,延伸至其他地區實踐時卻顯得窒礙難行。首先是成本面,農場計測溫溼度等數據之感測器的設置、管理維護與通信等成本負擔,宛如藏寶洞前豎立之石門,不得其門而入。另一造門磚是農機或感測器等不同業者之系統服務互不相容,且數據無法互換共用,為求最適合特定地區與農作物之農業ICT組合,且能移植成功案例至其他地區,系統相容數據共用亦是當務之急。   日本農業數據協作平台(簡稱WAGRI),可為大喊芝麻開門之鑰,日本於2017年內閣府計畫支持下,由農業生產法人、農機製造商、ICT供應商、大學與研究機關等組成聯盟,一同建置具備「合作」(打破系統隔閡使數據得以相容互換)、「共有」(數據由提供者選定分享方式)、「提供」(由公私部門提供土壤、氣象等數據)三大功能之WAGRI,今年已有實作案例指出,活用WAGRI後,在數據蒐集與利用上的勞力與時間成本明顯縮減。   台灣農業同樣面臨高齡化、傳承之困境,日本WAGRI整合與共享數據的模式可作為我國發展農業ICT活用數據之參考。

歐盟執委會通過關於《人工智慧責任指令》之立法提案

  歐盟執委會(European Commission)於2022年9月28日通過《人工智慧責任指令》(AI Liability Directive)之立法提案,以補充2021年4月通過之《人工智慧法》草案(Artificial Intelligence Act)。鑑於人工智慧產品之不透明性、複雜性且具自主行為等多項特徵,受損害者往往難以舉證並獲得因人工智慧所造成之損害賠償,《人工智慧責任指令》立法提案即為促使因人工智慧而受有損害者,得以更容易獲得賠償,並減輕受損害者請求損害賠償之舉證責任。   《人工智慧責任指令》透過引入兩個主要方式:(一)可推翻之推定(rebuttable presumptions):人工智慧責任指令透過「因果關係推定(presumption of causality)」來減輕受損害者之舉證責任(burden of proof)。受損害者(不論是個人、企業或組織)若能證明人工智慧系統因過失或不遵守法規要求之義務,致其受有損害(包括基本權利在內之生命、健康、財產或隱私等),並且該損害與人工智慧系統之表現具有因果關係,法院即可推定該過失或不遵守義務之行為造成受損害者之損害。相對的,人工智慧之供應商或開發商等也可提供相關證據證明其過失不可能造成損害,或該損害係由其他原因所致,以推翻該損害之推定。(二)證據揭露機制(disclosure of evidence mechanism):若受害者之損害涉及高風險人工智慧時,得要求自該供應商或開發商等處獲取證據之權利。受害者透過證據揭露機制能夠較容易地尋求法律賠償,並得以找出究責的對象。   歐盟執委會認為以安全為導向的《人工智慧法》,為人工智慧訂定橫向規則,旨在降低風險和防止損害,但仍需要《人工智慧責任指令》之責任規定,以確保損害風險出現時,相關賠償得以被實現。但歐盟執委會仍選擇了較小的干預手段,《人工智慧責任指令》針對過失之責任制度進行改革,並未採取舉證責任倒置(a reversal of the burden of proof)之作法,而是透過「可推翻之推定」,一方面減輕受損害者之舉證責任,使受損害者得對影響人工智慧系統並產生過失或侵害行為之人提出損害賠償;另一方面賦予人工智慧之供應商或開發商等有機會推翻前揭造成損害之推定,以避免人工智慧系統之供應商或開發商面臨更高的責任風險,可能阻礙人工智慧產品和服務創新。

TOP