290家排碳大戶小心!國內首份碳定價報告出爐,課徵碳費這樣訂才有效
290家排碳大戶小心!國內首份碳定價報告出爐,課徵碳費這樣訂才有效

《溫室氣體減量及管理法》(簡稱溫管法)自2015年實施以來未曾修改,趁著2020年第一階段減量目標將到期,環保署計畫在年底前端出《溫室氣體減量及管理法》修正案,其中徵收碳費引發產業界專注,石化、鋼鐵、半導體等製造部門首當其衝,包括台電、中油也可能列入收費範圍。

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溫管法將徵碳費,石化、鋼鐵、半導體三大產業首當其衝。
圖/ 攝影師:Pok Rie,連結:Pexels

為讓台灣碳定價政策接軌國際,環保署找上國際知名氣候政策研究智庫倫敦政經學院格蘭瑟姆氣候變遷與環境研究所推出「國內首份碳定價報告」,內容建議台灣初期可設定較低門檻的碳費做起,並隨著情況改變,保留碳定價的彈性設計,其次納入電力部門等大型排放源的管制。

儘管環保署表示,自2017年以來,台灣溫室氣體年排放量持續下降,但仍需採取新政策規範排碳大戶,以實踐國家溫室氣體長期減量目標:2050年較2005年減少50%的目標。在2015年制定的《溫室氣體減量及管理法》,要求政府實施「總量管制及排放交易(Emissions Trading Scheme,ETS)」,但環保署打算提出修法,以「碳費」補充排放交易機制。

碳交易工具:碳費、碳排放交易機制差在哪?

碳費、總量管制及排放交易,兩者差在哪呢?碳費是指每噸碳課徵固定費用,而總量管制及排放交易,為設定溫室氣體總排放量限制,透過減量抵換與交易方式達成減量目標。

台灣環境規劃協會理事長趙家緯表示,「台灣排碳大戶主要集中在30家,占全國總排放量的4成,若實施總量管制及排放交易,容易變成30家相互賣來賣出,對減碳影響有限。」

CO2,暖化
國內首份碳定價報告指出,若要達成減碳效益,每噸碳應收10元美金,相當新台幣300元。
圖/ shutterstock

報告也提到,若台灣實施排放交易機制,需發展次級市場的功能,但台灣受限市場規模小,加上排放集中少數參與者,可能導致次級市場在市場集中度、市場流動性方面遇到挑戰。反觀碳費的制定相對容易,可透過現有能源及環境費徵收經驗上來實施。

建議:每噸徵300元碳費,才達到減碳效果

目前環保署計畫採取收取碳費的方式,初步鎖定製造業排碳大戶來徵收碳費,石化、鋼鐵、半導體等製造部門首當其衝, 年產2.5萬噸以上製造業排碳大戶將列為收費對象,全國約290家。

雖然詳細費率尚未出爐,但環保署曾說,不會仿效歐美國家的高定價,台灣最有可能參考新加坡作法,每噸碳約課徵100元。

不過該報告指出,若要達成減碳效益,每噸碳應收10元美元,拉高到新台幣300元,且制定未來10年的漲幅,2030年增加到98美金,相當新台幣3,000元,透過清晰的遞增路徑,讓業者可以做長期規劃,像是投資環保設備、低碳製程。

由於課徵碳費可能影響油價、電價,是否會引發民眾反彈?在一份台大風險中心2020年能源轉型民調指出,有高達56.7%的受訪者可接受因徵收碳費調整油價,接受漲幅超過3元占34.3%為史上最多,顯示民眾的減碳意識高。

環保署
內容建議台灣初期可設定較低門檻的碳費做起,並隨著情況改變,保留碳定價的彈性設計。
圖/ 環保署

不過相關碳費細節規定,仍待環保署年底推出溫管法修法草案,屆時相關規定將更明朗,對排碳大戶的企業而言,勢必得繃緊神經應對。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #綠色能源
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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