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議題背景：

國際期刊《科學》（Science）今日公開一篇使用機器學習模型的研究，預測全球塑膠污染情況，研究指出若維持現況，不做任何管理塑膠的改變，到了2050年，全球塑膠垃圾將增加一倍，製造塑膠與管理塑膠廢棄物而產生的溫室氣體排放量將增加37%。但研究模擬了聯合國塑膠公約草案目前正在考慮的規範策略，發現結合其中四項策略，可減少約91%管理不善的塑膠廢物，並減少三分之一因塑膠而產生的溫室氣體排放量。這篇研究由美國加州大學柏克萊、聖塔芭芭拉分校與中國北京清華大學等團隊發表。

由於全球塑膠公約的最後一輪談判定於2024年11月25日至12月1日在韓國釜山舉行，可能通過《全球塑膠公約》（Global Plastics Treaty），將是全球第一部針對塑膠祭出法律約束力的協定。這篇研究結果有哪些可供全球、台灣參考的，對訂定塑膠公約是否重要？台灣科技媒體中心邀請專家提供觀點。

研究原文：

參考資訊：

• 紐西蘭SMC專家意見：Global plastic waste to double by 2050, study says – Expert Reaction

專家怎麼說？

【廖孟儀】 【許祥瑞】

2024年11月14日
社團法人台灣循環經濟與創新轉型協會 循環經濟策略顧問 廖孟儀

1. 這份研究最重要的結果為何？對11月底可能通過的全球塑膠公約來說，為什麼重要？

這份研究使用機器學習（machine learning）方法學，預測在沒有採取任何措施面對塑膠污染問題的情況下，到2050年，全球每年因為管理不善的塑膠廢棄物將會增加一倍，達到1.21億噸，同時也會造成全球溫室氣體排放量增加37%，達到33億5千萬噸二氧化碳（3.35GtCO2）。管理不善的塑膠廢棄物是指沒有透過回收、焚化和掩埋等正規處理方法的廢塑膠。

這份研究顯示，全球塑膠公約將提供一個獨特的機會以應對塑膠污染。研究分析全球塑膠公約修訂草案中正在考量的8項代表性的候選措施，包括單獨分析8項措施，以及綜合實施其中4項措施，這4項措施包括，規範至少要有40%再生塑膠成分（塑膠產品添加再生塑料比例至少40%）、限制原生塑膠產量（指上限不超過2020年的產量）、投資500億美元於廢棄物管理設施和徵收塑膠包裝稅。

研究選擇測試這4項措施，是為了最大限度減少因為管理不善而產生的塑膠廢棄物，研究結果顯示，結合這4項措施可以將管理不善的塑膠廢棄物減少91%，並且可以使與塑膠相關的溫室氣體排放量減少三分之一，這份研究凸顯積極管理塑膠廢棄物的重要性。

2. 此研究如何幫助全球減少塑膠污染？您建議台灣如何看待研究中提出的減塑與管理塑膠的策略？包含塑膠稅、生產者責任、進用一次性塑膠，以及回收機制等。

這份研究分析的8項措施，除了前述的制定再生塑膠成分、限制原生塑膠產量、投資廢棄物管理設施和徵收塑膠包裝稅外，另外包括規範回收率、減少一次性包裝、規定包裝重複使用與改變塑膠貿易等。如果從個別策略來看對於減少管理不善塑膠廢棄物所發揮的效果，研究評估，規範再生塑膠成分有最大的效果，再者則為限制原生塑膠產量、投資廢棄物管理設施、規範回收率、徵收塑膠包裝稅、減少（或禁用）一次性包裝以及規定包裝重複使用。

其中，推動生產者責任延伸制度，可挹注廢棄物管理設施所需的經費，是各國重視的策略，台灣目前也在推動生產者責任延伸制度，對於妥善處理塑膠廢棄物是相當重要的做法。而徵收塑膠包裝稅，將會較明顯的減少原生塑膠的生產，發揮的效果不是在減少管理不善的塑膠廢棄物。

3. 這篇研究有哪些限制，是我們應該謹慎解讀的？（例如，各國都能適用這些策略嗎？如何評估對產業造成的衝擊？）

這篇研究主要是透過歷史資料和關鍵的社會經濟資料（人口和經濟動態）資料，使用模型模擬結果，以預測到2050年的塑膠生產、貿易和廢棄物管理的未來趨勢。利用此模型主要是探討宏觀尺度的塑膠生產、使用與廢棄管理的面貌，尚未探討個別國家在不同政策下的廢塑膠量，因此若要評估國內推動塑膠相關策略的具體影響，仍須依據國內的資料庫與產業關聯表。

4. 您認為台灣需要進一步規劃或更新減少塑膠、改善塑膠再利用以及管理廢棄塑膠的國家行動計劃嗎？若有需要，要經過哪些領域的研究、與產業的溝通？可能還需要納入哪些領域的專家一起討論？

台灣塑膠的行動計劃可以從淘汰替代、源頭減量、加強回收與循環再生等生命週期的角度，進一步審視與修正，由於塑膠應用領域廣泛，因此在討論塑膠策略的議題時，可以從整體塑膠價值鏈的角度思考納入塑膠產業鏈、民生消費產業、工業使用產業、資訊科技、環境科學、社會經濟科學等各類多元的專家一起討論，共同集思廣益，思考塑膠問題的解決之道。

利益聲明（Declared interests）：本人無涉及塑膠法案立法工作，目前有執行環境部有關塑膠資源循環的計畫，屬於研究性質。

2024年11月14日
財團法人塑膠工業技術發展中心副總經理 許祥瑞

這篇研究將世界分成北美、中國、歐盟和其他國家等四區域，透過機器學習方法，根據塑膠生產、消費和報廢的資料庫，以塑膠公約草案所述及的八項政策，預測塑膠廢棄物管理不善和與塑膠相關的溫室氣體排放的影響，但機器學習的預測模型簡化了各國不同的塑膠回收過程，預測結果雖然簡潔明確，仍難以精準反應實務狀況。雖然研究作者也提及研究的限制，但未來可以持續精進預測的研究方向，根據不同國家地區的基本情境假設和數據，研究結果可以做為全球塑膠公約草案的參考。

利益聲明（Declared interests）：無