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华盛顿电池管理法规制定
（1）每个电池管理组织必须开展促销活动，以支持计划实施，包括：（a）网站的开发和维护以及免费的免费电话，并提供有关该计划的信息； （b）教育和外展材料的开发和分配，这些材料将用于告知消费者处置覆盖电池的限制，并提供有关如何正确处理覆盖电池的信息。这包括针对负担过重的社区和弱势群体的教育资源，这些教育资源在概念，语言和文化上对所服务的社区都是准确的。（c）定期新闻稿和文章的分布； （d）在社交媒体或其他相关媒体平台上使用广告； （2）每个电池管理组织必须向程序使用的每个收集站点提供：
环境规制、产业转型与绿色经济发展
工业化、城镇化的快速推进，促进了经济发展和繁荣，但以资源枯竭、气候变化、污染为代价，以增长为优先、忽视环境考虑的传统经济模式已不再可行。新兴工业化国家在工业化进程中，越来越重视环境治理，寻求经济增长与环境保护之间的平衡（Jiang et al.，2024），各国对构建绿色经济——一种注重环境平衡、高效、可持续的新发展模式的兴趣日益浓厚。环境立法对绿色经济发展影响重大，是监测和改善环境质量的重要手段。为最大限度地减少环境污染，保护和降低排放量，保护环境是当前经济社会发展的必然要求，有必要建立健全环境立法制度，规范和完善环境立法，提高环境立法的科学性、有效性和有效性。
CP24-12：有关新公共交易的咨询和交易法规制度（POATRS）
•为寻求股本证券的发行人补充现有的最低内容要求，以包括某些与气候相关的披露，其中发行人已将与气候相关的风险确定为风险因素或与气候相关的机会作为发行人前景的材料。这可以通过进一步的指导来补充，但要受到收到的意见•对于通用非平衡证券，保留使用非手册技术票据指南的方法来阐明我们的期望并审查本指南的内容，并要求发行人披露其债务工具是否已作为“绿色”，“社交”，“可持续”或“可持续”或“债券”或“债券”框架相似或与之相似的框架。在这种情况下，发行人将被提示披露有关其证券的更多信息，具体取决于所列债券的类型
环境规制手段对农业企业技术创新的影响——基于fsQCA的配置效应研究
本文采用模糊集定性比较分析法（fsQCA）研究了各类环境规制工具（ERI）与农业企业技术创新之间的复杂因果关系。研究发现，一套设计良好的ERI可以促进农业企业的技术创新；控制指令型ERI不能单独促进农业企业的技术创新，市场激励型ERI对促进企业创新绩效必不可少，隐性ERI在促进企业创新方面发挥着重要作用，自愿性ERI在促进企业技术创新方面的作用不显著。政府应协调不同类型的ERI，改进ERI的设计，以实现农业部门经济和环境绩效的双赢。
环境规制对不同技术创新影响的实证分析
本文探寻不同类型的环境规制对企业绿色技术创新（GTI）的影响机制。研究重点分析了命令型环境规制（ER1）、市场导向型环境规制（ER2）和自愿性环境规制（ER3）三类环境规制方式及其对企业GTI的影响。本研究选取企业GTI作为因变量，以绿色发明专利申请量和绿色实用新型专利申请量来测量，自变量为上述三类环境规制方式，基于中国A股上市公司数据。运用基准回归模型分析不同环境规制方式对GTI的影响，并构建调节效应模型研究企业研发投入和政府支持在环境规制影响GTI过程中的作用。研究结果表明：（1）ER1、ER2和ER3均能促进企业GTI，且三种环境规制方式具有较好的协同效应。 （2）研发投入与ER2与GTI的关系呈正相关，与ER3和ER1呈负相关。（3）环境规制影响下，不同地区、所有制性质、要素密度、行业类型的企业的GTI绩效存在差异。（4）环境规制政策对企业GTI的影响主要为短期的。本研究为环境规制如何影响企业GTI，特别是在中国这样的发展中国家背景下的研究提供了一个新的视角。研究结果强调了不同类型的环境规制对企业GTI的激励作用，同时也指出了政府在制定环境政策时需要考虑的地区差异、企业特征等因素，这对于推动企业绿色发展，实现更广泛的可持续发展目标具有重要意义。
人工智能技术在司法审判中的应用及规制
摘要：在传统的司法裁判中，司法裁判结果会受到法官主观因素的影响，导致审判结果的不公正。如今，人工智能技术的应用越来越广泛，将人工智能程序运用到司法裁判中，将规范司法裁判流程，最大限度保证审判结果的公正性。本文对人工智能在司法裁判中的应用进行了深入的分析，提出了在法律流程中运用人工智能技术应遵循的原则，并列举了当前人工智能技术在司法领域构建的司法数据库、法律知识图谱和刑事证据体系，期望能给人工智能技术在司法领域的应用提供一定的参考。
行政国家即将出台人工智能司法规制 行政国家即将出台人工智能司法规制
† 乔治华盛顿大学法学院法学教授讲师。感谢 Steve Platt 的有益评论。所有错误均由本人犯下。1 David Freeman Engstrom、Daniel E. Ho、Catherine M. Sharkey、Mariano-Florentino Cuéllar，《算法治理：联邦行政机构中的人工智能》（2020 年 2 月），https://www-cdn.law.stanford.edu/wp-content/uploads/2020/02/ACUS-AI-Report.pdf。（近 45% 的联邦机构在某种程度上使用了人工智能或机器学习，但斯坦福大学计算机科学研究人员仅将 12% 的机构评为“使用复杂程度高”）。 2 David Freeman Engstrom、Daniel E. Ho、Catherine M. Sharkey、Mariano-Florentino Cuéllar，《算法政府：联邦行政机构中的人工智能》6-7（2020 年 2 月），https://www- cdn.law.stanford.edu/wp-content/uploads/2020/02/ACUS-AI-Report.pdf。 3 David Freeman Engstrom、Daniel E. Ho、Catherine M. Sharkey、Mariano-Florentino Cuéllar，《算法政府：联邦行政机构中的人工智能》6-7（2020 年 2 月），https://www- cdn.law.stanford.edu/wp-content/uploads/2020/02/ACUS-AI-Report.pdf。