鋼鐵產業是全球碳排放（carbon emissions）的主要來源，占全球能源部門碳排放的8%，在工業碳排放中更高達30%。為實現巴黎協定（Paris Agreement）設定的氣候目標，降低鋼鐵產業的碳排放已成為當務之急。在此背景下，循環經濟（Circular economy）概念，尤其是以「4R 原則」（4R Principles，包括減少、再利用、再製造、回收）為核心的策略，被視為實現減碳的重要途徑。透過施行這些策略，可有效下修鋼鐵需求並促進二次鋼材（scondary steel），也就是以廢鋼（scrap steel）做為生產原料。根據國際能源總署IEA預測，至2050年鋼鐵需求將下降約20%，而廢鋼回收在鋼鐵生產中的占比則可達50%。

一、循環經濟對鋼鐵產業減碳的挑戰
就現況來說，推動循環經濟轉型並非易事，主要挑戰包括治理架構（governance structure）不完善，企業在產品設計階段缺乏對全生命周期（full life cycle）的考量。此外，回收鋼材的品質下降、廢鋼的收集與分類基礎設施（infrastructure）不足等問題亦加劇此一挑戰。目前多數國家的循環經濟政策側重於回收（Recycling），而較少針對再製造（Remanufacturing）和設計減量（Reduce）提出具體政策措施。因此，為鋼鐵產業量身訂做循環經濟政策尤為關鍵，以充分探索其減碳潛力。

從政策層面觀察，各國策略呈現出明顯差異，例如：部分國家（像是印度）已針對鋼鐵廢鋼回收制定專門政策，而其他多數國家則偏重更廣泛的資源回收與廢物管理政策，涵蓋建築、汽車等鋼鐵下游應用領域。值得注意的是，部分國家已逐步將循環經濟目標納入鋼鐵脫碳策略中，例如在提升資源效率及減少廢棄物方面，於此有助於政策的整體協調，並加速實現淨零排放目標（net-zero emissions）。

二、技術創新應用
技術創新是推動循環經濟轉型的重要助力，例如，區塊鏈技術可用於追蹤產品與原材料的流通，提升透明度（transparency）與監控效果；數位產品護照（Digital Product Passport）則能提供產品及其組成部分的詳細數據，支持完整生命週期管理。此外，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）應用於廢鋼分類作業中，有助於提高回收鋼材的品質，並優化電弧爐（Electric Arc Furnace, EAF）生產過程。中國、日本、韓國等國的部分鋼鐵企業已開始導入 AI 技術，用於廢鋼分類與品質控制，但應用仍處於發展階段。此外，私人企業亦開發智慧廢鋼分級系統（intelligent scrap rating system），透過技術分析實現高效分類，提升鋼材回收的品質與經濟效益。

三、政策工具的驅動
再者，政策工具（policy instruments）的選擇同樣扮演舉足輕重的角色，包括稅收激勵、補貼支持及綠色公共採購政策（Green Public Procurement, GPP），可引導企業優化生產流程轉向循環模式。同時，循環經濟相關稅制，如掩埋稅（landfill tax）與廢棄物污染稅（waste pollution tax），正成為各國推動資源回收與減碳的重要工具。此外，透過數據管理與追蹤技術可提升鋼材供應鏈透明度，確保回收鋼品質，並優化資源回收流程。

不同國家在循環經濟目標設定上也呈現出個別差異，例如：中國與印度已對鋼鐵廢鋼回收設定具體目標；而其他國家則更注重跨部門的資源效率與廢棄物減量策略。印度的鋼鐵廢鋼回收政策為該國建立了綜合回收與處理系統，不僅提升國內廢鋼供應，更降低對進口廢鋼的依賴。此外，該政策導入環保標準，建立集中化的廢鋼處理中心，確保回收過程的環保與高效。

四、國際合作與政策建議
由此可知，鋼鐵產業要實現循環經濟的全面轉型，將勢必仰賴政策、技術及基礎設施等多面向的支持。唯有各國制定具體且可量化的目標，配合多元化政策工具及加強國際合作，才能實現鋼鐵產業脫碳與循環經濟的願景，推動全球向綠能與永續發展邁進。應深化國際間的知識共享和技術交流，建立多邊合作機制，讓發展中國家受益於先進國家的技術和政策經驗，加速其循環經濟轉型，假以時日鋼鐵產業有望成為重工業領域實現永續發展的重要典範。