台灣勞工生活滿意度破4成、亞洲排第2名?她點出4大問題
中時新聞網.2024年6月17日 00:06

人力銀行2023年初曾公布薪資滿意度調查,顯示逾9成勞工「薪」情差,不滿意度創10年新高,僅36.5分。(示意圖/資料照)

諮詢顧問公司蓋洛普(Gallup)近日公布的《2024年全球職場狀況報告》顯示,全球有34%勞工表示自己生活過得很好,其中又以歐洲國家比例最高。而亞洲地區雖整體呈現落後,台灣仍以41%滿意度奪下第2名。但粉專「高雄林小姐」舉房價、低薪、勞退等問題,直呼還是別騙自己。

根據《ETtoday新聞雲》報導,蓋洛普世界民調(Gallup World Poll)於2023年調查160多個國家、地區,訪問超過12.8萬在職勞工對於自己現在及未來的看法,評估勞工整體生活經驗、心理健康及福祉,測量工作投入程度,據以估算上班族對生活的滿意狀況。

全球勞工「生活過得好」人口比例排行榜:

1、芬蘭(83%)

2、丹麥(77%)

3、冰島(76%)

4、荷蘭(71%)

5、瑞典(70%)

6、以色列(69%)

7、挪威(67%)

8、哥斯大黎加(62%)

9、比利時(60%)

10、澳洲(60%)

亞洲勞工「生活過得好」人口比例排行榜

1、越南(51%)

2、台灣(41%)

3、新加坡(39%)

4、泰國(37%)

5、菲律賓(36%)

6、中國(36%)

7、韓國(34%)

8、馬來西亞(31%)

9、日本(29%)

10、蒙古(29%)

報告指出,在全球受訪者之中,34%自認為「生活過得好」,58%在生活中「苦苦掙扎」,大約8%坦承工作時「非常痛苦」。根據排行榜,前10名高達7個都是歐洲國家,該地區「正在尋找或積極尋求新工作」的勞工比例最低,「每天感到悲傷」的勞工比例第二低。不過,這裡以強大的勞工保護聞名,敬業員工比例也是最低、僅有13%。

相較之下,美國勞工保護排名較低,但勞工敬業度排名較高,「人們經常把西歐的『為生活工作』文化與美國的『為工作而活』心態進行對比」,最終「在擁有鞏固勞權的國家,敬業員工擁有最強大的心理健康。」蓋洛普也指出,員工認為工作有意義時,就能帶來高度享受與低負面情緒,「值得注意的是,在敬業員工之中,有一半的人整體上生活過得很好。」

「被民調時還是誠實點,不要自己騙自己?」高雄林小姐16日轉發此則消息,她質疑,除科技業外的低薪結構和勞退問題一直沒解決,高房價、不敢生小孩的問題還越來越嚴重,「最好這樣還41%勞工表示自己生活過得很好?台灣人又不是M(指有受虐傾向),不要太愛面子…」。

網友表示「是不是詐騙集團跟車手也都納入統計蛤」、「可能調查的100個樣本有50個從事半導體業」、「這明明就是亞洲愛面子狀況調查」、「台灣人愛面子,怕被看不起」、「善良的台灣人被權勢者拐得昏頭轉向的」、「不要說薪水了,中高齡就業都很難了,租房子租金又高。唉!」

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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司