「錢進老闆口袋」勞工吃不到 國民黨偕勞團提勞保提撥「6%變12%」
太報.2024年4月29日 14:21
台灣勞工低薪過勞問題嚴重,哀嘆日子難過,看不到低薪的盡頭。為此,國民黨立委李彥秀今(29日)與護理、產消防業、運輸業、台北企業總工會等勞工團體代表召開記者會,主張勞保應提高雇主提撥比例、每年固定撥補勞保年金,還有解決各產業缺工議題。

李彥秀在「過勞、低薪勞工心酸誰在乎?」記者會上說明,期待賴清德政府上線後,可以照顧勞工4件事,首先是鼓勵雇主提高勞退提撥比例,從目前6%提高到12%,實現當初選舉許下的承諾。

第二件,每年固定撥補救勞保年金,避免負債代價太過高昂;第三件,勞保基金最後給付的責任應由政府負責,確保勞工退休經濟安全,最後則是五一勞動節落實全國放假。

李彥秀指出,這幾年通膨有感,讓實際薪資都倒退,導致隱形貧窮的問題愈來愈嚴重,再加上缺工問題嚴重,等於勞工在工作負擔越來越沈重,在此狀況下,2021年度受雇者佔GDP比例創10年新低,企業盈餘佔比卻逐漸攀升,從2011年的31.82%,2021年攀升到36.53%,是台灣低薪與貧富差距擴大的主因。

勞工工作委員會主委鄭光明表示,賴清德擔任行政院長時,曾找郵政、石油、鐵路工會溝通,希望勞基法2次修改能夠改好一點,但沒有結果,希望未來勞動部能為年輕勞動力著想,如資方勞退提撥提高到9%或10%,讓勞工退休可以有最基本的生活所需。

台北市公務機關基層勞工產業工會榮譽理事長林宏泉指出,長年以來,台灣的經濟發展並未充分反映在勞工的工資水平上,希望政府要解決低薪問題、開放勞保投保上限、增加國定假日、提高勞保基金收益、每年撥補1千億以上挹注基金、取消不公平減額年金,並依物價只輸調整替代率,改善勞工基本生活。

台灣護理學會榮譽理事長王桂芸則說明,護理師人力不足最大的問題就是薪資福利不高,雖然新冠疫情之後,政府提供護理專業一筆獎勵金,但只有今年有,未來如何並不知道,她希望健保總額給付部分,應該重新定位,在平衡的基準點上,思考各專業該如何分配,也可此外參考美國靈活工時的作法,讓擁有護理執政的人力再回來,達到補充護理人力的即時性效果。

台北企業總工會理事長高令國也代表汽車客運界指出,客運缺工是長期以來的問題,除了少子化問題,也背負安全、乘客投訴的壓力問題,讓很多人不願投入此行業,呼籲政府能實現勞退顧主提撥提高至12%、明訂公民營事業單位設置勞工董事,以及正視汽車客運業缺工問題,並盡速研擬電動公車充電問題,依法提供企業工會會所或補助租金。

台北市消防人員退休協會會長謝景旭也表示,消防人員也是遇到低薪、過勞、高負荷的問題,他期待能夠充實消防人力。先進國家的消防人員的人口服務比是1比1000,台灣是1比1300多,可見台灣消防人員的負荷相當重。

另外,政府應確保消防工作的安全保障,他希望參照美國消防協會NFPA的精神與工作績效,盤點國內的公務人員服務法、勞工安全衛生法等,並在消防法中納入專章的條款,針對消防人員健康的安全檢查、工作環境以及救災裝備器材等,確保消防人員的安全無虞。

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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