外送平台合併公聽會獨缺綠》楊瓊瓔憂獨大將成為市場怪獸 民眾黨提成立專法
信傳媒.2024年9月10日 19:18

Uber Eats要併購Foodpanda,引發各界疑慮,公平會對此併購案正進行審查。 民眾黨團今(10)日召開外送平台併購案公聽會,由民眾黨立委張啟楷主持,有多位藍白立委與會。(攝影/曹韻汶)

Uber Eats要併購foodpanda,引發各界疑慮,公平會對此併購案正進行審查。 民眾黨團今(10)日召開外送平台併購案公聽會,由民眾黨立委張啟楷主持,有多位藍白立委與會。

與會者們對兩大平台會對店家、客人、司機造成不同的問題,且提出兩家合併會變成「外送市場的怪獸」。對此,公平會回應,目前還沒有正式受理,數位產業署說,有關外送平台目的事業主管機關,行政院已經訂於下週邀集相關部會召開研商會議。

立委憂心外送平台獨大將壟斷市場,應成立專法

民眾黨立委張啟楷表示,目前外送已經變成生活上的日常,現在ubereat要併購foodpanda,市占率達九成,這會影響人的生活,消費者、外送員、產業都會受到影響;民眾黨會提出專法,一個平台管理的專法,也是保障外送員勞動權益的專法。

國民黨立委楊瓊瓔憂心,獨大的外送平台會成為外送市場怪獸,公平會不應坐視,除應嚴格審查,也應要有設置對店家抽成佣金的上限等措施,並和勞動部等相關部會配合,保障外送員的工作權益。

楊瓊瓔表示,兩家外送平台結合就是獨占市場,很可能出現市場壟斷效果,店家、外送員、消費者對於外送平台的議價空間會被限縮到很小,容易遭受不公平對待,獨大的外送平台會成為外送市場怪獸,公平會不應坐視,除應嚴格審查,也應要有設置對店家抽成佣金的上限等措施,並和勞動部等相關部會配合,保障外送員的工作權益。例如:外送員薪資被調降,或是消費者要被巧立名目多收費,又或是合作店家的佣金抽成不斷提升,在此情況下都有可能出現,且最後成本仍然是轉嫁到消費者身上。

楊瓊瓔強調,她主張併購案審查應以避免過度壟斷,以消費者和外送員的權益為優先考量,併購是為了更好服務、更合理產業環境,而不是方便更大的資方壓迫民眾,徒增社會成本。由於公平會審查結果大概分為無條件通過、附條件通過、禁止結合、撤回結合申請等,她除要求嚴審、要求效法國外設置抽成佣金上限,也會對於平台方是否會提高消費者手續費、是否影響員工受雇權與薪資等方面繼續緊盯,守護大眾權益。

做事不分顏色,藍白立委期盼共贏

民眾黨立委林國成則特別呼籲公平會需要去理解注意什麼是競爭、什麼是壟斷,勞動部則應解決勞工以件計酬的問題,做出適度建議的保障。他並打趣說,民進黨立委今天都沒人來,可能只關心國家大事,不關心人民生活的事,藍白則很重視。他希望做事不分顏色,大家一起來關心人民權益,一起關心壟斷、勞動權益的問題。

國民黨立委羅廷瑋也提到上會期提出的外送平台專法,強調絕對的權力,絕對的腐敗,作為一個立法委員,他也是一個消費者,但法案從提出到現在都還沒審議,他認為專法的重點就是報酬,每一單的明細都要表列清楚,基本費不能低於基本工資的三分之一,希望交通部也要說清楚講明白;外送機制平台的申訴則要公開透明,何時要被停權或開除,大家都不知道,希望下個會期儘速排審專法,達到共贏的結果。

賴香伶籲政府應整備部會,勿互踢皮球造成窘境

國家公益發展協進會顧問賴香伶表示,外送員權益為何長期是法外孤兒?最根本的問題是,沒有人可以告訴社會大眾、勞工、立委,誰是主管機關?政府不願意整備部會權責,造成互踢皮球,也讓各議題落入地方先行、中央沒有責任的窘境。此外,外送員算是僱傭還是自然人承攬?

全台外送產業工會理事長陳昱安也表示,若合併兩大平台會造成非常多的問題,店家端,會有很多店家抱怨,店家抽成過高,倘若沒有專法,店家會轉嫁給消費者;客人端,有人繳了年費、月費,但平台還要額外收平台費;外送端,目前對外送員來說是選擇題,他們可以選擇去跑A或B平台,一旦合併就從「選擇題」變成「是非題」。

公平會主秘毛浩吉則回應,目前案子的進度是ubereat雖然提出申報,但他們仍未正式受理,受理後審查時間30天,必要可以延長至60天,目前正針對相關業者民眾進行問卷調查。他提到,審查重點在結合後是否提高服務價值,是否降低外送員報酬,結合後是否有聯合行為的可能性;針對餐廳、外送員、消費者的消費相對人,是否有對抗能力,之後受理後,會公告在公平會的網站上。

 

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  • 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