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臺灣的「勞工遷徙」分析:人為何漂向北方,逢年過節的返鄉潮也一路向南?

研之有物│中央研究院_96
・2018/04/29 ・4652字 ・閱讀時間約 9 分鐘 ・SR值 548 ・八年級
  • 執行編輯/林婷嫻 美術編輯/張語辰

《冰原歷險記》動畫中,長毛象們為了生存而遷徙。現實世界的臺灣,勞工們也為了謀生而離鄉背井。中研院人社中心的林季平副研究員,利用各類人口個體資料分析勞工遷徙(labor migration)的路徑,帶我們飛到 1950~2000 年代的臺灣上空,鳥瞰勞工們在地表遷徙的求職歷險記,希望藉此找出不同遷徙路徑的就業對策。

在臺灣為什麼逢年過節,返鄉潮大多一路向南?其實這反映出 1950 年代至今的勞工遷徙趨勢。圖片來源│iStock

1950-1970:戰後嬰兒潮變成做工的人

未曾擁有過一塊土地的你,可能在課本背過「三七五減租、公地放領、耕者有其田」。1950 年代國民政府推行土地改革,臺灣經濟活動以發展農業為主,此時有為數眾多的嬰兒呱呱墜地,一個家庭常有七八個小孩互相揪著頭髮、共穿一個麵粉袋。

戰後嬰兒潮,如颱風天的海浪般洶湧。後浪推前浪,嬰兒長大後,農村這些爆增的人力怎麼辦?

在此情況下,1960 年代中期開始,國民政府大力推動「出口導向」的輕重工業政策,成立加工出口區、推行十大建設。雖然戰後嬰兒們普遍只有接受國小基本教育,但離開農村後,只要學習基本組裝或機械技術,就能無縫接軌變為大量勞動力,在生產線上奏出人力轉型的完美樂章。

做農的人,變成做工的人,觸發了臺灣有史以來規模最大的人口遷徙與勞工流動,並長達 10 年之久。此時青壯年大多前往台北、高雄找工作,少部分前往台中;臺灣呈現北高分流的勞工遷徙趨勢。「1970 年代高雄的家戶所得排名全臺第二,房價也跟當時的台北差不多!」林季平說明。

人力運用擬-追蹤調查資料庫」分析結果顯示,1935-1985 年代,農村人口主要往臺北、高雄分流,尋找輕重工業的工作機會。 資料來源│林季平提供 圖說重製│張語辰

1980-2010:做工的人變成失業的人

然而,1970 年代末期,臺灣外交失利、連帶引發政經結構劇烈變化,同時也面臨中國打破鎖國政策、東南亞諸國經濟體興起,臺灣過往的傳統勞力密集產業漸漸失去競爭力。再加上第二次石油危機的震撼,政府部門將政策修正為發展技術及知識密集的產業,例如電子資訊工業、金融業等等。

此時南臺灣地區受到石油危機影響,石化及重工業開始沒落;雖然官方沒有親口證實,美麗島事件等政治挑戰,也可能削弱了當時執政黨對南臺灣區域經濟發展的支持度。

種種人擇因素下,北部漸成為新興產業的大本營,例如新竹科學工業園區、台北市信義計畫區等等。影響範圍甚至擴展到中壢桃園都會區,從 1990 年至 2000 年,此區人口增加了 31.4%(行政院主計處 2000)。

從下圖不難理解,為何當今農曆過年前,臺北車站、高速公路會湧現驚人的返鄉潮,而過年時,臺北則唱著空城計。

「人力運用擬-追蹤調查資料庫」分析結果顯示,1986-2000 年代,勞工們主要遷徙至臺北找工作,高雄自此勢微。 資料來源│林季平提供 圖說重製│張語辰

在這個產業轉型、勞工往北遷徙的 1990 年代,你會聽見此時的青壯年唱著林強的〈向前行〉一曲:「親愛的父母再會吧!鬥陣的朋友告辭啦!阮欲來去台北打拼,聽人講啥咪好康的攏在那~」。

然而,領取好康的通行證,僅限於高科技代工、金融業、資訊業等等勞工,傳統「做工的人」被眼尖的守門員踢除在外。

1990 年代由於生產成本提高,臺灣傳統工廠大規模關廠歇業,外移珠江三角洲或東南亞地區。這群被輕重工業釋放出來的勞力,是只有接受基本教育的戰後嬰兒一代(此時約為 40-50 歲),缺乏所需的專業知識,無法被新興產業吸收,就業問題持續累積至今。

因此,你可能聽過在工廠工作的長輩們,道出這句期許(或感慨):「好好讀書,長大後才不用像我們賺辛苦錢。」

「遷徙」是改變的開始,也是高度冒險的過程

了解這些勞工流動路徑有什麼用?林季平說明:「遷徙本身要付出很多代價,但常常被忽略。」

解決失業問題,最重要的是失業者能再就業,而失業者能成功再就業的關鍵,在於能經歷一個「成功」的勞工遷徙。

以勞工小明為例。首先,是有形的遷徙成本,當小明要從高雄到臺北找工作,原先在高雄累積的區域性資本(人脈、房地產等等),必須通通砍掉重練。第二,是心理成本,到了臺北人生地不熟,可能會遇人不淑、或是水土不服。

第三,也是最常被忽略的,是「資訊成本」。當小明決定要從高雄到臺北找工作,需要花費很多心力尋覓職缺、或打聽消息,但過程可能蒐集到錯誤資訊,直到遷徙至台北才發現「完了!跟我想的不一樣……」。這時小明又得再遷徙至別處找機會,或是沮喪地回老家。

因此,薪資水準、房價等各種生活資訊,應該要越來越透明;職缺內容、實質收入等資訊也要清楚明確,這樣才能降低遷徙求職的誤判機會。

林季平用數字舉例,假設一名「勞工小明」從高雄到臺北的遷徙成本是臺幣 10 萬元,包含租房子、適應、收入減少等等,當他發現在臺北找工作不利,這臺幣 10 萬元也就付諸流水。

「當社會上有 40 萬名這樣的勞工小明,就累積了 40 億付諸流水的勞工遷徙成本。但如果政府及公司行號,願意花個一兩億把這些社會資訊好好提供出來,幫助遷徙的勞工評估什麼地方找工作是最有利的,降低的社會成本怎麼算都划算!」林季平說明。

「回流遷徙」路徑反映出弱勢求職者屬性

進一步分析不同年齡、性別、職業別的勞工,會發現找工作的遷徙路徑有其原因。

女性因結婚或家庭因素而失業者,傾向選擇「回流遷徙」,例如從台中到台北、又從台北回到台中。難道這是現代版的「孟母三遷」?

離婚或分居,通常遷徙的是女方,這反映出父權體系國家的文化因素。

林季平說明:「在東亞社會,女性的決定權不在女性本身。」結婚時要同住一個地方,至少有一方得變動工作和居住地點,通常會是女性搬遷,這個現象可透過「嫁雞隨雞、嫁狗隨狗」的俗語來映證。然而分析「人力運用擬-追蹤調查資料庫」發現,離婚或分居時,搬走的也通常是女方。

根據內政部戶政司的資料,民國 90 年至 105 年的有偶人口離婚率顯示為升高趨勢,雖然「離婚」很難想到跟「勞工遷徙」有什麼關係,但透過勞工流動研究,可得知就業政策已無法忽視離婚趨勢的影響。

考量女性因結婚或家庭因素而失業,通常選擇「回流遷徙」回到熟悉的舊地,然而已離開了一段時間,就需要清楚的就業與生活資訊、人脈網絡支持、或是社福政策的照顧。

另外,低教育/低職業階層的失業者、50 歲以上的失業者,也傾向選擇「回流遷徙」,回老家找工作。

林季平回想:「我曾問過前者,為什麼別的地方有機會不去找工作?他們都會回答,我曾經在某個地方待過,到別的地方應該也一樣,乾脆就不去了!」過去遷徙求職的不愉快經驗,一朝被蛇咬、十年怕草繩,這種失望尤其常見於低教育程度、低職業階層的失業者。

而 50 歲以上的失業者面臨另一種現實問題:這個年齡若要做粗重活,體力不比年輕人;若要轉職新興產業,技能不相符;若要找更低階的工作,年輕時做過了不願意;只好轉身回流老家,至少有熟悉的人脈相挺。

「這兩種失業者,除了本身要積極透過職訓局課程學習新的技能,也需要克服心理障礙,這點常被忽略。」林季平說明,並提醒政策設計要鼓勵這類型的人「不要怕,再重新踏出一步」,否則時間一久,可能會成為回老家頹廢喪志的人。

電影《大佛普拉斯》以「人生是黑白的」方式表達處在社會底層者的各種無奈。圖/IMDb

《大佛普拉斯》電影中提到:「生活中本來就有各種困難。」缺乏專業技術的甘苦人,也面臨外籍勞工的競爭壓力。

外籍勞工來了,本地勞工去哪?

1989 年之前,在臺灣你應該看不到外籍勞工的身影。直到 1992 年通過《就業服務法》後,其中的外籍勞工專章允許民間產業引進外勞,並逐次放寬行業種類。

根據行政院勞動部 2017 年資料顯示,臺灣的外籍勞工總人數前三多為桃園市、臺中市、新北市,職業別以低技術的產業外勞、社福外勞為主。這個數據,可與下圖本地勞工的遷徙趨勢做對照。別忘了,這些雖然看起來只是「箭頭」,卻是活生生、在地表遷徙謀生的「人」。

人力運用擬-追蹤調查資料庫」分析結果顯示,1996-2000 年代,因外籍勞工遷入大臺北地區,本地勞工轉而遷徙至南部、東部找出路。 資料來源│林季平提供 圖說重製│張語辰

外籍勞工如同一把雙面刃。對高技術人員有互補作用,例如幫忙照料家事、完成基礎生產線工作,讓高技術人員有更多時間資源拼業績、研發新科技、開刀醫治病人等等;但同時也排擠了該地區的本地勞工,尤其是工作同質性高、但時薪比外勞高的本地勞工。

因此,1996-2000 年,外籍勞工集中的臺灣北部都會區,出現了本地勞工外移的現象,千里迢迢遷徙至南部、東部找工作。

外勞這帖藥,治療了北部都會區的經濟,副作用卻在其它區域出現。

由於南部、東部得承擔本地勞工遷徙的社會成本,長年下來造成和北部的資源分配衝突。林季平不諱言地說明,並接續強調:「我們不能否認外勞的貢獻,政策並不是要去限制外勞。川普執政後打擊低技術外勞,造成社會嚴重的分裂,這我們要引以為鑑。」

最重要的是,外勞雇主和外勞繳交的「就業安定費」,應該用在承擔副作用的本勞遷徙區域,而非因外勞受惠的臺北、桃園、新竹等地。

採訪至此,已然可以想像當政客、鄉民看到這番研究分析,會施放地圖砲無差別攻擊。問及會否擔心不同立場的壓力,林季平堅定地回應:「學術研究就是據實以報,真理會越辯越明,只是負面攻擊的話沒意義。」

埋首分析人口遷徙與勞工流動資料、為改善就業問題尋找著力點的林季平,另一個身分是軍事迷。軍事因戰爭而生,雖然戰場上砲火隆隆,但塗裝考證各種軍事模型、欣賞珍藏的戰機圖片,林季平的內心卻感平靜。

「戰爭真正的受害者,是一般的軍人和百姓。獨裁者與煽動者,才是萬惡之源。而借鏡戰爭史,知識份子要勇敢成為阻擋戰爭的防線。」或許這也是,為什麼林季平要以有憑有據的學術研究,涉入勞工之戰,儘管背後會中了許多槍。

採訪過程中,談到勞工遷徙,林季平的表情總是嚴肅凝重。直到最後分享珍藏的二戰不列顛之役 (Battle of Britain) 英國皇家及德國空軍參與戰役的戰機飛行員簽名畫,笑容才含蓄地在臉上展現。 攝影│張語辰

本著作由研之有物製作,原文為《逢年過節,返鄉人潮為何一路向南?》以創用CC 姓名標示–非商業性–禁止改作 4.0 國際 授權條款釋出。

本文轉載自中央研究院研之有物,泛科學為宣傳推廣執行單位

延伸閱讀

  • 林季平的個人網頁
  • 人力運用擬-追蹤調查資料庫 (MUQLS)
  • Lin, Ji-Ping, 2016, “Taiwan Temporary Workers and Labor Marginalization in the Context of Segmented Labor Market, 1991-2010”, ARBOR-CIENCIA PENSAMIENTO Y CULTURA, Vol.192, No.777, 291.
  • Lin, Ji-Ping, 2012, “Tradition and Progress: Taiwan’s Evolution
  • Migration Reality”, Migration in The Modern Chinese World, 16.林季平、廖高禮,2011,〈台灣失業勞工的遷徙及再就業:初級、回流、及連續遷徙分析〉,《人口學刊》,第42卷第1期,頁1-41。
  • Liaw, K.L., J.P. Lin, & C.C. Liu, 2011, “Reproductive Contributions of Taiwan’s Foreign Wives from the Top Five Source Countries”, Demographic Research (The Max Planck Institute for Demographic Research), 24, 633-670.
  • 林季平,2005,〈台灣的人口遷徙及勞工流動問題回顧:1980-2000〉,《台灣社會學刊》,第34其,頁147-209。
  • 林季平、章英華,2004,〈人力運用擬:追蹤調查資料庫的產過程、應用現況、及未來發展〉,《調查研究》,第13期卷,頁39-69。

 

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「血液病理診斷」導入 AI 應用,輔助醫師快速精準判讀、減輕負荷量

鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2022/01/17 ・2491字 ・閱讀時間約 5 分鐘

本文由 台灣諾華 協助刊登,審定編號 TW2201057472。

  • 作者/許君咏

我們想讓你知道:

被喻為困難診斷疾病的骨髓增生性腫瘤,難在哪裡?由於「病理切片判讀」很難找出「兇手」,因此,林口長庚醫院與台灣諾華及雲象科技合作,將 AI 運用於血液病理診斷,有望幫助醫生進行快狠準的判讀,可以減少經驗多寡限制,以及減輕醫生的判讀的負荷量,更重要的是,為病患做出正確的診斷,幫助及早進行治療。

在血液癌症的診斷中,病理切片是必要條件之一,例如骨髓增生性腫瘤(myeloproliferative neoplasm,簡稱 MPN),因為種類繁多,臨床症狀、病理變化及突變特徵重疊性高,過去需仰賴經驗豐富的臨床血液科及血液病理科醫師人工鑑定,然而對抗血液腫瘤就如同與時間賽跑,若無法立即提供判讀結果,延誤了治療時機,將影響病患存活率。

「骨髓增生性腫瘤」到底是什麼?

骨髓增生性腫瘤(MPN),以前稱為骨髓增生性疾病,是一組以一個或多個血細胞(白細胞,紅細胞,血小板和/或纖維細胞)過量產生為特徵的疾病。

首先,骨髓是人類的造血器官,它的重要功能就是產生造血幹細胞,之後這些造血幹細胞透過分化再生成不同的血細胞,例如紅血球、血小板、顆粒球、單核球等。而骨髓增生性腫瘤是一組罕見的血液癌症,會導致骨髓中產生過多的紅血球、白血球、血小板,根據 2016 世界衛生組織的分類,這組疾病中較常見有四類,各有不同的預後及治療方式,包括原發性血小板增多症(ET)、真性紅血球增多症(PV)、原發性骨髓纖維化(PMF),原發性骨髓纖維化又有兩種亞型:早期骨髓纖維化(pre PMF)及顯著骨髓纖維化(overt PMF)。

骨髓增生性腫瘤種類

至於確切的罹病原因目前並不清楚,科學家尚在研究中。林口長庚醫院血液科郭明宗醫師說:「骨髓增生性腫瘤臨床上常見有 3 種基因突變,分別是 JAK2V617,CALR,MPL。不論是後天的基因變異,或是環境因素等皆為可能致病因子,目前在臨床上面臨的最大挑戰不僅是治療,其實從診斷程序挑戰就已經開始。」

難如登天的「病理切片判讀」,究竟要如何找出「兇手」呢?

被喻為困難診斷疾病的骨髓性增生腫瘤,難在哪裡?

郭明宗醫師進一步說明,因骨髓性增生腫瘤屬於血液增生性疾病,和其他實體腫瘤不同的是,病患沒有明顯可觸及的腫塊,通常是因為出血、中風、脾腫大等併發症而求診,無法直接看出病因是什麼。這時醫生就像偵探一樣,必須從其他類似的症狀、血液檢查數值等尋找線索,列出可能的疾病名單,而最關鍵的證據除了基因變異之外就是「病理切片判讀」。因此, 2016 年世界衛生組織也將「骨髓切片」列為骨髓增生性腫瘤診斷的必要條件之一。

但最難的部分就在於「病理切片判讀」,林口長庚紀念醫院解剖病理部莊文郁副主任說:「骨髓切片主要是由血液病理次專科醫師進行判讀,而骨髓增生性腫瘤判讀的複雜度遠超乎一般人所能想像,病理醫師必須仔細評估各種造血細胞在顯微鏡下的數量及形態,特別是巨核細胞的形態特徵、數量及空間分布,才能得到精準的診斷。」

莊文郁主任實施病理切片判讀

也就是說,傳統的病理切片裡的血球型態與其他疾病極為相似,需由經驗豐富的醫生判讀,並進行診斷,然而人工判讀的缺點在於,難以取得客觀量化的數據,並且可能會有人為誤差。如前段提及骨髓增生性腫瘤有不同種類,預後和病程進展有極大差異,需要不同的治療策略。郭明宗醫師分享:「早期世界衛生組織尚未明確分類時為例,曾有 20% 的患者原先被診斷為原發性血小板增多症(ET),後續分類後重新診斷為早期骨髓纖維化(pre PMF)。」說明病理切片判讀在診斷上有一定的困難及複雜性。

病理切片耗人又講求經驗怎麼辦?AI 來幫忙!

莊文郁副主任說:「林口長庚每月有近萬個案例、高達上萬筆的病理玻片需要判讀,病理團隊每日皆須面臨龐大且急迫的病例,為了能及早且精準幫助病患確診,已全面將病理玻片數位化,為全台少數完成跨院區病理科數位化的醫療院所,可大大提升判讀方便性。」

這次合作跨界三方,結合不同優勢,林口長庚龐大的病理資料庫,雲象科技的 AI 技術,加上台灣諾華長期投入血液腫瘤研發治療的經驗,共同提升台灣血液腫瘤篩檢量能,幫助病患在進入急性期或惡化前獲得及時診斷及擬定適合的治療策略,延續病患生命並提升生活品質。

血液疾病的診斷與治療相當困難,然而因病患數不如其他器官癌症,故新技術如 AI 較不會第一時間應用在血液疾病上;不過,對血液疾病來說,以形態學為基礎的病理診斷扮演關鍵角色,而型形態辨識正是 AI 在醫療上能有最大發揮空間的面向。

這個概念就像是平常大家將合照上傳社群軟體,平台會透過自動人臉辨識系統,標記照片裡的朋友人名。運用 AI 進行深度學習,辨識骨髓玻片裡的細胞型態、特徵和空間分佈的情形,能夠提供量化且客觀的數據。

莊文郁副主任打趣地說,隨著時代與醫療的進步,AI 技術不僅可以認臉,也可以辨別極度困難與複雜的細胞了!

雲象科技骨髓切片判讀

而台灣諾華在癌症治療領域耕耘已久,諾華腫瘤(台灣)總經理陳喬松說:「身為全球製藥領導者,從第一代標靶治療到目前最新的細基因療法,建立了許多治療創新里程碑。」目前除了利用資料科學發展新興藥品外,諾華爲重新改善患者生活品質,並延長其存活期,亦發展大數據分析及 AI 技術,希冀幫助更多血液腫瘤病患及早診斷、治療,讓血液腫瘤的早期診斷向前邁出一大步。在 AI 的加持下,未來血液病理的發展,或許能夠和近年備受重視的分子和基因診斷攜手合作,更進一步加強疾病診斷與治療品質。

 

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