鬼擋牆是真的

本文與 PAMO車禍線上律師 合作，泛科學企劃執行

走在台灣的街頭，你是否發現馬路變得越來越「急躁」？滿街穿梭的外送員、分秒必爭的多元計程車，為了拚單量與獎金，每個人都在跟時間賽跑 。與此同時，拜經濟發展所賜，路上的豪車也變多了 。

這場關於速度與金錢的博弈，讓車禍不再只是一場意外，更是一場複雜的經濟算計。PAMO 車禍線上律師施尚宏律師在接受《思想實驗室 video podcast》訪談時指出，我們正處於一個交通生態的轉折點，當「把車當生財工具」的職業駕駛，撞上了「將車視為珍貴資產」的豪車車主，傳統的理賠邏輯往往會失靈 。

在「停工即停薪」（有跑才有錢，沒跑就沒收入）的零工經濟時代，如果運氣不好遇上車禍，我們該如何證明自己的時間價值？又該如何在保險無法覆蓋的灰色地帶中全身而退？

薪資證明的難題：零工經濟者的「隱形損失」

過去處理車禍理賠，邏輯相對單純：拿出公司的薪資單或扣繳憑單，計算這幾個月的平均薪資，就能算出因傷停工的「薪資損失」。

但在零工經濟時代，這套邏輯卡關了！施尚宏律師指出，許多外送員、自由接案者或是工地打工者，他們的收入往往是領現金，或者分散在多個不同的 App 平台中 。更麻煩的是，零工經濟的特性是「高度變動」，上個月可能拚了 7 萬，這個月休息可能只有 0 元，導致「平均收入」難以定義 。

這時候，律師的角色就不只是法條的背誦者，更像是一名「翻譯」。

施律師解釋「PAMO車禍線上律師的工作是把外送員口中零散的『跑單損失』，轉譯成法官或保險公司聽得懂的法律語言。」 這包括將不同平台（如 Uber、台灣大車隊）的流水帳整合，或是找出過往的接單紀錄來證明當事人的「勞動能力」。即使當下沒有收入（例如學生開學期間），只要能證明過往的接單能力與紀錄，在談判桌上就有籌碼要求合理的「勞動力減損賠償 」。

300 萬張罰單背後的僥倖：你的直覺，正在害死你

根據警政署統計，台灣交通違規的第一名常年是「違規停車」，一年可以開出約 300 萬張罰單 。這龐大的數字背後，藏著兩個台灣駕駛人最容易誤判的「直覺陷阱」。

陷阱 A：我在紅線違停，人還在車上，沒撞到也要負責？ 許多人認為：「我人就在車上，車子也沒動，甚至是熄火狀態。結果一台機車為了閃避我，自己操作不當摔倒了，這關我什麼事？」

施律師警告，這是一個致命的陷阱。「人在車上」或「車子沒動」在法律上並不是免死金牌 。法律看重的是「因果關係」。只要你的違停行為阻礙了視線或壓縮了車道，導致後方車輛必須閃避而發生事故，你就可能必須背負民事賠償責任，甚至揹上「過失傷害」的刑責 。 

數據會說話： 台灣每年約有 700 件車禍是直接因違規停車導致的 。這 300 萬張罰單背後的僥倖心態，其巨大的代價可能是人命。

陷阱 B：變換車道沒擦撞，對方自己嚇到摔車也算我的？ 另一個常年霸榜的肇事原因是「變換車道不當」 。如果你切換車道時，後方騎士因為嚇到而摔車，但你感覺車身「沒震動、沒碰撞」，能不能直接開走？

答案是：絕對不行。

施律師強調，車禍不以「碰撞」為前提 。只要你的駕駛行為與對方的事故有因果關係，你若直接離開現場，在法律上就構成了「肇事逃逸」。這是一條公訴罪，後果遠比你想像的嚴重。正確的做法永遠是：停下來報警，釐清責任，並保留行車記錄器自保 。

保險不夠賠？豪車時代的「超額算計」

另一個現代駕駛的惡夢，是撞到豪車。這不僅是因為修車費貴，更因為衍生出的「代步費用」驚人。

施律師舉例，過去撞到車，只要把車修好就沒事。但現在如果撞到一台 BMW 320，車主可能會主張修車的 8 天期間，他需要租一台同等級的 BMW 320 來代步 。以一天租金 4000 元計算，光是代步費就多了 3 萬多塊 。這時候，一般人會發現「全險」竟然不夠用。為什麼？

因為保險公司承擔的是「合理的賠償責任」，他們有內部的數據庫，只願意賠償一般行情的修車費或代步費 。但對方車主可能不這麼想，為了拿到這筆額外的錢，對方可能會採取「以刑逼民」的策略：提告過失傷害，利用刑事訴訟的壓力（背上前科的恐懼），迫使你自掏腰包補足保險公司不願賠償的差額 。

這就是為什麼在全險之外，駕駛人仍需要懂得談判策略，或考慮尋求律師協助，在保險公司與對方的漫天喊價之間，找到一個停損點 。

談判桌的最佳姿態：「溫柔而堅定」最有效？

除了有單據的財損，車禍中最難談判的往往是「精神慰撫金」。施律師直言，這在法律上沒有公式，甚至有點像「開獎」，高度依賴法官的自由心證 。

雖然保險公司內部有一套簡單的算法（例如醫療費用的 2 到 5 倍），但到了法院，法官會考量雙方的社會地位、傷勢嚴重程度 。在缺乏標準公式的情況下，正確的「態度」能幫您起到加分效果。

施律師建議，在談判桌上最好的姿態是「溫柔而堅定」。有些人會試圖「扮窮」或「裝兇」，這通常會有反效果。特別是面對看過無數案件的保險理賠員，裝兇只會讓對方心裡想著：「進了法院我保證你一毛都拿不到，準備看你笑話」。

相反地，如果你能客氣地溝通，但手中握有完整的接單紀錄、醫療單據，清楚知道自己的底線與權益，這種「堅定」反而能讓談判對手買單，甚至在證明不足的情況下（如外送員的開學期間收入），更願意採信你的主張 。

車禍不只是一場意外，它是認知、情緒、金錢與法律邏輯的總和 。

在這個交通環境日益複雜的時代，無論你是為了生計奔波的職業駕駛，還是天天上路的通勤族，光靠保險或許已經不夠。大部分的車禍其實都是小案子，可能只是賠償 2000 元的輕微擦撞，或是責任不明的糾紛。為了這點錢，要花幾萬塊請律師打官司絕對「不划算」。但當事人往往會因為資訊落差，恐懼於「會不會被告肇逃？」、「會不會留案底？」、「賠償多少才合理？」而整夜睡不著覺 。

PAMO看準了這個「焦慮商機」， 推出了一種顛覆傳統的解決方案——「年費 1200 元的訂閱制法律服務 」。

這就像是「法律界的 Netflix」或「汽車強制險」的概念。PAMO 的核心邏輯不是「代打」，而是「賦能」。不同於傳統律師收費高昂，PAMO 提倡的是「大腦武裝」，當車禍發生時，線上律師團提供策略，教你怎麼做筆錄、怎麼蒐證、怎麼判斷對方開價合不合理等。

施律師表示，他們的目標是讓客戶在面對不確定的風險時，背後有個軍師，能安心地睡個好覺 。平時保留好收入證明、發生事故時懂得不亂說話、與各方談判時掌握對應策略 。

從違停的陷阱到訂閱制的解方，我們正處於交通與法律的轉型期。未來，挑戰將更加嚴峻。

當 AI 與自駕車（Level 4/5）真正上路，一旦發生事故，責任主體將從「駕駛人」轉向「車廠」或「演算法系統」 。屆時，誰該負責？怎麼舉證？

但在那天來臨之前，面對馬路上的豪車、零工騎士與法律陷阱，你選擇相信運氣，還是相信策略？ 先「武裝好自己的大腦」，或許才是現代駕駛人最明智的保險。

PAMO車禍線上律師官網：https://pse.is/8juv6k 

企鵝搖搖晃晃地走路

說到用兩隻腳走路的鳥類，就不得不提企鵝。企鵝用兩隻腳在冰上搖搖晃晃走路的樣子非常可愛。在水中卻可以自由自在地高速游泳、追捕魚，這兩種樣子帶給人的印象有非常大的不同。

話說，企鵝意外地可以走很長一段距離。牠們會在地上蒐集石頭來作巢，所以當然要可以走到築巢的地點。通常企鵝類的繁殖群會位在距離海岸線幾百公尺的地方，但有時會在距離海岸 3 公里以上的內陸，想像企鵝排成一列搖搖晃晃地走 3 公里，實在是可愛至極。

說是這樣說，但是走 3 公里，我們人類都覺得有點遠了，企鵝真的可以搖搖晃晃走過去嗎？

牠們的走路方式感覺效率很差，好像很累。企鵝走路時腳會使用的力量以及計算其所需能量的研究顯示，企鵝的走路方式一如外表印象，效率很差。大概所有人都會覺得「我想也是」吧，但我們不妨來仔細思考為什麼會效率很差。

鵝生好累！企鵝其實一直蹲著？

在討論企鵝的步行時，首先得要知道的是其獨特的體型。企鵝看起來是用兩隻腳站著，腳感覺極端的短。大概因為身上的毛色彷彿穿著燕尾服一樣，總覺得像是人類的喜劇演員一般。

但是牠嚴格說來並不是「站著」。看企鵝的骨骼圖（圖一）就很清楚。髖關節跟膝關節強烈彎曲的姿勢，以人類來說就是「蹲著」。換言之，企鵝時時刻刻都是蹲著的，連走路時也是蹲著的狀態。試著自己蹲著走路看看，就會像企鵝那樣搖搖晃晃地。牠們搖搖晃晃的姿態，背後的祕密就是體型與姿勢。

而由此延伸，企鵝的步行方式非常沒效率的理由，可能就是身體橫向搖擺和轉動幅度非常大。搖擺跟旋轉的動作，對前進而言怎麼看都是不必要的舉動，但是根據之前的研究，其實企鵝不搖晃反而效率會更差。之前也說過雙足步行的動能跟位能要有效率地轉換，才能有效率地運動，但企鵝似乎是用橫向搖擺的動作來進行這種能量轉換。

短腿優先？

也就是說，企鵝走路效率不佳的理由，跟牠們這種體型跟姿勢有關。

企鵝的腳確實很短，以現在還活著的企鵝種類來說，體型最大的皇帝企鵝的體重將近 20 公斤，和澳洲的平胸鳥類鶆䴈幾乎相同，然而比較這兩種鳥類的腿長的話，鶆䴈的髖關節大概在 80 公分高的位置，而皇帝企鵝大概在 30 公分高左右。明明體重差不多相同，企鵝的腳的長度卻只有鶆䴈的一半以下，步行效率差也是沒辦法的事。

本章已經反覆提過好幾次，腿愈長一般來說會步行速度愈快、效率也愈好，企鵝的短腳和蹲下的姿勢非常不適合走路，這點沒有人能否定。

企鵝的腳會這麼短，恐怕是為了在寒冷地帶保住體溫。雖然也有棲息在熱帶的企鵝，但多數企鵝都棲息在極地，在水中跟地面上不失去體溫就是牠們最重要的課題。四肢末梢要是比較長，就會因為體積的表面積變大，容易失去體溫。所以在寒冷地帶演化的物種，耳朵等突出部位通常都會比較小。

雖然意外地能走很長距離，但企鵝仍然主要屬於在寒冷地區游泳的鳥類，為此演化出的短腿跟蹲著的姿勢，必須讓身體左右搖晃走路來補足才更有效率。

——本文摘自《鴿子為什麼要邊走邊搖頭？》，2023 年 8 月，晨星出版，未經同意請勿轉載。

• 作者／謝恩・歐馬洛（Shane O’mara）；譯者／謝雯伃

每個城市的步調都不太一樣

一般來說，一個城市越大、越富裕，特別是經濟成長率越高，居民就走得越快。

1974 年，心理學家博恩斯坦夫婦（Bornstein and Bornstein）測量了歐洲、亞洲以及北美 15 個城市行人的步行速度，結果發現日常步調會隨著當地人口多寡而不同，獨立於特定文化之外。

一般來說，無論哪個國家或哪個文化，較大城市中的行人走得較快。以這些基本觀察為基礎，這些實驗後來又重覆做了數次，用來觀察城市居民的走路速度是否會因為城市的獎勵密度較大（更多餐廳，或火車、公車上更多座位等等），而這些獎勵的競爭也較大，導致日常步調加快？

地理學家吉姆．瓦萊斯萊（JimWalmsley）和加里思．路易斯（Gareth Lewis）在 1989 年提出：「有效率使用時間的需求變得更迫切，生活越來越匆忙」，這都是因為收入以及生活成本增加，導致都會居民的時間價值變得更高。這反映出，對於資源的競爭許多方面細微地改變了我們的行為。我們加快步行速度，無意識地與尋求同樣資源的人競爭。

我們加快步伐，全是為了與他人競爭資源？

博恩斯坦夫婦的論文深受好評，也被廣為引用，但這並非事情全貌。

據推測，有些都市因為特有的因素，影響了人們的走路速度。舉例來說，像孟買這個人口密度特別高的城市，人們走路速度實際上很慢，純粹因為要避開與他人相撞的風險。

我們同樣可以想像在某些特定地方，人們的步行速度可能很快。舉例而言，在某些特別炎熱或寒冷的城市中，人們可能為了要避開高溫酷熱或低溫酷寒，而快步行走於汽車以及建築之間。

生物學家彼得．沃茲（Peter Wirtz）和葛利格．雷斯（Gregor Ries）認為，博恩斯坦夫婦之所以得出這樣的結論，是因為未將他們研究城市鄉鎮人們的年齡或性別組成考慮進去。

換句話說，在其他條件都相同的情況下，城市人口往往較年輕，而較年輕族群平均行走速度會比年長者快。同樣地，男性平均來說比女性走得快；而城市或較小型鄉鎮之間的明顯差異，可能反應出城市裡較年輕、走路較快的男性比小型城鎮或鄉村裡的多。

沃茲和雷斯也做了一系列樣本數更大且將性別以及預計年齡列入考慮的研究，結果得出：都會居民的平均行走速度，事實上並不比鄉村或城鎮居民更快。

但這並不是結論，這個想法持續被研究者測試。

看來加上年齡與性別組成因素還不夠！

1999 年，一項史上最大的日常生活步調研究，利用了來自 31 個國家最大城市的數據展開調查。該研究檢驗了人口組成以外會造成日常步調差異的各種因素，以及日常步調對於都會居民的哪些福祉會產生影響。該研究檢驗了三個可用來預測步調快慢的不同概念。

• 第一個是經濟活力。經濟成長率越高，經濟就越有活力，而居民日常步調就可能越快。
• 第二個是平均來說，越熱的城市居民往往會是較慢的步行者。
• 第三個則是，在個人主義文化相對盛行的國家，居民的日常步調會比集體主義國家的步調快。

研究者把焦點放在都柏林、香港以及聖薩爾瓦多等分歧性極大的城市，測量了這幾個城市中居民的行走速度（在兩個市中心區域間行走 60 英呎要花多少時間）、寄信速度（你多快能走到郵局去買郵票）以及時鐘準確度。

他們也從氣候、經濟指標、個人主義量表、人群大小、冠狀動脈疾病、抽菸比例以及個別健康等其他公開數據搜集資訊。整合這些資訊後，他們算出整體性的日常步調指數。

根據這項研究，瑞士的日常步調最快，愛爾蘭緊追在後（那時正處在為期十多年的大規模經濟成長中期），然後是德國以及日本（義大利、英格蘭、瑞典、奧地利、荷蘭以及香港依序占前十席），墨西哥敬陪末座。

以更大的全球規模來看，日本以及非前蘇聯區的西歐國家日常步調最快，愛爾蘭則是個人行走速度最快的國家。瑞士則符合他們給人的刻板印象，在時鐘準確度上排名第一。

這些研究無法完全解決的一個議題是人口總數以及人口密度如何影響行走速度。

倫敦的牛津圓環在尖峰時刻交通異常繁忙，極難穿越。然而再過幾條街口，人們就能相對輕鬆地移動。開發新時代的智慧型手機計步器及健康應用程式，應該有助於解決這個問題——找出走路速度可以達到最大的最佳人群密度，只要超過這個密度，走路速度就會降低。

那麼就讓我們先接受城市中的日常步調確實比較快，這情況與人口分布關係較少，與經濟活力以及人口密度較相關。

轉換到不同情境中，步調也會有所改變嗎？

那麼我們做為個人，當我們從一個情境（比如安靜的鄉鎮）轉換到另一個情境（比如繁忙的城市）時，我們會改變我們的走路速度嗎？

研究者認為，這取決於城市中既存的經濟獎勵。

假設我們接受大腦會計算「付出與回饋」的觀點（這並非沒有道理），就代表大腦會試圖在努力以及回報之間達到平衡，即以最少努力達到最大的回報。這就出現了一個問題，那就是大腦是如何計算有多少回報，以及付出多少努力才有成果的問題呢？

試想一下街邊那家不能事先預約的熱門新餐廳，為了去那裡，你會走得更快，還因為與其他想得到同樣獎勵（可能是最好的桌位或是僅剩的桌位）的人競爭，再走得快一點。如果你有兩個選擇，你可能會選擇更具獎勵性的選擇，或那個需要最少努力的選擇。

我們在城市裡似乎會走得更快一點，這可能是因為城市裡有許多資源與獎勵，但我們也在與其他人競爭這些獎勵。我們在日常生活中會有不同類型的努力，無論是尋找什麼，或是走向某件事。然而，無論是哪種類型的努力，為了達成某個目標所花的能量總會在達到某個最大值之後降下來。

神經科學家瑞查．沙德梅爾（Reza Shadmehr）要我們想像自己站在機場的入境大廳尋覓著某個旅客的臉。當你看到一張又一張臉孔時，你看到了你在等的那個人。現在問問你自己，那人的身分為何會讓你走快點去迎接他呢？他是你的同事，還是你的孩子？

答案很明顯。與你孩子相見的內在獎勵特別大，而這個內在獎勵直接調整了你的走路速度，你會想更快接到你的孩子。有更大獎勵時，我們會走得快些。努力以及對於獎勵的期待如此加成在一起。

現在，我們對我們的步行速度為何在不同城市中有所不同有了基本理解。可能的情況是，城市中的豐富資源讓人們願意付出努力去得到它們；與此同時，這些獎勵的競爭也增加了——我們不只要快速走到那間很棒的新餐廳，還要比其他人更快到。

因此，控制努力的大腦系統與預估可能獎勵的大腦系統之間存在著緊密連結。努力越多，預期從這個努力中獲得的獎勵也會越多。若一個事物帶來的回報較少，我們走向它的速度就會較慢，反之亦然。

這就是我們在城市中的現況：我們走得快，才能得到火車上的座位或是餐廳的用餐保留時間，因為我們在與其他人競爭城市提供的獎勵。

——本文摘自《走路的科學》，2019 年 9 月，八旗文化。