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為何男女的性伴侶數量總是對不上?

科學松鼠會_96
・2012/10/26 ・2505字 ・閱讀時間約 5 分鐘 ・SR值 542 ・八年級

2007年美國政府公佈的研究認為,男人性伴侶數目平均是7個,女人平均是4個。英國學者的一項研究稱,男人一生共有12.7名異性性伴侶,女人的 異性性伴侶為6.5個。而根據杜蕾斯公司的調查,香港男性平均有14.2個女性伴侶,女性平均只有4.1個男性伴侶;中國大陸男性平均有3.5個女性伴 侶,女性平均只有2.3個男性伴侶。

看來天下男人都一樣花心和放蕩呀……稍等,你有沒有發現這裡面有些不對勁呢?性伴侶應該是一對一對的,而世界各個國家男性和女性數量都接近1:1,那麼下面的公式應該是成立的:

男性的人口數×男性每人平均性伴侶數量=女性的人口數×女性每人平均性伴侶數量=人群中一共有多少對性伴侶

也就是說男性和女性的平均性伴侶個數應該是比較接近的才對,至少,這兩個數不應該差的過大,否則一定是數據統計中某個部分出了什麼問題。對了,有一條忘說了,上面說的都是異性性伴侶,同性性伴侶數量問題不在本文考慮之列

對於各種調查中,男女性伴侶個數總是對不上號,男性平均性伴侶個數總是比女性高出幾十個百分點甚至幾倍的奇怪現象,數學家、統計學家、經濟學家、社會學家都提出了各自的看法,但是並沒有一個被人們廣泛接受的解釋。

解釋1:男人女人都在說謊?

從直覺上講,一種可能性是,在各類調查中,男性往往喜歡誇大自己的性伴侶數量,女性則會懷著比較害羞的心理,把自己的性伴侶數量儘量往少了說。這種解釋聽起來似乎很有道理,但是卻沒有多少證據支持。

不少心理學家做過實驗,讓一組測試者在正常情況下填完問卷,另外一組被測試者身體連上了插滿線的假測謊儀,要求他們「如實招供」。不過比較起兩組結果,往往相差不是很大,調查中撒謊的人只是少數,而且未必「男性誇大、女性隱瞞」。一些害羞的男生開始的時候說了個比較小的數字,當研究人員說「接下來, 我們將會使用測謊儀,大家有一次更改答案的機會」,他們會在「驚恐之下」把答案改大,同時也有一些女生虛誇自己的性伴侶個數。

解釋2:妓女是元兇?

2005年《美國自然科學院學報》(PNAS)上的一篇報告認為妓女是造成數據不靠譜的罪魁禍首。華盛頓大學社會學家布魯爾覺著此類調查大多數在普 通社區中進行,較少觸及妓女聚集之處,受訪對象中的妓女比例,遠低於她們在總人口中的比例。即使受訪者中妓女的比例比實際人口中妓女的比例只是低了零點幾個百分點,但是每個妓女的性伴侶個數比普通女性高很多很多,忽略的這些妓女的巨額性伴侶個數會使得女性的平均值拉低不少。

妓女真的應該對於數據失真負全部責任嗎?不少研究者並不認同。

在1997年《性研究期刊》(The Journal of Sex Research)上的一篇論文中,研究者對性伴侶數量進行調查時,在問卷中增加了一條問題「你是否參與過有償性行為?」,統計數據的時候把回答「是」的 被調查者的數據第一次保留、第二次去掉,兩次男性和女性的平均性伴侶數量比例分別為2.96:1和2.38:1,顯示妓女賣淫的因素對於調查結果有影響, 但不應該是全部。

而英國的一位心理學家查閱了倫敦警察局紅燈區「掃黃」的記錄和對妓女們的調查數據,對於妓女數量進行了估算,發現如果妓女真的為平均性伴侶數量貢獻如此之多,讓每個倫敦男性平均比女性多7個性伴侶,那麼,要是500個女性中有一個是職業妓女,每個妓女需要有3500個不同客人;要是1000個女性中有一個是職業妓女,每個妓女需要有7000個不同客人。可現實中,妓女兼職的和只工作幾年的居多,他們的性伴侶個數遠遠沒有那麼多,而全職的、每個星期堅持接客幾十人、十年如一日「兢兢業業」工作的妓女數量有限,對於嫖客數量的調查數據同樣表明似乎沒有那麼多的客戶提供給妓女們,最後算來算去,妓女讓男性增加的性伴侶個數怎麼也達不到期望的數值。

解釋3:失憶的老男人

劍橋大學的一位數學家莫里斯(Morris)認為數據的漏洞不是出自良家婦女和蕩婦,也不是出自良家男子,而是出自淫蕩的老男人們。

在一些調查結果的男性和女性性伴侶數量的分佈圖中,莫里斯發現男性和女性的分佈曲線形狀比較接近,不過在性伴侶數量最多的10%的區域,男性的分佈圖上多出來一塊。

莫里斯認為正是因為這一塊擁有超過20個性伴侶、年齡比較大的男性受訪者,他們在回憶一生中一共有過多少個性伴侶的時候因為時間太長、數量太多而記憶不清,在問捲上會「湊個整」,隨意填上一個像50或者100的數字,他們在更多時候是五入而不是四捨,於是這些老男人讓男性的平均伴侶數膨脹起來。如果只考慮性伴侶數在20個以下的人士的數據,男女的平均數就可以基本平衡了。

不過莫里斯的解釋版本可能只適用於他研究的那次性伴侶調查,對於其他調查結果是否應驗,恐怕就難說了。

五花八門的其他解釋

還有人覺得,以下這些因素也可以一定程度上造成了男女性伴侶數量失調:

蘿莉控的大叔:一般此類調查只會給18歲以上的男性和女性發放問卷,但是一些蘿莉控的大叔喜歡和未成年的女性建立性伴侶關係,這會使得調查結果中男性的平均性伴侶數量更高

男性女性對於性伴侶定義不同:調查中,男性往往會把發生過所有種類性接觸的人都作為性伴侶,包括口交、肛交,但是女生往往只把發生過「標準」的陰道性行為的異性算作性伴侶

性幻想:男人相比於女人更喜歡性幻想,男人平均比女人多出的性夥伴數量有可能出於幻想,男性或許會想像自己與第三者發生性關係。

找個外國女友:一些發達國家或者地區的男性會到鄰近落後國家去「勾女」,這樣針對一個國家內部的調查就會出現男性平均性伴侶數量多出來一截的情形。

看來對於這個傷腦筋的學術難題,科學界也是眾說紛紜,莫衷一是。各位性情中人,對於男性女性的性伴侶平均數總是對不上號的「神秘現象」,你又是怎麼看的呢?

PS:所以說,性伴侶這事吧,水深了去了,既犯不著說什麼「我有罪,我拉低了平均水平」,也犯不著誇耀自己達到了世界先進水平,別人有100個也是別人的,守住適合自己的蘿蔔或坑天長地久才是王道啊。

  • The Truth Must Be in Here Somewhere: Examining the Gender Discrepancy in Self-Reported Lifetime Number of Sex Partners. Michael W. Wiederman
  • Are Men More Promiscuous Than Women? Dorothy Einon; University College, London
  • Telling tails explain the discrepancy in sexual partner reports;M.Morris
  • A Model for Understanding Gender Discrepancies in Sexual Behavior Reports;Taryn Dinkelman Princeton University;David Lam,University of Michigan

作者:Albert_JIAO

轉載自科學松鼠會。本文原發於果殼網(guokr.com)「性情主題站」《為何男女的性伴侶數量總是對不上?

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科學松鼠會_96
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科學松鼠會是中國一個致力於在大眾文化層面傳播科學的非營利機構,成立於2008年4月。松鼠會匯聚了當代最優秀的一批華語青年科學傳播者,旨在「剝開科學的堅果,幫助人們領略科學之美妙」。願景:讓科學流行起來;價值觀:嚴謹有容,獨立客觀

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ECU: 汽車大腦的演化與挑戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/02 ・3793字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 威力暘電子 合作,泛科學企劃執行。

想像一下,當你每天啟動汽車時,啟動的不再只是一台車,而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機,後果會有多嚴重?方向盤可能瞬間失靈,安全氣囊無法啟動,整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情,而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天,我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟,汽車的「大腦」—電子控制單元(ECU),是如何從單一功能,暴增至上百個獨立系統?而全球頂尖的工程師們,又為何正傾盡全力,試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化?

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代,當時的汽車工程師們面臨一項重要任務:如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力?「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現,關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間:火星塞的點火時機,也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內,這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一!引擎效率就能提升整整一成!這不僅意味著車子開起來更順暢,還能直接省下一成的油耗。那麼,要如何跨過這道門檻?答案就是:「電腦」的加入!

工程師們引入了「微控制器」(Microcontroller),你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法,在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內,精準計算出最佳的點火角度,並立刻執行。

從此,引擎的性能表現大躍進,油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元(ECU)的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)。

汽車電子控制單元的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)/ 圖片來源:shutterstock

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功,在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像:「這 ECU 這麼好用,其他地方是不是也能用?」於是,ECU 的應用範圍不再僅限於點火,燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車,甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而,問題來了:這麼多「小電腦」,它們之間該如何有效溝通?

為了解決這個問題,1986 年,德國的博世(Bosch)公司推出了一項劃時代的發明:控制器區域網路(CAN Bus)。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上,就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是,CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如,煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息,絕對能搶先通過,避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題,但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線,並連接各種感測器和致動器。結果就是,一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里,總重量更高達 50 到 60 公斤,等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面,大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束,簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障,無疑讓人一個頭兩個大。

大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。/圖片來源:shutterstock

汽車電子革命:從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代,汽車電子架構迎來一場大改革,「分區架構(Zonal Architecture)」搭配「中央高效能運算(HPC)」逐漸成為主流。簡單來說,這就像在車內建立「地方政府+中央政府」的管理系統。

可以想像,整輛車被劃分為幾個大型區域,像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙,就像數個「大都會」。每個區域控制單元(ZCU)就像「市政府」,負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合,並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理,就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台(HPC)擔任,統籌負責更複雜的運算任務,例如先進駕駛輔助系統(ADAS)所需的環境感知、物體辨識,或是車載娛樂系統、導航功能,甚至是未來自動駕駛的決策,通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中, 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子,便精準地切入了這個趨勢,致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢,威力暘提供的解決方案,就像是將好幾個「分區管理員」的職責,甚至一部分「超級大腦」的功能,都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力,可同時支援 ADAS 與車載娛樂,還能兼容多種通訊協定,大幅簡化車內網路架構。如此一來,車廠在追求輕量化和高效率的同時,也能顧及穩定性與安全性。

2008 年威力暘電子致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台 /圖片來源:shutterstock

萬無一失的「汽車大腦」:威力暘的四大策略

然而,「做出來」與「做好」之間,還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯?具體來說,威力暘電子憑藉以下四大策略,築起其產品的可靠性與安全性:

  1. AUTOSAR : 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層(RTE)和基礎軟體層(BSW)。就像在玩「樂高積木」,ECU 開發者能靈活組合模組,專注在核心功能開發,從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
  2. V-Model 開發流程:這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般,左側從上而下逐步執行,右側則由下而上層層檢驗,確保每個階段的安全要求都確實落實。
  3. 基於模型的設計 MBD(Model-Based Design) 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具,把整個 ECU 要控制的系統(如煞車),用數學模型搭建起來,然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前,就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷,,並驗證安全機制是否有效。
  4. Automotive SPICE (ASPICE) : ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」,它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性,而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」,也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化,並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作,其能否正常運作,自然被視為最優先項目。為此,威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準:ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統(特別是 ECU)的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」,從概念、設計、測試到生產和報廢,都詳細規範了每個安全要求和驗證方法,唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略,威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準,才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而,ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡,「大腦」變得更集中、更強大後,汽車產業又迎來了新一波革命:「軟體定義汽車」(Software-Defined Vehicle, SDV)。

軟體定義汽車 SDV:你的愛車也能「升級」!

未來的汽車,會越來越像你手中的智慧型手機。過去,車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」,想升級?多半只能換車。但在軟體定義汽車(SDV)時代,汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」,能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA(Over-the-Air)技術,車廠能像推送 App 更新一樣,遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過,這種美好願景也將帶來全新的挑戰:資安風險。當汽車連上網路,就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭,輕則個資外洩,重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV,業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略,確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程,到安全認證,這些努力,讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新,也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力,威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota,以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈,更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴,以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈,並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產,驗證其流程與品質。

毫無疑問,未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷,交由電腦判斷,比交由人類駕駛還要安全的那一天,離我們不遠了。而人類的角色,將從操作者轉為監督者,負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全,人類甘願當一個「最弱兵器」,其實也不錯!

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種族大爆發!數萬年前的人類大遷徙如何影響我們的社會?——《人類的旅程》
商業周刊
・2022/10/22 ・2852字 ・閱讀時間約 5 分鐘

人類如何發展成多元族群?

自從三十萬年前智人在非洲現身,多元化便幫助人類適應非洲各地不同的環境。這期間大部分時候,適應成功漸漸產生更好的獵人和採集者,使食物供給增加,人口明顯上升。

之後每個人可享有的生存空間和自然資源減少,早在六萬至九萬年前的某個時間,智人開始大規模出走非洲大陸,尋找更多肥沃的生存土地。由於這種外移過程有連續性,便自然產生一種相關:定居的地方離非洲越遠,人口多元化就越低。智人離開非洲越遠,其社會的文化、語言、行為、體格多元化程度就越低。這種現象反映著連續始祖效應(serial founder effect)。

什麼是「連續始祖效應」?

假設有個島上,住著五種主要品種的鸚鵡:藍、黃、黑、綠、紅,牠們在島上適應存活的能力相當。當颱風來襲,有幾隻鸚鵡被吹到很遠的荒漠小島。這一子群鸚鵡不太可能涵蓋所有五個品種。假定牠們以紅、黃、藍居多,不久滿布新島上的幼雛將遺傳牠們的毛色。於是新島上形成的鸚鵡群就不及原棲息地的多樣化。要是後來又有很小一群鸚鵡,從第二島移往第三島,這一群的多樣化更不及前二島。所以只要鸚鵡從母島移出的速度快過原島上可能產生突變的速度,則牠們(相繼)移得越遠,就越不多樣。

人類移出非洲也是類似模式。起先有一群人離開非洲,定居在附近肥沃地帶,他們只帶走非洲母體人口多樣化的一部分。等這群最早的移民成長到新環境無法支撐他們再擴大,便會有一群人離開,去尋找別的處女地,定居在更遠的地方,其多元化將更低。人類向非洲以外散布,以致各洲都有人類蹤跡的這段期間,同樣的過程一再重複:人口增加,新群體再移出,去追尋更綠的草地,但多樣化僅及母體人口的一部分。

儘管有移民改變方向,這顯而易見,不過這種移居模式的影響是,離開非洲來到西亞的人群不像原本在非洲的人口那樣多樣化,其後代又繼續向東移往中亞,最後來到大洋洲和美洲,或是向西北移往歐洲,多其樣性也越來越比不上留在原地的人。解剖學上的現代人類,從非洲的搖籃向外擴張,為世界各地文化、語言、行為、形體多元化的程度不同,刻下深刻且不可磨滅的印記。

人類移出非洲對多元化的影響。
虛線箭頭代表移出的大約路徑,小圓圈代表一種假設的社會特質有各種變異。每向外移一次,離開的人只帶走母體人口多元化的一部分。圖/《人類的旅程》

這種與非洲離得越遠、人口整體多元程度就降低,部分反映在較遠的在地民族基因較不多樣化上。根據對二百六十七種不同人口做基因多元化的比較測量,這些人口大都可找出原屬的本土族群和地理上的發源地。結果很明顯,距東非最近的本土族群基因最多樣化。多樣化最低的是中南美洲的本土族群,他們從陸路移出非洲的距離最長。多元化與移出東非的距離成負相關,這種模式不僅出現在各大洲之間,在各洲內部也是如此。

自東非移出距離與地理上本土族群多元化。圖/《人類的旅程》

體質與認知人類學領域提供更多這種證據。研究人體體型的特徵,比方與牙齒特徵、骨盆特徵、產道形狀相關的骨骼架構,以及研究文化特徵,例如不同語言的基本詞語單位(「音素」〔phonemes〕),都證實有源自東非的連續始祖效應存在;同樣是距東非越遠,體形和文化特徵的多樣化越低。

人口多元化表現的形式是多方面的,若要適當探究整體多元化程度對國家經濟繁榮的影響,當然需要比基因學家和人類學家所提供的更廣泛許多的測量標準。此外,這標準也需要獨立於經濟發展的程度之外,以便用於評估多元化對國家財富的因果效應。這會是什麼樣的測量標準呢?

測量人類多樣性的標準是什麼?

測量人口多元化慣用的標準,往往只擷取人口中族裔或語言群體的比例代表。這類標準因此有二大缺點;一是某些族裔和語言群體的關係較密切。由等比例丹麥人和瑞典人組成的社會,或許不如由等比例丹麥人和日本人組成的社會那麼多元。另一缺點是,族裔和語言群體的內部也不盡然完全同質。全由日本人組成的國家與全由丹麥人組成的國家,多元化程度不見得相同。事實上,族裔團體內在的多樣性通常比不同群體的多樣性要大上十倍。

因此要全面測量一國人口的整體多元化,至少應當再多加二個多元化的面向。一是族裔或次民族群體內在的多元化,如美國的愛爾蘭裔和蘇格蘭裔人口。其次是比對任一組族裔或次民族群體之間的多元化程度,例如,比起美國的愛爾蘭裔和墨西哥裔人口,愛爾蘭裔和蘇格蘭裔的文化較為相近。

鑑於移出東非的距離與可觀察特質的多元化之間存在緊密的負相關,這個遷徙距離可用於代表地球上每個地方的歷史多元化程度。我們依據各地人口的祖先與遷徙出非洲的距離有多遠,可以建構推算今日各國人口整體多元化的指數,列入考量的包括 (1) 國內各次群體的祖先人數多寡;(2) 依據各次群體的祖先走出東非時遷徙的距離,來推測其多元化;(3) 每一次群體配對後,由兩方祖先和地理發源地的遷徙距離來推算多元化程度。

這樣用統計學測量來推算多元化水準有二大優點。一是史前遠離非洲有多遠,顯然完全與當今的經濟繁榮水準無關,所以這種測量法可用於估計多元化對生活水準的因果效應。其次是如上文所強調,有越來越多體質與認知人類學領域的證據顯示,遠離非洲的遷徙距離深深影響到許多表現在身體及行為上的特質的多元化;所以我們有把握,用這種測量法推算的多元化類別會產生社會結果。

要是用這種指數測量多元化不精準(採隨機方式進行),原因比方說是未能適當考量各洲的內部移民,則根據統計學理論,我們多半會因此否定、而非確認多元化影響經濟繁榮的假設。也就是說,如果我們犯錯,是因為過於謹慎。

人口特質多元性和能不能賺大錢有關係!?

最後很重要的一點是,我們是針對個別社會的特徵測量多元化。這測量的是某一社會的人口特質有多少不同種類,無論這些特質是什麼,或是不同社會間有什麼差別。因此它不會、也不能用於暗示某些特質比別的特質對經濟成功更有利。反而它可以掌握到某個社會的人口特質多元化,對經濟繁榮有何潛在影響。事實上,把地理與歷史干擾因子納入考量,遠離非洲的遷徙距離本身似乎並未影響全球各地如身高體重等特徵的平均水準。它主要是影響群體中的個人與平均水準的差異。

有了這強有力的測量法可測定每一群人口的整體多樣性,我們終於可以探究數萬年前遠離非洲的大出走,以及它對人類多元化的影響,是否如此源遠流長,以致居然還能左右當前的全球生活水準。

———本書摘自《人類的旅程》,2022 年 10 月,商業周刊,未經同意請勿轉載

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少子加高齡,「這代」最不幸?
鄭國威 Portnoy_96
・2022/01/28 ・4563字 ・閱讀時間約 9 分鐘

YouTuber Iku 老師這支談論台灣少子化原因的新熱門影片,以及底下清一色支持的留言,你看過了嗎?

在影片裡,Iku 老師把台灣少子化的原因歸咎於「房價」,想必是很多人的心聲,起碼在底下留言的人都這麼說。然而我想趁著這機會,補充一點不討喜的個人意見。

看人口數字是我的興趣。每個月月中,我總是迫不及待到內政部戶政司,下載上個月的戶籍人口統計速報來閱讀。這些數據就像預知未來的水晶球,非常準確,有憑有據。

這個興趣,受到台灣越來越多關於少子高齡化的討論(例如 IKU 老師這則影片、或這類 PTT 文),以及《真確》作者漢斯・羅斯林(Hans Rosling)的論述所刺激,而漸漸養成。

例如他在 2010 年時的這則 TED 演講中,他以每個 IKEA 的箱子比喻 10 億人口,表示若能讓生活條件處於全球最低的 25% 人口的兒童存活率跟教育水準提升,全球總人口有望控制在 90 億人,利於永續發展。

他在另一場精彩的 2015 年演講以及《真確》一書中則是預測全球人口最高峰不會超過 110 億,而且根據聯合國數據,全球兒童的數量在 2000 年前便已經達頂。每年全球新生兒數量最高為 2014 年的 1 億 4000 萬,一段時間後開始下降。趨勢是亞洲的兒童數量下降,非洲的兒童數量上升,美洲跟歐洲則大致持平;全球人口增長至 110 億的原因,主要來自於非洲跟亞洲的高齡人口,而非新生兒。演講還有很多精彩亮點,就留給各位自己觀看了。

引用漢斯羅斯林在演講中說的一段話:

「當非洲最窮困人口依舊看著孩子早夭、村子沒學校、需要小孩幫忙工作,他們就不會用避孕措施。(諾貝爾和平獎得主)馬拉拉說她們因為得工作養家沒去上學。當狀況是這樣,他們就會要多生孩子……」「……有些男人會自豪於有 7個、8個、9個小孩,而不是孩子過得好不好…這是陳舊父權思考。男人應該為自己的孩子過得如何、生活是否開心而自豪。這就是我引以為傲的。」

截圖取自 Why the world population won’t exceed 11 billion

過去:回歸現象起點——1976-85 的回聲嬰兒潮

我今年 40 歲,根據內政部戶政司的統計,與我一樣在 1981 年出生的有 41.5 萬人,作為比較,去年 2021 年的出生人口只有 15.3 萬,較 40 年前少了 63% 的新生兒。然而這不是一天造成的,台灣的兒童人口(0-14 歲)早在 1972 年就達到峰值 583.3 萬人,之後再也沒有超過。2021 年的台灣兒童人口是 289 萬人,不到峰值的一半,是幾十年前就註定的結果。

就像眾多遊客湧向特定景點,創造了消費,蓋起了旅館跟遊樂園,但也留下大堆垃圾跟難以收拾的環境破壞。我們這一代(1981上下五年出生,六年級後段跟七年級前段班)的人太多了,有如在時間線上冒出一大批不守規矩的遊客,若照美國的用語,我們這代人就是「回聲嬰兒潮世代(Echo Boomers)」,指的是嬰兒潮世代的孩子,如今是人數最龐大的一個世代。

以下列出這波回聲嬰兒潮的出生人數(根據內政部戶政司)
民國 65 年 (1976) 年:425,886
民國 66 年 (1977) 年:395,260
民國 67 年 (1978) 年:413,270
民國 68 年 (1979) 年:423,266
民國 69 年 (1980) 年:413,177
民國 70 年 (1981) 年:415,808
民國 71 年 (1982) 年:403,143
民國 72 年 (1983) 年:382,313
民國 73 年 (1984) 年:370,078
民國 74 年 (1985) 年:344,101

從人口金字塔也可以看得很清楚,我們這代人就是中間突出的那幾根橫槓。

截圖取自國發會人口推估統計查詢系統


比起我們的上一代,我們這代兒童死亡率更低、受教育時間更長、平均壽命(應該)也會更長。所以我們這些橫槓會持續往上、老去,壓著下面的世代。

我們這代人數量之多,成長到了一個年齡段,就在那個時間創造出新的社會問題;但是,我們一離開該年齡段,原本為了解決問題而趕工出來的設施、做法、人力,又突然沒足夠多的人用了,變成另一堆問題。

例如廣設大學就是一個例子。對我的上一代(1940-1960初 出生)來說,念大學是超級窄門,學習壓力非常大,社會階級流動機會少,所以他們決定廣設大學。到了我這一代,想念大學簡單多了。但我們這波過了之後,大學就變得太多了,知識更是爆炸到大學無法負荷,多到讓這個體制的存在價值不再明顯,只好透過 USR(大學社會責任)來證明自己。

(注意:我不是說知識、教育、或教授失去存在價值,而是傳統的「大學」體制。)

我們這一代的人太多了,其中很多離開家鄉到都市念大學。受教育的時間繼續延長、加上離家東南西北漂、大多在高消費的都市工作、娛樂、學習。由兩、三人組成的核心家庭戶數快速增加,都會住房的需求大增,結婚生育的動機則大減。同時地方偏鄉逐漸凋敝,也才有了「地方創生」的口號跟需要。

未來:當回聲嬰兒潮變成老人潮——老齡化最嚴重的時期

接下來,由於醫療持續進步,我們這代人(1980 年前後出生)不需要特別幸運,都還會活上好幾十年,而現在在談的「未來老齡化最嚴重的時期」,就是我們這一代變老造成的。

以數據來說,根據國發會人口推估查詢系統,到了 2050 年,也就是我 68 歲的時候,台灣 65 歲以上人口將達 745 萬人,這是台灣有史以來 65 歲以上人口最高的數字,佔總人口的比例推估是 36.6%。

過了 2050 年,65 歲以上人口數就開始下降,但佔總人口的比例將持續增加,最高將在 2069 年達到 41.8%,那時我如果還活著,已是行將就木的 87 歲。如果現在我們覺得台灣醫療跟長照的壓力已經很重,到時候更難以想像,因為台灣仰賴的東南亞國家年輕人力也已老去、新生的年輕人力自己國內都不夠用。

那時候的我就是壓力本身。但只要我們這一代過世,壓力又會迅速減低。可以想像到時許多醫療跟長照的設施會面臨如現在學校一樣的問題——當然,前提是社會真的願意投入那麼多資源在我們這些老人身上。

現況:正值壯年的回聲嬰兒潮,該為下一代留下適合生存的世界

根據教育部統計處 2019 年的「大專院校大學1年級學生人數預測分析報告」,今年(2022)年入學的大學生將跌破 20 萬,約為 19.3 萬人,其中技職體系佔 10.2 萬人,一般體系佔 9.1 萬人。然後大概起起伏伏到 2034 年。按照人口推估,之後大學新生會快速下探到 14 萬以下。對非常多新進的大學老師來說,從現在起算的職涯年限會短於 15 年,更別說許多人根本就沒有辦法取得教職。跟我同一代念到博士的,極少能在大學卡位取得正式教職,大學生跟教授的年紀差距繼續拉大。

資料來源/教育部統計處

除了大學近乎徒勞無功地往高中搶越來越少的學生、到國外招生(甚至搞出這類情事),產業也往大學搶人才,例如產學合作、預定就職、甚至與產業合辦學院。然而半導體以外,台灣政府規劃發展的六大核心戰略產業都需要人才,但光是半導體就把大部分的人吸走了,讓其他產業叫苦連天,包括一般服務業。更何況這六個戰略產業也不只台灣要發展,每個國家都在發展,都在搶人,迎來大招募時代

再者,已經很嚴重的生態破壞、垃圾污染、能源問題,基本上都是我們這一代人過度消費造成的。例如過去 40 年人類產生出的碳排放比 1750 年工業革命後兩百年加起來還多。相較於我們這一代,上一代人曾經窮過,沒有那麼浪費資源,而下一代人則沒有那麼多人,也不像我們這代那麼浪費。綜合上述,我想強調的就是:我們這代人的問題,就是我們自己。

全球平均每月二氧化碳濃度趨勢圖。資料來源/美國全球變遷研究計畫

而我認為,我們這代人在認清自己就是問題之後,該努力扮演問題以外的角色。我們如今 40 歲上下,正式承接臺灣社會骨幹、不管在政治、經濟、文化各領域都開始獲得當家實權,我們必須從「問題」變成「問題解決者」,把自己這代人造成的問題自己解決掉。

少子化,也許是另一種解決方案

我曾在另一篇評論裡寫過,我不把台灣人生育率低看作壞事或好事,而是視為一個機會,這其實也受漢斯羅斯林「可能性主義者」的態度所影響。我在該文的重點有二:

  1. 即使各種讓生育率下降的因素,如房價、工時、養育成本、性別分工都逐漸減少、降低、消失,台灣的生育率不會回漲多少。全球 131 個國家的總和生育率在 2.1 以下,未達世代更替水平,連孟加拉、印尼、越南都已經低於 2.1。
  2. 我們這代人太多了,消費資源的方式過劇,台灣的環境承載不了。但我們沒有動用強制且不人道的方式降低人口壓力,如漫威電影裡的薩諾斯、《進擊的巨人》裡的吉克、或是現實世界的中國,而是接近自願的減少生育。這是我們這代人少有的好抉擇。

我們這代人必須做出更多好抉擇。2050 年的時候,如果台灣的民主制度仍在,還是一人一票,那麼跟我一樣 60-70 歲的人可以用票數輾壓一切決策。

如果我們不現在就改變認知與態度,不認清台灣所有重大問題的根源就是我們自己,依舊只為了我們這人數過多一代的爆量需求設想、抱怨,那未來的年輕人肯定會恨死我們這些老人,因為「民主」對他們來說將一點意義都沒有,他們將放棄參與,更不抱持任何進步的希望。

我們這一代需要趁現在解決我們造成的問題,不然這些問題就會解決我們。不用擔心到時的年輕人會把我們老人扛到深山丟棄,他們人手不夠、自顧不暇。

如果我們這一代人想留下什麼 Legacy,只剩下 10 年左右的時間。若拖到 20 年,我們就太老了,更何況我們這代因為人數過多,必須要比上一代更早把實權交棒給下一代——起碼我們當中一大部分人得知道這件事有多重要,並且真的這麼做。

我只有一個女兒,她跟我差 30 歲。我希望當她這一代人到我現在這個年紀的時候,不會陷入愁雲慘霧,對我跟我這代 (老) 人充滿無盡怨懟,只因我們以前什麼都沒做。

我認為,我們是幸運的一代,因為我們有機會做出巨大的貢獻。我們比我們上一代有餘裕思考未來,也比我們下一代有改變未來的迴轉空間。科學、教育、人才都是泛科學的守備範圍,也是改變未來重要的關鍵。針對這三大主題,去連結這一代最厲害、最有心的專家夥伴,留下一個更好的台灣給下一代,是我未來 10 年打算做的事,因為沒有別的更重要的事了。

所有討論 12
鄭國威 Portnoy_96
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是那種小時候很喜歡看科學讀物,以為自己會成為科學家,但是長大之後因為數理太爛,所以早早放棄科學夢的無數人其中之一。怎知長大後竟然因為諸般因由而重拾科學,與夥伴共同創立泛科學。