無條件基本收入實驗成果出爐,芬蘭試驗3年的「不勞而獲」方案可行嗎?
無條件基本收入實驗成果出爐,芬蘭試驗3年的「不勞而獲」方案可行嗎?

2017年時,芬蘭實施的「無條件基本收入」實驗獲得國際矚目,實驗結束3年多後,芬蘭終於出版成果報告,讓世界有機會好好檢視這次實驗的成果。

心理更健康,就業效果不明顯

經過3年多的研究及統整後,芬蘭終於出版2017年舉行的無條件基本收入(Universal Basic Income,UBI)實驗成果報告,讓人們有機會仔細檢視。

整體來看,芬蘭的無條件基本收入實驗對就業的改善並沒有想像中大,反而對人們的心理狀態有更大的助益。

為期兩年,每月560歐元(約新台幣1.8萬元)

芬蘭的無條件基本收入實驗始於2017年,為期兩年至2018年結束。實驗以隨機選擇的2,000名失業者為對象,每個月發放560歐元(約新台幣1.8萬元),沒有任何附帶的就業條款,即使找到工作這筆收入也不會被取消或減少。

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圖/ unsplash

芬蘭的實驗立刻受到了全球政府的關注,想知道究竟這項實驗能否真如無條件基本收入支持者的主張一樣,允許人們投入自己熱愛、更具創造力或是高社會價值但低薪資的工作當中,以及降低人們對國家的依賴等。

就業改善不明顯

從就業狀況來看,實驗組的平均就業天數比對照組多了6天,跟對照組相差不遠,整體來說稱不上顯著增加。

從研究者進行的81份深度訪談中來看,有人表示無條件基本收入對他們的生產力幾乎沒有提升,因為在他們受訓的領域仍然沒有工作機會。但也有人表示,有了這份收入後,他們能從事一些過去盡量避開的低薪工作。

無條件基本收入助人實踐夢想

主持這項實驗的彭博克羅教授(Prof Helena Blomberg-Kroll)指出,不少人表示無條件基本收入給予他們「嘗試及實踐夢想的機會」。

她說:「藝術家、企業家及自由業者對無條件基本收入往往抱持更正面的態度,認為無條件基本收入提供他們創業的機會。」

此外,在無條件基本收入的支持下,許多人也投入志工活動中,提供非正式的照護工作,諸如照顧鄰居或是自己的家人。

研究團隊的一員克羅(Christian Kroll)表示,無條件基本收入的支持讓實驗對象能從事更多有意義的事情,在這兩年中,許多進行這類活動的人將之視為工作。

心理狀況改善

雖然就業成效不明顯,但是無條件基本收入卻改善了這些人的心理狀況,人們普遍對生活的滿意度,對未來的信心等整體幸福感都有增加,壓力、沮喪及孤單等情形也都比對照組來的少。

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圖/ unsplash

不完美的基本收入實驗

不過,仍然有許多人質疑這次實驗的有效性,主張實驗設計及條件有瑕疵,不足以代表無條件基本收入可能的成果。

舉例來說,受到當時的政治壓力,實驗者沒有時間及預算可以執行原訂的以1萬人為實驗對象,每人每月提供1,000歐元(約新台幣3.2萬元)的計畫,最終版本在實驗人數及每月發放金額上都縮水,沒有辦法讓實驗對象單靠無條件基本收入維持生存。

在緊迫的時間限制下,實驗者也只能將實驗對象限制在失業人口中,沒辦法擴大到整個社會。此外,實驗也要求領取無條件基本收入的人,必須放棄其他社會福利才能參加。

種種條件都讓這項實驗並不完美,非營利組織Jain家庭研究所(Jain Family Institute)的執行長史泰因斯(Michael Stynes)因此說道:「這些人都是非常認真的研究者,但他們受到了限制。」

正反方都獲得新觀點,無條件收入未完待續

整體來看,實驗主持者彭博克羅教授認為芬蘭的實驗同時提供支持以及反對無條件基本收入的理由,而現下的環境也讓人們重新檢視無條件基本收入這個議題。

他說道:「從2020年上半年來看,不安全並不是一種良好的生存方式。」

「雖然無條件基本收入沒辦法解決健康及社會問題,但人們也開始討論無條件基本收入能否作為經濟危機時的一種解決方案。」

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責任編輯:林芳如

本文授權轉載自:地球圖輯隊

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從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?
從 Raise Day 出發,方睿科技如何打造商用地產的 AI 企業服務生態系?

AI 與數據正快速落地至各行各業,從製造、金融、電信、醫療到零售,應用速度不斷加快。但在每年交易規模至少新台幣 1900 億元的商用地產領域,卻長期受到數據破碎且不透明的限制,只能仰賴人力蒐集資訊,再憑直覺和經驗去解讀資訊、做出決策,使 AI 潛在價值難以真正發揮。為回應產業轉型的核心痛點,方睿科技首度舉辦「商用地產生態系年會 2026 Raise Day」,以開放式平台為核心,串聯專業地產服務商、空間相關企業服務商、產業專業人士等多元角色,勾勒出 B2B 企業服務生態系的全貌,希望能透過科技促進數據流動,為商用地產企業協作模式開啟新的可能性。

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方睿科技首度舉辦 2026 Raise Day,以開放式平台為核心串聯多元角色,推動商用地產邁向產業共好的新階段。
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方睿科技雙軌策略,讓 AI 成為商用地產的決策引擎

方睿科技創辦人暨執行長吳健宇指出,在 AI 時代,人應該專注於「最有價值」的工作;然而在商用地產業中,專業人士卻有約 70% 的時間耗費在資料蒐集與整理上,真正用於判斷與決策的時間僅約 10%。方睿科技希望翻轉這樣的時間分配,讓人力從低價值的資料處理中解放,將更多心力投入在判斷、溝通與決策等創造價值的商業活動。

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方睿科技創辦人暨執行長 吳健宇
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為此,方睿科技提出兩條實踐路徑。第一條是建構出具備完整性、易用性與進化性的商用地產智慧平台,運用 AI 技術,將過去產業中破碎、非結構化的資料,重塑為可被運算、可驗證的標準化數據,並結合圖表與互動式介面,讓使用者能夠快速得到完整市場資訊,實現「用戶即專家」的目標。

第二條則是推動生態系聯盟,將不動產視為企業服務的核心載體,串聯設計、家具、搬遷、清潔等多元服務夥伴,使空間不再只是靜態標的,而是承載案例、服務與數據回饋的生態系節點。透過生態系夥伴累積的實務資料與服務紀錄,平台得以發展「資料即推薦」模式,推動商用地產從單點交易,邁向可擴張的 B2B 服務網絡。

獨創「資料飛輪」機制,實現用戶即專家目標

在 AI 模型日益普及的當下,真正的競爭關鍵已不在模型本身,而是能否有效率地收集資料、提高資料品質,並將其與實際決策流程緊密結合。為此,方睿科技獨家設計出一個由「資料收集、資料精煉、專家把關、決策反饋」組成的資料飛輪,回應商用地產長期面臨的資料破碎與決策效率低落問題,成為方睿科技實踐願景的第一條路徑。

方睿科技技術長郭彥良進一步說明,資料飛輪機制的運作架構。首先在資料收集階段,必須系統性蒐集公開資料、內部檔案與報告,並透過 AI 協作將圖片等非結構化資訊轉換為可用的結構化數據。接著進入資料精煉,透過資料清洗與實體對齊,將原始資訊從單純的可閱讀升級為可比較、可推論的決策依據。第三步專家把關,則引入不動產專家進行校正與產業判讀,補上模型難以理解的規則與慣例,確保關鍵數據的正確性。最後的決策反饋階段,藉由收集使用者提問與行為,檢視現有資料是否足夠精準,再回到專家校正與補齊流程,使整個系統能隨使用頻率提升而持續進化。

在資料飛輪的運作基礎上,方睿科技正積極研發商用地產智慧平台 PickPeak。郭彥良表示,PickPeak 並非單純的物件搜尋工具,而是結合深度資料與 AI 的決策輔助平台。使用者可透過自然語言互動,提出人數、預算、區位、產業屬性等多重條件,再由系統動態生成可比較、可驗證的選址方案,真正將 AI 從「回答問題的工具」,轉化為「陪伴決策的數位專家」。

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方睿科技技術長 郭彥良
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創新 Data to win 模式,讓 AI 深入商用地產各階段決策流程

不過,單靠數據整合與 AI 應用仍不足以支撐產業全面升級,因此,方睿科技提出的第二條路就是,推動產業生態系聯盟,整合商用地產市場上不同角色的數據,讓 AI 能夠真正成為商用地產決策時的智慧引擎。

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方睿科技不動產知識創新中心總監 曾凡綱
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「Raise Day 只是這場變革的起點。」吳健宇強調,方睿科技已經透過投資與合夥模式,將布局延伸至專業地產服務與空間經營領域,至今旗下已有商用不動產仲介、顧問與估價等專業服務的宇豐睿星,以及聚焦商用地產代銷市場的希睿創新置業。透過直接參與第一線實務運作,方睿得以更深入理解產業真實痛點,讓科技不只是工具,而能真正回應實際決策與服務需求。

此外,方睿科技未來也將持續擴大「商用地產 x 企業服務生態系」聯盟,目前包括 Backbone、USPACE、IKEA For Business、潔客幫等企業服務夥伴已率先加入;接下來,方睿科技將邀請更多擁有關鍵數據與專業能力的企業服務商加入,讓數據在安全、可控的前提下流動,進一步釋放商用地產在選址、營運與企業服務等全生命週期中的結構性價值,為產業轉型啟動下一個關鍵階段。

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右起方睿科技共同創辦人暨營運長陳致瑋、USPACE悠勢科技共同創辦人暨執行長宋捷仁 、Backbone班朋實業創辦人暨執行長廖家葳,透過企業服務生態系合作共同為產業啟動下一個關鍵階段。
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方睿科技官網: https://www.funraise.com.tw

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