初探:網路人口紅利、產業發展與治理結構

在想網路人口紅利提高、產業發展和政府治理發展趨勢相左的棘手課題。隨手查了一些資料。

美國部分 [1]

產業別 – 年齡中位數 – 45歲以上佔比
郵政 – 52歲 – 72%
公共運輸 – 51.2歲 – 66.1%
油電天然氣 – 51.2 – 62.7%
工會 – 50.6歲 – 64%
圖書館 – 49.4 – 60.5%
立法機關 – 48.7 – 59.2%
不動產 – 48.5 – 58.6%
報業 – 48.2 – 55.5%
計程車 – 48.0 – 58.2%
鐵路 – 46 – 49.6%
法律服務 – 45.8 – 52%
建設與機電 – 45.4 – 51.0%
出版業 – 44 – 48.4%
非營利組織 – 43.6 – 47.2%
資料處理 – 41.7 – 40.7%
藥局 – 35.5 – 32.1%
網路 – 35.1 – 25.0%
鞋店 – 24.2 – 18%

台灣部分

1) 2014年年齡中位數 39.2 歲 [3]
2) 日本 44.6 歲、芬蘭 41.6 歲、新加坡 39.6 歲、南韓 37.9 歲、巴西 30.5 歲)[4]
3) 整體公務人員的平均年齡為 43.08 歲 [2]
4) 一般人員平均年齡為 44.81 歲 [2]
5) 警察人員平均年齡為 40.18 歲 [2]
6) 50歲以上的人數比率來看,一般人員已達該類人員總數的 30.32% [2]
7) 同上,醫事、司法及警察人員則分別約為 15.96%、20.34%、9.36% [2]

但這份報告 [2] 有太多現代化的作法能讓數字透過資料視覺化,提供更多詮釋角度。資料若以傳統報告形式呈現,只能限縮閱讀人以相當不方便的單一脈絡「攻擊」課題。但統計資料的原始檔若釋出,將更有助於這些資料價值的提升,也讓原始資料的一級製造者能專心的做出更好更細緻的資料(白話:不會沒有工作作)。

[1] http://sch.ee/1sle3Si
[2] 全國公務人力分析報告(100年度)http://sch.ee/1ILhuXi
[3] 台灣人口 http://sch.ee/1yIHri8
[4] http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_countries_by_median_age

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