今年行動支付使用率創新高,台灣 COVID-19 疫情控制得宜讓數位轉型趨緩

台灣 COVID-19 疫情控制得宜,使得我國推動業務虛擬化的腳步放緩,相較全球積極應對數位轉型的態度與趨勢,我國企業需加速佈局數位轉型的腳步,提升台灣數位應用的能力與範疇;數位化之社會發展、網路資訊安全,及創造偏鄉的數位機會,都將是台灣亟需面對的重要課題。
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 財團法人台灣網路資訊中心(Taiwan Network Information Center, TWNIC)12 月 11 日公布「2020 年台灣網路報告」,調查報告採用雙底冊調查方式,同步執行住宅電話調查及手機電話調查,調查結果推估全國 12 歲以上整體上網率達 83.8%,上網人數為 1,778 萬人,而全國上網人數經推估已達 1,884 萬;家戶上網部分,推估全國家庭可上網有 731 萬戶,全國家戶上網比例達 82.8%,家中主要上網方式為手機行動上網,比例高達 91.3%。

近半年無線區域上網率今年下滑至 27.3%,僅 579 萬民眾有使用無線區域上網,比對高達 77.0%的行動上網率,推估行動上網便利且日益普及,且近半年正是 COVID-19 疫情影響最嚴峻的期間,大幅度降低民眾出門的頻率及意願,所以使用公開場所無線區域網路的比例下降,值得後續關注。

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台灣 COVID-19 疫情控制得宜,民眾日常生活受 COVID-19 疫情影響及衝擊有限

調查數據顯示,台灣民眾的日常生活受疫情影響有限,大部份網路使用行為並沒有因為疫情的關係而顯著增加,推判與台灣疫情控制得當、防疫有成的成果有關,各類網路使用行為中,因為疫情關係而增加使用頻率的前三名分別為:「餐飲外送」(36.5%)、「線上學習」(25.1%)及「瀏覽網路新聞」(19.0%),在消費行為方面,上網「買東西」(12.4%)與使用「行動支付」(17.9%)的比例有因為疫情而增加,可能表示民眾因為疫情關係,減少外出與避免與他人具有實際接觸,而使用行動支付的部分,觀察歷年調查結果,今年的使用行動支付的比例較去年(2019 年)成長,增加 0.8 個百分點,為歷年來的高點。

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各項網路服務內容受疫情影響

COVID-19 為台灣數位轉型之催化劑,疫情的危機感有助於台灣數位轉型之發展,政府與企業應積極規劃並推動各級產業數位轉型

調查數據顯示,台灣因為疫情關係採用「居家上班」的民眾約有一成左右,進一步了解使用哪些方式在家上班,其中以「e-mail 連絡事情」(70.7%)的比率最高,其次為「連線會議討論」(62.6%)其中使用「透過 VPN 連網處理公務」約為 4 成左右,代表台灣企業對於工作業務上的網路虛擬化能力尚有進步的空間。檢視台灣是否具備業務虛擬化的能力,從民眾的網路使用行為面向觀察,顯示台灣社會對於數位轉型的接受度與未來企業的數位發展樂觀其成。國內因 COVID-19 疫情趨緩,連帶使得國內企業對於數位轉型的需求及迫切性也跟著減緩,但現在也是政府積極規劃並推動各級產業數位轉型的最佳時機。

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使用何種方式在家上班

應持續挹注符合偏鄉需求的數位協助,提供平等的數位機會外,建議透過網路資源以改善偏鄉地區民眾的社會及經濟生活

國內高度上網率與各項數位服務持續發展,對於數位落差彌平更應不遺餘力,根據調查非偏鄉有 83.9%上網率,偏鄉則僅 69.8%,非偏鄉的家戶上網率較高,而手機行動上網都是家中連網方式中比例最高的,偏鄉高達 96.3%在家中使用行動上網,特別值得注意各項家中上網方式當中,偏鄉地區只有在行動上網的項目超越非偏鄉地區,在行動上網持續正向發展之下,會是「數位協助」可以借力的突破點,即透過網路科技創造偏鄉民眾的數位發展可能性,不因所處地域之差異,應推動以網路鏈結全國,善用網路服務以創造更多偏鄉地區的數位發展機會。

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「2020 台灣網路報告」由財團法人台灣網路資訊中心公開徵求提案經評選後委由財團法人臺北市公民教育基金會執行,研究使用住宅電話調查、手機調查、網路調查、深度訪談及次級資料分析等不同蒐集資料模式,結合並比較各種資料,以了解台灣民眾之網路使用行為與台灣網路生態。

延伸閱讀

1、電訪調查執行時間為 2020 年 8 月 3 日至 8 月 16 日,調查對象為居住在全國地區 6 都及 16 縣市且年滿 12 足歲以上之民眾,同步執行住宅非偏鄉電訪住宅偏鄉電訪手機電訪,住宅非偏鄉電話訪問完成 1,076 份成功樣本,在 95%信心水準下,抽樣誤差在正負 2.9%之內。住宅偏鄉電話訪問完成 507 份成功樣本,在 95%信心水準下,抽樣誤差在正負 4.4%之內。手機電話訪問完成 1,081 份成功樣本,在 95%信心水準下,抽樣誤差在正負 2.9%之內。網路調查也在相同時間內完成 1,067 份成功樣本,在 95%信心水準下,抽樣誤差在正負 3.0%之內。
2、住宅電話採用
隨機撥號法(Random Digit Dialing, RDD),資料處理時採用事後分層組合估計的加權方法,以「多變數反覆加權(raking)」的方式調整因訪問失敗而造成的代表性偏差。加權後兩項調查資料的樣本性別、年齡、教育程度及戶籍地五分類等人口特徵結構都與各自的母體分布一致。
3、本調查依據
NCC 電信普及服務管理辦法規定之偏遠地區定義及範圍。