勞工職災保險新制的光與影:期盼勞保局能簡化手續流程,避免勞工被「勞保代理人」抽成

勞工職災保險新制的光與影:期盼勞保局能簡化手續流程,避免勞工被「勞保代理人」抽成
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我們想讓你知道的是

《職災保險法》的強制加保規定適用前提是受僱於「已經辦理登記」或是「依法核發聘僱許可」雇主,至於未依法辦理登記,亦即違反相關法令規定非法經營事業之雇主,反而不必適用《職災保險法》第6條第1項強制加保規定,形成守法者反而被課以較重責任之不合理現象。

文:周兆昱(中正大學法律系教授)

歷經多年推動,立法院終於趕在今(2021)年的「5.1勞動節」前夕完成《勞工職業災害保險及保護法》(以下簡稱《職災保險法》)之三讀程序,送給全國勞工一個「大禮」。

雖然因為新制上路需要若干準備時間,以致《職災保險法》還必須再等待一段時間才能正式施行。但是,隨著該法完成立法程序,我國勞工職災保險制度即將邁向新的階段應是無庸置疑。未來勞工職災保險新制施行後,除了可減少合法不參加職災保險之勞工人數外,亦可提供如平台外送員等,法律關係不易認定之新型態工作者一定程度勞動權益保障。

惟勞工職災保險新制雖然有許多值得肯定之處,卻也留下若干仍待解決問題。

以下,分別說明勞工職災保險新制中較現行制度進步之處,以及未能藉由本次立法得到解決之問題,希望有識者能夠持續關心此一議題,並於未來修法時提供良善且具可行性之建議,俾利職災保險制度之保護效果能最大化,減少職災勞工及家屬之損害。

新制度之光彩

首先,《職災保險法》將強制納保對象從現行勞工保險所定,僱用勞工五人以上公司行號、公民營工廠礦場、交通公用事業、依法不得參加公教人員保險法之政府機關及公私立學校員工等,擴大到「受僱於領有執業證照、依法已辦理登記、設有稅籍或經中央主管機關依法核發聘僱許可之雇主」勞工及「依法不得參加公教人員保險之政府機關(構)、行政法人及公、私立學校之受僱員工」,並且無受僱勞工人數之下限。

從而,過去因職業災害保險係依附於勞工保險,且事業單位僱用勞工人數未滿五人即可合法不參加勞保,以致受僱微型企業勞工於發生職災事故後,因雇主未為其加入勞保而無法領取勞保職災給付之現象將可得到改善。

此外,過去曾有受僱於未滿五人事業單位之勞工為求發生事故時能夠獲得保障,自行前往職業工會投保勞保,卻於實際發生職災事故時被發現投保資格不符(有固定雇主勞工不得於職業工會參加勞保),因而被取消投保資格且未能領取給付之憾事亦不再發生。

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再者,因為過去《勞保條例》第11條規定,事業單位於被保險人到職當日辦理加保手續者,勞保效力自加保之日開始;未於到職當日加保者,勞保之效力會自加保之翌日才開始生效,以避免雇主甚或勞工投機取巧,於發生事故後始辦理加保手續。

故而,實務上即曾發生雇主基於各種原因而未能於勞工到職日辦妥加保手續,但是勞工就剛好在「到職後、加保前」發生職災,因此無法領取給付之憾事。甚至因為雇主採取郵寄書面加保申請書方式辦理投保手續,不料資料卻於郵寄過程中「失蹤」,以致該名被保險人雖不幸於到職日當天下班時即因發生車禍身亡,卻無法領取相關給付之爭議(此為筆者昔日任職地方政府勞政單位時親身經歷之勞資爭議事件)。

為改善因雇主未能及時辦理加保手續,因而造成勞工無法請領職災給付之情事繼續發生,《職災保險法》第13條第1項本文規定,「符合第六條規定之勞工,其保險效力之開始自到職當日起算,至離職當日停止。」新法特別將職災保險效力之開始一律定為勞工之「到職日」,而非申請加保日或其次日,將可免除勞工權益因雇主之疏失而受到不利影響。

其次,雖然職災保險新制擴大強制納保對象至僱用勞工一人以上事業單位,且將保險效力開始期間定為勞工到職日,以強化對於勞工之保障。但是,可能仍舊會有事業單位根本未辦理職災保險,因此影響到勞工領取給付之權益。

為避免應強制加保事業單位始終未辦理加保手續,《職災保險法》參考外國立法例後於該法第36條第1項規定,「投保單位未依第十二條規定,為符合第六條規定之勞工辦理投保、退保手續,且勞工遭遇職業傷病請領保險給付者,保險人發給保險給付後,應於該保險給付之範圍內,確認投保單位應繳納金額,並以書面行政處分令其限期繳納」。

亦即,對於強制納保對象勞工因雇主疏失而未能依法加保者,先由保險人即勞保局依法給付後,再命投保單位繳納。易言之,《職災保險法》係規定由國家先擔負給付之責,再向違法之雇主追償其應負擔費用,而非採取現行《勞保條例》只規範雇主應賠償勞工未加保所生損害,但須要由勞工或家屬自己進行法律救濟程序之立法體例,大幅減輕罹災勞工或家屬之負擔。

按勞工不幸發生職災者,輕則受傷住院無法工作,重則失能甚至死亡,此時若還要負擔冗長之法律程序始能得到法定給付之賠償,實非合理,更可能因為不堪身心沈重壓力而被迫放棄求償或以極低金額與雇主和解。從而,先由資力豐沛之國家代雇主為給付後,再向雇主為必要之追償制度設計,確實是落實對罹災勞工或家屬保障之重要規定。

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又《職災保險法》第10條第1項創設了現行勞工保險所無,非屬同法第6條強制加保對象,但是「實際從事勞動人員」得自行加保之制度。故而,自營作業者、受僱於未辦理登記者(如工地工頭僱工等)之勞工,乃至近年來日益盛行之平台外送員,均可利用新設之自行加保制度參加職災保險,藉以獲得最低限度之保障。

此類人員之工作內容及收入雖然千差萬別,但是,彼等具有無固定工作來源,即就業不安定與必須自行承擔不能工作時風險的共同特色。因此,此類人員如不幸發生職災事故時,因為無雇主可以吸收其損害,只能自行承受全部風險及損害。在現行勞保制度之下,彼等固然可以透過職業工會參加勞保,惟必須繳納較高額之勞保保費(即普通事故保險與職災保險合計保費之60%),並無只參加職業災害保險之選項(已領取老年給付者等投保人除外),此規定即可能降低此類人員參加勞保之意願。


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挖掘雲端開放架構優勢!Amazon EKS高可用性叢集快速部署容器

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我們想讓你知道的是

企業如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署,減輕人力負擔,提升專案服務運作效率?

所謂現代化智慧 IT,所有工程師最希望的境界,莫過於只要輕鬆點幾下設定,系統就會自動跑起來,管理者再也不用隨時待命在機台旁邊,從此工作悠哉又快樂!儘管這樣情境還沒到來,但隨著敏捷式開發的流行,除了 DevOps 人員,有越來越多開發者將 CI/CD 概念融入到工作流程當中,例如從 build code、執行 unit test、到部署應用程式。

透過 AWS 增加雲端技能 在組織發揮影響力

上述種種反覆步驟自動化執行,也就能提昇服務品質、主動通知開發人員以減輕人力負擔,讓專案服務能持續運作。

其中,GitLab 是執行 CI/CD 常用的工具之一,也是開發者使用程式碼儲存庫的地方。為了讓 GitLab Runner 在雲端快速實踐 CI/CD,《AWS 開發者系列》透過影片分享,如何在 Amazon EKS(Elastic Kubernetes Services)上使用 GitLab 創建自動化部署。

以下節錄工作坊影音內容,幫助開發者快速理解如何運用 Amazon EKS 的高可用性且安全的叢集,將修補、部署節點、更新等關鍵任務,全部做到自動化設定。同時影片也會示範 Amazon EKS 搭配 GitLab 如何展開自動部署,幫助工程團隊實踐 CI/CD 價值。

Amazon EKS 對容器管理輕鬆簡單、維運省時省力

容器化服務越來越興盛,當容器(Container)越來越多,在複雜的微服務(Microservice)系統環境之下,運維團隊的管理成本可能相對會增加不少,為了有效調度容器部署, 導入Kubernetes 無疑是近年企業熱門的話題之一。

建構 Kubernetes Cluster 流主要可區分兩大塊,一是安排容器調度的Control Plane、另一則是容器運行時需要用到的 Worker Node。

Control Plane 裡面涵蓋有儲存狀態的 ETCD、CoController manager 、Scheduler 的調度管理、甚至是操作時進行互動的 APIServer,若是自己創建 的 Kubernetes Cluster ,需要自己安裝這些元件,後續仍需要對 Control Plane 進行相關管理、維護、升級工作。為了減少上述 Components 的繁複維護,在透過 AWS EKS 代管的 Kubernete Control Plane 部可以獲得以下三大好處。

Amazon EKS 一鍵式部署,展現三大優勢

第一,Amazon EKS代管的 Control Plane實踐了跨AZ的高可用部署,使用者不需要擔心單一節點故障的風險。

第二,Amazon EKS 支持至少四個 Kubernetes版本,持續跟進每季 CNCF 的發佈,同時 EKS 也完全符合上游 CNCF 規範。

第三,部署 Amazon EKS 之後,可直接使用 AWS 平台上現成的服務工具,在安全性管理、網路設定方面,可以做到無縫整合。

最後 AWS 台灣解決方案架構師也提到,若想在容器環境進行 CI/CD 及應用程式的管理,可以進一步透過 IaC 整合部署 Amazon EKS 叢集,透過使用 Console、把 EKS 變成 Cloudformation 的模板、使用 AWS 所開發出來的 eksctl.io、或指令是採用 AWS CDK 可以讓開發者用自身熟悉的語言,在 AWS 平台整合 CI/CD 工具進行維運及部署 EKS。

打造第一個在 AWS 上的應用程式

了解 Amazon EKS 整合 GitLab ,獲得三面向價值

對開發者而言,想把 Amazon EKS 整合到 CI/CD 工具之一的 GitLab 平台上,可以看到那些實際的優勢?

在 DevOps 開發者示範工作坊當中,GitLab 資深解決方案架構師指出,GitLab 使用到 Kubernetes 技術,主要有三種搭配方法,包含 GitLab Server、GitLab Runner、以及創建 Deployment Environment。

本次示範教學會主要聚焦在 GitLab Runner 如何採取 Auto-scaled 方式進行 Build、Test、Package Apps;以及在 Deployment Environment 運用 Kubernetes 技術,做到 Auto Deploy、Review App。

正因為 Amazon EKS 能夠在 DevOps 過程提供所需要的彈性計算資源,幫助開發者在 GitLab 平台上面獲得以下三個層次的優勢:

  • 在 GitLab 內建的部署工作流程當中,自動生成整套 CI/CD 最佳實踐腳本。
  • Review App 過程,從 Merge Request 中可直接訪問應用程式 /App 的 UI 介面,並且根據 Git branch 名稱、專案名稱,自動生成 Review App 的 URL,以及在 Merge 前的最後防線進行 Approval 檢查。
  • 加速 CI/CD 流水線,GitLab Runner 運行時候還可藉由 Amazon EKS Cluster 進行 Auto-scaled 的支援。

Amazon EKS 整合 GitLab ,需要兩大流程

影片最後,GitLab 資深解決方案架構師示範如何把 Amazon EKS 整合至 GitLab 執行 Auto Deploy,主要可分為兩大區塊流程,第一部分聚焦在 Amazon EKS cluster 的設置,第二部分則執行 Auto Deploy 設置。

第一塊可拆分為四個階段,首先教學怎麼創建 EC2 節點的 EKS cluster,第二階段示範把 EKS Cluster 連接到開發者的 GitLab Instance、Group 或 Project,下一步則使用 Cluster Management Project Template 創建一個 Cluster Management Project,以及最後一階段透過 Cluster Management Project 自帶的 Helm Chart,安裝在 Cluster 所需要的內建 App。

第二塊執行 Auto Deploy 設置,針對需要部署的 App 創建一個 GitLab Project,接著再把 gitlab-ci.yml 添加到 Project,並從 Web IDE 選擇及導入 Auto Deploy 的 CI 模版,讓 GitLab 自動生成最佳實踐的整套流水線。

幫助開發者更了解 Amazon EKS 整合 GitLab 的 QA 系列

Q:使用 Amazon EKS 之後,如何更有效率或優化資源去配置 Worker Node 的機器數量,以及如何有效空管開發維運的成本?

A:Kubernetes 除了本身有 HPA(Horizontal Pod Autoscaling)可根據使用程度自動調整資源流量,另外也能延伸使用 AWS Auto Scaling 方案,針對可擴展資源去設定自動擴展管理。另外在成本管控,雖然 Amazon EKS 會收取額外管理費用,但可透過 AWS 平台的 Calculato r計算每個 EKS 的價格,你會發現自動化部署及管理的費用,相對工程師人力的成本更加便宜。

Q:越來越多客戶考慮把現有 Application 變成容器部署,大多是爲了加快部署的效率,那麼變成容器模式之後,對 CI/CD 的工作流程有什麽影響嗎?

A:運用容器技術最直接的效果,可以讓應用程式的環境更一致化,例如 testing 環節、stage production,讓容器避開一些差異問題。至於 CD 部分要 delivery 一些 usage 不太一樣的時候,容器會幫忙做配置,所以 CI/CD 對容器的效益是相輔相成的。

Q: 客戶在開發流程漸漸會把 Infrastructure 變成代碼或文檔,是不是可以把程式碼跟現有的應用程式的 CI/CD 流水線整合在一起,達到一套完整的 CI/CD 部署流程?

A:觀察目前市場作法,主要分成兩個階段去做整體部署。如果規模比較小的團隊,會把 Infrastructure 代碼跟 App 代碼分開,在管理上會比較靈活;如果企業規模比較大,會有另外一個 Infrastructure 團隊來控制部署事情,這種情况之下,APP 的項目會生成一個 APP package,主要做到 delivery 這個階段爲止。而 Infrastructure 的項目會指定把需要版本的文檔,部署到他們的 Kubernetes Cluster。

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