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在家上班真的比較快樂嗎？追蹤一萬六千名澳洲人，答案是：看你是誰！

以下為虛構對話，人物與情節為創作，科學內容來源標註於文末。

▌K 不在的辦公室

雨從中午就沒停過。

K 的桌上放著一杯咖啡，已經涼了。人不在。

「K 去開會，三點才回來。」Dg 沒抬頭。

「那我等他。」

Aon 把借來的書放在桌角，拉了張椅子坐下。

Dg 的筆電開著一支影片，標題字很大：在家上班＝加薪 15%！

「Aon 學長。」Dg 把螢幕轉過去，姿態先擺好了，「最新研究。在家上班，等於加薪百分之十五。」

「嗯。」

「孔子說過——選擇你愛的工作，你這輩子就不用工作一天。」Dg 雙手一攤，「在家上班，就是這句話的現代實踐。」

Aon 的手停在書上。

「論語哪一篇？」

「……啊？」

▌出處與分母

「論語二十篇，我小時候被罰抄過。沒有這句。」

「可能是別本——」

「孟子也沒有。這句話目前查得到的早期版本，都是近幾十年的英文出版品，掛名的人換過好幾輪，孔子只是其中一個。」Aon 的語速開始加快，「所以重點不是這句話對不對，是不知道誰說的。你拿一句不知道誰說的話，去撐一個不知道怎麼算出來的數字——」

「數字是研究算的！」

「哪個研究？誰做的？幾個人？追多久？15% 是誰的 15%？跟誰比？是平均還是——」

「等、等一下。」Dg 往下滑說明欄，「澳洲。一萬六千多人。追蹤快二十年。」

Aon 的眼睛亮了。

「同一批人？每年追？」

「好像是。」

「那就好辦了。」他往前坐，「可以拿你跟你自己比。住同一個地方、做同一份工作，只看你不同年份在家幾天、通勤多久，心情有沒有跟著變。你的個性、你住哪、那份工作本身——全部鎖住。剩下會動的，才是要看的東西。」

「所以加薪是真的。」

「15% 是誰的收入？」

Dg 瞇眼看小字。「……家戶收入。」

「全家的。不是你的薪水。」Aon 伸出一根手指，「然後是誰？」

「呃……心理健康最差的大約三成女性。在家工作百分之五十到七十五的時候，改善大概 0.2 個標準差。研究說這跟全家收入多 15% 的效果差不多。」

「女生平均呢？」

「0.08。」

「男生？」

「……沒有明顯效果。」

「所以影片標題，」Aon 一根一根收回手指，「只對一部分女性成立，要在家夠多天，而且是用全家收入換算的。剩下的人呢？沒說。為什麼女生比較有用？論文沒辦法回答。疫情那兩年呢？研究直接排除了。心理健康怎麼量？五題問卷，自己填的。還有，鎖得住不會變的東西，鎖不住同一年剛好一起變的——換主管、家裡多一個小孩，剛好那年又開始在家上班，你要算給誰？」

Dg 的游標停在影片進度條上，很久沒動。

▌第二句名言

「那通勤總該有結論吧。」Dg 重整旗鼓，「我每天騎四十分鐘。愛因斯坦說過：瘋狂，就是一直做同樣的事，卻期待不同的結果。每天騎同一條路，還期待心情變好——」

「不是愛因斯坦。」

「……又不是？」

「他的著作和書信裡都找不到。目前能追到最早的版本，在一九八〇年代一本戒癮互助團體的手冊裡。」Aon 頓了一下，「而且你的推論也不對。」

「哪裡？」

「這份研究看通勤，大部分人根本看不出影響。只有心理健康本來就比較差的男生，每多通勤十分鐘，掉大概 0.01 個標準差。」

「那我四十分鐘——」

「0.04。如果全班成績的典型落差是十分，你掉了 0.4 分。」

Dg 張著嘴。「……我以為會更慘。」

「大家都這樣以為。英國有研究說長通勤只傷女生，另一份用更多人重算，又說效果很小，男女方向還跟舊的對不上。」Aon 靠回椅背，「所以通勤傷不傷心理健康，目前證據不夠下結論。」

窗外的雨聲突然變得很清楚。

「……學長，」Dg 說，「你每次講完，世界都變得比較不好玩。」

「是變得比較準。」

▌Dg 的版本

Dg 盯著那個大大的標題看了一陣子。

「所以……不是『在家上班會變快樂』。」他慢慢說，「是有些人，在家夠多天，比他自己以前好一點。通勤的話，大部分人騎多久，心情都差不多。」

Aon 沒說話。

他從桌上抽了一張 K 的廢紙，翻到背面，寫下「待查清單」四個字，底下一條一條列：期刊版樣本期間、女性受益的機制、男性為何無效、0.2 與 0.08 的差在哪。寫滿半張，對折兩次，收進口袋。

門外傳來腳步聲。三點了。

Dg 打開他的金句筆記本，把「孔子」和「愛因斯坦」劃掉，旁邊各補上「出處不明」。翻到新的一頁，他寫：在家幾天？是誰？跟自己比。然後關掉了那支影片。

通勤是不是在偷走你的好心情？在家工作又能不能救回來？澳洲研究團隊用將近二十年的追蹤資料，把「通勤」和「在家工作」對心理健康的影響拆開來看。結果出乎很多人意料：通勤的殺傷力其實很小，而在家工作的好處，主要落在一群特定的人身上，而且得「在家夠多天」才看得到。

關鍵亮點（Key Highlights）

  • 通勤的負面影響非常小：只在心理健康原本就較差的男性身上看得到，每多通勤 10 分鐘，心理健康分數約下降 0.01 個標準差。
  • 在家工作對女性有幫助，但要夠多天：女性每週有 50–75% 的工作時間在家時，平均改善約 0.08 個標準差；心理狀況最差約三成的女性，改善可達約 0.2 個標準差。
  • 0.2 個標準差有多大？ 研究者換算後，約等於「家戶收入增加 15%」帶來的心理健康改善，不是個人加薪。
  • 資料避開了疫情：研究排除 2020–2021 年，看的是「正常時期」的在家工作，而非被迫封城的狀況。

一、先搞懂這份研究在問什麼

兩個大家都有感、卻很難證明的問題

塞在車陣裡的時候，大概沒有人會覺得心情很好。疫情之後，在家工作也從「少數人的福利」變成很多公司的常態選項。於是兩個問題浮上檯面：

  • 通勤時間越長，心理健康真的越差嗎？
  • 在家工作，真的讓人比較快樂嗎？

這兩題聽起來像常識，但要「證明」卻很麻煩。原因很簡單：選擇長通勤的人，和選擇在家工作的人，本來就不是同一群人。

為什麼「直接比較」會出錯

假設你發現在家工作的人心情比較好，可能有好幾種解釋：

  • 在家工作讓人比較快樂（這是我們想知道的）
  • 能在家工作的通常是高薪白領，本來壓力就比較小
  • 心情好、狀態穩的人，比較容易爭取到在家工作

後兩種情況，都會讓「在家工作」看起來很有效，但其實功勞不在它身上。統計學上把這種干擾叫做混淆變項。這份由 Botha、Kabátek、Meekes 與 Wilkins 發表的研究，最大的賣點，就是想辦法把這些干擾排除掉。

二、研究者怎麼「自己跟自己比」

研究方法示意：同一個人在不同年份的比較

固定效應設計的核心：不拿你跟別人比，而是拿今年的你跟去年的你比。

資料來源：長達二十年的追蹤調查

研究用的是澳洲的 HILDA 調查（家戶、收入與勞動力動態調查）。它的特色是每年追蹤同一批人，這種資料叫做面板資料。研究的工作論文版本分析了 16,357 名受僱者、共 114,902 筆「人年」觀察，也就是把每個人每一年的狀況都當成一筆紀錄。

心理健康用的是 MHI-5，一份只有五題的心理健康量表，問的是最近一個月緊張、低落、平靜、快樂的頻率。

關鍵招式：居住地—工作固定效應

這是整份研究最聰明的地方。用比較好懂的方式說：

研究者只比較「住同一個地方、做同一份工作」的同一個人，在不同年份裡，通勤時間或在家工作比例改變時，心理健康有沒有跟著變。

這樣做的好處是，那些不會變的東西，例如你的個性、你的家庭背景、你住的社區氣氛、你這份工作的本質，全部被「鎖住」了。剩下會變的，就是通勤時間和在家工作的比重。

這種設計叫做固定效應，它沒辦法做到像實驗那樣完美的因果推論，但比單純「比較兩群人」可靠得多。

用什麼單位衡量「改善多少」？

研究結果用標準差（SD）表示。你可以把它想成全班考試成績的「典型落差」：如果全班分數的標準差是 10 分，那 0.2 個標準差大約就是 2 分。這個單位的好處是可以跨量表比較，壞處是一般人看不出到底多大，這點後面會再談。

三、通勤：比你想的還無害（大多數人）

結果：影響很小，而且只出現在特定族群

很多人預期研究會說「通勤毀了你的人生」，結果並沒有。研究發現：

  • 對大多數人來說，通勤時間的長短，跟心理健康沒有明顯關係。
  • 唯一看得到負面效果的，是心理健康原本就較差的男性。
  • 而且效果非常小：每多通勤 10 分鐘，心理健康約下降 0.01 個標準差。

用前面的比喻，就是全班標準差 10 分的考試裡，掉了 0.1 分。

跟過去研究的說法不太一樣

有趣的是，這個結果跟過去部分研究對不上。Feng 與 Boyle 用英國 BHPS 面板資料做的研究發現，長通勤只和女性較差的心理健康有關。後來 Clark 等人用英國約 2.6 萬名工作者的資料重新檢驗，也發現通勤效果小，而且男女差異的方向跟舊研究不一致。

換句話說，「通勤傷心理健康」這件事，到目前為止並沒有一個穩定一致的答案。比較安全的說法是：就算有影響，大多也很小，而且可能只集中在某些人身上。

四、在家工作：女性受益，但要「劑量」夠

在家工作比例與心理健康改善的關係示意

在家工作的效果像吃藥一樣有劑量問題，少少一兩天看不太出來。

男女差很多

這是研究最受矚目的部分：

  • 女性：在家工作的比重夠高時，心理健康有明顯改善。
  • 男性：沒有看到同樣明顯的效果。

劑量的概念：不是在家就好，要「在家夠多」

研究發現，效果不是「有在家工作」就會出現，而是要達到一定比例。女性每週有 50–75% 的工作時間在家時，平均改善約 0.08 個標準差。

如果把對象縮小到心理健康最差的約三成女性，改善幅度更大，約 0.2 個標準差。這個數字是用一種叫分量迴歸的方法算出來的：它不只看「平均」，而是去看分布裡不同位置的人，特別是原本狀況比較差的那一段。

50–75% 換算成日常是什麼樣子？

以一週五天來算，50–75% 大約是在家二天半到快四天，進辦公室一到兩天半。論文作者在 The Conversation 撰文時，也提到「每週進辦公室一到兩天」的混合辦公安排，可能是兼顧兩邊的做法。

為什麼女性比較受益？

這份研究呈現的是「女性受益較多」這個結果，至於原因，需要更多研究才能確定。同樣使用 HILDA 資料的另一份工作論文，正在看在家工作如何改變男女的有薪、無薪工時，或許能提供一些線索，但它尚未經過同儕審查，現階段只能當成延伸參考，不能直接拿來解釋。

新舊觀點對照

常見說法 這份研究的發現 要注意的地方
通勤越久，心情越差 多數人看不到影響；只有心理健康較差的男性有小幅負面效果 每 10 分鐘僅約 0.01 SD
在家工作讓所有人比較快樂 主要是女性受益，男性效果不明顯 要在家 50–75% 才明顯
在家一兩天就有幫助 比例太低時效果不明顯 存在「劑量」門檻
在家工作效果很大 女性平均約 0.08 SD；最需要的那群約 0.2 SD 0.2 SD 只適用於狀況最差的約三成女性
疫情證明在家工作很好 研究排除 2020–2021 年，看的是正常時期 疫情期間的研究結果另有起伏

五、「等於加薪 15%」？這句話要讀仔細

原始說法是什麼

不少轉述這份研究的影片或文章，會用「在家工作等於加薪 15%」當標題。這句話有出處，但被簡化過頭了。

論文作者的原意是：心理狀況較差的女性，每週在家工作 50–75% 時，約 0.2 個標準差的改善，與「家戶收入增加 15%」帶來的心理健康改善相當。

三個被偷換的地方

  1. 對象：不是所有人，是心理健康最差約三成的女性。
  2. 數字：0.2 SD 是這群人的結果，女性平均只有約 0.08 SD。
  3. 收入：是「整個家庭的收入」，不是你個人的薪水。

這種換算的用意，是把抽象的標準差轉成比較有感的比喻，本身沒有問題。但標題一壓縮，就很容易變成另一個意思。

六、這份研究沒告訴我們的事

固定效應很強，但不是萬能

固定效應能排除「不會變的東西」，卻管不到「同時在變的東西」。例如某一年你換了主管、家裡多了一個新生兒，同時又剛好開始在家工作，心理健康的變化就很難完全歸功給在家工作。

地區與時代的限制

  • 研究對象是澳洲受僱者，英國女性雖然有類似模式（使用 UKHLS 2009–2016 資料），但不代表其他國家一定適用。
  • 研究刻意排除疫情期間。英國七個縱貫調查的分析就發現，疫情時期在家工作與心理困擾、孤獨感的關聯會隨時間變動，跟正常時期不一定相同。

版本差異

研究有 2023 年的工作論文版本，也有 2026 年在《Social Science & Medicine》發表的期刊版本，兩者的樣本期間可能不同。本文的部分精確數字來自工作論文版，引用時建議再對照期刊版。

自我回報的量表

MHI-5 是受訪者自己填答，能反映主觀感受，但不等於臨床診斷。「心理健康分數改善」不代表「憂鬱症治好了」。

常見問題（FAQ）

Q1：所以我應該要求老闆讓我在家上班嗎？ 這份研究顯示，女性在家工作比例夠高時，平均心理健康有改善，但這是群體層級的結果，個人情況差異很大。比較合理的解讀是：混合辦公值得認真考慮，而不是保證人人受益。

Q2：通勤一小時很痛苦，研究卻說沒影響，是我太嬌弱嗎？ 不是。研究看的是 MHI-5 這種整體心理健康分數，「通勤很煩」的當下感受未必會反映在長期分數上。而且研究確實發現，原本心理狀況較差的男性受影響較明顯，代表通勤的影響因人而異。

Q3：為什麼男性在家工作沒有明顯效果？ 這份研究呈現了男女差異，但沒辦法單靠這份資料確定原因。要回答這題，需要另外研究家務分工、工作型態等因素如何交互作用。

Q4：0.2 個標準差到底算大還是小？ 以社會科學來說，0.2 個標準差通常被歸類為「小到中等」的效果。研究者把它換算成相當於家戶收入增加 15% 的效果，可以幫助理解它的實際份量。

Q5：疫情期間在家工作的經驗，能拿來驗證這個研究嗎？ 不太適合。疫情時期的在家工作多半是被迫的，還混雜了封城、照顧小孩、健康焦慮等因素。這份研究特別排除那段時間，就是為了看「正常情況下」的效果。

結論

這份追蹤一萬六千多名澳洲人的研究，給了兩個值得記住的訊息。第一，通勤對心理健康的殺傷力，可能沒有我們想像的大，至少在多數人身上看不太出來。第二，在家工作的好處真實存在，但它不是平均分配的：主要落在女性身上，而且要在家工作的比重夠高，效果才浮現；原本心理狀況最差的那群女性，受益最多。

更值得帶走的，是讀研究的方法：同一個數字，換一個對象、換一個平均方式，意義就完全不同。「在家工作等於加薪 15%」這種標題很好記，但它背後的條件，才是真正決定這句話能不能套到你身上的關鍵。

未來，隨著混合辦公變成常態，研究者可以累積更多「正常時期」的資料，也有機會進一步解開男女差異背後的原因。到那時，我們或許能更精準地回答：誰適合在家、在家幾天最剛好。

延伸搜尋

參考資料來源

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