員工為何不愛薪資保密?重點不是賺多少,而是我不能「比你少」
員工為何不愛薪資保密?重點不是賺多少,而是我不能「比你少」

本文摘自《破梯效應》,大是文化出版

薪資不平等的本意是激勵員工,如果員工生產力提高,就會得到更多酬勞。既然如此,照理說為了拿到更多薪水,人人都會努力工作才對。這種用酬勞激勵績效的做法,在經濟上完全說得通,可惜人們不太會遵守經濟法則;薪資不平等也許可以激勵員工,卻也可能激發憎惡感。

當某人沒辦法保守祕密時,薪資保密就會引發麻煩。在一項關於薪資不平等如何影響員工的研究中,促狹的研究人員就故意把祕密洩漏出去。2008年,《沙加緬度蜜蜂報》(Sacramento Bee)推出一個網站,公開列出加州每一位州政府員工的薪水,包括整個加州大學體系的教職員在內。經濟學家大衛.卡爾德(David Card)所率領的研究團隊想出一個點子,故意把該網站的消息,透露給大學的某些教職員,看是否影響對方的工作滿意度。

薪水低可以,但不接受比隔座同事少

研究人員寄一封電子郵件給第一組受試者,提醒有這麼一個網站,並且提供聯結,使對方能輕易的查詢薪資。另一組受試者是對照組,他們沒有收到這封郵件。幾天之後,兩組都收到一份工作滿意度調查表,內容也問到未來一年有沒有換工作的打算。

不出所料,薪資網站的點閱率暴增。得知同仁的薪水多寡,大幅影響員工對自己工作的滿意程度,不過也要看他們賺多少錢而定。薪水低於自己部門平均薪資的人,得知這項資訊之後,不但工作滿意度降低,也較容易產生另謀高就的興趣。反觀薪水高於平均值者,知道自己收入比同儕高,並沒有讓他們感到更滿足,事實上這件事對他們完全沒有影響。

這項調查過了3年之後,研究人員追蹤當初造訪過薪資網站的受試者,看看誰當真離職了。結果他們發現薪資低於平均值的員工,如今受雇於該大學的人數減少了。其實促使他們離職的原因,不單純只是低薪,因為對照組中(沒收到洩密郵件的人)薪資比他們更低的人,離職率並沒有他們那麼高。反之,知曉自己比同儕賺的少這件事,才是萌生去意的主要因素。

高薪球員所在隊,贏球次數不一定多

經濟學家麥特.布倫姆(Matt Bloom)有一項為期8年的研究,記錄期間每支大聯盟棒球隊的勝負。按照薪資不平等更能激勵良好績效的理論,我們會預測薪資差異越大的球隊,贏球的次數也越多。棒球和美國經濟一樣,收入會極度不平等,幾乎完全來自明星球員高得離譜的薪水。這麼說來,給明星球員高昂的薪水,有沒有增加球隊獲勝的機會?

布倫姆發現恰恰相反。薪資最不平等的球隊,表現遜於不平等程度較低的球隊。針對國家足球聯盟所做的研究,也發現同樣的效果:不平等程度越高的球隊,贏球的次數越少。這份研究還透露,薪資不平等程度高的球隊,盈餘也比較高,對此最可能的解釋是,球隊斥鉅資吸引明星球員,會增加球迷買比賽門票和買媒體觀看的意願,因此就算知道給這些球員昂貴的合約,會破壞球隊的整體績效,球隊老闆也在所不惜。

研究人員最愛棒球,因為幾乎每場比賽都有紀錄球員的表現數據。布倫姆在最初研究期間,檢視了大聯盟全部1644個球員的統計資料。果然如他所料,高薪球員的表現,確實比低薪隊友傑出,不過最引人側目的發現卻是,待在薪資高度不平等的球隊中的超級明星,其成績不如那些待在薪資低度不平等的球隊的超級明星。

如果說薪資不平等的目的,是為了激勵表現,那麼這項預期剛好與現實相反。因為高度不平等會減損明星球員的績效;如果你相信薪資不平等的主要效果,是減低團隊合作與向心力,那就對了。前面提過加州大學的研究也已證明,薪資不平等對士氣和團隊造成的傷害,早就抵銷它刺激績效的正面效果。

團隊運動(如棒球或足球)的績效和單人運動(如高爾夫與賽車)有個關鍵不同處:如果有更高獎金等在前方,單人運動的選手可以更專注,也可改變自己的策略。反觀團隊運動裡,隊員合作的能力勝於任何個別成員的才華,因此薪資不公對團隊合作產生的破壞,效果大於高薪對個別球員的激勵作用。

美國執行長年薪,是一般員工的350倍

有項研究調查世界40個國家的公民,請受訪者估計自己國家中,一般非技術員工每年賺多少錢,一般大公司執行長又賺多少錢。然後再問受訪者,他們覺得一般員工和一般大公司執行長,理想上應該賺多少錢。接下來研究人員再計算兩者的比率。

不論哪一個國家,受訪者心目中理想的(可接受的)不平等程度,都低於他們所估計的實際不平等程度。平均來說,受訪者認為執行長的薪資是普通員工的10倍,至於理想比率則是4至6倍,而且受訪者的共識程度相似的驚人。

形容自己的政治立場屬於中間偏左的人,認為理想比率應該是4倍,而自認是中間偏右的受訪者,則認為理想比率應為5倍。所得落在最低20%的受訪者,認為執行長的薪資應該是普通員工的3至4倍;所得屬於最高20%的受訪者,則認為應該是5倍。受訪者不分年齡、教育程度,也不論研究人員拿任何變項去分析,他們心目中的理想數字統一得驚人。

這項資料除了令人吃驚的全球性共識外,更讓人咋舌的是,全球各地的人們根本不知道,企業界實際存在的不平等程度有多麼嚴重。研究人員調查的每一個國家,受訪者都嚴重低估實際薪資不平等的嚴重程度。舉例來說,美國的受訪者估計執行長比平均員工多賺30倍,但研究人員指出,實際上2012年美國的執行長,平均年薪高達1230萬美元,是一般員工年薪3萬5千美元的350倍左右。

員工不指望總裁只賺3萬5千美元,同樣的,他們也不指望自己能賺1200萬美元,然而350:1這個比數,對大部分員工來說,已經足以羞辱公平這個概念。最高主管固然對公司來說更有價值,可是他們的價值,真的比一般員工多350倍嗎?

我們很難量化企業執行長的確切價值,不過研究人員檢視多年來許多公司的績效,就能確定企業負責人和公司的興衰有多大關聯。假設某些執行長優於其他執行長,而最優秀的執行長,所治理的企業應該多賺一點錢,這似乎是合理的假設。不過還有許多其他因素是執行長無法控制的,也影響著公司的利潤多寡。這麼說來,最高主管對於公司的成敗,究竟有多少影響力?

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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