台灣30年來第一遭──減薪年代
台灣30年來第一遭──減薪年代
2002.07.15 |

「只要找得到工作,多少錢我都願意做!」剛從政大社會系畢業的李子雲(化名)說。早在畢業前,她就學好一身求職必殺技,從美美的履歷、得體的穿著到談吐,但從5月至今,卻連「面試」這張入場券都拿不到。
根據學姐的指點,往年起薪行情約是28000元,「我以為景氣不好、自動降到25000元,工作並不難找,」李子雲開始動員親戚幫忙介紹,「即使薪水只有22000元,我都可以接受了。」22歲的她,求職天空裡滿布陰霾。
36歲的王開屏,曾經在網際網路狂潮中爭得一席軟體公司總經理位置,當網路變成票房毒藥時,他也被浪頭打下來,「時機歹歹」,王開屏正準備從月薪3萬塊的軟體工程師重新做起。
今年從美國回台工作的劉明鑫,擁有MBA學歷又有美國財務工作經驗,回台灣之後,找他面試的工作很多,但有回應的卻很少。「我已經將美國薪水打折,只要求月薪8萬元,保障年薪14個月,卻沒半個人接受,」劉明鑫略帶頹喪地說,朋友們勸他,現在景氣不好,「已經沒有這麼好康的事」,後來他將薪資條件降到6到7折,終於進入遠傳電信,朋友羨慕地戲謔他「狗屎運」。

**減薪時代來臨

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還記得上一次調薪是什麼時候嗎?
從經濟起飛的60年代開始,每年7月的「調薪」似乎已經是上班族習以為常的年度慶典,軍公教人員每年4%至10%的薪水調幅,民間企業也慣例跟進,但這「薪水每年自動增加」的「鐵律」,正逐漸崩解。
根據104人力銀行每年對企業所做的調查,1998、1999兩年,台灣企業的調薪幅度分別是5.32%與5.10%,到了2001年滑落到1.8%,6成的企業沒有調薪。到今年,薪資行情更加緊俏,根據104的另一項調查(針對上萬名找到工作的求職者的問卷),在21類職務當中,有14類薪資水平低於去年,而且無論男女性別,平均薪資都比去年降低5.4%。
這真是台灣30年來破天荒第一遭!根據主計處的統計,從民國62年以來,台灣受僱員工的薪資只有增加、從未減少(即使石油危機或金融風暴時期),但就在2001年,台灣工業受僱員工的平均月薪,比2000年減少507元(加計服務業之後,全體僅僅增加87元)。
減薪年代來了!
「不景氣,是主要催化劑,」美商惠悅企業管理顧問公司副總經理王伯松表示。前年以來,經濟局勢不明,許多企業都以減薪做為因應,從高階主管減薪開始,後來幾乎是全面性凍結薪資,甚至以裁員來對應。

**股票、分紅代替固定薪資

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不景氣直接衝擊上班族的薪資,間接地,也讓企業的薪資制度更加績效導向。
王伯松從惠悅每年所做的人力資源調查中發現,1996年以前,企業每年會針對固定薪資做調整,近幾年,企業傾向給員工更多變動性薪資,像是紅利、股票等,至於基本薪資,「沒有減薪就算不錯了,」王伯松說。
另一方面,分紅制度也有助於企業的稅務規劃。王伯松分析,當公司有獲利,多發給員工薪水,公司獲利會被稀釋,但如果改以股票發放,在稅務上,依照公司法規定,企業增資或分紅都有優惠,「比起發現金,公司當然可以給股票時就盡量給,」王伯松笑著說。更何況股票還會漲價,勞資雙方皆蒙其利。
當薪資連結到資本市場,減薪年代的第二個效應是,薪資差距正逐漸加大。
在過往的年代裡,上班族的薪資因行業而有差距,但起薪都有大致的行情,無論是秘書、業務或是工程師,不同職務或不同公司差距不超過三、五千元,但當企業經營績效反應到薪資結構,有的企業原地踏步甚或向下調降,有的企業繼續調升、外加紅利配股,以往「均富(或者均貧)」的台灣上班族,從此開始「命運大不同」的生涯現實。
「當企業主以股票代替薪水時,薪資差距可以差到10倍以上,」104人力銀行總經理楊基寬表示,當薪資連接到股票市場時,「股價高低加上每年配股,財富差距也拉大,所以有那麼多人想進高科技產業。」楊基寬說。

**同班同學,命運大不同

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63年次的羅亦台(化名),是人人稱羨的聯發科工程師。頂著台大電機所光環,剛退伍即進入股價高達180元的明基工作,最近整個研發團隊被聯電旗下某關係企業挖角,輾轉來到聯發科技。
希望能在35歲賺到5000萬和一棟在台北的房子的羅亦台,每天的生活是「別人6點下班,我們還要再6個小時才能下班」,年薪遠超過百萬的他,按理說是眾人羨慕的對象,但羅亦台心中卻有所不平。
羅亦台有2位要好的大學同學,他和另一位同學考上研究所,另一個同學沒考上,退伍之後就直接進入一家當時籍籍無名的小公司——聯發科。當羅亦台研究所畢業、服完兵役後,他選擇了明基,而另一位則進入瑞昱半導體。前後不到4年,現在他才剛要進聯發科,而那位在聯發科草創早期加入的同學,已在今年年初離開聯發科,帶著4億身價全家移民澳洲。
「現在看來,我跟在瑞昱的同學身價差10倍,而瑞昱的又差那個聯發科10倍,所以,我跟聯發科的同學,足足差了100倍。」羅亦台講起這段故事不勝感慨,雖然他的所得極可能已經是許多上班族的10倍。
這不只會發生在不同的企業,在某IC設計公司,同樣擔任工程師,研發工程師一年可以領30張股票,客戶服務部門的工程師每人只配到半張。
同班同學卻有百倍身價差異,這樣的情節將會在每一個同學會和辦公室上演。於是,有一天你發現,薪資存款戶裡的數字,跟去年一樣,或者更少,可是卻聽到周遭朋友今天又發季獎金,明天又發股票,然後驚覺:「我是薪水階級裡的甲級貧戶嗎?」
於是,減薪年代的第三個效應於焉產生。「上班族每天心裡想的是:要換一個好工作,或是老想著為什麼沒有調薪?」104人力銀行總經理楊基寬憂心地說。
創辦台灣第一個求職網站、撮合無數求職者的楊基寬,從到104的求職者身上看到,年輕工作者往往每2年就換一個工作,想要獲得一個更好的待遇,卻不去想如何幫公司創造效益,老覺得是公司虧欠他,焦急的心情,讓工作者無法累積與創造。

**認同差距、認同自己

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無論如何,均富時代已經結束,上班族要學習的共同課題是如何跟現實共處、找到生涯與社會趨勢的均衡點。
生涯專家的建議多半都是如此:了解自己→充分掌握資訊→選擇自己所要追求的→堅持、心甘情願,用平常心看待和別人的差異→創造自己的價值,說來並不深奧,只是需要和「真正的自己」溝通、達成協議。
薪水不會是每個人人生唯一的追求。剛從台灣科技大學資訊管理所畢業的張期臨,今年申請到台積電服國防役,可是他卻拒絕這個月薪10萬的機會。「每天要從早上10點工作到半夜1點,」張期臨笑著表示:「不想變成台積電的長工,其他工作也許可以學到更多吧!」
人生計畫的落實,不一定爭先,也可以從容、舒緩。遠東大聯投信投資管理部的副總經理黃靜中,原本打算跟老公存夠錢,就要回家專心「生小孩」,但是眼看經濟狀況短期無法好轉,只好把計畫往後延,「每年投資報酬率只會剩下7%左右,我跟我老公決定再多工作幾年囉,」星期五下午一身牛仔輕裝的黃靜中,更顯得輕鬆自在。
更重要的是讓自己的堅持與組織、社會的需求連結,產生獨特的附加價值。投資理財專家呂宗耀4年前離開服務20年的國泰人壽,所有存款全部賠進股市,兩手空空的他,反省過往過於聽信市場消息的投資行為,沈潛後復出,轉而專注在第一線公司拜訪,成為法人圈內的「田野調查專家」,
現在,帶領8人團隊親自拜訪公司的呂宗耀,充實快樂。「今年光是興櫃公司就有100多家,看都看不完,」才剛從越南看完電池生產廠的呂宗耀,隨即又要南下台中看一家窗簾工廠,眼神中閃著如獲至寶的光亮。
從某種角度來看,減薪年代代表著就業市場「價格差異」的時代來臨,這意味著我們必須以更多元的價值觀看待薪資這件事、與看待自己。你可以選擇做個高薪族群,也可以選擇做個心靈富足的工作者,當然,也可以兩者都是。

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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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