勞保費率13%就封頂!一次試算:月薪3萬、4萬、5萬要多繳多少?退休金會跟著變多嗎?
勞保費率13%就封頂!一次試算:月薪3萬、4萬、5萬要多繳多少?退休金會跟著變多嗎?

2027年1月1日起,勞保費率將從現行12.5%調升至13%,逾1,051萬名勞工、62.6萬家投保單位都會受到影響。

以目前平均投保薪資估算,受僱勞工平均每月多繳約36.5元,雇主每名員工多負擔約128元;透過職業工會投保者,因自行負擔比例較高,平均每月則多繳約110元。

不過,保費繳得更多,不代表退休後的勞保年金也會增加。月薪3萬、4萬、5萬元,各要多繳多少?為什麼多繳保費,退休金卻不會跟著變多?

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2027勞保費率13%怎麼來的?這次漲完就到頂了嗎?

一般所稱的勞保費率,2026年為12.5%,2027年將增加0.5個百分點至13%。對同時參加就業保險的受僱勞工而言,其中12%為勞工保險普通事故保險費率、1%為就業保險費率。

這次調升並非臨時決定,而是《勞工保險條例》早已訂好的調整機制。

2009年勞保年金上路時,普通事故保險費率從7.5%起跳,施行第3年起逐步調升;費率達10%後,改為每兩年增加0.5個百分點,直到法定上限13%。如果勞保基金餘額足以支付未來20年保險給付,才會停止調升。

因此,2027年就是現行法定調整機制的最後一階段;未來若要再提高費率,必須修法。

需要注意的是,職業工會會員不參加就業保險,因此不是按13%計費。其勞保普通事故保險費率將由2026年的11.5%提高至2027年的12%。

月薪3萬、4萬、5萬,每月多繳多少?

受僱勞工的勞保費由勞工負擔20%、雇主負擔70%、政府負擔10%。費率增加0.5個百分點後,勞工每月增加的負擔,可以用:月投保薪資 × 0.5% × 20%來估算。

不過,勞保費不是直接按照實際月薪計算,而是依「勞工保險投保薪資分級表」歸級。2027年分級表目前尚未公告,以下先依2026年級距試算:

實際月薪 月投保薪資(2026年級距) 每月多繳 全年多繳
30,000元 30,300元 約30元 約364元
40,000元 40,100元 約40元 約481元
50,000元 45,800元(上限) 約46元 約550元

目前勞保月投保薪資最高為45,800元,因此即使月薪超過5萬元,單純因這次費率調升而增加的勞工自付額,每月最多約45.8元。

若以2026年5月平均投保薪資36,511元計算,受僱勞工平均每月多繳36.51元,一年約438元。

實際金額仍要以2027年最新投保薪資分級表,以及個人的投保級距為準。

雇主、職業工會投保者,要多繳多少?

同樣增加0.5個百分點,對不同身分的影響差很多,關鍵在於保費負擔比例。

一般受僱勞工只負擔20%,但雇主要負擔70%。依2026年5月平均投保薪資36,511元估算,雇主平均每月要為每名員工多負擔約127.79元。

若以工業及服務業受僱員工857.3萬人估算,2027年雇主全年將增加約131.47億元保費支出。

職業工會會員則沒有雇主負擔保費,勞工自行負擔60%、政府負擔40%。全台目前約有193.6萬名職業工會被保險人,以平均投保薪資估算,每人平均每月多繳約109.53元,一年約1,314元。

因此,同樣是費率增加0.5個百分點,職業工會投保者個人增加的負擔,約是一般受僱勞工的3倍。

勞保費多繳,退休年金會多領嗎?

不會因為這次費率調升而增加。

勞保老年年金依下列兩種公式擇優發給:

  • 平均月投保薪資 × 保險年資 × 0.775%+3,000元。
  • 平均月投保薪資 × 保險年資 × 1.55%。

平均月投保薪資是以加保期間最高60個月的月投保薪資平均計算。

這兩種公式是為了兼顧不同投保薪資與年資的勞工,勞保局會自動試算兩種方式,哪一種算出來的金額較高,就按較高者發給,勞工不需要自己選擇。

從算式中也能看到,影響勞保年金金額的主要是「投保薪資」與「保險年資」,計算公式裡並沒有保險費率。

因此,2027年費率從12.5%升至13%,改變的是每個月要繳多少保費,不會因為費率變高,就自動增加退休後可以領到的年金。

如果實際薪資提高,使最高60個月的平均投保薪資跟著增加,年金才可能提高;符合請領條件後延後領取,也可每延後1年增給4%,最多延後5年、增加20%。

勞保和勞退有什麼不同?

勞保是社會保險。 勞工、雇主及政府繳交的保費會共同進入勞保基金,再由基金支付老年、失能、死亡等保險給付。也就是說,你繳的保費不會像存款一樣累積在自己名下,而是依投保薪資、年資等條件計算未來可領取的給付。

勞退新制則有個人退休金專戶。 雇主每月須至少提繳工資6%進入勞工個人專戶,勞工也可以在6%範圍內自願提繳,帳戶裡累積的本金與收益屬於勞工本人。(延伸參考:勞退自提6%划算嗎?

因此,2027年增加的是「勞保保費」,不是勞退提繳金額,也不會進入個人的勞退專戶。

費率升到上限,勞保會在2031年破產嗎?

勞動部2025年公布最新精算結果,在投資報酬率4.5%、並納入當時已編列政府撥補的假設下,勞保基金累積餘額預估在2031年出現負值,未提存精算負債約13.23兆元。

不過,這不代表勞保會在2031年「破產」,更不代表年金屆時就會停止發放。「2031年轉為負值」是精算模型對基金累積餘額的推估,反映的是現行收支結構下的財務壓力。

2026年1月公布施行的《勞工保險條例》修正案,已明定政府應每年編列預算撥補勞保基金,並由中央政府負最後支付責任。

行政院提出的2027年度中央政府總預算案,也再編列1,300億元撥補勞保;若預算經立法院審議通過,將是政府連續第8年挹注勞保基金。

因此,2027年費率升至現行上限後,代表既有的「自動調高費率」機制已走到終點,但勞保後續如何改善財務,仍取決於政府撥補、基金投資,以及未來是否進一步調整制度。

延伸閱讀:

資料來源:《勞工保險條例》勞動部勞工保險局:投保薪資分級表勞動部勞工保險局:老年給付標準勞動部:勞保精算結果說明

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/林育萱

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從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?
從 CDP 到 Agent,beBit TECH 如何打造懂企業、懂行銷的 AI 代理人?

當眾多 AI 新創仍將焦點放在追求更強大的模型能力,或尋找下一個成功案例時,beBit TECH 已開始思考另一個層次的問題:如何打造一家能夠持續成長、且具備規模化複製能力的企業級 AI 公司。

近期,beBit TECH 完成與日本 beBit 集團的戰略分拆,不僅確立台灣為全球總部,也同步完成逾億元首輪募資,並預計不久後啟動在台 IPO 規劃。然而,真正值得市場與投資人關注的,不單是分拆或募資本身,而是這一連串布局背後所釋放的訊號—— beBit TECH 已正式跨越產品與市場驗證階段,邁向規模化擴張的新成長階段。

而產品、產業應用及海外市場,就是驅動 beBit TECH 下一階段成長的三大引擎。beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文表示, 未來將聚焦三大布局,包括持續深化企業級 AI 產品、擴大跨產業應用版圖,以及拓展日本與東南亞等海外市場。首先,在產品面,將持續強化 AgentBit 智慧代理人的能力,結合 OmniSegment CDP 的數據底座與產業 Know-how,打造真正懂企業、懂行銷的 AI Agent。

beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
beBit TECH 創辦人暨執行長陳鼎文
圖/ 數位時代

產品布局:從理解數據的大腦,進化為「自主執行」的虛擬員工

陳鼎文進一步說明,近年企業紛紛導入各種 AI 或 AI Agent 應用,希望提升營運效率與員工生產力,但 AI 能否真正創造價值,關鍵並不在模型本身,而是資料品質。若企業的會員資料分散、格式不一致,甚至充滿錯誤,即使導入再先進的 AI 模型,也難以產出可靠的分析與決策。換句話說,企業唯有先建立穩固的數據底座,才能真正發揮代理式 AI 的價值。

正因如此,beBit TECH 選擇將 AgentBit 建立在 OmniSegment CDP 上,形成以 CDP 為數據底座、Agent 為執行核心的新一代企業級 AI 架構。陳鼎文形容,OmniSegment 就像一顆智慧大腦,可以完成跨通路數據整合,並進行資料清理與標準化,而 AgentBit 則是智慧代理人,它可以根據 CDP 大腦所提供的數據做出決策,自主完成受眾分群、內容生成、活動執行、成效監測與優化建議等行銷工作。

更重要的是,OmniSegment 多年來已累積眾多不同產業的實戰經驗與行銷 Know-how,使 AgentBit 不只具備內容生成的能力,更理解不同產業的會員經營模式與行銷邏輯,能依據企業情境挑選最適合的受眾、生成更精準的溝通內容,並持續優化策略。

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讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即
讓數據自己跑出營收!AgentBit 結合 CDP 乾淨數據與實戰 Know-how,只需輸入指令即可全自動執行行銷並自主優化成效,打造不斷線的 AI 營收引擎。
圖/ beBit TECH

市場布局:以電商護城河,打造 OMO 與金融雙成長引擎

其次,在產業應用面,beBit TECH 將持續擴大在實體零售、生活服務與金融業的市場布局。「電商是 beBit TECH 的核心基本盤,而實體零售與金融業則是我們下一波的成長引擎。」陳鼎文說。

beBit TECH 成軍初期聚焦於品牌電商,透過客戶數據平台 OmniSegment CDP 協助客戶整合並應用手中的第一方數據,提升會員價值與營收。至今,beBit TECH 已累積上百家品牌電商客戶,並在不同產業情境與應用需求中,持續驗證及優化 OmniSegment CDP 的產品能力。這些豐富的導入經驗,讓 beBit TECH 更深入掌握企業在數據應用上的實際痛點,進而推動產品與 AI 模型持續迭代成熟, 築起一條競業難以跨越的數據護城河。

有了電商戰場的成功經驗,beBit TECH 開始將目光投向線下與實體場域,運用 OmniSegment CDP 協助零售品牌打通線上與線下的會員數據,真正做到跨通路的數據即時整合,讓 OMO 經營不再只是口號。

過去一年,beBit TECH 更成功將觸角延伸至同樣擁有龐大數據的金融業,包括國際保險集團及指標金控,皆已導入 OmniSegment CDP,由系統依據客戶在不同通路的行為,即時判定其意圖並推薦最合適的金融產品。這意味著金融業也能運用電商「千人千面、即時觸及」的行銷模式,一改過去亂槍打鳥、只能照著名單一一撥電話的傳統做法。

「金融業的 AI 個人化行銷現在才剛開始,beBit TECH 能與多家指標性金融客戶合作,代表我們的數據安全和隱私合規性,已經通過了市場上最嚴格的標準,這對於未來跨足其他產業有非常大的幫助。」陳鼎文強調。

海外布局:立足台灣,加速拓展日本與東南亞市場

第三,在海外發展上,則是加速拓展日本與東南亞市場。陳鼎文表示,相較於多數台灣新創進軍日本市場,往往需要一、兩年才能站穩腳步,beBit TECH 憑藉與日本 beBit 集團的緊密合作,已經成功「逆向」打回日本市場,短短兩年多便累積超過 30 家大型企業客戶,涵蓋航空、餐飲集團等不同產業,未來日本仍將是 beBit TECH 拓展海外營收的核心關鍵。

除了日本之外,beBit TECH 也將東南亞視為下一階段的戰略要地。一方面,看好當地人口結構年輕與數位應用快速成長所帶來的商機;另一方面,隨著全球 AI 人才競爭白熱化,東南亞更是重要的人才庫,有助於 beBit TECH 持續推動產品全球化與技術迭代。

「我們希望將 beBit TECH 打造為『亞太區企業級 AI 的領導品牌』。」陳鼎文感性表示,這也是團隊確立將全球總部設在台灣的初衷。未來,beBit TECH 將持續以台灣為核心,向外輻射至日本、東南亞、甚至更廣泛的國際市場,讓世界看見來自台灣的 AI 技術實力與商業價值。

從台灣品牌電商起家,一路跨足實體、金融、日本與東南亞市場,beBit TECH 想做的不只是一套好用的 AI 工具,而是一個能讓企業把數據轉化為營收的企業級 AI 平台。當全球 AI 競爭開始從模型能力,轉向商業化與規模化,這家台灣新創正用清晰的策略布局,寫下屬於自己的下一個成長故事。

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