社畜悲歌：「過勞死」的概念是如何形成的？——《為工作而活》

本文與 研華科技 合作，泛科學企劃執行。

每次 NVIDIA 執行長黃仁勳公開發言，總能牽動整個 AI 產業的神經。然而，我們不妨設想一個更深層的問題——如今的 AI 幾乎都倚賴網路連線，那如果哪天「網路斷了」，會發生什麼事？

想像你正在自駕車打個盹，系統突然警示：「網路連線中斷」，車輛開始偏離路線，而前方竟是萬丈深谷。又或者家庭機器人被駭，開始暴走跳舞，甚至舉起刀具向你走來。

這會是黃仁勳期待的未來嗎？當然不是！也因為如此，「邊緣 AI」成為業界關注重點。不靠雲端，AI 就能在現場即時反應，不只更安全、低延遲，還能讓數據當場變現，不再淪為沉沒成本。

什麼是邊緣 AI ？

邊緣 AI，乍聽之下，好像是「孤單站在角落的人工智慧」，但事實上，它正是我們身邊最可靠、最即時的親密數位夥伴呀。

當前，像是企業、醫院、學校內部的伺服器，個人電腦，甚至手機等裝置，都可以成為「邊緣節點」。當數據在這些邊緣節點進行運算，稱為邊緣運算；而在邊緣節點上運行 AI ，就被稱為邊緣 AI。簡單來說，就是將原本集中在遠端資料中心的運算能力，「搬家」到更靠近數據源頭的地方。

那麼，為什麼需要這樣做？資料放在雲端，集中管理不是更方便嗎？對，就是不好。

第一個不好是物理限制：「延遲」。
即使光速已經非常快，數據從你家旁邊的路口傳到幾千公里外的雲端機房，再把分析結果傳回來，中間還要經過各種網路節點轉來轉去…這樣一來一回，就算只是幾十毫秒的延遲，對於需要「即刻反應」的 AI 應用，比如說工廠裡要精密控制的機械手臂、或者自駕車要判斷路況時，每一毫秒都攸關安全與精度，這點延遲都是無法接受的！這是物理距離與網路架構先天上的限制，無法繞過去。

第二個挑戰，是資訊科學跟工程上的考量：「頻寬」與「成本」。
你可以想像網路頻寬就像水管的粗細。隨著高解析影像與感測器數據不斷來回傳送，湧入的資料數據量就像超級大的水流，一下子就把水管塞爆！要避免流量爆炸，你就要一直擴充水管，也就是擴增頻寬，然而這樣的基礎建設成本是很驚人的。如果能在邊緣就先處理，把重要資訊「濃縮」過後再傳回雲端，是不是就能減輕頻寬負擔，也能節省大量費用呢？

第三個挑戰：系統「可靠性」與「韌性」。
如果所有運算都仰賴遠端的雲端時，一旦網路不穩、甚至斷線，那怎麼辦？很多關鍵應用，像是公共安全監控或是重要設備的預警系統，可不能這樣「看天吃飯」啊！邊緣處理讓系統更獨立，就算暫時斷線，本地的 AI 還是能繼續運作與即時反應，這在工程上是非常重要的考量。

所以你看，邊緣運算不是科學家們沒事找事做，它是順應數據特性和實際應用需求，一個非常合理的科學與工程上的最佳化選擇，是我們想要抓住即時數據價值，非走不可的一條路！

邊緣 AI 的實戰魅力：從工廠到倉儲，再到你的工作桌

知道要把 AI 算力搬到邊緣了，接下來的問題就是─邊緣 AI 究竟強在哪裡呢？它強就強在能夠做到「深度感知（Deep Perception）」！

所謂深度感知，並非僅僅是對數據進行簡單的加加減減，而是透過如深度神經網路這類複雜的 AI 模型，從原始數據裡面，去「理解」出更高層次、更具意義的資訊。

以研華科技為例，旗下已有多項邊緣 AI 的實戰應用。以工業瑕疵檢測為例，利用物件偵測模型，快速將工業產品中的瑕疵挑出來，而且由於 AI 模型可以使用同一套參數去檢測，因此品管上能達到一致性，減少人為疏漏。尤其在高產能工廠中，檢測速度必須快、狠、準。研華這套 AI 系統每分鐘最高可處理 8,000 件產品，替工廠節省大量人力，同時確保品質穩定。這樣的效能來自於一台僅有膠囊咖啡機大小的邊緣設備—IPC-240。

此外，在智慧倉儲場域，研華與威剛合作，研華與威剛聯手合作，在 MIC-732AO 伺服器上搭載輝達的 Nova Orin 開發平台，打造倉儲系統的 AMR（Autonomous Mobile Robot） 自走車。這跟過去在倉儲系統中使用的自動導引車 AGV 技術不一樣，AMR 不需要事先規劃好路線，靠著感測器偵測，就能輕鬆避開障礙物，識別路線，並且將貨物載到指定地點存放。

當然，還有語言模型的應用。例如結合檢索增強生成 ( RAG ) 跟上下文學習 ( in-context learning )，除了可以做備忘錄跟排程規劃以外，還能將實務上碰到的問題記錄下來，等到之後碰到類似的問題時，就能詢問 AI 並得到解答。

你或許會問，那為什麼不直接使用 ChatGPT 就好了？其實，對許多企業來說，內部資料往往具有高度機密性與商業價值，有些場域甚至連手機都禁止員工帶入，自然無法將資料上傳雲端。對於重視資安，又希望運用 AI 提升效率的企業與工廠而言，自行部署大型語言模型（self-hosted LLM）才是理想選擇。而這樣的應用，並不需要龐大的設備。研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，體積僅如後背包大小，卻能輕鬆支援語言模型的運作，實現高效又安全的 AI 解決方案。

但問題也接著浮現：要在這麼小的設備上跑大型 AI 模型，會不會太吃資源？這正是目前 AI 領域最前沿、最火熱的研究方向之一：如何幫 AI 模型進行「科學瘦身」，又不減智慧。接下來，我們就來看看科學家是怎麼幫 AI 減重的。

語言模型瘦身術之一：量化（Quantization）—用更精簡的數位方式來表示知識

當硬體資源有限，大模型卻越來越龐大，「幫模型減肥」就成了邊緣 AI 的重要課題。這其實跟圖片壓縮有點像：有些畫面細節我們肉眼根本看不出來，刪掉也不影響整體感覺，卻能大幅減少檔案大小。

模型量化的原理也是如此，只不過對象是模型裡面的參數。這些參數原先通常都是以「浮點數」表示，什麼是浮點數？其實就是你我都熟知的小數。舉例來說，圓周率是個無窮不循環小數，唸下去就會是3.141592653…但實際運算時，我們常常用 3.14 或甚至直接用 3，也能得到夠用的結果。降低模型參數中浮點數的精度就是這個意思！ 

然而，量化並不是那麼容易的事情。而且實際上，降低精度多少還是會影響到模型表現的。因此在設計時，工程師會精密調整，確保效能在可接受範圍內，達成「瘦身不減智」的目標。

模型剪枝（Model Pruning）—基於重要性的結構精簡

建立一個 AI 模型，其實就是在搭建一整套類神經網路系統，並訓練類神經元中彼此關聯的參數。然而，在這麼多參數中，總會有一些參數明明佔了一個位置，卻對整體模型沒有貢獻。既然如此，不如果斷將這些「冗餘」移除。

這就像種植作物的時候，總會雜草叢生，但這些雜草並不是我們想要的作物，這時候我們就會動手清理雜草。在語言模型中也會有這樣的雜草存在，而動手去清理這些不需要的連結參數或神經元的技術，就稱為 AI 模型的模型剪枝（Model Pruning）。

模型剪枝的效果，大概能把100變成70這樣的程度，說多也不是太多。雖然這樣的縮減對於提升效率已具幫助，但若我們要的是一個更小幾個數量級的模型，僅靠剪枝仍不足以應對。最後還是需要從源頭著手，採取更治本的方法：一開始就打造一個很小的模型，並讓它去學習大模型的知識。這項技術被稱為「知識蒸餾」，是目前 AI 模型壓縮領域中最具潛力的方法之一。

知識蒸餾（Knowledge Distillation）—讓小模型學習大師的「精髓」

想像一下，一位經驗豐富、見多識廣的老師傅，就是那個龐大而強悍的 AI 模型。現在，他要培養一位年輕學徒—小型 AI 模型。與其只是告訴小型模型正確答案，老師傅 (大模型) 會更直接傳授他做判斷時的「思考過程」跟「眉角」，例如「為什麼我會這樣想？」、「其他選項的可能性有多少？」。這樣一來，小小的學徒模型，用它有限的「腦容量」，也能學到老師傅的「智慧精髓」，表現就能大幅提升！這是一種很高級的訓練技巧，跟遷移學習有關。

舉個例子，當大型語言模型在收到「晚餐：鳳梨」這組輸入時，它下一個會接的詞語跟機率分別為「炒飯：50%，蝦球：30%，披薩：15%，汁：5%」。在知識蒸餾的過程中，它可以把這套機率表一起教給小語言模型，讓小語言模型不必透過自己訓練，也能輕鬆得到這個推理過程。如今，許多高效的小型語言模型正是透過這項技術訓練而成，讓我們得以在資源有限的邊緣設備上，也能部署愈來愈強大的小模型 AI。

但是！即使模型經過了這些科學方法的優化，變得比較「苗條」了，要真正在邊緣環境中處理如潮水般湧現的資料，並且高速、即時、穩定地運作，仍然需要一個夠強的「引擎」來驅動它們。也就是說，要把這些經過科學千錘百鍊、但依然需要大量計算的 AI 模型，真正放到邊緣的現場去發揮作用，就需要一個強大的「硬體平台」來承載。

邊緣 AI 的強心臟：SKY-602E3 的三大關鍵

像研華的 SKY-602E3 塔式 GPU 伺服器，就是扮演「邊緣 AI 引擎」的關鍵角色！那麼，它到底厲害在哪？

一、核心算力
它最多可安裝 4 張雙寬度 GPU 顯示卡。為什麼 GPU 這麼重要？因為 GPU 的設計，天生就擅長做「平行計算」，這正好就是 AI 模型裡面那種海量數學運算最需要的！

你想想看，那麼多數據要同時處理，就像要請一大堆人同時算數學一樣，GPU 就是那個最有效率的工具人！而且，有多張 GPU，代表可以同時跑更多不同的 AI 任務，或者處理更大流量的數據。這是確保那些科學研究成果，在邊緣能真正「跑起來」、「跑得快」、而且「能同時做更多事」的物理基礎！

二、工程適應性——塔式設計。
邊緣環境通常不是那種恆溫恆濕的標準機房，有時是在工廠角落、辦公室一隅、或某個研究實驗室。這種塔式的機箱設計，體積相對緊湊，散熱空間也比較好（這對高功耗的 GPU 很重要！），部署起來比傳統機架式伺服器更有彈性。這就是把高性能計算，進行「工程化」，讓它能適應台灣多樣化的邊緣應用場景。

三、可靠性
SKY-602E3 用的是伺服器等級的主機板、ECC 糾錯記憶體、還有備援電源供應器等等。這些聽起來很硬的規格，背後代表的是嚴謹的工程可靠性設計。畢竟在邊緣現場，系統穩定壓倒一切！你總不希望 AI 分析跑到一半就掛掉吧？這些設計確保了部署在現場的 AI 系統，能夠長時間、穩定地運作，把實驗室裡的科學成果，可靠地轉化成實際的應用價值。

台灣製造 × 在地智慧：打造專屬的邊緣 AI 解決方案

研華科技攜手八維智能，能幫助企業或機構提供客製化的AI解決方案。他們的技術能力涵蓋了自然語言處理、電腦視覺、預測性大數據分析、全端軟體開發與部署，及AI軟硬體整合。

無論是大小型語言模型的微調、工業瑕疵檢測的模型訓練、大數據分析，還是其他 AI 相關的服務，都能交給研華與八維智能來協助完成。他們甚至提供 GPU 與伺服器的租借服務，讓企業在啟動 AI 專案前，大幅降低前期投入門檻，靈活又實用。

台灣有著獨特的產業結構，從精密製造、城市交通管理，到因應高齡化社會的智慧醫療與公共安全，都是邊緣 AI 的理想應用場域。更重要的是，這些情境中許多關鍵資訊都具有高度的「時效性」。像是產線上的一處異常、道路上的突發狀況、醫療設備的即刻警示，這些都需要分秒必爭的即時回應。

如果我們還需要將數據送上雲端分析、再等待回傳結果，往往已經錯失最佳反應時機。這也是為什麼邊緣 AI，不只是一項技術創新，更是一條把尖端 AI 科學落地、真正發揮產業生產力與社會價值的關鍵路徑。讓數據在生成的那一刻、在事件發生的現場，就能被有效的「理解」與「利用」，是將數據垃圾變成數據黃金的賢者之石！

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本文轉載自中央研究院「研之有物」，為「中研院廣告」

• 採訪撰文｜王舜薇
• 責任編輯｜田偲妤
• 美術設計｜蔡宛潔

休假是越多越好？

2023 年有網友在公民政策網路參與平台提案：「讓臺灣成為亞洲第一個『週休三日』的國家」，獲得 5 千多人高票附議通過，雖然最終遭到政府否決，卻引發人們對現行勞動政策的檢討。中央研究院「研之有物」專訪院內經濟研究所陳明郎研究員，分享過去的「週休二日」實施前後研究，比較分析縮短工時對勞動生產力的影響。此外，陳明郎認為，比起縮短工時，勞工更該爭取的是「薪資合理化」，這也是改善勞動問題的關鍵！

2023 年 3 月 7 日，有網友在公民政策網路參與平台提案「週休三日」，最終獲得 5,736 人附議支持、通過提案。提案人認為，增加休假日可減少員工離職率、提升工作效率，並增加陪伴家人的時間、提升生活品質，擺脫上班族的「Blue Monday」夢魘。

網友的提案訴求以「增進生活幸福感」為出發點，但這項公民提案在行政院召集相關部會、民間團體討論後，在同年 6 月 26 日遭到否決。

行政院表示，目前尚未有其他國家的公、私部門全面實施週休三日，缺乏相關經驗或統計分析數據可參考、判斷對政府運作效能的實際影響。此外，週休三日攸關人民生活作息、工商運作、運輸調度、金融結匯、股市交易及學生受教權益等問題，影響層面廣泛，配套措施未臻完備前，不宜貿然實施。

對此，中央研究院經濟研究所陳明郎研究員直言不意外，因為從過往經驗來看，臺灣的勞動政策不可能走太前面，他認為：

比起縮短工時，勞工更該爭取的是「薪資合理化」，這也是改善勞動問題的關鍵！

休假大夢再等等！台灣的週休演變史

為何臺灣的勞動政策不可能走太前面？陳明郎舉臺灣實施週休二日的歷程為例，當初是受到外部因素與國際趨勢影響才逐步落實。

1998 年，公務機關與學校先行實施隔週休二日，而部分在臺外商則率先比照母國實施週休二日，再慢慢擴散到本地同業，最後其他私營企業也漸進式跟進，帶動民間單位共同縮減工時。

2001 年起，政府單位全面實施週休二日，勞動基準法也修改工時上限為雙週 84 小時。2016 年起，勞動基準法再修法為「一例一休」，每週工時上限縮減為 40 小時。

雖然臺灣的勞動法規呈現工時逐步縮短的趨勢，但陳明郎認為，在週休三日的倡議上，除非具指標性或競爭性的國家開始實施，臺灣才有可能跟進。綜觀全球，除了英國、冰島、日本等國曾實驗性試辦，尚未有任何國家正式將週休三日入法，代表勞工朋友想多休假的夢想還要再等等。

另一個現實因素是，臺灣在全球產業鏈中的位置讓我們成為「勞動政策後進國」。臺灣自 1960 年代經濟起飛以來便以製造業立國，接單代工是主要生產方式，因產品本身的附加價值不高，需要維持大量產能才能增加利潤，這也意味著勞動力的需求相當大。

因此，即便近年受到新冠疫情衝擊，臺灣勞工的工作時數仍居高不下。根據勞動部的受僱員工年總工時統計，自 2016 年實施一例一休以來，臺灣的年總工時持續微幅下降，但與他國相比仍偏高。

勞動部 2021 年參考經濟合作暨發展組織（OECD）的統計資料顯示，臺灣 2021 年總工時排名全球第 4，僅次於新加坡、墨西哥、哥斯大黎加。與鄰近國家相比，南韓的年總工時為 1915 小時，排名全球第 7；日本則為 1607 小時，名次遠在 20 名外。

解決低薪問題才是當務之急

臺灣的長工時又扣連到另外一個週休三日在短期內難以實現的原因：全球缺工。近年來，製造業、服務業等勞力密集產業，都面臨人力短缺的問題，遑論配合週休三日調度人力。

造成缺工的原因，除了人口高齡化、少子化、非典型就業盛行等因素之外，「薪資太低」也是關鍵之一！

全球性的發展暨人力資源顧問機構 ECA International 於 2022 年底公布的「薪資趨勢調查報告」顯示，臺灣的名目薪資調薪幅度僅 3.7%，低於亞太地區的平均漲幅 5%。

整體調薪幅度少之外，若從個別產業來看（2021 年統計），近年缺工嚴重的住宿及餐飲業，年薪中位數只有 36.8 萬元；營建工程業則為 46.6 萬元，皆低於全體勞工年薪平均中位數 50.6 萬元，而就業人數較多的製造業也僅有 51.9 萬元。

薪水偏低、加上新興平台經濟與創業趨勢興起，年輕基層勞動力傾向進入多元與彈性的就業模式，不願屈就薪資較低的勞力密集產業，逐漸形成缺工現象。

陳明郎表示：「臺灣現在勞動政策的重點，不在休假不夠，而是薪資太低。如果週休三日真的通過，資方可能會調降薪水以因應提高的人力成本，這絕對不是民眾想要的後果！」

疫情解封後，一般民眾明顯感受到通貨膨脹導致物價接連調漲，但每月的薪水卻沒有跟著漲。陳明郎認為，與其談週休三日，勞動政策的倡議重點應該訴求「薪資合理化」：

政府與主計單位應該提供企業指引，根據通貨膨脹與經濟成長率計算相應指數，透過調整薪資抵銷通貨膨脹、反應經濟成長，讓員工共享經濟成長果實。

缺工怎麼解決？適度開放移工！

至於缺工問題，適度引進外籍移工是值得持續研擬的解方。陳明郎曾探討 1992 年臺灣開放引進移工後，對於本國勞工的影響。研究顯示，引進移工會產生「互補」作用，補上臺灣所缺乏的基層勞動力，基本上未發生本國人所擔憂的因競爭所產生的「替代」問題。

明顯的對照組是日本，日本在 90 年代浮現人口高齡化現象，因沒有即時引進移工，導致製造業逐漸空洞化。隨著高齡化問題日趨嚴重，日本也不得不於近期修改移民法，開放移工進入農業、醫療等特定領域工作。

陳明郎認為，相對於本國勞工，移工在沒有人脈背景可依賴的情況下，工作動機與生產力通常較強。引進移工可以減緩缺工問題，不過前提仍是「適度引入」，確保本勞的工作權益。

目前缺工問題的解方已反映到政策上。2022 年 4 月 30 日起，勞動部已正式實施「移工留才久用方案」，適用製造業、屠宰業、營造業、農業及長照等已聘有移工的產業，只要符合在臺工作 6 年、技術純熟、薪資在一定標準以上等條件，經申請後再工作 5 年，就可銜接永久居留制度，試圖解決藍領技術人力的缺口問題。

如何有效調整工時？

陳明郎主要的研究領域為稅制改革，曾針對廢除兩稅合一、改革所得稅等政策提供專業意見。此外，他也跟現任職於師大企業管理學系的妻子徐美教授，合作研究勞動經濟學相關議題，分析 2001 年週休二日實施前後，製造業各類型產業的勞動生產力變動情形，可作為工時調整政策的參考資料。

勞動生產力是指「實質國內生產毛額指數除以受僱人數指數」，為勞工在一定時間內創造出的勞動成果，可理解為「每工時的產出」。

不同於既有研究主要使用「OLS 迴歸模型」（OLS 全稱 ordinary least squares 普通最小平方法）分析勞動生產力概況，陳明郎與徐美的研究增加使用「分量迴歸模型」（Quantile regression models）進一步比較製造業中不同產業在週休二日實施後的勞動生產力變化。

「OLS 迴歸模型」僅能呈現外生變數變動對勞動力影響的平均值，得出「縮短工時會降低勞動生產力」的概括性結論，卻忽略了影響勞動生產力的各項因子、難以凸顯細節。「分量迴歸模型」則能呈現整體生產力分配上各分量的反應，分析週休二日實施前後的影響，提供政策制定者更細部的參考資料。

該研究蒐集 1987 至 2006 年間，行政院主計總處、勞工委員會歷年出版的薪資、國民所得、生產力、物價統計等資料，以正常工時、加班工時、時間趨勢、高低技術工僱用人數比例等不同變數，建立分量迴歸模型，描述產業勞動生產力分配中不同的分量位置上，受到週休二日政策外生變數變動的影響。

研究指出，週休二日政策實施後，整體製造業的相對勞動生產力提升，但不顯著。在工時因休假日增加而明顯減少後，製造業的勞動生產力僅在政策初期有短暫衰退現象，隨即反彈回升。

再詳細分析製造業各產業類別的受影響程度可知，縮短工時造成的變動效果有明顯不同。資訊電子業的勞動生產力，於週休二日實施前後沒有顯著改變；化學工業受到部分影響；民生工業和金屬機械業則受到顯著的負面影響。其中，食品、紡織、非金屬製品等民生工業的勞動生產力降幅，又比金屬機械業更大。

研究也顯示不同變數在產業之間的細部差異。例如增加高、低技術工的僱用比例，會顯著增加資訊電子業、金屬機械業的勞動生產力，卻對民生工業有顯著的負面影響。可能原因是，對以低教育或非技術工為主的民生工業來說，增加高技術工的相對僱用量並無太大助益，反而會增加人力成本、降低勞動生產力。

在討論週休三日的各方意見中，不少人質疑增加休假日會導致整體勞動生產力下降，而陳明郎與徐美的研究則提醒我們關注不同產業的狀況：

細部分析製造業分項勞動生產力變動後，突顯出各項變數與產業特性之間存在複雜的互動關係，並非簡化概括就能判斷，這對日後工時相關政策的研擬具參考價值。

週休三日提案如同一面放大鏡，讓我們看到臺灣長期存在的工時、薪資與勞動力困境，也看出勞動政策環環相扣的特性。

週休三日是否可行？尚需綜合考慮國家經濟、勞工權益和產業需求等複雜因素，陳明郎也期待，專業研究能更有效地回應公共討論，協助找到平衡各方利益的解決方案。

本文轉載自中央研究院研之有物，泛科學為宣傳推廣執行單位。

• 採訪撰文｜龔雋幃
• 美術設計｜林洵安

中國如何創造經濟神話？

中國崛起，是近年舉世矚目的議題，但中國的發展軌跡與日、韓、台迥然不同，所謂的「中國模式」有何特殊性？下一步，中國還能持續創造奇蹟嗎？中研院社會學研究所吳介民研究員，拆解分析中國崛起背後，如何透過「尋租式」的政商結合打造出世界工廠。「研之有物」專訪吳介民，一探他費時 25 年的著作《尋租中國》，背後橫跨多年的田野觀察，以及他歷經年少困頓、輟學、童工，依舊未曾改變的知識憧憬。

負債逃難、休學做工，少年遍嘗底層辛酸

「經濟起飛／你們家墜毀／那是你們曾經感受飢餓的一年／『家的破裂與復合的真理唯一是勞動，無產階級的身體』／於是，在城市邊陲的小衛星工廠／你們成為輸送帶上的少年工／⋯⋯」

在出版的詩集《地犬》裡，吳介民以詩作〈一九七七〉，描繪自己十五歲時的生命史片段。

吳介民父親原為《中華日報》地方記者，眼見人造纖維毛衣的加工貿易可為，遂與親友借錢開工廠，不料一敗塗地。此後一、二十年債務纏身，全家命運丕變。

「我爸媽是連夜逃離宜蘭，向鄰居借一百塊買火車票，弟弟跟著走。那時候家裡已經破產，我和妹妹、外祖母留在原來的工廠，後來才陸陸續續北上團聚。」吳介民說。

年少的吳介民遍嘗底層生活的辛勞。一家落腳三重，他和弟弟曾輟學一年到膠鞋工廠當童工，還要同時幫忙家裡的自助餐生意。後來，父母頂下一間水餃館，就位在省北師專（今國立臺北教育大學）對面。透早五點，全家起床賣豆漿，接著備料、包水餃、煮麵，一路忙到晚上十一、二點的宵夜場，週而復始。

直到吳介民考上台大的頭幾年，仍是掙錢還債、讀書兩頭燒，期間更兩度休學，回家當起水餃師傅。大三後家裡陸續還清欠債，他才終於揮別那樣的時光。吳介民感性地說：「父母選擇還債，而不躲債賴帳，確保了全家人的尊嚴，這一點對我們小孩是很要緊的情感教育。」

少時，家裡生計著實困難。吳介民猶記曾和弟弟遠遠望著蚵仔麵攤，眼巴巴地像是肚子餓的小狗。另一次，兩人湊出十塊錢到麵攤合吃一碗油麵，上頭浮著薄薄一小片瘦肉，兩兄弟饞得緊，仍忍著餓相互說你吃你吃，「雖然不到饑荒，但當時真的常有『腹肚枵』（餓肚子）的感覺。」

吳介民重省這段歷程，說道：「那是真實的下層階級生活，所以後來讀馬克思、韋伯，就能用自己的親身經歷看那些理論。我知道理論的重要，但也知道很多時候『理論只是理論』。」

這些經驗也讓他日後更能感同身受工人階級的思維，以及勞力謀生的不易。

即便沒有優渥環境，高中讀的是放牛吃草的補校，吳介民卻從未放棄他的知識、文學與藝術夢。他自己買石膏像臨摹，也曾努力攢下一千元，買了一台 FM 收音機，晚上聽 ICRT 練英文、聽古典樂。家中的黨外雜誌與柏楊著作，亦是啟蒙養分。

另一個驅動的強烈欲望，則是迫切想離開當時的生活環境，流氓砍殺、幫派械鬥、警匪追逐，社會的幽暗面時時出現眼前。

透視中國軌跡，反思台灣發展

1981 年，吳介民決定向父親「請假」半年，專心準備大學聯考，如願考上他的第一志願台大政治系。然而，結果卻不如所想。

保守呆板的課程讓他大失所望，有些同學轉投法律懷抱，吳介民不改其志，一面參加讀書會、接觸黨外人士，也投身 80 年代風起雲湧的社會運動，反杜邦、自由之愛、野百合學運都曾親身參與。他說道：

「從大學到現在 40 年，我關心的事情都一樣──台灣的民主，希望台灣成為真正好的國家和社會。這個核心關懷從來沒有變過。」

就算後來出國留學，又或跑遍中國做田野，仍是為了回答台灣自身的問題。吳介民直言，「台灣作為一個現代國家，將來跟中國不管是什麼關係，都離不開這個地緣政治、經濟。這是我們的宿命，必須面對。」

因著這份長期以來的關懷，他一眼持續觀照台灣本土公民社會的茁壯、衝擊與變遷；另一眼，則望向中國經濟改革開放的發展與運作機制，以及飽受工資壓榨、身份差序雙重剝削的中國底層民工。復再凝結成「中國因素」的分析框架，透視兩岸關係。

看見中國，反思台灣，雙重田野形成的視域交疊，成為吳介民念茲在茲的研究母題。

「我怕不趕快寫，死了會很遺憾」

早在 1993 年的紀錄片《台胞》中，吳介民和幾個朋友就試圖刻畫兩岸交往的不同面貌，包括老兵返鄉、漁民衝擊、政治談判，以及形形色色的第一代台商經驗。但首映會上飽受批評，質疑他們流於片面的現象陳述、囿限於意識形態。今時回顧，吳介民坦言《台胞》的技術與結構還不成熟，可是他仍自信地說，當時提出的問題、方向都是對的。

只是吳介民沒料到，首映會上他的豪語「我會用 5 年、10 年去尋找答案」，結果卻歷經 25 年的淬煉醞釀後，才交出令他自己滿意的答案。

「我知道不寫會很遺憾，因為我怕我會死掉。」幾年前吳介民大病一場，住院、休養超過 4 個月，甫恢復即刻埋首案前，3 個月就寫下 10 萬字，加上之前累積的草稿，共完成了 25 萬字的書稿，終於迎來這本遲來許久的學術代表作——《尋租中國：台商、廣東模式與全球資本主義》。

貪污與經濟成長並行：認識中國的「官僚尋租」

過去 40 年，中國經濟快速騰飛，同時卻也伴隨著猖獗的「官僚尋租」現象（rent seeking）。亦即，

政府部門透過政策法規，獲取高額利潤的壟斷租金（rent），例如回扣、抽取人頭稅、掌控審批權等，其中往往與貪汙索賄具有高度親近性。

於是這便形成了一個巨大的謎題——尋租、成長為何能夠並行不悖？當中國地方基層幹部紛紛躋身「收租階級」之際，為什麼卻未削弱整體發展，反倒產生了正面的助益？

吳介民指出，關鍵在於鄧小平提出改革開放後，一方面，中央以明文法規或非正式規則，授予地方官員尋租的空間，作為地方招商引資的誘因；同時，又將經濟發展的成績，納入幹部升遷考核機制。於是，從這兩方面成功動員了地方的積極性，整個黨官僚體系漸漸從過去的政治掛帥，切換到經濟掛帥。

循此，吳介民別出心裁地結合政治經濟學、制度經濟與產權理論，提出「機構化尋租」（institutional rent-seeking）的概念。

在中央放行下，手握加工貿易許可權的地方官員，兼具創租（rent creation）、分租（rent distribution）與尋租三重角色，以組織化、制度化的形式發展。包括工繳費匯差、土地批租費、勞動管理費、虛擬所有權、社會保險費與住房公積金等，各式形形色色的獲益，創造地方財政收入與幹部個人利益的雙贏，並實現國家攫取價值的創匯目標。

從另一方面來看，因為這套尋租制度受國家認可，具有一定正當性，提供外資可靠穩定的承諾，也相對降低了應付紛雜政商關係的交易成本。於是，在歷史耦合的時空條件之下，看似南轅北轍的尋租與成長，便得以齊頭並進。

而台商正是過去這波浪潮的重要推手！

中國改革後開放以廣東作為領頭羊，台商受政策優惠補貼所牽引，將全球產業鏈帶進中國，和地方政府攜手，將原先的農、漁村聚落打造為世界工廠，方才觸發中國資本主義高速成長，躍為世界核心國家。

然而，當國家與資本相謀，打造經濟火車頭的同時，底層民工階級卻深陷雙重剝削的困境。一方面，是典型資本主義對勞動階級的剝削，不斷從中榨取剩餘價值。另一方面，則是中國特殊的資本模式，

由國家一手打造「公民身份差序」體制，把不同背景身分者有位階性的區隔，使企業能「合法地」把民工排除在制度保障之外，只需提供次等待遇。

透過國家積極參與剝削民工階級，大幅降低勞動成本，形成二次剝削。

中國的尋租模式仍有未來嗎？

不過時至今日，中國原先倚仗勞力密集產業、創造高額利潤的模式，已走到了盡頭。

吳介民分析，首先民工供給已經飽和，人口紅利不再。再者，中國的經濟成長進入「中所得階段」，無法再繼續維持原本的模式。第三，中國政府有意識地開始大力推動高技術、高資本的經濟發展策略，進行產業升級轉型；周邊國家如越南、印尼、印度，也慢慢取代中國在中低階消費品全球價值鏈的原有角色。

內外因素交雜，中國過往的尋租發展模式不再可行。

「如果十年前寫，對尋租發展主義的前景比較明亮一點；可是經過這十年，當它想脫離這個發展模式，就遇到很多內部陷阱，所以我對中國發展前景的評估會比較悲觀。除非它在技術上獲得很大突破，或者孤注一擲跟美國打一仗，而且打贏了。」

昭然若揭的是，中國已經無意韜光養晦，大國崛起的自信愈來愈膨脹，對外侵略性也愈來愈強，美中戰略競爭的對抗局勢顯然沒有回頭路。吳介民觀察，「中國統治精英最大的弱點就是太急躁、沉不住氣，如果再默默耕耘半世紀，等到完全茁壯，美國也拿它沒辦法。」

現階段，中國最想突破的是半導體產業，晶片製造正是「中國製造 2025」首要目標，晶片一天生產不出來，就永遠被西方掐住要害。但總體來看，吳介民評估中國仍具有相當韌性。

「你不能把它看成是 1970、80 年代的蘇聯，經濟非常沉悶。它有 14 億人口的市場，有相當製造技術能力，關鍵是要能夠掌握重要的戰略物資不被西方切斷。所以一帶一路試圖打開中巴、中泰走廊，這樣不必只依賴南海海運，戰略自由度就較高。近年來投擲鉅金，想打造自主的半導體供應鏈，目前還在脫困奮戰，是另外一個例子。」

霸權間的台灣憂患不斷，也充滿機遇希望

如同台灣數百年來的命運，始終只能在帝國霸權的支配與競爭的夾縫中謀生存。吳介民認為，當兩岸永遠維持在一個懸置、難以釐清的關係，甚至處在戰爭爆發的陰影下，會扭曲台灣作為主權國家的正常發展，讓很多事情複雜化。但另一面來看，連帶而來的憂患意識也讓台灣人更戰戰兢兢求生存。

「如果我作為個體，不是鑲嵌在這個集體命運當中，而是跳脫自身認同的束縛，以純然研究者的眼光，觀察現在台灣跟中國的互動關係，其實是很精彩、很熱鬧，充滿懸疑跟劇場效果。」吳介民不改幽默地說。

研究兩岸大半輩子，吳介民至今仍饒富興味持續他的知識遠航。在他心裡，也仍有無數本專著等待完成，「一本中國因素大論述，一本香港政治論，一本玩政治，然後還要寫我的田野，所以說要活到 150 歲才可能。」

延伸閱讀

• 「一條魚半身酥脆、半身活著，你吃不吃？」──吳介民的中國田野札記
• 吳介民，《尋租中國：台商、廣東模式與全球資本主義》，臺灣大學出版中心，2019
• 吳介民，《地犬：吳介民詩集》，印刻，2017
• 吳介民，《第三種中國想像》，左岸文化，2012
• 吳介民個人網頁