貪污如何刺激中國經濟起飛？——吳介民解析中國的「官僚尋租」現象

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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一、前言

選後的立法院三黨不過半，但民眾黨有八席不分區立委，足以與民進黨或國民黨結成多數聯盟，勢將在國會居於樞紐地位。無獨有偶的是：民眾黨主席柯文哲在總統大選得到 26.5% 的選票，屈居第三，但因其獲得部分藍、綠選民的支持，在選民偏好順序組態的基礎上，它卻也同樣地居於樞紐地位。這個地位，將足以讓柯文哲及民眾黨在選後的台灣政壇持續激盪。

二、柯文哲是「孔多塞贏家」？

這次總統大選，誰能脫穎而出並不是一個特別令人殷盼的問題，更值得關心的問題是藍白綠「三跤㧣」在選民偏好順序組態中的消長。台灣總統大選採多數決選制，多數決選制英文叫 first-past-the-post（FPTP），簡單來講就是票多的贏，票少的輸。在 10 月中藍白合破局之後，賴蕭配會贏已經沒有懸念，但這只是選制定規之下的結果，換了另一個選制，同樣的選情可能就會險象環生。

從另一個角度想：選制是人為的，而選情反映的是社會現實。政治學者都知道天下沒有十全十美的選制；既定的選制推出了一位總統，並不代表選情的張力就會成為過眼雲煙。當三股社會勢力在制度的帷幕後繼續激盪，台灣政治將無法因新總統的誕生而趨於穩定。

如果在「三跤㧣」選舉之下，選情的激盪從候選人的得票多少看不出來，那要從哪裡看？政治學提供的一個方法是把候選人配對 PK，看是否有一位候選人能在所有的 PK 中取勝。這樣的候選人並不一定存在，如果不存在，那代表有 A 與 B 配對 A 勝，B 與 C 配對 B 勝，C 與 A 配對 C 勝的 A＞B＞C＞A 的情形。這種情形，一般叫做「循環多數」（cyclical majorities），是 18 世紀法國學者孔多塞（Nicolas de Condorcet）首先提出。循環多數的存在意涵選舉結果隱藏了政治動盪。

另一方面，如果有一位候選人能在配對 PK 時擊敗所有的其他候選人，這樣的候選人稱作「孔多塞贏家」（Condorcet winner），而在配對 PK 時均被擊敗的候選人則稱作「孔多塞輸家」（Condorcet loser）。三角嘟的選舉若無循環多數，則一定會有孔多塞贏家和孔多塞輸家，然而孔多塞贏家不一定即是多數決選制中贏得選舉的候選人，而多數決選制中贏得選舉的候選人卻可能是孔多塞輸家。

如果多數決選制中贏得選舉的候選人不是孔多塞贏家，那與循環多數一樣，意涵選後政治將不會穩定。

那麼，台灣這次總統大選，有沒有孔多塞贏家？如果有，是多數決選制之下當選的賴清德嗎？我根據戴立安先生調查規劃的《美麗島電子報》追蹤民調第 109 波（1 月 11 日至 12 日），也是選前最後民調的估計，得到的結果令人驚訝：得票墊後的柯文哲很可能是孔多塞贏家，而得票最多的賴清德很可能是孔多塞輸家。果然如此，那白色力量將會持續地激盪台灣政治！

我之前根據美麗島封關前第 101 波估計，侯友宜可能是孔多塞贏家，而賴清德是孔多塞輸家。現在得到不同的結果，顯示了封關期間的三股政治力量的消長。本來藍營期望的棄保不但沒有發生，而且柯文哲選前之夜在凱道浩大的造勢活動，還震驚了藍綠陣營。民調樣本估計出的孔多塞贏家本來就不準確，但短期內的改變，很可能反映了選情的激盪，甚至可能反映了循環多數的存在。

三、如何從民調樣本估計孔多塞贏家

根據這波民調，總樣本 N=1001 位受訪者中，如果當時投票，會支持賴清德的受訪者共 355 人，佔 35.4%；支持侯友宜的受訪者共 247 人，佔 24.7%。支持柯文哲的受訪者共 200 人，佔 19.9%。

美麗島民調續問「最不希望誰當總統，也絕對不會投給他的候選人」，在會投票給三組候選人的 802 位支持者中，一共有 572 位對這個問題給予了明確的回答。《美麗島電子報》在其網站提供了交叉表如圖：

根據這個交叉表，我們可以估計每一位明確回答了續問的受訪者對三組候選人的偏好順序，然後再依這 572 人的偏好順序組態來判定在兩兩 PK 的情形下，候選人之間的輸贏如何。我得到的結果是：

• 柯文哲 PK 賴清德：311 > 261（54.4% v. 45.6%）
• 柯文哲 PK 侯友宜：287 > 285（50.2% v. 49.8%）
• 侯友宜 PK 賴清德：293 > 279（51.2% v. 48.8%）

所以柯文哲是孔多塞贏家，賴清德是孔多塞輸家。當然我們如果考慮抽樣誤差（4.1%），除了柯文哲勝出賴清德具有統計顯著性之外，其他兩組配對可說難分難解。但在這 N=572 的小樣本中，三位候選人的得票率分別是：賴清德 40%，侯友宜 33%，柯文哲 27%，與選舉實際結果幾乎一模一樣。至少在這個反映了選舉結果的樣本中，柯文哲是孔多塞贏家。依多數決選制，孔多塞輸家賴清德當選。

不過以上的分析有一個問題：各陣營的支持者中，有不少人無法明確回答「最不希望看到誰當總統，也絕對不會投給他做總統」的候選人。最嚴重的是賴清德的支持者，其「無反應率」（nonresponse rate）高達 34.5%。相對而言，侯友宜、柯文哲的支持者則分別只有 24.1%、23.8% 無法明確回答。為什麼賴的支持者有較多人無法指認最討厭的候選人？一個假設是因為藍、白性質相近，對許多綠營選民而言，其候選人的討厭程度可能難分軒輊。反過來說，藍、白陣營的選民大多數會最討厭綠營候選人，因此指認較無困難。無論如何，把無法明確回答偏好順序的受訪者歸為「遺失值」（missing value）而棄置不用總不是很恰當的做法，在這裡尤其可能會造成賴清德支持者數目的低估。

補救的辦法之一是在「無法明確回答等於無法區別」的假設下，把「遺失值」平分給投票對象之外的其他兩位候選人，也就是假設他們各有 1/2 的機會是無反應受訪者最討厭的候選人。這樣處理的結果，得到

• 柯文哲 PK 賴清德：389 > 413（48.5% v. 51.5%）
• 柯文哲 PK 侯友宜：396 > 406（49.4% v. 50.6%）
• 侯友宜 PK 賴清德：376 > 426（46.9% v. 53.1%）

此時賴清德是孔多塞贏家，而柯文哲是孔多塞輸家。在這 N=802 的樣本中，三位候選人的得票率分別是：賴清德 44%，侯友宜 31%，柯文哲 25%。雖然依多數決選制，孔多塞贏家賴清德當選，但賴的得票率超過實際選舉結果（40%）。用無實證的假設來填補遺失值，反而造成賴清德支持者數目的高估。

如果擔心「無法明確回答等於無法區別」的假設太勉強，補救的辦法之二是把「遺失值」依有反應受訪者選擇最討厭對象的同樣比例，分給投票對象之外的其他兩位候選人。這樣處理的結果，得到

• 柯文哲 PK 賴清德：409 > 393（51.0% v. 49.0%）
• 柯文哲 PK 侯友宜：407 > 395（50.8% v. 49.2%）
• 侯友宜 PK 賴清德：417 > 385（52.0% v. 48.0%）

此時柯文哲又是孔多塞贏家，而賴清德又是孔多塞輸家了。這個樣本也是 N=802，三位候選人的得票率分別是：賴清德 44%，侯友宜 31%，柯文哲 25%，與上面的結果一樣。

以上三種無反應處理方法都不盡完美。第一種把無反應直接當遺失值丟棄，看似最不可取。然而縮小的樣本裡，三位候選人的支持度與實際選舉結果幾乎完全一致。後兩種以不同的假設補足了遺失值，但卻過度膨脹了賴清德的支持度。如果以樣本中候選人支持度與實際結果的比較來判斷遺失值處理方法的效度，我們不能排斥第一種方法及其結果。

無論如何，在缺乏完全資訊的情況下，我們發現的確有可能多數決輸家柯文哲是孔多塞贏家，而多數決贏家賴清德是孔多塞輸家。因為配對 PK 結果缺乏統計顯著性，我們甚至不能排除循環多數的存在。此後四年，多數決選制產生的總統能否在三角嘟力量的激盪下有效維持政治穩定，值得我們持續觀察。

四、結語

柯文哲之所以可以是孔多塞贏家，是因為藍綠選民傾向於最不希望對方的候選人當總統。而白營的中間偏藍位置，讓柯文哲與賴清德 PK 時，能夠得到大多數藍營選民的奧援而勝出。同樣的，當他與侯友宜 PK 時，他也能夠得到一部份綠營選民的奧援。只要他的支持者足夠，他也能夠勝出。反過來看，當賴清德與侯友宜 PK 時，除非他的基本盤夠大，否則從白營得到的奧援不一定足夠讓他勝出。民調 N=572 的樣本中，賴清德得 40%，侯友宜得 33%，柯文哲得 27%。由於柯的支持者討厭賴清德（52.5%）遠遠超過討厭侯友宜（23.7%），賴雖然基本盤較大，能夠從白營得到的奧援卻不多。而侯雖基本盤較小，卻有足夠的奧援。柯文哲之所以成為孔多塞贏家，賴清德之所以成為孔多塞輸家，都是這些因素的數學結果。

資料來源

• 《美麗島電子報》追蹤民調第109波（1月11日至12日）

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。