作者：默思編輯部 發布：2026-10-07
2026年8月，Indeed Hiring Lab發布的第二季生產力與成本報告，標題直接點出了問題：「生產力持續成長，但勞工沒有拿到收益」。報告指出，2026年第二季的實質每小時薪酬下降了3.1%，同一時期生產力仍在成長。也就是說，工作者產出的價值變多了，但真正回到薪資單上的部分卻縮水。
報告還提到，勞動者在總產出中的占比在第二季降到52.9%，是1947年以來的最低水準。這個數字的意義在於，它衡量的是經濟成果中有多少分配給勞工。當占比下降，表示企業的獲利與資本回報相對更多，而不是流向薪資。
AI被許多企業視為提升效率的工具，但效率提升後的分配並不自動流向員工。前面提到的一些研究也指出，AI曝光程度高的職業，其薪資成長可能受到壓抑。這種現象有時被稱為工資壓縮：企業用AI提高產出，卻沒有等比例地調高薪資，或是在新招募時壓低起薪。
第一，薪資談判時，不要只談「我的工作量」，而要談「我用AI帶來的產出與品質提升」，並具體量化。第二，主動把效率提升的成果轉化為可見的專案或指標，例如縮短的流程時間或減少的錯誤率。第三，如果你的公司持續提高產出卻不調薪，可以把這份資料當作談判的依據，或評估市場上的其他機會。
企業可能有多種理由解釋生產力與薪資的脫鉤。例如，在景氣與成本壓力下，企業會優先保留獲利；或者，AI工具的投資被視為資本支出，回報主要歸給股東；又或者，新進人員的薪資被壓低，使整體薪資成長放緩。這些解釋未必同時成立，但都指向同一件事：效率的紅利如何分配，是經營決策而不是自然結果。
對員工來說，理解這個脈絡有助於調整期待。與其等待公司主動調薪，不如把自己的生產力成長具體化，並在適當時機提出談判。
值得注意的是，個人層級的薪資談判能力，與整體分配的結構性問題並不相同。個人可以做的，是提高自己的議價籌碼；但若要改變整體分配，則需要制度層面的討論與集體的行動。
另外，若你是自由工作者或小型團隊的成員，生產力提升的好處可以直接反映在收入上，但前提是你能掌握定價與議價的主動權。
數據不能說明每一家公司的狀況，但它提醒我們：生產力增加本身不是加薪的保證，技能與議價能力才是關鍵。想提升可被量化的技術能力，可以從Python課程開始累積作品。