在 AI 時代，該跳槽還是該留下的薪資經濟學

[大衛選讀] 怎樣才能幫自己加薪？這是每位工作者都在意的事情。所以積極的人會去購買線上課程，參加研習營、讀書會，就是為了多發展出一些能力，讓自己多點機會能升職加薪。

說實在的，我也當過人事主管跟企業主。聽到同仁去自學 Python, 那當然很好阿。但是手邊的專案工作暫時還用不到，也就只能微笑讚許學習動能很高，給予口頭獎勵。

AI 時代下，我們為了適應變化，企業跟個人都必定要長出新能力。那些能力的增長，是否能轉化成看得到的價值跟薪資報酬？加薪的關鍵在哪裡？人工智慧的近期浪潮下，這是趁勢套利的機會，還是技能折舊的開始？

本文選讀彙整了多篇文章，內容整理如下，原文連結則放在留言中。

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薪水漲不上去，你是否也陷入了「穩定」的陷阱？

在現在這個技術快速顛覆、全球競爭白熱化的時代，我們對「好工作」的定義正在被徹底改寫。過去，畢業之後找一家穩固的大企業逐步往上爬，是人人稱羨的職涯路徑。如今，這份穩定卻可能反而變成，個人薪資成長與職涯發展上的隱形天花板。

這樣的反轉衝突，在歐洲尤其明顯。《經濟學人》近期的文章，一針見血地描繪了當代歐洲的困境：歐洲經濟已經得了硬化症 (Eurosclerosis)，儘管整體經濟仍在緩步成長，但失業率卻居高不下，新的就業機會少之又少。

數據顯示，高達四分之一的歐洲員工在同一家公司服務超過 20年，相較之下，這個比例在美國只佔十分之一。

這樣低度的勞動市場流動性，雖然表面上看起來很安穩；但實際上就業市場的停滯，已經阻礙了創新、拖慢了高效率企業的擴張，最終導致了整體薪資成長的停滯。

講經濟發展太沈重，大家更關心的應該是自己的薪資能不能高一點。從歷史數據來看，跳槽者的薪資成長，總是高於留在原地的人。為什麼在個人職涯中，跳槽是爭取加薪最有效的方式？答案就在以下幾個關鍵的經濟學理論中：

你的薪水不是老闆說的算，是「別家公司」決定的

職涯顧問多半會告訴你「想加薪，就跳槽」，這不僅是職場經驗談，更是有經濟學理論支撐的經濟現實。

現代勞動市場理論把職場描繪成一個「工作階梯, Job Ladder」。這個模型假設，整個勞動力市場是由無數個生產力與薪資水平高低不同的企業，所共同組成的層級體系。對工作者來說，真正顯著的薪資成長，並非來自於在同一家公司內的年度微調；而是透過從低薪、低生產力的企業，往上跳躍至高薪、高生產力企業的過程。

有趣的是，這個過程並不是由人才驅動的，而是企業為了求成長，積極向外挖角所造成的。

所以，一個在職員工的薪資議價能力，並不來自於對內的貢獻，而是來自於外部的競爭比價。一個工作者越容易轉換到新工作、有越多公司想要挖角，就擁有更高的薪資談判力道。

即使最終選擇了留下，這種「潛在的流動性」也會迫使現在的老闆，必須持續提出比外部更具競爭力的薪酬獎金，才能留得住人。

你該等內部晉升嗎？麥肯錫：80% 的機會在公司外面

從人力資本理論 (Human Capital Theory) 的角度來看，每次換工作，都是一次將個人技能、知識與經驗，跟工作職位進行配對優化 (optimal match) 的過程。

身為工作者，你的技能在現有職位上，可能並沒有被充分利用到。尤其是自我進修之後，工作內容卻沒有跟著轉變時。這時候，跳槽到另一個能更能發揮自己專長的新工作，不僅更有成就感，同時也能獲得更高的報酬。

正如麥肯錫全球研究院的報告指出，超過 80% 的職位升遷與輪調，都是在換工作時才會發生。很少有人能夠如願在原公司晉升到更高階的職位，或是拓展到不同的專業領域。現實狀況下，許多公司缺乏足夠寬闊的內部晉升管道，沒有辦法讓多數人都能隨著時間不斷學習成長，並且獲得更高的財務回報。

不能怪這些公司，實際上要在外部市場上競爭的同時，還要維持內部的成長與晉升，本來就是極度困難的事情。

從工作者的角度來看，換工作也需要權衡。跳槽的同時，你可能會損失一部分，只會對現任雇主有價值的「企業專用人力資本, firm-specific human capital」。像是你很熟悉特定老客戶的潛規則、精通內部特有的軟體工具、知道該找誰辦事等。

「待久了就是你的」，以前爸媽一輩常會這樣跟我們說。不過這些隱性知識 (tacit knowledge) 多半只對老東家有用，換到新工作就得從頭來過。另一方面，待得越久，有可能累加到的只是這些帶不走的企業專用知識。結果久了更走不了，缺乏外部競爭力，想要加薪也開不了口。

所以如果你長出了新的能力，在市場上是有高度價值的，但是在現有工作上卻被閒置著，那就可以考慮，是時候該重新做一次配對優化 (optimal match) 了。

聯準會「薪資追蹤器」證實，跳槽者薪資漲幅多近 2.8%

理論之外，統計數據也提供了強而有力的證據。美國亞特蘭大聯邦儲備銀行的「薪資成長追蹤器, Wage Growth Tracker」顯示，平均而言，跳槽的薪資成長顯著高於留在原地。在2022年8月，勞動市場最緊俏的高峰期，跳槽後的薪資平均漲幅為7.9%，比留任高出了2.8%，多了近兩倍。

除此之外，這個溢價差距也是一個反映勞動市場冷熱的風向球。在經濟擴張期，當企業競相爭奪人才時，溢價會擴大；相反地，在經濟衰退期，溢價則會縮小甚至消失。

細看近期的 AI 人工智慧趨勢，一方面炒熱了科技領域的人力市場，另一方面卻壓抑了其他領域的發展，造成了冷熱不均的狀況。

AI 職涯的「套利」與「折舊」：一邊是 56% 薪資溢價，另一邊是加速折舊的舊技能

現在談工作，總是離不開 AI。如果說傳統的「工作階梯」是薪資成長的必經路徑，那麼 AI 人工智慧的崛起，則是加裝上高速電扶梯，同時也帶來了前所未有的挑戰。

首先，市場為 AI 相關技能標示出了驚人的價格。這形成了一個「AI 套利」的機會：從非 AI 職位轉換至 AI 相關職位，能帶來即時且可觀的財務收益。

根據勞動力市場分析公司 Lightcast 的數據，具備 AI 技能的職位平均薪資高出 28% ；而資誠 (PwC) 的全球就業報告更指出，要求 AI 專業知識的職位，在2025年的薪資溢價高達 56%，較過往大幅上升。

然而，身為工作者，你更應該留意的反向趨勢是：現有技能正在加速折舊。AI 不僅在創造新技能，更在急遽加速現有技能的過時速度。Accenture, BCG 等諮詢機構也都指出，顛覆性的 AI 技術正將「技能半衰期, half-life of skills」壓縮至前所未有的水平。

過去可能需要好幾年才會過時的辦公室技能，像是財務報表分析、合約審查、文案撰寫等，現在可能在一年半內就失去了50%以上的市場價值。

科技浪潮下的隱形成本：你付了多少「留職稅」？

這個新現實催生了一個隱性成本，我們姑且叫它為「留職稅」。這個稅指的是，當你留在一個沒有能積極整合 AI，並提供技能再培訓的公司時，所會付出的機會成本。

這成本包含了「沒能獲取 AI 薪資溢價」以及「自身技能加速折舊」的雙重損失。一方面拿到的薪資沒有往上加，另一方面手頭上的技能卻不斷貶值。

對於專業工作者而言，在這個人工智慧指數型發展的時刻，留在技術停滯環境中的長期風險，可能已高於轉換跑道時，所需面臨的不確定性了。

從期待「工作保障」，到追求「迅速找到下一份工作的能力」

在 AI 時代，傳統的工作保障概念已經過時，取而代之的是「職涯韌性, career resilience」。過去，大家期待的是一份安穩的工作；未來，我們需要的是能不斷適應變化、持續創造價值的能力。

講到職涯的韌性，就不得不提到丹麥的例子。在各國的勞動政策中，我最喜歡丹麥的「彈性安全, Flexicurity」勞動市場政策。這個政策的三個核心原則：雇主可以隨意僱用和解僱員工、勞工失業後可獲得兩年救濟金，以及由政府負責提供再培訓計劃與諮詢，幫助盡快重返工作崗位。

結果是，丹麥人的工作變得更為靈活彈性。在私人企業工作的丹麥人，每年約有 25% 會為了更好的職涯發展而跳槽。而政府也樂於見到這樣的發展，甚至把每年 1/4 的跳槽率當做政績直接寫在政府官網上。

丹麥並沒有法定最低工資，罷工也很少見，而且失業率超級低。根據 2025 年 7 月的最新數據，全國失業率僅 2.6%；歐元區同期則高達 6.2%。

丹麥的高流動率，搭配低失業率，提供了非常棒的啟發。身為工作者，我們更需要在意的，不是單一公司的工作保障，而是「迅速找到下一份工作的能力」。

我的建議是，趕快趁著現在這個人工智慧起飛的初期，找一家願意擁抱 AI、投資未來的公司。三年後，如果人類還沒滅絕的話，我猜你在技能跟薪資上，應該都會有滿滿的升級感。

即使公司倒了，那時候的你，應該也有能力自行創業了，呵呵。

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