台灣目前沒有大規模失業潮

亞洲青年就業問題正在受到更多關注。韓國近年出現大量青年失業、準備就業甚至退出求職市場的現象，也讓外界開始思考：類似問題是否可能發生在台灣？

從目前官方數據來看，答案至少暫時是否定的。

行政院主計總處公布的2026年6月人力資源調查顯示，台灣就業人口約1,163.7萬人，較5月增加3,000人，與去年同期相比增加約2萬人。

同期失業人口約40.2萬人，較5月增加9,000人，但比去年同期減少約2,000人；失業率為3.34%，季節調整後失業率為3.33%。

勞動力參與率則升至59.56%，較去年同期提高0.18個百分點。

換句話說，目前並沒有證據顯示台灣正面臨全國性的失業危機。

6月失業率上升，部分與畢業季有關

值得注意的是，6月失業率仍從5月的3.27%上升至3.34%，失業人口增加約9,000人。

但這並不一定代表企業突然開始大量裁員。

每年夏季都是台灣勞動市場的重要季節轉折點，大專院校畢業生陸續離開校園、進入求職市場，因此6月至8月通常容易出現青年初次尋職人口增加的季節性現象。

因此，判斷台灣是否正在出現青年就業惡化，不能只觀察單月失業率，而應持續觀察畢業季後的青年失業率、初次尋職者數量、非勞動力人口，以及企業職缺變化。

奇怪的是：企業其實還有28.9萬個職缺

如果台灣沒有嚴重失業問題，企業是不是已經不缺人了？

答案恰好相反。

勞動部2026年3月底職位空缺概況調查顯示，台灣工業及服務業共有約28.9萬個職缺，職缺率達3.3%，較去年同期增加約1.3萬個職缺。

其中工業職缺約12.5萬個，服務業約16.4萬個。

更值得注意的是，勞動部指出，職缺數較去年增加的主要原因之一，就是人工智慧等新興科技需求持續擴張。

這代表台灣目前面對的問題，與典型經濟衰退造成的「企業沒有工作可以提供」並不相同。

市場上其實存在大量工作機會。

問題是這些工作與求職者之間，未必能順利配對。

「缺工」與「青年失業」可以同時存在

這形成台灣勞動市場一個看似矛盾的現象：企業喊缺工，部分年輕人卻仍覺得工作難找。

但兩者其實完全可以同時成立。

勞動部在青年就業相關政策文件中就曾直接指出，台灣存在「產業缺工與青年失業現象併存」的供需失衡問題，而且青年失業率長期高於整體失業率，20至24歲族群尤其明顯。

原因之一在於，企業需要的人才，不一定正好是青年求職者具備的技能；另一方面，企業提供的薪資、工作地點、工時、職涯發展與工作內容，也不一定符合求職者期待。

因此，「市場有28.9萬個職缺」並不能直接推導成「任何人都可以立刻找到理想工作」。

這更接近勞動市場的結構性錯配。

第一份工作仍然是青年最大的門檻之一

勞動部2024年15至29歲青年勞工就業狀況調查，也揭露另一個值得注意的問題。

對非學生青年勞工而言，第一次求職遭遇的最大困難，是「不知道自己適合做哪方面工作」，占24.7%；其次則是「經歷不足」，占21.3%；另有16.7%表示求職面試技巧不足或不會撰寫履歷。

也就是說，即使總體勞動市場維持穩定，從校園跨入職場的第一道門仍可能相當狹窄。

這也是為什麼觀察青年就業問題時，單看全國3%左右的失業率並不完整。

一名已經累積十年工作經驗的工程師，與一名剛從大學畢業、沒有正式工作經驗的求職者，面對的是完全不同的勞動市場。

台灣與韓國，目前最大的差別在哪？

韓國目前受到關注的問題，不只是青年失業率較高，而是部分青年長時間準備求職、找不到理想工作後，逐漸停止積極求職，甚至離開勞動市場。

台灣目前尚未看到同等規模的現象。

台灣整體失業率維持在3.34%，就業人口仍較去年增加，同時企業端還存在接近29萬個職缺，因此目前更接近「工作存在，但工作與人才沒有完全配對」的狀態。

這與大規模經濟衰退造成企業停止招聘、裁員潮擴散的情況有明顯差異。

AI甚至正在台灣創造新的職缺

另一個讓台灣與部分國家情況不同的因素，是AI產業鏈。

台灣在全球AI硬體供應鏈中具有高度集中優勢，從先進晶圓製造、封裝、伺服器、散熱、PCB到電源供應鏈，都直接受惠於AI基礎設施投資。

勞動部2026年3月底職位空缺調查已明確指出，工業及服務業職缺較去年同期增加約1.3萬個，主要原因之一就是人工智慧等新興科技需求擴張。

出口數據也反映相同趨勢。2026年7月台灣出口年增32.9%至753億美元，AI相關產品的全球需求仍是支撐出口的重要力量。

因此，至少現階段AI對台灣勞動市場並非只有「取代工作」這一條路徑，它同時也正在創造半導體、電子製造、伺服器與相關供應鏈的人才需求。

但真正需要注意的是「初階白領職缺」

然而，AI帶來的就業效果並不會平均分布在所有職業。

AI基礎設施投資可以增加工程、製造、設備、資料中心及半導體相關需求，但生成式AI同時正在提高文書、客服、內容製作、初階程式設計、行政與部分知識型工作的自動化能力。

因此，台灣未來真正值得觀察的問題，可能不是「AI會不會讓全台灣突然大量失業」，而是企業會不會逐漸減少原本用來培養新人的Entry-Level職位。

如果企業發現，一名有經驗的員工搭配AI工具可以完成過去需要數名初階員工處理的工作，那麼最先受到招聘縮減影響的，很可能不是資深員工，而是尚未取得第一份工作的人。

這正是韓國目前的青年就業問題值得台灣注意的地方。

台灣真正的警訊，不一定是3.34%的失業率

因此，判斷台灣是否正在走向類似韓國的青年就業困境，未來可以觀察幾項訊號：青年失業率是否持續上升、25至29歲族群是否同步惡化、初次尋職時間是否拉長、青年是否開始大量退出勞動市場，以及企業Entry-Level職缺是否持續減少。

如果未來出現「企業仍然賺錢、AI產業仍然成長，但年輕人越來越難取得第一份正式工作」的情況，那才可能是更值得警戒的結構性轉折。

目前的台灣還沒有走到這一步。

但韓國的經驗提醒了一件事：低失業率並不代表所有族群都能順利進入勞動市場。

當產業快速轉型、企業技能需求改變、AI提高資深員工生產力時，真正需要被保留下來的，可能不只是工作總數，而是讓下一代進入職場、累積第一段經驗的那一階樓梯。