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人工智慧時代下的全民基本收入(UBI):從實證研究到政策可行性的整合分析
摘要 隨著人工智慧(AI)與自動化技術快速擴散,全球人口大量失業下的假設,傳統以就業為核心的社會保障體系正面臨結構性挑戰。全民基本收入(Universal Basic Income, UBI)作為一種「無條件、現金、普遍性」的制度構想,重新進入主流學術與政策討論。本文整合過去半世紀以來最具影響力的 UBI 相關實證研究與官方報告,從勞動供給、心理福祉、社會效果與財政可行性四個層面,系統性評估 UBI 的實際影響,並說明在 AI 時代下,UBI 為何從理論辯論轉變為可被嚴肅對待的政策選項。 一、UBI 並非新構想:理論與早期實證的基礎 UBI 的現代經濟學根源可追溯至 20 世紀中期的 負所得稅(Negative Income Tax)實驗 。1970 年代美國與加拿大的大規模隨機試驗顯示,當政府對低收入者提供無條件現金補貼時, 勞動供給僅出現小幅下降(約 2–9%) 。值得注意的是,減少工時的族群主要集中在 照顧幼兒的母親 與 延後就業、回校就學的年輕人 。 這一結果對後續研究具有關鍵意義: 現金保障不等同於「不工作」 ,而是改變人們在教育、

Dr Colin Lee
2月27日讀畢需時 5 分鐘
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