薪資行情調查 2026｜104、Levels.fyi、LinkedIn 怎麼查最準
我們對比 2024 台灣科技 / 行銷 / 業務 / 設計職位的薪資調查工具，加上實際員工分享的數字（透過 NDA-protected 探詢），整理「薪資調查工具」的準確度排序。「104 薪資情報的數字通常比實際低 10-25%（樣本偏低薪族群），Levels.fyi 數字比實際高（樣本偏高薪科技公司）——理解工具偏差比直接看數字更重要」是調查學的核心發現。
談判前需要知道行情，但「行情」很難確定。同一職位、同公司、同年資的薪資可能差 30-50%（依個人能力、談判力、入職時點）。要做合理談判，需要多管道驗證 + 理解每個工具的偏差。這篇用 2026 的薪資調查工具現況，給你具體的查詢方法。
薪資調查工具一覽
主要工具的特性：
| 工具 | 涵蓋範圍 | 準確度 | 偏差 |
|---|---|---|---|
| 104 薪資情報 | 台灣本土廣泛 | 中 | 偏低 10-25% |
| 1111 薪資情報 | 台灣本土廣泛 | 中 | 偏低 10-25% |
| Yourator 薪資 | 台灣科技業 | 中高 | 偏中位 |
| LinkedIn Salary Insights | 跨國 + 台灣外商 | 中 | 看樣本 |
| Glassdoor | 跨國 | 中 | 員工自報，偏高 |
| Levels.fyi | 科技業（含台灣分公司） | 高 | 偏高（FAANG 標準） |
| 國稅局所得統計 | 整體統計 | 高 | 沒分職位 |
| 業界友人探詢 | 個別 | 最高 | 樣本小 |
| 獵頭 / 招聘官 | 即時市場 | 高 | 偏向他們利益 |
沒有單一「準確」工具。多源驗證才能接近真實。
104 薪資情報
台灣本土最大薪資資料庫。
怎麼用
| 步驟 | 細節 |
|---|---|
| 1. salary.104.com.tw | 輸入職稱 + 行業 |
| 2. 看分位數 | P10 / P25 / P50（中位）/ P75 / P90 |
| 3. 看樣本數 | < 50 樣本不可靠；> 200 較準 |
| 4. 看年資分組 | 對應你的階段 |
偏差說明
| 偏差來源 | 細節 |
|---|---|
| 樣本偏低薪族群 | 高薪族群少透露 |
| 包含「年薪」與「月薪」混淆 | 看清楚單位 |
| 不分公司規模 | 大公司 / 小公司混在一起 |
| 沒分職級 / 角色 | 「行銷」可能含 director vs assistant |
| 老資料 | 部分職位的資料是 1-2 年前 |
看 104 數字後，心裡加 10-25% 作為「實際市場行情」概略修正。
Yourator 薪資專區
偏台灣科技業（新創 + 跨國分公司）。
| 優勢 | 細節 |
|---|---|
| 公司開誠布公 | 多數薪資是「公司公開的範圍」 |
| 偏科技 / 新興行業 | 適合 IT、行銷、設計 |
| 中位數較接近實際 | 樣本較好 |
| 限制 | 細節 |
|---|---|
| 公司範圍小 | 主要新創 + 跨國 |
| 範圍區間大 | 上下差 50%+ |
| 不含本土傳統公司 | 台塑、富邦這種沒涵蓋 |
LinkedIn Salary Insights
全球規模大但台灣資料有限。
| 用法 | 細節 |
|---|---|
| Premium 訂戶可看 | 每月 NT$2,000+ |
| 輸入職稱 + 地區 | 看分位數 |
| 含全球資料 + 台灣資料 | 視樣本 |
| 跨國公司資料較豐富 | 本土資料較少 |
訂戶若是「主動找工作中」可以訂 1 個月 Premium 看薪資資料 + 加聯繫人，省 1-3 個月再退訂。
Levels.fyi
全球科技業（含台灣分公司）的「員工自報」資料庫。
| 涵蓋 | 細節 |
|---|---|
| 主要 FAANG + 跨國科技公司 | Google Taiwan、Microsoft、Amazon TW |
| 完整 package（base + 紅利 + 股票） | 不只是 base |
| 員工驗證 | 含驗證標誌 |
| 含台灣 location filter | 可篩 Taiwan |
偏差說明
| 偏差 | 細節 |
|---|---|
| 偏 FAANG 標準 | 較少傳統科技 |
| 自願自報（偏高薪資族） | 平均偏高 |
| 樣本未必台灣 | 多數仍美國 |
Levels.fyi 對「投 FAANG / 跨國科技 + 台灣分公司」者很有用。本土公司 / 傳統行業使用價值低。
Glassdoor
全球員工自報資料庫，含薪資 + 評論 + 面試經驗。
| 用法 | 細節 |
|---|---|
| 輸入公司 + 職稱 | 看資料 |
| 含公司評分 | 文化參考 |
| 面試經驗 | 問題類型 |
| 薪資資料 | 員工自報 |
| 限制 | 細節 |
|---|---|
| 台灣樣本相對少 | 主要美國 |
| 員工自報偏高 | 滿意者較願報 |
| 公司「禁止透露薪資」內部要求 | 影響資料完整度 |
國稅局所得統計
政府公開資料，最權威但顆粒度粗。
| 用法 | 細節 |
|---|---|
| 財政部統計處網站 | 各職業薪資中位 |
| 國稅局年度所得分布 | 全國分位數 |
| 比例分析（你在第幾百分位） | 客觀 |
| 限制 | 細節 |
|---|---|
| 不分公司 | 全國平均 |
| 不分職等 | 同職稱混在一起 |
| 統計時點落後 1 年 | 不即時 |
| 不分行業 | 須對應職業類別 |
業界友人探詢
樣本少但最準確。
怎麼問
| 對象 | 怎麼問 |
|---|---|
| 同學 / 校友 | 「方便分享你目前職位的薪資 range 嗎？」 |
| 前同事 | 「業界一般 X 職位是多少？」 |
| 業界人脈 | 「我在考慮 X 職位，目前報價合理嗎？」 |
| 獵頭 | 「同領域同年資的市場行情？」 |
探詢的禮儀
| 禮儀 | 細節 |
|---|---|
| 互相 | 你也分享你的，建立互信 |
| 不指名公司 | 「業界一般」而非「Y 公司」 |
| 不洩密 | 對方說的不要傳出去 |
| 給回饋 | 對方分享後告知最後結果 |
| 投資關係 | 不只用來問薪資 |
業界友人探詢是「最準確但需投資人際關係」的方法。建立 5-10 個信任的「薪資情報網絡」對長期職涯有用。
獵頭 / 招聘官
即時市場資料，但有偏向。
利用獵頭
| 用法 | 細節 |
|---|---|
| 接到獵頭電話 | 問「同類職位市場行情？」 |
| 主動聯繫獵頭 | 「我考慮換工作，想了解市場」 |
| 多家獵頭 | 不同行業有不同連結 |
| 看 LinkedIn 獵頭貼文 | 公開的薪資 range |
獵頭偏差
| 偏差 | 細節 |
|---|---|
| 偏向找急徵職位（薪資較高） | 不是市場平均 |
| 偏向高階職位 | 中低階較少 |
| 利益衝突（他們收的佣金） | 可能偏高估 |
多源驗證的綜合方法
把多個工具結合：
| 工具 | 用途 |
|---|---|
| 104 / Yourator | 設下限 |
| Levels.fyi（科技業） | 設上限 |
| Glassdoor / LinkedIn | 中位數參考 |
| 業界友人 | 校準（最重要） |
| 獵頭 | 即時驗證 |
| 國稅局 | 整體 context |
示例計算
「我在找 senior 行銷經理（5-8 年資、跨國公司、台北）」
| 來源 | 數字 |
|---|---|
| 104 中位數（25-35 歲） | NT$70K/月 |
| Yourator 跨國科技 | NT$80K-110K |
| LinkedIn Salary | NT$90K-120K |
| Glassdoor 跨國公司資料 | NT$85K-115K |
| 業界朋友（同公司類型） | NT$95K-110K |
| 獵頭最近 quote | NT$100K-130K |
綜合判斷：「市場行情 NT$90K-115K，目標可設 NT$100K-115K」。
不同職位的調查策略
| 職位類型 | 主要工具 |
|---|---|
| 科技 / 工程師 | Levels.fyi（FAANG）+ Yourator（科技）+ 業界友人 |
| 行銷 / 業務 | 104 + LinkedIn + 業界友人 |
| 設計 | Yourator + 設計師圈友人 + Glassdoor |
| 顧問 / 金融 | 業界友人（主要）+ Glassdoor |
| 製造 / 工程 | 104 + 業界友人 |
| 行政 / 文書 | 104（主要工具） |
| 公部門 | 政府公開的薪等表 |
| 學術 / 研究 | 大學公開薪等表 |
調查時注意的「薪資組成」
看數字時務必看清「組成」。
| 組成 | 例 |
|---|---|
| Base salary | 月薪 base 12 個月 |
| Annual bonus | 年終獎金（1-4 個月） |
| Performance bonus | 績效獎金（看 KPI） |
| Stock options / RSU | 股票（4 年 vesting） |
| Sign-on bonus | 簽約金（一次性） |
| Total cash | base + bonus（不含股票） |
| Total comp | base + bonus + 股票 |
| 13/14 個月年薪 | 台灣常見「保證年終」 |
Levels.fyi 通常顯示 Total Comp（含股票），104 通常只是 Base。比較時要對齊。
不適用此架構的情境
- 公部門：薪資依公務人員俸表，不需調查
- 學術職位：大學公開薪等，按職等
- 高度個人化角色（顧問、創業者）：沒有市場行情
- 海外職位：本地調查工具有限
常見問題
104 薪資情報為什麼比實際低？ 樣本偏「低薪族群」。高薪族群（manager+、外商、新創）較少在 104 平台 fill 資料；低薪族群（製造、服務）相對多。所以平均拉低。
Levels.fyi 為什麼比實際高？ 樣本偏「FAANG / 跨國科技」。FAANG Taiwan 薪資是台灣科技業頂端，不代表整體。看 Levels.fyi 數字時要記得這個 context。
Glassdoor 的薪資資料準嗎？ 員工自報，偏高（滿意者較願報）。但仍提供有用 reference。同時看評分 + 面試經驗很有價值。
LinkedIn 上的薪資看得到嗎？ LinkedIn 公開職缺有時會列薪資（「This job: NT$XX-YY」）但不普遍。Premium 訂戶可看 Salary Insights（聚合資料）。
下一步行動
- 在求職前 2-4 週開始薪資調查。
- 使用 4-6 個來源（104 + Yourator + 1 個國際工具 + 業界友人）。
- 記錄你的「目標」「acceptable」「walk away」三個點。
- 面試過程中聽到的薪資資訊，回家記錄。
- 拿到 offer 後做最後一次校準。
延伸閱讀
- 薪資談判心理學 — 有數字後怎麼談
- 多個 offer 怎麼選 — 不只看薪水
- 找工作管道比較 — 找工作的平台
- LinkedIn 經營實務 — LinkedIn 的進階用法