臺灣光華雜誌 2011-04-25 第 10004 期，文‧陳歆怡 圖‧莊坤儒
部份內文
『在台灣，有一大群不分藍領或白領的工作者，他們身強體壯，早出晚歸，然而一天工作所得卻僅能勉強維持基本生活所需，一不小心可能就往社會更底層墜落。他們被稱為「新貧」階級，或是帶有自嘲意味的「窮忙族」。
今年剛滿30歲的陳重光，五專國貿科、私校日文系畢業，退伍後卻始終找不到正式工作，都靠打零工度日。最近4年，他是靠著公家機關的「短期促進就業方案」，工作稍微「穩定」。二月底剛結束在勞委會勞保局的6個月臨時工作，日薪800元，早晚還去兼差，月入也僅有2萬元。
經濟學者周添城的研究指出，1999~2009年這10年間，我國的名目GDP平均成長2.89％，成績不算差，但勞工的平均薪資卻只成長0.58%，顯然經濟成果並沒有雨露均霑。
根據內政部調查，2010年第二季全台在法定貧窮線以下的家庭有近10萬8千戶（約26萬3,925人），占總人口約1.1％。然而，這個低估的數字長期被學者詬病，因為台灣是全世界設定扶貧門檻最高的國家之一，比起歐美國家動輒超越10％的比例，或鄰近韓國的7％、日本的6％，我們的富裕程度只是帳面上的數字遊戲。
1990年，薪資最高組的平均時薪是最低薪資組的5倍，工時卻縮減為最低薪資者的92.9％，也就是說，當時已出現高薪者「賺得多工時短」的現象。到了2005年，薪資差距更惡化達到10倍，而高薪者的工時更短，約為低薪者的86.2％；至於女性的差距比男性更大，顯示底層勞工已陷入「低工資長工時，難以累積人力資本」的惡性循環。
分析原因，1990年代全球經濟型態出現劇烈變化，開發中國家釋出大量勞工；台灣也從勞力密集的產業轉向技術密集。1991年政府開放大陸投資、2002年加入世界貿易組織後，台灣產業大量外移，國內勞動市場供過於求。台灣產業政策不合時宜、過度偏向電子製造業，也是元兇。
多年前，中央大學經濟系教授朱雲鵬即為文提醒，台灣產業以電子業和製造業為主力，其中工業部門平均要花30億元的投資，才能創造1,000個就業機會；以12吋晶圓廠來說，必須投入700億到一千億元，才能增加1,000個就業機會。而批發零售與餐飲業，只要6億元的投資，就可創造同等就業機會，因此台灣若要提升經濟景氣，除了靠大型高科技業領軍外，還要多扶植服務業，雙頭並進，不可偏廢一端。』
4/21/2011
我是否應該考研究所、考證照、參加比賽？
導生吃飯吃了這麼久 (一上到三下)，除了回答『最近很好』外，很高興同學問了我這麼多的問題。
答案是 『都很好』，代表同學有在思考。接下來是如何做的問題。
人生的道路通常不是直線的行走，因此，我很難告訴你 (妳) 最佳的路逕。也許當你 (妳) 拿到資料庫證照的當下，你 (妳) 就決定不要走資管這條路。但是，在準備的過程中，能夠幫助你 (妳) 的成長，例如如何規劃與利用時間、定下心來學點東西、增進邏輯推理的能力等等，這些能力適用於任何的行業；對潛在的雇主而言，代表著你 (妳) 的進取心、具備有特定的專業能力等等。
以證照而言，許多課程都有相對應的證照，例如 Java、企業資料通訊、資料庫、ERP 等等，可以詢問任教該課程的老師。以工管課程而言，有生產與作業管理、品質管理、作業研究；到 CIIE 的網站，點選『證照考試』；在『相關表單下載』下，有各科考試通過率，如果不高，代表是重要的證照。修課的過程要認真唸書，以便對該科有整體的瞭解；如果是英文出題的證照，買教科書時就應該買英文的；配合圖書館的書或網站上所提供的考古題，可以瞭解該科的題型。同學可以組織讀書會，一起念書和討論，效果不錯。(1)
至於如何準備研究所，參見此內容。
如果要參加比賽，建議同學結合畢業專題，將目標設定在全系前 3 名，這樣子才能夠全力以赴，做出好的作品。
整體而言，一次訂定的目標不要太多，專注其中二、三個，全力完成。等完成了，建立了信心和方法，再繼續下一階段的努力。
同學們，等著聽你 (妳) 們的好消息了！
(1) 有些證照的通過率很高，人手一張，您覺得有用嗎？有的證照只考四選一單選題，100 分答對 60 分就算通過，其標準似乎沒有想像中地高；有的同學甚至背背題庫，考過程式語言的證照，卻還是不會寫程式；基於這些因素，許多學校並沒有在推動考證照。個人覺得比較重要的指標是學業平均成績和系排名。
答案是 『都很好』，代表同學有在思考。接下來是如何做的問題。
人生的道路通常不是直線的行走，因此，我很難告訴你 (妳) 最佳的路逕。也許當你 (妳) 拿到資料庫證照的當下，你 (妳) 就決定不要走資管這條路。但是，在準備的過程中，能夠幫助你 (妳) 的成長，例如如何規劃與利用時間、定下心來學點東西、增進邏輯推理的能力等等，這些能力適用於任何的行業；對潛在的雇主而言，代表著你 (妳) 的進取心、具備有特定的專業能力等等。
以證照而言，許多課程都有相對應的證照，例如 Java、企業資料通訊、資料庫、ERP 等等，可以詢問任教該課程的老師。以工管課程而言，有生產與作業管理、品質管理、作業研究；到 CIIE 的網站，點選『證照考試』；在『相關表單下載』下，有各科考試通過率，如果不高，代表是重要的證照。修課的過程要認真唸書，以便對該科有整體的瞭解；如果是英文出題的證照，買教科書時就應該買英文的；配合圖書館的書或網站上所提供的考古題，可以瞭解該科的題型。同學可以組織讀書會，一起念書和討論，效果不錯。(1)
至於如何準備研究所，參見此內容。
如果要參加比賽，建議同學結合畢業專題，將目標設定在全系前 3 名，這樣子才能夠全力以赴，做出好的作品。
整體而言，一次訂定的目標不要太多，專注其中二、三個，全力完成。等完成了，建立了信心和方法，再繼續下一階段的努力。
同學們，等著聽你 (妳) 們的好消息了！
(1) 有些證照的通過率很高，人手一張，您覺得有用嗎？有的證照只考四選一單選題，100 分答對 60 分就算通過，其標準似乎沒有想像中地高；有的同學甚至背背題庫，考過程式語言的證照，卻還是不會寫程式；基於這些因素，許多學校並沒有在推動考證照。個人覺得比較重要的指標是學業平均成績和系排名。
4/07/2011
分析 (Analytics)
使用統計、作業研究 (operations research)、個體經濟學 (含 game theory)、資訊技術 (資料的取得與分析，例如資料探勘) 來解決可以定量分析的問題。
以系上課程的安排，非常適合資管系的同學來學習、並培養此重要專長。
一些資訊
網站：全世界最大的作業研究學會 Informs 所成立的網站 Analytics
報紙：Business Week, Math Will Rock Your World
文章：Thomas H. Davenport, Competing on Analytics (決勝分析力), Harvard Business Review (哈佛商業評論) (入選十大經典論文 (HBR's 10 Must Reads: The Essentials))
書：(1) Stephen Baker, The Numerati, Houghton Mifflin Harcourt, 2008. 齊若蘭譯，當我們變成一堆數字，遠流出版，2009
(2) Thomas H. Davenport and Jeanne G. Harris, Competing on Analytics: The New Science of Winning, Harvard Business School, 2007. 上述文章的詳述
中譯有兩本，胡瑋珊譯，魔鬼都在數據裡，中國生產力中心出版，2008。翻譯有問題，例如作者任教的學校 Babson College、書名，有些專有名詞自創新的翻譯，例如 RFID 的譯名、且前後不一。和其他中譯本一樣常見的缺點，例如刪除所有的參考資料，沒有中英譯名對照、索引。
康蓉、吳越譯，數據分析競爭法︰企業贏之道，商務印書館，簡體中文，2009。書名較接近原文，不過我沒有看過內文。
以系上課程的安排，非常適合資管系的同學來學習、並培養此重要專長。
一些資訊
網站：全世界最大的作業研究學會 Informs 所成立的網站 Analytics
報紙：Business Week, Math Will Rock Your World
文章：Thomas H. Davenport, Competing on Analytics (決勝分析力), Harvard Business Review (哈佛商業評論) (入選十大經典論文 (HBR's 10 Must Reads: The Essentials))
書：(1) Stephen Baker, The Numerati, Houghton Mifflin Harcourt, 2008. 齊若蘭譯，當我們變成一堆數字，遠流出版，2009
(2) Thomas H. Davenport and Jeanne G. Harris, Competing on Analytics: The New Science of Winning, Harvard Business School, 2007. 上述文章的詳述
中譯有兩本，胡瑋珊譯，魔鬼都在數據裡，中國生產力中心出版，2008。翻譯有問題，例如作者任教的學校 Babson College、書名，有些專有名詞自創新的翻譯，例如 RFID 的譯名、且前後不一。和其他中譯本一樣常見的缺點，例如刪除所有的參考資料，沒有中英譯名對照、索引。
康蓉、吳越譯，數據分析競爭法︰企業贏之道，商務印書館，簡體中文，2009。書名較接近原文，不過我沒有看過內文。
每週一或二小時學好一門課的魔法
我相信這是許多大學生心中的夢想。在回答這個問題之前，先聽我講一些故事。
在我念工學碩、博士的階段，修課約 25 門，其中包括數學系所的 6 門課。雖然是工學院的課程，印象中，似乎沒有超過 3 分鐘沒有看到一個數學的方程式。當了老師以後，任教的課程大都和數學有關係。
修課、教書、或研究中，許多的內容和機率和隨機過程 (stochastic processes) 有關，我自己也看過統計的書。
這學期正在旁聽陳順宇老師的多變量分析，上課前，常常是我第一個到教室。上課中，坐在最靠近陳老師的地方，聚精會神聽講並做筆記，不懂的地方趕緊舉手發問、或者是下課時立即看，沒有玩手機或上網，更沒有和旁邊的 (女) 同學聊天。回家後，至少會念個一或二小時。
到底我有沒有學會了多變量分析？我實在不敢回答：「有」。
那到底有沒有每週一或二小時學好一門課的魔法？我敢肯定地回答：「沒有」。
在我念工學碩、博士的階段，修課約 25 門，其中包括數學系所的 6 門課。雖然是工學院的課程，印象中，似乎沒有超過 3 分鐘沒有看到一個數學的方程式。當了老師以後，任教的課程大都和數學有關係。
修課、教書、或研究中，許多的內容和機率和隨機過程 (stochastic processes) 有關，我自己也看過統計的書。
這學期正在旁聽陳順宇老師的多變量分析，上課前，常常是我第一個到教室。上課中，坐在最靠近陳老師的地方，聚精會神聽講並做筆記，不懂的地方趕緊舉手發問、或者是下課時立即看，沒有玩手機或上網，更沒有和旁邊的 (女) 同學聊天。回家後，至少會念個一或二小時。
到底我有沒有學會了多變量分析？我實在不敢回答：「有」。
那到底有沒有每週一或二小時學好一門課的魔法？我敢肯定地回答：「沒有」。