设想一下,10 月底一个星期五的下午,一家地区性保险公司的薪资主管正看着表格。她是个虚构的人物。表格有三列:员工人数、已处理理赔数、薪酬预算。员工人数一年没变,处理的理赔却更多了,部分原因是公司的新软件不用人插手就能给简单案件分类。明年 1 月的薪酬预算允许上调 3%,与去年和前年一样。她无从知道,放眼全国,她努力守住的这项数字,相比公司利润表上位置更靠前的那一项,已经落了下风。

这张表格的全国版在月底公布了。《财富》10 月 31 日解读美国劳工统计局的劳动生产率与成本报告时指出,2026 年第二季度,美国劳动报酬占产出的份额降至 52.8%,是 1947 年该序列开始统计以来的最低值。上一季度为 53.6%,本年代以来的平均值约为 55.6%。这组数字可以直接核对。劳工统计局网站不接受自动访问该份新闻稿的请求,但时间序列页面可以打开,并以 2017 年为 100 的指数形式给出了同一组数据。

时间序列显示了什么

从 2016 年到 2021 年的六年间,指数大体在 100 附近,例外是疫情期间的 2020 年第二季度,一度升至 104.2。2022 年第一季度为 99.1,第二季度降至 97.5,年底降至 96.9。2023 年和 2024 年一直在 96.2 至 96.9 左右波动。之后出现第二轮下滑:2025 年底为 95.7,今年第一季度为 94.8,第二季度为 93.4。劳工统计局注明最后一项是修订值。从 2022 年初至今,指数下降了 5.7%,其中约五分之二的降幅发生在 2022 年这一年。

同一组表格还能看出背后哪些因素在变化。2026 年第一和第二季度,剔除价格变动后劳动者每小时获得的实际报酬分别下降 1.4% 和 3.3%,而每小时产出分别上升 0.8% 和 1.4%。工作时数分别增加 0.7% 和 0.3%。2022 年的第一轮下滑则不一样:扣除价格因素后,前两个季度每小时实际报酬分别下跌 6.7% 和 8.6%,当时每小时产出也在下降。两轮数据都没有显示工作时数崩跌。落后的是每小时的报酬。

谁把矛头指向自动化

《财富》援引了得克萨斯农工大学布什政府学院劳动经济学家 Raymond Robertson 的观点。他说,劳动份额下降,“要么是收入在降,要么是人数在减”。他把分配向资本倾斜与自动化联系起来,认为自动化正在替代工人,同时每名工人的产出继续上升。9 月的失业率小幅升至 4.2%,他预计接下来几个月还会上升,并压制工资。就业数字在一定程度上支持他的解读。9 月经济新增 2.9 万个岗位,约为经济学家预期的三分之一;2025 年新增 58.4 万个,而 2024 年为 200 万个。

《财富》也谨慎指出,数字不能说明什么。报道说,AI 导致的岗位替代“尚未在任何经济数据中明显显现”,并列出其他解释。摩根士丹利经济学家认为,近期生产率为何上升仍是个“悬而未决的问题”,可能源于经济周期,而非 AI。《财富》引用的一份牛津研究简报提出,有些企业在过度招聘后裁员,却将之包装为 AI 所致,而自动化导致的裁员尚未大规模发生。美国国家政策基金会的 Mark Regets 则认为,收紧移民政策使劳动力规模缩小。按其机构估算,自 2025 年 1 月以来,出生于国外的劳动力减少了 110 万至 140 万人。

长期下降趋势与 AI 研究的发现

劳动份额下降并非新现象。Loukas Karabarbounis 和 Brent Neiman 在 2013 年记录到,自 20 世纪 80 年代初起,全球多数国家和行业的劳动份额都在下降。他们将约一半的降幅归因于投资品相对价格下跌,促使企业用资本替代劳动。David Autor 等人 2017 年提出,原因在于“超级明星企业”的崛起:这些利润高、劳动份额低的企业逐渐主导各自行业。两篇论文都不是研究生成式 AI 的。它们提醒人们,这组数字会因许多与某一项技术没有太大关系的因素而变化。

直接寻找 AI 影响的研究得出了范围更窄的结论。Erik Brynjolfsson、Bharat Chandar 和 Ruyu Chen 使用截至 2026 年 6 月、涵盖数百万名劳动者的 ADP 薪资数据,没有发现整个经济范围内普遍发生岗位替代的证据。但他们发现,在受 AI 影响较大的职业中,22 至 25 岁人群的就业水平,比假设他们沿受影响较小的同龄人轨迹发展时应达到的水平低 19%。这主要是因为招聘减少,调整体现在就业人数而非基本工资上。作者称这些是早期描述性指标,并非因果估计。美联储 10 月的《褐皮书》报告,在五个辖区内,有企业利用 AI 提升生产率后,通过自然减员缩小团队、延后招聘,或预计新增岗位会减少。

在生产率方面,现有证据还撑不起人们的期待。曼彻斯特大学生产力研究所受 IT 服务商 Bytes Technology Group 委托撰写了一份报告,The Register 于 10 月 30 日作了概述。报告引用的一项 AI 开发工具研究显示,编程活动增长约 240%,但软件发布量只增加约 30%,因为工作成果依然需要人来检查和测试。报告第一作者 Bart van Ark 说:“目标与现实之间的落差,就在个人效率提高和持续取得经营成果之间。”阿波罗的 Torsten Slok 在 10 月 24 日写道,剔除七大科技企业后,其余 493 家企业组成的标普 493,其人均营收和利润率均未增长,“仍没有迹象表明 AI 正在加快生产率增长”。

一个数字,两种解读

这些线索并不完全吻合。按 Robertson 的解释,自动化一边替代工人,一边提高人均产出。可是,上季度每小时产出虽然增长了 1.4%,曼彻斯特的报告和 Slok 却都认为,AI 的收益还没有体现到企业业绩中。如果 AI 的作用不大,那么,在产出增长的同时连续两个季度拉低每小时实际报酬的,就另有其因。前面那些替代解释各有依据。Robertson 自己也承认,“现在的数据很不一致”。况且,纪录只对应一个季度,劳工统计局已经修订过一次。

这个数字能确定的是钱的流向。每小时产出增长了,与这一小时相对应的报酬却没有跟上。要判断 AI 是否应为此承担一部分责任,需要多年的数据,以及比单一全国比率更好的衡量办法。

那位虚构的薪资主管会把 3% 写进 1 月的计划。这笔钱能买到什么,由物价决定。理赔软件仍会继续给简单案件分类。全国数据并不能告诉她,同事们的工资购买力变弱究竟是因为这套软件,还是软件恰好在同一栋楼里运行,而真正的原因在别处。

参考文献

  • Autor, D., Dorn, D., Katz, L. F., Patterson, C., & Van Reenen, J. (2017). The Fall of the Labor Share and the Rise of Superstar Firms. NBER Working Paper 23396. nber.org
  • Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R. (2026). Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Stanford Digital Economy Lab. digitaleconomy.stanford.edu
  • Bureau of Labor Statistics (2026). Major Sector Productivity and Costs: Nonfarm Business, Labor share, index 2017=100 (PRS85006173). data.bls.gov
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  • Federal Reserve System (2026). Beige Book, October 2026: National Summary. federalreserve.gov
  • Karabarbounis, L., & Neiman, B. (2013). The Global Decline of the Labor Share. NBER Working Paper 19136. nber.org
  • Robinson, D. (2026). AI projects not paying off? Keep at it, says Uni Productivity Institute. The Register. theregister.com
  • Rogelberg, S. (2026). U.S. workers just took home their smallest share of capital since at least 1947, and the lowest ever recorded. Fortune. fortune.com
  • Slok, T. (2026). No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector. Apollo, The Daily Spark. apollo.com