# 美国劳动报酬份额创新低，AI 是原因之一吗？

> 美国第二季度非农部门产出中的劳动报酬份额降至 52.8%，为 1947 年有记录以来最低。一位经济学家将此归咎于自动化，但官方数据表明下降始于 2022 年，而直接寻找 AI 影响的研究所获证据有限。

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- Published: 2026-11-01
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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. https://www.nber.org/papers/w23396
- 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. https://digitaleconomy.stanford.edu/publications/canaries-in-the-coal-mine/
- Bureau of Labor Statistics (2026). *Major Sector Productivity and Costs: Nonfarm Business, Labor share, index 2017=100 (PRS85006173)*. https://data.bls.gov/timeseries/PRS85006173
- Bureau of Labor Statistics (2026). *Major Sector Productivity and Costs: Nonfarm Business, Labor productivity (output per hour), percent change from previous quarter (PRS85006092)*. https://data.bls.gov/timeseries/PRS85006092
- Bureau of Labor Statistics (2026). *Major Sector Productivity and Costs: Nonfarm Business, Real hourly compensation, percent change from previous quarter (PRS85006152)*. https://data.bls.gov/timeseries/PRS85006152
- Bureau of Labor Statistics (2026). *Major Sector Productivity and Costs: Nonfarm Business, Hours worked, percent change from previous quarter (PRS85006032)*. https://data.bls.gov/timeseries/PRS85006032
- Federal Reserve System (2026). *Beige Book, October 2026: National Summary*. https://www.federalreserve.gov/monetarypolicy/beigebook202610-summary.htm
- Karabarbounis, L., & Neiman, B. (2013). *The Global Decline of the Labor Share*. NBER Working Paper 19136. https://www.nber.org/papers/w19136
- Robinson, D. (2026). *AI projects not paying off? Keep at it, says Uni Productivity Institute*. The Register. https://www.theregister.com/ai-and-ml/2026/10/30/ai-projects-not-paying-off-keep-at-it-says-uni-productivity-institute/5306581
- Rogelberg, S. (2026). *U.S. workers just took home their smallest share of capital since at least 1947, and the lowest ever recorded*. Fortune. https://fortune.com/article/why-did-us-workers-just-take-home-smallest-share-of-capital-since-1947-lowest-ever-recorded/
- Slok, T. (2026). *No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector*. Apollo, The Daily Spark. https://www.apollo.com/wealth/insights-news/insights/daily-spark/no-signs-of-ai-payoff-outside-the-tech-sector