美国经济数据最近出现了一个非常值得深思的组合。

一边是就业。2026年7月，美国失业率仍然只有4.1%。虽然新增就业已经明显降温、劳动参与率也在下降，但一般来说，这仍然可以视为一个充分就业的状态。放到整个二战后的历史中，这也是一个明显偏低的数据。

另一边却是企业与劳动者之间的收入分化。

按美国经济分析局的“当前生产利润”口径，2026年一季度美国企业税前年化利润已经达到4.43万亿美元。里士满联储进一步计算，这部分利润相当于美国国内总收入（GDI）的13.9%，与2025年四季度并列1947年有统计以来最高水平。

再看劳动者，画面正好反过来。

美国劳工统计局8月公布的数据表明，2026年二季度，非农商业部门劳动收入占产出的比例已经下降到52.9%，同样是1947年有统计以来最低。

简单来说，企业拿走的国民收入越来越多，劳动者拿走的越来越少。

如果只盯着就业，这甚至很容易被描述成一幅不错的宏观图景：经济在温和增长，大多数想工作的人都有工作。

但如果换一个坐标系，问题就变成了：社会阶层分化达到了创纪录的程度。

AI显然是其中的一个原因，但却不是唯一。美国劳动份额下降、企业加价率上升、工会力量衰退的趋势，早在ChatGPT出现之前几十年就已经开始了。

这甚至不是美国自身的问题。过去几十年间，全球主流经济体都在执行一套以增长、就业和通胀为核心坐标的宏观政策框架。它极其擅长避免大规模失业、托住总需求，却越来越缺乏把生产率红利从企业重新传递给劳动者的机制。

当人人仍然工作，但工作越来越不意味着分享经济增长，全球的经济决策者或许都值得一场反思。

过度侧重技术进步的隐藏代价

今天看到企业利润率创新高，很容易首先想到人工智能。

这个解释当然有道理。

如果一家公司过去需要100个人生产100单位产品，现在借助软件、自动化和AI，同样100个人可以生产120单位，而工资总额只增加5%，那么多出来的大部分价值自然会进入利润。

从这个意义上说，AI甚至不需要制造大规模失业，就可以降低劳动份额。

这可能是未来非常重要的一件事：人未必失去工作，但企业生产单位产品所需要支付的劳动成本越来越少。

把美国今天的问题主要归因于AI，肯定是不全面的。

美国企业平均加价率上升、商业活力下降的讨论至少可以追溯到几十年前。美联储研究总结，1980年至2016年间，美国总体企业加价率明显上升，这个指标意味着企业相对于消费者拥有更强的议价权。与此同时新企业进入率、就业重新配置等商业活力指标长期下降。

研究同时强调，两者之间的因果关系并没有想象中那么简单，不同行业横截面数据甚至无法证明“集中度上升必然导致加价率上涨”。但至少有一点没有太大争议：企业更高的利润率和市场势力并不是生成式AI时代才出现的。

不过AI仍然可以作为一个切口，帮助我们寻找这种劳资力量不平衡的根源。

同样在AI时代，其它国家并非都像美国一样伴随着企业的力量增大。

欧洲在疫情后也一度经历供应链冲击和通胀。2021年至2022年，它也出现企业利润率上升、工资滞后的现象。

但随后发生了美国没有充分发生的第二幕：工资追了上来。

2025年，雇员报酬占欧元区GDP的48.6%，较2024年又提高0.3个百分点；从长期看，2005年以来欧元区雇员报酬占GDP的比例不是下降，而是上升。与此同时，2026年6月欧元区失业率只有6.3%，仍处历史低位区域。

日本更加耐人寻味。

2026年6月，日本失业率只有2.5%，劳动市场甚至比美国更紧。可是日本最新年度国民账户显示，劳动份额从2023财年的68.4%回升到了2024财年的69.5%，这是四年来第一次上升；同期雇员报酬增长4.1%，企业家收入反而下降5.8%。

澳大利亚也没有出现同样的美国化。2026年一季度，雇员报酬同比增长5.9%，而私人非金融企业经营盈余只增长2.6%，企业经营盈余总额增长3.9%。

差异在哪里？很显然，这些国家面对AI的态度，比美国要保守的得多。

不同的态度让美国在AI技术上更加先进，但是其他人可能会问，技术进步的代价是否值得？

在前AI时代，这也是一直在发生的故事。美国的技术实力始终遥遥领先，但其原因往往在于对企业更少的监管，以及对劳动者更大的削弱。

美国工会的力量，是不断衰退的。

1983年，美国20.1%的工资薪金劳动者属于工会；到2025年，这个比例只剩10%。而在私人部门，工会会员率甚至只剩5.9%。

如果同样一项可以提高20%生产率的技术，放到一个行业集体谈判覆盖广泛、企业之间工资协调较强的经济体系里，技术红利可能有相当一部分通过下一轮工资谈判转变成工资。

但放进今天的美国，它更可能首先出现在利润表上。

技术本身只负责制造剩余。

谁拿走剩余，是制度决定的。