還不是 AI 的功勞，美國生產力繁榮是靠精簡人事

當企業還在摸索 AI 的效用時，美國生產力已經開始大躍進，經濟學家表示，美國進入生產力繁榮的初期階段，但現在還不是 AI 的功勞，而是企業在疫情期間，學會用更少的資源做更多事情，然而，當 AI 滲透到各行各業中，將能解決長期勞動力不足的問題，並帶來更大的生產力道。

美國看似繳出漂亮的生產力成績單。第三季勞動生產力年增 4.9%，為 2023 年以來最高水準，也為近二十年來第二高。同時，單位勞動成本連續第二季大幅下降，繼第二季下降 2.9% 之後，第三季又下降 1.9%。同時產量增加 5.4%，而工作時間只增加 0.5%。

用更少資源做更多事

勞動生產力衡量的是勞工生產商品和服務的速度和效率。美國統計局將勞動生產力的計算方法為，國內生產毛額成長總量成長除以工作小時數，第三季實質 GDP 年增率為 4.3%，只要工作小時數沒有大幅增加，勞動生產力就有望大幅提升。

這份數據代表，今天的企業能夠以更少的員工，完成更多的工作，但這種成長更歸功於產出計算方式的改變，如簡化人才需求、自動化流程，以及提高營運效率，還不是 AI 驅動的效率提升。另一個因素可能是新加坡宏觀經濟學家所說的「任期紅利」。目前勞動市場的流動性低於往常，招募人數減少，離職人數也減少，普通員工完全融入團隊、經驗豐富，因此也就機械性的提高每小時的工作產量。

桑坦德銀行首席美國經濟學家認為，疫情後生產力的提升主要得益於投資、勞動市場動態變化，以及企業活力。2025 年至今的生產力成長只是「略有加速，但不代表近期商業週期的趨勢發生根本性轉變」。

經濟學家認為，近期生產力的快速提升，反而是以犧牲工人的薪資為代價，讓本已捉襟見肘的美國家庭面臨更嚴峻的挑戰。