摘要
2025年11月美国就业报告显示,非农就业岗位仅增加6.4万个,10月数据则修正为减少10.5万个,失业率升至4.6%的四年高位。数据揭示了劳动力市场的结构性裂痕:增长主要由医疗保健等防御性行业驱动,而制造业和运输业则在萎缩。广泛的劳动力利用不足现象显著,功能性失业人数超过1300万。工资名义增长被高通胀侵蚀,实际购买力下降。经济呈现K型分化,科技巨头因AI投资推动GDP增长,而传统行业持续低迷。分析指出,AI驱动的生产率革命正引发结构性失业潮,而非周期性波动,这使得传统经济指标失灵,美国经济衰退风险显著提升。
线索
文章揭示的核心投资线索是美国经济的“K型”分化,这创造了明确的风险与机遇。风险端在于传统经济实体,如罗素2000指数所代表的中小型企业,以及零售、制造、运输等周期性行业,这些领域已陷入衰退通道。若占GDP近70%的私人消费支出因劳动力市场恶化而快速回落,可能触发全面衰退,对风险资产造成普遍冲击。机会端则高度集中在由AI驱动的科技巨头,它们凭借超过2500亿美元的资本开支贡献了近一半的GDP增长,并明确将“AI替代人力”作为削减成本的核心策略。因此,投资策略应高度关注这种结构性分化:规避依赖传统经济周期和劳动力密集型的企业,同时深入研究能从AI自动化和生产率提升中受益的科技公司及其供应链。需要警惕的是,传统宏观指标(如整体失业率)已无法真实反映多数企业和民众的经济状况,更可靠的微观数据(如裁员公告、招聘率)正指向劳动力市场的持续恶化。
正文
根据美国劳工统计局(BLS)于12月16日发布的就业形势报告,该报告因政府关门而延迟发布,涵盖11月非农就业数据以及修正后的10月数据。
2025年11月,美国总非农就业岗位增加6.4万个。10月的就业数据被修正为净减少10.5万个,这是五年多来的最大单月降幅,主要受联邦政府岗位裁减16.2万个的影响。若剔除政府部门因素,10月私人部门就业实际增加约5.7万个。整体来看,2025年美国就业增长趋势从年初的月均超过20万个显著放缓至近期几乎停滞的状态。
从行业分布来看,11月的就业增长主要集中在医疗保健、建筑业和社会援助领域。同期,运输仓储、制造业和联邦政府部门的就业出现下滑,其中制造业岗位减少5000个。私人部门在11月总体增加6.9万个就业岗位。
家庭调查数据显示,失业率从9月水平升至4.6%,失业人数达到780万,高于去年同期的710万和4.2%的失业率。失业不到5周的人数增至250万,而长期失业人数相对平稳。
劳动力利用不足现象值得关注。11月,因经济原因从事兼职工作的人数达550万,相比9月增加近100万。不在劳动力大军但希望就业的人数为610万,其中包括188万“边缘附着劳动力”和65.1万“灰心丧气的工人”。若将这些群体与因经济原因的兼职者合计,功能性失业人数已超过1300万。此外,持有多份工作的人数达到930万的历史新高。
工资数据方面,非监督员工平均时薪达31.76美元,年增长3.9%,接近通胀率。但若以黄金或标普500指数计价,时薪的购买力已降至历史低位。
零售销售数据显示,11月名义零售销售月环比约为0,年同比增长3.5%~4.5%。但剔除通胀后,实际增长疲软。核心零售销售(剔除汽车和汽油)月环比微增0.12%,通胀调整后几乎无增长。
特定人群的失业率出现急升,青少年失业率在16.3%~17%之间,青年和黑人失业率也呈上升趋势。
美国经济呈现K型特征。一方面,以七大科技巨头为代表的企业凭借AI资本开支(2025年预计总计超2500亿美元)贡献了近一半的GDP增长;另一方面,由零售、制造、运输等行业组成的传统经济部分仍在衰退通道,罗素2000指数年初至今下跌8.7%。这种分化导致传统领先指标(如货运、集装箱指数)持续恶化,而GDP因少数巨头的投资而保持正增长。
多家研究机构(包括麦肯锡、WEF和高盛)的报告预测,到2030年,美国47%的现有工作任务将被自动化替代,2025至2027年将是集中爆发期,白领知识工作者受冲击最大。贝莱德集团首席投资官里克·里德于2025年11月表示:“AI的核心经济价值就是减少人力开支。” Meta、亚马逊、谷歌、微软等公司在2025年宣布的裁员计划中,明确提及“AI替代”的比例已从2023年的不足5%飙升至35%以上。
预计2026至2027年,随着大模型在企业内部大规模部署,知识工作者裁员潮可能超过2025年蓝领及初级白领的裁员规模。在此背景下,更可靠的劳动力市场指标包括离职率、招聘率、裁员公告和职位空缺填补率,这四项指标当前均指向美国劳动力市场正经历几十年来最艰难的时期之一。
经济衰退的风险指标已部分触发。萨姆规则(失业率3个月均值较前12个月低点升0.5个百分点)接近触发阈值。经济学家预测2026年失业率可能达到4.6%~5%,就业月均增长降至5万个以下。
发布时间
2025-12-21T20:27:58



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