近期美國失業率統計呈現上升溫和，裁員數量不多，數據顯示總體經濟尚稱穩定。2026年5月美國勞動統計局(Bureau of Labor Statistics, BLS ) 就業報告指出，青少年失業率約 14.7%，而黑人失業率約 6.6%、西語裔5.0%，明顯高於整體的4.3%，也反映出不同族群的勞動市場失業壓力並非均勻分布。
不過，一個新的跡象受到關注，即職場新聘與轉職趨向相對困難。美國聯準會成員，包括Dallas Fed、St. Louis Fed、New York Fed等多份報告均指出，目前就業市場出現低雇用、低解僱的「職場雙低均衡 (low-hire, low-fire equilibrium)」現象：
- 求職者、轉職者與新進者更難進入：企業招聘更趨選擇性，明顯集中在「必要職缺」，形成了「新聘入口收縮」；
- 薪資成長放緩，員工平均自願離職率quits rate下將：意味著勞工對就業市場的信心轉弱；
- 長期失業及低度就業增加：反映在27週以上失業者、因經濟因素兼職者、從事不需大學文憑的大學畢業生人數等數據之上。
我們不禁要問，上述現象是少數行業的特有現象，還是就業市場普遍現象？目前哪些職位被企業視為「非必要職缺」？薪資成長放緩是勞動需求端因素、供給端因素，還是其他或綜合因素？目前觀察到的「低度就業」和「長期失業」和AI應用擴展之間有相關嗎？前述現象屬暫時性，還是有長期趨勢化的疑慮？以下試做解讀與分析。
職場哪些行業的求/轉職壓力最大？
近年來由於AI的應用成長，包括職場新鮮人、低資歷白領工作者、科技圈與金融圈等，都有前述現象的討論。本次美國勞動統計也進一步擴大至以下領域：
一、金融與保險、資訊業、部分專業技術服務：
相關領域已出現不少就業市場白領入口收縮的跡象。2026年5月BLS即指出金融部門就業下降，而4月職缺與勞工流動調查 (Job Openings and Labor Turnover Survey, JOLTS) 也顯示金融保險業職缺減少了13.5萬左右。業界人士大致認同資訊業、金融業、專業技術服務業面臨了多項AI曝險源，包括高AI暴露、高利率敏感、遠距工作比例高、入門訓練門檻高等。
二、製造業：
製造業明顯呈現轉職意願與新增職缺相對較弱。全球徵人平台市場研究團隊Indeed Hiring Lab 指出，今年起，上述JOLTS調查中的整體quits rate連續在 2%以下，且政府部門、金融圈、製造業等行業數據都低於1.5%，意味者員工不敢輕易轉換工作，而企業增聘也趨於保守。
三、政府部門：
原本政府部門人員的流動率就不高，但低quits rate顯示新增聘用、補缺、預算擴張也可能趨緩，進而限制了公部門吸納職場新鮮人及其他行業轉職者的空間。
四、零售、餐飲旅宿、交通運輸等服務業之初階職缺：
這季個行業雖仍有用人需求成長，但並不是所有職缺都增加。2026年5月BLS統計顯示零售、資訊業等也出現新聘縮減，顯示行業內也有就業機會的分化。
五、遠距工作型態較為常見的入門白領職缺：
New York Fed 2026年6月報告分析指出，大學畢業生失業上升主要集中在可遠距職務，評估模型顯示遠距工作可解釋大學畢業生失業率上升的64%左右，分析認為遠距工作的新人訓練及管理負擔相對更為顯著，導致高比例的遠距工作入門職缺縮減現象。
職缺必要性及就業機會
進入low-hire狀態的企業再增聘時，通常就僅會優先考量「不補就會影響營收、及時交付、法遵合規，或核心能力維持」的必要職缺。以下從生產營運、銷售、研發、財管、人資等環節簡述：
1. 生產/營運：
- 必要職缺：現場技術員、維修、供應鏈排程、品質、資安/系統維運；
- 非必要/延後職缺：一般流程改善、低階助理、非急迫專案管理；
2. 銷售：
- 必要職缺：能直接帶收入的業務、關鍵客戶經理、售前技術、通路開發；
- 非必要/延後職缺：品牌行銷助理、一般市場研究、活動企劃；
3. 研發：
- 必要職缺：AI/資料工程、核心產品工程、資安、平台架構、關鍵專利/技術；
- 非必要/延後職缺：初階測試、文件整理、邊緣功能開發；
4. 財管：
- 必要職缺：現金流、稅務、法遵、FP&A、風險控管；
- 非必要/延後職缺：例行報表助理、低階會計支援、非核心分析；
5. 人資：
- 必要職缺：薪酬、勞法合規、關鍵人才招募、組織重整HRBP；
- 非必要/延後職缺：大量校園招募、雇主品牌、初階招募助理。
為何「遠距工作模式」如同雪上加霜？
當前職場出現了「新聘入口收縮」時，遠距工作模式導致新人招聘的預期成本效益惡化。主要因素如下：
1. 新人學習：
- 辦公室模式：旁觀、跟做、即時問；
- 遠距/混合模式：需正式安排；
2. 錯誤修正：
- 辦公室模式：早發現；
- 遠距/混合模式：晚發現；
3. 新人評估：
- 辦公室模式：訊號多，可順手帶，主管負擔較輕；
- 遠距/混合模式：訊號少，要刻意帶，主管負擔較大；
4. 替代方案：
- 辦公室模式：只能找人做；
- 遠距/混合模式：AI可做一部分；
5. 招聘偏好：
- 辦公室模式：可多收新人培養
- 遠距/混合模式：偏向熟手、必要職缺。
總結來說，遠距/混合工作模式讓「新人培訓」變成一套需要企業刻意設計、主管投入較顯著、工作績效風險更高的管理工程。當企業雇用趨於保守時，最容易優先縮減的，就是特別需要入門培訓的新人職缺。
薪資成長趨緩主因？
影響薪資成長的因素不一，包括需求端、供給端，及多方綜合因素。根據St. Louis Fed的研判，影響因素不止一項，唯需求端因素相對顯著。如前所述，當前美國就業市場企業少聘人、轉職市場變冷、職缺集中在必要職缺、白領招聘選擇性提高等影響，薪資年增率已降至3.4%，而員工更傾向留任，反映在整體quits rate降至1.9%。新聘需求趨於保守，導致勞動供給相對寬裕，但AI熱潮使用人部門相對集中，不利勞工議價力，加上企業可選擇改以AI與流程自動化替代新聘人員，且當前物價上漲侵蝕實質薪資等，均增添就業薪資難以成長的壓力。
AI應用vs低度就業與長期失業
美國勞動統計對低度就業有兩種操作定義：其一是BLS的「因經濟原因兼職」，其二是大學畢業生「從事不需大學學歷的工作」。相關資料顯示，2026年5月此項統計約480萬人，2026年1月絕對數字雖較上月縮減，但與去年同期相比，仍年增41萬人。至於長期失業的操作定義為：失業達至少27週者，BLS 2026年5月數據顯示，失業27週以上者約200萬人，與去年同期相比增加52.4萬人，佔整體失業比例達27.5%。
至於低度就業、長期失業與AI的關聯性，目前領域專家都同意目前關聯性尚未獲得研究佐證，但後續風險值得持續關注。邏輯推論上，AI應用最可能先衝擊的是「職務內容」與「招聘資格門檻」，如初階分析、文書、客服、基礎程式、行銷素材、法務文件審閱等任務，可能被AI攔截。不少企業均表達更偏好為數不多的熟手。
近年Microsoft 研究指出，AI適用性較高的職群，包括電腦與數學、辦公行政支援，及大量涉及資訊溝通的銷售相關職務。近期Anthropic 發布的研究報告表示，目前對AI已造成整體就業影響的證據仍十分有限。New York Fed 研究報告也指出，當前大學畢業生失業上升的時間點早於生成式AI開始快速擴散，且現階段AI對遠距工作模式的入門白領職缺縮減的解釋力相對較顯著。
簡言之，現在美國勞動市場的相關資料主要顯示的跡象是「入口變窄、流動變慢、弱勢與新人先被排擠」。未來AI可能會放大這個問題，但目前仍無法將低度就業與長期失業歸因於AI。
短期現象還是長期結構化調整？
目前主流見解認為中期雖有結構化疑慮，但短期仍屬景氣循環因素主導，如利率水準仍高、企業對前景仍有不確定感、關稅與能源價格後勢、產業庫存調整及成本管控、選舉及政治風險等。一旦不確定性持續，企業聘雇保守的狀態就可能延長。對於未來展望，以下幾點值得持續關注：
- 此波AI可能導致的結構變遷可能面向更為多元：有別於過去技術革命以取代低技能工作為主，AI應用發展可能從入門白領，快速擴散至中階白領 (如分析、寫作、程式)，甚至部分高階專業白領 (如研究、設計)，形成過往少見的「非線性衝擊」；
- 企業用人「極限精簡」策略的可能性，採行少數高能力核心員工，家更廣泛AI系統與工作架構來支撐整體營運，企業組織朝向「菁英化 、輕量化」發展；
- 失業最顯著風險發生在「轉換失敗」，無法順利轉職到AI應用所創造的新工作機會。因此，利害關係人的心理調適、轉職成本除了主觀條件之外，也受到政府政策及支持系統整備的客觀條件的限制；
- 長期就業品質與結構問題，如技能停滯陷入不穩定收入或低薪、無法持續動態升級新知能。
未來的AI社會治理工程，我們才剛站在起點。
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