美國勞工統計局（Bureau of Labour Statistics，下稱BLS）日前公布最新基準修訂，坦承過去一年非農就業數據被高估了91.1萬個職位。原本「新增175.8萬」職位，現修正為「實增新增84.7萬」；平均每月新增就業人數由14.6萬縮水到僅約7萬。數字一出，市場紛紛預計聯儲局（Fed）下周三將降息0.25%。

這並非單純的數字筆誤——91.1萬之差，等同於整個三藩市或費城的就業人口「一夜蒸發」。而此番修正，規模更大於財長貝森特（Scott Bessent）周末提及的80萬職位下修。

不是頭一遭

歷年來，美國就業數據都有小幅修訂。過去數十年，平均基準修訂僅佔總就業0.2%。然而，2025年的0.6%下調，不僅超越2024年的0.5%。簡言之，美國就業統計在短短兩年間，連續兩次「錯大數」。

回看2009年，雷曼爆煲、金融風暴肆虐，BLS修正數據一口氣剔除90.2萬個「幻影職位」；到了2024年，疫情餘波、商業創建疲弱，再減81.8萬。2025年如今再來91.1萬，一再顯示：當經濟處於劇變拐點，統計模型猶如鏡花水月。

模型盲點

罪魁禍首乃BLS的「出生—死亡模型」（birth-death model）。此模型假設新企業不斷誕生，創造崗位，而倒閉企業則有統計滯後。平時模型表現合理；一旦遇上經濟劇變則無從應對。2024至2025年間，初創公司成立驟減，小企業加速倒閉，模型卻仍憑舊有數據推演，嚴重高估新增職位。

此外，回覆率大幅下滑更加劇問題。過去有六至七成企業回覆問卷，如今卻跌至四成。數據缺口擴大，統計員不得不靠推算「補白」。結果，就業市場波動越大，數字失真越嚴重，修正幅度也越大。

特朗普委任保守派評論員安東尼（E.J. Antoni）接任BLS。此人長期批評BLS方法，主張「重寫規則」。數據未來是否更添爭議，市場憂懼難消。誠如學者所言：「若數字淪為政治工具，市場唯一可以相信的，唯剩懷疑本身。」

AI衝擊：統計之外的「黑天鵝」

統計誤差背後，亦折射結構性轉變。2025年，美國勞動市場正受人工智能（AI）急速滲透。據估計，僅今年已有逾一萬名職員被AI自動化直接取代，尤以文書、初階崗位首當其衝。谷歌、微軟等巨擘高舉「效率大旗」，裁員聲此起彼落。新興企業減聘，老牌公司精簡，種種變化皆非傳統模型所能即時掌握。

AI既取代，又創造。惟創造多屬高端技術崗位，數量有限，無法平衡失業規模。官方數據中原本假設的「新企業創造崗位」效應難以成立，被現實中的AI浪潮沖得七零八落。難怪專家直言：「這不是統計錯誤，而是方法落伍。」

統計困境，可作一譬喻：校長每日須統計全校學生到課情況，卻只有一半老師即時回報，校長只得依據往年經驗「猜測」缺口。結果，等到所有課室點名表終於彙整時，才發現差之毫釐、失之千里。有時「差」到連一整個年級都「消失」！美國就業數據今日之荒誕，大抵如此。

數據既不準確，政策與市場判斷自然偏差。投資者看見「每月新增14.6萬」，或許覺得就業尚穩；實情卻是「僅7萬多」。決策者以「虛高」數據為依據，則經濟承壓更深。這種「以幻為真」的錯配，正是宏觀政策最忌之陷阱。

歷史回聲：2009與今日

2009年金融海嘯過後，美國經濟歷經十餘年復甦，豈料一場疫情，再加AI衝擊，如今又回到「錯帳百萬」的驚險時刻。不同於2009年的「大跌未盡」，2025年錯在「結構轉型」。同樣是數字翻盤，背後卻映照出美國經濟新舊交替的痛苦。

作為國策羅盤的經濟數數若指針不穩，航向必偏。美國就業數據連續兩年「錯大數」，顯示統計方法瓶頸，政治干預風險，更折射AI時代之衝擊。

數字動搖，社會信心隨之受挫。對於今日美國而言，或許危機不在於少了91.1萬個就業職位，而是再也無人確信「官方數字」之真實。

 

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