1.工资停滞。
从70年代开始到2010年左右，随着自动化的发展，实际生产率（工人每小时的输出价值）增长了154.3%。然而同一时间段，非管理人员的实际小时薪酬仅增加13.1%，新增的劳动果实，几乎都进了企业主和投资者的口袋。

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2.劳动收入占比下降——“鲍利定律”失效。
根据统计数据显示，从上世纪70年代开始，鲍利定律（即国民收入中劳动与资本所占的比例基本恒定）在美国开始失效，劳动收入所占比重开始降低。如果排除影视体育明星、高管等“高级”劳动者，比重下滑显得更加明显。这一现象不止出现在美国，在调查的56个国家中，38个国家都出现了这种现象，其中中国的劳动力比重下降速度，是美国的3倍。究其原因，是资本部门（机器属于资本）生产效率的提高。

3.下降的劳动力参与率——“干活”的人少了，“偷懒”的人多了。
20世纪50年代以来，男性的劳动参与率就在逐步降低（注：劳动参与率，是指经济活动人口——包括就业者和失业者——占劳动年龄人口的比率，用来衡量人们参与经济活动状况的指标，不同于一定时期全部就业人口中有工作意愿却没有工作的劳动力数字的失业率）。即便有女性的加入，劳动力参与率从2000年后开始整体走下坡路，更多的人不愿意工作了。相应地，更多的人开始申请社会伤残保障计划，很明显，一大批人在诈伤。

4.就业机会减少，就业复苏延长，长期失业飙升。
“工作丢了？再找一个呗”——这样的事情变得越发困难了！因为新创造的就业机会越来越少了。而且，失业的时间越长，找到一份新工作越难，纵使失业时间长并不一定代表着工作能力的低下。

5.贫富差ju急剧扩大。
美国的贫富差ju比你想象的要大得多。而且，fu人和他们控制的机构能通过政zhi捐助和游说来左右政fu政策，最终的政策还是对fu人更为有利。当fu人与穷人利益冲突时，政策的天平往往还是倾向于fu人，普通人的生活将更加艰难。只要努力便能成功的美国Dream也随之破灭。

6.应届毕业生收入减少和就业不足。
高学历的收入更高，想要高收入？那就“读研考博”吧！然而，学成之后，由于“就业岗位不足”等客观原因，高学历又面临着就业时“专业不对口”的问题。

7.两极分化和兼职工作。
经济复苏期间创造的就业岗位大多集中在零售、酒店等低工资行业，还有就是需要大量培训的高技能岗位。经济复苏前失业的人再寻找工作时，要么是一些简单的服务行业的工作，要么就是机器目前无法取代的高技能工作，形成很明显的两极分化。

在2010年，经济学家奥托尔指出，受影响最为严重的四个中档岗位分别是：销售，办公/行政，生产/工艺/维修，运营商/加工商/劳务工。他认为，以上现象背后的主要驱动因素是“常规工作的自动化”。当员工在经济衰退期被辞退后，经济复苏时有些工作已被机器替代。

1.信息科技的加速和物理领域的停滞
经济的发展呈S型趋势，分为加速期和停滞期两个阶段。目前阶段，信息科技领域处于加速期，而大多数领域处于发展速度较慢，进入暂时的高原期。
信息科技的发展在其他领域的应用可以推动其他领域的发展，但仅为量变，无法带来新的一条S型曲线，除非是物理领域颠覆性的新技术。

悲剧的时代

2.为什么信息技术的增速能如此之快
因为每一次半导体制造技术的更新就会带来一个信息技术的S型曲线，所以信息技术领域得到连续的S型曲线相对容易。除了在硬件层面发展很快之外，信息技术在软件方面的发展更为迅速。
如今，信息技术同当初的“电”一样，已演变成一种真正的通用技术，其包含的人工智能技术更拓展了它的应用领域。

3.比较优势和智能机器
比较优势：当某一个生产者以比另一个生产者更低的机会成本生产产品时，我们称这个生产者在这种产品和服务上具有比较优势。
机会成本：为了得到某种东西而要放弃另一些东西的最大价值。
当一个机器在某个工作领域获得比较优势后（很显然，大多数功能性机器人就是因为比较优势而诞生的），由于机器的复制成本很低，多“培训”一台机器的成本要远低于多培训一个人的成本。于是，智能机器便能代替人来进行相关工作，同时提高了生产率。

4.长尾的专横
信息技术的普及，导致了一些新的长尾现象。而且，这种长尾是赢家通吃的局面（比如亚马逊、谷歌、苹果、阿里巴巴、腾讯等公司，通过生态覆盖整个长尾），普通人很难仅依靠新技术产生的长尾赚取比原有工作更高的薪水，进而获更好的生活，比如我们熟悉的淘宝，虽然为每一个人都提供了开店做店主的机会，但是从现状来看，依靠开淘宝店达到或维持中产阶级生活水平的人只是少数。普通人对新技术的应用更多是在游戏等娱乐方面，在提高普通人的整体收入方面，并没有实质性作用。