数字时代,你的工作技能可持续吗?

香帅的金融江湖 2021-09-15 21:02



引 言

8月底上海市税务局披露,流量小花郑爽在2019年至2020年间未依法申报个人收入1.91亿元,这是个什么概念呢?中国最发达的地区——上海,2020年的人均可支配收入是72232元,以此计算,一个在上海的普通劳动者要不吃不喝工作2644年才能攒够这笔钱,也就是从公元前600多年开始工作,那个时候,孔子都还没有出生。


最近和医疗行业朋友聊天,说到2021年一个特别显著的现象是,地市的二级医院日子很难过,日不敷出是常态,问为什么,答案是“感觉老百姓手里没钱了”。医院收入靠药费不是秘密,医生也多会审时度势,根据“是医保还是自费,是不计代价还是锱铢必较”等判断来开药。但是今年以来,低线城市小医院就诊的患者(一般来说小毛病,常见毛病居多)明显现金紧张,经常有病患就揣200元在身上,一问检测+药费超过这个数额的,就不看作罢。


两个事情放在一起看,会觉得别有一番滋味在心头。去年的《香帅财富报告》用两个字总结了后疫情时代的财富特征——“分化”。从80年代以来,全球的金融深化和数字进程加速了社会财富分配的不均衡,马太效应越来越强,贫富鸿沟日渐拉大。美国过去一、二十年经历的“MISSING MIDDLE(消失的中产)”正是分化下的产物。

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作者 | 李惠璇 香帅无花



小时候很多人看过一个美国动画片——《辛普森一家》,剧中的父亲Homer就是一个普通的核电厂安全检查员,典型的中产蓝领。80年代末的时候,他一个人的工资可以支撑夫妻二人和三个孩子的生活,有车有房,还猫狗双全。然而到了2019年的奥斯卡得奖记录片《美国工厂》里,这些富足安定的“中产蓝领”消失了——2008年,美国俄亥俄州代顿市的通用汽车工厂破产关闭,导致数千中产阶级工人一夜之间失去了饭碗。七年后,来自中国的福耀玻璃在通用旧址上建立了新工厂,带来了2000个左右工作岗位,但工人们仍要接受收入的下降。纪录片中出镜的玻璃检查员肖妮亚谈起了自己的收入变化,语调颇为酸楚:“我在通用公司的时薪是29美元,还有其他零碎收入。在福耀,我是12.84美元”。


美国经济学家Autor(2019)按职业技能要求的高低,将职业类别分为三个大类:


(1)专业技能要求较低:服务和体力劳动职业;

(2)专业技能要求中等:生产、行政和销售职业;

(3)技能要求较高:技术、专业人士和管理职业。


1980-2018年,技能要求较低的服务和体力劳动职业,和高技能劳动者——技术、专业人士和管理职业的就业人数占比增长较快,但收入上涨幅度迥异:这个时期牙医的岗位数量增加了57%,实际工资也上涨了26%,而餐厅厨师的岗位数量虽然增加了93%,但实际工资仅仅上涨6%。而中等技能劳动者——生产、行政和销售职业的就业人数占比大幅下降,像簿记、会计、审计职员这样的岗位数量减少了13%,实际工资上涨幅度则为前者的一半。


换句话说,对于没有口含银汤勺出身的大部分普通人来说,不同的劳动技能会带来完全不一样的职业,财富,乃至人生路径。


美国的历史不是什么独有现象,欧美大多经历了这个趋势。中国劳动力市场最近几年也开始出现了“分化”的端倪——尽管中国各个职业的工资都维持这较高速度的增长,但是专业技术人员与商业和服务业人员的工资之比已经由2015年的1.6增长到了2019年的1.76,专业技术人员与生产、运输设备操作人员及有关人员的工资之比由2015年的1.54增长到了2019年的1.78——当有增长的时候,这种差异是“分化”,一旦增速放缓甚至停滞,分化就会快速变成“极化”。


劳动力市场出现极化自然是各国政府不想看到的场景,毕竟一个社会贫富差距,收入差距过大,社会阶层壁垒鲜明会产生更多社会摩擦成本,加大社会治理的难度。但极化并不是空穴来风,而是这三四十年全社会数字化的一个结果。经济学家们认为技术进步是“技能偏向型”的,也就是说,技术进步的光芒不是普照大地的,它会偏爱某一类人群,却冷落另一类劳动者。例如,工业革命中,纺纱机和织布机的引进替代了人力,使大批手工业者破产,但同时也创造了大批制造业工人、工程师的工作岗位。


20世纪70年代以来的信息化技术进步是显著的高技能偏向型:信息技术的大规模应用替代了从事重复性、流程性工作的劳动岗位,对中低技能劳动者的需求下降,但信息技术与“创造力、认知和分析能力、解决复杂问题能力、社交能力”这样的高技能劳动是互补的,增加了对高技能劳动力的需求,导致技能溢价上升。


大数据和智能化则进一步加强了这种“偏向型”:由于数据本身具有正的外部性,即随着数据量的增大,其边际价值会增加,驱动了数字技术进步的快速迭代;而且,数据的复制成本低,几乎是零边际成本,加速了数字化平台的扩张速度,“可标准化”工作的范畴被扩大,被替代的速度也加快。


数字化技术对那些“可标准化”的白领工作很不友好,计算机算法以海量大数据为养料,对人类活动进行学习、模拟和预测,并做出智能决策。如果你的工作岗位很容易被计算机算法编码,即工作内容程序化、有明确任务目标、有海量数据储备,那么就可能被数字化技术进步所替代。信息数据的检索和处理、行政管理以及传统的体力劳动将更多地由算法和自动化机器完成。行政文员、秘书、会计、保险理赔师等传统白领职业,主要从事整理文件、计算数字这些“可标准化”的工作任务,就很可能受到数字化技术进步的威胁。在暂时无法完全标准化的领域,也有越来越多的生产环节在走向标准化。数字技术在快速提高效率的同时,也将越来越多劳动者退化为标准化流程中的螺丝钉。


2020年新冠疫情大大加速了数字化的进程。疫情后,我们爬虫了主要招聘网站的数据,发现今年2-8月网络主播、数据分析处理工程师招聘人数同比上涨了50%左右,程序员的招聘人数也同比上涨22%,招聘薪酬也上升了10%左右。而许多传统制造业、服务业岗位的招聘数量都大幅下滑。


但这并不意味着“劳动者的夕阳之歌” 。实际上,数字技术替代的大背景下,那些不可标准化能力——“创造力、认知和分析能力、解决复杂问题能力、社交能力”——反而获得了更高溢价。世界经济论坛发布的《2020年未来就业报告》估计,到2025年,数字化技术进步颠覆全球8500万个工作岗位,劳动力市场对于数据录入、会计记账和行政支持等岗位的需求正在减少。但同时,数字化革命也将创造9700万个新岗位。而且,未来需求增长最快的20个职业中,60%都是数字技术岗位,包括数据分析师、人工智能和机器学习专家、大数据专家、数字营销专家等,这反映了对新技术的需求的快速增长。此外,还包括战略顾问、管理和组织分析师等需要解决复杂问题能力、社交能力的职业。


数据来源:世界经济论坛发布的《2020年未来就业报告》


但是,值得注意的是上表中增长最快的代表性职业,大多有高学历门槛。对于一个家庭贫寒的低学历的年轻人,这些职业都是“美人如花隔云端”,可望而不可即。那么,寒门子弟真的找不到财富创造的道路吗?


其实低学历门槛的职业中,也有很多不可标准化的职业。而这些“不可标准化”的职业,存在很长的职业上升通道。我们团队研究招聘网站数据后发现,美容美发师工作5年后,招聘工资可以翻1倍以上;健身教练的工作经验由零增长到5年,招聘工资也可以增长40%以上。相反,同为低学历门槛职业,服务员、流水线操作工的技能积累回报率非常低,5年经验积累的溢价也仅为11%、25%,这些“可标准化”职业的上升空间是相对较小的。


对于很多普通人来说,一个最大困惑是自己的劳动技能究竟属于哪一类,我们在下面列了六个选择题。通过做这个选择题,可能你会对自己劳动技能的未来有更清晰的定位。



END


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