世界经济论坛：预计未来五年近四分之一工作将发生变化

■文/黄宁燕（中国科学技术信息研究所）

世界经济论坛自2016年首次发布《未来就业报告》以来，于2023年5月1日发布了第四版——《2023年未来就业报告》。该报告着眼于2023—2027年时间维度，展望分析宏观趋势和技术应用将如何重塑劳动力市场，以及如何深刻影响工作和技能需求，报告汇总了全球27个产业集群和45个经济体的803家公司的观点。报告指出，2023—2027年全球就业市场前景喜忧参半。全球宏观趋势和动荡，使政策制定者、雇主和雇员面对的环境日益复杂，不确定性和波动性很高。绿色转型和生成式人工智能将对未来就业产生巨大影响，很多岗位将消失，然而这些领域也将成为为未来创造就业机会的最大驱动力。

一、技术是未来岗位变动的最大影响因素

预计未来五年将有近四分之一（23%）的工作会发生变化，其中新出现的工作岗位约占10.2%，将消失的工作岗位占12.3%。从数据覆盖的6.73亿个工作岗位来看，未来五年将新增6 900万个工作岗位数量，与此同时8 300万个工作将消失。因此相比之下，岗位绝对数量将减少1 400万个，相当于目前工作岗位总量的2%。

从岗位变动的因素来看，技术是最大影响因素。技术将给劳动力市场继续带来挑战和机遇。采用新技术以及增加数字访问预计将推动一半以上公司就业增长，但有五分之一被预期失业抵消。在使岗位消失的同时，大多数技术预计都将助力创造新的就业。从具体技术来看，大数据被认为是创造就业机会增长最快的技术。到2027年，数据分析师和科学家、大数据专家、商业智能分析师、数据库和网络专业人员以及数据工程师等职位预计平均将增长30%～35%（140万个）。中国预计增长将接近45%。这些目前仍是没有雇用大量人员的工作系列。这些职位将实现高增长的行业预计包括金融服务（31%）、消费品零售和批发（37%）以及供应链和运输（42%）。

从岗位增加速度来看，人工智能和机器学习专家职位将成为最快速增长的职业，其次是可持续发展领域的专家、商业智能分析师和信息安全专家。推动技术应用和发展数字化将引发劳动力市场的剧烈波动，但整体上会导致就业机会的净增加。下降最快的职位大多因为技术和数字化应用导致就业需求减少。行政和秘书、银行出纳员和相关文员、邮政服务文员、收银员和票务员，以及数据输入文员将是岗位下降最快的岗位。

从创造岗位数量来看，数字商务将是创造最多就业岗位的领域。新型数字化职位（比如电子商务专家、数字转型专家以及数字营销和战略专家等）预计将增加25%～35%，增长200万个工作岗位。这些职位都需要具备良好的市场洞察、客户服务、项目管理和团队协作等技能。

从工作自动化来看，和三年前上一版报告发布时相比，工作自动化水平未见明显提高。实现自动化的工作任务占比仅比2020年时高了一个百分点，约三分之一（34%）。受访企业认为到2027年将有42%的工作实现自动化，而在2020年时预期是到2025年会有47%的工作实现自动化。尽管对机器取代体力劳动和手工作业的预期降低，但预计未来在人类拥有相对优势的推理、沟通和协调等能力方面却会实现更高水平的自动化。对此人工智能将成为关键驱动力，将被近75%企业采用，导致员工流动率上升。人工智能和机器学习专家工作岗位需求预计将增长40%，即100万个工作岗位。生成式人工智能将影响很大部分员工的工作，并最有可能影响到一些高工资岗位和进入门槛较高的工作。对信息安全分析师的需求将增加31%。由于广泛的网络犯罪和网络不安全是短期和长期的十大全球风险之一，加密和网络安全的采用需求将大幅度增加。目前全球缺少300万网络安全专业人员。

人工智能还将淘汰更多低技能职位。未来五年人工智能将淘汰多达2 600万个记录和行政工作岗位。人工智能应用对一些低技能、重复性、标准化的职位产生替代效应，导致这些职位的需求减少或消失。这些职位通常只需要较低的教育水平和专业技能，容易被人工智能所模拟和替代。其中文书或秘书类职位，比如银行出纳员和数据录入员，预计减少最快。除了记录和行政类职位外，其他一些低技能或中等技能职位也会受到人工智能的冲击。比如，制造业中的装配和机器操作员、建筑业中的建筑工人、服务业中的客服代表、餐饮业中的厨师和服务员等。这些职位通常需要一定程度的体力劳动或人际交往，但也可以被机器人或智能软件所取代或辅助。

二、绿色转型推动未来就业净增长

为实现《巴黎协定》的目标，全球正在进行大规模绿色转型行动，并且这些行动将加速。向绿色经济过渡将在未来十年极大地影响劳动力市场结构，同时创造大量的新就业机会。国际能源署（IEA）估计，绿色复苏方案将会推动全球GDP获得接近3.5%的额外增长，并且将每年创造900万个新就业岗位。到2030年，绿色转型将在全球范围内在清洁能源、效率和低排放技术领域创造3 000万个就业岗位。

各行各业对绿色工作岗位的需求迅速增长。自2019年以来，绿色工作岗位的同比增长每年都超过整体招聘率的增长。在过去四年中可持续发展工作占领英（LinkedIn）平台上增长最快的十大职位中的三个，包括可持续发展分析师、可持续发展专家和可持续发展经理。到2030年，仅中国的绿色经济转型预计将增加1.9万亿美元经济价值，并创造8 800万个新就业岗位。

对绿色转型、ESG（ESG是Environmental、Social和Governance的缩写，是一种关注企业环境、社会和治理绩效的投资理念和企业评价标准）标准的广泛采用和气候变化适应的投资，预计将对创造就业机会产生重大而积极的影响，尤其环保人员、太阳能工程师的需求量将会很大。对企业绿色转型的投资预计将成为推动就业机会净增长的最强大动力。随着各国寻求更多可再生能源来源，可再生能源工程师、太阳能安装和系统工程师等职位的需求将高涨。同时，能源、材料和基础设施领域的就业机会将显著增加。可持续发展专家和环境保护专业人士，预计将分别增加33%和34%，创造大约100万个工作机会。

虽然全球对拥有绿色技能的人才需求已然非常强劲，但人们获得绿色技能的速度却远未达到能够实现气候目标的程度。目前澳大利亚、阿根廷、瑞典、荷兰和美国等国家在政府和公共部门的绿色技能密集度方面处于领先地位。绿色技能强度较低的行业包括金融、科技、信息与媒体。

三、如何应对人工智能等新技术对就业的影响

工作和技能的转变将对全世界的企业、政府和工人产生重大影响。面对人工智能对就业市场带来的挑战和机遇，各国政府、企业和个人都需要采取积极有效的措施来应对。教育和培训是提高劳动者与人工智能协同工作能力的关键因素。政府和企业必须加大投入力度，支持向未来就业转型，通过教育、技能再培训和社会支持机制，确保每个人成为未来工作的核心要素。

（一）加强教育和培训，提升劳动者的技能水平和适应性

人工智能对低技能或中等技能职位的替代效应，会加剧就业极化和收入不平等的问题。一方面，低技能或中等技能劳动者会面临失业或降薪的风险，他们可能需要接受再培训或转行才能适应新的就业市场需求；另一方面，高技能劳动者会享受到更多的就业机会和收入增长，他们可以利用人工智能提高自己的生产力和创造力。因此，人工智能会加大不同技能水平劳动者之间的收入差距和社会分化。

开展技能再培训革命的迫切性增加。技能差距和难以吸引人才是企业业务转型的主要障碍。各行各业都需要开展员工培训，重塑职业技能。2027年之前，60%的员工需要接受培训。同时，平均每个员工有44%的技能需要升级。企业将在未来五年优先培训员工使用人工智能和大数据的能力；进行需求预测，找到适当的人才，弥合工作需求和技能之间的差距。

提高技能再培训的速度很有必要。政府应该加大对基础教育、职业教育和终身教育的投入和支持，改革教育体制和课程设置，培养劳动者的数字素养、创新思维、跨领域知识和通用技能等。企业应该加强对员工的在职培训和再培训，提供灵活多样的学习渠道和资源，帮助员工提高自身素养，适应人工智能时代的要求；为了消除员工技能和未来企业需求之间的差距，企业和政府必须承担责任，为员工创造学习和技能再培训机会。政府若能为技能培训提供资金支持，将有助于匹配人才和增加就业机会。比如，虽然绿色岗位在过去四年中持续增加，但面向绿色岗位的技能再培训和升级培训并未能跟上步伐。企业须采取更多行动，为员工提供必要技能，参与推动环境变革。

（二）政府加强政策引导，营造有利于就业稳定的环境

政府提供的技能培训资金是将人才与就业联系起来的最有效的公共政策。政府应加大对人工智能产业的扶持力度，推动人工智能技术在各行各业的广泛应用，创造更多就业机会。完善就业服务体系，加强对失业或转岗的劳动者的就业指导、职业培训、社会保障等支持，帮助他们尽快实现就业或再就业。倡导绿色技能培训议程。加强对人工智能领域的法律法规和伦理规范的制定和监督，防范人工智能对就业的负面影响，保障劳动者的合法权益。

（三）企业加强技术创新，提升绿色技能和人工智能与就业的协同效应

企业在加大人力资源投入的同时也在淘汰员工，希望提高员工队伍的生产效率和成本效益。技术素养，尤其是掌握绿色技能和人工智能和大数据分析的能力将变得日益重要，并在未来五年成为企业技能发展战略的焦点。企业应加大对人工智能技术研发和应用的投入，探索以场景创新为导向的新模式新方法，提高生产效率和产品质量。加强对员工的在职培训和再培训，提供灵活多样的学习渠道和资源，帮助员工适应技术变化，提升员工的专业技能和创新能力。企业应该优化组织结构和管理模式，实现人机协作和优势互补，提高员工的参与度和满意度。

（四）社会加强舆论引导，营造积极健康的人工智能发展氛围

社会各界应该客观理性地看待新技术对就业的影响，既不过分夸大其威胁，也不过分忽视其机遇。社会各界应该积极宣传人工智能对经济社会发展和民生改善的贡献，增强公众对技术推动发展和就业的信心。积极倡导终身学习、自主创新、合作共赢等价值观，激发公众对人工智能学习和应用的热情和主动性。