过去80年,科技创造的新岗位都给了谁?
MIT 劳动经济学家大卫·奥托（David Autor）主导的一项新研究回答了这些问题。他和同事用详尽的数据呈现了一幅图景：在战后的美国，技术催生的新工作给 30 岁以下的大学毕业生带来的好处，远超其他任何群体。
“我们以前从来没有精确地看到过是谁在做新工作，”奥托说，“做新工作的更多是年轻人、受过高等教育的人，而且集中在城市。”
这项研究还有一个宏观层面的重要发现：大量由创新驱动的新工作其实是由需求拉动的。1940 年代政府为应对二战而大规模扩展研发和制造业，催生了大量新工作和新的专业知识。
“这说明我们在哪里投资，就会在哪里长出新的专业分工，”奥托说，“只要你创造出一项大规模的活动，就一定会有相关的新专业知识出现。我们觉得这个发现很令人振奋。”
这篇论文题为《新工作和更多工作有什么不同？》（What Makes New Work Different from More Work?），即将发表在《经济学年度评论》（Annual Review of Economics）上。作者包括奥托、MIT 经济学系博士生卡罗琳·陈（Caroline Chin）、蒂尔堡大学和乌得勒支大学经济学教授安娜·M·萨洛蒙斯（Anna M. Salomons），以及西北大学凯洛格管理学院助理教授布莱恩·西格米勒（Bryan Seegmiller）。
了解新工作的规律以及哪类人能抢到这些工作，可能跟 AI 的扩散有直接关系——不过在奥托看来，现在判断 AI 会怎样影响就业还为时过早。
“人们很担心基于 AI 的自动化会更快地侵蚀某些具体任务，”奥托说，“但侵蚀任务不等于侵蚀工作岗位，因为很多岗位包含大量不同的任务。不过我们都在问同一个问题：新工作会从哪里来？这个问题太重要了，而我们所知甚少。我们不知道新工作会是什么、长什么样、谁能干。”
"如果人人都是专家，那就没人是专家"
这四位作者此前合作过一项关于新工作的重要研究，发表于 2024 年。那项研究发现，1940 年到 2018 年间美国大约六成的工作岗位属于 1940 年以后才广泛出现的新专业领域。这次的新研究在此基础上更进一步，精确追踪了是谁在填充这些新岗位。
研究人员使用了 1940 年到 1950 年的美国人口普查数据，以及 2011 年到 2023 年的美国社区调查（ACS）数据。前者因为人口普查记录在大约 70 年后会完全公开，学者们可以查看个人层面的职业、薪资等信息，还能追踪同一批人在 1940 年和 1950 年两次普查之间的职业变动。
通过与人口普查局的合作研究安排，作者还获得了 ACS 个人级别记录的安全访问权限。这些数据让他们可以分析新职业领域从业者的收入、教育水平和人口特征，并与从事老行当的工人进行对比。
奥托指出，新工作总是和新的专业知识绑在一起的。起初这种专业知识稀缺；随着时间推移可能变得普遍。而专业知识往往与新技术相关联。
“它要求掌握某种能力，”奥托说，“让劳动力值钱的不仅仅是‘能干活’，而是专业化的知识。这往往也是高薪和低薪工作之间的分界线。”他补充说：“而且这种知识必须是稀缺的。如果人人都是专家，那就没人是专家。”
通过分析普查数据，学者们发现 1950 年时约 7% 的就业者从事的是 1930 年以来才出现的工作类型。到了 2011-2023 年，约 18% 的工人从事的是 1970 年以后才出现的工作。（这大致相当于每十年同样比例的新岗位出现，不过奥托认为这不一定是铁律。）
在这些时期里，新工作更多出现在城市地区，30 岁以下的人从中获益最多。进入新工作领域似乎有持续效应：1940 年从事新工作的人，到 1950 年仍在做新工作的概率是普通人群的 2.5 倍。大学毕业生从事新工作的概率比高中毕业生高 2.9 个百分点。
新工作还带有薪资溢价，总体上比已有工作类型的薪水更高。但研究也显示，随着某种新工作所需的专业知识变得越来越普及，这种薪资溢价会逐渐消失。
“稀缺性带来的价值会被侵蚀，”奥托说，“那些知识变成了常识，或者它本身被自动化了——新工作会变旧。”
奥托举了个例子：开车曾经是一种稀缺技能。同样的道理，直到 1990 年代，会用 WordPerfect 或 Microsoft Word 这样的文字处理软件也算一门本事。但过了一段时间，操作文字处理工具就变成了使用电脑最基本的能力。
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