在任何时期，技术对就业的影响都是双重的：一方面它取代了传统岗位，另一方面它创造了新的工作领域。机器替代了农民，但也催生了航空工程师等新职业。那么，技术创造的新岗位究竟由谁来承担？这些岗位的薪酬如何？新岗位保持新颖的时间有多久，最终会不会变成普通劳动者都能胜任的常规工作？
麻省理工学院劳动经济学家David Autor领导的一项关于美国战后就业的研究，为这些问题提供了深入洞见。研究显示，在战后美国，新兴的工作形式往往更多地惠及30岁以下的大学毕业生。
“我们以前从未如此具体地了解过是谁在从事新兴工作，”Autor说，“这些工作更多集中在年轻且受过教育的人群中，且多分布于城市地区。”
该研究还揭示了一个重要的宏观现象：大量基于创新的新工作是由需求驱动的。以二战期间政府支持的科研和制造业扩张为例，这一时期催生了大量新工作和新专业技能。
“这说明无论我们在哪个领域进行新投资，都会产生新的专业化方向，”Autor指出，“只要创造了大规模的活动，就必然会出现与之相关的新专业知识。这一点非常令人振奋。”
这篇题为《新工作与更多工作的区别》（What Makes New Work Different from More Work？）的论文即将在《经济学年评》发表。作者包括Autor本人、MIT经济系博士生Caroline Chin、荷兰蒂尔堡大学及乌得勒支大学经济学教授Anna M. Salomons，以及西北大学凯洛格管理学院助理教授Bryan Seegmiller。
关于人工智能（AI）对就业的影响，Autor认为目前还难以断言AI将如何改变职场。
“大家普遍担心AI自动化会更快地侵蚀具体任务，”他说，“但任务被替代不等于整个岗位被取代，因为许多岗位包含多个任务。我们都在问：新的工作机会会从哪里来？这非常重要，但我们对此知之甚少，不知道它们会是什么样子，谁能胜任。”
“如果人人都是专家，那就没人是专家”
四位作者此前合作完成了一项重要研究，发现1940年至2018年间，美国约60%的岗位属于1940年后才广泛出现的新专业。新研究则进一步细化，分析了具体哪些人承担了这些新兴岗位。
研究利用了1940至1950年美国人口普查数据，以及2011至2023年的美国社区调查（ACS）数据。由于普查数据在约70年后公开，研究者得以追踪个体职业和薪资变化，分析新旧岗位的差异。
通过与美国人口普查局的合作，研究团队获得了安全访问个人级ACS数据的权限，进而分析了新兴职业从业者的收入、教育背景及其他人口特征，并与传统职业从业者进行了对比。
Autor指出，新工作总是与新型专业技能紧密相关。起初，这些技能稀缺，随着时间推移可能逐渐普及。专业技能往往与新技术密不可分。
“劳动的价值不仅在于能完成任务，更在于掌握专门知识，这通常是高薪工作的关键，”他说，“而且这种知识必须稀缺。如果人人都是专家，那就没人是专家。”
研究发现，1950年约有7%的员工从事1930年后新兴的工作类型；而2011至2023年间，这一比例约为18%，对应1970年后出现的新职业。虽然这大致反映了每十年新岗位的比例，但Autor认为这并非固定趋势。
新兴岗位多出现在城市地区，30岁以下年轻人受益最大。进入新兴岗位对职业发展有持续影响：1940年从事新兴工作的人员，到1950年仍从事新兴工作的可能性是普通人群的2.5倍。大学毕业生从事新兴工作的概率比高中毕业生高2.9个百分点。
此外，新兴岗位普遍享有工资溢价，即整体薪酬高于传统岗位。但随着专业技能逐渐普及，这种溢价会逐渐减弱。
“稀缺性会消失，知识变成常识，技能被自动化取代，新的工作最终也会变成旧的工作。”
毕竟，驾驶汽车曾经是一项稀缺技能，使用WordPerfect或Microsoft Word等文字处理软件在1990年代也曾是专业技能，但后来这些技能变成了电脑使用的基础。
回到人工智能
研究新兴岗位的分布让学者们得出一个重要结论：新工作产生往往伴随着需求的推动。二战时期，联邦政府通过公私合作推动制造业发展，带来了大量新工作。研究显示，1940至1950年间，85%至90%的新工作与技术进步密切相关。
这表明，创新不仅仅是供应方（创新者和企业家）的事情，需求方的推动同样关键。
“技术创新不是灵光一现，而是有目的的、累积的过程，”Autor说，“如果没有足够的推动，创新永远无法实现突破。”
这也引出了当下备受关注的AI话题。AI究竟会创造优质新岗位，还是会取代现有工作？Autor认为这取决于我们如何应用AI。
以庞大的医疗行业为例，AI可以带来多种技术驱动的新工作机会，前提是人们愿意创造这些岗位。
“AI在医疗领域的应用有多种方式，”他说，“一种是直接自动化取代人力，另一种是让不同专业水平的人完成不同任务。我认为后者对社会更有益，但市场是否会朝这个方向发展尚不确定。”
另一方面，若政府推动需求，AI有望提升医疗生产力，从而创造更多新岗位。
“美国医疗支出中超过一半是公共资金，我们有很大影响力，可以引导方向。AI的应用方式多种多样。”
本研究部分获得了休利特基金会、谷歌技术与社会访问学者项目、NOMIS基金会、施密特科学AI2050奖学金、史密斯理查森基金会、詹姆斯·M和凯斯琳·D·斯通基金会以及Instituut Gak的支持。
