2030年，应该做什么工作？

工作的新未来 ：比赛部署AI 和提高技能欧洲及其他地区 Authors Eric Hazan Anu Madgavkar Michael Chui Sven SmitDana Maor Gurneet SinghDandona Roland Huyghues - Despointes May 2024 麦肯锡全球研究所 麦肯锡全球研究所成立于1990年。我们的使命是为世界经济和商业问题中最关键的问题提供事实基础，以辅助企业的决策和政策领导者的判断。我们受益于麦肯锡公司在区域、行业和功能方面的全部知识、技能和专长，但编辑方向和决策完全由MGI的董事和合伙人负责。 我们的研究分为五个主要主题 ： ———生产力与繁荣 ： 最有效地创造和利用世界资产世界资源 ： 可持续地建设、供电和养活世界人的潜能 ： 最大限度地发挥人的潜能 全球联系 ： 探索商品 ， 服务 ， 人员 ， 资本和思想的流动如何塑造经济 —未来的技术和市场 ： 讨论下一个价值和竞争 我们致力于独立和基于事实的研究。我们没有任何工作是由任何企业、政府或其他机构委托或资助的；我们的研究成果完全公开共享且不收取任何费用；我们完全由麦肯锡的合作伙伴资助。虽然我们邀请了多位杰出的外部顾问参与我们的工作，但出版物中呈现的所有分析均为MGI独自完成，任何错误也由我们自行承担。 您可以在 www. mckinsey. com / mgi 上找到有关 MGI 和我们的研究的更多信息。 MGI 合作伙伴 MGI 董事 Michael Chui MekalaKrishnan Anu Madgavkar Jan Mischke Jeongmin Seong Tilman Tacke Sven Smit(主席) 克里斯 · 布拉德利 · 奎林 ·埃林 · 西尔万 · 约翰逊· 奥利维亚 · 怀特 Contents 聚光灯 ： 制造业40 聚焦 ： 医疗保健42 背景 ： 劳动力短缺和生产率增长放缓4 在技术发酵时期提高生产力和人力资本52 劳动力市场中断的不同地理22 技术附录60 聚焦 ： 金融服务38 一目了然 在劳动力市场趋紧和生产力增长放缓的背景下，欧洲和美国面临劳动需求的转变，这一转变由人工智能和自动化驱动。我们对工作未来进行的更新建模发现，在STEM相关、医疗保健和其他高技能职业中，对工人的需求会上升，而对办公人员、生产工人和客户服务代表等职业的需求则会下降。到2030年，在中等采用情景下，当前的工作小时数可能有高达30%能够被自动化，这在生成式AI的加速作用下更为显著。实现净零排放、老龄化劳动力、电子商务的增长以及基础设施和技术支出增加、整体经济发展的努力也可能改变就业需求。 到 2030 年 ， 欧洲可能需要多达 1200 万个职业转型 ， 疫情前的速度。在美国，所需的转变可能达到近1.2亿，与疫情前的常态相符。两个地区在COVID-19高峰期经历了更高的劳动力市场变动水平，表明它们能够应对这样的就业转变规模。在欧洲各国之间，职业变化的速度大致相似，尽管具体组合反映了它们经济的不同特征。 企业将需要大幅提升员工技能。随着对物理、手动和高阶认知技能的需求趋于稳定，对技术和社交情感技能的需求可能会增加。在接受调查的欧洲和美国高管表示，除了需要高级信息技术和数据分析外，还需要批判性思维、创造力以及教学和培训等技能，而这些技能目前存在短缺。公司计划除了招聘或外包外，还将重点放在重新培训员工以满足技能需求上。 低工资工人面临再部署挑战，因为需求重新偏向于高工资职业，在欧洲和美国均是如此。 低工资的职业可能会看到需求减少，工人将需要获得新技能以过渡到更高薪的工作。如果这种情况没有发生，劳动市场存在更加两极分化的风险，即高薪工作多于工人数量，而现有低薪工作岗位的工人供应过剩。 今天所做的选择有望重启生产力增长并创造更好的社会成果。采纳加速技术采用的道路，并主动重新部署劳动力，可以帮助欧洲在2030年前实现每年3%的生产力增长率。然而，如果技术采用和劳动力重新部署缓慢，这一增长率将被限制在0.3%，接近当今西欧的生产力增长率水平。缓慢的劳动力重新部署将使数百万人无法参与未来工作的生产活动。 背景 ： 劳动力短缺和生产率增长放缓 1 这份报告专注于欧洲和美国的劳动力市场，分析未来几年直至2030年的趋势。技术及其他因素将推动劳动需求模式的变化，但这些预期变化需要放在正在进行的深刻劳动力市场变革的大背景下进行考量。我们的研究重点分析欧盟的九个主要经济体以及英国（在本报告中统称为“欧洲”）的情况，与美国进行对比。 劳动力市场的结构性变化已经持续了数十年，包括农业、工业和矿业就业比例的长期下降，这些行业逐渐被服务业所取代（如图1所示）。近年来，新冠疫情带来的冲击进一步加速了招聘需求的变化和职业转换，并催生了新的员工偏好，例如混合工作模式。尽管COVID-19加剧了劳动力市场的紧张状况，但欧洲较高的就业率、快速老龄化的人口结构以及工作时间的持续减少使得未来劳动力和技能短缺的问题仍然严峻。目前的关键问题是：即将到来的技术颠覆能在多大程度上解决欧洲劳动力市场面临的挑战？ Web <2024> 附件 1< MCK242172 VivaTech 2024 > < 16 > 的展品 < 1 > 欧洲和美国的就业已转向服务部门。 1850 - 2022 年 ， 欧洲和美国按部门划分的总就业份额 ，% 麦肯锡公司 在劳动力短缺和生产率增长放缓的情况下 ， 欧洲的工作未来得以展现 在欧洲和美国两地，劳动力市场紧绷状态持续上升，两个地区的空缺职位数量均有所增加，同时失业率处于历史低位。1随着大西洋两岸的人口老龄化以及每位工作者的工作小时数下降，尤其是在欧洲地区，劳动力市场的紧张状况不太可能自然缓解。在这种情况下，雇主们越来越竞争人才。 新冠疫情对工作场所产生了额外且持久的影响，尤其是混合办公模式的普及。在2018年，大约90%的劳动力完全在现场工作，而到了2021年至2022年间，这一比例降至约60%。此后，这一数字趋于稳定。然而，每天节省下来的约72分钟通勤时间中，仅有40%用于工作，其余时间主要分配给了休闲和照顾家庭事务。2对生产率的总体影响仍在争论中。3 总体而言 ， 在全球经济中 ， 生产力对于保持竞争力至关重要。4当一家公司变得更加高效时，它可以用相同的资源生产更多的或更高品质的商品或服务。这通常会导致生产成本降低，使公司能够在保持竞争力甚至扩大规模的情况下运作。因此，它们可能需要雇佣更多员工以满足其产品或服务需求的增加。此外，一个行业内的生产力提高可以刺激相关行业的就业增长；它推动创新并导致在研究与开发、工程和信息技术等领域创造新的工作岗位。提高生产力有助于解决劳动力市场挑战，让雇主即使在人才市场紧张的情况下也能生产更多，从而推动经济增长，并创造薪资更高的工作机会，为提升人力资本提供机遇。 欧洲却经历了长期的生产率放缓，自1960年代以来，生产率增长几乎一直在稳步下降（如图2所示）。5 alongside其与美国在生产率增长方面的差异，欧洲的竞争力也在减弱。这些问题似乎具有系统性而非周期性。在多个关键指标上，欧洲公司落后于美国同行，如资本回报率、营收增长、资本支出和研发。欧洲在技术开发和采用上的初始延迟有助于解释这一差距，因为自20世纪90年代以来，美国受益于信息技术驱动的生产率提升，而欧洲并未从中获益。我们之前的研究所表明，在“赢家通吃”效应普遍存在的十个关键跨行业技术中，欧洲落后于其中八个领域，进一步拉大了与美国之间的差距。6研究发现 ， 欧洲公司仍然有优势的两个领域是清洁技术和下一代材料。 Web <2024> 附件 2< MCK242172 VivaTech 2024 > < 16 > 的展品 < 2 > 从 1950 年到 2022 年 ， 欧洲和美国的生产率增长分别下降了 7个和 3 个百分点。 劳动生产率增长 (每小时工作 GDP 的年度变化) ， 同比增长% 麦肯锡公司 自动化技术有望重启生产率增长，使经济体能够解决当今劳动力市场的大多数挑战。然而，欧洲和美国在捕捉这一生产率增长方面并不处于相同的轨道上：大多数与人工智能相关的创新都在美国开发。两个地区都担心这些技术的采用可能会对劳动力市场造成破坏性影响，并加剧在劳动力中找到必要技能以及帮助工人从衰退的职业转向新兴职业的挑战。 工人在COVID-19期间 navigating了对工作需求的重大变化，导致职业转换出现临时激增——这表明劳动力市场能够成功调整就业需求模式的快速和显著变化。在欧洲，2019年至2022年间，约有3%的劳动人口自愿或非自愿地退出了其职业类别，超过历史平均水平的三倍。在美国，2019年至2022年间，5.5%的劳动人口受到职业转变的影响，是历史平均水平的1.5倍。7职业转变在欧洲和美国随后回归到历史水平，尽管一些行业仍受到影响，包括食品服务行业。 商业领袖和政策制造商将面临至关重要的选择多少拥抱技术变革培训和投资和重新部署工人进入未来的工作。 加快未来工作过渡的潜力 劳动力需求将继续随着时间演变，受到欧洲和美国正在发挥作用的结构性趋势的影响。其中最重要的因素是预期的技术进步，尤其是人工智能（AI），这可能会加速生产率增长并改变劳动需求。结构性因素如劳动力老龄化和不断上升的医疗保健需求，特别是在欧洲尤为明显，以及气候变化等额外优先事项也将重新塑造对劳动力的需求。此外，由疫情推动的一些趋势很可能会持续下去，包括电子商务的增长以及远程工作的转变。 这些趋势代表了提高生产率的机会，但也强调了劳动力需要从衰退的职业转向新兴职业的必要性。根据我们的估计，在欧洲，更快的技术采用情景可能与每年约2%到3%的生产率增长相关，这需要大约1200万个工作岗位的转换，大致相当于疫情前时期职业转变速度的两倍。在美国，由于劳动力市场的动态性更强，这一趋势将更接近历史常态，但在两个地区，自动化采用在2030年后可能会进一步加速。虽然职业转换的规模看似令人望而生畏，但欧洲和美国在疫情期间甚至经历了更高水平的劳动力市场变化，这表明未来转换的潜力也是可以应对的。 在本章中，我们将概述未来几年劳动力需求可能如何演变，并要求加速职业转变，考虑到技术采纳速度的各种情景（参见附录1，“我们估计职业转换的方法论”），以反映技术采纳速度不确定性带来的影响。 Box 1 我们估算职业过渡的方法 我们采用了与其他麦肯锡全球研究院关于未来工作报告（自2017年起）一致的方法论，对职业、活动和技能层面的工作变化趋势进行了建模。1为了本报告，我们的分析重点放在了2022年至2030年的时期。我们还考虑了自动化采用可能如何在2030年到2035年间进一步演变。2模型的驱动程序已相应更新。 职业转型的关键驱动力是自动化、AI以及生成式AI（gen AI）的采用速率（见图表）。使用两种情景来界定工作与自动化模型：“早采用”和“晚采用”。在“早采用”情景中，所有参数被调整至最极端的合理假设下，从而导致自动化开发和采用的最快节奏；而在“晚采用”情景中，所有参数则被调整至相反的方向。实际情况很可能会落在两者之间。4 我们的模型区分了就业需求和职业转换。对于前者，它估计了按行业和职业划分的净就业需求变化；对于后者，它估计了与2030年基线相比，各行业内的职业净减少情况。在计算转换时，我们不包括就业需求的增长以避免重复计算。 对于此报告 ， 我们对特定于区域的方案进行了建模 ： ——对于欧洲地区，我们模拟了两种情景：“更快”情景和“更慢”情景。对于“更快”情景，我们采用中值，即晚期情景与早期情景算术平均值的中间值。对于“更慢”情景，我们采用“中期晚期”轨迹，即采用晚期采用情景与中值情景的算术平均值。由于到2030年实现“更快”的中值情景需要的职业转换率显著高于欧洲近期疫情前的历史水平，因此我们为欧洲地区建模了“中期晚期”情景。 在本报告中，我们专注于