聚焦成人技能 #16 本出版物由经济合作与发展组织总干事负责出版。文中表达的观点和所采用的论点不一定反映经济合作与发展组织成员国的官方立场。 本文件,以及其中包含的任何数据或任何地图,均不损害任何领土的地位或主权,也不影响任何领土、城市或地区的划定边界和名称。 图版权:封面 © Shutterstock / PintoArt 知识共享署名 4.0 国际许可协议 (CC BY 4.0) 本作品根据知识共享署名 4.0 国际许可协议发布。使用本作品即表示您接受受该许可协议条款的约束(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。 署名权——你必须注明出处。 翻译——你必须引用原始作品,说明对原文的修改,并添加以下文字:如果原始作品和翻译之间有任何出入,仅应视为原始作品的内容有效。 改编说明——你必须引用原始作品,并添加以下文字:这是经合组织(OECD)原作品的改编。在此改编中表达的观点和使用论点不应被视为代表经合组织或其成员国官方立场。 第三方材料——该许可不适用于作品中的第三方材料。如使用此类材料,您需负责获得第三方许可,并承担任何侵权索赔责任。 未经特别许可,您不得使用经合组织标志、视觉识别或封面图片,也不得暗示经合组织认可您使用该作品。 根据本许可协议产生的任何争议应根据2012年仲裁规则由常设仲裁法院(PCA)进行仲裁。仲裁地点应为巴黎(法国)。仲裁员人数应为一名。 关键信息 自我组织和协作能力是当今职场中最常用的技能。在参与2023年成人技能调查的几乎所有国家中,工人报告称频繁使用任务自主权(task discretion)和自我组织,包括规划任务、安排自己的时间以及调整工作节奏。协作技能也得到广泛应用,反映了团队合作、沟通和人际协调在当今经济中的核心作用。相比之下,明确涉及数字技能的任务——例如计算、测量和使用图表——在大多数国家中仍然是报告频率最低的。 技术正在重塑工作场所中技能的应用方式。在过去十年中,技能的应用方式随着技术、工作组织形式和经济结构的深刻变化而演变。与信息处理技能相关的任务——特别是信息和通信技术(ICT)以及写作——在大多数国家和职业中变得更加频繁,而涉及体力与灵巧性的任务则有所减少。重要的是,这些转变主要发生在职业内部,而非通过职业结构的变化,这突显了工作重新设计、技术采纳和工作场所实践在塑造技能需求中的核心作用。 各层次岗位的技能需求正在趋同。在过去十年中,低技能工人增加了对广泛技能的使用,特别是在信息通信技术(ICT)、计算能力和影响任务方面,从而缩小了多个国家中与高技能工人之间的差距。这种趋同反映了工作中任务的普遍升级,而非工人转向不同的职业。因此,即使是传统上被认为低技能的岗位,也越来越频繁地需要使用信息处理和通用技能,这突显了为所有工人提供培训机会以适应日益增长的技能需求的重要性。 技能使用的差距依然存在,在某些情况下还在扩大。虽然低技能工人过去十年里增加了对许多技能的使用,显示出一定程度的趋同,但在类似工作中,男性和女性在技能部署方面仍存在巨大不平等。在许多国家, numeracy(计算能力)、ICT(信息和通信技术)以及 influencing(影响)技能的使用性别差距依然很大,这表明在技能密集型任务和晋升机会方面的获取存在差异。因此,解决技能使用问题不仅需要针对技能供给的政策行动,还需要针对工作场所实践、任务分配、自主权以及学习机会的获取进行政策干预。 调查中如何衡量技能的使用 在“成人技能调查”中,工作技能的使用情况是通过询问受访者执行与不同技能相关的特定任务频率的问题来衡量的。这些任务涵盖了核心信息处理技能——阅读、写作、计算、信息通信技术使用和解决问题——以及更广泛的通用工作技能,包括任务自主性、工作中学习、影响他人、合作、自我组织、灵巧性和身体技能。对于每项任务,受访者使用从“从不”到“每天”的五点量表报告执行频率。对多项任务的综合回答用于创建技能使用的汇总指标,其中较高值表示特定技能的应用频率更高。 这种方法使得跨国家、跨工人群体以及跨时间段比较技能使用成为可能,但解读结果时需谨慎。这些指标捕捉的是工人报告执行可观察活动的频率,而非支撑这些活动的全部认知过程。许多工作场所活动同时需要多种能力;例如,规划、团队合作或问题解决可能依赖于通过读写或计算能力发展起来的推理过程,即使没有报告频繁的阅读或计算任务。因此,跨技能领域的比较应被解读为特定任务报告流行度的差异,而非某些技能在塑造工作场所绩效和更广泛社会结果方面必要性或影响力较低的证据。 工作中最常用哪些技能 在参与2023年成人技能调查(PIAAC)的几乎所有国家中,自我管理技能和工作任务自主权都是工作中最常用的技能(见图1)。大多数工人报告他们对自己任务的规划、自身时间的安排或工作节奏的调整负有责任。这或许反映了自主性和问责制在当今工作场所日益增长的重要性。合作技能也得到广泛应用。许多工人报告他们经常与同事互动,这突显了团队合作、沟通和人际协调日益增加的相关性。 相比之下,明确要求阅读、写作或计算的任务平均报告频率较低。在大多数国家,数值计算类任务报告最少,通常每周执行不足一次。即使在平均数值能力较高的国家,许多工作者也很少执行涉及计算、测量或定量分析的任务。解决问题类任务比数值计算类任务执行得更频繁,但仍然不如与自主性和协作相关的任务执行得频繁。 技能熟练程度与技能使用之间存在持续差距 在国家内部,熟练程度与使用程度之间的差距很大(见图2)。例如,相当一部分具有较高读写能力的工人报告在工作中很少参与阅读任务。在新加坡和克罗地亚等多个经济体中,大约三分之一的具有较高读写能力的工人,在工作中的阅读使用程度处于最低的十分位。这种能力利用不足不仅限于低技能工作。即使在专业职业领域,许多具有较强技能的工人也报告在日常任务中很少使用他们的技能。例如,具有较高读写能力评分的健康相关专业人士中,几乎有四分之一的人在工作中的阅读使用程度处于最低的十分位。这些错配现象表明,工作设计、任务分配和劳动力市场匹配方面存在低效,导致形成了一部分潜在的人力资本,这部分人力资本产生的经济或个人回报有限。 平均读写或计算能力较高的国家,在工作场所并不系统性地表现出更频繁的读写和计算任务。一些读写或计算能力相对一般的国家报告称,工作中经常遇到读写和计算任务,而另一些能力表现突出的国家则显示,工作场所中相关技能的运用有限。这种不对应现象凸显了技能发展与技能运用受到不同的制度、组织和经济因素的影响。同时,解读结果时应保持谨慎,因为报告中的使用差异也可能反映了效率的不同,而不仅仅是技能需求上的差异。例如,能力较高的工人可能更高效地完成任务或需要较少重复,即便技能需求相似,这也可能导致报告频率较低——反之亦然。 技能使用为何关乎工资、生产力和幸福感 工作中更频繁地运用技能与更高的工资相关联,即使在考虑了熟练程度、职业和工作特征后也是如此(见图3)。影响技能和信息处理技能(包括阅读、信息和通信技术以及 numeracy)产生了最大的工资溢价。例如,在PIAAC样本国家中,标准差增加一个单位, 在工作中运用影响技巧与小时工资上涨6%相关(其他因素均相等,包括职业)。这些关系表明,运用技巧能够捕捉到正式资质或职业分类中未能完全反映的技能要求和工作内容。 每项技能使用量增加一个标准差与小时工资的关联,OLS系数 注意:该图表示技能使用对工资的OLS回归系数,使用抽样权重加权。每根条形代表一个单独的回归。工资是指就业和自雇人员的毛小时收入,包括奖金,以PPP调整后的2022年美元计价。工资分布已被修整,以消除第1和第99个百分位数。样本仅包括25至65岁的全职工作者。系数已调整性别、移民背景、年龄、年龄平方、是否与伴侣同住或有无子女、教育程度、识字能力、职业、行业、公司规模、固定合同、公共就业和国家固定效应。所有系数都具有统计显著性(至少在5%的显著性水平上)。由于工资方面的响应模式异常,韩国未纳入分析。 来源:经合组织(OECD)2026年,《劳动者如何在职场中使用或不使用其技能》,《精准施能》,经合组织出版社,巴黎,https://doi.org/10.1787/0e7c6dc9-en。 在总体层面,技能使用不平等与各国间的工资不平等密切相关。那些技能密集型任务集中在少数工人身上的经济体往往表现出更广泛的工资差距。相比之下,技能使用分布更均衡的国家则显示出较低的不平等。技能使用也与各国间的劳动生产率差异相关。那些工人更频繁参与阅读及其他信息处理任务的经济体,往往能实现更高的每小时人均GDP,即便在考虑了平均技能水平之后也是如此。虽然技能使用并非生产率提升的唯一驱动因素,但现有技能利用不足似乎对经济表现构成了拖累。 除了经济成果,技能的使用对工作质量和幸福感具有重要影响。能够更充分运用其技能的工人报告了更高的工作满意度和生活满意度。工作中的学习机会和更大的任务自主权与积极成果尤其密切相关。本分析的一个新颖贡献涉及职业倦怠风险。更大的任务自主权和自我组织技能与较低的倦怠风险相关,这表明对工作过程的控制可以弥补工作强度的负面影响。相比之下,身体技能的密集使用与更高的倦怠风险相关,这可能是由于身体劳累、工作满意度较低或此类角色中自主权范围有限所致。 技能使用方式随时间的变化 首次,成人技能调查使得对技能使用随时间推移的变化进行分析成为可能。尽管在当今的工作场所,与通用技能相关的工作任务的使用频率仍然低于与信息处理技能相关的工作任务,但已有证据表明随着时间的推移,两者正在趋同。在过去十年中,信息通信技术(ICT)的使用比其他任何领域都更为广泛,在西班牙、智利和爱尔兰等国家尤其显著增长。写作任务的使用频率也有所提高,反映了文件记录、报告和数字通信日益重要。阅读和计算技能的使用增长较为温和,且在不同国家之间并不均衡。例如,在一些经济体中,数字工具的普及似乎减少了直接 与数字任务的互动。解决问题式的使用平均略有增加,但趋势差异很大。 分解分析表明,观察到的技能使用变化大多是由职业内部的发展驱动的,而不是由劳动力构成或职业结构的转变引起的(图4)。换句话说,工作本身随着时间的推移变得更加或不太技能密集,而不是技能密集型工作的规模在增长。ICT使用的显著职业内增加突显了数字工具在先前很少依赖它们的角色中的扩散,而灵巧性使用的下降则反映了现有工作中任务内容的变化。 职业技能需求变化 在所有职业中,信息通信技术(ICT)和写作能力以及更 modestly(适度地)的数值能力使用均有所增加,但变化的程度有所不同。增长在低技能和中等技能职业中尤为强劲,这表明工作的重塑远不止于高技能专业角色。例如,销售或农业职业的工人越来越多地使用数字设备、基本数据录入或自动化系统。 他们日常任务中的体力活动正在减少。与此同时,大多数职业中的体力活和技巧性任务也在下降。即使是传统的体力劳动岗位,纯粹的身体活动也在减少,通常伴随着监控、协调或信息相关任务的增加。这些变化改变了职业所需的技能组合,并对培训和适应提出了新的要求。 理解这些异质轨迹对政策制定至关重要。统一的培训方法可能无法满足在不同领域涌现的特定技能需求。 职业。相反,针对工作重塑和在职学习的定向支持,可以帮助工人在当前岗位上适应不断变化的任务要求。 注意:该图展示了PIAAC周期间技能使用变化的Blinder-Oaxaca分解结果。每根条形代表一个单独的回归。控制变量包括性别、年龄、年龄平方、教育水平、读写能力、职业、行业、企业规模、固定期限合同、公共部门就业和国家固定效应。所有系数均具有统计显著性(显著性水平为1%),合作技能的系数除外,其不具统计显著性。 来源:经合组织(OECD)2026年,《劳动者如何在职场中使用或不使用其技能》,《精准施能》,经合组织出版社,巴黎,https://doi.org/10.1787/0e7c6dc9-en。 技能使用的趋同与分化 在过去十年中,大多数技能领域里