论文来源

Frey, C. B., & Osborne, M. A. (2013). The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation. Retrieved September, 7, 2013.

图片来源：《机器人总动员》剧照。

历史回顾：技术革命&就业

早在工业革命时期，人们就开始担心技术革命对就业的影响。以19世纪初发生在英国的“路德叛乱”为例，受到新技术威胁的纺织工人不惜捣毁工厂的机器设备，甚至烧毁工厂主的房子来反对技术进步。19世纪初技术进步的典型特点是“去技能化”，举例来说，原来制鞋匠要经过长期专业训练才能制造鞋子，而技术进步将制鞋流程分解为许多具体的、简单的工作任务，仅需要低技能的劳动力就可以完成。尤其是福特在汽车行业引入生产流水线后，这种趋势更加明显，资本偏好使用与其互补的非技能劳动力，倾向于替代技能劳动力。

随着分工的进一步深化，运输成本的下降，企业市场范围的不断扩大，迫使企业不得不使用机械化来提高生产率，企业对生产过程自动化的要求越来越高。这增加了对高技能蓝领劳动力的需求，同时对白领非生产工人劳动力的需求也有所增加。20世纪技术进步的特点是“技能偏向型”。但由于美国同一时期高教育水平的劳动供给不断增加，高技能劳动力和低技能劳动力之间的收入差距有下降的趋势。

伴随信息技术的飞速发展，计算机的成本不断下降，在1945-1980年间，计算机成本每年下降37%，而1980-1990年间，年平均下降速度更是达到了64%。传统常规性、程序化和可编码的就业不断被取代，20世纪末21世纪初，技术进步的典型特点是“去常规划化”。但同时抽象型、创造型的工作任务与信息技术互补，劳动力市场呈现出“两极化”的趋势，高收入的认知型工作、低收入的手工型工作所增加，而中等技能的常规性工作和就业有所下降。

新时期技术进步的特点

计算机技术正在尝试或已经有所突破的领域有：机器学习（Machine Learning，ML），包括数据挖掘、机器视觉以及其他相关领域的人工智能；移动机器人（Mobile Robotics，MR），对机器学习技术的应用能力。过去计算机技术进步局限于手动和认知工作任务中的常规性部分，而新技术正在突破认知和手动工作任务的非常规部分。

非常规的认知工作任务：

医疗领域，IBM的Watson计算机基于大量的临床数据和专业报告可以帮助医生分析患者病症并提供相应的治疗方案。

法律领域，Symantec的搜索系统可以识别出法律文件中的一般概念，可以在两天内分析和处理57万份文件。

传感器，随着数据传感器成本的降低和灵敏度的提高，ML技术可以成功的获取电池、水质、重症病房的数据。举例来说，多哈、圣保罗及北京等城市已经在各种管道、水泵等基础设施上安装了传感器来监管水质和泄露，成功减少了40%-50%的泄露。

非常规的手动工作任务：

外科手术机器人；无人驾驶汽车；电传飞行控制机器人；采摘机器人；面包机器人；商用服务业机器人：准备食物，健康护理，清洁，老年人照料。

模型设置

生产函数的形式可以表示为：

其中，Ls和Lns分别代表容易受冲击和不容易受冲击的劳动投入，C为计算机资本。由于技术进步，计算机的成本不断下降。劳动力依据收入最大化原则和自身的比较优势在两种类型的就业之间调整劳动投入。与Autor et al.(2013)不同，他们认为计算机技术仅能替代常规工作任务，本文认为技术进步带来的影响可以扩展到任何不受技术进步瓶颈约束的非常规性工作任务。

受技术进步瓶颈的影响，不容易受到冲击的劳动力投入可以表示为：

主要包括三种类型，知觉和操作型工作任务，创造型工作任务和社交型工作任务。尽管，短期大数据和MR的发展，许多非常规性工作任务正在逐渐自动化，但是包含以上三种类型的工作任务在接下来的10-20年间被替代的概率比较低。

特定职业被替代的概率取决于工作任务：

在图1社交性工作任务中，与谈判专家相比，洗碗工并不需要与过多的人打交道，因此更容易被替代。

预测方法

数据来源：

O*NET数据，该数据是美国劳工部在网上提供的在线服务，共提供903个职业的详细描述。数据的优势在于使用特定的标准和可测量的变量来定义职业特点。此外，该数据与美国劳工部标准的职业分类（SOC）相对应，通过匹配可以知道特定职业的就业和收入。两组数据匹配后共有702个职业。

实施策略：

1.牛津大学工程科学部的工作人员手动选取70个职业，通过全面观察不同职业的工作任务定义特定职业是否可自动化，将所有工作任务均可自动化的职业定义为1。

2.利用O*NET变量对应计算机技术进步的瓶颈，尤其关注知觉和可操作型，创造性及社交型工作任务。

预测方法：

使用70个手动定义的职业数据，利用Logit模型、高斯过程分类模型进行回归，选择拟合程度最好的模型作为预测模型，并利用该模型对剩余职业被取代的概率进行预测。

21世纪职业风险预测结果

哪些就业更容易受到计算机技术进步的影响？预测结果如下图所示：

作者将所有就业划分三种类型，低风险、中风险和高风险职业，其中，美国有47%的就业处在高风险类别。

高风险职业包括：低端服务业；销售人员，主要指出纳人员、营业员及租赁业务人员；交通和物流服务人员；办公室和行政支持人员；建筑业服务人员。

由于技术进步的瓶颈，第二轮自动化的速度会有所下降，中等技能劳动力被替代的速度有所减慢。中等风险的职业被替代的速度依赖于计算机技术是否能克服知觉、操作型、创新型和社交型的工作任务。

低风险职业包括：职业经理、商业和金融服务人员；与教育、医疗和艺术类相关的职业；工程师和科研人员。

作者最后提供随计算机替代概率变化的中位数工资和技能类型，如下图所示：

可以发现，不同于目前劳动力市场的“两极化”变化趋势，两者之间呈显著的负相关关系。作者预测，在不久的将来，技术进步倾向于替代低技能、低工资的职业，而非常规性的职业；高技能、高工资的职业受到的影响最小。要想赢得这场与机器人的比赛，需要积累创新型和社交型技能。

论文附录中，作者提供了702个职业被计算机替代的概率，感兴趣的读者可以查看原文。

Abstract

We examine how susceptible jobs are to computerisation. To assess this, we begin by implementing a novel methodology to estimate the probability of computerisation for 702 detailed occupations, using a Gaussian process classifier. Based on these estimates, we examine expected impacts of future computerisation on US labour market outcomes, with the primary objective of analysing the number of jobs at risk and the relationship between an occupation’s probability of computerisation, wages and educational attainment. According to our estimates, about 47 percent of total US employment is at risk. We further provide evidence that wages and educational attainment exhibit a strong negative relationship with an occupation’s probability of computerisation.

作者：李雅楠