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AI来了?别怕!劳动力市场中社交能力越来越重要了

推文人 | 敖翔 
原文信息:David J.Deming. The growing importance of social skills in the labor market[J].The Quarterly Journal of Economics, Volume 132, Issue 4, 1 November 2017, Pages 1593–1640.
 
一、背景介绍
 
这篇论文介绍了过去几十年来美国劳动力市场中对社交能力的需求日益增长的证据。核心结论是,社交能力对获取高收入越来越重要;工作的智力含量越高,提高社交能力对收入带来的正面效益越大。
Figure1展示了一组认知能力相关职业在2000-2012之间的岗位变化情况。Figure1 的上部分展示了一些走下坡路的STEM(科学,Science、技术Technology、工程Engineering和数学,Mathematics)工作种类,除了跟编程相关的IT职位有明显增长以外,其他的的传统理工科职位都在衰退,可怜的工程师Engineers垫底,除此以外航空管制、飞行员、生物学家、物理学家、建筑师、工程及科学家、制图员等等工作岗位都在缩减。下半部分是其他快速增长的认知能力相关职业种类,可以看到服务型种类的工作一片欣欣向荣,增长最快的是幼儿级中学老师、经理、护士、健康顾问、康复师、会计和财务、经济学家和调研学者、社工资讯类工作者等等,这些工作都需要与人打交道的能力,也就是社交能力。
 
出现这种情况的原因,作者提到了两种可能的解释,一是由技术进步放缓造成高能力岗位增长疲弱,另一方面是因为信息技术迅猛发展,电脑程序和机械能够完成的工作内容和种类越来越丰富,从金融行业的管理和分析、税务的管理甚至到医疗行业的癌症诊断,都已经运用了计算机强大的运算能力。近两年的人工智能投入具体应用,除了能胜任很多传统工作以外,还可以完成不少超乎想象的新型工作。
 
二、模型介绍
 
作者借鉴了李嘉图的贸易模型,在生产模型中引入“交易”的概念,构建了一个基于工作场景的团队生产模型,体现出社交能力的重要性。生产最终产品需要完成一系列步骤,每个人可以自己完成这些步骤,获得最终产品;也可以发挥各自的比较优势,和其他人贸易,各自为对方完成一些步骤。由于员工天然在完成各种工作任务上的能力存在差异,团队合作就可以通过比较优势提高生产效率。在模型中社交能力可以降低与他人协调或者交易任务的成本,那么社交能力高的员工交易任务的成本就更低,使得他们可以更有效地与他人进行合作。
 
基于模型作者提出了一系列假设,包括(1)认知能力和非认知能力在劳动力市场都有正的回报;(2)认知能力和社交能力是互补的;(3)具有更高社交能力的员工会从事非循规蹈矩的岗位;(4)当员工转向非循规蹈矩的岗位时,他们的相对收入增幅会随着社交能力增强而提高;(5)需要社交能力的工作越来越重要;(6)社交能力的回报随时间越来越高。
 
三、NLSY79 数据的结果
 
本文作者主要采用了三套数据,分别为(1)招聘网站 O*Net 的数据和2005年美国社区调查数据(ACS);(2)全国青年调查(NLSY79),跟踪的是1957-1964年间出生的人;(3) NLSY97,跟踪的是1980-1984年间出生的人。根据调查数据,为衡量社交能力,作者综合考虑了以下四个指标,构造了社交能力指数:对自己当前个性的评价(很害羞 / 害羞 / 外向 / 很外向);对自己 6 岁时个性的评价;高中时加入社团的数量;是否校队成员。最后一点可以捕捉个人的团队合作能力。下面是看本文的主要实证结果。
 
第(1)列表明社交能力的回报为正,并且统计上显著。第(2)列加入了认知能力,社交能力系数有所降低但仍然显著,表明社交能力和认知能力都与日后的高收入显著相关。第(3)列加入认知能力和社交能力的交互项来考察两者的互补性,系数为正且显著。第(4)列另外控制了非认知能力,但是认知能力和社交能力的系数改变很小。作者也发现,社交能力与认知技和非认知能力的相关性都不强,大致在0.2-0.3之间。第(5)列控制了接受教育年数,第(6)列作者控制了认知能力和非认知能力的交互项,第7列则同时控制这两项。最后只发现了认知能力和社交能力互补性,这意味着社交能力和认知能力可以相互锦上添花,如果你有较高的认知能力,提高社交能力的正收益更大;如果你有较高的社交能力,认知能力的正收益也更大。
 
(2)能力对工作选择的影响
 
模型同上,只是被解释变量换为工作内容,另外控制了接受教育年数和行业固定效应。本文中作者借助其他学者的研究成果,将工作分成循规蹈矩型和非循规蹈矩型两类,前者多单调而重复的体力任务。后者又可以进一步细分,其中的分析型(或者叫数学型),指倚重推理和计算的工作,覆盖了许多 STEM 专业。同时作者进一步利用招聘网站 O*Net 的数据,将工作按“是否社交密集”分类。估计结果如下:
第(1)列表明社交能力增强会显著降低员工工作的循规蹈矩程度,同样也适用于认知能力和两者交互项。第(2)列另外控制了数学任务和其他认知任务。结果表明高认知能力和低社交能力的员工更可能从事循规蹈矩工作。第(3)和(4)列把员工的工作“是否社交密集”作为结果变量,结果类似,但是符号相反。这部分结果表明,社交能力强的人更多从事非循规蹈矩的岗位。这部分结果验证了有更高社交能力的员工会从事非循规蹈矩和社交密集型工作。
 
(3)不同工作种类下能力的回报
 
上面的研究表明员工会从事那些让他们的能力得到更多回报的职业,这使得在控制职业时很难估计员工能力的回报。但是,如果假设劳动力市场摩擦阻碍了员工能够完美的从事对应的职业,那么可以估计当相同的员工转换职业时,能力的回报如何变化。
 
理论模型预期当员工转入非循规蹈矩职业和社交密集型职业时会挣得更多,并且随着社交能力增加,转换工作带来的收入收益会更高。作者估计了下面模型:
 
 
第(1)列结果表明员工从事循规蹈矩工作时显著挣得更高的工资。但是也发现选择从事非循规蹈矩工作的回报随着社交能力而增加。第(2)列用社交密集替代循规蹈矩程度。根据回归结果,员工转入一个社交密集高10%的工作收入会增加3.9%。此外,随着社交能力增强,员工的工资涨幅也会显著增加。第(3)列同时包括了循规蹈矩和社交密集变量,结果显示能力和循规蹈矩的交互项系数趋近于0,而能力与社交能力的交互项系数仍然显著甚至稍微增大。在加入行业固定效应和具体工作属性(如工会,是否监督员工)后,结果仍然稳健。
 
四、社交能力越来越重要
 
(1)社交密集型工作的就业和工资增长
 
这部分内容中,作者用三张图清晰的展示了美国从1980年到2012年之间就业和工资增长的趋势。第一张图反映了循规蹈矩性工作的劳动投入持续下降,非循规蹈矩的分析型工作在2000年之后停止增长甚至轻微下降,但是社交密集型工作的投入从1980年到2012年间增长了24%。循规蹈矩工作的减少反映了社交能力的重要性日益上升。
第二张图反映了相对于基期1980年就业份额的增长趋势。可以看出按照职业投入强度划分,高数学型、高社交密集型工作就业份额从1980年到2012年增长了7.2%,低数学型、高社交密集职业增长了4.6%,两者一共增长了11.8%。与此相反的是,高数学型、低社交密集型职业下降了3.3%。
 
第三张图反映的是1980年以来上述四类工作实际小时工资变化趋势。可以看出,此期间高数学型、低社交密集型工作的工资仅仅增长了5.9%,而高数学型、高社交密集型工作的工资增长了26%。总体而言,劳动力市场的数据表明,自从1980年以来,那些需要社交能力的工作岗位表现出了强劲的就业和工资增长趋势。
 
(2)社交能力的回报日益增加
 
这部分作者同时用了NLSY1979和1997的调查数据,估计了下面的模型。
 
第(1)-(3)列是被解释变量为全职工作的结果。第(1)列表明,认知能力的增强提高了从事全职工作的概率约6.8%,但是认知能力与NLSY97的交互项系数很小,表明从全职工作角度看,认知能力的回报在调查期间没有发生太大的变化。与此相反的是,社交能力和全职工作概率的关系增长了4倍多。在NLSY79样本中,社交能力提高一个标准差与全职工作概率增加0.7%相关,但是在NLSY97样本中变为3.0%。第(2)列加入了教育年份变量,能力的影响所有降低,但是几乎没有影响能力回报随时间的变化。第(3)列加入了非认知能力,社交能力的系数变化很小。第(4)-(6)列研究的是在那些从事全职工作的员工样本中,能力对工资的影响。结果显示,认知能力的回报随着时间有所下降(NLSY样本中为20.3%,NLSY97样本中仅为15.1%),但是全职工作中社交能力的回报随时间显著上升(NLSY样本中为2.0%,NLSY97样本中为3.7%)。上世纪 80 年代到 2000 年前后,高认知能力的回报确实在提高,但这个趋势现在已经减缓;相反,高社交能力的回报近年来却一直在上升,没有停滞的迹象。加入教育年份和非认知能力对估计结果影响很小。总体而言,与二十世纪八九十年代相比, 在2004年至2012年期间,社交能力是年轻人在劳动力市场获得成功的更加重要的因素。
 
(3)不同工作种类下能力回报的变化
 
最后作者研究了两个问题,选择从事社交密集型工作获得的工资增幅是否在不同调查期间发生变化,是否工资增幅(如果有)会随着社交能力提高而增加。作者估计了如下模型:
 
第(1)和(2)列只包括了工作类型和NLSY97的交互项。第(1)列结果表明,员工转入社交密集型工作获得的工资增幅近年来随着时间推移而增加。第(2)列加入了数学密集度及其和NLSY97的交互项,与社交能力职业相反,数学型工作的工资回报在1979到1997的NLSY调查中从1.7%下降到0.8%。第(3)和(4)列加入了三项交互项,其系数在第(3)列虽然为正但不显著,第(4)列加入能力、NLSY97和数学密集度的交互(结果没有展示出来),使得社交能力、社交密集度和NLSY97的交互项系数更大并且在10%水平上显著。总而言之,上面结果表明社交能力随着时间推移越来越重要,社交能力的回报增长对于那些选择从事社交密集型工作的员工来说更为显著。
 
五、结论
 
这篇论文展示了过去几十年里美国劳动力市场对社交能力需求不断增长的证据。其中的一个原因是,电脑在模拟人际交互方面仍很弱,理解他人的想法并给出反应是一个无意识的过程,但这种社交环境中的能力人类已经进化了几千年。工作场所中的人际交互涉及团队合作工作,包括员工们互相发挥优势各取所长,灵活适应不断变化的环境。这种非循规蹈矩的人际交互是人类相对于机器的核心优势所在。
 
本文强调了社交能力的重要性,但是没有讨论社交能力来自哪里,是否会受到教育或者公共政策的影响。但越来越多学者通过长期跟踪观察实验发现,早期教育中在社交能力方面影响能够持续很长的时间,一直持续到成年,而学业成绩上的干预影响相比之下,在较短的时间内就会消失。一些研究(Heckman et al.2013,Dodge et al.2014,Jones et al.2015)发现在幼儿园发展的社交情感能力跟成年后的工作、收入、健康以及犯罪率有很强的相关性。
 
最后,论文提到学前的幼儿园教室跟现代工作环境很像,孩子组成小群体一起玩耍,整个活动过程维持需要很多的社交技巧,特别是分享、同理心以及合作等,有助于培养孩子的社交能力和情感能力。而幼儿园升班之后的中小学,以STEM为主旋律的教学任务以及标准化测试充斥了孩子的整个学习过程,社交能力、情绪引导和情商培养等等基本上很少涉及。
 
当然文章也有一些不足:首先,社交能力这个指标或许有改进空间;其次,原文揭示了很多有趣的关系,但也留下了进一步验证的空间,比如作者发现认知能力、非认知能力和社交能力,两两之间的关系都比较弱,这个是否成立还值得进一步研究。
 
Abstract
 
The labor market increasingly rewards social skills. Between 1980 and 2012, jobs requiring high levels of social interaction grew by nearly 12 percentage points as a share of the U.S. labor force. Math-intensive but less social jobs—including many STEM occupations—shrank by 3.3 percentage points over the same period. Employment and wage growth were particularly strong for jobs requiring high levels of both math skill and social skills. To understand these patterns, I develop a model of team production where workers “trade tasks” to exploit their comparative advantage. In the model, social skills reduce coordination costs, allowing workers to specialize and work together more efficiently. The model generates predictions about sorting and the relative returns to skill across occupations, which I investigate using data from the NLSY79 and the NLSY97. Using a comparable set of skill measures and covariates across survey waves, I find that the labor market return to social skills was much greater in the 2000s than in the mid-1980s and 1990s.
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