推文人 | 余玉方 

 

原文信息：

 

Deming,David J., and Kadeem Noray. "Earnings Dynamics, Changing Job Skills, andSTEM Careers." The Quarterly Journal of Economics 135.4 (2020): 1965-2005.

 

原文链接：

 

https://academic.oup.com/qje/article/135/4/1965/5858010

 

01 引言

 

很多经济学研究发现，技术进步提高了市场对接受过相关良好教育的劳动力的需求。但这样的劳动力增长并没有很快，工资待遇不平等的现象也因而越发突出。教育与技术进步（race between educationand technology，缩写RBET）框架很好地解释了美国在过去的一个世纪，不同学历劳动者的经济回报变化，但少有文献把变化的工作技能要求和在学校沉淀的特定人力资本联系起来，技能偏向型的技术进步究竟是怎样的一个过程仍然是未打开的黑箱。

 

论文尝试研究在劳动者整个职业生涯中，市场对工作技能要求的变化对他们工资回报的影响。首先使用覆盖了2007年到2019年线上招聘信息的BG数据，发现职位描述在十几年间确实发生了不小的变化。2019年发布的一些工作要求包括了在2007年根本不存在或者很少见的工作技能，而2007年要求的部分工作技能在当下已经过时。那这些全新的工作要求对那些在学校里学习的是旧技能的劳动者工资会有怎样的影响呢？作者设定了一个简单的模型，探讨工作技能变化对收入回报随着工作经历变化的情况。模型表明，劳动者从事熟练工作时的生产率明显更高，但做新工作时只能从头开始学习。变化迅猛的职业要求劳动者每年都要学习很多新的技能，变相削减了通过学习和经验积累能够获得的回报，不仅弱化了年龄和收入之间的关联性，而且使得不少大学毕业生从这些职业退出。作者选择了ACS等数据实证检验模型，发现预测结果是可信的。特别的，作者额外关注了所谓的STEM专业的大学毕业生和相关从业者。STEM是指Science、Technology、Engineering和Math，也即科学、技术、工程和数学学科。STEM专业的劳动者的工资相对能力的回报衰减最厉害，同时退出相关行业的比例也最高。最后，作者还考虑了历史数据，发现部分时间内工作技能变化与年龄和收入之间的关联模式和近年类似。

 

文章贡献有三：其一是为递减的生命周期回报提供了新的证据；其二是丰富了对技术影响劳动力市场这一作用的认识；其三是为以特质资本和技术扩散为主题的研究提供了实证基础。

 

02 工作技能的变迁

 

文章使用的数据主要由两块构成，一块是空缺职位的招聘信息数据，另一块是受雇人员的收入数据。这部分内容使用的是前者。

 

招聘信息数据可以很好地衡量工作技能的变化，因为可以直接体现不同时期雇主对于工作技能的不同要求，从而为测度工作技能的改变提供了可能。文章通过某项新工作技能的出现和某项旧工作技能的消失来表征工作技能的变化。作者设置了不同的门槛值来判断“出现”和“消失”，尽管设定比较主观，但不会对主要结果造成影响。图1展示了2019年招聘信息中对新工作技能和旧工作技能的要求情况。可以看到，总体而言，工作技能更迭率是很高的，29%的工作要求了至少一个新的工作技能。其次，不同职位之间工作技能更迭模式不同。47%的计算机和数学专业相关工作要求了至少一个新的工作技能，教育、法律和社会服务相关工作则不到20%。有很高的技能更迭率的工作还有设计、媒体、商业和管理。第三，要求新技能比例更高的工作，技能过时的速度也更快。计算机和数学专业相关有差不多16%的工作技能在12年间渐次淘汰。这种淘汰的驱动力一方面来自于软件的发展更新，因为部分工作需要使用特定的软件。现今火热的是Python，R，ApacheHadoop和Revit，2007年盛行的QuarkXpress，AdobeFlash，ActionScript，Solaris和IBMWebsphere却销声匿迹了。另一方面则来自于技术进步，确实有部分工作相当的技术密集。

前述内容只是一种趋势说明，为量化这种工作技能的变化，文章对应不同职位分别归纳了2019年和2007年的工作技能要求。具体地，作者计算了不同技能要求占比变化的绝对值，并分职位进行了汇总。

统计发现，工作技能变化最快的职业是计算机相关、工程师、科学家、科学技术人员、商业分析人员、金融分析师，以及技术密集型领域的管理者。工作技能变化最慢的职业则是司机、教师、食品行业从业者和个人服务相关从业人员。特别的，教育和医疗卫生虽然专业性较强，对工作技能要求较高，但是工作技能变化较慢。原因可能是这些工作常常要求一些资格证书，工作技能的变化基本会体现在为获得证书所接受的培训中，而这些不会明面上体现到招聘信息的工作技能要求中。

表1还说明，从事技术密集型领域工作的人员在自己的职业生涯中，需要比其他领域从业者学习更多的新技能。为进一步证明这个结论，文章把样本缩小至只需不到两年工作经验的职位，仍然表现出相同的特征。此外，作者直接检验工作技能要求和工作经验之间的关系，回归结果绘制成图2，同样显示技术密集型工作的从业者比其他劳动者有更大的可能被要求新技能。

技术密集型职业的工作技能要求变化极快，那学校教育在培养新工作技能中扮演了什么角色呢？图3表明，不同专业的大学毕业生从业范围有着明显差异，工作技能变化较快的计算机和工程专业毕业的学生工作的对口率较高，生命科学领域工作技能变化也较快，但其毕业生和社会科学专业的学生一样从事非专业相关工作的占比很高。所以，计算机和工程专业的学生在学校阶段就会学习从业所需的专业技能，但这些行业的工作技能会迅速改变。

03 模型

 

为把工作技能变化和劳动者职业生涯里的回报变化联系起来，第三部分引入了一个简单模型。考虑一个完全竞争的劳动力市场，它能提供丰富的职业选择；每一种职业有大量同质的经济理性公司，每年都只生产单一的最终产品，而劳动是产品生产过程中所需的唯一要素。劳动者所得的报酬与他们的边际产量相关，而且每年只从事一份工作来实现自己的收入最大化。

 

跟以往的分析框架不同，本文设定的模型中纳入了学习函数，劳动者可以实现干中学。此外，模型里同一职业在不同年份的生产函数也会不同，存在一个过时系数，可以表示随着时间的推移，有多少新的工作任务出现。那么，一个劳动者每年的收入就由两部分组成，一部分是通过学习获得的收益，另一部分是因为部分技能过时蒙受的损失：

 

04 结果

 

为使得模型的推断更为可信，作者利用第二块数据进行了实证分析。针对第一个预测，作者估计了以下回归方程：

其中，γ代表了从事工作技能快速变化职业劳动者，在不同年龄的工资溢价。作者把结果绘制成了图4，可以看到，从事工作技能快速变化职业的收入回报确实是递减的。如果剔除工作技能速度变化最快的职业或者工作技能速度变化最慢的职业，结果仍然稳健。

也可以直接估计不同专业毕业生在不同年龄的工作回报来直接探讨收入在劳动者职业生涯内发生的变化，回归结果见图5。

可以看到，在职业生涯早期，计算机和工程专业的毕业生工资溢价高达45%，但在50岁时只有33%；商学专业的学生经历的变化是从38%到20%；而社会科学和生命科学相关专业的毕业生却是在收获不断增长的工资溢价。这个结果还意味着，工作技能快速变化的专业的大学生偏好尽早参加工作，而其他专业的学生会倾向于攻读研究生或者寻求实习等其他的学习机会。

 

已经考虑了大学不同专业毕业生在进入劳动市场后的收入变化，现又考虑从不同职位的角度说明收入的生命周期变化历程。

结果显示，STEM相关的工作会倾向于给年轻人支付相对更高的工资。而为了剔除大学专业的影响，作者加入了年龄段和是否受雇于STEM相关工作的交乘项，以及年龄段、计算机和工程专业、是否受雇于STEM相关工作的三项交乘。

 

如图7所示，生命周期内收入回报递减是STEM相关工作的特点，而不是STEM相关专业的特征。在职业生涯初期，STEM相关工作比非STEM工作的工资高出了差不多40%，但在十年间就会缩小到20%。可是，如果计算机和工程专业的学生从事非STEM相关的工作，他们的收入优势会持续扩大。

模型的第二个预测是说，最初从事工作技能迅速变化行业工作的大学毕业生，在他们原先掌握的工作技能逐渐过时后，倾向于从原来的职业路径中转出。

 

绘制不同年龄段从事不同行业工作的图像，可以看到计算机和工程专业毕业的劳动者在26岁时从事专业对口工作的比例为59%，但50岁时只有41%。而这减少的18%基本就和非STEM行业管理类工作的比例增加冲抵。

05 早期的工作技能变迁

 

文章主要讨论的是2007年到2019年之间的工作技能变化的作用，作者在此利用美国1940年到2000年几份主要报纸发布的工作招聘信息，计算早期的工作技能变化。

可以看到，非STEM相关的工作对工作技能的要求基本没什么变化。其次，STEM相关的工作对工作技能要求的变化却十分明显，特别是在技术革命兴起的上世纪80年代，1978年到1988年间不断增长。最后，尽管2007年到2019年的数据和早期数据并非完全可比，但2007年到2019年和20世纪80年代，都呈现出了STEM相关工作有着快速的工作技能更迭的特点。

 

之前的模型还提到，工作技能变化较快行业的年轻劳动者会享有更高的工作回报，在STEM相关的工作岗位中更是如此。回归结果绘制的图像与模型的推断一致，在工作技能快速变化的时期，年轻的STEM行业从业者会有相对更高的工资，但年龄更大的STEM行业从业者或者非STEM行业的从业者则不会表现出这样的特征。

 

06 写在最后

 

文章研究的是工作技能要求的变化对于大学毕业生的工作收入会产生怎样的影响。计算机、工程、商学等专业的学生在工作早期确实有更高的工资，因为他们在学校就学习了工作相关的技能。随着时间的推移，STEM行业相关工作的工作技能会迅速发生更迭，原先的工作技能会很快过时，这使得STEM行业相关工作的工资相对与工作经验的增长是递减的。不过，STEM行业的工资也是其他工作难以望其项背的。此外，文章还探讨了技术如何影响到劳动力市场，并且建构了一个简单的模型说明了工作技能变化对教育和职业选择的作用，还利用历史数据说明模型有一定的可推广性。

 

作者在文章的最后提到了研究包蕴的政策含义——投资专门教育还是普适教育，是一个问题。尽管STEM相关专业学生接受专门教育后，可以很快地变现，而且会有较高的起点工资，但由于快速的技术变迁，他们原先掌握的技能又会很快过时；普适教育的生命周期则更长。两种教育究竟如何权衡？一方面关系到如何培养现今的劳动者，另一方面还关系到如何凝结下一代人的人力资本。

 

推文作者简介：

 

余玉方，对外经济贸易大学公共经济管理2020级学硕，主要兴趣：劳动经济学、发展经济学、城市经济学。欢迎互动交流：yuyufang2010@163.com。

 

Abstract

 

This article studies the impact of changing job skills on career earnings dynamics forcollege graduates. We measure changes in the skill content of occupations between2007 and 2019 using detailed job descriptions from a near universe of onlinejob postings. We then develop a simple model where the returns to work experienceare a race between on-the-job learning and skill obsolescence. Obsolescence lowersthe return to experience, flattening the age-earnings profile in

 

faster-changingcareers. We show that the earnings premium for college graduates majoring intechnology-intensive subjects such as computer science, engineering, andbusiness declines rapidly, and that these graduates sort out of faster-changingoccupations as they gain experience.