后疫情時(shí)代經(jīng)濟(jì)之未來的工作

1、后概要 疫情時(shí)代經(jīng)濟(jì)之未來的工作新冠疫情對勞動(dòng)力格局帶來了巨大的顛覆，工作中是否需要面對面人際接觸成為一個(gè)重要的考量因素，并且業(yè)務(wù)模式和客戶行為也發(fā)生了相應(yīng)的變化，其中不少變化或?qū)㈤L期延續(xù)。本研究調(diào)查了在多個(gè)區(qū)域以及八個(gè)具備多元?jiǎng)趧?dòng)力市場的經(jīng)濟(jì)體中，新冠疫情對工作的長期影響，這八個(gè)市場為：中國、法國、德國、印度、日本、西班牙、英國和美國，我們的主要發(fā)現(xiàn)包括：出于健康和安全的考量，近距離人際接觸維度正在成為塑造未來工作的新要素。我們根據(jù)接觸距離、人員接觸頻率和工作完成地點(diǎn)，采用創(chuàng)新的方法對職業(yè)進(jìn)行了分類。本次研究說明了新冠疫情的短期和長期影響集中在四個(gè)人際接觸程度較高的工作場景中，分別為：娛樂和

2、旅行場所（包括餐廳和酒店），約涉及 8個(gè)國家的6000多萬個(gè)就業(yè)崗位；現(xiàn)場客戶接觸（包括零售和服務(wù)業(yè)）（約占1.5億個(gè)工作崗位）、基于電腦辦公（約占3億個(gè)工作崗位）和生產(chǎn)及倉儲（約占超過 3.5億個(gè)工作崗位）。而在戶外生產(chǎn)等密集度較低的工作場景中，疫情的影響則可能很快消減。醫(yī)療護(hù)理、人員看護(hù)等其他需要高強(qiáng)度人際接觸的工作場景則由于職業(yè)的性質(zhì)，變化也相對較少。新冠加速了三大趨勢，在疫情后，這些趨勢或?qū)⒉煌潭乳L期延續(xù)，對工作的影響也各不相同。首先，混合遠(yuǎn)程工作模式將延續(xù)：發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中約有20-25%的勞動(dòng)力以及新興經(jīng)濟(jì)體中約10%的勞動(dòng)力每周或可在家工作3-5天，這些勞動(dòng)力主要來自于基于電腦辦公

3、的工作場景中。這是疫情前水平的4-5倍，隨之而來的是，城市中心里大規(guī)模通勤、餐廳和零售的需求可能減少。第二，電商份額增長以及“快遞經(jīng)濟(jì)”的增長極可能持續(xù)。與疫情前相比，“快遞經(jīng)濟(jì)”的發(fā)展速度在2020年已經(jīng)提升了2-5倍。這一趨勢顛覆了出行和娛樂行業(yè)的工作，加速了實(shí)體門店和餐館中低工資崗位的減少，而配送中心和最后一公里交付中的崗位增加。第三，企業(yè)紛紛推進(jìn)自動(dòng)化和人工智能的應(yīng)用，以應(yīng)對新冠帶來的顛覆。未來，這些技術(shù)的應(yīng)用速度可能加快，制造工廠、倉庫中的機(jī)器人將越來越多，客戶接觸場景中的自助服務(wù)亭和服務(wù)機(jī)器人數(shù)量也將增加。這些趨勢可能以不同的方式影響工作場景和各個(gè)國家，并引發(fā)新的城市問題。受近距離

4、人際接觸影響最大的四類工作約占研究觀察的六大發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體勞動(dòng)力人口的70%，而在中國約占60%，在印度僅占約40%（印度超過半數(shù)崗位為室外工作）。而發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體之間也存在差異。例如，基于電腦辦公的場景在英國和美國最為普遍，而德國因其龐大的制造業(yè)基礎(chǔ)，室內(nèi)生產(chǎn)場景最多。這就導(dǎo)致了遠(yuǎn)程工作和工作替代的潛力各不相同。隨著遠(yuǎn)程工作降低了對交通、零售、食品服務(wù)的需求，大城市將受到影響，而在疫情前正在衰退的小城市將從中受益。勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型的規(guī)?？赡鼙任覀冊谝咔榍邦A(yù)測的更大，低薪行業(yè)的就業(yè)占比可能降低。根據(jù)這些趨勢延續(xù)的廣泛程度，我們的情境分析顯示，到2030年，八國中超過1億的勞動(dòng)力可能需要轉(zhuǎn)型，這比疫情前平均增

5、加了12%，發(fā)達(dá)國家甚至可能增加25%。沒有大學(xué)學(xué)歷的勞動(dòng)力、女性、少數(shù)族裔和年輕人受到的影響將最大。到2030年，醫(yī)療和STEM領(lǐng)域的高薪崗位持續(xù)增加，而低薪崗位在就業(yè)中的占比將首次下降。企業(yè)管理者和政策制定者或?qū)⒛軌蚣铀偻七M(jìn)許多在新冠疫情前已經(jīng)明朗化的未來工作模式。通過充分考量特定的工作場景和職業(yè)活動(dòng)，企業(yè)或?qū)⒂袡C(jī)會重塑工作開展的方式和地點(diǎn)。這就需要快速有效地對勞動(dòng)力重新進(jìn)行部署。例如，根據(jù)技能和經(jīng)驗(yàn)而非學(xué)歷開展招聘和再培訓(xùn)。政策制定者可以考慮優(yōu)先保障提供公平獲取數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施的機(jī)會，以及通過新的方式賦能職業(yè)流動(dòng)。隨著獨(dú)立勞動(dòng)者的比重增加，可能需要更多創(chuàng)新來保障他們的權(quán)益。疫情最終將會過去

6、，但政策制定者和企業(yè)管理者在疫情中展現(xiàn)的敏捷度和創(chuàng)新能力將需要延續(xù)，借此找到方法，有效應(yīng)對未來的勞動(dòng)力挑戰(zhàn)。iv麥肯錫全球研究院后疫情時(shí)代經(jīng)濟(jì)之未來的工作新冠疫情加速的趨勢新影響冠最疫情大，期而間其，中近部距分離行人業(yè)際受接到觸的程影度響最或高將的持工續(xù)作場景受到的短期課堂及培訓(xùn)現(xiàn)接觸場客戶貨物運(yùn)輸娛樂及出行使辦公用電腦戶及外維生護(hù)產(chǎn)醫(yī)療護(hù)理個(gè)人護(hù)理近接距觸離人多際室及內(nèi)倉生儲產(chǎn)家政支持 近接觸距離人際遠(yuǎn)發(fā)達(dá)程經(jīng)工濟(jì)體作中約20-25%的每勞周動(dòng)遠(yuǎn)力程或工將作可3天長以期上涌現(xiàn)，電商將增長數(shù)字字化化平臺正在2-5倍自器動(dòng)化、機(jī)器人流程少 自的使動(dòng)用化小和幅人增工加智能到2030年，變更職業(yè)數(shù)量

7、或?qū)⒃黾?5%2128疫的職情前業(yè)及變疫更情增后加，情%境中，到2030年 14 13 12 1170436美國德國英國中國法國日本西班牙印度疫勞動(dòng)情力后總情數(shù)境，中百，萬需要變更職業(yè)的 17542218美各國職勞業(yè)動(dòng)的力勞需動(dòng)求力的變需化求百變分化比，2018-30，%36辦公支持客戶服務(wù)生產(chǎn)32及銷售86食品服務(wù)5機(jī)及械修安復(fù)裝22413175商法務(wù)務(wù)及運(yùn)輸服務(wù)勞動(dòng)力健康專家福利人員科工學(xué)程、技數(shù)術(shù)學(xué)、健技康師輔和助、企動(dòng)力業(yè)福管理利者和支和政持機(jī)策制定者或可建立數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，賦能更快速的技能重塑，創(chuàng)立新的勞執(zhí)行摘要新冠疫情對工作、勞動(dòng)力和工作場所的影響在健康危機(jī)消失后或仍將持續(xù)。本次調(diào)

8、研檢視了在疫情中加速的各項(xiàng)趨勢在長期將如何重塑未來的工作1。我們針對8個(gè)經(jīng)濟(jì)和勞動(dòng)力市場模式各不相同的國家：中國、法國、德國、印度、日本、西班牙、英國及美國，探索了這些變化在2030年會呈現(xiàn)什么情況。這8個(gè)國家共計(jì)占全球人口的將近一半，占全球GDP的62%。1億到2030年，8個(gè)重點(diǎn)國家中可能需要更換職業(yè)的勞動(dòng)力人數(shù)疫情首次提高了工作中近距離人際接觸維度的重要性。本次調(diào)研中，我們定義了10個(gè)工作場景，這些工作場景將根據(jù)與同事和客戶的距離、相關(guān)人際交往數(shù)量和工作需要在現(xiàn)場還是室內(nèi)開展對職業(yè)進(jìn)行分類。我們發(fā)現(xiàn)近距離人際接觸程度更高的工作場景中的職業(yè)可能在疫情后需要更大的轉(zhuǎn)型，并且隨著業(yè)務(wù)模式為了應(yīng)

9、對這些趨勢而發(fā)生轉(zhuǎn)型，還將觸發(fā)在其他工作場景中的連鎖效應(yīng)。新冠疫情突出了近距離人際接觸在塑造未來工作中的重要性新冠加速了三類消費(fèi)者和業(yè)務(wù)趨勢，這三類趨勢都可能繼續(xù)延續(xù)：遠(yuǎn)程工作及線上互動(dòng)、電商和數(shù)字化交易、自動(dòng)化和AI部署。我們的研究表明新冠對這些工作的顛覆將比我們在疫情前研究中預(yù)估的更大，薪酬最低、受教育水平最低且最脆弱的勞動(dòng)力受到的影響尤為嚴(yán)重。我們預(yù)估在研究的8個(gè)國家中，有超過1億勞動(dòng)力將需要變更職業(yè)，這比疫情前的總數(shù)增加了12%，而發(fā)達(dá)國家該數(shù)字的增加達(dá)到了20%。這些勞動(dòng)力將面臨更大的技能要求缺口。我們發(fā)現(xiàn)各國工作崗位的增長將更多集中在高薪崗位中，而中低薪的工作將減少。疫情期間，政策

10、制定者、企業(yè)和員工被迫比以前預(yù)計(jì)的更快的速度適應(yīng)了新的工作方式。長期而言，相似的敏捷和合作性響應(yīng)能夠帶來更高的生產(chǎn)力增長，借助勞動(dòng)力向上層轉(zhuǎn)移的趨勢為勞動(dòng)力創(chuàng)造新的職業(yè)通道。企業(yè)可重新思考工作可以在哪里、如何完成，以及找到新的方式開展招聘、培訓(xùn)并重新部署勞動(dòng)力，以此聚焦于有需要的任務(wù)，而非全部工作來應(yīng)對這些變化。政策制定者則可以考慮推廣數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施，提升勞動(dòng)力市場靈活性。例如，通過消除勞動(dòng)力流動(dòng)的阻礙、賦能勞動(dòng)力面對職業(yè)轉(zhuǎn)型，在零工經(jīng)濟(jì)中為勞動(dòng)力提供支持。疫情前，工作面臨的最大顛覆包括新技術(shù)以及不斷增加的貿(mào)易連接，諸多學(xué)術(shù)研究都檢視了這些要素對就業(yè)和崗位的影響2。而新冠疫情則提高了工作中另一

11、要素的重要性：近距離人際接觸。我們采用O*NET OnLine的數(shù)據(jù)，對超過80個(gè)職業(yè)的5大近距離人際接觸特性進(jìn)行了量化：與客戶和同事的接觸距離、必要的人員接觸頻率、接觸是與少量同事還是不斷變化的陌生人、工作是否為室內(nèi)、是否需要現(xiàn)場開展（詳見附文E1，“我們的方法論”）。1 本報(bào)告基于麥肯錫全球研究院對未來工作的5年研究。詳見職業(yè)流失和增長：未來的工作對崗位、技能和薪水帶來什么，2017年11月，歐洲未來工作，2020年6月，美洲未來工作：人員和場所，今天和明天，2019年7月。2 詳見，David Autor, David Mindell 和Elisabeth Reynolds 未來工作：在

12、智能機(jī)器時(shí)代創(chuàng)造更好的崗位，MIT未來工作特 別小組，2020年11月；Acemoglu等，AI和崗位：線上崗位空缺的證明，國家經(jīng)濟(jì)研究局工作文件，28257號，2020年12 月，2021年1月修訂；Daron Acemoglu和Pascual Restrepo，自動(dòng)化和新任務(wù)：科技如何取代并重塑勞動(dòng)力，國家經(jīng)濟(jì)研究局工作文件，25684號，2019年3月等。附文E1.我們的方法論本報(bào)告基于大量麥肯錫全球研究院針對未來工作的研究1。為評估新冠疫情對勞動(dòng)力的長期影響，我們開展了三項(xiàng)創(chuàng)新分析，仔細(xì)研究職業(yè)和工作活動(dòng)。我們了解這樣的實(shí)踐中包含大量不確定性，但相信我們的方法能夠有效框定并評估新冠疫情

13、對未來工作長期影響及其在各工作場景和各國間差異。如需更多關(guān)于我們方法的細(xì)節(jié)，請見技術(shù)附件。根據(jù)職業(yè)中的活動(dòng)和任務(wù)確定遠(yuǎn)程工作潛力。我們檢視了O*NET OnLine定義的超過2000項(xiàng)工作內(nèi)容，評估工作內(nèi)容在理論上或在疫情下，能否遠(yuǎn)程開展，以及哪些活動(dòng)遠(yuǎn)程開展時(shí)，產(chǎn)能或效果不變。例如，教學(xué)理論上可以通過線上課程遠(yuǎn)程開展，但對于年齡較小的孩子，這種方式的效果要比當(dāng)面課堂授課差。根據(jù)在此前MGI的研究中所預(yù)估的800個(gè)職業(yè)中每項(xiàng)工作內(nèi)容所耗費(fèi)情影響加速且可能在長期延續(xù)，但程度相比2020可能降低的三大趨勢：部分勞動(dòng)力轉(zhuǎn)向遠(yuǎn)程工作及差旅相應(yīng)減少、電商和線上交易增長推動(dòng)快遞經(jīng)濟(jì)繁榮、以及部分用例中自動(dòng)

14、化應(yīng)用程度可能長期加速。我們的模型并未采用動(dòng)態(tài)等式法，因此不評估薪資和利率的變化。我們選擇不對一些對工作可能產(chǎn)生影響但確定性不高的趨勢建模，例如全球化趨勢及貿(mào)易流的變化。我們將職業(yè)分類至不同工作場景，以反映出工作中的近距離人際接觸情況。的時(shí)間，我們可計(jì)算出每一崗位可遠(yuǎn)程 工作的時(shí)間。由于這些數(shù)據(jù)僅適用于美我們使用O*NET OnLine和其他數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，對超過80個(gè)職業(yè)的5大近距離人際接觸要素進(jìn)行了量化：與客戶和同事的人際距離、必要的人員接觸頻率、接觸是與少量同事還是不斷變化的陌生人、工作是否為室內(nèi)、是否需要現(xiàn)場開展。我們對每項(xiàng)要素進(jìn)行打分，并計(jì)算平均值，從而建立針對每一職業(yè)的近距離人際接觸

15、總分。我們根據(jù)各個(gè)職業(yè)在5大指標(biāo)方面的共通性，將800個(gè)職業(yè)分類為10個(gè)工作場景，并根據(jù)對每一場景中角色和工作內(nèi)容的評估進(jìn)行調(diào)整。我們的方法可能將一個(gè)行業(yè)中的各職業(yè)劃分入不同的工作場景，從而提供了有別于傳統(tǒng)行業(yè)劃分的獨(dú)特視角來研究工作。國，我們假設(shè)其他國家各職業(yè)中的時(shí)間分配與該計(jì)算結(jié)果一致。新冠疫情前后凈勞動(dòng)力需求及勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型情境。我們?yōu)楦鲊?00個(gè)職業(yè)的凈勞動(dòng)力需求建立了兩種情境模型。在疫情前情境中，我們采用MGI此前研究的中等自動(dòng)化情景2。我們將所有數(shù)據(jù)更新至最新，包括到2030年的GDP增長基線（來源為牛津經(jīng)濟(jì)研究所）以及勞動(dòng)力增長基線預(yù)測，因此，該報(bào)告的結(jié)果可能與過去發(fā)布的內(nèi)容有所不同

16、3。該情境包括中等自動(dòng)化情景下對勞動(dòng)力被替代和崗位創(chuàng)造的影響，主要源于7大宏觀勞動(dòng)力需求推動(dòng)要素，如收入提升、人口老齡化導(dǎo)致需要更多護(hù)理，轉(zhuǎn)向可再生能源以及其他趨勢。在疫情后情境中，我們也納入了受疫本研究的目的并不是提供到2030年的勞動(dòng)力需求預(yù)測。我們評估了多個(gè)影響了新冠趨勢未來水平的要素，以針對疫情后情境，構(gòu)建可信的假設(shè)。但如果出現(xiàn)以下情況例如，如果疫苗接種加速且快速實(shí)現(xiàn)群體免疫，如果公司和勞動(dòng)力選擇完全恢復(fù)在辦公室辦公的模式，如果消費(fèi)者完全恢復(fù)線下購物及外出就餐模式，以及如果數(shù)字化技術(shù)和自動(dòng)化的的趨勢衰減，那么我們得出的結(jié)果及其提供的針對未來工作的觀點(diǎn)可能就過于嚴(yán)重。相反地，如果病毒快速

17、變異，需要持續(xù)多年保持社交距離和其他預(yù)防措施，如果財(cái)政政策無法阻止失業(yè)率長期居高不下，推動(dòng)人們離開勞動(dòng)力；或如果經(jīng)濟(jì)恢復(fù)時(shí)間比我們當(dāng)前情境下的預(yù)測更長，新冠疫情對未來工作的顛覆可能更嚴(yán)重。1 詳見McK的MGI報(bào)告：職業(yè)的流失和增加：未來的工作對崗位、技能和薪水帶來什么，2017年12月，技能轉(zhuǎn)變：自動(dòng)化和未來勞動(dòng)力，2018年5月；美洲未來工作：人員和場所，今天和明天，2019年7月，歐洲未來工作，2020年6月。2 詳見職業(yè)的流失和增加：未來的工作對崗位、技能和薪水帶來什么，2017年12月，McK。3 更多細(xì)節(jié)詳見第四章和技術(shù)附錄。2麥肯錫全球研究院我們隨后根據(jù)5大指標(biāo)將各個(gè)職業(yè)分為10

18、個(gè)工作場景（如圖表E1所示），從而提供了有別于傳統(tǒng)行業(yè)分類方式的不同視角。如，我們的醫(yī)療護(hù)理場景不同于醫(yī)療行業(yè)，只包括與患者密切接觸的護(hù)理角色，如，醫(yī)生和護(hù)士，而不包括行政人員（他們歸屬于使用電腦辦公的工作場景），或?qū)嶒?yàn)室人員（他們歸屬于室內(nèi)生產(chǎn)工作場景）。新冠疫情對這些工作場景的短期和潛在的長期顛覆各不相同。在疫情期間，新冠嚴(yán)重顛覆了對近距離人際接觸總分最高的工作場景：醫(yī)療護(hù)理、個(gè)人護(hù)理、（零售和服務(wù)業(yè)的）現(xiàn)場客戶服務(wù)以及娛樂和出行，其中包括食品服務(wù)工作人員、酒店員工和部分機(jī)場工作人員。而基于電腦辦公的場景則幾乎完全轉(zhuǎn)變?yōu)檫h(yuǎn)程。長期而言，雖然近距離人際接觸并非唯一影響要素，但近距離人際接觸分

19、數(shù)更高的工作場景被顛覆的可能性更大。我們在此給出了一些例證：現(xiàn)場客戶互動(dòng)場景包括在零售店、銀行和郵局等場所與客戶接觸的一線員工。在該場景工作被認(rèn)為會與陌生人頻繁互動(dòng)，且工作需要在現(xiàn)場才能展開。許多此類工作場景所屬的場館在疫情期間暫停營業(yè)。部分工作轉(zhuǎn)至電商和線上下單，這一行為變化可能將持續(xù)。娛樂和出行場景囊括了酒店、餐廳、機(jī)場和娛樂場所中面向客戶的勞動(dòng)力。該場景中的勞動(dòng)力每天與大量的陌生人接觸。新冠迫使部分娛樂場所在2020年關(guān)閉，機(jī)場和航班運(yùn)營極為有限。長期而言，向遠(yuǎn)程工作轉(zhuǎn)變、出差減少以及食品服務(wù)人員等部分職業(yè)的自動(dòng)化可能導(dǎo)致該場景中的崗位需求減少?；陔娔X辦公的工作場景包括各個(gè)規(guī)模的辦公室

20、、企業(yè)總部和醫(yī)院、法院以及工廠的行政工作區(qū)。在該場景工作只需要與他人展開中等程度的接觸，每天的人員接觸數(shù)量也是中等水平。這一工作場景的一大獨(dú)特之處在于許多工作由于無需特殊設(shè)備或面對面的客戶接觸，因此可遠(yuǎn)程開展。這是發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中最大的工作場景，占到就業(yè)量的約三分之一。幾乎全部有潛力融合遠(yuǎn)程工作模式的職業(yè)都在該場景中。戶外生產(chǎn)和維修場景包括建筑工地、農(nóng)場、民用及商用地以及其他戶外場所。該場景下的工作所需的近距離人際接觸較少，很少與他人互動(dòng)，并且完全在戶外發(fā)生。考慮到這些特征，新冠對該場景中的工作影響有限。這是中國和印度最大的工作場景，占全部勞動(dòng)力的 35-55%，而在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中，該場景占勞動(dòng)力比

21、重不足15%。邍E1涸鵛騄猌鍘湱各作場所的近距離際接觸整體情況 (根據(jù)際互動(dòng)和作環(huán)境指標(biāo))滿分100分?際互動(dòng)作環(huán)境;+,1?A!#$!%&()*+,)*.)*/01 23456!789%:2!BCDEBGH&869478918787I1DEJKLMOP829264868583Q%RS)*TUVWGXY699180806376Y_GW778681736375abcdeP668244658770560fgh!iGjPGgk578748707970lmnopqpq5Grstu598967864268wxyzG|579160884568G487864406558S0fQ%G%447950396354

22、注： 根據(jù)結(jié)合了作場所身體距離O*NET數(shù)據(jù)的整體員接觸距離分?jǐn)?shù)，將各項(xiàng)職業(yè)分為類作場所，包括近距離際接觸、面對面溝通、處理外部客戶、作環(huán)境類型分和作環(huán)境分的O*NET數(shù)據(jù)（戶外/室內(nèi)及環(huán)境控制等作場所的O*NET分均值，我們對作對場所的依賴度評估以多項(xiàng)O*NET分為基礎(chǔ)資料來源：就業(yè)及培訓(xùn)管理局、美國勞部；O*NET OnLine ；麥肯錫全球研究院分析新工作冠疫情加速了三大趨勢的發(fā)展，即使在疫情衰退后，它們?nèi)钥赡苤厮芪覀兎治隽艘蛐鹿谝咔槎铀偾以谝咔樗ネ撕笕钥赡苎永m(xù)并顛覆工作開展方式和地點(diǎn)的三大趨勢，以考慮其對勞動(dòng)力的潛在持續(xù)影響，即：轉(zhuǎn)型遠(yuǎn)程工作和線上互動(dòng)，電商和其他數(shù)字化平臺使用的激增

23、，以及自動(dòng)化和AI部署。在每一類趨勢中，疫情都推動(dòng)著企業(yè)和消費(fèi)者快速接受新的行為方式。因此，我們發(fā)現(xiàn)這些趨勢在疫情前和疫情期間的接受程度截然不同。疫情后這些趨勢能夠在什么程度上得以延續(xù)仍有待觀察，但越來越多的證據(jù)表明新的行為方式將持續(xù)，只是其程度可能低于疫情下的巔峰時(shí)期。圖表E2說明了這些趨勢在疫情前、中、后期的普遍性和使用情況。我們的目的并非開展預(yù)測，而是要找出每一趨勢中，可能改變消費(fèi)者和企業(yè)行為在未來幾年中的變化和走勢軌跡的關(guān)鍵要素。例如，遠(yuǎn)程工作延續(xù)的程度取決于公司是否有能力為關(guān)鍵工作設(shè)計(jì)出能夠平衡勞動(dòng)力靈活性和現(xiàn)場辦公有效性的工作模式。自動(dòng)化的潛在加速取決于企業(yè)在疫情后是否持續(xù)投資于這

24、些技術(shù)來重塑工作并捕捉更廣泛的機(jī)遇。我們新冠疫情后模擬情境的核心是對每一趨勢可能的軌跡做出一系列假設(shè)，并根據(jù)國家進(jìn)行調(diào)整3。遠(yuǎn)程工作和虛擬會議盡管將低于疫情時(shí)期的高峰水平，但仍可能持續(xù)，并對地產(chǎn)、差旅和城市中心造成連鎖效應(yīng)新冠對勞動(dòng)力最顯著的影響可能就是遠(yuǎn)程工作的人數(shù)大幅增加。盡管遠(yuǎn)程通信早已實(shí)現(xiàn)多年，但疫情期間，新的數(shù)字化方案的快速部署對遠(yuǎn)程工作提供了大力支持，其中包括視頻會議、文件共享工具和云基計(jì)算能力的擴(kuò)張。各國政府快速規(guī)定了必須現(xiàn)場開展工作的人員，并要求其他人居家辦公。這一經(jīng)驗(yàn)證實(shí)了遠(yuǎn)程工作的一部分好處，如，勞動(dòng)力靈活性更高、企業(yè)效率更高。雖然其延續(xù)程度仍未可知，但雇主及可以居家辦公的

25、員工都認(rèn)為遠(yuǎn)程工作至少在一周中的部分時(shí)間仍將延續(xù)。為了確定遠(yuǎn)程工作在疫情后的延續(xù)會有多廣泛，我們針對8個(gè)重點(diǎn)國家800個(gè)職業(yè)中超過2000項(xiàng)任務(wù)進(jìn)行了遠(yuǎn)程工作潛力分析4。疫情展示了，能夠遠(yuǎn)程開展的工作數(shù)量比過去預(yù)測的要多得多，包括電話銷售、法律沖裁和審判、醫(yī)生問診、課堂學(xué)習(xí)、看房，甚至專家可在虛擬現(xiàn)實(shí)頭盔的幫助下修復(fù)全球最精密的機(jī)械。我們還發(fā)現(xiàn)，部分理論上可以遠(yuǎn)程開展的工作最好還是當(dāng)面完成。如，疫情期間，學(xué)校均采用線上授課，但父母和教師都注意到其效果大幅下降，尤其是對年紀(jì)較小的兒童和有特殊需求的學(xué)生特別明顯5。談判、關(guān)鍵商業(yè)決策、頭腦風(fēng)暴、提供敏感反饋和新員工入職等領(lǐng)域在遠(yuǎn)程開展時(shí)效果都有可能

26、下降。3 詳情請見專欄E2，第四章和技術(shù)附錄。4 Susan Lund，Anu Madgavkar，James Manyika和Sven Smit，遠(yuǎn)程工作的未來是什么：2000項(xiàng)任務(wù)、800個(gè)職業(yè)和9個(gè)國家的分析，麥肯錫全球研究院，2020年11月。5 Valerie Strauss，“大規(guī)?？焖俎D(zhuǎn)至線上學(xué)習(xí)不應(yīng)忽視的五大隱憂”，2020年3月30日，華盛頓郵報(bào)；; Rebecca Branstetter，教師如何幫助有特殊需求的學(xué)生開展遠(yuǎn)距離學(xué)習(xí)，Greater Good Science Center，加利福尼亞大學(xué)伯克利分校，2020年10月，。新圖表冠E2 疫情推動(dòng)了消費(fèi)者及商業(yè)行為的

27、轉(zhuǎn)變，其中許多變化將在不同程度上長期延續(xù)示例疫情前疫情中疫情后趨勢疫情期間的需求演變，示例該趨勢在疫情后會/不會延續(xù)的的原因遠(yuǎn)程工作、出行、線上會議在家工作 員工更靈活公司可降低成本但部分任務(wù)當(dāng)面開展更有效差旅 視頻會議和其他數(shù)字化工具可用作替代方案公司可降低成本推動(dòng)公司達(dá)成減少碳排放的目標(biāo)休閑出行 流媒體和虛擬旅行不足以取代中國休閑出行量已經(jīng)超過疫情前的水平電商和 線上交易電商滲透消費(fèi)者更方便疫情期間新用戶量激增疫情期間數(shù)字化支付接受度提升餐飲外賣 消費(fèi)者更方便，取代部分自行烹飪和外出就餐但健康擔(dān)憂消失后就會回歸前往餐廳就餐的模式線上購物 消費(fèi)者更方便疫情期間新用戶量激增雜貨店效率提高部分回

28、歸線下購物，如親手挑選產(chǎn)品線上教育 公司培訓(xùn)和高等教育轉(zhuǎn)為混合模式但線上教學(xué)對年紀(jì)較小的學(xué)生而言效率低下遠(yuǎn)程醫(yī)療 患者和醫(yī)生更方便疫情期間新用戶量激增通過新的個(gè)人數(shù)字化健康設(shè)備賦能自動(dòng)化及AI自動(dòng)化接受度潛在滲透的原因：降低工作場所密度應(yīng)對多變的需求提高效率和速度提供無接觸服務(wù)資料來源：麥肯錫全球研究院分析如果只假設(shè)遠(yuǎn)程開展時(shí)不會降低產(chǎn)能的工作，則我們認(rèn)為發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中20-25%的勞動(dòng)力可以每周居家辦公3-5天。發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體有更多的崗位處于基于電腦辦公的場景中，因此遠(yuǎn)程工作的潛力比新興經(jīng)濟(jì)體更高（圖表E3）。20%-25%3-5邍鴪E3絑崸鵴玐涸悶劌紨剣涸嫦鵴玐勞動(dòng)遠(yuǎn)程作潛，按照每周天數(shù)劃分20

29、18(CDEF222221171719在不降低作效果的情況下每周可遠(yuǎn)程作的潛在天數(shù)262418111051518221579795260616159631,5006001,500400600300400200300200)*+A$6B:;67(GH3IJ,-.3M=?4589(F/;/01KLC?$OPHQNAH23C;DE&(#$%!#$%Apartment List0 &()*+, ./電商及其他線上交易蓬勃發(fā)展，帶來了更大的零工需求疫情期間，許多消費(fèi)者意識到了電商、通過app下單采購雜貨及其他線上活動(dòng)的便利性。2020年，電商在零售銷售中的份額相較新冠之前增長了2-5倍，使其在零售銷售總

30、額中的占比提升了好幾倍（圖表E5）。此外，麥肯錫在全球開展的消費(fèi)者脈動(dòng)調(diào)研（McKinsey Consumer Pulse）顯示，四分之三在疫情期間首次使用數(shù)字化渠道的人表示在一切恢復(fù)“正?！焙?，他們將繼續(xù)使用數(shù)字化渠道9。中國等已經(jīng)處于復(fù)蘇階段的國家的數(shù)據(jù)顯示，有一些人回歸了實(shí)體消費(fèi)，但數(shù)字化渠道使用率持續(xù)提升。9 詳見“新冠疫情期間全球消費(fèi)者信心調(diào)研”，2020年10月，McK。2-5邍E5涸歏紨氋涸n”TUfUtgEF2hFc iAj5.74.84.6abc dY2019-20202#=!2015-2019(e4.5x1.6x3.3x2.8201920204.7x1.81.62.3x2.

31、1x1.21.12.0 x 0.6 1.8x0.60.60.70.8 1.31.43.0 GJHIJLN4MK2020年電商銷售在零售總額中的占比，% 24272091479101.9:2015-2019;?AB8C:ABDEFGHIJKLM2017-2019;AB!#$%Euromonitor23456202178&()*+, ./遠(yuǎn)程醫(yī)療、網(wǎng)絡(luò)銀行和流媒體娛樂等其他類型的虛擬交易也得到了增加。在印度，通過遠(yuǎn)程健康企業(yè)Practo進(jìn)行的線上醫(yī)生問診在2020年4-11月期間增長超過10倍10。在中國，平安好醫(yī)生在2020年上半年的線上醫(yī)療業(yè)務(wù)營收翻番11。隨著經(jīng)濟(jì)重新開放，遠(yuǎn)程醫(yī)療的使用將有

32、所下降，但仍極有可能繼續(xù)超過疫情前的水平。轉(zhuǎn)型數(shù)字化交易也推動(dòng)了快遞、運(yùn)輸和倉儲職位的增長，抵消了收銀員等門店內(nèi)零售工作的減少。隨著線上零售銷售提升，零售企業(yè)不斷關(guān)閉實(shí)體店。梅西百貨和Gap也與其他諸多零售商一樣宣布計(jì)劃關(guān)閉全美數(shù)百家門店。而與此同時(shí)，亞馬遜在疫情期間雇傭了超過40萬全球員工12。在中國，電商、快遞和社媒崗位在2020年上半年期間增加了超過510萬個(gè)。13長距離運(yùn)輸和最后一公里交付中創(chuàng)造的崗位多數(shù)來自于零工經(jīng)濟(jì)和獨(dú)立合同工。電商和其他數(shù)字化交易的增長可能預(yù)示著獨(dú)立勞動(dòng)力向零工崗位的轉(zhuǎn)型。10 The Practo Blog，“建立獲取高質(zhì)量醫(yī)療的圖景：新冠疫情及未來”，2020

33、年11月30日，。11 2020 中期報(bào)告，平安醫(yī)療科技公司，2020年8月20日。12 Karen Weise，“疫情推動(dòng)下，亞馬遜走上招聘高峰，難逢敵手”，紐約時(shí)報(bào)，2020年11月27日，。13 Renhong Wang和Zirui Chu，“阿里巴巴一季度提供了超過200萬靈活就業(yè)機(jī)遇”，人民網(wǎng)，2020年4月24日；Mengling Chen，“訪談滴滴CEO程維”，CCTV新聞，2020年10月26日；“2020上半年美團(tuán)外賣騎手就業(yè)報(bào)告”，美團(tuán)研究機(jī)構(gòu)，2020年7月20日；“順豐快遞幫助穩(wěn)定就業(yè)，上半年提供23萬工作”，廣東省郵政管理局，2020年7月27日。獨(dú)立工作的靈活性是

34、許多有其他兼職的勞動(dòng)力所需要的，在疫情期間，它也為暫時(shí)沒有其他工作的人員編織了一張安全網(wǎng)14。但獨(dú)立工作尤其是零工平臺上的工作，無法為勞動(dòng)力提供清晰的職業(yè)軌道來提升他們的技能和收入。部分國家的獨(dú)立勞動(dòng)力也缺少帶薪病假和其他福利。疫情期間，政策制定者首次為自雇人士和零工增加了部分福利，但還需要做更多的事情來保證這些項(xiàng)目能夠長期持續(xù)。2/3的高管預(yù)計(jì)自動(dòng)化和AI投資將提升新冠疫情可能推動(dòng)自動(dòng)化和AI被快速接受，在近距離人際接觸度高的工作場景中更為突出經(jīng)驗(yàn)表明，在復(fù)蘇階段，主要由常規(guī)任務(wù)構(gòu)成的工作占比將下降，這是因?yàn)槠髽I(yè)尋求控制成本、應(yīng)對利潤壓力，希望通過提高效率來緩釋不確定性。他們所采用的兩種方式

35、分別是接受自動(dòng)化技術(shù)，重設(shè)工作流程15。例如，我們觀察2008年經(jīng)濟(jì)危機(jī)余波時(shí)發(fā)現(xiàn)，美國和各歐盟國家的常規(guī)工作時(shí)間持續(xù)減少。盡管許多企業(yè)在疫情期間停止增加支出，但越來越多的證據(jù)表明復(fù)蘇期間，對自動(dòng)化的投資仍將增長。在我們2020年7月針對800名資深高管的全球調(diào)研中，三分之二的受訪者表示他們將在一定程度上或大幅提高對自動(dòng)化和AI的投資16。因此，2020年，全球工業(yè)機(jī)器人和AI企業(yè)的股價(jià)增幅遠(yuǎn)超整體市場。而在中國，盡管2020早期，機(jī)器人的生產(chǎn)數(shù)據(jù)小幅下滑，但到2020年 6月就已經(jīng)超過了疫情前的水平。17我們的研究表明，對自動(dòng)化、AI和數(shù)字化技術(shù)接受速度的提升可能將集中在特定用例中，反映出公

36、司在新冠疫情下的重點(diǎn)任務(wù)。疫情期間的一個(gè)例子就是企業(yè)部署科技應(yīng)對需求增長。這包括了倉儲和物流領(lǐng)域的自動(dòng)化，賦能企業(yè)應(yīng)對電商銷量的增長，或在制造工廠利用自動(dòng)化提高需求激增的產(chǎn)品的產(chǎn)量，例如，食品飲料、消費(fèi)電子、口罩和其他個(gè)人防護(hù)設(shè)備。第二，許多公司利用技術(shù)減少工作場所密集度。例如，室內(nèi)生產(chǎn)和倉儲場景中，肉類加工和家禽工廠均加速使用機(jī)器人18。服務(wù)機(jī)器人也被用于為醫(yī)院提供供給及酒店的客房服務(wù)。企業(yè)在雜貨店和藥房部署了更多的自助收銀臺來滿足客戶對無接觸服務(wù)的需求。提供餐館和酒店下單服務(wù)的app的需求量同樣激增。最后，公司還利用機(jī)器人流程自動(dòng)化處理書面工作，并減少辦公空間的密度。例如，部分銀行利用技術(shù)

37、來應(yīng)對政府激勵(lì)計(jì)劃帶來的貸款申請激增。這些自動(dòng)化技術(shù)用例的共同特征就是在人際互動(dòng)維度得分高，該維度是我們的近距離人際接觸分?jǐn)?shù)下的一個(gè)子項(xiàng)，包括與他人的身體距離，接觸頻率和接觸陌生人的程度等。我們的研究發(fā)現(xiàn)，人員互動(dòng)程度較高的工作場景中，自動(dòng)化和AI接受度的加速可能最大。14 我們使用獨(dú)立工作一詞來形容在所謂的零工經(jīng)濟(jì)中廣泛的獨(dú)立合同工、臨時(shí)員工、自雇人士、自由職業(yè)者和通過數(shù)字化平臺開展工作的人。詳見獨(dú)立工作：選擇、必要性和零工經(jīng)濟(jì)，麥肯錫全球研究院，2016年10月，McK。15 Lei Ding和Julieth Saenz Molina，“新冠疫情強(qiáng)制推動(dòng)自動(dòng)化? 當(dāng)前調(diào)研人口數(shù)據(jù)的早期趨勢

38、”，費(fèi)城聯(lián)儲銀行，2020年9月；Alexandr Kopytov，Nikolai Roussanov和Mathieu TaschereauDumouchel，短期陣痛、長期獲利? 恢復(fù)和技術(shù)轉(zhuǎn) 型，NBER工作文件，24373號，2018年3月； Nir Jaimovich 和Henry E. Siu，工作計(jì)劃和無工作復(fù)蘇，NBER工作文件，18334號，2018年11月，。16 Susan Lund，WanLae Cheng，Andr Dua，Aaron De Smet，Olivia Robinson和Saurabh Sanghvi，“800名高管對疫情后勞動(dòng)力格局的設(shè)想”，麥肯錫全球研究

39、院，2020年9月，McK。17 中國國家統(tǒng)計(jì)局，。18 Megan Molteni， “新冠推動(dòng)使用更多肉類加工機(jī)器人”，連線，2020年5月，。新冠疫情對各工作場景的潛在長期影響差異巨大新冠推動(dòng)的趨勢有潛力大幅顛覆現(xiàn)有工作，但他們帶來的轉(zhuǎn)變在不同工作場景中可能各不相同。圖表E6說明了這些趨勢可能為不同場景帶來的潛在顛覆。同事間的線上商務(wù)會議和數(shù)字化合作在新冠期間已經(jīng)成為常態(tài)但主要是在使用電腦辦公的場景中。該場景對工作場所的依賴度最低，因?yàn)樵搱鼍爸械膭趧?dòng)力，如會計(jì)、財(cái)務(wù)經(jīng)理、法務(wù)、秘書等，不需要特殊設(shè)備，相互交流也可在線上開展。在該工作場景中，我們預(yù)估70%的時(shí)間可使用遠(yuǎn)程工作，而不會影響工

40、作效果，相比之下，其他多數(shù)工作場景中，只有5-10%的工作可以遠(yuǎn)程開展。對比而言，數(shù)字化互動(dòng)和交易在各工作場景中的增長更為統(tǒng)一，但有兩個(gè)場景對其接受度要明顯更高，即：現(xiàn)場客戶互動(dòng)和基于電腦辦公，前者主要受到電商和外賣崛起的推動(dòng)，而后者的數(shù)字化合作工具和數(shù)字化渠道使用激增。即使是在醫(yī)療護(hù)理以及課堂和培訓(xùn)這樣近距離人際接觸程度較高的工作場景中，數(shù)字化工具的使用在疫情期間也得到了大幅提升。醫(yī)療護(hù)理場景中，遠(yuǎn)程醫(yī)療的發(fā)展大幅加速。而在教育中，疫情期間，課堂遷移至了電腦上，但疫情后，或?qū)⒅挥懈叩冉逃蛣趧?dòng)力培訓(xùn)領(lǐng)域可能延續(xù)這一趨勢。機(jī)器人、AI和機(jī)器人流程自動(dòng)化部署增多也是近距離人際接觸程度較高的場景的

41、一大特點(diǎn)。自動(dòng)化的潛在加速可能將出現(xiàn)在現(xiàn)場客戶互動(dòng)和使用電腦辦公的場景中，我們預(yù)估，可能被取代的勞動(dòng)力數(shù)量將增加7-8個(gè)百分點(diǎn)。疫情中和疫情后，在室內(nèi)生產(chǎn)和倉儲場景中，公司尋求保持社交距離、取代生病的勞動(dòng)能力，同時(shí)針對成品需求和來自倉庫的快遞服務(wù)需求激增進(jìn)行調(diào)整，因此該場景的自動(dòng)化使用可能也將提升。而在戶外生產(chǎn)和維護(hù)中，自動(dòng)化的增長將非常有限。整體而言，到2030年勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型情況的變化可能是衡量新冠帶來的潛在長期工作顛覆的最好手段。我們發(fā)現(xiàn)，絕大多數(shù)的變化可能出現(xiàn)在近距離人際接觸得分相對較高的四個(gè)工作場景中：現(xiàn)場客戶互動(dòng)、娛樂和出行、使用電腦辦公以及室內(nèi)生產(chǎn)和倉儲。我們利用基于任務(wù)和活動(dòng)的顆粒

42、化框架，估測了凈勞動(dòng)力需求和崗位轉(zhuǎn)變的情況。我們還發(fā)現(xiàn)了十大工作場景的潛在結(jié)果存在顯著差異。在基于電腦辦公的場景中，70%的時(shí)間可使用遠(yuǎn)程工作，而不會影響效果；相比之下，其他多數(shù)工作場景中，只有5-10%的工作可以遠(yuǎn)程開展。倝氋鳥涸饞兞湱邍E67k#lmCDabn25Jxyzxyz!pq遠(yuǎn)程作潛勞動(dòng)占比，.3!2美國2018rEF與疫情前情境相比的變化整體顛覆2數(shù)字化接受度1自動(dòng)化接受度勞動(dòng) 需求增長職業(yè)變更!)42iAj1s2030(t2CDFu2 c2iAjs2030(ws2CDEF2iAjQ%RS)*1212188-148Y75118-104lmnopq317017703560fgh21

43、611421wxy73115220BCDE7615560bQcd313100160I1DE2111038-231013414-3S0fD83716-31.&()*+, :_aZbF adefg6Whijk._lHFmnLM_!op_qMI_VrsFt&(+,deuvwxyzF|fg6e_IH% WhijO*NETz.Ff6.WhijFmnpepSXFWh .IWh.O*NET/OWhijO*NET.FeWheijHO*NET.9!#$%N6OPQRSTU2VWX8O*NET OnLine8U2VWXYZ8&()*+, ./隨著低薪工作的增長有限或趨于零，經(jīng)濟(jì)體內(nèi)的職業(yè)結(jié)構(gòu)可能變化在疫情前，我們

44、發(fā)現(xiàn)幾乎所有失去工作的低薪勞動(dòng)力都可以轉(zhuǎn)向其他低薪職業(yè)；例如，數(shù)據(jù)輸入工可轉(zhuǎn)向零售業(yè)或居家護(hù)理。但由于新冠加速的趨勢，現(xiàn)在我們預(yù)計(jì)，為了獲得新的工作，超過半數(shù)目前身處下行軌道崗位的低薪勞動(dòng)力將需要轉(zhuǎn)至有著不同技能要求的更高薪崗位中。430萬與疫情前的估測相比，美國客戶服務(wù)及食品服務(wù)崗位可能減少的數(shù)量新冠加速的趨勢所取代的勞動(dòng)力數(shù)量可能比我們此前在未來工作情境中預(yù)示的更多，并且職業(yè)類型也不相同，同時(shí)，這些趨勢也會使部分職業(yè)的勞動(dòng)力需求增加。我們根據(jù)自動(dòng)化、數(shù)字化和其他疫情加速趨勢，以及將在未來10多年中刺激工作增長的宏觀趨勢，對各國不同職業(yè)中凈勞動(dòng)力需求增長的情況進(jìn)行建模。這些趨勢包括：隨著GD

45、P復(fù)蘇工資收入提高，人口老齡化，基礎(chǔ)設(shè)施投資增加，教育水平提升，氣候變化和轉(zhuǎn)向可再生能源，以及無薪工作的市場化19。我們假設(shè)到2030年，各經(jīng)濟(jì)體，根據(jù)其勞動(dòng)力規(guī)模不同，均將轉(zhuǎn)向全面復(fù)工，得出的結(jié)果揭示了各經(jīng)濟(jì)體中的就業(yè)結(jié)構(gòu)，而不僅僅是整體就業(yè)率。如上文所述，我們完全了解這些假設(shè)存在不確定性，但借助有理有據(jù)的要素構(gòu)建了可信的情境。我們的發(fā)現(xiàn)顯示，疫情后，職業(yè)結(jié)構(gòu)可能出現(xiàn)顯著變化。圖表E7展示了2018-2030年間，各個(gè)職業(yè)類別在就業(yè)中所占份額的變化。盡管8個(gè)主要國家的結(jié)果各不相同，但整體而言，最大的凈增長將出現(xiàn)在醫(yī)療，科學(xué)、技術(shù)、工程和機(jī)械，以及運(yùn)輸崗位中，而最大的下滑將出現(xiàn)在零售和酒店業(yè)中

46、的客戶服務(wù)，食品服務(wù)、生產(chǎn)工作及辦公支持工作中。在印度和中國，伴隨著兩國的勞動(dòng)力長期的結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)型，農(nóng)業(yè)類職業(yè)的份額也將下降。與我們疫情前的預(yù)估相比，我們認(rèn)為新冠對勞動(dòng)力最大的負(fù)面影響或?qū)⒙湓谑称贩?wù)和客戶銷售及服務(wù)崗位，以及技能要求較低的辦公支持崗位中。隨著電商和快遞經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，倉儲和運(yùn)輸領(lǐng)域的崗位可能增加，但快遞和運(yùn)輸崗位的增長并不能抵消大量低薪工作的消失。在美國，客戶服務(wù)和食品服務(wù)崗位共計(jì)可減少430萬，而運(yùn)輸崗位的增加只有近8萬。醫(yī)療和科學(xué)、技術(shù)、工程和機(jī)械職業(yè)中勞動(dòng)力需求的增長可能超過疫情前，反映出隨著人口年齡和收入的增長，人們對健康的關(guān)注與日俱增，同時(shí)對于能夠創(chuàng)造、部署和維護(hù)新技術(shù)的

47、人員的需求也不斷增加。環(huán)視各國的職業(yè)變化，一項(xiàng)共同趨勢十分明顯：崗位凈增長的下降將主要集中在中低薪的工作中，如，零售、服務(wù)、食品服務(wù)業(yè)中的客服崗位，而崗位的凈增長將主要出現(xiàn)在高薪工作以及醫(yī)療和科學(xué)、技術(shù)、工程和機(jī)械職業(yè)中（圖表E8）。該趨勢與許多國家疫情前的動(dòng)態(tài)有著明顯不同，疫情前，由于自動(dòng)化接手了許多常規(guī)工作，崗位的凈減少主要集中在制造業(yè)中的中薪工作，而低薪及高新工作持續(xù)增加20。我們隨之發(fā)現(xiàn)，過去，幾乎所有丟失了工作的低薪勞動(dòng)力都能夠轉(zhuǎn)向其他低薪工作如，數(shù)據(jù)錄入員可以轉(zhuǎn)向零售或家庭護(hù)理。但由于新冠加速的趨勢，現(xiàn)在我們預(yù)計(jì)，為了獲得新工作，超過半數(shù)目前身處下行軌道崗位的低薪勞動(dòng)力將需要轉(zhuǎn)至有

48、著不同技能要求的更高薪崗位中。19 詳見技術(shù)附件。20 中等技能要求和中等薪資的工作的減少已經(jīng)在學(xué)術(shù)文件中被廣泛討論。詳見 David H. Autor和David Dorn，“低技能要求的服務(wù)工作的增長和美國勞動(dòng)力市場的極化”，美國經(jīng)濟(jì)評論，2013年8月，103卷，5號；David Autor和Elisabeth B. Reynolds,新冠疫情后工作的本質(zhì)：低薪資工作過少，布魯金斯學(xué)會，Hamilton項(xiàng)目論文編號2020-14，2020年7月。邍E72030倝氋涸涸翟絕匬臘總就業(yè)崗位占比的預(yù)計(jì)變化，疫情后情境，iAj，2018301EFcEF職業(yè)類別發(fā)達(dá)國家法國德國日本西班牙英國美國新

49、興國家中國印度|GRSGDE11.61.91.41.51.42.22.71.0b0.80.70.91.00.71.21.30.5E0.50.40.40.50.40.20.40.5zGRG!3Gzs11.01.21.00.91.01.01.20.8E10.70.60.40.70.90.60.50.60B0.30.60.10.30.10.30.90.4”sMb0.30.31.10.50.30.21.10.8B-0.3-0.10.1-0.1-0.3-0.20.80.211-0.30.0-0.2-0.3-0.3-0.10.11.0!ssxy0.00.4-0.10.00.2-0.10.40.7:fD0.

50、4-0.2-0.20.0-0.20.10.5-0.4B-0.6-0.3-1.1-1.6-0.7-0.70.50.7RSBfU-0.9-1.90.2-0.5-0.8-1.11.30.3Z-0.2-0.20.0-0.2-0.1-0.2-0.10.5pqcd-2.1-2.3-2.2-1.4-2.2-2.60.30.30fgh!-1.0-1.0-1.7-0.9-0.3-0.7-3.81.0s-0.2-0.3-0.3-0.40.0-0.1-8.0-8.9uvxmn8AB%rp?ppqM?pp9!pIWhiwxxmnj“wxABIr”p”plWh?I!#$%&()*+, ./邍E8倝氋剣涸寵臘釁讏就業(yè)占比

51、變化，按疫情后的資分段劃分，2018-301iAjc法國德國日本西班牙英國美國2印度3(70%)222中等(30%-70%)-2-10-2低(s30%)0-1-20-101-15333-6-31. W!;WhZbW!e:“WhFy+Zb!M66.8ILM2SOC ./F!Z“ 3. e:GHF%6;40%8!%40%-80%8%80% %C:f6!“F#mn2!#$%&()*+, ./相嚴(yán)峻比的疫挑情戰(zhàn)前，需要變更職業(yè)的勞動(dòng)力數(shù)量增加了25%，再培訓(xùn)面臨更為鑒于崗位增長集中在高薪職業(yè)中，而低薪工作減少，根據(jù)我們的研究，未來，勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型的規(guī)模和性質(zhì)可能帶來挑戰(zhàn)。在8個(gè)主要國家中，到2030年，在

52、新冠后情境中，有1.07億勞動(dòng)力，或每 16名勞動(dòng)力中就有一個(gè)人需要更換工作。這比我們在疫情前為各國做的預(yù)測增加了12%，而在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，增加達(dá)到了25%（圖表E9）。25%倝邍E9氋氋湱嬙劌翟涸僑臘鴪到2030年，疫情前和疫情 2821141312117后之間，需要變更職業(yè)的勞動(dòng)數(shù)量增長%JLGMKHIJN4新冠后情境中的職業(yè)變更，2030CD2EF1109879983新冠后情境中的職業(yè)變更，i%Wh20309=F&Vrs()F*+,Whuvxmn8AB%rp?ppqM?pp9!pIWhiwxxmnj“wxABIr”p”plWh?Iwx-W,g/1234F#Wh,5

53、678mn9iWh:;,8&mn9iWhF,p=oW h5F#wxwxF,5)!#$%&()*+, ./需要變更職業(yè)的勞動(dòng)力可能需要更多的培訓(xùn)，獲取新的技能，才能在上行職業(yè)中獲得崗位。我們的調(diào)研表明，發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體需要變更職業(yè)的勞動(dòng)力中，有60-75%目前的工作處于薪水最低的后 2/5區(qū)間中。在疫情前，我們的模型認(rèn)為這些勞動(dòng)力預(yù)計(jì)將轉(zhuǎn)至相同薪資等級的新職業(yè)中，而那些目前持有中等薪水工作的勞動(dòng)力將需要學(xué)習(xí)新技能，以上行至更高的薪水區(qū)間，獲得新的崗位。而在新冠后情境中，我們發(fā)現(xiàn)大量的勞動(dòng)力不僅需要離開最低的兩個(gè)薪水區(qū)間，并且他們中絕大多數(shù)還需要獲得更先進(jìn)的新技能，上行至上一級或上兩級薪水區(qū)間，才能獲得

54、新的工作。整體而言，我們認(rèn)為，在最低的兩個(gè)薪水區(qū)間里需要轉(zhuǎn)變崗位的勞動(dòng)力中，有超過半數(shù)將需要轉(zhuǎn)向更高薪區(qū)間的崗位。而疫情前，我們預(yù)估只有6%的人需要上移。未來，勞動(dòng)力尤其是那些需要變更職業(yè)的勞動(dòng)力所需要的技能結(jié)構(gòu)與今天截然不同。(圖表E10)顯示了各薪水區(qū)間中，每一主要技能在工作時(shí)間中的占比。例如，在最低薪水區(qū)間崗位上的勞動(dòng)力在68%的時(shí)間內(nèi)使用基礎(chǔ)的認(rèn)知技能和體力及人工操作技能，而在中等區(qū)間，這些技能的使用只占工作時(shí)間的48%。在最高的兩個(gè)薪水區(qū)間中，這些技能只占工作時(shí)間的不到20%。邍E10銳劌爢尲鸑臘助臘鯪劌讏媯涸翟美國，按照薪分段，作中使用該技能所花的時(shí)間1%RSTUVWXYZQabc

55、YZdefgbcYZT_YZYhYZ63236125020182419131617151213253926129323215u1/54/53/52/51/52A2A1.MO*NETFjLM9Fe800%6r.!#$%N6OPQRSTU2VWX8O*NET OnLine8U2VWXYZ8&()*+, ./新冠疫情后，在歐洲和美國，學(xué)歷低于大學(xué)水平的勞動(dòng)力，少數(shù)族裔和女性更可能需要變更工作。在美國，沒有大學(xué)學(xué)歷的勞動(dòng)力相比有大學(xué)學(xué)歷的勞動(dòng)力，需要變更職業(yè)的可能性要高出1.3倍，而黑人和西班牙裔相比白人，需要變更職業(yè)的可能性高出了1.1倍。在法國、德國和西班牙，受新冠加速趨勢的影響而需要變更職業(yè)的女

56、性數(shù)量是男性的3.9倍21。相似地，需要變更職業(yè)的勞動(dòng)力增加更容易影響年輕勞動(dòng)力，而非較資深的員工，非歐盟土生土長的員工相比本地員工更易受到?jīng)_擊（圖表E11）。21 請見“新冠及性別平等：對抗回歸”，麥肯錫全球研究院，2020年6月，McK.邍E11鰈侅肫玐鰍涸僑偛酒獴字倝劌剣臘銳劌翟新冠前后變更職業(yè)數(shù)量增長預(yù)計(jì)，百分比?iAF = 100, JGMGLHIJe1于均值地理區(qū)域160180300性別z1524109I28092809國籍(法國、德國、西班牙)JHIJ1少數(shù)族裔 (美國）教育程度265+55652554年齡z80100120140604020低于均值$%Wh20309=F&Vrs

57、()F*+,Whuvxmn8AB%rp?ppqM?pp9!pIWhiwxxmnj“wxABIr”p”plWh?IU2%(:)F(pX.BCDE)F(DFDOG)82pH2IIJK%(ISCED 0-2FDO;LM)F(ISCED 3-4F;LMOGN)F(ISCED 5-8FDFpOFIPFD)!#$%2?YZA0 &()*+, ./企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者及政策制定者可幫助推動(dòng)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者和政策制定者通過創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、兼顧公平的行動(dòng)，能夠幫助勞動(dòng)力開展后疫情時(shí)代的勞動(dòng)轉(zhuǎn)型。在疫情期間，企業(yè)和政府已經(jīng)做出改變，指明前方道路。企業(yè)或可重新思考工作應(yīng)該在哪里、如何開展，并更加努力開展技能重塑。放眼疫情未來的

58、企業(yè)有機(jī)會重新思考工作應(yīng)該如何、在哪里開展。疫情證明了工作實(shí)踐，以及人們所開展的工作可以快速實(shí)現(xiàn)變化。關(guān)鍵是聚焦于所需要的任務(wù)和活動(dòng)，而非全部工作。通過這樣的方式重構(gòu)工作可簡化流程、提升效率并提高運(yùn)營靈活性和敏捷。許多雇主正在調(diào)整混合遠(yuǎn)程工作模式的策略，以供長期使用，從而擴(kuò)大人才獲取范圍、提高員工滿意度，并降低地產(chǎn)成本。這將需要審慎分析，以決定哪些活動(dòng)可遠(yuǎn)程開展而不降低產(chǎn)能，隨后專門設(shè)計(jì)方案，以確定員工團(tuán)隊(duì)何時(shí)遠(yuǎn)程工作，何時(shí)一起在辦公室22。維持融洽的文化，并建立實(shí)踐和項(xiàng)目，以確保員工即便相隔甚遠(yuǎn)也能保持溝通、有明確的職業(yè)路徑至關(guān)重要。在混合遠(yuǎn)程工作模式中，針對新員工的學(xué)徒制、發(fā)展和入職培訓(xùn)可

59、能會更復(fù)雜，但并非不可能。即使在疫情前，許多公司已經(jīng)在幫助員工建立新崗位所需的技能，構(gòu)建有上升通道的職業(yè)道路。在疫情之后，對這些項(xiàng)目的需求將變得更多。沃爾瑪開設(shè)了內(nèi)部大學(xué)，將表現(xiàn)最好的小時(shí)工培養(yǎng)成門店經(jīng)理，并且最近還能將他們培養(yǎng)成供應(yīng)鏈專家和科技專家23。2020年，IBM、博世和巴克萊啟動(dòng)學(xué)徒制項(xiàng)目，以培養(yǎng)科技崗位員工，建立他們的職業(yè)軌道24。研究發(fā)現(xiàn)，再培訓(xùn)已經(jīng)有良好經(jīng)驗(yàn)的現(xiàn)有員工往往比招聘新人有更高的成本效益。25其他可能的方法包括改變招聘的做法，將重點(diǎn)聚焦于技能而非學(xué)歷。這將擴(kuò)大可用候選人范圍，并增加公司多樣性，同時(shí)幫助緩釋各國將出現(xiàn)的廣泛勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型。谷歌、希爾頓、安永和 IBM及許多

60、其他雇主已經(jīng)調(diào)整了招聘要求，剔除了學(xué)歷限制，專注于技能；部分崗位的新招聘中，沒有大學(xué)學(xué)歷的人員顯著增加。最后，公司可更多考量多樣性及包容性，以抵消新冠帶來的負(fù)面影響。企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)人可能更多聚焦并創(chuàng)新對多元化群體的招聘和留用。政策制定者可聚焦于擴(kuò)大數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，并支持員工轉(zhuǎn)型對政策制定者而言，緩釋勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型可能是避免失業(yè)率過高或讓員工退出勞動(dòng)力的有效方式?？紤]到疫情對線上經(jīng)濟(jì)的刺激，擴(kuò)大數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施非常重要。即使在發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體中，農(nóng)村地區(qū)19%的家庭和所有家庭中的13%，仍難以獲得網(wǎng)絡(luò)服務(wù)26。這就讓他們無法獲取教育和工作機(jī)會。在美國，麥肯錫研究發(fā)現(xiàn)疫情帶來的損失可以抵消一年平均薪資對于處于弱勢的少