🗣️Echoes of ‘70s

尽管技术革命最终可能会促进创造新的就业岗位，但技术进步通常始于“节省劳动力”的效率增长（即裁员）。

这种提高技术效率的速度往往较为失业工人创造就业的机会更快。从某种意义上说，技术革命往往最先表现为工作破坏，而技术进步对就业岗位的补偿行为通常是以更慢的速度进行的。（《技术进步对就业影响的简述》作者：李昕，https://cifer.pbcsf.tsinghua.edu.cn/info/1087/1994.htm）

虽然美国政府主导的研究结论是：因为技术进步，全球就业总量的绝对数和相对数均有所增长。然而真的是这样吗？

20世纪70年代，PC出现，信息技术革命开始，从70年代开始的20年，美国的就业结构开始调整。产业结构变迁不可避免地会引起结构性就业的变化，尤其是制造行业的就业机会显著减少，占比从 1973 年的 24%下降到 2007 年的 10%。

1970-80 年代就业从制造业向服务业的迁移主要影响了美国东北部和中西部大型工业城市，蓝领工人减少，低技能导向的制造业工作流向郊区或者海外；但同时专业服务人员增加，在中产阶级移居的郊区新增了服务需求和工作。

直到 90 年代在黄金工作年龄失业的人群比例还在上升，失业的制造业工人被重新雇佣的比例低于65%，他们有的会被雇佣到其他行业，但工资相比过去会大打折扣。

1970-2010 年美国经济产业结构变迁（《消费变迁的社会视角：以 70 年代至今美国就业市场发展为例》作者：黄海，https://daily.zhihu.com/story/9269781）

90年代，我们国家的农民外出打工，以及现在的大学生回乡创业，其实都可以从这个规律中找到解释。

上世纪80年代，技术革命使得美国的劳动生产率提升11%，但是，各产业的差异巨大，制造业提高了40%，第三产业提升了9%。

这意味着什么呢？不难看出，在就业人口一定的情况下，高生产率的行业一定会往低生产率的行业输出人才。

以美国为例，总体失业率不变的情况下，结构性失业率却差异明显。从75到91年，物质产生部门的失业率远高于非物质生产部门的失业率，制造业的失业率长期在10%以上，而服务业的失业率最高在7.1%。（《新技术革命进程中的美国就业》作者：谭友林，http://ccj.pku.edu.cn/article/info?aid=276359987）

乡村的空心化，本质上也是生产率提升带来的。

今年两会上，有代表提出要求公务员录取取消35岁的限制，这是一个很好的建议，但我认为短期内还很难实现。

数据要素产业是媒体追捧的热点，但这个产业对就业的影响究竟有多大，我们来分析一下。

首先，数据要素产业会创造新的就业岗位，这是毋庸置疑的，例如数据科学家、数据分析师、数据工程师等专业人才，但是我们也要注意到，这个产业本质还是信息产业，而信息产业的人才其实已经处于饱和状态。大量的35岁码农失业，这些挤出的人才输送到社会上，在数据要素产业中能找到多少合适的位置是未知的。

其次，自动化和智能化技术的应用使得数据处理的效率大大提高，数据录入、简单的数据清洗、甚至一部分数据分析的工作都会逐渐减少，甚至消失。而AI正在加速对工作破坏的过程。如今的AI在处理结构化数据的能力上，不客气的说比一个实习生要高效准确太多了，而且最最重要的是，AI可以24小时工作并且不犯错。

第三，数据要素产业对劳动力的技能要求也在不断提高。今后非技术岗位如市场营销、客户服务、供应链管理等也需要具备一定的数据处理能力。假设你是老板，对于这些没有太高门槛的岗位，你是愿意让一群35岁以上的劳动力进行持续学习和技能升级来配合转型呢，还是直接招聘具备综合能力的新毕业生来做这些呢？

第四，数据要素产业会为居住在偏远地区或希望灵活工作的人提供了更多就业机会，例如国家的东数西算战略，以及目前的数据标注类工作，数字游民等等。但这些工作的特点是低附加值，劳动力密集和高耗能。这可能导致就业市场的地域分布更加不均，大城市打工族面临的失业压力只会增加。

总之，数据要素产业虽然是个新词，也必将带来巨大的市场机会，但是对于普通的打工人而言，要看你所处的行业是否将会被调整，以及你所在的行业生产率是否会极大提升。

新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态。它由技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级而催生，以劳动者、劳动资料、劳动对象及其优化组合的跃升为基本内涵，以全要素生产率大幅提升为核心标志，特点是创新，关键在质优，本质是先进生产力。

首先，作为普通劳动者，请扪心自问，自己做的事情对于创新有多大作用。不客气的说，这些年互联网大厂的高薪，很大一部分确实是由于创新带来的。所谓内卷，也不过是创新到了一定阶段的结果。我们经常嘲笑日本人点错了科技树，可仔细看，难道不是卷的偏了吗？如果我们试过卷一张很长的纸，想不偏是很难的。网上的段子摸着鹰酱过河不是开玩笑的。

其次，新质生产力是劳动者跃升驱动的。35岁以上的普通人，有几个跃升的起来？中国历史上35岁以后出名的也不过几个人而已，孔子曰四十不惑。在IT圈子里，35岁以上创业成功的我只知道有王江民、任正非等少数几个人。

再者，有人说新质生产力可以创造更多的就业机会，但根据历史经验，就业是在低生产率行业提升，而在高生产率行业降低的。所以作为普通劳动者，要了解自己行业的生产率。AI能够赋能的，绝对是高生产率行业，AI赋能较弱或者无法替代的，才是低生产率。

有人可能要说，我可以提升自己的技能，我的经验和知识是不能替代的，金子在哪儿都发光。但俗话说的好，公司缺了谁都能转。工业革命的到来，打破了行会对生产和技术的垄断，机器替代了大量的手工业者，传统行会制度瓦解了，取而代之的是工会。而信息革命的到来，工人的数量急剧减少，服务业人数急剧增加。数据显示，2010到2019年，农业、工业、服务业就业群体的比例结构从2010年的36.7∶28.7∶34.6演变为2019年的25.1∶27.5∶47.4，农业职业群体在此期间减少了8000多万人，工业职业群体也减少了500多万人，而服务业职业群体则增加了1亿多人。随着新质生产力的发展，机器人、无人机、自助设备等基础服务设施的应用，我相信会将服务业群体也挤出来。至于挤出到哪儿，现在很难预测。

当然，相比新质生产力肯定会带来更大利好。

首先肯定是创造新的就业机会：新质生产力催生的新产业、新业态、新模式，每一项都会创造许多新的就业机会，为 35 岁以上人口提供新的就业选择。例如，人工智能、大数据、云计算等新兴产业，对具有相关技能和经验的人口有较大的需求。

其次新质生产力要求劳动者具备更高的综合科技素质和创新能力。这促使 35 岁以上人口不断学习新知识、新技能，提升自己的就业能力，以适应新产业、新业态、新模式的发展。这类人群有着丰富的工作经验，大部分也有家庭支持，有意愿持续提升自己。

最重要的是延长就业年龄，新质生产力对劳动者身体素质的要求相对较低，更注重知识、技能和经验，例如乐视就提出招聘不看年龄，这样无论年纪多大，都能够继续发挥自己的价值。