導語
在現代職場中,我們經常遇到一些看似無關卻又彼此呼應的現象:同樣是專業技能,為什么編程與電器維修會帶來如此不同的收入?為什么相似起點的職業人,有的能不斷晉升,有的卻始終徘徊不前?在AI浪潮下,哪些技能最具韌性?不同性別、不同種族間為什么存在結構性的收入差距?在這些問題背后,是否存在某種統一的解釋框架?
近期發表在《自然·人類行為》雜志上的一項開創性研究,為這些問題提供了系統性答案。研究團隊分析了2007至2020年間的7000萬份職業軌跡數據,發現了一個此前被忽視的關鍵現象:職場技能并非隨機分布,而是遵循著特定的嵌套結構(Nested Structure)——它決定了誰能在職場中占據高地,誰又可能被時代甩在身后。
關鍵詞:嵌套結構,勞動力市場
郭瑞東|作者
張江|審校
論文題目:Skill dependencies uncover nested human capital 論文地址:https://www.nature.com/articles/s41562-024-02093-2
嵌套結構:起源于生態學的概念
嵌套結構(Nested Structure)是生態學家在研究物種互動網絡時發現的一種特殊模式。生態學家觀察到,在一個花園中,有些昆蟲只為特定的植物傳粉,而另一些昆蟲則為多種植物傳粉。舉個例子,如圖2所示,蝴蝶A只為玫瑰花傳粉,蜜蜂B為玫瑰花、向日葵和郁金香傳粉,小蜂C為玫瑰花、向日葵、郁金香和菊花傳粉,小蜂C包括了蜜蜂B的傳粉對象,蜜蜂B包括了蝴蝶A的傳粉對象。這種物種間的互動模式,就稱為嵌套結構:專一性物種(如蝴蝶A)的互動對象包含在通用性物種(如小峰C)的互動對象中。
圖2 植物-傳粉者互動網絡示意圖
圖3展示了網絡中不同的結構類型,非嵌套結構和嵌套結構。在圖的下半部分,我們看到的是一種“嵌套結構”。剛剛提到的植物-傳粉者互動網絡就是一個例子,右側的矩陣清晰地表現了這種層層包含、逐步擴展的關系。相比之下,圖的上半部分展示的是“非嵌套結構”。在這種情況下,不同的傳粉者各自訪問特定的植物,彼此之間的重疊很少,網絡結構較為分散。對應的右側矩陣也顯示出沒有明顯的規律性和包含關系。通過這樣的對比,我們可以直觀地理解生態網絡中不同結構的特點,以及它們對生態系統穩定性和多樣性的潛在影響。
圖3 二分網絡中非嵌套(上)和嵌套(下)結構示例圖
如果一個生態系統具有嵌套結構,會提升系統的穩定性,保證群落在受到嚴重外界沖擊時,仍能夠保持相對穩定的物種多樣性。經濟學、城市科學等領域的研究中,也借鑒了生態學中的嵌套結構概念,依據產業-技術網絡、技能-職業網絡、城市-產業網絡等來研究系統的結構和功能關系。
勞動力市場中的嵌套結構
在勞動力市場中,技能-職業構成了一個互動網絡。這篇研究收集了O*NET(提供美國經濟中1000多職業的描述和技能要求)、OEWS(提供各職業在國家/地區層面的工資和就業數據)以及簡歷數據(提供從2007年至2020年2000萬份匿名簡歷,包含7000萬條職業軌跡),繪制了技能-職業矩陣,如圖4所示。直觀來看,技能職業網絡具有嵌套結構,但并非像圖3中下半部分所示的理想的完全嵌套結構。
圖4 技能-職業矩陣
技能發展的方向性
在分析技能-職業矩陣之前,先來探討一個在研究中重要但常被忽視的點:技能發展的方向性,也就是依賴關系。正是這種依賴關系,隨著經濟的復雜性和專業化的增長,這個矩陣的結構變得越來越嵌套。
在許多職業中,一個人必須先學習基本技能,然后才能深入他們的職業。計算機程序員需要扎實的基礎數學;護士必須獲得臨床經驗和專業培訓才能成為執業護士;談判者的說服能力取決于扎實的口頭表達和積極傾聽的技巧。利用簡歷數據,通過比較技能A相對技能B、技能B相對技能A的條件概率,來獲得依賴關系,例如在具有數學技能的人群中發現會編程的人概率是3/7,而在會編程的人中發現具有數學技能的人概率是3/4,所以推斷出一個依賴關系:數學→ 編程。
研究中,基于上述條件概率,將職場中用到的技能分為了三種:
通用技能:31種,包括英語、口頭表達、批判性思維、寫作等。大多數職業需要高度熟練地掌握這些技能,如圖5c所示;
中級技能:43種,包括數學、談判、法律、市場營銷等。大多數職業都需要,但不要求有很高的熟練度,如圖5b所示;
高級技能:46種,包括編程、物理、化學、動態適應性等。大多數職業幾乎不需要或者根本不需要熟練掌握這些技能,只有少數職業需要高級水平,如圖5a所示。
圖5 三層技能水平與分布特點
然后我們可以根據這三種技能分類,挖掘出依賴關系,從圖6中可以直觀看出:一個技能連出去的線越多,它越通用。反之,一個技能一個技能被連上的線越多,則說明其越依賴其他通用技能,比如編程技能需要計算機使用、數學、系統分析等技能。這也意味著高級技能往往有一個技能搭建過程。
圖6 技能依賴關系的可視化
從技能的嵌套度評估職業發展
現在了解了技能的三種分類之后,我們該如何通過技能的嵌套度來判斷職業的發展潛力呢?從技能通用性來看,技能的嵌套度越高,技能的通用性越強,兩者有明顯的正相關關系,如圖7a所示;從替代風險來看,具有嵌套結構的高級技能更難被以AI為代表的自動化技術所取代,例如編程、藝術等,而計算機使用、判斷與決策的技能被替代風險相對更大,這也為預測一個技能的未來需求提供了依據,如圖7b所示;從工資溢價來看,具有嵌套結構的技能溢價更好,這可能是因為這些技能需要更長的教育時間培養,或者因為它們更難以被替代,如圖7c和7d所示。
圖7 技能的嵌套程度與通用性,自動化取代風險及對工資的貢獻
正如捕食者依賴獵物,獵物又依賴植被,而植被又需要微生物和真菌分解巖石形成的土壤,技能發展也如發生在生態系統中那樣分層展開。這意味著個體在職業生涯初期需要先掌握通用技能,然后逐步獲取中級技能,最后在特定領域發展出高級技能。這意味著在大學階段及職場新手期,不必過度追求當前最流行的技術,而是要將精力投入通用技能的提升上。當前對通用技能所帶來的優勢,存在低估。
從技能的嵌套度看
職業生涯、種族和性別間的差異
30歲后,為什么有人會在職場一飛沖天,有人停滯不前?這背后和個人技能有什么關聯?圖8a指出,通用技能在職業生涯的不同階段,先降后升,30歲時最低,之后逐漸升高。圖8b-c對比了在職業生涯的不同階段對嵌套技能和非嵌套技能的不同要求,對于非嵌套技能,在職業生涯的各個階段對技能的要求水平幾乎沒有變化,而對于嵌套技能,隨著成為職場資深玩家,對技能的水平要求持續上升。30歲前沒爬上“技能金字塔”,掌握足夠通用且嵌套程度高的技能那些的人,會被甩下車,或只能從事非嵌套的,沒有工資溢價的職位。
圖8 職業生涯不同階段對通用、嵌套、非嵌套技能的要求水平
圖8對比了美國不同種族的求職者中技能的通用性,嵌套程度,教育水平以及工資上的差異,通過比較不同種族/民族和性別群體的技能、教育和工資差異,揭示了嵌套結構在解釋社會不平等、技能陷阱和長期工資懲罰方面的重要作用;
技能間的差異,在種族和性別間同樣存在。在通用技能、嵌套技能、非嵌套技能、教育水平、工資水平5個方面進行對比,在圖9a-e中,分別比較了種族間(亞裔、黑人、西班牙裔/拉丁裔和白人)的差異,黑人和西班牙裔/拉丁裔明顯更落后。圖9f-j中,分別比較了在種族內男女性別的差異,明顯女性的技能優勢常常弱于男性。說明技能的嵌套度在解釋社會不平等、技能陷阱和長期工資懲罰方面有重要作用。
圖9 不同嵌套度的技能、教育水平、工資水平在不同種族和性別間的差異
技能的嵌套結構不斷增強
現代經濟在不斷發展,職業、技能都在變化之中。圖10展示了2005年和2019年技能結構的演變,通用技能比高級技能變化更多,技能的嵌套結構更明顯,非嵌套技能逐步消失。這表明工作兩極分化可能會加劇,因為更長、更深入和更復雜的先決條件(技能培訓)可能會阻礙新來者進入高薪崗位。那些無法獲得通用技能教育的人在進入高薪職業道路方面面臨障礙。技能越專業化和嵌套化,整個勞動力市場的不平等和差異就越多,這意味著可能需要政策干預,以避免就業市場不平等和兩極分化加劇。
圖10 不同年份(2005vs2019)間不同嵌套度技能的演變
研究技能-職業嵌套結構帶來的啟發
傳統的勞動力市場研究多以崗位、工資或種族為分類標準,較少關注求職者的技能。事實上,技能間彼此關聯,現代經濟對專業化技能的需求不斷增長,高收入技能往往需要一系列先決條件。職場的嵌套結構影響著個人發展和社會分層,早期技能選擇決定了后續機會,近些年來更深的嵌套結構對個人職業道路施加了更大的限制,放大了差距,并具有宏觀經濟影響,影響了整個系統的韌性和穩定性,使得系統的穩定運行依賴于越來越少的一部分人。
對個人而言,研究建議應重視基礎技能(如溝通、邏輯、數學),為后續獲取高嵌套度技能打好基礎。急于追逐熱門技能或忽視基礎教育,可能會限制職業發展。快速再培訓和大學取消基礎課程可能帶來意想不到的負面后果。
此外,AI的發展可能讓新人難以通過實踐掌握基礎技能,也可能壓縮高嵌套技能的學習路徑。這既是機遇,也是挑戰:如果我們把這些基本技能外包出去,我們會不會變得無法學習更高級的技能?
不過,由于該研究是基于美國2007-2020年求職者的簡歷,來衡量技能的通用程度和嵌套結構,而美國21世紀的經濟多為服務業主導,制造業占比低于中國且呈現下降趨勢。該研究中得出的結論,是否是針對服務業而不適用于制造業占主導的中國職場?中西方的文化差異,例如風險偏好上的不同,會不會影響技能的嵌套結構和工資溢價?這些問題,都需要進一步的研究來給予解答。
本文為科普中國·星空計劃扶持作品 作者:郭瑞東 審核:張江 北京師范大學系統科學學院教授 出品:中國科協科普部 監制:中國科學技術出版社有限公司、北京中科星河文化傳媒有限公司
「AI時代的學習:共探學習的復雜性」主題讀書會
在技術浪潮的沖擊下,智能時代對人才培養的需求正發生根本性轉變——學習已不再局限于簡單的知識傳遞與記憶,當機器能夠替代程式化技能,人類的創造力、批判性思維與跨界協作能力將成為核心競爭力;當知識更新周期以月甚至天為單位迭代,教育的使命不再是填鴨式灌輸,而是培養終身學習者的自適應能力。
在此背景下,集智俱樂部聯合江南大學教授王志軍,北京師范大學教授崔光佐,翼鷗教育創始人宋軍波,TalkingBrain 聯合創始人林思恩,清華大學講師方可,北京師范大學博士后郭玉娟,共同發起。希望通過匯聚教育學、系統科學、腦科學、計算機科學、社會學等多領域交叉視角,突破單一學科的局限,對人類社會未來學習發展形成更加全面深入的認識。
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