麥肯錫全球研究院（McKinsey Global Institute）發佈《失業與就業：自動化時代的勞動力轉型》報告， 稱到2030年， 全球將有多達8億人的工作崗位可能被自動化的機器人取代， 相當於當今全球勞動力的1/5。 即使機器人的崛起速度不那麼快， 保守估計， 未來13年裡仍有4億人可能會因自動化尋找新的工作。
我們生活在技術驅動的世界， 這是一個充滿希望， 也充滿挑戰的世界。 那些自動駕駛汽車、X光識別器、響應客戶服務諮詢的演算法， 都是強大的新型自動化的表現。 然而， 儘管這些技術提高了生產力並改善了我們的生活， 但它們的應用將取代人類目前從事的某些工作活動——這引起了公眾的廣泛關注。
在2017年1月關於自動化報告的基礎上， 麥肯錫全球研究所發佈了報告《失業與就業：自動化時代的勞動力轉型》， 評估了到2030年， 在不同情況下可能創造的工作崗位的數量和類型， 並將其與可能被自動化所取代的工作崗位進行了比較。
研究結果顯示， 未來幾年， 職場可能會發生諸多變化， 將對勞動力技能和工資產生重要影響。 我們的重大發現是， 到2030年， 儘管在大多數情況下， 可能有足夠的工作來維持充分就業， 但這次自動化浪潮帶來的轉型將是非常具有挑戰性的——與之前農業和製造業的轉型規模相當， 甚至超過之前的規模。
1.自動化將對工作產生什麼影響？
我們以前發現， 在全球範圍內， 大約有一半的活動在理論上可以用現有的技術實現自動化。 只有少數（低於5%）的職業可以完全自動化。 然而， 在 60% 的職業中， 至少有三分之一的工作內容是可以自動化的。 這意味著對所有工人而言大量的工作環境會因此而改變。
雖然自動化技術的可行性很重要， 但它並不是影響自動化普及速度和程度的唯一因素。 其他因素還包括：開發和部署特定用途的自動化解決方案的成本；勞動力市場動態（包括勞動力的品質和數量及相關薪資）；除替代勞動力之外， 自動化的其他好處；以及監管和社會認可度。
考慮到這些因素， 我們的新研究估計， 到2030年， 全球工作時數有近0%至30%可能實現自動化， 數值範圍取決於自動化的普及速度。
自動化對就業的潛在影響在不同行業和職業間會有差異。 影響最大的是可控環境下的體力勞動， 比如操作機器和準備速食。 收集和處理資料也可以利用機器更好更快地完成。 這可能會取代大量的工作， 比如抵押貸款發放、律師助理、會計和後勤工作。
但是， 需要注意的是， 雖然有些工作可以自動化完成， 但這並不意味著就業會因此減少， 工人可能會去執行新的任務。 自動化對管理崗位、專業性強和需要與人打交道的工作影響較小，
2.未來哪些行業的就業機會更多？
被自動化取代的工作很容易識別， 而間接由技術進步創造的新工作， 由於分散在不同的部門和地區， 就沒那麼容易被發現。 我們針對一些潛在的新勞動力需求進行建模， 在2030年以前， 這些需求可能會促使創造新的就業機會， 甚至是形成自動化網路。 對於以下前三種趨勢，
（1）收入和消費（尤其是新興經濟體領域）的增加
我們先前估計， 全球消費在2015年至2030年期間可能增長23萬億美元， 其中大部分將來自新興經濟體的消費階層。 這些新的消費者影響的不只是自己國家， 還有向他們出口商品的經濟體。 從全球來看， 我們估計， 僅僅從收入增加對消費品的影響中， 就可以創造2.5億到2.8億個新的就業機會， 而從更高的衛生和教育開支中創造的就業機會多達5000萬至8500萬個。
（2）人口老齡化趨勢
到2030年， 65歲及以上的人口將比2014年增加至少3億。 隨著人們年齡的增長， 他們的消費模式也發生了變化， 醫療和其他個人服務的支出明顯增加。 這將為包括醫生、護士和其他醫護人員在內的一系列職業創造新的需求。到2030年，人口老齡化帶來的醫療保健及相關崗位可能會增加5000萬至8500萬。
（3）技術發展和應用
與新技術開發和部署相關的工作也可能增加。在2015年至2030年期間，與科技相關的總支出預計會增加50%以上，大約有一半的人將從事資訊技術服務。與醫療保健或建築業相比，從事這些職業的人數較少，但他們從事的是高薪職業。到2030年，我們估計這一趨勢將在全球創造2000萬到5000萬個就業機會。
在接下來的三個趨勢中，基於政府、商界領袖和個人在創造更多就業機會上的明確選擇，我們對趨勢線的走向和在某些領域進行額外投資的上升走向進行建模。
（4）對基礎設施和建築的投資
基礎設施和建築是歷史上兩大低支出領域，如果能夠加強基礎設施建設，緩解住房緊缺，可能會產生大量額外的勞動力需求。在自動化普及速度相對緩和的趨勢線走向下，新需求可能會創造多達 8000 萬個就業崗位，而如果加速投資，在自動化普及迅速的情境下，還可以增加兩億就業機會。這些工作包括建築工人、工程師、電工、木匠和其他技工。
（5）對可再生能源、能源效率和氣候適應的投資
對風能和太陽能等可再生能源、節能技術、以及適應和減緩氣候變化等領域加大投資，可為包括製造、施工和安裝等一系列職業的工人帶來新的就業需求。在自動化發展較緩慢的情景下，這些投資可創造多達1000萬個新的就業機會；而如果發展迅速的情況下，將有額外多達1000萬個（即共2000萬個）新的工作崗位。
（6）對原有無薪酬家務勞動的“市場化”
我們認為最後一種趨勢是為替代目前未支付的、主要是家務勞動的服務支付報酬。這種所謂的“無薪工作市場化”已經在發達經濟體中普遍存在，全球女性勞動力的增加將加速這一趨勢。我們估計，這可能會在全球創造5000萬到9000萬個就業崗位，主要是在諸如幼兒保育、兒童教育、清潔、烹飪和園藝等職業。
觀察以上所有國家就業率的淨變化，自動化時代就業增長率最高的類別包括：醫療服務者；工程師、科學家、會計師和分析員等專業人員；資訊技術專業人員和其他技術專家；機器無法取代的經理和管理人員；教育工作者，特別是年輕人口的新興經濟體的教育工作者；“創意人”，這是包含藝術家、表演者和演藝人員的一種規模不大但不斷增長的類別，隨著收入的增加，人們對休閒和娛樂的需求也會增加；建築商和相關行業，特別是在基礎設施和建築方面的投資增加的情況下；工作環境多變不可控的手工和服務工作，如家庭保健助理和園丁。
即將到來的勞動力轉移規模可能非常大，預計將有0.75億到3.75億人口需要轉換職業並學習新技能。
淨職業增長或下降的變化意味著，在未來幾年中，大量的人可能需要轉換職業類別並學習新技能。這種轉型的規模，可能是自20世紀初美國和歐洲的勞動力從農業轉型之後所從未見過的，最近在中國也是如此。
我們估計，到2030年，在自動化發展速度分別相對較慢和迅速的情況下，全球將有4億到8億人因自動化而失業，需要在世界各地找到新的工作。根據我們對未來勞動力需求的設想和自動化發展的淨影響，將有新的就業機會產生，下一節將對此進行描述。
然而，人們需要找到自己的工作方式。在失業人口中，在最早應用自動化的情境下取中值，7500萬到3.75億人需要轉換工種，學習新技能；然而，在自動化發展相對緩和的情景（趨勢情景）下，這個數字將非常小——不到1000萬。
在自動化得到迅速應用發展的情況下，從人口數量來看，中國將面臨最大規模的就業變遷——最多可達1億人，即占2030年勞動力的12%。雖然這看起來是一個很大的數字，但與過去25年中從農業中轉型的數千萬中國人相比，這個數字相對較小。
對於發達經濟體而言，可能需要學習新技能並在新的職業中找到工作的勞動力所占比例要高得多：2030年，在美國和德國，這一比例高達1/3，在日本則接近一半。
3.未來是否會有足夠的工作崗位？
今天，由於自動化發展潛力，人們越來越擔心，未來是否會有足夠的工作崗位。歷史表明，這種擔心可能是沒有根據的：隨著時間的推移，勞動力市場會隨著技術改革對勞動力需求的變化而調整，雖然薪資有時會很低。
我們通過兩組不同的分析來解決這個關於未來工作的問題：一組分析基於對如前面所述的自動化催生新勞動力數量有限情況的建模，另一組分析使用納入變數之間動態相互作用的宏觀經濟模型。
根據歷史經驗，我們預計，2030年，8%至9%的勞動力需求將出現在以前不存在的新職業類型中。
這兩項分析使我們得出這樣的結論：只要有足夠的經濟增長、創新和投資，就可以創造足夠多新的就業機會來抵消自動化帶來的衝擊，儘管在一些發達經濟體中，需要按照我們的上升情景快速發展自動化，增加額外投資，以降低工作機會短缺的風險。更大的挑戰將是確保工人具備過渡到新工作所需的技能和支助。那些未能實現這這一轉型的國家可能會出現失業率上升和薪資下降的情況。
根據上文所述的趨勢以及自動化對勞動力的影響，今後創造就業的規模因國家而異，這取決於四個因素：
（1）薪資水準
更高的薪資使得自動化應用的商業理由更加充分。然而，如果公司採用自動化來提高品質，實行更嚴格的生產控制，將生產向高薪資國家的終端消費者靠攏，或者除了降低人工成本以外的其他好處，低薪資國家也可能受到影響而積極應用自動化。
（2）需求增長
經濟增長對創造就業是必不可少的；停滯或增長緩慢的經濟體幾乎不會創造任何新的工作機會。因此，經濟和生產力增長和創新能力更強的國家預計將面臨更多的新的勞動力需求。
（3）人口數量
勞動力迅速增長的國家（如印度），可能會享受“人口紅利”，如果年輕人就業，將促進GDP增長。勞動力不斷萎縮的國家（如日本），預計未來GDP增長會更低，而GDP增長的唯一來源是生產力的增長。
（4）經濟部門和職業的混合
各國的自動化潛力反映了各個經濟部門和各部門工作的混合。例如，日本擁有比美國更高的自動化潛力，因為製造業等自動化程度較高的行業的比重更高。
自動化將以不同方式影響各國
上述四個因素結合在一起，為每個國家未來的工作創造了不同的前景。日本是富裕的，但到2030年，其經濟預計將緩慢增長。它面臨的是經濟擴張帶來的就業增長放緩，以及由於高薪資和經濟結構而可以自動化的大量工作。然而，到2030年，日本的勞動力人口也將減少400萬。在自動化發展迅速的情況下，考慮到我們今天無法想像的新工作崗位，日本的就業淨變化可能大致處於平衡狀態。
到2030年，美國和德國也可能面臨大量工人因自動化失業的情況，但它們預計的未來增長——以及由此產生的新的就業機會——要高一些。美國的勞動力正在增長，在上升情景（快速發展）中，隨著創新導致新型職業和工作的出現，這一情況基本保持平衡。到2030年，德國的勞動力將減少300萬，而且它將有足夠的勞動力需求來雇用所有的工人，即使是在發展相對緩慢的情景下。
另一個極端是印度：一個快速增長的發展中國家，在未來15年中，受到低薪資的影響，其自動化的潛力相對較小。我們的分析發現，在印度，大多數職業類別預計會增長，這反映了印度經濟強勁增長的潛力。
然而，到2030年，印度的勞動力預計將增長1.38億人，即30%左右。按照上升情景模型，印度可以創造足夠多的新工作崗位來抵消自動化，並通過進行投資來雇用這些新加入者。
中國和墨西哥的薪資高於印度，因此自動化程度可能會更高。預計中國仍將保持強勁的經濟增長，勞動力將不斷萎縮；與德國一樣，中國的問題可能是工人短缺。墨西哥未來經濟增長的預期速度較低，但仍可以在快速增長情景下創造就業，再加上在新的職業和活動中進行創新，以充分利用其勞動力。
失業工人需要儘快重新就業以避免失業率上升
為了模擬自動化對總體就業和薪資的影響，在考慮到自動化和動態交互的經濟影響的基礎上，我們使用了一種綜合平衡模型。自動化至少有三個不同的經濟影響。人們最關注的是勞動力的潛在轉移。但是自動化也可以提高勞動生產力：只有當企業採用自動化時，他們才能用相同或較少的投入（包括材料、能源和勞動力投入）生產出更多或更高品質的產品。第三個影響是自動化的採用增加了對經濟的投資，提升了短期GDP增長。我們對這三個影響都進行了建模，而且還根據歷史資料，為失業工人找到新工作的速度設定了不同的情景。
結果表明，在幾乎所有情景下，報告所關注的六個國家（中國、德國、印度、日本、墨西哥和美國）預計將在2030年達到或接近充分就業。然而，該模型也說明了快速重新雇用失業工人的重要性。
如果失業工人能夠在一年內重新就業，我們的模型顯示，自動化將推進整體經濟：無論從短期還是長期來看，充分就業都能得到維持，薪資增長快於基線模式，生產力更高。
然而，在一些失業工人需要數年時間才能找到新工作的情況下，短期到中期內失業率會上升。勞動力市場隨時間調整，失業率下降，但平均薪資增長放緩。在這些情況下，2030年的平均薪資最終將低於基線模型，這可能會抑制總需求和長期增長。
這將為包括醫生、護士和其他醫護人員在內的一系列職業創造新的需求。到2030年，人口老齡化帶來的醫療保健及相關崗位可能會增加5000萬至8500萬。（3）技術發展和應用
與新技術開發和部署相關的工作也可能增加。在2015年至2030年期間，與科技相關的總支出預計會增加50%以上，大約有一半的人將從事資訊技術服務。與醫療保健或建築業相比，從事這些職業的人數較少，但他們從事的是高薪職業。到2030年，我們估計這一趨勢將在全球創造2000萬到5000萬個就業機會。
在接下來的三個趨勢中，基於政府、商界領袖和個人在創造更多就業機會上的明確選擇，我們對趨勢線的走向和在某些領域進行額外投資的上升走向進行建模。
（4）對基礎設施和建築的投資
基礎設施和建築是歷史上兩大低支出領域，如果能夠加強基礎設施建設，緩解住房緊缺，可能會產生大量額外的勞動力需求。在自動化普及速度相對緩和的趨勢線走向下，新需求可能會創造多達 8000 萬個就業崗位，而如果加速投資，在自動化普及迅速的情境下，還可以增加兩億就業機會。這些工作包括建築工人、工程師、電工、木匠和其他技工。
（5）對可再生能源、能源效率和氣候適應的投資
對風能和太陽能等可再生能源、節能技術、以及適應和減緩氣候變化等領域加大投資，可為包括製造、施工和安裝等一系列職業的工人帶來新的就業需求。在自動化發展較緩慢的情景下，這些投資可創造多達1000萬個新的就業機會；而如果發展迅速的情況下，將有額外多達1000萬個（即共2000萬個）新的工作崗位。
（6）對原有無薪酬家務勞動的“市場化”
我們認為最後一種趨勢是為替代目前未支付的、主要是家務勞動的服務支付報酬。這種所謂的“無薪工作市場化”已經在發達經濟體中普遍存在，全球女性勞動力的增加將加速這一趨勢。我們估計，這可能會在全球創造5000萬到9000萬個就業崗位，主要是在諸如幼兒保育、兒童教育、清潔、烹飪和園藝等職業。
觀察以上所有國家就業率的淨變化，自動化時代就業增長率最高的類別包括：醫療服務者；工程師、科學家、會計師和分析員等專業人員；資訊技術專業人員和其他技術專家；機器無法取代的經理和管理人員；教育工作者，特別是年輕人口的新興經濟體的教育工作者；“創意人”，這是包含藝術家、表演者和演藝人員的一種規模不大但不斷增長的類別，隨著收入的增加，人們對休閒和娛樂的需求也會增加；建築商和相關行業，特別是在基礎設施和建築方面的投資增加的情況下；工作環境多變不可控的手工和服務工作，如家庭保健助理和園丁。
即將到來的勞動力轉移規模可能非常大，預計將有0.75億到3.75億人口需要轉換職業並學習新技能。
淨職業增長或下降的變化意味著，在未來幾年中，大量的人可能需要轉換職業類別並學習新技能。這種轉型的規模，可能是自20世紀初美國和歐洲的勞動力從農業轉型之後所從未見過的，最近在中國也是如此。
我們估計，到2030年，在自動化發展速度分別相對較慢和迅速的情況下，全球將有4億到8億人因自動化而失業，需要在世界各地找到新的工作。根據我們對未來勞動力需求的設想和自動化發展的淨影響，將有新的就業機會產生，下一節將對此進行描述。
然而，人們需要找到自己的工作方式。在失業人口中，在最早應用自動化的情境下取中值，7500萬到3.75億人需要轉換工種，學習新技能；然而，在自動化發展相對緩和的情景（趨勢情景）下，這個數字將非常小——不到1000萬。
在自動化得到迅速應用發展的情況下，從人口數量來看，中國將面臨最大規模的就業變遷——最多可達1億人，即占2030年勞動力的12%。雖然這看起來是一個很大的數字，但與過去25年中從農業中轉型的數千萬中國人相比，這個數字相對較小。
對於發達經濟體而言，可能需要學習新技能並在新的職業中找到工作的勞動力所占比例要高得多：2030年，在美國和德國，這一比例高達1/3，在日本則接近一半。
3.未來是否會有足夠的工作崗位？
今天，由於自動化發展潛力，人們越來越擔心，未來是否會有足夠的工作崗位。歷史表明，這種擔心可能是沒有根據的：隨著時間的推移，勞動力市場會隨著技術改革對勞動力需求的變化而調整，雖然薪資有時會很低。
我們通過兩組不同的分析來解決這個關於未來工作的問題：一組分析基於對如前面所述的自動化催生新勞動力數量有限情況的建模，另一組分析使用納入變數之間動態相互作用的宏觀經濟模型。
根據歷史經驗，我們預計，2030年，8%至9%的勞動力需求將出現在以前不存在的新職業類型中。
這兩項分析使我們得出這樣的結論：只要有足夠的經濟增長、創新和投資，就可以創造足夠多新的就業機會來抵消自動化帶來的衝擊，儘管在一些發達經濟體中，需要按照我們的上升情景快速發展自動化，增加額外投資，以降低工作機會短缺的風險。更大的挑戰將是確保工人具備過渡到新工作所需的技能和支助。那些未能實現這這一轉型的國家可能會出現失業率上升和薪資下降的情況。
根據上文所述的趨勢以及自動化對勞動力的影響，今後創造就業的規模因國家而異，這取決於四個因素：
（1）薪資水準
更高的薪資使得自動化應用的商業理由更加充分。然而，如果公司採用自動化來提高品質，實行更嚴格的生產控制，將生產向高薪資國家的終端消費者靠攏，或者除了降低人工成本以外的其他好處，低薪資國家也可能受到影響而積極應用自動化。
（2）需求增長
經濟增長對創造就業是必不可少的；停滯或增長緩慢的經濟體幾乎不會創造任何新的工作機會。因此，經濟和生產力增長和創新能力更強的國家預計將面臨更多的新的勞動力需求。
（3）人口數量
勞動力迅速增長的國家（如印度），可能會享受“人口紅利”，如果年輕人就業，將促進GDP增長。勞動力不斷萎縮的國家（如日本），預計未來GDP增長會更低，而GDP增長的唯一來源是生產力的增長。
（4）經濟部門和職業的混合
各國的自動化潛力反映了各個經濟部門和各部門工作的混合。例如，日本擁有比美國更高的自動化潛力，因為製造業等自動化程度較高的行業的比重更高。
自動化將以不同方式影響各國
上述四個因素結合在一起，為每個國家未來的工作創造了不同的前景。日本是富裕的，但到2030年，其經濟預計將緩慢增長。它面臨的是經濟擴張帶來的就業增長放緩，以及由於高薪資和經濟結構而可以自動化的大量工作。然而，到2030年，日本的勞動力人口也將減少400萬。在自動化發展迅速的情況下，考慮到我們今天無法想像的新工作崗位，日本的就業淨變化可能大致處於平衡狀態。
到2030年，美國和德國也可能面臨大量工人因自動化失業的情況，但它們預計的未來增長——以及由此產生的新的就業機會——要高一些。美國的勞動力正在增長，在上升情景（快速發展）中，隨著創新導致新型職業和工作的出現，這一情況基本保持平衡。到2030年，德國的勞動力將減少300萬，而且它將有足夠的勞動力需求來雇用所有的工人，即使是在發展相對緩慢的情景下。
另一個極端是印度：一個快速增長的發展中國家，在未來15年中，受到低薪資的影響，其自動化的潛力相對較小。我們的分析發現，在印度，大多數職業類別預計會增長，這反映了印度經濟強勁增長的潛力。
然而，到2030年，印度的勞動力預計將增長1.38億人，即30%左右。按照上升情景模型，印度可以創造足夠多的新工作崗位來抵消自動化，並通過進行投資來雇用這些新加入者。
中國和墨西哥的薪資高於印度，因此自動化程度可能會更高。預計中國仍將保持強勁的經濟增長，勞動力將不斷萎縮；與德國一樣，中國的問題可能是工人短缺。墨西哥未來經濟增長的預期速度較低，但仍可以在快速增長情景下創造就業，再加上在新的職業和活動中進行創新，以充分利用其勞動力。
失業工人需要儘快重新就業以避免失業率上升
為了模擬自動化對總體就業和薪資的影響，在考慮到自動化和動態交互的經濟影響的基礎上，我們使用了一種綜合平衡模型。自動化至少有三個不同的經濟影響。人們最關注的是勞動力的潛在轉移。但是自動化也可以提高勞動生產力：只有當企業採用自動化時，他們才能用相同或較少的投入（包括材料、能源和勞動力投入）生產出更多或更高品質的產品。第三個影響是自動化的採用增加了對經濟的投資，提升了短期GDP增長。我們對這三個影響都進行了建模，而且還根據歷史資料，為失業工人找到新工作的速度設定了不同的情景。
結果表明，在幾乎所有情景下，報告所關注的六個國家（中國、德國、印度、日本、墨西哥和美國）預計將在2030年達到或接近充分就業。然而，該模型也說明了快速重新雇用失業工人的重要性。
如果失業工人能夠在一年內重新就業，我們的模型顯示，自動化將推進整體經濟：無論從短期還是長期來看，充分就業都能得到維持，薪資增長快於基線模式，生產力更高。
然而，在一些失業工人需要數年時間才能找到新工作的情況下，短期到中期內失業率會上升。勞動力市場隨時間調整，失業率下降，但平均薪資增長放緩。在這些情況下，2030年的平均薪資最終將低於基線模型，這可能會抑制總需求和長期增長。