尊龙人生就是博d88官方网站|安倍麻美|自动化对职业价值的影响

　　尊龙凯时官方网站尊龙凯时人生就是博ღ★，尊龙凯时appღ★，在这个技术飞速发展的当下ღ★，自动化和机器人深刻地影响着劳动力市场ღ★。Maria Petrovaღ★、Gregor Schubertღ★、Bledi Taska和Pinar Yildirim合著的论文《自动化ღ★、职业价值和政治偏好》ღ★，通过分析1600万美国人的简历数据ღ★，揭示了其对个人职业生涯价值与政治偏好的影响ღ★。

　　研究表明ღ★，2000年至2016年间安倍麻美ღ★，美国职业价值的增长呈现下降趋势ღ★，主因是职业流动性的减少安倍麻美ღ★。2004至2008年间ღ★，对每千名工人增加一个机器人ღ★，本地市场的职业价值平均减少3900美元ღ★。而在2008年至2016年ღ★，职业价值下降至2480美元ღ★，这种价值下降尤其影响职业上升空间受限的低技能劳动者ღ★。

　　该文章的数据源于Burning Glass Technologiesღ★。简历数据详细记录了美国379个都会统计区求职者的地理位置和历史职业信息ღ★，包括ღ★：求职者在各个职位上的职称ღ★、任职公司ღ★、工作起止日期ღ★、教育背景和专业认证和居住地ღ★。数据经解析ღ★，构建出每位求职者从首次就业到最新职位的完整职业历程尊龙人生就是博d88官方网站ღ★，表1展示了数据的基本统计信息ღ★。

　　首先ღ★，作者对数据进行了初步分析ღ★，展示了过去15年美国劳动力市场的变化趋势ღ★。图1至图3的职业转移概率来自BGT数据ღ★，统计了在特定时期内改变职业的人ღ★，并计算出他们在下一个时期从事特定职业的比例安倍麻美ღ★。

　　图1是2000年至2015年期间ღ★，每5年进入管理ღ★、工程ღ★、建筑ღ★、维护和生产职业的转换概率ღ★。相比2000至2005年ღ★，2010至2015年期间职业转换的频率有所降低ღ★。

　　图2展示了从“生产”职业群体（大多数制造业职业所属的群体）到其他职业群体的转换概率ღ★，用箭头连接的圆圈代表工人转换到的职业群体ღ★，圆圈的大小反映了转换到该群体的概率ღ★。对比这两个时间点的图表可知ღ★，这段时间内从生产职业到“管理”和“建筑与工程”职业群体的转换概率有所下降ღ★。

　　图3通过展示从生产职业转出和向管理职业的转入趋势ღ★，可以发现ღ★，从生产职业转出随时间推移增加ღ★，而向管理职业的转入则随时间推移有所减少ღ★。

　　文章中对职业价值做了定义与计算ღ★。作者认为职业价值是通过考虑一个职业在未来可能带来的收入流来衡量的ღ★。具体来说ღ★，职业价值（Career Value, CV）是通过以下公式计算的ღ★：

　　工人和计量经济学家都不能完美地预见个人未来的职业价值ღ★。相反ღ★，对于时期t中的某个职业o的个人尊龙人生就是博d88官方网站ღ★，可以通过考虑她在时期t+1ღ★、t+2等未来可能持有的职业的概率路径以及这些未来职业所支付的工资来估计职业生涯的现值ღ★。

　　为了研究本地劳动市场层面职业价值的变化ღ★，本文估算了“本地市场职业价值”（LMCVct）ღ★，它表示在时间段t内ღ★，按通勤区c中本地职业的就业份额加权后的所有本地职业的累积职业价值ღ★：

　　图4对比了2000年至2016年各职业群体职业价值变化与2000年至2002年期间的起始年薪平均水平ღ★。结果显示ღ★，尽管职业价值变化与起始工资存在相关性ღ★，但变化幅度较大ღ★：部分职业的职业价值显著提升ღ★，而其他一些职业则保持不变或有所下降ღ★。相较之下ღ★，工资变化与起始工资的关系在图5中呈现出明显的线ღ★，可以推断职业之间的差异不仅体现在工资增长上ღ★，还表现在职业流动性机会上ღ★。图4中各职业群体的职业价值分布更为广泛ღ★。

　　自动化暴露度是通过考虑每个通勤区（Commuting Zone, CZ）内不同行业的机器人使用情况来衡量的ღ★。研究者使用了国际机器人联合会（IFR）的数据ღ★，这些数据涵盖了不同国家和行业的机器人库存情况ღ★。

　　为了解决潜在的内生性问题安倍麻美ღ★，研究者们采用了工具变量法（IV Lasso）ღ★，使用了欧洲国家的机器人暴露度作为工具变量ღ★，以预测美国机器人暴露度的变化ღ★。

　　通过上述分析尊龙人生就是博d88官方网站ღ★，可以发现自动化对职业价值有显著的负面影响ღ★。具体来说ღ★，每增加一个机器人（相对于每千名工人）ღ★，2004年至2008年间当地劳动力市场的平均职业价值下降了3900美元ღ★，2008年至2016年间下降了2480美元ღ★。这种影响在高制造业通勤区更为显著ღ★，低技能工人受到的影响更大ღ★。

　　该文章的研究表明ღ★，自动化和机器人化不仅能够改变劳动力市场的职业结构和收入分布ღ★，还可能对人们的长期决策行为产生深远影响ღ★。随着技术的不断进步ღ★，未来的劳动力市场将面临更多挑战和机遇ღ★。政策制定者需要关注这些变化ღ★，并采取措施来缓解自动化带来的负面影响ღ★，如提供再培训机会ღ★、改善教育系统和调整社会福利政策ღ★。

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　　声明ღ★：本文内容基于《Automation, Career Values, and Political Preferences》一文编译而成ღ★，并在编辑过程中对原作进行了一定程度的删减和修改ღ★。因此ღ★，对于文章中的具体数据和研究细节ღ★，读者应以原始论文作为权威参考ღ★。

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