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度，在某些情况下自动化甚至能实现人类力所不
逮的工作，帮助企业提升绩效。自动化也有助于
提升生产力，这一点历史已有明证。在全球生产
力增长普遍滞缓的当下，自动化能为许多适龄劳
动人口萎缩的国家打下经济增长与社会繁荣的强
心针。根据我们所建立的情景预测模型，自动化
估计每年能提高全球生产力0.8到1.4个百分点
作内容分析得出的结论，依工资计算，全球经济
中有相当于15万亿美元的工作内容可以经利用
现行技术而实现自动化。首先，我们发现只有不
到5%的职业可以通过利用现有技术实现全面自
动化。其次，大约60%的职业有三成以上的工作
内容可以利用现有技术实现自动化，这表明因自
动化而产生性质改变的职业要比因自动化而消失
的职业多
可预测环境下的体力劳动，以及数据的收集与处
理。在美国，相关工作内容占到总体经济的51%，
以工资计算相当于2.7万亿美元，此类工作内容最
常见于制造、餐旅与零售贸易业，也包括部分中
等技能职业
因素。持续的技术进步（如在自然语言处理等领
域）是关键因素。除了技术可行性之外，机器与
人类在技能之间的比较、劳动力市场的供需、经
济效益(包括劳动成本的节省)、以及社会与政府
部门的接受度，都会影响自动化普及的速度与程
度。我们的情境预测显示，在现今所有工作内容
中，过半会在所有工作内容过半会在2055年左
右自动化，但这过程中存在着许多变动因素，再
加上更广泛的经济情况，因此自动化有可能提早
或延后20年
设定的人均GDP增长目标。我们的生产力预测是
建立在因自动化失业的人口会顺利转业的假设之
上。自动化所造成的劳动力结构转型，在程度上
与美国当年农业人口流失以及后来制造业就业
比例下滑的情况相当，历史上这两次劳动力结构
的改变都伴随着新工作的大量出现
绩效、提升生产力与促进发展。但对政策制定者
来说，自动化的议题就较复杂。政府一方面应该
把握好自动化带来的生产力增长及其对经济发展
的效益，同时推出政策与奖励办法鼓励持续的进
步与创新。另一方面，政府也必须研究创新政策，
与劳动者与相关各方一起应对自动化对就业的冲
击。这些包括重新思考教育与培训、设计收入补
助与社会安全网，以及支持失业者再就业。身在
职场的每一个人都应该在日常工作中更开放地接
受机器，同时主动学习新技能。面临升学与就业
选择的人，则应该了解自动化对工作职业的影响，
专注于那些在新自动化时代仍有市场需求的技术
与能力。化对工作职业的影响，专注于那些在新自
动化时代仍有市场需求的技术与能力
1麦肯锡全球研究院 内容摘要
综述
自动化虽然早已不是什么新鲜事物，但在技术不断发展的同时，人们对自动化前景和
影响的疑问却从未停止过。早在半个多世纪前，美国总统约翰逊就成立了国家委员
会，专门探究技术和自动化对就业和经济的影响，声称自动化并不会威胁就业，“如
果我们以前瞻性眼光展望未来，自动化甚至能带来国家繁荣”1。近年来，随着机器
人学、人工智能、机器学习等技术的飞速发展，这些问题再次成为人们关注的焦点
不论是矿工、景观园艺师，还是商业银行家、时尚设计师、焊工，甚至是首席执行官，
自动化都有可能改变其日常工作内容。但是这些技术何时将在工作场合成为现实？
对全球的就业和生产力又将产生怎样的影响？
在过去的两年，麦肯锡对自动化技术及其影响展开了深入研究。部分研究结果
如下：
常体力劳动，而且越来越擅长于要求认知能力的工作任务，包括决策判断、感知
情绪、甚至驾驶等，而之前普遍的观点是这些工作内容难以实现自动化2
产力提升等诸多效益。尤其是那些劳动人口萎缩的国家，更加迫切地需要通过自
动化加快生产力提升。在微观经济层面，各国企业都有机会从自动化技术中获得
效益、建立竞争优势。这些优势不仅包括削减劳动力成本，还包括提升生产力、提
高产品质量和缩短停工期等绩效改善。在宏观经济层面，基于所设情景模型，我
们估计自动化每年可提高全球生产力0.8-1.4%
条件下，只有极少数职业（不到5%）可实现完全自动化（即职业涉及的全部工作内
容都能自动化）。然而几乎所有职业都可实现部分自动化（即大量的工作内容能自
动化）。我们估计全球约半数的付薪工作内容可通过应用现有技术实现自动化
同，对工人的影响无法一概而论。随着各种职业逐渐实现自动化，工人需要与机
器共事。可能较快实现自动化的工作内容包括：在可预测环境下的体力劳动（零
售业和制造业尤其普遍）及数据处理或收集（普遍存在于各行业、各技能和薪酬
水平的岗位）。自动化技术对各技能水平的工人影响不一：某些自动化技术可提
升高技能工人的生产力，同时减少对低技能和常规工作岗位的需求（如文员或装
1 美国总统约翰逊于1964年8月19日签署法案，宣布成立技术、自动化和经济进步全国委员
会。《技术和美国经济”》，技术、自动化和经济进步全国委员会报告，美国卫生、教育及
福利部，1966年2月。2016年12月，白宫就同一问题发布了新报告Artificial intelligence,
automation, and the economy.
2 本报告着重探讨自动化技术的影响，而不是技术本身。欲了解机器学习和深度学习技术，请查
阅The age of analytics: Competing in a data-driven world，麦肯锡全球研究院，2016年12
月
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