（来源：证券时报）
近年来，围绕人工智能（AI）冲击就业的忧虑在持续升温；与此同时，各国职业结构与技能需求错配的趋势日益凸显……全球劳动力市场变局之下，真正的挑战究竟在哪里？2026外滩年会期间，证券时报记者专访了国际劳工组织（ILO）首席宏观经济学家埃克哈德·恩斯特（Ekkehard Ernst）。在他看来，AI并未大规模摧毁岗位，但正在推动就业市场发生结构性变革。
证券时报记者：根据您的观察，过去一年全球劳动力市场发生了哪些主要变化？哪些行业在创造新岗位，哪些行业在收缩？
恩斯特：回顾过去十年，全球劳动力市场最大的挑战其实并不在就业本身。真正的矛盾在于购买力：消费价格大幅上涨，工资涨幅却没有跟上，劳动者的可支配收入被侵蚀了。
各国正经历就业结构调整，新兴经济体的制造业岗位趋于缩减，部分原因在于自动化技术的应用，以及国民财富增长带来的制造成本上升。
真正创造就业岗位的行业，并非高技能服务业，而是交通运输、零售、住宿酒店等中等技能、中等薪酬的服务业。此外，我始终强调“照护经济”的重要性，该行业在过去25年间几乎未经历衰退，未来仍将持续扩张，其底层逻辑十分清晰——人口老龄化将推动照护服务需求持续增长。
证券时报记者：AI对就业的冲击被广泛讨论。您曾表示AI对就业的影响被高估了。现在您依然坚持您的判断吗？AI对不同技能水平、不同地区劳动力市场的影响是否有显著差异？
恩斯特：AI并没有大规模摧毁岗位。全球失业率处于历史低位，总量层面看不到AI造成的岗位流失。但反过来说，AI也尚未兑现其宏大承诺：科技公司所描绘的生产率跃升未见踪影。
没有大规模失业并不意味着一成不变，AI正引发结构性变革。在AI渗透率较高的高技能行业，初级岗位正面临缩减，年轻人迈入职场的大门正逐渐变窄。与此同时，这些行业整体仍在创造大量需求，只是红利更多流向了中年及资深职场人——对他们而言，眼下反而是个不错的劳动力市场。
证券时报记者：如果AI带来的核心挑战不是大规模失业，您认为是什么？
恩斯特：核心挑战在于分配问题，主要是财富不平等，而非收入不平等。当前，AI技术带来的红利正高度集中于少数科技巨头，这些公司的财富持续膨胀，却未能通过有效的分配机制惠及大众，导致广大民众并未从中获得相应的收入与财富增长。
证券时报记者：要让AI红利真正普惠、避免加剧国家间与国内不平等，当前国际治理体系最需补齐的短板是什么？在制定全球数字劳工标准或跨国技术转移规则方面，国际社会应采取哪些紧急行动？
恩斯特：越来越多的国家和地区已开始着手AI监管，这一趋势还会强化。其中，中国在AI监管以及智能体认证等方面的创新实践有不少可供各国借鉴的经验。
然而，当前国际治理体系最大的短板在于各国监管路径与风险偏好迥异：有的国家完全放任不管，有的国家比如欧洲国家保持严格监管。企业是逐利的，会选择监管最宽松的地方落地，这就形成了“监管套利”。所以国际社会最紧迫的任务，是推动治理规则的协同，不要求整齐划一，但必须有底线，防止企业利用国与国之间的合规差异套利。
证券时报记者：技术进步成果往往优先流向资本与高技能劳动者。政府应如何通过税收、社保、工资制度或公共政策调整，确保AI收益转化为广泛收入增长或就业创造，而非加剧不平等？
恩斯特：头部企业带来的核心挑战之一，是为新入局者构筑了极高的壁垒。由于数据要素市场的缺失，新入局者往往无法基于现有数据集训练新模型参与竞争。因此，政府亟需探索建立新型市场机制，以激活市场活力。当前行业的高度集中，恰恰印证了市场竞争的不充分。
证券时报记者：ILO报告指出，全球劳动力市场面临的结构性就业矛盾似乎正在加剧。发达国家和新兴经济体面临的结构性就业矛盾成因一致吗？
恩斯特：首先，尽管我们知道劳动力市场转型是必要的，但实际发生的转型却越来越少。这既有人口结构原因，也有政策和监管原因。尤其是有的企业政策阻碍员工在公司间流动：企业在合同安排中设置规则，阻止劳动者流动，削弱了劳动者竞争新岗位的能力，造成劳动力市场高度集中。
其次，在新兴经济体，AI恰恰瞄准高工资、高价值、高技能岗位，许多中低收入国家将难以向价值链上游攀升。特别是在泰国、印度尼西亚、印度、菲律宾等地——它们的高技能服务业（编者注：这些行业包括IT外包、金融、专业服务等）日益发展，但已经无法再吸纳所有从农业和工业转移到服务业的劳动力。因此，各国需要设法提高那些通常与人工智能无关的行业的生产率——比如建筑业、生活性服务业、住宿餐饮业等。这些岗位能够创造额外的价值，但必须有相应政策到位，这些行业才能抓住这个机会。
证券时报记者：各国寄望于职业教育、技能培训应对AI带来的岗位变化和结构性就业矛盾，您认为这一做法是否有效？
恩斯特：在让大部分人口获得良好教育这件事上，职业教育无疑是最理想的模式。但关键在于，仅靠政府提供培训是不够的，培训必须与雇主需求紧密结合。
另一方面，随着人口老龄化、职业生涯不断拉长，培训技能过时的问题会越来越突出。20年前接受的培训，到20年后大多已经过时。我们还缺少足够的机构，帮助劳动者持续更新技能。
因此，终身学习必须成为现实。我一贯的建议是：要让雇员和雇主能够识别职业转型路径——不仅要看清5年后的岗位要求，还要看清10年、15年后的，从而提前准备，并在整个转型过程中获得恰当的指导。
证券时报记者：除了再培训，还有哪些前瞻性举措，可以帮助社会消化AI带来的岗位变化和结构性就业矛盾？
恩斯特：政府应当更积极主动地把AI当作基础设施来部署。在许多案例中，AI的价值不仅在于把某项具体任务自动化，还在于帮助整个行业提升生产率。我常举的例子是城市交通管理：大城市如果用AI识别人们在路网中的出行规律并加以调度，交通系统将更加高效。
同样的道理，如果政府能通过公共采购和基础设施开发，带动中小企业用上新技术、大幅提高生产率，将为全社会带来巨大收益。所以，AI更像电网、公路和铁路，是一种必须大规模部署才能真正释放红利的基础设施。
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