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之前，麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）在周三发布的报告中称，随着科技的进步，未来全球大概有3.75亿人口将面临重新就业，其中中国占1亿。
麦肯锡报告中分了11个行业大类，看不同国家未来在这些行业的岗位需求变化。其中涉及到创意工作、技术类工程师、管理类以及社会互动类的岗位需求增长明显，因为机器还无法在这些领域取代人类。另一方面，那些在可预测环境中进行物理活动的部分岗位需求将下降明显。
报告指出，按基本的市场供需关系，哪些需求下降的岗位工资也将面临工资下降的窘境。与此同时，岗位学历要求将进一步提升，要求较低学历的岗位数将减少，大学乃至更高学历要求的岗位将增多。
各工种的需求变化情况
注：在创意人员（艺术家、设计师、娱乐业从业者、媒体工作者）大类中，中国岗位需求将增长85%。（下列图片均来自麦肯锡，以下11张图中的柱形图从左至右代表的国家分别为中国、德国、印度、日本、墨西哥以及美国。）
注：在技术专家（计算机工程师、专家）大类中，中国岗位需求将增长50%。
注：在教师（学校教师、高等教育、其他教育业专业人士）大类中，中国岗位需求将增长119%。
注：在经理及管理人员大类中，中国岗位需求将增长40%。
注：在建筑人员（建筑工程师、建筑工人、安装及维修人员）大类中，中国岗位需求将增长9%。
注：在医护人员（医生、护士、医师助手、药剂师、理疗师、保健员、保育员以及保健技师）大类中，中国的岗位需求将增长122%。
注：在专业人士（客户经理、工程师、商业及金融专家、律师及法官、数学专家、科学家以及学者）大类中，中国岗位需求将增长26%。
注：在办公支持（IT工作者、问讯员、办公文员、部分金融从业者（采购、工资单等）、行政助理）大类中，中国岗位需求将增长14%。
注：在可预测环境中进行物理活动的工作（机器安装修理人员、安保服务、博彩业从业者、洗碗工、清洁人员、食物准备工人）大类中，中国岗位需求将下降4%。
注：在社会互动（包含餐饮服务人员、零售及线上销售人员、一对一理疗师、娱乐业服务员、造型师、酒店及旅行相关从业者）大类中，中国岗位需求将增长36%。
注：在难以预测环境中进行物理活动的工作（特别领域的机械工人、紧急应急人员、搬运工、机器安装及维修工人、农业从业者、交通维修人员、建筑清洁工人）大类中，中国岗位需求将增长12%。
另外值得注意的是，在不可预测环境下的一些相对低收入岗位，例如园艺工人、水管工、儿童和老人护理人员受自动化的程度也会较低。一方面由于他们的技能很难实现自动化，另一方面，由于这类岗位工资较低，而自动化成本又相对较高，因此推动这类劳动岗位自动化的动力较小。
2030年，最多将有1亿中国人将重新就业
麦肯锡报告特别指出，被机器人取代并不意味着大量失业，因为新的就业岗位将被创造出来，人们应该提升工作技能来应对即将到来的就业大变迁时代。
报告指出，至2030年全球将有7500万至3.75亿人口重新就业并学习新的技能。从数量上看，中国将面临最大规模的就业变迁，预计将有1200万至1.02亿中国人需重新就业。
注：从左至右国家分别为：美国、其他发达国家、中国以及其他发展中国家。浅蓝色方块表示在自动化发展迅速的情况下，各国分别将有5400万、6400万、1亿、7200万人需要重新就业并学习新的技能；深蓝色方块表示在自动化发展相对缓和的情况下，各国分别将有1600万、1700万、1200万、1000万人需重新就业。
注：从左至右国家分别：德国、日本、墨西哥以及印度。浅蓝色方块表示在自动化发展迅速的情况下，各国分别将有1200万、2700万、700万、3800万的人口将需要重新就业并学习新的技能；深蓝色方块表示在自动化发展相对缓和的情况下，各国分别将有300万、1100万、100万、300万人需重新就业。
注：本图代表全球26.6亿工作人口中，最多将有3.75亿人的工作被影响，需要重新就业。
事实上，不同国家未来被自动化取代的岗位数，会受到经济发展预期、劳动力增长情况、工资水平等多重因素的影响。工资水平越高的国家越易受到自动化的影响，而随着经济的快速发展，劳动力总数若出现下降情况，未来将被自动化取代的岗位数便会更多。
注：横坐标代表不同国家的2010年的GDP总值，纵坐标代表2030年各国目前的工作被自动化取代的比例。深蓝色圆圈代表中国，表示2030年，中国预计有1.112亿人的工作被自动化所取代。
社会需要解决的四个问题
麦肯锡报告还特别指出，在自动化的浪潮中，全社会需要解决好四个问题：一是需要保持积极的稳健增长，以保证工作岗位的增加；二是提供工作培训机会，帮助个人学习适应市场需求的新技能；三是提高商业社会乃至劳动力市场的活力和流动性；四是为那些被自动化取代的工人提供收入和重新就业帮助。
总而言之，对于每个个人来说，对于每一位即将要选择自己专业的同学来说，需要对未来高速发展的工作环境提前做好准备，努力掌握适应市场需求的新技能。未来对于人类而非机器的岗位需求将持续存在，但人们也应重新思考传统的工作方式还是否可行。
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