美世：2019老齡化和自動化抵御力指數(16頁).pdf

1、老齡化 和自動化 抵御力指數： 增強工業4 .0背景下老齡化 員工團隊的抵 御力 1 隨著工業4.0的浪潮席卷而來， 各個政府和企業， 無論規模大小， 都面臨 著前所未有的顛覆速率。 新的技術和能力催生了新的行業、 市場和經濟 體， 對傳統行業造成了巨大沖擊。 在技術創新的不斷延伸之下， 全球各地的勞動力都面臨著空前嚴峻的挑戰。 隨著智能技術使用的激增， 許 多崗位尤其是那些常規、 重復性、 低技能要求的崗位都將面臨被自動化替代的風險。 一般而言， 這 些崗位聘用的都是50歲以上的高齡勞動力， 這意味著這一趨勢對高齡勞動力的沖擊將尤為顯著。 與此同 時， 全球人口的老齡化正在加?。?也就是說工

2、作適齡人口正在減少， 高齡人口正不斷增加。 對于老齡化和自動化帶來的潛在威脅， 我們必須做最好的準備， 最壞的打算。 企業將面臨來自養老金、 退休 資產和勞動力模型的多重壓力， 政府的社會保障網絡也將面臨挑戰。 許多人， 尤其是高齡勞動力， 都將面臨 失業的危機。 隨著人口壽命的延長， 社會在為他們提供醫療和經濟保障方面也會遭遇困境。 壓力和艱難的抉擇將不可避免。 但是， 老齡化的員工也會給企業帶來新的機遇， 那就是將他們打造成一支熱 忱、 高效、 經驗豐富的員工團隊。 關鍵在于充分的準備。 老齡化和自動化的雙重威脅要求企業采用全新的理念 去管理員工團隊甚至對其進行重新設計， 針對其薄弱之處建

3、立更強的抵御力。 本文將介紹美世和威達信集團對于該問題的領先思路， 幫助企業、 政府和員工應對隨社會老齡化和職場自 動化而出現的以下風險： 老齡化勞動力最迫在眉睫的問題 自動化帶來的具體威脅 各國如何衡量其對于社會老齡化和職場自動化威脅的抵御力 未來的發展理念和最佳實踐 2 第一章：高齡勞動力的崛 起 全球勞動力的老齡化趨勢伴隨著風險， 但同時也蘊含著機遇。 在全球范圍內， 無論是發達國家還是新興市場， 年輕人口的數量都在不斷縮減， 此消彼長， 高齡人口日益增 加， 這引發了各界對于生產力損失的擔憂。 以中國為例， 到2030年， 約33%的工作適齡人口將達到50歲以 上。 在一些發達國家，

4、這一數字甚至更高： 新加坡為35%， 日本和意大利達到了38%。 在美國， 2030年50歲 以上的勞動力數量將占到27%。 然而， 這些趨勢也預示著高齡勞動力的崛起。 例如， 根據經合組織數據， 高齡勞動力已經開始推遲自己的退 休年齡， 逐漸成為勞動力市場中的活躍群體 （圖1） 。 顯然， 社會老齡化不僅僅是一個社會問題或是生產力下 降的前兆， 也為企業帶來了機遇， 即如何充分利用這一新的勞動力來源。 圖1 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 0 5 10 15 20 25 30 1970 1972 1974 1976 1978 1980 1982 1984 1986

5、 1988 1990 1992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 50-64歲勞動力占比（%）平均退休年齡 來源： 威達信集團對經合組織數據的洞察分析 3THE AGING AND AU TOMATION RESILIENCE INDE X : BUILDING RESILIENCE FOR AGING WORKFORCES FACING INDUSTRY 4.0 高齡勞動力之所以更愿意并且有能力繼續工作， 要歸因于多個顯著的社會經濟趨勢： 退休儲蓄缺口： 全球范圍內， 退休儲蓄金與所需的退休金之間的缺口正在不斷擴大，

6、 這很 大程度上要歸咎于預期壽命的延長和不完善的退休儲蓄方案。 美世對該現象的分析表 明， 2015年全球的這一缺口為70萬億美元， 2050年預計將達到400萬億美元。 1 個人動力： 此外， 也有許多非經濟原因促使著高齡勞動力繼續留在或重返勞動力市場 例如希望保持健康活躍， 以及從工作中尋求自豪和成就感。 研究表明， 約60%的45歲以上 勞動力正在努力開發新的工作技能， 其中大部分人都表示對自己的工作非常滿意， 充滿 激情。 2 良好的身體狀況： 如今勞動力的工作能力要遠高于過去十年。 技術的進步意味著身體狀 況已經不再是良好工作表現的必須要求例如可以使用機械義肢來進行工廠的手工 勞動。

7、 醫療和教育水平的提高也意味著在許多國家中， 高齡勞動力很可能也和年輕一輩 一樣接收過高等教育， 并且健康狀況也沒有出現下降的趨勢。 在美國， 進入高齡階段的每 一代人都比之前一代要更加健康。 不幸的是， 正如我們在之前的一份報告 老齡化和自動化的雙重威脅 中所提到的， 高齡 勞動力的就業前景并不樂觀， 他們需要面臨年輕勞動力所沒有的獨特而嚴峻的困境。 例 如， 根據經合組織的研究， 高齡勞動力相比年輕勞動力有著更高的長期失業率， 而且他們 在給定年份的新聘員工中所占的比例也通常較低。 4 這意味著當高齡勞動力失業時， 他們會更難找到新的機會在第四次工業革命的大背景 下， 這是一個至關重要的考

8、慮因素。 被自動化替代的高齡勞動力很少能找到新的工作， 這 很大程度上是由于對高齡勞動力的誤解以及雇主對聘用高齡勞動力缺乏重視導致： 例如， 世界經濟論壇的一份近期報告顯示， 僅有4%的受訪公司將投資高齡勞動力作為一項未來 的員工戰略。 5 1 We ll Live to 100 How Can We Afford It? WEF 2 http:/ / 3 Banking on Experience: How Smart Companies are Tapping a Growing Talent Segment to Power Growth in a Time of Change, Mer

9、cer (Forthcoming) 4 OECD (2013). Back to Work: Re-employment, Earnings and Skill Use after Job Displacement 5 http:/ /www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs.pdf 4 第二章： 自動化威脅 盡管未來難以預料， 但我們必須對自動化給高齡勞動力帶來的威脅進行 量化。 面臨風險的只有高齡勞動力嗎？ 哪些類型的工作最容易受到影響？ 哪些地區已經為這一勞動力變革做好了準備？ 為確定自動化給全球高齡勞動力帶來的風險， 我們以聯合國和各國數據庫的職

10、業數據為基礎， 衡量了一 系列國家中高齡勞動力在中、 低技能要求的崗位上的就業比例， 再將該數據與牛津大學馬丁學院計算得 出的各行業 （超過700個行業） 可實現自動化的工作所占的比例相結合， 得出了一個加權平均數據來顯示 15個主要經濟體中自動化對高齡勞動力的平均風險 （圖2） 。 自動化對高齡勞動力的平均風險評分表示的 是基于各國高齡勞動力就業的行業類型得出的， 該國由高齡勞動力完成的工作中可通過自動化完成的平 均百分比。 圖2 中國 越南 泰國 韓國 智利 日本 意大利 德國 新加坡 美國 瑞士 英國 瑞典 加拿大 澳大利亞 20 40 60 0 80 76 6969 63 63 59

11、58 57 54 52 49 47 4747 42 自動化對高齡勞動力的平均風險 (%) 來源： 威達信集團洞察計算、 聯合國數據、 Frey和Osbourne （2017年） 、 各國數據庫 5THE AGING AND AU TOMATION RESILIENCE INDE X : BUILDING RESILIENCE FOR AGING WORKFORCES FACING INDUSTRY 4.0 結果表明， 在調研的15個國家中， 自動化對高齡勞動力的平均風險整體處于中、 高水平 （評分為30%以上） 。 這表示在這些國家， 高齡勞動力所做工作中有平均30%以上都能通過自動化來完成。

12、 實際上， 在大部分我 們挑選的國家中， 高齡勞動力所做工作中可通過自動化完成的比例都達到了50%以上， 也就是說自動化會 給高齡勞動力造成巨大的沖擊。 例如， 美國的高齡勞動力所做工作中有平均52%可以通過自動化完成。 將 我們的分析擴展到經合組織的所有35個成員國后， 我們發現所有經合組織成員國中自動化對高齡勞動力 的平均風險達到了40%以上。 研究結果還表明， 在15個取樣國家的絕大部分中， 高齡勞動力面臨的自動化風險都要遠高于年輕勞動 力尤其是在新加坡、 韓國、 中國等亞洲市場 （圖3） 。老齡化和自動化的雙重威脅 報告中點出了這種現 象背后的四大關鍵驅動力： 教育水平、 制造業規模、

13、 福利體系強度以及經濟體系強度。 也就是說， 教育水平越高、 制造業規模越小的國家， 高齡勞動力面臨的自動化風險就越低。 國家的福利體系越 穩固， 面臨自動化風險的員工數量就越少國家的福利和養老金體系越健全， 高齡勞動力留在低技能要求 崗位的可能性就越低。 此外， 國家的經濟體系越穩固， 高齡勞動者就越可能獨立工作或自主創業， 因為他們可 以確保得到雇主的薪資和債權人的償付。 私人和公共體系必須相互協作， 通過這些機制來使高齡勞動力加快過渡到退休生活或是繼續工作的狀態。 如果不能將從自動化中獲得的回報重新投資到勞動者身上， 無疑會產生嚴重的后果： 社會不平等和收入不 均將進一步加劇， 退休儲蓄

14、缺口和養老金體系的壓力也會增大。 高齡勞動力參與勞動力市場的熱潮可能會 停止， 或者提供給高齡勞動力的崗位可能會越發低端 （例如低薪酬或非正式的崗位） 。 此外， 企業全新的自 動化生產線也需要具備相應技能的人才， 因此人才短缺問題會開始顯現， 尤其是在那些年輕工作人口不斷 縮減的國家。 圖3 意大利 美國 日本 越南 加拿大 澳大利亞 瑞典 英國 德國 泰國 瑞士 中國 韓國 智利 新加坡 高齡勞動力和年輕勞動 力面臨的平均自動化風 險差異 年輕勞動力的工 作更容易被自動 化替代 高齡勞動力的 工作更容易被 自動化替代 -5051015 來源： 威達信集團洞察計算、 聯合國數據、 Frey和

15、Osbourne （2017年） 、 各國數據庫 6 第三章： 衡量抵 御力 高齡勞動力面臨的職業穩定性和經濟保障方面的風險因素是顯而易見 的。 但一些國家創建和支持的經濟和政策條件更有助于抵御社會老齡化 帶來的負面影響,以及自動化導致的高齡勞動力失業風險。 為了更好地了解這一點， 我們對來自20個國家的匯總數據集進行了研究和分析， 以此來評估各國對于老 齡化人口和高齡勞動力自動化風險的抵御力。 在本章節， 我們將展示兩項分析， 分別對1） 社會老齡化和2） 高齡勞動力工作自動化這兩個問題進行探討， 然后分析能幫助各國預防或抵御上述問題的因素 （我們稱之為 “緩解因素” ） 。 在每項分析中我

16、們都會繪制 點陣圖來展示各國對于所探討問題的抵御力 （x軸表示問題的嚴重性， y軸表示緩解因素的作用） 。 最后， 在本章節末尾， 我們會將上述兩項分析的結果與各國的養老金指數強度 （數據來自墨爾本美世全球 養老金指數） 相結合， 得出20個國家的綜合排名。 圖4 對社會老齡化的抵御力 對高齡勞動力 工作自動化的抵御力 老齡化和 自動化抵御力指數 （AARI） 墨爾本美世全球 養老金指數-充分性 7THE AGING AND AU TOMATION RESILIENCE INDE X : BUILDING RESILIENCE FOR AGING WORKFORCES FACING INDUS

17、TRY 4.0 緩解因素： 社會老齡化 社會老齡化會對個人的經濟保障造成了嚴重威脅： 隨著國家人口的老齡化， 人們將需要 工作到更大的年齡來防止因積蓄耗盡而面臨財務困境。 由于高齡勞動力在勞動力市場 中面臨的獨特難題， 潛在的后果可能會非常嚴重。 有些國家是不是比其他國家做好了更 周全的準備來抵御未來數十年中社會老齡化帶來的負面影響？ 為了找出這個問題的答 案， 我們以2040年的預估老齡人撫養率作為起始點 （見圖5的x軸） ， 然后對能幫助國家 維持當前養老體系的五大緩解因素進行了考量。 我們將以下五個緩解因素標準化并賦 予其相同的權重來生成我們的 “社會老齡化緩解因素評分”（見圖5的y軸）

18、 : 1. 55-64歲勞動力的勞動市場參與率 （2017年） 2. 65歲以上勞動力的勞動市場參與率 （2017年） 3. 55-64歲勞動力的勞動市場參與率變化 （2007-2017年間） 4. 退休年份的變化 （預期壽命與養老金領取年齡之差， 2017-2027年間） 5. 養老金資產占GDP的比重 （2017年） 聚焦： 社會老齡化緩解因素 緩解因素1、 2和3體現了高齡勞動力在勞動市場中的活躍程度， 以及其活躍程度隨 時間的變化情況。 更高或呈增長趨勢的勞動市場參與率能為高齡勞動力提供收入 來抵消老齡人撫養率提高帶來的后果。 緩解因素4表示2017到2027年間由于養老金改革導致的預

19、估退休年份變化： 高齡 勞動力退休年份越短的國家， 其退休體系面臨的壓力就越小。 圖5顯示了各國在老齡人撫養率和五大緩解因素的作用方面的相對位置。 位于圖表右 下角附近的國家的處境最為糟糕： 他們面臨著相對較高的老齡化速度， 同時又缺乏充分 的緩解因素來減輕老齡化帶來的負面影響。 左上角附近的國家的處境則最為樂觀： 他們 的老齡化速度相對較慢， 并且具備充分的緩解因素來抵御相關的負面影響。 圖5 墨西哥 智利 澳大利亞 英國 丹麥德國 新加坡 韓國 日本 荷蘭 最佳位置 緩解因素評分 2040年老齡人撫養率 最差位置 瑞典 瑞士 意大利 法國 奧地利 芬蘭愛爾蘭 美國 中國 加拿大 我們的分析

20、表明， 多個歐洲和亞洲國家并未做好準備來抵御老齡化人口帶來的負面影 響。 在這方面較為突出的歐洲國家包括意大利、 德國、 芬蘭、 奧地利和法國， 較為突出的 亞洲國家有韓國、 新加坡和日本。 6 請注意， 丹麥和荷蘭這兩個國家采用的2027年預估養老金年齡很可能稍低于其2027年的實際養老金年齡。 從2027年起， 這兩個國家的養老金年齡將與預期壽命掛鉤。 此處采用的是距2027年最近的預估年份數據 （丹麥的為2025年， 荷蘭的為 2022年， 均為兩國養老金年齡不與預期壽命掛鉤的最后一年） 7 來源： 根據MMGPI 2016第四章。 詳細方法請見附錄。 8THE AGING AND AU

21、 TOMATION RESILIENCE INDE X : BUILDING RESILIENCE FOR AGING WORKFORCES FACING INDUSTRY 4.0 數據揭示了這七國易受影響背后的一系列原因。 盡管韓國、 新加坡、 日本和德國具有相 對較為活躍的高齡勞動力人口并且開展了合理而有遠見的養老金年齡改革， 但其難以 企及的老齡化速度仍為自己的人口帶來了風險。 在五個問題突出的歐洲國家中， 有四個 的養老金資產在GDP中的占比低于10% （芬蘭是唯一的例外） 。 意大利、 法國和奧地利的高齡勞動力人口在勞動市場活躍度方面還存在提升空間： 三個 國家中， 所有高齡勞動力中

22、參與工作的比例剛剛超出半數 （53-56%） 。 作為對比， 我們 點陣圖第一象限中的國家， 例如瑞典和瑞士的高齡勞動力參與率都達到了四分之三以 上。 低養老金資產比例， 加上高齡勞動力的低勞動市場參與率， 導致這些國家在老齡化 過程中會面臨更高的風險。 緩解因素： 高齡勞動力工作自動化 工業4.0會使高齡勞動力尤其是從事中、 低技能要求工作的高齡勞動力面臨失業或 被擠入非正式或低薪酬崗位的風險。 這些現象也會導致高齡勞動力在退休后遭遇經濟 危機。 一些國家是不是比另一些國家做了更周全的準備來抵御未來數十年中高齡勞動 力工作自動化帶來的負面影響？ 與上一部分一樣， 為了找出這個問題的答案， 我

23、們以自 動化對高齡勞動力的平均風險評分 作為起始點 （見圖6的x軸） ， 然后對能幫助國家抵御 高齡勞動力工作自動化帶來的負面影響的四大緩解因素 （見圖6的y軸） 進行了考量。 我們在上文曾提到過， 我們的 老齡化和自動化的雙重威脅 報告揭示了導致某些國家 高齡勞動力面臨較高風險的四大因素。 我們根據這些因素選取了各國的四個抵御力指 標。 我們這些指標標準化并賦予其相同的權重來生成我們的 “高齡勞動力工作自動化緩 解因素評分” 。 1. 教育水平： 世界經濟論壇 （WEF） 的人力資本指數評分 （50-64歲勞動力， 2017年） 2. 工業結構： 麻省理工學院 （MIT） 的經濟復雜性指數評

24、分 （2017年） 3. 福利體系： 政府最終消費支出 （在2027年GDP中的占比） 9 4. 合法融資權： 世界銀行的合法融資權評分 （2017年） 聚焦： 高齡勞動力工作自動化緩解因素 緩解因素1和2代表了一個國家中能緩解高齡勞動力自動化帶來的負面影響的社 會經濟條件。 緩解因素1， WEF的人力資本指數能衡量一個國家的勞動力所具備的 知識和技能。 勞動力的素質以及技能和能力越高， 他們對工作自動化的抵御力就 越強即使他們從事的是中、 低技能要求的工作。 與之類似地， 因素2， MIT的經 濟復雜性指數能衡量一個國家的生產力。 一個國家的工業越復雜、 規格越高， 它對 職場自動化的抵御力

25、就越強。 緩解因素3和4代表了一個國家中能緩解高齡勞動力自動化風險的政策和法規條 件。 政府最終消費支出在GDP中的占比決定了該國勞動力能從政府處獲得的經濟 支持水平。 世界銀行的合法融資權指數則體現了法律對于債權人和債務人的保護 強度， 反應了該國經濟體系能夠為勞動力提供的保障水平。 8 正如上文提到的， 該評分反映了基于該國高齡勞動力在中、 低技能要求行業中的就業比例得出的， 該國由高齡勞動力完成的工作中可通過自動化完成的平均百分比。 9 數據來自全球商情資料庫 （BMI） 9THE AGING AND AU TOMATION RESILIENCE INDE X : BUILDING RE

26、SILIENCE FOR AGING WORKFORCES FACING INDUSTRY 4.0 圖6顯示了各國在自動化對高齡勞動力的平均風險評分和四大緩解因素的作用方面的 相對位置。 位于圖表右下角附近的國家的處境最為糟糕： 他們面臨著相對較高的高齡勞 動力工作自動化風險， 同時又缺乏充分的緩解因素來減輕自動化帶來的負面影響。 左上 角附近的國家的處境則最為樂觀： 他們的高齡勞動力面臨的工作自動化風險較低， 并且 具備充分的緩解因素來抵御相關的負面影響。 圖6 墨西哥 智利 澳大利亞 英國 丹麥 德國 新加坡 韓國 日本 荷蘭 最佳位置 緩解因素評分 2030-2040年的預估自動化對高齡

27、勞動力平均風險評分 最差位置 瑞典 瑞士 意大利 法國 奧地利 芬蘭 愛爾蘭 美國 中國 加拿大 我們的分析表明， 最容易受到高齡勞動力工作自動化影響， 對其抵御力最差的國家是 樣本中的欠發達國家尤其是中國、 智利和墨西哥。 這些國家的制造業和農業規模龐 大， 聘用了大量的高齡勞動力， 因此具有最高的自動化對高齡勞動力風險評分， 并且缺 乏緩解因素來對抗這些風險。 與此同時， 在我們取樣的發達國家中， 問題最突出的是意大利和韓國其中意大利在 緩解因素強度方面在所有取樣的發達國家中墊底。 盡管擁有廣泛的福利網絡， 但較高的 自動化對高齡勞動力風險評分使意大利舉步維艱。 意大利的高齡勞動力技能水平

28、以及 該國生產的商品性質導致其特別容易被自動化風險所影響。 與之形成對比的是， 雖然德 國和日本具有與意大利相近的自動化對高齡勞動力風險評分， 但他們商品的復雜性和 高齡勞動力的技能水平能很大程度地緩解這一風險。 10THE AGING AND AU TOMATION RESILIENCE INDE X : BUILDING RESILIENCE FOR AGING WORKFORCES FACING INDUSTRY 4.0 對老齡化和自動化的抵御力： 老齡化和自動化抵御力指數 （AARI） 我們將上文進行的緩解因素分析與墨爾本美世全球養老金指數 （MMGPI） 相結合， 得出 了最終的老齡

29、化和自動化抵御力指數 （AARI， 見圖7） 。 該指數的前兩大要素是對于社會 老齡化和高齡勞動力工作自動化相關風險的 抵御力評分 ： 該評分通過結合圖5和圖6 的y軸和x軸得出。 MMGPI通過養老金系統更新率和個人最低養老金等指標來衡量一個 國家養老金體系的 充分性 ， 這能幫助判斷該國養老金體系設計和結構的合理性， 該指 標是AARI的第三大要素。 通過綜合考量AARI的三大要素， 我們就能從三個角度對各國在接下來數十年中為高齡 勞動力提供支持的能力進行對比： 對社會老齡化的抵御力、 對高齡勞動力工作自動化的 抵御力， 以及退休體系的強度。 圖7顯示了各國的最終指數評分。 圖7 0 5

30、10 15 20 25 韓國 意大利 中國 日本 墨西哥 智利 奧地利 新加坡 瑞士 法國 英國 德國 美國 荷蘭 愛爾蘭 芬蘭 加拿大 瑞典 澳大利亞 丹麥 國家MMGPI充分性評分 社會老齡化抵御力 評分 高齡勞動力工作自動 化抵御力評分 最終指數評分 澳大利亞7.705.816.9220.4 奧地利4.727.867.7520.3 加拿大5.616.577.7920.0 智利6.565.307.3719.2 中國7.234.447.3719.0 丹麥8.016.184.7418.9 芬蘭7.365.675.8118.8 法國3.816.726.6917.2 德國8.203.195.301

31、6.7 愛爾蘭3.536.086.8316.4 意大利8.122.805.0015.9 日本3.585.416.6415.6 墨西哥4.934.365.2914.6 荷蘭5.712.325.0713.1 韓國3.838.460.4812.8 新加坡-0.809.101.9910.3 瑞典2.751.654.548.9 瑞士2.606.16-1.337.4 英國5.63-1.422.927.1 美國0.913.362.857.1 我們的分析表明， 丹麥、 澳大利亞和瑞典在對抗老齡化和自動化的戰斗中脫穎而出， 成 為了積極典范。 盡管人口老齡化難以避免， 但他們健全的養老金和福利體系以及日 漸活躍

32、的高素質高齡勞動力人口將幫助他們抵御負面影響。 而其它老齡化國家就沒有 這么幸運了， 其中尤以中國、 意大利和韓國為甚， 他們不僅面臨快速的老齡化， 高齡勞動 力面臨較高的自動化風險， 而且嚴重缺乏能夠緩解負面影響的因素。 對于韓國和中國， 他們養老金體系結構的不足也會使他們的高齡人口面臨風險。 要在這些國家中建立抵御力， 需要針對如何重塑面臨工作自動化風險的高齡勞動力， 實 現技能升級和重新部署提出針對性解決方案， 同時采取能增強退休體系可持續性 （例如 經濟增長、 貢獻率、 政府債務等） 的廣泛宏觀經濟舉措。 老齡化和自動化抵御力指數 （AARI） 11 第四章：用新理 念 來解決新問題

33、勞動力的老齡化和自動化并不一定就意味著暗淡的未來。 自動化的影響 取決于一系列的因素， 我們在本文和其它相關研究中已經對其中的一部 分進行了探討。 自動化也不一定就是崗位的終結者， 現階段想要準確判 斷它帶來的影響仍然是一個不可能的任務。 但我們能說的是， 當今不斷 加劇的收入不均和史無前例的技術發展速度將使勞動力面臨前所未有 的全新挑戰但憑借得當的舉措， 就能將這些挑戰轉化為機遇。 職場自動化的影響需要通過切合實際的解決方案和全新的理念來調和。 未來取決于創新。 關于老齡化勞動 力的老舊理念需要革新， 同時應該倡導新的理念。 在即將發布的多篇單獨文章中， 美世將對多年齡層員工 團隊能夠帶來的

34、生產率提升進行探討。 在回顧本文主題帶來的啟示時， 不要忽略了這些重要的權衡關系。 12THE AGING AND AU TOMATION RESILIENCE INDE X : BUILDING RESILIENCE FOR AGING WORKFORCES FACING INDUSTRY 4.0 美世提出了以下三個理念來幫助企業和政府管理老齡化勞動力的未來。 1. 共擔責任： 老齡化勞動力提供經濟保障的責任不應單獨落在雇主或政府任何一方的 肩上。 成功的未來需要共擔責任： 政府需要為那些還未做好退休規劃， 或是無法承擔 退休后的經濟壓力的貧困勞動力人群提供支持。 此外他們還需要為企業創造框

35、架， 制定最佳實踐的指導方針和藍圖。 雇主則需要提供員工能夠安心工作并享受適當福利方案的穩定、 安全的環境， 同時提供 靈活性并為員工從工作到退休的階段過渡提供支持。 他們需要確保員工在遭遇重大人 生事件時得到保護， 例如疾病、 長期失能、 退休和死亡等。 員工個人的責任則在于為這些事件和可能的技能開發做好準備。 對責任分配的充分認 知將有助于擴充國家的長期儲蓄資產基礎， 提高充分的技能開發和教育資源的可及 性、 確保為老齡化勞動力提供社會和法規的雙重保障網絡， 同時提高經濟增長。 2. 儲備與分享： 處于職業生涯后半階段， 或是工作受到自動化沖擊的員工將從提高員工 團隊 “彈性” 的舉措中受

36、益。 彈性的員工團隊能擴展雇主的界線， 讓員工更好地管理自 己的工作時間， 創造更多的發展機遇。 如今， 我們的客戶正通過 “共享人才儲備” 等舉措來實現這一目標。 此類項目能讓勞動力 進入和受益于自由工作經濟， 同時采取更為靈活的工作方式。 高齡勞動力不再需要將自 己的未來綁定在可能無法提供自己所尋求的穩定性的一家公司上， 而是進入一個專精 特定技能的人才庫， 提供其他人才庫所不具備的多年豐富經驗， 或是為缺乏自己具備的 特定技能的年輕一代提供指導和輔導。 各種具有此類需求的企業都能訪問這種人才庫。 通過創新方式來提高員工團隊彈性非常重要， 有助于提升高齡勞動力的勞動市場參與 率和工作質量。

37、 3. 重新校準和規劃服務。 員工可以主動為這一過渡做好準備， 而不是被打個猝不及防。 這種規劃應將重點放在如何將財務決策與身體狀況、 未來職業發展機遇和必要的技 能開發相結合。 企業可以通過為員工提供這三個方面的職業路徑評估來幫助員工規 劃未來實際上， 英國已經開始進行此類評估模式的試點工作。 員工的培訓是企業的一筆可觀支出。 作為最低要求， 雇主應當展現出對于最能填補 各年齡層技能缺口的適當培訓類型的深入理解。 這種針對性的方式能確保培訓的努 力不會被浪費。 個人化的評估能夠確定員工在一個或多個領域的能力、 技能或知識 水平， 并將其與某特定職位或該企業中其它職位的要求進行對比。 將自動化

38、帶來的 收益重新投資在高齡勞動力的技能開發、 培訓和重新部署上， 有助于增強該國人力 資本和所生產商品的復雜性， 從而幫助緩解自動化帶來的負面影響。 將自動化帶來的生產力收益重新投資到員工身上， 這將使企業受益匪淺， 因為全球的高 齡勞動力都越來越愿意并且有能力重返職場。 通過與政府攜手在高齡勞動力身上進行 投入， 開發他們的技能， 這將有助于他們在職場的重新部署， 在當今這個年輕勞動力日 益緊縮的時代為企業提供新的活力之源。 在工業4.0到來之際， 技術的發展和工作的自 動化將為企業和政府提供獨特的發展機遇。 10 https:/ /www.shrm.org/hr-today/trends-

39、and-forecasting/research-and-surveys/Documents/Preparing%20for%20an%20Aging%20Workforce%20-%20Strategies,%20Templates%20and%20Tools%20for%20HR%20Professionals.pdf 13THE AGING AND AU TOMATION RESILIENCE INDE X : BUILDING RESILIENCE FOR AGING WORKFORCES FACING INDUSTRY 4.0 附錄 計算緩解因素評分 為衡量各國對于社會老齡化和職場自

40、動化的雙重威脅的抵御力， 我們選出了有助于減輕兩種趨勢帶來的負面影響的多個 “緩解因素”（老齡化和自動化的緩解因素相互獨立） 。 我們已 經對所選因素及其相關性進行了探討。 首先， 我們考慮了各個緩解因素在20個樣本國家中的平均值和分布 （或標準差） 。 通過這些指標， 我們將數據標準化， 對于老齡人撫養率風險的五個緩解因素， 我們對各國給出了0 到-2之間的評分 （所有國家的平均得分為-1） ； 對于自動化對高齡勞動力風險的四個緩解因素， 我們對各國給出了0到-2.5之間的評分 （所有國家的平均得分為-1.25） 。 我們在各國給這些評分賦予了相同的權重， 以此來生成最終的緩解因素評分 （體

41、現在上文圖5和圖6中的x軸） 。 由于自動化風險的緩解因素為四個， 老齡人撫養率風險的緩解因素為五個， 因此所有國家中兩者的平均緩解因素評分為5. 示例： 指標20個國家的平均得分中國： 原始指標得分中國： 等比指標得分瑞典： 原始指標得分瑞典： 等比指標得分 人力資本指數71.567.72-0.6573.95-1.63 經濟復雜性指數1.40.69-0.531.81-1.66 政府最終消費支出 （占GDP的比重）17.616.2-1.0624.2-2.18 合法融資權6.34.0-0.716.0-1.18 緩解因素評分52.956.65 注意： 由于四舍五入， 評分可能無法完美契合 14TH

42、E AGING AND AU TOMATION RESILIENCE INDE X : BUILDING RESILIENCE FOR AGING WORKFORCES FACING INDUSTRY 4.0 計算退休抵御力指數 退休抵御力指數包含三個要素： MMGPI指數、 我們的社會老齡化抵御力分析和我們的高齡勞動力工作自動化抵御力分析。 對各個要素進行的計算如下： 1. MMGPI充分性評分： MMGPI評分是用于衡量養老金體系的充分性、 可持續性和健全性的加權平均分。 我們將20個國家的MMGPI充分性評分等比例換算為了0到10之間的數字。 2. 社會老齡化抵御力評分： 我們將 “20

43、40年老齡人撫養率”（圖5的x軸） 標準化， 等比例換算為0到10之間的數字， 然后將該評分與社會老齡化緩解因素評分相加， 得出該抵御力評分， 然后再將其等比例換算為0到10之間的數字。 3. 高齡勞動力工作自動化抵御力評分： 我們將 “自動化對高齡勞動力風險” 指標 （圖6的x軸） 標準化， 等比例換算為0到10之間的數字， 然后將該評分與高齡勞動力工作自動化緩解因 素評分相加， 得出該抵御力評分， 然后再將其等比例換算為0到10之間的數字。 然后賦予這三個值相同的權重來生成最終的指數評分。 示例： 國家 緩解因素評分 （老齡化風險） 等比老齡人 撫養率評分 社會老齡化 抵御力評分 緩解因素

44、評分 （自動化風險） 等比自動化對 高齡勞動力 風險評分 高齡勞動力 工作自動化 抵御力評分 MMGPI 充分性評分 中國4.583.381.202.9512.09-9.1553.4 瑞典5.884.251.636.652.614.0367.6 注意： 由于四舍五入， 評分相加可能不等于總和。 我們將20個樣本國家的暗色列的數據等比例換算為0到10之間的數字， 然后相加來生成最終的指數評分。 THE AUTHORS Wolfram Hedrich, Executive Director, Marsh & McLennan Insights & Partner, Oliver Wyman Dav

45、id Knox, Senior Partner, Mercer Stephanie Lane, Principal, Mercer Meghna Basu, Research Analyst, Marsh & McLennan Insights ABOUT MARSH & McLENNAN INSIGHTS Marsh & McLennan Insights uses the unique expertise of Marsh & McLennan Companies and its networks to identify breakthrough perspectives and solu

46、tions to society s most complex challenges. Our work draws on the resources of Marsh, Guy Carpenter, Mercer and Oliver Wyman - and independent researchers. We collaborate with industry, government, non-governmental organizations, and academia around the world to explore new approaches to problems th

47、at require shared solutions across economies and organizations. Marsh & McLennan Insights plays a critical role in delivering the MMC Advantage Marsh & McLennan s unique approach to harnessing the collective strength of our businesses to help clients address their greatest risk, strategy and people

48、challenges. ABOUT MERCER Mercer delivers advice and technology-driven solutions that help organizations meet the health, wealth and career needs of a changing workforce. Mercer s more than 25,000 employees are based in 44 countries and the fi rm operates in over 130 countries. Mercer is a business o

49、f Marsh & McLennan Companies (NYSE: MMC), the world s leading professional services fi rm in the areas of risk, strategy and people with 76,000 colleagues and annualized revenue approaching $17 billion. Through its market-leading businesses including Marsh, Guy Carpenter and Oliver Wyman, Marsh & McLennan helps clients navigate an increasingly dynamic and complex environment. For more information, visit . Follow Mercer on Twitter Mercer.