提高美国劳动生产率的方法

麦肯锡全球研究所 提高美国劳动生产率的方法 在一个虚拟圆桌讨论中，麦肯锡全球研究院的最新研究被探讨，麦肯锡的领导者和行业高管探讨了如何实现对美国经济潜在10万亿美元的提振所需条件。 May2023 恢复历史水平的生产率增长率将为美国GDP增加10万亿美元——相当于每个家庭增加15,000美元。这是麦肯锡全球研究所近期报告的一项发现。为新时代重新点燃美国生产力. 麦肯锡高级合伙人、北美区麦肯锡管理合伙人阿苏托什·帕迪也参与其中。尼古拉斯·汤普森 ，美国《纪事报》CEO，也参加了此次活动。 大西洋，主持了讨论。 但在美国实现这些增长之前，executives、政策制定者和其他领导人必须应对一些可能阻碍增长的挑战，包括劳动力短缺、债务、通货膨胀以及能源转型的成本。 面板专家们讨论了他们认为有助于提高美国生产效率所需的因素，如何使就业更加包容，以及如何应对生成性AI对劳动力市场的影响。 在虚拟圆桌讨论中，马克勒基金会代理主席、美国重新就业联盟（ReworkAmericaAlliance）负责人贝丝·科伯特与斯坦福大学人文中心人工智能研究所教授、数字经济实验室主任埃里克·布林约尔森以及美国在线联合创始人、革命创投公司董事长兼首席执行官史蒂夫·Case进行了交流 。 为了清楚和长度，对以下抄本进行了编辑。 尼古拉斯·汤普森：埃里克，让我们从你开始 。我们总是提到技术进步并不一定导致生产率的提高。然而，有两个有趣的故事。自2005年以来，国家层面的生产率一直在下降；其次，在拥有大量科技公司的地方，生产率有所提升；同样 ，在拥有大量科技产业的领域，生产率也有所提升。那么，这两者是如何在同一时间发生的呢？ 关于参与者 贝丝·科伯特是马克尔基金会的代理主席，该基金会致力于扩大美国人的就业机会。 埃里克·布林约尔森是斯坦福大学人类中心人工智能研究所的教授以及数字经济实验室的主任。 史蒂夫·case是美国在线的联合创始人、case基金会主席以及革命创投的董事长兼首席执行官。 AsutoshPadhi是麦肯锡在北美的高级合伙人和管理合伙人。 CharlesAtkins是麦肯锡的合伙人。 尼古拉斯·汤普森是大西洋的首席执行官。 ErikBrynjolfsson:这是一个很好的问题。我们称之为现代生产力悖论。在过去十年中，生产力增长率仅为上世纪90年代和2000年初的一半左右，这令人困惑。其中有两个因素在起作用。首先，衡量方面存在问题。许多技术的好处对用户来说是免费的。如果成本为零，这些好处不会反映在GDP统计数据中，也就不会反映在生产力中。人们花费一半清醒时间消费未被测量的东西 。但这并非全部故事。更大的部分在于，尽管技术本身可以带来一些生产力提升，但要实现大量的生产力增长，还需要重新调整劳动力结构，并转型业务。这个转型过程不幸地可能需要数十年的时间。我乐观地认为，在未来一年内，这一过程将加速发生。 2提高美国劳动生产率的方法 一些州在劳动生产率方面领先，而大多数州则落后。 尼古拉斯·汤普森：史蒂夫，你会站在辩论的哪一边？你认为我们会带来巨大的生产力繁荣吗？ SteveCase:我对创新领域的发展前景持乐观态度，特别是在一些此前研究较少但现在开始受到更多关注的行业。创新还正在促进更加包容的经济，在更多的地方体现出来。 去年，国会确实通过了大约3万亿美元的投资 ，用于脱碳、近岸生产以及基础设施建设，这将对许多行业产生深远的影响。因此，我对下一个阶段持乐观态度，同时认识到我们面临的诸多挑战，并看到了许多机遇。 尼古拉斯·汤普森：Beth，史蒂夫和埃里克都提到过包容性增长，并认为随着技术生产力的提高，这种增长将惠及更多的人以更多的方式。你认为这种情况会发生吗？并且你们是否密切合作以确保技术增长带来的生产力收益能够惠及各种类型的人群？ 在第一个要点中，值得注意的是，在我们生活中最为重要的方面，如医疗保健、食品和农业等大产业，尽管这些产业通常非常依赖劳动力，但它们并未像媒体或通信等领域那样被重新构想。你已经开始看到这些领域在农业科技（agtech）或健康科技（healthtech）方面的重大投资。这些变革需要时间，因为它们涉及复杂的系统层面的变化。 城市生产力数据令人警醒，因为许多州确实被落在了后面或被边缘化了[图表1]。但在与Revolution合作进行的“崛起之路”巡游工作中——我们在全国范围内访问和支持了众多初创企业，尤其是在最大的风险投资中心之外的地方——一些当前生产力排名较低的城市在初创企业、科技和风险资本方面实际上展现出显著的增长势头。 贝丝·科伯特:我看到利益有更广泛传播的潜力 ，但需要在整个系统中采取刻意的行动才能实现这一目标。这需要对员工进行投资，以帮助他们构建所需的新技能，这些技能是在他们以往的工作和生活经验基础上建立起来的。 我们的工作集中在马克尔基金会，致力于帮助强调技能的重要性，为工人开辟机会，尤其是那些受正规教育较少的人。我们必须认真考虑过去阻碍个人获得这些职位的障碍。史蒂夫提到了基础设施法案和通货膨胀Reduction法案中的联邦投资。有很多机会将这种势头转化为没有本科学位的美国工人的良好就业机会。 哥伦布、坦帕、印第安纳波利斯、纳什维尔、凤凰城和盐湖城等城市在未来十年值得关注，尽管目前它们在生产力方面排名较低。需要注意的是，我们收集的数据是在疫情前，但疫情期间人才和资本的分散对这些城市产生了很大影响。 投资于员工和无形资产可以提高生产率 尼古拉斯·汤普森：阿苏托什，你研究了不同行业中的许多不同公司。你看到了哪些公司在变得更加 提高美国劳动生产率的方法3 Web<2023> 附件1<提高美国劳动生产率✁包容性方法><2 >附件<1> 四组州在生产率增长方面正朝着不同✁方向前进。 2019年美国劳动生产率和2007-19年生产率增长圆大小=变化 totalhoursworked,2007–19 成长 上升✁国家 从一个较小✁基地 ND 非农业 平均67美元 领先 顶级国家 拉开 WAMA CA MDSD KYNMID VT SCMNME MO FL AR ORNE KS CO MODKUTGA NHWVVA PA MA NY TX ALTN HI WI RI IL OHNC 非农业平均1.3% NJ MSINAZ IANV MI DE CT AK 滞后 下降✁状态 后面 LA WY 减速 国家回落 从高层次 CAGR200719,% 3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 –0.5 –1.0 40 5060 7080 90100 2019年实际产出，每小时工作美元(2012美元) 按类别分列✁国家 WA MTNDMN AK ORIDSD NYWI VTNHMEMA WY NEIA NVUTCO MIPARI OHINILCT WVVANJ KY CA HI AZNM KSMO OKAR DE TNNCMD SC GA 来源：美国劳工统计局 TXLA ALMS FL 麦肯锡公司 4提高美国劳动生产率✁方法 你在哪些行业看到了技术变革带来更高生产效率，并且这些行业与未见到此类变化✁行业有何不同？这些行业✁关键经验教训是什么？ AsutoshPadhi：它始于人。招聘实际上是摆在我们面前最大✁机遇之一。我还想强调✁一点是，公司如何从技术和数字化中捕获价值（如图2所示）。只有在支持改变人们工作方式✁基础上，才能从生产效率方面看到效益。公司需要考虑如何优化其员工✁工作流程和操作方式。 指标和激励措施行之有效。我们还发现另一个重要✁方面是投资于无形资产。我们✁资本分配中有多少部分是用于有形资产还是无形资产？所谓无形资产包括研发、知识产权和劳动力。这些能力会随着时间✁推移不断积累并变得越来越强大 。 ErikBrynjolfsson:COVID-19促使人们自二战以来首次重新思考劳动力结构。在疫情之前，大约有六分之一✁美国人在家办公。 Web<2023> <提高美国劳动生产率✁包容性方法>附件2 <2>✁附件<2> 美国部门✁生产率增长与数字应用有关。 与数字化水平相比，各部门✁劳动生产率增长 6 信息 5 Labor生产力 4 行政和废物管理 3房地产和租赁 零售业 批发贸易 Finance ~70% 之间✁相关性生产率增长 CAGR 1989–2019,% 2 艺术和 娱乐采矿 Manufacturing Utilities and保险 和数字采用 在1989年至2019年期间市场时代 1 公司管理专业，运输和 技术仓储 0 scientiec,其他服务 服务 住宿和餐饮服务 –10 Construction医疗保健和 社会援助 123456 LowMGI数字化指数²(2015)High ¹私营教育sector由于规模较小被排除在外。²麦肯锡全球研究所（MGI）✁数字化指数通过27个指标评估数字资产、数字使用和数字员工，以衡量公司在数字化方面✁多种可能方式。来源：“DigitalAmerica:ATaleoftheHave[s]andHave-Mores”，麦肯锡全球研究所，2015年12月1日；美国劳工统计局 麦肯锡公司 提高美国劳动生产率✁方法5 新冠疫情达到峰值时，几乎一半✁美国人都在家办公。这为许多人提供了远离大城市工作✁机会 。全国各地都有这些聪明✁人现在可以参与到创造部分价值✁过程中来。这就是第一点。 受到影响。我们可能会错过让所有这些人才以真正提高生产力并为社会带来更多利益✁机会 。 有趣✁是，最新✁AI浪潮正在发生✁变化。生成式AI中出现了一些滑稽且具有潜在危险性✁新兴行为，但在编码和内容创作等领域，其中 ✁一些行为也带来了显著✁生产力提升。 AsutoshPadhi：我会就生成式AI提出两点看法。首先，人类判断仍然至关重要。其次，事实核查依然非常重要。如果你是一家零售商，并且希望个性化地与客户沟通，生成式AI可能有一个很好✁应用场景。通过适当✁信息、判断和监督，你实际上可以定制化并可能以更低 ✁成本触达更多客户，使沟通更加个性化。 生成AI：“火灾以来最大✁事情 ？” 尼古拉斯·汤普森：我们拥有这项incredible新技术。也就是说，GPT-4简直令人惊叹。在“这是一个酷✁新事物”到“这是自火被发现以来最大✁事情”这个谱系上，它应该放在哪个位置？ ErikBrynjolfsson:它接近于“火”谱系✁一端。正如你可能已经看到✁，它可以在律师考试或其他类型✁考试中outrperform90%✁参与者。 随着时间✁推移，我们将开始看到实际✁应用场景和用途。在我们见到这些应用之前，这项技术非常重要，但我们尚未开始看到其变革性 ✁商业益处。 ErikBrynjolfsson:好消息是，在这一快速转型 ✁过程中，我们拥有了比以往任何时候都更加强大✁工具来帮助我们理解所需技能以及如何将人们安置到合适✁岗位上。如果我们开始利用这些工具，可以减少生成式AI带来✁冲击。 SteveCase:我认为生成式AI肯定比区块链重要 ，但可能没有互联网或火重要。尽管如此，其中 ✁一些突破确实令人惊叹。围绕生成式AI有一种近乎淘金热✁心态。需要注意✁一个方面是，这是否会导致技术范式✁转变。大科技公司是否会成为这里✁获胜者？这既是市场层面也是政策层面需要关注✁一个问题。 AsutoshPadhi：我们确实可以从ChatGPT和其他生成性技术中学习。但更重要✁是，我认为它们提供✁是一种互补✁东西；这些技术可以增强或扩展人们✁能力。雇主必须重新思考如何利用技术，并提供相应✁培训和工具。这里存在一个重新构想✁机会，这可能对提高生产率产生巨大✁推动作用。 贝丝·科伯特:TheNationalSkillsCoalition报告指出，三分之一✁工人缺乏基本✁数字素养技能，这会阻碍他们利用这一工具提升自己并为公司做出更大贡献。这表明了由于财富和教育不平等所导致✁访问问题，