1
00:00:00,973 --> 00:00:04,107
2014 年，在我眼裡
這是不同尋常的一年：

2
00:00:04,107 --> 00:00:06,034
我從事諮詢師工作已有二十載，

3
00:00:06,034 --> 00:00:07,706
2014 年也是我結婚二十週年，

4
00:00:07,706 --> 00:00:10,887
還有一個月我就要年滿五十週歲。

5
00:00:10,887 --> 00:00:16,437
1964 年，我出生在一個德國小鎮上。

6
00:00:16,437 --> 00:00:18,155
這一天恰逢十一月，天色灰濛濛的。

7
00:00:18,155 --> 00:00:20,035
我出生時已超出了預產期。

8
00:00:20,035 --> 00:00:23,518
醫院的婦產科病房早已人滿為患，

9
00:00:23,518 --> 00:00:28,023
因為這一天出生的嬰兒過多。

10
00:00:28,023 --> 00:00:30,145
實不相瞞，

11
00:00:30,145 --> 00:00:34,571
1964 年是德國有史以來
出生率最高的一年：

12
00:00:34,571 --> 00:00:36,591
這一年，有超過 130 萬嬰兒降臨人世。

13
00:00:36,591 --> 00:00:39,725
而去年德國僅有 60 多萬嬰兒出生，

14
00:00:39,725 --> 00:00:41,227
只有 1964 年的一半。

15
00:00:41,490 --> 00:00:45,321
請大家看這裡，
這是一座德國的年齡金字塔，

16
00:00:45,321 --> 00:00:48,130
那裡頂上有一個小黑點，就是我。

17
00:00:48,130 --> 00:00:52,124
（笑聲）（掌聲）

18
00:00:54,307 --> 00:00:58,440
紅色部分是潛在的適齡工作人口，

19
00:00:58,440 --> 00:01:02,689
介於 15 至 65 週歲之間，

20
00:01:02,689 --> 00:01:06,404
實際上，我只對這一紅色區域感興趣。

21
00:01:06,404 --> 00:01:08,447
目前，讓我們來做一個簡單的模擬

22
00:01:08,447 --> 00:01:12,975
詮釋這一年齡結構在今後若干年
會呈現什麼樣的發展勢頭。

23
00:01:12,975 --> 00:01:14,414
大家可以看到，

24
00:01:14,414 --> 00:01:16,713
最高點往右移動，

25
00:01:16,713 --> 00:01:23,238
而我和其他嬰兒潮中出生的同齡人
一樣將在 2030 年退休。

26
00:01:23,238 --> 00:01:25,513
便說一句，我不需要為預測這一紅色區域

27
00:01:25,513 --> 00:01:28,382
而對出生率作任何預測。

28
00:01:28,406 --> 00:01:29,654
這一紅色區域，

29
00:01:29,678 --> 00:01:33,290
2030 年潛在的適齡工作人口，

30
00:01:33,291 --> 00:01:36,589
其實今天早已塵埃落定，

31
00:01:36,589 --> 00:01:40,141
除了移民率顯著提高外。

32
00:01:40,141 --> 00:01:46,271
大家將 2030 年時這一紅色區域
與 2014 年時的紅色區域相比，

33
00:01:46,271 --> 00:01:49,382
會發現顯然小得多。

34
00:01:49,382 --> 00:01:51,820
因此，在我向大家展示
世界其他地方的情況前，

35
00:01:51,820 --> 00:01:55,117
這對於德國而言意味著什麼？

36
00:01:55,117 --> 00:01:59,204
因此，我們可以從這張圖中
獲悉的是勞動力供應狀況，

37
00:01:59,204 --> 00:02:01,131
因此，勞動力人口，

38
00:02:01,131 --> 00:02:04,800
在德國將呈下降趨勢，而且
這一趨勢會越來越明顯。

39
00:02:04,800 --> 00:02:07,400
目前，勞動力需求怎麼樣？

40
00:02:07,400 --> 00:02:09,211
這正是令人難以捉摸的地方。

41
00:02:10,163 --> 00:02:14,970
大家可能知道，對於任何問題，
諮詢師最喜歡的回答是，

42
00:02:14,970 --> 00:02:16,711
「視情況而定。」

43
00:02:16,711 --> 00:02:19,079
因此，我會說視情況而定。

44
00:02:19,079 --> 00:02:21,448
我不願意預測未來。

45
00:02:21,448 --> 00:02:22,957
這非常耐人尋味。

46
00:02:22,957 --> 00:02:24,513
而我做了其他事情。

47
00:02:24,513 --> 00:02:27,903
我們關注過去二十年間德國
的國內生產總值

48
00:02:27,903 --> 00:02:29,598
與生產率增長狀況，

49
00:02:29,598 --> 00:02:32,082
並估算接下來的情形：

50
00:02:32,082 --> 00:02:36,563
如果德國希望延續這一 GDP 與生產率，

51
00:02:36,563 --> 00:02:38,676
我可以直接估算

52
00:02:38,676 --> 00:02:42,647
在德國得需要多少人
才能支援這一增長勢頭。

53
00:02:42,647 --> 00:02:45,619
這條綠線表示勞動力需求。

54
00:02:45,619 --> 00:02:51,331
德國將進入一個人才嚴重匱乏的時期。

55
00:02:51,331 --> 00:02:53,165
人口將減少整整八百萬，

56
00:02:53,165 --> 00:02:55,928
這個數字超過德國目前
勞動力人口的 20%，

57
00:02:55,928 --> 00:02:58,598
這個數字相當驚人，高得令人咋舌。

58
00:02:58,598 --> 00:03:00,711
與此同時，我們估算了若干情形，

59
00:03:00,711 --> 00:03:03,173
情況總是如此。

60
00:03:04,565 --> 00:03:06,446
目前，為了彌補差距，

61
00:03:06,446 --> 00:03:10,509
德國必須放寬移民限制，
增加移民人數，

62
00:03:10,509 --> 00:03:12,715
讓更多的婦女參加工作，

63
00:03:12,715 --> 00:03:14,480
提高退休年齡──

64
00:03:14,480 --> 00:03:16,895
順便說一句，我們今年剛剛
延遲了退休年齡

65
00:03:16,895 --> 00:03:19,658
並同時出臺了一切相關措施。

66
00:03:19,658 --> 00:03:23,721
倘若德國在這方面的努力失敗，
德國將會停滯不前，陷入蕭條。

67
00:03:23,721 --> 00:03:26,043
我們不會再有任何發展。原因何在？

68
00:03:26,043 --> 00:03:29,456
由於發展所需的工人數量供不應求。

69
00:03:29,456 --> 00:03:33,913
公司、企業不得不另闢蹊徑，招募人才。

70
00:03:33,913 --> 00:03:35,289
從哪裡招募人才呢？

71
00:03:36,730 --> 00:03:40,776
現在讓我們模擬一下全球
十五個經濟體的

72
00:03:40,776 --> 00:03:43,945
勞動力供求關係，

73
00:03:43,945 --> 00:03:47,637
這些經濟體的 GDP 占全球
GDP 總量的 70% 以上，

74
00:03:47,637 --> 00:03:51,584
截至 2020 的整體情況就像這個圖。

75
00:03:51,584 --> 00:03:54,277
藍色的部分表示有勞動力剩餘的國家，

76
00:03:54,277 --> 00:03:56,762
紅色的部分表示勞動力短缺的國家，

77
00:03:56,762 --> 00:04:00,454
而灰色的部分則表示勞動力
介於剩餘和短缺之間的國家。

78
00:04:00,454 --> 00:04:06,560
因此，截至 2020 年，我們依然可以看到
一些國家會出現勞動力剩餘狀況。

79
00:04:06,560 --> 00:04:08,743
像義大利、法國和美國，

80
00:04:08,743 --> 00:04:13,340
但是，這張圖會在 2030 年
發生巨大的變化。

81
00:04:13,340 --> 00:04:17,961
截至 2030 年，全球大多數大型經濟體

82
00:04:17,961 --> 00:04:20,956
包括金磚四國中的三個國家，

83
00:04:20,956 --> 00:04:23,371
會面臨全球性的勞動力危機。

84
00:04:23,371 --> 00:04:26,529
中國曾長期堅持奉行獨生子女
政策，屆時將首當其衝，

85
00:04:26,529 --> 00:04:30,453
與此同時，巴西和俄羅斯也難以倖免。

86
00:04:30,453 --> 00:04:34,168
眼下，說句大實話，

87
00:04:34,168 --> 00:04:38,974
實際形勢甚至會嚴峻得多。

88
00:04:38,974 --> 00:04:42,317
我們在這裡看到的只是平均數字。

89
00:04:42,317 --> 00:04:44,013
我們不要平均化

90
00:04:44,013 --> 00:04:46,633
而是把這些數位分解成
不同的技術水準，

91
00:04:46,633 --> 00:04:47,950
如此一來，

92
00:04:47,950 --> 00:04:51,884
我們便不難發現高技術人才
短缺甚至更嚴重，

93
00:04:51,884 --> 00:04:56,063
而低技術工人只是略有剩餘。

94
00:04:56,063 --> 00:04:59,221
因此，整個勞動力短缺問題中
最嚴重的是

95
00:04:59,221 --> 00:05:03,453
我們將來會面臨嚴峻的技術失衡，

96
00:05:03,477 --> 00:05:05,176
這就意味著政府和公司

97
00:05:05,200 --> 00:05:07,265
在教育、資質認定、技能提升方面

98
00:05:07,289 --> 00:05:10,314
將面臨巨大的挑戰。

99
00:05:12,397 --> 00:05:18,375
目前，我們探討的下一個問題
是機器人、自動化和科學技術。

100
00:05:18,375 --> 00:05:22,389
技術變革是否有助於改變
這一狀況並提高生產率？

101
00:05:23,728 --> 00:05:25,798
目前，簡單的回答是

102
00:05:25,798 --> 00:05:30,359
我們的數字早已證明科學技術

103
00:05:30,359 --> 00:05:31,942
促進了生產率的顯著發展。

104
00:05:33,093 --> 00:05:36,628
而冗長的回答也不過如此。

105
00:05:36,628 --> 00:05:39,113
讓我們再把話題轉回到德國。

106
00:05:39,113 --> 00:05:41,667
德國的生產率在全世界

107
00:05:41,667 --> 00:05:44,244
聲名顯赫。

108
00:05:44,244 --> 00:05:48,841
上世紀九十年代，我在波士頓辦事處
工作了兩年左右，

109
00:05:48,841 --> 00:05:52,998
當我離任時，一位上了年紀的同僚
直截了當地告訴我，

110
00:05:52,998 --> 00:05:56,480
「多給我些德國人，你們的工作太棒了，
像機器一樣高效。」

111
00:05:56,480 --> 00:06:00,967
（笑聲）

112
00:06:00,967 --> 00:06:04,259
這是 1998 年發生的事情。

113
00:06:04,259 --> 00:06:07,742
十六年後，你們的說法或許正好相反。

114
00:06:07,742 --> 00:06:11,410
「多給我些機器，這些機器太棒了，
像德國人一樣高效。」

115
00:06:11,410 --> 00:06:15,566
（笑聲）（掌聲）

116
00:06:18,108 --> 00:06:22,811
科技將取代大量的工作，
常規工作。

117
00:06:22,811 --> 00:06:24,808
不僅在生產型行業

118
00:06:24,808 --> 00:06:26,666
甚至連辦公室白領也岌岌可危，

119
00:06:26,690 --> 00:06:29,521
可能被機器人、

120
00:06:29,521 --> 00:06:32,036
人工智能、大數據或自動化取代。

121
00:06:33,120 --> 00:06:38,042
因此，主要問題並非科技
會取代一部分工作，

122
00:06:38,042 --> 00:06:41,688
而是什麼時候，有多快，
會取代哪些工作？

123
00:06:41,688 --> 00:06:43,383
換句話說，

124
00:06:43,383 --> 00:06:48,059
科技是否會幫助我們應對這一
波及全球的勞動力危機呢？

125
00:06:49,334 --> 00:06:51,254
是與否。

126
00:06:51,254 --> 00:06:54,156
這是一個更錯綜複雜的
「視情況而定這得看。」

127
00:06:54,156 --> 00:06:55,203
（笑聲）

128
00:06:55,227 --> 00:07:00,310
讓我們以自動化工業為例，

129
00:07:00,310 --> 00:07:04,814
因為，有超過 40% 的工業機器人
已經投入工作，

130
00:07:04,814 --> 00:07:07,546
自動化早已各就各位。

131
00:07:09,332 --> 00:07:14,659
早在 1980 年，生產一輛汽車的
成本只有不到 10%

132
00:07:14,659 --> 00:07:17,329
花在了電子部件上。

133
00:07:17,329 --> 00:07:20,580
時至今日，電子部件的成本
已超過了30%，

134
00:07:20,580 --> 00:07:25,403
到 2030 年有望超過 50%。

135
00:07:25,427 --> 00:07:29,608
這些新型電子部件與應用

136
00:07:29,632 --> 00:07:33,652
要求運用新技術，並會創造
更多的工作機會，

137
00:07:33,652 --> 00:07:36,199
例如，認知系統工程師，

138
00:07:36,223 --> 00:07:40,688
其負責優化司機與
電子系統之間的互動。

139
00:07:42,081 --> 00:07:48,668
早在 1980 年，人們做夢也不會
想到將來會冒出這種工作。

140
00:07:49,534 --> 00:07:51,027
事實上，

141
00:07:51,051 --> 00:07:55,246
儘管運用了機器人和自動化，

142
00:07:55,246 --> 00:07:58,659
但涉及汽車生產的總人數

143
00:07:58,659 --> 00:08:01,677
在過去十年間變化很小。

144
00:08:01,677 --> 00:08:03,443
因此，這將為我們帶來什麼啟示呢？

145
00:08:03,443 --> 00:08:05,856
不錯，科學技術將取代許多工作崗位，

146
00:08:05,880 --> 00:08:11,707
但我們也會看到大量新的工作崗位
和新興技能應運而生，

147
00:08:11,731 --> 00:08:17,768
這便意味著科技將會使人們
的整體技術失衡越發嚴重。

148
00:08:17,768 --> 00:08:19,510
而且這種去平均化態勢

149
00:08:19,510 --> 00:08:23,111
會對政府機關和商業企業
造成嚴峻的挑戰。

150
00:08:25,175 --> 00:08:29,006
因此，員工、尤其是高技術人才

151
00:08:29,006 --> 00:08:33,046
未來十年內將成為關注焦點。

152
00:08:33,046 --> 00:08:38,688
如果他們成為稀缺資源，我們
就得更好地瞭解他們。

153
00:08:38,688 --> 00:08:41,637
他們是否願意去國外工作？

154
00:08:41,637 --> 00:08:43,402
他們嚮往什麼工作呢？

155
00:08:44,552 --> 00:08:49,593
為了一窺究竟，
今年我們對來自全球 189 個國家

156
00:08:49,617 --> 00:08:54,870
的 20 多萬名求職者進行了
一次全球大調查。

157
00:08:56,021 --> 00:09:01,449
移民恐怕是填補這一空缺的主要途徑，

158
00:09:01,469 --> 00:09:03,013
至少在短期內行之有效，

159
00:09:03,013 --> 00:09:05,613
因此，讓我們來談談流動性問題。

160
00:09:05,613 --> 00:09:10,234
上述 20 萬求職者中 60% 以上的人

161
00:09:10,234 --> 00:09:12,834
願意去國外工作。

162
00:09:12,834 --> 00:09:14,994
對於我而言，這個數字高得驚人。

163
00:09:14,994 --> 00:09:18,407
如果你關注一下 21 至 30 歲的員工，

164
00:09:18,407 --> 00:09:20,706
這個數字會更高。

165
00:09:20,706 --> 00:09:24,026
如果你按各個不同的國家拆分這一數字，

166
00:09:24,026 --> 00:09:29,227
全世界處於流動中，但這只是部分現象。

167
00:09:29,227 --> 00:09:33,279
俄羅斯、德國和美國
是流動性最小的國家。

168
00:09:34,358 --> 00:09:37,632
眼下這些人希望去哪裡呢？

169
00:09:37,632 --> 00:09:42,462
排在第七位的是澳大利亞，那裡有
28% 的人可能在盤算著遷徙。

170
00:09:42,462 --> 00:09:46,780
法國、瑞士、德國、加拿大、英國，

171
00:09:46,804 --> 00:09:50,109
而全球最佳選擇是美國。

172
00:09:50,744 --> 00:09:54,239
眼下，這 20 萬人最嚮往什麼工作呢？

173
00:09:54,263 --> 00:09:55,746
他們有何追求？

174
00:09:57,043 --> 00:10:03,475
在 26 個決定因素中，
工資收入僅僅位列第八。

175
00:10:03,475 --> 00:10:08,003
排名前四的決定因素均和企業文化有關。

176
00:10:08,003 --> 00:10:09,558
排在第四的是，

177
00:10:09,558 --> 00:10:12,554
和老闆關係融洽；

178
00:10:12,554 --> 00:10:16,571
第三是，工作與生活互不影響，
保持平衡；

179
00:10:16,571 --> 00:10:20,332
第二是，與同事關係融洽；

180
00:10:20,332 --> 00:10:23,727
而排在首位的是熱愛自己的工作

181
00:10:23,751 --> 00:10:27,340
這才是全世界擇業最重要的決定因素。

182
00:10:28,321 --> 00:10:31,152
大家是否會因此感謝我？

183
00:10:31,152 --> 00:10:34,496
不只是為了一年一度的年終大獎，

184
00:10:34,496 --> 00:10:36,701
而是希望幸福每一天。

185
00:10:36,701 --> 00:10:41,926
而目前，我們的全球勞動力危機
可能會與每個人休戚相關。

186
00:10:41,926 --> 00:10:44,967
人們眼下正在尋求認同感。

187
00:10:44,967 --> 00:10:48,267
我們不是也在自己的工作中尋求認同嗎？

188
00:10:51,302 --> 00:10:54,882
現在，讓我貫穿一下各個要點。

189
00:10:54,882 --> 00:10:58,272
我們將會面臨全球性的勞動力危機，

190
00:10:58,442 --> 00:11:00,222
這場危機中不但全球勞動力短缺，

191
00:11:00,222 --> 00:11:02,173
而且技能嚴重失衡，

192
00:11:02,173 --> 00:11:05,307
還要面臨嚴峻的文化挑戰。

193
00:11:05,307 --> 00:11:09,231
這場全球性的勞動力危機已日益逼近。

194
00:11:09,231 --> 00:11:11,971
目前，我們正處於十字路口。

195
00:11:11,971 --> 00:11:16,359
因此，我們能做些什麼，政府機關
能做些什麼，公司能做些什麼？

196
00:11:16,359 --> 00:11:17,962
不僅每一家公司，

197
00:11:17,962 --> 00:11:19,749
而且每一個國家

198
00:11:19,749 --> 00:11:21,677
同樣需要制定人力資源戰略，

199
00:11:21,677 --> 00:11:24,649
立即付諸行動，應對未來，

200
00:11:24,649 --> 00:11:28,596
該等人力資源戰略有個四方面組成。

201
00:11:28,596 --> 00:11:30,407
該等人力資源戰略有個四方面組成。

202
00:11:30,407 --> 00:11:36,537
如何預測不同工作和
不同技能的供求關係。

203
00:11:36,537 --> 00:11:41,272
勞動力規劃在財政規劃中的
重要性日益突出。

204
00:11:42,109 --> 00:11:45,732
第二點，需要制定規劃吸引優秀人才：

205
00:11:45,732 --> 00:11:48,831
不僅是年青一代、婦女，
還包括退休人員。

206
00:11:49,865 --> 00:11:53,854
第三點，還要為人才的教育和
技能提升制定規劃。

207
00:11:53,878 --> 00:11:56,433
我們在技能提升上面臨嚴峻的挑戰。

208
00:11:57,666 --> 00:11:59,500
第四點，

209
00:11:59,500 --> 00:12:02,029
如何才能留住最優秀的人才，

210
00:12:02,053 --> 00:12:03,399
或換而言之，

211
00:12:03,423 --> 00:12:08,298
如何才能實現鑒賞和關係的文化。

212
00:12:11,643 --> 00:12:17,675
然而，一個重要的潛在動因
改變著我們的觀點。

213
00:12:18,424 --> 00:12:22,627
員工是資源，更是財產，

214
00:12:22,627 --> 00:12:25,072
而不是成本，也不是人數，

215
00:12:25,096 --> 00:12:26,481
更不是牟利的機器，

216
00:12:26,505 --> 00:12:28,046
即使德國人也非如此。

217
00:12:28,176 --> 00:12:29,278
謝謝。

218
00:12:29,302 --> 00:12:33,189
（鼓掌）