世界银行 2026 年 2 月发布的这份研究，依托 2021-2024 年 29 个国家超 6700 万条职位空缺数据，首次全面跨国分析数字技能的工资回报，构建了基础、中级、高级数字技能分类法，还将 AI 技能细分为传统 AI 与生成式 AI（GenAI）技能，探究了不同维度下数字技能的薪资溢价差异，为全球数字技能发展和劳动力市场政策制定提供关键依据。
研究核心发现数字技能在全球存在显著工资溢价，且低中等收入国家（LMICs）溢价远高于高收入国家（HICs）：至少掌握 1 种数字技能的全球平均薪资溢价为 1.6%，其中 HICs 为 1.3%，LMICs 达 7.5%；每增加 1 种数字技能，全球薪资涨 0.5%，HICs 为 0.5%，LMICs 则涨 2.6%。不同等级数字技能回报差异明显，基础数字技能与工资负相关，中级、高级数字技能带来正向溢价，HICs 中二者各涨 0.8%，LMICs 则近 3%。
AI 相关技能的薪资溢价表现突出，传统 AI 技能在全球范围内每项能带来 2.9% 的工资增长；GenAI 技能溢价更是位居首位，数字核心职业中，掌握 GenAI 开发技能可在传统 AI 技能基础上再获 7%-9% 溢价，而数字化增强职业的非技术岗位中，GenAI 素养技能的薪资溢价高达 25%-36%，反映出这类技能的高生产力和稀缺性。
展开剩余84%数字技能回报还存在显著的异质性特征：在 IT 密集型行业和 ICT 核心职业中，数字技能回报率更高，行业 IT 投入占比每提高 1 个百分点，数字技能溢价额外增 0.3%-0.4%；工人的教育水平和工作经验会放大数字技能回报，LMICs 中大学学历者的数字技能溢价显著更高，且经验越丰富，溢价水平也越高，体现出数字技能与传统人力资本的强互补性。
研究同时指出，LMICs 数字技能稀缺，其教育体系的数字技能培训能力不足，且本土数字人才面临外资企业的竞争。此外，在线招聘数据存在覆盖面偏向、薪资披露不完整等局限性，但仍能反映劳动力市场的实时技能需求。
该研究的政策意义显著，凸显了 LMICs 扩大中级、高级数字技能培训的紧迫性，需针对性制定 GenAI 技能相关的课程和培训计划，推动劳动力适应技术趋势。未来研究可进一步探索数字技能与软技能的相互作用，以及企业特征对数字技能回报的影响。
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