
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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