王延平：數字經濟的人才洞察

8月22日，由中國電動汽車百人會、智能汽車與智慧城市協同發展聯盟聯合主辦的GIV2020隆重召開，本次峰會主要討論智能汽車近兩年取得的技術突破和產品創新、智能汽車應用場景和商業模式、以及智能汽車商業發展的頂層設計和實施路徑。下面是領英中國公共事務總經理王延平在本次論壇上的發言：

領英中國公共事務總經理 王延平

歡迎下一位演講嘉賓，領英中國公共事務總經理王延平先生，他的演講題目是“數字經濟的人才洞察”。

王延平：大家好！我是來自領英中國公共事務總經理王延平，特別感謝百人會和各位領導和專家今天有幸在這裡，我分享的主題來源於我們領英在做的人才大數據的研究叫經濟圖譜。

今天在座各位都是做智能汽車或者車路協同，我在快速學習這方面的內容，可能只有我是做人的。

先快速介紹一下領英的情況，我們基於什麽在做這樣的研究。領英願景是為全球30億勞動力中的每一位創造經濟機會，進而創建世界首個經濟圖譜。領英現在是全球最大的職場社交平台，有7億多用戶，他們在上面分享職場職業發展主題，這些人他們來自於5000萬家公司，這些公司在平台上面開放1100萬左右的職位，他們在招聘，這些人才他們還具有3.6萬個技能，我想跟各位嘉賓分享的是，這個技能不是一個人在學校上學時候學的什麽專業，也不是我們所有的職稱等等認證，而是通過平台的互動，人與人之間的互動，共同項目的工作，共同的經歷給予的認可，打的是一種互動標簽，放在一個時間維度來看，比如10年一個維度，一個人在某一個領域無論是AI還是其他領域，具有一定的技能，這是非常客觀和真實的情況，通過我們平台可以看到，到底誰給他打了這個標簽。舉一個例子，假如有一天有人給我打了一個標簽，說我懂車路協同，如果是秘書長給我打的，還是有影響力，如果十年之後我發現有1000個這樣的標簽，不用大家都去驗證，這就是一個真實的互動。3.6個技能，是所有數字裡面最小的一個，但是是最有價值的，在有領英平台之前沒有辦法獲取人技能的標簽，在我們無論是政府的體系，還是人才板塊體系都沒有辦法掌握的這樣數據。最後一個數字是9萬所學校是他們教育的背景。這些數字能夠帶來什麽，我們能看到什麽。這是一個感性的認識。

2019年達沃斯峰會我們聯合創始人Aleen Blue先生做的分享，由於時間的原因不展開，通過這些數據研究分析，我們推測在當下如果上高中的學生，等他大學畢業的時候，這個社會上存在職業的需求大概65%已經不存在了，或者完全變化了，這是未來工作的變化。第二個是技能鴻溝，剛才我們能看到這些技能，也能夠看到一個區域，一段時間內這個技能的鴻溝差異，有點像如果在農業裡面，比如我們覺得一年的時候什麽農產品好賣，種什麽莊稼，產出什麽農產品，等到豐收的時候發現市場已經不一樣了，會產生供與需的鴻溝，在人才培養基礎上也會有這樣的觀察。最後一個研究是看到性別的差異，雖然看到女性從業人數在增長，實際上兩個性別之間女性和男性在工作上面的差距並沒有縮小，這只是感性的認識。

回到數據，這些數據是從平台怎麽得取，我們平台有人才的交流，也會有行業的分布，同時還有多元化信息，通過平台互動可以看到他們地點、公司的體量、價值觀、公司內容，隨著AI與大數據發展，我們能夠通過他們分享和發布的內容可以前瞻出來等多的數據，包括剛才講到的技能，我們在海外歐美的市場因為數據量很豐富，還會看到工資等等，包括他們搜索的互動情況，可以看到更多的價值。

這個是領英來到中國的情況，領英2014年入華，到今天是6年的時間，在中國現在有5100萬會員，能看到他們所在的公司，技能，開放的職位，數字會比全球小一部分，另外是入華的時間較短，平台的內容因為是矽谷公司，英文起家，所以現在團隊正在做很多中文的內容。

下面給大家著重分享一下經濟圖譜的方法論，這個跟我們今天的智能汽車主題並不直接相關，我想跟大家匯報的是，這5個方法論是我們經過驗證，認為非常有價值的，希望能夠在未來得到各位汽車方面專家的指導，我們在做人的工作，加起來就可以做騎車人的工作。

第一個是雇傭率，通過觀察平台上面一個區域，一段時間內會員更換工作的記錄，我們能看到一個區域一段時間內在什麽時間人們會更多更換工作，一年什麽月份。現在我們在英國和美國市場會按月發月度報告，可以看到這樣的趨勢，能夠幫助政策制定者—政府更好掌握人才的發展趨勢，企業能夠知道在什麽時候更精準招聘到好的人才，更低的成本，個人可以更好規劃自己的職業生涯，汽車行業是不是可以做這樣的研究。

第二個方法論是勞動裡遷徙，這個相對比較簡單，根據會員在平台上標注自己的所在位置變化，我們去關注人遷徙，能夠看到一個地方流入流出的變化，人的身上也是帶著技能，也可以看到技能的遷徙。

第三個是區域研究，看一個區域城市之間的人才像做X光片透視一樣做區域人才的情況。

第四個是技能鴻溝，看技能的變化，哪些技能消失，哪些技能在冉冉升起，哪一個區域有這樣的技能需求，但沒有足夠的供給，就會導致勞動力遷徙的發生。

第五個是性別差異的研究。

接下來聚焦到長三角地區，粵港澳大灣區，看這兩個經濟發達區域人才情況。

去年我們又做了行業數字化轉型報告，我們在看數字人才給行業數字化進程帶來什麽樣的變化？另外我們聚焦全世界範圍，看世界城市群他們具有什麽樣的特點，因為他們具有不同的人，具有不同技能的人群，所以城市群的發展有自己不同的趨勢，所有的報告都可以下載。我們所有的研究是非盈利性的，是免費向社會公眾公開的。

接下來向大家匯報我們的觀察，相對簡單，但是我希望這些觀察能夠幫助到百人會的工作，也希望得到各位專家的指導，未來我們能更聚焦做騎車人的工作。

第一個觀察中國整體數字人才分布情況。中國前15數字人才分布城市，怎麽定義數字人才？我們是根據世界銀行對數字經濟技能標簽，從我們平台標準化，看哪些人具有這樣的標簽，同時具有完整的職業履歷，我們就把它作為一個樣本。研究之後，我們看到的是數字人才集中還是在北京和東南沿海發達地區，按百分比來排，上海第一，2016年是16%，2018年是18%，其次是北京16%，現在所在的廣州，廣州和深圳離的很近，包括旁邊是東莞，廣州是第四，加上粵港澳還是很強的態勢，還是京津冀、長三角、粵港澳三大優勢區域，西部一些城市在數字人才方面也有很好的儲備。

第二個看行業分布，現有研究哪些可以支持到我們智能汽車這方面，肯定是製造業，很遺憾的是，現在行業分布裡面沒有把汽車單獨放進去，或者領英平台汽車樣本量不夠大，汽車行業在數字人才行業分布，前三是軟體、IT，第二是製造業，第三是計算機網絡與硬體，右側進一步把數字人才聚焦，ABCD，人工智能、區塊鏈、雲計算、大數據分析四類人才，數字人才分布同樣還是軟體和IT，這些人才主要來源於軟體行業。第二還是製造業，製造業數字人才優勢，在我國還是比較明顯的，我們希望未來我們能看到更細的，比如在汽車行業或者聚焦到智能汽車行業是什麽狀態，也許我們在ABCD未來可以有1個億，電動汽車和智能汽車也許有新的分類，可以加入到我們研究當中去。

接下來看一下不同行業之間人才流動，行業吸引力的情況，剛才看到排名第一具有數字人才的行業和其他行業進行對比，軟體和IT服務業對比，這是一個淨流入和淨流出的對比，如果這個數字大於1說明這個行業是屬於淨流入的狀態，軟體與IT與其他所有行業相比，在過往2016—2018年間都是大於1，都是淨流入的，互聯網+和+互聯網，看到的是還是有很多傳統行業的數字人才流入到軟體與IT行業。我們在看製造業的時候，這三年裡面製造業數字人才都是淨流出的狀態，都流入到傳統軟體和IT行業。

另外看一些城市的情況，這是我們對全國前5數字人才分析，看到他們在不同行業的分布，軟體與IT、計算機網絡與硬體，製造與金融，深圳、杭州和上海這三個城市在所有行業裡面都是淨流入的裝，深圳和杭州淨流入的情況是非常非常明顯，在軟體這個行業杭州一枝獨秀，排在全國第一。廣州和北京這樣的城市有自己的特點，像北京軟體是處於淨流入，廣州製造業屬於淨流入，但是其他行業數字人才是處於淨流出的狀態，可以幫助我們看到在不同的城市裡面行業之間的差異。

人才遷徙的情況，北京在規劃建全國國際交往中心，北京去看國際人才來源也重要，在世界範圍內最主要人才來源還是美國，在亞洲範圍看國家和地區香港是排在第一，這個可以幫助北京無論是政策的制定者還是企業主，能夠分析我們在這樣的城市具有哪些人才的優勢。

再聚焦國內看人才遷徙，這個是我們在做粵港澳大灣區，就是現在所在的區域做對比，右側像一個賽道一樣（圖片），大於1說明這個城市對粵港澳大灣區是淨流出的狀態，如果是小於1對粵港澳大灣區是具有吸引力的，北京和武漢城市人才基本上是1.5倍的概念，流入和流出比，人才在流向大灣區，非常明顯。上海和成都這樣的城市是中間兩個，倒數第二和正數賽道第二，一個是1.04一個是0.96，基本上流入和流出比持平，中間這個城市是杭州，杭州相對經濟發展發展的粵港澳大灣區也是具有明顯的優勢，淨流入大於淨流出很多。

接下來看區域研究，這裡引入一個概念，數字人才的集中度，是指數字人才在某一個行業裡面的佔比，在這個城市的佔比比上在這個區域平均的佔比，這樣能看到一個城市在一個區域裡面具有什麽優勢，或者哪些領域數字人才不那麽有優勢。我們做了一個蛛網圖，長三角主要的城市上海、杭州、南京、蘇州、寧波，上海、計算機是突出具有數字人才的集中度，其他的行業還可以，沒有很差，我們觀察上海像一個人才的龍頭，上海是傳統優勢的城市，在國際交往方面、教育醫療方面都有很大的優勢，他的人才在給養整個長三角地區，特別是一小時的通勤經濟圈的形成，可以幫助其他城市的發展。杭州最突出就像阿里巴巴和螞蟻金服聚集在杭州所帶來的影響，軟體和IT服務業是整個地區的2倍。看南京計算機網絡與硬體非常突出，我們注意去看為什麽是這樣？因為南京有很多大學，這個專業還是很強的。寧波、蘇州這些城市，在長三角發揮著把創造變成製造這樣的作用，製造業是一枝獨秀，達到了2倍。合肥和南京有點像，計算機網絡方面很強，有大學優勢，長三角地區有人才差異化布局和發展。還看到另外一個趨勢，我們在看到初級的職場者從長三角地區流入到上海是很明顯的，但是到中高級在上海流入到其他城市也很明顯，也充分設計上海起到長三角地區人才龍頭的作用，在給養著其他城市，而不是狹隘的人才觀，所有高級人才都要留在上海，才說明上還有吸引力，不是這樣的。

接下來再看一下大灣區，廣州在蛛網圖裡面數字人才集中度相對是很均衡的，深圳計算機網絡方面是有優勢，但是有兩個短板，一個是教育，一個是旅遊度假，很多高校都在深圳快速建設分校，大筆投入，相信會彌補。像珠海、東莞、佛山、惠州就像長三角地區寧波、蘇州一樣，他們在承載著粵港澳大灣區製造業的角色。香港優勢互補性很強，教育和金融非常突出，跟深圳有很好的互補性，這也是為什麽我們國家做粵港澳大灣區規劃，香港有獨特的作用，澳門是旅遊城市，他的旅遊度假數倍於其他城市數字人才集中度，其他的行業基數很小。

再看一下廣州，我們這邊會員大概是100多萬，來自2.6萬家公司，1.6萬技能。廣州人才行業分布也是軟體、IT具有優勢，其他行業逐漸降低，主要雇主只是來源於領英平台數字，只能代表領英的會員，100萬在廣州這樣的城市並不是很大的數字，代表了稍高端一些人才的情況。再看一下廣州與深圳，離的很近，兩個城市之間人才的流動，廣州在全國範圍內人才流入流出比還是處於淨流入的狀態，如果放到粵港澳大灣區內部去看，廣州有點象上海的作用，也在給養著其他的地方，更主要是給養著深圳，深圳一枝獨秀，在吸引著所有地方的人才。

製造業的數字人才，在製造業數字人才主要來源還是ICT基礎行業，計算機軟體與IT，也有來自於其他行業，我淺顯把智能汽車理解為製造業一部分，也應該關注這樣的來源。製造業數字人才的分布較為分散，大概分為三個梯度，上海和深圳是高於5%，北京到東莞低於5%大於2%，從杭州、南京、成都、大連更低一些，第三個梯度。

最後講一下我們看到的一些對比，我們在研究的時候把ABCD人才拿出來看，我國的數字人才在製造業佔比當中大概佔到了將近20%，如果更聚焦看數字人才裡面的ABCD，大概是佔到10%多一點，我們剛剛在歐洲發布一個研究報告做一個對比，在AI人工智能技能的人才在美國接近20%，在歐盟大概是15%，德國AI人才行業分布，德國是一個傳統的汽車製造強國，AI無人才第一是軟體，第二個是IT服務，第三是汽車行業超過15%，我在全球人才當中去找和汽車相關的，在德國有，尤其是汽車數字人才發展仍有較大發展，ABCD在全國的比例還不如AI在德國汽車領域當中的佔比。

以上是我的分享，僅僅是圍繞在平台上的數據，做的還很淺顯，很不到位，希望得到各位領導的指導，希望在小詩秘書長的帶領下做汽車數字人才的研究。

注：本文根據現場速記整理，未經演講嘉賓審閱，請勿轉載