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       根據2016年人力資本指數，共有19個(gè)國家的人力資本利用率達到了80%以上。除了這19個(gè)國家，還有40個(gè)國家的利用率在70%-80%之間，38個(gè)國家在60%-70%之間，28個(gè)國家在50%-60%之間，另有5個(gè)國家的人才利用率在50%以下。

      從地區來(lái)看，只有北美地區的人才利用率超過(guò)了80%。其中，美國（第24）大大落后于北方鄰國加拿大。西歐、東歐和中亞地區的得分在70%-80%之間，而東亞和太平洋地區、拉丁美洲和加勒比地區以及中東和北非地區的得分在60%-70%之間。南亞和撒哈拉以南非洲地區的得分則低于60%這一平均分值。

       其中在排名靠前的國家中，挪威（2）和瑞士（3）的表現可謂不分伯仲，并且逐漸接近排在首位的芬蘭。這三個(gè)國家都有效利用了85%的人力資本潛力。日本今年上升一位，排在第四。如果能夠縮小性別差距，日本的人才潛力會(huì )得到進(jìn)一步釋放。
  
       東亞和太平洋地區的平均得分為69.75，略高于人力資本指數的中間水平。表現最佳的國家包括：日本（4）、新加坡（13）和韓國（32），這三個(gè)國家在利用人力資本方面取得了成功。而柬埔寨（100）、老撾（106）和緬甸（109）相對于收入水平而言取得了不俗的表現，但仍然是該地區排名墊底的國家。中國（71）的人力資本表現接近于地區和整個(gè)指數的平均水平。 

       一個(gè)國家不論其收入的世界排名如何，都可以通過(guò)人力資本投資和規劃來(lái)改善人力資本狀況。打造這樣一個(gè)良性循環(huán)應該成為所有國家的目標。盡管如此，經(jīng)濟體的收入水平和人力資本的開(kāi)發(fā)應用能力之間還是存在明顯的相關(guān)性。

各年齡層群體的表現
 

      第四次工業(yè)革命帶來(lái)了新的平臺和技術(shù)，催生了前所未有的海量數據，這些數據可以和官方數據相互補充。本報告和領(lǐng)英（LinkedIn）建立了獨特的合作關(guān)系，旨在進(jìn)一步打造洞察力，并充分認識到：和國際數據不同，這些數據并不全面，只是針對部分經(jīng)濟體中技能相對較高、實(shí)現數字互聯(lián)的人口群體提供了概覽信息。

      雇主和員工需要思考技能組合，而非工作職位。雖然雇主和員工通常根據學(xué)位和以往工作經(jīng)歷來(lái)判斷是否適合一項新的職位，該報告的一項重要研究成果卻顯示，在不同的行業(yè)和地區，工作職位的意義大相徑庭。兩個(gè)行業(yè)之間的技能重合程度越高，其工作崗位就越容易相互轉換。比如，在職位同樣是“數據分析師”的LinkedIn會(huì )員中，市場(chǎng)研究部門(mén)和石油能源行業(yè)的技能重合程度就很低。相比之下，金融服務(wù)行業(yè)和零售行業(yè)的數據分析師就擁有非常相 近的職業(yè)技能。

       再培訓的難度也許低于我們的預期。如果我們重點(diǎn)關(guān)注技能而不是工作，我們就能幫助雇主壯大人才庫，并為員工創(chuàng )造新的職業(yè)機會(huì )。比如，在LinkedIn的4.3億個(gè)會(huì )員中，僅有84,000人的工作職位是“數據科學(xué)家”或“數據分析師”，而許多雇主都聲稱(chēng)符合這兩項職位的人才非常 緊缺。但是，分析相關(guān)技能后發(fā)現，還有970萬(wàn)會(huì )員擁有數據科學(xué)家和數據分析師所需的一項或多項基本技能或次級技能，其中還有600,000人至少擁有五 項這樣的技能。雖然這些技能不足以讓他們成為數據科學(xué)家，但相關(guān)的數據卻表明我們有更多人才供選擇：我們只要進(jìn)行適度的再培訓，便能培養出我們所需的新型 人才。

       各國需要在學(xué)校和職場(chǎng)創(chuàng )造更多的學(xué)習機會(huì )：人力資本指數研究了如何通過(guò)教育來(lái)獲得多樣化的技能，而LinkedIn則研究了如何通過(guò)職場(chǎng)獲得多樣化的技能。結合這兩項研究成果，我們就會(huì )發(fā)現各國之間的巨大差異。比如，挪威、比利時(shí)、西班牙、瑞士和葡萄牙在通過(guò)教育和職場(chǎng)來(lái)獲得各項 技能方面表現出色，而澳大利亞和羅馬尼亞在這兩方面表現相對遜色。在美國和加拿大，人們可以通過(guò)教育獲得相對多樣化的職業(yè)技能，但他們在職場(chǎng)拓展技能的機會(huì )卻相對較少。在法國、巴西和哥倫比亞，教育體系的技能學(xué)習集中在相對較窄的范圍，因此人們更加需要在職學(xué)習。

      了解數據能幫助各國管理人才外流和人才引進(jìn)問(wèn)題：不管是因為本國的機會(huì )減少，還是別國的需求增多，大受歡迎的員工總是會(huì )向充滿(mǎn)機 遇之地流動(dòng)。如果能夠了解各經(jīng)濟體之間的技能流動(dòng)情況，政府、企業(yè)和員工就能獲得前所未有的機會(huì )，把握最新的熱點(diǎn)技能需求。LinkedIn為本報告而專(zhuān)門(mén)分析的經(jīng)濟圖表數據顯示了下列事實(shí)：為何有的國家能夠獲得所需的技能，而有的國家卻在失去所需的技能。比如，在獲得科技型技能方面，澳大利亞、智利和阿聯(lián)酋都是所在地區的領(lǐng)導者，而希臘、加拿大和芬蘭等國家卻在失去科技型技能。

    “為全球勞動(dòng)力隊伍中的每一位成員創(chuàng )造機會(huì )是我們這個(gè)時(shí)代所面臨的關(guān)鍵問(wèn)題”，LinkedIn首席執行官Jeff Weiner表示，“我們在世界經(jīng)濟的版圖中描繪了供給、需求以及人才流動(dòng)的藍圖，我們也為政府與用人單位提供了明顯的機會(huì )讓他們能夠更好地利用這些潛在 的勞動(dòng)力資源。我們致力于提供富于洞察力、且擁有產(chǎn)品與服務(wù)的教育者、用人單位有、政策制定者和勞動(dòng)者，以此縮小技能的差距并讓經(jīng)濟進(jìn)一步發(fā)展?！?/span>

     深入分析“零工經(jīng)濟” 

      雖然已有大量著(zhù)述探討了新興技術(shù)在改善教育和終身學(xué)習方面的潛力和前景，平臺技術(shù)在加速創(chuàng )造職業(yè)機會(huì )方面的作用卻依然模糊不清。本報告采用了 LinkedIn上的專(zhuān)有數據、相關(guān)公共部門(mén)的數據以及Uber、Care.com和Upwork等企業(yè)提供的數據，揭示了平臺型工作的多樣性和范圍，進(jìn)而闡述了所謂的“零工經(jīng)濟”。

        報告發(fā)現，盡管通過(guò)數字形式連接職場(chǎng)人士是新生事物，但臨時(shí)性工作或自由職業(yè)卻早已存在。全球范圍內，獨立工作者已經(jīng)占據勞動(dòng)力總數的13%，大量勞動(dòng)力已經(jīng)在從事“零工”形式的工作。報告還發(fā)現，雖然從事獨立工作的人數越來(lái)越多，數字平臺還促使更多的人在從事獨立工作，但是在許多經(jīng)濟體中，數字化形式的獨立工作在所有的獨立工作中仍然占比很小。

       而且，數字化工作平臺既適用于高技能、高收入的工作，也適用于低技能和低收入的職位。在一些平臺上，技能的范圍和收入的幅度并非那么一目了然，但卻同樣給人啟發(fā)。比如，Care.com的數據顯示，相比傳統的看護職位，家庭教師等具有更高技能的工作能獲得更高的收入。此外，在Upwork等平臺上，存在大量的高技能工作職位，但增長(cháng)最快的是成熟、高薪的專(zhuān)業(yè)技能崗位。平臺經(jīng)濟工作者的年齡和性別都很多元化，且并不總是符合傳統經(jīng)濟的發(fā)展規律。最后一點(diǎn)也很重要：由于數字化人才平臺能在很大程度上（首次）讓勞動(dòng)力市場(chǎng)清晰透明并且可衡量，因此也為智能監管創(chuàng )造了前所未有的機會(huì )。 

      報告總結認為，與其被動(dòng)地信奉“技術(shù)樂(lè )觀(guān)主義”或“技術(shù)悲觀(guān)主義”，決策者和企業(yè)更應該開(kāi)啟對話(huà)、開(kāi)展行動(dòng)，以充分利用機會(huì )并緩解風(fēng)險。