什么工作能干到退休？

不知道大家有没有发现，最近越来越多失业的人在网上直播，他们普遍拥有高学历，面对35岁危机和经济下行的冲击，他们找不到工作，开始送外卖，快递，摆摊，直播。（狼哥等人的直播切片）

寒窗苦读十年，毕业即失业，职场拼搏十年，不如工厂打螺丝。

经济危机下，惨淡的就业市场似乎在告诉我们，考上好大学不一定能找到好工作，有了好工作也不一定能干到退休。（大学毕业扔学士帽叠加送快递外卖的视频）

事实如此吗？

答案当然是否定的！（放弹窗投票）

经济衰退的确会带来的就业冲击，但是不针对所有行业，所有工作。

近半个世纪以来，全球经历了四次经济危机。一次是1990年代初的经济危机，中国当时国企下岗潮和民营经济崛起；一次是2001年的互联网寒冬，大批缺乏盈利性的护理网公司倒逼，BAT也在那时候崛起来；一次是2008年的次贷危机，四万亿的基础设施刺激也从那时候开始。

当然，还有一次就是当前我们正在经历的全球经济衰退。

在这里我们参考美国的经济数据对就业市场进行分析。

经过九十年代初危机、互联网泡沫、次贷危机，美国的GDP增长率恢复分别用了18个月、6个月、30个月GDP就恢复到了衰退之前的水平。（脚本：需要动画图表表示增长。）

但是，宏观数据上的“稳中向好”与就业市场的恢复并不同步。

在美国的三次经济危机中，就业恢复比经济恢复要缓慢很多。在经济恢复之后，人均就业率开始回升分别用了18个月、23个月和23个月。（脚本：需要动画图表就业和经济的对比）

值得关注的是，在1990年代初的危机后，美国的就业市场用了近六年时间，直到1996年，才恢复到衰退前的水平。而互联网寒冬和次贷危机所带来的就业萎靡，均未得到完全恢复。

换句话说，美国现在的就业率，比不上本世纪初。（90年代初的纽约城市街道视频）

但正如开篇提到的，经济衰退带来的就业冲击并不针对所有工作。（大学生求职视频）

在毕业即失业，中年又裁员的今天，最重要的是“有份工作”（求职镜头），如果非要在这前面加上一个期限，那肯定是干到退休（至尊宝紫霞）。

那么面对经济衰退，什么样的工作才是最不容易失业的呢？（土木和芯片的视频对比，一屏两视频）

为了便于分析，麻省理工学院（MIT）劳动经济学教授大卫·奥特（David H. Autor）将不同工作进行划分。

一个维度是能力类型，分为认知型与体力型。一个维度是常规程度，有明确的指示和程序标准，这类工作被认为是常规型。如果工作需要灵活性、创造力、解决问题的能力或复杂的人际互动，则该工作被界定为非常规型。

根据以上两个维度，可以将工作划分为四类——（需要图片）

1. 非常规认知型职业——特点: 需要灵活性、创造力、解决问题或复杂人际互动。（如管理人员、医生、高级程序员等）
2. 非常规体力型职业——特点: 服务类工作，需要灵活适应环境和与人互动。（如园丁、按摩师）
3. 常规认知型职业——特点: 遵循明确的指示和程序完成的脑力活动。（如秘书、初级数据处理等）
4. 常规体力型职业——特点: 遵循明确的指示和程序完成的体力活动。（如机械师、机器操作员等）

当然，许多看似“高大上”的高技能岗位，其工作内容也可能高度流程化。在后面会具体展开。

其中，常规体力型和认知型，具有相同的流程化特点，合并为常规型工作。所以得到了三种不同类型的工作： 1. 非常规认知型工作 2. 常规型工作 3. 非常规体力型工作（视频：三个选择依次出现）

那么你认为经济危机中，哪一种工作的就业情况最惨烈？（放弹窗投票）

答案是，常规型工作。

九十年代初危机中，常规型工作岗位流失占总岗位流失的89%，互联网寒冬中是91%，到了次贷危机占比进一步上升到94% 。所以，常规型工作流失趋势不断加强。（需要动态的图表）

值得注意的是，常规型工作的岗位并不会随着经济的恢复而恢复。（流水线工作的视频）相反，非常规认知型和非常规体力型工作，在经济危机后，岗位的绝对数量会上升。（生物实验室和发型师按摩对比，一屏两视频）

大卫·奥特把上述现象定义为“工作两极化”，每一次经济衰退都永久性地淘汰了大量常规型工作 ，使得就业机会向需要复杂认知能力的高薪岗位和难以自动化的低薪服务业两极不断汇聚 。（？？？）

然而，在我们当前的职场中，许多看似“高大上”的高薪岗位，其工作内容也可能高度流程化，缺乏实质性创造。（白领喝咖啡的视频）比如在互联网行业，成熟产品项目中的程序员，产品，运营。

这意味着常规型工作的实际衰退范围可能比统计数据更广。（互联网人的视频，凡人歌剪辑）

《毫无意义的工作》书中，引用来2015年英国民调机构的一项调查发现，有37%的英国上班族认为自己的工作对世界“没有做出任何有意义的贡献”，这样的工作被成为“狗屁工作”。（员工暴打老板）

狗屁工作最重要的特征就是工作内容是流程化的、常规型的。

比如舔狗型工作，他的存在是为了彰显上级的重要性（年会不能停-hr助理）；传声筒型工作，专门分配工作给下级（年会不能停-大鹏）、工具型工作，专门帮领导美化ppt和kpi（年会不能停-白客）、背锅侠，为了弥补业务或组织的漏洞而存在的人（年会不能停-外包被骂）。

即便是在互联网，金融，法律等非常规认知型岗位，但是工作内容过于常规，在经济衰退时依然会受到技术冲击。

举一个例子，当前AI的兴起，人类对知识的理解并不是门槛，过去的非常规认知型工作会进一步变成常规型工作流失掉，麦肯锡就预测：2030年前，23%的法律职位将被自动化替代，即使法律岗位属于非常规认知型。

非常规体力型工作岗位会增长的原因也与技术相关。餐厅服务员走过的路、说过的话、处理的情况过于复杂，这是低技能工作难以替代的原因。（kfc麦当劳的宣传片）

目前，机器人在物理世界的适应性仍有限，当机器人真正突破空间智能的障碍，人类认知层面的创造力或许是最后的工作壁垒。（宇树科技机器人失灵）

当然，即使没有经济危机和失业问题，释放创造力是人们普遍的追求（小朋友看科技馆的宣传）。即使是看起来以体力为核心的工作，也通过“行行有状元”的方式，走向非常规认知型的创造。（手工耿）

何况，对于寒窗苦读十数年的高学历群体，以及工作经验丰富的高知群体，更需要考虑如何从事真正的非常规认知型工作。（大学生求职，金融白领的交流。）

每个人的非常规认知工作并不相同：有人擅长解决原创性问题，有人能够进行艺术性表达，还有人可以洞察人心、凝聚共识……

关键是工作为你提供的信息量大小。

上世纪40年代，苏联天才发明家根里奇·阿奇舒勒在发明审查部门工作，他的工作很基础，主要是协助专利申请。表面上看，这是一份进行分类和归档的常规型工作，甚至很枯燥。

但他却在分析数十万份专利档案的过程中，不断探寻和理解创新的内在规律，最终创立了改变世界的TRIZ理论（读作萃智理论），即“发明问题解决理论”，三星的数码产品、惠普的打印机都有TRIZ应用的身影。

有人在枯燥工作中挣扎，好一点仅仅能够提升专利整理效率或者整理表象规律，而阿奇舒勒从专利中，解构人类发明创造的技巧和方法。

抛开天才不谈，普通人中也不乏这样的例子：把送货过程当作观察社会窗口的外卖员，用数据分析解读社会时事的大厂员工，或是在重复的应试教学中不断创新教学方法的培训老师……

他们通过得到了数据量，不仅提升了个人感受，也在现实中获得了更大的选择自由与现实回报。

然而，即使一些人从事着看似信息量更大的非常规认知型工作，但是实际收获的信息量可能压缩了很多。

看起来是从事非常规认知型工作基金经理，似乎天然会输入行业、公司，以及价值链条上具体的人的大量信息，但是有的岗位却将信息坍缩为回报率的报表技术，将自己困在重复性的工作中，完全与现实和自身感受隔绝，信息相反很少。

相反，有的人就很善于主动丰富信息量。2020年投资公司做空瑞幸就是例子。有公司从表象数据中推测，瑞幸当时难以盈利，但从2019年二季度运营数据突然变好，推测其可能开始造假，开始做空。甚至有机构，为了丰富信息量，他们动员了92名全职和1418名兼职，在全国45个城市的2213家瑞幸咖啡门店，用一手信息，用89页报告引爆了瑞幸造假，股价暴跌超一半。

AI能力的因素是算力、数据和算法，人也类似。每个人的算力就是智力和体力，上限类似，关键区别是数据和算法，决定了输入的有效信息量——当一份工作无法提供新的信息量，说明这份工作无法提供新数据，或者你没有合适的算法，挖掘工作的信息价值，就像前面的例子即使外卖，也有人能挖掘出信息。

一份无法为你输入信息量的工作，即使再看起来很高大上，属于非常规认知型工作，也终究只是你的“常规型”。

这个道理并不复杂，正如乔布斯在2005年斯坦福大学毕业店里上的演讲:

“你无法预先把点滴串联起来；唯有回首时，你才能看清它们之间的联系。所以，你必须相信，这些点滴将来会以某种方式串联起来。你必须相信某些东西——你的直觉、命运、生命、因果，什么都好。”

当工作不断给你输入信息量，你一定会讲他们串联起来，然后为世界和自己创造了些什么。

或许，有的读者当前因为“结构压迫”而失业，作为普通个体定然是无奈甚至是痛苦的，但是在逆境中，想办法创造信息量，丰盈了内心，更积累了反弹的基础。

参考资料：¹²³⁴⁵