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理解战略思维
作为组织中的决策者，很容易陷入组织的日常活动中，确保团队在运营上取得成功。在某些情况下，陷入这种日常活动可能会造成真正的问题，实际上是“只见树木不见森林”。亨利·明茨伯格 (Henry Mintzberg) 谈到战略思维更多的是关于为什么和如何做，而不是做什么。在 F. Graetz 看来，战略思维和规划是“独特但相互关联且互补的思维过程，必须相互支持才能实现有效的战略管理”。Graetz 的模型认为，战略思维的作用是“寻求创新并想象新的和截然不同的未来，这可能会导致公司重新定义其核心战略甚至行业”。战略规划的作用是“实现和支持通过战略思考过程制定的战略，并将其重新整合到业务中”。因此，战略思考本质上是一个创造性的过程，在这个过程中，战略思考者将所有可用的信息汇集在一起，以创造新的和不同的做事方式。然后，战略规划将告知如何将计划变为现实。
对就业和生产力的影响
• 根据行业数据，Autor 和 Salomons (2018) 以及 Dauth 等人。(2021) 发现，尽管直接的行业自身效应是负面的，但积极的间接效应抵消了这种初始影响，从而产生了总体上的净正效应。• Graetz 和 Michaels (2018) 使用 1993 年至 2007 年 17 个国家/地区行业内机器人采用情况的面板数据发现，虽然机器人减少了低技能工人的就业份额，但并没有显着减少总就业人数。• 即使在公司层面，也有证据表明采用机器人并不一定会导致就业减少。
机器人、电脑和性别工资差距
自动化技术进步将改变劳动力市场的未来。自 20 世纪 90 年代以来，工业机器人和计算设备这两项领先的自动化技术发展迅速。1 如图 1 所示，1995 年至 2015 年间，美国的机器人存量增长了 4 倍多，计算设备的资本存量增长了 14 倍多。2 最近的研究表明，机器人（Graetz 和 Michaels，2018 年；Acemoglu 和 Restrepo，2019 年）和计算机（Krueger，1993 年；DiNardo 和 Pischke，1997 年；Autor 等，1998 年；2003 年）的增长对就业和工资产生了显著影响。文献还提出了一种更细致入微的观点来看待技术进步对
在危机时期采用公司级技术 - / < / div>的指数
∗通讯作者：Georg Graetz（Georg.graetz@nek.uu.se）。Moritz Johanning，JoyceKäser和Nick Niers提供了出色的研究帮助。我们感谢克里斯蒂安·拜耳（Christian Bayer），沃尔夫冈·道斯（Wolfgang Dauth），阿尔布雷希特·格里茨（Albrecht Glitz），伊娃·莫克（EvaMörk），迈克尔·奥伯（Michael Ober），奥斯卡·诺德斯特斯特（OskarNordströmSkans），丹尼尔·坦妮鲍姆（Daniel Tannenbaum），马丁·沃茨格（Martin Watzinger），Martin Watzinger，以及AEA，IAB，IAB，IAB，IAB，Liser，liser，liser，liser，eale，eale，zew，zew，zew和hohen和hohen和hohen inter and yhher， 评论。所有剩余的错误都是我们自己的。这项研究得到了德国联邦劳工和社会诉讼（授予号DKI.00.00016.20），FORTE赠款2021-01559，IZA协作研究赠款，莱布尼兹协会的IZA合作研究赠款，通过Leibniz Assopiagion通过Leibniz Assopsive fiabniz Assopsive fiabniz Assopsive oppraim of Leibniz Assprip opprabient opprip oplak of Labienway Counce of Heidelberg Heidelberg of Heidelberg（p56/p56） 314801和黄蜂赠款。
新冠肺炎疫情、科技与就业分化（亚行简报 147）
人们开始担心工作岗位会被机器和自动化取代，这种担忧始于 1900 年，当时美国农场实现了机械化，农民的就业份额从 41% 降至 2%（Autor 2014），日本在 20 世纪 60 年代也出现了这种情况，当时经济上可行（Hayami and Kawagoe 1989）。然而，技术并没有完全取代工作岗位，尽管它取代了一些工作岗位（Bowen 1966）。自动化并没有完全取代工作岗位，而是将劳动力从农业转移到非农业部门。同样，工业机器人的采用对就业和工资产生了积极和消极的影响。1970 年至 2007 年间，在 19 个经济合作与发展组织 (OECD) 成员国中，生产率的提高与就业率的提高相关（Autor and Salomons 2017）。 1993 年至 2007 年间，17 个国家采用机器人，带来了更高的年度劳动生产率增长，并且对低技能劳动力的工作时间没有影响（Graetz 和 Michaels 2018）。
工作的结束感觉很近。人们如何看待数字技术和自动化的影响？ *
∗ arntz：Zew Mannheim和U. Heidelberg。电子邮件：melanie.arntz@zew.de。Blesse：Lud-Wig Erhard Ifo社会市场经济和机构经济学中心，Cesifo和Zew Mannheim。电子邮件：blesee@ifo.de。doerrenberg：U.Mannheim，Cesifo，Iza和Zew。电子邮件：doerrenberg@uni-mannheim.de。我们感谢Isabell Doppert，Theresa Geyer，Moritz Scheiden-Berger和Karim El-Ouaghlidi提供了出色的研究帮助。We thank Irene Bertschek, Mar- ius Busemeyer, Georg Graetz, Friedrich Heinemann, Philipp Lergetporer, Tuomas Pekkarinen, An- dreas Peichl, Jan Schmitz, Nicolas R. Ziebarth, Ulrich Zierahn as well as participants at several sem- inars/conferences/workshops for helpful comments and suggestions.我们感谢莎拉·麦克纳马拉（Sarah McNamara）对手稿的专业证明阅读。作者感谢SFB 884“改革的政治经济学”的财务支持，该研究集群由德国研究基金会（DFG）和莱布尼兹协会资助，并通过海德堡大学的莱布尼兹应用劳动经济学教授（P56/2017）。该项目已在AEA RCT注册中注册，根据AEARCTR-0003888。
牙周病学中的人工智能和个性化诊断：叙事评论
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人工智能对劳动生产率的影响
服务、运输和物流或服务提供领域的人工智能对社会现在和未来影响的日益凸显引发了激烈的争论（Makridakis 2017 ）。与过去的通用技术一样，人工智能有可能颠覆全球范围内几乎所有行业和企业。最近的研究通过分析人工智能专利申请和人工智能相关科学出版物的演变，调查了近几十年来人工智能技术发展的激增（De Prato 等人 2018 年；欧盟委员会 2018 年；Fujii 和 Managi 2018 年；Cockburn 等人 2019 年；Van Roy 等人 2020 年；世界知识产权组织 2019 年）。这些研究中出现的人工智能创新格局揭示了类似的模式；人工智能的最大增长发生在过去五年里，由中国、日本、韩国和美国主导。尽管人工智能的发展主要集中在电信和软件服务以及电子制造业，但有明显迹象表明，几乎所有其他行业都在越来越多地利用人工智能技术带来的新程度自动化的机会。虽然研究人员对人工智能的上升趋势和变革性质达成了共识，但对其经济影响和生产力价值的推测性解释尚无定论，这与流行的索洛悖论中综合提出的担忧相呼应：“除了生产力统计数据外，你随处可见计算机时代”（Solow 1987，第 36 页）。更为积极的文献认为，人工智能技术的颠覆性内容将通过任务自动化、不确定性的减少、现有创新的重组和新创新的产生（Agrawal 等人，2019a、b；Cockburn 等人，2019）产生，从而提高生产率（Brynjolfsson 等人，2019）。与此形成鲜明对比的是，其他理论模型预测，由于不平等加剧（Gries 和 Naudié，2018）、学习成本（Jones，2009）以及与其他通用技术相比人工智能的颠覆率较低（Gordon，2016、2018），当前的生产率放缓可能会持续下去。除了这些截然不同的预测之外，人们越来越需要通过定量分析来衡量人工智能对增长、生产力和就业等经济结果的影响，但对高质量企业层面数据的要求是一个重要障碍（Raj 和 Seamans 2019；Furman 和 Seamans 2019）。最近才出现实证研究来帮助更好地理解人工智能对企业劳动生产率的影响，而且仅限于少数论文（例如 Graetz 和 Michaels 2018；Alderucci 等人 2020）。据我们所知，没有一篇实证论文在考虑因果关系的同时量化人工智能技术对企业生产率的影响。本研究旨在通过进一步的、新颖的实证证据填补先前研究中观察到的空白。我们使用人工智能的综合定义（指包括机器人在内的软件和硬件组件的组合）并盘点了创新人工智能格局的文献（Van Roy 等人，2020 年），采用一个包含 5257 家人工智能专利申请公司的独特数据库来评估人工智能技术对企业劳动生产率的影响。我们使用来自四大洲的全球样本来测试这种潜在影响，这些公司在 2000 年至 2016 年期间提交了至少一项与人工智能领域相关的专利，结合欧洲专利局全球专利统计数据库 (PATSTAT) 中的专利申请
自动化经济中的最低工资
在过去的几十年里，人工智能、机器人和其他形式的自动化等新技术发展迅速。这些新技术可能会对经济产生重大影响。特别是，劳动力市场将在未来发生根本性变化（例如，Brynjolfsson & McAfee，2014；Ford，2015）。Frey 和 Osborne（2017）探讨了工作与自动化之间的敏感性，并估计美国目前约 47% 的工作可能会在一到二十年内实现自动化。实证研究表明，自动化对常规任务产生了重大影响，导致劳动力两极分化，并加剧了经济不平等（例如，Acemoglu & Restrepo，2020a；Autor，2015；Autor & Dorn，2013；Autor 等，2003、2015；Goos & Manning，2007；Graetz & Michaels，2018）。此外，Goos 等人（2019）强调，自动化对失业求职者造成的调整成本在低技能工人和高技能工人之间分配不均。为了减少新出现的不平等，人们讨论了各种政策手段，例如对机器人征税、基本全民收入或最低工资（例如，Acemoglu 等人，2020 年；Costinot 和 Werning，2018 年；Freeman，2015 年；Furman，2019 年；Guerreiro 等人，2017 年；McAfee 和 Brynjolfsson，2016 年；Thuemmel，2018 年）。然而，人们对最低工资与自动化相结合的影响知之甚少。在现有的少数研究之一中，Lordan 和 Neumark（2018 年）通过实证表明，较高的最低工资会减少可自动化工作的就业。此外，他们强调，在有关最低工资影响的实证文献中，有一些工人群体经常被忽视，例如老年人和低技能工人。然而，似乎几乎没有任何理论研究过基于任务的框架中的最低工资的影响，在该框架中，任务越来越多地由机器取代低技能工人。一个例外是 Aaronson 和 Phelan ( 2019 ) 的研究，他们开发了一个基于任务的理论框架来检验最低工资对劳动力市场的影响。本文旨在探讨具有约束力的最低工资对自动化经济中总产出、就业、要素价格和各种收入分配指标的影响。为了分析最低工资与自动化相结合对劳动力市场的影响，我们以 Acemoglu 和 Restrepo ( 2018a 、 2018b 、 2018d ) 以及 Acemoglu 和 Autor ( 2011 ) 的研究为基础，这两项研究是相互关联的，并且基于 Zeira ( 1998 ) 和 Acemoglu 和 Zilibotti ( 2001 )。基于任务的框架采用了劳动力市场的概念，该市场可以通过工作任务内容进行实证表征（例如，Goos 等人，2019 年）。从理论上讲，基于任务的框架使我们能够沿着密集和广泛的边界对自动化进行建模（Acemoglu & Restrepo，2018c），还要考虑引入最低工资后可能产生的影响。在我们基于任务的框架中，单位间隔内的任务由机器、低技能和高技能工人完成。机器和低技能工人可以生产的任务范围受外生阈值的限制。假设每种生产要素在部分任务上都有比较优势，这会导致要素的简单分配。因此，我们的任务间隔被划分为三个复杂度不断增加的间隔，其中机器在第一个间隔生产任务，低技能工人在中间间隔生产任务，高技能工人在最后一个间隔生产任务。通过假设机器、低技能和高技能工人的供给固定且无弹性，我们实施高于均衡低技能工资的最低工资并确定新的均衡。