Skip to content

GCRI · Labs

일의 미래 연구실

Work changes when technologies, contracts, skills and institutions change, and research on that change is often loud and weakly identified. This lab studies how automation, platform work, remote work, skills 시스템 and workplace institutions reshape jobs and organisations, with designs that can tell a real effect from a trend. This page sets out the mechanisms, the measures, the data, the methods and the people who decide on the evidence.

문의하기 주제로 돌아가기
01등록

Future of work lab on the record.

자료집Labs · topic
  1. 01질문메커니즘 4개
  2. 02분야육각형 필드 판
  3. 03지표7
  4. 04출처7
  5. 05결정 권한 보유자4
  6. 06방법4
02질문

Future of work lab: how the risk develops.

Workforce and institutional change research. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

메커니즘

Tasks change before jobs

Technologies automate or augment specific tasks, not whole occupations. Jobs are rebundled, skill demands shift within roles, and the effect on employment depends on how firms reorganise work around the tool.

메커니즘

Exposure is not impact

Indices of which occupations are exposed to a technology describe potential, not outcome. Adoption, cost, regulation and bargaining decide what happens, so exposure indices need causal evidence before they inform policy.

메커니즘

Institutions mediate change

Collective agreements, training 시스템, 사회보호 and labour law shape whether change raises productivity and wages or shifts risk onto workers. The same technology can produce different outcomes under different institutions.

메커니즘

Workplace trials carry power

Experiments inside firms involve employees who may not feel free to refuse. Consent, worker representation, data protection and a real right to opt out decide whether a workplace study is ethical and its results credible.

03시뮬레이터

저량, 유량, 지연, 그리고 티핑 임계값.

두 개의 저량, 압력과 적응 역량이라는 두 저량이 강화형 성장 순환, 지연된 균형 반응, 압력이 역량을 앞지를 때의 피해로 연결됩니다. 임계값을 넘으면 시스템은 급변할 수 있습니다. 명시된 예시 값을 쓰는 교육용 모형이며 예측이 아닙니다.

통제 수단

압력 증가
연 6.0%
압력을 줄이는 데 있어 역량의 효과
연 4.0%
인지된 압력에 대한 투자 반응
20%
인지 지연
4.0년
압력의 티핑 임계값
지수 60개
임계값 이후의 증폭
2.0배
모의 연수
50년

판독값

최대 압력
113 지수
마지막에 남는 역량
186 지수
임계값을 넘은 연수
15.8년
수치, 방법과 출처
연도압력역량인지된
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

방법

  1. 시스템 다이내믹스 Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. 임계 전이와 티핑 포인트 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. 인과 순환 도표 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. 불확실성 팬(매개변수 몬테카를로) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011), Visualising uncertainty about the future, Science 333
  5. 단일 요인 민감도(토네이도) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

데이터

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

저량, 유량, 지연, 임계 전환점. 예시용 교육 모형으로, 측정 데이터가 아니라 조절 장치로 설정한 값에 따라 작동합니다. 방법: 시스템 다이내믹스(Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics), 임계 전이와 티핑 포인트(Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461), 인과 순환 다이어그램(Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill).

여섯 기둥 전반에 걸쳐, Nexus Consortium 주도

04In the five domains

The work lab studies change in each domain’s workforce.

Findings feed the Labs 증거 시리즈. The ILO’s 2023 working paper sets out exposure measures.

  • Workplace study sites.
  • Worker accounts with consent.
05방법과 근거

How future of work lab is modelled, measured and tested.

모형, 그 가정, 데이터, 불확실성을 과학자나 엔지니어가 확인할 형태로 제시합니다. 구조는 발행된 방법을 따릅니다. 제시된 값은 예시이며 결과가 아닙니다.

모형, 방정식 및 가정

The model structure used for future of work lab, the assumptions it makes and how each is tested.

요소 i의 리스크Ri = f(Hi, Ei, Vi, Ci)재해, 노출, 취약성, 대처 역량
연간 기대 손실EAL = ∑k pk · Lk연간 확률이 pk
결합 시스템xt+1 = A xt + B ut + εtA carries the couplings, u the shock, ε the error
가정만드는 이유시험 방법
한 사건 안에서 재해와 노출은 서로 독립적임손실 적분을 다루기 쉽게 유지함결합 기록에 적합한 코퓰러와 비교
결합은 운전점 근처에서 선형이다충격이 A를 통해 전파되게 함선형 범위를 넘어 섭동을 주고 비교하십시오
취약성 곡선은 장소 간에 옮겨 쓸 수 있다지역 곡선은 거의 없다관측된 손실이 있는 곳에서는 이에 대해 검증
투입 자료
출처 정보가 있는 버전 관리 데이터세트
산출물
분포이며 결코 단일 숫자가 아님
코드
모델 카드 및 시험과 함께 공개
재현
같은 데이터, 코드, 환경과 시드
표준 리스크 및 상태공간 정식화로, 나열된 가정은 해당 방법에 일반적인 것이며 검토를 위해 명시한 것으로 결과가 아닙니다.
FAIR 지침 원칙 · GO FAIR와 FORCE11W3C PROV · 월드 와이드 웹 컨소시엄불확실성의 일관된 처리에 관한 지침 · IPCCCEOS 분석 준비 데이터(Analysis Ready Data) · 지구관측위성위원회
06지표

측정되는 것과 그 정확도.

각 지표에는 단위, 주기, 그 뒤의 출처 종류, 값에 붙을 근거 표시가 있습니다. 값은 표시하지 않습니다. 값은 프로그램이 자체 권한으로 제공합니다.

지표단위주기출처 유형라벨
Task exposure indexdimensionless index by occupation연간Task databases mapped to technology capability모형 산출
Firm adoption of the studied technologypercent of firms연간Enterprise surveys추정
Adult skills proficiencyscore on the survey scaleper survey cycleOECD Survey of Adult Skills관측
Job quality indexcomposite indexper survey cycleWorking conditions surveys추정
Participation in job-related trainingpercent of adults연간Labour force and adult education surveys공표 통계
Pre-analysis plans for workplace trialspercent of trials registered before launch연간AEA RCT Registry공표 통계
Worker representatives consultedpercent of workplace studies연구별Study ethics records신고됨
07출처

근거의 출처.

이름이 명시된 공개 데이터셋과 기관 기록으로, 각각 라이선스 등급이 있습니다. 협약에 따른 출처는 그 조건에 따라서만 사용하며 결코 재게시하지 않습니다.

출처제공하는 것라이선스 등급
ILOSTAT (International Labour Organization)Employment, hours, wages and informality by countryFree and open, CC BY
OECD Survey of Adult Skills (PIAAC)Literacy, numeracy and problem solving of adults, with job tasksOECD terms; microdata by release
O*NET (US Department of Labor)Task, skill and work activity descriptors by occupationOpen, CC BY
ESCO (European Commission)Multilingual classification of skills, competences and occupations무료 공개, 출처 표시
European Working Conditions Survey (Eurofound)Job quality, autonomy, work intensity and representationFree for research, end-user licence
AEA RCT Registry (American Economic Association)Registered field experiments and pre-analysis plans in economicsFree access, terms of use
National labour force surveysEmployment, occupation and training microdataTerms per statistical office
08결정

누가 결정하며 근거는 무엇에 쓰이는지.

랩 prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.

결정 주체질문이 페이지가 제공하는 근거
Labour ministries and public employment servicesWhich training and transition programmes to fund or scaleImpact evaluations with credible comparison groups, cost data, effects by group
Employers and worker representativesWhether and how to introduce a technology, with what consultation and safeguardsPilot evaluation, task and job-quality effects, data protection assessment
Research ethics committeesWhether a workplace experiment protects voluntariness and personal dataConsent design, opt-out route, representation agreement, data minimisation
연구 재원 제공 기관Which questions on work and technology merit sustained fundingEvidence gaps mapped by strength of design, not by volume of commentary

이 주제가 생산하는 산출물

  • Pre-analysis plans for workplace and labour market trials
  • Occupational task maps linked to technology capability, with the method stated
  • Evaluations of training and transition programmes with the identification strategy stated
  • Ethics and consultation records for studies inside workplaces
09핵심 질문

What experts ask about changing work.

  • Which tasks within an occupation are changing, rather than which jobs disappear?
  • Who bears the costs of transition, by region, age, sex, sector and skill level?
  • Which training, matching and income-support measures actually change outcomes?
  • How do institutions such as schools, unions, employers and public employment services adapt?
  • How do heat, disasters and supply disruptions affect work and safety?
10메커니즘과 동인

The forces reshaping work.

Economists analyse technological change at the level of tasks. A technology may substitute for some tasks, complement others and create new ones; the net effect on an occupation depends on the mix and on how employers reorganise work. Automation and AI tend to affect routine cognitive and manual tasks first, but recent tools also reach into tasks once thought to require judgement.

Other forces act alongside technology. Ageing populations change labour supply and care needs. 기후 변화 raises heat exposure for outdoor and industrial workers and shifts employment between sectors during energy transitions. Trade and supply-chain disruptions can concentrate job losses in particular places, where the effects persist for years.

Institutions shape outcomes. The same technology can produce very different results depending on training 시스템, labour law, 사회보호 and bargaining arrangements.

11방법과 데이터

Evidence and its limits.

  1. 01

    Task and occupation data

    Classifications of work activities linked to employment data. They lag behind real change and vary between countries.

  2. 02

    Labour force and administrative records

    Surveys and registers tracking employment, earnings and transitions. Access is often restricted and linking sources raises privacy questions.

  3. 03

    영향 평가

    Randomised and quasi-experimental studies of training and matching programmes using 인과 추론. Results may not transfer across labour markets.

  4. 04

    Workplace experiments

    Controlled trials of new tools or practices inside organisations, under consent and ethics review.

Forecasts of jobs lost or created are highly sensitive to assumptions and are not presented as predictions. The lab reports scenarios with their assumptions.

12방법

연구되는 방식과 방법이 말할 수 없는 것.

  1. 인과 추론과 영향 평가무작위 시범 사업과 단계적 도입 · 준실험적 프로그램 평가이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  2. 확률과 통계표본 크기와 검정력 계획 · 편향 평가를 포함한 메타분석이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  3. 인공지능과 머신러닝체계적 문헌 고찰을 위한 보조 선별 · 실험을 이끄는 대리 모델이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
  4. 불확실성 정량화와 모델 검증측정 불확실성 예산 · 시뮬레이션 모델의 민감도 분석이곳에서의 적용
    정본 · STEM Commons
13Where this page’s references

Where this page’s references lead.

이 페이지를 읽을 때 기준이 되는 기구와 문서. 상태와 판은 바뀌며, 각 링크는 발행 기구로 연결됩니다.

14질문

질문과 답변.

Does exposure to automation mean jobs will be lost?
No. Exposure measures which tasks a technology could perform. Whether employment falls, rises or changes shape depends on adoption, costs, demand and institutions, and needs causal evidence.
Why register a pre-analysis plan for a field experiment?
Labour data offer many outcomes and subgroups. A registered plan fixes which ones test the hypothesis, so a reported effect is not simply the best of many tries.
Can employees refuse to take part in a workplace study?
They should be able to, without consequence. Ethics committees look for genuine voluntariness, independent consent routes and, where relevant, agreement with worker representatives.
Does the lab predict how many jobs will be lost to AI?
No. It studies how tasks change and what helps people adapt. Where scenarios are used, they are presented with their assumptions, not as forecasts.
Can an employer run a workplace trial with the lab?
A trial can be proposed. It proceeds only under a published protocol, with consent from workers and independent ethics review.
How does this lab differ from the Future of Work and Skills platform?
The platform covers the field as a whole; the lab runs experiments and evaluations that feed it.
보고서기여하기

이 페이지에서 증거를 기여하십시오.

보고서 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRI랩Labs 근거방법 및 기술

개인정보, 민감한 인프라 세부 정보, 공유할 권리가 없는 자료는 절대 보내지 마십시오. 기여물은 사용 전에 검토됩니다. 기여물을 보낸다고 해서 저작자 지위나 편집 권한이 부여되지 않으며, 후원으로 조사 결과를 얻을 수 없습니다.

랩

방법, 데이터세트 또는 질문을 가져오십시오.

정보와 문의는 오늘부터 열려 있습니다. 문의에는 참조 번호가 부여되고 다음 단계가 안내됩니다. 신청, 결제, 컴퓨팅 할당, 등록은 해당 팀, 약관, 심사 역량이 갖추어졌을 때만 열립니다.

방법 제안 모든 연락 경로 보기
법률

이 사이트의 지도, 데이터와 그림은 맥락과 일반 정보로 제시됩니다. 조언, 예보 또는 경보가 아니며, 정보의 한계는 면책 고지와 데이터 고지에 나와 있습니다.