第8周行业和学术资讯推送

本周行业资讯

  • 《Mckinsey|Designing an end-to-end technology workforce for the AI-first era》: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-technology/our-insights/designing-an-end-to-end-technology-workforce-for-the-ai-first-era?utm_source=chatgpt.com

    导读

    《麦肯锡|为人工智能优先时代设计端到端的技术人才队伍》

    当生成式AI从工具走向“协作者”甚至“执行者”时,企业技术劳动力结构究竟会被如何改写?麦肯锡这篇报告全面考察AI优先时代技术劳动力重组的主要机制、现实张力及其对职业分层与组织变迁的深层影响。报告指出,当前越来越多机构已不再把AI视为单纯的效率插件,而是将其嵌入招聘、培训、外包和组织治理的全过程。企业为了应对成本压缩、地缘风险、供应商价值链重组和人才再配置等多重压力,只能将技术岗位从规模扩张改为能力重构,组织竞争的关键也由人力数量转向人机协同质量。

  • 《新京报书评周刊|AI时代,文科还有出路吗?》: https://mp.weixin.qq.com/s/4krl3wHyyQimGtSx5XrFxw

本周学术资讯

  • Vaccaro, A., & Gisselquist, R. M. (2026). Past stateness, present strength: How (the lack of) state experience shapes today’s fragile states. World Development, 204(107408), 107408. https://doi.org/10.1016/j.worlddev.2026.107408

    导读

    为什么有些国家即使长期接受国际援助,仍然难以摆脱脆弱状态?这篇论文利用覆盖100多年历史的跨国数据,基于民主多样性数据库构建“过去国家性存量”指标,并结合当代国家脆弱性分类,检验历史国家经验与当代脆弱性的关系。研究发现,一个国家过去是否长期具备国家最核心的两项能力(对暴力的有效垄断,以及稳定运转的职业官僚体系),会深刻影响它今天是否陷入长期脆弱。其中真正起决定性作用的主要是前者,而不是单纯是否拥有形式上的官僚机构。论文据此指出,国家建构的难点不只是当前政策是否得当,更在于一个国家是否拥有可继承的国家经验验。

  • Tu, W., Xiao, H., & Ni, X. (2026). When do citizens support corrupt politicians? The trade‐offs between corruption and competence. Public Administration Review, puar.70132. https://doi.org/10.1111/puar.70132

    导读

    当一个政治人物既有腐败问题、又确实能把经济搞上去时,选民到底会不会继续支持他?这篇论文基于2023年覆盖33个国家和地区、60座城市的大规模在线调查,分析公众在廉洁与能力之间如何权衡。研究发现,良好的经济表现确实会减轻腐败对候选人支持率的打击,但这种缓和远不足以抵消腐败本身带来的负面影响。整体上公众仍然明显更看重诚实而非能力。同时,在腐败较少的社会中,人们对腐败政治人物更不宽容,而低收入群体也比高收入群体更不愿意用廉洁交换能力。

  • Bhandari, A., Kass, T., May, T. J., McGrattan, E. R., & Schulz, E. (2026). On the nature of entrepreneurship. The Journal of Political Economy, 739823, 000–000. https://doi.org/10.1086/739823

    导读

    创业者真的是一群为了自由和理想,甘愿承受更高风险、换来更低收入的人吗?这篇论文利用美国国税局和社会保障署联合形成的行政面板数据,追踪2000年至2015年大规模企业所有者和劳动者的收入、就业和企业记录,审视企业家创业的收入回报、风险特征和进入障碍。研究发现,一旦不再依赖传统住户调查,而是把高收入自雇者完整纳入视野,自雇者的平均收入和收入增长轨迹都明显好于特征相近的受薪者。过去文献强调的非金钱动机、高启动成本和流动性约束,在行政数据中都没有呈现出同样强的解释力,反而是既有工作经验与更高过去劳动收入,更能解释谁会进入创业。

  • Elmholdt, K. T., Gill, M., & Nielsen, J. A. (2026). “how many interviews do I need?” an examination of interview numbers and sampling moves in qualitative research. Organizational Research Methods, 10944281261424516. https://doi.org/10.1177/10944281261424516

    导读

    一项质性访谈研究到底需要做多少次访谈,才算方法上站得住脚?这篇论文系统梳理了2010至2019年562篇访谈型质性研究,通过文献回顾归纳出研究者决定访谈数量时常用的“抽样动作”。研究发现,高水平发表的访谈研究在访谈数量上差异极大,从极少到极多都有。但大多数文章并没有清楚解释为何采用该样本数,而且访谈数量与方法论标签、研究层级、场域数量或研究周期之间并不存在稳定而清晰的对应关系。论文因此反对寻找一个适用于所有质性研究的“标准访谈数”,主张研究者更应向读者说明样本是如何在研究过程中被打开、聚焦和收束的,也就是为什么访这些人、为什么到这里停止,以及这些选择如何服务于理论生成。

  • Ahmed, H., Haider, D., & Vyborny, K. (2026). The unintended consequences of accountability: Quasi-experimental evidence from policing in Pakistan. Journal of Public Economics, 258(105614), 105614. https://doi.org/10.1016/j.jpubeco.2026.105614

    导读

    强化问责真的一定会改善公共服务,还是反而可能逼得基层官员去操纵数据、制造看上去更漂亮的政绩?这篇论文利用巴基斯坦拉合尔警方的行政微观数据,采用准实验设计考察政治问责压力如何影响警察对公民报案的处理。研究发现,在执政党控制的选区对应辖区内,警方更不愿意把公民报案正式登记为犯罪。这并不是因为当地治安真的更好,而更符合“为了压低犯罪统计而少登记、缓登记甚至降格处理案件”的机制。而当新的数字化报案追踪系统上线后,由于上级更容易看到报案是否被处理,正式登记的犯罪数量反而明显上升。