[論文レビュー] Exposure of occupations to technologies of the fourth industrial revolution

Benjamin Meindl, Morgan R. Frank+1 more|ArXiv.org|Oct 25, 2021

Innovation Policy and R&D被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、自然言語処理を用いて900を超える職業を300以上の技術分野にマッピングする、第四次産業革命（4IR）技術への職業的露出を測定する画期的なタスクレベルの特許ベース指標を開発する。4IR露出は建設や生産などの身体労働職では低く、高賃金非身体的職では高いが、特許出願後10〜20年で雇用成長に悪影響を及ぼす傾向にあり、理論的自動化可能性スコアのデータドリブンな補完的役割を果たす。

ABSTRACT

The fourth industrial revolution (4IR) is likely to have a substantial impact on the economy. Companies need to build up capabilities to implement new technologies, and automation may make some occupations obsolete. However, where, when, and how the change will happen remain to be determined. Robust empirical indicators of technological progress linked to occupations can help to illuminate this change. With this aim, we provide such an indicator based on patent data. Using natural language processing, we calculate patent exposure scores for more than 900 occupations, which represent the technological progress related to them. To provide a lens on the impact of the 4IR, we differentiate between traditional and 4IR patent exposure. Our method differs from previous approaches in that it both accounts for the diversity of task-level patent exposures within an occupation and reflects work activities more accurately. We find that exposure to 4IR patents differs from traditional patent exposure. Manual tasks, and accordingly occupations such as construction and production, are exposed mainly to traditional (non-4IR) patents but have low exposure to 4IR patents. The analysis suggests that 4IR technologies may have a negative impact on job growth; this impact appears 10 to 20 years after patent filing. Further, we compared the 4IR exposure to other automation and AI exposure scores. Whereas many measures refer to theoretical automation potential, our patent-based indicator reflects actual technology diffusion. Our work not only allows analyses of the impact of 4IR technologies as a whole, but also provides exposure scores for more than 300 technology fields, such as AI and smart office technologies. Finally, the work provides a general mapping of patents to tasks and occupations, which enables future researchers to construct individual exposure measures.

研究の動機と目的

• 理論的自動化可能性ではなく、実際の技術普及に基づいて、4IR技術への職業的露出を的確に測定する指標を構築すること。
• 職業内での技術露出のタスクレベルのばらつきを考慮することで、従来の手法を改善すること。
• 伝統的（4IR以外の）特許と4IR特許の露出を区別し、労働市場への技術的影響を洗練された分析が可能になるようにすること。
• 今後の研究のための公開可能でタスクレベルの特許から職業的活動へのマッピングを提供すること。
• 雇用成長や賃金水準などの労働市場指標と照らし合わせることで、指標の予測力の妥当性を検証すること。

提案手法

• 特許の特許要旨および明細書から技術的内容を抽出・分類するために、特許データと自然言語処理（NLP）を活用する。
• O*Netデータベースの階層的タスク記述を用いて、特許を具体的な職業的タスクにマッピングし、タスクレベルの精度を実現する。
• 人工知能、ロボット工学、スマートオフィスシステムなど、技術的焦点に基づいて特許を4IRおよび非4IRに分類する。
• タスク頻度と関連性で重み付けしたタスクレベルの特許露出を集計し、職業ごとの露出スコアを算出する。
• 特許出願からの影響を時間遅れで評価するアプローチを用い、出願後10年および20年での雇用成長への影響を検証する。
• 雇用市場指標や他の自動化指標と照らし合わせることで、研究結果の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 職業ごとに、4IR特許への露出と伝統的（4IR以外の）特許への露出にはどのような差があるか？
• RQ2 特許出願から雇用成長への顕著な影響が現れるまでの時間遅れはどの程度で、技術タイプによってどのように異なるか？
• RQ3 4IR特許露出と雇用成長の変化の間にはどの程度の相関関係があるか。この関係は凸型か線形か？
• RQ4 4IR露出は賃金グループごとにどのように変動し、高賃金職と中賃金職の間でどのようなパターンが浮き彫りになるか？
• RQ5 4IR露出スコアは、労働市場分析における理論的自動化可能性測定の信頼できる補完的指標として機能できるか？

主な発見

• 建設や生産など身体的タスクを多く含む職業は、非4IR特許には高い露出を示すが、4IR特許への露出は低い。
• 特に金融やマーケティング分野の高賃金職は、中・低賃金職と比較して、顕著に高い4IR特許露出を示す。
• 4IR特許露出と雇用成長の間に負の凸型の関係が認められ、特許出願後10〜20年で最も強い影響が観察される。
• 非4IR特許露出は中賃金職で最も高く、賃金帯全体にわたる技術採用の異なるパターンが浮き彫りになる。
• 4IR露出スコアは、最近の特許露出よりも将来の雇用成長とより強く相関しており、技術革新の遅れながらも測定可能な影響があることを示唆する。
• 本手法により、AIや手術における拡張現実、スマートオフィスツールなど、技術分野別に露出スコアを算出可能となり、詳細な労働市場分析が可能になる。