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机器人、人工智能和大数据分析等新技术浪潮对未来劳动力市场可能造成的负面影响，越来越被人们广泛关注和讨论。现有部分研究表明，在实际工资增长停滞不前、长期结构性变化，以及全球不平等加剧的大背景下，人类可能进入一个“反乌托邦”的未来社会，机器人通过越来越先进的自动化和智能化逐渐取代人类。
然而，机器人自动化也有望解决一些现有劳动力市场中的挑战。人口学家警告说，很多国家老年抚养比的上升和就业人口占总人口比重的下降可能会对经济产生负面影响。在人口转型的过程中，一方面，各国政府纷纷出台了鼓励生育、延迟退休等一系列政策；另一方面，许多高收入国家越来越多地采用机器人来应对老龄化带来的挑战。
人口结构变化是推动机器人研发的决定性因素之一。但现有关于机器人对劳动力市场影响的研究大多集中在制造业，本文作者则聚焦服务部门，以日本的860家养老院为研究对象，重点讨论分析了机器人对服务业的影响。
日本是全球老龄化程度最严重的国家之一，政府提倡采用机器人护理来解决护理人员短缺的问题。因此，日本的长期护理系统主要研究如何营造一个机器人技术与老龄化社会良性互动的理想环境。作者在研究中发现，养老机器人的使用增加了护理人员和护士的数量，但仅限于增加非正式员工，因为其雇佣合同更灵活，且福利更少。此外，养老机器人的使用降低了普通护士的月薪，这很大程度上是由于监控机器人减轻了护士的夜间护理负担，但更低的劳动强度也使更多护士愿意在养老院长期工作。
综上所述，本文研究结果表明，养老机器人的使用并不会减少工作岗位，因为护理行业中需要的情感关怀、同理心和沟通是人工智能尚不能替代的；但养老机器人可以减轻护士的工作强度，并通过减少跌倒和伤害来提高护理质量。此外，养老机器人的使用还可以通过增加非正式员工或鼓励兼职来促进一种更灵活的工作方式。
Eggleston K, Lee Y S, Iizuka T. Robots and Labor in the Service Sector: Evidence from Nursing Homes[R]. National Bureau of Economic Research, 2021.
数字平台发展迅速的同时，其经济影响也在迅速扩大。那么，与传统平台相比，数字平台是否会显著提高服务质量、降低道德风险呢？由于出租车行业提供了一个研究技术和激励设计的实验室环境（市场竞争激烈、服务高度同质、GPS数据精准），作者通过比较Uber与出租车来研究此问题。研究发现，由于出租车与Uber的计费标准不同，当搭乘非本地乘客时，出租车司机比Uber司机更倾向于绕路；当遇到上下班高峰时，Uber司机比出租车司机更倾向于绕路。也就是说，虽然数字平台降低了出租车原有的道德风险，但同时又增加了其他方面的道德风险。作者进一步指出，对于数字打车平台，机器学习技术可以帮助检测司机的机会主义行为，从而提高市场透明度。
Liu M, Brynjolfsson E, Dowlatabadi J. Do Digital Platforms Reduce Moral Hazard? The Case of Uber and Taxis.Management Science, 2021.
人们对不同政策持有截然不同的观点，本文作者通过大规模社会经济学调查和相关实验，研究了人们如何理解和推理两大税收政策：所得税和遗产税。作者实验性地向人们展示了三种教学视频，分别从“再分配”“效率”和“经济学家”的视角解释了每一项税收政策的运作和结果。“再分配”视角关注的是每项政策的赢家和输家，“效率”视角关注的是政策的效率成本，“经济学家”视角则对前两种视角做出了权衡。研究发现，“再分配”视角和“经济学家”视角显著增加了人们对所得税和遗产税的支持程度，而“效率”视角则没有效果。此外，对当前的税收制度，共和党和民主党存在巨大分歧，两党的不同观点会对其支持者产生重大影响。
Stantcheva, S. Understanding Tax Policy: How Do People Reason?. The Quarterly Journal of Economics, 2021.
客观而言，男女的大脑平均结构确实存在差异。比如成年后，男性大脑平均比女性大脑大10%-15%，在调整大脑体积数值后，女性的杏仁核、苍白球的体积比男性大。由于男女还因性别不同会受到不同的社会和文化规范约束，这让人们一直无法判定大脑的个体性别差异与行为的个体性别差异是否存在因果关系。本文基于昆士兰双胞胎成像研究（N=1040）和人类连接组项目（N=1113）数据库数据，分别测算了大脑差异测量值（源自大脑形状和结构的性别差异）和行为差异测量值（源自行为的性别差异）。研究发现，大脑在男女维度上的差异与行为的关联性很弱，且这种关联更多的是由大脑大小的差异所驱动的。
van Eijk L, Zhu D, Couvy-Duchesne B, et al.Are Sex Differences in Human Brain Structure Associated with Sex Differences in Behaviour?.Psychological Science, 2021.
养老金制度的实施会如何影响“养儿防老”的传统？文化传统是否会随着新的法律和政策而演变？本文研究了印尼的母居族群和加纳的父居族群数据，对养老金政策如何改变依靠女儿或儿子养老的母居制、父居制等传统习俗实践进行了检验。研究表明，传统习俗会刺激目标性别（养儿/女防老）的教育投资，而养老金计划倾向于将养老支持与父母对子女的投资脱钩，可能会产生人力资本投资减少的意外后果。这对全球各国制定养老政策提供了指导意义。同时，本文还证明了亲属关系传统对决定经济结果的重要性，特别是在低收入国家。因此，在考虑政策效果时还需考虑文化因素的影响。
Bau, Natalie. Can Policy Change Culture? Government Pension Plans and Traditional Kinship Practices. American Economic Review, 2021.
行为金融学既有研究表明，投资者情绪显著影响股票收益。这些研究开创了一系列情绪测量方法，但共性都是给定了一个国家情绪的外部冲击，如国际体育成绩、航空灾难或天气等。实际中，市场情绪由多种因素驱动，预先指定一个特定的驱动因素会影响结论的解释力度。为此，本文引入了一种新的投资者情绪测量方法——个人选择听的歌曲的积极性（音乐情绪）。基于音乐情绪的测量，可以实时捕捉个人的实际情绪，且无需预先指定影响情绪的特定事件或捕捉情绪的词语，此外，由于音乐无国界，这种情绪测量方式也更具全球可比性。研究发现，音乐情绪与本周股市收益率正相关，与下周收益率负相关，这与既有研究的“情绪导致的暂时性定价错误”结论一致。本文贡献了一种理解情绪如何影响金融市场的崭新视角。
Edmans A, Fernandez-Perez A, Garel A,et al. Music Sentiment and Stock Returns Around the World. Journal of Financial Economics, 2021.
排名系统的普及增加了人们对教育机构的了解，但这种排名本身也可能会让社会经济地位较低的学生更难被排名靠前的大学录取，进而加剧社会的不平等现象。本文参照U.S. News & World Report公布的1997-2015年大学排名官方数据，就此现象提出了两种假设：第一，学校的排名上升会令报考竞争更加激烈，社会经济地位较低的学生的录取机会更小；第二，学校为提升自身排名会对招生标准进行优化，而排名的主要依据是学生的考试分数。研究表明，并无明显证据说明学校排名上升会增加学生报考的竞争性，但考生分数与学校招生标准的相互影响确实在某种程度上会加剧不同学生群体就学机会的不平等。
Chu, James. Cameras of Merit or Engines of Inequality? College Ranking Systems and the Enrollment of Disadvantaged Students. American Journal of Sociology, 2021.
新冠肺炎的全球肆虐加剧了现有的社会不平等现象：感染率、患病严重程度和死亡率在社会各类人群中完全不同，他们在获取医疗服务和利用资源应对大流行病的能力方面也存在社会经济差异，没有足够的再分配机制来公平地分担疾病和非药物防控措施的经济负担。本文探讨了效益成本分析、功利主义和优先主义在社会福利函数的评估框架下对新冠疫情防控政策所起的作用。效益成本分析在权衡成本和收益的基础上分配疫苗资源，最有利于兼具经济实力和接种意愿的富裕群体，而最不利于贫困的弱势群体；功利主义关注的是如何分配疫苗资源可令社会总体福利收益最大化；而优先主义会为弱势群体优先分配疫苗资源，从而可接受较低的社会总体福利收益。
Ferranna M, Sevilla J P, Bloom D E.Addressing the COVID-19 Pandemic:Comparing Alternative Value Frameworks.National Bureau of Economic Research, 2021.
本文从全新的视角对职业发展做出了解读，特别是对高层管理人员的职业领域。首先，本文作者调查了达到职业顶峰的管理层在成为董事会成员之前，在职业多样性方面的差异。其次，本文作者分析了高层管理人员的职业多样性与其达到董事会级别职位所需时间之间的关系。在实证研究中，作者选取的高层管理人员的样本来自德国DAX-30公司。研究结果发现，在进入公司管理委员会之前，高管们的职业发展道路各不相同，部分高管具有更多样的职业背景。但是，更多元的职业背景并不会使个人晋升管理层的时间缩短，反而会使个人达到职业顶峰所需的时间更长。
Schmid S, Mitterreiter S. Top Managers' Career Variety and Time to the Top. European Management Review, 2021.