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过去15年来，高盛看到了许多性别平等方面的进步，特别是在教育和劳动力参与方面，但也看到了持续存在的差距。

女性正在进入政界和商界的管理岗位。但是这一进展缓慢。在发达市场大型上市公司中，男性CEO占92%，在新兴市场的上市公司中男性占94%。

新的挑战现在出现了。经济学家认为受人工智能影响最大的工作也往往是由女性担任的，而不是男性。这些受影响领域约60%-70%的劳动力是女性。但与此同时，需要高度面对面互动的角色，或者需要照护的职业——这两个领域都是由女性主导的——这些领域可能会通过人工智能提高生产力，而且不太可能被人工智能取代。

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多年进展

15年来，妇女和女孩的教育得到了改善，新兴市场约50%的女性接受过高中教育，而在本世纪初，这一比例仅为20%。

发达市场的女性劳动力参与率约为73%，新兴市场为58%，比2005年提高了约6个百分点。但是，也有一些例外：印度的参与率只有20%。

担任要职的女性人数仍然很低。在大型上市公司和新兴市场上市公司中，女性首席执行官仅占8%。

性别收入差距有所缩小，目前新兴市场缩小了18%，发达市场缩小了23%。大多数国家的性别收入差距都在缩小，哥伦比亚、西班牙和挪威的性别收入差距尤其低。

高盛预计，男女更加平等可以提高发达国家和新兴市场的GDP水平。即使将性别不平等减半，也可以使GDP提高5%-6%。

在高度与人工智能自动化关联的工作中，大多数从业者是女性。但是，其中许多工作不太可能被取代，但可以提高生产率。

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性别平等变得十分关键

在全球范围内，有两大趋势使性别平等和女性对增长的贡献尤为相关：

人口老龄化

在大多数国家，劳动年龄人口正在减少，即使在少数尚未减少的国家，增长率也在下降。

正如Kathy Matsui20世纪90年代在《日本女性经济学Japan Womenomics》中所写得那样，日本的人口老龄化问题曾经是全球独一无二的。但近年来，意大利、德国和欧洲其他大部分国家也加入了这一行列。这不仅是发达市场的问题，部分新兴世界的劳动年龄人口下降幅度也增大。

15年前，我们的研究集中在“人口转型”的积极方面。当时是生育率下降造成的影响：儿童数量减少，但适龄工作人口的大量增长对许多新兴市场来说是一个福音。然而，这个窗口期现在也基本上关闭了。此外，劳动年龄人口的减少将因其他问题而加剧，其中包括地缘政治风险和许多发达市场存在养老金融资问题。

然而，更多的女性加入劳动力大军有助于提高公共养老金的可持续性，并缓解劳动年龄人口数量下降所造成的缺口。

ESG基金正在发展

15年前，ESG基金的规模微不足道，如今在许多市场中，ESG基金代表着边际投资。例如，根据过去六年的数据，三分之一的新兴市场股票基金以ESG为重点。此外，在性别平等方面做得好的国家往往在其他ESG指标上也做得很好。

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性别平等及其进步

回顾了15年以来，性别平等方面所取得的进展。作为衡量平等进展的一项指标，我们重点关注女性劳动力的参与和薪酬。我们承认，在某些情况下，女性可能会选择不工作，或选择减少工作时间，从这个角度来看，更高的参与率本身并不是平等。相反，我们的目标是机会平等，工作得到同等的重视和回报。然而目前，我们发现情况远非如此。

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女性劳动力参与率正在上升

15年来，发达经济体和新兴市场经济体的女性劳动力参与率缓慢但稳定地增长了约6个百分点。尽管如此，总体而言，女性劳动力参与率仍然很低，发达市场经济体的女性劳动力参与率约为73%（男性约为85%），新兴市场经济体的女性劳动力参与率仅为58%（男性约为71%）。

值得注意的是，在妇女参与劳动力方面，发达国家和新兴市场存在很大差异。上图显示了92个经济体的最新男女劳动力参与率，以及自2005年以来这一比例的变化情况。男女劳动力参与率改善最大的国家包括发达市场中的新加坡和西班牙，以及新兴市场中的科特迪瓦。在许多中东经济体，如阿联酋、卡塔尔和沙特阿拉伯，女性的劳动力参与率也有了显著改善。相反，一些国家女性劳动力参与率较低，如印度和埃及。

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在许多国家，性别收入差距已经逐渐缩小

除了更多的女性加入劳动力大军之外，许多经济体的性别工资差距也在逐渐缩小。目前，哥伦比亚、西班牙和挪威的失业率较低，但在韩国和日本等亚洲部分地区，失业率仍然很高。然而，世界上部分地区的性别工资差距略有扩大，土耳其在这方面的差距增幅最大，其次是智利和意大利。

国际劳工组织（ILO）关于男性和女性平均月工资的数据显示，在发达国家和新兴市场，性别工资差距总体上仍然很高。虽然我们倾向于在收入较高的行业工作，但我们发现，即使我们控制了男性和女性在工作构成上的差异，性别收入差距仍然很大。

根据国际劳工组织的数据，发达市场女性的收入差距中位数为23%，而新兴市场女性的收入差距中位数为18%。也就是说，发达市场女性的收入差距更高，尽管这一市场的劳动力参与率也更高。这种差异可能是由于发达市场的女性更倾向于兼职工作。

教育和女性担任管理职位等因素也可能发挥作用。然而，当观察欧洲的性别收入差距时，我们发现大约三分之二的性别收入差距不能用这些因素来解释。

同样值得注意的是，性别收入差距只是性别平等的一部分。例如，中东地区的性别工资差距相对较低，但总体上女性劳动力参与率也是如此。根据联合国的数据，中东地区的女性工作相对较少，因为她们在家庭之外从事工作的能力往往受到严格的社会规范和文化的限制。那些有工作的人往往受过高等教育，从事高薪工作，这就是性别收入差距较小的原因。

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平等经济

如果政策继续增加女性就业，并缩小妇女的工资差距，随着时间的推移，这些政策很可能也会增加这些国家的经济潜力。

我们的研究表明，将劳动力市场的性别不平等减少一半可以使GDP增长5%-6%。新兴市场对GDP的影响主要来自更多女性进入就业市场，而发达市场对GDP的巨大影响来自薪酬差距的缩小。

如上所述，新兴市场女性相对于发达国家女性的薪酬差距较低，可能反映了新兴市场女性进入劳动力市场的门槛较高，因此新兴市场政府面临的关键挑战将是在降低女性进入劳动力市场门槛的同时，降低性别薪酬差距。

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女性和人工智能：影响更大，但潜力也更大

在人工智能（AI）的发展可能对经济和就业产生重大影响之际，女性在科技领域缺乏领导地位尤其令人担忧。人工智能可能会在几个方面影响性别平等：女性参与人工智能开发和研究的程度，女性或多或少受到工作变化影响的程度，以及人工智能编程可能对性别差距持续存在的影响。

女性在人工智能发展中的贡献

Alan Turing Institute的数据显示，在人工智能和数据专业人士中，女性仅占20%，在全球最大的在线数据科学平台中，女性仅占18%。

联合国教科文组织的一篇文章认为，在全球范围内，参与人工智能相关工作的女性太少。研究发现，在领先的人工智能会议上，只有18%的重要参与者是女性，超过80%的人工智能教授是男性。全球人工智能文章的作者中，女性仅占14%。这与我们关于科技行业缺乏女性领导职位的调查结果相吻合。

数据中的偏见

在人工智能的发展进程中缺少女性贡献，这是对人工智能系统未来轨迹和发展的挑战。鉴于人工智能系统依赖于可用数据集，目前的性别差距，或基于种族或其他特征的差距有可能变得更加根深蒂固。随着时间的推移，随着底层数据模型得到改进信息的训练，人工智能的准确性也会提高。在医疗保健等领域，生成式人工智能可以帮助改善临床试验中往往过度依赖男性的不平衡和不具代表性的数据集。

女性更容易受到不断变化的就业市场的影响

我们预计，在美国和欧洲，当前多达四分之一的工作任务可能被人工智能取代。人工智能对发达市场的影响可能比新兴市场更大，因为在发达经济体中，服务行业的工作岗位所占比例更高，而在这些经济体中，人工智能可以实现任务自动化。

正如我们在另一篇报告中所表述的那样，女性比男性更有可能在新兴市场和新兴市场的服务业工作，这表明她们可能会受到人工智能自动化的一定影响。在一些最不可能受到人工智能影响的工作中，女性的代表人数也不足。

虽然女性更有可能受到人工智能的影响，但确切的影响会是什么样子还不清楚。一些人工智能自动化可能会淘汰某些工作，但在有些情况下，人工智能可能会帮助提高生产率，从而推高工资。

例如，需要高度面对面互动的服务行业角色或护理行业可能会受到人工智能的正面影响，甚至会提高生产力，但不太可能被人工智能取代。

此外，一些工作岗位的丧失可能导致其他工作岗位被创造，就像以前的技术革命一样。值得注意的是，在过去50年里，女性参与劳动力市场的比例上升，与许多新技术浪潮同时出现。

最后，值得一提的是，就劳动人口的减少而言，人工智能可以在填补这一差距方面发挥巨大作用，就像让更多女性进入劳动力市场一样。关键是两者相辅相成，在这方面，女童和妇女的继续教育将再次有助于确保她们从最新技术革命的这一部分中受益。

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决策者、企业和投资者能做些什么？

每个经济体都有自己独特的需求，大家各自的起点不同，文化背景也不同。但是，假设政府已经确保了男女之间的平等权利，我们认为决策者、企业和投资者需要关注以下几个问题：

教育的重要性。受教育程度较高的妇女更有可能工作，也更有可能在就业时赚得更多。

家庭友好政策，包括产假和陪产假，以及有补贴的儿童保育。所有这些政策都与较高的女性劳动力参与率有关，尽管关系不大。

薪酬差距仍然很大，而且在很大程度上仍无法解释。至少在一定程度上，男女在工作类型或总工作时间方面的不同选择导致了收入差距。同样，更为重要的是机会平等，而不是结果平等。

拓宽领导渠道。女性在公司董事会中的比例急剧上升，尤其是在欧洲，这一指标一直受到特别关注。但在其他领导职位上，女性人数并没有出现类似的增长：无论是在企业管理层的职位，还是在执行董事、首席财务官或首席执行官等职位。我们认为，把重点放在拓宽渠道上很重要。其中，最应该关注的行业是科技和金融，因为这些行业在女性比例和级别方面都落后于男性。此外，人工智能对男性和女性工作模式的影响也至关重要。

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