Più velocemente emergono nuove tecnologie, più aumenta il vantaggio salariale di chi ha una formazione universitaria rispetto a chi non ce l’ha. Non perché le nuove tecnologie siano intrinsecamente più adatte ai lavoratori qualificati, ma perché chi ha studiato di più impara a usarle prima – e quando le novità arrivano in rapida successione, questo vantaggio non fa in tempo a scomparire. È la tesi di fondo di uno studio a firma di Tarek Alexander Hassan (Boston University), Aakash Kalyani (Federal Reserve Bank of St. Louis) e Pascual Restrepo (Yale University) pubblicato dal National Bureau of Economic Research (NBER).
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Cos’è il premio salariale per le competenze e perché è importante
Il “premio salariale per le competenze” – o skill premium – indica la differenza di retribuzione tra i lavoratori con un titolo universitario e quelli senza. Negli Stati Uniti questo divario era già significativo negli anni Sessanta, quando i laureati guadagnavano circa 1,5 volte il salario dei non laureati. Tra il 1980 e il 2010 è raddoppiato: i diplomati universitari hanno raggiunto una retribuzione pari al doppio di quella dei colleghi con istruzione secondaria. Dal 2010 in poi la crescita si è stabilizzata e ha iniziato a invertirsi leggermente.
Per capire perché questo divario si è allargato così tanto – e per così tanto tempo – occorre considerare la distribuzione della ricchezza, le politiche formative, i meccanismi con cui l’innovazione tecnologica trasforma il mercato del lavoro. Le spiegazioni tradizionali puntavano sul fatto che le nuove tecnologie siano strutturalmente più “adatte” ai lavoratori qualificati (la cosiddetta skill-biased technical change), oppure sul fatto che i computer e le macchine abbiano sostituito lavoratori meno specializzati in compiti routinari.
Lo studio di Hassan, Kalyani e Restrepo propone una spiegazione complementare, centrata non su che tipo di tecnologie emergano, ma su quanto velocemente emergano.
Il meccanismo: quando le nuove tecnologie non fanno in tempo a diventare accessibili a tutti
L’idea è relativamente intuitiva. Quando una tecnologia è nuova, richiede competenze specifiche per essere usata: chi ha una formazione più solida la adotta prima e la padroneggia meglio. Col tempo, però, quella stessa tecnologia si standardizza, diventa più semplice da usare, si diffonde anche tra lavoratori con istruzione inferiore – e il vantaggio salariale dei laureati su quel fronte si riduce.
Il problema sorge quando nuove tecnologie emergono a ritmo sostenuto, prima che le precedenti abbiano completato questo ciclo di diffusione. In quel caso i lavoratori qualificati sono sempre impegnati ad adottare le novità più recenti, mentre i non qualificati sono costantemente in ritardo. Il divario salariale si allarga e persiste.
Per misurare questo meccanismo gli autori hanno costruito una banca dati originale che combina testi di brevetti depositati all’USPTO tra il 1930 e il 2012 con i dati sulle offerte di lavoro di 300 milioni di annunci pubblicati (fonte Lightcast) tra il 2010 e il 2023. Incrociando le due fonti, hanno identificato 6.259 tecnologie distinte – ciascuna associata a una pagina Wikipedia – e ne hanno tracciato l’anno di comparsa e la traiettoria di diffusione nel mercato del lavoro.
I dati mostrano con chiarezza che, quando una tecnologia è nuova, il 57% degli annunci di lavoro che la menzionano richiede una laurea. Quando la stessa tecnologia ha 80 anni, quella quota scende al 34%. La standardizzazione avviene, ma richiede decenni.
Sul fronte del ritmo di innovazione i dati sono altrettanto eloquenti. Prima del 1970 emergevano stabilmente 25-30 nuove tecnologie all’anno. Negli anni Ottanta quella cifra è salita fino a 250 nuove tecnologie all’anno, per poi ridiscendere a circa 100 nel periodo 2000-2007. Questo picco corrisponde esattamente agli anni in cui il premio salariale per i laureati è cresciuto di più.
I numeri del modello: un terzo del divario spiegato dalla velocità dell’innovazione
Calibrando un modello economico su questi dati, gli autori stimano che l’accelerazione nel ritmo di creazione tecnologica tra il 1970 e il 2000 abbia generato da sola un aumento del 32% nel premio salariale dei laureati (pari a 28 punti logaritmici), replicando sia l’entità sia la tempistica del fenomeno osservato nei dati reali.
In una scomposizione più ampia che tiene conto anche dell’aumento nell’offerta di laureati e delle trasformazioni strutturali della produzione, il meccanismo identificato dagli autori spiega circa un terzo della crescita complessiva nella domanda relativa di lavoro qualificato dal 1970 a oggi. I restanti due terzi sono attribuibili a forme tradizionali di cambiamento tecnico orientato alle competenze.
Una proiezione a lungo termine suggerisce che, anche senza ulteriori accelerazioni nell’innovazione dopo il 2007, il premio salariale rimarrà elevato per decenni: il modello prevede un valore ancora intorno a 68 punti logaritmici nel 2080, a testimonianza che gli effetti di un’accelerazione tecnologica anche temporanea possono persistere per generazioni.
Città dense, lavoratori giovani: chi sente prima gli effetti
Lo studio esplora anche la dimensione geografica e generazionale del fenomeno. Sul fronte geografico i dati mostrano che le nuove tecnologie arrivano prima nelle aree urbane ad alta densità: nelle zone più dense degli Stati Uniti la tecnologia “tipica” usata sul lavoro ha 34 anni di età, contro i 48 anni delle aree a bassa densità. Questo ritardo nella diffusione spiega perché le grandi città abbiano storicamente un premio salariale per i laureati più alto – e perché tale premio sia cresciuto più rapidamente nelle metropoli che nelle aree rurali.
Sul fronte generazionale lo schema è simmetrico: i lavoratori giovani adottano le nuove tecnologie prima dei colleghi più anziani, quindi beneficiano prima – e più intensamente – delle fasi di accelerazione tecnologica. I dati sui tassi d’uso dei computer per fascia d’età nel corso degli anni Ottanta e Novanta mostrano esattamente questa dinamica: i più giovani erano in anticipo, gli anziani hanno recuperato solo quando la tecnologia si era ormai standardizzata.
Il modello calibrato su questi dati riesce a spiegare circa il 53% del divario generazionale osservato nel premio salariale tra lavoratori con 0-10 anni di esperienza e quelli con 40-50 anni.
Una chiave di lettura per capire il presente – e il futuro
Lo studio non analizza direttamente il potenziale impatto dell’intelligenza artificiale generativa, la cui diffusione è successiva all’orizzonte temporale dei dati utilizzati. Ma il framework teorico offre strumenti utili per ragionare su questa transizione: se l’AI stesse generando una nuova accelerazione nel ritmo di creazione tecnologica – analoga o superiore a quella degli anni Ottanta – il modello suggerisce che si potrebbero creare le condizioni per una nuova fase di allargamento del divario salariale, con effetti prolungati nel tempo e concentrati nelle aree urbane e tra i lavoratori più giovani e qualificati.
