第三，适应就业岗位的创造性破坏过程，劳动就业统计既要反映新岗位的创造，也应该反映旧岗位的破坏，以作为判断劳动力市场状况的充分信息。根据人力资源和社会保障部(2015)公布的数据，2014年城镇新增就业人数为1322万人。但是，从人口数据分析，这一年全国城乡新增经济活动人口仅为380万人。很显然，这个新增就业不是净增数，即仅仅统计了岗位的进入，没有统计岗位的退出。另一方面，媒体和一些专家在强调就业压力时，往往渲染了一些产能过剩或资源枯竭型产业以及低效企业的岗位破坏，却没有对等地揭示新兴产业和新成长企业的岗位创造。类似地，新成长企业与退出企业的统计信息要同时提供，以便对照观察和做出精准分析。
机器人技术进步与人力资本积累
英国《金融时报》记录了一位美国工厂主的经历。这位企业家指着自己的车间说，这些制造过程以往都是在中国进行的，由于使用了机器人，我们将其从中国“偷”了回来，变成了美国制造。这与美国经济以及就业复苏的整体画面是一致的。这幅图画的另一面则是中国非熟练劳动者面临的“机器换人”挑战。
传统意义上的资本替代劳动，无论是表现为机器设备替代劳动者还是老一代机器人替代劳动者，由于资本报酬递减律的作用，过程通常是缓慢的和渐进的，得以与劳动者素质的提高相适应。但是，新一代机器人把物质资本与人力资本融合到一起，把操作技能与认知能力结合于一身，既必然替代操作一线的劳动密集型工人，也将逐渐替代智力密集型劳动者，因而打破了资本报酬递减律。特别是由于指挥机器人工作的芯片更新速度远远快于工人技能的转换，替代的来临和实现速度将大大快于以往。
2014年，中国取代日本成为世界机器人第一大市场，进口量和生产量的增长也方兴未艾。据媒体报道，广东省政府宣布斥资9430亿元在未来三年推动包括“机器换人”在内的技术改造。假设目前珠三角地区一线工人年工资为5万元，政府预计投入的资金量足够雇用1886万人，即使按照近年春节后最大用工缺口60万人算，也可以满足未来数年的劳动力需求了。可见，这个雄心勃勃的投入计划背后，一定是在遭遇刻骨铭心的瓶颈制约的情况下，有着以下更强烈的动机和更长远的预期。
首先是多年招工难和劳动力成本提高的困扰。2004年中国最早显现的民工荒就发生在珠三角地区，此后遭受劳动力短缺和工资成本上升最严峻的也是该地区的外向型制造业企业。
其次是机器人技术突飞猛进发展的激励。传统的机器人本质上仍然是机器，但是，新一代机器人有了学习能力，“机器换人”的时间可能比任何人预期的都要来得早。
由于机器人技术突飞猛进这个背景，我们面临的竞争不再来自于年轻型人口国家。一方面，机器人技术的发展很可能会显著缩小诸如印度和非洲这些具有年轻型人口结构国家的机会窗口。更重要的是，这些国家在劳动者教育水平上与中国仍然保持巨大的差距，短期内难以赶超。例如，在35岁这个年龄段上，印度人口的平均受教育年限(5.4年)比中国(8.8年)低38.7%。按照教育的发展规律，这个差距不是短期内可以得到填补的。
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