1937年，库兹涅茨（1973）提出了“经济发展过程中经济结构会从工业转向服务业”的观点。此后的研究者将这一结构变迁的驱动因素分为两类：第一类是需求因素驱动，主要以恩格尔定律为基础，认为消费者需求收入弹性变化会引起结构变迁；第二类是供给因素驱动，主要以“鲍莫尔效应”为基础，认为部门间非平衡生产率可导致结构变迁。
自20世纪中期以来，一些发达国家制造业的占比持续下降，并伴随着国际竞争力下降，这被称为“去工业化”。Rodik（2016）发现，20世纪90年代以来，一些新兴经济体出现了“过早去工业化”现象，即该国制造业比重达到顶峰时，其人均GDP远低于发达国家在同一比例时的水平，这将阻碍经济进一步增长。近年来，中国制造业增加值占GDP比重与制造业就业份额均出现下降。黄群慧等（2017）、魏后凯和王颂吉（2019）指出，中国现在在理论、经验和现实层面都出现了“过早去工业化”。
一些学者则通过理论模型推导或数理统计分析，对制造业就业份额与经济发展的“倒U”型关系进行了解释。美国的制造业就业份额下降与美国商品贸易赤字、制造品相对需求降低以及制造业生产率提高有关，其中，制造业生产率提高是最主要原因。
发达国家“去工业化”的主要原因是非熟练技能劳动力节约型技术的发展，导致制造业劳动力需求下降。因此，虽然发达国家的制造业就业份额下降明显，但产出份额下降不明显。发展中国家则受贸易和全球化的影响，被动接受发达国家制造业价格下降趋势，进而制造业产出和就业份额同时下降。魏后凯和王颂吉认为，中国现阶段“去工业化”是各地产业升级的冲动、劳动力土地要素成本上升、产能过剩等因素共同导致的。
目前，中国自动化技术的广泛应用对就业结构产生了深远的影响。随着中国老龄化进程加快，劳动力受教育程度提高，以及劳动力要素成本不断上升等人口发展趋势，自动化技术在制造业领域得到了广泛应用。一般来说，自动化的使用会提高制造业企业库存管理或工厂车间的协调性，尽管这些提高往往不是显而易见的。因此，生产率和自动化之间呈现显著正相关关系，制造业企业生产率是希克斯非中性的。
随着制造业部门生产率的快速增长，服务业部门在经济中变得越来越重要，制造业的相对就业份额不断减少。此外，服务业部门劳动力要素价格相对制造业劳动力要素价格不断上升，进而产生“鲍莫尔效应”。与已有革新技术相比，工业机器人更适合在大规模自动化生产中应用，这可能是“鲍莫尔效应”背后的主要推动力量。
长期以来，人们一直在探讨技术进步对就业的影响。有关技术进步对就业的影响的现有文献可以大致分为两类：一类是“技能偏向性技术进步”（skill-based technology）假说，即技术进步会偏向于需要高技能劳动力或低技能劳动力，而降低对另一种技能劳动力的需求；另一类是“任务型偏向性技术进步”假说，即技术进步会提高对非常规认知任务劳动力的需求，但减少对常规手工任务劳动力的需求，而与劳动力教育水平无关。
前者主要用于解释20世纪70年代发达国家广泛应用信息技术导致劳动力技能溢价和工资差距不断扩大的现象，而后者则主要用于解释20世纪90年代以来自动化技术发展导致发达国家低技能和高技能就业份额同时增长的就业极化现象。基于后者的假说，使用高斯分布模型估计美国不同职业被计算机取代的可能性，发现其中47%的职业可能会被自动化替代。Davi（2017）预测日本有55%的岗位存在被自动化的风险。孙早和侯玉琳（2019）的实证分析表明中国劳动力市场已经出现了高低技能就业极化现象。
