一项由 SuburbTrends 发布的研究指出，悉尼若干城区因居民高度集中从事易被人工智能自动化取代的白领岗位，面临失业与房市下行的系统性风险。研究警示，若大量岗位被替代且受影响者难以快速转型，部分社区可能出现类似“锈带”的衰退现象。

评估依据：
研究以岗位类型、行业集中度、居民负债水平与房贷压力为主要考量，识别出在未来几年内受AI影响最大的邮编分区。

核心结论：
当大量居民依赖同类高风险职业且同时背负较高贷款价值比时，失业冲击更易集中爆发，从而引发房屋抛售与价格下跌的连锁反应。研究将金融、保险、电信与专业服务等行业列为高风险行业。

受影响最严重的区域（悉尼）

Erskineville – Alexandria

Manly – Fairlight

Lindfield – Roseville

Schofields – East

Crows Nest – Waverton

Potts Point – Woolloomooloo

Macquarie Park – Marsfield

Chatswood (West) – Lane Cove North

Freshwater – Brookvale

Glebe – Forest Lodge

Petersham – Stanmore

Mascot

Surry Hills

Baulkham Hills – East

Quakers Hill

SuburbTrends 数据科学家 Kent Lardner 指出，受影响程度取决于失业速度与居民的购房时间；长期持有房产且储蓄充足的社区抗风险能力更强。

PIPA 主席 Cate Bakos 认为，职业不确定性会改变购房者行为，市场预警通常先于官方数据显现（如挂牌量激增、降价加剧）。

买家代理 Nathan Birch 认为，商业地产尤其脆弱，远程办公与AI可能压缩写字楼需求；他建议投资者关注蓝领聚集区以分散风险。

维多利亚大学 Janine Dixon 教授 提醒，AI并非单一导致大规模失业的因素，医疗、教育、护理和建筑等领域仍将提供大量岗位。

市场风险：
若大量白领岗位被替代且短期内难以再就业，相关社区可能出现房屋抛售潮、房价下行与租金波动。

政策与转型：
加强再培训、职业转换支持与区域经济多元化可缓解冲击。政府与企业应提前布局教育与技能提升，帮助受影响劳动者转向难以自动化的行业。

投资者提示：
关注区域内居民职业结构与贷款负担，留意挂牌量与价格波动等早期信号；考虑将资产配置向抗自动化风险较低的行业或地区倾斜。