題記：本文作者張丹丹為北大國發(fā)院副院長、經(jīng)濟(jì)學(xué)教授；李強(qiáng)為智聯(lián)招聘副總裁。原文首發(fā)于財新網(wǎng)。

北京大學(xué)國家發(fā)展研究院人工智能與經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)室與智聯(lián)招聘的一項(xiàng)基于招聘崗位和求職者信息大數(shù)據(jù)的最新研究發(fā)現(xiàn)，人工智能（AI）技術(shù)，特別是以大語言模型為代表的生成式AI，正在對中國勞動力市場的結(jié)構(gòu)性矛盾產(chǎn)生深刻的影響。一方面，中國整體勞動力市場的結(jié)構(gòu)性矛盾仍凸顯，具體表現(xiàn)在教育錯配和專業(yè)錯配問題存在加劇趨勢；但另一方面，高AI暴露度職業(yè)的教育錯配現(xiàn)象卻出人意料地趨于緩解。

勞動力市場錯配：一個日益凸顯的結(jié)構(gòu)性難題

勞動力市場錯配，通常指勞動者的學(xué)歷、專業(yè)技能與所從事崗位要求之間的不匹配。這主要包括兩種形態(tài)：一是“縱向錯配”，即高學(xué)歷勞動者從事僅需較低學(xué)歷的工作，造成“大材小用”；二是“橫向錯配”，即勞動者所學(xué)專業(yè)與工作崗位所需專業(yè)關(guān)聯(lián)度低甚至完全不相關(guān)，即“專業(yè)不對口”。

研究顯示，中國勞動力市場的錯配問題相當(dāng)普遍且日趨嚴(yán)重。在樣本數(shù)據(jù)中，約40%-45%的求職投遞行為存在縱向或橫向錯配。更值得警惕的是，在那些最終達(dá)成“近似雇傭”（雙方在平臺上表現(xiàn)出高度興趣并深入互動）的匹配中，錯配比例近年來呈現(xiàn)“急劇上升”態(tài)勢。這表明，市場篩選機(jī)制最終“留下”的，反而是更多錯配的崗位與求職者。

這一現(xiàn)象背后，是高等教育擴(kuò)張與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型之間的節(jié)奏差異，大量高學(xué)歷求職者涌入市場，卻未能找到與之匹配的崗位，不得不“降維”求職。

AI 的沖擊：高 AI 暴露職業(yè)錯配意外緩解

本研究將2022年第四季度ChatGPT的發(fā)布作為新一輪AI技術(shù)沖擊的標(biāo)志性事件，并重點(diǎn)觀察了其前后勞動力市場的變化。

一個關(guān)鍵的發(fā)現(xiàn)是：在AI技術(shù)沖擊后，那些高AI暴露度職業(yè)（如技術(shù)研發(fā)、數(shù)據(jù)分析、內(nèi)容創(chuàng)作等）的錯配問題出現(xiàn)了緩解跡象。具體表現(xiàn)為，這些職業(yè)收到的簡歷中“向下投遞”的比例，以及最終“近似雇傭”中的錯配比例均有所下降。

與此同時，高AI暴露度職業(yè)在ChatGPT發(fā)布后變得“更受歡迎”，投遞量有所增加，但企業(yè)的回復(fù)率和正向回復(fù)率卻在降低。這表明，面對蜂擁而至的求職者，企業(yè)變得更加“挑剔”，匹配過程更具選擇性。

機(jī)制探析：為何 AI 能緩解部分職業(yè)錯配？

為何AI技術(shù)能在部分職業(yè)領(lǐng)域緩解錯配？研究提出了幾種可能的機(jī)制：

1.信號更明確，招聘效率提升：AI技術(shù)的應(yīng)用使得高暴露度崗位的工作任務(wù)和技能要求描述得更加具體、清晰。招聘廣告文本分析顯示，這些崗位在ChatGPT發(fā)布后，所描述的工作任務(wù)數(shù)量和明確提及的技能要求數(shù)量均有增加。這種“信號機(jī)制”的強(qiáng)化，直接勸退了不具備相應(yīng)條件的求職者，減少了盲目投遞，提升了匹配效率。

2.崗位門檻系統(tǒng)性提高：AI的介入并非簡單地替代人力，而是重塑了工作內(nèi)容，要求更高水平的人機(jī)協(xié)作。這使得崗位對技能的專業(yè)度和復(fù)雜度的要求水漲船高。研究發(fā)現(xiàn)，高暴露度崗位招聘廣告中提及技能的“相對復(fù)雜度”顯著提升。這種門檻的提高，促使求職者更精準(zhǔn)地評估自身與崗位的匹配度。

3.工作任務(wù)調(diào)整，要求更具體：AI技術(shù)改變了高暴露職業(yè)的工作范式，企業(yè)為了適應(yīng)新技術(shù)，主動調(diào)整了崗位設(shè)置和任務(wù)描述，使其更具針對性和專業(yè)性，從而引導(dǎo)了更精準(zhǔn)的勞動力匹配。

啟示與展望

本研究揭示了一個重要的動態(tài)：以AI為代表的技術(shù)革命，在引發(fā)勞動力市場震蕩的同時，也可能通過推動需求側(cè)（企業(yè)）進(jìn)行更精細(xì)化的崗位設(shè)計(jì)和人才篩選，從而部分地優(yōu)化市場配置效率，緩解長期存在的結(jié)構(gòu)性錯配矛盾。

然而，也必須清醒地認(rèn)識到，這一積極影響目前僅局限于部分高AI暴露度職業(yè)。對于更廣闊的勞動力市場而言，整體教育錯配仍在持續(xù)，高學(xué)歷人才“內(nèi)卷”和就業(yè)質(zhì)量下滑的風(fēng)險依然嚴(yán)峻。

未來的政策制定需要更具前瞻性：一方面，應(yīng)鼓勵和支持企業(yè)利用技術(shù)手段提升人崗匹配精度；另一方面，教育體系和職業(yè)技能培訓(xùn)必須加速改革，以應(yīng)對AI時代對人才知識結(jié)構(gòu)和工作技能提出的全新要求。勞動力市場的轉(zhuǎn)型陣痛或許不可避免，但通過主動適應(yīng)和引導(dǎo)，可以最大化技術(shù)紅利，最小化轉(zhuǎn)型成本。

（本研究基于智聯(lián)招聘2018-2025年招聘廣告數(shù)據(jù)及2021-2025年崗位與求職者匹配數(shù)據(jù)，樣本覆蓋每年約10萬條招聘廣告及對應(yīng)的海量投遞行為。）