張丹丹+李強：AI如何重塑就業市場？高暴露職業錯配趨緩

題記：本文作者張丹丹為北大國發院副院長、經濟學教授；李強為智聯招聘副總裁。原文首發于財新網。

北京大學國家發展研究院人工智能與經濟學實驗室與智聯招聘的一項基于招聘崗位和求職者信息大數據的最新研究發現，人工智能（AI）技術，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構性矛盾產生深刻的影響。一方面，中國整體勞動力市場的結構性矛盾仍凸顯，具體表現在教育錯配和專業錯配問題存在加劇趨勢；但另一方面，高AI暴露度職業的教育錯配現象卻出人意料地趨于緩解。

勞動力市場錯配：一個日益凸顯的結構性難題

勞動力市場錯配，通常指勞動者的學歷、專業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：一是“縱向錯配”，即高學歷勞動者從事僅需較低學歷的工作，造成“大材小用”；二是“橫向錯配”，即勞動者所學專業與工作崗位所需專業關聯度低甚至完全不相關，即“專業不對口”。

研究顯示，中國勞動力市場的錯配問題相當普遍且日趨嚴重。在樣本數據中，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，在那些最終達成“近似雇傭”（雙方在平臺上表現出高度興趣并深入互動）的匹配中，錯配比例近年來呈現“急劇上升”態勢。這表明，市場篩選機制最終“留下”的，反而是更多錯配的崗位與求職者。

這一現象背后，是高等教育擴張與經濟結構轉型之間的節奏差異，大量高學歷求職者涌入市場，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 暴露職業錯配意外緩解

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

一個關鍵的發現是：在AI技術沖擊后，那些高AI暴露度職業（如技術研發、數據分析、內容創作等）的錯配問題出現了緩解跡象。具體表現為，這些職業收到的簡歷中“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暴露度職業在ChatGPT發布后變得“更受歡迎”，投遞量有所增加，但企業的回復率和正向回復率卻在降低。這表明，面對蜂擁而至的求職者，企業變得更加“挑剔”，匹配過程更具選擇性。

機制探析：為何 AI 能緩解部分職業錯配？

為何AI技術能在部分職業領域緩解錯配？研究提出了幾種可能的機制：

1.信號更明確，招聘效率提升：AI技術的應用使得高暴露度崗位的工作任務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發布后，所描述的工作任務數量和明確提及的技能要求數量均有增加。這種“信號機制”的強化，直接勸退了不具備相應條件的求職者，減少了盲目投遞，提升了匹配效率。

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

3.工作任務調整，要求更具體：AI技術改變了高暴露職業的工作范式，企業為了適應新技術，主動調整了崗位設置和任務描述，使其更具針對性和專業性，從而引導了更精準的勞動力匹配。

啟示與展望

本研究揭示了一個重要的動態：以AI為代表的技術革命，在引發勞動力市場震蕩的同時，也可能通過推動需求側（企業）進行更精細化的崗位設計和人才篩選，從而部分地優化市場配置效率，緩解長期存在的結構性錯配矛盾。

然而，也必須清醒地認識到，這一積極影響目前僅局限于部分高AI暴露度職業。對于更廣闊的勞動力市場而言，整體教育錯配仍在持續，高學歷人才“內卷”和就業質量下滑的風險依然嚴峻。

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

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