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刘斐然:人工智能时代的青年就业——美国经验与中国挑战|社会观察

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语言:中文 更新:2025-10-17 14:55 等级:
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刘斐然:人工智能时代的青年就业——美国经验与中国挑战|社会观察2024更新

  “叶云!?”

> 厂商新闻《刘斐然:人工智能时代的青年就业——美国经验与中国挑战|社会观察》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-10-17 19:10

    • 编辑:CN

    编者按 ·  2025.10.16

    今年8月26日,斯坦福大学布林约克松(Erik Brynjolfsson)教授团队发表文章,分析了人工智能(AI)发展对美国劳动力市场的影响,尤其提示 AI 对青年就业群体的冲击。本文根据最新研究,介绍了 AI 对美国青年就业市场带来的影响,并结合中国劳动力市场情况,分析了在 AI 时代中国可能面临的青年就业挑战,并就如何妥善应对这些挑战提出了建议。

    高校如何避免“培养-岗位”错配?新时代青年如何建立人机协同素养?地方如何在保就业与促创新之间取得动态平衡?作者强调,应加强政策引导,并保证政策目标兼顾效率与公平——既稳就业、又提质量,值得读者思考。

    在过去,煤矿工人常带着金丝雀一同下井,因为这种鸟对有毒气体异常敏感,它们的状态成为危险来临前的预警信号。美国斯坦福大学布林约克松(Erik Brynjolfsson)团队在最新论文《煤矿里的金丝雀?关于人工智能对近期就业影响的六个事实(Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence)》中,借用了这一比喻,将22至25岁青年劳动者在人工智能高暴露职业中的就业变化视为当代“煤矿里的金丝雀”。

    该研究基于美国最大薪资软件提供商ADP的高频数据,发现生成式人工智能已经开始对劳动力市场产生影响,而这一冲击目前主要集中在青年就业群体。数据显示,22-25岁年轻人在高度AI暴露的职业中就业率下降约13%,而年长员工或低AI暴露行业的就业率则相对稳定甚至有所增长。

    这一结果表明,人工智能并非对所有岗位造成同等影响,而是优先作用于缺乏经验、集中在可自动化岗位的青年劳动者。这一发现揭示了人工智能对劳动力市场的首轮结构性冲击。为全面把握这一趋势,本文将首先结合美国劳动力市场的数据与实践,剖析人工智能影响青年就业的具体表现与在机制。随后,文章将转向中国情境,系统分析我国青年在AI浪潮中可能面临的潜在挑战,并提出相应的应对策略。

    《煤矿里的金丝雀?关于人工智能对近期就业影响的六个事实》(图源:斯坦福数字经济实验室官网)

    人工智能对美国就业市场的影响

    青年群体就业机会大幅减少

    作为劳动力市场的新进入者,青年群体因其独特的职业集中度、岗位性质及所处的制度环境,成为受AI冲击最显著的群体之一。美国劳工统计局(BLS)数据显示,2025年7月美国16-24岁青年失业率攀升至10.8%,就业率同步下降,这一数据远超同年5月FX Empire报道的9.7%,显示夏季青年就业市场出现明显恶化。

    与传统周期性失业不同,当前美国青年失业问题带有鲜明的技术变革特征。牛津经济研究院分析指出,金融、计算机科学等AI快速渗透领域的应届毕业生失业现象尤为集中,2022年以来,28岁及以上拥有大学学位的计算机科学和数学相关职业就业人数仅微增0.8%,这种结构性失衡凸显AI对就业影响的特殊性。

    对美国劳动力市场的研究显示,技能替代是AI应用对青年劳动力就业构成“精准打击”的重要因素。美国青年就业高度集中于信息技术、金融、专业服务等数字化程度高的行业,而这些领域的初级岗位如软件开发、数据录入、客户服务等,恰好是AI大模型最擅长处理的任务领域。AI模型的内在特性使其在“编码知识(codified knowledge)”,即可通过正规训练获得的标准化、可量化知识领域具有天然优势,这正是22-25岁早期职业人群的核心竞争力所在。

    与之形成鲜明对比的是,AI对“隐性知识(tacit knowledge)”,即通过长期经验积累的非标准化技能就业领域的替代能力有限。这种技能差异导致了劳动力市场的分化:35岁以上资深从业者凭借隐性知识优势保持就业稳定增长,而青年群体则面临针对性替代。Meta首席执行官扎克伯格透露,公司已借助AI工程师完成大量基础编码工作,并预测未来12-18个月内大部分代码将由AI编写,这直接威胁到计算机专业青年的入门岗位供给。

    初入职场的青年通常通过低层次“垫脚石岗位”积累经验以进入核心岗位,但AI对基础任务的替代正切断这一职业发展路径。与过往的信息技术革命不同,当前AI浪潮中基础岗位的消失并未伴随足够的“新型入门岗位”出现。数据显示,生成式AI已导致软件开发、客服等入门级岗位减少13%,而硅谷科技公司对算法工程师、数据科学家的需求同比增长32%,这种两极分化预示着美国就业市场可能面临严重的结构性失衡。AI辅助开发领域存在的“70%问题” 进一步加剧了青年困境。初级开发者使用AI工具能快速完成70%的基础工作,但剩余最关键的30%的关键调试、架构优化和错误处理却需要富有经验的高级工程师完成,这种能力断层使得青年在就业竞争中处于不利地位。

    对复合技能劳动者的需求有所上升

    伴随着青年就业率显著下滑,这一群体的薪资水平并未出现相应改善。论文指出,22-25岁群体在AI高暴露职业中就业率下降6%,薪资却未因企业用人成本的节约而增长;与此同时,尽管AI低暴露职业的青年就业率有所增长,薪资也未因竞争激烈而下降。文章认为这种现象源于技术变革初期劳动力市场的典型特征,即企业更倾向通过人员优化而非薪资重构来适应效率变化,因此薪资调整通常滞后于就业调整。这意味着对青年就业者而言,职业选择应优先考虑避免被AI所替代,而非依赖薪资谈判应对风险。

    此外,布林约克松等学者早在2018年就指出,AI带来的并非全面自动化,而是工作流程与任务组织方式的重构。当前劳动力市场已从“岗位替代”讨论转向“岗位重塑与流程重构”,呈现出中低端岗位被替代、高端创造性与协作性岗位扩展的“双向分化”特征。这种转变要求青年就业准备从“技能型”转向“复合型”,掌握AI使用能力与人机协同、管理能力变得同等重要。

    智联招聘与北京大学国家发展研究院联合发布的《2025年人力资源发展趋势报告》印证了这一趋势:51.6%有招聘计划的受访企业提高了软技能要求,这些要求已扩展到线上沟通、远程协作及混合用工团队管理等新兴领域。美国《福布斯》杂志网站报道显示,掌握AI技能的员工薪资比其他同事高出56%,较去年25%的幅度显著提升,这进一步凸显了人机协作能力的市场价值。

    在职场,AI正成为通用技能而非特殊技能(图源:微软、领英)

    制度因素对AI冲击起到缓冲作用

    总体来看,美国相对特殊的就业市场条件在一定程度上缓解了AI对青年就业的冲击。美国青年人口基数较小,就业市场长期处于供不应求的状态,即便部分岗位被AI替代,也能被新兴岗位或以灵活就业形式部分吸收。在AI工具使用、数据分析辅助等“增强型任务(augmentation)”领域,青年凭借学习能力优势仍能获得机会。

    另外,制度文化因素进一步促进了这种缓冲效应的发挥。美国就业市场流动性强,青年受冲击后可通过转向自由职业、创业或跨行业流动缓冲风险。数据显示,美国临时工、自由职业者、合同工数量已达270万人,IT/通讯/电子/互联网行业44.6%的企业扩大了混合用工规模,23%的技术岗职场人从事灵活就业,这种灵活机制与美国劳动市场制度密切相关。

    AI时代我国青年就业面临的挑战

    相较于美国在人工智能冲击下出现的“编码知识岗位被精准替代、就业极化初显”的困境,中国就业市场则呈现出“总量压力更大、矛盾更复杂、风险更隐蔽”的特征。从核心数据来看,中国青年失业问题的严峻性已显著高于美国。中国官方统计与第三方数据库(如Trading Economics)的数据显示,2025年7月中国16-24岁青年(不含在校生)失业率高达17.8%,较同期美国10.8%的青年失业率高出7个百分点,直观反映出中国青年就业市场的整体压力大。这种压力并非单一技术冲击所致,而是受群体规模、产业发展、地域差异、群体资源禀赋等复杂因素影响而造成的。随着人工智能浪潮的持续,我们担心情况会进一步恶化。

    中国青年就业的核心问题

    首先,中国青年就业的核心问题在于供需失衡,即毕业生规模持续扩张而岗位结构未能相应匹配。与美国“青年人口基数小、就业市场长期偏紧”的基础条件不同,中国的高等教育扩张使青年劳动力供给始终保持在高位。据教育部与人社部联合发布的数据,2025届全国普通高校毕业生预计达到1222万人,同比增加43万人。这种“千万级毕业高峰”带来的竞争压力,是美国劳动力市场从未面临过的情形。然而在需求端,中国产业升级尚未创造足够的高附加值岗位。美国青年尽管集中于受AI高度暴露的数字化行业(如IT、金融),但这些行业因发展程度较高,仍能吸纳较多算法工程师、数据科学家等高技能人才,岗位需求同比增长32%。相比之下,中国大量毕业生则流向教育、房地产服务、传统互联网运营以及公共部门和国有企业等行业,这些领域要么遭受岗位增长停滞(如房地产),要么尚未形成从入门到进阶再到核心的职业梯队,使青年学历优势难以匹配市场需求,从而出现“高学历低就业”的结构性矛盾。

    AI替代对中国青年就业的冲击

    其次,AI替代对青年就业短期冲击可控但长期困境明显。与美国青年大多流向高数字化行业,因而面临较为集中的AI打击不同,中国青年的就业渠道更为分散,在短期内享有一定的缓冲效应。大量青年进入教育、县域传统服务业等“低AI暴露”行业,从而避免了如美国青年所面临的直接冲击。然而这种缓冲效应并不持久。随着数字化转型加速,AI替代效应将逐步渗透至中低层次白领岗位,如基础行政、初级文案、简单数据处理等环节。更为关键的是,这种渐进式替代将与中国劳动力市场长期存在的“学历贬值”问题深度绑定。过去的学历通胀已使不少青年陷入“本科做基础事务、硕士做入门工作”的困境,而随着AI对中低端岗位需求的进一步挤压,则可能彻底切断青年通过入门岗位积累经验、进而晋升核心岗位的路径,最终形成“AI替代+学历贬值+晋升通道收窄”的复合型困境,这种局面比美国的单一“就业极化”问题更为复杂。

    中国青年就业机会的不平衡

    第三,区域层面的产业集聚效应正在加剧中国青年就业机会的不平衡,使东部与中西部地区呈现出鲜明的两极分化特征。中国AI产业发展呈现地域上的集聚特征,仅杭州和深圳两地的AI企业数量就占全国总量的54%。AI企业的集中带来相应的人才需求,吸引了大量高学历青年流入这些城市。然而,优质岗位竞争异常激烈,研究显示平均58人争夺一个岗位。并且,即便成功就业,也容易因技能不匹配而陷入摩擦性失业,或在被AI逐步替代的低端白领岗位上停滞不前。而在中西部地区,由于产业升级滞后,新兴产业不足,青年主要集中在制造业装配、质检等标准化岗位,这类岗位极易被自动化替代,替代率超过50%。因此,中西部青年更容易陷入“岗位消失、本地无替代”的结构性长期失业,导致技能退化和再就业难,进一步拉大与东部地区的就业差距。

    在广西柳州市一家新能源汽车电池生产企业,机器人在生产线上作业(图源:新华社)

    中国青年技能的不平等

    与此同时,城乡之间因资源禀赋差异导致的青年技能不平等,也在AI普及中被进一步放大。农村籍大学生成为最典型的弱势群体,他们不仅面临高替代率岗位集中、转型资源匮乏的困境,还因就业轨迹断裂而难以保持职业发展的稳定性。数据显示,农村青年集中从事的制造业流水线、基础客服、县域零工等岗位,AI替代率超过60%,远高于城市青年聚集的高端服务岗位(23%)。与此同时,技能鸿沟进一步削弱了他们的抗替代能力:仅19%的县域青年曾参与过AI相关技能培训,而城市青年培训参与率达到53%。此外,农村籍青年在大城市就业往往需依赖家庭补贴,生活负担沉重,三年后往往因晋升受限与住房压力而返乡。但返乡后不仅要重新建立社会关系,还常常发现此前习得的AI技能在本地缺乏应用空间,从而经历“城市就业脱嵌”到“乡村就业再嵌”的断裂过程,就业质量和稳定性持续下滑。

    中国青年就业质量的恶化

    最后,AI对中国青年就业的影响正在从“是否能就业”的数量问题,转向“就业质量如何”的隐性危机。随着中低端岗位的不断被替代,越来越多青年可能被迫依赖平台经济和零工经济获取收入,从事缺乏劳动合同、社会保障的临时性工作,如外卖配送或短期数据标注。这类“名义就业”虽然在统计层面能维持就业率,但存在收入不确定性、职业发展路径断裂和社会流动机会收缩等三重风险。如果缺乏有效的制度性应对,中国可能在青年群体中逐渐形成“表面就业稳定、实质就业恶化”的隐性危机。这种危机虽然不会像失业率数据那样直观,但其长期累积效应可能动摇青年的职业预期与消费能力,削弱社会归属感,并对整体社会结构的稳定性产生深远影响。

    应对挑战的建议

    在青年就业问题逐渐呈现结构性和长期化特征的背景下,单纯依赖短期刺激政策已不足以缓解压力。需要从教育培训体系、社会保障制度、产业结构调整和就业平台治理等多维度入手,形成系统性的政策组合,以应对人工智能加速嵌入带来的挑战。

    推动青年人才

    从“单一技能型”到“复合型”转型

    提供“编码知识型”的精准培训,推动青年人才从“单一技能型”到“复合型”转型。当前高校的文科与工科教育普遍存在“知识与实践脱节”的问题,青年毕业生缺乏足够的实习机会与职业经验积累,难以获得进入高质量岗位所需的“隐性知识”(tacit knowledge)。高校改革的重点应放在增加实习与校企合作机会,推动课程体系更紧密地结合行业需求。同时,应避免在校园内部形成对人工智能的抵制情绪,而是引导学生学习如何正确运用AI工具,提升问题解决与跨学科协作能力,从而实现由单一技能型向复合型人才的转变。这一转型不仅有助于增强青年在岗位竞争中的适应力,也为他们在职业发展中开辟更广阔的空间。

    2022年,全国首家建筑零工市场在苏州启用(图源:新华社)

    优化青年失业救济与再就业服务

    青年失业往往具有过渡性和不稳定性,因此需要更加灵活、针对性更强的就业支持政策。一方面,应完善与青年群体特征相适配的失业救济机制,在保障基本生活的同时降低再就业门槛。另一方面,应建立针对青年再就业的服务体系,提供职业规划、技能再培训和心理健康辅导等综合支持,帮助他们在劳动力市场中重新定位。通过社保与公共就业服务的协同,可以防止青年陷入“失业-低质量就业-再失业”的循环。

    培育“AI+传统行业”的新型基础岗位

    在产业升级过程中,国家应主动培育人工智能与传统行业相结合的新型基础岗位。这类岗位不仅能消化部分青年就业需求,也能在实践中推动数字化治理和产业现代化。具体而言,可以率先在公共部门和国有企业中设立与AI相关的岗位,如数据管理、智能系统运维和算法监督等,形成制度性支撑。随后再通过政策激励,引导民营企业建立类似岗位体系,从而逐步扩大青年在新兴产业中的吸纳空间。

    规范并扶持灵活就业平台

    在青年就业结构发生变化的同时,灵活就业和零工经济的规模迅速扩大。政府需要对灵活就业平台进行规范,保障青年劳动者的基本权益,同时通过制度创新使其成为缓解就业压力的有效渠道。政府该进一步完善劳动合同与保险覆盖,推动平台建立培训与晋升机制,鼓励其提供长期稳定的岗位通道。通过“规范与扶持并行”,可以在提升灵活就业质量的同时,增强青年在数字经济环境下的就业韧性。

    本文作者

    刘斐然:香港中文大学(深圳)前海国际事务研究院研究助理。

    *原创声明:本文版权归微信订阅号“大湾区评论”所有,未经允许任何单位或个人不得转载、复制或以任何其他方式使用本文部分或全部内容,侵权必究。公众号授权事宜请直接于文章下方留言,其他授权事宜请联系IIA-paper@cuhk.edu.cn。

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    校对 | 伍子尧 

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