张丹丹：AI如何重塑就业市场？高暴露职业错配趋缓

2025年10月23日 11:06

: 张丹丹
张丹丹，北京大学国家发展研究院经济学（长聘）教授，教育部青年长江学者，北京大学博雅青年学者，北京大学国家发展研究院副院长。毕业于澳大利亚国立大学，研究领域为劳动经济学、应用计量经济学和实验经济学，研究兴趣包括中国城乡移民的社会经济影响、流动人口犯罪问题、社会变革与性别差异，以及新冠疫情防控的健康收益与成本。其学术成果已发表在Economic Journal, Nature:Human Behaviour, Review of Income and wealth,《经济研究》、《经济学（季刊）》等国内外顶级期刊，并主持多项国家自然科学基金面上项目和国家社会科学基金重点项目。

这一积极影响目前仅局限于部分高AI暴露度职业。对于更广阔的劳动力市场，整体教育错配仍在持续，高学历人才“内卷”和就业质量下滑的风险依然严峻

原图在AI技术冲击后，那些高AI暴露度职业（如技术研发、数据分析、内容创作等）的错配问题出现了缓解迹象。图：视觉中国

　　文｜张丹丹李强

　　北京大学国家发展研究院人工智能与经济学实验室与智联招聘的一项基于招聘岗位和求职者信息大数据的最新研究发现，人工智能（AI）技术，特别是以大语言模型为代表的生成式AI，正在对中国劳动力市场的结构性矛盾产生深刻的影响。一方面，中国整体劳动力市场的结构性矛盾仍凸显，具体表现在教育错配和专业错配问题存在加剧趋势；但另一方面，高AI暴露度职业的教育错配现象却出人意料地趋于缓解。

劳动力市场错配：一个日益凸显的结构性难题

　　劳动力市场错配，通常指劳动者的学历、专业技能与所从事岗位要求之间的不匹配。这主要包括两种形态：一是“纵向错配”，即高学历劳动者从事仅需较低学历的工作，造成“大材小用”；二是“横向错配”，即劳动者所学专业与工作岗位所需专业关联度低甚至完全不相关，即“专业不对口”。