近日，北京大学国家发展研究院与智联招聘联合发布《人工智能大语言模型技术影响下的劳动力市场求职错配情况报告》。该报告基于2021年1月至2025年7月智联招聘平台超162万条“岗位-求职者”匹配数据，深入剖析AI时代劳动力市场的求职质量变化，为破解求职错配难题提供重要参考。
错配比例增高，纵向错配比例增长幅度更大
报告指出，求职错配分为“纵向错配”（有正向回复的“向下投递”）与“横向错配”（有正向回复的“跨专业投递”）两类，在较可能达成“雇佣”结果的线上简历投递中，近六成求职者存在纵向错配，45%大专及以上学历求职者存在横向错配。
从时间趋势看，2021年至2025年间，“向下投递”和“跨专业投递”行为比例没有明显的变化。然而，考虑到需求侧的市场反馈之后，报告提出，在这一时间段内两种错配的比例均明显呈上升趋势，“纵向错配”比例从52.0%增长到64.9%，“横向错配”比例从40.7%增长到49.3%。
报告提出，不断增长的纵向错配比例可能说明部分求职者处于“学历过剩”的困境，抑制了其学历优势的充分发挥，加剧了人力资源的浪费，导致该群体求职满意度的降低。不断增长的横向错配表明，求职过程中专业不对口的现象亦有所加剧，需及时调整人才培养体系、持续加强人才技能提升，以应对市场需求的快速变化。
错配呈现显著圈层特征，具有年龄段特性
错配现象在不同群体中呈现显著差异。纵向错配比例较低的多为专业技能导向性强、学历门槛较高的专业，如生物工程师类、为44.7%，计算机类、为51.7%；横向错配比例较低的多为相对通用、职业匹配面较广的专业，如公共管理类、为37.2%，工商管理类、为9.8%。而艺术特长类专业的纵向错配和横向错配比例均较高，如音乐与舞蹈学类，纵向错配比例为70.3%、横向错配比例为92%，体育学类、纵向错配比例为67.8%、横向错配比例为84.4%。此外，横向错配比例较高的专业，也可能是由于对口工作机会不足而投递其他领域。
在年龄维度上，随着求职者年龄段的增加，其离开学校的时间也在增加，因此在学校的所学专业的适配性会出现自然下降，但是值得注意的是，16-24岁青年群体纵向错配比例显著高于其他年龄段，年轻求职者可能因为对职场的适应力较弱、工作经验较少，或是倾向于选择层级相对较低的职业作为“跳板”，为后续职业发展积累经验。此外，45岁及以上的中高龄人群纵向错配比例也较高。
AI带来新转机，高暴露职业纵向错配概率缓解
就在劳动力市场结构性矛盾凸显之际，以ChatGPT为代表的AI大语言模型技术带来了新的转机。报告提出，与冲击前相比，职业暴露度每增加一个标准差，在有投递岗位中的投递数量平均增加11.30人次，但企业回复率和正向回复率却在下降。这表明，面对蜂拥而至的求职者，企业变得更加“挑剔”，匹配过程更具选择性。其次，从匹配的结果来看，受到AI-LLM技术冲击后，高暴露度职业中的岗位中纵向错配比例相对减少。在横向错配方面，高暴露度职业与低暴露度职业在人工智能大语言模型技术冲击后并未呈现出明显差异。
在AI引发的职业变革中，不同专业背景求职者的应对表现差异明显。分析结果显示，科学技术类（STEM专业）的求职者在AI-LLM高暴露的职业更有可能进行主动调整，尽可能地降低岗位减少、工作内容变化给自己带来的负面影响；而其他专业背景的求职者相对更为被动。
报告揭示，在人工智能技术持续渗透的背景下，劳动力市场错配本质是“技术变革速度”与“人力资本调整速度”的差距问题。尽管AI在部分高暴露度职业中，已通过推动企业进行更精细的岗位设计和人才筛选，部分优化了市场配置效率，但整体而言，教育错配仍在持续。未来需鼓励企业借助AI等技术提升人岗匹配精度，并加快教育体系与职业技能培训的改革，为中国经济高质量发展提供坚实的人力资源支撑与人才保障。
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