--- title: 青年失业率与学历通胀与AI description: 深入剖析青年失业率、学历通胀与AI冲击三者相互咬合的内在机制。文章不仅拆解了失业率背后的真实统计口径与就业现状，更揭示出入门级岗位收窄的困局，助你认清当下就业市场真相并寻找破局之道。 date: "2026-10-07T01:00:29" author: 玄机编辑部 cover: "https://pub-3a45e04801a641b79b5b4303c5ae7394.r2.dev/blog-covers/宏观经济/青年失业率与学历通胀与AI.png" tags: - 青年失业率 - 学历通胀 - 人工智能 - 就业市场 - 内卷 --- # 青年失业率与学历通胀与AI 青年失业率高，学历越来越不值钱，AI 开始替人干活：这三件事常被分开讨论。第一件归宏观经济，第二件归教育，第三件归技术。可只要把它们放在同一张图上，就会发现它们是**同一台机器上咬合在一起的三个齿轮**： - 学历越来越多，它“区分人”的能力就越来越弱，用人单位只好把门槛往上抬； - 门槛抬高，年轻人就得读更多书、排更长的队，排队期间有一部分人就体现为“失业”； - AI 恰好最先替代的是新人入行时干的那批活，于是本来就拥挤的入口又窄了一截；入口越窄，大家越想靠学历挤进去，学历又进一步通胀。 下面先把每个齿轮单独讲清楚，再讲它们怎么咬合，最后说说古人的眼光和我们能做什么。由于这里许多细节只有现代经济学和社会学能解释，正文以现代理论为主，古人的话放在关键处，作为对照和提醒。 --- # 1 先把问题说准：青年失业率到底在量什么 ## 1.1 “失业”的统计含义 ### 1.1.1 失业不等于“没有工作” 统计上的“失业者”，要同时满足三个条件：**没有工作、在找工作、能马上上岗**。这是国际劳工组织的通行口径，我国调查失业率也采用这个思路。 这意味着很多“没工作”的年轻人并不算失业：
状态 是否计入失业 说明
毕业后投简历、面试，暂未找到 计入 典型的失业者
在家全职备考公务员、考研 通常不计入 不在“找工作”，被视为不在劳动力市场
“慢就业”、暂时不想找 不计入 同上
送外卖、做零工，收入不稳定 不计入 统计上算“就业”
在读学生找兼职 2024 年起的新口径中剔除 我国自 2024 年起公布“不含在校生”的 16—24 岁失业率
所以，青年失业率既可能**高估**问题（例如把正常找工作的过渡期也算进去），也可能**低估**问题（大量备考、观望、零工的年轻人不在数字里）。看这个数字时，要连带看“劳动参与率”、“考研考公人数”、“灵活就业规模”，才能拼出全貌。 ### 1.1.2 青年失业率天然偏高 在几乎所有国家，青年失业率都显著高于整体失业率，常常是两到三倍。这本身是正常的，原因有三： 1. **第一次进入市场**：年轻人没有工作经历，用人单位不了解他们，找工作的时间自然更长。 2. **频繁试错**：年轻人换工作更频繁，每次换都会有一段空窗。 3. **后进先出**：经济下行时，企业先停止招新人，而不是先裁老员工。新人是最容易被“冻结”的群体。 此外，我国的青年失业率有明显的季节性：每年六七月毕业季会冲高，之后逐渐回落。因此真正值得担心的，不是“青年失业率比平均高”，而是：**它和平均水平的差距是否在持续拉大，失业持续的时间是否在变长**。这两点，指向的就不是正常的过渡，而是结构性的问题。 ## 1.2 三种失业，各有各的病根 经济学通常把失业分成三类：
类型 含义 打个比方 对策方向
摩擦性失业 人和岗位都在，只是还没对上 相亲需要时间 改善信息、降低搜寻成本
周期性失业 经济不景气，岗位总量变少 宴席缩小了，座位不够 刺激需求、稳定增长
结构性失业 人有的本事和岗位要的本事对不上，或人想去的岗位和空着的岗位对不上 座位有，但不是你想坐、能坐的那种 调整技能、调整激励、调整制度
本文讨论的三个齿轮，主要作用于**结构性失业**，同时也让摩擦性失业变得更严重。周期性因素当然存在，但它不能解释一个现象：为什么在经济增长并未停滞的年份，青年失业率仍然居高不下，同时工厂、服务业却普遍反映“招不到人”。这个“人找不到岗位、岗位找不到人”同时存在的局面，才是问题的核心。 --- # 2 学历为什么会通胀 ## 2.1 学历到底是什么：两种解释 要理解学历为什么会“通胀”，得先问一个根本问题：**用人单位为什么愿意为学历多付钱？** 现代经济学有两种主要解释。 ### 2.1.1 人力资本理论：学历代表真本事 经济学家贝克尔等人提出“人力资本”理论：教育就像对人的投资，读书让人学到了知识和技能，所以生产率提高了，工资也就高了。按照这个理论，学历是“本事的证书”，证书背后有实实在在的东西。 ### 2.1.2 信号理论：学历代表“你是什么样的人” 经济学家斯彭斯提出了另一种解释，叫“信号理论”。它的思路是这样的： - 用人单位在招聘时，看不清一个人的真实能力、毅力、自律程度。 - 但能力强、自律的人，读完一个难读的学位，付出的代价相对小；能力弱的人，代价相对大。 - 所以，“读完了这个学位”这件事本身，就能把两种人区分开来——哪怕学位里学的东西和工作毫无关系。 打个比方：一个公司招会计，看重名校数学系毕业生，未必因为他们学过的拓扑学能用在记账上，而是因为“能考上并读完名校数学系”说明这个人聪明、能吃苦、能坚持。学历在这里像一块**孔雀的尾巴**：尾巴本身没什么用，但只有健康的孔雀才长得起漂亮的尾巴。 ### 2.1.3 两种理论的对照
人力资本理论 信号理论
学历的本质 学到的本事 筛选出来的特质
读书的价值来源 学到了什么 证明了你是谁
人人都读更多书的结果 全社会生产率提高 大家的信号一起贬值，区分不出来了
学历贬值意味着 学的东西过时了 拥有这个学历的人太多了
现实中两者都有。但**学历通胀**这件事，主要只能用信号理论来解释：如果学历纯粹代表本事，那么人人本事都提高了，社会只会更富裕，不会出现“硕士去干原本高中生就能干的活”这种现象。正是因为学历有很大一部分是“排序工具”，它才会通胀。 ## 2.2 排队模型：岗位看的是你在队伍中的位置 ### 2.2.1 岗位竞争模型 经济学家瑟罗提出过一个“岗位竞争模型”，比传统的供求模型更贴近现实： - 好岗位的数量在短期内相对固定，工资也相对固定（不会因为求职的人多就立刻降薪）。 - 用人单位面对一群求职者，会按某种标准把人**排成一队**，从队首开始录用。 - 学历是最常用、最便宜的排队标准，因为企业认为学历高的人培训成本低。 在这个模型里，决定你能不能拿到好岗位的，**不是你的学历绝对有多高，而是你的学历在队伍中排第几**。 ### 2.2.2 踮脚看游行：个人理性，集体徒劳 社会学家赫希用过一个非常形象的比喻：**看游行时，前排有人踮起脚，后面的人就看不见了，于是也得踮脚；最后所有人都踮着脚，看到的和大家都站平时一模一样，只是所有人都更累了。** 学历竞争正是如此。这类东西被称为“地位性商品”：它的价值来自“比别人多”，而不是“自己有多少”。 - 对每个家庭来说，多读一个学位是理性的：别人都读了，我不读就排到后面去了。 - 对全社会来说，这是浪费：大家多花了三年、五年，岗位总数没有变，排序结果也差不多。 这在博弈论上就是典型的“囚徒困境”：每个人选择对自己最有利的做法，结果却让所有人都更差。 《老子》第二十四章有一句话，几乎就是这个比喻的古代版本： > 企者不立，跨者不行。 “企”就是踮脚。踮着脚站不稳，跨大步走不远。老子先生说的是做人不能勉强自己逞强，但放在学历竞赛里看，恰好描绘了一个人人踮脚、谁也站不稳的局面。 ### 2.2.3 学历的“溢价”为什么还在 这里有一个常常让人困惑的现象：既然学历在通胀，为什么统计数据上大学毕业生的平均工资仍然明显高于高中毕业生？ 答案是**“挤下去”效应**。当本科生多了，原本由高中生做的岗位，有一部分被本科生拿走了；高中生只好去做更差的岗位。结果是： - 本科生的绝对处境变差了（做的工作不如从前的本科生体面）； - 但高中生的处境变得更差（被挤到了更下层）； - 所以两者的工资差距仍然存在，甚至可能扩大。 这说明：**学历变成了一种“防御性必需品”**。读了不一定能过得好，但不读一定更差。人们读书越来越不是为了“往上走”，而是为了“不掉下去”。这正是学历通胀能够持续下去的心理基础。 ## 2.3 用人单位一侧：门槛为什么会随行情涨跌 ### 2.3.1 求职者多的时候，门槛自动抬高 美国有经济学家研究过招聘广告，发现了一个规律：**劳动力市场宽松、求职者多的时候，同一个岗位的学历和经验要求会明显提高；市场紧张、招人难的时候，要求又会降下来。** 岗位本身没有变，变的只是用人单位“挑得起”。 这说明学历门槛有相当一部分不是工作本身所需要的，而是**筛选成本问题**：一个岗位收到一千份简历时，HR 不可能一份份细看，“只看硕士”“只看某某名单内的学校”是最省事的过滤办法。 ### 2.3.2 古德哈特定律：指标一旦成为目标，就不再是好指标 经济学里有个“古德哈特定律”：一个指标一旦被当作目标来追求，它就不再能准确反映原来要测量的东西。 学历原本是用来**测量**能力的。当所有人都知道“学历决定排队位置”，学历就变成了**目标**本身，人们会想尽办法去获取学历，而不是获取学历本来代表的能力。于是学历和能力之间的关联越来越松，用人单位越来越不信任学历，只好要求更高的学历、更好的学校、更多的实习经历来补足信息——门槛再一次抬高。 ## 2.4 供给一侧：读书成了“等候室” ### 2.4.1 扩招放大了供给 1999 年高校扩招以来，我国高等教育迅速普及，近年每年高校毕业生已超过一千二百万人（2025 届约一千二百二十万）。本科普及之后，“区分人”的任务就落到了硕士、名校、海外学历头上。这是学历通胀在供给侧的直接原因。 ### 2.4.2 逆周期的升学 还有一个不太被注意的机制：**就业市场越差，继续读书的人越多**。因为工作难找时，读研的“机会成本”（放弃的工资）变低了，读书成了一个体面的“等候室”：既不算失业，又能多攒一个学历。 但这会产生一个延迟效应：今天躲进等候室的人，两三年后会带着更高的学历一起走出来，让那时的高学历供给更加拥挤。**读书推迟了失业，却并没有消灭它，而是把它转化成了更高一级的学历通胀。** 近两三年考研报名人数从高峰回落，一个合理的解释是：当硕士也开始“贬值”，等候室本身的吸引力下降了，更多人转向考公——那是另一种更长的队伍，下一章会讲。 --- # 3 为什么“有人没活干”与“有活没人干”同时存在 ## 3.1 错配：人和岗位对不上 ### 3.1.1 技能错配 一方面是大量大学毕业生找不到工作，另一方面是制造业技工、护理、养老、部分服务业长期缺人。最直接的解释是错配：毕业生学的东西和空缺岗位要的东西不一样。 ### 3.1.2 专业选择的“蛛网” 更深一层，专业选择存在一个时间差。学生在高考时根据“现在什么专业好就业”来选，但他们四年后才毕业。如果某个专业当下火热，大量学生涌入，四年后就会供过于求；于是下一批学生避开它，四年后又变得供不应求。 经济学家弗里曼研究美国工程师市场时，就发现了这种周而复始的波动，称为“蛛网模型”，因为价格和数量在图上来回振荡，形如蛛网。 **AI 会让这个蛛网更加剧烈**：技术变化的速度远快于四年的培养周期，学生入学时热门的技能，毕业时可能已经被工具替代了。 ## 3.2 保留工资：不是不想干，是“不划算” ### 3.2.1 什么是保留工资 “保留工资”指一个人愿意接受工作的最低工资。低于这个数，他宁可继续找、继续等。 年轻人保留工资偏高，有几个原因： 1. **教育投入的心理账户**：花了十几年、几十万读书，很难接受一份“高中生也能干”的工作。从经济学上说，已经花掉的钱是“沉没成本”，不该影响决策；但从人的心理来说，它会深刻影响人对“合理回报”的预期。 2. **家庭的支撑能力**：独生子女一代的父母普遍有一定积蓄，能够支撑子女“等一等”。等待的成本降低，保留工资自然提高。 3. **参照对象**：人们会拿同学、亲戚家孩子的工作做比较。在学历通胀的环境里，“读了这么多书”与“只能做这种工作”之间的落差，被身边的比较放大了。 所以，“宁可失业也不去工厂”并不一定是懒惰或娇气，在很多情况下，它是一个在给定条件下**相当理性**的计算结果。要改变它，指责没有用，得改变计算中的条件。 ## 3.3 双重劳动力市场：为什么排队是理性的 ### 3.3.1 两个市场 社会学和经济学中有一个“双重劳动力市场”理论：劳动力市场其实分成两层。
一级市场 二级市场
典型岗位 体制内、国企、大厂、大机构 中小企业、零工、平台劳动
稳定性 高 低
晋升通道 清晰 模糊或没有
福利保障 完善 薄弱
两者之间流动 从一级到二级容易，从二级到一级难
关键在最后一行：**从二级市场很难跳回一级市场**。很多一级市场的岗位，招聘时只看应届生身份，或者把第一份工作经历当作重要筛选依据。 ### 3.3.2 第一份工作的“疤痕效应” 研究发现，在经济不景气时毕业的人，起薪更低，而且这种劣势会持续十年甚至更久，被称为“疤痕效应”。原因是第一份工作决定了一个人积累什么样的技能、进入什么样的人际网络、在简历上留下什么样的标签。 对年轻人来说，这意味着：**接受一份差的第一份工作，代价可能不是短期的，而是长期的。** 于是“先就业再择业”的建议，在一个分层明显的市场里，就不那么有说服力了。 ### 3.3.3 排队失业：哈里斯—托达罗模型 经济学家哈里斯和托达罗研究过一个看似矛盾的现象：发展中国家的城市失业率很高，可农村人口仍然源源不断地涌入城市。他们的解释是： > 人们比较的不是“城市工资”和“农村工资”，而是“城市工资 × 找到城市工作的概率”和“农村工资”。 只要城市工资足够高，哪怕找到工作的概率不大，这个“期望值”仍然可能高于留在农村，于是人们宁愿在城市里失业地等着。 把这个模型搬到今天的青年就业上，几乎严丝合缝： - “城市工作”换成一级市场岗位（比如编制）； - “农村工作”换成二级市场岗位； - 只要一级市场的稳定、福利、社会地位带来的价值足够大，即使考上的概率很低，年轻人花两三年备考也是“划算”的。 **考公热本质上就是一种排队失业**。它的根源不在年轻人的观念，而在两级市场之间的落差太大。落差越大，排队的人越多，队伍越长。 --- # 4 AI 进来以后：被抽掉的是梯子最下面那几级 ## 4.1 技术替代的是“任务”，不是“职业” ### 4.1.1 任务视角 经济学家奥托、利维、默南等人提出了一个很有用的分析框架：**一个职业是一堆任务的组合，技术替代的是其中某些任务，而不是整个职业。** 比如一个律师，要见客户、查资料、写初稿、谈判、出庭。技术可能先替代“查资料”和“写初稿”，而不是整个律师。 阿西莫格鲁和雷斯特雷波在此基础上指出，技术有两种效应： - **替代效应**：机器接手原本由人做的任务，人在这些任务上的需求下降。 - **复原效应**：技术创造出新的任务，人在这些新任务上的需求上升。 技术对就业的总影响，取决于这两股力量谁大。历史上大多数时候复原效应最终占了上风，但**两者之间往往存在一段很长的时间差**，正是在这段时间差里，某一代人承担了转型的代价。 ### 4.1.2 这一次有什么不同 过去几十年的自动化，主要替代的是“例行性任务”：流水线上的重复操作、办公室里的数据录入和簿记。被冲击最大的是中等技能岗位，于是出现了“就业两极化”：高技能和低技能岗位增加，中间被掏空。 生成式 AI 的不同之处在于，它擅长的是**能够用文字表达出来的认知任务**：写文案、写代码、翻译、整理资料、做初步分析、回复客服问题。这类任务过去被认为是“非例行性的”，是大学教育专门培养的能力。 而这些任务，恰恰就是**新人入行时干的活**。 ## 4.2 为什么新人最先受冲击 ### 4.2.1 新人有什么，老人有什么 把一个刚毕业的大学生和一个工作十年的老手放在一起比较：
刚毕业的新人 资深从业者
主要拥有的知识 书本上的、可以写下来的知识 经验性的、难以言传的判断
典型工作 初稿、资料整理、基础代码、例行分析 拍板、处理例外情况、对接关系、承担责任
与 AI 的关系 高度重叠，容易被替代 互补，AI 让他效率更高
AI 是用海量文字训练出来的，它掌握的正是“可以写下来的知识”。所以 AI 在能力结构上，**最像一个读书很多但没有经验的新人**。它与新人竞争，而为老手所用。 ### 4.2.2 轮扁的“糟魄” 《庄子·天道》里有个故事，讲一位造车轮的工匠轮扁先生，看见国君在堂上读圣人之书，就说： > 君之所读者，古人之糟魄已夫！ 国君大怒，要他说出道理。轮扁先生说： > 斫轮，徐则甘而不固，疾则苦而不入，不徐不疾，得之于手而应于心，口不能言，有数存焉于其间。臣不能以喻臣之子，臣之子亦不能受之于臣，是以行年七十而老斫轮。 轮扁先生的意思是：真正的手艺，在“得之于手而应于心”的那一点分寸里，嘴上说不出，书上写不下，连父子之间都传不了。能写成文字的，只是这门手艺留下的“糟魄”。 这个两千多年前的故事，恰好精确地切分了 AI 的能力边界：**AI 吃的是天下所有的“糟魄”，所以它在“糟魄”的部分做得极好；而那个“口不能言”的“数”，它目前还很难获得。** 问题在于：一个人要获得那个“数”，必须先在“糟魄”的层面干上很多年。轮扁先生“行年七十而老斫轮”，他的手感是一个轮子一个轮子斫出来的。如果新人一入行，“糟魄”部分的活全被 AI 拿走了，他从哪里开始练手呢？这一点在 4.4 节展开。 ### 4.2.3 已经能看到的迹象 2025 年，斯坦福大学的研究者利用大规模工资单数据发现：在受 AI 影响最大的职业（例如软件开发、客服）中，**22 至 25 岁年轻员工的就业相对明显下降**，而同一职业中年纪更大的员工就业基本稳定甚至增长。这类研究还处于早期，需要更多证据验证，但它和上面的理论推断方向一致：AI 对就业的冲击，首先不是表现为“大裁员”，而是表现为**“不再招新人”**。 这一点很重要，因为它很难被察觉：裁员会上新闻，而“少招了一批人”是悄无声息的。被影响的人甚至不知道自己被影响了，他们只是发现投出去的简历没有回音。 ## 4.3 一个悖论：AI 最帮新人，企业却最少招新人 ### 4.3.1 企业内部：AI 是新人的“拐杖” 有一项著名的研究考察了客服中心引入 AI 助手的效果：整体生产率提高约 14%，但**新手和低技能员工的提高高达三成以上**，而资深员工几乎没有提高。原因是 AI 把优秀员工的经验“提炼”出来，提供给了新手。 照这个结果看，AI 应该是新人的福音才对。 ### 4.3.2 招聘决策：要不要招，比招来干得好不好更关键 悖论的解开在于，企业面临的是两个不同的问题： 1. **人已经在岗时**：给他配上 AI，他能干得更好。——这里 AI 帮了新人。 2. **决定是否招人时**：原本需要三个新人干的初级工作，现在一个老员工加 AI 就能干完，那还要不要招这三个新人？——这里 AI 替代了新人。 对已经在职的新人来说，AI 是拐杖；对还没入职的新人来说，AI 是竞争者。**今天失业的年轻人，面对的主要是第二个问题。** 而且，AI 缩小了新手和老手的差距，这本来意味着“经验”不那么值钱了，似乎对新人有利。但它同时也意味着，企业不需要靠“招一批新人慢慢培养”来储备人才了——这就引出了下一个更深的问题。 ## 4.4 梯子的底层被抽掉：培训的公地悲剧 ### 4.4.1 入门岗位原本是一所学校 过去，入门岗位扮演着一个隐形的角色：**它是一所带薪的学校**。新人做的是简单、琐碎的活，这些活本身有一定价值，足以抵消他的工资；同时他在干活的过程中，慢慢学会了这一行的门道。企业不用专门为培训掏钱，因为培训是“顺便”发生的。 孔子先生说过： > 吾少也贱，故多能鄙事。（《论语·子罕》） “鄙事”就是那些琐碎的、不体面的小事。孔子先生的博学多能，有很大一部分恰恰是从年轻时干的这些小事中来的。 《庄子·养生主》里，庖丁先生讲自己解牛的修炼过程： > 始臣之解牛之时，所见无非牛者。三年之后，未尝见全牛也。 最初三年，他看到的就是一头整牛，笨拙地一刀一刀去试。正是这三年“所见无非牛者”的笨拙阶段，才换来后来“以无厚入有间”的从容。没有那三年，就没有后来的庖丁。 ### 4.4.2 AI 让“顺便的培训”变成了“纯粹的成本” 现在的情形是：新人做的那些简单活，AI 做得又快又便宜。于是新人干活产生的价值下降了，但他的工资没有下降。这样一来，**培养新人从一件“顺便发生、自负盈亏”的事，变成了一件“纯粹花钱”的事**。 经济学家贝克尔早就指出过一个问题：企业不愿意为“通用技能”的培训买单，因为培训好了，员工可能跳槽，培训的收益就被别的企业拿走了。过去这个问题被入门岗位“顺便培训”的机制掩盖了；AI 拆掉了这个机制，问题就暴露出来了。 ### 4.4.3 公地悲剧 于是出现了一个典型的**公地悲剧**： - 每家企业都希望招“有经验的人”，不想自己花钱培养新人； - 但“有经验的人”只能从“新人”变来； - 如果每家企业都只挖人、不培养人，整个行业的人才池就会慢慢干涸。 短期看，这表现为青年失业；长期看，它可能表现为十年后**资深人才的断层**。今天没人愿意带的新人，就是十年后没人能接班的空位。 ## 4.5 AI 如何反过来加剧学历通胀 ### 4.5.1 便宜的信号被淹没了 信号理论有一个关键前提：信号必须是**“难以伪造的”**，否则就没有区分作用。 过去，一封写得好的求职信、一份精心打磨的作品集、一篇像样的论文，都能在一定程度上体现一个人的能力和用心，因为写好它们需要付出真功夫。AI 出现之后，这些东西的生产成本急剧下降，人人都能拿出一份“看起来不错”的材料。**这些“软信号”被稀释了，失去了区分能力。** 用人单位怎么办？只能退回到**更难伪造的“硬信号”**上：学校名气、学历层次、知名企业的实习经历、熟人推荐。这些东西 AI 帮不上忙，所以变得更值钱了。 结果是：AI 非但没有打破学历门槛，反而让企业**更依赖学历和出身**。这对没有名校背景、没有人脉资源的年轻人尤其不利。 ### 4.5.2 求职市场的“堵车” 还有一个更直接的效应：AI 让投简历变得几乎零成本，求职者可以一键投出几百份；企业那边收到的简历数量暴涨，只好用 AI 来自动筛选。双方都用 AI，结果是**简历数量剧增、每份简历被认真看的概率剧降**，匹配效率反而下降了。 这就是 1.2 节说的摩擦性失业在增加：岗位和人都在，但在这个越来越拥挤的市场里，找到彼此的时间变长了。 ### 4.5.3 学位里的“真本事”被抽空 最后一层：大学教育原本培养的许多能力——写作、基础编程、资料检索与整理、外语翻译——恰好是 AI 最擅长的。当这些能力可以被工具轻易替代时，**学位中“人力资本”的成分就缩小了，剩下的更多是“信号”成分**。 回到 2.1 节的对照表：学位越接近纯粹的信号，就越容易发生通胀。所以 AI 不仅在劳动力市场上挤压了新人，也在教育内部掏空了学位的实质内容，让学历竞赛变得更加纯粹地“为排序而排序”。 --- # 5 三个齿轮如何咬合 ## 5.1 一个自我加强的循环 把前面的分析连起来，可以得到这样一个循环：
步骤 发生了什么 依据的理论
① 求职者多，企业抬高学历门槛 门槛随行情涨跌、筛选成本
② 年轻人为了排在队伍前面，读更多书 岗位竞争模型、地位性商品
③ 就业差时读书人更多，几年后高学历供给更多 逆周期升学
④ 学历区分能力下降，企业要求更高学历 信号贬值、古德哈特定律
⑤ 两级市场落差大，人们宁愿排队等好岗位 双重劳动力市场、哈里斯—托达罗模型
⑥ AI 替代入门任务，企业少招新人 任务替代、新人与 AI 能力重叠
⑦ 软信号被 AI 稀释，企业更依赖学历和出身 信号必须难以伪造
⑧ 入口更窄，竞争更激烈，回到 ①②
这个循环里，**每个人、每家企业的选择都是理性的**：学生多读书是理性的，企业抬门槛是理性的，年轻人考公是理性的，企业用 AI 替代初级工作也是理性的。但所有理性选择加在一起，得到的是一个大家都更累、而结果并没有更好的局面。这是这个问题最让人无力的地方，也是为什么光靠个人努力解决不了它。 ## 5.2 也有反方向的力量 公平起见，也要看到可能打破这个循环的力量： 1. **复原效应**：AI 会创造新任务、新职业，历史上技术变革最终总体增加了就业。只是新岗位需要时间才能长出来，而且未必长在被替代的人原来所在的地方。 2. **学习成本降低**：AI 也是一个极好的老师，它可能让自学的成本大幅下降，让“真本事”更容易获得。如果社会能发展出可靠的、不依赖学历的能力验证方式，学历的垄断地位会被削弱。 3. **人口变化**：随着出生人口下降，十几年后每年进入劳动力市场的年轻人会显著减少，排队的压力会自然缓解。但这对今天的年轻人没有帮助。 4. **市场自我纠正**：考研人数回落说明，当某一级学历过度通胀，人们会自发减少投入。只是这种纠正往往是把压力转移到另一条队伍上，而不是真正消解它。 这些力量的强弱，目前还很难判断。可以确定的是：**这一轮转型的代价，会集中落在恰好在这几年毕业的那几届人身上。** --- # 6 古人的眼光：为己之学与天爵人爵 上面的分析都是现代理论。但如果退后一步，会发现古人早已看到了这个问题的根子。 ## 6.1 为己之学与为人之学 孔子先生说： > 古之学者为己，今之学者为人。（《论语·宪问》） 荀子先生在《劝学》中把这句话发挥得更透： > 古之学者为己，今之学者为人。君子之学也，以美其身；小人之学也，以为禽犊。 “禽犊”是古人拜见别人时送的礼物。荀子先生的意思是：有一种学问，学来是为了让自己变得更好；还有一种学问，学来是为了拿去献给别人，换取赏识。 把这两句话放到 2.1 节的对照表旁边，会发现一个惊人的对应：**“为己之学”就是人力资本，“为人之学”就是信号。** 现代经济学花了几十年才把这两者区分清楚，而孔子先生、荀子先生用一句话就点破了。学历通胀，正是“为人之学”在制度层面的极致：学问几乎完全变成了“禽犊”，成了拿去换岗位的礼物；礼物送的人多了，也就不稀罕了。 孔子先生还有一句很实在的话： > 三年学，不至于谷，不易得也。（《论语·泰伯》） “谷”指俸禄。读三年书而不想着做官拿俸禄的人，是很难找到的。可见在孔子先生的时代，“为了俸禄而读书”已经是常态。孔子先生并不天真，他知道这是人之常情，所以才说“不易得”。 ## 6.2 天爵与人爵 孟子先生说： > 有天爵者，有人爵者。仁义忠信，乐善不倦，此天爵也；公卿大夫，此人爵也。古之人修其天爵，而人爵从之。今之人修其天爵，以要人爵；既得人爵，而弃其天爵，则惑之甚者也，终亦必亡而已矣。（《孟子·告子上》） 这段话的三个阶段，恰好描述了一个指标是怎样失效的： 1. **“修其天爵，而人爵从之”**：人们专心修养真正的德行和能力，社会地位自然跟着来。这时，地位是能力的可靠信号。 2. **“修其天爵，以要人爵”**：人们修养德行，目的是为了换取地位。这时，修养变成了手段，开始走样。 3. **“既得人爵，而弃其天爵”**：拿到了地位，就把修养扔掉了。这时，地位和能力彻底脱钩。 这和 2.3.2 节的古德哈特定律是同一个道理：当“人爵”成了目标，“天爵”就不再可靠地体现在“人爵”上。今天常见的“考上研究生就不再学习”“拿到证书就把知识还给老师”，正是“既得人爵，而弃其天爵”。孟子先生说这种做法“终亦必亡”——放到劳动力市场上看，就是这样的学历最终会失去信用。 ## 6.3 不尚贤，使民不争 《老子》第三章说： > 不尚贤，使民不争；不贵难得之货，使民不为盗。 老子先生的意思不是说贤能不好，而是说：**一旦社会把某个标签抬得极高，人们争的就是那个标签，而不是标签背后的东西。** 学历竞赛正是“尚贤”的一种制度形式：社会以学历来标记贤能，于是人人争学历。争到最后，学历和贤能之间的距离越来越远。这和 2.2.2 节的“踮脚看游行”说的是同一回事。 ## 6.4 机心与习 《庄子·天地》里，子贡先生看到一位老人抱着瓮去打水浇菜，就推荐他用一种省力的汲水器械。老人回答： > 吾闻之吾师，有机械者必有机事，有机事者必有机心。机心存于胸中，则纯白不备。 这段话常被理解为反对技术，其实不必这样理解。放在今天的语境里，它提出的是一个很实在的问题：**工具替人做了事，人自身会因此失去什么？** AI 替新人做掉了初级的活，新人就失去了“多能鄙事”的机会，失去了庖丁先生那“所见无非牛者”的三年。孔子先生说“学而时习之”，“习”是反复练习。“学”可以从书本上来，可以从 AI 那里来；但“习”只能自己一遍遍去做。**AI 可以替人“学”，却不能替人“习”。** 而如果社会不再给年轻人“习”的位置，那么十年后，就没有轮扁先生了。 ## 6.5 不能只要求年轻人做“士” 最后要说明一点，以免把古人的话读偏了。 孔子先生说“君子谋道不谋食”，“学也，禄在其中矣”，意思是专心于道，生计自然会有。但孟子先生也说过： > 无恒产而有恒心者，惟士为能。若民，则无恒产，因无恒心。（《孟子·梁惠王上》） 没有稳定的生计还能保持稳定的心志，只有“士”才做得到；一般人没有稳定的生计，心就定不下来。孟子先生接着说的，是**为政者要“制民之产”**，先让人有安身立命的基础。 这对今天的意义很清楚：我们可以用“为己之学”勉励年轻人，但不能把一个由制度、市场、技术共同造成的结构性问题，简单地归结为年轻人“心态不好”“不够努力”“太功利”。要求每个人都做“无恒产而有恒心”的士，是不现实的；让多数人有“恒产”，是社会的责任。 --- # 7 对个人和社会意味着什么 ## 7.1 对个人 ### 7.1.1 分清“为己”的投入和“为人”的投入 在决定是否再读一个学位、再考一张证书之前，可以问自己两个问题： 1. 这个学位能让我**真正学会**什么？（人力资本） 2. 这个学位能让我在**队伍里前进**多少？（信号） 如果答案主要是第二个，那就要冷静估计：别人也在读，前进的幅度可能比预想的小；而这几年的时间、实践机会，是实打实的代价。 ### 7.1.2 往 AI 的“互补”方向走 根据 4.2 节的分析，AI 替代的是“能写下来的知识”，互补的是“说不出来的判断”。所以值得投入的方向是： - **真实场景中的实践经验**：哪怕岗位不体面，只要能真正上手干活、接触真实问题，就是在攒轮扁先生的那个“数”。 - **对某个具体领域的深入理解**：AI 的通用能力很强，但在具体行业里，知道“什么问题值得问”“什么答案不可信”的人，会越来越值钱。 - **承担责任的能力**：AI 不能签字、不能担责。能够拍板、敢于负责、能与人打交道的人，难以被替代。 - **把 AI 用好**：与其和 AI 比谁写得快，不如成为用 AI 干得最好的人。 ### 7.1.3 建立“难以伪造的信号” 既然软信号被 AI 稀释了，就要想办法建立 AI 伪造不了的信号：可以被验证的真实作品、长期持续的公开积累、在真实项目中留下的可查证记录、来自真正共事过的人的推荐。这些东西需要时间，但正因为需要时间，它们才有价值。 ### 7.1.4 等待也有代价 3.3 节说明了排队在某种意义上是理性的，但也要看到：等待的每一年，都是没有积累实践经验的一年；而“疤痕效应”不仅来自差的第一份工作，也来自长时间的空窗。是等还是先干起来，没有统一答案，但需要把等待的代价也算进去，而不是只算“上岸”之后的收益。 ## 7.2 对企业和社会 ### 7.2.1 重建入门的梯子 既然 4.4 节说明了培训存在公地悲剧，单靠企业自觉是不够的。可行的方向包括：对招收和培养应届生的企业给予补贴或税收优惠；发展学徒制、校企联合培养（德国的“双元制”职业教育是一个常被参考的例子）；在大企业中建立“必须保留一定比例培养岗位”的行业惯例。目的只有一个：**让新人还有地方去“习”。** ### 7.2.2 缩小两级市场的落差 3.3 节说明，排队失业的根源是一级市场和二级市场之间落差太大。只要落差在，排队就是理性的。缩小落差的办法，是提高二级市场的保障水平：社保、医疗、住房、职业晋升通道，让“去中小企业”“去基层”不再意味着一辈子被锁在下层。这就是孟子先生所说的“制民之产”在今天的含义。 ### 7.2.3 降低不必要的学历门槛 用人单位可以更多地采用“基于能力的招聘”：用实际工作测试、试用期考察代替单纯的学历筛选。公共部门可以带头，对不需要高学历的岗位不设高学历门槛。每家单位单独这么做，效果有限；但如果形成风气，就能缓解“人人踮脚”的困境——只有前排的人先放下脚跟，后排的人才可能放下。 --- # 结语 青年失业、学历通胀和 AI，是一个问题的三个侧面。 学历之所以通胀，是因为它越来越多地被当作排队的号码牌，而不是本事的证明。青年之所以失业，部分是因为队伍太长、两级市场落差太大、梯子的底层太窄。AI 之所以让这一切更严重，是因为它恰好替代了新人入行的那几级台阶，又稀释了年轻人证明自己的软信号，逼得大家更依赖号码牌。 孔子先生说“古之学者为己”，孟子先生说“修其天爵，而人爵从之”。这些话放在今天并不过时，反而更加切中要害：在一个号码牌越来越不值钱、AI 越来越能替代“糟魄”的时代，真正能够立身的，终究还是那个“得之于手而应于心”的“数”。但同样不能忘记的是，这个“数”需要一个能让人去“习”的地方。为年轻人保住这个地方，是这个时代共同的责任。