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：

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：

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

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。

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：

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：

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。