AI原本被认为会对应届毕业生就业造成严重冲击，但目前的失业数据却显示出不同的结果。
上个月，我们曾分享过斯坦福大学一项研究的消息，该研究发现所谓“受AI影响”职业中的入门级就业情况明显落后于其他领域。而现在，慕尼黑CESifo经济研究机构学者的一篇新工作论文却得出了相反结论，明确指出“无论从绝对水平还是相对水平来看，都没有证据表明应届大学毕业生正遭遇广泛的岗位替代或招聘减少”。
在题为《AI对应届大学毕业生就业的早期影响》的论文中，研究人员罗伯特·费尔利和简·吴表示，他们之所以聚焦应届毕业生，是因为“劳动力需求的变化可能首先体现在招聘减少上”。他们认为，随着AI足以胜任许多入门级办公岗位中“相对标准化的任务”，企业可能会减少对简单岗位的新增招聘，而不是裁减经验丰富的长期员工。
有一定理由相信，2026年毕业的求职者可能比一两年前毕业的学生更容易受到AI替代的影响。CESifo的研究人员指出，根据一项人口普查调查，最近有大量企业表示正在“用AI替代大量员工任务”，同时过去12个月中，每名员工的AI支出以及ChatGPT企业版的Token使用量也出现了大幅增长。
从一些业内知名人士的言论来看，也有人认为今年正是AI足够强大、开始真正取代部分应届毕业生工作的转折点。风险投资人马克·安德森今年早些时候表示，“AI直到2025年12月为止，实际上都还没有强大到能够胜任他们现在正在裁减的那些工作。”贝莱德首席执行官拉里·芬克也在今年3月表示，“AI变化的速度之快”让他担心，“当今年的大学毕业生进入职场时，我们可能会看到多年来最高的应届生失业率——即便没有经济衰退。”
目前来看，情况并非如此
为了验证这些担忧是否成立，CESifo的研究人员分析了美国人口普查局“当前人口调查”（CPS）的详细微观数据，以研究应届大学毕业生（即22至25岁、获得学士学位且未继续攻读更高学位的人群）的失业趋势。由于这些失业数字通常会在夏季随着应届生进入就业市场而出现规律性上升，研究人员对比了自2022年以来的同比与季节性趋势（2022年既是就业恢复至疫情前水平的年份，也是ChatGPT发布的年份）。
从基础数据来看，2026年夏季这些年轻大学毕业生的失业率（7.3%）完全处于往年的正常区间内（2022年为6.3%，2024年为7.8%）。即便将那些在CPS调查中表示“想要工作”但并未积极求职（因此在官方统计中不计入失业劳动力）的毕业生也纳入统计，2026年的数据依然没有出现异常。
为了检验这些发现的稳健性，研究人员构建了统计检验方法，将应届大学毕业生分别与同龄非大学毕业生，以及30至49岁的年长大学毕业生进行对比。他们还依据2023年一项关于AI系统最适合胜任哪些职位的研究，按照“AI暴露程度”对就业情况进行了细分。
在几乎所有对比中，2022年至2026年期间各组别之间的趋势差异均不具有统计学显著性。总体而言，数据显示“2026年夏季应届大学毕业生的失业率相较往年夏季并未出现异常升高”的一致结论，各对比组别均是如此。
那么，这一分析结果与此前斯坦福大学得出几乎完全相反结论的研究该如何协调呢？其实，斯坦福的研究基于人力资源公司ADP的薪资数据，该数据虽然覆盖了经济体的相当一部分，但可能遗漏了更广泛人口普查调查中的某些内容。此外，ADP数据关注的是各领域岗位的总供给情况，而本文所研究的失业率还考虑了这些岗位的总需求。即便某些领域由于AI原因导致岗位供给开始收缩，其需求也可能随之发生变化。
总体而言，CESifo的研究人员总结认为，2026年夏季的失业数据是检验AI加速普及究竟是否——正如数据所显示的那样，目前尚未——影响当前美国就业市场的“一次有用的初步测试”。当然，当前的趋势并不能预示未来的走向，研究人员也提醒称，“如果职场中AI使用的强度持续增加，2027届及以后的毕业生可能会比2026届受到更大影响，还需要更多年份的数据才能确定，随着职场AI应用的深入，相关影响是否会逐渐显现。”
Q&A
Q1：AI真的导致了应届大学毕业生失业率上升吗？
A：根据CESifo研究人员对美国人口普查数据的分析，2026年夏季应届大学毕业生的失业率（7.3%）与2022年至2024年的历史区间相比并无异常，没有证据表明存在显著的、广泛的AI岗位替代现象。
Q2：斯坦福大学的研究和CESifo的研究结论为何不同？
A：斯坦福研究基于ADP薪资数据，关注岗位供给情况；而CESifo研究基于人口普查失业数据，同时考虑了岗位供给与需求两方面因素，两者数据来源和统计口径不同，因此得出了不同结论。
Q3：未来几年应届毕业生会不会更容易被AI替代？
A：研究人员表示，如果企业在职场中使用AI的强度持续增加，2027届及以后的毕业生可能比2026届受到更大影响，还需要更多年份的数据才能确认这一趋势是否会真正显现。
