构建就业友好型发展方式，让大学生更好应对AI挑战

人工智能正加快转化为影响组织变革、岗位任务和劳动力配置的重要技术变量。大学生就业作为新增就业呈现逐年增长态势，新时代以来毕业生总量从2012届的680万人到2026届毕业生总量的1270万，年均增长率为4.6%。AI技术发展对大学生就业产生不容忽视的影响，直接影响到用人单位特别是企业端对人才的需求，对高校人才培养特别是对大学生综合素养等的要求，直接倒逼高等教育加速变革、大学生就业价值观亟待转变，生涯发展规划与就业指导服务也应适时调整。

尽管AI发展对大学生就业岗位的替代或创造的博弈已不是新话题，但是考虑到大学生作为就业的重要群体，其就业总量大、就业压力相对突出，需更加重视并直面大学生就业市场面临的压力与挑战。反思高等教育与人才培养，尽量减少因生产效率快速提高的同时带来部分大学生因不掌握相应技能而难以融入就业和收入分配体系，造成的供需失衡加剧现象。

AI背景下的就业问题不再是简单的“机器是否取代人”，而是劳动者能否在任务重组过程中形成与新岗位相适应的能力组合，技术应用能力与人工智能难以替代的互动、情感和复杂判断能力正在共同构成大学生就业能力的新要求。构建就业友好型发展方式是将高质量充分就业置于经济社会发展核心位置的理论创新，将就业从发展的结果提升为发展的优先目标和核心驱动，使就业政策与财政、货币、产业等宏观政策协同联动、同向发力。这一理念更深层次彰显“以人为本”以及“投资于人”的重要性。就业友好型发展方式作为我国就业理论的重大创新，审思就业友好型发展方式背景下如何促进高校毕业生高质量充分就业，更好应对AI时代的挑战，是当务之急。

劳动力市场发生深刻转变

近些年来，高校毕业生面向的劳动力市场发生了深刻转变，通过对人工智能相关企业调研得知，现在用工市场呈现出一些新的特点。

当前劳动力市场并非简单的岗位减少，而是技能内核的颠覆性迁移。具体主要呈现出四个特征：

一是用工结构呈“哑铃形”断层。高端算法研发与基础数据标注两端膨胀，但兼具机械原理与代码调试能力的现场应用工程师严重短缺。这种“中间力量”的短缺导致技术转化率在落地环节出现瓶颈。

二是技能需求转向“人机协同”。低创造、重复性岗位易被替代。企业最紧缺的并非纯粹的编程人员，而是能在人机协作环境中进行正确判断、跨系统调度的复合型人才。比如如何更好调试机器人、机器人维护保修等。传统制造业的“执行指令”逻辑，已让位于智能经济的“复杂决策”逻辑。

三是AI时代重构劳动力市场格局。用人单位对劳动者能力水平向复合型素养跃升，劳动者本人也应主动拥抱技术迭代，不断调整预期，找准自身定位，实现个人发展与产业升级的同频共振。

四是引才留才受困于“生态短板”。薪资并非唯一壁垒，所在城市生活成本对实际收入的挤压、职业晋升空间有限以及子女教育、医疗等公共配套尚未能满足对美好生活的需要，再比如年轻人住房租房等共同构成了人才扎根的现实障碍，也是就业结构性矛盾的根源之一。

与此同时，高校人才培养与产业需求之间也存在深层的机制性梗阻，突出表现在“三个滞后”：一是知识更新滞后于技术迭代。高校原先的学科逻辑建立在完备系统科学的知识基础上，高校教师引育来源主要是博士生（博士后），多数缺乏一线工程实践积累，并且人才培养计划调整周期长，导致产业端的新需求传导至课堂存在时滞。二是评价标准滞后于能力变迁。传统的学分体系与学历证书难以识别“软硬结合”的跨界能力，企业需要的“实战课题”难以被认定为有效学分，校企合作多停留在设备捐赠或认知实习或企业参观等层面。三是人才服务供给滞后于人才预期。针对大学生人才的政策激励多集中于部分就业求职补贴以及入职初期的薪酬补贴，缺乏覆盖安家置业、职业晋升等全周期的制度性保障。

缩短“培养端”与“需求端”的距离

构建就业友好型发展方式，核心在于将高校、企业、政府等纳入同一生态位，通过制度创新与执行到位来缩短“培养端”与“需求端”的距离，从而更好促进AI时代背景下高校毕业生的高质量充分就业。主要有以下几点对策建议：

一是建设实体化产教融合平台，变“间接传导”为“直接嵌入”。打破“两张皮”，需建立共担成本、共享成果、共同评价的实体载体。建议设立由龙头企业和高校共同投入的产教融合联合体，围绕紧缺方向开设长周期实战模块。推行“双导师制”，将一线课题纳入学分认定体系。让企业的用人标准直接成为教学评价的组成部分，从制度上缩短培养周期与技术变革的时间。同时，对真正深度参与高校产教融合的企业要在税收减免等政策上予以倾斜，充分提高企业参与高校教育教学改革的积极性。

二是编制基于岗位需求的跨界能力图谱，变“学历筛选”为“能力对标”。智能经济需要跨越传统学科的分类标准。应由主管部门牵头，联合行业龙头共同编制面向AI应用场景的跨界人才职业胜任力标准。这一标准应兼顾三端：在企业端作为招聘评估的参考框架；在院校端作为课程调整的目标导向；在政府端作为人才公寓申请、落户积分倾斜的评判依据。通过同一把“尺子”贯穿用人、育才、引才全过程，形成政策信号与市场信号“双信号”的叠加效应。

三是构建全周期人才服务体系，变“短期激励”为“长期扎根”。调研中发现：高校毕业生能否留得住不仅取决于入职薪酬，也取决于能否在工作地实现安家立业的预期。建议将分散的人才政策整合为一站式数字化服务平台。内容端推广“一图读懂”可视化政策解读，渠道端用好小红书、哔哩哔哩等青年集聚平台，触达端依托“15分钟就业服务圈”站点和高校就业指导中心持续优化“政策找人”机制。尤其要推动企业建立技术与管理并行的双通道晋升机制，让深耕技术的工程师获得同等的职业尊严与发展预期。

四是重塑大学生的“韧性”与“跨界”思维。对于大学生个体而言，AI时代最大的挑战不是“被替代”，而是“被重新定义”。学生更需注重认知而不是单纯知识的建构，重塑“T形能力结构”，大学期间不仅要加强AI工具的应用，更重要的是加强思维的冶炼与终身学习能力培养。与此同时，高校层面要做好“开放问需”，系统开展产业行业问需问计调研，了解需求清单、问题清单、建议清单基础上评估技术扩散速度与产业行业发展对就业的吸纳能力，通过主专业与微专业赋能，部署前沿工程师班、订单班等一系列因地制宜、因材施教的举措，以岗位胜任力为导向，培养学生的分析思维、韧性与灵活协作能力，最终达到“人机共生”高质量就业的最优解。

五是精准加强高校生涯教育与就业指导。坚持生涯教育贯穿大学四年全过程，构建全覆盖全链条育人体系。具体路径上，高度重视课程资源建设，推动教材校本化、产教融合课程及AI赋能教学协同发展，打造“案例库—任务库—问答助手”一体化课程生态；同时要抓师资能力建设，与专业课程融合，紧跟产业发展前沿，持续专业化教学技能与指导水平提升。手段支撑上，充分运用AI与大数据技术，推动指导服务从“大水漫灌”向“精准滴灌”转型，实现个性化匹配与智能化服务。机制保障上，建立覆盖在校生全过程与毕业生就业状况的跟踪调研制度，以数据驱动分类施策，以结果检验工作成效，形成“培养—就业—反馈—优化”的闭环机制，确保生涯教育与就业指导落到实处，提高学生对生涯教育与就业指导的感知度、体验度、满意度。

总之，人工智能对就业的冲击本质上是生产力跃迁过程中的“创造性破坏”。构建就业友好型发展方式不是用政策壁垒去对抗技术效率，而是通过制度设计的“温度”去消解技术转型的“阵痛”。只有当高校的课程、企业的工厂、车间与政府的政策同向发力，让人才供给的节奏跟上技术创新的步伐，我们才能将“就业压力”转化为“人才红利”，真正实现高质量充分就业与高质量发展的同频共振。

（钱婷婷系上海应用技术大学副教授，姚凯系复旦大学全球科创人才发展研究中心主任、教授，本文系上海市哲学社会科学规划“研究阐释党的二十届四中全会精神”专项课题“上海构建就业友好型发展方式研究”阶段性成果）