中金宸大
"宏观稳、微观紧"的背离使就业问题不再只是经济指标问题，而演变为一个高度情绪化、结构性失衡与制度性制约的社会议题。如果只用一句话概括 2025 年的就业状态，那就是：岗位并非消失了，但"好找、好干、敢干的工作"的可获得性正在下降。
作者：张成刚封图：视觉中国
2025 年，"就业"几乎成为全年最具公共情绪张力的议题之一。
一方面，从宏观数据看，就业形势并未出现系统性失控：城镇调查失业率总体维持在合理区间，就业政策密集出台，稳就业始终被置于宏观政策优先位置。但另一方面，个体层面的就业感受却显著偏冷——"毕业后就业衔接不畅""考编上岸""灵活就业不敢久干""越努力越焦虑"等叙事在社交媒体广泛传播。
这种"宏观稳、微观紧"的背离，使就业问题不再只是经济指标问题，而演变为一个高度情绪化、结构性失衡与制度性制约的社会议题。如果只用一句话概括 2025 年的就业状态，那就是：岗位并非消失了，但"好找、好干、敢干的工作"的可获得性正在下降。
三股力量交织下的长期结构性困境
要理解 2025 年的就业困境，必须把它放入更大的时代背景中来看。
第一，产业结构正在深度转型。传统劳动密集型制造业和房地产相关产业吸纳就业能力下降。而人工智能、新能源、数字经济等新产业虽然势头强劲，仍处于资本推动、岗位精选的阶段，其用工更多集中于研发、工程技术、系统运维等少数高技能环节，用工规模受限、岗位筛选标准较高，短期内难以形成大规模、普适性的就业吸纳。
第二，经济运行增速换挡与不确定性增强。企业利润承压，经营环境压力不断加大，导致企业招聘更加谨慎。"能不招就不招""能外包就外包"，就业需求在节奏与方式上呈现出更为保守和弹性的特征。
第三，消费复苏乏力，服务业传导受限。餐饮、零售、文旅等传统就业"蓄水池"扩张受阻，背后既有居民收入预期偏弱、预防性储蓄上升与房地产财富效应回落的共同影响，也有平台化价格竞争与成本上升（租金、人力、获客成本）对中小服务业利润空间的挤压。服务业企业更倾向于"少招、缓招、短招"，通过缩短用工周期、增加兼职与小时工比例来对冲经营波动。
在这三股力量叠加作用下，就业问题既是周期性向下波动的结果，也日益呈现出结构性固化倾向，并逐步由阶段性压力向中长期约束转变。
几组关键事实：压力并非只是感觉
我们不妨回到几组最基础、但高度指向性的事实：
首先，供给端压力前所未有。2025 年，全国高校毕业生规模达到 1222 万人，连续多年刷新历史纪录。按照人口与教育结构测算，全国高校毕业生规模将于 2035 年达到峰值，1200 万以上的规模增长还将保持 10 年时间。
第二，青年失业率长期高位运行。16 — 24 岁青年（不含在校生）失业率全年在 16% — 18% 区间波动，显著高于整体 5% 左右的失业率水平。
第三，避险型选择显著增加。2026 年国考报名人数 371.8 万人，在最近十多年里首次超过了考研报名人数。同时，"返乡就业""慢就业""考研再拖两年"成为普遍选择。
这三组数据共同指向一个事实：就业压力并非个别群体的主观焦虑中金宸大，而是系统性挤压的结果。
在统计意义上，如果失业率保持相对稳定，但个体感受持续偏冷，一方面意味着一部分劳动力正在退出劳动力市场（如长期考研、全职照护、被动返乡），形成"隐性失业"。需要说明的是，城镇调查失业率采用国际通行的抽样调查方法，主要反映劳动力市场中"积极求职但尚未就业"的人口状况，对于暂时退出劳动力市场的人群并不直接计入失业统计，这在一定程度上解释了宏观失业率保持稳定而个体就业感受偏冷之间的差异。
与疫情前（以 2019 年为例）对比，2023 — 2025 年劳动参与率整体下降约 1.9 — 2.3 个百分点。按照当前中国 15 岁及以上人口规模测算，劳动参与率每下降 1 个百分点，意味着约 700 万— 800 万人退出或暂时退出劳动力市场。由此推算，近几年劳动参与率的回落，对应的潜在劳动力规模收缩在 1500 万— 1800 万人左右。这部分人群并非全部失业，而是以延迟就业、继续求学、全职照护、被动返乡等形式，阶段性地脱离了劳动力市场。
微观感受与宏观数据的温差，另一方面来源于劳动报酬。尽管中国全社会劳动报酬占 GDP 比重逐步上升，近五年从 2020 年的约 52.5% 逐步上升至 2024 年的 54.04%，但劳动者对收入改善的体感较弱。从数据看，近年来低收入群体收入水平上升较快，区域收入差距、城乡之间收入差距也在收窄，这是劳动报酬占比上升的重要因素，但同期的行业和岗位的收入差距有所扩大。同时，房地产价格下降导致居民财富效应下降，更是直接挤压居民实际可支配收入和对未来收入与财富安全的主观预期。
总体来看，就业市场承压不仅通过提高失业与不稳定就业风险，直接影响劳动者的参与决策，也通过拉大不同行业、岗位之间的报酬差距，削弱了劳动投入的相对吸引力。这种变化并不意味着岗位数量的简单收缩，而是反映出劳动者与岗位之间的匹配关系正在发生系统性变化。
就业问题是"错配"，而非"消失"
当前的就业问题，本质是"错配"而非"消失"。中国新就业形态研究中心即将发布的《从聚合到智能：数智平台 AI 促就业白皮书》发现，80.4% 劳动者在支付宝就业平台获得岗位推荐情况下，从看到岗位到敢于投递岗位，投递岗位的劳动者比例下降近 78%。这意味着就业市场上不是"没有工作"，而是"工作与人之间越来越对不上"。岗位仍然存在，但在以下方面出现了明显错配：
一是技能错配。通用型、规则型白领技能供给相对充裕，而企业对复合型、情境化和技术融合型能力的需求快速上升，导致大量受教育程度较高的劳动者难以在既有岗位结构中实现有效匹配。中等教育和低技能劳动者同样面临突出的技能鸿沟问题：一方面，传统以体力或单一操作技能为核心的岗位持续收缩；另一方面，新岗位对基础数字素养、设备协同、平台规则理解与服务沟通能力提出更高要求，但相关培训供给不足、转岗通道不清晰，使部分中低端劳动者被"卡"在旧技能结构中，难以顺利完成向新岗位的迁移。
二是预期错配。青年对岗位稳定性、保障和回报的预期显著提高，而市场能够提供的大量岗位难以满足这一组合预期；与此同时，一些具有发展潜力的领域，如新职业、出海、乡村振兴等相关岗位在成长性、回报空间和职业积累方面具备潜在优势，但其风险、信息和路径尚未被充分理解和接受。
三是就业过程错配。在蓝领与灵活就业领域，就业矛盾表现为岗位存在与就业过程"高度不确定"之间的错配。在求职撮合、试岗履约、计价结算、报酬支付以及纠纷处置等关键环节中，劳动者持续暴露于信息不对称和制度保障不足的风险之下，就业风险由传统意义的失业风险，转向"能否顺利完成劳动并获得相应报酬"的在岗风险。这一风险结构的转变会影响劳动者就业意愿与就业稳定性。
四是国内就业与出海就业的错配。2025 年是中国企业"出海"爆发年，由此带动的"一带一路"国家高技能人才需求是重要的结构性增量。在东南亚、中东、拉美、非洲等地区，随着中国企业的快速扩张，对熟悉中国技术、管理和商业模式的人才需求正在爆发式增长。国内市场的"卷"与出海岗位的"缺"也形成了一种错配。未来，劳动力市场格局有望从传统的城市与农村二元结构，转变为包含海外劳动力市场的三元结构。出海将成为中国青年就业的新市场。
青年就业困境：避险理性与公共福利损失
大学生的"就业难"与"考编热"是 2025 年就业市场最受关注的话题。青年就业的核心困境，可以用一句话概括：学历在上升，机会却在收缩。大量青年拥有本科甚至研究生学历，却发现传统白领岗位需求减少、新兴产业岗位门槛极高、基础岗位薪资低、强度大、发展不清晰。在这种结构下，"考编热"并非价值观转向，而是基于稳定就业价值观下高度理性的避险选择。稳定现金流、长期社会保障、几乎不会断档的就业、可预期的职业路径，成为不确定时代大学生争抢的资源。
但问题在于，当所有人都避险，系统风险反而上升。人才过度挤入体制与少数赛道，加剧竞争；市场化部门"招不到人"，创新活力受限；大量青年延迟进入劳动市场，形成"就业堰塞湖"。也就是说，个体理性选择叠加后，可能带来系统性效率损失。而系统性效率损失，会给未来带来更大的压力，从而进入下降螺旋。
尽管在个体层面，"考编热"是理性的避险选择，但其对社会总福利产生长远损害。当前中国每百人中有近五人为财政供养人员。当大量受教育程度较高、具备创新潜力的人力资源持续从生产性部门（如研发、制造和市场化服务业）流向分配性部门（如行政与事业单位），这种"人才错配"会形成"低水平均衡陷阱"。从这一意义上看，用考编来避险并非仅是个体层面的心理选择，更是市场要素配置效率恶化的表现。
AI 重塑就业结构，岗位极化而非简单抢工作
人工智能对就业的冲击是 2025 年就业讨论的关键主题。笔者的判断是，AI 技术快速落地对就业岗位的替代无论如何重视都不过分，对于某些劳动密集型行业中金宸大，比如网约车、外卖等，要通过渐进替代为劳动者留出"生存空间"。
需要强调的是，AI 对就业的影响并非简单意义上的"岗位替代"，而是通过改变不同任务的相对生产率，系统性地重塑岗位结构和技能回报结构。结构性变化主要体现在三个层面：其一，高端岗位扩张。算法研发、数据分析、系统架构与复杂决策等与"非标准化任务"高度相关的岗位需求持续上升，技能溢价进一步集中；其二，中间岗位被系统性压缩。大量以流程管理、信息处理、规则执行为核心的白领岗位，其任务内容被 AI 快速吸收或显著弱化，导致中等技能岗位的相对回报和就业稳定性同步下降；其三，低端服务岗位短期内保持韧性甚至扩张，即时配送、照护与生活服务等高度依赖面对面交互和情境判断的岗位，尚难被技术完全替代。
由此形成"岗位极化"：高端技能的回报被进一步放大，而原本支撑大量中等收入群体的通用型白领技能，其市场价值出现断崖式下滑。这使得部分受过高等教育的劳动者在微观层面遭遇类似"中等收入陷阱"的就业表现——学历水平持续提升，但边际收入回报和职业上升空间却明显受限。
人工智能也对就业市场带来了新机遇。一是 AI 技术的研发、部署与应用直接催生了一批技术密集型新职业，如算法训练、数据标注、智能系统运维等岗位；另一方面，AI 作为通用技术嵌入传统行业，也推动了大量技术融合型新职业的出现。多地人社部门发布的紧缺职业目录显示，与人工智能、数字服务、智能制造、数字内容相关的新职业，长期处于需求大于供给的状态。二是伴随着 AI 技术赋能，个体劳动者的生产率会大幅提高。一些自由职业者和善于使用人工智能的专业人士，凭借自身专业技能并借助 AI 工具，在市场上迅速找到了自己的定位，以较低成本便可开启创业之旅。苏州、上海、北京等地区已经开始推动 OPC（One Person Company，一人公司）的生态搭建，就是 AI 赋能个体的体现。
灵活就业、新就业形态规模继续增长
灵活就业和新就业形态在 2025 年持续扩张。灵活就业和新就业形态已成为我国劳动者就业增收的重要渠道。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十五个五年规划的建议》将"推动灵活就业、新就业形态健康发展"列入国家中长期发展战略。体现出国家在高质量充分就业框架下，对就业形态转型和创新更为积极的布局。灵活就业不再被视为传统就业的补充，而成为劳动力市场的重要组成部分。
一方面，主要新就业形态劳动者如外卖骑手、网约车司机、网络主播内容创作者、自由职业者规模不断扩大。另一方面，支持灵活就业、新就业形态的综合性平台，以及在特定行业有影响力的垂类平台都取得了较大发展。新就业形态劳动者权益保障的制度构建和市场化解决方案也在不断完善。但灵活就业和新就业形态的问题同样突出：收入高度波动、社保、工伤、医疗保障不足、职业发展路径模糊。特别是社会保险缴纳依然是个难题。
总体来看，围绕灵活就业群体的制度探索正在加速推进，但制度供给的扩展并未完全覆盖就业关系高度碎片化、用工责任主体模糊化所带来的现实复杂性。在保障水平、缴费能力与责任分担之间，仍存在明显冲突。
2025 年 7 月 31 日，最高人民法院通过《关于审理劳动争议案件适用法律问题的解释（二）》。该司法解释一经出台，被解读为"全民强制社保"时代即将到来，引发巨大争议。据《中国企业社保白皮书 2024》的调研，2024 年在社保缴纳基数上完全合规的企业仅占 28.4%，约七成企业存在不缴或少缴的问题。"全民强制社保"的争议，本质上反映的是在就业形态日益多样化、企业利润不断收缩背景下，坚持传统以单位为核心的社会保险制度与市场现实运行情况的不适配。司法解释（二）第 19 条对就业市场造成的负面冲击，会在今后几年陆续显现。
2025 年 6 月 20 日国务院正式发布《互联网平台企业涉税信息报送规定》（第 810 号令），明确互联网平台企业报送平台内经营者和从业人员的身份信息、收入信息等涉税信息的义务。国税总局配套发布的《关于互联网平台企业报送涉税信息有关事项的公告》（国家税务总局公告 2025 年第 15 号）和《关于互联网平台企业为平台内从业人员办理扣缴申报、代办申报若干事项的公告》（国家税务总局公告 2025 年第 16 号）从实操角度细化"谁来报、报什么、怎么报、不报怎么办"。从就业治理视角看，这一制度安排通过将平台用工收入纳入规范化、可核验的税收轨道，有助于减少灵活就业中的灰色空间和交易不确定性，为新就业形态建立"可统计、可追溯、可治理"的制度基础，也为后续社保衔接、权益保障和就业政策精准投放提供了关键前提。
农民工返乡潮提前：需求收缩与风险外溢
农民工的返乡潮提前在 2025 年就业领域也受到高度关注。传统上，农民工返乡高峰在春节前一周左右，但 2025 年许多人从 12 月甚至 11 月就开始返乡。有媒体称返乡潮提前了三个月。
农民工提前返乡是多重因素叠加的结果。其中，建筑和制造业需求疲软是首要原因。房地产和基建项目开工节奏放缓，用工周期缩短。许多工地因资金链断裂而停工，工资拖欠普遍。制造业订单波动加大，临时用工比例上升，部分工厂的假期甚至从 10 月份一直持续到次年春节后；服务行业（如餐饮、物流）也因消费疲软而裁员。此外，城市生活成本高企，而工资增长停滞，农民工觉得"挣不到钱还不如回家"。
农民工就业联动着农村家庭全家的可支配收入，往往是一人就业，全家脱贫。有些家庭夫妻两人支撑着四位老人，他们每人只有一百多元到几百元不等的农村基本养老金，和正在上学的孩子，非自愿返乡可能带来家庭生活面临较大压力。返乡群体如果不能在乡村获得妥善就业机会，容易激化社会矛盾，给农村稳定带来压力。
农民工返乡潮提前也是长期趋势的鲜明映照。根据国家统计局数据，跨省流动农民工数量已呈现持续下降态势，从 2014 年的 7867 万人降至 2024 年的 6840 万人。如今的农民工群体不再选择无限期"死扛"在城市中讨生活。过去，跨省务工往往能带来显著的收入溢价，吸引大量劳动力远走他乡；现在，跨省务工既有较高风险和成本，收入优势也在收窄。同时，农民工返乡在地就业替代也在增强：县域产业园、零工市场以及平台用工下沉；外卖、即时配送、家政服务和县域服务业等领域也有吸纳劳动力的作用，但优质就业岗位仍然十分有限。
总体而言，农民工的就业风险由"是否有活干"更加具体为"干了是否拿得到钱、活能干多久、是否值得跨省流动"。避免由就业风险向返贫风险、向家庭风险外溢应当成为当前政策关注的焦点。
"躺平"和"内卷"并存，当前就业结构下的两种理性选择
反内卷同样是 2025 年大众讨论的热词。"内卷"的本质是过度竞争。当前，高质量、可预期的岗位增长速度，明显慢于劳动力供给增长速度。一方面，"好岗位"成为稀缺资源；另一方面，社会的容错机制越来越收窄，失败成本被显著放大。一次失业，就可能意味着半年甚至一年的空窗；一次降薪，就意味着家庭、住房、婚育压力倍增。在这种情况下，劳动者不得不卷。
与内卷看似态度相反，但实则理性一致的态度是"躺平"。躺平通常发生在当边际努力回报显著下降甚至为负的情况下。很多岗位上，工时增加，但收入增长有限；绩效考核更严，但晋升通道收窄；"多做"不等于"多得"，那么劳动者最理性的反应是——降低投入。面对技术替代、行业波动、裁员风险，一些人不把全部精力绑定在单位回报上，拒绝过度投入一场胜率极低的竞争，同样也是一种理性选择。
因此，内卷和躺平并不矛盾。反内卷和鼓励不躺平，本质上不是反对"过度努力"或"不努力"，而是反对"低效率、无出路的投入方式"。反内卷，反对的是企业间的恶性价格战、劳动者被迫超时、超强度竞争、不产生社会增量的形式消耗。不躺平，是不希望看到大规模退出劳动参与、人力资本长期闲置、年轻人在职场不积极主动。
错配、极化与避险：交织着多重矛盾的就业市场
概括 2025 年的就业图景，可以这样理解：在经济与技术转型冲击下，原有就业均衡被打破；技术进步加剧岗位重组，制度反应相对滞后；劳动者以避险方式自我调整，而集体避险又反过来放大结构矛盾。所有热点，都是这一动态失衡过程的不同侧面。
当就业问题，从"数量问题"转向"结构与制度问题"，也意味着政策目标从单一转向多元。就业问题联动着收入分配、消费、产业升级、居民预期、家庭决策、婚育选择以及人口结构演变等一系列核心经济与社会命题。就业稳定性直接影响居民收入与消费倾向，并通过预期渠道影响家庭对住房、教育与长期支出的决策；就业质量与职业不确定性显著制约青年婚育意愿，进而影响生育水平与人口结构变化；就业结构则决定产业转型的人力基础，而就业预期又深刻塑造企业投资决策、劳动力供给行为与宏观经济的内生增长动能。
展望 2026 及未来，就业市场的矛盾性、复杂性空前加剧。
但这同样意味着一种难得的历史窗口期。对政策制定者而言，这是重塑就业治理框架、推动制度从"应对冲击"走向"塑造预期"的关键时刻；对学界而言，这是深化对技术变革、劳动力市场与社会制度互动机制研究的重要契机；对地方政府和市场主体而言，这是重新校准发展路径、在稳就业与促转型之间寻找新平衡的现实考题；对劳动者个体而言，这是通过技能积累、路径调整与社会协同，重新建立职业韧性的过程。
只要全社会能够形成对就业问题的共识——不回避结构性矛盾、提前预判技术冲击、理解个体理性选择，以制度创新降低不确定性、以公共治理托底基本安全感、以多元路径释放人的潜能、以公平的收入分配激励劳动主体的积极性，那么当前错综复杂的就业矛盾，有可能成为推动就业体系与发展模式迈向更高质量阶段的重要起点。
如果说 2025 年让我们看清了就业问题的复杂性，那么 2026 年，将考验我们是否有能力，把这些复杂问题转化为制度进步的契机。
（作者系首都经济贸易大学劳动经济学院副教授、中国新就业形态研究中心主任）
参考资料：
1. 参见于学霆 . 中国劳动报酬份额演变特征及解析 [ J ] . 经济与管理 ,2025,39 ( 04 ) :60-70.
2. 参见江宇舟 . 经济在增长、体感却有"温差"，症结在分配？https://www.guancha.cn/jiangyuzhou/2025_02_01_763774.shtml
3. 张成刚，出海：中国青年的就业新市场，《中国社会保障》，2025 年第 3 期
4. 张军 , 马欣榕 , 刘志阔 . 中国财政供养人员规模估算与结构分析 [ J ] . 经济学 ( 季刊 ) ,2025,25 ( 04 ) :846-859.
5. 张成刚，如何兜住产业升级中被挤出的劳动者，《中国社会保障》，2024 年第 11 期
6. 张成刚 . "金字塔 - 网状"结构：生成式人工智能驱动劳动力市场结构变革 [ J ] . 探索与争鸣 ,2025, ( 03 ) :59-62+177-178.
7. 中国新就业形态研究中心：报告正式发布｜数字平台中的青年新职业趋势研究——以闲鱼为例（2025）中金宸大
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