专访｜北大张丹丹：AI暂未带来就业率变化，但年轻人就业更难了
新增招聘减少，尤其年轻人基础工作机会减少的影响大于裁员，全球范围内就业率并未改变
资料图：张丹丹。6月24日，北京大学国家发展研究院教授张丹丹在2026年夏季达沃斯期间接受记者专访时指出，目前部分企业对于用工的逻辑是，减少对外招聘，但不会主动裁员。
“从宏观就业大盘来看，各国数据都显示就业率、失业率没有出现明显波动，整体数字十分稳定。AI带来的变化不在于存量裁员，而是市场新增招聘流量收缩。”6月24日，北京大学国家发展研究院教授张丹丹在2026年夏季达沃斯期间接受记者专访时指出，目前部分企业对于用工的逻辑是，减少对外招聘，但不会主动裁员：“就算少量人员被优化，这批人也能快速找到新工作，不会拉长失业周期。”
张丹丹介绍，她的团队做AI对劳动力市场影响的研究始于ChatGPT推出后，相关研究从最初依托招聘信息，重点看新招聘岗位对求职者的需求变化，逐步拓展至存量劳动力、失业后再就业人群，参考的数据体量大幅增加，观测视角也从单一宏观，下沉到企业、个人微观层面，企业组织架构、个体技能、行业和GDP相关数据交叉对照。目前形成了包括宏观经济、垂直行业、企业经营、个体劳动者四层维度的实证调研。
基于持续观察和定量数据分析，张丹丹总结目前的研究结果为：企业存量用工稳定、新增招聘持续收缩，青年初级岗位承压明显；行业格局持续分化，企业组织全面走向扁平化；职场技能价值迭代，在对劳动力技能的需求中，综合决策、协调能力等快速取代更宽泛的“沟通能力”等成为劳动者不可替代的核心优势。
张丹丹指出，全球范围内白领被替代风险相较蓝领高已成共识，整体就业数据并未出现变化，但初级职场年轻人的岗位需求均在明显下降。
“新加坡青年劳动力规模已经下降30%，全球的趋势趋同，中国不例外。”张丹丹指出，很多企业负责人在访谈中表示，现阶段会优先把AI嵌入现有员工的工作流程，保持现有员工规模，只在对外招人时格外谨慎：“当然企业并非完全不招年轻人，年轻人数字化思维、创新思路和资深员工存在差异，生产效率差距已经缩小，但整体招聘名额大幅压缩，岗位门槛同步抬高。”
张丹丹指出，大模型能力提升直接对相关行业带来就业冲击。比如，生成式AI落地后，视频编辑行业立刻受到明显冲击，Claude这类编程工具则直接影响IT行业各类基础岗位，比如程序员。
目前，中国互联网公司尚未出现大规模因为AI带来的裁员。张丹丹认为，国内互联网巨头的内部代码岗位存在被AI替代的可能，但会考虑到社会影响等因素，即便释放过裁员预期，最后真实裁员也难以落地。
但另一边，新人招聘正在下滑。“企业每年会有员工自然流失、退休带来的人员缺口，往年依靠校招、社招完成人员换血，如今只会维持极低规模的补录，整体新人招聘量大幅下滑。”张丹丹说。
张丹丹介绍，短剧行业是其持续跟踪的典型样本。“2026年AI短剧产能爆发，单月上线数量就能达到5万部，往年全年真人短剧产量仅3万部。低成本AI制作降低入行门槛，大量原本不从事内容、广告行业的创业者跨界入局，催生新的用工需求。”张丹丹指出，但另一边，真人短剧低端拍摄、剪辑岗位持续收缩：“去年底测算真人短剧全产业链就业规模约200万，叠加冬季行业淡季，目前从业人员规模出现明显缩水。”
张丹丹指出，过去跟踪劳动力就业市场常常需要10年甚至30年的研究周期。但在AI冲击下，对于短剧这样的新型行业研究周期必须大幅度缩短，才能观测到相对准确的数据：“短剧赛道人员进出频次极高，短期数据容易被季节性因素干扰，我们计划7月开展新一轮行业调研，用一整年完整周期持续观测，年底会发布完整报告，分别测算AI短剧、真人短剧对应的就业体量。”
组织架构扁平化
除了整体用工总量变化，AI正在重塑行业生态与企业内部组织架构，这种变革是长期的，呈现不可逆性。
张丹丹指出，AI落地催生两类截然不同的行业走向：一部分传统基础岗位持续缩减，另一类全新职业赛道同步涌现，比如AI架构师、前端部署工程师等岗位长期缺人。虽然行业现有从业者可以快速转型填补一部分岗位缺口，但AI落地带来的新增业务需求持续扩张，企业依旧需要持续对外招聘复合型人才。
短剧行业的分化特征十分典型：AI替代了标准化低端视频制作岗位；但高端真人精品内容、AI内容统筹、数字人策划等新岗位不断增加，倒逼从业者更新自身技能，无法适配人机协同模式的从业者压力增大。目前，新岗位能够吸纳的就业人数，暂时无法完全对冲传统基础岗位流失带来的用工缺口，行业人才结构正在调整。
张丹丹介绍，根据互联网企业2018年至今每日更新的用工数据，研究重点观测了2024年AI大规模落地后的组织变化。“AI普及前，一套固定复杂业务需要三四十人团队分工完成；引入AI承接数据统计、基础汇报、标准化流程工作后，十几人的小型小组就能承接全部业务，团队规模直接缩减一半，”张丹丹称，AI可以自动完成信息汇总、多层级上传等中间工作，承上启下的中层管理人员失去核心职能，中层岗位需求持续走低。
最终结果是，一些企业形成极简管理模式。“老板直接对接一线业务小组，省去层层汇报的中间环节，”张丹丹称，一家样本企业的长期稳定在岗记录的员工比例是60%，这意味着企业的流动性在增强，有极大的员工进出换汰。
此外，AI重构了劳动力市场供需匹配机制，存在双向效应。张丹丹称，一方面，AI能够精准拆解企业岗位需求，快速筛选匹配适配求职者，大幅降低市场信息差，提升人才匹配效率；另一方面，AI会抬高高替代风险岗位的就业门槛。
整体来看，AI缓解了传统劳动力市场底层供需失衡矛盾，但制造出新的人才分层问题：能够达到全新高门槛标准的从业者，就业质量显著提升；达不到技能、经验要求的基础劳动者，就业机会持续缩减。“互联网、传媒、金融等白领密集行业组织调整速度最快，制造业、线下实体服务业变化节奏偏慢，行业完整的调整周期至少需要一年，短期很难形成稳定趋势。”张丹丹指出。
技能需求快速变化
AI普及之下，职场各类技能的价值权重改变。张丹丹介绍，研究此前将职业技能拆分为300多项，整合归纳为三十余个核心大类。在AI时代，在仍然有需求的能力中，“沟通能力”排名靠前，但最新调研显示，判断力和协调能力取代沟通能力成为核心技能。
张丹丹介绍，海外有学者搭建了CIA技能指数，用来量化评估每一位从业者的综合技能水平，测算职业健康度与失业风险，精准定位劳动者技能短板。如果从业者不及时补充人机协同、高阶判断类复合技能，岗位被AI替代的风险会持续走高。
张丹丹称，目前正在和职业培训研究的学者联合开展课题，针对青年群体搭建长效技能培育体系，补齐人机协同、综合判断等核心能力短板，缓解青年结构性就业压力。