圣路易斯联储分析：总体招聘需求走弱是2023年4月至2025年12月青年就业恶化的主要因素

关键要点

• 五项劳动力供需因素——职位空缺、与 AI 相关的职位空缺、制造业就业、美国外来人口以及女性联邦雇员人数变化——有助于解释年轻劳动者就业状况的恶化。
• 总体职位空缺减少——这是衡量劳动力需求的一项指标——是 2023 年 4 月至 2025 年 12 月间年轻劳动者就业人口比、失业率和劳动力参与率恶化的最大原因。
• 对 AI 相关岗位的需求解释了年轻劳动者劳动力市场状况走软的相当一部分，尤其是刚步入职场的大学毕业生；但其影响小于职位空缺总体减少的影响。
• AI 并未在整个美国经济中大规模消灭工作岗位；相反，在劳动力市场放缓之际，它似乎只是在提高年轻人谋求立足点的门槛。

这是三篇系列博文中的第二篇，探讨年轻人在劳动力市场面临的挑战与机遇。

在上一篇博文中，我们指出，自 2023 年 4 月美国劳动力市场处于最强劲状态以来，年轻人的就业机会明显减少。这种变化与“低招聘、低裁员”的经济相符：企业留住现有员工，但减少招聘。由此自然引出一个问题：经济中的哪些力量能够解释年轻劳动者，尤其是应届大学毕业生就业机会减少的现象？

为回答这一问题，我们聚焦于公众讨论中被视为劳动力市场状况变化潜在解释的一系列劳动力供需因素。有些因素强调广泛的周期性力量，例如职位空缺减少；另一些则关注招聘做法、行业构成、公共部门就业或劳动力供给的变化。我们没有预先认定其中任何一种解释具有决定性，而是在统一的实证框架中对这些因素进行考察，以评估它们与年轻人劳动力市场结果变化之间的相对关联。

我们考察的因素如下：

• 总体劳动力需求下降
• 人工智能（AI）岗位需求上升
• 制造业就业收缩
• 外来人口减少
• 女性联邦雇员人数变化

我们使用当前人口调查（CPS）的个人层面数据，CPS 由美国人口普查局和美国劳工统计局共同赞助。将就业、失业和劳动力参与结果与劳动者特征，以及按州、月份和年份变化的劳动力需求指标联系起来。我们使用职位空缺和劳动力流动调查（JOLTS）的职位空缺数据衡量总体劳动力需求，JOLTS 由美国劳工统计局开展。而 AI 工作需求则根据详细的职位发布数据得出。

商业周期仍是主要影响因素

下图概述了各因素对 18 至 24 岁劳动者及年长劳动者就业人口比、失业率和劳动力参与率变化的相对贡献。主要结论很明确：以职位空缺衡量的总体劳动力需求下降，是年轻劳动者各项就业结果恶化的主要原因。

来源：CPS、JOLTS 及作者计算。

注：从2023年4月至2025年12月，18至24岁人群的就业人口比、失业率和劳动力参与率实际变化分别为-2.24个百分点、3.51个百分点和-0.35个百分点。25至64岁人群的就业人口比、失业率和劳动力参与率实际变化分别为0.15个百分点、0.63个百分点和0.68个百分点。

在全美范围内，18至24岁人群的就业人口比在2023年4月至2025年12月间下降了2个百分点以上。这一下降大部分反映了整体劳动力需求减弱：招聘放缓，职位空缺减少。重要的是，恶化主要表现为失业率上升，而非退出劳动力市场，这表明年轻劳动者仍在求职，只是可获得的机会更少。

相比之下，考虑整体劳动力需求后，25至64岁劳动者并未出现类似恶化。他们的就业状况总体保持稳定。这进一步印证了我们研究的一个核心主题：招聘放缓最先、最明显地体现在年轻且缺乏经验的劳动者身上。

AI 如何影响这一趋势

尽管经济周期是主导因素，AI 也并非无关紧要。图表显示，对 AI 岗位需求的上升，独立解释了年轻劳动者近期就业状况恶化的相当一部分。这种需求增长可能推高年轻人的失业率，因为它提高了入门级岗位的技能要求，降低了依靠初次招聘进入劳动力市场的劳动者获得就业的机会。

为了衡量 AI 岗位需求，我们使用了 Lightcast 的招聘信息数据，其中包含按州、月份和年份划分的职位描述全文。如果一则招聘信息要求具备 10 个 AI 技能集群之一的技能，即被归类为 AI 岗位，有关 AI 相关技能的更多详情，请参阅斯坦福大学以人为本人工智能研究所发起的 2026 年人工智能指数报告（PDF）。这些领域包括生成式 AI、机器学习和神经网络。这种方法反映的是岗位内容（雇主在招聘信息中列出的技能和任务）如何变化，而不是企业是否正在使用 AI 来自动化岗位或筛选申请者。

在全美范围内，18至24岁劳动者对 AI 岗位需求的增长大约占：

• 其就业人口比降幅的45%
• 其失业率升幅的三分之一

在第八联邦储备区各州，第八联邦储备区总部设在圣路易斯，辖区覆盖阿肯色州全境、密苏里州大部分地区，以及伊利诺伊州、印第安纳州、肯塔基州、密西西比州和田纳西州的部分地区。AI岗位需求解释了年轻劳动者失业率上升幅度的近一半。不过，由于劳动力参与率的变化抵消了这一影响，他们的整体就业人口比率仍有所上升。

AI 的影响集中在进入劳动力市场阶段

下表重点关注三类劳动力市场新入职者：（1）学历不高于高中毕业的个人；（2）学历不高于高中毕业的黑人新入职者；（3）近期大学毕业生。这些群体有助于我们比较教育水平和劳动力市场风险暴露程度不同的年轻劳动者进入劳动力市场后的表现。由于黑人年轻人历来对劳动力市场状况变化更为敏感，纳入这一群体可以展示新入职者的就业结果差异有多大。

这一时期出现了三个明显趋势。首先，整体职位空缺减少仍是所有图示新入职者群体就业状况恶化的主要因素。例如，具体来看近期大学毕业生的失业情况，职位空缺减少对失业率上升的解释力度超过其他四个因素中的任何一个。

其次，按照当前 AI 技术的采用和普及速度，对 AI 岗位的需求似乎正在挤压部分新入职者，尤其是大学毕业生。尽管近期毕业生的就业人口比仍相对较高——2026年第一季度全国为79%，第八区各州为82%——但他们经验不足且集中于入门级岗位，因此随着岗位要求转向 AI 相关任务，他们面临风险。

第三，其他因素——外出生人口变化、制造业收缩以及女性联邦雇员人数变化——往往无法解释近期年轻劳动者就业表现恶化，或解释力度甚微。这些因素要么在这一时期较晚才发生变化，要么影响的群体并未集中于劳动力市场入口处。

我们有哪些认识？

年轻劳动者近期的就业经历完全符合低招聘、低解雇的劳动力市场特征。自2023年4月以来，招聘速度放缓，年轻劳动者，尤其是新入职者，首当其冲地承受了劳动力市场走软的影响。AI 在劳动力市场入口处增添了额外阻力，尤其对近期大学毕业生而言如此，但其影响仍小于职位空缺普遍减少所带来的影响。

即使在目前的普及和扩散阶段，AI 也确实重要，但影响范围狭窄、处于早期阶段，并且因年龄而异。AI 并未消除整个经济领域的工作岗位。相反，它提高了年轻劳动者首次进入劳动力市场的门槛；在这一领域，雇主认为刊登职位空缺、发出录用通知和招聘的必要性有所降低。

我们的下一篇博客文章 将探讨“脱离状态”的年轻成年人——即既未上学也未工作的年轻人——如何安排时间。

注释

1. CPS 由美国人口普查局和美国劳工统计局联合赞助。
2. JOLTS 由美国劳工统计局开展。
3. 有关 AI 相关技能的更多详情，请参阅 2026 年人工智能指数报告 (PDF)，该报告由斯坦福大学以人为本人工智能研究院发起。
4. 总部设在圣路易斯的第八区涵盖阿肯色州、密苏里州大部分地区，以及伊利诺伊州、印第安纳州、肯塔基州、密西西比州和田纳西州的部分地区。