人工智能大語言模型技術(shù)影響下的勞動力市場求職錯(cuò)配情況報(bào)告北大國發(fā)院-智聯(lián)招聘以上學(xué)歷的求職者，16-24歲青年群體和45歲及以上中老年群體是縱向錯(cuò)人工智能大語言模型技術(shù)發(fā)展對勞動力市場縱向錯(cuò)配比例的4“向下投遞”是指求職者學(xué)歷高于申請崗位學(xué)歷要求的投遞1。課題組將學(xué)上權(quán)威的“CIP-SOC”對照表（即專業(yè)-職業(yè)的匹配表）進(jìn)行了適合中國勞市場語境的本土化處理，并以此為依據(jù)進(jìn)行專業(yè)-職業(yè)匹配度的識別。考慮到高數(shù)據(jù)來源：智聯(lián)招聘6如數(shù)據(jù)工程師、生物/醫(yī)藥研發(fā)等；而演藝類、體力型等學(xué)歷門檻較低的職業(yè)反數(shù)據(jù)來源：智聯(lián)招聘數(shù)據(jù)來源：智聯(lián)招聘8錯(cuò)配現(xiàn)象在不同求職者群體中呈現(xiàn)出顯著差異。圖4反映了不同教育程度數(shù)據(jù)來源：智聯(lián)招聘9數(shù)據(jù)來源：智聯(lián)招聘圖6和圖7表明，求職者不同專業(yè)背景下的錯(cuò)配比例也存在明顯差異?？v數(shù)據(jù)來源：智聯(lián)招聘數(shù)據(jù)來源：智聯(lián)招聘圖8和圖9分別展示了不同行業(yè)（按照智聯(lián)二級行業(yè)分類）的縱向錯(cuò)配與數(shù)據(jù)來源：智聯(lián)招聘數(shù)據(jù)來源：智聯(lián)招聘我們將求職者按照學(xué)歷、年齡、性別分成了40個(gè)組別。表1和表2分別呈現(xiàn)了2021-2025年間縱向錯(cuò)配比例和橫向錯(cuò)配比例增長最高的10組求職者群體。分析表明，縱向錯(cuò)配增長快的群體是中低學(xué)技的求職者更多地投遞不限學(xué)歷的崗位，說明中等人力資本或技能的勞動力在勞橫向錯(cuò)配比例增長高的主要是低年齡段（16-24歲）的大專學(xué)歷求職群體，說明青年高學(xué)歷中的相對低學(xué)歷群體在更多地嘗試跨領(lǐng)域數(shù)據(jù)來源：智聯(lián)招聘職業(yè)的“人工智能大語言模型技術(shù)（AI-LLM）”暴露指數(shù)可以直觀地衡量為AI-LLM技術(shù)對勞動力市場的沖擊節(jié)點(diǎn)，圖10與圖11分別呈現(xiàn)了沖擊前后每種職業(yè)縱向錯(cuò)配與橫向錯(cuò)配比例的變動與職業(yè)AI-LLM暴露指數(shù)的相關(guān)關(guān)系。暴露度高的職業(yè)縱向錯(cuò)配比例的增長幅度顯著低于低暴露度職業(yè)，說明那些高數(shù)據(jù)來源：智聯(lián)招聘數(shù)據(jù)來源：智聯(lián)招聘務(wù)和技能要求描述得更加具體、清晰。招聘廣告文本分析顯示，這些崗位在從求職者專業(yè)背景維度發(fā)現(xiàn)，科學(xué)技術(shù)類（STEM專業(yè)）的求職者在AI-LL暴露的職業(yè)更有可能進(jìn)行主動調(diào)整，盡可能地降低崗位減少、工作內(nèi)容變化給自本報(bào)告揭示，在人工智能技術(shù)持續(xù)滲透的背