人工智能技术进步有助于缓解劳动力市场教育错配——来自“岗位-求职者”匹配数据的证据
经济学（季刊） · 2026 · [{"name": "于航", "affiliation": []}, {"name": "李泓孛", "affiliation": []}, {"name": "张丹丹", "affiliation": []}, {"name": "张润博", "affiliation": []}, {"name": "李强", "affiliation": []}]
中文摘要
本文基于线上招聘平台2021—2025年“岗位-求职者”匹配数据，测度了中国劳动力市场的纵向（学历）与横向（专业）错配，并以2022年12月ChatGPT发布为外生冲击，采用双重差分与事件研究法识别人工智能大语言模型（AI-LLM）技术进步的影响。研究发现，2021年以来错配整体加剧，但高AI-LLM暴露职业的纵向错配显著缓解，横向错配则未受显著影响。机制上，AI-LLM强化了岗位需求信号的清晰度，提升了技能复杂性与学历门槛，从而改善了劳动力配置效率。
Abstract
本文基于线上招聘平台2021—2025年“岗位-求职者”匹配数据，测度了中国劳动力市场的纵向（学历）与横向（专业）错配，并以2022年12月ChatGPT发布为外生冲击，采用双重差分与事件研究法识别人工智能大语言模型（AI-LLM）技术进步的影响。研究发现，2021年以来错配整体加剧，但高AI-LLM暴露职业的纵向错配显著缓解，横向错配则未受显著影响。机制上，AI-LLM强化了岗位需求信号的清晰度，提升了技能复杂性与学历门槛，从而改善了劳动力配置效率。