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人工智能大语言模型技术影响下的劳动力市场求职错配情况报告北大国发院-智联招聘以上学历的求职者，16-24岁青年群体和45岁及以上中老年群体是纵向错人工智能大语言模型技术发展对劳动力市场纵向错配比例的4“向下投递”是指求职者学历高于申请岗位学历要求的投递1。课题组将学上权威的“CIP-SOC”对照表（即专业-职业的匹配表）进行了适合中国劳市场语境的本土化处理，并以此为依据进行专业-职业匹配度的识别。考虑到高数据来源：智联招聘6如数据工程师、生物/医药研发等；而演艺类、体力型等学历门槛较低的职业反数据来源：智联招聘数据来源：智联招聘8错配现象在不同求职者群体中呈现出显著差异。图4反映了不同教育程度数据来源：智联招聘9数据来源：智联招聘图6和图7表明，求职者不同专业背景下的错配比例也存在明显差异。纵数据来源：智联招聘数据来源：智联招聘图8和图9分别展示了不同行业（按照智联二级行业分类）的纵向错配与数据来源：智联招聘数据来源：智联招聘我们将求职者按照学历、年龄、性别分成了40个组别。表1和表2分别呈现了2021-2025年间纵向错配比例和横向错配比例增长最高的10组求职者群体。分析表明，纵向错配增长快的群体是中低学技的求职者更多地投递不限学历的岗位，说明中等人力资本或技能的劳动力在劳横向错配比例增长高的主要是低年龄段（16-24岁）的大专学历求职群体，说明青年高学历中的相对低学历群体在更多地尝试跨领域数据来源：智联招聘职业的“人工智能大语言模型技术（AI-LLM）”暴露指数可以直观地衡量为AI-LLM技术对劳动力市场的冲击节点，图10与图11分别呈现了冲击前后每种职业纵向错配与横向错配比例的变动与职业AI-LLM暴露指数的相关关系。暴露度高的职业纵向错配比例的增长幅度显著低于低暴露度职业，说明那些高数据来源：智联招聘数据来源：智联招聘务和技能要求描述得更加具体、清晰。招聘广告文本分析显示，这些岗位在从求职者专业背景维度发现，科学技术类（STEM专业）的求职者在AI-LL暴露的职业更有可能进行主动调整，尽可能地降低岗位减少、工作内容变化给自本报告揭示，在人工智能技术持续渗透的背

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