美国劳动力参与率跌至除 COVID 时代外的 50 年低点

劳动力参与率达到历史低点

美国劳动力参与率已降至过去 50 年的最低水平（不包括 COVID-19 大流行期间）。这一下降表明越来越多的人退出劳动力市场或停止寻找工作，标志着美国劳动力市场出现了显著转变。

各年龄段趋势分化

虽然整体参与率下降，但各年龄段的下降并不均匀。数据表明，这一下降更多是由提前退休推动的，而非核心工作年龄人群的系统性衰退。

• 核心年龄工作者： 25-54 岁人群的劳动力参与率仍接近历史最高水平。
• 年长工作者： 55 岁及以上人群出现明显趋势，较以往世代更早退出劳动力市场。

招聘中的 “AI 垃圾” 危机

人工智能在招聘流程中引入了显著摩擦，导致求职者难以找到工作，而雇主却被低质量的申请淹没，形成悖论。

自动化申请垃圾邮件

AI 生成的申请激增，导致候选人数量远超人力资源部门的处理能力。一位观察者指出，Accenture Norway 报告称其夏季实习申请创下纪录，超过 1,600 名申请者争夺仅 56 个名额。

向口碑推荐转变

由于 AI 产生了大量 “垃圾” 申请——成千上万的低投入、自动化提交——一些公司正放弃传统的申请门户，转而依赖内部推荐和口碑推荐，以确保候选人质量。

经验价值贬值

有新证据表明 AI 正在改变职业经验的价值。一些行业观察者认为，基于大语言模型的编码工具可能降低了对工作年限的溢价，进而在企业裁员时导致对年龄的偏见加剧。

经济失望与 “NEET” 现象

除了技术招聘障碍外，更广泛的心理和经济转变也在导致劳动力参与率下降，尤其是在年轻一代（Z 世代）中。

生活成本与资产可及性

对可实现里程碑（如拥有住房、汽车或负担得起的大学教育）的感知缺失，导致了绝望感。这促成了 “NEET”（不在教育、就业或培训中）人群的增加。

财富不平等与通胀

批评者认为，COVID-19 大流行期间的货币政策加剧了财富不平等。通过向银行和企业注入资本，这些政策推高了房地产和股票价格，实际上通过通胀和 “抽走阶梯” 的方式削弱了工资收入者的购买力。

科技行业的现状

曾是中产阶级高速增长引擎的科技行业正经历白领就业机会的收缩。

• 需求下降： 通过 LinkedIn 等平台频繁、未经请求的招聘者主动联系的时代基本结束。
• 竞争加剧： 求职者现在面临单个岗位上数百甚至数千名竞争者，随后往往是包括 5 至 12 轮的严苛面试流程。
• AI 替代： AI 代理开始减少白领任务所需的人数，因为个人现在可以使用 AI 完成原本需要 10 到 20 人团队完成的工作。
• 增长集中： 目前科技行业的增长主要集中在 AI 数据中心建设上，而其他领域则在削减成本，以为超大规模云服务商所需的大量 GPU 投资提供资金。