“春风行动”政策部署与宏观背景 - 人力资源社会保障部等9部门部署“2026年春风行动”暨就业援助季活动 旨在抓住春节后劳动者返岗复工和企业招工用工的关键时点[1] - 2025年失业保险降费率为企业减负1872亿元 发放稳岗返还资金336亿元 显示稳就业政策支持力度持续加大[1] - “十五五”规划建议提出着力解决结构性就业矛盾 并强调完善就业支持和公共服务体系 为行动提供政策指引[1] 行动核心特点与服务模式 - 行动呈现“三个突出”特点 突出农民工流动就业高峰期的集中服务 突出高校毕业生等青年求职关键期的持续服务 突出民营企业、中小企业等用人单位招聘用工的精准服务[2] - 各级人社部门加强政策和服务的高品质供给 以上海为例 依托重点企业用工保障工作专班动态排摸企业用工需求 配备就业服务专员 提供“一企一策”定制化服务[2] - 服务保障机制持续优化 提供“专人接站、专车到厂、专属服务” 实现劳动者从“家门口”直达“厂门口”[2] 具体举措与区域案例 - 重庆针对农民工返乡返岗需求 启动“渝邮惠生活”十万张车票惠民活动 切实减轻农民工群体出行负担[2] - 内蒙古自治区面向农村牧区劳动力、就业困难人员、失业人员、离校未就业高校毕业生等重点群体 全程提供就业指导、政策解读、法律咨询等服务[2] 行动安排与长期方向 - 2026年“春风行动”将持续到3月底 期间各地将陆续举行线上线下招聘会 开展跨省劳务协作 促进人岗精准匹配[3] - 长期工作方向包括因地制宜开展职业技能培训 推动薪酬分配与劳动者技能等级挂钩 帮助劳动者实现技能就业、助力企业广招人才[3]

2025-2026年职业技能培训政策核心 - 人力资源社会保障部以“技能照亮前程”培训行动为牵引，在2025年开展大规模职业技能提升培训，全面推行“岗位需求＋技能培训＋技能评价＋就业服务”联动模式 [1] - 2026年将聚焦“投资于人”，深入实施“技能照亮前程”培训行动，使培训更好服务于产业发展，促进人才培养和就业紧密衔接 [2] 2025年培训规模与目标 - 2025年全年开展补贴性培训超过1100万人次，旨在帮助劳动者实现技能就业、技能增收 [1] 重点培训领域与群体 - 培训紧密对接新质生产力培育和就业容量大的民生领域，组织实施制造业、数字人才、长期照护、养老护理、家政服务、交通运输、文物修复等领域专项培训 [1] - 充分考虑高校毕业生、农民工等重点群体的差异化培训需求，实施技能强企行动和面向青年、农民工群体的培训计划 [1] 创新培训模式 - 以龙头企业、链主企业为主导，引导各地打造230多条“产教评”技能生态链，把培训建在产业链上 [1] - 推动职业院校、技工院校深化校企合作、对接企业用人需求，打造“订单式”培训模式 [1] - 依托劳务品牌机构、优质培训机构打造“项目制”培训模式 [1]

文章核心观点 - 文章聚焦于人工智能技术革命和政府作用对经济结构转型及结构性就业矛盾的影响，为解决劳动力供给与需求不匹配的问题提供了新的理论视角和决策参考 [2][5] 结构性就业矛盾现状与成因 - 中国劳动力市场面临结构性矛盾，表现为劳动力供给与需求结构不匹配，就业难与招工难并存，这已成为就业领域的主要矛盾 [2][4] - 矛盾的形成与人口结构及经济结构深度调整密切相关：一方面，劳动力和人口总量达峰后下降，人口红利收缩，导致低技能和劳动密集型产业用工成本持续上涨；另一方面，高技能和技术密集型产业发展较慢，无法有效拉动高技能劳动力工资快速增长，导致学历与技能错配现象突出 [4] 解决矛盾的系统性视角 - 解决结构性就业矛盾需坚持系统观念，从经济结构转型的宏观视角进行研究，劳动力需求结构受劳动力供给结构转变、生产和技术结构转型、产业与家庭生产部门时间配置等多因素影响 [5] - 开展职业技能培训、促进教育培训与劳动力市场需求更好匹配，可直接缓解结构性就业矛盾 [5] 人工智能技术革命的理论影响 - 研究构建了一个包含劳动就业结构转变、生产和技术结构转型、产业与家庭生产部门时间配置的系统性理论分析框架，以刻画结构性就业矛盾 [7] - 该理论首次提出，人工智能技术革命同时在产业部门和家庭生产部门推动“机器换人”，进而通过影响劳动时间配置和产业结构转型趋势，对结构性就业矛盾产生深刻影响 [5] - 模型中，劳动力被分为高技能与低技能两类，在技能密集型产业、非技能密集型产业及家庭生产部门进行生产，结构性就业矛盾在模型中体现为高学历劳动力相对供给增长但难以充分满足高技能要求，以及低学历劳动力相对供给下降但低技能需求结构未快速调整导致企业用工成本上涨 [7]

文章核心观点 - SHEIN作为全球第三大时尚零售商，其“投资于人”的就业赋能实践正从赋能供应链内部扩展到面向全社会的多元化培训，旨在激活产业活力、破解结构性就业矛盾，并推动传统服装制造业的数字化与可持续发展 [1][2][15] SHEIN的培训体系与“投资于人”战略 - SHEIN与广东省总工会等合作，面向高校未就业困难毕业生、转岗待岗职工等重点群体，推出涵盖8个市场热门工种的免费就业帮扶技能培训项目，其中SHEIN开放缝纫工、服装制版师2个工种的“零基础”培训 [2] - SHEIN的培训体系从提升供应链内供应商员工技能，扩展到面向院校、社会等“链外”领域开拓人才“蓄水池”，形成多元化、立体式培训 [2] - 公司构建了一套覆盖“链内+链外”的多元培训体系，形成全链条就业赋能闭环 [9] - 于链内，2025年全年开展供应商赋能培训近600场，覆盖供应商近3.7万商次，并同步完成6个工种的技能等级认证 [9] - 在链外，通过产教评共享实训基地、零基础就业帮扶技能培训等形式，尤其聚焦高校未就业困难毕业生等重点群体，提供精准就业帮扶 [10] - SHEIN已建立起“产业需求牵引—专业能力建模—课程体系重构—校企共同考核”的四位一体联动机制，打造“培养即就业、就业即适配”的育人体系 [10] - 在人才培养与评价体系建设方面，SHEIN在2025年成功申报了人社部在“质检员”职业下增加的“服装质检员”新工种 [10] 培训内容、方法与效果 - 培训课程研发基于三方面需求：质量管理部门筛选的供应商普遍质检问题、版房技术人员遇到的打版难题、培训过程中现场反馈的技术难题 [7] - 培训讲师拥有丰富产业经验，例如Simon拥有三十余年服装产业经验，能将实战经验倾囊相授 [6] - 针对供应商共性痛点开展“送教上门”专项培训，例如在揭阳普宁和汕头产业带开展培训后1个月，相关次品率显著下降50% [11] - 在辽宁兴城泳装产业带开展制版赋能培训后1个月，相关供应商断码率降低近30% [11] - 培训帮助零基础学员掌握实用技能，例如学员从对缝纫一无所知到能独立完成基础缝补操作并制作小物件 [3][4] - 培训也帮助有小规模业务的经营者掌握关键技能以降低成本，例如档口经营者学会缝领标后无需再花钱找其他工厂 [4] 行业背景与结构性矛盾 - 中国服装年产量超700亿件，纺织服装产业直接带动就业超2000万人，中小微企业占比99.8%，是稳就业核心领域 [9] - 行业长期面临结构性就业矛盾：中小微工厂技能培训体系薄弱，工作环境对年轻人吸引力不足，人才老龄化趋势加剧 [9] - 院校培养与产业需求脱节，毕业生技能与企业要求存在差距，导致技能人才“断层” [9] - “十五五”规划建议明确提出要推动产业与就业协同，完善人力资源供需匹配机制，健全终身职业技能培训体系 [9] 对供应链的数字化与精益化赋能 - SHEIN通过数字化改造与技能培训的深度融合，帮助传统工厂实现转变 [12] - 在SHEIN赋能下，工厂完成了从开发、生产、仓储到物流的全链路信息化升级，转型为全链条数字化工厂，以更好地适配“小单快反”的柔性供应链模式 [14] - 基于“以销定产”的数字化柔性供应链优势，SHEIN能将库存率降低至个位数，而行业其他品牌未销售库存平均水平在30% [14] - SHEIN累计投入超6000万元帮助超200多家工厂的52万平方米的厂房实现了升级改造，受益人数超3.3万人 [14] - SHEIN还帮助供应商对食堂、宿舍乃至多功能室完成了近1.4万平方米的升级改造 [14] - 通过引入数字化管理系统、柔性生产能力、智能设备与精益工具，带动传统服装制造工厂加速迈向数智化 [14]

文章核心观点 - 中国“十五五”规划将着力解决结构性就业矛盾 即“求职难”与“招工难”并存的供需不匹配问题 以促进高质量充分就业并推动高质量发展 [1] 人力资源供需与教育体系 - 当前人力资源开发和供给不能有效适应经济社会发展变化 存在“需要的培养不出来 培养出来的不需要”的现象 [2] - 一些新职业的求人倍率（市场需求人数与求职人数之比）持续在3以上 表明相关人才短缺严重 [2] - 需动态调整高等教育学科专业设置和资源结构布局 提高高等教育供给与人才需求的匹配度 [2] - 需加快发展现代职业教育 推进职普融通、产教融合、科教融汇 培养更多高质量技术技能人才 [2] - 需健全终身职业技能培训制度 建立完善国家资历框架 [2] 就业观念与市场环境 - 部分求职者特别是高校毕业生择业观念存在偏差 “考公、考编、考研”、“进体制、进国企、进大厂”等倾向明显 缩小了择业空间并造成就业机会与人力资源浪费 [3] - 需引导全社会树立正确就业观 营造“职业无贵贱”、“三百六十行 行行出状元”等良好舆论氛围 [3] - 需推动用人单位扭转“唯名校”、“唯学历”等错误选人用人观 不拘一格选用人才 [3] 就业支持与公共服务 - 当前就业公共服务存在短板 人力资源供求双方对接不够顺畅和充分 影响匹配效率 [4] - 需聚焦高校毕业生、农民工、退役军人等重点群体 完善就业支持体系并加强分类精准施策 [4] - 需打造覆盖全民、贯穿全程、辐射全域、便捷高效的全方位就业公共服务体系 [4] - 需健全统一规范的人力资源市场体系 营造公平有序就业环境 提高人力资源供求双方匹配质效 [4]

文章核心观点 - 解决结构性就业矛盾是“十五五”时期促进高质量充分就业的重要着力点 其核心在于解决“求职难”与“招工难”并存的人力资源供需不匹配问题 并提出了三个方面的具体工作方向 [1] 人力资源开发与教育体系 - 加快塑造现代化人力资源是解决结构性就业矛盾的关键 需增强人力资源开发的前瞻性、针对性和有效性 [2] - 当前人力资源供给未能有效适应经济社会发展 存在“需要的培养不出来 培养出来的不需要”的现象 [2] - 一些新职业的求人倍率（市场需求人数与求职人数之比）持续在3以上 表明相关人才短缺严重 [2] - 需动态调整高等教育学科专业设置和资源结构布局 提高高等教育供给与人才需求的匹配度 [2] - 需加快发展现代职业教育 推进职普融通、产教融合、科教融汇 培养更多高质量技术技能人才 [2] - 需健全终身职业技能培训制度 建立国家资历框架 以提升劳动者就业创业和职业转换能力 [2] 就业观念与市场环境 - 强化择业和用人观念引导是解决结构性就业矛盾的现实需要 [3] - 部分求职者特别是高校毕业生存在“考公、考编、考研”、“进体制、进国企、进大厂”等择业观念偏差 缩小了择业空间并造成就业机会与人力资源浪费 [3] - 需引导全社会树立“职业无贵贱”、“三百六十行 行行出状元”、“基层就业 同样出彩”等正确就业观 [3] - 需推动用人单位扭转“唯名校”、“唯学历”的错误选人用人观 不拘一格选用人才 [3] 就业支持与公共服务体系 - 完善就业支持和公共服务体系是解决结构性就业矛盾的重要抓手 [4] - 当前一些地方和部门的就业支持力度有待加大 就业公共服务存在短板 人力资源供求双方对接不够顺畅 [4] - 需聚焦高校毕业生、农民工、退役军人等重点群体 完善就业支持体系并加强分类精准施策 [4] - 需打造覆盖全民、贯穿全程、辐射全域、便捷高效的全方位就业公共服务体系 提高服务的可及性、均等化和专业化水平 [4] - 需健全统一规范的人力资源市场体系 营造公平有序就业环境 整治求职欺诈等乱象 以提高人力资源供求匹配质效 [4]

文章核心观点 - “十五五”规划将着力解决结构性就业矛盾 即“求职难”与“招工难”并存的人力资源供需不匹配问题 这对促进高质量充分就业和推动高质量发展至关重要[1] 人力资源开发与教育体系 - 当前人力资源开发和供给不能有效适应经济社会发展变化 存在“需要的培养不出来 培养出来的不需要”的现象[2] - 一些新职业的求人倍率（市场需求人数与求职人数之比）一直在3以上 表明相关人才短缺严重[2] - 需要动态调整高等教育学科专业设置和资源结构布局 提高高等教育供给与人才需求的匹配度[2] - 需要加快发展现代职业教育 推进职普融通、产教融合、科教融汇 培养更多高质量技术技能人才[2] - 需要健全终身职业技能培训制度 为劳动者提高就业创业能力和职业转换能力创造良好条件[2] 就业观念与市场环境 - 部分求职者特别是高校毕业生择业观念存在偏差 “考公、考编、考研”、“进体制、进国企、进大厂”等倾向明显 缩小了择业空间并造成就业机会与人力资源浪费[3] - 需要引导全社会树立正确就业观 营造“职业无贵贱”、“三百六十行 行行出状元”、“基层就业 同样出彩”的舆论氛围和社会环境[3] - 需要推动用人单位扭转“唯名校”、“唯学历”的错误选人用人观 不拘一格选用人才[3] 就业支持与公共服务 - 当前就业公共服务存在短板 人力资源供求双方对接不够顺畅和充分 影响匹配效率[4] - 需要聚焦高校毕业生、农民工、退役军人等重点群体 完善就业支持体系并加强分类精准施策[4] - 需要打造覆盖全民、贯穿全程、辐射全域、便捷高效的全方位就业公共服务体系[4] - 需要健全统一规范的人力资源市场体系 营造公平有序就业环境 提高人力资源供求双方匹配质效[4]

文章核心观点 - 面向“十五五”，就业促进的核心命题正从“应对冲击”转向“组织过渡”，核心在于通过技术向善、教育重塑和治理创新，在提升效率的同时稳定就业，促进高质量充分就业 [1] 人工智能对就业的影响 - 人工智能技术对就业的关键作用在于“增强人”而非“代替人”，通过提高全要素生产率，将劳动者从重复性任务释放至工艺优化、质量管理、组织协同与创新服务等领域 [1] - 针对智能化挤出就业的担忧，实证研究显示，制造业智能化水平每提高1个标准差，可带来制造部门1%的就业增长，并为服务业额外创造0.064个百分点的就业机会 [2] - 建议完善职业技能培训体系、扩大劳动力“蓄水池”，并降低劳动力跨部门跨区域流动障碍，以应对未来就业市场可能出现的调整压力 [2] 释放工程师红利与人力资本提升 - 中国拥有世界规模最大的工程技术人才队伍和工程教育体系，但面临理工科人才有效利用不足的问题，原因包括技能与岗位脱节、职业认同感低等 [3] - 释放工程师红利需同时改善“供给侧培养”和“需求侧岗位质量”，深化产教融合、强化实践环节与能力导向评价，缩短技能形成与岗位需求的时滞 [3] - 应围绕新质生产力培育新职业、新岗位，并以稳岗扩岗政策与创业支持提升市场主体吸纳能力，同时完善人力资源供需匹配机制与终身职业技能培训制度 [3] - 加强产教融合，培养适应新质生产力发展需求的高素质人才，以提升人岗匹配效率与人力资本可迁移性 [4] 就业服务与治理能力创新 - 需加快建设智能化公共就业服务体系，运用大数据和人工智能技术对劳动力供需进行动态分析，实现岗位精准推送、技能智能评估和职业发展科学指导 [5] - 智能化公共就业服务体系的关键是把“数据能力”转化为“治理能力”，直播、短视频与算法推荐等技术可提升岗位信息触达与本地化匹配效率，降低信息摩擦成本 [5] - “十五五”期间将系统推进一系列战略部署和政策举措，包括强化就业优先导向、健全终身职业技能培训制度、分类完善重点群体就业支持政策、促进创业带动就业等 [6]

就业市场总体表现 - 2024年1月至11月，全国城镇新增就业1210万人，提前完成年度目标任务 [1] - 同期城镇调查失业率平均值为5.2%，低于5.5%的调控目标 [1] - 政策层面将稳就业置于“四稳”首位，财政、货币、产业、就业政策协同发力 [1] 就业市场结构性矛盾 - 就业领域呈现“供强需弱”的结构性矛盾 [2] - “供强”体现在总量压力大，每年有1000多万高校毕业生和近3亿农民工 [2] - “需弱”体现在高质量、稳定性强、与劳动者预期匹配的岗位增长未能完全跟上供给步伐 [2] - 部分传统行业和中小企业扩岗意愿谨慎，而新兴产业对劳动者专业技能要求更高，供需对接存在困难 [2] 稳岗行动的核心措施 - 稳岗的关键在于稳住经营主体，特别是中小微企业和个体工商户 [3] - 居民人均可支配收入的七成、脱贫家庭纯收入的八成来自工资性和经营性收入，凸显经营主体的重要性 [3] - 措施包括优化助企纾困政策，减轻企业在税费、融资、用工等方面的负担 [3] - 同时需营造稳定透明的营商环境，降低制度性交易成本，以增强企业长期投资和扩岗信心 [3] 扩容行动的核心措施 - 扩容的核心在于开拓更多就业空间，发展数字经济、绿色经济、银发经济等新业态新模式 [3] - 需发挥服务业作为就业“蓄水池”的作用，并加大对建筑、住宿餐饮等劳动密集型行业的政策支持 [3] - 加大对就业容量大的民营企业、中小微企业和个体工商户的支持力度，以激发民间投资活力 [3] - 中国灵活就业人员规模已超过2亿人，灵活就业和新就业形态是重要增收渠道，相关劳动者权益保障制度将进一步完善 [3] 提质行动的核心措施 - 提质的重点在于提升就业质量，使人力资本结构与产业升级方向同频共振 [4] - 要求职业教育和技能培训体系进行深刻改革，紧密对接产业前沿和市场需求 [4] - 需健全终身职业技能培训制度，支持企业在岗培训，帮助存量劳动力实现技能升级和转型 [4] - 优化公共就业服务，运用大数据等技术提高人岗匹配效率，精准帮扶重点群体就业 [4] 政策行动的整体框架与展望 - 稳岗、扩容、提质三者环环相扣：稳岗是基础以保住存量，扩容是关键以做大增量，提质是方向以提升质量 [4] - 中央经济工作会议明确提出“实施稳岗扩容提质行动”，为下一步就业工作指明方向 [2] - 明年的就业压力总体可能还将上升，需切实把稳就业摆在优先位置 [4]

AI对齐问题与劳动力市场影响 - AI对齐问题核心在于确保AI系统目标与人类复杂多变的价值观和真实意图保持一致 例如设定“最大化用户参与度”目标可能导致推送极端内容[2] - 有观点将“对齐”称为“对标” 强调AI发展需对标就业优先战略 在进入经济活动前处理好与劳动力市场关系 事中则需对标人力资本与AI技能的互补而非竞争[2] - AI具有颠覆性技术的双刃剑性质 天然存在二分法 需关注风险并借力打力[3] AI技术变革性质与观点分化 - 当前对AI观点分化显著 集中在技术风险、产业价值、技术路线三大维度 以杰弗里·辛顿为代表的警示派认为超级AI有10%-20%概率控制人类或致人类灭绝 以杨立昆为代表的乐观派则认为AI本质是工具 可通过技术手段实现安全管控[4] - AI对就业影响并非单方面 不能简单说有利或破坏就业 任何颠覆性技术都是双刃剑[4] - 需警惕“索洛悖论”在AI领域出现的可能性 即技术投入未见宏观生产率提升 AI提高劳动生产率的确定性不容置疑 但红利分享并非天然均等[5] AI对就业市场的潜在影响路径 - AI对就业市场影响可能类似历史“技术性失业”路径 即技术进步替代旧岗位速度快于创造新岗位速度 造成转型期暂时性失业[5] - 经济学家将AI分为抑制劳动力需求的自动化类和提振劳动力需求的应用类 仅推动前者发展不可能创造足够新岗位促进繁荣 由于市场失灵 不利于经济发展的AI技术可能大行其道[6][7] - 正确与错误的人工智能取决于人们的选择 面对就业挑战需从事前、事中、事后三个层面介入[7] 应对AI就业挑战的政策框架 - 事前仅解决模型“对齐问题”并非出路 正确做法是在技术政策和产业政策层面 通过规制、激励等手段让AI开发者、投资者等“对标”就业优先战略[7] - 事中需以人力资源匹配为目标 发育劳动力市场和扩大公共就业服务 实现全生命周期人力资本培养[7] - 事后应以分享生产率红利为目标 通过改革和制度建设 提供更普惠的社会保障和基本公共服务[8] 中国劳动力市场的转折点与升级效应 - 中国于2004年跨越刘易斯转折点 标志劳动力无限供给时代结束 主要矛盾从总量供给过剩转向岗位与技能不匹配的结构性矛盾[9] - 2004-2010年间劳动年龄人口逐渐进入负增长 非熟练劳动力短缺导致工资上涨 产生“读书无用论”现象 2010-2016年人力资本投资回报率有所下降[9][10] - 自动化等技术变革带来的升级效应缓解了上述现象 促使人力资本回报率回升 AI将产生更明显的升级效应 技能重要性提升 但所需技能不再确定[10] AI时代就业创造与破坏的动态 - 2012年后就业创造与破坏同时发生 新创造岗位被自动化和机器人替代所破坏 每年新创造毛岗位不能全部转化为就业净增值[10] - 2012年后城镇累计创造岗位1.7亿 流失0.5亿 净增1.1亿 岗位流失呈现加速势头 AI或将强化这一特征和趋势[10] - 当前就业市场主要矛盾是以结构性压力为主 核心是劳动力供给质量、结构需跟上经济转型升级与产业变革下的岗位需求[11] 当前就业市场三大特征与AI的放大效应 - 特征一：就业增量“新形态化” 2023年城镇个体、私营和非单位就业达3.1亿人 灵活就业人员2亿人 新就业形态2022年约8400万 新形态有潜在危险可能演变为非正规就业 影响社会保障覆盖和就业质量提升[12] - AI将加大新就业形态范围和规模 以二分法加剧劳动力市场分化 改变就业方式 对工资增长、社保覆盖和权益保障构成挑战 但也可能通过制度建设解决这些问题[12] - 特征二：劳动力流动“内卷化” 外出农民工增速放缓 跨区域流动比重下降 劳动力更多本地就业 这种“回流式流动”意味着从高生产率部门地区转向低生产率部门地区 加大生产率提高和就业质量改善难度 AI可能加大两者差别[13] - 特征三：重点人群“年龄两端化” 青年和大龄劳动者分别存在人力资本缺陷 AI替代入门级技能和扩大“智能鸿沟” 可能强化“一老一小”脆弱性 解决其问题应与应对AI挑战结合[13] 应对挑战的综合策略 - 人力资本培养需将教育发展与职业培训连接 教育模式应扁平化 普及高等教育 并在进入劳动力市场后开启终身、多次性的再培训[14] - 需建立跨代契约 社会保障难题不在资金缺口 无需“精算恐慌” 扩大覆盖率的执法也不应成为压倒中小微企业的最后一根稻草[14] - 共享发展比任何时候都更重要[15]