生成式人工智能(ChatGPT)对青年职业选择的因果影响：来自瑞士学徒市场的实证研究

本研究针对生成式人工智能(ChatGPT)对青年职业决策的冲击效应展开创新性探索。研究人员采用断点回归(RD)和双重差分(DiD)方法，首次揭示ChatGPT发布导致瑞士学徒岗位搜索量骤降8%，其中认知型、语言技能密集型职业受影响最显著。该研究为AI技术冲击劳动力供给端提供了直接证据，对理解数字化转型期的职业规划具有重要政策启示。

　　

随着ChatGPT在2022年11月30日的突然发布，全球劳动力市场首次直面生成式人工智能(Generative AI)的冲击波。这场技术革命与以往自动化浪潮截然不同：它不仅以惊人的速度渗透各行各业——5天内用户突破百万，更关键的是其能力边界直接威胁到传统认知中的"安全职业"。那些需要语言处理、创意写作等非重复性认知任务的岗位，突然暴露在自动化风险之下。这种颠覆性变化给正处于职业选择关键期的年轻人带来了前所未有的困惑，特别是在瑞士这样70%青少年选择学徒制的国家，职业路径选择本质上是对未来三四年专用技能的人力资本投资。

瑞士的研究团队敏锐捕捉到这个自然实验机会，利用全国学徒招聘平台的海量搜索数据，首次量化评估了ChatGPT对青年职业选择的因果效应。研究采用严谨的断点回归设计(RD)，将ChatGPT的意外发布视为外生冲击，结合双重差分法(DiD)控制季节性干扰，同时通过月固定效应模型捕捉中长期影响。数据涵盖2021-2023年间26个州193个职业的454万条搜索记录，构建了日度-州-职业三维面板。

关键研究方法包括：1) 断点回归分析聚焦发布前后21天窗口期；2) 差异断点法(difference-in-discontinuity)以2021年同期数据为对照；3) 月固定效应模型评估中长期效应；4) 基于Frey & Osborne(2017)和Felten等(2023)的自动化风险指标进行异质性分析；5) 补充商业雇员职业能力测试数据评估申请人质量变化。

研究结果揭示多个重要发现：

短期效应
ChatGPT发布立即导致学徒岗位搜索量显著下降9.8%(p<0.01)，而对照年同期无此现象。这种"震惊效应"在认知型职业(-14.7%)比体力型职业(-6.2%)更突出，且需求端(企业发布的职位数)未受影响，证实是供给端行为改变。

中期效应
搜索量下降持续至2023年6月，整体降幅8.2%。按任务类型分，常规认知型职业降幅达19.8%，远超非常规认知型(12.1%)；语言要求最高的职业搜索量下降14.2%，显著高于数学密集型职业。值得注意的是，搜索行为变化与最新LLM暴露指数(Felten等2023)高度吻合，但与早期自动化风险评估(Frey & Osborne 2017)呈负相关，显示青年能独立判断AI的真实威胁。

均衡效应
虽然签约总量未显著变化，但商业雇员(最受影响职业)申请人的能力测试分数全面下降：学校知识(-0.9SD)、英语(-1.7SD)、组织能力(-1.9SD)，表明高素质申请者可能转向"更安全"职业。

这项发表在《Labour Economics》的研究具有多重重要意义：理论上，首次证实AI技术可通过改变预期直接影响人力资本投资决策；方法上，创新性地将平台搜索数据作为劳动力供给的实时代理指标；实践层面，提示教育政策需关注AI导致的技能投资风险重配。研究特别指出，与工业机器人等传统自动化技术不同，生成式AI的"平民化可及性"使其影响更直接广泛，这可能重塑整个职业培训体系的底层逻辑。

该研究的局限性在于观察期仅覆盖ChatGPT发布后7个月，长期影响仍需追踪。未来研究可延伸至更多国家场景，并探索课程调整如何缓解AI冲击。但无论如何，这项研究已经清晰传递出一个信号：在生成式AI时代，"这次真的不同"(This time it's different)——技术变革正在改写劳动力市场的根本规则。