Census CES-26-27: You're (not) Hired
编译摘要
测量身份
- 单位：industry-state cell × administrative employer–employee records。
- 青年定义：22–24 岁。
- 处理变量：AI exposure。
- 结果：hires / employment。
核心证据
- 高暴露 cells 在 ChatGPT 后出现 immediate、persistent early-career hiring decline。
- hires 是后续 employment decline 的主要调整边际。
- most-exposed quintile 的 regression-adjusted early-career employment 在 10 个季度后约低 12%。
- hiring rate 到 2025 初大体恢复，但部分原因是 employment base 已缩小。
不可越过的边界
- exposure 不是 observed firm AI adoption。
- 12% 是特定 exposure design 下的 regression-adjusted relative result。
- administrative employment 没有 training、promotion 或 independent skill outcome。
- 22–24 岁仍不能与所有 entry-level jobs 互换。
对标
- 对 Labor-AI-Empirical-Calibration：这是 early-career hire flow 的强行政证据。
- 与 Ramp 的 +12% entry-level headcount 不构成直接矛盾：一个是平台企业 stock，一个是 exposure-based industry-state hires/employment。
关联概念