文 | 陳柏琿

又是一年畢業季。當這些年輕人陸續進入社會，無論持有中學、專上還是大學學歷，都將面對一個比升學競爭更復雜的問題：香港過去賴以吸納青年的入門職位，正在減少。

下降的不是青年人數，而是進入職場的機會

香港青年人口持續下降。15至24歲人口在2018年至2025年間減少近兩成，但青年失業率同期卻由8.7%升至11.2%。人口減少，本應緩解就業競爭；失業率反而上升，說明問題已不能簡單歸因於“年輕人太多、職位不夠”。

大學畢業生面對的情況尤其明顯。大學聯校就業資料庫數據顯示，適合大學畢業生的全職職位空缺由2023年約8.8萬個，下降至2025年約3.1萬個。2026年首季，職位數量再按年下跌14.1%至6,811個，招聘僱主數量也減少超過兩成。

這些數字來自高校共用的招聘平台，不能代表香港全部就業市場。企業官網、商業招聘平台、公務員職位、內部推薦及獵頭招聘並未完全計算在內。不過，當職位刊登數、招聘企業數和青年失業率同時轉弱，已很難把它視為單純的統計波動。

香港的經濟並非停止增長，企業也不是完全停止招聘。真正發生變化的，是企業需要的人少了，要求卻更高了。

過去，大學畢業生可以從行政助理、初級分析員、市場助理、客戶服務、研究助理或初級程序員做起。企業知道新人缺乏經驗，也願意讓他們從整理資料、製作表格、撰寫會議記錄和處理基礎客戶查詢開始，在工作中逐漸學習行業知識。

如今，這些任務恰恰是生成式人工智能最容易處理的部分。

AI拿走的，首先是新人積累經驗的工作

人工智能對就業市場的衝擊，並不總是以裁員通知的形式出現。更多時候，它表現為一家企業決定今年少招聘兩名畢業生，或者原本需要三個人完成的工作，現在由一名有經驗的員工配合AI完成。

資料蒐集、基礎文案、翻譯、初步分析、簡單編碼、報告整理、客戶問答和行政處理，往往不是一個職業的全部，卻佔據大量初級職位的日常工作。

這些任務看似瑣碎，過去卻是企業培養人才的訓練場。新人正是在一次次整理資料、修改文件、跟進客戶和糾正錯誤的過程中，逐漸建立判斷力。

AI提高了企業效率，也可能削弱這套人才培養機制。企業繼續需要能夠理解客戶、判斷風險、協調資源和承擔責任的人，卻不再願意招聘足夠多的新人，讓他們經過數年成長為這樣的人。

結果是企業組織從傳統的“金字塔”逐漸變成“菱形”：中間保留一批經驗豐富、能夠熟練使用AI的專業人員，底層的初級崗位卻越來越薄。

由此形成一個危險的“經驗悖論”：企業要求畢業生入職後立即創造價值，但年輕人連獲得第一段工作經驗的機會都在減少。

因此，當前最需要討論的，並不是AI會不會消滅所有職業，而是誰來重建青年職業階梯的第一階。

AI不是唯一原因，卻正在把週期問題變成結構問題

當然，把香港青年就業困難全部歸因於AI，同樣過於簡單。

香港經濟正經歷多重調整。地產及傳統金融行業的招聘不如從前，零售和消費模式發生變化，中小企業經營成本較高，部分企業對經濟前景仍保持謹慎。大學畢業生對行業、薪酬和工作性質的預期，與市場實際需求之間，也存在落差。

AI也未必是目前職位減少的唯一原因，但它正在把原本屬於經濟週期的招聘收縮，逐漸轉化為長期結構變化。經濟復甦之後，一些企業可能恢復業務，卻不一定恢復過去的用人規模，因為AI已經改變了工作流程和人員配置。

這纔是香港最需要正視的部分。

“未來優質產業”回答不了眼前的畢業生

特區政府強調，科技發展將創造優質產業和高收入職位。這個方向並沒有錯。北部都會區、人工智能、生命健康科技、金融科技和新型工業化，都可能成為香港下一階段的經濟動力。

問題在於，產業政策以五年、十年為週期，畢業生找工作卻以星期和月份計算。

未來可能出現更多AI工程師、網絡安全專家、數據治理人員和科技合規人才，但一名今天失去行政、市場或初級分析崗位的畢業生，不會自動轉化成上述專業人士。新的科技職位通常要求更高的技術能力、行業經驗和跨學科知識，職位數量也未必足以抵消傳統入門崗位的減少。

港府計劃在2026年第四季度公布人力推算的中期更新，並分析AI對行業和職業的影響。AI變化速度遠快於傳統人力推算，香港需要的不是幾年一次的靜態預測，而是能夠按季度更新的勞動力市場信息。

更重要的是，政府目前的政策仍偏重培訓供給：增加AI課程、鼓勵大學開設科技專業、推動職業培訓機構教授AI應用。這些措施有必要，但培訓並不等於就業。

如果五名掌握AI的員工已經能夠完成過去八個人的工作，那麼把八個人全部訓練成會使用AI，並不能保證企業繼續招聘八個人。政策必須同時處理企業的用人需求和培訓成本。

香港需要一套“第一份工作”政策

香港現有青年就業措施並非空白，但不同計劃之間較為分散。有些主要服務副學位或以下青年，有些集中於科技專業，有些要求參加者到大灣區內地城市工作。對於希望在香港開始職業生涯的普通大學畢業生，仍缺少一條覆蓋面廣、能夠從校園延伸至穩定就業的通道。

首先，香港可考慮推出“畢業生就業過渡計劃”。畢業後一定時間仍未找到合適工作的青年，可進入為期六至十二個月的帶薪學徒或項目崗位。政府為企業提供部分工資及培訓補貼，但企業必須證明職位屬於淨新增崗位，並提供指定導師、真實工作任務和明確訓練計劃。

補貼效果不能只看參加人數，還應追蹤六個月和十二個月後的轉正率、留任率及工資變化，防止企業以受資助實習生取代正式員工。

其次，大學教育必須更早與真實產業場景連接。就業準備不能等到畢業前最後一個學期纔開始。學生從大學二年級起，就應有機會參與帶學分、帶薪酬、有企業導師的項目和實習。

這不是要求大學全部變成職業培訓機構，而是要讓學生理解知識如何進入工作流程。香港真正需要的也不是所有人都成為AI工程師，而是培養能夠把AI用於會計、法律、醫療運營、建築、物流、旅遊、金融合規和公共服務的人才。

再次，公共資金支持科技企業時，應把青年就業納入衡量標準。政府評估創科項目，不能只計算投資額、專利、融資和企業數量，也應關注項目創造了多少初級職位、培訓了多少本地青年、實習生轉正比例多高，以及企業是否建立了長期的人才梯隊。

最後，香港應建立畢業生就業實時數據平台，按學歷、專業、行業、職位性質、起薪、失業時長、就業不足情況及所學所用程度公布資料。人才政策也應分別追蹤本地與非本地畢業生的就業流向。沒有透明數據，任何有關“AI搶工作”或“外來人才促進就業”的判斷，都容易停留在立場之爭。

不能把失業青年視為社會穩定的對象

青年失業率上升，確實可能產生深遠社會影響，但不應把失業青年本身視為社會穩定的風險。

真正值得擔憂的，是長期失業帶來的“疤痕效應”：起薪降低、技能退化、職業信心受損、成家時間推遲、向上流動受阻，以及青年對教育回報和社會制度失去信心。

就業從來不只是收入問題。對於一個剛離開校園的年輕人，第一份工作意味着社會對其能力的首次承認，也意味着他開始建立獨立生活、專業身份和未來預期。

一個城市真正的科技競爭力，不只取決於部署了多少大模型、吸引了多少國際人才或建立了多少產業園區，也取決於它能否讓一名沒有經驗的青年，在AI時代仍有機會獲得第一份工作、第一次犯錯，並在真實工作中第一次被培養。

香港不缺大學，不缺青年，也不缺發展人工智能的決心。當前最缺少的，是一套把技術進步轉化為青年機會的制度。

如果職業階梯的第一階消失，再宏大的產業願景，也可能成為年輕人看得見、卻踏不上去的未來。

（作者係亞洲數字經濟科學院院長，文章僅代表個人觀點）