“人才紅利”對我們意味着什麼？_風聞

中國正在從人口紅利逐步轉向人才紅利。

**對一個國家而言，人才是一筆重大的無形資產，是驅動國家發展，民族復興，產業崛起的中堅力量。**對一個公司而言，人才也是不可或缺的關鍵要素，是提高行業競爭力，促進技術創新，產業升級的重要主體。

一個人才匱乏的國家，是沒有前途的，一個人才大規模外流的國家，是難以崛起的，一個人才不能實現自主培養的國家，是無法成為人才強國的。

在當今中國，人口開始下降，人口紅利會逐漸消失，取而代之的則是人才紅利。根據公開數據顯示，中國每年新畢業的大學生就超過1000萬，接受高等教育的人口已超過2.4億。在過去20年裏，中國還培養了6000萬工程師，是全世界擁有工程師最多的國家，僅工程師數量就接近法國總人口了。

以中國當前的教育規模，後續每年新增的大學生還會繼續攀升。在剛剛過去的2022年，中國有1076萬大學生畢業，其中包括本科專科生967.3萬，碩士86.2萬，博士6.6萬。

由於近三年來就業困難，2022年碩士擴招至124.2萬，博士擴招至13萬，中國成為碩士和博士招錄數量全球第一的國家。其中，博士招錄數量達到美國的3倍，英國和德國的6倍。這種龐大的人才儲備量是全世界其他任何國家都無法比擬的。

但對個人而言，這卻是一場慘烈的人才內卷。

人才紅利，對國家利好，對社會利好，對企業利好，就是對個人不利好。它意味着，人才培養的成本提高，而回報降低。

在大學生稀缺的年代，高中生就能成為知識分子。在碩士稀缺的年代，本科專科生也能謀得一個較好的飯碗。在博士稀缺的年代，碩士也能得到政企機關的追逐。可當博士都過剩的時候，大學生就會被挑剔，碩士生就會就業困難，而博士也難以在職業選擇上稱心如意。

**“人口紅利”的本質是人口過剩，而“人才紅利”的本質則是人才過剩。**當人才過剩時，企業僱傭高素質勞動力時，成本就會降低，以相同的資金成本，中國企業可以僱傭更多的高素質人才去參與到國際競爭中，用技術更高，成本卻更低的產業去擊敗國際同行。

隊長毫不懷疑，未來中國人把芯片技術上的卡脖子問題解決後，芯片價格一定會被打到白菜價，百萬年薪招芯片技術人才的時代也會一去不復返。

更何況，現在的中低端芯片就已經被打成白菜價了。2022年，國內25家半導體上市公司，其中17家預告淨利潤虧損。韓國半導體企業也在價格戰中損失慘重，三星芯片業務營業利潤暴跌96.9%，SK海力士在2022年第四季度淨利潤由盈轉虧。唯有台積電、高通等尖端芯片公司淨利潤實現了大幅增長。

2022年，台積電淨利潤達到340億美元，而高通也有129億美元。

在全世界範圍內，能夠把一個高科技產品打成白菜價的國家，只有中國。因為只有中國擁有全世界規模最大的，廉價的人口紅利和人才紅利。在低人才成本之下，再利用全球第一的工業規模優勢，邊際成本就可以無限拉低，以達到全球成本最優解。

**上海特斯拉經常以工人待遇為營銷突破點，可事實上，在特斯拉的全球工廠中，上海工人工資是最低的。**美國特斯拉工人平均年薪在10萬美元以上，摺合人民幣接近70萬，還不需要三班倒，不需要上夜班，還有額外的其他福利。一個美國特斯拉工人只要工作4個月，就可以全款買下一輛model 3，而一名上海特斯拉工人需要工作3年，才能買下一輛model 3。

難道特斯拉的美國工人工作效率比上海工人更高嗎？事實恰恰相反，上海工廠佔據特斯拉全球產量的50%。**幹最多的活，拿最少的錢，這就是特斯拉上海工廠的真相。**可是，即便如此，特斯拉也被稱為良心工廠！其實，特斯拉的“高薪假象”全靠同行襯托，在上海，國營上汽集團的工人平均月薪也在1萬以上。特斯拉開的只是上海那邊整車廠的常規工資，並沒有比上海其他車廠工資更高。

從全球人才成本來看，中國是全球主要經濟體中極少能把產業規模優勢和人才成本優勢聚為一體的。

**在人口紅利的時代，農民工是不值錢的。**在人才紅利的時代，人才溢出就會成為普遍現象。大學生送外賣，大學生端盤子，碩士生擠破頭進捲煙廠，博士生下基層，都會成為新常態。

被嫌棄的農民工，被嫌棄的職高生，被嫌棄的大學生，被嫌棄的碩士，最後就是被嫌棄的博士，人才紅利的背後就是人才內卷。

不過，從中國的產業結構來看，隊長仍舊比較看好以下四大職業：

**一是，律師。**作為一個14億人口的大國，中國律師總人數只有60多萬人，相當於美國1980年的水平，到2025年時，才能達到75萬人。

**二是，醫生。**人口老齡化帶來的巨大醫療需求，這是肉眼可見的，公立醫院常常是人滿為患。當前，中國醫學生就業難不在於醫療需求低，而在於醫學生多，但醫院太少了。

醫院既無法滿足中國龐大的醫療需求，也無法滿足醫學生的就業需求。這讓許多醫生處於超負荷工作狀態，平均每5分鐘就要看一個病人。中國需要建設更多的醫院，減輕醫生的負擔，擴大醫學生的就業規模。

**三是，程序猿。**信息化革命尚未結束，消費電子、智能汽車仍在高速迭代，工業端的智能化、信息化程度整體偏低，這些技術創新仍舊需要海量的程序猿去推動。

**四是，芯片人才。**中國芯片從技術突破，到產業落地，預計還要5-10年的時間。這不是説解決光刻機的問題，而是EDA設計，光刻機，原材料以及製造工藝等全產業鏈的重構。即便解決這些問題後，還涉及到英偉達A100和H100這類高性能AI芯片研發，技術差距非常大。

英偉達隨便搞一款中國特供的猴版A800智能芯片，也能吊打所有的中國芯片廠商。

在雲計算平台中，英偉達的AI芯片在全世界都沒有對手。存在差距，也就存在機會，作為個人投身其中可以獲得超額回報。

總體來説，在“人才紅利”的時代，教育的投入會變得更高，但教育的回報率則會被拉低。當人才氾濫時，大學生端盤子也就平平無奇了。