數以百萬計Z世代失業——而失業問題主要影響男性
美國有大量Z世代年輕人既不工作，也不接受教育或培訓，但當中男性找工的困難遠高於女性。現時20至24歲男性失業率為9.1%，而同齡女性僅為7.2%，這個差距自疫情高峰期以來一直存在。隨着愈來愈多女性投身於不易被人工智能取代的行業，如醫療保健，男性則仍在尋找那些正被自動化慢慢取代的科技和金融服務工作。
Z世代剛從大學畢業，便要面對激烈的勞動市場競爭，薪酬增長放緩、招聘廣告中充斥着「幽靈職位」、招聘經理缺席面試，還有由人工智能引起的初級職位空缺減少，這些因素令數以百萬計的年輕人被排除在新機會之外，而男性受影響尤甚。
雖然Z世代男女都面臨畢業後的勞動市場挑戰，但年輕男性專業人士的失業率始終比女性高。多年來，男性一直難以追上女性同齡人的教育和就業進步。根據美國勞工統計局數據，2025年第一季度20至24歲男性失業率為9.1%，女性則為6.6%；第二季度男性失業率依然維持9.1%，女性則升至7.2%。過去五年，女性的就業率比男性高出0.6%至2.5%。
失業率的轉變發生在2020年第三季度疫情封鎖最嚴重時期，此前男性的失業率低於女性，但疫情後這個趨勢持續。而這一變化發生在OpenAI於2022年11月推出ChatGPT之前兩年。
在多個行業找工作情況嚴峻——許多年輕白領求職者要提交超過1700份求職申請，甚至有些人申請公司超過一年都無果。但男性之所以更難找到工作，部分原因是他們避開了人工智能和經濟衰退較難影響的行業——醫療保健。
男性較少涉足的行業：醫療保健
過去，計算機科學職位曾是通往高薪的熱門行業，男性尤其積極進入該領域，希望在科技行業賺取高收入。但隨着人工智能自動化的興起，這些高薪的編程和工程職位正逐漸萎縮。相反，女性則持續湧入醫療保健行業，這是她們歷來主導的領域，且較能抵抗人工智能的工作取代風險和經濟衰退的衝擊。
根據Indeed 2025年的數據，疫情前至今，家居護理、醫生及護士的職位空缺總增長率達162%。其中醫生和外科醫生職位的空缺增長最為顯著，較疫情前增長了90%。
相比之下，計算機程式員的就業人數已降至1980年以來的最低水平。與男性主導的編程及金融服務職位不同，人工智能無法輕易取代醫療行業的日常工作，例如消毒手術器械。2021年，美國醫療和社會援助行業中有1640萬女性工作者，佔該行業總人數2120萬的77.6%。
Indeed職業專家Priya Rathod表示：「醫療保健是典型的抗衰退行業，因為醫療服務永遠有需求。2007至2009年大衰退期間，儘管美國整體薪酬縮減，醫療保健行業的就業仍在增長。」
隨着美國人口迅速老化，對醫療服務的需求只會增加。老年人口推動了家居護理、個人護理、外科醫生和醫師等職位需求，未來十年醫療行業每年預計將新增約190萬個工作崗位。
白領職位減少與NEETs問題加劇
年輕失業男性正逐漸成為不在職、不求學、不接受培訓（NEET）群體的主力。2022年，美國約有430萬Z世代NEETs，全球15至24歲人群中約有五分之一屬於此類，根據國際勞工組織數據顯示。美國勞工局的獨立數據亦指出，16至24歲失業人數達250萬。
即使年輕人選擇傳統成功路徑——升讀大學並申請穩定的白領工作，四年制學位的光環似乎正在消退。聯邦儲備局數據顯示，2025年6月應屆大學生失業率約為4.8%。而一項金融時報分析指出，擁有大學學位的年輕男性失業率與未升大學者相若。
因此，許多年輕人轉向藍領工作，避開昂貴大學學費，尋找有保障且收入可觀的工作。英國播客主持人Peter Hitchens批評大學教育「毫無價值」，並建議年輕人學習水管工或電工等技術職業，將來生活會更豐富和滿足。
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評論與啟示
這篇報道深刻揭示了Z世代勞動市場的性別不平等現象，尤其是在疫情和人工智能浪潮下，男性年輕人失業率持續高企的結構性問題。女性投身於醫療等抗衰退且不易被AI取代的行業，成功緩解了失業風險，反觀男性依賴的科技與金融行業卻因自動化而萎縮，形成鮮明對比。
這不僅反映了行業選擇與性別角色的傳統分工，也凸顯了未來職業規劃中應更重視行業韌性與技術變革對職場的影響。男性年輕人若能跨越傳統性別界限，積極投身醫療護理等「AI免疫」行業，或許能有效降低失業風險。
此外，四年制大學學位失去昔日的光環，說明教育體系與職場需求脫節，年輕人應更靈活選擇職業路徑，包括技術培訓和藍領職業。社會與教育機構需重新評估培訓內容與方向，提供多元化且實用的職業技能，幫助年輕人適應快速變化的就業市場。
最後，NEETs問題凸顯了部分年輕人因無法融入教育或勞動市場而陷入困境，這需要政策制定者加強職業培訓、心理健康支援及就業服務，幫助這群「被遺忘」的年輕人重新找到前進的動力和機會。
整體而言，Z世代的就業挑戰是多層次、跨領域的社會問題，只有通過性別平等推進、教育改革與行業多元化，才能真正為年輕一代打開更廣闊的職業前景。
以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。
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