【精】大学生职业发展路径四大方向+四大维度深度解析（共69691字-高清版）上篇
原创：陈思炜
编辑：小知（公众号“知己职彼”编辑）
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本文共69691字，耗时约263小时，预计阅读时间85~120分钟，宜深度阅读。（高清版 2023年3月底新版）
笔者自2016年起在复旦大学、上海交大等高校担任「学生生涯教育导师」及「客座教授」；出版过三本职业规划书籍，累计字数超80万；十余年来累计授课8000小时+，学员百万+，1对1咨询3600例+，时长7000多小时。
基于对大学生的就业和职业规划的研究和了解，耗时近3个月完成了本文，与大家分享大学生职业发展路径及规划思路。
（上篇 | 33556字/69691字）
对于每一名本科大学生来说，随着最初步入高等学府的新鲜感逐渐消退，当一位又一位应届毕业的学长学姐陆续进阶下一个人生重要阶段——『职场就业』，不论是收获理性工作offer、名校研究生录取，亦或是折戟沉沙求职考研失意，都会使得内心的“焦虑感”与日俱增。
于是乎，很多人本着对自己负责的积极态度便开始了（漫无目的）地四处求助——
听说有亲戚家孩子去做公务员了发展前景挺好；
听说有的学长在某知名基金公司任职收入颇高；
听说曾经的高中学姐留学海外名校前途无量...
然而，上述这些“令人羡慕”的归宿其实仅仅只是数以万计（实际远远不止这个数字）的毕业后不同的路径中的某几种罢了，作为大学生而言，决不能仅因这样的碎片化信息判定“好坏”，要始终知道一个简单的道理——三百六十行，行行出状元，适合自己的，才是最好的。
要找到最适合自己职业发展的路径，职业规划意义重大、不可或缺，而要做好职业规划，首先就是要做好“职业定位”，再有的放矢地去定制自己的规划。
对于 “职业定位“而言，明确眼前有哪些（完整的）可选路径是极其重要的、却被大多数人忽略的必要前提，只有在这样的前提下去再逐一分析和排除，结合各种方式的试错才能帮助我们逐步找到相对适合自己的职业发展方向（理想化那样的完美适合自己的方向大部分情况下是找不到的，后文我会提到）。
我花了前后10多年时间，从自身成长经历、大量访谈调研、数据分析，结合在复旦大学、上海交通大学等多所高校的授课经验、数以万计的学员职业规划咨询实操、逐年定期的复盘总结，于2019年5月完成了本文，并在2020年7月、2021年10月和2023年3月多次更新，以供有职业规划需求的大学本科生们参考。不敢言本文内容上绝对“正确”，只愿本文对大家有所启发。
欢迎评论区留言交流，便于我了解更广泛学生群体的诉求并进一步优化我的职业规划体系。感谢！
首先我们来看看大学本科毕业生眼前可供选择额的四大路径分别有哪些：
继续考研
申请出国留学
就业（打工）
就业（创业）
上图的这些发展路径基本囊括了大学本科生毕业的发展路径，而其实是我们在大学阶段前两年就应当思考的，因为选择任一条路都需要我们以年为计地去专注积累，才能在最终竞争激烈的环境中脱颖而出。
所以，在这里，我并不想单纯就“出国留学好不好”这个问题去解答，而是把我最近写的一些内容系统地分享出来，通过剖析『所有选项』，便于学生们扫除思维与认知死角，再求得『最优解』。
本篇文章包括九部分的内容：
一、【本科生毕业发展路径】之读研——出国留学还是读研？
二、【本科生毕业发展路径】之就业形势与未来展望
三、【本科生毕业发展路径】之就业认知——多数人看好的职业/专业，往往都是深坑
四、【本科生毕业发展路径】之就业——七类发展平台（国际、国家、社会、市场及交叉领域）
五、【本科生毕业发展路径】之就业——职能、行业、模式的定位与规划
六、【本科生毕业发展路径】之就业——大学毕业就创业究竟是不是伪命题？
七、【本科生毕业发展路径】之职业定位与职业规划
八、写本文在最后的话
九、延伸学习资料推荐（系统学习职业规划）
一、【本科生毕业发展路径】之读研——出国留学还是国内读研？
备注：此部分内容主要针对“国内读研VS美国读研”进行比较分析，对其他留学意向目的国的学生的也有重要的参考价值，当然，不同国家或学科方向可能存在的差异也需注意分辨。
对于国内的学生来说，现在整个就业市场求职者的整体学历在不断水涨船高，国内已经有接近1.95亿人口是高等教育学历群体，相关的职场上越来越多的企业把一些重要岗位的门槛抬高到了硕士学历，因此对于职业目标比较高的学生来说，硕士的学历的重要性自然也在变得越来越高。
1. 先划下重点——考研 VS 留学
1.考国内研究生是单通道，一战不行就得再等一年，机会成本较大，海外留学是多通道模式，理论上同时可以申请n多个学校，各学校是平行审核和录取学生，合理组合之下（不选任何排名不符合自己要求的学校）录取概率大概率是接近100%（至少录一个）
2.考国内研究生以考试分数为主，海外大学看多维度，而且有一些顶级大学，对申请者的成绩（GPA，GRE，GMAT）以及本科背景的看重程度远低于我们很多人下意识的认识，尤其以美国为主，所以对一些学习、应试、临考较差，或（和）本科院校背景较差的学生来说，是缩小劣势的机会，具体可以参考：【精】美国顶级名校“不为人知”的真正招生标准大揭秘！
所以留学是不适合大多数人和家庭的（个别小众留学国家除外，但多数情况下一分价钱一分货，留学费用低的情况下获得的文凭含金量也相对低。）
1.1 具体来看区别（各有利弊）
全国每年有约40%的大学生参加考研，约5.8%的大学生出国留学
该怎么选？光看这两个数据，根本得不出任何启发
不妨再来看看成功率，或许就不一样了：
如下图，考研、考事（事业单位）、考公、留学的成功率分别为
22%，10%~15%，1.53%（国考）&20%（省考），≈100%
为何会这样？究其原因，是【机制】不同！
国内的“考考考”是近似「单通道」模式：
以考研为例：一次考试不行，就重新再来一年！
国外的“留学申请”是「多通道」模式：
以留学为例：不管考试怎么样，不同学校不同看法！
而且，可能排名靠后的没录你，靠前的倒是录了你！
怎么回事？怎么差学校没录，好学校反倒有机会录？
因为还有一个不同之处「单一考察维度」VS「多元考察维度」
不同学校有不同的考察申请者的逻辑（模型），由多个不同维度组成
靠后的学校可能更看重你的成绩，靠前的学校往往更在意你真正的能力！
延伸参考：【精】美国顶级名校“不为人知”的真正招生标准大揭秘！
1.2 七个维度再看留学
本文，笔者主要想带大家分析一下去美国读研VS国内读研，我将通过七个角度来谈谈对此问题的观点，希望对大家有所启发：（其中第七点，包括了对于上图的考国内研、出国读研、直接就业的三条路怎么组合准备的分析，也提到了我们一直以来都认为非常重要的“风险对冲”概念，强烈建议大家重点参考。）
1.2.1 机会成本和时间成本
国内研究生是两年制和三年制为常见，其中三年制的比重更大，而国外研究生硕士项目有一年也有两年（在美国，偏职场和应用的项目更多是一年制，偏学术方向的项目大多是两年制。），因此相比之下修读国外研究生的时间成本机会成本都低一些。
如果去了外海名校读研，一年的项目含金量也完全不输国内三年制，而国外硕士相比国内给学生多出的一至两年时间我们完全有机会利用起来去给增添两年全职的工作经验，包括做其他更具实践性的事情（比如毕业后继续实习），这对于今后职业发展来说有极为至关重要的意义。
在六七年前，美国的大多数硕士研究生项目还是2年的为主，而如今美国虽然压缩了部分说项目的学制，但也是经过深思熟虑和权衡的。教学质量从项目的学分角度来看，总学分并没有被压缩，原来2年制项目的课程需要学生在1年里全部修完，并且其实大部分学校的学生是上3个semester（一般上来年的summer，而winter一般是不上的），所以也并不是很多人理解的FALL+SPRING两个semester就可以毕业了（主动选择提前修完的除外）。
所以在相比别的2-3年制项目所省下的1-2年时间是给了学生更多机会去做别的有助于接下来找正式工作的事情。当然利弊上还有很多方面，这里先点到这些角度，不做进一步展开。
因此，总得来说，我觉得在教育质量和学历含金量上大家不必担心，美国的教育一直以来都是世界上含金量最高的，我上述的解释大家可以再理解一下，看看是否适合自己。
1.2.2 申请机会和公平性
其一，可同时申请的学校（硕士项目）数量更多。其实这点也和机会成本有关，申请国内的应届生，走统考这个路子，基本等于“一考定终身”，申请国外研究生，理论上你可以申请无数个学校，当年的我申请了23个美国大学的硕士项目，拿到了20个offer，每年我们带的不少学生申请硕士项目数量也超过了20个，因为下面马上要提到的各校独立自主招生的原因，这样做大分母是为了增加被dream school录取的概率，当然，在自己准备的过程中这个工作量也是会随之增加的，各位要量力而为，不要顾此失彼。
其次，每个学校的招生是独立进行的，也就是说你申请的各所大学之间不会存在第几志愿之说（除非部分学校你选择了EA，是的，美国硕士阶段也有学校开设EA，ED这样的轮次），你不会因为第几志愿没录就“掉”到很低排名的学校，因为每个学校都是独立而平行、互不影响的。
其三，如果你有短板，别担心某个学校拒绝你，美国顶尖名校更看重你的长板，特别是在你的“应用”能力上！只要你有自己的亮点，总有另外某个或某几个学校会相中你，相中和他们价值观和偏好相吻合的你，这就是国外对一个学生全方位考量的公平性体现，是金子总会发光，你准备了那么久，你的努力一定天道酬勤。（我的“美国顶尖名校“不为人知”的真正录取标准！”里的那张图，我再发一下，大家回忆一下）
1.2.3 语言和跨文化沟通能力的提升：
首先，在外语母语环境锻炼后会带给学生更好的英语能力，这可以帮助学生拓宽未来求职时的选择面。比如在今后外企的面试全英文环境中，学生的表现不但会有所提升，甚至还可能成为你的加分项。（当然，去美国留学的中国学生里在英语能力的提升上参差不齐，该怎么提升这方面的能力，还有很多讲究，今后有机会再做分享）
其次，这里我说的跨文化沟通能力，我强调一下，这不单单指的是学生的外语能力，其指的是比如“你如何高效地在了解各国人各种族人的习惯和偏好后结合人文和感性地把各种洽谈和合作谈好，把价格谈到最合理，把双方心情也提升到更愉悦“这样的能力，这种跨文化能力便取决于一个人有怎样的与各国文化接触的经验阅历积累，而不只是单纯对外语的翻译和理解。
当我们具备这样的跨文化能力后，想象一下，当未来国内越来越多企业走向世界进行全球战略布局的时候，在选拔外海分公司高管与核心团队时，在人才的任用上，如果是你，你会选择有海外背景和更好的跨文化能力的候选人还是没有这方面的经历和能力的呢？
1.2.4 意识与视野
很多人都认为，所谓视野与意识是又空又大又虚的概念而言。我的理解上，视野与意识方面，对大部分留学生（我敢说95%以上）来说确实是留外学回来后也没有什么提升的，但是对优秀的学生来说，是应当有提升的（美国前50大学，占到全美大学数量的0.1%。
大家感受一下，如果你的目标是这个范围左右的名校，你应当有这个信心，至少有这样的勇气去努力追求相关能力的提升），但是这方面的提升可能更多是在学生的职业发展中期和远期会有机会凸显出来，而不是在职业发展的最开始。
意识和视野到底是什么？
我认为：他们是建立在你对国外发达国家的有心观察和研究后摸索出的一些启示，比如在某个领域为何某国可以发展地比我国好？那么是否意味着机遇？那么某国是在哪些要素成熟的条件下才爆发出该领域热潮的？我国还欠缺哪些气候性的内容？
举例，就在前几年热起来的P2P，虽每年有那么近百家多家跑路或倒闭，但我们不能只看得这些跑路的，也要看到做的比较好的那些，不单是在财富上，更是从社会发展过程中的必要性角度去理解P2P具体的意义和价值是什么？那么如果我们看看这些金融行业新兴领域的开创者们是谁？其实会发现多数都是海外归来的人士。
他们深知经济发展、市场需求和P2P之间的关系，对市场改革发展的趋势契机有敏锐的嗅觉，在最恰当的时机拿出自身的“胆识”和创业精神来把握机遇，有的拿到人生第一桶金，有的借此进入了职业发展的另一个新阶段，靠的就是这样的眼界和视野。一些企业家，如王石、王功权、王明夫等在功成名就后仍要去美国做一年访问学者，去开拓视野和眼界。
*上图笔者于美国留学期间参加的一门必修课创业金融学Enterpreneurial Finance结课时的小组合影。照片中的诸位同学：从左至右，左一（来自加拿大）与左三（来自沙特）拥有6-7年工作经验就职于世界银行的不同部门、左二（来自美国）在马里兰州某大型企业任项目运营总监工作经验10年以上、右二（来自法国）曾在迪拜和美国担任石油现货期货交易，拥有4年工作经验，现在美国摩根士丹利投行部工作；右一为笔者本人。
1.2.5 人脉复合性优势
国内读研，不论去哪你的人脉都在国内，有北大复旦的学生自豪地问我说她/他可以保研本校，本校校友资源也很好，人脉不是一样积累吗？
我回答说：如果你拥有美国的人脉加上美国顶尖大学、比你们学校更顶尖的世界级大学的人脉，再结合上你现在本科母校的人脉，与这三重复合型人脉相比，你觉得哪种更佳呢？
1.2.6 人生的再次重新认识和定位
学会做人，学会如何做事，做最适合自己的事、做好事、做大事、做真正有意义的事，找到自己的事业而不是打工的归宿，在美国留学能学到的东西，需要一颗用心的心去探寻，我之前写过一篇文章陈思炜：留学过程中我收获最大的是什么？，这边就不做展开了。
我从美国回国后每年都给母校捐赠自己力所能及的一部分收入，我还专门就这个话题写过一篇《为什么少有人捐款给中国大学，而外国大学能吸引如此多的捐赠？如果你有钱了，你会捐给母校吗？》（公众号未发布过，链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/39369691?）
1.2.7 风险对冲
对许多普通学生而言，毕业后保研不是那么容易的，求职或许是绝大部分人的最佳选择，而找到一份工作简单，找到一个理想的工作却不是那么容易，并且你要知道，起点低了后边要曲线救国怎么着都是曲线，要是你宁缺毋滥毕业赋闲在家，你可是损失了不可逆的宝贵机会成本。
我这里所说的风险对冲，指的就是在应届生面临的直接就业、国内考研、留学读研三者间，怎么通过组合的方案来实现我们学生的职业发展上的更高保障。
提到考研，大多学生知道，这大约是需要一整年的时间去备考，大三上开始一直延续到大四上结束，需要一鼓作气全力以赴。而应届毕业生找工作最黄金的秋招是每年的9月10月开始，一直延续到年底，来年年后则是招聘机会少很多的春招了。面对应届生秋招，几乎所有顶级的公司的热门岗位都需要求职者“过五关斩六将”，笔试面试四五轮的不稀奇，最夸张的加起来最多甚至需要接近10轮！
而别忘记了，这个数字只是一家公司的，学生们要面对的往往是多家公司的车轮战，要准备这些笔试面试环节，也是需要我们付出巨大的时间和精力上的准备成本的，绝不容丝毫马虎！
因此，我们会很容易发现考研和秋招求职是有冲突的，没法组合着一起准备。
反观留学申请，准备充分的学生们往往在九月十月就递交完了全部的大学申请，后续陆续等待面试即可，且在留学申请环节还有机会找到留学顾问老师帮助其中的各个部分，这在国内考研的过程中除了参加培训班外，可谁也帮不到各位了。
留学申请要考托福雅思GRE等，国内考研也要参考考试，但是别忘记，刚才我们提到了，美国大学的招生标准并不是以任何单项短板为评判标准的，招生制度特点和学校招生的价值观等很多因素使得我们的申请不再因为“分数不行”就被一刀切，使得我们不会因为志愿填错就被其他好学校“直接pass”，使得我们有机会用自己的“长板”去证明自己，而不是被“短板”就拒之门外。
2. 组合方案（对家庭财务预算足够的学生来说）
基于以上留学申请与考研备考的特点，给我们的申请者的空间是，通过专业留学顾问的帮助，学生通过规划和调整来做出“长板”，提前搞定留学所需的标准化考试成绩准备，提升留学申请竞争力，组合多个目标海外院校进行申请（正常情况下申请上至少一个学校的成功率接近100%）。
与此同时，到了9~12月的留学申请过程，大部分工作交给顾问团队进行操作，学生可以腾出时间参加大学应届生的秋季招聘，即留学和求职作为一种组合，对冲彼此风险。
最后的情景有可能是：
如果哈佛耶鲁等名校录了你，但工作找得也很理想，你想怎么选都行~如果名校录取了你，工作找得比较一般，可以先去留学提升自己的背景； 如果申请结果不算最为理想，但却拿到了顶级的一份工作offer，你可以先工作再继续申请（当然，按我我上边提到的逻辑，通过合理的规划、准备与申请、这种申请学校不够理想的可能性很低）。
对“对冲”概念不太熟的同学们，我再换个说法：
通过留学+求职的组合，
不论最终两边哪边不理想，
你都可以倒向另一边。
像这样的“风险对冲”概念，应该不难理解了吧？
相关内容：
二、【本科生毕业发展路径】之就业形势与未来展望
1. 眼下的就业现状与形势
首先，大学生的就业形势的严峻早已不是什么新闻，始于多年前高校大规模扩招后的几年，并呈连年加剧态势。如下【图1】所示，2023届全国高校应届毕业生将达1158万，而归国留学生人数早在2017年根据教育部数据显示就已超50万人。
此外，在应届生的求职或深造之路上，我们还有必要至少将每年考研落榜的约300万考生、考公落榜的百余万考生（部分与考研有重叠）等往届生未就业群体（不等于失业群体）的直接或间接的竞争纳入考虑，最终真正参与就业竞争的人数有可能接近1500万。如果再考虑到，每年还有不少参加三战、四战考研、考公、考事的往届生，这个数字更是将进一步变大。
而在另一侧的需求端，在2018年经济下行压力凸显后，多方统计均有显示的全国各用人单位对应届生的计划招聘岗位数量与往年同比还在持续下降！
2020年8月智联招聘发布的《就业困难大学生群体研究报告》显示，大学生就业市场需求下降7.1%，求职上升35.2%，6月仍有26.3%的应届生在求职。2020年至今旷日持久的这场疫情对整个就业市场来说无疑又是雪上加霜，高校应届生在就业市场要面临的竞争无疑也将进一步白热化！
其次，对在职者来说，整个劳动力市场的用人需求萎缩也会给他们带来更大的就业压力。在整体的大环境之下，尤其是疫情余波未尽和经济危机的压力之下，职场人士正在面临着企业裁员和变相降薪、物价飞涨、智能化冲击等多方面的挑战。
综上，从绝对数量上来看，越来越多的人将面临失业、待业等窘境，也出现了越来越多的群体开始质疑读大学的意义。但如果认真反思一下，除了我国就业人群的学历通胀和社会经济下行等外部因素之外，是否也有求职者自身的问题呢？
答案很明显而肯定的。而通过对这些问题的分析和总结能否成为后来人的前车之鉴，帮助我们提高求职竞争力，甚至使得一份众人难求的“工作”逐渐变为自己终身坚定追求的“事业”，正是本书要带给各位读者们的。
1.1 求职者专业及技能与劳动力市场需求的结构矛盾
在诸多外部因素中，就业结构性矛盾突出是就业难的主因之一。而事实上求职者专业或技能条件与劳动力市场需求的供需错位、教育机构学科设置缺乏针对性、求职者自身定位失衡等，都是导致这样的结构性矛盾的原因。
具体来说，各行各业在社会中扮演的角色和其劳动力需求量是随社会的发展而变化的，而热门行业的新旧更替则更是变化无常。
比如2000年前后火爆的计算机行业由于人才需求极大，相关专业的大学毕业生在毕业前就“被打包就业”的现象非常普遍，但2000年挤破头考入各高校的高考考生到了04、05年毕业之时却发现计算机行业早已面目全非，就业状况发生了180度的反转。
又比如本文第三章要提及的“社会对程序员类职业的需求与实际相关专业毕业生的供给之比在2020年底已达1:2至倒挂”以及“商业分析专业毕业生就业率较高但职业发展前景堪忧”等。
究其原因，表面看是由于“信息差”导致的就业选择问题，但实质其实是大学生群体中普遍存在的一整套对自我的职业定位、职业规划与职业发展能力的缺失。对大学在校生来说，若是缺了合理的定位，考着五花八门的证，堆砌着看似丰富的实习经历，却到临近应届求职季才发现，这样“东打一枪，西放一炮”的方式只能造就“术业无专攻”的悲哀和“就业无市场”的下场；
而对职场人士来说，在个人职业发展过程中若不能与时俱进，应对变化做出定位和规划的调整，面对发展瓶颈及时找出破局之法，那便往往都不只是“止步不前”这么简单，而是大概率要面对“三十岁、三十五岁危机”甚至职业生涯的终止。
1.2 教育机构学科及专业设置的时效性与针对性问题
值得肯定的是，我国的高等教育一直都在改革进步之中，但无论是哪个国家，教育系统的与时俱进速度都很难匹配上劳动力市场需求变化的速度。
这主要因为教育机构首先需要较长的时间周期来观察社会发展和宏观政策导向的变化，因此在对新专业设立、教育资源结构、师资培养、教具教材和教学计划的实施与调整也必然存在“时效性”的问题。
说白了，一个真正可能与社会需求匹配的高校专业从立项到招生到正式运营，最长可能需要十年年才能开始完成，而我们很多人却依然心存“找工作尽量专业对口”的误区和幻想。
在这样的内外部“信息差”和多环节“延迟”之下，我们绝不能太过理想化地盼望单靠学校的与时俱进就能让我们之后的求职就业高枕无忧。
希望广大大学生在认清现实和背后本质的基础上，少一些抱怨，多一些实干，特别是大部分自步入大学起就已成年的朋友们，在对国家、社会、学校、培训机构等保持信心的同时，同样不可缺了“自力更生”的独立意识、深刻觉悟以及执行力。
1.3 大学生及职业发展初阶人士自身的能力定位问题
受从小到大诸多因素的影响，许多学生及家长到了大学阶段都陷入了“全面发展”惯性式误区！不知何时开始，“偏科”这顶帽子不论戴在哪位学生的头上都会显得“奇丑无比”。这到底是一种怎样的逻辑？
这其实是我们在高等教育之前，在身心需要全方位发展的K12阶段至关重要的“全人教育”理念。而当我们步入大学，虽不能说这样的理念完全失效，但学生的学习重心，不论今后是做学术、考公务员还是进企业，本质上已经很大程度上由“分数论英雄的单维KPI”导向转变为以“面对不同职业目标，不同职业平台、不同职能岗位、不同行业在简历关、笔试关、面试关采用多维度考察（且不同职业目标间还各有差异）”导向了。
离开了标准化考试成绩为王的K12教育阶段后，在高等教育阶段学生们要面对的是接下来的求职阶段以及各用人单位对不同岗位的非标准化要求。如何通过结合自身性格、天赋、三观、社会资源以及外部的平台、职能、行业、展业模式的综合分析找出职业发展准备期和初期所匹配的“专攻方向”，早日成为与目标企业、目标职位相匹配的，拥有“一技之长”的“大专才/真专才”，而非“什么方面都略懂一二”的“小全才/伪全才”，才是作为已是成年人的大学生们最该优先思考的。关于“专才与全才”的进一步分析，可参考：
知乎搜：陈思炜：【精】木桶原理？对职业发展而言，遵循短板理论还是长板理论？（共4655字）
2. 内卷的由来及应对之策
内卷是近两年出现的网络热词，起源于社会学术语“内向演化”（involution），而与之对应的是“外向演化”或“进化”（evolution），后者是积极意义的代表，而前者可以指代任何无实质意义的消耗。而对于内卷在求职就业和职场发展领域，我对其的理解是——不理性、非良性、低胜率的竞争。
先说“不理性”，它指的是在缺乏对自身优劣势、社会实际需求的评估的情况下，做出的不合理选择与努力。
在未充分了解今后目标就业方向的基本用人需求的情况下，就冲一句“技多不压身”就报考各种证书的群体内必然会产生内卷；
明知考研落榜率高达近80%且自己并非考试型选手，却高举“学习是学生的本分”一头扎进考研专用教室并最终考研的考生会面临内卷；
只知“实习对求职很重要”不知“对很多好工作而言只有相关实习经验才有用”，却仍漫无目的堆砌实习经历的求职者会遭遇内卷。
再说“非良性”，它指的是在未判断或错误判断趋势的情况下，投入的努力和尝试越多，面临的竞争反倒越大，成功的概率也越低。
举例来说，比如如果用人单位对我们目标岗位的要求不单不偏好硕士反倒偏好本科背景，即便不断二战三战考研成功也不会对就业起到实质帮助；比如在社会对程序员需求与相关专业毕业生的比例已达1:2之错配时，还年复一年争相报考计算机软件工程等相关专业；又比如在明知考研、考公等路径上录用数增速远跟不上竞争者增速时，仍“越挫越勇，屡败屡战”。
若只是面对以上“不理性”和“非良性”的组合，我们只要提前最好一定的功课，消除信息差，对自身和外部世界做好评估与定位，往往就能得以改善。
但在改革开放与经济发展红利褪去的当下，在面临全球贸易局势紧张和地缘政治局势升级的影响下，在全球新冠疫情和经济危机的当下，要避免内卷需要我们更多的思考、判断和未雨绸缪。
“在别人恐惧时我贪婪，在别人贪婪时我恐惧。”是“股神”巴菲特一直秉持的原则之一，但这种反人性的思维方式恰好折射出了另两个社会现象：80/20定律和从众心理。
80/20定律决定了在大部分决策和行为上，扎堆的那大部分人只能获得≤20%回报，而那小部分人却可以获得＞80%的超额回报；而从众心理由决定了这大部分人还将继续争先恐后、日益壮大。
我们以国家公务员考试为例，通过以下两张图的数据对比来观察一下这样的现象：
观察【图3】我们不难发现——虽然中国在过去十多年内经济增长之稳健堪称全球之最，但在经济全球化深度绑定之下，每当全球经济出现下滑后的1年左右（相关性与滞后性），从趋势上看中国经济发展也必然受到相应影响。而与世界经济和中国经济走势相对的是，国家公务员考试的录取率同样是成正比变化。
换句话说，在这趋势背后的事实是——每当经济形势越不理想时，大众报考以“稳定著称”的公务员考试的热情就越高涨，这样的热情可能会迟到（延迟），但从不缺席。
我曾半开玩笑地说过：“经济学上有“口红（消费）指数”（经济衰退和口红销量成反比），或许“公务员招录比指数”也同具参考价值。”
通过以上案例，我们看到即便招录比、落榜数等考公数据完全的公开透明，在准报考者完全能意识到“竞争白热化且加剧”态势的情况下，报考热情却丝毫不减。即便是北京大学的毕业生，2019有近80%（77%）最终落脚点在体制内和偏体制内，进入了党政机关、事业单位、高教单位和国有企业，民营企业就业比例仅11.84%。可见内卷势头之凶猛，“从众跟风和80/20”的魔咒难破。
借此，我希望告诉大家的是——当大环境特别是经济大环境处于极端情况时，若“不理性”和“非良性”的内卷持续加剧，很可能导致求职者们在特定就业方向（如公务员）上的“低胜率”。
那么在这种情况下，怎样才是真正“足够理性与合理”的职业定位和规划就很可能值得重新思考。避免“自我安慰”的心理陷阱和盲目跟风，更多以“逆向思维”审时度势，并作出职业定位和规划的及时调整才是王道。
否则，我们将极难避免自己陷入到不断加剧的恶性内卷旋涡中去。
三、【本科生毕业发展路径】之就业认知——多数人看好的职业/专业，往往都是深坑
1. 金融业的海市蜃楼与前赴后继的飞蛾扑火
2019年全国金融行业平均年收入达13.14万元，位列各行业前列（2016年历史上首次被IT业超越而居于次席，至今始终稳居前三），该数字是全国平均水平的2倍有余。综合多方数据统计，金融业中最具代表性的几个细分行业的数字则分别是基金业50万+、证券业40万+、银行业30万+和保险业近20万。
单凭以上这些亮眼的数字，就不难理解多年来求职者对金融业的持续热情。然而，又如上文提及的80/20定律一般，大多数金融业高薪追求者们最终都将铩羽而归已成年复一年、不断重演的固定剧本。
不论如今的你也是否身处其中，至少以下事实你有必要提前周知：
金融业0.01%的人赚的钱比99.99%的人还多，两极分化极其严重（0.01%体现的是程度）；
金融业高薪职业大比例集中于投资领域，平均收入上基金>券商>银行>保险；
全国券商从业人员平均年薪超40万，但中位数仅10万出头；
以为数不多的、不太依赖社会资源的券商研究所行研岗为例，每年给到全国应届生的名额数为600-800，单一届北大光华、清华经管、清华五道口的金融专业科班应届生即可塞爆；
3年多前申万宏源投行部的某位员工曾被爆出过经媒体求证属实的4000多元工资单；
2019年至今已有上万支基金以清盘/破产/跑路告终，私募大佬互比谁亏得更少；
我上述6点按顺序从上至下的逻辑说明了：
首先，金融业真正高薪的工作永远是僧多粥少，从前如此，现今如此，今后依然。
其次，当下金融行业形势不确定性较大，各细分领域冰火两重天，且受整体严峻的就业形势影响，内卷加剧，竞争强度或达历史之最，或堪比08次贷危机后的那5至6年。
更重要的是，我们需要明白，任何人若想争取任何一类“理想或抢手的工作”都必须做充分的提前准备，一旦目标定得过高，则代表最终所做努力付之东流且很难有“准理想工作”保底，即胜率过低且机会成本过大。
根据我将在后文提出的“求职简历关以必要条件逻辑为主”逻辑，“与目标岗位相关的实习经验”是我们要找到绝大部分“好工作”所必须具备的，但在有限的时间精力下，我们不可能对数以万计的职业“雨露均沾”。
在缺乏合理职业定位和职业规划的情况下，即便在侥幸地在做过的三四份实习后发现了心怡的一份，最终面对“面试关之相关性逻辑为主”时，由于相关实习经验的深度不足，在面对拥有更垂直、更久实习周期、更高质量的实习经验的竞争者时，想要脱颖而出几无胜算。
虽然不可否认的是，金融业是服务于实体经济所不可或缺的重要产业，理论上只要长期看好中国经济，即便是下行之下，金融业作为强周期性行业，不存在夕阳行业之说，抗压能力亦当属顶级。
且考虑到其在当下国内经济增长结构中的特殊性，金融业特别是投资业在未来几年内仍值得期待。
但基于上一段所述的“无保底、低胜率和机会成本”逻辑，以及整体就业大环境的现状，强烈建议大家务必先行定位与自身匹配的具体金融细分行业和目标岗位，在有的放矢的规划之下理性评估自身竞争力，当今大环境之下，切勿漫无目的地all in（两眼一抹黑地拍桌子梭哈，自欺欺人）！
2. 火爆的商业分析（DS也类似）与其鲜为人知的职场现状
随着互联网和大数据时代的到来，在近七八年里，新兴职业“商业分析师”（Business Analyst，后称BA）不断出现在人们的视野里，与之匹配的“商业分析专业”（Business Analytics后称BA）也随之走红。
全球各大高校包括国内部分高校相继开设的BA专业连年成为最大热门，其抢手度在商科范畴来看甚至盖过了过往常年第一的金融专业，前来咨询我们“读BA到底好不好？读BA今后就业好不好？”的学员更是络绎不绝。
然而让人感到既遗憾又后怕的是，根据我们的统计和发现，在前来咨询我们的这类问题的学员中，98%的学员并不适合BA这类职业，因而最终迫于现实不得不（幸运地）放弃了曾带来美好未来发展之幻象的BA专业。
另一方面，截止2021年4月，还有另一部分已经从事BA类职业但意识到这并非当初所想，希望尽快调整职业规划的学员也已超过190位。令人感叹的是，这190多位学员无一例外地表示，对我们曾发布在社交媒体的相关文章及内在分析深表认同，但却已入深坑，追悔莫及。
对于仍对BA心存幻想的，考虑选择BA专业但尚未决定的朋友们来说，或许一切还不算太晚。不论最终你选或不选，请先把以下分析读完再议。
一、什么是BA？BA学什么？
我在网上看到过不少人分享了各高学的BA专业课程和要求，但实际上大部分学生根本看不明白这其中的道道，因此我这边不想再针对这些部分做分析，而是希望更多学生在考虑BA专业之前，首先要搞明白这个BA是什么？
这也是我们在思考许多问题时必须养成的习惯——先思考问题中关键词的定义是什么？问题的前提是什么？这些前提是否成立？
比如，我们得先来看看BA中的A是什么？A有几种？A的职业发展好不好？
BA其实是一个比较大的概念，B代表Business（商业）, A代表Analysis or Analytics（基础分析或深度分析）。问题又可以进一步分解为：
1. Business是什么，它在国内的发展趋势怎么样？
2. Business Analysis是什么？发展趋势如何？
3. Business Analytics是什么？发展趋势如何？
Business是一个很宽泛的概念，中文叫商业，商业的发展伴随着国家经济的发展，经济发展好则商业大趋势好，加上数据爆炸和互联网时代的缘故，对数据的分析和挖掘需求日益提升，因此宏观来看，BA在国内发展整体是会不差的。
那么下一个问题可能就要分析，在Business里面你选择哪个行业甚至哪个领域和细分来做接下来的A。行业和细分之间有朝阳夕阳之分，你的特质和兴趣和价值观也有匹配度上的差异，因此这个定位也是需要你尽早明确的。（这类职业规划文章我会定期在知乎专栏创作发布，可于知乎搜索“陈思炜”，找到专栏“方向的力量：商科职业规划”。）
Business Analysis涉及到的大多是行业分析，其中包括主流的基本面分析（fundmental analysis），工作过程中不会需要太多量化（quant）的部分，对代码（coding）和编程（programming）的要求也不高，分析并不涉及很大量、很高频的数据分析，相对就是偏定性（qualitative）的商业分析。这类岗位一般比较偏中后台支持岗，处理的内容往往属于一个完整商业决策过程中的某些个碎片化的部分，如果无法跳出来全局跟踪整个项目或决策的前后，创业者的职业发展就会很受限。
Business Analytics则涉及到更多的量化分析，属于量化（quantitative）分析类别，要运用各类统计软件和编程的思维来处理大量的数据，从数据采集到基础分析再到挖掘，研究数据背后给组织经营的启示。一个有意思的现象是，国外在这块设立的硕士项目近年来也不断增多，Data Science, Business Analytics, Business Analysis对学生的要求也是各不相同。如果感兴趣，多去比较一下这些硕士项目的描述和要求，相信也能对你理解这个问题有所帮助。
总得来说，这块的发展会比传统的Business Analysis更有前景，毕竟有数据挖掘的部分，对于分析问题和学习成长的角度来说，完整性和自主思辨的空间要更大一些。
P.S. 强调一点，千万千万不要因为周围一堆人说BA怎么怎么牛，怎么怎么发展好，就一股脑冲进去，因为如果是Business Analysis，那就是一直以来都存在的，而如果是Business Analytics，真想要做得很好，很可能需要你具备极高的量化方面的潜力、基础、天赋、热情，若非如此慎入！因为CS，DS，MFE，Stats 这类专业的学生是你读个BA专业极难比得过的。
二、读BA的今后就业究竟好不好？
首先，问及“读BA今后就业好不好”这类问题，严格来说须问两部分：
我读BA今后做BA好不好找工作？
我读BA今后做BA今后职业发展好不好？
请注意，BA本身就是一个比较大的概念，在没有诞生BA专业之前就业市场就早已存在“商业分析”这样的职业。传统商业分析虽然也要运营到对数据的分析，但核心是以定性分析为主，辅以商业分析工具/模型来提供商业咨询与决策的依据。
而近10年来出现的商业分析类职业（后称量化商业分析）其实是数据分析下的细分（商业应用分析），它以定量分析为核心，工作内容中占大头的是数学建模、统计分析、数据挖掘、编程和量化分析工具的应用，商业的定性分析只占小部分，不难看出，这其实完全是两类不同的职业。
而事实却是，在我接触的学员里：
• 30%+的学员只问以上第1个问题，而忽略了第2个连带问题
• 70%的学员是询问读BA后从事“量化商业分析”怎么样的
• 35%+的学员分不清“传统商业分析”和“量化商业分析”两类职业的差异
• 20%+的学员甚至不知道存在“传统”和“量化”两类不同的职业
BA这个话题还是很大的，篇幅和全文结构的缘故难以整体展开，恰好近日遇到学员提问“商科本科，留学读商业分析硕士（MSBA）就业好不好”，顺着这个问题来谈谈我的观点：
• 首先，就业率不错，但职业发展堪忧。
• 其次，就业率高≠就业好，因为就业率高≠职业发展好。
往细了说：
BA方向的高就业率是和其大部分成长性较低的属于后台性质的岗位绑定的。
换句话说，读BA后找BA工作的高就业率这种“好事”其实是因为大部分BA类职业属于后台性质，故而门槛本身就不高。大部分找到BA类工作的实际上是在做偏后台的工作。
所谓偏后台的工作，其基本特征是所做的工作“3高3低”，即工作内容的工作内容的机械性、重复性和可被标准化程度高，创造性、参与决策度、劳动附加值低和不可替代性低，因此往往职业成长性也较低。
这里的不可替代性是随着科技进步和衍生的计算机程序化、数据分析智能化的发展而向下的，理论上每过一天，该职业的不可替代性就会下降一些。（关于“前中后台”的定义，可参考：【精】为何很多人不愿做后台工作?——一文带你分清「前中后台」（共8602字，各行业通用））。
之所以说大部分BA类职业的不可替代性低，主要是这些后台性质偏重的BA工作所需运用的技术“并非真正的高级技术”，因此被标准化、程序化和智能化的可能性就大。
那怎么叫“并非真正的高级技术”呢？
BA方向要找到具备较高职业成长潜力的工作极难，大部分人毕业后做BA，不论岗位名是叫Business Analyst还是Data Analyst，大部分（保守得说也有90%）都属于运用“非高级技术”的后台类BA。
虽然根据JD（Job Description，即岗位描述）来看，其确实有别于“传统BA”，但其工作所需的量化技术其实对于很大一部分不读BA专业的人来说，通过简单几个月的自学甚至凭借校内的2-3门计量类、编程类课程就完全可以胜任。
那什么才是“真正高级技术型”BA呢？
其实这类BA更多情况下被叫做Data Scientist，但只观其名仍易误判。相对保险的判断方式是，根据JD描述，如果其岗位要求里对“数学、软件工程等强相关专业博士学历”有较高的偏好，薪资上也绝不止一万多块上下这个水准，那这样的BA/DS就很可能是职业成长性较高的那类了。
实际在职场上，我们很容易发现在某个大公司的数据分析部里，有约5~10%的BA/DS拥有上述的相关专业博士学历背景，其中不少人本科即是这类专业科班出身，而非半路转量化。在这类BA/DS所从事的具体工作中，虽然同样也是围绕建模和编程，但在深度挖掘、决策制定、工作分配、创造性等方面有着截然不同的高参与度。
低成长性的后台类BA平日里做得最多的工作就是，定期收到一份需求说明书/任务说明书，根据其中的要求去相应的平台找数据，然后洗数据并通过较基础的统计模型分析得出初阶的分析报告，当报告上交给上级（高级技术型BA/DS）后，往往不再参与后续的深度分析工作。
高级技术型BA/DS 则往往需要和公司其他职能部门进行对接，以共议商业决策的制定和调整，而对于没有参与权限的大部分BA/DS人员来说，存在感和成长空间自然是极低。我曾半开玩笑地把大部分BA/DS的工作实质比喻为“数据行业的车间流水线工人”，是的，其实就是大数据时代下披了层高逼格外衣的、暂时市场紧缺的、但今后会加速被机器替代的劳动力。
此外，关于博士背景，还要注意的是，并不是说你读个博就能大大提高从事“高级技术型BA”工作，也不是说你读个数学或软工类博士就可以分分钟OK了。你这个博士的含金量是否够高，才决定未来能否顺利找到这类高成长性的BA工作。这与读博所在的学校、项目以及读博期间的专业方向、课题方向及研究方法息息相关。
BA类工作和市场营销/财务会计/金融类专业的一个不同之处在于市场端需求，任何公司几乎都需要职能类的市场/财会，金融机构数量较多也提供了足够多的金融类工作机会（相比BA），而只有拥有足够海量数据的大型企业才可能（是才可能，而不是一定）设立正儿八经的、数量足够多的BA岗位，因此满足条件的公司数量必然就非常有限。
另一方面，我们要知道的是，读BA专业不代表我们今后只能做BA，但你在当下选择读BA很可能就已经限制了今后从事其他类职业的成功概率！话说到这，很多人肯定又不明白了，要质疑“读BA可以多学点统计分析和编程，在互联网时代、大数据时代下肯定是“技多不压身”没坏处的，怎么被你说成是搬起石头砸自己的脚呢？”
这个问题其实很好解释，同样是根据上边我已提到过的将在本书后文提及的“求职简历关之必要条件逻辑为主”，在各项必要条件中有一项是“毕业院校的排名能否满足岗位底线要求”。
首先，要知道，在BA极度火热、申请BA专业的竞争极度白热化的情况下，很多人在原本报其他专业有更大把握的情况下，很可能最终因为报了BA而去了排名更靠后的学校，而这不论在体制内还是体制外的高等教育领域均是屡见不鲜的。
以美国BA硕士为例，很多原本申请商业类专业可以冲US NEWS综排前10甚至前3大学的学生最后掉到了30后，到了应届求职时才发现BA不如自己当时想的那么好或者高端BA工作的竞争过于激烈，此时再掉头找非BA类的、商科类学生也在找的工作时，可能被自身教育背景中的学校综排直接限制。
其次，依旧根据“求职简历关以必要条件逻辑为主”，有不少顶级企业还设置了隐性的“GPA不低于3.5”的门槛要求。
读了BA意味着要在课程中频繁遇到一些数学类和编程类课程，而实际情况是，大部分学生即便从事BA工作也只能做非高端技术型的BA，工作中压根用不到这么多知识技能，而为了对GPA负责为了应付这些课程，又不得不耗费大量时间一头扎进自习室。
且不说最终能不能保住GPA3.5，对不那么擅长数理和编程的学生来说，这扔进去的时间背后本身就意味着巨大的机会成本投入，且很可能是对求职至关重要的求职社交、求职定位、职业规划、笔面试准备以及找实习和做实习的机会成本！
综上，我给BA泼冷水，确切说是给那些幻想着读了BA就业就好的群体泼冷水。其实我和团队在各新媒体平台这么给BA“泼冷水”已经很多年了，然而在我们以亿为计的总阅读量下，市面上对BA日益高涨的势头依旧不减。
如果你还记得我在第一章第二节所写的“80/20定律、从众心理与内卷的关系”的话，就不会感到奇怪了。
再次强调，身边人怎么做不代表你也该怎么做，身边有很多人都那么做也依然不代表内心躁动的你就该去随大流。
他/她是他/她，你是你，他/她们是他/她们，天生我材必有用，但人各有志，三百六十行行行出状元，真正最适合你的才是最好的。
额外补充：针对以上关于BA的分析，有不少学员给我留言，对此我再补充两个案例：
学员1提问：我本科学的是Marketing，研究生出国计划读BA或者Data science in Management，因为毕业生年薪会比营销高许多。但是也有老师告诉我营销学的发展前景要更大，未来机会更多，而且财富会持续和加速地积累，数据分析师等等会随着时间失去优势，就像80%的程序员一样，是青春饭。是这样么？
我的回复：嗯，这个问题，我基本和你说的老师理解接近，确切说我是这么理解的：
读marketing做marketing学一些量化分析软件的应用（前提是统计、计量分析的那些原理也要熟悉）包括基础的编程（其实统计软件里也需要一小部分coding）对你的工作开展是非常有意义的，但这绝不是说你就非要去读个这方面的硕士或者在网上学那些高阶的数据分析课程。
如我文章所说的，大部分BA类硕士特别是半路转量化方向的BA硕士毕业后，是很难找到那些薪资看着足够高的数据类工作的，能找到的是几乎都是基础性的数据分析类，很多年前在美国读统计毕业做统计分析师的实际上就是类似的，这种工作在薪资上也并非一定比营销高。这类职业在未来的3-5年内将受到AI的冲击，我认为这些职业的工作内容中有大量的可以被进一步程序化、标准化、智能化的部分。
举个例子，哪天哪家数据分析巨头公司开发出一套爬虫和挖掘的中台系统后，原本那些原始手动比例很高的抓数据、清洗数据、定式化很高的基础数据分析的工作还能有多强的竞争力呢？原本10个人干100个单位的活，接下来这100个单位里越来越多的部分机器智能可以代替了，效率提高了，拼拼凑凑是不是可以少用几个人？又或者企业还可以通过降薪或者增加考核难度来实现变向“优化”，“人效”的不断优化是任何组织长期关注的重中之重。
要走这条路，最好的办法可能就是读个能打下扎实量化、编程基本功的博士，过程中还要多参加些高含金量的项目/实习，对了，读博和读硕可不一样，对相关专业领域没有热情没天赋的可别轻易尝试，机会成本巨大（延伸阅读“要不要读博”可以参考：陈思炜：千万不要随便读博！）。
至于读营销是不是就一定比上面说的这些好，一定也是要看你是否适合从事营销、且专注于长期积累的，其实营销类工作的职业发展不确定性也并不低，做的好的和做的不好的相比头部效应显著，毕业一定要尽可能进入头部公司，优选互联网基因的公司，营销是以消费者行为为核心驱动的，消费者行为（2C）显然早已转向线上为主导，而数据量是我们判断消费者行为的准确性的基础条件，互联网公司恰好具备这些条件上的先天优势。
另一方面，营销讲究对整个闭环的理解，如果被“螺丝钉化”到某个细分职能上一直这么干，成长堪忧，薪资成长堪忧，互联网公司相对扁平化的以事业群（产品/业务）为划分的组织结构对营销类人才更为友善。（传统的擅长营销的行业，特别是里边的数字营销类岗位也可以考虑，只是优先推荐互联网公司，但还得注意行业壁垒不能太高。）
学员2：您的文章写得非常的好，和实际BA美国就业市场一样。很多人会吹BA需求大，毕业年薪50万+。然而不会告诉你的是，应届生尤其对没有身份的中国应届生需求很小，而且这样工作大多数在加州，纽约，NJ，年收入差不多只有7万刀，在当地要生活都会比较拮据。
我的回复：是吧，其实一眼就能看得出7万刀的年收入确实有点低，但一开始工资少点并不可怕，可怕的是大部分“数据行业的车间流水线式伪分析性工作”的职业发展成长性更堪忧。
市面上吹嘘“BA好、BA棒、学好BA工作不愁”的大部分是以实习、求职培训、全职工作推荐为主营业务的商业机构，利益攸关之下他们借着科技发展的风向为由头来诱导学生去学编程、学数据挖掘、学机器学习、学商业分析或者做他们的远程项目，等把该收割的“智商税”割完后...什么？你们还想抱怨怎么找不到理想的工作？你们就业不顺利的难道不该怪自己吗？你们怎么证明不是因为自己不够优秀而是学BA学坏的呢？
遭遇职场失意的人往往都是“鸵鸟”，外加多因素决定的求职结果无法实现对该言论的“证伪”，一般都会想着“就当自己倒霉”，就算是被骗了也不愿让太多人知道自己的丑事，于是也就作罢了。要知道，无良机构们“精准利用”的其实正是学员们这样的“鸵鸟思维”啊！
3.“四大天坑专业”远不止“生化环材”
所谓的“生化环材四大天坑”指的是大学生在选专业时常常陷入的误区——
误把专业（学科）的发展前景和相应的自己今后的就业前景直接对号入座了。
我们拿“生化环材”中的“生”来举个例子：
有多位学术界权威曾在公开场合说过：“21 世纪是生命科学的时代。”
也正是这句话，引领了大批莘莘学子在大学选报专业时，投奔了生命科学相关专业。
然而令人大跌眼镜的是，在选定专业后的几年里，与生命科学相关的专业居然被大众列入了所谓的“四大天坑专业（生化环材）”之列，意在嘲讽——
最先，大量报这类专业学生原本对今后的就业抱有极高的期待；
然而，最终这类专业的毕业生居然在就业老大难榜单上常年稳居前列。
那么问题来了，到底是学术界权威在误导我们，还是我们错怪了他们？
其实答案在开头我已经说了：
是我们“自己”误把专业/学科发展前景和今后的就业前景直接划等号了！
权威们所说的“好”指的是学科对应的产业，从产学研的综合角度来说，这些领域的进步对当今社会的发展至关重要，因此“相关人才”被也的确被大量需要！
但问题出在了“到底是是哪些相关人才”才被需要，以及“这些人才对应的职业”能让多少读这类相关专业的学生感到满意？
首先，大咖们所说的“产业前景好”指的是行业维度，而最终构成具体的一份工作和一类职业还要取决于的职能（你具体在某个组织内负责哪类工作）平台及模式等其他维度来。
因此，行业整体好不好，与读相关专业今后就业和职业发展好不好，永远都不能直接划等号。
其次，要知道同的职能类型（前台、中台和后台）的职业发展成长性上存在巨大差异：假设比较对象（从业者）均能胜任其岗位工作，成长性排序是——前台＞中台＞后台。
那么放到本题来说，不论我们选择的学科/专业所对应的发展前景有多好：
如果今后从事的工作在职能上是“偏后台”性质的，那么职业发展成长性的平均值一定是偏低的，这里的高低是与全社会所有职业相比较得出的；
如果偏前台，那么职业发展成长性的平均水平有望达到中高至高的水平；
如果偏中台，一般来说大概率对应的是“高级技术型”工作（职业发展中期可能转为“综合管理型”，这里暂不展开）。因此，这就是绝大部分学生存在误区的地方。
实际上，我在上一节里已经阐述过关于BA的情况，放到这里来看，逻辑也是类似的。
如果你对职业发展的成长性要求较低，后台性质的相对更枯燥、更重复性且今后被新技术替代的可能性也较高的工作也愿意干，那么整个大健康相关产业里一定有足够多的就业机会。
但是，即便你认为多年后会不会被淘汰的事情今后暂不考虑，那眼前的“低成长性”你真的能接受吗？
不妨问问自己一个更直观的问题，如果体现在与成长性最可能直接挂钩的薪资涨幅上，每年2-5%，起薪10万，5年后的薪资范围在11.04万~12.76万，10年后在12.19万~16.29万，你确定OK吗？
各位可别以为我这是拿什么特殊行业的特殊情况说事，前不久遇到过一个10年前以管培生岗位进入四大行的学员，起薪就接近20万了，10年过去了，目前年收入还没到25万，我替他算了笔账，他的年化薪资涨幅仅2%多一点点。而这样的案例在各行各业的后台类职业上，是非常普遍的。
各位还要谨防“幸存者偏差”陷进。千万不要动不动搬出身边某一两个个案来得出结论说“谁说的，这人做的偏后台怎么现在这么牛了？”
我一再强调，在职业定位和职业规划这件事上，我们要看样本大小，更要注意个案之所以发生的内在复杂原因是什么。你看，人力资源是典型偏后台类职业吧，那怎么阿里的彭蕾从人力出身最后能做到支付宝CEO和蚂蚁金服董事长？
但世界五百强企业几十年来的数据统计显示，最终做到高管的从业者中，70%~75%是业务类背景出身（前台），近20%是技术类出身（高级技术型中台），仅仅5%左右才是后台出身。
这就是大样本下的统计数据可以提供我们的客观事实。若再深究彭蕾的成长经历，一样就会发现，虽然她从人力做起，但却是18罗汉之一，并且在阿里上市前，已有11位联合创始人因为各种原因离开，彭蕾是包括马云自己在内的仅剩的7位原老之一，即便单凭信任基础这一点，其有资格成为高管也不难为常人所理解。
综上，判断“某个专业好不好”，对绝大部分人来说更实际的是在判断“读了该专业后未来工作好不好找，以及职业发展好不好”。
因此，我们需要考虑的至少绝对不是单一个“某个专业/行业/学科发展前景好不好”，而是必须要加上一系列其他维度，包括：
自己可能适合从事具体哪类工作？这类工作在所学专业的对口行业好不好找？在不对口行业又有怎样的机会？进入该行业从事该职业后的个人发展速度、薪资待遇、工作强度等如何，自己能否接受？等等。
我建议，每个学生都应当尽早做好一件事——职业定位和职业规划。
事实上，以全社会范围所有职业为样本来看，大部分职业都不限制专业对口，我们不要一味地按“读什么专业以后（对口）发展怎么样”来思考问题，对大部分人来说，更应当“以终为始”，先从就业和职业发展的角度入手分析，再行倒推“读什么专业”才是与目标相匹配的。这样的逆向思维往往能最大程度帮助我们规避“专业与就业对号入座划等号”等定位的误区。
各位也不要觉得职业定位和职业规划是大学甚至毕业才该做的事情，因此感觉这样倒推大学读什么专业不切实际，根据2021年最新的在两会中十四五改革的“5,2,1”教育改革精神，国家教育部和各地方相关教育部门将陆续引导中学生群体以确保50%以上（55开）的初二学生分流到职业学校而非普高，鼓励进入初三和高一的学生积极思考是否继续普高→高考→综合性大学的学业规划，将提升广大学生尽早职业定位和职业规划的意识摆到了最重要的改革方向上来。
4. 科技、产业、劳动力市场革命的趋势与启示
4.1 历代工业革命与劳动力市场革命
第一次工业革命（18世纪60年代至19世纪中期）是机械化革命、蒸汽技术革命。蒸气轮船和蒸汽火车等新型运输工具实现了全人类的第一次全球化。与此同时，蒸汽机使工厂制代替了手工工场，是人类历史上出现的首次大规模“机器代替人工”。
第二次工业革命（19世纪70年代至20世纪初）是电气化革命、电力技术革命。得益于内燃机的发明和电的应用，电器得到了广泛的使用，进一步推动了能源、工业、通讯、运输等领域的效率。电灯、电话、汽车、飞机、电影放映机等的出现进一步扩大了人与人之间的活动范围和交流效率，使得人类在全球化进程上更进一步。
第三次工业革命（二十世纪五十年代至今）是自动化革命、计算机及信息技术革命。原子能、航天技术、电子计算机、人工材料、遗传工程等技术迅速发展。互联网进一步打通了全球化，工业机器人进一步提升了生产效率。以互联网技术为代表催生出了以电子商务及各类线上商业为代表的新产业，对传统实业及传统职业产生了巨大的冲击。
而如今，人类正处第四次工业革命（工业4.0）与第三次工业革命的过渡期，部分技术仍欠成熟，如可控核聚变、石墨烯、3D技术、虚拟现实、基因、区块链等，而另一部分技术已然走在了前列，如大数据、云计算、人工智能、物联网、新能源、数字化制造、人机交互、移动互联网等，在提升生产力和各类资源配置效率的同时，也对人们的行为习惯形成了全面的改变，并对劳动力市场形成了新的冲击。
我们纵观人类历史上的数次工业革命会发现，每一次新的技术革命进程中，总会出现一批又一批失业潮，旧劳动力之所以被摈弃无非两种主因：一，效率不及新技术赋能下的自动化、智能化设备，因而逐步被取代；二，无法满足新技术下产生的新社会需求，故而被直接淘汰（仅部分人能得到再培训再就业的机会，但转型成功率存不确定性）。
若想确保自身的就业稳定，以上两个规律给到我们的启发有二：
第一，走到新技术的最前沿，成为引领新技术的小部分，而非被引领被改变的大部分；
第二，从事不易被自动化、智能化取代的职业。就第一点而言，专业的解释是，要尽可能从事“高级技术型中台”类职业，但关键难点在于：首先，如何鉴别哪些才是真正的“高级技术型中台”，而哪些其实仅表面是“伪高级技术型中台”，实则是“中低技术型中后台/后台”，其实上文提到的BA就是最典型的例子之一。
4.2 大数据与智能时代下哪些职业最易被替代
智能时代的到来，很大程度上得益于大数据技术的发展和深度学习算法的改进，它带来了一系列让人匪夷所思的社会事件：
2016年，AlphaGo 4:1战胜世界围棋冠军李世石，2017年完胜了柯洁；
美国谷歌公司接二连三研发出无人驾驶汽车以及各类能适用于多场景的机器人；
2018年中上海松江地区无人驾驶清洁车开始正式打卡上班；
2018年底海底捞餐厅开始出现机器人服务员；
2020年北京街头出现了百度研发的无人驾驶出租车；
手机app的信息流内容及其背后的推荐算法+“千人千面”；
财税务监管机构金税系统“经税三期”通过大数据挖掘，识别偷漏税疑点；
刑事案件侦查方面，某国执法部门通过检测发现了某些别墅区中特定的几栋别墅的用电量非常高，随后迅速破获了好几起大麻种植案件。真可谓“运筹帷幄，决胜千里”，不出一兵一卒，就精准锁定了犯罪嫌疑人及其窝点。
而在这些令人目不暇接、瞠目结舌的新闻背后，大量传统劳动力的更新换代也正处加速进行时。
由于企业降薪或裁员的信息本身较为负面，公关部门必然处处小心，严防泄露；失业、待业和再就业的新闻又同样对社会来说负面对于正面，因此我们很难从身边的渠道获得一手的相关信息。
但如果我们反观招聘端，就能立马发现许多问题。
比如，企业招聘岗位中越来越多出现了一些新面孔：
其中既包括了供应链管理师、商业分析师、数据科学家、算法工程师、用户增长师、人工智能训练师、全媒体运营师等偏中台技术型（未必都是高级技术型中台）的职业；
还包括了智能制造工程技术人员、网约配送员、电气电子产品环保检测员、无人机装调工、高铁线路综合维修工、装配式建筑施工员等很可能偏后台的职业。
首先，这些新职业中，不论前者还是后者，工作过程中都离不开新技术的应用。
这就代表着要胜任这些工作，就必须接受足够的职前教育。我之前提到过，这样的“再培训再就业”是具有不确定性的，我们未必能获得足够的资源来提供学习新技能，也不能确保学习的效果和求职的最终结果。
其次，如果目标职业是“高级技术型中台”，这需要充分评估自身天赋，而不能不仅凭一时热情和兴趣。大部分高级技术型中台职业，比如数据科学家、数据分析师这类职业中真正高级技术型的人才往往都有数学、计算机软件工程等强相关专业的博士学历。
博士学历和硕士学历同为研究生学历，但差别很大，因为大部分硕士研究生的培养方向仍是以应用为主，其余的硕士研究生有的看似是学术研究为导向，但最终大半学生还是因为门槛问题走不了这个路径而放弃读博，仅有很小一部分硕士研究生最终继续读博深造，况且博士毕业生的最终职业走向也并不一定能都朝着与其学历匹配的方向发展的。
至此，我们或许值得从另一个角度来看待以上现象——
既然换来换去的存在不确定性，那能不能索性去选择那些不易受新技术冲击的职业呢？否则即便现在转型成功了，今后来回折腾岂不是风险很大？
这样的逆向思维其实很有意义，在工业革命和科技革命推动的再就业浪潮中，至少大半从再培训或新兴教育培训中成功转型的都是继续从事后台工作，这类职业类型本身就是不可替代性较低的，今后再次受到技术冲击再次折腾的风险也是最大的。
首先，要肯定的是，不易受新技术冲击的职业的确是存在的，且具备非常明显的一些规律性。这一节我先从反面出发，列出“最容易被技术冲击和替代的职业特征”，避免这类职业即是规避风险：
1. 机械性和重复性高；
2. 所需创造力和想象力极低；
3. 可被标准化程度高；
4. 可被程序化程度高（往往与第3点正相关）；
5. 可参与决策的程度低（螺丝钉属性重）。
踩中这5点中的任意一点，我们都须提高警惕，踩中的点越多，风险越大。
4.3 大数据与智能时代下哪些职场能力最保值？
1.各技能技术领域（含中后台）前5%：换句话说，从事任何主要以单一技能（就比如上午刚提到过的商业分析和数据分析，比如前些年长期火热的“码农”、程序员，又比如传统作家、写手）为核心的职业，必须让自身的技术水平处于前5%的水平，即AI难以学习和模仿并高效率复制和代替的技能，否则就容易被颠覆。
2.前台类与人打交道且创造价值足够大的（后中台也有与人打交道的，但创造价值太低）：最典型的代表是销售，但销售有高低端之别，高端的有的别叫做分析师、咨询师、研究员（比如金融行业二级市场卖方的研究员）等。
3.所需工作技能非常复合的职业。比如说单纯的新媒体行业的文案岗做的工作其实是以上第1类（单一技能为主），如果创意或者写作功底不能做到出类拔萃就容易被AI学习和替代，但如果能结合数据思维和商业分析来复盘接下来该怎么写，甚至前置到选题，再往前至策划，再继续往前到账号定位/IP定位，乃至商业定位；或者再往后到运营及销售的数十个链条、模块中的多个，这样的嵌套式的复合能力就是AI难以复制的。（AI目前最弱的能力依然是“跨界的自适应学习和多场景嵌套式交互应用能力”）
值得注意的是，以上2类职业所需的一些软实力，也是我们实现3这类复合技能类职业的组成部分之一，比如：社交力、沟通力、情商、同情心。
如果你从事的第1类职业但技能不够出类拔萃，结合以上这些软实力，往往可以提升我们工作中与成员、领导、客户的配合效率与质量，所建立的良好人际关系和合作关系背后，其实是“人情世故”和信任，这是目前来看AI最难替代的维度。
具体来举几类与社交力、沟通力、情商、同情心相关度高的职业：
其一是对外为主，且偏前台，包括各类咨询师、培训师（对外）、销售人员等。
这类职业具备很高的职业发展成长性，因为其不单能为组织更直接地创造收益，也能在展业过程中积累可能让长期受益的人脉资源。这些职业在由人与人连接而组成的社会中，人脉资源代表什么，相信大家都很清楚。
其三是以对内为主，但偏后台，这类职业将承受一定的被替代的风险，比如人力资源岗，其中扮演对内连接的工作内容不容易被替代，但传统人资工作中的许多事务性、流程性很重的部分以及脱离了其他职能部门无法独立完成（而其他职能部门多花些功夫其实也能完成大半）的部分是最可能被替代的。
5.“稳定的工作”正加速减少，或不复存在
5.1 以稳定著称的财会类工作，已有近三成工作可被机器替代
在过去的几十年里，财务会计类职业向来都是以“稳定”著称的“铁饭碗”工作。不仅是因为财会是整个社会的运营中任何组织都必须配备的职能，故而人才需求量大，而且因为财会一直以来都被冠以“技术性职业”，大部分人都认为其虽然成长性不那么高但技术活应当是“越久越香”的。
我印象里最早被曝光的财务机器人出现在著名的四大会计师事务所之一的德勤。仅需占据不足1平方米的办公空间，其貌不扬的一个小机器居然可以在短短10分钟内，既高效又准确地完成一个普通财务人员1小时的工作量，且几乎可以做到一天24持续输出，无需上下班、无需午休、无需请假、无需年假、无需调休。
此外，这样的财务机器人还并不局限于肉眼可见的那么一个“专用机器”，而是已然默默地不断出现在了我们的各类财务管理软件和系统之中。一切能将财务会计类工作内容中重复性、流程性、可标准化程度高的工作进自动化处理的那些步骤本身就是“财务机器人”的雏形，而在传统的SAP、金蝶、甲骨文财务管理系统基础上或扮演独立辅助角色的智能化则是“财务机器人”的进阶版形态。随着当下全社会、各系统、各组织的数字化改革进程的不断加速推进，“财务机器人”的用武之地必将越来越大。
事实上“财务机器人”只是各行业受智能化冲击的缩影之一，我一直强调并奉劝大家不要抱“侥幸心理”，仅看到现阶段受制于人与人沟通确认和法律法规等因素的“安全区”依然很大，不要把目光放在自我安慰式的“不可能完全替代”或“短期内没那么大影响”上，而应当对科技、历史和趋势有足够的敬畏之心，并及时未雨绸缪地做出自己的调整。
所谓“不可能完全替代”，其实且不说能不能完全替代，如果机器人能作为替代去完成人类20%的工作且成本可控，原本100个人干的活可能就只需要80人即可，对任何将效率效益放在第一位的组织来说，这只是算一笔账的简单问题，而最终的结果对组织来说可能是裁员和降薪以及各种变向的人员调整。假以时日，甚至演变为整个组织架构的改头换面和整个人力资源需求的重大改革也是顺理成章。
对于现役的财会领域从业者而言，要未雨绸缪早做应对，就要调整工作时的思维方式和工作发展方向，比如说，以更多财务分析思维来主导日常看似高重复度的工作，提升自己的思维能力和分析能力，以更积极的心态去积累复杂问题的处理经验，甚至应当以更激进些的态度去主动承担一些棘手的突发项目。
要记住，越具深度、越不标准化、越需要沟通协作、越具复杂决策的工作机器人越难替代。当然，对于以上建议，一部分财会工作本身就能赋予我们更多调整余地，比如涉及高阶财务分析、税务筹划、财务综合框架搭建及各类定制化财务项目等。而部分传统“会计岗”的工作则很可能会受到更大的挑战，比如下【图】中的出纳、应收、应付等。
5.2“某大型集团公司一锅端裁掉整个人力资源部“事件
2020年初，云南某大型集团企业在300多人的集团大会上宣布整体撤除人力资源部，并针对该部门工作的各大模块逐一进行了“批判”，当场洋洋洒洒地指出10条理由，并在每1条里附上了详细的情况列举和解释说明。
究其原因，如下【图】所示，传统人力资源划分的7~9个模块可以分为三部分。
其中第一部分，须内部其他职能团队协作才能完成的工作，其本身就具备较高的可替代性，更准确地说，在组织结构上如果由事业部（或Business Unit）或独立核算的“阿米巴式”组织来自行完成，实际效果可能会更好。
而第二部分，看似需要专业的人力资源理论为主导的部分，比如人资规划（含战略、人资统、人力成本预算等）和员工激励等，传统人力资源专业背景的从业者由于脱离一线业务，缺乏足够的复合能力和员工信任基础，其实一直以来都身处尴尬的境地。当代新兴组织管理中诞生的HRBP、OD、政委、总干部等深入至独立核算、自负盈亏的事业部/子公司中的职业已经越来越多得替代了传统“大人力”的角色，而能胜任这类职业的人选很多情况下已经不那么偏好人资科班出身的求职者了。
至于第三部分，则是各模块中重复性、机械系和流程性最高的部分。类似上一节提到的财务管理系统，HR行业的传统分工方式、岗位设定和工作效率也在专属HR的SSC（Shared Service Center，即人力资源共享服务中心）下得到不断的进化。不论传统的HR职业改叫什么名字，万变不离其宗的大势所趋是，偏后台性质的HR类职能将越来越多地被新技术替代，更多得以延续的HR类职能将越来越偏向中台和前台（如BP业务合作伙伴、TD人才发展、LD学习与发展和OD组织发展）。
5.3 计算机编程人才供给与企业需求的2:1错配之现状
差不多从十多年前开始，随着计算机硬件时代“落幕”和互联网时代的加速发展，“学编程”开始越来越多得进入大众视野。似乎学完编程，成为一名程序员，就能与进入中关村互联网大厂拿两三万的起薪，而所需付出的代价貌似也就是发量少、头冷和996。
这当然是玩笑话，但2020年底有媒体报道，据调研统计分析显示，目前全国各类教育机构每培养出一名“合格的程序员”，能匹配的市场用人需求仅有半个。什么概念？就是人才的供需关系已达2:1错配！也就是每两个应聘程序员的求职者中只有一人最终可以找到工作！
这样的调查数据到底出自何处，准确性如何其实根本不是重点，但凡询问任何一个相关行业从业多年的资深人士该对该新闻的评价，都能得到几乎一致的认同。
我们根据大量访谈了解到，不扩张的说目前全国号称具备程序员工作能力的人数在5000万以上，但这其中差不多有大几百万只掌握基础的python，大几百万只写过VB，有不少仅仅在各类在线网校里学过几个月，全都号称“合格码农”，但事实上，我们不能说他们不合格，但也绝不意味着“会编程”就能找到“编程工作”！
写本节的目的不是要偏激地告诉大家，现在学编程已经很难找到工作了，而恰恰相反，事实上，只要你学些编程，更多的情况是，类似之前提到的商业分析一样，降低要求后找个编程工作依然难度不大，问题是在“预期”上，理想与现实的落差过大，导致最终大量找不到“预期中高薪”码农工作的求职者高不成低不就，对自身的工作不满意，对个人的职业发展也很难如意。
所以说编程类职业劳动力市场的“高端紧缺、中低端过剩”才是该行业的真实写照，而2:1错配也很好理解，假设每100个“合格码农”中只有5个高端码农，95个中低端码农，但却有50个中低端码农和这5个高端码农一起去应聘只有20个名额的高端编程岗位，结果自然就是每2个里边就有1个找不到工作，而大企业却依旧在那日日招、月月招高端编程人才。
这样的“高端紧缺、中低端过剩”行情绝不仅仅存在于编程类职业领域，而是普遍存在于绝大部分技术类职业上，这其中的“高端”和“中低端”相对应的正是我上文提及的极小部分高级技术型中台和大部分中低技术型中后台。
之所以会有这样的现象产生，在“预期不合理导致大量供需错配”的背后，更罪魁祸首的很可能就是职业规划意识单薄或（和）过大的“信息差”。前者对应漫无目的或跟风式的个人发展路径而选择以及缺乏长期规划的临时速成，而后者指的是由于不清楚职业规划的必要性或者职业规划过程中缺乏足够认知而导致的定位错误。
补充：关于ChatGPT会否取代程序员？颠覆程序员工作？
这话题最近是真的火，看了很多博主说的，什么让它考SAT可以击败60%的真人考生，让它做LeetCode 上hard难度的题目，7~8成题目都能做对，自动给你敲出代码只需要10~20秒...又看了一下知乎里，各帖子争论激烈，什么样的观点都有，但关键点几乎都没提到：
某项技术是否需要“完全取代某职业100%的工作内容”，才能说它会导致某职业失业？
我再换句话来问，下面的情景能否得出“底层程序员会失业”的假设？
如果ChatGPT使底层程序员的敲代码效率提高100%，但程序员的工作中仍有1/3是ChatGPT完全干不了的，可以得出以下任一预测吗？
→ 任何一个程序员都不会因此失业？
→ 只有极少数程序员会因此失业？
做过老板，扛过预算，负责过阿米巴或事业群绩效，就会明白：
以上2种预测都是错的，一定比例（≥20%）的程序员被辞退几乎是必然的！
因为虽然岗位职责没有被100%替代，但如果还用眼下这些人，去完成原定工作量的任务，人效必然严重不划算！
在2/3（1-1/3）的工作能被ChatGPT赋能后提高1倍效率的情况下，也就是每个程序员可以比原来多产出1/3的工作产出。
假设公司100个程序员，每人负责100个单位的工作量，一共就是10000个单位的工作量，其中的10000*2/3≈6667的部分中有，我用原来一半的人力不就可以完成？
虽然由于前1/3的部分与ChatGPT无关，因此于等于3333的工作量还得靠原班人马完成，但我留下个70~80个人，把这些人员原本用于后2/3工作的、被ChatGPT优化出来的时间，拼拼凑凑用来完成之前100个人做的前1/3工作，不就行了？
说到这，不用细算，我想你应该已经感觉到了，实际职场是如何看待和使用劳动力的，也基本目标了所谓技术和生产力革命是怎么“一步步”颠覆某些职业的了。
从来就不是一蹴而就，一夜之间就宣布某些技术横空出世，能100%取代某个职业，而是如上述那样，看似不过“小刀割肉”（很多楼层说的“内行完全看不上！”），实则已是“大步流星”，每年能提高工作效率15%，5年就是100%，就可能有10%~30%甚至更多人要面临失业。
也要理解，这里的很多答主其实都不是本问题提到的“底层程序员”，能说出“ChatGPT能编写的代码根本不够看的！”的基本都没从“底层程序员”角度出发。
底层程序员占到了当下整个程序员职业群体中的半数以上，从某个非全日制培训机构学习个半年大半年的，会个mysql、python就可以找到工作的！
有没有可能，这种如果5年后还100%没被影响到，或者换句话说，社会对这类底层程序员的总需求相比现在还没有明显下降？
有！是黑天鹅中的黑天鹅！小概率中的小概率！
5.4 新时代下“稳定的铁饭碗”工作或将全面锐减
我们每个人都有自己定义的幸福，同样的，每个人也有自己心目中理想工作的样子。一直以来，在大众眼里最常见的有两种职业心态：事业型（工作为重）和家业平衡型（追求稳定）。
这看似无可厚非，因为是每个人对生活节奏的自由选择。然而在当下内卷加剧的时代，社会似乎早已不如以往那般“包容”（其实是假象），至少对大部分没有“啃老”资本的普通人来说，并不允许我们慢吞吞地融入，笃悠悠地试错。
首先，在三十岁危机、三十五岁危机等话题越来越高频出现在社交网络的当下，越来越多人都在全力奔跑，深怕不知不觉中哪一天自己也深陷其中。我在本书第三章『职业定位方法论』中将提及我原创的『职业生涯的死亡三角』理论（如下【图】），首先意在指出：
1. 在没有特殊外因影响的情况下职业危机的本质；
2. 职业发展停滞不前或者职业危机是大部分人都将面临的现实问题。
给出的主要建议是：在合理职业定位和职业规划的前提下，在自身体力、精神和抗压能承受的范围内，要有足够的思想意识上的觉悟去挑战自身职业发展成长速度的极限，并在此基础上，从图中的三根曲线上“三管齐下”以不断实现各方向上的瓶颈突破以及各方向间的平衡。
以上这些的言外之意是，对大部分人来说，稳定的工作很可能已不复存在。
其次，以上几节提及的，不论是典型的后台办公室白领职业“人力资源”，还是以手握实实在在技术的财会、BA还是编程类职业，显然早已不如以往那般“稳定”了。当科技由“产学研”的“研和学”步入“产”后，劳动力市场供需结构就会出现巨变；
当由技术赋能的新兴产业和商业模式诞生后，各类传统职业也定会遭遇颠覆式冲击，它将体现在整体组织架构和人力资源配置的调整上，也必然最终深入至紧密结合新技术和新思维的新展业模式中去。
其三，体制内和偏体制内的“铁饭碗”或将愈发不“稳”。首先是公务员和事业单位方面，该就业方向上“僧多粥少”，少则大几十比一，多则数百甚至上千比一的报录比（0.1%~1%的成功率）是一个醒目的信号，国家机关对招募需求持续减少也是显而易见却似乎“鲜为人（考生）知”的客观事实，这体现的是“拿铁饭碗”的“不稳”。
此外，央企国企方面，前不久我在知乎上受邀回答一个问题“两个offer，私企年薪20万，国企年薪9万，该怎么选择？”我在浏览了排名靠前的几位答主回答后深感震惊。
在2018年起至今的三年里，据我们团队的统计，来自体制内从业者的咨询量连年翻倍，在全球经济整体下行、国内经济发展红利褪去的当下，居然还有人堂而皇之地以“国企工作肯定比私企稳定”为默认前提来“好言相劝，好心支招。”我给出的回答如下——多了不敢说，下边这三个逻辑还是值得引起重视：
1. 很多人说去国企就代表稳定，但如今的国企已经和“稳定”两字渐行渐远；很多人说去私企代表机会多有挑战，但或许有挑战确为常态，而机会多还真得因司而异。
2. 在不同性质的平台发展，游戏规则不同，直接涉及到个人职业发展的涨薪、晋升等环节的逻辑是什么，决定或影响因素有哪些，分别占多大比重？做决定前建议先明确自身对个人发展的要求如何，以及相应的在平台里成长的优劣势是什么。
3. 这9万年薪的国企是哪家国企，处于什么行业，行业形势如何，自身经营状况如何？做决定前建议先了解清楚这些情况；当然，对于这20万年薪的私企，也是同理。
过去20多年来，国内的企业并购变得越发高频，在我的印象里，差不多近10年来全国每年发生的并购案数量年均增速应该不低于50%。
而这其中，私企并购国企案其实早在二十多年前就已有发生，且近年来这个比例还在不断攀升。这些现象其实都是由正常的市场规律决定的，按目前的基本走势来看，也很可能将是接下来多年内的常态。
总而言之，以与时俱进的态度客观看待当下国家经济发展阶段、国际形势及市场大环境，预判往后大势后，我们至少应当对职业的“稳定”两字多一份警惕和思辨
1. 哪些稳定的工作反倒可能是最不稳定的？
2. 又有哪些看似更不稳定、更具挑战的工作恰恰可能是最稳定的呢？
5.5“灵活工作、自主就业、劳务派遣”的势不可挡
关于灵活工作
互联网时代的加速发展已经深刻影响到了我们每个人日常生活的方方面面，在工作方面也不例外。据统计，上海的上班族每日花在路上的单程平均时间接近55分钟，来回就是近2个小时；针对北京互联网工程师群体的调研还曾显示，居然有13.56%的人通勤时间在2至2.5小时。
而另一方面，越来越多的人近年来开始抱怨996（朝九晚九每周六天工作制）为代表的工作模式，吐槽行政人事管理下的打卡和迟到惩罚等制度，对大部分企业中存在的不按劳动法要求发放加班工资表示不满。2020年下半年几位企业家发表的“996福报论”和2021年初接连被爆出的拼多多劳动纠纷和黑幕更是引发了巨大的社会反响，一定程度上加剧了人们对传统工作模式的抵触情绪。
然而，在越来越多劳动者对工作表达不满的同时，用人单位似乎也“不甘示弱”。除了那些个被千夫所指的大公司依旧我行我素延用之前的工时制度外，一些企业还反被动为主动，启动了对自身组织经营效率和用人管理的双重“优化”：
比如全球四大会计师行之一的普华永道会计师事务所（PwC）于2019年2月起在香港、内地及澳门正式全面落实「灵活工作」制度，不再要求员工到办公地点打卡和坐班，同时也不能像先前那样计算加班和调休。随后许多企业也开始效仿这样的模式，而实际上用人单位想表达的正是“别再抱怨通勤时间多，别再吐槽出差补贴少，别再劳动仲裁我们加班薪酬不合法，也别再说什么996还是907了，从今天起你们想做几个小时就做几个小时，但不管你做几个小时，工作完不成你试试！”
如果看到这里，相信不少人又要痛骂资本家的无良剥削了。
且慢，先看一下现在的趋势再骂不迟。
2020年10月中国家印发了《深圳建设中国特色SHZY先行示范区综合GG试点实施方案（2020-2025年）》，要求各地区各部门落实，允许深圳探索适应新技术、新业态、新产业、新模式发展所需要的特殊工时管理制度。其中第五条明确了要实行“不定时工作制的岗位范围”，大致意思就是对于技术、研发、创作、管理等岗位，由劳动者资助安排工作时间且无考勤要求。
而事实上，这一工时制早在多年前就存在了，当时叫做“不定时工作制”，约定了以完成工作内容为导向，除法定日和节假日安排工作外，其余所有时间均不存在加班的情况。各位仔细琢磨一下，这和上述的「灵活工作」制度是不是异曲同工？那为什么会这样？
这其实说明的正是，在改革开放经济发展红利褪去的大背景下，我们必须通过新技术、新产业和新模式来拉动整体经济的发展，而这过程中我们国家和社会需要的是更多的“拼搏精神”，更多的“以结果为导向”，而不是受制于传统用工形式和工时制度而举步维艰。
综合多方新闻和ZC精神来看，这样的导向绝不仅仅限于新技术和新产业里，而是有可能加速遍及其他可能适用的行业里，就比如普华永道这样的咨询服务业乃至更广的各行各业。
受2020年疫情影响，外加全球经济危机等多方面因素的夹击，这样的不论是「远程办公」还是其他各形式的「灵活工作」必将变得越来越普及，就业会越来越难，竞争会愈演愈烈，全民拼搏的时代已来！
既然是大势所趋，既然我们绝大部分人只能适应环境而非改变环境，何不把这样的时代变革视作“同舟共济”呢？
如果你还想继续留在工作岗位上发光发热，或者至少不被社会从职场上边缘化，理性来说，做好心理建设、主动接受变化和调整、积极拥抱这样的利国利民利己的模式是我们每位公民义不容辞的选择！
关于自主就业和灵活就业
2020年下半年，全国多地教育主管部门和高校网站纷纷公布了《教育部办公厅关于严格核查2020届高校毕业生就业数据的通知》，明确了“自主创业和自由职业”属于就业，同时也给出了这两类就业形式包含的具体范围，其中在“自主创业”的范围中加入了开设网店，在“自由职业”的范围内加入了互联网营销工作者、公众号博主、电子竞技工作者。总结起来就是“打竞技、开网店、做自媒体”均属就业！
2021年3月，人社部印发了《关于做好2021年全国高校毕业生就业创业工作的通知》，通知指出，要积极挖掘数字经济、平台经济从业机会，瞄准线上教育、文化创意、新媒体运营等领域，加大税收、社保等配套补贴政策的力度，支持毕业生通过“个体经营、非全日制就业和平台就业”来实现就业。
此外，2020年10月，智联招聘发布的《2020雇佣关系趋势报告(三)——新格局下的新就业形态》显示，2020年灵活就业招聘人数同比上涨76.4%，而传统就业的招聘人数同比下降13.8%。共计有2亿人选择了灵活就业，直播平台以3倍增速领跑灵活就业，近6成员工规划第二职业，其中90后占比最大，另有3成受访者愿意投身灵活岗位，仅有12.7%的职场人选择专注现有领域。而在企业用人端，有53.2%的企业选择招聘兼职、临时性员工，25.3%的企业借用其他企业的员工，另有少数企业运用AI技术实现人力成本替代。
综上，从劳动力市场的三端（即求职端、用人端和政策端）的变化及趋势来看，不论叫灵活就业还是叫自主就业，以互联网为依托，以自主和灵活形式为特点的新型业态事实上已然基本形成了，而这也是顺应技术革命、工业革命和经济发展所必然出现的社会自然规律，同时也是值得我们每个大学生和职场人士深刻思考、学习并视情况做相应调整和转型的重要参考。
关于劳务派遣
2020年上半年，教育部发布了《2020届普通高校毕业生就业创业“百日冲刺”十大专项行动简介》，确定了2020年“特岗教师”计划，计划招募规模达10.5万，还将招收40多万中小学和幼儿园教师队伍。
其中还强调了：1.非师范专业的学生也同样拥有报考机会，2.采取“先上岗，再考证”的举措，3.强调“考上就是金饭碗，考不上再等一年（再考）”。
2021年上半年，中共中央办公厅和国务院办公厅印发了《关于加快推进乡村人才珍惜的意见》，引导人才向艰苦地区和基层一线流动，投身医疗、教育、科技和文化等产业。
我这里想告诉各位的是，要深刻认识到这些政策精神都是在积极推动解决广大大学生的就业问题，虽然这些中小学（包括全国各高校）、地方机关、部分事业单位大多都是采用“先上岗，再考证（编）”的方式吸纳人才，虽然大部分的用工方式是由第三方劳务派遣（劳动者和第三方劳务公司签约，用人单位委托劳务公司安排劳动者上岗，由第三方公司提供薪资和相应福利），但毕竟也是“就业”的一种过渡形式，我们许多人在入职从后都会遇到的职业发展问题，其实很大程度上就是因为缺乏实际的职场实操经验所致。如果明确了走体制内路径，与其遥遥无期脱产备考等下去，这样的先上岗未尝不是一种可以考虑的替代方案。
其实早在差不多十年前，当时美国次贷危机引发了美国和全球实体经济的危机，全国多地就开始引入“大学生见习计划”机制来帮助大学生通过“先上岗，再转正”实现就业，避免了一大批大学生“家里蹲”，其形式也是以政府补贴为经济支持，以第三方劳务派遣为用工形式，帮助大学生尽早步入职场并积累经验，通过过渡阶段的实操经验积累提升大学生的求职竞争力。
如果你所明确的职业发展路径确实是体制内，那么以上这类国家有关部门提出的就业途径就值得你以积极地心态去面对和选择；而如果你想走的路径是体制外，对大学在校生而言，职业规划的余地相对较大，尽早定位目标、合理规划并做垂直方向上的实习积累即可。
而对往届生来说，尽快完成当下的职业定位和职业规划，并通过各地政府扶持的“见习计划”（具体咨询当地政府及指定人才服务机构）或者以上“灵活就业”形式有针对性地（朝自己定位和规划的目标职业）积累实操经验，往往就是眼下最值得考虑的、最积极的“求职方案”。
综上，相信本节五个部分内容很可能让为数不少的读者感到了更深的焦虑和迷茫——“眼看着“稳定和铁饭碗”越行越远，今后的求职路上该何去何从？”
如果你也这么想，那我表示很理解也很遗憾。因为我希望通过本节的内容带给大家的绝不是焦虑和迷茫，而是“忧患意识、拥抱变化和积极调整”。
众所周知的工业革命带给人类的确定性在于“变化越来越快”，那么在享受了科技赋能的生活方方面面便利的同时，我们也当承担起这些变化背后必然带来的机遇与挑战！
是的，有挑战也必然有机遇！若你能积极脱离舒适区、拥抱变化并实现自我升级的话，能获得的绝不单单只是“免死金牌”，而是可能同时收获“超越自我”甚至为今后实现“可持续发展乃至jieceng跃迁”打下弥足珍贵的良好基础！
还是那句话，与其坐以待毙，何不迎难而上呢！
本篇（上篇）完，共计33556字，下篇约36000+字，敬请期待。
本文大纲回顾：
一、【本科生毕业发展路径】之读研——出国留学还是读研？
二、【本科生毕业发展路径】之就业形势与未来展望
三、【本科生毕业发展路径】之就业认知——多数人看好的职业/专业，往往都是深坑
四、【本科生毕业发展路径】之就业——七类发展平台（国际、国家、社会、市场及交叉领域）
五、【本科生毕业发展路径】之就业——职能、行业、模式的定位与规划
六、【本科生毕业发展路径】之就业——大学毕业就创业究竟是不是伪命题？
七、【本科生毕业发展路径】之职业定位与职业规划
八、写本文在最后的话
九、延伸学习资料推荐（系统学习职业规划）
如果您有关于职业定位、职业规划、职业发展和出国留学等问题，欢迎添加我的微信chsw37咨询。
延伸学习推荐
相关书籍与课程（系统学习职业规划）
职业规划课程（入口 ↓ ）
【精】职业规划x生涯地图（人人都值得学的生涯规划课，67节936分钟纯干货。）
相比以上我出版的书籍，更推荐课程《职业规划x生涯地图》，理由是——
1.书籍出版在审核过程中我提交的28万字初稿由于大家都懂的原因，被编辑和监管部门删减为22万字，很多话我在书中以文字不能写&出版的，课程里毫无保留都说了；2.时效性上课程比书要强很多；3.课程内容里是书籍的7~8倍，《知己知彼》主要提供最底层的职业定位、规划和发展的方法论，但未对外部认知（产业、平台、职能、模式）做展开，《职业规划x生涯地图》67节936分钟课程中除了将职业定位和规划方法论讲得更细致外，还详细展开了外部认知的部分。
本文作者：陈思炜
知乎大V（职业规划与留学全国头部意见领袖），百万粉丝教育IP&KOL
国际教育与生涯教育领域全国资深专家，创业企业家，15年+行业经验，11年+创业经验，现任全国5家教育机构董事及战略顾问
职业规划1v1案例3600+/时长7000小时+/生涯教育课及培训时长8000小时
中国民主促进会会员（最年轻入会会员）、民进上海市教委直属系统委员会会员
美国约翰•霍普金斯大学杰出校友（2015被授予）经济学学士、金融学硕士
复旦大学、上海交通大学等高校特聘职业生涯教育导师及客座教授（均于2016年起）
三本畅销书作者《方向的力量》（2014年出版22.4万字）《方向的力量 修订版》（2018年出版32.8万字）《知己知彼》（2021年9月23万字）
曾全职供职迪拜世界资本(主权基金PE)/全球九大投行瑞银(UBS投行)/平安银行总行行长助理
留学规划与申请指导背景：
从业15年创业11年来始终专注美英港澳为主方向的研究生申请，770+成功案例，其中全程亲自跟进负责占250+，全程+文书占110+
所带学生近90%被美国综排前20名校录取、近80%的学生被US NEWS美国综排前10的名校录取，其中40%以上获2所或以上Top10录取
截止至2023Fall申请季，已累计助100多位本科背景或其他条件有严重短板的学生获美国综排Top10大学录取，其中的22位同时被美国综排Top5/英国Top2大学录取，offer包括MIT/耶鲁/哈佛/哥大/芝大/宾大/牛津/剑桥等（含二本进哈佛2例/耶鲁6例）