# 新加坡GDP涨疯了，年轻人的第一份工作却消失了

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Published: 2026-09-21
Source: 狮城新闻

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**▎2026年第二季度，新加坡经济交出了一份令全球艳羡的成绩单：GDP同比增长5.9%，制造业扩张12.5%，非石油出口暴涨27.4%。人力部的数据同样“健康”——整体失业率维持在2.0%，连续十九个季度就业扩张。**

但若将镜头对准22岁的应届毕业生，画面便截然不同。截至今年6月，约1万8000名公立大学毕业生中，超过3600人仍在求职，**应届全职就业率从上一年的79.4%滑落至74.4%**。





**与此同时，全国仍有超过7万个职位空缺，空缺数高于失业人数**。这不是“没有工作”的危机，而是一场结构性错位：经济在增长，岗位在增加，但年轻人进入职场的第一道门，正在悄然变窄。

这正是韩国几年前拉响的警报——“无就业增长”——如今在新加坡显影。问题不在于GDP的成色，而在于增长所依赖的产业结构，已经不再自动生“入门级经验”。

**一笔投资，从养两万人到养一万五**

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图源：脸书

**变化的种子，藏在经济发展局的三年账本里。2023年，EDB争取到127亿新元固定资产投资承诺，预计创造约2万个岗位。两年后，投资额攀升至142亿新元，预计岗位却萎缩至1.57万个。换算下来，每十亿新元投资对应的计划岗位，从约1580个骤降至1110个**。

企业带来的钱更多了，但这些钱主要流向光刻机、AI服务器和自动化产线，而非流水线上的工人。英飞凌在新加坡的半导体终测区域甚至可以关闭照明——机器不需要光，也不需要那么多双手。

这并非企业的“过错”。新加坡土地稀缺、工资高企、人口老龄化，任何理性的跨国公司都会用自动化置换人力。从国家竞争力视角，这是产业升级的必然代价，甚至是成功的证明。问题在于，过去六十年那条“外资建厂—招聘新人—培养技能—壮大中产”的传导链条，正在失去最关键的一环。

**入门岗位的“消失”不是裁员，是不再存在**

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图源：脸书

传统的入门级工作——整理数据、撰写基础报告、初步测试、协助资深员工——恰恰是AI和自动化最擅长消解的对象。企业不需要“裁掉”新人，只需要将过去需要十个人完成的工作，压缩为三个人加一套AI工具。

新加坡管理大学经济学院院长李嘉的观察一针见血：企业在沟通中往往将招聘需求下降“归咎于AI带来的降本增效”。这种归因是否完全准确尚可商榷，但它揭示了企业行为逻辑的转变：**在经济不确定性上升的环境中，招聘一个“已经被证明过的人”，远比培养一个需要两年才能成熟的新人更安全。**

于是，一个悖论成形：市场一端高喊“人才荒”，另一端却让应届生求职周期不断拉长。医院缺护士，半导体公司缺设备工程师，金融机构缺合规人才——但一个刚从商学院或工程学院毕业的年轻人，无法自动填进这些空缺。缺的不是“人”，是“被训练过的人”。

**产业政策的成功，正在制造自己的下一个难题**

新加坡过去六十年的政策工具箱，堪称发展经济学的教科书。工资太低就发展更高附加值产业，土地太少就提高单位面积产出，市场太小就连接全球贸易。这些答案共同塑造了今天的繁荣。

但同一套逻辑走到极致，便生产出新的张力。2026年财政预算案中，政府为企业提供了高达400%的AI支出税务抵扣，设立国家级AI园区，推出“AI冠军计划”。这些政策无疑正确——如果新加坡不拥抱AI，跨国公司会去别的地方。

然而，当国家战略全力押注“更高技能、更少人力”的赛道时，年轻人获得“第一段经验”的通道却在收窄。 实习机会同样在减少，因为企业连实习生都倾向于选择“已经会做点什么”的候选人。这意味着，竞争的起跑线被进一步前移，从“毕业后找工作”变成“入学后找实习，实习前找项目”。

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**政府并非没有察觉。毕业生行业见习计划（GRIT）已吸纳超过550名毕业生，但完成见习者中仅约半数找到工作，其中四成留在原企业。**见习计划是一座有用的桥梁，但桥对岸的门依然需要企业自己打开。

**需要的不是“更多岗位”，而是“经验的生产机制”**

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图源：脸书

新加坡当前面临的，不是总需求不足的凯恩斯式失业，也不是技能完全错配的结构性失业。它是一种更微妙的病症：**经济系统的“经验生产能力”在下降。**

一个社会要持续拥有“有五年经验的工程师”，前提是五年前有人愿意招聘“零经验的年轻人”。当每一家企业都理性地选择“不承担培训成本”，整个系统便陷入集体非理性的陷阱——最终，所有企业都将面临成熟人才供给的枯竭。

破解这一困局，需要超越传统的补贴思维。企业所得税回扣和工资补贴可以缓解成本压力，但无法改变企业“不愿赌新人”的风险计算。真正需要的，或许是重新设计“经验的生产机制”：

**其一，将“培训新人”从企业的私人成本，部分转化为公共品**。 政府可以与行业领军企业共建“入门级岗位池”，由政府承担部分培训津贴，企业提供真实项目和导师资源。这不是简单的工资补贴，而是对“经验生产”这一公共品的直接投资。

**其二，正视AI时代“入门”的重新定义**。过去的入门工作是“执行”，未来的入门工作可能必须是“监督AI执行”或“验证AI输出”。这要求教育体系和企业入职培训同步重构——不是教年轻人“如何做基础工作”，而是教他们“如何判断基础工作是否做对了”。

**其三，接受一个更“慢”的就业市场，并为此提供制度支撑**。 见习、实习、学徒制的延长，不应被视为“找不到工作的退路”，而应被制度化为职业生涯的正式起点。德国的双元制学徒体系之所以成功，在于它将“培训”嵌入产业结构本身，而非依赖企业的慈善意愿。

**GDP不会自动升级上升通道**

六十年前，裕廊的厂房亮起灯时，灯下站着大量第一次进入现代工业体系的新加坡人。那些工厂制造的不只是产品，更是一条从学徒到技师、从技师到主管的社会阶梯。

今天，新加坡最精密的工厂可以关掉一部分灯。机器继续运转，芯片继续出口，GDP继续攀升。这是产业升级的胜利。

但一个国家的长期稳定，不仅取决于它能在价值链上攀得多高，也取决于它能否为每一代年轻人保留一架“入门的梯子”。当这架梯子因为自动化、AI和企业避险行为而一级一级消失时，经济增长与社会流动之间的连接线，便开始松动。

韩国已经走到了这一步。**新加坡还没有。但预算案的AI税务抵扣、EDB的投资账本、应届生74.4%的就业率，都在提醒我们：那个“晶圆厂开工，年轻人排队进厂”的时代，不会自动回来。**

**下一阶段的政策竞赛，比的不是谁能吸引更多资本，而是谁能在资本与机器之间，重新为“人的起点”留出位置。**

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