（本文作者李雨浓，西南财经大学国际商学院教授）

2026年6月5日召开的国务院常务会议，将就业优先战略、新型工业化和未来产业发展放在同一政策议程中部署。就业不再只是经济运行后的结果变量，而正在成为产业升级必须同时回答的前置问题。

会议明确提出，要 加强产业和就业协同，持续用力推动就业扩容提质，努力实现高质量充分就业；同时， 要加快培育壮大现代化人力资源，提高教育供给与人才需求匹配度，深入开展大规模职业技能培训，持续提升劳动者知识技能。这意味着，就业政策的重点已不只是创造更多岗位，而是在推动产业升级、教育供给和人才培养之间形成更紧密的匹配关系。

传统产业需要技能提升型人才，新兴产业需要交叉复合型人才，未来产业则需要前瞻创新型人才。由此看， 产业与就业协同的关键约束，正在从岗位数量转向人才供给质量。高校专业设置、教师知识更新、职业技能培训、健康教育和终身学习体系，都将成为影响未来就业质量和产业竞争力的重要变量。

一、从扩容量到促协同：就业政策进入结构优化阶段

从政策脉络看，中国就业政策的重心正在从“稳总量”进一步转向“优结构”。“十四五”时期，国务院印发的《“十四五”就业促进规划》强调实现更加充分更高质量就业，重点包括扩大就业容量、提升就业质量、着力缓解结构性就业矛盾；到党的二十大报告进一步提出“实施就业优先战略，促进高质量充分就业”，就业优先由政策取向上升为战略安排；再到此次国常会审议通过《实施就业优先战略“十五五”规划》，并将其与新型工业化、未来产业发展同步部署， 就业工作已不只是关乎民生保障，更关系产业升级能否获得稳定、匹配、可持续的人才支撑。

这种变化并不意味着就业政策不再重视总量，而是总量目标的实现方式正在改变。国家统计局《2025年国民经济和社会发展统计公报》显示，2025年全年城镇新增就业1267万人，城镇调查失业率均值为5.2%，就业基本盘总体稳定。 但稳定并不意味着矛盾消失。下一阶段更突出的张力，不只是岗位数量能否增加，而是产业升级形成的新岗位、转型岗位，能否与劳动者能力结构有效匹配。

这一变化还叠加了人口结构约束。国家统计局第七次全国人口普查公报显示，2020年我国15-59岁人口占比为63.35%，比2010年下降6.79个百分点。劳动年龄人口占比下降，意味着就业政策面对的问题正在改变：不只是为足够多的人创造岗位，更是让相对趋紧的劳动力供给释放更高质量的就业效能。 在人口约束加深、产业结构加快调整的背景下，人才培养质量比单纯数量扩张更加关键。

二、关键不是“缺人”，而是“缺对的人”：三类产业对应三类人才供给

产业与就业协同，不能简单理解为产业发展带来岗位增加。更准确地说，不同产业对应着不同类型的人才约束。传统产业、新兴产业和未来产业，需要的不是同一套扩招逻辑，而是三类不同的人才供给逻辑。

传统产业改造提升，核心诉求是技能更新。智能制造、设备运维、数字化管理等岗位对一线劳动者持续提出更高要求。传统产业转型不是简单退出，而是在技术改造中重构生产组织，需要大规模技能提升型人才。此次国常会明确提出“深入开展大规模职业技能培训，持续提升劳动者知识技能”，针对的正是这一类现实需求。

新兴产业发展壮大，人才缺口在于复合交叉。新能源汽车、储能、机器人、供应链数字化等领域，往往不是单一学科能够覆盖。企业需要的，是既懂技术又懂场景、既懂数据又懂管理、既能理解产业链又能解决实际问题的人才。国家统计局《2025年国民经济和社会发展统计公报》显示，2025年规模以上工业中，装备制造业增加值比上年增长9.2%，高技术制造业增加值增长9.4%，均明显快于规模以上工业5.9%的增速。产业扩张已经发生， 真正的不确定性在于，人才供给能否跟上产业结构变化。

未来产业前瞻布局，对人才要求偏向前瞻创新能力。国常会提出，要筑牢技术根基，持续增加基础研究投入，系统布局原创性、颠覆性技术攻关，并推动产学研用深度融合。这类人才不能靠短期培训快速生成，也不能只靠专业目录调整解决。其成长周期往往较长，需要稳定的基础研究环境、持续的学科交叉训练，以及能够容忍探索失败的长周期培养机制。

三、专业目录在更新，人才培养也要跟上

高校对产业结构变化的回应，已经在专业目录中有所体现。教育部2023年度普通高校本科专业备案和审批结果显示，当年新增备案专业点1456个、审批专业点217个，增设24种新专业，涵盖大功率半导体科学与工程、智能视觉工程、智能海洋装备、健康科学与技术等方向。例如，清华大学设置交叉工程，北京科技大学设置材料智能技术，西南交通大学设置大功率半导体科学与工程，哈尔滨工业大学设置智能视觉工程，华南理工大学设置智能海洋装备，上海交通大学设置健康科学与技术等。这些变化说明，高校专业布局正在向国家战略需求、科学前沿和关键技术领域靠拢。

但专业目录的更新，并不等于人才培养质量的同步提升。真正的改革，不能停留在名称调整、招生宣传或课程拼接上，而必须体现在课程体系重构、实训平台建设、产业项目对接和评价方式变化上。新专业如果缺少真实产业场景，缺少跨学科教师团队，缺少企业参与的项目训练，就容易出现“专业名称很新、培养方式仍旧”的问题。

同时 ，基础学科也不能在追逐热点中被弱化。宏观经济学、微观经济学、统计学、数学、信息技术等课程，是学生理解产业运行、分析复杂问题和适应技术变化的底层能力。人工智能等前沿工具应当被合理引入教学，但它们不能替代基础训练。更理想的方向，是让学生在掌握基本分析框架的同时，具备使用新工具处理真实问题的能力。

更深层的约束在教师端。产业变化的速度已经明显快于传统学术更新周期，如果教师长期脱离企业一线、产业现场和技术前沿，课堂内容就很难真正回应产业变化。高校改革不能只要求学生面向未来，也必须让教师有条件面向新产业持续学习。减少形式性事务对教师精力的挤占，建立教师到企业、园区、实验室和行业组织进修实践的机制，是新专业从“目录变化”走向“培养质量变化”的关键。

四、健康是人力资本，不是政策的软选项

产业升级的核心是人，而人的核心竞争力，首先建立在健康的身心基础上。 健康不是就业政策的外部变量，而是人力资本的组成部分。忽视这一点，技能培训、专业改革和终身学习的效果都会被削弱。

在“健康中国”和“健康年”的政策语境下，体育教育、心理韧性培养和睡眠管理等，应当被放到更实质的位置，而不只是停留在活动口号层面。对学生而言，健康基础决定其未来持续学习和职业转换的承受能力；对劳动者而言，健康状况直接影响其技能提升、岗位适应和职业寿命。

这在人工智能、智能制造、数字经济等快速迭代领域尤其重要。产业变革越快，个体越需要长期学习、反复更新知识结构，并承受岗位转换带来的不确定性。没有稳定的身体基础和心理韧性，所谓“持续学习能力”很难真正形成。 健康教育不应被视为产业与就业协同之外的辅助议题，而应被纳入现代化人力资源建设的基础环节。

五、终身学习体系，人才供给侧改革的制度缺口

国常会提出，要推动灵活就业、新就业形态健康发展，并深入开展大规模职业技能培训，持续提升劳动者知识技能。这指向一个现实问题：就业形态正在更加多元，但技能更新体系尚未充分跟上。灵活就业增强了就业市场弹性，也容易带来技能积累不足、职业发展路径不清晰等问题。

尤其是在平台经济和灵活就业中，不少岗位进入门槛较低、转换速度较快、技能要求较分散。这类就业可以吸纳劳动力、缓冲就业压力，但技能积累往往“广而浅”。与产业升级所需要的“深而专”“复合型”“可迁移”能力相比，仍存在明显落差。 若大量劳动者长期停留在低技能循环中，灵活就业就难以转化为高质量就业。

解决这一问题不能只依赖学历教育兜底，而要建立覆盖全社会的终身学习体系。 政府、企业、高校和社会培训机构应共同面向在岗职工、灵活就业者和转岗人员，建立持续性的技能更新机制。培训评价也不能只看参训人数和证书数量，而应更重视真实就业结果、岗位转换能力和收入改善情况。

职业转换越来越频繁，技能折旧越来越快，一次学历决定一生职业的时代已经过去。 产业与就业要真正协同，最终要回答的是：劳动者离开校园之后，是否仍有机会、有渠道、有激励持续更新能力。

真正的协同，不是产业政策、就业政策和教育政策各自推进，而是让三者在制度设计上形成真实的反馈闭环。产业政策必须同时回答“岗位从哪里来、谁能胜任”的问题；教育改革也不能停留在专业目录调整，而要服务于产业升级和人的持续发展。未来真正决定新型工业化质量的，不只是新建多少园区、投下多少项目、布局多少未来产业赛道，而是能否培养出足够多 基础扎实、懂技术、懂产业、能持续学习的人。

只有把人才供给这个核心约束解开，国常会部署的未来产业、新型工业化与高质量充分就业，才可能真正走向同一个方向。 产业升级已经在路上，人才供给侧改革必须跑得更快。

（西南财经大学博士生杨雨萌亦有贡献）

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