申美本专业时，“毕业后就业前景”和“薪酬水平”无疑是关注焦点。

STEM专业往往被视为“就业保险箱”，人文艺术类专业则常被贴上“就业难”的标签。

然而，近年来的就业数据正在改变这一固有印象——

部分所谓冷门专业展现出稳定的就业优势，而一些热门领域反而面临新的挑战。

今年2月，纽约联邦储备银行根据2023年人口普查数据，发布了最新的「按专业划分的大学毕业生劳动力市场结果」。

该报告涵盖74个专业，整体失业率平均为3.49%，今天小藤带着大家一起看看各专业就业表现。

*以下分析的分类是按照专业的大致方向归类，主要看其共性的规律

01

失业率低于平均水平：

分布均衡，并非 “唯 STEM 论”

共有43个专业的失业率低于平均水平，占比58%，表明多数专业人才与市场需求匹配较好，毕业生就业竞争力整体稳健。

失业率最低的是营养科学专业，仅有0.4%，建筑服务专业的失业率排名第二低。为0.7%。

单个专业看我们并不能看出多大的趋势，因此小藤把不同专业进行归类，大致可分为七大类领域：

发现这些低失业率的专业，其共同特点是需求稳定或技能适配性强。

工程与工程技术类：

失业率 1.0%-3.4%

技能实用，直接对应制造业、基建、科技等行业刚需，技术壁垒高，就业韧性突出。

不过其他工程这一专业失业率相对较高，说明越是精细化的专业，就业情况相对会更好一些。

医疗健康与护理类：

失业率 0.4%-3.2%

这类专业社会需求持续稳定，无论在什么时期都需要，因此受经济周期影响小，岗位缺口长期存在。

营养科学的失业率仅有0.4%，这和大家的生活方式、观念改变也有很大关系，越来越看重这一领域。

生物与自然科学类：

失业率 1.0%-3.3%

这类专业兼顾科研与产业应用，尤其在生物科技、环保等领域需求增长。

其中生物化学、生物学算是比较热门的领域，失业率虽然在平均水平以下，但也是超过3%，相对同领域的其他专业来说竞争还是比较激烈。

教育类：

失业率 1.0%-3.3%

教育类专业也属于是社会刚需专业了，受公共财政支持，社会对教育资源需求稳定。

社会科学与公共服务类：

失业率 1.7%-3.3%。

这类专业就业方向相对多元，涵盖政府、非营利组织、企业行政等。

交叉学科与特色领域类：

失业率 0.7%-3.0%

专业边界灵活，技能复合，适应细分市场需求，就业路径多样。

人文与艺术类

失业率 2.7%-3.3%。

打破“就业难”印象，比如像表演艺术的失业率仅有2.7%，就业方向也是相对多远的。

小藤有话说

以上数据打破了 “只有 STEM 专业就业才好” 的刻板印象。

低失业率专业不仅限于STEM，更覆盖教育、公共服务、人文艺术等多个领域。其核心优势在于——

要么需求刚性，比如如医疗、教育，要么技能可迁移性强，如社会科学、人文艺术。

营养科学、建筑服务等小众专业，也因供给稀缺、需求稳定而成为“隐形优势赛道”。

02

失业率高于平均水平：

竞争加剧，部分热门领域风险显现

共有31个专业的失业率高于平均水平，占比42%。这些专业多面临人才过剩、技能与市场脱节、或行业波动大等问题。

失业率最高的是人类学，高达9.4%，相对其他专业这数据可是遥遥领先。

让人意想不到的是，计算机工程、计算机科学、信息系统与管理这类计算机相关专业，居然位居失业率最高前十！

下面小藤还是把专业进行分类，高失业率专业主要分布在以下九类：

人文艺术类

失业率 7.0%-9.4%

人类学、美术等，岗位小众且易受行业景气度影响，部分基础创意工作可能被AI工具替代。

基础科学类

失业率 3.7%-7.8%

如物理、化学、数学，本科理论性强，直接应用岗位少，通常需深造或转型才能提升就业竞争力。

计算机与信息技术类

失业率 5.6%-7.5%

如计算机工程、计算机科学，虽然热门，但人才供给过剩，技术更新快，企业对技能深度和项目经验要求高。

毕业市场的供需关系也是“僧多粥少”局面，当火爆赛道塞满了人，竞争强度是非常大的。

社会科学与文科类

失业率 3.6%-6.7%

如社会学、英语、心理学，软技能突出但职业路径宽泛，往往需要结合其他技能或资格认证。

这类专业如果不是专门的学术研究，而是以求职为目的，往往需要增强自身复合技能才具备竞争力。

商科类

失业率 3.7%-4.9%

经济学、金融、营销属于申请热度很高的专业，因此也就导致竞争激烈，本科多对应基础岗位，高端职位往往要求更高学历与经验。

法律与政策类

失业率 5.5%

如公共政策与法律，职业门槛高，多数岗位要求研究生学历或专业执照，在统计的就业大学生中，该类专业有研究生学历的高达45%。

所以学历升职在求职难得情况下，往往成为了“不得不”的选择。

工程与技术类

失业率 4.3%-4.6%

工程技术类大部分还是属于失业率比较友好的情况，但以下这几类失业率数据倒是比较高，工业工程、建筑，受行业周期与智能化升级影响，需求波动较大。

语言与传媒类

失业率 3.5%-4.5%

新闻、广告、外语，传统岗位受新媒体与AI冲击，需要复合型技能。

休闲与款待类

失业率 3.7%

这类专业受经济环境的影响比较大，比如酒店与旅游管理，在疫情期间就业稳定性较差。

小藤有话说

高失业率专业打破了“热门必定好就业”“STEM一定稳”的刻板印象。其根本问题在于：

人才供给过剩、技能与实际脱节、行业波动性强，或就业门槛较高。这些专业往往要求毕业生具备更丰富的实践经验、复合技能或更高学历，才能在竞争中脱颖而出。

总览来看，选专业时仅凭“热度”或“传统印象”已不足够。就业稳定性高的专业通常具有明确的应用场景、稳定的社会需求，或强大的技能可迁移性。

03

薪资情况

工程相关专业是“双优”领域

上述我们只是从失业率的角度分析不同专业情况，那么如果结合薪酬水平来看：

高就业率的专业薪资发展情况一定会好吗？

低就业率的专业是不是也意味着属于“稀缺高薪”呢？

下面我们来进一步分析。

工程与工程技术类：

高薪低失业的“双优”领域

工程类专业的平均失业率为2.48%，属低风险类别，特别是土木、航空航天等专业失业率低于2%。

在薪酬方面，初期平均$70,667，中期$109,000，增幅55.1%。

显然这类专业的硬技能壁垒高、产业刚需稳定，属于高回报与高安全性并存。

商科类：中高薪资与

中等风险的平衡选择

商科平均失业率3.65%，其中会计失业风险很低，失业率仅有1.9%，而经济学失业率偏高，高达4.9%。

初期平均$61,667，中期平均$93,833，增幅51.9%。商科的薪资涨幅情况都不错，金融、经济学的中期薪资可达$110,000。

不过不同商科方向的失业率差异还是比较大，选择专业方向则成了非常重要的事，比如会计的细分领域能实现中高薪与失业率风险相对较低。

计算机与信息技术类：

高风险高回报

平均失业率6.4%，属高风险。计算机工程、计算机科学等竞争激烈。

初期平均$75,000，中期平均$112,333，增幅50.9%。以上专业的中期薪资均超过10万美元，薪资潜力大但竞争激烈。

建议需要进一步细分CS的专业领域，以降低风险，而非“万金油”。

基础科学类：

深造决定薪资与风险

平均失业率4.8%。纯理论方向风险高，比如物理的失业率高达7.8%。

初期平均$57,800，中期平均$91,800，增幅60.3%。

而且从研究生学历占比看，以上表格中的基础科学类占比均超过50%，特别像生物化学达到70.8%、物理为67.9%、化学65.5%。

生物化学、化学等薪资涨幅突出，而如果放眼到现在，以前所说的“天坑专业”形势更是逆转，成为炙手可热的专业。

医疗健康与护理类：

中等薪资与超低失业

平均失业率1.53%，属于失业风险比较低的，营养科学失业率仅0.4%，初期平均$58,000，中期平均$78,333，增幅35.3%。

这类专业就业稳当，但是薪资增长水平是比较低的，相当于以薪资上限换取失业风险下限。

人文艺术类：

高风险与高增长并存

平均失业率5.4%，失业风险相对高。人类学的失业率高达9.4%，是全部专业中最高的，还有商业艺术与平面设计、美术的失业率均超过7%。

薪资方面，平均涨幅在59.08%，其中历史、表演艺术、人类学的涨幅还是比较可观的。但是要注意，虽然增长比较快，但是从薪酬的绝对数看表现一般。

建议向“人文+应用”复合方向转型以提升竞争力。

社会科学与公共服务类：

适配性决定风险

平均失业率4.5%，初期$48,714，中期$79,286，增幅63%。

选择有明确岗位衔接的专业，比如刑事司法的失业率相对低。

教育类：低薪换超稳定

教育类的平均失业率仅为2.1%，但薪资方面表现偏低，初期薪资平均$43,883，中期$55,000，增幅25.2%，薪资天花板明显。

其他类：内部差异显著，需具体分析

还有一些其他的专业，得具体分析，服务型与通用型风险较高。

04

专业选择建议

根据以上数据分析，小藤给出几点选择建议：

瞄准“双优专业”：高薪且稳定

可以重点考虑失业率低于3%，且起薪高于9万美元的专业，如航空航天工程、机械工程、部分医疗健康专业。这些领域通常技术壁垒高，市场需求持续。

关注“需求刚性”：弱周期属性

医疗、基础教育、公共安全、基础设施相关专业，其需求受经济波动影响小，就业稳定性强。适合追求长期稳健职业发展的学生。

提升“技能壁垒”：规避可替代性

避免选择技能单一、易被技术或AI工具标准化替代的方向。应着重培养复杂问题解决、跨文化沟通、创造性思维等高阶能力。

构建“复合优势”：专业+技能组合

有意识地进行能力组合，大幅提升就业弹性。例如文科/商科 + 数据分析/编程；理科/工科 + 商业沟通/项目管理；艺术设计 + 用户研究/数字营销等，复合型能力、跨学科学力是未来非常看重的能力。

总结而言，专业选择已从“凭印象挑选”进入“精细化决策”阶段。

关键在于打破学科标签的束缚，深入分析具体专业的就业数据、技能要求和行业趋势，并结合个人兴趣与长期规划，做出最具适应性的选择。

如果大家希望获得更针对性的规划和咨询，可以联系小藤哦~

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