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Cosa ho detto su: lo stato del mercato del lavoro nazionale per i neolaureati, di Brad DeLong (dal sito di Bradford DeLong, 29 ottobre 2025)
Oct 29, 2025
What I Said at: The State of the National Labor Market for Recent College Graduates.
Brad DeLong
Rates of Hiring, Firing, & Quitting
What I said: At the moment, the unemployment rate in the United States, the all-worker average is 4%: for every 24 people who say “yes, I have a job”, there is one who says “I have not a job even though I have been recently looking for work”. For recent college graduates, however, right now the unemployment rate is 4.8%. Given a 4.0 percent all-worker average, we would have expected the recent college graduate unemployment rate to be something like 3.3% or so.
Note: This is jobs rather than wages. Age and experience adjusted, wages remain much higher for college-educated workers than for non-college-educated workers.
One way to think about it is this:
- The average unemployment rate for all college graduates currently is 2.7%, two-thirds of the all-worker average.
- The average young-worker unemployment rate is currently 7.4%, almost twice the all-worker average.
- Typically, recent college graduates, those age 22 to 27, have an unemployment rate about 1/4 of the way from the college-graduate to the young-worker average.
- In terms of finding and keeping jobs, young college graduates benefit from the college-worker advantage, but suffer from the young-worker cost. However, the college-worker benefit tends to rule.
- But right now it isn’t ruling. For the first time ever, the young graduate unemployment rate is halfway between the college-worker and the young-worker rates, and higher than the national average unemployment rate.
As Paul Krugman wrote last week:
Paul Krugman: Bad Times for College Graduates <https://paulkrugman.substack.com/p/bad-times-for-college-graduates/>: ‘[Now] is not the worst job market college graduates have ever seen. It is, however, the worst such market compared with workers in general that we’ve ever seen, by a large margin. [But] nobody knows for sure why this is happening…
In addition, the labor market level of hiring right now is perhaps depressed by a quarter below what we would expect for a balanced economy at the current unemployment rate of 4%. While unemployment is by no means high in historical perspective, finding a job is about as hard as it has been in 2012-2013, which were not good years for job seekers. Finding a job right now is almost as bad as in a substantial depression.
We thus have two things going on: We have a sluggish hiring system, for reasons we do not understand. We have the a loss of a piece of young college-graduate privilege in matching jobs to workers, vis-à-vis the national average. Recent college graduates are now no longer like college graduates in general than like young workers in general, as far as finding and keeping jobs is concerned.
We do not have any terribly good nailed-down explanations for why this is so. There are intriguing signs, however, well laid out earlier by David Autor and Erik Brynnjolfson, that it may be because employers are thinking:
- Radically new technologies for college graduate knowledge work are coming down the pike.
- Employers do not want to make large investments in hiring new workers and staff until things become clear
- Especially because they overhired immediately after the plague
Plus: because there is now a huge amount of uncertainty in future economic policy: every day brings a new tweet from the president imposing a sudden new high tariff on some narrow slice of industry or on some particular country—in the most recent case because he got mad at the provincial premier of Ontario.
That’s one piece of what’s going on.
Let me shift gears and step back. If we step back, we see that, at least according to standard measurements, since 1870, we’ve had about 2% per year productivity growth year in America. This, however, has been extremely uneven. Every generation, in about four-fifths of the economy, we have 1% per year productivity growth. Things get better in terms of people are more productive and wages rise. Thus for the bulk of the economy there is incremental and understandable and largely undisruptive growth.
But for about one-fifth of the economy, we get 5% per year productivity growth: a quintupling of productivity over a generation.
And so, for the economy as a whole, productivity growth averages out to 2% per year.
However, over the course of each generation, about one-fifth of the economy is completely and totally transformed in how it works and what people do. It is a shifting but overlapping sector of the economy, this part currently subject to disruptive Schumpeterian creative-destruction. Being caught up in this industrial whirlwind is very good if you can take advantage of the possibilities opened by the rapidly changing technology of the particular economic subsector iin which you are. This is, however, very bad for you if, in your occupation, try to do the same thing in the same way that your parents—or, god forbid, your grandparents did. The value of what you are doing collapses. You still do the same thing in the same way. But because there are other and different ways of doing the thing, the amount of money you can collect collapses.
Right now, for the first time, it looks like, with the advent of Modern Advanced Machine-Learning Model technologies, that college graduates are now in the bullseye. Not only is there something happening to make them lose much of their privilege relative to the rest of the labor market, but we also have very good reason to expect that the jobs of highly educated and well-prepared knowledge workers are going to be transformed substantially over the next generation.
I find myself thinking of a Berkeley student who graduated in 2007, with a political economy degree, someone who I did not think of as a STEM person at all. Graduating in 2007, he faced 2008 and 2009. Miraculously, he kept his job, while a lot of other young hires did not. He kept his job because he had one special qualification: He knew how to make Excel get up and dance. And because he knew how to make Excel get up and dance, he was worth keeping around.
With live in the age of the coming of chatbots and other MAMLM technologies, plus all kinds of other potentially wonderful things. But this raises a question: What are the things that we should be training our students at the University of California to do, so that they can then be the people who know how to make the things their employers want done, using the information systems their employers use, get up and dance?
I have a lot of views on this, but I am out of time.
Cosa ho detto su [1]: lo stato del mercato del lavoro nazionale per i neolaureati.
Brad DeLong
Tassi di assunzioni, licenziamenti e dimissioni
[2]
[3]
Quello che ho detto: al momento, il tasso di disoccupazione negli Stati Uniti, la media per tutti i lavoratori, è del 4%: per ogni 24 persone che dicono “sì, ho un lavoro”, ce n’è una che dice “non ho un lavoro, anche se di recente ho cercato lavoro”. Per i neolaureati, tuttavia, al momento il tasso di disoccupazione è del 4,8%. Data una media per tutti i lavoratori del 4,0%, ci saremmo aspettati che il tasso di disoccupazione dei neolaureati fosse intorno al 3,3%.
Nota: si tratta di posti di lavoro e non di salari. Al netto di età ed esperienza, i salari rimangono molto più alti per i lavoratori con un’istruzione universitaria rispetto a quelli senza.
Un modo per pensarci è questo:
- Attualmente il tasso medio di disoccupazione per tutti i laureati è del 2,7%, ovvero due terzi della media dei lavoratori.
- Il tasso medio di disoccupazione tra i giovani lavoratori è attualmente del 7,4%, quasi il doppio della media complessiva dei lavoratori.
- In genere, i neolaureati, ovvero coloro che hanno un’età compresa tra i 22 e i 27 anni, hanno un tasso di disoccupazione pari a circa 1/4 della media dei laureati e dei giovani lavoratori.
- In termini di ricerca e mantenimento del lavoro, i giovani laureati beneficiano del vantaggio dei lavoratori universitari, ma subiscono il costo dei giovani lavoratori. Tuttavia, il vantaggio dei lavoratori universitari tende a prevalere.
- Ma al momento non è così. Per la prima volta in assoluto, il tasso di disoccupazione dei giovani laureati è a metà strada tra quello dei lavoratori universitari e quello dei giovani lavoratori, e superiore alla media nazionale.
Come ha scritto Paul Krugman la settimana scorsa:
Paul Krugman : Tempi duri per i laureati < https://paulkrugman.substack.com/p/bad-times-for-college-graduates/ >: “[Questo] non è il peggior mercato del lavoro che i laureati abbiano mai visto. È, tuttavia, il peggiore mercato del lavoro rispetto ai lavoratori in generale che abbiamo mai visto, con un ampio margine. [Ma] nessuno sa con certezza perché questo stia accadendo…
Inoltre, il livello di assunzioni nel mercato del lavoro è attualmente depresso di un quarto rispetto a quanto ci aspetteremmo da un’economia in equilibrio, con l’attuale tasso di disoccupazione del 4%. Sebbene la disoccupazione non sia affatto elevata in una prospettiva storica, trovare un lavoro è difficile quanto lo è stato nel 2012-2013, anni non favorevoli per chi cercava lavoro. Trovare lavoro in questo momento è quasi altrettanto difficile che durante una profonda depressione economica.
Abbiamo quindi due problemi: abbiamo un sistema di assunzioni lento, per ragioni che non comprendiamo. Abbiamo perso una parte del privilegio dei giovani laureati nell’abbinare lavoro e lavoratori, rispetto alla media nazionale. I neolaureati non sono più come i laureati in generale, ma come i giovani lavoratori in generale, per quanto riguarda la ricerca e il mantenimento di un impiego.
Non disponiamo di spiegazioni precise e concrete sul perché ciò accada. Ci sono tuttavia segnali intriganti, ben esposti in precedenza da David Autor ed Erik Brynnjolfson, che potrebbero indicare che i datori di lavoro stanno pensando:
- Stanno arrivando tecnologie radicalmente nuove per il lavoro di ricerca dei laureati.
- I datori di lavoro non vogliono fare grandi investimenti nell’assunzione di nuovi lavoratori e personale finché le cose non diventano chiare
- Soprattutto perché hanno assunto personale in eccesso subito dopo la pandemia
Inoltre: poiché ora c’è un’enorme incertezza nella futura politica economica, ogni giorno arriva un nuovo tweet del presidente che impone improvvisamente una nuova tariffa elevata su una ristretta fetta di industria o su un determinato Paese, nel caso più recente perché si è arrabbiato con il premier provinciale dell’Ontario.
Questo è solo un esempio di ciò che sta accadendo.
Vorrei cambiare argomento e fare un passo indietro. Se facciamo un passo indietro, vediamo che, almeno secondo le misurazioni standard, dal 1870 in America abbiamo avuto una crescita della produttività di circa il 2% annuo. Questa crescita, tuttavia, è stata estremamente disomogenea. Ogni generazione, in circa quattro quinti dell’economia, abbiamo registrato una crescita della produttività dell’1% annuo. La situazione migliora in termini di maggiore produttività delle persone e aumento dei salari. Pertanto, per la maggior parte dell’economia si registra una crescita incrementale, comprensibile e in gran parte non dirompente.
Ma per circa un quinto dell’economia, otteniamo una crescita della produttività del 5% all’anno: una produttività quintuplicata nell’arco di una generazione.
Pertanto, per l’economia nel suo complesso, la crescita della produttività si attesta in media al 2% annuo.
Tuttavia, nel corso di ogni generazione, circa un quinto dell’economia subisce una trasformazione totale e completa nel suo funzionamento e nelle azioni delle persone. Si tratta di un settore dell’economia in continua evoluzione, ma sovrapposto, attualmente è soggetto a una dirompente distruzione creativa schumpeteriana. Essere coinvolti in questo vortice industriale è molto positivo se si riescono a sfruttare le possibilità offerte dalla rapida evoluzione tecnologica del particolare sottosettore economico in cui ci si trova. Questo, tuttavia, è molto negativo se, nella propria professione, si cerca di fare la stessa cosa nello stesso modo in cui la facevano i propri genitori – o, Dio non voglia, i propri nonni. Il valore di ciò che si sta facendo crolla. Si continua a fare la stessa cosa nello stesso modo. Ma poiché esistono altri e diversi modi di farla, la quantità di denaro che si può accumulare crolla.
In questo momento, per la prima volta, sembra che, con l’avvento delle tecnologie del Modello Moderno Avanzato delle Macchine di Apprendimento, i laureati siano diventati il bersaglio. Non solo sta accadendo qualcosa che li sta facendo perdere gran parte dei loro privilegi rispetto al resto del mercato del lavoro, ma abbiamo anche ottime ragioni per aspettarci che i lavori dei lavoratori della conoscenza altamente qualificati e preparati subiranno una trasformazione sostanziale nel corso della prossima generazione.
Mi ritrovo a pensare a uno studente di Berkeley laureatosi nel 2007 in economia politica, qualcuno che non consideravo affatto un esperto di materie STEM [4]. Laureatosi nel 2007, ha dovuto affrontare il 2008 e il 2009. Miracolosamente, ha mantenuto il suo lavoro, a differenza di molti altri giovani assunti. Ha mantenuto il suo lavoro perché aveva una qualifica speciale: sapeva come far funzionare Excel. E proprio perché sapeva come far funzionare Excel, valeva la pena tenerlo con sé.
Viviamo nell’era dell’avvento dei chatbot e di altre tecnologie MAMLM [5], oltre a tanti altri potenziali sviluppi. Ma questo solleva una domanda: quali sono le cose a cui dovremmo insegnare ai nostri studenti dell’Università della California, in modo che possano poi essere le persone che sanno come realizzare ciò che i loro datori di lavoro vogliono, utilizzando i sistemi informativi che i loro datori di lavoro utilizzano, alzarsi e ballare?
Ho molte opinioni in merito, ma il tempo a mia disposizione è scaduto.
[1] Da quanto immagino, l’articolo dovrebbe essere un estratto di una lezione universitaria (la serie di questi articoli comincia sempre con la frase “Che cosa ho detto …”).
[2] Il diagramma mostra nella riga più in alto l’andamento delle assunzioni (hires), sul mercato del lavoro statunitense; nella riga blu in basso compare l’andamento dei licenziamenti definitivi o temporanei (fires e discharges); nella riga rossa l’andamento delle dimissioni volontarie (quits). I picchi nell’anno 2020 sono evidentemente la conseguenza della pandemia Covid. Nel 2020 le assunzioni calarono lievemente, aumentando notevolmente subito dopo per effetto delle riassunzioni a pandemia quasi superata. I licenziamenti aumentarono in gran misura, sia quelli definitivi che quelli ‘temporanei'; i secondi dovrebbero appunto essere espressi dalla successiva crescita inconsueta delle assunzioni. Come si sa in America non esiste l’istituto della cassa integrazione; nel caso del Covid esso venne in buona parte sostituito da un assegno da parte del governo federale. Le rinunce, o dimissioni volontarie, risultano in crescita dopo la pandemia, sino al 2024. Il fenomeno apparve inconsueto e fece parlare di un orientamento a lasciare il lavoro dopo il periodo della esperienza pandemica. Ma in seguito, con il ritorno al un livello ‘normale’ di dimissioni, quella interpretazione venne corretta; la crescita delle dimissioni con la pandemia apparve più come un fenomeno di comprensibile assestamento (ad esempio, notò Krugman, sperimentando forme di ‘lavoro autonomo’, che registrarono una certa crescita).
[3] Il diagramma mostra i tassi di disoccupazione dei laureati di recente (linea blu) rispetto agli altri gruppi di lavoratori: tutti i laureati (linea rossa), tutti i giovani lavoratori, dai 22 ai 27 anni, laureati o no (linea grigia), tutti i lavoratori (linea nera). Il picco del Covid fu sensibile in particolare per tutti i lavoratori giovani e, seppure un po’ inferiore, per tutti i lavoratori e per i laureati di recente; fu meno sensibile per tutti i laureati della linea rossa. Dopo la pandemia, si nota – negli anni 2023/2025 – una più marcata, seppur lieve, tendenza ad un aumento del tasso di disoccupazione tra i laureati recenti.
[4] STEM è l’acronimo di Science, Technology, Engineering, and Mathematics (Scienza, Tecnologia, Ingegneria e Matematica) e indica l’insieme di queste discipline. Questo termine è diventato molto popolare nel contesto dell’istruzione e del lavoro, poiché queste materie sono considerate fondamentali per l’innovazione e il progresso scientifico-tecnologico.
[5] MAM: Nel campo dell’informatica, sta per Mobile Application Management (Gestione delle applicazioni mobili). Probabilmente questo è il significato di base dell’acronimo; resta da scoprire cosa significhi il finale LM.
By mm
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