341.6万考生抢3.9万岗:考公热为何十年不退?
近几年,只要到了报名和笔试节点,「考公」几乎都会登上一轮热搜。招聘公告一发布,职位表被人反复下载,教学视频和经验贴在各个平台密集出现,培训机构的广告占满社交媒体的缝隙。「上岸」成了无数年轻人口中最常见的词之一,也成了他们在不确定环境下为自己争取的一种心理锚点。
招录人数在增加,报名人数涨得更快,竞争比被一次次推高。数据年年刷新,趋势没有松动的迹象。与此同时,走进考场的人也变得不同了。从应届毕业生到在职考生,从互联网行业的转行者到三四线城市的年轻人,这支队伍在不断扩容,背景越来越多样,但选择的目标却越走越同质,进入体制,被视为一条重要乃至唯一的稳定路径。
当几百万考生在同一个时间段、为同一条路径而竞争时,这不仅是年轻人的职业判断,更是社会结构变化的映照。为什么是在这个时间点?为什么是这代人?为什么是体制内?这些问题若不回答,我们就无法真正理解考公热背后的动力,也无法看清它未来将把更多人推向何处。
名额扩招难抵报名激增,考公竞争陷入供需错位
考公热最直接也最容易观察到的,是报名人数年年刷新纪录。2025 年国考计划招录 39,721 人,而通过资格审查的报名人数达到 341.6 万左右,平均竞争比约为 86:1。这个数字已经远远超过很多行业的就业门槛,也完全不是普通人能够在短时间内逆转的竞争态势。
从过去五年的趋势来看,招录人数的确有增长,但报名人数增长得更快。2019 年国考招录约 1.4 万人,通过资格审查的报名人数约 138 万。到 2025 年,招录人数接近翻倍,而报名人数却增加了两倍多。也就是说,岗位增长无法匹配报名增长的速度,竞争自然不断抬升。
中公教育高级副总裁何玓并不认为这只是阶段性的波动,他判断考公热将在未来十年持续存在。他解释这种持续性来自两个源头:高校毕业生数量长期维持在高位,以及往年未就业的考生选择二战、三战,构成不断累积的备考群体,这给报考人数的持续增长提供了基础。同时,新一代年轻人的择业观更趋务实和多元化,他们既看重工作的薪酬待遇,也高度重视工作与生活的平衡、职业的社会认同感与价值实现,而公务员岗位在这些维度上提供了颇具吸引力的综合包。
华图教育轮值 CEO 蔡金龙的判断与之高度一致。在他看来,考公人数上升是「待就业人口扩张」的自然结果。「大学毕业生越来越多,同时未能就业的人也在增多。只要这两类人还在扩张,公考报名人数下降就不太可能,只能是增速变化。」这意味着公务员考试正在从一个「择业途径」变成一种「结构性承载」。高校扩招、行业波动、就业结构收紧,使越来越多人把体制内当成自己的下一站。「稳定」之所以显得更有分量,不是吸引力上升,而是其他选择的确定性在下降。
与此同时,岗位本身也在发生结构变化。2025 年国考中,约有 27,500 个计划面向县(区)级及以下基层机构,这意味着大量岗位集中在基层,尤其是一些偏远地区和一线窗口岗位。国家希望通过这种方式把人才力量下沉到一线,但考生并不一定愿意向同样方向流动,尤其是在基层岗位通常附带五年最低服务年限的情况下,这进一步削弱了岗位的流动性与吸引力。
冷热分化也在加剧。在多鲸采访中,何玓提到,最热职位出现在云南,而无人报考的职位几乎遍布全国,包括北京这样的中心城市。但这些无人报考的岗位有一个共同特征,即均来自县级以下一线岗位。这显示考生的选择正在变得越来越务实,他们把地理位置、生活成本、未来调动可能性纳入考量,而不仅仅盯着录取人数。
蔡金龙也认为这种冷热分化是一种正常现象。「考公的本质,对学生而言是一次就业选择,对国家机关来说则是常规的招聘工作。那些待遇好、工作环境相对优越的岗位,报考人数自然会多;而像位置偏远、环境条件差、待遇也一般的岗位,报考的人自然就少。」但他同时提醒,公考领域和其他行业不一样的地方在于,不少岗位之间存在调动的可能,对毕业生来说,早期先选一些稍偏远的岗位积累经验,也不失为一个明智的选择,只不过这需要刚毕业的同学完成一次思想转变。
粉笔教研负责人给出的地区数据也说明了结构变化的复杂性。2026 年国考岗位最多的地区是广东,招录人数达 3,310 人,位居全国榜首。其次是山东和四川,分别位列第二、第三位,其中山东扩招力度最大,比去年多招录 154 人。这些都说明招考人数和地区经济社会发达程度是正相关的。
需要特别关注的是,2026 年国考对新疆出现显著的政策倾斜,主要体现在应届生岗位扩容、门槛降低等方面。应届生可报岗位占比达 43.53%(622 人/总招录 1429 人),其中仅限 2026 届应届生岗位占 24.84%(355 人)。专科可报岗位增至 9 个,本科「仅限应届」岗位占比 65%。这些变化背后,是国家希望通过政策调整带动区域均衡,支持边疆发展和人才储备,但考生的期待值与选择偏好却并非同步改变。
竞争的加剧不仅仅是一场数字游戏,更是一场供需结构错位的结果。岗位向基层倾斜,考生向资源集中地区聚集;岗位在扩招,报考人数却以更快的速度累积。竞争在放大,而匹配度却没有相应改善。这便是当下的考公现实:一边是扩招数据体现出的政策力度,另一边是报名人数持续攀升带来的就业压力。二者叠加,使竞争呈现出一种长期且持续紧绷的状态。
从应届生到职场人,考公群体的结构重组与备考困境
如果将视线从竞争数据转向个人,会发现更值得关注的变化正在发生。如今走进考场的人,已经远远超出了传统意义上的「毕业生群体」。这支队伍正在不断扩张,它包含更复杂的年龄层次、职业轨迹、生活状态和路径选择。不同阶段、不同处境的人,正以各自的理由汇入同一条通往体制的通道。
对于应届毕业生而言,考公有着明显的现实驱动。当毕业生规模多年保持在千万级别时,劳动力市场的压力几乎是必然的。行业承载能力有限,新兴行业增长放缓,试错成本上升。这让部分学生开始把考公视为一种「避免犯错」的方式,而不是追求某种职业理想。
采访中,何玓提到新一代年轻人的择业心态更务实,他们在工作内容之外,会更重视生活质量、社会认可与职业稳定性,而公务员岗位在这些维度上具有长效吸引力。
但考公热不可能仅由应届生撑起。真正让竞争加速膨胀的,是在职人群的不断涌入。他们往往已在行业工作几年,却因为行业波动、发展受限或职业倦怠选择重新出发。相比行业的不确定性,他们更看重体制内的稳定节奏与长期路径。
然而,在职群体的困难比他们的动机更明显。他们需要在工作之余挤出时间备考,在责任和学习之间不断拉扯。蔡金龙认为这些人在备考时通常面临「时间更少、基础更弱」的劣势,因此对学习效率的要求极高。一味跟随大课难以满足需求,他们更需要小班、个性化甚至一对一的辅导形式。
粉笔则强调了「碎片化备考」的必要性。在职考生无法按部就班地上课,他们需要随时可进入、可暂停、可回放的内容,AI 技术因此成为他们的主要辅助。粉笔的系统班与 AI 产品正是围绕这种需求设计,让在职考生可以在极短的时间段内完成精细化学习。
还有一类人被政策重新拉回了赛道:大龄考生。随着多地放宽年龄限制,「35+」 群体有了新的选择窗口。他们本不在公考的典型年龄结构中,但政策的松动让他们重新获得职业调整的机会。何玓认为,这一政策对大龄人群来说是实质利好,为「35 岁+」群体提供了宝贵的机会,有机会进入体制内,实现稳定的职业发展。而且公务员招录政策对全社会具有风向标意义,打破「唯年龄论」,传递出注重个人能力的积极信号,有望引导企业招聘理念的转变。
但年龄放宽也会加剧公考的竞争环境。蔡金龙指出,这些考生未必是弱者,相反,他们往往带着多年行业经验和成熟的应试能力进入考场,甚至会加大整体竞争力度。
这些不同的流动路径,勾勒出当下考公队伍的真实结构。来自不同年龄、专业与职业阶段的人,因为各自面对的压力与不确定性,最终在同一个出口汇合。考公已不再是某一类人的职场起点,而是一种跨阶段、跨领域的再选择机制。沿着这条路径,人们的决策呈现出高度一致的趋势:在波动的环境中,转向更可预期的选项正成为一种普遍的行动逻辑。
AI驱动培训行业变革,考公教培产业的格局重构
考公不仅改变了年轻人的路径,也重塑了一个庞大的培训产业链。如果只看考生,很容易以为变化发生在考场;但实际上,另一场更剧烈的竞争正在培训行业内部发生。
随着考生数量持续增长,培训行业的体量随之膨胀,但行业内的竞争结构却不再像过去那样由名师资源决定。AI 技术的介入正在快速改变行业格局,显著抬高了竞争壁垒并加速市场集中。行业核心竞争力已从对"名师"资源的依赖,转向对"技术、数据与产品"的整合能力。头部机构凭借研发与数据优势快速建立起护城河,获得前所未有的竞争优势,而缺乏技术能力的中小机构生存压力骤增。这一转变正驱动整个行业从营销驱动迈向科技驱动的新阶段。
在公考备考领域,蔡金龙强调,AI 技术已经不是可选项,而是必选项。「教育行业的核心追求是因材施教,也就是个性化教学,而要实现个性化、低成本和高质量的三者融合,行业内早已形成共识——AI 是必然的突破口。」当 AI 介入公考备考后,每个人的备考效率、学习质量都会显著提升,同时备考成本还能降低,这也让 AI 成为了不可或缺的存在。
何玓在采访中提到,中公持续推动 AI、数字人等技术在就业服务培训领域的应用实践。今年上半年,公司推出了以自主研发的 AI 就业学习机为核心载体,依托大数据技术深入分析学员的学习数据与需求,将中公 20 多年积累的教研、题库、岗位信息等转化为「AI 数据资产」,实现「测评-规划-学习-求职-就业」闭环。这套系统使大量标准化内容可以由 AI 承担,降低成本的同时提升学习效率。
粉笔则把 AI 作为粉笔产品生态里的关键赋能点,系统班复购率提升与 AI 辅助教学密切相关。它通过智能算法判断学情,为个体用户动态匹配不同学习路径,精准绘制个人能力图谱。AI 通过用户动态训练数据,实时判定其学习进度是否完成阶段目标,达标即刻跳级,让备考节奏精准匹配个人学情。在粉笔管理层的投资人调研大会上,他们强调当前 AI 相关业务产生的收入已能覆盖其成本并贡献利润,且利润以后会越来越好。同时,粉笔的公考 AI 模型和能力还可以被快速复用到事业单位、教师、军队文职、国央企等新领域,增长天花板有望进一步抬高。
但现在行业内的竞争焦点,早已不是「用不用 AI」,而是「如何用好 AI」。蔡金龙认为,各家公司和产品在 AI 应用上会千差万别,很容易出现「形似而神不似」的情况,但最终的落脚点还是要回归到实际效果,比如考生的备考学习效率有没有翻倍,公司内部的工作效率有没有翻倍。他预判两年之内就能见分晓,而能实现学生和员工效率翻倍的公司,会凭借生产力优势击败效率未达标的同行,这种效率优势就像冷兵器遇上热武器,属于断代式的竞争壁垒。
竞争的升级不仅仅发生在技术层面,也发生在生存模式上。何玓在采访中提到,近三年来,行业正经历从「分散竞争」向「聚合升级」的关键演变。头部机构均在调整预期求稳求长远,但与此同时,公共人才招录培训从业人员却在不断增加,叠加小红书、抖音、视频号等新媒体平台的普及,大量个人 IP 工作室及地方机构快速产生,市场加速两极分化。这些区域性中小机构通过低价策略抢占市场份额,加剧了市场竞争态势。
然而,中小机构缺乏统一产品标准,依赖个体师资的「老本」,在缺乏规模化研发及时更新补给的情况下,导致整个培训市场交付水平的青黄不接,服务能力无法持续,由此在行业内也持续出现了一些中小机构服务能力无法持续的情况。在此大背景下,就业培训试错成本上升,对消费者来说,「教学质量敏」势必会战胜「价格敏感」,低价非标化产品的平替效应会逐步出清,头部机构的核心交付能力将得到重新验证和需求倾斜。
蔡金龙判断,未来最有压力的不是个人工作室,而是腰部机构。工作室可以凭借人情价值维持少量招生,而头部机构依赖技术与教研体系形成壁垒,中间层却两头不靠,很可能在新竞争中被淘汰。他预判在这种断代竞争下,那些无法应用、没能力自研,或是没财力投入 AI 技术的公司,会逐渐被掌握 AI 能力的企业整合,行业集中度的变化幅度会远超以往。
考公热不仅是年轻人的赛跑,也是机构之间的赛跑;不仅是在考场上竞争,也是在产业链上竞争。而这种竞争反向影响考生。当培训行业呈现明显的集中化趋势,意味着未来的考公路径将更加依赖头部机构的内容供给和技术服务。考生对培训资源的依赖本身也会在无形中被行业塑形。
这场产业链的重组与考公热本身一样,都源于一种共同的趋势,即对效率的需求不断上升,对确定性的需求不断上升。无论是考生还是机构,都被逼着以更快速度适应变化。
时代压力改写风险偏好,考公热背后的稳定追求
考公热并不是一个独立的社会现象,它只是更大背景下的一个出口。要理解为什么越来越多人挤向体制内,就必须回到时代本身,回到人们对未来的感知发生怎样的改变。
从宏观层面看,就业结构的调整是不可忽视的背景。过去十多年间,互联网和新经济行业曾承载大量年轻人就业,但随着行业增长放缓、机构裁员频繁、企业成本收紧,这些行业再难以提供大规模的吸纳能力。青年就业结构随之受到挤压。在这种情况下,一个稳定、流程清晰、风险较低的职业路径自然会成为选择。
风险偏好的变化则进一步推动了这种流向。上一代人愿意在行业扩张的浪潮中去冒险,如今的年轻人往往只希望不要被淘汰。互联网行业的残酷竞争、房地产行业的剧烈下滑、制造业的利润压力,都让「稳定工作」成为当下最现实的选择而不是保守的标签。年轻人不是不想追求变化,而是不愿意承担变化的代价。
然而,「稳定」本身并非同质。在体制内,不同地区、不同岗位之间的差异巨大。基层岗位的服务期与流动受限、岗位职责的琐碎性,以及地区差异导致的行政资源不均,都会造成所谓稳定的不同面貌。何玓提到,无人报考的基层岗位广泛存在,包括一些经济发达地区,其根本原因并不是岗位本身,而是考生对未来发展与生活成本的判断。
蔡金龙则从另一角度提醒人们,不同岗位之间存在调动可能,偏远地区也可能是积累经验的通道,但这种「通道」需要考生作出思想转变,而这种转变在当前价值体系中显然并不轻松。
事实上,体制内的稳定也受到现实制约。一些地方财政吃紧、晋升速度缓慢、岗位本身压力不小,这些都让「稳定」变成一种复杂的体验。但与外部不确定性相比,它依然构成一种相对可控的选择,因此考公热不仅没有降温,反而进一步升温。
考公热不是简单的社会情绪,而是一条被现实不断推高的路径选择。在时代压力、行业收缩和个体焦虑交叠的背景下,人们在稳定与不稳定之间反复权衡,最终将目光投向体制内,这条在当前环境中最清晰、也最容易被抓住的路。
上岸不是终点,也不是成功的唯一方式。它只是一个时代背景下,被无数人共同指向的方向。每个人都在其中寻找自己的位置,而真正重要的不是考试本身,而是我们如何在这条趋同的路径中保持自我判断,不被潮流推着走,也不被焦虑裹挟。
本文来自微信公众号“多鲸”(ID:DJEDUINNO),作者:次约,36氪经授权发布。















