文科還能行嗎？

“如果孩子非要報新聞學，我一定會把他打暈。”2023年，在直播間回復家長就高考志愿填報的提問時，抖音粉絲達千萬級的網紅張雪峰以一種極端方式表達了他對文科專業的不推薦。

張雪峰是近年國內高考志愿填報咨詢領域最有影響力的大V之一，他的這一言論快速上了熱搜、引發討論，隨后廣為流傳，被解讀為“文科不行了”的征兆之一。自那以后又過去了兩年，文科的境遇未見改善，而“不行”的程度似乎更甚了，且是在全球范圍內普遍地、大范圍地“不行”—去年秋季，哈佛大學取消了30多門課程，多數為文科，全校學生中修讀傳統文科（humanities）的比例降至12%，僅略高于2010年時的一半；今年，復旦大學宣布文科招生比例縮減近半。根據多年跟蹤調研高校畢業生就業狀況的咨詢機構麥可思研究院的統計，2020年至2024年全國高校裁撤最多的五大專業中，有三個屬于文科，新增數量最多的五大專業則基本都是理工科的，且多與人工智能方向相關。

在張雪峰“打暈”新聞學之后幾個月，ChatGPT開通了聯網搜索功能，普通用戶對人工智能也有了更深切的實感。越來越多的學生開始用AI代寫論文，越來越多基礎文案工作可以借由AI的幫助更高效地完成，越來越多AI直接生成的內容開始賺取到流量甚至財富……一些過去被認為是主要通過文科類教育掌握的技能，在新一輪技術革命面前顯得好像不用學就會，就算學了也很難謀取高薪職位。這再一次沖擊了文科的價值，簡言之，學文科，不劃算。

如果把高等教育視作一種人生投資，消費者當然可以追求性價比，但這種社會情緒如果被過分放大，會帶來顯見的負面效應。當輿論普遍認為文科“只能寫寫文章”“不能產生實際價值”“培養的是考研考公機器”，企業招聘時可能也會有意無意屏蔽文科教育背景的求職者，形成系統性排斥，而文科畢業生會被貼上“就業弱勢群體”的標簽，陷入低預期的自我循環。

同樣是社會情緒，不同時代對應不同的結果表達。中國人對理科的偏愛其來有自，“學好數理化，走遍天下都不怕”算得上是80后一代的童年格言，不過當時，人文類學科并沒有像今天這樣被唱衰。在市場經濟剛開始活躍的世紀之交，外語、新聞、法律，和泛文科類的金融、貿易、市場營銷、工商管理甚至是錄取門檻不低的熱門選擇。

從邏輯上講，學文科的性價比高低和文科作為專業學科本身價值幾何，本就是兩個問題，只是在“文科無用論”的流行敘事和隨之蔓延的社會情緒中，二者常常被混淆。而要真正理解敘事為何發生、情緒為何蔓延，需要拆解問題，逐一審視。

首先，“文科不行”，really？

討論文科教育的性價比之前，明確文科的概念范圍非常重要。

在高中階段，“文科”的概念很清晰：如果考生在高考中加試的科目是歷史、政治、地理，那就是文科生；如果加試物理、化學、生物，那就是理科生。

單就這一層面而言，文科并沒有式微。王欣在上海一家排名靠前的市重點高中教語文，她發現這兩年學生的文理分班比例和自己十幾年前讀高中時基本一致，主選文科的考生占比穩定在25%左右。背后的邏輯不難解釋：由于招收文科生的大學專業遠少于招收理科生的，只有那些文科成績明顯優于理科或者對文科有強烈興趣的學生才會愿意在這種限制下選考文科。“選文或是選理最終取決于學生擅長什么和喜歡什么，而這個比例是相對穩定的。”王欣說。

進入大學后，“文科”的含義發生變化。在教育部普通高校《本科專業目錄》所列的12個專業大類中，招收文科生的學科一般都被視為“文科”，不僅包括傳統的文史哲，也包括經濟學、管理學、法學、社會學、藝術學以及教育學等社會科學。理學、工學、農學和醫學則被視作“理科”或“理工科”。

按照這個分類標準來考察文科類畢業生的就業表現，同樣不存在文科“不行”。麥可思研究院統計了2019年至2024年這5年間各專業本科畢業生的薪資變化，其中經濟與貿易類以及戲劇與影視學類的漲幅都超過105%，不僅高于全國本科平均水平10個百分點，也超過了土木、生物、醫學等理工科大類。

理工科不僅沒有在薪資方面全方位碾軋文科，其就業率也有短板。比如前幾年火熱的計算機大類，這兩年在AI的沖擊下就業率快速下跌。麥可思發布的《2025年中國本科生就業報告》顯示，計算機類專業2024屆畢業生的半年后就業落實率僅為82.4%，比全國平均水平低4.3個百分點，在主要專業中接近墊底。

政策層面，教育主管部門也從未重理輕文。2023年2月教育部等五部門聯合發文推動高校學科設置改革，此后兩年間全國高校新設本科專業3229個，撤銷專業2534個。細究這個裁撤名錄，你會發現在12個專業大類中，屬于理工科范疇的理、工、農、醫四大類合計撤銷專業1206個，幾乎占到被撤專業的一半，震蕩幅度并不遜于文科。而從新增學科專業角度來看，經濟學、教育學、法學、歷史學都出現了明顯的專業凈增長，反倒是理學出現了專業凈下降。

可為什么文科更容易“顯得不行”？

實際上文科和理科并不存在常規意義上的“此消彼長”，但“文科不行”的觀點確實在這兩年日益盛行，這很大程度上是由于互聯網發酵——就事論事的分析缺乏爆點，極端觀點往往更容易獲得流量。“考公才是文科生唯一出路”等內容在小紅書、微博、知乎等平臺廣泛傳播，形成情緒放大器；相應的，“理工科高薪off er 曬圖”也常是網絡熱帖。

而且，文理科之間顯著的薪資差異確實令文科專業無法回避。如果抹除各個專業的差異性，純粹看平均數，文科畢業生的收入整體上確實不如理工科，而且大多數文科專業的畢業生平均薪資都低于全國平均水平。

但需要注意的是，這種薪資差異并不表明社會對文科畢業生的需求減弱。以2020年和2024年這兩年的應屆畢業生就業數據作對比，信息服務業、建筑業這兩個理工科人才需求最大的行業消化的畢業生比例合計從18%降低到15%，而文化、體育和娛樂業吸納的畢業生數量從4.2%增加到了5.1%。

市場需求仍在增長，文科生的薪資卻依舊比理工科的低，要解釋這種局面需要考慮到文科和理工科畢業生通常處于產業鏈條上的不同環節，而這些環節的盈利能力有明顯差異。這是社會分配結構決定的。

理工科畢業生多數供職于（抽象意義上的）生產端，在一個制造業大國這通常意味著他們離價值的生產更近，對國家戰略更為關鍵。從1980年代鄧小平提出“科學技術是第一生產力”開始，到1990年代的“科教興國”戰略，再到10年前提出的“中國制造2025”行動綱領，硬科技和制造業始終是國家級戰略；2018年之后，隨著全球化退潮以及大國之間技術和貿易開始新一輪博弈，中國在國家層面更加重視“硬科技自主創新”，也加大了對“卡脖子技術”“新工科”的資源投入。隨著更多的資本流入，理工類畢業生的就業結果自然會更好，即教育性價比更高。

工科類本科生畢業半年后就業率表現相對更好，但也有拖后腿專業

與之相比，文科畢業生多數為社會或公司提供支持性的服務，離價值的直接生產較遠，這也使得他們能夠分享到的利潤相對較少。文理科之間這種顯著的收入差異不僅在中國如此，也是一個全球性的普遍現象。以美國勞工局2025年6月的數據為例，文化娛樂業的平均工資只有全國平均工資的一半，而制造業比平均工資高14%，科學研發服務的工資則比平均水平高近一倍。

這種基于價值鏈條的角色差異并不意味著文科不重要。根據麥可思的統計，在本科畢業生從事的主要職業中，2024屆本科畢業生就業量最大的4個專業都帶有明顯的文科色彩：中小學教育、行政后勤、財稅審計以及銷售。僅這4個職業消化的畢業生就已經占到全國本科生就業大盤的31%。很難想象一個國家沒有中小學教育、一個公司沒有行政后勤以及財務出納會變成什么樣，更不用說所有產品都需要有人銷售。

除了銷售，上述職業都偏后端，離市場一線的競爭較遠。這種“距離”固然犧牲了文科生的收入，但并非沒有回報。在麥可思的就業滿意度調查中，畢業5年后就業滿意度最高的本科專業大類常年都屬于文科，中文、外文、教育學等專業的就業滿意度普遍高于如今熱門的機械、自動化、能源動力等理工科專業。

大多數人都需要將超過半生的時間投入工作，就業滿意度對人生感受的意義從長期看并不亞于薪資。那些愿意為了高薪而犧牲體驗的人并非不理解這一點，只不過他們更渴望短期的確定性，更容易因為不確定性焦慮。若一味引導這些人違背自身興趣和稟賦而進入自己并不擅長或喜歡的領域，并不能化解這種焦慮，甚至反而會加劇焦慮。

當然，我們有理由期待一個更健全、更良性的社會分配系統和產業鏈路，它具備成熟的“轉化”文科能力的現實結構，能支持在社會職業生態中起到支撐作用的龐大的中腰部群體，讓他們擁有合理的職業發展空間和體面的職業回報，建立穩定的職業預期。更多元和包容的職業價值觀最終將提升整個社會的福祉。

但傳統文科確實面臨挑戰，主要來自內部

自然科學和人文學科之間并非天然存在不可逾越的鴻溝。牛頓運動定律發布后過了近200年，人們才找到“science”這個詞來專門指代自然科學——在此之前的2000多年里，science一直泛指所有“知識”，人們從來沒有以“理科vs文科”這樣二元對立的方式來給知識分類。

數據來源：麥可思—2023屆本科生培養質量跟蹤評價

在science明確指代科學之后的一個世紀，人們開始形成關于“文科vs理科”的模糊概念，主流觀點并不認為學理科更優越。情況從1960年代開始轉變，當時文科內部出現了新的分化：文史哲等傳統文科的招生數迅速下降，而社會科學（經濟學、心理學等）開始飛快擴張。以美國為例，以文史哲本科招生的峰值年份1970年和2020年作對比，招生數在半個世紀后下降近半，而同期政治學的招生數增加了40%，經濟學招生數增長逾一倍，心理學的招生數甚至接近翻兩番。

廣義的文科仍然活躍。如果加上社會科學，哈佛大學2024級新生中有49%修的都是文科，真正“受傷”的只是文史哲等傳統文科。社會科學的“分家”對傳統文科的沖擊遠甚于理工科，因為后者解決的問題和文科沒有太多重疊，而前者直接和傳統文科“搶飯碗”——和引經據典的傳統文科相比，社會科學憑借一整套實證的研究工具能夠爭取到更多研究經費，其研究課題和學術訓練也更接近現實世界。在這種壓力下，傳統文科勢必要重新尋找自己的價值歸依。

一種熱門的解決方案是跨學科融合，借助其他學科的分析工具和成果——尤其是AI——來重新回應傳統文科的研究課題。復旦大學2024年開始規劃推出超過100門AI課程，鼓勵所有學科與AI結合。“每一門結合AI的跨學科課程，學校會提供20萬元的課程經費。”復旦文科青年教師吳鵬告訴《第一財經》雜志。從2025年春季開始，復旦本科生的課表上單獨出現了名為“人工智能課程系列”的大類，和通識教育、專業課并列，顯示出學校的格外重視。

但是同樣的經費，不同院系響應的積極性有顯著差別。在人工智能課程被單列出來之后的兩個學期中，新聞學院開設了5門相關課程，經濟學院開設了3門，而傳統文科中哲學院開設了2門，中文系只開設了1門，歷史系則壓根沒有開設。這表明，并不是所有文科都適合與AI結合，尤其是那些圍繞經典文本展開的研究，最關鍵的始終是個人的理解，AI能夠提供的幫助很有限。

2021年至2023年屆本科生畢業半年后的月收入表現，理工類排前

理工類畢業生就業率高于人文社科類，但并非壓倒性（2024屆）

即使拋開與AI較難深度交融的研究方向，文科與AI的結合整體上也面臨結構性的挑戰。吳鵬申請過一個AI與文科結合的科研項目，他發現文科和理工科對于跨學科合作的需求存在顯著的不均衡：文科方面能夠提供的數據通常規模較小，學者主要負責“出想法”，實際落地依賴理工科團隊，這就使得雙方的勞務付出不對等。而且如果只是應用AI工具完成普通任務，根本不需要上升到正式為學科合作立項的程度，找個計算機專業的本科生就能完成；反過來，若是需要解決真正有挑戰的文科任務，由于聚焦的領域非常細，研究成果的拓展性不強，理工科合作方經常缺乏動力真正投入資源合作。

在此類結構性問題尚未解決的時候，行政資源的傾斜并不總是有益，有時候也可能會扭曲學者的研究邏輯。本科在復旦攻讀計算機，后跨專業成為文學博士的上海社科院助理研究員朱恬驊對此深有體會，他發現跨學科研究門檻其實比單一學科研究更高。以他所在的計算機藝術領域為例，研究者最好能同時熟悉AI具體運作原理和文學藝術的思考方式，不然很容易變成“硬跨”。

要盡量避免這種情況，就需要嚴格的成果評估機制，而對于AI這樣的新事物來說，相應的評審機制尚未成熟。根據吳鵬的了解，學校目前還沒有給“文科+AI”課程的授課質量提供系統性的評估反饋。

AI時代，文科如何理解自己？

就社會大眾的普遍感知而言，社會科學對傳統文科的分流，以及二者之間的分野都沒有那么明顯。人們更傾向于把它們視作類似的東西：同樣遠離商品生產、關注抽象的概念，同樣很難賺大錢……簡而言之就是都很“無用”。

為文科的“無用”辯護，最常見的說辭是“無用之用”：無用本身就是最大的用處。“自由而無用”很長時間以來都是復旦這所有著悠久文科歷史的大學的一個標簽，很多復旦畢業生以此為榮，但很少有人真正說清楚，“無用”到底有什么用，為什么“無用”居然可以成為最大的用處。

“無用并不應該被理解成對社會沒用，強調無用也不是在鼓勵大學培養對社會沒用的人。”吉泰是在復旦文科任教數十年的資深教授，他認為“無用”是一種提示，提示我們人類社會的價值取向始終是多元的，通俗意義上的“有用”并非唯 一。

日常語境中的“有用”，實際指的是“對他人有用”，而且這種“用”往往得立竿見影。然而生活中很多價值來源于其他維度，比如“對自己有用”。求知帶來的滿足和寧靜本身也是“有用”的。

即使聚焦在“對他人有用”這個維度，也并不只是立竿見影的成效才算有用，很多有價值的探索在沒有最后看到結果之前只是一系列錯誤而已。“如果社會沒有容錯空間，強調一定要在規定的時間內產出成果，很大程度上會扼殺創新。”吉泰說。

強調即時“有用”的觀點在當代非常流行，這很大程度上是因為AI等新興技術的發展大力推動了人們的技術樂觀主義情緒——當即時“有用”的訴求能夠不斷被滿足，人們就會逐漸認為這種滿足可以普及到所有領域，也可以用技術解決一切問題。

“從歷史上看，技術樂觀主義是幼稚的。”吉泰舉了歐洲近代的例子，從物理學革命到工業革命，歐洲人開始相信科學能解決一切問題，而科學帶來的前所未有的力量最后在兩次世界大戰中為人類社會帶來巨大災難。在他看來，“如今的AI熱很大程度上是技術樂觀主義的當代再現”。

吉泰的課較少涉及AI，但他并不拒斥這項新技術，反而認為人文學者必須關注AI，深入思考自身與AI的關系，“最核心的問題是，AI到底是手段還是目的？到底是用AI服務于人類社會，還是為AI而AI？”如果最終的目的是服務于人類社會，那就需要充分認識到人類社會的多樣性。“AI的終極邏輯是一元的，追求的就是最準確的答案，但人類社會有那么多挑戰，很難找到唯一的解決方案。”吉泰認為過分信任AI、希望AI一勞永逸地解決問題，是一種“心理惰性”，而人文學科，包括傳統文科提供的反思方式和訓練恰恰是擺脫這種惰性的一劑解藥。

AI新工具與文科“舊事物”交錯共生，這種狀態正是對人類社會復雜性的一種喻示。當AI希望簡化問題、獲得唯一答案的時候，保留這種復雜性，或許恰恰也是在保護人類本身。無法被簡單化約成數字的人生，是AI最難替代的。

應采訪對象要求，文中王欣、吳鵬、吉泰為化名