算法障壁：量化自动化招聘系统中的人工摩擦性失业

美国劳动市场表现出高职位空缺率与持续失业时长并存的持久模式，这一模式在标准劳动市场理论中难以解释。本文论证，当今摩擦性失业的非平凡部分是由依赖确定性关键词筛选的自动化招聘系统人工诱导的。基于劳动经济学、信息不对称理论及算法招聘相关研究，本文将此现象形式化为因语义误解释导致的人工摩擦性失业。我们通过受控仿真评估了该论点，比较传统关键词筛选与基于简历和职位描述高维向量表示的语义匹配。结果表明，召回率和整体匹配效率显著提升，同时未出现精确度下降。基于这些发现，本文提出一种标准化、验证并语义对齐人力资产信号的候选人端劳动力操作架构，同时与现有招聘基础设施兼容。这些发现揭示了过时招聘系统的经济成本及改善劳动力市场匹配语义对齐潜在收益。