AI Cover Letter Writing Tool Adoption [page::11]

• 约62%有访问权限的用户至少使用一次AI工具，约19%合格投标被AI辅助撰写。

- 使用率分布两极分化，部分用户极少使用，部分依赖度极高。

AI显著提高求职信定制匹配度与回调率 [page::21][page::26]

| 指标 | ITT效果 | LATE效果 |
|------------------------|-----------------|----------------|
| 求职信文本相似度提升 | 0.022-0.0270 | 0.183-0.2112 |
| 回调率提升（百分点） | 0.43% | 3.56% (51%提升) |

• 定制度提升20%（ITT）至169%（LATE）。

- 回调率提高显著且动态效应显示约两个月后回调提升开始减弱。

AI对不同写作能力工人的替代性影响 [page::24][page::25]

• 先前写作能力越弱的工人，AI带来的提升越大。

- 顶尖写手提升幅度约比弱手小27%，缩小能力差距。

AI降低求职信的信号价值，雇主转向替代信号 [page::27][page::30]

• 求职信文本相似度与回调及录用相关度分别下降约50.5%和78.6%。

- 同期，平台评分（过去评价）作为信号对面试预测力提升近5%。

• 反映雇主对难以造假的过往记录依赖增强，潜在不利新入职者。

AI对整体雇佣率无显著影响 [page::32]

• 在AI发布前后，面试率、授标率和任务完成率保持稳定。

- 说明不同信号间的替代保持整体市场匹配水平。

人工编辑AI文本行为分析与效果 [page::34][page::35]

| 编辑时间决定因素 | 回归系数 |
|--------------------------|------------|
| 先前写作能力(TF-IDF) | 3.036 |
| 常数 | 1.235 |

• 超过75%AI辅助信提交后编辑时间不超过1分钟。

- 编辑时长与先前写作能力正相关，掌握更强写作技巧的工人编辑更多。

编辑时长提升回调及录用概率 [page::35]

| 结果变量 | 编辑时间系数 | 样本量 | 结果均值 |
|-----------|-------------------|---------|----------|
| 录用 | 0.000885 | 192,930 | 0.006 |
| 回调 | 0.001840 | 192,930 | 0.068 |

• 编辑多1标准差时间(3.5分钟)对应录用概率提升约0.31个百分点（≈52%基准）。

- 编辑时间提升导致回调率增加0.64个百分点（约9%基准）。

理论模型和数值仿真验证 [page::13][page::16][page::17]

• AI提升文字匹配度同时使得信号质量与实际生产率的相关性降低。

- AI使用者获得更高的面试概率，但非使用者的面试概率下降。

• 整体而言，AI弱化了信号的区分能力，促进工作者间的竞争和市场调整。

金融研究报告详尽分析报告

报告标题： Signaling in the Age of AI: Evidence from Cover Letters
作者及机构： Jingyi Cui, Gabriel Dias, and Justin Ye
发布日期： 2025年9月30日
研究主题： 本报告研究了生成式人工智能（AI）对劳动力市场中“信号传递”（signaling）机制的影响，重点分析了基于Freelancer.com平台上线的AI辅助写作工具对求职信（Cover Letters）撰写和就业筛选的影响。

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一、报告元数据与整体概览

本报告通过实证数据和理论模型，探讨了生成式AI写作工具上线后，劳动力市场信号机制的变化。报告核心发现包括：

1. AI工具的接入显著提升了求职信与职位描述的信息匹配度（称之为cover letter tailoring），并提高了求职者的回调率（callback likelihood）。

2. AI工具尤其改善了写作能力较弱求职者的求职信质量，表现出AI对人力写作技能的替代特性，而非纯粹的补充。

1. 尽管AI工具实际被使用的比例并不高，求职信质量与雇主回调的相关性却显著下降（减少51%），表明在AI时代，求职信的信号作用减弱。

4. 雇主因而更依赖于其他信号（如历史评价Review Scores），这类信号因较难被AI影响而更具预测力。

1. 求职者对AI生成文本的编辑时间与招聘成功率呈正相关，体现人机协同的重要性。

本报告以结构严谨的理论模型和丰富的实证数据，联合分析了AI对劳动力市场信号体系带来的个体与市场层面影响，具有重要的学术和政策指导意义。[page::0,1,2,3,36]

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二、逐章节深度解读

2.1 摘要 (Abstract)

报告提出生成式AI工具改变求职信定制行为，进而影响了求职成功率。关键数据基于Freelancer.com，跟踪了工具的访问权和使用情况，采用差异中的差异（DID）方法。实证表明，尽管AI推动定制度和回调率提升，信号效率整体下降。报告还发现雇主信赖其他信号，以及人工编辑对招聘成功的积极促进作用。[page::0]

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2.2 引言与研究背景 (Introduction)

• AI在简历、求职信和面试准备中日益普及，但对劳动力市场信号机制的实证研究不足，关键瓶颈是AI辅助使用难以被识别。

- 作者利用Freelancer.com官方上线的“AI Bid Writer”，这是一款一键根据招聘岗位自动生成求职信的工具，会员用户可获得并使用，雇主无法识别是否AI辅助。

• 数据涵盖2023年1月至9月间两个热门技能分类下超过5百万份求职信和相关招聘结果。通过工具使用的点击日志，作者还测量了人工编辑AI文本的时间，分析了人机协同效应。[page::1]

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2.3 研究问题与理论架构 (Research Questions & Theoretical Framework)

报告的五大核心问题：

1. AI工具对求职信与职位描述的文本匹配度（tailoring）有何影响？

2. AI使用如何影响求职者获得雇主回调和录用的概率？

1. AI对不同写作能力求职者的影响有何差异——是替代还是补充？

4. AI推广是否削弱了求职信作为信号的有效性？雇主是否转向其他信号？

1. 人工编辑AI草稿的程度对招聘结果是否重要？

理论模型假设：

• 求职信质量 \(h{ij}\) 由求职者潜在生产力 \(qi\)、AI访问状态 \(\rhoi\)、以及随机扰动 \(\nu{ij}\) 组成，AI以常数 \(A \geq 0\) 提升求职信质量。

- 由于雇主无法观察AI访问状态，求职信质量信号被折扣，信号与生产力间的相关性下降。

• 数值模拟显示，AI访问者因提升求职信质量而增加被录用概率，无访问者则因信号下降及竞争加剧录用概率降低。

模型精炼阐释了AI工具对个体和市场层面的影响机制，形成多项可检验预测，后续章节主要针对这些理论假说展开实证验证。[page::2,4,13-18]

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2.4 市场与工具背景 (Context)

• Freelancer.com是全球领先的在线自由职业平台，用户超8300万，提供数百万远程技能任务。

- 招聘流程包括雇主发布任务、求职者提交竞标（含报价及求职信）、由平台算法排序推荐、雇主筛选及回调、最后确认录用及任务完成评价。

• 2023年4月19日上线AI Bid Writer，会员免费一键生成定制求职信，求职者可选择编辑。相较于通用AI（如GPT-4）本工具优势在于成本低、操作便捷，使用率优秀。

- 雇主对AI工具介入并不知情，求职信是否AI辅助在招聘中无法区分，增加了理论模型中的信息不对称性质。

• GPA-4于AI Bid Writer前一个月发布，报告中采用变量及模型设计控制这一外部冲击影响，确保区分平台内生成式AI工具对因变量的贡献。[page::6,7,8]

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2.5 数据与量化指标 (Data and Measurement)

• 样本涵盖2023年1月19日至9月15日，PHP和互联网营销两大技能类别，共计约550万竞标数据，排除异常薪资（超过预算30倍）和单投标项目。

- 建立基于TF-IDF和余弦相似度的文本匹配度指标衡量求职信与职位描述的内容重合度，用于量化cover letter的定制效果。

• 通过回归分析证实预AI上线阶段，文本匹配度与求职成功正相关（如表1），提升一标准差的TF-IDF相似度可提升15.46%中标概率，且控制不同职位和求职者个体固定效应后依然显著。

- AI工具推出后，61.9%拥有访问权的求职者至少使用一次，且有17%竞标请求完全采用AI辅助写作，表现出较强的市场渗透率和使用异质性（见图1）。

• 工具上线未引发会员等级购买量或结构变动，也未影响岗位发布数量，排除工具效应混淆。[page::8,9,10,11,12,13]

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2.6 生成式AI工具对求职信质量与求职结果的影响 (Individual Effects of AI)

• 采用两阶段差异中的差异模型，控制GPT-4影响与竞争外溢效应，揭示：

- AI访问令文本匹配度提升0.027（约占先前标准差的16.4%），实际使用则带来0.183的更大提升（LATE估计）。
- 文本匹配度提升主要归功于低写作技能者，顶尖写作者的收益相对较小，体现了替代而非补充效应（详见表3和分层效应分析）。

• AI访问并使用增加回调概率，ITT估计提升0.43个百分点，LATE估计达到3.56个百分点（占7.02%基础概率的51%），但效果边际显著，存在后续衰减趋势（见表4，图10）。

- 求职信尾部极低质量案例明显减少，意味着AI降低了写作门槛，帮助更多求职者提供了最低体面标准的定制信件。

• 对时间动态的分析显示，文本匹配度提升持续存在，回调率效应则有部分降低，表明雇主对AI生成信件的潜在适应或检测能力提高。[page::20-26]

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2.7 AI影响下的市场层面信号及市场适应机制 (Market-Level Effects)

• AI工具弱化求职信文本匹配度与录用的关联度（如表5），面试率对应相关性减少51%，录用率相关降低79%，反映求职信作为信号功能发生活跃减少。

- 与此同时，平台的评价分（Bidder Review Score）——基于历史工作评价的信号因难以被AI直接操控，预测面试概率的相关性增加了5%（表6，图13）。

• 整体市场表现出高度适应性，任务面试率、中标率和完成率均无明显波动（图14），说明信号信息的整体传递和匹配效率短期内未被破坏。

- 本部分强调了代际信号替代过程可能带来的分配效应：依赖历史评价的机制可能使新入市者处境更为艰难，而具有平台良好历史表现者受益加强。

• 该结论既显示了AI对传统信号结构的冲击，也揭示市场在短期内对信号多样性和权重的动态再平衡机制。[page::27-32]

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2.8 人机交互：求职者编辑AI文本的行为及影响 (Human-AI Interaction)

• 分析点击AI工具按钮和提交竞标之间的时间间隔，代表对AI生成文本的编辑和修改时间。

- 结果揭示75%以上的求职信在1分钟内提交，意味着大部分求职者对AI文本几乎无编辑或仅作极简调整。约5%编辑时间超过5分钟，显示少数用户投入较多精力个性化定制。

• 预先写作能力强的求职者，编辑时间相对更长，反映高能力劳动者更利用AI成果进行深度增值。

- 编辑时间对招聘成效有显著正向影响：编辑时间每增加一个标准差（3.5分钟），录用概率增加0.31个百分点（约为AI应用者平均录用率的52%），回调概率也显著提高。

• 强调了人机合作的增值作用，反映不仅是AI生成文本重要，求职者的主动参与和再加工同样是成功关键。

- 但应注意，编辑时间与潜在的申请质量及投入程度高度相关，回归结果不完全代表因果效应，后期研究需深入探讨因果关系。 [page::33-35]

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2.9 结论 (Conclusion)

报告总结，AI辅助写作工具改变了求职信的生成与解读方式，提升了求职信表面质量和求职成功率，但整体上削弱了求职信在招聘中作为能力信号的权重，促使雇主更多依赖历史评价等非文本信号。
整体招聘匹配率暂未因AI介入而显著波动，体现市场机制优化与信号替代。人机协同细节表明，人工对AI生成内容的加工仍具重要价值，强调未来研究需关注人工与AI的协作关系。
最后指出，目前研究限于在线自由职业平台，传统或初职劳动力市场替代机制及长期影响尚需进一步探索。 [page::36]

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三、图表深度解读

表1 Cover Letter Tailoring and Bid Success

• 该表通过OLS回归验证TF-IDF文本匹配度对竞标成功率的正向影响。

- 覆盖10万多个职位，百万竞标样本，每标准差（0.134）文本相似度提升约对应0.1个百分点的成功概率增长，约增幅15.46%。

• 控制工作类型固定效应和求职者固定效应后依然稳定。

- 经验（review score）与投标工资也被控制，用以排除价格和知名度因素对结果的干扰，体现文本匹配度的独立信号效应。

• 在后续分析中，TF-IDF覆盖信号质量的关键量化指标。 [page::10]

图1 Worker Adoption Rates: Share of Bids Submitted with AI Assistance

• 横轴为个体求职者使用AI辅助竞标的比例，纵轴为求职者占比。

- 分布呈双峰：约39%使用频次低于10%，17%以上使用频次超过90%。

• 显示求职者采用频率差异显著，呈现出明显分群（不常用 vs. 高频使用者）。

- 这表明AI工具虽为准公共资源，但实际采纳存在明显异质策略，可能基于能力、需求或信念差异。 [page::11]

图2 会员方案购买情况

• (a) 会员资格购买量及续费量通常稳定，AI工具推出时无显著上涨或下降，夏季假期呈季节性下滑。

- (b) AI可用会员占比也在稳定区间波动。

• 表明AI工具未驱动会员策略结构出现剧烈改变，验证了分析中会员计划访问权限的随机性假设。 [page::12]

图3 招聘岗位发布趋势

• AI工具上线前后，平台每周新发布岗位数量变化平缓，数据未显示任何周期性影响或跳跃。

- 体现市场供给稳定，为估计AI影响排除供给侧冲击打下基础。 [page::13]

图4-6 理论模型数值模拟（招聘概率）

• 图4（招聘概率与求职信质量关系）：AI前招聘概率与信号强相关，AI后曲线变平，信号作用减弱。

- 图5（分组模拟）：AI访问者招聘概率提升，非访问者下降，幅度随生产力不同。

• 图6（招聘概率与潜在生产力）：低生产力者招聘概率因AI增高，高生产力者因信号折扣和竞争强度增大而减少。

- 这些模拟体现AI双向影响，后续被实证验证。 [page::16-18]

图7 时间序列：求职信文本匹配度分层趋势

• 蓝线（有AI访问权者）与橙线（无AI访问权者）走势接近，GPT-4发布后小幅提升，AI工具发布后大幅且稳健的文本匹配提升。

- 体现AI工具上线对文本匹配度带来明显、持续性正面作用。 [page::21]

图8 动态效应：AI对文本匹配度的时间影响

• AI发布后文本匹配度显著上升，效果稳固持续4个月以上。

- 无前瞻性趋势，强化了因果解释。 [page::23]

图9 分布变化：AI上线前后匹配度分布

• AI上线后，极低文本匹配度的求职信大幅减少，中低匹配信件占比提升。整体分布左侧密度降低，反映AI降低差距，减少“水分”过大或信息缺乏的求职信。 [page::24]

图10 动态效应：AI对回调率的影响

• 回调率提升显著出现在AI上线初期两个月，之后效应减弱，或因雇主适应AI写作风格。

- 与文本匹配度持久提升的趋势形成对比，反映复杂的市场反馈机制。 [page::26]

图11-12 动态效应事件研究：AI后求职信对回调和录用的预测力下降

• AI工具推出后各月文本匹配与回调（图11）、录用（图12）相关性显著降低，表明求职信信号效用下降。

- 均控制求职者、时间、经验与价格等因子，稳健性良好。 [page::29]

图13 动态效应事件研究：AI后历史评价（Rank Percentile）对回调的预测力增强

• AI工具发布后，历史评价分与面试信号正相关系数逐月提升，显示雇主加大对此信号的依赖。

- 进一步支撑对覆盖写作信号弱化的替代解释。 [page::31]

图14 市场整体匹配率不变

• 岗位面试率、招聘率及完成率随AI工具发布前后保持稳定，无显著波动。

- 支持市场在信号转变背景下维持匹配效率的论断。 [page::32]

图15 人工编辑时间分布

• 大部分竞标在1分钟内提交，约5%编辑时间>5分钟。

- 显示多数求职者接受AI草稿或仅轻微调整，少数深入编辑。 [page::34]

图A3 不同写作水平群体编辑时间分布

• 预AI写作能力较低群体编辑时间集中极短，能力高者更倾向长时间定制。强调人工增值的异质性。 [page::46]

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四、估值与关键经济模型解释

此报告非传统资产估值研究，而是基于经济学信号理论构建的“劳动市场信号模型”。核心经济逻辑如下：

• 生成式AI作用于求职信质量，提升所有接入者的求职信定制度 \(h{ij} = qi + \rhoi A + \nu{ij}\)，其中：

- \(qi\)为求职者潜在生产力，
- \(\rhoi\)指示是否能使用AI工具，
- \(A\)为AI工具提升效应，
- \(\nu{ij}\)为随机噪声。

• 雇主观察到的是求职信质量，但不知是否AI辅助，故对求职信信号进行折扣，期望生产力的线性映射被调整为：

\[
\mathbb{E}[qi|h{ij}] = \mu0 + \frac{\tau^2}{\tau^2 + \sigma^2}(h{ij} - \mu0 - A g(h{ij}))
\]
其中函数 \(g(h{ij})\) 是AI辅助概率的后验（随着\(h\)增大递增），体现对高质量求职信由AI辅助产生的猜测和折扣。

• AI的存在导致：

- 每一求职信定制度对应的期望生产力下降；
- 求职信质量与生产力相关性的减弱，信号效用降低。

• 雇主的录用概率由期望生产力映射，接入AI者录取概率增加（提升的质量抵消折扣），无接入者则因信号折扣和竞争加剧录取概率下降。
• 数值模拟用多名申请人条件下的多项选择模型，验证了个体异化与市场信号失效的动态过程。

该理论模型为整篇报告实证设计提供严密经济学基础和假设框架，推动对AI影响深层理解。[page::13-18,47-50]

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五、风险因素评估

报告间接涉及风险因素及挑战：

• AI助力扩散的不均衡性：AI工具访问限制在付费会员，导致技能、资源不同的群体获得不均，进而影响招聘公平性和市场结构。

- 信号失效带来的市场调整风险：随着求职信信号功能变弱，新人或无评价历史者进入难度加大，可能降低市场流动性和创新活力。

• 雇主适应性的不确定性：雇主识别与抵御AI辅助求职信手段的能力持续进化，对传统筛选机制构成挑战，影响招聘效率。

- 潜在监督和规制风险：AI生成内容的不可追溯和不可辨识属性，带来劳动市场监督、评估和政策制定复杂性。

• 因果解释难度：编辑时间对结果的因果效应尚难斩钉截铁，需谨慎看待结论的政策外延。

报告未显著提出直接缓解策略，但通过差异中的差异设计、控制外部因素（如GPT-4）尝试隔离因果影响，努力提高实证稳健性及结论可信度。[page::18-20,35]

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六、批判性视角与细微差别

• 选择偏差与内生性风险：报告虽采用双重差分和IV方法控制非完全合规，仍难排除个体选择使用AI工具的潜在内生性（如，写作能力差或更积极的求职者更愿意使用AI）。

- 外部有效性限制：数据来源于在线自由职业短期任务平台，应用于传统全职职位或首次进入劳动力市场者面临的信号结构可能迥异，限制结论广泛推广。

• 信号度量单一：TF-IDF余弦相似度关注文本关键词匹配，未覆盖语义深度、风格、语气和原创性等维度，AI对这些方面的影响尚待挖掘。

- 竞争与市场动态未完全捕获：理论模型考察有限竞聘规模，真实市场申请流程更复杂，且潜在长期变化未被覆盖。

• 监测与欺诈风险不足：雇主适应机制和潜在AI检测技术未深入探讨。

以上批判均基于报告内容及方法本身，呼吁未来研究扩展模型结构和数据维度。总体而言，报告设计科学，政策含义明确，数据规模巨大，凸显高质量实证研究的典范。[page::18-20,33-36]

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七、结论性综合

本报告基于Freelancer.com真实大规模求职数据，结合现代文本分析技术和理论经济模型，系统揭示了生成式AI工具对劳动力市场信号传递机制的深刻影响。主要洞察包括：

• 生成式AI提升了求职信内容匹配度，特别帮助写作能力弱者，有效降低求职门槛。

- 信号功能弱化：AI工具推广使得求职信作为能力证明的鉴别力显著下降，文本内容相似性与招聘结果的相关性严重削弱。

• 雇主信号适应及替代：雇主开始更依赖历史工作评价等难以被AI增大的信号指标，维持筛选流程的合理性与效率，同时产生对新入者的门槛效应。

- 人机协同显著：AI生成文本后，人工编辑投入时间显著提高成功率，表明人类增值对招聘仍然关键，突显人机互补的未来趋势。

• 市场整体匹配稳定：短期内招聘率、面试率和完成率均未因AI介入发生剧烈波动，体现市场一定程度的稳健性与弹性。

本研究不仅填补了生成式AI实证影响的研究空白，也为理解AI时代职业信号机制变化提供了框架与参考。未来研究需关注更多劳动力市场类型、辨识多元信号维度效应及人机协同优化路径。

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附录：关键数据示例（摘录）

Table A1 示例竞标文本与相似度评分

| Proposal Text (节选) | 相似度评分 | AI工具生成 |
|----------------------|------------|------------|
| “Hello! I understand that you need to add a horizontal scrolling section...” | 0.541 | 是 |
| “Hi, I can help u to add Vertical Scrolling function to ur WP Website...” | 0.339 | 否 |
| “Because of my considerable experience in website development...” | 0.001 | 否 |

此表展示了TF-IDF分数与AI工具生成的关系，AI生成的应聘信普遍匹配度更高。[page::42]

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结束语

以上分析对报告中的复杂经济模型、实证策略、数据图表演绎以及潜在的研究限制作了全面细致的解读。报告展示了生成式AI如何重塑在线劳动市场求职信的质量及其在信号传递中的角色，揭示了AI在劳动经济领域的广泛影响与深远意义。

报告