中国永远不会倒闭的四个行业

中国永不倒闭的四大行业:公务员、烟草、医疗与殡葬
本文分析了2024届高校毕业生面临严峻就业形势下,探讨了公务员、烟草、医疗和殡葬四个在中国具有稳定前景的行业。这些行业因其高稳定性和独特优势,成为求职者关注的焦点。

来源|硅谷智库

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据教育部公布的数据,2024届高校毕业生人数预计将达到1187万人,较2023年增加29万,再创历史新高。
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同时,受全球经济形势的影响,一些行业和领域的就业形势并不乐观,比如房地产、传统零售业、传统金融业、低技能服务行业等。

而有些行业,不管时代如何变迁,它们都稳定得如同定海神针。

对毕业生和求职者而言,选择至关重要,它关乎个人的职业道路和发展前景。在当今竞争激烈的社会中,如何选择一个正确的行业,无疑会影响自己未来的职业发展提供更多的机会。大家应该慎重选择。

本文将探讨中国永远不会倒闭的四个行业。

(1)公务员

宇宙的尽头是编制,编制的尽头是公务员。

考公,已经成为新一代年轻人心目中,最为炙手可热的奋斗“目标”。

从2024年国考的报名人数来看,仍是千军万马过独木桥,铁饭碗依然很“铁”。

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以公务员为代表的体制内,具有高稳定性,一旦成为正式编制内的公务员,基本上可以实现终身雇佣。

相对优越的福利和待遇,仅仅是五险一金、朝九晚六、双休、年假、产假、年终奖……就胜过市场上的很多工作了。

还有较高的社会地位,就像网络上流传很广的地域梗,某省:不孝有三,无编为大!
而这几年的口罩影响,越来越多人明白,稳定是多么重要,意味着什么。

(2)烟草行业

作为垄断行业,烟草具有很高的利润空间,纳税遥遥领先,号称“永不破产的金饭碗”。

稳定、高薪、丰厚的企业年金、比较良好的工作环境,加之免费的工作餐、住房补贴等多项福利措施……

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有些人会说烟草是夕阳产业,基本没什么前景可言,但目前烟草专卖制度短期内还是没办法取消的,我国拥有庞大的吸烟人群,烟草消费需求稳定。

当然,想要进入中国烟草行业工作并非易事,烟草公司对员工的要求相当严格,不仅要求具备相关专业的学历背景,还会对求职者的综合素质、专业技能以及实际工作经验进行严格考核,以及……(大家都懂。

(3)医疗行业

无论是预防、治疗、康复,还是美容、保健、养生,医疗行业都能提供各种各样的服务和产品。

医疗行业的发展趋势是向着智能化、个性化、高效化的方向前进,利用人工智能、大数据、云计算等技术,提升医疗质量和效率,满足不同人群的需求。

医疗行业的创业机会很多,比如医疗器械、医疗软件、医疗平台、医疗咨询、医疗美容等,其中,医药行业薪资水平较高,以药物研发为例,根据智联招聘数据,药物研发岗位的平均月薪为1万元左右,高级研发岗位的月薪甚至可达3-5万元。

随着社会的发展和人口老龄化趋势的加剧,医药行业已经成为了一个极具发展潜力的行业。根据相关数据,中国药学院校毕业生的就业率高达99%,显示出医药行业的就业前景非常广阔。

(4)殡葬行业

殡葬,是一个很特殊的行业,历史悠久且不可或缺,负责处理人们生命终结时的一切事务,包括葬礼策划、遗体处理、墓地服务等。

2022年,中国殡葬行业的市场规模达到了1.5万亿元,预计2025年将超过2.5万亿元。

显然,殡葬行业市场规模稳定增长,发展前景广阔。

根据相关数据显示,殡葬行业的就业前景较为乐观。由于殡葬专业的特殊性,从事该行业的人才相对较少,因此,殡葬行业的专业人才需求较大。殡葬专业毕业生的就业率相对较高,可以在殡仪馆、陵园、公墓等机构从事相关的工作。

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至于缺点,不言而喻,看你胆子够不够大了。

写在最后

现在外界也有不少声音,指责当代现年轻人躺平、不求上进、只想做咸鱼,因此还引发了不少骂战。

每一代年轻人都有自己的路要走,无论什么专业,取得什么学位,都有选择工作岗位和生活方式的权利,这无需褒贬,更没必要道德绑架。

看看身边的很多人,最后都是,卷又卷不动,躺又躺不平。

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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