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制造業崗位都去哪了:中國就業結構的變與辨
2019-05-22 00:00

從制造業的勞動力需求端分析,中國制造業就業的下降源于效率提升、分工深化和跨境轉移這三大因素,而保持制造業就業穩定仍是穩就業的關鍵。

受國有企業改制影響,制造業就業占全社會就業比重從1998年的15.4%下降到2002年的13.6%。中國入世扭轉了這一趨勢,農業人口大規模轉移至制造業。

中國不僅是全球制造業增加值第一大國,也是制造業就業第一大國。近年來,我國制造業就業拐點相繼出現,就業規模年均下降逾200萬,制造業就業比重已降至德國當前水平。這不由得引人深思:如何解釋就業結構的趨勢性變動?中國制造業就業是否過早和過快下滑?當前勞動密集型服務業主導的就業增長能否持續?

一、就業結構變遷的三個拐點

新世紀以來,我國就業結構隨經濟轉型升級而調整,出現了三個拐點。

勞動密集型制造業主導階段。受國有企業改制影響,制造業就業占全社會就業比重從1998年的15.4%下降到2002年的13.6%。中國入世扭轉了這一趨勢,農業人口大規模轉移至制造業,2004年-2008年間制造業年均新增就業580.1萬,制造業就業比重提高到17.1%。同期,建筑業和采礦業年均新增204.5萬和167.2萬人就業,使得二產就業比三產年均多增370.4萬。推動就業井噴的是勞動密集型制造業。以富士康為代表的電子設備企業貢獻了25%的新增城鎮單位制造業就業,紡織服裝、制鞋皮革業拉動15%的新增城鎮單位制造業就業。

勞動密集型建筑業主導階段。為應對國際金融?;?,2008年-2013年間基礎設施建設和城鎮化進入加速通道,建筑業成為吸納勞動力第一大行業,年均新增就業451萬人,比上一階段年均多增246.2萬人,比同期制造業年均多增82.6萬人。制造業年均新增368.1萬人就業,比上一階段每年少增212萬,其占全社會就業比重在2012年達到19.2%的峰值后下滑。在制造業內部,電子設備行業城鎮單位就業每年比上一階段還多增62.5萬,但紡織服裝、皮革制鞋等勞動密集型行業則出現負增長。同期,批發零售以年均新增429.3萬人就業超過制造業成為第二大就業行業。

勞動密集型服務業主導階段。在2013年達到1.48億就業規模峰值后,制造業就業開始下滑,此后四年制造業就業下降854.2萬。除了以汽車為代表的交通設備制造業等個別行業在增長外,其余制造業細分行業就業均明顯下滑。同期,建筑業也以年均減少23.5萬成為就業凈流出部門。幸運的是,服務業發揮了就業“穩定器”功能,同期年均新增1309萬人,吸納了大量制造業流出的勞動力。勞動密集型服務業尤為引人注目,批發零售和住宿餐飲業年均新增就業分別達476.2萬和174.1萬,兩者創造就業的能力超過2004年-2008年高峰期的制造業。

二、制造業崗位都去哪了

從制造業的勞動力需求端分析,中國制造業就業的下降源于效率提升、分工深化和跨境轉移這三大因素。

(一)機器換人可解釋制造業34%的就業下降

勞動節約型技術進步提高了生產效率。雖然我國制造業就業人數有所下滑,但制造業增加值占全球比重卻由2013年20.8%上升至2017年的28.6%。一升一降背后濃縮了我國制造業從大規模人工生產向機械臂、真空吸力、機器視覺系統等自動化場景的轉變。

成本倒置推動企業實施“機器換人”。根據國際機器人聯盟數據,2017年我國工業機器人平均售價為23.69萬元,而根據相關研究,機器人系統集成費用約等于機器人價格,每年維護費用為機器人售價的15%。我們用式(1)估算工業機器人時薪。其中,我們將機器人最低使用年限設為三年,在每年250個工作日中不間斷運轉,國家統計局公布的2017年制造業產能利用率為77.5%。據此估算,2017年我國工業機器人“時薪”為41.6元。

工業機器人時薪=(銷售均價+系統集成費用+三年維護費用)/(3年×250個工作日×產能利用率×24小時)(1)

主要城市的制造業工人時薪高于工業機器人平均“時薪”。按“城鎮非私營職工平均工資/(250個工作日×8小時)”的算法,2017年北京、上海、杭州、深圳制造業工人時薪分別為53.1元、52.9元、43.6元、41.7元,都已超過當年工業機器人時薪??悸塹狡笠禱掛と私贍繕綾5雀饗釧胺?,即使合肥、重慶等中西部中心城市的制造業工人實際用工成本也超過機器人。再考慮到效率和季節性人工短缺等因素,企業傾向以觸手可及的技術紅利替代漸行漸遠的人口紅利,自然也就不足為奇。

機器換人解釋了制造業34%的就業下降。中國已連續五年成為工業機器人銷量最大且增長最快的市場,2017年共購買13.8萬臺,占全球銷量的36%,超過歐美總銷售量(11.2萬)。根據國際機器人聯盟數據,2017年末中國制造業工人的機器人使用密度達97臺/萬人,超過世界平均水平(85臺/萬人),比2013年(25臺/萬人)高出72臺/萬人。阿西莫格魯和雷斯特雷波(2017年)對美國就業市場的研究表明,生產線上每增加1臺機器人,就會有3名至5.6名工人失去工作。鑒于中國制造業自動化水平低于美國,我們取該研究中的低值,按式(2)計算中國制造業機器換人的規模。測算結果表明,2013年-2017年,我國新增工業機器人替換了293萬名工人,解釋了34%的制造業就業下降。

機器換人規模=(期末制造業就業×期末機器人使用密度-期初制造業就業×期初機器人使用密度)×人機替代率(2)

(二)市場分工深化解釋了35%的制造業就業下降

技術進步推動制造業內部服務性環節分離出本部門。制作和裝配是制造業的核心流程之一,但并非其產業價值鏈的全部。得益于信息技術的發展,制造業中的研發、設計、物流、營銷等活動,能以極低成本被轉移至獨立的生產性服務業企業(江小涓,2017年)。當這些工作被外包給信息科技公司、物流公司等企業之后,原本統計在制造業部門的部分崗位就計入服務業部門。近年來,數字技術催生的中國制造業分工深化,是發達國家在相似發展階段未曾經歷的。

市場分工深化是影響中國制造業就業下降的最大因素。利用迄今公布的我國最新投入產出表(2012年),計算出制造業對交通、信息、金融、科研等生產性服務業的中間需求率(生產性服務業的總產出中作為制造業中間投入的比重)約為26.5%。假設近年來中間需求率保持不變,我們按照式(3)計算出2013年和2017年為制造業提供各類服務的生產性服務業人員分別為1595.4萬和1898萬,因此這四年間有302萬就業崗位從制造業企業中分離出來,流入研發、信息、財務、法律等獨立生產性服務業企業,解釋了35%的制造業就業下降。

為制造業服務的生產性服務業就業=(生產性服務業增加值×中間需求率)/生產性服務業勞均增加值(3)

(三)跨境產業轉移解釋了31%的制造業就業下滑

勞動力密集型產業向落后國家轉移的趨勢明顯。在加入WTO后,中國勞動力密集型制造業爆發式增長。近年來,隨著東南亞和非洲國家低成本競爭優勢的顯現,我國加工貿易從2013年的8600.4億美元降為2017年的7588.3億美元。綜合統計局、海關和商務部數據,按“加工貿易出口增加值/制造業勞均增加值”的方法,我們估算出2013年至2017年從事加工貿易出口的就業人數下降了約250萬。

全球產業轉移表現出“雙路線”特征,先進制造業回流發達國家漸成趨勢。據美國“回流倡議”(The Reshoring Initiative)組織統計,2010年-2017年間,由中國回流至美國的企業達721家,為美國增加近2.8萬人制造業就業,約為美國總回流就業崗位的60%。我們根據2017年中美制造業勞均增加值的差異,估算出2013年-2017年間我國制造業就業崗位回流美國的規模為17萬個。綜上數據,這四年來,產業跨境轉移解釋了我國31%的制造業就業下滑。

上文分析表明,制造業就業下降是我國產業轉型升級在就業結構上的反映,總體而言符合現代經濟發展規律。那么,和發達國家相比,我國制造業就業下降速度是快還是慢呢?

三、中國制造業就業比發達國家下降得更早且更快

相較于勞動人口增長,全球制造業就業是一塊做不大的蛋糕。制造業更容易推動一國融入全球價值鏈,并創造出遠超國內市場的需求空間,是一國經濟增長的關鍵引擎,也為數以億計的藍領提供了躋身中產的階梯。不過,由于技術進步降低了勞動力需求,全球制造業就業占各類就業的比重從2000年的15.3%下降到2017年的14.4%?;詮世凸ぷ櫓?,我們發現,盡管全球制造業就業在1991年-2018年間增長28%,但遠低于同期全球總勞動人口(15歲以上參與就業的人口)43%的增幅,勞動者從事制造業的機會在下降。

制造業就業是一國制造業競爭力的綜合反映。新世紀頭十年,美國失去了570萬個制造業崗位,制造業就業基礎縮減近三分之一。此后,由于國內能源成本降低和自動化生產技術滲透,美國制造業綜合競爭力出現反彈,2010年-2017年間新增近100萬個制造業崗位,汽車、金屬和機械行業尤為搶眼(Abel等,2019年)。在智能制造技術迭代加快的背景下,勞動力等要素成本高低已不是企業空間決策的唯一因素,一國的技術進步速度只有快于要素成本上升速度,才能保持制造業比較優勢,并將就業留在本國。在某種程度上,就業本身就是反映一國制造業競爭力的重要指標。中國制造業就業占全球的比重從2003年的36.1%提高到2013年的38.5%,但2018年又下降到36.3%,這不只是要素成本提升的結果。

中國制造業就業在人均收入較低時較快下降。哈佛大學羅德里克教授在2018年出版的《貿易的真相》一書中重提發展中國家“過早去工業化”現象。他指出,發達國家制造業就業比重峰值在30%以上,其中德國在上世紀70年代曾接近40%。中國制造業就業比重在2012年就已現峰值(19.2%),比發達國家峰值水平低10個百分點以上。當2017年中國制造業就業比重降為17.9%時,人均GDP為7329美元(2010年不變價美元,下同)。德國和日本制造業就業比重分別在2002年和2009年才降到中國目前水平,當時兩國人均GDP都高于4萬美元。即使制造業就業比重峰值較低的美國和韓國,人均GDP達到3.3萬美元和1.9萬美元時,制造業就業比重才降到中國當前水平。

中國制造業就業下降速度也頗為引人注目。中國制造業就業比重在2014年-2017年四年間下降了1.2個百分點。在中國制造業就業較快下降的背景下,近年來美國和韓國制造業就業比重略有提高,日本和德國則保持穩定。若按近年趨勢,中國制造業就業比重將在2020年低于德國。

四、就業結構調整的可持續性

由于技術創新迭代、生產模式重構和國際分工變化,僅用國際歷史數據比較判斷中國是否“過早去工業化”,難免有刻舟求劍之嫌。但就業結構過快調整提醒我們,有必要辨析當前就業結構調整的可持續性。

(一)中西部地區就業有未充分工業化的隱憂

2008年開始,中西部地區加速承接東部制造業轉移,2008年-2017年間年均新增121.3萬人制造業就業。但2013年后,中西部承接制造業就業增速明顯降低。安徽、河南、四川和重慶等我國勞動力輸出大省,雖然在2013年-2017年制造業新增就業排名中分列第1位、2位、7位和10位,但近四年四省制造業就業年均增加量較金融?;蟮耐肺迥曇跎倭?05.2萬。如圖4所示,我國只有11?。ㄊ校┑鬧圃煲稻鴕當戎馗哂?7.9%的全國平均水平。除河南和江西外,其余中西部省份制造業就業比重都低于全國均值,但這些省市整體的制造業就業絕對規模和相對比重已出現下降。西部地區整體制造業就業比重甚至在只有10%左右的較低峰值后就開始下滑,呈現出“未充分工業化”的趨勢。

(二)勞動密集型服務業就業增長面臨不確定性

服務業已接替制造業成為新的“就業海綿”,但從細分行業來看,其可持續性不容樂觀。在2013年-2017年新增服務業就業中,勞動密集型服務業占61.2%,公共服務業占9.1%,高端服務業和單列的金融房地產業各占19.7%和10%。公共服務業就業在2008年金融?;笥薪洗蠓忍岣?,但近年來增速趨緩,并不具備較大擴容空間。隨著擴張速度放慢,金融和房地產的就業增量近年已略有下降。高端服務業已是服務業中第二大就業來源,但年均新增就業不到勞動密集型服務業的三分之一,且不具備吸納大量中低端勞動力的能力。未來,勞動密集型服務業能繼續扮演就業發動機的角色嗎?

互聯網平臺經濟所拉動的就業增長存有不確定性。平臺經濟提高了服務業就業市場的配置效率,零工經濟等新就業形態方興未艾,吸納了大批制造業流出的勞動力。例如,根據《2017年滴滴出行平臺就業研究報告》,2016年6月至2017年6月,共有2108萬人在滴滴平臺獲得收入,其中18.6%為去產能行業的職工。但一方面,許多互聯網企業仍處于虧損和燒錢階段,相關就業崗位有“虛高”的成分;另一方面,互聯網金融、網絡直播、網約車等行業都曾因寬松的監管吸納大量就業,但隨著監管收緊,其就業增長的不確定性加大。

(三)服務貿易國際競爭力不強限制服務業就業增長

一個經濟體的服務業就業比重是否可以逼近于100%?如果世間存在這樣不從事物質生產的經濟體,它必有能力形成很大的服務貿易順差,大到足以購買充足的農產品和工業品。這對于一些擁有獨特資源的小型經濟體而言是可能實現的,比如依賴旅游業的太平洋島國,或具備金融等商務服務優勢的中國香港地區。對一個大型經濟體而言,服務業就業比重的上限取決于其可貿易服務產品的國際競爭力,而這體現在服務貿易順差上。

由于服務業貿易尚處逆差狀態,我國就業增長仍須依賴制造業的強健發展。我國服務業新增就業多集中在面向國內消費的生活性服務業。但只有當制造業高度發達或(且)生產性服務業國際競爭力相當強大時,一個經濟體才能創造出足夠規模的生活性服務需求。2018年,我國服務業貿易出口額為2337億美元,進口額則高達5242億美元,形成2915億美元的逆差。除旅行和交通,專利特許使用費、金融和保險等生產性服務是發達國家最主要的服務出口,而中國這兩項服務的出口額只有美國的6.5%和3.8%。在中國能依靠科技和金融等生產性服務獲得足夠貿易順差前,國內就業增長必須有堅實的制造業作為支撐。

五、穩制造業就業是穩就業的關鍵

雖然服務業成為我國就業增長新引擎,但保持制造業就業穩定仍是穩就業的關鍵。為此,我們提出三點思路性建議。

依靠“智能+”改造提升傳統制造業。應對制造業要素成本優勢弱化,必須以智能制造培育制造業新的比較優勢。改造提升傳統制造業并不是簡單地用機器替代人,而應通過拓展“智能+”來賦予制造業新生。要以工業互聯網打通需求信息、原料采購、智能制造、物流配送、消費體驗等環節,讓人、機、物在網絡化生產流程中高效互動,將勞動者的靈活性和自動化設備的高效率充分結合,實現從“機器換人”到“機器助人”,提升勞動者的生產效率,提高企業對定制化高附加值產品的柔性生產能力。

依靠完整的產業鏈提高中西部地區制造業就業。德國政府近期頒布的《國家工業戰略2030》指出,研發創新和工藝改進能力須植根于生產的土壤,只有將制造、加工、研發和服務環節置于一個地理空間,才能保持或擴大產業競爭優勢,才能為本國勞動者提供多元化且充裕的就業選擇。這是德國制造業就業穩定的重要原因。我國應進一步推動全國統一大市場建設,完善中西部地區營商環境,發揮完整產業鏈帶來的綜合優勢,促進制造業在國內跨區轉移中實現產業升級,避免制造企業大規模、成產業鏈地跨境外流,從而提高中西部地區的工業化水平和制造業就業比重。

依靠產教融合形成制造業人力資本紅利。在同樣的薪酬待遇下,年輕一代勞動者偏愛工作靈活性更高的勞動密集型服務業。在2018年270萬美團外賣騎手中,擁有大學文憑的騎手比例就高達15%。過多新生代勞動者進入低端服務業,不僅限制了勞動者再就業能力和職業上升空間,也導致中高端制造業的勞動力供給短缺。為此,要支持企業和社會力量興辦職業教育,加快產教融合實訓基地建設,重點開展訂單式培訓、定向培訓,以“干中學”的模式培養中高端制造業所需要的高技能勞動力,提高制造業就業的含金量和從業者收入,從而提升制造業就業的吸引力。

作者:國務院發展研究中心發展戰略和區域經濟研究部第四研究室主任、研究員 卓賢 北京交通大學經管學院碩士 黃金 來源:《財經》2019年第9期 
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