制造業(yè)崗位都去哪了：中國就業(yè)結構的變與辨

卓賢 黃金

中國不僅是全球制造業(yè)增加值第一大國，也是制造業(yè)就業(yè)第一大國。近年來，我國制造業(yè)就業(yè)拐點相繼出現，就業(yè)規(guī)模年均下降逾200萬，制造業(yè)就業(yè)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(yè)結構的趨勢性變動？中國制造業(yè)就業(yè)是否過早和過快下滑？當前勞動密集型服務業(yè)主導的就業(yè)增長能否持續(xù)？

一、就業(yè)結構變遷的三個拐點

新世紀以來，我國就業(yè)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(yè)主導階段。受國有企業(yè)改制影響，制造業(yè)就業(yè)占全社會就業(yè)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(yè)人口大規(guī)模轉移至制造業(yè)，2004年-2008年間制造業(yè)年均新增就業(yè)580.1萬，制造業(yè)就業(yè)比重提高到17.1%。同期，建筑業(yè)和采礦業(yè)年均新增204.5萬和167.2萬人就業(yè)，使得二產就業(yè)比三產年均多增370.4萬。推動就業(yè)井噴的是勞動密集型制造業(yè)。以富士康為代表的電子設備企業(yè)貢獻了25%的新增城鎮(zhèn)單位制造業(yè)就業(yè)，紡織服裝、制鞋皮革業(yè)拉動15%的新增城鎮(zhèn)單位制造業(yè)就業(yè)。

勞動密集型建筑業(yè)主導階段。為應對國際金融危機，2008年-2013年間基礎設施建設和城鎮(zhèn)化進入加速通道，建筑業(yè)成為吸納勞動力第一大行業(yè)，年均新增就業(yè)451萬人，比上一階段年均多增246.2萬人，比同期制造業(yè)年均多增82.6萬人。制造業(yè)年均新增368.1萬人就業(yè)，比上一階段每年少增212萬，其占全社會就業(yè)比重在2012年達到19.2%的峰值后下滑。在制造業(yè)內部，電子設備行業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)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(yè)則出現負增長。同期，批發(fā)零售以年均新增429.3萬人就業(yè)超過制造業(yè)成為第二大就業(yè)行業(yè)。

圖1：三個階段非農各行業(yè)就業(yè)人數年均變化

圖2：主要城市工人與機器人時薪對比

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

二、制造業(yè)崗位都去哪了

從制造業(yè)的勞動力需求端分析，中國制造業(yè)就業(yè)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(yè)34%的就業(yè)下降

勞動節(jié)約型技術進步提高了生產效率。雖然我國制造業(yè)就業(yè)人數有所下滑，但制造業(yè)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(yè)從大規(guī)模人工生產向機械臂、真空吸力、機器視覺系統(tǒng)等自動化場景的轉變。

成本倒置推動企業(yè)實施“機器換人”。根據國際機器人聯盟數據，2017年我國工業(yè)機器人平均售價為23.69萬元，而根據相關研究，機器人系統(tǒng)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(yè)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(tǒng)計局公布的2017年制造業(yè)產能利用率為77.5%。據此估算，2017年我國工業(yè)機器人“時薪”為41.6元。

工業(yè)機器人時薪=（銷售均價+系統(tǒng)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(yè)工人時薪高于工業(yè)機器人平均“時薪”。按“城鎮(zhèn)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(yè)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(yè)機器人時薪。考慮到企業(yè)還要為工人繳納社保等各項稅費，即使合肥、重慶等中西部中心城市的制造業(yè)工人實際用工成本也超過機器人。再考慮到效率和季節(jié)性人工短缺等因素，企業(yè)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(yè)34%的就業(yè)下降。中國已連續(xù)五年成為工業(yè)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(yè)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(yè)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(yè)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(yè)機器換人的規(guī)模。測算結果表明，2013年-2017年，我國新增工業(yè)機器人替換了293萬名工人，解釋了34%的制造業(yè)就業(yè)下降。

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

圖3：各國/區(qū)域制造業(yè)崗位在全球的比重

圖4：2017年各省制造業(yè)就業(yè)占比

（二）市場分工深化解釋了35%的制造業(yè)就業(yè)下降

技術進步推動制造業(yè)內部服務性環(huán)節(jié)分離出本部門。制作和裝配是制造業(yè)的核心流程之一，但并非其產業(yè)價值鏈的全部。得益于信息技術的發(fā)展，制造業(yè)中的研發(fā)、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(yè)企業(yè)（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(yè)之后，原本統(tǒng)計在制造業(yè)部門的部分崗位就計入服務業(yè)部門。近年來，數字技術催生的中國制造業(yè)分工深化，是發(fā)達國家在相似發(fā)展階段未曾經歷的。

市場分工深化是影響中國制造業(yè)就業(yè)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(yè)對交通、信息、金融、科研等生產性服務業(yè)的中間需求率（生產性服務業(yè)的總產出中作為制造業(yè)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(yè)提供各類服務的生產性服務業(yè)人員分別為1595.4萬和1898萬，因此這四年間有302萬就業(yè)崗位從制造業(yè)企業(yè)中分離出來，流入研發(fā)、信息、財務、法律等獨立生產性服務業(yè)企業(yè)，解釋了35%的制造業(yè)就業(yè)下降。

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

（三）跨境產業(yè)轉移解釋了31%的制造業(yè)就業(yè)下滑

勞動力密集型產業(yè)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(yè)爆發(fā)式增長。近年來，隨著東南亞和非洲國家低成本競爭優(yōu)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(tǒng)計局、海關和商務部數據，按“加工貿易出口增加值/制造業(yè)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(yè)人數下降了約250萬。

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

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

三、中國制造業(yè)就業(yè)比發(fā)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(yè)就業(yè)是一塊做不大的蛋糕。制造業(yè)更容易推動一國融入全球價值鏈，并創(chuàng)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(yè)就業(yè)占各類就業(yè)的比重從2000年的15.3%下降到2017年的14.4%?；趪H勞工組織數據，我們發(fā)現，盡管全球制造業(yè)就業(yè)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(yè)的人口）43%的增幅，勞動者從事制造業(yè)的機會在下降。

制造業(yè)就業(yè)是一國制造業(yè)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(yè)崗位，制造業(yè)就業(yè)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(yè)綜合競爭力出現反彈，2010年-2017年間新增近100萬個制造業(yè)崗位，汽車、金屬和機械行業(yè)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(yè)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(yè)比較優(yōu)勢，并將就業(yè)留在本國。在某種程度上，就業(yè)本身就是反映一國制造業(yè)競爭力的重要指標。中國制造業(yè)就業(yè)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(yè)就業(yè)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(fā)展中國家“過早去工業(yè)化”現象。他指出，發(fā)達國家制造業(yè)就業(yè)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(yè)就業(yè)比重在2012年就已現峰值（19.2%），比發(fā)達國家峰值水平低10個百分點以上。當2017年中國制造業(yè)就業(yè)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(yè)就業(yè)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(yè)就業(yè)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(yè)就業(yè)比重才降到中國當前水平。

中國制造業(yè)就業(yè)下降速度也頗為引人注目。中國制造業(yè)就業(yè)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(yè)就業(yè)較快下降的背景下，近年來美國和韓國制造業(yè)就業(yè)比重略有提高，日本和德國則保持穩(wěn)定。若按近年趨勢，中國制造業(yè)就業(yè)比重將在2020年低于德國。

四、就業(yè)結構調整的可持續(xù)性

由于技術創(chuàng)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(yè)化”，難免有刻舟求劍之嫌。但就業(yè)結構過快調整提醒我們，有必要辨析當前就業(yè)結構調整的可持續(xù)性。

（一）中西部地區(qū)就業(yè)有未充分工業(yè)化的隱憂

2008年開始，中西部地區(qū)加速承接東部制造業(yè)轉移，2008年-2017年間年均新增121.3萬人制造業(yè)就業(yè)。但2013年后，中西部承接制造業(yè)就業(yè)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(yè)新增就業(yè)排名中分列第1位、2位、7位和10位，但近四年四省制造業(yè)就業(yè)年均增加量較金融危機后的頭五年減少了105.2萬。如圖4所示，我國只有11省（市）的制造業(yè)就業(yè)比重高于17.9%的全國平均水平。除河南和江西外，其余中西部省份制造業(yè)就業(yè)比重都低于全國均值，但這些省市整體的制造業(yè)就業(yè)絕對規(guī)模和相對比重已出現下降。西部地區(qū)整體制造業(yè)就業(yè)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(yè)化”的趨勢。

（二）勞動密集型服務業(yè)就業(yè)增長面臨不確定性

服務業(yè)已接替制造業(yè)成為新的“就業(yè)海綿”，但從細分行業(yè)來看，其可持續(xù)性不容樂觀。在2013年-2017年新增服務業(yè)就業(yè)中，勞動密集型服務業(yè)占61.2%，公共服務業(yè)占9.1%，高端服務業(yè)和單列的金融房地產業(yè)各占19.7%和10%。公共服務業(yè)就業(yè)在2008年金融危機后有較大幅度提高，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(yè)增量近年已略有下降。高端服務業(yè)已是服務業(yè)中第二大就業(yè)來源，但年均新增就業(yè)不到勞動密集型服務業(yè)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(yè)能繼續(xù)扮演就業(yè)發(fā)動機的角色嗎？

互聯網平臺經濟所拉動的就業(yè)增長存有不確定性。平臺經濟提高了服務業(yè)就業(yè)市場的配置效率，零工經濟等新就業(yè)形態(tài)方興未艾，吸納了大批制造業(yè)流出的勞動力。例如，根據《2017年滴滴出行平臺就業(yè)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(yè)的職工。但一方面，許多互聯網企業(yè)仍處于虧損和燒錢階段，相關就業(yè)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(yè)都曾因寬松的監(jiān)管吸納大量就業(yè)，但隨著監(jiān)管收緊，其就業(yè)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(yè)就業(yè)增長

一個經濟體的服務業(yè)就業(yè)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(yè)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(yè)的太平洋島國，或具備金融等商務服務優(yōu)勢的中國香港地區(qū)。對一個大型經濟體而言，服務業(yè)就業(yè)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(yè)貿易尚處逆差狀態(tài)，我國就業(yè)增長仍須依賴制造業(yè)的強健發(fā)展。我國服務業(yè)新增就業(yè)多集中在面向國內消費的生活性服務業(yè)。但只有當制造業(yè)高度發(fā)達或（且）生產性服務業(yè)國際競爭力相當強大時，一個經濟體才能創(chuàng)造出足夠規(guī)模的生活性服務需求。2018年，我國服務業(yè)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(fā)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(yè)增長必須有堅實的制造業(yè)作為支撐。

表：各國達到我國當前制造業(yè)就業(yè)比重的時間及人均GDP

五、穩(wěn)制造業(yè)就業(yè)是穩(wěn)就業(yè)的關鍵

雖然服務業(yè)成為我國就業(yè)增長新引擎，但保持制造業(yè)就業(yè)穩(wěn)定仍是穩(wěn)就業(yè)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(tǒng)制造業(yè)。應對制造業(yè)要素成本優(yōu)勢弱化，必須以智能制造培育制造業(yè)新的比較優(yōu)勢。改造提升傳統(tǒng)制造業(yè)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(yè)新生。要以工業(yè)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(huán)節(jié)，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(yè)對定制化高附加值產品的柔性生產能力。

依靠完整的產業(yè)鏈提高中西部地區(qū)制造業(yè)就業(yè)。德國政府近期頒布的《國家工業(yè)戰(zhàn)略2030》指出，研發(fā)創(chuàng)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(fā)和服務環(huán)節(jié)置于一個地理空間，才能保持或擴大產業(yè)競爭優(yōu)勢，才能為本國勞動者提供多元化且充裕的就業(yè)選擇。這是德國制造業(yè)就業(yè)穩(wěn)定的重要原因。我國應進一步推動全國統(tǒng)一大市場建設，完善中西部地區(qū)營商環(huán)境，發(fā)揮完整產業(yè)鏈帶來的綜合優(yōu)勢，促進制造業(yè)在國內跨區(qū)轉移中實現產業(yè)升級，避免制造企業(yè)大規(guī)模、成產業(yè)鏈地跨境外流，從而提高中西部地區(qū)的工業(yè)化水平和制造業(yè)就業(yè)比重。

依靠產教融合形成制造業(yè)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(yè)。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(yè)，不僅限制了勞動者再就業(yè)能力和職業(yè)上升空間，也導致中高端制造業(yè)的勞動力供給短缺。為此，要支持企業(yè)和社會力量興辦職業(yè)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(yǎng)中高端制造業(yè)所需要的高技能勞動力，提高制造業(yè)就業(yè)的含金量和從業(yè)者收入，從而提升制造業(yè)就業(yè)的吸引力。

（作者卓賢為國務院發(fā)展研究中心研究員、發(fā)展部研究室主任、黃金為北京交通大學經管學院碩士生，本文觀點不代表作者所在機構意見；編輯：蘇琦）