受國有企業改制影響，製造業就業佔全社會就業比重從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製造業。圖/IC

文 | 卓賢 黃金

中國不僅是全球製造業增加值第一大國，也是製造業就業第一大國。近年來，我國製造業就業拐點相繼出現，就業規模年均下降逾200萬，製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？中國製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？

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。

勞動密集型製造業主導階段。受國有企業改制影響，製造業就業佔全社會就業比重從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製造業，2004年－2008年間製造業年均新增就業580.1萬，製造業就業比重提高到17.1％。同期，建築業和採礦業年均新增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製造業。以富士康爲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、製鞋皮革業拉動15％的新增城鎮單位制造業就業。

勞動密集型建築業主導階段。爲應對國際金融危機，2008年－2013年間基礎設施建設和城鎮化進入加速通道，建築業成爲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，比同期製造業年均多增82.6萬人。製造業年均新增368.1萬人就業，比上一階段每年少增212萬，其佔全社會就業比重在2012年達到19.2％的峯值後下滑。在製造業內部，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、皮革製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429.3萬人就業超過製造業成爲第二大就業行業。

勞動密集型服務業主導階段。在2013年達到1.48億就業規模峯值後，製造業就業開始下滑，此後四年制造業就業下降854.2萬。除了以汽車爲代表的交通設備製造業等個別行業在增長外，其餘製造業細分行業就業均明顯下滑。同期，建築業也以年均減少23.5萬成爲就業淨流出部門。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，吸納了大量製造業流出的勞動力。勞動密集型服務業尤爲引人注目，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年高峯期的製造業。

從製造業的勞動力需求端分析，中國製造業就業的下降源於效率提升、分工深化和跨境轉移這三大因素。

（一）機器換人可解釋製造業34％的就業下降

勞動節約型技術進步提高了生產效率。雖然我國製造業就業人數有所下滑，但製造業增加值佔全球比重卻由2013年20.8％上升至2017年的28.6％。一升一降背後濃縮了我國製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爲23.69萬元，而根據相關研究，機器人系統集成費用約等於機器人價格，每年維護費用爲機器人售價的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爲三年，在每年250個工作日中不間斷運轉，國家統計局公佈的2017年製造業產能利用率爲77.5％。據此估算，2017年我國工業機器人“時薪”爲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）

主要城市的製造業工人時薪高於工業機器人平均“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、深圳製造業工人時薪分別爲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。考慮到企業還要爲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製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，自然也就不足爲奇。

機器換人解釋了製造業34％的就業下降。中國已連續五年成爲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，佔全球銷量的36％，超過歐美總銷售量（11.2萬）。根據國際機器人聯盟數據，2017年末中國製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。鑑於中國製造業自動化水平低於美國，我們取該研究中的低值，按式（2）計算中國製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％的製造業就業下降。

機器換人規模=（期末製造業就業×期末機器人使用密度-期初製造業就業×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％的製造業就業下降

技術進步推動製造業內部服務性環節分離出本部門。製作和裝配是製造業的核心流程之一，但並非其產業價值鏈的全部。得益於信息技術的發展，製造業中的研發、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、物流公司等企業之後，原本統計在製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製造業分工深化，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製造業就業下降的最大因素。利用迄今公佈的我國最新投入產出表（2012年），計算出製造業對交通、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爲製造業中間投入的比重）約爲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年爲製造業提供各類服務的生產性服務業人員分別爲1595.4萬和1898萬，因此這四年間有302萬就業崗位從製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％的製造業就業下降。

爲製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％的製造業就業下滑

勞動力密集型產業向落後國家轉移的趨勢明顯。在加入WTO後，中國勞動力密集型製造業爆發式增長。近年來，隨着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8600.4億美元降爲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/製造業勞均增加值”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”特徵，先進製造業迴流發達國家漸成趨勢。據美國“迴流倡議”（The Reshoring Initiative）組織統計，2010年－2017年間，由中國迴流至美國的企業達721家，爲美國增加近2.8萬人製造業就業，約爲美國總迴流就業崗位的60％。我們根據2017年中美製造業勞均增加值的差異，估算出2013年－2017年間我國製造業就業崗位迴流美國的規模爲17萬個。綜上數據，這四年來，產業跨境轉移解釋了我國31％的製造業就業下滑。

上文分析表明，製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。那麼，和發達國家相比，我國製造業就業下降速度是快還是慢呢？

相較於勞動人口增長，全球製造業就業是一塊做不大的蛋糕。製造業更容易推動一國融入全球價值鏈，並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，也爲數以億計的藍領提供了躋身中產的階梯。不過，由於技術進步降低了勞動力需求，全球製造業就業佔各類就業的比重從2000年的15.3％下降到2017年的14.4％。基於國際勞工組織數據，我們發現，儘管全球製造業就業在1991年－2018年間增長28％，但遠低於同期全球總勞動人口（15歲以上參與就業的人口）43％的增幅，勞動者從事製造業的機會在下降。

製造業就業是一國製造業競爭力的綜合反映。新世紀頭十年，美國失去了570萬個製造業崗位，製造業就業基礎縮減近三分之一。此後，由於國內能源成本降低和自動化生產技術滲透，美國製造業綜合競爭力出現反彈，2010年－2017年間新增近100萬個製造業崗位，汽車、金屬和機械行業尤爲搶眼（Abel等，2019年）。在智能製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於要素成本上升速度，才能保持製造業比較優勢，並將就業留在本國。在某種程度上，就業本身就是反映一國製造業競爭力的重要指標。中國製造業就業佔全球的比重從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。

中國製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，發達國家製造業就業比重峯值在30％以上，其中德國在上世紀70年代曾接近40％。中國製造業就業比重在2012年就已現峯值（19.2％），比發達國家峯值水平低10個百分點以上。當2017年中國製造業就業比重降爲17.9％時，人均GDP爲7329美元（2010年不變價美元，下同）。德國和日本製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都高於4萬美元。即使製造業就業比重峯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，製造業就業比重才降到中國當前水平。

中國製造業就業下降速度也頗爲引人注目。中國製造業就業比重在2014年－2017年四年間下降了1.2個百分點。在中國製造業就業較快下降的背景下，近年來美國和韓國製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，中國製造業就業比重將在2020年低於德國。

由於技術創新迭代、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製造業轉移，2008年－2017年間年均新增121.3萬人製造業就業。但2013年後，中西部承接製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年製造業新增就業排名中分列第1位、2位、7位和10位，但近四年四省製造業就業年均增加量較金融危機後的頭五年減少了105.2萬。如圖4所示，我國只有11省（市）的製造業就業比重高於17.9％的全國平均水平。除河南和江西外，其餘中西部省份製造業就業比重都低於全國均值，但這些省市整體的製造業就業絕對規模和相對比重已出現下降。西部地區整體製造業就業比重甚至在只有10％左右的較低峯值後就開始下滑，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

服務業已接替製造業成爲新的“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，勞動密集型服務業佔61.2％，公共服務業佔9.1％，高端服務業和單列的金融房地產業各佔19.7％和10％。公共服務業就業在2008年金融危機後有較大幅度提高，但近年來增速趨緩，並不具備較大擴容空間。隨着擴張速度放慢，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，吸納了大批製造業流出的勞動力。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％爲去產能行業的職工。但一方面，許多互聯網企業仍處於虧損和燒錢階段，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鬆的監管吸納大量就業，但隨着監管收緊，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於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。這對於一些擁有獨特資源的小型經濟體而言是可能實現的，比如依賴旅遊業的太平洋島國，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於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。

由於服務業貿易尚處逆差狀態，我國就業增長仍須依賴製造業的強健發展。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。但只有當製造業高度發達或（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爲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製造業作爲支撐。

雖然服務業成爲我國就業增長新引擎，但保持製造業就業穩定仍是穩就業的關鍵。爲此，我們提出三點思路性建議。

依靠“智能+”改造提升傳統製造業。應對製造業要素成本優勢弱化，必須以智能製造培育製造業新的比較優勢。改造提升傳統製造業並不是簡單地用機器替代人，而應通過拓展“智能+”來賦予製造業新生。要以工業互聯網打通需求信息、原料採購、智能製造、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，提高企業對定製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製造業就業。德國政府近期頒佈的《國家工業戰略2030》指出，研發創新和工藝改進能力須植根於生產的土壤，只有將製造、加工、研發和服務環節置於一個地理空間，才能保持或擴大產業競爭優勢，才能爲本國勞動者提供多元化且充裕的就業選擇。這是德國製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，促進製造業在國內跨區轉移中實現產業升級，避免製造企業大規模、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製造業就業比重。

依靠產教融合形成製造業人力資本紅利。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，也導致中高端製造業的勞動力供給短缺。爲此，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“幹中學”的模式培養中高端製造業所需要的高技能勞動力，提高製造業就業的含金量和從業者收入，從而提升製造業就業的吸引力。

（作者卓賢爲國務院發展研究中心研究員、發展部研究室主任、黃金爲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）

（本文首刊於2019年5月6日出版的《財經》雜誌）