盡管服務業在GDP和就業中的占比不斷上升，其對經濟發展的拉動作用越來越重要，中國的制造業依然占據非常重要的經濟和就業地位。截至2023年，中國制造業持續14年位居世界首位，制造業增加值占全球比重約為30%，高于排名第二的美國（占16%）。2021年，中國是世界最大的制造業出口國，出口總額高達3.33萬億美元，占全球制造業出口總額的近20%。德國和美國分別以1.37萬億美元和1.1萬億美元位列在后。一是制造業占GDP的比重持續下降，說明制造業在我國GDP中的重要性降低。二是制造業就業在總就業中的占比明顯下降。根據2020年第七次人口普查得到的數據，制造業從業人員約為1.14億，占全部從業人員（不含農業）的27%左右，比2010年末凈減少兩千多萬人，比重下降了10個百分點。制造業就業比重明顯下降背后的原因是多重的，如人口轉型——勞動力數量在2013年達到頂峰后開始下降等。圖1是中國、美國等一些國家的工業機器人存量情況。可以看出，我國的工業機器人數量在勞動力數量達到頂峰后（2013年）出現陡增。現在我國機器人的保有量約占全世界的三分之一，是世界最高。人工數量下降，機器人數量上升，這是數智化背景下制造業勞動力市場正在發生的巨大變化。近年來國家對制造業的重視程度大大增加，聚焦推動高質量發展、加快發展新質生產力。2020年之后，制造業在GDP中的占比逐漸上升，整體的就業比重也不再繼續下降，進入平穩上升階段。目前我國在重振制造業的道路上再度出發，仍需密切觀察其中的動態變化，特別是新一輪的技術變革對日后制造業發展的影響。伴隨著智能化的發展，中國制造業勞動力市場呈現零工化趨勢。可能讓大家意想不到的是，這種零工化趨勢在過去十年已經悄然出現。根據本人研究團隊在蘇州昆山的近兩年的調研，制造業零工化趨勢的大規模出現主要有以下原因。我國制造業生產與出口貿易高度關聯，前些年我國出口的是紡織品這類勞動密集型產品，最近十幾年則越來越集中在電子產品。目前，電子產品已經占到我國全部出口量的五分之一左右，占全世界電子產品出口量的三分之一。消費電子產品出口存在季節性波動。比如蘋果的電子產品，新產品發布的幾個月時間內，用工量陡增，大量訂單涌入中國，短期內需要組織大量的工人進行生產。因此作為世界工廠的中國，制造業出口訂單存在較強的周期性波動。圖2描述了過去五年，某制造業派遣工用工平臺的派遣工月度入職人數的變化情況。可以看出，制造業用工波動性大，用工量少月份入職派遣工會員人數不足一萬，最高峰可以達到五萬。用工的最高點基本上都出現在9-10月份，對應的就是11月、12月的蘋果新產品的發布的訂單需求，以及圣誕節的消費高峰。國際新產品發布和消費的變化催生了中國制造業用工的季節性波動。圖3展示了某制造業派遣工用工平臺的日度工價變動。過去五年每個月的制造業派遣工入職人數變化情況。圖中顯示，制造業派遣工的工價每天都在變動，過去5年波動范圍從16元/時到32元/時不等。工價的劇烈高頻波動性反映了制造業勞動力市場用工的供需情況，用工高峰同樣也是工價的最高峰。2021年的工價比較高，2023年、2024年工價相對走低，這與訂單量減少有關，也存在宏觀經濟整體景氣度的因素。由于訂單的波動性，考慮到成本因素，制造業廠家常年使用大量的固定工并不劃算，還不如訂單來時再雇傭更多工人，沒訂單時減少用工量，所以就產生了用工波動性，并衍生出制造業派遣工的零工勞動力市場。此外，另一個催生中國制造業零工化趨勢的原因是生產技術的進步，使得工人只需從事極低技能的勞動，采用先進技術的工廠反而無需大力培訓一線工人，培訓成本的降低，技能的簡單化使得零工可以滿足大量制造業工廠的訂單需求。2008年新修訂的《中華人民共和國勞動合同法》規定，用人單位必須為勞動者交納社會保險費用，不得隨意解除勞動合同。解雇是有成本的，需要按照規定向勞動者支付經濟補償。因此，企業為了降低成本，與勞動者簽訂合同時會非常謹慎，畢竟簽約后就要支付五險一金，這部分費用約占月薪的22%左右。與此同時，訂單數量也存在波動，在訂單低谷時，用人單位想要解雇員工，成本也比較高。因此，派遣零工的雇傭方式應運而生，找零工不需要簽勞動合同，只需要讓零工和勞務公司做勞務簽約即可。2013年國家發布了《勞務派遣暫行規定》，規定用人單位應當嚴格控制勞務派遣用工的數量，使用的被派遣勞動者數量不得超過其用工總量的10%。雖然10%是個制度性紅線，但實際上企業總會想一些辦法規避這種約束。因此，公開數據對制造業的零工化程度很大程度上存在低估。派遣工群體的較高流動性特征使得常規統計方式難以得到準確的數據，制造業企業用工規模的統計數據存在被低估的問題。我們根據大量實地調研數據做出推算，長三角、珠三角等制造業集聚地，派遣工占企業用工規模的比例可達三分之一，用工旺季可達三分之二。根據第四次全國經濟普查和第七次人口普查的數據，我們測算的結果顯示，制造業用工中，派遣工占比約為33.4%。主要計算的邏輯是，“七普”中每個人都會上報自己的職業，這可以幫助我們更好地抓取制造業的用工數據。第四次經濟普查中的相關數據是企業報送的。企業報送的派遣工數據基本不會超過10%。根據這兩組數據的差異，我們估算出派遣工的比重最高為三分之一，最低為四分之一。這意味著整個制造業中有四分之一到三分之一的用工是零工而非固定工。全國制造業的用工統計顯示，制造業約有10%的零工，但我們估算的零工比例超出10%-20%。如果把超出的10%-20%加回去，過去十年制造業的總就業量并沒有明顯的下降。此外，我們也使用了CEGS（中國制造業企業雇主和雇員匹配調查）的數據。CEGS數據測算，2017年的派遣工占比近20%，也遠遠高于10%。我們的研究還關注那些統計數據里可能“看不到”的大批制造業零工，他們的生存和工作方式，可能對我國制造業產生影響。一般的統計數據里很難找到這部分零工的信息。因此我們使用了中國最大的制造業派遣工用工平臺數據。該平臺有百萬求職者和制造業企業之間的匹配信息匯聚在這個平臺上，制造業派遣工在職期間的出勤和薪資信息也都可以在這個平臺上查到。可以說，我國官方數據統計里較少出現的那部分人，幾乎全在這個平臺上。我們的研究使用的是2019年1月到2024年4月某制造業派遣工平臺的全部數據，包含約500家制造業企業，70萬工人和超過250萬的企業和員工匹配信息。該平臺上的用工主要集中在長三角和珠三角，這兩個地方囊括了一半以上的制造業用工，90%都是從事3C電子消費（3C）產品出口的工人。除了該平臺的數據，本人在今年的三四月份剛剛完成了一項調查數據——在某制造業派遣工平臺的會員當中隨機抽樣，并填寫問卷。我們共得到3,262個樣本，問卷回收率為19.09%。為了分析整個制造業的情況，我們還采用了“中國制造業雇主-雇員匹配”數據，該數據覆蓋江蘇、廣東、吉林、四川、湖北五個省份，100個縣區的1,940家制造業企業，及其16,105名員工。以下是我們的研究結論來自于以上三個數據的分析結果。1.技能要求低。3C行業的自動化程度非常高，生產線上的工人從事的工作技術含量卻很低。工人只需要認識26個字母，主要的任務是諸如擰螺絲、裝配等體力勞動。基本上不需要任何技術，也不需要培訓，只要年輕、眼神好、動作快就能從事這項工作。2.年齡普遍較低。這部分工人進入平臺做派遣工時平均是26歲。他們中大部分人是男性，90%是農村戶口，農民工群體是主流。3.受教育程度較高。高中及以上學歷比例達到60%，大學畢業生占比約為15%。2003年之后，從業者的受教育程度明顯上升。這意味著如果就業狀況不好，大學生們就開始向下找工作，流向制造業。4.就業穩定性極低，留存率低，很多都是日結工人；流動性高，入廠時間最多三個月，一周就收工的也大有人在；待業率也高，比如在三月到四月這個時點，有將近30%的人在找工作。5.從事靈活就業。這部分人群中都是派遣工出身，但到現在仍有六成保持日結或者是派遣工的靈活就業身份，約有47.8%尚未被社保覆蓋。我們用具備上述特點的群體進行了進一步的分析。不同維度的分析得到的結論總結如下：1.受教育程度方面。制造業派遣工的受教育程度有所提升。總體而言，教育程度高的人返鄉的可能性更大，在外出打工的人當中，教育程度高的人更可能就業，失業或者選擇躺平的可能性較小。在就業的人當中，教育程度高的人更傾向于選擇服務業而非制造業，他們更可能做一些技術性或者辦公室工作，而不是做一線工人或者服務型工作的。教育程度高低和固定工、派遣工沒有任何關系，大部分人還是傾向于成為一名固定工，這表明他們對未來有長遠穩定的規劃。2.工資方面。教育水平對勞動生產率沒有影響，高教育程度的工人通過增加勞動時間來提升工資水平。因此中國的制造業工人工作時長比越南、墨西哥和印度的制造業工人都要高。中國制造業工人每天工作10個小時，每周工作6天，其他國家的工人每周工作基本不會超過40個小時。3.動態工資的變化。這些工人可能是先在平臺上找工作，后來外出務工，再后來又從事其他的工作。對比不同工作的動態工資變化，發現在城市里待的時間越長，教育的回報越低。4.使用CEGS數據企業和員工的匹配數據后，在制造業3C產品派遣工這個范圍內，教育程度高低似乎對勞動生產率沒有作用，但教育程度高的人會有更多選擇，除了3C這一行，還可以從事服務行業、技術工作或返鄉。5.所有制造業工人中，倘若某企業采用了新技術，教育程度高的人可能獲利，他們的工資會更高，教育程度低的人則工資會下降。總體上看，教育程度高的人如果有朝一日跳出低端制造陷阱，其受教育程度仍可能帶來積極影響；倘若跳不出來，則工資不會有明顯提升。6.自動化和人工智能技術導致技能兩極化和用工零工化。智能化背景下，企業越是使用新技術，受教育程度高的人越可能從事零工，以上我主要展示了智能化時代制造業的就業變遷情況，主要聚焦零工化。第一，當前制造業中有大量的零工存在，呈現出就業穩定性低，年輕化且教育程度相對高的趨勢。但是不容忽視的是，中國制造業勞動力市場的有效組織，快速集結百萬級高素質勞動力的能力，加大了中國制造業在全世界的比較優勢，同時也吸納了大量的就業。在就業市場變遷和零工化的背景下，應注重其對社會保障體系提出的新挑戰，以及這種短期性的、高流動性的就業方式，可能對勞動者個人人力資本的積累和勞動生產率提升帶來的挑戰。第二，工資的兩極化趨勢對勞動力技能的發展提出挑戰。智能化對制造業一線工人技能的要求極低，從而導致人力資本的錯配，中等技能的勞動力需求減少，導致受教育程度相對較高的人原本應從事中等技能的勞動力，也只能從事一些低技能重復性強的制造業一線藍領工作。這對教育體系的改革提出挑戰。我們是否需要這么多受教育程度高的人，日后該如何根據技術進步對人才需求的趨勢和市場的需求引導教育的發展，智能化大背景下如何做好教育的適配性，是值得我們深思的問題。
該文章在 2024/8/8 12:19:38 編輯過
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