澎湃Logo
下载客户端

登录

  • +1

赛迪智库|警惕制造业劳动力素质差距大,加剧区域发展不平衡

张淑翠 孟凡达 谢雨奇 关兵
2021-11-11 11:21
来源:澎湃新闻
全球智库 >
字号

面对制造业高质量发展受制劳动力供需不匹配问题,国家与地方政府已陆续出台各项针对性措施,缓解制造业劳动力短缺问题。赛迪研究院工业经济研究所对中国制造业劳动力用工进行梳理分析,发现制造业行业用工规模快速下降,用工结构分化及用工区域分布差异明显,并深度剖析了制造业劳动力发展态势,以及可能潜在的“三大”风险,建议加强制造业劳动力市场变化情况追踪分析等多维举措,促进制造业劳动力区域间有序流动,重点提高中西部、东北地区对制造业劳动力的吸引力,开拓制造业劳动力发展空间。 

一、中国制造业劳动力用工规模稳中回落,用工结构分化、用工区域分布差异明显

行业用工规模快速下降,青年人口与高等人才占比相对滞后。从规模结构看,制造业劳动力总量逐步下降。根据国家统计局数据,2015-2020年,制造企业的平均用工人数由8711万人下滑至6550万人。从年龄结构看,制造业劳动力中青年人口占比处于中游。数据显示,2019年制造业城镇就业人口中40岁以下就业人员占比为54%,在国家统计局发布的19个行业中排名第九,略高于全国50.7%水平,远低于信息传输、软件和信息技术服务业79.8%的水平。从受教育程度看,制造业劳动力中高等人才占比相对落后。数据显示,2019年制造业城镇就业人口中大学生学历以上(含专科)就业人员占比仅17.3%,在国家统计局发布的19个行业中排名倒数第五,甚至低于全国22.8%的水平。

用工区域分布差异明显,东部地区劳动力积聚效应较凸显。从规模结构看,制造业劳动力总量在各区域间呈东、中、西、东北四级阶梯分布。数据显示,截至2021年6月,上述四大地区规上工业企业平均用工人数分别为4322.20万人、1580.30万人、1075.20万人、332.10万人,在总量中的占比分别为59.13%、21.62%、14.71%、4.54%。从年龄结构看,青壮年人口的区域分布较为均衡。“第七次全国人口普查”数据显示,截至2020年11月,15-59岁人口在中国总人口中的占比为63.35%,在东、中、西、东北地区的各省平均占比为65.02%、61.75%、64.15%、64.95%。从受教育程度看,东部与东北地区人口在高等教育方面表现亮眼。数据显示,2020年中国每10万人口中拥有大学学历(含大专)的人数为15467人,各地共有14个省份、自治区、直辖市高于全国水平。其中,东部、西部、东北、中部地区各占6个、4个、2个、2个,在对应地区省级行政区总数中的占比分别为60%、33%、67%、33%。

用工集聚四大经济圈,京津冀、长三角对制造业劳动力虹吸效应更明显。从规模结构看,京津冀、长三角、大湾区(内地)、川渝经济圈规上工业企业平均用工人数合计达到4087.90万人,在全国工业企业平均用工人数中的比重为55.92%,其中京津冀、长三角地区的占比分别实现27.09%、17.20%。从年龄结构看,京津冀、长三角、大湾区(内地)、川渝经济圈四大经济圈总人口中15-59岁人口的占比分别为64.44%、64.90%、68.80%、62.20%,除成渝外均高于全国水平(63.35%),尤其是大湾区(内地)青壮年劳动力供应充裕。从受教育程度看,京津冀、长三角、大湾区(内地)、川渝经济圈四大经济圈每10万人口中拥有大学学历(含大专)的平均人数分别为27113人、20701人、15699人、14340人,其中京津冀、长三角地区拥有较大领先优势。 

二、制造业劳动力发展态势及潜在“三大”风险

制造业劳动力队伍年龄快速老化、素质改善偏慢,弱化对制造强国的支撑能力。“十三五”期间,制造业劳动力队伍总体层面存在两大风险。

一是劳动力年龄结构快速老化。根据《中国人口和就业统计年鉴》城镇就业口径数据,2015年制造业劳动力30岁以下占比28.2%,30-45岁占比45.7%,45岁以上占比26.2%,同期全行业各年龄段劳动力占比分别为24.7%、44.3%、31%,制造业年龄结构更为年轻。2019年制造业劳动力30岁以下占比21.4%,30-45岁占比46.1%,45岁以上占比32.4%,同期全行业各年龄段劳动力占比分别为21.3%、42.2%、36.6%,制造业年龄老化程度已接近全行业水平。其中30岁以下比重下降6.8个百分点,高于全行业该年龄段3.4个百分点的降幅,45岁以上比重提高6.2个百分点,高于全行业该年龄段5.6个百分点的增幅,制造业劳动力年龄老化速度过快。

二是劳动力素质改善偏慢。根据《中国人口和就业统计年鉴》数据,2015-2019年间,制造业就业人员中大学及以上学历(含大专、高职教育)比重从16.8%提高至17.3%,仅上升0.5个百分点,而同期全行业该比重从18.8%提高至22.8%,上升4个百分点,制造业劳动力素质改善明显滞后。年轻的高素质人才不愿意从事制造业工作是导致上述趋势的关键,制造业劳动力队伍缺乏新鲜血液的补充,将难以支撑制造强国建设的目标。

制造业岗位与劳动力资源的空间分离依然突出,后发地区产业潜力亟待深挖。民营经济是中国制造业就业岗位的主要提供方,其对市场的嗅觉更为敏锐,民营经济就业人数能较好反映区域间制造业岗位供给情况。2005-2019年间,东部制造业民营企业就业岗位占全国比重稳定在65%-67%水平,西部地区比重从12.5%降至11.3%,东北地区比重从6.7%降至4.7%,中部地区比重从15.7%提高至17.3%,制造业就业岗位创造有所改善。结合第七次人口普查中各地区15-59岁适龄劳动力数量看,东、中、西部及东北比重分别为40.7%、25%、27%、7.1%。对比制造业岗位与劳动力资源空间分布情况,东部制造业岗位比重较劳动力资源比重高26个百分点,该地区制造业主要靠中、西部区域劳动力输入支撑。值得关注的是,东北地区制造业岗位比重下降过快过大,导致人才流失现象严重,陷入“岗位不足-人才流失-无人发展”的恶性循环。

警惕劳动力市场人才素质区域差异拉大趋势,加剧制造业发展不平衡。根据第七次人口普查结果与第六次人口普查结果比较,中国劳动力素质有显著提升,但区域间提升幅度差异较大。从全国整体情况看,2010年-2020年十年间,每十万人口中大学教育程度人数从8930人提高到15467人,比重提高6.5个百分点,高中学历人数占比提高1.1个百分点。其中,东部省份大学及以上学历人数比重达20.9%,提高7.8个百分点,占比及增幅在区域间表现最佳。中、西部及东北地区大学及以上学历人数比重分别达到13.7%、14.5%、16.6%,增幅分别为6个百分点、7.2个百分点、6.3个百分点,值得关注的是,该指标西部已实现对中部的追赶反超。高中学历人数占比看,东、中、西部及东北地区分别达到16.1%、15.9%、12.5%、15.8%,增幅分别为-0.4个百分点、1.9个百分点、2.2个百分点、0.2个百分点,劳动力素质相对较高的东部、东北地区该层面增速有限,甚至出现负增长。

总体看,东部劳动力市场人才素质优势显著,与其他地区差异拉大,中部地区劳动力素质改善相对滞后。劳动力素质区域差异拉大,将进一步加剧中西部后发省份的制造业人才供需矛盾,加剧制造业发展不平衡不充分,应予以重视。

三、政策建议

加强制造业劳动力市场变化情况追踪分析,定期发布劳动力动态变化报告。建议有关部门加强制造业劳动力市场调研,按季度或年度定期发布制造业劳动力市场变化的监测报告,提高对制造业劳动力区域流动的指引作用。构建适用各区域的制造业劳动力变化的指标体系,比如制造业劳动力规模、制造业劳动力年龄结构、制造业劳动力受教育情况等,加强各地对制造业劳动力市场环境的研判。

夯实中西部、东北地区制造业基础,开拓制造业劳动力发展空间。中西部、东北地区要有效发挥政府与市场结合的灵活机制,多方筹措资金,借助国家“两重一新”战略机遇以及5G等新一代信息技术,大力改善基础设施,畅通制造业高质量发展过程中的“运输难”“运费贵”等“痛点”“堵点”,做大做强制造业,拓展制造业劳动力就业空间。引导与支持中西部、东北地区加快制造业转型升级,以智能化、数字化等提高制造业利润空间,进而提升制造业劳动力福利水平,使制造业劳动力“引得来、留得住”。

重点优化中西部、东北地区劳动力市场环境,增强对制造业劳动力吸引力。引导与支持中西部、东北地区提高有关制造业劳动力招引政策的灵活性,充分挖掘东部特别是京津冀、长三角、大湾区(内地)、川渝经济圈等经济圈劳动力的“冗余价值”,比如,采取技能人才和高素质人才在本地兼职方式,甚至可以聘请有才干的人才担任本地“分部经济”的顾问或负责人,借助互联网等现代化办公设施,进行远程工作指导。充分有效利用国家对中西部、东北地区的倾斜支持政策,通过申报国家级人才项目,提高劳动力特别是高素质劳动力聚集度。

(作者张淑翠、孟凡达、谢雨奇、关兵均来自中国电子信息产业发展研究院)

    责任编辑:田春玲
    校对:施鋆
    澎湃新闻报料:021-962866
    澎湃新闻,未经授权不得转载
    +1
    收藏
    我要举报
            查看更多

            扫码下载澎湃新闻客户端

            沪ICP备14003370号

            沪公网安备31010602000299号

            互联网新闻信息服务许可证:31120170006

            增值电信业务经营许可证:沪B2-2017116

            © 2014-2024 上海东方报业有限公司

            反馈