过去几年来，针对一些制造企业招工难问题，国家和地方政府陆续出台多项措施加以缓解。这些举措极其必要，全面梳理我国制造业劳动力用工情况可以****现，制造业高质量****展受制于劳动力供需不匹配情况愈加突出，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的差异也相当明显。

 

在深度剖析制造业劳动力****展态势及风险的基础上，接下来要着力加强制造业劳动力市场变化情况追踪分析，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****展空间。

 

▲图/新华社记者 王建威 摄

 

文 | 赛迪工业和信息化研究院 张淑翠 孟凡达 谢雨奇 关兵

本文转载自微信公众号“财经国家周刊”（ID：ENNWEEKLY），原文首****于2021年12月12日，原标题为《年轻人不爱进工厂，制造业用工缺口怎么填？》。

 

1

年轻、高素质的劳动力都去哪了？

 

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近年来，我国制造业劳动力用工情况越来越呈现三大突出特征。

 

一是行业用工规模下降，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，规上制造企业平均用工人数由8711万人下滑至6550万人，远高于同期营业收入3%水平的降幅。

 

从年龄结构看，制造业劳动力中青年人口占比处于各行业比较的中位数水平。数据显示，2019年制造业城镇就业人口中40岁以下人员占比54%，在国家统计局****布的19个行业中排名第9，略高于全国50.7%的水平，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，制造业劳动力中接受过高等教育的人才占比相对较小。数据显示，2019年制造业城镇就业人口中受高等教育人员占比17.3%，在国家统计局****布的19个行业中排名倒数第5，甚至低于全国22.8%的水平。

 

二是用工区域分布差异明显，东部地区劳动力集聚效应凸显。

 

从规模结构看，制造业劳动力总量在各区域呈东、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、1075.20万人和332.10万人，在总量中的占比分别为59.13%、21.62%、14.71%和4.54%。

 

从年龄结构看，青壮年人口区域分布较为均衡。第七次全国人口普查数据显示，截至2020年11月，15-59岁人口在我国总人口中占比63.35%，在东、中、西、东北地区平均占比为65.02%、61.75%、64.15%和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年我国每10万人口受高等教育人数为15467人，有14个省、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个和2个，在对应地区省级行政区总数中的占比分别为60%、33%、67%和33%。

 

三是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)、成渝经济圈规上工业企业平均用工人数合计达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为27.09%和17.20%。

 

从年龄结构看，京津冀、长三角、大湾区(内地)、成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%和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)、成渝经济圈每10万人口中受高等教育的平均人数分别为27113人、20701人、15699人和14340人，其中京津冀、长三角地区拥有较大的领先优势。

 

2

应高度重视劳动力的结构性和差异性风险

 

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从****展态势来看，我国制造业劳动力供给还存在一些值得重视的挑战和风险。

 

首先，制造业劳动力队伍年龄快速老化、素质改善偏慢，弱化了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上存在两大挑战：

 

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%和31%，制造业年龄结构更为年轻。

 

到了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%和36.6%，制造业劳动力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，制造业就业人员中受高等教育人数比重从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相对滞后。

 

据调研，不少企业反映，对年轻高素质人才招人难、留人难，制造业劳动力队伍如果缺乏新鲜血液补充，将难以支撑制造强国建设。

 

▲图/新华社记者 刘潇 摄

 

其次，制造业岗位与劳动力资源空间分离依然突出，后****地区产业潜力亟待深挖。

 

民营经济是我国制造业就业岗位的主要提供方，对市场嗅觉更为敏锐，民营经济就业人数能较好地反映区域间制造业岗位供给情况。

 

数据显示，2005-2019年，东部制造业民营企业就业岗位占全国比重稳定在65%-67%，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%。

 

结合第七次人口普查中各地区15-59岁适龄劳动力数量，东、中、西部及东北地区比重分别为40.7%、25%、27%和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，已陷入“岗位不足-人才流失-无人****展”的非良性循环。

 

最后，警惕劳动力市场人才素质区域差异拉大趋势，进而加剧制造业****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，我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，2010-2020年十年间，每10万人口中接受大学教育人数从8930人提高到15467人，占比提高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%和16.6%，增幅分别为6个、7.2个和6.3个百分点，值得关注的是，该指标在西部已实现了对中部的追赶反超。

 

从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%和15.8%，增幅分别为-0.4个百分点、1.9个百分点、2.2个百分点和0.2个百分点。

 

总体看，东部劳动力市场人才素质优势显著，受高等教育者占比较其他地区更高，中部地区劳动力素质改善相对滞后。劳动力素质区域差异的拉大，将进一步加剧中西部后****省份制造业人才的供需矛盾，加剧制造业****展的不平衡不充分，应予以高度重视。

 

3

 建议：加强研判，加快转型升级，

让劳动力“引得来、留得住”

 

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基于我国制造业劳动力****展态势及风险分析，综合给出以下几点建议：

 

一是加强对制造业劳动力市场变化情况的追踪分析，定期****布劳动力动态变化报告。

 

建议有关部门加强对制造业劳动力市场的调研，按季度或年度定期****布制造业劳动力市场变化监测报告，****挥对制造业劳动力区域流动的指引作用。

 

构建适用各区域制造业劳动力变化指标体系，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。

 

二是夯实中西部、东北地区制造业基础，开拓制造业劳动力****展空间。

 

中西部、东北地区要有效****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****展过程中的运输难、运费贵等痛点和堵点，做大做强制造业，拓展制造业劳动力就业空间。

 

引导与支持中西部和东北地区加快制造业转型升级，以智能化、数字化改造提高制造业利润空间，提升劳动力福利水平，使劳动力能“引得来、留得住”。

 

三是重点优化中西部、东北地区劳动力市场环境，增强对制造业劳动力的吸引力。

 

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)、成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的方式，甚至聘请有才干人才担任本地“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。

 

充分而有效地利用国家对中西部、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。

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