中国进入“后生产”社会就业演变趋势分析及建议

◎ 孙志燕

提 要:本文从行业、职业和就业形态等三个方面，对我国进入“后生产”社会之后就业演变的长期趋势进行了分析，提出三个基本判断：就业总需求和就业参与率随着生产率的提高趋于下降；就业的稳定性随着新就业形态的发展而降低；高质量就业在国内空间极化与全球重构的趋势同时增强，向其他国家迁移的潜在风险增大。

鉴于此，建议在国家层面实施“就业保留”计划，作为过渡性就业政策，为适应就业总需求下降的长期趋势创造政策缓冲期。强化高等工科院校在培养技术人才方面的核心作用，利用区域战略引导就业向潜在需求更大的地区流动，防止就业分化诱发区域性就业风险。加强“就业优先”目标与其他政策目标导向的一致性与协同性，避免因政策之间的“摩擦”影响就业促进政策的有效性。

近期，我国部分互联网企业出现了集中性的大规模“裁员”、特定就业群体的失业率上升等就业问题，已引起社会广泛关注。这与此前三年全球新冠疫情、经济增长下行压力增大等因素有关，但并非其形成的根本原因。即使扣除这些因素的影响，经济增长恢复到疫情之前的水平，未来我国就业的压力也不会明显减小。因此，就业政策不仅要关注到短期的就业矛盾，更需要从国家工业化、数字化等经济社会转型的大背景出发，面向未来就业的长期性、规律性趋势，尽快进行更系统、更具前瞻性的改革。

一、数字技术正加速推动我国向“后生产”社会转型，就业格局出现了更复杂的演变

目前我国经济社会正同时经历两个重大的转型，一是向工业化中后期的转型，产业结构“去工业化”“服务化”的特征日益显著；二是经济社会的数字化转型，更多的产品和服务被“数字”化，并由“机器”（相当于虚拟化、智能化的劳动力）生产或提供。二者叠加之后的转型被英国牛津大学的经济学家卡尔·弗雷（Carl Frey）称为“后生产”社会转型，代表着一种全新的发展范式。在此背景下，我国就业不仅会在行业层面出现重大结构性改变，未来就业的职业结构、地区间的就业分布也会出现更复杂、更长期的变化。

（一）制造业就业在技术进步的推动下将在更低的发展水平达峰，对就业整体的拉动作用趋于减弱

本文利用国际劳工组织（ILO）的数据，对全球180个国家，1991-2021年期间制造业就业与生产率水平进行了拟合分析。如图1所示，全球制造业就业比重的平均水平在过去30年间呈现出下降的趋势，低收入和下中等收入国家的制造业就业比重也未显现出明显的提高。制造业就业比重与劳动生产率呈现出倒U型的变化趋势。从不同时期的峰值水平来看，1991年，就业生产率（即GDP/就业人口）大约在8.5万美元（注：2017年国际美元，购买力平价，下同）时，制造业就业比重达到峰值，约为17.4%；到2021年，就业生产率大约为3.8万美元时，制造业就业比重就已达到了峰值，约为11.8%，峰值水平比1991年下降了近6个百分点，说明智能制造、物联网、机器人等新一代技术对制造业部门的就业已经产生了显著的替代效应。这是“后生产”社会制造业就业的重要趋势之一，即制造业就业将在相对更低的发展水平出现更低水平的达峰，对就业整体的拉动效应减弱。

图1 各国制造业就业与生产率关系的拟合分析

2021年，我国就业生产率大约为3.2万美元，已临近峰值水平；制造业部门的就业约为1.5亿人，所占比重约为19%，比同期的峰值水平高出7个多百分点，①数据来源：国际劳工组织（ILO）数据库。比美国、日本等制造业大国同期的制造业就业比重（分别为9.9%和15.8%）都要高。我国整体进入工业化中后期的发展阶段，制造业增长减缓已是必然之势。综合这两方面因素，我国未来制造业就业增长的空间已非常有限。如果劳动力技能的升级慢于技术的进步，还可能因技术替代而导致该部门向外挤压释放更多冗余的就业岗位。

（二）技术进步对不同职业的就业产生了显著分化，低技能的生产性职业减少已成必然趋势

进入“后生产”社会的转型之后，我国就业还面临着技术进步对不同职业造成的分化性影响。本文以就业中最具代表性的两类职业——技术性和生产性职业为重点，对全球180个国家1991年和2019年的就业变化进行了拟合分析。如图2所示，从全球范围来看，生产性职业的就业与生产率水平呈现倒U型的关系。生产率处在较低水平时，从事生产性职业的就业所占比重要高于技术性职业的就业；当生产率大约提高到8.4万美元（1991年）和5.8万美元（2019年）时，该比重达到峰值，之后随着生产率水平的提高而逐步下降。而技术性职业的变化趋势与之恰好相反，该就业比重与生产率水平呈现出非常强的正相关性。当就业生产率大约在2.5万美元（1991年）和3.9万美元（2019年）水平时，技术性职业的就业比重超过生产性职业的就业比重，并随着生产率的提高而快速上升。对比1991年和2019年两类职业的变化，还可以看到另一个重要趋势，即2019年两类职业之间的“剪刀差”明显大于1991年。发达国家的经验也验证了这一趋势。如美国作为技术领先的发达国家，其技术性职业与生产性职业之比由1991年的1.7扩大到2019年的3；同比，日本由1991年的0.9扩大到2019年的1.4。

2019年，我国就业生产率大约为2.9万美元（同上，按照2017年国际美元购买力平价测算），从事生产性职业的就业7000多万人，占就业总规模的比重约为9.5%①数据来源：国际劳工组织（ILO）模型估计值。。参照上述各国就业结构变化的一般趋势，我国生产性职业的就业比重仍处在上升阶段，但是已临近分化的转折点。随着制造业数字化转型的加快，预计生产性职业的就业将快速达峰，并进入快速下降的发展阶段。如果按照降低到同期上中等收入国家的平均水平（2019年，生产性职业的就业比重约为7.2%）来估算，至少要减少2个多百分点的就业（大约1500万的就业规模）。如果加上其他职业岗位的技术替代，预计会有更大规模的就业在“后生产”社会的转型中受到影响。从事生产性职业的就业者，多数技能水平、收入水平相对偏低，很难向上转移到技术水平更高的职业或者生产率更高的行业。这是我国就业将要面临的重要挑战之一。

（三）服务业数字化转型演化出多种新的就业形态，高质量就业的空间极化与全球重构的趋势同时增强

服务业作为“后生产”社会中对就业贡献最大的部门，在数字化技术的影响下，不只是出现了与制造业相同的就业替代效应，就业形态也出现了根本性变化，线上、远程、平台等新就业形态越来越成为“后生产”社会就业的“新常态”。根据国际劳工组织（ILO）和牛津大学互联网研究所联合对全球线上劳动力指数的跟踪数据，①该指数反映的是以数字化平台为载体的灵活就业发展趋势。2016年6月至今，该指数平均增幅超过了30%，其中2020年的增幅最大，接近70%，之后有所下降（如图3所示）。我国新形态就业也在快速增长，2020年平台企业员工数约631 万人，比2017年增加13.5%；以抖音平台为例，2019年8月-2020 年8月，共有2097 万人通过从事创作、直播、电商等工作获得收入。②资料来源：国家信息中心《中国共享经济发展报告（2021）》。但与传统就业相比，新形态就业具有更显著的季节波动性，预示着未来就业的稳定性降低，周期性结构短缺与失业的矛盾并存。

图3 2016-2022年全球线上劳动力指数的变化趋势

就业的“远程”化是对我国未来服务业就业影响最为深远的形态变化。根据麦肯锡对不同行业可远程办公的潜在就业比重测算，越是技术水平高、收入水平高的高质量就业，数字化水平就越高，实现潜在远程办公的就业比重就越高。如图4所示，金融保险服务业超过75%的就业可在不影响效率的前提下进行远程办公，理论上该比重可达到86%；科学技术、IT和通讯服务等服务业中可远程就业的比重也都超过了50%；教育、批发等传统服务业可远程就业的比重分别为33%和41%，理论上的最大值超过了50%。相比，技能水平和收入水平相对较低的住宿餐饮、交通仓储、零售等“低薪”服务业可远程就业的比重都在20%以下。

图4 不同行业可远程就业的潜在比重

据此估算，发达经济体20%-25%的就业可以每周远程办公3-5天，不会对生产效率产生任何负面影响；我国因专业化服务业就业的占比相对较低，可远程就业的比重也明显低于发达国家，占比约为11%。①数据来源：同图4。服务业就业可远程化水平的高低，代表着可提供服务或者服务可交易的市场半径的大小；服务市场半径越大，在地理空间上的集聚度就越高。这包含两个层面的涵义：从国内来看，随着数字化水平的提高，高质量服务业将进一步向少数优势地区集中，加剧地区之间的就业分化。从国际来看，发达国家在专业技术水平更高的服务部门具有领先优势，在远程化的推动下，可能在全球出现大规模的离岸重构，类似于工业化时期制造业的转移，区别在于这些高端服务业更倾向于向发达国家集聚，这将对我国就业的总需求带来更严重的负面影响。

综上所述，对我国进入“后生产”社会之后，未来就业趋势的三个基本判断是：一是制造业创造新就业需求的能力降低，技术进步对更多职业具有“破坏性”影响，长期来看就业的总需求和就业参与率都趋于下降；二是新形态就业的占比提高，就业的稳定性下降，周期性短缺的就业矛盾突出；三是专业化水平和收入水平较高的高质量就业，在地区之间将出现更显著的失衡，向其他国家迁移的潜在风险增大。

二、立足未来就业变化的长期趋势，加快构建与“后生产”社会相匹配的就业政策体系

数字技术推动的后生产社会转型，给就业带来的是系统性、长期性的改变。这些变化造成了我国就业的供给和需求与“后生产”社会转型的新要求不匹配。这是引发新就业问题和矛盾的根本原因。因此，未来就业政策的着力点应当聚焦在如何提高二者的匹配度。具体建议如下。

第一，在国家层面实施针对性的“就业保留”计划，作为“后生产”社会转型的过渡性就业政策，为适应就业总需求下降的长期趋势创造政策缓冲期。受疫情等短期因素的影响，我国数字化转型将进一步加快，部分行业、部分职业的就业被技术替代的速度将加快，就业压力可能出现集中性“膨胀”。建议针对低技能、生产性职业等面临着更高替代风险的就业，在国家层面实施一定期限的“就业保留”计划。通过对企业因保留这些就业而增加的工资、社会保险等人工成本给予相应的财政补贴、税收减免，鼓励企业通过内部转岗、减少单位员工的工作时间、弹性聘用、增加周薪/日薪就业等多种形式来稳定就业需求，尽可能延长低技能劳动力就业的时间，降低短期出现大规模失业的风险。

第二，充分发挥高等工科院校在培养技术型人才方面的核心作用，全面提高劳动力适应“后生产”社会就业新需求的能力。新一代技术具有更高的技术复杂度，无论产品还是服务，其背后都是一个复杂的“技术集成体”。从业者要面对的往往是人工智能、机器学习、物联网等先进技术创造的非结构化、数实（数字化和物理）相融的就业环境，需要更高教育水平的技术型人才，而不仅仅是“高技能”。鉴于此，建议我国适度扩大高等教育的招生规模，加快提高劳动力整体学历教育水平。借鉴法国、新加坡、德国等国家的经验，建立可转移的“终身学习账户”，通过财政补贴为已毕业的学生提供一定学时的技术培训，让他们能够有更多机会回到高校更新专业知识；积极推动高校利用一些共享平台，开设普惠性的线上课程，拓宽劳动力获取更专业技术培训的渠道，增强劳动力对未来就业的适应能力。

第三，利用区域战略引导就业向潜在需求更大的地区流动，防止就业过度集聚而衍生出区域性就业风险。线上、远程、平台等新形态就业，成为未来常态化就业之后，就业在空间上将出现更大规模的集聚。由此造成，就业集聚的地区可能因过度竞争、社会成本上升而导致就业需求被抑制，非就业集聚的地区则因缺乏足够的就业，要素不断流出，导致本地区就业需求进一步萎缩，地区间就业的供给和需求失衡加剧。因此，需进一步强化区域战略对地区间就业供给需求的调控引导作用。重点包括：加大相对落后地区传统基础设施数字化改造和新能源、低碳技术产业、公共服务等领域的数字化投资，创造更多绿色、数字化转型的就业新需求；加快推动医疗、养老、失业等社会保险和住房公积金账户全额在地区之间的转移，以此带动更多劳动力向潜在需求更大的地区流动，避免区域性就业风险的形成。

第四，加强就业政策与其他相关政策改革的协调，为应对未来就业变化的不确定性做好更充分的政策准备。人工智能、机器学习等技术发展与渗透的速度尚存在较大的不确定性，我国就业何时达到“平台期”也不确定。此外，就业也不只是受到技术进步的影响，还与经济转型的进程、国际环境的变化等有关。因此，应对未来就业中可能出现的问题和风险，除了要完善就业政策之外，就业政策与相关政策的统筹协调也十分关键。如在总需求增长有限的情况下，延迟退休的政策与就业优先政策的平衡；对企业智能设备投资的鼓励政策需要对其就业替代效应做好政策准备；在推动服务业开放时，需要充分考虑全球高端服务业重构外迁的潜在风险等。因此，要对不同政策调整对就业的中长期影响进行充分评估，确保就业优先目标与其他政策目标保持一致，尽可能减少政策之间的摩擦，影响就业促进政策的有效性。