◎ 孫志燕

提 要:本文從行業(yè)、職業(yè)和就業(yè)形態(tài)等三個方面，對我國進入“后生產”社會之后就業(yè)演變的長期趨勢進行了分析，提出三個基本判斷：就業(yè)總需求和就業(yè)參與率隨著生產率的提高趨于下降；就業(yè)的穩(wěn)定性隨著新就業(yè)形態(tài)的發(fā)展而降低；高質量就業(yè)在國內空間極化與全球重構的趨勢同時增強，向其他國家遷移的潛在風險增大。

鑒于此，建議在國家層面實施“就業(yè)保留”計劃，作為過渡性就業(yè)政策，為適應就業(yè)總需求下降的長期趨勢創(chuàng)造政策緩沖期。強化高等工科院校在培養(yǎng)技術人才方面的核心作用，利用區(qū)域戰(zhàn)略引導就業(yè)向潛在需求更大的地區(qū)流動，防止就業(yè)分化誘發(fā)區(qū)域性就業(yè)風險。加強“就業(yè)優(yōu)先”目標與其他政策目標導向的一致性與協同性，避免因政策之間的“摩擦”影響就業(yè)促進政策的有效性。

近期，我國部分互聯網企業(yè)出現了集中性的大規(guī)?！安脝T”、特定就業(yè)群體的失業(yè)率上升等就業(yè)問題，已引起社會廣泛關注。這與此前三年全球新冠疫情、經濟增長下行壓力增大等因素有關，但并非其形成的根本原因。即使扣除這些因素的影響，經濟增長恢復到疫情之前的水平，未來我國就業(yè)的壓力也不會明顯減小。因此，就業(yè)政策不僅要關注到短期的就業(yè)矛盾，更需要從國家工業(yè)化、數字化等經濟社會轉型的大背景出發(fā)，面向未來就業(yè)的長期性、規(guī)律性趨勢，盡快進行更系統(tǒng)、更具前瞻性的改革。

一、數字技術正加速推動我國向“后生產”社會轉型，就業(yè)格局出現了更復雜的演變

目前我國經濟社會正同時經歷兩個重大的轉型，一是向工業(yè)化中后期的轉型，產業(yè)結構“去工業(yè)化”“服務化”的特征日益顯著；二是經濟社會的數字化轉型，更多的產品和服務被“數字”化，并由“機器”（相當于虛擬化、智能化的勞動力）生產或提供。二者疊加之后的轉型被英國牛津大學的經濟學家卡爾·弗雷（Carl Frey）稱為“后生產”社會轉型，代表著一種全新的發(fā)展范式。在此背景下，我國就業(yè)不僅會在行業(yè)層面出現重大結構性改變，未來就業(yè)的職業(yè)結構、地區(qū)間的就業(yè)分布也會出現更復雜、更長期的變化。

（一）制造業(yè)就業(yè)在技術進步的推動下將在更低的發(fā)展水平達峰，對就業(yè)整體的拉動作用趨于減弱

本文利用國際勞工組織（ILO）的數據，對全球180個國家，1991-2021年期間制造業(yè)就業(yè)與生產率水平進行了擬合分析。如圖1所示，全球制造業(yè)就業(yè)比重的平均水平在過去30年間呈現出下降的趨勢，低收入和下中等收入國家的制造業(yè)就業(yè)比重也未顯現出明顯的提高。制造業(yè)就業(yè)比重與勞動生產率呈現出倒U型的變化趨勢。從不同時期的峰值水平來看，1991年，就業(yè)生產率（即GDP/就業(yè)人口）大約在8.5萬美元（注：2017年國際美元，購買力平價，下同）時，制造業(yè)就業(yè)比重達到峰值，約為17.4%；到2021年，就業(yè)生產率大約為3.8萬美元時，制造業(yè)就業(yè)比重就已達到了峰值，約為11.8%，峰值水平比1991年下降了近6個百分點，說明智能制造、物聯網、機器人等新一代技術對制造業(yè)部門的就業(yè)已經產生了顯著的替代效應。這是“后生產”社會制造業(yè)就業(yè)的重要趨勢之一，即制造業(yè)就業(yè)將在相對更低的發(fā)展水平出現更低水平的達峰，對就業(yè)整體的拉動效應減弱。

圖1 各國制造業(yè)就業(yè)與生產率關系的擬合分析

2021年，我國就業(yè)生產率大約為3.2萬美元，已臨近峰值水平；制造業(yè)部門的就業(yè)約為1.5億人，所占比重約為19%，比同期的峰值水平高出7個多百分點，①數據來源：國際勞工組織（ILO）數據庫。比美國、日本等制造業(yè)大國同期的制造業(yè)就業(yè)比重（分別為9.9%和15.8%）都要高。我國整體進入工業(yè)化中后期的發(fā)展階段，制造業(yè)增長減緩已是必然之勢。綜合這兩方面因素，我國未來制造業(yè)就業(yè)增長的空間已非常有限。如果勞動力技能的升級慢于技術的進步，還可能因技術替代而導致該部門向外擠壓釋放更多冗余的就業(yè)崗位。

（二）技術進步對不同職業(yè)的就業(yè)產生了顯著分化，低技能的生產性職業(yè)減少已成必然趨勢

進入“后生產”社會的轉型之后，我國就業(yè)還面臨著技術進步對不同職業(yè)造成的分化性影響。本文以就業(yè)中最具代表性的兩類職業(yè)——技術性和生產性職業(yè)為重點，對全球180個國家1991年和2019年的就業(yè)變化進行了擬合分析。如圖2所示，從全球范圍來看，生產性職業(yè)的就業(yè)與生產率水平呈現倒U型的關系。生產率處在較低水平時，從事生產性職業(yè)的就業(yè)所占比重要高于技術性職業(yè)的就業(yè)；當生產率大約提高到8.4萬美元（1991年）和5.8萬美元（2019年）時，該比重達到峰值，之后隨著生產率水平的提高而逐步下降。而技術性職業(yè)的變化趨勢與之恰好相反，該就業(yè)比重與生產率水平呈現出非常強的正相關性。當就業(yè)生產率大約在2.5萬美元（1991年）和3.9萬美元（2019年）水平時，技術性職業(yè)的就業(yè)比重超過生產性職業(yè)的就業(yè)比重，并隨著生產率的提高而快速上升。對比1991年和2019年兩類職業(yè)的變化，還可以看到另一個重要趨勢，即2019年兩類職業(yè)之間的“剪刀差”明顯大于1991年。發(fā)達國家的經驗也驗證了這一趨勢。如美國作為技術領先的發(fā)達國家，其技術性職業(yè)與生產性職業(yè)之比由1991年的1.7擴大到2019年的3；同比，日本由1991年的0.9擴大到2019年的1.4。

2019年，我國就業(yè)生產率大約為2.9萬美元（同上，按照2017年國際美元購買力平價測算），從事生產性職業(yè)的就業(yè)7000多萬人，占就業(yè)總規(guī)模的比重約為9.5%①數據來源：國際勞工組織（ILO）模型估計值。。參照上述各國就業(yè)結構變化的一般趨勢，我國生產性職業(yè)的就業(yè)比重仍處在上升階段，但是已臨近分化的轉折點。隨著制造業(yè)數字化轉型的加快，預計生產性職業(yè)的就業(yè)將快速達峰，并進入快速下降的發(fā)展階段。如果按照降低到同期上中等收入國家的平均水平（2019年，生產性職業(yè)的就業(yè)比重約為7.2%）來估算，至少要減少2個多百分點的就業(yè)（大約1500萬的就業(yè)規(guī)模）。如果加上其他職業(yè)崗位的技術替代，預計會有更大規(guī)模的就業(yè)在“后生產”社會的轉型中受到影響。從事生產性職業(yè)的就業(yè)者，多數技能水平、收入水平相對偏低，很難向上轉移到技術水平更高的職業(yè)或者生產率更高的行業(yè)。這是我國就業(yè)將要面臨的重要挑戰(zhàn)之一。

（三）服務業(yè)數字化轉型演化出多種新的就業(yè)形態(tài)，高質量就業(yè)的空間極化與全球重構的趨勢同時增強

服務業(yè)作為“后生產”社會中對就業(yè)貢獻最大的部門，在數字化技術的影響下，不只是出現了與制造業(yè)相同的就業(yè)替代效應，就業(yè)形態(tài)也出現了根本性變化，線上、遠程、平臺等新就業(yè)形態(tài)越來越成為“后生產”社會就業(yè)的“新常態(tài)”。根據國際勞工組織（ILO）和牛津大學互聯網研究所聯合對全球線上勞動力指數的跟蹤數據，①該指數反映的是以數字化平臺為載體的靈活就業(yè)發(fā)展趨勢。2016年6月至今，該指數平均增幅超過了30%，其中2020年的增幅最大，接近70%，之后有所下降（如圖3所示）。我國新形態(tài)就業(yè)也在快速增長，2020年平臺企業(yè)員工數約631 萬人，比2017年增加13.5%；以抖音平臺為例，2019年8月-2020 年8月，共有2097 萬人通過從事創(chuàng)作、直播、電商等工作獲得收入。②資料來源：國家信息中心《中國共享經濟發(fā)展報告（2021）》。但與傳統(tǒng)就業(yè)相比，新形態(tài)就業(yè)具有更顯著的季節(jié)波動性，預示著未來就業(yè)的穩(wěn)定性降低，周期性結構短缺與失業(yè)的矛盾并存。

圖3 2016-2022年全球線上勞動力指數的變化趨勢

就業(yè)的“遠程”化是對我國未來服務業(yè)就業(yè)影響最為深遠的形態(tài)變化。根據麥肯錫對不同行業(yè)可遠程辦公的潛在就業(yè)比重測算，越是技術水平高、收入水平高的高質量就業(yè)，數字化水平就越高，實現潛在遠程辦公的就業(yè)比重就越高。如圖4所示，金融保險服務業(yè)超過75%的就業(yè)可在不影響效率的前提下進行遠程辦公，理論上該比重可達到86%；科學技術、IT和通訊服務等服務業(yè)中可遠程就業(yè)的比重也都超過了50%；教育、批發(fā)等傳統(tǒng)服務業(yè)可遠程就業(yè)的比重分別為33%和41%，理論上的最大值超過了50%。相比，技能水平和收入水平相對較低的住宿餐飲、交通倉儲、零售等“低薪”服務業(yè)可遠程就業(yè)的比重都在20%以下。

圖4 不同行業(yè)可遠程就業(yè)的潛在比重

據此估算，發(fā)達經濟體20%-25%的就業(yè)可以每周遠程辦公3-5天，不會對生產效率產生任何負面影響；我國因專業(yè)化服務業(yè)就業(yè)的占比相對較低，可遠程就業(yè)的比重也明顯低于發(fā)達國家，占比約為11%。①數據來源：同圖4。服務業(yè)就業(yè)可遠程化水平的高低，代表著可提供服務或者服務可交易的市場半徑的大?。环帐袌霭霃皆酱?，在地理空間上的集聚度就越高。這包含兩個層面的涵義：從國內來看，隨著數字化水平的提高，高質量服務業(yè)將進一步向少數優(yōu)勢地區(qū)集中，加劇地區(qū)之間的就業(yè)分化。從國際來看，發(fā)達國家在專業(yè)技術水平更高的服務部門具有領先優(yōu)勢，在遠程化的推動下，可能在全球出現大規(guī)模的離岸重構，類似于工業(yè)化時期制造業(yè)的轉移，區(qū)別在于這些高端服務業(yè)更傾向于向發(fā)達國家集聚，這將對我國就業(yè)的總需求帶來更嚴重的負面影響。

綜上所述，對我國進入“后生產”社會之后，未來就業(yè)趨勢的三個基本判斷是：一是制造業(yè)創(chuàng)造新就業(yè)需求的能力降低，技術進步對更多職業(yè)具有“破壞性”影響，長期來看就業(yè)的總需求和就業(yè)參與率都趨于下降；二是新形態(tài)就業(yè)的占比提高，就業(yè)的穩(wěn)定性下降，周期性短缺的就業(yè)矛盾突出；三是專業(yè)化水平和收入水平較高的高質量就業(yè)，在地區(qū)之間將出現更顯著的失衡，向其他國家遷移的潛在風險增大。

二、立足未來就業(yè)變化的長期趨勢，加快構建與“后生產”社會相匹配的就業(yè)政策體系

數字技術推動的后生產社會轉型，給就業(yè)帶來的是系統(tǒng)性、長期性的改變。這些變化造成了我國就業(yè)的供給和需求與“后生產”社會轉型的新要求不匹配。這是引發(fā)新就業(yè)問題和矛盾的根本原因。因此，未來就業(yè)政策的著力點應當聚焦在如何提高二者的匹配度。具體建議如下。

第一，在國家層面實施針對性的“就業(yè)保留”計劃，作為“后生產”社會轉型的過渡性就業(yè)政策，為適應就業(yè)總需求下降的長期趨勢創(chuàng)造政策緩沖期。受疫情等短期因素的影響，我國數字化轉型將進一步加快，部分行業(yè)、部分職業(yè)的就業(yè)被技術替代的速度將加快，就業(yè)壓力可能出現集中性“膨脹”。建議針對低技能、生產性職業(yè)等面臨著更高替代風險的就業(yè)，在國家層面實施一定期限的“就業(yè)保留”計劃。通過對企業(yè)因保留這些就業(yè)而增加的工資、社會保險等人工成本給予相應的財政補貼、稅收減免，鼓勵企業(yè)通過內部轉崗、減少單位員工的工作時間、彈性聘用、增加周薪/日薪就業(yè)等多種形式來穩(wěn)定就業(yè)需求，盡可能延長低技能勞動力就業(yè)的時間，降低短期出現大規(guī)模失業(yè)的風險。

第二，充分發(fā)揮高等工科院校在培養(yǎng)技術型人才方面的核心作用，全面提高勞動力適應“后生產”社會就業(yè)新需求的能力。新一代技術具有更高的技術復雜度，無論產品還是服務，其背后都是一個復雜的“技術集成體”。從業(yè)者要面對的往往是人工智能、機器學習、物聯網等先進技術創(chuàng)造的非結構化、數實（數字化和物理）相融的就業(yè)環(huán)境，需要更高教育水平的技術型人才，而不僅僅是“高技能”。鑒于此，建議我國適度擴大高等教育的招生規(guī)模，加快提高勞動力整體學歷教育水平。借鑒法國、新加坡、德國等國家的經驗，建立可轉移的“終身學習賬戶”，通過財政補貼為已畢業(yè)的學生提供一定學時的技術培訓，讓他們能夠有更多機會回到高校更新專業(yè)知識；積極推動高校利用一些共享平臺，開設普惠性的線上課程，拓寬勞動力獲取更專業(yè)技術培訓的渠道，增強勞動力對未來就業(yè)的適應能力。

第三，利用區(qū)域戰(zhàn)略引導就業(yè)向潛在需求更大的地區(qū)流動，防止就業(yè)過度集聚而衍生出區(qū)域性就業(yè)風險。線上、遠程、平臺等新形態(tài)就業(yè)，成為未來常態(tài)化就業(yè)之后，就業(yè)在空間上將出現更大規(guī)模的集聚。由此造成，就業(yè)集聚的地區(qū)可能因過度競爭、社會成本上升而導致就業(yè)需求被抑制，非就業(yè)集聚的地區(qū)則因缺乏足夠的就業(yè)，要素不斷流出，導致本地區(qū)就業(yè)需求進一步萎縮，地區(qū)間就業(yè)的供給和需求失衡加劇。因此，需進一步強化區(qū)域戰(zhàn)略對地區(qū)間就業(yè)供給需求的調控引導作用。重點包括：加大相對落后地區(qū)傳統(tǒng)基礎設施數字化改造和新能源、低碳技術產業(yè)、公共服務等領域的數字化投資，創(chuàng)造更多綠色、數字化轉型的就業(yè)新需求；加快推動醫(yī)療、養(yǎng)老、失業(yè)等社會保險和住房公積金賬戶全額在地區(qū)之間的轉移，以此帶動更多勞動力向潛在需求更大的地區(qū)流動，避免區(qū)域性就業(yè)風險的形成。

第四，加強就業(yè)政策與其他相關政策改革的協調，為應對未來就業(yè)變化的不確定性做好更充分的政策準備。人工智能、機器學習等技術發(fā)展與滲透的速度尚存在較大的不確定性，我國就業(yè)何時達到“平臺期”也不確定。此外，就業(yè)也不只是受到技術進步的影響，還與經濟轉型的進程、國際環(huán)境的變化等有關。因此，應對未來就業(yè)中可能出現的問題和風險，除了要完善就業(yè)政策之外，就業(yè)政策與相關政策的統(tǒng)籌協調也十分關鍵。如在總需求增長有限的情況下，延遲退休的政策與就業(yè)優(yōu)先政策的平衡；對企業(yè)智能設備投資的鼓勵政策需要對其就業(yè)替代效應做好政策準備；在推動服務業(yè)開放時，需要充分考慮全球高端服務業(yè)重構外遷的潛在風險等。因此，要對不同政策調整對就業(yè)的中長期影響進行充分評估，確保就業(yè)優(yōu)先目標與其他政策目標保持一致，盡可能減少政策之間的摩擦，影響就業(yè)促進政策的有效性。