智能化浪潮下的农业转移劳动力就业研究

杨 斌

(福建师范大学经济学院， 福建福州 350007)

智能化浪潮下的农业转移劳动力就业研究

杨 斌

(福建师范大学经济学院， 福建福州 350007)

近年来，新工业革命在世界各主要工业化国家兴起，使制造业快速向智能制造方向发展。我国农业转移劳动力在外部环境变化，内部产业升级的双重压力下，就业形势十分严峻。但机器对劳动力的替代不论在时间维度上还是在范围维度上都是局部的而不是全局的，这也为我国农业转移劳动力自身练好内功以及产业布局更加合理化，留出了一定的空间。因此，我国只有在短时间内建立和完善关于产业布局和人力资本提升的制度安排，才能及时应对未来的农业转移劳动力失业大潮和再就业问题，顺利实现新型城镇化战略及经济转型升级和平稳发展。

智能制造； 劳动力需求结构； 农民工就业； 城镇化战略

当前，为促进制造业向高端制造转型升级，各主要工业国相继以国家战略方式推出产业扶持政策，例如美国的再工业化、德国的工业4.0及我国的“中国制造2025”战略。虽然各国关于制造业发展战略的提法不尽相同，但这些产业政策的目标都旨在促进传统制造方式向智能制造方向发展。智能制造实质上是基于“物联网系统”实现“智能生产”，这一重大的生产方式变革必然导致劳动力需求结构发生变化。未来10-15年里，我国的城镇化进程进入关键时期，智能化浪潮下我国农业转移劳动力能否顺利实现非农就业，完成城镇化战略目标，农业转移劳动力的供需匹配显得极为重要。智能制造是农村转移劳动力实现非农就业的“金箍棒”亦或是阻碍其进程的“紧箍咒”,下文将进行探讨。

一、中国智造战略与城镇化战略

在制造业强国德国和美国加快工业化与信息化深度融合的背景下，2015年我国由工信部、发改委、科技部和国资委等部门联合编制、由中国工程院起草了《中国制造2025》，作为实施制造强国战略第一个十年的行动纲领，以应对我国制造业所面临的内外部挑战。

《中国制造2025》提出通过“三步走”实现制造强国的战略目标：第一步，到2025年迈入制造强国行列；第二步，到2035年制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平；第三步，到新中国成立一百年时，制造业大国地位更加巩固，综合实力进入世界制造强国前列。这“三步走”为中国智造的发展设定了时间表，体现了深度推进智能制造，赶超欧美制造业的重要性和紧迫性。“三步走”战略与我国城镇化战略不谋而合。我国城镇化战略第一步是到2020年，人口城镇化率达到60%，超过世界城镇化平均水平；第二步是到2030年，人口城镇化率达到70%，进入中等偏上收入国家城镇化水平；第三步是到2050年，人口城镇化率达到80%，迈向中等发达国家城镇化水平。未来10-15年里，我国城镇化将进入加速发展的后半段，即城镇化率从50%提升到70%。在这段时间里，中国将面临着进入高收入国家还是陷入中等收入陷阱的历史拐点。中国智造带来的正负效应，即对农业转移劳动力向城镇迁移的拉力与推力，将改变我国农业转移劳动力的就业规模与结构，进而对我国城镇化进程产生重大影响。本文试图抓住主要矛盾，在时间维度上着力分析2015年到2025年，中国智造对农业转移劳动力的就业造成的影响，并提出具有时效性的对策建议。

在此时间维度上，可以通过总量分析法来分析智能制造对农业转移劳动力规模的影响，而要分析对就业结构的影响，就有必要区分智能制造在不同行业的渗透程度，也就是智能制造实现的范围维度。在有些行业，智能制造的渗透程度高，智能制造的实现范围就广，对劳动力替代的数量就大，反之亦然。只有同时确定了智能制造实现的时间维度和范围维度，才能对劳动力替代进行量化，利用详实的数据来分析劳动力替代的实现机制及相应的解决方案，否则会作出错误的判断。以作为德国智能制造工厂的典范的宝马汽车为例，在其位于莱比锡的汽车制造工厂中，机器人接管了整个厂区，车身车间的机器人数量已经达到700台，几乎看不到人类员工。如果认为这就是机器替代人的故事的全部，那么我们会得出现有制造业劳动力将全体失业的结论。事实上在某些行业劳动力在一定时期还具有一定的成本优势。因此有必要构建一个能够反映智能化对劳动力替代程度的分析框架，并在此框架下来考察不同劳动内容在智能化的持续影响下劳动力需求的变化状况。

二、智能制造下的劳动力需求框架

智能制造是将制造技术与数字技术、智能技术、网络技术的集成应用于设计、生产、管理和服务的全生命周期的制造活动的总称。1可见智能制造的本质是利用信息技术对传统制造技术的融合与改造以实现制造业的智能化、网络化的生产方式。然而，智能制造并不是因近阶段的技术突破而横空出现的，制造业中的智能化趋势经历了从无到有再到高级化加速发展的不同阶段。在各个不同发展阶段中，知识与技术密集程度和规模经济程度在产业中的不均匀分布，使得劳动的表现形式由单纯的体力劳动和非标准化劳动，逐渐演变为体力劳动与脑力劳动、非标准化劳动与标准化劳动并存的局面。而这两组对立，四种不同类型的劳动的排列组合就构成了智能制造对劳动力替代的分析框架。

(一)智能制造的指数化发展

目前制造业中的智能化应用，就如电脑、智能手机在生活中的应用一样普遍和司空见惯。如果从工业发展史的大时间尺度来考察机器与人的关系，即从早期的工场手工业、蒸汽革命、电气革命到肇始于20世纪70年代的信息化革命，制造业中的智能化浪潮从无到有，再到指数化发展的趋势十分明显。

工场手工业时期，人是机器的主宰，人控制工具实现生产目的，工具离开了人就毫无价值；蒸汽时代的机器大而笨重，对人力的替代是有限的，机器能独立完成的只是简单而粗糙的工作，工厂中仍然需要大量的从事熟练劳动的工人；电气时代，机器靠电力驱动，一方面电子元器件的使用，使得机器在外形上有了人类器官的雏形，在灵巧度上能够逐步接近人的能力，但机器还不具备任何“智力”的因素，另一方面增加了传送带的流水作业，使得生产效率得到极大提高，企业规模迅速扩大，在部分工序上减少对人的需求同时，随着生产规模扩大又增加了对人的需求；信息化时代的机器，由于信息技术的应用，初步具备了“思考”的能力，灵巧度上更接近人的能力，原来传统工厂中简单劳动的工种开始在工厂中消失，而复杂劳动的工种开始增加。从这几百年的工业发展史可以看出机器不论是在外形还是在“智力”上都有逐步逼近人类能力的趋势，而且在“摩尔定律”下正以指数化的趋势发展。

(二)劳动力职业技能分布结构

在工场手工业时期，劳动者是以熟练工的身份出现的。伴随机器大工业的发展，劳动者从事的是简单的片面的劳动，劳动者的技能性要求降低。然而随着技术进步及其在工业中的应用，机器的复杂性增加，从而工业对劳动力的技能要求也越来越高，可以说技能性走了一个U形曲线，并且这条曲线至今还看不到上限。18世纪中后期，各种物理、化学、生物等基础知识开始作为科学来研究，其后科学在工业发展中的应用不断渗透，使得各种服务于生产的、具备专门化知识的人才的需求量也迅速增加，而且重要性日益加深。从工业和科技的交互发展可以看出，劳动力的技能性，由早期的纯经验型发展为既要经验又必须具备专业知识，并且专业知识扮演着越来越重要的作用，因此可将专业性和技能性两种技能属性统一到知识密集度这一属性上。劳动技能如果按知识密集度来划分，可以分为低知识密集度的体力劳动和高知识密集度的脑力劳动。

在工业史上，随着技术的发展、知识的积淀，特别是规模经济和范围经济的要求，越来越多工种，尤其是那些简单的、重复的生产工序和工艺实现了标准化。但还是存在技术的“盲区”，很多依靠脑力的工种和复杂体力的工种很难被标准化，这些难以被标准化的工种中，劳动者的创新性属性的技能将占有重要地位。因此可将工作划分为标准化和非标准化。标准化的工作，一般来说都是体力劳动。未来随着人工智能技术的发展，脑力劳动的工作也有可能被程序化，但仅就目前的技术水平而言，技术难度还是很大。

智能制造推进是智能制造生产方式的应用与扩散的过程。对于生产方式，马克思认为包括劳动主体、劳动工具和劳动对象，因此智能制造代替传统制造方式包含了制造主体、制造工具和制造对象的转变过程。智能化技术改进了传统制造工具，创造了新的制造工具，拓展与深化了制造对象，进而对制造主体的职业技能提出了新的、更高的要求。因而劳动力职业技能的分布结构最能体现技术对劳动力需求的影响。职业技能既反映了劳动力从事某项工作所使用的劳动的类型特征，又反映了劳动力所在的行业的规模经济特征。因此在进行劳动力职业技能划分的时候，根据劳动的类型特征可划分为脑力劳动和体力劳动，根据规模经济特征可划分为标准化劳动与非标准化劳动。将两个不同维度的劳动建立相应的矩阵关系，通过排列组合，可建立4种不同的劳动力职业技能组合。相应的矩阵关系如表1所示。

表1 劳动力职业技能分布结构矩阵

这4种职业技能组合分别对应4类不同劳动内涵的职业。第一类是非标准化脑力劳动职业，比如管理型、专家型和技能型职业，像企业家、自然和社会科学家和工程师，属于高技能型职业；第二类是非标准化体力劳动职业，主要指的是服务型行业的职业，如保安、园艺师、调酒师、家政服务、医疗护理等，属于低技能职业；第三类是标准化脑力劳动职业，包括销售、办公文职、管理咨询等，比如秘书、银行柜员、零售业销售员、旅游中介、快递员、打字员等；第四类是标准化体力劳动职业，即所谓蓝领工作，比如机械操作和维修工、机械工、制衣工、纺织工、装配工和屠宰工等。其中非标准化脑力劳动属于高技能职业，非标准化体力劳动属于低技能职业，而标准化脑力劳动和标准化体力劳动这两类均属于中等技能职业。2

三、智能制造对我国农业转移劳动力就业的冲击

《中国制造2025》纲要中，将机器人的研发、生产、应用作为大力发展的重点领域。可以预见智能制造的推进，主要表现是工业机器人在我国制造业领域的广泛应用。因此可以根据机器人在工业中产出比的变化趋势，通过总量分析来预测我国农业转移劳动力受冲击的规模。在此基础上，结合劳动力职业技能分布结构分析框架，分析各职业技能受冲击的不同比重，以预测农业转移劳动力就业结构的变化。波士顿咨询公司在其研究报告中将2014年工业机器人产出在世界工业产出占比的估值作为关键数据。本文也将以2014年为基期，结合当年国家统计局的农民工相关数据和国际机器人联合会对机器人存量的统计数据进行2015-2025年的数值估算。这一方面考虑了数据的可得性，另一方面由于宏观数据的相对稳定性也兼顾了结果的客观性。

(一)智能化浪潮与我国农业转移劳动力规模

我国拥有庞大的低素质农业转移劳动力。根据国家统计局2014年农民工监测报告显示，2014年全国农民工总量为27395万人，比2013年增加501万人，增长1.9%。然而近年来，我国劳动力成本迅速上升，在东部发达地区高素质劳动力短缺和国家政策支持的影响下，我国已经成为全球工业机器人重要市场。2011年中国机器人出货量达到2.3万台，占全球出货量的13.8%，全球排名第四，同比增速达51%；2004-2012年中国工业机器人复合增速为29.7%，2009-2012年复合增速达到71.9%。3

一方面是庞大的低技能农业转移劳动力，另一方面是快速推进的智能化进程，可以预测这一波智能化浪潮对农业转移劳动力的冲击是相当巨大的。那么机器人对劳动力的替代具体数量如何？每年将有多少劳动力因此而失业？有必要进行定量分析，以更好理解智能化所带来的影响。

波士顿咨询公司在2014年曾预测中国劳动力成本经劳动生产率调整后，将与美国劳动力成本相当。这一结论引起我国产业界的普遍关注。但在其2015年最新的研究报告中指出，随着中国加快工业机器人在制造业中的应用，中国制造业成本到2025年将下降24%-30%4，相对于美国仍然具有一定的竞争优势。同时波士顿咨询公司在该报告中还预测，按25%的机器人增长率预测，世界工业产出中机器人的产出占比将由2014年的11%提高到2025年的25%。而在智能化迅速提高的中国、美国、日本、韩国、德国五个国家，机器人的产出占比更高，将占各国总产出的30%-45%。

根据国际机器人联合会统计数据，中国2014年工业机器人存量189358套，占世界机器人存量1480778套的13%。5同时中国工业产出占世界工业总产出24%。6结合波士顿咨询公司研究报告中给出的2014年世界机器人产出占世界工业总产出11%的数据，可以得到2014年我国机器人产出占我国工业总产出为5.77%。根据上述数据，到2025年机器人产出在我国工业总产出占比，从劳动力就业角度，按悲观、保守、乐观来预测，分别将达到45%、38%、30%。因此我国从2015至2025的11年间，机器人产出年均增长率，也即劳动力产出年均减少率悲观数据为3.05%、保守数据为2.54%、乐观数据为1.99%。结合我国2014年工业就业人数23098万人7，即可计算出我国从2015年-2025年，每年因机器人替代所引致的失业人数的悲观、保守、乐观预测值。根据2014年农民工监测报告， 2014年我国农业转移人口在工业就业人数中的比重为67.12%。为便于分析，假设我国2015-2025年该比重不变，则可计算出该时间段农业转移劳动力失业数量的悲观、保守、乐观数据。历年失业数据如图1所示。

图1 2015—2025年我国农业转移劳动力失业规模资料来源：根据国际机器人联合会报告及波士顿咨询公司分析报告整理所得。

到2025年，我国因机器人在制造业中的使用而失业的总人数悲观预测为4346万人，年均失业人数为395万人；保守预测失业总人数为3721万人，年均失业人数为338万人；乐观预测失业总人数为3017万人，年均失业人数为274万人。规模庞大的机器替代劳动力，再加上我国当前面临的转变经济增长方式，产业结构调整，淘汰落后产能所带来的失业，将给我国社会稳定和经济发展带来巨大压力。如何解决每年几百万低技能农业转移劳动力的失业和再就业问题成为十分迫切的任务。

(二)智能化浪潮与我国农业转移劳动力就业结构

智能制造将不断降低对劳动力的总需求是其对劳动力需求影响最显著的特征。不论是在传统制造业强国美国、日本、德国，还是在快速推进智能制造的中国、韩国和泰国，这种趋势都是一致的。然而另一方面智能制造在降低对中、低技能人才需求的同时，又增加了对高技能人才的需求。由于各国处于制造业发展不同阶段，具体国情决定了各国当前劳动力就业结构的不同。因而智能制造在对各国劳动力就业影响总趋势一致的情况下，对于各国劳动力结构影响的程度是不同的。美、欧、日等后工业化国家较早在工业化进程中同步推进信息化，这为提高劳动力素质，以适应工业化和信息化深度融合的高要求创造了准备时间，因而这些国家劳动力市场上的需求与供给结构经历了较长的优化期，受智能制造推进的冲击相对较小。而我国处于还没走完工业2.0和3.0，又要进入大力推进工业4.0并联发展的交织期，在以出口为导向的发展模式中，大量低素质农业转移劳动力聚集在劳动密集型行业，劳动力素质并不适应智能制造快速推进的要求。与发达国家相比，显然我国的劳动力市场并没有做好充分的准备。在智能化浪潮冲击下，我国劳动力市场结构的调整，将伴随更大程度和范围上的失业问题，解决的难度也更大。要分析我国劳动力市场未来不断加大的失衡问题，就有必要研究智能制造对我国劳动力结构，特别是占制造业多达60%的农业转移劳动力的结构的影响。以下将结合劳动力职业技能分布矩阵及我国农业转移劳动力就业的行业分布进行分析。

1.我国农业转移劳动力的知识、技能与行业分布状况

我国农业转移劳动力受教育的程度较低，大部分农民工只具备初中文化水平。如图2所示，2014年我国外出农民工中，没有上过学的近1%，受教育程度为小学的占11.5%，文化程度为高中的比重为16.7%，中专及大专以上学历的占9.3%，而初中文化水平所占比重达60%以上。

图2 2014年外出农民工文化程度构成数据来源：根据国家统计局《2014年全国农民工监测调查报告》数据整理所得。

我国农业转移劳动力接受职业技能培训情况如图3所示。根据2014年对农民工的调查，参加非农业职业技能培训的占全部受调查农民工的比重为32%，说明未接受职业技能培训的逾60%。分年龄看，20岁以上、40岁以下的年龄段是农业转移劳动力的主体，但是这些年龄阶段的农民工接受非农职业技能培训的比例仅在35%左右。这表明大多数的农民工缺乏现代化生产所需要的技术能力，职业技能素质普遍较低。

图3 2014年接受非农职业技能培训的农民工比例资料来源：根据国家统计局《2014年全国农民工监测调查报告》数据整理所得。

农民工在第二产业中从业的比重为56.6%，比上年下降0.2个百分点。农民工在第三产业从业的比重为42.9%，比上年提高0.3个百分点。其中，从事批发和零售业的农民工比重为11.4%，比上年提高0.1个百分点；从事交通运输、仓储和邮政业的农民工比重为6.5%，比上年提高0.2个百分点；从事住宿和餐饮业的农民工比重为6.0%，比上年提高0.1个百分点。具体就业分布如表2所示。

表2 农民工就业行业分布

资料来源：根据国家统计局《2014年全国农民工监测调查报告》数据整理所得。

2. 我国农业转移劳动力的职业技能分布结构

本文主要是依据上述提出的劳动力职业技能分布结构，并结合我国农业转移劳动力的行业分布状况来构建我国农业转移劳动力的职业技能分布结构。

首先，根据劳动所需的知识和技能密集程度，将我国农业转移劳动力划分为脑力劳动者和体力劳动者。其中脑力劳动者的受教育程度为初中(接受过职业技能培训的)、高中及同等学历(中专、中技)、大专及以上；体力劳动者的受教育程度为初中(未接受过职业技能培训的)、小学及文盲。其次可根据职业的标准化程度，将不同层次的职业划分为管理与专技岗位、普通岗位和勤杂岗位。其中管理专技因主要发挥劳动力的主动性、创新性能力，划分为非标准化岗位；勤杂岗位因属于就业单位中处理内部勤务的工作，诸如安保、保洁等工作，也划分为非标准化岗位；而普通岗位因属于就业单位中主营业务范围，受相应规章制度约束，一般具有规范化的业务流程和工作说明，因而划分为标准化岗位。再次，根据不同行业的规模经济特征，将行业划分为易标准化行业和不易标准化行业。在农业转移劳动力主要分布的六大行业中，制造业、建筑业、批发零售业、交通运输仓储业具有规模经济特征，较易形成上规模的经济单位，通过技术创新和制度创新对中小规模经济单位具有示范效应，容易形成相对统一的行业内的标准化流程，因而划分为易标准化行业。而住宿、餐饮与居民服务等服务行业，以面对面服务和个体经营为主，不易形成统一的业内标准，同时准入门槛低，知识和技能密集度低，因而划分为不易标准化行业。以受教育程度作为核心指标，将劳动划分为脑力劳动和体力劳动两大类和管理专技岗、普通岗及勤杂岗三大岗位。这“两类”、“三岗”职业技能与所在的六大行业建立矩阵关系，可构建我国农业转移劳动力的职业技能分布结构。从表3可以看出，大专以上管理专技岗位在每个行业中都属于高技能职业，小学(未培训)及以下勤杂岗在每个行业中都属于低技能职业，而普通岗位在易标准化的四个行业中都是中等技能职业，而在不易标准化的两个行业中都是低技能职业。

表3 我国农业转移劳动力的职业技能分布结构

3. 中国智造对劳动力就业结构的影响

智能制造主要是通过机器对制造业中的中等技能劳动力的替代，减少对劳动力的需求。尽管其对高技能劳动力的需求会增加，但是增加的幅度远小于减少的幅度，因而总需求是下降的。相对于城镇劳动力来说，在我国制造业中农业转移劳动力受教育和培训程度更低，总量更大，更易受智能制造冲击。本文主要针对农业转移劳动力来分析智能制造对劳动力就业结构的影响，然而对于影响的总体趋势，农业转移劳动力和城镇劳动力是一致的。

制造业中被机器替代的中等技能劳动力是否会向另外三个易标准化行业的中等技能劳动力转移呢？从短期来看，少部分被替代的劳动力有可能向其他行业的中等技能劳动力转移，但是从中长期看，有两个因素阻止了这一过程。首先，制造业劳动力的转行需要成本。其他行业中等技能职业有准入门槛，需要具备一定的技能水平，但制造业中农业转移劳动力的文化程度和技能水平不高，要学习另外一种技能存在知识水平的障碍，同时我国智能制造对于劳动力的替代相对于发达国家来说是突发的非渐进的，因而农业转移劳动力的转行是被动的非主动的，而没有充分的时间进行知识和技能的储备，就不可能实现立即转行。其次，智能制造在制造业中推进的同时，智能化技术也通过信息技术在其他易标准化行业进行渗透，这就造成了其他行业中等技能水平的劳动力面临失业与再就业的问题。特别是，由于信息技术的深入、电子商务的发展，批发零售行业比制造业更早面临劳动力岗位消失的问题。那么这两个因素造成的制造业中等技能岗位的消失是否意味着中等技能劳动力会立即退出劳动力市场成为失业人口呢？答案也并非如此直接和简单。根据上述所论证的阻止制造业中等技能劳动力向其他行业中等技能职业转移的因素，最后促使制造业中等技能劳动力只能向消费性服务业中的低技能职业转移。

消费性服务业的低技能职业准入门槛低，不需要密集的知识储备和职业能力培训，实现转行的成本很低，同时服务业的大部分工作需要人与人之间的沟通和协调，这部分工作因为智能化技术瓶颈，短期很难实现智能化。在制造业向智能化方向推进过程中，劳动生产率必将得到快速增长，促进制造业劳动力收入的提高，而这又将带来对消费性服务业的爆炸性需求。可以预见，如果不采取措施未来我国农业转移劳动力在制造业、建筑业、批发零售、交通运输仓储行业的比重将快速下降，而在消费性服务行业的比重将爆发式增长。另一方面，随着劳动力收入的提高，消费者对消费性服务业的需求在量上扩张的同时，对于服务的品质也相应提高。原来在消费性服务行业就业的低技能劳动者由于不适应这种转变，将被来自于中等技能的劳动力所替代。因此，智能制造对农业转移劳动力结构影响的一个非直接后果是中等技能劳动力转行到消费性服务行业，造成原来低技能劳动力的失业。当前我国农业转移劳动力当中，从事中等技能的劳动力共有16458万人，如果其中25%的劳动力被机器替代，需要转行到低技能职业，那么这将意味着将来有近4114.5万低技能劳动力面临退出劳动力市场的局面。图4显示了2015 -2025年我国农业转移劳动力就业结构的转变。

图4 2015年-2025年我国农业转移劳动力就业结构

四、应对智能制造冲击的对策

(一)大力发展消费性服务业

当前我国三大产业的就业比重大致呈三足鼎立的格局，随着我国产业结构调整，城镇化进程深入推进，产业就业格局将逐步向以服务业为中心转变。随着智能制造的推进，必然要求生产性服务业的完善与发展，来满足制造业的需求。可以预见，生产性服务业将成为拉动就业的新增长点。生产性服务业需要高素质、高技能人才，我国农业转移劳动力低素质、低技能的特点，决定了生产性服务业对我国农业转移劳动力的就业能力有限。因此需要大力发展消费性服务业，以解决农业转移劳动力因智能制造推进、产业结构调整带来的就业冲击。大力发展消费性服务业，可以从供给和需求两方面着手。

消费性服务行业准入门槛低，对劳动力知识和技能水平的要求不高，对于我国因智能制造而失业的农业转移劳动力而言，转行的成本较低，就业的可能性更大。然而当前我国服务业的比重与发达国家高达70%的比重具有很大的差距，同时，农民工在消费性服务行业就业的比例也较低。这说明我国在服务业，特别是消费性服务业发展方面具有较大的潜力。因此我国应该扩大服务供给，提高服务质量，引导服务需求，不断丰富健康、家庭、养老等服务产品供给。大力发展新业态，不断提高网络购物、远程教育、旅游等服务层次水平。积极培育新热点，不断扩大文化创意、数字家庭、信息消费等消费市场规模。

从消费性服务行业的需求看，行业的增长有赖于经济的发展和劳动者收入的提高。如果劳动者的收入过低，只能满足于温饱，甚至连温饱都解决不了，那劳动者其他方面的消费性需求就缺乏根基，无从谈起。从经济发展水平来说，我国当前经济总量已经跻身世界第二，人均收入也逐年提高，因此经济发展问题对于劳动者收入的提高不是太大的问题。我国劳动者收入提高面临的主要问题是一次收入分配问题，由于在收入分配领域存在着不公平现象，劳动者收入增长相对资本品、消费品的涨幅来说仍然较慢。可见，应该建立公平合理的收入分配制度和社会保障制度，才能实现劳动者收入的提高。这一方面，我国可以借鉴欧美的劳资谈判制度和日本的终身雇佣制度，避免资方对劳方的任意剥夺，提高要素供给方的议价能力。只有实现收入的公平分配，解决劳动者收入的增长，培养适度规模的中产阶级，消费性服务行业的需求才能得到有效释放。

(二)加大职业技能培训力度，提高劳动力素质

随着智能制造的推进，中等职业技能向低职业技能的职业转换是一种趋势，但并不是必然的结果。如果我国中低技能的劳动力能够接受适当的职业技能培训，还是有希望留在制造业中的，而在本行业实现就业既可以解决就业问题，也可以解决收入提高问题。因为随着生产力的提升，制造业所提供的劳动报酬相对于服务业来说会更高，实现中等技能劳动力在本行业的就业能够有效提高劳动力的收入，解决三农问题中农业转移劳动力报酬低的问题。另一方面消费性服务业的发展需要一定的时间来培育与完善，而当前我国经济中面临的问题是，农业转移劳动力体量巨大，产业结构升级的压力大，其进程在政府推动下不断加快。这就会造成在短时间内农业转移劳动力既无法留在本行业，又没有足够多的服务业的岗位来满足他们的就业需求，将会带来失业问题。同时原本属于高技能的劳动力，在产业结构升级的背景下，其原有技能未必适应智能制造的需要，也需要一定程度上的职业技能的培训。因此，解决智能制造劳动力供需不匹配的另一条途径就是构建新型的职业技能培训体系，使得原有技能的劳动力能够边干边学，在干中学，实现劳动技能的提升。

在干中学，实现劳动力职业技能快速高效提升的典范是德国的双轨制职业教育体系。德国的双轨制职业教育规定任何青年从普通中学毕业后，可以按国家要求选取一项职业课程向招收学徒的企业报考，录取后每周有三到四天的时间在企业进行实践操作，一到两天到职业学校进行课程理论学习，整个培训期持续两至三年。另外也可以先在职业学校集中进行课程理论的学习，集中学习结束后再到企业进行集中的实践操作技能培训。这种双轨制的职业教育，使得劳动者职业所需的理论和技能紧密结合，培养具有实践经验的高技能人才。该体系具有从业资格分层的特点，不同的职业培训岗位对培训生有不同的资格要求。如科隆的莱茵能源公司能源电工培训岗位就要求专业学校高级班水平，且数学、物理成绩较好才可以参加；另外也有一些培训岗位的资格要求较低，如泥工、墙壁粉刷工等培训岗位，中学未毕业的都可以参加。这样就使劳动者在不同层次的职业岗位得到相对合理的分布。8这点对我国农业转移劳动力接受再教育培训具有特别重要的借鉴意义。我国农业转移劳动力中素质较高的可以接受较高等级的职业技能培训，以更适应智能制造的需求；而农业转移劳动力中大量低素质的劳动力，则可参加低层次的，同时也符合智能制造需求的职业技能培训，使得他们尽量在接受培训后留在原来的行业，以降低择业成本，这样也避免了转行带来的人力资源的浪费。

五、研究展望

当前，智能化浪潮来势汹涌，对我国内外部经济环境影响逐步显现。这一影响在我国出口导向型经济中尤为明显。我国出口导向型经济中出现的“用工荒”与我国劳动力成本绝对量的上升密切相关。例如，由于我国劳动力绝对成本的上升，台资企业富士康计划使用100万套机器人来替代人力；基于同样因素，美国在中国投资的制造业企业在其政府支持下加速回归本国。从智能化浪潮角度来看，这些现象是由于智能制造快速推进，使得我国劳动力成本对于智能制造成本的相对量上升了。智能制造不仅影响我国劳动力的相对成本，同时也影响我国劳动力的需求和供给结构，如果我国的劳动力供给结构无法适应智能制造下的需求，不仅外商投资企业，国内制造企业也将在全球范围内进行产业布局调整以争夺高技能人才。我国农业转移劳动力在外部环境变化，内部产业升级的双重压力下，就业形势十分严峻。而通过本文分析，机器对劳动力的替代不论是在时间维度上还是在范围维度上都是局部的而不是全局的，这也为我国农业转移劳动力自身练好内功以及产业布局更加合理化，留出了一定的空间。因此，我国只有在短时间内建立和完善关于产业布局和人力资本提升的制度安排，才能及时应对未来的农业转移劳动力失业大潮和再就业问题，顺利实现新型城镇化战略及经济转型升级和平稳发展。

注释：

[1] 左世全：《我国智能制造发展战略与对策研究》，《世界制造技术与装备市场》2014年第3期。

[2] David H. Autor, Frank Levy, Richard J. Murnane，TheSkillContentofRecentTechnologicalChange:AnEmpiricalExploration,Boston: The Quarterly Journal of Economics，2003.

[3] 《浅析中国机器人市场现状》，2014年10月24日,http://gongkong.ofweek.com/2014-10/ART-310058-8420-28895029.html,2016年11月1日。

[4] Harold Sirkin, Michael Zinser, Justin Ryan Rose，TheRoboticsRevolution-TheNextGreatLeapinManufacturing，Boston: BCG， 2015.

[5] IFR，IndustrialRobotStatistics2015,Frankfurt.International Federation of Robotics，2015.

[6] 驻德国经商参处：《德智库称德国是全球化大赢家》， 2015年1月8日,http://de.mofcom.gov.cn/article/jmxw/201501/20150100860035.shtml,2016年11月1日。

[7] 刘燕斌：《中国劳动保障发展报告》，北京：社会科学文献出版社，2015年。

[8] 李 晶、席升阳：《德国双轨制教育对我国高等教育的启示》，《企业导报》2011年第15期。

[责任编辑：黄艳林]

2016-11-07

杨 斌， 男， 福建福鼎人， 福建师范大学经济学院博士研究生。

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