制造业智能化转型中劳动力技能需求问题及对策研究

李伟娟

( 中国石油大学胜利学院 文法与经济管理学院，山东 东营 257000)

制造业是我国工业发展的重要基础，以往发展中更多的是靠人口红利获得竞争优势，但随着人工成本的增长,这种优势日益减弱，新的竞争力有待塑造[1]。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》提出推动产品智能化以提高装备制造业的核心竞争力；《中国制造2025》战略计划中提出“到2025年，制造业重点领域全面实现智能化”。

制造业智能化转型需要匹配相应的劳动力来进行支撑，目前关于智能制造对劳动力需求及培养的研究主要有以下，如吕世斌(2015)、郝楠(2017)等提出一般智能化发展水平低的地区对低技能人才需求较大，在智能化发展较高的地区高技能人才需求较大[2-3]。孙早(2019)等提出一方面从政府方面加大对高等教育的投入，另一方面高校应不断完善智能制造的学科体系，并鼓励劳动力通过在岗或者转岗的方式强化技能掌握[4]。林君焕(2020)提出集合“产业链、技术链、人才链、教育链、创新链”五链的人才培养路径，以更好地将教育与企业发展相结合[5]。但制造业的不同行业对劳动技能的需求不同，且不同行业对人才的需求侧重点也不同。笔者拟从整体和分行业的角度分析制造业的劳动用工现状以及对劳动力技能的要求，重点阐述对劳动者的高技能研发能力和数字营销能力的培养，目的在于给制造业的智能化转型提供人才支撑，助推制造业的转型升级。

一、我国制造业劳动力用工现状

(一)制造业的就业人口情况

劳动力是我国制造业的重要生产要素，以往在传统制造业的发展中，人口红利是制造业发展的主要竞争力，随着劳动力成本的增长这种优势逐渐减弱。图1是结合《中国劳动统计年鉴》数据分析制造业劳动力人口波动情况，从就业人员的数量上看，制造业是缓解我国就业压力的重要渠道。2013年制造业就业人口5 257.9万人，占到总就业人口的29.04%，对维护社会稳定、缓解社会就业压力发挥了重要作用。随着智能化、数字化在传统制造业中的应用，企业生产效率大幅提升，制造业从业人员数量被缩减，但制造业绝大部分依然属于劳动密集型产业，在整体的就业总量中仍占有很高的比重。

图1 2005—2018年城镇单位制造业就业人口情况

(二)制造业分行业用工情况

选取2005年和2018年制造业多个分行业的平均用工人数进行对比，制造业劳动力用工情况在细分行业中的分布逐渐发生了变化(图2)。其中劳动力密集、资源密集型行业对制造业就业的扩张能力逐渐减弱，劳动密集型制造业对劳动力的需求大幅下降，如，纺织业就业人数由2005年的763万人下滑到2018年的332万人，减少432万人；非金属矿物制品业就业人数由840万人下滑到2018年的228人，减少612万人。资本技术密集型产业对就业吸纳能力加强，成为吸纳就业的主体，其中通信设备、计算机及其他电子设备制造业的就业人数由2005年的435 万人提升到2018年的854万人，增加了418万人。智能制造改变了传统制造业的生产方式、工艺方法，机器的使用大大提高了生产效率，劳动力逐渐从劳动力密集型行业转移到资本技术密集行业。

图2 制造业分行业用工情况(2005年与2018年对比)

二、制造业智能化转型中劳动力技能要求

(一)高技能及科技研发人员需求增加

根据《中国科技统计年鉴》数据显示，制造业科技研发人员数量由2005年的1 453 430人增加到2018年的4 092 616人，科研人员从事制造业的数量在逐渐增多，但分行业差别较大(图3)。

图3 制造业分行业科技研发人员情况(2005年与2018年对比)

制造业分行业大部分科技研发人员均实现了增长，其中计算机、通信和其他电子设备制造业占比提升到了17.61%，高比例的科技研发人员为这些行业推进智能制造提供了技术支撑,拥有多学科交叉背景的复合型人才需求加大。崔志莉(2019)提出人工智能时代更强调高技能人才的动脑能力[6]。而劳动密集型行业对高技能和研发人员的需求相对较弱。

(二)数字化营销人才需求增大

《中国制造人才白皮书》显示，制造业中从事销售和工程工作的人才在整个就业中占比较大。例如，在机械与自动化人才中，营销人才需求量占比40.1%；在新材料制造中，营销人才需求占比30.7%，智能化转型中数字营销人才的需求大大提升，数字人才成为我国制造业转型升级中必备的核心竞争力。另外根据微笑曲线的理论，利润最丰厚的来源集中在研发和营销两个环节。目前研发人才受到政府、企业以及高校的重视，全面支持科技创新的开展。但涉及数字营销环节的人才重视度不够，且受传统观念影响，对营销存在一定的偏见，数字营销人才的培养成为迫切需要解决的问题。

三、制造业智能化转型中劳动力面临的问题

(一)制造业劳动力整体受教育水平偏低

智能制造需要的人才主要有三类，一是智能制造研发中所需的科技研发人才，决定企业是否有足够的创新能力开展智能制造。二是智能制造实施过程中需要高技能的一线技术工人，这决定员工能否很好地执行智能制造的理念。三是数字营销人才，这决定企业能否利用互联网的各种新型营销手段，有针对性地高效地满足顾客的需求，实现智能产品价值的转化。人才的形成很大程度需要依赖高校以及其他培训机构的培养，但目前整个制造业的就业人员整体受教育水平偏低。根据《中国劳动统计年鉴(2019)》的数据显示，2018年城镇单位制造业的就业人员的受教育水平主要集中在初中和高中，这两个层次的人数在整个制造业的教育体系中占到了58.8%，制造业从业人员整体学历明显偏低，大学本科和研究生的受教育人数分别仅占9%和0.8%，高层次人才明显不足。同时我国制造业相关人才的培养师资短缺，截至2018年，全国共有技工院校2 379个，其中职业培训的定点培训机构数1 185个，高级讲师38 485人，讲师50 373人，生产实习指导教师56 244人，其中高级实习指导老师仅有7 624人。目前我国制造业在智能化转型中没有得到数量充足、教育层次高的劳动力以及师资的支持。因此在师资短缺的情况下，多方联合培养成为提升制造业劳动力受教育水平的必然选择。

(二)劳动力掌握的技能与企业需求存在结构化矛盾

目前制造业招聘情况呈现“有岗无人”和“有人无岗”的现象，一方面，部分岗位对劳动力的需求较高，如高级技工、能够熟练掌握智能操作的人，这样的人才稀缺；另一方面，随着外部环境的变化，制造业智能化使部分就业岗位对人的需求减少，随之而来的是智能化的大力推广，用机器代替了单一的纯劳动力，导致出现部分员工失业的现象。这种结构化矛盾的原因之一就是相关培训机构和高校培养的人才与企业的智能化发展需求脱节，一是“互联网 + ”、人工智能、机器人、物联网技术等领域的新技术新要求没有及时融入到智能制造相关专业的课程中，教学内容过于陈旧,不能结合时代发展需求及时更新。 二是教学过程与企业生产过程不对接，学生对企业的智能化生产流程不了解，无法将所学与实际相结合，理论与实践的结合能力有待提升。因此完善人才培养方案，从高校层面确保输出的人才满足市场的需求成为缓解制造业智能化转型中供需结构化矛盾的重要途径之一。

(三)制造业劳动力整体工资偏低

根据《中国劳动统计年鉴》数据显示，制造业从业人员的平均工资要低于整个行业的平均工资，2005年制造业从业人员的年平均工资15 934元，占全行业平均工资的87.55%，2018年制造业的年平均工资是72 088元，全国行业平均工资是82 413，制造业占全行业平均工资的87.47%。而计算机传输、计算机服务和软件业以及金融业远远高于制造业从业人员的平均工资，2018年的这两个行业的平均工资分别是147 678元和129 837元，在全国整个行业工资排名位列前两名。由此看出制造业劳动力的整体情况是就业人口多，但工资低于国家全行业的平均水平，这种现象导致学生在选取自己的报考专业时会有所偏见。因此提高制造业劳动力薪酬待遇，强化劳动力管理，才能更好地激发员工提升其在工作中所需技能的动力。

四、提升智能制造转型中劳动力技能的措施

(一)多方位联合培养，提高制造业劳动力受教育水平

智能制造对劳动力就业的替代效应在一定程度上减少了普通工人的就业岗位，但同时也创造了新的就业机会，如机器人产业的上下游产业链的研发与生产、销售与服务等环节对劳动力有了新的需求，也创造了新的就业机会[7]。所以减少员工失业风险的关键在于重视员工的技能培训，通过“以市场为导向，智造企业参与，多学科多学院联合共建”这种多方联合培养，缓解就业结构化矛盾。杨勇、林旭(2019)建议应建构职业启蒙—中职—高职—应用型技术本科—专业硕士—专业博士的阶梯式高技能人才培养体系，使职业院校学生的综合职业能力得到持续深化，使得制造业的从业人员与普通教育毕业生有着同样的发展空间[8]。另外由于智能制造属于资本技术密集型产业，对资本和技术要求极高，但目前大多数中小企业由于经济规模和技术水平的限制，不具备智能制造技术的研发实力，导致员工缺少智能化设备的使用培训，因此，智能制造技术研发应由大型企业和科研单位承担，中小企业积极参与，使得中小企业的员工有机会接受使用智能设备的培训，另外国家要积极给予相应的政策和资金支持[9]。

(二)强化对高校师资的培训，从信源确保劳动力所需技能的传授

此次新冠肺炎疫情的爆发出现的“用工荒”进一步加速了智能制造的发展，生产过程的智能化将挤出大量生产领域的劳动力，产生劳动力转移效应[10]。因此，劳动力技能必须与智能化生产所需相适应。高校教师是技能理论的输送者，是重要的信息源，因此，高校教师对知识的掌握也要跟上时代的发展。苏志刚(2018)提出科教与产教相融合可以提高应用型高校的师资队伍水平，需要重点处理好教学与科研，学校与产业间的关系[11]。以营销专业为例，目前营销专业的教师普遍理论较为扎实，而实战经验比较欠缺；传统营销知识较为扎实，而数字化营销知识较为欠缺。根据领英中国用户的全样本数据计算出人才分布情况，数字人才在制造业中占有20.9%，居各行业排名第二，可见数字人才对制造业智能化发展的重要性。数据思维和数据分析是未来数字营销人才应具备的能力，这对营销专业的师资组合提出了新的要求。另外，还要求高校教师能够实现一定程度的文科理科 “跨界”，且有一定的实战经验，因此，应鼓励高校教师挂职锻炼，及时掌握企业对人才的需求。

(三)完善高校人才培养方案，确保毕业生掌握与工作相匹配的技能

2017年教育部推动的“新工科”建设主要就是培养具有创新与跨界整合能力的新型工程技术人才，以更好地适应制造业智能化转型对人才能力的要求，如北京大学首批开设了“数据科学与大数据技术”专业。张鹤(2018)总结了国外产教融合的人才培养模式，包括德国的“双元制”产教融合，即学生既接受理论知识学习，又接受企业岗位的锻炼。英国的“三明治”产教融合人才培养模式，即先通过调研的方式，了解社会与企业对人才的需求情况，再进行专业设置，合理培养人才，并在理论授课过程中，鼓励学生到企业岗位进行实习强化实践技能的训练。美国的CBE产教融合人才培养模式，通过社区学院来满足学生多样化能力的培养[12]。这些国家的人才培养方案为我国制造业人才培养提供了借鉴：将教学活动与企业生产紧密结合，学校人才培养应结合社会与企业的需求，从根本上解决就业矛盾和技能型人才的结构矛盾。陈衍(2019)等建议课程内容补充人工智能理论与实践的成果，教授学生编程、计算机应用等内容，以更好地契合制造业智能化转型的需求[13]。另外在授课过程中，可以仿真企业生产情节，以具体产品的工艺流程为导向，加大情景教学，锻炼学生解决实际问题的能力和智能操作能力。

(四)完善制造业劳动力管理，强化对员工的人文关怀和薪酬激励

一方面，完善劳动力管理，从国家和企业层面重视制造业人才的社会地位。人力资源管理部门对于新岗位说明、员工的聘用与辞退以及劳动报酬的设置等均需要考虑周到，充分利用马斯洛的需求层次理论、公平理论和强化理论等激励理论安抚好员工，做好离退休人员的人文关怀和入职员工的相应技能培训。另一方面，提升制造业劳动力的待遇，缩小与高薪行业工作者的差距，激发更多人才投身制造业。在德国，高级技工的待遇普遍高于整个社会的平均水平，因为庞大的技术工人群体和研发能力是德国工业发展重要的两大根基。目前智能制造是我国制造业发展的重要方向，对推动整个工业乃至国民经济的发展具有重要意义，人文关怀和薪酬的提升有利于提升制造业劳动力的社会地位，激发员工自主学习企业智能化发展中所需技能的动力。

五、结语

对我国制造业劳动力的用工现状进行分析，发现制造业以往的人口红利正在减弱，智能化的转型成为必然的选择。制造业智能化转型需要匹配劳动力进行支撑，通过梳理得出高技能和研发人才以及数字化营销人才在制造业的智能化转型中最为短缺。提出了多方位联合培养，提高制造业劳动者的受教育水平；强化对高校师资的培训，从信源确保劳动力所需技能的传授；完善高校人才培养方案，确保毕业生掌握与制造业发展相匹配的技能以及完善制造业的劳动力管理，强化对员工的人文关怀和薪酬激励，激发对技能的学习动力，以提高制造业制造业智能化转型中劳动力的技能，更好地服务产业发展。