谁来当新时代的产业工人——产业基础高级化与产业链现代化的人才需求

■ 刘金山

一个国家，要想生活得好，必须生产得好。生产得好，就是要为世界提供好的产品和服务，世界的货币选票为之投票。2009年中国经济总量位居世界第二，2010年中国制造业规模位居世界第一，目前中国是唯一拥有联合国产业分类全部工业门类（39个工业大类、191个中类、525个小类）的国家。在新发展阶段，我们怎样为全世界提供更好的产品和服务呢？这是中国经济由大变强的关键，更是高质量发展的核心要义。2019年8月26日，习近平总书记在中央财经委员会第五次会议上提出，打好产业基础高级化、产业链现代化的攻坚战［1］。2020年10月29日，党的十九届五中全会通过《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标的建议》，明确提出“十四五”时期经济社会发展主要目标之一就是“经济结构更加优化，创新能力显著提升，产业基础高级化、产业链现代化水平明显提高。”［2］产业基础高级化与产业链现代化，是未来中国经济高质量发展的核心路径之一。这一核心路径对人才质量与结构有何需求？当前青年人就业意愿是否与之匹配？需要采取哪些就业激励措施？这些问题值得深入探究并探索有效的适用性路径。

一、产业基础高级化与产业链现代化需要新型产业工人

产业基础是产业形成和发展的基本支撑，尤其是提供产业底层结构的产业要素。《中国制造2025》指出，核心基础零部件（元器件）、先进基础工艺、关键基础材料和产业技术基础等工业基础能力薄弱，是制约我国制造业创新发展和质量提升的症结所在［3］。考虑到绿色发展与数字化革命，工业底层结构要素应包括基础零部件、基础材料、基础工艺、基础技术、基础动力和基础软件，即工业“六基”［4］。产业链是指各个产业部门之间基于一定的技术经济联系而客观形成的链条式关联形态。某条具体的产业链，涵盖产品或服务生产的全过程和全生命周期，从原材料生产到技术研发，从产品设计到中间品制造，从终端产品装配到流通、消费和回收循环等许多环节［5-6］。从世界经济发展史看，每一次产业革命，都是产业基础高级化与产业链现代化的过程。

产业基础高级化与产业链现代化的过程，一定是创造新的工作、消灭旧的工作、颠覆工作的职责与内容的过程。新的工作岗位的出现和旧的工作岗位的转型，一定需要匹配新的工作技能。产业基础高级化和产业链现代化的关键支撑环节之一，就是要塑造而且必须塑造一支可以和世界上最先进的产业工人相媲美的产业工人队伍。这支队伍的基本特征是，理论知识、专业水平高，经受过全面系统的实验室专业分析与模拟训练，能够很快地适应并熟练操作精密化、自动化、智能化的各种数字生产流水线和数字设备，既要懂设备硬件的构成原理又要懂嵌入式软件的源代码功能逻辑，尤其是要能够通过工业软件科学地调整各类参数并与工业互联网、物联网进行适配性分析，通过以上操作可以改进、完善并尽可能提升产品和服务的品质。

这样一支高素质的、把握产业发展趋势与前沿的、庞大的新时代产业工人群体，是一个国家和地区最重要的、不可替代的要素禀赋，也是最难通过外部移植过来的。那么，当前青年人的就业意愿如何？谁来当新时代的产业工人？怎样激励青年人把稀缺的时间和智力投入到新型产业工人岗位上？

二、当前我国青年就业意愿的分布特征

当前，我国劳动年龄人口的绝对量与相对量下降是一种趋势。我国人口总量位居世界第一，但劳动年龄人口在2012年出现新世纪以来绝对数量的第一次下降，并呈现一直持续下降的趋势。2019年末，全国16～59岁人口为89640万人，占64.0%，比2011年总量减少2903万人，占比下降4.67个百分点；每年劳动年龄人口下降100万人至500万人。

表1 我国劳动年龄人口总量及比重

当前我国劳动力（尤其是大学生）就业存在“体制内偏好”现象。刘保中基于中国大学生追踪调查数据（PSCUS）研究发现，新时代大学生就业更愿意到体制内工作，存在比较明显的“体制内偏好”［7］。李春玲基于6所“985高校”在校生调研数据发现，大学生普遍热衷于政府、国有企业等体制内工作［8］。

当前劳动力就业存在“离制造业”趋势。从全国就业人员数量看，从2011年的76420万人上升到2018年的77586万人，但第二产业就业人员数量从2011年的22544万人下降到2018年的21390万人，第二产业就业人员比重从29.5%下降到27.6%。从按行业分城镇非私营单位就业人员数来看，2013～2018年制造业就业人员一直存在下降趋势，分别为5257.9万人、5243.1万人、5068.7万人、4893.8万人、4635.5万人、4178.3万人，期间下降了1000多万人。

当前制造业就业人员存在“离高等教育”现象。根据全国人口普查数据，制造就业人口以受中等教育为主体，2000年、2005年、2010年、2015年制造业就业人口平均受教育年限分别是9.60年、9.36年、9.77年、10.03年，初中学历人员占比分别是55.56%、55.83%、56.26%、52.42%，受过高等教育的人口占比分别是5.81%、6.38%、9.82%、12.07%。从增量角度看，每年新增人力资本从事实体生产的就业人口比重相对较低，2015年全国高校毕业生从事制造业的比重是10.4%。

综上所述，我国劳动力（尤其是青年人）就业取向存在着“离制造业”现象，与制造业高质量发展的人才需求存在着严重错配，更与产业基础高级化和产业链现代化的人才需求相距甚远。

三、当前劳动力就业“离制造业”的成因

我国劳动力（尤其是青年人）不愿意当产业工人，与社会激励有关。人对激励是有反应的，每一个人努力的方向及其程度，其背后一定是社会激励制度、激励机制与激励结构作用的结果。我们不得不承认这样一个事实，产业工人成了全社会各阶层就业取向中的边缘地带甚至是最边缘的地带。但深入思考，我们也不得不承认，这不是每一个个体的错，而是社会没有充分激励劳动力（尤其是青年人）心甘情愿地去当产业工人。

其原因并不复杂，根本原因在于：一直以来产业工人的收入偏低，不仅货币性收入低（工资偏低），而且非货币性收入低（社会地位偏低）。国家统计局数据显示，2014～2018年按行业分城镇非私营单位就业人员每年平均工资分别为56360元、62029元、67569元、74318元、82413元；其中，制造业就业人员工资分别为51369元、55324元、59470元、64452元、72088元，远远低于平均工资水平。2014～2018年按行业分城镇私营单位就业人员每年平均工资分别为36390元、39589元、42833元、45761元、49575元；其中，制造业就业人员工资分别为35653元、38948元、42115元、44991元、49275元，同样低于平均工资水平。

我们看到，一个大学生，无论所学的专业是哲学、经济学、管理学、历史学、社会学、统计学、文学、语言学、法学、外语，还是数学、信息学、物理、化学、生物学、生态学、工程学、建筑学，毕业前很多人都会选择去做一件事：考一考公务员，无论国考，还是省考。但却很少看到千万人争当产业工人的景象，无论是过去，还是现在。其实，想一想，也是可以理解的。试问每一位父亲或者母亲，有谁发自内心地愿意让自己的孩子去当产业工人？能从政就从政，能从商就从商，能从学就从学，望子成龙的父母希望孩子成为政治精英或财富精英或知识精英，而不是产业工人精英。

可见，一个社会的产业工人成为了低收入群体的主体，而没有成为这个社会的中等收入群体的主体，这就和处于工业化进程的经济体不匹配了。要知道，我国还是一个工业化社会，工业化的路程还远远没有走完。一个以工业为发展原动力的社会，需要让其产业工人成为中等收入者，让其产业工人有支付能力、有支付意愿成为社会消费需求升级的推动者和消费品质提升的示范者，这是一个社会高质量、可持续发展的基石［9］。

环顾全球，有许多争前恐后去当产业工人的参照系。为什么在澳大利亚许多人发奋图强争当矿工？就是因为矿工的工资收入高、社会地位高，甚至成为消费的引领者和示范者。为此，在澳大利亚要经过极其严格的资质筛选才能当一名合格的矿工，高收入带来了高素质的产业工人。为什么许多德国人以当工人为荣？同样是因为高收入的产业工人是消费甚至诸多社会行为示范者和引领者。德国人成功地将工程学和工艺流程的精密性组织与与时俱进的工匠精神相结合，成就了其制造业的可持续的全球领先地位，也就推进了产业基础高级化和产业链现代化。同样，在日本，核心元器件研发升级和工匠精神的融合，形成了日本各支柱产业发展的基干（产业大树之根），其背后是产业工人的高工资和高福利所支撑的体面生活。总之，只要当上产业工人，就能过上相对体面的美好生活，幸福是产业工人奋斗出来的。

四、新时代产业工人候选人优先序

那么，谁是新时代产业工人的候选人呢？应该是青年人。习近平总书记在党的十九大报告中指出，“青年兴则国家兴，青年强则国家强。青年一代有理想、有本领、有担当，国家就有前途，民族就有希望。中国梦是历史的、现实的，也是未来的；是我们这一代的，更是青年一代的。中华民族伟大复兴的中国梦终将在一代代青年的接力奋斗中变为现实。”［10］

哪些青年人应该成为新时代产业工人的候选人呢？其个人要素禀赋如何与产业基础高级化、产业链现代化的人才需求相匹配？产业基础高级化与产业链现代化的核心是智能制造系统（Intelligent Manufacturing System，简称IMS）：基于工业互联网云平台的智慧工厂解决方案与先进制造相结合，实时捕捉产品和设备的工业参数并将其数字化，利用大数据和软件进行分析，经过云端传输至车间显示屏、手机、平板电脑等多种平台，管理人员可以随时随地检测产品生产参数、生产状态等关键信息；生产和管理人员可以整体把握工艺与产品质量水平、判断产品质量与生产效率；开发人员、工程师和数据科学家能够在更大范围的工业解决方案层面展开合作。该IMS系统中的人员都是新时代的产业工人。这些人具备以下条件：

第一，数学基础好，算法能力强，编程水平高，专业理论知识全面，可以随时思考生产中出现问题背后的理论逻辑与算法程序逻辑，善于通过中央控制系统发现问题。

第二，经受过全面系统的专业实验室的情境训练与操作实践，具备了“干中学”的能力，理论和实践相结合的能力较强。

第三，熟悉统计分析软件，善于进行大数据分析和云计算，能够做到及时发现问题，甚至做到问题预警。

第四，外语尤其是英语水平高，能够阅读专业领域的前沿文献，能够参加专业的国际学术交流，与国际同行探讨理论与实践问题。

第五，在车间具有实战经历，具有较好的实践经验，熟悉生产工艺流程。

这些新时代产业工人的禀赋条件，谁能与之匹配呢？可以把新时代产业工人青年候选人划分为三类：理工科本科生，职业学校学生，农业转移到非农就业人口。其分别与新时代产业工人的匹配程度见表2。

从综合匹配程度看，新时代产业工人候选人优先序为：理工科本科生最高，职业学校学生次之，农业转移人口最低。这是新时代就业需求结构的大转型，是由新时代产业范式转型和模式转换的基本规律所决定的［11］。

表2 新时代产业工人禀赋条件匹配表

可见，为了实现产业基础高级化和产业链现代化，我国各类大学中理工科专业的本科生应该是新时代产业工人的候选人，其素质条件则最适合做产业工人。但是，理工科专业的大学生本人有这个意愿吗？其父母及家人愿意吗？恐怕绝大部分是不愿意的！如何解决呢？

五、培育并激励新时代的产业工人

推进产业基础高级化和产业链现代化，当前面临的关键问题之一就是，要彻底扭转全社会的就业偏好和就业去向，尽最大努力采取各种措施把不愿意当产业工人的大学生激励成争先恐后去当产业工人的大学生。当然新时代的产业工人，包括但不限于大学生。

第一，塑造新时代产业工人的身份和品牌，使其成为社会消费甚至社会行为的引领者与示范者

2017年，中共中央、国务院印发《新时期产业工人队伍建设改革方案》明确提出，要把产业工人队伍建设作为实施科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略的重要支撑和基础保障，纳入国家和地方经济社会发展规划，造就一支有理想守信念、懂技术会创新、敢担当讲奉献的宏大的产业工人队伍［12］。新时代产业工人的身份认知与品牌提升，有了坚实的政策支撑。

2020年5月颁布的《中共中央 国务院关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》指出，坚持多劳多得，着重保护劳动所得，增加劳动者特别是一线劳动者劳动报酬，提高劳动报酬在初次分配中的比重，在经济增长的同时实现居民收入同步增长，在劳动生产率提高的同时实现劳动报酬同步提高［13］。这为提高产业工人的收入特别是工资性收入提供了政策储备。该意见还指出，按劳分配为主体、多种分配方式并存；健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制；完善企业薪酬调查和信息发布制度，健全最低工资标准调整机制。这表明，产业工人的收入提高，是市场发挥决定性作用。该意见还指出，支持符合条件的混合所有制企业建立骨干员工持股、上市公司股权激励、科技型企业股权和分红激励等中长期激励机制。这表明，企业的核心骨干产业工人，可以通过持股获得财产性收入。总之，产业工人实现收入多元化，已经具备了很好的政策红利。当然，最重要的是这些政策红利要实实在在的落地。

通过多元化渠道，产业工人的收入大幅度提高，能够过上相对体面的美好生活，成为社会诸多人士仰慕的职业，才是激励的根本。要让“我要当新时代的产业工人”成为社会的共识和主流氛围。当前需要解决一个关键问题，就是体制内单位要去除干部和工人的身份划分。这一传统体制一直存在的身份划分造就了许多隐性的身份歧视，让干部（其实可能并不是管理人员而是具体业务人员）成为“人上人”，成为所谓的劳心者，而悄然间让工人（其实可能是管理人员）成为“人下人”，成为所谓的劳力者，且很难实现身份转换，进而造就了社会成员岗位流动的隐性身份壁垒。

第二，激励产业工人成为以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系的微观主体

要重新树立新时代新学科理念，使社会大众意识到，只要学好数理化，走到哪里都不怕，任何高精尖技术都不怕。要充分意识到，教育质量和水平决定着产业基础高级化和产业链现代化，只有集中力量办大事进行基础学科核心技术攻关，我们的人口红利才能变为真正的技术红利。这需要把工科、工程学等专业塑造成社会热门专业，能够吸引大学生积极选择并热情学习这些专业。可以说，工科的繁荣之日，就是产业强国之日，也就是产业工人的社会荣光之日。同时，像苹果公司的创始人史蒂夫·乔布斯生前所反复强调的，要让工程技术和人文科学相互结合。

同时，要大力培养智能化新时代的新型产业工人。要树立智能就业理念，构建以智能技能为本的劳动力市场，确保劳动者从容地应对未来的变化，实现线上线下就业相结合，确保关键智能工种拥有充分数量的人才储备。

更为重要的是，全球都在数字化转型，只有善用新科技者，而非拒绝新科技者，才能获得工作机会。不仅仅要鼓励产业工人学习智能化新技能，更要帮助大家找到学习新技能的方向和途径，为劳动者提供培训越来越重要。远程教育和在线学习技术、计算机科学和数据科学课堂、编程都至关重要，尤其是重视英语和统计分析教育。鼓励企业和各类机构为员工提供智能化技能培训；加强职工再就业智能化培训和指导；鼓励支持企业协助高校形成“智能+X”复合专业培养新模式，加强产学研合作，鼓励高校、科研院所与企业等机构合作开展智能学科建设。

让数字化智能产业健康发展成为全社会共识，调动全社会参与支持数字化智能社会发展的积极性。实施数字化智能教育项目，鼓励中小学设置智能相关课程，推广编程教育；开展智能竞赛，鼓励进行形式多样的智能科普创作；推进智能产业企业参观学习。鼓励支持企业研发适合STEM（科学、技术、工程、数学）教育市场产品，打造软件、硬件与机器人相结合的健全产品线，引起青年人与低龄学生的兴趣，使智能化产品走进更多的学校和家庭。

第三，全面推进企业的数字化转型，培养“干中学”式高级数据分析师和产业分析师

要正确认识企业数字化转型发展的系统性。调研发现，多数企业并非数字化公司，其运营理念和模式与数字化发展需求还有一段距离。最大的问题是，部分企业领导者把数字化看作能够迅速带来回报的“即插即用式”技术，而不是把数字化发展看作一个生态系统。企业数字化转型需要做出改变：从“孤岛作业”转变为跨领域合作；从由领导推进的基于经验的决策，转为由数据推进的一线决策；从僵硬固化、趋避风险转变为敏捷、试验、可适应。这需要加强员工培训，吸引企业全员参与。

要大力提升高级数据分析能力。这是新时代产业工人的新岗位的重要组成部分。数字化转型发展需要专业的高级数据分析解读员，在技术领域的数据工程师与科学家、经营领域的营销和供应链、制造领域与风险管理领域的员工之间建起桥梁，洞察企业数字化转型的障碍，确保数字化工具回应现实的商业需求。很多地区，专业的高级数据分析解读员和产业分析师人才尚属空白。尤其是缺乏对高级数据分析方法的明确认知，不了解高级数据分析与传统数据分析的区别。这需要意识到：厘清高级数据分析背后的逻辑至关重要，数据科学至关重要。要明确高级数据分析的应用领域，发现创造价值的方法。数据分析的难点是获取并分析正确的数据，数据所有权与访问权需要一定的开放度。数据科学家与转译人员同等重要，数据科学文化至关重要。

第四，要构建智能化新时代新型劳动关系管理机制，建立互联网灵活就业与共享员工的社会保障体系

为推进产业基础高级化和产业链现代化，培训新时代的产业工人，需要修订并建立新的劳动力市场治理规则。已有的劳动法律和相关的健康保险、福利制度已经很难应对产业发展的新形势。很多治理规则都是20世纪的产物。在数字革命新时代，基于新时代产业工人的职业需要，要探索建立系统完善的智能社会劳动规则、劳动伦理规范体系，形成较强大的智能劳动安全评估和管控能力。修订现有的并制定新的劳动管理规则和政策，需要向用人单位和劳动者提供确定性的劳动管理架构，基于按需经济、弹性工作以及共享员工原则，制定行业就业标准与职业标准［14］。

由人事社保部门与企业合作，成立企业-工人的智能化大数据信息管理系统，探索建立统一的劳动力市场信用系统，建立具有高流动、高活力的社会保障体系，尤其是福利随迁的社会保障体制。建立互联网平台资源提供方和灵活就业人员违约失信行为信息的联盟共享机制。运用共享联盟大数据进行筛选，有效选择互联网平台资源提供方或灵活就业人员，并实现该共享机制与社会征信体系连接。建立公开透明的信息查询及信用信誉保障体系，涵盖企业与工人的基本个人信息、来源地、入职时间、工作绩效、工作时长、工作评价等，将工人的职业声誉与生产的产品质量挂钩，更好地激励产业工人成为优秀工匠，并惩戒任何一方的不诚信的行为。要进一步做好劳动力市场短期应急管理与长期风险治理。新冠肺炎疫情冲击警示我们，要做好劳动力市场的危机管理与风险治理。从长期看，全球已经全面进入风险社会。风险社会的治理，一定要要树立“治理重于应急”的理念，加强舆论引导和治理机制构建，并重视就业市场的风险治理意识教育与风险治理人才培养工作。

第五，要打造全球分布式新型劳动力，打造包容性新型劳动力市场

推进产业基础高级化和产业链现代化，需要全球化融智与全球化融资。不求所有，但求所用。全球化新时代，许多劳动者不再受固定的工作地点约束，而是寻找更灵活的工作方式和工作地点［8］。企业必须在全球范围内分配工作，将工作单元转变成任务制项目，并在全球分布式的劳动力中包容性地培育企业品牌意识和敬业精神。

基于工业“六基”需求，加快引进全球顶尖人才和青年人才，打造数字化智能人才高地。建立全球数字化智能高端人才数据库。借助知名猎头公司、人力资源机构等，精准引进适用性人才。鼓励数字化智能企业通过长短期聘用、项目合作、技术咨询等柔性引才方式，灵活引进高端人才。通过高端人才引进，带动并培育新时代产业工人的成长，培育产业工人的“成长型思维”和终身学习能力。