全球趋势背景下我国劳动力市场就业极化问题初探.pdf

2023.5105中国社会经济发展战略摘要：过去 40 余年里，在技术进步和全球化等因素的共同作用下，多数发达经济体经历了劳动力市场极化现象，主要表现为高技能和低技能劳动力就业比例的上升、中等技能劳动力就业比例的下降。近年来，我国劳动力市场也出现了极化趋势，但与美欧等国存在重要区别：美欧劳动力极化主要体现为高技能就业比例的上升，我国主要体现为低技能就业比例的上升。自动化技术进步可能是我国劳动力市场极化最重要的驱动因素之一，产业结构转型和升级、城镇化、经济数字化转型等也起到了一定作用。劳动力市场极化可能会对社会经济产生一定的负面影响。保持制造业比重基本稳定、推进高水平对外开放、实施就业优先战略、深化教育改革等，有助于缓解我国劳动力市场的极化现象并减轻其不利影响。关键词：劳动力市场极化；就业结构；自动化技术进步中图分类号：F249.2 文献标识码：A 文章编号：1006-0138(2023)05-0105-09全球趋势背景下我国劳动力市场就业极化问题初探文陈 仪 李亚楠基金项目：中国博士后科学基金面上资助项目“投资激励对劳动力市场的影响研究”（2023M730108）作者简介：陈仪，北京大学经济学院副教授、博士生导师，北京市，100871；李亚楠，北京大学经济学院讲师，经济学博士，北京市，100871。党的二十大报告指出，分配制度是促进共同富裕的基础性制度，就业是最基本的民生。劳动力市场的健康发展，是我国社会经济全面发展的重要组成部分，关系到广大劳动者的福祉和生活品质。衡量劳动力市场的发展是否健康，不仅要看总量，更要看结构，尤其是就业结构和收入结构。当劳动力市场处于理想的发展状态时，所有类型的劳动者群体均能实现充分就业，并以一种兼顾效率和公平的方式共享经济成长果实，宏观上便表现为就业结构和收入结构的相对稳定。这样的发展才是平衡的、协调的、有包容性的。就业结构和收入结构的形成和变化有其基本面决定因素，这些因素对不同劳动者群体的影响往往具有异质性，某些情况下甚至不利于劳动力市场的协调发展，这就需要我们根据基本面的变化不断优化、完善就业政策和分配政策。放眼世界，过去 40 余年里，多数发达经济体不约而同地出现了劳动力市场“极化（polarization）”的现象。所谓劳动力市场极化，一般指高技能和低技能劳动力的就业比例上升、中等技能劳动力的就业比例下降这一就业结构的变化，有时也指工资结构的类似变化。近年来，劳动力市场极化出现2023.5106中国社会经济发展战略从发达经济体向发展中经济体蔓延的迹象。劳动力市场极化可能会对社会经济产生一定的负面影响，需要引起高度重视。本文旨在对全球劳动力市场极化的经验事实进行梳理，概述这一现象背后的经济学原因，重点使用相关数据对我国的情况进行考察，提供我国劳动力市场存在极化趋势的证据，讨论极化的可能成因和潜在影响，并给出相应的政策建议。一 劳动力市场极化的全球经验事实及主流经济学解释（一）劳动力市场极化的全球经验事实劳动力市场极化最早出现在发达经济体，是过去 40 余年里多数发达经济体共同经历的一个重要的结构性变化。很多发达经济体不仅全国劳动力市场整体趋于极化，国内各地区的劳动力市场也不同程度地出现了极化趋势，部分发达经济体还经历了工资结构的极化。近年来，部分发展中经济体也先后出现了就业极化的新趋势。最早正式提出劳动力市场极化这一概念的是 Autor 等，他们对 20 世纪 80 年代以来美国劳动力市场结构的变化进行了研究，发现高技能和低技能劳动力的就业比例呈现上升趋势，唯独中等技能劳动力的就业比例呈现下降趋势；按技能从低到高排序，劳动力就业比例的变化表现为一条明显的 U 形曲线。1随后，Goos 等记录了 19932006 年 16 个欧洲国家不同职业的就业比例的变化，发现几乎所有的观察对象国都出现了就业极化现象；平均来说，低收入和高收入职业的就业比例分别上升了 1.6 个和6.2 个百分点，中等收入职业的就业比例则下降了 7.8 个百分点。2部分学者基于发达经济体相关数据研究发现，劳动力市场极化不仅是一个国家层面的现象，也是一个地区层面的现象。如 Autor 和Dorn 基于美国通勤区数据研究发现，19802005 年间大多数通勤区均出现了劳动力市场极化的现象。3地区劳动力市场的极化程度往往存在较大差异。城市地区，尤其是拥有现代制造业的城市地区更容易出现就业极化现象，而从事农业或传统制造业的农村地区则不易出现。4与就业极化相比，发达经济体工资极化的证据较为薄弱。Autor 等发现，20 世纪 80 年代以来，伴随着就业极化，美国的劳动力市场还出现了工资极化，即呈现出“双极化”的态势。5与之形成对比的是，德国虽然也经历了显著的就业极化，却并没有工资极化的迹象。6事实上，工资极化现象在整个欧洲地区都不明显。7截至目前，关于发展中经济体劳动力市场极化的证据尚不充分。早期一项对巴西、哥伦比亚和墨西哥就业结构变化的研究发现，哥伦比亚和墨西哥已进入极化阶段，巴西则尚未出现极化现象。8新近一项包含 85 个经济体样本的实证研究发现，发展中经济体的劳动力市场极化现象并不像发达经济体那样普遍和显著，但趋势上越来越明显。9（二）劳动力市场极化现象的主流经济学解释针对劳动力市场极化这一重要的现象，经济学家从不同角度给出了种种解释，核心驱动因素包括但不限于以自动化为代表的技术进步、以离岸外包和进口竞争为代表的全球化、收入增长与非位似偏好、低技能移民等，其中又以自动化技术进步说和全球化说最为流行。受篇幅所限，以下重点对这两种假说进行述评。1基于自动化技术进步的解释。以自动化和智能化为代表的当代技术进步往往不利于中等技能劳动力，而有利于高、低技能劳动力。这是因为中等技能劳动力一般从事常规工作，这些工作具有低创造性、高度程式化、易编码等特点；随着自动化技术的不断进步，越来越多的常规工作可以由（广义的）机器完成。相反，无论是高技能劳动力主要从事的创造性或问题解决型工作，还是低技能劳动力主要从事的更需要人际接触的服务性工作，都很难由机器独立完成，反而可以在机器的协助下更好地由人完成。因此机器具有替代中等技能劳动力的倾向，而与高、低技能劳动力形成互补关系，这意味着自动化技术进步会增加高技能和低技能劳动力的相对需求，降低中等技能劳动力的相对需求，从而导致劳动力市场的极化。10目前，已有不少研究发现自动化技术进步在劳动力市场极化过程中发挥了重要的作用。112023.5107中国社会经济发展战略自动化技术进步说不仅能解释发达经济体劳动力市场的极化现象，还能对发展中经济体和发达经济体极化程度的差异给出解释。发展中经济体往往是资本稀缺经济体，劳动力与资本的相对价格较低，采用自动化技术的动力较弱；同时发展中经济体的产业结构大多侧重于农业和低技能手工业，这些产业的可自动化程度较低；另外发展中经济体在推广自动化过程中还面临着技术门槛和资金约束等问题。因此逻辑上，发展中经济体的自动化进程和劳动力市场极化程度均应落后于发达经济体，这两点都得到了数据的确认。类似地，自动化技术进步说还能解释一国内劳动力市场极化程度的城乡差异。这是因为自动化技术的发明和应用往往集中于高科技人才集聚和现代制造业发达的城市地区，且劳动力在城乡之间的流动往往是有成本的。2基于全球化的解释。全球化具有多种形式、多个面向。部分学者认为，离岸外包和进口竞争的全球化可能会对参与国的劳动力市场结构产生重要影响。首先讨论离岸外包的作用。离岸外包是产品内亦即价值链上的国际分工，表现为发达经济体将不符合其比较优势的、劳动密集的生产任务外包给发展中经济体。外包之前这些生产任务大多由中等技能劳动力承担，因此外包会降低发达经济体中等技能劳动力的相对需求。12相较之下，发达经济体的低技能劳动力大多从事非贸易服务性工作，一般不会受到外包的负面影响。综上可知，给定其他因素不变，离岸外包会进一步推动发达经济体劳动力市场的极化。离岸外包说同样有助于理解发展中经济体和发达经济体极化程度的差异。对承接外包的发展中经济体来说，外包增加了其中等技能劳动力的相对需求，这反而会促使其劳动力市场“去极化”。其次讨论进口竞争的作用。进口竞争与离岸外包的逻辑类似，只不过是在传统贸易背景下探讨问题。进口竞争说指出，南北贸易会使贸易双方的稀缺要素所有者相对受损，对发达经济体来说，付出代价的主要是以蓝领工人为代表的中等技能劳动力。随着进口产品渗透率的增加，这些工人的就业比例和工资水平均会受到负面影响，劳动力市场因此出现极化。13比较而言，全球化说与自动化技术进步说具有一定的相似之处。两者均认为发达经济体的劳动力市场极化是由需求面因素驱动的，更具体一点说，是由中等技能劳动力的被替代造成的。只不过在自动化技术进步说中，发达经济体的中等技能劳动力是被机器替代，在全球化说中则是被发展中经济体的“同行”替代。二 我国劳动力市场的极化趋势（一）关于我国劳动力市场极化现象的现有研究对我国劳动力市场极化问题的研究目前还处于早期阶段，相关证据并不充分。部分实证研究使用家户数据或行业数据对我国劳动力市场是否已出现极化现象进行了考察。家户证据方面，早期一项使用中国城市劳动力调查数据（CULS）对中国城镇就业群体的个体任务分布的比较分析发现，在所考察的2005-2016 年期间，两类非常规任务（分析型任务和互动型任务）的分布曲线整体右移，与预期相符，但最容易被机器替代的常规认知型任务的分布曲线也出现了右移。14作者据此认为中国劳动力市场尚未出现明显的极化现象。新近一项使用 1988-2018 年中国城镇家庭住户收入调查数据（CHIP）对中国城镇劳动力收入分布演变的研究发现，相对于各基年，仅在1995-2002 年可以观察到典型的收入极化现象，而 2013-2018 年则没有明显的极化迹象。15作者由此得出，中国收入极化趋势在 2002 年前后发生了重要转变。行业证据方面，早期一项使用 1998-2009年中国制造业行业数据的研究发现，我国制造业就业的学历结构持续发生着变化，其中高中学历（代表中等技能）的就业占比呈现下降趋势，初中学历（代表低技能）和大专以上学历（代表高技能）的就业占比呈现上升趋势，即从学历结构看，我国制造业确实呈现出典型的就业极化态势。16从制造业内的大类行业看，样本期内高技术和低技术行业的就业占比显著上升，中高技术行业的轻微下降，中低技术行业的则2023.5108中国社会经济发展战略显著下降，这从另一个角度证实了我国极化现象的存在。另一些实证研究探讨了我国劳动力市场极化的可能影响因素。一项使用 20052007 年中国工业企业数据的研究发现，国内企业对外直接投资整体上促进了本国就业，但影响程度在企业间存在异质性：对高、低技术企业雇佣量的促进作用较为明显，对中等技术企业雇佣量的影响较小，即在边际上促成了“两头高、中间低”的就业极化现象。17另一项基于中国省级面板数据的研究发现，技能偏向型技术进步、中间品进口的技术外溢和城镇化增加了高技能劳动力的相对需求，贸易和外包则增加了低技能劳动力的相对需求，这些因素均具有推动劳动力市场极化的作用。18最新一项使用 20042018 年中国省级制造业工业机器人数据并匹配制造业行业数据的研究发现，工业机器人的应用拉动了制造业的整体就业和工资水平，但对不同技能劳动者的影响存在异质性：高技能和低技能工人的就业比例显著上升，中等技能工人的就业比例显著下降，即存在就业极化效应。19另一项基于中国流动人口动态监测数据的研究发现，信息技术的应用对常规劳动力产生了尤为突出的替代效应，导致后者的工资水平增长较慢，使得工资结构趋于极化。20总的来说，现有基于家户数据的研究并未发现我国劳动力市场存在明显的极化现象；考虑到家户抽样调查数据的质量和代表性并非没有争议，且部分研究中劳动力或职业的分类标准存在一定的主观性，我们对上述结论持保留态度。相较之下，现有基于制造业行业或企业数据的研究均发现我国劳动力市场存在极化趋势。以下我们将综合使用几套数据对我国劳动力市场是否存在极化趋势进行再考察。（二）对我国劳动力市场极化趋势的再考察本研究旨在对我国劳动力市场是否存在极化趋势进行再考察。我们的工作至少在两个方面不同于现有研究：一是使用的数据不同，二是劳动力或职业的分类标准不同。数据方面，我们既使用了人口普查和家户数据，也使用了上市公司数据进行相关考察，以期获得更为可信的证据。分类标准方面，我们首先尝试了根据初始工资水平对职业进行分类，随后尝试了根据各职业的常规任务密集度对职业进行分类，以确保职业划分的合理性。1基于人口普查和家户数据的再考察。为了确认我国的劳动力市场是否存在极化趋势，我们首先使用第五、六、七次全国人口普查数据以及中国城镇家庭住户收入调查数据（CHIP）进行考察。考察分为以下三个步骤：第一步，将职业按技能水平进行分类。由于技能水平不可观测，参考相关文献，我们将基年（2000 年）各职业的平均工资水平作为职业技能水平的代理变量，并基于三分位数，将技能水平最低、居中、最高的一组职业分别称为“低技能职业”“中等技能职业”“高技能职业”。每一种职业都包含各种任务（常规任务、抽象任务、体力或手工任务），不同职业的任务构成往往不一样。作为辅助分析，我们另外参考相关文献计算了基年各职业的“常规任务指数”，用以反映各职业常规任务的密集度，进而基于该指数的高低将职业分成三大类。分类结果与之前完全一样，证明我们的分类方法是科学的。我们发现，中等技能职业的常规任务指数最高，低技能职业次之，高技能职业最低，完全与预期相符。第二步，计算三大类职业从基年到观察年（2020 年）的就业份额变化。如图 1 所示，图 1 20002020 年中国不同技能职业就业比例的变化2023.5109中国社会经济发展战略20002020 年，我国劳动力市场整体上呈现出明显的就业极化态势：高技能职业的就业比例上升了 5.3 个百分点，低技能职业比例上升了28.7 个百分点，中等技能职业比例则下降了 34个百分点；按技能排序，就业比例的变化表现为一条明显的 U 形曲线。需要特别指出的是，我国就业极化模式与美欧存在一个重要区别：美欧极化主要体现为高技能劳动力就业比例的上升，我国则主要体现为低技能劳动力就业比例的上升。如，19932006 年，欧洲国家高技能职业就业比例的上升幅度是低技能职业的近4 倍。21我国则正好相反，低技能职业就业比例的上升幅度是高技能职业的 5 倍有余。第三步，采用另一种方式呈现我国劳动力市场极化的事实，即在省级层面考察以下变量的相关性：“解释变量”为基年各省的中等技能就业比例（RST），“被解释变量”或者是各省高技能就业比例在样本期内的变化（dHigh），或者是低技能就业比例在样本期内的变化（dLow）。结果表明，被解释变量和解释变量显著正相关（图 2、图 3），即初始中等技能就业比例越高，样本期内非中等技能就业比例的上升幅度越大。这也是就业极化的体现。2基于上市公司数据的再考察。以上分析呈现了我国劳动力市场的整体极化趋势。一个同样值得关注的问题是，我国各产业的极化趋势是否存在差异？接下来，我 们 使 用 20112020 年 A股上市公司数据来回答这一问题。使用上市公司数据至少有三点有利之处。第一，相对于工企数据，上市公司数据更新，有助于识别近期发生的结构性变化。第二，上市公司数据库包含企业雇佣结构方面的信息，天然地适合用来研究劳动力市场极化问题。第三，因为受到内外制度的约束，大企业的劳动雇佣决策往往不如中小企业灵活，尤其对相关规章制度更严格的上市公司来说，人员的聘用和解聘都需要遵循一定的规范和流程，时间周期更长，故其雇佣结构对外部变化的反应通常更弱也更慢。正因为如此，基于上市公司数据的检验是更严格的检验：如果使用上市公司数据能发现极化现象，那么使用其他数据可能会更容易发现极化现象。具体来说，我们将不同的两位数行业划归四大产业，分别是农林牧业（第一产业）、制造业、其他第二产业、服务业。在每个产业下，我们将基年（2011 年）各行业的中等技能就业比例（RST）作为“解释变量”，将样本期内各图 2 高技能就业比例的变化与初始中等技能就业比例（31 省，20002020 年）图 3 低技能就业比例的变化与初始中等技能就业比例（31 省，20002020 年）2023.5110中国社会经济发展战略行业高技能就业比例的变化（dHigh）或低技能就业比例的变化（dLow）作为“被解释变量”，使用简单 OLS 回归的方法考察变量的相关性。回归结果在表 1 中呈现。如表 1 所示，农林牧业和服务业均没有就业极化的迹象。其他第二产业的情况有点特别：初始中等技能就业比例越高，不仅样本期内低技能就业比例的上升幅度越大，高技能就业比例的下降幅度也越大，背后的原因有待深入分析。唯一呈现出典型就业极化态势的是制造业。概言之，本文的数据分析表明，我国已出现劳动力市场极化的趋势，这一趋势在制造业内尤为明显。三 我国劳动力市场极化趋势的经济学解释与潜在影响（一）我国劳动力市场极化趋势的经济学解释我国劳动力市场极化趋势的形成，是多种因素共同作用的结果。由本文第一部分的讨论可知，自动化技术进步和全球化被广泛认为是劳动力市场极化的两大驱动因素。我们认为，自动化技术进步可能是我国劳动力市场极化最重要的推动力量之一，其理由有三点：第一，我国在国际分工体系中是承接离岸外包的代表性国家，也是生产、出口制成品的“世界工厂”。这些对外经济活动反而会增加我国中等技能劳动力的相对需求，推动我国劳动力市场“去极化”。第二，近年来我国已成长为全球工业机器人生产和采购量最大的国家之一，各行各业的自动化和智能化程度稳步提升，“自动化技术进步”不仅是一个理论上的概念，也是我国正在经历的重大变化。第三，图 2、图 3 和表 1 中的分析结果也可以视为自动化技术进步说的支持性证据。不管在地区层面还是在行业层面，初始中等技能的就业比例越高，意味着常规任务的密集度越高，从而越容易受到自动化技术进步的影响；正如在以上图表中看到的那样，这些地区或行业的高技能和低技能就业比例确实经历了更大幅度的上升。如果不局限于主流文献中的观点，我们还可以合理推断，我国劳动力市场的极化趋势还可能和我国经济的另外三个趋势性变化有关。其一，是产业结构的变化。经过 40 余年的高速增长，我国已进入产业结构转型和升级的新阶段。一方面，第二产业的比重不断下降，第三产业的比重不断上升：我国制造业的增加值占比于 2007 年达到 41%的历史高点，此后一路下滑，到 2022 年已降至 33%；同期服务业占比则从 43%上升到 53%。另一方面，在第二产业内部，传统制造业逐渐被更接近技术前沿、资本更密集的现代制造业取代。产业结构的变化会对就业结构产生影响。传统制造业是吸纳中等技能劳动者就业的主要部门，现代制造业和服务业则分别为高技能和低技能劳动者提供了大量就业机会。从这个角度看，我国劳动力市场的极化也和我国产业结构的转型和升级不无关系。其二，是城镇化进程。城镇化是工业化、现代化的必然产物，我国改革开放的历史也是城镇化水平不断提高的历史。根据国家统计局数据，我国常住人口城镇化率，从 1978 年的18%提高至 2022 年的 65%。未来，随着新型城镇化战略的进一步推进，我国城镇化水平和质量还会进一步提升。城镇化促进了创新和技术进步，推动了高新产业的发展，提高了社会分工程度，为高技能人才施展才华创造了广阔的舞台和空间。同时，城镇化还带动了生活性和生产性服务业的发展，为低技能劳动者提供了表 1 高、低技能就业比例的变化与初始中等技能就业比例（两位数行业，20112020 年）农林牧业制造业其他第二产业服务业dHighdLowdHighdLowdHighdLowdHighdLowRST-0.1363(0.3536)0.2992(0.2624)0.1962*(0.0876)0.3175*(0.1662)-0.6245*(0.2215)0.9690*(0.2289)-0.1550(0.1122)0.2252(0.1419)N44303013134040R20.04720.30230.15660.11910.41950.61960.05800.0751注：*、*、*分别表示在 10%、5%、1%水平上显著；括号中的数值为标准误。2023.5111中国社会经济发展战略大量的工作机会。在此意义上，城镇化也是驱动我国劳动力市场极化的潜在因素之一。其三，是经济数字化转型。数字化是一个开放性概念，既包括产业数字化，即传统行业运用数字技术实现效率的提升，也包括数字产业化，即以数字技术为核心技术、以数字产品为核心产品的行业的诞生和发展。数字化与上文强调的自动化和智能化既有相似之处也不无区别。近年来，我国是全球数字经济发展最为迅速的国家之一。根据信息通信研究院数据，20152022 年，我国数字经济规模年均增速超过 15%；截至 2022 年占 GDP 的比重已高达41.5%。数字化转型同样对劳动力市场具有潜在影响。数字技术的运用（如智能设备和软件的引入）增加了对高技能劳动者的需求，也会使一部分中等技能岗位消失；平台经济的兴起则会派生出对快递员、外卖配送员等低技能劳动者的巨大需求。这些都可能对我国劳动力市场的极化起到了一定的推动作用。（二）我国劳动力市场极化趋势的潜在影响我国劳动力市场的极化，表现为中等技能劳动力就业比例的下降，或该群体工资水平的相对下降，可能会对我国社会经济产生一定的负面影响。第一，就业极化往往意味着中等技能劳动力失业率的上升，以及该群体劳动参与率的下降。就业极化的背后是制造业及相关行业常规工作岗位的减少，这加大了中等技能劳动力的求职难度，也在一定程度上降低了其求职意愿。近年来我国的就业市场同时出现了“大学生就业难”和部分企业“招工难”的现象。这意味着我国的中等技能劳动力存在需求不足的问题，而低技能劳动力则存在需求过剩的问题。第二，工资极化可能意味着收入分配状况的恶化。虽然人们对一个社会的最优分配结构尚无高度共识，但较为常见的看法是，“两头小、中间大”的“橄榄形”分配结构优于“两头大、中间小”的“纺锤形”结构。工资极化的直接作用便是使初次分配结构从“橄榄形”向“纺锤形”转化。收入分配结构会对社会流动性产生影响。直观地看，一个社会的分配结构越接近“纺锤形”，低收入群体沿着收入阶梯拾级而上的通道便愈加狭窄。另外需要澄清的是，工资极化并不必然意味着工资收入不平等的加剧，这与工资收入不平等的衡量指标有关，也与影响两者的外生变量有关。第三，与以上两点密切相关的是，劳动力市场极化可能会妨碍中产阶级的壮大。近几十年里美国等西方国家的中产阶级占比出现了明显的下滑，这与同期西方国家劳动力市场的极化有着密切的联系。数量庞大的中产阶级的存在是一个社会保持和谐稳定的重要前提。仍以西方国家为例，随着中产阶级的相对萎缩，社会的不稳定因素明显增多，具体表现包括民粹主义的兴起、政治的极化、意识形态的分化，等等。我国中产阶级还在发展过程中，但西方国家的前车之鉴值得我们重视和研究。四 积极应对我国劳动力市场的极化趋势本文的数据分析表明，我国已出现劳动力市场极化趋势，这一趋势在制造业内尤为明显。我国就业极化模式与美欧等西方经济体存在重要区别：美欧极化主要体现为高技能就业比例的上升，我国则主要体现为低技能就业比例的上升。理论上，劳动力市场的极化可能会对社会经济产生一定的负面影响，包括但不限于中等技能劳动力失业率的上升，以及收入分配状况的恶化。上述结论并非只停留在纸面上，也能得到日常观察的印证。根据全国总工会第九次全国职工队伍状况调查的结果，截至 2023 年 4 月，全国职工总数约为 4.02 亿，其中以货车司机、网约车司机、快递员、外卖配送员等为主体的“新就业形态劳动者”即有 8400 万之多。这反映出近年来我国的低技能服务业吸纳了大量就业。另一方面，根据国家统计局数据，2023 年6 月，我国青年失业率达到了创纪录的 21.3%，几乎是城镇失业率的 4 倍，也显著高于主要发达经济体的水平。青年人大多是中等技能劳动者，该群体所面临的就业形势的严峻程度由此可见一斑。我国劳动力市场的极化固然存在一定周期性因素，但更大程度上是由技术变革、产业结构调整、城镇化等长期因素驱动的。笔者认为，2023.5112中国社会经济发展战略应通过各种制度和政策手段缓解我国劳动力市场的极化趋势并减轻其不利影响。第一，保持制造业比重基本稳定，推动制造业高质量发展。制造业是实体经济中最重要的部分，是国家经济命脉所系，是立国之本、强国之基。经过多年的发展，我国已处于工业化的中后期阶段，制造业比重的适度下降符合经济发展规律，但不能下降得过早和过快，否则不仅会拖累经济增长，还可能导致产业“空心化”。制造业是吸纳中等技能劳动者就业的主要部门。一个稳步发展中的制造业，无疑能为各类劳动者尤其是中等技能劳动者提供有力的就业支撑，有效缓解就业极化的趋势。制造业内部的升级并非越快越好。一味追求制造业的“高端化”，急于摆脱传统制造业的做法并不符合我国当下的国情，反会让我国劳动力市场的极化现象日趋严重。因此，需要通过产业政策、税收政策等政策手段引导现代制造业的有序发展，有步调地、因地制宜地推广自动化技术，减少中等技能劳动者“技术性失业”现象的发生。第二，推进高水平对外开放。在当下以及未来较长一段时间内，拥有一支成熟的中等技能劳动者队伍仍然是我国参与国际分工的重要凭借。反过来说，强劲的外需也能对我国制造业的发展起到支撑作用，拉动中等技能劳动者的就业。因此，通过加快建设和融入现有区域自由贸易体系、推动共建“一带一路”高质量发展等推进我国高水平对外开放，也具有避免我国劳动力市场进一步极化的积极作用。第三，实施就业优先战略。就业是最大的民生工程，高质量充分就业是社会稳定的必要前提。劳动力市场极化给我国带来的最大挑战，便是中等技能劳动者就业难的问题。劳动力市场存在多种摩擦，本身就有赖于政府干预以改善配置效率，在劳动力市场极化的背景下更是如此。可以纳入考虑的具体干预措施包括为中小微企业和民营企业减负或提供激励，增强其就业吸纳能力；出台政策鼓励创业和灵活就业，培育更多的就业增长点；放松落户限制，降低地区间的劳动力市场壁垒；提供良好的公共服务，减少劳动力市场上的信息不对称，提高供需双方的匹配效率；等等。第四，深化教育改革。劳动力市场的极化及其派生的一系列问题，基本上都可以归结为人力资本供需结构的错配。如自动化技术进步推动了“机器替人”，降低了中等技能劳动力的相对需求，但中等技能劳动力的相对供给无法及时调整，因此出现中等技能失业（就业极化），或者中等技能工资水平的相对下降（工资极化）。自动化技术进步是一个长期趋势，这意味着劳动相对需求的改变是持续的、不可逆的。虽然短期内可以采取某些政策手段稳住中等技能劳动者的就业或工资水平，但这些政策只能治标，真正的治本之道毋宁说是“人力资本供给侧结构性改革”，其中最重要的便是教育改革。这实际上是一个重要的时代之问：在自动化和智能化的时代，我们究竟应该培养什么样的人才？克劳迪娅戈尔丁和劳伦斯凯兹曾在其名著教育和技术的竞赛中提出过一个经典命题：技术进步会增加技术劳动的相对需求，教育则会增加技术劳动的相对供给；当供给落后于需求时，（用技术溢价衡量的）不平等会上升，否则会下降。22借用这一逻辑，上文提出的问题可以回答如下：自动化技术进步会降低中等技能劳动力的相对需求，为此我们应该调整教育的方向，使中等技能劳动力的相对供给更好地与相对需求匹配。换言之，在自动化时代，教育的目的是培养与（广义的）机器互补的人或者技能，而不是容易被后者替代的人或者技能。近年来我国政府推出了一系列与此相符的教育或人才培养机制改革举措，这无疑是一个值得肯定的变化。参考文献：1D.H.Autor，L.F.Katz，M.S.Kearney，“The Polarization of the US Labor Market”，American Economic Review，vol.96，no.2，2006，pp.189-194.2M.Goos，A.Manning，A.Salomons，“Job Polarization in Europe”，American Economic Review，vol.99，no.2，2009，pp.58-63.3D.H.Autor，D.Dorn，“The Growth of Low-skill Service Jobs and the Polarization of the US Labor Market”，American Economic Review，vol.103，2023.5113中国社会经济发展战略no.5，2013，pp.1553-1597.4G.Michaels，F.Rauch，S.J.Redding，“Task Specialization in US Cities from 1880 to 2000”，Journal of the European Economic Association，vol.17，no.3，2019，pp.754-798.5D.H.Autor，L.F.Kat，M.S.Kearney，“Trends in US Wage Inequality:Revising the Revisionists”，Review of Economics and Statistics，vol.90，no.2，2008，pp.300-323.6C.Dustmann，J.Ludsteck，U.Scho.nberg，“Revisiting the German Wage Structure”，The Quarterly Journal of Economics，vol.124，no.2，2009，pp.843-881.7M.Goos，A.Manning，A.Salomons，“Explaining Job Polarization:Routine-Biased Technological Change and Offshoring”，American Economic Review，vol.104，no.8，2014，pp.2509-2526.8C.Medina，C.Posso，“Technical Change and Polarization of the Labor Market:Evidence for Brazil，Colombia and Mexico”，Borradores de Economa，no.614，2010.9M.Das，B.Hilgenstock，“The Exposure to Routinization:Labor Market Implications for Developed and Developing Economies”，Structural Change and Economic Dynamics，vol.60，2022，pp.99-113.10D.H.Autor，F.Levy，R.J.Murnane，“The Skill Content of Recent Technological Change:An Empirical Exploration”，The Quarterly Journal of Economics，vol.118，no.4，2003，pp.1279-1333.11D.H.Autor，“Why Are There Still So Many Jobs?The History and Future of Workplace Automation”，Journal of Economic Perspectives，vol.29，no.3，2015，pp.3-30.12E.Blanchard，G.Willmann，“Trade，Education，and the Shrinking Middle Class”，Journal of International Economics，vol.99，2016，pp.263-278.13D.H.Autor，D.Dorn，G.H.Hanson，“The China Syndrome:Local Labor Market Effects of Import Competition in the United States”，American Economic Review，vol.103，no.6，2013，pp.2121-2168.14 都阳、贾朋、程杰：劳动力市场结构变迁、工作任务与技能需求，劳动经济研究2017 年第 3 期。15 田柳、周云波、沈扬扬：中国城镇劳动力市场收入极化趋势及其分解研究，中国人口科学2022 年第 5 期。16 吕世斌、张世伟：中国劳动力“极化”现象及原因的经验研究，经济学（季刊）2015 年第 2 期。17 李宏兵、郭界秀、翟瑞瑞：中国企业对外直接投资影响了劳动力市场的就业极化吗，财经研究2017 年第 6 期。18 郝楠、江永红：谁影响了中国劳动力就业极化，经济与管理研究2017 年第 5 期。19 邸俊鹏、鲍俊杰、惠浩：工业机器人对制造业劳动力市场的影响：“升级”抑或“极化”，上海经济研究2023 年第 2 期。20 陈岑、张彩云、周云波：信息技术、常规任务劳动力与工资极化，世界经济2023 年第 1 期。21M.Goos，A.Manning，A.Salomons，“Job Polarization in Europe”，American Economic Review，vol.99，no.2，2009，pp.58-63.22 克劳迪娅戈尔丁、劳伦斯凯兹：教育和技术的竞赛，陈津竹、徐黎蕾译，北京：商务印书馆，2015 年，第 33-54 页。责任编辑 马相东