制造業的就業特征與成因：基于實施制造強國戰略的分析*

田永坡 李 飚

制造業是實現實體經濟高質量發展和制造強國戰略的重要基礎(郭克莎和彭繼宗，2021)。黨的二十大報告提出，要建設現代化產業體系，加快建設制造強國、質量強國、航天強國、交通強國、網絡強國、數字中國，把制造強國放到了更為重要的地位。工業和信息化部的數據顯示，2021年制造業增加值達到31.4萬億元，比上一年增長9.8%，兩年平均增長6.6%；制造業增加值占GDP比重達到27.4%，自2010年以來，我國制造業增加值已連續12年位居世界首位。同時，我們也注意到，制造業在支撐經濟高速增長的同時還吸納了大量就業。基于制造業穩步發展的現實及其在就業中的重要地位，《“十四五”就業促進規劃》提出，促進制造業高質量就業，將制造業作為擴大就業容量，推動形成高質量發展與就業擴容提質互促共進的良性循環的重要措施。為此，需要全面把握制造業就業的突出特點，找出實現制造業高質量充分就業的對策。

目前，學者們對于制造業就業的相關研究主要集中在以下幾個方面。(1)技術進步是推動制造業就業結構調整的重要因素。技術進步可以分為內生的技術創新和外生的技術沖擊，這兩者會對企業產生就業替代與創造效應(Calvino & Virgillito，2018)。技術沖擊既能夠提升企業生產率和擴大生產規模帶來就業規模的擴張，又能夠通過激發和衍生大量新興產業，增加用工需求(Acemoglu & Restrepo，2019)。然而，技術沖擊也會使得技術密集型產品的相對價格降低，形成其對勞動和傳統資本的替代(邵文波和盛丹，2017)。在就業結構上，技術進步增加高技術行業發展和高技能工人的需求，改變不同技能勞動力的就業比重，影響高低技能勞動力工資差距(呂世斌和張世偉，2015；陳貴富等，2022)，進而重塑制造業就業結構。在技術進步的具體應用上，人工智能和工業機器人都對勞動力市場的行業、區域、技能結構調整，以及工作任務改變都有重要推動作用(何勤等，2020；王永欽和董雯，2020；趙春明等，2020)。(2)國際貿易也是推動制造業就業結構調整的重要因素。從就業創造上看，國際貿易有利于提高本國經濟水平和企業的生產規模，進而促進就業總供給(胡昭玲和劉旭，2007；衛瑞和莊宗明，2015)。從就業破壞上看，進口貿易自由化在企業層面造成了就業破壞，尤其對大型企業更為顯著(Biscourp & Kramarz，2007；毛其淋和許家云，2016)。從就業結構上看，貿易自由化拉大制造業各部門的生產效率差異進而重塑就業結構(毛日昇，2009；劉睿雯等，2020)。(3)產業結構調整是推動制造業就業結構調整的直接因素之一。當前，中國制造業正在經歷大規模的就業創造和就業消失，且就業創造效應更加明顯，不同行業的就業彈性差異顯著，不同制造業部門同時受到行業結構效應和素質結構效應的雙重影響，因此產業結構優化可以促進就業結構改善(丁守海，2009；馬弘等，2013)。同時，中國制造業出現先集聚后擴散的趨勢，但創造的就業崗位依然集中于東部沿海地區，內陸地區都經歷了顯著的就業負增長，并呈現一定程度的就業極化現象(金煜等，2006；蔡昉，2007；賴德勝和石丹淅，2018；呂世斌和張世偉，2015；申廣軍等，2020)。(4)服務業發展也是促進制造業就業的重要方面。研究指出，服務業和制造業之間存在雙向促進作用機制，城市制造業就業每增加1%，會帶來服務業就業0.45%～0.47%的提升；服務業就業每增加1%，會帶來制造業就業1.15%～1.16%的提升；兩者之間存在正向空間溢出效應(陳建軍和陳菁菁，2011；李逸飛等，2017)。

綜合現有文獻可以發現，現有內容主要集中在影響制造業就業的因素和影響機制方面，且對我國制造業就業的發展具有一定的指導意義，少數研究結合中國工業企業數據分析制造業行業間就業變動問題(屈小博等，2016；侯勝東，2022)，但對制造業就業的特點和發展趨勢的分析不夠系統，對相關影響因素特別是近年來勞動力供給側結構、職業觀念和外部經濟環境的分析相對不足。本文立足這些研究需要進一步完善的地方，力圖從以下方面作出邊際貢獻：第一，基于宏觀數據系統分析制造業就業的總量性特征以及區域、行業和技能等結構性特征，刻畫新時代制造業就業新變化，并結合經濟增長、技術進步、就業質量、就業觀念和碳減排約束給出制造業就業變動的新解釋；第二，著眼制造業高質量發展及人才戰略性支撐的視角，結合當前制造業從業人員的特點和短板，提出提高制造業就業質量、滿足制造強國戰略人才需要的政策建議。

一、制造業就業的特征性事實

(一)制造業城鎮單位就業人員逐年下降

根據國家統計局的數據，制造業城鎮單位就業人數和占全國城鎮就業人員的比例從2014年開始出現“雙降”。表1說明，2020年制造業城鎮單位就業人員規模為3805.5萬人，比2013年減少了1452.4萬人，占全國城鎮單位就業人員的比例為22.3%，比2013年下降了6.7個百分點。從整體上看，近年來制造業就業人數呈現持續下降趨勢；從細分行業上看，除了計算機、通信和其他電子設備制造業等少數行業在增長外，其余制造業細分行業就業均明顯下降。

表1 制造業城鎮單位就業人員情況

(二)部分制造業細分行業的就業規模上升趨勢較為明顯

圖1和圖2數據顯示，2012～2020年，有9個細分行業的就業規模出現了上升，排在前五位的細分行業分別為計算機、通信和其他電子設備制造業，電氣機械及器材制造業，橡膠和塑料制品業，醫藥制造業，汽車制造業，分別增長了33.2%、15.2%、7.0%、12.4%、6.2%；有20個行業就業規模下降，排在前五位的細分行業依次為鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業，黑色金屬冶煉及壓延加工業，紡織服裝、服飾業，紡織業，化學原料和化學制品制造業，下降幅度分別為47.6%、46.6%、45.4%、45.3%、25.8%。

圖1 2012～2020年制造業就業規模上升排名前五位的行業就業變動趨勢資料來源：歷年《中國勞動統計年鑒》。

圖2 2012～2020年制造業就業規模下降排名前五位的行業就業變動趨勢資料來源：歷年《中國勞動統計年鑒》。

制造業按照行業要素的密集程度可以分為勞動密集型、資本密集型和技術密集型三類。(1)勞動密集型包括國民經濟行業分類的13農副食品加工業，14食品制造業，15酒、飲料和精制茶制造業以及序號為16、17、18、19、20、21、22、23、24、29的十三個行業；資本密集型包括25石油、煤炭及其他燃料加工業，30非金屬礦物制品業，31黑色金屬冶煉及壓延加工業以及序號為32、33、34、35、40的八個行業；技術密集型包括26化學原料及化學制品制造業，27醫藥制造業，28化學纖維制造業以及序號為36、37、38、39的七個行業。其中，“41其他制造業”不在考慮范圍內。參考已有研究(陽立高等，2014；江娟等，2018；黃玉霞和謝建國，2020)的分類方法，本文對三個類型制造業的發展進行了分析。圖3顯示，2000～2020年，勞動密集型、資本密集型和技術密集型制造業就業人數均呈現先升后降的趨勢，其中勞動密集型行業由2000年的1119.7萬人增長到2014年的1655.2萬人，年均增速為2.83%，此后呈下降趨勢，到2020年勞動密集型就業人數為1001.5萬人；資本密集型行業由2000年的1148萬人增長到2014年的1470.2萬人，年均增速為1.78%，此后下降到2020年的1054.9萬人；技術密集型行業發展迅速，從2000年的916.1萬人，增長到2020年的1708.4萬人，年均增速為3.17%。圖4顯示，2000年制造業就業以勞動密集型和資本密集型為主，勞動密集型制造業就業占全部制造業就業的35.2%，資本密集型制造業占36.1%，技術密集型制造業占28.7%。此后的20年內，技術密集型制造業就業變動最大，且占比逐年上升，到2020年占全部制造業就業比重達到45.4%；勞動密集型制造業占比在2006年升至36.2%，而后開始逐年下降，到2020年占全部制造業比重僅為26.6%；資本密集型制造業占比在20年間逐步下降，由36.1%降為28.0%。2020年，制造業分行業就業結構體現為技術密集型、資本密集型和勞動密集型分別占比45.4%、28.0%和26.6%。

(三)上市企業中高學歷的勞動力占比大幅增加

從制造業上市企業的情況看，從業人員中高學歷人群的占比大幅增加。根據圖5中關于2440家制造業上市公司的數據，可以發現制造業從業人員學歷結構的兩個變化趨勢：第一，高中及以下學歷勞動力占比不斷降低，由2012年的62.4%減少到2020年的54.7%；第二，本科及以上學歷勞動力占比不斷提高，其中，本科學歷勞動力由2012年的35.4%提升到2020年的41.7%，碩士研究生及以上學歷勞動力由2012年的2.2%提升到3.6%。

圖3 2000～2020年制造業分行業就業人數變動資料來源：國家統計局。

圖4 2000～2020年制造業分行業就業占比變動資料來源：國家統計局。

圖5 2012～2020年不同學歷人員占比變化情況資料來源：Wind數據庫。

(四)制造業東部地區就業占比最高且有增長的趨勢

圖6數據顯示，由于區域間經濟發展水平的差異，人力資源市場的構成也呈現出較大的不同。2012～2020年，東部、中部、西部和東北地區制造業的就業規模均有一定程度的下降。其中，東部地區制造業就業人數由2012年的267.6萬人下降到2020年的237.9萬人，減少了11.1%，下降幅度最小；中部地區由2012年的98.5萬人下降到2020年的73.6萬人，減少了25.2%；西部地區由2012年的65.9萬人下降到2020年的51.4萬人，減少了22.0%；東北地區由2012年的29.0萬人下降到2020年的17.6萬人，減少了39.3%，制造業整體就業規模在不同地區均呈現下降趨勢。

圖6 2012～2020年不同區域間制造業的就業變動情況資料來源：國家統計局、各地統計局。

圖7數據顯示，在不同區域間制造業就業占比上，2012年制造業就業以東部地區為主，東部、中部、西部和東北地區的制造業就業占比分別為58.0%、21.4%、14.3%和6.3%。到2020年，以東部地區為主導的趨勢更加明顯，制造業東部地區就業占比上升到了62.5%；中部地區和西部地區則分別下降到19.4%和13.5%；東北地區則降至4.6%。

圖7 2012～2020年不同區域間制造業的就業占比變動情況資料來源：國家統計局、各地區統計局。

二、當前制造業就業特征的成因

(一)經濟下行壓力加大

當前我國經濟發展面臨需求收縮、供給沖擊、預期轉弱三重壓力。首先，從需求收縮壓力來看，一方面與我國國內需求的相對低迷有關，但也在很大程度上受到全球需求收縮的影響，這是新的經濟下行壓力的重要組成部分，并通過“對外貿易—經濟—就業”傳導機制造成對制造業就業的沖擊。自加入世界貿易組織以來，我國立足要素稟賦，充分發揮比較優勢，廣泛參與國際分工嬗變中的各種形式，對外貿易規模不斷擴大，連續多年穩居世界第一大貨物貿易國。入世后借助于雄厚的“人口紅利”，我國成為全球生產網絡和價值鏈的重要環節，“境外采購—境內生產—境外銷售”的加工貿易模式的強化引發了沿海地區和內陸城市對勞動力的巨大需求，勞動力城鄉流動加劇，分割勞動力市場的城鄉二元分割狀態逐漸淡化。然而，當今世界正經歷著百年未有之大變局，受貿易摩擦、制造業外遷等因素的影響，削弱了一部分勞動力需求。研究表明，來自美國的進口競爭通過抑制中國企業勞動生產率阻礙了企業進入，增加了企業退出，對其背后的就業動態影響顯著(葛陽琴和陳悅，2022)。分部門來看，制造業出口部門新工作崗位創造將放緩，但對勞動者素質要求提升，加之進口貿易的不斷擴大，對國內低技能就業崗位造成沖擊。出口增速換擋將降低制造業勞動者勞動參與率，而服務貿易、數字貿易的快速發展將吸引更多中高技能勞動力參與其中。分地區來看，東部沿海地區仍將是我國“雙循環”重點交匯地區，高技能勞動力就業極化效應會進一步增強。中西部地區在加工貿易梯度轉移和發展過程中，開展產業鏈重構和集群發展，將有利于這一地區中低技能勞動力就業。全球需求的不確定性增加了我國制造業就業風險。其次，從供給沖擊壓力來看，這既是因為受到全球疫情沖擊造成的全球供應鏈和物流體系變化的影響，也受到在百年未有之大變局的環境下，中外研發、金融、貿易方面逐漸脫鉤的影響(吳迪和丁守海，2020)。過去一段時間，需求收縮又疊加了“運動式減碳”，針對民營企業、互聯網平臺經濟“一刀切”的政策執行偏差的影響，在這一過程中，企業等市場主體的信心受到了沖擊，從而又形成了預期轉弱的壓力。此外，要深入把握新冠肺炎疫情常態化防控對制造業的影響。分行業來看，制造業當中的運輸設備制造業、機械裝備制造業、汽車制造業和金屬制品業受疫情沖擊面臨的市場風險較高，要防范和積極應對這些行業的潛在規模性失業風險。

(二)技術進步速度加快

在復雜的國際形勢與新冠肺炎疫情影響下，我國依賴進口高端中間品組裝再出口的渠道堵塞，促使科技進步帶動制造業產業升級成為必由之路。

1.人工智能對制造業就業的影響

以人工智能為代表的新一輪技術進步，將持續推動中國勞動力市場向著技能偏向型方向轉變，這也必將對就業產生新的巨大沖擊。可以預期，一些常規性的工作將被替代，而新的工作崗位也會被創造出來，高技能人才的需求將會大幅增加，更多靈活就業形式將出現。研究表明，人工智能政策頒布實施的省市已經出現較為顯著的“機器換人”現象(李新娥等，2020)。總體而言，人工智能對勞動力市場的影響的一個主要特征是出現高低技能需求增加、中等技能被擠壓的就業極化現象。人工智能及新技術應用使就業結構呈現優化調整，從業人員從傳統的原材料制造、高耗能行業向先進制造業轉移(崔艷，2022)。

2.工業機器人對制造業就業的影響

我國正處于產業升級的關鍵階段，各種新技術的出現對就業市場尤其是制造業就業市場產生了較大沖擊，但這種沖擊將會隨著升級成功得到逆轉。有研究指出，制造業轉型升級過程中，短期內，機器人應用對制造業就業數量和工資水平存在負向沖擊，工業機器人使用對制造業行業存在就業替代效應，工業機器人數量的上升能顯著的減少就業崗位(閆雪凌等，2020)。工業機器人應用對制造業就業的負面影響主要是通過提高勞動生產率從而使企業減少了對勞動力的需求(韓民春和喬剛，2020)。長期來看，機器人應用對制造業就業數量的負向沖擊逆轉，對就業者工資水平依舊產生負向影響，就業創造效應顯著(王曉娟等，2022)。這是因為，雖然短期內機器人應用對就業產生一定破壞，但經過一段時間后，其顯著提高的生產率增加了產出，同時擴展了產業鏈，增加了勞動力需求，吸納了大量就業。勞動生產率雖然對短期的就業創造有負向影響，但長期來看提高了產出，增加了新的就業崗位(屈小博等，2016)。

3.數字經濟對制造業就業的影響

數字經濟對于推動效率變革、動力變革、質量變革都具有顯著作用。數字生態、數字孿生技術驅動傳統行業融合創新，改變了傳統的商業邏輯，正在快速推動傳統制造業向現代制造業轉型。一方面，數字經濟創造了新型數字化就業崗位；另一方面，使傳統制造業就業崗位不斷減少，尤其是數字工具使眾多工作轉變為智能化勞動，降低了傳統崗位的就業吸納力。這種就業創造和就業破壞效應共同推動低端技能勞動力向中高端轉變，從受影響的群體來看，主要是對低技能勞動力形成了就業擠出效應，而對具有較高職業技能的勞動力需求則會增加。就業升級與就業極化現象是已成的事實，未來就業極化現象將持續出現并向高技能勞動者一側傾斜，高認知能力將有利于提高從事非常規型工作的勞動力的不可替代性(張抗私和史策，2022)。

從我國勞動力市場的現實看，數字技術驅動制造業等傳統行業創新，改變了傳統的商業邏輯，正在快速推動傳統制造業向現代制造業轉型。數字工具使眾多工作轉變為智能化勞動，降低了傳統崗位的就業吸納力。這種就業創造和就業破壞效應共同推動需求從低端勞動力向中高端勞動力轉變。從全國百城勞動力市場監測數據來看，高級工程師2016～2020年的求人倍率的平均值為2.5，比市場總體求人倍率的均值1.2高1.3，高級技師同期的求人倍率平均值為2.2，比市場均值1.2高1.0，就業市場對于高技能人才的需求隨著數字化發展逐漸增強。此外，專用型人力資本優勢逐漸喪失。制造業崗位流動性較大，大量制造業就業者長期從事單一工種或者工作任務，隨著當前崗位消失速度提升，大量制造業工人從事的熟練技能逐漸喪失市場需求，大量單一重復性單一技能被機器所替代，造成制造業工人專用型人力資本優勢和價值逐漸降低，進而形成崗位恐慌和就業預期降低，甚至出現大量年輕工人主動從制造業工廠流出的現象。

(三)制造業就業質量仍然偏低

隨著新經濟和新業態的快速發展，勞動者的就業選擇空間增加，目前我國已經出現較為顯著的制造業向中低端服務業跨部門就業遷移的現象。首先，制造業平均工資水平較低，對勞動者的吸引力不足。國家統計局的數據顯示，2021年制造業規模以上企業就業人員年平均工資為82667元，在統計的16個行業中排名第12位，比全國規模以上企業就業人員年平均工資(88115元)低6.6%，遠低于第三產業中信息傳輸、軟件和信息技術服務業(197353元)，科學研究和技術服務業(152191元)的平均工資水平，也低于第二產業中電力、熱力、燃氣及水生產和供應業(128047元)的平均工資水平。其次，制造業職業發展空間受限。傳統制造業往往有較高的工作穩定性，但工作任務重時間長，且比較枯燥，職業發展機會少，就業質量受到一定影響(陳博歐和張錦華，2021)。最后，制造業人力資本提升較難。相對于制造業就業的工作復雜度，服務業就業需要一定的人際交往能力和反應能力，勞動者接觸城市社會的機會和空間更大，非認知能力的提升也更快，有助于勞動者更好地融入城市，提高就業質量(周丹等，2022)。

(四)勞動者就業觀念轉變

首先，就業觀念轉變加速勞動者跨部門流動。隨著平臺經濟等靈活就業形式的出現，低技能勞動者更傾向于選擇更加靈活的服務業就業，尤其是年輕人的擇業觀發生了重大變化，不愿在枯燥的制造業企業工作的擇業觀念也使得勞動密集型制造業的就業大幅度降低。當前，青年人對職業發展和工作時間靈活性要求更高，對于就業時間更加靈活的平臺就業選擇明顯增多。但由于制造業生產過程更多為流水線模式，通過線上崗位吸納就業的機會較少。有調查顯示，在選擇平臺型靈活就業的年輕人中，兼職工作占主體(何勤等，2017)。多樣的職業組合選擇對于就業者來說意味著更大程度支配時間的權力與更可觀的收入，制造業崗位特征與青年求職者就業偏好之間的矛盾使近年來制造業招工難問題更加突出。第七次人口普查數據顯示，我國有著8.8億的勞動人口，但2020年底我國制造業人才缺口共計1900萬人，并且預計到2025年缺口將會持續擴大到3000萬人。近五年來，平均每年有150萬勞動力離開制造業。2020年疫情期間，兩個月內新增騎手58萬人，其中40%之前是產業工人。(2)“鼓勵年輕人少送外賣多進工廠”何以沖上熱搜？[EB/OL].人民資訊，2022-03-07.其次，就業觀念轉變加劇技能升級。低技能勞動力市場主要受“機器換人”減少就業機會和“寧做快遞員，不做工廠漢”的擇業觀念變化所影響，這與上述勞動密集型制造業就業逐年降低的原因類似。歷史上，人類經歷了三次大型工業革命，伴隨著技術的更新換代，普通勞動者的就業崗位逐漸被機器人替代，那些依靠單一技能的工作面臨的風險最大。從內部因素看，低技能勞動力市場一個最大的劣勢是勞動者的工作技能偏低，自動化的風險最高，一旦智能制造快速發展，大量工人的工作會被機器所替代，存在大批工人及農民工失業的風險。從外部環境考察，智能化的發展時代是一個機遇和風險并存的時代，如果人數眾多的低技能勞動者能夠抓住這次機遇提高工作技能，那么低技能勞動力市場的生產力將會以幾何形式倍增，使社會的經濟發展邁進一大步；相反，如果跟不上時代的步伐，就會被社會淘汰，低技能勞動力市場的就業狀況可能就會惡化。針對中技能勞動力市場來說，從內部因素看，雖然中技能人員比不上高技能人員會使用很多煩瑣的計算、電子通信數字技術，但是它也勝過了低技能人員，可以熟練地利用電子設備進行一些簡單的操作提高生產率。從外部環境看，新興技術和智能設備的出現，并不會對該市場造成太大的威脅，但是其所能把握的機遇和能取得的成就也是有限的，遠遠比不上高技能勞動力市場。而服務業開放的趨勢，也將會加劇制造業企業就業兩極化特征的出現(李飚和蔡宏波，2021)。

(五)“雙碳”目標對制造業約束增強

綠色發展是高質量發展的重要方面，厘清“雙碳”目標和制造業發展之間的關系對實現綠色發展具有重要意義。雖然我國綠色發展水平呈現快速上升態勢，但經濟增長仍然部分依靠環境污染性行業。根據統計，2020年，我國的煤炭行業、鋼鐵行業、石油行業的生產量均占全球產量的一半以上，碳達峰的任務非常艱巨。與此同時，西方國家的碳達峰到碳中和的周期普遍在80年以上，而我國僅有30年的周期，需要更多的政府干預和政策支持(史丹和鄧洲，2021)。因此，我國需要在煤炭行業、鋼鐵行業、石油行業等高碳行業進行更加快速的低碳化轉型，而這些行業也是低技能勞動力相對集中的行業，這也是我國制造業就業減少的一個重要因素。同時，“雙碳”目標對于中國制造業企業的約束力逐漸增強，勢必對中國制造業就業產生更強沖擊。隨著碳減排約束增強，部分制造業企業會進行更多綠色技術創新(余泳澤和林彬彬，2020)，勢必會提升中國高碳行業的全要素生產率，有利于高碳行業向下游產業延伸，通過行業性效率提升和生產規模擴大帶動就業規模。此外，我國高碳行業存在地區間的“梯度轉移”問題，即中國污染企業分布是從東部地區向中部地區，中部地區向西部地區分時分段分區轉移，碳減排約束增強會拉大不同地區間就業差距。

三、提高制造業就業質量的政策建議

雖然我國已經成為世界第一制造業大國，但事實是中國制造一直存在“大而不強”的問題，還不是世界第一制造業強國。人才是支撐中國制造、中國創造的重要力量，為全面實現制造強國目標，形成人才支撐制造強國戰略的目標，必然離不開人才在制造業高質量就業這個關鍵環節，因此，立足當前制造業發展的趨勢和就業的基本現狀，切實提高制造業就業質量，既是實現高質量充分就業的應有之義，也是實施人才強國戰略、制造強國戰略的必然要求。

(一)深化推進形成制造業吸引人才和助力人才成長的良性機制

深化推進形成制造業吸引人才和助力人才成長的良性機制，緩解制造業人才短缺痛點。黨的二十大報告提出，教育、科技、人才是全面建設社會主義現代化國家的基礎性、戰略性支撐，人才是第一資源，對于制造業高質量發展的需要而言，尤其如此。在人才需求結構調整快速化、勞動者職業價值觀多樣化、就業期望個性化的時代背景下，應該在機制層面加以創新，增加制造業的對各類人才特別是新生代勞動者的吸引力，這是扭轉當前制造業“有需求而人不來”的窘境，為制造業高質量發展提供支撐的關鍵所在。制造業用工多數具有組織相對嚴密、紀律性強的特點，這導致工作相對枯燥無味，加之相對收入較低，吸引力下降在所難免。對此，通過發揮企業中工會為勞動者提供權益維護、生活保障等措施，提高制造業從業人員生活的豐富度，真正營造好更好的“職工之家”，提高制造業從業人員的歸屬感和獲得感。發揮制造業組織性強、集中行動力強的特點，為職工享受技能提升、人才評價、參賽參評等各類活動提供組織支撐和保障。抓住人才評價、職業管理等方面改革的機會，完善人才職業發展通道，暢通制造業人才在不同地區、不同行業間有序流動的通道，以人才的退出和流動機制的改革與完善來增強制造業對人才的吸引力，解決制造業人才的后顧之憂。

(二)切實提高制造業從業人員的供給質量

切實提高制造業從業人員的供給質量，夯實制造業高質量發展的支撐。黨的二十大報告提出，加快建設國家戰略人才力量，努力培養造就更多大師、戰略科學家、一流科技領軍人才和創新團隊、青年科技人才、卓越工程師、大國工匠、高技能人才。綜合當前科技進步日益加快、自然資源約束日益增強以及人口老齡化發展等因素，這些人才都是制造業高質量發展所需要的。根據本文的分析，實現人才對制造強國的有效支撐，有兩個著力點。一方面是從人才供給側入手，提高教育、科技的發展質量，為制造業發展提供更多的人才，為制造業從業人員素質提升提供有力保障,加大公共財政對從業人員培養的支持力度，降低用工單位在人才獲取、培訓等方面的成本，為產業基礎再造、補齊產業鏈供應鏈相關領域提供有力的人才支撐。同時，應著力培養從業人員的“工匠精神”，在學歷教育和職業培訓方面雙管齊下。學歷教育要發揮其系統性、專業性特征，完成打造“大國工匠”核心競爭力的使命；職業培訓要發揮其時效性、市場敏感性特征，滿足“大國工匠”緊跟時代發展、與時俱進的需求。另一方面，改善人才和制造業需求的契合度或者說是匹配度，解決制造業匹配中的結構性矛盾。對用工緊張的區域、行業或者是大型企業，開展人才招聘服務支持、工資調整指導等工作。提高制造業就業質量，激發從業人員的活力，更好發揮其創造力和活力，最大限度地發揮人才價值。黨的二十大報告提出，“健全終身職業技能培訓制度”(3)② 習近平.高舉中國特色社會主義偉大旗幟 為全面建設社會主義現代化國家而團結奮斗——在中國共產黨第二十次全國代表大會上的報告[M].北京：人民出版社，2022.，推動解決結構性就業矛盾。“完善促進創業帶動就業的保障制度，支持和規范發展新就業形態。健全勞動法律法規，完善勞動關系協商協調機制，完善勞動者權益保障制度”②，為推進此領域相關工作提供了指引。

(三)引導各類用工單位和人力資源服務機構積極推動制造業就業高質量發展

引導各類用工單位和人力資源服務機構積極推動制造業就業高質量發展，發揮市場主體協同推進制造業和就業高質量發展的主體作用。依托人力資源服務產業園、實訓基地等載體，搭建人力資源服務機構與用工單位合作的平臺，鼓勵有資質的人力資源服務機構根據當地產業需要，在課程開發、師資共享等方面與用工單位開展合作。引導用工單位創新員工調配機制，支持企業在政策允許的范圍內，通過企業內部員工共享、與勞務派遣機構合作等形式，解決潮汐式用工、短期急需用工等問題。鼓勵潮汐式用工單位利用淡季組織員工參與繼續教育和培訓，緩解“工學矛盾”，提高繼續教育和培訓質量。

(四)提升制造業和就業高質量發展監測與評估的科學化水平

加強制造業產業發展和就業的常態化監測，提升制造業和就業高質量發展監測與評估的科學化水平。產業和就業的高質量發展需要良性互動：一方面，要及時捕捉科技進步、發展模式等產業要素的變化及其對企業雇用決策的影響，對不同類型、不同區域制造業的用工數量、結構、工資水平開展分類更為詳細、更具針對性的定期調查或者普查，以發揮勞動力市場信息在引導勞動者就業和企業用工行為方面的“指揮棒”作用；另一方面，要動態了解從業者以及潛在從業者的擇業傾向、就業期望等，在此基礎上結合供需互動、工資水平變化等要素對制造業領域的就業形勢作出綜合判斷。對此，可以發揮數字技術在數據搜集、分析等方面的優勢，整合公共服務部門、市場化經營的人力資源服務機構、大型用工單位的數據源，結合有針對性的調查進行交叉驗證，提高人力資源市場數據分析的科學性。