零工經濟與制造業的勞動力爭奪問題探討

摘 要：近年來，伴隨著數字經濟的迅猛發展，零工經濟這一新型用工模式成了新常態，逐漸成為拉動我國就業增長的新方向和促進經濟高質量發展的重要力量。與之相反，制造業卻面臨著“招工難”和“用工荒”的困境。在我國人口老齡化程度加深和勞動力市場供需關系逆轉的大背景下，針對零工經濟是否搶占了制造業勞動力這一問題，學術界至今未有統一的結論。本文運用定性和定量相結合的分析方法研究發現：我國存在零工經濟搶占制造業勞動力問題，本質原因是兩個領域內的勞動者相互可替代性高；雖然零工經濟發揮著穩定“就業蓄水池”的作用，但零工經濟過度搶占制造業勞動力將會導致“勞動者去技能化”“產業空心化”和“社會貧富差距擴大”等社會后果，因此，本文從平衡零工經濟靈活性和穩定性的角度提出了相應建議。

關鍵詞：零工經濟；制造業；勞動力搶占；平衡

近年來，由于數字技術的普及應用，零工經濟得到了蓬勃發展，數字技術利用在線平臺將工人或“個人服務提供商”與消費者連接起來，使得越來越多的人可以依照自己的興趣、技能、時間及擁有的各種資源，以自雇型勞動者身份靈活就業（鄭祁，楊偉國，2019；Duggan，J.et al.，2020）。官方數據指出，截至2021年底，中國靈活就業者已達2億人，在總就業人口中的占比超過四分之一，靈活就業成為越來越顯性的就業趨勢① 。著名機構預測，零工市場將保持25%以上的年復合增長率，至2036年，零工經濟參與人員將達到4億②。

與零工經濟相反，目前我國大約有70%以上的制造業面臨著“招工難”和“用工荒”的困境。數據顯示，實體經濟存在勞動參與人員短缺問題，特別是在制造業領域，用工缺口問題尤為突出，一線普工與高技能人才缺口很大。具體而言，2013年至2019年間，城鎮制造業就業人數連續6年呈現下降趨勢，總就業人數減少了1426萬人，降幅達到27.1%，在所有行業中下降最快③。此外，“最缺工”職業排行榜顯示，有43個與制造業直接相關的行業存在供需缺口，占比達到43%，遠高于其他職業④。

在靈活就業人數快速增長和制造業員工短缺的背景下，學術界出現了零工經濟搶占制造業勞動力并阻礙制造業發展的論斷（聞效儀，2020；王曰影，2022）；現實生活中也出現了“年輕人都去送外賣，不進工廠”的爭論。然而，有專家學者認為零工經濟是“就業蓄水池”，是對傳統就業模式的有機補充，特別是在新冠疫情暴發后，零工經濟解決了“用工難、用工慢、用工貴”等問題（鄭祁，楊偉國，2019），不存在搶占制造業勞動力的說法。事實上，關于零工經濟是否真的搶占了制造業勞動力進而阻礙了制造業的發展，現有的研究并沒有統一的結論。基于此，本文將運用定性和定量相結合的方法，分析我國是否真的存在勞動力搶占問題以及如果存在搶占問題，那么這種搶占問題的發生原因是什么，會造成什么社會后果，最后提出相關建議，以期助力我國經濟高質量發展。

一、零工經濟真的搶占了制造業勞動力嗎

作為我國經濟中的兩個就業“大戶”，制造業工廠和零工經濟中的互聯網“大廠”之間的用工“拉鋸戰”愈演愈烈。聞效儀（2020）認為，零工經濟和制造業的用工群體存在較大重合部分，大多依靠體力勞動，對勞動者的技能要求不高，因而，傳統制造業中的一線普工和低技能勞動者自然就成為零工經濟從業人員的重要來源。當然，為了降低用工成本，制造業企業也增加了靈活用工規模，運用零工經濟的發展及時補充勞動力資源，數據顯示，我國靈活用工規模持續增長，2021年有近三分之二的企業靈活用工⑤。

然而，結合我國勞動力市場供給從過剩向短缺轉變和零工經濟快速發展的背景，零工經濟對傳統勞動密集型的產業和行業形成了“虹吸效應”，過去活躍在工廠生產線的青壯年勞動力正源源不斷地從線下走到線上（聞效儀，2020），最終出現了零工經濟搶占制造業勞動力從而快速發展的現象。具體來看，搶占問題表現為傳統失業率和零工經濟發展程度成正比，零工經濟的蓬勃發展意味著失業率高、制造業企業用工缺口大。

我國零工經濟具有鮮明的“臨時工”特征，主流是低技能的體力工作者而不是高技能的知識工作者（諸大建，2020），工作領域主要是快遞、外賣、駕乘、保潔等第三產業領域。而針對我國低技能勞動者如農民工的調查發現，農民工從事第二產業（包括制造業和建筑業）和第三產業的發展趨勢相反，前者比例呈下降趨勢，從2008年的51.0%下降到2022年的46.5%，而后者比例從2008年的33.1%增長到2022年的50.5%，呈明顯的上升趨勢；特別地，農民工從事第三產業的占比在2018年首次超過從事第二產業的占比（見圖1）。在中國勞動力市場供給從過剩向短缺轉變的背景下（孔微巍等，2019），減少的從事第二產業的農民工大多轉向第三產業，從而使得農民工從事第三產業的占比增加，也就是說制造業勞動力流向了零工經濟，使得零工經濟得到了快速發展。此外，《2022中國零工經濟行業研究報告》顯示，我國一線城市的靈活用工占比達到25.6%，零工逐步成為這些城市的主流用工方式；快遞員、外賣騎手、網約車司機這三大新藍領零工群體也多由之前的白領或者原制造業、建筑業藍領轉化而來，即藍領工人成為我國零工經濟最大的勞動力供給源。

綜上所述，零工經濟和制造業的勞動者可以互相替代，在勞動力市場供求關系逆轉和近年來新冠疫情的背景下，低技能的制造業勞動者成為零工的最大來源，零工經濟的“就業創造”很大程度是建立在實體經濟“就業損失”的基礎上（聞效儀，2020），零工經濟真真實實搶占了制造業勞動力。

二、零工經濟能夠搶占制造業勞動力的原因

本質上，零工經濟能夠成功搶占制造業勞動力，是因為這兩個領域的從業者大多是低技能勞動者，兩者間的可替代性高。一方面，正如學者諸大建（2020）所說，低技能的體力工作者才是中國零工經濟的主流；楊濱伊和孟泉（2020）也認為，我國零工經濟勞動者多為低人力資本者，且集中在勞動密集型產業。另一方面，有調研報告顯示，在267家制造業企業中，普通員工即流水線工人占比將近三分之二⑥。因此，零工經濟和制造業所需勞動力技能的低水平化奠定了零工經濟搶占制造業勞動力的基礎。

此外，具體分析零工經濟能夠搶占制造業勞動力的原因，需要區分“主動性”和“被動性”。一方面，零工經濟通過“自由”的勞動體驗、“制造同意”的管理模式和“政策紅利”下的溢價優勢三種途徑，加強對制造業領域勞動力的虹吸效應（聞效儀，2020），這時候零工經濟“主動搶占”制造業勞動力。另一方面，因為制造業轉型升級難以提供充足的普通就業崗位，所以普工被迫成為零工，這時候零工經濟就成了“就業蓄水池”，能夠穩定中國勞動力市場（諸大建，2020），也就是說零工經濟并不是主動搶占制造業勞動力，而是“被動補充”就業崗位。

對“主動性”搶占問題來說，零工經濟擁有制造業所不具有的優勢。具體來看，零工經濟用工模式吸引力有三種來源（聞效儀，2020）。第一，零工經濟平臺能夠對分散的勞動力進行系統組織和管理，進而提高供需匹配的效率和范圍，并將工作分割為各種任務，使得勞動者工作時間彈性化，獲得“自由”的勞動體驗。這種“自由”是經歷過“全天候”工作、監管的工廠工人所偏好的（詹婧，李玉茹，2022）。機構數據顯示，超八成的求職者選擇靈活就業的首要原因是時間靈活、適合自己⑦。第二，零工經濟通過先進的人力資源管理技術和手段“制造同意”。吳清軍和李貞（2018）研究證明，在平臺先進的人力資源管理技術和手段的作用下，勞動者對平臺與平臺規則形成了主動認同與被動接受的復雜主觀感受與工作體驗，同時，勞動者對工作的認同可轉化為超額勞動。如網約車平臺，利用計件工資制度給網約車司機制造“多勞多得”的公平感，從而使其主動參與勞動過程，同時利用消費者評分機制轉移平臺與司機的沖突風險，消解了司機對平臺的不滿。第三，“勞動政策紅利”賦予了零工收入溢價優勢（聞效儀，2020）。從大規模補貼到收入遞減，零工經濟逐步邁入平穩發展階段，零工獲得的平均收入比制造業普工多出約16%⑧。

對“被動性”搶占問題來說，制造業的轉型升級造成了低技能勞動者數量的溢出，零工經濟“被動”接收制造業勞動力，補充就業形式。一方面，傳統制造業受新冠疫情影響使得多余的低技能勞動者只能進入低門檻的零工經濟領域，例如，東莞市傳統制造業的勞動者溢出，轉向零工經濟。另一方面，國家發展戰略要求制造業轉型升級，從傳統的勞動密集型產業轉為智能制造產業，而智能機器的大量使用使得傳統的流水線工人無立錐之地（孔微巍等，2019），只能流入快速發展的零工經濟領域。從以上兩個維度來看，零工經濟發揮了“就業蓄水池”的作用，對穩定中國勞動力市場做出了一定的積極貢獻，但是“被動”搶占了制造業勞動力。

三、零工經濟過度搶占制造業勞動力的社會后果

雖然零工經濟在傳統制造業轉型升級的背景下發揮了穩就業和保就業的作用，但是，如果零工經濟過度搶占制造業勞動力，就會導致“勞動者去技能化”和“產業空心化”的結構性風險（金華等，2022；陳龍，趙磊，2022），形成勞動者權益“逐底競爭”的局面并造成社會貧富差距的擴大（Semuels，A.，2020；王愛華，2022），同時進一步引發新勞資沖突矛盾并危害社會穩定（張蕾，2022；陳本皓，2022a）。

首先，可能會加速勞動者去技能化的進程。零工經濟工作模式對勞動者的技能要求不高，甚至幾近于無，勞動者只需要按照平臺的指令進行簡單、碎片化的勞動。楊偉國等（2018）認為，零工經濟不僅拆解了勞動者技能，也剝奪了工人的關系空間，促使勞動者成為獨立個體，最后形成個體化社會。在零工經濟的工作模式下，勞動者工作不連續且平臺不負責勞動者的技能培訓，這導致了藍領工人原本擁有的一些技能在自動化進程中悄然消退以及智能化趨勢所需要的新技能無法從現有工作中獲得培養的后果（陳龍，趙磊，2022）。零工經濟發展越快，搶占制造業勞動力的數量越多，勞動者去技能化的程度越強，最后會陷入大量勞動者技能不足而企業難以找到高技能員工的惡性循環。

其次，可能導致“產業空心化”風險。產業空心化表現為第一、第二產業占比的過度下降和第三產業占比的提高，是指實體經濟衰落、以服務業為主的經濟模式（李成喬，2016），而這一經濟模式存在潛在風險。以美國為例，在制造業向服務業轉型的過程中，制造業就業人數下降了680多萬，這些失業工人加劇了社會矛盾，甚至催生了社會瓦解的風險，因而近年來美國一直在采取積極措施讓工人向制造業回流（Pan Huiamp;Zhu Di，2019）。而中國第三產業占比比1980年增長了近2.5倍，工業增加值占比卻下降了近六分之一，處在制造業向服務業轉型的關鍵時期。作為服務業的重要組成部分，我國零工經濟處在快速發展的階段，很有可能過度搶占制造業勞動力，從而阻礙制造業的發展，甚至出現我國制造業跨國遷移的現象（張帥，2021），導致我國面臨產業空心化挑戰。

再次，可能導致在社會層面形成勞動者權益“逐底競爭”的局面，并造成社會貧富差距的進一步擴大，危害社會安全。王愛華（2022）認為，彈性工作實質是無人監管的虛擬血汗工廠，必然會導致全球勞動者的逐底競爭；數字經濟發展的結果仍然有利于生產資料占有者，智能生產和數字技術的應用將帶來社會階層分化和對立的進一步加劇。一方面，靈活用工者以犧牲底薪、休息休假的制度安排和社會保險等勞動者權益為代價獲得更高工資，但收入并不穩定，只能陷入貧困化陷阱；另一方面，平臺組織具有壟斷地位和定價權，可以獲得大量社會財富，最后導致社會貧富差距不斷擴大。

最后，可能進一步引發新型勞資沖突矛盾，進而危害社會穩定。零工經濟所鼓吹的“自由”的勞動體驗并不是真正的自由。陳本皓（2022b）認為，零工經濟是一種采用形式空間自由榨取勞動力的時間投入，改寫傳統勞動的時空形態，并形成新類型的時空掠奪的經濟系統。當平臺就業者意識到零工經濟的本質，必然會與平臺產生新的沖突。在零工就業模式下，數字控制、數字剝削、勞動者權益保障等問題凸顯（Tan，Z.M.，et al，2021），催生了數字剝削下的新型勞資矛盾問題（張蕾，2022）。在勞動者權益維護意識覺醒的今天，零工經濟平臺并不能真正地隱匿起來，如果平臺不能保障就業者的權益，那么很可能引發更大規模的勞資沖突矛盾，進而危害社會穩定。

四、靈活性和穩定性的平衡：政策調整的主要方向

零工經濟是一把雙刃劍，既有穩定勞動力市場的作用，也有增加勞動力市場靈活性但搶占制造業勞動力的可能。因此，要解決零工經濟搶占制造業勞動力問題，本質上需要平衡零工經濟的靈活性和穩定性。在制造業轉型升級的背景下，需要利用零工經濟來穩定勞動力市場，讓其發揮“就業蓄水池”的作用。在零工經濟吸引力提高的情況下，勞動力市場是高度靈活的，零工經濟很有可能過度搶占制造業勞動力，從而造成不良社會后果，這時候就需要調整各方面政策。

一方面，在制造業衰微和轉型升級的背景下，如果要發揮零工經濟“就業蓄水池”的穩定性作用，就需要使之“正規化”和“主流化”。“正規化”要求政府出臺相關法律法規，規范零工經濟勞動者和資方的權利和義務。“主流化”對零工經濟用工模式的需求側和供給側均提出了具體要求。其一，站在需求側平臺方的角度，通過為零工經濟勞動者提供相對穩定的收入和福利來使零工經濟“主流化”。例如，政府和平臺通過協商對計時工資制定最低收入規定和指導意見，創新工作年齡計算方式，通過多平臺時間加總折算工齡，并參照全職工作工齡提供某種程度的社會保險（諸大建，2020）。其二，從供給側就業方角度出發，需要提高零工經濟參與者的技能水平。零工經濟要進一步“主流化”，關鍵是創造有利的政策環境和條件，提高零工勞動者的工作技能和適應能力，發揮產業轉型升級與勞動技能升級的協同作用。

另一方面，在零工經濟快速發展的情況下，如果要避免發生零工經濟過度搶占制造業勞動力的社會后果，就需要落實多主體的工作要點和責任。其一，政府要采取合適的宏觀政策，安排好第二、第三產業的比例；建立多層次的職業教育體系，全面構建技能形成與提升體系，提高勞動者的技能水平，完善勞動者技能再培訓體系；加快構建社會主義新型勞動關系，保障零工經濟底層勞動者的權益，從法律法規層面建立平臺勞動者勞動權益保障體系，從勞動時間等方面對平臺加以約束，保障勞動者的休息時間和安全；建立政府、工會、勞動者代表、平臺企業、協會組織等多渠道多層次的協商協調機制，制定行業規范化標準。其二，發揮工會的作用，為勞動者建立互助性質的補充保險；成立“平臺企業自由職業者權益保障聯合會”，搭建新經濟靈活就業服務發展生態圈，為平臺企業賦能。其三，平臺企業需要完善招聘、培訓、晉升和薪酬設計等制度體系建設，自覺承擔社會責任，在穩就業和保就業的同時，協調好與勞動者的關系。其四，我國勞動者需要自主提高技能水平，提升自己的就業能力，并樹立維權意識，在勞動權益受到侵害時主動合法維權。

注釋：

數據來源：國家統計局。

數據來源：阿里研究院。

數據來源：人力資源和社會保障部。

數據來源：人社部《2021年第四季度全國招聘大于求職“最缺工”的100個職業排行》。

數據來源：中國人民大學靈活用工課題組等《中國靈活用工發展報告（2022）》藍皮書。

數據來源：中智集團《2020年智能制造技術與技能人才發展與激勵調研報告》。

數據來源：靈活就業平臺兼職貓平臺。

數據來源：國家統計局《農民工監測調查報告》。

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