高工資會導致制造業外遷嗎？

卓賢 黃金

作為一個仍處于中等收入階段的人口大國、就業大國和制造業大國，我們不能將產業外遷當作一個無可奈何花落去的自然過程，而要將其視為一場須主動作為的全球產業競爭

近十年來中國制造業工資水平年均增速高出全球6個百分點，已達到中東歐國家水平，但制造業并未因此大規模外遷。本文發現，中國相對勞動成本平緩增長的表現削弱了制造業外遷的動機，而國內產業鏈的延展則提高了制造業外遷的難度。但面對發達經濟體和新興國家的雙重擠壓，中國仍應在工資和生產率的競賽中贏得主動，并著力提升產業鏈的韌性，避免制造業成規模和產業鏈式的外遷。

一、工資水平較快上升并未削弱中國制造業的地位

金融危機后的十年，中國制造業勞均年工資（不含社保）由2009年的4915美元升至2018年的9061美元，其7.0%的年均增速不僅比全球增速（1.1%）高出近6個百分點，也明顯高于印度（5.5%）、印尼（5.2%）和墨西哥（0.1%）等新興經濟體（圖1）。2009年墨西哥制造業工資水平是中國的1.5倍，但如今中國反而是墨西哥的1.2倍。

中國在勞動密集型制造業的工資水平上升得尤為明顯。在中國制造業細分行業中，工資年均增速最高的是家具（9.2%）、服裝（8.3%）、印刷（8.1%）和紡織（7.8%），多為勞動密集型部門。經過近十年工資快速上漲，中國在這些行業的勞動成本優勢下降明顯。如在紡織業上，中國的工資水平已達日本的80%左右，卻分別是印度和印尼的2.6倍和3.2倍。

技術進步推動了企業在全球開展“勞動力空間套利”。集裝箱和多式聯運技術降低了遠距離運輸成本，自動化和智能化生產線降低了默會知識傳遞成本，信息技術降低了溝通協調和創新溢出成本。這些“空間壓縮”技術使得制造業更加標準化和模塊化，各生產環節在地理上的分離越來越經濟，國家間勞動力成本的巨大差異變得愈加誘人。

當前中國制造業工資總額已占全球制造業工資總額的20%，近十年為全球制造業總成本上升貢獻了66%。中國勞動力成本起落的影響范圍不僅在國內，也正深刻改變著全球要素流動，影響著全球產業分工格局。

中國制造業工資水平快速上揚讓更多后發國家參與到全球化。由于后發國家對接全球分工網絡的成本不斷下降，跨國公司傾向于在更大空間內布局產業鏈。2000年到2018年，除中日韓之外的亞洲國家的制造業比重上升5個百分點，其中南亞和東盟國家分別上升了2.2個和2個百分點。從國別來看，印度、印尼、泰國、越南在全球制造業的比重分別上升1.8個、0.9個、0.4個和0.2個百分點。

但勞動力成本上升并未削弱中國制造業的地位。2000年，中國制造業增加值只相當于美國的24%和日本的34%，占全球比重的6%。從“入世”后到2008年，中國成為新一輪國際產業轉移的核心承接地，制造業增加值年均增長21%，是全球增速的3倍。國際金融危機后，中國產業集群優勢逐漸形成，對全球制造業增長貢獻率從2000年-2008年的27%上升到2008年-2018年的55%。2018年，中國制造業增加值超過美德韓英四國總和，占全球比重的28%，遠高于中國GDP占全球比重（16%），制造業仍是中國最具比較優勢的部門。

為什么工資成本優勢的消散并未削弱中國制造業的競爭力呢？

二、相對勞動成本：工資與生產率的競賽

長期來看，制造業工資水平的上升反映了勞動生產率的提高。對欠發達國家而言，低工資是融入全球產業鏈的必要而非充分條件，全球仍有大量低成本勞動者因低生產率而被排除在全球產業鏈之外。事實上，全球商品貿易中只有18%從低工資經濟體出口到高工資經濟體（MGI，2019）。影響跨國公司空間決策的并不是絕對工資水平，而是由工資和生產率共同決定的“相對勞動成本”。

與絕對勞動成本相比，代表“性價比”的相對勞動成本更具標尺意義。我們用“勞均工資水平/勞均制造業增加值”定義“相對勞動成本”，即每創造出一單位制造業增加值所要支付的勞動成本。工資上漲的背面是資本存量的積累和生產率的提高，相對勞動成本和工資水平之間并不存在正相關關系，發達國家可依靠高生產率而保持相對勞動成本優勢。例如，美國制造業勞均年工資（5.9萬美元）是南非（1.5萬美元）的3.9倍，但考慮生產率之后，美國的相對勞動成本（0.40）比南非（0.46）還低15%。

相對勞動成本=（本幣計價的勞均勞動力成本/本幣與美元間的名義匯率）/（本幣計價的勞均增加值/本幣與美元間的購買力平價匯率）

從當前看，中國制造業相對勞動成本仍具比較優勢。中國制造業的工資水平自2000年以來提高了4.5倍（以2010年不變價美元計算），但由于勞動生產率也提高了3.3倍（以2010年PPP美元計算），相對勞動成本年均增速僅為1.4%，比工資水平年均增速低了9.1個百分點。2018年我國制造業相對勞動成本為0.17，只相當于美國（0.40）、日本（0.46）、德國（0.68）的44%、38%和26%。盡管越南、印度等國工資水平只有中國的30%-40%，但由于中國在生產率上的優勢，越南（0.16）和印度（0.15）的相對勞動成本與中國相差無幾。非洲的勞動力雖然廉價，但勞動生產率更低，相對勞動成本普遍明顯高于中國，表現為“有人口無紅利”特征。

從動態看，中國制造業相對勞動成本優勢面臨雙重擠壓。從2008年至今，全球制造業勞動生產率增長快于工資上漲，相對勞動成本下降了9%。與此相反，同期中國制造業工資增速比勞動生產率快13個百分點，導致相對勞動成本上升9%。更多新興國家更全面滲透到全球產業鏈中，越南、印度、土耳其、菲律賓等國工資增幅不小，但生產率提升更快，相對勞動成本優勢中國在上升。發達國家勞動生產率提升也普遍領先于工資，除美國和韓國之外，日本、英國、德國、西班牙等國相對勞動成本下降得比新興國家還快。其中，日本相對勞動成本從2013年的0.51降至0.46，顯示出先進制造業回流的巨大潛力。

從區域看，中國相對勞動成本的空間梯度優勢在回落。東部具有較完善的產業配套和較高的生產率，江蘇（0.13）、山東（0.15）、廣東（0.2）和浙江（0.2）相對勞動成本明顯低于美德日韓等國，在中高端制造業中仍有勞動成本優勢。隨著東西雙向開放的推進，中西部從接受東部開放紅利溢出變為直接參與全球產業鏈，生產率大幅提升。近五年來，河南、四川和安徽等勞動力大省制造業勞動生產率增速分別為7.3%、5.9%和6.1%。但河南、四川和安徽的工資增速也達到8.8%、6.3%和6.4%，不僅高于東部平均增速（5.6%），更高于自身生產率增速，導致其相對勞動成本上升到0.18、0.15和0.19，甚至超過江蘇等制造業強省。這使得東部一些產業寧可越過國內轉移的路徑，而直接外遷到南亞和東南亞。

三、從紐扣到芯片：對細分行業的分析

全球前五大制造業分布呈現“三重一輕一電”。新世紀以來，化工、汽車和機械等重工業地位不斷上升，化工在2011年超過食品成為第一大制造業，目前在全球制造業增加值中占12.1%，后兩者也分別以9.7%和8.5%的比重位列第三和第五位。食品雖仍是第二大制造業，但新世紀以來，包括食品、紡織等在內輕工業比重下降了2.2個百分點。2000年，電機和電氣業還以7.5%的比重列制造業第五，電子信息業落后其1.2個百分點。不到二十年光陰，移動通訊浪潮推動電子信息業以8.6%的比重升至第四大制造業，反超電機和電氣業3.5個百分點。

相對勞動成本變化左右了制造業結構調整。在前五大行業中，比重上升的化工、汽車、電子信息都是相對成本明顯下降的行業?；I的相對勞動成本在金融危機后下降42%，成為全球勞動回報率最高的行業;電子和汽車的相對勞動成本也由2009年的0.45、0.48大幅降至0.31、0.41。正是因為化工、汽車、電子行業的技術進步和全球化進展更快，其相對勞動成本優勢才得以凸顯，從而引致了制造業內部的此消彼長。

為研究中國細分行業的相對勞動成本，我們選取紡織、電子信息和汽車這三個典型行業進行分析（圖4）。

紡織業資本密集型優勢漸顯。傳統上，紡織業是受工資成本影響較大的勞動密集型產業。但工資水平上升使資本成本相對便宜，中國紡織業已轉向資本密集型發展路徑。在近十年工資水平年均7.8%的較快增速下，中國紡織業加快了“機器替人”進程，并發展出智能纖維、芯片紡織、無水印染等技術，勞動生產率年均增速（12.3%）在制造業中居首，相對勞動成本由0.24降至0.20。雖然中國紡織業工資水平是越南的1.9倍，但勞動生產率是后者4倍，相對勞動成本比越南低43%。近十年來，中國紡織業的全球份額由42.3%上升至57.2%，對越南、孟加拉等服裝業增長較快國家的紡織品出口也大大增加。不過，美國、德國等在高級面料和生產工藝上仍具優勢，其相對勞動成本下降速度甚至快于中國。

電子信息制造業初具產業鏈優勢。電子信息業深度內嵌于全球產業鏈。以半導體為例，生產過程涉及1200多個工藝步驟，制造周期為6周-8周，沒有一個國家能完全本土化。2008年至今，全球電子信息業的相對勞動成本下降29%，但中國的年均工資增速反比生產率快0.4個百分點，相對勞動成本從0.17上升到0.23，已接近韓國（0.25）水平，比印度和越南分別高出10.2%和36.5%。盡管如此，由于已形成產業集群和范圍經濟效應，且重慶（0.06）和貴州（0.06）等內陸省市電子信息業的相對勞動成本仍低于越南（0.08）和印度（0.11），中國電子信息制造業的全球份額由2009年的21%上升至2017年的35%。

汽車業享受國內市場紅利。盡管新能源、自動駕駛等技術方興未艾，智能制造也廣泛應用于汽車行業，但與受“摩爾定律”支配的電子產品相比，汽車行業的生產率提升相對平穩。金融危機后，除了從谷底恢復的美國，德、日等國汽車業的勞動生產率近乎停滯。而在國內市場的規模效應下，中國汽車生產率保持著年均6%的增速，占全球汽車行業增加值的比重提高到26.1%，成為第一汽車制造大國。盡管同期中國汽車業工資水平年均增長6.7%，高出生產率0.7個百分點，推高相對勞動成本至0.18，但與墨西哥（0.32）、捷克（0.28）和土耳其（0.36）等新興經濟體相比仍具優勢。不過，中國汽車行業國際競爭力尚待提升，汽車出口貿易的全球份額不足5%，低于德國（17.4%）、日本（10.1%）、美國（8.6%）和墨西哥（7.6%）。

四、產業鏈的長度決定了產業外遷的難度

當前，制造業企業面臨人工成本、關稅成本和供應鏈風險上升的三重壓力，部分企業產業外遷意愿增強。據中國美國商會今年9月的調查，239家在華美資企業中的22.7%將轉移供應鏈，19.7%正考慮遷出，33.2%推遲或取消在華投資。不過，“窺斑”未必能“見豹”。盡管產業外遷的報道不絕于耳，但今年前八個月我國實際使用外資規模（6040億元）超過我國對外非金融類直接投資（4931億元），并未出現產業凈流出現象。

外遷意愿并未變成現實中的成規模外遷，其原因在于產業外遷不僅取決于意愿，還受制于產業轉移的難度。對于標準化程度較高的制造業，勞動力成本對產能布局仍具決定性影響;但對于更具差異化和復雜性的產能，產業鏈完備性在企業空間決策中的權重則大得多。我們認為，相對勞動成本影響產業外遷的意愿，國內產業鏈的完備性決定產業外遷的難度。當一個行業在一國的產業鏈越長，那么該國對此行業的主導權就越大，產業外遷的難度也就越高。

利用2012年和2017年國內投入產出表，我們計算了中國139個行業的產業鏈長度。只有當B行業對A行業的貢獻率（B對A的投入/A的總產出）高于各行業對A行業的平均貢獻率，我們才認為B是A在國內不可或缺的上游行業，而上游行業的總數代表了A行業的國內產業鏈長度。在2017年82個細分制造業中，產業鏈長度的均值為15.6，比2012年提高了0.3。

技術密集型行業的產業鏈較長，勞動密集型和資源型行業的產業鏈較短。鐵路船舶等運輸設備行業的產業鏈最長，2017年其國內上游產業達24個，專用設備、醫藥、通用設備這三個技術密集型行業的產業鏈長度也都超過20（圖5）。2012年-2017年間產業鏈拓展最快的是醫藥制造業，上游行業數增加了5個。此外，電氣機械、電子信息、化工等產業鏈長度也超過15，且都比2012年有所延展。而文體用品、皮革制鞋等勞動密集型行業，以及金屬冶煉、能源加工等資源密集型行業，產業鏈不僅較短，而且近年來大多出現了產業鏈收縮。

產業鏈長度影響各行業的出口表現。2017年產業鏈長度超過15的行業，除非金屬礦物制品和橡膠塑料這兩個資源型行業外，近三年（2015年-2018年）出口增速大都明顯快于前三年（2012年-2015年），其中專用設備、醫藥制造尤為明顯（圖5）。而對于產業鏈低于15的行業，除化纖行業外，近三年出口增速普遍顯著放緩，紡織服裝、皮革制鞋等行業的出口還出現負增長。

我們還基于2014年世界投入產出表（涉及43個主要國家的56個行業）進行產業鏈的國際比較。在18個制造業細分行業中，我國在電子信息、基本金屬、木材等3個行業的產業鏈長度和全球（不含中國，下同）持平，汽車、機械設備制造業等15個行業的產業鏈短于全球水平，其中航天船舶、橡塑制品等行業差距較大。

相比發達國家，中國在中高端制造業的產業鏈尚存差距。中國在化工、機械和電氣行業的產業鏈長度明顯低于領頭羊德國，但與美國相當。在電子信息產業鏈上，中國落后于德國、日本和韓國，但略高于美國。在中高端制造業，中國產業鏈缺失的是現代生產性服務業，如測試、技術分析等專業服務、計算機程序設計、咨詢和信息服務。

相較新興國家，中國產業鏈并無絕對優勢。墨西哥電氣設備產業鏈長度已超過中國，其汽車產業鏈與中國持平，電子信息設備也與中國接近。而印度和印尼這兩個人口大國，在服裝、皮革等勞動密集型行業的產業鏈與中國已十分接近，即使是電氣設備行業，兩國產業鏈長度也只比中國少2個和1個。和新興國家相比，中國產業鏈優勢在于水電氣基礎設施以及金融、法律、會計等常規性生產性服務業。

五、提高產業鏈的韌性和現代化水平

新技術迭代加速，貿易環境日異月殊，全球化正經歷一場不可預測性增強的嬗變。在企業空間決策過程中，勞動成本依然是重要考量因素，但產業鏈的權重不斷上升。根據相對勞動成本（外遷意愿）和產業鏈長度（外遷難度）這兩個維度，我們將我國制造業分為四種類型。

——勞動套利型行業：產業鏈較短且相對勞動成本較快上升的行業，包括服裝服飾、皮革制鞋等行業。這些行業多為勞動密集型行業，對產業配套能力的要求較低，對勞動力成本較敏感，企業進行跨國“勞動力空間套利”的動機強烈且難度較小。這類行業也是目前中國產業外遷較明顯的領域。

——機器紅利型行業：產業鏈較短但相對勞動成本較為穩定的行業，包括食品、造紙、紡織等行業。這類行業在我國原本屬于勞動密集型，但近年來自動化和智能制造技術滲透率較高，“機器紅利”特征明顯，我國中等技能勞動力充裕的優勢突出。但信息技術的進一步發展可能降低落后國家低技能勞動者融入全球產業鏈的難度，此類行業有降維為勞動套利型的可能。

——回流型行業：產業鏈較長但相對勞動成本較快上升的行業，主要是機械、電氣和電子信息這三個行業。這類行業屬于技術密集型，其中高端環節向落后國家轉移的難度大，但較快上升的勞動成本可能促使其向發達國家回流。

——內需型行業：產業鏈較長且相對勞動成本較穩定的行業，包括化工、汽車、鐵路船舶等運輸設備和金屬制品等行業。這類行業多屬于資本密集型和內需導向型行業，目前國內產業配套較為完善，產業集群效應明顯，勞動力性價比較高，且國內市場份額較大，企業外遷意愿不高且轉移難度較大。

作為一個仍處于中等收入階段的人口大國、就業大國和制造業大國，我們不能將產業外遷當作一個無可奈何花落去的自然過程，而要將其視為一場須主動作為的全球產業競爭。制造業產業鏈的形成和完善殊為不易，成規模和產業鏈式的外遷會伴隨知識轉移、技能旁落和企業家精神消散，最終導致實體經濟的空心化。

針對以上四種行業類型，著眼于提高我國產業鏈的韌性和現代化水平，我們提出以下思路性建議。

推進體制改革以緩解勞動套利型行業壓力。農業占我國經濟比重僅為7.5%，但農業勞動力比重高達26.1%，大量勞動力留滯在低效部門，制造業“用工難、用工貴”的范圍和時長都在擴大。釋放農業勞動力的障礙在于城鄉分割的公共服務體制。應持續推進戶籍、土地、社保等領域改革，推動農業轉移人口更充分、更自由且更高效流動，延長勞動套利型行業的競爭力。

依托數字紅利提高機器紅利型行業的效率。我國機器人使用密度已由2013年25臺/萬人提高到2018年97臺/萬人，但遠低于德國（322臺/萬人）、日本（308臺/萬人）等國。應運用數字化、智能化和云車間等技術為機器紅利型行業的勞動力“增智賦能”，提高生產效率、降低管理成本、加快供應鏈運轉速度、提升柔性化生產能力，使人、機、物以及生產者、消費者和貿易商在產業鏈中高效互動。

提升創新力以強化回流型行業的產業鏈基礎。中國的研發投入與產出回報并不匹配。按“知識產權服務出口/國際專利累計申請量”計算，我國每個國際專利只獲得2萬美元左右的國際采購，與制造業強國差距較大（見圖9），使我國回流型行業在關鍵部件、工業協議等產業鏈高端的對外依存度較高。應以市場機制為杠桿支持上下游企業加強產業協同和技術合作攻關，提升關聯產業的整體創新力。

抓住制造業服務化機遇鞏固內需型行業產業鏈。若考慮研發和信息這兩項生產性服務業，美國2018年廣義制造業比重（30%）僅比2000年下降1個百分點，用“制造業服務化”來描述美國制造業變革，會比“制造業空心化”更加準確。隨著虛擬呈現（virtual presence）和遠程機器人 （telerobotics）技術的突破，制造和服務的融合度越來越高，制造環節的同質化價格競爭將讓位于服務環節的差異化非價格競爭。我國企業應利用好大規模國內市場臨近性的優勢，努力從單純的制造商轉型為綜合服務提供商，提高內需型行業的制造業服務化水平。

本文觀點不代表作者所在機構意見;編輯：蘇琦