董生是广州仁义劳务派遣有限公司的老板。2006年,他刚进入劳务中介行业,彼时企业来挑工人,“要多少人,有多少人”。但从前年开始,招工变得一年比一年难。去年,一天还能招200多人,今年4月末,这个数字下降到70人左右。
《2020年农民工监测调查报告》,根据这份报告显示,2020年中国农民工的数量为28560万人,同比2019年减少了517万人,其中在制造业领域中占比27.3%。 针对统计局的这份报告,经济专家马新远表示:“年轻人很清醒,他们喜欢自由,不喜欢工厂的工作氛围,这个形势不容乐观,到了2022年,世界工厂的地位或将不保。”
年轻人更加崇尚自由,更加注重个人生活体验,更加在意生活质量,相对于制造业工厂里枯燥,重复,简单的体力劳动而言,年轻人更加喜欢外卖,快递,直播,自媒体等自由的新兴职业。工厂老板说:“现在已经不招年轻人了,就算招了,干不到一个月又走了,年轻人来的时候走看看,又看看,最后愿意留下来干活的,20个人中一个都没有。” 中国将在2022年失去“世界工厂”的地位? ▲在服装加工厂林立的广州海珠康乐村一带,招聘市场上则出现了老板排长队等着被挑的场景。600米的城中村大街上,数千名制衣厂的老板们手持招工牌和样衣,等待着工人们的青睐。 甚至有日本大和证券曾作出预测,中国最迟将在2022年失去“世界工厂”的地位。 2008年至2018年,中国从事制造业的农民工数量平均年增长率为-2.84%,更多年轻人转而投向外卖、打车、快递、直播等新兴的服务行业。辽宁人陈淳(化名)20岁出头,刚来深圳成为一名快车司机。在他看来,开车的工作自由、灵活,要比进工厂做学徒轻松不少。 中国制造走到了变革的关键节点,拥有大量廉价劳动力的历史已经翻篇。4月28日,英国《金融时报》报道,中国第七次全国人口普查或出现总人口低于14亿的结果。当下,深度老龄化迫近、人口红利窗口关闭,土地、原材料、海运物流等成本齐刷刷上涨,正将中国制造企业推向新的境况中。 国际环境也颇为复杂。逆全球化思潮与新冠肺炎疫情促使欧美、日本等发达国家重新审视产业链的全球布局,纷纷出台补贴政策鼓励企业将制造业回迁。中国“世界工厂”的地位愈发受到泰国、菲律宾、越南、印度尼西亚、老挝、柬埔寨和缅甸等东南亚国家,乃至以墨西哥为首的南美诸国的挑战。 3月底,工信部数据显示:中国制造业占GDP的比重已经从2006年的32.5%下降至2019年的27%左右,严峻的状况要引起重视。多位专家表示,制造业比重下降不仅会拖累当期经济增长,影响城镇就业,还将带来产业安全隐患,削弱中国经济抗风险能力和国际竞争力。 日本大和证券曾作出预测,中国最迟将在2022年失去“世界工厂”的地位。 核心因素是人力成本的上涨!国家统计局4月30日公布的数据显示:2020年,从事制造业的农民工月均收入4096元,比上年增加138元,增长3.5%,是增速最快的行业。对比2006年,进城务工经商的农民工的平均月收入仅为966元。 今年春节后,浙江某电气有限公司下属的一家子公司,一个普工都没招到。 ▲2021年3月3日,元宵节之后的工作日,广州康乐村街头,制衣厂的老板们排成一列,手里拿着样板招募前来务工人员。(图片来源:人民视觉) 业内专家认为,要实现制造业劳动生产率达到发达国家三分之二左右水平,不能指望人口增长,只能依靠智能制造。 打造无人工厂、实现工业自动化,是解决用工难题、降低工业生产成本、提高与其他发展中国家竞争能力的核心;通过智能制造提高品控能力与产品质量,也能促进产品质量提升,向欧美国家看齐。 4月14日,工信部发布了《“十四五”智能制造发展规划(征求意见稿)》,提出到2025年,建设2000个以上新技术应用智能场景、1000个以上智能车间、100个以上引领行业发展的标杆智能工厂,重点行业骨干企业初步实现智能转型;到2035年,规模以上制造业企业全面普及数字化。 而2015年以来,中国已经陆续在近百个行业中遴选了超过200项智能制造试点示范项目,探索初见成效。长虹智能制造产业园就是其中之一。这家投资约55亿元兴建的产业园,涵盖智慧显示终端、智慧能源及相关配套产业,将工业机器人、机器视觉、边缘计算等技术引入了生产流程中。目前,长虹智能生产线能减少70%的人力、人均产出效率提升65%、物流自动化率达到95%。 少人化是智能制造的一个发展方向,但少人化不等于无人化。长虹探索智能制造最终想解决的问题,是以工业化手段满足个性化的消费需求,在物联网时代以柔性化生产承接碎片化订单,实现大规模的个人定制生产。 前景可期,但对于中国服装业等中小企业而言,实现智能制造有更长的路要走。 “自动化要循环渐进去推,不要短时间追求完全的高端自动化。”专家建议,企业因地制宜进行数字化车间改造,第一年少投资点,让员工和管理团队先适应,从车间每年递增的人工需求开始,解决员工缺口需求。 第二年见效益后,再酌情而定,保持生产需求稳定,人机结合,保证企业资金投入和自动化设备应用有一个良好的推进。 服装界智能制造不应该设定统一的标准进行衡量,企业根据自身的行业特点、业务开展方式、供应链、人员流动等情况,做到现阶段最佳平衡,再不断提高信息化与数据利用水平。
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