中国制造业占比见顶回落的谜题与出路（上篇）
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报告摘要
主要国家制造业占比回落存在四个规律
1.人均GDP达到13000美元（2017年购买力平价）时，制造业就业占比即见顶回落。
2.制造业增加值占比见顶回落往往晚于就业占比见顶回落。
3.发达国家制造业就业占比见顶回落多发生在城镇化率到达70%以后。
4.制造业维持高占比国家普遍外向程度较高。
中国制造业占比回落的特殊性在哪
1.制造业就业占比见顶回落的时点略早于一般规律。
2.从区域和产业结构两个维度看，中国的去制造业化是全面的，制造业梯度转移并未形成。
3.中国的制造业增加值占比见顶回落早于就业占比的见顶回落。
4.与发达国家的情形不同，中国在城镇化率仅有51.77%时，制造业就业占比即已见顶回落。
我国提前去制造业化的原因是什么
需求端：外需的相对弱化是制造业增加值占比见顶回落的主要原因之一；收入差距较大和城镇化滞后压抑了需求，使内需未能挑起大梁。
供给端：供给侧改革和制造业比较优势演化，全球GVC扩张停滞带来的全要素生产率普遍停滞。
启示与出路：
1.持续的高出口外向度是制造业增加值稳定的重要基础。
2.制造业和服务业并非零和博弈。
3.关注原材料成本的过快上升对制造业利润空间挤压的负面影响。
4.未来一段时间全要素生产率的持续低增难以避免，突破口在于改善要素配置效率。
5.全要素生产率并不仅仅受供给因素影响，终端需求的相对羸弱是全要素生产率增速低迷的重要原因，改善需求可能是走出全要素生产率低迷的另一重要突破口。
6.促进城镇化和农民工市民化，改善收入分配格局。
风险提示：制造业产业升级进展和全要素生产率前景存在不确定性
制造业是立国之本、强国之基。我国是个大国，必须发展实体经济，不断推进工业现代化、提高制造业水平，不能脱实向虚。“十四五”规划和2035年远景目标纲要都明确提出保持制造业比重基本稳定，增强制造业竞争优势，推动制造业高质量发展。然而，我国制造业增加值占比（不变价）2011年之后见顶回落，目前已经下降到29%。寻找稳住中国制造业占比的途径，要从找寻中国制造业占比见顶回落的原因开始。
一、主要国家制造业占比回落的四个规律
工业化进程中，经济结构转换的最显著特征是非农业部门就业占比及增加值占比伴随着城市化进程逐步扩大，工业化前中期，工业部门和服务业部门占比基本同步扩大，而伴随着经济增长，工业制造业在经济中的占比逐步达到顶点，之后开始回落。从主要国家工业化的进程中，可以总结出制造业回落的普遍规律。
人均GDP达到13000美元（PPP，2017不变价）时，制造业就业占比即见顶回落。工业制造业占比见顶回落的长期经济逻辑是可贸易部门对劳动力价格的相对敏感性（相对非贸易部门）和收入效应带来的需求结构变化，这使得不同国家制造业就业占比见顶回落的人均GDP位置差异不大，从发达国家的数据来看，当人均GDP达到13000美元（2017年价，即购买力等同于2017年的13000美元）时，制造业就业占比即见顶回落。
制造业增加值占比见顶回落往往晚于就业占比见顶回落。大部分国家[1]制造业的增加值占比见顶回落晚于就业占比见顶回落，表明制造业的相对劳动生产率（制造业劳动生产率/经济体劳动生产率）增长能够覆盖掉就业占比下降的部分，也即，微观上制造业企业面临可预见的劳动力供给负面长期冲击，选择的是减少雇佣，加大资本开支以资本替代劳动，但并未减少生产活动。
发达国家制造业就业占比见顶回落多发生在城镇化率到达70%以后。发达国家无一例外是在城镇化基本完成后才发生就业层面的去制造业化，在未走完城镇化阶段即去制造业化的国家主要分布在拉美和东南亚。
制造业维持高占比国家普遍外向程度较高。除去价格因素外，同等收入水平的国家，其居民总支出中制造业产品支出所占比例差别不大，因此更高的制造业增加值占比来自制造业出口的贡献，也即面向更为广阔的国际市场方能支撑起制造业的需求空间。
二、典型国家制造业回落的路径
美国：制造业占比虽稳定，制造业就业占比严重缩减
对标人均GDP 水平，美国的制造业占比见顶回落事实上是略滞后的且较为稳定（不考虑二战创造出的战时制造业占比峰值），从上世纪50 年代以来基本稳定在13%左右，但制造业就业长期大幅减少，从上世纪50 年代25%下降至目前仅为8%左右。制造业部门劳动生产率增量虽然覆盖掉就业的减少，但制造业过分高端化和向上游升级掩盖了其制造业空心化的实质。从最终结果来看，制造业吸纳就业人口剧烈下降所带来的社会效应是巨大的。
德国：就业占比和增加值占比温和下降
对标人均GDP 水平，德国的制造业占比见顶回落同样略滞后，与美国的位置接近，在时间上比美国更晚，但德国保持了制造业就业和增加值占比见顶回落后的双稳定。
日本：制造业增加值占比保持长期稳定
对标人均GDP 水平，日本制造业就业占比见顶回落时点符合国际规律，增加值占比保持长期稳定。受经济泡沫破灭冲击，1991 年之后就业占比出现了较为显著的回落，目前约为14%，比峰值时期下降约10 个百分点。
韩国：制造业增加值仍在提升
韩国制造业占比见顶回落的时点符合一般规律，特殊性在于制造业就业占比见顶回落后，增加值占比继续上升。可能的原因在于韩国在电子产业链的突出优势和高依赖度。
拉美国家：比较典型的过早去工业化国家
除墨西哥外，拉美国家的制造业占比见顶回落远早于发达国家情形，在中等收入阶段已出现制造业回落。制造业占比过早的见顶回落，主要归因于进口替代战略导致制造业部门始终无法建立稳健的国际比较优势，限制了制造业外需的增长空间，以及贫富差距在发展早期已经过大导致制造业内需同样被压抑。
东南亚国家的去工业化同样普遍
其中菲律宾和印尼制造业占比见顶回落的发展阶段同拉美接近，且制造业占比的峰值比拉美国家还要低的多，菲律宾已经经历了半个世纪以上的去工业化，而印尼工业化进程停滞。新加坡和马来西亚的制造业就业占比见顶回落时点同发达国家相近，其中马来西亚制造业就业占比在见顶回落后出现了过快下降。
三、中国制造业占比回落的特殊性在哪
制造业就业占比见顶回落的时点略早于一般规律。中国制造业就业占比见顶回落发生在2012 年，制造业就业占比为20.08%，当年人均GDP 为1.14 万美元（2017 年价，购买力平价），相比制造业就业占比见顶回落的国际规律（1.3 万美元）略早，但可认为基本吻合。[2]这表明中国在劳动力供给的负面冲击上并无特殊性，中国面临的劳动力成本上升压力不比同阶段发达国家来得更为严峻。
表面上看，中国大陆制造业就业占比的峰值过低，但如果矫正被高估的农业劳动力人口，中国大陆制造业就业占比的峰值实际上与美日韩相当。根据统计局的数据，中国大陆制造业就业占比峰值仅仅20.08%，显著低于美、法、日、韩的25%左右水平，更远低于德国、英国和中国台湾地区的30%以上的水平。这个差距很大部分是由农业劳动力的高估导致。如果我们假设2012 年中国大陆农业劳动力的数据被高估了一倍[3]，中国大陆制造业就业峰值就与美、法、日、韩的制造业就业峰值相当。如果接受了中国大陆农业劳动力被大幅高估这一事实，那么中国大陆虽然仍未走完快速城镇化阶段，但劳动力的城镇化可能已接近完成，剩下的城镇化进程将主要拉动总需求，而非总供给，常住人口进一步的城镇化难以提供更多的劳动力增量。
从区域和产业结构两个维度看，制造业占比降低具有普遍性。一是制造业从东向西整体梯度转移并未真正形成。考虑到区域发展水平，中西部省份已经出现的去制造业化问题可能更加严重。从2013 年和2018 年两次经济普查数据来看，除东北、内蒙古和天津出现了大幅度的去制造业化，许多中西部省份在人均GDP 远低于东部省份的情况下，也出现了更大幅度的制造业就业减少，这表明东部沿海省份向内陆的制造业产业转移在宏观维度上恐怕难以成立。二是产业层面，制造业各分行业普遍面临着就业的大幅减少，尤其是原材料工业和消费品制造业。原材料工业就业大幅减少的直接原因是去产能，深层原因是原材料工业作为重资本行业，在工业化中后期必然面临行业集中度提升和资本对劳动的进一步替代，消费品制造业更多由于劳动力成本的上升带来的产业转移。
中国的制造业增加值占比见顶回落略早于就业占比的见顶回落。多数发达国家在制造业就业占比见顶回落后，由于资本深化和全要素生产率的进步，制造业劳动生产率足以弥补就业下降的部分，制造业增加值占比仍能够保持稳定。中国制造业增加值占比先于就业占比见顶，说明劳动力成本因素并非制造业增加值占比下降的主要原因。因为时间上来讲，制造业增加值占比的见顶回落早于就业占比的见顶回落，使我们更难以将制造业占比的下降简单归因于劳动力成本的上升。
与发达国家的情形不同，中国在城镇化率仅有51.77%时，制造业就业占比即已见顶回落。如前所述，发达国家制造业就业占比见顶回落多发生在城镇化率到达70%以后。城镇化能够从供给和需求方面共同对制造业形成正向拉动。而我国城镇化率长期滞后于工业化进程，压制了制造业的长期潜力。
四、制造业占比为何提前回落
中国制造业增加值占比见顶回落早于劳动力占比的见顶回落，说明中国的过早去制造业化的主要原因，在于增加值问题，而非劳动力问题。具体原因有以下几个方面：
1、需求端：外需的相对弱化
外需的相对弱化是制造业增加值占比见顶回落的主因之一。08 金融危机后，出口增加值占GDP 比重再未回到此前高位，虽然2010 年后宏观消费率触底回升，但国内制造业需求并未对制造业增加值占比形成有力拉动。
2、需求端：内需未能挑起大梁
制造业占比在一定发展阶段见顶回落，其需求端的根本原因来自于需求的收入效应，也即不同国民收入对应不同的新增需求。但如果贫富差距较大，低收入群体的收入水平可能远低于人均水平，在高收入群体和中等收入群体与制造业相关的需求基本满足饱和后，低收入群体囿于收入水平偏低，其与制造业相关的工业品需求无法真实转换为购买力，会抑制制造业占比的抬升。国际经验也表明，低收入差距国家的制造业就业占比峰值会来得更晚。同时，城镇化滞后也显著降低了消费倾向。截至到2020 年，依旧有2 亿多的农村居民实现了职业或者地域空间的转换由农村进入到城市工作生活，但却没有实现身份的转换，成为具有城市户籍的城市居民，导致消费意愿不足。以城市居民、农村居民和农民工的消费倾向为例，农民工的消费倾向显著低于城市居民和农村居民。
3、供给端：制造业比较优势演化和去产能政策。从两次经济普查数据来看，营收负增长和就业减少最为显著的制造业行业主要是去产能相关的上游行业，以及产业链转出趋势已十分明朗的劳动密集型行业。与此同时，去产能所引发的原材料价格大幅上涨还给制造业带来普遍的成本压力，从投入产出表数据来看，其带来的成本压力与劳动力成本的上升相当。
4、供给端：全球GVC 扩张停滞带来的全要素生产率普遍停滞。08 年金融危机之后，全球GVC 扩张停滞带来了全要素生产率普遍停滞，GVC 带来的技术溢出减少，微观企业的经营更加困难。
五、启示与出路
制造业占比回落带来的增长压力毋庸讳言。从发达国家的国际规律来看，制造业就业占比回落的趋势难以逆转，关键在于如何减缓其回落的速度。同时，遏制制造业增加值占比的快速下降更为紧要，且更具备可行性。综合对我国制造业占比过早回落原因的剖析，维持制造业占比的基本稳定离不开“以国内循环为主体，国内与国际双循环相互促进”双循环新发展格局的深入推进。
持续的高出口外向度是制造业增加值稳定的重要基础。如上所述，制造业维持较高占比的国家均为高外向度的国家。保持持续的高出口外向度，一方面需要避免“最低工资过快上涨、劳动者过度保护、工资水平提高过快”[4]，另一方面，促进产业升级，提高出口产品的技术复杂度，对出口产生持续的推动力。
从我国制造业增加值占比既然先于就业占比见顶回落可见，制造业和服务业在劳动力问题上并非零和博弈。服务业就业的大幅增长，不是源于对制造业就业的抢夺，而恰恰相反，是服务业吸纳了制造业就业岗位减少带来的结构性失业人口。
关注原材料成本的过快上升对制造业的冲击。从投入产出表数据可以看到原材料价格上升带来的成本压力与劳动成本上升相当，随着碳达峰相关政策的落地，必然进一步推高能源成本和高耗能原材料成本，制造业利润面临被进一步侵蚀。需要关注这一长期过程对制造业投资的深远负面影响。
未来一段时间全要素生产率的持续低增恐难以避免，突破口在于改善要素配置效率。制造业就业占比回落必然为全要素增长率带来压力。就国际经验来看，日本韩国均在制造业就业占比见顶之后的5-10 年面临全要素生产率增长停滞，虽然日本韩国的制造业增加值占比平稳（日本）甚至仍在上升（韩国），但全要素生产率的增长均发生了停滞。即使制造业部门仍能够带来生产率进步，但是其无法弥补就业从高生产率部门转向低生产率部门带来的生产率损失（索洛悖论）。中国同日韩的不同的地方在于，与同时期的日韩相比，中国仍然处在市场化转型之中，要素配置效率仍有较大的改善空间，这指向加快要素市场改革。
全要素生产率并不仅仅受供给因素影响，终端需求的相对羸弱是全要素生产率增速低迷的重要原因，挖掘内需是走出全要素生产率低迷的另一突破口。从宏观计量的角度，全要素生产率是一个回归余项，劳动和资本存量的波动是较小的（资本存量的波动比投资的波动小得多），其短期波动主要来自GDP 的波动，因而主要受需求波动影响。理论上GDP 的增长波动是围绕潜在增速的，短期的需求波动不会对全要素生产率产生跨周期的影响，但如果需求相对低迷（相对可比国家同时期）长期化，需求就会对全要素生产率产生长期的压制。从微观角度看，不乏有计量证据表明，中国微观企业的全要素生产率高增时期（08 金融危机前），更多是由需求所拉动。
改善收入分配和挖掘内需可以从促进城镇化和农民工市民化入手。如前所述，庞大的内需能够释放和支撑制造业的空间。基于仅有不到45%的户籍城镇化率，城镇化依旧是当前我国的最大内需，也是扩大中等收入群体、改善收入分配差距的重要路径。加快推进农业转移人口市民化、更多由中央财政承担农民工市民化的成本，推动破解国内需求不足的难题，能够加快形成双循环新发展格局，不仅能够充分挖掘本国十四亿人口的消费潜力，更深远的积极影响在于稳定制造业占比。
注：
[1] PWT数据库覆盖42个国家
[2] 如按照PWT 10.0的原始数据，中国制造业就业占比见顶回落发生在2015年，当年人均GDP为1.27万美元，与国际规律基本完全吻合，但我们发现PWT10.0的中国数据中，大幅高估了2010年以来的制造业就业，而同时显著低估了服务业就业，因此我们根据2013年和2018年的两次经济普查数据对其进行了数据调整，详见附录。
[3] 根据2013年中国社科院经济学部“中国经济形势分析与预测”课题组测算， 2012农业劳动力比重仅占19.8%，远低于官方统计的38.9%。
[4] 刘鹤等.《两次全球大危机的比较研究》
附录
由于格罗宁根大学在2021 年披露的10 部门数据库中的中国就业数据估算偏差过大，我们根据第六次人口普查、每年的统计年鉴和第三次、第四次经济普查对其进行了修订，而2010 年以前采用2014 年版本的10 部门数据库。
2010 年：各子部门就业人数=人口普查中的细分行业份额*年鉴中三大产业的基数，原因是，年鉴的就业数据经过了统计部门的误差修订，更加准确，但是年鉴没有细分行业的数据，因此使用人口普查中的细分行业份额比例。
2013 年和2018 年：各子部门就业人数=经济普查中的细分行业份额*年鉴中三大产业的基数。
2010 年后的其他年份：各子部门就业人数=由人口普查和经济普查插值推算的细分行业份额*年鉴中三大产业的基数。
具体内容详见华创证券研究所11月10日发布的报告《中国制造业占比见顶回落的谜题与出路（上篇）》。
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