大叙事系列之三：人才红利释放：中国第二次劳动力大轮换

宏观研究 2023.11.29 人才红利释放：中国第二次劳动力大轮换 ——大叙事系列之三 本报告导读： 从人口红利到人才红利是中国经济发展升级的共识，但是市场对人才红利爆发的预期普遍模糊地停留在高科技制造。我们认为中国人才红利的释放范围会更加广泛，方向涉及高技术制造业劳动密集型环节、高研发强度行业以及高端服务业，背后的逻辑分别对应着人才技能错配消除、研究型人才供给提升以及降低高端服务业行业准入限制。人才红利释放，被疫情中断的中国劳动力第二次大轮换已经归来。 摘要： 董琦(分析师) 报告作者 021-38674711 dongqi020832@gtjas.com 证书编号S0880520110001 相关报告 迎接财政“新时代” 2023.11.23 宏观视角看新能源产业 2023.11.19 政府债供给力度加大，降准概率提升 2023.11.09 市场对中国人口的共识是数量红利褪去，质量红利已到。总量角度， 我们预计人才供给在未来10年能够维持在年均1000万左右， 美国经济的强与弱 2023.10.27 宏观研 究 专题研 究 证券研究报 告 2013-2016年的一波出生人口高峰将助推新增人才在2035-2038年前 后突破1300万。与此同时，受过高等教育（专科及以上）的劳动人口占比在2040年左右将达到40%。 在人才红利爆发点上，我们认为中国人才红利的释放范围将比市场预期的更加宽泛，主要在三个“高”行业： “一高”行业，高技术制造劳动密集型环节（机械设备、电子通信）人才红利在错配消除。一高行业人才数量供需基本匹配，但技能存在错配：一方面，至少有200万理工科人才目前所从 事的工作与自身专业不匹配；另一方面，新一代信息技术产业等十大重点制造领域的人才缺口在2025年预计接近3000万人。通过继续教育和职业培训改善缓解人才技能错配将大幅提升相关行业的劳动生产率，尤其是机械装备和电子通信行业。 “二高”行业，高研发强度行业（医药制造、电子通信）人才红利在供给。二高行业的研究人员增速没有明显高于其他制造行业，主要受到人才供给的掣肘。目前二高行业的人才供需比 仅为0.55。未来10年，理工科研究生人才供给可以支持二高行业在未来保持6-8%左右的年均人才增速。医药制造和电子通信分别拥有最高的人均科研经费和研发效率，将对人才形成更强的吸引力。当然随着人工智能、数字经济的爆发，相应计算机与信息技术服务人才红利的释放也将逐渐出现。 “三高”行业，高端服务业（高等教育、卫生医疗）人才红利在政策。与同等发展水平的经济体相比，我国高端服务业存在发展不足的情况，其根源在于行业准入政策限制。服务业市场 化和对外开放相关政策落地后，人才红利释放将进一步提速。 日本和德国的经验：日本教育减负改革使得宽松世代下人才红利尽失。教育减负使日本学生学力下降，降低了对理工科的兴趣，同时 加剧了中产家庭的教育负担和教育不平等。日本的人才红利没有得到社会在分配层面的重视，最终在极度“内卷”之中消失。德国的二元高等教育结构使人才红利持续释放。应用科技大学的设立为工人阶级提供了社会认可的高等教育机会，教学内容和方法与地方产 业需求紧密结合，为德国制造业持续输送具有优秀实践能力的中高级技术人员，使德国制造业的劳动生产率始终保持欧洲领先地位。 风险提示：职业高等教育改革力度不及预期，高端服务业准入政策放开不及预期。 “一带一路”十周年，开启投资合作新征程 2023.10.15 目录 1.中国的人才红利已经到来3 2.寻找人才红利的释放点——三个“高”行业4 2.1.人才红利的释放条件与释放行业识别4 2.2.“一高”高技术劳动密集型制造业：红利在错配消除5 2.3.“二高”高研发强度行业：红利在供给7 2.4.“三高”高端服务业：红利在政策8 3.以史为鉴：日本和德国的人才红利9 3.1.日本：宽松世代下人才红利的丧失9 3.2.德国：二元高等教育结构使人才红利持续释放10 4.风险提示12 1.中国的人才红利已经到来 中国人口总量的拐点已经出现，无论学界还是市场对人口质量的红利都有着较强的预期，未来15年，人才红利将接棒人口红利，成为驱动中国经济发展的主引擎。2011年，我国已经跨过刘易斯拐点，劳动人口比重由最高峰74%下降至66%， 总抚养比也同步升高，中国劳动力“拼数量”的转换，已经持续了十余年之久，背后是对产业外迁、中国潜在增速的不断地讨论，似乎中国劳动力“拼质量”的优势还没有充分体现。 实际上，近年来我国高等教育大扩招，每年新增人才已接近1000万，但毛入学率仅为58%，与高收入国家75-80%的水平还有差距。此外，我国本专研毕业生比例为4:5:1。与高收入国家6:2:2相比，我国专科生过多，本科和研究生过少，整体学历层次仍有很大改善空间。假设未来我国高等教育入学率和学历结构向高 收入国家靠拢，结合出生人口测算，我们预计人才供给在未来10年能够维持在 年均1000万左右，2013-2016年的一波出生人口高峰将助推新增人才在2035-2038 年前后突破年均1250万。与此同时，受过高等教育的劳动人口占比在2040年左右将达到40%。人才红利释放的趋势已经形成，在总人口和年龄结构变化的同时，正在加速体现。 图1：人口红利褪去图2：人才红利已来 数据来源：同花顺iFind，国泰君安证券研究数据来源：同花顺iFind，国泰君安证券研究 图3：未来本专研毕业生比例向6:2:2发展图4：预计2040年人才占比达到40% 数据来源：同花顺iFind，国泰君安证券研究数据来源：育娲人口研究，国泰君安证券研究 2.寻找人才红利的释放点——三个“高”行业 对人才红利的预期，市场普遍较为模糊，大致方向是高科技制造领域，但实际上，中国由于人才供给的错配、教育与招生体系的调整、高水平开放的推进，人才红利的释放空间会比市场预期更加宽广，这将为相应行业的长期投资带来支撑。 2.1.人才红利的释放条件与释放行业识别 人才红利的持续释放需要具备一定条件，这些条件涉及人才供给与产业的人才需求，具体而言三个条件满足其一，人才红利便会长时间释放：1）人才供大于需，但行业需求增长具有可持续性。人才供给相对产业需求过剩，但产业未来增长能够吸纳过剩人才；2）人才供小于需，但人才储备和供给可以持续增长；3）人才 供给与产业需求在数量上匹配，但结构上存在错配，在消除错配因素后，人才红利可以内生释放。 图5：“一高”高技术劳动密集型制造业图6：“二高”高研发强度行业 数据来源：同花顺iFind，国泰君安证券研究数据来源：中国科技统计年鉴，国泰君安证券研究 注：各行业受过高等教育的雇员比例来自上市企业数据。 图7：“三高”高端服务业图8：三“高”行业 数据来源：中国人口与就业统计年鉴，国泰君安证券研究数据来源：国泰君安证券研究 我们认为三“高”行业将成为人才红利的主要释放点：“一高”高技术劳动密集型制造业，“二高”高研发强度行业，“三高”高端服务业。一高对应理工科人才 （主要为本专科生），二高对应理工科研究型人才（主要为研究生），三高对应相应学科人才。对于三高行业我们设定了各自的筛选标准： 一高行业的筛选条件为受过高等教育的雇员比例（高技术）和劳动者报酬占增加值比重（劳动密集型）同时高于各行业中位数，包括计算机、电子、通信、机械设备、电力设备和国防军工。 二高行业的筛选条件为研发强度（以研究人员当量/雇员总数计）高于5人年/百人1，二高行业除包括所有一高行业外，还有汽车、医药和化工制造。 三高行业的筛选条件为受过高等教育的雇员比例超过50%的服务业，包括教育、金融、软件和信息技术服务、科学研究服务、卫生和公共管理。 2.2.“一高”高技术劳动密集型制造业：红利在错配消除 当前中国高技术劳动密集型制造行业，人才供需数量基本匹配，但人才技能与产业结构存在错配。理工科人才数量（减去其他制造业的人才数量，以反映可供一 高行业雇佣的人才）与一高行业涵盖人才数量之比为1.1，人才略微过剩，对应约200万理工科人才从事的职业与自身专业不匹配。 然而，尽管受过高等教育的人才数量已经满足制造业人才的总体需求，但结构上，新兴制造业人才、中高级技术工人仍然存在较大缺口，新一代信息技术产业等十大重点制造领域的人才缺口在2025年预计接近3000万人。毕业生找不到与专业匹配的工作、企业招不到与技能需求匹配的工人，这种人才错配现象极易在产业 转型升级过程中发生，是一高行业面临的核心挑战，也是结构性失业的原因。图9：一高人才供需数量基本匹配图10：一高人才增长更具弹性 数据来源：同花顺iFind，国泰君安证券研究数据来源：同花顺iFind，国泰君安证券研究 1备注：研究人员当量指全时人员数加非全时人员按工作量折算为全时人员数的总和，例如:有两个全时人员和三个非全时人员 （工作时间分别为20%、30%和70%），则全时当量为2+0.2+0.3+0.7=3.2人年。 图11：新兴制造业人才缺口到2025年预计接近3000万人（表单位：万人） 序号 十大重点领域 2015年 2020年 2025年 人才总量 人才总量预测 人才缺口预测 人才总量预测 人才缺口预测 1 新一代信息技术产业 1050 1800 750 2000 950 2 高档数控机床和机器人 450 750 300 900 450 3 航空航天装备 49.1 68.9 19.8 96.6 47.5 4 海洋工程装备及高技术船舶 102.2 118.6 16.4 128.8 26.6 5 先进轨道交通装备 32.4 38.4 6 43 10.6 6 节能与新能源汽车 17 85 68 120 103 7 电力装备 822 1233 411 1731 909 8 农机装备 28.3 45.2 16.9 72.3 44 9 新材料 600 900 300 1000 400 10 生物医药及高性能医疗器械 55 80 25 100 45 总量 3206 5119.1 1913.1 6191.7 2985.7 数据来源：教育部、人社部、工信部《制造业人才发展规划指南》，国泰君安证券研究 核心问题在于人才错配，人才红利的释放机会也在人才错配的消除。一高行业是消解错配的主阵地，相比其他制造行业，一高的人才增长更具弹性，吸纳人才的潜力也更高，尤其是机械装备和电子通信行业。机械装备行业人才占比最低，未 来人才容纳的想象空间最大；电子通信行业的人才缺口最高，技能错配缓解空间最大。在增量错配消除上，2015年专科专业设置改革，围绕“中国制造2025” 要求，增设了工业机器人技术、物联网应用技术等20多个新专业，教育资源也在向这些专业倾斜。2016年以来，装备制造、电子信息、能源动力与材料、生物与化工等一高行业相关专业的在校生比例持续上升，其中装备制造和电子信息在校生占理工科专业比重超过53%，而这些专业的毕业生中，拥有技能等级证书和参与现代学徒制的学生比例也明显高于其他专业大类。 存量人才错配的消解需要继续教育和职业培训的政策支持。2021年10月人社部印发《专业技术人才知识更新工程数字技术工程师培育项目实施办法》，《办法》要求到2030年，围绕人工智能、物联网、大数据、云计算等数字技术技能领域， 每年培养培训数字技术技能人员8万人左右，培养对象倾向拟从事数字技术技能的在岗人员和高校毕业生。2023年各省均开始落地实施，从各省人社厅印发的行动方案来看，一方面经济强省人才培育数量更多，如北京规划每年培养1万名工 程技术技能人才，上海力争到2025年人工智能人才规模达到30万人；另一方面各省通过贯穿专业技术职称、给予职业培训补贴等形式激励人才培养。 未来人才错配消除将提升行业劳动生产率，进而提高企业盈利能力。以上市企业人均营收计算，一高行业平均劳动生产率为146亿元/万人，低于其他制造业的平 均值307亿元/万人，未来的提升空间较大。 图12：一高相