后工业经济,中国如何将全球最多劳动力转变为终身学习者?

机器之能2021-01-18
未来全球劳动力技能转型,三分之一发生在中国。

编者按:本文来自微信公众号“机器之能”(ID:almosthuman2017),36氪经授权发布。

中国经济驱动因素正在减弱,同时也正在从投资和制造业主导向消费、服务和创新驱动转变。加上自动化和数字化在全球兴起,彻底改变了后工业经济时代所需技能和人才的组合。如果技术实施速度继续超过对劳动力提供的培训,可能会造成问题。

麦肯锡全球研究所(MGI)的最新报告「Reskilling China :Transforming the world’s largest workforce into lifelong learners」(文末可下载) 从经济角度评估了当今中国教育和培训体系,尤其关注技能发展。提出后工业社会的教育培训将走向三个「E」,亦即每个劳动力需要终身学习而且教育培训将无处不在。

基于对中国和世界各地最佳实践的广泛调查,报告发现撬动系统性转型的「四个杠杆」,分别是数字技术、协作生态、丰富职业途径、转变思维模式与激励。

最近,一则关于号召年轻人去制造业的官媒文章引发知乎社区热议。在从制造转向智造的过程中,中国需要年轻人接棒创新,争当新时代的能工巧匠。

无独有偶,MIT近期一份调研显示,雇佣了43%制造业工人的中小企业,因为担心没有训练有素的操作工人而不愿意投资机器人,培训劳动力也是一笔不小开支。类似窘境也存在于中国制造业。

IBM 在「The enterprise guide to closing the skills gap」中指出,未来三年内,由于 AI,数百万员工将需要接受再培训或再技能,如果AI实施速度继续超过对劳动力提供的培训,可能会造成问题。

自上世纪70年代末开放以来,中国已经发生了翻天覆地的变化。几十年改革才有中国今天以工业经济为导向的教育体系。现在,中国正在经历另一个重大转变——从出口、制造业和投资型经济转向由国内消费、服务和创新驱动的后工业经济,也需要再次变革业已熟悉的教育体系:

发展现代性、数字化和创新驱动经济所需技能,灌输一种终身学习的新民族精神,并确保制度公平。

这张图凝结了这份128页报告核心内容:为什么需要转变?目标是什么?以及有助于将试点项目成功衍生为更大规模成功的四个杠杆。

 一 

技能革命,势在必行

要让普通中国人的生活质量在他们工作的经济性质发生变化情况下继续得以提高,一场技能革命至关重要。过去30年,中国收入和劳动生产率增长了10倍,GDP增长了13倍。然而,经济增长背后的一些关键驱动力正在减弱。

从农业到城市就业的大规模人口迁移推动了经济的快速增长,但城市化的步伐正在放缓。中国正在老龄化,劳动年龄人口正在减少。债务水平和成本都在上升。要维持人均GDP和工资的持续增长,就需要通过提高技能和创新来提高生产率。

中国智库模拟了如下情景: 到2050年,要实现70%人口步入人均GDP高收入的政府目标,而目前这一比例仅为27%。这意味着人均GDP需要每年增长4.7%,工资年增长4.9%。

与此同时,中国经济正在经历快速变化。中国经济正在从投资和制造业主导向消费、服务和创新驱动转变,加上自动化和数字化在全球兴起,改变了后工业经济时代所需技能和人才的组合。而且,应对COVID-19大流行的数字化进程让掌握技能需求更加迫切。

上述两大主要转变将引发中国劳动力市场三大变革,并且空前规模(图表1)。

图表1:职业、技能和公平性三大转变触发劳动力教育培训市场再来一场变革。

职业。到2030年,多达2.2亿中国工人可能需要转换职业,占中国劳动力总数30%,大约是麦肯锡全球研究所(MGI)未来工作模型预估全球需要转型劳动力总量的36%。

技能。在中点自动化(Midpoint automation)场景中,到2030年,大约5160亿小时工作时间,即平均每个工人87天工作时间,会因自动化而被重新配置。工作对体力以及基本认知技能的需求将分别下降18%和11%,而对社交、情感和技术技能的需求将分别上升18%和51%。

总体而言,对体力和手动技能,以及基本认知的需求分别下降18%和11%。但对社交和情感、技术技能的需求将分别增长18%和51%。

具体到六大劳动力类别,变化如图。前沿创新者的需求可能会增长46%,熟练技术人员的需求会增长28%;一线服务类别的员工增长为23%。而制造工人下降27%,建筑业和农业工人下降了28%。很明显,制造工人将需要适应自动化和数字化制造,从工厂车间打工过渡到担任高级职务,或进入需求增长的服务行业。

以制造业为例。中国一直处于全球制造业价值链条前沿和中心,制造业也是劳动力需求的重要来源,约占总就业人数的20% 。然而,中国制造业也正面临挑战,包括劳动力成本一直在迅速上升(现在已经上升了两倍,比低成本东南亚国家高出三倍),一些地区的公司甚至很难找到工人。在这种背景下,中国必须继续从劳动密集型产业向高附加值产业转型,许多企业正采用自动化解决方案以保持成本竞争力。

不过,中国目前的自动化程度还远低于先进国家。比如,目前每1万名中国工人中有140台机器人,这个比例远低于其他经济体的217台。在美国、日本,这个数字是327台,韩国有774台。中国制造业仍有相当大的空间进一步自动化,这将产生深远影响中国劳动力市场。比如,对从事可预测体力劳动工人需求将减少,比如装配工人、机器送料员和包装机器操作员。虽然从事体力活动的工人仍然占制造业用工最大比例,他们仍然需要培养基本数字技术素养,比如阅读数字仪表盘、预测性维护等先进技能。

制造业也将继续需要可以管理客户关系的高技能工程师、销售代表以及掌舵企业投资的职业经理人。在诸如谈判、沟通等活动中对社交和情感的技能有更多的需求,在处理复杂信息是也需要更加高级的认知技能。

到2030年所需的技能转移因行业而异,圆圈大小代表工作时长,颜色深浅代表变化大小。比如制造业,需要发挥技术技能工作时间增幅最显著。

不同行业对工人的社交、情感技能以及技术技能的需求增幅不同。比如制造业,需要技术技能的工作时间增幅高达58%,而需要出卖体力工作时间降低了12%。

公平。这种转型对中国的城乡流动人口而言,尤其具有挑战性。随着中国继续城市化,2019年中国的城乡流动人口为2.91亿,到2030年可能达到3.31亿。由于中国实行户籍制度,许多移民无法平等获得医疗,教育和培训计划等服务。许多移民不仅工资低,技能低,而且其工作的22%至40%(约1510亿至2770亿小时或人均57至105天)容易受到自动化的影响。因此,需要特别注意帮助农民工进行必要的过渡。

3.3亿农民工22%-40%的工作会被自动化取代

其实,学术研究已经表明,技能和工资增长之间显示出很强的正相关。中国政府的目标是到2050年,实现70%人口步入人均GDP高收入,这意味着人均GDP需要每年增长4.7%,工资年增长4.9%。为此,报告在模拟预测考量了两个因素。一个是个人工作工资增长,另一个是工人从低收入类别转向高收入类别,例如,如果一个农业工人可以成功地过渡到一线服务业。

结果发现,到2030年,总体水平上可能会有5万亿美元工资增长。大约70%变化可能由个人工作工资增长驱动,30%变化来自从低收入工作跳到高收入工作。

到2030年,成功转型将使年工资总收入增加约5万亿美元。不同行业类别具体情况不同。

 二 

「三个E」:迈向无处不在、更丰富的终身教育

在过去的30年中,中国的教育体系发生了变革性变化,为工业经济提供了良好服务。但是,随着经济的变化,中国现在需要再次重塑其教育和技能发展体系,以使其人民适应不断变化的经济和后工业社会。

自1978年以来,中国的教育体系经历了三次变革,为经济结构转型提供了支持。

教育改革在四个方面取得了相当大的成就。

再培训是一个显著特点而且规模空前,这并不容易。报告认为,转变后的终身学习教育体系必须突出三个要素,我们可以将其概括为「三个E」:每个人(everyone ),所有事物(everything)和任何地方(everywhere)(图2)。

图表2:转变后的教育系统必须突出三个要素。

Everyone。人才发展引擎不应该仅仅为在校学生和大学提供动力,还有中国的上班族。这意味着教育培训对象范围扩大了三倍,重点也从2.43亿学生的K-12和高等教育系统覆盖到7.75亿劳动力。

要实现技能的转变就需要关注今天的工人,应将重点放在确保工人获得高质量的持续教育和培训上。

不过,今天的劳动力培训正面临着挑战。其中之一是就读的职业学校数量不断减少,学生和该领域的老师也在减少。学生满意度低,而且对职业培训的社会偏见以及对时间和金钱的投资回报不佳的看法意味着入学率低,辍学率高。就业途径尚不确定。

与此同时,学术学校的教师人数从150万增加到190万时期。进入学术型大学的学生人数一直在增长,复合年增长率为4.4%,而高等职业的可比数字为同期的学校比例仅为2.1%。

尽管对高技能职业工人的需求一直在上升,但职业学校、在校生和教师的数量一直在下降。

另外,员工再培训一直被置于相对较低的优先事项,投资也少,工作人员技能重要性的紧迫感也不强,课程参与度低。

年轻工人的流动率正在上升; 雇主往往会花更多的资源培训经理。

随着就业时间的增加,中国工人对技能发展的关注越来越少,他们认为学习新的技术和传统职业技能的紧迫性也越来越小。

Everything。教育和培训的内容需要改变,以反映一个正在脱离过去30年工业模式的经济,从教授人们基本技能到更广泛的知识。报告模拟发现, 到2030年,对高认知能力(如批判性思维和决策能力)、社交和情感能力(如人际交往能力和领导能力)以及技术技能(如高级数据分析能力)的需求将增加2360亿小时,即人均工作时间约40天。这需要在开发传统教科书以外的投资,比如案例研究和实践项目,以及参与式学习和体验式培训等新的授课方式。

在大学里,更多地接触实用技能的兴趣和需求并未得到满足。2018年对毕业生的一项调查中,62%的受访者表示,他们没有足够的实践课程,包括实地研究和实习机会。就职业培训而言,内容往往是过时的,教师之间缺乏专业知识。职业课程并没有随着经济的变化而更新。

大多数大学生表示,他们在选择专业时缺乏信息,也没有充分利用提供的大部分就业服务。

职业学校的教师往往缺乏行业经验和专业知识。

职业课程没有更新以适应工业进步,学校缺乏制定课程的能力。

Everywhere。教育和培训的提供必须无处不在,在所有人的一生中都能得到。如今,人们的学习能力受到地域、时间和金钱的限制,尤其是外来务工人员。官方数据显示,2019年全国2.91亿农民工中,只有300万人接受了职业技术培训。在资金和教师资格方面,城乡差距也更大。

无论是师资还是投入,城乡义务制教育都存在鸿沟。

农村的入学率明显低于城市。

尽管城际差距正在缩小,但大城市和小城市在每位学生的公共教育支出上存在很大差异。

然而,要让中国有效地掌握技能,就必须普及教育和培训。在新体制下,几乎所有的劳动力都需要接受各种各样的再技能培训。这意味着该系统可能需要更广泛地提供有竞争力的职业轨迹,并缩小目前城市居民和农村居民之间的差距。中国可能会有一个雄心勃勃的想法,大幅扩大数字技术使用,打造一个全天候可用系统,甚至可能强制工人「选择退出」,而不是「选择加入」。这可以通过雇主大幅增加对员工的培训来实现,在一定程度上得到了政策的支持。

 三 

「四大杠杆」撬动转型

教育转型涉及整个中国社会,因此,在扩大到全国范围之前,藉由相对小规模试点建立最佳实践,避免重大中断和意想不到的后果,是有意义的。我们调查了中国和世界各地的最佳实践,结果发现「四个杠杆」可以作为试点项目核心,借以撬动更为广泛的变革,改善学习教学环境,到2030年仍能保持生活水平持续上升(表3)。而且,中国有坚实基础让这些试点取得成功。

图表3

第一个杠杆是数字技术。如今,教育和培训很大程度上是使用传统教科书进行教学的。采用数字技术可以实现更具吸引力的多渠道学习和教学。这些技术可以使内容创建者通过使用诸如人工智能(AI)技术,增强和虚拟现实以及游戏化之类的工具来交付「微型课程」,并使内容交付更加令人兴奋和个性化。

比如,中国在线教育平台荔枝微课(Lizhiweike)提供了一种解决方案,可以帮助人们创建视频剪辑并为拥有智能手机的任何人开设课程。结合在线和离线的混合模式可以扩大农村学生的访问范围。

中国在扩大数字在教育和培训中的使用方面处于有利地位。在中国,在线到离线,社交商务和实时流媒体等创新的采用正在迅速发展,COVID-19大流行进一步推动了它们的使用。中国在教育技术投资方面正在建立稳固的地位。2019年,中国占全球教育技术风险投资的56%。

在中国,教育技术已经是一个潜力巨大、增长迅速的市场。

数字化可以将传统的基于教科书的学习转变为一种更有吸引力、多渠道、分散的学习模式。

农村地区的技术基础设施显著增加。

第二个杠杆是协作生态系统。扩大的公私伙伴关系可以帮助解决劳动力技能与雇主需求之间的差距。学术界和工业界可以共同设计联合计划,推动创新研究并改善学生的工作安置。阿里巴巴集团与杭州师范大学共同创立了阿里巴巴商学院,该学院拥有四个学士学位。商业无人机制造商大疆创新(DJI)与香港科技大学成立了一个联合创新实验室,以推动无人机技术的进一步发展。

雇主、教育机构和政府之间的可持续合作关系将带来广泛的好处。

企业可以在职业教育中发挥更重要的作用,致力于在课程设计,培训和招聘中发挥作用,而政府可以促进不同利益相关者之间的合作。中国可以利用其蓬勃发展的企业基础。《财富》 500强中约有120家中国公司,在上海和深圳证券交易所中约有4,000家上市公司。我们看到建立职业学校与行业伙伴关系的潜力,可能得到30万家公司(即中国统计局分类中「规模以上」公司的40%)的承诺。它们可能覆盖大约11,000所中等和高等职业学校,学生人数为2700万。

制造业关键领域的人才短缺情况。

中国各地的城市都可以启动项目解决关键制造业领域的人才短缺问题。

第三,增强职业途径。职业培训可以有多个切入点以便工人可以灵活重返学校,接受再培训以及追求更高技能的工作。中国还可以通过扩大「3 + 4」模式,使职业道路对潜在的高中生更具吸引力。

例如,使他们能够直接进入高等职业或应用型大学,而无需参加中国的高考考试。山东和浙江省已经在中国率先采用了这种模式。为了给职业学生提供更多选择,可以将这种方法扩展到中国所有应用型大学,包括政府希望从传统的学术型大学转变而来的大学。

职业培训师可以与公司进行更多的合作以获得最新知识,反之亦然,有更多的公司代表来职业学院任教。芬兰的Telkkä计划和英国的Teach Too计划通过促进通过各种轮换计划与公司进行更多的交流,扩大了高素质教师队伍。中国还可以发展更多的「双重」职业教育者。到2030年,可能要求超过80%的职业学校专业课程教师具有相关领域的行业经验,而今天的中等学校为32%,高等职业学校为40%。这是德国职业学校的先决条件。

可为求职者提供指引路径的信息平台情况。

第四、心态转变和激励计划。中国需要提高技能的重要性,发展终身学习的文化。有关职业选择和技能发展途径的更好信息,可以帮助估计有2.2亿人(在早期采用自动化的情况下)在2030年之前面临职业过渡,以了解他们发展必要能力的选择。超过学位的「微证书系统」可以促进持续学习的文化。

例如,世界领先的科技公司现在与教育机构合作提供编码训练营。在美国的案例表明,这些工作涉及三到九个月的密集工作,到最后,参与者被认为已做好工作准备,通常收入要高于普通大学毕业生。

对于雇主而言,通过对工人的培训进行投资,他们可以从提高生产力所需的技能中受益。随着公司发现设计课程是获取技能的最佳途径,「公司大学」数量已经在增加。学生受益是因为他们或多或少地有工作上的保证。

为了扩展这些计划,政府可能有必要通过例如政府补贴,通过赠款或凭证的共同出资培训以及通过税收系统提供财政激励等措施来提供激励措施。新加坡政府赞助的 MySkillsFuture计划为所有25至60岁的公民提供补贴。随着各个地方政府提供支持计划,中国正一直朝着这个方向发展。

 四 

需要系统性方法,也需要私营部门更深入参加

为了支持终身学习,系统性改革不仅需要大量投资,还需要所有相关利益攸关方的全面投入,特别是私营部门发挥更大的、更重要作用。

在国家层面,中国经常利用「领导小组」和其他跨职能的组织方式来处理复杂和跨部门的议程。按照这种方式,将意味着成立一个关注未来工作的全国领导小组,由多个部委的官员组成。这个小组反过来将寻求教育和职业机构代表、雇主和一系列主题专家的意见。

一个潜在的执行机制。

任何国家计划都需要在当地实施。中国可以设立地方交付单位——这也是以前使用过的办法——不过,这一次专门用于详细实施国家教育和培训战略,因地制宜地确定具体里程碑,监测进展并举行绩效对话。重要的是,这些团体可以包括除政府以外的各种利益相关者,包括私营、社会和教育部门机构。

反过来,交付单位可以帮助教育工作者更开放地与雇主合作,更好了解技能需求的变化模式,改进课程设计并加强从教育培训到就业的途径。如果教师想要有效地使用数字技术并采用一种离线-在线混合模式,他们也需要接受重新训练。中国可以进一步激励教育工作者,鼓励他们尝试开发教育内容和授课模式的新方法。

雇主,特别是私营部门的雇主,也可以作为教育者和培训者以及投资者发挥关键作用。许多再技能可以通过公司机制进行,例如,包括为内部组织和外部参与者设立公司大学。也可以考虑按队列进行培训计划,以及与外部教育工作者的合作。公司可以采取激励措施,鼓励员工接受培训,例如,加薪和晋升取决于员工是否完成培训课程。

投资机会也在出现。中国的科技公司一直在提供培养下一代创业者的项目,并教授市场需要的技能。自2014年以来,中国的教育和培训市场以每年16%的速度快速增长,2019年达到3万亿元人民币。然而,根据艾瑞咨询的数据,职业相关培训的份额估计只有14%。随着中国将重心转向劳动力发展,与终身学习相关的服务可能会带来显著增长,这可能会提供长期投资机会。

为了公司及其员工开启旅程,企业高管牢记优先级事项清单,从确定技能差距、把更多的管理时间用于培训工人的广泛问题,到发展与教育工作者的伙伴关系,并确保培训是公司与政府关系努力的一个组成部分(图4)。

图表4

必要的转换是巨大的——实际上,前所未有——只需要整个系统的刷新,这是一个非常复杂的任务。中国有一些优势,包括推动经济改革的政府、适应性强的人口和充满活力的大型公司。其数字经济越来越复杂,覆盖面越来越广,人们也热衷于使用数字技术。

考虑到扩大和改造人民生活中的学习和技能发展的任务的规模和紧迫性,这项工作必须现在就开始。中国从事教育改革已有30年的历史。如果成功,不仅能让人们掌握面向后工业时代所需的新技能,这样的人才还会驱动企业走向成功,同时解决了全球三分之一劳动力的过渡挑战。如果中国能做到这一点,其做法和模式可以为其他经济体提供有益参考。

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