劳动力规模逐年降低、劳动生产率增速被平均工资增速超越——中国企业正在面临用工难题。为了应对这一困境，唯一的解决方案就是全面转向“第四种用工模式”——“数字化劳动力”，它可以全力激活人效潜能，并助力企业行稳致远。

智能中央立库中的1号工厂、2号工厂、3号工厂，原材料库、半成品库、产成品库，箱体智能工厂、齿轮智能工厂、电机智能工厂、装配智能工厂⋯⋯50000多种物料的运输和存储配送，正在夜以继日自动运转。

而在物流的运转过程中，诸如50Kg堆垛机、1.2T堆垛机、2.4T堆垛机、20000个料箱货位、20000个托盘货位和AGV、RGV、升降机等智能物流设备充当了“劳动力”。

而驱动“劳动力”的则是隐藏在厂区设备中的那些变频一体减速电机、分布式与柜装式变频器、控制器、伺服电机、伺服驱动器、传感器、物联网等智能器及后台数字化智能控制全系统。

以上的智能生产场景，发生在一家位于浙江的杰牌智能传动（以下简称杰牌）的未来工厂内。公开信息，这家公司由陈德木创始于1988年，在其35年的带领下，公司已经成长为国家专精特新“小巨人”企业、浙江省“隐形冠军”企业、浙江省“未来工厂”企业。

陈德木表示，公司的使命是“坚持100年做好一台减速机”，愿景是“匠心打造齿轮行业百年企业”。

为了使命和愿景，陈德木的最新表述是：“基于已经打造出了现代版的杰牌，适当时候可以交给下一代管理者。”

杰牌的的下一代管理者会比陈德木幸运——他们的注意力将更聚焦在产品、市场、品牌，而无需将精力过多耗费在“劳动力管理”，因为公司已经提前跨入了“数字劳动力时代”。

中国劳动力的宏观性现实问题，必须引起企业的重视。

以2016年至2021年为时间维度，16-59岁的中国劳动力规模从9.07亿降至8.8亿，平均年龄为38.8岁，与此同时，劳动生产率增速在2018年首次被平均工资增速超越。基于现实，企业主与其埋怨形势，不如思考劳动力用工模式的转型①。

01
“数字化员工”，第四种用工模式
要维系较高的劳动生产率，并希望它一直不变，并不现实，与此同时，平均工资的增长，除了大势所趋之外，还存在劳动力供给意愿的减弱。

相比劳动生产率（产量/投入的人力所消耗的时间），要更精准评估制造企业的生产效能，设备生产时间是一个更重要的指标。

所谓设备生产时间，即从生产资料和劳动力进入直接生产阶段开始，一直到生产出产品为止的时间。它包括劳动时间、劳动力发生作用的时间、生产资料的储备时间及停工时间等。

相对而言，设备生产时间比劳动生产率指标更反映出制造业企业的生产效能。

以杰牌为例，援引杭州经信的了解，智能化生产之后，杰牌如今的设备生产时间比之前缩短了168倍。其中的劳动力（自然领导力）投入比过去降低了10倍。

以杰牌的劳动生产率或设备生产时间的能力进行对标，国内很多企业表现并不如意。

另一个问题是，平均工资增速超过平均工资增速，带给企业的难题——而这算是真问题吗？

工资为什么会增长？因素很多，但本质上是劳动力供给和雇主需求之间的逻辑关系所引起的。当劳动力供给减弱，工资就会相应增长。但是，其中涉及到一个“收入效应”的概念。

当工资增加，意味着收入增加，这就使得你会想购买更多的商品、服务，此外还想有更多的闲暇时间，于是利用各种机会或理由减少劳动付出，这就是“收入效应”引发的劳动供给反向下降的现实（图1）。

那么，如何应对现实呢？

请注意，杰牌的用工模式——这种被称为“第四种用工模式”在麦肯锡数字化劳动力白皮书③中，叫做“数字化劳动力”，它可以全力激活人效潜能，并助力企业行稳致远。

麦肯锡提出，“数字化劳动力”为企业优化劳动力资源配置这一课题提供了新思路：“与全职员工、外包员工，以及兼职员工这三大传统劳动力用工形式不同，‘数字化劳动力’主要依托新型技术来完成企业对前端用户及内部员工的服务优化，以及中后台运营协同作业等任务。传统劳动力与数字化劳动力相结合，可为企业建立‘智能员工队伍’，通过科技赋能传统劳动力提高生产效率，降低运营成本，并优化员工工作体验。通过数字能力培养及生产工具升级，数字化劳动力可为未来工作模式及环境带来重大革新。”

02
“数字化员工”成本与新管理探索
在中国专精特新企业中，很大一部分属于制造业类型。只要是制造业，除了资本密集特点之外，就是劳动力密集，但他们中的多数，现在已从早期的制造变为了智造。最大的特点就是，在生产过程中，依靠的是“数字化劳动力”，而不是自然劳动力。

使用“数字化劳动力”的好处是：1、精准提升劳动生产率；2、降低用工成本。

关于使用“数字化劳动力”如何节约用工成本，麦肯锡做过数据统计。截止2021年，使用“数字化劳动力”的企业每年人工成本降低81%（图2）。

作为劳动力密集型产业，制造业中“苦累活”的现象十分普遍，且安全隐患问题始终令人困扰。面对这一局面，“数字化劳动力”成了制造业企业的极佳之选。目前，企业正在深度探索如何规范生产流程，降低员工待工时间，并减少工作时间损耗，以实现数字化劳动力与传统劳动力的有机结合。

工业机器人能够降低人工成本，提高效率，保证生产质量的稳定，并降低高空作业带来的安全风险。通过总结制造行业的优秀实践，工业机器人已在各行各业得到了大规模应用。当然，企业也需关注流程性及质量相关问题，提高生产流程的标准化程度。

此外，面对传统劳动力在识别及归纳数据方面的挑战，企业可以依托RPA等数字化劳动力手段和工具，多维度提取生产全链条中的有用信息，依托数据分析能力，监控企业的关键绩效指标，并在出现数据偏差时协助管理层调整相关流程。

制造行业涉及的流程工序多样且复杂，且柔性生产也对生产流程的执行提出了更高要求。对制造业企业而言，各类硬件机器人，以及软件服务等数字化劳动力，都是传统劳动力的有力补充。二者的有机结合可以帮助制造业企业最大限度地优化生产力，系统性地增加人与机器协作的生产效率，并解放传统劳动力的双手，避免过多的成本浪费及效率流失，真正实现“用人于刀刃上”。

①③《“数字化劳动力”——全力激活人效潜能，助力企业行稳致远》麦肯锡；2022.09

② 保罗·萨缪尔森（Paul A. Samuelson，1915年5月15日—2009年12月13日）.1970年诺贝尔经济学奖得主，美国麻省理工学院经济学教授。萨缪尔森是凯恩斯主义在美国的主要代表人物。