文 | 闵万里
编辑 | 文华
编者按:本文是由闵万里博士就「全球化的制造业终点在哪?」和「去中国化的制造业能行吗?」的分享问答整理而来,有删减。本文与公众号「北高峰资本」同步首发。
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核心提示:
1.在全球化分工越来越深入的今天,任何一家企业都是不可能独立于整个产业链单独存在的。
2.这次的疫情反倒是会加强全球产业链的一个耦合。
3.面对未来产业链的外迁,中国如何将它们留下来:将「人口红利」转换成「智力红利」。
4.疫情使得西方政府的权力扩大,加强对于大型跨国企业的影响,以往无法做到的事情可能在疫情期间完成。
5.中国产业链的根本优势在于强大生态系统的粘性,新基建这类具有时代视野的政策才是提高国家吸引力的最佳方式。
4月10日特朗普政府再次呼吁美国企业撤离中国,并且表示愿意支付搬家费。我认为美国政府多次提及的背后,恰恰反应了一个事实,即美国制造业回流收效甚微。这是一个复杂的问题,它不是一个企业的搬迁,而是一个产业链的搬迁。
在全球化分工越来越深入的今天,任何一家企业都是不可能独立于整个产业链单独存在的。更何况,疫情在全球蔓延,中国是目前复工复产恢复最快的国家,而且我认为在未来十年里,中国在市场规模和产业链完整的程度上,依旧会是最具吸引力的国家之一。
试问你会为了搬家费放弃更合适的工作吗?所以,企业从商业决策角度作出搬离中国的选择,我认为是不太可能的。很难相信会有企业冒着疫情风险、降低效率搬离中国。即使有政府提供搬家费,但是企业的目的是实现自我造血。这里面政府和企业目的上是有冲突的。
所以我认为特普朗政府不可能达到目的,但是会制造一些阻碍。不过我想先说一下,这不仅是一个单纯的经济行为,还是特朗普的政治立场决定的。
特朗普当选以来,不断强调“让美国再次伟大”的口号,利用蓝领对于制造业不满的情绪,将就业机会的丢失和中国制造业崛起关联起来,激化贸易矛盾,让不少处于美国铁锈带的人们将手中的选票投给了他,尤其在选举年他会更加激进。
归根到底,从企业的角度看,最后一定会回归到价值上的竞争,在哪里能够获得更多的价值?答案显而易见,中国制造仍然是较高净值产业的最佳选择。
完整的产业生态系统,构成了中国产业链条的巨大粘性,跨国企业即使想彻底迁出中国,也不是短短几年时间里能够实现的,要知道一条高效并且还在不断提升的产业链,不是补贴和税务优惠能够比拟的。这样一个短期利益和长期价值企业家们都会分得清楚。
第二个问题,为什么面对这种不可能,美国政府还要不断提出呢?我认为这是美国对于实体经济出现空心化的焦虑表现。
图片来源于财经杂志
从布雷顿森林体系之后,确立了美元为本位的货币体系,直接改变了美国的行业格局,“美国梦”中制造业的分量逐渐变轻。而之后美国银行业和保险业的辉煌,可以迅速积累的个人财富,吸引了一大批社会精英加入。到2019年美国金融业达到巅峰水平,但是另一段数据则触目惊心,美国制造业就业仅占全部就业的8.4%,工资增长也是历史最低水平。试问,制造业如何不出走?制造业为何会回流?
图片来源于财经杂志
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美国建立了金融的帝国,却忘记了曾经作为底座和支柱的制造业,而在特殊时期中,制造业往往会成为最重要的国家保障。
这让我想起了《桃花扇》里的一段话,“眼看他起朱楼,眼看他宴宾客,眼看他楼塌了。”这对中国是一个机会,也是一个警示。
在这次疫情下,虽然美国呼吁「制造业回流」。但我极为肯定,全球化的趋势是不可逆的。
人与人之间的交往,经济体与经济体之间的贸易,打破了地域的孤岛,从而创造了巨大的社会价值和社会效益。人类社会发展了几千年,它的主线一直都是从孤立、无知、误解、冲突到开放、了解、包容、共赢。即使是几次世界范围内的战争,也没办法阻止这个趋势。
对于短期内的这些调整,我更认为是国家自我保护的意识,不把鸡蛋放在一个篮子里,分散风险。同样这也是一个教训,国家开始审视自己产业链的配置,必须要让产业链更加柔性、多元化,避免过度集中,从而能够抵抗黑天鹅的风险。
经历这次疫情,我认为产业链会形成大闭环和小闭环。小闭环讲的是,涉及基础性、安全性的国计民生,比如粮食、蔬菜、医疗和战时物资都会有所管控,在局部范围内形成小闭环,在内部要形成产业链的完整和抗风险能力。
大闭环仍然是全球化的合作,在疫情里我们能够看到全球合作的重要性,今天中国能够一夜之间开启上百条生产线来为全世界生产口罩。但是下一次又会发生什么灾难?发生地又会在哪里?下一次又会是哪个国家挺身而出?
我认为这次的疫情反倒是会加强全球产业链的一个耦合。如今这个世界,我们不可能独立于其他国家存在,面对灾难也不可能隔岸观火。
“we are a big planet, a world somehow get divided, but we are one.”我觉得《美国工厂》里的这段话很应景。
中国如何留住产业链:「人口红利」转为「智力红利」
虽然全球化趋势不可逆,但事实上,已经有企业搬迁到东南亚或者是搬回美国。这对中国来说,算得上一个警示,让我们充分意识到,企业家们的第一选择永远都是价值。
第二点,在中国尤其是低端制造业,经过几十年的发展,它的成本已经不具备优势了。我们所谓的「人口红利」已经到枯竭的状态了,我们不能再依靠「体力红利」的劳动密集型来吸引企业留下来,走进来。
可是,我们都知道要走向智力密集型。这个口号也喊了很多年,为什么没有效果?
我认为原因在于,体力密集的工厂有一个特点,「机器一响,黄金万两」,意味着我只要开工就有钱赚,哪怕少一点,细水长流,日积月累。这种巨大的惯性和动力,是我们的制造业缺乏升级动力的最大问题。
而对于决策者而言,要继续把制造业留在本地,要将产业链多元化,绝非是一味的补贴低价,搞税务优惠。中国产业链的根本优势在于它强大生态系统的粘性,能够为高科技企业提供完整、优质、灵活、抗风险的服务,新基建这类具有时代视野的政策才是提高国家吸引力的最佳方式。
总的来说,面对未来产业链的外迁,中国如何将它们留下来。答案万变不离其宗,将「人口红利」转换成「智力红利」:发展更智能的产业链,让他们通过智能化的升级,为自己和高科技企业创造更多的价值。
图片源于视觉中国
我们如何将这种人口上的「体力红利」转化成「智力红利」呢?
现在一个新兴技术的突破和蔓延,它可能比我们想象的快得多,能够掌握科技工具的快慢将成为生产力的决胜点,所以最为关键的两点是:
第一,让老一辈工人智力释放。
第二,让科技工具简单化。
毋庸置疑,年轻人会成为我们的优势之一。
但是决胜的关键还是在释放老一辈工人的「智力红利」上。首先老一辈工人的基数巨大,其次他们对于行业十分了解,老一辈工人沉淀的知识,提炼的真知灼见,在产业中是非常重要的。
我一直都会和我的团队分享一个案例,是关于我在协鑫光伏的车间里做改造的事情。当时我遇到了很多困难,最艰难的一个问题是不懂数据与产业之间的关系,即「如何理解数据变量中背后的含义」。
一开始我们拿到工厂数据的时候,是不理解它们的含义。因为在工厂的工业系统中,工程师的信息化建设、IT建设是建立在他们对于工业、产业的专业知识之上。这种经验和智力是无法跳跃性增长的,它一定是需要时间的沉淀。而恰恰对老工人来说,「智力要素」的下滑速度远远低于「体力要素」的下滑。我们的目的就是要将老一辈工人的「体力红利」转换到「智力红利」上,成为新时代的蓝领工人。
第二点,直接对科学家们提出要求,创造简单的工具才能够有普惠的效果,而普惠才能够真正的释放生产力。如果说科技使得工具复杂化,那么效果是本末倒置的。
最后我想插入一件事,2017年Apple CEO库克依旧是拒绝了将苹果生产线迁回美国的要求,并公开表示:“在美国,你可以召开一次模具工程师会议,但我不确定我们能否把会议室坐满。但是在中国,可以坐满几个足球场。
我们要记住「人口红利」永远都会是红利,因为人是世界上最具创造力和变化力的资源,这是我们最珍贵的资源。
制造业在国家经济竞争力中的核心地位不应该被忽视,高端制造业和传统制造业也并不是天然矛盾。政策倾斜,智力流动,资本加持,协助传统制造企业智能升级,鼓励传统制造业,有比以往更加重要的意义。
以前哪个行业赚钱,哪个行业光鲜,大家都一窝蜂涌入那里,这个时候就需要无形的手进行策略性的调整和激励,去拯救那些因为人才枯竭而窒息死亡的行业。
比如现在大学生真的愿意养猪,那么一定要有政策扶持,去帮助更多人愿意走向农业、工业。这里我们往往会有一个误区,高科技行业才值得政府花力气去调节。
我认为高科技与否不是看所处的行业形态,而是看你创造价值的实质内容。养猪也可能是高科技,养殖工人也可能是计算机高手,不是说支撑新兴行业就需要牺牲一部分基础性行业。
资本是逐利的,所以政府的引导非常重要,政策资源撬动智力资源,智力资源带动价值创造吸引资本资源,这才是一个良性的循环。所以这对于制定政策的人提出了非常高的时代要求。
但也不能要求制造业去跳跃性发展,这里关键的是靠产业工人的素质。人的素质极为重要,你无法让一个中学生一夜之间变成大学生,这是注定的,这就是产业发展的规律。
技术是可以跳跃的,但是仅靠技术的跳跃是无法带动整个产业的跳跃的,它需要人去扩散,需要制度去支持。
但是,我想说如果一个国家想追求跳跃性的发展,制造业一定是最重要的,它的重要性远远超过GDP里面的数字。作为技术创新和生产力创新的源泉,一国的繁荣离不开制造业的发展。
我认为未来的制造业会「以终为始」,先抬头看市场和客户,再反向来指导生产。产线的智慧越来越大,变成智能产线、智能设备、智能工人,最后形成从制造业到服务业一体化的链条。
由此扩展,我认为未来制造业和第三新兴产业的技术代差会越来越小,当新科技出现的时候,它也会在第一时间被用到传统的制造业中。行业与行业之间的收入差距也会越来越小,社会的阶层差距也会开始缩小。
同时,全球化产业的协同还会继续,一定会有企业离开中国,转移到东南亚、印度、非洲,他们也借此机会实现工业化,再往数字化、智能化发展。
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