接上一篇:制造業回歸美國?探秘經濟空心化背后的真相!
網上流行的看法是美國已經去工業化,基本沒有制造業和大規模工業產品制造能力,但實際情況確是如此嗎?
根據美國商務部的數據,美國制造業增加值GDP占比從2005年的13%下降到2024年的10%。但從全球排名來看,2024年美國制造業的增加值占比全世界的比重為15.87%,中國是31.63%,中國雖然遙遙領先于美國,但美國則大幅領先于其它主要工業國。
如果比較來看,2024年世界制造業前五的排名分別是:
中國:占比 31.63%,位居世界第一,制造業增加值近 5 萬億美元。
美國:占比 15.87%,排名第二,制造業產出價值近 2.5 萬億美元。
日本:占比 6.52%,位列第三,制造業產出略高于 8000 億美元。
德國:占比 4.78%,制造業產出約 7500 億美元。
印度:占比 2.87%,制造業產出價值約 4510 億美元。
從就業人口上看,美國商務部認為美國制造業的就人口大約是1500萬,美國勞工部則認為是1300萬人左右,仍然有大量人口從事制造產業。世界排名仍然是僅次于中國排名第二。
對比從2000年1月到2025年1月美國制造業不同子行業的就業人數,從下降的百分比來說最大的是服裝制造,降幅為84%,從業人數從50萬下降到8萬;紡織業的降幅則為71%,從61萬到18萬;家具行業下降51%,人數從67萬到33萬;印刷業降幅56%,人數從80萬到35萬;計算機和電子制造業下降了44%,就業從178萬到100萬;造紙業下降了42%,人數從60萬到35萬;金屬冶煉行業下降了40%,人數從62萬到37萬;木制品行業下降了34%,就業人數從62萬到41萬;電器行業下降了32%,就業從59萬到40萬;塑料和橡膠業下降25%,就業從95萬到71萬。
就業下降幅度最小的則包括化學品工業,下降8%,人數從98萬到90萬;石油和煤加工,下降8%,人數從12萬到11萬;交通運輸工具制造業下降15%,人數從208萬到177萬,其中的汽車及零配件行業下降24%,人數從132萬到100萬;金屬加工下降17%,人數從172萬到143萬;非金屬礦物加工下降了22%,人數從55萬到43萬;機械設備制造下降了23%,就業從145到111萬。
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另有兩個行業的就業是增加的,食品加工從156萬增加到176萬;煙酒和皮革制造等從27萬增加到37萬。
由上面數據可以得知美國制造業就業人數下降部分主要來自低技術含量、勞動密集型的傳統行業。技術含量較高,資本技術較為密集,對工業基礎能力影響較大的行業下降較少。
從就業規模來看,這些決定工業基礎能力的行業仍然是“成建制”的,如果有需要這些基礎行業可以很快生產出其它工業需要的設備,比如紡織,造紙、冶煉,采掘等設備。
而從2024年工業品出口數據看,美國的排名也是世界第二,遠超除中國外的其它國家。
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總的來說當前美國的制造業發展主要是面臨成本障礙,而不是技術障礙。美國也遠不能說已經去工業化。
再看下這兩年美國制造業的回流情況。
制造業回流美國已經搞了近10年,從奧巴馬的“再工業化”開始,到特朗普的“美國優先”和拜登的“供應鏈韌性”等三任總統的政策均以此為目標。且美國企業對回流已形成共識,近84%的美國企業表示將部分或全部回流其制造業務。截止到2023年底的數據,回流企業已經在美國本土創造了近160萬個就業崗位。
2023年,美國制造業建筑投資達2007億美元,為2010年的三倍;2024年第一季度進一步增至2255億美元,占GDP比例達0.8%,創歷史新高。
外國直接投資(FDI)在制造業領域表現強勁,2021年外國對美制造業投資占比達42.4%,而美國對海外制造業投資占比49.3%,顯示其全球競爭力。
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美國政府從政策上講,對制造業回流也提供了許多激勵政策。例如:
對新建/遷回工廠給予聯邦和州稅減免;對半導體芯片企業新建/回遷依據芯片法案提供總計達520億美元補助;國防采購優先支持本土廠商;在人才和教育改革上推廣建立技工學校和社區大學合作計劃,專門培養焊接、電氣、機器人維護等技能工人,加強STEM人才供給,特別是在中部和南部州;以及特朗普最近搞的對等關稅政策。
接下來我們具體分析下那些產業開始成功回流。
1. 半導體與先進電子
基于《芯片法案》的補貼,臺積電、三星、英特爾在亞利桑那州、德州均順利建廠投產。
2. 新能源與電動車
基于《通脹削減法案》補貼,特斯拉,LG化學和SK 均在美國投資電動車和電池生產。福特、通用也開始在密歇根、肯塔基州建立電池廠。
3. 醫療與制藥
鑒于疫情暴露美國對中國和印度的原料藥依賴,在政府推動下輝瑞、Moderna擴大本土產能和原料藥的自研自建項目。
4. 國防與航天制造
洛克希德·馬丁、雷神、通用等開始加大供應鏈廠商的本土生產占比。
5. 消費電子與高端家電
部分高端品牌嘗試本地組裝,如三星在南卡生產家電
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除了高端制造業,一些“非高端”的制造行業也出現了回流趨勢:
1. 紡織與服裝部分環節:
依托自動化縫紉技術進步,以及為快速響應本地市場的定制、小批量生產產品。
成功案例:
American Giant:建立全美供應鏈,強調“100% Made in USA”
Parkdale Mills:世界最大紡織紗線廠之一,在美國南部保持大量產能
Brooks Brothers:維持部分美國工廠生產高檔成衣和西裝
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2. 食品與飲料加工
基于食品安全法規的嚴格要求和冷鏈物流的高昂成本,及“本地農場-本地加工”理念興起。
成功案例:
Tyson Foods:在美中部大量投資自動化屠宰與包裝設施
Blue Diamond(加州杏仁):從包裝到加工全鏈條留在美國
New Belgium Brewing:堅持本地精釀產地化,成功打開全國市場
3. 建材與五金工具以及小眾品牌的玩具和生活用品。
主要涉及一些特種的對品控、耐用性要求較高或對環保要求較高的品牌,但還不是主流。
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回流失敗的產業:
1. 造船與重工業:
美國造船業嘗試回流相關設備制造,如GE Marine,但遭到中國和和歐洲企業(大連海事設備公司、挪威的Kongsberg)聯手阻擊。不要主要失敗原因在于重工業項目利潤率太低,且缺乏相應的產業工人,2023年美國造船業就業崗位不足12萬人。煉鋼和機床等重工業也面臨和造船業同樣的問題。
2. 清潔能源及光伏和風力發電項目:
美國的《通脹削減法案》為清潔能源制造業提供巨額補貼,以吸引企業投資美國。但截止到2024年,約40%的清潔能源制造項目進度滯后或停擺。原因在于基礎零件供應鏈完全受制于中國(中國企業生產的產品占全球光伏供應鏈的80%以上),以及中國生產商較低的價格導致在美生產產品的競爭力不足。
- 紡織和制鞋產業:
根據美國商務部的數據,2023年紡織行業回流就業崗位不足5000個,2023年服裝進口額依然超過830億美元。失敗的主要原因在于勞動力成本問題,美國紡織工人平均年薪約4萬美元,遠高于越南3000美元的平均薪資。而自動化技術(縫紉機器人)尚未成熟,無法完全抵消人工成本。
制鞋產業中,Nike作為全球最大的運動鞋和服裝品牌,曾嘗試將部分生產轉移到更靠近美國的墨西哥地區以實現“近岸外包”。2015年Nike在墨西哥瓜達拉哈拉啟動了一項高科技自動化制鞋工廠計劃,目標是到2023年生產數千萬雙運動鞋,顯著減少對亞洲工廠的依賴,同時利用自動化技術降低對勞動力的需求。
但結果是慘敗,導致2023年Nike放棄該計劃,重新返回亞洲。此外Nike的競爭對手Adidas和Under Armour也嘗試了類似的項目,也均因類似問題失敗而關閉了相關設施。
失敗原因在于制鞋工藝涉及大量柔性材料(如織物、橡膠)和復雜工序(如粘膠、縫紉),自動化機器人目前的技術水平還難以適應材料的不規則性,經常出錯導致鞋底粘合失敗或產品瑕疵。換句話說目前機器人還無法達到人手操作的靈活性和精確度。且墨西哥缺乏亞洲那樣完整的制鞋供應鏈,增加了物流和采購成本。
2023年全球95%的鞋類產品仍由越南(49%)、印尼(27%)和中國(18%)制造。
總體上看美國制造業在高技術領域保持全球競爭力,但在傳統行業上雖然在政策推動下有回流趨勢但整體并不明顯。全面回流受限于成本、工人短缺和供應鏈不完善的影響,更多表現為“選擇性回流”或“近岸外包”。
美國目前采取的對策:
一是把AI和機器人技術當做推動美國制造業回流的關鍵工具,因為它們可以降低對低成本勞動力的依賴,抵消美國高昂的勞動力成本(美國制造業工人平均年薪約6萬美元,中國只有1.2萬美元)。所以在2024年,美國制造業在自動化方面投資占運營預算的30%,同比增長7%。機器人密度(每萬名工人擁有的機器人數量)雖低于中國(392 vs. 470),但在高技術行業(如半導體、汽車)已廣泛應用。
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二是在 AI和機器人領域對中國實施了多方面的限制,通過“人工智能擴散臨時最終規則”和“2025 年美國人工智能能力與中國脫鉤法案”等政策,對芯片、算法、代工、研發和投資領域進行全面管控和封鎖。
三是美國并不需要所有制造業回流,而是希望涉及到國家安全的高科技產業,包括芯片,醫藥,鋼鐵,造船等制造,能控制在美國本土或者盟友國家。
四是美國希望通過關稅戰完成產業鏈轉移,并不追求所有相關制造業全部回流到美國,而是至少要讓它流出中國,這是中美意識形態對抗的必然結果。
正如美國財長貝森特在一起訪談中所說:
美國的經濟,現在像杠鈴,一端金融和科技遙遙領先;一端能源和資源牢牢支撐;但中間經承載無數工薪階層夢想的制造業開始空心化了。而總統的目標很清楚,不是回頭追逐過去的老銹了的老廠房,而是打造新一代的高性能制造崗位。不僅要帶回來,更要創造出來。
這是場持久戰,每天都有企業在對接,每天都在推進行動。美國的未來工廠是在路上。
歷史上沒有一個國家能在金融,科技,制造三方面同時取得霸權和高速增長,但AI和自動化會讓這個目標實現。
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(接下來的一篇會再說中國)
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