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欧洲汽车行业正被一股裁员潮笼罩着,欧洲汽车零部件供应商协会(CLEPA)披露,2020年至今欧洲汽车供应链已流失约8.6万个工作岗位。
过去一年德国汽车行业净减少岗位约5.15万个,其中零部件企业成为受冲击最严重的群体,往常谈及车企裁员,公众的第一反应多是整车厂率先动作,可此次裁员潮中,上游供应链却先一步“亮红灯”。
这超十万的岗位蒸发,究竟是短期订单波动引发的临时调整,还是行业发展逻辑生变的信号?
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一、供应链
事实上,供应链的提前承压并非偶然,其背后是行业生态的固有特性。
汽车零部件行业的专业化分工决定了其对下游需求的高度依赖,多数企业聚焦单一品类生产,缺乏业务多元化布局能力。
比如专注车载线束、燃油滤清器等细分领域的工厂,往往一条生产线就需要数十名工人支撑,一旦失去整车厂订单,持续的人工成本便成为压垮企业的关键负担。
整车厂凭借技术研发、品牌运营、售后服务等多元业务矩阵,反而能在需求波动中获得一定缓冲空间。
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从此次行业动态来看,整车厂的减员计划与供应链的裁员动作形成了清晰的传导链条。
奔驰、奥迪等整车巨头刚释放减员信号,上游核心供应商采埃孚与博世便紧随其后宣布裁员,两家企业的裁员计划合计达3万人,这一规模相当于一家中等规模车企的全部员工总量。
从行业普遍情况来看,传统燃油车配件生产线缩减与新能源配件岗位新增的失衡,正是供应链被动减员的典型表现,旧岗位快速消失与新岗位补充滞后的矛盾,让零部件企业陷入两难。
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二、整车厂
供应链的压力传导,本质上是整车厂战略调整的直接映射。
深入观察便会发现,不同车企的裁员策略呈现出明显分化,大致可归为“长期战略型瘦身”与“短期应急型减负”两类。
具体来看,“长期战略型瘦身”以奥迪为代表,2025年3月,奥迪明确提出长期减员计划,拟在2029年底前裁撤7500名员工。
这一近五年的时间跨度,清晰指向电动化转型的深层需求,随着燃油车市场份额收缩,发动机组装、变速箱研发等传统岗位需求锐减,企业需要通过人员结构优化,将资源向电动车电池技术、智能驾驶算法等核心领域倾斜,这种调整更像是为未来发展铺路的“主动求变”。
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与之相对的是“短期应急型减负”,沃尔沃与奔驰的动作最具代表性。
2025年5月,沃尔沃正式官宣全球裁员约3000人,这次裁员主要涉及瑞典总部的研发、传播及人力资源等办公室岗位,其中瑞典本土涉及1200人,其余分布于全球其他市场。
从企业公开表态来看,这一举动明显是为了应对当下市场需求疲软、盈利压力加剧的现实困境。
2025年第一季度,沃尔沃营业利润同比近乎腰斩,息税前利润率从5%降至2.3%,营收与销量也同步下滑,裁员成为缩减成本、改善现金流的必然选择。
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奔驰的减员节奏则更为紧迫,2025年上半年,奔驰已公布鼓励约3万名员工自愿离职的计划,截至10月22日,已有约4000名员工正式接受遣散方案离职。
在汽车行业,“自愿离职”本是降低内部矛盾的温和减员方式,通常会分阶段推进,但奔驰的落地速度明显快于行业常规节奏,足见其“减员提效”的迫切性。
整体看下来,近一年奔驰、奥迪、大众等整车厂的裁员计划合计已超10万人,叠加供应链流失的8.6万个岗位,欧洲汽车业这波减员规模已突破18万,相当于两家大型车企的员工总量之和,其行业波及面可见还是挺大的。
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三、依赖陷阱与转型
为什么这波裁员会形成“供应链先痛、整车厂跟进”的传导效应,且影响持续深化?深入剖析便会发现,核心原因集中在两个层面。
一是“一荣俱荣、一损俱损”的深度依赖关系,以博世与奔驰的合作为例,博世为奔驰燃油车供应核心的发动机管理系统,二者形成紧密的配套关系。
当奔驰因战略调整缩减燃油车产能时,博世对应的生产线随即陷入“开工不足”的困境,在订单支撑缺失的情况下,裁员成为控制成本的唯一选择。
这种上下游的强绑定关系,使得供应链必然成为行业波动的“最先感知者”。
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二是电动化转型引发的“岗位断层”阵痛。
燃油车时代,汽车行业的核心人力需求集中在发动机装配、机械维修等传统技能型岗位,而进入电动车时代,行业对电池研发工程师、智能座舱程序员等技术型人才的需求激增。
但现实难题在于,传统工人的技能转型需要长期培训,新人才的培养也难以一蹴而就,这种“旧岗退得快、新岗补不上”的结构性失衡,直接加剧了裁员压力。
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四、不是“寒冬”,而是转型
这波席卷欧洲汽车业的裁员潮,并非行业衰退的信号,而是一场围绕电动化转型的“结构性换血”。
供应链的岗位流失,本质是传统燃油车配套产业收缩的必然结果;整车厂的裁员动作,则是企业在短期盈利压力与长期战略转型之间的平衡选择。
岗位数量的减少并不意味着行业活力的衰退,随着电动车配套产业的成熟,充电桩建设、电池回收、智能驾驶测试等新领域正不断催生新的就业需求,这波调整不是欧洲汽车业的“终点”,而是其适应新能源赛道的“起点”。
后续行业能否平稳过渡,关键便在于“旧岗退出”与“新岗培育”的节奏能否精准匹配,毕竟,真正的行业升级,从来都是在结构优化中完成的迭代。
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