長江三角洲地區產業演變的就業響應研究

牟宇峰，孫偉，袁豐，劉可文

（1.中國科學院南京地理與湖泊研究所，江蘇 南京 210008；2.中國科學院研究生院，北京 100049）

0 引言

產業發展與就業變動之間存在著不可分割的天然聯系［1］，產業結構和布局在演化過程中，總伴隨著就業人口在區域間、城鄉間、產業間的轉移現象，但兩者的變動方向和變動程度并非一致。長江三角洲作為我國經濟最發達的地區之一，在經濟與就業的產業結構和空間布局匹配上也存在較大差異，這種差異直接影響經濟、社會的和諧發展。因此，近年來對產業與就業時空匹配度的研究越來越多。從目前研究成果看，關于產業演變與就業演變關系的研究，主要集中在以下方面：首先，表現在產業演變對就業的影響：一方面，產業結構升級引導就業結構提升［2－5］；另一方面，產業空間調整打破原有就業空間格局［6－10］。其次，表現為就業變動對產業發展的影響：一方面，就業人口產業間流動促進了產業優化［11］；另一方面，就業人口重新布局拓展了產業、城市空間［12，13］。第三，體現在兩者關聯性的測度上［14－16］。

通過文獻梳理，筆者認為目前研究仍存在以下不足：首先，關于產業演變對就業變化的影響方面研究較多，而關于就業人口結構和空間變動對產業演變的適應和反饋效應的研究較少。其次，對產業演變與就業演變的耦合性研究只側重于結構耦合方面，缺乏對空間耦合的研究。第三，以往研究只強調產業演變與就業演變的同向性和不同速性，忽視了對這種差異的時空變化特征和規律的總結。第四，在機制研究方面，大多只是定性描述，且剖析不夠系統和全面，缺乏定量研究加以佐證。為此，本文以長三角為研究區域，以2000－2010年數據為依據，研究產業與就業在結構和空間上的匹配現狀，分析就業隨產業演變的時空變化狀況，總結規律和特征，剖析作用機理。

1 區域界定與研究方法

1.1 研究區界定

長江三角洲地處我國東南沿海，位于長江下游，范圍一般界定為江蘇、浙江和上海兩省一市；為使研究更加深入，本文將兩省一市下轄的上海、南京、無錫、徐州、常州、蘇州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚州、鎮江、泰州、宿遷、杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、舟山、溫州、金華、衢州、臺州和麗水25個地級市作為基本研究單元。

1.2 研究思路與研究方法

首先，分析匹配現狀。長三角是最早實施產業結構升級和空間優化調整的地區，隨著產業的變動，就業人口在結構和空間上也隨之發生變化，兩者的變動方向是否一致、程度是否相當，將影響區域發展水平。為此，要測度兩者的匹配度、界定適宜的匹配區間，為經濟社會發展提供依據。本文選擇結構偏離度來測度結構耦合，選擇雙變量空間自相關測度空間耦合，與以往方法相比更加全面、系統。

結構偏離度計算公式如下：

其中：Mi表示第i產業的結構偏離度，Ii表示第i產業產值，I表示三次產業總產值，Li表示第i產業就業人口，L表示三次產業總就業人口。一般，當｜Mi｜＜0.1時，認為兩者均衡；當0.1＜｜Mi｜＜0.3時，兩者偏離；當0.3＜｜Mi｜＜0.5時，兩者較大偏離；當｜Mi｜＞0.5時，兩者極大偏離。

雙變量空間自相關：運用全局自相關系數比較全域范圍產業與就業的空間耦合性，運用局部雙變量空間自相關反映局部空間變異程度，公式如下：

其次，分析演變過程和規律。在對長三角產業與就業匹配現狀有基本了解的基礎上，探究新世紀以來長三角整體及各城市三次產業產值與就業的匹配度的變化是否趨于合理，具有何種規律。為此，本文引入響應強度系數的概念，通過計算不同年份的標準差和變異系數等指標來表征不同地區產業演變的就業響應絕對差異和相對差異，進而解釋匹配度的合理性與特征問題，公式如下：

其中：Ki表示某一產業演變的就業響應強度系數，ri表示某一產業就業人口，R表示三次產業總就業人口，gi表示某一產業產值，G表示三次產業總產值。當0.9＜Ki＜1.1時，就業對產業的響應強度大，兩者匹配度高；當1.1＜Ki＜1.5或0.5＜Ki＜0.9時，兩者不匹配；當Ki＜0.5或Ki＞1.5時，兩者極不匹配。

其中：SD表示標準差，CV代表變異系數，二者值越大，說明產業結構演變的就業響應絕對（或相對）差異越大。

最后，分析影響機制。在了解了產業與就業匹配的現狀和變化規律之后，需要深入挖掘其作用機制。通常選取經典回歸模型進行定量研究，但經典回歸模型的自變量和因變量間沒有空間特性，其分析結果不隨空間位置的不同而發生變化。而產業和就業分布及其影響因子卻多數具有區位選擇的空間特性，并呈現一定的自相關性，這種空間依賴關系的存在打破了傳統經典統計分析中的基本假設，因此有必要應用空間回歸模型研究空間變量間的關系：

其中：y是所研究區域的被解釋變量，X是解釋變量的集合，u是空間模型的殘差。

2 產業與就業的匹配度現狀分析

學術界普遍認為，產業與就業具有一定關聯，但由于選取的研究區域、發展階段和方法不同，導致最終的結論不盡相同。本文應用結構偏離度和雙變量空間自相關方法，在結構和空間兩方面度量長三角產業與就業的匹配度現狀。

2.1 產業與就業的結構匹配分析

產業結構與就業結構均表現為“二三一”結構，且各產業匹配度較好。2010年，長三角三次產業產值分別為3 887億元、42 582億元和38 580億元，三次產業就業人口分別為2 196萬人、5 476萬人和4 563萬人，均呈現出“二三一”的結構，三次產業結構偏離度分別為－0.13、0.06和0.08。按照匹配標準，第二、三產業勞動生產率高，吸引了大量就業人口，同時，產業與就業的匹配處于均衡狀態；第一產業勞動生產率低，產業人口大量流出，就業與產業的匹配處于微偏離狀態。

2.2 產業與就業的空間匹配分析

產業空間與就業空間的全局匹配和局部匹配程度均較差。為考察就業與產業的空間耦合性，引入全局雙變量空間自相關指數（Moran′s I）。計算結果為，2010年總就業人口與區域GDP間的Moran′I為－0.1684，表明兩者在空間上具有負相關性，且空間匹配度較差。各產業的匹配性也不令人滿意，第一、二、三產業“就業—產業”的 Moran′s I分別只有0.3863、－0.129、－0.183。

為了進一步分析具體空間上就業與產業之間的耦合性，分別計算總產業和第一、二、三產業間的局部雙變量空間自相關指數（圖1）?？偖a業中，上海、南京、杭州等長三角中部發達城市表現為“高就業－高產值”特點，蘇北相對欠發達地區表現為“低就業－低產值”，其余地區為低匹配區（“高—低”和“低—高”）。第一產業中，大部分地區表現為低匹配特點，蘇州、杭州、寧波等是“高就業－高產值”地區，舟山是“低就業－低產值”地區；第二產業中，上海、南京、杭州等表現為“高就業－高產值”特征，“低就業－低產值”城市分布在江蘇東北部、浙江北部；第三產業的整體分布態勢與第二產業相似?？傮w而言，“高—高”匹配區分布在中部，“低—低”匹配區分布在北部，低匹配區大多出現在南部；并且高匹配區（“高—高”和“低—低”）所占比例低于低匹配區，產業與就業的空間匹配度較差。

圖1 2010年全部產業、第一、二、三產業局部雙變量空間自相關Fig.1 Local bivariate spatial autocorrelation of all industries，primary industry，secondary industry and tertiary industry in 2010

總體而言，產業與就業的結構匹配較好，這與區域產業發展水平和階段密切相關；兩者的空間匹配較差，原因在于部分城市產業發展路徑搖擺及就業反饋作用滯后。

3 就業響應的演變與格局特征

以上分析了長三角產業與就業在結構和空間上的匹配度及其產生的原因，需要進一步分析新世紀以來兩者的匹配度具有何種規律、是否趨于合理。本文引入就業響應系數的概念，從時間和空間兩個維度、整體和局部兩個角度，總結長三角就業響應的演變特征，以此表征產業與就業匹配度的變動規律。

3.1 匹配度的演變與格局特點

（1）第一產業匹配度減弱，第二、三產業匹配度增強。第一產業響應系數由2000年的3.59增至2005年的3.90，進而增至2010年的3.97；第二產業響應系數由2000年的0.64增至2005年的0.73，再增至2010年的0.88；第三產業響應系數由2000年的0.74增至2005年的0.87，到2010年微減至0.83（圖2）。雖然三次產業響應系數基本逐年增長，但由于第一產業系數偏離1，第二、第三產業系數接近1，故第一產業的匹配度越來越差，第二、三產業的匹配度逐年增高，且第三產業的匹配度整體高于第二產業。原因可歸納為區域外勞動力對本地農村勞動力在第二、三產業就業產生了“擠出效應”。

（2）發達地區第一產業的匹配度較低，第二、三產業匹配度較高；欠發達地區相反。2010年各城市第一產業響應系數的總體空間格局為江蘇和浙江兩省北部響應系數低，兩省南部及上海響應系數高，其中最低的是宿遷（1.77），最高的是上海（5.11）。第二產業響應系數整體分布格局為南北響應系數低，中部響應系數高，其中較低的是麗水（0.50），較高的是寧波（1.01）。第三產業響應系數格局為江蘇中部、浙江北部和上海響應系數較高，江蘇北部和浙江中部響應系數較低，金華的響應系數（0.72）最低，上海的響應系數（0.98）最高（圖3）。由此可見，發達地區就業響應系數較高，欠發達地區較低。但根據響應系數標準，發達地區第一產業的匹配度較低，第二、三產業的匹配度較高；欠發達地區第一產業匹配度較高，第二、三產業匹配度較低。

圖2 2000－2010年長三角就業響應系數總體變化Fig.2 The overall change of employment response coefficient in Yangtze River Delta from2000 to 2010

3.2 匹配度的區際差異演變與格局特點

（1）第一產業匹配的區際差異增大，第二、三產業區際差異減小。絕對差異方面，第一產業響應系數標準差從2000年的1.34增至2005年的1.71，再減至2010年的1.37，表現為曲線增長態勢；第二、三產業表現為逐年遞減趨勢，其中，第二產業標準差從2000年的0.16減至2005年的0.15，進而減至2010年的0.14；第三產業標準差從2000年的0.16減至2005年的0.14，進而減至2010年的0.09（圖4）。各產業響應系數在相對差異方面的變動趨勢與絕對差異相似。上述分析表明，第一產業地區間產業和就業的匹配度差異先增強后減弱，但總體表現為增強，這與城市間農業現代化和機械化水平逐漸拉大有關；第二、三產業地區間的匹配度差異逐年減弱，源于地區間經濟發展差異逐年縮小。

圖3 2010年各城市第一、二、三產業就業響應系數Fig.3 The employment response coefficient of primary industry，secondary industry and tertiary industry for each city in 2010

圖4 2000－2010年長三角就業響應強度變化Fig.4 The change of employment response intensity in Yangtze River Delta from2000 to 2010

（2）匹配度的地區間差異處于全國較低水平，地區間發展較均衡。在絕對差異方面，2010年全國第一產業響應系數標準差為1.43，比長三角高0.06；第二產業標準差0.19，比長三角高0.05；第三產業標準差0.12，比長三角高0.03。在相對差異方面，全國第一產業變異系數與長三角持平，第二產業變異系數比長三角高0.18，第三產業變異系數比長三角高0.03。此外，與經濟發展水平相當的珠江三角洲相比，無論在絕對差異還是相對差異方面，長三角地區間差異也較小。

4 影響因子分析

4.1 影響因素選擇及其定性分析

產業演變的就業響應受到眾多因素的影響，本文在借鑒以往研究成果的基礎上［17，18］，考慮正負兩方面作用，將影響因素分為經濟、背景、人力資本和生態四方面（表1）。

（1）經濟因素：主要包括經濟發展水平、區域投資和區域開發強度。1）經濟發展水平：它不僅是產業結構優化升級的根本動力，也是就業人口轉變的催化劑。長三角地區2000－2010年GDP從25 537億元增至86 050億元，年均增長率為12.92%，同期，各產業產值和就業人口也隨之增加。2）區域投資：長三角憑借完善的基礎設施、便捷的交通和優惠的政策，吸引了大量資金，進而提高管理水平和技術能力，推動了產業和就業結構的調整和升級。但在不同產業和地區間存在的投資差異以及重復投資和重復建設等問題，在一定程度上會制約產業發展，阻礙就業演進。3）區域開發強度：該值越大，產業的發展動力越足，就業越充分，產業與就業的匹配度越高。本文引入區域開發強度指數來表征區域空間拓展對匹配度的影響，公式如下：

其中：RDi、Gi、Li、Ai分別代表i地區的開發強度指數、生產總值、就業人口數量和土地面積。

（2）背景因素：主要包括交通基礎設施、市場發育程度、城市發展水平和全球化。1）交通基礎設施：近年來，長三角交通條件不斷完善，區際和城際間的聯系日趨緊密，尤其是高鐵、高速通道和跨江大橋的建設促進了區域內外要素的自由流動。2000－2010年公路貨運量的年均增長率為8.05%，為產業和就業空間格局的演變奠定了良好的物流基礎。2）市場發育程度：它是經濟發展的源泉，對區域經濟發展過程中的資源起調節和配置作用，市場發育越完善，經濟發展就越快，產業與就業的發展越和諧。3）城市發展水平：新世紀以來，長三角各城市的開發建設異常迅速，以舊城改造、新城建設和開發區建設為主的城市發展一方面推動了產業結構升級，優化了產業空間布局，促進了就業；另一方面也破壞了原有生產基礎和環境，擾亂了正常的生產秩序，阻礙了產業和就業的演進。4）全球化：主要體現在外資和外貿兩方面，通過引進外資和對外貿易可以積累資本、拓展市場，進而帶動產業和就業的發展。本文以i地區實際利用外資額（FCi）代表外資，用貨物進出口總額（IEi）代表外貿，兩者的綜合（全球化指數Gi）表征全球化水平，計算公式如下：

（3）人力資本因素：科學技術是第一生產力，長三角大量技術人才的集聚會推動產業升級，促進產業和就業向高端化發展。本文以人力資源指數表征人力資源的豐富度，計算公式如下：

其中：HRi、TAi、EDi分別表示i地區人力資源指數、專業技術人才數量和教育投入資金額。

（4）生態因素：生態環境是經濟發展的控制因素，當經濟發展觸及生態安全時，會促使產業結構的調整及在空間上轉移，因此會改變產業的原有發展路徑，進而影響就業狀況。

表1 影響因子、變量與指標的選擇Table 1 The choice of impact factors，variable and index

4.2 各因子貢獻度的定量分析

以上對經濟、背景、人力資本和生態四方面因素中所包含的9個變量進行了理論預期的分析，此外，空間距離也會對響應強度產生一定影響。在考慮空間權重的基礎上，為了確定各因子的貢獻度，本文以25個市為基本分析單元，分別對2000年、2005年和2010年各項數據進行標準化處理，建立空間回歸模型（表2）。由表2可知，在0.1%的顯著水平上，2000年共有7個變量起作用，其中經濟發展水平、交通發達程度、全球化程度和區域開發強度4個變量起正作用，總貢獻度為0.929；區域投資水平、城市發展水平和生態環境3個變量起負作用，總貢獻度為－0.509。2005年，共有6個變量影響匹配度，區域開發強度、市場發育程度、人力資源豐富度和城市發展水平等4個變量起正作用，總貢獻度為1.362；區域投資水平和生態環境2個變量起負作用，總貢獻度為－0.347。2010年，共有8個變量起作用，經濟發展水平、交通發達程度、全球化程度、區域開發強度、市場發育程度、人力資源豐富度和城市發展水平7個變量起正作用，總貢獻度為4.53；只有生態環境1個變量起負作用，貢獻度為－0.274。

表2 空間回歸模型模擬Table 2 Simulation of space regression model

綜上所述，各變量的貢獻度具有以下特點：1）各年份中，變量的正作用貢獻度明顯高于負作用貢獻度，且隨著時間變化，變量的正作用貢獻度越來越大，負作用貢獻度越來越小，兩者的綜合正作用越來越強；2）市場發育程度、區域開發強度和人力資源對匹配度的影響較大；3）區域開發強度、城市化水平和生態環境3個變量對各年份匹配度均產生作用，且越來越強，其中區域開發強度表現為正作用，生態環境起負作用。

5 結論與建議

在產業與就業的匹配度現狀方面：由于長三角產業結構調整較早，至2010年各產業發展水平及其對就業的吸納能力相對穩定，因而各產業的結構匹配度較高；但受到各城市產業發展路徑搖擺和就業反饋作用滯后的影響，空間匹配度較低。在產業與就業的匹配特征方面：第一產業的匹配度逐年減弱，區際差異逐漸增大；第二、三產業匹配度逐年增強，區際差異逐漸減??；發達地區的匹配度較高，欠發達地區匹配度較低。該區匹配度的地區間差異低于珠三角地區，地區間發展較均衡。在影響因素方面：通過多年空間回歸分析可知，變量的正貢獻率大于負貢獻率，且綜合正效應逐年增強；市場發育程度、區域開發強度和人力資源3個因素對匹配度的影響較大；區域開發強度、城市化水平和生態環境3個變量對各年份匹配度均產生作用，其中區域開發強度表現為正作用，生態環境起負作用。

基于以上研究結論，建議從以下方面完善現有的匹配狀況。首先，要明確定位各城市的主導產業，通過土地政策、財稅政策等措施指引產業的發展方向，進而引導就業人口的遷移和流動。其次，縮小劣勢產業的規模，將相關產業外包出去，同時輸出剩余勞動力。發達地區的發展應以高端服務業為主，盡量將農業和制造業轉移或外包到相對欠發達地區，提高發達地區高新技術產業的比例；欠發達地區在承接轉移產業的同時，要提升機械化和現代化程度，提高產業的勞動生產率。各城市要通過產業政策發展各自的優勢產業，進而引導就業人口合理布局，達到產業與就業均衡發展的目的。第三，重視對匹配度產生作用的因素，特別是影響力較大的因素，應盡量發揮正作用的效果，避免負作用的效果。最后，要積極推動長三角區域一體化的發展，使長三角地區統一規劃、統一發展，減小區域統籌發展和要素自由流動的阻力。

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