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第四 中国高铁发展与地区劳动力结构平衡（第1页）

第四节中国高铁发展与地区劳动力结构平衡

劳动力结构是指一定时期内，一国或地区劳动力人口在各部门、各行业、各地区分配的比例和相互关系，能够反映一国或地区对劳动力资源的利用情况。高速铁路能够促进产业聚集，形成劳动力就业结构的调整和优化[9]，本章分别从就业弹性、结构偏离度、结构协调度与劳动力质量四个方面衡量高铁发展影响下地区劳动力结构平衡性。

一、高铁可达性与就业弹性系数

就业弹性是就业增长率和经济增长率的比值，指经济增长每变动百分之一所引起的就业增长变动的百分比，能够衡量经济增长对劳动力的吸纳能力。就业弹性计算公式如式（8）：

式（8）中，Ei表示i地区的就业弹性；ΔLi表示i地区就业增长值，Li表示i地区总就业人数；ΔYi表示i地区生产总值增长值，Yi表示i地区生产总值；i表示30个省（市、自治区），i=1，2，…，30。根据就业弹性定义，当就业弹性为正时，就业弹性值越大表明经济增长对就业增长的拉动作用越大；当就业弹性为零时，经济增长对就业增长无影响；当就业弹性为负时分为两种情况：第一，经济增长为正、就业增长为负，表明经济增长对就业产生挤出效应，就业弹性值越小则就业挤出效应越大；第二，经济增长为负、就业增长为正，表明经济对就业产生吸入效应，就业弹性值越大则就业吸入效应越大。

2008年和2016年30个省（市、自治区）就业弹性系数、地区就业弹性关于高铁可达性的弹性如表6-6所示。

表6-62008年和2016年30个省（市、自治区）就业弹性系数及高铁弹性

续表

表6-6数据显示，整体而言，2008年，宁夏、海南、安徽就业弹性为负，分别为-0。076、-0。034、-0。004，表明经济增长对就业产生了挤出效应；其他地区就业弹性均为正，就业弹性最大的地区是天津，为0。630，最小的地区是青海，为0。008。2016年，地区就业弹性最大的地区是新疆，为1。634；就业弹性最小的地区是湖南，为-0。164。2016年，湖南、湖北、江苏就业弹性为负，分别为-0。164、-0。065、-0。005，表明经济增长对就业产生了挤出效应；其他地区就业弹性均为正，就业弹性最大的地区是新疆，为1。634，最小的地区是陕西，为0。013。

2008—2016年，30个省（市、自治区）就业弹性变化率、地区就业弹性关于高铁可达性的弹性如图6-5所示。

图6-52008—2016年30个省（市、自治区）就业弹性变化率及高铁弹性

图6-5数据显示，从就业弹性变化率来看，2008—2016年，高铁可达性改善程度“高”的一类地区中，湖北、江苏就业弹性由正转负，表明经济增长对就业的作用由吸入变为挤出；上海、陕西、山东、浙江、北京就业弹性为正，变化率为负，表明经济增长对就业的吸纳能力减小；云南、河南、贵州就业弹性变化率为正，就业弹性增大。高铁可达性改善程度“中”的一类地区中，甘肃、江西就业弹性提高；其他地区就业弹性均降低，其中，湖南由正转负，表明经济增长对就业的作用由吸入变为挤出，安徽由负转正，表明经济增长对就业的作用由挤出变为吸入。高铁可达性改善程度“低”的一类地区中，宁夏、海南、天津就业弹性变化率为负，其中宁夏、海南就业弹性由负转正，表明经济增长对就业的作用由挤出变为吸入；天津就业弹性降低，表明经济增长对就业的作用减小；其他地区就业弹性均提高。三类地区就业弹性变化率均值分别为0。004、-1。598、8。638，第三类地区就业弹性变化幅度最大，第二类地区次之，第一类地区最低。

从地区就业弹性关于高铁可达性的弹性来看，2008—2016年，高铁可达性每提升1个单位，高铁可达性改善程度“高、中、低”的三类地区对应就业弹性分别平均变化0。049、-3。464、70。520个单位，表明第三类地区就业弹性对高铁可达性变化最敏感，第二类地区次之，第一类地区最不敏感，第二类地区经济增长对就业增长为挤出效应。高铁可达性改善程度较低的地区可以利用高速铁路发展较大幅度提升地区就业弹性，即提升经济增长对就业的吸纳能力。

二、高铁可达性与结构偏离系数

产业结构之间的就业分布能对产业结构的变迁产生影响，同时，劳动力在不同产业之间的相互流动能对产业结构产生影响，二者的协调发展才能促进经济健康发展。高速铁路能够促进产业聚集，形成劳动力就业结构的调整和优化，本章选取三次产业的结构偏离系数衡量高铁影响下地区三次产业结构与就业结构的协调程度[10]，计算公式如式（9）：

式（9）中，Dji表示i地区第j次产业的产业—就业结构偏离度；Lji表示i地区第j次产业就业人数；Li表示i地区劳动力就业总人数；GDPji表示i地区第j次产业生产总值；GDPi表示i地区生产总值；i=1，2，…，30，表示30个省（市、自治区）；j=1，2，3，表示三次产业。根据产业—就业结构偏离系数定义，当Dji大于零时，i地区j产业的就业人数比重大于产业产值比重，表示该产业的劳动生产率较低，该产业中过剩的劳动力需要向其他类型产业转移；当Dji等于零时，j产业就业结构与产业结构处于均衡；当Dji小于零时，j产业的就业人数比重小于产业产值比重，表示j产业劳动生产率相对较高，具备吸取更多劳动力的能力，其他产业的劳动力会向该次产业转移，使其充分发挥就业的吸纳能力。

2008年和2016年30个省（市、自治区）分三次产业的产业—就业结构偏离系数、偏离系数关于高铁可达性的弹性如表6-7所示。

表6-72008年和2016年30个省（市、自治区）分三次产业—就业结构偏离系数及高铁弹性

续表

表6-7数据显示，分三次产业来看，第一产业中，2008年，偏离系数均为正，偏离系数最大的地区是云南，为0。447，最小的地区是北京，为0。045；2016年，偏离系数均为正，偏离系数最大的地区是甘肃，为0。423，最小的地区是上海，为0。029。第二产业中，2008年，偏离系数均为负，偏离系数最大的地区是北京，为-0。038，偏离系数最小的地区是内蒙古，为-0。382；2016年，上海和浙江偏离系数为正，其他地区偏离系数为负，其中，偏离系数最大的地区是江苏，为-0。017，最小的地区是陕西，为-0。326。第三产业中，2008年，辽宁、天津、上海、江西、新疆、青海偏离系数为正，偏离系数最大的地区是辽宁，为0。067，最小的地区是青海，为0。002，其他地区偏离系数为负，最大的地区是湖北和陕西，为-0。004，最小的地区是云南，为-0。140；2016年，天津、吉林、内蒙古偏离系数为正，最大的地区是天津，为0。024，最小的地区是内蒙古，为0。003，其他地区偏离系数均为负，最大的地区是北京，为-0。001，最小的地区是甘肃，为-0。233。总的来说，2008—2016年，各省（市、自治区）第一产业的偏离系数为正，第二、第三产业偏离系数普遍为负，表明各地区第一产业存在剩余劳动力，而第二、第三产业具备较高的生产率，能够吸纳第一产业剩余劳动力。

2008—2016年，30个省（市、自治区）分三次产业—就业结构偏离系数变化率、产业—就业结构偏离系数关于高铁可达性的弹性分别如图6-6、图6-7、图6-8所示。

图6-62008—2016年30个省（市、自治区）第一产业—就业结构偏离系数变化率及高铁弹性

图6-6数据显示，从第一产业—就业结构偏离系数变化率来看，2008—2016年，高铁可达性改善程度“高”的一类地区中，偏离系数变化率均值为-0。134；高铁可达性改善程度“中”的一类地区中，偏离系数变化率均值为-0。143；高铁可达性改善程度“低”的一类地区中，偏离系数变化率均值为-0。237。第一产业偏离系数均为正，表明第一产业存在剩余劳动力可以向其他产业转移；偏离系数变化率为负，表示第一产业—就业偏离系数变得更接近于0，变化幅度越大表示越接近于均衡状态，第三类地区第一产业—就业偏离系数变化幅度最大，第二类地区次之，第一类地区最低。

从地区第一产业—就业结构偏离系数关于高铁可达性的弹性来看，2008—2016年，高铁可达性每提升1个单位，高铁可达性改善程度“高、中、低”的三类地区对应第一产业偏离系数分别平均变化-0。137、-0。257、-1。895个单位。第三类地区第一产业—就业结构偏离度对高铁可达性变化最为敏感，第一产业劳动力能够更大幅度向其他产业转移，即向均衡状态调整；第二类地区次之；第一类地区最不敏感。高铁可达性改善程度较低的地区可以利用高速铁路发展较大幅度实现第一产业剩余劳动力转出，提升第一产业—就业结构的均衡性。

图6-72008—2016年30个省（市、自治区）第二产业—就业结构偏离系数变化率及高铁弹性

图6-7数据显示，从第二产业—就业结构偏离系数变化率来看，2008—2016年，高铁可达性改善程度“高”的一类地区中，偏离系数变化率均值为-0。517；高铁可达性改善程度“中”的一类地区中，偏离系数变化率均值为-0。271；高铁可达性改善程度“低”的一类地区中，偏离系数变化率均值为-0。362。第二产业偏离系数普遍为负，因此偏离系数变化率为负时，变化率的值越小表示第二产业—就业结构越接近于均衡状态，第一类地区第二产业—就业偏离系数变化幅度最大，第三类地区次之，第二类地区最低。