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第四 中国高铁发展与地区劳动力结构平衡（第2页）

从地区第二产业—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”的三类地区对应第二产业偏离系数分别平均变化-0。552、-0。514、-2。921个单位，表明第三类地区第二产业—就业结构偏离度对高铁可达性变化最为敏感，能够更大程度吸纳其他产业剩余劳动力，最大幅度接近均衡状态；第一类地区次之；第二类地区最不敏感。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二产业对其他产业剩余劳动力的吸纳，提升第二产业—就业结构的均衡性。

图6-82008—2016年30个省（市、自治区）第三产业—就业结构偏离系数变化率及高铁弹性

图6-8数据显示，从第三产业—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3。81；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。444；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。092。第三产业偏离系数普遍为负，因此偏离系数变化率为正时，变化率的值越大表示第三产业—就业结构越大幅度地偏离均衡状态，即第三产业接纳其他产业劳动力转移的能力越大，第一类地区第三产业—就业偏离系数变化幅度最大，第二类地区次之，第三类地区最低。

从地区第三产业—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”的三类地区对应第三产业偏离系数分别平均变化4。405、1。311、-2。875个单位。第三产业偏离系数普遍为负，因此当偏离系数变化率为正时，变化率的值越大表示第三产业—就业结构越大幅度地偏离均衡状态，即第三产业接纳其他产业劳动力转移的能力越大；当偏离系数变化率为负时，变化值越小表示第三产业越接近于均衡状态。在中国高铁发展影响下，第一类地区对高铁可达性最为敏感，高铁可达性提升时，对应第三产业对其他产业剩余劳动力转移的吸纳能力的提升幅度较大；第三类地区对高铁可达性敏感程度次之，高铁可达性提升时，对应第三产业剩余劳动力向其他产业转移；第二类地区对高铁可达性最不敏感，高铁可达性提升时，对应第三产业对其他产业剩余劳动力转移的吸纳能力的提升幅度较小。

三、高铁可达性与结构协调系数

劳动者在产业间的合理流动将引起就业结构变化，就业结构的优化能够促进劳动生产率的提升，并且改善就业人员的收入水平，随着可支配收入的持续提高，整个国家的消费水平和消费结构发生改变，进一步促进产业发展和产业结构的优化，产业结构升级又促进就业结构变化，二者相互联系和制约，因此，产业结构与就业结构的协调性至关重要。联合国工业发展组织（1989）提出的产业结构相似系数经验公式，可以衡量产业间的相似程度及就业结构。本章借鉴王庆丰（2010）[11]的方法基于产业结构相似系数公式，构造产业—就业结构协调系数来衡量二者的协调性，计算公式如式（10）：

式（10）中，Gi表示i地区产业—就业结构协调系数；Sij表示i地区第j次产业生产总值占三次产业总产值的比重；Lij表示i地区第j次产业就业人员占三次产业总就业人员数的比重；i=1，2，…，30，表示30个省（市、自治区）；j=1，2，3，表示三次产业。根据定义，0≤Gi≤1，Gi越接近于0表示地区产业与就业结构协调性越差，Gi越接近于1表示地区产业与就业结构协调性越好。

2008年和2016年30个省（市、自治区）产业—就业结构协调系数、协调系数关于高铁可达性的弹性如表6-8所示。

表6-82008年和2016年30个省（市、自治区）产业—就业结构协调系数及高铁弹性

续表

表6-8数据显示，整体而言，2008年，产业—就业结构协调性最高的地区是北京，为0。997；最低的地区是云南，为0。631。2016年，产业—就业结构协调性最高的地区是北京，为0。998；最低的地区是甘肃，为0。673。2008—2016年，贵州、湖北、宁夏、广西、甘肃协调系数降低，这些地区产业—就业结构协调性变差；其他地区结构协调系数均更接近于1，产业—就业结构协调性均得到改善，其中提升幅度最大的地区是黑龙江，为0。278，提升幅度最小的地区是北京，为0。001。

2008—2016年，30个省（市、自治区）产业—就业协调系数变化率、协调系数关于高铁可达性的弹性如图6-9所示。

图6-92008—2016年30个省（市、自治区）产业—就业结构协调系数变化率及高铁弹性

图6-9数据显示，从协调系数变化率来看，2008—2016年，高铁可达性改善程度“高”的一类地区中，湖北、贵州协调系数降低，表明产业—就业结构协调性变差；其他地区协调系数提高，提升幅度最大的地区是河南，为0。148，最低的地区是北京，为0。001。高铁可达性改善程度“中”的一类地区中，广西、甘肃协调系数降低，表明协调性变差；其他地区协调系数提高，提升幅度最大的地区是江西，为0。104，最低的地区是福建，为0。045。高铁可达性改善程度“低”的一类地区中，宁夏协调系数降低；其他地区协调系数提高，提升幅度最大的地区是黑龙江，为0。278，最低的地区是天津，为0。051。三类地区结构协调系数变化率均值分别为0。036、0。051、0。135，第三类地区协调性变化幅度最大，第二类地区次之，第一类地区最低。

从地区产业—就业结构协调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”的三类地区对应结构协调系数分别平均变化0。038、0。098、1。047个单位，表明第三类地区产业—就业结构协调性对高铁可达性变化最为敏感，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提升地区产业—就业结构协调性。

四、高铁可达性与劳动力质量指数

从业人员受教育程度能够反映一国或地区的劳动力质量差异。安格斯·麦迪森学历指数标准（1999）将受教育程度划分为初级、中级、高级，并赋予不同层次的劳动力不同的学历指数权重，权重值分别为1、1。4、2。本章用学历指数权重对我国地区从业人员按不同受教育水平进行加权以构建地区劳动力质量指数，计算公式如式（11）：

式（11）中，Hi表示i地区劳动力质量指数；Lik表示i地区k教育程度的就业人员数量占地区全部就业人员数的比重；hk表示k教育程度的安格斯·麦迪森学历指数权重；i=1，2，3，…，30，表示30个省（市、自治区）；k=1，2，3，表示三种教育程度类别。根据劳动力质量指数定义，劳动力指数数值越大，表明地区劳动力受教育程度越高，劳动力质量越好。

2008年和2016年30个省（市、自治区）劳动力质量指数、劳动力质量关于高铁可达性的弹性如表6-9所示。

表6-92008年和2016年30个省（市、自治区）劳动力质量指数及高铁弹性

续表

表6-9数据显示，2008年，劳动力质量指数最高的地区是北京，为1。565，劳动力质量指数最低的地区是云南，为1。185；2016年，劳动力质量指数最高的地区是北京，为1。714，劳动力质量指数最低的地区是贵州，为1。293。2008—2016年，各地区劳动力质量指数均有所提升，表明各地区劳动力质量均得到提升，其中，提升幅度最大的地区是浙江，为0。131，提升幅度最小的地区是吉林，为0。058。

2008—2016年30个省（市、自治区）劳动力质量指数变化率、劳动力质量关于高铁可达性的弹性如图6-10所示。

图6-102008—2016年30个省（市、自治区）劳动力质量指数变化率及高铁弹性

图6-10数据显示，从劳动力质量变化率来看，2008—2016年，高铁可达性改善程度“高”的一类地区中，劳动力质量提升幅度最大的地区是浙江，为0。131，最低的地区是贵州，为0。059。高铁可达性改善程度“中”的一类地区中，劳动力质量提升幅度最大的地区是重庆，为0。115，最低的地区是江西，为0。064。高铁可达性改善程度“低”的一类地区中，劳动力质量提升幅度最大的地区是青海，为0。115，最低的地区是吉林，为0。058。三类地区劳动力质量指数变化率均值分别为0。0895、0。0900、0。0836，第二类地区劳动力质量提升幅度最大，第一类地区次之，第三类地区最低，三类地区劳动力质量提升幅度较均衡。

从劳动力质量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”的三类地区对应劳动力质量分别平均提升0。100、0。185、0。796个单位，表明第三类地区劳动力质量对高铁可达性变化最为敏感，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提升地区劳动力质量。