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      長江三角洲地區(qū)產(chǎn)業(yè)演變的就業(yè)響應(yīng)研究

      2013-08-08 01:21:32牟宇峰孫偉袁豐劉可文
      地理與地理信息科學(xué) 2013年2期
      關(guān)鍵詞:就業(yè)人口長三角產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

      牟宇峰,孫偉,袁豐,劉可文

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

      0 引言

      產(chǎn)業(yè)發(fā)展與就業(yè)變動之間存在著不可分割的天然聯(lián)系[1],產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和布局在演化過程中,總伴隨著就業(yè)人口在區(qū)域間、城鄉(xiāng)間、產(chǎn)業(yè)間的轉(zhuǎn)移現(xiàn)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(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的地區(qū)之一,在經(jīng)濟(jì)與就業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和空間布局匹配上也存在較大差異,這種差異直接影響經(jīng)濟(jì)、社會的和諧發(fā)展。因此,近年來對產(chǎn)業(yè)與就業(yè)時空匹配度的研究越來越多。從目前研究成果看,關(guān)于產(chǎn)業(yè)演變與就業(yè)演變關(guān)系的研究,主要集中在以下方面:首先,表現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)演變對就業(yè)的影響:一方面,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級引導(dǎo)就業(yè)結(jié)構(gòu)提升[2-5];另一方面,產(chǎn)業(yè)空間調(diào)整打破原有就業(yè)空間格局[6-10]。其次,表現(xiàn)為就業(yè)變動對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響:一方面,就業(yè)人口產(chǎn)業(yè)間流動促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)優(yōu)化[11];另一方面,就業(yè)人口重新布局拓展了產(chǎn)業(yè)、城市空間[12,13]。第三,體現(xiàn)在兩者關(guān)聯(lián)性的測度上[14-16]。

      通過文獻(xiàn)梳理,筆者認(rèn)為目前研究仍存在以下不足:首先,關(guān)于產(chǎn)業(yè)演變對就業(yè)變化的影響方面研究較多,而關(guān)于就業(yè)人口結(jié)構(gòu)和空間變動對產(chǎn)業(yè)演變的適應(yīng)和反饋效應(yīng)的研究較少。其次,對產(chǎn)業(yè)演變與就業(yè)演變的耦合性研究只側(cè)重于結(jié)構(gòu)耦合方面,缺乏對空間耦合的研究。第三,以往研究只強(qiáng)調(diào)產(chǎn)業(yè)演變與就業(yè)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(guī)律的總結(jié)。第四,在機(jī)制研究方面,大多只是定性描述,且剖析不夠系統(tǒng)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(qū)域,以2000-2010年數(shù)據(jù)為依據(jù),研究產(chǎn)業(yè)與就業(yè)在結(jié)構(gòu)和空間上的匹配現(xiàn)狀,分析就業(yè)隨產(chǎn)業(yè)演變的時空變化狀況,總結(jié)規(guī)律和特征,剖析作用機(jī)理。

      1 區(qū)域界定與研究方法

      1.1 研究區(qū)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(yáng)州、鎮(zhèn)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(xiàn)狀。長三角是最早實(shí)施產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和空間優(yōu)化調(diào)整的地區(qū),隨著產(chǎn)業(yè)的變動,就業(yè)人口在結(jié)構(gòu)和空間上也隨之發(fā)生變化,兩者的變動方向是否一致、程度是否相當(dāng),將影響區(qū)域發(fā)展水平。為此,要測度兩者的匹配度、界定適宜的匹配區(qū)間,為經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展提供依據(jù)。本文選擇結(jié)構(gòu)偏離度來測度結(jié)構(gòu)耦合,選擇雙變量空間自相關(guān)測度空間耦合,與以往方法相比更加全面、系統(tǒng)。

      結(jié)構(gòu)偏離度計算公式如下:

      其中:Mi表示第i產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)偏離度,Ii表示第i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值,I表示三次產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值,Li表示第i產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口,L表示三次產(chǎn)業(yè)總就業(yè)人口。一般,當(dāng)|Mi|<0.1時,認(rèn)為兩者均衡;當(dāng)0.1<|Mi|<0.3時,兩者偏離;當(dāng)0.3<|Mi|<0.5時,兩者較大偏離;當(dāng)|Mi|>0.5時,兩者極大偏離。

      雙變量空間自相關(guān):運(yùn)用全局自相關(guān)系數(shù)比較全域范圍產(chǎn)業(yè)與就業(yè)的空間耦合性,運(yùn)用局部雙變量空間自相關(guān)反映局部空間變異程度,公式如下:

      其次,分析演變過程和規(guī)律。在對長三角產(chǎn)業(yè)與就業(yè)匹配現(xiàn)狀有基本了解的基礎(chǔ)上,探究新世紀(jì)以來長三角整體及各城市三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與就業(yè)的匹配度的變化是否趨于合理,具有何種規(guī)律。為此,本文引入響應(yīng)強(qiáng)度系數(shù)的概念,通過計算不同年份的標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)等指標(biāo)來表征不同地區(qū)產(chǎn)業(yè)演變的就業(yè)響應(yīng)絕對差異和相對差異,進(jìn)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(chǎn)業(yè)演變的就業(yè)響應(yīng)強(qiáng)度系數(shù),ri表示某一產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口,R表示三次產(chǎn)業(yè)總就業(yè)人口,gi表示某一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值,G表示三次產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值。當(dāng)0.9<Ki<1.1時,就業(yè)對產(chǎn)業(yè)的響應(yīng)強(qiáng)度大,兩者匹配度高;當(dāng)1.1<Ki<1.5或0.5<Ki<0.9時,兩者不匹配;當(dāng)Ki<0.5或Ki>1.5時,兩者極不匹配。

      其中:SD表示標(biāo)準(zhǔn)差,CV代表變異系數(shù),二者值越大,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變的就業(yè)響應(yīng)絕對(或相對)差異越大。

      最后,分析影響機(jī)制。在了解了產(chǎn)業(yè)與就業(yè)匹配的現(xiàn)狀和變化規(guī)律之后,需要深入挖掘其作用機(jī)制。通常選取經(jīng)典回歸模型進(jìn)行定量研究,但經(jīng)典回歸模型的自變量和因變量間沒有空間特性,其分析結(jié)果不隨空間位置的不同而發(fā)生變化。而產(chǎn)業(yè)和就業(yè)分布及其影響因子卻多數(shù)具有區(qū)位選擇的空間特性,并呈現(xiàn)一定的自相關(guān)性,這種空間依賴關(guān)系的存在打破了傳統(tǒng)經(jīng)典統(tǒng)計分析中的基本假設(shè),因此有必要應(yīng)用空間回歸模型研究空間變量間的關(guān)系:

      其中:y是所研究區(qū)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(chǎn)業(yè)與就業(yè)的匹配度現(xiàn)狀分析

      學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為,產(chǎn)業(yè)與就業(yè)具有一定關(guān)聯(lián),但由于選取的研究區(qū)域、發(fā)展階段和方法不同,導(dǎo)致最終的結(jié)論不盡相同。本文應(yīng)用結(jié)構(gòu)偏離度和雙變量空間自相關(guān)方法,在結(jié)構(gòu)和空間兩方面度量長三角產(chǎn)業(yè)與就業(yè)的匹配度現(xiàn)狀。

      2.1 產(chǎn)業(yè)與就業(yè)的結(jié)構(gòu)匹配分析

      產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)均表現(xiàn)為“二三一”結(jié)構(gòu),且各產(chǎn)業(yè)匹配度較好。2010年,長三角三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值分別為3 887億元、42 582億元和38 580億元,三次產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口分別為2 196萬人、5 476萬人和4 563萬人,均呈現(xiàn)出“二三一”的結(jié)構(gòu),三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度分別為-0.13、0.06和0.08。按照匹配標(biāo)準(zhǔn),第二、三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率高,吸引了大量就業(yè)人口,同時,產(chǎn)業(yè)與就業(yè)的匹配處于均衡狀態(tài);第一產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率低,產(chǎn)業(yè)人口大量流出,就業(yè)與產(chǎn)業(yè)的匹配處于微偏離狀態(tài)。

      2.2 產(chǎn)業(yè)與就業(yè)的空間匹配分析

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

      為了進(jìn)一步分析具體空間上就業(yè)與產(chǎn)業(yè)之間的耦合性,分別計算總產(chǎn)業(yè)和第一、二、三產(chǎn)業(yè)間的局部雙變量空間自相關(guān)指數(shù)(圖1)??偖a(chǎn)業(yè)中,上海、南京、杭州等長三角中部發(fā)達(dá)城市表現(xiàn)為“高就業(yè)-高產(chǎn)值”特點(diǎn),蘇北相對欠發(fā)達(dá)地區(qū)表現(xiàn)為“低就業(yè)-低產(chǎn)值”,其余地區(qū)為低匹配區(qū)(“高—低”和“低—高”)。第一產(chǎn)業(yè)中,大部分地區(qū)表現(xiàn)為低匹配特點(diǎn),蘇州、杭州、寧波等是“高就業(yè)-高產(chǎn)值”地區(qū),舟山是“低就業(yè)-低產(chǎn)值”地區(qū);第二產(chǎn)業(yè)中,上海、南京、杭州等表現(xiàn)為“高就業(yè)-高產(chǎn)值”特征,“低就業(yè)-低產(chǎn)值”城市分布在江蘇東北部、浙江北部;第三產(chǎn)業(yè)的整體分布態(tài)勢與第二產(chǎn)業(yè)相似??傮w而言,“高—高”匹配區(qū)分布在中部,“低—低”匹配區(qū)分布在北部,低匹配區(qū)大多出現(xiàn)在南部;并且高匹配區(qū)(“高—高”和“低—低”)所占比例低于低匹配區(qū),產(chǎn)業(yè)與就業(yè)的空間匹配度較差。

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

      總體而言,產(chǎn)業(yè)與就業(yè)的結(jié)構(gòu)匹配較好,這與區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平和階段密切相關(guān);兩者的空間匹配較差,原因在于部分城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑搖擺及就業(yè)反饋?zhàn)饔脺蟆?/p>

      3 就業(yè)響應(yīng)的演變與格局特征

      以上分析了長三角產(chǎn)業(yè)與就業(yè)在結(jié)構(gòu)和空間上的匹配度及其產(chǎn)生的原因,需要進(jìn)一步分析新世紀(jì)以來兩者的匹配度具有何種規(guī)律、是否趨于合理。本文引入就業(yè)響應(yīng)系數(shù)的概念,從時間和空間兩個維度、整體和局部兩個角度,總結(jié)長三角就業(yè)響應(yīng)的演變特征,以此表征產(chǎn)業(yè)與就業(yè)匹配度的變動規(guī)律。

      3.1 匹配度的演變與格局特點(diǎn)

      (1)第一產(chǎn)業(yè)匹配度減弱,第二、三產(chǎn)業(yè)匹配度增強(qiáng)。第一產(chǎn)業(yè)響應(yīng)系數(shù)由2000年的3.59增至2005年的3.90,進(jìn)而增至2010年的3.97;第二產(chǎn)業(yè)響應(yīng)系數(shù)由2000年的0.64增至2005年的0.73,再增至2010年的0.88;第三產(chǎn)業(yè)響應(yīng)系數(shù)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(chǎn)業(yè)響應(yīng)系數(shù)基本逐年增長,但由于第一產(chǎn)業(yè)系數(shù)偏離1,第二、第三產(chǎn)業(yè)系數(shù)接近1,故第一產(chǎn)業(yè)的匹配度越來越差,第二、三產(chǎn)業(yè)的匹配度逐年增高,且第三產(chǎn)業(yè)的匹配度整體高于第二產(chǎn)業(yè)。原因可歸納為區(qū)域外勞動力對本地農(nóng)村勞動力在第二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)產(chǎn)生了“擠出效應(yīng)”。

      (2)發(fā)達(dá)地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)的匹配度較低,第二、三產(chǎn)業(yè)匹配度較高;欠發(fā)達(dá)地區(qū)相反。2010年各城市第一產(chǎn)業(yè)響應(yīng)系數(shù)的總體空間格局為江蘇和浙江兩省北部響應(yīng)系數(shù)低,兩省南部及上海響應(yīng)系數(shù)高,其中最低的是宿遷(1.77),最高的是上海(5.11)。第二產(chǎn)業(yè)響應(yīng)系數(shù)整體分布格局為南北響應(yīng)系數(shù)低,中部響應(yīng)系數(shù)高,其中較低的是麗水(0.50),較高的是寧波(1.01)。第三產(chǎn)業(yè)響應(yīng)系數(shù)格局為江蘇中部、浙江北部和上海響應(yīng)系數(shù)較高,江蘇北部和浙江中部響應(yīng)系數(shù)較低,金華的響應(yīng)系數(shù)(0.72)最低,上海的響應(yīng)系數(shù)(0.98)最高(圖3)。由此可見,發(fā)達(dá)地區(qū)就業(yè)響應(yīng)系數(shù)較高,欠發(fā)達(dá)地區(qū)較低。但根據(jù)響應(yīng)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn),發(fā)達(dá)地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)的匹配度較低,第二、三產(chǎn)業(yè)的匹配度較高;欠發(fā)達(dá)地區(qū)第一產(chǎn)業(yè)匹配度較高,第二、三產(chǎn)業(yè)匹配度較低。

      圖2 2000-2010年長三角就業(yè)響應(yīng)系數(shù)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(qū)際差異演變與格局特點(diǎn)

      (1)第一產(chǎn)業(yè)匹配的區(qū)際差異增大,第二、三產(chǎn)業(yè)區(qū)際差異減小。絕對差異方面,第一產(chǎn)業(yè)響應(yīng)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差從2000年的1.34增至2005年的1.71,再減至2010年的1.37,表現(xiàn)為曲線增長態(tài)勢;第二、三產(chǎn)業(yè)表現(xiàn)為逐年遞減趨勢,其中,第二產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差從2000年的0.16減至2005年的0.15,進(jìn)而減至2010年的0.14;第三產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差從2000年的0.16減至2005年的0.14,進(jìn)而減至2010年的0.09(圖4)。各產(chǎn)業(yè)響應(yīng)系數(shù)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(chǎn)業(yè)地區(qū)間產(chǎn)業(yè)和就業(yè)的匹配度差異先增強(qiáng)后減弱,但總體表現(xiàn)為增強(qiáng),這與城市間農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化和機(jī)械化水平逐漸拉大有關(guān);第二、三產(chǎn)業(yè)地區(qū)間的匹配度差異逐年減弱,源于地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異逐年縮小。

      圖3 2010年各城市第一、二、三產(chǎn)業(yè)就業(yè)響應(yīng)系數(shù)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(yè)響應(yīng)強(qiáng)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(qū)間差異處于全國較低水平,地區(qū)間發(fā)展較均衡。在絕對差異方面,2010年全國第一產(chǎn)業(yè)響應(yīng)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差為1.43,比長三角高0.06;第二產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差0.19,比長三角高0.05;第三產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差0.12,比長三角高0.03。在相對差異方面,全國第一產(chǎn)業(yè)變異系數(shù)與長三角持平,第二產(chǎn)業(yè)變異系數(shù)比長三角高0.18,第三產(chǎn)業(yè)變異系數(shù)比長三角高0.03。此外,與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相當(dāng)?shù)闹榻侵尴啾?,無論在絕對差異還是相對差異方面,長三角地區(qū)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(chǎn)業(yè)演變的就業(yè)響應(yīng)受到眾多因素的影響,本文在借鑒以往研究成果的基礎(chǔ)上[17,18],考慮正負(fù)兩方面作用,將影響因素分為經(jīng)濟(jì)、背景、人力資本和生態(tài)四方面(表1)。

      (1)經(jīng)濟(jì)因素:主要包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、區(qū)域投資和區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度。1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平:它不僅是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的根本動力,也是就業(yè)人口轉(zhuǎn)變的催化劑。長三角地區(qū)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(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和就業(yè)人口也隨之增加。2)區(qū)域投資:長三角憑借完善的基礎(chǔ)設(shè)施、便捷的交通和優(yōu)惠的政策,吸引了大量資金,進(jìn)而提高管理水平和技術(shù)能力,推動了產(chǎn)業(yè)和就業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級。但在不同產(chǎn)業(yè)和地區(qū)間存在的投資差異以及重復(fù)投資和重復(fù)建設(shè)等問題,在一定程度上會制約產(chǎn)業(yè)發(fā)展,阻礙就業(yè)演進(jìn)。3)區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度:該值越大,產(chǎn)業(yè)的發(fā)展動力越足,就業(yè)越充分,產(chǎn)業(yè)與就業(yè)的匹配度越高。本文引入?yún)^(qū)域開發(fā)強(qiáng)度指數(shù)來表征區(qū)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(qū)的開發(fā)強(qiáng)度指數(shù)、生產(chǎn)總值、就業(yè)人口數(shù)量和土地面積。

      (2)背景因素:主要包括交通基礎(chǔ)設(shè)施、市場發(fā)育程度、城市發(fā)展水平和全球化。1)交通基礎(chǔ)設(shè)施:近年來,長三角交通條件不斷完善,區(qū)際和城際間的聯(lián)系日趨緊密,尤其是高鐵、高速通道和跨江大橋的建設(shè)促進(jìn)了區(qū)域內(nèi)外要素的自由流動。2000-2010年公路貨運(yùn)量的年均增長率為8.05%,為產(chǎn)業(yè)和就業(yè)空間格局的演變奠定了良好的物流基礎(chǔ)。2)市場發(fā)育程度:它是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的源泉,對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的資源起調(diào)節(jié)和配置作用,市場發(fā)育越完善,經(jīng)濟(jì)發(fā)展就越快,產(chǎn)業(yè)與就業(yè)的發(fā)展越和諧。3)城市發(fā)展水平:新世紀(jì)以來,長三角各城市的開發(fā)建設(shè)異常迅速,以舊城改造、新城建設(shè)和開發(fā)區(qū)建設(shè)為主的城市發(fā)展一方面推動了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)空間布局,促進(jìn)了就業(yè);另一方面也破壞了原有生產(chǎn)基礎(chǔ)和環(huán)境,擾亂了正常的生產(chǎn)秩序,阻礙了產(chǎn)業(yè)和就業(yè)的演進(jìn)。4)全球化:主要體現(xiàn)在外資和外貿(mào)兩方面,通過引進(jìn)外資和對外貿(mào)易可以積累資本、拓展市場,進(jìn)而帶動產(chǎn)業(yè)和就業(yè)的發(fā)展。本文以i地區(qū)實(shí)際利用外資額(FCi)代表外資,用貨物進(jìn)出口總額(IEi)代表外貿(mào),兩者的綜合(全球化指數(shù)Gi)表征全球化水平,計算公式如下:

      (3)人力資本因素:科學(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力,長三角大量技術(shù)人才的集聚會推動產(chǎn)業(yè)升級,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)和就業(yè)向高端化發(fā)展。本文以人力資源指數(shù)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(qū)人力資源指數(shù)、專業(yè)技術(shù)人才數(shù)量和教育投入資金額。

      (4)生態(tài)因素:生態(tài)環(huán)境是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的控制因素,當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展觸及生態(tài)安全時,會促使產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整及在空間上轉(zhuǎn)移,因此會改變產(chǎn)業(yè)的原有發(fā)展路徑,進(jìn)而影響就業(yè)狀況。

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

      4.2 各因子貢獻(xiàn)度的定量分析

      以上對經(jīng)濟(jì)、背景、人力資本和生態(tài)四方面因素中所包含的9個變量進(jìn)行了理論預(yù)期的分析,此外,空間距離也會對響應(yīng)強(qiáng)度產(chǎn)生一定影響。在考慮空間權(quán)重的基礎(chǔ)上,為了確定各因子的貢獻(xiàn)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(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)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(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通發(fā)達(dá)程度、全球化程度和區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度4個變量起正作用,總貢獻(xiàn)度為0.929;區(qū)域投資水平、城市發(fā)展水平和生態(tài)環(huán)境3個變量起負(fù)作用,總貢獻(xiàn)度為-0.509。2005年,共有6個變量影響匹配度,區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度、市場發(fā)育程度、人力資源豐富度和城市發(fā)展水平等4個變量起正作用,總貢獻(xiàn)度為1.362;區(qū)域投資水平和生態(tài)環(huán)境2個變量起負(fù)作用,總貢獻(xiàn)度為-0.347。2010年,共有8個變量起作用,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通發(fā)達(dá)程度、全球化程度、區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度、市場發(fā)育程度、人力資源豐富度和城市發(fā)展水平7個變量起正作用,總貢獻(xiàn)度為4.53;只有生態(tài)環(huán)境1個變量起負(fù)作用,貢獻(xiàn)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(xiàn)度具有以下特點(diǎn):1)各年份中,變量的正作用貢獻(xiàn)度明顯高于負(fù)作用貢獻(xiàn)度,且隨著時間變化,變量的正作用貢獻(xiàn)度越來越大,負(fù)作用貢獻(xiàn)度越來越小,兩者的綜合正作用越來越強(qiáng);2)市場發(fā)育程度、區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度和人力資源對匹配度的影響較大;3)區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度、城市化水平和生態(tài)環(huán)境3個變量對各年份匹配度均產(chǎn)生作用,且越來越強(qiáng),其中區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度表現(xiàn)為正作用,生態(tài)環(huán)境起負(fù)作用。

      5 結(jié)論與建議

      在產(chǎn)業(yè)與就業(yè)的匹配度現(xiàn)狀方面:由于長三角產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整較早,至2010年各產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平及其對就業(yè)的吸納能力相對穩(wěn)定,因而各產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)匹配度較高;但受到各城市產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑搖擺和就業(yè)反饋?zhàn)饔脺蟮挠绊懀臻g匹配度較低。在產(chǎn)業(yè)與就業(yè)的匹配特征方面:第一產(chǎn)業(yè)的匹配度逐年減弱,區(qū)際差異逐漸增大;第二、三產(chǎn)業(yè)匹配度逐年增強(qiáng),區(qū)際差異逐漸減??;發(fā)達(dá)地區(qū)的匹配度較高,欠發(fā)達(dá)地區(qū)匹配度較低。該區(qū)匹配度的地區(qū)間差異低于珠三角地區(qū),地區(qū)間發(fā)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(xiàn)率大于負(fù)貢獻(xiàn)率,且綜合正效應(yīng)逐年增強(qiáng);市場發(fā)育程度、區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度和人力資源3個因素對匹配度的影響較大;區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度、城市化水平和生態(tài)環(huán)境3個變量對各年份匹配度均產(chǎn)生作用,其中區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度表現(xiàn)為正作用,生態(tài)環(huán)境起負(fù)作用。

      基于以上研究結(jié)論,建議從以下方面完善現(xiàn)有的匹配狀況。首先,要明確定位各城市的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè),通過土地政策、財稅政策等措施指引產(chǎn)業(yè)的發(fā)展方向,進(jìn)而引導(dǎo)就業(yè)人口的遷移和流動。其次,縮小劣勢產(chǎn)業(yè)的規(guī)模,將相關(guān)產(chǎn)業(yè)外包出去,同時輸出剩余勞動力。發(fā)達(dá)地區(qū)的發(fā)展應(yīng)以高端服務(wù)業(yè)為主,盡量將農(nóng)業(yè)和制造業(yè)轉(zhuǎn)移或外包到相對欠發(fā)達(dá)地區(qū),提高發(fā)達(dá)地區(qū)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的比例;欠發(fā)達(dá)地區(qū)在承接轉(zhuǎn)移產(chǎn)業(yè)的同時,要提升機(jī)械化和現(xiàn)代化程度,提高產(chǎn)業(yè)的勞動生產(chǎn)率。各城市要通過產(chǎn)業(yè)政策發(fā)展各自的優(yōu)勢產(chǎn)業(yè),進(jìn)而引導(dǎo)就業(yè)人口合理布局,達(dá)到產(chǎn)業(yè)與就業(yè)均衡發(fā)展的目的。第三,重視對匹配度產(chǎn)生作用的因素,特別是影響力較大的因素,應(yīng)盡量發(fā)揮正作用的效果,避免負(fù)作用的效果。最后,要積極推動長三角區(qū)域一體化的發(fā)展,使長三角地區(qū)統(tǒng)一規(guī)劃、統(tǒng)一發(fā)展,減小區(qū)域統(tǒng)籌發(fā)展和要素自由流動的阻力。

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