中國就業結構與產業結構協調性的時空格局演化

夏四友，趙 媛，1b，許 昕，劉笑杰

（1.南京師范大學 a.地理科學學院，江蘇 南京 210023；b.金陵女子學院，江蘇 南京 210097；2.蘭州大學 資源環境學院，甘肅 蘭州 730000）

一、引 言

在經濟結構轉型發展過程中，就業結構與產業結構是相輔相成的兩大基礎，兩者協調發展對促進區域經濟可持續發展和構建現代經濟體系具有重要意義。一方面勞動力在不同產業部門間優化配置會促進產業結構的優化升級，而產業結構的優化升級不僅能促進勞動力在產業間轉移，還可提高勞動力素質。另一方面就業結構變動通過改變勞動者的收入結構和需求結構，進而可以促進居民消費結構層次的升級［1］。2019年《政府工作報告》指出，當前和今后一段時期，我國就業總量壓力不減、結構性矛盾凸顯，新的影響因素還在增加，必須把就業擺在更加突出位置。這就亟須加快調結構、轉方式，促進就業結構與產業結構的優化升級以保證區域經濟的可持續發展［2-3］。在經濟轉型的大背景下，測度就業結構與產業結構協調度并識別時空格局動態過程變化，對于把握就業結構與產業結構發展態勢，構建現代化經濟體系具有重要意義。

國內學者對就業結構與產業結構協調性的相關研究多聚焦于國家［4-5］、區域［6-7］、省際［8-9］、市域［1，10］等空間尺度。研究內容上主要包括就業結構與產業結構協調度測算與預測［11］、產業結構演變對就業的影響［12-13］、優化就業結構與產業結構的策略研究［4，9］等，比較勞動生產率［14］、就業彈性［15］、結構偏離度［16］、灰色關聯度［17］、相似系數［18］等方法常用來測算就業結構與產業結構協調度或均衡度，從居民消費支出［19］、可持續發展［20］勞動力供求形勢轉變［21］及經濟學和人性哲學［22］等視角考察就業結構與產業結構的協調關系。近年來，部分學者開始從空間視角探討就業結構與產業結構協調性問題，如秦琴等發現重慶市三大經濟區域的就業結構與產業結構協調系數呈渝中區—黔江區的梯度分布態勢，空間差異明顯［23］；單良等指出中國就業結構與產業結構協調性在空間上表現為東部沿海地區協調性最高，中部地區次之，西部地區較低的空間分布格局［3］。

總結發現，現有研究中以地理視角為切入點探討就業結構與產業結構協調性時空動態演變過程的研究相對缺乏，且目前對于兩者協調度的時間過程與空間格局分析大多是分離的，無論是數理統計還是空間表達都僅能從單一視角揭示就業結構與產業結構協調度的時空特征。鑒于此，本文在測算1997-2017年中國內地31個省域就業結構與產業結構協調度的基礎上引入探索性時空數據分析(ESTDA)框架，綜合集成ESDA、LISA時間路徑、時空躍遷和標準差橢圓等方法，利用時空交互的方法整合時間與空間維度分析就業結構與產業結構協調度的時空動態特征，以期為因地制宜制定經濟協調發展政策提供參考借鑒。

二、研究方法與數據來源

（一）研究方法

1.就業結構與產業結構協調系數（CEI）

本文用就業結構與產業結構協調系數來表征就業結構與產業結構協調狀況，就業結構與產業結構協調系數的表達式為［3，23］：

其中，CEI為就業結構與產業結構協調系數；Ei為第i產業就業人數占總就業人數的比重；Ii為第i產業產值占總產值的比重；0≤CEI≤1。CEI越大，表明產業就業結構與產業結構的協調性越好；CEI越小，表明就業結構與產業結構的協調性越差。

2.探索性空間數據分析（ESDA）

ESDA用于反映地理要素的空間相關特征［24］。在測算CEI基礎上采用Global Moran's I進行全局自相關分析，從全局視角考察CEI的總體變化特征。

3.LISA時間路徑

LISA時間路徑可用來反映中國CEI的局部時空協同變化特征［25］。省域i的CEI在Moran's I散點圖中的時間路徑可看作一組向量［（yi，1，yLi，1），（yi，2，yLi，2），…，（yi，t，yLi，t）］［26］。其中，yi，t為i省在t年的CEI標準化值，yLi，t為 i省在 t年的空間滯后量。LISA時間路徑的幾何特征通常用相對長度（N?i）和彎曲度（Di）表示，二者的計算公式分別為［27］：

其中，n為省域單元數量；T為年度間隔；Li，t為i省在第 t年的 LISA 坐標（yi，t，yLi，t）；d（Li，t，Li，t+1）為 i省從第t年到 t+1 年移動距離；d（Li，t，Li，T）為 i省從第 t年到末年移動距離。N?i（Di）越大，表示i省CEI局部空間結構的動態性（局部空間依賴方向上的波動性）越強，反之越穩定。

4.LISA時空躍遷

LISA時空躍遷可用于揭示地理現象的空間依賴性。轉移概率矩陣和時空躍遷可用來描述Local Moran's I散點圖在不同局部類型間演化的過程［28］。Rey將時空躍遷劃分為 Type0、Type1、Type2和 Type3四種類型［29］，分類標準見表1所列。

Type3又可分為 Type3A（HHt→LLt+1、LLt

→HHt+1）和Type3B（HLt→LHt+1、LHt

→HLt+1），前者表示省域與鄰域的躍遷方向一致，后者表示二者躍遷方向相反。Rey采用時空流動與時空凝聚來表征研究對象的空間格局路徑依賴和鎖定特征［30］，二者可表示為：

其中，Type1、Type2和Type3A分別表示Type1、Type2和Type3A的躍遷數；在本文中，m=（2017-1997）×31=620。

表1 時空躍遷類型

5.標準差橢圓（SDE）

標準差橢圓能夠從全局、空間視角定量揭示地理要素空間分布的中心性、展布性、方向性和空間形態等優點，其基本參數包括重心、旋轉角、長軸標準差和短軸標準差［31-32］，本文采用標準差橢圓揭示中國CEI的空間分布格局。

（二）數據來源

本文選取的基本數據主要來自1998-2018年《中國統計年鑒》及對應年份的各省域統計年鑒。因2011-2013年黑龍江省三次產業就業人數的數據缺失，本文參照已有研究［3］，以黑龍江省1997-2010年和2014-2016年的黑龍江省三次產業就業人數數據為基礎，通過插值法計算得到2011-2013年黑龍江省三次產業就業人數數據。限于數據的可得性，本文研究區未包括香港、澳門和臺灣地區。

三、結果與分析

（一）中國CEI時空變化特征

1.CEI的時序變化趨勢

1997-2017年中國CEI整體呈“先降后升”的趨勢（圖1）。具體可劃分為2個階段：①第一階段為1997-2003年，中國CEI由1997年的0.782下降到2003年的0.734，下降了0.048，為研究時段最低值，主要由就業結構與產業結構的“非同步”演進導致。從第一產業角度看，1997-2003年中國第一產就業人口比重始終維持在50%左右，呈現居高不下態勢，而第一產業比重由18.3%持續降至12.8%，出現第一產業就業結構與產業結構“錯位”現象；從第二產業角度看，受國有企業改革影響，1997-2003年中國第二產業就業人口比重由23.7%下降到21.6%，呈現穩步下降態勢，而第二產業比重基本維持在46%左右，也出現就業結構與產業結構“錯位”現象，導致該階段中國CEI呈現逐年下降態勢。②第二階段為2003-2017年，中國CEI呈穩步上升態勢，由0.734上漲至0.934。2003年以后，國家出臺相應的稅收減免、工商登記等優惠政策，激發了社會就業活力，促使下崗人員逐步向服務業轉移，此外隨著機械化、人工智能化生產技術在工業生產領域的應用釋放了大量勞動力，促使第二產業勞動力逐步向服務業領域轉移，導致CEI呈增長態勢。

圖1 1997-2017年中國CEI變化趨勢

將我國大陸31個省域劃分為東、中、西三大地帶（1）。發現三大地帶CEI形成了“東—中—西”階梯式遞減分異格局。究其原因，主要在于東部地區區位優勢明顯，經濟發達，在產業結構轉型升級的同時促使勞動力不斷向第二、第三產業轉移，CEI保持在領先水平。廣大中西部地區就業結構的重心停留在以第一產業為主導的農業部門，工業部門從業人員數量相對較少，而經濟增長的主要動力是以能源資源、裝備制造等第二產業主導的工業部門，第二產業產值占總產值的比重較大，導致中西部地區CEI偏低。

2.中國省域CEI的空間分布變化

基于ArcGIS10.2軟件，并借鑒空間四分位圖的表現形式［33］，將1997年、2007年、2017年省域的CEI劃分為低協調區、較低協調區、中度協調區、較高協調區和高協調區（圖2）。

1997-2017年中國CEI的空間分布發生了較大變化。①1997-2007年38.71%的省域向低等級轉移，22.58%的省份向高等級轉移，說明該時期中國CEI呈下降態勢。各等級省份之間的轉移路徑比較復雜，但以遞次轉移為主，其中，有48.39%的省域呈現遞次轉移，僅有12.90%的省域呈跨越式轉移。②2007-2017年58.06%的省域向高等級轉移，無省域向低等級轉移，說明該時期中國CEI呈普遍上升態勢。各等級在省份之間的轉移路徑仍以遞次轉移為主，其中，有45.16%的省域呈遞次向高等級轉移，僅有12.90%的省域表現為跨越式向高等級轉移。總體來看，1997-2017年東部地區CEI基本為高協調區與較高協調區；中部地區則由以較高協調區及中度協調區為主轉為以較高協調區為主；西部地區則以中度協調區、低協調區為主轉變為以較高協調區及中度協調區為主，低協調區2017年消失。

圖2 1997年、2007年和2017年中國CEI的空間分布

從空間分布看：①1997-2007年中國CEI不同協調類型省域的空間分布變化較大，兩極分化趨勢明顯。其中，高協調區向東部沿海集聚，形成京—津以及條帶分布的蘇—滬—浙—閩—粵兩個分布區；較高協調區大幅收縮，形成川、“S”形分布的遼—冀—魯—皖—贛—湘以及瓊三個分布區；中度協調區由相對集中趨于分散，形成疆—青—藏、寧、晉—豫—鄂—渝、桂、黑—吉五個分布區；低協調和較低協調區呈現擴張態勢，低協調區形成滇—黔和甘兩個分布區，較低協調區集中分布在陜—蒙兩省域。②2007-2017年不同協調類型省域空間分布較2007年出現明顯變化，高協調區空間分趨于分散，主要分布在東部的黑、遼、京—津、魯—蘇—滬—浙—閩—粵—瓊和西部的渝，較高協調區形成疆—青—藏—川、蒙—晉—冀—吉—豫—鄂—湘—皖兩個分布區，陜—寧和滇—桂形成中度協調區以及黔—甘形成較低協調區。

（二）中國CEI時空格局演化特征

1.中國CEI格局總體特征

1997-2017年中國省域CEI全局Moran'sI指數均為正值，且均通過了5%水平上顯著性檢驗（圖3），說明中國省域CEI呈顯著的空間正相關關系。1997-2017年中國CEI全局Moran'sI指數整體呈波動上升趨勢，其中1997-2010年Moran'sI值從0.337波動上升到0.632，表明中國CEI空間相關顯著性和趨同性不斷增強，空間差異逐漸縮小；2010-2017年Moran'sI值從0.632下降到0.535。表明中國CEI空間趨同性呈減弱態勢，空間差異逐漸增大。

圖3 1997-2017年中國省域CEI全局莫蘭指數

2.中國CEI時間路徑幾何特征

采用自然間斷點法將時間路徑相對長度由低到高劃分成低相對長度、較低相對長度、較高相對長度、高相對長度，并對LISA時間路徑相對長度進行可視化表達（圖4a）。中國就業結構與產業結構協調性LISA時間路徑移動相對長度處于低相對長度和較低相對長度的省域有17個，占省域總數的54.84%，表明中國CEI整體空間格局較為穩定（低相對長度省域的局部空間結構表現為穩定的CEI局部空間結構特征，占比16.13%，包括京、津、冀、閩和粵；遼、魯、晉、豫、皖、蘇、滬、浙、贛、桂、瓊、川為較低相對長度省域，占比38.71%，表現為較穩定的CEI局部空間結構）；吉、蒙、陜、寧、甘、青、新、藏、滇、渝、湘和鄂為較高相對長度省域，占比38.71%，表現為較強的CEI局部空間結構動態性；高相對長度省域的局部空間結構表現為強烈的CEI局部空間結構動態性，占比6.45%，包括黑和黔。總體上看，LISA時間路徑移動相對長度總體呈東部向中西部遞增趨勢，東部地區CEI局部空間結構較穩定，而中西部地區CEI的局部空間結構的動態性明顯。

同樣采用自然間斷點法將時間路徑彎曲度由低到高劃分成低彎曲度、較低彎曲度、較高彎曲度和高彎曲度，并對LISA時間路徑彎曲度進行可視化表達（圖4b）。中國就業結構與產業結構協調性LISA時間路徑移動彎曲度處于低彎曲度和較低彎曲度的省域有16個，占省域總數的51.61%，表明中國CEI局部空間依賴方向上的波動性較弱（CEI低彎曲度省域的局部空間依賴變化過程波動性最弱，占比19.35%，包括魯、蘇、滬、浙、閩和渝；吉、遼、蒙、甘、滇、黔、桂、粵、贛和皖為較低彎曲度省域，占比32.26%，表現為較微弱的CEI的局部空間依賴變化過程）；青、藏、川、寧、瓊、湘、鄂、豫、京、津、冀、黑為較高彎曲度省域，具有波動性較強的CEI局部空間依賴變化特征，占省域總數的38.71%；新、陜和晉為高彎曲度省域，具有最強波動性的CEI局部空間依賴變化過程，占省域總數的9.68%。總體而言，低彎曲度省域集中在東部沿海和中部少數省域，而高彎曲度省域主要分布在中西部地區。

圖4 中國CEI的LISA時間路徑空間分布

3.中國CEI時間路徑移動方向

LISA時間路徑移動方向可以分析中國CEI空間格局變化空間整合性。基于移動方向平均水平將其分成4種類型：贏—贏型（0°～90°），輸—贏型（90°～180°），輸—輸型（180°～270°），贏—輸型（270°～360°）。其中，贏—贏型表示省域及相鄰省域的CEI具有高增長趨勢，輸—贏型表示省域CEI呈低增長趨勢，而相鄰省域呈高增長趨勢；輸—輸型表示省域及相鄰省域的CEI均呈低增長趨勢；贏—輸型表示省域CEI呈高增長趨勢而相鄰省域呈低增長態勢。贏—贏型和輸—輸型也叫協同增長型，表示省域及其相鄰省域CEI呈整合的空間動態性。

整體來看，協同增長型省域共有16個，占中國省域的51.61%，表明研究期內中國CEI空間格局演化具有較強的空間整合性（圖4c）。其中，協同增長型中，高增長與低增長型省域分別有7個和9個，占比為43.75%和56.25%。說明中國CEI協同低增長型省域占據較大比重。從各省域CEI移動方向空間分布來看，東部的魯—豫—蘇—皖—浙—閩和西部的川為協同高增長型省域，呈現協同高速增長特征。而協同低增長型的省域主要集中在南部的桂—湘、北部的疆—甘—蒙—陜—晉—吉—遼，呈現2個協同低速增長核心特征。而呈現反向增長方向（90°～180°和270°～360°）的省域大多混合分散分布在協同增長型省域之間。

4.中國CEI的LISA時空躍遷特征

進一步采用轉移概率矩陣和時空躍遷來描述中國省域CEI局部空間關聯類型的轉移特征和演化過程。中國省域CEI空間凝聚較強，空間格局穩定，路徑依賴和鎖定特征明顯。最普遍的躍遷是類型Type0（表2），表明多數省域CEI在1997-2017年內均未發生顯著的時空躍遷，研究時段內Moran's I散點保持在同一象限內（Type0）的概率達93.6%，在研究時段內Moran's I散點圖的空間穩定性（時空凝聚）為0.940，時空流動僅為0.060；在Type3的躍遷類型中，除HLt→LHt+1和LHt→HLt+1的遷移概率為 0.033 和 0.039 外，HHt→LLt+1、LLt→HHt+1均未出現躍遷，證明中國省域CEI分布具有較強的轉移惰性，即CEI的空間格局表現出路徑依賴和鎖定特征，CEI分布的空間凝聚很強，空間格局穩定，各省域在短期內難以改變其當前的CEI分布狀況。

表2 1997-2017年中國CEI的時空躍遷矩陣

（三）中國CEI空間分布格局

利用ArcGIS10.2軟件對中國CEI進行標準差橢圓分析，得到中國CEI標準差橢圓分布（圖5）和參數變化特征（表3）。從重心的分布看，1997-2017年中國 CEI重心在 112.010°～112.236°E 與33.354°～33.644°N之間變動，大致落于河南省洛陽市境內，并位于中國幾何中心（103.50°E，36°N）的東南方向，表明中國東南部省域CEI保持在較高水平。其主要原因在于東南沿海省域經濟發達，產業結構保持在較高水平，且區域內勞動密集型產業發展迅速，吸引了大批勞動力，使東南各省的CEI不斷提升。另外，廣大中西部地區經濟發展過程中面臨人口流失及產業結構轉型升級困境也導致中國CEI的重心整體位于中國幾何中心的東南方向。

圖5 中國CEI標準差橢圓分布

表3 中國CEI標準差橢圓參數變化

從重心遷移軌跡看，1997-2017年中國CEI重心總體向西南方向移動了16.34 km。具體來看：1997-2007年重心向東南方向遷移了34.10 km；2007-2010年重心向西南方向遷移了16.84 km，該階段中國經濟結構調整的重心仍在南部地區，但出現了向西移動的勢頭。隨著東南沿海經濟的發展，土地價格和勞動力成本不斷攀升，推動部分勞動密集型產業向中西部地區轉移，導致中西部地區CEI出現向好發展的態勢；2010-2013年重心向東北方向移動了17.157 km，主要的原因是隨著京津冀協同發展戰略和東北振興戰略的實施，導致京津冀地區和東北地區產業結構向更高水平轉移，對勞動力的就業吸納能力顯著提高；2013-2017年重心向西北方向遷移21.192 km，說明近年來東南沿海地區的經濟結構調整趨于完善，CEI演變速度放緩，同時受政策導向的影響，尤其是西部大開發和“一帶一路”倡議的實施促進中西部省域的經濟發展，致使CEI上升。

從旋轉角θ的變化看，研究期內中國CEI呈現“東北—西南”的空間分布格局，但旋轉角θ整體上呈波動增大的趨勢，表明“東北—西南”的分布格局具有強化傾向。首先從1997年的52.947°增加到2003年的57.359°，然后減小到2013年的55.650°，表明2003-2013年中國CEI“東北—西南”的分布格局有所弱化，最后增加到2017年的56.827°。

從主軸方向看，1997-2017年中國省域CEI主半軸標準差總體呈現先下降后回升的變化趨勢，由1997年的1 208 km下降至2010年的1 168.42 km，表明CEI整體上在“東北—西南”方向上出現極化，主要原因在于廣大中西部地區經濟基礎薄弱，產業結構層次與水平較低，對就業人口的吸納能力與東部沿海相差甚遠，雖然進入21世紀以來西部大開發、中部崛起和振興東北老工業基地等戰略的實施使中西部地區經濟有了較快的發展，但與東南部省域的相對差距仍處于擴大階段，由此導致CEI差距也在增大。2010-2017年主半軸標準差由1 168.42 km上升到1 201.13 km，表明該時段中國CEI在“東北—西南”方向上呈分散態勢，主要是隨著西部大開發、中部崛起和振興東北老工業基地等戰略深入貫徹實施，廣大中西部地區經濟取得較快發展，產業結構層次與水平不斷向好發展，對人口的就業吸納能力日益上升，導致CEI上升加快。從短軸方向看，短半軸標準差由1997年的1 064.87 km下降到2017年的1 059.85 km，表明CEI在“東北—西南”方向上出現極化，其中1997-2010年輔半軸標準差由1 064.87 km降到1 046.02 km，表明該時段CEI在東北—西南方向上出現極化，原因在于江滬浙等東部沿海省域的CEI保持在較高水平，而甘、青等西北內陸省域的CEI增長緩慢；2010-2017年輔半軸標準差由1 046.02 km上升到1 059.85 km，表明該時段CEI在東北—西南方向上出現分散，受益于國家施行的東部地區援助西部地區經濟建設政策的影響，就業結構與產業結構漸趨協調，與東部沿海CEI的相對差距趨于縮小。

四、結論與建議

本文從地理視角探討就業結構與產業結構協調性時空動態演變過程，對于制定符合區域實際的經濟發展政策，豐富和完善經濟地理學的實踐研究具有一定現實意義。研究發現：①我國CEI整體呈“先降后升”的變化趨勢，反映就業結構與產業結構逐漸趨于協調。我國CEI存在地域性差異，三大地帶保持“東—中—西”階梯遞減格局，各省域CEI變化雖存在一定差別，但以遞次向上轉移為主。②我國CEI呈顯著的空間正相關性，歷經“增強—減弱”的波動變化，其空間差異呈現由縮小到增大演變。③我國CEI在局部空間結構和依賴方向上具有較強的穩定性與空間整合特征，中西部CEI較東部地區具有更加動態的局部空間結構。LISA時空躍遷顯示，省域CEI在空間關聯和轉移類型表現出一定的路徑依賴或空間鎖定特征。④隨著東部地區經濟結構日臻完善，中西部地區將成為就業結構和產業結構協調演變的主戰場。結合本文研究結論，提出以下政策建議。

我國CEI區域差異顯著，尤其是陜甘寧、滇黔地區的產業與就業不協調問題較為突出，當地應結合實際、注重實效，加強產業與就業雙向調整，實現就業增長與產業結構轉型升級。東中西三大地帶CEI始終保持階梯遞減格局，表明地域間經濟發展不均衡長期存在，應采取不同調整戰略。東部地區在區位、經濟和科技方面優勢明顯，要深化大數據、人工智能等研發應用，培育信息技術、高端裝備等新興產業集群，打造全域網絡化、類型多樣化的現代服務業產品，發揮產業縱向關聯作用，最大限度地擴大就業，實現產業與就業協同發展。中西部地區可依托獨特資源稟賦，有針對性地選擇適合地區發展的產業路徑。一方面，注重提高勞動力整體素質和勞動生產率，將農村富余勞力、重工業部門的“勞動力優勢”轉變為“生產力優勢”。另一方面，積極承接東南沿海地區勞動密集型產業轉移，建設一批突出地方特色的產業集群，增強當地就業吸納能力，實現產城深度融合發展。針對我國省域CEI表現出空間自相關的特征，要利用空間相關性發揮省市間的帶動作用，實現CEI整體水平的提高。政府可構建跨區域合作機制，提高勞動力就業轉移能力和拓寬轉移渠道，逐步消除城鄉壁壘促進要素在城鄉各產業間自由流動，實現“城鄉二元”到“城鄉融合”轉變。同時完善我國勞動力市場體系，進一步放寬市場準入規則，營造勞動力平等就業的市場環境。另外，建立健全農村勞力進城就業和空間自由流動的保障體制，加大勞動職業技能培訓投入，降低職業教育培訓門檻，提升職工就業能力以不斷適應產業結構優化升級的需要。針對我國省域CEI空間結構穩定，且表現路徑依賴或空間鎖定現象，要根據各省域的實際情況因地制宜地制定和實施差異化的產業和就業政策。對于CEI較低省域，要打破CEI局部空間結構的穩定過程，使其向高CEI轉變。而對于CEI高省域，要保持CEI的局部空間結構和局部空間依賴演化過程的穩定性，盡可能向更高CEI方向轉變。

注 釋：

（1）東部地區包括京、津、冀、魯、遼、滬、蘇、浙、閩、粵、瓊11省區；中部地區包括晉、吉、黑、皖、贛、豫、鄂、湘8省區；西部地區包括蒙、新、青、陜、甘、寧、川、渝、滇、黔、藏、桂12省區。