數字經濟背景下高速鐵路開通對就業極化的影響分析

摘要：文章利用2002-2019年中國直轄市和地級市的面板數據，采用雙重差分法分析了高鐵開通對就業極化的影響。研究結果表明，從整體上看，高鐵開通可以緩解開通城市的就業極化現象；從數字經濟發展水平看，高鐵會顯著緩解數字經濟發展水平低的城市的就業極化現象；從產業結構升級角度看，高鐵開通對產業結構層次不同的城市產生異質性影響，主要表現在高鐵開通對產業結構層次高的城市的就業極化現象產生顯著的緩解作用。

關鍵詞：就業極化；高速鐵路；數字經濟

一、引言

黨的二十大報告指出，分配制度是促進共同富裕的基礎性制度，就業是最基本的民生。在當前百年未有之大變局及后疫情時代復雜形勢的交織影響下，如何穩定就業局勢和優化就業結構至關重要。伴隨著新興技術的發展，數字經濟的迅猛發展促進了新型業態與產業的誕生，這些新興元素為實現充分就業與提升就業質量奠定了堅實的基石（黃祺雨等，2023）。隨著數字經濟的蓬勃發展，其對國民經濟的貢獻愈發顯著，數字紅利的不斷釋放正為勞動力就業市場帶來強勁的新活力，極大地拓寬了民眾的職業發展路徑與就業選擇范圍。與此同時，數字經濟的快速發展也給勞動力市場帶來了新的挑戰。中國勞動力市場逐漸出現中技能勞動力比重下降，高低技能勞動力比重上升的就業極化現象。就業極化凸顯了中國勞動力市場正逐步偏離其理想化發展的軌道，各類勞動力群體尚未能全面實現就業潛能的釋放，經濟增長的紅利在效率與公平之間的平衡上仍有待優化。自改革開放以來，中國持續加大對公路、鐵路及航空等交通基礎設施的建設力度，極大地縮短了地域間的經濟距離，強化了區域經濟間的互動與融合，成為推動區域經濟社會發展的重要引擎。從1999年中國高鐵線路發展開始，到2020年，經過20多年的發展，中國高鐵發展取得了明顯成效，中國的高鐵網絡已經成為世界上規模最大、速度最快的高鐵網絡。在頂層設計的指導和推動下，中國高鐵建設快速推進；在2020年出臺的《新時代交通強國鐵路先行規劃綱要》中提出了中長期高鐵發展目標，受此目標指引，預期中國高鐵還將持續快速發展。在高鐵建設持續快速推進和全社會努力推動高質量發展的背景下，高鐵對經濟發展的影響受到各界的廣泛關注。作為新興的交通工具，高鐵將在未來相當長時期內對中國區域經濟發展和人們的生產生活方式產生深遠影響（周玉龍等，2018）。因此，立足于中國當前實際，深入研究高鐵開通對就業極化現象的影響至關重要。

二、文獻綜述

Autor等人基于高技能和低技能勞動力的就業比例上升，中等技能勞動力的就業比例下降這一現象最早正式提出勞動力市場極化的概念。Goos等發現幾乎所有的觀察對象國都出現了就業極化現象（Goos et al.，2009）。在此基礎之上，學者發現發展中國家逐漸出現就業極化的新趨勢，但是并沒有像發達經濟體那樣普遍和顯著（陳儀和李亞楠，2023）。

國內學者也逐漸開始關注對勞動力技能的需求分化問題和就業極化問題，但仍然處于早期階段，證據尚不充足。有研究表明（呂世斌和張世偉，2015）我國制造業確實呈現出典型的就業極化趨勢。隨著產品生產國際分工的不斷增強，中國作為承接大國，勞動力市場中就業機會更多的提供給高技術勞動力和低技術勞動力，為中等技術勞動力提供的就業機會相對減少（林文鳳，2013）。另外，在數字經濟成為中國最具活力和發展潛力的經濟形態之后，對產業就業結構產生了重要影響，從而影響就業結構。數字經濟發展對第二產業就業的促進作用主要體現在制造業，而對第三產業就業的促進作用同時體現在傳統服務業和高端服務業。同時，第二產業數字化偏向高技能勞動力進步；第三產業數字化轉型則降低門檻，穩就業，同時吸引高低技能勞動力（黃祺雨等，2023），這也使得中國勞動力市場出現就業極化現象。

馬偉等（2012）、覃成林和朱永磊（2013）、岳欽韜（2014）從交通可達性角度出發說明了開通高鐵會加速人口遷移，促進沿線城市人口聚集。但關于人口流動的方向仍然存在分歧。Heuermann（2019）采用德國高鐵開通數據，說明了高鐵導致了勞動力將大城市的工作轉移到了小城市；而Charnoz（2018）等利用法國高鐵數據則證明了高鐵會促使管理人員從子公司轉移到總公司?，F有研究關于高鐵對就業的影響主要分為兩類。第一類聚焦于高鐵對就業、經濟的總效應（董艷梅和朱英明，2016），第二類選取從產業結構（張召華和王昕，2019）、經濟、勞動生產率（李彥等，2021）等某一個或多個角度探究高鐵對就業產生影響的因素，并未進一步探究高鐵對就業結構及就業極化現象的影響。

三、理論機制與研究假說

交通基礎設施作為影響產業布局和產業轉移的重要因素之一，對城市的產業結構轉型升級和基礎設施水平都有重要影響，可以有效提升城市的可通達性，吸引人才、企業和資金，并拉動經濟增長和城市空間優化（徐海東，2019）。作為重要公共交通基礎設施的高鐵會帶動相關產業的投資，從而促進產業本身的轉型發展。一方面，高鐵的開動會帶動其相關產業的發展。高鐵建設需要的原材料如鋼鐵、建材、水泥等產業會迅速發展，而這些行業需要的往往是遵循明確的指示和程序完成工作的體力勞動者，也就是常規操作性工作者。另一方面，城市開通高鐵后與沿線城市的聯系度和可達性都得到了提高，降低了生產資料的運輸成本，提升了開通城市的市場潛力，從而促使房價上漲（Bowes and Ihlanfeldt，2001），會進一步促進當地房地產行業的發展，進而吸引更多的常規知識型工作者。

高鐵開通后，城市之間可達性增強，常規工作者會受工作機會、工資水平的吸引進入到高鐵城市；同時由于大城市生存成本高，一些高端勞動力更愿意居住在一線城市附近有高鐵的中等城市，在與大城市保持密切聯系的基礎上可以享受中等城市較低的生活成本（DONG X et al.，2020）。高鐵開通后，促進了區域經濟一體化，加強了城市之間的聯系和合作，促使技術人員等高技能勞動力從子公司轉向總公司，因此，高鐵開通后，非常規知識型工作者比重會下降。因此提出假說H1。

假說H1：城市開通高鐵可以緩解就業極化現象。

高鐵的開通極大地提升了城市的交通便利性，縮短了城市間的時空距離，使得更多人群選擇在高鐵沿線城市居住和工作，從而促進當地房價的上漲。隨著房價的穩步上漲，房地產市場的繁榮不僅帶動了相關產業鏈的發展，還為城市提供了更多的就業機會和更好的生活品質。這種正面效應吸引了大量中等技能勞動力，他們看重高鐵城市的發展潛力和生活便利性，紛紛選擇在此安家落戶，進一步推動了城市的經濟發展和人口結構優化。因此提出假說H2。

假說H2：城市開通高鐵會刺激房價從而緩解就業極化現象。

數字經濟的崛起是我國積極參與第三次科技革命和產業革命的重要產物。截至2021年，我國數字經濟規模達到45.5萬億元，深刻影響著社會生產、生活的方方面面。在數字經濟發展過程中，數字技術和自動化對中等技能勞動者產生替代效應，信息和通信技術的發展使得一些低技能的工作消失，同時創造出更多具有比較優勢的工作崗位，也逐漸帶來就業極化現象。在數字經濟時代，信息不對稱帶來的逆向選擇和道德風險不容忽視。交通的便利程度能夠影響區域之間的信息不對稱程度，這種影響往往在數字經濟發展水平較低的城市更加明顯。數字經濟發展水平高的城市，勞動力市場信息更加透明化，有較高的崗位匹配效率，勞動力具有較高的就業穩定性（周慧珺，2023）。數字經濟發展水平高的城市，由于自身信息傳遞水平較高，高鐵開通帶來的影響也就不明顯。因此提出假說H3。

假說H3：數字經濟發展水平不同的城市開通高鐵對就業極化現象產生異質性影響。

四、研究設計

（一）模型建構

為檢驗城市開通高鐵對就業極化的影響，構建如下模型：

Laborjit=β0+β1*HSRit+β*∑Zit+μi+τt+εit（1）

（1）式中，i代表城市；t代表時間；j代表技能型勞動力；β0代表常數項；μi代表個體效應；τt代表時間效應；εit表示隨機誤差項；Z表示影響高中低技能勞動力的一系列控制變量。Labor代表高技能、中技能、低技能勞動力占比；HSR代表城市是否開通高鐵，1代表當年已經開通高鐵，0代表未開通高鐵?？刂谱兞縕包含地區生產總值、地區總人口、當年實際使用外資金額、公路水路航空客運量、高等學校在校生人數、普通高中在校生人數、固定資產投資額。

（二）變量說明

參考Cortes等（2020）的分類方式將現有工作劃分為四個類型，其中，常規工作指的是遵循明確的指示和程序完成的一系列具體活動的工作，非常規工作指的是涉及各種各樣的任務、需要靈活解決問題的能力或人際交往技巧的工作；知識性工作可以簡單理解為腦力活動，操作性工作可以理解為體力活動。因此可以將非常規知識性工作者認定為高技能勞動力，非常規操作性工作者認定為低技能勞動力，常規工作者認定為中等技能勞動力，進而探究高鐵開通對就業極化的影響。

（三）數據來源

與城市相關的數據來源于《中國城市統計年鑒》及各地統計年鑒，其中各行業就業人數、地區生產總值、地區總人口為市轄區數據。除去就業數據缺失的城市，共有282個地級市作為樣本城市。高鐵站的設點及高鐵開通數據來自中國鐵路網。

五、實證分析

（一）基準回歸結果分析

表2中，（1）（5）列為城市開通高鐵對高技能勞動力占比、低技能勞動力占比的單獨回歸，可以發現核心解釋變量的系數顯著為負。（3）列為城市開通高鐵對中等技能勞動力占比的單獨回歸，核心解釋變量的系數顯著為正?？紤]到就業人數會受到高鐵以外因素的影響，因此加入控制變量再次進行回歸，可以發現對高低技能勞動力占比回歸的核心解釋變量系數依然顯著為負，對中等技能勞動力占比回歸的核心解釋變量系數依然顯著為正?；鶞驶貧w的結果支持假說H1。

（二）機制分析

城市開通高鐵后與沿線城市的聯系度和可達性都得到了提高，降低了生產資料的運輸成本，提升了開通城市的市場潛力，從而促使房價上漲（Bowes and Ihlanfeldt，2001），會進一步促進當地房地產行業的發展，從而會提升中等技能勞動力占比。因此使用房價作為中介變量，進行機制分析，結果見表3，可以發現結果顯著，即城市開通高鐵通過提升房價增加中等技能勞動力占比。

（三）安慰劑檢驗

由于高鐵開通的城市選擇可能受到不可觀測因素的影響，因此采用間接安慰劑檢驗，通過對交互項隨機抽取500次，得到安慰劑檢驗結果見圖1a～2c。

通過系數分布圖，可以清晰地觀察到，隨機抽樣系數以零為均值，成正態分布；觀察t值圖可以看出，大部分隨機抽樣結果的t值都位于零值附近。以上檢驗可以說明，高鐵開通城市沒有其他不可觀測因素的影響，驗證了基準回歸結果的穩健性。

（四）異質性影響分析

1． 數字經濟發展水平異質性分析

隨著數字化進程的不斷推進，數字經濟成為引領經濟發展的新動力，同時各城市的數字化發展水平存在一定差異。將各城市樣本期內數字經濟指數計算均值，按均值分為兩組：數字經濟發展水平高與數字經濟發展水平低。

表4結果顯示，對于數字經濟發展水平低的城市，開通高鐵后，可以顯著降低高低技能勞動力占比，提高中等技能勞動力占比，也就是緩解就業極化現象；而對于數字經濟發展水平高的城市，開通高鐵對就業結構和數字經濟發展水平低的城市有相同的影響，但這種影響并不顯著，這也驗證了假說H2。

2. 產業結構水平異質性分析

參考徐德云（2008）對中國產業結構升級的測度方法，利用產業結構升級系數來衡量產業結構升級的程度。計算方式見（2）式：

R=∑■■yi×i=y1×1+y2×2+y3×3，1≤R≤3（2）

其中，yi為第i產業產值占總產值的比重，R的取值范圍為1～3。R值越接近1，說明產業結構層次越低，經濟社會可以認為是屬于農業社會；值越接近3，說明產業結構層次越高，經濟社會可以認為是屬于后工業化的信息知識社會。隨后將各城市樣本期內產業結構升級系數計算均值，按均值分為兩組：產業結構層次高與產業結構層次低。

表5結果顯示，對于產業結構層次高的城市，開通高鐵后，可以顯著降低高低技能勞動力占比，提高中等技能勞動力占比，也就是緩解就業極化現象；而對于產業結構層次低的城市，開通高鐵對就業結構和產業結構層次高的城市有相同的影響，但這種影響并不顯著，這也驗證了假說H3。

六、結論與政策含義

在高鐵對就業結構的影響尚未清晰的背景下，本文利用地級市層面數據，將國民行業按五分類法進行分類，采用雙重差分模型探究城市開通高鐵對就業極化的影響，是對現有研究的有力補充。

本文的研究結論可以歸納為以下幾點。第一，從整體上看，高鐵開通對開通城市高低技能勞動力占比產生負向影響，對中等技能勞動力占比產生正向影響，從而可以緩解高鐵開通城市的就業極化現象。第二，從數字經濟發展角度看，高鐵開通對不同數字經濟發展水平的城市產生異質性影響，主要表現在會顯著緩解數字經濟發展水平低城市的就業極化現象。

基于以上結論，提出幾點政策建議。首先，政府應積極發展高鐵，尤其是在就業極化嚴重的城市，更應該完善交通基礎設施以緩解就業極化。其次，對于數字經濟發展水平低的城市應在人口條件允許的基礎上，盡可能建設高鐵，從而避免在數字經濟發展過程中加劇就業極化現象。最后，對于產業結構層次低的城市在發展過程中應警惕就業極化現象，探尋新的沖擊來緩解就業極化現象。

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（作者單位：中央民族大學）