牟宇峰，孫偉，袁豐，劉可文

（1.中國(guó)科學(xué)院南京地理與湖泊研究所，江蘇 南京 210008；2.中國(guó)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(dòng)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(dòng)方向和變動(dòng)程度并非一致。長(zhǎng)江三角洲作為我國(guó)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(huì)的和諧發(fā)展。因此，近年來對(duì)產(chǎn)業(yè)與就業(yè)時(shí)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(duì)就業(yè)的影響：一方面，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)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(dòng)對(duì)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(dòng)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(cè)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(duì)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(dòng)對(duì)產(chǎn)業(yè)演變的適應(yīng)和反饋效應(yīng)的研究較少。其次，對(duì)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(duì)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(duì)這種差異的時(shí)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(zhǎng)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(shí)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(zhǎng)江三角洲地處我國(guó)東南沿海，位于長(zhǎng)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(tái)州和麗水25個(gè)地級(jí)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(zhǎng)三角是最早實(shí)施產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和空間優(yōu)化調(diào)整的地區(qū)，隨著產(chǎn)業(yè)的變動(dòng)，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(dòng)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(cè)度兩者的匹配度、界定適宜的匹配區(qū)間，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供依據(jù)。本文選擇結(jié)構(gòu)偏離度來測(cè)度結(jié)構(gòu)耦合，選擇雙變量空間自相關(guān)測(cè)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(jì)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(shí)，認(rèn)為兩者均衡；當(dāng)0.1＜｜Mi｜＜0.3時(shí)，兩者偏離；當(dāng)0.3＜｜Mi｜＜0.5時(shí)，兩者較大偏離；當(dāng)｜Mi｜＞0.5時(shí)，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(duì)長(zhǎng)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(zhǎng)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(jì)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(duì)差異和相對(duì)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(shí)，就業(yè)對(duì)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(shí)，兩者不匹配；當(dāng)Ki＜0.5或Ki＞1.5時(shí)，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(duì)（或相對(duì)）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(jì)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(zhǎng)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(zhǎng)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(dòng)生產(chǎn)率高，吸引了大量就業(yè)人口，同時(shí)，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(dòng)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(jì)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(jì)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）。總產(chǎn)業(yè)中，上海、南京、杭州等長(zhǎng)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(duì)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(shì)與第二產(chǎn)業(yè)相似。總體而言，“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(zhǎng)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(shí)間和空間兩個(gè)維度、整體和局部?jī)蓚€(gè)角度，總結(jié)長(zhǎng)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(dòng)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(zhǎng)，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(dòng)力對(duì)本地農(nóng)村勞動(dòng)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(zhǎng)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(duì)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(zhǎng)態(tài)勢(shì)；第二、三產(chǎn)業(yè)表現(xiàn)為逐年遞減趨勢(shì)，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(duì)差異方面的變動(dòng)趨勢(shì)與絕對(duì)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(zhǎng)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(guó)較低水平，地區(qū)間發(fā)展較均衡。在絕對(duì)差異方面，2010年全國(guó)第一產(chǎn)業(yè)響應(yīng)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差為1.43，比長(zhǎng)三角高0.06；第二產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差0.19，比長(zhǎng)三角高0.05；第三產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差0.12，比長(zhǎng)三角高0.03。在相對(duì)差異方面，全國(guó)第一產(chǎn)業(yè)變異系數(shù)與長(zhǎng)三角持平，第二產(chǎn)業(yè)變異系數(shù)比長(zhǎng)三角高0.18，第三產(chǎn)業(yè)變異系數(shù)比長(zhǎng)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(duì)差異還是相對(duì)差異方面，長(zhǎng)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(jí)的根本動(dòng)力，也是就業(yè)人口轉(zhuǎn)變的催化劑。長(zhǎng)三角地區(qū)2000－2010年GDP從25 537億元增至86 050億元，年均增長(zhǎng)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(zhǎng)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(dòng)了產(chǎn)業(yè)和就業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和升級(jí)。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(huì)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(dòng)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(duì)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(chǎng)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(zhǎng)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(dòng)。2000－2010年公路貨運(yùn)量的年均增長(zhǎng)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(chǎng)發(fā)育程度：它是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的源泉，對(duì)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(chǎng)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(zhǎng)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(dòng)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，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(duì)外貿(mào)易可以積累資本、拓展市場(chǎng)，進(jìn)而帶動(dòng)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(jì)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(zhǎng)三角大量技術(shù)人才的集聚會(huì)推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，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(jì)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(shí)，會(huì)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(huì)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(duì)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(gè)變量進(jìn)行了理論預(yù)期的分析，此外，空間距離也會(huì)對(duì)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(gè)市為基本分析單元，分別對(duì)2000年、2005年和2010年各項(xiàng)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(gè)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(gè)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(gè)變量起負(fù)作用，總貢獻(xiàn)度為－0.509。2005年，共有6個(gè)變量影響匹配度，區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度、市場(chǎng)發(fā)育程度、人力資源豐富度和城市發(fā)展水平等4個(gè)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(gè)變量起負(fù)作用，總貢獻(xiàn)度為－0.347。2010年，共有8個(gè)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(chǎng)發(fā)育程度、人力資源豐富度和城市發(fā)展水平7個(gè)變量起正作用，總貢獻(xiàn)度為4.53；只有生態(tài)環(huán)境1個(gè)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(shí)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(chǎng)發(fā)育程度、區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度和人力資源對(duì)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(gè)變量對(duì)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(zhǎng)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(duì)就業(yè)的吸納能力相對(duì)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?，空間匹配度較低。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(chǎng)發(fā)育程度、區(qū)域開發(fā)強(qiáng)度和人力資源3個(gè)因素對(duì)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(gè)變量對(duì)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(cái)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(dòng)。其次，縮小劣勢(shì)產(chǎn)業(yè)的規(guī)模，將相關(guān)產(chǎn)業(yè)外包出去，同時(shí)輸出剩余勞動(dòng)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(duì)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(shí)，要提升機(jī)械化和現(xiàn)代化程度，提高產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)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(shì)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(duì)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(dòng)長(zhǎng)三角區(qū)域一體化的發(fā)展，使長(zhǎng)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(dòng)的阻力。

［1］ 李仲生.中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化［J］.人口與經(jīng)濟(jì)，2003（2）：43－47.

［2］ EGGER H，EGGER P.Labour market effects of outsourcing under industrial interdependence［J］.International Review of E－conomies ＆ Finance，2005（3）：349－363.

［3］ 朱智文，王輝.甘肅省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)關(guān)系研究［J］.開發(fā)研究，2009（5）：52－57.

［4］ 李玉鳳，高長(zhǎng)元.黑龍江省就業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整相互關(guān)系研究［J］.特區(qū)經(jīng)濟(jì)，2009（9）：46－48.

［5］ 趙春雨，方覺曙，朱永恒.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)研究——以蕪湖市為例［J］.地理科學(xué)，2006（5）：536－543.

［6］ FELDMANN H.Labour market institutions and labour marketperformance in transition countries［J］.Post－Communist Economies，2005（1）：47－62.

［7］ 龐瑞秋，白鴻蓉，劉艷軍.長(zhǎng)春市產(chǎn)業(yè)空間布局演化：軌跡、機(jī)制與調(diào)控［J］.東北師大學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2007（4）：143－148.

［8］ 殷為華，沈玉芳.當(dāng)代國(guó)外大城市產(chǎn)業(yè)布局的發(fā)展特征及其重要啟示［J］.特區(qū)經(jīng)濟(jì)，2007（6）：82－83.

［9］ 曹大貴，楊山.空間布局演化與產(chǎn)業(yè)布局調(diào)整：兼論無錫市城市發(fā)展方略［J］.城市問題，2002（3）：20－24.

［10］ 張志斌，李雪梅.城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化的研究——以蘭州市為例［J］.干旱區(qū)資源與環(huán)境，2007（12）：1－5.

［11］ 黃嬋.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)背景下流動(dòng)人口就業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整研究——以上海市為例［J］.特區(qū)經(jīng)濟(jì)，2012（3）：58－60.

［12］ 丁金宏，劉振宇.中國(guó)人口遷移的區(qū)域差異與流場(chǎng)特征［J］.地理學(xué)報(bào)，2005（1）：106－114.

［13］ 劉艷軍，李誠(chéng)固.東北地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變的城市化響應(yīng)機(jī)理與調(diào)控［J］.地理學(xué)報(bào)，2009（2）：153－166.

［14］ 詹浩勇.我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與就業(yè)的互動(dòng)關(guān)系探討［J］.現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討，2010（3）：31－34.

［15］ 靳衛(wèi)東，周光鋒.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化的增長(zhǎng)與就業(yè)效應(yīng)——基于我國(guó)四大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的經(jīng)驗(yàn)研究［J］.貴州財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào)，2011（4）：32－36.

［16］ 王小梅.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)協(xié)調(diào)性分析——以青海為例［J］.經(jīng)濟(jì)問題，2006（9）：14－15.

［17］ 劉艷軍，李誠(chéng)固，王穎.中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演變城市化響應(yīng)強(qiáng)度的省際差異［J］.地理研究，2010（7）：1291－1304.

［18］ 李誠(chéng)固，韓守慶，鄭文升.城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的城市化響應(yīng)研究［J］.城市規(guī)劃，2004（4）：31－36.