數(shù)字經(jīng)濟背景下高速鐵路開通對就業(yè)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(shù)據(jù)，采用雙重差分法分析了高鐵開通對就業(yè)極化的影響。研究結(jié)果表明，從整體上看，高鐵開通可以緩解開通城市的就業(yè)極化現(xiàn)象；從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平看，高鐵會顯著緩解數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平低的城市的就業(yè)極化現(xiàn)象；從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級角度看，高鐵開通對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次不同的城市產(chǎn)生異質(zhì)性影響，主要表現(xiàn)在高鐵開通對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次高的城市的就業(yè)極化現(xiàn)象產(chǎn)生顯著的緩解作用。

關(guān)鍵詞：就業(yè)極化；高速鐵路；數(shù)字經(jīng)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(yè)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(wěn)定就業(yè)局勢和優(yōu)化就業(yè)結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。伴隨著新興技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字經(jīng)濟的迅猛發(fā)展促進了新型業(yè)態(tài)與產(chǎn)業(yè)的誕生，這些新興元素為實現(xiàn)充分就業(yè)與提升就業(yè)質(zhì)量奠定了堅實的基石（黃祺雨等，2023）。隨著數(shù)字經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展，其對國民經(jīng)濟的貢獻愈發(fā)顯著，數(shù)字紅利的不斷釋放正為勞動力就業(yè)市場帶來強勁的新活力，極大地拓寬了民眾的職業(yè)發(fā)展路徑與就業(yè)選擇范圍。與此同時，數(shù)字經(jīng)濟的快速發(fā)展也給勞動力市場帶來了新的挑戰(zhàn)。中國勞動力市場逐漸出現(xiàn)中技能勞動力比重下降，高低技能勞動力比重上升的就業(yè)極化現(xiàn)象。就業(yè)極化凸顯了中國勞動力市場正逐步偏離其理想化發(fā)展的軌道，各類勞動力群體尚未能全面實現(xiàn)就業(yè)潛能的釋放，經(jīng)濟增長的紅利在效率與公平之間的平衡上仍有待優(yōu)化。自改革開放以來，中國持續(xù)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(jīng)濟距離，強化了區(qū)域經(jīng)濟間的互動與融合，成為推動區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展的重要引擎。從1999年中國高鐵線路發(fā)展開始，到2020年，經(jīng)過20多年的發(fā)展，中國高鐵發(fā)展取得了明顯成效，中國的高鐵網(wǎng)絡已經(jīng)成為世界上規(guī)模最大、速度最快的高鐵網(wǎng)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(guī)劃綱要》中提出了中長期高鐵發(fā)展目標，受此目標指引，預期中國高鐵還將持續(xù)快速發(fā)展。在高鐵建設持續(xù)快速推進和全社會努力推動高質(zhì)量發(fā)展的背景下，高鐵對經(jīng)濟發(fā)展的影響受到各界的廣泛關(guān)注。作為新興的交通工具，高鐵將在未來相當長時期內(nèi)對中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和人們的生產(chǎn)生活方式產(chǎn)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(yè)極化現(xiàn)象的影響至關(guān)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(yè)比例上升，中等技能勞動力的就業(yè)比例下降這一現(xiàn)象最早正式提出勞動力市場極化的概念。Goos等發(fā)現(xiàn)幾乎所有的觀察對象國都出現(xiàn)了就業(yè)極化現(xiàn)象（Goos et al.，2009）。在此基礎之上，學者發(fā)現(xiàn)發(fā)展中國家逐漸出現(xiàn)就業(yè)極化的新趨勢，但是并沒有像發(fā)達經(jīng)濟體那樣普遍和顯著（陳儀和李亞楠，2023）。

國內(nèi)學者也逐漸開始關(guān)注對勞動力技能的需求分化問題和就業(yè)極化問題，但仍然處于早期階段，證據(jù)尚不充足。有研究表明（呂世斌和張世偉，2015）我國制造業(yè)確實呈現(xiàn)出典型的就業(yè)極化趨勢。隨著產(chǎn)品生產(chǎn)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(yè)機會更多的提供給高技術(shù)勞動力和低技術(shù)勞動力，為中等技術(shù)勞動力提供的就業(yè)機會相對減少（林文鳳，2013）。另外，在數(shù)字經(jīng)濟成為中國最具活力和發(fā)展?jié)摿Φ慕?jīng)濟形態(tài)之后，對產(chǎn)業(yè)就業(yè)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了重要影響，從而影響就業(yè)結(jié)構(gòu)。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展對第二產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用主要體現(xiàn)在制造業(yè)，而對第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)的促進作用同時體現(xiàn)在傳統(tǒng)服務業(yè)和高端服務業(yè)。同時，第二產(chǎn)業(yè)數(shù)字化偏向高技能勞動力進步；第三產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型則降低門檻，穩(wěn)就業(yè)，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(xiàn)就業(yè)極化現(xiàn)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(fā)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(guān)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(shù)據(jù)，說明了高鐵導致了勞動力將大城市的工作轉(zhuǎn)移到了小城市；而Charnoz（2018）等利用法國高鐵數(shù)據(jù)則證明了高鐵會促使管理人員從子公司轉(zhuǎn)移到總公司?，F(xiàn)有研究關(guān)于高鐵對就業(yè)的影響主要分為兩類。第一類聚焦于高鐵對就業(yè)、經(jīng)濟的總效應（董艷梅和朱英明，2016），第二類選取從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（張召華和王昕，2019）、經(jīng)濟、勞動生產(chǎn)率（李彥等，2021）等某一個或多個角度探究高鐵對就業(yè)產(chǎn)生影響的因素，并未進一步探究高鐵對就業(yè)結(jié)構(gòu)及就業(yè)極化現(xiàn)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(chǎn)業(yè)布局和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的重要因素之一，對城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)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(yè)和資金，并拉動經(jīng)濟增長和城市空間優(yōu)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(guān)產(chǎn)業(yè)的投資，從而促進產(chǎn)業(yè)本身的轉(zhuǎn)型發(fā)展。一方面，高鐵的開動會帶動其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。高鐵建設需要的原材料如鋼鐵、建材、水泥等產(chǎn)業(yè)會迅速發(fā)展，而這些行業(yè)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(guī)操作性工作者。另一方面，城市開通高鐵后與沿線城市的聯(lián)系度和可達性都得到了提高，降低了生產(chǎn)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?shù)胤康禺a(chǎn)行業(yè)的發(fā)展，進而吸引更多的常規(guī)知識型工作者。

高鐵開通后，城市之間可達性增強，常規(guī)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(lián)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(qū)域經(jīng)濟一體化，加強了城市之間的聯(lián)系和合作，促使技術(shù)人員等高技能勞動力從子公司轉(zhuǎn)向總公司，因此，高鐵開通后，非常規(guī)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(yè)極化現(xiàn)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?shù)胤績r的上漲。隨著房價的穩(wěn)步上漲，房地產(chǎn)市場的繁榮不僅帶動了相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展，還為城市提供了更多的就業(yè)機會和更好的生活品質(zhì)。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(fā)展?jié)摿蜕畋憷?，紛紛選擇在此安家落戶，進一步推動了城市的經(jīng)濟發(fā)展和人口結(jié)構(gòu)優(yōu)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(yè)極化現(xiàn)象。

數(shù)字經(jīng)濟的崛起是我國積極參與第三次科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的重要產(chǎn)物。截至2021年，我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達到45.5萬億元，深刻影響著社會生產(chǎn)、生活的方方面面。在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中，數(shù)字技術(shù)和自動化對中等技能勞動者產(chǎn)生替代效應，信息和通信技術(shù)的發(fā)展使得一些低技能的工作消失，同時創(chuàng)造出更多具有比較優(yōu)勢的工作崗位，也逐漸帶來就業(yè)極化現(xiàn)象。在數(shù)字經(jīng)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(qū)域之間的信息不對稱程度，這種影響往往在數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平較低的城市更加明顯。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)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(yè)穩(wěn)定性（周慧珺，2023）。數(shù)字經(jīng)濟發(fā)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(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平不同的城市開通高鐵對就業(yè)極化現(xiàn)象產(chǎn)生異質(zhì)性影響。

四、研究設計

（一）模型建構(gòu)

為檢驗城市開通高鐵對就業(yè)極化的影響，構(gòu)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(shù)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(jīng)開通高鐵，0代表未開通高鐵?？刂谱兞縕包含地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)總?cè)丝?、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(shù)、普通高中在校生人數(shù)、固定資產(chǎn)投資額。

（二）變量說明

參考Cortes等（2020）的分類方式將現(xiàn)有工作劃分為四個類型，其中，常規(guī)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(guī)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(guī)知識性工作者認定為高技能勞動力，非常規(guī)操作性工作者認定為低技能勞動力，常規(guī)工作者認定為中等技能勞動力，進而探究高鐵開通對就業(yè)極化的影響。

（三）數(shù)據(jù)來源

與城市相關(guān)的數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》及各地統(tǒng)計年鑒，其中各行業(yè)就業(yè)人數(shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值、地區(qū)總?cè)丝跒槭休爡^(qū)數(shù)據(jù)。除去就業(yè)數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)來自中國鐵路網(wǎng)。

五、實證分析

（一）基準回歸結(jié)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(fā)現(xiàn)核心解釋變量的系數(shù)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(shù)顯著為正?？紤]到就業(yè)人數(shù)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(fā)現(xiàn)對高低技能勞動力占比回歸的核心解釋變量系數(shù)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(shù)依然顯著為正?；鶞驶貧w的結(jié)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(lián)系度和可達性都得到了提高，降低了生產(chǎn)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?shù)胤康禺a(chǎn)行業(yè)的發(fā)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(jié)果見表3，可以發(fā)現(xiàn)結(jié)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(jié)果見圖1a～2c。

通過系數(shù)分布圖，可以清晰地觀察到，隨機抽樣系數(shù)以零為均值，成正態(tài)分布；觀察t值圖可以看出，大部分隨機抽樣結(jié)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(jié)果的穩(wěn)健性。

（四）異質(zhì)性影響分析

1． 數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平異質(zhì)性分析

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

表4結(jié)果顯示，對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)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(yè)極化現(xiàn)象；而對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平高的城市，開通高鐵對就業(yè)結(jié)構(gòu)和數(shù)字經(jīng)濟發(fā)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(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平異質(zhì)性分析

參考徐德云（2008）對中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的測度方法，利用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級系數(shù)來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)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(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占總產(chǎn)值的比重，R的取值范圍為1～3。R值越接近1，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次越低，經(jīng)濟社會可以認為是屬于農(nóng)業(yè)社會；值越接近3，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次越高，經(jīng)濟社會可以認為是屬于后工業(yè)化的信息知識社會。隨后將各城市樣本期內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級系數(shù)計算均值，按均值分為兩組：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次高與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次低。

表5結(jié)果顯示，對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)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(yè)極化現(xiàn)象；而對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次低的城市，開通高鐵對就業(yè)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)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(jié)論與政策含義

在高鐵對就業(yè)結(jié)構(gòu)的影響尚未清晰的背景下，本文利用地級市層面數(shù)據(jù)，將國民行業(yè)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(yè)極化的影響，是對現(xiàn)有研究的有力補充。

本文的研究結(jié)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(chǎn)生負向影響，對中等技能勞動力占比產(chǎn)生正向影響，從而可以緩解高鐵開通城市的就業(yè)極化現(xiàn)象。第二，從數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展角度看，高鐵開通對不同數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平的城市產(chǎn)生異質(zhì)性影響，主要表現(xiàn)在會顯著緩解數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平低城市的就業(yè)極化現(xiàn)象。

基于以上結(jié)論，提出幾點政策建議。首先，政府應積極發(fā)展高鐵，尤其是在就業(yè)極化嚴重的城市，更應該完善交通基礎設施以緩解就業(yè)極化。其次，對于數(shù)字經(jīng)濟發(fā)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(shù)字經(jīng)濟發(fā)展過程中加劇就業(yè)極化現(xiàn)象。最后，對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次低的城市在發(fā)展過程中應警惕就業(yè)極化現(xiàn)象，探尋新的沖擊來緩解就業(yè)極化現(xiàn)象。

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（作者單位：中央民族大學）