東北地區城市就業能力的地域結構研究

摘要 在對相關的就業理論與分析方法進行系統地分析與研究的基礎上，提煉出衡量地區就業能力的影響因子。進而根據本次研究的目的，以相關的區域與空間理論及分析方法為基礎，在系統論思想及指標與指標體系理論的指導下，構建衡量地區就業能力的指標體系。運用構建的指標體系對東北地區35個地級市一級的行政區域的就業能力進行量化指標的對比與分析，進而確定其就業能力的區域分異及所反映出的地域結構特征和在時間序列上的演變規律。

關鍵詞 城市就業能力；地域結構；東北地區

中圖分類號 F241.4 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2007）04-0044-05

東北地區的新一輪發展有諸多問題和矛盾亟待解決，其中最重要的問題之一就是失業與再就業。它已成為時下“東北人”關心和關注的焦點。與廣大農村相比，東北地區的城市就業壓力更顯嚴峻［1］，所以東北地區就業問題的出路主要在城市（產業）。而東北地區的城市同樣面臨著各種問題，如老工業基地、資源枯竭城市、中小城鎮不發育等等，因此存在著能力的空間差異和能力建設問題。

1 地區就業能力指標體系設計與分析方法

1.1 地區就業能力的界定

根據就業涵義的廣度不同，其涵義分為廣義就業和狹義就業兩種。廣義就業是指社會一切生產要素得到利用并得到相應收入的活動。包括土地所有者利用占有自然資源取得收入，資本所有者利用資本取得收入，企業家通過管理才能發揮取得收入，勞動者通過勞動力的支付和租賃取得報酬等都是就業活動。狹義的就業特指勞動要素的利用而取得報酬的活動，因此可稱為勞動就業［2］。我們研究的就業主要是狹義的就業，即勞動就業。

按照狹義的就業定義，我們可以給出地區就業能力的一般理解：系指一個地區勞動要素得到合理和充分利用的程度，是勞動者與勞動資料有效結合的強弱性在空間上的體現。從這一定義我們不難看出，地區就業能力有兩層含義：一方面是地區為勞動者提供和創造就業機會的能力；另一方面是該地區的勞動者尋找和獲得就業崗位的能力。

1.2 指標選取的原則

對地區就業能力進行測度，目的在于通過選取有代表性指標，定量地表現地區就業能力及其所包括的各個方面，從而對不同地區就業能力的變化情況及其影響因素進行分析比較。為此，在對指標進行選取時力爭堅持以下原則：首先是指標的科學性，即指標盡量能夠科學地、全面地反映地區就業能力的內涵；其次是目的性，指標必須與建立地區就業能力指標體系的目的相一致；第三是可操作性，指標的數據必須能夠搜集到并便于計算；第四是可比性，指標能在不同規模、不同性質的地區之間進行比較評價。

1.3 測度地區就業能力的指標體系

由前面關于地區就業能力的界定，我們知道，地區就業能力取決于地區提供就業崗位的能力和勞動者獲得就業機會的能力兩個方面。而一個地區要為其所在地的居民提供和創造充足的就業崗位，又受到來自多方面因素的制約。如該地區的經濟發展水平，產業結構的合理性及各產業、行業的發展水平，不同經濟成分及不同規模企業的活躍程度，勞動力市場發育的完善程度等等。而從經濟活動的主體和參與者——勞動力自身來看，其獲得就業的機會除了受他(她)所在地區的影響之外，更重要的還是其本身所具備的能力和素質，即通常所說的“人力資本”。根據人力資本理論及其構成，人力資本的形成及其大小又在一定程度上受制于勞動者所在地的教育、醫療衛生等多方面的影響。因此我們在經濟增長、產業結構、非公有制經濟、人力資本、城市化五個方面選擇了24個原始指標或生成統計指標。考慮到不同城市的可比性，這些指標全部采用人均或相對比重(見表1)。

1.4 主成分分析法

在計算某一地區發展狀況的多項評價指標的綜合值前，會遇到以下兩個問題：

一是變量(即指標，下同)個數多，往往計算起來費時，而且分析困難。所以刪除一些對描述事物提供很少信息量的變量，就為人們所關注。眾所周知，變量信息量的大小，就是變量變化差異性的大小，也就是方差的大小。但多個變量所描述事物的差異性，是各項變量綜合提供的，由于變量間可能存在很大的相關性，單個變量提供的差異性不能用其方差來度量，只有當變量間不存在相關關系，即互不相關時，單個變量對事物差異性的貢獻，才可用其方差來衡量。這樣就需要把原來存在相關關系的一組變量，通過線性替換，變換成一組互不相關的新變量，即以損失少量的信息為代價來換取變量個數的減少。

二是求出一組新變量后，每個變量在綜合值中的作用大小是不相同的，因此需要根據這一組新變量的特點，對各新變量求加權和，但權數又如何確定呢？有的學者主張采用個人判斷法。但這種方法的缺點是易受判斷者自身業務水平、分析問題能力以及掌握有關資料多少的影響。

如果我們運用主成分分析法，以

作為新變量的權數，便可以克服個人判斷法中人為確定權數的主觀影響［3］。

主成分分析是用損失少量信息(小于總信息量的15%)來換取減少p—m個變量的一種方法，其好處就在于減少以后的運算工作，此外，還可給出新變量的權數。

由于我們所選取的評價地區就業能力的24個指標(影響因子)之間存在密切的相關性，為消除自變量的共線性問題，我們采用上述主成分分析方法。首先用SAS軟件中的Princomp程序來確定累積貢獻率(Cumulative)大于85%的主成分個數，然后得出各主成分分地區的得分排名，再以各主成分各地區的得分為變量、以各主成分的貢獻率(Proportion)為權數，采用加權求和的方法計算各地區的地區就業能力綜合得分。用公式可表達如下：

(Prinm的累積貢獻率大于85%)(1)

上式中，Y表示某地區就業能力的綜合得分值，代表第m個主成分的貢獻率，Prinm 代表第m個主成分的得分。用綜合得分可對各地區的地區就業能力進行總體評價，通過各因素、各指標之間的比較，了解各地區就業能力的詳細情況。

1.5 Princomp程序運行結果

為了便于比較和數據的獲取，我們選擇了東北三省35個地級市一級的行政區域作為樣本，以1991年(基期)和2002年(近期)的數據計算上面所述及的地區就業能力評價指標體系中的24個指標。這里要說明的是由于1991-2002年12年間東北三省的行政區劃發生了較大的變動，為了進行時間序列上的研究，我們以2002年的行政區劃為標準，對1991年的數據進行了必要的調整，以便使得上述35個地級市行政區域在基期和近期的研究范圍上保持前后一致。(說明：由于黑龍江省大興安嶺地區的指標數據獲取存在一定的難度，所以本次研究沒有將其列為分析的對象)。根據構建的指標體系，利用獲取到的相關數據，運行Princomp程序可以得到主成分結果(見表2、表3)。

由表2和表3可知，對1991年和2002年主成分分析提取的結果，兩個年份前9個主成分的累積貢獻率都大于85%，基本包括了原變量的主要信息，所以本文對1991年和2002年的東北地區城市就業能力選取9個主成分用于分析和對每一樣本各主成分打分排序。根據程序運行結果，運用公式(1)，以各主成分得分為變量、各主成分貢獻率為權數，用加權求和法計算出綜合得分。各樣本及排名情況見表4。

2 東北地區城市就業能力的數量分析

2.1 東北地區城市就業能力的空間格局

（1）城市間就業能力差異明顯。根據表4中的得分及排序，我們以2002年的近期分析結果為基礎，按照地區就業能力強、較強、較弱和弱四個級別把35個地級市一級的行政區域聚類為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ類(見表5、圖1)。

由表5可以發現，東北地區的城市就業能力存在著明顯的差異。各類就業能力城市平均分值之間的差距都比較大。其中第一類與第二類相差1.208 2分；第二類與第三類相差0.628 6分；第三類與第四類相差0.472 0分。第一類與第四類相差分值高達2.308 8分。就業能力較強的城市與就業能力較弱的城市平均分值相差1.054 9分。

（2）就業能力較強的城市沿交通線路走勢較明顯(見圖1)。從圖1上可以看出，就業能力較強的城市大都集中于濱洲—濱綏和哈大鐵路與公路沿線及支線地帶。其中大連、沈陽、長春和哈爾濱及鞍山、遼陽和四平是哈大交通干線上的重要樞紐城市。吉林市位于與濱洲—濱綏線平行的四大干線之一的阿圖線(阿爾山—白城—長春—圖們)及與哈大線平行的四大干線之一的沈哈線(沈陽—吉林—哈爾濱)兩條主要交通干線上。牡丹江是濱洲—濱綏交通干線上的重要樞紐。佳木斯為黑龍江省東北部的交通樞紐，綏佳、牡佳、佳鶴、佳富等鐵路交會于市區，公路可通達各地；松花江、黑龍江和烏蘇里江可通水運，其中松花江自西南向東北流貫過境，黑龍江、烏蘇里江繞境而過。同時，大連、營口、丹東和錦州四市又是重要的港口城市，分布于黃海與渤海沿岸。此外，哈爾濱市是東北最大的內陸河港，位于東北目前最重要的內河航道—松花江畔；黑河市位于中俄邊境，共有350多km的邊境線，有北黑鐵路等主要交通干線，黑河港為黑龍江航道的最大港口。

（3）就業能力的強弱在三省間的分布存在顯著差異。由表5及圖1中的聚類結果我們可以發現：就業能力的強弱在三省區間的分布也是不平衡的。就業能力較強的城市在遼寧省有9個，在黑龍江省有4個，在吉林省僅有3個；就業能力較弱的城市在遼寧省有5個，在吉林省有6個，而黑龍江省則有8個。其中就業能力最弱的5個城市中黑龍江省占3個，說明目前黑龍江省與遼寧省和吉林省比較起來，城市就業形勢更加嚴峻。

（4）就業能力較弱的城市比例偏大。通過表5及圖1，我們還可以看到，東北地區不同水平就業能力的城市中，就業能力較弱的城市處于控制地位，占到全部城市比重的54.29%（見圖2）。這種數據分布反映了目前東北地區城市就業問題的嚴重性。

2.2 東北地區城市就業能力的空間變化特點

（1）就業能力較弱的城市在空間上稍有擴大。2002年就業能力較弱的城市多于1991年就業能力較弱的城市。按照表5的分值范圍劃分標準對表4中1991年的城市就業能力進行聚類可以發現：就業能力較弱的城市1991年為18個，到2002年增加到19個。

（2）城市就業能力、排名變動幅度較大。由表4，我們可以發現，1991-2002年的12年間，東北地區各城市的就業能力及其排名，無論就城市本身而言，還是城市之間都發生了明顯的變化，而且變動幅度相對較大。其中排名與就業能力都上升的城市有：沈陽、大連、鞍山、丹東、錦州、營口、阜新、遼陽、鐵嶺、朝陽、長春、四平、白山、松原、白城、哈爾濱、齊齊哈爾、鶴崗、伊春、佳木斯、牡丹江；排名與就業能力都下降的城市有：撫順、本溪、盤錦、葫蘆島、吉林、通化、延邊、雞西、雙鴨山、大慶、七臺河、黑河、綏化；排名上升而就業能力下降的城市有遼源。不難看出，大多數城市的就業能力都隨著整體社會、經濟的發展而有所增強，而就業能力下降的城市基本上都屬于國有經濟比重大、資源型或邊陲城市。這里需要提到的是本溪和吉林兩個城市，雖然在前面的聚類中，它們都位于就業能力較強的梯隊當中，但從時間序列的縱向來看，它們自身的就業能力卻在下降，本溪和吉林兩市目前第二產業仍是吸納就業的主導產業，2002年在該產業的從業人員比重分別為：本溪61.72%、吉林52.87%，居三大產業之首。

（3）城市間就業能力整體差異性變動趨勢不明顯。為了分析城市間就業能力的整體差異性，我們引入方差 的概念。它表達了隨機變量X的取值與其數學期望(均值)間的偏離程度［4］。根據表4中分析得出的1991年和2000年各城市的就業能力分值，我們可以得到1991年各城市就業能力的方差為0.496 3，而2002年各城市就業能力的方差為0.477 5。通過對比兩個年份的方差值，我們可以看到，2002年各城市就業能力的整體差異性比1991年稍有弱化，但總體變動趨勢并不很明顯，變動值僅為0.018 8，變動率為3.94%。

(編輯：于 杰)

參考文獻(References)

［1］ 李寧．東北地區就業現狀診斷報告［R］.2004：11.［Li Ning The diagnostic report on employment situation of northeast area ［R］. November， 2004.］

［2］ 胡學勤，李肖夫著.勞動經濟學［M］.北京：中國經濟出版社，2001：249～250.［Hu Xueqin， Li Xiaofu. Labor Economics ［M］.Beijing: Chinese Economy Press， 2001: 249～250.］

［3］ 厲以寧主編.區域發展新思路［M］.北京：經濟日報出版社，2000：81～87.［Li Yining. New idea of region development ［M］.Beijing: The Economic Daily Press， 2000: 81～87.］

［4］ 盛驟，謝式千，潘承毅著.概率論與數理統計［M］.北京：高等教育出版社，1979：110～115.［Sheng Zhou， Xie Shiqian， Pan Chengyi. Probability Theory and Mathematical statistics ［M］.Beijing: Higher Education Press， 1979:110～115.］

［5］ 阮桂海等編著.SAS統計分析實用大全［M］.北京：清華大學出版，2003：276～279.［Ruan Guihal， et al. Practical and Complete Volume on Statistical Analysis System (SAS) ［M］.Beijing: Tsinghua University Press， 2003: 276～279.］

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