高铁背景下京津冀县域尺度就业密度空间格局研究

陈子轩 何丹

[摘 要]  高铁对城市间劳动力流动格局会产生较大影响，进而对区域就业密度格局产生影响。采用加权平均中心、地理加权回归方法研究高铁对京津冀县域尺度2010—2017年就業密度格局演变的影响，结果发现：高铁的开通显著改变了区域就业密度格局，劳动力从最初向高铁沿线区县集聚，过渡到向地级市或更发达城市集聚，高铁的虹吸作用促使以衡水为中心的就业密度低值区的形成。高铁背景下经济发达、就业待遇更好的地区更容易吸引劳动力，而社会固定资产的投资对劳动力的吸引力较弱;相对于高铁开通年限而言，高铁班次变量对区县就业密度的影响更为显著，其中正向影响主要分布在北京、天津和位于京广高铁沿线的保定北部区县。总体来说，高铁对京津冀县域就业密度的影响以集聚效应为主。该结论可以为未来高铁建设背景下区域就业格局的优化和调整提供实践参考。

[关键词] 就业密度;时空格局演变;空间异质性;高铁;京津冀地区

[中图分类号] F 299.29  [文献标志码] A  [文章编号] 1005-0310（2021）04-0040-07

Research on the Spatial Pattern of Employment Density at County

Level in Beijing-Tianjin-Hebei Region under the

Background of High-speed Rail

CHEN  Zixuan， HE  Dan

（College of Applied Arts and Science，Beijing Union University， Beijing 100191，China）

Abstract：  High-speed rail（HSR） has a greater impact on the pattern of labor force flow between cities， which in turn has an impact on the pattern of regional employment density. Taking the weighted average center and geographically weighted regression methods to study the impact of HSR on the evolution of employment density pattern at the county scale of Beijing-Tianjin-Hebei from 2010 to 2017， this paper found that the opening of HSR has significantly changed the regional employment density pattern， and the labor force has changed from the initial agglomeration to districts and counties along the high-speed railway to the agglomeration to prefecture-level cities or more developed cities. The siphon effect of HSR promotes the formation of low-value employment-density areas centered on Hengshui. In the context of HSR， regions with developed economies and better employment conditions are more likely to attract labor， while investment in social fixed assets is less attractive to labor; compared with the opening years of HSR， HSR frequency variables have a greater impact on the employment density of counties， and the positive impacts are mainly distributed in Beijing， Tianjin and the northern counties of Baoding along the Beijing-Guangzhou high-speed railway. In general， the impact of HSR on the employment density of Beijing-Tianjin-Hebei counties is dominated by the agglomeration effect. This conclusion can provide practical reference for the optimization and adjustment of the regional employment pattern under the background of HSR construction in the future.

Keywords： Employment density;Evolution of spatial and temporal pattern;Spatial heterogeneity;High-speed rail;Beijing-Tianjin-Hebei region

0 引言

高铁开通促进了劳动力的自由流动、扩大了劳动力的流动范围[1]，从而导致劳动力就业格局的演变。近年来，京津冀地区高铁网络化建设不断推進，因此有必要探究高铁背景下京津冀地区劳动力就业密度格局的演变规律，有助于认识高铁对该区域就业密度异质性演变的影响，同时

该区域在未来还将开通多条高铁，本研究可为预测就业密度格局

的演化提供高铁视角的参考。

高铁的开通使得资本、技术、信息在城市间高效流动，许多研究成果探讨了其对区域经济发展格局的影响[2-7]。劳动力就业对区域经济发展具有重要影响，因此高铁对劳动力就业的影响已经受到较多的关注。一类是从经济学的视角进行分析，如通过面板数据探讨高铁对就业的影响。施震凯等发现高铁的开通对中国一线城市制造业的就业产生了显著的负效应，即不利于创造新的制造业工作岗位[8];董艳梅等发现高铁显著促进了中国东部设站的大型高铁城市的就业水平，其中建筑业及高附加值产业的就业受益最大[9];李金锴等发现高铁促进了服务业集聚从而提高了城市的就业机会，城市就业密度因而上升，失业率显著下降[10];张召华等发现高铁推动大城市的第二产业及其就业人口向外转移，就业结构逐步优化。另一类则基于城市地理学、经济地理学关注高铁对就业格局空间演变的影响[11]。Shi等发现高铁仅对中国东部地区的就业机会产生了促进作用，高铁塑造了中国城市就业机会的异质性空间分布[12];Hu等通过实证研究发现高铁会减小劳动力就业格局的不均衡现象，技术密集型劳动力会走向核心城市，而劳动密集型行业的劳动力会较多走向边缘城市就业[13];Dong发现宾馆业和零售业的劳动力在高铁开通后倾向于去边缘城市，高铁对劳动力就业区位选择

及空间流动产

生的影响是最终导致区域就业格局演变的动因，因此许多研究在探讨高铁对就业空间格局影响时也会同时关注高铁对就业人口流动的影响[14]。Heuerma

nn等证实高铁开通后小城市良好的投资环境吸引了更多劳动力从大城市回流，改变了原有的就业格局[15]。高铁使得部分偏远地区融入大都市区，就业机会的分布有了改变，从而区域内部的劳动力就业空间发生演变[16]。张铭洪等发现高铁建设而导致卫星城市就业人口向中心城市集聚，经济总量较高的城市成为劳动力流动的主要流向地，中心城市与卫星城原有的就业格局得到重构[17]。

综上所述，高铁对就业空间格局的影响研究从现象分析逐步深入到机制探究，还考虑了高铁对不同行业劳动力就业格局的差异化影响。然而，以往研究尺度主要集中于城市，本研究将基于京津冀县域尺度，首先结合高铁开通背景分析其对就业密度格局时空演变的影响，然后建立模型定量探讨高铁对县域劳动力就业密度演变的异质性影响。

1 研究区与数据来源

京津冀地区截至2017年共有13个城市198个区县，其中包括2017年国家提出重点建设的雄安新区。本研究选取2011—2018年各省市统计年鉴和经济统计年鉴，获取2010—2017年各区县年末从业人员数据（城镇非私营单位从业人员数据），由于行政区划有时会发生变动，因此尽量按照区划的合并做法对标到2017年的行政区划，这样也便于不同年份数据之间相互比较，对于无法获取的数据（如街道），则保留不做调整。截至2017年，京津冀地区共开通京津、京广、京沪、津保、石济、津秦6条高铁。高铁班次的历史数据来源于极品、盛名时刻表，社会经济数据来源于各省市统计年鉴、中国区域统计年鉴等。

2 研究方法

2.1 加权平均中心

平均中心工具利用区域中所有要素的平均x和y坐标，通过描述数据集中位置的统计量来反映一组数据的平均水平，并且不局限于点数据，也可应用于面数据分析上。它可以用来观测就业密度的中心位置，本研究以县域单元面数据作为对象，结合就业密度属性的加权平均中心公式如式（1）：

式中，wi为要素i的属性（京津冀各区县的就业密度数值），xi，yi为每个区县的质心，由于该方法原本是用来计算点数据的，因此需要将面数据转换为点再行计算，而在计算质心时，是将所有矢量面的面积进行加权。

2.2 地理加权回归

普通最小二乘回归方法（OLS）假设空间具有平稳性的特征，即变量间的关系与地理位置无关，然而许多社会经济现象空间分布与自变量间的关系与地理位置相关，即空间非平稳性。劳动力就业密度与潜在因素之间的关系显然与地理位置有关，为了解决这种空间非平稳性现象，本研究采用地理加权回归（GWR）进行分析，它采用局部而非全局的参数估计，其实质是基于距离加权的局部样本估算出每个样本点独立的参数值[18-20]，一般形式如式（2）所示。

结合既有研究中所选取的劳动力就业人口分布的影响因素，在高铁背景下以i区县就业密度变化量为被解释变量（考虑到高铁的滞后性影响，利用2013年的数据解释2013—2015年的就业密度变化，以此类推），增加与高铁相关的解释变量，汇总如表1所述。

3 结果分析

3.1 高铁背景下就业密度格局时空演变

从2010—2013年，随着京沪、京广两条高铁干线的开通，由图1（a）、（b）可清晰对比出两年间劳动力就业密度增长的空间特征：京广、京沪高铁沿线多数区县就业密度有了显著提升，就业人口倾向于流入高铁沿线区县，高铁线路和站点对就业人口具有显著的集聚效应，邢台、邯郸以及石家庄3市高铁站点所在主城区以及邻接区县其就业密度受到高铁的带动效果较为突出，但受到地理距离衰减效应的约束，导致就业密度增长区域扩张范围有限，证明高铁对劳动力就业分布格局的集聚效应特别是站点指向性的集聚效应占据主导。从2013—2015年的变化来看，津秦客运专线的开通对唐山、秦皇岛远郊县的就业人口产生了虹吸作用，引导务工流进入主城区或是北京、天津等大城市

，如图1（b）、（c）所示。京广、京沪两条高铁之间围合的区县就业密度格局有了显著改变：距离各地级市主城区较远的区县就业密度大幅减少，此时两条高铁已开通3～4年的时间，两条高铁线对区域就业密度格局进行了重构，引导劳动力从距离高铁线较远的区县中流出，流入主城区或其他更加发达的地区，高铁的集聚效应进一步加强。

从2015—2017年的变化可以看出：随着津保高铁的开通，邯郸-秦皇岛这条连接中国东北和南方地区的主干线路正式形成之后，该走廊沿线的劳动力就业密度高值区进一步向沿线区县特别是地级市的主城区转移，如图1（c）、（d）所示。高铁线对沿线发展较为滞后的区县的劳动力进一步分配，使其流向就业机会、待遇更加良好的地区，如津保高铁沿线区县的就业密度略微下降，天津和保定主城区2015—2017年就业密度分别上升了3 000和4 000人/km2，说明该铁路促使保定和天津之间的区县的部分劳动力向保定和天津流入，进一步说明高铁线对就业密度格局的重构作用。截至2017年，以衡水为中心的冀南地区长时间受到高铁虹吸影响，形成了较大规模的就业密度低值区，是京津冀地区就业密度格局演变最显著的區域。高铁对京津冀地区2010—2017年就业密度格局演变的影响可以总结为：高铁对劳动力就业人口的虹吸作用从线路、站点过渡到普通城市甚至是大城市，距离高铁线较远、经济较为落后的区县就业密度普遍下降，证明京津冀地区高铁对劳动力就业密度的时空影响以集聚效应为主导，高铁在区域劳动力就业密度格局演变中扮演了重要角色。

根据式（1）计算每年的就业密度平均中心位置，发现随着2011、2012年京沪、京广高铁的开通，平均中心在2010—2013年间向西南方向迁移，此后虽然开通了其他高铁，但平均中心的位置一直保持稳定，说明京广和京沪两条高铁主干线路对京津冀地区劳动力就业密度格局影响最为深远，较高等级线路对区域内劳动力就业流动有更显著的影响。京津冀地区就业中心恰好位于雄安新区、天津、北京形成的三角形格局的重心位置，在雄安新区不断建设以及京雄城际铁路等高铁开通之后，平均中心的位置可能再次发生空间变迁。从就业密度平均中心演变可看出，并非所有高铁都能推动就业密度中心的演变，连接核心城市的高铁线（如京沪、京广）在高铁网络中往往具有较高的地位，对劳动力就业密度中心的影响作用更加显著。

3.2 高铁对就业密度格局演变的影响

由于2010年开通高铁的区县较少，因而选择2013年、2015年进行分析。解释变量分别选择2013年、2015年的数据，对应的被解释变量是2013—2015年、2015—2017年就业密度的变化量，地理加权回归结果如表2所示。两年的模型结果均取得了较满意的效果，R2均大于0.75，高铁距离首次开通的时长均没有通过检验，但高铁班次因子均通过了0.1的显著性检验。

下面结合高铁分析社会经济因素对劳动力就业密度的影响。全社会固定资产投资（密度值）的回归系数整体上是负值，即它对区县劳动力就业密度是负向影响的，说明高铁的建设和开通引起了房地产、产业园、基础设施等固定资产的大规模兴建，但是部分区县却无法阻止劳动力向其他地级市或是大城市迁移，固定资产投资可能在多数区域以改善居民出行、居住等生活条件为主，对于产业高质量布局的带动较弱，因而较难改善就业人口流失的状况。就业单位从业人员平均工资（密度值）的回归系数从2013年至2015年由正转负，说明在2015年时，多条高铁相继开通后，其带来的资本、技术等资源向开通高铁的城市特别是更为发达的北京、天津汇集。部分相对落后区域，由于其劳动力流向就业环境更加优良的地区，本地的劳动力工资上升，从而表现为平均工资与就业密度的负相关关系[9]。此外，在2013年和2015年，地区生产总值（密度值）、社会消费品零售总额（密度值）在整体上均对就业密度产生正向影响，说明这两个表征地区繁荣程度、经济发展现状的因素在高铁的背景下能够对就业人口产生较强的吸引力，高铁对区县经济产生显著促进作用后，该区县会源源不断地吸引就业人口（表2）。

对比高铁班次和开通年限，后者对区县就业密度的影响不显著。对于高铁班次变量，由图2（a）和（b）可以对比发现，高铁班次对就业密度格局的影响发生了变化。2013年时，仅京广高铁沿线的区县及位于京沪、京津两条高铁沿线的廊坊回归系数是正值，说明高铁班次变量促进了劳动力就业人口向该区域转移。2015年，随着津保高铁的开通，保定和天津的高铁枢纽地位有所加强，京津城际铁路、京沪高铁和位于京广高铁的保定以北区县回归系数均为正，表明高铁班次变量对这一区域就业密度有正向影响。北京、天津高铁班次的回归系数由负转正，说明和2013年相比，多条高铁的新建开通不断推动劳动力向大城市流入，高铁将就业人口虹吸至大城市的现象逐渐加强，对就业人口的分布产生了更强的集聚效应。京广高铁沿线上位于保定南部的区县其高铁班次的回归系数由正转负，进一步说明高铁的虹吸作用将就业人群更多地输送到京津等地。

4 结论与讨论

本研究结合高铁开通的背景分析了京津冀地区2010—2017年就业密度格局的时空演变规律，采用定性与定量方法，探讨了京津冀地区县域就业密度格局演变特征及其原因，得出以下结论：

1）京津冀地区的就业重心一直位于廊坊市境内，随着京广、京沪高铁的开通，向西南方向小范围迁移，此后保持稳定。高铁对京津冀地区劳动力就业格局的影响可以总结为：起初是高铁线路和站点对就业人口的指向性吸引，沿线特别是站点所在区县及邻近区县就业人数率先增长，此后转换为就业人口在空间上呈现出流向地级市主城区以及更高等级的大城市，劳动力就业密度格局受到高铁的再次重构。发展相对滞后区县的高铁站不能促进劳动力向该区县聚集，也不能阻止劳动力的流出，直至2017年，在京沪、京广两条高铁围合的区域，受到长期的虹吸作用，形成了以衡水为中心的就业密度低值塌陷区。高铁对京津冀地区就业密度格局的影响以集聚效应占据主导，其虹吸作用是推动区域就业密度格局演变的主要动力。

2）在高铁建设与开通的背景下，全社会固定资产投资总额对京津冀县域就业密度不产生正向影响;在相对落后的区县，受到高铁持续的虹吸作用，劳动力大量流失，但是从业人员平均工资反而升高，从而表现为与就业密度下降的负相关关系。而地区生产总值和社会消费品零售总额均对县域就业密度整体上产生了正向影响，表明在高铁建设的驱动下，地区经济繁荣程度以及相对更高的平均工资是影响劳动力空间流动的重要因素。高铁开通年限对县域就业密度的影响不显著，高铁班次变量对就业密度格局的时空影响可以总结为：京广高铁沿线区县受到高铁班次变量的正向影响，此后津保高铁的开通，高铁班次变量对所属区域就业密度的影响由负转正，而其在保定南部的京广高铁沿线区县由正转负，与高铁对就业人口向大城市虹吸作用逐渐加强有较大联系，高铁对京津冀地区就业密度格局的影响以集聚效应为主。

借助高铁强大的虹吸效应，为京津冀调整未来的就业格局提出如下对策：紧跟雄安新区高质量建设的步伐，在高铁线路规划上应着重关注雄安新区与河北南部的衡水、邯郸、邢台等城市的连接关系，预测高铁建成后就业人口的主要流向，缓解该区域劳动力的流失现状。

本研究虽然初步讨论了高铁对京津冀地区就业密度格局演变的影响，但仍存在一些问题：本研究没有区分不同行业的就业密度，以后应分析高铁对不同行业就业密度格局产生的时空异质性影响。此外，本研究仅考虑了首次开通高铁时间与高铁班次这两个与高铁相关的变量对县域就业密度格局产生的异质性影响，应补充其他与高铁相关的解释变量。

[参考文献]

[1]GUIRAO B，CAMPA J L，CASADO-SANZ N. Labor mobility between cities and metropolitan integration： the role of high speed rail commuting in Spain[J].Cities，2018，78：140-154.

[2] 谌丽，石敏俊，郑丹.高速铁路对我国城市经济增长的影响[J].北京联合大学学报，2017，31（2）：77-84.

[3] 张萌萌，孟晓晨.高速铁路对中国城市市场潜力的影响：基于铁路客运可达性的分析[J].地理科学进展，2014，33（12）：1650-1658.

[4] 崔百胜，杨晓勤.交通基础设施对区域经济增长的空间溢出效应[J].城市问题，2017（7）：48-59.

[5] 俞路，赵佳敏.京沪高铁对沿线城市地区间溢出效应的研究：基于2005—2013年地级市面板数据[J].世界地理研究，2019，28（1）：47-57.

[6] 黄春芳，韩清.高铁线路对城市经济活动存在“集聚阴影”吗？：来自京沪高铁周边城市夜间灯光的证据[J].上海经济研究，2019，31（11）：46-58.

[7] 俞路.高铁新时代下中国铁路交通可达性分布格局及其均衡程度的研究[J].世界地理研究，2020，29（6）.1148-1160.

[8] 施震凯，魏尉，黄嘉楠.高速铁路、劳动力流动与制造业就业波动：基于中介效应模型的分析[J].现代城市研究，2021（1）：32-38.

[9] 董艳梅，朱英明.高铁建设能否重塑中国的经济空间布局：基于就业、工资和经济增长的区域异质性视角[J].中国工业经济，2016（10）：92-108.

[10] 李金锴，钟昌标.高铁开通、城市可达性与就业机会[J].软科学，2020，34（11）：21-26.

[11] 张召华，王昕.高铁建设对劳动力资源配置效果检验：来自产业—就业结构偏差的解释[J].软科学，2019，33（4）：44-47+61.

[12] SHI W M，LIN K C， MCLAUGHLIN H，et al.Spatial distribution of job opportunities in China： Evidence from the opening of the high-speed rail[J].Transportation Research Part A： Policy and Practice，2020，133：138-147.

[13] HU Y K，DENG T T，ZHANG J.Can commuting facilitation relieve spatial misallocation of labor？[J].Habitat International，2020，106：102136.

[14] DONG X. High-speed railway and urban sectoral employment in China[J].Transportation Research Part A： Policy Practice，2018，116：603-621.

[15] HEUERMANN D F， SCHMIEDER J F. The effect of infrastructure on worker mobility： evidence from high-speed rail expansion in Germany[J]. Journal of Economic Geography，2019，19 （2）：335-372.

[16] GUIRAO B， LARA-GALERA A， CAMPA J L. High speed rail commuting impacts on labour migration： the case of the concentration of metropolis in the Madrid functional area[J].Land Use Policy，2017， 66：131-140.

[17] 張铭洪，张清源，梁若冰.高铁对城市房价的非线性及异质性影响研究[J].当代财经，2017（9）：3-13.

[18] 袁锦标，曹永旺，倪方舟，等.中国县域人口集聚空间格局及影响因素的空间异质性研究[J].地理与地理信息科学，2020，36（3）：25-33.

[19] 周小平，秦振扬，赵松，等.中国住宅地价房价比的空间格局、演变特征及影响因素：基于35个大中城市的空间计量分析[J].中国土地科学，2019，33（1）：40-48.

[20] 李莉，侯国林，夏四友.上海市共享住宿时空格局及影响因素识别[J].人文地理，2021，36（1）：104-114+154.

（责任编辑 李亚青）