劳动力市场高质量发展的测度及时空特征

唐雪

（江西省委党校经济学教研部，江西 南昌 330108）

引言

劳动力市场高质量发展是人民生活质量提高和经济高质量发展的关键，是更充分更高质量就业的重要体现。从宏观角度看，劳动力市场是劳动力要素进行交换的“场所”，是要素市场的重要组成部分，其发展质量影响经济发展质量；从微观角度看，劳动力市场发展情况反映着劳动力的就业状况，关系到劳动者的生存能力和生活质量。然而，目前我国劳动力市场正面临重要转变，2020 年人口普查结果揭示了两个不利变局：其一是人口老龄化加剧，65 岁及以上人口占比达到13.5%；其二是人口出生率为8.5‰，创1952 年统计以来新低。中国长久以来经济发展依靠的人口数量优势逐渐消失，此后的“人口红利”必须凭借劳动力市场的高质量发展[1]。通过提高就业质量提高劳动力供给，通过完善就业公共服务推动劳动力资源的有效利用和合理配置[2]，通过经济发展培育可持续的劳动力供求环境，通过增加教育投入提升劳动力人力资本水平[3]，以服务经济高质量发展、满足高质量生活需要。

劳动力市场高质量发展承载着人民生活质量提高和经济高质量发展的美好期望，然而劳动力市场高质量发展如今依然是一个抽象概念，没有合适的度量指标对其进行测度。在没有摸清地区发展情况前，无法提出合理设计以利于地区劳动力市场高质量发展。因此本文结合前人研究基础，对中国劳动力市场高质量发展指数进行测度，全方位把握劳动力市场发展质量和发展差异，为实现高质量的劳动力市场发展奠定基础、指引方向。本文采用时空极差熵权法、莫兰指数检验、Dagum 基尼系数以及kernel 密度估计，对2010—2019 年中国30 个地区的劳动力市场高质量发展进行全方位多视角分析。第一，采用时空极差熵权法测度地区劳动力市场高质量发展水平、描绘各地劳动力市场高质量发展趋势；第二，根据莫兰指数检验分析各地区劳动力市场高质量发展的空间自相关性，考察其空间分布特征；第三，采用Dagum 基尼系数厘清劳动力市场高质量发展空间差异、探讨地区间劳动力市场发展内在联系；第四，根据kernel密度估计剖析劳动力市场高质量发展动态演进特征、揭示劳动力市场高质量发展空间变动差异；第五，提出利于劳动力市场高质量发展的针对性建议，以促进中国各地劳动力市场高质量发展。

一、文献述评

高质量发展是重视提高居民生活质量、调节收入分配结构，让全体人民共享经济发展成果、减少贫富差距、地区差距和城乡差距的发展[4]；是能够满足人的多层次需求的发展，一方面满足物质需求，为人民提供高质量的产品和服务，另一方面也要保障公平正义，为人的自我实现创造社会环境和基本条件[5]。冯娟（2022）认为高质量发展还应该更重视人的全面发展和社会全面进步[6]。可见，高质量发展涉及人类发展的方方面面，需要从多个维度进行定义和衡量[5]。高质量发展可以被界定为以实现人类美好生活、人和社会全面发展为宗旨的发展模式。

劳动力市场高质量发展的内涵可以界定为：以实现人民美好生活、人和社会全面发展为宗旨，达到充分就业、高质量就业和可持续就业的劳动力市场。充分就业指在一定的工资条件下，除去暂时的摩擦性失业和结构性失业外，一个地区有工作意愿的人都有工作的一种理想状态[7]，强调就业数量及供需平衡。就业质量反映劳动者与生产资料结合优劣程度，就业质量高则为高质量就业，指充分的就业机会、公平的就业环境、良好的就业能力、和谐的劳动关系等[8]。此外，体面就业将创造就业机会本身与创造就业机会的条件以及工人的权利并列[9]。因此就业质量还包括良好的就业服务、全面的就业保障[10]。在可持续性方面，由于劳动力市场主要是由劳动者构成，参考人的可持续发展内涵，强调人的健康、教育和未来发展[11]。因此，劳动力市场的可持续性指劳动力市场中劳动力的培育以及劳动力素质的持续提升。

劳动力市场高质量发展是一个综合性评价指标，其内核强调更加充分就业、更高质量就业及发展的可持续性。现有测度地区劳动力市场发展水平的指标与本文劳动力市场高质量发展指标存在几点差距。第一，无法反映劳动力市场的高质量发展水平。人大国发院劳动力市场研究中心课题组（2019）、孙文凯等（2020）人对地区劳动力市场化指数进行测度，从劳动力数量和劳动力价格衡量劳动力的市场化程度[12—13]，但测度的侧重点与本文指标不同，一个强调市场化，一个强调高质量发展。田永坡（2016）的劳动力市场成熟度指标从市场主体、灵活性、流动性和政府作用4个维度进行构建，用地区就业数量、质量和就业服务来反映地区市场发展的成熟度[14]，与高质量发展存在一定差别。叶长华等（2018）测度了长江经济带五大城市群的劳动力市场发展水平，其测度指标有5个：地区就业率、劳动力工资、从业人员数、人均受教育年限和政府对教育支出[15]，但是对社会保障、就业服务、就业公平等缺少关注，使得无法反映质量问题。第二，没有从发展前景角度对劳动力市场发展的可持续性进行反映。对地区劳动力市场发展质量的测度应该具有以下四方面的特性：数量和质量结合、既定现实和可持续性兼顾。然而部分研究只达到了数量和质量结合的标准，例如，谭永生（2020）对地区更高质量和更充分就业指数进行了测度，二级指标包括就业能力、就业报酬、就业保护、就业机会、就业结构和就业市场[16]，但缺少劳动力素质提升方面的可持续性指标。第三，无法反映新时期劳动力市场发展状况。赖德胜等（2011）构建的地区就业质量指标不仅包含劳动者就业的数量和质量因素，也纳入了地区劳动力市场可持续发展的相关因素，例如反映就业能力提升的人均教育经费等[10]，基本可以反映劳动力市场高质量发展水平，然而其测度的年份仅为2007 年与2008 年，时隔久远，缺乏时效性。

纵观现有文献，不难发现一些问题，从劳动力市场发展的测度内容和测量指标来看：一是测度重点不同，没有关注劳动力市场的高质量发展情况；二是测度内容片面，指标中遗漏劳动力市场的关键因素，无法反映劳动力市场发展全貌，没有体现劳动力市场发展的可持续性；三是测度结果不具时效性，测度的年份距今久远，无法反映新的社会经济背景下的劳动力市场状况。因此，本文在现有研究基础上，构建劳动力市场高质量发展指标体系，采用时空极差熵权法进行指数估计，结合Dagum 基尼系数和kernel 密度估计，分析劳动力市场高质量发展的差异来源、空间非均衡性及发展的动态性。

二、指标体系构建

本文在坚持维度完整、逻辑清晰、特征明确、数据可得、度量可行和动静结合六个基本原则的基础上[10]，构建劳动力市场高质量发展指标。该指标包含充分就业、高质量就业和可持续性三个一级指标。参考已有研究，充分就业衡量劳动力市场的就业机会和劳动力供给情况，高质量就业衡量地区工作收入、就业环境、劳资关系、社会保障、就业服务和就业公平；可持续性测度劳动力的素质提升情况。上述二级指标下各包含若干三级指标，共有42 个三级指标用于劳动力市场高质量发展指数的测量，指标类别和测度方法如表1所示。

（一）充分就业

充分就业是衡量一个地区的就业充分程度，并不代表该地区不存在失业，而是强调在给定的工资条件下，除去暂时的摩擦性失业和结构性失业外，愿意工作的人都能得到工作的一种理想状态。因此可以根据地区的劳动力供需情况来构建充分就业指标，分为就业机会和劳动力供给两个二级指标。地区就业机会的充足程度可以反映该地区劳动力市场的活跃性。就业机会丰富的地区能够吸引劳动力集聚，经济得以发展，公共服务水平提升，从而提高劳动者市场发展水平。当一个劳动力市场上的劳动力供给不足时，说明该劳动力市场运行效率低下，无法协调多方信息，提供足够的劳动力；当劳动力供给无法满足当地经济运行的需要时，会使经济发展疲软，阻碍高质量就业。

（二）高质量就业

文从宏观层面评价高质量就业，从整体上反映地区劳动力市场的就业服务质量、已就业劳动者的工作质量和地区就业公平性。具体来说，宏观层面的就业质量包括就业环境、就业服务、就业机会、工作安全、社会保险、对话机制、劳资关系等方面，本文参考已有研究，从工作收入、就业环境、劳资关系、社会保障、就业服务和就业公平等6个方面衡量地区高质量就业情况。其中工作收入体现一个地区劳动者的劳动回报，高质量的工作体现为付出和回报成正比。一个地区的就业环境不仅需要体现劳动者的工作环境，也要体现地区劳动力市场状况，综合反映就业环境好坏。劳资关系是指雇主和雇员之间合作、冲突、协调的状况，反映一个地区就业质量高低。社会保障主要包含社会保险的保障情况以及财政中用于就业和社会保障的支出，反映地区政府对劳动力的保护程度以及地区政府对劳动力市场发展的投入和维护情况。就业服务包括公益性质和非公益性质的服务，是有效调节和改善劳动力市场供求数量和质量的直接手段。就业公平，一方面可以通过就业结构的合理化程度反映，就业产业结构和性别结构合理，说明地区劳动力市场没有很高的就业门槛或就业歧视现象，就业结构的合理化程度会影响劳动力市场的协调性，就业结构不合理引起的劳动力市场失调会阻碍劳动力市场高质量发展；另一方面通过不同群体的收入差距来反映，如果不同群体之间的收入差距大，则表明该地区就业不公平，地区就业质量不高。

（三）可持续性

上述充分就业和就业质量维度用来判断当前劳动力市场是否高质量，而可持续性维度则衡量劳动力市场是否能够维持高质量发展，前者强调的是既定现实，为静态属性，后者强调的是发展潜力，为动态属性。要实现劳动力市场的高质量发展，除了上述两个维度的基础性作用外，还需要建立可持续的市场，主要通过提升劳动者素质来体现。通过增加教育投入保障教育公平，提升劳动者的人力资本水平，培育高质量的劳动力后备军，从而实现可持续发展。根据代际传递理论，父辈教育程度高会提高子代的教育水平，人力资本水平高的地区，未来劳动力的人力资本水平会更高，有利于劳动力市场的高质量发展。教育性别不平等加深就业性别歧视、减少劳动力供给，并且不利于未来劳动力的素质培养。教育支出和师资力量则体现地区对未来劳动力的培养能力和支持力度。资格考试参与率与资格考试通过率分别强调一个地区劳动者技能提升的数量和质量。

三、数据来源与测算方法

（一）数据来源

本文研究对象共有30 个，由于西藏个别指标缺失严重，本文研究对象不包括西藏地区，同时也不包括港澳台地区。样本区间为2010—2019年，原始数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国教育统计年鉴》《中国基本单位统计年鉴》以及中国2010 年人口普查数据；采用EPS数据库和CEIC数据库进行数据收集。

（二）测算方法

1.时空极差熵权法

本文采用时空极差熵权法确定三级指标的权重。时空极差熵权法相比于传统熵权法，其突破了传统熵权法只能获取特定时点信息的局限，根据空间和时间双重维度信息确定指标权重，提高评价对象的区分度，此外，指标权重可以随着时间的推移而动态变动[17]。构建过程分为三步：

第一，构建指标矩阵。假定指标体系Xi中有a个测度指标，有b个评价对象，有c个时期，则可以得到一个维度为a×b的指标矩阵，表示为:

X=xijt(a×b)(i=1,2,…,a;j=1,2,…,b;t=1,2,…,c)，xijt为评价对象j的评价指标i在第t年的值。

第二，将数据标准化。数据标准化是为了规避数据量纲不一致的问题。令标准化后的指标值为x'ijt，指标为正向指标的标准化公式如式（1）所示，指标为负向指标的公式为式（2）：

第三，计算指标的信息熵Ei和权重Wi，公式如（3）和（4）所示：

2.Dagum基尼系数

本文使用Dagum 在1997 年提出的基尼系数法测度中国各省份的基尼系数，可以据此获得劳动力高质量发展的区域差异与空间差异贡献率，明确差异来源，并且可以有效解决样本交叉重叠问题[18]。劳动力市场高质量发展的总体Dagum基尼系数公式如式（5）所示：

其中：j和h 表示划分的任意区域；i和r代表区域内的任意省份；n是省份个数；k是区域个数；G表示总体基尼系数；yji和yhr分别表示j和h 区域内省份i和r的劳动力市场高质量发展指数；Yˉ表示所有省份劳动力市场高质量发展指数的平均值。本文将全国样本划分为四个区域进行研究，分别为东部、中部、西部和东北①。

总体基尼系数可以分解为区域内基尼系数为Gjj和区域间基尼系数Gjh，公式分别为式（6）和式（7）：

Dagum（1997）将基尼系数分解为区域内差异贡献（Gw）、区域间差异净值贡献（Gnb）和各区域间交叉项影响的超变密度贡献（Gt）三部分，且G=Gw+Gnb+Gt，此三个值的计算公式分别为式（8）、式（9）、式（10）：

其中pj=nj/n，nj表示j区域内省份个数，且式中的Djh代表区域j和h 高质量发展指数的相对影响力，计算公式为式（11）：

其中：djh为区域间高质量发展指数的差值，表示区域j和h 中所有yji-yhr＞0 的样本值的加权平均；pjh代表超变一阶矩，表示区域j和h 中所有yhr-yji＞0 的样本值的加权平均。它们的计算公式分别如式（12）和式（13）所示：

其中，Fh、Fj分别为h、j区域的累积密度分布函数。

3.Kernel密度估计

Kernel 密度估计是一种非参数估计方法，可以被用来分析空间分布非均衡问题，能够刻画劳动力市场高质量发展的分布演进特征和区域间的绝对差异，从而在Dagum 基尼系数揭示的区域差异基础上进行差异分析的补充和完善[19]。其原理如下：

假设有N 个观测样本， 随机变量Xi（i=1,2,…,N） 独立同分布，X 的密度函数为f(x)，公式如式（14）所示。式中h 为带宽，Kernel 密度估计对带宽敏感，为提高估计精度，一般选择较小的带宽；K(x) 为核函数，参考前人做法，本文采用高斯核函数进行计算，公式为式（15）。

四、结果分析

根据时空极差熵权法对各指标权重进行计算，得到的权重系数见表1。根据表1，各指标的权重相差不大，其中充分就业指标下的每千人企业法人单位数、劳动年龄人口占比，就业质量指标下的职业指导比率，以及可持续性指标下的生均教育经费支出几个三级指标的权重系数较大，说明在这几个方面存在较大的时空差异性，是引起劳动力市场高质量发展时空差异的重要因素。对于那些权重系数较小的指标，例如每万人职业病发生率、劳动争议发生率等，虽然可以说明它们的时空差异小，但其对劳动力市场高质量发展也很重要。

（一）劳动力市场高质量发展趋势

1.劳动力市场发展总体特征

根据时空极差熵权法计算的2010—2019 年省级层面劳动力市场高质量发展指数，如表2 所示。从样本期均值看，发展水平较高的地区主要集中在东部地区，发展水平低的地区主要集中在西部地区，表明劳动力市场高质量发展存在区域差异。从全国地区均值看，2010 年以来劳动力市场高质量发展呈现稳定向好发展趋势，劳动力市场高质量发展指数有较大提高，总体均值从2010 年的0.2282 提高到2019 年的0.3402，增长幅度达49%，意味着各地重视“稳就业”工作，积极推进劳动力市场各项功能的发展完善，使得劳动者权益保障得到改善，劳动力市场得到较快发展。

表2 地区劳动力市场高质量发展指数

2.四大区域劳动力市场高质量发展特征

图1直观地显示了东部、中部、西部、东北以及全国总体劳动力市场高质量发展指数发展趋势。从增长趋势看，总体上各个区域的劳动力市场高质量发展水平在提高，但各个区域的发展水平和变动情况存在差异。就发展水平高低来看，东部地区的劳动力市场高质量发展水平最高，中部地区劳动力市场高质量发展水平最低。东部地区依托良好的经济发展基础，劳动力市场发展环境好；中部地区作为劳动力输出区，未来发展潜力大。东北地区在2014 年以前，发展水平高于西部地区，2014 年之后低于西部地区，且在2015 年以前显著高于中部地区，2015 年之后与中部地区相差不大。说明2014 年我国提出的经济高质量发展、供给侧结构性改革等政策，对东北地区的资源依赖型传统产业造成了冲击，影响了其劳动力市场发展。就增长幅度来看，中部地区的增长幅度最大，达到0.5590 倍，东北地区增长幅度最小，仅增长了0.3679倍。

图1 四大区域劳动力市场高质量发展趋势

3.劳动力市场高质量发展二级指标发展趋势

为了比较构成劳动力市场高质量发展三个维度的二级指标发展差异，以下对三个维度下各二级指标的均值指数进行刻画，如图2所示。从各指标柱的高低可以看出：素质提升指标为所有指标中指数最大，意味着各地各年的人力资本提升情况良好；其次是社会保障和工作收入指标，社会保障水平高主要得益于国家的高覆盖率政策，工作收入则体现为城镇单位的工资水平较高；劳资关系、就业公平、就业服务和就业环境指标指数小，劳动关系较差主要是由于2010—2019 年各地劳动争议较多，就业公平性较差主要归因于就业性别不合理，就业服务水平低是由于培训结业率较低。观察每个指标柱可以看出各年该指标的增长情况，从下到上对应年份从2010—2019 年。在这些年中，增长明显的有就业机会指数、工作收入指数、社会保障指数以及素质提升指数。就业机会指数从2010 年的0.0177 上升为2019 年的0.0378，工作收入指数从0.0155 增加到0.0646，社会保障指数从0.0384增加到0.0641，素质提升指数则从0.0425增加到0.0568。就业环境和就业服务指数则出现下降趋势，分别从样本期初的0.0233 降到样本期末的0.0212，从0.0254 降到0.0208。可见，虽然劳动力市场高质量发展指数总体呈上升态势，但并不是各指标统一上升形成，而是由个别指标指数大幅上升所拉动。

图2 全国劳动力市场高质量发展二级指标指数堆积柱形图

（二）劳动力市场高质量发展空间分布特征

1.地区劳动力市场高质量发展情况

通过图3 对2010—2019 年省级劳动力市场高质量发展均值进行描绘，进一步聚焦于各省份劳动力市场高质量发展情况。可以直观看出各省发展指数均值在0.2～0.5 范围内波动，差异明显。全国发展指数均值为0.2881，超过全国平均发展水平的省份有9个，主要分布在东部沿海地区，以及青海、宁夏和新疆3个地区。发展水平前五的地区分别是北京（0.4906）、 上海（0.4354）、 天津（0.3903）、江苏（0.3331）和浙江（0.3289），这5个地区经济发展好、公共基础设施齐全、公共服务质量高、财政力量雄厚，能够源源不断地吸引优质劳动力，为劳动力提供良好求职和工作环境，支撑劳动力市场的高质量发展。低于全国平均水平的省份占总数的70%，其中发展水平最低的4 个省份为江西（0.2305）、云南（0.2343）、河北（0.2370）和广西（0.2383），这4 个省份经济实力较差，劳动力收入水平低，劳动力培养能力较弱，劳动力资源被周边优势省份吸引，整体劳动力质量得不到提升。北京的劳动力市场高质量发展指数超过江西2倍，可见省际劳动力市场发展质量存在巨大落差，不利于地区间劳动力市场协调发展。

图3 地区劳动力市场高质量发展指数均值雷达图

2.地区劳动力市场高质量发展空间分布情况

为了观察劳动力市场高质量发展存在的空间分布特征，对劳动力市场高质量发展指数绘制了莫兰散点图，以展示空间上的相关性和集聚情况。局部空间自相关检验结果如表3所示，部分年份散点图如图4所示。

图4 地区劳动力市场高质量发展指数莫兰散点图

表3 劳动力市场高质量发展局部空间自相关检验结果

根据检验结果，Z 值都在4 以上，P 值几乎为0，表示2010—2019年期间，各地区的劳动力市场高质量发展水平存在显著的空间自相关性。2010—2019年的莫兰指数都大于0，表示各地区的劳动力市场高质量发展呈现正相关关系。

莫兰散点图中坐标系的第一象限表示高水平集聚，第三象限表示低水平集聚。从图4中可以看出，各地区的劳动力市场高质量发展水平存在空间关联性，同时地区间存在较大差异。总体来看，以北京为首的东部地区劳动力市场发展质量较高，劳动力市场高质量发展水平逐渐从东部沿海向西南地区跌落。所选年份皆表现出东部地区的北京、天津地区，珠三角地区、长三角地区为高水平发展集聚区，而与之相邻的中部地区则表现为较低的发展水平，表明这些高发展水平地区对中部地区的辐射作用有限。西部地区的新疆、青海为高水平发展集聚区，长江流域以南的中西部地区则呈现出低水平集聚发展特征。东北地区呈现出发展水平逐步退化的趋势，离高水平集聚区越来越远，越来越集中在低水平集聚区。

这可能与东北地区的重工业发展转型，人口大量流失有关。

（三）劳动力市场高质量发展空间差异及来源分解

通过Dagum 基尼系数分解方法计算2010—2019 年东部、中部、西部、东北和总体基尼系数，表4列出了总体基尼系数及空间差异来源，图5 描绘了四大区域内差异变动趋势，图6 刻画了四大区域之间的发展差异情况。

图5 劳动力市场高质量发展区域内差异变化趋势

图6 劳动力市场高质量发展区域间差异变化趋势图

表4 2010—2019年区域内劳动力市场高质量发展基尼系数

1.劳动力市场高质量发展差异空间来源分解

根据表4 可知，总体基尼系数由2010 年的0.1099 下降到2019 年的0.0938，说明全国的劳动力市场高质量发展的差异逐渐缩小。从差异来源看，2010—2019 年劳动力市场高质量发展区域内差异、区域间差异、超变密度均值分别为0.0238、0.0647、0.0107，这三者的差异贡献率均值分别为23.97%、65.25%、10.78%，可见区域间差异是构成全国内部差异的最重要来源。时序特征显示，2010—2019 年区域内差异总体呈波动缩小趋势，期末比起初差异缩小了14.65%。区域内差异贡献率呈现增减的“M”型变动趋势，期末贡献率较起初没有较大改变。区域间差异值由2010 年的0.0714 下降为2019 年的0.0642，但区域间差异贡献率呈波动扩大趋势，由64.95%扩大到68.41%，意味着区域间发展差异越来越大。超变密度值和贡献率从期初至期末均呈波动下降趋势，且下降幅度明显，说明样本的区域内部省份和其他区域内部省份的发展水平交叉重叠现象降低。可见，推动全国劳动力市场高质量发展应关注区域间发展差异，努力缩小区域间劳动力市场高质量发展落差。

2.全国劳动力市场高质量发展区域内差异

根据图5，东部地区的基尼系数遥遥领先，说明东部区域的各省份之间劳动力市场发展质量差异最大；东北地区的基尼系数最小，说明东北三省之间的劳动力市场发展质量差距最小。东部地区内部差异主要受到长三角、珠三角和京津冀经济圈“极化”位势影响，与其他东部省份劳动力市场的发展形成了鲜明对比。从劳动力市场高质量发展区域内差异变化趋势看，在2010—2019 区间内，除东北地区波动上升外，东部、中部和西部基本呈现波动下降趋势。其中：东部地区在2012—2015 年、2016—2017 年区域内发展差异扩大，在其他年份下降，总体波动幅度较小，下降幅度也较小；中部地区波动幅度较大，区域内劳动力市场发展不协调，2010—2011 年、2012—2014 年、2016—2019 年为发展差异缩小年份，但2019 年与2010 年相比，下降幅度微小；西部地区的基尼系数下降趋势最明显，是所有区域中最稳定的存在，但在2018年后出现了“翘尾”，使得其内部基尼系数由2018 年末的0.0358 上升为2019 年末的0.0459，即使如此也依然是内部差异改善最大的地区；东北地区与中部地区波动情况类似，协调发展情况不容乐观，总体上样本期末相较于期初，区域内发展差异值扩大，这意味着吉林、辽宁、黑龙江三省的劳动力市场高质量发展差异扩大。可见，四大区域的劳动力市场高质量发展差异明显，且中部和东北地区区域内各省之间的发展协同性有待增强。

3.劳动力市场高质量发展区域间差异

图6 描绘了劳动力市场高质量发展的组间差异，从图中可以看出，2010—2019 年中国劳动力市场高质量发展的区域间差异呈下降趋势，分组观察区域间发展差异：中部—东部、西部—东部、西部—中部、东北—中部以及东北—西部的基尼系数都在波动式降低，劳动力市场高质量发展的相对差异非协调性缩小；东北—东部的基尼系数波动式增加，两区域间的劳动力市场高质量发展相对差异非协调性扩大，差异主要产生于“十二五”发展期间（增长了21.74%），“十三五”增长幅度较小。从图中的方块面积可以看出：中部—东部、西部—东部以及东北—东部的发展差异较大；中部、西部与东北地区的劳动力市场发展水平虽然得到了提高，但与东部地区的发展差异依然较大；东北地区由于其经济实力转弱，劳动力市场高质量发展疲软，被西部地区迅速追赶；同时中部地区也拉近了与东北地区的发展水平，使得它们之间的发展差异变小。可见，要推动全国劳动力市场高质量发展的空间均衡性，需要着力补齐中部、西部和东北地区的发展短板。

为了更好了解四个区域之间的发展差异来源，将2010—2019 年四个区域劳动力市场高质量发展的二级指标指数均值进行比较，如图7 所示。四个地区发展水平较为接近的指标有就业环境、劳资关系和就业公平三个指标，这三个指标的得分都很低，说明这四个地区的就业环境、劳资关系和就业公平都处于较低水平。发展差距较大的指标主要有：一是工作收入，东部地区的工作收入远远高于中部、西部和东北地区，而中部、西部和东北地区的收入水平相差不大；二是社会保障，东部地区的社会保障水平较高，其次是西部地区，最低的是中部地区，中部地区和东北地区的社会保障水平有待提高，中部地区主要是养老金收益率水平低，东北地区是养老保障负担水平低，即参与养老保障的在职人数占已退休领取养老金的人数比重低；三是就业机会，东部地区的就业机会最高，与其他地区拉开差距，中部、西部、东北地区的就业机会依次减少，东北地区就业机会少主要反映在较低的就业率上。东部地区仅就业环境、劳资关系和劳动力培育三个指标不是所有地区中的最高发展水平，其他指标皆为全国最高发展水平。其中：东部地区职业病发生率较高，导致较差的就业环境；劳动争议发生率较高导致较差的劳资关系，但也有可能是因为东部地区劳动者维权意识更强，从而更积极地采取法律手段解决劳资关系；劳动力培育水平较低则主要是因为技能考核通过率较低，也说明东部地区的人才竞争较高，其他各项都具有较高的水平。

图7 四大区域劳动力市场高质量发展二级指数柱状图

（四）劳动力市场高质量发展动态分析

为了更好了解劳动力市场高质量发展的空间变动情况，根据核密度估计方法对2010—2019 年地区劳动力市场高质量发展进行动态分析，图8描绘了考察期内全国总体劳动力市场高质量发展分布动态演进趋势。核密度曲线的中心向右移动，表明在这段时期内，全国劳动力市场高质量发展水平提高；核密度曲线向右方延展，且不断拓宽，意味着样本期内全国劳动力市场发展的相对差异有所扩大。从波峰的数量可以看出，相对差异主要来自于部分地区更高发展水平的集聚，出现高水平极化与次高水平极化地区，但集聚范围较窄，与集聚范围大的低水平极化地区拉开了差距。从波峰高度变化特征可以看出，波峰在样本期内呈现上下波动，意味着地区间的绝对差距呈现相应的扩大缩小的波动变化特征。

图8 2011—2019年全国劳动力市场高质量发展动态分布图

图9为四大地区劳动力市场动态分布图。就分布位置而言，四大区域曲线分布中心和变化区间总体向右推进，各区域劳动力市场高质量发展水平均有所提升，其中东北部右移趋势最不明显，而东部右移趋势最明显，表明东北区域劳动力市场发展质量提升不明显，东部区域整体劳动力市场高质量发展取得长足进步。就分布延展性而言，东部地区具有明显的右延趋势，表明东部地区内部的相对差异有所扩大，其原因主要是东部地区较高发展水平的集聚发展，出现高和次高发展极化区域，与发展水平相对较低的区域拉开差距。就分布形态而言，东部地区的主峰高度不断下降，主峰宽度有所增加，说明东部地区的绝对差异有所扩大，这与北京、上海、天津劳动力市场的阶段性发展有较大关系；中部地区的主峰高度和宽度变化不明显，说明中部地区内部的绝对差异几乎没有发生变化；西部与东北地区的主峰高度有轻微的“下降—提高”趋势，表明在样本期内，这两个地区内部的绝对差异呈“扩大—缩小”变化特征。就波峰数量而言，考察期内除东部地区外，中部、西部和东北地区一致保持单峰特征，说明这些地区的相对发展差异小，内部分化不明显。

图9 四大区域劳动力市场高质量发展分布动态

五、结论与启示

本研究基于就业质量、体面就业、可持续发展等理论基础，从充分就业、高质量就业和可持续三个方面构建了劳动力市场高质量发展指标体系。根据2010—2019 年的地区数据，结合时空极差熵权法对中国劳动力市场高质量发展进行了评价，使用莫兰指数分析了劳动力市场高质量发展的空间自相关性，采用Dagum 基尼系数对劳动力市场高质量发展的空间差异进行了测度与分解，运用kernel密度估计分析了劳动力市场高质量发展的分布动态特征，主要研究结论和建议如下：

第一，劳动力市场高质量发展水平有待提高，三个维度下各二级指标发展差异明显。目前我国劳动力市场高质量发展要素中的就业环境及就业服务水平在持续下降，就业公平性也有待提高。（1）必须着力优化就业环境，增加劳动保护，减少因公受伤、死亡和职业病发生率，降低过度劳动情况。（2）必须提高就业服务能力，就业指导部门为需要就业人群进行技能分析和求职登记，以提供针对性的就业培训和职业推荐；为有创业需要的人群提供咨询指导服务；提高政府培训机构的培训知名度，吸引更多待就业人员参与技能培训，同时提高培训内容的实用性和针对性，实现结业与就业的有效转换。（3）提升就业公平性，通过打破劳动力流动壁垒，依靠市场机制实现劳动力的自由流动就业，同时践行劳动法增强劳动保护机制，减少就业歧视行为。

第二，劳动力市场高质量发展空间差异总体呈缩小趋势，但各区域之间的发展差异愈发明显。区域之间的发展差异主要集中在先进的东部地区与落后的中部、西部和东北地区之间，其中东部与中部的发展差异最大，但在逐渐缩小。重要的是东部与东北地区之间的差异呈扩大趋势，主要是由于东北地区的劳动力市场发展式微所致。中部地区经济发展水平较低导致就业不充分，就业服务和有关财政支出水平不高，劳动力市场高质量发展水平低；而东北地区近年来的工业发展水平下降，使得就业机会、就业质量下降，降低了劳动力市场高质量发展速度。西部地区则是工作收入、社会保障和就业机会比东部地区差，究其原因是西部地区的工业化水平较低，第一产业比重较高。这些工业经济发展水平较低的地区可以借助数字经济发展浪潮，培养新产业模式，推动平台经济发展，促进用人单位和服务对象的平台化、网络化以及服务范围的全球化，打破就业的空间和时间限制，从而为劳动力市场带来新的发展活力。

第三，劳动力市场高质量发展水平均有所提升，但各区域内部的发展情况不一。四大区域的劳动力市场发展质量得到了提升，但东北地区内部的绝对差异呈扩大趋势，根本原因在于黑龙江和吉林与辽宁相比，经济发展水平更低、人口流失更为严重，劳动年龄人口大量外流。东部地区内部各省间的相对差异有所增长，主要是北京和上海的高水平极化发展，拉开了与河北和海南的发展差距。河北和海南为东部地区发展水平较低的地区，主要是由于就业机会少、劳动力供给水平低、工作收入低、社会保障水平低、劳动力培育水平低，究其原因是经济发展水平与其他东部地区相比较差，市场化程度较低。因此，东北地区和东部地区内部的发展差异要缩小，需要提高这些地区的经济发展水平。另外，由于劳动力市场发展具有外溢作用[19]，可以积极培育区域内的增长极，带动全域发展。

注释

①文中东部地区包括北京市、天津市、上海市、河北省、山东省、江苏省、浙江省、福建省、广东省、海南省；中部地区包括山西省、河南省、湖北省、安徽省、湖南省、江西省；西部地区包括内蒙古自治区、新疆维吾尔自治区、宁夏回族自治区、陕西省、甘肃省、青海省、重庆市、四川省、广西壮族自治区、贵州省、云南省；东北地区包括黑龙江省、吉林省和辽宁省。