劳动力是城市发展的重要支撑要素。长三角一直是吸纳劳动力的“强磁场”,2020年底拥有劳动力总量达1.64亿左右,约占全国16.7%,远高于京津冀的8.13%和珠三角的5.18%。
长三角41个城市中,有超大城市、特大城市和I型大城市各1座,II型大城市14座,中等城市15座,以及I型小城市9座 。其中哪些城市更能吸引和留住劳动力呢?借助清华DaaS数据超市2018年2月底和2020年12月底的两个截面常住人口大数据,可以得出以下结论。
劳动力规模与城市规模呈正比
长三角城市劳动力人口规模不断增长,单城劳动力平均规模从2018年2月底(简称“期初”)的393万人增加到2020年12月底(简称“期末”)的400万人。各个城市劳动力人口与城市规模呈现高度正相关。
期初排名最高的上海(1919.03万人)大约是排名最低的舟山(83.67万人)的22倍。期末排名最高的上海(1918.44万人)是排名最低的舟山(87.36万人)的21.96倍。差距略有缩小。41城以劳动力人口为变量计算的基尼系数,期初值为0.3400,期末值为0.3394,也说明长三角各城市劳动力人口分布有走向平衡的微弱趋势。
期末较期初,41城劳动力规模排序仅有12个城市发生变化,序位变化最大的不超过2个位次,统计学意义上排序关系几乎不变。说明长三角城市间基本经济格局没有大的变化,整体态势稳定。
大城市集聚长三角超六成的劳动力
长三角17个大城市集聚了较大规模的劳动力资源,期初和期末分别占长三角劳动力总规模的62.20%和62.24%,更为集聚。
17个大城市的平均劳动力规模,期初和期末分别比24个中小城市平均值多336万人和343万人,差异相当于一个I型大城市城区的常住人口。
大城市人口中的劳动力人口比例更高。期初和期末,17个大城市的劳动力人口比例均值分别为72.48%和73.22%,比24个中小城市的均值(69.04%和69.56%)分别高3.44和3.67个百分点(具有统计学显著性),比例优势有所扩大。
劳动力人口增幅分化明显
进一步观察17个大城市的内部差异,劳动力人口增幅也有分化。一方面,上海和常州出现负增长,无锡劳动力人口增幅为0,可能是这些城市产业结构主动调整的结果,仍值得关注。
另一方面,杭州、合肥、芜湖和淮南的劳动力人口增幅分别为3.66%、4.73%、4.25%和4.25%,在17个大城市里很突出,杭州和合肥可能分别得益于数字经济和创新经济的发展以及政府支持,而芜湖和淮南则可能得益于产业转移和后发展优势。
24个中小城市也出现明显分化。一方面黄山、丽水和亳州等劳动力人口增幅均超过5%,另一方面铜陵则锐减11.13%,是一个巨大的反差,背后的原因和影响等,都值得进一步研究。
部分城市是“异类”
长三角城市中,温州和阜阳有些与众不同。II型大城市温州和中等城市阜阳,其劳动力规模排名在期初和期末均为第4名和第9名,分别高于特大城市南京和II型大城市无锡及南通。
这是因为城市规模采用城区人口的口径,而城市劳动力人口采用全域口径,所以当两个城区人口可比的城市,同等条件下如果其中一个拥有更广大的非城区,那么这个城市自然会拥有更多劳动力人口。温州和阜阳的情况类似,其城区面积分别仅占全域面积的7.31%和3.35%,而南京、无锡和南通的比例分别是100%、27.26%和4.97%。
再看嘉兴和金华。两个都是中等城市(2019年末城区人口分别为50.01万和58.60万),但劳动力人口比例排名在期初和期末都进入前十名,期末金华劳动力人口比例甚至高于II型大城市宁波和特大城市南京,与组间整体差异显著背离。体现出嘉兴紧邻上海的同城发展和金华(义乌)民营经济发达的劳动力集聚效应。
还比如徐州和淮南。两个都是II型大城市(2019年末城区人口分别为196.56万和108.04万),但劳动力人口比例都偏低,徐州在期初排在后十名,淮南则期初和期末连续垫底。反映出这两个城市居住型人口居多,劳动力人口偏少,产业吸聚劳动力的能力仍有待提升。
综上所述,长三角最能吸引劳动力流入的城市,是上海、南京、苏州、无锡、常州、杭州、宁波及嘉兴等位于宁沪杭甬“Z”字型中枢发展带上的城市,或金华和温州这样民营经济发达的城市;而劳动力吸纳能力偏弱的城市,主要是苏北和安徽的城市,这些城市需要承接更多产业转移以改变劳动力吸纳能力不足的问题。
从劳动力人口的期间增幅来看,大城市组内,无锡、上海、常州等增幅为负,而杭州、合肥、芜湖、淮南等增幅可观;中小城市中,黄山、丽水、亳州有可观增幅,而铜陵则出现剧烈降幅。这些动向背后的原因及对长三角一体化高质量发展的影响等,值得进一步研究。
作者团队来自江苏省苏科创新战略研究院
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