隨著現代經濟的發展，產業結構變動和勞動力市場的構成變動已成必然。當前中國經濟進入新常態，構建現代產業發展體係成為必然趨勢，第一、第二產業比重逐步下降，第三產業比重穩步上升。與此同時，產業結構從低級向高級的發展帶來了就業結構的變化。改革開放以來至2016年年底，全國第一產業就業比重從70.5%下降到27.7%，而第三產業就業比重從12.2%增長到43.5%，從以第一產業為主轉型為以第三產業為主。長三角、珠三角和京津冀三個地區是20世紀末、21世紀初大規模勞動力的遷入地，也是我國重要的產業中心，且地區經濟持續高速增長，對勞動力有著集中和吸納的作用。本部分將從就業構成、就業的行業構成、失業率變化等方麵考察三大區域的勞動力市場狀況，考慮到外來流動人口在三大經濟區人口中占比較大，我們還將進一步關注外來勞動力就業的情況。
一、長三角區域性勞動力市場
我們將長江三角洲地區的範圍界定為上海市、浙江省和江蘇省，這三個省市可以看作是廣義長三角的核心區。已有研究顯示，長三角的勞動力演化在就業總體趨勢上遵循三次產業勞動力依次轉移的配第—克拉克定律[3]，以及先集聚再輻射擴散的多中心空間結構樣式[4]。
（一）就業總量和結構狀況
長三角地區對內開放與對外開放並行，市場化程度高，經濟高速增長。根據國家統計局網站的數據，2016年長三角GDP總值占全國GDP的20.5%，進出口貿易總額占全國的34.7%。由表4-3可見，自2005年以來，長三角地區的第一產業和第二產業占比逐漸下降，第三產業占比不斷上升。其中，上海的產業結構已經發展到相對高級的程度，第二產業比重明顯下降，從2005年的第二、第三產業並駕齊驅發展到第三產業比重遠超全國平均水平，這也與其國際經濟、金融、貿易中心的定位相一致。浙江和江蘇的經濟發展由2005年主要依靠第二產業的增長，到2016年第三產業比重接近全國三產占比58.2%的平均水平。2016年，全國第二產業的占比為37.4，可見相較於其他地區而言，長三角地區的工業化水平仍處於較高的程度。
表4-3 長三角地區生產總值和就業的產業構成（%）
隨著產業結構的調整，就業結構也發生了相應的變化。而在就業構成方麵，上海、浙江和江蘇有明顯的差異。2005—2016年，上海的就業人口數從863.32萬人快速上升到1365.24萬人，11年間增長了58.1%，相較於1990—2005年15年間從業人數9.8%的增長率，可見增長迅猛。其中，第三產業吸納勞動力人數最多，早在2005年就成為主要的就業領域，並在此後保持逐步增長，十幾年間第三產業就業總量增加了391.32萬人，增長超過80%。具體到行業，2016年上海吸納勞動力前三位的行業是製造業、批發和零售業、租賃和商務服務業。與國際經濟、金融、貿易、航運中心相關的行業就業人口提高幅度較大，其中增幅前三的租賃和商務服務業、軟件和計算機服務業、交通運輸和郵政業的就業人口比重相較於2005年分別上升了83.8%、69.8%和17.1%；下降最明顯的行業是製造業，與2005年相比所占比重下降了21.5%。
與2005年相比，浙江2016年第三產業比重超過50%，產業結構已成功轉變為“三、二、一”格局。就業總人數從2005年的3100.76萬人增加至2016年的3760.00萬人，增長了21.3%。就業結構的變化相對於產業結構滯後，仍保持“二、三、一”的構成，其中第三產業比重逐步上升。分行業來看，除了農業、采礦業、水利和製造業的就業比重有所下降外（2005年分別為24.55%、0.24%、0.42%、36.76%），其他行業就業均呈上升態勢，其中農業就業比重下降幅度最大，從2005年的24.55%下降了12個百分點；而製造業隻下降了0.23個百分點，可見傳統製造業仍是吸納就業的主要領域，仍需加快轉型升級；其他行業，如信息技術、批發零售業、建築業等就業人員數量增長速度明顯，以互聯網企業為代表的新興經濟在杭州等地落地也迅速帶動了相關產業的發展和從業人員的增多。
2005年以來，江蘇也完成了由第二產業主導向第三產業主導的格局轉型，總體結構與浙江相似。在就業總量方麵，江蘇的規模最大，但增幅最小，2005—2016年從業人數從4578.75萬人增加到4758.50萬人，隻增長了4%。從就業結構來看，2005年的“三足鼎立”之勢已消失，但仍未跟上產業結構的變化，依舊是“二、三、一”的格局，且第二產業就業比重逐年上升，可見產業結構的轉型升級仍有很長的路要走。
總體來看，對於由產業結構變動引起的就業構成變化，三省市基本相似，第一產業逐漸下降、第三產業逐漸上升，而第二產業就業人口比重略有波動，其中江蘇甚至有較大幅度的上升。十幾年間，上海就業結構始終保持著“三、二、一”的現代化格局並不斷高度化，而浙江和江蘇仍處於“二、三、一”的工業化向現代化過渡階段。上海以服務業為主，江蘇和浙江仍是我國重要的製造業省份，且表現出了工業化、服務化的特征（見表4-4）。
表4-4 2016年長三角地區分行業從業人數及構成
（二）失業狀況
我們以城鎮登記失業率這一指標來考察各省區市的失業狀況，雖不能完整客觀地反映出真實狀況，但可從一定程度上說明地方政府出台政策的依據及其所承受的來自失業群體的社會壓力。從圖4-1可以看出，自1996年來，長三角地區的城鎮登記失業率先升後降，在2003年達到最高，並從2010年至今保持穩定。前期較大幅度的失業率增長與我國20世紀90年代國有企業改革和勞動力市場建設有著密切關係，由國企改革導致的大量從業人員下崗、失業，至2002年全國範圍內的企業就業服務中心基本關閉，失業人數和失業率也相應地達到最高點。
上海作為我國重要的工業城市，長期以來國有企業占比大，而隨著國企體製改革的逐漸深入和產業結構的調整升級，在轉型的過程中，由國有企業改革引起的隱性失業顯性化和產業構成變化引起的結構性失業明顯體現出來。江蘇和浙江從業人員規模更大，加之地域相比上海廣闊，且非國有經濟發達，失業人員分布較為分散，因此城鎮失業率相對較低。總體來說，上海作為直轄市，雖然失業人員規模較小，但分布集中且失業率長期居高不下，麵臨的壓力更大。
圖4-1 1996—2016年長三角地區城鎮登記失業率
數據來源：相關年度《上海統計年鑒》《浙江統計年鑒》《江蘇統計年鑒》。
（三）流動人口及其就業狀況
改革開放以來，我國的工業化、城市化進程快速發展，由此帶來人口流動規模逐漸擴大。大規模的人口流動改變了我國區域人口的分布和構成，並對生產力、勞動力市場的變化和區域經濟發展產生了影響。長期以來，我國人口呈現向東部沿海發達地區集中的流動進程，且趨勢逐漸增強，而接受外來人口最集中的區域即為長三角、珠三角和京津冀地區。第六次人口普查數據顯示，2000—2010年流入人口增長最多的五個省市（廣東、浙江、上海、北京、天津）均位於三大經濟區域。[5]
20世紀90年代以來，長三角地區的一體化發展步伐加快，城市群內部的交通和商業網絡進一步完善，對外來人口有強大的吸引力，內部的外來人口因尋求就業機會流動更為靈活和快捷。2005年之後，大城市群省際淨遷移格局發生改變，長三角超過了珠三角成為三大城市群中吸引省際人口遷入最多的區域。[6]此外，由於遠郊區的生活成本低於城市中心地區，長三角的大城市流動人口聚集地有向遠郊移動的趨向，並且該趨勢正在繼續強化。第五次人口普查數據顯示，長三角地區的外來人口主要為農村勞動力，受教育程度以小學、初中、高中為主，大多數從事製造加工業、建築業、商業服務業[7]，即外來流動人口主要從事非專業技術類和服務性行業。這些行業的突出特征是薪資低、就業技能要求少、工作強度大且時間長，雖然也是順應社會發展的需要，但大量流動就業人口均從事較低層次的工作與長三角地區產業和就業轉型的期望是相矛盾的，轉型升級對勞動力素質有更高的要求。隨著新常態下經濟轉型改革的深入，地方政府紛紛出台優惠政策以吸引高技術水平勞動力，在第六次人口普查中，長三角外來常住人口中各類管理人員、專業技術人員的比重有所上升，職業構成已向高端、技術型發展。
二、珠三角區域性勞動力市場
珠三角是我國勞動力流動規模最大的地區，大量的勞動力流入對其經濟的發展有積極的促進作用。根據研究目的，本報告討論和觀察的珠江三角洲地區僅包括廣東省。
（一）就業總量和結構狀況
2016年，廣東就業人數為6279.22萬人，相較於2005年增長了25%。由表4-5可見，自2005年以來，珠三角地區的產業結構不斷優化升級：第一產業和第二產業的GDP占比逐年下降，第三產業比重逐步上升，並在2013年年底超過了第二產業，完成“三、二、一”產業結構的轉型。從就業構成來看，尚屬於“二、三、一”格局，不過第一產業就業比重逐年下降，第三產業就業比重逐年上升，而第二產業就業比重的下降趨勢從2011年才開始出現，由此可見珠三角地區滯後的就業結構的現代化轉型尚需時間。
表4-5 珠三角地區生產總值和就業的產業構成（%）
表4-6顯示了珠三角地區人口的就業行業構成。顯而易見，廣東是名副其實的製造業大省，從事製造業的就業人員在2016年占比35.52%，相較於2005年仍舊增長了2.35個百分點。
表4-6 2016年廣東分行業從業人數及構成
（二）失業狀況
廣東的城鎮登記失業率自1996年以來基本維持在2%～3%（見圖4-2），在2002年達到最高值，此後逐年下降，且在近10年間穩定在2.5%左右。廣東作為我國改革開放的首要窗口，以出口型製造業為主的民營企業發展帶動經濟發展，而民營製造業的發展對勞動力有極大的需求，再加上就業受國有企業改革影響不大，因而失業壓力較小。
圖4-2 1996—2016年珠三角地區城鎮登記失業率
數據來源：相關年度《廣東統計年鑒》。
（三）流動人口及其就業狀況
改革開放後，作為中國經濟增長排頭兵的廣東成為流動人口的強勢吸引中心之一，大量的境外資金投向勞動密集型產業，大規模的勞動力需求市場吸引了無數的外省勞動力進入廣東。1990—2005年，珠三角地區省際淨遷移一直居於三大城市群之首，省際淨遷移人口從410.5萬人增長至2104.3萬人，15年間增長5.1倍[8]，是多年來全國最大的人口遷移聚集中心。2008年以來，受席卷全球的金融危機的影響，珠三角地區的勞動密集型企業效益下滑，減產或停產頻發，使得一些外來勞動力回鄉或遷往其他區域尋求更好的就業機會。2010年，第六次人口普查數據顯示，廣東的流動人口為3139.04萬人，占全省常住人口的30.09%，比2000年的流動人口增加了45.58%；其中來自省外的流動人口高達2149.79萬人，比第五次人口普查增加了42.76%。[9]
近年來，由於產業轉型升級和外貿市場縮減等原因，珠三角地區勞動密集型產業對外來務工人員需求的增長減緩。第五和第六次人口普查數據顯示，廣東對省外流動人口的吸引力呈總體下降趨勢，其中對從事製造業和專業技術型職業勞動力的吸引力有較大幅度降低，但因為公務員係統的良好薪資待遇，對行政崗位的吸引力不降反升。[10]
三、京津冀區域性勞動力市場
現階段，京津冀區域協同發展已上升為國家戰略，也使得京津冀三地勞動力的地緣性合作需求愈發凸顯，急需構建勞動力市場一體化格局。
（一）就業總量和結構狀況
北京和天津經濟發展速度較快，兩市的第一產業產值占比均較低，北京的第三產業占比逐年上升且在2016年超過80%，天津的第三產業產值比重近幾年快速增長並超過第二產業。而兩市的勞動力資源結構也能夠順應產業結構調整的趨勢，就業人口結構特征與地區職能定位呈現一定的匹配性。[11]北京的結構轉型是三大經濟區域中最早完成的。根據相關年度《北京統計年鑒》的數據，北京早在1994年即完成了產業結構從“二、三、一”到“三、二、一”的調整，就業結構也隨即轉化形成一致性。天津的第三產業就業比重也已經超過第二產業，但其第一產業的就業比重仍遠高於北京和上海。河北的產業構成與就業構成仍舊保持著“二、三、一”的工業化格局，產業轉型步伐在三地中最為緩慢，因第三產業發展緩慢，就業崗位和機會相對較少，導致就業難的社會現象尤為突出（見表4-7）。
總體來說，北京作為政治、經濟和文化中心，產業結構升級最為明顯，經濟發展速度快且以現代化、信息化程度高。天津作為重要的港口城市，產業結構隨著經濟發展正在逐步調整，經濟結構中的工業化特征也已經隨著轉型逐漸減弱。河北產業結構優化升級的速度較為緩慢，仍有很大的市場潛力和就業釋放空間。
表4-7 京津冀地區生產總值和就業的產業構成（%）
分行業來看，三地的就業情況大不相同。自“十二五”規劃中明確地提出將生產性服務業和新興產業作為服務業優化升級的切入點，北京的就業結構加速升級改造，2016年吸納就業最多的行業是租賃和商務服務業，且金融業、房地產業等技術服務行業和計算機軟件行業增速較大。天津的製造業就業人數占比最高，主要通過大型工業項目作為支柱產業來推動產業結構的優化升級，批發零售業就業占比其次。河北的農、林、牧、漁業和製造業吸納就業人數最多，占比超過50%，就業結構急需轉型升級（見表4-8）。
表4-8 2016年京津冀地區分行業從業人數及構成
（二）失業狀況
由圖4-3可見，北京的失業率基本穩定在2%以下，就業較為充分；天津與河北的城鎮登記失業率相當，近年來基本處於3.5%～4%之間。其中，河北因人口基數大，失業人口也相對天津更多，同時還麵臨大量農村剩餘勞動力轉移到城市和產業轉型帶來的陣痛——農民失地失業而城市中的勞動力素質又過低，限製了產業結構和就業結構的優化升級，就業形勢較為嚴峻。
圖4-3 1996—2016年京津冀地區城鎮登記失業率
數據來源：相關年度《北京統計年鑒》《天津統計年鑒》《河北經濟年鑒》。
（三）流動人口及其就業狀況
2005—2012年，京津冀地區勞動力市場一體化程度逐步提高，城市宏觀產業結構及人力資本和城市間行政阻隔及商品市場一體化是影響京津冀地區勞動力市場一體化的主要因素。[12]第六次人口普查數據顯示，北京的流動人口數量為704.5萬人，占京津冀流動人口總數的42%，加上天津合計占比60%。[13]從人口流向看，不論是京津冀區域內部還是跨區域的人口流動，北京和天津是流動勞動力的聚集地，而河北則是主要的勞動力流出地。河北的流出勞動力進入京津兩市的數量之和達到85%以上。
京津冀地區勞動力流動呈現流動數量大，單向流動明顯，對外吸引度及勞動力素質區域差異顯著，家庭化流動趨勢明顯等特點，未來一段時間，京津還將麵臨大量勞動力流入的壓力。[14]從流動人口的就業狀況來看，2015年全國流動人口衛生計生動態監測調查顯示，京津冀地區城市外來勞動力主要從事商業和服務業，占流動人口總量的59.5%；其次是生產、運輸設備操作人員等和專業技術人員，共計占比32.4%。[15]可以看出，京津冀地區的流動人口主要從事第二、第三產業，而由於勞動力素質偏低，大多從事的是技術含量較低的服務業。