勞動力結構是指一定時期內，一國或地區勞動力人口在各部門、各行業、各地區分配的比例和相互關係，能夠反映一國或地區對勞動力資源的利用情況。高速鐵路能夠促進產業聚集，形成勞動力就業結構的調整和優化[9]，本章分別從就業彈性、結構偏離度、結構協調度與勞動力質量四個方麵衡量高鐵發展影響下地區勞動力結構平衡性。
一、高鐵可達性與就業彈性係數
就業彈性是就業增長率和經濟增長率的比值，指經濟增長每變動百分之一所引起的就業增長變動的百分比，能夠衡量經濟增長對勞動力的吸納能力。就業彈性計算公式如式（8）：
式（8）中，Ei表示i地區的就業彈性；ΔLi表示i地區就業增長值，Li表示i地區總就業人數；ΔYi表示i地區生產總值增長值，Yi表示i地區生產總值；i表示30個省（市、自治區），i=1，2，…，30。根據就業彈性定義，當就業彈性為正時，就業彈性值越大表明經濟增長對就業增長的拉動作用越大；當就業彈性為零時，經濟增長對就業增長無影響；當就業彈性為負時分為兩種情況：第一，經濟增長為正、就業增長為負，表明經濟增長對就業產生擠出效應，就業彈性值越小則就業擠出效應越大；第二，經濟增長為負、就業增長為正，表明經濟對就業產生吸入效應，就業彈性值越大則就業吸入效應越大。
2008年和2016年30個省（市、自治區）就業彈性係數、地區就業彈性關於高鐵可達性的彈性如表6-6所示。
表6-6 2008年和2016年30個省（市、自治區）就業彈性係數及高鐵彈性
續表
表6-6數據顯示，整體而言，2008年，寧夏、海南、安徽就業彈性為負，分別為-0.076、-0.034、-0.004，表明經濟增長對就業產生了擠出效應；其他地區就業彈性均為正，就業彈性最大的地區是天津，為0.630，最小的地區是青海，為0.008。2016年，地區就業彈性最大的地區是新疆，為1.634；就業彈性最小的地區是湖南，為-0.164。2016年，湖南、湖北、江蘇就業彈性為負，分別為-0.164、-0.065、-0.005，表明經濟增長對就業產生了擠出效應；其他地區就業彈性均為正，就業彈性最大的地區是新疆，為1.634，最小的地區是陝西，為0.013。
2008—2016年，30個省（市、自治區）就業彈性變化率、地區就業彈性關於高鐵可達性的彈性如圖6-5所示。
圖6-5 2008—2016年30個省（市、自治區）就業彈性變化率及高鐵彈性
圖6-5數據顯示，從就業彈性變化率來看，2008—2016年，高鐵可達性改善程度“高”的一類地區中，湖北、江蘇就業彈性由正轉負，表明經濟增長對就業的作用由吸入變為擠出；上海、陝西、山東、浙江、北京就業彈性為正，變化率為負，表明經濟增長對就業的吸納能力減小；雲南、河南、貴州就業彈性變化率為正，就業彈性增大。高鐵可達性改善程度“中”的一類地區中，甘肅、江西就業彈性提高；其他地區就業彈性均降低，其中，湖南由正轉負，表明經濟增長對就業的作用由吸入變為擠出，安徽由負轉正，表明經濟增長對就業的作用由擠出變為吸入。高鐵可達性改善程度“低”的一類地區中，寧夏、海南、天津就業彈性變化率為負，其中寧夏、海南就業彈性由負轉正，表明經濟增長對就業的作用由擠出變為吸入；天津就業彈性降低，表明經濟增長對就業的作用減小；其他地區就業彈性均提高。三類地區就業彈性變化率均值分別為0.004、-1.598、8.638，第三類地區就業彈性變化幅度最大，第二類地區次之，第一類地區最低。
從地區就業彈性關於高鐵可達性的彈性來看，2008—2016年，高鐵可達性每提升1個單位，高鐵可達性改善程度“高、中、低”的三類地區對應就業彈性分別平均變化0.049、-3.464、70.520個單位，表明第三類地區就業彈性對高鐵可達性變化最敏感，第二類地區次之，第一類地區最不敏感，第二類地區經濟增長對就業增長為擠出效應。高鐵可達性改善程度較低的地區可以利用高速鐵路發展較大幅度提升地區就業彈性，即提升經濟增長對就業的吸納能力。
二、高鐵可達性與結構偏離係數
產業結構之間的就業分布能對產業結構的變遷產生影響，同時，勞動力在不同產業之間的相互流動能對產業結構產生影響，二者的協調發展才能促進經濟健康發展。高速鐵路能夠促進產業聚集，形成勞動力就業結構的調整和優化，本章選取三次產業的結構偏離係數衡量高鐵影響下地區三次產業結構與就業結構的協調程度[10]，計算公式如式（9）：
式（9）中，Dji表示i地區第j次產業的產業—就業結構偏離度；Lji表示i地區第j次產業就業人數；Li表示i地區勞動力就業總人數；GDPji表示i地區第j次產業生產總值；GDPi表示i地區生產總值；i=1，2，…，30，表示30個省（市、自治區）；j=1，2，3，表示三次產業。根據產業—就業結構偏離係數定義，當Dji大於零時，i地區j產業的就業人數比重大於產業產值比重，表示該產業的勞動生產率較低，該產業中過剩的勞動力需要向其他類型產業轉移；當Dji等於零時，j產業就業結構與產業結構處於均衡；當Dji小於零時，j產業的就業人數比重小於產業產值比重，表示j產業勞動生產率相對較高，具備吸取更多勞動力的能力，其他產業的勞動力會向該次產業轉移，使其充分發揮就業的吸納能力。
2008年和2016年30個省（市、自治區）分三次產業的產業—就業結構偏離係數、偏離係數關於高鐵可達性的彈性如表6-7所示。
表6-7 2008年和2016年30個省（市、自治區）分三次產業—就業結構偏離係數及高鐵彈性
續表
表6-7數據顯示，分三次產業來看，第一產業中，2008年，偏離係數均為正，偏離係數最大的地區是雲南，為0.447，最小的地區是北京，為0.045；2016年，偏離係數均為正，偏離係數最大的地區是甘肅，為0.423，最小的地區是上海，為0.029。第二產業中，2008年，偏離係數均為負，偏離係數最大的地區是北京，為-0.038，偏離係數最小的地區是內蒙古，為-0.382；2016年，上海和浙江偏離係數為正，其他地區偏離係數為負，其中，偏離係數最大的地區是江蘇，為-0.017，最小的地區是陝西，為-0.326。第三產業中，2008年，遼寧、天津、上海、江西、新疆、青海偏離係數為正，偏離係數最大的地區是遼寧，為0.067，最小的地區是青海，為0.002，其他地區偏離係數為負，最大的地區是湖北和陝西，為-0.004，最小的地區是雲南，為-0.140；2016年，天津、吉林、內蒙古偏離係數為正，最大的地區是天津，為0.024，最小的地區是內蒙古，為0.003，其他地區偏離係數均為負，最大的地區是北京，為-0.001，最小的地區是甘肅，為-0.233。總的來說，2008—2016年，各省（市、自治區）第一產業的偏離係數為正，第二、第三產業偏離係數普遍為負，表明各地區第一產業存在剩餘勞動力，而第二、第三產業具備較高的生產率，能夠吸納第一產業剩餘勞動力。
2008—2016年，30個省（市、自治區）分三次產業—就業結構偏離係數變化率、產業—就業結構偏離係數關於高鐵可達性的彈性分別如圖6-6、圖6-7、圖6-8所示。
圖6-6 2008—2016年30個省（市、自治區）第一產業—就業結構偏離係數變化率及高鐵彈性
圖6-6數據顯示，從第一產業—就業結構偏離係數變化率來看，2008—2016年，高鐵可達性改善程度“高”的一類地區中，偏離係數變化率均值為-0.134；高鐵可達性改善程度“中”的一類地區中，偏離係數變化率均值為-0.143；高鐵可達性改善程度“低”的一類地區中，偏離係數變化率均值為-0.237。第一產業偏離係數均為正，表明第一產業存在剩餘勞動力可以向其他產業轉移；偏離係數變化率為負，表示第一產業—就業偏離係數變得更接近於0，變化幅度越大表示越接近於均衡狀態，第三類地區第一產業—就業偏離係數變化幅度最大，第二類地區次之，第一類地區最低。
從地區第一產業—就業結構偏離係數關於高鐵可達性的彈性來看，2008—2016年，高鐵可達性每提升1個單位，高鐵可達性改善程度“高、中、低”的三類地區對應第一產業偏離係數分別平均變化-0.137、-0.257、-1.895個單位。第三類地區第一產業—就業結構偏離度對高鐵可達性變化最為敏感，第一產業勞動力能夠更大幅度向其他產業轉移，即向均衡狀態調整；第二類地區次之；第一類地區最不敏感。高鐵可達性改善程度較低的地區可以利用高速鐵路發展較大幅度實現第一產業剩餘勞動力轉出，提升第一產業—就業結構的均衡性。
圖6-7 2008—2016年30個省（市、自治區）第二產業—就業結構偏離係數變化率及高鐵彈性
圖6-7數據顯示，從第二產業—就業結構偏離係數變化率來看，2008—2016年，高鐵可達性改善程度“高”的一類地區中，偏離係數變化率均值為-0.517；高鐵可達性改善程度“中”的一類地區中，偏離係數變化率均值為-0.271；高鐵可達性改善程度“低”的一類地區中，偏離係數變化率均值為-0.362。第二產業偏離係數普遍為負，因此偏離係數變化率為負時，變化率的值越小表示第二產業—就業結構越接近於均衡狀態，第一類地區第二產業—就業偏離係數變化幅度最大，第三類地區次之，第二類地區最低。
從地區第二產業—就業結構偏離係數關於高鐵可達性的彈性來看，2008—2016年，高鐵可達性每提升1個單位，高鐵可達性改善程度“高、中、低”的三類地區對應第二產業偏離係數分別平均變化-0.552、-0.514、-2.921個單位，表明第三類地區第二產業—就業結構偏離度對高鐵可達性變化最為敏感，能夠更大程度吸納其他產業剩餘勞動力，最大幅度接近均衡狀態；第一類地區次之；第二類地區最不敏感。高鐵可達性改善程度較低的地區可以利用高速鐵路發展較大幅度實現第二產業對其他產業剩餘勞動力的吸納，提升第二產業—就業結構的均衡性。
圖6-8 2008—2016年30個省（市、自治區）第三產業—就業結構偏離係數變化率及高鐵彈性
圖6-8數據顯示，從第三產業—就業結構偏離係數變化率來看，2008—2016年，高鐵可達性改善程度“高”的一類地區中，偏離係數變化率均值為3.81；高鐵可達性改善程度“中”的一類地區中，偏離係數變化率均值為0.444；高鐵可達性改善程度“低”的一類地區中，偏離係數變化率均值為0.092。第三產業偏離係數普遍為負，因此偏離係數變化率為正時，變化率的值越大表示第三產業—就業結構越大幅度地偏離均衡狀態，即第三產業接納其他產業勞動力轉移的能力越大，第一類地區第三產業—就業偏離係數變化幅度最大，第二類地區次之，第三類地區最低。
從地區第三產業—就業結構偏離係數關於高鐵可達性的彈性來看，2008—2016年，高鐵可達性每提升1個單位，高鐵可達性改善程度“高、中、低”的三類地區對應第三產業偏離係數分別平均變化4.405、1.311、-2.875個單位。第三產業偏離係數普遍為負，因此當偏離係數變化率為正時，變化率的值越大表示第三產業—就業結構越大幅度地偏離均衡狀態，即第三產業接納其他產業勞動力轉移的能力越大；當偏離係數變化率為負時，變化值越小表示第三產業越接近於均衡狀態。在中國高鐵發展影響下，第一類地區對高鐵可達性最為敏感，高鐵可達性提升時，對應第三產業對其他產業剩餘勞動力轉移的吸納能力的提升幅度較大；第三類地區對高鐵可達性敏感程度次之，高鐵可達性提升時，對應第三產業剩餘勞動力向其他產業轉移；第二類地區對高鐵可達性最不敏感，高鐵可達性提升時，對應第三產業對其他產業剩餘勞動力轉移的吸納能力的提升幅度較小。
三、高鐵可達性與結構協調係數
勞動者在產業間的合理流動將引起就業結構變化，就業結構的優化能夠促進勞動生產率的提升，並且改善就業人員的收入水平，隨著可支配收入的持續提高，整個國家的消費水平和消費結構發生改變，進一步促進產業發展和產業結構的優化，產業結構升級又促進就業結構變化，二者相互聯係和製約，因此，產業結構與就業結構的協調性至關重要。聯合國工業發展組織（1989）提出的產業結構相似係數經驗公式，可以衡量產業間的相似程度及就業結構。本章借鑒王慶豐（2010）[11]的方法基於產業結構相似係數公式，構造產業—就業結構協調係數來衡量二者的協調性，計算公式如式（10）：
式（10）中，Gi表示i地區產業—就業結構協調係數；Sij表示i地區第j次產業生產總值占三次產業總產值的比重；Lij表示i地區第j次產業就業人員占三次產業總就業人員數的比重；i=1，2，…，30，表示30個省（市、自治區）；j=1，2，3，表示三次產業。根據定義，0≤Gi≤1，Gi越接近於0表示地區產業與就業結構協調性越差，Gi越接近於1表示地區產業與就業結構協調性越好。
2008年和2016年30個省（市、自治區）產業—就業結構協調係數、協調係數關於高鐵可達性的彈性如表6-8所示。
表6-8 2008年和2016年30個省（市、自治區）產業—就業結構協調係數及高鐵彈性
續表
表6-8數據顯示，整體而言，2008年，產業—就業結構協調性最高的地區是北京，為0.997；最低的地區是雲南，為0.631。2016年，產業—就業結構協調性最高的地區是北京，為0.998；最低的地區是甘肅，為0.673。2008—2016年，貴州、湖北、寧夏、廣西、甘肅協調係數降低，這些地區產業—就業結構協調性變差；其他地區結構協調係數均更接近於1，產業—就業結構協調性均得到改善，其中提升幅度最大的地區是黑龍江，為0.278，提升幅度最小的地區是北京，為0.001。
2008—2016年，30個省（市、自治區）產業—就業協調係數變化率、協調係數關於高鐵可達性的彈性如圖6-9所示。
圖6-9 2008—2016年30個省（市、自治區）產業—就業結構協調係數變化率及高鐵彈性
圖6-9數據顯示，從協調係數變化率來看，2008—2016年，高鐵可達性改善程度“高”的一類地區中，湖北、貴州協調係數降低，表明產業—就業結構協調性變差；其他地區協調係數提高，提升幅度最大的地區是河南，為0.148，最低的地區是北京，為0.001。高鐵可達性改善程度“中”的一類地區中，廣西、甘肅協調係數降低，表明協調性變差；其他地區協調係數提高，提升幅度最大的地區是江西，為0.104，最低的地區是福建，為0.045。高鐵可達性改善程度“低”的一類地區中，寧夏協調係數降低；其他地區協調係數提高，提升幅度最大的地區是黑龍江，為0.278，最低的地區是天津，為0.051。三類地區結構協調係數變化率均值分別為0.036、0.051、0.135，第三類地區協調性變化幅度最大，第二類地區次之，第一類地區最低。
從地區產業—就業結構協調係數關於高鐵可達性的彈性來看，2008—2016年，高鐵可達性每提升1個單位，高鐵可達性改善程度“高、中、低”的三類地區對應結構協調係數分別平均變化0.038、0.098、1.047個單位，表明第三類地區產業—就業結構協調性對高鐵可達性變化最為敏感，第二類地區次之，第一類地區最不敏感。高鐵可達性改善程度較低的地區可以利用高速鐵路發展較大幅度提升地區產業—就業結構協調性。
四、高鐵可達性與勞動力質量指數
從業人員受教育程度能夠反映一國或地區的勞動力質量差異。安格斯·麥迪森學曆指數標準（1999）將受教育程度劃分為初級、中級、高級，並賦予不同層次的勞動力不同的學曆指數權重，權重值分別為1、1.4、2。本章用學曆指數權重對我國地區從業人員按不同受教育水平進行加權以構建地區勞動力質量指數，計算公式如式（11）：
式（11）中，Hi表示i地區勞動力質量指數；Lik表示i地區k教育程度的就業人員數量占地區全部就業人員數的比重；hk表示k教育程度的安格斯·麥迪森學曆指數權重；i=1，2，3，…，30，表示30個省（市、自治區）；k=1，2，3，表示三種教育程度類別。根據勞動力質量指數定義，勞動力指數數值越大，表明地區勞動力受教育程度越高，勞動力質量越好。
2008年和2016年30個省（市、自治區）勞動力質量指數、勞動力質量關於高鐵可達性的彈性如表6-9所示。
表6-9 2008年和2016年30個省（市、自治區）勞動力質量指數及高鐵彈性
續表
表6-9數據顯示，2008年，勞動力質量指數最高的地區是北京，為1.565，勞動力質量指數最低的地區是雲南，為1.185；2016年，勞動力質量指數最高的地區是北京，為1.714，勞動力質量指數最低的地區是貴州，為1.293。2008—2016年，各地區勞動力質量指數均有所提升，表明各地區勞動力質量均得到提升，其中，提升幅度最大的地區是浙江，為0.131，提升幅度最小的地區是吉林，為0.058。
2008—2016年30個省（市、自治區）勞動力質量指數變化率、勞動力質量關於高鐵可達性的彈性如圖6-10所示。
圖6-10 2008—2016年30個省（市、自治區）勞動力質量指數變化率及高鐵彈性
圖6-10數據顯示，從勞動力質量變化率來看，2008—2016年，高鐵可達性改善程度“高”的一類地區中，勞動力質量提升幅度最大的地區是浙江，為0.131，最低的地區是貴州，為0.059。高鐵可達性改善程度“中”的一類地區中，勞動力質量提升幅度最大的地區是重慶，為0.115，最低的地區是江西，為0.064。高鐵可達性改善程度“低”的一類地區中，勞動力質量提升幅度最大的地區是青海，為0.115，最低的地區是吉林，為0.058。三類地區勞動力質量指數變化率均值分別為0.0895、0.0900、0.0836，第二類地區勞動力質量提升幅度最大，第一類地區次之，第三類地區最低，三類地區勞動力質量提升幅度較均衡。
從勞動力質量關於高鐵可達性的彈性來看，2008—2016年，高鐵可達性每提升1個單位，高鐵可達性改善程度“高、中、低”的三類地區對應勞動力質量分別平均提升0.100、0.185、0.796個單位，表明第三類地區勞動力質量對高鐵可達性變化最為敏感，第二類地區次之，第一類地區最不敏感。高鐵可達性改善程度較低的地區可以利用高速鐵路發展較大幅度提升地區勞動力質量。