鄢 继 尧,赵 媛,*,许 昕,熊 筱 燕,王 琪 林
(1.南京师范大学地理科学学院/江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏 南京 210023;2.南京师范大学金陵女子学院,江苏 南京 210097;3.南京邮电大学人口研究院,江苏 南京 210042;4.西华师范大学国土资源学院,四川 南充 637002)
随着我国进入全面建设社会主义现代化国家的新发展阶段以及人口老龄化程度不断加深、“三孩”生育政策的推进实施,居民对家政服务等改善型消费需求日益凸显,家政服务业发展水平逐渐提升[1,2],但各城市家政服务业发展与需求存在明显差异。2019年国务院办公厅《关于促进家政服务业提质扩容的意见》指出,要加强家政供需对接。2021年出台的“十四五”规划也指出要“形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡,促进国民经济良性循环”[3]。在此背景下,研究中国城市家政服务业发展水平、需求程度及其两者的耦合协调状况对推动实现家政服务供需的更高水平动态平衡具有重要理论意义与实践价值。
国外有关家政服务业发展的研究起步较早。一方面,学者们研究家政服务业的发展和前景,并制定相关政策推动家政服务业发展[4-6];另一方面,通过问卷调查等方法对居民家政服务业需求进行测度[7]并探讨其影响因素,相关研究发现家庭收入、支出、教育程度、妇女工作环境、有无子女、家庭结构等对家政服务业需求具有显著影响[8-10]。国内相关研究起步较晚,但近年来逐渐增多。其中家政服务供需平衡作为家政服务业高质量发展的基础[3],相关研究主要集中在两方面:一是从全国宏观层面定性分析家政服务的供需矛盾,发现家政服务供给数量和质量都无法满足需求的快速增长[11],家政服务业从业人员主要以农村转移劳动力和城市下岗职工为主,家政服务质量、规范与消费者的高要求不相匹配,导致家政服务供需矛盾突出[12,13]。二是通过调研数据分析各省、市家政服务的供需矛盾。例如,屠亚丽对湖北省的家政服务员、家政服务企业和住宅小区进行调研,发现行业引导失衡、培训和推荐就业不足等原因导致家政服务供需失衡[14];郑振华等对比北京市家政服务供需双方调查数据,发现家政服务供给质量不高、求职和雇佣渠道较单一等原因使得家政服务供需矛盾突出[15]。
总体看,现有研究以定性为主,相关统计数据缺失成为定量研究的最大难点。网络大数据有效缓解了传统统计数据及问卷调查的局限性,成为家政服务业发展与需求测度的重要数据源。因此,本文以“天眼查企业信息查询官网”和“百度指数”两大平台为数据源,以2018年为研究时间节点,结合相关社会经济数据,以《2019年中国城市统计年鉴》中所列的中国大陆297个地级及以上城市为研究对象,并按国家统计局的划分,将其分为东、中、西部及东北四大地区,构建中国家政服务业发展与需求评价指标体系,分析两者的空间分异特征,并从地理学空间视角分析两者间的耦合协调度,以期更好地把握中国城市家政服务业供需特点,为实现家政服务供需更高水平动态平衡和实施扩大内需战略提供理论依据和实践参考。
(1)家政服务企业数据源于“天眼查企业信息查询官网”,其基于政府公开数据,在线提供全国1.8亿家社会实体的信息,涵盖企业名称、注册资本、机构类型、经营状况、地域等信息[16]。本文结合国务院办公厅《关于促进家政服务业提质扩容的意见》(国办发[2019]30号)、《关于发展家庭服务业的指导意见》(国办发[2010]43号)和国民经济行业分类(GB/T 4754-2017)对家政服务业的定义,以“O居民服务、修理和其他服务业—80居民服务业—8010家庭服务”为行业分类,以“在业”“存续”为经营状态,检索各城市经工商注册的家政服务企业。截至2018年12月31日,共检索到在营家政服务企业194 160家,以此测度2018年各城市家政服务业发展水平。
(2)社会经济数据源于《2019年中国城市统计年鉴》及各省(市、区)2019年统计年鉴;城市商业魅力值源于第一财经·新一线城市研究所发布的“2019城市商业魅力排行榜”;数字中国指数源于腾讯研究院发布的《数字中国指数报告2019》;夜间灯光数据源于美国国家极轨环境卫星(NPOESS)VIIRS传感器提供的2018年夜间灯光辐射数据,使用NPP-VIIRS前,应用不变目标区域法剔除异常值,并通过区域DN总值除以栅格数得出灯光指数均值。
(3)网络关注度数据源于百度指数[17]。本文共收集870 160条2018年各城市逐日网络关注度数据作为衡量家政服务业需求的基础数据。
本文借鉴相关研究[17-23],采用多指标综合评价法进行家政服务业发展与需求测评。依据家政服务业发展与需求融合机理和全面性、科学性、系统性、数据可得性原则遴选指标(表1)。
表1 中国家政服务业发展与需求评价指标体系Table 1 Evaluation index system for the development and demand of domestic service industry in China
(1)家政服务业发展水平方面,企业规模、企业制度、人力资本、企业类型、企业信息化水平对企业和行业的发展具有重要影响[24-26]。本文基于绩效视角[19,20],从家政服务业数量、质量和规模3个维度探析家政服务业发展水平。1)企业数量维度上,选取在营家政服务企业数量作为评价指标。2)企业质量维度上,若企业有官方网页,表明其信息化程度高;若企业类型为非个体工商户,其家政服务规范化、标准化程度相对较高,以此作为表征企业质量的指标。3)企业规模维度上,企业注册资本可间接反映企业规模及企业持续发展能力[24],本文分别选取注册资本大于等于10万、100万、1 000万的在营家政服务企业数量作为评价指标。
(2)家政服务业需求程度方面,从经济、社会、行为3个维度构建评价指标体系。1)经济维度上,经济发展水平越高、速度越快、活力越强的城市,家政服务业需求越旺盛[12]。本文用GDP总量表征经济发展水平,用GDP增长率表征经济发展速度,用灯光指数均值表征经济发展活力[27]。同时,第三产业占GDP比重对家政服务业需求有一定影响,一方面产业结构优化升级可促进经济发展,为家政服务业发展提供经济基础;另一方面,第三产业占比高,吸纳就业能力强,社会分工进一步细化,增加了家政服务业需求[28]。2)社会维度上,家政服务业需求实际上是对生活品质的追求,根据马斯洛需求层次理论,家政服务业需求是在基本需求得到满足后才产生[29],据此将城镇居民人均可支配收入、人均消费支出、恩格尔系数等作为需求能力的表征指标;在讨论消费时,应充分考虑我国社会阶层和居民需求的多样性,常用的“社会消费品零售总额”统计中未涵盖教育、医疗、家政等服务性消费,低估了城市的真实消费情况,因此本文选用第一财经·新一线城市研究所发布的“城市商业魅力值”,其涵盖了商业资源集聚度等五大维度,更能体现城市整体的消费内容、形式和品质[30];互联网已成为联系消费者与家政服务企业的重要纽带,本文引入腾讯研究院基于数字产业、政务、生活、文化等指标测评的“数字中国指数”表征数字化程度[31];常住人口规模影响家政服务业的需求规模,人口自然增长率越高,潜在的(特别是“一老一小”)家政服务业需求则越高;受居民消费能力、观念等因素影响,家政服务业需求的主体源于城镇居民,城镇化率越高,家政服务业需求也越高[32]。3)行为维度上,网络关注度是居民行为在虚拟空间上的直观体现,能在较大程度上体现居民的家政服务业需求[22]。由于家政服务分类较多,需选取多个有代表性且收录在“百度指数数据库”中的关键词进行叠加分析以全面衡量家政服务业需求。首先获取2018年每周百度用户搜索与“家政”相关的词,“保姆”“家政服务”“家政公司”“钟点工”频次较高,将其作为搜索关键词,并结合《国务院办公厅关于促进家政服务业提质扩容的意见》中对家政服务业的定义,再选取“月嫂”“育婴师”“护工”“家政保洁”4个搜索关键词。
为消除数据量纲的影响,使用极差标准化方法进行处理[33]。考虑到本文属于时点上的横向研究,故选择均方差决策法确定权重,一定程度上比主观赋权法可信度更高[34],具体计算步骤参考文献[34]。
(1)耦合协调度模型。耦合协调度模型常用于评估两系统间的协调程度,如评测经济发展与能源消费[35]、生态环境[36]以及旅游业发展与旅游需求的耦合协调程度[18],可推广至家政服务业发展水平与需求程度耦合协调关系的评估。具体计算步骤参考文献[36]。
(2)空间自相关。空间自相关主要用于测度地理要素的空间关联性,包括全局和局部空间自相关[37]。本文选取全局Moran′sI指数探究家政服务业发展水平、需求程度及两者耦合协调度的全局关联特征,采用Local Moran′sI指数进一步分析中国城市家政服务业发展与需求耦合协调度的局部相关性,具体计算步骤参考文献[37]。
根据前述方法计算中国297个城市的家政服务业发展水平、需求程度得分,采用自然断点法将两者分别划分为低、较低、中等、较高、高5个等级并进行可视化(图1),分析中国城市家政服务业发展水平、需求程度的空间分异特征。
注:审图号为GS(2019)1697号,底图无修改,下同。
(1)中国家政服务业发展水平总体偏低,全国均值为0.0937,平均值以上的城市仅占27.27%,变异系数高达1.3933,区域差异显著。从等级分布看,低水平城市占比高达62.63%,较低水平城市占比23.91%,而中等(7.07%)、较高(5.05%)、高(1.34%)水平城市合计占比仅为13.46%,5个等级的均值由高至低依次为0.8051、0.4209、0.2345、0.1041、0.0322,高发展水平均值是低发展水平均值的25倍,存在较大差异。从空间分布看,“东—中—西”阶梯式递减态势明显,东部地区平均发展水平最高(0.1628),其次是东北地区(0.0810),中部(0.0666)、西部(0.0571)相对较低。家政服务业发展水平的Moran′sI指数为0.1391,Z值为3.6798,P值为0.003,存在一定的空间关联效应,但高值集聚区不明显,呈现城市群核心城市突出的点状格局(图1a),且随着城市群等级的下降,核心城市的发展水平逐渐降低。其中,家政服务业发展水平高的城市仅有北京、深圳、重庆、上海4个;发展水平较高的城市主要为京津冀、长三角、珠三角、成渝城市群等国家级城市群及中原、海峡西岸、山东半岛、哈长、关中平原等区域级城市群的核心城市;发展水平中等的城市以辽中南、北部湾、哈长等区域级城市群和滇中、黔中等地区级城市群的核心城市为主,还包括国家级、区域级城市群的部分次核心城市;发展水平低或较低的城市主要分布在“胡焕庸线”以西的青藏高原和西北内陆地区。
(2)中国家政服务业需求程度的变异系数为0.4808,区域差异远小于家政服务业发展水平,5个等级的均值由高至低分别为0.7568、0.4790、0.3159、0.2224、0.1601,高需求程度均值是低需求程度均值的4.73倍,较家政服务业发展水平的差异小;家政服务业需求程度全国均值为0.2484,平均值以上的城市占31.65%。从等级分布看,低、较低等级城市分别占35.69%、37.71%,合计占全国城市的73.40%,而中等、较高、高等级城市较少。从空间分布看,“东—中—西”阶梯式递减的梯度也较小。其中,东部地区家政服务业需求程度均值为0.3266,中、西部地区分别为0.2350、0.2090,而东北地区家政服务业需求平均值最低,为0.1874。具体看,家政服务业需求程度的Moran′sI指数为0.2286,Z值为6.1768,P值为0.001,空间关联效应较家政服务业发展水平高,在空间上存在明显的集聚现象,形成以上海、杭州为核心的长三角地区,以深圳、广州为核心的珠三角地区和以北京为核心的环渤海地区,以厦门、福州为核心的海峡西岸地区四大高值集聚区(图1b)。此外,武汉、长沙、沈阳、昆明、南昌、太原、哈尔滨、贵阳等省会城市和大连这一计划单列市也跻身家政服务业需求较高城市。与家政服务业发展水平类似,低值区广泛分布在“胡焕庸线”以西的青藏高原和西北内陆地区。
计算得出家政服务业发展与需求的耦合协调度D,参考相关研究[36,38],采用中段分值法将耦合协调度划分为低度协调(0 图2 中国城市家政服务业发展与需求空间耦合协调特征Fig.2 Spatial coupling coordination characteristics of the development and demand of domestic service industry for cities in China 基于ArcGIS 10.2对两者耦合协调度属性值进行三维空间拟合可视化(图3)。其中,Z轴表征耦合协调度属性值,X、Y轴分别表征正东和正北方向[37]。可以看出,家政服务业发展与需求的耦合协调度空间分异特征明显,呈现由东至西梯度递减的级差化特征,东部地区耦合协调度明显高于中、西部地区,南北方向呈“倒U形”分布,长三角、京津冀、山东半岛城市群的耦合协调度最高,处于波峰位置。此外,东西方向上拟合曲线斜率远大于南北方向,表明东西方向是耦合协调度产生空间分异的主要方向。 图3 中国城市家政服务业发展与需求耦合协调度趋势面 根据“2019城市商业魅力排行榜”将城市分为一线、新一线、二线、三线、四线、五线6个等级[39]。从图2可以看出,随着城市等级下降,家政服务业发展与需求的耦合协调度逐渐下降。 (1)极度协调区仅包含北京、深圳、上海3个城市,均为一线城市。其中,北京家政服务企业数量、质量、规模程度均很高,上海、深圳尽管家政企业数量并非全国前三,但其企业质量、规模程度高,故家政服务业发展水平也很高;另一方面,北京、深圳、上海常住人口多,高学历的人才数量也居全国前列,工资较高,居民更倾向于寻求“市场化”的家政服务,将更多时间用以工作或闲暇,促使家政服务业需求各维度得分均很高。 (2)高度协调区以新一线城市和二线城市为主,依据图1中的分级,高度协调区可分为3种类型:1)基本持平型,这类城市多达20个,其中成都、天津、苏州等13个城市家政服务业发展水平与需求程度均较高,保定、南宁、烟台等7个城市两者均为中等水平。2)家政服务业发展滞后型,该类城市数量较多,其中武汉、宁波、沈阳、昆明、大连、泉州、无锡、贵阳、佛山、哈尔滨的家政服务业需求较高,但由于家政服务企业规模、质量较弱,家政服务业发展处于中等水平;广州、杭州家政服务业需求处于高水平,但其家政服务业发展尚处于较高水平。值得注意的是,东莞的供需矛盾最突出,其家政服务业需求程度的经济和社会维度位居全国前列,推动家政服务业需求处于较高水平,但由于家政企业数量较少,家政服务业发展仍处于较低水平。3)家政服务业需求滞后型,仅包含重庆1个城市,其凭借全国第二的家政服务企业数量和较高的企业质量与规模,家政服务业发展处于高水平,但家政服务业需求为较高水平,略低于家政服务业发展水平。 (3)中度协调区以三、四线城市为主。随着经济社会的发展,三、四线城市对家政服务等改善型需求逐渐增多,以较低和中等需求程度为主,但家政服务有效供给落后,家政服务业发展主要为低和较低水平,供需矛盾较突出。依据图1将中度协调区分为3个类型:1)基本持平型,有49个城市,占中度协调区城市总数的36.30%。其中廊坊、邯郸、淄博3个城市两者均为中等水平,柳州、菏泽、九江等34个城市两者均为较低水平,营口、百色、锦州等12个城市两者均为低水平。2)家政服务业发展滞后型,城市数量多达81个,占中度协调区城市总数的60%。该类城市由于企业数量较少、企业质量和规模低,家政服务业发展为低或较低水平,但其家政服务业需求程度相对较高。其中温州、太原、南昌、长沙、中山、湖州、遵义、汕头、东营、湛江、江门最为突出,这些城市经济、社会维度评分较高,行为维度评分更高,家政服务业需求为较高或中等,家政服务业发展水平相对需求程度低两个等级。3)家政服务业需求滞后型,仅包括朝阳、通辽、六安、佳木斯、葫芦岛5个城市,多位于东北地区。其需求程度的经济、社会、行为维度评分均很低,但家政企业数量相对较多,家政服务业发展处于较低水平。 (4)低度协调区以四、五线城市为主,由于其经济实力相对薄弱,居民工资水平普遍较低,家政服务业需求处于启蒙阶段,以低和较低程度为主。家政服务企业以中介服务机构为主,企业数量少、质量低、规模小,导致家政服务业发展处于低水平。具体可分为两种类型:1)家政服务业发展滞后型,有36个城市,占低度协调区城市总数的28.8%,主要为四线城市,其需求程度的行为维度评分相对于经济、社会维度高,潜在需求较高,但家政服务业发展水平低,潜在需求难以释放。2)家政服务业发展水平、需求程度均低,该类城市数量多达89个,占低度协调区城市总数的71.2%,基本为五线城市,其家政服务业发展水平、需求程度的均值分别为0.0218、0.1581,均处于低水平,但其家政服务业发展仍落后于需求,提升空间较大。 总体看,极度协调区家政服务业发展与需求均处于高水平,家政服务业质量、规模的带动作用较为显著;高度和中度协调区随着耦合协调度的降低,家政服务业发展滞后型城市占比显著提升;低度协调区28.8%的城市家政服务潜在需求较高,为家政服务业发展滞后型城市,还有71.2%的城市尽管两者均为低水平,但家政服务业发展远落后于需求。由此看来,家政服务业发展与需求的耦合互动具有时间序列和发展层次上的动态关系:家政服务的需求,特别是潜在需求先期产生,只有通过提高家政服务供给才能激发正反馈机制,在满足现实需求的同时将一部分潜在需求转化为现实需求,以促进更多家政服务企业入驻,带动家政服务业发展。伴随家政服务业质量、规模的不断提升,可进一步连接高质量供给与高品质需求,带动居民产生更高品质需求,进而促进家政服务供需同时发展,形成需求牵引供给、供给创造需求的更高水平动态平衡。 中国城市家政服务业发展与需求耦合协调度的Moran′sI值为0.2667,Z值为7.1910,且通过了1%的显著性检验,表明耦合协调度呈显著的集聚特征,空间依赖性和溢出效应较强。进一步计算各城市Local Moran′sI指数,以分析各城市耦合协调度的集聚模式。从表2可以看出,局部空间自相关以城市群核心—外围和省区中心—边缘为典型集聚区。具体看,高—高集聚区共有34个城市,主要分布在东部地区,以长三角、京津冀、山东半岛三大城市群的核心区最为突出;低—高集聚区包括潮州、揭阳、阳泉、舟山、铜陵、池州、莱芜7个城市,基本分布在长三角、珠三角、京津冀、山东半岛城市群的外围;高—低集聚区包括成都、重庆、西安、昆明、南宁、郑州、武汉、长春、哈尔滨、广州、深圳11个城市,主要为非东部地区省会城市,形成省区中央凸起区,这与目前家政服务业发展与需求在非东部多数省份仅在省会城市较高的现实情况有关,同时也折射出省会城市在省内显著的资源集聚优势。值得注意的是,位于广东的深圳、广州集聚类型也为高—低型,主要是因为广东经济发展区域差异较大,位于珠三角核心区的深圳、广州耦合协调度很高,佛山、惠州、东莞耦合协调度为中高水平,而粤西地区的云浮、粤北地区的韶关、粤东地区的汕尾等城市耦合协调度为低水平,无法形成大规模的高值集聚区;低—低集聚区主要位于西部地缘地区,以甘肃、宁夏、西藏边界最为集中,包括白银、金昌、平凉等11个城市,主要是因为这些城市位于省际边缘区,经济社会发展水平较低,家政服务业发展与需求普遍滞后。 表2 中国城市家政服务业发展与需求耦合协调度集聚类型Table 2 Agglomeration types of coupling coordination degree between the development and demand of domestic service industry for cities in China 本文基于网络大数据,从地级市尺度分析中国城市家政服务业发展水平、需求程度的空间分异格局及耦合协调特征,得到如下结论:1)中国家政服务业发展水平总体较低,“东—中—西”阶梯式递减态势明显,呈现出城市群核心城市突出的点状格局;中国家政服务业需求程度的区域差异较家政服务业发展水平小,存在明显的空间集聚现象,形成长三角、环渤海、珠三角、海峡西岸四大高值集聚区。2)中国家政服务业发展与需求耦合协调度整体处于中度协调水平,高达87.54%的城市属于低度或中度协调水平,其在空间分布上呈现由东至西随地理距离增加梯度递减的级差化特征,南北方向呈“倒U形”分布,东西方向是耦合协调度产生空间分异的主要方向。3)伴随城市等级的下降,耦合协调度等级从极度协调过渡至低度协调,家政服务业发展滞后型城市占比逐渐增大,企业数量较低、质量和规模程度更低是导致耦合协调度较低的主要原因。4)耦合协调度呈显著的集聚特征,以城市群核心—外围和省区核心—边缘为典型集聚区。 推动实现家政服务供需高水平动态平衡作为家政服务业高质量发展的基础,未来需针对不同的耦合协调状态制定发展战略。对极度协调的城市需要充分把握龙头企业数量多、家政服务业需求旺盛的雄厚基础,加强区域联动,注重规范化、标准化建设,促进家政服务业与信息化、网络化深度融合,在此基础上创新业态,打造知名家政品牌,扩大专业化、个性化、品牌化服务供给,以高品质供给满足高品质需求,带动家政服务实现供需高水平动态平衡;对高度协调的城市进一步提高家政服务企业的规模和质量,通过引入大型企业和品牌、连锁式发展、并购整合、完善服务等方式,逐步强化品牌化效应,形成具有地方特色的家政服务品牌,吸引更多家政服务优秀人才,满足日益增长的家政服务业需求;对中度和低度协调的城市需进一步加大对家政服务业的税费补贴政策,加强就业创业补贴、社保补贴等社会保障支持,同时对外地大型家政服务企业进驻给予奖励,在提升企业数量的同时,逐步提升家政服务业的质量和规模,改变原有“小、散、弱”的行业格局。与此同时,中度、低度协调区中较多城市的家政服务潜在需求较高,可通过投放针对家政服务等改善型消费的消费券或实施家政服务消费抵个人所得税的政策将消费者的潜在需求转化为现实需求、带动居民消费升级。值得注意的是,耦合协调度呈现出以城市群核心—外围和省区中心—边缘为典型集聚区的特征,这说明未来城市群核心城市和省会城市应尝试将自身运营管理技术、标准化流程等优势向周围低水平城市外溢,在周围城市开设连锁企业和有资质的家政服务员就业培训机构,带动城市群外围城市和省区边缘城市家政服务业发展。3.2 不同耦合协调类型分析
3.3 耦合协调度集聚特征分析
4 结论与讨论