大城市空间形态如何影响收入差距——以服务业为研究对象

李 强

(南京财经大学江苏产业发展研究院，江苏 南京 210003)

一、 引言

当前中国城市化正经历着人口、资金、创新等核心要素向大城市加速集聚的过程，大城市首位度逐步提高。 习近平总书记在2019 年中央财经委员会第五次会议中也明确提出，要增强中心城市、城市群等经济和人口承载力，这对大城市在创造就业以吸纳人口、促进经济转型升级等方面提出了更高要求。与此同时，随着后工业化时代的到来，大城市还发生着就业结构“退二进三”的转变，并通过制造业服务化，更多保留了管理、研发、品牌营销、商业模式设计等“微笑曲线”两端的高附加环节，而将制造环节逐步向远郊县和低层级城市迁移。 服务经济，即销售、研发、总部管理、法律、金融等生产性服务活动以及为规模不断扩大的大城市提供吃、穿、住、行等生活性服务活动，越来越占据了大城市经济活动的主体地位。

大城市服务经济的迅速发展，带来了从事各式各样服务活动的人口增加。 随着大城市规模的持续扩大，城市内部收入差距越发值得关注。 这里，本文联想到了两个观点:一是服务经济具有典型的高增长、高劳动生产率部门与低增长、低劳动生产率部门并存的二元性特点；二是无论欧美发达国家还是中国，大城市内部收入差距相较于中小规模城市更为明显。 那么，大城市拥有相比中小城市更为发达的服务经济，而且服务经济比工业经济更加依赖于人力资本的投入，服务经济的二元性势必导致服务收入的二元性，进而拉大从事不同服务人群的收入差距。 这将可能是理解大城市内部收入差距的一个崭新视野，因而本文将大城市服务收入差距作为研究对象，意义在于，深化了大城市空间扩张对不同就业群体收入影响的理解，为我们优化城市空间规划，以增强大城市经济和人口承载力，更好地促进大城市人口市民化、人才集聚等提供一定借鉴。

二、 文献回顾

有关收入分布、收入差距等问题的研究一直受到学者们的广泛关注，现有文献已构成了一个庞大的研究体系，涉及众多研究对象、维度和角度，下面我们将对此一一梳理。 从地域范围上看，有研究城乡之间[1]、城市之间[2]、东西部之间[3]以及城市群内地区之间[4]的收入差距和分布，还有研究城市内部收入差距和分布。 在关于城市内部收入差距和分布的文献中，又分成了因户籍[5]、行业[6]、性别[7]、正规与非正规就业形式[8]、技能[9]等方面导致的收入差距研究，这些多基于个体特征差异，但均未考虑经济活动类别。 涉足经济活动类别的研究又集中于城市工业就业群体的收入差距，比如农民工、外来工人与城市工人的收入差距[10]以及不同工业行业间的收入差距[11]；关于服务收入差距研究，是按照行业维度进行服务业的各行业间收入差距分析[12]。综上可见，现有文献鲜有专门针对大城市的收入差距问题展开研究，涉及服务收入差距的研究亦十分匮乏，从岗位维度进行服务群体划分的分析则更为稀少。

三、 研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文样本选择主要涉及两方面内容:城市样本和服务岗位样本。 首先，在城市样本的选择方面，考虑到当城市规模到达一定程度时，城市才呈现出明显的空间形态特征，且服务经济发展也是在大城市更为成熟，岗位门类更多，便于收集多种服务岗位数据信息，因而本文所挑选的城市样本为大城市，具体是依据2014 年国务院印发的《关于调整城市规模划分标准的通知》，本文选定范围大体是Ⅰ型大城市、特大城市和超大城市，即在2014 年城市城区常住人口在300 万人以上的城市(其中，乌鲁木齐由于在服务岗位相关信息上存在严重数据缺失问题，被予以剔除)，另有苏州、厦门、石家庄3 座城市城区常住人口十分接近300 万，也被纳入了研究范围。 然后，在服务岗位样本的选择方面，本文选取标准是尽可能涵盖城市内具有代表性的各门类服务岗位，选取共26 个服务岗位类型。

本文的数据来源主要有两个方面:统计年鉴数据和招聘网站统计数据。 其中，各城市每个服务岗位的工资收入源自职友集网站。 城市层面数据均来自各类统计年鉴数据，城市流动人口、城区人口和轨道交通数据来自《中国城市建设统计年鉴》；房屋出租数据来自《中国房地产统计年鉴》；其余数据来自各城市统计年鉴和《中国城市统计年鉴》。 本文研究时段为2010～2015 年，因而用于回归的面板数据有两类:一类是城市层面，总样本量是26 个城市6年的数据，共156 个；另一类是服务岗位收入层面，细分26 个服务岗位分别在每个城市每年的收入样本，剔除一些统计遗漏的服务岗位收入信息后，共有样本量3726 个。

(二)变量说明

1. 被解释变量

服务岗位收入(Y1)用服务岗位的实际工资收入除以所在城市当年的最低工资标准来表示，以消除不同城市间发展水平、物价等差异而导致的岗位收入基数不同。 服务岗位收入差异(Y2)是利用同一城市内当年所有服务岗位收入求得标准差来反映，以判断城市服务岗位收入分布是呈现集中收敛还是差距拉大的趋势。

2. 核心解释变量

城市空间形态(Space)，具体测算方法是先衡量出城市内每个区的人口密度(常住人口数量/面积)，其次将各区人口密度大小进行排序，然后分别计算出排名前50%各区的平均人口密度和排名后50%各区的平均人口密度，最后用排名后50%各区平均人口密度除以排名前50%各区平均人口密度。通过此方法，能够反映出城市内经济社会活动的空间分布是集中于原主城区，还是向新城区扩展。

3. 控制变量

这里包括服务业规模，用城市服务业从业人员总数来表示；消费升级，借用恩格尔系数概念，用城市家庭消费中扣除食品消费再除以消费总额来表示城市内需市场发展水平；工作成本，用家庭交通和通信支出来表示，理由是如果城市空间均衡化发展势必会增加人们生活与工作以及不同工作场所的空间距离，人们的通勤和沟通支出方面将会有所体现；家庭消费总额；第二产业占GDP 和第三产业占GDP比重，反映二、三产业发展状况；人均GDP；外商直接投资，用城市实际FDI 比上GDP；城市人口规模；人均公共交通，用城市每万人拥有公共汽电车来表示；城市轨道交通，用城市轨道交通开通的里程数来表示；人均医疗资源，用医院床位总数除以常住人口数；住房支出，用家庭居住支出比上扣除食品支出外的家庭总消费支出；租房市场供给，用出租面积来表示；城市流动人口，用城区暂住人口的数量表示。

4. 服务岗位类型划分

为了细化服务岗位收入分析，本文将服务岗位按照技能和知识特点进行类型划分。 首先进行有无技能和知识的类型划分(Type1)，判断依据是服务岗位是否需要从业资格证、有无本科或专科直接对应的学科专业，具体将软件工程师、程序员、家装设计师、建筑设计师、监理员、会计、厨师、教师、报关员、投资理财顾问、护士、医生、翻译、管培、律师归类为有技能、知识型服务岗位，其余为无技能、知识型服务岗位；然后为了凸显知识密集型服务岗位与普通技能和无知识、技能服务岗位的区别，在有技能、知识型服务岗位中进一步挑选出知识密集型服务岗位(Type2)，知识密集型服务岗位比普通技能型岗位更为高级、需要更丰富的专业知识，知识门槛更高，具体有软件工程师、程序员、家装设计师、建筑设计师、教师、投资理财顾问、医生、翻译、管培、律师。上述两种分类方式分别设置虚拟变量0/1。 Type1取值为1，代表有技能、知识特征的中、高端服务岗位；取值为0，代表无技能、知识的低端服务岗位。Type2 取值为1，代表知识密集型的高端服务岗位；取值为0，代表普通技能以及无技能、知识的中、低端服务岗位。

(三)实证模型

公式(1)是基于城市层面的面板数据，检验城市空间形态与服务岗位收入差距的关系。 其中，Inequality 表示城市的服务岗位收入差距；Space 表示城市空间形态；Control 为控制变量；下标i表示城市，t表示时间。

公式(2)则是利用服务岗位层面的面板数据，探讨城市空间形态对服务岗位收入的影响，并重点检验对不同类型服务岗位收入的影响差异，以进一步洞悉城市空间形态如何造成了服务岗位收入差距变化。 此外，为了克服不同服务岗位差异的影响，在此对服务岗位类型进行固定；且因变量是用岗位实际工资收入除以所在城市的最低工资收入来表示，用的是相对量数据，已经调整了城市间差异因素。Type1 表示中、高端服务岗位相比低端服务岗位的差异；Type2 表示高端服务岗位相比中、低端服务岗位的差异；下标j表示岗位类型。

四、 实证结果分析

为了更直观地辨识出大城市空间形态对服务岗位收入差距的影响，本文先是运用城市层面的面板回归模型，检验城市空间形态对服务岗位收入标准差的影响效应，判断大城市空间均衡化导致了各服务岗位之间收入差距拉大还是收敛。 结果如表1 的Y2所在列所示，大城市空间均衡化发展导致了服务岗位收入差距拉大。

表1 大城市空间形态对服务岗位收入差异的检验结果

接下来，本文将以城市内细分服务岗位收入为被解释变量，检验不同类型服务岗位收入受到城市空间均衡化的影响有何差异，以便清晰认识服务岗位收入差距扩大的过程。 由表1 第2 ～7 列结果发现:①城市空间均衡化与服务岗位收入呈现出倒“U”型关系，表明大城市空间均衡化推动了服务岗位收入增长，但是城市空间发展过于分散将对服务岗位收入增长产生不利影响。 ②着重考察服务岗位分类对城市空间均衡化与服务岗位收入关系的调节效应。 结果表明城市空间均衡化仅对高端服务岗位的收入提升具有显著促进作用。 由此得出了结论:有可能是城市空间均衡化使得高端服务岗位的收入增长更快，从而引致了服务岗位收入差距扩大的现象。

五、 结论与启示

综上所述，本文结论:大城市空间均衡化发展可造成服务岗位收入差距拉大。 具体来讲，大城市空间均衡化有助于服务岗位收入的整体提高，但高端服务岗位相比于其他岗位收入增加更快。 本文得到的启示:大城市空间均衡化整体上是有利于城市经济社会发展的。 随着大城市集聚的要素增加，原主城区将会表现得越来越不堪重负，从而降低对要素的吸引，不利于城市良性发展。 而大城市空间均衡化通过推进城市一体化发展，使得流入大城市的要素有新的发展空间，可进一步增强大城市的虹吸效应。 另外，虽然从本文结果看，大城市空间均衡化相对高端服务从业者更为有利，但大城市空间均衡化并未绝对地对中、低端服务从业者收入产生负向影响。 从另一个角度看，大城市空间均衡化增加城市劳动力尤其是中、低端服务从业者供给水平，可大大降低城市生产、生活服务成本，有助于城市对高端人才的吸引，提高城市影响力。