潘永平，潘玉君，余祖亮

（云南师范大学 旅游与地理科学学院，云南 昆明 650500）

云南省就业人口空间结构演变特征

潘永平，潘玉君，余祖亮

（云南师范大学 旅游与地理科学学院，云南 昆明 650500）

以地理集中指数、多样性指数为研究方法，从集中—多样性的实证研究维度刻画了云南省就业人口多样性的分布演化空间结构特征及其发展趋势。研究表明：云南省就业人口集中指数整体下降，部分行业就业人口集中指数小幅上升。就业多样性分布格局整体上朝着就业多样性丰富的方向发展，云南省就业多样性日趋丰富和合理。滇中的昆明市及周边几个州市保持着较高的就业多样性，变动较大的是云南省的几个边境州市。就业多样性增幅比较和缓的是昭通市、曲靖市、玉溪市等几个州市，这些州市是滇中到边境州市的过渡，经济社会发展也趋于二者之间。

云南省；就业人口；空间结构特征

随着市场经济的发展和城市化进程的推进，各区域城市社会面貌发生了显著变化。城市社会发展变化的特征要素之一是就业人口的空间格局演变。国内早期的研究主要集中于城市人口数量的研究[1-4]，城市流动人口研究[5-6]，就业与城市规模的研究[7]，城市人口与就业的空间分布研究[8]，城市人口分布研究[9-11]，劳动人口与就业研究[12-17]，以上这些研究，从不同研究维度揭示了人口的分布演变趋势。但缺憾的是以一般的考察描述研究居多，定量的数学模型研究较少。

在一定意义上，城市人口的分布与变化是城市化发展推进的必然结果。特别是上海、北京、深圳等这些大城市，作为我国城市化发展的风向标已经从单纯的人口聚居的传统阶段向现代城市化阶段迈进，并显现出市中心人口就业扩散减少，形成多中心的空间结构特征。城市发展的规模经济扩大了就业机率，提供了更多的就业机会。城市化提供了就业源泉，城市化的空间格局演变也牵引了就业人员的时空变化。云南省作为一个旅游大省，在城市化浪潮的冲击下对就业人员的时空变化研究也显得尤为重要，为就业人员提供科学的就业选择和指导作用更加突出。

1　研究方法

1.1地理集中指数

使用地理集中指数[18]来测度就业人口的时空地域分布情况，总结其空间特征及变化趋势是研究集中分布情况的经典方法。

在就业人口分布的地理集中指数运用中，G为该行业就业人口的地理集中指数；Xi为i地区该行业的就业人口数；T为该行业所属省份该行业的就业人口总数。

其中，G值越大表示该行业就业人员分布越集中，G值越小表示该行业就业人口分布越分散。即G值越大反映该行业就业人口集中就业于某一地域，反之则该行业就业人口分散就业于多个地域。

1.2多样性指数（香农-威纳指数）

多样性指数（香农-威纳指数）[19]是经典的多样性统计模型。在就业人口多样性指数运用中，H为该地区的就业人口类型多样性指数；ni为该地区内第i个行业的就业人口数；N为该地区所有行业的就业人口总数。

其中，H值越大表示该区域的就业人口类型分配越均匀，H值越小表示该区域的就业人口类型分配越不均，即反映一定区域内就业人口类型种类及其就业人口的比重分布。

2　研究区域与研究数据

2.1研究区概况

云南省地理位置为21°8′32″N～29°15′8″N和97°31′39″E～106°11′47″E之间。全省国土总面积39.4万km2，居全国陆地总面积第8位[20]。全省总共下辖16个地州市，8个地级市（昆明市、曲靖市、昭通市、丽江市、玉溪市、普洱市、保山市、临沧市），8个自治州（德宏傣族景颇族自治州、怒江傈僳族自治州、迪庆藏族自治州、大理白族自治州、楚雄彝族自治州、红河哈尼族彝族自治州、文山壮族苗族自治州、西双版纳傣族自治州）。全省地貌类型以山地、高原、丘陵为主，盆地、河谷镶嵌其中，形成山谷交错的区域地貌。

云南省地处太平洋和印度洋陆路交接地域，加上喜马拉雅山脉屏障的阻挡，因此云南夏季受东南季风和西南季风影响，加上云南整体山势高差大，从而形成了立体气候的热带与亚热带季风气候区。

云南省山谷相间，河坝镶嵌的地貌，形成多元封闭的网格状区域，在这些封闭区域中云南多民族呈大杂居、小聚居、个居和立体杂居的分布特点，不同程度地接受着城市化和外来文化的冲击。生态文明成为当今发展的重要内容的同时，云南省充分利用特有的旅游资源发展经济，推动社会发展，提高了整体社会水平，改善了人地关系，协调社会经济发展与自然资源相矛盾的对立关系。旅游人口的大量涌入极大地带动了社会各行业的发展，就业人口也跟随社会发展需求发生相应的变化，各行业就业人口也随着经济发展发生时空变化。在云南省经济实力整体提高的前提下，全省各行业就业人口形势也趋于越来越好的整体发展态势。

2.2研究数据

本文使用的就业人口研究数据来源于2004-2013年云南省统计年鉴，见图1。根据统计年鉴统计口径，就业人口数是指三大产业19个行业[21]的年末城镇单位就业人口数。

图1　2003-2012年云南省年末就业人口集中指数

3　就业人口的时空演化特征

3.1就业人口集中指数分析

（1）2003至2012年就业人口集中指数排前6位的行业是居民服务和其他服务业，租赁和商业服务业，交通运输、仓储和邮政业，科学研究、技术服务和地质勘查业，房地产业，建筑业，说明这些行业就业人口分布比较集中，并未均匀分布在云南省16个州市，最为集中分布在昆明市。就业人口集中指数最低的是公共管理和社会组织，教育，电力、热力、燃气及水的生产和供应业，水利，环境和公共设施管理业。这些行业就业人口比较均匀地分布在云南省16个州市，这些行业多是社会公共组织，机构组织和人员配置比较合理，因此就业人口分布集中指数最低。

（2）农、林、牧、渔业就业人口集中指数呈小幅持续递减，2008年与2010年有小幅上升，变化和缓，说明从事农、林、牧、渔业的就业人口趋向均匀分布。采矿业就业人口集中指数升降波动起伏，但整体趋势呈现上升，就业人口分布与云南省采矿业发展相符合。制造业就业人口集中指数缓慢下降，就业人口由集中分布趋向均匀分布变化。电力、热力、燃气及水生产和供应业就业人口集中指数整体下降，就业人口分布向均衡性发展。建筑业就业人口集中指数升降波动起伏，2004年、2007年大幅下降，之后增减小幅波动，就业人口就业分布趋向均衡发展。交通运输、仓储和邮政业就业人口集中指数整体趋势呈现上升，就业人口分布向集中趋势发展。信息传输、计算机服务和软件业就业人口集中指数波动起伏，经历了下降-上升-下降-上升的过程，就业人口集分布-集中变化不断。批发和零售业就业人口集中指数整体上升，波动起伏，有两次小幅下降，说明就业人口集中就业趋势明显，分散就业不突出，不利于地区间均衡发展。住宿和餐饮业就业人口集中指数变化较大，说明住宿餐饮业就业人口分布极其不均衡和不稳定，有极大的波动性。金融业就业人口集中指数变化表现为以集中就业为主，分散就业变化不明显。房地产业就业人口集中指数变化大，波动起伏，就业人口分布-集中不稳定。租赁和商业服务业就业人口集中指数变化幅度大，就业人口由聚集就业向分散就业转变。科学研究、技术服务和地质勘查业就业人口集中指数保持较高的集中指数，2003年开始缓慢下降，2006年和2008年小幅上升以后开始缓慢下降，变化幅度非常和缓。水利、环境和公共设施管理业就业人口集中指数变化和缓，说明就业人口分布波动变化幅度小。居民服务和其他服务业就业人口集中指数变化波动大，说明就业人口分布极其不稳定。教育就业人口集中指数变化和缓，整体呈缓慢增长趋势，说明就业人口分布趋向于集中就业发展。卫生、社会保障和社会福利业就业人口集中指数变化幅度小，呈现缓慢增长后又缓慢下降，说明就业人口先向集中就业分布发展，之后趋于均衡就业变化。文化、体育和娱乐业就业人口集中指数上升和下降波动起伏明显，就业人口波动起伏极其不稳定。公共管理和社会组织就业人口集中指数波动中缓慢下降，就业人口开始转向均衡发展。

（3）采矿业就业人口集中指数，制造业就业人口集中指数，建筑业就业人口集中指数，信息传输、计算机服务和软件业就业人口集中指数，批发和零售业就业人口集中指数，住宿和餐饮业就业人口集中指数，房地产业就业人口集中指数，租赁和商业服务业就业人口集中指数，科学研究、技术服务和地质勘查业就业人口集中指数，居民服务和其他服务业就业人口集中指数，文化、体育和娱乐业就业人口集中指数变化较大，说明就业人口分布-集中变化不稳定。

农、林、牧、渔业就业人口集中指数，电力、热力、燃气及水的生产和供应业就业人口集中指数，金融业就业人口集中指数，水利、环境和公共设施管理业就业人口集中指数，教育就业人口集中指数，卫生、社会保障和社会福利业就业人口集中指数，公共管理和社会组织就业人口集中指数变化较小，说明就业人口分布-集中不明显。

（4）云南省19大行业2002-2012年农、林、牧、渔业就业人口集中指数，电力、热力、燃气及水的生产和供应业就业人口集中指数，房地产业就业人口集中指数，科学研究、技术服务和地质勘查业就业人口集中指数，水利、环境和公共设施管理业就业人口集中指数，公共管理和社会组织就业人口集中指数整体呈下降趋势，说明就业人口分布趋向均衡分布。

采矿业就业人口集中指数，交通运输、仓储和邮政业就业人口集中指数，批发和零售业就业人口集中指数，金融业就业人口集中指数，租赁和商业服务业就业人口就业集中指数，文化、体育和娱乐业就业人口集中指数呈现增长趋势，说明就业人口趋向于集中分布就业。

3.2就业人口多样性指数分析

（1）云南省就业人口多样性指数格局变化中昆明一直保持很高的类别，说明昆明市在云南省16个州市中的就业人口多样性非常均衡，就业人口数量多。2003年滇中、滇南、滇西南、滇西北就业人口多样性指数较高，滇东南就业人口多样性指数较低，说明这两个地域与其它州市相比就业人口多样性少，就业人口数也少，从业类型不丰富。2004年昆明市、大理白族自治州、楚雄彝族自治州就业人口多样性指数较高，滇西北的怒江傈僳族自治州、滇南的西双版纳傣族自治州就业人口多样性最低，其余州市趋于良好。2005年昆明市、大理白族自治州、楚雄彝族自治州、保山市就业人口多样性指数较高，滇西北的怒江傈僳族自治州、滇南的西双版纳傣族自治州就业人口多样性最低，其余州市就业人口多样性较为丰富，就业人口相比其他州市较为多。2006年昆明市、大理白族自治州、保山市就业人口多样性指数较高，滇西北的怒江傈僳族自治州、滇南的西双版纳傣族自治州就业人口多样性最低，其余州市就业人口多样性较为丰富，就业人口相比其他州市较多。文山壮族苗族自治州与上一年相比就业人口增加与就业人口多样性更为丰富，发展趋于良好。2007年昆明市、丽江市就业人口多样性指数最高，大理白族自治州、保山市、德宏傣族景颇族自治州、迪庆藏族自治州就业人口多样性指数较高，红河哈尼族彝族自治州、滇西北的怒江傈僳族自治州、滇南的西双版纳傣族自治州就业多样性最低，其余州市就业人口多样性较为丰富，就业人口相比其他州市较为多。文山壮族苗族自治州与上一年相比就业人口增加与就业人口多样性更为丰富，趋于良好。2008年昆明市、丽江市、大理白族自治州就业人口多样性指数最高，德宏傣族景颇族自治州、迪庆藏族自治州就业人口多样性指数较高，保山市、红河哈尼族彝族自治州就业多样性和就业人口与上一年相比有所下降，滇西北的怒江傈僳族自治州、滇南的西双版纳傣族自治州、滇东北的昭通市、滇东南的文山壮族苗族自治州就业人口多样性最低，其余州市就业人口多样性较为丰富，就业人口相比其他州市较多。2009年和2010年就业人口多样性相一致，昆明市、丽江市、大理白族自治州就业人口多样性指数最高，迪庆藏族自治州、楚雄彝族自治州、文山壮族苗族自治州、德宏傣族景颇族自治州就业人口多样性指数较高，怒江傈僳族自治州和西双版纳傣族自治州最低。2011年滇南的西双版纳傣族自治州就业人口多样性指数最高，迪庆藏族自治州、昆明市、丽江市、大理白族自治州、德宏傣族景颇族自治州就业人口多样性指数较高，就业人口类型多样性最低的是昭通市、怒江傈僳族自治州、曲靖市。2012年滇南的西双版纳傣族自治州就业人口多样性指数最高，迪庆藏族自治州、丽江市、大理白族自治州、德宏傣族景颇族自治州就业人口多样性指数较高，就业人口类型多样性最低的是怒江傈僳族自治州、曲靖市。

（2）云南省昆明市保持较高的就业人口多样性和就业人口数的增长变化趋势。就业人口多样性和就业人口增长数次之的是楚雄彝族自治州、大理白族自治州、丽江市、保山市，变化较大的是文山壮族苗族自治州、怒江傈僳族自治州、德宏傣族景颇族自治州、西双版纳傣族自治州，变化较小的是昭通市、曲靖市、临沧市、普洱市、玉溪市、红河哈尼族彝族自治州。

（3）云南省就业人口多样性变化规律是以滇中为中心，滇西北、滇西南、滇南、滇东南、滇东北呈半圆环就业人口多样性递减，就业人口多样性由边境州市向滇中中心丰富递增。边境州市就业人口多样性最不稳定，与其他州市相比差距较大。

4　结论

云南省三大产业19个行业2003-2012年就业人口集中指数整体呈下降趋势，交通运输、仓储和邮政业就业人口集中指数，批发和零售业就业人口集中指数，金融业就业人口集中指数，租赁和商业服务业就业人口集中指数，教育就业人口集中指数，卫生、社会保障和社会福利业就业人口集中指数，文化、体育和娱乐业就业人口集中指数呈现增长趋势，其变化符合云南省经济发展的实际情况。云南省旅游业是全省经济增长的重要部分，而第三产业又是最不稳定的，极易受市场变动影响，这些行业就业人口集中指数上升说明就业人口趋向于某些地域集中就业。对于旅游城市来说，第三产业就业人口增加，就说明该城市旅游社会服务能力的增强，社会经济发展的良好态势。就业人口指数过高就意味着该行业就业人口过于集中，这样就不利于社会的协调发展，就会扩大社会经济发展差异，尤其是老少边穷的少数民族地区，社会均衡发展差距的增加，就会扩大贫富差距，最终导致社会的不稳定。

云南省就业人口多样性时空变化格局呈现以昆明市为中心半圆环式向外分层次的降低，变化最大的是边境州市，少数民族自治州的变化尤为明显。就业人口多样性指数反映出就业结构越来越合理，各行各业就业人口分配越趋均衡。这样就有利于云南省就业人口的时空地域分配更加合理，协调了各地区，各行各业就业人口的配置。从2003-2012年云南省就业人口多样性指数格局我们可以看出就业人口多样性越来越丰富，就业人口越来越多。整体的就业人口多样性指数增加，各地区间的差异在不断的缩小。

本研究应用集中指数，多样性指数进行就业人口的空间分布格局研究，揭示了各大行业就业人口的时空演变。

[1] 朱宝树，戴淑庚，黄晨熹.上海城市建设中的人口分布变化和趋势[J].上海综合经济，1996（5）：13-14.

[2] 伍理.重视城市化过程中的人口分布变化——以上海市为例[J].人口与经济，2001（5）：39-42.

[3] 王雯菲，张文新.改革开放以来北京市人口分布及其演变[J].人口研究，2001（1）：62-66.

[4] 张善余.近年上海市人口态势的巨大变化[J].人口研究，1999（5）：16-24.

[5] 朱传耿，顾朝林，张伟.中国城市流动人口影响因素的定量研究[J].人口学刊，2002（2）：9-12.

[6] 赵波，陈烈，骆华松，等.昆明市流动人口空间结构研究[J].世界地理研究，2004（1）：66-74.

[7] 陆铭，高虹，佐藤宏.城市规模与包容性就业[J].中国社会科学，2012（10）：47-66.

[9] 孙铁山，王兰兰，李国平.北京都市区人口—就业分布与空间结构演化[J].地理学报，2012（6）：829-840.

[10]沈建法，王桂新.90年代上海中心城人口分布及其变动趋势的模型研究[J].中国人口科学，2000（5）：45-52.

[11]冯健，周一星.1990年代北京市人口空间分布的最新变化[J].城市规划，2003（5）：55-63.

[12]高向东，吴文钰.20世纪90年代上海市人口分布变动及其模拟[J].地理研究，2005（4）：637-644.

[13]张善余.中国劳动力人口就业形势差异分析[J].人口学刊，2004（2）：13-19.

[14]蔡昉.中国劳动力市场发育与就业变化[J].经济研究，2007（7）：4-14.

[15]刘霄泉，孙铁山，李国平.北京市就业密度人口分布的空间特征[J].地理研究，2011（7）：1262-1270.

[16]曾海宏，孟晓晨，李贵才.深圳市就业空间结构及其演变2001-2004[J].人文地理，2010（3）：34-40.

[17]孙斌栋，魏旭红.上海都市区就业—人口空间结构演化特征[J].地理学报，2014（6）：747-758.

[18]保继刚，郑海燕，戴光全.桂林国内客源市场的空间结构演变[J].地理学报，2002（2）：96-106.

[19]马克平，刘玉明.生物群落多样性的测度方法Ⅰα多样性的测度方法（下）[J].生物多样性，1994（2）：231-239.

[20]王声跃，张文.云南地理[M].昆明：云南民族出版社，2002：2-3.

[21]国家统计局.《2011国民经济行业分类注释》（GB/T 4754-2011）[S].2011.

Features of Spatial Structure Evolution of Employment Population in Yunnan

PAN Yongping, PAN Yujun, YU Zuliang
(School of Tourism and Geography Science, Yunnan Normal University, Kunming 650500, China)

This study focuses on the analysis of spatial structure characteristics of distribution and evolution of employment diversity and its development trend in Yunnan based on methods of geographic concentration index and diversity index. Research shows that the overall decline in the concentration of employment in Yunnan and some of the industry's concentration index rise slightly. Various employment distribution pattern goes along on the whole with development direction of employment diversity, which shows employment diversity in Yunnan has become more and more rich and rational. Kunming and its surrounding cities maintain a higher employment diversity, which shows employment diversity gap among them is smaller, but bigger changes occur in several border cities. Employment diversity grows in Zhaotong, Qujing and Yuxi modestly. These cities are located in the transition position from midparts of Dian to the border cities and their socioeconomic development tends to lie in-between.

Yunnan Province; employment population; spatial structure features

C922

A

1674 - 9200（2016）03 - 0064 - 05

（责任编辑杨爱民）

2015 - 11 - 12

国家自然科学基金项目“云南少数民族地理：空间结构、地理观念和人地关系预警研究”（41261033）。

潘永平，男，云南呈贡人，云南师范大学旅游与地理科学学院硕士生，主要从事资源环境与区域发展、民族地理学研究。