随着现代经济的发展，产业结构变动和劳动力市场的构成变动已成必然。当前中国经济进入新常态，构建现代产业发展体系成为必然趋势，第一、第二产业比重逐步下降，第三产业比重稳步上升。与此同时，产业结构从低级向高级的发展带来了就业结构的变化。改革开放以来至2016年年底，全国第一产业就业比重从70.5%下降到27.7%，而第三产业就业比重从12.2%增长到43.5%，从以第一产业为主转型为以第三产业为主。长三角、珠三角和京津冀三个地区是20世纪末、21世纪初大规模劳动力的迁入地，也是我国重要的产业中心，且地区经济持续高速增长，对劳动力有着集中和吸纳的作用。本部分将从就业构成、就业的行业构成、失业率变化等方面考察三大区域的劳动力市场状况，考虑到外来流动人口在三大经济区人口中占比较大，我们还将进一步关注外来劳动力就业的情况。
一、长三角区域性劳动力市场
我们将长江三角洲地区的范围界定为上海市、浙江省和江苏省，这三个省市可以看作是广义长三角的核心区。已有研究显示，长三角的劳动力演化在就业总体趋势上遵循三次产业劳动力依次转移的配第—克拉克定律[3]，以及先集聚再辐射扩散的多中心空间结构样式[4]。
（一）就业总量和结构状况
长三角地区对内开放与对外开放并行，市场化程度高，经济高速增长。根据国家统计局网站的数据，2016年长三角GDP总值占全国GDP的20.5%，进出口贸易总额占全国的34.7%。由表4-3可见，自2005年以来，长三角地区的第一产业和第二产业占比逐渐下降，第三产业占比不断上升。其中，上海的产业结构已经发展到相对高级的程度，第二产业比重明显下降，从2005年的第二、第三产业并驾齐驱发展到第三产业比重远超全国平均水平，这也与其国际经济、金融、贸易中心的定位相一致。浙江和江苏的经济发展由2005年主要依靠第二产业的增长，到2016年第三产业比重接近全国三产占比58.2%的平均水平。2016年，全国第二产业的占比为37.4，可见相较于其他地区而言，长三角地区的工业化水平仍处于较高的程度。
表4-3 长三角地区生产总值和就业的产业构成（%）
随着产业结构的调整，就业结构也发生了相应的变化。而在就业构成方面，上海、浙江和江苏有明显的差异。2005—2016年，上海的就业人口数从863.32万人快速上升到1365.24万人，11年间增长了58.1%，相较于1990—2005年15年间从业人数9.8%的增长率，可见增长迅猛。其中，第三产业吸纳劳动力人数最多，早在2005年就成为主要的就业领域，并在此后保持逐步增长，十几年间第三产业就业总量增加了391.32万人，增长超过80%。具体到行业，2016年上海吸纳劳动力前三位的行业是制造业、批发和零售业、租赁和商务服务业。与国际经济、金融、贸易、航运中心相关的行业就业人口提高幅度较大，其中增幅前三的租赁和商务服务业、软件和计算机服务业、交通运输和邮政业的就业人口比重相较于2005年分别上升了83.8%、69.8%和17.1%；下降最明显的行业是制造业，与2005年相比所占比重下降了21.5%。
与2005年相比，浙江2016年第三产业比重超过50%，产业结构已成功转变为“三、二、一”格局。就业总人数从2005年的3100.76万人增加至2016年的3760.00万人，增长了21.3%。就业结构的变化相对于产业结构滞后，仍保持“二、三、一”的构成，其中第三产业比重逐步上升。分行业来看，除了农业、采矿业、水利和制造业的就业比重有所下降外（2005年分别为24.55%、0.24%、0.42%、36.76%），其他行业就业均呈上升态势，其中农业就业比重下降幅度最大，从2005年的24.55%下降了12个百分点；而制造业只下降了0.23个百分点，可见传统制造业仍是吸纳就业的主要领域，仍需加快转型升级；其他行业，如信息技术、批发零售业、建筑业等就业人员数量增长速度明显，以互联网企业为代表的新兴经济在杭州等地落地也迅速带动了相关产业的发展和从业人员的增多。
2005年以来，江苏也完成了由第二产业主导向第三产业主导的格局转型，总体结构与浙江相似。在就业总量方面，江苏的规模最大，但增幅最小，2005—2016年从业人数从4578.75万人增加到4758.50万人，只增长了4%。从就业结构来看，2005年的“三足鼎立”之势已消失，但仍未跟上产业结构的变化，依旧是“二、三、一”的格局，且第二产业就业比重逐年上升，可见产业结构的转型升级仍有很长的路要走。
总体来看，对于由产业结构变动引起的就业构成变化，三省市基本相似，第一产业逐渐下降、第三产业逐渐上升，而第二产业就业人口比重略有波动，其中江苏甚至有较大幅度的上升。十几年间，上海就业结构始终保持着“三、二、一”的现代化格局并不断高度化，而浙江和江苏仍处于“二、三、一”的工业化向现代化过渡阶段。上海以服务业为主，江苏和浙江仍是我国重要的制造业省份，且表现出了工业化、服务化的特征（见表4-4）。
表4-4 2016年长三角地区分行业从业人数及构成
（二）失业状况
我们以城镇登记失业率这一指标来考察各省区市的失业状况，虽不能完整客观地反映出真实状况，但可从一定程度上说明地方政府出台政策的依据及其所承受的来自失业群体的社会压力。从图4-1可以看出，自1996年来，长三角地区的城镇登记失业率先升后降，在2003年达到最高，并从2010年至今保持稳定。前期较大幅度的失业率增长与我国20世纪90年代国有企业改革和劳动力市场建设有着密切关系，由国企改革导致的大量从业人员下岗、失业，至2002年全国范围内的企业就业服务中心基本关闭，失业人数和失业率也相应地达到最高点。
上海作为我国重要的工业城市，长期以来国有企业占比大，而随着国企体制改革的逐渐深入和产业结构的调整升级，在转型的过程中，由国有企业改革引起的隐性失业显性化和产业构成变化引起的结构性失业明显体现出来。江苏和浙江从业人员规模更大，加之地域相比上海广阔，且非国有经济发达，失业人员分布较为分散，因此城镇失业率相对较低。总体来说，上海作为直辖市，虽然失业人员规模较小，但分布集中且失业率长期居高不下，面临的压力更大。
图4-1 1996—2016年长三角地区城镇登记失业率
数据来源：相关年度《上海统计年鉴》《浙江统计年鉴》《江苏统计年鉴》。
（三）流动人口及其就业状况
改革开放以来，我国的工业化、城市化进程快速发展，由此带来人口流动规模逐渐扩大。大规模的人口流动改变了我国区域人口的分布和构成，并对生产力、劳动力市场的变化和区域经济发展产生了影响。长期以来，我国人口呈现向东部沿海发达地区集中的流动进程，且趋势逐渐增强，而接受外来人口最集中的区域即为长三角、珠三角和京津冀地区。第六次人口普查数据显示，2000—2010年流入人口增长最多的五个省市（广东、浙江、上海、北京、天津）均位于三大经济区域。[5]
20世纪90年代以来，长三角地区的一体化发展步伐加快，城市群内部的交通和商业网络进一步完善，对外来人口有强大的吸引力，内部的外来人口因寻求就业机会流动更为灵活和快捷。2005年之后，大城市群省际净迁移格局发生改变，长三角超过了珠三角成为三大城市群中吸引省际人口迁入最多的区域。[6]此外，由于远郊区的生活成本低于城市中心地区，长三角的大城市流动人口聚集地有向远郊移动的趋向，并且该趋势正在继续强化。第五次人口普查数据显示，长三角地区的外来人口主要为农村劳动力，受教育程度以小学、初中、高中为主，大多数从事制造加工业、建筑业、商业服务业[7]，即外来流动人口主要从事非专业技术类和服务性行业。这些行业的突出特征是薪资低、就业技能要求少、工作强度大且时间长，虽然也是顺应社会发展的需要，但大量流动就业人口均从事较低层次的工作与长三角地区产业和就业转型的期望是相矛盾的，转型升级对劳动力素质有更高的要求。随着新常态下经济转型改革的深入，地方政府纷纷出台优惠政策以吸引高技术水平劳动力，在第六次人口普查中，长三角外来常住人口中各类管理人员、专业技术人员的比重有所上升，职业构成已向高端、技术型发展。
二、珠三角区域性劳动力市场
珠三角是我国劳动力流动规模最大的地区，大量的劳动力流入对其经济的发展有积极的促进作用。根据研究目的，本报告讨论和观察的珠江三角洲地区仅包括广东省。
（一）就业总量和结构状况
2016年，广东就业人数为6279.22万人，相较于2005年增长了25%。由表4-5可见，自2005年以来，珠三角地区的产业结构不断优化升级：第一产业和第二产业的GDP占比逐年下降，第三产业比重逐步上升，并在2013年年底超过了第二产业，完成“三、二、一”产业结构的转型。从就业构成来看，尚属于“二、三、一”格局，不过第一产业就业比重逐年下降，第三产业就业比重逐年上升，而第二产业就业比重的下降趋势从2011年才开始出现，由此可见珠三角地区滞后的就业结构的现代化转型尚需时间。
表4-5 珠三角地区生产总值和就业的产业构成（%）
表4-6显示了珠三角地区人口的就业行业构成。显而易见，广东是名副其实的制造业大省，从事制造业的就业人员在2016年占比35.52%，相较于2005年仍旧增长了2.35个百分点。
表4-6 2016年广东分行业从业人数及构成
（二）失业状况
广东的城镇登记失业率自1996年以来基本维持在2%～3%（见图4-2），在2002年达到最高值，此后逐年下降，且在近10年间稳定在2.5%左右。广东作为我国改革开放的首要窗口，以出口型制造业为主的民营企业发展带动经济发展，而民营制造业的发展对劳动力有极大的需求，再加上就业受国有企业改革影响不大，因而失业压力较小。
图4-2 1996—2016年珠三角地区城镇登记失业率
数据来源：相关年度《广东统计年鉴》。
（三）流动人口及其就业状况
改革开放后，作为中国经济增长排头兵的广东成为流动人口的强势吸引中心之一，大量的境外资金投向劳动密集型产业，大规模的劳动力需求市场吸引了无数的外省劳动力进入广东。1990—2005年，珠三角地区省际净迁移一直居于三大城市群之首，省际净迁移人口从410.5万人增长至2104.3万人，15年间增长5.1倍[8]，是多年来全国最大的人口迁移聚集中心。2008年以来，受席卷全球的金融危机的影响，珠三角地区的劳动密集型企业效益下滑，减产或停产频发，使得一些外来劳动力回乡或迁往其他区域寻求更好的就业机会。2010年，第六次人口普查数据显示，广东的流动人口为3139.04万人，占全省常住人口的30.09%，比2000年的流动人口增加了45.58%；其中来自省外的流动人口高达2149.79万人，比第五次人口普查增加了42.76%。[9]
近年来，由于产业转型升级和外贸市场缩减等原因，珠三角地区劳动密集型产业对外来务工人员需求的增长减缓。第五和第六次人口普查数据显示，广东对省外流动人口的吸引力呈总体下降趋势，其中对从事制造业和专业技术型职业劳动力的吸引力有较大幅度降低，但因为公务员系统的良好薪资待遇，对行政岗位的吸引力不降反升。[10]
三、京津冀区域性劳动力市场
现阶段，京津冀区域协同发展已上升为国家战略，也使得京津冀三地劳动力的地缘性合作需求愈发凸显，急需构建劳动力市场一体化格局。
（一）就业总量和结构状况
北京和天津经济发展速度较快，两市的第一产业产值占比均较低，北京的第三产业占比逐年上升且在2016年超过80%，天津的第三产业产值比重近几年快速增长并超过第二产业。而两市的劳动力资源结构也能够顺应产业结构调整的趋势，就业人口结构特征与地区职能定位呈现一定的匹配性。[11]北京的结构转型是三大经济区域中最早完成的。根据相关年度《北京统计年鉴》的数据，北京早在1994年即完成了产业结构从“二、三、一”到“三、二、一”的调整，就业结构也随即转化形成一致性。天津的第三产业就业比重也已经超过第二产业，但其第一产业的就业比重仍远高于北京和上海。河北的产业构成与就业构成仍旧保持着“二、三、一”的工业化格局，产业转型步伐在三地中最为缓慢，因第三产业发展缓慢，就业岗位和机会相对较少，导致就业难的社会现象尤为突出（见表4-7）。
总体来说，北京作为政治、经济和文化中心，产业结构升级最为明显，经济发展速度快且以现代化、信息化程度高。天津作为重要的港口城市，产业结构随着经济发展正在逐步调整，经济结构中的工业化特征也已经随着转型逐渐减弱。河北产业结构优化升级的速度较为缓慢，仍有很大的市场潜力和就业释放空间。
表4-7 京津冀地区生产总值和就业的产业构成（%）
分行业来看，三地的就业情况大不相同。自“十二五”规划中明确地提出将生产性服务业和新兴产业作为服务业优化升级的切入点，北京的就业结构加速升级改造，2016年吸纳就业最多的行业是租赁和商务服务业，且金融业、房地产业等技术服务行业和计算机软件行业增速较大。天津的制造业就业人数占比最高，主要通过大型工业项目作为支柱产业来推动产业结构的优化升级，批发零售业就业占比其次。河北的农、林、牧、渔业和制造业吸纳就业人数最多，占比超过50%，就业结构急需转型升级（见表4-8）。
表4-8 2016年京津冀地区分行业从业人数及构成
（二）失业状况
由图4-3可见，北京的失业率基本稳定在2%以下，就业较为充分；天津与河北的城镇登记失业率相当，近年来基本处于3.5%～4%之间。其中，河北因人口基数大，失业人口也相对天津更多，同时还面临大量农村剩余劳动力转移到城市和产业转型带来的阵痛——农民失地失业而城市中的劳动力素质又过低，限制了产业结构和就业结构的优化升级，就业形势较为严峻。
图4-3 1996—2016年京津冀地区城镇登记失业率
数据来源：相关年度《北京统计年鉴》《天津统计年鉴》《河北经济年鉴》。
（三）流动人口及其就业状况
2005—2012年，京津冀地区劳动力市场一体化程度逐步提高，城市宏观产业结构及人力资本和城市间行政阻隔及商品市场一体化是影响京津冀地区劳动力市场一体化的主要因素。[12]第六次人口普查数据显示，北京的流动人口数量为704.5万人，占京津冀流动人口总数的42%，加上天津合计占比60%。[13]从人口流向看，不论是京津冀区域内部还是跨区域的人口流动，北京和天津是流动劳动力的聚集地，而河北则是主要的劳动力流出地。河北的流出劳动力进入京津两市的数量之和达到85%以上。
京津冀地区劳动力流动呈现流动数量大，单向流动明显，对外吸引度及劳动力素质区域差异显著，家庭化流动趋势明显等特点，未来一段时间，京津还将面临大量劳动力流入的压力。[14]从流动人口的就业状况来看，2015年全国流动人口卫生计生动态监测调查显示，京津冀地区城市外来劳动力主要从事商业和服务业，占流动人口总量的59.5%；其次是生产、运输设备操作人员等和专业技术人员，共计占比32.4%。[15]可以看出，京津冀地区的流动人口主要从事第二、第三产业，而由于劳动力素质偏低，大多从事的是技术含量较低的服务业。