随着我国国民经济的高速发展以及城市化进程的不断加快，交通运输作为经济发展的助推器，在社会生活和经济发展中扮演着举足轻重的角色。我国劳动力跨省域流动和迁移主要是通过铁路运输方式实现的。本章分析在高速铁路发展影响下我国劳动力市场的平衡性变化，使用的基本概念、指标、方法与数据来源说明如下。
一、基本概念与指标选择
（一）高铁可达性
高铁可达性是指从一个地方到另一个地方高速铁路的便捷程度，是交通网络中各节点间相互作用的机会潜力[1]，能够体现经济活动利用特定交通系统从给定区位到达活动地点的便利程度[2]。高速铁路对劳动力市场地区空间格局的影响首先体现在可达性上。本章综合考虑地区铁路发展和经济发展水平差异，基于加权平均旅行时间方法，构建包含地区间最短旅行时间、铁路密度、列车经停频次权重以及经济发展指标的高速铁路可达性指数模型，以衡量地区高铁可达性及其变化情况。
（二）劳动力市场平衡性
劳动力市场是指以市场机制调节劳动力供求双方的决策行为，实现劳动力配置的市场。劳动力市场平衡性是指劳动力市场在价格机制、竞争机制、供求机制的循环往复作用下，通过劳动力流动和价格的波动促成劳动力市场的动态平衡。根据劳动力市场的三大竞争机制，以及劳动力具有数量和质量两方面的特性，本章分别从劳动力市场容量、劳动力结构和劳动力市场工资三个方面考察劳动力市场平衡性。劳动力市场容量指标包括地区新增劳动力和失业率；劳动力市场结构指标包括地区就业弹性系数、结构偏离系数、结构协调系数和劳动力质量指数；劳动力市场工资指标包括地区最低工资、行业工资和平均工资。
二、研究方法
（一）指数分析法
本章分别测算地区高铁可达性指数与地区劳动力市场相关指数。其中，高铁可达性指数运用加权指数法，劳动力市场指数综合运用数量指数法和质量指数法。
（二）分类分析法
本章按照地区高铁可达性变化率的高低将研究目标省市依次分为可达性改善程度“高、中、低”三类地区，在此基础上对地区可达性与劳动力市场平衡性的关系进行分析。
（三）相关性分析法
本章应用空间计量中的全局空间自相关性分析方法，分析我国某地区高铁可达性与其地理相邻地区高铁可达性的相关关系。
（四）弹性分析法
经济学中弹性是指当经济变量存在函数关系时，因变量对自变量变化反应的灵敏程度，即自变量每变化百分之一导致因变量变化的百分比。弹性计算公式如式（1）所示：
式（1）中，ε表示因变量y随自变量x变化而变化的弹性；Δy/y表示因变量变化率，本章分别将劳动力市场各项指标作为因变量；Δx/x表示自变量变化率，本章将高铁可达性作为自变量。本章使用弹性分析法，通过计算劳动力市场各项指标关于高铁可达性的弹性，定量分析高铁可达性变化对于劳动力市场平衡性的影响。下文将分别针对各项劳动力市场指标对应的高铁弹性进行计算和说明。
三、数据来源与处理
根据2013年《铁路安全管理条例》，我国高铁指设计开行时速250公里以上（含预留），且初期运营时速200公里以上的客运列车专线铁路，包括“D”“G”“C”开头的客运车次。目前，西藏尚未开通高铁，本章研究对象包含30个省（市、自治区）；一般认为2008年我国正式开通运行高铁，由于数据的可获得性，本章研究时间区间为2008—2016年。为比较高速铁路开通前后高铁可达性与劳动力市场平衡性变化，本章使用2008—2016年我国30个省（市、自治区）相应铁路数据、地区劳动力市场数据和地区经济增长数据。其中，铁路数据来源于2017年《中国统计年鉴》、2008年《全国铁路旅客列车时刻表》、2018年6月“火车票”网站、“12306”网站；劳动力市场数据与经济增长数据来源于相应年份的《中国统计年鉴》、《中国人口和就业统计年鉴》、各省市统计年鉴，以及国家统计局网站、各省市劳动保障行政部门网站。
高铁可达性指数计算过程中，在30个地区省会城市间最短旅行时间的数据处理上，由于历史铁路旅行时间数据的不可获得性，利用2018年6月“火车票”“12306”网站实时查询的普快列车最短旅行时间数据作为计算2008年铁路旅行时间成本的原始数据，利用2018年高速铁路最短旅行时间数据作为计算2016年铁路旅行时间成本的原始数据。一般认为每年6月的铁路数据已剔除春运、极端天气、学生假期等特殊因素影响，具有良好的稳定性。
本章研究应用指标与数据来源说明汇总如表6-1所示。
表6-1 指标选取与数据来源说明汇总