四、数据来源及统计描述

（一）研究范围和数据来源

本章的研究范围为上海、江苏省的8个城市和浙江省的7个城市所组成的长江三角洲的16个核心城市，包括上海，江苏省的苏州、无锡、南京、镇江、常州、扬州、南通、泰州以及浙江省的杭州、宁波、嘉兴、绍兴、舟山、扬州、湖州。

本章所使用的数据主要来源于 2001—2010 年的《中国城市统计年鉴》和《长江三角洲城市年鉴》，从中摘录了长江三角洲地区16个城市的人均名义工资、从业人数、行政区面积、人均地区生产总值、当年实际使用外资金额以及房价水平，并测算出了16个城市的就业密度，构成了16个城市2001—2010年的面板数据。面板数据将时间维度与界面维度相结合，通过对不同时间截面数据的观测，减少了解释变量之间的共线性，进而增强了结果的有效性。基于国家基础地理信息系统1∶400万的中国地形数据库，运用ArcGIS9.3软件测算出了长三角地区16个城市之间的距离，并测算出了16个城市的市场潜力。

（二）变量定义与测度方法

理论上讲，测度区域差异的方法有很多。通常，可以运用标准差、变异系数等对数据整体总量的差异进行研究，可以运用极差、比率等方法对数据变量的极端差异进行研究。目前，基尼指数方法和泰尔指数方法多为研究者所使用。本章之所以将泰尔指数分析法作为研究平均名义工资空间分布差异的分析方法，是因为本章选择的地区平均名义工资具有人均性质，而基尼指数分析法所采用的是累计法，不适合被用来测度区域间名义工资差异。

泰尔指数又称泰尔熵，由泰尔于1967年在研究国家之间收入差距时首先提出来的，可用来研究区域之间的差异，并且可以将区域间差异分解为组间差异和组内差异两部分。本章运用泰尔系数来分析长江三角洲地区16个城市名义工资的差异。

本章先将16个城市分为三个区域——上海、第一等级城市群和第二等级城市群。之后，根据对数据特性的新发现，又改变了分组，将16个城市分为上海、江苏的城市、浙江的城市，运用同样的运算方法进行泰尔指数分析。计算泰尔指数的公式如下：

其中， n （=16）为区域数量； Y _i 为第 i 个区域的平均名义工资，由平均名义工资乘以从业者人数获得； Y -是 Y _i 的平均。将16个城市按照一定的分类方式分为 G 类，泰尔系数可以分解为

其中，第一项表示组内各单位间的差异，第二项表示各组间的差异。 V _g 表示第 g 组经济总量占总的经济总量的份额。 P _g 为第 g 组人口占总人口的份额。计算结果参见表6—2。

（三）工资水平描述性统计

1.平均名义工资的空间差异直观图解

为了直观地看出平均名义工资在长江三角洲16个城市的空间差异，本章运用ArcGIS绘制了以下的空间分布图（见图6—2至图6—5）。从图6—2、图6—3和图6—4可以看出，上海一直处于领跑地位，其次是南京、杭州、苏州、无锡、宁波、常州、舟山。平均名义工资的排序和城市等级的划分非常吻合。从上海对周边的辐射角度来看，其对于“苏锡常”城市带的辐射效应明显高于对浙江城市嘉兴、湖州的辐射效应。并且，苏锡常由于地处南京和上海之间，同时受到城市群中心上海以及省会城市南京的带动作用，可以预测，其未来发展前景会非常好。

浙江的城市中，杭州作为省会城市，其名义工资明显高于其他城市，而宁波和舟山，更多的是得益于其优越的地理位置，依靠其临海优势发展。因而，宁波和舟山虽然距离上海的直线距离较远，但是其港口运输业发达，受到上海的辐射效应实则很大。

而江苏省内的城市相对于浙江的城市在过去十年平均名义工资增长得更快一些。具体来说，苏锡常的辐射带动效应也在逐步增强，南通、镇江受其影响明显。而对于浙江的城市群，杭州和宁波的优势地位一直很显著，平均名义工资一直处于省内最高的水平，舟山的增长速率明显高于另外几个城市，台州、湖州、嘉兴、绍兴的发展相对于长三角城市群中的其他城市来说这十年来比较缓慢。其中绍兴和台州在经历了一段时间的快速增长之后，近五年的平均名义工资的相对增速开始逐步放缓。苏锡常城市带逐步成为最具活力的城市带，发展迅猛。

本章通过计算2001年到2010年长江三角洲地区16个城市平均名义工资的增长率排除了仅仅从2000年、2005年以及2010年这三年的地区平均名义工资的误差因素的干扰。从图6—6所示的长江三角洲地区16个城市平均名义工资的增长率中可以看出，增长率最高的三个城市是泰州、南通、无锡。其中，无锡属于第一等级城市，泰州和南通属于第二等级城市。增长率第二高的城市为上海、苏州和常州。其中，上海为长江三角洲16个城市的中心城市，苏州为第一等级城市，常州属于第二等级城市。增长率第三高的城市为扬州、镇江、舟山，这三个城市均为第二等级城市。再其次是南京、杭州、湖州。比较引人注意的是，南京、杭州作为省会城市，其名义工资增长率和省内其他城市相比不具有优势，造成这一现象的原因从下文的面板数据回归分析中可以得到解释。平均名义工资增长率最低的城市为浙江省的嘉兴、绍兴、宁波、台州。值得注意的是，嘉兴毗邻上海，但是其平均名义工资增长率非常低，而宁波作为第一等级城市，其名义工资增长率居然是这16个城市中最低的。

通观长江三角洲这16个城市的平均名义工资增长率可以看出，江苏省的城市的增长率普遍、明显高于浙江省的城市。这其中比较值得关注的是江苏省的南通市和浙江省的舟山市，这两个城市虽然距离上海的直线距离相对较远，但是这两个城市的增长率却比较高。尤其是南通，其2001—2010年的平均名义工资增长率位居16个城市的第二名。这主要是由于南通南邻长江、东临黄海，水路交通十分便利，与中心城市上海的相对距离比实际距离要近很多。舟山亦如是，是我国两个以群岛建立的地级市之一，航道纵横、港湾众多，海上交通十分便利，因此其发展也较为迅速。中心城市上海作为中国最大的外贸港口，其对于临海城市南通、舟山的辐射效应显著比对内陆地区的影响效应大。

2.各等级城市名义工资时空差异分析

为了对各等级城市的名义工资水平的时空分布差异进行研究，本章计算了2001—2010年各年的多种泰尔指数，分别为第一等级的5个城市间的泰尔指数、第二等级10个城市间的泰尔指数、16个城市间的泰尔指数、16个城市内的泰尔指数、三个区域间的泰尔指数、三个区域内的泰尔指数和总差异。

通过用测算得到的数据绘制成折线图，可得图6—7、图6—8和图6—9。从图6—7可以看出，第二等级城市间的差异大于第一等级城市间的差异。出现这种结果，一方面，是由于第二等级城市之间平均名义工资差异较大，比如常州、舟山、南通等城市的平均名义工资相对于其他的第二等级城市具有较高的优势地位，因而这10个城市之间的泰尔指数也就相对较大；另一方面，由于该指标测算的是城市间的差异程度，而第二等级有10个城市、第一等级只有5个城市，城市多的区域的组内差异势必要比城市少的区域的组内差异大，因此，将两个等级的城市的泰尔指数做比较不具有太强的针对性。

但是，我们可以准确地看出，第一等级城市间的泰尔指数一直稳定在0.02左右，且第一等级的五个城市间的平均名义工资的差异一直都比较小，而第二等级城市间的泰尔指数波动较大，从2006年开始有明显的下行趋势，也许是由于区域内部逐步进行产业集聚，地区间劳动力流动性逐渐提高所造成的。

从图6—8可以看出三个区域间的泰尔指数占了总差异的大部分，因此，长江三角洲16个城市之间平均名义工资的空间分异主要是中心城市上海与两个等级城市群之间的不平衡。并且，可以看出，三个区域内部的差异呈稳定状态，一直维持在0.05和0.1之间。而长江三角洲16个城市之间平均名义工资的总差异正在逐年减小，这是由于三个区域间的泰尔指数在逐年降低。结合前文对长江三角洲16个城市的平均名义工资的空间演变所进行的分析，造成这一现象的主要原因是，原本处于较为落后地位的江苏省的各城市近年来平均名义工资的增长率普遍高于浙江省，城市间的平均名义工资的差距正在逐年缩小。本章还将长江三角洲16个城市分成上海、江苏省的城市、浙江省的城市这三部分来进行了泰尔指数测算。

如图6—9所示，上海、江苏省的8个城市以及浙江省的7个城市之间的平均名义工资的泰尔指数在2001年到2010年间发生了显著的下降，反而是三个区域内的泰尔指数在逐步上升。从2005年开始至今，三个区域内的泰尔指数开始大于三个区域间的泰尔指数，并且差距在逐步扩大。结合前文对长江三角洲16个城市的平均名义工资的空间演变所进行的分析，2001年时，浙江省城市的平均名义工资普遍高于江苏省的各城市，江苏省内的城市仅仅其省会南京的平均名义工资比较高。而在2001年至2010年中，江苏省的苏州、无锡、常州、南通、泰州等城市平均名义工资高速增长，在2010时，这些城市的平均名义工资已与杭州、宁波、舟山大致持平，并且在未来几年有超过浙江各城市的态势。由此可知，长江三角洲16个城市群的平均名义工资的空间差异正在逐步缩小，区域内发展正在趋于平衡。

（四）各城市就业结构分析

对2010年长江三角洲16个城市的就业结构进行分析，可以发现，16个城市的从业人员主要集中在第二产业和第三产业（见表6—3）。为了更直观地看出不同城市在不同产业就业比重的不同，本章绘制了图6—10、图6—11和图6—12。可以看出，第一产业、第二产业和第三产业分别在长三角城市群中形成了空间集聚。其中，第一产业在南通、泰州形成了空间集聚；第二产业在苏州、无锡、嘉兴和湖州与绍兴、宁波、台州分别形成了产业集聚；第三产业则是在南京、常州、泰州形成了产业集聚。

再以长江三角洲16个城市就业比重最大的产业作图，得图6—13。可以看出，深色的为第三产业就业比重最高的城市，分别是上海、常州、泰州、南京、舟山。浅色的为第二产业就业比重最高的城市，分别为扬州、镇江、南通、苏州、无锡、杭州、湖州、嘉兴、绍兴、宁波、台州。这在一定程度上解释了上海、泰州、无锡、南京这四个城市为何具有较高的平均名义工资以及较高的工资增长率。具体来说，由于这四个城市就业的主导产业为第三产业，并且第二产业的就业比重也比较高，所以具有专业技术的人才的比重也比较高，FDI对其劳动者报酬的正效应也就比较高。

从图6—14可以看出，上海、泰州、无锡、南京的FDI也都相对较高，因而其平均名义工资受FDI的正影响比较大，增长得也比较多。同时，江苏省距离上海较近的城市，即苏州、无锡、常州、镇江等地形成了较好的产业集聚。