職業關系網絡如何影響城市經濟轉型?
2019-07-10 17:08

職業關系網絡如何影響城市經濟轉型?

本文來自微信公眾號:集智俱樂部(ID:swarma_org),作者: 鄢鵬高,標題圖來自視覺中國


導語:


在人工智能迅速發展的背景下,城市經濟如何轉型,成為一個重要的問題。在7月3的AI&Society十七期學術沙龍中,城市科學領軍學者José Lobo,分享了關于城市、技術與就業市場的一系列研究,重點提及一項2013年的工作。在這項工作中,研究者構建了主導職業之間的相互依賴關系網絡,并分析了職業網絡對城市經濟自身變革的難易程度的影響。


美國的大部分社會經濟生活都發生在城市地區,或者更確切地說,發生在近400個大都市統計區。這些大都市統計區占該國產量的90%以上,占其人口的84%以上。這些大都市可以提供哪些商品和服務,以及它們提供的程度,主要取決于價值創造過程中所積累的技術,技能和隱性知識。因此,經濟體轉向新活動的難易程度在很大程度上取決于其目前的技術和技能組合。本文將通過分析大都市統計區級別的職業數據,對美國城市經濟轉型問題提出明確的結構視角。


論文題目:

Urban Economies and Occupation Space: Can They Get “There” from “Here”?. PLOS ONE 8(9): e73676.


論文地址:

https://doi.org/10.1371/journal.pone.0073676


主導職業——城市的名片


一說到紐約,我們就會想起它繁華的金融業,同樣的,我們會想起硅谷的計算機硬件和軟件業、西雅圖的航空航天制造業,以及波士頓的高等教育業。城市因為它的主導職業(產業)而盛名在外,因為這些職業刻畫了一個城市的基本面貌,它們是城市的名片。


然而,對于那些不如紐約、硅谷著名的城市,如何去刻畫它們的城市名片呢?基于這個問題,研究者提出了位置商(location quotient——LQ)這個指標,用于衡量城市中每個職業的地位。位置商LQ>1表示某職業的數目高于全國的平均水平,這表明該城市可能存在一些利于該職業發展的特定因素,例如勞動力技能的符合度和可用性,基礎設施、地理屬性、自然稟賦以及歷史的偶然性。位置商LQ越大,該職業的主導地位越強。


主導職業之間的相互依賴


基于位置商LQ指標,我們能夠評價城市中各個職業的地位,因此我們可以得到每個城市中相應的主導職業,那么這些主導職業之間是否存在聯系呢?這種聯系有什么特點呢?基于此,研究者對主導職業之間的相互作用進行了量化研究。


研究者基于條件概率模型,提出了職業之間的相互依賴性(interdependency - ζ)指標,該指標量化了職業之間的相互影響。相互依賴性ζ為正數表明,在同一城市中,兩個職業有可能同時成為主導職業;反之,相互依賴性ζ為負數表明,在同一城市中,兩個職業不太可能同時占主導地位;更為極端地,當相互依賴性ζ=-1時,表明兩個職業絕不會在同一城市同時成為主導職業。

       

圖1(論文原圖1A)


為了更加清晰的說明這種相互依賴性,研究者使用2010年的數據,提取了400個大都市統計區的主導職業,調查了這些 大都市統計區中的主導職業結構,它們的相互依賴性ζ直方圖如圖1所示。直方圖表明大多數的職業具有正的相互依存關系,但是仍然有31.2%為負的關系,而且有約3.8%的相互依賴性ζ為-1。該圖還顯示大多數相互依賴性相對較弱,如零點附近的峰值所示。從圖中我們驚訝地發現,盡管城市是個人和企業的聚集地,但城市地區的許多主導職業之間并沒有強烈的相互作用。


圖2(論文原圖1B)


圖2以矩陣形式展示了787個職業之間的相互依賴性,這些職業簡單的按照美國勞工統計局(BLS)代碼進行了分組排序,例如,矩陣的前33行/列對應于管理業,下一個30行/列對應于商業和金融業。從圖中我們發現,沿著對角線存在一些暗綠色區域(表示強烈的正依賴性),這表明同一分類組中的一些職業密切相關,這是和常識相符的。但是我們也觀察到非對角線的暗綠色區域,這些表明不同職業類別的職業之間存在強烈的正依賴性。除此之外,沿著對角線的白色和紅色帶,呈現了較弱或負的相互依賴性。正是這些依賴性決定了職業空間的結構。


職業空間——結構和特點


為了揭示不同職業之間的依賴關系,研究者構建了職業空間的網絡結構,如圖3所示。圖中節點代表不同職業,其顏色對應于圖左側的職業代碼,節點的尺寸大小代表由該職業主導的城市的數目;圖中的邊代表節點之間存在相互依賴性,邊的長度越短,相互依賴性越高。


圖3(論文原圖1C)


從圖中可以看出,大多數職業只在少數大都市統計區(小節點)中占主導地位 ,而且其中的許多稀有職業都在相同的大都市統計區中占主導地位,它們表現很強的正依賴性,這些節點形成了職業空間的核心。除此之外,普通職業(較大的節點)與其他職業的相互作用相對較弱,它們大都位于網絡的外圍。總的來說,這些主導職業形成了一個相當密集的,具有強正相互依賴的網絡。值得注意的是,教育業是具有最高正向依賴的職業之一,這揭示了它們在城市經濟中的重要性。


富裕的大都市——更獨特的職業


圖3展示了多個 大都市統計區綜合的職業空間,那么具有不同生產力和財富水平的大都市區,它們分別位于職業空間的哪個區域呢?富裕的大都市有什么樣的特征呢?


由于人均GDP能夠衡量大都市統計區的生產率和財富水平,因此研究者根據2010年人均GDP將大都市統計區分為四類,在每一類中分別考慮其主導職業集合,主導職業集合指的是位置商LQ>1的職業集合。四個類別的職業空間如圖4所示,我們發現,隨著人均GDP的增加,主導職業集合逐漸朝著職業空間的核心區域靠攏,而且主導職業集合各職業的依賴性也逐漸增加。而且富裕的大都市統計區相對于貧窮的大都市統計區而言,它們的主導職業更為獨特。


圖4(論文原圖2)


城市規模——高產還是多元


研究表明,城市的的規模對于城市的生產力,多樣性和專業化程度有很強的關系。那么主導職業的相互依賴性和它們之間存在什么聯系呢?


圖5顯示了規模(用員工總數來衡量)、人均GDP、以及具有負依賴性的主導職業占比(以下簡稱負依賴性占比)之間的三向關系。圖5A表明人均GDP和大都市統計區規模成正相關,圖5B表明負依賴性占比和大都市統計區規模成強負相關,圖5C表明人均GDP和負依賴性占比成負相關。


圖5(論文原圖3)


從圖5中我們可以推斷,較大的城市更有效率,它們的主導職業都比較獨特,并具有較低的負依賴性。在相似規模的城市中,具有較低負依賴性的城市往往人均GDP較高。因此,大都市統計區的生產力不僅取決于主導職業集合中包含的職業種類和職業數量,還取決于它們之間的相互依賴性。


職業空間的制約和權衡


生產力,以及主導職業集合的相互依存網絡會限制城市未來的經濟發展軌跡。從直覺上看,城市更有可能開發與現有主導職業集合中職業具有很強依賴的職業,該職業就會逐漸過渡成為主導職業。那么我們該如何衡量這種過渡潛力呢?為了量化這個概率,研究者提出了一個新的指標——過渡潛力(V)


過渡潛力——非主導職業的逆襲


過渡潛力V衡量了非主導職業,在下一年度中會變成主導職業的潛力大小。圖6A顯示,具有更高過渡潛力的職業更有可能占據主導地位。但值得注意的是,雖然較高的過渡潛力有利于該職業占據主導地位,但是這種變化是否有效值得進一步商討,我們將在下一節中說明。我們從圖中還發現了一個有趣的現象,過渡潛力的影響似乎在3年后達到飽和;即使起始的年份不同,這種3年后飽和的模式也存在,顯得異常穩健,如圖6B所示。


圖6(論文原圖S7)


經濟轉型——先走哪步棋


城市的經濟轉型是一個復雜的問題,我們該如何去衡量經濟轉型的難度呢?基于此,研究提出了轉型難度(θ)指標,該指標衡量了從原始的主導職業集合轉型到新的主導職業集合的難度水平。圖7展示了轉型難度和相應生產率提高之間的關系:更難的轉型通常與人均城市GDP的增長有關。然而這一趨勢具有很高的不確定性。


圖7(論文原圖5A)


那么基于一系列與轉型相關的過渡性職業,最有效的轉型途徑是什么?第一個需要轉型的職業是什么?上述問題的候選職業應該具備以下兩個屬性:第一,容易過渡;第二,有助于其他職業進一步過渡。第一個屬性可以由過渡潛力V來衡量,而第二個屬性就顯得略微復雜。基于此,研究者提出了一個新的指標K,該指標表示從給定職業到其他所有過渡職業的平均過渡概率。


圖8(論文原圖5B)


圖8展示了中上層大都市統計區的主導職業集合(圖4C)過渡到頂層大都市統計區的主導職業集合(圖4D)的過程中,職業第一次過渡的可能性V和后續職業過渡可能性K的關系。從圖中我們觀察到一條帕雷托邊界線,該邊界線表明,更容易的第一次過渡似乎伴隨著更難的后續過渡。


總結


結構視角增強了我們對城市經濟的理解:主導職業的集合,以及這些職業之間的相互依賴關系,它們共同決定了城市經濟可能的發展道路,以及這些道路的困難程度。


一個現存的行業很有可能將城市經濟中的現有技能轉化為職業,并創造一些具有不同技能的新職業。這些職業可能反過來吸引其他行業,從而引發不同的職業集合,這蘊含了一種“互惠的溢出效應”。


本文構建了一個研究城市經濟的專業化,多樣化和增長過程的工具,本文以GDP作為分析的核心指標,但是本文的框架可以擴展到其他問題上,例如環境質量、健康水平、犯罪率等,這些都可以作為核心指標進行分析。


本文來自微信公眾號:集智俱樂部(ID:swarma_org),作者: 鄢鵬高,標題圖來自視覺中國

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