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高就业密度是否会降低生育意愿——基于CGSS微观数据的实证研究被引量：3: 2024年; 基于中国综合社会调查(CGSS)数据,检验劳动力市场就业密度与生育意愿的关系。研究发现,就业密度增加会降低劳动力的生育意愿。异质性分析表明:个人特征方面,就业密度增加会降低男性、未婚、本科及以上、35岁及以下劳动力群体的生育意愿;工作特征方面,就业密度增加会降低国有单位、全职、每周工作44小时以上、中等收入劳动力群体的生育意愿。调节效应发现,房价、失业率对就业密度和生育意愿的关系发挥负向调节作用。; 钟晓龙李慧慧王自锋; 关键词：劳动力市场就业密度生育意愿失业率

广东省珠三角城市群内外县（市）就业密度时空演化及空间效应研究: 珠三角城市群作为中国重要的国家级城市群之一，其飞速发展对全国社会经济的增长起到了重要的支撑和引领的作用。但是，由于珠三角城市群的发展特点，使珠三角城市群所在的广东省存在区域发展不均衡的现象，严重影响了广东省经济的进一步稳...; 曼力开·阿色伊汗; 关键词：珠三角城市群就业密度

城市人口规模、就业密度与生产性空气污染排放——双重倒“U”型关系的解析与检验被引量：7: 2023年; 随着中国城镇化快速推进,城市生产活动的活跃引致空气污染排放的加剧,明晰城市人口规模和就业密度对生产性空气污染排放的影响效应意义深远。该研究通过构建理论模型开展数值模拟,发现城市人口规模、就业密度与城市生产性空气污染排放之间均满足倒“U”型关系,且规模与密度均对倒“U”型门槛值存在调节效应。基于此,利用2010—2018年中国274个地级以上城市的面板数据进行实证检验,估计结果表明:①城市人口规模、就业密度对生产性空气污染排放的影响均符合稳健的倒“U”型特征,2018年生产性空气污染排放由升转降的规模门槛值和密度门槛值分别为105万人和3469人/km2。②目前,中国部分城市的人口规模与就业密度已超过门槛值,步入生产性空气污染排放的“双下行”通道,这些城市人口增加延长了非生产时间,对有效劳动供给造成的损失超过劳动力时间禀赋的增加,从而使得生产受限减少了生产性空气污染排放;同时,城市高就业密度有利于创新扩散和知识外溢,对生产性空气污染排放产生的减排作用强于高就业密度带来的生产激励效应对空气污染排放的增排作用,这些作用的综合结果使得生产性空气污染排放趋于下降。③城市人口规模扩张有助于降低密度门槛值,城市就业密度的提升也有助于降低规模门槛值。人口规模的扩张能够为知识外溢等提供有利条件,促使密度门槛前移;而就业密度的提升则会产生一定的拥挤效应,使得非生产时间更快增长,生产扩张提前受限,促使规模门槛前移。以上结论对推进新型城镇化与高质量发展具有启示意义。; 程开明洪真奕; 关键词：城市人口规模就业密度

我国就业密度空间分布特征及溢出效应: 2022年; 基于我国31个省市面板数据,考察我国就业密度空间分布特征,以Stata软件为分析平台,建立空间杜宾模型,将31个省市划分为东、中、西三部分进行就业密度的空间溢出效应分析。结果表明:我国就业密度整体上呈现“东高西低”的空间格局;东部地区就业密度不存在空间相关性,中、西部地区存在空间相关性,且空间溢出效应为负向溢出;影响中部地区就业密度的主要因素为经济因素,而基础设施、人力资本对西部地区就业密度影响较明显。; 陈镜宇代帅楠么雪静黄巍瑶; 关键词：就业密度

数字经济对城市就业密度的影响研究: 随着5G、大数据、人工智能等技术的发展,数字经济对人们工作和生活的影响愈加深入。在全球数字化经济浪潮的影响下,国内对数字经济也愈加重视:2019年,浙江、福建等多个省设立了国家数字经济创新发展试验区,2020年,习近平总...; 王爱新; 关键词：数字经济固定效应模型

广东省专业镇发展的时空演变规律及镇域就业密度分析被引量：1: 2021年; 专业镇是促进县域经济崛起和实现区域高质量发展的重要载体.该文主要以广东省专业镇为例,采用地理信息系统空间分析技术研究工业专业镇、农业专业镇和服务专业镇的时空演变过程,重点分析专业镇布局的边缘特征和聚类特征,并从就业密度视角解析镇域经济发展与专业镇空间集群的空间关系,提出政策启示.主要研究结论如下:1)广东省60.6%的专业镇主要为工业专业镇,且主要分布在经济较为发达的珠三角和粤东地区,而农业专业镇主要分布在欠发达的粤北地区,服务专业镇数量最少;2)广东省专业镇的空间布局符合空间界面理论,在空间上主要形成了珠三角集群、江门—佛山—中山集群和东莞集群,呈现出“雁群效应”;3)广东省就业空间呈现出多中心态势,镇域就业密度具有显著的空间集聚性,高—高集聚区主要分布在珠三角和粤东地区,与专业镇的空间集群具有较强的空间一致性,而低—低集聚区主要分布在河源、韶关、清远等粤北地区.最后提出了强化对口帮扶和跨区域合作机制、建立健全产业链协同创新机制、以现代科技促进农业专业镇发展等政策建议.; 贺三维甘杨旸叶文敏梅磊; 关键词：就业密度

京津冀城市群就业密度空间分布特征及溢出效应被引量：5: 2020年; 城市群的发展是国家经济发展的主要载体,对就业密度的考察是理解城市群规模与效率的一个重要视角。文章基于2000—2015年京津冀城市群180个区县(市)的面板数据,考察了其就业密度的空间分布特征与溢出效应。文章研究发现:城市群整体的就业密度向一线城市集中,廊道扩散特征明显;城市群内部就业密度的空间分布差异显著,是以北京强中心为主导的多中心结构;就业密度的空间溢出效应与就业集聚程度有关,就业密度越高的地区,其空间溢出效应明显,就业密度低的地区不具有空间溢出效应。文章的政策建议是:进一步降低中心城市就业门槛,支持经济的跨地区合作;在不同就业密度地区,实行差异化的产业发展功能定位。; 罗翔宋鑫朱丽霞万庆张祚; 关键词：就业密度空间溢出效应京津冀城市群区域协同发展就业中心

就业密度、集聚空间外部性与劳动生产率——基于中国地级城市空间面板数据的分析被引量：3: 2019年; 利用2003—2013年中国地级及以上城市面板数据,建立动态空间面板模型,考察就业密度及集聚空间外部性对工业劳动生产率的影响。GMM估计表明工业劳动生产率对就业密度的弹性系数为负;邻近城市的劳动生产率存在正向空间溢出效应。纳入空间异质性,建立地理加权回归(GWR)模型进一步计算集聚效应为正的城市比例发现,城市间集聚效应存在显著的区域差异,全国范围就业密度对劳动生产率的影响呈现倒U型变化规律,进一步分析发现空间集聚是导致劳动生产率呈现非线性变化的重要原因。最后简要提出提高工业劳动生产率的政策建议。; 杨路英吴玉鸣; 关键词：就业密度劳动生产率地理加权回归模型

投资强度、就业密度、TFP和西部地级城市工业用地产出率: 2018年; 文章通过改进柯布-道格拉斯生产函数构建工业用地产出率双向固定效应面板模型,运用1999—2015年西部、东部和四川地级城市样本数据估计模型并计算出TFP,全面比较产出率、投资强度、就业密度和TFP等指标发现,西部地区对发展劳动力密集工业重视程度不够,过快发展了资本密集工业,但TFP与东部的差距进一步扩大,导致地均产出与东部的差距仅仅轻微收窄;四川地级城市较快的工业TFP增速为四川担当西部＂领头羊＂提供了支撑,但四川地级城市工业用地粗放问题突出。; 许明强魏伟; 关键词：全要素生产率就业密度

市场潜能、非农就业密度与区域工资差异被引量：5: 2016年; 本文以新经济地理学框架为理论基础,构建一个从两区域扩展到多区域的空间一般均衡模型,并利用1999-2014年中国30个省市区的面板数据,从外部性的角度对市场潜能、非农就业密度与工资水平之间的关系进行了实证检验。研究发现:在全国和分地区样本中,市场潜能增加对工资水平的正向影响显著,而非农就业密度与工资水平呈负向关系,验证了劳动力聚集对工资水平所产生的影响主要体现为竞争和拥挤效应,整体上还未形成技术外部性;在分地区样本中,东部地区非农就业密度增加对工资水平的负向影响大于中西部地区,反映了东部地区劳动力聚集趋势更强;全国样本分位数回归结果显示市场潜能增加对低收入群体工资水平的正向影响最大,非农就业密度增加对中等收入群体工资水平的负向影响最大,对高收入群体工资水平却产生了显著的正向影响。; 常素欣; 关键词：外部性工资差异

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