【编者按】近期，国家统计局出版了纸质版的第七次人口普查风险数据资料。本文为“城市数据团”据此推出的七普县数据报告系列的第五篇。作者陈沁。界面新闻获授权刊发。

人口普查分县资料中列出了各地区的人口职业结构和人口行业结构，对我们了解城市产业对劳动力的需求，以及各地区的劳动力供给至关重要。

长表数据的使用

从分县资料的表5开始，人口普查分县资料进入了“长表”的范围。

相对于全面普查，每个人理论上都会被查到的短表，长表并非全面普查，而是进行约10%的抽样调查。2020年第七次人口普查将约1.39亿人纳入了长表抽样范围，抽样率约为9.84%。因此，从表5开始，所有数字都不能直接使用，而需要经过抽样比调整。

例如表5、表6首先汇报了各地区的16岁以上人口，全国总数为112,675,113人，仅1亿人出头。而在中国人口普查短表的年龄表格中，16岁以上人口为1,141,071,562人，短表人口数量为长表的9.87%。这个数字和整体抽样比9.84%非常接近，说明人口普查的抽样比在不同年龄上也是基本一致的。

因此，如果要从长表和短表中各拿出一些数字进行运算，就必须使用到这个抽样比，进行数字上的放缩和还原。但需要注意的是，计算时不能将长表数字简单除以9.84%了事——抽样比总体为9.84%，并不意味着每一个地区的抽样比均为9.84%。

在表5、表6中公布了各区县16岁以上人口，而在表7中公布了各区县15岁以上人口，将表7（长表）的15岁以上人口与表2（短表）中的15岁以上人口相除，便可发现一些地区的抽样比远低于9.84%，比如天津市和平区的抽样比仅有6.02%；而遂宁市安居区的抽样比又高达14.7%。因此，若是简单使用各个区县的长表数字除以9.84%来“还原”到该区县的全样本，将会得到错误的结果。以劳动参与率的计算为例，我们可以看到如何正确使用普查的长表和短表资料。

各地区劳动参与率的计算

劳动参与率是指劳动参与人口（就业人口&失业且在找工作的人口）在劳动年龄人口（男16-59岁，女16-54岁）中的占比，反映了一个地区劳动力市场的基本情况。

但在计算这个指标时，劳动参与人口的数值只能从长表信息获取，上文我们已经提到，各地的抽样比并不相同，必须充分利用长表和短表的信息才能算出隐含的抽样比和年龄结构，从而得出出较为准确的结果。在这种情况下，看似简单的“劳动参与率”计算，需要从下式的方法才能得到：

在上式的最后一个等号之后，所有以红色字体标注的部分都是来自人口普查长表，15岁以上人口来自表7，而劳动参与人口和16岁以上人口来自表6。黑色字体则来自人口普查短表，其中的不同年龄段人口以及名字和长表重复的“15岁以上人口”，都是通过分五岁年龄结构人口数据加总得到的。

这种方法虽然复杂，但却是唯一可行的路径，基于此算出不同地区的劳动参与率如下图所示：

上图列出了我国劳动参与率的前20名与后20名。可以看到，劳动参与率最高的八个城市，包括南充、荆门、南通、德阳、嘉兴、宜昌、广安、绵阳，其劳动参与率超过了80%。只要在16岁以上，同时没到退休年龄，这些地区的人口有五分之四都有一份工作，可以说是非常辛勤地劳动着。前20名地区中，四川有6个城市，浙江有5个城市，湖北有4个城市，可谓中国最“辛苦”的地区了。

劳动参与率最低的20名城市，则以欠发达地区和少数民族聚居区为主。广东省有四个城市在劳动参与率最低的城市中上榜，分别是湛江、河源、梅州、汕尾。如果大家对之前的一篇还有印象，可能不会忘记，这四个城市同时也是外流人口最多的城市。这20个城市的劳动参与率都在50%以下，且比起10年前平均下降了20.3%。

在全国层面上，中国这十年间的劳动参与率也在显著下降，从2010年的70.3%，下降至2020年的63.3%，整整下降了7%。在中国进入劳动力人口快速萎缩的阶段时，劳动参与率的进一步下降，使我们的就业人口进一步降低。

从2010年到2020年，中国的就业人口下降了14.7%。在人均产出能力增长并没有显著上升的同时，就业人口的持续下降，正是中国GDP增速近年来显著放缓的重要原因之一。

各地区职业结构变化

在本次人口普查中，职业被划分为七大类：

1.党的机关国家机关群众团体和社会组织企事业单位负责人

2.专业技术人员

3.办事人员和有关人员

4.社会生产服务和生活服务人员

5.农林牧渔业生产及辅助人员

6.生产制造及有关人员

除了以上六类职业外，另有一类为：

7.不便分类的其他从业人员

下面分别展示了各职业人口占比最高的50城。

“党的机关国家机关群众团体和社会组织企事业单位负责人”，可以按照其关键词“负责人”来理解。无论是一个组织还是一个企业、团体，在其中担任领导职务，且具有决策、管理权的人，便属于这类职业。排除人口较少的大兴安岭、日喀则这两个地区，排名最领先的城市是南京市、天津市、湖州市、北京市、佛山市。南京、天津、湖州、北京的“负责人”占比在过去十年内上升较快，相比之下，佛山、中山、上海的“负责人”占比有所下降。

“专业技术人员”可以直接按照其字面意思理解，指从事科学研究和专业技术工作的人员。这类人员占比排名最高的城市是北京、上海、太原、南京、西安，其中北京占比为25.7%，遥遥领先第二名上海的20.7%。从事这部分职业人口的比例在过去十年上升较快，北京、上海、西安等地都增长了5%以上，前50名城市平均增长3.8%。

“办事人员和有关人员” 指在国家机关、党群组织、企业、事业单位中从事行政业务、行政事务、行政执法、安全保卫和消防等工作的人员。具体包括办事人员、安全和消防人员、其他办事人员和有关人员。这类职业不属于负责人，他们需要从事具体工作，但并不直接提供服务和产品。这类职业占比排名最高的5个地区中有4个是少数民族聚居区，大兴安岭则属于林区。在前50名城市中，有一半城市都是这样的少数民族聚居区，且这些地区的“办事人员和有关人员”比例都有显著上升。在这类民族聚居区以外，一些大城市的“办事人员”占比也比较高，例如北京、天津、太原等地，都有15%左右的就业人员属于这类“办事人员”。

“社会生产服务和生活服务人员”指从事商品批发零售、交通运输、仓储、邮政和快递、信息传输、软件和信息技术、住宿和餐饮以及金融、房地产、租赁和商务技术辅助、生态保护、文化、体育和娱乐等社会生产服务与生活服务工作的人员。这类职业比例最高的五个城市是三亚、乌鲁木齐、海口、广州、杭州，这几类地区恰好也是旅游业、餐饮业和住宿业较为发达的地区。在前50名城市中，这类职业额比例上升了17.2%，是所有职业中比例上升最大的。

“农林牧渔生产及辅助人员”较高的地区也以少数民族聚居区和农产品主产地为主。这类职业占比较高的城市一般发达程度也较低。排名前50的城市中，农林牧渔人员的比例在过去十年下降了26.4%，是所有职业中比例下降最大的。

“生产制造及有关人员”直接给出了工业在不同城市的占比。东莞、嘉兴、台州、中山、宁波五地排名前五。但这5个地区的生产制造人员比例都在下降，事实上，排名前21位的城市，全部在过去10年内出现了制造业相关人员的比例下降，而排名22-50的城市，则以制造业相关人员比例上升为主。这意味着制造业出现了“疏散”，从以往的制造业重镇，向其他城市出现了转移。例如2010年时曾经让制造业劳动力占比一半的无锡市，2020年时的制造业劳动力占比仅剩38.1%。另一方面，安庆、黄冈、遂宁等地的制造业比例则从20%上升到30%以上，甚至接近40%。前50名城市的制造业劳动占比正在变得更加平均。

各地区行业结构变化

下面再来看看各地区的行业结构的变化，需要特别注意的是，在统计中“行业”和“职业”是两个不太一样的概念。职业侧重于从事工作的性质，而行业侧重于工作单位所属的行业类型。

例如东莞的制造业行业从业人员占比下降了16.2%，但是从事制造业职业的人员却只下降了13.4%。那在行业占比上额外下降的2.8%，曾经从事制造业行业，却没有从事制造业职业，他们是什么样的人员？我们可以将这类人理解为在该行业中的非生产性人员。例如在制造业行业的公司从事人事或者专业技术研发工作，这部分人就是在行业上比职业上额外减少的人员。

在分县资料的表6中列出了20个行业，我们选择了其中10个占比较大，或者比较有代表性的行业，展示其中每种行业从业人员占比前30名的城市。

在农林牧渔业和制造业上，两者的排名都和职业上同类排名类似，但值得注意的是，从事该行业的人员要比从事该职业的人员下降得更快，这说明在农业、制造业中，非直接生产人员比直接生产人员减少得更多。

建筑业占比最高的五个城市分别是巴中、遂宁、鄂州、昭通、广元。其中有三个四川城市，南充、内江等四川城市在建筑业占比排行榜中也名列前茅。建筑业在这些城市起到了巨大的就业支撑作用，且在过去十年间上升很快。

批发和零售业占比最高的城市是揭阳、莆田、汕头、汕尾和乌鲁木齐。广东城市占据了前五席中的三个。从东莞、中山、佛山生产出来的产品，立刻送往揭阳、汕头、汕尾发售至全国，广东的产销一体可谓运转良好。

住宿和餐饮业占比最高的城市是三亚，接下来的海东、临夏、延边和拉萨都是少数民族聚居区。这些城市的共同特点是以旅游为主要支撑产业。一定意义上，这个30城市的列表甚至可以当做中国国内旅游的地区指南，但在这两年疫情期间，这些地区也受到了比其他行业更大的打击。

IT业（普查中全名叫做“信息传输软件和信息技术服务业”）占比最高的城市是北京、上海、杭州、南京、深圳、广州、成都、厦门、武汉和西安。北京在这个榜单上领先第二名上海3.3%，向人们展示谁才是中国互联网巨头的领军城市。上海、杭州和南京分别位于长三角三级，占比从6.1%到5.9%紧随北京。深圳则略为落后前五名城市，占比5.2%。如果说前面的行业城市排行榜中经常会有小城市出现，那么IT业占比前30名的城市，则几乎全是大城市，且城市越发达，排名越靠前。

金融业占比最高的城市是北京、上海、呼和浩特、太原和天津。和IT业不同，金融业排名前两强虽然也是北京和上海，但后面却往往会出现一些中小城市。这一方面是因为金融业本身是一个需要面对面服务于普通人的行业，从而并不像IT业一样可以通过远程工作而达成地区上的垄断。另一方面，金融业其实远没有IT业那样高的技术门槛。在北京、上海的券商、投行工作的人属于金融业，在小城市银行网点柜面工作，理财产品的地面推销人员也属于金融业，而小城市的金融业，往往以后者为主。

公共管理业主要包括党的机关、国家机构、群众团体、基层组织，这类行业占比最靠前的同样主要是少数民族聚居区。在阿里、果洛、克孜勒苏柯尔克孜、那曲和日喀则，有20%以上甚至30%的从业人员是在这类部门工作的，且过去十年内平均上升了17.5%。在少数民族聚居区大量设置国家机关和机构来，以此加强基层领导，是我们在过去十年内切实在做的工作，这点在人口普查的就业数据中也得到了如实反应。

科学研究和技术服务业占比最高的城市包括北京、南京、上海、克拉玛依、武汉。由于地质勘探业也被列为技术服务业，因此以资源类城市在这张榜单上也比较靠前。这份榜单同样也是一张大学聚集地列表，和上一篇大学生排名靠前的城市几乎一致。

房地产业占比最高的城市包括克拉玛依、三亚、海口、北京、乌鲁木齐。房地产业和建筑业不同，建筑业以盖房子为业，而房地产业则以开发、经营、管理、促成交易为业。这部分行业从业人口占比虽然不如之前的行业高，但却能够如实反映不同城市在开发土地、经营土地的愿望和房地产交易的热度。在前30名城市中，房地产业的就业占比从2010年的1.9%上升至2020年的3.6%。在占比最高的前30名城市中，三亚、郑州、武汉、廊坊、北海五个城市成为房地产业占比上升最快的城市。而上海、北京、厦门、广州与合肥，则是过去十年内增长最慢的。

从职业和行业的人口占比变化中，我们不难看到城市的发展变化，更能看到中国整体的行业变迁。

 

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（作者陈沁，系脉策数据首席经济学家，经济学博士。文章仅代表作者观点。文章首发于作者微信公号“城市数据团”。版权归属原作者，若需转载请联系版权方。）