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摘要：采用弧弹性方法测算我国286个地级市的就业弹性，从城市规模和所处区域两个层面分析不同城市就业吸纳能力的差异，并进一步考察高就业弹性是否以牺牲城市劳动生产率为代价以及不同规模城市就业弹性差异的影响因素，研究结果表明：中国城市就业吸纳能力失衡问题较为突出，较大规模城市和东部城市总体上具有更高的就业弹性；各类城市的第三产业就业弹性普遍较高；较大规模城市和东部城市在绝对数值上具有更高的劳动生产率，但城市就业吸纳能力在增速上与城市生产效率存在替代关系；较大规模城市的较强就业吸纳能力取决于多种因素，包括工业化发展阶段、城市就业结构、城市化进程、基础设施与公共服务水平以及城市民营与外资经济发展水平等。
关键词：城市就业弹性；城市规模；城市就业吸纳能力；城市劳动生产率；城市就业结构；城市产业结构；工业化阶段；城市化进程
中图分类号：F299.22；F240文献标志码：A文章编号：16748131（2014）02004312
一、引言
中国当前处在城镇化快速推进阶段，城镇化率从1949年的10.64%和1978年的17.92%已经上升至2012年的52.57%。尤其是自1996年以来，中国的城镇化进程开始加速，城镇化率每年都以高于1个百分点的速度增长，目前中国的城镇人口数量已经超过农村人口数量。在城镇人口比重不断提高的过程中，城镇化发展质量显得尤为重要，其中的两个关键问题便是就业吸纳问题和城市规模问题。中国目前正处在全面提升城镇化质量的战略期，更要高度警惕无就业的城镇化（叶振宇，2013），因而城市就业吸纳能力研究具有重要的现实意义。然而已有的就业吸纳能力研究大多基于全国或省际范围展开研究，缺乏专门针对城市就业吸纳能力的研究。针对上述情况，本文将研究对象扩展至286个地级市范围，深入到城市层面探讨就业吸纳能力，试图发现城市规模与就业吸纳能力的对应关系。在城市就业弹性测算的基础上，本文还进一步探究高就业弹性是否以牺牲城市劳动生产率为代价，并从城市规模的视角探寻造成城市间就业弹性差异的主要影响因素。
在测算方法上，多数研究都以就业弹性作为衡量就业能力的重要指标，该指标能够较好地体现经济增长对就业的带动能力，其计算方法主要分为定义法和模型法两大类。其中，定义法直接根据就业弹性定义进行计算，根据观测期的不同还可分为点弹性和弧弹性两种方法。点弹性根据年度产出增长率和就业人数增长率计算出每年的就业弹性，在以往研究中使用较多，如张车伟等（2002）、李红松（2003）、蔡昉等（2004）、劳动科学研究所课题组（2012）的研究中均使用到这种计算方法。弧弹性则是考察数年间的就业弹性，利用多年的产出和就业数据计算就业弹性，相关文献如齐建国（2000）和张本波（2005）等。除了定义法，一些模型方法也逐渐被运用到就业弹性的计算中。部分研究使用经济增长与就业人数之间的非线性模型进行计算（刘辉煌 等，2008；杨丽 等，2009），与此相类似的方法在国外研究中也早有使用，如Islam 等（2000）和Kapsos（2005）的研究。此外，一些研究还分别利用新古典生产函数（李红松，2003）、面板分析方法（Islam et al.，2000；张江雪，2005）、动态面板估计方法（丁守海，2009；方明月 等，2010；赖德胜 等，2011）等估算就业弹性。尽管这些研究对传统的就业弹性计算方法进行了扩展和创新，但是每种方法也都存在着各自的缺陷或局限性，并且由于地级市指标和数据较为缺乏，本文选择限制较少且使用更为普遍的定义法。
田野，李平：中国城市就业吸纳能力及其影响因素研究本文后续内容大致如下：第二部分介绍具体的测算方法，并作数据说明；第三部分测算中国地级市的就业弹性，以城市人口规模作为城市分类依据，对全国和三大区域分别展开分析，并在此基础上进一步考察较强就业吸纳能力是否以牺牲城市生产效率为代价；第四部分针对不同规模类型城市的就业弹性差异，分析城市就业弹性差异的主要影响因素；最后，总结文章的主要结论及其政策含义。
二、测算方法与数据说明
对于观测期的选取，学界尚无定论。如果观测期过长，经济系统中容易出现较大变化，会违背其他经济增长因素不变的假设，导致对就业弹性的测算不再具有应用价值；相反，如果观测期过短，又容易受到短期波动因素的影响，同样会造成结论的偏差。在测算点弹性时，张车伟等（2002）以及蔡昉等（2004）使用3年移动平均值进行分析，其减少波动性的效果已经较为明显。因此，为了避免其他经济增长因素出现较大变化，应该尽可能选取较短的观测期长度，如3—5年。通过分析近年中国实际经济增长率和经济周期趋势可以看出，2007年中国经济处于偏热时期，而2008年在“次贷危机”的影响下，中国宏观经济形势出现剧烈波动，2011年和2012年宏观经济再次出现明显的下行趋势。因此，为规避特殊年份影响，分析2005—2010年的情况较为合适，并且2005年与2010年的GDP增长率相差不到1个百分点。不过，2005年个别地级市的数据缺失较为严重，邻近的2006年的数据则相对较为完整，因而决定将观测期设定为2006—2010年。2005年市辖区GDP数据缺少3个城市（黑龙江双鸭山市、广西梧州市、广西防城港市），2005年城镇私营和个体从业人员数据缺少4个城市（北京市、广东韶关市、广东汕尾市、广西北海市）；略有不足的是，2006年中国GDP增速略高于2005年，2006年与2010年的GDP增长率相差约2个百分点，但仍明显低于2007年与2010年的差距（近4个百分点）。 除此以外，考察这几年间变化的另一个好处在于，观测年份处于“十一五”时期，在避免经济波动影响的同时，还能够相对完整地反映“十一五”时期的就业弹性状况。而且，从城镇化进程的角度看，这一观测期也始终处于中国城镇化的快速推进阶段，城镇化进程并未出现显著变化，中国的城镇化率从2006年末的44.34%稳步提高至2010年末的49.95%，每年保持着1.1～1.6个百分点的增长水平。 在计算就业人数增长率和GDP增长率时，仍存在两种不同的计算方法：第一种方法以初始年和结束年的均值作为计算增长率时的分母，见公式（1）。第二种方法则将观测期内所有年份的数值取平均作为分母，如公式（2）所示。尽管没有将所有年份的信息都包含在内，第一种方法却避免了特殊年份的干扰，这有利于发挥弧弹性相对稳定的优点。因此，下文对就业弹性的计算均选用第一种方法研究还考虑使用年均复合增长率的方法分别计算2006—2010年期间GDP和就业人数的年均增长率，同样能够略去对中间异常年份的考察。经过计算发现，其结果与弧弹性定义法（第一种方法）的结果总体相差不大。以全国范围的总就业弹性为例，286个城市中只有少数城市（34个）的结果差异大于10%，其中仅有7个城市的结果差异大于15%，且没有城市的结果差异超过20%。为更贴近弧弹性定义，本文最终仍采用弧弹性的第一种计算方法。 。
在具体计算中，各地级市历年的市辖区地区生产总值（当年价）以及分三次产业的地区生产总值（当年价）数据均取自《中国城市统计年鉴》，并根据《中国统计年鉴》中提供的数据计算各省、自治区、直辖市的GDP平减指数（分别计算总产出和分三次产业的平减指数），再由此计算各地级市辖区内的实际地区生产总值以及分三次产业的实际地区生产总值。在就业数据方面，将《中国城市统计年鉴》中的市辖区年末单位从业人员数以及市辖区城镇私营和个体从业人员的数据进行加总，得出市辖区就业总人数；同时，根据市辖区年末单位从业人员数中三次产业的比例，对市辖区就业总人数进行拆解，得到分三次产业的市辖区就业总人数。
最后，根据联合国《世界城市化展望（2011年修订版）》（United Nations，2012）中采用的方法，依据2010年人口规模数据将中国286个地级市划分为A、B、C、D共四类，具体情况见表1联合国报告中按城市人口规模将城市分为5类，本文A类城市（人口规模大于500万人的城市）在该报告中被进一步分为两类，即人口规模大于1 000万人的城市以及人口规模在500万人至1 000万人之间的城市，但由于这两类城市数量较少，故本文归为一类。 。
三、测算结果与分析1.基于城市规模类型的就业弹性分析
按照上文阐述的测算方法，首先测算全国和不同类型城市的“整体就业弹性”，即先将所有地级市的不变价地区生产总值和总就业人数分别求和，再根据弧弹性方法计算就业弹性，结果见表2。测算结果表明，规模较大的城市总体上具有更高的就业弹性，无论是总就业弹性还是分产业就业弹性本文分三次产业的就业弹性分析未包括第一产业，主要出于两方面考虑：首先，市辖区基本以非农产业为主，第一产业就业人数和产出占比均普遍较低，并呈持续下降趋势，分析意义不大；其次，部分城市的第一产业就业总人数的统计数据为0（以2010年为例，35个城市的该项指标为0），无法进行就业弹性计算。 。其中，C类城市在第三产业上的就业吸纳优势较为明显。第三产业整体上具有更高的就业弹性，不仅高于总就业弹性，更是远高于第二产业的就业弹性，这意味着大力发展服务业将是今后促进就业的重要途径。
为进一步深入分析城市规模与就业吸纳能力的关系，本文还分别测算了286个地级市各自的就业弹性，并结合研究需要，进行相关的数据统计工作。总体而言，城市人口规模较大的城市，拥有较大就业弹性的城市比例也较大。如果以0.50作为分界线，在全国范围内就业弹性高于0.50的城市比重为43.71%，A到D类城市的这一比重分别为50.00%、39.82%、48.19%和41.18%，总体呈下降趋势，仅B类城市的这一比重低于C类和D类城市（见表3）。通过对B类城市样本进行分析后发现，B类城市中就业弹性低于0.50的城市共有68个，其中43个城市的人口规模小于B类城市人口规模均值，占比达到63.24%。在一定程度上，是人口规模较小的城市拉低了B类城市的高就业弹性城市比重，进一步印证了上面的结论。此外，B类城市就业弹性大于1.00的城市比重明显高于其他类型城市，这也从一个侧面说明了为什么B类城市的“整体就业弹性”会高于C类和D类城市。
分产业就业弹性的结论与总就业弹性相类似。总体而言，城市人口规模较大的城市，拥有较大就业弹性的城市比例也较大。仍然以0.50作为分界线，第二产业就业弹性高于0.50的城市比重A到D类城市依次为41.67%、38.05%、35.45%和21.57%，呈现下降趋势（见表3）；对于第三产业，A到D类城市的这一比重依次为66.67%、45.13%、60.91%和45.10%，除B类城市外，也都呈下降趋势。同样地，人口规模较小的城市在一定程度上拉低了B类城市的高就业弹性城市比重（在B类城市中，第三产业就业弹性低于0.50的城市共有62个，其中42个城市的人口规模小于B类城市人口规模的平均值174.89万人，占比达到67.74%）。从产业角度对比，无论是全国整体还是不同类型城市，第三产业就业弹性高于0.50的城市比重都高于第二产业，这也与“整体就业弹性”的分析结果相一致。
2.三大区域的城市就业弹性对比
由于中国不同区域间的经济发展水平存在较大差异，本文还将进一步考察东、中、西部三大区域的情况东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南，中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南，西部包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆；参考依据为国家统计局网站公布的《2012年国民经济发展稳中有进》的附注（http：//www.stats.gov.cn/tjfx/jdfx/t20130118_402867146.htm）。 。在“整体就业弹性”方面，东部地区的就业弹性显著高于中部地区和西部地区，也高于全国整体水平；中部和西部地区的“整体就业弹性”较为接近，西部地区的就业弹性略微高于中部地区（见表4）。上述结论不仅适用于总就业弹性，同样适合对第二产业和第三产业就业弹性的描述。 接下来，通过测算每一个地级城市的就业弹性进行不同区域的统计分析。仍然以0.50作为分界线，在全国范围内就业弹性高于0.50的城市比重为43.71%，东部、中部和西部城市的这一比重分别为47.52%、41.58%和41.67%。总体而言，东部地区具有较高就业弹性的城市比重明显高于中部和西部地区，并且尤以第二产业的差距最为明显，而在第三产业就业弹性上的差距则相对较小（见表5）。
在产业对比上，无论对于全国286个地级市还是三大区域，就业弹性高于0.50的城市比重由高到低分别为第三产业、总就业弹性、第二产业，与“整体就业弹性”的结论相一致。值得注意的是，在分析“整体就业弹性”时，西部地区在三种就业弹性中都略微高于中部地区，但是在表5中则出现了相反的情况（对于第二和第三产业），尤其是第二产业的差距最为明显，这种情况将在下一部分进行讨论。3.基于城市规模的区域就业弹性分析
在城市规模分类的基础上，根据城市所处区域将地级市进一步细分，可以划分为12类城市，每类城市的“整体就业弹性”测算结果如表6所示。首先，其中11类城市的情况较为一致，即第三产业就业弹性最高，其次为总就业弹性，第二产业就业弹性最低。唯一例外的是中部A类城市，该类城市只包括郑州市和武汉市这2个城市，前者符合上述规律，但武汉市的第三产业就业弹性仅为0.195 738，而第二产业就业弹性却高达0.472 435。由于细分情况下的样本数量较少，个别城市出现的较大差异容易导致整体情况的偏差。
此外，从测算结果中可得到另一条规律：无论在何种规模的城市中，东部地区的总就业弹性和第二产业就业弹性普遍高于中部和西部地区，尤其在第二产业上的优势最为突出；而第三产业的就业弹性，A类和B类城市依然遵循这一规律，但是对于C类和D类城市，东部地区不再具有优势。这一现象表明，东部城市在第三产业就业吸纳上的整体相对优势主要来自较大规模的城市，而中部和西部城市的劣势也主要体现在较大规模城市的就业吸纳能力相对较弱。这也正好解释了为什么东部地区在“整体就业弹性”上的优势明显强于其在“城市比重”上的优势。“整体就业弹性”的计算考虑了城市的产出和就业规模因素，而“城市比重”分析则没有根据城市规模大小对不同城市赋予不同的权重。此外，如表7所示，东部地区的城市规模相对较大，无论与全国还是中部或西部地区相比，东部地区的A类和B类城市占比都是最高的，而D类城市占比又是最低的，这进一步拉高了东部地区的“整体就业弹性”。
沿着这一思路，也可以解释为什么西部地区在“整体就业弹性”中略微优于中部地区，但是在“城市就业弹性分布”上却有所不同。由表6和表7所示，中部A类城市在三种就业弹性上均明显低于西部A类城市，且A类城市比重也低于西部地区；与此相反，中部D类城市在总就业弹性和第三产业就业弹性上则大幅高于西部D类城市。由于D类城市的产出和就业总量较小，其在“整体就业弹性”中的影响较低；但是由于D类城市的数量较多，其对“城市比重”的影响就会相对较大。
4.城市间劳动生产率的比较
在考察不同类型城市就业吸纳能力的同时，或许还会产生一个疑问，即大城市较强的就业吸纳能力会不会以牺牲城市的生产效率为代价？如果这一回答是肯定的，那么大城市的高就业吸纳能力将是不可持续的。尤其是在以往的研究中，劳动生产率与就业数量在长期中往往表现为替代关系（Beaudry et al，2002；Cette et al，2011；引述自Herman，2011），这就需要进一步比较各类城市的劳动生产率。本文将城市劳动生产率定义为单位劳动力的地区经济产出，即城市地区生产总值与地区就业总人数的比值。
表8的上半部分为2010年各类城市的劳动生产率情况，无论是在总量还是分产业数据上，规模较大的A类和B类城市的劳动生产率水平基本上都明显高于C类和D类城市（只有在第二产业上略低于D类城市）。尤其是在第三产业上，较大规模城市的劳动生产率优势最为明显，A类城市的第三产业劳动生产率水平比D类城市高出61.5%。表8的下半部分为研究观测期内劳动生产率的累计增幅，尽管各类城市在劳动生产率增长幅度上有所差异，但是都处于高速增长中。C类和D类城市的增幅优势主要体现在第二产业上，这可能与该类城市中众多工业部门处于从劳动密集型产业向资本密集型产业转变的过渡时期有关，这一因素也是造成这些城市第二产业就业吸纳能力较弱的原因之一。总体而言，城市就业吸纳能力在增速上与劳动生产效率有一定的替代关系，但是在绝对数值上并没有以牺牲城市劳动生产效率作为代价。不过从长期来看，这一替代关系值得关注。
与此类似，表9列出各区域的劳动生产率水平及增长情况。三大区域城市间的差异与不同规模类型城市相近，表现为东部地区的劳动生产率绝对数值优势明显，而在增长幅度上低于中部和西部地区，但仍然保持较高增速。如果此情况不出现较大变化，东部地区在劳动生产率绝对数值上的优势同样不易在较短时期内发生改变。
四、城市就业弹性差异的影响因素分析
通过对地级市就业弹性的测算和分析可以看出，规模较大的城市整体上具有更强的就业吸纳能力。这种城市间的就业弹性差异取决于多种影响因素，主要包括城市所处的工业化发展阶段、城市就业结构、城市化进程、基础设施与公共服务水平、城市民营与外资经济发展水平等。1.工业化发展阶段
通过分析地级市产出数据发现，大部分地级市已经处于工业化中期或后期，个别城市甚至开始步入后工业化时期。根据工业化发展的历史规律，在工业化中期，第二产业产值比重占据首位，工业部门向高加工度工业转变，第三产业比重逐步上升；在工业化后期，第二产业比重持续下降，工业内部逐渐由资本密集型产业转向技术密集型产业，第三产业比重占据首位，国民经济中发挥主导作用的产业是包括生活服务业、运输业、旅游业、商业、房地产业、金融保险业和信息通信业等在内的第三产业；在后工业化时期，第三产业占据绝对的优势地位，信息产业成为国民经济的支柱产业和主导产业。如表10所示，城市规模越大，地区生产总值中第二产业占比越低，而第三产业占比越高。根据上述工业化发展规律，城市规模越大，工业化发展阶段越高级。与此同时，随着工业化的不断推进，第三产业在国民经济中的比重逐渐上升，具有相对较高就业弹性的第三产业带动总就业弹性的提升，即表现为城市就业弹性随城市规模增大而上升的状况。此外，由于在工业化中期，工业部门向高加工度工业转变，工业对劳动力的吸纳能力有所减弱，进而对一部分处于工业化中期的较小规模城市的第二产业就业弹性产生影响。 2.城市就业结构
除工业化发展阶段和产出结构因素外，城市内部的就业结构也是影响城市就业弹性的重要因素之一，城市就业结构上出现的变动更是直接影响着一段时期内城市就业弹性的大小。以观测期2006—2010年为例，无论从全国范围还是各规模类型城市看，第三产业就业增长幅度均高于总就业增长幅度，更是高于第二产业的就业增长幅度（见表11）；然而在产出增长幅度上，第二产业则在整体上高于第三产业，显示出第三产业较强的就业吸纳能力。
从第三产业内部看（见表12），全国范围内就业增长幅度最快的5个细分行业依次为“信息传输、计算机服务和软件业”“金融业”“房地产业”“租赁和商业服务业”“科学研究、技术服务和地质勘查业”。A类城市在其中4个行业中都表现出十分明显的增长优势，只在“金融业”上同其他类型城市增长幅度相近。此外，A类城市还在“交通运输、仓储及邮政业”“批发和零售业”“住宿、餐饮业，文化、体育和娱乐业”上具有明显高于其他类型城市的就业增长幅度。上述行业的共同特点在于，随着经济发展和消费结构升级，全社会对这些行业的产品或服务需求不断增长，从而提升这些行业的就业吸纳能力，这也在一定程度上解释了为什么较大规模城市同样具有较高的第三产业就业弹性。此外，其中一部分行业还属于生产性服务业，在其自身取得高速发展的同时，也辅助并提升了城市其他行业的发展。
3.城市化进程
城市化是人类经济与社会发展的必然结果，不断改变着人们的生产和生活方式，尤其是在城市内部，城市化的影响表现得更加广泛而深远。随着城市经济的发展和城市居民人均收入的提高，人们的生活方式与消费结构也不断发生着变化，在基本生存需求得到满足的情况下，人们不断努力提升自己和家人的生活质量。例如，城市居民对住房条件的改善性需求推动了当地房地产业的发展，对饮食质量和多样性的追求带动了餐饮业和零售业的发展，对休闲娱乐和体验式消费的需求促进了文化、体育和娱乐业的发展。而许多迎合城市居民这些新需求的行业往往具有较高的就业吸纳能力，同时它们也更容易在较大规模的城市中得以实现规模化和多样化经营，这就进一步增大了大型城市的就业弹性。如表13所示，城市化水平随着城市规模的增大整体呈上升趋势，其中A类城市2010年的城市化率达到77.11%，明显高于其他类型的城市，这也在一定程度上解释了不同规模城市间的就业弹性差异。
4.基础设施与公共服务水平
基础设施与公共服务是产业发展和城市吸纳人口的关键影响因素，不同规模类型城市在基础设施与公共服务水平上的差异也会对城市就业吸纳能力产生一定的影响。如表14所示，在地方财政一般预算内支出上，A类城市的优势十分明显，这尤其体现在对经济发展较为重要的科学和教育支出上。此外，A类和B类城市在公共图书馆图书总藏量、公共交通、客运及货运总量、国际互联网用户数量等方面都优于C类和D类城市，尤以A类城市的优势最为明显。
5.民营与外资经济发展水平
民营经济的一大特点就在于其较强的就业吸纳能力，尤其是中小企业的就业吸纳能力通常要明显强于大型企业；在新增就业中，民营经济更是发挥着举足轻重的作用。以观测期2006—2010年为例，286个地级市的总就业人数增加2 967.8万人，其中城镇私营和个体从业人员就增加2 075.1万人，占到总增加人数的约70%。在从业人员数增幅上，4年间单位从业人员数累计增长13%，而城镇私营和个体从业人员则大幅增长43%，民营经济对劳动力的吸纳作用十分明显。对于不同类型城市，规模较大的A类和B类城市具有更高的民营经济从业人员比重（见表15），这在一定程度上提升了较大规模城市的就业吸纳能力。
随着中国更多地参与到国际经济交往中，外资经济的长期快速增长也影响着中国城市的就业水平。对于许多外商直接投资而言，相对低廉的劳动力成本和较一般发展中国家更高的劳动者素质是吸引它们来到中国的重要因素，这就使得一部分外资企业具有较高的就业吸纳能力，从而促进当地就业人数的增加。此外，外资经济还进一步推动中国同其他国家的贸易往来，使得中国能够在对外交往中更加充分地发挥其比较优势，改变城市就业结构和产业结构，激发城市经济活力和就业吸纳能力。与城市就业弹性大小相一致，较大规模城市整体上吸引了更多的外资（见表16）。
五、主要结论及政策含义
通过对测算就业弹性的不同方法进行分析和比较，本文采用弧弹性方法对我国地级市进行就业弹性测算；并在具体分析中以城市人口规模作为城市分类依据，对全国和三大区域的各类城市分别展开分析和比较。测算结果表明：（1）无论对于总就业弹性还是分产业就业弹性，规模较大的城市总体上具有更高的就业弹性，表明中国城市就业吸纳能力失衡问题较为突出；（2）第三产业往往具有较高的就业弹性，其就业弹性远远高于第二产业，意味着大力发展服务业将是今后促进我国就业的重要途径；（3）东部地区的各项就业弹性均显著高于中部地区和西部地区，而中部和西部地区的就业弹性较为接近；（4）东部城市的第二产业就业吸纳能力明显强于中部和西部地区，中西部地区偏向重化工业发展的导向制约了其就业吸纳能力的提升，而东部地区在第三产业就业吸纳上的整体相对优势则主要来自较大规模城市。
在此基础上，通过对城市间劳动生产率的比较发现，较大规模城市和东部城市在绝对数值上具有较高的劳动生产率，尽管在增长幅度上总体低于较小规模城市和中西部城市，但是它们在劳动生产率绝对数值上的优势不易发生改变。不过从长期来看，城市就业吸纳能力在增速上与城市生产效率的替代关系值得关注。此外，通过分析表明，较大规模城市的较强就业吸纳能力取决于多种因素，如城市所处的工业化发展阶段、城市就业结构、城市化进程、基础设施与公共服务水平以及城市民营与外资经济发展水平等。
由于影响城市就业吸纳能力的各项因素在短期内不易发生明显转变，城市就业吸纳能力与城市承载能力不相匹配，失衡的城市就业吸纳能力将是中国城镇化发展过程中面临的一大挑战。对此，应积极引入市场机制，加大体制改革，减少要素资源配置对特大城市、大城市的倾向性扭曲，还原真实的城市“拥挤成本”，让就业活动能够从集聚走向分散，从而实现大、中、小城市和小城镇在吸纳就业能力上的相对均衡，而不再失衡。服务业的发展在提高居民生活综合水平和推动工业更高水平发展的同时，还能够有效吸纳劳动力，促进城镇化发展质量的提升。因此，应在充分发挥市场机制的前提下鼓励服务业的合理发展，并促进生活性服务业和生产性服务业的协调发展。此外，尽管较大规模城市和东部城市在绝对数值上具有较高的劳动生产率，但是存在城市就业弹性与劳动生产率增速之间的替代关系，其对城市就业吸纳能力和劳动生产率的长期影响也值得关注。
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关键词：城市就业弹性；城市规模；城市就业吸纳能力；城市劳动生产率；城市就业结构；城市产业结构；工业化阶段；城市化进程
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一、引言
中国当前处在城镇化快速推进阶段，城镇化率从1949年的10.64%和1978年的17.92%已经上升至2012年的52.57%。尤其是自1996年以来，中国的城镇化进程开始加速，城镇化率每年都以高于1个百分点的速度增长，目前中国的城镇人口数量已经超过农村人口数量。在城镇人口比重不断提高的过程中，城镇化发展质量显得尤为重要，其中的两个关键问题便是就业吸纳问题和城市规模问题。中国目前正处在全面提升城镇化质量的战略期，更要高度警惕无就业的城镇化（叶振宇，2013），因而城市就业吸纳能力研究具有重要的现实意义。然而已有的就业吸纳能力研究大多基于全国或省际范围展开研究，缺乏专门针对城市就业吸纳能力的研究。针对上述情况，本文将研究对象扩展至286个地级市范围，深入到城市层面探讨就业吸纳能力，试图发现城市规模与就业吸纳能力的对应关系。在城市就业弹性测算的基础上，本文还进一步探究高就业弹性是否以牺牲城市劳动生产率为代价，并从城市规模的视角探寻造成城市间就业弹性差异的主要影响因素。
在测算方法上，多数研究都以就业弹性作为衡量就业能力的重要指标，该指标能够较好地体现经济增长对就业的带动能力，其计算方法主要分为定义法和模型法两大类。其中，定义法直接根据就业弹性定义进行计算，根据观测期的不同还可分为点弹性和弧弹性两种方法。点弹性根据年度产出增长率和就业人数增长率计算出每年的就业弹性，在以往研究中使用较多，如张车伟等（2002）、李红松（2003）、蔡昉等（2004）、劳动科学研究所课题组（2012）的研究中均使用到这种计算方法。弧弹性则是考察数年间的就业弹性，利用多年的产出和就业数据计算就业弹性，相关文献如齐建国（2000）和张本波（2005）等。除了定义法，一些模型方法也逐渐被运用到就业弹性的计算中。部分研究使用经济增长与就业人数之间的非线性模型进行计算（刘辉煌 等，2008；杨丽 等，2009），与此相类似的方法在国外研究中也早有使用，如Islam 等（2000）和Kapsos（2005）的研究。此外，一些研究还分别利用新古典生产函数（李红松，2003）、面板分析方法（Islam et al.，2000；张江雪，2005）、动态面板估计方法（丁守海，2009；方明月 等，2010；赖德胜 等，2011）等估算就业弹性。尽管这些研究对传统的就业弹性计算方法进行了扩展和创新，但是每种方法也都存在着各自的缺陷或局限性，并且由于地级市指标和数据较为缺乏，本文选择限制较少且使用更为普遍的定义法。
田野，李平：中国城市就业吸纳能力及其影响因素研究本文后续内容大致如下：第二部分介绍具体的测算方法，并作数据说明；第三部分测算中国地级市的就业弹性，以城市人口规模作为城市分类依据，对全国和三大区域分别展开分析，并在此基础上进一步考察较强就业吸纳能力是否以牺牲城市生产效率为代价；第四部分针对不同规模类型城市的就业弹性差异，分析城市就业弹性差异的主要影响因素；最后，总结文章的主要结论及其政策含义。
二、测算方法与数据说明
对于观测期的选取，学界尚无定论。如果观测期过长，经济系统中容易出现较大变化，会违背其他经济增长因素不变的假设，导致对就业弹性的测算不再具有应用价值；相反，如果观测期过短，又容易受到短期波动因素的影响，同样会造成结论的偏差。在测算点弹性时，张车伟等（2002）以及蔡昉等（2004）使用3年移动平均值进行分析，其减少波动性的效果已经较为明显。因此，为了避免其他经济增长因素出现较大变化，应该尽可能选取较短的观测期长度，如3—5年。通过分析近年中国实际经济增长率和经济周期趋势可以看出，2007年中国经济处于偏热时期，而2008年在“次贷危机”的影响下，中国宏观经济形势出现剧烈波动，2011年和2012年宏观经济再次出现明显的下行趋势。因此，为规避特殊年份影响，分析2005—2010年的情况较为合适，并且2005年与2010年的GDP增长率相差不到1个百分点。不过，2005年个别地级市的数据缺失较为严重，邻近的2006年的数据则相对较为完整，因而决定将观测期设定为2006—2010年。2005年市辖区GDP数据缺少3个城市（黑龙江双鸭山市、广西梧州市、广西防城港市），2005年城镇私营和个体从业人员数据缺少4个城市（北京市、广东韶关市、广东汕尾市、广西北海市）；略有不足的是，2006年中国GDP增速略高于2005年，2006年与2010年的GDP增长率相差约2个百分点，但仍明显低于2007年与2010年的差距（近4个百分点）。 除此以外，考察这几年间变化的另一个好处在于，观测年份处于“十一五”时期，在避免经济波动影响的同时，还能够相对完整地反映“十一五”时期的就业弹性状况。而且，从城镇化进程的角度看，这一观测期也始终处于中国城镇化的快速推进阶段，城镇化进程并未出现显著变化，中国的城镇化率从2006年末的44.34%稳步提高至2010年末的49.95%，每年保持着1.1～1.6个百分点的增长水平。 在计算就业人数增长率和GDP增长率时，仍存在两种不同的计算方法：第一种方法以初始年和结束年的均值作为计算增长率时的分母，见公式（1）。第二种方法则将观测期内所有年份的数值取平均作为分母，如公式（2）所示。尽管没有将所有年份的信息都包含在内，第一种方法却避免了特殊年份的干扰，这有利于发挥弧弹性相对稳定的优点。因此，下文对就业弹性的计算均选用第一种方法研究还考虑使用年均复合增长率的方法分别计算2006—2010年期间GDP和就业人数的年均增长率，同样能够略去对中间异常年份的考察。经过计算发现，其结果与弧弹性定义法（第一种方法）的结果总体相差不大。以全国范围的总就业弹性为例，286个城市中只有少数城市（34个）的结果差异大于10%，其中仅有7个城市的结果差异大于15%，且没有城市的结果差异超过20%。为更贴近弧弹性定义，本文最终仍采用弧弹性的第一种计算方法。 。
在具体计算中，各地级市历年的市辖区地区生产总值（当年价）以及分三次产业的地区生产总值（当年价）数据均取自《中国城市统计年鉴》，并根据《中国统计年鉴》中提供的数据计算各省、自治区、直辖市的GDP平减指数（分别计算总产出和分三次产业的平减指数），再由此计算各地级市辖区内的实际地区生产总值以及分三次产业的实际地区生产总值。在就业数据方面，将《中国城市统计年鉴》中的市辖区年末单位从业人员数以及市辖区城镇私营和个体从业人员的数据进行加总，得出市辖区就业总人数；同时，根据市辖区年末单位从业人员数中三次产业的比例，对市辖区就业总人数进行拆解，得到分三次产业的市辖区就业总人数。
最后，根据联合国《世界城市化展望（2011年修订版）》（United Nations，2012）中采用的方法，依据2010年人口规模数据将中国286个地级市划分为A、B、C、D共四类，具体情况见表1联合国报告中按城市人口规模将城市分为5类，本文A类城市（人口规模大于500万人的城市）在该报告中被进一步分为两类，即人口规模大于1 000万人的城市以及人口规模在500万人至1 000万人之间的城市，但由于这两类城市数量较少，故本文归为一类。 。
三、测算结果与分析1.基于城市规模类型的就业弹性分析
按照上文阐述的测算方法，首先测算全国和不同类型城市的“整体就业弹性”，即先将所有地级市的不变价地区生产总值和总就业人数分别求和，再根据弧弹性方法计算就业弹性，结果见表2。测算结果表明，规模较大的城市总体上具有更高的就业弹性，无论是总就业弹性还是分产业就业弹性本文分三次产业的就业弹性分析未包括第一产业，主要出于两方面考虑：首先，市辖区基本以非农产业为主，第一产业就业人数和产出占比均普遍较低，并呈持续下降趋势，分析意义不大；其次，部分城市的第一产业就业总人数的统计数据为0（以2010年为例，35个城市的该项指标为0），无法进行就业弹性计算。 。其中，C类城市在第三产业上的就业吸纳优势较为明显。第三产业整体上具有更高的就业弹性，不仅高于总就业弹性，更是远高于第二产业的就业弹性，这意味着大力发展服务业将是今后促进就业的重要途径。
为进一步深入分析城市规模与就业吸纳能力的关系，本文还分别测算了286个地级市各自的就业弹性，并结合研究需要，进行相关的数据统计工作。总体而言，城市人口规模较大的城市，拥有较大就业弹性的城市比例也较大。如果以0.50作为分界线，在全国范围内就业弹性高于0.50的城市比重为43.71%，A到D类城市的这一比重分别为50.00%、39.82%、48.19%和41.18%，总体呈下降趋势，仅B类城市的这一比重低于C类和D类城市（见表3）。通过对B类城市样本进行分析后发现，B类城市中就业弹性低于0.50的城市共有68个，其中43个城市的人口规模小于B类城市人口规模均值，占比达到63.24%。在一定程度上，是人口规模较小的城市拉低了B类城市的高就业弹性城市比重，进一步印证了上面的结论。此外，B类城市就业弹性大于1.00的城市比重明显高于其他类型城市，这也从一个侧面说明了为什么B类城市的“整体就业弹性”会高于C类和D类城市。
分产业就业弹性的结论与总就业弹性相类似。总体而言，城市人口规模较大的城市，拥有较大就业弹性的城市比例也较大。仍然以0.50作为分界线，第二产业就业弹性高于0.50的城市比重A到D类城市依次为41.67%、38.05%、35.45%和21.57%，呈现下降趋势（见表3）；对于第三产业，A到D类城市的这一比重依次为66.67%、45.13%、60.91%和45.10%，除B类城市外，也都呈下降趋势。同样地，人口规模较小的城市在一定程度上拉低了B类城市的高就业弹性城市比重（在B类城市中，第三产业就业弹性低于0.50的城市共有62个，其中42个城市的人口规模小于B类城市人口规模的平均值174.89万人，占比达到67.74%）。从产业角度对比，无论是全国整体还是不同类型城市，第三产业就业弹性高于0.50的城市比重都高于第二产业，这也与“整体就业弹性”的分析结果相一致。
2.三大区域的城市就业弹性对比
由于中国不同区域间的经济发展水平存在较大差异，本文还将进一步考察东、中、西部三大区域的情况东部包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南，中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南，西部包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆；参考依据为国家统计局网站公布的《2012年国民经济发展稳中有进》的附注（http：//www.stats.gov.cn/tjfx/jdfx/t20130118_402867146.htm）。 。在“整体就业弹性”方面，东部地区的就业弹性显著高于中部地区和西部地区，也高于全国整体水平；中部和西部地区的“整体就业弹性”较为接近，西部地区的就业弹性略微高于中部地区（见表4）。上述结论不仅适用于总就业弹性，同样适合对第二产业和第三产业就业弹性的描述。 接下来，通过测算每一个地级城市的就业弹性进行不同区域的统计分析。仍然以0.50作为分界线，在全国范围内就业弹性高于0.50的城市比重为43.71%，东部、中部和西部城市的这一比重分别为47.52%、41.58%和41.67%。总体而言，东部地区具有较高就业弹性的城市比重明显高于中部和西部地区，并且尤以第二产业的差距最为明显，而在第三产业就业弹性上的差距则相对较小（见表5）。
在产业对比上，无论对于全国286个地级市还是三大区域，就业弹性高于0.50的城市比重由高到低分别为第三产业、总就业弹性、第二产业，与“整体就业弹性”的结论相一致。值得注意的是，在分析“整体就业弹性”时，西部地区在三种就业弹性中都略微高于中部地区，但是在表5中则出现了相反的情况（对于第二和第三产业），尤其是第二产业的差距最为明显，这种情况将在下一部分进行讨论。3.基于城市规模的区域就业弹性分析
在城市规模分类的基础上，根据城市所处区域将地级市进一步细分，可以划分为12类城市，每类城市的“整体就业弹性”测算结果如表6所示。首先，其中11类城市的情况较为一致，即第三产业就业弹性最高，其次为总就业弹性，第二产业就业弹性最低。唯一例外的是中部A类城市，该类城市只包括郑州市和武汉市这2个城市，前者符合上述规律，但武汉市的第三产业就业弹性仅为0.195 738，而第二产业就业弹性却高达0.472 435。由于细分情况下的样本数量较少，个别城市出现的较大差异容易导致整体情况的偏差。
此外，从测算结果中可得到另一条规律：无论在何种规模的城市中，东部地区的总就业弹性和第二产业就业弹性普遍高于中部和西部地区，尤其在第二产业上的优势最为突出；而第三产业的就业弹性，A类和B类城市依然遵循这一规律，但是对于C类和D类城市，东部地区不再具有优势。这一现象表明，东部城市在第三产业就业吸纳上的整体相对优势主要来自较大规模的城市，而中部和西部城市的劣势也主要体现在较大规模城市的就业吸纳能力相对较弱。这也正好解释了为什么东部地区在“整体就业弹性”上的优势明显强于其在“城市比重”上的优势。“整体就业弹性”的计算考虑了城市的产出和就业规模因素，而“城市比重”分析则没有根据城市规模大小对不同城市赋予不同的权重。此外，如表7所示，东部地区的城市规模相对较大，无论与全国还是中部或西部地区相比，东部地区的A类和B类城市占比都是最高的，而D类城市占比又是最低的，这进一步拉高了东部地区的“整体就业弹性”。
沿着这一思路，也可以解释为什么西部地区在“整体就业弹性”中略微优于中部地区，但是在“城市就业弹性分布”上却有所不同。由表6和表7所示，中部A类城市在三种就业弹性上均明显低于西部A类城市，且A类城市比重也低于西部地区；与此相反，中部D类城市在总就业弹性和第三产业就业弹性上则大幅高于西部D类城市。由于D类城市的产出和就业总量较小，其在“整体就业弹性”中的影响较低；但是由于D类城市的数量较多，其对“城市比重”的影响就会相对较大。
4.城市间劳动生产率的比较
在考察不同类型城市就业吸纳能力的同时，或许还会产生一个疑问，即大城市较强的就业吸纳能力会不会以牺牲城市的生产效率为代价？如果这一回答是肯定的，那么大城市的高就业吸纳能力将是不可持续的。尤其是在以往的研究中，劳动生产率与就业数量在长期中往往表现为替代关系（Beaudry et al，2002；Cette et al，2011；引述自Herman，2011），这就需要进一步比较各类城市的劳动生产率。本文将城市劳动生产率定义为单位劳动力的地区经济产出，即城市地区生产总值与地区就业总人数的比值。
表8的上半部分为2010年各类城市的劳动生产率情况，无论是在总量还是分产业数据上，规模较大的A类和B类城市的劳动生产率水平基本上都明显高于C类和D类城市（只有在第二产业上略低于D类城市）。尤其是在第三产业上，较大规模城市的劳动生产率优势最为明显，A类城市的第三产业劳动生产率水平比D类城市高出61.5%。表8的下半部分为研究观测期内劳动生产率的累计增幅，尽管各类城市在劳动生产率增长幅度上有所差异，但是都处于高速增长中。C类和D类城市的增幅优势主要体现在第二产业上，这可能与该类城市中众多工业部门处于从劳动密集型产业向资本密集型产业转变的过渡时期有关，这一因素也是造成这些城市第二产业就业吸纳能力较弱的原因之一。总体而言，城市就业吸纳能力在增速上与劳动生产效率有一定的替代关系，但是在绝对数值上并没有以牺牲城市劳动生产效率作为代价。不过从长期来看，这一替代关系值得关注。
与此类似，表9列出各区域的劳动生产率水平及增长情况。三大区域城市间的差异与不同规模类型城市相近，表现为东部地区的劳动生产率绝对数值优势明显，而在增长幅度上低于中部和西部地区，但仍然保持较高增速。如果此情况不出现较大变化，东部地区在劳动生产率绝对数值上的优势同样不易在较短时期内发生改变。
四、城市就业弹性差异的影响因素分析
通过对地级市就业弹性的测算和分析可以看出，规模较大的城市整体上具有更强的就业吸纳能力。这种城市间的就业弹性差异取决于多种影响因素，主要包括城市所处的工业化发展阶段、城市就业结构、城市化进程、基础设施与公共服务水平、城市民营与外资经济发展水平等。1.工业化发展阶段
通过分析地级市产出数据发现，大部分地级市已经处于工业化中期或后期，个别城市甚至开始步入后工业化时期。根据工业化发展的历史规律，在工业化中期，第二产业产值比重占据首位，工业部门向高加工度工业转变，第三产业比重逐步上升；在工业化后期，第二产业比重持续下降，工业内部逐渐由资本密集型产业转向技术密集型产业，第三产业比重占据首位，国民经济中发挥主导作用的产业是包括生活服务业、运输业、旅游业、商业、房地产业、金融保险业和信息通信业等在内的第三产业；在后工业化时期，第三产业占据绝对的优势地位，信息产业成为国民经济的支柱产业和主导产业。如表10所示，城市规模越大，地区生产总值中第二产业占比越低，而第三产业占比越高。根据上述工业化发展规律，城市规模越大，工业化发展阶段越高级。与此同时，随着工业化的不断推进，第三产业在国民经济中的比重逐渐上升，具有相对较高就业弹性的第三产业带动总就业弹性的提升，即表现为城市就业弹性随城市规模增大而上升的状况。此外，由于在工业化中期，工业部门向高加工度工业转变，工业对劳动力的吸纳能力有所减弱，进而对一部分处于工业化中期的较小规模城市的第二产业就业弹性产生影响。 2.城市就业结构
除工业化发展阶段和产出结构因素外，城市内部的就业结构也是影响城市就业弹性的重要因素之一，城市就业结构上出现的变动更是直接影响着一段时期内城市就业弹性的大小。以观测期2006—2010年为例，无论从全国范围还是各规模类型城市看，第三产业就业增长幅度均高于总就业增长幅度，更是高于第二产业的就业增长幅度（见表11）；然而在产出增长幅度上，第二产业则在整体上高于第三产业，显示出第三产业较强的就业吸纳能力。
从第三产业内部看（见表12），全国范围内就业增长幅度最快的5个细分行业依次为“信息传输、计算机服务和软件业”“金融业”“房地产业”“租赁和商业服务业”“科学研究、技术服务和地质勘查业”。A类城市在其中4个行业中都表现出十分明显的增长优势，只在“金融业”上同其他类型城市增长幅度相近。此外，A类城市还在“交通运输、仓储及邮政业”“批发和零售业”“住宿、餐饮业，文化、体育和娱乐业”上具有明显高于其他类型城市的就业增长幅度。上述行业的共同特点在于，随着经济发展和消费结构升级，全社会对这些行业的产品或服务需求不断增长，从而提升这些行业的就业吸纳能力，这也在一定程度上解释了为什么较大规模城市同样具有较高的第三产业就业弹性。此外，其中一部分行业还属于生产性服务业，在其自身取得高速发展的同时，也辅助并提升了城市其他行业的发展。
3.城市化进程
城市化是人类经济与社会发展的必然结果，不断改变着人们的生产和生活方式，尤其是在城市内部，城市化的影响表现得更加广泛而深远。随着城市经济的发展和城市居民人均收入的提高，人们的生活方式与消费结构也不断发生着变化，在基本生存需求得到满足的情况下，人们不断努力提升自己和家人的生活质量。例如，城市居民对住房条件的改善性需求推动了当地房地产业的发展，对饮食质量和多样性的追求带动了餐饮业和零售业的发展，对休闲娱乐和体验式消费的需求促进了文化、体育和娱乐业的发展。而许多迎合城市居民这些新需求的行业往往具有较高的就业吸纳能力，同时它们也更容易在较大规模的城市中得以实现规模化和多样化经营，这就进一步增大了大型城市的就业弹性。如表13所示，城市化水平随着城市规模的增大整体呈上升趋势，其中A类城市2010年的城市化率达到77.11%，明显高于其他类型的城市，这也在一定程度上解释了不同规模城市间的就业弹性差异。
4.基础设施与公共服务水平
基础设施与公共服务是产业发展和城市吸纳人口的关键影响因素，不同规模类型城市在基础设施与公共服务水平上的差异也会对城市就业吸纳能力产生一定的影响。如表14所示，在地方财政一般预算内支出上，A类城市的优势十分明显，这尤其体现在对经济发展较为重要的科学和教育支出上。此外，A类和B类城市在公共图书馆图书总藏量、公共交通、客运及货运总量、国际互联网用户数量等方面都优于C类和D类城市，尤以A类城市的优势最为明显。
5.民营与外资经济发展水平
民营经济的一大特点就在于其较强的就业吸纳能力，尤其是中小企业的就业吸纳能力通常要明显强于大型企业；在新增就业中，民营经济更是发挥着举足轻重的作用。以观测期2006—2010年为例，286个地级市的总就业人数增加2 967.8万人，其中城镇私营和个体从业人员就增加2 075.1万人，占到总增加人数的约70%。在从业人员数增幅上，4年间单位从业人员数累计增长13%，而城镇私营和个体从业人员则大幅增长43%，民营经济对劳动力的吸纳作用十分明显。对于不同类型城市，规模较大的A类和B类城市具有更高的民营经济从业人员比重（见表15），这在一定程度上提升了较大规模城市的就业吸纳能力。
随着中国更多地参与到国际经济交往中，外资经济的长期快速增长也影响着中国城市的就业水平。对于许多外商直接投资而言，相对低廉的劳动力成本和较一般发展中国家更高的劳动者素质是吸引它们来到中国的重要因素，这就使得一部分外资企业具有较高的就业吸纳能力，从而促进当地就业人数的增加。此外，外资经济还进一步推动中国同其他国家的贸易往来，使得中国能够在对外交往中更加充分地发挥其比较优势，改变城市就业结构和产业结构，激发城市经济活力和就业吸纳能力。与城市就业弹性大小相一致，较大规模城市整体上吸引了更多的外资（见表16）。
五、主要结论及政策含义
通过对测算就业弹性的不同方法进行分析和比较，本文采用弧弹性方法对我国地级市进行就业弹性测算；并在具体分析中以城市人口规模作为城市分类依据，对全国和三大区域的各类城市分别展开分析和比较。测算结果表明：（1）无论对于总就业弹性还是分产业就业弹性，规模较大的城市总体上具有更高的就业弹性，表明中国城市就业吸纳能力失衡问题较为突出；（2）第三产业往往具有较高的就业弹性，其就业弹性远远高于第二产业，意味着大力发展服务业将是今后促进我国就业的重要途径；（3）东部地区的各项就业弹性均显著高于中部地区和西部地区，而中部和西部地区的就业弹性较为接近；（4）东部城市的第二产业就业吸纳能力明显强于中部和西部地区，中西部地区偏向重化工业发展的导向制约了其就业吸纳能力的提升，而东部地区在第三产业就业吸纳上的整体相对优势则主要来自较大规模城市。
在此基础上，通过对城市间劳动生产率的比较发现，较大规模城市和东部城市在绝对数值上具有较高的劳动生产率，尽管在增长幅度上总体低于较小规模城市和中西部城市，但是它们在劳动生产率绝对数值上的优势不易发生改变。不过从长期来看，城市就业吸纳能力在增速上与城市生产效率的替代关系值得关注。此外，通过分析表明，较大规模城市的较强就业吸纳能力取决于多种因素，如城市所处的工业化发展阶段、城市就业结构、城市化进程、基础设施与公共服务水平以及城市民营与外资经济发展水平等。
由于影响城市就业吸纳能力的各项因素在短期内不易发生明显转变，城市就业吸纳能力与城市承载能力不相匹配，失衡的城市就业吸纳能力将是中国城镇化发展过程中面临的一大挑战。对此，应积极引入市场机制，加大体制改革，减少要素资源配置对特大城市、大城市的倾向性扭曲，还原真实的城市“拥挤成本”，让就业活动能够从集聚走向分散，从而实现大、中、小城市和小城镇在吸纳就业能力上的相对均衡，而不再失衡。服务业的发展在提高居民生活综合水平和推动工业更高水平发展的同时，还能够有效吸纳劳动力，促进城镇化发展质量的提升。因此，应在充分发挥市场机制的前提下鼓励服务业的合理发展，并促进生活性服务业和生产性服务业的协调发展。此外，尽管较大规模城市和东部城市在绝对数值上具有较高的劳动生产率，但是存在城市就业弹性与劳动生产率增速之间的替代关系，其对城市就业吸纳能力和劳动生产率的长期影响也值得关注。
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