中国城市就业吸纳能力及其影响因素研究

　　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（Islametal.，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）》（UnitedNations，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1000万人的城市以及人口规模在500万人至1000万人之间的城市，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。