楊 蕓,朱家鋒
(安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 合肥 230601)
2008年國際金融危機(jī)使得所有經(jīng)濟(jì)體開始推動更深層次的結(jié)構(gòu)化調(diào)整。中國目前以制造業(yè)和服務(wù)業(yè)為主,應(yīng)當(dāng)著重開始經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變。金融作為當(dāng)代經(jīng)濟(jì)的核心,既是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的衍生產(chǎn)業(yè),也是經(jīng)濟(jì)的引導(dǎo)者,對市場有決定性作用。金融集聚作為金融規(guī)模經(jīng)濟(jì)化的過程,其產(chǎn)生的效應(yīng)通過發(fā)揮其功能性,不僅改善經(jīng)濟(jì)的資本配置效率,還通過其集聚效應(yīng)優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級,并促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的雙向發(fā)展,從而改善就業(yè)狀況,降低失業(yè)率。宏觀金融調(diào)控一直將擴(kuò)大就業(yè)再就業(yè)作為重要方向,特別是在發(fā)生貿(mào)易沖突以后略顯嚴(yán)峻的就業(yè)情況下,央行堅(jiān)決貫徹黨中央、國務(wù)院的各項(xiàng)政策方針,加大金融支持就業(yè)的工作力度。
安徽省作為中部地區(qū)重要省份,省內(nèi)部分城市被劃入長三角城市群,并憑借其擁有淮河、長江兩大流域的地理優(yōu)勢和政策支持,經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)步明顯,逐漸從農(nóng)業(yè)輸出轉(zhuǎn)變?yōu)橐怨I(yè)和服務(wù)業(yè)為主。但是安徽省還存在著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)缺乏層次、資金運(yùn)作不靈敏、創(chuàng)新程度不足等問題,制約了產(chǎn)業(yè)發(fā)展,直接影響了區(qū)域就業(yè)狀況,部分勞動力因此轉(zhuǎn)移至其他地區(qū)。因此,探究安徽省金融集聚效應(yīng)對地方人口就業(yè)情況的作用,對區(qū)域經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展,降低地方失業(yè)率有著重要意義。
隨著金融業(yè)對經(jīng)濟(jì)的影響力逐漸擴(kuò)大,國內(nèi)外學(xué)者開始重視對金融產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)的研究。總體來說,關(guān)于金融集聚的就業(yè)效應(yīng)的研究主要集中在以下幾方面。
關(guān)于金融集聚的研究,首先是從金融集聚的定義開始。Kindleberge(金德伯格)認(rèn)為金融機(jī)構(gòu)集聚所形成的金融中心可以提高資源的配置效率,加快資金周轉(zhuǎn)速度,降低企業(yè)的融資成本,從而實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)。[1]Park(帕克)認(rèn)為自我強(qiáng)化機(jī)制是外部經(jīng)濟(jì)應(yīng)該具有的,金融集聚會降低企業(yè)的成本,同時(shí)吸引更多的金融企業(yè)以及相關(guān)產(chǎn)業(yè)加深集聚,達(dá)到信息資源共享。[2]以Krugman(克魯格曼)為代表的新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)從動態(tài)的角度,認(rèn)為集聚就是經(jīng)濟(jì)活動的集群過程,并通過某種循環(huán)邏輯創(chuàng)造并維持。[3]在國內(nèi),黃解宇、楊再斌提出金融集聚是由各種金融資源如貨幣資金等時(shí)空運(yùn)動所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)結(jié)果,再加上特殊的地域優(yōu)勢,從而形成金融集聚或金融中心。[4]鄧楊豐、張露認(rèn)為金融集聚是由于空間位置上的金融資源集中的產(chǎn)物,隨著區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的加深,金融資源向特定區(qū)域集中。[5]
從集聚產(chǎn)生的動因來看,經(jīng)濟(jì)學(xué)家馬歇爾較早開始產(chǎn)業(yè)集聚的動因研究。他認(rèn)為產(chǎn)業(yè)集聚的主要原因是外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)、集聚經(jīng)濟(jì)和交易成本等因素。他的理論得到很多學(xué)者的認(rèn)同。Davis(戴維斯)首次運(yùn)用企業(yè)選址理論解釋了金融集聚的動因,認(rèn)為金融業(yè)集聚是金融企業(yè)為了實(shí)現(xiàn)利益的最大化因而自發(fā)集聚在一定范圍內(nèi)的區(qū)域,并認(rèn)為金融企業(yè)集聚選址的因素主要集中在供需要求、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、沉沒成本等多個方面。[6]Porteous(波蒂厄斯)認(rèn)為在信息化的時(shí)代,企業(yè)可以便利地利用網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和高效的經(jīng)濟(jì)設(shè)備來實(shí)現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟(jì)。[7]王保慶等利用新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)理論分析,認(rèn)為金融中心主要是金融企業(yè)的需求和政府的決策兩大要素形成的。[8]李羚、成春林認(rèn)為不僅僅是經(jīng)濟(jì)體量、政府干預(yù)、技術(shù)進(jìn)步,互聯(lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展也推進(jìn)了金融集聚的形成。[9]
關(guān)于金融集聚的就業(yè)效應(yīng)國內(nèi)外學(xué)者研究文獻(xiàn)相對較少。McKinnon(麥金農(nóng))認(rèn)為,金融集聚和發(fā)展,在一定程度上可以降低交易和融資成本、提高企業(yè)利潤,實(shí)現(xiàn)金融和其他相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,因而提高就業(yè)水平。[10]Merton(莫頓)認(rèn)為,金融集聚能夠提高資金周轉(zhuǎn)速度和融資效率,社會資金因集聚效應(yīng)流向技術(shù)和生產(chǎn)力水平更高的企業(yè),降低了優(yōu)勢企業(yè)的融資成本,進(jìn)一步促進(jìn)企業(yè)發(fā)展和就業(yè)的增加。[11]楊艷琳、陶新桂認(rèn)為金融產(chǎn)業(yè)的集聚發(fā)展對就業(yè)效應(yīng)是顯著正向推動作用,但是中國金融集聚發(fā)展的就業(yè)效應(yīng)并不明顯。[12]王元月、王青照認(rèn)為,金融發(fā)展和就業(yè)相互關(guān)系顯著,加快金融集聚速度和金融系統(tǒng)完善有助于降低中國城鄉(xiāng)失業(yè)率。[13]
綜上,國內(nèi)外學(xué)者對金融集聚的內(nèi)涵、效應(yīng)和動因研究較多,較少有研究金融集聚效應(yīng)對區(qū)域就業(yè)水平作用以及作用機(jī)理的文獻(xiàn),更多研究金融發(fā)展對就業(yè)水平的影響。因此,本文結(jié)合安徽省內(nèi)各地級市金融集聚程度和各省就業(yè)水平的實(shí)際情況,運(yùn)用計(jì)量模型,為研究金融集聚對區(qū)域內(nèi)就業(yè)水平的效用做出實(shí)證解釋。
本文選取2008年至2017年安徽省16個地級市的樣本數(shù)據(jù),實(shí)證研究金融產(chǎn)業(yè)集聚的就業(yè)效應(yīng)。綜合前人文獻(xiàn)研究,選取就業(yè)率(Y)作為被解釋變量,解釋變量為金融集聚區(qū)位熵FC,政府財(cái)政支出、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外商直接投資和高等教育人數(shù)作為控制變量,并提出以下研究假設(shè)。
假設(shè)1: 金融集聚效應(yīng)能夠提高就業(yè)水平。
金融經(jīng)濟(jì)是市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的產(chǎn)物,并且最終服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)。主要體現(xiàn)在優(yōu)化產(chǎn)業(yè)資金配置、解決貨幣市場間資金供求結(jié)構(gòu)化問題。良性發(fā)展的金融產(chǎn)業(yè),能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)行業(yè)實(shí)現(xiàn)融資成本降低、資金有效流動、實(shí)體經(jīng)濟(jì)與金融經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展,省內(nèi)勞動力因區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長出現(xiàn)勞動力缺口而回流,就業(yè)水平得到提高。
假設(shè)2: 金融集聚效應(yīng)降低了就業(yè)水平。
金融業(yè)作為“虛擬經(jīng)濟(jì)的一部分”,其發(fā)展本身是與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相對立的,資本的“脫實(shí)向虛”使得實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展減速,資金供給不足、人才外流、產(chǎn)業(yè)升級動力不足,因此對勞動力需求不足,嚴(yán)重影響了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的就業(yè)水平。盡管金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,但是相對于制造業(yè)等實(shí)體經(jīng)濟(jì),無法提供更多就業(yè)崗位,社會整體就業(yè)水平相對下降。
1.解釋變量
(1)金融集聚(FC)。本文選擇區(qū)位熵FC用來衡量安徽省各地市金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度,區(qū)位熵值越大表明該地區(qū)的金融集聚程度越高,其計(jì)算公式如下:
i=1, 2,…,n;t=1, 2,…,n
其中FINit表示t年i市金融業(yè)增加值,SERit表示t年i市GDP,AFINt表示t年全省金融業(yè)增加值,ASERt表示t年全省GDP增加值。
(2)各行業(yè)金融集聚。分別用LEB、LES、LEI表示銀行業(yè)集聚度、證券業(yè)集聚度、保險(xiǎn)業(yè)集聚度,其計(jì)算公式如下:
LEBi、LESi以及LEIi分別代表i市銀行業(yè)集聚度、證券業(yè)集聚度以及保險(xiǎn)業(yè)集聚度,Bi、Si及Ii分別表示i市銀行業(yè)儲蓄存款余額、股票籌資額以及保費(fèi)收入,B、S及I分別表示該省銀行儲蓄存款余額、股票籌資額以及保費(fèi)總收入,Pi表示i市GDP規(guī)模,P表示全省GDP規(guī)模。
2.被解釋變量
就業(yè)率(Y): 本文用選擇《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》所登記的從業(yè)人數(shù)與地區(qū)總?cè)丝诘谋戎祦砗饬吭撝笜?biāo),記為Y。
3.控制變量
為控制其他因素對就業(yè)率的影響,本文選取以下控制變量: 財(cái)政支出(X1)、外商直接投資(X2)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(二、三產(chǎn)業(yè)占比X3)和高等教育人數(shù)(X4)。
財(cái)政支出(X1): 本文用地方財(cái)政支出反映政府干預(yù),選擇安徽省各地市財(cái)政支出與GDP的比值來衡量財(cái)政支出水平指標(biāo),記為X1。
外商直接投資(X2): 本文選擇安徽省外商直接投資額與GDP的比值來衡量該指標(biāo),記為X2。
產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(X3): 本文將用第二、三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值總和與總產(chǎn)值比來反映產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)這一指標(biāo),其值越大則產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展越好,記為X3。
高等教育人數(shù)(X4): 本文以高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)反映人力資本水平,選擇《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》所登記的高等教育在校學(xué)生人數(shù)來衡量該指標(biāo),記為X4。
本文將選取2008年至2017年安徽省16個地級市以及安徽省全省的樣本數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于安徽省各地級市國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)和2009—2018年《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》,通過建立面板數(shù)據(jù)模型來論證安徽省各地金融產(chǎn)業(yè)集聚對就業(yè)率的促進(jìn)作用。
本文選取就業(yè)率(Y)作為被解釋變量,金融集聚區(qū)位熵(FC)、銀行業(yè)區(qū)位熵(LEB)、證券業(yè)區(qū)位熵(LES)和保險(xiǎn)業(yè)區(qū)位熵(LEI)作為核心解釋變量,財(cái)政支出(X1)、外商直接投資(X2)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(X3)、高等教育人數(shù)(X4)作為控制變量,構(gòu)造回歸模型:
Y=α1+β1·FC+β2·LEB+β3·LES+β4·LEI+β5·X1+β6·X2+β7·X3+β8·X4+ε
由表1可知,安徽省近十年來就業(yè)率均值為0.732,且波動幅度小,維持在10%左右; 根據(jù)熵值法確定的FC、LEB、LES和LEI均值分別為0.737、1.038、1.36、1.036。其中證券業(yè)波動較大,其他樣本值相對較穩(wěn)定。
表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)分析
數(shù)據(jù)來源: 2009—2018年《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》
1.LM檢驗(yàn)
平衡面板數(shù)據(jù)的回歸方法主要為: 混合OLS回歸分析、隨機(jī)效應(yīng)RE回歸分析和固定效應(yīng)FE回歸分析,本文首先使用LM檢驗(yàn)對模型選取進(jìn)行評估。
表2 LM檢驗(yàn)
數(shù)據(jù)來源: Stata14.0軟件分析結(jié)果
根據(jù)表2結(jié)果,P值等于0,強(qiáng)烈拒絕“不存在個體隨機(jī)效應(yīng)”的原假設(shè),故本文實(shí)證模型不適合使用OLS混合回歸。
2.Hausman(豪斯曼)檢驗(yàn)
在處理面板數(shù)據(jù)時(shí),本文使用Hausman檢驗(yàn)來判別對于固定效應(yīng)FE和隨機(jī)效應(yīng)RE模型的使用,其檢驗(yàn)結(jié)果如下。
傳統(tǒng)的豪斯曼檢驗(yàn)假定,在H0成立的情況下,隨機(jī)效應(yīng)模型是最有效率的,但根據(jù)表3結(jié)果,由于P值為0.0000,遠(yuǎn)小于0.01,拒絕原假設(shè)H0,即拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型的原假設(shè),因此本文采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。
表3 Hausman檢驗(yàn)
數(shù)據(jù)來源: Stata14.0軟件分析結(jié)果
3.回歸分析
由表4可知,金融集聚區(qū)位熵(FC)與就業(yè)率(Y)在5%的顯著性水平下呈現(xiàn)正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.025; 銀行業(yè)集聚區(qū)位熵(LEB)與就業(yè)率在1%的顯著性水平下呈現(xiàn)正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.041; 保險(xiǎn)業(yè)集聚區(qū)位熵(LEI)與就業(yè)率(Y)在5%的顯著性水平下呈現(xiàn)正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.002,即表示隨著安徽省各城市金融集聚程度的提高,對就業(yè)率的提升有著促進(jìn)作用,但影響程度較弱。該實(shí)證結(jié)果表明,安徽省各城市金融集聚程度的提高對就業(yè)率的提高有著正向影響,其原因?yàn)榻鹑诩弁ㄟ^規(guī)模效應(yīng)、集聚效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng),促進(jìn)了信息、經(jīng)驗(yàn)及技術(shù)的傳播,調(diào)整了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),提升了產(chǎn)業(yè)整體效率,提升了社會就業(yè)水平。
表4 回歸分析
注: ***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1
數(shù)據(jù)來源: Stata14.0軟件分析結(jié)果
4.GMM穩(wěn)健性檢驗(yàn)
考慮模型中存在弱工具變量、被解釋變量滯后項(xiàng)和遺漏變量的問題,本文采用SYS-GMM(系統(tǒng)廣義矩估計(jì))對模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)分析,其檢驗(yàn)結(jié)果如表5。
表5 GMM穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果
數(shù)據(jù)來源: Stata14.0軟件分析結(jié)果
從表5控制變量參數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果可知,模型1—5各變量參數(shù)結(jié)果顯著程度極高,表明整體上模型設(shè)計(jì)合理,同時(shí)關(guān)鍵解釋變量金融集聚區(qū)位熵(FC)的檢驗(yàn)結(jié)果與固定效應(yīng)回歸模型結(jié)果幾乎保持一致,顯著性也無差別。整體表明,本文設(shè)計(jì)的固定效應(yīng)模型具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。
本文選取安徽省內(nèi)16個地級市2008—2017年間的面板數(shù)據(jù),對安徽省金融產(chǎn)業(yè)集聚的就業(yè)效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證研究。從結(jié)果可以看到,安徽省金融集聚效應(yīng)可以提高區(qū)域就業(yè)水平,兩者之間是正向的促進(jìn)作用。目前全國經(jīng)濟(jì)處在轉(zhuǎn)型階段,安徽省也不例外,在新常態(tài)背景下,金融作為當(dāng)今世界經(jīng)濟(jì)的主要核心,推動各地金融業(yè)發(fā)展,加強(qiáng)省內(nèi)金融集聚效應(yīng)是提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力的重要手段。在此背景下,金融產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)可以提高就業(yè)水平的研究結(jié)論對發(fā)展安徽省經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定勞動力市場、促進(jìn)就業(yè)有重要的指導(dǎo)意義。
第一,完善省內(nèi)金融體系,鼓勵金融機(jī)構(gòu)多元發(fā)展。不健全的金融市場體制會擾亂市場秩序,影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)全面發(fā)展和地方就業(yè)水平。安徽省金融體系相比于一線城市金融產(chǎn)業(yè)較為落后,主要產(chǎn)業(yè)集中在銀行業(yè),保險(xiǎn)業(yè)和證券業(yè)相對較少,缺乏完整的同業(yè)市場競爭機(jī)制。因此,應(yīng)在合肥、蕪湖等較為發(fā)達(dá)地區(qū)鼓勵證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、信托業(yè)等金融產(chǎn)業(yè)發(fā)展,形成多元化金融體系,改變目前銀行業(yè)為主的金融格局。
第二,加強(qiáng)金融創(chuàng)新,拓寬企業(yè)融資渠道。金融機(jī)構(gòu)應(yīng)根據(jù)安徽省內(nèi)企業(yè)分布差異性,開發(fā)不同的金融產(chǎn)品,滿足各類型企業(yè)融資需求。重視金融支持下的技術(shù)進(jìn)步,引導(dǎo)信貸資金流向技術(shù)型、中小勞動密集型企業(yè)。一方面解決創(chuàng)新型企業(yè)資金不足的問題,另一方面解決小微企業(yè)融資難問題,實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新型人才和勞動力的高水平就業(yè)。
第三,引導(dǎo)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展,服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)進(jìn)步。近年來互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)蓬勃發(fā)展,其種類繁多,大大彌補(bǔ)了傳統(tǒng)金融行業(yè)的短板,擴(kuò)大了金融產(chǎn)業(yè)的人才需求。互聯(lián)網(wǎng)金融也能推動實(shí)體產(chǎn)業(yè),“三只松鼠”“恰恰”等安徽省內(nèi)制造業(yè)品牌利用互聯(lián)網(wǎng)電商平臺,市場份額迅速擴(kuò)張,勞動力需求逐漸增長,帶動了當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)。因此,要鼓勵互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)發(fā)展,同時(shí)緊密聯(lián)系實(shí)體經(jīng)濟(jì),實(shí)現(xiàn)線上線下同進(jìn)步,對提高就業(yè)水平有著現(xiàn)實(shí)意義。