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(guó)際金融危機(jī)使得所有經(jīng)濟(jì)體開始推動(dòng)更深層次的結(jié)構(gòu)化調(diào)整。中國(guó)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(duì)市場(chǎng)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(jí)，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(guó)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(zhǎng)三角城市群，并憑借其擁有淮河、長(zhǎng)江兩大流域的地理優(yōu)勢(shì)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(dòng)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(duì)地方人口就業(yè)情況的作用，對(duì)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。

一、文獻(xiàn)綜述

隨著金融業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響力逐漸擴(kuò)大，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開始重視對(duì)金融產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)的研究?？傮w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(huì)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(dòng)態(tài)的角度，認(rèn)為集聚就是經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的集群過程，并通過某種循環(huán)邏輯創(chuàng)造并維持。[3]在國(guó)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(dòng)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(shì)，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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(gè)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(guó)內(nèi)外學(xué)者研究文獻(xiàn)相對(duì)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(rùn)，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(huì)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(shì)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(duì)就業(yè)效應(yīng)是顯著正向推動(dòng)作用，但是中國(guó)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(guó)城鄉(xiāng)失業(yè)率。[13]

綜上，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)金融集聚的內(nèi)涵、效應(yīng)和動(dòng)因研究較多，較少有研究金融集聚效應(yīng)對(duì)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(duì)就業(yè)水平的影響。因此，本文結(jié)合安徽省內(nèi)各地級(jí)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(duì)區(qū)域內(nèi)就業(yè)水平的效用做出實(shí)證解釋。

二、研究假設(shè)

本文選取2008年至2017年安徽省16個(gè)地級(jí)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(chǎng)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(chǎng)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(dòng)、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(dòng)力因區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)出現(xiàn)勞動(dòng)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(duì)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(jí)動(dòng)力不足，因此對(duì)勞動(dòng)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(duì)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(huì)整體就業(yè)水平相對(duì)下降。

三、變量選取與模型設(shè)定

(一)變量選取

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(chǔ)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(chǔ)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(duì)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(gè)地級(jí)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(jí)市國(guó)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(duì)就業(yè)率的促進(jìn)作用。

(二)模型構(gòu)建

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

四、實(shí)證分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

由表1可知，安徽省近十年來就業(yè)率均值為0.732，且波動(dòng)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(dòng)較大，其他樣本值相對(duì)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》

(二)實(shí)證分析

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(duì)模型選取進(jìn)行評(píng)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(gè)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(duì)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(duì)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(duì)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(huì)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(duì)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。

五、促進(jìn)金融產(chǎn)業(yè)集聚提升就業(yè)效應(yīng)的建議

本文選取安徽省內(nèi)16個(gè)地級(jí)市2008—2017年間的面板數(shù)據(jù)，對(duì)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(guó)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(dòng)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(duì)發(fā)展安徽省經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定勞動(dòng)力市場(chǎng)、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(lì)金融機(jī)構(gòu)多元發(fā)展。不健全的金融市場(chǎng)體制會(huì)擾亂市場(chǎng)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(duì)較少，缺乏完整的同業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制。因此，應(yīng)在合肥、蕪湖等較為發(fā)達(dá)地區(qū)鼓勵(lì)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(dòng)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(dòng)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?；ヂ?lián)網(wǎng)金融也能推動(dòng)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(tái)，市場(chǎng)份額迅速擴(kuò)張，勞動(dòng)力需求逐漸增長(zhǎng)，帶動(dòng)了當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)。因此，要鼓勵(lì)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(duì)提高就業(yè)水平有著現(xiàn)實(shí)意義。