企业金融化对就业规模的影响研究——基于上市公司的实证

翁 杰 毛 日 王 菁

(浙江工业大学管理学院,杭州 310023)

0 引 言

随着中国工业化进程步入后期，实体企业出现了资本积累和生产性投资增速放缓的现象。对此，很多实体企业将原本用于生产经营的资金投入到金融市场，一些实体企业甚至联合发起成立股份制银行等金融机构，直接参与金融市场的运作。为更好地促进实体经济发展，中国正稳步降低金融市场的进入门槛，鼓励民营银行、小额贷款公司等金融机构的设立，构建多方面的融资渠道，致使金融业呈现蓬勃发展之势。一般而言，金融化有两大基本特征：一是金融部门的不断扩张以及对经济控制力的日益增强；二是非金融企业对金融服务和投资市场的参与度逐渐加深[1]。目前中国的经济发展出现诸多金融化现象：金融资产总体规模迅速扩大；金融企业利润快速增加而非金融企业利润大幅下降；非金融上市企业的利润来源越来越依赖于金融化途径等。如果据此判断，中国经济的金融化程度正在快速加深，并有向过度金融化发展的趋势。

金融化对宏观经济运行的直接影响是就业，并且通过就业来影响收入分配，因此，对金融化影响就业的效应和机制问题进行研究具有重要意义。有学者注意到英特尔、微软等科技巨头在加入股票回购热潮，并开始进行大规模裁员，研究发现金融化提高了失业率[2]。还有学者发现，金融化通过影响企业的资本积累来间接影响美国的失业率，并且会增加约2%的失业率[3]。目前，中国正处于二元经济向一元经济转型的关键时期，2018年中国第一产业国内生产总值的占比为7.2%，第一产业就业人数占比却高达26%左右，这说明中国尚有大量的农村劳动力需要转移出来。一方面是企业和经济的金融化程度在不断加深，另一方面是就业问题十分严峻，因此探究金融化与劳动力就业之间的内在联系具有现实意义。本文试图利用非金融上市公司的数据，对企业金融化和就业规模之间的关系进行探究，并尽可能详细描述企业雇佣规模调整的过程，以及企业要素投入决策变动的过程。本文的贡献主要体现在以下两个方面：一是清晰呈现企业金融化对就业规模的影响效应，以及企业在该决策下的就业规模调整过程，有助于对企业金融化影响效应的全面理解；二是研究将为政策制定者们提供直接的实证依据，促进金融政策的完善。

1 企业金融化影响就业规模的理论分析

企业金融化的实质是企业要素投入决策的改变，即企业减少对主营业务的投入，转而将资金投入到金融业务中，从而导致企业雇佣决策的变动。企业金融化重塑了股东、管理者和员工三者之间的相对权力，公司控制权市场的发展使管理层利益与股东利益紧密结合，随着股东地位提升，员工的弱势处境将加深[4-5]。许多管理者为了满足股东的期望，将原本用于研发创新和创造就业机会的企业资金用于回购股票来提升公司股票价格[6]。更有甚者，企业的战略已逐渐从过去的“留存再投资”转变为“裁员高分红”[4]。本文认为，企业的金融化行为影响就业规模可能有以下两种机制。

第一种机制是：金融化通过挤出固定资产投资减少对劳动力的需求。根据劳动力需求理论，劳动力是一种派生需求，它的需求规模和结构取决于企业的投资决策和生产规模。现有研究通常将企业的实物投资视为企业最大生产能力的近似指标，则实物投资很可能是金融化作用于企业主营业务业绩的重要渠道[7]。因此，在技术水平一定的条件下，企业对设备厂房等固定资产的投入量决定了需要雇佣多少员工来进行生产经营。

已有研究表明，企业金融化对其实物投资存在负面影响。首先，受股东价值最大化的经营目标指引，企业增加的金融投资和增多的金融利润机会可能会改变管理者的动机，即为了提高自己任期内的财务业绩而引导企业加持金融资产，从而挤出了实体投资。因为股东承担着最终的投资风险，而金融投资和实物投资是潜在的替代品，在实体投资收益率下降之时，金融化无疑给他们提供了更好的选择[5,8-9]。非金融企业优先考虑金融投资而非实物投资，这不可避免地会导致实物资本积累的下降。其次，企业在金融市场上的利息支付、股息支付和股票回购等支出活动消耗了企业产生的价值，很可能会减少企业可用的内部资金，从而阻碍了实体投资[8,9]。这种来自金融市场的压力使得企业的规划时间缩短，利益相关者对企业长期目标的忠诚度也随之下降。更有甚者，企业不得不举债为实物投资融资，从而加重了企业的债务负担，很容易造成恶性循环[3]。显然，企业在金融市场上的积极主动和被动应对都会对实物投资产生不利影响。企业金融化对实物投资的挤出效应，势必会波及劳动力这一派生需求。Stockhammer(2004)对5个发达国家的数据进行时间序列分析发现，资本积累对失业率有很强的影响[5]。而González和Sala(2014)的研究显示，金融化是美国1991—1997年和2005—2009年期间失业和资本积累的驱动力[3]。由此可知，金融化挤出了企业的实物投资，其雇佣决策随之改变，就业规模将随着实物投资的减少而降低。

第二种机制是：金融化通过促进资本替代劳动减少企业对劳动力的需求。金融化的企业为了能在维持原有生产规模的基础上进行更多金融投资，只能想尽办法控制生产成本。工资上涨的实质是劳动力要素的相对价格上升，当工资上涨速度高于劳动生产率的提高速度时，单位产品的劳动力成本也相应提高，边际技术替代率的变化使企业倾向于用资本和技术替代劳动、用高技能劳动力替代低技能劳动力，致使企业的生产结构和生产过程都做出相应的调整，进而使单位产品中的转移价值占比下降而价值增值部分占比上升，最终实现企业的总成本下降而利润空间加大[7]。金融市场的超额利润使企业形成了短期投资偏好，促使其在实体业务方面的资本投资意愿不断降低，并且用资本和技术替代劳动的意愿不断提高，从而强化了原有的要素替代效应。金融化不仅会促使企业采用资本替代劳动的方法来降低生产成本，还会促使其用更低价格的劳动力对现有较高价格的劳动力进行替代，比如将生产基地转移到低工资地区或是将部分业务外包给第三方公司。不过这种替代效应是种变相的挤出效应，即对于企业内部的员工而言，金融化将他们原有的工作岗位挤出并转移到了其他地区或是第三方企业。

2 研究设计与变量

2.1 研究方法

本文拟利用中国上市公司的微观数据，对企业金融化的就业规模效应进行分析，提出的基本分析模型为：

其中，ENi,t为被解释变量，表示第i个企业在t年时雇佣的就业规模，FINAi,t,j(j=1,2,3)为解释变量，表示企业的金融化程度。FKi,t表示固定资本；CSi,t表示资本结构；PROFi,t表示利润水平；MARKi,t表示价格加成；NCFOi,t表示净现金流；TIMEi,t表示企业年龄；WAGEi,t表示企业的工资水平。

本文采用金融资产持有率来衡量企业的金融化程度，以财政部2007年颁发的企业会计准则作为评判依据，在综合相关研究的基础上，设置了金融化的3个指标，并依次增加金融资产。控制变量主要有固定资本、资本结构、利润水平、价格加成、净现金流、企业年龄、员工工资水平及其平方等。具体变量的详细定义见表1。

表1 变量定义

2.2 样本选择

本文选取2009—2016年沪深两市A股上市公司作为研究样本。样本数据来源于CSMAR数据库和RESSET数据库的合并年报，并按以下原则筛选：在2009—2016年连续8年可以获得相关数据的公司；由于我国规定民营企业必须拥有8人以上的员工，因此将职工总数小于8人的公司剔除；剔除其他变量观测值缺失或含有奇异值的样本。最终选择1 400家公司共11 200个年度观察值。为剔除离群值对回归结果可能产生的影响，对所有连续变量进行上下0.1%的Winsorize截尾处理。

3 实证分析结果

3.1 企业金融化对就业规模的影响分析

表2为实体企业金融化与企业就业规模的回归结果。模型(1)～模型(3)均显示金融化指标与企业的就业规模呈显著的负相关关系。模型(1)和模型(2)的估计结果显示，如果企业的金融化程度FINA1和FINA2分别增加10个百分点，企业的就业规模会分别下降4.6%和4.8%，根据模型(3)的估计结果，如果FINA3增加10个百分点，企业的就业规模会相应下降5.3%。上述估计结果表明，金融化影响企业就业规模的效应是稳健的，无论采用何种统计口径，当企业金融化程度提高10个百分点，就业规模会随之下降5%左右。可见，企业的金融化行为具有显著的减少就业规模的效应，当企业将原本用于生产经营的资金进行金融性投资时，自然地会降低对劳动力的需求，因此，企业金融化会恶化劳动者的就业状况。

为更全面地呈现不同要素密集型企业金融化行为的就业规模效应，本文将样本企业分为两类：一是劳动密集型企业；二是资本技术密集型企业。模型(4)～模型(6)是对劳动密集型企业的估计结果。估计结果显示，当企业金融化程度的3个指标分别提高10个百分点，就业规模将随之下降6.6%、6.5%和7.1%，这说明，劳动密集型企业的金融化程度提高10个百分点，会导致就业规模缩减7%左右。模型(7)～模型(9)是对资本技术密集型企业的估计结果。估计结果显示，当企业金融化程度的3个指标分别提高10个百分点，就业规模将随之下降3.7%、3.6%和4.4%，这说明，资本技术密集型企业的金融化程度提高10个百分点，会导致就业规模缩减4%左右。由此可见，劳动密集型企业的金融化对就业规模的效应要远远大于资本技术密集型企业。由于劳动密集型企业的员工更偏向于低技能，因此，依据上述结果可以判断，企业的金融化对低技能劳动力的冲击要远远高于高技能劳动力，企业金融化降低了对低技能劳动力的需求。而且，如果在当前中国二元经济转型的背景下来考察，企业金融化有可能会通过减少对低技能劳动力的需求，进而阻碍二元经济转型进程的推进。

3.2 金融化对企业固定资产和人均固定资产的影响分析

表3为金融化对企业固定资产和人均固定资产的影响效应的估计结果。模型(10)～模型(12)是金融化影响企业固定资产效应的估计结果。结果显示，当度量金融化程度的3个指标分别提高10个百分点，企业的固定资产净值将显著减少20.5%、21.1%和18.2%。基于上述估计结果，可以判断金融化程度的加深对企业固定资本净额的缩减效应非常直接，金融化程度加深10个百分点，固定资产净额将大幅度下降20%左右，直观地表明，金融化大幅度地挤出了企业的实体投资。不仅对英美等发达国家的研究发现了类似的结论[9]，而且对一些新兴市场国家的研究也发现金融化挤出了企业的实体投资[10]。模型(13)～模型(15)是金融化影响人均固定资产效应的估计结果。结果显示，当度量金融化程度的3个指标分别提高10个百分点，企业的人均固定资产净值将显著降低8.2%、8.3%和6.1%。可见，金融化不仅挤出了企业的固定资产投资，而且还降低了企业资本密集度，这显然不能支持前面理论分析中金融化会促使企业用资本代替劳动从而导致就业规模缩减的理论解释，因为如果金融化会促进企业资本对劳动的替代，那么随着金融化程度的加深，企业的资本密集度也会上升，但是事实恰好相反。

表2 金融化影响企业就业规模的效应

注：表格没有报告常数项。*、**和***分别表示10%、5%和1%水平上的显著性。下同

综合前文金融化影响就业规模的效应，可以发现，金融化导致企业固定资产缩减的速度要远远快于就业规模。其中的部分原因在于企业享有固定资本的所有权，相比于只拥有劳动力的支配使用权来讲，能够更加自主灵活地处置这些固定资产，比如卖掉部分生产设备或剥离一部分业务。另外，企业的就业规模调整可能具有滞后性。由于劳动者受到劳动合同的保护，因此企业调整就业规模是有成本的，例如解散员工的赔偿金。而且面对市场的冲击，企业无法判断这种冲击是长期的还是短期的，因此在用人决策上不敢率性而为，这就会导致企业的就业规模调整速度远低于固定资产规模的调整速度。

为了进一步验证就业规模调整的滞后性，本文用滞后一期和滞后两期的金融化变量分别对企业就业规模进行回归，结果见表4。模型(16)、模型(18)和模型(20)是金融化变量滞后一期的估计结果，模型(17)、模型(19)和模型(21)是金融化变量滞后二期的估计结果。估计结果直观地显示，滞后一期的金融化变量显著地影响了就业规模，当滞后一期的金融化变量提升10个百分点，就业规模将显著减少6.4%、5.6%和5.6%。而滞后二期的金融化变量并不影响就业规模。与表2的估计结果相比可知，滞后一期的金融化变量对就业规模的影响效应要明显高于当期的金融化变量，这说明金融化对就业规模的影响具有滞后性。当企业决定实施金融化决策时，由于劳动要素的流动性要明显弱于资本要素，而且劳动者受到劳动合同的制约，企业不能毫无障碍地实现对就业规模的调整，致使就业规模的调整要显著落后于金融化的调整步伐。不过，值得注意的是，对就业规模的调整基本上在两年内得以完成。

表3 金融化对企业固定资产和人均固定资产的影响

表4 金融化影响企业就业规模的滞后效应

4 结 论

本文利用我国2009—2016年沪深两市1 400家A股上市公司的数据，研究了企业金融化对就业规模的影响效应以及企业要素投入的调整过程。研究结果发现，企业的金融化行为对劳动力就业存在显著的缩减效应，这种效应主要是通过挤出实体投资实现的。在企业金融化的背景下，企业对就业规模的调整速度要远远慢于固定资产规模的调整，企业金融化对就业规模的影响效应要在两年内显现，因此，企业就业规模的调整滞后于其金融化行为。此外，研究还发现，与资本技术密集型企业相比，劳动密集型企业的就业规模受到金融化的负面影响会更大。可见，企业的金融化行为恶化了劳动者的就业状况，尤其是低技能劳动力。

中国正处于二元经济转型的关键阶段，尚有大量的劳动力从农业部门转移出来，因此就业问题是需要面对的严峻问题。基于上述研究结果可以推断，企业的金融化会减少劳动力需求，进而影响农村劳动力转移和二元经济转型。因此，微观企业基于自身盈利和发展的考虑，对投资决策进行更改，可能会对宏观经济造成重大影响。对西方发达国家的研究发现，金融化以及由此导致的去工业化，不仅推高了失业率，而且导致收入分配格局的恶化。由此可见，我们应对金融化保持足够的警惕，并对金融化可能导致的结果进行全面研究。另一方面，我们应充分关注企业经营基本面的变动。企业的生产性投资收益率为何下降？或者企业为什么不愿意进行生产性投资？政府加强对企业的支持是重要的，但企业增强自身的创新能力和核心竞争力可能更为重要。