金融发展与企业雇佣

张三峰

（南京信息工程大学）

一、引　言

在过去30多年的经济高速增长中，中小企业发挥了巨大的推动作用。其实，无论是发达国家还是发展中国家，中小企业都是一国经济和社会发展的成长性力量。统计数据表明，2006—2012年，我国中小企业占全部企业数目的98．63%，其对工业总产值的贡献平均达到65%，创造了平均74．8%的就业岗位。^[1]可以说，我国中小企业对于整体国民经济的发展至关重要，但是中小企业在融资上也面临着天然困难，尤其是在我国长期以大型国有商业银行为主体，缺乏足够的中小金融机构的情况下，中小企业融资难问题显得尤为突出（Beck et al．，2009；Ayyagari et al．，2010）。比如世界银行2012年对中国企业的调查数据显示，在有贷款需求的中小企业中，有42．32%的企业由于各种因素实施了自我信贷配给。^[2]

我国中小企业融资主要是依赖企业主投资、内部集资和银行贷款三种渠道，但前两种融资渠道对中小企业成长的推动作用非常有限。与此同时，在相当长的时期内劳动密集型中小企业又是创造新就业岗位的主力军，其单位投资的就业容量和单位产值使用劳动力弹性明显高于大中型企业（方明月等，2010）。因此，如果中小企业可以从银行等金融机构获得更多的低成本融资，那么企业就能够把握投资机会，加大投资力度，从而会使各个行业获得更大的发展空间，这将创造大量的新就业岗位，进而会促进就业率的提升，缓解就业压力（Aterido et al．，2011；Pagano and Pica，2012）。

融资难造成中小企业吸纳社会就业和创造就业岗位的能力大大下降，但不可否认，中小企业融资难有企业自身因素造成的，比如中小企业死亡率高、缺乏足够的抵押物品，企业财务信息不够透明等，但也与一个国家的金融发展程度有关（Rajan and Zingales，1998）。对金融市场成熟度比较低的经济体，金融发展有助于降低银企间信息不对称，改善信贷市场上的资金分配效率，进而缓解企业的融资约束。

需要说明的是，尽管有关融资约束对中国企业行为的研究较为丰富（Chong et al．，2013），但有关融资约束与中国企业雇佣需求的关系研究却较为缺乏，更进一步，金融发展水平的提高是否能通过便利融资、缓解企业融资约束而提高劳动力市场就业率？本文使用世界银行提供的中国企业（2005，2012）调查数据，检验企业融资约束与其正式员工雇佣之间的关系，结果发现，在其他条件不变情况下，企业融资难度每增加1个单位，企业正式员工雇佣增长率将降低3．1%；以2003年央行对货币信贷过快增长进行调控为自然实验，发现外生融资约束也会造成企业雇佣需求的减少；还发现金融发展水平的提升对企业雇佣增加有显著促进作用。本文的研究不仅表明金融支持对企业雇佣需求的重要性，而且为金融发展促进经济增长提供了微观证据。

二、研究设计

（一）数据来源

本文使用的微观企业数据来自2012年世界银行“中国投资环境调查”（WBES）提供的2011年企业数据，本轮调查的方法采用的是分层随机抽样法，对中国12个省份的25个城市^[3]中分属于11个制造业行业和7个服务业行业的2 848家企业进行调查^[4]。受调查的企业分别详细报告了企业所有制、供应链关系、基础设施、银行贷款、R＆D、国际贸易、与政府的关系和企业的雇佣等状况，对于企业的融资信息，主要包括企业接触贷款的难度、企业是否需要贷款、是否获得贷款及企业没有获得银行贷款的原因等。利用企业层面的这些信息，我们就可以在控制其他影响企业雇佣行为的情况下，分析企业融资约束对企业雇佣的影响。

不过，世界银行企业调查数据对企业历史信息的调查并不充分，本轮调查中也仅对企业的研发支出、员工人数等问题追溯了2009年的信息，其他问题则是2011年调查时点的信息。本文对样本数据进行了相应的清理，在保留了详细汇报了企业雇佣、企业融资难度及贷款需求等数据后，样本最后有2 345家企业的数据。

另外，在分析金融发展程度对缓解中小企业融资约束中所起到的作用时，本文使用《中国城市统计年鉴》中存贷款数据测算了城市层面的金融发展状况，并采用银监会发布的《中国银行业农村金融机构分布图集》对金融发展（以银行业结构代理）对缓解中小企业融资约束的作用进行稳健性检验。

（二）变量选取与描述性统计

首先，对企业雇佣（emp）的衡量。本文借鉴Aterido等（2011）对企业雇佣增长的衡量方式，将企业雇佣增长率界定为调查年份的企业雇佣的正式员工人数减去三年前企业雇佣的正式员工人数，然后再除以这两个年份正式员工人数的均值，因此这也是一个平均增长率，采用这种度量方式的好处是可以避免出现企业雇佣数的急剧变化^[5]。样本企业中正式员工雇佣人数有不同程度增长的企业比例达到75．2%，但也有193家企业减少了正式员工的雇佣数量。不同规模^[6]的企业雇佣增长数量表现很大差异，小微型企业正式员工雇佣人数平均增长率都大于大中型企业，这在一定程度上也表明小微型企业是我国劳动力市场上吸纳就业人员的主力。

其次，对企业融资约束（fc）的衡量。在已有文献中，常用的企业融资约束衡量方法有企业投资的Euler方程来衡量（Love，2003）、现金敏感度变化衡量（Poncet et al．，2010）以及使用调查数据中企业对融资约束的自我感知或信贷状况（Beck et al．，2009；Ayyagari et al．，2010；Chong et al．，2013；Love and Pería，2014）。各种度量方法都有其优缺点，研究者主要根据所使用的数据来选择适当的衡量方法。其实，企业融资的交易成本是融资约束的直接反映，因为通过正规金融机构融资的交易成本过高，会迫使企业转向其他渠道进行融资。结合所使用的数据，本文采用企业对融资约束的自我感知来衡量企业融资约束大小^[7]，这种衡量方式也已经被国内研究者广泛应用（邵敏等，2013；苟琴等，2014；马光荣等，2014；孙楚仁等，2014）。具体而言，本文根据调查问卷中“企业经营中融资的难易程度”问题，将企业经营中融资难易程度分为5个等级，并赋值分别为0、1、2、3和4，其中0表示没有难度，1表示有一点难度，以此类推，赋值越大表示企业融资难度越来越大。一般而言，如果一个企业感知的融资难度大，说明该企业融资交易成本高，企业获得担保进行外部融资比较困难。后文还将对企业融资约束的度量做稳健性检验。

再次，其他控制变量。本文的回归中还包含了一些影响企业雇佣的变量：

（1）企业规模（size）。在企业组织生态学中，Gibrat定律认为，一定时期内，企业的成长率与其规模独立。但已有国内外研究也表明两者是存在相关性的，企业成长速率随着规模的扩大而呈下降趋势（Aterido et al．，2011）。本文使用企业起初雇佣员工数的对数来控制企业规模对企业后续雇佣行为的影响。

（2）企业生命周期（age）。本文使用企业年龄表示。企业的生命周期对企业雇佣的影响有两个方面：一是处于成长阶段的企业可能会伴随企业的成长而需要雇佣更多的员工；二是处于成熟阶段的企业由于生产经营的各方面已经较为完备，其对雇佣更多员工的需求在减少。另外，在企业的生命周期中，不断有企业进入和退出经营活动，在激烈的竞争中生存下来的企业一般具有较高的成长性（Jovanovic，1982）。因此本文在模型中也控制了企业年龄的平方项（age 2）。

（3）企业所有制（own）。改革开放以来，我国劳动力的就业所有制结构发生了根本性的变革，但是在不同的宏观经济背景下，不同所有制企业的就业弹性不同，比如在经济衰退和繁荣时期，国有企业的就业弹性就表现为一低一高（方明月等，2010）。本文根据调查问卷中企业资本的结构，以国有企业为参照组，设置了外资企业（own1）和私营企业（own2）两个虚拟变量。

（4）企业产能利用率（cap）。在企业的经营中，在企业固定资本短期内不能变动的情况下，如果企业的产能利用率高，表示企业有扩充的必要性，那么企业将可能倾向于雇佣更多的劳动力来满足企业生产能力的提高。本文直接采用调查问卷中企业自我汇报的产能利用率代理。

（5）企业是否出口（exp）。根据H-O-S理论，在劳动力相对丰富的发展中国家，企业选择出口劳动密集型产品，那么随着出口部门的扩张，企业将会雇佣更多的工人，另外出口也可能会通过“干中学”推动企业技术进步，从而改变企业雇佣结构。已有研究也显示，在制造业行业层面，我国出口贸易对扩大国内就业产生显著为正的影响（Ma et al．，2015）。在本文中，如果企业在问卷中回答有出口则赋值为1，否则为0。

（6）企业所处的市场结构（com）。一般而言，在完全竞争的市场结构中资源配置最具效率。但在激烈的市场竞争中，企业竞争者数量的增加也可能提高企业破产的概率，进而会促使企业采用资本代替劳动的方式，增强企业的竞争力，最终使得企业雇佣数量减少。本文使用企业主营产品市场中的竞争者数量来衡量企业所处的市场结构。

除此之外，在分析金融发展与企业雇佣的关系时，本文还计算了企业所在城市的金融深化发展水平（fd，以企业所在城市的银行贷款与当地的GDP之比来衡量），考虑到金融发展对缓解企业融资约束的滞后效应，在进行测算时，本文采用的是2010年数据。在进行稳健性检验时，使用银监会提供的《中国银行业农村金融机构分布图集》数据，以五大国有商业银行与股份制商业银行具有贷款功能的网点份额（ratio）来表示金融发展程度，如果具有贷款功能的网点数越多，说明银行业竞争就越激烈，这可能有助于企业获得融资机会。

最后，本文还在模型中引入了企业所在城市的虚拟变量（由此产生了24个虚拟变量，以北京为参照组）和企业所属行业（本文以企业所在二分位行业代码将进行分组，以食品加工业为参照组）的虚拟变量，用以控制区位及城市经济发展水平、行业对资金的敏感度对企业雇佣的影响。对本文各变量的定义和描述性统计如表1所示。

表1　变量定义与描述性统计

（三）企业融资约束的典型事实

在进行回归分析之前，本文对企业融资约束的典型事实进行了概括性分析。表2汇报了不同规模企业的融资难感知及信贷配给，表3则汇报了企业异质性因素与融资难易程度的分布情况。

表2　企业融资难感知及信贷配给

注：作者根据2012年世界银行中国企业调查数据整理计算。由于各选项中样本数并不完全一致，因此表格中的比例数据加总后不等于100。

从表2可以看出，在小微型企业中，选择“融资难”是企业经营中最大的障碍的企业占总样本的比例为13．25%，而大型企业中认为“融资难”是企业经营中最大的障碍的样本所占的比例仅为0．62%。从企业所受的信贷配给情况看，在需要贷款选项中，小微型企业、中型企业和大型企业占总样本的比例分别为14．09%、12．07%和1．23%。进一步，将需要贷款的企业细分为没有向银行申请贷款的自我信贷配给的企业中，小微型企业所占的比例为31．89%，远远大于大型企业所占的比例（0．54%）。总之，这都意味着，我国中小型企业在经营过程中受到融资约束的概率高于大型企业。

从表3中可以看出，在考虑到中小企业实施自我信贷配给后，与表2结果相似，多数中小企业在融资难易程度上选择1或2，表明中小企业在融资上都遇到了不同程度的障碍。从企业所属行业看，在经营过程中，制造业受到的融资约束要远大于零售业和其他服务业。在企业的成长过程中，外部融资机会对企业的成长至关重要，调查结果显示，对成立6—15年的中国企业而言，这一阶段企业融资比较困难，选择融资难度为1的企业占比达到了25．5%，选择难度为2的企业占比为12．32%。另外，虽然有研究认为信贷配给并不存在所有制之间的差异（苟琴等，2014），但调查数据显示，不同所有制企业对融资难易程度的感知差别很大，相对于外资企业和国有企业而言，私营企业选择融资难度为1和2的企业比重超过了50%。这意味着，私营企业在经营过程中在需要外部融资时依然受到了不同程度的限制。这也与已有相关研究的结论相一致（Shen et al．，2009；Poncet et al．，2010；马光荣et al．，2014）。

表3　企业异质性因素与融资难易程度等级

注：作者根据2012年世界银行中国企业调查数据整理计算。

三、回归结果与分析

（一）基本回归结果与解释

根据上文分析及研究设计，并借鉴已有研究成果，本文使用如下式（1）为回归方程考察融资约束对企业雇佣的影响：

ln emp ij＝α0＋α1 fc ij＋βi

∑ X ij＋ηcity＋λindustry＋εi（1）

其中，emp ij表示j城市第i企业正式员工雇佣数量的增长率，fc表示企业融资难易程度，X表示上文中影响企业雇佣的一系列控制变量，回归中还包含了城市和行业虚拟变量，分别使用η和λ表示，ε随机误差项。

基本回归结果汇报在表4中。其中第1和第2列是使用OLS估计方法得到的结果，在其他条件不变情况下，结果显示融资约束变量（fc）系数在1%水平上显著为负，即融资约束与企业正式员工雇佣增长率有显著负向关系。可能的解释是在企业计划通过扩大固定资产投资来提高产出规模时，需要进行外部融资来支撑其计划。如果企业融资的难度增加，那么企业可能推迟其原定计划，结果企业正式员工雇佣数量就不会增加，甚至可能会使得企业通过裁减正式员工雇佣来抵消融资约束给企业带来的影响。另外需要说明的是，在面临融资约束时，企业也可能通过增加临时工或非正式员工的雇佣来缓解由于融资约束对企业投资计划的限制^[8]。由于企业正式员工雇佣的增长率小于等于1，因此本文还采用Tobit估计方法进行回归，结果也显示（表4第3列），在其他条件不变情况下，企业融资难度与企业正式员工雇佣增长率显著负相关。

表4　融资约束与企业雇佣的关系回归结果

注：①*、**和***分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著；②Cragg-Donald Wald F统计值汇报的是弱工具变量检验，Sargan检验汇报的是P值；③括号中数值是稳健性修正的t值。

对于其他控制变量，企业年龄（age）与企业正式员工雇佣增长率有显著负向关系，这意味着在企业的生命周期中，不同阶段的企业可能对企业正式员工雇佣有不同的效应。在企业初创阶段，企业可能具有较好的成长性，这会使得企业不断的增加正式员工的雇佣。而处于成熟阶段的企业，其各方面发展已经相对完备，那么企业对正式员工的需求就不如初创阶段强烈。因此随企业年龄的增长，企业雇佣的增长率在不断下降。企业年龄的平方项系数虽然显著为正，但系数较小。本文的这一结论与Haltiwanger等（2013）使用美国中小企业数据所得结果相一致，他们的研究结果表明与成熟阶段企业相比，美国新创立的中小企业创造了更多就业机会。

企业规模变量（size）系数在1%水平显著为负，这与Gibrat定律并不一致，可能是因为企业的规模是银行对企业授信的一个重要参考，那么规模大的企业会更容易获得银行的授信。事实上，正如表3所显示的企业融资难度大小随企业规模的增大而变小。当然，规模大的企业继续成长时会出现规模报酬递减，这也使得规模大的企业放缓对正式员工的雇佣。Jovanovic（1982）的“学习理论”也认为企业规模与企业的成长（使用员工人数的增长率代理）负相关性。

企业所有制变量。结果表明在其他条件不变情况下，无论是采用OLS回归还是Tobit回归，私营企业（own2）与企业正式员工雇佣增长率都显著正向关系。这说明，相对于国有企业而言，私营企业将为新增劳动力提供更多的工作岗位。虽然外资企业变量（own1）系数为正，但都不显著。

企业的产能利用率变量（cap）。表4显示企业产能利用率与正式员工雇佣增长率显著正相关。这一结论比较容易理解，如果企业的实际产出能力与企业全部资源充分利用所能达到的产出越接近，这可能就意味着企业的生产效率较高或者在市场竞争中企业处于优势地位，进而在短期内，企业会倾向于雇佣更多的员工来扩大产出水平。

企业是否出口变量（exp）。虽然本文中回归系数为正，但都不显著，本文的回归结果与已有文献并不一致。本文认为可能的原因是中国企业虽然积极参与全球价值分工，但其在价值链中的地位不高，常常被“锁定”在价值链低端，企业仅能获取微利，这导致企业无法通过雇佣更多员工来扩大生产规模。

企业所处的市场结构变量（com）。从表4中的回归结果可以看出，在控制城市与行业变量的情况下，该变量系数符号显著为负，这说明企业主营产品市场中的竞争越激烈，企业越不会雇佣更多的正式员工。由于企业的产品市场接近于一种完全竞争的情况，从而企业并不能通过改变产品价格来增加产品销售收入，进一步企业也无法通过增加劳动等生产要素来扩长其生产规模。

（二）回归中的内生性问题

需要注意的是，在模型（1）中，尽管已经控制了城市固定效应和企业所属行业的固定效应，但这只能在一定程度上缓解不随城市和行业而变化因素所导致的偏倚问题。本文的关键变量企业融资难易程度依然可能存在内生性问题。因为企业对获得银行贷款的难易程度感知可能与其他一些不可观测因素有关，进而会导致模型估计量的不一致。另外，如果银行对企业授信时也会对企业进行考察，倘若银行事前观察到企业雇佣规模的变化并以此来决定是否对企业的贷款，那么回归模型就存在逆向因果关系。

结合本文使用的数据，并遵循已有文献中的做法（Fisman and Svens-son，2007；马光荣等，2014），本文选取如下两个工具变量：首先使用处于同一个城市本企业之外的其他企业融资难易程度的均值作为该企业融资约束的工具变量。这是因为处于同一个城市内的企业面临的金融生态环境相近，但对某个企业而言，企业所处的金融生态环境可能并不会与该企业的异质性因素相关，这符合了工具变量要求的外生性假设。其次选择企业用地的性质作为工具变量，在调查问卷中有关于企业用地的问题，如果企业拥有该土地（企业回答拥有土地的赋值为1，否则赋值0），那么这意味着企业可以将其用于抵押以获取银行贷款。但企业是否拥有这块土地与企业正式员工雇佣的增长可能并不会直接相关。

表4中的第4列汇报了使用工具变量的回归结果。根据Stock等（2002）提出的方法进行的弱工具变量检验看，本文所采用的两个工具变量的F值大于显著性程度为10%的临界值（临界值＝19．93），这说明本文不存在弱工具变量的问题。对于工具变量的外生性检验，过度识别检验的Sargan统计量P值说明，本文所选取的两个工具变量也满足这一条件。这两项检验的结果表明，在统计意义上本文所选工具变量是有效的。

结果显示，企业融资约束变量的系数在5%水平上显著为负。这表明在其他条件不变的情况下，企业融资约束对企业正式员工的雇佣有显著负面影响，即企业融资难度每增加1个单位，企业正式员工雇佣增长率将降低3．1%。这一结论与Nickell和Nicolitsas（1999）的研究相一致，他们使用英国的数据进行分析，结果发现企业融资约束对企业雇佣有显著负面影响。工具变量回归中其他控制变量的符号和系数没有发生根本性变化，不再赘述。

（三）融资约束与企业雇佣关系的稳健性检验

（1）使用企业融资约束的其他度量方法。在已有文献中，学者们提出了许多企业融资约束的度量方法，比如使用企业内部筹资（或自筹资金）占企业生产资本的比重（Poncet et al．，2010；Aterido et al．，2011；Degryse et al．，2013），还有研究采用企业是否拥有银行授信（line）来代理企业融资约束（马光荣等，2014）。在调查问卷中有关于企业生产资本来源构成问题，据此本文采用企业内部资金或留存收益占生产资本的比重（infund）代理企业融资约束。此外，本文也采用企业是否拥有银行授信来测度企业融资可得性。结果呈现在表5第1和第2列中，结果显示使用两种不同度量方法的企业融资约束变量系数在5%水平上显著为负，这表明企业融资约束会对企业雇佣产生不利影响。本文的这一结果还意味着，企业的生产（流动）资本可能更加依赖于外部金融机构的信贷支持，一旦企业受到融资约束，其生产资本规模就会受到约束，进而不可避免地影响到企业对劳动力的需求。

（2）区分不同的企业生产率。一般而言，高生产率企业更能在市场竞争中生存，从而也会具有更高的成长性（李洪亚等，2014），那么融资约束也可能对这类企业成长产生更大的不利影响。本文使用人均劳动生产率（企业正式员工人数/企业销售收入）来衡量企业的生产效率，将高于人均劳动生产率平均水平的企业界定为高效率企业，否则界定为低效率企业。然后分别进行回归，表5中第3和第4列分别汇报了高效率企业和低效率企业受融资约束影响的结果。从结果可以看出，在其他条件不变下，融资约束（fc）与两种不同效率企业的正式员工雇佣增长率也都呈现显著负向关系。并且高效率企业组的系数更大，这也意味着融资约束对高效率企业雇佣有更大负面影响。

（3）排除国际金融危机的影响。本文使用的是世界银行2012年对中国企业的调查数据，企业在问卷中填报的是2011年数据。由于2008年世界金融危机对中国经济影响的持续性，我们怀疑企业正式员工雇佣增长率可能也会受到此次金融危机的影响，从而前文所得结果可能并未真正反映企业融资约束的影响。

为此，本文采用世界银行2005年对中国企业进行的调查数据进行检验^[9]。在2005年的调查问卷中，有关于在有担保情况下，企业融资难易程度的调查（该问题设计及选项同2012年调查），我们使用这一指标代理企业融资约束变量（fc 2005）。另外，在调查问卷中还有一个问题是关于2003年央行对货币信贷过快增长进行调控的政策实施效果问题，即“自2003年中央政府宏观经济政策实施以来，企业从银行和其他正规金融机构贷款的难度是更难还是更容易？”，该回答从1—5分别代表无法贷款、相当困难、有些困难、没有变化和更容易。在本文使用的样本中，这5项回答情况企业占比分别为：14．31%、22．15%、27．03%、28．67%和7．84%，这表明大多数企业都受到了不同程度的影响。该变量取值越大，说明2003年宏观经济调控政策对企业融资的负面影响更小，正面影响更大，本文使用这一变量代理企业融资约束（fc 2003）。

表5　融资约束与企业雇佣的关系稳健性检验

注：括号中数值是稳健性修正的t值，*、**和***分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著。

从表5中第5列可以看出，在其他条件不变情况下，本文的核心变量企业融资约束与企业雇佣增长率呈显著负向关系。由于第6列中企业融资难易程度衡量是递减的，那么变量的回归系数显著为正，则表明受2003年宏观经济调控政策影响小的企业雇佣会增加，也即企业融资约束越小，企业越倾向于雇佣更多劳动力。由于2003年央行对货币信贷过快增长进行调控政策的实施可以视为银行信贷紧缩的一个自然实验，那么回归结果（第6列所示）就意味着受银行信贷紧缩冲击更大的企业，其雇佣会受到更大的冲击，因此稳定的外部融资对企业发展和雇佣有重要的支持作用。

（四）金融发展对企业雇佣的影响

宏观层面上，金融发展对一国长期经济的增长具有显著的促进作用已被国内外学者所证实（Rajan and Zingales，1998；中国经济增长与宏观稳定课题组，2007）。在微观层面上，诸多学者采用国别数据或跨国数据进行研究后，发现金融发展可以显著的缓解企业受到的融资约束（Love，2003；Chong et al．，2013；Love and Pería，2014），那么企业能否获得银行信贷资金支持就可能和一个地区的金融发展水平（金融深化、银行业结构）有很大关系。Schäfer和Steiner（2014）对中东欧转型国家金融发展与企业雇佣进行分析后发现，金融发展对企业雇佣有非线性的影响。中国各地区经济发展水平差异很大，各地区企业所面临的金融业态也有很大不同。本文将进一步考察金融发展对企业正式员工雇佣的影响，回归模型如下所示：

ln emp ij＝β0＋β1 fd ij＋δX＋ηcity＋λindustry＋μi（2）

其中，fd表示企业所在城市的金融发展水平，考虑到金融发展影响的滞后性，本文使用2010年企业所在城市银行贷款与2010年该城市GDP的比例代理金融发展，emp和其他控制变量与回归模型（1）相同，μ随机误差项。

为了考察金融发展对不同行业的企业雇佣需求的影响，回归中本文还分别设置了行业与金融发展的交互项、企业规模与金融发展的交互项。表6第1—3列呈现的是金融发展与企业雇佣需求的关系，从回归结果看，金融发展系数至少在10%水平上显著为正，这说明在其他条件不变的情况下，企业所在城市的金融发展水平越高，则企业对正式员工的雇佣需求就越大。其原因可能是当企业所在城市的金融发展水平提高时，从而可以促使金融部门提高资金在各部门的配置效率，这有助于缓解企业受到的外部融资约束。

表6　金融发展与企业雇佣的关系回归结果

注：①—表示由于多重共线被自动删去；②*、**和***分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著；③括号中数值是稳健性修正的t值。

从企业所属行业、企业规模与金融发展的交互项变量看，相对于其他服务业而言，金融发展与制造业行业的企业、零售业的企业雇佣需求有显著正向关系，这可能是因为金融发展会促使资金配置在收益更高的部门（相对于本文中的其他服务业）。从而使得制造业和零售业的雇佣需求增加。相对于小微型企业而言，金融发展对中型和大型企业的雇佣需求有差异，对中型企业的雇佣需求并没有产生显著影响。

处于不同发展阶段的企业，其对劳动力的需求有很大差别，一般而言，处于发展阶段的企业尽管其退出市场的可能性也很大，但是处于生命周期阶段的企业对劳动力的需求也会更大（Lawless，2013；Halti-wanger et al．，2013）。与Schäfer和Steiner（2014）类似，本文将企业分为三个阶段：发展阶段企业（1—5年）、成长阶段企业（6—15年）、成熟阶段企业（16年及以上），然后分别进行回归。结果汇报在表6的第4—6列。回归结果表明，处于不同生命周期，金融发展水平对企业雇佣的需求影响不同，对处于发展阶段和成长阶段的企业而言，金融发展水平的提高能有利于企业的成长，并且对发展阶段的企业而言可能更为重要。但对成熟阶段的企业而言，金融发展并没有对其雇佣产生显著影响。其原因还有待进一步分析。

（五）金融发展与企业雇佣关系的稳健性检验

对回归结果进行进一步的检验，分析回归结果是否随着模型参数设定的变化还保持适当的稳健性是非常必要的。本文采用以下稳健性检验：①根据银监会发布的《中国银行业农村金融机构分布图集》数据中汇报的各地区（市县）各类金融机构的贷款、存款及其具有贷款服务的网点数据，从而为我们进一步考察各地区金融发展水平对企业雇佣的影响提供了便利。其实，企业能否获得银行授信可能与一个地区的金融发展程度有很大关系，如城市银行业竞争程度或银行业结构（马光荣等，2014），本文以五大国有商业银行和股份制银行具有贷款功能的网点份额（ratio）代理企业所在城市的金融发展水平（表7第1列所示）。②在企业受到融资约束时，企业可能会采取雇佣更多的非正式或临时员工来降低企业运营成本，缓解融资约束；相反如果金融发展水平较高，企业能便捷的从金融机构中获得融资，为保持企业的长期发展，那么企业可能不会雇佣更多的非正式员工或临时工。因此本文以企业雇佣的非正式或临时员工数（取自然对数）为因变量，然后分别用企业融资难易程度（fc）代理企业融资约束和2010年企业所在城市银行贷款/2010年城市GDP代理金融发展水平（fd），回归结果呈现在表7第2、3列。

从表7的第1列可以看出，以五大国有商业银行和股份制银行具有贷款功能的网点份额表示的金融发展水平与企业正式员工雇佣增长率呈显著正向关系。这可能说明，企业所在城市贷款业务相对分散或竞争程度提高将有助于缓解企业融资约束，事实上，已有文献在关于银行业市场结构与企业融资约束的关系并未取得一致。“市场势力假说”认为银行业竞争会降低企业金融接触成本，缓解了中小企业融资，相反“信息假说”却认为，由于信息不对称和代理成本的存在，银行业竞争反而会增加企业融资难度（Love and Pería，2014），本文的回归结果支持了“市场势力假说”，这意味着银行机构之间的竞争程度提高会有助于企业获得融资机会。这一结论与Chong等（2013）关于银行竞争与中小企业融资约束的关系所得结论相一致。第2列和第3列融资约束与金融发展变量符号一正一负，并至少在5%水平上显著。这分别表明，企业融资难度越大则企业越可能通过雇佣更多非正式或临时员工来应对企业的经营成本；而企业所在城市的金融发展水平越高，那么金融机构与企业之间的信息不对称程度就会降低，从而使信贷资金的配置效率提高，这都有助于企业获得银行授信。在企业有稳定的外部融资渠道时，为企业的长远发展，企业会减少非正式员工的雇佣。

表7　金融发展与企业雇佣的关系稳健性检验回归结果

注：括号中数值是稳健性修正的t值，*、**和***分别表示在10%、5%和1%的统计水平上显著。

四、结论与政策含义

本文采用世界银行2005、2012年提供的中国企业调查数据以及2011年中国银监会发布的《中国银行业农村金融机构分布图集》数据，分析了融资约束、金融发展与企业雇佣之间的关系。结果发现：第一，在其他条件不变情况下，融资约束对企业雇佣有显著的负面影响，企业融资难度增加1单位，其正式员工雇佣增长率将下降3．1个百分点。以2003年央行对货币信贷过快增长进行调控作为一个自然实验结果也表明，融资难度增加会对企业雇佣产生负面冲击。第二，金融发展水平的提升可以缓解企业融资约束，有助于企业获得银行贷款，进而对企业雇佣需求有促进作用。第三，在行业给定的情况下，金融发展水平的提高更能促进中小企业雇佣增加。以上回归结果在使用多种方式的稳健性检验后也依然成立。这意味着稳定的外部金融支持有助于中国中小企业成长和提供更多的就业岗位。

本文的分析为如何进一步深化金融部门改革，特别是针对中小企业融资需求服务提供了经验证据。一方面，对金融机构而言，在其为企业提供金融服务时，应进一步简化企业贷款手续，降低小微型企业融资难度；另一方面，进行金融服务创新，特别在目前大型金融机构是我国金融业的主体情况下，大型金融机构应在支撑实体经济发展中发挥更大的作用，比如在大型商业银行现有组织框架中建立专门针对小微型企业融资服务部门或机构，开发服务于中小企业的金融产品。最后应继续深化银行业改革，促进中小型金融机构的发展，增强其在市场所占份额。这不仅可以提高大型金融机构的资金配置效率，促进中小金融机构的发展，还能为实体经济提供更多融资机会，从而缓解我国劳动力市场就业压力。

参考文献

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【注释】

[1]根据《中国统计年鉴》计算得出。

[2]世界银行2005年对中国企业进行的调查数据也显示，只有15．7%的中小企业能获得银行的信贷支持。

[3]调查城市包括：北京、广州、深圳、东莞、佛山、唐山、石家庄、郑州、洛阳、合肥、武汉、南京、苏州、无锡、南通、上海、沈阳、大连、济南、烟台、青岛、杭州、宁波、温州和成都。

[4]本轮调查分别对2 700家私营部门企业和148家企业产权100%属于国有的企业进行了调查。

[5]本文所使用的数据中，有6家企业的成立时间小于3年，故删去。

[6]在2012年世界银行中国企业调查数据中，企业规模的界定为：1—19人为小微型企业；20—99人为中型企业；100人及以上为大型企业。

[7]采用这种度量方式的缺点是企业融资约束的自我感觉容易受到企业过去的经历和企业经营绩效的影响，本文在稳健性检验中区分了企业的生产绩效。

[8]本文采用“2011年企业非正式员工数的对数”为因变量，企业融资约束为自变量，其他控制变量不变的情况下进行OLS回归，结果显示，融资约束与企业非正式员工雇佣有显著正向关系。回归结果呈现在表7第3列。

[9]需要说明的是，世界银行不同年份对中国企业所进行的调查中，设计的问题有所差别，比如在2005年调查中没有关于企业主营产品的市场竞争者数量。因此本文在使用2005年数据进行回归分析时，没有包括企业所处市场结构变量。虽然回归没有包含这一变量，但是本文使用2012年数据进行回归时，发现剔除市场结构变量后，融资约束变量符号和显著性保持不变。那么稳健性检验中不包含市场结构变量可能不会对本文的回归结果产生根本性影响。其他控制变量的设置与使用2012年调查数据相同。