巴曙松：如何看待金融結構、勞動力市場特徵與就業間的關係？
✎小編語：中國勞動力市場轉型時期，金融結構也在迅速調整，故研究中國金融結構和勞動力市場特徵對就業水準的影響具有重要現實意義，本文採用中國省級面板資料考察金融市場和勞動力市場的相互作用如何影響就業水準，
本文使用1999-2012年的省級面板資料考察了金融結構、勞動力市場特徵以及兩者的交叉作用對就業的影響。研究結果表明：（1）市場主導型融資比例的提髙有促進就業的作用，銀行集中度的提髙對就業水準造成負面效應。
一.引言
勞動力市場和產品市場不是決定就業水準的唯一因素。金融發展領域的大量實證文獻表明，金融市場對就業有著顯著的影響。金融深化提高了金融資產收益率，降低了實際利率，因此推動與之相關的產業發展，從而增加就業。金融發展對就業水準有直接和間接雙重效應：直接效應在於金融產業在發展過程中會根據市場導向作出合理的戰略調整，
最新的研究發現，勞動力市場和金融市場的相互作用對就業產生了重要的影響。
當前，正是中國勞動力市場轉型時期，而中國金融結構也在迅速調整，故研究中國金融結構和勞動力市場特徵對就業水準的影響具有重要現實意義。為此，本文借鑒Donatella、Christophe&Anne-gae（2012）的研究，採用中國1999—2012年的省級面板資料考察金融市場和勞動力市場的相互作用如何影響就業水準。研究的目的在於：第一，考察金融結構、勞動力市場特徵對就業水準的影響；第二，考察金融結構和勞動力市場特徵的交叉作用對就業水準的影響。
二.計量模型、變數選取與研究方法
（一）計量模型
為考察中國金融結構和勞動力市場的相互影響對就業的作用，本文借鑒Donatella、Christophe&Anne-gaë（2012）的研究設立如下計量模型：
其中，Ei,t是就業率，αi是省際固定效應，vt是時間固定效應，εi,t為殘差項。labori,t為勞動力市場特徵指標，fini,t為金融結構指標，lnlabori,t•fini,t為勞動力市場特徵指標與金融結構指標的交叉項，用以考察金融結構與勞動力市場特徵的交叉作用對就業的影響，CVi,t為其他的控制變數。我們使用的是中國29個地區1999-2012年的資料。資料的來源如下：各省金融機構的貸款餘額，各省四大國有商業銀行的貸款餘額，各省上市公司的IPO、SPO、配股增發和公司債券募集資金等來自相關年度的Winds資料庫和《中國金融年鑒》，其他的資料均來源於歷年《中國統計年鑒》和各省市的經濟統計公報。
（二）變數選取
1.就業水準指標
本文所採用的就業水準指標為各地區就業人數與其總人口的比重，資料來源為歷年《中國統計年鑒》。
2.金融結構指標
已有文獻普遍認為，“金融結構”一詞指的是金融市場與金融仲介在金融體系中的相對重要性，在這類文獻中，金融結構被分為市場主導型和銀行主導型，這一定義被林毅夫（2009）、賈玉革和李健（2005）等學者稱為“狹義”的金融結構。“廣義”的金融結構則包括金融工具的結構、金融機構的結構和居民金融資產結構等。
本文重點考察“狹義”的金融結構。因此，本文將從兩個方面來反映金融結構：市場主導型融資結構和銀行主導型融資結構。直接融資比例（M-finance）變數反映了市場主導型融資結構，銀行集中度（B-finance）變數反映了銀行主導型融資結構。
關於市場主導型結構指標，按照中國人民銀行的劃分標準，債券和股票為直接融資，楊俊和王佳（2009）認為在中國地區金融資料缺失嚴重的情況下，非金融機構的融資結構是一個相對較好的表達市場主導型程度的指標，並在其實證研究中用債券和股票的規模/總融資規模對市場主導型結構指標進行度量。本文借鑒其做法，用債券和股票的規模/總融資規模來度量市場主導型指標，資料來源於中國人民銀行公佈的2004—2012年《中國區域金融運行報告》。
關於銀行主導型結構指標，林毅夫和孫希芳（2008）將四大國有商業銀行之外的所有金融機構統稱為中小金融機構。本研究借鑒其做法，用各地區四大國有商業銀行年末本外幣貸款餘額占該地區全部金融機構總貸款餘額的比例來衡量銀行業集中度程度。該比例越高，說明該地區金融結構越偏向於銀行主導型。
3.勞動力市場特徵指標
當前，正是中國勞動力市場轉型時期，中國勞動力市場最顯著的特徵就是其具有二元經濟和新古典的雙重特徵。中國勞動力市場正從二元經濟的模式轉向新古典經濟的模式，勞動力市場的表現既有二元經濟的特徵又有新古典經濟的特點。在路易斯的二元經濟結構下，由於存在勞動力區域轉移和部門轉移的制度障礙，勞動力供求關係無法通過工資水準的調節得以出清，所以長期存在二元經濟結構。在新古典模式下，勞動力市場可以通過勞動力流動和工資調節達到市場出清的狀態。因此，本文用勞動流動指標來衡量中國勞動力市場從二元經濟模式向新古典經濟模式轉型的程度：勞動流動程度越高，向新古典經濟轉型的程度也越高。
目前，研究勞動力流動的文獻中，衡量勞動自由流動程度的指標有以下幾種：Parai&Beladi（1997）構造了一個勞動力流動彈性指標（W1/W2)=(L1/L2)^1/ε。W1為農村部門的工資，W2為城鎮部門的工資，L1為農村部門的勞動力，L2為城鎮部門的勞動力。ε為兩部門間勞動流動彈性，0
蔡昉（2001）利用農業與工業勞動生產率的比值來衡量勞動的流動程度和兩部門的勞動配置效率。比值在0到1之間，如果勞動要素完全流動，那麼各部門勞動要素的邊際產出相等，則比值為1。反之，如果政策和部門間的障礙使得勞動力的流動受到限制，則比值小於1，比值越低，說明勞動自由流動的程度就越低。
與蔡昉（2001）類似，王澤填與姚洋（2009）用農業部門和工業部門單位勞動力增加值的比率來衡量勞動力的流動程度。其假設部門的單位勞動力增加值與工業部門的工資呈正比，而工資是吸引勞動力流動的唯一因素。因此，如果勞動自由流動程度越高，則農業部門和工業部門單位勞動力增加值之比越接近於1；反之，如果勞動自由流動程度越低，則農業部門和工業部門單位勞動力增加值之比越接近於0。
王澤填、姚洋（2009）和蔡昉（2001）對衡量勞動自由流動程度指標的構造思路基本相同，具有較強的理論依據和可實現性，能較好地衡量中國勞動自由流動程度。唐時達和劉瑤（2012）的實證分析表明，與蔡昉（2001）相比，王澤填與姚洋（2009）構造的指標能更好地表達勞動自由流動程度。因此，本文將採用王澤填與姚洋（2009）的構造方法來度量中國勞動自由流動程度，檢驗勞動自由流動程度對就業水準的作用。
4.控制變數
以往研究表明，人均受教育年限和城鎮化進程等因素均對就業水準有著確實的影響，因此，本研究使用的控制變數包括了人均受教育程度（edu）和城鎮化水準（urb）。溫懷德（2010）的研究認為，人力資本（高等教育）係數不利於就業的提高，人力資本積累可能僅僅改善了個人就業狀況，而對就業整體不利。近年來中國高等教育發展十分迅猛，勞動力市場受到巨大衝擊，在巨大的人口及就業壓力下，不僅受到良好教育的工人就業逐漸困難，而且擠出了教育水準不高或者非熟練工人的就業。眾多的理論和經驗研究都認為城鎮人口比例增加會降低農業就業人口，有利於第二、第三產業就業人口的增加。本文用eduit表示i地區t年的人均受教育程度，urbit表示i地區t年城鎮化進程。關於人均受教育年限（eduit），1987年至2001年資料引用了陳釗、陸銘和金煜淵（2004）的資料，2002年至2012年資料為作者根據同樣的方法獨立測算。其中小學畢業教育年限設為6年，初中畢業教育年限設為9年，高中畢業教育年限設為12年，大學畢業設為16年。獨立測算所需相關資料均來源於2003—2012年《中國人口統計年鑒》。關於城鎮化率（urbit），本研究用各地區城鎮人口數與其總人口數的比重來表示。
我們以（1）式為基礎，從模型（1）至（5）依次進行如下回歸：模型（1）檢驗了勞動流動（labor）和市場主導型融資（MF）對就業水準的影響；模型（2）在模型（1）基礎上加入了勞動力市場特徵變數與市場主導型變數的交叉項（labor*MF），以檢驗兩者的相互作用對就業水準的影響。模型（3）檢驗了勞動力市場特徵變數和銀行主導型融資變數對就業水準的影響；模型（4）在模型（3）基礎上加入了勞動力市場特徵變數與銀行主導型變數的交叉項（labor*BF），以檢驗兩者的相互作用對就業水準的影響。模型（5）將所有變數都納入進來，查看計量模型的穩健性。
三.實證結果與分析
（一）平穩性檢驗
為防止出現“偽回歸”問題，進行面板資料回歸前，我們需要對資料進行平穩性檢驗。若資料平穩，則可用上述解釋變數對就業指標進行回歸；反之，則繼續對其進行協整檢驗。根據資料特點，本文主要採用五種常用的面板資料單位根檢驗方法：LLC檢驗，Breitung檢驗，IPS檢驗，ADF-Fisher核對總和PP-Fisher檢驗，根據AIC準則選取的最大滯後期為7，檢驗結果如表2。
面板單位根檢驗結果表明，5種檢驗方式的絕大數情形均證明袁所有變數均為不平穩單位根過程，而其相應的一階差分後的序列則表現為平穩過程。接下來估計面板回歸方程，在估計回歸方程之前，利用Stata11.2統計軟體的vif和hettest命令變數之間的多重共線性和異方差性進行檢驗。檢驗結果表明，模型不存在異方差問題，也沒有多重共線性問題（所有引數的vif都小於10）。
（二）面板協整檢驗
接下來本研究對變數之間進行協整檢驗。關於協整檢驗的方法主要有：
（1）Kao（1999）、Kaoand Chiang（2000）利用推廣的DF和ADF檢驗提出了檢驗面板協整的方法，這種方法零假設是沒有協整關係，並且利用靜態面板回歸的殘差來構建統計量。（2）Pedroni（1999）在零假設是在動態多元面板回歸中沒有協整關係的條件下給出了七種基於殘差的面板協整檢驗方法。和Kao的方法不同的是，Pedroni的檢驗方法允許異質面板的存在。（3）Larssonetal（2001）發展了基於Johansen（1995）向量自回歸的似然檢驗的面板協整檢驗方法袁這種檢驗的方法是檢驗變數存在共同的協整的秩遙我們對lnE、lnLabour、lnMF、lnBF、lnlabour*MF、lnlabour*BF、lnedu、lnurb進行Kao ADF檢驗，結果如表3所示。
根據表3的面板協整檢驗結果，Kao ADF統計量在1%的檢驗水準上拒絕原假設，表明各變數之間存在顯著的協整關係，因此可以在此基礎上直接對原方程進行回歸。
（三）回歸結果和分析
我們進行了面板回歸，表4給出了樣本的估計結果。
1.關於金融結構對就業水準的影響：從（1）和（3）可以看到，直接融資指標（MF）對就業水準的影響顯著為正，間接融資（BF）對就業水準的影響為負值，但在5%的水準上不顯著。實證結果印證了Rendon（2001）的研究，如果金融發展使得企業可以通過發行證券（直接融資）來減少其勞動調整成本（即金融自由化對勞動力市場靈活性的替代），金融發展會促進就業。直接融資使得中小企業能直接從金融市場融資，從而可以優化資金配置，增強企業活力，而中小企業是解決就業的主力軍，因此能夠有利於就業水準的提高。銀行集中程度的提高使得信貸不可避免傾向於大型機構，大型機構的就業吸納能力通常來說不如中小企業，因此銀行集中度越高，越不利於提高就業水準。
2.關於勞動力市場特徵對就業水準的影響：勞動流動程度（labour）對就業水準的影響顯著為正，這表明降低勞動流動障礙有利於就業水準的提高，這與Wacziarg&Wallack（2004）和Kambourov（2009）的研究結果一致，Wacziarg&Wallack（2004）認為勞動自由流動程度的提高會對就業水準產生有利影響，勞動力市場臨時解雇成本的降低和限制政策的減少也有利於提高就業水準。Kam-bourov（2009）構建了一個開放、勞動流動和就業結構轉變的理論模型，並進行了數值模擬，其結果也表明勞動自由流動程度的提高有利於就業結構的調整，從而提高就業水準。
3.關於金融結構與勞動力市場特徵的相互作用對就業水準的影響：從（2）和（4）可以看到，直接融資指標與勞動流動指標交叉項（labour*MF）的係數顯著為正，間接融資指標與勞動流動指標交叉項（labour*BF）的係數顯著為負。即勞動自由流動程度越高、直接融資程度越高，則對提高就業水準有促進作用；而勞動自由流動程度越高、間接融資程度越高，對就業水準的提高反而有負面影響。實證結果印證了donatella、christophe和anne-gaë（2012）的研究，其原因可能在於：一方面，勞動力的自由流動程度提高，直接融資比例的提高會有利於新興小企業的誕生，從而創造更多的就業機會，勞動自由流動才能與更多的就業機會相匹配，從而提高就業水準。另一方面，直接融資的提高有利於勞動者在找工作的過程中獲得必要的金融支持，從而促進就業水準的提高。
4.關於其他控制變數對就業水準的影響：從（1）－（4）可以看出，一是人均受教育水準（edu）對就業水準的影響顯著為負，雖然（5）中人均受教育水準對就業水準的影響為正但不顯著。這與我們的直觀印象有一定出入，出現這一結果可能有以下幾方面原因：一方面，中國教育結構與經濟結構不匹配，主要表現為高中、職專等中等教育規模和大學教育規模的比例失衡；另一方面，人力資本積累可能僅僅是改善了個人就業狀況，其勞動效率的提高反而導致了其他人的失業。二是城鎮化率（edu）對就業水準的影響顯著為正，中國城鎮化進程中農村勞動人口不斷湧入城市以及農村自身的城鎮化，使得農業勞動人口不斷地向第二第三產業轉移，而且這樣的就業人口的產業間調整一直在進行，使勞動要素達到最優配置，提高了就業水準。
5.關於模型的穩健性：從（5）的結果可以看出，在納入全部變數之後，雖然有些變數顯著性不夠，但是在方向上依然與模型（1）－（4）保持一致，因此樣本期內，估計結果具有較強的穩定性。
四.結論
本文探討了金融結構與勞動力市場特徵的相互作用對就業水準的影響，主要結論歸納如下：
1.金融結構中，市場導向型融資的提高有利於促進就業。市場導向型融資使得中小企業能直接從金融市場融資，從而可以優化資金配置，增強企業活力，而中小企業是解決就業的主力軍，因此能夠有利於就業水準的提高。反之，銀行集中度的提高則有可能對就業造成負面衝擊，中國銀行業結構以國有大型銀行為主，銀行集中程度的提高使得信貸不可避免傾向於大型國有企業，從而對就業水準有負面影響。
2.勞動流動自由程度與就業水準呈正比。這表明降低勞動流動障礙有利於就業水準的提高。因此，我們不僅要重視勞動力在城鄉之間的流動，而且要重視創造條件讓勞動要素在不同產業、不同層次之間的流動。
3.金融結構與勞動力市場特徵的交叉作用能夠影響就業水準。當勞動自由流動程度趨低的時候，間接融資比例的提高有利於促進就業；當勞動自由流動程度趨高的時候，直接融資比例的提高有利於促進就業。從我國勞動力市場特徵看，勞動力市場正在從二元經濟所導致的城鄉分割狀態逐漸向新古典經濟的自由流動狀態轉變，勞動自由流動程度大幅提高；從我國人口結構看，隨著人口結構從勞動力無限供給到跨越“路易斯拐點”、從“人口紅利”走向“人口負債”，不僅會在中長期內影響一國的資產負債的穩健度，而且也會在短期內影響這個國家的負債融資能力、資產配置能力以及使用杠杆率的能力。在相當長的時期內，中國間接融資占主導的金融體系決定了銀行信貸成為M2擴張的管道。然而，在勞動自由流動程度逐漸提高之後，銀行信貸所帶動的杠杆擴張功能將受到限制。因此，無論從勞動力市場的角度還是從金融市場的角度出發，我們都應該大力發展多層次的資本市場，擴大直接融資的規模和比重。
考察金融結構和勞動力市場特徵的交叉作用對就業水準的影響。二.計量模型、變數選取與研究方法
（一）計量模型
為考察中國金融結構和勞動力市場的相互影響對就業的作用，本文借鑒Donatella、Christophe&Anne-gaë（2012）的研究設立如下計量模型：
其中，Ei,t是就業率，αi是省際固定效應，vt是時間固定效應，εi,t為殘差項。labori,t為勞動力市場特徵指標，fini,t為金融結構指標，lnlabori,t•fini,t為勞動力市場特徵指標與金融結構指標的交叉項，用以考察金融結構與勞動力市場特徵的交叉作用對就業的影響，CVi,t為其他的控制變數。我們使用的是中國29個地區1999-2012年的資料。資料的來源如下：各省金融機構的貸款餘額，各省四大國有商業銀行的貸款餘額，各省上市公司的IPO、SPO、配股增發和公司債券募集資金等來自相關年度的Winds資料庫和《中國金融年鑒》，其他的資料均來源於歷年《中國統計年鑒》和各省市的經濟統計公報。
（二）變數選取
1.就業水準指標
本文所採用的就業水準指標為各地區就業人數與其總人口的比重，資料來源為歷年《中國統計年鑒》。
2.金融結構指標
已有文獻普遍認為，“金融結構”一詞指的是金融市場與金融仲介在金融體系中的相對重要性，在這類文獻中，金融結構被分為市場主導型和銀行主導型，這一定義被林毅夫（2009）、賈玉革和李健（2005）等學者稱為“狹義”的金融結構。“廣義”的金融結構則包括金融工具的結構、金融機構的結構和居民金融資產結構等。
本文重點考察“狹義”的金融結構。因此，本文將從兩個方面來反映金融結構：市場主導型融資結構和銀行主導型融資結構。直接融資比例（M-finance）變數反映了市場主導型融資結構，銀行集中度（B-finance）變數反映了銀行主導型融資結構。
關於市場主導型結構指標，按照中國人民銀行的劃分標準，債券和股票為直接融資，楊俊和王佳（2009）認為在中國地區金融資料缺失嚴重的情況下，非金融機構的融資結構是一個相對較好的表達市場主導型程度的指標，並在其實證研究中用債券和股票的規模/總融資規模對市場主導型結構指標進行度量。本文借鑒其做法，用債券和股票的規模/總融資規模來度量市場主導型指標，資料來源於中國人民銀行公佈的2004—2012年《中國區域金融運行報告》。
關於銀行主導型結構指標，林毅夫和孫希芳（2008）將四大國有商業銀行之外的所有金融機構統稱為中小金融機構。本研究借鑒其做法，用各地區四大國有商業銀行年末本外幣貸款餘額占該地區全部金融機構總貸款餘額的比例來衡量銀行業集中度程度。該比例越高，說明該地區金融結構越偏向於銀行主導型。
3.勞動力市場特徵指標
當前，正是中國勞動力市場轉型時期，中國勞動力市場最顯著的特徵就是其具有二元經濟和新古典的雙重特徵。中國勞動力市場正從二元經濟的模式轉向新古典經濟的模式，勞動力市場的表現既有二元經濟的特徵又有新古典經濟的特點。在路易斯的二元經濟結構下，由於存在勞動力區域轉移和部門轉移的制度障礙，勞動力供求關係無法通過工資水準的調節得以出清，所以長期存在二元經濟結構。在新古典模式下，勞動力市場可以通過勞動力流動和工資調節達到市場出清的狀態。因此，本文用勞動流動指標來衡量中國勞動力市場從二元經濟模式向新古典經濟模式轉型的程度：勞動流動程度越高，向新古典經濟轉型的程度也越高。
目前，研究勞動力流動的文獻中，衡量勞動自由流動程度的指標有以下幾種：Parai&Beladi（1997）構造了一個勞動力流動彈性指標（W1/W2)=(L1/L2)^1/ε。W1為農村部門的工資，W2為城鎮部門的工資，L1為農村部門的勞動力，L2為城鎮部門的勞動力。ε為兩部門間勞動流動彈性，0
蔡昉（2001）利用農業與工業勞動生產率的比值來衡量勞動的流動程度和兩部門的勞動配置效率。比值在0到1之間，如果勞動要素完全流動，那麼各部門勞動要素的邊際產出相等，則比值為1。反之，如果政策和部門間的障礙使得勞動力的流動受到限制，則比值小於1，比值越低，說明勞動自由流動的程度就越低。
與蔡昉（2001）類似，王澤填與姚洋（2009）用農業部門和工業部門單位勞動力增加值的比率來衡量勞動力的流動程度。其假設部門的單位勞動力增加值與工業部門的工資呈正比，而工資是吸引勞動力流動的唯一因素。因此，如果勞動自由流動程度越高，則農業部門和工業部門單位勞動力增加值之比越接近於1；反之，如果勞動自由流動程度越低，則農業部門和工業部門單位勞動力增加值之比越接近於0。
王澤填、姚洋（2009）和蔡昉（2001）對衡量勞動自由流動程度指標的構造思路基本相同，具有較強的理論依據和可實現性，能較好地衡量中國勞動自由流動程度。唐時達和劉瑤（2012）的實證分析表明，與蔡昉（2001）相比，王澤填與姚洋（2009）構造的指標能更好地表達勞動自由流動程度。因此，本文將採用王澤填與姚洋（2009）的構造方法來度量中國勞動自由流動程度，檢驗勞動自由流動程度對就業水準的作用。
4.控制變數
以往研究表明，人均受教育年限和城鎮化進程等因素均對就業水準有著確實的影響，因此，本研究使用的控制變數包括了人均受教育程度（edu）和城鎮化水準（urb）。溫懷德（2010）的研究認為，人力資本（高等教育）係數不利於就業的提高，人力資本積累可能僅僅改善了個人就業狀況，而對就業整體不利。近年來中國高等教育發展十分迅猛，勞動力市場受到巨大衝擊，在巨大的人口及就業壓力下，不僅受到良好教育的工人就業逐漸困難，而且擠出了教育水準不高或者非熟練工人的就業。眾多的理論和經驗研究都認為城鎮人口比例增加會降低農業就業人口，有利於第二、第三產業就業人口的增加。本文用eduit表示i地區t年的人均受教育程度，urbit表示i地區t年城鎮化進程。關於人均受教育年限（eduit），1987年至2001年資料引用了陳釗、陸銘和金煜淵（2004）的資料，2002年至2012年資料為作者根據同樣的方法獨立測算。其中小學畢業教育年限設為6年，初中畢業教育年限設為9年，高中畢業教育年限設為12年，大學畢業設為16年。獨立測算所需相關資料均來源於2003—2012年《中國人口統計年鑒》。關於城鎮化率（urbit），本研究用各地區城鎮人口數與其總人口數的比重來表示。
我們以（1）式為基礎，從模型（1）至（5）依次進行如下回歸：模型（1）檢驗了勞動流動（labor）和市場主導型融資（MF）對就業水準的影響；模型（2）在模型（1）基礎上加入了勞動力市場特徵變數與市場主導型變數的交叉項（labor*MF），以檢驗兩者的相互作用對就業水準的影響。模型（3）檢驗了勞動力市場特徵變數和銀行主導型融資變數對就業水準的影響；模型（4）在模型（3）基礎上加入了勞動力市場特徵變數與銀行主導型變數的交叉項（labor*BF），以檢驗兩者的相互作用對就業水準的影響。模型（5）將所有變數都納入進來，查看計量模型的穩健性。
三.實證結果與分析
（一）平穩性檢驗
為防止出現“偽回歸”問題，進行面板資料回歸前，我們需要對資料進行平穩性檢驗。若資料平穩，則可用上述解釋變數對就業指標進行回歸；反之，則繼續對其進行協整檢驗。根據資料特點，本文主要採用五種常用的面板資料單位根檢驗方法：LLC檢驗，Breitung檢驗，IPS檢驗，ADF-Fisher核對總和PP-Fisher檢驗，根據AIC準則選取的最大滯後期為7，檢驗結果如表2。
面板單位根檢驗結果表明，5種檢驗方式的絕大數情形均證明袁所有變數均為不平穩單位根過程，而其相應的一階差分後的序列則表現為平穩過程。接下來估計面板回歸方程，在估計回歸方程之前，利用Stata11.2統計軟體的vif和hettest命令變數之間的多重共線性和異方差性進行檢驗。檢驗結果表明，模型不存在異方差問題，也沒有多重共線性問題（所有引數的vif都小於10）。
（二）面板協整檢驗
接下來本研究對變數之間進行協整檢驗。關於協整檢驗的方法主要有：
（1）Kao（1999）、Kaoand Chiang（2000）利用推廣的DF和ADF檢驗提出了檢驗面板協整的方法，這種方法零假設是沒有協整關係，並且利用靜態面板回歸的殘差來構建統計量。（2）Pedroni（1999）在零假設是在動態多元面板回歸中沒有協整關係的條件下給出了七種基於殘差的面板協整檢驗方法。和Kao的方法不同的是，Pedroni的檢驗方法允許異質面板的存在。（3）Larssonetal（2001）發展了基於Johansen（1995）向量自回歸的似然檢驗的面板協整檢驗方法袁這種檢驗的方法是檢驗變數存在共同的協整的秩遙我們對lnE、lnLabour、lnMF、lnBF、lnlabour*MF、lnlabour*BF、lnedu、lnurb進行Kao ADF檢驗，結果如表3所示。
根據表3的面板協整檢驗結果，Kao ADF統計量在1%的檢驗水準上拒絕原假設，表明各變數之間存在顯著的協整關係，因此可以在此基礎上直接對原方程進行回歸。
（三）回歸結果和分析
我們進行了面板回歸，表4給出了樣本的估計結果。
1.關於金融結構對就業水準的影響：從（1）和（3）可以看到，直接融資指標（MF）對就業水準的影響顯著為正，間接融資（BF）對就業水準的影響為負值，但在5%的水準上不顯著。實證結果印證了Rendon（2001）的研究，如果金融發展使得企業可以通過發行證券（直接融資）來減少其勞動調整成本（即金融自由化對勞動力市場靈活性的替代），金融發展會促進就業。直接融資使得中小企業能直接從金融市場融資，從而可以優化資金配置，增強企業活力，而中小企業是解決就業的主力軍，因此能夠有利於就業水準的提高。銀行集中程度的提高使得信貸不可避免傾向於大型機構，大型機構的就業吸納能力通常來說不如中小企業，因此銀行集中度越高，越不利於提高就業水準。
2.關於勞動力市場特徵對就業水準的影響：勞動流動程度（labour）對就業水準的影響顯著為正，這表明降低勞動流動障礙有利於就業水準的提高，這與Wacziarg&Wallack（2004）和Kambourov（2009）的研究結果一致，Wacziarg&Wallack（2004）認為勞動自由流動程度的提高會對就業水準產生有利影響，勞動力市場臨時解雇成本的降低和限制政策的減少也有利於提高就業水準。Kam-bourov（2009）構建了一個開放、勞動流動和就業結構轉變的理論模型，並進行了數值模擬，其結果也表明勞動自由流動程度的提高有利於就業結構的調整，從而提高就業水準。
3.關於金融結構與勞動力市場特徵的相互作用對就業水準的影響：從（2）和（4）可以看到，直接融資指標與勞動流動指標交叉項（labour*MF）的係數顯著為正，間接融資指標與勞動流動指標交叉項（labour*BF）的係數顯著為負。即勞動自由流動程度越高、直接融資程度越高，則對提高就業水準有促進作用；而勞動自由流動程度越高、間接融資程度越高，對就業水準的提高反而有負面影響。實證結果印證了donatella、christophe和anne-gaë（2012）的研究，其原因可能在於：一方面，勞動力的自由流動程度提高，直接融資比例的提高會有利於新興小企業的誕生，從而創造更多的就業機會，勞動自由流動才能與更多的就業機會相匹配，從而提高就業水準。另一方面，直接融資的提高有利於勞動者在找工作的過程中獲得必要的金融支持，從而促進就業水準的提高。
4.關於其他控制變數對就業水準的影響：從（1）－（4）可以看出，一是人均受教育水準（edu）對就業水準的影響顯著為負，雖然（5）中人均受教育水準對就業水準的影響為正但不顯著。這與我們的直觀印象有一定出入，出現這一結果可能有以下幾方面原因：一方面，中國教育結構與經濟結構不匹配，主要表現為高中、職專等中等教育規模和大學教育規模的比例失衡；另一方面，人力資本積累可能僅僅是改善了個人就業狀況，其勞動效率的提高反而導致了其他人的失業。二是城鎮化率（edu）對就業水準的影響顯著為正，中國城鎮化進程中農村勞動人口不斷湧入城市以及農村自身的城鎮化，使得農業勞動人口不斷地向第二第三產業轉移，而且這樣的就業人口的產業間調整一直在進行，使勞動要素達到最優配置，提高了就業水準。
5.關於模型的穩健性：從（5）的結果可以看出，在納入全部變數之後，雖然有些變數顯著性不夠，但是在方向上依然與模型（1）－（4）保持一致，因此樣本期內，估計結果具有較強的穩定性。
四.結論
本文探討了金融結構與勞動力市場特徵的相互作用對就業水準的影響，主要結論歸納如下：
1.金融結構中，市場導向型融資的提高有利於促進就業。市場導向型融資使得中小企業能直接從金融市場融資，從而可以優化資金配置，增強企業活力，而中小企業是解決就業的主力軍，因此能夠有利於就業水準的提高。反之，銀行集中度的提高則有可能對就業造成負面衝擊，中國銀行業結構以國有大型銀行為主，銀行集中程度的提高使得信貸不可避免傾向於大型國有企業，從而對就業水準有負面影響。
2.勞動流動自由程度與就業水準呈正比。這表明降低勞動流動障礙有利於就業水準的提高。因此，我們不僅要重視勞動力在城鄉之間的流動，而且要重視創造條件讓勞動要素在不同產業、不同層次之間的流動。
3.金融結構與勞動力市場特徵的交叉作用能夠影響就業水準。當勞動自由流動程度趨低的時候，間接融資比例的提高有利於促進就業；當勞動自由流動程度趨高的時候，直接融資比例的提高有利於促進就業。從我國勞動力市場特徵看，勞動力市場正在從二元經濟所導致的城鄉分割狀態逐漸向新古典經濟的自由流動狀態轉變，勞動自由流動程度大幅提高；從我國人口結構看，隨著人口結構從勞動力無限供給到跨越“路易斯拐點”、從“人口紅利”走向“人口負債”，不僅會在中長期內影響一國的資產負債的穩健度，而且也會在短期內影響這個國家的負債融資能力、資產配置能力以及使用杠杆率的能力。在相當長的時期內，中國間接融資占主導的金融體系決定了銀行信貸成為M2擴張的管道。然而，在勞動自由流動程度逐漸提高之後，銀行信貸所帶動的杠杆擴張功能將受到限制。因此，無論從勞動力市場的角度還是從金融市場的角度出發，我們都應該大力發展多層次的資本市場，擴大直接融資的規模和比重。