基于真实金融辐射力视角的劳动力问题分析

李凯风 张卓

内容摘要：本文运用三阶段DEA模型剔除外部环境因素影响，度量真实金融效率；结合威尔逊模型对我国内地27个区域金融中心的真实金融辐射力进行实证研究。并以此为指标构建灰色关联模型衡量各地区经济金融发展对劳动力规模的耦合度，加入对劳动力公平性的考虑，综合分析我国未来可能面临劳动力问题的解决方式。

关键词：三阶段DEA-威尔逊模型 真实金融辐射力 劳动力

引言

我国正面临着多重人口问题，人口红利正逐渐消失，取而代之的是未来20年内将愈发严重的人口老龄化、男女比例严重失调、劳动力短缺等问题。专家认为政府和市场对人口生育、增长和流动的双调节形成了计划生育的人口坑。根据大数据人口分析，至2030年我国劳动年龄人口将减少1亿人，这表示劳动力资源将成为紧俏商品，将会对各区域尤其是地区金融中心产生莫大影响。为了缓解人口问题，十八届五中全会提出全面实施二孩政策，可学者普遍认为居民生育意愿并不会因为二孩政策得到明显提高，显然人口的问题不是某个政策的提出就可以有效解决。

解决未来劳动力短缺问题要从经济根源入手，大体分为两类：降低经济发展对劳动力数量的需求和提高生育率转化为未来劳动力的供给。大城市是劳动力需求的主力军，劳动力迁移聚集的本质是劳动力由于地区经济中心综合经济集聚效应用脚投票的结果，当劳动力短缺时中心城市会毫不留情的抽干周围地区的血液，金融作为经济中最为活跃的一部分，其集聚辐射效应与劳动力的流动和供需有着紧密地联系。所以本文从中心城市的金融集聚辐射效应和劳动力与经济耦合度的视角探索我国即将面临的劳动力问题的解决方法。

理论基础与研究方法

国内外学者关于金融集聚辐射的理论分析，kindleberger和Pak分别从跨地区支付效率和劳动与资本的配置效率阐述了规模经济对金融聚集的重要性；Tufano认为金融效率的提升是生产要素集聚的主要原因；另外近期比较流行的空间经济学和新经济地理学结合通过分析各“向心力”和“离心力”的因素揭示金融中心的变化本质。无论从哪种理论出发，金融聚集都可以归结为包括金融工具、金融机构、金融科技人员等在内的金融资源在一定空间内的聚集，金融中心是金融聚集的结果。金融辐射是金融资源内在的一种属性，指流通时对周边经济带来的正面影响，通过涓流效应改善周边居民福利。因此金融作为整个经济的“调节器”与“加速器”，其集聚辐射力不仅可以作为金融中心建设的参考，还可以作为衡量劳动力供需是否均衡的重要指标。

大多数学者从劳动力与经济、金融的相关度出发，结合地区差异和时间跨度展开研究，指标体系也趋于多元化和复合化。然而大多数地区金融与经济是高度相关的，劳动力与经济关联的实证与理论研究已有一个系统的论证，因而在没有厘清金融与经济的相关度之前，计量劳动力与金融的耦合度是没有意义的。本文从金融辐射力的角度提出一个新的概念，和传统威尔逊模型结合因子分析得出的金融辐射力不同，认为以剔除经济基础、财政支持等外部因素的金融效率与金融累积量的乘积可以反映地区的真实金融实力，结合威尔逊模型可以得出真实金融辐射力，真实金融辐射力不存在GDP、财政支出、基础建设方面的影响，可以更加真实的反映地区实际金融聚集的能力和地区金融发展的潜力。在真实金融辐射力的基础上本文探究与劳动力关联程度，对比不同地区的辐射力差异综合分析未来劳动力是否会成为影响我国金融经济发展的瓶颈，并分析二孩政策的实际作用。

混合模型的构建

（一）效率测量

为了从宏观的层次尽可能的撇清经济与金融的联系，本文从金融效率开始入手，金融效率表示金融中心汲取周边地区的金融资源并且转化为金融产出的效率，表现了区域金融资源聚集和有效配置的能力。一个稳定的金融资源传导体系中金融中心的聚集能力和辐射力大体是相等的，因此金融效率也能够体现金融辐射力。利用Fried提出的三阶段DEA模型可以分离变量的特点提取真实金融效率。以2013年我国内地的上海、北京、沈阳、长春、天津、哈尔滨等27个区域为样本，数据来源于该地区统计年鉴和所在省的统计年鉴。以金融业从业人员为劳动投入，剔除存款的年末保费收入和金融机构年末存款余额为资本投入。保险机构的效率分析分为保费收集和运用两个阶段，为了统一保险机构和银行的效率度量，将保费投入和存款投入的和作為资本投入，保费和存款有一定的交叉，保险公司将保费投入到存款中的目的是提高资产流动性，方便未来对保险进行偿付。因而将保费收入减去年末偿付支出来消除两者的重合。以该地区金融业年度GDP值作为产出，求出各地区金融效率。

（二）SFA模型剔除影响

SFA模型可以剔除第一阶段各地区金融效率的随机误差和外部环境影响。本文的外部因素指与金融相关度高且关系复杂的绝大部分要素，包括经济规模（实际GDP）、邮电业务总量、实际利用外资和政府对金融服务业的财政支持。将第一阶段测出的投入冗余变量作为因变量，外部因素作为自变量，构建模型：

sni=f（xk，βn）+vnk+unk，n=1，2；i=1，2，…，27；k=1，2，3，4 （1）

其中f（xk，βn）为随机前沿函数，取线性函数表示环境变量的影响；unk表示管理无效率误差，服从非负截断分布；vnk表示随机误差，服从正态分布；它们不相关且加和表示总误差。采用jondrow提出的方法从总误差项中分离出随机误差项：

E（vni/vni+uni）=sni-f（xk，βn）-E（uni/vni+uni） （2）

（3）

其中σ2=σ2v+σ2u，λ=σu/σv，ψ为标准正态分布函数，φ为标准正态密度函数。通过SFA模型可以得出σv和σu，可求出随机扰动项和外部环境项对松弛变量的具体影响。改变后的投入变量为：

zAni=zni+[max{xi，βn}-xiβn]+[max{vni}-vni]，n=1，2；i=1，2…，27 （4）

zAni为改变后的投入变量，zni为初始投入变量。公式（4）中的第二部分表示决策单位均处于最差的外部环境中，第三部分表示处于最差的自然环境中。

通过表1发现劳动投入松弛变量SFA模型的gamma值为近似为1，松弛变量受随机扰动项的影响可以忽略不计，管理无效率误差即总误差。资本投入松弛变量的gamma值为5%，表示相比于管理无效率项，资本松弛变量主要受随机扰动项的影响。从估计参数上看，环境变量对两投入松弛变量的影响方向完全一致，大部分变量都通过显著性检验，表示方程具有统计学意义。

（三）调整后分析

第三阶段是将第二部分求出的投入变量zAni再次代入到DEA—BCC模型中得到不受外部环境和随机扰动影响的金融效率。具体如表2所示。

通过对表2的观察发现调整前只有北京和上海的规模效率与规模负相关，由于数据获取问题没有考虑金融市场的指标，因此反映北京和上海本地银行业和保险业这类区域性机构的规模过大牵制了金融效率。南京和深圳的金融效率处于有效前沿面上，表示两者的金融效率相对有效。

调整后地区金融效率改变很大，大部分地区的金融效率有不同程度的下降，证明了总体环境变量对投入冗余有显著的负向影响。对比调整前发现北上广的金融效率有明显的提升，上海和北京金融效率提升的途径在于金融规模效率，而广州在于金融纯技术效率的提高。另外调整后各地区的纯技术效率主要受外部环境的影响，其内在的金融技术效率差距并不明显。

金融辐射域的测定

威尔逊模型最初用于研究空间的相互作用，后被广泛引用到金融辐射域的测量中。威尔逊模型认为地区间存在相互作用的关系，经过推导后公式：

（5）

其中Fi为i地区金融资源总量，β表示衰减因子，表示辐射影响力衰退的速度。r为辐射半径。θ为阈值，表示具有辐射能力的最小值；当辐射能量小于θ时，认为该地区不具有辐射功能；通常θ值取决于具有辐射功能的地区得分的最小值。β的取值引用王铮、邓悦的成果，其中D表示相互作用元的尺度，计算出D为14306平方公里，T为域元内总地区数27个，tmax为具有辐射功能的地区数。

（6）

根据公式（6）发现其余变量均与Fi相关，Fi取因子的综合得分值，表示可供辐射的资源总量。反映了辐射半径与整个指标体系都有关联。

为了体现地区真实金融辐射力，将金融效率和其分析模式引入威尔逊模型中，分析由金融自身刺激而产生的金融辐射域。然而金融辐射并不只取决于金融规模，还取决于金融资源的“质”，也就是金融的传递效率。因此F取金融相关度与剔除外部环境影响的金融效率的乘积。标准化后结合威尔逊模型得到的金融辐射半径表示该地区只受金融自身的刺激而产生的金融辐射的能力，能更加真实的反映地区金融辐射的潜在实力。

区域劳动力分析

（一）灰色关联分析

本文构建灰色关联模型将劳动力规模和经济发展结合起来统计它们之间的耦合度，以此分析经济发展对劳动力规模的依赖程度。灰色关联分析是灰色系统理论的分析方法之一，相比于经典数学方法能够更为准确的分析多变量之间的亲疏关系和地区分布。将经济系统分为GDP、邮电业务总量、实际利用外资、财政对金融服务业的支出和金融辐射潜力；人口系统分为劳动力总量、第一、二、三产业劳动人数、城镇劳动人数和乡村劳动人数，采用极差标准化的方法对数据去除量纲，代入公式：

（7）

（8）

其中Rij（t）表示t时刻各中心地区第i个经济指标对第j个劳动力指标的关联系数；Xi（t）与Yj（t）表示t时刻经济系统的第i个指标和劳动力系统的第j个指标。ρ为分辨率，用来削弱最大值过大而造成的失真影响。一般取ρ为0.5。C（t）为两个系统的耦合度，m为经济系统的指标个数，l为劳动力系统的指标个数。耦合度处于0-1之间，当0

（二）城乡二元金融结构与二孩政策

金融辐射力的本质是金融资源的聚集和带动辐射区域一同发展，既表示有需求时对辐射域内的吸引力又表示带动整体发展的能力。通过灰色关联分析可以分析各金融中心区域的经济金融建设对劳动力人口的需求深度；考虑到数据的可获取性，采用人均存款规模代表城乡金融差距指标衡量区域金融中心辐射力的实际效果。将得到的各区域的耦合度与人均存款规模放大一百倍考察与金融辐射潜力的关系，如图1所示。

可以看出我国金融中心集中于各大经济区的核心城市，说明金融的建设建立在经济圈发展的基础上；除南京外其它城市经济金融发展对劳动力规模的耦合度趋势一致，总体依赖程度处于中高等的交界处，从侧面反映了区域经济与金融的高度一致，真实金融辐射力与金融对劳动力依赖度大致负相关；除深圳外真实金融辐射力和城乡金融差距大体正相关。

结论

我国区域金融中心的经济金融发展对劳动力规模依赖程度总体中等偏上，除南京外真实金融辐射力越强的地区对劳动力的耦合度反而越小，说明随着地区真实金融辐射力的增强，其对劳动力规模依赖的强度下降，劳动力质量（人才）起着越发重要的作用，未来会逐渐由对劳动力数量的需求转换为对人才的需求，也就是说未来经济金融中心对劳动力数量的边际需求会逐渐减少，对人才的边际需求逐步提升。二孩政策的实际作用在于减缓由于计划生育引起的劳动力人口收缩的趋势，为提高劳动力水平争取时间。

除深圳外金融辐射潜力越强的区域其城乡二元差异越显著，政府还应在公平上下足功夫，在二孩政策的基础上，相应提高劳动力公平性的配套规定应尽早落实。如逐步放松户籍制度，缩小外来劳动人口与本地人口的福利差距；金融机构加大对中小企业的支持力度，缩小城乡经济金融差距。

深圳和南京是比较特殊的两个城市，深圳在2004年已经完成户籍的完全城市化，因而在数据上不存在城乡差异。对比GDP发现南京城乡金融差异小的原因是南京整体经济发展相对落后，南京具有很高的金融发展能力，因而应该重点加强南京的金融经济建设。

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