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企业主金融知识对小微企业劳动雇佣的影响研究——来自中国小微企业调查(CMES)的证据

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辛大楞, 邱悦, 张环. 企业主金融知识对小微企业劳动雇佣的影响研究——来自中国小微企业调查(CMES)的证据[J]. 西南大学学报(社会科学版), 2023, 49(6): 157-171. doi: 10.13718/j.cnki.xdsk.2023.06.013
引用本文: 辛大楞, 邱悦, 张环. 企业主金融知识对小微企业劳动雇佣的影响研究——来自中国小微企业调查(CMES)的证据[J]. 西南大学学报(社会科学版), 2023, 49(6): 157-171. doi: 10.13718/j.cnki.xdsk.2023.06.013
XIN Daleng, QIU Yue, ZHANG Huan. Researchon the Effect of Entrepreneurs' Financial Literacyon Micro and Small Enterprises' Employment: Evidence from the China Micro and Small Enterprises Survey (CMES) Data[J]. Journal of Southwest University Social Science Edition, 2023, 49(6): 157-171. doi: 10.13718/j.cnki.xdsk.2023.06.013
Citation: XIN Daleng, QIU Yue, ZHANG Huan. Researchon the Effect of Entrepreneurs' Financial Literacyon Micro and Small Enterprises' Employment: Evidence from the China Micro and Small Enterprises Survey (CMES) Data[J]. Journal of Southwest University Social Science Edition, 2023, 49(6): 157-171. doi: 10.13718/j.cnki.xdsk.2023.06.013

企业主金融知识对小微企业劳动雇佣的影响研究——来自中国小微企业调查(CMES)的证据

  • 基金项目: 国家社会科学基金项目“金融高水平开放下资本市场风险跨境传染机制、测度与防控研究”(22BJL040),项目负责人:辛大楞
详细信息
    作者简介:

    辛大楞,山东师范大学经济学院,教授,博士生导师 .

  • 中图分类号: F832.1F241.4

Researchon the Effect of Entrepreneurs' Financial Literacyon Micro and Small Enterprises' Employment: Evidence from the China Micro and Small Enterprises Survey (CMES) Data

  • 摘要:

    从资源基础理论视角出发,对企业主金融知识影响小微企业劳动雇佣的理论机制进行解析。采用中国小微企业调查(CMES)数据并基于因子分析法构建企业主金融知识指标,进一步实证考察企业主金融知识对小微企业劳动雇佣的实际影响及其作用机理。研究结果表明,企业主金融知识水平的提高显著提升了小微企业劳动雇佣,且该效应对于外部融资依赖程度较高的企业更为明显。机制检验表明,缓解企业融资约束、促进企业社会责任履行以及推动企业数字化变革是企业主金融知识提升小微企业劳动雇佣的重要渠道。拓展性分析发现,企业主金融知识主要提升了小微企业普通员工雇佣。而且企业主金融知识对低制度质量地区、西部地区和未入住产业园区的小微企业以及非国有小微企业劳动雇佣的提升作用更为强烈。此外,企业主金融知识对小微企业就业质量也具有重要作用。即企业主金融知识有效提升了小微企业员工薪资水平,尤其是普通员工薪资水平。

  • 加载中
  • 表 1  企业主金融知识问答情况

    正确 错误 算不出来/不知道
    利率计算 47.08% 33.09% 19.83%
    通货膨胀计算 30.12% 46.42% 23.46%
    投资风险计算 60.20% 16.09% 23.71%
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    表 2  描述性统计

    变量 观测值 均值 标准差 最小值 最大值
    企业劳动雇佣 1 784 2.405 2 1.238 5 0.000 0 7.047 5
    企业主金融知识 1 784 0.000 0 0.642 3 -1.555 9 0.574 0
    企业年龄 1 779 7.312 5 7.223 3 0.000 0 58.000 0
    企业规模 1 591 13.944 2 2.098 7 0.000 0 21.511 7
    盈利状况 1 784 0.522 4 0.499 6 0.000 0 1.000 0
    政企关联 1 778 0.309 3 0.462 4 0.000 0 1.000 0
    管理制度 1 784 0.551 6 0.497 5 0.000 0 1.000 0
    员工学习 1 784 0.704 0 0.456 6 0.000 0 1.000 0
    企业主年龄 1 640 42.798 8 10.254 2 20.000 0 107.000 0
    企业主性别 1 784 0.792 0 0.406 0 0.000 0 1.000 0
    企业主工作经历 1 784 0.339 1 0.473 5 0.000 0 1.000 0
    企业主受教育水平 1 673 0.145 8 0.353 1 0.000 0 1.000 0
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    表 3  基准回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4)
    劳动雇佣 劳动雇佣 劳动雇佣 劳动雇佣
    企业主金融知识 0.150 0*** 0.225 9*** 0.093 4** 0.140 6***
    (3.215 0) (5.380 6) (2.128 8) (3.429 6)
    企业年龄 -0.006 6* -0.007 4*
    (-1.660 5) (-1.943 6)
    企业规模 0.289 0*** 0.223 9***
    (11.793 1) (10.325 5)
    盈利状况 0.039 8 0.059 1
    (0.749 4) (1.193 4)
    政企关联 0.303 8*** 0.313 5***
    (4.797 9) (5.298 3)
    管理制度 0.118 6** 0.100 1**
    (2.169 0) (2.012 8)
    员工学习 0.281 3*** 0.251 2***
    (4.581 0) (4.476 7)
    企业主年龄 0.008 7*** 0.005 6**
    (3.060 7) (2.139 9)
    企业主性别 0.289 1*** 0.140 7**
    (4.236 0) (2.286 0)
    企业主工作经历 0.082 4 0.085 3*
    (1.503 7) (1.705 2)
    企业主受教育水平 0.045 8 0.145 1**
    (0.619 1) (2.041 1)
    常数项 2.405 2*** 2.674 3*** -2.600 2*** -1.273 0***
    (82.248 3) (28.825 6) (-8.100 7) (-3.886 5)
    行业效应 未控制 控制 未控制 控制
    省份效应 未控制 控制 未控制 控制
    观测值 1 784 1 784 1 458 1 458
    R2 0.006 1 0.304 2 0.345 5 0.492 6
    注:括号内为采用稳健标准误计算的t值。其中,***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。下同
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    表 4  机制检验结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    融资约束 劳动雇佣 企业社会责任 劳动雇佣 数字化变革 劳动雇佣
    企业主金融知识 -0.043 3** 0.114 8*** 1.754 1* 0.192 0** 0.040 1** 0.157 2***
    (-1.987 9) (2.959 2) (1.656 1) (2.223 8) (1.987 6) (3.276 1)
    融资约束 -0.596 1***
    (-10.342 6)
    企业社会责任 0.009 7**
    (2.445 4)
    数字化变革 0.159 6**
    (2.313 6)
    控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    常数项 5.801 6*** 2.185 2*** -18.919 5** -1.405 8** 0.241 2* -1.285 3***
    (15.370 2) (4.846 3) (-2.459 7) (-2.252 9) (1.791 6) (-3.283 7)
    行业效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    省份效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    观测值 1 458 1 458 410 410 1 063 1 063
    R2 0.692 7 0.537 9 0.203 7 0.590 0 0.254 2 0.517 5
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    表 5  外部融资依赖程度的影响

    变量 (1) (2) (3) (4)
    低外部融资依赖 高外部融资依赖 不需要外部融资 需要外部融资
    企业主金融知识 0.028 6 0.181 0*** 0.110 2** 0.199 0***
    (0.399 1) (2.894 1) (1.974 6) (3.214 9)
    控制变量 控制 控制 控制 控制
    常数项 -0.502 2 -2.087 8*** -1.007 7** -1.541 4***
    (-0.866 3) (-4.334 4) (-2.495 0) (-2.742 0)
    行业效应 控制 控制 控制 控制
    省份效应 控制 控制 控制 控制
    观测值 566 584 915 543
    R2 0.485 9 0.558 5 0.491 1 0.529 6
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    表 6  工具变量估计

    变量 (1) (2)
    企业主金融知识 劳动雇佣
    企业主金融知识 0.420 2**
    (2.059 1)
    经济金融信息关注度 0.106 5***
    (6.751 9)
    控制变量
    常数项 -0.056 5 -1.306 9***
    (-0.336 6) (-4.061 6)
    行业效应 控制 控制
    省份效应 控制 控制
    观测值 1 458 1 458
    R2 0.179 2 0.474 4
    Kleibergen-Paap Wald rk F值 45.59
    Kleibergen-Paap rk LM值 43.72***
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    表 7  替换金融知识和企业劳动力雇佣衡量指标的估计结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    劳动雇佣 劳动雇佣 劳动雇佣 劳动雇佣 劳动雇佣 未来计划招聘员工数量
    金融知识相关问题回答正确数量 0.047 2*
    (1.826 8)
    参加经济金融类课程 0.245 6***
    (4.470 6)
    利率计算 0.092 4*
    (1.931 4)
    通货膨胀计算 0.203 4***
    (3.065 0)
    投资风险计算 0.081 6
    (1.586 9)
    企业主金融知识 3.324 5**
    (2.029 7)
    控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 已控制
    常数项 -1.302 3*** -1.157 7*** -1.284 3*** -1.423 1*** -1.259 1*** -50.442 0*
    (-3.927 4) (-3.543 6) (-3.875 3) (-4.225 3) (-3.807 0) (-1.842 5)
    行业效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    省份效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    观测值 1 458 1 458 1 458 1 458 1 458 584
    R2 0.489 2 0.495 5 0.489 3 0.491 8 0.488 8 0.188 8
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    表 8  拓展性分析(1)

    变量 人员类别异质性 地区制度质量异质性 产权性质异质性
    普通员工 高管 低制度质量 高制度质量 国有 非国有
    (1) (2) (3) (4) (5) (6)
    企业主金融知识 0.120 8*** 0.035 7 0.174 7*** 0.108 3* -1.288 9* 0.138 9***
    (3.012 8) (1.609 4) (3.192 0) (1.701 9) (-2.296 4) (3.343 6)
    控制变量 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    常数项 -1.107 0*** -0.111 9 -1.064 5** -1.001 3** 9.348 2 -1.201 6***
    (-3.630 4) (-0.758 0) (-2.166 8) (-2.125 1) (1.541 7) (-3.581 5)
    行业效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    省份效应 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    观测值 1 453 1 458 799 659 49 1 409
    R2 0.480 9 0.265 9 0.472 5 0.540 4 0.961 7 0.499 0
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    表 9  拓展性分析(2)

    变量 区位差异 产业政策
    东部地区 西部地区 产业园区内企业 非产业园区内企业
    (1) (2) (3) (4)
    企业主金融知识 0.120 4** 0.153 7*** -0.014 0 0.164 5***
    (2.108 6) (2.608 1) (-0.146 4) (3.660 5)
    控制变量 控制 控制 控制 控制
    常数项 -1.206 2*** -0.852 7* -0.745 9 -1.381 7***
    (-2.748 7) (-1.665 7) (-1.082 9) (-3.890 0)
    行业效应 控制 控制 控制 控制
    省份效应 控制 控制 控制 控制
    观测值 753 705 302 1 154
    R2 0.544 0 0.463 8 0.511 7 0.470 6
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    表 10  企业主金融知识对小微企业就业质量的影响

    变量 (1) (2) (3) (4)
    企业平均薪资 企业平均薪资 普通员工薪资 高管薪资
    企业主金融知识 0.087 5*** 0.075 5*** 0.047 3* 0.065 2
    (2.836 8) (2.682 6) (1.927 4) (1.189 4)
    控制变量 控制 控制 控制 控制
    常数项 7.378 0*** 7.745 8*** 8.035 6*** 7.879 0***
    (48.502 9) (45.533 2) (56.062 1) (28.234 4)
    行业效应 未控制 控制 控制 控制
    省份效应 未控制 控制 控制 控制
    观测值 1 338 1 338 1 312 792
    R2 0.081 8 0.227 3 0.228 2 0.151 9
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出版历程
  • 刊出日期:  2023-11-01

企业主金融知识对小微企业劳动雇佣的影响研究——来自中国小微企业调查(CMES)的证据

    作者简介: 辛大楞,山东师范大学经济学院,教授,博士生导师
  • 1. 山东师范大学 经济学院,山东 济南 250358
  • 2. 济南大学 商学院,山东 济南 250022
基金项目:  国家社会科学基金项目“金融高水平开放下资本市场风险跨境传染机制、测度与防控研究”(22BJL040),项目负责人:辛大楞

摘要: 

从资源基础理论视角出发,对企业主金融知识影响小微企业劳动雇佣的理论机制进行解析。采用中国小微企业调查(CMES)数据并基于因子分析法构建企业主金融知识指标,进一步实证考察企业主金融知识对小微企业劳动雇佣的实际影响及其作用机理。研究结果表明,企业主金融知识水平的提高显著提升了小微企业劳动雇佣,且该效应对于外部融资依赖程度较高的企业更为明显。机制检验表明,缓解企业融资约束、促进企业社会责任履行以及推动企业数字化变革是企业主金融知识提升小微企业劳动雇佣的重要渠道。拓展性分析发现,企业主金融知识主要提升了小微企业普通员工雇佣。而且企业主金融知识对低制度质量地区、西部地区和未入住产业园区的小微企业以及非国有小微企业劳动雇佣的提升作用更为强烈。此外,企业主金融知识对小微企业就业质量也具有重要作用。即企业主金融知识有效提升了小微企业员工薪资水平,尤其是普通员工薪资水平。

English Abstract

  • 就业是最大的民生,是国家发展的基石、社会稳定的基础。党的二十大报告着重强调,要“强化就业优先政策,健全就业促进机制,促进高质量充分就业”[1]。近年来,受外部经济不确定性增加以及国内需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力的叠加影响,我国在就业方面面临着较大压力。根据国家统计局的数据,2020年以来我国城镇调查失业率一直维持在5%以上,2020年2月达到了最大值6.2%,之后开始有所回落。但总体来看,近两年来我国失业率一直维持在高位,全国16~24岁人口城镇调查失业率更是处于上升态势。因此,稳定就业是当前政府面临的重要议题。小微企业一直是国民经济和社会发展的重要基础,是缓解就业压力、保持社会稳定的基础力量[2-3]。第四次全国经济普查显示,我国中小微企业法人单位占全部规模企业法人单位的99.8%,吸纳就业人数占全部企业就业人数的79.4%。但是,近年来由于受多方面因素影响,小微企业的就业岗位创造以及招聘需求都出现了明显下降。政府虽然对受疫情影响的小微企业提供了一些纾困政策,但短期内税费政策落地效率和效果偏低,难以立刻见效。因此,面对当前复杂严峻的经济形势,有效提升小微企业劳动雇佣对于缓解就业压力具有重要现实意义。

    关于如何提升劳动雇佣,学者们从多方面进行了探讨。研究发现宏观层面的技术进步[4]以及数字经济发展或数字技术的应用[5]等因素,微观层面的企业税费负担[6]、对外投资[7]以及机器人使用[8]等因素均会对劳动雇佣产生重要影响。但与之不同的是,小微企业经营权和所有权均集中于企业主,企业主的经营决策会在很大程度上决定着企业的未来发展。因此,小微企业主所具备的个人特质会影响到企业劳动雇佣。Hambrick和Mason[9]提出的高层阶梯理论就指出,性别、性格、年龄、教育水平和工作经历的不同会使得企业管理者在思维方式、风险偏好等领域形成不同的个人特质。这些特质影响着他们的认知能力和价值观等因素,进而影响到企业运营决策。学者们的研究也发现管理层特征对企业成长具有重要影响[10],如企业CEO或高管为发明家或具有技术部门经历[11]能够通过提供专业知识等渠道显著促进企业创新活动。Liu[12]还发现女性担任CEO的企业面临的劳动纠纷诉讼更少。

    与以往研究不同的是,本文从企业主金融知识视角综合探讨小微企业劳动雇佣的影响因素。金融知识作为一种人力资本要素,体现了企业主对于经济、金融信息的理解能力与运用能力[13-14]。具备较高金融知识水平的企业主能够充分接收并处理多方面信息,进而有利于其判断是否该扩大企业劳动雇佣。进一步地,企业劳动雇佣行为还会受到自身融资能力影响。如果企业主具备的金融知识水平较高,则其对于金融工具及资本运作更为熟悉,从而更容易进入金融市场进行融资并促使企业增加劳动雇佣。但目前直接探讨金融知识对企业雇佣影响的研究并不多,学者们更多是探究企业主或企业高管所具备的金融知识或金融素养对企业创新活动、出口行为以及企业金融化的影响。如李建军和周叔媛[15]发现高管金融素养能够通过提升企业风险管理能力和现金流管理能力来降低企业受到金融排斥的概率,从而有助于缓解企业的融资约束。黄宇虹和黄霖[16]证实企业主金融知识能够提高企业意识和提升正规金融工具的使用,最终促进小微企业创新水平。但Yang等[17]却发现,CEO的金融从业经历增加了企业金融资产投资,进而不利于企业创新。辛大楞和李建萍[18]进一步证实,企业主金融知识显著促进了小微企业出口。此外,杜勇等[19]、戴泽伟和潘松剑[20]证实CEO或高管的金融背景有助于缓解企业融资约束,进而提升企业金融化行为。关于企业主金融知识与劳动力市场之间的关系,研究主要发现金融知识对促进家庭创业具有重要作用[21]。如尹志超等[22]发现金融知识能够显著提高家庭创业参与。苏岚岚和孔荣[23]证实农民金融素养具有明显的创业效应。宋全云等[24]指出金融知识水平不仅能够降低家庭退出创业概率,还能够减轻创业退出风险。

    学者们积极探讨了企业家或管理层金融素养或金融部门经历对于企业经营和家庭创业行为的影响。但企业主金融知识与企业劳动雇佣之间的关系尚未有学者进行研究,其潜在影响机制以及金融知识对企业劳动雇佣的影响是否存在异质性尚不清晰,采用微观企业层面数据进行的实证研究则更少。鉴于此,本文构建理论分析框架解析企业主金融知识对小微企业劳动雇佣的影响机理,并采用中国小微企业调查(CMES)数据实证考察两者之间的关系。本文边际贡献包括以下三个方面:首先,本文从小微企业主主观能动性,即企业主金融知识角度对影响企业劳动雇佣的影响因素进行探究,拓宽了企业劳动雇佣的研究领域。其次,本文对企业主金融知识影响小微企业劳动雇佣的内在传导渠道进行中介效应分析与检验。即企业主金融知识通过缓解企业融资约束、提升企业社会责任以及推动企业数字化变革这三条渠道带动了小微企业劳动雇佣。这对于厘清企业主金融知识和小微企业劳动雇佣之间关系的内在逻辑具有重要意义。最后,本文研究结论具有重要政策含义。根据本文实证结果,企业主金融知识水平的提高显著提升了小微企业劳动雇佣,且该效应对外部融资依赖程度较高的企业更为明显。进一步地,企业主金融知识对低制度质量地区、西部地区和未入住产业园区小微企业以及非国有小微企业劳动雇佣的提升作用更为强烈。以上内容丰富了本文研究结论、深化了企业主金融知识对企业劳动雇佣行为的学术认知,也为政府部门稳就业稳民生提供了重要政策启示。

  • 根据Wernerfelt[25]的资源基础理论,企业经营绩效,包括劳动雇佣行为,取决于企业经营决策。而企业经营决策具有以下特征:(1)不确定性。由于有限理性和交易成本的存在,经营者只能在不完全信息下进行经营决策。(2)复杂性。企业所面临的外部环境由一系列复杂因素所构成,这些因素互相影响导致了经营环境的复杂性。(3)组织内部冲突。企业本身是一个由决策制定者、执行者和利益相关者组成的复杂系统,每个个体之间的目标不完全一致且各方对决策的影响力存在差别。基于上述特征,企业决策的最终形成取决于企业所拥有的资源基础。且在企业后续发展中与企业决策互相影响,形成新的资源,进而影响着企业经营行为。根据资源基础理论,具有较强竞争优势的企业所拥有的资源具有以下特征:(1)价值性,能够为企业带来经济价值;(2)稀缺性,资源只能够被少数企业所拥有,因此拥有这种资源的企业具有较强的竞争性;(3)难以被模仿和替代。

    企业主金融知识被视作一种特殊的人力资本,可以视为企业重要的无形资源[26]。这种资源可以缓解企业在融资活动等决策中所面临的不确定性、复杂性和组织内部冲突性,且难以在企业间流动或被竞争对手复制。因此,该资源能够为企业带来竞争优势,使企业在竞争中处于有利地位。这种竞争优势带来企业经营行为的变化有助于提升小微企业劳动雇佣。进一步地,根据莫顿的马太效应,在人才占有问题上,人才越多的地方越能够吸引人才。这也就导致企业主金融知识越丰富的企业越有可能对人才产生更强吸引力,从而有助于增强企业人才引进、扩大员工雇佣规模。由此得到本文待检验的研究假设:

    假设H1:企业主金融知识的增强可以提高小微企业劳动雇佣。

  • 企业主金融知识的提高可以帮助小微企业缓解融资难、融资贵难题,进而提升小微企业劳动雇佣。小微企业自身特征使得其难以从资本市场进行直接融资。因此,其更多是通过银行贷款来满足自身资金需求。考虑到信息不透明和小微企业本身的风险特性,多数企业难以从银行获得充足资金[27-29],且其获取资金的成本也比较高[30-31]。面对较高的劳动力招聘、培训和适应成本,融资约束的存在制约了企业劳动雇佣[32-33]。而企业主金融知识则可以帮助小微企业获取更多融资支持。根据Huston[34]的定义,个体具备的金融知识包括个人金融知识优势与个人金融应用两方面。其中,个人金融知识优势即个人对于金融常识和基本金融概念的掌握程度;个人金融应用即个人对于相关知识的收集与作出正确决策的能力。显然,企业主金融知识可以给企业融资行为带来三方面变化:一是金融知识使得企业主对正规金融流程更为了解,提高了小微企业申请贷款的审批通过概率。Lusardi和Tufano[35]和吴雨等[36]均发现,金融知识可以提高个体对正规信贷相关信息的理解,提高正规信贷的可得性。二是金融知识使企业主具备丰富的金融资源网络信息,进而使得小微企业主可以获取更多的信贷来源。三是金融知识使小微企业主可以及时掌握有关融资的优惠政策,如利息补贴、信贷扶持等,这将有利于降低小微企业融资成本。因此金融知识越丰富,小微企业主就越有能力运用这些知识来缓解企业所面临的融资约束。高增亮等[37]就证实高管金融网络关系显著增加了企业债务融资规模。由此,提出如下假设:

    假设H2:企业主金融知识通过缓解企业融资约束带动了小微企业劳动雇佣的提升。

  • 企业主金融知识会帮助企业正确评估自身经营现状,促进企业社会责任履行。企业社会责任履行使得企业更多关注员工工作环境、改善劳动条件、强调员工权益保护,为企业人力资本管理注入活力、增强员工对于企业的认同感。因此,履行社会责任的企业会增加员工的认同感,强化员工对企业的粘性。而且,积极履行社会责任的企业会更倾向于减少解雇以及增加就业来维护自身社会形象。进一步地,积极履行社会责任的企业通常会披露更为充分的信息[38],这提高了企业信息透明度、减少投资者获取信息的成本。即使得企业更容易获得融资支持[39],进而提高企业劳动雇佣。与此同时,企业主金融知识的缺乏会导致企业主出现过度自信,这种过度自信会导致企业主对自身形象产生过于乐观的解读。即不能正确认识企业在公众心里的口碑和形象,减轻通过履行社会责任来提升自身声誉的依赖。这会使得企业错误地以为其无需履行更多的社会责任,也降低了企业履行社会责任的动力。因此,金融知识较为丰富的企业主会更积极地履行企业社会责任、树立良好的企业形象。而企业社会责任履行则会切实保障员工利益和企业自身发展机遇,并增加企业劳动力雇佣、吸引更多优秀人才的加入。由此提出研究假设:

    假设H3:企业主金融知识通过提升企业社会责任带动了小微企业劳动雇佣的提升。

  • 企业主金融知识可以使企业在运营过程中充分利用数字技术,推动数字化变革。数字经济时代,大数据、人工智能以及云计算的发展给小微企业经营带来更多可能性。一方面,金融知识丰富的企业主通常受教育程度更高,学习能力、信息收集能力较强。随着信息技术发展,金融知识较高的企业主基于自身教育优势,逐渐推动企业数字化变革。即制定相应的数字化转型战略,对企业发展进行全面、系统、整体的规划布局,并指明数字化转型战略的实施步骤。这将推动企业全链条数字化变革。另一方面,企业数字化变革,包括对于人工智能和互联网技术的使用均对劳动雇佣有着显著促进作用[40]。企业数字化变革能够提高企业经营绩效、全要素生产率以及创新能力,从而增加企业利润、扩大生产规模,最终增加企业用工需求、提高就业规模。赵宸宇[41]证实,数字化转型通过市场规模效应、经营范围效应和生产率效应三条途径显著促进了劳动力就业。因此,企业主金融知识水平的提高会促使企业进行数字化变革,进而带动劳动雇佣的增加。由此得到研究假设H4:

    假设H4:企业主金融知识通过推动企业数字化变革带动了小微企业劳动雇佣的提升。

  • 金融对经济增长的促进作用已经得到学者们的普遍证实[42]。尤其是对于外部融资依赖程度较高的行业或企业,金融发展带来的增长效应更为明显[43]。因此,考虑到金融支持对就业也有着明显的提升效应[44],企业主金融知识对小微企业劳动雇佣的带动作用很可能会因企业外部融资依赖程度的不同而存在差异。对于外部融资依赖较大的企业来说,企业对外部资金的需求更高,这使得企业会面临着更多的不确定性与风险挑战。当企业所处的融资环境恶化时,外部融资依赖较大的企业受到的冲击也会更大。此时,金融知识丰富的企业主可以充分发挥其信息获取和处理能力,从而有助于对外部环境的变化做出正确判断,及时获得信贷资金支持。这可以缓解企业资金紧张问题,并增加企业抵御风险能力。因此,对于外部融资依赖较大的企业来说,企业主所具备的金融知识更有利于企业进一步扩大生产规模、释放招聘需求,增加劳动雇佣。而对于外部融资依赖较小的企业来说,企业对外部资金的需求较小,且有着较为充裕的内源资金支持,受外部环境变化影响较小。此时企业经营状况及经营规模较为稳定,对于员工需求也不易发生较大变动。这将导致企业主金融知识对外部融资依赖较小的企业的劳动雇佣效应并不那么明显。由此,提出以下研究假设:

    假设H5:企业主金融知识对外部融资依赖程度较高的小微企业劳动雇佣的提升作用更为强烈。

  • 为了探究企业主金融知识对小微企业劳动雇佣的影响,本文构建如下计量模型:

    其中,i为个体企业,j为企业所属行业,p为企业所在省份。Lnemployment用来表示小微企业劳动雇佣。Finance_Literacy是运用因子分析法计算得到的业主金融知识。变量集合Controls包含了企业层面和企业所有者层面的一系列控制变量。Industry为企业所处行业固定效应。Province为企业所处省份固定效应。ε为随机扰动项。估计系数α1衡量了企业主金融知识对于小微企业劳动雇佣的影响程度,是本文的关注重点。

  • 本文的被解释变量为小微企业劳动雇佣(Lnemployment)。企业的就业人数是反映企业劳动雇佣最重要的指标。因此,考虑到数据可得性,本文采用企业目前员工(包括普通员工与管理人员)的总数量来衡量小微企业劳动雇佣,文中取其对数形式。在后文研究中本文还分别将普通员工数量和管理人员数量作为因变量进行了异质性分析。

  • 本文的解释变量为企业主金融知识(Finance_Literacy)。参考Rooij等[45]、尹志超等[22]以及温涛和刘亭廷[46]的研究,本文根据中国小微企业调查(CMES)对企业主关于利率问题、通货膨胀问题、投资风险问题的回答情况、并运用因子分析法,计算综合得分来衡量企业主金融知识指标。具体来看,本文主要通过迭代主因子法进行因子分析。在此基础上,以各个因子旋转后的方差贡献率作为各自的权重值,通过主成分乘以各自的权重值计算综合得分,即为金融知识指标。KMO检验值为0.630 3且Bartlett球形度检验的P值为0.000 0,因此本文的样本数据适合进行因子分析。

    表 1可以看出,关于利率问题,47.08%的企业主能够回答正确,33.09%的企业主回答错误,19.83%的企业主算不出来或不知道;有30.12%的企业主能够正确计算通货膨胀问题;有60.20%的企业主能够正确回答投资风险问题。除此之外,平均每人能够回答正确1.38道题,且只有14.18%的企业主能够正确回答3个问题。由此可以看出,目前我国小微企业主金融知识水平普遍并不高。

  • 本文加入了一系列企业层面以及企业主层面的控制变量,具体如下:

    企业层面:企业年龄,CMES调查的是2014年小微企业信息,因此本文用2014与企业实际经营开始时间的差额表示企业年龄。企业规模,用企业目前资产总额的自然对数衡量。盈利状况,若企业在2014年盈利则取值为1,否则取值为0。政企关联,若企业加入相关行业协会取值为1,否则取值为0。管理制度,若企业管理制度贯彻执行非常严格或较为严格则取值为1,否则取值为0。员工学习,若企业对员工学习能力非常重视或比较重视则取值为1,否则取值为0。

    小微企业主层面:企业主年龄,用2014年减去企业所有者出生年份表示。企业主性别,男性取值为1,女性取值为0。企业主工作经历,企业所有者在本企业之前最后一份工作与本企业所属行业相同或相关则取值为1,否则取值为0。企业主受教育水平,企业主为本科及以上学历则取值为1,否则取值为0。

    此外,本文还根据小微企业所属行业及所在省份,进一步控制了行业固定效应和省份固定效应。

  • 本文数据来自西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心2015年发布的“中国小微企业调查”(CMES)数据[2]。该数据包括了全国28个省份5 497个小微企业信息。本文解释变量、被解释变量和控制变量均来源于中国小微企业调查数据库。同时,本文在进行实证分析前对数据进行了整理,剔除了部分离群值、剔除2015年新创企业、剔除主营业务属于金融行业的企业、剔除暂停经营(停业、歇业等)、筹建、终止经营(正在关闭、破产)及因其他原因而未营业的企业以及剔除企业主金融知识为缺失值的企业。最终本文进行实证分析时用到的样本包括1 784个小微企业。

  • 表 2可以看出,企业劳动雇佣的均值为2.405 2,最小值为0.000 0,最大值为7.047 5,标准差为1.238 5,说明员工人数在各企业之间的差异较大。企业主金融知识的均值为0.000 0,最小值为-1.555 9,最大值为0.574 0,标准差为0.642 3,说明企业主整体金融知识水平不高。除此之外,其他各变量在企业样本中的变化也比较大。

  • 表 3为企业主金融知识对小微企业劳动雇佣的基准回归结果。表 3中第(1)列是未加入控制变量和固定效应的估计结果,可以看到企业主金融知识的系数为0.150 0,在1%的水平上显著,说明企业主金融知识水平的提高显著促进了小微企业劳动雇佣。第(2)列汇报的是加入行业效应和省份效应的估计结果,此时企业主金融知识的系数为0.225 9,且在1%的水平上显著。第(3)列是在第(1)列基础上加入企业层面和企业主层面控制变量的估计结果,企业主金融知识的系数为0.093 4,在5%的水平上显著。第(4)列是在第(2)列的基础上加入所有控制变量的估计结果,企业主金融知识的系数为0.140 6,在1%的水平上显著。因此,表 3的四个模型中,企业主金融知识的系数均显著为正。即企业主所具备的金融知识显著带动了小微企业劳动雇佣,假设1得以验证。

  • 基于前文理论分析,本文认为企业主所具备的金融知识主要通过缓解企业融资约束、提升企业社会责任履行以及推动企业数字化变革这三种机制来影响小微企业劳动雇佣。为此,本文构建如下中介效应模型进行了检验:

    其中,Med为本文的中介变量,依次采用融资约束、企业社会责任、数字化变革等变量进行替换,其他变量均与前文保持一致。

    1.融资约束机制。参考余明桂等[33]、Hadlock和Pierce[47]和辛大楞[48]的研究,本文采用SA指数来衡量企业融资约束。SA指数绝对值越大,则企业受到的融资约束越强。本文首先检验了企业主金融知识对企业融资约束的影响,如表 4第(1)列所示,金融知识的系数为-0.043 3,在5%的水平上显著。这说明企业主金融知识能够显著降低企业融资约束。其次,由第(2)列可以看出,融资约束的系数为-0.596 1,在1%的水平上显著。即企业面临的融资约束越弱越能够促进企业劳动力雇佣。总体来看,企业融资约束对于小微企业劳动雇佣产生了部分中介效应,通过计算可以得出其对总效应的贡献度约为18.36%。这说明企业主金融知识通过缓解企业融资约束带动了小微企业劳动力雇佣的提升。具备较高金融知识的企业主对于正规金融流程、正规信贷资源的了解更为深刻、可以获取更多融资规模。这有助于减轻企业融资压力、增加企业投入生产的资金、促使企业的扩大经营,从而产生用工需求、增加企业劳动雇佣。本文研究假设H2得到验证。

    2.企业社会责任机制。为探究企业社会责任的中介效应,本文采用CMES问卷中“企业公益捐赠总额”来衡量企业社会责任。由表 4第(3)列可以看出,企业主金融知识的系数为1.754 1,在10%的水平上显著。这说明企业主金融知识显著促进了企业社会责任履行。其次,由第(4)列可以看出,企业社会责任的系数为0.009 7,在5%的水平上显著。即企业社会责任的提高能够促进小微企业劳动雇佣。这说明社会责任对于企业劳动力雇佣产生了部分中介效应。通过计算可以得出其对总效应的贡献度约为8.14%。企业主金融知识水平越高,其对于企业在公众心里的口碑和形象越重视,越会积极履行社会责任,从而更容易为企业吸引人才、扩大企业员工规模。由此,研究假设H3得到验证。

    3.企业数字化变革机制。企业数字化变革需依托于数字技术来实现,即利用IT技术对信息进行编码、压缩、解码等。因此,为验证企业数字化变革机制,本文采用企业在设备投入、采购原材料、生产或销售过程中是否使用过互联网来衡量企业的数字化变革。由表 4第(5)列可以看出,企业主金融知识的系数为0.040 1,在5%的水平上显著。这说明企业主金融知识显著推动了企业数字化变革。其次,由第(6)列可以看出,企业数字化变革的系数为0.159 6,在5%的水平上显著。即企业数字化变革能够促进小微企业劳动雇佣。通过计算可以得出其对总效应的贡献度约为3.91%。这说明企业主金融知识能够通过推动企业数字化变革来带动小微企业劳动雇佣。具备较丰富的金融知识的企业主会加大数字技术的应用,这推动了企业数字化变革,也为企业创造了新的就业岗位、并吸引了更多优秀人才。本文的研究假设H4得以验证。

  • 外部融资依赖程度较大的企业对外部资金的需求更大。因此,企业主金融知识越丰富,越容易获得外部融资,该企业劳动力雇佣可能越大。借鉴Rajan和Zingales[43]的方法,本文将外部融资依赖度定义为(固定资产价值—营业收入)/固定资产价值,并将外部融资依赖度高于中位数的企业定义为高外部融资依赖度企业。否则为低外部融资依赖度企业。由表 5中第(1)、第(2)列的回归结果可以看出,企业主金融知识对于外部融资依赖程度较低的企业劳动雇佣的带动作用并不明显。而对于外部融资依赖程度较高的企业来说,企业主金融知识的系数为0.181 0,且在1%的水平上显著。即企业主金融知识对于外部融资程度较高企业劳动雇佣产生显著的正向影响。随后,本文又从企业是否需要银行或民间贷款的角度对外部融资依赖程度进行衡量,并将样本区分为不需要外部融资企业和需要外部融资企业。表 5中第(3)、(4)列的回归结果显示,对于不需要外部融资的企业来说,企业主金融知识的系数为0.110 2,且在5%的水平上显著。对于需要外部融资的企业来说,金融知识的系数为0.199 0,且在1%的水平上显著。这说明企业主金融知识对于需要外部融资企业的劳动雇佣的提升效果更加强烈。对于外部融资依赖程度较高的企业来说,企业主若具备较高的金融知识,则有利于企业主运用其分析经济、金融信息的能力及时获取信贷资金的支持,这可以增强企业抵御风险的能力、缓解资金紧张问题,企业招聘需求将被释放。因此,假设H5得以验证。

  • 考虑到遗漏变量以及互为因果导致的潜在内生性问题,本文选取工具变量进行了2SLS估计。参考辛大楞和李建萍[18]的研究,本文选取了企业主对经济金融信息的关注程度作为企业主金融知识的工具变量。一方面,对经济金融信息的关注度可以反映出企业主具备了一定的金融知识。即满足工具变量相关性的假定。另一方面,企业主对经济金融信息关注度难以直接影响到企业劳动雇佣。因此,企业主对经济金融信息的关注程度可以作为企业主金融知识的工具变量。本文对CMES问卷进行了调整,若企业主非常关注经济金融类信息则取为5,比较关注取为4,一般关注取为3,不太关注取为2,非常不关注取为1。由表 6第(1)列可以看出,工具变量的系数显著为正。这表明该工具变量与本文核心解释变量具有较强的相关性。Kleibergen-Paap Wald rk F值为45.59,大于临界值16.38,表明不存在弱工具变量问题。Kleibergen-Paap rk LM值为43.72,p值小于0.01,拒绝“工具变量识别不足”的原假设。第(2)列的结果显示,企业主金融知识的系数为0.420 2,在5%的水平上显著。因此,进行2SLS估计后,企业主金融知识对于小微企业劳动雇佣的带动作用仍然是正向显著的。

  • 考虑到企业主金融知识的衡量方式有很多,本文以企业主对相关问题回答正确的题目数量总和来重新对企业主金融知识水平进行刻画。由表 7中第(1)列可以看出,企业主金融知识相关问题回答正确数量的系数为0.047 2,在10%的水平上显著。这表明企业主回答相关问题正确的数量显著带动了小微企业劳动雇佣,与前文回归结果一致。接着,本文又采用企业主是否参加过经济金融类课程衡量金融知识。若参加过相关课程则取值为1,未参加过取值为0。由表 7第(2)列可以看出,参加经济金融类课程的系数为0.245 6,在1%的水平上显著。进一步地,本文将企业主对利率计算、通货膨胀计算、投资风险计算的正确与否分别替换企业主金融知识。由表 7第(3)列可以看出,利率计算的系数为0.092 4,在10%的水平上显著。第(4)列中通货膨胀计算的系数为0.203 4,在1%的水平上显著。而对于投资风险问题的掌握程度对小微企业劳动力雇佣的带动作用并不明显。如表 7第(5)列所示,其系数也为正值但并不显著。企业主关于利率问题的计算体现了其对金融储备知识的了解程度。关于通货膨胀问题的计算则体现了企业主能否提高资金使用效率,此类能力均有助于企业的资金周转、降低经营成本、提升企业绩效,从而促进企业劳动雇佣。总体来看,通过更换企业主金融知识衡量方法,仍然可以得出企业主金融知识提升小微企业劳动雇佣的研究结论。

  • 考虑到企业未来计划招聘的员工数量也是企业劳动雇佣的一种体现。因此,本文选用企业未来计划招聘的员工数量衡量小微企业劳动雇佣。如表 7第(6)列所示,企业主金融知识的系数为3.324 5,在5%的水平上显著。这表明企业主金融知识显著提高了企业未来计划招聘的员工数量,对小微企业劳动雇佣产生了积极影响。

    总体来看,通过选择合适的工具变量进行2SLS估计、替换金融知识以及小微企业劳动雇佣的衡量方式进行的稳健性测试均显示,企业主金融知识提升了小微企业劳动雇佣。因此,本文的研究结论是稳健的。

  • 为探究企业主金融知识对于不同人群劳动雇佣的促进作用是否存在差异,本文将企业目前员工人数细分为普通员工、高管两个类别。其中普通员工包含正式员工及非正式员工。表 8列(1)显示,企业主金融知识的系数为0.120 8,在1%的水平上显著。而对高管来说,企业主金融知识的系数为0.035 7,但并不显著。这说明企业主金融知识并不能显著提高企业高管雇佣人数。相较于企业高管,普通员工在企业或行业之间的流动性较大,更容易受到企业规模、融资约束、经营状况等因素的影响。因此,当企业主金融知识提高了企业融资规模或改善经营状况时,会更容易吸引普通员工就业。而企业高管的流动性较弱,不易受到企业经营状态的影响,这也使得企业主金融知识对于高管雇佣的带动作用有所限制。

  • 为探究企业主金融知识对于企业劳动雇佣的带动作用是否会因为所在地区制度质量不同而存在差异,本文根据王小鲁等[49]的分省份市场化指数来衡量地区制度质量,并按中位数进行分组。从表 8的列(3)可以看出,对低制度质量的地区来说,企业主金融知识的系数为0.174 7,在1%的水平上显著。而对于高制度质量地区的企业来说,企业主金融知识的系数为0.108 3,在10%的水平上显著。这表明企业主金融知识对低制度质量地区的小微企业劳动雇佣的带动作用更为强烈。这主要是因为低制度质量地区小微企业对金融产品的了解不够深入,容易在企业与金融机构之间产生信息不对称问题。此时,小微企业主的金融知识可以在一定程度上减少这种劣势,提高企业竞争力,从而促使企业劳动雇佣。而高制度质量地区制度环境较为完善,政策透明度较高,获取相关信息的成本相对较低。因此,相对而言,高制度质量地区企业的发展对于企业主金融知识的依赖程度较低。

  • 产权性质异质性也可能会导致企业主金融知识对小微企业劳动雇佣产生不同影响。本文将全部企业样本区分为国有企业和非国有企业。从表 8第(5)列可以看到,国有企业样本中企业主金融知识的系数为负值。而第(6)列显示非国有企业样本中企业主金融知识的系数为0.138 9,在1%的水平上显著。这表明企业主金融知识能够显著促进非国有企业劳动雇佣。相较于国有企业来说,非国有企业的经营环境较为恶劣、相关政策支持较少,面临的融资约束也较为严重。企业主若是具备较高水平的金融知识,便能够充分发挥其自身优势,使得非国有企业更容易进入金融市场进行融资。因此,相对而言,企业主金融知识对非国有企业劳动雇佣的带动作用更为强烈。

  • 本文将全部企业样本分为东部地区企业和西部地区企业重新进行了检验。表 9的回归结果表明,对于东部地区企业来说,企业主金融知识的系数为0.120 4,在5%的水平上显著。对于西部地区企业来说,企业主金融知识的系数为0.153 7,在1%的水平上显著。总体来看,企业主金融知识对西部地区企业劳动雇佣的提升作用更为明显。西部地区的经济和金融发展水平要弱于东部地区。而企业主所拥有的金融知识能够在一定程度上使企业摆脱对地区发展水平的依赖,通过多种形式融资来增加就业岗位、扩大经营规模。而东部地区多为经济发达地区,面临着人才和资金饱和态势,使得企业主金融知识对劳动雇佣的带动作用受到一定程度的抑制。

  • 为探究企业主金融知识对于企业劳动雇佣的带动作用是否会因产业优惠政策而产生差异,本文采用企业是否入驻产业园区来衡量产业优惠政策的影响。如果企业位于工业园区、科技园区或出口加工区内,则属于产业园区内的企业。否则不属于产业园区内的企业。由表 9第(3)列可以看出,对于已入驻产业园区的企业来说,企业主金融知识对其劳动雇佣的带动作用并不明显。这可能是因为入驻产业园区的企业本身可以享受到更多的优惠政策,而对企业主金融知识水平的依赖度较低。从第(4)列可以看出,企业主金融知识的系数0.164 5,在1%的水平上显著。这表明企业主金融知识对未入驻产业园区的企业劳动雇佣具有显著的促进作用。相较于入驻产业园区的企业来说,未入驻产业园区的企业所面临的营商环境相对较差,企业融资约束较强。企业主的金融知识能够在一定程度上弥补这些方面的不足,使企业更容易进入金融市场,从而缓解企业融资约束、增加企业劳动雇佣。

  • 由上文分析可知,企业主金融知识能够促进小微企业劳动雇佣。本文又进一步探究了企业主金融知识对企业就业质量的影响。本文选取员工平均薪资来衡量员工就业质量。由表 10第(1)、第(2)列可以看出,在加入行业固定效应和省份固定效应前后,企业主金融知识的系数分别为0.087 5和0.075 5,且均在1%的水平上显著。这表明企业主金融知识能够显著提高员工薪资,即改善了小微企业就业质量。接着,本文又将员工平均薪资区分为普通员工薪资及高管薪资。由表 10第(3)、(4)列可以看出,对于普通员工薪资来说,企业主金融知识的系数为0.047 3,且在10%的水平上显著。对于高管薪资来说,企业主金融知识的系数为0.065 2,但并不显著。这表明,企业主金融知识对普通员工的工资具有显著正向的促进作用,而对于高管工资的促进作用并不显著。普通员工薪资一般会受到企业盈利状况的影响,当企业主运用其金融知识增加了企业利润时,普通员工的薪资就会随之增长。而高管薪酬相对稳定,这导致企业主金融知识对高管薪资的带动作用并不明显。

  • 在我国就业形势日益严峻、结构性矛盾突出、就业质量下降的背景下,深入分析促进小微企业劳动雇佣的影响因素,对缓解社会就业压力、维护社会和谐稳定具有重要意义。本文从资源基础理论视角出发,对企业主金融知识影响小微企业劳动雇佣的理论机制进行了解析。采用2015年中国小微企业调查(CMES)数据并基于因子分析法构建企业主金融知识指标,本文进一步实证考察了企业主金融知识对小微企业劳动雇佣的实际影响及其作用机理。研究结果表明,企业主金融知识水平的提高显著提升了小微企业劳动雇佣,且该效应对于外部融资依赖程度较高的企业更为明显。机制检验表明,缓解企业融资约束、促进企业社会责任履行以及推动企业数字化变革是企业主金融知识提升小微企业劳动雇佣的重要渠道。拓展性分析发现,企业主金融知识主要提升了小微企业普通员工雇佣。而且企业主金融知识对低制度质量地区、西部地区和未入住产业园区的小微企业以及非国有小微企业劳动雇佣的提升作用更为强烈。此外,企业主金融知识对小微企业就业质量也具有重要作用。即企业主金融知识有效提升了小微企业员工薪资水平,尤其是普通员工薪资水平。

    本研究具有重要政策含义:首先,应健全企业主金融知识培训体系,强化金融知识普及力度,多措来并举提升小微企业主金融知识水平。要继续加强金融知识在企业中的宣传力度,保障金融教育、金融培训的全面性。同时,拓宽金融知识的传播渠道,例如采用金融知识讲座、公众号宣传、社区资讯等多种形式提高企业主金融知识。此外,也要强化对金融知识普及过程中的评价与反馈,不断改进和完善金融知识的培训形式和内容,确保培训行之有效。其次,疏通企业主金融知识带动企业劳动雇佣的传导机制。企业主金融知识主要通过缓解融资约束、提升企业社会责任以及推动数字化变革等渠道提高企业劳动雇佣。因此,应加大金融支持力度、提高企业利用金融服务的便利性,为小微企业营造良好的金融环境。增强企业主对于社会责任的正确认识,重视社会责任在企业经营发展中的重要作用。优化与互联网相关的基础设施建设,强化企业信息化思维、重视企业数字化转型意识的培养,并出台具有引导性、扶持性的经济金融政策,鼓励企业数字化变革。最后,完善小微企业所面临的营商环境。应优化产业政策、改善营商环境、提升金融发展水平,减少金融知识不足对企业发展的限制。进一步地,金融政策要更多关注到外部融资依赖程度较高的小微企业。可以适当采取降低小微企业贷款准入门槛、支持企业延期还本付息、加大信用贷款投放力度等措施为小微企业提供资金支持,进而充分发挥企业金融知识对劳动雇佣的带动作用。

参考文献 (49)

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