金融强监管的就业促进效应——来自资管新规的经验证据.pdf

第22卷第3期2023年9月浙江工业大学学报（社会科学版）JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY OF TECHNOLOGY（SOCIAL SCIENCES）Vol.22 No.3Sept.2023樊靓，等：共青团引领新时代青年发展的逻辑理路金融强监管的就业促进效应来自资管新规的经验证据潘海颖1，2，黄旭1（1.浙江工业大学 经济学院，浙江 杭州 310023；2.浙江工业大学 之江学院，浙江 绍兴 312030）摘要：资管新规是金融市场改革的重要制度安排，旨在通过加强金融监管来防控金融风险、促进实体经济发展。以资管新规的出台作为准自然实验，考察金融强监管对企业劳动力雇佣的影响。研究发现，资管新规显著提高了金融化程度较高的企业的劳动力雇佣增长率，表明金融强监管促进了企业的劳动力雇佣。进一步的机制检验表明，固定资产投资是资管新规促进企业劳动力雇佣的重要影响路径。横截面检验发现，资管新规的就业促进效应主要表现在影子银行发展水平较高地区、产业政策支持行业以及银企关系较好的企业。为金融强监管的就业促进效应初步提供了来自中国的微观经验证据，也为释放金融监管制度改革红利、健全就业促进机制提供了重要启示。关键词：金融强监管；就业促进效应；资管新规；固定资产投资中图分类号：F832.5文献标志码：A文章编号：1006-4303（2023）03-0277-09金融监管是国家对金融市场的重要管理手段之一，有助于维护金融市场秩序、防范金融风险、合理引导和规范金融行业健康发展。2018年之前，由于资产管理机构受到的监管较为宽松，我国资管行业在快速发展过程中显露出诸多乱象，突出表现为产品多层嵌套、非标准化债权类资产规模迅速扩张、普遍存在刚性兑付，资管业务因此逐渐沦为一个规模巨大、监管缺失的影子银行。影子银行规模的不断扩大促进了企业的金融资产配置1，使得企业金融化程度不断加深，进而对企业的债务融资2、主业业绩3、劳动力雇佣45等造成了显著的负面影响。为了抑制影子银行的无序扩张、防控系统性金融风险，央行联合银保监会、证监会、外汇局于2018年4月出台了 关于规范金融机构资产管理业务的指导意见（简称“资管新规”），从打破刚性兑付、消除多层嵌套、禁止资金池运作、抑制通道业务等方面对资管业务进行了规范，旨在通过统一监管标准最大程度地消除监管套利空间，引导资管业务回归本源，支持实体经济发展。现有研究主要探讨了资管新规对宏观经济发展6、企业融资7、企业实体投资8、利率传导效率9的影响，鲜有学者关注资管新规对企业劳动力雇佣的影响。就业是民生之本，也是经济发展最基本的支撑。党的二十大报告指出，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。企业是吸纳就业的主体，考察资管新规对企业劳动力雇佣的影响效果与机制，对于释放金融监管制度改革红利、促进就业增长具有重要的理论价值和现实意义。资管新规是加强金融监管的重要制度安排，为识别金融强监管的经济后果提供了相对外生的研究情境。本研究以2018年资管新规的出台作为准自然实验，选取中国 A 股上市公司 20142021年的年度数据为样本，运用双重差分模型考收稿日期：2023-05-20作者简介：潘海颖（1971），女，浙江诸暨人，副教授，博士，研究方向为产业经济与休闲文化。潘海颖，等：金融强监管的就业促进效应浙江工业大学学报（社会科学版）第22卷察金融强监管对企业劳动力雇佣的影响。相对于以往研究，本研究的边际贡献主要表现在以下两方面：第一，本研究可以贡献于金融强监管经济后果的相关研究。现有关于金融监管经济后果的研究主要关注宏观经济发展6、企业融资7、企业投资8、利率传导效率9等方面，关于金融监管对就业的影响的研究十分缺乏。本研究首次考察资管新规带来的金融强监管如何影响企业劳动力雇佣，从就业视角拓展了金融强监管经济后果的相关研究。第二，本研究可以贡献于企业金融化与劳动力雇佣的相关研究。已有研究发现，实体企业金融化对企业劳动力雇佣有显著的负面影响4-5，而加强金融监管能够抑制企业金融化10。本研究发现，金融强监管政策显著促进了金融化程度较高的企业的劳动力雇佣，创新性地将现有研究衔接起来，从金融监管的角度为企业金融化对劳动力雇佣的影响提供了新的证据，丰富了企业金融化影响劳动力雇佣的相关研究。一、文献回顾与研究假说（一）企业劳动力雇佣的影响因素目前关于企业劳动力雇佣影响因素的研究较为丰富，涵盖劳动力成本、税收负担、融资约束等诸多方面。首先，劳动力成本是企业雇佣的重要决定因素之一。王文春等11基于各地区最低工资标准数据和中国工业企业数据研究发现，地方最低工资标准上调会促使企业选择以资本替代劳动，增加资本投入，减少劳动力的雇佣。宋弘等12考察社保降费政策对企业劳动力雇佣的影响，发现社保缴费率下降能够降低企业的劳动力成本，提高企业的劳动力需求。其次，税收负担会影响企业的劳动力雇佣。刘铠豪等13基于世界银行中国企业调查数据研究发现，税收负担对企业劳动力需求存在显著的负向影响。潘凌云等14基于薪酬抵税政策和A股上市公司数据研究发现，增加税收优惠能够促进企业的劳动力雇佣。最后，融资约束也会影响企业的雇佣决策。Benmelech等15利用到期的长期债务数据考察融资约束对企业劳动力雇佣的影响，结果发现融资约束提高会导致企业劳动力雇佣人数的减少。刘彩霞等16从企业债务融资视角入手考察其对劳动力雇佣的影响，发现企业债务融资水平的提升能够促进企业扩大劳动力雇佣规模。（二）资管新规出台的经济后果作为资管行业首个统一的强监管政策，资管新规出台以后，学者们对其政策效果进行了理论与实证的讨论。理论研究方面，资管新规会通过限制影子银行活动影响资本积累和资源配置效率，彭俞超等6通过构建一个内生融资约束的异质性企业模型，运用转移动态方法分析了资管新规的宏观经济影响，结果发现资管新规对实体经济的影响同时存在总量效应与结构效应。资管新规虽然抑制了总投资，降低了总产出，但也使资本流向高效率企业，提高了资源配置效率，促进了经济的高质量发展。实证研究方面，蒋敏等7综合运用事件研究法与广义双重差分，考察了资管新规对企业融资的影响，发现资管新规通过抑制影子银行融资规模，提高了企业的融资约束与融资成本，降低了企业的短期债务比重。李青原等8从企业投资的视角考察了资管新规的微观经济后果，发现资管新规通过压缩金融投资、降低债务融资成本促进了企业的实体投资，发挥了积极的实体经济效应。在影子银行水平较高的地区，资管新规的实体经济效应更为明显。刘冲等9利用债券市场交易数据，从利率传导效率视角考察了资管新规的溢出效应。研究发现，资管新规的出台对货币市场短期利率向债券利率的传导效率造成了负向冲击。然而，目前还没有学者关注资管新规对企业劳动力雇佣的影响。（三）资管新规对企业劳动力雇佣的影响资管新规可以通过缓解劳动力支付与内部现金流之间的错配、引导企业增加实体投资两条路径，发挥对企业劳动力雇佣的促进作用。第一，企业的劳动投入转化为收入需要经历生产、销售、收付等过程，企业支付劳动力成本往往发生在产生现金流之前，因此企业需要在整个生产过程中为其劳动力的雇佣进行外部融资17。当企业面临较高的融资约束时，劳动力成本的支付与内部现金流之间存在的错配会迫使企业减少劳动力的雇佣15，18。资管新规通过挤出企业的金融化投资，可以增加企业内部可用于劳动力支付的现金流，从而缓解劳动力支付与现金流之间的错配，支持企业增加劳动力的雇佣。第二，投资替代理论认为，当金融投资收益率高于实体投资收益率时，企业出于资本逐利动机会更多地将资金投向金融领域，导致企业金融化水平不断提 278第3期潘海颖，等：金融强监管的就业促进效应升19。企业金融化不仅会提高企业面临的经营风险，增加企业的债务融资成本2，还会降低企业的创新产出与实物资本投资，进而损害未来主业业绩3。加强金融监管能够有效抑制企业金融化10，提高金融服务实体经济的能力。资管新规加强了对金融市场中资管业务的监管力度，通过限制企业金融化投资渠道和提高企业金融化投资风险，可以反向挤出企业的金融投资，进而促使企业增加实体投资，引导企业“脱虚向实”8。资本与劳动之间存在互补关系，随着实体投资的增加，对劳动力的需求也会增加。近期研究为投资对就业的促进作用提供了经验证据。刘啟仁等20发现，固定资产加速折旧政策在激励企业增加固定资产投资的同时，也促使企业提高了对技能劳动力的需求，增加了对技能劳动力的雇佣。同样的，Garrett等21、王贝贝等22从区域劳动力市场视角研究发现，固定资产加速折旧政策能够显著促进地区就业增长，证明了投资的税收优惠政策具有就业促进效应。因此，本研究认为，资管新规可以通过促进企业增加实体投资来带动劳动力雇佣的增长。基于以上分析，本研究提出研究假设：资管新规能够促进企业劳动力雇佣的增长。二、研究设计（一）样本选择与数据收集资管新规于2018年上半年正式出台，本研究以该政策出台前后各4年为观测窗口，选取中国A股非金融、非房地产类上市企业20142021年的年度数据为样本，并对初始样本进行如下处理：1）剔除 ST和*ST样本；2）剔除资不抵债的样本；3）剔除变量存在缺失值的样本；4）剔除上市时间不足1年的样本；5）剔除2018年及之后上市的样本。为了控制极端值的影响，本研究对所有连续变量进行上下各1缩尾处理。本研究的数据主要来源于中国研究数据服务平台（CNRDS）和国泰安数据库（CSMAR），其中员工人数数据来源于Wind数据库，影子银行数据来源于中国人民银行调查统计司统计数据库。（二）模型设计与变量定义由于资管新规的监管对象是资管业务，企业层面并不存在标准的处理组和控制组，但资管新规可能会对金融化程度不同的企业产生不同的影响8，为此本研究根据政策冲击前企业的金融化程度，构建如下双重差分模型进行实证检验：Labgi，t01TreatiPostt2Levi，t3Sizei，t4Agei，t5ROAi，t6Growthi，t7Top1i，t8Tobini，tiind，tp，ti，t（1）其中，被解释变量Labg为企业的劳动力雇佣增长率，下标 i 代表企业，t 代表年份。参考刘贯春等23、潘凌云等14的做法，本研究采用企业年终员工总数的逐年变化率来衡量企业的劳动力雇佣增长率，即企业年终员工总数的变化量除以上一年的员工总数。Treat为分组变量，若政策出台前一年企业的金融化程度大于样本中位数，则将其设为处理组，Treat取值为1，否则为0。参考李青原8的方法，本研究采用企业年末持有的金融资产占总资产的比例来度量企业当年的金融化程度，其中金融资产包括交易性金融资产、买入返售金融资产、可供出售金融资产、持有至到期投资和投资性房地产。Post为政策冲击虚拟变量，若企业所在年份为2018年及之后则取值为1，否则为0。参考刘贯春等23的做法，本研究还控制了如下企业特征控制变量：资产负债率（Lev），采用期末总负债与总资产的比值来衡量；企业规模（Size），采用期末总资产的自然对数来衡量；企业年龄（Age），采用企业成立年限的自然对数来衡量；资产收益率（ROA），采用期末净利润与总资产的比值来衡量；企业成长性（Growth），采用营业收入年增长率来衡量；股权集中度（Top1），采用第一大股东持股比例来衡量；托宾Q值（Tobin），采用期末公司总市值加上总负债与总资产的比值来衡量。为了缓解遗漏变量的影响，本研究还控制了企业固定效应 i、行业年份交互固定效应 ind，t、省份年份交互固定效应p，t，以控制企业层面不随时间变化的固有特征的影响、行业与地区层面随时间变化的不可观测因素的影响。（三）描述性统计表1报告了本研究主要变量的描述性统计结果。由表1结果可知，Labg的平均值为0.076，表明样本观测期内企业的年度平均劳动力雇佣增长率为7.6；同时，25分位数为-0.048，表明至少有25的企业样本在观测期内劳动力雇佣增长率为负。Post的平均值为0.530，表明政策冲击后的样本占比为53。其他变量与现有研究基本一致。279浙江工业大学学报（社会科学版）第22卷表1主要变量的描述性统计结果变量LabgTreatPostLevSizeAgeROAGrowthTop1Tobin观测值1 96251 96251 96251 96251 96251 96251 96251 96251 96251 9625平均值0.0760.5000.5300.42622.3532.9600.0320.1390.3302.570标准差0.3120.5000.4990.1971.2720.2770.0670.3340.1461.930最小值-0.4700.0000.0000.06319.8952.197-0.291-0.5610.0830.83725分位-0.0480.0000.0000.27021.4642.7730.012-0.0320.2161.344中位数0.0140.0001.0000.41922.2002.9960.0340.0940.3061.94275分位0.1101.0001.0000.57123.0873.1350.0630.2450.4253.050最大值2.0251.0001.0000.89026.1813.5840.1971.8030.72411.738三、实证结果分析（一）基准回归结果首先考察资管新规对企业劳动力雇佣增长的影响，结果如表2所示。表2列（1）控制了企业固定效应和行业年份交互固定效应，交互项TreatPost的估计系数为0.021，在5的水平上显著为正；表2列（2）进一步地控制了省份年份交互固定效应，交互项TreatPost的估计系数为0.025，在1的水平上显著为正。这表明资管新规出台后，金融化程度较高的企业劳动力雇佣增长率显著得到了提高。以表2列（2）为例，相比金融化程度较低的企业，资管新规使得金融化程度较高的企业劳动力雇佣增长率平均提高了2.5。可见，资管新规能够促进企业劳动力雇佣的增长。从控制变量的回归结果来看，与已有研究基本一致，企业规模越大、资产收益率越高、营业收入增长越快，则企业的劳动力雇佣增长率越高；企业年龄越大，则劳动力雇佣增长率越低。考虑到研究结果的可靠性，下文的回归模型统一控制最严格的固定效应。表2基准回归结果变量TreatPostLevSizeAgeROAGrowthLabg（1）0.021*（2.42）-0.002（-0.06）0.117*（12.39）-0.196*（-2.65）0.186*（3.43）0.265*（18.67）（2）0.025*（2.83）0.011（0.29）0.118*（12.47）-0.185*（-2.49）0.184*（3.41）0.264*（18.61）变量Top1TobinConstantFirm FEInd-Year FEProv-Year FENAdj.R2Labg（1）0.267*（4.11）0.006*（2.01）-2.145*（-7.02）YesYesNo19 6250.152（2）0.272*（4.18）0.006*（2.06）-2.218*（-7.20）YesYesYes19 6250.151注：1.*，*分别表示在5，1的水平下显著。2.括号内数据为双尾检验的t值。3.标准误在企业层面进行了聚类调整，以下同。280第3期潘海颖，等：金融强监管的就业促进效应（二）稳健性检验1.平行趋势检验。使用双重差分模型进行估计的一个重要假定是处理组样本和控制组样本在受到外生冲击之前满足平行趋势，即如果没有处理效应，结果变量在处理组和控制组中的变化趋势是相似的。本研究借鉴Beck等24的做法，采取事件研究法进行平行趋势检验，以样本初期2014年为基期，构建了年度虚拟变量Yeart与分组变量的交互项。结果显示，交互项的估计系数在20152017年均不显著。这表明在资管新规正式出台之前，处理组企业与控制组企业劳动力雇佣增长率的变化趋势并不存在显著差异，满足平行趋势假定。2.安慰剂检验。为了进一步排除其他不可观测因素及替代性解释对研究结果的干扰，本研究参考 Chetty 等25的做法进行安慰剂检验。具体而言，利用随机抽样技术将企业随机划分成处理组与控制组，构造出一个虚假的分组变量，将其与政策冲击变量的交互项纳入基准回归模型进行重新估计，并将上述过程重复1 000次。结果显示，1 000次重复试验中交互项的估计系数集中分布在 0 附近，明显小于本研究基准回归中真实的估计值（0.025），表明研究结果不受其他不可观测因素和替代性解释的影响。3.重新定义处理变量。为进一步增强研究结果的稳健性，对处理变量进行重新定义，由虚拟变量改成连续变量，将 Treat替换为 Prefin，Prefin为政策出台前一年企业持有的金融资产占总资产的比例，然后对基准模型进行重新估计。回归结果显示，交互项 PrefinPost 的系数仍然显著为正，与基准回归结果一致，表明本研究的结果具有较强的稳健性。（三）影响机制检验根据前文理论分析可知，资管新规的出台可能通过影响企业的实体投资来促进企业劳动力雇佣增长，接下来将考察这一机制的真实性。参考Di Giuli等26、马慧等27的做法，本研究利用两阶段方法来执行机制检验。基本思路：第一阶段首先估计资管新规对机制变量（M）的影响；第二阶段使用第一阶段估计得到的预测机制变量（M）分析其对企业劳动力雇佣增长的影响。具体而言，两阶段检验可以通过估计如下方程组来实现：Mi，t01TreatiPostt2Levi，t3Sizei，t4Agei，t5ROAi，t6Growthi，t7Top1i，t8Tobini，tiind，tp，ti，t（2）Labgi，t01（Mi，t）2Levi，t3Sizei，t4Agei，t5ROAi，t6Growthi，t7Top1i，t8Tobini，tiind，tp，ti，t（3）其中，M为机制变量，其余变量与基准模型一致。参考刘啟仁等28、刘贯春等29的做法，本研究分别从存量变动与现金支出角度，采用当年新增固定资产与上一年固定资产的比值（Inv1）和企业购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金之和与企业总资产的比值（Inv2）两种方式衡量企业的固定资产投资，作为机制变量。回归结果如表3所示。第一阶段回归中交互项TreatPost的估计系数均显著为正，表明相对控制组企业，处理组企业在资管新规出台后固定资产投资显著更多。第二阶段回归中Inv1和Inv2的估计系数也都显著为正，表明由资管新规引起的固定资产投资的增加能够提高企业的劳动力雇佣增长率。因此，固定资产投资是资管新规促进企业劳动力雇佣增长的重要影响路径。表3影响机制检验TreatPostInv1Inv20.053*（2.56）0.004*（3.01）0.466*（2.35）6.702*变量第一步：资管新规对企业固定资产投资的影响（1）Inv1（2）Inv2第二步：固定资产投资对企业劳动力雇佣增长的影响（3）Labg（4）Labg 281浙江工业大学学报（社会科学版）第22卷ControlsFirm FEInd-Year FEProv-Year FE第一阶段F值NYesYesYesYes6.5719 620YesYesYesYes9.0419 589YesYesYesYes19 620（2.17）YesYesYesYes19 589变量第一步：资管新规对企业固定资产投资的影响（1）Inv1（2）Inv2第二步：固定资产投资对企业劳动力雇佣增长的影响（3）Labg（4）Labg注：样本量有所减少是因为固定资产投资变量存在一些缺失值。（四）横截面检验资管新规对企业劳动力雇佣的影响可能存在横截面差异，为考察资管新规影响企业劳动力雇佣的具体作用条件，本研究分别从地区影子银行发展水平、产业政策以及银企关系三个方面进行横截面检验（表4）。表4横截面检验变量TreatPostDiff.of TreatPost（Empirical p-value）ControlsFirm FEInd-Year FEProv-Year FENAdj.R2影子银行发展水平（1）较高组0.033*（2.65）0.046*YesYesYesYes9 7170.147（2）较低组0.015（1.28）YesYesYesYes9 9080.157产业政策（3）支持0.028*（2.37）0.149YesYesYesYes11 5130.153（4）非支持0.013（0.88）YesYesYesYes7 6270.135银企关系（5）较好组0.060*（2.67）0.000*YesYesYesYes5 3850.168（6）较差组0.006（0.10）YesYesYesYes5 2010.189注：1.列（5，6）样本量有所减少是因为银企关系代理变量存在一些缺失值。2.组间系数差异的经验P值通过自助抽样（Bootstrap）1 000次得到。1.影子银行发展水平。影子银行作为银行信贷之外的非正规融资渠道，在一定程度上缓解了企业融资约束30，但金融投资的高回报率会驱使企业将从影子银行获取的资金投向金融领域，增加金融资产的配置，促进企业金融化，进而抑制企业的劳动力雇佣2-3。一个地区的影子银行发展水平越高，该地区的企业金融化程度可能更为严重，资管新规对企业劳动力雇佣的影响可能更为明显。参考Chen等31、黄贤环等32、李青原等8的做法，本研究将地区委托贷款增量、信托贷款增量与未贴现银行承兑汇票增量之和占社会融资规模总额增量的比重作为地区影子银行发展水平的代理变量，以资管新规出台前一年各地区影子银行发展水平的中位数将样本划分为地区影子银行发展水平较高组与较低组进行横截面检验，回归结果如表4列（1，2）所示。由表4列（1，2）可知，在地区影子银行发展水平较高组中，交互项的系数在1的水平上显著为正，而在地区影子银行发表3（续）282第3期潘海颖，等：金融强监管的就业促进效应展水平较低组中，交互项的系数不显著。这表明，相比影子银行发展水平较低的地区，资管新规对位于影子银行发展水平较高地区的企业有着更为明显的就业促进效应。2.产业政策。现有研究表明，产业政策显著提高了企业金融化水平。李增福等33发现，产业政策通过增加信贷资源、降低实业投资收益率加剧了企业金融化程度。于连超等34发现，产业政策通过缓解融资约束、降低融资成本促进了企业金融化。因此，资管新规的出台更有利于引导产业政策支持行业的企业回归主业、增加实体投资，进而促进劳动力雇佣的增长。资管新规对产业政策支持行业企业的就业促进作用应该更强。本研究参考李增福等33、于连超等34的做法，根据企业所属行业当年是否受产业政策支持，将样本划分为产业政策支持行业与非产业政策支持行业两组进行横截面检验，回归结果如表 4 列（3，4）所示。由表4列（3，4）可知，在产业政策支持行业组中，交互项的系数在5的水平上显著为正，而在非产业政策支持行业组中，交互项的系数不显著。这表明，相比不属于产业政策支持行业的企业，资管新规对产业政策支持行业的企业有着更为明显的就业促进效应。3.银企关系。银行信贷是企业融资的主要方式，良好的银企关系可以降低银企双方的信息不对称程度，有助于企业从银行获得较多的长期贷款，缓解企业融资约束，进而促进企业劳动雇佣。因此，资管新规对银企关系较好的企业的就业促进作用应该更强。参考黄贤环等32、邓永亮等35的做法，本研究使用企业长期借款与总资产的比值作为银企关系的代理变量，以年度中位数将样本划分为银企关系较好组与较差组进行横截面检验，回归结果如表4列（5，6）所示。由表4列（5，6）可知，在银企关系较好组中，交互项的系数在1的水平上显著为正，而在银企关系较差组中，交互项的系数不显著。这表明，相比银企关系较差的企业，资管新规的就业促进效应在银企关系较好的企业中更为明显。四、研究结论与启示就业是最大的民生，也是经济发展最基本的支撑。虽然已有大量研究讨论了就业的影响因素，但鲜有研究关注金融监管对就业的影响。作为资管行业首个统一的强监管政策，资管新规为考察金融强监管的就业效应提供了理想的研究情境。本研究基于 20142021年中国 A股上市公司年度数据，以2018年资管新规的出台作为准自然实验，使用双重差分法考察金融强监管对企业劳动力雇佣的影响。研究结果表明，首先，资管新规的出台显著提高了金融化程度较高的企业的劳动力雇佣增长率，表明金融强监管能够促进企业的劳动力雇佣。其次，影响机制检验发现，资管新规可以通过引导企业增加固定资产投资来促进劳动力雇佣的增长。最后，横截面检验结果表明，资管新规的就业促进效应主要表现在影子银行发展水平较高地区、产业政策支持行业以及银企关系较好的企业。本研究的结论对于健全就业促进机制具有如下启示。第一，完善企业内部治理体系，规范企业行为。本研究发现金融强监管促进了金融化程度较高的企业的劳动力雇佣，一定程度上反映了企业金融化对劳动力雇佣具有抑制作用。因此，企业应加强对金融投资活动的监控，严格审批金融资产投资事项，根据企业实际需求合理进行金融资产配置，防止企业过度金融化。另外，企业应树立正确的经营理念，将重心放在主营业务的发展上，以做大做强主营业务为目标，积极开展实体投资活动，从而扩大对劳动力的需求，吸纳更多的劳动力就业。第二，加强和完善金融监管，营造良好的实体投资环境。金融强监管通过规范金融市场秩序，能够引导企业增加实体投资，进而提高企业的劳动力需求，促使企业雇佣更多的劳动力，改善劳动力市场的就业水平。因此，国家应进一步加强和完善金融监管，强化金融监管对就业的促进作用。一方面，深化金融监管体制改革，依法将各类金融活动全部纳入监管，结合大数据、云计算等新兴技术完善金融监管工作机制，进一步消除金融市场的监管漏洞与套利空间。另一方面，全面强化金融服务实体经济的能力，引导金融市场资金流向实体经济，从而降低实体经济融资成本，提高实体投资收益率，营造良好的实体投资环境，增强企业开展实体投资活动的内生动力。第三，突出监管重点，实施差异化监管。金融强监管政策对于影子银行水平较高地区、产业政策支持行业的企业有着更为显著的就业促进作 283浙江工业大学学报（社会科学版）第22卷用，国家在开展金融监管工作时应重点关注影子银行发展水平较高地区和产业政策支持行业，针对性地制定更为严格的监管措施，加强对这些地区和行业金融监管工作的监督与考核，从而更有效地发挥金融监管对就业的促进作用。第四，加强银企关系的构建，缓解企业融资约束。金融强监管的就业促进效应在银企关系较好的企业中更为明显。因此，地方政府应积极开展银企对接活动，缓解银企双方之间的信息不对称，鼓励银行与企业搭建紧密的合作关系，增加银行对企业的信贷供给，通过缓解企业融资约束增强企业吸纳就业的能力。参考文献：1吴娜，于博，樊瑞婷.影子银行、货币政策与企业金融资产配置 J.现代财经（天津财经大学学报），2020，40（11）：3-20.2白雪莲，贺萌，张俊瑞.企业金融化与债务融资成本：来自中国A股上市公司的证据 J.金融论坛，2021，26（7）：39-49.3杜勇，张欢，陈建英.金融化对实体企业未来主业发展的影响：促进还是抑制 J.中国工业经济，2017（12）：113-131.4王怀明，王成琛.非金融企业金融化对就业的影响研究 J.中南财经政法大学学报，2019（3）：25-34.5安磊，沈悦，徐妍.金融化、产权与企业内收入分配 J.经济评论，2019（5）：77-91.6彭俞超，何山.资管新规、影子银行与经济高质量发展 J.世界经济，2020，43（1）：47-69.7蒋敏，周炜，宋杨.影子银行、资管新规 和企业融资 J.国际金融研究，2020（12）：63-72.8李青原，陈世来，陈昊.金融强监管的实体经济效应：来自资管新规的经验证据 J.经济研究，2022，57（1）：137-154.9刘冲，庞元晨，刘莉亚.结构性货币政策、金融监管与利率传导效率：来自中国债券市场的证据 J.经济研究，2022，57（1）：122-136.10黄海涛，余志君，杨贤宏.金融监管对企业金融化的影响及监管角色构建：基于期限结构异质性视角下的经验证据 J.金融经济学研究，2020，35（3）：146-160.11王文春，殷华，宫汝凯.最低工资标准提高对企业资本劳动比的影响研究 J.金融研究，2022（1）：95-114.12宋弘，封进，杨婉彧.社保缴费率下降对企业社保缴费与劳动力雇佣的影响 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financialregulation promotes job creation within corporations.Further analysis indicates that fixed assetinvestment serves as a significant channel through which the New Asset Management Regulationstimulatescorporateemployment.Moreover,cross-sectionalanalysishig