小编： 2008年危机之后，金融这个行业，已迎接了不止一波“口诛笔伐”
2008年危机之后，金融这个行业，已迎接了不止一波“口诛笔伐”。近来的芯片风波，又加剧了“脱实向虚”“吸血魔头”一类的指责。
金融业，一直是挣得这么多吗？如果是，为什么；如果不是，是什么因素，导致了这个行业的浮沉？
只看几年的新闻时文，对这些问题的理解，难免失之片面、落入俗套；相反，将这个问题放到更长期的背景里去考察，我们能了解更多。
图1：1910-2010年间的美国，金融业与其它非农行业，受教育程度在高中以上的比例的差值（实线），以及金融业平均收入与其他非农行业平均收入的比值（带标记实线）
Philippon和Reshef 2012年发表于Quarterly Journal of Economics的研究，无疑是这一脉研究中的佼佼者。通过分析1910-2010年间的多种数据，他们发现以下事实：首先，金融业并不是一直比其它行业挣得多。
按照通行的行业分类法，这里的金融业，共包括以下三类行业：信贷中介，包括银行、储蓄机构和提供信贷服务的企业；保险；其它行业，包括证券、期货、风投、私募、对冲基金、信托及投资银行等。具体到本文，在文章研究的这100年时间段中，三类行业在收入等各方面的趋势并无显著差异。
1930年大萧条之前与1980年代以后，是金融业最“风光”的两个时间段；其次，相比技术进步、企业融资需求等因素，金融行业监管力度的变化，能够最好地解释行业收入的趋势；最后，金融行业的起伏，能解释相当部分不平等的变化。
图2：1910-2010年间的美国，金融业中收入位居全行业前10%的比例与其它非农行业的比值（实线），以及金融业与其它非农行业前10%收入人群的平均收入的比值（带标记实线）
文章的教育数据来自人口普查与三月CPS；收入与工作时间数据，1929年及之后的部分来自经济分析署发布的年报，1929年之前的部分使用了Martin与Kuznets整理的序列。
如图1，作者计算了以下两个指标：一，比起其它非农行业，金融业中教育程度在高中以上的比例要高多少？二，金融业的平均收入是其它非农行业的多少倍？这两个指标均经过了样本权重和工作时长权重的调整。
很明显，1930年代前和1980年代后，是金融业最“风光”的两个时间段：整体教育程度更高，收入也更高。
也就是说，20世纪初到21世纪初这百年，相比其它非农行业，金融业的景气态势走出了一个大大的U型：大萧条前的“鲜花着锦”、1930-80年代的“万马齐喑”，以及1980年代后的“烈火烹油”。
对其它指标的比较印证了这一点，兹举两例：首先，如图2所示，1980年代之后，进入金融业，更容易成为全社会的前10%；在金融业当前10%，收入也比在其它行业高得多。其次，如图3，金融业与制造业间，“虚实之间”的“彼消此长”，同样走出了一个U型。
如果将金融业与医疗行业或法律行业相比，也可见到类似的U型，只是具体幅度不同。此外，将比较中的10%换成25%或50%，结果保持稳健。
图4 1935-2005年间，金融业大企业的CEO收入相比其它行业CEO收入的差值
具体来说，将全美前50大上市企业中，金融行业企业和其它企业CEO的工资拿出来做比较，这个差距同样呈现出U型的趋势：1938-1941年间，金融行业的CEO，薪酬要高出21%；到1966-1975年，金融行业反而要低24%；到1995-2005年呢？金融行业要高出170%！
根据Gabaix和Landier等学者的经典研究，不同行业的CEO，能力方面并无显著差别。考虑到这一点，这一变化趋势，尤其令人瞩目。
图5 1910-2007年的美国，相比于其它行业，金融行业职业特点的变化。左图实线代表确定方向、掌控及规划能力，带标记实线代表数学能力。面对复杂情况的工作，对这两类能力有更强的偏好；右图实线代表手指灵巧程度，虚线代表恪守期限、忍耐和遵循标准的能力。二者适应循规蹈矩的工作
如上图，利用Autor编制的各行业所需的“技能点”指数，文章计算了金融行业所需的“技能点”的百年趋势：和教育及收入的变化一致，1930年代前及1980年代后这两段时间内，金融行业确实比其它行业更加复杂。
具体来说，这两个时间段里，金融行业对确定方向、掌控及规划能力，以及数学技能的要求比其它行业更高；对手指灵巧，恪守期限、忍耐和遵循标准能力的要求比其它行业更低。
理解这一结果时，应注意其中可能的偏差。具体来说，作者假设：Autor对每个职业所需的能力的评估在100年中保持不变。因此，图中所示“技能要求”的变化，纯粹来源于金融业内部，不同技能要求的职业的比重变化。作者在文中承认了这一可能偏差的存在，并进行了相应的讨论。
图6 1900-2000年间，金融行业的信息技术资本存量（实线）和专利数量（带标记实线）的变化
总结一下：无论从哪个角度看，无论是从业人员的教育水平，还是做这一行到手的收入，又或者是工作本身的要求，上个世纪的金融业都经历了一段U型的变迁。其中，波峰在两头，波谷在1930-1980年代之间。
大致分三类。第一类是金融技术的革新，让金融业者能够提供更好的服务。值得注意的是，同一段时间内，美国金融行业，管理一定数量资金的成本并没有发生显著的变化。也就是说，金融行业整体收入的变化，几乎完全来源于管理资金数量的变化，而非管理单位资金的利润率的上升。
文章用两个指标衡量这一点：金融行业专利数的变化，和金融企业信息技术资本的存量。
图7 1900-2010年间，公司债违约比例的三年平均（实线）与每一年IPO企业的市值与当年股票市场总市值的比例（带标记实线）
第二类是企业对金融服务的需求的变化。这一类又可以细分为两个变量：一是由于技术的进步或者商业模式的变化，有更多的企业选择上市，或购买其它融资服务。
参考之前Jovanovic和Rousseau的研究，作者以当年IPO总市值与当时股票市场总市值的比值来反映这一点；第二点则是企业可能会利用新的金融产品去实现目的（如利用垃圾债券并购），这也会推高对金融服务的需求。文章衡量这一点的指标是公司债违约比率的三年平均。
图8美国金融业的去监管程度（实线）与金融业相比其它行业工资的差值（带标记实线）
第三类解释变量是监管程度。哪怕是在相对“自由主义”的美国，也没有人会否认监管的严厉程度对金融行业的深刻影响。
文章从以下四个角度出发，构造了美国金融行业的“去监管化指数”：是否限制银行跨州建立支行；是否有利率限制；是否要求商业银行和投资银行分业经营；是否要求银行和保险公司分业经营。答案每多一个“否”，指数就加上1。如上图所示：监管松懈的程度，以及金融业相比其它行业工资的差值，二者间几乎是一一对应的关系。
图9 1970-2005年间，投行从业者集聚的三州（纽约、新泽西和康涅狄格）的金融从业者的平均收入（实线），与美国其它各州金融从业者的平均收入（虚线）。原文的回归分析显示：《格拉斯斯蒂格尔法案》废除后，两类人群的收入差距持续扩大。这从侧面反映了去监管对金融行业景气的重要性
除了刚刚提到的三类变量外，文章还考虑了以下解释因素：一是金融的国际化程度，衡量指标是美国国外资产占GDP的比重，数据来自Obstfeld和Taylor的研究以及国际货币基金组织；二是边际税率的最大值。
对这些因素做回归分析，结果显示：对金融行业和其它非农行业，在教育程度和收入方面的差异随时间的变化，解释能力最好的是去监管。具体来说，这一因素可以解释两类行业之间教育程度差距的40%，以及平均收入差距的23%。
图10 控制教育程度、性别、种族、婚姻状态、出生/居住地、工作年限、工作年限的平方、各行业失业率之后，金融行业工资中高于其它行业的部分
文章计算了一个“工资余项”：考虑教育程度、性别、种族、婚姻状态、出生/居住地、工作年限及其平方、失业率等最能解释工资差异的变量后，金融和其它非农行业收入之间仍然无法解释的差异。
如上图所示，这个值也走过了一个U型。进一步的分析显示：金融内部的收入差异（包括初识工资和上升梯度）以及从业者的风险偏好，充其量也只能解释其中很小的一部分（6%左右）。金融行业广泛存在的信息不对称和道德风险问题可能可以解释这一差异。不过，原文没有给出具体的实证。
图11 1970-2010年，金融行业与其它行业的工资的差距，对不同的收入不平等指标的“贡献”。其中，带小方形标记的，是前10%收入分界线%分界线之比这一指标；大方形标记，是前3%收入分界线%分界线%
另外一个非常值得关注的问题是不平等。2008年危机爆发后，金融家的超高收入，一直是这个行业饱受批评的原因之一。
那么，金融行业相对其它行业的“工资余项”，究竟可以解释多少不平等的变化呢？
文章的分析显示：如果以前10%收入分界线%收入分界线的比值代表不平等，“余项”可以解释7%；如果是前3%和后10%，“余项”可以解释9%。此外，对于基尼系数、泰尔指数等其它不平等指标的变化，金融行业收入的变化亦有较好的解释力。类似的结论在英国也成立。
图12 1970-2010年的22个国家，去监管前后金融行业收入的变化率
总之，对美国金融业的百年观察，带来了以下几点发现：首先，无论是行业收入或从业人员结构，还是行业本身工作的特点，都不是一成不变；其次，金融业的去监管，是以上变化的最主要原因。金融行业收入的变化也与不平等上升密切相关；最后，诸如风险承担等因素，无法解释行业的高收入。
信息不对称和道德风险，是目前最好的解释。Boustanifar等学者对22国金融业变迁的分析，佐证了包括“去监管起主要作用”在内的以上大部分结论。
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