探析城市間金融科技差異化發展現狀及趨勢

胡濱 尹振濤

本文對全國59個重要城市的金融科技指數進行對比，從要素基礎、智力支持、資源環境和企業實力四個方面刻畫了不同城市間金融科技發展狀況，識別了金融科技發展面臨的瓶頸和障礙，明晰了金融科技發展的努力方向，建議地方政府根據當地實際情況，出臺地方金融科技發展規劃，制定政策和措施，加大對金融科技發展的支持力度。

隨著移動互聯、人工智能、大數據、云計算、區塊鏈等新興技術不斷應用于金融行業各領域，金融科技不僅創新了金融服務理念、思維、流程及業務，還強化了金融體系的資源要素整合功能。金融科技已成為各國金融競爭力的重要支撐，也代表了金融業發展的未來趨勢。

金融科技具有跨界性、去中介、去中心、智能化等特點，對金融監管體系產生重大挑戰，亟須創新和完善監管機制，確保金融科技創新在審慎監管前提下穩妥推進，推動金融科技更好服務實體經濟，助力構建雙循環新發展格局。2019年8月，中國人民銀行印發《金融科技（FinTech）發展規劃（2019-2021年）》，要求秉持“守正創新、安全可控、普惠民生、開放共贏”的基本原則，充分發揮金融科技賦能作用，推動我國金融業高質量發展。在2021年3月發布的《國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中，也明確提出要“提升金融科技水平，增強金融普惠性”。如何引導金融科技行業健康可持續發展、確保金融創新在審慎監管前提下進行、推動金融科技更好地服務實體經濟成為現代化金融體系建設的重要議題。

在此背景下如何客觀衡量中國金融科技發展的整體水平及其全球地位、評估不同地區間金融科技的發展差異、厘清金融科技企業的城市和產業鏈分布特征成為地方政府、監管當局和業界共同關注的熱點問題。為此，本文依據59個重要城市的數據，編制了中國金融科技燃（FIRE）指數，從要素基礎、智力支持、資源環境和企業實力四個方面，刻畫金融科技在各個城市的發展情況。

金融科技“燃”指數指標體系

根據金融科技的定義，考慮到中國金融科技行業發展的特色，課題組設計了針對國內各個城市金融科技發展的評價指標體系，即“燃（FIRE）”指數體系。“燃（FIRE）”指數主要將影響金融科技的因子根據性質不同，分為要素基礎、智力支持、資源環境和企業實力四個一級指標。

要素基礎（Factors）一級指標下又分為兩個二級指標，分別從經濟發展和人口要素方面考察了各城市金融發展所依賴的影響因子，共計6個三級指標。要素基礎一級指標總體反映了當地金融科技發展的經濟人口因素，這類因素是金融科技發展的基礎，但在短期內一般不會發生劇烈的變化。

智力支持（Intelligence）一級指標下也分為兩個二級指標，分別考察高校的科研專利數量與各城市金融科技企業的人力資源情況，共計3個三級指標。智力支持一級指標主要衡量當地與金融科技相關的科研水平和從事金融科技研發的人力情況，這類因素是金融科技發展的動力。

資源環境（Resources）一級指標下分為三個二級指標，分別從政策資源、網絡資源和金融資源三個維度考察了對當地金融科技發展起到支撐作用的因子，共計4個三級指標。資源環境一級指標主要衡量當地金融科技發展是否有良好支持，例如政府是否支持、金融需求是否旺盛等，這類因素是金融科技發展的保證。

企業實力（Enterprises）一級指標下分為兩個二級指標，分別從數量和質量兩個維度考察各地金融科技產業鏈上微觀企業的基本情況，共計8個三級指標。企業實力一級指標主要衡量金融科技產業相關企業在當地的密集程度和質量優劣，這類因素是金融科技發展的主體。

本文對一級和二級、三級指標采取不同的賦權方法。一級指標權重根據專家打分法確定，經專家打分并結合金融科技發展內涵和動力的綜合判斷，將要素基礎、智力支撐、資源環境和企業實力指數的權重分別設置為15%、25%、25%、35%。二級和三級指標采用逐級等權法進行權數的分配，即在某一領域內，指標對所屬領域的權重為1 /n（ n為該領域下指標的個數） ，以此類推。

金融科技“燃”指數城市排名

課題組根據各個城市總得分，將全部被考察城市分為五個梯隊，其中得分8分及以上的城市為第一梯隊，共計3個，占樣本總數約5%;得分7？8分的為第二梯隊，共計5個，占樣本總數約8.5%;得分6？7分的為第三梯隊，共計9個，占樣本總數約15.3%;得分4？6分為第四梯隊，共計17個，占樣本總數約28.8%;得分4分以下為第五梯隊，共計25個，占樣本總數約42.4%。

整體排名。從總指數排名前20強城市來看（如表1所示），北京、上海、深圳位居前三。北京憑借其在要素基礎、智力支撐和企業實力三個領域的絕對優勢位居考察城市首位，且總指數得分遙遙領先。上海在智力支撐、資源環境和企業實力三個領域的突出表現，綜合排名位居第二。深圳在資源環境和企業實力兩個方面表現較為突出，綜合排名位居第三。

緊隨其后的杭州和廣州分列第四和第五名，指數數值非常接近，杭州在資源環境方面優于廣州，廣州則在智力支撐方面具有較為明顯的優勢。位居6？10位的城市分別是南京、武漢、成都、蘇州和西安。其中，南京在智力支撐領域，尤其是高校科研方面的實力較強，但要素基礎領域表現一般;武漢在資源環境領域以及智力支撐領域中的高校科研方面有一定優勢;成都在四個領域中表現較為平均，相對而言要素基礎和資源環境表現較為突出;蘇州則在企業實力方面具有明顯優勢，但要素基礎方面較弱;西安在資源環境和智力支撐方面具有比較優勢，企業實力則相對較弱。

空間分布。從總指數在東、中、西和東北四個區域的分布情況來看，東部具有絕對的領先優勢。總指數排名位于第一、二梯隊的城市中，東部區域占據6個席位，中部區域和西部區域分別占據1個席位。在第三梯隊的城市中，東、中、西部城市分別占據4個、3個和2個席位。

從南北差異來看，在城市排名上南北差距明顯。在總指數排名位于第一、二梯隊的城市中，南部地區占據7個席位，北部地區占據1個席位。在總指數排名位于第三梯隊的城市中，南部和北部情況相當，分別占據5個和4個席位。

從城市群分布來看，長三角城市群表現較為突出。在總指數排名位于第一、二梯隊的城市中，長三角城市群有3個城市上榜，分別是排名第2、4、6位的上海、杭州和南京。粵港澳大灣區占據兩個席位，分別是第3和第5位的深圳和廣州。其余席位則由京津冀城市群、長江中游城市群和成渝城市群中的城市平分。

金融科技產業鏈分布特征

本報告選出與金融科技相關的云計算、區塊鏈、大數據、機器學習、互聯網平臺、智慧金融、貨幣金融服務等25個賽道。同時，以“底層技術研發—科技融合輸出—金融場景建設”為鏈條，界定金融科技企業在金融科技產業鏈上的相對位置。提供大數據、區塊鏈、云計算技術的企業劃分為金融科技產業鏈的上游企業，提供互聯網安全服務的企業界定為金融科技產業鏈的中游企業，提供貨幣金融服務的企業標記為金融科技產業鏈的下游企業。

金融科技企業在產業鏈上的分布。金融科技企業多數居于產業鏈中游，其次為產業鏈上游。經統計測算，59個城市位于產業鏈上游、中游和下游的金融科技企業數量平均占比分別為21.4%、74.2%和4.4%。這表明，我國金融科技企業重在科技融合輸出，但新興數字技術的基礎研發創新、金融服務供給不足，這不利于提升我國金融科技企業在國際市場上的核心競爭力。

各城市金融科技企業在產業鏈上的分布不盡相同。在金融科技“燃（FIRE）”指數排名前20的城市中，廣州、北京、上海、蘇州在產業鏈中游的企業占比最高，分別達到81.3%、81.1%、78.0%和77.9%;重慶、天津、西安和鄭州在產業鏈上游的企業占比最高，分別為33.4%、33.3%、30.9%和30.0%;而深圳、上海、北京和武漢位于產業鏈下游的企業占比最高，分別是6.6%、6.5%、5.0%和4.8%。此外，在金融科技企業數目排名前5的城市中，僅有杭州在產業鏈上游的企業數量占比超過了平均值，這與杭州電子商務、數字科技發展迅猛息息相關。

金融科技數字技術分布特征。數字技術為金融科技企業改善金融服務提供了重要支撐。本報告按照六棱鏡全球專利投融資情報系統賽道類型，選取了四類重要的數字技術，分別為云計算、區塊鏈、大數據和人工智能，重點考察了金融科技上游企業的技術分布特征。

大數據技術研發的金融科技企業最多。從事大數據技術研發企業最多，超過了8500家，其次為云計算技術研發企業（1090家），最少的是人工智能技術研發企業，為323家。這與大數據技術門檻相對較低、大數據技術應用范圍廣，以及數據成為重要生產要素等因素有關。

各技術的優勢城市不盡相同。在金融科技燃（FIRE）指數排名前20的城市中，北京、深圳、上海分別以1363家、1278家和1017家排在前三，杭州（645家）、廣州（503家）和成都（439家）分列四至六位。在細分技術層面，杭州在云計算領域的金融科技企業最多，深圳在區塊鏈領域最多，北京在大數據、人工智能領域最多。

政策建議

地方政府出臺政策，加大對金融科技的支持力度。金融科技的發展，政府支持至關重要。地方政府應充分發揮政府職能，對金融科技進行統籌規劃，根據當地實際情況，出臺地方金融科技發展規劃，制定金融科技類政策和措施，加大對金融科技發展的支持力度。通過政策支持，引導資金合理配置，鼓勵對金融科技企業進行投資，尤其是鼓勵金融機構助力初創型金融科技企業發展，解決中小企業融資難問題。

結合當地實際，找準金融科技發展的切入點。不同地區的金融科技發展水平不一致。位于第一梯隊的北京、上海、深圳金融科技基礎好，資源豐富，綜合優勢突出，各相關要素也均處于領先地位，未來繼續發揮創新驅動研發，研發形成技術、技術賦能場景的良性循環。對于其他大多數城市來說，資源稟賦并不像北京、上海、深圳那么豐富，所以，其他地區應當結合自身在金融科技方面的資源稟賦，在補足短板的基礎上，發揮獨特優勢。

以央行推進數字貨幣為契機，加大金融基礎設施建設。從整個數字人民幣試點情況來看，目前數字人民幣試點地區多點開花，推廣步伐明顯加快。在試點范圍上，已形成深圳、蘇州、雄安、成都、北京、上海、海南、長沙、西安、青島、大連“10+1”格局;試點場景豐富，已覆蓋文化旅游、民生服務、大學校園、商業連鎖、公共繳費、交通客運、示范街區、三農等特色化場景;試點活動多樣，既包括消費紅包抽簽活動，也增加了支付滿減優惠，并采取多地聯動方式，促進跨區消費互通。地方政府應當以此為契機，加大關鍵金融基礎設施建設，推動區塊鏈、大數據、云計算、數字錢包等新興技術在數字貨幣中的運用。

北部地區以城市群為載體，推進區域內金融科技協同發展。北部地區可以借鑒南部地區的經驗，以京津冀等城市群為載體，加強區域合作，整體推進區域內不同城市金融科技協同發展。從金融科技指數排名的空間分布可以看出，南北差異較大。在第一、二梯隊的城市中，北部地區北京一枝獨秀，南部地區則相對均衡，長三角城市群有3個城市上榜，粵港澳大灣區占據2個席位。北部地區應當樹立“一體化”意識和“一盤棋”思想，不斷加大政策力度推進區域經濟一體化，加強區域內不同城市的互動合作，實現金融科技的協同發展。

中西部城市以發展金融科技為契機，實現變道發展。中西部城市要抓住金融與科技融合這一歷史機遇，大力發展金融科技，縮小東西部金融差距。從金融科技指數排名的空間分布可以看出，在金融科技方面，東西部差距明顯。總指數排名位于第一、二梯隊的城市中，東部城市占據6個席位，中部城市和西部城市均僅有1個城市上榜。近年來，大數據、人工智能、區塊鏈等新興技術廣泛應用于金融領域，金融與科技的融合程度不斷加深。中西部地區應順應時代潮流，加強金融科技理論研究，深入開展產學研合作，加速推動科研成果轉化，在金融科技領域實現變道發展。同時，還要把握“一帶一路”倡議的歷史機遇，積極加入國際化發展格局中，運用金融科技為“一帶一路”沿線國家提供更優質的金融服務，以金融科技作為切入點，實現中西部地區經濟的跨越式發展。

加強監管科技建設，補齊地方金融監管短板。第五次全國金融工作會議后，中央進一步明確了地方政府對七類機構和四類場所的監管事權，但受制于體制和機制約束，地方金融監管部門仍不能完全適應新形勢下對地方金融監管的要求。因此，圍繞行業綜合監管、風險監測預警、綜合監管協同、金融科技服務管理等地方監管需求，應進一步加強監管科技建設，大力推動監管科技在實踐中的應用，強化對既有業務的非現場監管功能以及對創新業務的監管沙箱功能，補齊地方金融監管短板，提升地方金融監管能力和效率。

（胡濱為中國社會科學院金融研究所黨委書記、副所長，尹振濤為中國社會科學院金融研究所金融科技研究室主任。本文節選自中國社會科學院金融科技指數研究課題組發布的《中國金融科技燃指數報告（2021）》，報告執筆人還包括汪勇、丁一、張淑芬、陳冠華。本文編輯/王曄君）