金融科技是否推動了我國產業結構優化
——基于空間效應和門檻效應的分析

李 睿

(對外經濟貿易大學 金融學院,北京 100029)

一、引言

隨著大數據、人工智能、區塊鏈等金融科技底層技術不斷創新,并向風險定價、資源配置等環節深入滲透,我國金融科技的發展愈趨成熟。金融科技由過去粗獷、簡單的科技賦能金融業務向以改變金融行業底層邏輯為特征的金融與科技深度融合轉變,為金融服務實體經濟提供了全新范式。實體經濟是金融的基礎,金融內植于實體經濟。中國人民銀行發布的《金融科技發展規劃(2019—2021 年)》中明確要正確把握金融科技的核心和本質,忠實履行金融的天職和使命,以服務實體經濟為宗旨,將科技應用能力內化為金融競爭力,確保金融科技應用不偏離正確方向。《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二〇三五年遠景目標的建議》中再次強調要提升金融科技水平,構建金融有效支持實體經濟的體制機制。

當前,我國經濟正處在由高增長向高質量發展的轉型換擋階段,產業結構的優化是實現這一目標的關鍵所在,而金融發展與產業結構的協調匹配是實體經濟高質量發展的重要動力,其中需要不斷強化金融科技合理應用,全面提升金融科技應用水平,將金融科技打造成為金融支持產業結構優化的“新引擎”。那么金融科技如何充分發揮作用,推動金融部門服務產業結構優化等相關問題的研究對我國金融科技下一步的發展方向以及實體經濟發展中產業結構的調整路徑具有一定現實參考意義。本文基于宏觀(國家)、中觀(行業)和微觀(公司)層面的研報,利用文本挖掘技術構建金融科技發展水平衡量指標,以產業結構合理化和高級化兩個維度綜合衡量產業結構優化,采用空間杜賓模型從金融效率、金融規模和金融結構三個維度具體分析金融科技在金融支持產業結構優化過程中發揮的影響作用,并提出相關政策性建議。

二、文獻綜述

長久以來,我國金融發展如何影響實體經濟發展的研究始終是學術界關注的熱點問題,許多學者從產業結構調整的視角對該問題進行了深入淺出的研究。易信等[1]基于內生增長理論構建多部門熊彼特內生增長理論模型,從供需內生驅動力的角度分析了金融發展與產業結構轉型之間的內在邏輯,認為金融發展可以從需求端利用收入效應拉動產業結構調整,也能夠從供給端利用替代效應改變部門間的技術進步和資本積累差異進而影響產業結構轉型。金融發展可以作為中間媒介,通過技術創新機制、產業融合機制等途徑與產業結合推動經濟發展。從金融效率的角度看,金融發展通過降低金融市場摩擦,減少代理人問題和道德風險,放松企業融資約束,提升資本配置效率,這有助于具有技術創新的潛在企業進入行業參與競爭,加速行業“破壞性創新”,進而推動產業的結構轉型[2-3]。從金融結構的角度看,發達的資本市場更有利于資本密集型技術的跨國傳播,避免經濟陷入“高技術、低產出”的發展陷阱,內在金融結構的動態調整提高了金融深化程度,進而助力產業結構調整和跨國收斂[4-5]。同時金融發展能夠產生有效的資金形成和導向機制作用于產業結構調整,比如金融業的專業聚集化和規模效應對本地區和周邊地區的制造業轉型升級產生了顯著促進作用[6]。也有部分學者認為,最優的金融發展體系并不具備普適性,金融服務是產業鏈的高端,過度金融化會扭曲資源配置進一步推高實體經濟成本,誘使實體企業資金脫實向虛、加劇產業空心化,只有當金融體系與其所服務的產業結構相適應時,經濟系統才會達到最優的發展狀態[7-8]。

現有文獻對產業結構調整中升級和優化的定義和測度存在混淆。部分研究基于配第-克拉克定理,使用產業間結構比例變化指標,如第二、三產業增加值之和與GDP 的比值,第三產業增加值與第二產業的增加值的比值衡量產業結構優化,然而這類指標主要衡量產業結構轉型過程中的資源要素從生產率較低部門向生產率較高部門不斷轉移的結構升級過程。產業結構優化是產業結構合理化和高級化的過程。產業結構合理化指的是產業間的聚合質量的提高,包括產業間協調程度和資源有效利用程度兩個方面。產業結構高級化主要是指具有高技術水平、深加工能力、高市場潛力、低耗環保、可持續有序協調發展的產業及其部門占有更高比重的產業結構[9-10]。由此可見,產業結構優化是高于產業結構升級的綜合概念,在當前我國經濟高質量發展過程中,產業結構的優化調整是滿足綠色發展、新舊動能轉換等發展要求的重要環節。

金融科技是金融與科技深度融合的新興產物,世界金融穩定理事會(FSB)在2019 年將金融科技定義為技術帶來的金融創新。目前研究中對金融科技發展水平的衡量方法主要有以下幾種:第一,早期學者多采用北京大學互聯網金融中心發布的互聯網金融發展指數,該指數主要基于螞蟻金服集團旗下支付寶和余額寶的用戶流量數據,衡量狹義互聯網金融的發展情況。第二,部分學者以移動支付的相關指標如交易金額、交易頻率等作為金融科技發展水平的代表變量。第三,新聞發布量可以反映人們日常關注的需求信息,與諸多社會經濟現象具有高度的相關性,互聯網時代的網絡搜索數據反映了人們的需求,能夠幫助學者和研究機構進行宏觀經濟預測[11]。因此,2018 年以來,越來越多的研究基于郭品等[12]學者的研究使用新聞中互聯網金融詞頻來衡量互聯網金融發展水平的方法,利用金融科技關鍵詞的百度搜索指數構建金融科技發展水平的綜合指標,彌補了早期研究中衡量方法的局限性。然而,百度搜索指數主要體現了社會大眾對金融科技的關注度和需求度,無法反映企業中金融科技的發展現狀和未來趨勢,且指標構建方法中關鍵詞的選擇存在一定的主觀色彩。

金融科技以基礎技術為支撐的特征改變了金融服務的底層邏輯,但并未改變金融資金融通這一基本屬性,服務實體經濟發展、促進產業結構調整仍然是金融根本的意義所在。從融資成本的角度來看,在企業部門層面,金融科技以信息流帶動資金流,有效緩解信息不對稱問題,減輕了傳統金融中超常態的信貸配給狀況,有利于促進創新向生產力的穩步轉化。在家庭部門層面,金融科技一方面通過降低個人借貸成本提高居民當期消費能力,提升賣方市場的競爭程度,間接促進產業結構升級;另一方面擴大了金融服務業務的受眾覆蓋面,當個人金融投資獲得的收入增加常態化時,將改變消費者持久收入預期和長期邊際消費傾向,從而對產業結構的變化產生影響[13]。從融資結構的角度來看,新結構經濟學認為經濟發展需要通過要素稟賦結構升級,要素稟賦結構升級推動產業升級優化,從而推動經濟高質量增長。隨著我國進入高質量發展階段,產業結構的優化在經濟發展從“鋪攤子”向“上臺階”的階段轉變過程中發揮著重要的作用[14]。金融資本作為一地區特定時點的要素稟賦,其結構升級勢必會帶動產業結構優化進而促進經濟發展[15]。金融科技促進信用經濟的發展,提高資本市場活力,有效緩解了金融抑制,同時資本的趨利性等特點使其自發地由利潤率低的產業向利潤率高的產業流動,為具有潛力的產業發展提供資金支持,從而使產業結構不斷進行調整并趨于合理化[16]。從資源配置效率的角度來看,金融體系可以利用金融創新的分散風險、重新配置資源等機制,將資本轉移到風險較高而具有生產率的技術創新活動,促進技術進步,進而推動產業結構優化。金融科技作為金融與科技兩大知識密集型產業的融合,通過金融產品創新提高資本配置效率,將我國大規模的社會儲蓄更高效地轉化為生產性投資,推動產業結構合理化[17]。

前人的研究表明,金融科技能夠通過完善金融中介功能推動金融體系發展,進而影響產業結構調整,助力實體經濟發展,然而尚有一些值得進一步深入研究的問題。首先,目前金融科技對金融支持實體經濟發展的影響研究主要集中于理論與范式分析,缺乏對我國實際情況進行實證檢驗。其次,已有研究多圍繞融資成本、效率等單種因素探討金融科技對實體經濟發展的推動作用,而認清當前金融科技對金融體系的深度、廣度各方面的改變以及其對產業結構優化的作用,對深入了解我國金融科技對產業結構的影響現狀、優化金融科技發展路徑具有重要的參考意義。最后,已有文獻對產業結構優化的衡量尚未反映經濟高質量發展階段對產業結構調整的要求,同時對金融科技發展水平的衡量相對寬泛,無法代表現實行業中金融科技的發展現狀。本文將嘗試完善產業結構優化和金融科技發展水平衡量指標的構建,在已有研究的基礎上進一步實證檢驗我國金融科技對產業結構優化的作用,并對金融發展在傳導機制中發揮的作用進行具體深入的分析。

三、研究設計

(一)變量選取與數據來源

1.產業結構優化與金融發展指標的構建。本文借鑒前人的相關研究[9-10,18],采用泰爾指數衡量產業協調程度,彌補傳統產業偏離度指標忽視各產業在經濟體中重要程度的不足,并從產業結構高級化速度、高級化產業結構狀態、生產耗能度和工業加工度四個方面評價產業結構高級化,其中產業結構高級化速度和高級化產業結構狀態分別用高新技術產業增長指數和夕陽產業淘汰指數衡量。本文借鑒張竣喃等[19]的研究,從金融中介效率、金融產業規模和金融體系結構三個方面衡量地區的金融發展水平,指標體系如表1 所示。

表1 產業結構優化和金融發展指標體系

本文使用因子分析法計算得到的綜合指標測度地區產業結構優化水平(ISY)和金融發展水平(FD),樣本對象為31 個省份,樣本區間為2015 年第一季度到2019 年第四季度,數據來源于國家統計局網站、《中國金融年鑒》、《中國統計年鑒》和各省統計年鑒、區域金融運行報告等。

2.金融科技發展水平指標的構建。研報能夠在一定程度上反映公司和行業整體中某項業務的發展和未來布局,尤其能夠反映亮點業務和熱點問題[20]。本文使用R 語言進行文本挖掘,計算研報中金融科技關鍵詞的詞頻,并利用期望交叉熵改進函數和熵值法構建金融科技發展水平指標,改進了百度搜索指數方法的不足。

現代金融的功能包括支付清算、資源配置、風險管理、信息傳遞、資源儲備與激勵創造等方面。本文借鑒現有研究中金融科技關鍵詞詞庫的構建[12,21-22],從支付結算、資源配置、風險管理、信息傳遞以及基礎技術和相近概念六個維度構建了金融科技指數初始詞庫。其中,支付清算維度包含第三方支付、在線支付、移動支付、云支付和數字貨幣等初始特征詞,資源配置維度包含網絡借貸、網上融資和智能投資三項初始特征詞,風險管理維度包含互聯網保險、互聯網理財、智能風控和IT 監管四項初始特征詞,信息傳遞維度包含網上銀行、互聯網銀行和智能投顧等初始特征詞,基礎技術維度以大數據、區塊鏈、云計算、人工智能等金融科技主要底層技術為初始特征詞,并以數字金融、普惠金融、互聯網金融和智慧金融作為金融科技的相近概念詞。

2015 年是我國金融科技新時代的元年[23],故本文選取了2015 年第一季度到2019 年第四季度的研報為樣本,包括宏觀研報、行業研報和公司研報,數據來源于Wind 和iFind 合并數據庫,其中考慮路演中心出具的研報具有一定的主觀導向性,可能夸大金融科技研報的占比,予以剔除后共得到1 315 063個研報樣本。

首先,通過對5 000 份涵蓋初始詞庫的隨機樣本進行小樣本檢測,得到各個特征詞的相近詞共22個,以避免在特征詞篩選時可能出現的遺漏。其次,基于初始詞庫和相近詞對總研報樣本進行分詞處理,只保留中文名詞和英文名詞,并以平均詞頻數量占前100 位且不在初始詞匯中的名詞為停用詞以剔除噪聲特征。結合大部分樣本為中文、同類關鍵詞數量較少等特點,本文使用期望交叉熵改進函數評價某個特征詞的重要程度并使用K-Means 算法進行特征詞文本聚類,得到篩選后的金融科技指數詞庫(見表2),使詞庫在符合經濟含義的同時具有客觀性。最后,使用信息熵將各維度指數合并得到金融科技綜合指數,并分別以地區金融科技企業數量和地區金融科技相關政策文件數量①為權重得到地區層面的金融科技發展水平指數FinC和FinG。

表2 金融科技指數詞庫

3.控制變量的選取與描述性統計分析。借鑒相關文獻對控制變量的選取[24-25],本文以人力資本(EDU)、外商直接投資(FDI)、市場化程度(MAK)、價格指數(PI)、政府規模(GOV)、對外貿易(OPE)、城市化率(TOW)、基礎設施(BAS)為控制變量,分別以在校生師比、FDI占GDP比例、非國有企業固定資產投資占總固定資產投資比重、居民消費價格指數、政府公共財政支出與GDP的比值、進出口貿易總額占GDP的比值、城鎮人口占總人口比例和單位道路面積照明數量衡量,非比例數據均作對數處理以標準化數據。樣本對象為31 個省份,樣本區間為2015 年第一季度到2019年第四季度,數據來源于國家統計局網站、EPS數據庫、各省統計年鑒。

主要變量的描述性統計結果顯示各變量基本處于合理范圍內,能夠為面板數據的研究提供良好的樣本分布基礎。

(二)研究思路

首先,本文基于空間相關性檢驗分析金融科技對產業結構優化的空間溢出效應,并引入金融發展三個維度的變量(金融效率、金融規模和金融結構),研究金融科技對金融發展支持區域產業結構優化的影響。其次,對金融發展三個維度的中介效應進行檢驗,以進一步證明金融科技對產業結構優化的影響中是否存在相應的傳導機制。最后,通過門檻效應探究在不同金融發展程度下,金融科技對產業結構優化的異質性作用。

四、金融科技對產業結構優化影響的空間效應分析

(一)權重構建與空間相關性檢驗

1.空間權重的構建。構建空間權重矩陣是開展空間計量的前提,本文從空間地理特征和社會經濟特征兩個角度構建空間權重矩陣。以不同省份間是否接壤為依據,構建地理鄰接矩陣(W1),接壤矩陣元素為 1,不接壤矩陣元素則為 0,矩陣具體表示形式如下:

基于31 個省份的經緯度坐標構建空間距離矩陣(W2),并考慮地理和社會經濟的合力作用,將不同地區的人均GDP 差額與地理距離相結合構建經濟距離矩陣(W3),具體表現形式如下:

其中,d為地區之間的地理距離,Y為嵌入空間距離矩陣的經濟變量。為避免分析誤差,本文對各矩陣進行標準化處理,得到第一秩序連續的關系矩陣。

2.空間依賴性檢驗。空間依賴性是衡量某一變量是否存在空間特性的統計量,本文計算樣本區間內各個季度的Moran’I,得到三種空間矩陣下產業結構優化和兩種權重加權的金融科技指數的空間依賴性。在檢驗結果中發現,空間鄰接矩陣和空間距離矩陣下所有變量的Moran’I 指數所對應的z 值均大于1.96,說明各地區之間的產業結構優化和金融科技發展水平存在顯著的空間依賴性。經濟距離矩陣下各變量的Moran’I 指數均在1%的顯著水平下顯著,且在數值上優于空間鄰接矩陣和空間距離矩陣的檢驗結果,說明當綜合考慮各地區間的地理距離和經濟發展水平時,產業結構優化和金融科技都表現出更強的空間依賴性。

3.空間聚集性檢驗。空間聚集性用于分析空間單元和鄰近單元的相關程度。基于空間依賴性的檢驗結果,本文基于經濟距離矩陣,使用局部Moran’I散點圖進行檢驗,從2015 年第四季度和2019 年第四季度產業結構優化和金融科技(政策文件權重)的Moran’I 散點圖(見圖1、圖2)可知,各點基本集中在第一、三象限,存在顯著H-H 聚集和L-L 聚集現象,即具有明顯的空間正相關性②。

圖1 2015 年第四季度產業結構優化和金融科技的Moran’I 散點圖

圖2 2019 年第四季度產業結構優化和金融科技的Moran’I 散點圖

(二)實證分析

通過Hausman 檢驗判斷模型設定應選擇固定效應還是隨機效應,檢驗結果P 值為0.000,拒絕原假設,故應采用固定效應模型,且經過拉格朗日乘數檢驗判斷雙向固定效應模型為最優模型。本文通過LM、LR 和Wald 檢驗比較不同模型間的性能,發現SDM 模型具有更好的空間擬合效果,故選擇空間杜賓面板模型進行估計:

其中,W為空間矩陣,μi為個體效應,λi為時間效應。

由于在經濟距離矩陣下樣本表現出更優的空間依賴性和聚集性,故本文基于經濟距離矩陣進行SDM 估計,回歸結果如表3。模型(1)～(4)和模型(5)～(8)分別列出了當金融科技指數以金融科技企業數量和政策文件數量為權重時的回歸結果,對比發現二者在各變量回歸系數方向上相同,而模型(5)～(8)表現出更優的擬合度與回歸顯著效果,說明以政策文件數量為權重的地區金融科技指數能更好地反映金融科技、金融發展與產業結構優化之間的關系,故下文分析均基于FING的實證結果,這也在一定層面反映出一地區的政策引導在金融科技推動區域產業結構優化的過程中起到了重要作用。由模型(5)回歸結果可以看出,金融科技在一定程度上緩解了我國金融發展對產業結構優化的抑制效應。從空間滯后項來看,鄰近地區金融科技的發展、金融發展水平的提高以及二者的交互作用都會對本地區的產業結構優化產生顯著的負向影響。模型(6)～(8)進一步從金融發展的三個維度(金融效率、金融規模和金融結構)進行分析發現:金融科技與金融效率的交乘項回歸系數在數值上大于金融效率的回歸系數,說明金融科技減輕了金融效率對產業結構優化的負面影響;金融科技與金融規模交乘項回歸系數為負值,且絕對值大于金融規模的回歸系數,表明金融科技的發展進一步加劇了金融規模對產業結構優化的負向作用;金融科技與金融結構交乘項不顯著,反映了金融科技與金融結構的不匹配。從空間滯后項可以看出,相鄰地區的金融效率、金融規模和金融結構存在明顯的路徑依賴且差異顯著。

表3 SDM 回歸結果

結合前人對我國金融發展狀況的研究,本文回歸結果進一步反映出當前我國金融科技的發展促進了產業結構的優化,而金融發展尚未在產業結構優化中發揮積極的作用。對金融效率而言,金融服務實體經濟效率低下是我國金融中介一直存在的問題,虛擬經濟內部資金空轉問題嚴重,阻礙了產業結構優化的進程。金融科技與金融效率之間良好的交互作用顯著緩解了這種抑制效應,金融科技通過降低融資成本、提高融資效率進而提高了第三產業企業尤其是高新技術企業的融資能力,促進了資源要素從生產率較低部門向生產率較高部門的不斷轉移。對金融規模而言,金融科技的高速發展導致我國金融產業的規模不斷擴大,而金融規模與經濟增長之間存在倒“U”型的非線性關系,金融規模過大會帶來經濟“脫實向虛”的問題,近幾年我國金融產業規模增速明顯快于產業結構的調整速度[19],本文的回歸結果進一步證明了金融科技助長了金融規模的快速增長,使其與我國產業結構調整的進程失調,削弱了金融發展在產業結構優化中的支撐作用。

對金融結構而言,我國實體經濟發展中存在最優金融結構,隨著經濟發展階段的提高,直接融資相比間接融資更能促進經濟發展,甚至高比例的間接融資會產生抑制效應,而從回歸結果可以看出,可能由于我國長期以來以間接融資為主且產業結構調整處于較低階段,產業結構優化仍主要依賴間接融資,而直接融資比例的提高尚無法產生預期的作用效果。商業銀行利用自身在資金、人才等方面的資源優勢加大金融科技發展投入力度(在近五年金融行業對金融科技的投入中,銀行業投入占比均可達到70%左右③),有效拓展了業務范圍,提高了盈利能力。雖然金融科技帶來的新型金融機構數量不斷增長,但其體量較小、盈利目的更強的特征使其無法在產業結構調整中發揮積極作用,同時其帶來的新風險促使金融監管政策的緊縮,在一定程度上削弱了金融市場的資本配置能力,阻礙了產業結構優化的進程。

考慮到空間杜賓模型中自變量的空間滯后項可能對反饋效應產生影響,導致參數估計結果無法準確表示其對因變量的邊際影響[26],本文利用偏微分對空間杜賓模型進行分解,得到核心解釋變量的直接效應與間接效應如表4 所示。由空間效應分解結果可以看出,金融科技作為金融與科技深度融合的產物同樣表現出了金融創新所具有的虹吸效應。金融發展各相關變量在區域間的溢出具有顯著的負向效應,是由于金融資源作為一種稀缺的生產要素,傾向流往要素回報率高的地區,而金融發展程度較低的地區缺乏吸引金融資源的能力,進一步加劇了地區之間產業結構優化的差異。

表4 SDM 空間效應分解結果

(三)穩健性檢驗

基于空間鄰接矩陣和空間距離矩陣進行參數估計,雖然各解釋變量和控制變量的回歸系數和顯著性與基準回歸有所差異,但仍可得到相同的結論,說明本文實證結果具有一定的穩健性。同時參照前人對金融科技指標的構建,利用表2 特征詞的百度搜索指數構建各地區的金融科技發展水平的替代變量,基于以上三種空間矩陣進行回歸分析,并與基準回歸結果對比,發現本文構建的以政策文件數量為權重的地區金融科技發展水平指標具有明顯更好的解釋力度,受篇幅限制,本文不再列出具體結果。

五、金融發展的傳導機制分析

本部分將進一步驗證金融科技通過金融發展對產業結構優化施加作用的傳導機制,分別對金融發展三個維度(金融效率、金融規模和金融結構)可能存在的中介效應和門檻效應進行研究。

(一)金融發展的中介效應分析

為了能在更大程度上控制棄真錯誤和取偽錯誤的概率,構建中介效應模型如下:

其中,j等于1、2、3,分別代表金融效率、金融規模和金融結構。通過對總效應、部分中介效應和完全中介效應的檢驗,得到回歸結果如表5 所示。可以看出,在金融科技對產業結構優化的作用機制中,金融效率和金融規模都具有顯著的部分中介效應,且金融規模的中介效應占比總效應相對較大,達到14.78%。金融科技對金融結構的回歸結果不顯著,進一步通過Sobel 檢驗發現金融結構的中介效應不顯著。由此可知,金融科技一方面通過提高金融中介效率促進了產業結構優化,另一方面進一步助長了金融規模的擴大,對產業結構優化具有抑制效應。

表5 中介效應檢驗結果

(二)金融發展的門檻效應分析

對傳導機制中金融效率和金融規模的門檻效應繼續進行分析,回歸模型如下:

由門檻效應檢驗結果(表6)可知,金融效率的三個門檻值在不同程度下顯著,其中第三個門檻值在5%的顯著水平下顯著且其對應的置信區間跨度非常大,可能存在失真的情況;金融規模的三個門檻均通過了顯著性和真實性檢驗,故分別使用二重門檻和三重門檻進行回歸分析。

表6 門檻回歸結果

由門檻效應檢驗的回歸結果(表7)可知,當金融效率與金融規模處在一定合理水平范圍內,金融科技會促進產業結構的優化,且這種正向影響隨著金融發展水平的提高而增強,這一結論符合毛盛志等[5]發現的“產業結構高級化在金融深化程度很低時難以跨越當前階段”的現象。當金融效率與金融規模超過合理范圍時,反而阻礙產業結構的調整,此時金融科技的發展會加劇此抑制效應。同時,當金融規模進一步擴大,金融科技的發展可能只是提高了金融行業內資金空轉的頻率,而對產業結構調整的影響不再顯著。

表7 門檻效應檢驗的回歸結果

六、結論與啟示

本文基于宏觀(國家)、中觀(行業)和微觀(公司)層面的研報,利用文本挖掘技術構建金融科技發展水平衡量指標,以產業結構合理化和高級化兩個維度綜合衡量產業結構優化,采用空間杜賓模型從金融效率、金融規模和金融結構三個維度具體分析金融科技在金融支持產業結構優化過程中發揮的影響作用。主要研究結論如下:第一,當前我國金融發展尚未在產業結構調整中發揮明顯積極作用,金融科技能夠通過提高金融效率推動區域內產業結構優化,同時會助長金融規模對產業結構調整的抑制效應。第二,金融科技主要通過金融效率與金融規模的傳導機制作用于產業結構,當金融效率或金融規模超過合理閾值時,金融科技會加劇我國金融發展對產業結構優化的負向影響。第三,我國區域間金融發展水平差距較大且存在負向的路徑依賴,區域性金融科技高地已釋放出顯著的虹吸效應。

本文的研究對我國金融科技下一步的發展方向,和推動產業結構優化的路徑選擇有一定的啟示:

1.發揮金融科技優勢,穩步提升金融效率、合理調整金融結構。儲蓄投資轉化效率的低下是我國金融服務產業結構調整中的重要阻礙,金融科技底層技術與金融業務的深度融合能夠有效提升金融中介效率彌補這一短板。金融結構要與地區產業結構相匹配才能切實助力實體經濟發展,在產業結構調整階段較低的地區,建議提升區域間接融資機構尤其是城商行、農商行等中小金融機構的金融科技發展水平,為地區產業結構優化提供有政策紅利且持續的金融支持。對于處在產業結構調整高階段的地區,金融部門應利用金融科技提高直接融資比例、提升資本市場活力,增強資本市場服務產業結構調整的功能。

2.加強政策引導,提高金融服務實體經濟的主動性,協調地區金融深化與產業發展。金融科技的快速發展離不開資本的追捧,其以技術創新為底層支撐、從業門檻低等特征吸引著實體企業從事相關金融活動,進一步加劇了經濟的脫實向虛。超過合理范圍的金融規模和金融效率都會降低實體經濟投資效率,加大虛擬經濟泡沫,抑制產業結構調整。各地區應因地制宜,完善相關政策法規,引導金融部門合理利用金融科技切實服務實體經濟,避免過快的金融發展對產業部門產生的負面效應。

3.提升金融科技核心競爭力,鼓勵金融創新,補齊地區產業結構轉型短板。金融科技前沿技術的研發是發展金融科技的核心,完善的政策法規和監管科技是金融科技成熟發展、推動實體經濟發展與產業結構轉型的支撐。在經濟發展薄弱、產業結構調整困難的地區加大對關鍵技術創新的政策財政支持,建立金融科技示范小鎮,發揮金融科技的虹吸效應為地區吸引資金和人才,助力地區產業結構的優化。

注釋:

①企業數據來源于中國金融科技企業數據庫,政策文件數據來源于地方金融監管局網站、皮書數據庫、中國資訊行、數字經濟發展觀察與檢測平臺。

②限于篇幅,文中僅列出2015 年和2019 年第四季度的部分結果,其余備索;空間鄰接矩陣和地理距離矩陣下的檢驗結果表現出同樣的空間正相關性,而各地區在第一、三象限的聚集程度略低于經濟距離矩陣下的檢驗結果。

③數據來源于艾瑞咨詢《中國金融科技行業發展研究報告2020》。