數字金融服務新質生產力發展研究綜述

【摘要】服務新質生產力發展是新時期數字金融創新的出發點與落腳點。本文通過系統梳理相關研究進展發現： 數字金融主要通過資源配置、 普惠金融、 技術溢出和產融結合效應服務新質生產力發展； 數字金融在宏觀層面能夠推動經濟高質量發展但具有區域異質性， 在微觀企業層面提升企業全要素生產率是數字金融服務新質生產力發展的主要路徑； 數字金融已在科技創新、 綠色轉型、 新興產業等新質生產力發展的重點領域取得了積極成效， 但在創新監管、 基礎設施、 前沿技術、 人才培養等方面仍需進一步完善。因此， 要深化金融科技創新監管試點， 完善數字金融基礎設施和生態體系， 加強前沿技術攻關應用， 加快培養數字金融復合型人才。針對已有研究不足， 從加強理論研究、 完善指標測度體系、 深化案例研究、 創新研究視角等方面提出具體建議。

【關鍵詞】數字金融；新質生產力；高質量發展；全要素生產率；金融科技；元宇宙

【中圖分類號】F832.35" " " 【文獻標識碼】A" " " 【文章編號】1004-0994（2025）07-0018-8

一、 引言

2023年9月7日， 習近平總書記在黑龍江考察時首次公開提出新質生產力這一概念。2024年1月31日， 習近平總書記在中共中央政治局集體學習時進一步對新質生產力進行了闡述： 新質生產力由技術革命性突破、 生產要素創新性配置、 產業深度轉型升級而催生， 以勞動者、 勞動資料、 勞動對象及其優化組合的躍升為基本內涵， 以全要素生產率大幅提升為核心標志； 發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著力點。黨的二十屆三中全會強調， “健全因地制宜發展新質生產力體制機制”“深化金融體制改革”。金融是國民經濟的血脈， 關鍵技術攻關和高新技術產業化都需要金融“輸血供氧”， 新質生產力的培育和發展離不開有效的金融支持。2023年10月召開的中央金融工作會議強調， 金融要為經濟社會發展提供高質量服務， 優化資金供給結構， 把更多的金融資源用于促進科技創新、 先進制造、 綠色發展和中小微企業， 大力支持實施創新驅動發展戰略， 做好科技金融、 綠色金融、 普惠金融、 養老金融、 數字金融五篇大文章， 加快建設金融強國。數字金融是數字技術與數據要素“雙輪驅動”的金融創新， 服務新質生產力發展是新時期數字金融創新的出發點與落腳點。數字金融通過運用人工智能、 區塊鏈、 云計算等數字技術， 并將數據作為新型生產要素納入生產函數， 能夠創新金融產品、 業務流程和商業模式， 深化金融供給側結構性改革， 賦能金融高質量發展， 滿足實體經濟發展新質生產力的需求（王博等，2024）。在建設金融強國的背景下， 如何更好地通過數字金融創新服務新質生產力發展， 成為理論界與實務界共同關注的熱點課題。

根據中國知網檢索統計， 首篇研究新質生產力的文獻發表于2023年9月， 截至2024年10月， 已有326篇有關數字金融、 金融科技服務新質生產力與高質量發展的文獻發表。由于該領域的研究具有交叉性和復雜性， 亟需通過系統梳理已有研究的貢獻和不足， 把握研究的重點、 方向和趨勢， 以更好地發揮前沿研究對創新實踐的指導價值。本文聚焦數字金融服務新質生產力發展這一前沿研究領域， 對相關理論與實證研究進展進行全面梳理和系統綜述， 并在此基礎上展望值得進一步研究的方向， 以期為該領域前沿研究提供可供參考的理論圖譜與實踐進路。

二、 數字金融服務新質生產力發展的理論研究

1. 數字金融服務新質生產力發展的理論邏輯。把握新質生產力的主要內涵， 是研究數字金融服務新質生產力發展的邏輯起點。從新質生產力的內涵與數字金融創新的關系來看， 新質生產力本身就是科技生產力、 綠色生產力、 數字生產力（周雷等，2024d）， 而數字金融是推進科技金融、 綠色金融、 普惠金融發展的數據和技術基礎， 數字金融賦能可以增強金融支持實體經濟的能力， 促進數實融合， 提升科技生產力、 綠色生產力和數字生產力， 最終服務新質生產力發展。

從“科技—金融—產業”良性循環的角度， 新質生產力的核心在于科技創新， 主要載體是產業， 性質上表現為大量顛覆性創新技術的出現， 并通過產業化釋放出巨大的動能， 質量上表現為具有更高技術水平、 更好經濟效益的新興產業的涌現， 從而促進經濟高質量發展（宋佳等，2024）。“科技創新—結構變遷—效率變革”被認為是發展新質生產力的邏輯主線， 顛覆性、 突破性、 引領性的科技創新及其在數字經濟等新技術系統中的擴散和使用， 能使生產力的能級裂變式提升， 構建現代化產業體系， 大幅提升全要素生產率（中國社會科學院經濟研究所課題組等，2024）。而自人類社會進入工業文明以來， 每一次產業革命的興起都離不開金融創新（常冶衡和張令蘭，2024）。隨著數字經濟時代的到來， 新一輪科技革命和產業變革使得生產力呈現數字化、 智能化、 網絡化的新特征（何秋潔等，2023）， 而數字金融代表了金融行業數智化轉型的方向， 兩者的高度契合成為數字金融服務新質生產力發展的重要理論邏輯。

從生產力三要素角度， 數字金融推動數字技術革命性突破， 能夠促進生產力三要素的創新性配置， 實現從“量變”到“質變”的躍遷， 加快形成新質生產力。首先， 新質勞動者的培育。數字金融優化金融資源配置， 支持新興產業發展， 催生新的職業崗位， 同時為勞動者的教育培訓和職業技能提升提供資金支持， 助力其學習生成式人工智能等新技術， 提高其綜合素質， 從而服務新質生產力發展（李偉，2024）。其次， 新質勞動資料的形成。數字金融可創新數字供應鏈金融模式和產品， 促進單個實體企業和整個供應鏈產業鏈勞動資料的優化配置和轉型升級， 形成工業互聯網、 區塊鏈平臺等新質勞動資料。最后， 新質勞動對象的豐富與拓展。數字金融應用大數據、 云計算、 智能合約等技術創新金融產品和服務， 支持未來產業發展。量子科技、 生物科技、 元宇宙、 腦機接口等新產業的出現極大地豐富了勞動對象的種類和形態， 拓展了生產邊界， 為新質生產力發展提供了新動力。同時， 數字金融能夠對資金、 資產和資源等各類勞動對象進行精準、 高效管理， 提升金融服務效率， 促進新質生產力發展（李東民和張旭，2024）。

2. 數字金融服務新質生產力發展的作用機制。通過對前沿文獻的系統梳理， 結合數字金融發展理論和金融功能觀， 數字金融服務新質生產力發展的作用機制主要包括資源配置效應、 普惠金融效應、 技術溢出效應和產融結合效應四條路徑。

首先， 資源配置是金融的基本功能， 數字金融能提高企業融資的可得性和多樣性， 增強金融的資源配置能力， 加速資金流向有潛力的創新創業企業和項目（Haddad和Hornuf，2019）， 促進生產要素創新性配置， 服務新質生產力發展。同時， 數字金融運用數字技術建立數字化金融服務平臺， 通過信息揭示實現資源的快速匹配， 有助于減少資金空轉和金融錯配， 提高金融資源的利用效率， 優化勞動、 資本、 知識、 數據等生產要素的配置， 進一步推動新質生產力發展（譚志雄等，2024）。

其次， 數字金融的普惠金融效應， 促進催生新質生產力的新興產業和未來產業發展壯大。金融機構通過數字普惠金融創新， 可以為新興產業和未來產業中的各類中小企業提供覆蓋全生命周期和全產業鏈條的金融服務， 賦能科技創新和新質生產力發展（陸岷峰，2024）。隨著生成式人工智能和金融大模型的廣泛應用， 數字普惠金融的服務效率、 可獲得性和可持續性進一步提升， 能夠更好地服務新興產業和未來產業， 在更大范圍內推動新質生產力發展（田國強和仇藝博，2024）。

再次， 數字金融的底層數字技術， 具有很強的正外部性， 不僅賦能金融創新， 而且通過技術溢出推動企業數字化轉型。在數字金融創新過程中， 企業間的交流合作使得先進數字技術產生溢出效應， 促進企業間相互學習和模仿， 有利于數字技術的引入和擴散， 賦能新質生產力發展（龍池和張紅梅，2023）。數字金融還催生了更多數字化服務， 例如開放銀行通過API接口和平臺化輸出， 幫助企業應用生成式人工智能、 大數據增強分析等技術精準定位和捕捉市場需求， 創新商業模式和業務流程， 促進新質生產力發展（周雷等，2021b）。

最后， 數字金融具有跨界融合特征和產融結合效應， 能推動實體產業與金融業態的深度融合， 催生智能制造、 智慧農業、 金融“元宇宙”等新經濟形態， 為發展新質生產力開辟新空間（黃丹荔等，2024）。

綜上， 數字金融服務新質生產力發展的作用機制如下： 一是數字金融通過發揮資源配置效應， 促進生產要素創新性配置， 糾正金融錯配， 為發展新質生產力提供有力支撐。二是數字金融通過發揮普惠金融效應， 推動數字普惠金融創新， 滿足實體經濟發展新質生產力過程中的新興產業壯大、 未來產業培育等各類新金融需求。三是數字金融具有技術溢出效應， 其所使用的底層數字技術， 不僅能驅動金融創新， 還可以直接滲透到實體經濟的生產過程中， 賦能企業數字化轉型和新質生產力發展。四是數字金融的產融結合效應， 推動實體經濟產業與新興金融業態深度融合， 暢通“科技—金融—產業”循環， 加快形成新質生產力。

三、 數字金融服務新質生產力發展的實證研究

1. 宏觀層面： 數字金融服務經濟高質量發展。發展新質生產力是推動高質量發展的內在要求和重要著力點， 新質生產力能為高質量發展提供強勁支撐力、 推動力。雖然受數據積累和指標測度的限制， 直接從宏觀層面實證檢驗數字金融服務新質生產力發展成效的文獻較少， 但是已有不少文獻運用宏觀面板數據， 從不同視角檢驗了數字金融對經濟高質量發展的促進作用。

首先， 從宏觀區域層面看， 數字金融通過提升創業活躍度和優化產業結構， 能夠推動區域經濟高質量發展， 加快形成區域新質生產力， 其中對科技生產力的促進作用最顯著（朱波和曾麗丹，2024）。

其次， 數字金融能夠突破時空限制。部分研究進一步考察了數字金融的空間溢出效應， 發現其不僅能直接促進本地區經濟高質量發展， 而且對鄰近地區具有正向間接影響， 其中提升金融服務效率是主要的作用機制。在金融科技創新監管試點地區， 上述影響均明顯高于非試點地區（周雷等，2024e）。但是， 有學者運用我國地級市數據檢驗得出， 受數字鴻溝制約， 數字金融對經濟高質量發展的溢出效應尚未顯現（李夢雨等，2021）。

再次， 數字金融對經濟高質量發展具有正向影響， 但這種影響可能是非線性的。通過對長三角城市群26個地級市的實證檢驗發現， 數字金融對經濟高質量發展的促進作用存在非線性的“門檻效應”， 隨著人力資本和創新水平跨過“門檻值”， 這種促進作用顯著增強（趙海華和侯佳琪，2024）。此外， 少量文獻還將新質生產力作為中介變量引入研究框架， 進一步檢驗了非線性作用機制。楊秋菊和王文福（2024）基于我國省級面板數據檢驗發現： 數字金融賦能普惠金融創新可通過推動新質生產力形成， 促進城鄉共同富裕和高質量發展； 當新質生產力達到一定水平后， 數字金融對城鄉共同富裕和高質量發展的賦能作用進一步增強， 呈現非線性的“J字形”特征。

最后， 從產業層面看， 在制造業高質量發展進程中， 數字金融發揮了顯著的推動作用， 而且創新的中介效應尤為明顯， 表明科技創新是新質生產力的核心要素。已有研究發現， 與東部和西部地區相比， 中部地區數字金融對制造業高質量發展的賦能作用更為顯著（姬新龍和邢娜，2024）。張存剛和董宇（2024）研究發現， 數字普惠金融可促進農業企業高質量發展， 但是分區域看， 西部地區的正向影響最顯著， 東部地區次之， 中部地區反而不顯著。可見， 不同產業的異質性檢驗結果明顯不同。

綜上， 由于研究對象、 測度指標和檢驗機制的不同， 宏觀層面的實證研究得出了不盡相同的結論， 特別是在空間效應分析和異質性檢驗方面， 數字金融對經濟高質量發展的多維復雜影響， 有待進一步檢驗和評估。

2. 微觀層面： 數字金融提升企業全要素生產率。數字金融服務新質生產力發展， 最終需要落實到服務實體企業等微觀市場主體層面。從微觀企業的角度， 生產力的發展主要表現在提高企業生產效率上， 而測度企業生產效率和發展質量的主要指標就是全要素生產率。全要素生產率是產出與綜合要素投入之比， 體現了技術進步和創新驅動對生產力的重大影響。新質生產力以全要素生產率的大幅提升為核心標志， 部分文獻從不同視角檢驗了數字金融與企業全要素生產率的關系， 能為進一步研究數字金融服務實體企業新質生產力發展提供有益啟示。從緩解融資約束的角度， 段軍山和高雯玉（2022）、 戴鈺和鄧楠（2024）利用A股上市公司數據檢驗發現， 緩解企業面臨的融資約束、 促進科技創新， 是數字金融發展推動企業全要素生產率提升的主要驅動機制， 上述機制在高市場化水平地區更為明顯。而潘藝和張金昌（2023）從融資水平的角度得出了不盡相同的結論， 認為數字金融發展雖然有助于提升制造業企業的全要素生產率， 但是負債融資水平和權益融資水平沒有發揮中介效應。在此基礎上， 張永芳等（2023）通過分析發現， 數字金融通過促進數字化轉型提升企業全要素生產率， 且該作用機制在金融發展水平高和市場化程度低的區域更加顯著。可見， 選取的研究視角和中介機制不同， 也會得出不盡相同的結論。因此， 有必要進一步加強作用機理研究， 為開展微觀企業層面的數字金融服務新質生產力發展的實證檢驗提供理論支撐。

在全要素生產率的基礎上， 部分文獻進一步考慮了非期望產出或生產力二要素理論， 構建微觀企業層面的指標體系來測度新質生產力。首先， 余鑫鑫等（2024）引入污染物排放量作為非期望產出， 運用SBM法計算的綠色全要素生產率來測度企業新質生產力， 并以上市公司為樣本研究發現， 數字普惠金融指數及其三個子維度（數字金融覆蓋廣度、數字金融使用深度和數字化程度）， 均能夠提升企業新質生產力。同時， 數字金融主要通過抑制企業資本結構偏離與非效率勞動投資提升新質生產力。其次， 孫獻貞等（2024）根據生產力二要素理論構建指標體系， 用于測度企業新質生產力， 得出數字普惠金融發展主要通過加速企業數字化轉型來提升企業新質生產力， 且對國有企業和相對“年輕”的上市公司具有更大的推動作用的結論。此外， 徐磊等（2024）使用勞動力和生產工具二要素測度企業新質生產力發展水平， 檢驗發現金融科技與數字金融能夠從整體上促進企業新質生產力的發展， 但是這種促進作用在數字經濟水平和市場化程度較高的地區反而不明顯。

綜上， 已有文獻從微觀企業層面考察數字金融與新質生產力的關系， 在指標測度方面仍存在需要改進之處， 無論是直接使用全要素生產率還是根據生產力二要素理論構建指標體系， 其底層數據仍主要為上市公司的傳統財務分析指標， 未能充分反映新質勞動者、 新質勞動資料和新質勞動對象的特征。同時， 采用數字普惠金融指數或者金融科技指標來測度數字金融發展水平， 也可能存在以偏概全的弊端， 因為其主要考慮了技術應用， 但未能充分反映數據要素的賦能作用。指標測度方面的不足可能影響實證研究結論的穩健性與可靠性， 因此有必要進一步完善指標測度體系， 為開展微觀企業層面的數字金融服務新質生產力發展的實證研究提供重要支撐。

四、 數字金融服務新質生產力發展的重點領域研究

1. 數字金融服務科技創新與科技企業研究。科技創新是原創性科學研究和技術創新的總稱， 是發展新質生產力的核心要素。數字金融是做好金融“五篇大文章”的基礎和主線。科技金融作為“五篇大文章”之首， 主要服務于催生新質生產力的科技創新與科技企業， 而數字金融運用數字技術與數據要素， 能夠顯著提升科技金融的服務效率。因此， 兩者的結合成為數字金融服務新質生產力發展的重點研究領域之一。“科技金融+數字金融”模式能夠在提供創新資金、 優化資源配置、 促進信息流通、 降低交易成本、 提升新質生產力等環節服務科技創新和科技企業， 如表1所示。

信息共享與合作機制的建立， 是推動數字金融服務科技創新和科技企業的關鍵。要搭建金融機構與科技企業的信息共享平臺， 通過該平臺， 科技企業可以展示其創新項目和商業模式， 金融機構可以運用數字技術及時提供資金支持， 并運用專業能力為科技企業提供創業輔導、 技術評估、 資金管理、 市場營銷等服務（張壹帆等，2024）。錢宏等（2024）以某商業銀行的數字科技金融服務為例， 針對科技企業評價體系不健全、 產品體系不完善等痛點， 整合基礎信息、 信用信息、 科技研發信息等數據， 構建“技術流”評價體系， 能在信用評級、 授信審批等方面真實反映企業科技實力和成長性， 并基于科技企業種子期、 孵化期、 成長期、 成熟期等不同階段需求， 進一步創新和豐富產品體系， 提供全生命周期服務。

2. 數字金融服務綠色新質生產力發展研究。綠色發展是高質量發展的底色， 新質生產力本身就是綠色生產力。數字金融通過賦能綠色金融創新， 為服務綠色新質生產力發展提供有力的金融支持。數字金融對綠色金融的賦能， 主要體現在創新綠色金融產品與服務、 促進綠色金融資源優化配置、 推動綠色金融與產業融合以及強化綠色金融風險防控與監管等方面。因此， 數字金融與綠色金融的“雙向奔赴”， 能促進綠色金融科技創新， 服務綠色低碳技術研發與綠色產業新質生產力發展（王遙，2024）。生態農業與生態產品是形成綠色新質生產力的重要載體。中國式農業現代化具有以農業發展生態化為綠色發展基調的生態特質， 劉學文等（2024）研究表明， 數字金融通過提升農業產業鏈韌性， 形成綠色、 高效、 協調、 共享的農業生態系統， 推動農業新質生產力發展， 賦能農業現代化。同時， 李嚴和楊玉文（2024）基于對現有成功案例的分析， 認為以數字金融為工具， 以綠色金融為手段， 遵循“生態資源資產化→生態資產資本化→生態資本可交易化”的路徑， 可以構建生態產品價值實現模式， 促進生產要素創新性配置。此外， 發展新質生產力不可避免地會催生新型風險保障需求。數字金融通過運用大數據、 人工智能等技術， 結合新型數據要素， 拓寬可保風險范圍， 賦能綠色保險創新， 開發碳保險、 生態環境產業保險、 清潔能源產業保險、 綠色出行保險等產品， 并提供風險減量與節能降碳服務， 助力實現“雙碳”目標， 為綠色新質生產力發展保駕護航（周雷等，2024a）。

3. 數字金融服務新興和未來產業發展研究。新質生產力的形成需要積極發展戰略性新興產業和未來產業， 完善現代化產業體系。但是， 新興產業和未來產業中的企業大多處于創業階段， 傳統金融缺乏與其匹配的產品。與傳統金融相比， 數字金融服務新興產業和未來產業， 主要發揮以下優勢： 一是數字技術優勢。數字金融利用大數據、 人工智能等技術， 為上述產業中的企業進行“數字畫像”， 緩解融資中的信息不對稱， 提高融資可得性； 同時改進風險評估技術， 減少對抵押擔保的依賴， 拓寬企業的融資渠道（莊毓敏等，2020）。二是場景和服務優勢。數字金融在供給側通過客戶黏連吸引中小投資者， 激活經濟體系中的“沉睡”資金； 在需求側拓展服務觸達能力和覆蓋面， 為企業的創新研發提供資金， 推動新興產業和未來產業發展（Norden和Buston，2014）。陳洋林等（2023）的研究也表明： 數字金融使用程度的加深， 能夠持續促進新興產業創新， 拓寬融資渠道和增加企業研發投入是主要機制； 新興產業和未來產業包括新一代信息技術、 人工智能、 航空航天、 低空經濟、 新能源、 新材料、 高端裝備、 生物醫藥、 量子科技等， 數字金融的影響因上述產業不同而具有異質性。因此有必要針對不同產業， 研究具體的支持路徑。例如， 金琳（2024）通過對長三角G60科創基金及應用大模型打造“數字海通2.0”的創新實踐案例進行分析， 發現在海通證券支持下， 匯禾醫療在多個細分領域取得“全球首創”， 成為G60科創基金打造戰略性新興產業集群、 培育新質生產力的標桿企業。王玨和李子成（2024）以低空經濟產業為例研究表明， 低空經濟對新質生產力的影響隨著數字金融發展水平的提高而增強。數字金融通過提供多樣化的金融工具和服務， 優化資源配置與風險管理， 促進金融體系更好地支持低空經濟發展， 從而進一步增強其對新質生產力的提升作用。

綜上， 數字金融服務新興產業和未來產業是一個具有廣闊前景的研究領域。未來研究應進一步深入探討數字金融服務的具體模式和路徑， 加強數字金融與其他領域的協同創新， 同時完善監管機制， 加強風險管理， 以實現數字金融與新興產業的良性互動和可持續發展。

五、 推進數字金融服務新質生產力發展的對策研究

1. 深化金融科技創新監管試點， 加強對數字金融服務新質生產力發展的支持。數字金融服務新質生產力發展需要構建與之相適應的新型生產關系， 而深化金融科技創新監管試點是重要的突破口（劉立云和孔祥利，2024）。為構建符合我國國情的數字金融創新監管模式， 中國人民銀行組織開展了金融科技創新監管試點， 遴選符合條件的數字金融試點項目納入“監管沙盒”， 提供安全可控的測試環境， 并允許通過測試的項目“出盒”面向市場提供常態化服務。截至2023年末， 已有33個試點項目“出盒”， 包括27個金融服務類項目和6個科技產品類項目， 但是面對新質生產力發展中涌現的各類新金融需求， 試點仍需進一步深化（周雷等，2024c）。首先， 要進一步完善頂層設計， 深化金融體制改革， 構建中國人民銀行與地方金融管理部門密切配合的監管體制機制， 完善組織架構和政策法規， 提高試點項目遴選的質量和科學性， 優先選擇具有實質創新性、 真正服務新質生產力發展的項目參加試點， 并通過試驗性監管抑制區域金融風險（田利輝等，2024）。其次， 要細化“監管沙盒”的指標體系和測試流程。堅持金融服務實體經濟的根本宗旨， 以做好金融“五篇大文章”、 服務新質生產力發展為目標， 細化“數字金融+科技金融”“數字金融+普惠金融”“數字金融+綠色金融”等方向“入盒”測試項目的監管指標體系， 并實現從“準入”到“退出”的全流程監管， 完善“出盒”后的持續監管機制（周雷等，2024b）。再次， 要健全鼓勵創新與防范風險相平衡的監管措施， 加強對技術創新的監管激勵， 鼓勵金融機構和數字金融企業運用數字技術和數據要素賦能金融場景， 開發符合新興產業和未來產業培育需求的數字金融創新產品， 以高質量金融服務助力新質生產力提升。最后， 要加強監管科技的應用， 完善中國證監會證聯網、 監管云、 監管大數據倉庫、 智慧監管平臺等重點監管科技體系建設， 提升風險防范的前瞻性和有效性， 牢牢守住不發生系統性金融風險的底線， 為深化金融科技創新監管試點、 增強數字金融服務新質生產力發展的能力提供有力的監管支撐（何青等，2024）。

2. 完善數字金融基礎設施和生態體系， 為服務新質生產力發展提供良好環境。數字金融基礎設施是數字金融服務新質生產力發展的“數字底座”， 要進一步完善數字金融基礎設施， 提升數字金融創新和服務能力。首先， 要加強數字金融信息基礎設施建設， 包括以5G/6G、 物聯網為代表的通信網絡基礎設施， 以生成式人工智能、 區塊鏈為代表的新技術基礎設施， 以數據中心、 智能計算中心為代表的算力基礎設施， 從而支持復雜金融大模型的運算， 滿足金融業務海量數據處理的需求（馬榮，2024）。其次， 要加強以數字人民幣為核心的數字貨幣基礎設施建設， 為數字金融服務新質生產力發展提供安全、 高效、 便捷的數字支付與結算網絡， 并利用智能合約機制， 加強資金流向和時點的智能化管理， 優化金融資源配置（周雷等，2021a）。再次， 數據要素是驅動數字金融創新的新型生產要素， 要加強對數據要素的開發利用， 建立健全數據開放共享的標準化體系， 完善數據確權、 定價和交易機制， 允許數字金融平臺合法合規開展數據融合創新， 構建“區塊鏈+”供應鏈金融、 開放銀行、 金融“元宇宙”等數字金融融合基礎設施， 服務新質生產力發展。最后， 要構建數字金融基礎設施的安全防護體系， 通過網絡風險態勢感知與監測預警、 分布式數字身份認證、 同態加密、 可信執行環境等安全技術和方法的應用， 使數字金融基礎設施在遭受攻擊時仍能穩定運行和保障數據安全， 為服務新質生產力發展提供安全穩定的金融環境（呂紅娟，2024）。

除了完善數字金融基礎設施， 還要搭建高效協作的數字金融生態體系。首先， 數字金融生態體系是數字金融相關主體相互協作形成的有機整體， 數字金融企業要通過與產業鏈上下游企業、 金融機構、 高校科研機構等各方的合作， 建立跨部門協作平臺， 促進信息共享和資源整合， 共同研發新技術、 新產品， 充分發揮協同效應， 以更好地服務新質生產力發展。其次， 政府部門在數字金融生態中具有重要的創新支持和制度供給作用， 要制定明確、 公正的市場準入標準和規則， 既要防止資本壟斷， 也要鼓勵新興企業和創新技術加入， 同時匹配允許試錯的制度安排， 在制度層面為數字金融服務新質生產力發展營造良好的創新生態（金碚，2024）。最后， 金融消費者既是數字金融的服務對象， 也是數字金融生態的組成部分， 要加強對金融消費者的保護， 推動金融知識普及、 數字金融素養提升， 彌合“數字鴻溝”， 為促進數字金融在更大范圍服務新質生產力發展創造條件（張壹帆和陸岷峰，2024）。

3. 加強前沿數字技術攻關應用， 突破數字金融服務新質生產力發展的技術瓶頸。要實現數字金融服務新質生產力發展， 必須在前沿數字技術攻關應用方面突破技術瓶頸。首先， 現有的智能金融應用在通用智能化程度與場景遷移能力方面需要提升。生成式人工智能在特定金融垂直場景下表現突出， 但在解決復雜問題和面對新場景時， 因缺乏訓練數據而通用性不足。因此， 金融機構應積極使用生成對抗網絡等技術合成高質量數據， 以減少對真實敏感數據的依賴， 并定期評估金融大模型的表現， 據此更新迭代相匹配的版本， 提升智能金融應用服務新質生產力發展的通用性和適應能力。同時， 金融機構要加強與場景生態伙伴的合作， 以場景開放驅動AI為數字金融各類場景賦能， 提高場景遷移能力， 實現以場景促創新、 以創新促應用（施志暉和陸岷峰，2024）。其次， 區塊鏈金融應用在面對高頻、 突發交易時存在系統吞吐量與處理效率不足的瓶頸。為突破上述瓶頸， 要加強對區塊鏈“閃電網絡”、 可信區塊鏈識別算法、 側鏈跨鏈與分層分片等前沿技術的攻關， 在保障安全的基礎上， 提高系統吞吐量與處理效率， 滿足數字金融服務新質生產力發展的需要（周雷等，2022）。再次， 強大的數據存儲和處理能力是數字金融服務新質生產力發展的核心需求之一， 但是現行大數據系統在處理多模態數據方面能力有限。金融機構需要處理龐大的、 多模態的用戶數據、 交易記錄和風險管理信息， 這就要求匹配先進的數據庫和大數據處理技術， 以確保數據的安全性、 準確性和及時性。要加強對大數據多維引擎與增強分析等前沿技術的攻關， 使文字、 語音、 視頻、 生物識別、 環境感知等多模態數據得到及時處理和分析。同時， 要加強對大數據、 云計算、 邊緣計算等技術的融合應用， 使得大數據系統既能實時處理高頻交易數據， 又能對長周期數據進行分布式存儲和深度挖掘， 充分發揮數據要素乘數效應， 服務新質生產力發展。綜上， 突破性技術創新對數字金融服務新質生產力發展具有重要的賦能作用。金融機構要加強對前沿數字技術的攻關應用， 以原創性和顛覆性技術創新來增強服務新質生產力發展的能力。

4. 加快培養數字金融復合型人才， 為服務新質生產力發展提供人才保障。復合型人才是數字金融服務新質生產力發展的重要保障。首先， 高校要根據數字金融發展新趨勢和新質生產力發展的新要求， 優化學科設置和復合型人才培養模式， 積極開設數字金融、 金融科技等專業， 修訂人才培養方案， 加強校企合作、 科教融匯， 共同開發生成式人工智能、 金融大數據分析等交叉學科課程和職業教育實訓項目， 積極培養高適應性、 高復合性、 善創新、 高成長性的金融、 科技、 數據復合型人才（周雷等，2024）。其次， 金融機構和數字金融企業要發揮人才培養的主體作用， 建立數字金融人才庫， 加大對復合型人才的招聘、 儲備力度。同時， 引進國際人才和遠程工作機制， 從全球范圍內吸納最優秀的人才， 增強技術力量和創新能力。要暢通數字金融復合型人才的成長通道， 注重人才的跨部門交流和輪崗輪訓， 建立和完善相應的內部評價與收入分配機制。金融機構與數字金融企業還可以通過與高校和專業培訓機構的合作， 定制專業化課程和培訓項目， 培養服務新質生產力發展的數字金融復合型人才。此外， 政府部門可為復合型人才培養營造良好的政策環境， 出臺人才引進和培養的專項支持政策， 探索開展數字金融領軍人才評選活動， 加大對服務新質生產力發展成效顯著的人才獎勵和支持力度； 同時借助數字技術構建人才交互平臺， 推動企業與高校、 科研院所的交互， 助力復合型人才的培養、 集聚和合理流動（周文和葉蕾，2024）。

六、 數字金融服務新質生產力發展的研究展望

1. 加強理論研究， 夯實系統研究數字金融服務新質生產力發展的理論基礎。作為新興的熱點研究方向， 已有文獻關于數字金融服務新質生產力發展的理論研究主要包括概念闡釋、 要素分析與機制探討等， 但是系統性與理論深度不足， 通常關注數字金融服務新質生產力某一方面的理論邏輯， 其完整的傳導路徑尚不明確， 宏觀區域層面與微觀企業層面的研究也存在一定的脫節。因此， 要進一步加強理論研究， 夯實理論基礎。首先， 要深入研究數字金融與新質生產力的內涵與外延。數字經濟時代金融體系正經歷由網絡、 數字融合、 新的進入者帶來的變革， 形成互聯網金融、 金融科技、 數字金融等譜系概念。從內涵看， 數字技術與數據要素如何驅動金融創新、 新興產業與傳統業態如何競合需要進一步研究； 從外延看， 數字金融與數字經濟、 金融科技的關系需要進一步厘清。其次， 需要加強宏觀層面的傳導機制以及微觀層面的效應研究， 搭建從宏觀到微觀的“理論橋梁”。已有研究從金融功能觀出發， 對數字金融的資源配置、 技術溢出、 產融結合等功能研究較多， 但是對于上述功能如何傳導促進新質生產力發展的研究不足。要運用信息經濟學和數字經濟理論， 系統研究數字金融服務新質生產力發展的完整作用機制。同時， 對微觀企業層面的效應研究， 已有文獻主要以上市公司為研究對象， 而孕育新質生產力的科技型企業大部分都是非上市企業。因此， 可以考慮將主要服務非上市企業的金融科技創新監管試點作為自然實驗， 更全面地研究數字金融創新的微觀效應。最后， 從生產力與生產關系的角度， 生產關系要適應新質生產力的發展要求， 加快形成新型生產關系。數字金融是新型生產關系的組成部分， 要進一步研究數字金融、 數據要素如何適應新質生產力發展的要求， 包括從宏觀體制機制的頂層設計到微觀企業生產要素的創新配置， 搭建從宏觀層面到微觀層面的“理論橋梁”， 夯實系統研究數字金融服務新質生產力發展的理論基礎。

2. 完善指標測度體系， 提升數字金融服務新質生產力發展實證研究的可靠性與解釋力。新質生產力作為新生事物， 尚無統一權威的指標測度體系， 可能影響實證研究的可靠性和解釋力。已有研究對新質生產力省級宏觀層面的測度， 大多根據生產力的組成要素， 從勞動者、 勞動資料、 勞動對象等角度構建指標體系來綜合評價， 但是該體系與評價新發展理念、 高質量發展水平的指標體系差別不大， 未能充分反映“新質”特征； 而對微觀企業層面新質生產力的測度， 大多采用全要素生產率作為代理變量， 但是全要素生產率的測度方法受生產函數設定形式的限制， 無法充分體現技術革命性突破和生產要素創新性配置對企業發展新質生產力的深遠影響。因此， 要進一步完善新質生產力的指標測度體系。一種可能的方法是： 在指標構建上， 充分體現新質生產力的高科技、 高質量、 高效能特征， 采用科技研發人員、 高學歷人員、 高管數字化背景等指標測度新質勞動者； 采用高質量知識產權、 數據資產、 綠色全要素生產率等指標反映新質勞動資料和生產工具； 采用機器人滲透率、 工業互聯網、 財務信息化等指標反映新質生產力發展對勞動對象的拓展和豐富。在構建指標體系的基礎上， 已有研究主要采用熵權法合成綜合指標， 但熵權法并沒有充分反映新質生產力的時空演進特征（王玨和王榮基，2024）。因此， 在指標合成上可以考慮將主要處理截面數據的因子分析法與主要處理時間序列數據的向量自回歸法相結合， 構建動態因子分析面板數據模型， 合成新質生產力內涵指數， 以更好地反映新質生產力的時空演進特征。

數字金融常用的測度方法有兩種： 一是借鑒Askitas和Zimmermann（2009）提出的互聯網信息論， 由郭品和沈悅（2015）率先構建的網絡文本挖掘法； 二是國內以螞蟻集團數據為基礎編制的數字普惠金融指數和國外以銀行為視角編制的數字金融指標體系（郭峰等，2020）。前者更多體現數字金融的網絡熱度， 無法準確反映其實際發展水平； 后者則偏重于描述某類機構的數字金融活動， 可能存在以偏概全的弊端。因此， 要完善數字金融的指標體系和測度方法， 不僅要考慮數字金融的資源配置和普惠金融效應， 而且要將數字金融服務新質生產力發展的技術溢出和產融結合效應考慮到測度體系中， 增加數字金融領域突破性技術專利、 技術創新關聯性與輻射面、 數字金融與實體產業發展耦合協調度等指標， 以更全面地體現數字金融對新質生產力發展的實際影響， 為實證研究提供數據支撐， 提升研究結論的可靠性與解釋力。

3. 深化案例研究， 為數字金融因地制宜地服務新質生產力發展提供經驗借鑒。已有文獻針對數字金融服務新質生產力發展的重點領域， 包括科技創新、 綠色發展、 新興產業等開展了少量案例研究， 但是研究的深度和廣度有限， 案例選擇的代表性和啟示性也有待進一步提升。因此， 需要深化案例研究， 為數字金融因地制宜地發展新質生產力提供借鑒和啟示。首先， 要加強數字金融服務新質生產力發展重點區域及其“先行先試”項目的典型案例研究和經驗總結推廣。京津冀地區具有政策優勢， 要加強已在京津冀落地的“元宇宙”未來銀行、 區塊鏈先導應用等試點項目， 以及中關村、 北交所、 金融街等重要數字金融基礎設施的案例研究和深度挖掘， 總結優化數字金融業態空間布局與要素集聚， 支撐區域科技創新， 加快形成新質生產力的可行路徑。長三角地區是我國區域一體化發展的“先行區”， 上海作為長三角一體化的龍頭， 具有國際金融中心和全球科創中心的“雙中心”戰略定位， 蘇州正在高標準建設全國首個數字征信實驗區。要以基于區塊鏈的“長三角征信鏈應用平臺”等代表性試點項目為例深化案例研究， 總結數字征信與數字金融服務區域高質量發展的經驗成效， 為構建國際一流的數字金融創新都市圈和統一的數據要素市場， 因地制宜地發展新質生產力提供借鑒和啟示。粵港澳大灣區具有發展跨境數字金融的區位優勢， 對該地區的案例研究， 要立足“一個目標、 兩種制度、 多維創新”的定位， 總結粵港澳大灣區綠色金融、 綠色保險、 跨境互通等試點項目經驗， 探索如何發揮數字金融的空間溢出效應， 更好地承擔中國式現代化建設和新質生產力發展的“引領地、 示范地”角色。其次， 要結合地區發展實際， 進一步研究各地數字金融服務新質生產力發展的差異化路徑， 找準因地制宜發展新質生產力的金融“著力點”。開展各地區的案例研究， 要充分認識到各地在產業基礎、 經濟條件、 金融環境等方面的差異， 挖掘地方發展潛力、 資源稟賦和比較優勢， 探尋各地區發展新興產業、 培育未來產業的有效舉措， 因地制宜地發展新質生產力。

4. 創新研究視角， 加強跨學科前沿應用研究， 探索構建數字金融“元宇宙”。“元宇宙”作為數字經濟時代前沿數字技術集成創新與融合應用的重要載體， 既是催生新質生產力的重要未來產業之一， 也為數字金融服務新質生產力發展提供了全新空間。“元宇宙”與金融服務場景融合所構建的數字金融“元宇宙”， 具有開放式創造、 強社交鏈接、 沉浸式體驗、 智能自治等特征， 將進一步拓展數字金融服務新質生產力發展的廣度和深度。要創新對數字金融“元宇宙”的研究視角， 從已有文獻對概念和技術的闡釋， 拓展到數字金融服務新質生產力發展的現實場景中， 加強科技、 金融、 產業、 倫理等跨學科前沿應用研究， 探索構建現實物理世界與虛擬數字世界高度互嵌、 時空交織的多維數字“場域”。首先， 要進一步研究數字金融“元宇宙”的結構與功能及其實現形式， 探索通過各種數字技術與數據要素的深度融合， 構建分層結構、 泛在多元、 功能完備、 智能自治的數字金融“元宇宙”， 實現各項數字金融功能與各類新質生產力發展需求的高度匹配， 如圖1所示。其次， 要加強支撐數字金融“元宇宙”的前沿數字技術應用研究， 通過生成式人工智能豐富“元宇宙”空間的內容和服務供給， 通過區塊鏈“閃電網絡”突破金融服務的效率瓶頸， 通過大數據多維引擎與態勢感知前瞻性防控金融風險， 為數字金融“元宇宙”全方位服務新質生產力發展保駕護航。最后， 數字金融“元宇宙”研究不僅是技術與金融問題， 也是倫理與社會問題， 要加強“元宇宙”世界的數字倫理與社會治理研究， 確保數字金融守正創新的正確方向， 堅持金融服務實體經濟的根本宗旨， “無縫對接”實體經濟生產經營需求， 避免“脫實向虛”， 實現數字金融“元宇宙”創新與實體經濟發展新質生產力的相互促進和良性循環。

【 主 要 參 考 文 獻 】

戴鈺，鄧楠．數字金融如何賦能文化企業全要素生產率：來自中國文化上市企業的證據［ J］．財經理論與實踐，2024（4）：10 ～ 16．

段軍山，高雯玉．數字金融發展對企業全要素生產率的影響研究［ J］．當代財經，2022（5）：51 ～ 62．

郭峰，王靖一，王芳等．測度中國數字普惠金融發展：指數編制與空間特征［ J］．經濟學（季刊），2020（4）：1401 ～ 1418．

郭品，沈悅．互聯網金融對商業銀行風險承擔的影響：理論解讀與實證檢驗［ J］．財貿經濟，2015（10）：102 ～ 116．

何青，胡通，梁柏林．金融服務新質生產力發展：歷史經驗與中國啟示［ J］．當代財經，2024（7）：59 ～ 70．

黃丹荔，喬桂明，周雷．數字金融賦能新質生產力發展的內在機制與路徑［ J］．上海商學院學報，2024（3）：38 ～ 51．

金碚．論“新質生產力”的國家方略政策取向［ J］．北京工業大學學報（社會科學版），2024（2）：1 ～ 8．

金琳．海通證券為新質生產力注入金融活水賦能全球首創醫療器械跨越式發展［ J］．上海國資，2024（4）：90 ～ 93．

李夢雨，彭傳旭，魏熙曄．數字金融能否促進經濟高質量發展：來自我國275 個城市的經驗證據［ J］．金融監管研究，2021（11）：97 ～ 114．

李嚴，楊玉文．新質生產力賦能下綠色金融支持邊疆地區生態產品價值實現路徑研究［ J］．云南民族大學學報（哲學社會科學版），2024（3）：101 ～ 109．

劉立云，孔祥利．新質生產力與新型生產關系的雙向度變革研究［ J］．西安財經大學學報，2024（4）：34 ～ 44．

劉學文，馬夢雪，譚學想．數字金融賦能農業現代化的機理研究：新質生產力與產業鏈韌性視角［ J］．農業經濟，2024（6）：9 ～ 11．

龍池，張紅梅．數字金融如何影響制造業碳排放：基于企業數字化轉型的視角［ J］．金融理論與實踐，2023（10）：67 ～ 78．

陸岷峰．科技金融賦能實體經濟和新質生產力發展：經典理論、理論框架與應對策略［ J］．改革與戰略，2024（3）：1 ～ 13．

馬榮．新質生產力視角下新型數字基礎設施建設對經濟高質量發展的影響研究［ J］．西北大學學報（哲學社會科學版），2024（3）：48 ～ 61．

潘藝，張金昌．數字金融、融資水平與企業全要素生產率：基于A股和新三板制造業上市企業的實證研究［ J］．華東經濟管理，2023（11）：59 ～ 69．

宋佳，張金昌，潘藝．ESG發展對企業新質生產力影響的研究：來自中國A股上市企業的經驗證據［ J］．當代經濟管理，2024（6）：1 ～ 11．

孫獻貞，李言，高雨晨．數字普惠金融發展與企業新質生產力［ J］．蘭州學刊，2024（7）：54 ～ 67．

譚志雄，王偉，穆思穎．數字金融賦能新質生產力發展：理論邏輯與實現路徑［ J］．電子科技大學學報（社科版），2024（4）：28 ～ 36．

田國強，仇藝博．數字金融推動新質生產力發展的邏輯解析、困境審視及路徑設計［ J］．區域經濟評論，2024（4）：39 ～ 46．

田利輝，李懿行，李政．試驗性監管能抑制區域金融風險嗎：來自“金融科技創新監管試點”的證據［ J］．經濟學家，2024（7）：79 ～ 88．

王博，歐陽日輝，康琦．中國數字金融研究進展［ J］．農村金融研究，2024（1）：3 ～ 14.

王玨，王榮基．新質生產力：指標構建與時空演進［ J］．西安財經大學學報，2024（1）：31 ～ 47．

王遙．綠色金融為新質生產力加速賦能［ J］．經濟，2024（4）：24 ～ 26．

楊秋菊，王文福．數字普惠金融、新質生產力與城鄉共同富裕［ J］．中國流通經濟，2024（6）：115 ～ 126．

張壹帆，陸岷峰．數字金融對金融新質生產力提升的作用機制研究［ J］．河南社會科學，2024（5）：74 ～ 84．

張壹帆，孫嘉雯，陸岷峰．鑄造新質生產力：科技金融與科技創新深度融合的路徑與模式研究［ J］．農村金融研究，2024（5）：70 ～ 80．

張永芳，吳科，程庭威等．數字金融影響企業全要素生產率的異質性機理［ J］．財會月刊，2023（24）：146 ～ 152．

中國社會科學院經濟研究所課題組，黃群慧，楊耀武等．結構變遷、效率變革與發展新質生產力［ J］．經濟研究，2024（4）：4 ～ 23．

周雷，陳善璐，鮑晶．數字人民幣前沿研究綜述與展望［ J］．無錫商業職業技術學院學報，2021a（3）：1 ～ 8．

周雷，王慧聰，毛曉飛等．金融科技背景下開放銀行構建模式與發展路徑研究［ J］．新金融，2021b（12）：21 ～ 25．

周雷，陳佳慧，熊舒琪等．金融強國視域下中國版“監管沙盒”的構建與完善：基于金融科技創新監管試點的應用研究［ J］．西南金融，2024a（4）：60 ～ 73．

周雷，龔一泓，吳登城．數字金融服務實體經濟發展新質生產力：路徑、挑戰與對策［ J］．財會月刊，2024b（13）：122 ～ 128．

周雷，劉婧，胡若蘭等．區塊鏈賦能真的有助于紓解小微企業融資困境嗎？——基于金融科技創新監管試點的準自然實驗［ J］．南方金融，2022（6）：17 ～ 29．

周雷，王可欣，宋佳佳等．金融強國視域下數字金融服務實體經濟高質量發展路徑研究［ J］．農村金融研究，2024c（5）：45 ～ 57．

周雷，殷凱麗，車旻昌等．保險創新服務新質生產力發展：風險特征、實現路徑與對策建議［ J］．西南金融，2024d（6）：94 ～ 106．

周雷，張鑫，董珂．數字金融創新有助于促進實體經濟高質量發展嗎？——基于金融服務效率的機制分析與空間計量［ J］．西安財經大學學報，2024e（1）：60 ～ 72．

周文，葉蕾．新質生產力與數字經濟［ J］．浙江工商大學學報，2024（2）：17 ～ 28．

朱波，曾麗丹．數字金融發展對區域新質生產力的影響及作用機制［ J］．財經科學，2024（8）：16 ～ 31．

莊毓敏，儲青青，馬勇．金融發展、企業創新與經濟增長［ J］．金融研究，2020（4）：11 ～ 30．

Askitas N.， Zimmermann K. F.. Google Econometrics and Unemployment Forecasting［ J］．Discussion Papers of Diw Berlin，2009（2）：107 ～ 120．

Haddad C.， Hornuf L.. The Emergence of the Global Fintech Market： Economic and Technological Determinants［ J］．Small Business Economics，2019（1）：81 ～ 105．

Norden L.， Buston C. S.， Wagner W.. Financial Innovation and Bank Behavior： Evidence from Credit Markets［ J］．Journal of Economic Dynamics and Control，2014（6）：130 ～ 145．