金融科技对实体经济增长的影响研究.pdf
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1、圆园23 年第 5 期(总第 211 期)收稿日期:2023-06-09基金项目:国家社会科学基金一般项目“金融科技的创新扩散、风险溢出与包容性监管研究”(22BJY109)作者简介:何涌,男,湖南宁乡人,博士,教授,研究方向为投融资与信用管理;张影,女,河南周口人,研究方向为投融资。摘要:基于20112021年省级面板数据,运用固定效应模型和中介效应检验模型,探究金融科技助力实体经济增长的内部实现方式以及作用机制。研究发现:金融科技发展有助于实体经济增长。进一步结构化分析发现,金融科技的覆盖广度对实体经济作用效果最好,使用深度次之,数字化程度最弱;第二产业受益程度最高,第三产业次之,第一产业
2、最低。中介作用分析表明,金融科技发展能够通过增加科技创新投入和提高科技创新产出促进实体经济增长。调节作用分析表明,传统金融服务深度不足区域的金融科技促进效应更显著。关键词:金融科技;实体经济增长;科技创新;传统金融供给中图分类号:F832文献标识码:粤文章编号:2096-2517(圆园23)园5原0园21原11DOI:10.16620/ki.jrjy.2023.05.003金融科技对实体经济增长的影响研究何涌,张影(湖南工业大学 经济与贸易学院,湖南 株洲 412007)一、引言自改革开放以来,中国实体经济经过 40 多年的蓬勃发展取得了巨大成就。但是,由于中国实体经济与虚拟经济之间的互动机制
3、不健全,传统金融体系在服务实体经济时存在不足,导致近年来中国经济出现了实体经济低迷和金融资产市场上扬态势1-2。在此发展环境下,实体企业出于满足后续资金需求或者套利投机获取超额回报的考虑进行金融资产投资,使得实体企业大量资金留在金融体系内自我循环,从而导致了社会资本“脱实向虚”和企业“弃实投虚”的现象3-4。一方面,经济金融化会对社会整体财富收入产生抑制作用和增长停滞效应,同时过度的金融化严重拉低劳动者参与社会财富分配的份额而加剧贫富差距,不利于社会长期稳定发展5。另一方面,对实体企业来说,金融资产挤占了企业对实物资产的投资,导致企业的抵押物更少,信贷违约风险加大,进而会加剧企业面临的融资约束
4、并降低企业主业经营效率,使企业面临更高的财务风险与经营风险。在经济向高质量发展转型的关键时期,党的二十大报告再次强调了“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上来”。为充分发挥金融服务发展实体经济的效力,“十四五”规划提出“构建金融有效支持实体经济的体制机制,提升金融科技水平”。由此,综合探究金融科技对实体经济增长的影响以及作用机制,对缓解实体经济的低迷现状以及矫正金融职能具有重要现实意义。理论研究21圆园23 年第 5 期(总第 211 期)金融科技作为新兴产业,以信息技术为支撑推动了传统金融业变革,从而提高传统金融业服务实体经济的能力和质效6-7。主要表现为金融科技能够通过扩大总体信贷规模、拓
5、宽融资渠道和提高信贷配置效率弥补传统金融供需不平衡问题,从而缓解企业融资约束和金融投资行为,促进实业化投资,以缓解经济金融化程度加深8-9。但是,部分学者基于实体企业套利投机角度研究发现,金融科技缓解了银行与企业、企业与企业之间的信息隔阂,实体企业能够获取更全面有效的信息,金融投资回报得到提高,进而提升实体企业投机性逐利动机,促使企业偏好金融投资活动,实体企业“脱实向虚”问题进一步加深10-11。基于此,本文选取 20112021 年中国 31 个省份数据为研究样本,探究金融科技对实体经济增长的影响方式,以及金融科技影响实体经济增长的传导机制,为国家制定数字信息技术与金融领域良性融合发展政策提
6、供一定依据,助力金融更好地服务于实体经济。本文在两个方面丰富了有关金融科技经济效应的研究:第一,对金融科技和实体经济双向降维,通过结构化分析探究两者之间具体的“发力方”和“受力方”。第二,目前有关金融科技相关研究较少关注传统金融对金融科技发挥普惠价值的影响以及两者之间存在的关系。本文将传统金融供给纳入金融科技与实体经济增长的研究框架,对平衡区域间金融科技发展水平差异性和协调传统金融与金融科技共同服务实体经济方面具有一定参考价值。二、文献综述近年来,随着云计算、大数据、区块链与人工智能等信息技术与金融业的结合,金融科技这一新兴业态应运而生。根据金融稳定理事会(FSB)的定义,金融科技是由信息技术
7、驱动的金融创新,创造了新的商业模式、技术应用和产品服务,能够对金融市场、金融机构以及金融服务方式产生重大影响。新兴信息技术为传统金融业带来了新的业务模式和金融创新,也为推动金融业实现整体变革提供了重要动力7。金融科技现有研究主要聚焦于改善传统金融业、助力微观企业发展以及相关风险监管与防控这三方面。首先,就改善传统金融业方面,金融科技对部分商业银行具有“风险管理效应”和“转型效应”12。银行采用金融科技能够提升盈利能力、降低信用风险以及驱动商业银行进行战略转型13-15。其次,就助力微观企业发展方面,金融科技一方面通过优化直接与间接融资体系和提高资本市场信息效率等宏观路径16-17,另一方面通过
8、降低财务费用、驱动企业去杠杆和加大研发投入等微观路径,推进企业数字化转型、提高全要素生产率、促进创新产出、提升投资效率、促进企业成长18-20。最后,就风险监管与防控方面,金融科技的创新应用为金融市场带来巨大机遇的同时也滋生了未知的技术风险、操作风险、信息安全风险等21,金融监管原则可以向适应性、包容性、实验性及协同性等方面转型22。金融科技本质是以技术和数据驱动的金融创新23,同金融发展的本质一致,是为了促使金融能够更好地服务于实体经济。已有研究表明,金融科技既能够通过改善传统金融体系为实体经济提供一个更高效和更精准的金融环境,也能够通过提高微观企业能力为推动区域实体经济整体发展提供动力。关
9、于金融科技与实体经济增长之间的关系,已有学者通过实证分析发现两者之间具有显著的促进作用24-26,但是两者之间的结构化分析较少且结论存在较大差异。其中,徐伟呈等(2022)认为覆盖广度、使用深度和数字化程度均促进了实体经济增长27,但是李志军等(2021)通过实证分析发现覆盖广度、使用深度会加剧实体企业“脱实向虚”程度28。通过对两者子维度之间的实现方式和影响差异研究,能够为制定相关政策提供一定依据。此外,虽然目前关于金融科技与实体经济已经取得了一定研究成果,但对宏观经济层面的研究更多是对金融科技推动实体经济发展的传导机制、路径探索以及政策解读等理论分析。基于此,本文将从科技创新与传统金融供给
10、角度,进一步对金融科技助力实体经济增长的作用机制进行探究。三、理论分析与研究假说(一)金融科技与实体经济随着金融资源与科技资源的深度融合,金融科22圆园23 年第 5 期(总第 211 期)技应运而生。其能够通过打破银行与企业间的信息隔阂、提高信贷资源配置效率和缓解融资约束等29-30,提高企业全要素生产率、经营效率和创新能力等,实现实体经济业绩增长18,25。1.金融科技通过弥补传统金融服务的不足助力实体经济发展。造成中国经济“脱实向虚”问题的原因之一为传统金融服务难以满足经济扩张需求,再加之在传统金融抑制体制下存在的信贷所有制歧视问题,使得民营企业面临严重的融资约束,提高了其预防储蓄动机,
11、刺激其进行金融投资,进而加深了企业金融化程度。一方面,金融科技能够通过扩大金融市场总体信贷规模缓解传统金融供需不平衡问题。随着金融与科技融合,科技与互联网企业进入金融市场扮演金融供给方的角色,银行借助金融科技信息平台为投资者与融资者搭建服务平台,提高了总体信贷规模,从而促进实体经济增长31。另一方面,金融科技能够通过降低银行与企业之间信息不对称程度降低金融错配,以解决信贷所有制歧视问题。银行通过借助大数据技术提高信息收集与处理能力,筛选更具发展前景的优质企业提供金融服务,缓解企业存在的融资难题,助推实体经济增长32。2.金融科技通过提高金融服务质效促进实体经济增长。一方面,高资本成本会减少实业
12、投资机会,当权益资本表现出比债务资本更高的逐利性时,企业会通过金融投资获益以减缓融资压力33。金融科技能够通过提高金融市场信息透明度降低银行信用风险以及发放贷款后监督成本,降低风险溢价,从而降低企业资本成本,缓解实体企业存在的“脱实向虚”问题34。另一方面,金融科技具有的“鲶鱼效应”,加剧了银行业竞争程度,能够促使银行积极发挥信息监督作用,进而抑制了企业内部人金融投机套利的机会主义行为,抑制企业金融化趋势,扭转经济“脱实向虚”的局面35。基于此提出如下假设。假设 1:金融科技发展能够促进实体经济增长。(二)基于科技创新的中介作用分析虽然中国具有全球最完整的产业链条,但很多产业链中的核心技术仍依
13、赖国外,主要原因在于研发投入不足和科技成果转化效率低36。金融科技的出现能够缓解以上两方面问题。唐松等(2020)通过对 20112019 年沪深两市 A 股上市公司研究发现,金融科技发展对企业技术创新投入和产出均有促进作用18。其中,就促进科技创新投入而言,一方面,金融科技能够精准识别优质创新型企业,通过提高信贷配置效率、缓解融资难和融资贵问题、提高信息透明度以及改善流动性限制等对企业创新体系发挥作用37-38;另一方面,金融科技能够有效缓解企业金融投资行为对企业创新的挤出效应39。就促进科技创新产出而言,金融科技对创新产出能力提升不仅存在直接驱动效应,还存在通过薪酬效应和人力资本效应间接影
14、响机制40。此外,郑好等(2021)基于 20082018 年中国 31 个省份数据研究发现,金融发展对科技创新存在显著正向空间溢出效应41。同时,创新作为引领经济发展的第一动力,是实现实体经济增长的关键因素。经济增长理论认为经济增长受到技术约束方面的限制,技术水平会直接影响生产效率。一方面,金融科技发展促进科技创新能力提升,能够破解科技成果转化链条中的难题,为驱动产业转型升级和新兴产业发展提供动力,助力实体经济更快更好发展42。另一方面,科技创新能力提升能够优化企业资源配置效率,提升全要素生产率,驱动产品和服务高质量供给和消费结构升级43,进而助力实体经济增长。此外,还存在通过缩小城乡差异和
15、产业结构升级的间接影响机制44。基于此提出如下假设。假设 2a:金融科技发展能够通过增加科技创新投入促进实体经济增长。假设 2b:金融科技发展能够通过提高科技创新产出促进实体经济增长。(三)基于传统金融供给的调节作用分析在 2020 年、2021 年国务院政府工作报告中均提到,要采取稳健的货币政策来引导货币供给适配于社会融资需求规模扩张,以实现金融系统向实体经济让利,但是中国传统金融体系存在信贷资源供需不匹配问题,于是借助金融科技来提高金融服务的普惠性45。同时,区域金融可得性越低越有利于金融科技对实体经济发挥普惠价值46。主要原因是:第一,在传统金融供需不平衡程度较深时,金融23圆园23 年
16、第 5 期(总第 211 期)科技将与更大规模的长尾消费需求相匹配,发挥更大普惠价值,助力实体经济发展的作用效果也将更显著。第二,传统金融供给与需求差异较小时,区域传统金融机构之间的竞争程度较大,信贷标准相应也会降低。此时,由于实体企业金融可得性较高,相应对金融科技信贷需求降低。再加之,企业对金融科技新生风险的考虑,金融科技信贷活跃度也会降低47。第三,在传统金融供给与需求差异较小时,实体企业面临的融资约束程度低,出于对资本逐利性的考虑,企业可能会通过传统金融机构或金融科技提供的投融资渠道获取资金以进行金融投资,进而加深实体企业金融化程度。基于此提出如下假设。假设 3:随着传统金融供给降低,金
17、融科技助力实体经济发展的作用效果更明显。四、研究设计(一)数据来源本文选取 2011-2021 年中国各省份数据,以实体经济发展水平为被解释变量,金融科技发展为解释变量,探究金融科技与实体经济发展之间的关系。其中实体经济发展水平衡量指标数据来自 中国统计年鉴,金融科技发展指标所使用的数据来自北京大学数字金融研究中心课题组的研究报告,其余数据来自 EPS 和 WIND 数据库。剔除中国台湾、香港、澳门相关数据,最终得到了 31 个省份20112021 年 341 个样本数据。(二)模型构建为了验证金融科技发展是否能够助力实体经济增长,本文设定如下模型:RECi,t=琢+茁Fintechi,t+酌
18、Controlsi,t+滋i+渍t+着i,t(1)其中,被解释变量为地区 i 在第 t 年的实体经济发展水平(REC);解释变量表示地区 i 在第 t 年的金融科技发展指数(Fintech);Controls 是表示城市层面特征的其他控制变量,包括地区通货膨胀(INF)、地区教育水平(EDU)、地区城镇化水平(URB)、地区进出口水平(OPEN)、地区财政支出水平(GOV)、地区产业结构(ISU)、地区失业率(LOSE)。同时控制了省份和年份固定效应。本文关键解释变量的系数 茁 表示金融科技发展对实体经济的影响效应,根据本文的研究假设 1,该系数应显著为正。(三)变量度量被解释变量。被解释变量
19、为实体经济增长(REC)。目前在已有文献中关于实体经济增长有多种衡量指标,一部分学者基于黄群慧(2017)的研究采用第一产业和第二产业的产值之和衡量实体经济增长48,还有部分学者使用工业增加值度量。但就实体经济涵义方面,实体经济涵盖着第一、二、三产业,并且中国第三产业产值占比较高,所以仅考虑第一产业和第二产业或是仅考虑工业的衡量指标均存在不足。因此,本文借鉴美联储的做法,以剔除金融业和房地产业后的生产总值衡量实体经济增长,另外为排除价格因素影响,以 2010 年为基期利用 GDP 指数进行调整,并除以 100 度量实体经济发展水平。解释变量。解释变量为金融科技发展(Fintech)。采用北京大
20、学数字金融中心编制的普惠金融指数测度地区金融科技发展水平,该评价体系对中国数字普惠金融的不同维度、发展趋势和空间特征进行了全面清晰的刻画,能够较为全面地反映地区金融科技的普及范围、使用深度以及先进水平,较多学者将其运用到对金融科技相关的研究上49-50。控制变量。结合鲁钊阳等(2021)24、庄雷等(2019)51相关研究,选取以下可能会对实体经济增长产生影响的因素作为控制变量。其中,通货膨胀影响实体经济增长程度真实性;教育水平提高能够为实体经济发展补充优质人力资本;城镇化水平体现了社会生产力发展水平;进出口水平能够体现实体企业产品流通程度;财政支出对实体经济发展具有一定干预作用;产业结构升级
21、通过促进产业结构从低级形态向高级形态转变实现价值增值;社会就业状况与实体经济发展中劳动力资本投入相关。具体衡量指标为:地区通货膨胀(INF),选取 CPI 作为通货膨胀的代理变量;教育水平(EDU),以每十万人中高等教育平均在校人数比表示;地区城镇化水平(URB),以城镇人口与总人口比值表示;地区进出口水平(OPE),以地区进出口额乘以该年度平均汇率与 GDP 比值表示;地区财政支出水平(GOV),以各地区财政支出与 GDP 比值表示;地区产业结24圆园23 年第 5 期(总第 211 期)构(ISU),以第一产业产值占总产值比重、第二产业产值占总产值比重乘以 2、第三产业产值占总产值比重乘以
22、 3 之和表示;地区失业率(LOSE),以失业人口与区域总人口比值表示。(四)描述性统计表 1 展示了各变量的基本统计特征。其中,实体经济发展水平(REC)均值为 216.727,中位数为173.662,数据存在轻微右偏特征;金融科技发展指数(Fintech)均值为 230.461,中位数为 237.53,数据存在轻微右偏特征。其他变量的基本统计特征如表 1 所示。五、实证结果分析(一)基准回归结果表 2 展示了金融科技发展对实体经济增长的基准回归结果,其中列(1)未加入控制变量仅控制了年份固定效应和省份固定效应,列(2)在加入控制变量的基础上仅控制了年份固定效应,列(3)在加入控制变量的基础
23、上控制了年份和省份固定效应。在三种情况下,金融科技发展的系数均在 1%水平下显著为正。回归结果表明,金融科技发展对实体经济增长存在显著正向影响,即金融科技发展水平的提升能够显著促进实体经济增长,假设 1 得证。(二)稳健性检验1.工具变量法为消除可能因为变量被忽略或测算误差而产生的内生性问题对回归结果的影响,使用工具变量法来验证结论的可靠性。工具变量(IV)的选取需要满足以下两个条件:工具变量与因变量相关,且与随机扰动项不相关。本文借鉴陈春华等(2021)的做法,采用相邻地区金融科技指数平均值作为工具变量52。该工具变量从理论层面分析符合相关性和外生性两个约束条件,为有效工具变量。一方面,由于
24、金融科技创新扩散效应的存在,相邻区域金融科技发展程度相近。另一方面,出于对跨区域进行借贷的交易与信息成本考虑,金融服务具有地域分割性的特点,相邻区域的金融科技发展水平难以对本地实体经济发挥普惠价值。经过检验,验证了工具变量的选取是适当的,回归结果如表 3 中列(1)和列(2)所示。回归结果表明,在考虑金融科技与实体经济增长之间可能存在的内生性问题后,金融科技发展的系数依然在 10%水平下显著为正,表明金融科技发展能够显著促进实体经济增长,这与前文论证变量观测值个数均值标准差最小值中位数最大值REC341216.727 175.3715.243173.662883.006Fintech34123
25、0.461 103.36316.220237.530458.970INF341102.3641.218 100.100102.183106.338EDU3410.0260.0080.0100.0240.056URD34158.63713.06622.81057.45089.600OPE3410.2600.2060.0080.1411.548GOV3410.2810.2060.1070.2281.379ISU3412.3800.1282.1662.3722.836LOSE3410.0320.0060.0120.0330.046表1主要变量的基本统计特征变量(1)REC(2)RECISU-16.4
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