金融科技發展提升了金融服務實體經濟的效率嗎?
——基于北京大學數字普惠金融指數的實證研究

肖曉軍，李執敏

(贛南師范大學 經濟管理學院，江西 贛州 341000)

實體經濟是國民經濟的基礎，任何國家經濟的健康發展，都離不開實體經濟的有效支撐。金融要服務實體經濟發展是我國黨和國家對金融工作的重要原則。然而，我國當前金融和實體經濟失衡、社會資本“脫實向虛”的問題還比較突出，實體經濟空心化趨勢顯現。因而，讓金融回歸本源，疏通金融服務實體經濟的血脈，提高金融服務實體經濟的效率，對推動我國經濟高質量發展具有十分重要的現實意義。

近年來，金融科技(Fintech)在中國迅速發展，余額寶等一批新興的金融科技工具正在慢慢改變中國的金融業態。金融科技就是將一系列的新興技術如互聯網、大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、5G等應用于金融領域，是信息技術與金融業的深度融合。這種深度的融合引發了金融產品及應用、金融服務、金融業務模式等方面一系列的金融創新，并對金融市場、金融機構以及金融供給方式產生了實質性的影響。

那么，金融科技的發展是否能提升金融服務實體經濟的效率呢？其內在機理如何？進一步，金融科技創新提升金融服務實體經濟的效率在不同地區又是否存在差異？這些問題都亟待解答。因此，筆者試圖通過理論機制剖析金融科技影響金融服務實體經濟效率的機制，并運用北京大學數字普惠金融指數和2011年～2018年省級面板數據來進行實證檢驗，以期為促進金融資源“脫虛向實”提供有益政策參考。

1 文獻綜述

國外學者對金融服務實體經濟發展效率的研究，主要暗含在金融發展與經濟增長關系的研究之中。這方面研究得出的結論各異，如Fry(1978)；King et al(1993)研究認為金融發展對經濟增長具有促進作用；而Patrick(1966)；Shaw(1975)則研究認為金融發展對經濟增長具有抑制作用；Deidda(2006)、Arcand(2015)則得出金融發展與經濟增長存在雙向作用。國外學者直接研究金融服務實體經濟效率的成果還十分少見。在金融服務實體經濟的效率測度方面，僅Méon 等(2010)利用隨機前沿模型，基于47 個國家1980年～1995年的面板數據分析了金融中介的發展支持宏觀經濟增長的技術效率和Gheeraert等(2015)基于隨機前沿模型，利用70個國家銀行的數據分析了金融對宏觀經濟增長的效率。而在分析金融服務實體經濟效率的影響因素上，國外學者大多立足于金融規模視角探討金融規模的擴大對實體經濟效率造成的影響。如Ductor和Grechyna(2011)證實金融規模不能無限制擴大，金融發展存在一個門檻水平，穩定、持續的經濟增長需要實體經濟部門和金融部門二者的協調增長。Cecchetti和Kharroubi(2012)則證明金融部門規模對生產率的影響呈倒U形，即存在門檻限制，金融發展只有到了一定程度才能實現效率最大化，過度的金融發展將會抑制經濟增長。

國內學者對金融服務實體經濟效率的研究，主要集中在兩個方面：①理論方面的研究。如蔡則祥等(2016)對金融資源與實體經濟優化配置的研究；張紅偉等(2017)對互聯網金融支持實體經濟發展機制的分析；李海輝(2018)對提高金融服務實體經濟效率亟須解決的問題的分析。②實證方面的研究，又分為對金融服務實體經濟效率的測度和金融服務實體經濟效率的影響因素兩方面，對前者有如羅來軍等(2016)將國民生產總值減去金融業產值作為實體經濟產出指標，并據此測度了金融服務實體經濟發展的效率；張林、張維康(2017)將資本、勞動、融資額作為投入指標，用各地區GDP扣減金融業和房地產業產值后的其他產業總產值來衡量實體經濟總產值并作為產出指標，采用以DEA為基礎的全局Malmquist指數和同期Malmquist指數測算中國31個省市區1999年～2015年金融服務實體經濟增長的效率；蔡則祥、武學強(2017)分別用社會融資規模、金融機構數量、金融從業人員作為金融資源投入變量，用GDP增加值(減去金融業增加值)和不良貸款余額分別作為期望產出變量和非期望產出變量，并運用SBM方向性距離函數和Luenberger指數法分別測度及分解各省份金融服務實體經濟發展的無效率和全要素生產率值。而對后者有如張林、張維康(2017)分析了金融規模、金融結構以及政府干預對金融服務實體經濟增長效率的影響。蔡則祥、武學強(2017)則分析了政府金融集權度、銀行集中度、直接融資比重、普惠金融發展水平對金融服務實體經濟效率的影響。杜書云和田申(2019)實證分析房價波動對金融服務實體經濟效率影響。

綜上，現有學者們對金融服務實體經濟效率的測算以及影響因素等問題進行了一定的研究，但就金融科技發展對金融服務實體經濟效率的影響效應的研究還處于空白。為此，筆者將探索金融科技發展對金融服務實體經濟效率的影響，可以彌補現有研究的不足。

2 金融科技發展對提升金融服務實體經濟效率影響機制的理論分析

金融科技發展通過引發了金融產品及應用、金融服務、金融業務模式等方面一系列的金融創新，提高實體經濟對于金融服務獲得的普惠性和便利性，從而提升金融服務實體經濟的效率。

①在金融科技推動下，金融業務新形態、新金融產品層出不窮，有效地滿足了實體經濟對金融服務的需求。近幾年來的第三方支付、眾籌、網絡信貸、網絡保險等新型金融業務和產品，其根本驅動因素是金融科技的發展。這些業務和產品的出現，彌補了原有傳統金融機構對金融服務有效提供的不足，尤其利于促進實體經濟的發展。②金融科技使金融服務下沉至傳統金融機構難以覆蓋的長尾客戶，擴大了金融對實體經濟的服務面。如微眾銀行的消費信貸主要服務中低收入者；網商銀行累計服務了1 227萬戶小微企業，這些都是傳統商業銀行不愿服務的人群。金融服務的下沉有力地支持了實體經濟的發展。③傳統商業銀行擁有大量客戶資源與資本積累，利用金融科技進行技術升級改造，或利用金融科技公司在數據、人才、技術方面擁有的絕對優勢與金融科技公司合作，進行優勢互補，提高了其服務效率，延伸了金融服務的深度，提升了傳統商業銀行服務實體經濟的能力。

3 計量模型、變量說明與數據來源

3.1 計量模型設定

為了定量分析金融科技對提升金融服務實體經濟效率的影響，借鑒杜書云和田申(2019)的研究，設定如下動態面板數據計量模型：

Effit=α0+α1Effit-1+α2Fintechit+α3Controlit+εit

(1)

(1)式中，Effit表示第i個省份第t年金融服務實體經濟的效率，Fintechit表示第i個省份第t年的金融科技發展水平，Controlit表示其他控制變量包括各地政府干預經濟的程度、各地金融業的市場結構、各地金融業的文化程度，εit代表隨機誤差項。筆者采用我國大陸地區31個省份的數據，考慮到北京大學數字金融研究中心構建的中國數字普惠金融指數(DIFFC)在2011年～2018年間，故設定的時間區間也在2011年～2018年。

3.2 變量說明與數據來源

3.2.1 被解釋變量—金融服務實體經濟的效率。筆者采用基于DEA的Malmquist指數來測算金融服務實體經濟的效率，具體計算公式為：

(2)

以上投入指標X采用第i個地區第t時間內銀行業金融機構各項貸款余額、銀行業金融機構從業人員、保險機構保險賠款支出；產出指標y采用第i個地區第t時間內的實體經濟規模，通過GDP總量扣除金融產業以及房地產業增加值得到。

3.2.2 核心解釋變量—金融科技發展水平。金融科技發展水平目前有如下幾種方法來衡量：①構建金融科技情緒指數，如沈悅和郭品(2015)；②構建金融科技指標體系，如北京大學數字金融研究中心郭峰等(2016)等構建了中國數字普惠金融指數來衡量各地區的金融科技發展水平，其同時考慮了數字普惠金融覆蓋率指數、數字普惠金融使用深度指數以及數字普惠金融數字化程度3個維度，能較好地反映我國近年來金融創新與變革的階段特征和演化趨勢，被學者廣泛引用。故筆者也將采用北京大學數字金融研究中心發布的中國數字普惠金融指數來衡量各地區的金融科技發展水平。

3.2.3 控制變量。影響金融服務實體經濟效率的因素有很多，為了使結果更為穩健、可靠，筆者從宏觀和金融業行業兩個層面選擇了如下變量來作控制變量：①各地政府干預經濟的程度(GOV)。政府對經濟干預對金融服務實體經濟效率有著兩方面的影響，政府對實體經濟領域發展干預程度越多意味，政府稅收越高，實體經濟利潤被壓縮的越多，金融服務實體經濟發展效率也越低。但同時如果政府為了更多的金融資源流入實體經濟，而進行干預，那將有利于金融服務實體經濟效率的提升，因而凈效果并不確定。筆者將政府財政支出與GDP之比作為政府對實體經濟領域干預的度量指標。②各地非國有經濟占比(Market)。由于國有經濟體制機制等因素，內生性發展動力偏弱，生產率偏低，這使得國有經濟普遍缺乏市場活力。多年來，以銀行為主導的金融體系對國有經濟金融供給占比一直較高，因而金融服務實體經濟發展的效率低。非國有經濟占比越高，經濟市場化程度越高，金融服務實體經濟發展的效率越高。筆者以減去國有及國有控股規模以上工業企業資產與規模以上工業企業資產總額之比作為非國有經濟比重指標。③各地金融業的市場結構(Num)。金融業企業數量少意味著行業有著更為集中的市場結構，使得金融企業缺乏競爭的壓力，金融企業效率低下，金融企業主動服務實體經濟的意愿不強，服務效率不高。筆者采用各地金融企業的數量來衡量。④各地金融業的市場化程度(Open)。我國金融業是以國有經濟為主導，而金融市場開放的目的就是要使得各種非國有金融企業能夠更為自由地進入金融業，通過強化競爭促進金融企業服務實體經濟效率提升。筆者采用非國有金融業勞動力的數量占整個金融業勞動力總數量的比例來衡量。以上變量的描述性統計見表1。

4 實證研究結論與分析

4.1 金融科技對金融服務實體經濟效率的影響分析

表2報告了公式(1)金融科技對金融服務實體經濟效率影響的基準估計結果。列1～列5分別表示逐步納入控制變量的估計結果，可以看到金融科技指數(Fintech)的系數均在1%的水平上顯著為正，這表明金融科技顯著提高了金融服務實體經濟的效率。金融科技提高了金融服務的普惠性和便利性，有效解決了企業的“融資難、融資貴”問題，校正了傳統金融中存在的資源錯配問題，從而提高了金融服務實體經濟的效率。

表2 基準估計結果

在控制變量中，政府對經濟的干預最終提高了金融服務實體經濟的效率。金融服務實體經濟是我國金融工作中的重要原則之一，近年來，我國政府出臺了一系列的措施和進行了一系列的制度改革，以引導金融資源服務實體經濟，實證結果表明，政府的這種干預對金融服務實體經濟的效率起到了一個有利的作用。非國有經濟占比越高，金融服務實體經濟發展的效率越高，這符合我們的預期，如前所述，內生性發展動力偏弱，生產率偏低，過多的金融資源流入，會降低金融業服務實體經濟的效率。金融企業數量增多可以增加競爭壓力，提高金融服務實體經濟的效率，實證顯示，這一變量呈現出不顯著的正值。金融業向非國有經濟開放，也可以提高增加競爭壓力，提高金融企業特別是國有金融企業主動服務實體經濟的動力和效率。這一變量的實證結果顯示出顯著為正，印證了這一觀點。

4.2 穩健性檢驗

對于實體經濟規模，不同的研究采用了不同的衡量方法，為了檢驗前述結果的穩健性，本部分還采用GDP總量扣除金融業增加值來衡量實體經濟規模，重新測算金融服務實體經濟的效率，然后進行再進行計量檢驗，其結果如表3所示。從中可看到，表3中列1～列5金融科技指數(Fintech)都通過1%的顯著性水平檢驗，且都為正。這表明金融科技對提高金融服務實體經濟的效率具有顯著作用且穩健。

表3 穩健性估計結果

4.3 金融科技對不同地區的影響差異

我國不同地區經濟發展水平存在著比較大的差距，因而本部分進一步來檢驗，金融科技在不同地區對金融服務實體經濟效率的影響。按照一般的做法把我國31個省份分為東、中、西部地區，然后對(1)式分別進行計量回歸，結果如表4所示?？梢钥吹?，在3個區域金融科技提升金融服務實體經濟效率的效果存在明顯的差異。在東部地區、中部地區，金融科技(Fintech)變量的回歸系數雖為正，但并不顯著，意味金融科技提升金融服務實體經濟效率的效果并不明顯，而在西部地區反而金融科技能顯著提升金融服務實體經濟的效率。東部、中部地區金融業相對發達，實體經濟獲得傳統金融機構的金融資源的機會和成本都比較低，因而金融科技對提升金融服務實體經濟效率的效果不是特別明顯，而西部地區金融業相對不發達，實體經濟獲得傳統金融機構金融資源的機會和成本都比較高，因而金融科技的發展能有力的緩解金融服務的不足，彌補傳統金融服務的缺陷，從而能顯著地促進實體經濟的發展。

表4 不同地區的估計結果

5 結束語

筆者從理論層面梳理分析了金融科技對金融服務實體經濟效率的影響機制，并運用北京大學數字普惠金融指數和2011年～2018年省級面板數進行了實證檢驗。檢驗結果表明金融科技顯著提高了金融服務實體經濟的效率，并且通過變更替換變量，這一結果依然穩健。另外檢驗表明，金融科技提升我國金融服務實體經濟效率的效果存在明顯的區域差異，在東部、西部地區金融科技對提升金融服務實體經濟效率的效果不是特別明顯，而西部地區金融科技能顯著提升金融服務實體經濟效率，即金融越不發達的地區，金融科技的作用效果越明顯。

本文的政策啟示為，應大力發展我國的金融科技，一方面通過完善金融科技基礎設施，發展金融新業態，如第三方支付、網上銀行等，提高金融服務實體經濟的能力；另一方面，傳統金融機構應順應金融科技發展大趨勢，采用金融科技來改造自己，激發金融科技在本行業的使用深度，發揮金融科技各個方面的優勢效應，提升自己服務實體經濟的效率。