金融科技對(duì)小額貸款公司杠桿率的影響機(jī)制研究

程毅然 李永建

(1.西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，四川 成都 610031；2.成都金控融資租賃有限公司，四川 成都 610041)

一、引言

2019年9月，中國(guó)人民銀行將金融科技(FinTech)定義為“推動(dòng)金融轉(zhuǎn)型的新引擎、服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的新途徑、促進(jìn)普惠金融的新機(jī)遇、防范金融風(fēng)險(xiǎn)的新利器”。2020年10月，國(guó)務(wù)院金融穩(wěn)定發(fā)展委員會(huì)指出，“提升金融科技水平，增強(qiáng)金融普惠性”。由此可見(jiàn)金融科技、普惠金融的發(fā)展已上升為國(guó)家戰(zhàn)略。

黨的“十八大”明確提出發(fā)展普惠金融，小額貸款公司是商業(yè)銀行等傳統(tǒng)融資渠道的重要補(bǔ)充，也是我國(guó)普惠金融機(jī)構(gòu)的重要組成部分。當(dāng)前對(duì)于小額貸款公司的研究較多集中于監(jiān)管制度(董曉林等，2014)[9]、風(fēng)險(xiǎn)控制、運(yùn)營(yíng)效率等方面。借助金融科技手段，不斷提高我國(guó)普惠金融服務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量(孟娜娜和粟勤，2020)[5]，是當(dāng)前研究熱點(diǎn)。但是，當(dāng)前研究更多側(cè)重于宏觀層面，微觀層面則更多局限于金融科技對(duì)商業(yè)銀行行為、銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)(郭品和沈悅，2015)[7]、銀行盈利能力的影響等方面，金融科技對(duì)普惠金融機(jī)構(gòu)，特別是小額貸款公司的影響研究基本處于空白。因此，研究金融科技對(duì)小額貸款公司帶來(lái)的影響對(duì)研究普惠金融機(jī)構(gòu)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)和金融科技背景下的發(fā)展和影響具有重要的理論和實(shí)踐意義。

張龍耀等(2016)[3]指出小額貸款公司業(yè)務(wù)規(guī)模與其自身杠桿率密切相關(guān)。為此，本文在結(jié)合現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，基于CRITIC方法，利用2010―2018年相關(guān)數(shù)據(jù)，研究金融科技發(fā)展水平對(duì)小額貸款公司業(yè)務(wù)杠桿率的影響，并結(jié)合地方政府金融分權(quán)和科技創(chuàng)新等因素對(duì)影響機(jī)制進(jìn)行深入探討。

本文可能的貢獻(xiàn)包括：第一，探究了金融科技發(fā)展水平與小額貸款公司杠桿率間的影響關(guān)系，選題價(jià)值突出；第二，從金融分權(quán)、科技創(chuàng)新、銀行網(wǎng)點(diǎn)三個(gè)維度探究了金融科技發(fā)展水平對(duì)小額貸款公司杠桿率的影響機(jī)制，機(jī)制檢驗(yàn)是對(duì)陳小輝等(2020)[16]的方案進(jìn)行升級(jí)優(yōu)化，研究方法有一定創(chuàng)新性。

二、文獻(xiàn)綜述及研究假說(shuō)

(一)金融科技對(duì)小額貸款公司杠桿率的影響

關(guān)于金融科技，國(guó)內(nèi)外學(xué)者給出了多種定義和解釋。2017年1月，英格蘭銀行總裁、國(guó)際清算銀行金融穩(wěn)定委員會(huì)(FSB)主席Mark Carney在20國(guó)集團(tuán)“數(shù)字化金融、金融包容與金融素養(yǎng)”大會(huì)演講中首次對(duì)金融科技進(jìn)行了定義，認(rèn)為金融科技指技術(shù)進(jìn)步帶來(lái)的金融服務(wù)創(chuàng)新，它可以創(chuàng)造出新的業(yè)務(wù)模式、新的應(yīng)用、新的流程和新的產(chǎn)品，從而對(duì)金融市場(chǎng)、金融機(jī)構(gòu)、金融服務(wù)的提供方式產(chǎn)生重要影響。金融科技的發(fā)展打破了金融服務(wù)時(shí)間和空間的局限性，同時(shí)極大程度地減少了信息不對(duì)稱，大幅降低金融中介成本，并促進(jìn)了金融的場(chǎng)景化，并能夠挖掘更多潛在金融需求，提升金融服務(wù)的可得性，推動(dòng)普惠金融發(fā)展(粟勤和魏星，2017)[14]。現(xiàn)有研究表明金融科技是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的金融創(chuàng)新。

伴隨著金融科技的發(fā)展，普惠金融也從最初的小額信貸和微型金融，發(fā)展為多種金融產(chǎn)品和服務(wù)。研究發(fā)現(xiàn)，金融科技在促進(jìn)普惠金融發(fā)展過(guò)程中，對(duì)商業(yè)銀行的傳統(tǒng)普惠金融既有消極的“擠出效應(yīng)”“競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)”，也有積極的“鯰魚(yú)效應(yīng)”“技術(shù)溢出效應(yīng)”(孟娜娜和粟勤，2020)[5]。

一方面，由于信息不對(duì)稱及風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平較低，銀行普遍不愿介入高風(fēng)險(xiǎn)的小微企業(yè)貸款服務(wù)，造成普惠金融服務(wù)供應(yīng)不足，從而為小額貸款公司留下了市場(chǎng)空間。小額貸款公司與銀行間呈現(xiàn)出業(yè)務(wù)互補(bǔ)關(guān)系，小額貸款公司主要彌補(bǔ)了銀行類金融機(jī)構(gòu)在小微企業(yè)及“三農(nóng)”方面的信貸投放不足。但是，金融科技應(yīng)用大幅降低了信息不對(duì)稱性，使銀行在小微企業(yè)貸款領(lǐng)域的信息劣勢(shì)得到改善；同時(shí)，由于金融科技造成銀行負(fù)債端成本上升，銀行愿意選擇風(fēng)險(xiǎn)更高但能夠帶來(lái)更高收益的資產(chǎn)(如小微企業(yè))，從而將小微企業(yè)等長(zhǎng)尾客戶納入服務(wù)范圍，致使普惠金融特別是小微企業(yè)信貸市場(chǎng)上產(chǎn)生了銀行對(duì)小額貸款公司的擠出效應(yīng)。

另一方面，由于銀行侵占小額貸款公司的小微企業(yè)信貸市場(chǎng)，迫使小額貸款公司進(jìn)入服務(wù)范圍更廣的農(nóng)村市場(chǎng)，以及額度小、周期短、頻次高的個(gè)人信貸市場(chǎng)，但金融科技的應(yīng)用打破了小額貸款公司服務(wù)時(shí)間和空間的局限性(粟勤和魏星，2017)[14]，能夠擴(kuò)大小額貸款公司的服務(wù)區(qū)域，提升服務(wù)效率，顯著提升服務(wù)的可得性，從而契合了農(nóng)村市場(chǎng)和個(gè)人信貸市場(chǎng)的需求，促進(jìn)小額貸款公司業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。郭品和沈悅(2015)[7]指出，金融科技手段對(duì)銀行管理費(fèi)用、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)等的影響呈現(xiàn)先降后升的“U”型趨勢(shì)，盛天翔和范從來(lái)(2020)[23]認(rèn)為金融科技有助于促進(jìn)銀行小微企業(yè)信貸供給，但銀行對(duì)小微企業(yè)的信貸供給呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系，即存在最優(yōu)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。因此，由于管理費(fèi)用、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)、服務(wù)半徑等綜合因素影響，銀行對(duì)小額貸款公司市場(chǎng)的侵占存在一個(gè)臨界點(diǎn)，銀行業(yè)務(wù)更不會(huì)無(wú)限制下沉到個(gè)人信貸市場(chǎng)，即銀行與小微企業(yè)之間的信貸競(jìng)爭(zhēng)呈現(xiàn)“U”型非線性關(guān)系(張曉玫和潘玲，2013)[22]，因?yàn)榻鹑诳萍及l(fā)展對(duì)銀行普惠金融帶來(lái)的影響存在一個(gè)拐點(diǎn)，在拐點(diǎn)之前，金融科技發(fā)展促進(jìn)銀行普惠金融發(fā)展，超過(guò)拐點(diǎn)后，金融科技發(fā)展會(huì)給銀行普惠金融發(fā)展帶來(lái)負(fù)面影響(孟娜娜和粟勤，2020)[5]。

因此，金融科技發(fā)展與銀行的普惠金融服務(wù)間存在最優(yōu)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)：金融科技發(fā)展過(guò)程中，先期對(duì)銀行普惠金融服務(wù)具有促進(jìn)作用，銀行會(huì)加大小微企業(yè)服務(wù)供給從而造成對(duì)小額貸款公司業(yè)務(wù)的沖擊和抑制；但當(dāng)金融科技水平發(fā)展超過(guò)拐點(diǎn)后，由于銀行普惠金融服務(wù)超過(guò)最優(yōu)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，金融科技發(fā)展開(kāi)始抑制銀行的普惠金融供給，而小額貸款公司雖然被侵占了部分小微企業(yè)市場(chǎng)，但通過(guò)金融科技的應(yīng)用提高了對(duì)農(nóng)村市場(chǎng)和個(gè)人市場(chǎng)的服務(wù)能力，從而促進(jìn)小額貸款公司業(yè)務(wù)新的增長(zhǎng)。由于小額貸款公司業(yè)務(wù)規(guī)模與其自身杠桿率密切相關(guān)(張龍耀等，2016)[3]，業(yè)務(wù)規(guī)模受到抑制時(shí)杠桿率下降，業(yè)務(wù)規(guī)模受到促進(jìn)時(shí)杠桿率提高。綜上，本文提出如下假說(shuō)：

H1：金融科技發(fā)展水平與小額貸款公司杠桿率呈“U”型非線性關(guān)系，即金融科技發(fā)展水平對(duì)小額貸款公司杠桿率的影響存在拐點(diǎn)：低于拐點(diǎn)時(shí)，金融科技發(fā)展水平的提升將抑制小額貸款公司杠桿率；超過(guò)拐點(diǎn)后，金融科技發(fā)展水平的進(jìn)一步提升將會(huì)促進(jìn)小額貸款公司杠桿率。

(二)金融科技影響小額貸款公司杠桿率的機(jī)制分析

1.金融科技抑制金融分權(quán)從而抑制小額貸款公司杠桿率

第一，金融科技弱化金融分權(quán)。在以GDP增長(zhǎng)率為主要指標(biāo)的考核體系下，地方官員具有推動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的強(qiáng)大動(dòng)力和支配金融資源的強(qiáng)烈愿望(傅勇和李良松，2015)[28]。長(zhǎng)期以來(lái)，中央政府和監(jiān)管機(jī)構(gòu)通過(guò)不斷完善體制和機(jī)制來(lái)抵御地方政府的權(quán)力爭(zhēng)奪，地方政府則以多種形式影響金融改革和金融機(jī)構(gòu)行為。金融科技的應(yīng)用，一是通過(guò)存款擠出和貸款抑制顯著沖擊了易受地方政府控制的地方金融機(jī)構(gòu)，加劇了地方金融機(jī)構(gòu)的存貸比約束(劉孟飛和蔣維，2020)[10]，減少了地方政府可配置的金融資源(張紅偉等，2020)[8]，二是金融科技的發(fā)展創(chuàng)建了互聯(lián)網(wǎng)金融、第三方助貸等新興金融機(jī)構(gòu)，弱化了地方政府對(duì)當(dāng)?shù)亟鹑跈C(jī)構(gòu)的控制權(quán)，從而弱化金融分權(quán)。

第二，金融分權(quán)促進(jìn)小額貸款公司杠桿率提升。孟飛(2017)[27]指出金融產(chǎn)業(yè)不僅可以推動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展，同時(shí)也是地方政府財(cái)政收入的重要組成部分；地方政府有強(qiáng)烈愿望和動(dòng)力積極干預(yù)當(dāng)?shù)亟鹑跈C(jī)構(gòu)，并大力發(fā)展易受控制的村鎮(zhèn)銀行、小額貸款公司等地方性金融機(jī)構(gòu)(郭峰，2016)[30]，甚至直接干預(yù)小額貸款公司等地方金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)，通過(guò)促進(jìn)小額貸款公司等地方金融機(jī)構(gòu)提高杠桿率促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)快速發(fā)展(苗文龍，2019)[6]。因此，金融分權(quán)將促進(jìn)小額貸款公司提升杠桿率。

第三，金融科技通過(guò)弱化金融分權(quán)從而抑制小額貸款公司杠桿率。由于金融科技的應(yīng)用，大數(shù)據(jù)風(fēng)控、第三方助貸、線上支付等新興金融機(jī)構(gòu)成為小額貸款公司等地方金融機(jī)構(gòu)的重要合作渠道，增加了普惠金融供給，拓寬了普惠金融服務(wù)的覆蓋范圍。上述新興金融機(jī)構(gòu)對(duì)于金融資源的分配和決策較少受到地方政府的干預(yù)(張紅偉等，2020)[8]，從而弱化了地方政府對(duì)小額貸款公司正常經(jīng)營(yíng)的干預(yù)，抑制地方政府推動(dòng)小額貸款公司盲目加杠桿可能帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)過(guò)熱和區(qū)域性金融風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而抑制小額貸款公司杠桿率。在此提出假說(shuō)：

H2a：金融科技抑制金融分權(quán)從而抑制小額貸款公司杠桿率。

2.金融科技促進(jìn)科技創(chuàng)新從而提升小額貸款公司杠桿率

第一，金融科技促進(jìn)科技創(chuàng)新。金融科技的發(fā)展打破了金融服務(wù)時(shí)間和空間的局限性(粟勤和魏星，2017)[14]，通過(guò)金融科技手段，實(shí)現(xiàn)落后偏遠(yuǎn)地區(qū)和特殊群體的全覆蓋，顯著提升了金融服務(wù)的可得性，從而促進(jìn)科技創(chuàng)新。同時(shí)，由于數(shù)字普惠金融能有效降低中小企業(yè)債務(wù)融資成本，使企業(yè)有更多利潤(rùn)投入到創(chuàng)新研發(fā)，從而促進(jìn)企業(yè)的科技創(chuàng)新(梁榜和張建華，2019)[20]。謝絢麗等(2018)[34]研究指出，金融科技促進(jìn)普惠金融、數(shù)字金融等的發(fā)展對(duì)發(fā)明專利有顯著的正向促進(jìn)作用。

第二，科技創(chuàng)新加大小額貸款資金需求力度。我國(guó)民營(yíng)中小微企業(yè)貢獻(xiàn)了7成以上的發(fā)明專利，由于信貸歧視，民營(yíng)中小企業(yè)缺乏傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的信貸支持，沒(méi)有足夠的現(xiàn)金流支撐其將科技創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出，導(dǎo)致其主營(yíng)業(yè)務(wù)停滯不前(范高樂(lè)和葉莉，2020)[21]。孫繼國(guó)等(2020)[18]指出小額貸款服務(wù)可以顯著地促進(jìn)民營(yíng)中小企業(yè)的發(fā)明專利等科技創(chuàng)新，企業(yè)科技創(chuàng)新產(chǎn)出越多，將創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品產(chǎn)出時(shí)，融資需求越旺盛，創(chuàng)新產(chǎn)出越多企業(yè)融資能力越強(qiáng)越傾向于實(shí)施科技創(chuàng)新，因此科技創(chuàng)新產(chǎn)出與融資需求呈現(xiàn)相互促進(jìn)的關(guān)系(徐欣和唐清泉，2012)[26]。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)提供的服務(wù)不足，導(dǎo)致民營(yíng)中小企業(yè)在科技創(chuàng)新過(guò)程中對(duì)小額貸款等普惠金融的依賴程度更高(梁榜和張建華，2019)[20]，因此民營(yíng)中小企業(yè)科技創(chuàng)新越多，對(duì)小額貸款的資金需求越大。

第三，金融科技促進(jìn)科技創(chuàng)新從而提升小額貸款公司杠桿率。由于科技創(chuàng)新與小額貸款間形成相互促進(jìn)關(guān)系，科技創(chuàng)新產(chǎn)出越多，對(duì)小額貸款的資金需求越旺盛，小額貸款業(yè)務(wù)規(guī)模越大，越能促進(jìn)科技創(chuàng)新。同時(shí)，由于小額貸款公司“只貸不存”的行業(yè)特性，資金規(guī)模與小額貸款公司的服務(wù)效率正相關(guān)(董曉林和高瑾，2014)[9]，面對(duì)有限的資本金，小額貸款需求越旺盛，小額貸款公司的杠桿率越高(湯碧，2012)[32]，業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大將提升小額貸款公司杠桿率。因此，金融科技促進(jìn)科技創(chuàng)新，科技創(chuàng)新提升民營(yíng)中小企業(yè)融資需求，由于小額貸款公司資本金有限，資金需求越旺盛，越促進(jìn)小額貸款公司提升杠桿率。在此提出假說(shuō)：

H2b：金融科技促進(jìn)科技創(chuàng)新從而提升小額貸款公司杠桿率。

3.金融科技促進(jìn)智能設(shè)備普及和銀行網(wǎng)點(diǎn)增加從而抑制小額貸款公司杠桿率

第一，金融科技促進(jìn)智能設(shè)備普及和銀行網(wǎng)點(diǎn)增加。互聯(lián)網(wǎng)金融、無(wú)線支付等金融科技手段的快速發(fā)展，既促進(jìn)了銀行普惠金融服務(wù)的發(fā)展，又促進(jìn)了ATM、無(wú)人柜臺(tái)等智能化銀行網(wǎng)點(diǎn)的普及和發(fā)展，推動(dòng)了銀行網(wǎng)點(diǎn)轉(zhuǎn)型(徐斯旸等，2020)[24]，銀行網(wǎng)點(diǎn)智能化是銀行圍繞業(yè)務(wù)開(kāi)展利用金融科技手段對(duì)網(wǎng)點(diǎn)進(jìn)行資源配置的過(guò)程(于建彬和邱軻，2020)[31]，傳統(tǒng)有人值守銀行網(wǎng)點(diǎn)由于人工成本等原因在逐步壓縮，但無(wú)人值守的智能化網(wǎng)點(diǎn)、社區(qū)網(wǎng)點(diǎn)卻在增加。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，建設(shè)銀行智能柜員機(jī)達(dá)5萬(wàn)臺(tái)，2017年末自助柜員機(jī)數(shù)量較2015年末增長(zhǎng)了6%(孫東升和賴成陽(yáng)，2019)[25]；農(nóng)業(yè)銀行數(shù)字智能網(wǎng)點(diǎn)已達(dá)2.2萬(wàn)家，網(wǎng)點(diǎn)智能化覆蓋率達(dá)100%，“超級(jí)柜臺(tái)”占比達(dá)到85.2%(謝金靜和王銀枝，2020)[19]。

第二，智能設(shè)備普及和銀行網(wǎng)點(diǎn)增加抑制小額貸款公司杠桿率。銀行網(wǎng)點(diǎn)的擴(kuò)張能有效縮短銀企距離，顯著降低當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的融資約束，特別是非國(guó)有企業(yè)和中小企業(yè)的融資約束，顯著增加信貸資金的凈流入，加劇當(dāng)?shù)亟鹑跈C(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)。截至2018年末，北京銀行中關(guān)村支行通過(guò)虛擬柜員機(jī)等智能化設(shè)備為近8000戶中小企業(yè)提供貸款超過(guò)3600億元(謝金靜和王銀枝，2020)[19]，智能設(shè)備的普及和銀行網(wǎng)點(diǎn)的增加進(jìn)一步提高了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)金融服務(wù)的可得性，促使銀行業(yè)務(wù)下沉填補(bǔ)了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)空白，加劇對(duì)小額貸款公司業(yè)務(wù)的爭(zhēng)奪，抑制小額貸款公司的業(yè)務(wù)發(fā)展，從而抑制小額貸款公司杠桿率。

智能設(shè)備的普及和銀行網(wǎng)點(diǎn)的增加對(duì)區(qū)域經(jīng)營(yíng)為主的小額貸款公司的業(yè)務(wù)發(fā)展造成一定程度的擠壓和抑制，從而抑制小額貸款公司杠桿率。在此提出假說(shuō)：

H2c：金融科技促進(jìn)智能設(shè)備普及和銀行網(wǎng)點(diǎn)增加從而抑制小額貸款公司杠桿率。

綜上所述，金融科技影響小額貸款公司杠桿率的機(jī)制如圖1所示。

圖1 金融科技影響小額貸款公司杠桿率的機(jī)制

三、研究設(shè)計(jì)

為檢驗(yàn)研究假說(shuō)，本文做如下設(shè)計(jì)：

(一)模型設(shè)計(jì)

為檢驗(yàn)研究假說(shuō)H1，構(gòu)建如下實(shí)證模型：

其中，levit為第i個(gè)省市區(qū)第t年的小額貸款公司杠桿率，a0為截距項(xiàng)，ai為第i個(gè)省市區(qū)的個(gè)體效應(yīng)，λt為第t年的年度效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。ftechit為關(guān)鍵解釋變量，即第i個(gè)省市區(qū)第t年的金融科技發(fā)展指數(shù)，θ1為其系數(shù)；ftech2it為ftechit的二次項(xiàng)，θ2為其系數(shù)。若θ2顯著大于零，則金融科技發(fā)展水平與小額貸款公司杠桿率之間為正“U”型關(guān)系；若同時(shí)θ1顯著小于零，則拐點(diǎn)大于零。X為后文所設(shè)計(jì)的控制變量。

為檢驗(yàn)研究假說(shuō)H2，借鑒溫忠麟等(2004)[17]提出的檢驗(yàn)程序，參照葉康濤等(2018)[4]的做法，設(shè)定以下模型：

上述模型中，med為中介變量，分別為金融分權(quán)fd，科技創(chuàng)新水平inlev，銀行網(wǎng)點(diǎn)edev。第一，在不加入中介變量情況下，進(jìn)行模型式(2)估計(jì)，如果金融科技發(fā)展指數(shù)ftech的系數(shù)θ1顯著，則表明金融科技發(fā)展水平對(duì)小額貸款公司杠桿率具有總效應(yīng)，繼續(xù)后續(xù)分析，否則終止。第二，對(duì)模型式(3)進(jìn)行回歸，判斷金融科技發(fā)展指數(shù)對(duì)中介變量med的影響。第三，在加入中介變量后進(jìn)行模型式(4)估計(jì)，如果模型式(3)中的系數(shù)θ、式(4)中的系數(shù)η均顯著，則表明中介效應(yīng)存在，此時(shí)若模型式(4)中的θ1顯著，則說(shuō)明med起到了部分中介效應(yīng)，若θ1不顯著，則說(shuō)明med起到了完全中介效應(yīng)。第四，若式(3)中的系數(shù)θ、模型式(4)中的系數(shù)η僅有一個(gè)顯著，尚需通過(guò)Sobel檢驗(yàn)中介效應(yīng)。

模型式(2)和模型式(4)中的X為控制變量，與模型式(1)相同。模型式(3)中的X為控制變量，因中介變量而異，具體見(jiàn)后文。

(二)變量選擇

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為小額貸款公司杠桿率。為此，設(shè)計(jì)被解釋變量小貸杠桿率(lev)，參考張龍耀等(2016)[3]研究成果，取值為負(fù)債融資/所有者權(quán)益。

2.關(guān)鍵解釋變量

本文關(guān)鍵解釋變量為金融科技發(fā)展指數(shù)(ftech)。當(dāng)前并無(wú)表征各地金融科技發(fā)展水平的公開(kāi)數(shù)據(jù)，本文采用零壹智庫(kù)構(gòu)建的金融科技發(fā)展指數(shù)，構(gòu)建過(guò)程主要參照沈悅和郭品(2015)[35]、盛天翔和范從來(lái)(2020)[23]采用“文本挖掘法”構(gòu)建金融科技發(fā)展指數(shù)的思路，采用爬蟲(chóng)技術(shù)從人民網(wǎng)、中國(guó)日?qǐng)?bào)網(wǎng)爬取非結(jié)構(gòu)化文本(WEB網(wǎng)頁(yè))，按“省市區(qū)名稱+關(guān)鍵詞”解析出各省市區(qū)各年度關(guān)鍵詞的頻率，然后參考陳小輝等(2020)[16]的研究成果，運(yùn)用CRITIC方法計(jì)算的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)匯總，得到各年度各省市區(qū)的金融科技發(fā)展指數(shù)ftecho，將ftecho加1取自然對(duì)數(shù)得本文關(guān)鍵解釋變量ftech。

按上述方法將數(shù)據(jù)來(lái)源更換為中國(guó)日?qǐng)?bào)網(wǎng)，重新生成各地金融科技創(chuàng)新指數(shù)rftecho，將rftecho加1取自然對(duì)數(shù)得本文關(guān)鍵解釋變量的替代變量rftech，用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

3.控制變量

參照戚聿東等(2020)[2]，陳小輝等(2020)[16]，王會(huì)金和馬修林(2017)[12]，程銳和馬莉莉(2019)[11]，張曉晶等(2019)[29]，何德旭和苗文龍(2016)[15]等學(xué)者的研究成果，設(shè)計(jì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(pgdp)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平(Ind_ST)、人口規(guī)模(Lpeople)、金融發(fā)展水平(fsize)、儲(chǔ)蓄率(rsave)、財(cái)政分權(quán)(fiscd)、金融分權(quán)(fd)作為控制變量。

在機(jī)制分析中，參照何德旭和苗文龍(2016)[15]、張萃(2019)[33]、曾才生(2013)[13]等學(xué)者的研究成果，引入金融分權(quán)(fd)、科技創(chuàng)新水平(inlev)、銀行網(wǎng)點(diǎn)(edev)作為中介變量。

參照現(xiàn)有文獻(xiàn)設(shè)計(jì)變量如表1所示。

表1 主要變量定義

(三)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文采用零壹智庫(kù)運(yùn)用CRITIC方法構(gòu)造的金融科技發(fā)展指數(shù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。鑒于計(jì)算指數(shù)的原始數(shù)據(jù)最早為2010年，本文的分析基于2010―2018年全國(guó)31個(gè)省市區(qū)的數(shù)據(jù)。針對(duì)技術(shù)動(dòng)因、傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)、新興金融機(jī)構(gòu)三個(gè)維度的關(guān)鍵字庫(kù)，本文采用爬蟲(chóng)技術(shù)從人民網(wǎng)、中國(guó)日?qǐng)?bào)網(wǎng)采集。其他數(shù)據(jù)和計(jì)算指數(shù)的其他原始數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，陸地面積來(lái)源于百度百科。為消除異常值的影響，本文對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾(winsorize)處理。

四、實(shí)證研究與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

(二)基準(zhǔn)回歸

模型式(1)可采用固定效應(yīng)模型FE和隨機(jī)效應(yīng)模型RE進(jìn)行估計(jì)。本文對(duì)FE和RE估計(jì)結(jié)果進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)，卡方統(tǒng)計(jì)量為81.34，p值<0.0001，但Stata15.1報(bào)告“V_b-V_B矩陣非正定”，較難判斷。FE可緩解遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，為此，本文采用FE進(jìn)行估計(jì)。采用逐步增加控制變量的方法，基于FE估計(jì)模型式(1)的結(jié)果如表3所示。

表3 模型式(1)的FE 估計(jì)結(jié)果

從列(1)～(5)看，金融科技發(fā)展指數(shù)二次項(xiàng)ftech2的系數(shù)在5%顯著性水平下顯著為正，一次項(xiàng)ftech的系數(shù)在5%水平下顯著為負(fù)。這說(shuō)明金融科技發(fā)展指數(shù)與小額貸款公司杠桿率之間為“U”型非線性關(guān)系，即金融科技發(fā)展水平對(duì)小額貸款公司杠桿率的影響存在拐點(diǎn)，低于拐點(diǎn)時(shí)，金融科技發(fā)展水平的提升將抑制小額貸款公司杠桿率，超過(guò)拐點(diǎn)后，金融科技發(fā)展水平的進(jìn)一步提升將會(huì)促進(jìn)小額貸款公司的杠桿率。研究假說(shuō)H1成立。

按照列(5)測(cè)算，金融科技發(fā)展水平的拐點(diǎn)為0.2202，根據(jù)表2可以看出，當(dāng)前全國(guó)金融科技發(fā)展水平均值為0.0256，尚未達(dá)到拐點(diǎn)。但是，表2顯示金融科技發(fā)展水平的最大值為0.3975，已超過(guò)拐點(diǎn)，說(shuō)明部分地區(qū)金融科技發(fā)展水平已經(jīng)開(kāi)始促進(jìn)小額貸款公司杠桿率。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差在個(gè)體和時(shí)間上雙重聚類(cluster)調(diào)整，可克服自相關(guān)和異方差等問(wèn)題對(duì)統(tǒng)計(jì)推斷的影響(Petersen，2005)[1]。表3列(1)～(5)均采用雙重聚類標(biāo)準(zhǔn)誤，以增加估計(jì)結(jié)果的可靠性。

本文還通過(guò)內(nèi)生性處理、替換關(guān)鍵解釋變量和增加控制變量等進(jìn)行進(jìn)一步穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.內(nèi)生性處理

理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)均表明，金融科技發(fā)展水平促進(jìn)小額貸款公司杠桿率提高，杠桿率提高反過(guò)來(lái)也促進(jìn)小額貸款公司的金融科技水平(孟娜娜和粟勤，2020)[5]。這樣，金融科技發(fā)展水平與小額貸款公司杠桿率之間可能形成雙向因果關(guān)系，以致ftech具有內(nèi)生性。

系統(tǒng)GMM和差分GMM利用變量的差分項(xiàng)作為工具變量，可在不使用外部工具變量的情況下解決內(nèi)生問(wèn)題。為此，本文以系統(tǒng)GMM和差分GMM重新估計(jì)模型式(1)，結(jié)果為表4列(1)和列(2)。結(jié)果均顯示，金融科技發(fā)展水平二次項(xiàng)ftech2的系數(shù)在1%水平下顯著為正，一次項(xiàng)ftech的系數(shù)在10%水平下顯著為負(fù)。這說(shuō)明即金融科技發(fā)展水平與小額貸款公司杠桿率之間為“U”非線性關(guān)系，即在排除內(nèi)生性的情況下，研究假說(shuō)成立的結(jié)論是穩(wěn)健的。

此外，小額貸款公司杠桿率滯后一期L.lev的系數(shù)在1%水平下顯著為正，說(shuō)明小額貸款公司杠桿率發(fā)展具有一定的慣性。

2.替換關(guān)鍵解釋變量

以金融科技創(chuàng)新指數(shù)rftech替換關(guān)鍵解釋變量，采用FE重新估計(jì)模型式(1)，估計(jì)結(jié)果為表4列(3)。二次項(xiàng)rftech2的系數(shù)在1%水平下顯著為正，一次項(xiàng)rftech的系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)。即金融科技發(fā)展水平與小額貸款公司之間為“U”非線性關(guān)系是穩(wěn)健的。

3.增加控制變量

由于政府干預(yù)會(huì)對(duì)小額貸款公司杠桿率造成影響，因此增加控制變量政府干預(yù)(gov)及其二次項(xiàng)(gov2)，采用FE重新估計(jì)模型式(1)，估計(jì)結(jié)果為表4列(4)。二次項(xiàng)ftech2的系數(shù)在5%水平下顯著為正，一次項(xiàng)ftech的系數(shù)在5%水平下顯著為負(fù)。因此，增加控制變量的情況下金融科技發(fā)展水平與小額貸款公司杠桿率之間為“U”型非線性關(guān)系是穩(wěn)健的。

表4 模型式(1)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

從以上實(shí)證結(jié)果可以看出，金融科技發(fā)展水平對(duì)小額貸款公司杠桿率的影響存在“U”型非線性關(guān)系。小額貸款公司作為普惠金融機(jī)構(gòu)，是個(gè)體工商戶，小微實(shí)體經(jīng)濟(jì)等重要的融資渠道，對(duì)穩(wěn)定就業(yè)崗位，促進(jìn)貧困地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，支持創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)揮著重要作用；同時(shí)，金融科技的應(yīng)用通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)批量進(jìn)件、大數(shù)據(jù)風(fēng)控、遠(yuǎn)程審批、線上放款等手段，在進(jìn)一步擴(kuò)大小額貸款公司的服務(wù)范圍和服務(wù)效率的同時(shí)，有效節(jié)約業(yè)務(wù)全流程各環(huán)節(jié)中的紙張、能源等消耗，將為國(guó)家“碳達(dá)峰”“碳中和”戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)提供有力支撐。

五、金融科技對(duì)小額貸款公司杠桿率的影響機(jī)制

(一)金融科技抑制金融分權(quán)從而抑制小額貸款公司杠桿率

以金融分權(quán)(fd)為中介變量，采用時(shí)間和個(gè)體雙向固定效應(yīng)模型FE估計(jì)模型式(2)、式(3)和式(4)，結(jié)果為表5中的Path A、Path B和Path C。Path A中ftech的系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，表明總效應(yīng)存在；Path B中ftech的系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)、Path C中金融分權(quán)(fd)的系數(shù)在10%水平下顯著為正，表明金融分權(quán)(fd)起到了部分中介效應(yīng)，并與前述理論研究相符，金融科技抑制了金融分權(quán)(fd)，并通過(guò)金融分權(quán)(fd)抑制小額貸款公司杠桿率(lev)。因此，金融科技抑制金融分權(quán)從而抑制了小額貸款公司杠桿率，即研究假說(shuō)H2a成立。

表5 金融科技抑制金融分權(quán)影響的估計(jì)結(jié)果

(二)金融科技促進(jìn)科技創(chuàng)新從而提升小額貸款公司杠桿率

以技術(shù)創(chuàng)新水平(inlev)為中介變量，采用時(shí)間和個(gè)體雙向固定效應(yīng)模型FE估計(jì)模型式(2)、式(3)和式(4)，結(jié)果為表6中的Path A、Path B和Path C。Path A中ftech的系數(shù)在5%水平下顯著為負(fù)，表明總效應(yīng)存在；Path B中ftech的系數(shù)在1%水平下顯著為正、Path C中科技創(chuàng)新水平(inlev)的系數(shù)在5%水平下顯著為正，表明科技創(chuàng)新(inlev)起到了部分中介效應(yīng)，并與前述理論研究相符，金融科技促進(jìn)了科技創(chuàng)新(inlev)，并通過(guò)科技創(chuàng)新(inlev)促進(jìn)小額貸款公司杠桿率(lev)提升。因此，金融科技通過(guò)促進(jìn)科技創(chuàng)新從而提升小額貸款公司杠桿率，即研究假說(shuō)H2b成立。

表6 金融科技促進(jìn)科技創(chuàng)新影響的估計(jì)結(jié)果

(三)金融科技促進(jìn)智能設(shè)備普及和銀行網(wǎng)點(diǎn)增加從而抑制小額貸款公司杠桿率

由于銀行網(wǎng)點(diǎn)的智能設(shè)備基本已經(jīng)實(shí)現(xiàn)100%覆蓋(謝金靜和王銀枝，2020)[19]，因此用銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)(edev)代表銀行網(wǎng)點(diǎn)和智能設(shè)備作為中介變量，采用時(shí)間和個(gè)體雙向固定效應(yīng)模型FE估計(jì)模型式(2)、式(3)和式(4)，結(jié)果為表7中的Path A、Path B和Path C。Path A中ftech的系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，表明總效應(yīng)存在；Path B中ftech的系數(shù)在1%水平下顯著為正、Path C中銀行網(wǎng)點(diǎn)(edev)系數(shù)為負(fù)，但不顯著。Sobel檢驗(yàn)的z值為-1.4947，p值為0.0675，即在10%水平下中介效應(yīng)存在。綜合Path C中ftech的符號(hào)可知，銀行網(wǎng)點(diǎn)(edev)起到了部分中介效應(yīng)。金融科技促進(jìn)了智能設(shè)備普及和銀行網(wǎng)點(diǎn)增加，并通過(guò)智能設(shè)備普及和銀行網(wǎng)點(diǎn)增加抑制小額貸款公司杠桿率(lev)。因此，金融科技通過(guò)促進(jìn)智能設(shè)備普及和銀行網(wǎng)點(diǎn)增加從而抑制小額貸款公司杠桿率，即研究假說(shuō)H2c成立。

表7 銀行網(wǎng)點(diǎn)及智能設(shè)備普及影響的估計(jì)結(jié)果

六、結(jié)論與建議

本文在理論研究的基礎(chǔ)上，基于2010―2018年全國(guó)31個(gè)省市區(qū)的金融科技發(fā)展指數(shù)，通過(guò)金融分權(quán)、科技創(chuàng)新和智能設(shè)備及銀行網(wǎng)點(diǎn)三個(gè)影響機(jī)制，實(shí)證檢驗(yàn)了金融科技發(fā)展水平對(duì)小額貸款公司杠桿率的影響關(guān)系和影響機(jī)制。研究結(jié)果表明：金融科技發(fā)展水平與小額貸款公司杠桿率呈“U”型非線性關(guān)系，即金融科技發(fā)展水平對(duì)小額貸款公司杠桿率的影響存在拐點(diǎn)，在拐點(diǎn)前后分別對(duì)小額貸款公司杠桿率呈現(xiàn)抑制或促進(jìn)作用；由于國(guó)內(nèi)金融科技發(fā)展處于初期階段，發(fā)展水平較低，當(dāng)前金融科技發(fā)展對(duì)小額貸款公司杠桿率總體處于抑制階段。由于小額貸款公司是我國(guó)普惠金融機(jī)構(gòu)的重要組成部分，本文研究成果具有較強(qiáng)的代表性，對(duì)普惠金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)發(fā)展和相關(guān)政策的制定具有借鑒意義。

小額貸款公司主要服務(wù)于中小微實(shí)體經(jīng)濟(jì)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)，資金規(guī)模、杠桿率對(duì)其效益有顯著正向影響(董曉林和高瑾，2014)[9]。在當(dāng)前疫情影響和轉(zhuǎn)型發(fā)展的大背景下，小額貸款公司是扶持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，穩(wěn)定就業(yè)，促進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)以及貧困落后地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要抓手。同時(shí)，小額貸款公司對(duì)金融科技手段的充分運(yùn)用，在提高自身發(fā)展質(zhì)量的過(guò)程中也將為國(guó)家“碳達(dá)峰”“碳中和”戰(zhàn)略的實(shí)現(xiàn)做出有力貢獻(xiàn)。

基于上述研究，本文建議如下：第一，國(guó)家層面不應(yīng)采用“一刀切”的形式對(duì)小額貸款公司的杠桿率進(jìn)行硬約束，而應(yīng)在總體統(tǒng)籌的前提下，給予各地更多自主權(quán)，根據(jù)各地金融科技發(fā)展水平制定差異化的普惠金融機(jī)構(gòu)扶持和監(jiān)管政策。第二，地方層面應(yīng)加強(qiáng)金融科技基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，著力打造金融科技產(chǎn)業(yè)鏈和生態(tài)圈，聚集相關(guān)專業(yè)人才隊(duì)伍，有力保障小額貸款公司等普惠金融機(jī)構(gòu)的平穩(wěn)有序發(fā)展，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)、“三農(nóng)”建設(shè)提供金融支撐。第三，金融科技是我國(guó)普惠金融機(jī)構(gòu)高質(zhì)量發(fā)展的重要保障，以小額貸款公司為代表的普惠金融機(jī)構(gòu)應(yīng)高度重視金融科技建設(shè)和相關(guān)專業(yè)人員的培養(yǎng)、儲(chǔ)備。■