數(shù)字金融對(duì)金融效率的影響分析

摘"要：中央金融工作會(huì)議指出，要做好包括數(shù)字金融在內(nèi)的五篇大文章，以促進(jìn)我國(guó)金融高質(zhì)量發(fā)展。文章采用2010—2020年北京市宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)法測(cè)算了北京市金融效率，并以此作為被解釋變量，建立了以數(shù)字金融為核心解釋變量的多元統(tǒng)計(jì)模型，研究了數(shù)字金融對(duì)金融效率的影響因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：數(shù)字金融促進(jìn)了金融效率提高，保險(xiǎn)市場(chǎng)對(duì)北京金融效率有積極的正向影響，第三產(chǎn)業(yè)人員占比與金融效率呈反向關(guān)系。據(jù)此提出繼續(xù)加大對(duì)數(shù)字金融的研究與投入，積極支持保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展，政府增加科技教育培訓(xùn)支出等政策建議，以供相關(guān)人員參考與借鑒。

關(guān)鍵詞：金融效率；"數(shù)字金融；"金融高質(zhì)量發(fā)展

中圖分類(lèi)號(hào)：F276.1;F274文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1005-6432（2024）23-0187-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.23.047

1"引言

2023年10月30日中央金融工作會(huì)議在北京召開(kāi)，習(xí)近平總書(shū)記出席會(huì)議并且做出了重要指示，首次提出了加快建設(shè)金融強(qiáng)國(guó)的目標(biāo)。要做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融五篇大文章，以促進(jìn)我國(guó)金融高質(zhì)量的發(fā)展。金融效率提高有助于金融高質(zhì)量發(fā)展，因?yàn)楦咝У慕鹑诜?wù)可以更好地滿足實(shí)體經(jīng)濟(jì)的需求，促進(jìn)資源配置的優(yōu)化，降低融資成本，提高資金使用效率。金融高質(zhì)量發(fā)展表現(xiàn)在多個(gè)方面，其中之一就是金融效率的顯著提高，這意味著金融機(jī)構(gòu)能夠更加精準(zhǔn)地識(shí)別和滿足市場(chǎng)需求，提供更有針對(duì)性的金融產(chǎn)品和服務(wù)，從而推動(dòng)金融行業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。

科技的發(fā)展推動(dòng)了數(shù)字金融的快速發(fā)展，數(shù)字金融對(duì)金融行業(yè)的方方面面都產(chǎn)生了重要的影響，2022年年底產(chǎn)生的ChatGPT是人工智能發(fā)展史中具有里程碑意義的事件，人工智能的應(yīng)用席卷了各行各業(yè)，金融業(yè)也不例外。金融科技的發(fā)展推動(dòng)了金融技術(shù)快速的迭代，大量先進(jìn)的技術(shù)引入金融業(yè)務(wù)流程中，極大地提高了金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)效率。北京作為全國(guó)的首都，是金融機(jī)構(gòu)集聚地，金融業(yè)的發(fā)展水平在全國(guó)居于前列，同時(shí)也是各大金融機(jī)構(gòu)總部所在地，總部效應(yīng)非常顯著。金融科技通過(guò)總部自上而下的推廣，逐漸在全國(guó)推廣使用。因此研究數(shù)字金融對(duì)北京市金融機(jī)構(gòu)效率的影響，以及對(duì)于促進(jìn)北京市金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，具有非常重要的理論與實(shí)踐指導(dǎo)意義。

2"文獻(xiàn)回顧

文章的文獻(xiàn)回顧包括三個(gè)部分，分別是數(shù)字金融、金融效率、數(shù)字金融對(duì)金融效率的影響。

關(guān)于數(shù)字金融，目前主要利用普惠金融發(fā)展指數(shù)作為數(shù)字金融度量的代理指標(biāo)，Sarma和Pais（2011）最早發(fā)起構(gòu)建普惠金融發(fā)展指數(shù)。國(guó)內(nèi)最具有代表性的是北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心測(cè)算的普惠金融發(fā)展指數(shù)。金融效率是金融學(xué)界非常關(guān)注的一個(gè)熱點(diǎn)問(wèn)題，主要包括金融效率的含義、衡量金融效率的指標(biāo)以及金融效率的測(cè)算方法三個(gè)方面。王廣謙（1997）提出，金融效率是金融運(yùn)作能力的大小，并且將金融效率分成了不同的層次，具體包括金融機(jī)構(gòu)效率、金融市場(chǎng)效率和金融宏觀效率。金融效率的測(cè)算一般采用前沿效率分析法，數(shù)據(jù)包絡(luò)方法產(chǎn)生之后，用DEA的方法計(jì)算金融效率，得到了普遍的使用，Sherman"（1985）第一次將DEA方法用于銀行效率的研究。1992年Fare等對(duì)DEA模型進(jìn)行了改進(jìn)，創(chuàng)造了DEA-Malmquist模型，從而可以對(duì)不同時(shí)期金融效率的動(dòng)態(tài)變化加以衡量。數(shù)字金融對(duì)金融機(jī)構(gòu)效率的影響，目前學(xué)術(shù)界爭(zhēng)議還比較大。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)字金融對(duì)金融效率起到了正向的影響。Zeng"和Reinartyz（2018）指出，數(shù)字金融的產(chǎn)生改變了以往面對(duì)面交易的傳統(tǒng)商業(yè)模式，降低了傳統(tǒng)金融服務(wù)在時(shí)間與資金上的成本，提升了交易效率。王春峰和翟捷（2001）認(rèn)為，數(shù)字金融能夠通過(guò)緩解金融機(jī)構(gòu)與客戶之間的信息不對(duì)稱來(lái)提高金融效率。也有學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字金融沒(méi)有對(duì)金融效率起到積極的影響。黃益平和黃卓（2018）認(rèn)為，我國(guó)數(shù)字金融發(fā)展并沒(méi)有緩解金融市場(chǎng)的信息不對(duì)稱問(wèn)題，使得金融資源配置效率并沒(méi)有達(dá)到最優(yōu)化水平。

從以往的文獻(xiàn)回顧當(dāng)中可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字金融與金融效率的研究?jī)?nèi)容都比較豐富，也比較全面。然而，對(duì)于數(shù)字金融與金融效率兩者關(guān)系的研究，相對(duì)來(lái)說(shuō)并不充分，并且還沒(méi)有達(dá)成一致的研究結(jié)論。數(shù)字金融對(duì)金融業(yè)效率的影響，尤其是對(duì)北京市金融效率影響的研究還非常少。因此，本選題的研究對(duì)于政策的制定者以及金融從業(yè)者都具有一定的參考價(jià)值。

3"理論分析、影響因素與研究假設(shè)

數(shù)字金融不僅包括傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，如銀行、保險(xiǎn)公司等利用數(shù)字技術(shù)進(jìn)行流程改造和產(chǎn)品創(chuàng)新，還增加了新型金融業(yè)務(wù)模式，數(shù)字金融通過(guò)技術(shù)手段推動(dòng)金融服務(wù)的創(chuàng)新和金融效率的提升。數(shù)字金融結(jié)合通信網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算、生物識(shí)別、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)，為金融服務(wù)提供了新的可能性。它推動(dòng)了融資、支付、投資等傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，使得這些服務(wù)更加便捷、高效。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為一種重要的生產(chǎn)要素，數(shù)字金融正是基于這樣的數(shù)據(jù)資源構(gòu)建起的服務(wù)體系。

3.1"數(shù)字金融與金融效率

數(shù)字金融在金融機(jī)構(gòu)當(dāng)中的普遍采用，極大地減少了金融從業(yè)人員簡(jiǎn)單、重復(fù)性的工作，金融機(jī)構(gòu)線上業(yè)務(wù)的比重逐漸增加，減少了客戶到柜臺(tái)辦理業(yè)務(wù)的次數(shù)與時(shí)間，降低了雙方的交易成本。因此，數(shù)字金融對(duì)銀行與客戶雙方來(lái)講都能夠起到降低成本、提高效率的作用。因此文章提出假設(shè)H1：數(shù)字金融能夠促進(jìn)金融效率的提高。

3.2"PPI與金融效率

PPI也叫生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)，這里的生產(chǎn)者既包括工業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)者，也包括農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)者，還包括服務(wù)業(yè)生產(chǎn)者。所以PPI可以綜合衡量一國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的物價(jià)指數(shù)。一般而言，當(dāng)PPI上升時(shí)，反映了需求的上升，經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇；反之，當(dāng)PPI下降時(shí)，則反映了一國(guó)需求下降，宏觀經(jīng)濟(jì)走向蕭條。金融業(yè)是一個(gè)典型的順周期的行業(yè)：當(dāng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行好時(shí)，金融效率就比較好；反之，當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)入下行通道時(shí)，金融效率也會(huì)下降。所以文章用PPI這個(gè)指標(biāo)，來(lái)衡量一國(guó)的物價(jià)情況與宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行狀況。因此文章提出假設(shè)H2：PPI對(duì)金融效率有正向影響。

3.3"證券市場(chǎng)與金融效率

證券市場(chǎng)是一國(guó)金融市場(chǎng)的重要組成部分，一個(gè)高效、健全的金融體系，必然有一個(gè)高效、健全的證券市場(chǎng)與之相伴。所以，證券市場(chǎng)的發(fā)展?fàn)顩r是影響金融效率的一個(gè)重要方面。從理論而言，證券市場(chǎng)的發(fā)展程度與一國(guó)的金融效率是正向的關(guān)系，即證券市場(chǎng)發(fā)展較好時(shí)，金融效率則比較高；反之，當(dāng)證券市場(chǎng)發(fā)展不大好時(shí)，金融效率也比較低，文章用證券市場(chǎng)的成交額來(lái)衡量一國(guó)證券市場(chǎng)的發(fā)展程度。因此文章提出假設(shè)H3：證券市場(chǎng)對(duì)金融效率有正向的影響。

3.4"保險(xiǎn)市場(chǎng)與金融效率

保險(xiǎn)市場(chǎng)是一國(guó)金融市場(chǎng)的重要組成部分，保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)是金融機(jī)構(gòu)的重要組成部分。潘功勝（2023）指出，牢牢守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)底線，是國(guó)家對(duì)金融業(yè)提出的基本要求。保險(xiǎn)從其本質(zhì)來(lái)說(shuō)，是一種對(duì)風(fēng)險(xiǎn)防范的手段。越是發(fā)達(dá)的保險(xiǎn)市場(chǎng)，表明對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的防范與保障越是全面與完善。建立在一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)防范比較完善的基礎(chǔ)之上的金融體系，其效率必然是高效的。因此文章提出假設(shè)H4：保險(xiǎn)市場(chǎng)與金融效率是正向的關(guān)系。

3.5"第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員與金融效率

大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能、5G等技術(shù)在金融業(yè)中逐漸被引入，與此相關(guān)的技術(shù)人才的需求逐步加大。因此，一方面為了維護(hù)金融效率以及競(jìng)爭(zhēng)的需要，金融業(yè)要不斷地引入高層次的人才。另一方面高層次人才的引入勢(shì)必加大金融業(yè)的人力成本。金融業(yè)是一個(gè)工資相對(duì)較高的行業(yè)，根據(jù)Wind的統(tǒng)計(jì)，2022年金融業(yè)平均工資17.43萬(wàn)元。陳梓晗（2021）認(rèn)為，隨著數(shù)字金融的不斷發(fā)展，金融服務(wù)業(yè)對(duì)于學(xué)歷和技能的要求越來(lái)越高，從而產(chǎn)生了技能溢價(jià)，即高技能者與低技能者的收入存在差異。因此，可以估計(jì)金融機(jī)構(gòu)人力成本與金融效率是一種負(fù)向的關(guān)系。由于金融業(yè)從屬于第三產(chǎn)業(yè)，因此用第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占GDP的比重來(lái)衡量金融業(yè)從業(yè)人員的變化情況。對(duì)此文章提出假設(shè)H5：第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員對(duì)金融效率有負(fù)向影響。

4"變量選擇與模型

4.1"變量選擇

4.1.1"被解釋變量

金融效率是被解釋變量，金融效率的衡量方法一般有兩類(lèi)：參數(shù)方法與非參數(shù)方法。目前使用較多的是非參數(shù)方法，其中使用DEA模型來(lái)測(cè)度金融效率是公認(rèn)的最為常用的方法。文章使用DEA-Malmquist"模型來(lái)進(jìn)行金融效率的測(cè)度，投入變量選用的是金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)存款余額、金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)人員數(shù)量與法人金融機(jī)構(gòu)數(shù)量；產(chǎn)出變量包括金融業(yè)增加值與金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額。

4.1.2"核心解釋變量

數(shù)字金融是文章的核心解釋變量，所用的數(shù)字金融指標(biāo)是北京大學(xué)金融研究中心課題組（2018）編制的中國(guó)數(shù)字普惠金融指數(shù)。該指數(shù)包括數(shù)字普惠金融總指數(shù)以及數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度3個(gè)二級(jí)指數(shù)，文章選擇數(shù)字化程度指數(shù)作為數(shù)字金融的代理變量。

4.1.3"控制變量

文章借鑒已有的研究成果，選擇4個(gè)控制變量，分別是生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)（PPI）、證券市場(chǎng)成交額（sec）、保費(fèi)收入（ins）、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占總就業(yè)人口的比例（third）。

4.2"模型

為了消除異方差的影響，文章指標(biāo)采取了對(duì)數(shù)的處理方法。基于數(shù)據(jù)的可得性與一致性，選取的時(shí)間段為2010—2020年，數(shù)據(jù)主要來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)與北京市各年的統(tǒng)計(jì)年鑒。所使用的模型為：

其中：eff代表金融效率；dig代表數(shù)字金融指數(shù)；PPI代表生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)；sec代表證券市場(chǎng)成交額；ins代表保費(fèi)收入；third代表第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占總就業(yè)人口的比例；i代表時(shí)間；代表各變量的回歸系數(shù)。

5"實(shí)證結(jié)果分析

5.1"基本模型分析

運(yùn)用Stata"17軟件對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸，結(jié)果如表1（1）列所示。回歸結(jié)果表明，數(shù)字金融對(duì)金融效率具有顯著的正向影響，系數(shù)為0.645；生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)PPI對(duì)金融效率具有正向的影響，系數(shù)為0.027，但是沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)；保險(xiǎn)市場(chǎng)對(duì)金融效率具有顯著的正向影響，系數(shù)為1.283；第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量對(duì)金融效率具有顯著的負(fù)向影響，表明第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)量增多，金融效率卻下降。

以上結(jié)論與研究假設(shè)保持一致，假設(shè)H1、H2、H4、H5得到了驗(yàn)證。但是證券市場(chǎng)對(duì)金融效率的影響卻是顯著的負(fù)向影響，系數(shù)為-0.341，假設(shè)H3沒(méi)有得到驗(yàn)證。可能的原因是測(cè)算金融效率的指標(biāo)中包括金融機(jī)構(gòu)的存款與金融機(jī)構(gòu)的貸款，它們主要是衡量以銀行為代表的間接融資市場(chǎng)的指標(biāo)，但是證券市場(chǎng)是直接融資市場(chǎng)。因此當(dāng)證券市場(chǎng)發(fā)展較快時(shí)，必然會(huì)對(duì)信貸市場(chǎng)產(chǎn)生一定的分流效應(yīng)，由此導(dǎo)致兩者呈反向的關(guān)系。

5.2"穩(wěn)健性分析

為了檢測(cè)模型的穩(wěn)定性，采取更換變量指標(biāo)的方法。將數(shù)字化程度指數(shù)dig更換為數(shù)字金融總指數(shù)agg，代入模型（2）重新進(jìn)行回歸。

結(jié)果如表1（2）列所示，回歸結(jié)果表明數(shù)字普惠金融總指數(shù)對(duì)金融效率具有顯著的正向影響，系數(shù)為1.266，這一結(jié)論同模型（1）是一致的。其他指標(biāo)的結(jié)果也大致同模型（1）相似，在此不再贅述，表明模型結(jié)果具有穩(wěn)健性。

6"結(jié)論與政策建議

6.1"結(jié)論

文章利用2010—2020年北京市宏觀經(jīng)濟(jì)與金融數(shù)據(jù)，首先采用DEA-Malmquist模型測(cè)算了北京市的全要素生產(chǎn)率，以此作為北京市金融效率的代理指標(biāo)。然后建立了以數(shù)字金融為核心解釋變量，生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)、證券市場(chǎng)成交額、保費(fèi)收入、第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占比為控制變量的線性多元回歸模型，主要得到以下結(jié)論：

（1）數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)北京市金融效率產(chǎn)生了積極的促進(jìn)作用。據(jù)估計(jì)，數(shù)字金融每提高1%，金融效率則提高0.645%。

（2）保險(xiǎn)市場(chǎng)對(duì)促進(jìn)北京市金融效率的提高起到了正向的作用。保費(fèi)收入為提高1%，金融效率提高1.283%，說(shuō)明保險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)于促進(jìn)金融效率的提高具有顯著的規(guī)模效應(yīng)。

（3）第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員占比與金融效率呈反向關(guān)系。第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員每增加1個(gè)單位，金融效率則下降0.246%。

6.2"政策建議

（1）繼續(xù)加大對(duì)數(shù)字金融的研究與投入。數(shù)字金融的發(fā)展能夠促進(jìn)金融效率的提高，金融效率提高會(huì)促進(jìn)北京市金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展與建設(shè)金融強(qiáng)國(guó)是我國(guó)金融業(yè)發(fā)展的目標(biāo)。因此，通過(guò)做好包括數(shù)字金融在內(nèi)的五篇大文章，有利于促進(jìn)金融高質(zhì)量發(fā)展與加快建設(shè)金融強(qiáng)國(guó)目標(biāo)的早日實(shí)現(xiàn)。

（2）積極支持保險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展。通過(guò)研究結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，由于我國(guó)的保險(xiǎn)市場(chǎng)還處于早期的發(fā)展階段，保險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)于促進(jìn)金融效率具有較大的彈性。而且保險(xiǎn)是防范風(fēng)險(xiǎn)的重要手段，積極發(fā)展保險(xiǎn)市場(chǎng)，有利于金融體系的穩(wěn)定，保證宏觀經(jīng)濟(jì)在風(fēng)險(xiǎn)可控的基礎(chǔ)上健康發(fā)展，也有利于各經(jīng)濟(jì)主體規(guī)避因風(fēng)險(xiǎn)而導(dǎo)致的巨大損失。

（3）政府增加科技、教育、培訓(xùn)支出，緩解第三產(chǎn)業(yè)兩難的問(wèn)題。產(chǎn)業(yè)升級(jí)的趨勢(shì)會(huì)導(dǎo)致勞動(dòng)力向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，結(jié)果是第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員數(shù)量增加；而人工智能的快速發(fā)展又使大量的、簡(jiǎn)單的、重復(fù)性的、無(wú)創(chuàng)造性的工作會(huì)被人工智能所替代，第三產(chǎn)業(yè)中也同樣存在大量這類(lèi)的工作。因此，第三產(chǎn)業(yè)面臨一方面要吸納大量的人員就業(yè)，另一方面又面對(duì)人工智能對(duì)勞動(dòng)力的替代。雖然人工智能的快速發(fā)展也創(chuàng)造了大量的新的就業(yè)機(jī)會(huì)，會(huì)分流一部分人從事新的工作，但是更主要的還是需要?jiǎng)趧?dòng)者加強(qiáng)學(xué)習(xí)，掌握人工智能這一技能，使之成為勞動(dòng)者工作的加速器。這樣不僅不會(huì)被人工智能所替代，而且還能夠加倍提高工作效率。因此，政府與個(gè)人都應(yīng)加強(qiáng)投入，彌補(bǔ)科技知識(shí)與技能的短板。

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[基金項(xiàng)目]北京財(cái)貿(mào)職業(yè)學(xué)院2022年科研計(jì)劃重點(diǎn)課題“數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下北京市金融產(chǎn)業(yè)效率研究”（項(xiàng)目編號(hào)：BJCZYB202205）。

［作者簡(jiǎn)介］韓貴新，男，南京大學(xué)金融學(xué)博士，中國(guó)社會(huì)科學(xué)院金融研究所博士后，副教授，北京財(cái)貿(mào)職業(yè)學(xué)院金融學(xué)院，研究方向：金融科技與金融市場(chǎng)；韓坤宇，男，碩士，國(guó)家電網(wǎng)北京城區(qū)供電公司，研究方向：大數(shù)據(jù)與人工智能。