李曉慶

北京物資學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 101064

王 聰

廣東外語外貿(mào)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，廣東 廣州 510006

方佳雯

北京物資學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 101064

一、引言

2015年，中國人民銀行等十部委聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》，2015年被視為互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管元年。2015年12月31日，國務(wù)院印發(fā)了《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》，旨在推進(jìn)金融機(jī)構(gòu)運(yùn)用科技優(yōu)化升級(jí)，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新興信息技術(shù)，打造互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)平臺(tái)，為客戶提供信息、資金、產(chǎn)品等全方位金融服務(wù)，提升金融的普惠性。這是政府文件中首次強(qiáng)調(diào)通過金融科技和金融創(chuàng)新的手段緩解中小企業(yè)融資困境。隨著大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)在金融領(lǐng)域的創(chuàng)新融合，催生了新興金融業(yè)態(tài)，即金融科技發(fā)展為推動(dòng)金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、降低信息不對(duì)稱問題進(jìn)而解決企業(yè)融資難題提供重要驅(qū)動(dòng)因素。

《中國金融科技運(yùn)行報(bào)告（2018）》指出，金融科技發(fā)展的主要任務(wù)是提高效率、降低成本、增強(qiáng)可持續(xù)性、服務(wù)大眾、服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)。實(shí)踐方面，中國工商銀行的e信、中國農(nóng)業(yè)銀行的e鏈貸等，主要用于應(yīng)收款項(xiàng)、庫存融資等方面。以中國工商銀行e信為例，其是一種可流轉(zhuǎn)、可融資、可拆分的電子付款承諾函，可在平臺(tái)上自由轉(zhuǎn)讓、融資、質(zhì)押等，實(shí)現(xiàn)銀行資金的全產(chǎn)業(yè)鏈支持。

與此同時(shí)，2017年以來的中美經(jīng)貿(mào)摩擦和就“新冠肺炎疫情”實(shí)施的常態(tài)化防控措施，給中國出口貿(mào)易帶來負(fù)面沖擊。2021年，李克強(qiáng)總理提出要繼續(xù)做好“六穩(wěn)”工作，落實(shí)“六?！比蝿?wù)?！胺€(wěn)外貿(mào)”“穩(wěn)就業(yè)”“穩(wěn)外資”是其主要內(nèi)容。探索影響地區(qū)出口穩(wěn)定增長(zhǎng)的背后因素，對(duì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展有著重要作用。那么，金融科技，尤其是銀行金融科技在促進(jìn)“穩(wěn)外貿(mào)”方面有沒有貢獻(xiàn)力量？

已有關(guān)于銀行金融科技的研究，主要關(guān)注的是金融科技使用對(duì)商業(yè)銀行自身的影響，比如姜世超等（2020）［1］使用某一大型國有商業(yè)銀行縣域內(nèi)部數(shù)據(jù)從渠道覆蓋度、產(chǎn)品使用度和業(yè)務(wù)支持度三個(gè)維度構(gòu)建銀行金融科技指數(shù)，系統(tǒng)地展示了該銀行金融科技業(yè)務(wù)的發(fā)展情況；李建軍和韓珣（2019）［2］使用相同數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，銀行金融科技可以克服信息不對(duì)稱以及代理人成本引致信息資源二次配置扭曲的問題，拓展了銀行業(yè)務(wù)。盛天翔和范從來（2020）［3］則使用省級(jí)面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)金融科技有助于促進(jìn)小微企業(yè)信貸供給。部分學(xué)者研究了地區(qū)金融科技發(fā)展對(duì)銀行普惠貸款的風(fēng)險(xiǎn)（郭麗虹和朱柯達(dá)，2021［4］）、信貸配置效率（宋敏等，2021［5］）、商業(yè)銀行的盈利性（于波等，2020［6］）和信貸順周期（張慶君和張港燕，2021［7］）等方面的影響。

還有一些文獻(xiàn)研究了金融科技對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響，比如金融科技公司的崛起對(duì)上市公司的創(chuàng)新活動(dòng)、短貸長(zhǎng)投的投融資期限變化和企業(yè)出口變化。李春濤等（2020）［8］利用新三板上市公司考察了金融科技發(fā)展對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，發(fā)現(xiàn)城市金融科技發(fā)展水平每提高1%，當(dāng)?shù)仄髽I(yè)專利申請(qǐng)數(shù)量平均會(huì)增加0．17；緩解企業(yè)融資約束和提高稅收返還是兩大影響機(jī)制。唐松等（2020）［9］基于滬深兩市A股上市公司數(shù)據(jù)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展能夠緩解融資約束，驅(qū)動(dòng)企業(yè)去杠桿、穩(wěn)定財(cái)務(wù)、促進(jìn)創(chuàng)新。翟淑萍等（2021）［10］采用滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融會(huì)抑制企業(yè)短貸長(zhǎng)投，緩解企業(yè)投融資期限錯(cuò)配，體現(xiàn)出較強(qiáng)的普惠特征。金祥義和張文費(fèi)（2022）［11］采用2011—2013年中國數(shù)字普惠發(fā)展指數(shù)和工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)研究數(shù)字金融發(fā)展對(duì)企業(yè)出口貿(mào)易的影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融能夠顯著促進(jìn)企業(yè)出口發(fā)展，融資約束是重要渠道。張銘心等（2022）［12］采用2014年截面數(shù)據(jù)研究了各省數(shù)字普惠金融對(duì)當(dāng)?shù)匦∥⑵髽I(yè)出口的影響，發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融有利于生產(chǎn)率低的企業(yè)出口，其中企業(yè)應(yīng)用資本效率改善是重要影響機(jī)制。

綜上所述，已有研究較少從中國商業(yè)銀行角度考察銀行金融科技與民營企業(yè)出口關(guān)系的定量分析。鑒于此，本文利用地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，并嘗試回答以下三個(gè)問題：商業(yè)銀行金融科技發(fā)展是否促進(jìn)了存在融資困難的民營企業(yè)出口規(guī)模？如果是，在銀行金融科技影響地區(qū)民營企業(yè)總出口中，地區(qū)商業(yè)信用是否有調(diào)節(jié)作用？最后，商業(yè)銀行金融科技影響地區(qū)民營企業(yè)出口規(guī)模的作用機(jī)制是什么？基于上述背景，本文選取2013—2016年84家商業(yè)銀行、278個(gè)地級(jí)城市和中國海關(guān)民營企業(yè)出口的面板數(shù)據(jù)，主要考察銀行金融科技對(duì)地區(qū)民營企業(yè)出口規(guī)模的影響、地區(qū)商業(yè)信用發(fā)達(dá)城市在其中的調(diào)節(jié)作用，以及內(nèi)在影響機(jī)制。

本文的邊際貢獻(xiàn)有四點(diǎn)。第一，已有文獻(xiàn)側(cè)重于研究銀行金融科技對(duì)其信貸規(guī)模、企業(yè)債務(wù)結(jié)構(gòu)的影響，或者研究數(shù)字普惠金融對(duì)上市公司和小微企業(yè)出口的影響，鮮有文獻(xiàn)研究商業(yè)銀行金融科技的應(yīng)用與民營企業(yè)出口的關(guān)系，因此本文能夠?yàn)殂y行金融科技應(yīng)用與“穩(wěn)外貿(mào)”“穩(wěn)出口”提供參考建議；第二，使用文本挖掘、因子分析等方法從商業(yè)銀行四年年報(bào)提取金融科技應(yīng)用的關(guān)鍵詞，計(jì)算出每家商業(yè)銀行的金融科技發(fā)展指數(shù)，之后結(jié)合各個(gè)城市的商業(yè)銀行分布數(shù)據(jù)計(jì)算出278個(gè)地級(jí)城市的銀行金融科技水平；第三，重點(diǎn)關(guān)注容易被忽視的商業(yè)信用因素，以考察在影響民營企業(yè)出口行為過程中，銀行金融科技發(fā)展與地區(qū)商業(yè)信用之間是競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系還是互補(bǔ)關(guān)系；第四，深入分析銀行金融科技發(fā)展對(duì)地區(qū)民營企業(yè)出口規(guī)模的兩個(gè)影響機(jī)制，即信息不對(duì)稱效應(yīng)和融資約束效應(yīng)。本文的研究有助于健全對(duì)金融科技發(fā)展的認(rèn)識(shí)，更加重視銀行金融科技的發(fā)展在促進(jìn)民營企業(yè)出口方面的重要作用。

本文第二部分是文獻(xiàn)綜述及研究假說；第三部分是實(shí)證模型、變量與特征事實(shí)；第四部分是實(shí)證結(jié)果與分析；第五部分進(jìn)行影響機(jī)制分析；第六部分是結(jié)論與啟示。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假說

（一）金融科技發(fā)展、信息不對(duì)稱與企業(yè)出口

全球金融穩(wěn)定理事會(huì)指出，金融科技本質(zhì)是通過技術(shù)手段推動(dòng)金融創(chuàng)新，形成對(duì)金融服務(wù)、機(jī)構(gòu)乃至整個(gè)金融市場(chǎng)產(chǎn)生重大影響的業(yè)務(wù)模式、技術(shù)應(yīng)用以及流程和產(chǎn)品。金融信息大致分為兩類：“硬”信息和“軟”信息。“硬”信息可以通過先進(jìn)的通訊技術(shù)、會(huì)計(jì)披露以及信用評(píng)級(jí)等方式獲得，“軟”信息則由于難以書面化和定量化而更加依賴信貸雙方的長(zhǎng)期面對(duì)面接觸（Petersen and Rajan，2002［13］）。銀行金融科技發(fā)展能夠降低銀企雙方的通勤成本和信息搜集成本，尤其是降低企業(yè)的信息不對(duì)稱。銀行可以通過金融科技提升數(shù)據(jù)收集能力、構(gòu)建信用評(píng)級(jí)體系，極大提高中小企業(yè)融資效率，提升銀行發(fā)放普惠貸款的意愿，降低普惠貸款帶來的風(fēng)險(xiǎn)，尤其在小微企業(yè)普惠貸款方面效果明顯（郭麗虹和朱柯達(dá)，2021）。在地理異質(zhì)性上，隨著分支行與總行距離增加，銀行金融科技可有效提升遠(yuǎn)距離分支行普惠貸款經(jīng)營表現(xiàn)和風(fēng)控能力，發(fā)揮積極調(diào)節(jié)作用；克服傳統(tǒng)物理網(wǎng)點(diǎn)因金融抑制、信息不對(duì)稱，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)拓展（李建軍和韓珣，2019）。由于銀行與民營企業(yè)之間的信息不對(duì)稱很難用具體的指標(biāo)進(jìn)行衡量，故本文用城市出口差異化產(chǎn)品與同質(zhì)化產(chǎn)品的差異性，來間接驗(yàn)證銀行金融科技發(fā)展的信息不對(duì)稱下降效應(yīng)。因?yàn)椴町惢a(chǎn)品蘊(yùn)含的信息量更大、信息成本高；同質(zhì)產(chǎn)品蘊(yùn)含的信息量少，信息成本低（Rauch，1999［14］），出口差異化產(chǎn)品的企業(yè)和出口同質(zhì)化產(chǎn)品的企業(yè)，在申請(qǐng)銀行融資貸款時(shí)面臨的信息不對(duì)稱是不同的。隨著銀行金融科技水平的提高，差異化產(chǎn)品的出口企業(yè)面臨的信息不對(duì)稱將會(huì)下降，出口增多。換句話說，如果銀行金融科技應(yīng)用通過降低信息成本不對(duì)稱方面起到作用，那么銀行金融科技發(fā)展水平對(duì)差異化產(chǎn)品出口的影響應(yīng)更為顯著。因此，本文提出研究假說1。

假說1：銀行金融科技發(fā)展會(huì)通過緩解信息不對(duì)稱促進(jìn)當(dāng)?shù)夭町惢a(chǎn)品的出口增長(zhǎng)。

（二）銀行信貸服務(wù)、融資約束與企業(yè)出口

關(guān)于銀行信貸服務(wù)、融資約束與企業(yè)出口行為的文獻(xiàn)豐富，被解釋變量主要包括出口轉(zhuǎn)型升級(jí)、出口產(chǎn)品質(zhì)量、核心產(chǎn)品出口比重、全球價(jià)值鏈地位等。許和連等（2020）［15］發(fā)現(xiàn)中國銀企距離在2000—2010年總體呈下降趨勢(shì)，銀企距離縮短顯著提高了企業(yè)一般貿(mào)易出口比重，而降低融資成本和強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)控制是兩大影響機(jī)制。余靜文和惠天宇（2019）［16］指出銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度與產(chǎn)品質(zhì)量之間呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系；銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度的提升能夠緩解企業(yè)融資約束，使企業(yè)能夠在技術(shù)創(chuàng)新以及高技能生產(chǎn)要素方面配置更多資源，從而促進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量提升。魏浩和張宇鵬（2020）［17］指出企業(yè)融資約束加劇會(huì)顯著降低核心產(chǎn)品在出口總額的比重，主要原因在于企業(yè)會(huì)削減企業(yè)中間投入規(guī)模和研發(fā)投入費(fèi)用。鄭樂凱等（2021）［18］利用全球數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)主導(dǎo)型金融機(jī)構(gòu)越發(fā)達(dá)，越會(huì)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步，使一國在全球價(jià)值鏈的地位攀升。

已有融資約束與出口貿(mào)易的研究均指出，企業(yè)進(jìn)入出口市場(chǎng)需要支付出口固定成本，用于搜尋出口市場(chǎng)信息、建立海外銷售渠道等活動(dòng)。面臨融資約束的企業(yè)，開展出口業(yè)務(wù)的概率較小。根據(jù)安德森的“長(zhǎng)尾理論”，小微企業(yè)屬于金融服務(wù)需求中的“長(zhǎng)尾”，在傳統(tǒng)的金融體系中，小微企業(yè)往往因?yàn)檫_(dá)不到金融機(jī)構(gòu)或金融市場(chǎng)的“門檻”標(biāo)準(zhǔn)而被排斥在正規(guī)金融體系之外。民營企業(yè)大部分為中小微企業(yè)，普遍存在“融資難”的現(xiàn)象，主要原因是企業(yè)融資渠道單一、融資規(guī)模有限、融資成本偏高等，本質(zhì)是銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估難以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)性。與傳統(tǒng)普惠金融側(cè)重收入、財(cái)務(wù)報(bào)表等信息不同，金融科技更傾向于利用貸款企業(yè)在銀行網(wǎng)絡(luò)終端上沉淀的生活消費(fèi)和產(chǎn)業(yè)交易數(shù)據(jù)，構(gòu)建其信用評(píng)估模型，進(jìn)而在一定程度上降低風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估成本，有助于銀行拓展長(zhǎng)尾信貸市場(chǎng)，為其提供投融資服務(wù)。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)日趨成熟，銀行的中小企業(yè)貸款及供應(yīng)鏈金融得以發(fā)展，不僅改善了中小企業(yè)的貸款服務(wù)，而且能在滿足特定條件下減少授信過程中對(duì)抵押物的依賴。此外，銀行金融科技還通過間接調(diào)整最優(yōu)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)進(jìn)而促進(jìn)了小微企業(yè)的信貸供給，有效解決企業(yè)的“融資難”“融資貴”問題（盛天翔和范從來，2020）。由此可見，銀行金融科技的發(fā)展，提供了更為便捷和成本更低的接觸金融資源的機(jī)會(huì)，有助于拓展“長(zhǎng)尾”客戶，擴(kuò)大信貸業(yè)務(wù)規(guī)模（Wu et al．，2003［19］），進(jìn)而有助于中小型民營企業(yè)緩解融資約束，克服首次出口的固定成本成為新的出口企業(yè)。因此，銀行金融科技的發(fā)展，有利于新出口企業(yè)的設(shè)立。

此外，金融科技通過“賦能”傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，將七大原有信貸審核流程整合為一體，能夠提升審批效率，縮短信貸審批時(shí)間，降低企業(yè)平均的融資約束水平，提升信貸配置效率，降低企業(yè)費(fèi)用黏性、調(diào)整成本和代理問題等成本管理效率。比如，中國工商銀行的金融科技改革，一方面為客戶提供個(gè)性化服務(wù)，另一方面縮短了信貸審批時(shí)間。這些做法一定程度上可以降低銀行已有企業(yè)客戶的融資成本、提升企業(yè)資金利用效率，緩解持續(xù)出口企業(yè)融資約束，幫助其克服開拓新出口市場(chǎng)或新出口品種的固定成本。因此，本文提出研究假說2。

假說2：銀行金融科技發(fā)展，有助于緩解企業(yè)融資約束，促進(jìn)當(dāng)?shù)匦鲁隹谄髽I(yè)增加、持續(xù)出口企業(yè)的出口品種增多。

（三）非正規(guī)金融體系的企業(yè)出口效應(yīng)

不同于正規(guī)金融體系，“熟人社會(huì)”具有事前信息優(yōu)勢(shì)（廖冠民等，2021［20］）。企業(yè)家的“同姓”或“本家”網(wǎng)絡(luò)、同地區(qū)企業(yè)間相互信任等帶來的地區(qū)商業(yè)信用越發(fā)達(dá)，則當(dāng)?shù)孛駹I企業(yè)籌集資金的渠道越多，融資成本和開展出口業(yè)務(wù)的信息成本越低，對(duì)于銀行金融科技發(fā)展促進(jìn)民營企業(yè)出口具有調(diào)節(jié)作用。地區(qū)商業(yè)信用高度依賴“人情”和“以往的交易歷史”（張維迎和柯榮住，2002［21］），進(jìn)而獲取企業(yè)的“軟信息”（林毅夫和孫希芳，2005［22］），更為全面掌握企業(yè)的真實(shí)情況，增加企業(yè)間的信任程度，繼而做出高效的信貸決策。從這個(gè)角度來說，相對(duì)于正規(guī)金融，地區(qū)商業(yè)信用能夠利用社會(huì)資本在事前幫助信貸雙方降低信息不對(duì)稱、緩解民營企業(yè)的融資約束，促進(jìn)其出口業(yè)務(wù)的開展。為此，本文提出研究假說3。

假說3：地區(qū)的銀行金融科技發(fā)展對(duì)民營企業(yè)出口影響作用，在地區(qū)商業(yè)信用發(fā)達(dá)水平不同的地區(qū)呈現(xiàn)出異質(zhì)性。

三、實(shí)證模型、變量與特征事實(shí)

（一）模型設(shè)定

本文聚焦銀行金融科技與民營企業(yè)出口的實(shí)證關(guān)系，為此，設(shè)定計(jì)量方程（1）。

其中，被解釋變量Exportct表示城市c民營出口企業(yè)在年份t的出口行為，包括出口總額（lnexport）、差異性出口產(chǎn)品的出口額（lnexport_hete）和同質(zhì)性產(chǎn)品出口額（lnexport_homo）、新出口企業(yè)個(gè)數(shù)（lnn_new）和持續(xù)出口企業(yè)的出口品種數(shù)（lnvariety_old）。核心解釋變量lnft_bankct表示民營企業(yè)所在城市c的銀行金融科技發(fā)展水平；Xct為其他影響民營企業(yè)出口的控制變量，詳見后文說明。同時(shí)控制年份和城市的固定效應(yīng)，處理數(shù)據(jù)的異方差。本文主要關(guān)心lnft_bankct變量的估計(jì)系數(shù)β2的符號(hào)與數(shù)值。

（二）變量與特征事實(shí)

1．被解釋變量：銀行金融科技（lnft_bank）。本文采用對(duì)銀行年報(bào)進(jìn)行文本挖掘的辦法和指數(shù)合成法構(gòu)建地級(jí)市層面的商業(yè)銀行金融科技指數(shù)，并參考郭品和沈悅（2015）［23］的做法，采用文本分析法進(jìn)行架構(gòu)，關(guān)鍵詞詞頻數(shù)據(jù)來源于84家銀行歷年的年度報(bào)告。具體來說，按照五個(gè)步驟構(gòu)建地區(qū)銀行金融科技指數(shù)。

第一步：構(gòu)建金融科技關(guān)鍵詞詞庫。郭品和沈悅（2015）從資源配置、支付結(jié)算、風(fēng)險(xiǎn)管理和信息傳遞四個(gè)層面構(gòu)建詞庫。汪可等（2017）［24］在此基礎(chǔ)上，考慮到技術(shù)作用和方式，對(duì)初始詞庫進(jìn)行更新。楊文捷等（2020）［25］提出關(guān)鍵詞詞庫的設(shè)立：一是支付結(jié)算類，包括在線支付、第三方支付、網(wǎng)上支付和移動(dòng)支付；二是資源配置類，包括網(wǎng)絡(luò)投資、網(wǎng)絡(luò)貸款和網(wǎng)貸；三是風(fēng)險(xiǎn)管理類，包括互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)、在線理財(cái)、互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)、網(wǎng)絡(luò)理財(cái)；四是信息傳遞類，包括網(wǎng)上銀行、網(wǎng)銀、網(wǎng)絡(luò)銀行、電子銀行和在線銀行；五是技術(shù)基礎(chǔ)類，包括大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能、生物識(shí)別和云計(jì)算。由于楊文捷等（2020）的詞庫是用來在百度搜索指數(shù)上進(jìn)行篩選，而本文是在銀行年報(bào)中對(duì)如上詞匯進(jìn)行搜索并進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，銀行年報(bào)的行文方式與互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎中的文字運(yùn)用存在一定的差異，加之每一家銀行的年報(bào)慣用詞匯和披露方式也各不相同，所以在實(shí)證研究前應(yīng)當(dāng)在所有的文獻(xiàn)基礎(chǔ)上進(jìn)行更深入而復(fù)雜的關(guān)鍵詞分析。據(jù)此，本文將在郭品和沈悅（2015）、汪可等（2017）和楊文捷等（2020）的基礎(chǔ)上，為適應(yīng)金融科技3．0的新特征新趨勢(shì)，在充分研究銀行目前的金融科技發(fā)展勢(shì)頭，以及對(duì)銀行年報(bào)進(jìn)行預(yù)提取后，進(jìn)一步對(duì)詞庫進(jìn)行更新和完善，加入一些有價(jià)值的新興詞匯，同時(shí)也提出一些新詞匯（表1）。

表1 金融科技發(fā)展指數(shù)關(guān)鍵詞詞庫

第二步：統(tǒng)計(jì)銀行年報(bào)關(guān)鍵詞詞頻。運(yùn)用格式轉(zhuǎn)換軟件將搜集到的銀行年報(bào)批量轉(zhuǎn)化成銀行年報(bào)的文本文件，然后將商業(yè)銀行年報(bào)文本根據(jù)關(guān)鍵詞詞庫提取2013年至2016年間每個(gè)詞每一年在銀行年報(bào)中出現(xiàn)的頻率，銀行年報(bào)詞頻直觀反映出銀行對(duì)金融科技的關(guān)注和運(yùn)用程度，銀行的關(guān)注和使用可以較好地反映出金融科技在銀行業(yè)的發(fā)展勢(shì)頭。

第三步：運(yùn)用因子分析結(jié)合表1的詞庫構(gòu)建銀行金融科技指數(shù)。首先，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)，對(duì)樣本進(jìn)行KMO樣本測(cè)度和Bartlett球體檢驗(yàn)（表2），變量的KMO值為0．857，Bartlett值為4176．991，球形檢驗(yàn)P值0．000；其次，根據(jù)平行分析碎石圖（圖1），真實(shí)數(shù)據(jù)中有五個(gè)因子在矩陣特征值均值的上方，于是選擇這五個(gè)因子，分別為PA1、PA2、PA3、PA4和PA5（表3）；最后，使用探索性因子分析確定因子權(quán)重，再與五個(gè)因子分值結(jié)合進(jìn)行加權(quán)，獲取2013—2016年84家商業(yè)銀行的金融科技指數(shù)。

表2 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)

表3 因子分析結(jié)果

第四步：計(jì)算每家銀行的城市金融科技指數(shù)。結(jié)合每家銀行的金融科技指數(shù)與該銀行在全國各地的銀行網(wǎng)點(diǎn)支點(diǎn)的信息，通過每家銀行網(wǎng)點(diǎn)在各城市分布情況進(jìn)行加權(quán)平均，獲得各地級(jí)市的金融科技指數(shù)。i銀行在j地級(jí)市的金融科技指數(shù)的如式（2）。

第五步：地級(jí)市銀行金融科技指數(shù)，等于j城市所有商業(yè)銀行的金融科技指數(shù)加權(quán)平均，如（3）式所示。

根據(jù)以上五步，本文計(jì)算了2013—2016年的278個(gè)地級(jí)市的銀行金融科技指數(shù)，數(shù)值越大，說明該城市的銀行金融科技發(fā)展水平越高，然后將每年的地級(jí)市銀行金融科技指數(shù)進(jìn)行全國平均，獲取歷年城市層面平均金融科技指數(shù)，以考察中國這幾年銀行金融科技整體的發(fā)展趨勢(shì)（圖2）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，從2013年開始，中國城市層面的銀行金融科技得到快速增長(zhǎng)，從2013年的0．29到2015年的1．24，增長(zhǎng)了約四倍，之后保持緩慢提升，在2016年達(dá)到1．26。

2．核心解釋變量：民營企業(yè)出口。本文采用地級(jí)市所有民營出口企業(yè)的出口總額的自然對(duì)數(shù)（lnexport）作為基準(zhǔn)回歸的被解釋變量。其中，民營企業(yè)的界定采用海關(guān)數(shù)據(jù)庫中對(duì)企業(yè)屬性的界定。為了檢驗(yàn)銀行金融科技發(fā)展對(duì)民營企業(yè)出口影響的信息不對(duì)稱效應(yīng)和融資約束效應(yīng)，進(jìn)一步根據(jù)已有研究將民營企業(yè)出口總額進(jìn)行分解。一是借鑒Rauch（1999）的做法，將城市民營企業(yè)中出口分為同質(zhì)產(chǎn)品的出口額（export_homo）和差異化產(chǎn)品出口額（export_hete）；二是借鑒Hummels and Klenow（2005）［26］的思路，重點(diǎn)考察新出口企業(yè)個(gè)數(shù)變化（n_new）、持續(xù)出口企業(yè)的出口品種變化（variety_old）。

3．控制變量。借鑒已有關(guān)于出口影響因素的研究，本文選取城市人均GDP的對(duì)數(shù)（lnpgdp）、人口規(guī)模（lnpop）、實(shí)際利用外資占當(dāng)?shù)谿DP的比重（fdi／GDP）等變量，以控制促進(jìn)民營企業(yè)出口的其他因素。

本文數(shù)據(jù)來源有4個(gè)。（1）中國海關(guān)數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)庫收錄了企業(yè)出口詳細(xì)信息和企業(yè)屬性信息，不過沒有企業(yè)融資信貸方面的財(cái)務(wù)信息。正因?yàn)槿鄙倨髽I(yè)融資信貸方面的財(cái)務(wù)信息，本文退而求其次，將民營企業(yè)出口轉(zhuǎn)為企業(yè)所在城市的民營出口；（2）含有金融科技披露信息的84家商業(yè)銀行4年的年報(bào)；（3）樣本商業(yè)銀行在全國各城市的分支機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)，來自CCBD數(shù)據(jù)庫（中國商業(yè)銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)庫）；（4）《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，包括城市（人均）地區(qū)生產(chǎn)總值、總?cè)丝跀?shù)、實(shí)際使用外資額、職工平均工資等變量信息，用于控制影響民營企業(yè)出口的其他因素。本文最終樣本為2013—2016年278座城市面板數(shù)據(jù)。由于部分城市的個(gè)別變量缺失，后文部分模型的樣本量略少。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示。其中，城市民營企業(yè)出口額的自然對(duì)數(shù)均值為20．007，標(biāo)準(zhǔn)差為2．151，最小值和最大值分別為8．048和25．581；本文核心解釋變量地區(qū)銀行金融科技指數(shù)的自然對(duì)數(shù)lnft_bank的均值為0．380，標(biāo)準(zhǔn)差為0．549，最小值和最大值分別為0．003和3．618。

表4 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)結(jié)果分析

為了檢驗(yàn)銀行金融科技的發(fā)展是否會(huì)促進(jìn)城市民營企業(yè)出口額，本文對(duì)式（1）進(jìn)行回歸估計(jì)，表5的第（1）～（3）列分別是不考慮年份固定效應(yīng)、加入年份固定效應(yīng)、考慮異方差后的結(jié)果。表5結(jié)果顯示，在控制年份固定效應(yīng)和考慮異方差因素之后，銀行金融科技（lnft_bank）系數(shù)均為正數(shù)，且均通過了10%水平上的顯著性，說明銀行金融科技的發(fā)展與城市的民營企業(yè)出口額之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，即促進(jìn)了城市民營企業(yè)出口額的增長(zhǎng)。此外，城市人均地區(qū)產(chǎn)值lnpgdp和人口規(guī)模lnpop也是促進(jìn)民營企業(yè)出口增長(zhǎng)的顯著因素。從估計(jì)系數(shù)大小上看，以表5的第（3）列為例，銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）增加1%將會(huì)促進(jìn)城市民營企業(yè)出口總額提高27．3%。由此可見，銀行金融科技的應(yīng)用，有助于當(dāng)?shù)孛駹I企業(yè)總體出口規(guī)模的增長(zhǎng)。

表5 銀行金融科技與民營企業(yè)出口總額

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文進(jìn)行了一系列的穩(wěn)健性檢驗(yàn)（表6），具體從四個(gè)方面進(jìn)行。第一，剔除四個(gè)直轄市樣本重新進(jìn)行估計(jì)。北京、上海、天津、重慶四個(gè)直轄市屬于省級(jí)級(jí)別的行政屬性，為了保證每個(gè)樣本點(diǎn)都處于城市級(jí)別的行政屬性，本文剔除這四個(gè)直轄市的觀測(cè)值進(jìn)行重新估計(jì)。第二，加入金融科技其他維度。為了綜合考慮金融科技發(fā)展情況對(duì)民營企業(yè)出口的影響，本文加入了城市金融科技企業(yè)數(shù)量來控制，并對(duì)回歸方程重新估計(jì)。該變量數(shù)據(jù)來自宋敏等（2021）的城市金融科技企業(yè)個(gè)數(shù)。第三，由于同時(shí)期存在其他經(jīng)貿(mào)政策可能會(huì)對(duì)估計(jì)結(jié)果造成干擾，故進(jìn)一步控制同時(shí)期的其他經(jīng)貿(mào)政策，如“一帶一路”倡議可能會(huì)對(duì)民營企業(yè)出口產(chǎn)生影響。為此，本文模型中加入“一帶一路”倡議的虛擬變量，具體地，將2013年以后各年份的Dummy_2014設(shè)為1，反之設(shè)為0。第四，地區(qū)傳統(tǒng)金融發(fā)達(dá)程度可能是促進(jìn)民營企業(yè)出口的重要因素，為此加入城市金融業(yè)發(fā)達(dá)情況變量（lnloan_city）。傳統(tǒng)金融發(fā)達(dá)情況采用城市金融機(jī)構(gòu)貸款與GDP的比重來衡量。以上各項(xiàng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)的估計(jì)結(jié)果如表6所示。由表6可以發(fā)現(xiàn)，地區(qū)銀行金融科技（lnft_bank）的估計(jì)系數(shù)依舊在10%水平上顯著為正，說明地區(qū)銀行金融科技的發(fā)展顯著促進(jìn)了城市民營企業(yè)出口總額增加。由此可見，本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表6 銀行金融科技與民營企業(yè)出口總額：穩(wěn)健性分析

（三）內(nèi)生性處理

前文雖然控制了城市固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，但實(shí)證結(jié)果仍有可能存在一些不可觀測(cè)因素的影響。這種遺漏變量問題會(huì)導(dǎo)致本文估計(jì)的銀行金融科技（lnft_bank）系數(shù)有偏。除此之外，企業(yè)出口業(yè)務(wù)的發(fā)展也可能會(huì)引致當(dāng)?shù)亟鹑诳萍嫉陌l(fā)展，兩者可能存在反向因果關(guān)系。為此，本文選用工具變量法進(jìn)行重新估計(jì)，借鑒Chong et al．（2013）［27］、張杰等（2017）［28］、宋敏等（2021）做法，采用企業(yè)所在省內(nèi)GDP最接近其注冊(cè)地的三個(gè)其他地級(jí)市的金融科技發(fā)展水平的均值作為企業(yè)所在地金融科技發(fā)展的工具變量（IV），進(jìn)行工具變量法估計(jì)。工具變量需要滿足相關(guān)性和外生性。第一，相關(guān)性。銀行業(yè)空間布局結(jié)構(gòu)也是銀行金融科技“賦能”的基礎(chǔ)。從銀行選址的角度看，張杰等（2017）指出，銀行在設(shè)立分支機(jī)構(gòu)時(shí)，省內(nèi)GDP最為接近的地區(qū)往往也是銀行進(jìn)入概率相近和考慮的備選地區(qū)。從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度，省內(nèi)地級(jí)市都會(huì)受到相同省級(jí)政策的影響，GDP相近也表示其有著相似的銀行金融科技發(fā)展的經(jīng)歷。因此，省內(nèi)GDP相近地級(jí)市與目標(biāo)地級(jí)市之間金融科技發(fā)展必然具有高度的相關(guān)性。第二，外生性。省內(nèi)GDP相近地級(jí)市的金融科技發(fā)展很難影響目標(biāo)城市的民營企業(yè)的出口行為。雖然GDP相近城市可能是相鄰城市，但現(xiàn)實(shí)里企業(yè)通過周邊城市銀行享受金融服務(wù)的概率較低。因此，本文選取的IV滿足工具變量相關(guān)性和外生性假定。

工具變量的估計(jì)結(jié)果如表7所示，第（1）～（3）列分別是控制城市固定效應(yīng)、控制城市和年份固定效應(yīng)、加入更多城市層面變量的估計(jì)結(jié)果。從表7可知，銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）的系數(shù)顯著為正，且系數(shù)值相比于基準(zhǔn)回歸更大。與此同時(shí)，第一階段的工具變量（lnft_bank_iv）的系數(shù)顯著為正，且第一階段F統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)大于臨界值10，這說明本文選取的工具變量與內(nèi)生性解釋變量之間存在強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。總體而言，上述檢驗(yàn)表明本文所選取的工具變量是合適的，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行的工具變量法估計(jì)的結(jié)果可靠。

表7 銀行金融科技與民營企業(yè)出口總額：工具變量法

（四）地區(qū)商業(yè)信用差異的異質(zhì)性分析

眾所周知，商業(yè)信用是早于銀行信用的一種融資方式。商業(yè)信用發(fā)達(dá)的地區(qū)，企業(yè)之間的融資便利度較高、融資成本相對(duì)較低，可能對(duì)于銀行信用的依賴度相對(duì)較低。商業(yè)信用薄弱的地區(qū)，企業(yè)之間融資便利度較低、融資成本相對(duì)較高，可能對(duì)于銀行信用的依賴度相對(duì)較高。那么銀行在金融科技方面的投資在促進(jìn)民營企業(yè)出口方面，是否會(huì)因當(dāng)?shù)厣虡I(yè)信用發(fā)達(dá)程度不同而存在差異性結(jié)果？為此，本文采用企業(yè)面臨商業(yè)信用的平均值來代理所在地區(qū)的商業(yè)信用水平。由于無法獲取2013—2016年企業(yè)商業(yè)信用水平，但考慮到地區(qū)商業(yè)信用是一個(gè)慢變量，故本文采用兩分法將樣本中的地級(jí)市劃分為商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)和商業(yè)信用薄弱地區(qū)。具體來說，對(duì)于商業(yè)信用水平高于全國平均值的城市，設(shè)為商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)，反之是商業(yè)信用薄弱地區(qū)。其中，企業(yè)面臨的商業(yè)信用水平采用兩套數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算：一是采用中國工業(yè)企業(yè)在同一城市的“制造業(yè)同姓網(wǎng)絡(luò)”代理商業(yè)信用程度；二是采用世界銀行中國微觀企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)中企業(yè)面臨的“上游原材料融資”。

1．商業(yè)信用代理變量一：制造業(yè)“同姓”網(wǎng)絡(luò)。已有研究發(fā)現(xiàn)：如果企業(yè)法人的同姓比例高的地區(qū)，其社會(huì)網(wǎng)絡(luò)發(fā)達(dá)，可以通過共享信息降低出口費(fèi)用，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)進(jìn)出口。比如，趙子樂等（2020）［29］指出“同姓”企業(yè)之間的出口信息共享和出口費(fèi)用分擔(dān)可以促進(jìn)出口。進(jìn)一步看，不同所有制企業(yè)對(duì)同姓網(wǎng)絡(luò)依賴度是存在差異的：外資企業(yè)本身擁有國外市場(chǎng)信息并且嵌入了國外的商業(yè)網(wǎng)絡(luò)，因此，不太需要通過國內(nèi)的姓氏網(wǎng)絡(luò)來獲取國外市場(chǎng)的信息或分擔(dān)費(fèi)用；國有企業(yè)有著政府的支持，可通過多種手段克服出口障礙，也無須依賴姓氏網(wǎng)絡(luò)。故民營企業(yè)對(duì)同行業(yè)的企業(yè)主同姓網(wǎng)絡(luò)的依賴度相對(duì)較高。

為此，本文采用上年度企業(yè)所在城市中本行業(yè)“同姓”企業(yè)當(dāng)中有多大比例的企業(yè)出口來衡量“同姓網(wǎng)絡(luò)”。具體來說，“同姓”企業(yè)是指企業(yè)法人具有相同的姓氏?？紤]到企業(yè)法人相對(duì)穩(wěn)定，故本文選取2013年的中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行計(jì)算，具體分為三步驟：第一步，根據(jù)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，計(jì)算出同行業(yè)“同姓”企業(yè)的比例，將城市制造業(yè)“同姓”網(wǎng)絡(luò)指數(shù)設(shè)定為該城市“同姓”企業(yè)比例最高的姓氏的“同姓”比例數(shù)值；第二步，將樣本城市的“同姓”網(wǎng)絡(luò)指數(shù)進(jìn)行平均化，設(shè)定為全國的“同姓”網(wǎng)絡(luò)指數(shù)；第三步，如一座城市的“同姓”網(wǎng)絡(luò)指數(shù)低于全國的“同姓”網(wǎng)絡(luò)指數(shù)，則設(shè)為商業(yè)信用薄弱地區(qū)，反之設(shè)為商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)。

對(duì)于商業(yè)信用薄弱地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)兩類子樣本分別采用固定效應(yīng)和工具變量法進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表8的第（1）～（4）列所示。從表8的第（1）列和第（2）列可以看到，在商業(yè)信用薄弱地區(qū)，銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）的估計(jì)系數(shù)分別在5%和1%的水平上顯著為正，表明在商業(yè)信用薄弱的地區(qū)，銀行金融科技發(fā)展顯著促進(jìn)了當(dāng)?shù)孛駹I企業(yè)出口。不同的是，商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)，銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）的估計(jì)系數(shù)在表8的第（3）列沒有通過顯著性檢驗(yàn)但在第（4）列通過了5%的顯著性水平，說明在商業(yè)信用發(fā)達(dá)的地區(qū)，銀行金融科技的發(fā)展對(duì)民營企業(yè)出口沒有穩(wěn)健作用?？赡艿脑蚴牵涸谏虡I(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)，企業(yè)之間“同姓網(wǎng)絡(luò)”本身就可以幫助信貸雙方緩解信息不對(duì)稱、融資困難等問題，故銀行金融科技在這兩方面的優(yōu)勢(shì)無法體現(xiàn)。為此，本文假說3得以檢驗(yàn)。

表8 銀行金融科技與民營企業(yè)出口總額：商業(yè)信用之制造業(yè)同姓網(wǎng)絡(luò)

2．商業(yè)信用代理變量二：上游原材料的融資便利。根據(jù)商業(yè)信用已有文獻(xiàn)，商業(yè)信用還可以表現(xiàn)為核心企業(yè)為上下游企業(yè)提供的商業(yè)融資便利（呂懷立等，2021［30］）。由此可見，地區(qū)商業(yè)信用，除了“同姓”網(wǎng)絡(luò)可能為企業(yè)提供的融資便利，企業(yè)上下游的供應(yīng)商關(guān)系也可以在一定程度上緩解其融資約束，促進(jìn)其開展出口貿(mào)易?；诘貐^(qū)的商業(yè)信用關(guān)系一般相對(duì)穩(wěn)定的假設(shè)，本文取材世界銀行中國企業(yè)調(diào)查數(shù)據(jù)。雖然2012年世界銀行對(duì)中國企業(yè)進(jìn)行了調(diào)查，但僅有25座城市，樣本量過小。故本文采用2005年中國120座城市的數(shù)據(jù)。調(diào)研涉及企業(yè)與上下游融資便利的問題有：（1）貴公司是否通過商業(yè)信用方式購買原材料？（2）貴公司通過商業(yè)信用方式購買原材料的比重有多大？對(duì)（1）問題的回答存在10%到70%的差異，因此選?。?）問題的回答來構(gòu)建地區(qū)商業(yè)信用水平。具體分三步驟：第一步，提取對(duì)上述兩個(gè)問題作答企業(yè)的商業(yè)信用購買原材料的比重；第二步，根據(jù)企業(yè)所在城市，計(jì)算城市中所有企業(yè)的商業(yè)信用購買原材料比重的平均值，并將其設(shè)定為該城市的商業(yè)信用程度；第三步，計(jì)算120座城市的商業(yè)信用程度的平均值，并將每座城市的商業(yè)信用程度與該平均值進(jìn)行比較。高于120座城市商業(yè)信用平均值的城市，設(shè)定商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)，反之是商業(yè)信用薄弱地區(qū)。由于世界銀行企業(yè)調(diào)查樣本中的城市個(gè)數(shù)少于基準(zhǔn)回歸的樣本，因此表9的樣本量相對(duì)較少。

表9 銀行金融科技與民營企業(yè)出口總額：商業(yè)信用之上游原材料融資

對(duì)商業(yè)信用薄弱地區(qū)和發(fā)達(dá)地區(qū)的子樣本分別采用FE和FE工具變量法的估計(jì)結(jié)果分別報(bào)告在表9的第（1）～（4）列。從表9的第（1）列和第（2）列可以看到，在上下游企業(yè)融資薄弱地區(qū)，銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）的估計(jì)系數(shù)依舊在至少10%的顯著性水平上為正，同樣表明在商業(yè)信用薄弱的地區(qū)，地方的銀行金融科技發(fā)展顯著促進(jìn)了當(dāng)?shù)孛駹I企業(yè)出口規(guī)模的擴(kuò)大。與表8類似，從表9的第（3）列和第（4）可以看出，在上下游企業(yè)融資發(fā)達(dá)地區(qū)，銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）的估計(jì)系數(shù)沒有得到穩(wěn)健性結(jié)果，同樣說明了在商業(yè)信用發(fā)達(dá)的地區(qū)，銀行金融科技的發(fā)展沒有對(duì)當(dāng)?shù)孛駹I企業(yè)出口產(chǎn)生穩(wěn)健顯著促進(jìn)作用。表8和表9結(jié)果基本一致，驗(yàn)證了前文的假說3：銀行金融科技的應(yīng)用有利于民營企業(yè)總體出口規(guī)模的提升，但存在地區(qū)差異性；這一作用主要體現(xiàn)在商業(yè)信用薄弱的地區(qū)。

五、影響機(jī)制分析

前文討論了城市的銀行金融科技發(fā)展對(duì)民營企業(yè)出口規(guī)模的影響方向和地區(qū)差異性，下面將進(jìn)一步討論地區(qū)銀行金融科技發(fā)展如何影響民營企業(yè)出口規(guī)模，即影響機(jī)制分析，進(jìn)而驗(yàn)證本文的假說1和假說2。

（一）信息不對(duì)稱效應(yīng)

為了驗(yàn)證銀行金融科技發(fā)展對(duì)出口企業(yè)影響的信息不對(duì)稱渠道，本文采用間接方式進(jìn)行驗(yàn)證?？紤]到金融可以在信息搜集方面的優(yōu)勢(shì)，本文推測(cè)銀行金融科技發(fā)展對(duì)民營企業(yè)差異化產(chǎn)品的出口有顯著影響，并借鑒Rauch（1999）提出的分類方法將產(chǎn)品劃分為差異化產(chǎn)品和同質(zhì)性產(chǎn)品，之后計(jì)算出每座城市的所有民營企業(yè)出口同質(zhì)產(chǎn)品的出口額和差異化產(chǎn)品的出口額。為了比較同質(zhì)產(chǎn)品和差異化產(chǎn)品對(duì)銀行金融科技發(fā)展反應(yīng)的差異，本文的被解釋變量分別為城市所有民營企業(yè)差異化產(chǎn)品的出口總額（lnexport_hete）和同質(zhì)產(chǎn)品出口總額（lnexport_homo）的自然對(duì)數(shù)。銀行金融科技發(fā)展對(duì)同質(zhì)產(chǎn)品出口的影響，總樣本、商業(yè)信用薄弱地區(qū)樣本和商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)樣本的估計(jì)結(jié)果如表10的第（1）列、第（3）列和第（5）列所示，從中可以發(fā)現(xiàn)，銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）對(duì)同質(zhì)產(chǎn)品出口額的估計(jì)系數(shù)均沒有通過顯著性檢驗(yàn)，說明銀行金融科技發(fā)展對(duì)于同質(zhì)性產(chǎn)品出口沒有顯著影響，可能的原因是同質(zhì)產(chǎn)品的出口企業(yè)面臨的信息不對(duì)稱問題較小。

表10 檢驗(yàn)信息不對(duì)稱效應(yīng)：差異化產(chǎn)品與同質(zhì)產(chǎn)品

銀行金融科技發(fā)展對(duì)差異化產(chǎn)品出口的影響，總樣本、商業(yè)信用薄弱地區(qū)樣本和商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)樣本的估計(jì)結(jié)果如表10的第（2）列、第（4）列和第（6）列所示，從中可以發(fā)現(xiàn)，總樣本中，銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）對(duì)差異化產(chǎn)品出口額的估計(jì)系數(shù)在1%水平上顯著為正；在商業(yè)信用薄弱地區(qū)，銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）對(duì)差異化產(chǎn)品出口額的估計(jì)系數(shù)在5%水平上顯著為正，說明銀行金融科技發(fā)展有助于降低差異化產(chǎn)品出口企業(yè)的信息不對(duì)稱，緩解其融資約束，促進(jìn)其出口的增長(zhǎng)?？傊?，銀行金融科技的發(fā)展有利于降低信息不對(duì)稱效應(yīng)，促進(jìn)差異化產(chǎn)品出口增長(zhǎng)，這一作用顯著體現(xiàn)在商業(yè)信用薄弱地區(qū)。

（二）融資約束效應(yīng)

為了進(jìn)一步了解銀行金融科技發(fā)展通過緩解融資約束渠道影響當(dāng)?shù)孛駹I企業(yè)的總體出口規(guī)模，本文將出口總規(guī)模分解為新出口企業(yè)和持續(xù)出口企業(yè)進(jìn)行分別考察。以t期存在的企業(yè)樣本為基礎(chǔ)，當(dāng)該企業(yè)在t-1期不在海關(guān)出口企業(yè)樣本中時(shí)，設(shè)定其為新出口企業(yè)；當(dāng)該企業(yè)在t-1期已經(jīng)在海關(guān)出口企業(yè)樣本中時(shí)，設(shè)定企業(yè)為持續(xù)出口企業(yè)。接下來本文考察銀行金融科技發(fā)展對(duì)新出口企業(yè)設(shè)立和持續(xù)出口企業(yè)的出口表現(xiàn)，兼議商業(yè)信用薄弱地區(qū)和商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)的差異性。

新貿(mào)易理論認(rèn)為，企業(yè)進(jìn)入出口市場(chǎng)需要支付出口固定成本，用于搜尋出口市場(chǎng)信息、建立海外銷售渠道等活動(dòng)。銀行金融科技發(fā)展如果有助于挖掘“長(zhǎng)尾”客戶，緩解民營企業(yè)出口的融資約束，則應(yīng)該可以看到隨著當(dāng)?shù)劂y行金融科技發(fā)展水平的提升，新出口企業(yè)個(gè)數(shù)將增加。為此，本文考察了銀行金融科技發(fā)展對(duì)城市新出口民營企業(yè)個(gè)數(shù)的影響。此時(shí)被解釋變量為該城市當(dāng)年的新出口企業(yè)個(gè)數(shù)，總樣本、商業(yè)信用薄弱地區(qū)樣本和商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)樣本的估計(jì)結(jié)果如表11的第（1）列、第（3）列和第（5）列所示。由此可以看到，總樣本中，銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）對(duì)新出口企業(yè)數(shù)的估計(jì)系數(shù)在10%水平上顯著為正，說明銀行金融科技發(fā)展有利于新出口企業(yè)的設(shè)立，換句話說銀行金融科技發(fā)展有助于緩解企業(yè)融資約束、克服進(jìn)入國外市場(chǎng)的固定成本。細(xì)分地區(qū)來看，在商業(yè)信用薄弱地區(qū)，銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）對(duì)新出口企業(yè)數(shù)的估計(jì)系數(shù)沒有通過顯著性檢驗(yàn)；而在商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)，銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）對(duì)新出口企業(yè)數(shù)的估計(jì)系數(shù)通過了10%的顯著性檢驗(yàn)，說明銀行金融科技發(fā)展有助于推動(dòng)商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)的新出口企業(yè)的產(chǎn)生，但對(duì)商業(yè)信用薄弱地區(qū)沒有顯著影響。

表11 檢驗(yàn)融資約束效應(yīng)：新出口企業(yè)數(shù)與持續(xù)出口企業(yè)的品種數(shù)

對(duì)于持續(xù)出口企業(yè)，銀行金融科技發(fā)展的作用可能體現(xiàn)在提高融資便利性，減少經(jīng)營成本，為企業(yè)開拓新出口目的地、新品種出口提供資金支持。因?yàn)槊恳环N產(chǎn)品出口到國外時(shí)，出口企業(yè)依舊需要支付一筆固定成本（Chaney，2016［31］）。銀行金融科技發(fā)展如果有助于擴(kuò)大信貸發(fā)放，緩解持續(xù)出口企業(yè)的融資約束，則應(yīng)該可以看到其出口品種數(shù)的增加。為此，本文考察銀行金融科技發(fā)展對(duì)城市持續(xù)出口民營企業(yè)的品種數(shù)的影響。其中，出口品種數(shù)定義為產(chǎn)品-出口目的地（即hs8-country維度）層面，當(dāng)持續(xù)出口企業(yè)新增一個(gè)hs8品種、或新增一個(gè)出口目的地country、或兩種情況均有，則說明該企業(yè)新增一個(gè)出口品種。此時(shí)被解釋變量為持續(xù)出口企業(yè)的出口品種數(shù)，總樣本、商業(yè)信用薄弱地區(qū)樣本和商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)樣本的估計(jì)結(jié)果如表11的第（2）列、第（4）列和第（6）列所示。由此可以看到，在商業(yè)信用薄弱地區(qū)，如表11的第（4）列所示，銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）對(duì)持續(xù)出口企業(yè)品種數(shù)的估計(jì)系數(shù)在10%水平上顯著為正，說明商業(yè)信用薄弱地區(qū)的銀行金融科技發(fā)展，可以幫助持續(xù)出口企業(yè)開拓新的出口產(chǎn)品（hs8產(chǎn)品）或新的出口目的地（country）。至于商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)，雖然銀行金融科技指數(shù)（lnft_bank）的估計(jì)系數(shù)顯著為正，但沒有通過顯著性檢驗(yàn)。

總體來看，銀行金融科技的發(fā)展有利于緩解民營企業(yè)融資約束，促進(jìn)其出口增長(zhǎng)，具體體現(xiàn)在促進(jìn)商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)新出口企業(yè)的設(shè)立、商業(yè)信用薄弱地區(qū)的持續(xù)出口企業(yè)開拓更多的新產(chǎn)品或新出口目的地，這在一定程度上驗(yàn)證了前文的假說2。

六、結(jié)論與啟示

傳統(tǒng)金融領(lǐng)域的銀行通過新興信息技術(shù)“賦能”，促進(jìn)了其與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的包容性發(fā)展。本文使用2013—2016年海關(guān)數(shù)據(jù)的民營企業(yè)出口數(shù)據(jù)，創(chuàng)新地運(yùn)用商業(yè)銀行年報(bào)信息和其城市空間布局來衡量地區(qū)銀行金融科技發(fā)展水平，考察地區(qū)金融科技發(fā)展對(duì)民營企業(yè)出口的影響。研究發(fā)現(xiàn)：第一，銀行金融科技顯著提升了城市民營企業(yè)出口的總規(guī)模，在考慮內(nèi)生性問題、加入更多地區(qū)特征變量、剔除特定樣本等一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，這一結(jié)論依舊成立。第二，銀行金融科技促進(jìn)民營企業(yè)出口規(guī)模擴(kuò)大的作用，顯著地體現(xiàn)在商業(yè)信用薄弱的地區(qū)。第三，銀行金融科技的應(yīng)用主要通過降低信息不對(duì)稱、緩解融資約束兩個(gè)渠道影響當(dāng)?shù)孛駹I企業(yè)出口規(guī)模。在信息不對(duì)稱方面，銀行金融科技的發(fā)展主要通過增加促進(jìn)商業(yè)信用薄弱地區(qū)的民營企業(yè)差異化產(chǎn)品出口來推動(dòng)當(dāng)?shù)孛駹I企業(yè)總出口增長(zhǎng)。在融資約束方面，商業(yè)信用薄弱地區(qū)的銀行金融科技發(fā)展顯著通過促進(jìn)持續(xù)出口企業(yè)開拓新出口市場(chǎng)或新出口產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)民營企業(yè)總出口增長(zhǎng)；商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)的銀行金融科技發(fā)展顯著通過促進(jìn)新出口企業(yè)的設(shè)立推動(dòng)當(dāng)?shù)孛駹I企業(yè)出口總規(guī)模。

本文的研究結(jié)果表明，在“穩(wěn)出口”中，銀行金融科技的發(fā)展在促進(jìn)民營企業(yè)出口方面起到不可忽視的重要作用。本文的研究有三方面啟示。第一，在當(dāng)前中國面臨復(fù)雜國際環(huán)境和國內(nèi)經(jīng)濟(jì)下行的雙重壓力下，銀行金融科技為民營企業(yè)突破融資約束提供了新的解決思路，可為中小企業(yè)尋找解決“融資難、融資貴”的辦法提供助力。第二，在加大金融科技提高融資效率、緩解融資約束的目的上，需要結(jié)合各地商業(yè)信用發(fā)達(dá)程度，甚至社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系濃厚程度的具體情況而定，推行差異化發(fā)展金融科技的激勵(lì)措施。對(duì)于商業(yè)信用發(fā)達(dá)地區(qū)，側(cè)重通過金融科技的發(fā)展提高融資服務(wù)效率；對(duì)于商業(yè)信用薄弱的地區(qū)，側(cè)重通過金融科技來緩解中小企業(yè)融資約束，推動(dòng)它們向高質(zhì)量方向進(jìn)行發(fā)展。第三，銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級(jí)，即銀行金融科技的發(fā)展是一個(gè)投資規(guī)模較大、時(shí)間周期較長(zhǎng)的過程，需要完善相關(guān)金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加強(qiáng)宏觀審慎監(jiān)管，防范金融科技可能引發(fā)的金融風(fēng)險(xiǎn)。