張志元，馬永凡

山東財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，山東 濟(jì)南 250014

一、問題提出

投資是企業(yè)最為重要的財務(wù)決策之一，其決定了企業(yè)未來的成長性與可持續(xù)性，是資本市場對企業(yè)發(fā)展評估的重要依據(jù)。新常態(tài)下，中國經(jīng)濟(jì)已由高速增長轉(zhuǎn)向高質(zhì)量增長，企業(yè)投資是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要影響因素。如圖1所示，近年來無論是國有企業(yè)還是非國有企業(yè)，投資規(guī)模均呈現(xiàn)下滑趨勢。當(dāng)然，這其中的原因是多方面的：一是經(jīng)濟(jì)政策不確定性逐年攀升，企業(yè)選擇推遲投資決策以獲取更充分信息；二是中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入轉(zhuǎn)型階段，供給側(cè)改革、市場競爭和技術(shù)進(jìn)步等多方因素迫使企業(yè)進(jìn)入戰(zhàn)略調(diào)整期；三是經(jīng)濟(jì)金融化的格局加深，實(shí)體企業(yè)對金融資產(chǎn)的追逐越來越明顯，擠出了實(shí)業(yè)投資；四是金融結(jié)構(gòu)的不合理致使以銀行為主導(dǎo)的金融要素市場資源配置效率不高，企業(yè)面臨融資約束難題，特別是非國有企業(yè)。2021年《政府工作報告》指出要“堅(jiān)持?jǐn)U大內(nèi)需這個戰(zhàn)略基點(diǎn)，充分挖掘國內(nèi)市場潛力”，點(diǎn)明了擴(kuò)大有效投資這一政策抓手，為企業(yè)投資提供了政策指引與便利，相對來說上述原因不應(yīng)再是企業(yè)投資的堵點(diǎn)。張成思等[1]研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)金融化是出于風(fēng)險規(guī)避的需求，換言之這是企業(yè)在金融資源支持不足之下的“權(quán)宜之計(jì)”?；诖耍?dāng)下穩(wěn)定持續(xù)的金融資源匱乏仍是阻礙企業(yè)實(shí)體投資的重要因素，這也是金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展領(lǐng)域深化改革過程中應(yīng)關(guān)注的痛點(diǎn)。

圖1 非金融企業(yè)實(shí)業(yè)投資率(1)數(shù)據(jù)來源于A股非金融上市公司，企業(yè)投資=購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)及其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金/當(dāng)期總資產(chǎn)。

金融業(yè)態(tài)創(chuàng)新是解決傳統(tǒng)金融領(lǐng)域不足之處的重要手段，大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新一代信息技術(shù)的發(fā)展為金融業(yè)態(tài)創(chuàng)新帶來了新契機(jī)，數(shù)字金融應(yīng)運(yùn)而生。當(dāng)前，中國數(shù)字金融的發(fā)展處于全球領(lǐng)先地位，這主要得益于傳統(tǒng)金融供給不足的倒逼以及寬松的監(jiān)管環(huán)境。傳統(tǒng)金融在支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中存在著屬性錯配、階段錯配以及領(lǐng)域錯配的問題，數(shù)字金融的靶向優(yōu)化效應(yīng)彌補(bǔ)了這一缺陷[2]。此外，寬松的監(jiān)管環(huán)境為數(shù)字金融發(fā)展提供了充足的容錯試錯空間?，F(xiàn)階段，對數(shù)字金融的研究主要集中于數(shù)字金融發(fā)展的經(jīng)濟(jì)后果：在微觀層面，數(shù)字金融在提升家庭收入[3]、推動企業(yè)創(chuàng)新[2]等方面具有積極作用；在宏觀層面，數(shù)字金融還能彌合區(qū)域創(chuàng)新差距[4]，助推高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型。在上述研究中，數(shù)字金融不僅能通過覆蓋長尾客戶帶來直接效應(yīng)，也能通過加劇競爭與技術(shù)溢出形成間接效應(yīng)，這都為本文“數(shù)字金融—企業(yè)投資”的研究框架提供了啟發(fā)性思考和堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。但是，在信息技術(shù)蓬勃發(fā)展的當(dāng)下，數(shù)字金融與企業(yè)投資之間的關(guān)系仍缺乏直接經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，有待進(jìn)一步檢驗(yàn)。在中國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型過程中，企業(yè)既是參與者又是受益者，更是最基本的政策抓手與微觀單元，對該問題的深入探討具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

需要注意的是，數(shù)字金融的發(fā)展并未能完全脫離傳統(tǒng)金融體系[5]。相較于傳統(tǒng)金融，數(shù)字金融具有便利性、普惠性和包容性等特征，增強(qiáng)了其“吸儲”能力，使得銀行體系存款出現(xiàn)分流[6]，而數(shù)字金融吸收的這部分存款又會以拆借資金等形式進(jìn)入銀行間市場[7]。因此，銀行體系中低成本的客戶存款占比降低而高成本的同業(yè)存款占比升高，致使其風(fēng)險承擔(dān)水平發(fā)生變化[8]。綜上，判斷數(shù)字金融效力的發(fā)揮與銀行體系的風(fēng)險承擔(dān)水平密不可分。盡管已有學(xué)者關(guān)注數(shù)字金融對銀行效率、風(fēng)險承擔(dān)等方面的影響，但是銀行體系在“數(shù)字金融—企業(yè)投資”框架中扮演什么樣的角色仍有待進(jìn)一步研究。從銀行風(fēng)險承擔(dān)視角探尋數(shù)字金融對企業(yè)投資的影響，對于厘清數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的關(guān)系以及金融如何更好地支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有啟發(fā)意義。

有鑒于此，本文利用2011—2020年A股上市企業(yè)數(shù)據(jù)，研究銀行風(fēng)險承擔(dān)視角下數(shù)字金融與企業(yè)投資的關(guān)系，并深入分析數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的協(xié)同邊界。本文的主要貢獻(xiàn)如下：第一，基于銀行風(fēng)險承擔(dān)視角研究數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效果，一方面拓展了數(shù)字金融經(jīng)濟(jì)后果研究的視角，另一方面也對現(xiàn)有數(shù)字金融研究提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)補(bǔ)充；第二，從企業(yè)投資出發(fā)深入探討數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的競爭與競合邊界，為數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的協(xié)同發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；第三，不僅考察數(shù)字金融對企業(yè)投資的平均影響效應(yīng)，而且基于階段錯配、屬性錯配與領(lǐng)域錯配視角探究其異質(zhì)性，深化了對數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的認(rèn)識。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

(一)文獻(xiàn)回顧

傳統(tǒng)金融學(xué)理論認(rèn)為，企業(yè)投資取決于邊際收益與成本，在沒有金融摩擦的市場環(huán)境中，企業(yè)投資完全由投資機(jī)會決定[9]。但是，現(xiàn)實(shí)環(huán)境中企業(yè)的投資決策既取決于內(nèi)部治理，又受外部環(huán)境影響。唐松等[2]指出數(shù)字金融未能改變金融的本質(zhì)，只是增加了科技賦能。因而，本文接下來將著重梳理金融供給與企業(yè)投資的相關(guān)研究。第一，穩(wěn)定的金融供給顯著增加了地區(qū)的信貸規(guī)模，提升了企業(yè)的貸款可得性[10]。第二，金融供給規(guī)模的擴(kuò)大有助于降低企業(yè)的融資成本。Gao等[11]基于中國銀行業(yè)分支機(jī)構(gòu)準(zhǔn)入政策調(diào)整探究了銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)量與企業(yè)融資成本的關(guān)系，其發(fā)現(xiàn)該政策通過提升銀行業(yè)競爭水平降低了企業(yè)融資成本。此外，Leon[12]還發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定持續(xù)的金融供給不僅降低了企業(yè)貸款被拒絕的可能性，還提升了企業(yè)信貸申請的意愿。第三，金融供給水平的提升有助于緩解市場中的信息不對稱水平[13]。無論是提升信貸可得性、降低融資成本還是緩解信息不對稱，金融供給都有助于改善企業(yè)融資約束，進(jìn)而刺激企業(yè)投資[14]。

因此，穩(wěn)定且持續(xù)的金融供給是企業(yè)投資決策的重要保障。但不可否認(rèn)的是，由于金融結(jié)構(gòu)以及政策干預(yù)等問題的存在，傳統(tǒng)金融供給仍存在不完善之處，這也是數(shù)字金融近年來快速發(fā)展的重要原因。

(二)研究假設(shè)

一方面，數(shù)字金融可以通過直接效應(yīng)影響企業(yè)投資。首先，數(shù)字金融的發(fā)展拓寬了信貸資金的來源。唐松等[2]認(rèn)為數(shù)字金融具有“增量補(bǔ)充”效應(yīng)，即數(shù)字金融聚集了原有金融市場中獲客成本較高的資金，形成了具有規(guī)模效應(yīng)的信貸供給。其次，數(shù)字金融的發(fā)展提高了信貸資源的可得性。數(shù)字金融具有低門檻和高覆蓋的普惠性，王馨[15]基于長尾理論闡釋了小微企業(yè)融資難問題，其發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融改變了原有的信貸供給曲線位置，避免了部分小微企業(yè)被正規(guī)金融排斥在外。再次，數(shù)字金融的發(fā)展緩解了市場中的信息不對稱。在傳統(tǒng)金融領(lǐng)域，金融市場對企業(yè)的信貸配給需要事前評估和事后監(jiān)測，對于這些信息的獲取往往需要付出較高的成本，但數(shù)字金融具有科技賦能的特征，科技手段對海量信息的篩選與甄別成本更低[16]。最后，數(shù)字金融的發(fā)展有效改善了信貸資源的錯配程度。信貸資源的錯配不僅體現(xiàn)在國有企業(yè)與非國有企業(yè)之間，也存在于行業(yè)之間。唐松等[2]研究發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)金融部門由于盈利與風(fēng)險管控的需要，很難滿足制造業(yè)的金融需求。數(shù)字金融不僅提供了更為多元的融資渠道還實(shí)現(xiàn)了市場中信息的有效匹配，緩解了資源錯配的局面。

另一方面，數(shù)字金融也能通過間接效應(yīng)影響企業(yè)投資。數(shù)字金融的發(fā)展打破了傳統(tǒng)金融市場的競爭格局，加劇了傳統(tǒng)金融領(lǐng)域的競爭行為。謝治春等[17]發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的發(fā)展改變了銀行的競爭模式，由產(chǎn)品服務(wù)競爭轉(zhuǎn)向了商業(yè)模式的競爭。不管是傳統(tǒng)業(yè)務(wù)還是商業(yè)模式，數(shù)字金融的出現(xiàn)無疑提升了傳統(tǒng)金融領(lǐng)域的競爭水平。李志生等[18]基于銀行分支機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，銀行競爭提升了企業(yè)投資水平和投資效率。數(shù)字金融發(fā)展與傳統(tǒng)金融業(yè)并不總是競爭的，而是逐步轉(zhuǎn)向跨界競合[19]。數(shù)字金融所攜帶的科技基因會在與傳統(tǒng)金融競爭的過程中形成技術(shù)溢出效應(yīng)。Fuster等[20]發(fā)現(xiàn)相比于傳統(tǒng)銀行，科技賦能的銀行貸款審批速度要更快且違約率更低。沈悅等[21]則指出銀行會與金融科技公司合作以吸收其技術(shù)和先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。此外，唐松等[2]還發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的發(fā)展有助于提升企業(yè)的財務(wù)穩(wěn)定性，而財務(wù)穩(wěn)定性的提升能夠有效校正企業(yè)的非效率投資。綜上，一方面數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的競爭有利于為企業(yè)投資創(chuàng)造良好的金融環(huán)境，另一方面數(shù)字金融在企業(yè)財務(wù)等層面的裨益也有助于穩(wěn)定企業(yè)投資水平。有鑒于此，本文提出如下假說：

假說1：數(shù)字金融提升了企業(yè)的投資水平。

此外，數(shù)字金融對企業(yè)投資的作用效果可能會受到銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的影響。在現(xiàn)有金融監(jiān)管框架下，以科技賦能為代表的數(shù)字金融體系(企業(yè)或者機(jī)構(gòu))基本是不具備吸收存款和放貸等金融業(yè)務(wù)牌照的，因此數(shù)字金融體系的這部分資金要基于銀行體系進(jìn)行運(yùn)作[7]，銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的變化在很大程度上會對數(shù)字金融效力的發(fā)揮產(chǎn)生調(diào)節(jié)效應(yīng)。此外，國外的影子銀行體系主要與資本市場掛鉤，而國內(nèi)的影子銀行則依附于銀行體系[22]。綜上，中國銀行風(fēng)險承擔(dān)包括表內(nèi)信貸風(fēng)險承擔(dān)與表外影子銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險承擔(dān)。從二者“互補(bǔ)論”的觀點(diǎn)來看，當(dāng)銀行表內(nèi)風(fēng)險承擔(dān)水平提升時，流動性充足，市場信貸的準(zhǔn)入門檻降低。數(shù)字金融由于技術(shù)手段的賦能效果，能夠以更精準(zhǔn)的信息識別將資金投放至所需領(lǐng)域[16]，因而銀行表內(nèi)信貸風(fēng)險承擔(dān)成為數(shù)字金融效應(yīng)的“放大器”。從“替代論”的觀點(diǎn)來看，當(dāng)銀行表內(nèi)風(fēng)險承擔(dān)水平上升時，銀行體系由于利潤追逐機(jī)制會將資金投放于高風(fēng)險高收益的項(xiàng)目中。此時，數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融體系形成競爭關(guān)系，而邱晗等[7]研究發(fā)現(xiàn)這種競爭關(guān)系并未使銀行將成本轉(zhuǎn)嫁至下游企業(yè)，因而二者形成了有利于企業(yè)等信貸需求方的金融環(huán)境。影子銀行體系作為銀行表內(nèi)業(yè)務(wù)的補(bǔ)充[23]，具有逆信貸周期性[24]，因此影子銀行是傳統(tǒng)金融供給不足時的“新補(bǔ)充”。數(shù)字金融與之類似，同樣是打破傳統(tǒng)金融約束的“新血液”[3]。故而，影子銀行與數(shù)字金融的業(yè)務(wù)特征具有相似之處，當(dāng)銀行表外風(fēng)險承擔(dān)水平上升時，二者形成強(qiáng)有力的競爭關(guān)系，可能在一定程度上削弱數(shù)字金融的效力?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

假說2：數(shù)字金融對企業(yè)投資的作用效果依賴銀行風(fēng)險承擔(dān)水平。具體來說，表內(nèi)風(fēng)險承擔(dān)水平加強(qiáng)了數(shù)字金融的作用效果，表外風(fēng)險承擔(dān)水平削弱了數(shù)字金融的作用效果。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本與數(shù)據(jù)

數(shù)字金融的定量研究得益于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字普惠金融指數(shù)，目前該指數(shù)得到了學(xué)術(shù)界的普遍認(rèn)可[2]。數(shù)字普惠金融指數(shù)的時間跨度為2011—2020年，因此本文數(shù)據(jù)區(qū)間也選擇于此。本文的另一研究對象為企業(yè)投資，選取了中國2011—2020年所有A股上市公司數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫，并對樣本做如下篩選：(1)剔除掉金融類上市企業(yè)；(2)剔除掉ST和*ST企業(yè)；(3)剔除掉主要變量缺失嚴(yán)重的企業(yè)；(4)剔除掉首次公開發(fā)行不滿3年的樣本。此外，為了降低極端值的影響，對所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾(Winsorize)處理。最后，本文得到了20 361個企業(yè)—年度觀測值。

(二)模型構(gòu)建

為了探究數(shù)字金融與企業(yè)投資之間的關(guān)系，本文構(gòu)建了如下固定效應(yīng)模型：

invijt=α+β1dfjt+β2Xijt+εijt

(1)

其中,invijt表示j城市i企業(yè)在t年的投資水平,dfjt表示j城市在t年的數(shù)字金融發(fā)展水平,Xijt包含了一系列企業(yè)層面的控制變量以及企業(yè)、行業(yè)、年份和地區(qū)的固定效應(yīng),εijt表示誤差項(xiàng)。在這其中主要關(guān)注β1的系數(shù)情況。此外,為了探究銀行風(fēng)險承擔(dān)的調(diào)節(jié)作用,本文還構(gòu)建了如下模型:

invijt=α+β1(dfjt×rkmjt)+β2dfjt+β3rkmjt+γXijt+εijt

(2)

其中，rkmjt=bm×bkjt。bm(m=1, 2, 3)表示不同角度的銀行風(fēng)險承擔(dān)水平，bkjt表示j城市t年銀行分支機(jī)構(gòu)數(shù)占全國的比重，則rk1jt、rk2jt和rk3jt分別表示j城市在t年的銀行表內(nèi)主動風(fēng)險承擔(dān)、表內(nèi)信貸風(fēng)險承擔(dān)和表外風(fēng)險承擔(dān)。

(三)變量選擇與度量

1.企業(yè)投資水平(inv)

本文參考現(xiàn)有研究[25]，采用購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金衡量企業(yè)投資水平。此外，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中企業(yè)投資的度量采用購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金等減去處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額，同時減去收到其他與投資活動有關(guān)的現(xiàn)金。此外，二者都基于企業(yè)當(dāng)期總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

2.數(shù)字金融發(fā)展水平(df)

本文采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心的數(shù)字普惠金融指數(shù)來衡量地級市的數(shù)字金融發(fā)展情況，并采用覆蓋廣度(cov)、使用深度(dep)以及數(shù)字化程度(dig)進(jìn)行細(xì)分研究。為了避免量綱差異帶來的回歸系數(shù)過小問題，將數(shù)字普惠金融指數(shù)除以100。

3.銀行風(fēng)險承擔(dān)(rk)

對于表內(nèi)風(fēng)險承擔(dān)，采用中國人民銀行的銀行信貸審批條件指數(shù)(b1)來衡量銀行主動風(fēng)險承擔(dān)意愿；采用人民幣貸款總量的對數(shù)值(b2)衡量銀行表內(nèi)信貸的風(fēng)險承擔(dān)水平[25]。對于表外風(fēng)險承擔(dān)，采用委托貸款、信托貸款和未貼現(xiàn)銀行承兌匯票之和的對數(shù)(b3)衡量[26]。以上數(shù)據(jù)均為季度數(shù)據(jù)，將其取平均得到年度數(shù)據(jù)。需要說明的是，對所有企業(yè)而言，每年對應(yīng)的銀行風(fēng)險承擔(dān)都一致可能導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果有偏，因而需要考慮截面異質(zhì)性(2)感謝匿名審稿人的有益啟發(fā)與寶貴意見。。由于銀行經(jīng)營存在地區(qū)分割性，宏觀層面相同風(fēng)險承擔(dān)水平的變化在各地區(qū)會產(chǎn)生差異。因此，借鑒Nakamura等[27]的思路構(gòu)建城市截面的異質(zhì)性，即rkmjt=bm×bkjt。

4.控制變量

(4)橋面伸縮縫膠皮完全開裂，墩頂處有明顯滲水現(xiàn)象(5)現(xiàn)場調(diào)查發(fā)現(xiàn)：橋梁右側(cè)第20跨外側(cè)有1處料場，砂場面積約1 000 m2，黃沙堆高度約6.7 m；重約6 000 t。

參考現(xiàn)有研究[25-26]，本文選取如下控制變量：(1)企業(yè)性質(zhì)(soe)，其中國有企業(yè)取值為1，否則為0；(2)股權(quán)集中度(top)，采用第一大股東持股比例表示；(3)企業(yè)現(xiàn)金持有水平(cf)，采用企業(yè)貨幣資金表示，并用當(dāng)期總資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化；(4)企業(yè)規(guī)模(se)，采用企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)值表示；(5)企業(yè)年齡(age)，采用企業(yè)成立年限的對數(shù)值表示；(6)杠桿率(lev)，采用企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率表示；(7)企業(yè)資產(chǎn)收益率(roa)，采用企業(yè)凈利潤/總資產(chǎn)表示。

(四)描述性統(tǒng)計(jì)

變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。其中企業(yè)投資的均值為0.051，表明樣本期內(nèi)企業(yè)年度平均投資水平為5.1%。數(shù)字金融發(fā)展的均值為2.083，標(biāo)準(zhǔn)差為0.698，相對來說，中國數(shù)字金融發(fā)展在地區(qū)之間存在一定差距，這與近年來學(xué)術(shù)界探討的數(shù)字鴻溝問題相吻合。此外，企業(yè)性質(zhì)變量均值為0.380，表明樣本中國有企業(yè)占比為38%，國有企業(yè)與非國有企業(yè)在樣本中的占比相對較為合理。其余變量不再一一贅述，與現(xiàn)有研究中樣本差異不大。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

基準(zhǔn)回歸的結(jié)果見表2。其中，第(1)列為未加入控制變量的雙向固定效應(yīng)回歸結(jié)果，第(2)列為未加入控制變量但包含企業(yè)、行業(yè)、地區(qū)與年份固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，第(3)列為式(1)的回歸結(jié)果。從第(1)～(3)列來看，數(shù)字金融的系數(shù)都在1%的水平上顯著，表明數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)投資具有促進(jìn)作用，從而證實(shí)了假說1。第(4)列結(jié)果為數(shù)字金融對提前一期企業(yè)投資的影響，從結(jié)果來看數(shù)字金融的系數(shù)為0.029且仍在1%的水平上顯著。一方面，提前一期的結(jié)果可以緩解一部分的內(nèi)生性問題，另一方面也表明數(shù)字金融對企業(yè)投資的促進(jìn)作用具有一定的持續(xù)性。

表2 基準(zhǔn)回歸估計(jì)結(jié)果

從第(3)列中控制變量的結(jié)果來看，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的系數(shù)顯著為負(fù)，表明相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)更偏向于實(shí)業(yè)投資；股權(quán)集中度的系數(shù)顯著為正，表明企業(yè)中股權(quán)越集中企業(yè)投資水平越高，可能是由于股權(quán)越集中，其選擇的經(jīng)營者與股東目標(biāo)越一致。其他控制變量的結(jié)果與現(xiàn)有研究結(jié)論基本一致，不再贅述。

更進(jìn)一步，根據(jù)數(shù)字金融的分指標(biāo)對其作用效果進(jìn)行降維分析。表3結(jié)果顯示，覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化水平的系數(shù)都為正，且至少在10%的水平上顯著，這表明數(shù)字金融的促進(jìn)效應(yīng)在分指標(biāo)維度上也有一定的體現(xiàn)。具體來看,使用深度的系數(shù)最大且最為顯著,覆蓋廣度次之，數(shù)字化程度最小。其中的經(jīng)濟(jì)邏輯可能是：首先，覆蓋廣度體現(xiàn)了數(shù)字金融的普惠性，而現(xiàn)階段中國數(shù)字金融發(fā)展已經(jīng)呈現(xiàn)出巨大的規(guī)模效應(yīng)，因此其對企業(yè)投資的邊際貢獻(xiàn)可能受到限制；其次，數(shù)字化程度體現(xiàn)了數(shù)字金融的便利性，而中國的互聯(lián)網(wǎng)普及率較高，便利程度的邊際效果同樣可能有限；最后，使用深度體現(xiàn)了數(shù)字金融對金融要素供需的匹配能力，能夠?yàn)槠髽I(yè)投資提供效用最大化的金融服務(wù)，因此使用深度的作用效果更為明顯。

表3 數(shù)字金融降維分析結(jié)果

(二)內(nèi)生性問題

基準(zhǔn)回歸結(jié)果可能面臨著內(nèi)生性問題：一是數(shù)字金融與企業(yè)投資可能存在反向因果關(guān)系，二是在現(xiàn)有控制變量的基礎(chǔ)上仍可能存在遺漏變量。

參考現(xiàn)有研究，本文共選取了三個工具變量來緩解內(nèi)生性問題，分別是數(shù)字金融同省份其他地市的均值(IV1)、省級互聯(lián)網(wǎng)普及率(IV2)[2]以及各地市到杭州的地理距離(IV3)(3)一方面，以支付寶為代表的數(shù)字金融起源于杭州，并且杭州的數(shù)字金融發(fā)展水平處于領(lǐng)先地位，可以預(yù)期的是距離杭州越近的城市，數(shù)字金融發(fā)展水平可能越高，滿足相關(guān)性。另一方面，距離是基于地理指標(biāo)構(gòu)建的變量，不會直接作用于企業(yè)投資，滿足外生性。此外，由于距離只隨城市變化而變化，因此采用距離與數(shù)字金融年度均值的交乘項(xiàng)進(jìn)行回歸分析。[4]。表4第(1)～(3)三列分別展示了三個工具變量的回歸結(jié)果，數(shù)字金融的系數(shù)都仍在1%的顯著性水平上為正，這表明在緩解內(nèi)生性問題后本文的結(jié)論依然成立。此外，第一階段回歸的F值均大于臨界值，拒絕了弱工具變量的問題；Anderson LM統(tǒng)計(jì)量的P值均為0，即不存在不可識別的問題。

表4 內(nèi)生性回歸估計(jì)結(jié)果

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

此外，本文還進(jìn)行了如下的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表5所示。(1)替換被解釋變量。在變量定義中采用兩種方式衡量企業(yè)的投資水平。表5第(1)列結(jié)果顯示，在替換企業(yè)投資的衡量方式后，系數(shù)依然在5%的顯著性水平上為正，表明數(shù)字金融對企業(yè)投資具有提升作用。(2)替換解釋變量。在表2第(4)列結(jié)果中將投資水平提前了一期，一方面考慮內(nèi)生性的問題，另一方面考慮的是數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)投資影響的時滯性。在此，將數(shù)字金融變量替換為前三期的移動均值(adf)，表5第(2)列結(jié)果顯示替換解釋變量后數(shù)字金融發(fā)展的系數(shù)依然在1%的顯著性水平上為正，結(jié)論與前文一致。(3)剔除特定樣本，主要包括剔除直轄市和企業(yè)搬遷的樣本。一方面，直轄市的數(shù)字金融發(fā)展水平較高，企業(yè)投資水平也與其他地市企業(yè)存在差異，內(nèi)生性問題可能更為強(qiáng)烈，故將其剔除；另一方面，企業(yè)搬遷可能是由于城市數(shù)字金融發(fā)展吸引而來，同樣會使系數(shù)估計(jì)產(chǎn)生偏誤，因此也將其剔除。表5第(3)(4)列結(jié)果展示了剔除特定樣本后的回歸結(jié)果，數(shù)字金融發(fā)展的系數(shù)依然在1%的顯著性水平上為正，與預(yù)期一致。(4)考慮遺漏變量。首席執(zhí)行官(CEO)的背景特征是影響企業(yè)投資的重要因素，具備金融背景的CEO(ceo)可能對數(shù)字金融的應(yīng)用更為敏感，因此在模型中加入該變量重新進(jìn)行驗(yàn)證。當(dāng)CEO具有金融背景時該變量取1，否則為0。表5第(5)列展示了回歸結(jié)果，從數(shù)字金融的系數(shù)符號以及顯著性水平來看，本文的結(jié)論依舊穩(wěn)健。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(四)異質(zhì)性分析

唐松等[2]指出數(shù)字金融在改善傳統(tǒng)金融的階段、屬性與領(lǐng)域錯配問題上具有一定積極作用。因此，將樣本按企業(yè)生命周期、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)以及行業(yè)進(jìn)行分組回歸，以探討數(shù)字金融在企業(yè)投資中緩解錯配的效應(yīng)。首先，表6第(1)(2)列展示了階段錯配的回歸結(jié)果，成長期企業(yè)中數(shù)字金融的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，而非成長期企業(yè)中的系數(shù)則不顯著，這就表明數(shù)字金融對企業(yè)投資水平的提升作用在成長期的企業(yè)中表現(xiàn)更為明顯，即數(shù)字金融在企業(yè)投資問題上具有緩解階段錯配的效應(yīng)。其次，表6第(3)(4)列展示了屬性錯配的回歸結(jié)果。國有企業(yè)中數(shù)字金融的系數(shù)為正且在1%的水平上顯著，非國有企業(yè)的系數(shù)在5%的水平上為正且系數(shù)值較小，這表明數(shù)字金融對企業(yè)投資的提升在國有企業(yè)中更為顯著。最后，表6第(5)(6)列展示了領(lǐng)域錯配的回歸結(jié)果，從結(jié)果來看數(shù)字金融的系數(shù)都在10%的水平上顯著為正，但從系數(shù)大小來看，制造業(yè)的系數(shù)要小于非制造業(yè)。

表6 異質(zhì)性分析結(jié)果

在企業(yè)投資問題上，數(shù)字金融雖然在階段錯配中具有一定的緩解效應(yīng)，但是在屬性錯配與領(lǐng)域錯配中并未能有進(jìn)一步的表現(xiàn)。誠然，數(shù)字金融在某些方面對“弱勢企業(yè)”效應(yīng)更明顯，但企業(yè)投資的決定性因素并非只有金融要素，可能還需要制度、公司治理等其他要素的多元協(xié)同。在該問題上，數(shù)字金融存在“錦上添花”的一面，數(shù)字金融是科技賦能后的新金融業(yè)態(tài)，其本質(zhì)仍然是金融，可能并未改變其“嫌貧愛富”的金融屬性，數(shù)字金融效應(yīng)的發(fā)揮仍然依賴與時俱進(jìn)的金融監(jiān)管和精準(zhǔn)有效的宏觀調(diào)控。

(五)銀行風(fēng)險承擔(dān)視角的分析

現(xiàn)有研究中數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的關(guān)系主要有“互補(bǔ)論”與“替代論”兩種，但是無論哪種觀點(diǎn)數(shù)字金融效力的發(fā)揮都可能依賴銀行風(fēng)險承擔(dān)的限制與約束。雖有部分學(xué)者關(guān)注到數(shù)字金融對傳統(tǒng)金融中銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響[8]，但是并未基于銀行風(fēng)險承擔(dān)視角來探討數(shù)字金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的邊界效應(yīng)?；诖耍静糠謱你y行表內(nèi)與表外風(fēng)險承擔(dān)視角做進(jìn)一步分析?；阢y行風(fēng)險承擔(dān)視角的回歸結(jié)果見表7，其中第(1)(2)列展示了表內(nèi)風(fēng)險承擔(dān)的調(diào)節(jié)效果，第(3)列展示了表外風(fēng)險承擔(dān)的調(diào)節(jié)效果。

表7 銀行風(fēng)險承擔(dān)視角的回歸結(jié)果

首先，從第(1)列結(jié)果(表內(nèi)風(fēng)險承擔(dān)意愿)來看，交互項(xiàng)系數(shù)在1%的水平上顯著為正，即銀行表內(nèi)風(fēng)險承擔(dān)意愿越強(qiáng)，數(shù)字金融對企業(yè)投資的促進(jìn)作用越明顯。其次，從第(2)列結(jié)果(表內(nèi)信貸風(fēng)險承擔(dān))來看，交互項(xiàng)系數(shù)在1%的水平上顯著為正，這表明銀行信貸風(fēng)險承擔(dān)越高，數(shù)字金融對企業(yè)投資的提升作用就越明顯。綜上，數(shù)字金融對企業(yè)投資的提升效果會隨銀行表內(nèi)風(fēng)險承擔(dān)水平的提高而增加。究其原因，一方面數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融存在跨界競合效應(yīng)[19]，為企業(yè)投資提供了良好的金融生態(tài)；另一方面，數(shù)字金融并未完全脫離傳統(tǒng)金融的框架體系，其效力發(fā)揮依賴于傳統(tǒng)金融中的風(fēng)險監(jiān)管等政策引導(dǎo)[2]。因而，當(dāng)銀行風(fēng)險承擔(dān)水平提高時，數(shù)字金融憑借科技手段加持能夠?qū)⒊渥愕摹靶刨J彈藥”靶向且安全地引導(dǎo)至亟需企業(yè)。最后，從第(3)列結(jié)果(表外風(fēng)險承擔(dān))來看，交互項(xiàng)系數(shù)在5%的水平上為負(fù)，即銀行表外風(fēng)險承擔(dān)越高，越不利于數(shù)字金融對企業(yè)投資的積極效應(yīng)。值得注意的是，這與銀行表內(nèi)風(fēng)險承擔(dān)的效果截然相反。一方面，此處表外風(fēng)險承擔(dān)是用影子銀行規(guī)模作為代理變量，而影子銀行本身就存在顯著的逆信貸周期特征[24]。另一方面，影子銀行的發(fā)展主要是由于部分業(yè)務(wù)無法滿足銀行業(yè)風(fēng)險管控的要求，進(jìn)而通過繞開監(jiān)管的形式為實(shí)體經(jīng)濟(jì)注入流動性，而這恰恰也是數(shù)字金融普惠性發(fā)揮效力的地方，因而一定程度上二者存在競爭關(guān)系。此外，由于影子銀行的發(fā)展繞開了金融監(jiān)管存在一定的風(fēng)險性，加速了實(shí)體經(jīng)濟(jì)“脫實(shí)向虛”的進(jìn)程，因此也可能表現(xiàn)出一定的負(fù)向效應(yīng)?；谝陨戏治?，本文假說2被證實(shí)。

五、數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融：競爭還是競合？

前文證實(shí)，數(shù)字金融效力的發(fā)揮很大程度上要依賴銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平來實(shí)現(xiàn)，也即銀行依然是中國金融體系中不可或缺的重要組成部分，二者協(xié)同配合能夠更好支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。那么，數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的競爭邊界在何處？二者的耦合程度越高越好嗎？本文將做進(jìn)一步的探討分析。

(一)數(shù)據(jù)與方法

本部分研究中需要用到傳統(tǒng)金融供給的相關(guān)變量，參考王喆等[5]的研究，采用地級市金融機(jī)構(gòu)貸款余額占GDP的比重作為傳統(tǒng)金融供給的代理變量(U1jt)，數(shù)據(jù)來源于CEIC數(shù)據(jù)庫。在數(shù)字金融供給層面，依然采用地級市的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為代理變量(U2jt)。先對數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融發(fā)展的協(xié)同情況進(jìn)行測度，在此本文采用耦合協(xié)調(diào)度作為其衡量指標(biāo)。具體測度方法如下：

第一步，采用極差法對傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融發(fā)展情況進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化評價得分uijt，公式如下：

uijt=[Uijt-min(Uijt)]/[max(Uijt)-min(Uijt)]

(3)

其中，i=1，2，分別表示傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融；j表示城市；t表示年份。

第二步，計(jì)算系統(tǒng)間的耦合度，公式如下：

C(u1jt,u2jt)=2×{[u1jt×u2jt]/[(u1jt+u2jt)2]}1/2

(4)

其中，C表示系統(tǒng)間的耦合度，取值范圍為[0,1]。

第三步，為了避免偽評價的結(jié)果，進(jìn)一步計(jì)算系統(tǒng)間的耦合協(xié)調(diào)度，公式如下：

(5)

Tjt=α1u1jt+α2u2jt

(6)

其中，Djt表示j城市在t年兩個系統(tǒng)間的耦合協(xié)調(diào)度；C表示式(4)計(jì)算的耦合度；Tjt表示j城市在t年的綜合評價指數(shù)，α表示的是單個系統(tǒng)在該評價體系中的重要程度，要求α1+α2=1。一般對于兩系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的評價，權(quán)重的取值各為1/2。但是考慮到數(shù)字金融近幾年才開始蓬勃發(fā)展，也為了使本文結(jié)果更為穩(wěn)健，采取三種權(quán)重方式，分別是傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融各占50%、50%，60%、40%，70%、30%。最后，為了考察數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融在企業(yè)投資問題中的競爭邊界，將式(1)做如下改動：

invit=α+β1Djt+β2Xijt+εijt

(7)

(8)

(二)耦合協(xié)調(diào)度結(jié)果分析

數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融耦合協(xié)調(diào)度的年度均值以及分區(qū)域水平如圖2所示。從均值來看，數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融之間的耦合協(xié)調(diào)度逐年上升，由2011年的0.33上漲至2020年的0.50，漲幅約52%，二者之間的協(xié)同配合水平突飛猛進(jìn)。從耦合協(xié)調(diào)的階段來看，中國數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融之間的耦合狀態(tài)在2020年之前一直處于中度耦合階段，2020年二者的耦合協(xié)調(diào)度達(dá)到0.50，即將邁入高度耦合協(xié)調(diào)的階段(4)一般認(rèn)為，當(dāng)0≤D<0.3時屬于低度耦合協(xié)調(diào)，當(dāng)0.3≤D<0.5時屬于中度耦合協(xié)調(diào)，當(dāng)0.5≤D<0.8時屬于高度耦合協(xié)調(diào)，當(dāng)0.8≤D<1時屬于極度耦合協(xié)調(diào)。此外，從分區(qū)域的發(fā)展情況來看，各個區(qū)域的走勢基本與全國均值的走勢一致，其中東部地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)度水平最高，西部次之，中部最低，呈現(xiàn)出“中部塌陷”態(tài)勢，這與中國經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展趨勢基本一致。

圖2 2011—2020年數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的耦合協(xié)調(diào)度(5)圖中數(shù)據(jù)為等權(quán)重的耦合協(xié)調(diào)度計(jì)算結(jié)果，另外兩種權(quán)重配比的結(jié)果略有差異，但整體走勢基本一致。

(三)邊界分析

更進(jìn)一步，本文定量研究了數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融協(xié)同配合支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展(企業(yè)投資)的效應(yīng)。表8和表9給出了進(jìn)一步分析的回歸結(jié)果。

從表8結(jié)果看，無論傳統(tǒng)金融與數(shù)字金融的權(quán)重配比如何，二者耦合協(xié)調(diào)度的系數(shù)都至少在5%的水平上顯著為正，即數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的協(xié)同發(fā)展水平越高，企業(yè)投資水平越高，這并不難理解。吳曉求[28]指出傳統(tǒng)金融在對沖風(fēng)險與個性化服務(wù)等方面具備比較優(yōu)勢，而數(shù)字金融在普惠性上具有優(yōu)勢，二者難以實(shí)現(xiàn)替代式發(fā)展只能是促進(jìn)式的競爭。因此，二者的耦合協(xié)調(diào)在一定程度上既滿足了不同金融機(jī)構(gòu)對風(fēng)險把控的需求，又滿足了企業(yè)金融可得性的需求，更好地提升了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平。

表8 進(jìn)一步分析的回歸估計(jì)結(jié)果

那么，二者的耦合協(xié)調(diào)存在邊界嗎？從表9的結(jié)果可以看到，在不同權(quán)重下測算的耦合協(xié)調(diào)度對企業(yè)投資的影響中，一次項(xiàng)系數(shù)都在1%的水平上顯著為負(fù)，而二次項(xiàng)系數(shù)則都在1%的水平上顯著為正，也即數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的耦合協(xié)調(diào)對企業(yè)投資的影響表現(xiàn)為U型特征。這其實(shí)也與現(xiàn)實(shí)相吻合，在數(shù)字金融發(fā)展的初期，其依據(jù)科技手段的賦能在一定程度上沖擊了現(xiàn)有的金融體系，與傳統(tǒng)金融表現(xiàn)出競爭關(guān)系。此時，傳統(tǒng)金融既面臨數(shù)字化轉(zhuǎn)型的準(zhǔn)備期，又要應(yīng)對數(shù)字金融的競爭，表現(xiàn)出對實(shí)體經(jīng)濟(jì)支持的不足。伴隨著數(shù)字金融的進(jìn)一步發(fā)展，其與傳統(tǒng)金融的關(guān)系逐步由競爭轉(zhuǎn)為競合[19]，雖然利潤率等略有下降但是金融體系的效率明顯提升，對實(shí)體經(jīng)濟(jì)有了更好的金融支撐。更進(jìn)一步，計(jì)算不同權(quán)重下的拐點(diǎn)值。其中，第一種權(quán)重下的拐點(diǎn)值為0.353，第二種權(quán)重下的拐點(diǎn)值為0.367，第三種權(quán)重下的拐點(diǎn)值為0.379，三者的平均值約為0.366。從圖2中耦合協(xié)調(diào)度的均值來看，中國數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的耦合協(xié)調(diào)度在2012年前后就已越過拐點(diǎn)，也即二者已經(jīng)由競爭進(jìn)入競合階段。有鑒于數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融之間的協(xié)同互補(bǔ)關(guān)系，一方面今后金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的相關(guān)政策不應(yīng)再將二者割裂開來，而應(yīng)注重其在各自領(lǐng)域的協(xié)同配合；另一方面，二者也應(yīng)納入統(tǒng)一的金融監(jiān)管框架，在有效防范金融風(fēng)險的同時，切實(shí)提升其對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的協(xié)同作用效果。

表9 邊界分析的回歸結(jié)果

六、結(jié)論與政策啟示

近年來，數(shù)字金融的發(fā)展為傳統(tǒng)金融體系注入了活力、帶來了競爭、提升了效率，因此這種新興金融業(yè)態(tài)勢必也對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。在此背景下，本文基于2011—2020年滬深A(yù)股非金融上市企業(yè)數(shù)據(jù)，探究了銀行風(fēng)險承擔(dān)視角下數(shù)字金融對企業(yè)投資的影響，主要得到以下結(jié)論。第一，數(shù)字金融的發(fā)展顯著提升了企業(yè)投資水平，對于企業(yè)實(shí)業(yè)投資具有積極作用。從數(shù)字金融的降維分析結(jié)果來看，數(shù)字金融的使用深度對其影響最大。上述結(jié)論在考慮內(nèi)生性與穩(wěn)健性后，依然成立。第二，數(shù)字金融對企業(yè)投資的促進(jìn)作用具有異質(zhì)性，這種積極效應(yīng)在成長期企業(yè)、國有企業(yè)以及非制造業(yè)企業(yè)中更明顯，因此數(shù)字金融在企業(yè)投資問題上的靶向效應(yīng)主要體現(xiàn)為緩解階段錯配而非屬性錯配、領(lǐng)域錯配。第三，銀行風(fēng)險承擔(dān)水平對數(shù)字金融的投資效應(yīng)具有調(diào)節(jié)效果，具體來說，銀行表內(nèi)風(fēng)險承擔(dān)越高數(shù)字金融的投資效應(yīng)越明顯，而表外風(fēng)險承擔(dān)的提升則具有削弱作用。第四，數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的耦合協(xié)調(diào)對企業(yè)投資的影響呈現(xiàn)正U型，且目前已跨過拐點(diǎn)進(jìn)入正向影響區(qū)間。

基于以上結(jié)論，本文得到如下政策啟示。第一，明確并深化科技與金融深度融合的支持政策，以數(shù)字金融發(fā)展為契機(jī)，強(qiáng)化金融體系服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力。本文結(jié)論表明，作為新興金融業(yè)態(tài)的數(shù)字金融對企業(yè)投資具有積極效應(yīng)，此外在企業(yè)投資中，數(shù)字金融在緩解屬性錯配與領(lǐng)域錯配上還有一定空間。因此，要把握中國在數(shù)字信息技術(shù)領(lǐng)域的優(yōu)勢，通過配套的產(chǎn)業(yè)政策進(jìn)一步完善數(shù)字金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力，通過良好的政策環(huán)境進(jìn)一步釋放數(shù)字金融的發(fā)展動能。第二，以科技賦能為手段，深化金融供給側(cè)改革，促進(jìn)銀行業(yè)等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的轉(zhuǎn)型升級。數(shù)字金融的企業(yè)投資效應(yīng)發(fā)揮依賴銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平。因此，在守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險的前提下，應(yīng)當(dāng)逐步放開金融業(yè)管制并深化利率市場化改革，力圖從外部競爭與內(nèi)部治理兩個層面提升傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)效率，優(yōu)化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)，深化金融體系的改革。第三，傳統(tǒng)金融應(yīng)積極擁抱數(shù)字金融，優(yōu)化與數(shù)字金融的協(xié)同配合能力。數(shù)字金融與傳統(tǒng)金融的協(xié)同配合對企業(yè)投資具有積極作用，且二者已經(jīng)由競爭進(jìn)入競合階段。具體來說，在事前階段要積極運(yùn)用科技手段提升對企業(yè)的識別效率，在事中階段要發(fā)揮各自的比較優(yōu)勢，明確客戶需求以提供個性化金融服務(wù)，在事后階段完善信息共享機(jī)制，提升風(fēng)險預(yù)警能力。此外，金融監(jiān)管框架要依據(jù)二者不同發(fā)展階段的特征保持時效性、精準(zhǔn)性與容錯試錯性，既平衡好風(fēng)險與發(fā)展的關(guān)系又保持合理寬松的政策環(huán)境。