魏蓉蓉,王梅玲

(1.無錫學(xué)院 數(shù)字經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,江蘇 無錫 214105;2.南京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,江蘇 南京 210037)

一、問題的提出

《中華人民共和國國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》指出,要“圍繞強(qiáng)化數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級、融合創(chuàng)新支撐,布局建設(shè)信息基礎(chǔ)設(shè)施、融合基礎(chǔ)設(shè)施、創(chuàng)新基礎(chǔ)設(shè)施等新型基礎(chǔ)設(shè)施”“穩(wěn)妥發(fā)展金融科技,加快金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”。新型基礎(chǔ)設(shè)施的本質(zhì)即數(shù)字化的基礎(chǔ)設(shè)施,新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)應(yīng)以數(shù)字化基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)為核心,重構(gòu)中國經(jīng)濟(jì)增長方式[1]。新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和金融科技創(chuàng)新的核心技術(shù)均是以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等新一代信息技術(shù)為基礎(chǔ),數(shù)字新基建拓展了金融科技創(chuàng)新的市場和空間,金融科技創(chuàng)新的安全技術(shù)發(fā)展反哺了數(shù)字新基建的創(chuàng)新和應(yīng)用。新基建促進(jìn)金融科技實現(xiàn)三大轉(zhuǎn)變,即在技術(shù)創(chuàng)新上更加注重用戶導(dǎo)向、在組織創(chuàng)新上更加注重普惠均等、在模式創(chuàng)新上更加注重千人千面[2]。隨著新基建的推進(jìn),中國經(jīng)濟(jì)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段,要以技術(shù)創(chuàng)新金融服務(wù),發(fā)揮金融科技的創(chuàng)新效應(yīng),打造經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量、可持續(xù)發(fā)展的新引擎。

根據(jù)央行2019年8月22日發(fā)布的《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019—2021年)》,“金融科技是技術(shù)驅(qū)動的金融創(chuàng)新(該定義由金融穩(wěn)定理事會(FSB)于2016年提出,目前已達(dá)成全球共識),旨在運(yùn)用現(xiàn)代科技成果改造或創(chuàng)新金融產(chǎn)品、經(jīng)營模式、業(yè)務(wù)流程等,推動金融發(fā)展提質(zhì)增效”。易憲容認(rèn)為金融科技是通過挖掘和利用大數(shù)據(jù),將金融和科技融合或?qū)⒖萍紤?yīng)用到金融中,以提升金融服務(wù)效率、創(chuàng)造金融服務(wù)需求和價值[3]。隨著社會各界對金融科技認(rèn)知的不斷加深,金融科技能夠回歸本源并服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)也逐漸成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點,學(xué)者們基于不同角度對此進(jìn)行研究。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的視角,Knight和Wjcik認(rèn)為金融科技的興起引導(dǎo)資本流向區(qū)塊鏈等底層技術(shù),結(jié)合產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級進(jìn)而推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展[4]。巴曙松等的研究結(jié)果顯示金融科技創(chuàng)新對全要素生產(chǎn)率的帶動作用在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)以高技術(shù)密集型為主時更為顯著[5]。尹應(yīng)凱和彭興越提出金融科技能減少信息不對稱,使金融機(jī)構(gòu)更好地滿足企業(yè)融資需求,促進(jìn)居民消費和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級進(jìn)而助力經(jīng)濟(jì)發(fā)展[6]。田秀娟等認(rèn)為金融科技通過科技創(chuàng)新帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、金融創(chuàng)新提高資本配置效率來共同助推實體經(jīng)濟(jì),其中前者作用更為明顯[7]。莊雷和王燁指出金融科技創(chuàng)新通過帶動消費與投資的優(yōu)化升級來支持實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展[8]。從緩解融資約束的視角,董竹和蔡宜霖指出金融科技通過緩解融資約束、提高投資效率雙路徑促進(jìn)實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展[9]。劉少波等認(rèn)為金融科技能降低金融市場的融資門檻并讓外部融資普惠化[10]。田新民和張志強(qiáng)指出增強(qiáng)金融科技的普惠性有助于優(yōu)化企業(yè)信貸渠道、增加企業(yè)融資渠道[11]。皮天雷等的研究發(fā)現(xiàn)金融科技能通過甄別客戶更好地評估信譽(yù),打破了傳統(tǒng)投融資機(jī)制的界限,緩解融資貴、融資難問題[12]。

2011年10月20日,國科發(fā)財〔2011〕539號確定中關(guān)村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)、天津市、上海市、江蘇省、浙江省“杭溫湖甬”地區(qū)、安徽省合蕪蚌自主創(chuàng)新綜合實驗區(qū)、武漢市、長沙高新區(qū)、廣東省“廣佛莞”地區(qū)、重慶市、成都高新區(qū)、綿陽市、關(guān)中—天水經(jīng)濟(jì)區(qū)(陜西)、大連市、青島市、深圳市等16個地區(qū)為首批促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點地區(qū);2016年5月30日,國科發(fā)資〔2016〕183號確定在鄭州市、廈門市、寧波市、濟(jì)南市、南昌市、貴陽市、銀川市、包頭市和沈陽市等9個城市開展第二批促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點?？茖W(xué)技術(shù)是當(dāng)代先進(jìn)生產(chǎn)力的集中體現(xiàn)與重要標(biāo)志,金融是經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重要推動力,科技和金融結(jié)合試點有助于以金融創(chuàng)新支持技術(shù)創(chuàng)新,以技術(shù)創(chuàng)新促進(jìn)金融創(chuàng)新,科技和金融的深度融合是新常態(tài)下中國經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的動力引擎。學(xué)界以科技和金融結(jié)合試點政策作為準(zhǔn)自然實驗來評估政策實施的有效性,多集中于研究促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點政策對創(chuàng)新的影響,如馬凌遠(yuǎn)和李曉敏以科技和金融試點政策作為準(zhǔn)自然實驗來評估科技金融政策對于區(qū)域創(chuàng)新的效應(yīng),發(fā)現(xiàn)結(jié)合試點政策通過提高金融發(fā)展效率、提高政府科技支出來促進(jìn)區(qū)域創(chuàng)新水平[13]。鄭石明等評價了試點政策對于技術(shù)創(chuàng)新的影響,認(rèn)為結(jié)合試點政策直接推動了試點地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新,進(jìn)一步提高了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[14]。馮銳等考察了試點政策對全要素生產(chǎn)率的作用,研究結(jié)果表明創(chuàng)新水平、融資效率在試點政策和全要素生產(chǎn)率間發(fā)揮了中介作用[15]。

綜上,金融科技主要通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級、緩解融資約束等來推動經(jīng)濟(jì)增長,科技和金融結(jié)合試點政策對技術(shù)創(chuàng)新、區(qū)域創(chuàng)新等具有促進(jìn)作用。本文將側(cè)重于科技和金融結(jié)合試點政策的金融科技創(chuàng)新效應(yīng),并基于數(shù)字新基建背景,將結(jié)合試點政策的金融科技創(chuàng)新效應(yīng)與金融科技創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)有機(jī)結(jié)合。具體來說,以上述文獻(xiàn)為研究基礎(chǔ),本文可能的邊際貢獻(xiàn)在于:研究視角上,隨著新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的推進(jìn),金融科技變革再提速,因此基于數(shù)字新基建的背景從金融科技創(chuàng)新的視角深化了科技和金融結(jié)合試點政策創(chuàng)新效應(yīng)的研究,并根據(jù)科技和金融結(jié)合試點政策實施以及金融科技創(chuàng)新水平提升這一典型事實,系統(tǒng)評估試點政策對金融科技創(chuàng)新水平的影響,豐富已有的金融科技創(chuàng)新研究;研究方法上,嘗試將科技和金融結(jié)合試點政策作為準(zhǔn)自然實驗,更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)胤治鲈圏c政策對金融科技創(chuàng)新影響機(jī)制;為了減少樣本偏差問題給實證分析可能帶來的影響,使用傾向得分匹配—倍差法(PSM-DID)以盡可能獲得更可靠的估計結(jié)果,反映試點政策的實施效果;研究內(nèi)容上,不僅分析了科技和金融結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新變化的平均處理效應(yīng)和動態(tài)邊際影響效應(yīng),而且更細(xì)致地考察了財政科技投入和技術(shù)創(chuàng)新的異質(zhì)性影響,并通過引入中介效應(yīng)模型進(jìn)行試點政策經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)的檢驗,從而深化對結(jié)合試點政策在金融科技創(chuàng)新影響方面的解讀,有助于完善結(jié)合試點政策、增強(qiáng)結(jié)合試點政策效應(yīng)、提高金融科技創(chuàng)新水平、推進(jìn)數(shù)字新基建。

二、理論分析

(一)科技和金融結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新的促進(jìn)作用

1.科技和金融結(jié)合優(yōu)化金融資源配置

科技和金融結(jié)合試點政策是融合多元化金融資源、共同支持科技創(chuàng)新發(fā)展的有效方式,通過擴(kuò)大金融服務(wù)覆蓋面、降低金融風(fēng)險來優(yōu)化金融資源配置,進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域金融科技創(chuàng)新水平的提高。

(1)有助于擴(kuò)大金融服務(wù)覆蓋范圍和可獲得性,將更多金融資源配置到實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)鍵薄弱環(huán)節(jié)

科技和金融的相互融合發(fā)展有助于利用新興前沿技術(shù)對企業(yè)經(jīng)營運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行建模分析,實時監(jiān)測資金流、信息流和物流,并且信息來自多方,不會被單一的聲音掩蓋,可以實現(xiàn)真實、有效的互相驗證,降低信息錯配成本,改變傳統(tǒng)的信用評級方法,為金融資源的合理、高效配置提供科學(xué)依據(jù),引導(dǎo)資金從高污染、高能耗的產(chǎn)能過剩產(chǎn)業(yè)流向核心高科技產(chǎn)業(yè)、戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè),提升金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的質(zhì)效。同時,基于科技和金融的結(jié)合，銀行等金融機(jī)構(gòu)可以借助智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,實現(xiàn)滴灌式精準(zhǔn)扶持,將其資源稟賦和服務(wù)能力充分釋放出來,緩解科技型民營小微企業(yè)融資難融資貴等問題,縮小“麥克米倫缺口”,擴(kuò)大金融服務(wù)的覆蓋面、提高金融服務(wù)質(zhì)量,把更多金融資源配置到經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的重點領(lǐng)域和薄弱領(lǐng)域,實現(xiàn)金融資源更高的配置效率和更廣的配置范圍[16-17]。

(2)有助于推動傳統(tǒng)金融業(yè)向智能化轉(zhuǎn)型發(fā)展,提高金融風(fēng)險管控能力,優(yōu)化金融資源配置

通過促進(jìn)科技資源與金融要素深度結(jié)合,金融業(yè)務(wù)借助信息技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)等的全方位應(yīng)用,目前已基本完成了自動化,如大數(shù)據(jù)反欺詐和智能風(fēng)控。將大數(shù)據(jù)實時計算技術(shù)運(yùn)用于整個風(fēng)險等級評估中,基于機(jī)器學(xué)習(xí)模型和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等,通過全方位掌握用戶的個人數(shù)據(jù)、行為習(xí)慣等信息來做出判斷,避免惡意騙貸等信用欺詐行為,提高風(fēng)險評估的精準(zhǔn)度,避免金融資源錯配。在大數(shù)據(jù)風(fēng)控應(yīng)用中,運(yùn)用大數(shù)據(jù)+AI核心技術(shù)來實現(xiàn)信息專業(yè)化、實時化和全球化,并建立金融風(fēng)控模型,有效甄別高風(fēng)險交易,智能感知異常交易,降低信息不對稱性所帶來的風(fēng)險[18]。同時，用戶行為的數(shù)據(jù)也可以成為智能風(fēng)控的原材料,拓寬了風(fēng)控的邊界。根據(jù)個人征信系統(tǒng),截至2019年1月,央行征信中心已累計收錄自然人數(shù)量9.9億,有信貸記錄人數(shù)5.3億,征信覆蓋率為38%?？梢?金融和科技的結(jié)合激活了金融生態(tài)原有資源的價值,促進(jìn)金融實現(xiàn)資源配置的功能,提升金融風(fēng)險防范能力。

2.科技和金融結(jié)合提升全要素生產(chǎn)率

科技和金融結(jié)合試點政策積極探索科技資源與金融資源對接的新機(jī)制,通過減少金融市場摩擦和促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步來提升全要素生產(chǎn)率,從而帶動金融科技創(chuàng)新能力提升。

(1)科技和金融的結(jié)合以科技賦能減少金融市場摩擦、降低金融服務(wù)成本、提高全要素生產(chǎn)率

首先,中國的長尾市場巨大,但由于信息不對稱,傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)無法涉足,導(dǎo)致大量的小微企業(yè)和個人正常的資金需求無法實現(xiàn),而螞蟻金服等平臺通過對支付等信息的搜集整理來衡量借貸風(fēng)險,把錢借給需要的企業(yè)以及個人,真正實現(xiàn)金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的目的;其次,初創(chuàng)型科技企業(yè)和銀行之間存在嚴(yán)重的信息不對稱,銀行面對海量的數(shù)據(jù)信息、高精尖技術(shù)以及未來的不確定性會不敢輕易放貸,而如果要想科學(xué)合理地評估還款能力和信貸風(fēng)險,信息搜尋成本和交易成本也會隨之上升,限制了金融機(jī)構(gòu)對初創(chuàng)型科技企業(yè)的支持,而科技與金融的融合可以疏通信息渠道,減少貸款風(fēng)險,使銀行資金有效促進(jìn)科技創(chuàng)新;最后,智能投顧等新興金融模式通過讓機(jī)器做投資決策可以有效避開人類慣性思維的局限性,實現(xiàn)更理性更科學(xué)的決策。Chowdhury和Maung指出科技和金融發(fā)生化學(xué)反應(yīng)后可以促進(jìn)資源匹配成本和交易成本的大幅度降低,并縮短交易時間、加快價值創(chuàng)造[19]?？萍寂c金融的有機(jī)結(jié)合讓信息實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化和透明化,從而有效處理信息不對稱、交易成本過高等金融市場摩擦和金融市場失靈問題。

(2)通過技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)外溢促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升

互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)實現(xiàn)了金融功能場景化、智能化和定制化的革新和升級,金融價值鏈將進(jìn)一步優(yōu)化,邊際成本降至足夠覆蓋大多數(shù)客戶,推動金融服務(wù)向更多小微科創(chuàng)型企業(yè)延伸,以提升企業(yè)技術(shù)進(jìn)步水平。部分學(xué)者通過實證手段證實了科技和金融的結(jié)合通過技術(shù)進(jìn)步以及外溢促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升。郭家堂和駱品亮將全要素生產(chǎn)率分解為技術(shù)進(jìn)步變化和技術(shù)效率變化,發(fā)現(xiàn)中國互聯(lián)網(wǎng)對屬于技術(shù)進(jìn)步推動型的全要素生產(chǎn)率有明顯正面效應(yīng),而對技術(shù)效率具有負(fù)面效應(yīng)[20]。綜上所述,結(jié)合試點政策影響金融科技創(chuàng)新水平的理論機(jī)制如圖1所示。

圖1 結(jié)合試點政策影響金融科技創(chuàng)新水平的理論機(jī)制

(二)科技和金融結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新的推動作用與財政科技投入和技術(shù)創(chuàng)新的異質(zhì)性相關(guān)

在2015年底啟動第二批促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點的申報工作之際,科技部對首批16個促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點地區(qū)的工作進(jìn)展情況開展了調(diào)研,發(fā)現(xiàn)試點地區(qū)不斷創(chuàng)新財政科技投入方式,金融資本和民間投資的引導(dǎo)和帶動作用加強(qiáng)?？萍己徒鹑诮Y(jié)合的財權(quán)是政府投入對金融資本的引導(dǎo),開展科技和金融試點工作有助于為金融和科技的有機(jī)融合釋放財政動力,發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用。財政科技支出對促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平的提升至關(guān)重要,且這種創(chuàng)新驅(qū)動效果可能具有異質(zhì)性。同時,科技和金融結(jié)合試點政策能否促進(jìn)金融科技發(fā)展與技術(shù)創(chuàng)新也有一定的關(guān)系。根據(jù)《促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點實施方案》,要深刻把握科技創(chuàng)新和金融創(chuàng)新的客觀規(guī)律,選擇國家技術(shù)創(chuàng)新工程試點省(市)等先行先試?？萍己徒鹑诘纳疃热诤鲜沟媒鹑诨顒油黄屏藭r空限制,方便了不同地區(qū)、不同行業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新合作,有效推動了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新活動。李春濤等通過實證研究得出金融和科技的結(jié)合有助于緩解企業(yè)的融資約束、提高稅收返還的創(chuàng)新效應(yīng),進(jìn)而提升企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平,且這種推動作用在東部地區(qū)和高科技行業(yè)尤為顯著[21]。唐松等的研究結(jié)果表明數(shù)字金融發(fā)展通過解決企業(yè)融資難題、幫助企業(yè)去杠桿以及提升財務(wù)穩(wěn)定性等來促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[22]。

(三)科技和金融結(jié)合試點政策與創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略

《經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論》中指出,經(jīng)濟(jì)發(fā)展是創(chuàng)新打破舊均衡、推進(jìn)新方式的“創(chuàng)造性毀滅”過程。黨的十八大報告明確提出,“科技創(chuàng)新是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐,必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置”,并強(qiáng)調(diào)“要堅持走中國特色自主創(chuàng)新道路、實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略”。為加快實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略,科技部及一行三會聯(lián)合開展“第二批促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點”工作?？萍己徒鹑诮Y(jié)合試點政策最終是要通過促進(jìn)科技資源與金融資源有效融合,走要素驅(qū)動發(fā)展向創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展轉(zhuǎn)變的新道路,打造促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、建設(shè)創(chuàng)新型國家的新引擎。李楊和程斌琪指出投資資本積累、長尾消費需求以及拓展對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易中的可貿(mào)易范圍是金融科技影響中國經(jīng)濟(jì)增長的主要渠道[23]。唐松等以金融科技為切入點,考察“創(chuàng)新驅(qū)動高質(zhì)量發(fā)展”的金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)路徑,指出金融科技創(chuàng)新通過借助技術(shù)優(yōu)勢緩解信息不對稱來促進(jìn)本地區(qū)以及鄰近地區(qū)TFP的提升[24]。

三、研究設(shè)計

(一)研究方法

DID方法(又稱倍差法)可以通過雙重差分解決內(nèi)生性問題而分離出“政策處理效應(yīng)”,但可能無法規(guī)避樣本偏差問題,而PSM有助于處理樣本偏差問題,因此本文嘗試采用兩者相結(jié)合的PSM-DID來更為準(zhǔn)確地估計科技和金融結(jié)合試點政策對地區(qū)金融科技創(chuàng)新水平的影響,即首先通過傾向得分匹配尋找控制組樣本,然后使用匹配后的控制組和原始實驗組進(jìn)行雙重差分估計。

1.傾向得分匹配法(PSM)

傾向得分匹配法(PSM)是一種“反事實”的推斷模型,其思想源于匹配估計量,基本思路如下:假設(shè)地區(qū)i為實驗組,在非科技和金融結(jié)合試點地區(qū)的控制組中找到某個地區(qū)j,如果地區(qū)i和地區(qū)j的可測變量取值足夠相似,即Xi≈Xj。當(dāng)?shù)貐^(qū)的個體特征對是否實施科技和金融結(jié)合試點政策的作用完全取決于可觀測的控制變量,那么就可為地區(qū)i匹配到一個應(yīng)該被納入科技和金融結(jié)合試點地區(qū)但實際沒有納入的地區(qū)j,從而使地區(qū)i和地區(qū)j實行科技和金融結(jié)合試點政策的概率相近,具有可比性,通過檢驗兩組地區(qū)在金融科技創(chuàng)新水平方面是否存在顯著差異來考察科技和金融結(jié)合試點政策的創(chuàng)新效應(yīng),即:

(1)

根據(jù)處理組變量和控制變量,通過Logistic模型獲得傾向得分。對式(1)采用Logistic估計,可以得到樣本中每個地區(qū)的傾向得分P(Xi),以此為依據(jù)采用最近鄰匹配(nearest neighbor matching)、核匹配(kernel matching)和半徑匹配(radius matching)三種方式對得分相近的個體進(jìn)行匹配。最鄰近匹配將控制組中與實驗組傾向得分差異最小的個體進(jìn)行匹配;核匹配將處理組樣本與由控制組所有樣本計算出的一個估計效果進(jìn)行配對,其中估計效果由實驗組個體得分值與控制組所有樣本得分值加權(quán)平均獲得,而權(quán)數(shù)則由核函數(shù)計算得出;半徑匹配提前設(shè)定卡尺,按照半徑范圍尋找控制個體進(jìn)行匹配,卡尺越小匹配嚴(yán)格程度越高。

通過計算科技和金融結(jié)合試點地區(qū)的被解釋變量在政策實施前后的變化,對于科技和金融結(jié)合試點地區(qū)i,計算與其匹配的所有非科技和金融結(jié)合試點地區(qū)在政策實施前后的變化,將科技和金融結(jié)合試點地區(qū)在政策實施前后的變化減去匹配后非科技和金融結(jié)合試點地區(qū)的變化,得到政策平均處理效應(yīng)(Average treated effect,ATT),可以有效度量政策實施所帶來的實際影響,即科技和金融結(jié)合試點政策對地區(qū)金融科技創(chuàng)新水平的平均影響:

(2)

2.雙重差分法(DID)

隨機(jī)實驗一般將實驗個體隨機(jī)分為處理過的實驗組和未經(jīng)處理的控制組,通過比較兩組在處理前后的情況來評估政策效果,雖然隨機(jī)實驗結(jié)果可靠性較強(qiáng),但考慮到實驗成本,往往采用基于隨機(jī)實驗的自然實驗或準(zhǔn)自然實驗,其實驗成本低且結(jié)果也較真實客觀。政策試點往往作為經(jīng)濟(jì)學(xué)中的自然實驗來評價政策效果,其中PSM-DID是一種典型的基于自然實驗評估政策實施有效性的方法,可以減少實驗組和控制組非隨機(jī)分配造成的偏差。

本文基于2011年實施的促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點這一政策自然實驗,運(yùn)用多時點DID考察科技和金融結(jié)合試點政策如何影響金融科技創(chuàng)新水平[25]。首先設(shè)置分組虛擬變量pilot與時間虛擬變量after,如果該省份屬于試點地區(qū),則變量取值為1,否則取0。2011年,首批促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點地區(qū)有北京、天津、遼寧、上海、江蘇、浙江、安徽、山東、湖北、湖南、廣東、重慶、四川、陜西共14個,2016年第二批促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點地區(qū)新增內(nèi)蒙古、福建、江西、河南、貴州、寧夏共6個(1)浙江、山東、遼寧已有第一批結(jié)合試點城市,故此處不再重復(fù)包含。,所以實驗組共20個地區(qū),將余下的11個地區(qū)設(shè)定為控制組。同時,設(shè)置時間虛擬變量after,after=1表示結(jié)合試點以后的年份,其他年份after=0,如河南于2016年獲得了科技和金融結(jié)合試點資格,則河南在2016年及之后pilot取值為1,2016年之前pilot取值為0,而其他的11個地區(qū)在樣本期內(nèi)一直屬于試點名單之外,pilot始終賦值為0。本文DID回歸模型設(shè)置如下:

lnFintechit=β0+β1pilotit×afterit+β2pilotit+β3afterit+βXit+τi+ωit

(3)

其中,i和t分別表示地區(qū)和年份,lnFintechit是各地區(qū)i在第t期的金融科技創(chuàng)新水平,pilot是分組虛擬變量,after為時間虛擬變量,本文關(guān)心的是交互項pilot×after的系數(shù),X是一組隨時間變化的可觀測的影響金融科技創(chuàng)新水平的控制變量,τi是個體效應(yīng),ωit為誤差項。

如表1所示,對于控制組地區(qū)(即pilot=0),科技和金融結(jié)合試點政策前后的金融科技創(chuàng)新水平分別為β0和β0+β3,因此,不受科技和金融結(jié)合試點政策影響的地區(qū)在結(jié)合試點政策實施年份前后的金融科技創(chuàng)新水平的變化幅度為diff0=β3,這一變化即排除了科技和金融結(jié)合試點政策影響時區(qū)域金融科技創(chuàng)新水平存在的時間趨勢差異。

表1 DID模型中各參數(shù)的含義

對于實驗組地區(qū)(即pilot=1),科技和金融結(jié)合試點政策實施年份前后的金融科技創(chuàng)新水平分別為β0+β2和β0+β1+β2+β3,則diff1=β1+β3,這一變化幅度不僅包含了科技和金融結(jié)合試點政策的效果β1,還包含了上述時間趨勢差異β3,所以科技和金融結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新水平的政策效應(yīng)為diff=diff1-diff0=(β1+β3)-β3=β1,β1即DID估計量,也是促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點的凈效應(yīng),是本文關(guān)注的重點。如果科技和金融結(jié)合試點政策真實提升了地區(qū)金融科技創(chuàng)新水平,則β1的系數(shù)應(yīng)顯著為正[26]。

(二)變量說明

被解釋變量的選擇。對于金融科技創(chuàng)新程度的度量主要有兩種,一是運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)以相關(guān)詞頻來構(gòu)建指標(biāo)[21,27];二是基于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)而編制發(fā)布的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)[28-29]。由于概念快速更迭,根據(jù)網(wǎng)絡(luò)搜索熱度構(gòu)建的指標(biāo)難以及時更新和完善,無法真實體現(xiàn)金融科技發(fā)展水平;而后者依托金融科技創(chuàng)新企業(yè)的交易賬戶底層數(shù)據(jù),從金融科技服務(wù)的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度等維度,構(gòu)建數(shù)字普惠金融體系以刻畫金融科技創(chuàng)新的發(fā)展水平。多維度、海量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),更能全面細(xì)致地衡量中國金融科技創(chuàng)新發(fā)展程度[24]。因此本文使用北京大學(xué)發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為金融科技創(chuàng)新水平lnFintechit的代理變量。

解釋變量的選擇。本文使用分組虛擬變量pilot、時間虛擬變量after以及兩者交互項pilot×after作為解釋變量,最關(guān)注的是交互項系數(shù),反映了科技和金融結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新水平的凈效應(yīng)。

控制變量的選擇。本文的控制變量主要有:股票市價總值和金融機(jī)構(gòu)貸款之比Fs、金融業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資和GDP的比值Ffai、金融業(yè)增加值占GDP之比Fav、第三產(chǎn)業(yè)增加值與GDP的比值Industry等。

(三)數(shù)據(jù)來源和描述性統(tǒng)計

考慮到港澳臺部分相關(guān)數(shù)據(jù)缺失,本文的數(shù)據(jù)范圍僅為中國內(nèi)地31個省、自治區(qū)和直轄市2011—2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)(2)北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)(第二期)的時間范圍是2011—2018年。,主要來源于WIND資訊、《中國統(tǒng)計年鑒》《中國金融年鑒》以及《中國科技統(tǒng)計年鑒》等,主要變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。

表2 描述性統(tǒng)計

四、估計結(jié)果與分析

(一)傾向得分匹配

最常見的匹配方法有最近鄰匹配法、核匹配法、半徑匹配法等,目前并無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)判定各種匹配方法的優(yōu)劣,所以此處以最近鄰匹配作為基本匹配方法,并通過嘗試其他的匹配方法,然后比較結(jié)果,結(jié)果相似說明很穩(wěn)健。PSM的實證結(jié)果主要包括Logistic估計結(jié)果(表3第2列)、匹配后的變量平衡表(表3)以及ATT值(表4)。

表3 最近鄰匹配后的變量平衡結(jié)果

表4 PSM檢驗結(jié)果

t檢驗結(jié)果反映的是均值差異檢驗,大部分變量的t值結(jié)果不拒絕Treat-Control組無系統(tǒng)性差異的原假設(shè),表明平行趨勢假設(shè)得到滿足;標(biāo)準(zhǔn)化差異檢驗表明匹配后,所有變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均在10%以內(nèi),除Ffai外,變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均大幅減小,表明匹配效果較好地平衡了數(shù)據(jù)。同時,匹配后估計結(jié)果的R2值較小,表明匹配變量對于一個地區(qū)是否獲得促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點資格的解釋力很弱,即是否獲得試點資格對于匹配后樣本而言是條件隨機(jī)的。

從表4的估計結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),三種匹配方法的ATT估計值分別為0.234 0、0.205 4、0.206 3,對應(yīng)t值均大于1.96臨界值,說明匹配均有效。

如圖2所示,經(jīng)過PSM處理后的控制組和實驗組金融科技創(chuàng)新均值之差呈遞減趨勢,表明結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新的影響可能會表現(xiàn)出即時性特征,因為組間均值差先擴(kuò)大后減小。

圖2 金融科技創(chuàng)新組間均值差變動趨勢

(二)結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新的凈效應(yīng)

1.平均處理效應(yīng)

表5的列(1)考慮了地區(qū)效應(yīng),列(2)在列(1)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步加入了地區(qū)控制變量,列(1)和列(2)的pilot×after均顯著為正,反映出科技和金融結(jié)合試點政策顯著提高了地區(qū)金融科技創(chuàng)新水平。

表5 結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新的平均處理效應(yīng)

2.動態(tài)邊際影響效應(yīng)

本文引入year12、year13和year14的時間虛擬變量,分別在2012年、2013年和2014年取1,其他年份取0,然后將其與政策虛擬變量pilot作交互項,以考察科技和金融結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新水平的動態(tài)影響。

lnFintechit=β0+β1piloti×year12t+β2piloti×year13t+β3piloti×year14t+β4piloti+β5year12t+β6year13t+β7year14t+βXit+τi+ωit

(4)

可見,實驗組(pilot=1)和控制組(pilot=0)在2012年的金融科技創(chuàng)新水平分別是β0+β1+β4+β5和β0+β5,所以2012年時實驗組和控制組的金融科技創(chuàng)新水平差異為β1+β4;同樣地,實驗組和控制組在2013年和2014年的金融科技創(chuàng)新水平差異分別是β2+β4和β3+β4。很明顯,它們都包含β4。因此,本文在分析科技和金融結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新水平的動態(tài)邊際影響效應(yīng)時,關(guān)注的重點是β1、β2和β3,即pilot×year12、pilot×year13、pilot×year14這三個交互項的系數(shù)。

由表6可以看出,實驗組的金融科技創(chuàng)新水平顯著提高,且由三項交互項的系數(shù)逐漸減小,顯著性也有所降低可知,科技和金融結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新的正面推動作用有所減弱,這與前文圖2的情形相吻合,即結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新的影響具有即時性。

表6 結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新的動態(tài)作用檢驗

3.穩(wěn)健性檢驗

(1)基于傾向得分對樣本進(jìn)行尾部修剪

傾向得分匹配的共同支撐假設(shè)可能會受到傾向得分尾部的影響,本文利用尾部修建策略(trimming strategy)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。如果修剪之后的結(jié)果和之前基準(zhǔn)回歸結(jié)果較為一致,則說明之前的基準(zhǔn)回歸結(jié)果并不依賴于傾向得分分布的尾部,進(jìn)而是較為可靠的。本文對傾向得分分布分別進(jìn)行2%、5%以及10%水平的修剪,結(jié)果見表7,基于不同水平修剪后的估計結(jié)果與基準(zhǔn)結(jié)果較為一致,在一定程度上增強(qiáng)了前述基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

表7 基于修剪策略的穩(wěn)健性檢驗

(2)更換被解釋變量

用數(shù)字普惠金融的使用深度lnDepth和寬度lnBreadth來代替被解釋變量lnFintech,結(jié)果如表8的列(1)和列(2)所示,pilot×after系數(shù)顯著為正,仍然可以得出與前面一樣的結(jié)論,即科技和金融結(jié)合試點政策對實驗組地區(qū)的金融科技創(chuàng)新水平具有明顯推動作用。

(3)更換模型估計方法

表8列(3)替換模型的估計方法為分位數(shù)回歸,結(jié)果表明,科技和金融結(jié)合試點政策有利于金融科技創(chuàng)新水平的提升,再次顯示了本文研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

表8 變更被解釋變量和模型估計方法的穩(wěn)健性檢驗

(三)異質(zhì)性因素模型

運(yùn)用有效發(fā)明專利授權(quán)占專利授權(quán)總數(shù)比重Invent來度量技術(shù)創(chuàng)新,并在此基礎(chǔ)上與科技財政支出占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重Fe一起進(jìn)行異質(zhì)性檢驗,即用中位數(shù)將樣本分成技術(shù)創(chuàng)新多、技術(shù)創(chuàng)新少；科技財政支出大、科技財政支出小的地區(qū)來檢驗結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新影響的異質(zhì)性。

從有效發(fā)明專利授權(quán)的視角來看:表9列(1)的pilot×after系數(shù)顯著為正,而列(2)中的交互項系數(shù)不顯著為正,這反映出與控制組地區(qū)相比,科技和金融結(jié)合試點政策沖擊引起了實驗組地區(qū)金融科技水平的顯著提高,且這一促進(jìn)作用僅在有效發(fā)明專利授權(quán)較多的區(qū)域存在,可能的解釋是科技創(chuàng)新產(chǎn)出頗豐的地區(qū)享受結(jié)合試點政策,通過前沿技術(shù)手段驅(qū)動金融產(chǎn)品和金融服務(wù)創(chuàng)新,加強(qiáng)科技創(chuàng)新鏈條與金融資本鏈條的有機(jī)結(jié)合,從而帶動金融科技創(chuàng)新能力提升。

從科技財政支出的視角來看:表9列(3)結(jié)果顯示,pilot×after的系數(shù)顯著為正,列(4)中的交互項系數(shù)不顯著為正,表明相對于科技財政支出較小的區(qū)域而言,科技財政支出較大區(qū)域內(nèi)的金融科技水平對科技和金融結(jié)合試點政策沖擊的反應(yīng)更為明顯,可能是因為地方政府科技財政支出占總財政支出的比重高在一定程度上說明科技創(chuàng)新的金融資源較為豐富、當(dāng)?shù)卣畬萍紕?chuàng)新較為重視,再加上結(jié)合試點政策,推進(jìn)科技和金融的深度融合,地區(qū)的金融科技創(chuàng)新水平自然可以得到顯著提升。

表9 結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新的影響:異質(zhì)性的估計結(jié)果

(四)影響機(jī)制檢驗

綜上,對于實驗組地區(qū)而言,科技和金融結(jié)合試點政策顯著提升了區(qū)域金融科技創(chuàng)新水平,此處進(jìn)一步分析結(jié)合試點政策通過何種路徑來影響金融科技創(chuàng)新水平。由于結(jié)合試點政策出臺的主要舉措在于利用新興前沿技術(shù)創(chuàng)新金融產(chǎn)品和金融服務(wù),優(yōu)化金融資源配置效率,促成全要素生產(chǎn)率提高,因此本文從金融資源配置效率和全要素生產(chǎn)率的視角切入,分析結(jié)合試點政策對區(qū)域金融科技創(chuàng)新水平的沖擊,以發(fā)現(xiàn)科技和金融結(jié)合試點政策影響地區(qū)金融科技創(chuàng)新水平的內(nèi)在機(jī)理。

全要素生產(chǎn)率增長率Tfp由索羅剩余法計算整理得出,金融資源配置效率Fs從金融資源配置結(jié)構(gòu)的角度,直接融資和間接融資相比得出。表10第(1)列結(jié)果顯示,在加入地區(qū)控制變量并考慮了地區(qū)效應(yīng)的情況下,三項交互項pilot×after×Fs的系數(shù)顯著為正,而pilot×after×Tfp的系數(shù)為正但不顯著,這表明：一方面,科技和金融結(jié)合試點政策實施后,科技和金融結(jié)合試點政策通過金融資源配置效率使得實驗組地區(qū)的金融科技創(chuàng)新水平顯著提升,即科技和金融結(jié)合試點政策是融合多元化金融資源共同支持科技創(chuàng)新發(fā)展的有效方式,通過解決企業(yè)融資難題、降低金融風(fēng)險來優(yōu)化金融資源配置,進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域金融科技創(chuàng)新水平的提高;另一方面,雖然科技和金融結(jié)合試點政策積極探索科技資源與金融資源對接的新機(jī)制,但由于信息不對稱和技術(shù)進(jìn)步瓶頸的制約,影響了全要素生產(chǎn)率對地區(qū)金融科技創(chuàng)新能力提升的帶動作用。

表10 結(jié)合試點政策提升金融科技創(chuàng)新水平的傳導(dǎo)路徑

(五)中介效應(yīng)模型

創(chuàng)新是引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)增長的主要動力?？萍己徒鹑诮Y(jié)合試點政策最終是要通過推進(jìn)金融創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新的深度融合,充分發(fā)揮金融科技創(chuàng)新對實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動力源泉作用,從而有效支持經(jīng)濟(jì)社會高質(zhì)量全面發(fā)展。在科技和金融結(jié)合試點政策顯著提升地區(qū)金融科技創(chuàng)新水平的基礎(chǔ)上,此處進(jìn)一步考察其對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的作用,此處以人均國內(nèi)生產(chǎn)總值lnpgdp作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代理變量。

lnpgdpit=?0+?1piloti×afterit+?Xit+τi+ωit

(5)

lnFintechit=β0+β1piloti×afterit+βXit+τi+ωit

(6)

lnpgdpit=γ0+γ1piloti×afterit+γ2lnFintechit+γiXit+τi+ωit

(7)

式(5)是pilot×after對經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行回歸,由表11可知,交互項回歸系數(shù)顯著為正,說明結(jié)合試點政策對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有直接推動作用;式(6)是pilot×after對lnFintech進(jìn)行回歸,交叉項系數(shù)顯著為正,表明結(jié)合試點政策可以顯著提升金融科技創(chuàng)新水平,與前文研究結(jié)論一致;式(7)是金融科技創(chuàng)新水平和pilot×after共同對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行回歸,lnFintech系數(shù)在1%的水平上顯著為正,模型(3)的交互項系數(shù)也顯著為正,顯示科技和金融結(jié)合試點政策對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融科技創(chuàng)新效應(yīng)顯著存在,科技和金融結(jié)合試點政策可以通過直接和間接效應(yīng)實現(xiàn)“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展”。

表11 結(jié)合試點政策實現(xiàn)“創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展”的中介效應(yīng)檢驗

五、結(jié)論與政策啟示

本文利用2011—2018年中國內(nèi)地31個省份的相關(guān)數(shù)據(jù),以相繼實施的促進(jìn)科技和金融結(jié)合試點政策為準(zhǔn)自然實驗,運(yùn)用PSM-DID方法考察數(shù)字新基建背景下科技和金融結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新水平以及創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的影響?？萍己徒鹑诮Y(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新水平的平均處理效應(yīng)顯示,與控制組相比,結(jié)合試點政策顯著提高了實驗組地區(qū)的金融科技創(chuàng)新水平;動態(tài)邊際影響效應(yīng)表明,科技和金融結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新的正面推動作用具有即時性;異質(zhì)性因素檢驗顯示,結(jié)合試點政策對金融科技創(chuàng)新的正面效應(yīng)可能因財政科技投入和技術(shù)創(chuàng)新的不同而存在差異,即科技和金融結(jié)合試點政策對金融科技水平的促進(jìn)作用在科技財政支出較大、有效發(fā)明專利授權(quán)較多的區(qū)域更為明顯;影響機(jī)制檢驗發(fā)現(xiàn),科技和金融結(jié)合試點政策主要通過優(yōu)化金融資源配置來影響金融科技創(chuàng)新水平;中介效應(yīng)模型表明,科技和金融結(jié)合試點政策對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融科技創(chuàng)新效應(yīng)顯著存在,即科技和金融結(jié)合試點政策也可以通過間接效應(yīng)實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。

本文的研究結(jié)論為數(shù)字新基建背景下促進(jìn)金融科技創(chuàng)新、打造新常態(tài)下經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎、實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略提供了如下政策啟示:第一,利用科技和金融結(jié)合試點政策,加強(qiáng)金融科技創(chuàng)新,支持創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展。通過深化科技和金融結(jié)合試點,進(jìn)一步為地方實施金融科技創(chuàng)新營造良好政策環(huán)境,大力推進(jìn)科技資源與金融資源對接,鼓勵科技和金融領(lǐng)域的創(chuàng)新政策在試點地區(qū)先行先試,支持金融科技底層關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新、打造金融科技產(chǎn)業(yè)集群、探索金融科技應(yīng)用場景,探索總結(jié)出可復(fù)制推廣的試點經(jīng)驗,提升金融科技整體工作水平,實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略；第二,加大財政科技投入、鼓勵技術(shù)創(chuàng)新,推動金融科技創(chuàng)新。著重推進(jìn)創(chuàng)新科技投入方式與機(jī)制,優(yōu)化政府財政科技資金投入結(jié)構(gòu),發(fā)揮財政資金的引導(dǎo)作用,使市場在資源配置中發(fā)揮決定性作用,激勵社會資本支持技術(shù)創(chuàng)新,使企業(yè)和政府投入力度良性互動,構(gòu)建多元化、多渠道財政科技投入體系。同時,更好發(fā)揮政府作用,政府要加大對市場低效配置資源的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性和公益性科技創(chuàng)新研究的穩(wěn)定支持；第三,優(yōu)化金融資源配置，解決企業(yè)融資難題,促進(jìn)金融科技創(chuàng)新。積極發(fā)揮銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)在推進(jìn)金融科技創(chuàng)新中的作用,彌補(bǔ)科技創(chuàng)新的金融資源不足,為科技型、創(chuàng)新型企業(yè)提供多元化的融資渠道,緩解企業(yè)創(chuàng)新的融資約束,以優(yōu)化與實體經(jīng)濟(jì)、科技創(chuàng)新協(xié)同發(fā)展的現(xiàn)代金融資源配置,全面激發(fā)金融要素活力,提高與互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能深度融合的金融綜合服務(wù)能力,推動經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量變革、效率變革和動力變革。