張正平, 趙雯彥, 程 燦

(1.北京工商大學 a.經(jīng)濟學院 b.數(shù)字金融研究中心,北京 100048;2.江泰保險經(jīng)紀股份有限公司,北京 102300)

一、引 言

中共中央總書記習近平強調(diào):“金融是國家重要的核心競爭力,金融安全是國家安全的重要組成部分?！痹诂F(xiàn)代經(jīng)濟體系中,唯有金融安全得到切實保障,金融行業(yè)才能可持續(xù)發(fā)展。數(shù)字金融的崛起從多維度促進了經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展(李夢雨等,2021)[1],但同時也產(chǎn)生了諸多新的金融風險。例如:基于互聯(lián)網(wǎng)、披著數(shù)字金融外衣的新型金融詐騙借勢滋生、持續(xù)更迭,不僅危及消費者的財產(chǎn)安全,還給數(shù)字金融的高質(zhì)量發(fā)展蒙上了陰影。守護者計劃、騰訊衛(wèi)士等單位聯(lián)合發(fā)布的《2021年電信網(wǎng)絡詐騙治理研究報告》顯示,2021年電信網(wǎng)絡十大詐騙中貸款、信用卡代辦詐騙案件占比高達18.1%。鄭浩劍(2021)[2]也指出,隨著消費者和企業(yè)逐步開始采用更多實時到賬的數(shù)字化支付方式,支付服務常常被犯罪分子利用,成為電信詐騙和洗錢等犯罪活動的工具。那么,數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙發(fā)生有影響嗎?對不同類型的金融詐騙影響有何差異?是否存在異質(zhì)性?

從已有文獻來看,有關(guān)金融詐騙的研究主要集中在以下兩個方面:

首先,金融詐騙的影響因素。陳增明等(2015)[3]指出,移動電話普及率、互聯(lián)網(wǎng)普及率與我國以金融詐騙為主的財產(chǎn)詐騙犯罪率之間有顯著的正相關(guān)性;Engels et al.(2020)[4]認為,持有金融產(chǎn)品的數(shù)量或者種類并不會對金融詐騙識別產(chǎn)生顯著影響。更多的文獻針對特定群體進行了分析。Dadalt(2016)[5]指出,老年人可能因為太信任他人、過度關(guān)注投資信息中的正面部分、金融知識水平下降以及對金融知識的過度自信,從而導致自身更容易遭受金融詐騙;Deliema et al.(2018)[6]發(fā)現(xiàn),年齡增長導致的金融知識和金融能力下降是導致老年人更容易遭遇金融詐騙的重要原因;劉陽和張雨涵(2020)[7]指出,法制體系的漏洞、監(jiān)督管理不完善以及防范意識較弱是導致農(nóng)戶詐騙案件發(fā)生的主要原因;雷曉燕等(2022)[8]發(fā)現(xiàn),個體認知能力以及當?shù)財?shù)字普惠金融發(fā)展程度是影響老年人是否實際被騙及損失大小的關(guān)鍵因素。

其次,金融詐騙的危害。路曉蒙等(2020)[9]認為,詐騙會造成巨大的社會危害和負外部性,如詐騙對遭受損失人群帶來的直接影響是降低其幸福感、安全感和人與人之間的信任感,甚至也會對未遭受詐騙損失的人群的幸福感、安全感和人與人之間的信任感造成負向影響。一些文獻針對特定群體的影響進行了研究。針對大學生群體,李云輝和章國平(2017)[10]發(fā)現(xiàn),金融詐騙亂象影響了大學生的誠信教育、人際信任、社會治理信心,從而導致大學生社會信任度偏低。劉陽和張雨涵(2020)[7]指出,詐騙案件的發(fā)生不僅會對農(nóng)戶的經(jīng)濟利益造成巨大損害,還對社會安全造成了極大威脅;針對農(nóng)村群體,呂卓洋和杜君楠(2019)[11]強調(diào),當前農(nóng)村理財產(chǎn)品和渠道相對缺失,而農(nóng)戶對于投資理財以及資產(chǎn)管理的需求日漸迫切,從而給予犯罪分子可乘之機。

由上述文獻梳理可知,已有文獻在金融詐騙的影響因素、危害等方面已取得了一定的研究成果,但仍存在可以完善的地方:一方面,已有文獻多采用定性的方法進行分析,定量分析金融詐騙影響因素的文獻并不多;另一方面,對新興數(shù)字金融對金融詐騙可能產(chǎn)生的影響關(guān)注不多,但隨著數(shù)字金融的發(fā)展、居民支付方式的演進與變革,必然會對財產(chǎn)類犯罪尤其是詐騙類犯罪的行為方式產(chǎn)生影響。

上述不足為本研究的創(chuàng)新提供了機會:首先,與已有研究多為定性研究所不同的是,本研究建立計量模型定量分析了數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙發(fā)生的影響,提供了地級市層面的微觀實證依據(jù);其次,考察了數(shù)字金融發(fā)展對不同類型金融詐騙發(fā)生的影響以及各地不同經(jīng)濟發(fā)展水平、詐騙者不同受教育水平的異質(zhì)性影響,豐富了該領域的研究;最后,采用文本挖掘法獲取中國裁判文書網(wǎng)上的數(shù)據(jù),并與北京大學發(fā)布的“中國數(shù)字普惠金融指數(shù)”匹配后進行實證分析,數(shù)據(jù)集的有效匹配提升了研究的嚴謹性和結(jié)論的可靠性。

二、理論分析與研究假設

(一)數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙發(fā)生的影響

一方面,金融知識匱乏和融資約束是居民遭受金融詐騙的重要原因。2020年3月發(fā)布的《金融消費者電信網(wǎng)絡詐騙防范情況報告》顯示:89.88%的消費者經(jīng)歷或接觸過金融詐騙,其中,3成以上的受訪者認為,自身的金融知識水平非常欠缺。研究顯示,金融知識的匱乏使得居民不具備識別金融詐騙的能力、不了解金融詐騙的方法,增加了居民遭受損失的可能性(Engels et al.,2020)[4];融資需求和信貸約束也是導致家庭受騙的重要原因。當存在融資需求時家庭被騙的概率顯著增加,信貸約束越強的家庭,越傾向于參與社會活動、拓展社會關(guān)系,從而暴露在詐騙活動中的可能性也越大(高楠等,2022)[12]。

另一方面,數(shù)字金融發(fā)展可能有助于抑制金融詐騙的發(fā)生。首先,數(shù)字金融發(fā)展能提高居民對相關(guān)金融信息的關(guān)注度(吳雨等,2021)[13],有助于居民防范金融詐騙。隨著數(shù)字金融在家庭生活中的快速滲透,依賴于數(shù)字技術(shù)的新型數(shù)字金融業(yè)務模式,不僅發(fā)揮了金融功能,也伴隨著頻繁的網(wǎng)絡信息互動(Bachas et al.,2018)[14],而社會互動是家庭獲取信息的重要途徑。在數(shù)字金融快速發(fā)展的背景下,居民可以通過在線交流和在線交易等方式提升家庭社會互動水平,從而增加家庭獲取金融信息的能力。居民了解的金融信息越多,識別金融詐騙行為的能力越強,從而更為有效地防范金融詐騙風險。此外,從銀行發(fā)展角度看,數(shù)字金融發(fā)展會加劇銀行間的競爭,推動傳統(tǒng)金融業(yè)的金融創(chuàng)新,大數(shù)據(jù)征信等數(shù)字金融模式的具體應用可以降低傳統(tǒng)銀行業(yè)的信息不對稱程度,提高交易信息透明度(封思賢和郭仁靜,2019)[15],從而降低金融詐騙風險。其次,數(shù)字金融發(fā)展還可以有效緩解信貸約束,不但在落后地區(qū)的發(fā)展速度更快,而且顯著提升了家庭收入,尤其是對農(nóng)村低收入群體而言(張勛等,2019)[16],有助于幫助弱勢人群規(guī)避金融詐騙。從被詐騙者角度看,如果地區(qū)金融服務發(fā)展滯后,家庭融資需求難以得到滿足,容易給詐騙分子提供虛假融資的機會;相反,金融服務發(fā)達的地區(qū),居民對詐騙活動更了解,能有效地防范和預防金融詐騙(高楠等,2020)[12]?！禛20數(shù)字普惠金融高級原則》指出,數(shù)字金融能夠為窮人、婦女、年輕人和農(nóng)村地區(qū)居民等無法獲得金融服務或缺乏金融服務的群體提供一系列正規(guī)金融服務。金融可得性的提高將促進家庭更多地參與正規(guī)金融市場和資產(chǎn)配置,降低家庭在非正規(guī)金融市場的參與和借出行為(尹志超等,2015)[17],從而降低居民受到金融詐騙的可能性。從詐騙者角度看,丁騁騁和邱瑾(2016)[18]認為,非法集資類詐騙與該地區(qū)正規(guī)金融發(fā)展程度是一種替代關(guān)系,相較于男性,女性在正規(guī)金融市場更易遭受信貸約束,導致她們有較高的非法集資參與率。這意味著,數(shù)字金融的發(fā)展緩解了居民的信貸約束,可能會進一步降低詐騙者實施詐騙的概率(1)有趣的是,Jennifer T.L..et al.(2022)[19]基于中國裁判文書網(wǎng)的數(shù)據(jù)和北京大學發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)的實證研究則發(fā)現(xiàn),數(shù)字普惠金融對非法集資有促進作用。我們推測,由于該文關(guān)注的非法集資主要包括的是非法吸收公眾存款和集資詐騙,其樣本期(2013—2019)正是我國P2P經(jīng)歷野蠻生長的階段,利用P2P非法吸收公眾存款的做法較為普遍,因此得出了上述結(jié)論。。

當然,并非所有人均能享受到數(shù)字技術(shù)帶來的紅利,數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展的同時也衍生出“數(shù)字不平等”問題,數(shù)字鴻溝就是一種新形式的不平等,進而產(chǎn)生一些不良的影響。近年來,隨著信息技術(shù)發(fā)展,弱勢群體不僅很難分享信息技術(shù)的紅利,且屢屢面臨信息詐騙的困境(周向紅和王琳,2017)[20]。尤其對于老年群體,當前我國社會中數(shù)字鴻溝的知識鴻溝主要體現(xiàn)為老年人由于其相對較低的數(shù)字素養(yǎng),非常容易成為數(shù)字詐騙和謠言等網(wǎng)絡風險的受害者(陸杰華和韋曉丹,2021年)[21]。根據(jù)2018年發(fā)布的《中老年上網(wǎng)狀況及風險網(wǎng)絡調(diào)查報告》,遭受過網(wǎng)絡傳銷、理財欺詐和非法集資、網(wǎng)購詐騙的老年人均在10%以上。

在推進數(shù)字金融發(fā)展的同時利用數(shù)字技術(shù)提升金融反欺詐能力已成為共識。2018年11月,中國信息通信研究院等發(fā)布的《數(shù)字金融反欺詐:洞察與攻略》報告指出,數(shù)字金融欺詐逐漸形成了“黑色產(chǎn)業(yè)鏈”,通過與常見的金融科技技術(shù)結(jié)合,對不同群體進行標簽化精準定位,可大大提高詐騙的成功率。京東金融研究院等發(fā)布的《數(shù)字金融反欺詐白皮書》指出,2018年黑色行業(yè)年產(chǎn)值高達千億元級別,從業(yè)人員超過150萬,而同年我國網(wǎng)絡安全市場規(guī)模卻不足400億元。為了預防數(shù)字技術(shù)“包裝”下的新型詐騙,我國相關(guān)部門作出了多方努力:首先,公安部門推出集詐騙預警、線索舉報、反詐宣傳等多功能為一體的全民反詐APP,幫助居民預警詐騙信息、高速提取電子證據(jù)、了解防騙技巧,切實提升用戶識別詐騙的能力;其次,金融監(jiān)管部門通過網(wǎng)絡、微信等途徑進一步加大防范金融欺詐宣傳,并要求銀行等機構(gòu)在網(wǎng)點醒目部位張貼防詐騙提示、對大額度轉(zhuǎn)賬反復確認;再次,各類學校、社區(qū)等均采取不同形式的宣傳教育行動,尤其對老年人、青少年進行重點關(guān)注;最后,電信部門與手機制造商合作,越來越多的智能手機中增加了來電預警功能,可智能識別詐騙者身份并給予提前預警。這些舉措有利于降低居民遭受金融詐騙的可能性,正如《數(shù)字金融反欺詐:洞察與攻略》報告所指出的,大數(shù)據(jù)、人工智能等新興技術(shù)在金融反欺詐領域已得到廣泛應用。

由此,提出第一個假說:

H1:數(shù)字金融發(fā)展抑制了金融詐騙的發(fā)生。

(二)數(shù)字金融發(fā)展對不同技術(shù)依賴型金融詐騙發(fā)生的影響

為分析數(shù)字金融發(fā)展對不同信息技術(shù)依賴程度金融詐騙的影響是否存在差異,將八類金融詐騙(2)我國法律規(guī)定的金融詐騙罪共包括八類:集資詐騙罪、貸款詐騙罪、票據(jù)詐騙罪、金融憑證詐騙罪、信用證詐騙罪、信用卡詐騙罪、有價證券詐騙罪以及保險詐騙罪。本質(zhì)上,金融詐騙是一種通過采用虛構(gòu)事實或者隱瞞事實真相的方法,騙取公私財物或者金融機構(gòu)信用,破壞金融管理秩序的行為。區(qū)分為高技術(shù)依賴型與低技術(shù)依賴型兩類:高技術(shù)依賴型的金融詐騙包括信用卡詐騙、貸款詐騙、集資詐騙,低技術(shù)依賴型的金融詐騙則包括信用證詐騙、金融憑證詐騙、有價證券詐騙、票據(jù)詐騙、保險類詐騙。這樣分類的原因在于:

第一,信用卡詐騙罪。隨著數(shù)字技術(shù)發(fā)展,我國第三方支付已在社會支付中占有重要地位,信用卡也從網(wǎng)下使用過渡到網(wǎng)上使用;此外,其常與移動端的第三方軟件綁定使用,網(wǎng)絡移動支付應算作是信用卡的新型支付方式(李永升和張楚,2016)[22]。在網(wǎng)絡支付領域,由于科技進步,現(xiàn)代財產(chǎn)轉(zhuǎn)移逐步由具有財產(chǎn)處置功能的智能設備依程序化指令代替人工處理,現(xiàn)代社會也逐漸形成基于人的身份識別信息憑證而非原始人際信賴的交易形態(tài),從而人的身份識別信息憑證逐漸成為現(xiàn)代社會詐騙犯罪的重要手段,這種趨勢在智能設備被推廣使用后尤為明顯(楊志瓊,2018)[23]。可見,數(shù)字經(jīng)濟下信用卡詐騙的信息技術(shù)依賴程度較高。

第二,貸款詐騙罪。在網(wǎng)絡移動支付占主導的背景下,詐騙者需通過數(shù)字支付賬戶冒充被詐騙者從網(wǎng)絡借款平臺貸款來實施騙取貸款行為(鄭洋,2021)[24]。與前述“冒用型”信用卡詐騙過程類似,貸款詐騙需先通過數(shù)字技術(shù)獲取被詐騙者個人信息,然后還需成功“欺騙機器”方可實現(xiàn)詐騙。由此可見,數(shù)字經(jīng)濟時代貸款詐騙罪的信息技術(shù)依賴程度較高。

第三,集資詐騙罪。詐騙者需開發(fā)專門的軟件并設置多個虛假項目以及投資理財人信息來“高仿”正規(guī)借貸平臺進行集資詐騙。梅傳強和蘇軻(2021)[25]指出,不同于以非營利性的“云養(yǎng)貓”這類“云養(yǎng)殖”型詐騙,為實行詐騙,詐騙者需先推出名為“XX牧業(yè)”等名稱的軟件平臺,平臺內(nèi)需提供多種“認養(yǎng)”投資項目,此后方可通過高額的利息收益對受害者進行詐騙。可見,集資詐騙具有較高的信息技術(shù)依賴程度。

第四,其他類型的金融詐騙。信用證、有價證券、票據(jù)、金融憑證詐騙大多是對憑證進行偽造,或使用作廢的憑證進行詐騙,而占保險類詐騙案件總數(shù)的70%～80%的車險詐騙,則是由職業(yè)欺詐者、提供便利的上下游機構(gòu)等人員通過編造事故、實施碰撞等作案手法進行詐騙(車險反欺詐聯(lián)合課題組,2021)[26],因此,這些金融詐騙的信息技術(shù)依賴程度較低。

總體上看,高技術(shù)依賴性類型的金融詐騙雖具有專業(yè)化、系統(tǒng)化、隱蔽化等特點,但郝光昊(2019)[27]指出,大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,使得反詐騙過程實現(xiàn)自動化、智能化,反詐騙效率也得到了提高。袁鯤和曾德濤(2021)[28]認為,數(shù)字金融發(fā)展能顯著降低數(shù)據(jù)的傳輸成本,使得數(shù)據(jù)存儲有安全保障,這將減少不法分子對居民隱私的交易,因此可從源頭阻止詐騙者獲取居民隱私,減少詐騙案的發(fā)生。因此,數(shù)字金融發(fā)展可能會抑制高技術(shù)依賴型金融詐騙的發(fā)生。中國信通院聯(lián)合騰訊發(fā)布的《數(shù)字金融反欺詐:洞察與攻略白皮書(2018)》指出,可以利用數(shù)字技術(shù),如區(qū)塊鏈的數(shù)據(jù)、信息共享機制有效打擊銀行票據(jù)詐騙以及保險類詐騙。而且,數(shù)字金融的發(fā)展還能促進銀行以及其他金融機構(gòu)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,大數(shù)據(jù)征信等數(shù)字金融模式的應用可降低傳統(tǒng)銀行的信息不對稱程度,提高交易信息透明度(封思賢和郭仁靜,2019)[15],從而提升對偽造、冒用憑證的識別效率,降低低技術(shù)依賴型金融詐騙發(fā)生的可能性。綜上,提出第二個假說:

H2:數(shù)字金融發(fā)展對高技術(shù)依賴型和低技術(shù)依賴型金融詐騙均具有抑制作用,但對高技術(shù)依賴型金融詐騙的抑制作用更強。

(三)數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙發(fā)生的異質(zhì)性影響

1.不同城鎮(zhèn)失業(yè)率的異質(zhì)性影響。失業(yè)問題是社會發(fā)展中不可忽視的問題,失業(yè)率較低表明勞動力市場能提供較多的合法勞動機會,相反地,失業(yè)率高則表明勞動力市場提供的就業(yè)機會少,將導致失業(yè)人口收入降低。在失業(yè)的情況下,收入的減少導致犯罪的機會成本降低,此時的犯罪收益往往會大于犯罪成本,財產(chǎn)類犯罪率往往也越高(Yearwood &Koinis,2011)[29],張沖和孫煒紅(2013)[30]的實證研究發(fā)現(xiàn),城鎮(zhèn)失業(yè)率對財產(chǎn)類犯罪具有顯著的正向影響。而且,失業(yè)還可能造成心理方面的問題,從而誘發(fā)更多的犯罪(陳屹立,2010)[31]。失業(yè)的效果實際上就是收入差距擴大化的雙重加深化(李殊琦和柳慶剛,2009)[32],全國、城鎮(zhèn)內(nèi)部、農(nóng)村內(nèi)部以及城鄉(xiāng)之間的收入差距對財產(chǎn)類犯罪產(chǎn)生顯著影響(陳屹立,2007)[33],城鄉(xiāng)收入差距對犯罪率也有顯著的正向影響,而失業(yè)率對犯罪率的影響很大一部分都是通過收入差距的擴大化來解釋的(李殊琦和柳慶剛,2009)[32]。據(jù)此,提出第三個假說:

H3:相比來說,數(shù)字金融發(fā)展對城鎮(zhèn)失業(yè)率更低地區(qū)金融詐騙的抑制作用更強。

2.不同受教育程度的異質(zhì)性影響。一方面,不同的受教育程度對犯罪群體有影響。陳剛等(2009)[34]提出,教育可以通過增加居民的人力資本積累進而提高其獲得合法工作機會和工資水平、提高其時間偏好和風險厭惡、增加犯罪心理成本等渠道降低犯罪,而且,受過較高教育的群體可能生活更為體面,若他們因犯罪而受到刑事懲罰,勢必對其名譽、地位、心理等方面造成較大的損害,從而進一步抑制其犯罪(陳屹立,2007)[33]。而對潛在再犯罪群體,有研究表明,教育賦予個體知識和技能,使其具備滿足經(jīng)濟需求的能力(Lochner,2004)[35],受教育程度直接代表個體的就業(yè)資本(錢智勇,2010)[36],因此,對于有犯罪記錄的個體而言,若其教育程度未得到提高,出獄后仍面臨著就業(yè)困難、經(jīng)濟窘迫的局面,再犯罪的可能性仍較大。吳宗憲和張旭芳(2021)[37]發(fā)現(xiàn),受教育程度低是再犯罪發(fā)生的重要原因,受教育程度低的個體再犯罪的可能性是受教育程度高個體的1.3倍,因此,提高服刑人員的教育程度對降低再犯罪率發(fā)揮著不可替代的作用。另一方面,不同的受教育程度對被詐騙群體也有影響。路曉蒙等(2020)[9]指出,教育水平低的家庭是遭受詐騙損失的最主要的群體,相比有教育經(jīng)歷的人群,沒上過學的人群缺乏辨別詐騙信息的能力,更易相信詐騙者所言而遭受損失。對于受教育程度越高的群體,其金融素養(yǎng)水平也更高(莊家熾,2022)[38],而居民金融素養(yǎng)的提高可以顯著降低家庭因詐騙產(chǎn)生損失的可能性,即家庭具備的金融素養(yǎng)越多,越不會在詐騙中受損(劉陽和張雨涵,2020)[7]。因此,對于被詐騙者群體而言,受教育程度的提升,往往伴隨著金融素養(yǎng)水平的提高,這有利于打擊和防范金融詐騙,維持社會經(jīng)濟秩序。由此,提出第四個研究假說:

H4:相比來說,數(shù)字金融發(fā)展對居民受教育程度更高地區(qū)的金融詐騙的抑制作用更大。

三、研究設計

(一)數(shù)據(jù)來源

本研究數(shù)據(jù)來源于三個途徑:金融詐騙的數(shù)據(jù)來自中國裁判文書網(wǎng)2014—2019年285個地級市以及4個直轄市的相關(guān)判決書;數(shù)字金融的數(shù)據(jù)來自北京大學發(fā)布的“數(shù)字普惠金融指數(shù)(2014—2019)”;其他變量數(shù)據(jù)來自相應年份的《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

(二)變量說明

核心解釋變量:數(shù)字金融發(fā)展水平。參考張勛等(2019)[16]的做法,采用“數(shù)字普惠金融指數(shù)”衡量數(shù)字金融發(fā)展水平。該指數(shù)是北京大學數(shù)字金融研究中心利用螞蟻金融的海量數(shù)據(jù)編制而成,從數(shù)字金融服務的覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字支持服務三個維度刻畫中國的數(shù)字金融發(fā)展(郭峰等,2020)[39],反映了數(shù)字技術(shù)助力金融發(fā)展的總體情況和變化趨勢。具體地,將2014—2019年地級市層面的數(shù)字普惠金融指數(shù)與相應的金融詐騙數(shù)據(jù)匹配后進行實證檢驗。

被解釋變量:金融詐騙的發(fā)生。從中國裁判文書網(wǎng)上(3)除法律規(guī)定的特殊情況外(如國家機密、未成年犯罪、涉及商業(yè)機密等),發(fā)生法律效力的裁判文書一般都在中國裁判文書網(wǎng)上公布。整理了2014—2019年285個地級市以及4個直轄市的金融詐騙數(shù)據(jù),采用各城市人均金融詐騙金額定義金融詐騙的發(fā)生。

具體的,對于金融詐騙案件的檢索,參照梁平漢和江鴻澤(2020)[40]對網(wǎng)絡傳銷的搜索方式處理:(1)案由選擇“刑事”案件中的“金融詐騙罪”;(2)設置文書類型為“判決書”;(3)為避免案件重復計算,審判程序設置為“刑事一審”。采用文本挖掘方式獲取各城市每年的金融詐騙案總金額,然后除以該城市的總?cè)丝?即得到“各城市人均受金融詐騙金額”,以該指標作為金融詐騙發(fā)生的代理變量。需要說明的是,由于犯罪統(tǒng)計的“報告效應”,裁判文書網(wǎng)所公布的犯罪數(shù)據(jù)可能遠遠低于實際發(fā)生數(shù),但李殊琦和柳慶剛(2009)[33]指出,若只考慮刑事犯罪,犯罪漏報的影響較小。

關(guān)于審判法院所在地是否可用來反映金融詐騙地域分布問題,根據(jù)《刑事訴訟法(2018修正)》第25、26條規(guī)定,“刑事案件有犯罪地的人民法院管轄。如果由被告人居住地的人民法院審判為更為適宜的,可以由被告人居住地的人民法院管轄”?！皫讉€同級人民法院都有權(quán)管轄的案件,由最初受理的人民法院審判。在必要的時候,可以移送主要犯罪地的人民法院審判”。主要犯罪地是一個犯罪活動中最嚴重的犯罪發(fā)生地,當被告人在不同地點進行同一種犯罪活動時,其最主要的犯罪場所就是主要犯罪地,往往是被害人、證人等所在地(孫瀟琳,2018)[41]。因此,將審判法院所在地作為金融詐騙發(fā)生地是合理的。

控制變量:為控制其他因素對金融詐騙發(fā)生的影響,借鑒陳增明等(2015)[3]、梁平漢和江鴻澤(2020)[40]的做法,引入金融發(fā)展水平、城鄉(xiāng)收入差距、城鎮(zhèn)化水平、就業(yè)結(jié)構(gòu)、失業(yè)率、受教育水平、互聯(lián)網(wǎng)普及率、法治環(huán)境等控制變量。

表1 變量定義表

(三)計量模型設定

為檢驗數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙發(fā)生的影響及異質(zhì)性,借鑒梁平漢和江鴻澤(2020)[40]的模型設定,構(gòu)建如下計量模型:

lnCRIit=?+βINDit+γXit+εit+μi+θt

(1)

式(1)中,CRIit表示被解釋變量,表示i市居民在第t年的人均受金融詐騙金額;INDit代表核心解釋變量,表示i市在第t年的數(shù)字金融的發(fā)展水平;Xit為其他控制變量;εit代表隨機擾動項,μi表示個體效應,θt代表時間效應。

四、實證結(jié)果及其分析

(一)變量的描述性統(tǒng)計

表2報告了變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表2可知,被解釋變量“金融詐騙的發(fā)生”的最大值為6.85e+16萬元,最小值為0.001萬元,標準差為1.83e+15,表明我國各城市間金融詐騙發(fā)生情況有明顯差異;核心解釋變量“數(shù)字金融發(fā)展水平”的最大值為321.650,最小值為105.610,標準差為40.975,表明我國各城市間數(shù)字金融發(fā)展水平差異較大。此外,城鎮(zhèn)化水平、金融發(fā)展水平、城鄉(xiāng)收入差距、失業(yè)率、受教育水平、互聯(lián)網(wǎng)普及率、法治環(huán)境控制變量的最大最小值差異較大,表明各城市在這些方面的發(fā)展有較大差距。

表2 變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果

(二)數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙發(fā)生的影響

1.基準回歸及其結(jié)果分析。首先,使用固定效應模型檢驗數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙發(fā)生的影響,結(jié)果見表3中的回歸(1)。結(jié)果顯示,數(shù)字金融發(fā)展的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負,表明數(shù)字金融發(fā)展對各地區(qū)金融詐騙的發(fā)生產(chǎn)生了顯著的抑制作用。正如前文所述,數(shù)字金融發(fā)展通過緩解信貸約束、降低家庭在非正規(guī)市場金融的參與來降低金融詐騙發(fā)生的可能;數(shù)字金融發(fā)展還可以通過提高居民對金融信息關(guān)注度、加強防范心理來降低金融詐騙發(fā)生的可能。此外,可能的原因還有:一方面,數(shù)字金融發(fā)展使得防詐騙體系更完整有效,使得反詐騙技術(shù)得到切實的改造和優(yōu)化;而且,得益于大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展,反詐騙過程可實現(xiàn)自動化、智能化,使反詐騙效率得到提高(郝光昊,2019)[27]。另一方面,數(shù)字金融發(fā)展顯著促進了居民的就業(yè),增加工作收入(方觀富和許嘉怡,2020)[42],降低失業(yè)率,增加居民獲取正規(guī)資金的渠道,從而減少金融詐騙等財產(chǎn)類犯罪的發(fā)生。由此,假說H1得到了支持。

表3 基準回歸結(jié)果

2.數(shù)字金融對不同技術(shù)依賴型金融詐騙的影響。為驗證數(shù)字金融發(fā)展對不同類型金融詐騙發(fā)生的影響的差異性,利用雙向固定效應模型加以檢驗。由表4中回歸(5)和(6)的結(jié)果可知,數(shù)字金融發(fā)展對高技術(shù)依賴型金融詐騙存在顯著的抑制效果,對低技術(shù)依賴型金融詐騙的影響并不顯著?？赡艿脑蚴?低技術(shù)依賴型金融詐騙多采用偽造等傳統(tǒng)手段實施詐騙,數(shù)字金融難以通過大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)手段加以識別和管控;相反地,數(shù)字金融與高技術(shù)依賴型金融詐騙有更強的適配性,大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段更容易得到應用,從而抑制這類金融詐騙的發(fā)生。由此,H2得到了支持。

表4 數(shù)字金融發(fā)展對不同技術(shù)型金融詐騙發(fā)生的影響

3.內(nèi)生性分析。遺漏變量、逆向因果關(guān)系、測量誤差等原因均會導致內(nèi)生性問題。一方面,除本研究所考慮的控制變量之外,金融詐騙的發(fā)生可能還受到居民金融素養(yǎng)、風險偏好、人口流動、年齡等因素影響,從而導致系數(shù)估計有偏誤。另一方面,在數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙的發(fā)生產(chǎn)生顯著抑制作用的同時,金融詐騙的發(fā)生亦會對金融市場穩(wěn)定性以及金融安全產(chǎn)生影響,即金融詐騙也可能會影響數(shù)字金融的穩(wěn)定發(fā)展。因此,為盡量降低內(nèi)生性問題所產(chǎn)生的估計偏誤,參考張勛等(2020)[16]的做法,以“城市到杭州的球面距離與全國數(shù)字金融發(fā)展水平平均值(除本市)的交互項(EIN)”作為數(shù)字金融發(fā)展的工具變量重新進行回歸。

工具變量的選取需滿足外生性與相關(guān)性條件,之所以選擇上述工具變量,原因在于,地理距離與地級市的數(shù)字金融發(fā)展水平具有強相關(guān)關(guān)系,但與金融詐騙的發(fā)生無直接關(guān)系。 表5中的弱工具變量檢驗結(jié)果顯示,第一階段F統(tǒng)計量為15.2498,大于10,表明其作為工具變量滿足相關(guān)性特征,同時P=0.0001,表明其在1%顯著水平下不是弱工具變量。因此,選取省域內(nèi)除自身地級市以外的其他地級市數(shù)字金融發(fā)展水平的平均值作為工具變量是有效的。回歸(7)中采用工具變量的估計結(jié)果顯示,數(shù)字金融發(fā)展對各城市的金融詐騙的發(fā)生仍呈顯著的負向影響,與基準回歸結(jié)果保持一致。

表5 內(nèi)生性分析

4.穩(wěn)健性檢驗。一是替換被解釋變量。參考史晉川和吳興杰(2010)[43]的做法,將金融詐騙發(fā)生的衡量指標由“人均受金融詐騙金額”替換為“每十萬人批準逮捕人數(shù)(即刑事犯罪率)”后仍采用固定效應模型進行回歸。表6中回歸(8)的結(jié)果表明,金融詐騙的回歸系數(shù)仍顯著為負,與前文基準回歸結(jié)果保持一致。二是改變樣本量?？紤]到直轄市的經(jīng)濟發(fā)展水平等因素大大有別于其他地區(qū),可能會對估計結(jié)果產(chǎn)生影響,因此參考梁平漢和江鴻澤(2020)[40]的做法,剔除北京、上海、天津和重慶四個直轄市后重新估計數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙發(fā)生的影響。表6中回歸(9)的結(jié)果表明,數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙有顯著的負向影響,與前文基準回歸結(jié)果一致。

表6 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

五、進一步分析:影響的異質(zhì)性

(一)地區(qū)不同城鎮(zhèn)失業(yè)率的異質(zhì)性影響

為驗證假說3,在回歸中引入地區(qū)城鎮(zhèn)失業(yè)率與數(shù)字金融發(fā)展水平的交互項,交互項的系數(shù)反映了高城鎮(zhèn)失業(yè)率地區(qū)相較于低城鎮(zhèn)失業(yè)率地區(qū)的數(shù)字金融對當?shù)亟鹑谠p騙發(fā)生的異質(zhì)性影響。由表7中回歸(10)的結(jié)果可知,交互項系數(shù)顯著為正,表明在城鎮(zhèn)失業(yè)率較低的地區(qū),數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙發(fā)生的抑制作用更強。由此,H3得到了支持。

表7 不同城鎮(zhèn)失業(yè)率和地區(qū)不同受教育程度的異質(zhì)性影響

(二)地區(qū)不同受教育程度的異質(zhì)性影響

為驗證假說4,在回歸中引入地區(qū)居民受教育程度與數(shù)字金融發(fā)展水平的交互項,交互項的系數(shù)反映了高受教育程度地區(qū)相較于低受教育程度地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙發(fā)生產(chǎn)生的異質(zhì)性影響。表7中回歸(11)的結(jié)果顯示,高受教育程度與低受教育程度的地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙發(fā)生的估計系數(shù)之間并不存在顯著差異,異質(zhì)性影響并不成立,可能的原因是:一方面,教育雖然具有犯罪預防效應,但其同時還有犯罪擴張效應,大學教育不僅未能降低犯罪率,反而還會顯著促進詐騙一類的高技能型犯罪(陳剛和李樹,2011)[44]。另一方面,教育還可能提高犯罪分子在實施犯罪后逃避拘捕和逃避懲罰的能力(Ehrlich,1975)[45],提高其實施犯罪的可能性。此外,教育不僅可以提高人力資本水平和合法工資收益,也可能提高犯罪的生產(chǎn)率和收益,特別是對于諸如偽造、詐騙、盜用(公款)等高技能型犯罪更是如此(Lochner,2004;謝旻荻和賈文)[35][46]。綜上可知,教育的影響比較復雜,假說4不成立。

六、研究結(jié)論及對策啟示

基于2014—2019年中國裁判文書網(wǎng)的金融詐騙罪刑事判決書和北京大學“數(shù)字普惠金融指數(shù)”,實證檢驗了數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙發(fā)生的影響及其異質(zhì)性,主要研究結(jié)論有:(1)數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙的發(fā)生具有顯著的抑制作用;(2)數(shù)字金融發(fā)展對高技術(shù)依賴型金融詐騙有顯著的抑制作用,對低技術(shù)依賴型金融詐騙的影響則不顯著;(3)當?shù)爻擎?zhèn)失業(yè)率越低,數(shù)字金融發(fā)展對金融詐騙發(fā)生的抑制作用越強,但數(shù)字金融發(fā)展對不同受教育程度地區(qū)金融詐騙的影響并不存在顯著差異。

在數(shù)字經(jīng)濟時代,上述結(jié)論對我國數(shù)字金融的發(fā)展和金融詐騙的治理具有重要的啟示:

首先,持續(xù)推進數(shù)字金融發(fā)展,尤其要拓展服務深度。一方面,要加快數(shù)字金融基礎設施建設,尤其是要結(jié)合5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)字鄉(xiāng)村建設不斷提升互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)在落后地區(qū)的覆蓋廣度、服務深度和運行速度,為數(shù)字金融發(fā)展創(chuàng)造應用場景、夯實“地基”。另一方面,要繼續(xù)完善數(shù)字金融相關(guān)法律法規(guī),在《數(shù)據(jù)安全法》《個人信息保護法》等法律的基礎上,持續(xù)加強大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能等金融科技在銀行、保險、證券等細分行業(yè)應用的標準和規(guī)范建設,積極引導數(shù)字金融發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢向低收入群體提供服務,促進數(shù)字普惠金融的高質(zhì)量發(fā)展,抑制金融詐騙的發(fā)生。

其次,針對不同技術(shù)依賴類型的金融詐騙實施差異化的防控措施。實證結(jié)果表明,數(shù)字金融對不同技術(shù)依賴型金融詐騙有不同的影響,因此,應針對不同類型金融詐騙實施差異化的防控措施。具體地,針對仿冒身份這類高技術(shù)依賴型金融詐騙,在完善交易規(guī)則的同時,金融機構(gòu)可通過引入?yún)^(qū)塊鏈、隱私計算、人工智能等技術(shù)建立全流程智能風險防控系統(tǒng),嚴格事前身份識別核查,加強金融交易的安全性,增強數(shù)據(jù)共享中的隱私信息保護,從源頭杜絕此類詐騙的發(fā)生;針對虛假投資理財這類低技術(shù)依賴型的詐騙,在對消費者加強宣傳教育的同時,監(jiān)管部門可通過引入大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)對海量數(shù)據(jù)進行批量加工和運算以加強對交易的實時監(jiān)測、及時對異常交易進行預警,降低金融詐騙的發(fā)生的可能。

最后,提高地區(qū)城鎮(zhèn)就業(yè)率并著力加強金融教育。實證結(jié)果表明,在城鎮(zhèn)失業(yè)率更低的地區(qū),數(shù)字金融發(fā)展抑制居民金融詐騙的作用更強烈,這意味要順應新時代發(fā)展的需要,在促進數(shù)字金融發(fā)展的過程中,有必要通過鼓勵中小企業(yè)發(fā)展、落實《勞動法》等舉措大力提升各地城鎮(zhèn)就業(yè)率,從而更好地獲取數(shù)字金融降低居民金融詐騙的“紅利”。此外,盡管數(shù)字金融發(fā)展對不同受教育程度地區(qū)金融詐騙的影響并不存在顯著差異,但考慮到金融詐騙的危害性,針對廣大居民尤其是金融消費者的金融教育仍然是大有必要的,尤其要針對老人、婦女等弱勢群體,加強對利用數(shù)字技術(shù)包裝下新型金融詐騙的警示教育。

必須指出的是,在數(shù)字經(jīng)濟時代,治理金融詐騙還有很多其他工作要做,例如,大力提升居民金融素養(yǎng),提高詐騙阻斷(4)根據(jù)守護者計劃、騰訊衛(wèi)士等單位聯(lián)合發(fā)布的《2021年電信網(wǎng)絡詐騙治理研究報告》,詐騙阻斷是指在詐騙實施過程中,所有可能是被害人認識到自己正遭受騙局的提醒、預警以及勸阻等行為;目前我國主要有公安機關(guān)阻斷、金融機構(gòu)阻斷、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)阻斷、被害親人阻斷等四類詐騙阻斷方式。水平,修訂完善相關(guān)法律法規(guī)等。