中国金融科技发展的动态演进、区域差异与收敛性研究_王荣.pdf

2023 年 4 月第 45 卷第 4 期CONTEMPOAYECONOMICMANAGEMENTApr 2023Vol 45No4收稿日期:20221227基金项目:河北省社会科学基金项目 金融科技推动企业创新的路径及对策研究 基于银行业竞争与融资约束的链式中介作用(HB20GL021)。作者简介:王荣(1994)，女，河北保定人，河北工业大学经济管理学院博士研究生，研究方向为金融科技;叶莉(1963)，女，满族，天津人，博士，河北工业大学经济管理学院教授，研究方向为金融风险;房颖(1993)，女，河北邯郸人，河北工业大学经济管理学院博士研究生，研究方向为金融科技。DOI:10.13253/jcnkiddjjgl2023.04.010中国金融科技发展的动态演进、区域差异与收敛性研究王荣，叶莉，房颖(河北工业大学经济管理学院，天津300401)摘要基于金融科技内涵，借助文本挖掘构建中国省际金融科技指标体系，通过全局主成分分析对金融科技指数进行测度，并利用 Kernel 密度估计、Theil 指数及分解、变异系数与空间收敛模型刻画金融科技发展的动态演进、区域差异与时空收敛性特征。结果表明:中国金融科技发展可分为 20112015 年与 20162020 年两个阶段，呈现稳步增长态势，绝对差异逐步扩大，存在轻微的极化现象;各地区金融科技发展存在较大的区域差异，且差异不断扩大，区域内差异是造成金融科技发展总体差异的主要来源，贡献率呈上升态势，区域内差异呈现东、西、中部递减趋势;全国以及东、中、西部区域层面金融科技发展水平与其均值的差距均未呈现下降趋势，但考虑空间效应后发现，金融科技落后地区对先进地区存在一定的“追赶效应”，人力资本水平、经济发展水平以及金融发展水平是助力金融科技协调发展的重要因素。此外，金融科技发展具有显著的空间集聚效应，呈现出“高高”集聚与“低低”集聚的分布特征。关键词 金融科技;全局主成分分析;Kernel 密度估计;Theil 指数;收敛性 中图分类号F832.1 文献标识码A 文章编号16730461(2023)04008314一、引言伴随着 IT 技术的进步，“金融科技(Fintech)”应运而生。世界经济论坛评价金融科技为“颠覆性的”“革命性的”的数字武器，能够模糊金融机构边界，破除金融机构壁垒。近年来，在云计算、区块链、大数据与人工智能等数字技术驱动下，金融科技迎来了爆发式增长。2022 年 1 月，央行印发 金融科技(Fintech)发展规划(20222025 年)，进一步指出了数据要素在增强金融服务质量与效率中的重要地位，并强调了深化数字技术在金融领域应用的重要性。中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035 年远景目标的建议中也指出，要“构建金融有效支持实体经济的体制机制，提升金融科技水平”。金融科技本质上属于技术驱动的金融创新，通过创造新的商业模式、技术应用、业务流程或服务产品等，促进新兴数字技术与金融业不断融合，提升金融体系对实体经济的服务质效。随着人工智能、大数据与区块链等数字技术的不断进步，其与金融领域的融合程度也不断加深，金融科技应用场景不断丰富，数据要素的引入不仅提升了金融业服务效率，也为实体企业的创新发展提供了契机1。数字经济背景下，准确把握各地区的金融科技发展水平与相关特征对系统性规划金融科技发展布局至关重要。因此，本文主要对以下问题进行探究:如何准确测度我国金融科技发展水平?各地区金融科技发展水平的动态演进特征如何?各地区金融科技发展是否均衡，是否存在显著差异，差异来源如何?各地区金融科技发展空间分布特征如何，是否具有收敛态势?前述问题的解答，不仅有助于全面掌握我国金融科技发展格局，推动我国各地区金融科技协同发展，更有助于为金融科技经济后果的分析提供实证依据。二、文献综述“金融科技”一词是由对英文“Fintech”的翻译而得。Fintech 是“Financial technology”的缩写，通常被视为金融服务与信息技术的结合2。金融科技的研究最早可追溯至 20 世纪 90 年代，花旗集团董事长(JOHN EED)在“FinancialServices Technology Consortium”项目中首次关注了科技在银行业发展中的作用3。此后，随着相关数字技术的兴起以及金融业态的不断发展，“Fintech”一词于 2011 年被正式提出并赋予新内382023 年第 4 期涵，成 为 学 界 与 业 界 关 注 的 焦 点。相 应 地，Fintech 对应的中文名词“金融科技”也受到我国学术界与实务界的重点关注。现有关于金融科技的相关研究主要集中在三个方面。一是金融科技内涵的界定。学者们基于不同的视角给出了不同的结论，可主要归纳为以下三个方面。其一，侧重于对技术的强调，认为金融科技的本质是技术创新。CHEN 等(2019)研究提出金融科技可以代指一切能够助力金融服务的技术4。MA 和 LIU(2017)提出金融科技是一系列能够广泛影响金融交易和金融服务的技术5。其二，侧重于对金融的强调，认为金融科技是科技企业或者传统金融机构利用数字技术提供的金融服务。THAKO(2020)认为金融科技的主要目标是利用技术改善金融服务6。朱太辉(2018)提出从狭义角度看金融科技指科技企业利用自身的技术优势提供的金融服务7。其三，侧重于“金融+技术”的融合，认为金融科技的本质是技术驱动的金融创新。在此类观点中，金融科技普遍被认为是一种技术驱动的金融创新，能够推动新的金融商业模式、业务流程和创新产品的发展。金融稳定理事会(FSB)提出“金融科技是指由技术驱动的金融创新，它能够创造新的业务模式、应用、流程或产品，从而对金融市场、金融机构或提供金融服务的方式造成实质性影响”。皮天雷等(2018)认为金融科技是一种以新兴技术为后端支撑的金融创新，革新了传统金融的业务模式8。近年来，金融与技术相融合的观点愈发得到学者们的肯定3，9。二是金融科技经济后果的研究。金融科技的发展不仅赋能了传统金融业的发展，提升了传统银行业金融服务效率，也为经济增长、产业结构升级 以 及 实 体 企 业 技 术 创 新 等 提 供 了 驱 动力1013。谢治春等(2018)指出金融科技发展能够 有 效 赋 能 传 统 金 融 业 数 字 化 转 型14。NAAYAN(2019)研究了 19982018 年金融科技在推动印度尼西亚经济增长中的作用，发现金融科技发展与印尼的经济增长呈正相关15。李春涛等(2020)利用新三板上市公司数据验证了金融科技对企业技术创新产出的影响效应与机制16。金融科技经济后果的研究进一步证明了金融科技发展的重要性。三是金融科技测度的相关研究。金融科技作为一个新兴产业，仍未有统一的测度方式。梳理现有金融科技相关研究，其指标的测算主要有两种方式。一种是选用相关机构公布的金融科技测度指数9。在学术研究中，学者们采用北京大学数字金融研究中心构建的“中国数字普惠金融指数”作为金融科技指数的代理指标，该指数基于蚂蚁金服的底层交易数据，刻画了数字普惠金融的发 展 水 平17。另 一 种 是 借 鉴 沈 悦 和 郭 品(2015)提出的互联网金融指数的测度方法，基于金融科技相关关键词词频或互联网搜索数据构建金融科技指数18。李春涛等(2020)直接采用“关键词+地区”的检索方式，选取检索的新闻数量作为金融科技指数代理变量16。盛天翔和范从来(2020)选取专门针对小微企业信贷业务的关键词，通过熵值法从小微企业信贷的角度构建了金融科技指数19。LEE 等(2021)通过构建金融科技指标体系，并利用传统主成分分析构建了金融科技指数，进一步分析了 其 对 银 行 效 率 的影响20。综上，国内外学者对金融科技发展的研究如火如荼，为金融科技的量化研究提供一定支撑，但仍存在有待完善的空间。首先，从金融科技指数测度层面来看，现有研究多依据自身的研究需求构建特定的金融科技指数，仍未形成一致的测度标准，且存在一定的局限性。一方面，特定机构编制的数字普惠金融指数是基于特定的企业微观交易数据编制，主要表征数字普惠金融发展现状，更多地强调了金融科技的普惠属性，难以全面刻画金融科技发展的趋势。另一方面，相较于直接采用数字普惠金融指数，基于金融科技关键词词库的指标合成法能够更好地反映金融科技整体发展水平，但对于金融科技相关关键词的选取，现有研究仍较多地依赖于互联网金融关键词词库，对金融科技关键词词库的更新力度较弱，数字经济时代，金融科技的含义与特点在不断演化，准确、全面的选取能够表征我国金融科技发展的关键词是测度金融科技发展水平的基础。同时，在指数合成中，现有研究多采用熵值法、层次分析法以及传统主成分分析，在指标的一致性与无偏性层面仍有待完善。其中，熵值法忽视了各指标间的相关性21，层次分析法依赖于主观权重赋值，结果具有一定的非一致性与有 偏性2122。相较于熵值法与层次分析法，主成分分析法能够依据数据特征进行客观权重赋值，不仅能够避免指标权重赋值的主观性，也能够避免指标间高相关性的影响。然而传统的主成分分析法局限于对截面数据的降维分析忽视了时间的动态演进特征，而现实中数据多是不断积累变化的。其次，从金融科技发展特征剖析层面来看，现有研究多集中在对金融科技影响后果的分析，对金融科技自身发展特征的研究仍相对缺乏，尤其缺乏对金融科技发展区域差异及其差异来源的剖析以及对金融科技发展空间敛散性特征的刻画。基于此，本文以 20112020 年我国各省份48王荣，叶莉，房颖:中国金融科技发展的动态演进、区域差异与收敛性研究为研究样本，通过文本挖掘法完善金融科技关键词词库，并利用两步全局主成分分析在获得金融科技各维度指数基础上合成金融科技总指数。此外，利用 Kernel 密度估计、Theil 指数及分解剖析金融科技发展的分布动态演进特征、区域差异及 其 来 源，同 时，引 入 空 间 权 重 矩 阵 通 过Moran I的计算以及空间收敛模型的构建进一步刻画金融科技发展的空间集聚特征与收敛特征。本文的主要贡献在于:从金融科技指数测度来看，利用文本挖掘法对金融科技相关关键词进行完善与补充，能够更为全面地表征金融科技发展特点与趋势，弥补了现有文献关于金融科技相关关键词的选取仍主要依赖互联网金融相关关键词词库的局限性。进一步地，利用两步全局主成分分析能够在有效避免变量间的相关性以及指标权重选择的主观性的同时，确保各指标在时间维度的一致性和可比性。从金融科技发展特征剖析来看，首先，通过 Kernel 密度估计对全国层面以及东、中、西部区域层面金融科技发展的动态演进特征进行刻画;其次，通过 Theil 指数及其分解对我国各地区金融科技发展的不均衡程度进行剖析，并进一步分析其差异来源，揭示金融科技发展的时空异质性及异质性来源;最后，通过空间权重矩阵的引入、Moran s I 的计算以及空间收敛模型的构建，从金融科技发展的空间及集聚性与收敛性层面刻画金融科技发展的空间分布特征。本文研究结论对宏观层面金融科技发展的战略规划具有重要意义，有助于为深入认识金融科技发展现状、优化金融科技发展布局规划以及推动金融体系健康、均衡的发展提供借鉴。三、测度思路、指标体系与数据来源(一)测度思路明确金融科技的内涵是量化金融科技发展水平的 基 础。本 文 基 于 DING 等(2022)、PUS-CHMANN(2017)、皮天雷等(2018)的研究，采用接受较高的金融稳定理事会对金融科技的定义，认为“金融科技是指由技术驱动的金融创新，它能够创造新的业务模式、应用、流程或产品，从而对金融市场、金融机构或提供金融服务的方式造成实质性影响”3，89。从现实层面来说，金融科技既可以表征相应的数字技术，又能够表征通过数字技术的运用所发挥的金融业务职能。金融科技业务职能是学术界以及实务界关注的重点，基于吴晓求(2014)、沈悦和郭品(2015)等研究，本文认为金融科技基于底层数字技术支撑，与金融功能相结合，能够在资源配置、支付清算、风险管理与服务渠道四个方面发挥重要作用