金融科技脉络梳理、研究述评及未来展望——一个基于社会—组织视角的文献综述

董贞良，谢宗晓，安佰万，林润辉

（1.中国人民银行 金融信息中心，北京 100800；2.中国社会科学院 财经战略研究院，北京 100028；3.中国金融认证中心，北京 100054；4.中国人民银行镇江市中心支行，江苏 镇江 212004；5.南开大学 商学院，天津 300071）

一、引言

金融科技是金融与技术（financial+technology）的融合[1]，是技术推动的金融创新①金融科技的定义引用自《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021 年）》（银发〔2019〕209 号），但该定义并非其中原创，具体请参考:http://www.pbc.gov.cn/zhengwugongkai/127924/128038/128109/3886683/index.html.。金融科技词汇在1972 年最早由Bettinger 提出，原意是指“将银行的专业知识与现代管理科技以及计算机相结合”。在2016 年之前，虽然在金融实践领域已经存在了各种各样的尝试，但金融科技并未得到应有的重视。原因在于，科技一直是作为金融的辅助手段出现，两者缺乏深度融合。

在金融实践中，与业务相关的各种科技创新都被视作金融科技，这导致金融科技词汇变得模糊且广义[2]，一度陷入“瞎子摸象式的变动枚举”模式中。这导致在研究领域，其研究热点大多围绕特定的技术领域展开，例如，众包（Crowdfunding）与金融科技[3]，区块链在金融科技中的应用[4]等。从整体上来看，围绕金融科技的理论探讨远远不够，实证研究匮乏。

分析现有的金融科技研究，较为明显地来源于两类不同的“学术共同体”。

第一种是起源于计算机领域的研究，其本质是讨论新技术本身，只是换了一个应用场景而已。例如，据Goldstein 等[5]报告，《金融研究评论》（Review of Financial Studies）的2019年金融科技特刊中，一共收到156 篇文章，其中27 篇是关于大数据的，28 篇是关于区块链的，还有11 篇是关于众包的；在最后刊出的10篇论文中，就有4篇是讨论区块链机制的。这些选题在计算机领域也是热点，其研究范式也非常工程化。

第二种是起源于金融领域的研究，这些学者强调金融科技的金融属性，但是对于“科技性”关注不足，虽然以金融科技为主题，但是其思想很容易落入“科技金融”的窠臼中，将金融科技“工具化”，而非深度融合，“为金融发展提供源源不断的创新动力”①引用自《金融科技（FinTech）发展规划（2019—2021 年）》（银发〔2019〕209 号）（http://www.pbc.gov.cn/zhengwugongkai/127924/128038/128109/3886683/index.html），第一章第一节。。当然，对于金融科技而言，金融属性和科技属性不可过度强调某一方，两者都不可偏废，应该作为一个有机的整体对待。

讨论底层技术的第一类研究，或者说立足于计算机领域的研究，不属于本文综述的范畴。已有的综述文献中，Gai 等[6]本质是挖掘金融科技中的技术方向，这导致忽略了其中最本质的“金融”属性。其他研究，也存在某些不足，例如，Anagnostopoulos[7]则主要关注金融科技和监管科技对监管者和银行的影响，Gomber等[8]更强调数字金融（digital finance）到金融科技的转变过程。Milian 等[9]对2018 年2 月之前的英文文献进行了文献计量分析，但是统计有余，述评不足。

总之，目前缺乏针对这一研究主题系统性地梳理和述评。由于起源于金融领域的研究，本质是社会科学视角的，Burrell 和Morgan[10]认为科学和社会是所有理论的两条主要轴线，以此为标准，划分为社会—组织视角的四种范式:功能范式（Functionalist Paradigm）、激进结构范式（Radical Structuralist Paradigm）、诠释范式（Interpretive Paradigm）和激进人本范式（Radical Humanist Paradigm）。

社会—组织视角的四种范式相互排斥，也就是现有研究只能存在唯一的分类。更重要的是，基于两个维度四个象限的分类，特别有助于梳理脉络，从而得到未来的研究方向。例如，Dhillon 和Backhouse[11]及林润辉等[12]都应用了该框架进行文献综述。基于以上分析，本文也引入该框架。

二、综述框架及文献筛选

（一）社会—组织的四种范式

由于现有研究中存在的理论探讨不够、实证研究相对匮乏的问题[9]，因此，引入Burrell 和Morgan[10]的框架梳理已有文献的脉络得到未来的研究方向是很有必要的。该框架纵轴为科学本质的假设是主观的还是客观的，横轴描述社会（及组织等）本质是秩序的还是激变的，从而抽象为图1所示的四种范式。

图1 由两个维度划分出的四种范式

这四种范式是相互排斥的，其理论范式和方法论范式均可以纳入Burrell 和Morgan G[10]的范式分类之中，并且只归于其中的某一种[13]。表1 中给出了对四种范式的主要属性和含义。

表1 四种范式的介绍

金融科技不是金融和科技的简单结合。金融科技的产生极大地降低了交易成本和信息不对称[14]，是驱动金融结构演变的根本力量，技术进步使得信息不对称有了极大改善，金融中介能够更好地撮合投资人和融资方，提升金融市场的流动性，金融科技使得交易成本大幅度降低，不断拓展市场容量，更好地提升金融系统的资源配置效率[15]。因此，金融科技是产生于不同领域的思想和研究方法之间有机的结合。目前在诸多研究领域，如运营管理、信息系统开发和信息安全管理等，都据此进行了分类和梳理，在金融科技研究领域，运用这四个范式理解金融科技的发展过程也是合理和可行的。

（二）文献筛选与统计

在数据库中先逐个检索经济类重要期刊、金融领域重要期刊和信息系统类重要期刊，查阅标题或摘要中含Fintech、Regtech、Suptech 或Insurtech，时间限定为“2015 年 1 月 1 日至 2020 年 1 月 31 日”，筛选条件为“有较强理论基础”或“实证研究”，共查阅论文15 篇。然后，将期刊范围扩大至金融类和信息系统类比较重要的期刊，将查阅的论文剔除非金融科技讨论重点的文章，并将“有较强理论基础的实证研究”和论文引用次数作为标准加以筛选，确定论文20篇。

图2 文献检索过程及结果

在CKNI中查询研究主题为“金融科技”，时间设定为 2015 年 1 月 1 日至 2020 年 1 月 31 日，且期刊级别限定为CSSCI，并将条件重新放宽为“有较强理论基础”或“实证研究”作为筛选标准之一，共筛选出9篇文章。本研究将中文检索时间段设定得较短，另一个原因在于排除相关词汇的干扰，例如互联网金融等。事实上，根据统计结果回顾，时间段的选择也是合理的，例如，该时间段中文文献共有1070 篇，其中 2015 年和 2016 年的 CSSCI 文献均为 0 篇①限于篇幅，文中没有给出详细的统计数据，若读者需要，可联系本文的通讯作者索要。。上述检索过程大致如图2所示。

经过上述步骤，最后列入本文综述范围的文章共44篇。统计结果如表2所示。

表2 论文筛选结果统计表

三、基于功能范式的研究

较早地阐述金融科技全貌和基本面的研究大多属于功能范式，主要解决的是金融科技是什么（What it is）的问题。金融科技的概念引用自金融稳定理事会（FSB）②金融稳定委员会（Financial Stability Board，FSB）是在G20的呼吁下于2009年成立的非营利组织，负责国家之间金融机构的协调以及相关国际标准的制定，建立的初衷是为了促进全球的金融稳定。和国际货币基金组织（IMF）③国际货币基金组织（International Monetary Fund，IMF）是根据1944 年7 月在布雷顿森林会议签订的《国际货币基金协定》，于1945年12月27日在华盛顿成立，其与世界银行同时成立、并列为世界两大金融机构之一，其职责是监察货币汇率和各国贸易情况，提供技术和资金协助，确保全球金融制度运作正常。等权威机构的定义。在此技术上，又产生了诸多衍生概念，例如，Lee 等[16]讨论了金融生态系统的五个要素和六大挑战。

已有的研究从不同的侧面探讨金融科技是什么的问题，Leong 等[17]从金融包容性的角度，以小额贷款为案例讨论了该问题，Haddad 等[18]和 Dhar 等[19]则分别探讨了金融科技初创企业的技术决定因素和金融科技平台的策略及框架。进一步，Gimpel 等[20]通过聚类分析方法对金融科技产品进行了分类。Drasch 等[21]则构建了一种银行与金融科技企业合作的分类法。在该领域的选题主要包括了金融科技的商业模式、分类、面临挑战和生态构成等各个方面。

还一个比较重要的选题是技术体系构建和技术应用。Gai 等[6]从技术的角度将金融科技技术体系分为5 个维度，提出了数据驱动的金融科技框架。更多的研究转入至具体的技术，例如区块链的机制等[5]。Biais 等[22]研究了比特币矿工之间的协调问题。Chiu和Koeppl[23]认为分叉是区块链应用面临的最大问题，因此专注于区块链的资产交易结算。

实证研究和案例研究等方法逐渐被应用于功能范式的研究中，Du 等[24]应用可供性实现理论（Affordance Actualization，AA），在有效实施区块链的组织中进行了案例研究，确定了组织中区块链的三种支持和实现这些支持的过程模型。D’Acunto 等[25]则实证分析了金融科技中的人工智能对投资者业绩的影响。

此外，安全是金融科技应用的基础，关于该选题的文献，大多更偏重于工程方向。Kang[26]关注的是移动支付的安全性问题。Noor等[27]则利用自然语言处理（NLP）的分布式语义技术，提出了一个基于深度学习神经网络的自动化网络威胁归因框架，可以根据网络威胁态势报告中提取的攻击模式分析网络威胁行为。

表3 基于功能范式的主要研究

基于功能范式的主要研究成果如表3所示。

四、基于诠释范式的研究

诠释范式侧重于从主观的个体角度去解释什么样（As it is）的问题。基于诠释范式的金融科技研究更加能够体现其发展逻辑、内在机制和产生的影响。

金融中介理论是阐述金融机构存在合法性的最重要理论之一[28]，其主要贡献在于从中介角度解释了金融机构产生和存在的原因。按照金融中介理论，金融科技能够加强或拓展金融机构的中介效用，而不是分流传统的借贷市场。Qi等[29]的研究表明金融科技能够降低在金融中介成本中占比较大的人力成本。Buchak 等[30]则发现影子银行（shadow bank）利用金融科技能够获得更高的利率。Fuster 等[14]开展了与之类似的问题研究，研究表明金融科技贷款机构拓宽了融资渠道。基于国内数据的研究，例如，庄雷和王烨[31]运用蚂蚁金服案例证明金融科技可以部分缓解融资难、融资贵的问题。面对金融科技带来的挑战，Chen 等[32]采用比较案例研究，对中国工商银行和花旗银行进行了对比分析。

Merton 和Bodie[33]提出了金融功能理论，认为机构和组织形式是多变的，只是一种表现形式而已，最本质的还是金融的功能。金融功能理论非常符合高速变化的市场环境，以支付功能拓展为例，Iman[34]探讨了金融科技增强移动支付的属性的问题。Tang[35]研究了P2P（peer-to-peer）在小额贷款方面对传统银行贷款的补充作用。Jagtiania 和Lemieuxb[15]同样研究了金融科技贷款平台的问题，但其关注点在于金融科技贷款平台是否可以扩大对金融消费者的信贷渠道。

从金融创新方面研究金融科技产生与发展来看，金融科技的应用为金融业提供了新的技术和服务。Peter 和Kauffman[36]认为金融科技带来了流程重塑，促进了服务转型。Gozman 等[37]运用聚类分析法研究了金融科技初创企业的创新机制，包括去中介、扩展访问、金融化、混合和个性化等。Chen 等[38]应用文本分析技术，探讨了金融创新对股价的影响。Stoeckli 等[39]采用扎根理论归纳构建了保险科技（Insurtech）创新模型，试图了解保险科技如何影响企业层面的价值创造。

从创新视角研究金融科技，国内学者也进行了一系列的尝试，实证研究了金融科技对企业创新、区域创新等的影响。唐松等[40]通过面板数据得出，金融科技创新能有效提高周边地区全要素生产率。王栋和赵志宏[41]基于创新价值链理论，建立金融科技对区域创新作用的概念研究模型。李春涛等[42]考察了金融科技发展对企业创新的影响及其机制。与之类似的研究还有，王小燕等[43]发现成长期和成熟期企业在金融科技驱动下有着明显的技术创新驱动效果，而金融科技支持衰退期企业只能导致“创新泡沫”。

总体来看，基于诠释范式的金融科技研究以实证研究为主，从不同的视角探讨了金融科技形成的底层逻辑和作用机制。基于诠释范式的主要研究如表4所示。

表4 基于诠释范式的主要研究

五、基于激进人本范式的研究

激进人本范式注重对人的行为的研究，金融与科技的结合为金融业带来变革和挑战的同时，仍然需要关注“人”这一根本环节。从这点来说，这与行为金融学研究关注点类似，有效地补充了传统金融理论中的理性人假设、有效市场假说等，将金融决策的研究由“应该如何做”发展为“实际做了什么”。

金融投资作为财富管理的核心领域一直紧跟技术发展趋势，金融科技应用对金融投资行为的影响也成为研究热点。在技术应用对投资人行为的研究方面，Zhu[44]研究发现，金融科技降低信息获取成本提高价格效率，减少机会主义和提高投资效率。王靖一和黄益平[45]构建了金融科技指数，运用情感分析、新闻分析等手段，对社交媒体和新闻报道等数据进行处理，以判断市场及投资者的情绪，预测相关趋势。

在投资者行为影响资产价格的研究方面，Dugast 和Foucault[46]研究了当投资者运用大数据技术以较低成本从大量非结构化数据中获得关于资产收益随时间增加的精度信号时，这一特征如何影响资产价格的信息性。

在金融科技机构行为对金融市场影响的研究方面，Dranev等[47]使用事件研究方法进行研究，发现在短期内收购金融科技公司呈现显著的正平均异常收益，但在长期内却呈现了负平均异常收益。邱晗等[48]研究发现，金融科技发展实际上是变相的利率市场化，改变了银行的负债端结构。

关于金融科技运用对人的行为改变从而影响资金筹集、信贷等金融功能的研究也在不断深入。Berg等[49]研究运用金融科技技术分析数字足迹的信息内容（人们仅通过访问或在网站上注册即可在线留下的信息轨迹）预测消费者的违约行为。Howell等[50]研究了基于区块链和分布式账本的筹资机制市场。Cong[51]探讨了区块链的典型特征如何重塑机构行为和竞争格局。研究发现，区块链使智能契约成为可能，区块链通过减轻信息不对称提高契约效率，同时，也可能导致更大的共谋行为，只有时间才能证明消费者最终是否会受益。

从人的行为角度研究金融科技带来的风险和对监管的影响是研究界的另一个重点。一个比较直观的视角是金融科技带来的非法行为。Foley 等[52]开发了一种网络聚类分析的新应用，用于识别参与非法活动的用户和与非法社区进行交易的用户，研究发现，大约46%的比特币交易与非法活动有关。罗鹏等[53]则从个体金融行为的角度构建了金融风险预测模型。

最后，对于要平衡金融风险和金融创新间的金融监管方面，研究者也开始注重对将人的行为和非理性因素纳入金融科技带来的监管方式的影响。Anagnostopoulos[7]研究提出，金融科技监管的一个关键主题是行为因素导致危机的程度以及监管应如何解决这些问题。如何以政策建议可行的方式定义和建立监管标准，并将其纳入适合解决行为扭曲的模型中，仍然是一个值得继续研究的主题。

基于激进人本范式的主要研究见表5。

表5 基于激进人本范式的主要研究

六、基于激进结构范式的研究

激进结构范式基于客观视角，侧重于开发一套体系，提供一整套解决方案。基于激进结构范式的研究相对比较匮乏，多集中在由金融科技带来的金融监管的挑战和监管科技的体系构建上。监管科技（RegTech）指的是简化和改进监管流程的技术解决方案[54]。Palladino[55]构建了对金融机构贷款机构管理和将小企业贷款人纳入联邦消费者保护法规相结合的监管框架。杨东[56]提出了在审慎监管和行为监管等传统监管维度外增加科技维度，构建“双维监管”体系，科技监管维度以数据驱动监管为核心，建立以分布式平等监管、智能化实时监管和试点性监管沙箱为核心的金融监管体系。

基于激进结构范式的主要研究如表6所示。

表6 基于激进结构范式的主要研究

七、结论与讨论

（一）所有研究的脉络梳理

将文献分别按照研究问题—范式来划分，将每个研究范式下对应的金融科技研究问题进行梳理，如表7所示。

表7 金融科技研究脉络梳理——四个范式下的金融科技研究问题

由前述分析可以大致看出，金融科技的研究经历了探索研究、基础研究到深入研究的阶段。在探索研究阶段，集中于对金融科技概念、产生原因、现状与合规性、金融科技发展的国际情况、金融科技业务和技术模型分类等相关内容，这决定了该阶段采用的研究方法主要是以规范研究和调查研究等为主。在基础研究阶段，主要集中于对金融科技的创新路径、技术应用特征、风险效应、监管方式变革、金融科技初创企业和传统金融间的竞争与合作等的探索，研究方法则以大样本实证研究和案例研究为主。目前，正处于深入研究阶段，研究内容、方法都更加丰富，具体研究脉络总结如下。

1.从金融科技带来的创新路径到创新机制

金融科技带来的业务创新在微观层面上，解决的是对传统金融模式变革的问题，涉及改进中小微及服务民生的众筹等资金筹集和P2P 贷款，改善投资效率和精准性的智能顾投，便利支付的数字货币，以发行加密代币的方式融资的ICO，数字银行的转型以及保险科技发展等的研究都是从金融功能和供给需求方面研究金融科技带来的创新路径。此外，从生态演进来看，研究解决了传统金融机构与金融科技企业合作与竞争的问题；金融科技对金融机构业务、信用、消费者消费倾向、竞争格局方面的影响；探索合作路径和新型业务模式。随着金融科技生态的演进，金融科技促进业务创新的研究也深入到具体创新机制层面，开始聚焦研究金融科技生态圈下的数字化转型和科技赋能，研究建立以金融科技的技术运用为基础，通过资本、资源链接方式，搭建更好服务客户、连接更多客户的平台和桥梁，构建产业链上下游企业的深度合作机制和多元价值网络。

2.从金融科技应用的技术模式到金融科技中的安全性和隐私

金融科技运用的技术创新是促进金融业转型发展的基础保障。在技术研究方面，出现了以大数据和人工智能等技术为代表的数据分析、数据挖掘和重复数据剔除等数据驱动金融交易发展的研究；以分布式、云计算技术为代表的金融科技基础设施、分布式服务模式和基础架构平台、协议等的研究；以区块链技术为代表的数字货币系统、新型平台和数字服务开发的研究；以移动互联技术为代表的手机银行应用、风险管理、财富管理等基于Web 环境复杂资源共享机制的研究；以云计算、物联网技术为代表的金融科技生态服务系统的数据可视化和应用程序流、交易数据、实时数据服务等数据服务多样化的研究。随着金融科技技术应用的深入，学者开始关注金融科技体系中技术应用层面的安全和隐私的研究，包括业务运营、外包、财务隐私等维度的安全问题的研究；金融科技风险检测、网络攻击防范技术模型、身份认证和访问控制机制建立、数据使用周期保护、安全数据存储和处理等的研究，实施比传统金融信息化时代更高级别的安全防护架构和措施成为共识，从而也进一步推动数据驱动的金融科技应用框架和工作流程的完善。

3.从金融科技的风险分析到监管科技等科技治理

金融科技带来金融创新从而促进金融业变革的同时也带来了风险，对于金融科技风险的研究围绕其针对商业银行等金融机构带来的风险、金融科技应用带来的非法活动和网络安全问题、金融科技应用导致的监管套利、金融科技引起的结构性风险和系统性风险展开。随着研究的深入，技术的创新以另一种方式规避监管或引发监管空白，金融科技监管理念开始由“命令—控制”型向“适应性监管”改变，同时，规则监管、原则监管也须相机使用，并强化包容性监管、监管国际协调。监管科技源于金融创新向金融监管领域的扩散。以原则监管、规则监管协调的包容性监管理念为指导的监管沙箱模式开始被关注和研究。以监管科技为核心的金融监管体系重塑，学者也开始深入对以科技治理和数据监管为核心，包含分布式监管、智能化监管、试点性监管沙箱等机制的金融监管的研究。监管科技体现为创新的竞赛，以及对数据的掌控能力[56]。监管科技对于金融机构而言，不再是逃避的或者被动的，而是在数据互通下的主动披露，贯通从微观组织的风险管理到宏观系统性金融风险防范的合作。

（二）未来研究方向

随着金融科技实践的发展，金融科技的研究也得到不断拓展。但是，关于金融科技的理论构建还很不足，分析的层次有欠多样化，样本和数据来源也较为单一。未来，仍然有许多问题有待进一步研究。

第一，基于多层次、多样化分析，深入探讨金融科技支撑的业务活动及其创新的问题。随着金融科技在业务运作中的应用越来越深入，应从用户如何运用金融科技方面加强对以下问题的研究:金融技术中单个对象（产品和服务、流程等）的创新模式是什么以及它们之间的相互关系（例如，新系统和新业务模型等的相互关系是什么）；用户将如何采用非传统型银行业、证券业、保险业金融机构提供的金融科技方案等；哪些技术引发的创新具有颠覆性影响，以及它们对行业价值链的具体影响；等等。

第二，基于组织内微观经济视角和组织间宏观经济视角，研究金融科技发展所需要的底层支撑。金融科技的发展从微观经济视角可能导致传统的银行、证券、保险等金融机构更分散。同时，从宏观经济的角度来看，已确立的行业部门之间的界限正在变得模糊，这可能导致重新界定已确立的标准行业分类体系。从微观和宏观经济的角度来看，需要研究未来支持这种新秩序的组织形式是什么，需要哪些标准来提供更高程度的金融专业化服务业。

第三，基于商业模式拓展，继续加强对业务功能和技术的关系以及金融科技支撑性技术开发的研究。技术如何在商业模式中发挥作用，以及一个扩展的应用领域可能具有的潜力，例如，应用区块链技术为众筹提供二级市场。从传统金融机构和金融科技初创企业两个方面分别研究技术应用场景，探索更加丰富、合理的合作模式和金融科技生态体系建设模式。

第四，不断完善金融科技监管的理论方法、科技治理机制优化和风险防范。金融监管对于提升市场运作效率、降低信任风险、维护金融稳定和防范金融风险的作用不言而喻。如前所述，无论是监管对于金融科技的影响分析，还是以监管科技为代表的监管体系的研究，都处于起步阶段。金融科技监管涉及基础设施、产业、标准、法律等方方面面，是管理者、学界和实务界关注的焦点。

第五，深化跨学科交叉融合的领域以及关键问题研究。学科交叉是金融科技的最本质的特点之一。金融科技研究发展过程中应该不断吸收经济学、计算机科学（人工智能、云计算、大数据等技术）、数学、心理学、社会学等学科的成果，完善构建以金融科技要素、机制、行为、场景、数据、资本、产业、监管、政策、基础设施、文化等为内容的研究架构。