新一代人工智能背景下我国科技金融高质量发展路径研究——基于科技型中小企业视角

张水茂

(江西经济管理干部学院，江西 南昌 330088)

在移动互联网、云计算、物联网、大数据、脑科学等新技术新理论驱动下，人工智能已呈现出深度学习、人机协同、群智开放、跨界融合和自主操控等新特征。新一代人工智能已经成为新一轮科技革命和产业变革中的战略性技术，将对经济发展、社会进步、全球治理产生重大而深远的影响。例如“AI+金融”“AI+制造”“AI+大健康”“AI+文旅”“AI+交通”“AI+环保”和“AI+教育”等新业态新模式正在快速涌现。在此背景下，从2017年开始，国家先后印发了《新一代人工智能发展规划》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018—2020年)》和《国家新一代人工智能创新发展试验区建设工作指引》等文件，明确指出要大力推动人工智能产业化和产业智能化，加强新一代人工智能产业支撑体系建设，支持有条件的地区先行先试，力争打造一批具有重大引领带动作用的新一代人工智能创新发展高地。科技金融是指高效支撑科技创新创业的金融业态和金融产品。新一代人工智能作为一项基础性的使能技术，将给金融与科技创新深度融合带来重要影响。那么，新一代人工智能将怎样影响科技金融发展？新一代人工智能背景下如何推动我国科技金融高质量发展？这些问题都迫切需要从理论和实践层面予以回应。

科技金融的本质就是促进金融政策或工具与科技创新深度融合，为科技创新提供金融支持[1]。当前国内外学者对新一代人工智能与科技金融之间关系的研究主要集中于互联网金融领域。例如，钟成林等认为科技金融数字化会通过科技金融业务创新和互联网科技金融创新两条路径提升科技型中小企业的融资能力[2]。曹金飞等也指出区块链等互联网技术的进步将会进一步提升金融资本的市场配置效率，拓展金融业发展的业务边界和空间范围[3]。在互联网技术的影响下，多层次的金融服务体系将进一步完善，将丰富金融产品的供给[4]。一些学者探讨了新一代人工智能技术对科技金融创新发展的影响。例如，有研究表明，新一代人工智能在金融领域的应用将提升金融机构对创新主体经营能力、信用资质、市场潜力、发展空间、风险管理能力的洞察能力，降低逆向选择风险和信贷审批程序的时间成本，进而提升金融对科技创新的支撑能力[5-7]。新一代人工智能在金融领域的应用将会使金融业进一步多元化、混业化、场景化和生态化[8]。一些学者如时奇等[9]通过对福建省科技金融发展效率进行研究，认为福建省科技金融发展在部分年份中存在较为严重的非效率情况，同时还存在着投入过多与产出不足的情况，通过对技术的改进能够提高整体科技金融发展效率。同时也有学者指出，新一代人工智能赋能下的科技金融对现有的法律监管提出了挑战，进而会带来较大的监管风险[10]。

从研究对象看，现有研究主要基于国家层面，而基于省级层面的研究还较少；从研究内容看，科技型中小企业对科技金融的需求最为迫切，但现有研究对此关注还不够；从研究方法看，现有研究主要从定性的角度分析新一代人工智能对科技金融发展的影响机制，关于影响机制实证分析的研究还较少。鉴于此，在进一步阐释新一代人工智能对科技金融发展影响机制的基础上，基于2016—2018年31个省域的面板数据，采用面板数据模型分析新一代人工智能对科技金融发展的影响，进而为推动金融与科技创新深度融合提供决策参考。

1 研究设计

1.1 新一代人工智能对科技金融发展的影响机制

新一代人工智能对科技金融发展将会产生深远影响。从优化信息环境视角看，新一代人工智能在科技金融领域的应用将会进一步提升信息搜寻效率和信息质量，降低信息搜寻成本和科技金融风险[2]，从而为科技金融发展提供更大的动力。从提升科技金融资本配置效率视角看，新一代人工智能赋能下的科技金融会进一步增强科技金融的科技属性，进而提升科技金融与科技型中小企业的亲和度。新一代人工智能赋能下的科技金融还会通过精准的用户画像和灵活的业务模式，充分满足科技型中小企业需求急、周期短、额度小和频率高的金融需求特征，进而提升科技金融资本的配置效率，如图1所示。

图1 新一代人工智能对科技金融发展的影响机制

1.2 变量测度

考虑到新一代人工智能发展迅速，相关数据还较少，而目前IPv4地址是智能设备连接的基础，是支撑新一代人工智能发展的基础性技术，所以采用IPv4地址数量表征新一代人工智能发展水平。考虑到科技企业孵化器和众创空间主要面向科技型中小企业提供科技金融服务，故采用科技企业孵化器当年在孵企业获得的风险投资总额和众创空间当年初创企业获得的投融资总额之和表征科技金融发展水平。此外，经济发展水平越高，对科技金融的需求就越大，从而使科技金融的发展水平也就越高[11]。科技创新水平越高，科技金融的风险就越低，越有利于科技金融发展。环境污染水平越高，会对科技人才等创新要素产生挤出效应，进而抑制科技创新水平的提升，从而制约科技金融的发展。较高的对外开放水平意味着更高的资源配置效率，必然也会提升资本配置效率，从而促进科技金融发展。因此，选取经济发展水平、科技创新水平、环境污染水平和对外开放水平等作为控制变量。变量的具体测度指标如表1所示。

表1 变量汇总

1.3 数据来源与处理

科技金融发展水平、对外开放水平和互联网发展水平数据来源于2016—2018年《中国科技统计年鉴》《中国火炬统计年鉴》《中国统计年鉴》等统计资料，环境污染水平数据来源于真气网。对缺失值采用移动平均法进行了补充，对价值型指标均转换成了以2013年为基期的不变价。为减少异方差的影响，对科技金融发展水平、环境污染水平、IPv4地址数量和人均GDP取自然对数。

1.4 计量模型设定

采用面板数据模型对新一代人工智能影响科技金融发展的理论机制进行实证检验。面板数据模型设定形式如下[12]：

lntecfinit=α+β1lnipvit+β2Xit+μi+γt+εit

(1)

其中，lntecfinit为被解释变量，表示第i个省份第t年的科技金融发展水平。lnipvit为核心解释变量，表示第i个省份第t年的新一代人工智能发展水平。Xit为控制变量，表示第i个省份第t年的经济发展水平、科技创新水平、环境污染水平和对外开放水平。μi为个体固定效应，γt为时间固定效应，εit为随机误差项，α为截距项，β1表示新一代人工智能影响科技金融发展的弹性，β2为经济发展水平、科技创新水平、环境污染水平和对外开放水平等控制变量的估计参数。

2 实证分析

2.1 描述性统计

表2呈现了样本数据的描述性统计结果。从表2中可以看出，研究数据包含93个样本和6个变量的平衡面板数据，通过取自然对数，降低了变量的标准差，这有利于减少异方差对参数估计的影响。

表2 变量描述性统计表

2.2 结果分析

表3呈现了随机效应模型的估计结果。之所以采用随机效应模型是因为豪斯曼检验没有拒绝存在随机效应的原假设。实际上，尽管采用随机效应模型对参数估计的有效性造成影响，但估计结果总是一致的。

表3 参数估计结果

从表3可以看出，各变量参数估计结果的显著性较差，这可能与样本数量较少有关，但核心解释变量是显著的。因此，面板数据的参数估计结果在整体上具有明确的经济含义，可以基于此结果进行进一步分析。从核心解释变量看，新一代人工智能对科技金融发展具有显著的正向影响，这是因为新一代人工智能可以通过提升资本配置效率和优化信息环境促进科技金融发展，进而在实证层面证明了上文中影响机制的存在。进一步分析还可以发现，新一代人工智能发展水平每提升1%，科技金融发展水平会提升0.56%。

从控制变量看，如表3所示，控制变量的显著性较差，而且部分变量参数估计结果的方向与理论预期是相反的。对环境污染水平而言，环境污染水平对科技金融发展具有正向影响，而且环境污染水平每提升1%，科技金融发展水平会提升0.67%，参数估计结果的方向与理论预期是相反的。可能的原因包含两个方面：一方面，在国家日益重视生态环境保护的背景下，各地区普遍面临绿色转型和创新驱动转型的压力，但环境污染水平较高的地区面临着更大的绿色转型和创新驱动转型压力，这会进一步提升科技金融需求。另一方面，在新一代人工智能赋能的背景下，科技金融会突破时间和空间的限制，这为东部沿海地区的科技金融资本有效支撑环境污染水平较高的中西部地区的科技创新提供支撑。对科技创新水平而言，科技创新水平对科技金融发展具有显著的正向影响，这是因为科技创新能力越强，科技金融支撑科技创新的风险越低，进而在循环积累机制的作用下，科技金融会得到进一步发展。进一步分析还可以发现，科技创新水平每提升1个单位，科技金融发展水平会提升87%，这表明科技创新水平对科技金融发展具有决定性影响。对对外开放水平而言，对外开放水平对科技金融发展具有负向影响，对外开放水平每提升1个单位，科技金融发展水平会降低25%，参数估计结果的方向与理论预期是相反的。究其原因就在于金融资本配置时并没有将金融资本引向资金需求较为多样化的科技型中小企业，而是流向了风险更小的大型企业。对经济发展水平而言，经济发展水平对科技金融发展具有正向影响，这是因为经济发展水平越高，创新驱动效应也就越明显，科技金融需求就越大，进而在需求的牵引下推动科技金融发展，进一步分析还发现，经济发展水平每提升1%，科技金融发展水平会提升0.53%。

从各变量估计参数的大小看，如表3所示，各变量对科技金融发展影响的大小排序依次为科技创新水平>环境污染水平>新一代人工智能>经济发展水平>对外开放水平。这表明创新驱动转型和绿色转型压力激发的科技创新需求是科技金融发展的主要驱动力，但新一代人工智能在科技金融发展中也具有重要作用。然而，经济发展水平对科技金融发展的影响较小。这是因为随着新一代人工智能与科技金融的融合，极大拓展了科技金融发展的时空边界，这为欠发达地区的科技金融发展提供了巨大的机遇，所以在新一代人工智能背景下，经济发展水平对科技金融发展的影响较小。对外开放水平对科技金融发展具有抑制作用。这是因为随着我国产业转型升级的推进，产业结构与发达国家之间的竞争效应日益显现，对外开放水平的提升反而会抑制科技金融的需求，进而对科技金融发展产生负面影响。

3 结论和政策建议

3.1 研究结论

基于科技型中小企业视角，深入阐释新一代人工智能对科技金融发展机制的影响，并基于2016—2018年31个省域的面板数据，采用面板数据模型实证分析了新一代人工智能对科技金融发展的影响。主要研究结论如下：

第一，理论分析和实证分析表明，新一代人工智能对科技金融发展具有显著的正向影响。新一代人工智能发展水平每提升1%，科技金融发展水平会提升0.56%。

第二，科技创新水平和环境污染水平对科技金融发展的影响较大，这说明在我国产业结构转型升级的背景下，创新驱动转型和绿色转型压力激发的科技创新需求是科技金融发展的主要驱动力。

第三，经济发展水平对科技金融发展的影响较小，而对外开放水平对科技金融的发展具有抑制作用。

尽管在理论层面和实证层面深入分析了新一代人工智能对科技金融发展的影响，但受到数据搜集的限制，还需要在以下几个方面加以进一步改进。一是科技金融发展水平测度指标有待进一步优化。虽然基于科技型中小企业视角对科技金融发展水平进行了测度，但科技型中小企业数量庞大，并不局限于科技孵化器和众创空间，所以在后续研究中还需要对科技金融发展水平进行更为全面的测度；二是计量模型构建还需进一步优化。在信息技术和交通网络日益发达的当下，中国省域间的科技金融发展可能存在较强的空间相关性，所以在后续研究中应该尝试将空间效应纳入计量模型中予以考虑。

3.2 政策建议

大力推动新一代人工智能与科技金融深度融合和科技金融高质量发展应从以下几方面入手。一是要加强面向新一代人工智能和绿色发展的科技创新。新一代人工智能对科技金融发展具有显著的正向影响，而且科技创新水平和环境污染水平对科技金融发展的影响较大。因此，要以新一代人工智能和绿色发展亟须的技术为目标导向，进一步优化科技创新体制机制，从而为科技金融的发展创造更大市场需求，为推动科技金融高质量发展提供重要支撑；二是要辩证看待经济发展水平和对外开放对科技金融发展的影响。在新发展阶段，随着新一代人工智能技术的发展和我国产业转型升级的逐步推进，经济发展水平对科技金融发展的影响较小，而对外开放水平对科技金融的发展则具有抑制作用。这提示我们在新发展阶段要依托新一代人工智能技术加快构建新发展格局，充分发挥我国数据丰富和应用场景广阔的优势，激发科技金融发展的内生动力。