金融科技对地区产业结构的影响研究——基于成渝地区双城经济圈的经验数据

杨 毅 黄松梅

（广西科技大学经济与管理学院，广西 柳州 545006）

一、引言

党的十八大以来，在深刻总结国内外发展经验的基础上，习近平总书记创造性提出了创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念。当前，中国发展面临的机遇和风险并存，加快构建新发展格局，促进产业结构优化升级是推动整体经济向高质量发展的必由之路，更是带动整体经济实现跃进的必要环节。当一个国家工业化的发展走向机器大工业时代时，该国的产业结构将会逐步由资本密集型产业主导转变为技术密集型产业主导（Chenery，1960；杨林和陈洪秀，2023）。新经济增长理论中充分重视知识的作用，将技术进步完全内生化，而金融科技作为推动社会经济快速增长不可或缺的重要动力，其规模报酬递增、在对外贸易中所产生的知识外溢效应，对一个国家经济长期增长发挥着至关重要的作用（Lucas，1988）。从宏观经济来说，金融能够把技术进步、科技创新有机结合，由此建立一个相对完整、全面的金融体系（Schumpeter，1934）。纵观全球各大经济体，虽然其发展过程因各自国情不同各有千秋，但从根源上来看都经历了金融与科技深度融合这一阶段，进而推动产业结构升级（Porter，1990）。进一步的，从各发达国家发展经验中可以知道，一国金融行业发展水平的高低可以通过该国各行业企业对于该公司发展所投入的研发资金多少来衡量，两者之间有着显著的正相关关系，这说明一个地区金融科技的发展有着其必要性和紧迫性（Chowdhury &Maung，2012；宋良荣和李佳男，2022）。

为贯彻落实区域经济高质量发展战略，城市圈和经济圈的建设一直被寄予厚望。党中央、国务院高度重视成渝地区发展，2021年10月20日，中共中央、国务院印发《成渝地区双城经济圈建设规划纲要》，纲要指出要将重庆、成都两个城市作为中心城市发挥协同带动作用，注重发挥区域优势和区域特色，完全释放区域内生态禀赋优良、市场空间广阔等优势，打造出一个能够带动西部地区乃至全国高质量发展的重要增长极。

综上所述，已有文献为本文奠定了深厚的理论基础，但不难发现仍存在一些不足：第一，已有研究中金融对产业结构影响并未得出一致结论，且大多数研究都聚焦在传统金融，对金融科技与产业结构优化的关系关注度仍然较低，把经济圈作为研究对象的研究更少；第二，金融科技是通过怎样的路径促进产业结构优化升级，二者的逻辑尚有待明晰。本文将金融科技纳入产业结构升级的研究框架中，基于2011—2021年成渝地区双城经济圈的经验数据，对金融科技发展与地区产业结构升级之间的关系进行理论分析和实证研究，同时借鉴温忠麟等（2004）学者关于引入变量建立中介效应模型进行具体作用机制研究的方法，分析哪个中介变量对地区产业结构升级起着较为重要的作用。此外，金融科技是一个多维复合概念，本文还选取金融科技综合指数降维处理后的覆盖广度、使用深度和数字化程度三个指标，分析金融科技发展与地区产业结构升级之间的关系。

从图1、图2 可以看出，2011 年至2021 年成渝双城经济圈中两个核心城市产业结构都在逐步升级，第一产业、第二产业占比逐年下降，第三产业比重逐年上升，下文将详细探讨金融科技在其产业结构升级过程中的作用机制。

图1 2011—2021年重庆市产业结构分布图

图2 2011—2021年成都市产业结构分布图

二、理论分析与研究假设

（一）金融科技与产业结构优化的初步假设

现代产业的发展离不开金融服务，它存在最为重要的作用在于加速资金融通，而资金快速流通是为了更好地服务于实体经济发展。约翰·希克斯（2010）认为，发达的金融市场是一个国家各产业发展的有力支持，尤其是当新兴产业蓬勃发展时，必定需要重要、安全且稳定的资金支持。赵庚科和魏玮（2016）认为金融资源如同资本一样具有逐利性，而一些国家的发展经验表明金融自由化恰好可以充分利用这份特性，依托市场进行优胜劣汰，对于发展比较落后的产业进行舍弃，对有较大发展潜力的新兴产业进行鼓励和支持，从而实现产业结构的调整升级。桂成等（2022）、谢绚丽等（2018）认为金融科技能够通过大数据的优势精准匹配资本与投融资，为产业结构升级提供相应的金融资源。易行健和周利（2018）的研究表明，一方面，金融科技通过网络与数字化技术丰富了支付手段，使其拥有更广阔的覆盖范围，另一方面，金融科技的发展在一定程度上激发了消费需求，从而让消费结构进行升级，进一步完成产业结构在消费层面的优化。邓宇轩和祁明德（2021）的研究指出，金融科技与城市产业结构升级之间存在着正相关关系，但金融科技对不同发展程度的城市影响效果不同。基于此，本文提出假设H1：

H1：金融科技促进了成渝地区双城经济圈产业结构升级。

（二）金融科技与产业结构升级的进一步假设

1.资本积累效应。李杨和程斌琪（2018）指出，一方面，金融科技具有拓宽科创企业和小微企业融资渠道的能力，另一方面，金融科技还能加速转化尚处于闲置状态的社会储蓄，将其转化为具有高资金使用率的生产性投资，助推产业结构升级。Demirguc et al.（2018）在研究中发现，将大数据等信息技术运用到金融科技发展中，可以尽可能减小借贷双方由于信息不对称所带来的影响。具体而言，一方面，在一定程度上促进信用经济的发展，尽可能使金融服务所涉及和覆盖的服务面更广；另一方面，由于资本具有趋利性，这种特性会逐步引导资本集中在拥有高收益率的生产部门，加速淘汰夕阳产业，同时扶持新生产业。邓宇轩和祁明德（2021）所持有的观点是，按照新时代背景下金融科技发展的趋势，新兴金融服务业的发展对传统金融服务存在着一定程度的阻碍和冲击，同时，新兴的金融服务业还具有以下几点作用：灵活地匹配市场供给与需求、分散与金融机构紧密相关的信用风险等经营风险、大幅度提升金融机构营运效率。基于此，本文提出假设H2：

H2：金融科技通过推动资本积累，进而促进成渝地区双城经济圈产业结构升级。

2.技术创新效应。Pradhan et al.（2016）把欧元区的国家作为样本，研究发现地区金融发展程度与科技创新程度呈正相关关系。柏建成等（2020）运用PVAR 模型研究发现，金融发展与技术创新两者相辅相成、相互促进，对我国经济朝着高质量稳步发展起着重要作用。杨先明和杨娟（2021）认为技术创新在企业的整体发展中属于一种资本密集型活动，它具有以下三个特性：高风险、高投入、投资回报期较长。因此，技术创新需要丰富且长期的资金支持，而部分中小企业在其发展过程中会遇到融资难、融资贵的难题，这时传统的金融机构所能提供的服务难以满足其发展需要。Knight &Wojcik（2020）的研究中指出，金融科技发展过程中所展现出来的各项特性能够将各类金融资源由生产效率较低的部门引导到科学技术汇集的领域，再通过产业之间具备的关联效应，由生产率较高的部门带动生产率较低的部门发展，从多方面来推动产业结构升级。郭凯明（2019）、田秀娟等（2021）的研究发现，一方面，企业可以利用大数据、人工智能来对公司客户进行系统化、规范化的分类并统一管理，将资源配置的效率和质量大幅度优化；另一方面，人工智能等各领域的科学技术在企业的运营和管理上也能发挥积极作用，提高企业生产效率，助力企业可持续发展及产业间转型升级。基于此，本文提出假设H3：

H3：金融科技通过推动技术创新，进而促进成渝地区双城经济圈产业结构升级。

3.收入差距效应。薛宝贵和何炼成（2016）指出，当今中国居民消费结构逐步向发展型、享受型消费方向衍变，社会主义经济发展的经验表明地区产业结构会随着消费结构变化而发生变化。金融科技的发展推动金融普惠服务走进农村，满足农户自身发展的资金需求，从多方面维度促进农民增收，不断缓解城乡收入差距过大的问题。Jeanneney &Kpodar（2011）在研究中指出，金融科技与经济体系中多方面都存在着联系，尤其在国民收入和收入分配领域，其增加国民收入和缩小收入分配差距的作用显著，收入差距的缩小在一定程素上会刺激到原本的低收入群体，保证了消费需求不会产生断层，从需求层面助推产业结构调整升级。Germana &Luisa（2017）认为金融科技的逐步发展会从多方面促进经济增长，相应的，经济的高质量增长所优先发展起来的群体和地区会通过“涓滴效应”带动贫困阶层或地区发展，让贫困地区也逐步发展和富裕起来，从而实现收入差距缩小的目标。基于此，本文提出假设H4：

H4：金融科技通过缩小城乡收入差距，进而促进成渝地区双城经济圈产业结构升级。

三、模型建构与变量选取

（一）模型建构

1.基准回归检验。构建基准回归模型如式（1）所示：

式（1）中，stru代表被解释变量，表示产业结构升级指数；ifi代表核心解释变量，表示金融科技发展指数，control是控制变量的集合，包括城镇化水平（urb）、经济发展水平（pgdp）、劳动力投入水平（edu）、贸易依存度（tra）和财政干预程度（gov）；i和t分别代表城市和时间，α0是截项，α1是各个解释变量的回归系数，ui为个体固定效应，εit为误差扰动项。

2.中介效应检验。根据本文的理论分析和假设，一方面，金融科技与产业结构升级之间存在着一种前者对后者产生直接影响的关系，另一方面，金融科技会通过三个中介变量——资本积累（asset）、技术创新（innov）和收入差距（gap）作用于产业结构升级。为进一步探索金融科技的发展对产业结构升级的影响程度及作用大小，本文借鉴温忠麟等（2004）学者的研究方法，在基准模型中引入三个中介变量asset、innov、gap，并建立以下中介效应模型：

（二）变量选取与定义

1.被解释变量。产业结构升级指数（stru）。产业结构升级指数需要包含第一、二、三产业的相关特征，为对其有一个全面、科学的测度，本文借鉴李翔等（2018）关于计算产业结构升级指数的相关研究方法和研究理论，具体公式如下：

其中，Ii表示第i产业增加值与地区生产总值的比值，由此计算得出的stru值范围为［1，3］，stru值越靠近3，说明该地区产业分布越合理、高级，反之则反。

2.解释变量。鲁钊阳和马辉（2021）、孟娜娜等（2020）、盛天翔和范从来（2020）等学者的研究认为，由北京大学数字金融研究中心整理、研究、总结、发布的数字普惠金融指数相对全面地覆盖了近年来中国金融发展史的重要信息和特征。本文通过研读北京大学数字金融研究中心对于该指数编制的说明和相关研究成果，借鉴相关学者的做法，用北京大学数字金融研究中心发布的最新一期数字普惠金融指数取对数后的值作为本文核心解释变量——金融科技发展指数（ifi）的代理变量，由于数字普惠金融指数具有综合性，为阐述不同方面、不同维度金融科技的发展，让金融更好地服务于实体经济，在稳健型检验部分，本文还对该指数降维后的覆盖广度（ifi1）、使用深度（ifi2）以及数字化程度（ifi3），同样进行取对数处理，并替换ifi代入模型分别进行回归分析。

3.中介变量。金融科技对产业结构升级产生的影响可能不是直接的，而是通过一定的媒介，即中介变量进而产生间接影响。通过对已有文献的研究，本文将以下三个变量设置为模型的中介变量：资本积累（asset）、技术创新（innov）和收入差距（gap）。其中，资本积累（asset）表示地区固定资产投资额占地区年末总人口的比率，技术创新（innov）表示地区专利授权数量对数化处理后得到的数据，收入差距（gap）表示地区城镇居民人均可支配收入与农村居民人均可支配收入的比率。

4.控制变量。本文考虑加入以下控制变量。一是城镇化水平（urb），城镇化程度表现一个地区的配套基础设施建设，而一个地区基础设施建设水平与产业结构水平有着密切关系，此外，地区城镇化能够将许多生产要素应用于该地区的发展，从而调整产业结构。二是经济发展水平（pgdp），一个地区经济发展水平能较直观地反映该地区产业结构发展情况，故引入一个“人均经济发展水平”的概念作为控制变量。三是贸易依存度（tra），一个地区的外贸水平对该地区经济结构的稳定、持续增长发挥着至关重要的作用，用进出口总额占地区生产总值的比例表示贸易依存度。四是财政干预程度（gov），产业政策对地区经济发展的影响是多方面的，只有合理、完善的政策才能推动产业结构升级，本文用地方一般公共预算支出占地区生产总值的比率表示财政干预程度。五是劳动力投入水平（labor），如前文中新经济增长理论所述，知识商品可反复使用，无需追加成本，而大量人力资本的投入必定对于地区产业结构升级具有正向作用。

具体变量定义与计算方法见表1。主要变量描述性统计如表2所示。

表1 变量定义与计算方法

表2 变量描述性统计

（三）数据来源

本文选取的是成渝地区双城经济圈从2011年至2021年间的面板数据，其中，“产业结构升级指数”通过特定的方法计算得出，本文所需其他变量的数据来源于《中国城市统计年鉴》、万得（Wind）数据库、北京大学数字普惠金融研究中心、CEIC中国经济数据库、国泰安数据库、各城市统计年鉴以及统计公报。

四、实证分析

（一）基础回归

本文在回归估计时依次利用固定效应回归模型和随机效应回归模型。根据豪斯曼检验，p=0.0000＜0.01，故本文采用固定效应模型为基准进行回归，把随机效应模型的结果作为一组参照结果。如表3 第（1）列所示，固定效应回归系数为0.078，且通过了1%的显著性检验。从第（2）列中随机效应回归结果也能看出，金融科技发展与产业结构升级之间存在显著的正相关。综上，金融科技发展显著推动成渝地区产业结构升级，假设H1得到验证。

表3 金融科技与产业结构升级的回归结果

接下来考虑本文控制变量对地区产业结构升级的影响。结合表3中具体数值可知，城镇化率（urb）的回归系数在（1）、（2）列中都显著为正，说明提高城镇化水平有利于促进该地区产业结构升级。经济发展水平（pgdp）在两个回归模型中系数为负且未通过1%的显著性水平检验。贸易依存度（tra）的系数在表3第（2）列中显著为正，说明该地区进出口总额的提升有利于促进成渝地区双城经济圈产业结构升级。表3 中政府干预程度（gov）系数为负但未通过显著性检验，说明只有实施正确的、稳健的地区产业政策才能促进地区产业升级。劳动力投入水平（labor）在表3中系数均为负，说明只有投入高技术水平、有质量的科研人力资源才有利于产业结构升级。

（二）稳健性检验

为确保本文研究结果在满足基本假设的前提下稳健可靠，本节对前文结果进行稳健性检验，共四种方法，检验结果见表4。第一，替换核心解释变量。北京大学数字普惠金融指数是多个维度综合计算得到的结果，故本文将总指数进行降维处理后的重要特征指标作为核心解释变量的替代变量。其中，数字金融覆盖广度和数字金融使用深度是两个重要的组成部分，前者体现的是数字金融对大众的普及程度，后者体现的是数字金融服务大众的服务量。本文分别运用覆盖广度和使用深度两个二级指标作为解释变量进行计算，结果见表4 第（1）列。金融科技发展有利于地区产业结构升级，具体量化如下：金融科技覆盖广度指数每增加1个单位，成渝地区双城经济圈产业结构指数将提升0.030 个单位；金融科技使用深度指数每增加1个单位，成渝地区双城经济圈产业结构指数将提升0.209个单位，符合前文结论。第二，被解释变量滞后一阶。通过对相关文献研究发现，产业结构的调整可能还受到前期产业结构自身的影响，不仅仅局限于当期多种因素，故本文加入被解释变量的滞后项来解决可能存在的内生性问题，回归结果见表4第（2）列，滞后一阶的金融科技指数依旧在1%的水平下显著，说明金融科技发展与成渝地区产业结构升级之间存在显著的正相关关系，再次证明本文结果的稳健性。第三，缩尾检验。对计算所得的产业结构升级指数进行1%和99%的缩尾处理，结果见表4 第（3）列，金融科技促进产业结构优化升级的结论保持不变，说明前文实证所得到的核心结论是稳健可靠的。第四，剔除样本。由于重庆、成都等重点城市在成渝地区双城经济圈中代表性过强，本文剔除了金融科技发展水平和地区总体经济发展水平相对较高的重庆、成都等城市，回归结果见表4第（4）列，金融科技发展依旧对产业结构升级起着促进作用，结论与上文保持一致，表明实证结果具有稳健性。

表4 金融科技与产业结构升级的稳健性检验

（三）金融科技与产业结构升级的中介效应检验

将相关数据带入中介效应模型进行检验，结果见表5。从表5 第（2）列可知，资本积累的回归系数为0.446且该结果通过了1%的显著性水平检验，说明金融科技的发展能够为成渝地区双城经济圈带来大量资本积累。金融科技对于解决信贷配给问题有着重要作用，对于小微企业而言，金融科技还能够改善融资环境，提高金融服务触达率。在表5第（3）列中，资本积累对成渝地区双城经济圈产业结构升级系数为0.077，且结果显著，说明金融科技与资本积累之间存在正相关关系，资本积累越雄厚，金融科技发展越蓬勃，越有利于地区产业结构升级。根据中介效应检验原则的相关计算规定，可以计算出资本积累这一中介变量所具备的中介效应值为［（0.446×0.009）/0.081］×100%=4.956%，即在金融科技发展对成渝地区双城经济圈产业结构产生正向作用的过程中有4.956%是通过资本积累实现的，假设H2得到验证。

表5 金融科技与产业结构升级：中介效应检验

在表5 第（3）列中，技术创新的回归系数为0.481且该结果通过了1%的显著性水平检验，说明金融科技发展能够在一定程度为科创企业吸引大量资金，并助力其开展研发工作。在第（5）列中的技术创新对成渝地区双城经济圈产业结构升级系数为0.109，且结果显著，说明金融科技与技术创新之间存在正相关关系，技术发展程度越高，金融科技更容易得到应用，越有利于地区产业结构升级。根据中介效应检验原则的相关计算规定，可以计算出技术创新这一中介变量所具备的中介效应值为［（0.481×0.109）/0.081］×100%=64.727%，即在金融科技发展对成渝地区双城经济圈产业结构产生正向作用的过程中有64.727%是通过技术创新实现的，假设H3得到验证。

在表5第（6）列中，收入差距的回归系数为-0.241且该结果通过了1%的显著性水平检验，说明金融科技对缩小成渝地区双城经济圈群体的收入差距起着促进作用。金融科技通过运用媒介，如大数据、云计算等科学技术，降低金融服务成本，拓宽金融服务面，从而达到缩小收入差距的作用。此外，在第（7）列中，收入差距对成渝地区双城经济圈产业结构升级的影响系数为-0.062，且通过显著性检验，说明金融科技与收入差距这一变量之间存在负相关关系，收入差距越小，金融科技发展越好，越有利于促进地区产业结构升级。根据中介效应检验原则的相关计算规定，可以计算出收入差距这一中介变量所具备的中介效应值为［（-0.241）×（-0.062）/0.081］×100%=18.447%，即金融科技发展对成渝地区双城经济圈产业结构升级的影响有18.447%是通过缩小收入差距实现的，假设H4得到验证。

五、拓展性讨论

金融科技指数是一个综合性指数，它通过多维度因素计算而得。本文固定效应模型所使用的被解释变量为产业结构升级指数(stru)，核心解释变量为金融科技发展指数(ifi)，然后通过面板固定效应模型进行回归。通过表6 第（1）、（2）列可知，金融科技覆盖广度对成渝地区双城经济圈产业结构升级的影响系数是0.302，金融科技使用深度对其影响系数是0.209，覆盖广度是金融科技发展指数整体蓬勃发展的必要条件，从中央到地方的各级政府部门都应该支持并给予相应政策倾斜推进与金融服务有关的基础设施建设。使用深度是金融科技发展的重要条件，政府和金融机构应当共同努力，无论是面向企业还是面向个人，都应该从各方面加大力度对金融知识进行普及，在宣传金融知识的同时激发新型金融服务的需求，引导社会闲散资金转向实体经济，助力实体经济发展。除此之外，由表6第（3）列可知，金融科技数字化程度的回归系数为0.044 但未通过显著性检验，说明金融科技数字化程度对促进产业结构升级的作用在本文实证中并未得到证实。成渝地区双城经济圈是由成都、重庆两个城市作为“双核心”，辐射带动其余城市的城市发展体系。成都、重庆两个核心城市无论是金融科技发展水平还是经济发展水平，均与该经济圈内其余地区有着显著差距，故除“双核心”之外，其余地区数字化程度并不高，创新金融服务的优势需要地区资本积累才能有所展现，所以经济圈整体的数字化程度对产业结构升级的影响较小。

表6 金融科技不同纬度与产业结构优化检验

六、结论与政策建议

本文基于2011—2021年成渝地区双城经济圈的面板数据，分别运用固定效应模型和中介效应模型对金融科技是否能够促进地区产业结构升级这一命题进行分析和检验，得到如下结论。第一，一个地区金融科技发展越好，对该地区产业结构调整升级有着越大的推动作用，同时，该结果通过了四种方法的稳健性检验。第二，加入中介效应后的实证分析结果表明，金融科技并非直接作用于产业结构升级，而是通过地区资本积累、加快该地区技术创新以及缩小该地区城乡收入差距三条路径来对地区产业结构产生作用。其作用大小不同，其中，第二个中介变量技术创新在三个中介效应中具有决定性作用，充当着最关键的“桥梁”作用，对产业结构升级的作用最为明显。第三，在拓展性讨论中将核心解释变量金融科技指数降维处理后用金融科技覆盖广度、使用深度、数字化程度替代分别进行回归，结果表明前两个指标覆盖广度和使用深度都对成渝地区双城经济圈产业结构升级起着正向作用，但数字化程度作用效果并不明显。

基于以上结论，本文提出以下政策建议。第一，加快实施创新驱动发展战略。在中共中央、国务院印发的《成渝地区双城经济圈建设规划纲要》中指出，要将该经济圈建设成为具有全国影响力的科技创新中心，要让创新成为引领发展的第一动力，建设成渝综合性科学中心，为金融科技底层技术研发提供强有力支持，通过营造产学研一体化发展的模式，鼓励金融机构、企业、高校相互合作。第二，完善金融科技人才培育体系。金融科技是一个复合概念，它具有多学科、多领域的特点，成渝地区双城经济圈依托四川大学、重庆大学等双一流高校，早日建立起一批有科研实力、有政策支持、有出色科研成果的金融科技实验室，为金融科技的发展提供有力的人才支撑，进一步推动金融科技的发展。第三，提高金融监管强度。金融科技本身是一个复合概念，它由金融和科技两个词组成，故其具有数字技术和金融服务双重属性，而该属性又导致其在发展过程中常常遇到一些问题，如金融欺诈、数据垄断和滥用等，为加强对金融科技的监管，顺应其合规应用趋势，各级政府及相关部门、金融机构和企业等组织应该各司其职，同心协力守护金融市场的信息安全，保证经济社会全面高效发展。第四，推进数字基础设施建设，实现金融科技均衡化发展。成渝地区双城经济圈内除成都、重庆两大核心城市外，其余的大部分地区城镇化水平和金融基础设施建设水平普遍较低，而城乡收入差距过大会阻碍金融科技发展，政府应实事求是地制定相关政策，推动金融基础设施的信息化、智能化、数字化和生态化进程，降低农村地区使用互联网的成本，为加快当地金融基础设施建设保驾护航。