关于数字金融及其经济效应研究的文献综述

李建伟

(北京财贸职业学院,北京 101101)

一、数字金融的含义及其辨析

(一)数字金融的含义

数字金融是金融业数字化的总称,包括金融部门所有的电子产品和服务以及所有相关的移动和app应用服务,是传统金融机构与互联网公司利用数字技术实现融资、支付、投资等金融业务的新型模式,与互联网金融、金融科技含义基本相似[2]1489。数字金融是金融服务与互联网(移动互联与物联网)、大数据、分布式技术(云计算和区块链)、人工智能、信息安全(生物识别与加密)等数字技术结合的产物[3]82。数字金融的业务功能包括数字融资、数字投资、数字货币、数字支付、数字保险、数字金融咨询等[1]543。数字金融以惊人的速度革新了金融行业的各个方面[4]。

业界通常将2013年余额宝开张视为中国数字金融的发展元年,也可以追溯到2004年支付宝体系的上线[2]1489。中国数字金融实现跨越式发展,成为引领全球的一面旗帜,也让老百姓的生活发生了翻天覆地的变化。中国数字金融迅速发展的原因,除了技术优势,还得益于正规金融部门供给不足和监管部门相对容忍两个优势,后者虽然造成了不少混乱现象,却给数字金融的发展提供了宽松的环境[2]1490。

(二)数字金融、普惠金融与数字普惠金融

普惠金融( Financial Inclusion) 又称为“包容性金融”,是与“金融排斥”相对而言的,由联合国于2005年提出,强调让社会各阶层和群体均能以合适的价格获得方便有效的金融服务。2016年国务院印发《推进普惠金融发展规划(2016～2020年)》给出的定义是: “立足机会平等要求和商业可持续原则,以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。小微企业、农民、城镇低收入人群、贫困人群和残疾人、老年人等特殊群体是当前我国普惠金融重点服务对象。”可见,普惠金融重在普惠与平等,有较强的目的性和政策性。

数字金融的最大优势在于支持普惠金融的发展[2]1490。数字金融是数字技术与金融产品相结合的产物,是各类企业运用数字技术开展的金融业务,而借助数字金融模式实现的普惠金融服务即称为“数字普惠金融”[5]1402。数字金融在大数据、云计算、区块链等技术的推动下,可以将更多的金融服务提供给中小微企业、低收入群体,与普惠金融完美融合,形成了数字普惠金融。相对于传统普惠金融,数字普惠金融在可复制性、可获得性、可负担性、全面性、低门槛、低成本、广覆盖、深触达方面具有明显优势,使“不可能”变为“可能”[6]。就像滕磊、马德功[3]82所说,数字金融的核心属性是提供普惠且精准的金融服务。因此,很多文献将数字金融与数字普惠金融视同为一个概念展开研究。

事实上,数字金融还应包括比数字普惠金融更丰富的含义,它强调的是数字科技的运用,金融产品的创新,以及满足客户更加丰富的需求,是普惠金融实现的有效路径,而不只是普惠金融。反过来,普惠金融为了给更广泛的人群提供合理的金融服务,还会有除了数字金融以外的其他手段和方法。数字普惠金融是将二者结合起来考虑的概念,在一定程度上能够代表数字金融和普惠金融,但不是全部。

(三)数字金融、金融科技与互联网金融

金融科技(FinTech)就是金融(Finance)与科技(Technology)的结合。金融稳定理事会(Financial Stability Board)2016年发布的《金融科技的描述与分析框架报告》首次给出了金融科技的定义:金融服务中以技术为基础的创新,主要由云计算、大数据、区块链、人工智能等新兴技术手段驱动,形成对金融市场以及金融服务产生重大影响的业务模型、应用程序、业务流程或创新产品等。Gomber等[1]540认为金融科技(FinTech)指的是金融领域的创新者和颠覆者,他们充分利用无处不在的通信的可得性,特别是运用互联网和自动化信息处理。金融科技不再只是把信息技术视为金融行业的工具,而是科技或信息公司进入到金融领域赢得一席之地并获取传统金融领域客户群体的金融新业态。

数字金融和金融科技都描述了金融领域通过引入和使用信息和通信技术的变革过程,“数字金融”一词用于金融业的广泛数字化,而“金融科技”一词更强调技术创新和技术发展[1]542。

中国人民银行等十部委给出的 “互联网金融”的定义是传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。

滕磊、马德功[3]82认为数字金融与互联网金融、金融科技等是一系列金融创新的谱系概念。数字金融与互联网金融、金融科技含义基本相似,金融科技更突出技术特性,数字金融这个概念更加中性,所涵盖的面也更广泛[2]1489。

二、数字金融的测度

(一)北京大学数字普惠金融指数

北京大学数字普惠金融指数是由北京大学数字金融研究中心与蚂蚁集团研究院研究人员合作编制完成的。该指数编制起点为2011年,是在传统普惠金融指标基础上,结合数字金融服务新形势新特征与数据的可得性和可靠性,由数字金融的覆盖广度、数字金融的使用深度和普惠金融的数字化程度3个维度,共33个具体指标合成而来,涉及省、城市和县域三个层级[5]1406。

该指数运用较为广泛,学者们使用这一指数研究分析了数字金融在家庭经济活动、企业经济活动以及宏观经济、区域经济中的作用和影响[7]13。在运用的过程中,由于经济社会与数字普惠金融互为因果的关系,内生性问题是必须要讨论的,可以找到适合的工具变量得以解决[7]20。张勋等[8]53将距离杭州(阿里巴巴总部)的地理距离作为该指数的工具变量。王修华、赵亚雄[9]127使用周边地区该指数的平均数作为本地区指数的工具变量。谢绚丽等[10]1562、万佳彧等[11]76、张正平和王龙[12]35则采用各省网络普及率作为其工具变量。

该指标应用广泛,但存在着一定的局限性,如不包括传统金融机构的特征,多样性不足;数据全部来自蚂蚁集团,来源较为单一等[7]19。田霖等[13]将该数字金融指数中的覆盖广度和使用深度融合到包含传统金融机构和金融业务的金融包容指标体系中,构建了互联网金融背景下的金融包容指数,在一定程度上弥补了这一问题。

(二)金融调查数据

有些金融调查统计的部分数据可以在某种程度上体现数字金融。中国人民银行发布的《中国普惠金融指标分析报告》反映以银行业为主的普惠金融发展状况,该报告针对使用情况、可得性、质量 3 个维度展开问卷调查,其中使用情况维度中的电子支付使用情况、商业银行互联网贷款情况、小微企业互联网流动资金贷款使用情况,可得性维度中的ATM、联网机具可得性等能够反映数字金融。西南财经大学调查并发布的中国家庭金融调查数据(CHFS)中,针对网购支付方式的问卷题目,将选择“网上银行、支付宝、信用卡和财付通”为支付方式的家庭数量来体现互联网金融[14]。何婧、李庆海[15]运用2017年中国农业大学中国农村普惠金融调查数据中农户对数字理财产品、数字信贷产品和数字支付产品的使用情况来考察农户的数字金融使用情况。这些反映数字金融的信息具有一定的主观性、不可复制性,且缺乏连续性,也没有形成综合的指数,不太具有代表性。

(三)基于文本分析法的金融科技发展指数

沈悦、郭品[16]166借鉴“文本挖掘法”,构建支付清算、资源配置、风险管理和提供价格信息四个维度的初始词库,借助百度搜索引擎计算关键词的词频,再应用因子分析法合成互联网金融指数。申创、刘笑天[17]18借鉴他们的做法,将搜索关键词的范围设定在《中国重要报纸全文数据库》(CCND)。于波等[18]34则将类似方法获得的指数认定为金融科技社会认知指数,再结合企业投融资指数合成了金融科技指数。李春涛等[19]根据重要文件及新闻提取出48个金融科技关键词,运用百度新闻高级检索功能,将同一区域所有关键词的搜索结果数量之和作为金融科技发展指标。盛天翔、范从来[20]123则构建了基本技术角度、资金支付角度、金融科技中介服务模式角度以及金融科技的直接称呼角度的22个关键词的词库,采集百度搜索指数合成金融科技指数。王小华等[21]延续以上的方法,进一步优化了关键词的选取,运用网络爬虫技术获取百度搜索指数的原始数据,构建了中国金融科技发展指标体系。

三、研究数字金融经济效应的理论模型

相较于丰富的实证分析,关于数字金融经济效应研究的理论模型构建的研究相对较少,较为典型的几个模型总结如下:

战明华等[22]将 IS-LM-CC 模型加以拓展,增加了基本符合直觉的关于数字金融的新假定:投资或产出对于利率的敏感系数与数字金融正相关,而对于抵押能力等因素的敏感系数与数字金融负相关。模型将商品市场、货币市场、贷款市场的均衡条件在围绕稳态近似线性化,然后联立方程并对利率因素和贷款风险因素求偏导,从而推断出数字金融对于货币政策的利率渠道和信贷渠道影响效应。

张勋等[8]51构建了一个基于购物时间模型的包括家户、企业和中央银行的一般均衡框架,用于分析数字金融发展对居民消费的作用机制。在模型化家户的购物时间时,框架中引入了一个现金约束参数,一方面体现家户持有实际货币余额对于购物时间的限制程度,另一方面其与数字金融形成反向关系,间接形成了数字金融的代表参数,最终三方主体在最优决策和稳态均衡下形成了数字金融与居民消费的理论关系式。

盛天翔、范从来[20]118借鉴Boot and Thakor(2000)的B-T模型,以及黄宪等[23]运用的修正后B-T模型来探讨金融科技的作用。B-T模型是一个由资本市场、交易型贷款市场和关系型贷款市场组成的三市场竞争模型。盛天翔、范从来[20]118将原始模型中的关系型贷款类比为传统方式贷款,交易型贷款则对应金融科技方式贷款,构建了考虑银行市场竞争环境情况下商业银行和小微企业借款者两大经济主体参与的理论模型。模型推导过程是在小微企业借款者两类贷款预期收益相同的前提下,计算银行收益中金融科技方式贷款所获得的增量收益与商业银行金融科技应用能力之间的关系,推导结果是金融科技能够促进银行小微企业贷款的供给,并可以推动银行业市场结构竞争程度的提高。

刘心怡等[24]137则基于新兴古典经济学分工演进分析框架,结合超边际决策分析,借鉴庞春[25]的研究构建生产者-消费者专业化决策基准模型来考察数字金融对居民收入影响的内在机制,其中,数字金融作为金融交易效率参数引入。模型围绕生产资本品和生产最终品的供给者的最优决策展开,推导出一般均衡条件下人均效用(真实收入)与金融机构交易效率(数字金融)的关系式,结论是数字金融促进了居民人均收入的增加。

四、研究数字金融经济效应的实证分析

(一)数字金融的宏观经济效应

1.经济增长和区域发展

数字金融发展促进经济增长(人均GDP的对数)[26],推进实体经济发展(剔除房地产和金融业产值后的国民生产总值)[27],抑制实体经济“脱实向虚”[28]13,有利于包容性增长[29],提升经济韧性[30],助力高质量发展[3]91。

区域发展方面,数字金融能够改善中国经济发展不平衡不充分的局面,在经济欠发达地区作用强于经济较发达地区,中西部地区作用大于东部地区,从而缩小了地区之间的发展差距[31]。聂秀华等[32]研究显示,数字金融通过缓解融资约束和优化产业结构,显著提升了区域技术创新水平,这种对创新的促进作用在空间和时间维度上均存在显著差异,在东部地区作用显著,在中西部地区不显著。陶云清等[33]则得出数字金融通过促进家庭创业,推动地区创业的结论。

2.收入分配和共同富裕

针对数字金融对收入分配影响的研究更多是关于数字金融是“数字红利”还是“数字鸿沟”的讨论。

数字红利:收入分配方面,数字金融显著提升了家庭收入,尤其是对农村低收入人群的收入提升效果明显[34]71,数字金融发展可以产生溢出效应,间接改善了无法接触到互联网群体的金融可得性,对其收入和消费的显著正向效果更高,抑制了数字鸿沟[35]35。孙继国等[36]研究结果显示数字金融能够显著减缓相对贫困(同一区域家庭收入的相对位置),且对中西部地区的效果要高于东部地区,对农村的效果高于城镇地区。与此相类似的,刘心怡等[24]135研究显示数字金融能够显著促进以地区中等收入人群占比作为指标的共同富裕,且在中西部地区作用更为明显,从而使更多的民众享受到了数字红利。

数字鸿沟:何宗樾等[37]研究显示数字金融加剧了多维贫困(是否处于贫困指标的绝对状况),提升了贫困发生的概率并加深了贫困程度,主要原因是无法接触到互联网的居民难以享受到不断发展的数字金融的益处,从而产生了数字鸿沟。王修华、赵亚雄[9]129同样得出了数字金融发展存在加剧贫困户与非贫困户之间收入差距的负面效果的结论。韩亮亮等(2022)、张金林等(2022)运用更加综合的共同富裕指标,得出了数字金融促进共同富裕的结论,不过存在着东部地区的作用效果更大[38]以及在偿债能力低、金融市场参与度低以及农村地区家庭效果较小[39]的“马太效应”。

(二)数字金融的微观经济效应

1.对商业银行的影响

陆岷峰[40]提出,场景金融模式将成为商业银行发展的主流模式。未来银行将从传统的金融媒介转化为基本脱媒的金融载体,银行产品的供给与客户的金融需求交易将在由金融科技公司搭建的虚拟化场景金融生态圈中自主完成。

具体而言,数字金融或金融科技对商业银行的影响主要体现在对其绩效的影响,呈现正反两类不同的结果。一方面,沈悦、郭品[16]173研究结果显示互联网金融通过“技术溢出效应”,能够显著提升商业银行的全要素生产率。银行金融科技水平能够扩大其金融服务的包容性,并提高盈利能力和成长性[41]。另一方面,也有研究表明,互联网金融的发展显著降低了商业银行的绩效水平[17]28,金融科技给商业银行带来的“竞争效应”大于“技术溢出效应”,对其盈利能力产生负面影响[18]37,明显降低了银行绩效[42],不过随着金融科技水平的提高或商业银行势力水平的提升,其“技术溢出效应”的作用会不断增强,“竞争效应”则逐渐减弱,从而对银行绩效产生正面的作用[17]28。

2.对企业的影响

数字金融可以通过场景、数据和结合金融创新产品来补足传统金融服务的短板,充分发挥 “成本低、速度快、覆盖广”的优势,降低金融服务门槛和服务成本,改善中小微企业的融资环境,更有效地服务普惠金融主体[43],因此数字金融往往是以缓解融资约束作为中介机制对企业产生的影响。

促进创新。数字金融通过缓解融资约束促进企业创新,特别是对中小企业和民营企业的作用更强[11]82。除了融资约束的中介机制,数字金融还可以通过降低控股股东股权质押率,改善公司治理水平,促进企业的创新投入[44]。唐松等[45]的研究发现,数字金融不仅对企业技术创新有推动作用,还存在“结构性”驱动效果,有效校正了传统金融对于技术创新作用中存在的“属性错配”“领域错配”和“阶段错配”问题,具有较好的普惠效果。谢雪燕、朱晓阳[46]对新三板企业数据的分析结果显示,数字金融发展能够通过提高企业盈利水平、缓解企业信贷约束以及便利的数字金融业务功能,显著促进中小企业技术创新。这种促进创新的作用对创新需求较高的行业以及中西部地区的中小企业更加显著[47]。此外,数字金融能够促进企业创业,且对小微企业作用更大,这一效果可能是通过促进创新实现的[10]1573。

提高效率。数字金融通过缓解融资约束,促进企业技术创新,进而提升了企业全要素生产率[48]和中小企业的经营效率[12]36,对小微企业全要素生产率的提升具有非线性影响[49]。

转变形态。数字金融通过缓解融资约束、优化营商环境、提高风险承担水平以及增加研发支出的渠道推动企业数字化转型[50],另一方面有助于拓宽中小企业直接融资渠道,抑制企业金融化[28]19。蔡庆丰等[51]从劳动者流动视角的研究显示,数字金融中的互联网贷款提升了劳动者的风险承受能力,提高了低技能员工的流动性,相应降低了劳动生产率,从而促进了企业的转型升级,提升资本劳动比,增加研发投入,从劳动密集型向资本密集型和技术密集型转型。

3.对个体及家庭的影响

居民收入和消费方面,数字金融带来了中国城乡居民收入和消费的显著增加[52],特别是通过改善农村居民的创业行为显著提升了农村低收入人群的收入,从而实现了包容性增长[34]84,不过农村居民消费无显著提升[8]60,但对那些无法接触到互联网的家庭收入和消费提升效应更加显著[35]50。

家庭投资方面,数字金融主要通过增加投资便利性、促进金融信息获取和提升风险承担水平等渠道提升了家庭金融资产组合的有效性和多样性,优化了家庭金融资产配置[53],促进家庭风险金融资产的投资[54],还通过其投融资功能缓解资金约束和信息约束降低了农户的脆弱性[55]。此外,马述忠、胡增玺[56]也将数字金融纳入到个体劳动力流动决策的分析框架中,提出数字金融通过提供就业机会和提高预期收入来吸引劳动力的流入。

五、讨论与评价

(一)关于数字金融的含义

由于数字金融的核心属性是提供普惠且精准的金融服务[3]82,数字金融概念经常和数字普惠金融共用,强调其普惠性。实际上数字金融虽然有普惠的效果,并非等同于数字普惠金融,而是数字与金融的融合,强调数字技术的运用,是金融业的广泛数字化[1]542。因此谈到数字金融,不仅要考虑到其普惠性的功能,更要考虑其形态上数字化和科技融合的特点,本文在文献综述时也参考了互联网金融和金融科技相关的研究,而非只关注数字普惠金融的部分,打开了视野,充实了内容,全方位探讨了数字金融及其经济效应。本文认为文献中提到的数字金融、金融科技和互联网金融三词基本相互通用。

(二)关于数字金融的测度

国内关于数字金融的实证研究大量采用北京大学数字普惠金融指数,该指数有很多优势,比如较为完整全面、连续性强、数据较为可靠,但也存在着一定的局限性,除了多样性不足、来源较为单一等问题[7]19外,还有其更多强调数字金融的普惠功效(指标大多为人均和占比),而忽略了金融的科技含量或金融科技手段的运用等方面。从金融科技的角度出发,另一类应用性强的测度指标是文本分析法测算的金融科技发展指数,该类指数首先定义金融科技的关键词,再在数据库里搜索词频的数目,以此为基础计算金融科技指数,这种方法虽然在关键词的选择以及后续因子的筛选上具有一定的主观性,但更加符合数字金融的性质和特点,可以在一定程度上弥补北大数字普惠金融指数的不足。

因此,数字金融的测度应尽量从多个角度入手,使用多方面的测度指标,在使用北大数字普惠金融指数时,还可以补充运用金融科技发展指数,并结合使用一些金融调查数据,提高实证研究的全面性和稳健性。

(三)关于数字金融经济效应的研究

关于数字金融的理论研究较少,特别是在模型构建方面相对匮乏,没有形成完整的体系,在模型中代表数字金融的参数设定也未形成范式,可能是对某一个模型参数的边际影响[8]52,也可能是金融机构的交易效率[24]137或金融科技运用能力[20]119,跨度比较大,设定比较随意,没有形成较为固定的参数设定范围,缺少系统化的理论框架,较难形成合力向更深层次展开探究。

关于数字金融经济效应的实证研究较为广泛,从宏观经济中对经济增长、实体经济发展、国民收入、消费、区域经济、韧性、收入分配的研究到微观经济中对银行、企业、家庭、个体各方面影响的研究,学者们展开了充分的实证分析和探讨,但数字金融经济效应的影响机制研究比较局限,基本围绕缓解融资约束、促进创新创业的传递机制展开,可以尝试拓宽思路,从更多的角度讨论数字金融经济效应的作用路径,得出更加具有开创性和实践性的研究成果。