金融科技（FinTech）发展如何影响技术进步？一个理论框架与实证证据

《Financial Innovation》：How does FinTech development impact technological progress? A theoretical framework and empirical evidence

　　

目的金融在技术进步中的关键作用已得到公认，然而，关于金融科技（FinTech）发展——作为金融业的新组成部分——如何影响技术进步的理论解释仍不充分。本研究旨在通过构建一个新颖的理论框架来弥合这一缺口，该框架解释了金融科技（FinTech）企业的发展，特别是其与传统金融中介的互动，对技术进步的影响。设计/方法/途径研究人员构建了一个内生增长模型，其中技术进步是内生的，金融部门被细分为金融科技（FinTech）企业和传统金融中介。该模型有两个新颖特征：（i）一个扩展的实物资本积累方程，捕捉了两个金融子部门不同的储蓄-投资转化效率；（ii）一个改编自Krugman（1979）和Grossman与Helpman（1991）的互动框架，用于模拟两个金融子部门之间的动态相互作用。在该框架中，研究人员推导出三个可检验的命题。随后，研究人员利用中国数据，通过面板数据模型、中介效应与调节效应模型以及差分广义矩估计（GMM）来检验这些命题。发现（i）金融科技（FinTech）企业可以促进传统金融中介的发展，从而间接推动技术进步；然而，（ii）两个金融子部门之间的效率差距会对技术进步产生拖累。效率差距越大，负面效应越广；因此，两个金融子部门之间的协同互动有利于技术进步。（iii）金融科技（FinTech）企业可以通过人力资本和实物资本积累来刺激技术进步。实践启示政策制定者应对金融科技（FinTech）企业采取积极和包容的态度，并促进金融科技（FinTech）与传统金融中介之间的合作。监管机构应实施措施以促进知识转移，并加速传统金融中介对金融科技（FinTech）创新的采纳。这包括创建技术共享平台和提供现代化努力的激励措施。此外，鼓励传统银行开发针对科技企业的专业金融产品也很重要。原创性/价值本文为金融科技（FinTech）在技术进步中的作用提供了新的见解。首先，它通过将金融科技（FinTech）作为独立的金融部门纳入，并分析其与传统金融中介的互动，扩展了现有关于金融-技术进步联系的文献。其次，研究结果为现有考察金融科技（FinTech）对企业层面技术进步影响的实证研究提供了坚实的理论基础。

**论文解读：金融科技发展如何影响技术进步——一个理论框架与实证证据**

**研究背景与问题**

金融在技术进步中的核心作用已被广泛认可，传统金融中介通过资源配置、风险分散和信息处理等渠道促进创新。然而，随着金融科技（FinTech）的崛起，作为金融业新组成部分的FinTech企业如何影响技术进步，现有理论解释尚不充分。一方面，实证研究（如Ding等，2022）已证实FinTech发展能缓解融资约束、提升企业技术创新，但缺乏宏观理论框架来阐释其作用机制，尤其是FinTech与传统金融中介的互动如何塑造技术进步。另一方面，基于内生增长模型的理论文献（如Bucci和Marsiglio，2019）虽探讨了金融发展与技术进步的关系，但未纳入FinTech这一新型金融部门，也未分析两个子部门间的竞争或协同效应。因此，本研究旨在构建一个包含FinTech和传统金融中介异质性的内生增长模型，从理论上揭示FinTech发展对技术进步的直接与间接影响，并利用中国数据实证检验。

**研究内容与结论**

研究人员扩展了Bucci和Marsiglio（2019）的内生增长模型，将金融部门细分为FinTech企业与传统金融中介，并引入两个创新：（1）修改Pagano（1993）的实物资本积累方程，纳入两个子部门不同的储蓄-投资转化效率；（2）借鉴Krugman（1979）及Grossman和Helpman（1991）的“南北”模型，刻画两个子部门间的动态互动。由此推导出三个可检验命题：（i）FinTech发展既直接促进技术进步，也通过推动传统金融发展间接促进技术进步；（ii）两个子部门间的效率差距对技术进步有负向影响，差距越大负效应越强，协同互动则有利；（iii）FinTech可通过人力资本积累和实物资本积累渠道促进技术进步。利用中国30个省份2011-2020年的面板数据，通过混合效应面板模型、中介效应与调节效应模型以及差分广义矩估计（GMM）进行实证检验，结果支持上述命题。

**重要意义**

该研究首次在宏观层面为FinTech与技术进步的关系提供了严谨的理论基础，弥补了现有实证研究缺乏理论解释的不足。同时，发现除融资约束外，人力资本和实物资本积累是重要传导渠道，拓展了相关实证文献。此外，揭示了FinTech与传统金融中介的协同对技术进步的关键作用，为政策制定者促进两者合作、缩小效率差距提供了理论依据。论文发表在《Financial Innovation》。

**主要关键技术方法**

研究人员构建了一个包含生产、研发（R&D）、双结构金融部门（FinTech企业与传统金融中介）、家庭和人力资本五个部门的多部门内生增长模型。通过动态优化求解一般均衡下的稳态增长率，推导出三个可检验命题。实证部分采用中国30个省份（不含西藏、香港、澳门、台湾）2011-2020年的面板数据，数据来源包括中国统计年鉴、EPS中国宏观经济数据库和中国经济网络数据库。主要计量方法包括：混合效应面板数据模型（用于检验直接与间接效应）、中介效应模型（Sobel检验用于验证中介路径）、调节效应模型（引入交互项衡量协同作用）、以及差分广义矩估计（GMM）处理内生性。此外，通过分区域（东部、中部、西部）和分时段（2011-2015、2016-2020）进行异质性与稳健性检验。

**研究结果**

**FinTech发展对技术进步的直接与间接促进效应（命题1）**
通过混合效应面板模型（表2）和差分GMM（表4）验证：FinTech对技术进步的总效应显著为正（系数0.0037，1%水平显著）。直接效应（系数0.0033，1%显著）和通过传统金融发展（TraFin）的中介效应（间接效应0.0004，Sobel Z=2.32，p<0.01）均显著，后者占比约10.81%。稳健性检验（调整样本量、时段、采用稳健回归）结果一致。区域异质性显示，东部地区效应最强，西部最弱，但核心关系不变。

**两个金融子部门效率差距的负向影响与协同重要性（命题2）**
调节效应模型（表5）中，FinTech与传统金融的交互项（FinTech×TraFin）系数为负但不显著，说明全国层面协同不足。进一步采用变系数面板数据模型（表6）分省分析发现，大多数省份的交互项系数为负（1%显著），仅北京、上海等少数发达城市为正且显著。这表明效率差距过大会抑制技术进步，而在实现协同的地区（如北京），高FinTech水平能显著提升技术进步。同时，中介效应模型显示传统金融也通过FinTech间接促进技术进步（间接效应占比33.59%），双方互为中介变量，支持共存与协同的必要性。

**人力资本与实物资本积累的中介效应（命题3）**
以人力资本积累（L）为中介变量，FinTech→L系数0.0035（1%显著），L→TechProg系数0.9173（1%显著），Sobel检验显示中介效应占比89.49%（1%显著），表明FinTech通过提升人力资本（如吸引IT专业人才）进而促进技术进步。以实物资本积累（K）为中介变量，全国层面FinTech→K正向显著，但K→TechProg负向（因边际递减），整体中介效应不显著。但区域层面，中西部地区K的间接效应为正且显著，说明这些地区实物资本积累仍是重要渠道。

**总结与讨论**

**讨论部分总结**
研究发现FinTech与传统金融之间存在竞争与互补并存的关系。当前中国大部分省份两者协同不足，FinTech对传统金融的替代效应较强，阻碍了技术进步。但在发达地区（如北京、上海）协同效应显著，说明缩小效率差距、促进合作的重要性。此外，FinTech对人力资本的高需求（89.49%的中介效应）提示加强该领域人才培养；实物资本积累在中西部仍具正向中介效应，但全国层面已现边际递减，需优化资本配置。

**研究结论翻译**
本研究通过构建一个包含金融部门异质性的多部门内生增长模型，揭示了FinTech发展对技术进步的影响机制。主要结论包括：（1）FinTech发展直接促进技术进步，并通过推动传统金融发展间接促进技术进步；（2）两个金融子部门的效率差距对技术进步产生负向影响，差距越大负效应越强，因此协同互动至关重要；（3）FinTech通过人力资本积累和实物资本积累（尤其是中西部地区）促进技术进步。实证结果与中国数据一致，验证了理论命题。此外，研究发现中国多数省份FinTech与传统金融的协同不足，FinTech存在较强的替代效应；FinTech对人力资本的需求巨大（89.49%的中介效应）。政策建议包括：采取包容性监管态度，促进FinTech与传统金融机构合作；建立知识共享平台；鼓励银行开发科技企业特色金融产品；加强FinTech人力资本培养；优化资本配置向高影响力领域倾斜。