数据交易管控强度对区域金融创新效率的影响研究——基于双重连续调整变量的实证分析

《Finance Research Letters》：Research on the impact of data transaction control intensity on regional financial innovation efficiency-Empirical analysis based on double continuous adjustment variables

　　

摘要

随着数字经济的启动，数据商务的规范化发展对地方金融创新显示出显著优势。本文使用中国 31 个省、自治区和直辖市（不含香港、澳门和台湾）2015 年至 2024 年的面板数据，通过面板回归分析，调查数据贸易法规变化对区域金融创新效率水平的影响，并研究不同区域数据资源可获得性和数字治理能力的调节效应。基于上述结果可以看出，数据交易监管将通过明确的规则和要素引导，有助于提升区域金融创新生产力，并为金融创新项目的发展提供稳定支持。数据资源数量与数字治理水平均与该环节正相关，且两者协同作用。良好的数字治理能更有效地利用数据资产的力量，并增强数据交易监管的良性效应。异质性：由于东部地区的数据交易法规，金融创新水平的提升更为显著。由于初始约束，中西部地区将不会有联合法规。基于上述研究结果，为优化数据交易监管体系、数字金融的高质量发展以及区域金融体系的全方位建设提供了一些支持。

引言

2020 年，数据被纳入生产要素清单。2022 年，《数据二十条》确立了数据产权、流通、收益分配和安全治理四大基本制度。同时，数据要素市场化配置改革试点也得到广泛推广。2023 年 10 月国家数据局 (NDA) 成立后，其三大主要关注领域现为产权制度、交易规范和基础设施。根据 2025 年上半年的情况，在实施《数据要素×三年行动计划》（2024-2026）的过程中，该计划旨在实现数据产业年均增长率超过 20%，数据交易量翻倍，主要数据交易平台已发布超过 3,300 个数据产品，全国约建立了 48 个交易中心，数据供应商企业数量接近 200 万家。同时，数据市场快速扩张，更严格的法规正在逐步引入。中国已建立“三法两规”体系，包括《网络安全法》、《数据安全法》和《个人信息保护法》（Ding, 2022）。金融部门将受到新的《银行保险业数据安全管理办法》的约束。2025 年和 2026 年，NDA 及相关部门发布了《关于加强数据流通安全治理 更好促进数据要素市场化与价值化的实施方案》和《数据流通交易管理办法（试行）》等文件。值得注意的是，在跨境金融数据流动领域，中国人民银行及其他五个部门发布的《促进和规范金融领域跨境数据流动合规指引》，以 47 种方式明确了合规义务的豁免情形，从而改变了以往的“禁止原则”（Fan, 2025）。

在监管规范建设的同时，中国金融业对数据的需求也在不断增加。金融科技行业的资金量在 2020 年达到 1.2 万亿元，预计到 2025 年将超过 3.3 万亿元；到 2024 年，将达到 2.8 万亿元。数据资产已入表，因此现在出现了融资、证券化和保险等新型金融工具。目前有一些通用规则，但没有基于数据要素属性的风险定价体系。治理结构推动市场发展的制度滞后日益严重。因此，必须决定是限制数据流动以阻碍区域金融现代化的进程，还是一个开放稳定的监管体系将通过建立数据所有权和规范交易行为，促进创新并提高金融机构依法工作的质量？上述问题将为本研究提供依据。

根据 Xu 等人 2025 年的研究，帮助企业获得商业贷款的方法之一是增强信息透明度并推动新的信贷形式。从上述可以看出，金融数据流通存在制度瓶颈，如权利未定义、标准不一致和冗余的监管框架（Shang, 2023）。目前大多数研究是在微观层面进行的，尽管服务和金融已成为关注焦点，但缺乏实证数据显示数据传输法规如何影响金融创新的总体生产力。目前尚未对各个区域数据资产和数字管理能力分布的不同进行研究。大数据领域没有以良好治理为导向的法规，因此无法促进金融创新。

基于上述分析，本文将构建数据交换监管、数据资产配置和数字行政能力的实证体系，以有组织地研究监管强度如何影响区域金融创新生产力，并分别检查这些因素的单重和组合效应。在促进数据市场治理水平提高的同时，也不应危及数据本质安全。

章节片段

文献综述

鉴于数据已被纳入新的生产要素，在过去几年中，各级机构就数据要素市场化如何与金融创新相结合进行了更多讨论；也开展了许多研究。一些研究发现，良好的数据分配可用于开发商业化的数据要素，通过其他途径扩大企业获得信贷的机会，通常这些是由信息推动的

数据交易监管强度与区域金融创新效率

在最底层，需要设计数据资产交易市场的分配机制。这将是一个按照法律规定分配数据和应用的安全场所。在概念上，平衡的数据交易监管可以通过明确数据所有权、规范交易程序、规定安全参数等，减少金融机构在采购和使用数据方面的模糊性和交易成本。对于产权制度，

模型设计

为了调查数据交易监管强度 (Reg) 对区域金融创新效率 (Fine) 的影响，并研究数据资源禀赋 (Dr) 和数字治理能力 (Dgc) 的协同监管机制，将使用系统建模方法，依次构建三级监管框架，从基准回归开始，然后是二维交互项，最后是

基准模型结果分析

表 6 显示了数据交易监管强度对区域金融创新效率影响的基准回归结果。模型 (1) 是没有控制变量的基本线性回归模型。模型 (2) 是双向固定效应面板回归方法，并添加所有控制变量。模型 (3) 和 (4) 旨在解决数据中的一阶序列相关问题，然后使用 Driscoll-Kraay 标准误进行估计。

结论与启示

本文以中国 31 个省 2015 年至 2024 年的面板数据为实证研究对象，研究数据交易监管强度对区域金融创新效率的影响。基于上述结果，数据交易监管的主要目的是为金融部门的发展提供秩序维护约束机制，创造良好的创新环境，并促进创新总体水平的提升

利益冲突

作者声明不存在利益冲突。

资金支持

本研究未获得公共、商业或非营利部门任何资助机构的特定资助。

未引用参考文献

Castellano 等，2024 年，Gumbo 和 Chude-Okonkwo, 2025 年，McIlroy 和 Phillis, 2025 年，Odong, 2026 年，Patil 等，2025 年，Lyu 等，2024 年，Kr?mer 和 Shekhar, 2025 年，Xia 等，2025 年，Borio 等，2017 年，Wang 等，2026 年，Xu 等，2025 年

CRediT 作者贡献声明

李红义：撰写 – 审阅与编辑，撰写 – 原稿，可视化，验证，监督，软件，资源，项目管理，方法论，调查，资金获取，形式分析，数据整理，构思。常宏金：撰写 – 审阅与编辑，监督，项目管理，数据整理。

李红义 | 常宏金

山西财经大学管理科学与工程学院，太原，030006，中国