劉 園,鄭忱陽,江 萍,劉 超
(對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 國際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院,北京 100029)
金融科技(fintech)也稱科技金融,在中國最早于2011年被提出,真正吸引業(yè)界注意是在2015年,2017年金融科技的發(fā)展受到各界廣泛關(guān)注,之后金融業(yè)的科技創(chuàng)新從規(guī)范管制逐漸走向成熟。金融科技即“金融+科技”,是將一系列技術(shù)創(chuàng)新如人工智能、智能投顧、區(qū)塊鏈等全面應(yīng)用于金融領(lǐng)域,以幫助傳統(tǒng)金融業(yè)降低風(fēng)險(xiǎn)、成功轉(zhuǎn)型。中國的金融科技在迅猛增長中,安永在2017年2月的最新報(bào)告中稱,2016年中國對(duì)金融科技的直接投資已位列全球第一*安永會(huì)計(jì)師事務(wù)所2月14日發(fā)布受英國政府委托撰寫的中英第八次財(cái)金對(duì)話專題報(bào)告《中英金融科技行動(dòng)指南》。。金融科技的誕生和升溫浪潮,固然是由于科技公司為提高傳統(tǒng)金融效率,開始嘗試以技術(shù)創(chuàng)新融合原有的金融服務(wù),但最重要的原因是企業(yè)乃至政府迫切需要尋找到新的金融創(chuàng)新方式和經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)。
近年來,實(shí)體經(jīng)濟(jì)*這里“實(shí)體經(jīng)濟(jì)”是指除去房地產(chǎn)市場和金融市場之外的部分。面臨嚴(yán)重困境,遭受多重挑戰(zhàn)。實(shí)體經(jīng)濟(jì)在中低端徘徊,內(nèi)生發(fā)展動(dòng)力不足,虛擬經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展過度吸引資金,致使實(shí)體企業(yè)面臨融資難、籌資難、投資難、轉(zhuǎn)型難等嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。2017年中央在經(jīng)濟(jì)工作部署中已明確提出振興實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重大任務(wù),糾正“重虛輕實(shí)”“脫實(shí)向虛”傾向,正確處理虛擬經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系,去產(chǎn)能降成本等解決措施亟待執(zhí)行。中央提出金融科技的本質(zhì)目的在于服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì),有學(xué)者已論證金融業(yè)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)存在無效率的問題[1],而金融科技能夠通過提高金融業(yè)的運(yùn)作效率,最終助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)。本文研究金融科技與實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)投資效率的關(guān)系,認(rèn)為金融科技服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)最終將表現(xiàn)為提高實(shí)體企業(yè)的投資效率。
提到金融科技,可以與互聯(lián)網(wǎng)金融相比較?;ヂ?lián)網(wǎng)金融和金融科技從概念角度是完全不同的,從實(shí)際操作來看二者既有聯(lián)系又有區(qū)別。互聯(lián)網(wǎng)金融,顧名思義指“互聯(lián)網(wǎng)+金融”,即“互聯(lián)網(wǎng)+”落實(shí)在金融領(lǐng)域,其本身是業(yè)務(wù)屬性,可看作是一種業(yè)態(tài);金融科技特指“金融+科技”,側(cè)重于科技層面,在金融業(yè)務(wù)中扮演輔助角色。由此可見,互聯(lián)網(wǎng)金融是金融業(yè)的組成部分,而金融科技是在金融業(yè)的基礎(chǔ)上融入先進(jìn)的支付手段或者大數(shù)據(jù)和人工智能等高科技,即金融科技理論上是包含互聯(lián)網(wǎng)金融的,金融科技是互聯(lián)網(wǎng)金融的延伸,互聯(lián)網(wǎng)金融是金融科技的雛形。2016年《中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報(bào)告》指出,金融科技是繼互聯(lián)網(wǎng)金融之后,科學(xué)技術(shù)在金融領(lǐng)域創(chuàng)新運(yùn)用的延續(xù)。
根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)金融在中國的發(fā)展軌跡可以看出,互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的前期和中期有利于降低金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn),但后期發(fā)展愈演愈烈反而提高了金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn),即互聯(lián)網(wǎng)金融和金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈現(xiàn)正“U”型[2]。金融科技助力于實(shí)體經(jīng)濟(jì)是以金融業(yè)為橋梁實(shí)現(xiàn)的,由于金融科技的起步晚于互聯(lián)網(wǎng)金融,因此在2013年之前金融科技處于初期階段,此時(shí)也相當(dāng)于互聯(lián)網(wǎng)金融的后期階段,互聯(lián)網(wǎng)金融加劇了金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn),因此金融科技發(fā)展初期不利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資效率;2013年之后結(jié)合金融監(jiān)管進(jìn)一步發(fā)展和推廣,金融科技逐漸完善,有助于提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資效率,因此金融科技對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資效率的影響也遵循“U”型曲線。所以金融科技的發(fā)展要求金融監(jiān)管的完善,金融科技對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率的影響存在拐點(diǎn),在拐點(diǎn)之前過分強(qiáng)調(diào)金融科技,可能會(huì)被虛擬經(jīng)濟(jì)扭曲利用,不利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的投資效率;一旦突破拐點(diǎn),意味著金融科技實(shí)現(xiàn)了質(zhì)的飛躍,到達(dá)“U”型曲線的右半段,助力于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。李文紅和蔣則沈(2017)指出金融科技是金融業(yè)發(fā)展到一定階段的必然趨勢(shì),其并不能代替?zhèn)鹘y(tǒng)金融業(yè)的基礎(chǔ)功能,要適度發(fā)展不能過分強(qiáng)調(diào)[3]。
金融科技是近期視角新穎的課題,也是今后金融領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)問題,眾多學(xué)者對(duì)其研究僅停留在政策和改革等理論層面。金融科技雖然具有積極作用,但并不能代替?zhèn)鹘y(tǒng)金融業(yè)的功能,其潛在風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管挑戰(zhàn)也是不容忽視的[4]。就其對(duì)銀行業(yè)發(fā)展而言,金融科技的發(fā)展給傳統(tǒng)銀行業(yè)帶來了挑戰(zhàn),傳統(tǒng)銀行業(yè)在金融科技時(shí)代背景下的創(chuàng)新發(fā)展路徑尤為重要[5-6]。目前金融科技對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率影響的實(shí)證研究幾乎為空白,極少數(shù)實(shí)證文章也是圍繞其對(duì)銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)沖擊,因此本文的研究方法和思路對(duì)金融科技和實(shí)體經(jīng)濟(jì)相關(guān)領(lǐng)域具有開創(chuàng)性。在借鑒現(xiàn)有研究利用措辭提取和因子分析構(gòu)建金融科技指數(shù)的同時(shí)對(duì)其方法進(jìn)行了改進(jìn),對(duì)金融科技的量化更加精確。本文首次利用代表性措辭區(qū)分了金融科技與互聯(lián)網(wǎng)金融的本質(zhì)區(qū)別,金融科技指數(shù)構(gòu)建的精確性也對(duì)日后其實(shí)證研究具有借鑒作用。本文指出金融科技能夠通過提高實(shí)體企業(yè)的投資效率服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì),且金融科技對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)投資效率的影響呈正“U”型,證明了金融科技的發(fā)展存在拐點(diǎn)。目前中國金融科技對(duì)實(shí)體企業(yè)投資效率的影響已到達(dá)“U”型的上升階段,金融科技已然成為服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的助推器,符合中央對(duì)于其主要任務(wù)的定位。本文的研究結(jié)論對(duì)國家適度發(fā)展金融科技、實(shí)體企業(yè)合理利用金融科技都具有一定的指導(dǎo)意義。
本文余下部分的安排如下:第二部分是文獻(xiàn)回顧,第三部分是數(shù)據(jù)與模型設(shè)定,第四部分是實(shí)證結(jié)果與分析,第五部分是穩(wěn)健性檢驗(yàn),最后是研究結(jié)論。
金融科技自提出以來,其發(fā)展經(jīng)歷了一個(gè)漫長的階段。國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于金融科技本質(zhì)的具體界定意見不一,但廣大學(xué)者已經(jīng)意識(shí)到金融監(jiān)管在金融科技發(fā)展階段中的重要作用,金融科技真正服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)還需要監(jiān)管層的有序配合?,F(xiàn)有文獻(xiàn)大多從政策建議和理論層面闡述金融科技的興起和監(jiān)管。阿爾特和普施曼(Alt & Puschmann,2012)認(rèn)為,信息技術(shù)的發(fā)展、消費(fèi)者行為習(xí)慣的改變、傳統(tǒng)銀行業(yè)的危機(jī)以及監(jiān)管制度的變化等共同促進(jìn)了fintech的興起[7]。方新(2017)首次描述了金融科技在中國的發(fā)展路徑:2013年被公認(rèn)為是“金融科技元年”,2014年金融科技發(fā)展迅速,2015年金融科技在相關(guān)政策相繼出臺(tái)的基礎(chǔ)上從野蠻生長逐步走向成熟規(guī)范,2016年金融監(jiān)管全面配合金融科技,緩解了金融業(yè)魚龍混雜、良莠不齊的行業(yè)狀態(tài)[8]。廖岷(2017)指出金融科技的監(jiān)管缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和框架,全球各國的監(jiān)管措施各不相同,無法達(dá)成共識(shí);在國際層面,金融科技跨境展業(yè)趨勢(shì)已經(jīng)顯現(xiàn),但監(jiān)管合作應(yīng)對(duì)不足,據(jù)此推出金融科技的監(jiān)管對(duì)策和路徑[9]。楊松(2017)提出金融科技監(jiān)管應(yīng)遵從“調(diào)適性監(jiān)管”,加強(qiáng)包容性監(jiān)管和國際協(xié)調(diào)監(jiān)管力度[4]。李文紅和蔣則沈(2017)承認(rèn)金融科技的積極作用,但同時(shí)認(rèn)為其存在潛在風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管挑戰(zhàn),既不應(yīng)“神化”,也不應(yīng)“輕視”[3]。
在企業(yè)效率的研究方面,可以從宏觀和微觀兩個(gè)層面進(jìn)行分析,研究企業(yè)微觀效率的文獻(xiàn)居多。斯坦(Stein,2003)指出融資成本、股權(quán)結(jié)構(gòu)和外部產(chǎn)品市場競爭等因素都會(huì)影響到公司投資水平及其效率,其認(rèn)為公司投資效率低下是由于市場中存在的信息不對(duì)稱和委托代理成本[10]。艾倫等(Allen et al.,2005)提到中國等發(fā)展中國家法制制度發(fā)展較為落后,企業(yè)融資較多依賴銀行渠道,因此銀行業(yè)的服務(wù)效率與企業(yè)投資水平密切相關(guān)[11]。黃海杰等(2016)以2004—2013年中國上市公司為樣本研究中國的“四萬億投資”政策對(duì)企業(yè)效率的影響,并通過分析宏觀政策影響企業(yè)決策的路徑,表明投放貨幣政策給企業(yè)投資效率帶來損失,而提高信息披露質(zhì)量能有效緩解此問題[12]。目前,研究企業(yè)效率的實(shí)證模型主要有兩個(gè),理查森(Richardson,2006)企業(yè)投資效率模型以及投資水平-投資機(jī)會(huì)敏感模型[13-15],文中兩種模型都會(huì)涉及。在宏觀層面,企業(yè)效率的測度依靠全要素增長率和總體無效率值。蔡則祥等(2017)運(yùn)用SBM方向性距離函數(shù)和盧恩伯格(Luenberger)指數(shù)法分別測度及分解各省份金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的無效率和全要素生產(chǎn)率值,指出金融業(yè)在服務(wù)于企業(yè)的純效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率、技術(shù)效率存在普遍的無效率性[2]。基于以上文獻(xiàn),本文認(rèn)為金融科技必須通過改善金融業(yè)的服務(wù)模式助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率,金融科技與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融合迫在眉睫。
金融科技對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率直接影響的研究幾乎為空白,多數(shù)文獻(xiàn)主要集中在金融業(yè)和科技創(chuàng)新對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長的影響層面以及互聯(lián)網(wǎng)金融和金融科技對(duì)金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。張林(2016)運(yùn)用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)空間面板模型檢驗(yàn)金融科技對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長的影響,結(jié)論表明金融發(fā)展和科技創(chuàng)新能夠促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的長短期增長,但金融發(fā)展與科技創(chuàng)新之間融合互動(dòng)不足[16]。蔡則祥等(2017)發(fā)現(xiàn)金融業(yè)服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)存在普遍的無效率性,金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展出現(xiàn)嚴(yán)重錯(cuò)配,并就優(yōu)化金融資源配置、提高金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率提出相應(yīng)的對(duì)策建議。切凱蒂和克魯比(Cecchetti & Kharroubi,2012)考察了金融規(guī)模擴(kuò)張對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的影響,研究結(jié)果表明金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的促進(jìn)作用存在門檻值限制,即部分發(fā)達(dá)國家經(jīng)濟(jì)體和新興市場經(jīng)濟(jì)體存在金融規(guī)模的過快增長抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的現(xiàn)象,從而降低了金融部門推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的效率[17]。而郭品等(2015)發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響呈現(xiàn)先降后升的“U”型趨勢(shì);汪可等(2017)證實(shí)了金融科技與銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)成倒“U”型,即金融科技初期提高銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn),后期配合金融監(jiān)管則有利于銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的降低[18]。此結(jié)論同樣可適用于金融科技,因此金融科技以銀行業(yè)為橋梁助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率?;诖耍疚奶岢鋈缦录僭O(shè):
假設(shè)1:金融科技與實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資效率呈現(xiàn)“U”型關(guān)系,即金融科技初期不利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資效率,后期對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率呈指數(shù)型推動(dòng)。
假設(shè)2:現(xiàn)階段中國金融科技與實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資效率處于“U”型的上升階段,即金融科技助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)得以實(shí)現(xiàn)。
假設(shè)3:金融科技提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資效率的重要原因是其有助于提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力,幫助企業(yè)更有效地投資于高風(fēng)險(xiǎn)高收益領(lǐng)域。
對(duì)于金融科技指數(shù)的構(gòu)建,本文借鑒郭品和沈悅(2015)[2]對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)的計(jì)算,采用因子分析法。因子分析最關(guān)鍵的是找到金融科技的因子構(gòu)成,因此首先利用措辭提取法和百度搜索引擎,量化原始詞庫以計(jì)算金融科技的關(guān)鍵詞詞頻。由于金融科技可以看成是互聯(lián)網(wǎng)金融的延續(xù)和改進(jìn),其關(guān)鍵詞詞頻與互聯(lián)網(wǎng)金融有較多重合的部分,比如第三方支付、移動(dòng)支付、網(wǎng)銀互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)?。但其還有自己獨(dú)特的代表性關(guān)鍵詞,如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、智能投顧、ABS云、區(qū)塊鏈、開放等最新年度六大關(guān)鍵詞,因此對(duì)金融科技指數(shù)的構(gòu)建也考慮了金融科技領(lǐng)域的最新關(guān)鍵詞,從而使得指數(shù)更加全面綜合。表1顯示本文總結(jié)的以金融功能分類的5大關(guān)鍵詞,共25個(gè)。
表1 金融科技關(guān)鍵詞
阿斯基塔斯和齊默爾曼(Askitas & Zimmermann,2009)研究發(fā)現(xiàn),新聞發(fā)布量可反映人民日常關(guān)注的需求信息和與企業(yè)投入相關(guān)的供給信息,因此關(guān)鍵詞所包含的新聞條目數(shù)與金融科技的發(fā)展成正相關(guān)[19]。2003年首次出現(xiàn)了關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融和金融科技的關(guān)鍵詞,因此選擇2003年作為初始年份,以保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性。本文統(tǒng)計(jì)了百度數(shù)據(jù)庫中2003—2016年含有原始關(guān)鍵詞的年度新聞數(shù)目與年度新聞總數(shù),二者之比即關(guān)鍵詞的年度詞頻,以量化各個(gè)關(guān)鍵詞。由于搜索引擎中并沒有給出年度新聞總數(shù),以教育部發(fā)布的《中國語言生活報(bào)告》中的媒體綜合類十大流行語數(shù)目總和作為年度新聞總數(shù)代理變量。為全面反映每年新聞特征,需要利用各年度的報(bào)告中媒體的綜合類十大流行語,因此本文更加準(zhǔn)確地衡量了年度新聞總數(shù)。由于教育部的《中國語言生活報(bào)告》是從2005年開始編寫的,所以2003和2004年的新聞總數(shù)以在百度引擎中搜索的中國主流報(bào)紙綜合類十大流行語總數(shù)計(jì)算。統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。
表2 年度熱詞和新聞總數(shù)
表2(續(xù))
數(shù)據(jù)來源:《中國語言生活報(bào)告》及百度搜索引擎。
本文同樣采取因子分析法,首先根據(jù)檢驗(yàn)對(duì)措辭進(jìn)行精簡,將措辭分為12種,分別概括了表1中的5種功能。支付清算選擇第三方支付、移動(dòng)支付;借貸融資選擇網(wǎng)上投資、網(wǎng)上融資;財(cái)富管理選擇互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn);渠道業(yè)務(wù)選擇電子銀行、網(wǎng)銀;技術(shù)支持選擇大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能和ABS云(見表3)。借助因子分析法確定因子個(gè)數(shù),根據(jù)特征根大于1,本文找到了3個(gè)因子,KMO檢驗(yàn)顯示結(jié)果大于0.5且通過了巴特利特檢驗(yàn),說明本數(shù)據(jù)是適合因子分析法的;在3個(gè)因子中提取關(guān)鍵詞構(gòu)成各因子,將3個(gè)因子命名為支付渠道(第三方支付、移動(dòng)支付、網(wǎng)上投資、電子銀行、網(wǎng)銀)、財(cái)富管理(網(wǎng)上融資、互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)、互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn))、技術(shù)支持(大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、ABS云);最后利用回歸分析法估計(jì)因子的得分系數(shù)矩陣以計(jì)算因子得分。金融科技指數(shù)(FI)以因子得分為權(quán)重將公因子表示為原始變量的線性組合,并利用最大最小化原則將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化至0~1。
表3 因子構(gòu)成
表4 金融科技指數(shù)
表4顯示,支付渠道指數(shù)在2008年以前較大,原因是商業(yè)銀行在互聯(lián)網(wǎng)金融出現(xiàn)之后大力推進(jìn)業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)化,網(wǎng)絡(luò)金融渠道的拓寬也帶動(dòng)了線上和線下支付的增加;同時(shí)在2009年電子支付、第三方支付進(jìn)入爆發(fā)期,金融支付手段的多樣化帶動(dòng)了金融渠道的發(fā)展。以上原因使得支付渠道指數(shù)在2009年之前都較高,之后由于金融危機(jī)的滯后性,支付渠道指數(shù)從低迷逐漸回歸穩(wěn)定,直至2016年新興科技的發(fā)展使其指數(shù)增加迅速。財(cái)富管理指數(shù)從2009年之后迅速發(fā)展,2011—2013年,互聯(lián)網(wǎng)投借貸和理財(cái)業(yè)務(wù)平臺(tái)日益成熟,網(wǎng)絡(luò)投融資成為熱潮,財(cái)富管理指數(shù)穩(wěn)中有升,隨后在金融科技發(fā)展的基礎(chǔ)上AI技術(shù)和智能投顧的駕輕就熟,進(jìn)一步推動(dòng)了財(cái)富管理指數(shù)的增加。技術(shù)支持指數(shù)在2009年有很大的突破,源于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的提出和推廣,2013年之后,互聯(lián)網(wǎng)金融步入后期,金融科技緊隨其后,人工智能、區(qū)塊鏈和ABS云等的深入普及使得技術(shù)支持指數(shù)不斷提高。從整體的金融科技指數(shù)來看,金融科技是互聯(lián)網(wǎng)金融的延伸,其大體呈逐年增加的趨勢(shì),金融危機(jī)的沖擊使得金融科技指數(shù)在2006—2008年較低,隨經(jīng)濟(jì)恢復(fù)逐年回歸,2013年突破較大,2015—2017年快速發(fā)展。本文計(jì)算的金融科技指數(shù)基本符合方新(2017)描述的金融科技整體趨勢(shì),即2013年是金融科技起步并發(fā)展的一年,2014年進(jìn)入快速發(fā)展階段,2015年伴隨相關(guān)政策相繼出臺(tái)金融科技走向成熟規(guī)范,2016年是金融科技“規(guī)范元年”,金融科技全面監(jiān)管時(shí)代到來,2017年之后金融科技配合金融監(jiān)管將更加完善。
如前文所述,企業(yè)投資效率模型有投資水平-投資機(jī)會(huì)敏感模型和理查森模型,本文采用理查森的模型考察金融科技對(duì)實(shí)體企業(yè)投資效率的影響。估計(jì)企業(yè)投資效率分兩步進(jìn)行:首先利用回歸分析估算企業(yè)的資本投資水平,然后取其殘差值的絕對(duì)值作為投資效率的代理變量。筆者搜集2003—2016年上市公司的微觀年度數(shù)據(jù),剔除ST企業(yè)、金融業(yè)、房地產(chǎn)與以及數(shù)據(jù)缺失的企業(yè),共得到953家實(shí)體經(jīng)濟(jì)上市公司。數(shù)據(jù)來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫和萬得WIND數(shù)據(jù)庫,所有連續(xù)變量均作首尾各1%的winsorization處理。理查森模型回歸方程為:
Invi,t=α+β1Invi,t-1+β2roai,t-1+β3levi,t-1+β4agei,t-1+β5sizei,t-1+β6qi,t-1+β7chshi,t-1+αind+αt+εi,t
(1)
式(1)中,Invi,t表示企業(yè)i第t期的投資水平,Invi,t-1表示其滯后一期即t-1期的企業(yè)投資決策。對(duì)于投資水平的測度本文參照呂長江和張海平(2011)[20],即Invi,t=(cash1+Δcash-Δcash1-cash2)/ta0,cash1=購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金;Δcash=取得子公司及其他營業(yè)單位支付的現(xiàn)金凈額;Δcash1=處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額;cash2=處置子公司及其他營業(yè)單位收到的現(xiàn)金凈額;ta0=期初總資產(chǎn),roai,t-1、levi,t-1、sizei,t-1分別表示t-1期的總資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)規(guī)模(總資產(chǎn)的對(duì)數(shù));q代表企業(yè)的托賓Q值,通常用其來代表投資機(jī)會(huì),qi,t-1是企業(yè)t-1期的托賓Q值;agei,t-1是企業(yè)第t-1期的年末上市年限,chshi,t-1是企業(yè)第t-1期現(xiàn)金持有量的對(duì)數(shù)。αind為行為虛擬變量,αt代表年度虛擬變量。εi,t為模型的隨機(jī)誤差項(xiàng),即為實(shí)際投資偏離理想投資水平的部分,其直接度量了企業(yè)的非效率投資,進(jìn)而反映企業(yè)的投資效率。模型(1)對(duì)行業(yè)和年度進(jìn)行控制,使模型回歸結(jié)果更加準(zhǔn)確。由于存在投資水平的滯后項(xiàng),本文采用動(dòng)態(tài)面板差分GMM進(jìn)行回歸估計(jì),以避免內(nèi)生性影響模型的估計(jì)效果。
根據(jù)理查森(2006)[13]描述投資效率的方法,選取上述回歸中擬合出的企業(yè)投資水平的殘差項(xiàng)來作為企業(yè)投資效率的代理變量。若殘差大于零,則表明企業(yè)存在過度投資;若殘差小于零,則表明企業(yè)投資不足,即殘值越趨向于零,企業(yè)的投資越有效。本文對(duì)殘差取絕對(duì)值(|ΔInv|)以剔除符號(hào)對(duì)投資效率的影響,只考慮定量方面。由以上分析知,|ΔInv|值越小,企業(yè)的非效率投資越少,企業(yè)的投資越有效。為研究金融科技對(duì)企業(yè)投資效率的影響,采用以下回歸模型:
(2)
金融科技之所以能夠提高企業(yè)的投資效率,另一個(gè)重要的原因是其能夠提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力,有利于企業(yè)利用金融科技手段有效地投資于高風(fēng)險(xiǎn)高收益的領(lǐng)域。驗(yàn)證金融科技指數(shù)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力間的關(guān)系,首先確定風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的代理變量。風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的測量已有文獻(xiàn)主要采用以下兩個(gè)維度的指標(biāo):首先是波動(dòng)性指標(biāo),即ROA、ROE波動(dòng)性,或者股票回報(bào)的波動(dòng)性[21];其次是R&D支出或者資本性支出[22-23]。參照現(xiàn)有研究,由于企業(yè)高管一般任期為3年,本文以3年為1期,計(jì)算企業(yè)每三年的ROA標(biāo)準(zhǔn)差作為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力變量Risk。為保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性,本文選擇計(jì)算2010—2016年的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,因此需要2008—2016年的ROA數(shù)據(jù)。利用如下模型進(jìn)行分析:
Riskit=α+βfit+γcontrolsit+αt+εit
(3)
其中,Risk為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,fi表示金融科技指數(shù),controls變量有總資產(chǎn)收益率(roa)、資產(chǎn)負(fù)債率(lev)、企業(yè)規(guī)模(size)、第一大股東持比(top1)、前三名高管工資對(duì)數(shù)(gpay)。假設(shè)3認(rèn)為金融科技能夠提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力,即β顯著為正。模型(3)用于驗(yàn)證假設(shè)3。
模型(1)、模型(2)各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表5。
表5 模型(1)、模型(2)各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
利用上述模型,得到表6和表7的回歸估計(jì)結(jié)果。
表6 模型(1)回歸結(jié)果
表6(續(xù))
表7 模型(2)回歸結(jié)果
注:***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平下顯著,括號(hào)內(nèi)顯示聚類標(biāo)準(zhǔn)誤。
金融科技會(huì)通過銀行業(yè)的技術(shù)提升最終服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì),因此實(shí)體經(jīng)濟(jì)的投資效率是通過金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)降低實(shí)現(xiàn)的,即金融科技與實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率的橋梁是金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn),這就體現(xiàn)出了金融監(jiān)管在金融科技發(fā)展中的重要性。2013年之前的金融科技可以看成是互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的后期階段,根據(jù)郭品和沈悅(2015)得到的互聯(lián)網(wǎng)金融和金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系呈“U”型的結(jié)論[2],互聯(lián)網(wǎng)金融后期發(fā)展愈演愈烈引發(fā)了一系列金融監(jiān)管不到位的問題,加劇了金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。2013年是金融科技元年,隨后幾年金融科技在發(fā)展的同時(shí)注重了金融監(jiān)管,秉承了金融科技輔助金融業(yè)發(fā)展的原則,避免了金融科技對(duì)金融業(yè)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的過度干預(yù),從而使得其降低金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)提高了實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)的投資效率。
上述模型(3)變量的描述性和回歸結(jié)果統(tǒng)計(jì)見表8和表9。
表8 模型(3)各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
表9 模型(3)回歸結(jié)果
注:***、**、*表示在1%、5%、10%水平下顯著,回歸結(jié)果顯示聚類標(biāo)準(zhǔn)誤。
從表9中的匯報(bào)結(jié)果可以看出,金融科技指數(shù)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)顯著正相關(guān),金融科技指數(shù)增加一個(gè)單位,企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力提高0.011個(gè)單位。金融科技的發(fā)展能夠提高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力,進(jìn)而有利于企業(yè)投資效率的改進(jìn)。假設(shè)3得以驗(yàn)證。
理查森模型中最重要的變量是投資水平Invi,t,文獻(xiàn)中對(duì)于投資水平的計(jì)算各有差異。為驗(yàn)證本文結(jié)論的穩(wěn)健性,采用另一種常用的方法計(jì)算投資水平,即Invi,t=固定資產(chǎn)、在建工程、無形資產(chǎn)以及長期投資的凈值變化量(期末-期初)/平均資產(chǎn)額(期初與期末的平均)。仍使用模型(1)和模型(2)進(jìn)行回歸估計(jì),結(jié)果顯示,金融科技與實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率呈“U”型關(guān)系,且拐點(diǎn)約為0.5,得到的結(jié)論與上文一致(表7②),由此證明了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。
本文提到了兩個(gè)衡量企業(yè)投資效率的模型,其中使用了理查森的模型,在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中,會(huì)使用投資水平-投資機(jī)會(huì)敏感模型對(duì)企業(yè)效率重新進(jìn)行回歸,再次印證前文結(jié)論。模型如下:
Invi,t=α+β1Qi,t-1+β2fit+β3Qi,t-1×fit+β4controlsi,t-1+αind+αt+ε
(4)
類似地,模型(4)中Inv表示企業(yè)投資,計(jì)算方法與模型(1)相同。Q代表企業(yè)的托賓Q值,通常用其來代表投資機(jī)會(huì)。fi為金融科技指數(shù),用上文表4計(jì)算出的指數(shù)表示。controlsi,t-1為控制變量滯后一期,此處有企業(yè)規(guī)模size(總資產(chǎn)的對(duì)數(shù))、總資產(chǎn)收益率(roa)、資產(chǎn)負(fù)債率(lev)、企業(yè)上市年份(age)、現(xiàn)金持有(cash)。β1系數(shù)顯示投資機(jī)會(huì)與企業(yè)投資決策的關(guān)系,托賓Q值越大,企業(yè)的投資機(jī)會(huì)越好,從而投資量越大。β3是托賓Q和金融科技指數(shù)的交叉項(xiàng)系數(shù),代表了投資機(jī)會(huì)的敏感性,β3為正即表示金融科技的發(fā)展提高了企業(yè)的投資效率。采用面板數(shù)據(jù)的聚類標(biāo)準(zhǔn)誤進(jìn)行估計(jì)(結(jié)果見表10和表11)。
表10 模型(4)各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
表11 模型(4)回歸結(jié)果
注:***、**、*表示在1%、5%、10%水平下顯著。括號(hào)內(nèi)顯示聚類后的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。
從上述回歸結(jié)果也可以看出,β1系數(shù)為正,表示企業(yè)托賓Q值越大,投資機(jī)會(huì)越多,企業(yè)的投資量越大,符合預(yù)期。β3系數(shù)顯著為正,金融科技對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)投資效率的影響是正向的,即金融科技的發(fā)展有助于提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)的投資效率。此模型的局限在于無法具體指出金融科技與實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率的關(guān)系是呈現(xiàn)何種函數(shù)形式,只能確定金融科技對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率是有積極影響的。
雖然模型(4)與模型(2)相比具有局限性,但是其結(jié)果仍證實(shí)了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。根據(jù)理查森(2006)投資效率模型和投資機(jī)會(huì)敏感模型,均得到相同的結(jié)論,即金融科技與投資效率是正相關(guān)的[24],金融科技的發(fā)展有利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)投資效率的提高。
通過兩種測度企業(yè)投資效率的模型,本文研究發(fā)現(xiàn)金融科技對(duì)實(shí)體企業(yè)的投資效率確實(shí)存在顯著的積極影響,但這并不意味著金融科技自始至終都是對(duì)企業(yè)投資有正向影響的。金融科技對(duì)企業(yè)投資效率的影響呈現(xiàn)“U”型規(guī)律,即金融科技的發(fā)展存在拐點(diǎn),低于此拐點(diǎn)時(shí),金融科技的發(fā)展不利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)的投資效率,一旦超過此拐點(diǎn),金融科技對(duì)企業(yè)投資效率會(huì)呈現(xiàn)指數(shù)型的提高。這種“U”型規(guī)律和互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)于金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的規(guī)律大體一致,這里也能反映出金融科技與互聯(lián)網(wǎng)金融的密切聯(lián)系。金融科技實(shí)際上也是通過改善金融業(yè)的技術(shù)手段來傳導(dǎo)對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用。
金融科技的發(fā)展之所以能夠推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的投資效率,根本原因在于支付手段、財(cái)富管理以及對(duì)銀行業(yè)技術(shù)支持的改進(jìn)。金融科技指數(shù)中的支付渠道指數(shù)能夠有效地提高中國傳統(tǒng)零售業(yè)和批發(fā)業(yè)的主營業(yè)務(wù)收入,且金融科技中的財(cái)富管理和技術(shù)支持能夠促進(jìn)企業(yè)合理配置資源,如人工智能和智能投顧的出現(xiàn)極大地改善了實(shí)體企業(yè)的制造效率和決策效率。但金融科技發(fā)展初期卻對(duì)實(shí)體企業(yè)投資效率的影響出現(xiàn)了扭曲,原因之一是過分強(qiáng)調(diào)金融科技對(duì)金融業(yè)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的干預(yù),忽略了金融監(jiān)管的重要作用,致使金融業(yè)雜亂叢生,再加上企業(yè)不能合理利用金融科技來規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),因此對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)投資效率產(chǎn)生負(fù)面影響。研究表明金融科技發(fā)展的初期相當(dāng)于互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的后期,銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)提高也不利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。另一個(gè)重要原因在于,金融科技不僅有利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,虛擬經(jīng)濟(jì)也會(huì)利用金融科技進(jìn)行業(yè)務(wù)拓展,由于虛擬經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步速度與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相比具有優(yōu)勢(shì),金融科技一旦被虛擬經(jīng)濟(jì)扭曲利用,實(shí)體經(jīng)濟(jì)必然會(huì)遭受危機(jī)。這也是中央提出糾正“重虛輕實(shí)”“脫實(shí)向虛”傾向的原因之一。
金融科技是把雙刃劍。金融科技融入金融業(yè),有利于加強(qiáng)金融服務(wù)供給,提升服務(wù)效率,降低服務(wù)成本;但同時(shí)也會(huì)影響傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)盈利能力,增加信息科技風(fēng)險(xiǎn)等操作風(fēng)險(xiǎn),低門檻致使其吸引更多高風(fēng)險(xiǎn)客戶,從而提高金融業(yè)的整體風(fēng)險(xiǎn)。金融創(chuàng)新可以為金融業(yè)錦上添花,但無法代替?zhèn)鹘y(tǒng)金融的基本功能,若不加以任何管制,甚至可能加劇金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的隱蔽性、傳染性和突發(fā)性。因此金融科技的發(fā)展不僅離不開金融監(jiān)管,還對(duì)監(jiān)管層提出了更高的要求。合理運(yùn)用金融科技,突破金融科技發(fā)展的拐點(diǎn),幫助傳統(tǒng)金融業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型,是目前監(jiān)管層的主要任務(wù)。不可否認(rèn)的是,金融科技確實(shí)有利于實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)的投資效率,能夠提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力,便于其更高效地投資于高風(fēng)險(xiǎn)高收益領(lǐng)域。合理把握金融科技發(fā)展的度,使其在降低金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)助力于實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率,這便是金融科技優(yōu)化和保障實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最優(yōu)路徑。
首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)2018年6期