鄧楚瑤

（哈爾濱商業(yè)大學 經(jīng)濟學院，黑龍江 哈爾濱 150000）

一、引言

金融科技的本質(zhì)是現(xiàn)代技術為金融賦能，有利于企業(yè)經(jīng)營、生產(chǎn)管理以及精準識別信息以實現(xiàn)信貸精準投放。信息時代大背景下，傳統(tǒng)金融機構增長動能嚴重不足，迫切需要提高金融科技發(fā)展水平[1]。金融科技可通過獲取更多借貸人信息，降低信息不確定性，實現(xiàn)信貸精準投放，拓寬企業(yè)的融資渠道，從而有效促進企業(yè)的產(chǎn)融結合，提升其創(chuàng)新能力[2]。同時，金融科技通過技術手段大大改善了金融服務與企業(yè)經(jīng)營效率，也為促進技術向生產(chǎn)力轉(zhuǎn)化做出獨特貢獻[3]。此外，金融科技通過對傳統(tǒng)金融進行技術改造和創(chuàng)新，為金融業(yè)務提質(zhì)增效，豐富金融內(nèi)涵，拓寬金融邊界，切實推動了中國實體經(jīng)濟與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。

與此同時，金融科技的發(fā)展大大緩解了企業(yè)的融資約束問題。金融科技提高了金融機構精準鑒別借貸人信息的程度，降低了銀企之間嚴重的信息不對稱性問題[4]，從而優(yōu)化了企業(yè)信用貸款資源配置結構，最終降低了企業(yè)的融資難度，緩解了融資約束[5]，使得企業(yè)有更充足的資源進行投資。而企業(yè)技術創(chuàng)新項目的投資概率與融資約束成負相關[6]，即融資約束程度越低，則企業(yè)更有可能投資于技術創(chuàng)新項目，優(yōu)化其創(chuàng)新資源配置，進而提高全要素生產(chǎn)率。

現(xiàn)有的研究多認為金融科技對全要素生產(chǎn)率的影響呈線性關系[7，8]，而文章認為企業(yè)會在實體投資和金融投資之間進行抉擇，兩種投資方式的收益成本變化使得金融科技與全要素生產(chǎn)率之間呈現(xiàn)“U”型關系。金融科技發(fā)展初期，緩解企業(yè)融資約束程度較低時，因金融投資的套利空間大、機會多、投資回報率高，而實體投資資金需求大，且回報的不確定性高，兩者間的差異會推動企業(yè)進行金融化投資而非實體投資，因此金融投資動機在初期時占主導，而企業(yè)的創(chuàng)新資源投入較少，使得全要素生產(chǎn)率(TFP)水平在初期呈下降狀態(tài)。隨著企業(yè)融資約束的進一步緩解，其獲得的融資額度足以支撐企業(yè)進行大額實體投資，在此之后，創(chuàng)新資源的配置得到進一步優(yōu)化。同時，金融機構在金融科技發(fā)展的背景下，能夠利用數(shù)字手段對企業(yè)進行更加精準地分析，緩解信息不對稱[9]。信息不對稱的緩解提高了企業(yè)信貸資源可獲得性，降低貸款成本，從而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率[8]。

鑒于此，文章可能的邊際貢獻在于：

第一，現(xiàn)有文獻主要觀點是金融科技能線性提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平[7，8]，金融科技水平越高，企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平因技術創(chuàng)新而隨之提高。而文章通過分析企業(yè)對于金融化動機與實體投資動機的權衡，得出金融科技水平的提升會以“U”型關系影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平，即金融科技發(fā)展水平的提高首先會降低全要素生產(chǎn)率水平，隨著企業(yè)融資約束的進一步緩解，全要素生產(chǎn)率水平隨之提高。

第二，文章創(chuàng)新性地分析了金融科技對于企業(yè)影響的兩面性，即金融科技水平的提高緩解了企業(yè)的融資難度，擴大了融資規(guī)模，但在初期融資規(guī)模擴大的程度并不足以鼓勵企業(yè)進行融資額度要求高且不確定性也高的實體投資，因此企業(yè)為套利選擇金融化投資，后期融資約束的進一步放開使得企業(yè)在金融化動機與實體投資之間的權衡中選擇了實體投資，促進了技術創(chuàng)新，提高了全要素生產(chǎn)率水平。全面了解二者的動因能更好地預見金融科技發(fā)展所帶來的影響，為后續(xù)金融科技發(fā)展提供有效借鑒。

第三，從企業(yè)、行業(yè)以及市場三個角度分析金融科技對于全要素生產(chǎn)率的異質(zhì)性影響，不僅在學術上豐富了現(xiàn)有文獻，也在實踐上指導了金融科技更好地為實體經(jīng)濟服務，推動經(jīng)濟“脫虛向?qū)崱薄?/p>

二、文獻綜述和假設提出

1.文獻綜述

金融穩(wěn)定理事會(FSB)認為金融科技是技術驅(qū)動的金融創(chuàng)新，現(xiàn)有研究主要從投資效率、融資約束、金融服務質(zhì)量及創(chuàng)新活動等方面探究金融科技給企業(yè)帶來的影響。一方面，金融科技具有資源和治理效應，通過降低信息不對稱性從而提高企業(yè)的投資效率[10]。同樣，金融科技發(fā)展熱潮倒逼傳統(tǒng)的金融機構進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，提高風險管控能力以及資源配置效率，從而提升其提供的金融服務質(zhì)量[11]。唐松等(2020)認為，金融科技的發(fā)展促使生產(chǎn)要素進行跨產(chǎn)業(yè)、跨時空配置，通過提高要素資源的流通效率，加強地區(qū)之間的交流，鼓勵企業(yè)進行創(chuàng)新活動[12]。

另一方面，金融科技通過降低企業(yè)的融資約束，從而提高企業(yè)投資效率，提升企業(yè)價值與績效。謝平等(2015)認為金融機構借助大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等高科技，以低成本高效獲取、分析借貸方的信息和數(shù)據(jù)，采用信用評估模型進行信貸決策和風險控制，改善資金供需雙方信息不對稱情況，從而緩解融資約束[13]。而連玉君、蘇治(2009)認為，在高融資約束的背景下，企業(yè)容易出現(xiàn)投資不足的現(xiàn)象，導致企業(yè)投資效率低下[14]。融資約束的存在會制約企業(yè)創(chuàng)新資源配置水平，從而損害企業(yè)價值與績效，阻礙企業(yè)提升研發(fā)創(chuàng)新產(chǎn)品的市場競爭力[15]。

現(xiàn)有文獻還從微觀、中觀與宏觀角度研究了金融科技與全要素生產(chǎn)率的關系。微觀方面，金融科技可以優(yōu)化資源配置，提高企業(yè)技術進步水平，從而促進全要素生產(chǎn)率的提高。金融科技推動企業(yè)更新其產(chǎn)品與服務的生產(chǎn)方式，從而提供質(zhì)量更優(yōu)的后臺服務，推動技術進步[16]。因此，企業(yè)生產(chǎn)技術發(fā)展受益于金融科技發(fā)展帶來的資產(chǎn)配置效率的改善。此外，金融科技利用大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)等技術對外部信息精準處理分析，大大降低了銀企信息不對稱問題，還能通過分析貸款人背景以及信用歷史匹配交易意向，擴大金融機構服務范圍，提高信貸資源配置效率[17]。

中觀層面，金融科技還從產(chǎn)業(yè)層面影響著全要素生產(chǎn)率。金融科技的發(fā)展突破了以間接融資為主的金融資源配置模式，給傳統(tǒng)金融業(yè)帶來巨大沖擊，推動其轉(zhuǎn)型。并且高科技與金融的融合創(chuàng)新催生了電子金融等新型服務模式，產(chǎn)生乘數(shù)效應，有利于提高經(jīng)濟產(chǎn)出和生產(chǎn)率[18]。

然而，金融科技發(fā)展在帶來機遇的同時，也帶來了挑戰(zhàn)。從宏觀層面看，金融科技的發(fā)展帶來的風險極易跨地域傳播，且具有系統(tǒng)性、隱蔽性等特點，給企業(yè)生產(chǎn)技術的提高造成了一定程度上的威脅與阻礙[19]。但從另一角度看，大數(shù)據(jù)、云計算等技術的應用也加強了企業(yè)的風險識別能力，提高了資源配置效率，最終有利于全要素生產(chǎn)率的提高[20]。

2.假設提出

綜上，金融科技的發(fā)展能降低銀企信息不對稱性程度、緩解融資約束問題及優(yōu)化信貸配比。區(qū)域金融科技的發(fā)展拓寬了傳統(tǒng)金融機構獲取信息的渠道，擴大了信息共享范圍、降低銀企信息不對稱性[21]。同時，金融科技的發(fā)展促進海量數(shù)據(jù)的整合和精準匹配，有利于提高企業(yè)信息精確度，從而增加投資準確性。

具體而言，金融科技的發(fā)展依托底層大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和區(qū)塊鏈等技術創(chuàng)新，重構當前金融基礎設施，推動金融新業(yè)態(tài)的發(fā)展。金融科技的發(fā)展有利于對金融與非金融信息進行實時搜集與分析，提高決策精準性，初步緩解了企業(yè)的融資約束，提高了企業(yè)的可融資規(guī)模。金融科技還能增強資金供需雙方的匹配度，為企業(yè)提供更為廣闊的平臺和更周到的融資服務，降低企業(yè)的融資成本[22]，使企業(yè)使用較少抵押便能獲得貸款，提升借款能力，優(yōu)化信貸配比。

融資約束的緩解對于企業(yè)資源配置呈階段性特征。企業(yè)融資約束得到緩解后，融資規(guī)模初步增大，企業(yè)為追求高額利潤，傾向于將資金投資于套利空間大、機會多、投資回報率高的金融化投資，而并不會選擇投入成本高、回收期長且不確定性高的實體投資，兩者差異推動企業(yè)前期金融化投資比例上升，因此金融投資動機會在初期時占主導，而企業(yè)的創(chuàng)新資源投入較少，使得初期全要素生產(chǎn)率水平呈下降狀態(tài)。隨著企業(yè)融資約束的進一步緩解，其獲得的融資額度足以支撐企業(yè)對實體經(jīng)濟進行大額投資，企業(yè)因此降低金融化投資比例，提高對實體投資的投入，創(chuàng)新資源的配置得到進一步優(yōu)化。

創(chuàng)新資源的投入直接影響到企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平。技術創(chuàng)新、生產(chǎn)技術進步離不開創(chuàng)新資源的投入，由于創(chuàng)新活動所依賴的高精尖設備等需要巨額資金投入，因此創(chuàng)新資源配置不足會抑制企業(yè)創(chuàng)新熱情與意愿[23]。創(chuàng)新型人才汲取新知識、新技術并將其靈活運用到企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營中，進而轉(zhuǎn)化為專利、新產(chǎn)品等形式，實現(xiàn)企業(yè)技術進步，提高全要素生產(chǎn)率水平。因此，金融科技通過緩解企業(yè)融資約束，影響企業(yè)創(chuàng)新資源配置，最終形成“U”型關系影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平。

基于上述分析，文章提出如下研究假設：

假設H1：金融科技發(fā)展水平與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間存在“U”型關系。

假設H2：創(chuàng)新資源配置在金融科技與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間發(fā)揮中介作用。

假設H3：金融科技與企業(yè)金融化之間存在倒“U”型的關系。

三、實證模型與數(shù)據(jù)來源

1.樣本選取和數(shù)據(jù)來源

文章數(shù)據(jù)來源CSMAR 數(shù)據(jù)庫，以2013—2020 年中國滬深A 股上市公司為研究對象。對獲得的初始樣本進行如下處理：考慮到金融行業(yè)的特殊性，剔除與其他行業(yè)差異較大的金融行業(yè)數(shù)據(jù)；剔除研究期間內(nèi)，相關變量數(shù)據(jù)缺失的公司；剔除處于*ST、S*ST、ST 異常經(jīng)營狀態(tài)的公司數(shù)據(jù)；文章對連續(xù)變量進行1%～99%水平的Winsorize 處理，消除異常值的影響。最終獲得15942 個公司的年度觀測值。

2.模型構建

為了實證檢驗金融科技發(fā)展與全要素生產(chǎn)率之間的關系，文章設定模型如下：

其中，TFPi，t是企業(yè)i在第t年的全要素生產(chǎn)率；Fintechm，t-1表示地區(qū)m在第t-1 年的金融科技發(fā)展水平，文章用金融科技公司數(shù)量衡量；Controls表示控制變量；φi和δi分別表示年份和企業(yè)固定效應。文章參考溫忠麟、葉寶娟(2014)[24]的研究，采用中介效應檢驗模型來檢驗這一影響機制：

其中，TFPi，t代表企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，解釋變量代表金融科技發(fā)展程度。lnrdexp是創(chuàng)新資源配置，代表企業(yè)創(chuàng)新資源配置，為中介變量，其余變量同式(1)。

3.變量說明

（1）金融科技發(fā)展水平的測算

文章參考宋敏等(2021)[8]的思路，檢索天眼查中金融科技相關的關鍵詞，比如“互聯(lián)網(wǎng)”“物聯(lián)網(wǎng)”“區(qū)塊鏈”等，以此獲得相關企業(yè)的工商注冊信息，并且剔除了解散、停業(yè)等經(jīng)營異常的樣本和經(jīng)營時間不超過一年的樣本。在此基礎上，文章進一步篩選所得數(shù)據(jù)，根據(jù)樣本中金融科技公司的經(jīng)營范圍，使用與金融相關的關鍵詞模糊匹配樣本企業(yè)，僅保留成功樣本。最終，使用所在地區(qū)金融科技公司數(shù)量來度量金融科技發(fā)展水平，數(shù)值越大，金融科技發(fā)展水平越高。

（2）全要素生產(chǎn)率的測算

借鑒魯曉東與連玉君(2012)[25]、劉莉亞等(2018)[26]的方法，文章利用OP 法測算全要素生產(chǎn)率。文章的變量說明見表1。

表1 變量說明表

4.描述性統(tǒng)計

由表2 可知，全要素生產(chǎn)率(tfp)均值為15.039，標準差為1.051，中位數(shù)為14.926，表明結果無明顯偏態(tài)。金融科技公司數(shù)量(FintechN)取對數(shù)后均值為3.206，中位數(shù)為2.944，標準差為1.831，同樣說明金融科技公司數(shù)量分布較為均勻，未出現(xiàn)明顯的偏態(tài)現(xiàn)象。表2 還列出了其他變量的描述性統(tǒng)計，均在正常范圍之內(nèi)，結果不再贅述。

表2 樣本描述性統(tǒng)計

四、實證結果

1.基準回歸結果：金融科技與全要素生產(chǎn)率

基于前文的理論分析，結合假設H1，初步認為金融科技會先降低企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，隨后提高其生產(chǎn)水平。表3 則對“金融科技—企業(yè)的全要素生產(chǎn)率”的基準關系進行了實證檢驗。從第(4)列回歸結果可看出，二次項為正，說明金融科技與企業(yè)全要素生產(chǎn)率存在著明顯的“U”型關系，即金融科技發(fā)展首先會降低企業(yè)全要素生產(chǎn)率，隨著金融科技的發(fā)展企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平再逐漸提高。如前所述，金融科技的發(fā)展初期降低了融資約束，則企業(yè)的金融資產(chǎn)投資套利動機首先占據(jù)主導地位，金融化投資規(guī)模大，后期融資約束得到很大緩解時，企業(yè)才會將大量資金投入研發(fā)活動等產(chǎn)出確定性較低的生產(chǎn)中，實體投資規(guī)模變大，初步驗證了假設H1。文章將利用替換指標等方法檢驗結果的穩(wěn)健性。

表3 金融科技與企業(yè)全要素生產(chǎn)率

2.穩(wěn)健性檢驗

第一，為了防止金融科技變量衡量具有偶然性而給實證結果帶來的估計偏誤，且僅考慮金融科技公司的數(shù)量而忽略了公司質(zhì)量有可能對結果產(chǎn)生影響，表4 通過更換金融科技的變量衡量方式進行穩(wěn)健性檢驗。第(1)列將使用地區(qū)當年新注冊且到年末依然存活的金融科技公司的注冊總資本除以地區(qū)GDP 總額(FintechV)重新衡量金融科技水平，并與全要素生產(chǎn)率再次回歸，可以看出金融科技與企業(yè)全要素生產(chǎn)率均在1%的水平上顯著相關，結果依然穩(wěn)健，說明文章不存在由于變量指標衡量所帶來的結果不穩(wěn)健情況。

第二，考慮到地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平以及金融發(fā)展水平不同既能影響金融科技發(fā)展水平，又能給全要素生產(chǎn)率帶來影響，表4 第(2)列控制了地區(qū)經(jīng)濟、金融發(fā)展水平，結果可看出，兩者系數(shù)均顯著，即經(jīng)濟發(fā)展水平與金融發(fā)展水平都顯著影響金融科技發(fā)展水平與企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平。控制地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平與金融發(fā)展水平后結果依舊穩(wěn)健。

表4 穩(wěn)健性檢驗

第三，考慮到樣本期間企業(yè)因當?shù)亟鹑诳萍及l(fā)展程度較低，而遷移到臨近金融科技發(fā)達城市的自選擇問題非文章考慮范圍，那么會對回歸結果產(chǎn)生影響。因此，文章刪除樣本期間注冊地址跨地級市遷移的企業(yè)樣本并進行重新回歸。由結果可以看出，剔除特定樣本后，結果依舊顯著穩(wěn)健。

第四，考慮到周圍城市金融科技發(fā)展也會激勵當?shù)氐钠髽I(yè)全要素生產(chǎn)率水平提高，為了緩解金融科技空間溢出效應的影響，僅考慮本地區(qū)金融科技發(fā)展給企業(yè)全要素生產(chǎn)率帶來的提高效果，第(4)列控制企業(yè)所在市以外的金融科技發(fā)展水平，即接壤城市平均金融科技發(fā)展水平(meanFintech)，結果仍顯著。

3.內(nèi)生性檢驗

（1）工具變量法

前文的研究結論可能會面臨內(nèi)生性問題。為了減弱潛在的遺漏變量及反向因果關系造成的對研究結論的潛在影響，文章進一步采用工具變量法進行檢驗，參考宋敏等(2021)[8]的做法，企業(yè)金融科技發(fā)展的工具變量(iv)使用樣本企業(yè)所在省GDP 最臨近注冊地的其他三個地級市的金融科技發(fā)展水平的均值，并對基準模型進行估計。選取這一變量的理由是根據(jù)張杰等(2017)的觀點，金融機構選址時，省內(nèi)GDP 是金融機構考慮是否進入該地區(qū)的最相關指標，且GDP 相近的省份金融業(yè)結構存在共同點，能夠為金融科技“賦能”打下堅實基礎。因此，省內(nèi)GDP 差距不大的地級市的金融科技發(fā)展程度也具有高度相關性。而相似GDP 水平的城市金融科技發(fā)展很難直接影響企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，在文章控制了周邊城市金融科技發(fā)展程度的溢出效應的基礎上，該指標還滿足外生性條件。因此文章將企業(yè)金融科技發(fā)展(iv)系數(shù)再次回歸，結果保持不變，說明在緩解潛在內(nèi)生性后，保持了結果的穩(wěn)健性，即金融科技發(fā)展與企業(yè)全要素生產(chǎn)率仍呈“U”型關系。

（2）系統(tǒng)GMM 回歸

考慮到企業(yè)全要素生產(chǎn)率序列相關這一特點會對結果造成影響，為了解決這一問題，文章采用系統(tǒng)GMM 回歸來檢驗前文結論的穩(wěn)健性。由表5 第(3)列結果可知，變量FintechN2 仍在1%的水平上顯著相關，表明在考慮了企業(yè)全要素生產(chǎn)率序列相關這一特點的情況下，結果依然穩(wěn)健。

表5 內(nèi)生性檢驗

五、機制檢驗

基于文章假設H1 的證實，為了深入探究創(chuàng)新資源配置作為中介能否影響全要素生產(chǎn)效率，因此文章進行了中介效應的檢驗，結果如表6 所示。由表5 結果可知，第(1)、(3)、(5)列僅控制固定效應，第(2)列加入控制變量后再次進行回歸，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新資源配置的增多與全要素生產(chǎn)率在1%的水平上顯著正相關，即創(chuàng)新資源配置越高，全要素生產(chǎn)率水平越高。第(4)列結果顯示金融科技的發(fā)展對于創(chuàng)新資源配置呈“U”型關系，而第(6)列加入創(chuàng)新資源配置作為中介再次進行回歸后發(fā)現(xiàn)顯著性下降，即金融科技通過影響創(chuàng)新資源配置，并以“U”型關系影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平，驗證了前文假設H2。

表6 機制檢驗：創(chuàng)新資源配置

文章加入融資成本進行回歸，從表7 結果可得，第(1)列僅控制固定效應，第(2)列加入控制變量進行回歸，發(fā)現(xiàn)融資成本在1%水平上與金融科技發(fā)展成顯著負相關，即金融科技的發(fā)展水平提高會帶來融資成本的降低，從而緩解企業(yè)融資約束，降低企業(yè)融資門檻。同理，第(3)、第(5)列僅控制固定效應，第(4)、第(6)列加入控制變量分別驗證金融科技對抵押貸款與信用貸款的影響。由結果可以看出，金融科技的發(fā)展會降低企業(yè)抵押貸款的比例，提高信用貸款的比例。金融科技還可以通過精準降低銀企信息不對稱性，幫助企業(yè)以較低的抵押獲得貸款，提高使用信用貸款的頻率，借款能力提升，使得企業(yè)在向銀行借款時，精準匹配自身借貸信息，從而占有更有利的借款地位。

根據(jù)前文的理論假設，企業(yè)前期融資約束緩解程度較低的情況下，金融科技在前期發(fā)展時的不全面，其本身面對的信息漏洞較大，信息不對稱性給企業(yè)帶來的困難較多，企業(yè)因套利動機欲獲得更高的投資收益率，會優(yōu)先選擇金融化投資。后期企業(yè)信息不透明度降低，實體投資收益率提高，抑制金融化傾向，從而降低金融化行為，提高實體投資比例。為進一步探究并驗證企業(yè)金融投資的動機，文章使用金融科技與金融投資進行回歸。表8 第(1)、第(3)列僅控制固定效應，第(2)、第(4)列結果顯示，即金融科技水平二次項系數(shù)顯著為負，而一次性系數(shù)顯著為正，金融科技對于金融投資存在倒“U”型關系，假設H3 得證。

表8 金融科技與企業(yè)金融化傾向

六、異質(zhì)性檢驗

考慮到金融科技對內(nèi)部控制質(zhì)量不同的企業(yè)影響的差異性，文章將內(nèi)部控制質(zhì)量作為分組依據(jù)，分為內(nèi)部控制質(zhì)量較好和較差兩組，并再次進行回歸檢驗，以探究金融科技對內(nèi)部控制質(zhì)量不同的企業(yè)的全要素生產(chǎn)率是否仍具有顯著的影響效果。表9 第(2)列結果表明內(nèi)部控制質(zhì)量較差的企業(yè)金融科技發(fā)展對于其全要素生產(chǎn)率存在“U”型影響，而第(4)列結果可以看出金融科技發(fā)展對于內(nèi)部控制質(zhì)量較好的企業(yè)的全要素生產(chǎn)率只存在正面影響。企業(yè)內(nèi)部控制質(zhì)量較好時，企業(yè)可以通過內(nèi)部控制防止套利行為發(fā)生，且創(chuàng)新資源的配置在內(nèi)部控制質(zhì)量提升時對于全要素生產(chǎn)率的提升作用更加顯著，則金融化對于企業(yè)的吸引力減弱，因此內(nèi)部控制質(zhì)量較好的企業(yè)，金融科技發(fā)展會顯著提高全要素生產(chǎn)率水平，其套利性動機減弱，也因金融資產(chǎn)配置低而會進行更多創(chuàng)新資源配置，因此不存在“U”型過渡。

表9 異質(zhì)性分析：內(nèi)部控制質(zhì)量

已有研究表明，金融科技能與金融機構產(chǎn)生互補作用，兩者融合空間較大[21]，因此在市場化水平較低的地區(qū)，金融科技對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效果更加明顯[8]。而市場化水平較低的地區(qū)金融科技發(fā)展給企業(yè)帶來的好處較明顯，能降低信息不對稱性與信貸資源分配不均帶來的問題，對企業(yè)全要素生產(chǎn)率改善效果較顯著，產(chǎn)生互補效應。為了進一步探究市場化水平不同給企業(yè)全要素生產(chǎn)率帶來的影響，文章將市場化水平作為分組依據(jù)，分別進行回歸。表10 第(2)、第(4)列結果表明在市場化水平較低的地區(qū)，金融科技發(fā)展對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平在1%的水平上存在“U”型影響，而在市場化水平較高的地區(qū)，金融科技程度提升對于企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平的提升作用并不顯著，金融科技發(fā)展能對市場化水平較低的地區(qū)產(chǎn)生互補效應，驗證了假設H3。

表10 異質(zhì)性分析：市場水平

七、結論與政策建議

金融科技為經(jīng)濟賦能，遵循新的發(fā)展理念、堅持科學發(fā)展對增強金融服務實體經(jīng)濟的能力至關重要。金融科技的發(fā)展可以助力經(jīng)濟從高速發(fā)展轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，能加速金融業(yè)與實體經(jīng)濟的包容性發(fā)展。

文章研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)全要素生產(chǎn)率與金融科技之間存在“U”型關系。機制分析表明，區(qū)域金融科技的發(fā)展能夠激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新的活力，提高創(chuàng)新資源配置，進而提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。金融科技對全要素生產(chǎn)率的影響具有明顯的異質(zhì)性，即內(nèi)部控制質(zhì)量較差的企業(yè)金融科技發(fā)展對于其全要素生產(chǎn)率存在“U”型影響，而較好企業(yè)金融科技發(fā)展對于其全要素生產(chǎn)率只存在正面影響；市場化水平較低的地區(qū)，金融科技對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升效果更加明顯，而較低地區(qū)金融科技發(fā)展則能顯著提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平。

基于以上結論，文章提出如下建議：

第一，深化金融改革。金融科技賦能金融發(fā)展，通過借助大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等技術工具可以緩解銀企之間的信息不對稱性，優(yōu)化信貸資源配置，因此應進一步深化金融供給側改革，加強數(shù)字技術服務金融，鼓勵金融機構開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

第二，完善金融基礎設施建設，加強監(jiān)管。金融科技發(fā)展帶來機遇的同時也會帶來挑戰(zhàn)，政府應該加強對金融科技的監(jiān)管與引導，防范其可能引發(fā)的巨大金融風險，同時還要因地制宜，根據(jù)各地金融市場的不同制定相應的市場準入監(jiān)管，完善相關政策，以適應金融發(fā)展節(jié)奏加快的實際需要。

第三，多措并舉緩解企業(yè)融資約束。企業(yè)融資難、融資貴的問題一直是阻礙企業(yè)加大創(chuàng)新資源配置的絆腳石，為鼓勵企業(yè)生產(chǎn)技術創(chuàng)新，應當更好地發(fā)揮金融普惠性，構建多層級、覆蓋面廣、差異性的融資體系，以滿足多樣化的融資需求。