金融科技、金融監管與企業高質量發展

王小華 宋檬 和楊亦蘭

[摘 要：企業高質量發展是經濟高質量發展的主要推動力。金融科技通過技術渠道和效率渠道，為推動企業高質量發展創造客觀條件。本文基于2012—2020年中國A股上市企業數據，探究金融科技對企業高質量發展的影響以及金融監管的調節效應。研究發現，金融科技對企業高質量發展有顯著的助推作用，在緩解可能存在的內生性和穩健性檢驗之后，這一結論依然成立。金融監管調節效應的機制分析表明，合理監管約束下的金融科技更有利于提升企業全要素生產率，進而有效促進企業高質量發展。進一步地，基于企業性質、高管團隊金融背景和企業所在地區影子銀行規模進行異質性分析后發現，金融科技助推企業高質量發展表現出“國民共進”的特點，金融科技促進企業高質量發展僅在高管團隊沒有金融背景和影子銀行規模較小的地區體現。本文的研究不僅為金融科技推動企業高質量發展提供微觀證據，也對國家進一步制定金融科技與金融監管相適配的政策，推動金融科技和企業高質量發展具有借鑒價值。

關鍵詞：金融科技；金融監管；企業高質量發展；全要素生產率

中圖分類號：F279.24文獻標識碼：A文章編號：1000?176X（2023）04?0087?13 ]

一、問題的提出

黨的二十大報告強調，“要堅持以推動高質量發展為主題”“推動經濟實現質的有效提升和量的合理增長”。高質量發展要實行集約式的經濟增長，以創新為動力，提高全要素生產率［1］。近年來，高質量發展成為中國學術界的研究熱點。就中國應如何實現高質量發展，蔡躍洲和馬文君［2］研究表明，從供給的角度看，高質量發展的重點在于提高效率（或者全要素生產率），推動經濟轉向高質量、高效率發展，持續釋放發展效能；從需求的角度看，它應當更好地滿足“人民日益增長的對美好生活的需要”。王一鳴［3］認為，高質量發展的核心在于提高全要素生產率，以“五轉”實現高質量發展，即從“數量追趕”轉向“質量追趕”，從“規模擴張”轉向“結構升級”，從“要素驅動”轉向“創新驅動”，從“分配失衡”轉向“共同富?！?，從“高碳增長”轉向“綠色發展”。上述兩種觀點對高質量發展這一關鍵問題的研究重點都集中在提升全要素生產率。企業是經濟發展的微觀主體，其高質量發展是實現經濟高質量發展的必由之路［4］。高質量發展落實到企業層面，便是企業是否實現了高效的生產活動。

金融科技正逐步成為全球企業賦能的重要支撐點［5］。2021年上半年，全球金融科技領域發生股權融資事件1 548筆，其中，中國發生股權融資事件123筆，金融科技融資活躍度在世界位于前三。金融科技滲透到傳統金融方方面面，促使金融交易在信息來源、風險定價、投資決策和信用中介等方面發生根本性的改變［6］。金融科技可以對企業生產經營活動產生的碎片化信息進行采集和整理，解決傳統金融交易成本高、信息不對稱和風險定價不足等問題。如大數據能幫助金融機構分析各種宏觀經濟變量、行業供求環境和企業生產條件，促使其作出更適合企業需求的決策［7］，通過分析消費者以及金融機構自身情況達到“開源節流”的效果［8］。金融科技與各類場景深度融合，升級金融服務，營造共榮新生態，拓寬了金融服務的供給方式，能有效打破原有金融服務壟斷的情況，改善金融供給結構和效率。然而，金融科技在深入各個領域的同時，機遇與風險同在，發展與挑戰共存。一些支付機構滲透進入金融領域，提供保險、小額信貸、基金等多種金融產品，提高了金融風險跨產品、跨市場傳染的可能性。大型金融科技公司“贏者通吃”的屬性可能帶來新的市場壟斷，降低創新效率。

金融科技自出現以來受到學術界廣泛關注，學者們對金融科技進行測度［9］并深入研究了金融科技對銀行經營績效［10］、企業創新［11］、城鄉收入差距［12］、企業融資約束［13］、企業風險管理［14］的影響。在中國由“量”向“質”轉換的關鍵階段，金融科技對中國企業高質量發展的影響具有重要研究價值，宋敏等［15］從賦能與信貸配給的視角探討了金融科技與企業全要素生產率之間的關系，但鮮有文獻探討金融科技對企業全要素生產率促進有效性以及金融科技風險防范管理能否有效推動高質量發展。鑒于此，本文基于2012—2020年中國A股上市公司數據探究金融科技對企業高質量發展的影響。與現有文獻相比，本文可能的邊際貢獻在于：第一，本文通過構建中國金融科技發展指標體系并測度金融科技發展指數，彌補了運用企業所在地區金融科技公司數量衡量金融科技發展的不足。第二，本文通過探討金融科技對高管團隊有金融背景企業以及影子銀行規模較高地區企業的限制作用，利用區域金融監管強度數據探討適度的金融監管能否持續推動企業高質量發展，拓展了研究范圍。

二、理論分析與研究假設

（一）金融科技與企業高質量發展

首先，金融科技能夠拓展金融服務實體經濟的范圍。實體經濟融資不足的原因之一是企業在信息市場中處于劣勢地位。而信息獲取渠道更廣，信息處理更科學，具有遠程化、網絡化、實時化的金融科技打破了傳統金融服務的界限。在信息化時代，大數據能跟蹤調查企業征信水平，在數字化、分散化的信息中掌握企業需求，精準營銷，進行融資授信決策；人工智能技術可以提升信息處理效率，通過深度學習與自我博弈迭代升級［16］，金融機構能夠拓寬金融服務邊界，使更多企業享受到金融服務，滿足企業需求?？偟膩碚f，金融科技能夠降低信息不對稱程度，解決交易信息、風險、成本問題，提升供給與需求的匹配度［6］，在提升效率、降低運營成本的基礎上，金融科技能有效減少傳統金融機構在經濟實踐中的“屬性錯配”“領域錯配”“階段錯配”等結構性錯配［17］。

其次，金融科技帶來的信息效應緩解了企業在融資過程中的信息不對稱程度，從優化直接與間接融資體系、降低企業融資成本宏微觀兩條路徑緩解企業融資約束［13］，降低實體經濟融資成本，提高了企業的運營效率［18-19］。在直接融資方面，目前科創板已經納入了金融科技服務，運用金融科技幫助企業提高融資效率；在間接融資方面，“非接觸式服務”等金融服務方式簡化抵押貸款流程，降低融資過程中的勞動密集度，物聯網、區塊鏈技術降低貸后監督成本，提高企業管理水平，帶動企業高質量發展。

最后，金融科技形成內驅動力，增強企業活力。除了融資服務，金融機構還能利用技術手段為企業提供大量的支付結算、信息管理、內部管理優化和內部機制改善等服務，為企業建立穩定需求創造條件。數字技術的使用通過減少工人的時間和空間障礙來提高勞動力要素的配置效率［20］。這有利于提高企業生產、研發、經營的積極性，激發企業活力。

基于以上分析，筆者提出如下假設：

假設1：金融科技可以顯著地助推中國企業高質量發展。

（二）金融監管在金融科技促進企業高質量發展中的調節效應

金融科技是一把“雙刃劍”，其快速發展強化了金融與企業之間的聯結，自帶風險屬性的金融與科技相結合會導致原有風險問題被進一步放大，甚至引發系統性風險［5，11］。中國金融科技發展處于全球前列，隨著金融科技的不斷發展，金融與非金融之間的界限變得越來越模糊，許多新的金融業務繞開了傳統金融監管和法律約束，金融監管“試點容錯”的態度也促使其“野蠻生長”。在金融監管程度較低的情況下，金融科技在實踐中存在多種問題，如金融科技公司未經允許進行征信業務，無牌或超范圍經營；排斥對手進入平臺，通過壟斷地位開展不正當競爭；過度收集、濫用消費者信息，威脅個人隱私和信息安全；中小企業等難以從傳統銀行獲得貸款的群體更可能從網絡平臺獲得所需資金［21］，或者依賴金融科技公司開展業務，降低自身競爭力，不利于企業高質量發展。

楊東［22］認為，在金融科技飛速發展的情況下，現有的金融監管體系已經不能完全覆蓋所有的金融業務，如何處理好金融科技發展與安全的關系，采取有效應對策略，防范金融科技帶來的新問題和新風險是我們面臨的挑戰。金融監管是金融科技發展中的關鍵一環，監管的方向與力度甚至會直接影響特定金融行業的發展走向［22-23］。李青原等［24］的研究也證實了金融監管能發揮積極的實體經濟效應，促進實體經濟高質量發展。一方面，合理的金融監管能提高金融科技對企業的觸達率，敦促金融科技應用落腳于向更多企業提供優質的金融服務；另一方面，金融監管的介入可以矯正金融科技的“異化”，從而引導金融科技服務于實體經濟發展，促進企業高質量發展。2022年初，中國人民銀行發布的《金融科技發展規劃（2022—2025年）》明確指出，要嚴格厘清金融業務邊界，加強金融機構與科技企業合作的規范管理，對金融科技創新實施穿透式監管。在金融監管落實下，各部門監管權責更加明確，能改善監管套利、彌補監管空白，保證金融科技健康發展，從而強化金融科技對企業高質量發展的激勵效果。

基于以上分析，筆者提出如下假設：

假設2：金融監管強化了金融科技對企業高質量發展的正向影響。

三、研究設計

（一）樣本選擇

本文以中國滬深A股上市企業2012—2020年的年度數據為研究樣本，企業層面的控制變量數據來源于各年《中國統計年鑒》。為保證檢驗的有效性，本文對樣本作如下處理：（1）剔除樣本期間掛牌ST和退市企業；（2）剔除金融類及房地產上市企業的樣本；（3）為了消除直轄市經濟特殊性對樣本結果造成干擾，排除所在地為4個直轄市的企業；（4）剔除所有者權益賬面值為負及關鍵變量缺失的樣本；（5）對所有連續變量進行上下1%的縮尾處理，排除極端值的影響。最終獲得13 534個樣本。

（二）變量設定

1.被解釋變量——企業全要素生產率（tfp）

企業的高質量發展主要通過企業行為構建高質量發展指標［25］或者單一指標如研發創新、人均利潤等進行衡量［26］，但這些衡量方法存在一定缺陷。用單一指標進行衡量不能體現高質量發展特征，以企業是否具有某種行為構建指標最終形成的是一個沒有量綱的指標，可比性較低。關于高質量發展的定義，不同學者從不同角度有不同說法，但其內核是一致的，都是高效、綠色、可持續發展。如金碚［27］認為，高質量發展是一種經濟發展方式、結構和動力狀態，最主要在于能滿足人民不斷增長的真實需要。張軍擴等［28］認為，經濟高質量發展主要體現在資源配置高效、產品服務高質、技術水平升級等多個方面。劉志彪和凌永輝［29］闡述了高質量發展與全要素生產率本質方向的高度一致性。由上述文獻可知，多數學者在全要素生產率與高質量發展本質高度重合性這一關鍵問題上并不存在異議。高質量發展落實到企業層面應該是企業發展狀態處于高水平、高層次以及擁有卓越的發展質量［4］。全要素生產率可作為衡量技術、制度、企業家才能、規模報酬、產業結構、對外開放等難以量化的因素對企業貢獻的標準。提高全要素生產率，實際上就是要加大這些因素的投入，通過技術進步、人力資本提升、結構性改革、擴大開放等渠道來提高資源利用效率，并且全要素生產率與高質量發展之間存在同步變化［29］。企業高質量發展最終表現為企業全要素生產率的提升。因此，本文借助企業全要素生產率來衡量企業高質量發展。

通常用最小二乘法（OLS法）、Olley-Pakes法（OP法）和Levinsohn-Petrin法（LP法）等方法來計算企業全要素生產率。OP法假定企業根據當前生產率狀況作出相應的投資決策，因此，用企業的當期投資額作為生產率沖擊的代理變量，可以完美解決同時性偏差問題［30］。LP法為克服“零投資”企業樣本遺失問題，以中間品投入替換投資額作為代理變量進行測算。LP法使得研究者可以根據可獲得數據的特點靈活選擇代理變量，最大程度地減少樣本量的損失。OP法和LP法都能有效解決OLS法帶來的同時性偏差問題和樣本性選擇偏差問題［31］，基于以上原因，本文將OP法和LP法計算所得的tfp_op和tfp_lp作為計量檢驗的主要被解釋變量，以FE法和GMM方法計算所得的tfp_fe和tfp_gmm進行穩健性檢驗。

2.解釋變量——金融科技（fintech）

本文解釋變量為金融科技，利用金融科技指數衡量。參考王小華等［9］的研究方法，利用文本挖掘法構建金融科技發展指數，具體如下：第一，參照《金融科技（FinTech）發展規劃（2019—2021年）》《“十四五”國家科技創新規劃》、相關重要會議和現有金融科技領域的代表性文獻選取了直接關鍵詞、技術支持和金融中介服務三個維度的27個關鍵詞構成了金融科技指標體系關鍵詞詞庫。1第二，將關鍵詞與區域進行匹配，依托Python網絡爬蟲技術，獲取了近100 000條涵蓋上述金融科技相關關鍵詞的百度搜索指數數據。第三，利用熵值法計算金融科技各具體指數，隨后利用層次分析法對27個關鍵詞進行賦權，賦權依據為金融服務門檻和普及程度，最終測算出中國各地級市的金融科技發展指數。

為了驗證本文測算的金融科技指數與現實金融科技發展水平是否相符，將本文測算的各地級市金融科技指數各年均值乘以100后與國際清算銀行公布的2013—2019年歷年全球金融科技人均信貸規模［32］數據進行直觀比較，驗證兩者是否具有相同的變化趨勢。從中可以看出，二者均在2017年達到頂峰，且變化趨勢基本趨同。進一步討論金融科技指數與全球金融科技人均信貸規模之間的關系，計算二者之間的相關系數，結果為0.919，說明兩者具有高度相關性，側面反映了本文的金融科技指數測度具有一定的可靠性。

3.調節變量——金融監管（supervise）

本文的調節變量為金融監管（supervise）。參考唐松等［17］的研究，以省級金融監管支出與金融業增加值的比值作為金融監管指標，反映金融監管在金融業發展態勢中的綜合配比狀況，該比值越大，表示地區金融監管越嚴格。

4.控制變量

本文還對企業年齡（age）、企業發展能力（grows）、資產回報率（roa）、企業長期杠桿（debt_l）、財務風險（em）、投資機會（q）和兩職合一（merge）等公司層面的特征變量和生產總值增長率（deta_gdp）、工業化水平（industrialization）和科教投入水平（sei）等城市層面特征變量進行了控制，各變量的名稱與定義如表1所示。

（三）描述性統計

描述性統計結果如表2所示，用LP法計算出的企業全要素生產率均值為9.120，高于用OP法計算出的企業全要素生產率均值6.660，二者的中位數分別為9.044和6.586；金融科技指數的均值為0.214，中位數為0.205。主要變量的中位數與均值差距較小，這表明，數據無明顯偏態，減少了數據偏離和極端值對研究結果的干擾。其他控制變量統計信息均與以往研究相近。

（四）模型構建

為了考察金融科技與企業高質量發展之間的關系，本文構建如下的基準模型：

[tfp_opittfp_lpit=α+β0fintechkt+j=110γjcontrolit+Yeart+Indi+εit]? ? ? ? ?（1）

其中，[tfp_opit和tfp_lpit]分別表示采用OP法和LP法計算的企業[i]在第[t]年的全要素生產率；[fintechkt]表示企業所在城市k在第t年的金融科技發展水平；[controlit]表示第j個控制變量；[Year]和[Ind]分別表示年份和行業的固定效應；[εit]表示隨機誤差項。若系數[β0]顯著為正，則表示金融科技能推動企業高質量發展。

為了考察金融監管在金融科技與企業高質量發展之間的調節效應，本文構建如下模型：

[tfp_opittfp_lpit=α+β1fintechkt+β2superviseit+β3fintechkt×superviseit+j=110γjcontrolit+Yeart+Indi+εit ] （2）

其中，[superviseit表示]金融監管，[fintechkt×superviseit]表示金融科技與金融監管的交互項，其他變量定義不變。

四、實證分析

（一）基準回歸分析

表3展示了基準模型回歸的結果。從表3可以看出，在控制企業特征變量、時間固定效應和行業固定效應之后，金融科技（fintech）的估計系數為1.386和2.021，在1%水平上顯著為正，這表明，地區金融科技水平能夠顯著提升當地企業全要素生產率，即金融科技實質性地助推了企業的高質量發展，假設1成立?？赡艿脑蚴牵航鹑诳萍祭脠鼍?、產品和服務等優勢，彌補了傳統金融服務的短板，優化了金融資源的配置，減少了融資成本，推動了企業高質量發展。對于其他控制變量，grows的估計系數在1%水平上顯著為正，這表明，企業成長性越好，應對外部環境變化的能力、持續經營能力和資源配置的效率就越高；roa的估計系數均顯著為正，這表明，企業的盈利能力越強，從事科研創新或高效率生產活動的資金越充足，企業全要素生產率越高，進而促進了企業的高質量發展，這與余淼杰和李晉［33］的研究一致。

（二）內生性檢驗

考慮到企業的高質量發展可能會引致較大的金融需求，進而產生反向因果，為緩解該反向因果導致的內生性問題，本文采取滯后解釋變量和工具變量法兩種方式進行內生性檢驗。第一，滯后解釋變量。解釋變量滯后的回歸結果如表4列（1）和列（2）所示，從中可以看出，金融科技的估計系數在5%或1%水平上顯著。第二，工具變量法。采用企業所屬地區到杭州的球面距離作為工具變量進行內生性檢驗。選擇原因如下：一方面，杭州作為金融科技創新發展的試驗區，金融科技產業發展較好，與杭州距離越近，該地區金融科技水平也越高，兩者具有相關性；另一方面，企業所在城市到杭州球面距離不會影響企業的高質量發展，從而滿足外生性。表4列（3）和列（4）報告了基于工具變量法的回歸結果，從中可以看出，金融科技的估計系數在5%或10%水平上顯著為正，這說明，金融科技能夠顯著推動企業高質量發展，與前文結果完全一致。同時，結果顯示拒絕了工具變量識別不足以及弱工具變量的原假設，意味著選取該工具變量進行檢驗是合理的。

（三）穩健性檢驗1

1.更換全要素生產率的測度方式

參考王杰和劉斌［31］的做法，用FE法、GMM法計算得到的企業全要素生產率再次進行回歸。結果顯示，fintech的估計系數為1.816和2.009，仍然顯著為正，這說明上述結論穩健，即金融科技促進了企業高質量發展。

2.替換高質量發展指標

參考陳麗姍和傅元海［34］的研究方法，采用銷售EVA率以及凈資產EVA率作為企業高質量發展的替代指標重新進行回歸，估計系數為0.205和0.451，均顯著為正，這說明，本文結果依然穩健。

3.更換金融科技發展水平的衡量指標

參考宋敏等［15］的做法，采用地區金融科技公司數量加1后的自然對數衡量金融科技發展水平，回歸結果顯示，更換金融科技發展指標后，其估計系數為0.018和0.027并顯著，這說明，金融科技仍然顯著促進了企業高質量發展。

五、機制分析：金融監管的調節效應

目前金融科技作為新興業態，難以受到現有監管的有效約束，一些金融科技公司也開始進行“金融+非金融”的跨界經營，風險逐漸顯現。強化金融監管，是防范和化解金融風險、引導資本流向實體經濟，促進經濟高質量發展的重要手段。黃銳等［13］認為，適宜的金融監管能助力實體經濟融資，但也有研究表明，“一步到位”或者高強度的監管實施具有一定成本［35］。為深入探究金融監管能否在金融科技助推企業高質量發展中起推動作用，本文對模型（2）進行回歸，回歸結果如表5所示。從表5回歸結果可以看出，fintech×supervise的估計系數分別為0.780和1.390，分別在5%和1%水平上顯著。在金融監管較弱時期，金融科技的估計系數分別為1.115和1.443；在強化金融監管后，其估計系數為1.895（1.115+0.780）、2.833（1.443+1.390），從中可以看出，合理監管約束下的金融科技對于促進企業高質量發展更加有效，假設2得以驗證?？赡艿脑蚴?，金融科技跨越金融和科技兩個領域，涉及到多個監管主體，監管邊界的模糊很容易滋生監管空白或監管套利，因而在金融監管較弱階段可能存在金融監管套利行為［36］。金融監管職責定位更加明確后，借助金融科技的套利行為大幅減少，助推金融科技發展更加規范化，回歸服務實體經濟的本質。這對于金融資源可獲得性、緩解企業融資約束是有利的［13］。另外，有效的監管壓縮了企業金融化投資規模，使得金融化程度高的企業回歸主業，提高實體經濟投資水平，促進了企業的高質量發展。

六、異質性分析

（一）企業的產權性質異質性

在上述實證研究中發現，金融科技顯著地助推了以企業全要素生產率提升為表征的企業高質量發展。但要達到經濟高質量發展，“國民共進”才符合高質量發展的內在需求［37］，單純的“國進民退”或“國退民進”是不可行的，即國有企業和民營企業要齊頭并進，共同發展。那么，在金融科技迅速發展之下，企業的產權性質異質性會不會導致自身發展質量的差別？金融科技更能推動國有企業還是非國有企業的高質量發展？

所有制歧視和規模歧視在傳統金融市場上屢見不鮮，國有企業和大型企業享受到更多的信貸資源［38］。從現實情況看，與非國有企業相比，國有企業在一定程度上承擔了改善民生、保障就業等社會角色，擁有國家或政府的信用背書，因而會獲得更多政策和資金支持，有更多的信貸優惠和融資渠道［39-40］。在金融科技不斷發展情況下，“長尾用戶”需求得到滿足，非國有企業發展質量是否得到提升？金融科技下的企業發展是否存在“國進民退”或者“民進國退”現象？本文根據企業的產權性質進行分組，對金融科技在促進不同所有制企業高質量發展中是否存在差異進行了實證檢驗，具體如表6所示。從表6回歸結果可以看出，在以兩種方法計算全要素生產率的回歸中，非國有企業金融科技的估計系數為1.581和2.313，都在1%水平上顯著。國有企業金融科技的估計系數為1.652和2.660，在10%和5%水平上顯著。這一結論說明，金融科技提高了國有企業和非國有企業的發展質量，能達到“國民共進”的效果，并且國有企業在金融科技支持下大幅度提高了企業全要素生產率，加快了其高質量發展進程。

（二）高管團隊金融背景異質性

一般而言，具有金融背景的高管團隊能夠快速感知金融行業的發展和變化，對于金融科技等新興產品更加敏感。但杜勇等［38］研究發現，CEO具有金融背景的企業金融化程度更高，不利于企業“脫虛向實”。那么金融科技能否推動具有金融背景的高管團隊所在企業高質量發展？本文按照高管團隊是否有金融背景將企業分為有金融背景的企業和無金融背景的企業。如果高管團隊中至少有一人具有金融背景，則認為該企業高管團隊具有金融背景，反之，則認為無金融背景?；貧w結果如表7所示。從表7回歸結果可以看出，對于高管團隊無金融背景的企業，金融科技的估計系數為1.276和2.327，分別在5%和1%水平上顯著?？赡艿脑蚴?，高管團隊無金融背景的企業在金融科技的助力下融資成本下降、運營效率提高，有利于提高其生產、研發、經營積極性。而高管團隊有金融背景的企業金融科技助力其高質量發展受阻，即金融科技推動企業高質量發展的現象僅體現在高管團隊沒有金融背景的企業?？赡艿脑蚴?，金融科技雖然進一步降低有金融背景企業的融資成本，但企業未將資金用于推動自身高質量發展的經營活動，反而進行金融化投資，不利于企業高質量發展。

（三）影子銀行規模異質性

雖然部分研究指出，影子銀行的發展能緩解企業融資約束，但對于企業長遠發展、經濟整體發展都會造成較差的經濟后果，如在宏觀上弱化貨幣政策效果［41］、加劇金融系統脆弱性［42］；在微觀上降低企業價值［43］等。金融科技的發展使得大量的閑散資金從銀行存款業務中流出，對傳統的貸款業務造成了劇烈沖擊。在嚴峻的存貸款競爭和盈利壓力下，以信托貸款、委托貸款為代表的影子銀行憑借自身多樣的經營方式和寬松的放貸條件進入實體經濟，逐漸發展成為中小企業融資的重要途徑。在這種層層代理的信貸模式下，金融系統并沒有因為金融科技的發展而提升運行效率，相反，因為分配流通環節的增加，流通費用不降反升。最終，成本上升的壓力轉嫁給了貸款的客戶［44］，使中小企業的融資成本上升，阻礙了企業的高質量發展。

參照李青原等［24］的方法，本文用企業所在省份的委托貸款、信托貸款、未貼現銀行票據之和與社會融資規模之比作為地區影子銀行水平的代理變量，1并根據平均數進行分組，回歸結果如表8所示，從表8回歸結果可以看出，金融科技對影子銀行規模較小的地區的企業高質量發展具有顯著正向影響?？赡艿脑蚴?，在影子銀行將資金進行轉移配置的過程中，風險層層遞進、不斷疊加，使得中小企業的信貸資金有了“高風險、高收益”的需求，企業融資成本升高，阻礙企業全要素生產率的提升。從本質上看，影子銀行規模較大的地區，其資源會流向低效率的企業，從而導致整個社會的生產率和資源的分配效率下降，加大了金融市場的風險。

七、研究結論與政策建議

（一）研究結論

在經濟新常態背景下，金融科技可以推動中國經濟穩步發展，帶動金融體制機制改革，有助于推動共同富裕。金融科技是一把“雙刃劍”，在金融科技發展的過程中機遇與挑戰并存，中國企業是否能夠抓住發展的契機，實現高質量發展，成為社會各界關注的重要問題。本文選取2012—2020年中國A股上市企業作為研究樣本，考察了金融科技對企業高質量發展的影響效應，并從金融監管角度實證分析了如何提高金融科技的有效性。研究結果表明：第一，金融科技能顯著推動以企業全要素生產率為表征的企業高質量發展，在緩解內生性問題和穩健性檢驗后，金融科技對企業全要素生產率的激勵效應仍然存在。第二，鑒于金融監管在金融科技健康發展中的重要作用，本文將金融監管作為調節變量進行實證分析發現，強化金融監管后，金融科技對企業高質量發展的促進作用更顯著，即適度金融監管能推動金融科技健康發展，發揮更大效用。第三，本文從企業性質、高管團隊金融背景和企業所在地區影子銀行規模三個方面進行了分組回歸分析，結果顯示，金融科技對于國有企業和非國有企業都有促進作用，并對國有企業促進作用更強，金融科技發展下的企業體現出“國民共進”的特點；對于企業高管團隊金融背景來說，金融科技的推動作用僅在高管團隊沒有金融背景的企業中體現；對于地區影子銀行發展程度來說，促進作用僅在影子銀行規模較小的地區體現。

（二）政策建議

本文的研究結論對中國經濟轉型和結構調整時期金融科技的應用、企業高質量發展以及金融審慎性監管具有一定的參考價值。為了促進金融科技助力企業高質量發展，筆者提出如下政策建議：

首先，在防止金融科技“野蠻生長”的條件下，應積極支持金融科技發展。金融科技發展有助于提升企業全要素生產率，從而促進企業高質量發展。在中國經濟結構調整與增長動能轉換的關鍵階段，中國應沿著“科技—金融—實體”的路徑，積極順應金融科技快速發展的趨勢，助力金融科技穩步健康發展。在高起點上持續推動“云、網、庫、鏈”一體化建設，提升基礎設施服務能力，積極拓展深化金融科技、監管科技的應用場景，強化金融科技對企業高質量發展的支撐作用。

其次，堅持包容審慎的監管原則，以有效監管為基本導向，積極推動大型支付和金融科技平臺企業回歸本源，引導影子銀行規范、健康發展。一方面，強調以業務為導向的風險管理，從單一目標監管升級為多重監管目標達到“穿透式”監管，避免監管空白，彌補監管短板；另一方面，除業務風險監管外，更應注重對數據治理的監管，即數據采集的合法性、個人隱私的保護、算法的倫理道德、數據的安全和技術的安全，維護金融市場的公平競爭，嚴守風險底線。鑒于金融科技具有服務領域廣泛、產品結構復雜等特點，在選擇監管主體時，要注重聯合監管，即金融監管部門與公安、工商部門及行業協會等應積極探索聯合監管的方式，提升監管的有效性，推動金融科技健康發展。

最后，堅持“國民共進”。研究表明，無論是國有企業還是非國有企業，金融科技都能助推其高質量發展。金融機構在為企業提供服務的過程中，應大力推進金融服務多樣化，針對不同類型的企業提供個性化服務，使其與各類企業之間實現精準對接，更好地發揮金融科技發展提升經濟增長效益、引領釋放經濟增長新動能的作用，建立具有適應性、競爭力、普惠性的現代金融科技體系。

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With High-Quality Development of Enterprises

WANG Xiao?hua，SONG Meng，HE Yang?yi?lan

（College of Economics and Management，Southwest University，Chongqing 400715，China）

Summary：The high?quality development of enterprises is essential for achieving high?quality development in general. Through big data， the Internet， cloud computing and other technologies， FinTech facilitates the high?quality development of enterprises by supporting and improving the efficiency and inclusiveness of financial services. Previous studies mainly focus on the positive real economic impacts of FinTech， such as lowering corporate financing constraints， enhancing corporate innovation， and increasing corporate total factor productivity. However， few studies have examined the effectiveness of FinTech in promoting the high?quality development of these enterprises and whether financial regulation contributes to their high?quality development.

Using Python to extract FinTech?related text from Baidus search index， this paper measures annual FinTech development indices for Chinese cities. Then， based on the data of Chinas A?share listed companies from 2012 to 2020， this paper investigates the impact of FinTech on enterprises high?quality development. This paper finds that FinTech can significantly promote the high?quality development of enterprises characterized by total factor productivity. The above conclusions remain valid after alleviating endogenous problems and other robustness tests. This paper also explores the effectiveness of FinTech promotion for different subjects， as existing literature rarely did so. It conducts sub?sample regression from the perspectives of enterprise ownership， the financial background of the executive team， and shadow banking scale in the region where enterprises are located. The results show that FinTech can simultaneously promote the high?quality development of both state?owned and non?state?owned enterprises， but state?owned enterprises benefit more from FinTech. Moreover， regarding the financial background of the senior management team， FinTech can only promote the high?quality development of enterprises where the executives do not have a financial background. As for the degree of regional shadow banking， FinTech can only enhance the performance of enterprises in regions with a large scale of shadow banking. This paper also examines how financial regulation moderates the relationship between FinTech and the high?quality development of enterprises. It reveals that reasonable financial regulation is conducive to the healthy development of FinTech and enhances its positive effects.

This paper can provide a valuable reference for government departments to formulate policies compatible with FinTech and financial regulation， which is conducive to promoting the healthy development of FinTech and the high?quality development of enterprises. It can also offer some implications for subsequent related research. Specifically， future FinTech research should focus on how to balance FinTech innovation and regulation and guide the healthy development of FinTech， how to strengthen the coordinated development of FinTech in various regions to drive the development of FinTech in Chinas central and western regions， how can FinTech solve the paradox of inclusive finance and then better serve micro?and small?sized enterprises and vulnerable groups， so as to promote the high?quality economic development.

Key words：FinTech; financial regulation; high?quality corporate development; total factor productivity

（責任編輯：巴紅靜）

［DOI］10.19654/j.cnki.cjwtyj.2023.04.007

［引用格式］王小華，宋檬，和楊亦蘭．金融科技、金融監管與企業高質量發展［J］．財經問題研究，2023（4）：87-99.

收稿日期：2023?02?25

基金項目：國家社會科學基金重大項目“數字普惠金融支持鄉村振興的政策與實踐研究”（22&ZD123）；國家社會科學基金一般項目“金融科技增強金融普惠性的理論邏輯與路徑優化研究”（21BJL086）；重慶市社會科學規劃項目英才計劃項目“數字普惠金融促進脫貧質量提升的機制創新研究”（2021YC001）

作者簡介：王小華（1986-），男，重慶人，教授，博士，主要從事中國經濟轉型與高質量發展研究。E?mail：55693028@163.com

宋 檬（1999-），女，云南保山人，碩士研究生，主要從事金融科技與高質量發展研究。E?mail：songmeng199907@163.com

和楊亦蘭（1998-），女，云南麗江人，碩士研究生，主要從事金融科技與高質量發展研究。E?mail：1242603239@qq.com

1 關鍵詞詞庫包括：互聯網金融、金融科技、大數據、人工智能、云計算、區塊鏈、物聯網、生物識別、第三方支付、在線支付、移動支付、二維碼支付、指紋支付、網貸、網絡投資、網絡貸款、網銀、網絡銀行、電子銀行、互聯網銀行、手機銀行、直銷銀行、網上理財、互聯網理財、網上保險、互聯網保險和在線理財。

1 穩健性檢驗結果未在正文中列出，留存備索。

1 由于委托貸款、信托貸款、未貼現銀行票據數據從2013年開始公布，因此，樣本量有所減少。