金融科技对企业新质生产力发展的影响和作用机制研究
摘要：在全球经济格局深度调整与我国经济发展转型的关键时期,习近平总书记提出“新质生产力”概念,其发展对我国在国际竞争中掌握主动权、实现高质量发展和推
进中国式现代化具有重要意义。然而,当前我国在培育新质生产力方面面临着诸多挑战,科技创新能力有待提升、金融资源配置尚不均衡等问题突出。金融业是生产力发
展的关键动力,新质生产力的发展对金融业服务功能提出更高要求。近年来金融科技迅猛发展,其重塑金融活动、优化资源配置等功能使其成为新质生产力发展的潜在有
效切入点。在此背景下,金融科技能否有效赋能企业新质生产力、通过何种渠道产生影响以及作用强度的影响因素等问题亟待研究。 本文围绕“金融科技与企业新质生
产力”的因果关系展开研究。首先,通过梳理相关文献和基础理论,构建金融科技影响企业新质生产力的理论框架,从融资端的资本结构优化效应和投资端的投资效率优化
效应深入剖析其内在作用机制。其次,选取2011-2022年A股上市企业为研究对象,基于企业新质生产力的内涵和特点构建其指数体系并用熵值法合成企业新质生产力指
数,同时依据地区金融科技公司数量等构建金融科技指数。最后,运用多维面板固定效应模型、工具变量法、分组回归等多种方法,实证检验研究假说。 研究结果显示,第一
,金融科技对企业新质生产力的发展呈现显著正向效应。第二,从机制上看,金融科技在融资端缓解企业融资约束、提高信贷配置效率,通过资本结构优化效应促进企业新质生
产力发展;在投资端可以降低信息不对称、增强外部治理强度,通过投资效率优化效应促进企业新质生产力发展。第三,异质性检验表明金融科技对不同规模、所有制企业及不
同行业企业的影响存在差异,对小企业、非国有企业、高科技和非重污染行业企业的促进作用更为显著。
文章目录
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究内容与方法
1.2.1 研究内容
1.2.2 研究方法
1.3 研究创新点
2 文献综述
2.1 金融科技的研究综述
2.1.1 金融科技的内涵
2.1.2 金融科技的测度
2.2 新质生产力的研究综述
2.2.1 新质生产力的内涵
2.2.2 新质生产力的测度
2.2.3 新质生产力的影响因素
2.3 金融科技对新质生产力影响的研究综述
2.4 文献评述
3 理论分析与研究假说
3.1 理论基础
3.1.1 信息不对称理论
3.1.2 优序融资理论
3.1.3 委托代理理论
3.2 理论分析
3.2.1 金融科技对企业新质生产力的直接影响
3.2.2 金融科技对企业新质生产力的间接作用机制
4 金融科技与企业新质生产力指标测算和特征事实分析
4.1 金融科技指标测算和特征事实
4.1.1 金融科技的概念界定
4.1.2 金融科技指标测算
4.1.3 金融科技的特征事实分析
4.2 企业新质生产力的指标测度和特征事实分析
4.2.1 企业新质生产力的概念界定
4.2.2 企业新质生产力指标测算
4.2.3 企业新质生产力的特征事实分析
5 金融科技影响企业新质生产力的实证分析
5.1 样本选择与数据处理
5.2 变量选取
5.2.1 被解释变量
5.2.2 解释变量
5.2.3 控制变量
5.2.4 描述性统计
5.3 模型设计
5.4 回归结果分析
5.4.1 相关性分析
5.4.2 基准回归分析
5.4.3 内生性问题的处理
5.4.4 稳健性检验
5.4.5 异质性检验结果及分析
5.5 机制检验
5.5.1 资本结构优化效应
5.5.2 投资效率优化效应
6 研究结论和政策建议
6.1 研究结论
6.2 研究建议
参考文献
Abstract
During a critical period of profound adjustments in the global economic landscape and a pivotal phase in China’s economic transformation, General Secretary Xi Jinping introduced the concept of "new quality productivity." Its development is crucial for China to take the initiative in international competition, achieve high-quality development, and advance Chinese-style modernization. However, China currently faces significant challenges in cultivating new quality productivity, with prominent issues such as the need to enhance technological innovation capabilities and the imbalanced allocation of financial resources. As the financial sector is a key driver of productivity development, the emergence of new quality
productivity imposes higher demands on its service functions.
In recent years, the rapid advancement of financial technology (fintech) has reshaped financial activities and optimized resource allocation, making it a potentially effective entry point for
the development of new quality productivity. Against this backdrop, questions arise as to whether fintech can effectively empower enterprises’ new quality productivity, through which channels it exerts its influence, and what factors determine the intensity of its impact.
This thesis investigates the causal relationship between fintech and enterprises’ new quality productivity. First, by reviewing relevant literature and fundamental theories, a theoretical framework is constructed to elucidate how fintech influences enterprises’ new quality productivity, with an in-depth analysis of the intrinsic mechanisms from both the financing side—via capital structure optimization effects—and the investment side—via investment efficiency optimization effects. Second, using A-share listed companies from 2011 to 2022 as the research sample, an index system for enterprises’ new quality productivity is developed based on its connotations and characteristics, and an enterprise new quality productivity index is synthesized using the entropy method. Simultaneously, a fintech index is constructed based on the number of fintech companies in different regions. Finally, employing a multidimensional panel fixed effects model, instrumental variable method, and subgroup regression analyses, the research hypotheses are empirically tested.
The results show that, first, fintech exerts a significant positive effect on the development of enterprises’ new quality productivity. Second, on the financing side, fintech alleviates firms'
financing constraints and improves credit allocation efficiency, promoting new quality productivity through capital structure optimization effects; on the investment side, it reduces information asymmetry and enhances external governance, thereby promoting new quality II productivity through investment efficiency optimization effects. Third, heterogeneity tests
indicate that the impact of fintech varies across enterprises of different sizes, ownership types, and industries, with more pronounced positive effects observed in small enterprises, non-state owned enterprises, high-tech industries, and industries with lower levels of heavy pollution.
Keywords: Financial technology; New quality productivity; Capital structure; Investment
efficiency
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
当前，世界经济形势正经历深刻变革。新一轮科技革命的浪潮、大国战略博弈的加剧以及我国经济增长动力的转型等多重挑战交织，给我国生产力发展提出了新的要求。
习近平总书记在这一历史背景下，高瞻远瞩地提出了“新质生产力”这一创新概念，旨在为实现高水平自立自强提供理论支撑与战略引领。新质生产力不同于依赖大量资源投入与高能耗的传统生产力模式，而是基于技术突破、要素配置创新与产业转型升级所形成的一种全新生产力形态。自2023年9月这一概念提出以来，新质生产力的培育与发展受到高度重视。《2024年政府工作报告》更是将其列为首要任务，其战略重要性不言而喻。这一理念体现了我国通过科技创新和产业升级在国际竞争中构筑新优势、掌握未来发展主动权的信心与决心。然而目前我国在新质生产力的发展过程中依然面临着诸多严峻挑战，主要表现为科技创新能力的相对不足、全球环境的不稳定带来的冲击，以及金融资源配置效率偏低与结构失衡等问题。这些因素共同制约了新质生产力的提升与优化。在这一复杂背景下，明确战略方向、精准把握突破口并加速推进新质生产力的发展，已成为促进经济高质量发展的紧迫课题。
金融业被誉为国民经济的命脉，是生产力发展的重要驱动力。但新质生产力通常要求高额资本投入且结果充满不确定性，这对金融业的服务能力提出了更高要求。为了更好地支持新质生产力培育，发展金融科技已成为当前的重要战略选择。在政策导向方面，《金融科技发展规划（2022-2025 年）》明确要求，以金融科技创新为驱动，增强金融服务实体经济的能力，并构建适应数字经济时代的现代金融体系，将发展金融科技提升到了政府战略的高度。近年来，在技术创新、政策支持和市场需求的共同推动下，金融科技实现了快速发展。金融科技依托数字化、自动化和智能化技术，将数字元素全面融入金融服务流程，不仅推动金融产品和业务模式的创新，提高服务效率并降低交易成本，还为产业数字化转型提供支撑，加速实体经济的转型升级。那么，金融科技是否能够有效促进企业新质生产力发展？金融科技通过何种渠道影响企业新质生产力，其作用强度的影响因素又有哪些？这些问题的深入研究对充分发挥金融服务实体经济的能力、推进中国式现代化具有重要的现实意义。
图 1-1 研究框架图
2 文献综述
2.1 金融科技的研究综述
2.1.1 金融科技的内涵
金融科技（FinTech）作为金融与科技深度融合的产物，其内涵在国内外学术界的
不断探讨中日趋完善。现有研究主要从技术驱动、金融功能扩展和融合特性等多角度
对金融科技的本质进行了剖析。
首先，金融科技的本质是一种技术驱动的金融创新形式，核心在于通过新兴技术提升金融服务效率并优化传统模式。皮天雷（2018）指出，金融科技通过大数据、人工智能和区块链等技术，重塑传统金融业务流程，优化风险管理并提高服务精准性。贺建
清（2017）则认为金融科技的核心在于技术赋能传统金融，通过解决信息不对称和降低交易成本，实现效率提升和功能扩展。Arner 等（2015）认为金融科技利用数字技术，
如移动支付和区块链，显著改进金融服务效率和覆盖范围。Thakor 等（2020）将金融科技视为一种通过技术优化金融产品设计、数据处理和风险评估的系统性创新。
其次，金融科技是新型金融创新的具体体现，注重扩展金融功能边界并推动服务模式变革。易宪容（2017）指出，金融科技通过数据分析和算法优化颠覆传统信用评估
模式，提升了金融服务的普惠性和效率。薛莹和胡坚（2020）从实践角度探讨了金融科技的创新性，认为其推动了支付结算、投融资和智能资产管理等领域的深刻变革，为经
济高质量发展提供了重要支撑。Lee等（2018）指出，金融科技是随着技术演化而提供的创新型金融服务，涵盖支付清算、投资管理和风险评估等多个领域。Chod（2020）
认为金融科技通过智能合约和自动化工具，实现了金融交易和资产管理的深层次创新。
最后，金融科技体现了金融与科技的深度融合，其内涵不仅包括技术应用，还涉及金融服务生态系统的重构。黄靖雯等（2022）认为金融科技的核心是通过数字化工具和
智能化服务，实现金融资源的高效配置和技术与金融的无缝衔接。邱晗等（2018）指出，金融科技通过技术优化资源配置效率并显著降低交易成本，同时扩大了金融服务的覆
盖范围。Gomber等（2018）描述了金融科技生态系统的复杂性，认为其不仅涉及技术与金融的融合，还包括新型业务模式和监管框架的探索。
梳理以上文献，金融科技的内涵可以归纳为以技术驱动为核心，通过优化服务模式和创新金融功能，实现金融与科技的深度融合。它不仅是一种提高金融服务效率的
技术创新形式，更是一个重塑金融生态系统的新型服务模式。这种技术与金融的结合推动了金融服务的现代化和高质量发展，为数字经济时代的金融体系建设提供了重要
理论支撑和实践指导。
图 4-2 我国各区域金融科技指数变化趋势图
（2）处理效应模型
在考察金融科技对企业新质生产力水平的影响时，影响金融科技公司分布的因素，可能同样会影响该地区企业新质生产力的发展水平，使得解释变量金融科技发展水平的取值并非随机。例如，金融科技公司更倾向于布局在经济发达或政策支持力度大的地区，而这些地区的企业本身可能因资源禀赋优势而具备更高的新质生产力。所以在
分析两者关系时，可能会产生遗漏变量偏误，容易出现自选择偏差。为了缓解这种自选择偏差，采用处理效应模型来进行估计。处理效应模型是一种通过构建“处理组”与“控制组”来缓解内生性问题的计量方法，其核心思想是通过控制影响处理变量分配的潜在因素，分离出处理变量对结果变量的净效应，从而更准确地识别因果关系。
首先，构建处理变量以区分不同金融科技发展环境下的企业。以金融科技指标的均值作为一个分界点，来构建处理变量Fin_dum。如果某个企业所在城市的𝐹𝑖𝑛𝑡𝑒𝑐h值大于𝐹𝑖𝑛𝑡𝑒𝑐h的均值，则将该企业对应的 Fin_dum 赋值为1，表示其处于 “处理组”，意味着该企业所在城市的金融科技发展水平高于全国平均水平；反之，如果金融科技水平小于等于均值，Fin_dum赋值为 0，代表其处于 “控制组”。然后，从行业和区域层面选取选择方程的解释变量。行业层面选取行业规模、行业集中度、行业资产负债率、行业平均收入增长率以及行业平均资产负债率来反映企业所在行业的整体状况和特征。区域层面以地区金融发展水平与GDP增长率为区域特征变量。最后，通过两步法（Heckman 选择模型）与极大似然估计（MLE）对模型参数进行了估计。表 5-8结果显示，两步法第二阶段回归中，Fin_dum系数为5.778（p<0.01），MLE估计系数为6.003（p<0.01），说明在控制行业特征变量和区域特征变量等因素，并且采用不同估计方法的情况下，处在金融科技发展水平相对高的企业，相比于处在相对低水平的企业，在新质生产力水平方面表现出了显著的正向差异，本文结论是可信的。
6 研究结论和政策建议
6.1 研究结论
本文围绕“金融科技与企业新质生产力”这一核心命题展开研究，梳理了关于金融科技与企业新质生产力的相关文献和理论基础，并从技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型三个角度论证金融科技对企业新质生产力的影响，从资本结构优化效应和投资效率优化效应两方面分析金融科技对企业新质生产力影响的作用机制，提出相应研究假说。为检验假说是否正确，本文在相关文献和理论的基础上构建了金融科技指数与企业新质生产力指数，选取2011-2022年A股上市公司为研究样本，通过构建计量模型进行实证检验，得到以下研究结论：
第一，金融科技对企业新质生产力发展水平具有显著的积极效应。
第二，金融科技通过资本结构优化效应和投资效率优化效应促进企业新质生产力
发展。
第三，金融科技对企业新质生产力的影响表现出显著的异质性特征。