金融科技提升金融服务实体经济效率研究
目 录
摘要 I
第1章绪论 1
1.1研究背景及意义 1
1.1.1研究背景 1
1.1.2研究意义 1
1.2文献综述 2
1.2.1金融服务实体经济效率文献综述 2
1.2.2金融科技与实体经济文献综述 4
1.2.3文献评述 7
1.3研究内容及方法 8
1.3.1研究内容 8
1.3.2研究方法 8
1.4本文研究的创新与不足 9
1.4.1研究的创新之处 9
1.4.2研究的不足之处 9
第2章核心概念和理论基础 11
2.1核心概念界定 11
2.1.1金融科技概念界定 11
2.1.2金融服务实体经济效率概念界定 11
2.2相关理论基础 12
2.2.1金融结构理论 12
2.2.2金融深化理论 13
2.2.3长尾理论 14
2.2.4金融排斥理论 14
第3章金融科技发展及金融服务实体经济现状研究 15
3.1金融科技发展演进 15
3.2传统金融服务实体经济的现状分析 17
3.2.1传统金融服务实体经济痛点所在 17
3.2.2传统金融服务实体经济痛点成因 18
第4章金融科技影响金融服务实体经济效率理论分析 21
4.1金融科技赋能传统金融的优势体现 21
4.1.1完善征信体系，减少信息不对称 21
4.1.2助力拓宽融资渠道 22
4.1.3捕捉长尾群体，扩展金融服务边界 23
4.1.4提升金融服务质量与效率 24
4.2金融科技对金融服务实体经济效率的影响机理 25
4.2.1金融科技对金融服务实体经济效率的正向促进 25
4.2.2金融科技对金融服务实体经济效率的负向抑制 29
第5章金融服务实体经济效率测度 31
5.1测算方法 31
5.2指标与数据 32
5.2.1指标选取 32
5.2.2数据来源及处理 33
5.3测算结果及分析 33
5.3.1测算结果 33
5.3.2结果解释 34
第6章金融科技影响金融服务实体经济效率实证分析 36
6.1变量选取及相关数据说明 36
6.1.1变量选取 36
6.1.2数据说明 38
6.2中介效应实证模型的建立与验证分析 39
6.2.1实证模型建立 39
6.2.2数据预处理 42
6.2.3实证模型验证分析 43
第7章结论及政策建议 52
7.1研究结论 52
7.2政策建议 53
金融科技提升金融服务实体经济效率研究摘要经历漫长打磨更新，我国日益完善的金融体系对实体经济发展的支持不断深化，但是实体经济企业中融资难、贵、慢等顽疾久治不愈，传统金融也面临着难突破的发展瓶颈。金融科技中区块链、大数据、人工智能、云计算等底层技术蓬勃发展，与金融深入融合，应运而生出许多创新金融产品与服务模式，深刻地改变甚至颠覆了金融业发展，使其成为科技影响最为深远的领域之一，为金融服务实体经济效率的提升提供了新思路，于是解决金融服务实体经济困境便成为了金融科技赋能传统金融的应有之义。
基于此，本文以金融科技视角出发，围绕金融科技对金融服务实体经济效率的影响进行了理论和实证分析，对金融科技影响金融服务实体经济效率的相关研究进行相应的拓展和丰富，并提出对应的政策建议，以期提高我国金融服务实体经济效率。
以金融科技对金融服务实体经济效率的影响机制作为切入点，首先选取31个省域数据，运用DEA-Malmquist方法测度了2012-2018年金融服务实体经济效率的全要素生产率，紧接着建立中介效应模型，运用差分GMM估计法，对金融科技影响金融服务实体经济效率的传导机制作出实证分析。根据实证结果，得出以下主要结论：（1）金融科技不仅能够直接促进金融效率的提高，还可通过科技创新、金融结构、消费水平三个传导途径对其产生影响，消费水平能够发挥中介效应提升效率，而科技创新和金融结构在其中表现为遮掩效应，抑制了金融科技对金融服务实体经济效率的提升。（2）拓宽金融覆盖面是金融科技提升金融服务实体经济效率的主要推动力。（3）金融科技分别对企业科技创新、金融结构、消费水平产生显著促进作用。（4）覆盖广度、数字化程度与金融科技综合指数表现基本一致，唯独使用深度的表现差异较为突出，其对金融服务实体经济效率、企业科技创新、金融结构、消费水平均呈现显著负向作用
关键词：金融科技；金融服务效率；中介效应；传导机制
第1章绪论
1.1研究背景及意义
1.1.1研究背景
“实体兴则经济兴”。2008年金融危机爆发，世界经济发展被狠狠重创。欧美国家因进行过度金融创新，且监管不当，发展严重脱离了实体经济，最终酿成苦果。此后，着重发展实体经济便成为了各国共识。我国政府也意识到了加快实体经济的发展是解决我国当前经济增长问题的关键一步。
实体经济与金融共生，金融是实体经济的血脉，而实体经济则是金融发展的源泉。十八大以来，实体经济发展的重要地位不断被稳固，提高金融支持实体经济的有效性也在“十四五”规划和2035年远景目标中被明确提出。然而，当前金融服务实体经济中信息不对称、金融触达率不高、融资结构不平衡等痛点的存在使得实体经济企业尤其是中小微企业融资难、贵、慢问题仍旧难以突破，大大降低了金融服务实体经济的效率，严重影响了实体经济的健康发展。
随着人工智能、大数据、云计算、区块链等前沿技术在金融领域应用的深入，“无科技不金融”已成为当下各界共识。金融科技效率高、覆盖广、发展快、成本低等比较优势，成为金融行业发展的关键一掷，是突破传统金融服务实体经济局限性的必经之路。加之疫情的影响，人们深刻体会到金融科技的强大力量，进一步促进了传统金融机构对数字化、科技化转型的认识。金融科技在有效赋能金融发展的同时，也应遵循金融的基本原则，即满足实体经济的金融需求。于是金融科技如何提升金融服务实体经济效率，改善传统金融局限之处，从而进一步完善实体经济发展，是新常态下的迫切需要。金融科技是否会对传统金融服务实体经济效率产生影响？其优势如何体现？传导机制是什么？能否有助于突破传统金融服务实体经济的现实困境？以上问题的关注便构成了本文的研究重点。
1.1.2研究意义
实体经济是一国金融与经济稳中求升的坚固基石和突破口，金融是实体经济的血脉。传统金融的支持令我国实体经济完成大跳跃，但同时一些弊端也逐渐显现。而随着金融科技的前沿颠覆性底层技术，如大数据、云计算、区块链、人工智能等对传统金融的赋能，推动传统金融行业快速迎来了一个全新的时代，于是现阶段重新梳理与把握金融与实体经济的关系，思考在金融科技赋能下如何提高金融服务实体经济的水平具有重要意义。
1、理论意义
金融危机的突发使得学者们纷纷开重视实体经济与金融发展的研究，国内外学者对此已做了丰富的相关研究。然而根据已有文献，目前对于金融服务实体经济效率的研究，主要是从金融整体层面，对金融服务实体经济的困境以及金融服务效率的影响因素进行理论或实证分析，且以金融科技视角探讨解决金融发展和服务实体经济困境的文献大多采用了理论分析方法，实证研究的匮乏有待丰富，此外从金融科技视角探讨其在金融服务实体经济中的效率问题更是少见，因此本文拟从这新角度上丰富过往研究。本文理论意义体现在以下两方面：
①本研究从金融科技的新角度出发，定性与定量相结合讨论金融服务实体经济效率的提升，丰富了金融服务实体经济效率提升的视角和相关实证研究。
②本文分析金融科技提升我国金融服务实体经济的传导机制，明晰金融科技服务实体经济的效率优化路径。拓宽了金融科技提升服务实体经济领域的研究，丰富了相关理论探索，具有一定的理论价值。
2、实践意义
近年来，我国实体经济经营效益逐渐下滑，虽然金融支持实体经济发展的相关政策支持不断加深，但金融服务实体经济困境不断加深我国金融与实体经济发展的不平衡，不仅阻碍了我国实体经济前进的步伐，也为金融业自身改革转型上了枷锁，金融服务实体经济的效率问题理所当然成为了各方关注的焦点。金融科技的遍地开花为传统金融打开新世界的大门，因此在需要着力提升实体经济与金融科技蓬勃发展的当下，有必要深入研究金融科技优化金融服务实体经济效率的路径，这为深化金融科技和实体经济的战略地位、引导金融科技更好的服务实体经济提供了一些借鉴意义。
1.2文献综述
1.2.1金融服务实体经济效率文献综述
1、金融服务实体经济效率定义
RobinsonandWrightsman（1980）将金融服务实体经济效率水平作为标准，将金融效率分类为运行效率、配置效率，前者表现在金融业的营业成本投入与收益规模的关系，后者则看重金融对资金配置的效率[1]。Bain（1992）将金融效率细分为宏观、微观两个层面，并将整个金融部门或金融体系对实体经济产出及经济增长稳定性的贡献，诸如货币政策有效性、经济总量与货币供给量之比等，作为宏观金融效率的解释[2]。Wurgler（2000）提出金融效率就是金融部门的的资金配置效率[3]。
与国外研究相比，国内金融服务实体经济效率的研究起步较晚。王广谦（1997）认为金融效率包括金融机构营运能力、金融市场的运作能力以及宏观货币调控能力[4]。周国富等（2007）认为金融效率体现在金融资源投入与金融产业产出和整个国民经济运行的关系[5]。王祎琛（2013）同样以宏、微观两层面对金融效率进行研究，他将储蓄动员效率和储蓄投资转化效率作为宏观金融效率的衡量，将微观金融效率解释为企业资金运用效率[6]。蔡则祥等人（2017）在进行效率测度时以宏观视角将金融服务实体经济效率定义为的金融投入与经济产出的关系[7]。宋志秀
（2019）认为金融服务实体经济效率可分为宏、微观两层面，并在效率测度中采纳了宏观效率即金融投入与经济产出的观点[8]。
2、金融服务实体经济效率的测度
国外学术界关于金融服务实体经济效率测度的研究较少。Charnesetal（.1978）
引入效率比率（即CCR比率）定义，不用预先设定权重，将单投入—单产出的比率定义推广至多投入—多产出，为效率测度中DEA方法的研究做出里程碑式贡献[9]。Fareetal.（1994）把Malmquist效率指数变化分解为综合技术效率变化和技术进步，前者可进一步分解为纯技术效率变化和规模效率变化[10]。Capelle-Blancard和Labonne（2011）认为虽然单一的产出与投入之比可被选用作衡量经济产出水平的指标，但在测度金融投入与经济产出转换效率时存在较大的不确定性，因此，他们从金融发展效率测度的视角认为应不仅停留在单一金融产出（如信贷供给量），还应该运用金融投入（如金融行业从业人员与信贷量之比等）或金融中介效率等对金融发展效率从多视角作出综合评价[11]。
国内对金融服务实体经济效率的测度研究相较国外来说更丰富一些。王兵和朱宁（2011）从银行服务经济的效率角度运用改进的DEA模型进行测度[12]。冯科
（2013）选择金融机构数量、金融从业人员和金融业固定资产投资作为投入指标，金融业产值作为产出指标为测度了北京市的金融效率[13]。任晓怡（2015）运用DEA法，各市GDP值作为经济产出，资本、劳动力、金融投入作为投入指标衡量，对金融效率进行测度[14]。蔡则祥等（2017）选取社会融资规模、金融机构数量、金
融从业人员数量作为投入指标、除金融业外的GDP增加值、银行业不良贷款余额作为产出指标，利用SBM方向性距离函数和Luenberger指数法分别对31省份金融服务实体经济的无效率和全要素生产率值作出测度[7]。张林和张维康（2017）在DEA方法基础上加入Malmquist指数，测算金融服务实体经济增长的效率及其变化情况，一共采用了三个投入变量，分别为实体经济部门的固定资产投资额、实体经济就业人数和实体经济融资额。对于产出变量，将各地区总产值扣掉金融业和房地产业增加值的所得作为各地区实体经济总产值[15]。宋志秀（2019）利用DEA模型和Malmquist指数法对我国金融服务实体经济效率进行动、静结合的比较分析，指标选取分为两大类五个变量，规模类变量选择金融从业人员数、金融机构营业网点数、金融机构总资产，资本类变量选择地区社会融资规模和保险赔付支出[8]。陈琛（2019）运用改进的DEA-Tobit模型，将投入变量选定为“社会融资规模”、“金融机构网点数”和“金融从业人数”，并以GDP扣减金融保险业和房地产业增加值作为产出变量测算了我年国金融服务实体经济发展的效率[16]。魏海丽和武瑞婷（2020）将金融市场、资金供给、资金使用、金融机构考虑进来，选取13个指标建立金融服务实体经济效率的评价体系对金融服务实体经济效率进行了测度[17]。
1.2.2金融科技与实体经济文献综述
1、金融科技定义及衡量指标
金融科技（Fintech）一词源于上世纪九十年代，由花旗银行董事长约翰.里德
（JohnReed）所提出，兴起于美国、英国等金融市场较为发达的国家。Arneret.al
（2015）认为金融科技是指信息技术与金融的融合，利用新兴技术突破传统金融发展瓶颈，是一种覆盖全方位的金融业态[18]。Schueffel（2016）在对金融科技地定义中采用文献计量法，认为其是“利用技术改善金融活动的新金融行业”[19]。Kobayashi（2017）从实践角度出发，认为金融科技不仅是新型智能模式的代表，也包括互联网金融对旧有金融机构的冲击[20]。Chishti和Barberis（2017）探究金融科技本质，认为其是一种新型的科技公司，不仅为传统金融机构提供技术支持与架构开发等服务，更基于不断出现的新金融需求，持续创造新的产品和服务[21]。Ma和Liu（2017）把金融科技定义为一系列技术的组合[22]。Arneret.al（2018）将全球金融科技发展归纳为三个阶段，认为金融科技1.0时代（1866-1967年）从计算机时代到数字时代、金融科技2.0时代（1967-2008年）是传统数字金融服务的发展、金融科技3.0时代（2008年至今）是数字金融服务的民主化[23]。
虽然金融与科技的融合由来已久，但金融科技这一概念在国内被真正关注到的时间较晚。巴曙松等（2016）认为，金融科技结合了技术和传统金融业务，其在拓宽客户层面、减少成本，提高效率等方面有一定优势，并底层支撑技术对金融业的变革模式角度出发将金融科技历史划分为三大发展阶段：金融IT阶段、互联网金融阶段和金融科技阶段[24]。徐忠、孙国峰和姚前（2017）提出对金融科技广义和狭义两种界定：狭义的金融科技重点体现在新技术的诞生和运用；广义的金融科技除了体现在传统金融机构的数字化程度，更强调新的技术所创造的新金融产品、服务模式，甚至对整个金融行业的影响[25]。粟勤和魏星（2017）认为金融科技是技术升级下的金融的创新发展[26]。李文红等（2017）对互联网金融和金融科技作出区分，指出虽然两者都是科技与金融的手段，但在是否改变金融本质和经营范围上体现出一定差异。他们认为互联网金融终会向金融科技靠近[27]。许多奇（2018）指出两者的共通性的同时，认为“金融科技”的范围更广，“互联网金融”只是“金融科技”发展阶段之一[28]。孟先彤和周蓉蓉（2020）将金融科技发展历程分为1.0（互联网金融模式）和2.0（金融科技在资产端和基础设施进行创新）。金融科技2.0模式以1.0为基础的延续，发展模式由网络化向智慧化发转变[29]。张凯（2021）认为金融科技主要是指互联网公司为直接触达客户，将先进科技广泛运用各个业务领域，为传统金融增添技术力量，并从狭义与广义来方面对其进行定义，狭义金融科技偏向金融创新范畴，广义金融科技重点体现了科技含义。另外将金融科技发展历程总结为三个阶段，即信息化触碰、信息化技术发展和金融科技深入阶段[30]。
金融科技真正提出时间不长，其实证指标及组成部分的选择可从互联网金融、数字普惠金融、金融科技的实证指标去考虑。总结现有研究的指标衡量方法，主要有以下几种：一是利用文本挖掘法构建指标，主要代表有沈悦等人（2015）在金融功能的基础上，以四个维度对互联网金融的业态分类，利用文本挖掘法，通过计算百度搜索引擎中相关原始关键词、新闻的年度词频构建了其关键词词库，合成互联网金融发展指数[31]。二是北京大学利用蚂蚁金服以及众安保险、米么金服、趣分期、中国人民银行、零壹财经等比较具有代表性的互联网金融企业或第三方机构等数据，创建互联网金融综合指数。三是孟娜娜和栗勤（2020）、巴曙松和王紫宇（2021）等借助《北京大学数字普惠金融指数（2011－2018）》所计算的指数值作为金融科技发展水平的衡量，也是当下金融科技研究中最常用的评价指
标[32-33]。
2、金融科技对金融服务实体经济效率的影响
在国外相关研究中，Shahrokhi（2008）指出互联网线上化服务相对于传统金融服务能够显著降低交易成本、提高信息的公开程度，进而帮助传统金融机构提升服务效率[34]。Berger和Gleisner（2009）互联网技术为传统金融机构配置效率的提高助力[35]。Hauswald和Agarwal（2010）认为，互联网平台的出现降低信用评级的门槛，从而打破了小微企业的融资困境[36]。ShimY等（2016）认为金融科技可以一定程度弥补金融市场服务效率、创新能力、资源配置效率等传统金融的不足，从而解决中小企业融资难问题[37]。Jagtiani和Lemieux（2018）研究发现借贷类金融科技企业在为资金需求方信誉评级中更具信息优势，并以更低的成本提供信贷[38]。Buchaketal.（2018）认为科技的融入有助于提高企业资金自由，用于再生产活动的资金更加充裕，利于企业进行创新活动[39]。Klapperetal.（2019）认为金融科技有助于在企业建立信用记录层面提升其金融服务可得性[40]。Fusteretal
（2019）研究发现金融科技在不增加违约风险的情况下提高了贷款审批效率[41]。Yinetal.（2019）认为金融科技利用支付系统与其他融资渠道的相互关联，能够在一定程度上缓解信贷约束[42]。
在国内相关研究中，陈斌开和林毅夫（2012）指出互联网金融模式有助降低传统金融中的时空门槛，提升金融的可得性与易得性[43]。李思敏（2017）认为利用金融科技平台，使贸易双方能够进行直接沟通、简化中间环节，提高金融效率[45]。皮天雷等（2018）认为，金融科技凭借大数据，人工智能、区块链、云计算等底层技术在数据背后的风险信息挖掘和识别方面优势较大，实现金融机构对风险的快速识别，提高风控水平，在一定程度上减少市场中的信息不对称现象，从而降低交易成本，为有效疏通间接融资渠道提供一定帮助[46]。韩涵（2018）认为金融科技底层技术的应用，可对各金融需求者进行全方位的剖析，扩大了金融广度[47]。庄雷和王烨（2019）从理论上从正面剖析金融科技创新对实体经济的促进作用，认为金融科技引导了社会消费，推动消费金融深入发展，从而拉动了实体经济增长[48]。翟坤和赵国庆（2019）从理论层面提出金融科技在重构企业信息网络、抓住长尾客户、完善货币政策体系方面的作用，从而提高服务实体经济能力[49]。周雷、周玲等（2019）认为金融科技使金融产品与服务场景化，助推社会消费水平的提升，直接推动实体经济发展[50]。李春涛、闫续文等（2020）通过建立回归模型实证分析得到金融科技发展显著降低了企业融资约束，并促进了企业创新，进而提升企业发展[51]。成学真、龚沁宜（2020）通过中介效应分析得出，要将提高数字普惠金融的发展水平作为实体经济发展重心[52]。
在大量文献对金融科技对实体经济发展具有正面促进作用的同时，也有相关文献对其负面抑制作用作出分析：李文红和蒋则沈（2017）认为金融科技带来的金融体系的复杂性体现在各主体间的联系更紧密，提升了风险水平和监管难度，对金融监管形成挑战[27]。李宝伟等人（2019）运用PVAR模型对互联网金融影响实体经济作出实证分析，结果显示互联网金融加强了金融脱实向虚，资金未能有效流入实体经济[53]。庄雷和王烨（2019）同时也从理论上剖析金融科技创新对实体经济的抑制作用，认为金融科技未能做好资金使用监控，会引导更多资金向金融体系的流入，“空转”现象突出[48]。张凯（2021）深入剖析金融科技风险的衍生机理与类型特征，发现当前金融科技发展面临信息不对称、长尾效应、自身脆弱性等带来的潜在风险[30]。
1.2.3文献评述
通过以上文献中对国内外学者关于金融服务实体经济效率、金融科技对金融服务实体经济效率影响的理论探讨和实证研究的梳理和归纳。在金融服务实体经济效率研究中，可以总结出在金融效率的定义上大部分学者将其分为宏观、微观两层面，且多采用宏观视角对金融效率进行定义与分析。其次在效率测度方法上，大多学者采用DEA模型和Malmquist指数法进行动、静结合的效率分析。在金融科技的相关研究中，由于金融科技这一概念的提出时间不长，有关研究相对较少。国内外文献金融科技的定义主要落脚于技术和创新模式两方面，且《北京大学数字普惠金融指数（2011－2018）》所计算的指数值是目前对金融科技指标的衡量最主流的方法。另外，对于金融科技对金融服务实体经济的影响研究主要集中在解决实体经济融资困境的问题上，认为金融科技降低了信息不对称、拓宽了融资渠道、扩大了金融服务覆盖面等。
这些研究为各主体加强对金融科技的了解及其对金融效率的影响搭建了平台，为国家下一步的对金融以及实体经济发展的政策实施提供了重要依据和决策参考。但随着发展不断深入，现有研究凸显出一定的局限性，有待进一步完善和补充。一金融科技影响金融服务实体经济的研究更多停留在理论研究上，在其运用效率的探讨上缺乏实证的支持。二是以金融科技为视角研究金融服务实体经济效率的研究较少，尤其是传导机制的研究匮乏。
1.3研究内容及方法
1.3.1研究内容
为探究金融科技如何提升金融服务实体经济效率，本文进行了深入研究，本文共计七个部分，整体内容如下：
第一章：绪论。本章节介绍了研究背景意义，介绍了金融服务实体经济效率及金融科技相关的文献综述，理顺本文的研究思路及方法，并对论文的创新点与不足之处进行剖析。
第二章：核心概念和理论基础。本章主要阐述金融科技的概念、金融服务实体经济效的概念和相关理论。
第三章：金融科技发展及金融服务实体经济现状研究。本章以现状研究为主，首先对金融科技的发展演进过程进行总结，接着阐述了当前金融服务实体经济的痛点及成因。
第四章：金融科技影响金融服务实体经济效率的理论分析。本章首先对金融科技在提供金融服务中的优势所在进行理论阐述，接着从正反两方面对金融科技影响金融服务实体经济效率的机理进行分析。
第五章：金融服务实体经济效率测度。本章首先简述金融服务实体经济效率测度方法，再对样本选取及数据来源作出说明，然后根据2011-2018年31个省域数据，运用DEA—Malmquist方法测算出金融服务实体经济相关效率并进行分析。
第六章：实证分析。本章对金融科技影响金融服务实体经济效率的实证及结果分析。首先对各变量的选取做出说明，建立中介效应动态面板模型，利用差分GMM估计法对金融科技影响金融服务实体经济效率的中介效应作出实证分析。
第七章：结论及建议。根据实证结果对本文研究结论进行了归纳概括，并据此给出效率提升的相关政策建议。
1.3.2研究方法
1、文献分析法
通过对国内外相关文献进行大量的收集、阅读、归纳、总结工作，充分了解该领域的研究现状和研究不足，在此基础上对传统金融服务实体经济中存在的不足和金融科技的优势之处进行理论剖析，并尝试建立金融科技影响金融服务实体经济效率的中介变量，探究金融科技对金融服务实体经济效率的传导机制。
2、规范分析法
由于学术界对金融科技和金融服务实体经济效率概念的界定未形成统一，为了确保研究的科学性和合理性，本文运用规范分析法对相关文献的研究进行归纳总结，对上述两者的定义作出阐述，并指出金融科技在提升金融服务效率中的特点与优势。
3、定性分析与定量分析相结合的方法
定性分析方面，以往研究基础上，剖析金融科技对金融服务实体经济效率影响机理；定量分析方面，首先在DEA模型基础上采用Malmquist指数法测度金融服务实体经济效率。其次建立中介效应的动态面板模型，对金融科技对金融服务实体经济效率的传导机制进行实证研究，并结合理论深入分析我国金融科技对金融服务实体经济效率的影响并得出结论。
1.4本文研究创新与不足
1.4.1研究的创新之处
本文的可能创新之处体现在以下两方面：一是结合理论与实证分析，针对金融科技视角对金融服务实体经济效率的提升作出相应研究，补充了以往研究中理论为主、实证缺乏的不足。二是在对以往文献及理论分析归纳总结的基础上构造了三个中介变量，并详细分析金融科技作用于金融服务实体经济效率的传导机制，为金融科技提升金融服务实体经济效率提供新路径。
1.4.2研究的不足之处
本文还存在以下不足之处：一是本文中介变量的构造上和控制变量的选择上存在不全面。二是未深入分析金融科技对金融服务实体经济效率的影响可能存在的地区发展差异性。三是本文实证数据选择中时间范围是2012-2018年，样本选取的时间范围较短，在一定程度上可能会降低论文结论的准确性。
第2章核心概念和理论基础
2.1核心概念界定
2.1.1金融科技概念界定
通过回顾以往文献我们可以发现，金融科技的定义关键落脚点，一是从金融视角，认为金融是金融科技的本质，最终体现为金融产品及服务模式的创新；二是从科技视角，认为金融科技本质是运用在金融行业的一系列先进科学技术的组合。尽管金融科技这一概念到目前为止尚未形成统一的定义，但不同学者之间都具有一种普遍共识，即可以把金融科技（Fintech）认为是金融（Finance）和科技(Technology）的结合。
其次，金融科技与互联网金融的概念容易造成混淆理解。目前的文献研究中，对于互联网金融与金融科技的概念认知主要有以下两种：一是认为金融科技与互联网金融无差异，其本质都是以科技手段驱动的金融发展电子化和线上化。二是认为互联网金融是金融科技发展中的阶段之一，即金融科技包含了互联网金融。本文认为，互联网金融的主要特点体现在线上化，但未从根本技术上改变金融的业态模式，互联网金融仅完成部分交易的线下向线上的转型。与互联网金融相比，金融科技的内涵和带来的影响具有更深层次的含义。金融科技的发展和与传统金融的结合能够从根本上改变包括金融产品、服务模式、机构组织管理形式等金融传统业态，金融科技发展历程全面覆盖了互联网金融。因此，金融科技的概念包含了互联网金融，是互联网金融的延伸。
综上，并依据当下最权威的金融稳定理事会（FSB）给出的定义：金融科技是通过技术手段推动金融创新，形成对金融市场、机构及金融服务产生重大影响的业务模式、技术应用，及流程和产品。本文将金融科技定义为是人工智能、区块链、云计算和大数据等技术驱动下的金融业态创新和金融服务深化，其中技术仅是方式、手段、途径，金融才是目的、需求、本质，其概念中包含了互联网金融。
2.1.2金融服务实体经济效率概念界定
我们通常将经济活动中要素投入与经济成果产出之间的对比看作效率的体现，类比于金融领域中，金融服务实体效率则可定义为金融要素投入与相应的实体经济成果产出之间的对比关系。按照多数学者的观点，金融服务实体经济效率
可以概括为宏、微观两个层次：微观层次的效率是着重于体现金融机构的运行效率，或是金融系统内(以及金融子系统之间)的资源配置效率，宏观层次的效率则着重体现金融供给对实体经济的作用效率，也即资金融通的效率。
本文所研究的金融支持实体经济发展的效率选择宏观层次，认为其所衡量的是金融体系对实体经济的作用效率，即描述实体经济获取的金融资源与其所创造的经济成果产出之间的对比关系。
于是提高金融服务实体经济效率具备两个层面的意思：一是增加其金融服务实体经济的边际效率，即在既定的金融资源投入下，通过提高实体经济企业自身管理、技术水平而提高经济成果产出；二是提高资金投放力度，即通过加大金融资源向实体经济的直接输入力度，通过提高企业融资可得性从而增加实体经济的经济产出。
2.2相关理论基础
2.2.1金融结构理论
金融结构论在金融发展研究中地位较高，认为不同的金融结构对经济发展的作用存在差异化。戈德史密斯Goldsmith最早提出金融结构的概念，他将各种金融现象总结为金融工具、金融机构以及金融结构三方面。金融结构是国家金融工具与金融机构的综合，无论在长期还是短期内，金融结构变化均成为研究金融发展的基础。此外，戈德史密斯强调了一国金融结构与金融发展密不可分的关系，肯定不同金融结构在资本流动中的差异化作用，认为合理的金融结构为资本转移提供便利，加速融资和高配置效率的实现。如金融机构的增加加大行业竞争，从而降低融资成本；金融工具的多样性提高储蓄率与投资率，并有助于降低非系统性风险。这不仅提高了地区经济运行效率，而且对经济增长有巨大的促进作用，因此优化金融结构是金融发展和经济增长的重要推手之一。
随着各国融资方式的差异逐渐凸显和学界研究的深入，对金融结构的认识逐渐发展成了银行主导型和市场主导型，前者以间接融资为主，后者以直接融资为主，两者在对金融发展以及经济增长方面各具优势。基于银行主导的研究认为，间接融资为主的金融结构在资金的集聚和配置、发挥规模经济降低信息成本以至缓解信息不对称、风险管理等方面更具优势。但同时其也存在着一定缺陷，如在银行为了规避风险刻意规避弱势群体的金融需求，而更倾向于国有大型企业。而市场主导论者则认为直接融资为主的金融结构可以通过公开交易平台的构建，提
供多元化融资渠道，改善因传统银行的高门槛导致的融资不足现象，有效地促进企业发展，同时将资金需求者和供给者进行有效连接，提高供需双方的匹配效率，保证了资本流动性，为企业提供大量长期、稳定、成本较低的资金供给，且舒缓银行部门长期积累的信贷风险，但同时直接融资为主的方式会使得风险更容易渗透交易双方，埋下危机隐患。
2.2.2金融深化理论
1973年麦金农Mckinnon和肖Shaw以发展中国家为视角，分析金融发展与经济增长的关系，几乎同时地分别提出了金融抑制和金融深化理论。他们认为，“不完全”是发展中国家市场的通病，这不仅体现在各经济单位之间的分割性与封闭性，还体现在大量的弱势群体被市场所排斥，要实现自身改革发展只能靠自身内部融资，有着鲜明的市场自我循环发展和自给自足特征。认为发展中国家经济落后的主要原因并非是资本匮乏，而是被政府强行伸出的政策之手扭曲的金融市场。
金融抑制是由于政府选择了错误的金融政策和金融制度对金融活动进行了过多的干预，主要表现为人为压低利率和汇率，使其发生一定程度的扭曲，从而造成金融体系与经济发展皆呆滞不前，形成两者相互掣肘的恶性循环状态。这种现象就是所谓的金融抑制。利率和汇率的限制使得资金供需失衡，导致银行实行信贷配给，而大量资金流向更有优势的国营企业和政府机构，进一步压榨了弱势群体的资金需求，造成资金聚集困难且配置效率底下，无法实现资金的有效流通，从而抑制了经济活动。
金融深化也称金融自由化，即为了消除金融抑制，必须放弃政府对金融体系的过分管制，充分发挥金融市场动员和分配等的调节作用。金融自由化核心是放开金融资产价格，使金融资产价格成为真实反映供求关系的晴雨表，从而恢复市场调节资金供求的能力。
两种理论共同强调了金融深化也即金融自由化对经济增长的重要性，指出政府应该对金融市场尤其是利率和汇率的市场作出适当让步，给予一定调控自由，营造自由的金融环境，建立并完善金融市场机制，实现闲散资金有效集聚与提高利用效率，进而完成更高效的资源配置，带动经济增长。金融科技的应用将金融深化推向下一个高潮。
2.2.3长尾理论
长尾理论由安德森(Anderson)在对亚马逊、狂想曲公司、Blog、Google、eBay、Netflix等互联网零售商的销售数据进行研究，并与沃尔玛等传统零售商的销售数据进行了对比后首次提出，理论指出个性化消费者数量足够、渠道通畅，需求较小导致销量较低的产品的市场份额不亚于热销产品，长尾理论颠覆了20%的产品带来80%的利润的“二八原则”。在金融领域，以大型企业、高收入人群等优势群体为目标客户的金融服务就相当于热销产品，而面对中小微企业以及低收入人群等的弱势群体的金融服务则相当于冷门产品，信息不对称和金融机构的风险规避倾向使得在传统主流金融市场被排斥的弱势群体构成了长尾市场，而这部分空间也是升级传统金融的突破点之一，在金融科技迅速发展的背景下，通过大数据、云计算、人工智能、区块链等底层技术深入挖掘了潜在的80%的利润增长点。长尾理论为传统金融机构以及金融科技企业服务“长尾客户”，提供了理论支持。
2.2.4金融排斥理论
金融排斥的概念在1993年由Leyshon和Thrift最早提出，总结了社会中部分弱势群体因被传统金融机构边缘化，而无法获得所需的金融服务甚至完全脱离金融体系的情况。金融排斥包括地理排斥、评价排斥、条件排斥、价格排斥、营销排斥和自我排斥，其对象包括低收入群体、偏远地区人群、征信不足人群、中小微企业等。其中，地理排斥是指传统金融机构设置网点时需综合考虑并选择性布局，使得一部分人群尤其来自偏远地区难以进入网点获取服务；评估排斥指金融机构对弱势群体的信贷申请采用了更为严格的审批流程；条件排斥指针对弱势群体的信贷申请，金融机构附加更多的放贷条件，对抵质押物、资金用途进行更为严格的限制；价格排斥指金融机构因考虑成本与风险，对弱势群体的信贷利率相对较高；营销排斥指金融机构不以弱势群体为目标客群，因此对其提供的金融产品和服务较为单一；自我排斥指部分人群因对自身因素的考量，导致其认为自己金融需求的申请被拒绝可能性较大，从而把自己排斥在金融服务范围之外。金融排斥产生的原因主要归结为以下两方面：一是因客观因素如地理位置、时间等时空限制，金融服务无法触达被排斥群体；二是考虑到信息不对称的存在，金融机构出借资金的审核成本和风险成本较高，利润较低，受逐利和风险规避的目标驱使，则主动将弱势群体排斥在服务范围之外，而偏好高收入人群、国有大型企业等优势群体。
第3章金融科技发展及金融服务实体经济现状研究
3.1金融科技发展演进
根据科技对金融的嵌入程度与典型模式，可以将金融科技的发展演进过程分为三个阶段（见表3.1）。随着人工智能、区块链、云计算、大数据等新兴技术的发展与应用，为金融产业生态的重塑提供前所未有的力量。从发展历程来看，技术手段的不断推陈出新推动着金融科技水平的提升，使得金融服务实体经济的触达越来越广、服务效率越来越高、服务模式越来越多样、服务群体越来越多元，总体呈现出“片面—深入—多元”深入递进的发展特征。
1、金融科技1.0——金融电子化
2005年到2010年是金融科技起步探索阶段，这一阶段的主要特征是金融电子化。2005年是我国互联网历史上里程碑式的一年，同年互联网的发展随着QQ、博客等社交网络的流行而迅速膨胀，互联网用户人数首次突破1亿，成为仅次于美国的互联网用户第二大国。这一时期，传统金融机构开始借助互联网力量，利用IT技术，通过软硬件信息化，实现办公和存款、贷款、清算等一些基础的金融业务的电子化发展，大大提升了工作效率，为金融科技的发展奠定坚实地基。其代表性应用包括核心交易系统、账务系统、信贷系统等，其典型模式是网上银行。金融科技1.0为金融行业开启了电子化和自动化的大门，因此这一阶段也称为金融触网阶段或金融电子化阶段，是金融科技的发端。
2、金融科技2.0——互联网金融
2011年到2015年是互联网金融时代。这一阶段互联技术的诞生与发展大大促进了金融科技的转型升级，金融机构开始尝试互联技术特别是移动互联与金融业务的深入融合，利用互联网对接金融的资产端—交易端—支付端—资金端，搭建互联网平台的方式，实现渠道网络化和数据信息的有效共享，催生出大量创新的业务模式和业务形态，以传统线下为主的日常经济活动逐步向线上转移为主要特征，第三方支付、P2P、众筹成为这一阶段典型的金融科技创新模式。同期智能手机的广泛普及大幅提高了互联网的效率，使互联网金融的渗透率进一步提高。在这一时期，金融业的业务效率在互联网的助力下显著提高。
3、金融科技3.0——金融科技全面化
2016年至今是金融科技创新升级阶段，即金融科技全面化。2016年进入互联
网金融的严监管时代，同时也更进一步推动金融科技风口的形成。与上一个时期不同的是，这一时期金融科技全面升级，大数据、云计算、人工智能、区块链等新兴技术相继诞生，实现科技与金融的深度融合，应用范围更加拓宽。
大数据技术。根据研究机构Gartner定义，即指巨量的、无法用常规手段处理于分析的数据总称，是如今各行各业的基础资源，而大数据技术则是可以对海量数据进行高效地整合，继而通过数据分析与挖掘，从中提炼有效信息，服务乃至驱动生产生活的能力，可广泛应用于金融领域中的获客、风控、运营等各环节。
云计算技术。美国国家标准与技术研究院（NIST）定义云计算是一种按使用量付费的模式，可以帮助金融机构构建更高效、灵活、便于管理的金融平台系统，带来IT基础设施成本的降低，运维效率的提升等优势。
人工智能技术。人工智能技术主要根植于以模仿人脑思想为研发目的的科学技术，是金融服务迈向智能化的关键，正在成为金融科技应用的热点方向。其在智能化营销、智能化客服、智能化风控和智能化运营方面有较大贡献，能高效处理标准化业务，大幅降低人工和运营成本。
区块链。区块链技术是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的综合，具有共识信任、智能合约、可追溯、防篡改等特点，能颠覆传统金融交易流程，构建可信金融交易体系，是实现金融价值传递的重要支撑技术。
金融科技助力金融领域革新升级，不仅加速传统金融的革新，提供更加个性化、精准化的高效金融产品及服务，同时依靠底层技术的创新型的金融业态也应运而生，两者相互融合促进，通过自动化、精细化和智能化业务运营，对降低金融门槛、提高金融触达率和服务效率等产生了显著的积极作用。这一阶段代表性应用除互联网金融时期的典型模式外，还包括包括大数据征信、智能投顾、智能风控、“区块链+供应链”金融等，全方位的提升金融行业的发展。
表3.1金融科技发展历程
阶段 特点 典型应用模式
金融科技1.0
金融电子化
利用信息化软件与硬件实现工作流程电子化，提高了业务效率
网上银行
金融科技2.0
互联网金融
移动互联技术和移动终端为底部支撑，搭建互联网平台，催生线上业态
P2P网络借贷、第三方支付、众筹
金融科技3.0 以云计算、大数据、人工智能、区块链为典型底层“区块链+供应链”融资、大数据征
金融科技全面化
技术，创新金融产品和服务模式
信、智能投顾、智能风控、
3.2传统金融服务实体经济的现状分析
中小微企业在稳定就业，增加国家税收，促进创新方面有着不可磨灭的功绩，而其融资问题也成为了一直以来的关注热点和待破解难题。近年来金融服务实体经济，无论在数量上还是在质量上，都有很大的提升。但是仍然存在一些问题。根据《2019-2020小微融资报告》显示，我国小微企业在发展活力越来越强劲的同时也明确指出了小微企业融资“难、贵、效率低”等问题仍然困扰企业发展，本文从以上这三个方面分别进行金融服务实体经济的现状分析。
3.2.1传统金融服务实体经济痛点所在
1、融资难
中小微企业融资难问题总体来说具体表现为金融服务实体经济中存在大规模的融资缺口，所获金融支持与中小微企业对经济的贡献度不匹配，另外“脱实向虚”问题的存在更是加剧了企业融资难。
大体而言，中小微企业贡献了全国50%以上的税收、60%以上的GDP、70%以上的技术创新、80%以上的城镇劳动就业，占据了90%以上的企业数量。而其实际融资获得量却与其经济贡献度存在较大偏差。我国企业总体贷款需求处于较高的水平，其中小微企业贷款需求指数74.7%，显著高于大型企业的59.3%，而与此同时资金供给却与融资需求存在矛盾，存在大规模的融资缺口。根据银监会统计数据显示，截止到2020年末，社会融资规模存量284.83万亿元，我国银行业金融机构对小微企业融资余额为42.7万亿元人民币，仅占社会融资总量的14.99%。
其次，金融供给中资金脱实向虚的问题较为突出。大量的资金在金融系统内空转，无法有效流入实体经济。于是市场上就会出现金融面“资产荒”和实体经济“资产荒”并存的矛盾局面。据《中国500强企业发展报告》统计，金融企业盈利水平与非金融企业拉开了较大差距，排名前十中，金融企业揽获7枚席位，这将导致大量资金流向金融系统，严重影响金融对实体经济的支持力度，从而影响实体经济发展。
2、融资贵
根据银保监会发布的数据，2020年新发放的小微企业贷款平均利率为5.88%，明显高于人民银行公布的一年以内（含一年）短期贷款基准利率（4.35%）。当企业在传统金融机构难以获得足量融资时，便会转而寻求民间贷款方式的帮助。根据“温州-中国民间融资综合利率指数”，2020年四季度综合利率为14.54%，是基准利率的3—4倍。由此看出小微企业融资成本之高。虽然最近几年来，由于金融支持力度加大，贷款利率有所降低，但是部分金融机构通过设置不合理贷款附加条例如捆绑销售等，变相提高融资成本。如2019年中国建设银行、平安银行就因
给小微企业贷款时转嫁成本捆绑销售理财产品被处罚30万元[57]。
3、融资效率低
金融服务实体经济中表现出的效率低下也是当下服务痛点之一，主要体现在两方面，一是业务办理手续繁琐，时间成本较大，受限较多；二是出现有效供给不足和无效供给并存的矛盾局面。其一，实体经济中尤其是中小微企业的融资特点越来越呈现融资额小、融资需求急迫、融资频率高的特征，依靠人工调查、授信、审批等传统银行信贷和风控管理流程受限于严苛的手续规定、业务办理时限、物理网点设置，使得提款过程冗长、时间成本较高。如放贷决策需要依靠央行征信、银税互动等查询企业信息，现场调查也作为手段之一，这样的流程难以适应中小微企业快捷、灵活、时效性强的“秒批秒贷”融资需求，于是传统金融在服务实体经济的过程中略显力不从心。
其二，在以银行信贷为代表的间接融资大行其道的环境下，由于银行的风险规避倾向和追求规模经济效应，出现金融排斥现象，在信贷供给中更偏爱大企业，忽视中小微企业，造成无效供给过剩与有效供给不足的矛盾，造成金融服务不公平、资金配给不合理等低效率的现象。
3.2.2传统金融服务实体经济痛点成因
根据周雷等人（2020）研究所得，中小微企业的融资呈现“小、频、急”的特点
[57]，传统金融服务模式无法从根本上满足中小微企业融资需求，其发展痛点的成
因主要体现在信息不对称、覆盖能力不足、资金供给渠道窄几个方面。
1、征信体系不完善，信息不对称
实体经济尤其是中小微企业融资约束的始作俑者被认为是信息不对称。其一，我国大多数中小微企业的企业信息提供受到经营规模和管理水平制约，规范化程度较低。根据周雷等人（2020）对840家样本小微企业的调查结果显示，41.67%的企业采用代理记账，财务信息不规范[58]，财务信息准确性和完整性有待验证，造成了企业信息提供的不可信。其二，以央行为主体的传统征信体系主要收集与金融机构发生过融资交易的企业信息，而大部分首次申请贷款的中小微企业则被排除在外，难以覆盖长尾客户。综合以上信息不可信及征信体系不完善共同导致了中小微企业的信息不透明，造成供需双方的信息不对称。
在此条件下，银行收集到的信用信息则呈现不完善甚至不准确的特征，使其难以进行风险判断，除了导致银行风险识别成本高外，同时面临信贷交易事前的逆向选择和事后的道德风险，于是在传统信贷模式下，金融机构主要依靠企业可供抵押的硬资产进行风险规避。由于中小微企业自身规模较小，其资产也很难成为有效的抵质押物，于是出现“惜贷”甚至“不贷”现象，使得那些硬资产较少但成长潜力较大的企业难以获得融资。此外，在风险识别高成本和风险不准确的情况下银行将采用风险定价原则并转嫁高额的风险识别成本，导致融资门槛和利率的高企，加剧了小微企业融资难、融资贵。
2、金融服务覆盖不足
传统金融在为实体经济提供服务时由于地域、时间等物理条件限制以及银行风险规避和利润偏好，往往存在着长尾壁垒，部分金融需求被忽视甚至歧视，导致金融无法覆盖和触及所有地区和群体，从而使这一地区和群体出现金融盲点，导致融资难、贵、效率低的问题。
首先，传统下金融机构营业网点布设高成本和专业人员的匮乏导致稀缺的金融资源只能有选择地投放于城市和经济发达地区，相对落后区域因地理、时间等条件限制，无法近距离地获得金融资金和金融服务，隔断其金融权力。其次，一直以来，各金融机构主要客户和服务主体是能带来丰厚利润的大企业、大客户和优势企业，随着市场饱和，银行业利润争夺的不断加剧，20%的头部客户成为金融结构眼中的肥肉，以往“来往都是客”被“VIP专区”所取代，而包含中小微企业在内的弱势群体由于金融业务单笔利润较低，从而被边缘化。
3、资金供给渠道匮乏
我国当前金融市场融资仍然以银行间接融资为主，受“核准制”股票发行制度和企业自身实力、信用水平的限制，直接融资渠道和金额相对匮乏，特别是风险基金或风险投资、创业投资等方式目前的退出机制不完善，造成社会投资情绪低迷的情况[57]，于是相对于间接融资，直接融资规模和影响力都比较小，导致实体经济对间接融资的过度依赖。而在实体经济紧靠间接融资时，一是信息不对称问题则再度成为中小微企业寻求资金道路中的绊脚石，二是间接融资产品种类不多，同质化严重，尤其是营销排斥的存在，不足以满足实体经济中多样化的融资需求，三是我国当前银行市场垄断依然处于相对较高状态，银行几乎垄断了传统融资市场，而银行对融资市场的高度垄断弱化了竞争意识，盲目追求高额垄断利润，进一步推高了融资成本的增加。孙艳军、李金茂(2013)通过银行的集中度的测算，认为银行的高垄断不利于中小微企业的融资[59]。综上，我国融资渠道的匮乏导致实体经济企业过度依赖间接融资，而信息不对称、银行垄断等问题的存在又反过来抑制间接融资可得性，加剧了融资难、贵、效率低的问题。
第4章金融科技影响金融服务实体经济效率理论分析
4.1金融科技赋能传统金融的优势体现
4.1.1完善征信体系，减少信息不对称
信息不对称是金融机构拒绝中小微企业贷款需求的关键因素，因此缓解借贷双方的信息不对称，是打开市场的关键。金融科技手段的应用提升企业自身信息可信度与准确度，并开辟完善我国征信体系建设的新道路，帮助完成更加快速、完整、准确、的主体信用资质的判断，降低金融机构对传统信贷中抵押担保等风险规避手段的依赖，可有效缓解由于信息不对称问题导致的企业融资约束。
对金融机构来说，数据是核心资产之一，在风险控制和信用管理中负担着承上启下的重要角色，传统金融机构对相关信息的收集与处理往往难度大、成本高、效率低，而这恰是金融科技的核心优势与优化传统金融的关键所在。金融科技的特点之一是天然的巨量数据沉淀优势，运用云计算、大数据、区块链等技术可完成海量信息的挖掘、存储、筛选、匹配和追踪，有效控制了贷前、贷中、贷后产生的逆向选择和道德风险问题，控制了对中小微企业信贷风险。其中最具代表性的是“大数据+区块链征信”模式的应用。大数据加持下的征信具有服务覆盖面更加广阔、数据体量更加巨大、数据来源更加广泛、数据分析手段更加多样、信息处理更加快速等特点，可形成客观有效的征信报告。具体优势主要体现在以下几个方面：
第一，利用大数据手段提供的数据信息具有场景连接更多样、信息维度多元、覆盖面更广泛的特征，有利于打破“信息孤岛”，信息来源渠道不仅限于金融机构、政府机构、电信，还包括各企业主体在互联网平台上的交易信息、社交行为偏好、习惯等信息。同时，可利用区块链易于追溯、难以篡改的技术优势，实现用户信用信息的“上链”，建立起一套公共数据库体系。于是，广泛的信息来源渠道和链上监督使得传统征信不再单独依靠企业单方面提供的信用信息，也令企业相关数据信息伪造难度较大，增加了企业的违约成本，共同保障了相关数据的真实性和完整性，比企业自身提供的经营数据更为可信。
第二，利用大数据技术可通过利用互联网留痕捕捉未被传统征信体系覆盖人群，补充缺失群体的征信数据，提高征信覆盖面，使得大数据征信模式在更大范围内促进整个社会构建健全的征信体系，形成良好的信用氛围和环境。
金融科技赋能为深层次适视和准确评估客户资信和获得授信开辟新渠道，有效缓解金融机构与借款人之间的信息不对称，缓解融资难问题，同时极大地降低了交易双方的搜寻成本、风险识别成本、时间成本，节省了人力物力，从而降低了融资成本，缓解融资贵问题。
4.1.2助力拓宽融资渠道
我国实体经济企业中，中小微企业数量众多，但由于规模较小、抵押担保不足以及财务与信用数据不完善、不透明等，很难得到金融机构的关注，构成了传统金融服务的尾部市场，与此同时，直接融资渠道也因为门槛较高、市场积极性不强等因素为实体经济企业的融资约束上了第二道枷锁。金融科技的繁荣为企业融资渠道多样性带来了光明，不仅可以通过优化传统以银行为主要资金来源的间接融资、以股票市场为主的直接融资拓宽资金来源渠道，更借助互联网平台创新性的开辟出新的融资模式，大大增加了中小微企业融资成功率的同时降低了融资成本。
首先关注间接融资模式的优化方面。金融科技的出现为银行信贷服务注入了新动力。一是体现在改善信息不对称问题。由于点4.1.1已经进行详细说明，这里不再赘述。二是体现在金融科技助力传统金融产品的革新。通过技术的深入应用，提供了各样的非同质化的产品，甚至可以根据客户信贷特征来定制个性化金融产品，更加精准对接融资需求，提高融资可得性。自2013年以来，国内绝大多数商业银行都推出了与金融科技技术相结合，主要面向金融弱势群体信贷需求特征的信贷产品，如工行的网贷通、建行的善融e贷等。这些新型的信贷产品不仅实现交易渠道由线下网点向线上的转移，简化了手续流程，降低了融资成本，更大程度满足中小微企业的“小、频、急”的融资需求。三是体现在“区块链+供应链”融资模式的创新。供应链金融存在核心企业信用难以多级流转、数据透明度和上下游协同效率较低、融资成本较高等弊端[58]。而区块链的引入，能构建基于分布式账本的“区块链+供应链”金融新模式，提高供应链的透明度、可追溯性和安全性，保证了信息的完整性、可靠性、高透明度，而金融机构通过此模式可准确监控供应链上的信息流、物流、资金流，为信贷供给的审核提供高效率与高便利性。此外，还可以引入智能合约，当应收账款到期时，合约自动执行偿还贷款，降低坏账风险。因此“区块链+供应链”金融模式降低了融资成本，大幅提升了小微企业的融资可得性。
其次是直接融资模式的优化方面。一是体现在完善资本市场建设。资本市场的发展和运转高度依赖IT系统基础设施的支撑，且支付结算环节同时是连接各金融机构及市场参与者资金、证券和财产权益交易活动的枢纽，金融科技凭借大数据、区块链、云计算等底层技术可有效赋能交易结算等环节的基础设施建设，以技术支持为动力驱动资本市场的完善，提升资本市场的规则性和有效性。二是体现在提高储蓄向投资转化。金融科技凭借其巨大数据体量沉淀和先进技术优势，能够捕捉和智能识别潜在的金融需求，打造个性化金融产品及服务，促进金融服务向长尾群体拓展，有效挖掘和聚集闲散资金，加之智能投顾这类金融科技典型应用模式在理财业务中的运用充分引导资金由储蓄向投资的转化，使得资金进一步流向投资市场，进而扩大资本市场的融资增量。孙涛（2018）指出金融科技对证券市场境内外融资产生了正的作用效力[60]，扩大直接融资金规模。三是体现在融资模式创新。金融科技创新众筹融资①等利用互联网金融平台新融资模式，具有公开、公平、匹配效率高等特点，降低传统融资模式的高门槛，脱离繁琐的融资流程，拓宽了中小微企业的融资渠道，降低了融资各项税款，从而降低企业融资成本，缓解中小微企业融资困境。
4.1.3捕捉长尾群体，扩展金融服务边界
传统金融服务中墨守的“二八定律”和地域、时间等物理条件的限制，使得包括中小微企业在内的长尾群体被边缘化，不利于金融服务的普适性发展，且严重的产品同质化特征无法满足各类群体的差异化需求，进一步强化了长尾现象。金融科技赋能可以帮助传统金融机构将信贷服务下沉到长尾末端，真正实现金融可及。
第一，金融科技捕捉长尾群体。首先，在“二八定律”中不被传统金融服务重视、被划分为剩余80%的长尾人群被金融科技企业旗下的互联网金融平台利用大数据的信息挖掘、全面精准匹配覆盖功能牢牢把握，成功运用场景化的营销模式迅速发展。金融科技型企业集聚了巨量的客户资源，且凭借其过人的用户优势与条件基础助力金融科技企业搭建低门槛、方便快捷的金融服务平台，加之其不受地域、时间等物理条件的限制的线上服务模式，进一步助力金融服务面的扩展，
①众筹是指项目发起人基于互联网平台，为某一特定项目、企业、艺术活动、群体与个人筹集社会资金与汇集发展资源的融资方式。
其次传统金融机构在金融科技企业的冲击下也着手开展获客新模式，通过差异化的产品与服务革新，变传统金融服务中的被动获客为主动迎合需求，将目标客群逐步扩至长尾群体。两渠道相互促进，共同弥补传统金融的服务空白。
第二，金融科技突破“二八定律”。金融科技的发展使得传统金融机构经营成本降低，有可能以低成本关注“尾部”客户，其次互联网金融平台有效覆盖了日益壮大的长尾市场，使其得以从海量的零散小额交易中获取可观利润，进一步引导传统金融机构及互联网金融平台的关注度向长尾群体的转移，切实地解决了以往金融服务中由于存在门槛、地域等壁垒被边缘化的长尾现象。
4.1.4提升金融服务质量与效率
随着市场融资需求趋向多元化，传统模式的金融服务难以满足中小微企业的融资需求。金融科技加持下的金融服务经历不断重塑，大大提高了金融服务的质量与效率。
第一，金融科技打造智能风控新模式。智能风控平台集业务交易灵活接入、风险智能处置、智能决策平台、模型平台、数字化管理平台等功能于一体，实现实时风险监控分析，尤其是线上线下场景的一体化的实现，由传统信贷模式的线下受理、审批转变为线上全智能化审核、风控，打破物理限制，实现“7×24”全天候服务，全方面提高贷款审批效率，降低信用风险的同时节省人力审核成本，极大程度解决中小微企业融资流程繁琐的问题，甚至实现融资“秒到”，真正实现完美匹配中小微企业需求的高效率融资。如交通银行疫情期间推出线上产品“快捷贷”，从网上提交融资申请到款项到账最快只需17分钟。
第二，金融科技助力个性化服务。金融服务模式从“千人一面”转变为“千人千面”。利用大数据对授信客户包括消费能力、兴趣、风险偏好、财务状况等在内的分析进行高精度“画像”，从数据上获知信息，特别是随着金融科技带来的金融服务与各种生活场景融合的深入，信息获取来源更为广泛，更有利于开展低成本地精准营销、个性化推荐、多元化服务，大大提高服务效率和体验。
第三，金融科技提高匹配效率。通过搭建开放、公平的互联网交易平台，借贷双方更有效地相互吸引连接，双方可以根据发布的信息自行匹配交易，不受时间和地域的限制，供求信息做到最大化的对称、透明，极大地提高了资金优化配置的效率。
4.2金融科技对金融服务实体经济效率的影响机理
讨论金融科技金融服务实体经济效率的影响，实质上探讨的一是从企业层面来讲，在既定金融投入下，金融科技如何影响企业产出；二是从金融供给方来看，金融科技如何加大包括内源资金和外源资金在内的输送力度。这就对实体经济企业自身科技创新、外部融资可得性、主营业务增长三方面提出了要求，本文将三方面分别解释为企业科技创新升级、金融结构优化以及消费水平提升。
4.2.1金融科技对金融服务实体经济效率的正向促进
1、加速企业科技创新升级
在新时代背景下，科技创新是企业生存和竞争力提高的动力，更是实体经济发展动力。金融科技的出现大大缓解了企业研发融资约束的问题，从根本上解决企业科技创新资金不足，并通过培育企业技术竞争意识以及培养高素质人才侧面提升企业的科技创新能力，通过提高产品竞争力有效扩大企业内源资金总规模和经济产出，从而提高金融服务实体经济效率。下面从三方面具体分析金融科技加速企业科技创新路径。
第一，金融科技缓解企业融资约束。相对普通业务来说，研发活动投入大、周期长、风险高及保密性强，更加重了信息不对称导致的融资约束，但科技创新是一个耗时漫长且规模庞大的工程，从理论研究到实际运用的转化过程需要设备、人力、物资等各项支持，其背后离不开大量资金的源源供给。由章节4.1中的金融科技优势分析可知，金融科技的赋能通过先进技术，减弱由于信息不对称、征信不完整所导致的融资难问题，并提供更加多元的金融产品及服务，拓宽了融资渠道，提高服务的个性化、精准度和信贷效率，更加适合中小微企业创新活动中小额高频的资金需求特征，达到了供给端与需求端的高效率匹配，加大资金支持促进企业科技创新力度。
第二，金融科技提高企业技术竞争意识。金融科技本身作为金融创新和市场竞争下的产物，具有显著的金融创新扩散效应①和竞争效应。金融科技竞争效应的广泛应用激发企业竞争活力，增强了实体经济中的企业通过创新获取竞争优势的意识，而单个企业的创新意识则使得整个产业掀起创新风暴，降低了生产创新所需的成本投入，直接推动了实体经济科技创新和信息化水平的提高。而金融科技
①金融创新扩散是指金融创新成果从扩散源头出发，通过一定渠道，在潜在的使用者之间传播和被采用的过程[61]。
带来的优化升级不仅推动了金融自身的技术发展变革，并通过科技创新与金融发展水平相互促进的螺旋发展机制，进一步促进金融科技水平的提升，进而深化企业竞争和其技术发展。
第三，金融科技加强高素质人才储备。人力资本作为主要的创新投入要素，其水平高低与实体经济创新能力的发展息息相关，厚实的人才储备能够丰富企业创新理念与技术水平。因此，丰富的“人才池”是企业创新的重要推动力。金融科技改变了线下学习模式，为人们提供了多样化的教育、学习知识的渠道，例如知识论坛、线上课堂、电子图书等，这促进了知识跨时空的流动，增大了知识的溢出效应，加速了实体经济中人力资本向高级化的进阶。此外，金融科技打破了时空的限制，实现人力资本的跨区共享和整合，丰富人才储备。
图4.1金融科技影响金融服务实体经济效率的科技创新传导作用
2、拓展融资渠道，优化金融结构
金融结构比例的平衡对金融以及经济的发展意义重大。金融结构可分为银行主导（间接融资为主）和市场主导（直接融资为主），市场主导论者认为市场主导型的金融结构可以有效地促进企业发展。刘超等人（2019）通过建立MI-TVP-SV-VAR模型证实较低的直接融资比重不利于满足实体经济的融资需求
[62]。我国则间接融资占比过大，处于金融结构严重失衡状态，制约了我国金融和
实体经济发展。
从金融科技对金融和实体经济发展促进来看，可以说是我国金融体系的一次修补性重构，给金融结构的优化带来契机。相比于传统金融，金融科技更加注重以技术为手段对产品及服务模式进行创新，金融科技深度介入金融领域，也令长期国有金融制度主导下的金融体系，出现了有影响力的民营金融力量。根据4.1.2,金融科技的广泛应用有助于完善我国资本市场建设，可充分利用闲散资金并提高其向投资的转化率，通过创新融资模式拓宽了直接融资渠道，提升了金融结构中直接融资比重提升，改善固有的金融结构不平衡，加大对企业外源资金供给，从而提高金融服务实体经济效率。由于上文进行过详细分析，这里不再赘述。
图4.2金融科技影响金融服务实体经济效率的金融结构传导作用
3、提升消费水平，引导资金向实体经济流转
我国以投资驱动的粗放式发展模式正在逐渐转变为以消费推动GDP增长的模式。传统的金融机构因为技术受限，难以使金融更多地惠及长尾客户，而金融科技的出现颠覆了这一局面。金融科技服务对象是更为广阔的受众群体，金融科技通过新兴技术手段可以更精准地惠及更为广大的消费群体，有效刺激消费需求，通过主营业务收入的提升扩大自有资金规模，从而提高金融服务实体经济效率。周雷、周玲等（2019）认为金融科技助推社会消费需求的升级和消费能力的提升，并直接作用于实体经济的增长[50]。金融科技对消费水平的提升可以从以下两个角度进行探讨：
第一，从金融科技对企业自身影响的角度出发，通过金融科技的创新扩散效应以及竞争效应，带动了企业自身的科技创新发展，企业可以收集到客户行为数据，能够对产品的使用情况跟踪记录，大量的多样化数据为企业进行消费者需求的挖掘和分析打下基础，有助于产品改进设计、创新等活动，加强了企业的创新能力，提高产品竞争力，吸引消费者的消费需求和倾向。
第二，从金融科技创新型发展模式出发，金融科技通过便利化支付方式、消费者流动性约束的改善、消费缺口的补充、消费的保障，实现消费”量”的提升，从而促进实体经济的发展。（1）金融科技使得支付方式便捷化，提升消费欲望。
例如以支付宝为代表的第三方支付平台提供了简单、安全、快速的方式，助推线上及线下消费。智能手机普及率不断提高的今天，移动支付在消费购物方面发挥了更加便捷的作用，提升了消费欲望。（2）金融科技缓解了消费者的流动性约束，提高了消费水平。金融科技改善了双方的信息不对称，创新了金融产品及服务，且通过互联网金融平台的建立，共同降低了金融服务门槛和成本，提高了金融服务的触达能力，使得长尾群体也能享受到金融服务，释放了潜在消费力，提升了社会整体消费水平。例如蚂蚁花呗、京东白条等模式推出，打开了场景消费金融的大门，解决消费者资产流动性问题，加上当下资金支取自由化，同样为消费者提供了一定的流动性。（3）金融科技助力实现金融全场景覆盖。大数据、云计算等技术的应用在产品和服务流程中不断发掘并精准捕捉群体的各类消费需求，实现群体的消费金融需求缺口全覆盖。如金融科技成功运用场景化的营销模式迅速发展，例如消费金融着力将具体的场景中嵌入金融服务，自然而然地促进金融交易的发生，实现潜在的消费者的精准捕捉。（4）金融科技提供消费保障，打消消费顾虑。同样地运用金融科技技术不断挖掘消费场景中的保险需求，运费险、延误险、旅行险等，降低不确定性风险损失，刺激当下消费，进而促进实体经济的发展。
图4.3金融科技影响金融服务实体经济效率的消费水平传导作用
根据上述的促进机制理论分析，为探讨金融科技提升金融服务实体经济效率的传导路径，在此提出以下三个假设：
H1：金融科技有效提升金融服务实体经济效率。
H2：金融科技显著促进了企业科技创新、金融结构、消费水平的发展。
H3：企业科技创新、金融结构、消费水平分别在金融科技作用于金融服务实体经济效率中发挥传导作用。
4.2.2金融科技对金融服务实体经济效率的负向抑制
1、加剧金融风险和监管难度
金融科技的安全性是其带来益处之外政府监管部门和企业经营主体关注的重点，金融体系的稳定性给实体经济发展营造良好的环境，而金融市场的波动则加剧了实体经济风险。金融科技的技术支撑是先进前沿技术，形成的破坏效应也同样是巨大的。金融科技带来的风险具有隐蔽性强、扩散范围广、传播速度快、破坏性大、预防难度高等特点。强大的隐蔽性和难以预防性主要体现在技术的先进性和专业性而不轻易暴露，需要专业技术人士和经验丰富的风险管理人员的仔细甄别和严格把控，加大了预防的难度，尤其是当下金融科技蓬勃发展的同时一些资质不全、质量低下的金融科技企业深入到市场各方各面，良莠不齐的企业质量模糊了风险及质量监控标准，进一步加大风险的隐蔽性和难以预防性。广泛的扩散性和快速的传播性主要表现在当下金融体系中各个参与主体的关联性日益增强，于是金融科技风险具有联动性，空间范围上呈现由点及面特征，从而无死角地延伸到市场的各个角落，且通过互联网的传输速度极快的特点，金融科技风险的传播可以实现瞬间的极速扩散。巨大的破坏性主要综合了以上三个特征，使一个点的风险迅速引起整个金融行业乃至其他相关行业的波动，并在传输过程中被不断放大，形成牵一发而动全身的局面。如果防控措施的滞后和不到位，将给整个金融体系和经济运行造成巨大的破坏，降低金融服务实体经济效率。
2、加重金融“脱实向虚”
首先金融科技的蓬勃发展加大了资金流通，拓宽了直接融资市场的发展道路，引导资金向股票市场的流入与循环，最终可能表现为大量资金独立在实体经济之外。再来，由于金融科技便利了金融产品交易公平化、自由化，因此金融产品价格受心理预期影响较大，则会导致金融产品价格的不断推高，形成经济繁荣的虚假景象，掩盖实体经济恶化的事实，金融内部风险不断累积，一旦金融泡沫的破裂，将会对实体经济造成重创。
其次，我国金融科技企业大多数为私有企业，其对利润的追求更迫切[63]，在此驱动下，其更容易剑走偏锋，甚至触碰监管红线，脱离实体经济，其表现在以下几个方面：一是加速资金“空转”现象，“以钱炒钱”的趋势越来越大，实体经济和金融体系失衡问题加剧。二是金融科技企业因为高利润的追求偏离经营正轨，涉足额外的不相干领域，如利用技术优势盲目地进行多元化经营，热衷于投机业务等，背离其经营的核心目标和价值取向。
于是，通过以上两方面，金融科技对“脱实向虚”问题的加重反而减少了资金向实体经济的流入，降低了金融服务实体经济效率。
