金融科技创新与新质生产力提升的实证分析
张奕辰　关钰桥
（辽宁大学亚澳商学院，辽宁 阜新 123000）
      摘要：金融科技 （FinTech） 作为新兴技术与传统金融深度融合的产物，正深刻改变着金融业的生态格局，对新质生产力发展也产生了重要影响。本文基于2013—2022年中国31个省级行政区域的面板数据样本，对金融科技创新与新质生产力发展之间的关系展开实证分析，探讨金融科技创新如何促进新质生产力的提升，揭示其内在规律与实践路径。结果表明：金融科技创新对新质生产力提升有明显的促进作用，并在经过稳健性检验后依然成立。这种促进作用主要通过促进技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级三条路径实现。
      关键词：金融科技创新；新质生产力；技术突破；生产要素配置；产业转型升级
引言
      对于新质生产力的研究，学术界既有成果多围绕其内涵、路径等进行，其中具有代表性的研究成果主要集中在以下两个方面。一是关于新质生产力理论内涵的研究。赵一振 （2024） 从知识生产力、数字化技术、创新创造力、绿色生产力等四个方面阐述了新质生产力的理论内涵[1]。李雪章和黄子一（2024）认为新质生产力是生产力发展内在规律的必然结果，并从劳动者、劳动资料和劳动对象三方面分析了其科学内涵[2]。二是关于新质生产力现实作用的研究，杨振家和彭正德（2024）探究了新质生产力赋能共同富裕的实践路径，提出以高水平科技自立自强培育共同富裕的支撑力量[3]。辛远 （2024） 则说明了新质生产力助推农村产业高质量发展的实现路径，认为新质生产力是推进农村产业融合、培育乡村新业态、促进增收富民、推动 农 村 持 续 繁 荣 的 必 然 选 择[4]。 欧 阳 日 辉 和 李 晓 壮（2024） 提出金融新质生产力促进金融高质量发展，以动能—业态—生态框架分析了其效能实现路径[5]。关于金融科技创新，学术界多关注金融科技的效能与路径，王仁曾等（2024）认为金融科技显著推动了普惠金融与绿色金融的融合发展，经过进一步研究发现,金融科技通过提升金融的资源配置功能统筹普惠金融与绿色金融协调发展[6]。李佳等（2024）认为金融科技对于打通城市创新之路有重要作用[7]。
      本文将揭示金融科技创新对推进新质生产力提升的正向功能，结合金融科技创新的实践路径和新质生产力提升的内在规律，从方法论层面探索金融科技创新赋能新质生产力，促进人类高质量发展。
一、理论分析与研究假设
      新质生产力作为马克思主义中国化的最新成果，其主要标准为全要素生产率提高。金融科技创新作为科技创新的重要组成部分，在推动新质生产力提高方面具有不可忽视的作用。基于此，本文提出如下假设。
      H2：金融科技创新通过推动技术革命性突破促进新质生产力提升
（二）金融科技创新在改善生产要素配置方面的作用
      金融科技创新能加快改善生产要素配置。一方面，金融科技促进了资本要素与其他生产要素的优化组合。现有研究认为，金融科技对全要素生产率的影响呈线性关系[9,10]。金融科技通过大数据、云计算等现代技术手段，能够更精准地匹配资金与项目，提高资源配置效率。另一方面，金融科技还能促进生产要素的创新性配置，推动新型要素开发。陈柳钦（2024）认为金融科技通过金融市场的资源配置和信息传递功能，引导先进生产要素从低效率生产主体向科创企业聚集，推动要素共享、整合、开发和利用[11]。金融科技不断创新，也推动了科技企业与科研机构、高校等的深度合作，形成产学研用协同创新体系。基于此，本文提出如下假设。
      H3：金融科技创新通过推动生产要素创新性配置促进新质生产力提高
（三）金融科技创新在促进产业升级方面的作用
      金融科技创新能促进金融服务效率和透明度的提高，推动产业链协同发展。金融科技平台可以通过区块链等技术，构建金融生态圈[12]，将产业链上下游企业紧密联系在一起，实现交易双方信息的不可篡改和可追溯，提高金融服务效率和信息透明度，实现信息共享、资源互补和协同发展。这有助于产业链上的各方更好地了解市场情况，降低信息不对称带来的风险，推动产业链的整体升级。基于此，本文提出如下假设。
      H4：金融科技创新通过推动产业深度转型升级促进新质生产力提高
二、研究设计
（一）模型建构
      根据研究设定构建模型 （1） 来分析金融科技创新对新质生产力的影响：

式中，NQPit为被解释变量；FinTechit为解释变量；controlit为一系列控制变量；α0为常数项；εit为随机扰动项；i代表省份；t代表年份。
      为探究金融科技创新对新质生产力提高的影响，减少多重共线性带来的偏差过大的情况，本文采用多元回归方法对选取数据进行了分析，分别研究了技术突破、生产要素配置、产业结构升级在其中的作用发挥机制。针对假设，本文设立如下多重中介效应模型：

式（2）~式（5）中,STI、IND、FA 分别为技术突破、产业结构升级、生产要素配置三个变量；α、β、γ分别表示待估参数，其他变量同上。
（二）变量选取
      1. 被解释变量
      新质生产力（NQP）可实现劳动者主观能动性、劳动对象、劳动资源的有效融合，为高质量发展提供动力支持。本文从劳动者、劳动对象和生产资料三个方面入手，构建新质生产力评价指标体系，如表1所示，利用信息熵法为指标赋权，计算新质生产力综合得分。
      2. 解释变量
金融科技 （FinTech） 主要通过提供高水平的金融服务推动经济可持续发展。数字普惠金融指数反映了中国各地区依赖互联网技术的数字科技发展水平。结合金融科技的发展情况及既有研究[13-14]，本文以北京大学数字普惠金融指数衡量金融科技发展水平。
      3. 中介变量
      中介效应主要通过实现技术突破(STI)、生产要素配置(FA)、产业结构升级 （IND） 三个途径实现，根据现有研究[15,16]，其中技术突破以人均专利申请数衡量，生产要素配置以数字经济指数衡量，产业升级以第三产业增加值占比衡量。

      4. 控制变量
      为更好展开金融科技创新与新质生产力提升的效应分析，本文选取人口增长率(POP)、政府财政支出(GOV)、从业人员数量(CFR)、外商投资额(FDI)作为控制变量。
（三）数据说明
      本文选取2013—2022年全国31个省级行政区面板数据作为研究样本。相关数据主要源自 《中国统计年鉴》《中国高新技术统计年鉴》《中国工业统计年鉴》《中国劳动统计年鉴》《中国环境统计年鉴》、中国科学技术信息研究所、北京大学数字金融研究中心、国家统计局官网、国家知识产权局官网。同时，为保证研究结论的准确性，对数据中缺失的样本数据进行了剔除。三、实证分析
（一）描述性结果
      各个变量的描述性结果如表2所示。NQP的最大值为0.7260445，最小值为0.0010291，说明不同省份新质生产力 发 展 水 平 的 差 异 性 ； 平 均 数 为 0.09， 中 位 数 为0.0552157，平均数高于中位数说明大部分省份新质生产力已有提升。FinTech的最大值为460.690 9，最小值为115.1，说明不同省份之间金融科技发展水平存在一定差异。
（二）基准回归
      由表3可知，金融科技对新质生产力提升的影响显著且稳定。金融科技对新质生产力提升的影响系数达到了0.247，说明金融科技每提高1个百分点，新质生产力水平就相应提升0.247个单位。验证了本文的H1。
（三）稳健性检验
      为检查基准回归结果是否具有稳定性，结合金融科技创新的实践路径、新质生产力发展的内在规律，进行以下稳定性检验（表4）。通过替换核心解释变量，发现金融科技对新质生产力提升的影响效应与基准回归结果结论仍然保持一致，证明上文结论具有稳健性。
四、机制分析
      通过多重中介效应模型的建立，从表 5 可以看出，FinTech对STI、FA、IND回归系数均为正值，且正面影响显著，说明金融科技能加快技术革命性突破、提高生产要素配置、促进产业结构升级；STI、FA、IND回归系数为正，FinTech对STI、FA、IND的回归系数也为正，均通过显著性检验，说明技术突破、生产要素配置、产业结构升级在金融科技创新影响新质生产力提升时发挥着中介效应，即金融科技创新能够通过技术革命性突破、生产要素创新性配置、产业深度转型升级促进新质生产力提升，验证了H2、H3、H4。

五、结论与建议
（一）结论
      本文基于2013—2022年中国31个省级行政区域的面板数据样本，对金融科技创新与新质生产力发展之间的关系展开实证分析。研究发现，金融科技创新在本研究时期内对新质生产力提升起到了显著的正向驱动作用，成为促进高质量发展的关键力量。例如，数字金融作为数字经济时代的主流金融形态，能够加速资金、信息、数据的流通，助力加快形成新质生产力。金融科技的发展，如通过大数据征信、智能投顾、风险定价、量化投资等应用，推动了业务前、中、后台的全流程科技应用变革，进一步推动了新质生产力的形成。此外，金融科技通过创新模式、聚焦关键领域以及发挥数据要素价值，助推科技创新与核心竞争力提升，为高质量发展提供了重要支持。此种驱动作用主要是通过以下路径实现的，即“金融科技创新→技术突破/生产要素创新性配置/产业深度转型升级→新质生产力提升”。
（二）建议
      基于上述结论，本文提出如下建议。
      第一，充分发挥金融科技创新优势。凭借更加尖端的数据处理技术和精密的算法模型，为技术型企业量身打造个性化金融产品服务，开辟多元化的融资渠道，助力企业推进技术改造、扩大产能或开辟新市场，推动金融科技跨行业深度应用。
      第二，积极推动生产要素创新性配置。利用大数据、人工智能等技术，通过分析海量数据，整合供应链上的资金流、物流和信息流，对企业和项目进行更精准的风险评估，为政府和企业提供科学的决策依据，提高生产要素的配置效率。
      第三，建立高效的金融创新体系。可以通过搭建技术交易平台、提供技术评估和咨询服务等方式，实现对投资风险和回报潜力的更准确判断，对创业项目提供创业支持，为新兴产业的创业者提供更便捷的风险投资渠道，使资本能够更有效地流向具有高增长潜力和创新能力的企业和项目，促进技术成果的转化和应用，推动产业转型升级。
      第四，拓展金融科技创新力量。金融科技为技术开发提供更为稳健保障的同时，可以依托技术型企业的行业经验、更先进的技术研发能力反向促进金融科技创新，实现“双赢”。
参考文献
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