金融科技能影響金融分權(quán)嗎？
——來自金融科技信貸的證據(jù)

張紅偉 林 晨 陳小輝

內(nèi)容提要：金融科技正在變革全球金融體系、鼎新世界金融格局。那么，金融科技在改變中國(guó)金融業(yè)格局的同時(shí)，是否會(huì)影響中國(guó)中央和地方之間的金融分權(quán)呢？本文在理論分析的基礎(chǔ)上，使用2010—2018年中國(guó)31個(gè)省級(jí)區(qū)域的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果表明金融科技降低了地方政府的金融分權(quán)水平。進(jìn)一步討論發(fā)現(xiàn)：金融科技對(duì)金融分權(quán)的抑制效應(yīng)受到財(cái)政分權(quán)和城鎮(zhèn)化率影響，財(cái)政分權(quán)越大的地區(qū)，金融科技對(duì)金融分權(quán)的抑制效應(yīng)越明顯；城鎮(zhèn)化率越高的地區(qū)，金融科技對(duì)金融分權(quán)的抑制效應(yīng)越??；在中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的現(xiàn)實(shí)背景下，金融科技對(duì)金融分權(quán)的抑制作用在金融發(fā)展欠發(fā)達(dá)地區(qū)比在較發(fā)達(dá)地區(qū)更強(qiáng)。

一、問題提出

中國(guó)中央政府與地方政府的金融分權(quán)誕生于財(cái)政分權(quán)的歷史背景下，1994年分稅制改革以來，中央政府上收了地方政府的財(cái)權(quán)，下放了事權(quán)，地方政府同時(shí)面臨財(cái)政約束收緊和晉升錦標(biāo)賽[1]激勵(lì)。為獲取足夠資金滿足地方經(jīng)濟(jì)建設(shè)的需要，地方政府將關(guān)注對(duì)象由財(cái)政轉(zhuǎn)向銀行等金融機(jī)構(gòu)，先后采取直接行政干預(yù)國(guó)有銀行地方分支機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)決策、發(fā)展地方性金融組織(1)洪正和胡勇鋒(2017)將地方金融定義為在一定行政區(qū)域內(nèi)設(shè)立，由地方人民政府管理或?qū)徟⒊袚?dān)風(fēng)險(xiǎn)處置責(zé)任，主要為當(dāng)?shù)鼐用窕蚱髽I(yè)提供金融服務(wù)的金融機(jī)構(gòu)和金融市場(chǎng)，包括以地方商業(yè)銀行、農(nóng)村信用社為代表的銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)，以地方性證券公司、地方性保險(xiǎn)公司為代表的證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)金融機(jī)構(gòu)，以地方性信托公司、地方性融資租賃公司為代表的非銀行金融機(jī)構(gòu)，以小額貸款公司、融資擔(dān)保公司、典當(dāng)行為代表的準(zhǔn)金融機(jī)構(gòu)，以區(qū)域性股權(quán)交易所、區(qū)域性產(chǎn)權(quán)交易所為代表的金融市場(chǎng)，以及全國(guó)各地廣泛存在的民間金融[2]。作者感謝匿名審稿人的評(píng)審意見。等手段來爭(zhēng)奪金融資源[3]。21世紀(jì)初，地方性金融組織遍地開花，各地呈現(xiàn)出激烈的“金融競(jìng)賽”局面[4]，地方政府通過培育地方性金融市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)對(duì)金融資源的控制與分配，城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行等地方信貸機(jī)構(gòu)已成為目前主要的地方性金融力量[2]。

自2016年起，由科技公司引領(lǐng)的金融科技創(chuàng)新成為席卷全球金融領(lǐng)域的浪潮。以大數(shù)據(jù)、人工智能、移動(dòng)互聯(lián)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈為代表的技術(shù)迅速與金融深度融合并誕生出移動(dòng)支付、智能投顧、保險(xiǎn)科技、數(shù)字貨幣等新興金融業(yè)態(tài)。金融科技憑借其提升金融效率、促進(jìn)金融創(chuàng)新的優(yōu)點(diǎn)，給銀行業(yè)等金融機(jī)構(gòu)造成巨大沖擊。諸多研究表明，金融科技威脅到了傳統(tǒng)銀行的商業(yè)模式[5]，對(duì)傳統(tǒng)零售銀行業(yè)具有破壞性創(chuàng)新影響[6]，加劇了商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)[7-8]，去中心化的互聯(lián)網(wǎng)支付協(xié)議降低了基于銀行賬戶的跨境支付體系的風(fēng)險(xiǎn)和成本[9]，第三方支付和P2P網(wǎng)貸降低了銀行存款和貸款規(guī)模、削弱了銀行的盈利能力[10]。規(guī)模較大的銀行由于擁有更多穩(wěn)定、低成本的政府和企業(yè)存款，受金融科技的沖擊相對(duì)較小[11]，而城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行等規(guī)模較小的地方銀行受到金融科技的負(fù)面影響較大[12]，這些地方銀行是地方政府干預(yù)金融資源分配、實(shí)現(xiàn)金融分權(quán)的主要“中介”。那么，金融科技是否會(huì)通過影響地方銀行進(jìn)而影響地方政府干預(yù)金融資源分配的能力呢？即金融科技會(huì)對(duì)地方政府的金融分權(quán)產(chǎn)生影響嗎？本文將在理論分析基礎(chǔ)上，基于金融科技(FinTech)信貸數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，對(duì)上述問題作出回答。

二、文獻(xiàn)回顧

關(guān)于中國(guó)金融分權(quán)的研究，現(xiàn)有文獻(xiàn)集中在三個(gè)方面。第一個(gè)方面是研究金融分權(quán)的內(nèi)在邏輯、表現(xiàn)和內(nèi)涵。布蘭特和朱(Brandt & Zhu,2001)發(fā)現(xiàn)在中國(guó)經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)型中，中央政府曾向地方政府在金融機(jī)構(gòu)管理權(quán)限上分權(quán)，但為了垂直管理，最終削弱了地方政府調(diào)配金融資源的直接影響力和自主權(quán)[13]。杜爾貝科和雷納德(Dulbecco & Renard,2003)認(rèn)為分權(quán)連接集權(quán)政府和市場(chǎng)使二者得以共存并共同發(fā)揮資源配置作用，促進(jìn)了中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[14]。孟飛(2017)認(rèn)為獲取監(jiān)管權(quán)限和承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)處置責(zé)任是地方政府發(fā)展本地金融產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)激勵(lì)[15]。劉雷等(2016)認(rèn)為政策性金融權(quán)力應(yīng)在中央與地方政府之間適度分配，當(dāng)?shù)胤綘顟B(tài)信息對(duì)一項(xiàng)金融政策的制定越重要、甄別該信息的成本越大時(shí)，中央向地方政府授權(quán)的價(jià)值就越大[16]。洪正和胡勇鋒(2017)提出金融分權(quán)包括金融發(fā)展與創(chuàng)新權(quán)、金融控制權(quán)和金融監(jiān)管權(quán)，可以劃分為中央向地方的分權(quán)和政府向民間的分權(quán)兩個(gè)層次[2]。

第二個(gè)方面是研究金融分權(quán)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)和微觀金融部門的影響。在宏觀經(jīng)濟(jì)方面，錢穎一和羅蘭(Qian & Roland,1998)首次將財(cái)政分權(quán)和貨幣分權(quán)放入同一經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)研究框架中，發(fā)現(xiàn)同時(shí)實(shí)行財(cái)政分權(quán)和貨幣分權(quán)會(huì)導(dǎo)致過高的通貨膨脹[17]。李和馬(Li & Ma,1996)研究發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)自由化初始階段，貨幣分權(quán)會(huì)使中央貨幣機(jī)構(gòu)失去對(duì)通貨膨脹和財(cái)政赤字的控制，隨著貨幣限制的強(qiáng)化，地方政府會(huì)從國(guó)內(nèi)甚至國(guó)際金融市場(chǎng)大量借款來為政府赤字融資[18]。傅勇和李良松(2017)發(fā)現(xiàn)過度金融分權(quán)會(huì)引起信貸失控和通貨膨脹，產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)過熱風(fēng)險(xiǎn)[19]。余世勇和朱咸永(2019)認(rèn)為地方金融分權(quán)會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[20]。呂勇斌等(2020)發(fā)現(xiàn)金融分權(quán)不利于本地的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)但能促進(jìn)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[21]。在微觀金融方面，帕克和沈(Park & Shen,2008)研究了中國(guó)銀行系統(tǒng)內(nèi)部的金融分權(quán)，發(fā)現(xiàn)金融分權(quán)會(huì)放松借款人的預(yù)算約束[22]。陳寶東和鄧曉蘭(2017)發(fā)現(xiàn)金融分權(quán)促進(jìn)了地方債務(wù)增長(zhǎng)[23]。羅和陳(Luo & Chen,2019)認(rèn)為中央與地方政府的稅收劃分引發(fā)了地方政府過度舉債，威脅到金融穩(wěn)定[24]。湯子隆等(2019)發(fā)現(xiàn)金融隱性分權(quán)與顯性集權(quán)的特征對(duì)地方政府債務(wù)效率起反作用，隱性分權(quán)抬升債務(wù)效率，顯性集權(quán)對(duì)債務(wù)效率有一定的抑制作用[25]。

第三個(gè)方面是研究經(jīng)濟(jì)金融因素對(duì)金融分權(quán)的影響。何德旭和苗文龍(2016)發(fā)現(xiàn)財(cái)政與金融是地方政府經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)框架下可以相互替代的融資工具，財(cái)政分權(quán)制度必然影響金融分權(quán)制度[26]。鄭力璇和王耀東(2018)發(fā)現(xiàn)財(cái)政分權(quán)對(duì)金融分權(quán)有顯著的促進(jìn)作用，在東、中、西部地區(qū)，財(cái)政分權(quán)對(duì)金融分權(quán)呈現(xiàn)出不同的影響[27]。李振新和陳享光(2019)發(fā)現(xiàn)引入境外資本為地方政府開辟了新的資金來源，境外資本規(guī)模增大明顯加劇了中國(guó)金融分權(quán)趨勢(shì)[28]。

通過梳理文獻(xiàn)不難發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們一般認(rèn)為金融分權(quán)的形成有其內(nèi)在邏輯，金融分權(quán)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)和微觀金融部門產(chǎn)生了負(fù)面影響，過度金融分權(quán)不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，容易引發(fā)通貨膨脹、刺激地方債務(wù)增長(zhǎng)，財(cái)政分權(quán)對(duì)金融分權(quán)有促進(jìn)作用?？傊?，已有研究集中在考察金融分權(quán)本身，以及金融分權(quán)影響宏觀經(jīng)濟(jì)、微觀金融部門兩個(gè)方面，而關(guān)注經(jīng)濟(jì)金融因素影響金融分權(quán)的研究較少，更鮮有文獻(xiàn)涉及金融科技影響金融分權(quán)的研究。對(duì)此，本文在理論分析基礎(chǔ)上，使用2010—2018年中國(guó)31個(gè)省級(jí)區(qū)域金融科技信貸數(shù)據(jù)，研究金融科技對(duì)金融分權(quán)的影響。

三、理論分析與研究假設(shè)

(一)金融科技催生新金融權(quán)力主體，導(dǎo)致了競(jìng)爭(zhēng)的加劇，而競(jìng)爭(zhēng)擠出了銀行的存款資源，抑制了地方政府的金融分權(quán)

金融科技浪潮始于科技公司特別是科技巨頭涉足金融領(lǐng)域，并催生出大量新興金融業(yè)態(tài)和大批金融科技公司，不少金融科技公司已取得由中國(guó)人民銀行、銀保監(jiān)會(huì)、證監(jiān)會(huì)等多個(gè)金融監(jiān)管部門頒發(fā)的金融準(zhǔn)入牌照。根據(jù)公開資料顯示，截至2019年5月，螞蟻金服、度小滿金融和美團(tuán)金融已分別獲得14張、8張和4張金融準(zhǔn)入牌照。取得牌照的金融科技公司被準(zhǔn)許進(jìn)入第三方支付、征信、投融資、保險(xiǎn)銷售、基金銷售、證券銷售、保理等多領(lǐng)域經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)，并和銀行、保險(xiǎn)、證券、基金、信托等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)展開競(jìng)爭(zhēng)。金融科技公司實(shí)際已成為金融領(lǐng)域中新興的可分配金融資源的權(quán)力主體。

根據(jù)金融生態(tài)理論，金融是一個(gè)不斷發(fā)展演進(jìn)的具有自我調(diào)節(jié)功能的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，金融科技催生出新金融權(quán)力主體，打破了原先金融生態(tài)中長(zhǎng)期構(gòu)建起來的相對(duì)穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)。競(jìng)爭(zhēng)是重建金融生態(tài)新秩序的必經(jīng)之路[29]，金融科技公司憑借科技賦能的優(yōu)勢(shì)、創(chuàng)新的商業(yè)模式和包容性的監(jiān)管環(huán)境，與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)展開激烈競(jìng)爭(zhēng)，這是金融生態(tài)系統(tǒng)自我調(diào)節(jié)和自我完善的必然過程。金融科技作為由科技驅(qū)動(dòng)的全球性金融創(chuàng)新，有利于彌補(bǔ)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的技術(shù)不足，更好地滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融需求，促進(jìn)金融生態(tài)功能的完善，提高金融資源配置效率。

銀行是中國(guó)融資體系中的核心部門，在金融生態(tài)系統(tǒng)中占有舉足輕重的地位，金融科技公司與傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)主要表現(xiàn)為與銀行競(jìng)爭(zhēng)存款資源[7，10，30]，金融科技公司推出的金融科技產(chǎn)品具有便捷與普惠的優(yōu)點(diǎn)，能迅速吸納大量客戶的零散資金[7]，分流銀行的存款資源。第三方支付通過聚集眾多用戶的小額活期存款，轉(zhuǎn)換成大額定期存款，改變銀行的存款結(jié)構(gòu)并降低銀行的活期存款規(guī)模[10]。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸使資金供需雙方直接對(duì)接，資金繞過銀行體系直接流入實(shí)體部門，同時(shí)P2P網(wǎng)貸利率的市場(chǎng)化程度更高，資金供給方的預(yù)期收益率遠(yuǎn)大于銀行存款利率[10]，需求方通過P2P平臺(tái)獲取貸款也比通過銀行申請(qǐng)貸款更加容易和便捷，產(chǎn)品的高回報(bào)與服務(wù)的便利性誘使資金流出銀行體系。低門檻甚至零門檻的金融科技理財(cái)產(chǎn)品豐富了長(zhǎng)尾群體的理財(cái)渠道，因收益率普遍高于銀行活期存款利率而備受小額零散資金的青睞。

面對(duì)金融科技公司的競(jìng)爭(zhēng)，不同規(guī)模的銀行受到的沖擊不同。相比大中型銀行，金融科技公司對(duì)城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行等地方性銀行的負(fù)面影響更大[12]，因?yàn)橐?guī)模越大的銀行吸儲(chǔ)能力越強(qiáng)，低成本的、穩(wěn)定的企業(yè)和政府存款更多[11]，受存款分流的沖擊較小，而非國(guó)有的小規(guī)模的商業(yè)銀行，由于更關(guān)注存款價(jià)格彈性高的中小微企業(yè)和個(gè)人客戶，因而在金融科技沖擊下客戶存款流失更快[30]。

金融科技公司通過競(jìng)爭(zhēng)擠出了銀行的存款資源，同時(shí)也通過存貸比約束進(jìn)一步降低了銀行的信貸規(guī)模[10]，地方性信貸機(jī)構(gòu)和大型國(guó)有銀行以及股份制銀行相比，數(shù)量多(2)根據(jù)銀保監(jiān)會(huì)官網(wǎng)公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2019年3月底，銀行業(yè)地方金融機(jī)構(gòu)(法人)4 041家，占銀行業(yè)的88.1%。其中，城市商業(yè)銀行134家，農(nóng)村商業(yè)銀行1 403家，農(nóng)村合作銀行39家，農(nóng)村信用社800家，村鎮(zhèn)銀行1619家，農(nóng)村資金互助社46家。但規(guī)模小(3)根據(jù)中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布的《銀行業(yè)監(jiān)管統(tǒng)計(jì)指標(biāo)季度情況表(2016年)》中的數(shù)據(jù)計(jì)算后發(fā)現(xiàn)，在2016年四個(gè)季度里，城市商業(yè)銀行總資產(chǎn)與大型國(guó)有商業(yè)銀行總資產(chǎn)之比分別是29.6%、30.2%、31.2%、32.6%，與股份制商業(yè)銀行總資產(chǎn)之比分別是61.8%、62.4%、63.8%、65.0%。，受到金融科技的沖擊最強(qiáng)，存款擠出效應(yīng)和貸款抑制效應(yīng)最嚴(yán)重，這直接降低了地方政府可配置的信貸資源數(shù)量。傳統(tǒng)上，地方政府干預(yù)金融資源分配、實(shí)現(xiàn)金融分權(quán)的手段主要包括：一是用各種方式對(duì)轄區(qū)內(nèi)國(guó)有銀行等全國(guó)性金融機(jī)構(gòu)鋪設(shè)的分支機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)決策施加影響[4]；二是發(fā)展大批地方性金融組織，包括出資成立城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行，各類信托投資公司、證券公司以及各類投融資平臺(tái)等，通過控制地方性金融組織來控制地方金融資源；三是成立金融辦等行政機(jī)構(gòu)來直接干預(yù)轄區(qū)內(nèi)的小貸公司、典當(dāng)行等準(zhǔn)金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)行[27]。進(jìn)入21世紀(jì)后，干預(yù)地方銀行的信貸決策成為地方政府實(shí)現(xiàn)金融分權(quán)的主要手段，地方政府憑借其作為地方銀行控股股東的優(yōu)勢(shì)，可以直接任命地方銀行的領(lǐng)導(dǎo)人[3]，從而容易授意地方銀行：向地方政府選定的項(xiàng)目或企業(yè)提供貸款或擔(dān)保貸款；兼并經(jīng)營(yíng)已處于困境的地方金融機(jī)構(gòu)；強(qiáng)制購(gòu)買某些資產(chǎn)等[31]。金融科技擠出銀行尤其是地方銀行的存款并抑制信貸規(guī)模，這將直接降低地方政府可配置的信貸資源數(shù)量，削弱地方政府的金融分權(quán)。

(二)政府向民間金融分權(quán)的深化抑制了地方政府干預(yù)金融科技資源分配

在新興金融權(quán)力主體中，民間資本占比顯著，呈現(xiàn)出明顯的政府向民間金融分權(quán)的特征，以民間資本為背景的金融科技公司經(jīng)營(yíng)獨(dú)立性強(qiáng)，不受地方政府干預(yù)，抑制了地方政府對(duì)金融科技資源分配的干預(yù)行為。

洪正和胡勇鋒(2017)將金融分權(quán)劃分為中央向地方的分權(quán)和政府向民間的分權(quán)兩個(gè)層次，認(rèn)為政府向民間金融分權(quán)的表現(xiàn)為民間資本在銀行業(yè)資本構(gòu)成中占有顯著比例，民營(yíng)銀行等民營(yíng)金融機(jī)構(gòu)大量成立[2]。從金融分權(quán)的第二個(gè)層次來看，金融科技推動(dòng)了政府向民間金融分權(quán)的深化。在金融科技的各細(xì)分領(lǐng)域中，民間資本獲得分配金融科技資源的大部分權(quán)力，表現(xiàn)為民營(yíng)金融科技公司占有市場(chǎng)的主要份額。根據(jù)2019年全球金融科技100強(qiáng)(FinTech100)榜單(4)參見《2019年全球金融科技100強(qiáng)榜單》(https://xueqiu.com/6140821506/135339412)。顯示，中國(guó)進(jìn)入全球前十強(qiáng)的三家金融科技公司分別是螞蟻金服(第1)、京東數(shù)字科技(第3)和度小滿金融(第6)，這三家均為民營(yíng)企業(yè)。在移動(dòng)支付領(lǐng)域，支付寶(第1)和財(cái)付通(第2)的市場(chǎng)占比之和超過94%，支付寶(第1)與財(cái)付通(第2)在互聯(lián)網(wǎng)支付領(lǐng)域的市場(chǎng)占比之和超過50%(5)參見《2018年中國(guó)第三方支付行業(yè)交易規(guī)模及市場(chǎng)格局分析》(http://market.chinabaogao.com/it/02531Y952018.html)。，這兩家支付平臺(tái)均由民間資本控股。

在網(wǎng)絡(luò)貸款領(lǐng)域，由表1可知，2014—2018年，非上市民營(yíng)平臺(tái)數(shù)占比保持在77.2%以上。從網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的市場(chǎng)份額來說，2017年中國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)貸款余額增長(zhǎng)較快的為陸金服、宜人貸(6)2017年P(guān)2P平臺(tái)貸款余額、成交量數(shù)據(jù)報(bào)告，https://www.wdzj.com/news/yc/1730395.html。均由民間資本控股。金融基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域也呈現(xiàn)類似趨勢(shì)，在中心化網(wǎng)絡(luò)支付清算機(jī)構(gòu)中民間資本占比超過60%(7)網(wǎng)絡(luò)支付清算機(jī)構(gòu)的最大股東是中國(guó)人民銀行和外匯管理局旗下的投資平臺(tái)，緊隨其后的是螞蟻金服(9.61%)和騰訊(9.61%)，并列第三大股東。高盛重磅報(bào)告：中國(guó)金融科技在崛起，新一代的金融設(shè)施不再由國(guó)資壟斷，https://www.sohu.com/a/163526458_116132。，反映民間資本開始部分擁有金融基礎(chǔ)設(shè)施所有權(quán)。在新金融權(quán)力主體中，民間資本占有顯著比例，民資背景的金融科技公司經(jīng)營(yíng)獨(dú)立性強(qiáng)，金融科技資源的分配決策不受地方政府干預(yù)，這是金融權(quán)力由政府讓渡給民間的必然結(jié)果，地方政府干預(yù)金融科技資源分配的行為因此受到抑制。

表1 2014—2018年各類型正常運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)數(shù) 單位：家

通過上述分析可知，金融科技公司作為金融科技催生出的新金融權(quán)力主體，通過市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)擠出了銀行的存款資源，這一沖擊對(duì)地方銀行尤其明顯。結(jié)果是減少了地方政府可配置的信貸資源數(shù)量，抑制了地方政府的金融分權(quán)。同時(shí)，金融科技呈現(xiàn)出政府向民間金融分權(quán)深化的特征，民資背景的金融科技公司經(jīng)營(yíng)獨(dú)立性強(qiáng)，不受地方政府干預(yù)，降低了地方政府通過干預(yù)金融科技資源分配、實(shí)現(xiàn)金融分權(quán)的可能性。因此，金融科技對(duì)地方政府的金融分權(quán)存在抑制效應(yīng)。圖1顯示了金融科技削弱地方政府金融分權(quán)的作用路徑。

圖1 金融科技削弱地方政府金融分權(quán)的作用路徑

據(jù)此，本文提出研究假設(shè)：金融科技會(huì)削弱地方政府的金融分權(quán)水平。

四、模型設(shè)定、變量說明與描述性統(tǒng)計(jì)

(一)模型設(shè)定

參考何德旭和苗文龍(2016)[26]，本文構(gòu)建基準(zhǔn)模型(1)來分析金融科技對(duì)金融分權(quán)的影響：

fdit=α0+φ1mFinTechit+βiXit+αi+εit

(1)

(二)變量說明

1.被解釋變量

金融分權(quán)(fd)。金融分權(quán)刻畫的是地方政府干預(yù)金融資源分配的能力，本文沿用相關(guān)文獻(xiàn)的方法，使用各省級(jí)區(qū)域的銀行貸款與全國(guó)貸款的比例來度量金融分權(quán)[26-28]，理由是銀行信貸是中國(guó)最主要的融資形式，干預(yù)銀行的信貸決策是地方政府實(shí)現(xiàn)金融分權(quán)的主要手段。地方貸款占全國(guó)貸款的比例越大，說明地方政府干預(yù)金融資源分配的能力越強(qiáng)，地方政府的金融分權(quán)水平越高。

2.關(guān)鍵解釋變量

金融科技(mFinTech)。目前尚未有官方金融科技發(fā)展水平數(shù)據(jù)，本文結(jié)合研究目的和可操作性兩方面考慮，選用各省級(jí)區(qū)域P2P網(wǎng)貸年成交量和P2P網(wǎng)貸資金年末余額來刻畫當(dāng)年該省級(jí)區(qū)域金融科技發(fā)展水平。理由是，本文研究目的是考察金融科技對(duì)金融分權(quán)的影響，金融科技信貸的發(fā)展直接擠出銀行的信貸資源，因此金融科技信貸發(fā)展水平對(duì)金融分權(quán)的影響是金融科技對(duì)金融分權(quán)影響的主要部分。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是最主要的金融科技信貸發(fā)展形式，因此用P2P網(wǎng)貸相關(guān)數(shù)據(jù)刻畫金融科技發(fā)展水平是合理的。再?gòu)目刹僮餍苑矫鎭砜?，P2P網(wǎng)貸平臺(tái)在2010年就已在全國(guó)陸續(xù)發(fā)展，積累了相對(duì)豐富和完整的歷史數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)可獲得性好。網(wǎng)貸年成交量和網(wǎng)貸資金年末余額是P2P網(wǎng)貸發(fā)展最核心的數(shù)據(jù)，本文在基準(zhǔn)回歸中使用P2P網(wǎng)貸年成交量來刻畫關(guān)鍵解釋變量，并用P2P網(wǎng)貸資金年末余額替換關(guān)鍵解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

3.控制變量

參考已有文獻(xiàn)選取控制變量Xit，包括地方經(jīng)濟(jì)特征、金融特征和制度環(huán)境特征。本文控制的地方經(jīng)濟(jì)特征有財(cái)政分權(quán)水平、經(jīng)濟(jì)規(guī)模和城鎮(zhèn)化率。財(cái)政分權(quán)刻畫了中央政府與地方政府分配財(cái)政收入的能力之比，已有研究表明財(cái)政分權(quán)是影響金融分權(quán)的一個(gè)重要因素[26-27]，本文用地方財(cái)政收入占全國(guó)財(cái)政收入的比例來表征財(cái)政分權(quán)(fiscd)。金融分權(quán)可能與地方經(jīng)濟(jì)規(guī)模有關(guān)，本文用地區(qū)生產(chǎn)總值來表征地方經(jīng)濟(jì)規(guī)模(lngdp)，為消除價(jià)格的影響，將地區(qū)生產(chǎn)總值統(tǒng)一折算到基期2010年的價(jià)格，并采取對(duì)數(shù)化處理。城鎮(zhèn)化率也可能影響地方政府的金融分權(quán)，本文用地方城鎮(zhèn)人口占地方總?cè)丝诘谋壤齺肀碚鞒擎?zhèn)化率(rcity)。

金融分權(quán)還可能受地方金融特征的影響，對(duì)此本文控制金融效率和金融發(fā)展兩個(gè)變量。金融效率側(cè)重從質(zhì)量角度衡量金融發(fā)展情況，國(guó)內(nèi)學(xué)者一般采用反映金融機(jī)構(gòu)存款與貸款轉(zhuǎn)化效率與能力的貸存比指標(biāo)來衡量金融資源配置情況，本文沿用此法來表征金融效率(feff)。金融發(fā)展(fsize)衡量金融發(fā)展水平對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響，由于中國(guó)金融體系以間接融資為主，因此選用地方貸款占地區(qū)生產(chǎn)總值的比例來表征金融發(fā)展程度對(duì)地方產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響。

在制度環(huán)境特征上，控制變量有地方財(cái)政政策、貨幣政策、市場(chǎng)化水平和政府干預(yù)。地方財(cái)政政策(gp)反映地方政府的財(cái)政調(diào)控力度，用地方財(cái)政赤字與財(cái)政收入之比衡量。貨幣政策(mp)反映中央銀行對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的調(diào)控，本文參照陸正飛和楊德明(2011)[33]用廣義貨幣M2增速減去CPI增速和GDP增速來衡量。市場(chǎng)化水平(mktpro)用于表征區(qū)域制度情況，用萬得(Wind)數(shù)據(jù)庫(kù)的市場(chǎng)化進(jìn)程得分來衡量。政府干預(yù)(gov)衡量了地方政府部門對(duì)轄區(qū)內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響程度，參照邵帥等(2013)[34]用財(cái)政支出占GDP的比例來表示。本文還增加了城鎮(zhèn)化率和市場(chǎng)化水平的二次項(xiàng)以檢驗(yàn)可能存在的非線性影響。表2列示了本文選取的所有指標(biāo)。

習(xí)近平在黨的十九大報(bào)告指出：“要堅(jiān)定文化自信，推動(dòng)社會(huì)主義文化繁榮興盛”，并且把能否堅(jiān)定文化的自信上升到了實(shí)現(xiàn)中華民族偉大復(fù)興的高度，“沒有高度的文化自信，沒有文化的繁榮興盛，就沒有中華民族偉大復(fù)興”。中國(guó)是茶的故鄉(xiāng)，中國(guó)人自4700多年前的神農(nóng)時(shí)代時(shí)就已具有了以茶代禮的民俗習(xí)慣。茶是農(nóng)產(chǎn)品，但又不是一般意義上的農(nóng)產(chǎn)品。從某種意義上說，每一片茶葉都是一個(gè)故事，每一杯茶水都講述著一段歷史。種茶、制茶、品茶都是文化，同時(shí)也只有挖掘茶葉承載的地域時(shí)空文化，才能真正提升茶葉作為農(nóng)產(chǎn)品的附加值，實(shí)現(xiàn)茶葉作為文化品的經(jīng)濟(jì)值。

表2 變量

(三)研究樣本與數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)為省級(jí)區(qū)域面板數(shù)據(jù)，樣本覆蓋中國(guó)31個(gè)省級(jí)區(qū)域(不含港澳臺(tái)地區(qū))，樣本區(qū)間為2010—2018年。度量金融科技發(fā)展水平的數(shù)據(jù)來源于零壹財(cái)經(jīng)·零壹智庫(kù)，其他數(shù)據(jù)來源于萬得數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)人民銀行和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。為消除異常值和極端值的影響，對(duì)連續(xù)型變量進(jìn)行雙側(cè)1%的縮尾處理。市場(chǎng)化進(jìn)程得分缺少2017年和2018年的數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行線性插值處理。

(四)描述性統(tǒng)計(jì)

總樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示?？梢钥闯觯旱谝?，金融分權(quán)的均值為2.892 3%，最小值僅為0.098 7%，最大值達(dá)10.172 2%，二者之間差別較大，說明省際層面金融分權(quán)水平有很大差異，比較吻合中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的基本事實(shí)，類似的情況也出現(xiàn)在金融科技、財(cái)政分權(quán)、財(cái)政政策、政府干預(yù)指標(biāo)上；第二，不論是均值還是最大值，P2P網(wǎng)貸資金年末余額接近P2P網(wǎng)貸年成交量的一半；第三，財(cái)政政策最小值為正，最大值高達(dá)967.47%，說明在樣本區(qū)間內(nèi)所有省級(jí)區(qū)域均存在財(cái)政赤字，個(gè)別省級(jí)區(qū)域的赤字情況不容樂觀；第四，政府干預(yù)的最大值達(dá)到1.379 2，說明個(gè)別省級(jí)區(qū)域財(cái)政支出超過了GDP。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表3(續(xù))

五、研究結(jié)果

(一)基準(zhǔn)回歸

本文使用豪斯曼檢驗(yàn)在固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型之間進(jìn)行選擇，檢驗(yàn)結(jié)果顯示基準(zhǔn)模型(1)為隨機(jī)效應(yīng)模型的可能性小于0.000 1，但同時(shí)顯示參數(shù)估計(jì)方差矩陣非正定，較難判斷是否拒絕原假設(shè)?？紤]到固定效應(yīng)模型相對(duì)隨機(jī)效應(yīng)模型的前提假設(shè)更寬松，且能克服遺漏變量等造成的偏誤，因此采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，并用隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為緩解內(nèi)生性問題，所有控制變量均滯后一期(8)為敘述方便，在本文實(shí)證部分討論變量的系數(shù)時(shí)，均指變量滯后項(xiàng)的系數(shù)，僅在討論金融科技的系數(shù)時(shí)作當(dāng)期與滯后項(xiàng)的區(qū)分。。為比較緩解內(nèi)生性前后金融科技對(duì)金融分權(quán)的影響，在基準(zhǔn)回歸中，分別用當(dāng)期與滯后一期的金融科技對(duì)金融分權(quán)回歸，并比較結(jié)果。

表4報(bào)告了基準(zhǔn)模型的估計(jì)結(jié)果。在列(1)中，只加入金融科技對(duì)金融分權(quán)回歸，結(jié)果顯示金融科技的系數(shù)在1%的顯著性水平下為負(fù)，說明金融科技發(fā)展水平越高，地方政府的金融分權(quán)水平越低，與理論預(yù)期基本一致。在列(2)—列(4)中，依次加入控制變量，結(jié)果顯示金融科技的系數(shù)均在1%的顯著性水平下為負(fù)，而且變化不大，說明在控制相關(guān)變量后，依然有金融科技發(fā)展水平越高則金融分權(quán)水平越低的結(jié)論。在列(5)中，為緩解內(nèi)生性，將金融科技滯后一期，結(jié)果顯示金融科技滯后項(xiàng)的系數(shù)在1%的顯著性水平下為負(fù)，說明金融科技對(duì)金融分權(quán)有抑制作用。

表4還顯示，財(cái)政分權(quán)的系數(shù)至少在10%的水平下顯著為正，說明財(cái)政分權(quán)促進(jìn)金融分權(quán)，原因可能是財(cái)政分權(quán)提高了地方政府從經(jīng)濟(jì)增量中獲得的財(cái)政收入，因此激勵(lì)地方政府干預(yù)金融資源分配以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)建設(shè)，這與何德旭和苗文龍(2016)[26]、鄭力璇和王耀東(2018)[27]的研究結(jié)論一致。城鎮(zhèn)化率的系數(shù)至少在5%的水平下顯著為正，二次項(xiàng)的系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，說明城鎮(zhèn)化水平對(duì)金融分權(quán)存在先促進(jìn)、后抑制的倒U型影響。原因可能是，城鎮(zhèn)化率較高的地區(qū)社會(huì)閑置資金充裕，家庭和企業(yè)部門的金融需求旺盛，因此促進(jìn)了銀行貸款規(guī)模上升，增大了地方政府可干預(yù)的金融資源數(shù)量。隨著城鎮(zhèn)化率進(jìn)一步提高，地區(qū)金融深化增大，居民理財(cái)方式和企業(yè)融資渠道趨向多元，加之地區(qū)法治環(huán)境改善，地方政府向國(guó)有企業(yè)的貸款支持行為被抑制，地方政府的金融分權(quán)被抑制。此外，金融效率、金融發(fā)展、財(cái)政政策的系數(shù)太小且不顯著，未能得出影響金融分權(quán)的明確結(jié)論。貨幣政策的系數(shù)在1%的水平下顯著為正，說明寬松的貨幣政策促進(jìn)了金融分權(quán)，原因可能是寬松的貨幣政策刺激銀行擴(kuò)大信貸規(guī)模，增大了地方政府可干預(yù)的信貸資源數(shù)量。

表4 金融科技影響金融分權(quán)的估計(jì)結(jié)果

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確保研究結(jié)論的可靠性，分別采用工具變量法、使用更穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤、增加控制變量、替換關(guān)鍵解釋變量、考慮年度效應(yīng)、采用隨機(jī)效應(yīng)模型的方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示基本結(jié)論穩(wěn)健。

1.采用工具變量法

地方政府對(duì)地方性金融機(jī)構(gòu)、準(zhǔn)金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)決策的干預(yù)可能通過影響轄區(qū)內(nèi)的金融生態(tài)環(huán)境反過來影響金融科技的發(fā)展，即金融科技與金融分權(quán)之間可能存在雙向因果關(guān)系。為克服這一問題，本文選用內(nèi)生變量滯后一期(L.mFinTech)作為工具變量，來替換疑似內(nèi)生變量。首先，檢驗(yàn)L.mFinTech是否是弱工具變量：構(gòu)造Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量為121.869，大于10%的臨界值16.38，說明L.mFinTech通過弱工具變量檢驗(yàn)，同時(shí)，識(shí)別不足檢驗(yàn)的P值小于0.000 1，說明L.mFinTech通過識(shí)別不足檢驗(yàn)。因此L.mFinTech可以做金融科技的工具變量。其次，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?1)中是否存在內(nèi)生解釋變量。豪斯曼檢驗(yàn)顯示所有解釋變量均為外生的可能性小于0.000 1，但顯示參數(shù)估計(jì)方差矩陣非正定，較難判斷是否所有解釋變量均外生。于是本文采用伍德里奇(2014)[35]建議的方法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)：第一步，將金融科技對(duì)所有控制變量以及L.mFinTech進(jìn)行固定效應(yīng)回歸，得到殘差e；第二步，將殘差e添加到基準(zhǔn)模型(1)中進(jìn)行固定效應(yīng)回歸，若在異方差穩(wěn)健的t檢驗(yàn)下，殘差e顯著不為0，則可斷定金融科技為內(nèi)生變量。本文在第二步采用雙重聚類標(biāo)準(zhǔn)誤，殘差e在1%的顯著性水平下異于0，因此判斷金融科技為內(nèi)生變量，可以用L.mFinTech工具變量替換。采用工具變量法的估計(jì)結(jié)果如表5中列(1)所示，可以看到，金融科技的系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，說明金融科技降低了金融分權(quán)，與基準(zhǔn)回歸結(jié)論吻合。

2.使用更穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤在個(gè)體和時(shí)間上進(jìn)行雙重聚類調(diào)整，可克服自相關(guān)和異方差等問題對(duì)統(tǒng)計(jì)推斷的影響[36]。本文采用雙重聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤重新估計(jì)模型(1)，回歸結(jié)果如表5中列(2)所示，金融科技滯后項(xiàng)的系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，基準(zhǔn)回歸結(jié)論穩(wěn)健。

3.增加控制變量

中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡，各省級(jí)區(qū)域的市場(chǎng)化水平不同，地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的干預(yù)程度也不同，市場(chǎng)化水平和政府干預(yù)可能是影響金融分權(quán)水平的重要因素。本文將市場(chǎng)化水平和政府干預(yù)追加到模型(1)中，加入市場(chǎng)化水平的二次項(xiàng)以檢驗(yàn)可能存在的非線性影響，回歸結(jié)果顯示在表5列(3)?？梢钥吹?，在控制了市場(chǎng)化水平和政府干預(yù)后，金融科技滯后項(xiàng)的系數(shù)依然在1%的水平下顯著為負(fù)，回歸結(jié)論穩(wěn)健。市場(chǎng)化水平的系數(shù)在1%的顯著性水平下為正，二次項(xiàng)的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平下為負(fù)，說明市場(chǎng)化水平對(duì)金融分權(quán)存在先促進(jìn)、后抑制的倒U型影響，原因可能是市場(chǎng)化水平的提升改善了營(yíng)商環(huán)境，有利于非國(guó)有企業(yè)發(fā)展，銀行吸納的存款資源增加，信貸規(guī)模擴(kuò)大，地方政府可干預(yù)的金融資源規(guī)模上升。隨著市場(chǎng)化水平進(jìn)一步提升，市場(chǎng)分配資源的比重逐步增加，地方政府對(duì)金融機(jī)構(gòu)信貸決策的干預(yù)行為被抑制，金融分權(quán)水平下降。表5還顯示，政府干預(yù)對(duì)金融分權(quán)的回歸系數(shù)不顯著但為正，說明地方政府行為對(duì)轄區(qū)內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響存在促進(jìn)金融分權(quán)的趨勢(shì)。

4.替換關(guān)鍵解釋變量

將關(guān)鍵解釋變量金融科技由P2P網(wǎng)貸成交量替換為P2P網(wǎng)貸資金年末余額，同樣為緩解內(nèi)生性滯后一期，加入模型(1)重新估計(jì)后結(jié)果顯示在表5列(4)。金融科技(mFinTechr)滯后項(xiàng)的系數(shù)在1%的顯著性水平下為負(fù)，說明在使用P2P網(wǎng)貸資金年末余額刻畫金融科技發(fā)展水平后，依然有金融科技發(fā)展水平越高、地方政府的金融分權(quán)水平越低的結(jié)論。

5.考慮年度效應(yīng)

考慮到樣本時(shí)間跨度較長(zhǎng)，可能存在年度效應(yīng)，本文控制年度效應(yīng)后重新估計(jì)的結(jié)果顯示在表5列(5)?？梢钥吹剑鹑诳萍紲箜?xiàng)的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，除2012年因存在完全共線性被忽略外，其余年份的年度效應(yīng)的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明金融科技對(duì)金融分權(quán)存在抑制效應(yīng)，回歸結(jié)論穩(wěn)健。

6.采用隨機(jī)效應(yīng)模型

本文報(bào)告隨機(jī)效應(yīng)模型的估計(jì)結(jié)果以進(jìn)行比較，回歸結(jié)果顯示在表5列(6)。可以看到，金融科技滯后項(xiàng)的系數(shù)在1%的顯著性水平下為負(fù)，說明金融科技對(duì)地方政府的金融分權(quán)有抑制作用，使用隨機(jī)效應(yīng)模型得出的結(jié)論與固定效應(yīng)模型的一致，再次證實(shí)了本文的假設(shè)。

表5 金融科技影響金融分權(quán)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

六、進(jìn)一步討論

(一)調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

1.財(cái)政分權(quán)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

財(cái)政分權(quán)能促進(jìn)金融分權(quán)[26-27]，那么財(cái)政分權(quán)是否對(duì)金融科技抑制金融分權(quán)的邊際效應(yīng)具有調(diào)節(jié)作用？本文在基準(zhǔn)模型(1)中添加財(cái)政分權(quán)與金融科技的交互項(xiàng)重新估計(jì)，回歸結(jié)果顯示在表6列(2)。金融科技滯后項(xiàng)對(duì)金融分權(quán)的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說明金融科技抑制金融分權(quán)的結(jié)論穩(wěn)健。財(cái)政分權(quán)與金融科技交互項(xiàng)的系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，說明財(cái)政分權(quán)能調(diào)節(jié)金融科技抑制金融分權(quán)的邊際效應(yīng)，財(cái)政分權(quán)越大的地區(qū)，當(dāng)?shù)亟鹑诳萍及l(fā)展水平對(duì)地方政府金融分權(quán)水平的降低作用越明顯，反之降低作用越弱。一種可能的解釋是，財(cái)政分權(quán)水平會(huì)影響地方政府干預(yù)金融資源分配動(dòng)機(jī)的強(qiáng)弱，財(cái)政分權(quán)越小的地區(qū)，地方政府受到的財(cái)政預(yù)算約束越嚴(yán)格，干預(yù)金融資源分配的動(dòng)機(jī)越強(qiáng)，面對(duì)金融科技削弱其金融分權(quán)水平時(shí)的“反抗”力度越強(qiáng)，“反抗”手段包括鼓勵(lì)地方性金融組織與金融科技公司合作、成立子金融科技公司參與金融科技資源競(jìng)爭(zhēng)，這些子金融科技公司在經(jīng)營(yíng)決策上依然受地方政府影響。地方政府用這類行為抵消了一部分金融科技對(duì)金融分權(quán)的抑制效應(yīng)，使得金融科技對(duì)地方政府金融分權(quán)的降低作用在財(cái)政分權(quán)的調(diào)節(jié)下呈現(xiàn)出非對(duì)稱性。

2.城鎮(zhèn)化率的調(diào)節(jié)效應(yīng)

李振新和陳享光(2019)發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化率能促進(jìn)金融分權(quán)[28]，本文發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化率對(duì)金融分權(quán)存在先促進(jìn)、后抑制的非線性影響，那么城鎮(zhèn)化率是否也像財(cái)政分權(quán)一樣能調(diào)節(jié)金融科技對(duì)金融分權(quán)的抑制效應(yīng)？城鎮(zhèn)化率與金融科技的交互項(xiàng)追加到基準(zhǔn)模型(1)中進(jìn)行估計(jì)，回歸結(jié)果顯示在表6列(3)。城鎮(zhèn)化率與金融科技交互項(xiàng)的系數(shù)在5%的水平下顯著為正，說明城鎮(zhèn)化率能調(diào)節(jié)金融科技對(duì)金融分權(quán)的抑制效應(yīng)，城鎮(zhèn)化率越高的地區(qū)，金融科技對(duì)地方政府的金融分權(quán)水平的削弱作用越小，反之削弱作用越大。一種可能的解釋是，高城鎮(zhèn)化率意味著該地區(qū)對(duì)金融資源的有效供給充裕，有效需求旺盛，銀企間、銀政間建立了穩(wěn)定的合作關(guān)系，低成本的存款來源充裕，同時(shí)企業(yè)部門和家庭部門對(duì)大額、長(zhǎng)期的信貸需求大，銀行在提供這類金融服務(wù)方面獨(dú)具優(yōu)勢(shì)，因此金融科技公司能分流的金融資源有限，地方政府的金融分權(quán)水平不會(huì)被削弱太多。因此，金融科技對(duì)金融分權(quán)的降低作用受到城鎮(zhèn)化率的調(diào)節(jié)。

表6 財(cái)政分權(quán)與城鎮(zhèn)化率的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

(二)異質(zhì)性檢驗(yàn)

中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)明顯的不平衡，金融科技對(duì)金融分權(quán)的影響也可能存在區(qū)域特征，為檢驗(yàn)異質(zhì)性，本文參照段軍山和莊旭東(2020)[37]的做法，結(jié)合中國(guó)三大區(qū)域(9)東部區(qū)域包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南共11省份，中部區(qū)域包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南共8省份，西部區(qū)域包括內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆共12省份。的劃分與2018年《新財(cái)富中國(guó)區(qū)域金融實(shí)力排行》(10)全國(guó)金融實(shí)力排行榜，https://baijiahao.baidu.com/s?id=1618513407066416685&wfr=spider&for=pc。報(bào)告，根據(jù)地區(qū)金融發(fā)展程度將31個(gè)省級(jí)區(qū)域劃分為較發(fā)達(dá)地區(qū)與欠發(fā)達(dá)地區(qū)，較發(fā)達(dá)地區(qū)包括東部11省份、中部8省份以及四川、重慶共21個(gè)省份，其他10個(gè)省份納入欠發(fā)達(dá)地區(qū)。本文以變系數(shù)個(gè)體固定效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表7所示。

表7列(1)顯示固定效應(yīng)模型回歸的結(jié)果，整體上看，不論是較發(fā)達(dá)地區(qū)還是欠發(fā)達(dá)地區(qū)，金融科技滯后項(xiàng)的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明在金融發(fā)展水平較發(fā)達(dá)地區(qū)和欠發(fā)達(dá)地區(qū)均存在金融科技對(duì)金融分權(quán)的抑制效應(yīng)。從金融科技滯后項(xiàng)系數(shù)的大小來看，欠發(fā)達(dá)地區(qū)是較發(fā)達(dá)地區(qū)的3倍多，但顯著性水平有所下降。這說明在欠發(fā)達(dá)地區(qū)，金融科技對(duì)金融分權(quán)的抑制效應(yīng)比在較發(fā)達(dá)地區(qū)更強(qiáng)，原因可能是較發(fā)達(dá)地區(qū)的金融體系更完善，金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)水平更高，吸收本地和異地資金的能力強(qiáng)，同時(shí)科技化水平以及研發(fā)水平更高，競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)，面對(duì)來自金融科技的外部競(jìng)爭(zhēng)，銀行能及時(shí)尋求合作、自主研發(fā)或成立子金融科技公司予以應(yīng)對(duì)，因此受金融科技的負(fù)面沖擊較小，地方政府的金融分權(quán)水平下降得較少。表7列(2)顯示用工具變量法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果，類似地，不論是較發(fā)達(dá)地區(qū)還是欠發(fā)達(dá)地區(qū)，金融科技的系數(shù)顯著為負(fù)，同時(shí)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的金融科技系數(shù)是較發(fā)達(dá)地區(qū)的3倍多，顯著性水平下降，說明金融科技對(duì)金融分權(quán)的抑制效應(yīng)在欠發(fā)達(dá)地區(qū)比在較發(fā)達(dá)地區(qū)更強(qiáng)，上述結(jié)論穩(wěn)健。

表7 金融科技影響金融分權(quán)的異質(zhì)性檢驗(yàn)

七、結(jié)論與啟示

金融科技能影響金融分權(quán)嗎？對(duì)這一問題的研究有助于厘清金融科技發(fā)展如何影響政府與市場(chǎng)、中央與地方之間的金融權(quán)力劃分。本文通過理論分析提出研究假設(shè)，認(rèn)為金融科技會(huì)降低金融分權(quán)，使用2010—2018年中國(guó)31個(gè)省級(jí)區(qū)域的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)后，主要得出以下三點(diǎn)結(jié)論：

第一，金融科技對(duì)地方政府的金融分權(quán)有抑制作用。金融科技公司是市場(chǎng)上獨(dú)立的可分配金融資源的新權(quán)力主體，新權(quán)力主體通過競(jìng)爭(zhēng)擠出銀行尤其是中小銀行的存款資源，降低地方政府可配置的信貸資源數(shù)量，金融科技資源主要由民間資本控制，地方政府可干預(yù)的部分有限，金融科技削弱了地方政府可配置的金融資源數(shù)量，抑制了地方政府的金融分權(quán)。

第二，金融科技對(duì)金融分權(quán)的抑制作用受當(dāng)?shù)刎?cái)政分權(quán)水平和城鎮(zhèn)化水平的調(diào)節(jié)。財(cái)政分權(quán)能影響地方政府干預(yù)金融資源分配的動(dòng)機(jī)強(qiáng)弱，地區(qū)的財(cái)政分權(quán)水平越大，地方政府干預(yù)金融的動(dòng)機(jī)越弱，在金融科技的沖擊下金融分權(quán)被削弱得越明顯。城鎮(zhèn)化率與當(dāng)?shù)亟鹑谫Y源的供需情況有關(guān)，地區(qū)城鎮(zhèn)化水平越高，穩(wěn)定的低成本的政府和企業(yè)存款越多，大額長(zhǎng)期的銀行信貸需求越多，銀行的優(yōu)勢(shì)越明顯，金融科技對(duì)金融分權(quán)的抑制作用越小。

第三，金融科技對(duì)金融分權(quán)的抑制作用在金融發(fā)展欠發(fā)達(dá)地區(qū)比在較發(fā)達(dá)地區(qū)更強(qiáng)。在金融較發(fā)達(dá)地區(qū)，金融體系更完善，銀行業(yè)的經(jīng)營(yíng)能力、數(shù)字化程度、自主研發(fā)水平均處于較高水平，受金融科技的負(fù)面沖擊較小，地方政府的金融分權(quán)水平下降較少，而金融欠發(fā)達(dá)地區(qū)的金融抑制程度更大，金融科技對(duì)在位金融機(jī)構(gòu)的沖擊更顯著，金融分權(quán)下降幅度更大。

本文的結(jié)論具有啟示意義。一是應(yīng)繼續(xù)支持和鼓勵(lì)金融科技的發(fā)展。金融科技的發(fā)展能抑制地方政府對(duì)金融資源配置的不當(dāng)干預(yù)，這對(duì)控制地方債務(wù)規(guī)模、降低區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)、提升資源配置效率有積極意義，同時(shí)，金融科技推動(dòng)了政府向民間金融分權(quán)的深化，這是完善市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制、讓市場(chǎng)在金融資源配置中發(fā)揮決定性作用的必然過程。二是應(yīng)正面看待金融科技公司對(duì)在位金融機(jī)構(gòu)發(fā)揮的鯰魚效應(yīng)。金融科技公司憑借科技優(yōu)勢(shì)、創(chuàng)新的商業(yè)模式和包容性的監(jiān)管環(huán)境，在競(jìng)爭(zhēng)過程中對(duì)銀行造成了一定的負(fù)面沖擊，有助于抑制銀行的信貸壟斷、激發(fā)創(chuàng)新活力，在做好金融風(fēng)險(xiǎn)防范的情況下，向更多的合規(guī)金融科技公司發(fā)放金融業(yè)務(wù)準(zhǔn)入許可，有助于提升資源配置效率，推動(dòng)金融市場(chǎng)化的進(jìn)程。三是應(yīng)謹(jǐn)防地方政府采取不利于金融科技發(fā)展、不利于營(yíng)造公平有序良好的市場(chǎng)環(huán)境的行為。在財(cái)政分權(quán)約束和以GDP增長(zhǎng)率為主要考核指標(biāo)的晉升激勵(lì)下，地方政府依然有開發(fā)地方資金來進(jìn)行經(jīng)濟(jì)建設(shè)的強(qiáng)烈意愿，尤其是在城鎮(zhèn)化水平較低和金融發(fā)展欠發(fā)達(dá)的地區(qū)，要謹(jǐn)防地方政府為鞏固金融權(quán)力而采取不利于地方金融生態(tài)有序健康運(yùn)行的行為，堵不如疏，打造更優(yōu)更健全的地方治理激勵(lì)模式或更可為。