金融科技与京津冀地区产业结构升级

【摘  要】  基于2011-2019年北京市、天津市和河北省地级市的面板数据, 实证分析了金融科技对京津冀地区产业结构升级的影响, 结果显示: 金融科技的发展显著促进了京津冀地区产业结构的升级, 在加入京津冀协同发展、金融科技滞后一期、产业结构滞后一期、替换被解释变量及更换回归方法之后,  金融科技促进京津冀产业结构升级的效应依然稳健。机制检验发现,  金融科技的发展通过促进京津冀地区财政收入的提升和人力资本水平的改善,  带动了三地产业结构的升级。因此, 为进一步发挥金融科技对京津冀地区产业结构升级的积极影响, 应在将数字经济发展纳入京津冀协同发展战略、大力发展金融科技、提高数字经济技能人力资本水平等方面着力。

[关键词] 金融科技 ;  产业结构升级 ;  财政收入;  人力资本 

一、引言

改革开放四十年来, 中国经济实现了快速发展, 经济发展从高速增长进入高质量发展的新阶段。但是, 目前中国正处于新旧动能转型的关键时期, 新旧动能转换能否顺利关系到中国是否能够跨越中等收入陷阱, 以及是否能够实现共同富裕和经济是否能够转型成功。而在旧动能推动力逐步减弱、新动能还未能完全建立起来的阶段, 数字经济是实现新旧动能转换的关键力量。数字经济发展方兴未艾, 产业数字化和数字产业化有效地带动了中国经济的转型升级, 是中国跨越中等收入陷阱的重要推动力。目前, 中国数字经济 的发展已经逐步向服务业进军。金融业是服务业中的重要行业, 与数字经济的结合日益紧密, 其表现为金融业逐步使用大数据、互联网、人工智能等技术实现与数字经济的融合与发展。《金融科技发展规划(2022-2025年)》进一步明确了如何发展金融科技, 金融科技如何与实体经济相融合, 这为未来金融科技的发展指明了方向。

中国金融科技的信息经费投入从2015 年的207亿美元增长到了2019年的260亿美元, 年均增长6% , 年均增量达13. 25亿美元。① 金融科 技的市场规模也逐年扩大, 从 2016年的2104 亿元, 增长到2019年的3753亿元。② 目前, 金融科技在大中小型银行中都取得了显著的成绩, 但是与大型银行相比, 中小型银行在金融科技发展方面还有许多不足, 尤其是农商行、城商行等银行, 在储备人才、组织架构等方面都急需补短板。③ 中小银行在中国银行业系统中居于主体地位, 金融科技的发展的确有助于中小型银行数字化转型, 提高数字化程度, 扩大资金覆盖范围, 更好地为实体经济尤其是中小型企业的发展和转型服务。[1]

自改革开放以来,  中国产业结构的升级表现出了持续、深刻的变化, 无论是三次产业内部还是三次产业之间,  中国的产业结构都持续优化升级, 逐步表现出以第三产业为主导的产业结构。[2] 具体来说, 三次产业结构由1978年的27.7∶47.7∶24. 6 转变为2019年的7. 1∶39. 0∶53. 9④ , 第三产业占比超过了第二产业占比。就产业内部结构而言 , 第二产业和第三产业逐步从低质量、低附加值、低技术含量、高污染向高质量、高附加值、高技术含量和低排放转变。产业结构更加有韧性, 产业结构内部升级。[3] 就第二产业而言,  中国与发达国家之间差距较小, 第三产业差距较大, 但是近年来中国的第三产业内部结构也逐步转型升级, 是未来经济发展的方向。[4]

目前,  中国产业结构结合区域协调发展战略和生态文明战略逐步向更高阶的协同化和生态化演进。[5] 同中国产业结构升级路径一致, 京津冀地区整体产业结构演进也同样呈现出第三产业占比上升, 第一二产业占比下降的过程, 最终呈现 为“ 三二一”结构。[6] 具体来说, 2021 年第二产业占比, 河北省占比最高为40.5%, 天津次之为37. 3% , 北京为18. 0%。2021 年第三产业占比, 北京市最高为81.7%, 天津次之为61.3%, 河北省为49.5%。总之, 虽然京津冀地区产业结构一直在转型升级, 但是未达到最优。而且, 北京市的产业 结构转型升级整体上优于天津市和河北省。[7]

京津冀地区是中国经济发展的增长极, 京津冀地区经济的高质量发展对北方地区具有重要的引领作用，因此, 研究京津冀地区产业结构升级对促进该地区经济高质量发展具有重要意义。数字经济是经济高质量发展的重要支撑 , 而金融科技是数字经济发展的重要内容, 所以, 本文从金融科技视角分析其对京津冀地区产业结构升级的影响。具体而言, 本文的创新性主要表现为以下三个方面: 第一, 在研究内容方面, 京津冀地区 的协同发展对于促进京津冀城市群的发展及地区经济协调发展具有重要的推动作用, 但是自从京 津冀协同发展战略实施以来, 其效果如何, 京津冀协同发展战略的推进过程中与新的经济发展形态—数字经济如何联系,  非常值得探究。因此, 本文从金融科技视角分析金融科技对京津冀地区产业结构升级的影响具有重要的意义, 从研究内容方面丰富了数字经济与产业结构升级的研究范围。第二, 在理论基础方面, 本文提出了金融科技通过促进财政收入增加和人力资本改善促 进了京津冀地区产业结构的升级。从金融科技对产业结构的促进渠道方面进行了机理分析, 进一 步拓展了其理论性和学术性。第三, 金融科技促进了京津冀地区的产业结构升级, 那么, 对于如 何将金融科技与实体经济相结合促进经济高质量发展, 本文从将数字经济发展纳入京津冀协同发 展战略当中、大力发展金融科技、提高数字经济技能人力资本水平三方面提出了政策建议。

金融科技的发展有助于经济转型升级, 产业结构转型升级又是经济转型升级的关键。京津冀地区经济的发展关乎环渤海经济圈的经济可持续发展。因此, 金融科技对京津冀地区产业结构转型升级产生何种作用、如何产生作用就显得尤为具有现实意义。据此,  本文使用2011-2019年京津冀地区城市层面的面板数据, 实证分析京津冀地区金融科技的发展对其产业结构升级的影响和作用机制。研究结果显示, 京津冀地区金融科技的发展促进了其产业结构的转型升级, 有助于京津冀经济协调发展并实现高质量发展。机制检验结果显示, 京津冀金融科技的发展促进了政府财政收入的增加, 进而带动了产业结构升级; 京津冀地区金融科技的发展还可以促进人力资本水平的提升, 从而助推产业结构升级。

二、文献述评

金融科技可以促进经济转型升级和可持续发展。金融科技对经济转型发展的影响,  一般包括金融科技对创新的影响或金融科技对全要素生产率的影响。金融科技有效促进创新能力的提升和创新水平的改善。具体来说,  金融科技的发展可以有效改善地区金融资源的配置效率 [8] ,  降低金融资源的错配程度和冗余,  提升金融资金流入中小企业及急需资金用于升级的企业, 促进企业有更多的外部资金投入企业创新过程中,  提升企业的创新能力和水平。因此, 金融科技促进创新, 提升创新绩效的作用会逐年提高。[9] 就金融科技对全要素生产率的作用来说, 金融科技通过科技赋能金融及金融科技的创新性产品、模式和业态,  提高了金融需求方和金融供给方的信息交流效率,  降低了 信息交流成本,  提升了信息交流质量,  进而可以提高企业的全要素生产率。此外, 金融科技 的发展可以有效地实现带动空间相邻地区全要素生产率提升的效果。[10] 侯层和李北伟分别从金融科技覆盖度、数字化程度和实用度三个方面分析了金融科技对全要素生产率的影响,  发现金融科技的覆盖度越广,  全要素生产率提升作用越高; 数字化程度对全要素生产率的促进作用要小于覆盖度,  大于使用度。[ 11]

正如胡吉亚所言,  要想实现中国百年目标, 产业结构升级是必须坚持的发展战略。他从理论、现实发展及实证的角度分析了金融科技对产业结构升级的影响, 认为金融科技可以有效助力企业全要素生产率和创新水平的提升, 需要从资本市场、政府财政、科技信贷、风险资本和商业信用等几个方面着力, 进一步发挥金融科技对产业结构升级的效用。[12]

金融科技可以有效促进中国产业结构的升级和优化,  有助于产业结构合理化和高级化, 但是金融科技对于不同城市和省份产业结构的升级效应存在着差异。当城市拥有的外商直接投资水平及金融发展程度更高时,  外商直接投资和金融发展水平对金融科技促进产业结构升级的效应具有积极的放大效果,  但是金融科技促进城市产业结构升级的效应只是在省会及以上城市中更加明显 ,  对于非省会及以上城市, 金融科技对产业结构升级并未表现出积极的推动作用。[ 13- 14]  因此,  只有进一步加强非省 会城市中金融科技的发展水平,  此外还需要进 一步加强金融科技和实体经济的融合水平,  才能够充分发挥金融科技的积极作用。胡欢欢和刘传明也发现, 金融科技虽然能够促进城市产业结构的升级, 但是对城市经济发展水平和所处地域有较强的要求。[ 14] 具体来说,  东部地区 的城市经济实力更加雄厚,  金融科技发展水平更高, 金融科技能够更加有效地促进该地区城市发展过程中产业结构的升级,  中西部地区金 融科技受限于自身经济和科技实力的水平,  对城市产业结构发展并未表现出促进作用。就时间差异性而言, 金融科技促进产业结构升级的效应出现在2015年之后, 这是因为 2015 年之前虽然金融科技实现了有效发展,  但是发展仍相对较慢, 对传统金融的改造并未出现根本性的变化。[ 15]

除了使用金融科技的度量方式以外 , 还有学者从金融科技的政策实施效果出发研究金融科技对产业结构升级的效应。具体来说, 2011年开始中国实行了金融和科技相结合的实施工作, 学者们利用这一有效的准自然实验方式,  以双重差分方法分析金融科技政策对产业结构升级的影响, 证实科技和金融的结合促进了产业结构的升级。[14 ,16]

研究区域金融科技对产业结构升级影响的文献,  主要是以川渝地区为例。李优树等研究发现, 金融科技的发展通过资本效应、创新效应和收入差距三个机制实现了促进成渝地区产业结构升级的效应, 促进了该地区金融科技和实体经济 的有效融合, 带动了成渝地区先进制造业和服务业的发展。[17]龙云安等着眼于金融科技的低碳环节, 认为低碳金融科技促进了成渝地区产业结构 的升级, 有助于成渝经济圈的发展壮大。[18]

总体来看, 现有研究主要分析金融科技对创新水平和企业全要素生产率的影响, 进而研究数字经济对经济发展的影响。或者学者们将金融和科技相结合的试点工作视为准自然实验, 分析金融科技相结合的政策实施效果。但学者们较少从区域协同发展的角度来分析金融科技对区域经济发展或者产业结构的影响。京津冀是我国北方重 要的经济发展区域,  因此, 本文以京津冀地区为研究区域, 分析金融科技对产业结构升级的影响, 以进一步丰富金融科技对经济转型发展影响的研究。

三、理论机制

(一) 直接效应

金融科技是金融与数字经济的有机结合, 充 分利用大数据、人工智能等技术发展而来。金融科技的发展可以有效地降低资金需求企业和资金供给企业之间的信息不对称问题, 促进双向资金供需信息、企业资质信息等方面信息的流通。一方面降低了贷款企业的资金获取成本,  另一方面提高了资金融通效率和企业获取资金的概率, 为企业转型升级提供了更为充足的资金支持。此外, 金融科技的发展,  有效地实现了金融行业的转型升级,  促进传统金融行业的数字化转型, 通过竞争效应的提升,  进一步提高了资金的可贷性, 加速了资金融通。企业通过金融科技更快地获取所需资金,  降低了自身的融资约束,  提高了企业转型升级的动力和可能性。金融科技的发展有助于“ 专精特尖”等新兴  企业的发展壮大, 通过专精特尖企业的发展也会逐步促进制造业和服务业的高级化,  带动产业结构的升级。企业转型升级进而促进了地区产业结构的转型升级。因此,  京津冀地区金融科技的发展可以直接促进其产业结构升级。

(二) 财政收入机制

金融科技的发展可以提高地方政府财政收入, 进而带动地方产业结构升级。金融科技的发展可以降低企业和融资机构的信息不对称问题,  同样也可以降低政府部门和企业之间的信息不对称问题, 实现政府财政对企业的个性化补贴, 从而提高财政补贴的有效性。这种差异化的财政补贴可以提高政府财政资金的使用效率,  降低财政资金的无效投入度, 而且还可以进一步缓解企业的外部融资约束, 使企业既有自有资金, 也有金融机构贷款, 还有政府的财政补贴, 资金来源结构更加优化。地方财政收入增多可以有效地提高政府对企业的支持程度。目前, 很多地方政府密集出台产业政策, 设立工业园区以及大力推行链长制等。政府财政收入的增加, 为推行产业政策提供了更大的财政空间, 地方政府通过产业政策等相关政策对企业进行财政补贴。政府财政收入提高, 可以有更充足的资金池进行产业政策的实施 , 进而进一步完善地方政府发展规划的资金配套, 尤其是地方政府发展规划中都会提及促进地方经济转型升级, 大力发展战略性新兴产业等。当地方政府财政收入提高时, 可以有更为充足的资金对战略性产业予以资金支持, 进而带动产业结构的升级。因此, 金融科技的发展可以有效地提升地方政府的财政收入, 从而带动地区产业结构升级。

(三) 人力资本机制

金融科技的发展是以金融行业和大数据、 5G基础设施、物联网、人工智能等技术相结合为基础的, 而金融科技与数字技术相结合本身就需要大量的熟练掌握数字技术的高人力资本劳动者 。因此 , 针对金融科技自身发展而言, 就会带动掌握数字技能人力资本水平的提升。劳动者为了在劳动力市场竞争中获胜, 就会继续提升自己的技术实力,  通过自我学习和加强培训不断成长 , 带动人力资本水平的提升。金融科技的发展会促进产业数字化和数字产业化的进程, 产业数字化和数字产业化会带来大量的高人力资本需求。劳动者为了匹配相应的技术岗位, 必然要掌握相应的技术能力, 人力资本水平得以提升。此外 , 符合金融科技的人力资本水平大部分需要通过大学教育获得,  而大学教育“ 新商科 ”“ 新工科”等的提出, 大学新人才培养方案的实施, 增设新的数字经济领域的课程和知识, 进一步提升了人力资本水平。

人力资本水平的提升, 提高了参与劳动的劳动者的平均素质, 改善了劳动力的受教育程度。一方面是通过正规的教育学习提升了人力资本水平 , 另一方面是通过就职后接受的教育培训持续提升人力资本水平。人力资本水平的逐层提高,  也会推动产业结构逐步从“ 一二三”向“ 二三一 ” 和“三二一”转变,  而且可以有效推动三次产业内部结构的优化,  以及促进此产业内部细分行业人力资本水平整体跃升。人力资本水平提升后,  人们接受新鲜事物的能力也会随之提高, 学习新技术的能力也会得以改善, 进而对于“ 引进、消化、吸收、再创新”的模式有进一步的加强作用,  从而促进产业结构的升级。

人力资本水平的提升, 可以从整体上改善中国高人力资本的供给。之前高人力资本只集中于大城市, 通过人力资本水平的提升, 实现人力资本供给数量的增多,  中小城市也同样可以获取高人力资本。这样一来, 一方面,  中小城市高人力资本的获取为企业发展提供强劲的人力资本服务, 提升企业全要素生产率; 另一方面,  中小城 市高人力资本的供给增多,  降低了企业人力资本的用工成本, 企业可以有更多的资金积累, 用于改善企业的技术水平及工作环境, 从而提升企业的生产效率和创新水平, 提升企业竞争力, 促进 产业结构的升级。此外,  由于人力资本水平的提升, 高人力资本供给不断增多, 不同城市之间及不同区域之间人力资本的交流将会越来越频繁, 这不仅有利于知识的传播和扩张, 促进创新知识的外溢, 提升创新水平, 进而改善产业结构, 而且会通过人力资本这个纽带促进地区间产业之间 的互补和优化, 实现产业链的延伸, 带动落后地区的产业升级。

四、研究设计

(一) 变量说明

1. 被解释变量

产业结构升级(CS) 为被解释变量。 中国是目前世界上最大的发展中国家, 也是最大的转型经济体国家。按照第三产业产值占GDP的比重来衡量产业结构不符合经济转型升级和高质量发展的要求。据此 , 本文采用第二和第三产业产值占GDP的比重来衡量产业结构升级程度。

2. 核心解释变量

金融科技(JK) 为核心解释变量。金融科技可以有效助力中国经济转型升级, 促进经济高质量发展。金融科技是数字经济发展的重要方面。本文中金融科技的度量采用李春涛等[19] 的方法,  具体而言,  以地级及以上城市为样本取值范围,  从地级及以上城市的规划、报告及新闻会议等中提取与金融科技相关的文本信息, 形成本文金融科技的变量数据。

3.  控制变量

控制变量具体包括:  第一,  经济发展水平(GDP), 采用京津冀地区各城市地区生产总值进行度量, 此外还加入城市经济发展水平的平方项(GDP2)。产业结构升级可能与经济发展水平呈现非线性关系,  因此, 加入经济发展水平的平方项可以降低遗漏变量的影响。第二, 城市基础 设施(Inf) , 采用城市道路面积度量,  鉴于数据的可得性, 本文采用城市道路面积作为城市基础设施的代理变量。第三, 外商直接投资(FDI), 采用实际使用外商直接投资数进行度量。第四, 消费市场规模(Sca), 采用年末实际常住人口进行度量。第五, 技术水平(Tec) , 采用年末教育从业人员数进行度量。第六, 就业结构(Ems) , 采用第二产业和第三产业从业人员比重进行衡量。

(二)数据来源及说明

被解释变量、解释变量及控制变量等指标的数据均来自2012-2020年的《 中国城市统计年鉴》。其中, 对衡量经济发展水平的GDP数据以2011年为基期进行平减处理。

(三)模型设定

金融科技对京津冀地区产业结构升级的影响, 核心解释变量为金融科技水平, 被解释变量为京津冀地区产业结构升级水平。据此, 模型设定为 :

CSct  = ∂ +βJKct  +Zct  + εct                              (1)

式(1) 中 , CS 表示产业结构升级, c 表示京 津冀地区城市个体, t 表示时间年份; JK 表示金融科技水平; Z 为控制变量, 具体包括城市经济发展水平、城市经济发展水平的平方项、城市基础设施、外商直接投资、消费市场规模、技术水平和就业结构, 控制变量中包含了时间和地区固定效应; ∂ 表示截距项; ε 为扰动项。

本文除了探究金融科技对京津冀地区产业结构升级的影响以外 , 还进一步探究金融科技如何影响了京津冀地区产业结构的升级, 也就是进行机制检验。具体来说, 本文采用的机制变量有两个: 一是财政收入, 二是人力资本。具体机制检验的模型设定为公式(2)和公式(3) :

CZct = δ +βJKct  +Zct  + εct                             (2)

RLct = ε +βJKct  +Zct  + εct                          (3)

其中, 式 (2)中被解释变量为财政收入 (CZct ), 式(3) 中被解释变量为人力资本(RLct )。 δ和ε 分别为式(2)和式(3) 的截距项, ε 为扰动项 。其余符号含义与式(1)中一致。

五、实证结果与解读

(一)基本回归结果分析

基本回归结果见表1。其中 , 模型一和模型三中均没有固定年份和城市效应, 模型二和模型四中均固定了年份和城市效应; 模型一和模型二没有加入控制变量, 模型三和模型四均加入了控制变量; 模型四是对模型一至模型三的综合回归, 既加入了控制变量, 又控制了年份和城市固定效应。从回归结果中可知, 金融科技的回归系 数分别为0.0266、0.0147、0.0188、0.0155, 分别在1%、1%、5%和 1%统计水平上显著。基本回归结果表明, 京津冀通过大力发展金融科技, 实现了产业结构升级, 促进了京津冀经济高质量 发展和转型。自从 2014 年京津冀协同发展战略上升为国家战略以来, 京津冀地区大力发展数字经济, 金融科技水平显著提升, 助力京津冀产业 结构升级和经济高质量发展。金融科技的发展一方面促进了传统金融行业数字化, 提升了数字化水平, 另一方面降低了资金供需双方的资源错配程度, 提升了资金的使用效率和流转速度, 进一步改善了金融科技服务实体经济的能力, 带动了京津冀地区产业结构的升级。金融科技促进京津冀产业结构升级的效应, 为进一步深化京津冀协同发展战略指明了方向。

(二)稳健性检验

为了进一步验证本文的基本回归结果是否具有稳健性, 本部分加入京津冀协同发展战略 、解释变量和被解释变量滞后一期、替换被解释变 量以及采用随机效应检验方法进行稳健性检验。稳健性检验结果表明, 本文的研究结论并未受到遗漏变量、变量测量方式及实证回归方法的影响 , 本文的研究结论具有稳健性。也就是说, 京津冀地区金融科技的发展对产业结构升级具有促进作用。

1. 京津冀协同发展战略的实施

2014年, 京津冀协同发展战略上升为国家战略, 因此京津冀协同发展战略对京津冀地区产业结构升级的影响也不能忽视。为了降低遗漏变量带来的影响, 本文进一步加入京津冀协同发展战略这一变量, 回归结果见表2。结果显示, 金融科技的回归系数为0. 0141, 且在1% 的显著性水平上通过检验, 表明加入京津冀协同发展战略之后, 京津冀地区金融科技的发展仍然可以促进产业结构的转型升级, 基本结论可靠。京津冀协同发展战略在落实过程中, 提出了 京津保率先发展, 因此本部分进一步加入京津保率先发展的变量 , 回归结果见表2。加入京津保 率先发展变量之后, 结果显示, 金融科技的回归系数为0. 0149, 且在1% 的显著水平上通过检验, 结果同样表明, 京津冀地区金融科技的发展促进了产业结构升级。此外, 雄安新区的提出和建立, 是京津冀协同发展战略的重大举措。因此, 将雄安新区的建立加入模型进行稳健性检验, 结果显示, 金融科技的回归系数为0.0164, 且在 1%的统计水平上显著。最后, 将京津冀协同发展战略、京津保率先发展和雄安新区设立统一加入模型中, 再次回归估计, 结果显示, 金融科技的回归系数为0. 0123, 且在 1%的显著水平上通过检验。因此, 通过加入京津冀协同发展战略, 京津保率先发展和雄安新区设立等变量, 京津冀地区金融科技促进产业结构升级的回归结果仍然没有变化, 结论可靠。

2. 解释变量和被解释变量滞后一期

产业结构升级可能会受到金融科技和产业结构升级的影响。如果在回归过程中未考虑到这二者的因素, 可能会导致回归结果出现变化甚至相反的情况。因此, 为了进一步验证实证研究结果的可靠性, 本文考虑将解释变量(金融科技)滞后一期、被解释变量(产业结构升级)滞后一期以将解释变量和被解释变量均滞后一期作为变量依次加入模型中进行回归估计(表3)。其中, 将解释变量滞后一期加入模型中进行实证估计的结果显示, 金融科技的回归系数为0. 0172, 且在 5%的统计水平上显著, 表明在加入解释变量滞后一期之后, 金融科技的发展仍然促进了京津冀地区产业结构的升级。将被解释变量滞后一期进行实证估计的结果显示, 金融科技的回归系数为0. 0080, 且在 1%的统计水平上显著, 表明在加入被解释变量滞后一期之后, 金融科技同样促进了京津冀地区产业结构的升级。将解释变量和被解释变量滞后一期同时加入模型中进行回归估计的结果显示, 金融科技的回归系数为0. 0196, 且在1%的统计水平上显著。由此认为, 当加入解释变量滞后一期、被解释变量滞后一期及同时加入解释变量滞后一期和被解释变量滞后一期时, 基本回归结果仍然没有发现显著变化, 研究结果保持稳健。

3. 综合遗漏变量

稳健性检验的第一部分考虑了京津冀协同发展的变量, 第二部分考虑了解释变量和被解释变量滞后一期的情形。因此, 需要将所有的遗漏变量统一加入回归方程进行再次检验, 检验结果见表4。当加入京津冀协同发展、京津保率先发展、雄安新区变量以及解释变量滞后一期、被解释变量滞后一期时, 金融科技的回归系数为0. 0165, 且在1% 的统计水平上显著。因此 , 再一次验证当加入以上遗漏变量时, 金融科技促进京津冀产业结构升级的结果仍然可靠。

4. 替换被解释变量

本文被解释变量为产业结构升级, 采用了第二和第三产业占GDP的比重进行衡量。但是随着产业结构的升级, 越来越偏向于第三产业的发展。因此为了进一步验证本文结论的稳健性, 采取替换被解释变量的方法, 也就是采用第三产业占GDP 的比重来衡量产业结构升级, 检验结果见表4。结果显示, 金融科技的回归系数为3. 3520, 且在 1%的统计水平上显著, 表明在替换被解释变量之后, 金融科技促进产业结构升级的结果仍然显著。

5. 随机效应检验

不论是在基本回归过程中, 还是在增加遗漏变量或者替换被解释变量过程中, 使用的回归方法都是固定效应模型, 均是固定了年份效应和城市效应。因此, 本文替换回归方法再次进行实证分析(表4) 。随机效应的回归结果显示, 金融科技的回归系数为0. 0046, 且在5%的统计水平上显著。因此, 随机效应检验结果同样表明, 金融科技显著地促进了京津冀地区产业结构的升级。

六、机制检验

(一)财政收入机制

以财政收入为机制变量进行回归的结果见表5, 结果显示, 金融科技的回归系数为0. 1243, 且通过了1%的显著性水平检验。结果表明, 金融科技的发展有效促进了京津冀地区财政收入的增加, 京津冀地区财政收入的增加又促进了产业结构的转型升级。

金融科技的发展可以有效地促进京津冀经济 发展及经济转型升级, 经济实力的增强有利于地方政府实现税收稳定增长, 税收增收对于地方政府灵活使用财政政策提供了较大的腾挪空间。地方政府财政收入增加, 进而通过在第二产业和第三产业发展规划的产业政策, 实现了财政资金对产业经济增长的支撑作用, 促进京津冀地区产业结构的升级。尤其是金融科技的发展促进了京津第三产业的发展, 京津第三产业的发展壮大又会产生显著的空间外溢效应, 带动河北省各城市第三产业的发展。对京津冀地区来说, 河北省的第二产业产值和在GDP中的占比最高, 第三产业的发展壮大对于第二产业而言又是有力的促进作用, 通过第二三产业的融合发展共同实现京津冀地区产业结构的升级。因此, 京津冀地区金融科技的发展通过促进地方政府财政收入的增加, 带动了产业结构升级, 实现了经济转型发展。

(二)人力资本机制

以人力资本为机制变量进行回归的结果见表5, 结果显示, 金融科技的回归系数为0. 5171, 且通过了1%的显著性水平检验。这说明, 京津冀金融科技的发展有效促进了人力资本水平提升, 而人力资本水平的改善又会促进京津冀地区产业结构的升级。

金融科技的发展从供需两个方面提升了人力资本水平, 进而带动产业结构升级。一方面 , 京津冀金融科技的发展促进了地方政府对教育的投资, 教育投资水平提升, 可以进一步改善劳动者的受教育程度; 另一方面, 已经就业的人群也会 根据自身职业发展的需要对自己进行再培训。京津冀地区金融科技的发展本身也会带动产业融合, 促进第二三产业的升级, 产业升级对人力资本水平的提升又有内在的需求, 因此, 从京津冀 地区金融科技本身以及金融科技所带来的产业融合来说, 同样会促进人力资本水平的提升。

京津冀人力资本水平的提升, 可以降低劳动力市场的供需不平衡, 提升劳动力市场中劳动力需求和供给的有机匹配, 降低市场摩擦, 提高劳动力市场的有效性, 进而提升劳动力市场的生产效率。人力资本水平的提升还可以进一步提升京津冀地区企业的劳动生产效率和全要素生产率, 从而带动产业生产效率的提升, 促进京津冀地区 产业结构升级。

七、结论与政策建议

(一)研究结论

第一, 京津冀地区金融科技的发展显著地促进了该地区产业结构的升级, 有利于京津冀地区各城市经济的转型升级和高质量发展。

第二, 在稳健性检验中使用了加入京津冀协同发展战略、京津保率先发展和雄安新区设立以及金融科技滞后一期、产业结构滞后一期和替换被解释变量度量方法, 以及使用随机效应的回归分析方法, 均发现金融科技的发展显著地促进了京津冀地区产业结构的升级, 该结论具有较强的稳健性。

第三, 京津冀地区金融科技的发展改善了区域内各城市的财政收入, 提高了其财政收入水平 , 并且提升了各城市的人力资本水平, 进而带动了京津冀地区各城市产业结构的升级。

(二)政策建议

第一, 应将数字经济发展纳入京津冀协同发展战略中。随着数字经济的发展壮大, 数字经济对经济发展的正面影响逐渐凸显。因此, 京津冀 协同发展战略要与时俱进, 进一步布局数字经济在京津冀的发展定位和路径, 尤其是要充分利用北京市和天津市在数字经济发展方面的优势, 充分利用协同发展战略, 带动河北省金融科技的发展。京津冀三地在推动京津冀协同发展过程中, 要优先落实事关发展数字经济的5G设施、物联网等基础技术设施的互联互通, 对三地数字经济的发展进行统一部署和规划, 以进一步提升数字经济促进产业结构升级的效率。

第二, 应大力发展金融科技, 促进京津冀金 融科技的均衡发展。本文研究发现, 不论采用第二三产业产值占GDP比重, 还是第三产业产值占GDP的比重, 都表明金融科技的发展促进了京津冀产业结构的升级。而河北省更多地以第二产业为主, 因此要实现区域内金融科技的均衡发展, 尤其要提升河北省各城市金融科技的发展水平, 带动河北省第二产业的改造升级, 河北省产业结构升级有利于京津冀产业结构的整体转型升级。

第三, 应提高人力资本水平, 尤其是培养具 有数字经济技能的人才。金融科技是数字经济的重要表现, 金融科技可以有效提升人力资本水平并带动产业结构升级。因此, 京津冀各地政府要加大力度培育数字经济方面的人才, 进一步匹配金融科技的发展, 从而发挥金融科技对人力资本 的促进作用 , 带动京津冀产业结构升级。河北省 虽然高校众多 , 但是高校在人才培养方面, 尤其是数字经济人才的培养上相对欠缺。为此, 可借助京津冀协同发展战略实行高等教育对口支援, 以促进河北省高校教育的高质量发展, 更多、更好地培养数字经济的专门人才。

注释 :

①  资料来源 :  http: //t. 10jqka. com. cn/pid_  225127453. shtml , 2023-03-29.

②  资料来源 :  https:  //www. chinabaogao. com/market/ 202205/593509. html ,  2023-03-30.

③  资料来源 :《2021 中小银行金融科技发展研究报告》。 

④  资料来源 :  中华人民共和国国家发展和改革委员会.https: //www. ndrc. gov. cn/wsdwhfz/202110/t20211012_ 1299485. html?  code= &state= 123 ,  2023-03-30.

参考文献 :

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[作者简介]  廖正方(1972— ) ,  男,  湖北仙桃人,  中南财经政法大学财政税务学院博士研究生,  湖北经济学院会计学院讲师 ; 王丽(1979— ) ,  女 ,  河北沧州人 , 河北经贸大学财政税务学院教授 , 博士。

[基金项目]  国家社会科学基金项目(17BJY162)—促进京津冀协同创新的地方政府间财政策略性互动机制研究。