数字技术冲击下的金融制度变迁：路径与新规制问题

仇喜雪，彭 伟

(中国传媒大学 经济与管理学院，北京 100024)

一、问题提出

在数字经济时代，技术进步大幅度降低了收集、存储数据的成本，以人工智能和机器学习为代表的分析技术推动了数据在各个领域中的应用，进一步推动了经济增长[1]。以大数据技术与应用、人工智能、云计算、区块链、物联网为代表的数字技术实现了更大范围、更高维度的数据收集处理流程升级与可信、自动化的交易流程应用。金融业务与数字技术的结合被称为数字金融。在更一般的定义上，数字金融泛指传统金融机构与互联网公司利用数字技术实现融资、支付、投资和其他新型金融业务模式[2]。

近年来，中国数字金融行业发展迅速。依托于信息通信技术(ICT)技术的快速发展、数字基础设施的迅速铺开普及以及中国小微金融市场潜力的挖掘，中国数字金融行业实现了对发达国家的“弯道超车”[3]。监管机构为新技术构建的宽松监管空间为新技术、新商业模式提供了试验田。尽管这也意味着相应规制法案出台相对滞后，可能引发不良后果，但总体来看，数字金融实践是促进了经济社会的快速发展的。

由于自身的普惠性质，相较于传统金融业务难以触及中小型市场主体，依靠数据技术对个人信用状况的识别，数字金融显著降低了中小型业务的交易成本。以蚂蚁集团发起成立的网商银行为例，该行较大幅度地降低了贷款的运营成本，每笔贷款的平均运营成本由传统银行的四位数降低至约2.3元，从而减轻了小微企业的贷款困难[4]。数字普惠金融的发展为个人提供了方便可靠的支付方式和便捷丰富的金融服务[5]。互联网与科技公司的入场也倒逼传统金融机构应用数字技术再造业务流程，整体上提高了金融行业的效率[6]。

需要指出的是，金融体系变革滞后于技术发展可能造成很多不良后果。例如，在宏观层面上，一些学者认为，2008年次贷危机发生的一个重要原因是当时金融制度未适应技术的快速变迁[7-8]。而在微观层面上，2011—2016年，由于缺乏监管，中国互联网金融点对点借贷平台行业野蛮扩张，非法集资、诈骗现象层出不穷，高峰运营数量达3 400家以上，国家介入监管清退后，互联网金融点对点借贷平台(P2P)数量目前已清零[6]。除此之外，数字金融公司高杠杆率带来金融风险、用户数据隐私泄露等负面现象仍在发生，对相应规制的设计提出了新的要求。

目前，关于数字金融制度层面的研究较少，已有文献仅讨论了部分业态的法律规制。本文拟在新制度经济学的框架下分析数字技术发展对金融制度的冲击与带来的挑战。与建立在新古典主义模型上的传统金融学理论不同，进入21世纪后，经历“制度革命”后的金融理论引入了交易成本理论，将信息不完全、有限理性、非最大化等假设加入模型中，对真实世界的经济现象更具解释力[9]。在新制度经济学理论基础上，本文试图厘清金融制度的内涵与功能，探寻数字技术冲击对金融制度变迁的影响路径以及这一路径的异质性特征。

二、作为制度的金融

(一)金融制度的内涵

经济学家对制度的内涵多有界定。在威廉姆森(Williamson，2000)提出的制度研究框架中，金融制度可划分至基本的制度环境和治理机制两层，分别指代金融交易博弈本质中的正式规则与博弈过程(参与者、参与者的策略选择和最终支付)[10]。青木昌彦(2001)的定义操作性较强，即制度是一个关于博弈如何进行的共有信念的自我维系系统[11]。莱文(Levine，1999、2005)指出，金融体系是在物质资本与人力资本之外，能够降低交易成本、扩大交易规模、促进技术创新、提高生产效率、增进社会福祉的一类重要因素[12-13]。这一定义指出了金融体系的制度本质。张杰(2011)认为，金融制度是一种节约交易成本与增进资源配置效率的制度安排[14]。在此基础上，本文定义金融制度为：金融业务活动相关方形成的对于金融交易行为的共有信念及其自我维系系统。

同样，依托威廉姆森(2000)[10]的制度研究框架，可将金融制度划分为两个层级：第一层是金融的正式制度，规定了金融活动与金融交易的规则，体现为由政府、监管机构制定的法律法规、金融政策；第二层是金融交易的博弈本身，包含参与者、参与者的策略空间、策略选择和最终支付(1)各国实际上还存在并非自上而下制定的非正式金融制度。但由于非正式金融活动规模较小，中国政府当下对涉及数字技术的民间借贷也保持并将长期保持强监管的态势，故本文暂不将非正式金融制度纳入研究对象中。。

(二)金融制度的功能

金融制度的核心功能是降低金融市场的交易成本。交易成本理论是新制度经济学的基石。从内涵上看，交易成本是经济制度的运行费用[15]。赖尔登和威廉姆森(Riordan & Williamson，1985)认为，当存在有限理性、机会主义行为及资产专用性时，交易中就存在交易成本[16]。其中，有限理性假定指决策者掌握的信息与处理信息的能力都是有限的，其出现于交易存在不确定性与复杂性时；机会主义行为指人们在交易过程中使用不正当手段谋求自身利益的倾向，既体现为事前隐蔽信息和隐蔽行动的努力，又体现为事后拒绝依照合同执行的倾向；资产专用性指耐用的人力资产或实物资产等在某种特定贸易关系中被锁定的程度，即在可供选择的经济活动中所具有的价值。如果某项交易没有达成，该交易中的某项投入挪作他用时的收益就会减少，从而体现了交易双方之间长期关系的价值。三者有机统一，例如，涉及一项资产专用性较高的投入，交易双方在交易初期因有限理性难以制订完全合约，仅可能制订有限的、不完全的合同，而在生产完成后由于该项投入转作其他用途的收益较少，交易的另一方倾向于选择机会主义行为，如仅付给较低的价格完成交易。

这一概念上，交易成本体现了交易各方构建互信机制的成本。交易的参与者在追求自身利益最大化的同时也要小心提防交易中其他参与者的机会主义行为。每一方在交易前并不先验地存在对他者是否是机会主义者的类型判断，人的机会主义本性最终增加了市场交易的复杂性。为使交易顺利完成，在交易前、交易中、交易后的整个流程中需要付出诸如磋商、公正、鉴定、索赔等事务的成本。

金融的本质是产权的跨时空交易[17]。在一定的框架下，参与金融交易的各方对各自风险水平进行评估，进一步形成契约并监督实现。因此，金融交易成本来源包括：金融市场交易中的有限理性，既体现为信息摩擦，即投资信息搜集、交易撮合等金融业务中事前事后各方隐匿对自身不利的信息的倾向，又体现为对信息的处理能力不足；为抑制信息不对称、机会主义行为等而建设、运行与执行金融体系制度的成本。金融市场和金融机构的出现有助于改善与克服信息不对称与交易摩擦，进而降低金融交易成本。信息和交易成本的不同类别和组合产生不同的金融契约、机构和市场[13]。通过减少金融交易中的摩擦，金融制度能够有效减少交易成本，具体体现在：第一，金融中介提供的间接借贷模式有助于实现动员储蓄、募集资金、搜集投资机会、进行投资磋商等金融活动的规模经济而减少交易成本；第二，投资者可通过金融中介对经营者进行监督，降低分散投资时额外付出的监督成本。竞争的投资市场也为投资者与金融中介之间的新委托代理关系提供惩罚措施，若金融中介绩效不佳，投资者将“用脚投票”，选择其他金融中介；第三，金融市场与金融中介的存在增加了金融资产的流动性，进而避免和分散风险，其中，证券市场更有利于同一时期风险在不同消费者之间分散，而银行提供了跨期风险分散的功能。

三、数字经济时代的金融制度变迁：理论与路径

(一)制度变迁理论

制度变迁指制度的替代、转换和交易过程。诺斯(North，1994)首先分析了制度变迁的动力与条件，并认为相对价格的变化是制度变迁的动力来源，指出如果“一种相对价格的变化使交换的一方或双方(不论是政治的还是经济的)感知到改变协定或契约将能使一方甚至双方的处境得到改善”，那么“就契约进行再次协商的企图就出现了”[18]。对原有制度环境中的主体来说，如果感知到现行制度安排下存在无法获取的潜在利润，就存在动力“投入资源去改变制度约束”[18]。制度变迁也存在成本，“正式规则和(或)实施的变迁通常却需要动用大量的资源”[18]，只有制度变迁的预期收益高于制度变迁的操作成本时，制度变迁才可能发生。相对价格的变化可能来自外生因素的冲击(通常是技术进步)，这种冲击往往全局地、不均等地创造了原有制度安排下各利益集团面临的潜在收益，引致各方进行再谈判，形成新的制度均衡。

进一步，诺斯(1994)强调了利益集团在制度变迁中起到的重要作用，“制度并不一定是，甚至经常不是按社会效率来设计的，相反，它们(至少正式规则)是为了服务于那些具有创造新规则谈判能力的利益集团而创造的。”[19]利益集团间的力量对比将影响决定制度的演化方向，“有充分谈判能力的组织会利用政治组织来达成自己的目标”[18]。

卢现祥和朱巧玲(2020)指出技术创新不仅增加了制度变革的潜在利润，也降低了制度创新的操作成本[7]。

在以上文献基础上，本文总结技术推动制度变革的机制如下：提高制度变革的潜在收益；降低制度变革的相对成本；基于技术红利分配构建制度变革的社会基础。在这一框架下，本文对数字经济时代金融制度变迁的路径做进一步分析。

(二)数字技术引致金融制度变迁的路径

数字技术对金融市场的冲击改变了原有金融制度运行的客观环境，为金融制度变迁创造或引入了新增的潜在收益、更低的变革成本和企图获取潜在收益的新利益集团。数字技术为金融制度变迁提供了动力、条件和社会基础。

1.降低交易成本，改变相对价格，增加潜在收益

数字技术通过降低交易成本，能够在包含市场中大多数主体的长尾中实现盈利，扩增市场规模，进而增加潜在收益；新增收益即成为诱发制度变革的因素。为合法地获取数字技术创造的新收益，相关利益群体存在动力推动制度变迁。数字技术降低金融交易成本的路径主要有：

一是缓解金融市场中的事前信息不对称。大数据技术、机器学习算法显著降低了金融市场中的信息不对称。传统金融机构在进行放贷决策时依赖可识别的借款人“硬信息”，如财务信息、抵押品资料等，数据维度较低。近年来信贷公司，尤其是拥有大量电商行为数据的公司，开始使用手机账单、购物和订阅记录、页面交互记录甚至社交网络数据等有关消费者行为的“软信息”。传统工程方法难以利用消费者行为数据，因为这些数据的结构化程度较低、数量庞大、单位价值量较低，但大数据技术与机器学习算法能够利用这些数据，缓解借贷契约达成前机构与个人之间存在的信息不对称，实现更精准的贷前风险管理[20-21]。除容易实现埋点的线上用户行为外，物联网的发展也将部分物理空间行为纳入风险数据识别的算法中，如智能网联汽车将用户行驶数据实时地传递到云端，在特定场景下的车主行为将更准确地揭示车主的风险类型。

二是减少交易中的机会主义行为。在消费者相关类型识别的基础上，以区块链为代表的技术支持可信、实时、自动化的交易实现，能够摆脱企业信用不足的困境，有效解决交易的参与者间的互信问题，降低企业受信贷配给问题影响的可能性。区块链是一种去中心化的数据存储技术，解决了分布式系统中的分布式一致性问题，创设了以节点为单位的信任机制，可以减少企业对第三方信用担保的需求。区块链技术中的数据具有不可篡改、公开透明、可追溯的特性，避免了以信用证制度为代表的传统贸易金融体系过度依赖第三方信用背书、信用信息缺失或伪造等问题[22]。金融科技压缩了交易流程中人为干预的空间，降低了金融审批过程中寻租的可能性[23]。

三是规模化、自动化降低单次交易成本。金融科技的发展推动金融交易成本进一步降低[20]。以人工智能为代表的技术降低了金融信息收集、处理、验证的成本。计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)方法能够代替人工对金融场景中的单据、文本进行合规分析。人工智能技术也能够帮助机构削减客户管理的成本，基于语音语义技术的智能客服能够理解人类语言并做出相应回应，在营销、调查、催收等场景下能够更低成本地实现客户触达。

2.降低制度变革的相对成本

数字技术的引入不仅能够通过减少交易成本增加制度变迁的潜在收益，也能够通过增加维持旧制度的维持成本、降低制度变革的操作成本进而降低整体的相对成本，促使市场竞争的参与者主动参与到新制度的试错、制定等博弈中。

数字技术增加了原有制度维系的绝对成本。例如，比特币等虚拟货币的出现显著增加了金融监管的难度，现有的技术能力无法在网络信道中阻止虚拟货币的流通，实质上使某些旧制度、旧法规形同虚设。各国对金融稳定性的关注促使各国央行均开展了对由央行发行的数字货币(CBDC)的探索[24]。

在减少操作成本上，云计算技术，包括目前逐渐作为信息服务主流售卖方式的软件即服务(SaaS)模式，为缺乏运算能力和工程实施能力的中小型企业降低了接入人工智能等新型服务的门槛。此外，互联网信息积累、传播的特性加速了技术与制度信息的广泛传播，各利益集团的利益主张能够在互联网中充分交锋，有助于实现更低成本与更全面的民意调查，便于技术获取与宏观制度变革。基于数字技术方案同样能够降低立法过程中的协同成本，缩短平均立法时间[25]。

3.改变技术红利分配，引入新利益集团，构建变革的社会基础

新技术在社会各利益集团之间创造了不均等的新增潜在收益，也降低了制度变迁的操作成本，从而引致原有利益格局的调整。新技术产生的红利不会自动自发地在各利益集团间分配，其分配必然是多轮斗争的结果。特别是在实践中，新技术的引入往往不会自发地达成帕累托改进，而是利益受益者所获收益能够补偿利益受损者损失的卡尔多-希克斯改进。数字技术应用于金融业，在纵向与横向两个方向上造成了技术红利的重新分配。一是在纵向上，可替代性强的岗位被自动化的机器人取代；二是在横向上，数字金融的科技属性使科技公司得以进场，积累大量用户行为数据的大型互联网企业、具有较高创造力的金融科技初创公司开始与主动应用数字技术的传统金融机构进行竞争。

从现实情况看，大型互联网企业是数字金融发展的引领者。利用大量用户行为数据构成的护城河与较领先的技术水平，互联网企业首先开始数字金融尝试。特别是大型电商平台，在日常运营中积累了大量用户数据，天然具有发展数字金融的良好基础。一方面，电商平台可以利用数据进行信用评估，维护平台生态；另一方面，整合包含支付、信贷功能的电子商务价值链可以有效提升平台的竞争力。例如，阿里巴巴利用平台上的用户数据进行信用评估[26]，京东使用企业的交易、物流数据对客户进行信用评估，降低了电商企业价值链上的信息不对称程度[27-28]。依托于阿里集团的蚂蚁金服和依托于京东商城的京东金融在全球数字金融公司中位居前列。

在与科技公司的竞争中，传统金融机构如银行等面临着一些不利因素，如更严格的监管要求、触及相关利益者更多、重塑业务的机会成本更高[29]。但传统金融机构积累的信任度、完整合规制度支持的稳定性对客户也具吸引力[30]。

四、数字金融发展面临的新型制度困境

与传统技术变迁相异，数字技术发展存在其独特性。在传统社会生产的技术—制度二分法下，技术指生产中将投入转化为产出的方法，而制度可理解为经济系统组织调度生产的方式或机制。传统的技术变迁大多数作用于生产技术，进而为制度创新提供动力与环境，其路径是先技术后制度的。数字技术内嵌在人类社会的整个信息传输过程中，天然地服务于生产的组织调度流程，更直接地影响制度本身。具体来说：首先，数字技术在生产函数中引入了新的要素——数据，作为生产要素的数据能够促进社会生产更加精细化与规模化。数据揭示了社会生产中供给与需求的详细信息，一方面更精准地匹配了适当的供给方和需求方，实现“千人千面”，平滑了社会实际生产函数，减少了社会实际生产与生产前沿面间的距离；另一方面，减少了生产、交易中的摩擦，实现了社会资源的有效配置。其次，数字技术也成为制度人为设计、实施的新途径。数字经济是建立在ICT技术快速发展基础上的新经济形态，基于代码的定制程序极大促进了生产、交易等经济活动的自动化处理，代码构成了虚拟空间中不可违背的、即时生效甚至事前生效的规则，进一步作用于物理空间中。

作为数字经济重要表现形式的数字金融仍在发展进程中，相应的制度演化仍处于不完善、不稳定阶段，监管部门、传统金融机构、互联网背景的科技金融公司及消费者之间的权责划分仍不明晰，尤其体现在以上两类数字技术作用制度变迁的特殊方式中。首先，数据作为一种生产要素，其产权划分仍不明晰，在资源配置的有效性、消费者权益与隐私权等维度存在争议；其次，数字金融公司依靠代码设计的黑箱性质，介入传统的由权力机构主导的正式制度设计领域，形成了对消费者的实质权力。其对社会福祉的影响及合规性也待进一步讨论。本文将这两类问题称之为数据产权与代码权力，具体分析如下：

(一)数据产权问题

数据产权问题与数字金融公司的垄断密切相关。科技公司依靠数据获取能力和处理能力上的优势取得跨行业的垄断地位，进而对社会公平与社会效率产生挑战。国际清算银行(BIS，2020)报告指出，金融科技对于普惠金融的发展而言是一把双刃剑，利益相关者必须考虑数据安全与效率之间的权衡[31]。对数字金融公司的数据管制势在必行，但数据管制的程度需要同时考虑社会效率与社会稳定。过于严格的数据管制会抑制数据使用的规模经济，但过于宽松的数据管制将导致数据安全问题，对个人隐私乃至国家安全产生威胁。数据管制的必要条件是确定数据的产权归属。相应法律实践首先发生在欧洲，欧盟在2018年5月实施的《数据保护通用条例》(GDPR)中首次定义并澄清了民众对其个人数据拥有的权力，规定了作为数据主体的个人的权利和收集、存储、分析数据的企业的义务。2021年6月和8月，中华人民共和国全国人民代表大会常务委员会分别通过了《数据安全法》和《个人信息保护法》，对不同来源数据产权权力束中的不同权力归属及优先级别做出了指定。从数据产权的立法实践看，各国都从保护消费者权益的角度，规定数据产权应属于产生行为数据的个人消费者。但这类实践存在两方面问题；一是何种初始数据产权划分能够提供最大化社会福利仍需要讨论；二是消费者、监管机构难以证实科技公司确实“过界”使用消费者数据，是否违法的界限也需要在实践中进一步讨论。

作为数据管制的基础，数据产权的不同安排将导致不同的社会效率水平与数据安全水平。

首先，在社会效率上，类似于知识产权，数据产权是非竞争性的[32]。某一企业完成数据的收集处理流程后，对该数据的再生产(复制)接近零边际成本。数据产权的这两类特性更接近知识产权。因此，如果仅考虑当下社会福利的最大化，即在单期博弈的框架下，一个自然的想法是尽可能地扩散该数据的使用权，如将数据公开。但在接近“真实世界”的多期乃至无限期博弈中，需要考虑新的数据能否被可持续地生产，因此需要对数据生产者提供激励，也即需要规定并保护数据产权。数据资产不同于物质资产，数据的原始来源与数据处理者甚至数据使用者往往不是同一主体，数据的所有权、使用权与收益权可能存在高度分离[33]。所以，对数据产权束中不同权力归属的指定将很大程度上影响社会效率的实现。数据产权与知识产权相比也存在不同的特质，主要体现在数据和创意性质的不同上。罗默(Romer，1990)认为，创意可以解释为生产商品的一系列指令[34]，而数据是信息中除创意外的其他部分，如个人的驾驶记录、消费记录、纳税记录等。创意能够指导生产，但数据本身不能够指导生产，在生产过程中可能有用。总的来说，创意是新的生产函数，而数据是生产要素。因此，数据产权具有许多与传统实物产权和知识产权不同的特征，适用于这些产权的法律不能够简单挪用到数据产权的界定中。

瓦里安(Varian，2019)提供了关于数据的经济学与机器学习等分析方法的经济效应的一般性观点[35]。他强调了数据的非竞争性，认为由于非竞争性，数据的访问权(或使用权)比数据的所有权重要。多西斯和桑得-赞特曼(Dosis & Sand-Zantman，2019)建立了一个微观基础模型论证科斯定理在数据产权上的失败[36]。琼斯和托内蒂(Jones & Tonetti，2020)分析了几种不同数据产权归属下的社会福利问题，提出了当企业拥有数据产权时，企业可能过度使用消费者数据的观点。他们以金融数据为例，指出数据的非竞争性使数据的广泛使用能够较大程度地增进社会福利，但出于对创造性破坏的担心，企业可能不愿意共享或出售这一部分数据，这种限制可能产生的福利成本是巨大的。进一步地，他们考虑了政府对数据出售、共享进行限制或消费者拥有数据产权两种情形，发现前者会损害福利实现，而后者能够使资源分配效率接近最优[32]。唐要家(2021)讨论了应将数据产权赋给消费者的观点，认为由消费者拥有数据产权将导致高额的交易成本，反而导致资源利用不足的问题[33]。这一论述未考虑到数字技术支持下的自动化合约签订能够降低交易成本，系统性地高估了数据企业与众多个体签订数据使用合约的交易成本。

其次，数据会暴露相关方的隐私。消费者更在意个体的隐私权。对隐私的定义涉及公有领域和私人领域的界限[37]。20世纪初学界提出了通过明确个人信息的产权归属解决隐私保护问题的方案[38-41]。这一思想最早可追溯到科斯(Coase，1960)[42]的经典文献。数据的效用和披露的风险是直接相关的[43]。并且，即使采用了脱敏技术，数据仍然有暴露个体隐私的风险[44-45]。阿西莫格鲁等(Acemoglu et al，2019)基于数据市场上个体数据披露的外部性论述了为什么个体会放弃隐私保护的努力。他们指出，一部分人的数据共享(即使是自愿的)不仅会披露自身的信息，也会透露其他用户的相关信息，这种外部性的存在压低了数据的价格(数据主体在数据活动中获得的补偿)[46]。有学者提出了类似的观点[47]。

对数据产权(或隐私权)的强调的目的是解决相应收益或成本分配的问题，例如，隐私保护技术的投资、实施成本或其他方面的机会成本应该由谁负担？数据活动对经济增长的推动效应是否能够包容地分配至数据活动的所有参与者？数据活动的潜在价值和隐私方面的成本之间的权衡要求隐私保护必须选择一个相对较优的数据颗粒度程度(与数据使用获得的效用正相关，与隐私保护强度负相关)[48]。

(二)代码权力问题

数字技术模糊了技术与制度之间的界限。政府、企业等组织在网络空间中依靠代码实现规制。技术人员设计的代码成为网络空间的法律[49]，是规范人们行为的制度力量，设定了用户在网络空间中的能力边界。代码也赋予了管理者对网络平台上用户行为强有力的监督能力。有别于通过形成事后处置预期引导行为规范的传统制度，代码等技术对网络空间中的行为的约束可以是事前的和绝对的。网络平台通过赋予用户资格的方式管理用户，用户是否能在网络空间内执行某些行为依赖于是否拥有资格，未被授权的用户不可能跨越代码形成的门槛执行受限的行为。代码权力在数字金融中的体现主要是合约签订中的权力，用户要么全盘接受、要么全盘拒绝。单个用户没有足够的谈判能力与数字金融公司就合约中的某个条款再进行谈判，受个人有限理性制约，用户也难以完整理解所签订的合约。代码公司也可能出于节约谈判成本的目的使合约标准化，也可能制定事实上的“霸王条款”。总之，代码权力使得数字金融公司形成了对用户的事实权力。

在新制度经济学传统的正式制度与非正式制度二分法中，正式制度指一些以明确的形式被确定下来，由行为人所在的组织进行监督和用强制力量保证实施的行为规范。这一定义隐含了科层制的背景，制度和受制度约束的个体是处在同一组织中的。但现代数字技术开发的高固定成本与代码执行的强制性赋予了数字金融公司对不属于同一组织的个体的管理权力。更泛化地说，大型互联网企业实质上已经成为社会治理体系的一部分，这一身份与其商业公司的定位之间存在冲突，因此出现了商业公司在管制设计的滞后期中依靠难以限制的权力过度攫取社会财富的可能性，容易造成社会公平问题。

在数字技术背景下，针对金融正式制度设计中的新主体数字金融企业，需要考虑以下问题：第一，在数字金融企业与立法机构之间的关系上考虑代码的合规性问题。代码组成的制度构成了对法律体系的挑战，且这类制度的制定、实施并未经过民主商议和决策，在保证商业行为活力的同时，需要通过一定的机制(如事后审查)对代码进行限制。第二，在数字金融企业与消费者之间的关系上考虑代码的公平性问题。例如，金融企业使用机器学习方法对消费者风险水平进行预测时，可能会对不同种族、民族、性别等属性的消费者产生歧视性的判别。《个人信息保护法》第二十四条中，也要求信息处理者在采用自动化决策时“应当保证决策的透明度和结果公平、公正，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇”。第三，针对在多家数字金融企业，要考虑企业通过代码扰乱正常竞争秩序的可能性。例如利用技术手段进行意思联络，利用数据、算法、平台规则等实现协调一致行为或为其他非法竞争手段提供便利。

五、结论与讨论

数字技术发展颠覆了传统金融行业秩序。本文以金融体系的制度变迁为研究对象，首先总结了金融制度的内涵与功能，基于制度变迁理论，探讨了数字技术冲击在金融体系制度变迁中的作用路径，指出数字技术通过创造制度变迁的动力、条件与社会基础引致金融制度变迁的发生。其次，本文探索了数字技术相较于传统技术作用于制度变迁的异质性特征，认为数字技术能够直接作用于制度本身，而非先改变生产技术边界再要求制度适应。由对异质性的分析，本文提出在两类数字技术应用过程中存在的新型制度问题——数据产权与代码权力。前者强调生产函数中的数据要素，而不同数据要素产权指定的社会福利效应暂无强力证据。目前立法上多将数据产权赋给产生数据的实体，如消费者，但因为缺乏监管手段，科技公司仍拥有实质上的数据使用权，这在科斯以来的新制度经济学理论分析下可能造成投资不足、社会效率偏低的问题。而后者挑战了传统讨论中的技术-制度二分法，模糊了技术与制度的边界，由技术本身构成制度，在立法机构外形成了新的正式制度制定主体。拥有代码权力的数字金融公司能够既做“运动员”，也做“裁判”，在与消费者、其他企业、法律机构的博弈中拥有优势地位。

以拥有数据产权与代码权力的数字金融企业为代表的科技企业与消费者之间存在不对称的权力关系。消费者不具有收集、处理、利用大量数据的能力，也难以对数字金融企业提供的代码规则进行挑战。在一个理想环境中，数字金融企业通过为群体提供数据处理、投资机会搜寻等存在规模收益的服务而获取准租金的方式维持运营与创新，在一定的框架限制内充分发挥数字技术支持下自动化交易的成本优势。如何对科技企业，尤其是数字金融企业进行规制，以使企业行为更加符合其作为社会基础设施、社会治理体系一部分的角色定位，满足经济社会公平与效率两方面的要求，是亟待当前学界解决的问题。数字经济时代新金融制度的设计与选择需要结合所处环境与条件。

针对目前仍处于现实困境中的规制问题，本文简单提出可能的解决方案。针对“数据产权”问题，在制度制定方面，应在当前已出台的相关法律基础上，探索建立数据产权交易机制，理清数据市场乱象；在制度实施方面，需要探索侦测拥有优势数据能力的金融中介的数据越权使用的方法，同样可基于大数据方法使用真实数据侦测违法行为，如对不同数据收集权限的类似消费者进行比较。针对“代码权力”问题，可探索代码不当设计评价体系，利用区块链等技术可信地保留迭代中的代码，制度化代码事后评估流程。