金融创新、资源配置与经济高质量发展——建设金融强国战略背景下的分析与证据

庄旭东 段军山

一、引言

中共二十大报告为全面建成社会主义现代化国家作出了进一步科学谋划，阐述了新时代新征程的使命任务，着力推进高质量发展是其重要内容。要实现高质量发展，必然离不开高质量金融强有力的支撑作用，这是中国经济发展的现实与未来赋予中国金融的历史责任和必然要求。近年来，中国政府高度关注金融在经济高质量发展中扮演的角色，特别是重视金融服务实体经济效率。党的十九大、二十大报告指明增强金融服务实体经济能力的目标，强调深化金融体制改革并作相应部署。2023年，中央金融工作会议强调金融是国民经济的血脉，要加快建设金融强国，持续推进金融事业实践创新、理论创新、制度创新，开拓中国特色金融发展之路，为经济社会发展提供高质量服务，这对金融创新提出了更高要求。在此背景下，本研究重点关注金融创新对中国经济高质量发展的支撑作用以及实现路径具有重要意义。

中国长期以来的金融发展建立在传统工业经济的基础上，面对高质量发展的战略意图和巨大的市场需求，大规模长周期投资资金有待补足，整体的金融服务体系需要进一步优化，亟需与之相匹配的高质量金融发展，这也对金融创新提出了更高的要求。那么，金融创新能否改变这一现状、对经济高质量发展提供支持？金融创新能否成为实现经济高质量发展的动力和保障？金融创新对经济高质量发展的作用机制是什么？如何才能发挥金融创新的积极作用？后续金融创新发展需要进一步关注的问题以及未来发展趋势又是什么？这些问题值得进一步深入探索。因此，本研究结合中共二十大着力推进高质量发展新征程以及中央金融工作会议提出的奋力开拓中国特色金融发展之路的重要背景，深入讨论金融创新对中国经济高质量发展的影响。

相较于现有文献，本研究的边际贡献可能如下：一方面，本文创新性地构建中国金融创新发展的测度指标，深入讨论经济高质量发展的重要内涵并采用全要素生产率进行刻画，系统梳理并实证研究中国金融创新与经济高质量发展之间的内在联系，揭示金融创新在推动经济高质量发展过程中扮演的角色，挖掘金融创新的作用渠道以及实现路径，为进一步引导金融行业创新、加快建设金融强国以及推动经济高质量发展提供了重要的经验证据；另一方面，本文提出金融创新具备重要的资源补充效应以及错配改善效应，是进一步完善金融服务体系、满足高质量发展战略意图、匹配日益增长市场需求以及开拓中国特色金融发展的重要路径，也是后续进一步研究关注推动金融高质量发展、提高金融服务实体经济能力、增强金融对经济高质量发展支撑作用的始终关注点和最终落脚点，为其提供了理论依据与思考方向。

二、理论分析与研究假说

当前，中国经济已从高速增长阶段转向高质量发展阶段。中共十八大以来，习近平总书记提出创新、协调、绿色、开放、共享的新发展理念，并明确指出高质量发展是能够很好满足人民日益增长的美好生活需要的发展，是创新成为第一动力、协调成为内生特点、绿色成为普遍形态、开放成为必由之路、共享成为根本目的的发展。这种满足人民日益增长的美好生活需要，实现创新、协调、绿色、开放、共享的高质量发展，最本质的内涵就在于实现全要素生产率的提高。

从美好生活需要的角度看，生产的最终目的在于满足需求，高质量要求除了要满足实际需要的使用特性，还要具备更高性价比，能够满足质量合意性和竞争力特性（金碚，2018），这对生产效率提出了更高的要求。从创新发展的角度看，技术创新是全要素生产率提高的主要源泉，企业为了获得垄断利润有意识地进行研发活动，其目的在于以更少的投入获得更多的产出（唐未兵等，2014）。从协调发展的角度看，提高全要素生产率与推动协调发展是内在统一的，即各个产业协调共同发展要求各部门全要素生产率均获得提升（刘志彪和凌永辉，2020）。从绿色发展的角度看，绿色发展要求摈除过去的旧发展模式，将生态环境内化为经济财富，强调创新驱动、提质增效，其本质上就是成本节约型的全要素生产率提升。从开放发展的角度看，推动开放型经济发展，攀升全球价值链高端，需要依靠全要素生产率提高来改善（肖宇等，2019）。从共享发展的角度看，共享发展使得分配更加公平，有助于促进全要素生产率的提高，而全要素生产率的提高是实现共享发展的重要保障。综上，高质量发展的核心要义在于全要素生产率的提高，而全要素生产率的提高离不开有效的金融服务（刘鹤，2021），即金融可能是实现经济高质量发展的动力和保障。因此，金融服务经济高质量发展的关键点在于如何通过有效的金融服务促使全要素生产率的提高，而要实现这一点，满足实体经济的需求，亟需金融创新。

近年来，不少学者探讨了金融创新对全要素生产率、经济增长质量的影响。其中，一些研究发现，金融创新可以为实体经济提供更好的融资条件，促进资源配置的效率，从而提高全要素生产率，促进经济高质量发展。例如，金融科技创新助力深化金融供给侧结构性改革可以促进本地区和周边地区的全要素生产率提升（唐松等，2019）；而且还能缩小经济增长质量的区域差异，促进协调发展（Lv etal.，2022）。绿色金融方面的深化改革创新则有效改善了绿色企业的生产效率（王修华等，2021），促进经济高质量发展（Yang et al.，2021）。另一些研究则指出，金融创新也可能产生负面影响。例如，金融创新带来的金融市场不稳定性（沈伟，2022；庄旭东等，2023），可能对实体经济造成冲击。而且，一些金融创新产品还会使得金融不平等、金融泡沫、金融风险、经济危机等问题加剧（阳建勋，2013；刘芬华等，2016；杨海珍等，2020），可能导致全要素生产率降低，不利于经济高质量发展。现有关于金融创新如何影响全要素生产率、经济增长质量的研究结论尚未达成一致，这可能是由于各个研究对金融创新的界定有所偏重亦或置于不同的时间和背景范围，目前关于这个问题仍然缺乏直接测度的金融创新指标以及较为系统全面的实证研究，特别是梳理并验证金融创新与中国经济高质量发展之间的内在联系。在此背景下，本文尝试基于新发展理念视角，从创新、协调、绿色、开放和共享五个方面梳理金融创新影响中国经济高质量发展的研究假说。

从创新发展角度出发，金融创新通过引入新的金融产品、服务和技术，提供了更多的融资渠道和创新性的金融工具，可以满足不同类型市场主体的融资需求，特别是为创新型企业提供了更多的资金支持和创新资源，这可能有助于推动技术进步、产品研发和商业模式创新，从而提高全要素生产率，促进经济高质量发展。从协调发展角度出发，金融创新可以依托新一代信息技术实现更高效的支付和结算系统，帮助建立更加高效的金融市场和金融机构，以提供更好的资金流动、资源配置、风险管理机制，降低交易成本并加强经济的流动性，进而可能促进经济各要素之间的协调稳定，提高全要素生产率水平，推动经济高质量发展。从绿色发展角度出发，金融创新可以通过发展环境友好型金融产品和服务，吸引投资者支持低碳经济、可再生能源和环保项目，引导金融资源更好地配置到优质的绿色项目，以实现市场主体生产过程的绿色转型升级，可能有助于提高其资源利用效率和环境效益，从而促进全要素生产率的提升，推动经济高质量发展。从开放发展角度出发，金融创新能够帮助建立数字化金融平台和跨境金融合作机制，促进不同国家和地区之间的金融互联互通，实现更加便捷和高效的跨境支付和跨境投资，有助于加强国际间的经济合作和交流，推动资金、技术和创新要素的跨境流动，进而提高全要素生产率，促进经济高质量发展。从共享发展角度出发，金融创新有助于促进金融包容性和资源共享，其可以改善信息不对称导致的融资排斥问题、拓宽金融服务的广度与深度，以满足中小微企业以及低收入人群的金融需求，这可能有助于提高经济中各个要素的参与度和利用率，促进资源的合理配置和有效利用，从而提高全要素生产率，推动经济高质量发展。综上，金融创新可能存在资源补充效应和错配改善效应，而且其可能对中国经济高质量发展中的创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展和共享发展这五个主要方面产生重要影响，推动了中国经济高质量发展。

因此，基于以上分析，本文提出如下研究假说：

假说1：金融创新有助于促进中国经济高质量发展。

假说2：金融创新具有错配改善效应和资源补充效应。

假说3：金融创新有助于实现创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展和共享发展。

三、变量测度、模型设定及数据说明

（一）主要变量测度

1.经济高质量发展。基于上述分析，参考李平等（2017）、刘志彪和凌永辉（2020）相关研究，本文采用全要素生产率表征被解释变量经济高质量发展。全要素生产率有多种测算方法，对地区总量水平而言，数据包络分析（DEA）是较为常用的方法，其不需要预先设定函数形式和行为假设，对样本容量和投入产出的要求较低，能够客观地对全要素生产率进行测算，近年来得到广泛应用（程惠芳和陆嘉俊，2014；于斌斌，2015；王钺和刘秉镰，2017）。因此，本文采用DEA方法计算Malmquist指数，并进一步测算中国省级层面的全要素生产率，投入数据包括资本存量和就业人员数，产出数据为实际GDP。其中，实际GDP是以2000年为基期，使用GDP平减指数进行平减后得到。资本存量的测算则使用当前最为流行的永续盘存法。计算公式如下：

其中，K是资本存量，δ是折旧率，I是固定资产投资，P是投资价格指数。参考张军等（2004）的研究，本文将折旧率δ设为9.6%，价格指数P则经2000年为基期的投资价格平减指数计算，固定资本形成总额作为投资I，并以2000年为基准年份，用各省2000年的固定资本形成总额除以10%计算基期资本存量。计算公式如下：

由于计算得到的Malmquist指数为衡量全要素生产率当期相较于前一期的增长率，因此本文借鉴程惠芳和陆嘉俊（2014）的方法，假定基年2000年的全要素生产率为1，则2001年的全要素生产率等于2000年的全要素生产率乘以2001年的Malmquist指数，依此类推，进一步计算出中国各省当年的全要素生产率，用其衡量被解释变量经济高质量发展（Tfp）。

另外，本文还借鉴单豪杰（2008）的做法，选择以2000年为基准年份，采用各省2001年的固定资本形成总额除以折旧率δ与2001—2005年间固定资本形成总额的平均增长率g之和计算基期资本存量，其中折旧率δ设为10.96%。计算公式如下：

基于上述方法，其余数据定义均按照上述设定，得到新的Malmquist指数，计算出中国各省当年的全要素生产率，重新衡量被解释变量经济高质量发展（Tfpnew），以进行稳健性检验。此外，参考陈诗一和陈登科（2018）的相关研究，本文还采用劳动生产率代理衡量经济高质量发展（Pgdp），使用人均GDP对其进行测度，以替代原被解释变量进行稳健性检验。

2.金融创新。现有关于中国金融创新问题的实证研究更多地集中在银行、保险的具体业务以及政策改革（段白鸽等，2019；尹振涛和李泽广，2021），还未形成一个较为有效且统一的衡量指标。金融专利是与金融服务相关的发明，从金融创新定义出发，本文认为金融创新专利能直接客观地反映金融创新水平，而且其能满足衡量地区总体水平的需求，因此选择使用金融创新专利数据来测度地区金融创新水平。因此，本文对中国专利信息中心专利之星检索平台（CPRS）的文本数据信息进行批量获取与分类处理，并且借鉴郭峰等（2023）研究做法，将数据样本限制在国际专利分类号（IPC）G06Q类别①G06Q类别专利专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法，其具体包含金融、投资、支付、购物、保险、税务、电子商务、风险控制等几大应用领域。，考虑到G06Q类别的样本中仍然有很多专利申请是属于非金融领域的，还进一步采用机器学习算法对专利文本进行识别和分类，筛选分为非金融创新专利与金融创新专利，最后根据专利数据的地理信息，将金融创新专利数据加总至省级层面。基于获取的中国省级金融创新专利数据，本文选择用金融创新专利数与地区GDP的比值衡量解释变量金融创新（Fi）②为了更好地显示实证结果，本文进行量纲转化，将金融创新专利数与地区GDP的比值乘以100再衡量解释变量，不会改变原结果显著性。。为了保证结论的可靠性，本文使用金融创新专利数与地区总人口数的比值重新衡量解释变量金融创新（Fipop），也使用金融创新专利数值加1的自然对数值重新测度解释变量金融创新（Lnfi），以进行稳健性检验。此外，考虑到当期的金融发展水平是前一期金融创新的结果，本文还选择用当期的金融业增加值与地区GDP的比值代理衡量解释变量金融创新（Fva），以做进一步稳健性检验。

（二）研究模型设计

为了讨论金融创新与中国经济高质量发展的内在联系，本文构建如下的基准回归模型：

其中，Control代表所有的控制变量集。从金融创新行为到金融专利申请再到信息公开，这需要一定的时间周期。根据公开日所获取的专利数据对应衡量的解释变量金融创新（Fi），尽管是同期与被解释变量经济高质量发展（Tfp）进行变量匹配，但其相对于被解释变量实际上是存在提前量的，一定程度上削弱了反向因果问题，而且估计结果也会比较准确可靠。在模型中，借鉴现有关于经济高质量发展的研究，本文引入投资水平（Invest）、需求结构（Demand）、政府支持（Gov）、人口素质（Qual）、外贸依存度（Ftd）、融资支持（Fs）作为控制变量，相关变量定义和描述性统计如表1所示。此外，本文还引入年度虚拟变量（Year）与省份虚拟变量（Prov），对时间效应和个体效应加以控制。

（三）样本数据说明

考虑到个别省份存在数据缺失严重、统计口径差异等问题，基于数据的延续性与可获得性，本文选取2000—2018年中国30个省份（不包括西藏、台湾、香港、澳门）作为研究样本，共570个观测值。用以衡量地区金融创新水平的专利数据来源于中国专利信息中心专利之星检索平台（CPRS）。在进一步研究部分，CO2排放数据来自中国碳核算数据库（CEADs），中国市场化总指数相关数据则来自王小鲁等（2019）编写的《中国分省份市场化指数报告（2018）》并以历年指数的平均增长幅度扩展测算得到。其他原始数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国金融年鉴》《中国保险年鉴》《中国科技统计年鉴》《中国固定资产投资统计年鉴》《中国投资领域统计年鉴》，部分数据由EPS平台整理或从Wind数据库获取。

四、实证结果及分析

（一）基准回归结果分析

表2报告了基准回归模型估计结果。在回归中逐渐控制了个体效应、时间效应以及添加控制变量后，解释变量金融创新（Fi）对被解释变量经济高质量发展（Tfp）的估计系数在5%水平上显著为正。这说明地区金融创新水平提升有助于促进中国经济高质量发展，研究假说1得到验证。

表2 基准回归模型估计结果表

（二）稳健性检验

为了进一步提高研究结论的可靠性，本文从如下三个方面进行稳健性检验。

1.更换变量测度方式。本文参考单豪杰（2008）的方法，重新测度全要素生产率衡量经济高质量发展（Tfpnew），参考陈诗一和陈登科（2018）的做法，本文还采用劳动生产率代理衡量经济高质量发展（Pgdp），替代原被解释变量进行稳健性检验。此外，本文使用金融创新专利数与地区总人口数的比值、金融创新专利数加1的自然对数值分别重新测度金融创新（Fipop、Lnfi），并且还选择用当期的金融业增加值与地区GDP的比值代理衡量金融创新（Fva），进行替代解释变量稳健性检验。

2.考虑政策节点冲击。2006年11月，《中华人民共和国外资银行管理条例》的发布标志着中国金融市场将真正进入中外资银行同台竞技、开放创新的新时期。同年12月，中国银行业监督管理委员会发布的《商业银行金融创新指引》旨在促进银行业金融创新持续健康发展。为了排除政策冲击对研究结论的影响，本文剔除2006—2007年的样本数据以进行稳健性检验。此外，为了排除《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》《推进普惠金融发展规划（2016—2020年）》《“十三五”国家科技创新规划》等金融科技创新政策激励的影响，本文还剔除了2015—2016年的样本数据。

3.考虑特殊事件干扰。2003—2004年，中国人民银行在贷款利率市场化方面迈出重要步伐，实现了对金融机构人民币贷款利率“上限放开、实行下限管理”的重要进展，这给金融创新带来了不小的影响。因此，为了排除利率市场化改革的干扰，本文选择剔除2003—2004年的样本数据以进行检验。鉴于2008年发生的金融危机与随之推出的“四万亿投资”政策会给金融领域带来较大的冲击，本文还剔除了2008—2010年的样本数据以进行检验。

以上稳健性检验的结果依然支持本文结论（限于篇幅，检验结果略）。

（三）内生性讨论

1.缩小省份样本估计。考虑到一线城市经济发展质量更好，金融创新水平也更高，可能会产生较为严重的反向因果问题。为了缓解该问题对研究结论产生影响，本文选择剔除北京市、上海市和广东省3个地区样本数据进行模型估计，结果如表3的列（1）所示，其较之原结论未产生差异。此外，考虑到东部沿海地区可能同样地存在这个问题，为了进一步缓解其对研究结论的影响，本文对该地区的省份样本进行剔除，具体包括山东省、福建省、广东省、上海市、江苏省、浙江省和海南省。表3的列（2）报告了缩小省份样本检验结果，其与原结论依旧保持一致。

表3 内生性问题讨论结果表

2.工具变量法（2SLS）。推动高质量发展可能提高了对支撑发展的高质量金融供给服务需求，可能会催生或拉动金融创新，因此可能存在一定的反向因果问题。尽管本文在模型设定中的解释变量的测度相较于被解释变量存在提前量，一定程度上缓解了反向因果导致的内生性问题影响，而且也通过缩小特殊省份样本排除可能出现严重反向因果问题对研究结论的影响，但是为了更好地确保研究结论的可靠性与稳健性，本文还进一步使用工具变量法（两阶段最小二乘法）进行估计。金融创新往往会影响储蓄存款规模和金融增长速度，而且这两者是由众多微观个体或因素共同作用的结果，具有一定的外生性，对地区全要素生产率并没有直接影响，能够较好地满足工具变量的要求。因此，本文选择储蓄存款规模（Saving）、金融增长速度（Findev）作为工具变量，采用人均城乡储蓄存款、金融业产值增长率分别进行衡量，基于两阶段最小二乘法（2SLS）进行估计。表3的列（3）和列（4）报告了工具变量法的检验结果，其与原模型估计结果保持一致，较好地削弱了内生性问题带来的影响。

五、作用渠道讨论

（一）金融创新是否能降低资源错配扭曲程度

本文认为金融创新可能有助于改善资源错配问题。若金融创新存在资源错配改善作用，则有以下两个推论：第一，在资源扭曲程度越严重的地区，金融创新越能更好地改善这一问题，降低资源错配水平，进而其对经济高质量发展的促进作用更大；第二，在资源扭曲程度较弱的地区，金融创新所发挥的改善资源错配效应较小，进而影响经济高质量发展程度有限。为了验证金融创新对资源错配的改善作用，本文先定义并计算地区资本错配程度和劳动力错配程度，再从这两个方面做进一步的讨论。参考陈永伟和胡伟明（2011）的研究，资本错配指数（τKi）和劳动力错配指数（τLi）的具体衡量方式如下：

其中，γKi和γLi分别为资本价格绝对扭曲系数和劳动力价格绝对扭曲系数，代表资源相对没有扭曲时的加成情况。在实际测算中一般用价格相对扭曲系数近似代替（季书涵等，2016；白俊红和刘宇英，2018），即：

其中，Ki/K表示地区i使用的资本占资本总量的比例，Li/L表示地区i使用的劳动占劳动总量的比例。si表示地区i的产出占整个经济体总产出的份额，βK和βL分别表示产出加权的资本贡献值和劳动贡献值，βKi和βLi分别为基于具有规模报酬不变的C-D生产函数估计得到的各地区资本产出弹性和劳动资本产出弹性。投入数据包括资本存量和就业人员数，产出数据为实际GDP，以2000年为基期。根据上述计算方法，测算得到各个省份的资本错配指数和劳动力错配指数，由于存在资源配置不足τ＞0和资源配置过度τ＜0两种情况，为了方便后续的问题讨论，借鉴季书涵等（2016）、白俊红和刘宇英（2018）的做法，还将τKi和τLi做绝对值处理。其数值越大，表示资源错配情况越严重。

进一步地，本文根据绝对值处理后的资本错配指数和劳动力错配指数划分研究样本进行分组检验：第一，将资本错配指数（τKi）大于其样本中位数的样本归为高资本错配组，小于中位数的样本则为低资本错配组；第二，劳动力错配指数（τLi）大于其样本中位数的样本归为高劳动力错配组，小于中位数的样本则为低劳动力错配组。表4报告了金融创新的资源错配改善作用检验结果。可以看出，金融创新对经济高质量发展的促进作用在高资本错配组和高劳动力错配组中更大，即金融创新在资源扭曲程度越严重的地区发挥的作用更大，这说明其有助于改善资源错配问题，降低资源扭曲程度，进而极大地促进经济高质量发展。此外，考虑到资本错配组的模型估计系数均显著为正，本文还进行基于似无相关模型（SUR）的组间系数差异检验，进一步验证上述差异在统计上的显著性，检验结果较好地确保了分样本估计结果可比性与可靠性。

表4 金融创新的资源错配改善作用检验结果表

（二）金融创新是否能提高金融服务实体能力

本文认为金融创新可能有助于提高金融服务实体经济能力。若金融创新存在金融资源补充效应，则有以下两个推论：第一，金融创新会提高对实体企业的中长期信贷支持，即在中长期贷款占比较低的地区，金融创新更能发挥其金融资源补充效应，增强金融服务实体经济能力，进而其对经济高质量发展的促进作用更大；第二，相较于金融资源较为丰富的金融集聚地区，金融创新在金融资源匮乏的非金融集聚地区也更能发挥出其金融资源补充效应，通过提高金融服务实体经济能力，进而对经济高质量发展产生更大的积极作用。为了验证金融创新对金融资源的补充效应，本文将样本分类进行检验：第一，根据地区中长期信贷水平进行划分，若该地区的中长期贷款占比大于样本中位数归为高中长期信贷支持组，小于中位数的样本则为低中长期信贷支持组；第二，一般而言，京津冀地区、长三角地区和珠三角地区被视为金融聚集地区，若样本属于上述地区省份归为金融集聚组，其余的则归为非金融集聚组。表5报告了金融创新的金融资源补充效应检验结果。可以看出，金融创新对经济高质量发展的促进作用在低中长期信贷支持组和非金融集聚组中更大，即金融创新在金融资源越匮乏、支持实体经济越有效的地区所发挥的积极作用更大，这说明其存在金融资源补充效应，有助于提高金融服务实体经济能力，进而极大地促进经济高质量发展。此外，考虑到中长期信贷支持组的模型估计系数均显著为正，本文还进行基于似无相关模型（SUR）的组间系数差异检验，进一步验证上述差异在统计上的显著性，检验结果较好地确保了分样本估计结果可比性与可靠性。

表5 金融创新的金融资源补充效应检验结果表

综上，金融创新存在错配改善效应和资源补充效应，研究假说2得到验证。

（三）金融创新主要影响中国经济高质量发展哪些方面

基于高质量发展定义，本文认为金融创新可能对中国经济高质量发展中的创新发展、协调发展、绿色发展、开放发展和共享发展这五个方面产生重要影响。本文先对以上五个维度进行定义与衡量：第一，由于技术创新专利是地区创新发展的直接体现，本文用专利申请授权数与地区GDP的比值（Patgdp）、专利申请授权数与地区总人口的比值（Patpop）分别衡量创新发展；第二，协调发展要求优化产业结构，更是强调从较低级形式向较高级形式的转化，因此本文用第三产业增加值与第二产业增加值的比值（Upgra）、第三产业增加值占地区GDP比重（Serv）分别衡量协调发展；第三，对于绿色发展，本文从实业环境保护与绿色金融支持这两个角度考虑，分别用地区人均碳排放量（Gd）和绿色金融发展水平（Gf）①参考Liu et al.（2019）研究并基于数据的可得性，本文所定义的绿色金融发展包括绿色信贷、绿色投资、绿色保险和政府支持，这四个方面分别用六大高耗能工业产业利息支出占工业利息总支出比重、环境污染治理投资额占地区GDP比重、农业保险收入与农业总产值的比值、财政环境保护支出占财政总支出比重进行衡量，并采用熵值法测算出绿色金融总指数来代表地区绿色金融发展水平。对其进行衡量；第四，本文认为共享发展内涵包括分配公平与成果共享，因此将城乡消费差距（Cgap）和城乡收入差距（Igap）作为检验指标，分别用城镇居民消费支出与农村居民消费支出的比值②消费支出包括食品、交通、居住、文教娱乐、医保、家庭设备及其他商品消费支出8种，为剔除价格因素后的实际值。、城市家庭可支配收入与农村家庭可支配收入的比值进行衡量；第五，本文还用实际利用外资额与地区GDP的比值（Fcau）、外商直接投资额与地区总人口（Fdi）对开放发展进行测度。进一步地，参考江艇（2022）提出的检验方法，本文构建了如下回归模型以检验金融创新影响中国经济高质量发展的主要渠道，其控制变量设定与基准回归模型保持一致。

表6报告了金融创新影响经济高质量发展主要渠道的检验结果。研究发现，金融创新促进了创新发展、协调发展、绿色发展和开放发展。但是，金融创新增大了收入差距、消费差距，不利于共享发展，研究假说3仅部分得到验证。这可能是由于中国的金融创新存在某种偏向，例如股票全流通、衍生品开放等问题，而且金融创新带来的金融包容性存在阴暗面，例如随着更多低收入人群开始负债，居民部门杠杆率不断攀升，信贷大幅增长推升了住房、股票等资产价格，进一步拉大了收入差距。此外，在监管未能及时跟上的情况下，金融创新还可能出现“异化”，其普惠效应常常是“普而不惠”，甚至会出现掠夺性贷款问题，给部分群体带来更高的信贷成本，不利于共享发展。因此，后续更需要强调聚焦共同富裕方面，而实现共同富裕，要先把“蛋糕”做大，再把“蛋糕”分好，金融创新很好地把“蛋糕”做大了，但经济高质量发展应是人民共享的发展，同样应该关注金融创新与数字技术融合之于共同富裕的作用，即金融创新带来的金融普惠性和可得性。

表6 金融创新影响经济高质量发展主要渠道检验结果表

六、进一步研究

（一）市场化环境是否有助于发挥金融创新积极作用

本文还试图考察市场化环境是否有助于发挥金融创新之于经济高质量发展的积极作用。为了回答这一问题，本文在基准回归模型的基础上尝试将样本分类以进行异质性检验。样本具体划分如下：第一，直接根据地区市场化水平进行划分，若该地区的市场化指数大于样本中位数归为高市场化水平组，小于中位数的样本则归为低市场化水平组；第二，考虑到经济较发达的地区一般市场化水平也比较高，因此本文也按照经济发达程度进行划分，若地区GDP的自然对数值大于样本中位数归为经济发达组，小于中位数的样本则归为经济不发达组。表7报告了市场化环境对金融创新发挥作用的影响的检验结果。结果显示，在市场化水平更高的环境下，金融创新对经济高质量发展的促进作用更明显，而在市场化水平较低的地区金融创新的正面影响并不显著，说明市场化环境有助于发挥金融创新之于经济高质量发展的积极作用，市场化程度更高有利于促使更多的金融活水流向实体经济，更能以合理高效的方式将资源配置到实体经济中最需要的地方，充分发挥金融创新的资源错配改善作用和金融资源补充效应。

表7 市场化环境对金融创新发挥作用的影响检验结果表

（二）不同政策环境下金融创新有效性是否存在差异

由于不同政策环境的作用，政府对于金融创新的支持程度与倾注目标性有着较大的差异，进而金融创新促进经济高质量发展的有效性可能存在差异。为了更好地讨论不同政策环境下金融创新的异质性影响，本文进行分样本讨论。第一，2006年《中华人民共和国外资银行管理条例》《商业银行金融创新指引》等相关文件的发布标志着中国金融市场将真正进入开放创新的新时期，其着重强调促进金融创新持续健康发展。从政策环境而言，2006年是深化鼓励金融创新发展的一个重要节点。因此，根据2006年这个节点，本文将2006年以前的样本视为弱鼓励金融创新组，将2006年及以后的样本视为强鼓励金融创新组，进而分别进行模型估计。第二，从2013年开始，互联网思维成为影响并改变传统金融业态形式的巨大冲击力量，第三方支付发展逐渐趋于成熟，P2P网贷平台出现爆发式增长，众筹平台逐渐被运用到不同领域中去，首家互联网保险、互联网银行相继获批成立，银行、券商、基金、保险等金融机构开始布局互联网金融，阿里巴巴、腾讯、百度、新浪等大科技公司也开始进军金融领域，与新一代信息科技深度融合的金融创新开启了高速发展模式，并且也有了充足的政策支持。因此，被称为“互联网金融元年”的2013年可以作为深度金融创新的重要节点。基于此，本文对鼓励金融创新政策环境的样本做进一步的划分，将2006—2013年的样本视为非金融科技深度创新组，将2013年及以后的样本视为金融科技深度创新组，进而分别进行模型估计。表8报告了不同政策环境下金融创新有效性差异检验结果。结果表明，在不同政策环境下，金融创新的有效性存在着差异，具体表现为在深化鼓励金融创新的环境下，金融创新对经济高质量发展的激励效果更大更显著，而且在金融科技深度融合创新的环境下，金融创新的积极作用更加得到体现，这充分肯定了政府引导与政策指导对金融创新的支持作用，而且新一代信息科技赋能金融发展是未来金融创新的重要趋势。

表8 不同外部环境下金融创新有效性差异检验结果表

七、总结与讨论

结合中共二十大着力推进高质量发展新征程以及中央金融工作会议提出奋力开拓中国特色金融发展之路的重要背景，本文重点关注金融创新对中国经济高质量发展的作用。研究发现，金融创新水平的提升有助于促进中国经济高质量发展。检验影响渠道后发现，金融创新有助于改善资源错配问题，降低资源扭曲程度，并且存在金融资源补充效应，有助于提高金融服务实体经济能力，进而极大地促进经济高质量发展。金融创新促进了创新发展、协调发展、绿色发展和开放发展，却增大了收入差距、消费差距，不利于共享发展，这是由中国的金融创新存在某种偏向、监管未匹配时金融创新出现“异化”等原因导致的，后续应当重点关注金融创新带来的金融普惠性和可得性。进一步研究还发现，市场化程度更高的环境有助于发挥金融创新之于经济高质量发展的积极作用，政府政策引导也对发挥金融创新效应具有重要的支持作用。研究结论为进一步引导金融创新、加快建设金融强国以及推动高质量发展提供了重要的理论依据与决策方向。

基于上述研究结论，本文得出的政策启示如下：当前，中国金融业的市场结构、经营理念、服务水平等方面有待进一步地改善以适应经济高质量发展的需要，金融创新是促进经济高质量发展的重要推动力。本研究提出金融创新具备重要的资源补充效应以及错配改善效应，是进一步完善金融服务体系、满足高质量发展战略意图、匹配日益增长市场需求以及开拓中国特色金融发展的重要路径，这是推动金融高质量发展、提高金融服务实体经济能力、增强金融对经济高质量发展支撑作用的始终关注点和最终落脚点，因此，要正确把握金融本质和规律，立足于中国经济现实，实现经济与金融共生共荣，让金融创新为经济高质量发展提供有力支持，重视新一代信息科技赋能金融发展这一未来金融创新趋势的影响。本研究也验证了市场化环境有利于促使更多金融活水流向实体经济，能以更加合理高效的方式将资源配置到实体经济中最需要的地方，有助于充分发挥金融创新对经济高质量发展的积极作用，而且充分肯定政府政策引导的支持作用，这反映了未来需要更多地关注外部环境的影响，特别是坚持“以市场化为导向、以政策扶持为支撑”的市场导向与政府推动相结合的原则。本研究还发现目前中国金融创新增大了收入差距、消费差距，后续要重点关注金融创新带来的金融包容性所存在的潜在问题，相关监管措施要及时跟进，以避免金融创新出现“异化”，而且后续更需要强调聚焦共同富裕方面，要先把“蛋糕”做大，再把“蛋糕”分好，金融创新很好地把“蛋糕”做大，但经济高质量发展应是人民共享的发展，应该进一步关注金融创新与数字技术融合对共同富裕的作用，即侧重金融创新带来实质的金融普惠性和可得性，更好地为经济社会发展提供高质量服务。