赖晓冰,岳书敬

• 1:东南大学经济管理学院
• 2:东南大学中国特色社会主义发展研究院

摘要(Abstract)：

解决资本市场广泛存在的错误定价问题，是中国金融稳定健康运行的重要前提。本文充分考虑数字技术在中国金融领域创新融合的典型事实，重点探讨金融科技在缓释股票错误定价问题中的功效。在理论阐释金融科技与错误定价之间关系的基础上，利用中国A股上市企业数据对其理论逻辑进行实证检验。研究发现，金融科技有助于矫正错误定价问题，该结论经过变量替换、剔除特殊样本、控制其他因素、固定效应替换、安慰剂检验、工具变量检验等系列稳健性检验后依旧成立。机制分析表明，金融科技通过“数字赋能”打破信息孤岛，对内有利于减弱企业内部代理问题和财务困境，对外能够提高机构投资者持股以及减少分析师预测分歧，上述机制是改善错误定价的重要路径。进一步研究揭示，对于不同产权性质、行业类别、市场环境，金融科技的“纠错”能力存在异质性，特别是在非国有企业、传统行业以及熊市阶段中，金融科技对错误定价的矫正效能尤为显著。此外，金融科技主要解决了股价被低估的企业错误定价问题，但对股价被高估的企业错误定价问题作用有限，这可能与金融科技的“资本逐利”特性以及中国资本市场卖空限制具有重要关联。研究结论为推动资本市场资源配置功能完善和金融数字化改革提供了重要的政策内涵。

关键词(KeyWords)： 金融科技;错误定价;数字技术;金融稳定

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金青年项目“金融科技对企业数字化转型的效应评估、机制分析与策略优化研究”（72202046）;; 教育部人文社会科学研究规划基金项目“基于城市群空间网络视角的长江经济带绿色发展研究”（20YJA790085）;; 中央高校基本科研业务费专项资金“数字经济促进江苏转型发展研究”（2242022S30004）的资助

作者(Author): 赖晓冰,岳书敬

DOI: 10.16513/j.cnki.cje.20220909.001

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• (1)依据金融稳定理事会(FSB)的定义,金融科技主要是指大数据、区块链、云计算、人工智能等数字技术带来的金融创新,并对金融市场以及金融服务业务供给产生重大影响的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等。
• (2)为精简行文逻辑,实证结果已略去控制变量(CVs)、行业固定效应(Industry)、年份固定效应(Year)检验结果,留存备索。
• (3)第一,由于本文搭建的地区金融科技指标是经过自然对数处理的变量,旨在减少异方差以及量纲等因素影响,但是也在一定程度上改变了数据的结构。为此,在第(2)列中,采用未经自然对数处理的金融科技公司数量(归一化处理,FT-01)进行交叉验证。第二,借鉴王小燕等(2019)、黄锐等(2020)的经验,采用基于金融功能观以及百度网络词频搜索的方式,搭建金融科技情绪指数(FT-sen),作为金融科技的代理变量进行稳健性检验,结果示于表3的第(3)列。第三,与唐松等(2020)、Lv and Xiong (2022)做法一致,将北京大学数字金融指数作为金融科技的代理指标,结果示于表3的第(4)列(自然对数处理,DF)和第(5)列(归一化处理,DF-01)。上述研究结果显示(第(2)列～第(5)列),在进行核心变量替换后,金融科技对错误定价的估计系数均在1%的水平下显著为负,说明金融科技发展有助于解决股票错误定价问题的核心结论依旧可靠。
• (4)此外,为了确保错误定价不受行业划分标准的影响,本文将原来的两位数行业代码替换为行业门类,并展开稳健性检验。研究显示,经过行业划分标准变更后,依然支持“金融科技可以有效矫正错误定价问题”的核心结论。限于篇幅,不再逐一展示,留存备索。
• (5)股票流动性(Liquidity)指标参考吴非等(2021)的做法,使用Amihud指标度量股票流动性,该指标越大表示股票流动性越小;银行借款比例(Bank_loan)参照CSMAR公布的数据,Bank_loan=(短期借款+一年内到期的非流动负债+长期借款)/总资产;网络媒体关注(Web_news)定义为上市企业在网络媒体上的年度新闻总数(经自然对数处理)。
• (6)金融监管(Fin_reg)定义为区域金融监管等事务支出占地区生产总值的比重;经济发展增速(gdp)用地区国内生产总值的同比增速衡量。
• (7)关于工具变量的选取,一是“企业所在地区到杭州的球面距离”。郭峰等(2020)认为,金融科技与互联网金融、数字金融等概念类似,在广义上可称之为银行及其他传统金融机构以及互联网企业利用数字技术开展的新兴金融业务。已有文献指出,中国各城市的金融科技(互联网金融、数字金融)发展呈现出地理位置上距杭州市越远,金融科技(互联网金融、数字金融)推广难度越大的特点(尹振涛等,2021)。这是因为,以支付宝为代表的金融科技的发展起源于杭州,杭州的金融科技发展处于领先位置,可以预期,在地理上距离杭州越近,金融科技发展程度可能越高(张勋等,2020)。因此,就相关性假设而言,企业所在地区到杭州距离越远,越会与金融科技发展水平存在较强关联性。但就外生性假设而言,企业所在地区到杭州距离的远近,和股票错误定价之间没有直接联系,企业所在地区到杭州距离属于外生因素。因而可以判断“企业所在地区到杭州的球面距离”基本满足相关性和外生性假设。本文根据高德API抓取出中国各地级市的经纬度数据,然后计算出企业所处的地级市到杭州市的球面距离,并将该距离作为金融科技工具变量的一个组成部分。二是“企业所在地区大型银行网点机构数”。当前中国的金融体系结构仍以间接融资为主,直接融资占比较小,这决定了中国金融科技的发展实质上依旧由大型银行为主的间接融资体系所主导。同时,间接融资离不开银行在各个地区设立的众多营业网点机构,大型银行网点机构数越多,人工智能、大数据、云计算等数字技术驱动银行变革所产生的新业务模式、应用、流程和产品就越多。因此,就相关性假设而言,企业所在地区大型银行网点机构数越多,当地金融科技的研发资金、产品应用和业务场景就越丰富,会在相当程度上决定当地金融科技发展水平。但就外生性假设而言,企业所在地区大型银行网点机构数的多少只会对间接金融体系产生一定影响,和资本市场中的股票错误定价之间并没有直接联系,因而满足外生性假设。据此,本文引入“企业所在地区大型银行网点机构数”作为金融科技工具变量的另一个组成部分。综上可以看出,企业所在地区到杭州的距离越近、企业所在地区大型银行网点机构数越多,那么金融科技发展就可能越高,但是与股票错误定价之间并无直接关联。因此,最终采用“企业所在地区到杭州的球面距离”、“企业所在地区大型银行网点机构数”两个指标的交互项作为工具变量。
• (8)为了确保经济因果渠道的稳健性,本文对表10、表11进行了补充检验:(1)引入工具变量(IV)进行反事实检验。主要逻辑为,由于表9的工具变量检验结果已经验证了IV满足外生性假设,如需确证“金融科技—经济机制变量—错误定价”传导路径的有效性,那么在“金融科技—经济机制变量”的因果识别中,IV也必须符合外生性假设(换言之,只有在IV与经济机制变量无关的前提下,传导机制的因果关系才可能确立)。所以,如果能够验证IV与四个机制变量没有关联,就能在一定程度上佐证金融科技对经济机制变量存在因果联系。基于上述推论,本文将四个经济机制变量(Institution、Analyst、Agency、Zscore)分别设置为被解释变量,将IV设置为核心解释变量放入式(1)中展开实证检验。结果显示,IV对四个经济机制变量的回归系数均通过惯常意义上的统计学检验,意味着IV与各个经济机制变量没有相关性,侧面印证了金融科技对四个经济机制变量的因果关系。(2)将金融科技(FT)进行滞后1期处理(L.FT),并重新对L.FT与四个经济机制变量进行检验,旨在反映金融科技发展对机制变量经济因果渠道的时滞性,也可以避免反向因果对结果产生的内生性干扰。研究显示,各项L.FT回归系数的显著性、大小和方向与表10、表11的结果高度一致。限于篇幅,未将结果一一展示,留存备索。
• (9)关于金融市场周期(牛市、熊市)的界定,本文借鉴Lindahl-Stevens(1980)、孟庆斌和黄清华(2018)的研究,将市场平均收益率(年度)大于无风险利率(年度)时表征为“牛市”阶段,否则为“熊市”阶段。
• (10)本文也对卖空约束下金融科技与高估企业错误定价之间关系进行了补充检验。研究发现,对于开通卖空机制的被高估企业样本,金融科技发展(FT)的回归系数为-0.0066,p值为10%;对于没有开通卖空机制的被高估企业样本,金融科技发展(FT)的回归系数为-0.0005,p值为85%。这说明,卖空限制确实是导致金融科技难以对被高估企业进行“估值纠错”的重要因素。换言之,受到卖空限制等因素影响,金融科技并未展现高估“降温剂”效能。限于篇幅,未将表格详细列出,留存备索。