2023年1月14-15日，北京大学数字金融研究中心联合著名学术期刊China Economic Review举办了第七届学术年会暨“中国的数字金融”专题研讨会（线上腾讯会议）。本次研讨会共分为三个专场，总共有十篇参会论文进行研讨，同时每篇论文由两位知名学者进行点评以及进一步修改的建议，并与主讲嘉宾进行深入的交流和讨论。数百名数字金融领域的国内外专家学者和同学通过腾讯会议参加了本次会议。

1月14日上午举行的第一个论文专场由中心主任黄益平教授主持。韩国成均馆大学边文龙助理教授报告了论文《How is FinTech reshaping the traditional financial markets?—New evidence from InsurTech and insurance sectors in China》，运用人工收集的六大独特宏微观数据，探讨了保险科技是否和如何影响传统保险业的市场结构，以及中小型保险公司是否会从蚂蚁保险等超级数字化分销商中受益等问题。边文龙老师发现，保险科技显著降低了非寿险行业的市场集中度，但在寿险行业的市场结构中发挥的作用有限。工具变量法和供给侧保险科技指数替代指标时，结果依然稳健。机制研究发现保险科技降低了保险行业的进入壁垒，尤其是对非寿险公司。此外，保险科技还降低了非寿险公司的经营和管理费用，但对寿险公司没有显著影响。中山大学岭南学院曾燕教授、广东外语外贸大学金融学院展凯教授进行点评。

 

诺丁汉大学商学院黄蔚副教授报告了论文《Does fintech innovation by non-financial firms enhance their values?》，提取专利文本信息的数据，测度了中国非金融行业上市公司企业层面的金融科技创新，并论证了其对企业价值的积极影响。并且，这种效应在国有企业、大企业和低竞争行业更为明显。研究揭示了金融科技通过降低用工成本、提高生产效率，以及增加企业透明度、信息传递和投资者信心两大潜在机制影响企业价值。上述结论通过了双重差分法等的系列稳健性检验。北京大学国家发展研究院胡佳胤助理教授、上海财经大学公共经济与管理学院郭峰副教授进行点评。

 

北京大学国家发展研究院雷晓燕教授报告了论文《Digital Finance, Multi-dimensional Poverty and Subjective well-being of Chinese Elderly》，运用中国健康与养老追踪调查的微观数据(CHARLS)，构建了包含教育、健康和生活的多维贫困新指标，分析了数字金融对多维贫困以及个体主观幸福感的影响。研究发现，多维贫困在样本期内显著下降，纳入数字贫困的新指标后具有更大的改进速度。传统多维贫困(TMP)或新多维贫困(NMP)的降低可显著减轻抑郁症状并改善自评健康水平(SRH)。对于那些同时处于TMP和数字贫困(DP)的人来说，纾困会对其主观幸福感产生较大的改善。机制研究发现，诸如社会养老金和数字化投资（如宽带中国）等公共政策扮演了十分重要的作用。文章还进行了系列重要的异质性分析和稳健性检验。对于丰富“数字鸿沟”视角、识别改善多维贫困政策的不足以及“精准扶贫”的施政均具有重要意义。中国人民大学财政金融学院孙昂教授、北京大学国家发展研究院黄炜长聘副教授进行点评。

 

1月14日下午举行的第二个论文专场由中心副主任沈艳教授主持，北京师范大学统计学院张勋教授报告了论文《FinTech Adoption and the Effects of Economic Uncertainty on Household Consumption》，构造了经济不确定性的省级季度数据，并将其与金融科技的区域指标、家庭层面的数据相结合，从经济不确定性视角分析了金融科技对家庭消费的影响。研究发现，较高的经济不确定性导致家庭在服务方面的支出减少，而金融科技的广泛应用则克服了这一负面影响，有助于防止家庭消费的降级。机制分析发现，金融科技通过需求方(创业和就业机会)和供给方(信贷)渠道缓解了这种负面影响。此外，替换经济不确定性指标和工具变量等方法论证了结论的一致性。广东外语外贸大学金融学院易行健教授、首都经济贸易大学尹志超教授进行点评。

 

厦门大学经济学院纪洋副教授报告了论文《Buy Now, Pay Later as Liquidity Insurance: Evidence from an Early Experiment in China》，基于支付宝2017年一项先买后付(BNPL)的随机实验，探讨了BNPL承担了流动性保险的功能，对消费产生的影响。研究发现只对于没有动用BNPL信贷的用户，其消费才反而得到了提升。这证伪了使用信贷缓解消费约束这一传统理论，间接论证了其背后机制是BNPL的接入为未来的流动性需求提供了保障，从而释放了现有的流动性、促进消费。中央财经大学金融学院张学勇教授、广东财经大学金融学院蔡卫星教授进行点评。

 

四川大学商学院张烁珣副研究员报告了论文《Can Digital Payment Stimulate Household Consumption Growth Persistently? A Self-Control Perspective》，运用中国家庭金融调查的微观数据(CHFS)，从自控能力的心理学视角分析了数字支付如何刺激家庭消费，以及刺激作用是否长期可持续等问题。研究发现，数字支付显著刺激家庭消费，但在时间偏好不一致的情况下，长期刺激效果会下降。如果家庭有良好的自制力，无论是短期还是长期，数字支付的刺激效应都是可持续的。家庭可以学会通过限制消费贷款和流动资产增长来控制过度支出。积极的收入预期和实际改善将有助于消费长期持续增长。上述结论都得到了诸多理论和实证证据的支持。北京大学国家发展研究院王勋副研究员、中央财经大学金融学院苟琴副教授进行点评。

 

中心博士生董英伟报告了论文《Big Tech Credit Score and Default Risk: Evidence from Loan-level Data of a Representative Microfinance Company in China》，运用代表性小额信贷公司的微观数据，分析大科技信贷评分对信贷违约风险的影响以及是否将改变机构信贷行为的问题。研究发现大科技公司的信用评分可以显著降低新借款人申请贷款的违约率。这种影响具有异质性，对于抵押品不足、贷款需求较高、风险水平中等以及历史违约率较高的本地商店，影响更大。最后，应用大科技信用评分对贷款额与抵押品(LTV)比率的影响一般不显著，但对于风险水平中等的群体，贷款额略有收缩，说明科技大信用评分会使小额信贷公司的贷款决策更加谨慎。西南财经大学金融学院罗荣华教授、加拿大曼尼托巴大学Asper商学院路磊副教授进行点评。

 

1月15日上午举行的第三个论文专场由中心副主任黄卓长聘副教授主持。对外经济贸易大学金融学院张海洋教授报告了论文《The Impact of Digital Finance on Women's Bargaining Power Evidence from China》，将中国家庭追踪调查(CFPS)数据与市级北京大学数字普惠金融指数匹配，通过严谨详实的实证证据，分析了家庭内部女性的议价能力如何随着数字金融的发展而这个改变。研究发现，数字金融的发展显著提高了女性的议价能力。机制研究发现，一方面，数字金融将改变社会对劳动力的需求，促进女性劳动参与的广度和深度；另一方面，通过便捷的数字金融服务，女性将更加关注个人和家庭财务。此外，不同家庭在生活方式、生育状况、女性受教育程度等方面的影响不同。研究拓展了家庭内部性别不平等的研究范围，为数字时代的家庭经济学提供了新的视角。并且从女性金融素养和劳动力市场参与的角度对这一机制进行了解释。中心研究主管谢绚丽高级研究员、中国农业大学经济管理学院何静教授进行点评。

 

国际清算银行经济学家邱晗博士报告了论文《BigTech Credit Risk Assessment for SMEs: Evidence from China》，基于网商银行180万中小企业贷款的独特数据集，采用76个传统和专有信息的企业特征变量，分析了大科技信贷风险评估模型的系列问题。研究发现，大科技的评估方法更好地预测贷款违约，反映了信息和建模的优势。传统的方法对有银行信用记录的公司效果很好。然而，大科技的专有信息可以在预测违约时提供补充或在必要时替代信用历史，特别是对于没有银行账户的公司。当出现外生冲击时，大型科技公司的优势仍然存在。最后，大科技信用评估的做法有助于普惠金融。广东外语外贸大学金融学院战明华教授、复旦大学泛海金融学院黄毅教授进行点评。

 

中南财经政法大学文澜学院袁燕教授报告了论文《Digital Wealth Management and Consumption: Micro evidence from individual investments》，重点运用了蚂蚁集团提供的特殊个人财富管理的相关微观数据，分析了居民参与数字理财是否有助于促进其消费增长以及居民数字财富管理影响其消费模式的潜在机制。研究发现，投资参与显著增加了个人消费。此外，低收入者以及经济资源较少地区的人消费提升更多。最后，参与数字金融管理同时挤出了消费和财富增长。对外经济贸易大学金融学院吴卫星教授、上海财经大学金融学院朱小能教授进行点评。