金融科技行业发展现状与趋势，金融科技现状

转载于：数字经济与社会

原文作者：Ratha Sahay, Ulric Eriksson von Allmen, Amina Lahreche，Purva Khera，Sumiko Ogawa Majid Bazarbash, and Kim Beaton

编译：对外经贸大学金融科技实验室

第六章金融科技公司正在扰乱传统金融提供者吗？

迄今为止，针对金融服务不足和未得到服务人群的金融科技公司对传统银行业务的破坏性影响有限。金融科技公司提供的服务（例如短期小额贷款或数字平台上各种公司服务的汇总）通常不是传统银行向小客户提供的服务。24/7全天候在线贷款平台通道，使得中小型企业可以在工作时间以外寻求融资。从某种意义上说，金融科技公司弥补了传统金融提供者服务的不足，后者专注于大客户和长期的大额贷款。例如，在发达经济体中，金融科技贷款人瞄准的是未得到充分服务的借款人，金融科技公司不会与银行提供的广泛服务竞争，而是会在利基市场提供“针对性的技术解决方案”。

对金融科技公司的采访表明，它们与银行的合作越来越多，并建立了多种商业模式。金融科技公司正在与银行合作，以从其在合规方面的经验和专业知识中受益，同时促进规模扩大。反过来，金融科技公司也为银行提供了最先进的平台，帮助他们接触新客户。在某些情况下，尤其是在新兴市场和发展中经济体(EMDEs)中，数字小额信贷由代表银行管理贷款的金融技术公司运营。大银行还邀请金融科技公司设立内部孵化器和创新实验室（例如，巴克莱和劳埃德）。在信用卡普及率很高的韩国，一些金融科技公司提供的平台可聚合和连接信用卡公司所提供的服务。

我们的实证研究也证实了目前金融科技公司对传统金融提供者的有限扰乱影响，以及二者之间的互补性。实际上，数字解决方案似乎正在“填补传统金融机构留下的空白”（附件3和5）。

在传统渠道有限的情况下，往往会提供更多、使用更多的金融科技支付服务。我们对数字支付的研究表明，传统的普惠金融手段（例如去银行分支机构和ATM）的可用性与数字支付的供应和使用均有负相关关系。尽管这可能部分反映了银行向数字化服务提供方式（例如，移动和在线银行业务）的转变，但这表明，在传统金融服务的现有供应存在缺口或传统银行业效率低下时，数字普惠金融往往发展更快。在传统服务有限的地方，即银行分支机构较少，金融化程度较低的地方，金融科技信贷也趋于产生。

也就是说，传统的和非传统的金融服务提供者之间的竞争虽然尚处萌芽阶段，但正在兴起。例如，纯数字银行正在兴起，它们凭借技术优势和低成本服务，直接争夺传统银行客户，并吸引新的客户。。同样，金融科技贷款机构现在在支付和信贷领域与非正式贷款机构，小额信贷机构和小型银行直接竞争。大型银行也开始感受到竞争压力，并做出不同反应。一些银行正在收购小型金融科技公司，或者大举对金融科技进行投资——它们在2018年的总投资超过了风险投资家对金融科技公司的投资（图12）。为遏制COVID-19蔓延而采取的封锁和社会距离措施，会加速向数字支付服务的转变，并使这种趋势可能会得到进一步加强。

第七章哪些因素会促成和限制数字普惠金融？

文献以及我们对利益相关者的访谈突出了几个促成普惠金融的因素。其中包括客户识别，数字基础设施，金融素养以及支持数字普惠金融发展的法规和法律环境。

客户识别是促进普惠金融的第一步（AFI 2018）。金融服务要求准确识别客户，包括防止欺诈活动。许多创新的解决方案正在涌现：在新兴市场和发展中经济体(EMDE)中，电话号码通常被用作提供诸如付款等基本服务的身份信息来源；各国正在开发用于客户尽职调查识别的集中式数据库。在一些发达经济体中，金融科技公司正在与监管机构（如英国的金融行为监管局）合作，建立“数字便携式身份”，以帮助小型企业快速发展。这些数字身份可以存储在智能手机中，并可以跨机构和跨边境使用。印度所采用的Aadhaar卡已经改变了游戏规则，这是一个向超过10亿人发放的国家性生物识别系统。从向数字金融服务提供国家服务（养老金，健康，保险和社会福利支付）到满足客户身份的监管要求，它的潜在用途广泛。1生物识别技术也已经在太平洋发展中国家得到开展，例如巴布亚新几内亚或萨摩亚，允许未经注册的人使用基于金融科技的付款。在许多国家，一个关键的监管和法律问题是如何在信息共享和隐私保护之间取得平衡。

对金融科技公司的采访则强调了两个主要制约因素：监管环境的不确定性和技术专业人员——“编码员”的匮乏。受访者表示，从某种意义上说，不确定或频繁变化的监管环境在一定程度上比更严格但有清晰路径的监管限制性更高。在某些国家，为应对COVID-19冲击而实施的监管支持措施被设计成主要通过银行部门实施，这可能进一步加剧这些限制。技术专业人员——编码员的短缺，也日益困扰着他们，特别是在新兴市场和发展中经济体(EMDE)中。此外，尽管许多金融科技公司依赖替代数据评估信用度，但他们认为征信机构可以帮助其扩大评估。寻求全球扩张的金融科技公司还指出，缺乏全球通用的信用评分和收回贷款的法律框架也是一大障碍。

许多金融科技公司也提到了资金限制，尤其是扩大规模的资金限制问题，这在COVID-19危机期间更加明显。（金融科技公司）最初的支持或资金通常来自孵化器或加速器项目，或者来自天使投资人和众筹。有些公司越来越多地通过私募股权，风险投资和对冲基金获得资金，而一些成功的公司已经在证券交易所公开上市。访谈和初步数据均表明，在COVID-19疫情冲击期间，资金限制问题变得越来越严重，尤其是对于那些流动性差和资本缓冲薄弱的公司而言。2020年第一季度各地区的金融科技融资活动陷入停滞：例如，亚洲的融资规模环比下降69％，交易数量环比下降23％。2

与我们交谈的监管机构则提出了他们所面临的广泛挑战。这其中包括：赶上瞬息万变的形势，面临预算限制或缺乏专业知识，以及应对来自传统金融机构的游说压力。监管机构还通过鼓励和采用RegTech（使用信息技术（IT）以增强监管流程）和SupTech（使用信息技术（IT）来增强监管）的方式应对金融科技发展。从金融服务提供商的角度来看，内部控制系统和报告的自动化和数据驱动分析正在提高成本效益。从监管者的角度来看，它允许对大量数据进行基于风险的监管。据一家RegTech公司所说，他们的一个客户通过使用他们的技术，合规成本从每年1800万英镑降到了50万英镑。

缺乏金融知识或对新技术不熟悉常常被认为是需求方面的一个制约因素，这正在限制向最需要帮助的人提供与COVID-19相关的经济支持。有趣的是，发达经济体和新兴市场和发展中经济体(EMDE)的利益相关者都注意到客户的金融知识水平较低。多家金融科技公司已在其网站上添加了教程以供基本概念的学习。新加坡当局采取了广泛的举措来教育其国民。但是，对金融科技公司的采访显示，在COVID-19疫情期间，一些国家缺乏电子政务的访问途径被证明是（金融科技）到达最需要帮助者的主要限制。

我们的实证研究发现了一些促进或阻碍数字普惠金融的因素。

我们的分析（附件5）表明，对数字基础设施的更多渠道（通过互联网和移动电话的可用性来衡量）与更高的数字支付和信贷使用率相关（图13）。实际上，我们在数字基础设施的所有级别上都发现了单调正相关关系。同样，以相同比例增加移动货币代理商的数量也将改善数字普惠金融（尽管规模会小一些）。

传统提供商的效率也很重要。更低效的银行系统（总资产的间接费用更高）与更多的数字普惠金融相关。

在已经大量使用传统金融服务的地方，金融科技支付服务的使用率更高。这可能反映出较高的金融知识水平以及对整体金融系统的信任。3机构至少对移动货币代理商的发展有一定影响，管理质量与移动货币代理商的可用性正相关。最后，正如预期的那样，对消费者更加友好的环境（即更高的移动货币监管指数）与更广泛的移动货币使用相关。在信贷方面，我们在市场贷款方面的工作表明，借款人信息的可获得性和对法律权利的更高保护有助于支持金融科技信贷的出现和发展（附件3）。促进数字普惠金融的优先事项应取决于国家情况。例如，对于传统接入渠道较少的国家，无论其使用水平如何，都有通过金融科技改善普惠金融的空间。相反，对于传统金融使用率较低的国家而言，增加金融知识，以及，更广泛的说，增加对金融服务的熟悉程度，对于支持普惠金融至关重要，无论其渠道如何。

COVID-19疫情危机的经验凸显了向最需要帮助的人推广数字服务的重要性。财政政策应包括对例如获得电力，移动和互联网覆盖，数字身份证明（IMF 2020a）等数字基础设施的投资。在数字渠道较多的一些国家，这场危机可能会提供必要的推动，使得在建立有益的监管和体制框架相关领域中已经酝酿的举措加快速度。这些努力应通过促进消费者和数据保护、网络安全、互通性以及金融和数字素养得到补充。

第八章金融科技对普惠金融有哪些风险？

全球监管机构已开始评估与金融科技相关的风险并制定政策，这一进程在COVID-19危机期间及之后将会加速。在国际层面，金融稳定委员会（FSB）得出结论，金融科技和大型科技公司尚未出现系统性风险（FSB 2017，2019）。同时，值得回顾的是，在没有适当监管的前提下推动普惠金融一定程度上导致了2008年全球金融危机。数字贷款的发展已经引起了一些国家对掠夺性贷款做法的担忧，在正在持续的COVID-19危机中这可能变得更加普遍（Faux 2020）。例如，由于突然的收入损失而无法偿还贷款的金融科技借款人，可能会受到激进的追债行为和较高的逾期付款/违约费用的影响。在印度尼西亚，金融服务管理局（Financial Services Authority）最近查明并关闭 1,000多家非法的P2P贷方，这些贷方提供禁止的金融服务或未经适当许可而经营。因此，在全球和国内层面采取正确的政策方法至关重要（IMF 2019a）。需要全球合作以减轻与可能出现的全球垄断相关的风险，例如大型技术公司，监管套利和恶性竞争，跨境活动，网络安全和洗钱（IMF 2019b，2018a）。在国内层面，清单也很长：包括保护数据；预防网络风险（UK Financial Conduct Authority 2018）;促进数字基础设施；加强监管框架；升级支付和证券结算系统；确保标准化和互操作性；并制定有效的用户保护和应急计划。

金融科技可能对普惠金融本身构成的风险（包括数字的和传统的）很少被探讨。在我们采访的利益相关者的心中也存在上述风险。但是，正如下文所讨论的，迄今为止，关于金融科技对普惠金融的威胁程度尚待探讨。

• 金融科技会为普惠金融带来直接风险吗？

要获得金融科技的好处，需要最低限度的投资，而那些不具备这一条件的人可能会发现自己在金融上被排除在外。这里的投资包括“技术资本”（例如，手机，互联网访问）以及使用数字金融服务所需的人力资本。随着金融科技的发展和日趋成熟，所需物理基础设施的普及不均或人力资本不足，特别是在特别是妇女，穷人和老年人之间，可能是导致新兴市场经济体和发达经济体金融排斥的新来源（G20 2019）。COVID-19的冲击已导致向数字金融服务的强烈转变，这种趋势可能会加剧针对落后者的金融排斥。此外，“简单”的数字信用会给金融知识有限的人们带来风险（Kaffenberger，Totolo和Soursourian 2018）。

如果初始数据输入存在偏差或算法未正确校准，则使用大数据分析可能会成为金融排斥的来源。

金融科技公司使用大数据和算法对消费者进行画像，可以使他们吸引那些由于信用历史不多或有限而被排除在传统金融领域之外的客户（Bazarbash 2019）。但是，有人担心这可能还会加剧历史数据中存在的偏见，从而反过来可能会使某些类别的消费者受到不公平对待和排斥。尽管到处都存在这种担忧，但在美国，大部分都是针对数字借贷问题进行研究的，在这种情况下，已将基于客户特征的不同待遇和公平借贷违规行为确定为一种风险（Jagtiani和Lemieux 2017; FinRegLab 2019）。此外，COVID-19的冲击带来的空前的经济影响可能会在经济低迷时期测试现有模型和指标的可靠性，它们可能需要进行调整和重新校准。金融行动特别工作组（FATF）关于洗钱和恐怖融资的标准提倡基于风险的方法，该方法鼓励各国设计出符合国家普惠金融目标的措施，同时又不损害为打击洗钱和恐怖融资而制定的措施。但是，不正确或不适当地实施基于风险的应对洗钱和恐怖融资方法（包括通过使用大数据分析）可能会加剧金融排斥（例如，全面排除与恐怖主义融资风险较高相关的客户类别）。

正如一些地区在COVID-19危机后已经观察到的那样，通过金融科技实现的普惠金融可能比通过传统手段实现的普惠金融更具周期性。

金融科技信贷的规模小，限制了金融科技信贷周期对经济的潜在影响。但是，金融科技贷款增长迅速，部分原因是信贷决策的自动化使信贷扩展变得更加频繁和快捷。只要基于大型且经常更新的数据集的信贷供应能够对信用度进行可靠的评估，此类信贷就可以适应经济周期。同时，自动化也可能导致顺周期性-在一定程度上，算法不能替代与客户的长期关系，自动化的信贷决策也可能导致经济低迷时期收缩更快（Carstens 2018）。金融科技贷款机构的融资条件趋紧可能进一步加剧顺周期，正如有些金融机构在当前的健康危机中正开始经历这种情况。这其中的许多公司是新成立的，各方面的建设还不够完善，流动性和资产负债表的缓冲较少。他们可能会在经济低迷时大幅削减业务规模，从而不成比例地减少中小企业和低收入家庭获得金融服务的机会。1如果这导致公司间的整合，金融科技行业可能会变得更加集中，一些大公司将成为主要参与者。最后，在金融科技公司（和大型科技公司）主要服务于小额存款的情况下，银行的融资结构可能会越来越依赖巨额存款，这可能会更加不稳定。银行资金的波动可能导致信贷收缩，这对边际借款人可能尤其有害。总之，这些影响可能导致普惠金融的顺周期波动。

• 金融科技会为普惠金融造成间接风险吗？

随着金融科技的发展，传统上迎合金融脆弱者的小额信贷机构和小型银行可能会遭受损失。这些金融机构中的一些，在许多情况下，包括低收入国家的传统放贷机构，都在之前与金融科技公司合作，进行了数字化转型。但是金融科技的压力可能会使落后者的商业模式面临风险：数字信贷和储蓄解决方案，完全在线的银行或汇款解决方案正在侵入其某些业务领域。这些机构的资源不足，无法应对来自反应迅速的金融科技公司的竞争压力。如果他们在金融科技公司充分扩大规模之前缩减其业务规模，那么金融排斥的风险可能会增加。COVID-19危机可能会增加这种风险：除了他们的客户可能受到大流行的经济影响而遭受的打击之外，许多小额信贷机构至少在短期内缺乏扩展数字业务的专业知识和资源。

对数字技术失去信任可能会挫败普惠金融的进步。数字普惠金融的进步取决于该技术所提供的便利性与客户对金融科技的信任之间的微妙平衡。例如，增加个人数据的可用性可以在促进识别受COVID-19危机影响最严重的人（例如中国和肯尼亚的移动钱包提供商）中发挥重要作用。但是，在处理私有数据时出现漏洞或欺诈会削弱信任。数据隐私或网络安全问题可能会促使消费者寻找减少金融科技公司访问其数据的方式，从而降低金融科技支持普惠金融的能力。认识到这些风险，一些监管机构指出，对于金融科技公司，尤其是那些与零售客户打交道的公司，已经制定了行为准则指令。

用户保护不足还可能破坏数字普惠金融。家庭必须相信移动货币或电子钱包是一种可靠的付款方式。但是，存在风险。移动货币运营商可能会破产。另外，持有其资金作为存款的银行（这是移动货币用户资金的集合）可能会失败。在这些情况下，移动货币用户可能无法完全收回其余额。但是，有些这些风险可以缓解。应该探索确保将客户资金与移动货币运营商的其他债权人区分开的法律结构。此外，客户资金应投资于高度安全和流动性良好的资产，并应在最安全的银行中进行分散，以其作为移动货币运营商的存款形式持有。中央银行的另一种选择是要求移动货币运营商持有客户资金作为中央银行的准备金。2

第九章未来议程

随着金融科技的发展，政策制定者面临着与包容性增长、金融稳定和监管的相关问题。G20已经确定有必要“为数字普惠金融提供一种赋能的和相称的法律和监管框架”，作为其数字普惠金融的高级别原则（G20 2016），包括智囊团在内的所有利益相关者都在积极努力，通过监管对金融科技安全发展的贡献进行思考，以维护金融诚信（Staschen and Meagher 2018）。这一点很重要，因为金融科技通常允许开发不受监管的替代品来替代高度受监管的活动（例如货币发行或消费者融资）。目前，尚无国际公认的监管标准，但各个国家的当局都正在做出回应，与中国、印度、墨西哥、新加坡和英国一道，正在发挥更加积极的作用。联合国秘书长的普惠金融促进发展特别倡导者（UNSGSA 2019）确定了安全和竞争性地提高数字普惠金融的几个先决条件，其中包括数据隐私、网络安全、数字标识、公平竞争、硬件基础设施（代理网络，连接性，互操作性）以及财务和数字素养等。尽管这提出了很高的要求，但是确实为政策制定者提供了一系列明确的目标。

在这种情况下，确保高质量的监管尤其是对非银行金融机构的监管是至关重要的。监管人员已经认识到需要调整监管方法，以在允许金融创新与应对金融诚信、消费者保护和金融稳定的挑战与风险之间取得适当的平衡。例如，采用诸如创新中心和监管沙盒（如适用）之类的机制。重要的是，监管应该与风险保持比例，并且应该支持创新技术的安全使用（Taylor and others 2020）。

现在很迫切地需要解决数据隐私，网络安全，跨境数字货币和数字标识的国际协议。金融科技具有一个宝贵的优势：它提供了安全、廉价地进行交易的能力。但是更重要地是防止金融科技的滥用，例如洗钱和恐怖融资。一些改进的工作已经正在进行中了，例如，FATF已经修改了它的标准，以应对使用虚拟资产可能带来的实际风险。但是，鉴于各国在标准上有很大的差异（例如，各国在信息共享和数据隐私方面的偏好可能会大相径庭），因此制定其他标准将非常困难。1

与反垄断相关的国际协议可以确保金融科技和整个金融服务领域的充分竞争，所以此类协议也是需要的。阿里巴巴、亚马逊、苹果、Facebook、谷歌和腾讯等大型科技公司在速度、效率和规模经济方面都带来了价值。同时，凭借其全球发展和资金优势，它们可以轻松地使小规模公司倒闭，并且能够成为成熟金融机构强大的竞争对手。凭借大量现金和能够适应COVID-19要求的业务线，大型科技公司正在加倍进行收购、研发和发展。2由于紧缩的资金状况对小型公司造成了沉重的打击，因此确保在COVID-19危机之后，金融科技领域仍然具有充分的竞争是非常重要的。此外，大型科技公司的入场正在引发各个角度的问题，例如主权丧失、全球垄断成本以及其他问题。在政策方面，人们担心小国及其监管政策最终可能会被这些大国控制。

金融和数字素养在发达经济体中和发展中经济体中同样稀缺。与人口老龄化的发达经济体相比，人口年轻的新型市场似乎对金融科技适应得更好。但是各个地区之间的共同点是很少有国家在高中和大学开设金融素养相关的课程。一位新兴市场国家的政府官员报告说，他们在高中毕业要求中引入了相关课程，但是很快具有资格和经验的老师便不够用了。对于人口众多、地区偏远或者存在抵质使用数字通讯手段文化的国家而言，挑战仍然巨大。当局应该采取包括激励私营数字服务提供商进行客户教育等措施来提高金融和数字素养。

还需要解决与金融科技有关的宏观金融风险。金融科技增强了金融系统的相互关联性，使银行和非银行机构（通常是不受监管的）之间的距离更近，给两者都带来了风险。即使金融科技公司没有杠杆，他们也可能被银行或者资本市场动荡的溢出部分所影响。反过来，这可能会使普惠金融面临风险。最后，如果获得信贷的机会在缺乏足够监管的情况下增加，金融科技可能会导致“过度”的普惠金融（例如美国次贷危机或者最近的肯尼亚移动银行贷款违约率上升至接近20%）。在制定新的法律时，确保小型金融公司有相称的监管是很重要的（Adrian and Mancini-Griffoli 2019），同时需要注意，无担保的数字信贷与数字金融服务提供商的宽松监管相结合可能会增加复杂性危机管理的问题。3这些问题随着金融科技公司经历由COVID-19引发的经济衰退变得更加重要。例如，个人可以寻求快速获得包括数字信贷在内的信贷，以应付即时发生的生活费用。这种做法可能使消费者接触到较不谨慎的信贷提供者、不利的条款和条件以及可能增加过度负债。

金融科技在应对COVID-19的影响和支持最终的经济复苏两个方面具有巨大的潜力，但是这并非是理所当然的。事实证明，金融科技是确保金融服务能够被获得以及帮助提供政府支持措施的有效工具。但是，其在复苏阶段的作用将取决于行业对冲击的抵御能力以及COVID-19之后金融科技格局的演变。随着数据变得更加容易被获取，研究数字金融服务的采用与经济体如何消化COVID-19冲击并在COVID-19之后恢复将很有用。

数字金融服务正在缩小性别差距吗？由于包括读写和数字能力较低、缺乏相关文件、需要承担家庭责任和社会态度等方面的原因，女性在获得金融服务方面面临多重障碍（Sioson and Kim 2019）。尽管其中的一些障碍也可能影响男性，但是它们对女性的影响更大。金融科技的解决方案似乎尤其能够适应女性所面临的制约因素——交互界面被设计的对消费者更加友好，数字金融也使得不再需要实体机构即可以获得金融服务（Jack and Suri 2016）。当需要实地交互（例如，兑现）时，移动货币或者银行代理商便可以更容易地被获取。AFI已经将利用数字金融服务作为解决普惠金融在性别差异方面的首要措施之一（API 2017）。IMF即将进行的一项研究正在寻找金融科技在弥合性别差异方面的证据 (Khera and others 2020)。

对政策制定者来说，最后的思考是，普惠金融方面的金融科技是否需要从政治经济学的角度额外的考虑。尽管有所局限，但GDP增长目前仍被视为衡量经济状况的主要指标。同样需要关注的是，为什么即便新科技（例如金融科技）能够对GDP产生很大的积极影响，但是依然不能为低收入社会的大部分成员服务？如果忽视“小家伙”的政治成本和社会影响很高，将金融科技被金融排斥的风险降到最低便具有新的意义，这在COVID-19危机期间许多国家的社会动荡中得到了证明。确实，过高或者正在上涨的收入和财富不平等的部分原因是新科技，这也正在变成许多国家正在关注的主要问题，除非解决金融排斥问题，否则这在后COVID-19时代可能会加剧。解决这种困境的一线希望是，通过审慎的监管和监督，并且解决普惠金融扩张所面临的一些限制，国家可以通过金融科技服务更大比例的人口从而帮助其实现其阶级跃迁。

附件1.外联和访谈

我们对50多家公司进行了采访，重点集中于金融科技公司活跃的地区和国家。这些公司在规模和活动（例如付款，信贷，保险和股票交易）各不相同。我们还采访了现有企业和科技公司，以获得全面的情况。

我们还与以下机构进行了访谈：英格兰银行，韩国金融服务委员会金融创新局，卢森堡监管机构和马来西亚监管机构，秘鲁监管机构以及中国，印度尼西亚，肯尼亚，摩洛哥，卢旺达，塞拉利昂和乌干达的中央银行。

最后，外联活动还包括与韩国金融科技协会，印度国家支付公司（NPCI），普惠金融联盟，NITI Aayog（印度）和印度储备银行前官员以及盖茨基金会的会议。

我们为样本中的52个发展中和新兴经济体中的每一个构建了一个综合的普惠金融指数，该指数由传统和金融科技驱动的普惠金融指数构成，涵盖两个年份（2014年和2017年）。我们采用三阶段主成分分析（PCA）来构建普惠金融指数。在第一阶段，传统构成（，）和金融科技驱动构成中（，）“访问”和“使用”类别的分类指数是根据附件表1所列出来的选定变量构建的，其中分配给每个变量的权重见附件图1。

然后，第二阶段PCA将第一阶段中得出的这些“访问”和“使用”指数（分别针对传统和数字）进行组合，从而分别为整个传统和金融科技驱动的普惠金融提供指数。 ∝和β是分配给每个子组件的权重，i指国家，tϵ（2014，2017）对应于两年中的每一年。

如果模型被很好地确定，那么E（e）= 0且E（μ）= 0，并且误差项的方差分别比传统普惠金融和数字普惠金融方差小。

最后，通过将PCA应用于传统普惠金融指数和金融科技驱动的普惠金融指数两个指标来计算综合普惠金融指数（FI），

注意：“权重”是普惠金融综合指数中变量的权重。IMF FAS= IMF财务准入调查；ITU=国际电信联盟；WB Findex =世界银行全球Findex数据库。

其中ω是分别分配给两个子成分的权重。1

为了避免变量中出现极值，在应用PCA之前将每个变量进行winsorize处理，其截止水平分别为2％和98％。所有指数在所有国家和年份都进行了0到1之间标准化，其中值1表示该年中，该国家/地区在所有国家/地区的所有年份中普惠金融程度最高。

附件表2显示了第一个成分中的附加值。附件表3以累积方式，按普惠金融的类型和规模显示了由不同组成部分解释的总差异额。更多详细信息，参考Khera等（2020）。

1请注意，对于金融科技驱动的普惠金融指数，不能在第一阶段PCA中把移动货币代理和其他金融科技准入指标结合使用。如果这样操作，会给移动货币代理带来负面权重，因为它与对互联网和移动订阅的访问负相关。因此在第二阶段PCA中加入移动货币代理，以构建金融科技驱动的指数。

附件3.金融科技贷款的决定因素

问题：我们对跨国家的数字借贷的驱动因素进行探索，主要集中于市场借贷。1我们提出了以下问题：基础设施（技术，信息，法律）在市场借贷发展中的作用是什么？数字信贷2是在金融业发达的国家发展还是金融科技贷款补充了进入金融市场的机会？市场贷款是否克服了获得信贷的地理障碍？银行部门的特征对市场贷款是否重要？

假设：

经济发展：预计人均收入的增加将总体上增加对信贷的需求，包括对市场贷款的需求。同样，从供给方的角度来看，人均收入增加引起的投资需求可能会推动新形式贷款的发展。互联网：市场贷款与使用互联网的人口比例呈正相关。由于市场借贷的运营平台是互联网，因此有望建立更多的互联网服务来实现更大的市场借贷活动。信息：市场贷款使得能够通过信用注册机构更轻松，更广泛地访问信用信息。信息（尤其是困难的信息）在信用评估和金融科技贷款中起着关键作用（Bazarbash 2019）。法律基础设施：市场贷款与法律权利的力量正相关。强有力的法律基础设施是执行贷款合同和处理破产的关键，而破产又可以带来信贷。金融发展（深度）：市场贷款与传统贷方（银行）提供的信贷深度负相关。由于它为服务不足的人群和企业开放了信贷渠道，因此数字借贷有望蓬勃发展，尤其是在传统借贷不发达的地方。金融发展（获取）：贷款通常与金融行业进入门槛成正比。但是，覆盖我们样本中所有国家/地区的可用访问方式与银行和ATM有关，并且不包括数字访问；这将会削弱贷款与进入门槛之间的关系。金融发展（效率）：市场借贷与银行系统的效率（包含在指数中）关系模糊。较低的金融效率（由于利差增加和借贷成本增加所反映）可能增加对替代融资（负关系）的需求。但是，如果利差增加反映了借款人的信用风险恶化，那么这种关系将是正向的。地理障碍：市场借贷与银行分行的地理分布负相关。由于贷款是以无分支方式进行的，因此数字贷款可以在存在银行准入壁垒的地方扩展。银行业的特征（结构，盈利能力，资产质量）：市场借贷与银行业的特征含糊不清。更集中的银行业务可能表明市场不完善，并导致更多的市场贷款。相比之下，这可能意味着数字贷方将面临增长和进入壁垒。获利能力和资产质量是财务效率指数的子集，具体取决于其变化的原因是特定于银行部门还是一般而言，可能会对市场借贷产生不同的影响。国家样本和年份：我们使用了105个国家在2015-17年度间的样本数据。数据源：市场借贷数据由剑桥替代融资中心（CCAF）提供。它是关于替代融资的最全面的全球数据集。回归方法：我们建立具有国家固定效应和年份固定效应的固定效应面板回归模型。基线规格为：

注意：所有解释变量均已标准化。我们使用标准的Newey West标准错误，并且不在基准中按国家或时间对标准错误进行聚类。作为稳健性检查，我们尝试了按国家/地区进行聚类，结果几乎与基线相同。R平方包括时间和国家/地区固定效应。括号中的稳健标准误。 *** p，0.01，** p，0.05，* p，0.1。

是一个国家/地区的市场借贷规模占该国在t年名义名义GDP的份额的对数。针对总信用额度，业务信用额度和消费者金融科技信用额度分别运行回归。是国家固定效应，说明任何国家/地区特定的水平差异。是控制影响所有国家的国际因素的时间固定效应。收集金融科技信贷驱动因素：人均购买力平价国内生产总值，互联网用户，信用信息的深度，法律权利的力量，金融发展的三个子指数（深度，获取和效率），每1000平方公里的人均银行分支机构，具有银行部门的特征（集中度，资产收益率以及不良贷款占总贷款的比例）。

结果：附件表4显示了金融科技总贷款的面板回归估计结果。更详细的结果，请参见Bazarbash和Beaton（2020）。

附件4.数字金融的普惠性和增长

问题/动机：更大的金融科技驱动的（数字）普惠金融转化为更高的经济增长吗？我们知道，将传统的将金融纳入支付方式可以促进经济增长（Sahay等人，2015a）。我们有兴趣探讨这种关系是否也适用于金融科技驱动的普惠金融，以及其经济影响是否以及与传统普惠金融有何不同？

方法：我们使用跨国的普通最小二乘（OLS）估计，将我们的普惠金融指数（传统指数和数字指数）在某个时间点与2011-18年和2014-18年期间的后续增长相关。基线估计方程如下：

是实际GDP增长，

对应于我们样本中的52个发展中和新兴经济体，而ε是误差项。为了解决潜在的反向因果关系问题，我们将“初始”普惠金融指数——传统型

和金融科技驱动型

指数）与对应至后阶段的增长。控制变量

的向量，对应到初期，包括：

经济发展水平：人均GDP的对数（来源：IMF世界经济展望）政府消费占GDP的百分比（来源：世界银行）外商直接投资（FDI）占GDP的百分比（来源：IMF世界经济展望）通货膨胀：消费者价格指数的年度百分比变化（来源：IMF《世界经济展望》）金融深度级别：私人信贷占国内生产总值百分比的对数（来源：世界银行发展指标）用于区域分组的虚拟变量：亚洲，中东和中亚，拉丁美洲，新兴欧洲，撒哈拉以南非洲

稳健性检验和其他分析：我们进行了一系列稳健性检验和一些其他分析，包括：

估算金融科技信贷的贡献：为了分析金融科技信贷是否对增长产生影响，我们添加了新发起的金融科技信贷总数占2015年名义GDP的比重的对数，作为对2014-18年期间回归的另一个解释变量。估算表明，金融科技信贷对增长的影响在统计上并不显着，而其他变量的影响则与基准估算相同。消除GDP的周期性影响：通过使用Hodrick-Prescott（HP）过滤器获得平稳序列，我们用趋势下降的实际GDP增长的平均值替换因变量。估计全面普惠金融的贡献：我们将金融科技驱动的普惠金融指数和传统普惠金融指数替换为综合普惠金融的初始水平。我们发现，最初的全面普惠金融水平对人均GDP增长有积极影响，但是一旦将传统金融部门深度的指标（国内私人信贷与GDP的比率）添加到回归中，这种影响就没有统计学意义。使用金融发展指数（FDI）代替私人信贷（占GDP的百分比）。该外国直接投资基于Sahay等人的数据库（2015年），在该网站：http://data.imf.org/fdindex.更新使用三年平均（2009-11年和2011-14年）的政府消费，外商直接投资和私人信贷（GDP百分比）代替最初的时期。

在所有情况下，结果均与基线估计值相似。更详细的讨论，请参阅Khera等（2020）。

附件5.数字普惠金融的决定因素

问题/动机：是什么推动采用金融科技驱动的普惠金融付款？为什么有些国家的收养率比其他国家高？国家采用金融科技支付方式与传统普惠金融程度之间有什么关系？换句话说，金融科技驱动的普惠金融是对传统的普惠金融手段的补充还是替代？

方法：当考察金融科技驱动的普惠金融的驱动因素时，有两个方面的问题-获取的驱动因素（即供应）和使用的驱动因素（即需求）-我们使用两个单独的回归来估计。估算步骤依赖于两种替代方法：

· 普通最小二乘（OLS）回归：使用OLS回归估算金融科技准入的驱动因素，其中移动货币代理商（每10万成年人）是因变量。

· 对数logit回归：根据新计算的金融科技使用指数（附件2），使用分数logit回归估算金融科技使用量的驱动因素（Papke和Wooldridge 1996）。对数logit回归说明了因变量的分数性质（财务使用指数落在单位区间[0,1]中），并且无需处理数据即可处理0和1的极值。

这些方程式分别针对2014年和2017年进行了估算，也进行了联合估算（合并估算）。下表中的结果指的是汇总回归。该样本由52个低收入和发展中经济体组成，我们将为其计算普惠金融指数（附件2）。

考虑到金融服务的访问和使用的事实密切相关，我们将数字使用率指数作为获得金融科技服务的决定因素之一，反之亦然。为避免内生性问题，我们使用金融科技使用指数的滞后值来解释其对金融科技访问的影响（反之亦然）。我们从现有文献中选择普惠金融的其他主要决定因素：

经济发展水平：人均GDP的对数（来源：IMF世界经济展望）金融部门效率：用作代理资产的间接费用（来源：世界银行金融统计局）金融部门的竞争水平：银行集中度定义为三大商业银行的资产占用作代理的商业银行总资产的比例（来源：世界银行金融统计局）金融稳定：不良贷款占代理总贷款总额的比例的对数（来源：IMF财务状况指标）治理/机构质量：法治，范围从0到1，其中1表示最强的法治，作为对人们对社会规则的信任感的一种指标（数据源：世界司法项目）城市人口：城市人口占总人口的比例（数据来源：世界银行发展指标）为了避免反向因果关系，我们将滞后一期的值用于解释变量。