互联网金融支持经济发展的实证研究

扈文秀，李茹霞，刘刚，齐晓亮

（1.西安理工大学经济与管理学院，陕西西安710054；2.西安交通大学人文社会科学学院，陕西西安710049）

互联网金融支持经济发展的实证研究

扈文秀1，李茹霞1，刘刚1，齐晓亮2

（1.西安理工大学经济与管理学院，陕西西安710054；2.西安交通大学人文社会科学学院，陕西西安710049）

近年来，随着互联网科技的快速发展，互联网金融逐渐发展成为经济增长的主要驱动力。文章在分析我国互联网金融发展现状的基础上，试图通过实证分析来检验互联网金融对经济发展的重要影响。基于柯布-道格拉斯生产函数模型的实证分析结果显示互联网金融的发展确实在一定程度上促进了经济的发展，但其促进作用有待提高。最后，提出建议以期对我国互联网金融的持续、健康发展提供参考。

互联网金融；经济发展；道格拉斯模型

一、引言

互联网金融是传统金融机构和互联网企业运用互联网技术与信息通信技术实现资金融通、支付、投资以及信息中介服务的一种新型金融业务模式，它主要包括互联网支付、基金销售、保险、信托、消费以及金融股权众筹融资等[1]。习近平总书记在第二届互联网大会上指出：“以互联网为代表的信息技术日新月异，引领了社会生产新变革，创造了人类生活新空间，拓展了国家治理的新领域，极大提高了人类认识世界改造世界的能力。”未来的金融市场风云变幻，风险与机遇并存[2]，在互联网的驱动下，互联网金融将会成为搭载实体经济与金融经济体之间的桥梁，并会催生出更多的经济增长点以及新业态。在此环境下，将互联网金融与经济发展巧妙结合，进而研究互联网金融如何支持经济发展就具有极大的现实意义。

二、我国互联网金融的发展现状

根据第37次中国互联网络发展状况统计显示，截至2015年12月，我国网民总体规模已达6.88亿，全年共计新增网民人数为3 951万人；其中手机网民规模高达6.20亿，比上年增加6 303万人；互联网普及率增长到50.3%，同比增长2.4个百分点。同时，我国域名总数达到3 102万个，其中“.CN”域名总数为1 636万个，占我国域名总数的52.8%；我国网站总数为423万个，其中“.CN”下网站数为213万个，占我国网站总数的50.4%。此外，我国有95.2%的企业使用计算机办公，有89.0%的企业使用互联网，有33.8%的企业利用互联网开展营销推广活动。

根据有关资料显示，截止2015年底，第三方互联网支付的交易规模已经达到11.87万亿元，第三方移动支付的交易规模达到13.88万亿元，在互联网支付与移动支付协同发展的促进下，我国第三方支付的交易规模已经超过25万亿元，预计到2020年我国第三方支付的交易规模可以翻一番。2015年，股权众筹平台取得相当快速的发展，平台兴起数量的比重是总平台总数的一半以上，达到53.19%；与此同时，交易量在巨头们介入之后实现了爆发式的增长，受我国经济社会以及相关政策环境等因素的利好影响，股权众筹平台上线新增75家，可以说2015年是真正意义上的股权众筹元年。麦肯锡在《颠覆与连接——解密中国互联网金融创新》一文中指出，资本市场非常青睐我国的互联网金融产业，它作为创新驱动发展的先导力量，对我国经济增长的推动作用与日俱增、发展前景不可估量。

为了更直观的反映我国互联网金融的现状，本文选取域名、互联网使用情况、中国P2P公司数三个方面的数据来进行现状描述分析。

（一）域名

截至2015年底，我国域名总数增长到3 102万个，年增长率超过50%（见表1）。

表1 中国分类域名数

截至2015年底，我国“.CN”域名总数为1 636万个，年增长47.6%，远远超过德国国家顶级域名，从而成为全球注册保有量第一的国家（见表2）。

表2 中国分类CN域名数

（二）互联网使用情况

数据显示，2011—2014年底，我国企业互联网使用比例基本稳定在80%，2015年年底上升到89.0%，2016年有望突破90%（见图1）。

图1 2011—2015年企业互联网使用比例

（三）中国P2P公司数

截至2015年底，全国P2P平台数迅猛增加到3 858家，交易额超过1.5万亿。由此，可以说P2P行业已经从草根创业逐渐过渡到专业机构的游戏，行业大洗牌似乎已经到来（见图2）。

图2 2011—2015年中国P2P公司数（个）

三、文献综述

目前，国内关于互联网金融与经济发展关系的研究主要集中在三个方面：第一，互联网金融的风险以及监管研究。谢平等（2014）认为不能因为发展不成熟就对互联网金融采取自由放任的监管理念，应该以监管促发展，鼓励互联网金融创新[3]。李有星等（2014）认为国内外的金融监管机构已经对互联网金融应实施监管达成了共识，应确定监管主体地方化的方向，以原则导向为监管方式，构建以会员邀请、资金第三方托管、简易信息披露及信息安全保护为核心的互联网金融“安全港”制度[4]。第二，金融发展与经济增长之间的关系研究。谈儒勇（1999）采用时间序列季度数据实证了中国金融中介和经济增长之间有非常显著的、相当强的正相关关系[5]。马轶群等（2012）认为金融发展在短期内增强经济增长协调性、在长期内弱化经济增长协调性，但是对经济增长持续性和经济增长结果质量变化的贡献越来越大[6]。第三，互联网金融对经济的影响。李炳等（2014）认为互联网金融一方面通过提高资金配置效率、提升金融系统基本功能来促进经济增长，同时互联网金融也会通过创新对宏观经济带来新的风险[7]。孟亚文等（2015）在现代经济中互联网金融的应用主要体现在第三方支付、P2P小额信贷、众筹融资网站等方面，互联网金融在运行中具有市场信息虚拟化、交易信息对称性、经济运行高效化的特点[8]。

上述文献从不同角度论述了互联网金融与经济增长的关系，为促进互联网金融与经济发展的更好融合提供了广阔的思路，但也有不完善之处：缺乏对互联网金融与经济发展关系系统的研究，互联网金融实证方面的研究更少。

四、互联网金融支持经济发展实证分析

现阶段，国内关于互联网金融促进经济发展的理论研究相当之多，但是相关的实证研究比较少，发展还不是非常成熟。譬如，西安交通大学李琪教授通过对各地区互联网发展状况与经济发展水平的关系进行实证分析，得出互联网普及率和互联网基础设施建设水平对经济发展有着显著的影响[9]。本文拟通过实证分析，用具体数据进一步证实互联网金融与经济发展之间的正相关关系。

（一）模型选取

1.模型理论基础。该部分以内生经济增长理论的分析框架为基础，构建互联网金融支持经济发展的实证模型。20世纪80年代，罗默、卢卡斯等一大批经济学家构筑了一种新的增长理论——内生增长理论[10]。该理论认为，一国经济的增长由内生变量决定，除了资本和劳动力等要素外，技术进步是驱使经济增长的又一内生变量，而知识是技术进步的源动力，这种知识不仅表现在企业人力资本上，而且会直接反映于技术的变化，企业往往通过积累知识来生产新产品、提高产品质量，从而推动经济增长。在内生经济理论分析框架的基础之上，笔者认为，互联网信息技术以及互联网金融的普及是知识的价值体现，它为经济的发展注入了新鲜血液。因此，互联网金融的发展有助于经济结构的优化和经济现代化进程的加快，可以说它是经济运行的加速器。

2.模型构建。柯布-道格拉斯生产函数模型主要是定量分析经济增长中各种要素的贡献率[11]。1942年，丁伯根（J.Tinbergen）为适应研究需要改进了柯布-道格拉斯生产函数模型。该模型的表达式为：

该部分以内生经济增长理论的分析框架为基础[12]，将互联网金融定量化，即内生化为除了资本、劳动力和技术进步之外的又一影响经济增长的要素。为了实证这一影响，本研究将互联网金融看作生产函数的内生变量，因此将模型设定为包括资本、劳动力、技术进步以及互联网金融在内的柯布-道格拉斯生产函数：

其中，Y代表当期的国内生产总值，即产出；A代表一定时期的技术水平并且认为其在一定时期内不发生变化；K代表物质资本的投入水平；L表示劳动力的投入量；I代表互联网金融的发展程度；eμ为模型的随机扰动项，理论模型中加入随机误差项使其变为可进行计量估计的实证模型；α、β、γ分别表示K、L、I的产出弹性系数。为了更好的适应研究需要，将采用模型的对数形式来进行后续分析。一方面，对数形式对降低数据波动性有较好的效果，可将模型转化为线性模型，进而能够利用线性模型分析方法进行研究；另一方面，将数据对数化能够有效消除序列中的异方差。

通过将模型对数化，得到线性模型：

（二）数据来源和变量说明

互联网金融的数据在2007—2014年比较完整且具有代表性，在考虑样本选取的可得性和科学性基础之上，本研究选取此段期间的季度数据作为样本数据。之所以不选取年度数据是因为样本量太小，失去回归的意义。样本数据的开始期间为2007年第一季度数据，截止期间为2014年第四季度的数据，数据来源于万德数据库以及中国互联网信息报告。对模型采用的变量作如下说明：

（1）产值Y：选取国内生产总值（现价）的数额表示（单位：亿元）。

（2）物质资本投入K：用固定资产投资额表示（单位：亿元）。

（3）劳动力投入量L：本文采用城镇就业人数表示（单位：万人）。

（4）互联网金融I：为了全面准确地反映互联网对经济增长的贡献，用中国互联网信息报告中第三方互联网支付的当季规模值来衡量互联网金融的发展程度（单位：万人）。

各变量的数据、描述统计见表3、表4。

表3 国内生产总值与网上支付规模人数等相关数据

表4 变量的描述性统计结果

从表4的统计结果可知：

偏度S＜0，峰度K＜3，与正态分布相比，我国的产出呈现“左偏、矮胖”的分布形态；偏度S＜0，峰度K＜3，与正态分布相比，我国的固定资产完成额呈现“左偏、矮胖”的分布形态；偏度S＞0，峰度K＜3，与正态分布相比，我国的城镇就业人数呈现“右偏、矮胖”的分布形态；偏度S＜0，峰度K＜3，与正态分布相比，我国的互联网第三方支付规模呈现“左偏、矮胖”的分布形态。

（三）实证分析

1.OLS估计

该部分运用Spss20.0软件对2007—2014年的相关数据进行回归分析，从而探究互联网金融对我国经济增长的促进作用。

表5 回归分析

由估计结果可知，计量模型整体通过检验，常数项和自变量的估计系数的检验也具有较高的显著程度，我们得到如下回归模型：

2.模型的统计检验

拟合优度检验：由回归模型的结果可知R2=0. 987，也就是说被解释变量能由解释变量解释的变化的比例为98.7%，因此笔者认为被解释变量基本上可以用多元线性回归方程中的解释变量来解释，整个模型的解释能力相当高。

F检验：由回归模型的结果可知F=693.701，p值显著为0，说明该回归方程整体通过了1%的显著水平检验，因此笔者认为这三个自变量是我国经济增长的重要因素。

T检验：K、L、I三个自变量的t值的相伴概率分别为0.000、0.043、0.000，除了基础性劳动力资本的显著度在5%以内之外，其他所有解释变量的显著程度都在1%以内。因此，我们认为可以通过t检验。

3.结论

根据模型分析的结果，可以得出以下结论：柯布-道格拉斯生产函数通过了显著水平等于0.05的T检验与F检验，表明样本数据的可信度相当强。修正的样本可决系数R2=0.985，说明资本、劳动力与互联网金融的发展对经济增长的解释能力可达98.5%，如此高的解释程度足以说明柯布-道格拉斯生产函数模型可以与样本数据很好地进行拟合。参数α=0.166，表示在劳动力投入和互联网金融发展保持不变的前提下，资本投入每增加一个百分点，平均产出将增加0.166个百分点。参数β=0.275，表示在资本投入和互联网金融发展保持不变的前提下，劳动力投入每增加一个百分点，平均产出将增加0.275个百分点，是弹性系数最大的，说明我国经济处于资本驱动增长的阶段。参数γ=0.126，表示在劳动力投入和资本投入保持不变的前提下，互联网金融每增加一个百分点，平均产出将增加0.126个百分点。也就是说，互联网金融的发展和经济发展呈正相关关系。资本、劳动力与互联网金融的产出弹性分别为0.166、0.275和0.126，这说明我国固定资产完成额、城镇就业人数和第三方互联网支付规模每增长1个百分点，就可以促进GDP分别上升0.166、0.275和0.126个百分点。

由此可见，在我国经济总量的增长中，虽然资本与劳动力投入仍然占据主要地位，但互联网金融的崛起为经济的发展注入了新鲜血液，其影响与日俱增、不容忽视，互联网金融的发展确实支持我国经济的增长。

五、对策建议

当前，我国的经济发展正处于“从高速增长向中高速增长转变，从结构不合理向结构优化转变，从要素驱动、投资驱动向创新驱动转变”的经济新常态时期。笔者认为，互联网金融更好的支持经济发展，离不开以下几个方面的创新：首先，要增强其与经济发展特别是与经济新常态的适应性。互联网自身的健康发展必须建立在适应经济发展的基础之上，做到与经济发展的有效对接，实现与经济发展之间的互惠互利、合作共赢；其次，应继续深化互联网金融信用体系建设。信用体系建设需要客户信用建设、平台信用建设、从业人员客户信用建设三个方面的支持，具体而言就是推进互联网金融的注册实名制、信用评分制、社会信用制度立法三个方面齐头并进、相辅相成[13]；最后，积极学习美国监管当局（SEC）对P2P网贷、众筹等规范化监管的先进经验[14]，进一步完善互联网金融监管协调机制，主要包括货币政策与互联网金融监管之间的协调、互联网金融监管与法律法规之间的协调、互联网金融信息共享与金融业综合统计体系之间的协调等[15]。

[1]孙国茂，2015.互联网金融：本质、现状与趋势[J].理论学刊（3）：44-57.

[2]BIS.Innovations in Credit Risk Transfer:Implications for Financial Stability[R].BIS Working Paper No.255，2008.

[3]谢平，邹传伟，刘海二，2014.互联网金融监管的必要性与核心原则[J].国际金融研究（8）：3-9.

[4]李有星，陈飞，金幼芳.互联网金融监管的探析[J].浙江大学学报（人文社会科学版），2014，44（4）：87-97.

[5]谈儒勇，1999.中国金融发展和经济增长关系的实证研究[J].经济研究（10）：53-61.

[6]马轶群，史安娜，2012.金融发展对中国经济增长质量的影响研究——基于VAR模型的实证分析[J].国际金融研究（11）：30-39.

[7]李炳，赵阳，2014.互联网金融对宏观经济的影响[J].财经科学（8）：21-28.

[8]孟亚文，胡明敏，2015.互联网金融在现代经济发展中的应用[J].中国商贸（2）：129-130.

[9]张越，李琪.互联网对我国各省区经济发展的影响[J].山西财经大学学报，2008，30（6）：38-43.

[10]杨晓锋.人力资本结构、收入差距与经济增长后劲[D].武汉理工大学博士学位论文，2014.

[11]杨建国，李静森，权永辉，2012.高等教育对四川经济增长贡献的实证研究[J].财经科学（8）：110-117.

[12]Pagano.Financial Markets and Growth：An Overview[J].European Economic Review，1993（37）：613-622.

[13]Vikas Bajaj，Julie Creswell.A Warning on Insurers Frays Nerves. New York Times，Jan.31，2008.

[14]Securities Act Release No.8984，In the Matter ofProsper Markerplace，Inc.，Nov.24，2008.

[15]李有星，2015.民间金融监管协调机制的温州模式研究[J].社会科学（4）：114-122.

（责任编辑：D校对：T）

F832.0

A

1004-2768（2017）03-0012-05

2016-08-01

西安市科技计划项目“西安网络金融发展研究”（SF1504（1））

扈文秀（1964-），男，河南长垣人，西安理工大学经济与管理学院教授、博士生导师，研究方向：金融工程与风险管理；李茹霞（1992-），女，陕西西安人，西安理工大学经济与管理学院硕士研究生，研究方向：金融工程与风险管理；刘刚（1987-），男，陕西延安人，西安理工大学经济与管理学院博士研究生，研究方向：金融工程与风险管理；齐晓亮(1988-)，男，陕西宝鸡人，西安交通大学人文社会科学学院博士研究生，陕西警官职业学院治安警察系教师，研究方向：社会学研究方法、环境社会学。