互联网金融对农村经济增长影响的实证研究

刘芃麦，邓留保

(安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233030)

在我国金融供给侧结构性改革逐步深化的背景下，互联网金融面临着新一轮的转型与升级，以顺应时代发展潮流，实现社会效益与经济效益共享，而农村金融市场的供不应求为互联网金融在农村地区的发展提供了广阔空间。2016年1月和2017年2月出台的中央一号文件中先后提出“大力推进互联网加现代农业”，“拓展农业产业价值链”，2017年7月全国金融工作会议中又提出“建设普惠金融体系，推进金融精准扶贫”[1]。在国家的大力推动下，互联网金融机构开始布局农村，互联网金融也成为促进农村经济发展的新途径。

本文从宏观角度出发，将整个农村经济发展作为解释变量，运用VAR模型实证分析互联网金融与农村经济之间的关系。从第三方互联网支付规模、P2P网贷成交量以及余额宝规模3个维度来探讨互联网金融发展水平，为互联网金融发展的定量分析提供借鉴。就我国互联网金融发展水平对农村经济的影响问题展开研究，以期为互联网金融机构设计金融产品提供新的思路，为监管部门出台相关政策提供参考依据。

一、文献回顾

新常态背景下宏观经济增速的放缓，引发了关于新经济增长模式的广泛探讨。在互联网金融和农村经济关系的问题上，国内许多学者也进行了深入研究，基于不同的分析方法和切入视角，得出的结论也存在差异，主要分为以下两类：

第一类立足金融领域，主要研究互联网金融对农村普惠金融的影响。任海泉等人对山西省朔州市相关数据进行分析，发现互联网金融与农村金融交易程度存在高度正相关，在增强金融服务的可获得性、提升金融服务效率等方面起着重要作用[2]；董玉峰、刘婷婷、路振家在农村实地调研以及实证研究的基础上，提出互联网金融能够减少农村金融排斥，对促进农村脱贫致富有着积极的作用[3]；杨伊和高彪在对江西省2 500多家农户和1 000多家农村企业实地调研的基础上, 通过实证分析，得出互联网金融促进农村普惠金融发展的结论[4]。

第二类主要研究互联网金融对农村经济其他方面的影响。潘镭对江苏省南通市农村互联网金融发展模式及其金融需求情况进行了实地调研，发现当地互联网金融对农产品销售和农民增收具有较强辐射带动作用，具有较高的复制推广价值[5]；魏子东从互联网发展的5个不同角度得出结论，互联网金融发展促进了我国城镇居民和农村居民的消费，且对农村居民消费水平的影响较大[6]；邵长青建立个体固定效应回归模型，以P2P网贷为例，分别分析了互联网金融对城镇居民和农村居民收入的影响，结果表明互联网金融的发展能够有效促进农村居民收入的增长[7]。

综合来看，现有文献资料多集中于对互联网金融对农村经济的某一部分作用进行研究。本文在宏观层面上选用VAR和结构方程模型进行实证研究，直接分析互联网金融对整个农村经济增长的影响和作用，并为农村互联网金融发展农村经济增长提供一定的建议。

二、指标设计与数据预处理

(一)指标设计与数据来源

指标选取结果见表1，样本数据为2014—2019年我国互联网金融、农村经济共22个季度的相关数据。

表1 指标选取

1.互联网金融。互联网金融发展水平较难直接量化，本文根据相关理论，选用P2P网贷交易量、第三方互联网支付规模作为互联网金融的衡量指标，同时借鉴其他学者的研究方法增加余额宝规模指标进行研究。

2.农村经济。由于目前国家统计局等官方机构并未公布农村生产总值数据，故选用第一产业增加值作为农村经济发展水平的衡量指标。

(二)数据预处理

本文选取季度数据进行研究，而季度数据容易受到气候、风俗习惯等诸多季节性因素影响而具有一定的周期性，故在正式建立模型之前需对季度数据进行预处理。选用Census X-12季节调整对所有数据进行处理，去除季节波动的影响。本文将使用季节调整后的数据进行实证研究。

三、基于VAR模型的互联网金融和农村经济实证分析

(一)序列平稳性检验(单位根检验)

使用Eviews创建一个VAR模型，对GDP、TPP、P2P、YEB等4个变量进行单位根检验，验证序列是否平稳，能否达到建立VAR模型的建模前提，对4个变量的单位根检验结果见表2。

表2 单位根检验结果

由表2显示的数据可知，GDP、TPP、P2P、YEB 4个序列在5%的置信水平下的ADF统计量值均大于其所对应的临界值，说明各个原始序列的数据都不平稳。将它们进行二阶差分后，所得差分序列均达到了平稳状态，符合VAR模型建立的条件，因此可以进一步进行建模和分析。

(二)Johansen协整检验

原始序列均为I(2)序列，运用Johansen方法进行协整检验，检验结果见表3。从表中可以看出这4个变量之间仅存在一个协整关系，也就意味着4个变量存在长期稳定的协整关系。

表3 Johansen协整检验结果

(三)VAR模型的建立与检验

1. 模型的建立。针对本文所研究的4个变量进行模型滞后阶数的尝试，具体结果见表4。

表4 滞后阶数检验表

由表4可知，当滞后阶数为3时，模型的检验结果最佳，因此本文选择对所研究的4个变量建立VAR(3)模型。

2.模型的检验。本文采用AR根估计法对所建VAR(3)模型进行平稳性检验，具体检验结果见图1。

图1AR根检验结果

由图1可以看出，在该模型中每个特征方程所对应的特征根均落在单位圆内，这说明所建立的VAR(3)模型是稳定的。

(四)基于VAR模型的脉冲响应函数分析

建立脉冲响应函数对系统中各变量间的作用程度进行对应分析，分别得到P2P网贷成交量、第三方互联网支付规模以及余额宝规模对农村经济的响应结果，如图2、图3和图4所示。

图2GDP对P2P的响应结果

图3GDP对TPP的响应结果

图4GDP对YEB的响应结果

从图中分别显示的结果来看，农村经济与P2P网贷成交量、第三方互联网支付规模和余额宝规模均出现了不同程度的负向响应，但在第9期左右这三者对于农村经济的影响变成了正向的，且逐渐趋于稳定。综合来看，互联网金融的这3个方面对农村经济是有拉动作用，但这种拉动作用是长期的，而在短期内，互联网金融对于农村经济主要是发挥了抑制的作用，即在互联网金融发展的初期对于农村经济存在一定的抑制性，待发展稳定后才会对农村经济起到促进的作用。

(五)基于VAR模型的方差分解

为研究4个变量重要性程度的差别，对上文VAR(3)模型进行方差分析。方差分析结果如图5所示。

图5 方差分析结果

根据图5，P2P网贷对农村经济的贡献率最高，在长期发展过程中，对农村经济的贡献达到14%。其次是第三方互联网支付，在长期发展过程中，对农村经济的贡献接近10%。而P2P网贷对于农村经济的贡献率在长期发展过程中，仅仅只有8%左右。

四、结论与建议

本文基于2014—2019年共22个季度我国互联网金融和农村经济的相关数据，利用VAR模型进行实证分析，得出如下结论：第一，P2P网贷、第三方互联网支付和余额宝等互联网金融发展与农村经济存在长期稳定的均衡关系。第二，互联网金融发展对农村经济具有拉动作用，但这种拉动作用是长期的，而在短期内，互联网金融对农村经济主要起到了抑制作用。第三，P2P网贷对农村经济的贡献率最高，第三方互联网支付次之，P2P网贷对于农村经济的贡献相对较小。

基于上述研究结论，结合我国经济发展的实际情况，对我国互联网金融与农村经济协调发展提出以下建议。

1.加强政府监管力度。政府应积极发挥职能优势，为农村互联网金融发展保驾护航。各政府部门以及金融监管机构应提高市场准入门槛，建立分级管理机制。在制定有关互联网金融的法律法规及条令条规时，应细化对农村互联网金融机构的约束内容，增强约束力度。同时加强对其业务的监督管理，采用定期检查、随机抽查等方式，防患于未然。

2.加快农村互联网金融基础设施建设。完善农村地区信息化网络建设，提高农村地区物联网、电子商务等科学技术的运用水平和服务质量，推动农村互联网金融的信息化、智能化进程[8]；建立农民信用及交易数据库，根据信用信息对农村个人或企业进行信用评级，作为发放贷款的凭证，在一定程度上降低信用风险。

3.增强农村互联网金融宣传力度。由于农村地区的特殊情况，部分村民对互联网金融始终存在怀疑与不信任，因此互联网金融在农村地区的推行并非易事。要加大对互联网金融的宣传力度，通过开展“金融下乡”等活动，让农民深入了解农村互联网金融的真正内涵，解放思想，引导农民树立新型金融观念，增强农民对互联网金融的信任度。

4.培养农村互联网金融人才。互联网金融是集信息技术、金融知识、营销服务于一体的新型业态，其发展前景在很大程度上依赖于人才队伍建设[9]。而目前我国互联网金融人才供给远不及需求，熟悉农村状况、掌握农业科技的互联网金融人才更是少之又少。加大各大专业高校人才培养力度，同时增加对现有人员的培训，提升专业素养。