互联网金融影响经济增长的区域差异

【摘要】采用面板VAR方法检验了我国东部、中部、西部、东北四个区域互联网金融发展影响实体经济增长的情况，结果表明，互联网金融发展对实体经济增长的影响呈现出明显的区域差异：在中部、西部和东北三个区域影响为正，在东部地区影响为负，且东北地区的边际效果最大；从贡献率上看，中部和东北地区贡献率较高。

【关键词】互联网金融 经济增长 PVAR

一、引言

自“互联网+”提出以来，“互联网+金融”就成为近三年各界讨论的高频词。互联网技术已经影响到银行和其他金融中介的方方面面。互联网金融的发展是否拓展金融服务的可得性、包容性从而促进经济增长？检验金融部门与经济增长关系的文献很多，许多学者证明金融发展与经济增长的相关性具有独特的稳健性，然而关于互联网金融与经济增长，研究甚少。

国外对相关问题的研究较早，研究的结论出现了正反两方面的分歧。Shamim（2007）证实，互联网金融提高了金融深度，促進了长期经济增长。Sassi和Goaied（2013）对17个中东和北非国家的研究得出了一致结论。也有学者持反对观点。如Scholtz、Koorsse和Loleka（2017）通过实地调查，发现数据隐私和安全问题已成为互联网金融促进经济增长的瓶颈。国内学者对互联网金融的研究主要在近三年，一种观点认为，互联网金融依托互联网带来的平台与数据使得金融服务高效、便捷，能更有效地利用资金，降低借贷成本，如谢平等[4]。但仍有部分研究认为互联网金融的作用并非人们想象得那样，可能引发资金成本提高，金融风险加大，如陈志武[5]。关于互联网金融对实体经济的影响，缺乏令人信服的、一致性的结论，尤其是国内关于互联网金融，由于数据缺乏，一直局限于概念推理，而不是提供有力的经验证据。

二、互联网金融促进经济增长的机制

金融的本质是跨时间跨空间的资源配置，其基本功能是资金融通。作为ICT技术创新的结果，互联网金融和传统金融的本质和功能是一样的，但相比传统金融，互联网金融在便利性、价格、成本、信息渠道上更表现出独特的一面。

互联网金融的便利性体现在，只要有一部手机或一台计算机和一个调制解调器，用户随时随地进行金融交易，金融机构与终端客户通过网络保持直接联系，便于提供个性化的客户定制的服务。互联网金融的价格透明性体现在其价格决定上更接近完全竞争市场的效率，互联网金融模式相比传统金融模式表现出更高的市场效率，这种透明性还便于客户对金融机构提供的服务和产品进行“货比三家”。再是成本上，互联网金融嵌入了更多的自动执行交易，减少了信息获取和处理成本、沟通成本、操作成本。最后是信息渠道的广泛性，买卖双方通过互联网适时交互，提高了效率和信息的精确性，使双方信息更对等。更值得一提的是，有了互联网金融，时间和空间不再成为约束，即使地处偏远，也能享受金融服务，扩大了金融制度边界。

随着互联网金融的普及，以前没有银行关系或者没有相关金融业务操作历史的个人开始进入金融服务范围，并进入金融机构主流；更多的企业可以获得可靠和有效的支付、融资解决方案；互联网金融也倒逼传统金融进行信息化改革，增强金融机构的资金动员能力，并迅速将闲散资金转移到有生产能力的一方，从而促进经济增长。

三、互联网金融促进经济增长的实证检验

（一）模型构建

我们构建模型实证检验互联网金融发展对实体经济增长的影响。关于互联网金融发展数据，目前最权威的要属北京大学发布的互联网金融发展指数，但是该数据涉及的时间范围是2014年1月至2016年3月，时间较短，为了解决这一问题，也为了避免可能产生的变量内生性问题，我们选取面板VAR方法来分析。模型设定为

（1）

其中，efi，t表示地区i在t期的互联网金融发展，以互联网金融发展指数增长率作为代理变量；gi，t表示地区i在t期的实体经济增长，以工业增加值累计同比增长率为代理变量；αi是地区i的固定效应，这一项是用来控制地区间差异的；β衡量变量efi，t、gi，t的滞后一期至j期对因变量的影响，ε1t、ε2t表示对应的残差。

（二）数据来源与说明

数据来源于北京大学互联网金融研究中心和Wind数据库。为了体现区域的差别，我们按照2005年之后国家统计局的经济区域划分方法，把31个省区划分成东部、中部、西部和东北部四大经济区域。东部地区包括京、沪、津、粤、苏、浙、闽、鲁、冀、琼等十个省区；中部地区包括赣、晥、鄂、湘、豫、晋等六个省区；西部地区包括桂、滇、黔、渝、川、陕、甘、蒙、青、宁、新、藏等十二个省区；东北地区包括黑、吉、辽三个省区。表1列出了互联网金融发展与经济增长两个变量的统计性描述。就互联网金融指数增长率来说，均值最高的是东部，然后依次是中部、西部、东北，对应的增长速度分别是6.921%、6.533%、6.355%、6.324%；而对于经济增长指标，均值最高的是西部，然后依次是中部、东部、东北，对应的增长速度分别是8.598%、8.145%、6.797%、1.99%。

（三）PVAR分析

进行单位根检验，确认数据的平稳性，否则可能会出现伪回归。我们采用LLC和ADF-Fisher检验相结合的方法，结果表明，原序列平稳。根据MBIC、MAIC、MQIC信息最小化原则确定最优滞后阶数为一阶。面板向量自回归分析结果如表2。从表中可以发现，在互联网金融发展对经济增长的影响上，四个区域出现了分歧，东部的滞后一期互联网金融发展会负向影响经济增长，而中部、西部、东北则是正向影响，其中正向作用最大的是东北，其次是西部，再是中部，对应的估计系数分别是0.020、0.016、0.007。

（四）方差分解

为了检验经济增长中互联网金融的总贡献率，采用Choleski方法进行方差分解，分解时采用互联网金融、经济增长这样的顺序，因为相对互联网金融，经济增长是最内生的。选取10个预测期进行分析，表3列出了结果。就互联网金融对经济增长的贡献来说，各区域是不同的，从高到低依次是中部、东北、西部、东部。东部地区互联网金融对经济增长的贡献是0.4%，当然，贡献是负的；中部是12.1%，西部是6.3%，东北则是11.4%。

以上分析很明显地体现出互联网金融增长效应的区域差异，差异的存在可能由于两个方面的原因，一是与区域经济水平、市场化程度和金融体系的完善程度有关，二是互联网金融发挥作用的环境，如互补性人力资本积累以及其他配套资源完善程度。西部地区主要靠国家政策倾斜。中部地区是主要的东部产业承接地，而东北地区又是老工业基地，这两个地区资金需求量大，又因为市场化和金融体系不完善，信息不对称程度较严重，互联网金融作用空间大。东部地区的负向作用表明，监管政策、账户安全、居民收入、运营成本和技术架构等制约互联网金融发展及其作用发挥的因素，已构成互联网金融健康发展的“瓶颈”，这也验证了Raihan[6]的观点，互联网金融的产生和发展严重依赖于通信网络对金融的渗透、文化、法律和监管框架，文化、法律和监管框架等配套资源不能配套完善，会影响互联网金融的发展及其对社会经济的积极影响。

四、结论与政策建议

本文运用面板VAR模型对各区域互联网金融与经济增长关系进行了实证检验，互联网金融对经济增长的影响呈现出区域差异，中部、西部、东北三个区域影响为正，且作用最大的是东北地区，东部地区影响为负。互联网金融对经济增长的贡献率，从高到低依次是中部、东北、西部、东部。这意味着，加强中西部、东北部地区互联网基础设施，推动互联网金融普及，对这些地区实现经济增长蛙跳具有重要意义。

东部地区经济发展水平以及互联网金融发展水平较高，也是经济改革的前沿阵地，但是互联网金融在经济增长的贡献上并未如人们想象的那样推动经济增长，这与互联网金融对应的配套资源不完善有关，包括互补性人力资本积累的提升，比如经营管理、风险控制水平的提升，也包括互联网金融的法律和监管政策完善以及监管机构监管水平的提升，这些问题恰恰是当前互联网金融健康发展的瓶颈。由此应该加强互联网安全建设、建立健全统一的社会信用体系、强化消费者保护制度建设、加强对互联网金融的监管，为互联网金融的作用发挥提供良好的环境。

参考文献

[1]Shamim F.The ICT Environment，Financial Sector and Economic Growth：a Cross‐country Analysis[J].Journal of Economic Studies，2007.

[2]Sassi S and Goaied M.Financial development， ICT diffusion and economic growth：Lessons from MENA region[J].Telecommunications Policy，2013.

[3]Scholtz B，Koorsse M，Loleka S.Understanding and Adoption of E-Finance in Small and Medium Enterprises （SMEs） in Developing Countries.In Noor Hazlina Ahmad et al.（eds.），Handbook of Research on Small and Medium Enterprises in Developing Countries[M].Pennsylvania：IGI Global，2017.

[4]谢平，邹传伟，刘海二.互联网金融的基础理论[J].金融研究，2015.

[5]陈志武.新金融逻辑互联网金融热的冷思考[J].新经济导刊，2014.

[6]Raihan A.The State of E-Finance in Developing Countries：Bangladesh Perspective[C].Geneva Expert Group Meeting，2001.

基金项目：本文系浙江省软科学项目“浙江省互联网金融风险评价及防范机制”（项目编号：2015C35023）、浙江省教育厅项目“财税与金融结合促进企业转型升级的对策研究”（项目编号：Y201329739）阶段性研究成果。

作者简介：郭金秀（1978-），女，汉族，江西吉安人，杭州电子科技大学讲师，研究方向：金融學。