互联网金融推进我国金融自由化的实证检验

（教授）

一、引言

进入21世纪后，我国互联网金融得到了长足的发展。截至2016年年底，我国网民数量已上升到7.31亿人，互联网渗透率达53.2%，其中手机网民数量占95.1%。我国2016年手机网上支付规模达到4.75亿元，年增长率为31.2%，使得传统支付业务如现金支付、票据支付、银行卡支付等所占的比例呈持续下降的趋势，而以信息技术为依托的第三方支付发挥着越来越重要的作用。

互联网金融具有以下特点：低成本、低门槛、高效率、高风险。伴随着互联网金融的飞速发展，传统的金融业务，如借贷、投融资等过去在大多数情况下只有商业银行才可以提供的业务，如今通过互联网技术和各种电子设备，在任何时间、任何地点都可以进行。同时，基于互联网技术的云数据库提高了金融机构收集金融市场信息的效率，从而能够为不同的群体提供更适合他们的金融服务，满足各行各业各阶层的需求，使得以往“高大上”的金融活动平民化。由此可见，互联网金融的兴起改变了我国的金融体系，提升了金融市场化程度，正对我国金融自由化的发展产生着深远的影响。

二、文献综述

20世纪70年代，布雷顿森林体系由于美国无法兑换黄金而崩溃。同一时期，发展经济学家麦金农和肖针对发展中国家存在的金融抑制现象，提出了“金融自由化”和“金融深化”理论，认为发展中国家需通过金融自由化，来改善由于金融市场扭曲造成资本利用效率低下，继而抑制经济增长的问题，这便拉开了金融自由化研究的序幕。进入21世纪后，随着互联网技术的飞速发展，学者们开始将互联网金融与金融自由化联系起来进行系统性的研究。目前大多数学者认为互联网金融对金融自由化的影响体现在以下几个方面：

1.促进金融创新。网上银行的诞生就是一个典型的例子。Robert（2001）统计了美国银行和储蓄机构的数量，并表示随着以互联网金融为背景的金融服务快速增长，网上银行将成为未来银行业发展的一个重要方向。这是因为网上银行可以通过网络收集众多客户的大数据，从而提供相较传统银行来说更优质的服务。Corrocher（2006）认为，网上银行能够通过更加有针对性的金融服务，在加强与老客户关系的同时吸引新客户。Guerrero等（2007）通过实证调查证实，互联网模式下的多样化金融产品和服务促使越来越多的欧盟成员国公民通过互联网进行银行交易。因此，传统银行业的发展将会受到巨大冲击，进而做出相应的改变。孙杰、贺晨（2015）认为传统银行未来可能的演进方向是一种“智慧银行”。

2.提高投资配置效率。众多研究认为互联网金融的发展使金融市场中信息不对称的问题得到了一定的缓解。谢平、邹传伟（2012）认为在互联网金融的背景下，供需双方可以通过互联网直接进行联系和交易，减少了众多中间环节，从而节约了交易成本。这表明互联网金融降低了行业准入门槛，使信息更加透明化，提高了资本流通的效率，其对企业和个人的投融资也有一定的促进作用。董昀、李鑫（2014）对相关文献进行梳理后表示，互联网金融将会催生出新的金融产品、金融中介和金融组织形式。例如以“余额宝”为代表的金融产品的诞生，这些金融产品的利率水平较高，且几乎没有任何投资门槛，资金支取也十分灵活，相比之下传统金融为了降低银行获取资金的成本，实行的利率水平较低。这些金融产品的不断涌现，将为公众提供更多管理闲散资金的渠道，同时也使金融活动中的价格信息更加透明化。

3.优化金融市场结构。互联网金融能够有效解决金融自由化进程中的金融约束问题。Salahuddin、Gow（2016）通过实证分析，认为互联网的发展对经济增长有着积极作用，并通过格兰杰因果检验发现，互联网的普及有助于促进金融自由化。郑联盛（2014）在研究互联网金融的模式、本质和风险时表示，最近几年快速发展起来的网络小额贷款平台是对传统信贷体系的有益补充。互联网金融衍生出了丰富的金融产品，使人们在进行金融活动时有更多的选择，同时这种新兴的金融产品给小微企业也带来了福音。李二亮（2015）基于阿里巴巴的案例研究发现，小微企业的融资难问题通过互联网金融得到了有效解决，这在传统金融中是难以实现的。以利率为例，从资金使用来看，传统金融中的金融机构通过设置一定的贷款门槛，以减少资本运作的风险，这就让小微企业无法顺利地从银行获取资金。

综上所述，互联网金融的出现构建了一个全新的金融体系，由于我国长期以来实行的是以政府为主导的金融政策，导致传统银行特别是国有银行缺乏足够的金融创新，且门槛较高，大多数金融投资者无法完全进入传统金融体系，进而限制了金融自由化的发展。而互联网金融的本质是一种“平民金融”，大大降低了金融市场的准入门槛，充分发挥了市场“看不见的手”的作用，同时互联网金融的发展为传统金融带来了新的理念，推动其不断进行金融创新。王丹莉、王曙光（2015）认为，互联网金融在我国的兴起会倒逼我国的金融改革，推动金融自由化的发展，例如推进利率自由化。

虽然互联网金融对金融自由化有着积极的推动作用，但也带来了一定的风险。Steennot（2007）调查比利时消费者的金融行为后发现，互联网的发展尽管提供了更加便捷的金融服务，但较多消费者的权益无法得到完全有效的保护。魏鹏（2014）表示当下互联网金融的发展存在一定的风险问题，认为互联网金融的监管问题应当得到高度重视。如果互联网金融缺乏监管，众多金融参与者的合法权益就得不到有效保障，这会极大地打击公众参与的积极性，对金融自由化的发展弊大于利。因此，在面对互联网金融浪潮时，我国应当在控制金融风险的前提下，把握互联网金融飞速发展这一契机，分阶段、有计划、宏观审慎地推进金融自由化改革。

三、我国金融自由化发展程度

（一）我国金融自由化程度量化标准

目前国内文献对于金融自由化程度的量化分析主要是使用多个指标分别赋值，然后进行综合分析的方法。黄金老（2001）拟定了8个度量金融自由化程度的指标，并将这些指标分为5个等级进行赋值，最后通过算术平均的方法计算得出当前我国金融自由化程度。但这种方法只能测量当前金融自由化程度，无法体现我国金融自由化程度的渐变性。随后，刘毅、申洪纳（2002）在黄金老研究的基础上使用了9个指标，并采用了主成分分析的计量方法，但他们只采取了0或1的赋值方法，没有采用累进制，对金融自由化程度的测定不够全面。易文斐、丁丹（2007）引用了班迪埃拉（Bandiera，1998）的8个指标进行测度，按事件或政策的重要性程度分别赋值0.5、1或2，并采用累进制计量方法，能够较为准确地反映金融自由化历程中所有相关事件或政策对当前金融自由化的累计影响程度。

本文也采取主成分分析法，结合互联网金融的特点选取了8项指标研究互联网金融时代我国金融自由化的发展（如表1所示）。

表1 我国金融自由化评估指标

对这8项指标进行评估的过程中，在判断某一事件或政策带来的影响程度的大小时，不可避免地会带有一定的主观性，为了尽量减少这种主观作用，通过查阅权威专家或学者公开发表的论文或言论中对该事件或政策的评价来进行综合评估，按其程度大小分别赋值0.5、1、1.5或2，如果事件或政策起反向作用，则取负值。将这些值进行累加，最后得到1993～2016年我国金融自由化在这8项指标中的发展程度值，如表2所示。

（二）结果检验和分析

根据表2，使用主成分分析法，应用SPSS 22.0软件进行处理分析，得到各因子的特征值和累计贡献率，其中因子1的特征值为7.2020，累计贡献率达到90.03%，而其他因子的特征值都小于1，说明用因子1来度量我国金融自由化的发展程度是合理的。因此，取因子1作为主成分因子，此主成分因子即为金融自由化指数。由此得到1993～2016年我国金融自由化指数，如右图所示。

四、互联网金融对我国金融自由化的影响

（一）变量的选取与数据来源

从图中可以看出，我国金融自由化指数在1993～2008年处于稳步上升阶段，随后由于金融危机的影响，金融自由化进程放缓；而2012～2016年又开始迅速上升，同一时期，互联网金融的发展也进入黄金时期。为了研究这一时期金融自由化指数的上升与互联网金融发展之间的联系，本文借鉴徐燕（2015）提出的互联网金融指标体系，并考虑数据的可得性，将金融自由化指数变化率作为因变量，将自变量分为互联网金融和传统金融两大类。互联网金融和传统金融的发展与市场规模、投融资规模、资源要素、风险等因素有关。其中：市场规模从宏观上反映了互联网金融和传统金融在国内的整体发展水平，这主要由互联网金融和传统金融的金融中介数量和交易资产总量决定；投融资规模能体现公众参与互联网金融和传统金融的程度，投融资规模越大，说明参与度越高；资源要素则表现了互联网金融和传统金融在社会中的普及程度；风险也是一项十分重要的指标，互联网金融和传统金融体系的抗风险能力越弱，出现的负面事件越多，潜在的风险越高，对金融自由化的抑制作用也就越强。

表2 中国金融自由化进程量化

我国金融自由化指数图

由于互联网金融在近几年才得以飞速发展，因此本文选取2011～2016年的季度数据。金融自由化指数可以从图中得到，由于图中的结果是年度数据，所以需通过比例计算得到季度数据。以2015～2016年为例，金融自由化指数的变化值为0.2035，8项指标的总变化值为11.5，根据引起8项指标变化的事件或政策发生的时间点，得到第一季度8项指标总变化值为2.5，由此得到2015年第一季度金融自由化指数的变化值为0.0442，则2015年第一季度金融自由化指数为1.6190，以此类推，可得2011～2016年金融自由化指数的季度数据。互联网金融的原始数据来源于网贷之家、贷出去等第三方网站以及中国互联网络发展情况统计报告，传统金融的原始数据来源于银监会的统计信息以及银监会发布的中国银行业监督管理委员会年度报告、中国金融年鉴等。

（二）模型建立

本文拟采用多元线性回归的方法对金融自由化与互联网金融之间的联系进行分析，回归模型为：

Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+μ

其中，Y为金融自由化指数变化率，X1为互联网金融市场规模变化率，X2为互联网金融投融资规模变化率，X3为互联网金融资源要素变化率，X4为互联网金融风险变化率，X5为传统金融市场规模变化率，X6为传统金融投融资规模变化率，X7为传统金融资源要素变化率，X8为传统金融风险变化率。

由于X1、X2、…、X8这8项指标没有直接的数据来源，为了对这8项指标加以量化，本文将其作为一级指标，每个一级指标下对应2～3个二级指标，构建评价指标体系，具体如表3所示。

（三）指标赋权

根据评价指标体系，结合德尔菲法和层次分析法，将属于同一一级指标下的二级指标相互比较，构建相应的判断矩阵，并按照一定的标准进行赋值：当Xni比Xnj的影响力大时，按程度从低到高分别赋值1、2、3、…、9；当Xni比Xnj的影响力小时，按程度从低到高分别赋值1、1/2、1/3、…、1/9，其中Xni、Xnj（n=1、2、…、8）为同一一级指标下的二级指标。按照上述评价标准，在一定范围内向相关领域的专家学者发放问卷，获得各二级指标判断矩阵的评分意见，随后通过加权平均得出每个指标对应的权重，同时通过计算判断矩阵的最大特征根和特征向量，判断其是否通过一致性检验。

表3 评价指标体系

以互联网金融市场规模为例，将各专家对该项指标下二级指标的评分结果加权平均，得到网贷平台总数（X11）的影响力小于网贷平台总交易额（X12），程度大小为1/3。通过构建判断矩阵，计算出互联网金融市场规模中X11的权重为0.25，X12的权重为0.75，如表4所示。

表4 互联网金融市场规模判断矩阵

其中，λmax=2，CI=（λmax-n）/（n-1）=0，CR=CI/RI=0＜0.01，该判断矩阵通过了一致性检验。由此得到互联网金融市场规模变化率=0.25×网贷平台总数变化率+0.75×网贷平台总交易额变化率。

按照上述方法判断，结果表明所有判断矩阵均通过了一致性检验，得到各二级指标的权重如表3所示。

（四）平稳性检验

将各二级指标的变化率按照表3指标权重进行计算后，得到各一级指标的变化率。在进行回归分析之前，为了防止伪回归现象产生，必须先进行平稳性检验。本文采用ADF检验来验证上述时间序列是否存在单位根。由于篇幅所限，检验结果的具体数值不再赘述，从结果中可以发现因变量和各自变量的ADF统计值均小于10%显著性水平下的临界值，拒绝原假设，表明上述序列均为平稳性序列。

（五）结果分析

将金融自由化指数的变化率以及各一级指标的变化率代入回归模型中，通过Eviews 8.0软件分析处理后，得到各系数估计值，如表5所示。

表5 系数估计值

根据表5得到如下回归模型：

1.互联网金融方面。市场规模（X1）、风险（X4）指标对金融自由化指数有显著影响。X1的系数符号为正，说明互联网金融市场规模扩大对金融自由化进程有显著的促进作用；X4的系数符号为负，说明互联网金融风险增加会抑制金融自由化的发展；而互联网金融的投融资规模（X2）和资源要素（X3）这两个因素都是不显著的。这是因为我国金融市场发展不够成熟，金融自由化程度不高，存在一定的金融抑制，导致金融体系形成了一定的投融资壁垒，既无法满足众多小微企业的资金需求，也不能提供适合普通工薪阶层实现资产保值增值的金融产品，而互联网金融的出现响应了这些群体的巨大需求。在互联网金融时代，每个人都能进入金融体系，享受适合自身的金融服务。可见，互联网金融市场规模的扩大对金融自由化的促进作用十分明显，但由于监管不足，普通大众的投资资金得不到应有的保障，一部分人加入互联网金融体系的同时，另一部分人却由于负责人“跑路”等负面事件而不再继续通过互联网金融进行投融资，使得互联网金融的投融资规模和资源要素对金融自由化没有显著影响。

2.传统金融方面。资源要素（X7）、风险（X8）指标对金融自由化指数有显著影响。X7的系数符号为正，说明传统金融资源要素扩大会促进金融自由化的发展；X8的系数符号为负，说明传统金融风险会抑制金融自由化的发展；而传统金融的市场规模（X5）和投融资规模（X6）这两个因素都是不显著的。由于互联网金融的出现，以往不得不通过传统金融进行投融资的大量闲散资金被吸引到互联网金融中，降低了银行等金融机构的业务量和存贷款总量，导致传统金融市场规模和投融资规模对金融自由化的影响不显著。只有传统金融的资源要素对金融自由化有正向影响，说明传统金融目前只能通过扩充线下网点等方式来吸收更多的储蓄资金。传统金融风险与互联网金融风险类似，都会抑制金融自由化的发展。

3.综合分析。X1与X7的系数符号均为正，且X1的系数值远大于X7，说明互联网金融市场规模对金融自由化的影响要大于传统金融资源要素。X4与X8的系数符号均为负，而传统金融风险的系数值为-1.4538，互联网金融风险的系数值为-3.8040，说明互联网金融风险的影响更大。将互联网金融与传统金融的影响因素进行对比分析，可以发现互联网金融市场规模对金融自由化的促进作用较大，而传统金融资源要素虽然有显著影响，但系数较小，说明像扩充线下网点这样横向的发展对金融自由化的促进作用有限；与传统金融风险相比，互联网金融风险对金融自由化的抑制作用更大。

五、主要结论

通过研究金融自由化与互联网金融之间的联系，发现互联网金融会从以下几个方面影响我国金融自由化的发展。

（一）促进利率市场化进程

传统金融的市场规模和投融资规模对金融自由化的促进作用有限，这其中的一个重要原因就是互联网金融的出现。在互联网金融时代，互联网公司通过将互联网技术与传统金融业务相结合的方式，创新互联网金融产品，使得越来越多的人通过互联网金融进行投融资。余额宝就是互联网金融发展过程中的一个典型代表，以它为首的互联网系“宝宝军团”相较普通储蓄存款的利率水平有较大提升，资金灵活度也更高，不仅让金融机构能够有效吸收众多中小储户大量的闲散资金，还可以让各类储户自行权衡收益与风险，为这些储户规避风险的同时带来与传统金融产品相比更多的收益。这些“宝宝军团”的出现还促使股份制银行、地方性商业银行甚至国有大型银行等传统银行纷纷推出类余额宝产品以应对挑战，极大地促进了我国利率市场化进程。

（二）推进资本流动自由化

由于国家金融政策的影响，再加上产权单一，使得传统大银行机构的经营模式固有化，缺乏足够的金融创新。同时，由于传统大银行机构的存贷款规模较大，严重挤压了中小银行的发展空间。此外，传统大银行机构的门槛限制也使得众多中小企业的融资需求得不到满足，不利于金融自由化的发展。从实证中也可以发现，传统金融的市场规模和投融资规模对金融自由化进程无显著的促进作用，而互联网金融市场规模的影响显著。这是因为这种新型的债权债务关系突破了传统金融中介的束缚，不仅可以减少中间环节，解决成本约束的问题，让金融市场参与者在信息对称的条件下做出最佳选择，提高资源配置的效率，还有效降低了金融市场的准入门槛，如小微企业、个人投资者等遇到的资金短缺问题可以得到较好的解决。这也促使传统银行机构推出一系列的金融创新，如网上银行、网上贷款等，在今后的发展中，传统银行的经营模式将会与互联网金融相结合，以满足不同群体的投融资需求。因此，互联网金融将通过改善金融机构体系和优化金融市场结构，促进资本流动自由化。

（三）加大市场监管力度

互联网金融投融资规模和资源要素对金融自由化的影响不显著，同时互联网金融风险比传统金融风险的影响作用更大，这是因为互联网金融市场规模迅速扩大的同时也出现了一系列的问题。以P2P网贷平台为代表，在一部分网贷平台的业务越做越大的同时，另一部分网贷平台却出现了资金链断裂、负责人“跑路”等恶性事件。基于互联网金融高风险的特点，金融监管将会随互联网金融的发展而加强，但是这种监管的加强不是为了限制其发展，而是为互联网金融创造良好的发展环境，提高其风险防范能力，保障金融参与者的基本利益。于2016年9月1日起实施的《互联网广告管理暂行办法》就是为了治理互联网广告乱象问题，这一暂行办法的发布无疑是迈出了互联网治理的一大步。今后一系列适应互联网金融发展的金融监管措施，将确保互联网金融对金融自由化的稳定促进作用，防止互联网金融因缺乏监管而过度发展。

主要参考文献：

CorrocherN.．Internetadoption in Italian banks：An empirical investigation［J］．Research Policy，2006（35）．

Salahuddin M.，Gow J.．The effects of internet usage,financial development and trade openness on economic growth in South Africa：A time series analysis［J］．Telematics and Informatics，2016（33）．

Steennot R.．Offering financial services over the internet：Whatispossibleand how to protect consumers？［J］．Computer Law&Security Review，2007（23）．

董昀，李鑫．互联网金融的发展：基于文献的探究［J］．金融评论，2014（5）．

黄金老．金融自由化与金融脆弱性［M］．北京：中国城市出版社，2001．

李二亮．互联网金融经济学解析——基于阿里巴巴的案例研究［J］．中央财经大学学报，2015（2）．

刘毅，申洪．中国金融市场化的度量分析［J］．财经研究，2002（9）．

孙杰，贺晨．大数据时代的互联网金融创新及传统银行转型［J］．财经科学，2015（1）．

王丹莉，王曙光．从金融抑制到金融自由化与金融民主化［J］．新视野，2015（2）．

魏鹏．中国互联网金融的风险与监管研究［J］．金融论坛，2014（7）．

谢平，邹传伟．互联网金融模式研究［J］．金融研究，2012（12）．

徐燕．互联网金融统计方法探索［J］．调研世界，2015（7）．