互联网金融发展的长尾效应与溢出效应分析

王 华，李扬子，曹青子，王 玮

（中南财经政法大学 会计学院，武汉 430073）

0 引言

金融安全和金融效率是金融行业最关键的两个指标，但相对于金融安全，我国对金融效率的研究还比较少。在互联网金融时代，随着互联网技术、大数据技术等新技术在传统金融行业的运用，金融效率愈加受到业内人士及学者们的重视。因此本文基于金融效率视角，探索互联网金融发展对整体金融行业的影响路径及影响程度，以丰富这一领域的研究。

目前我国学者对于金融效率概念的定义仍是众说纷纭，如王广谦等（1997）认为金融效率是金融资本营运的能力，王振山等（2000）认为金融效率是金融行业的投入产出率，这些定义有可取之处但也存在一些不足。综合考虑前人定义后，本文将金融效率定义为金融系统的运行状况，一方面包括金融投入产出率也就是微观金融效率，另一方面包括金融产业能否有效地吸纳资源进行投入，即宏观金融效率。

1 理论分析与假设提出

1.1 长尾效应

以往金融的主要受众对象是大企业或相对富裕的个人，此后中小企业和中产阶级个人偶尔也会选择一些项目相对固定、缺少定制化的金融服务，而数量最为庞大的小微企业和普通个人往往无法参与到金融行为之中。而对于互联网金融而言，这些被传统金融所忽视的长尾群体成为了互联网金融最重要的客户来源。互联网金融相对于商业银行而言具有很多得天独厚的优势，凭借互联网技术的发展，客户可以足不出户便使用电脑甚至是手机获取自己所需的金融服务，节约了大量金钱成本和时间成本。同时，在使用互联网金融产品时，可以获得传统金融所无法提供的个性化、定制化服务，这也增大了互联网金融对长尾市场的吸引力。基于长尾效应，互联网金融为数量庞大的零散客户提供了服务，从而获取了大量受众。因此本文提出假设：

假设1：互联网金融的发展挖掘了长尾市场，提升了金融效率。

1.2 溢出效应

在互联网金融不断发展的同时，传统金融也在开拓和融合相关的业务，因此互联网金融所带来的成本优势、信息优势正逐渐辐射到整个金融行业，促进整个行业的发展。如今各个商业银行都搭建了网络银行平台，将传统的业务放在网络上进行服务，大大降低了成本，为客户提供了便捷。除此之外，互联网技术为数据收集整理、信用评级等提供了大量的便利，让服务的提供方和使用方都能够获得更加真实可靠的数据，有效地拉近了双方的距离，降低了信息不对称，使得金融活动更加透明便利。罗长青等(2016)通过研究互联网金融业务开展的同时，银行信用卡业务的开展状况，证明了互联网金融对传统金融存在溢出效应，能够有效促进银行提高自身效率以适应竞争，对我国整体金融效率有所助益。因此本文提出假设：

假设2：互联网金融可以通过自身的技术辐射，推动整体金融效率的提升。

2 研究设计

2.1 评价方法

为了验证所提出的假设，以及基于当前互联网金融占据市场份额较小、发展时间较短、数据获取不易等情况，本文使用VAR模型来分析互联网金融发展对金融效率的影响，该模型可以有效地评估互联网金融发展对整体金融效率带来的影响。同时，在计算金融效率中的微观金融效率即投入产出率时，本文使用Malmquist DEA模型对面板数据进行分析，使用综合效率作为评价微观金融效率的指标。

脉冲响应函数可以有效地分析变量变化带来的冲击。它可以反映系统在输入单位时的输出，与本文涉及的互联网金融发展与金融效率十分匹配，VAR模型可以清晰地反映金融效率在互联网金融发展的影响下所发生的变化，包括趋势、大小等。

DEA模型原理是采用线性规划的方法构建一个面，然后相对这个面计算效率。DEA模型主要有三种:一是CRS(规模报酬不变)和VRS(规模报酬可变)模型分析方法。二是在此模型基础上考虑了主体的成本与配置效率。三是选择考虑到了Malmquist DEA模型的使用。

2.2 指标选取

2.2.1 互联网金融发展指标选取

由于互联网金融在我国尚属于较新的事物，因此对于该选择怎样的指标来衡量互联网金融的发展程度目前仍在探索当中。在现有的对互联网金融发展进行定量研究的文献中，大多使用最容易获取且规模较大的第三方支付交易额作为衡量互联网金融发展水平的指标。但由于本文认为互联网金融的范围应该包括互联网企业如阿里、腾讯等从事的金融业务以及传统金融机构如商业银行等对现有业务融入互联网技术进行的革新两方面内容，并且除了第三方支付外，P2P网贷、众筹、网络理财产品等其他互联网金融模式近年来也得到了长足的发展，无论是总量还是占比都有所上升，因此单单选用第三方支付数据作为指标并不能准确地衡量我国互联网金融的发展水平。本文发现北京大学互联网金融研究中心课题组发布的互联网金融发展指数在制定时综合考虑了目前互联网金融的六大主要业务，在指标的设置上也较为合理严谨，使用该指标比单纯使用第三方支付金额更能够代表我国互联网金融的发展程度，因此本文选用了该指数作为衡量我国互联网金融发展程度的指标。互联网金融发展指数编制依据见表1。

2.2.2 金融效率指标选取为反映微观金融效率的指标，本文借鉴生产法，选择的是以2014年1月至2015年12月二十四个月间狭义货币、广义货币、人民币存款总额以及外币存款总额4个指标代表金融投入，人民币贷款总额及外币贷款总额2个指标代表金融产出，使用Malmquist DEA模型计算的综合效率。

3 实证分析

表1 互联网金融发展指数编制依据

基于前文中所归纳的金融效率定义及假设，本文在选取指标时也分别选取了能够体现宏观金融效率以及能够体现微观金融效率的指标。同时宏观金融效率对应假设1，验证长尾效应是否带来了相应影响，微观金融效率对应假设2，验证溢出效应是否带来了相应影响。

在本文中，与互联网金融发展指数对应，选取了2014年1月至2015年12月二十四个月间的社会融资规模增量作为反映金融配置效率即宏观金融效率的指标。同时作

本文利用计量软件建立VAR模型进行具体分析，并分别以互联网金融发展指数(IFDI)对微观效率(E1)和宏观效率(E2)做脉冲响应，对随机扰动脉冲影响的效果进行分析。

由于本文研究的是互联网金融发展对金融效率的影响，因此首先对互联网金融发展指数、微观金融效率、宏观金融效率三个序列做一阶差分，并计做DIFDI、DE1、DE2，这样可以更直接地研究三者间的增长率关系并消除异方差。接着利用软件，分别建立如下VAR模型：

DE1=-0.831984379007*DE1(-1)-0.430829007174*DE1(-2)-0.000421026197045*DIFDI(-1)+0.000445140587016*DIFDI(-2)-0.00101371309003

DIFDI=-81.1201264804*DE1(-1)+203.318093739*DE1(-2)+0.0531343456304*DIFDI(-1)+0.370068047588*DIFDI(-2)+7.93065388516

DE2=-0.923144867709*DE2(-1)-0.513078470322*DE2(-2)+20.9007934813*DIFDI(-1)+61.4260300234*DIFDI(-2)-1296.46377315

DIFDI=-0.00078660690318*DE2(-1)-0.00050491500433*DE2(-2)+0.061681336645*DIFDI(-1)+0.386955246823*D IFDI(-2)+7.39193590719

3.1 平稳性检验

使用VAR模型，首先要满足平稳性要求。对互联网金融发展指数(DIFDI)、微观金融效率(DE1)、宏观金融效率(DE2)进行平稳性检验，VAR模型特征根的倒数均在一个单位圆内，说明该组数据建立的模型满足平稳性要求。能够进行脉冲响应函数分析。

3.2 脉冲响应分析

分别用互联网金融发展程度对微观金融效率、宏观金融效率进行脉冲响应分析，看两者对互联网金融发展一单位脉冲的反应。

3.2.1 对宏观金融效率的影响

如下页图1所示，宏观金融效率受到互联网金融发展冲击后，第一期效率便提升约292，之后一期则上升到峰值607，之后逐渐下降，并最终趋于平稳。这意味着互联网金融发展对金融的配置效率存在较明显的正向影响，这符合长尾理论中互联网金融提高了金融产业的覆盖面，吸纳了许多原本处于长尾的零散客户，开拓了市场。接着进行方差分解，结果如表2所示。结果显示，互联网金融发展对宏观金融效率的促进作用存在时滞性，随着时间的推移互联网金融对宏观金融效率的贡献越来越大，当期贡献为0，在第六期达到最高值1.46%，之后有所下降并趋于平稳，这也说明了互联网金融发展对宏观金融效率存在持续的贡献。

图1 互联网金融对宏观金融效率的影响

表2 方差分解表

同样由于所选取的数据为最新研究成果，样本可能偏小，就目前实证结果而言，互联网金融对宏观金融效率具有促进效应，这也符合假设1提出的观点。同时其贡献度较小也反映了互联网金融总体规模较传统金融规模而言较小的现状。

3.2.2 对微观金融效率的影响

如图2所示，微观金融效率受到互联网金融发展冲击后，第一期效率下降，减少约为0.005，之后一期则上升0.01，之后则逐期下降上升，呈周期波动，并逐渐趋于平稳，这意味着互联网金融发展对投入产出率带来了正面影响。目前金融业的主体为商业银行，因此在互联网金融新技术的冲击下，效率会有所下降，但随着时间的推移，以及传统金融对新技术的跟进，效率会有所上升并趋于平稳，这也符合普遍认识中的金融创新规律。接着进行方差分解，结果如表3所示。结果显示，互联网金融对微观金融效率的促进作用存在时滞性，随着时间的推移互联网金融对微观金融效率的贡献越来越大，当期贡献为0，随后便增加到7.18%，最高是在第十期达到40.83%。这也说明了互联网金融发展对微观金融效率存在持续的效用以及累积效应,符合假设2提出的观点。同时其高贡献率也符合目前传统金融创新较少、较依赖互联网金融发展带来技术革新的现状。

4 结论

本文主要有以下结论:

图2 互联网金融对微观金融效率的影响

表3 方差分解表

第一，互联网金融带来的网络技术和金融创新为传统金融提供了全新的发展方向，通过两者的不断发展融合，提升了我国的金融效率。从目前的实证结果来看，互联网金融发展对我国金融效率带来了正面效应，随着互联网行业与金融行业因产品而产生市场交叉、重叠，两者不断融合，互联网金融发展带来的技术和产品上的创新迅速应用到传统金融领域中，并最终使该创新在互联网金融领域和传统金融领域的应用状况一致化。

第二，互联网金融与传统金融并不是对立的两面，互联网金融通过其自身具备的成本优势和技术优势开拓了传统金融涉及较少的长尾市场，扩大了我国金融体系能够覆盖的客户范围，使得许多新的用户能够投身于金融活动之中，提高了我国的金融效率。这也体现在实证中互联网金融发展对金融配置效率的正向影响上。