我国互联网金融发展的宏观经济效应分析——基于PVAR模型的实证

毛德勇 杜亚斌

(南京大学 ，江苏 南京 210093)

一、引言

金融作为现代市场经济的核心，不仅对经济增长至关重要，而且与产业升级也息息相关。大量理论和实证研究表明，金融发展能够促进产业升级。[1][2][3]当前，我国宏观经济进入新常态，经济增速放缓，产业升级已成为我国现阶段经济转型发展的核心动力，而我国金融业也处于转型发展期，正在经历一场由互联网技术革新所引发的金融制度变迁。2013年以来，被称为互联网金融的新金融模式呈蓬勃发展之势，对传统金融模式产生巨大冲击。互联网金融具有的长尾效应、普惠性等特征与互联网精神完美契合，借助互联网和移动网络等工具，充分发挥透明度强、参与度广、协作性好、成本低、操作便捷等优势，以摧枯拉朽之势迅猛发展。然而，随着近年来互联网金融监管逐渐加强，专项整治活动不断推进，越来越多负面事件不断曝光，一些学者对互联网金融发展开始怀疑甚至持全面否定态度。那么，互联网金融的发展对我国经济增长和产业结构升级究竟产生何种影响？对该问题的回答，有助于厘清三者之间的互动机制，深刻认识互联网金融与经济总量增长和产业结构调整之间的关系，促进互联网金融与我国宏观经济健康互动发展。

目前我国互联网金融主要集中在五类机构六大业态。五类机构包括传统金融机构、互联网门户机构、新兴互联网金融公司、通信和信息基础设施机构，而六大业态包括互联网支付、网络借贷、众筹、互联网基金销售、互联网保险，互联网消费金融。[4]李炳和赵阳较早分析了网络借贷和网络理财等对经济增长的影响，认为互联网金融通过提高资金市场竞争程度和资金配置效率、降低信贷资金成本等方式来促进宏观经济增长。[5]曹剑飞和齐兰认为我国金融化水平偏低、金融错配问题突出，以大银行为主的金融结构已经不能适应创新驱动和转型升级的需要。[6]为促进我国产业转型升级，应进一步提升金融化水平，大力发展中小银行机构、多层次资本市场和互联网金融。总体上，互联网金融通过金融市场、货币乘数和金融机构三个途径影响消费、投资和净出口，进而影响经济增长。具体而言，互联网金融发展的宏观经济效应表现在经济总量增长和产业结构升级两个方面。

在互联网金融对经济总量增长相关研究方面。一是，互联网金融降低了各类经济成本。汪炜和郑扬扬认为互联网金融在供给方通过标准化降低了边际成本。[7]肖萍认为互联网金融凭借大数据和较强信息的处理能力，较好地克服了中小企业在融资过程中抵押品不足、融资成本高等问题。[8]从投资成本方面，Begenau等认为大数据能够帮助投资者作出更加科学的决策，大幅降低投资成本，还有利于企业扩大产品销售范围，提高经营效率，进而促进了实体经济发展。[9]二是，互联网金融提高了资源配置的效率。庄雷和赵成国认为互联网金融创新使得融资效率提高，从而降低了金融市场利率，改善家庭和厂商消费和投资渠道和效率，拉动了社会投资和消费，促进了经济总产值的增加。[10]张李义和涂奔从内生增长理论视角出发，建立线性内生增长模型，实证研究发现互联网金融的发展能够有效促进我国宏观经济增长。[11]

在互联网金融对产业结构调整的相关研究方面。李克歌和高文认为互联网金融提高了资金融通效率，通过交易货币资本化，扩大了货币资本的源泉，使资本大众化成为可能，也逐步改变产业内部结构，实现产业资本与金融资本的逐步融合。[12]曾宇、陈德余和汤勇刚等从大数据角度，认为大数据可以提升全社会各行业生产要素使用率，并且与传统产业相融合能够提升产业结构的高度。[13][14]此外，张倩、周荣荣和冯小舟分析了互联网金融产业集群与区域经济增长的互动机制，认为我国互联网金融产业集群对区域经济增长的传导机制主要通过产业结构优化效应、规模效应和创新效应来实现。[15]彭继增等发现短期内互联网金融与产业结构转型升级之间存在互斥作用，但从长期来看，互联网金融发展、对产业结构转型升级具有显著的推动作用。[16]张晓燕认为产业结构合理化、产业结构高级化与普惠金融发展之间存在长期均衡关系，且普惠金融发展对产业结构合理化、产业结构高级化具有显著的正向促进作用。[17]

综上，当前从经济总量增长和产业转型升级角度分析互联网金融的宏观经济效应的实证研究仍相对匮乏。这一方面是因为互联网金融的数据积累相对较少；另一方面所用的实证方法相对简单，也没有深入分析不同时期的动态时变效应。基于此，本文采用PVAR模型进行实证研究，以期得到更加深入的结论。

二、理论分析与假设提出

(一)理论分析

自从国外学者开创金融发展与经济增长关系研究领域以来，一直是诸多学者们关注和争论的焦点，迄今为止也并未达成一致的研究结论。但总体上，绝大多数学者们认为金融发展可以促进经济增长。从影响机制上，主要分为两大类。一是内生性金融发展理论认为，金融体系的功能在于风险管理、动员储蓄、配置资源、监督公司治理和降低交易成本，这些功能最终通过提高资本积累和技术创新内生性地促进经济增长。二是外生性金融发展理论认为，政府的金融政策和制度对促进经济增长更重要。如果政府过多地干预金融体系容易形成金融抑制问题，扭曲利率和汇率等价格体系，从而阻碍经济增长。事实上，这些研究实际上仍是把金融发展放在了经济增长的从属地位。而在经济增长的初期阶段，金融发展会推动经济增长，而当经济增长到一定程度，将会反过来产生新的金融服务需求，从而导致金融发展。这两者之间是一种平行互动的关系。实际上，互联网金融是人类历史上金融发展进入新阶段的产物。从金融抑制角度，互联网金融是对政府过度管制金融业的主动金融创新，而从互联网金融自身优势而言，其可以集腋成裘有效地动员长尾客户的储蓄资源，提高全社会资源配置效率，并且能够通过大数据和云计算等新型技术大幅降低交易成本，引导更多资金流向高新技术企业，实现产业结构优化调整。

当前，随着互联网金融的不断深入发展，其低成本、长尾化、高效便捷化和大数据普遍应用等特点使得资金存量和流量结构发生变化，导致金融结构由传统银行主导型向市场主导型转型，金融资源配置的方式也发生了变化，更加有利于中小企业尤其创新型科研型产业或服务业的发展。由于资金是主要的生产要素之一，这还引发了生产要素的分配创新，降低了交易成本，使得产业组织重新组合，产业结构的调整也随之发生，从而形成规模经济效应、创新经济效应和产业结构优化效应，最终将促进经济增长。具体见图1所示。

图1 互联网金融发展的客观经济效应示意图

(二)假设提出

根据上述分析，本文提出如下假设：

1.假设一

经济增长的动力主要来源于资本积累、技术进步、要素效率、人力资本等因素。随着互联网金融进一步发展，存贷款不断实现脱媒化，倒逼着利率市场化机制形成，银行与非银行机构间竞争日趋激烈。一方面，金融机构不得不提高存款利率，提供个性化的金融产品和服务来吸收存款；另一方面金融机构不得不降低贷款利率，缩短贷款资金获得时间，提高融资效率，想方设法把资金投到具有竞争优势的产业项目上，增强自身的竞争力。与此同时，贷款利率市场化之后，原有的风险较大客户将主动退出银行信贷市场，从而给互联网金融机构巨大的市场空间。在互联网金融信贷市场上，愿意承担高风险的投资者实现了与高风险贷款客户的有效匹配。银行信贷和互联网金融信贷之间的关系不是单纯的竞争关系，而是相互互补的竞合关系。这两类信贷主体满足了不同类型的信贷需求，实现了信贷市场的全覆盖，从而更好地为各类企业提高资金支持，更加有效地推动全社会资金配置效率，促进经济增长。

因而，提出假设：互联网金融发展能够促进经济总量增长。

2.假设二

随着互联网金融发展，金融市场更加开放，金融市场准入门槛降低，高新技术产业的资金可得性增加，更容易从互联网金融途径获得资金支持。一方面，网络借贷和股权众筹等多元化的互联网金融主体不断进入信贷市场，降低了原有银行信贷在借贷市场中的占比，提高了信贷市场活力。同时，这些新兴市场主体主要遵循市场化原则进行资金配置，并且受到国家政策的大力支持，资金主要倾向于投资高风险的尖端科技产业，有效地避免了资金流向低效率国有企业以及落后剩余产能的问题。另一方面，互联网金融使得我国金融结构从间接融资向直接融资转变，这将有利于科研型创新性产业的快速发展。大多数科技创新性企业规模较小，缺乏可供抵押担保的资产，具有外部性、高风险、高收益的特点，使得银行等间接金融机构不愿意为这些企业融资。此外，银行等还普遍存在信贷配给，也难以将资金投向这些创新型企业。实际上，在传统金融机构主导型金融体系下，越是需要金融支持的科技创新企业风险越高，并不与银行偏好低风险企业的风险管理趋向相匹配。高新技术产业从互联网金融途径不仅可以得到融资支持，效率也得到提高，成本却大大降低，非常有利于这些产业的快速发展，而那些没有竞争优势的产业将由于得不到资金支持而逐渐萎缩，由此实现了产业结构的优化与转型升级。

因而，提出假设：互联网金融发展能够促进产业转型升级。

3.假设三

产业升级换代结构调整是经济增长进入新阶段的标志。根据经济增长与金融发展的需求拉动观点，经济增长发展到一定阶段会产生新的金融需求，从而拉动互联网金融发展。这主要体现在，一是产业结构调整为互联网金融发展提供了广阔的市场空间。随着高新技术产业不断发展，传统产业的空间不断被挤压，越来越多从事传统产业的企业不断吸收和开发新技术，这将极大促进高新技术产业的发展，而同时，这些产业的风险相对更高，恰好契合了互联网金融机构相对较高的风险偏好，有利于刺激互联网金融业务的创新；二是产业结构调整的政策外溢效应带动互联网金融创新。为加快产业调整步伐，国家出台多项促进创新创业的优惠政策，如降税减费等等，从而激发大众创业万众创新的热情，降低创新创业的成本，极大地激发新型互联网金融组织的诞生，新型互联网金融市场主体不断涌现。

因而，提出假设：产业结构调整更加有利于互联网金融发展。

三、数据与模型

1.指标、数据与样本

互联网金融指标。彭继增将第三方支付作为衡量互联网金融发展的指标。但由于互联网金融涵盖面较广，仅仅单一的第三方支付指标难以代表整个互联网金融发展状况。较为权威的是北京大学测算的互联网金融相关指数，其数据来源于蚂蚁金服、众安保险、米么金服、趣分期、中国人民银行、零壹财经等其他代表性的互联网金融企业或第三方机构等多方公开数据。该指标数据来源广泛，维度多，代表性更强。因此，本文选取其中互联网金融发展指数(IF)作为衡量互联网金融发展的指标变量。

产业结构升级指标。一般文献根据克拉克定律采用非农业产值比重作为产业结构升级的度量，总体看经济非农产值比重的增加是一个很重要的规律，但近五十年来信息技术革命对主要工业化国家的产业结构产生了极大的冲击，出现了“经济服务化”的趋势。吴敬琏提出在信息化推动下的经济结构的服务化是产业结构升级的一种重要特征，“经济服务化”的一个典型事实就是第三产业的增长率要快于第二产业的增长率，而这种传统的度量方式没有办法反映出经济结构的这种动向。[18]本文采用第三产业产值与第二产业产值之比(本文简记为TS)作为产业结构升级的度量。传统产业结构升级应当是产业结构系统从较低级形式向较高级形式的演变过程，它对应的路径应当是劳动密集产业—资本密集产业—技术密集产业—知识密集产业的一个渐进过程，这里的TS 值主要衡量的是最后一个阶段，而传统的指标则集中于前三个阶段，该度量能够清楚地反映出经济结构的服务化倾向，明确地昭示产业结构是否朝着“服务化”的方向，如果TS 值处于上升状态，就意味着产业结构在升级，经济在向服务化的方向推进。

我国产业结构省际数据和GDP数据是以季度为度量单位，结合互联网金融综合指数(IF)的数据可得性，本文最终选取2014年3月至2016年12月全国31个省(市、区)的季度数据进行实证研究，其中互联网金融发展指数月度数据通过均值化处理成季度数据。数据的描述性统计结果如表1所示，其中，各区域互联网金融发展指数和GDP的标准差较大，体现出地区发展不均匀，而TS数据的标准差较小，表明各地区产业转型升级是循序渐进的过程。数据来源为Wind数据库。

表1 数据的描述性统计结果

注：为保持量纲一致，三个指标均为增长率数据。

2. PVAR模型构建

本文从经济总量和产业结构视角，利用面板数据向量自回归(PVAR)模型检验互联网金融与产业结构升级、经济增长的影响关系。PVAR已发展成为兼具时间序列分析和面板数据优点的成熟模型。PVAR对内生变量和外生变量不做区分，统一视为内生变量，能够真实客观地反映各变量之间的互动关系，同时还能控制不可观测的个体异质性，通过分解各变量的冲击对其他变量的影响，分析不同变量对冲击的动态反应程度。在本研究中，PVAR模型可以分解互联网金融对产业结构升级、经济增长的影响路径和程度。

一般地，PVAR模型中的因变量与自变量均为时间序列变量，而解释变量为原解释变量的N阶滞后变量。其估计模型为：

其中Yit代表TS(产业结构升级)、GDP(经济增长)，i代表各省(市、区)，t代表年份，j代表滞后期，βj是滞后j期的待估系数矩阵，αi是个体效应向量，γt是时间效应向量，μit是服从正态分布的随机扰动项。

四、实证结果分析

1. 相关检验

在进行面板PVAR模型建模之前，首先需要对数据进行性检验，防止出现伪回归问题。检验结果如表2所示，三个变量的统计值均拒绝数据不平稳的原假设，即通过平稳性检验。

表2 单位根稳定性检验

注：***为在1%的置信水平上显著。原假设为：数据不平稳。

其次，在确定面板PVAR模型形式时，还需要确定合适的滞后阶数，本文综合根据MBIC、MAIC、MQIC和Hansen’s J 等统计量按规则选择较小的统计量，如表3所示，从中可以看到滞后一阶最为恰当，因而选取滞后1阶构建PVAR模型。

表3 滞后阶数选择准则

接下来需要对面板VAR模型的平稳性条件进行检验，结果如图2所示，可以看出，三个单位根均落在单位圆内，表明模型符合稳定性条件。

图2 稳定性检验结果图

2. PVAR估计

由于本文选取的样本数据和模型满足平稳性条件，因而可以直接建立无约束的PVAR模型。PVAR的优势在于能够在其他变量不变的情况下通过正交化响应，分解出每个冲击对自变量的影响。由于因变量的滞后固定效应与回归量有关，通常用于消除固定效应的均值差分法会造成系数偏差，因此本文运用前向均值差分法，采用滞后的回归量作为工具变量，并结合系统GMM方法估计系数。PVAR通过脉冲响应函数对变量间的动态关系进行可视化呈现，如图3所示。

图3第一行三个图描绘出了互联网金融对产业结构升级以及经济增长一个标准差冲击的响应特征。对于互联网金融发展指数(IF)的冲击，产业结构升级(TS)的整体响应均为正，在第二期达到最大响应值0.1，此后响应值逐渐下降，大致在第五期趋向于0；经济增长(GDP)的整体响应也为正，也在第二期达到最大响应值，但是最大响应值为1左右，远远超过产业结构升级(TS)的最大响应值，此后响应值也逐渐下降，大致在第十期趋向于0。从上述分析可以看到，互联网金融发展指数(IF)对产业结构升级(TS)和经济增长(GDP)均有明显的正向响应，这表明互联网金融对两者均有促进作用，从而验证了假设一和假设二的正确性。进一步地，从图中还可以看到，无论短期内还是长期内，IF对GDP的冲击相比对TS的冲击均更大，而且短期内这种特征表现的更为明显。这表明互联网金融对经济增长的正向作用更大，经济总量增长效应更加突出。

图3 互联网金融、产业结构升级、经济增长PVAR脉冲响应图

图3第二行和第三行的脉冲图，我们重点关注对于产业结构升级(TS)和经济增长(GDP)的冲击，互联网金融发展指数(IF)的响应情况，以验证假设三是否成立。对于产业结构升级(TS)的冲击，互联网金融发展指数(IF)整体的响应为正，响应值大致在第二期达到最大值2左右，而后逐渐减少，在第十期趋向于0。经济增长(GDP)的整体响应也为正，但是在第一期达到响应最大值2左右后持续下降，也大致在第十期趋向于0。相比之下，我们可以看到，产业结构升级(TS)在短期对互联网金融发展指数(IF)的促进作用更大，在长期内两者对互联网金融发展指数(IF)的影响基本趋同。这表明，产业结构的升级的确促进了互联网金融的发展。假设三也成立。

进一步地，通过方差分解表可以分析互联网金融发展指数与经济增长和产业结构变量之间的结构冲击的贡献度。本文选取第5期和第10期两个时点进行分析，具体结果如表4所示。对于互联网金融发展指数(IF)，自身的影响最大，经济增长(GDP)、产业结构升级(TS)的影响大致相同。这说明，长期内经济增长和产业结构升级对互联网金融的影响程度大致相同。这与前面的分析基本一致。对于经济增长(GDP)，互联网金融发展指数(IF)在第5期和第10期的方差贡献分别为18.4%和21%，而对于产业结构升级(TS)，互联网金融发展指数(IF)在第5期和第10期的方差贡献分别仅为3.9%和4.3%。这说明，互联网金融在长期内对经济增长的贡献度更大，与前面的脉冲结果一致。

五、结论与启示

作为具有革命颠覆性的新金融业态，互联网金融在我国短短数年间从萌芽到野蛮发展再到当前回归常态，经历了从无序发展到有序规范的过程。虽然近期互联网金融相关风险事件频发，负面影响不断，但是在政府层面鼓励互联网金融创新，规范互联网金融健康发展的政策基点并没有改变。作为金融业未来发展趋势之一，互联网金融创新已成为推动我国金融发展的生力军，有力地促进我国实体经济的发展。同时，我国经济实力的增强和产业结构调整的推进也为互联网金融发展提供良好基础。本文借助PVAR面板向量自回归模型，利用我国31个省(市、区)2014年3月至2016年12月的季度数据，实证分析互联网金融发展、经济增长和产业结构升级之间的动态互动影响。结果表明：整体上，互联网金融对经济总量的增长效应大于产业结构的优化效应，而这在短期表现得尤为明显；反过来，产业结构的升级调整却在短期内能更加有效地促进互联网金融的发展。这意味着在当前经济新常态下，不能将互联网金融的负面影响过度放大，应积极鼓励互联网金融发展，以促进经济增长，同时，加快产业结构调整，为互联网金融创造发展机会，实现双向互动发展。

表4 方差分解

从本文可得到的启示主要是：首先，要理顺互联网金融创新、经济增长与产业结构调整之间关系，做好顶层设计。2015年国务院发布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》为我国互联网金融发展奠定了总基调。我国互联网金融的发展既需要结合宏观政策，引导其与实体经济有效结合，同时也要市场化微观层面推进，使之与产业发展政策融合发展，才能互相促进，起到补充、协同而非替代作用。其次，在当前经济放缓的背景下，短期内要充分发挥互联网金融对经济总量的促进作用，鼓励互联网金融创新与实体经济相结合，发挥互联网金融机构的活力，刺激大众创业万众创新，促进全社会就业。再次，要着眼未来，注重长期效益。互联网金融对经济增长和产业升级已经起到了积极的促进作用，但需要进一步建设好互联网金融生态系统，为长期发展奠定坚实基础。最后，要进一步探索大数据等互联网新兴技术对产业结构升级换代的路径，找到互联网金融与产业升级的有效结合点，发挥互联网金融的催化作用。