互联网对经济高质量发展的影响

■刘宇轩

（湖南工商大学国际商学院）

1 引 言

“经济高质量发展”是党的十九大首次提出的新表述，表明中国经济由高速增长阶段转向高质量发展阶段，基于此，“互联网金融”在经济高质量发展中扮演者什么样的角色？在新的发展阶段，我们应该利用互联网金融如何推动经济高质量发展？

2 作用机理

2.1 互联网金融实现资源有效配置

互联网金融相较于传统产业，更能够实现资源的有效配置，通过吸收社会零散资金，发挥互联网金融的强大汲取能力，吸收社会零散资金，进行资金再分配，促进实体经济发展，尤其是在互联网小额贷款方面，通过刺激社会总投资量上升，使得is曲线在同一利率水平下向右移，推动实体经济发展，带动社会总产出增加。

图1

2.2 技术进步促进产业结构升级

技术进步可以分为两个方面，对外技术进步以及对内技术进步，对外技术进步体现在高新技术企业快速发展，实现市场自我淘汰机制，淘汰落后“僵尸企业”，带动产业结构向高级化进步，对内技术进步能够促进企业内部协同性，降低固定成本，通过利用新技术，为企业生产，企业所处环境风险评估的新模式，充分发挥企业各生产要素协调发展，提高企业生产率。互联网对中国的技术进步具有显著的促进作用（郭家堂、骆品亮，2016）。

2.3 互联网金融的“虹吸”效应

由于互联网金融的兴起以及对于传统银行产业（存款）的冲击，导致大幅资金流入互联网金融产业，而互联网金融产业大多数是投资于一些大型企业，导致中小型企业贷款困难，出现借钱难的局面，抑制了中小型实体经济的发展，同时由于互联网行业的扩张，又导致实体经济面临冲击，由于互联网的虚拟性强，灵活性大，我国对于互联网金融并没有实行很好的管理模式，因此虽然互联网金融的发展能促进GDP的增长，但是不一定有利于经济高质量发展。

3 研究设计

3.1 变量选取与数据说明

3.1.1 指标选取

（1）经济高质量发展（QUANLITY）。本文借鉴“中国城市群经济高质量发展”（毛艳，2020）以及“新时代中国经济高质量发展水平研究”（魏敏，2018）的评价标准，并将GDP作为一级指标加入其中，选取了四个一级指标，十四个二级指标构建评价指标体系，具体如下表。

（2）互联网发展指数（INTER）。由于互联网作为最新前沿技术，市面上没有一个良好的综合测度标准，因此本文采用目前最为权威的“北京大学互联网金融发展指数”作为互联网金融发展的量化指标，该数据由北京大学互联网金融研究中心于2016年发布，通过融合互联网支付、互联网征信等六大互联网金融行业形态加权计算而得，由于公布的为月度指数，而本文是依据年度数据测度，因此对每个月份进行加权处理得到年度数据。

（3）控制变量。控制变量包含政府干预程度（GOV）以及对外开放程度，其中政府干预程度用2014全年各省政府消费与地方总产值的比重来定义，对外开放程度(OPEN)用经营单位所在地进出口总额与地方总产值的比重来定义。

3.1.2 测度方法和数据来源

本文采用熵值法对各个二级指标进行权重分析，一级指标权重采用AHP层次分析得出，其主要思想是：首先通过标准化处理，使得二级指标在同一个数量级，避免因为单位不一致而导致的误差，通过对各个指标赋权后测得各省经济高质量发展得分，再通过构建经济高质量得分与互联网金融指数，政府干预以及开放程度的回归方程测的互联网金融对于经济高质量发展的具体效应。

（1）标准化。

采用极差法对于各二级指标Xij进行标准化，其中i为不同的二级指标，j为不同的城市，具体公式如下：

其中max(Xij)和min(Xij)分别表示Xij的最大值与最小值，为了使得标准化后的数值有意义，因此对于数值为0的数据向右平行了0.01，即

（2）指标权重。

首先求出每个指标的信息熵值，然后测算指标权重Wi

（3）判断矩阵。

然后算得加权矩阵R，以及各一级指标权重Pij

（4）计算得分。

互联网发展指数来源于北京大学互联网金融研究中心于2016年公布的数据，并对数据2014年各月份加权取均值之后近似两位小数得出年平均数据，具体公式如下：

（5）构建回归模型。

本文主要根据中国2014年19个省市的截面数据，对于中国经济高质量发展进行评价，并测度互联网金融对中国经济高质量发展的效应，对于新时代中国经济高质量中互联网金融的发展方向提出建议。本文所有的数据来源于2014年国家统计局资料以及北京大学互联网金融研究中心公布的2014年中国各省份互联网金融发展指数。

3.1.3 测度结果

根据熵值法和APH层次分析，并采用SPSSAU软件，对19个省市进行了分析，由于数据大小不一致，经济高质量发展指标于互联网金融数值不一，回归模型采用两边取对数法构建模型，并采用roubust检验，各步骤及详细结果如下所示：

表1

表2

从上表可知，将互联网金融, 政府消费, 进出口作为自变量进行OLS回归分析，并且使用Robust稳健标准误回归方法进行研究，从上表可以看出，模型R方值为0.731，意味着互联网金融, 政府消费, 进出口可以解释经济高质量的73.10%变化原因。模型公式为：

最终具体分析可知，互联网金融的回归系数值为0.238，但是并没有呈现出显著性，意味着互联网金融并不会对经济高质量产生影响关系。政府消费的回归系数值为0.311，并且呈现出0.01水平显著性，意味着政府消费会对经济高质量产生显著的正向影响关系。进出口的回归系数值为0.023，但是并没有呈现出显著性，意味着进出口并不会对经济高质量产生影响关系。

由此引发了一个问题，是否是因为经济高质量发展的指标较少导致互联网金融促进技术进步等优势没有体现呢，难道这两者真的没有联系吗？，于是我进行了另一个回归，将互联网金融设定为被解释变量，经济高质量发展作为解释变量，其余变量不变，发现经济高质量发展对于互联网金融有推进作用且显著，说明并不是由于指标较少而导致互联网金融对经济高质量发展影响不显著，而是其他因素导致，具体回归结果如下：

表3

从上表可知，将政府消费, 进出口, 经济高质量作为自变量进行OLS回归分析，并且使用Robust稳健标准误回归方法进行研究，从上表可以看出，模型R方值为0.639，意味着政府消费, 进出口, 经济高质量可以解释互联网金融的63.92%变化原因。模型公式为：

最终具体分析可知，政府消费并没有呈现出显著性，意味着政府消费并不会对互联网金融产生影响关系。进出口的回归系数值为0.248，并且呈现出0.01水平显著性，意味着进出口会对互联网金融产生显著的正向影响关系。经济高质量的回归系数值为0.710，并且呈现出0.01水平显著性，意味着经济高质量会对互联网金融产生显著的正向影响关系，并且经济高质量发展指数上升1%，互联网金融指数上升0.71%。

分析可知：进出口, 经济高质量会对互联网金融产生显著的正向影响关系。但是政府消费并不会对互联网金融产生影响关系。这说明，经济高质量发展中包含互联网金融的推进作用，但是由于经济高质量发展属于多层次问题，互联网金融在经济高质量发展中只能起到较为单一的效应，对此，笔者进行了单一的回归分析，将互联网金融作为被解释变量y，将经济增长结构优化，经济稳定增长，生态，民生分别作为解释变量x，发现互联网金融对于经济增长结构优化具有正效应且显著，其他三者都不显著，说明互联网金融在经济高质量发展中影响较为单一。

4 结论与启示

最终回归结果表明，基于2014年中国各省面板数据以及互联网金融指数等数据下，中国经济高质量发展与互联网金融并没有直接联系，但是互联网金融对于经济高质量发展有间接效应，例如推动产业转型升级等，但是由于经济高质量发展指标很多，而互联网金融只停留在某一方面具有推进效应，因此互联网金融影响并不显著。

第一，我们应该加强对互联网金融的管理力度，使得互联网金融在未来能良好的服务实体经济，扶持中小型企业发展，促进科学技术的研发，国家应该出台相关政策规范互联网金融行业，而不是放任不管，有关部门要加强监督，对于网络诈骗等行为要着手管制，“内外兼修”，约束不法分子从中牟利，保障个人信息安全，推进互联网金融服务实体经济的正确导向。

第二，我们应该充分发展互联网金融优化资本，积极创新的金融模式，促进国内生产要素的流动，扩大金融业务服务范围，弥补传统金融业务的不足之处，扩大市场融资渠道，引导产业走向高级化和合理化。

第三，要从多方面发展，不仅注重互联网金融，也要关注其他层面效应，不能单一提倡互联网金融的发展，也不能为了互联网金融而使得其他行业为其让步，互联网金融固然重要，但是对于现代经济高质量发展是不够的，经济要多元化而非单一化，要齐头并进，国内近年来互联网行业繁荣发展的确推动我国经济发展，但是我们要清醒的认识到，单一的经济体系是不利于我国经济高质量发展的，盲目鼓吹互联网金融，扩大互联网金融在新时代经济中的效果，是不可取的。