我国互联网金融政策的历史演进与评价——基于政策文本的量化分析

夏 雨，郭凤君，魏明侠

(河南工业大学 管理学院，河南 郑州 450001)

自2014年以来，互联网金融呈现出蓬勃发展态势，推动了金融业乃至整个经济社会的发展。然而，行业中存在的垄断和资本无序扩张扰乱了金融市场竞争秩序，并加大了金融消费者债务负担。因此，政府相关部门陆续颁布和实施《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》《互联网金融风险专项整治工作实施方案》等多项政策，在一定程度上推动了互联网金融的规范化发展。但在大数据、区块链等技术日新月异的背景下，不断涌现出的新主体和新业态使互联网金融发展呈现出特殊性和复杂性，这必将引起相关政策主题的变化。因此，基于主题挖掘探究互联网金融政策的内容并对其进行评价，将有利于我国互联网金融的健康发展，对我国互联网金融相关政策的制定也具有重要参考价值。

目前，国内互联网金融相关理论研究主要聚焦在风险、监管及科技方面。其中，在互联网金融风险研究方面，以系统性风险防范研究为主[1]；在互联网金融监管方面，学者们主要从政府监管和行业自律两个角度探究行业监管体系的建设[2]；在互联网金融科技方面，侧重于探究如何利用科技工具解决互联网金融发展过程中的风险问题，提高监管质量、推动互联网金融产品及服务的革新[3]。但是，针对互联网金融政策进行深入探讨的文献较少，且主要从宏观层面分析政策的效果及其致因、发展阶段和趋势。如，肖善允与张玲南等分别运用双重差分模型及博弈模型验证了互联网金融政策对相应实践活动的良性引导效用[4-5]；张双梅指出，我国农村互联网金融政策经过起步期、尝试期，而后已步入稳定期[6]；郑宇冰基于政策制定过程中的联盟冲突和政策学习机制，提出互联网金融政策需要由被动适应模式向主动适应模式转变[7]。

由以上分析可知，已有文献仅从互联网金融单项政策或政策某一发展阶段入手，研究政策的效果与阶段划分等问题，忽略了对互联网金融长期发展过程中相关政策的演进分析以及量化研究。基于此，本文将综合运用文本挖掘、社会网络分析以及PMC指数模型对我国现有互联网金融政策进行深入探究，并通过量化分析的方法，梳理我国互联网金融政策的演进脉络并进行政策评价，以期在把握互联网金融政策现况的基础上，为后续相关政策的制定和优化提供借鉴。本文的创新点主要体现在以下方面:一是综合运用文本挖掘、社会网络和PMC指数模型等定量方法，研究互联网金融政策；二是从量化分析的视角挖掘和解读互联网金融政策的演进特征以及具体政策的优势与不足，为后续政策制定提供可靠参考和借鉴。

1 研究设计

1.1 数据来源及描述

本文数据来源主要为国务院及其组成部门和直属机构正式公开发布的关于互联网金融的相关政策文件。以“互联网金融”“网上支付”“第三方支付”“移动支付”“网络借贷”“P2P”“互联网”“消费金融”“众筹”“保险”“理财”“信托”“银行”“基金”及其组合为搜索关键词，将文件类型限制为“通知”“意见”“规划”“办法”“方案”“规划”，通过国务院及其组成部门和直属机构官方网站进行全文检索。此外，为提高政策资料的可信度及地域客观性，人工筛选文件时，已排除网站报道、地方政府转载通知及其出台的区域性政策。最终得到2001年1月1 日至2022年5月25日间发布的114部互联网金融政策文本。

本文相关政策文本的具体年度分布状况如图1所示(2022年政策发布量的统计时间段为当年1月1日至5月25日)。由图1可知，发文量总体呈上升趋势。最早涉及互联网金融概念的政府文件是2001年中国人民银行发布的《网上银行业务管理暂行办法》，该文件将银行通过因特网提供的金融服务定义为网上金融业务，并基于此制定管理方案；直至2014年之前，互联网金融相关政策文件年发布量较少，2002—2005年未出台相关政策文件；但在2014年，政策发布量快速上升，增幅达600%，互联网金融政策由此进入快速出台阶段；到2015年，相关政策发布量达到峰值后出现回落，2018年再次出现回升。

图1 2001—2022年政策发布量情况

1.2 数据分类

基于文件预处理环节的人工内容识别结果，本文按照主题将114部文件划分为综合类、综合金融类和专项政策类3种。其中，综合类文件包含互联网金融、就业、创新等多个与社会发展密切相关的内容；综合金融类文件是指为促进整个金融业可持续发展而出台的文件，同时涉及互联网金融和其他传统金融；专项政策类文件则是指专门针对互联网金融而制定的金融行业内政策文件。随后，进一步对综合类文件以及综合金融类文件中涉及的非互联网金融内容进行排除，仅保留与研究主题相关的文本，从而确保高度聚焦于研究主题。

1.3 研究方法

为了从互联网金融政策文本中提取所隐含的特征，本文首先运用文本挖掘对文本内容进行挖掘和量化[8]；其次，通过社会网络分析，探究文本内容间的关系结构及紧密程度[9]。在具体分析的过程中，先结合互联网金融政策的发布年份与内容进行阶段划分；再在此基础上，基于Python语言对不同阶段的政策文本分别进行分词和高频词提取。鉴于互联网金融政策的用词往往针对某一领域且具有一定专业性，本文先是建立了含有互联网金融专业词汇的本地词库，以期实现对第三方中文分词工具Jieba分词结果的优化，并得到互联网金融政策不同阶段的高频词；随后，利用第三方可视化工具Wordcloud(词云)构建高频词云图；之后，运用Rost Content Mining文本挖掘工具，抽取不同阶段政策文本的关键词以及共词矩阵，进而生成关键词语义网络图；最终基于高频词云图和关键词语义网络图，梳理互联网金融的阶段演进特征。

此外，为了科学、准确地对互联网金融政策进行量化评价，本文选取目前研究中较为先进的PMC指数模型进行政策评价研究[10]。同时，参考张永安等设计的国务院创新政策量化评价方法[11]，将文本挖掘引入PMC指数模型构建，从而提高评价模型及结果的可信性。据此，针对互联网金融政策评价，首先，通过文本挖掘，列出尽可能多的政策变量；随后，采用0和1的形式对变量进行评判(如果政策中出现变量相应含义的关键词，则赋值为1；未出现，则赋值为0)，并计算政策的PMC指数；在此基础上，构建PMC曲面，以三维曲面图形的方式直观展现政策的各个维度；最后，基于政策内部一致性的科学量化评价以及政策优势和不足的多维度分析结果，为后续政策的制定与优化提出建议。

2 互联网金融政策演进及其特征分析

结合互联网金融的实践进程及相关政策的时间分布，本文将互联网金融政策演化分为3个阶段。第一阶段为萌芽阶段(2001—2013年)，传统金融领域孕育出网上银行、支付领域诞生了支付宝、民间借贷领域萌发了拍拍贷；与此同时，众筹平台也迈出了发展的第一步。该阶段，互联网金融处于探索发展的可行性时期，行业实践中的新事物对原有管理制度调整需求不明显，国家相关政策出台数量较少。第二阶段为起步阶段(2014—2017年)，P2P平台进入野蛮生长期，第三方支付平台进一步衍生出余额宝等金融产品，互联网金融受到社会大众的广泛关注，并以专题形式出现在政府工作报告中；然而，发展如日中天的背后，危机悄然而至，2016年e租宝庞氏骗局吹响了互联网金融风险爆发的号角。行业规范性条例的出台迫在眉睫，大批互联网金融整治政策密集出台。第三阶段为成长阶段(2018—2022年)，P2P平台危机得到整治，但尚未完全消除；行业监管框架基本确立，并进一步走向完善落实；健全互联网金融监管被纳入政府三大攻坚战；互联网金融政策制定和出台工作持续跟进。

2.1 萌芽阶段(2001—2013年)

在萌芽阶段，互联网金融尚未脱离传统金融母体，相关概念并未得到明确，国家也未出台针对性政策文件。但先后有11部涉及互联网金融概念的政策发布，其显著区别于传统金融模式。为了进一步探索本阶段政策文本的内在特征、挖掘文本隐含信息，本文利用Python语言中的Jieba分词包及所建立的互联网金融本地词库提取该阶段的关键词，并统计词频；随后截取前100个高频关键词，通过Wordcloud工具包制作高频词云图，得到萌芽阶段互联网金融政策高频词云(图2)。其中，高频词 “网上银行”代表最早涉及互联网金融概念且被纳入政府管控的新金融业务类型；“小微企业”说明政府意识到这一新金融业务模式对缓解中小企业资金短缺困境具有重大意义；“银行”以及“金融机构”是本阶段开展新金融业务的主体；“文化产业”则表明最先迈出与新金融模式结合发展步伐的是文化行业；“鼓励”“探索”体现出政府对互联网金融这一新事物的发展态度。

图2 萌芽阶段互联网金融政策高频词云

随后，运用Rost Content Mining软件构建语义网络，进一步对互联网金融政策的内部结构进行探究。通过分词剔除无意义词汇，构建高频关键词矩阵，得到萌芽阶段政策关键词语义网络图(图3)。连线越多，表明节点间的关系越紧密。由图3可知，从主体角度出发，“银行”“金融机构”位于网络中心，与其他次要主体存在密切的直接或间接连接；“小微企业”成为新模式应用的重要发展对象；“融资”“网上银行”等具体业务模式成为间接连接发展对象和领域的重要业务模式节点；“引导”处于网络边缘，且与其他节点的连接数量相对偏少。此外，对新型业务模式的风险管理也是政策的主题之一。综上，在萌芽阶段，政府已经意识到在以银行为代表的传统金融机构中存在着区别于以往的金融支付与融资新模式，其蕴含的巨大发展潜力有助于加快小微企业发展、为行业注入前进动力；但鉴于金融所具有的强大社会杠杆效应，任何细微调整都可能产生巨大的多米诺反应，相关政策的制定及发布较为谨慎。因此，在该阶段，出台的政府文件多为互联网金融发展方向的指引，以提倡探索性发展和风险控制为主旋律，鲜有涉及具体应用的详细规章条例，多在风险探索与应用研究中择地而蹈。

图3 萌芽阶段互联网金融政策关键词语义网络图

2.2 起步阶段(2014—2017年)

在起步阶段，政府相关部门先后出台61部涉及互联网金融的政府文件，其中有3部针对性文件，15部包含具体互联网金融模式管理的文件，43部涉及互联网金融的文件。在该阶段，政策出台数量大幅提升，内容呈现出明显细化的特点。由图4可知，相较于萌芽阶段，“互联网金融”这一专有名词开始在政策文件中频繁出现。这表明，自2014年政府首次正式提出“互联网金融”这一名词后，互联网金融真正独立于传统金融、作为一项新金融受到政府的管理；然而，受制于发展初期相关概念不统一、理论不充足，政策描述及制定不可避免地依托“互联网”与“金融”这两个政策管理相对成熟的主体。此外，政策还侧重强调互联网金融在内涵、功能层面的创新。在该阶段，“网络借贷”取代“网上银行”成为政策关注的重点，与互联网相结合的“供应链”“保险”“融资”“支付”等业务也备受关注。“中介机构”“平台”超越“银行”和“金融机构”在政府互联网金融政策制定的关注对象中异军突起。“规范”“引导”与“支持”互联网金融发展成为政策传递的主要信号。

图4 起步阶段互联网金融政策高频词云

该阶段的政策语义网络分析结果(图5)显示：“互联网”“网络”“创业”及“创新”是处于网络中心的多连线节点，成为起步阶段政策所围绕的核心关键词；“协会”的出现表明，随着互联网金融相关业务体量的不断发展，来自外部的力量与内部发展需求催生出自我管理组织，如中国互联网金融协会、中国银行业协会、中国保险行业协会、中国支付清算协会、创业投资行业协会等；而“协同”理念也在互联网金融发展指导思想中悄然而生。第三方平台利用互联网开展保险、支付等业务；电子商务中广泛运用非现金支付；网络借贷、股权众筹、供应链管理，各种具体的互联网金融模式在政府文件中大量涌现，并在政府的推动下加快消费活动升级，为小微企业缓解资金难题、开展创新创业活动提供助力。专业化发展、创新性应用互联网金融，用科技升级传统金融业务以支持中小企业发展，成为政府向社会释放的信号。此外，“网络借贷”作为起步阶段关系节点最多的互联网金融业务，发展过程中产生的非法集资暴露了相关政策在预测和覆盖范围方面存在的不足。对此，政府组织专项小组开展整治活动，制定和出台了一系列相关风险监管政策。

图5 起步阶段互联网金融政策关键词语义网络图

2.3 成长阶段(2018—2022年)

自2018年，互联网金融进入成长阶段，我国涉互联网金融政策的年发布量呈现逐年平缓上升的趋势。截至2022年5月25日，出台以互联网金融为主体的风险管理政策仅1部；而针对互联网保险、互联网贷款以及供应链金融等具体模式的政策，共出台4部；另外出台的37部均为涉及互联网金融的综合性政策文件。由该阶段的高频词云图(图6)可知，“风险”“管理”等主题词的曝光度上升；监管方面进一步细化出“反洗钱”等具体模式；“融资”“贷款”与“农业”“农村”应用成为成长阶段互联网金融政策关注的重点；“供应链”“互联网保险”“信贷”“支付”业务风头不减；“数据”受到的重视程度不断提高；“支持”“完善”与“规范”成为本阶段政府监管互联网金融的方向。

由图7可知，“业务”节点连接着具体的互联网金融业务、参与主体、行为方式等不同类型节点，也是整个网络的中转节点；以“管理”“监管”为代表的监管类词汇节点数量以及连线密度明显增加；“风险”节点与“评估”节点相连，表明风险评估活动成为互联网金融风险管理的一项重要内容；“信贷”及“保险”等业务类关键词直接或间接地与“风险”节点相连，成为互联网金融政策中风险管理的重要业务类型。而在供应链金融领域中，出现银行等机构与核心企业合作模式。银行与互联网金融从业机构合作开展业内风险评估管理工作，为企业提供金融服务与产品。加强金融数据管理成为该阶段政府重点关注的内容。

图6 成长阶段互联网金融政策高频词云

3 互联网金融政策量化评价

通过上述对互联网金融政策演进与特征的分析，实现了对我国互联网金融政策长期发展态势的把握。基于政策演进研究中出现的典型主题词，本部分将构建PMC指数模型，并选取具有代表性的互联网金融政策开展量化评价。

3.1 样本选取

按照PMC指数模型不忽略任何可能变量的要求，本文在选取样本时不采用发布时间、发布机构等划分维度，以避免主观选取样本导致评估结果的偏差[12]。而是从2001年至2022年间出台的互联网金融专项政策中，随机选取3部作为样本进行量化评价(表1)。

图7 成长阶段互联网金融政策语义网络图

表1 3部互联网金融样本政策基本情况

3.2 变量分类及参数识别

根据PMC指数模型全面选取政策相关变量的原则[13]，为了最大程度上囊括互联网金融政策所涉变量，本部分运用文本挖掘和网络分析方法对互联网金融政策进行关键词变量提取。随后，结合Estrada的研究成果[14]并考虑互联网金融政策的特征，最终选定10个一级变量和36个二级变量(表2)。其中，文件引用(X10)变量仅用于判断样本是否被引用，因此无须下设子变量。

3.3 PMC指数计算

基于以上变量设计，首先运用内容分析和文本挖掘的方法，根据公式(1)与公式(2)对3部样本政策的二级变量进行赋值。若样本政策包含该二级变量则赋值为1，否则赋值为0，最终得到3部互联网金融样本政策的投入产出表(表3)。

X～N[0,1]

(1)

X= {XR:[0～1]}

(2)

其次，将表3中的二级变量取值带入公式(3)，计算得到二级变量所对应的一级变量值。

(3)

其中，Xi表示一级变量，i=1,2……,∞；Xi∶j表示二级变量，j=1,2,……,∞；T(Xi∶j)表示第i个一级变量所包含的二级变量的个数。

再次，通过公式(4)计算得到样本政策的PMC指数，并结合表4中政策等级划分标准对政策进行评级。

(4)

最后，得到3部互联网金融样本政策的PMC指数表(表5)。其中，政策P1的PMC指数为8.28，评价等级为优秀；政策P2的PMC指数为7.10，政策P3的PMC指数为6.67，P2与P3的等级均为良好。

3.4 PMC曲面的绘制及分析

由于X10无二级变量且取值均为1，故剔除X10以保证曲面的平衡性，最终构建出三阶公式(5)。

(5)

随后，基于公式(5)及表5中各项政策的PMC指数构建PMC矩阵(表6)，并在此基础上绘制曲面图(图8至图10)，从而通过曲面平滑度形象直观地呈现样本政策内部一致性及结构合理水平。

由PMC指数计算及曲面图绘制结果可知，3部互联网金融政策的PMC指数均值为7.35，其中，1部政策等级判定为优秀、2部为良好；1部样本政策的曲面起伏度较小、2部样本政策的曲面起伏度稍大。因此，可以判断样本政策的设计整体上合理，但仍存在一定的优化空间。考虑到互联网金融从新生到发展成熟，相关政策需要经历一个完善过程。本文结合3部样本政策的评价结果展开具体分析并提出相应优化路径，以期为当下已有政策优化效果评估以及后续政策优化方案调整提供参考。

表2 变量设计表

政策P1，即《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，其PMC指数为8.28，评价等级为优秀，曲面平滑度较低。所有一级变量中仅效力级别(X5)变量的得分低于平均值，但其作为所有变量得分中的最小值，直接导致对应曲面存在较大落差。由此，可判断P1设计相对合理，基本涵盖了互联网金融政策管理的各个方面，但在内部结构合理性方面仍存在提升空间。作为我国互联网金融行业的“基本法”，P1兼具国家宏观、产业中观和企业微观3种视角，包含风险控制、信

表3 3部互联网金融样本政策投入产出表

表4 政策等级划分标准

表5 3部互联网金融样本政策PMC指数

用体系建设等多个发展内容，囊括行业管理所涉及的政府、企业等多方主体；通过设定明确的政策目标、制定详细的不同业务管理计划，对互联网金融的监督管理工作产生了重要的推动作用。但是，作为中国人民银行牵头发布的指导意见，P1属于规范性文件，其强制执行力和对行业的约束效力有限，政策实施效果可能受到一定程度的限制。若要进行完善，可重点关注指标X5。

政策P2，即《互联网金融风险专项整治工作实施方案》，其PMC指数为7.10，政策等级为良好，但曲面落差较大。政策性质(X1)、效力级别(X5)、政策评价(X8)和发布机构(X9)4个一级变量的取值分别为0.75、0.25、0.67、0.25，均低于对应一级变量的均值，且取值之间存在较大落差。由此可知，作为国务院办公厅起草并出台的规范性文件，P2存在与P1相同的内部一致性水平偏低问题。此外，政策性质(X1)、政策评价(X8)和发布机构(X9)3个一级变量的PMC分值均为样本政策中的最低值。这是由于P2的出台主要服务于国务院推进的互联网金融风险整治工作，其政策重点在于释放监管信号、描述各部门监管工作具体内容；而且，政策性质为单一的互联网金融监管。根据变量优化顺序排列法，按一级变量得分和对应项平均值差额(绝对值)的大小确定改进顺序[10]，可得到P2的参考性优化路径为X9—X1—X8—X5。

表6 3部互联网金融样本政策PMC曲面

图8 P1的PMC曲面

图9 P2的PMC曲面

图10 P3的PMC曲面

政策P3，即《互联网金融从业机构反洗钱和反恐怖融资管理办法(试行)》，其PMC指数为6.67，等级为良好，内部一致性较好。政策性质(X1)与效力级别(X5)两个一级变量的取值高于均值，而且政策效力级别(X5)变量的得分为样本中最高，变量间的取值差距较小。结合政策发布机构可知，P3作为国务院直属机构联合发布的行业规章，与其他样本相比具备较强的法律效力，因此相关指标得分高。此外，政策时效(X2)、政策内容(X3)、作用层面(X4)和作用客体(X7)4个一级变量的得分均低于P1和P2。结合政策具体内容可知，P3是中国人民银行联合中国银行保险监督管理委员会和中国证券监督管理委员会，为响应互联网金融风险整治工作，切实预防洗钱和恐怖融资活动而制定的试行规章。政策时效短且聚焦贷款融资、技术监管和风险控制，未涉及信用体系建设等内容。此外，从作用层面看，该政策主要立足国家和产业视角，针对政府、金融机构等反洗钱活动管理中所涉及的监管发起者与部分受监管者制定相关管理规章，较少涉及互联网企业这一互联网金融行业的活跃参与者以及贷款融资申请方小微企业。因此，P3在政策时效(X2)、政策内容(X3)和作用层面(X4)等维度存在一定的优化空间，建议按照X4—X2—X7—X3—X8的顺序对其结构进行改进。

4 结论与建议

4.1 结论

通过对政策的演进探究与样本政策的评价分析，本文主要得出如下结论。

一是互联网金融政策发布量整体上逐年增加、内容不断细化。其中，政府担任着核心监管参与者角色，风险管理尤其是信息数据管理所占比重不断加大。具体而言，中国人民银行贯穿互联网金融政策演进各阶段；风险常态化与信息数据保护管理条例出台数量逐渐增多，且内容不断细化。

二是互联网金融政策曾出现规范性文件和部门规章居多、法律法规类文件较少的现象，并且较少关注内容有效期限。这将一定程度地影响政策贯彻落实。因此，在相关政策由萌芽走向成长、成熟的过程中，其效力结构、强制执行力、实施期限需要受到应有重视。

4.2 建议

为了进一步明确所得结论对理论研究和实践活动的参考作用，本文提出以下4点建议。

第一，加强多元共治，注重全过程、探索式管理。通过梳理我国互联网金融政策演进发现，已有政策以政府为主导、较少涉及行业协会等第三方监管主体。提倡构建由政府、行业协会、企业等多方参与的互联网金融共治模式，赋予不同机构相应的监管职权以实现全方位、高质量监管。此外，针对未来互联网金融新产品的出现，要树立监管治理贯穿不同发展阶段的理念。同时，通过“监管沙盒”机制探索如何实现风险监管与产品创新并重发展。

第二，重视管理协调，落实金融信息数据保护。当下，互联网平台上数据违规采集、信息泄露等安全问题仍时有发生，金融业务线上化、智能化发展的同时，也应将应对措施在互联网金融管理政策文件中有所体现并逐步完善。未来，金融监管主体需要探索如何在网信部门的统筹下，与公安部、大数据局等非金融监管部门协调配合，将现有宏观指导性的数据管理文件细化为更富有行业针对性的金融数据保护条例。同时，为避免传统职责延伸管理个人数据保护而引发“一行两会”间监管职责摩擦，建议尝试组建独立、专门的金融信息监管办公室，统一开展金融领域数据管理工作。

第三，补充高效力级别政策，完善政策效力结构。法律效力影响着政策的落实及其实践指导作用的发挥。因此，建议具备立法权的全国人民代表大会及其常务委员会适当加快互联网金融行业相关法律文件的制定和出台，为行业发展提供根本法律保障和参考；而政府相关部门则可以进一步把握互联网金融行业实践具体情况和发展需求，制定更富有针对性和实践指导意义的法规或行业规章。通过构建完整的互联网金融法律效力体系，为行业的实践活动提供政策指导。

第四，明确政策有效期，构建政策效力体系。目前，我国大部分互联网金融政策文件的有效实施时间较为模糊，而明确提及内容有效期的政策又多为综合性长期规划文件。如，2016年国务院发布的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》，互联网金融仅为其中一部分。在后续的互联网金融政策设计过程中，建议适当加强对政策时效性的关注，明确政策文件的有效期限。同时，通过“短+中+长”不同类型政策文件的搭配使用，满足互联网金融行业不同发展时期的需要，以合理规划互联网金融行业发展。如，出台互联网金融专项长期指导政策，为行业的未来发展指明方向；立足当下发展中需要解决的问题，制定更加详细的短期或中期政策文件，以充分发挥政策对近期行业实践的指导作用等。