云南省數字化信用評分對線上小額貸款影響的實證分析

馬或菲 方鵬瑞 楊雙艷 阮純純

【摘要】本文基于“京大學數字普惠金融指數（2011-2015）”，以云南省2015年113個縣域為樣本，通過實證分析發現，數字化信用評分的發展對線上小額貸款有著顯著的正向影響，同時人均GDP和賬戶覆蓋率對線上小額貸款亦有正向促進作用。

【關鍵詞】數字化信用評分 小額貸款 政策建議

在大數據時代，數字化信用評分和線上小額貸款都發展得如火如荼。筆者試圖通過實證研究，說明數字化信用評分的發展是否對線上小額貸款起到了明顯的促進作用。

一、數據來源及實證結果分析

（一）變量及數據來源

被解釋變量為線上小額信貸，基于“北京大學數字普惠金融指數（2011-2015）”，對個人用戶來說，以每萬支付寶成年用戶中有互聯網消費貸的用戶數、人均貸款筆數、人均貸款金額來衡量;對小微經營者來說，以每萬支付寶成年用戶中用互聯網小微經營貸的用戶數、小微經營者戶均貸款筆數、小微經營者平均貸款金額來衡量。

各解釋變量除了人均GDP以外，數據均來源于“北京大學數字普惠金融指數（2011-2015）”，分別闡釋如下。

數字化征信：以每萬支付寶用戶使用基于信用的生活服務人數（包括金融、住宿、出行、社交等）以及自然人征信人均調用次數來度量。

人均GDP：數據來源為2015年《云南省縣域統計年鑒》，人均GDP這一變量反映了經濟發展水平以及居民個人的收入水平。

投資：將類似于C2C或B2C模式下，得到的個人或公司在網絡借貸平臺的投資數據標準化。

覆蓋廣度：在基于互聯網的新金融模式下，通過賬戶覆蓋率（每萬人擁有支付寶賬號數量、支付寶綁定用戶比例、平均每個支付寶賬號綁定銀行卡數）來體現覆蓋廣度。

（二）實證結果分析

本文基于2015年云南省113個縣域的截面數據，以線上小額信貸指數為因變量，構建其與數字化征信、人均GDP、投資及覆蓋廣度這四個因素的計量模型，如公式（1）所示：

為了減少變量的劇烈波動以及減少異方差，筆者對自變量中的“人均GDP”這一變量取了對數，數字化征信、投資和覆蓋廣度這三個指標均為指數，不取對數。筆者對以上截面數據回歸進行相關的檢驗，據檢驗模型不存在多重共線性問題但存在異方差，因此用加權最小二乘估計（WLS）進行修正，估計結果見表1。

表1加權最小二乘估計結果（線上小額信貸為因變量）

該模型的決定系數R2=0.71，修正決定系數AdjlK2=0.70，除了“投資”這一自變量不顯著，其余三個自變量都顯著，所有系數的符號都與預期相符。

通過上述分析可以看出，提高數字化征信、人均GDP和覆蓋廣度都會對線上小額信貸有顯著的正向影響。而投資這一變量在回歸模型中不顯著，可能的原因是投資與線上小額信貸的機制不同，主要表現在：線上小額信貸注重安全性，回避風險;而投資卻有較高的風險;其次是流動性，線上小額信貸以流動性為本;而投資是在相對不流動中尋求增長。

二、政策建議

1、加大征信宣傳力度，完善數字化征信體系建設，加快發展數字化征信進程。實證研究結果表明，加快數字化征信建設有利于促進線上小額信貸的發展。除此之外，數字化征信還是整個金融行業的基石，我國數字化征信體系的建立將直接推動金融行業的發展，有利于金融機構為小微企業和個人用戶提供更加多樣化的金融產品。

2、大力發展經濟，提高我國的人均GDP。政府應大力發展實體經濟，加快技術創新和體制改革;同時還應進一步加大減稅力度，扶持中小企業發展，在社會保障上承擔起更大的責任，不斷提高居民收入和生活水平，促進消費。

3、推動數字普惠金融發展，提高賬戶覆蓋率。發展數字普惠金融是增大金融服務實體經濟的覆蓋面和提升金融服務效率的重要途徑。數字普惠金融的實現，主要依靠以數字化技術為代表的金融科技來推動;同時還要加強農村等經濟發展較為落后地區的基礎設施建設，提高網絡覆蓋率，宣傳和普及相關金融知識和操作過程，使用戶更加自主地參與到移動化交易流程之中，提升金融服務的效率和覆蓋范圍。