互聯(lián)網(wǎng)金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長影響的實(shí)證研究

劉芃麥，鄧留保

(安徽財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，安徽 蚌埠 233030)

在我國金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革逐步深化的背景下，互聯(lián)網(wǎng)金融面臨著新一輪的轉(zhuǎn)型與升級，以順應(yīng)時代發(fā)展潮流，實(shí)現(xiàn)社會效益與經(jīng)濟(jì)效益共享，而農(nóng)村金融市場的供不應(yīng)求為互聯(lián)網(wǎng)金融在農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展提供了廣闊空間。2016年1月和2017年2月出臺的中央一號文件中先后提出“大力推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)加現(xiàn)代農(nóng)業(yè)”，“拓展農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)價值鏈”，2017年7月全國金融工作會議中又提出“建設(shè)普惠金融體系，推進(jìn)金融精準(zhǔn)扶貧”[1]。在國家的大力推動下，互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)開始布局農(nóng)村，互聯(lián)網(wǎng)金融也成為促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新途徑。

本文從宏觀角度出發(fā)，將整個農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為解釋變量，運(yùn)用VAR模型實(shí)證分析互聯(lián)網(wǎng)金融與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系。從第三方互聯(lián)網(wǎng)支付規(guī)模、P2P網(wǎng)貸成交量以及余額寶規(guī)模3個維度來探討互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平，為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的定量分析提供借鑒。就我國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的影響問題展開研究，以期為互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)設(shè)計金融產(chǎn)品提供新的思路，為監(jiān)管部門出臺相關(guān)政策提供參考依據(jù)。

一、文獻(xiàn)回顧

新常態(tài)背景下宏觀經(jīng)濟(jì)增速的放緩，引發(fā)了關(guān)于新經(jīng)濟(jì)增長模式的廣泛探討。在互聯(lián)網(wǎng)金融和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)關(guān)系的問題上，國內(nèi)許多學(xué)者也進(jìn)行了深入研究，基于不同的分析方法和切入視角，得出的結(jié)論也存在差異，主要分為以下兩類：

第一類立足金融領(lǐng)域，主要研究互聯(lián)網(wǎng)金融對農(nóng)村普惠金融的影響。任海泉等人對山西省朔州市相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融與農(nóng)村金融交易程度存在高度正相關(guān)，在增強(qiáng)金融服務(wù)的可獲得性、提升金融服務(wù)效率等方面起著重要作用[2]；董玉峰、劉婷婷、路振家在農(nóng)村實(shí)地調(diào)研以及實(shí)證研究的基礎(chǔ)上，提出互聯(lián)網(wǎng)金融能夠減少農(nóng)村金融排斥，對促進(jìn)農(nóng)村脫貧致富有著積極的作用[3]；楊伊和高彪在對江西省2 500多家農(nóng)戶和1 000多家農(nóng)村企業(yè)實(shí)地調(diào)研的基礎(chǔ)上, 通過實(shí)證分析，得出互聯(lián)網(wǎng)金融促進(jìn)農(nóng)村普惠金融發(fā)展的結(jié)論[4]。

第二類主要研究互聯(lián)網(wǎng)金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)其他方面的影響。潘鐳對江蘇省南通市農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展模式及其金融需求情況進(jìn)行了實(shí)地調(diào)研，發(fā)現(xiàn)當(dāng)?shù)鼗ヂ?lián)網(wǎng)金融對農(nóng)產(chǎn)品銷售和農(nóng)民增收具有較強(qiáng)輻射帶動作用，具有較高的復(fù)制推廣價值[5]；魏子?xùn)|從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的5個不同角度得出結(jié)論，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展促進(jìn)了我國城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的消費(fèi)，且對農(nóng)村居民消費(fèi)水平的影響較大[6]；邵長青建立個體固定效應(yīng)回歸模型，以P2P網(wǎng)貸為例，分別分析了互聯(lián)網(wǎng)金融對城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民收入的影響，結(jié)果表明互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展能夠有效促進(jìn)農(nóng)村居民收入的增長[7]。

綜合來看，現(xiàn)有文獻(xiàn)資料多集中于對互聯(lián)網(wǎng)金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的某一部分作用進(jìn)行研究。本文在宏觀層面上選用VAR和結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行實(shí)證研究，直接分析互聯(lián)網(wǎng)金融對整個農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的影響和作用，并為農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長提供一定的建議。

二、指標(biāo)設(shè)計與數(shù)據(jù)預(yù)處理

(一)指標(biāo)設(shè)計與數(shù)據(jù)來源

指標(biāo)選取結(jié)果見表1，樣本數(shù)據(jù)為2014—2019年我國互聯(lián)網(wǎng)金融、農(nóng)村經(jīng)濟(jì)共22個季度的相關(guān)數(shù)據(jù)。

表1 指標(biāo)選取

1.互聯(lián)網(wǎng)金融。互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平較難直接量化，本文根據(jù)相關(guān)理論，選用P2P網(wǎng)貸交易量、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付規(guī)模作為互聯(lián)網(wǎng)金融的衡量指標(biāo)，同時借鑒其他學(xué)者的研究方法增加余額寶規(guī)模指標(biāo)進(jìn)行研究。

2.農(nóng)村經(jīng)濟(jì)。由于目前國家統(tǒng)計局等官方機(jī)構(gòu)并未公布農(nóng)村生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)，故選用第一產(chǎn)業(yè)增加值作為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的衡量指標(biāo)。

(二)數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文選取季度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，而季度數(shù)據(jù)容易受到氣候、風(fēng)俗習(xí)慣等諸多季節(jié)性因素影響而具有一定的周期性，故在正式建立模型之前需對季度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。選用Census X-12季節(jié)調(diào)整對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，去除季節(jié)波動的影響。本文將使用季節(jié)調(diào)整后的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。

三、基于VAR模型的互聯(lián)網(wǎng)金融和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)實(shí)證分析

(一)序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)(單位根檢驗(yàn))

使用Eviews創(chuàng)建一個VAR模型，對GDP、TPP、P2P、YEB等4個變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，驗(yàn)證序列是否平穩(wěn)，能否達(dá)到建立VAR模型的建模前提，對4個變量的單位根檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

表2 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由表2顯示的數(shù)據(jù)可知，GDP、TPP、P2P、YEB 4個序列在5%的置信水平下的ADF統(tǒng)計量值均大于其所對應(yīng)的臨界值，說明各個原始序列的數(shù)據(jù)都不平穩(wěn)。將它們進(jìn)行二階差分后，所得差分序列均達(dá)到了平穩(wěn)狀態(tài)，符合VAR模型建立的條件，因此可以進(jìn)一步進(jìn)行建模和分析。

(二)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

原始序列均為I(2)序列，運(yùn)用Johansen方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表3。從表中可以看出這4個變量之間僅存在一個協(xié)整關(guān)系，也就意味著4個變量存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

表3 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

(三)VAR模型的建立與檢驗(yàn)

1. 模型的建立。針對本文所研究的4個變量進(jìn)行模型滯后階數(shù)的嘗試，具體結(jié)果見表4。

表4 滯后階數(shù)檢驗(yàn)表

由表4可知，當(dāng)滯后階數(shù)為3時，模型的檢驗(yàn)結(jié)果最佳，因此本文選擇對所研究的4個變量建立VAR(3)模型。

2.模型的檢驗(yàn)。本文采用AR根估計法對所建VAR(3)模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，具體檢驗(yàn)結(jié)果見圖1。

圖1AR根檢驗(yàn)結(jié)果

由圖1可以看出，在該模型中每個特征方程所對應(yīng)的特征根均落在單位圓內(nèi)，這說明所建立的VAR(3)模型是穩(wěn)定的。

(四)基于VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

建立脈沖響應(yīng)函數(shù)對系統(tǒng)中各變量間的作用程度進(jìn)行對應(yīng)分析，分別得到P2P網(wǎng)貸成交量、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付規(guī)模以及余額寶規(guī)模對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的響應(yīng)結(jié)果，如圖2、圖3和圖4所示。

圖2GDP對P2P的響應(yīng)結(jié)果

圖3GDP對TPP的響應(yīng)結(jié)果

圖4GDP對YEB的響應(yīng)結(jié)果

從圖中分別顯示的結(jié)果來看，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與P2P網(wǎng)貸成交量、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付規(guī)模和余額寶規(guī)模均出現(xiàn)了不同程度的負(fù)向響應(yīng)，但在第9期左右這三者對于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的影響變成了正向的，且逐漸趨于穩(wěn)定。綜合來看，互聯(lián)網(wǎng)金融的這3個方面對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)是有拉動作用，但這種拉動作用是長期的，而在短期內(nèi)，互聯(lián)網(wǎng)金融對于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)主要是發(fā)揮了抑制的作用，即在互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的初期對于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)存在一定的抑制性，待發(fā)展穩(wěn)定后才會對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)起到促進(jìn)的作用。

(五)基于VAR模型的方差分解

為研究4個變量重要性程度的差別，對上文VAR(3)模型進(jìn)行方差分析。方差分析結(jié)果如圖5所示。

圖5 方差分析結(jié)果

根據(jù)圖5，P2P網(wǎng)貸對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率最高，在長期發(fā)展過程中，對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)達(dá)到14%。其次是第三方互聯(lián)網(wǎng)支付，在長期發(fā)展過程中，對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)接近10%。而P2P網(wǎng)貸對于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率在長期發(fā)展過程中，僅僅只有8%左右。

四、結(jié)論與建議

本文基于2014—2019年共22個季度我國互聯(lián)網(wǎng)金融和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用VAR模型進(jìn)行實(shí)證分析，得出如下結(jié)論：第一，P2P網(wǎng)貸、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付和余額寶等互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。第二，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)具有拉動作用，但這種拉動作用是長期的，而在短期內(nèi)，互聯(lián)網(wǎng)金融對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)主要起到了抑制作用。第三，P2P網(wǎng)貸對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率最高，第三方互聯(lián)網(wǎng)支付次之，P2P網(wǎng)貸對于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)相對較小。

基于上述研究結(jié)論，結(jié)合我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)際情況，對我國互聯(lián)網(wǎng)金融與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展提出以下建議。

1.加強(qiáng)政府監(jiān)管力度。政府應(yīng)積極發(fā)揮職能優(yōu)勢，為農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展保駕護(hù)航。各政府部門以及金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)提高市場準(zhǔn)入門檻，建立分級管理機(jī)制。在制定有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)金融的法律法規(guī)及條令條規(guī)時，應(yīng)細(xì)化對農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)的約束內(nèi)容，增強(qiáng)約束力度。同時加強(qiáng)對其業(yè)務(wù)的監(jiān)督管理，采用定期檢查、隨機(jī)抽查等方式，防患于未然。

2.加快農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。完善農(nóng)村地區(qū)信息化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，提高農(nóng)村地區(qū)物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)等科學(xué)技術(shù)的運(yùn)用水平和服務(wù)質(zhì)量，推動農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融的信息化、智能化進(jìn)程[8]；建立農(nóng)民信用及交易數(shù)據(jù)庫，根據(jù)信用信息對農(nóng)村個人或企業(yè)進(jìn)行信用評級，作為發(fā)放貸款的憑證，在一定程度上降低信用風(fēng)險。

3.增強(qiáng)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融宣傳力度。由于農(nóng)村地區(qū)的特殊情況，部分村民對互聯(lián)網(wǎng)金融始終存在懷疑與不信任，因此互聯(lián)網(wǎng)金融在農(nóng)村地區(qū)的推行并非易事。要加大對互聯(lián)網(wǎng)金融的宣傳力度，通過開展“金融下鄉(xiāng)”等活動，讓農(nóng)民深入了解農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融的真正內(nèi)涵，解放思想，引導(dǎo)農(nóng)民樹立新型金融觀念，增強(qiáng)農(nóng)民對互聯(lián)網(wǎng)金融的信任度。

4.培養(yǎng)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融人才?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是集信息技術(shù)、金融知識、營銷服務(wù)于一體的新型業(yè)態(tài)，其發(fā)展前景在很大程度上依賴于人才隊(duì)伍建設(shè)[9]。而目前我國互聯(lián)網(wǎng)金融人才供給遠(yuǎn)不及需求，熟悉農(nóng)村狀況、掌握農(nóng)業(yè)科技的互聯(lián)網(wǎng)金融人才更是少之又少。加大各大專業(yè)高校人才培養(yǎng)力度，同時增加對現(xiàn)有人員的培訓(xùn)，提升專業(yè)素養(yǎng)。