基于泰爾指數的互聯網金融差異化區域供給協調性研究

朱曉帆

(漳州職業技術學院 經濟管理系，福建 漳州 363000)

互聯網時代的到來，使金融業面臨著嚴峻的挑戰和巨大的機遇。隨著互聯網的成熟發展，金融業與互聯網相融合，線上支付、理財、投資等項目逐漸替代了原有的線下金融項目，突破了時間空間的限制，同時也適應新的需求而產生新的模式和業務，具有成本低、效率高、覆蓋廣的特點[1-3]。但是出于資本和技術經濟優勢的固有差異，互聯網金融存在一定的差異性，特別是區域間經濟差異，如果經濟差異過大，將會影響整個社會經濟的可持續發展，因此人們對互聯網金融差異化區域供給協調性的研究十分關注[4]。雖然國內外的經濟體系不同，但是對于互聯網金融差異化區域供給協調性的問題，其核心目的是相同的，主要是均衡各個區域的金融水平，縮小區域間的差異程度[5-7]。國內以往對區域金融差異和協調問題的研究多數集中在大中尺度范圍內，借用可拓學或VECM模型進行研究，這樣的研究方法對于小范圍的問題，不夠敏感，一些數據的計算結果存在一些偏差[8]。因此，提出基于泰爾指數的互聯網金融差異化區域供給協調性研究，利用泰爾指數量化不同區域的差異值，用于后續供給協調性研究中，解決上述傳統研究方法中存在的問題。

一、基于泰爾指數的互聯網金融差異化區域供給協調性研究

(一)計算多個區域金融差異值

對于互聯網金融差異化區域供給協調性的研究，首先考察互聯網金融差異化水平，利用泰爾指數對多個區域金融差異值進行度量，計算多個區域金融差異值，將差異值用于后續供給協調性研究。

泰爾指數也被稱為泰爾熵標準，用來衡量區域之間的收入差距，泰爾指數越接近0，說明研究個體差異越小，反之，研究個體差異越大[9]。為了更好地計算各個區域的互聯網金融差異化水平，默認研究中有四個區域，分別是東、南、西、北四個地區，利用泰爾指數計算每個區域內部的金融差異化水平。泰爾指數的計算公式為：

(1)

公式中i表示區域層次，Uij表示第i區域的第j個省級行政區的GDP，M表示區域內所有省級行政區的存貸款總和，j表示省級行政區層次，Mij表示第i個區域的第j個省級行政區的存貸款之和，通過公式2計算獲得，U表示所有區域內所有省級行政區的GDP總和，通過公式3計算獲得。公式如下：

(2)

(3)

將Tpi值作為衡量第i個區域內各省級行政區之間的差異，則Tpi的計算公式為：

(4)

再根據施沃茲分解公式，分解泰爾指數T，得到：

Tbr+Tcr

(5)

公式中Mi表示第i區域的所有省級行政區的存貸款之和，Ui表示第i區域的所有省級行政區的GDP之和，Tbr表示區域內差異，主要是由東、南、西、北四個區域內差異加權相加得到；Tcr表示區域間差異。將通過上述計算過程獲得的區域間差異值和區域間差異值作為依據，用于后續區域供給協調性分析中。

(二)評價差異化區域互聯網金融經濟協調發展程度

根據以往對區域金融協調發展內涵的界定和金融供給的“一個基礎、六大方向”的內容，對區域互聯網金融經濟協調程度進行評價[10]。由于區域金融協調發展有程度之分，所以區域金融聯系越密切，區域分工越合理，區域經濟發展差距的度量越小，區域內互聯網金融發展的協調程度也越高[11]。根據以上內容確定評價區域互聯網金融經濟協調程度的指標，具體評價指標內容如圖1所示。

圖中顯示的區域經濟一體化程度主要通過目標區域經濟聯系的密切程度和分工程度來衡量；區域經濟發展差異程度衡量的是區域經濟發展的公平程度；區域經濟增長速度衡量的是區域經濟發展的效率[12]。

(6)

(7)

對區域經濟發展差距的度量和評價，測定的目標是區域經濟發展差距“警戒線”，也就是目標區域經濟發展差距和度量的值。因此，采用基尼系數測量區域經濟發展差距，在互聯網金融差異性區域內，以0.45作為人均GDP計算的基尼系數的警戒線。

對于區域金融協調發展的程度的測定，默認差異化區域金融供給協調程度的評價指標分別為Y1、Y2和Y3，假定三者重要程度相同，得出差異化區域金融經濟供給協調程度評價的數學模型：

(8)

公式中F表示協調度，Y1表示差異化區域經濟一體化程度，Y2′是Y2區域經濟發展差距程度的逆指標，Y3表示差異化經濟整體增長速度。考慮到差異化區域分為區域間差異和區域內差異，將上述計算的泰爾指數用于數學模型中，得到的數學模型如下：

(9)

科學合理地評價差異化區域互聯網金融供給是否協調，量化協調度，將其用[0,1]之間的數字來表示，當協調度為0時，表示完全不協調；當協調度為1時，表示完全協調；當協調度處于0到1之間時，則表示部分協調。具體的評價標準如表1所示。

表1 差異化經濟互聯網金融供給協調程度評價標準

根據公式7的計算結果即可確定差異化區域互聯網金融供給協調程度，實現對差異化區域的供給協調性的研究。至此，基于泰爾指數的互聯網金融差異化區域供給協調性研究完成。

二、互聯網金融差異化區域供給協調性研究方法實驗研究與分析

(一)定義變量及數據來源

對于互聯網金融差異化區域供給協調性研究，多數研究方法都是基于當前的互聯網環境和資本存量的詳細數據，因此在實驗研究中以往年的資本存量相關數據作為實驗數據，在使用提出的基于泰爾指數的協調性研究方法的基礎上，引用傳統的基于可拓學的協調性研究方法和基于VECM模型的協調性研究方法。考慮傳統研究方法中差異性高和敏感性差的問題，設計多項對比實驗，以絕對差異、相對差異和對經濟變化的敏感值作為衡量指標。考慮影響區域互聯網金融差異化水平的指標比較多，涉及范圍比較廣，如圖2所示，實驗中使用的變量均是比較具體、適用范圍比較廣的變量。

圖2 影響區域金融差異化水平的指標

實驗中使用的變量及具體解釋如表2所示。

表2 實驗變量定義及解釋

表2中數據均利用往年的數據通過資本形成方程測算獲得，在獲得完整的數據之后，使用設計的協調性研究方法和傳統的協調性研究方法進行差異性實驗與敏感性實驗。

(二)偏差性實驗及分析

以東部區域、南部區域、西部區域和北部區域的差異為目標，使用不同的協調性研究方法，分別計算區域間差異和區域內差異，求得相對偏差值和絕對偏差值，使用第三方軟件統計實驗結果。結果如下表所示。

表3 不同協調性研究方法的差異性實驗結果

觀察表3中結果，對于區域內差異的計算，傳統的兩種協調性研究方法的相對差異在0.5以上，絕對差異大于1，其整體計算偏差比較大；設計的基于泰爾指數的協調性研究方法相對誤差和絕對誤差極低。對于區域間差異的計算，傳統的兩種協調性研究方法的相對差異同樣均在0.5以上，絕對差異大于1；設計的基于泰爾指數的協調性分析方法相對偏差低，絕對偏差小于1。綜上所述，設計的基于泰爾指數的互聯網金融差異化區域供給協調性研究方法的偏差計算結果滿足研究需求。

(三)敏感性實驗及分析

不同協調性研究方法的敏感性實驗中，以資本變化幅度等級和參數抓取率作為變量，以結果中的曲線密度作為敏感性，曲線越密集說明敏感性越高，在協調性研究中對互聯網金融變化和差異化比較敏感，反之，曲線密度不密集，研究方法對互聯網金融的變化不敏感，研究結果可能存在一定的失真情況。基于以上內容分析不同的協調性分析方法，結果如圖3所示。

(a)基于可拓學的協調性研究方法實驗結果

(b)基于VECM模型的協調性研究方法實驗結果

(c)基于泰爾指數的協調性研究方法實驗結果圖3 不同協調性研究方法敏感性實驗結果

對比觀察圖3中結果，在三組實驗結果中，圖a中的曲線之間距離比較寬，整體分布比較均勻，圖b中曲線隨著資本變化幅度等級的增加，逐漸越來越密集，說明該方法對于資本變化比較大的參數比較敏感，對于變化比較小的情況，不敏感；與前兩組結果相比，圖c中曲線整體分布均勻，并且比較密集，說明該方法在面對資本變化不同的幅度等級時，依然能保持較高水平的敏感性。結合偏差實驗結果可知，提出的基于泰爾指數的互聯網金融差異化區域供給協調性研究方法偏差小、敏感性高，該研究方法優于傳統的協調性研究方法。

三、結束語

互聯網金融的發展呈現出區域差異化的特點，其原因在于政治、歷史、文化、環境等因素的多元化，適度的金融差距對于促進地區競爭是有利的，但是差距過大則會導致區域金融發展失衡，不利于互聯網金融業的可持續發展。因此，本文圍繞著差異化區域的協調性進行研究，針對傳統研究方法中存在問題，提出基于泰爾指數的協調性研究方法，解決傳統方法中存在的問題，平衡差異化區域間的金融差異水平，使其達到協調的標準，為各區域的互聯網的可持續發展做出貢獻。