互聯網金融對經濟發展影響的實證分析

尹訓榮

一、引言

隨著互聯網的發展，以及互聯網行業與金融企業交融程度的逐步提升，互聯網金融便是二者的結合產物，互聯網金融使得經濟交易變得更加便捷，這種便捷性使其漸入百姓眼簾。在這種大環境下，互聯網金融與國家經濟發展的聯系日益緊密，并且互聯網金融對經濟的影響逐步顯現，此時展開互聯網金融與經濟發展的關系的研究，探索互聯網金融在經濟發展中的重要性，對于互聯網金融的穩定、高速發展有極大意義。

二、發展現狀

1.互聯網普及程度

網絡的普及程度與其在金融方面的重要性相關，只有較好的普及網絡才能使互聯網金融對國家經濟的產生較大程度的影響。

在第47 次中國互聯網絡統計報告中顯示，至2020 年底，我國網絡民眾的人數已經接近10 億，相比于2018 年底增長16048 萬，互聯網在全國范圍的應用率已經超過70%。可見網絡的普及程度一直在遞增，未來網絡的應用率只會越來越高。并且我國有9.86 億的手機網絡用戶，較2020 年初增長近9000 萬人，其人數占總網民的99.7%。同時在我國農村，互聯網的使用人數突破3 億大關，說明農村的網絡普及度也進入較高水平，較2020 年初增長近5471 萬；城鎮網民人數達6.80 億，依然是網民主體其數量占網民整體的68.7%。可見網絡早已融入生活，并且其融入程度還在逐步遞增。

2.互聯網生活

國家經濟與國民生活水平息息相關，探索互聯網生活也可間接反饋互聯網對經濟的影響。

到2020 末，我國在線教育人數達到峰值，用戶數量達到4.23 億，相比于18 年底增長110.2%，占網民整體數量的46.8%。2020 年初，由于疫情的影響，推遲開學的措施在各類學校實施，有接近2 億在校生轉而實施線上授課模式，在控制住疫情發展的同時也不落下教育。互聯網的發展讓教育與學習的便捷性獲得巨大提升。

在娛樂方式的方面，網絡音樂的用戶人數高達6.35億，網絡游戲也相差不遠擁有5.32 億的用戶數量，使用率分別為70.3%和58.9%。其中據統計數據發現，我國網絡視頻（含短視頻）用戶人數突破9 億，相較于年初增長7000 多萬，并且其占網民整體數量的93.7%；全體網民中有88.3%的網民在使用短視頻，其規模高達8.73億用戶。在即時通信之后，網絡視頻行業已經成為互聯網第二大應用類型。短視頻平臺在與其他行業融合的同時，也在將其業務延伸至海外，并且在帶動經濟的方面發揮著顯著的作用。

3.互聯網金融應用程度

相關資料顯示，截至2020 年12 月，全國網上零售突破10 萬億大關，漸漸有成為主流購物渠道的趨勢；有78.9%的手機網民用戶使用手機網絡購物，較2018 年底增長1.16 億。可見網絡購物以它的便捷優勢已經變成網民們的首選購物方式，其中又以手機購物的方式最為常見。

截至2020 年3 月，我國網絡支付用戶數量已經達7.68億，相比于2018 年底的6.00 億增長1.68 億，網絡支付用戶已經占網民整體的85.0%；使用手機進行網絡支付的用戶數量達7.65 億，較2018 年底增長1.82 億，手機支付的網民占手機網民總數的85.3%，平均10 個手機用戶就會有8 位使用手機支付。可見在支付方式的選擇上，也有越來越多的人選擇便捷的網絡支付的方式，其中固然有網絡購物的成分，但是隨著支付寶，微信的支付功能融入社會的程度加深，網絡支付成為支付首選的趨勢不難看出。

三、文獻綜述

國內學者覺得互聯網金融之所以能夠蓬勃發展，完全是通過利用了互聯網平臺的互聯性和包容性，以此來開展并且完善金融服務。這種觀點傾向于互聯網金融的發展主要是依賴于互聯網的連通性和技術性。依托著前金融人的研究，院靜等學者對傳統金融的發展現狀進行描述，并深入探索在互聯網金融出現后，傳統金融所受到的影響和沖擊。肖娜等人從分析互聯網金融與儲蓄和國債之間的關系出發，認為互聯網金融對于國家經濟的發展的積極作用。扈文秀、李茹霞等人運用2007 至2014 年的數據針對互聯網金融與國家宏觀經濟發展的影響展開實證分析，證實了互聯網金融的發展確實會對經濟發展具有正向影響。

縱觀前人文獻，學者們主要對傳統金融的發展、互聯網金融與傳統金融之間關系等幾個方面進行研究，但是在互聯網金融與經濟發展方面的研究卻并不常見，并且相關文獻過于老舊。本文查詢近幾年數據，以實證分析的方法，進一步探索互聯網金融與經濟發展之間的關系。

四、實證分析

1.數據來源與變量說明

本文數據主要來自國家統計局與互聯網絡發展狀況統計報告，由于最新的一期互聯網絡發展狀況統計報告中只統計至2020 年，故收集的樣本包括2013 至2020 年的數據，其中包含：移動支付交易規模（萬億元）、全國就業人數（萬人）、全社會固定資產（億元）與國內生產總值（億元）。

由于本文主要分析互聯網金融對經濟發展的影響，為了全面而準確的體現互聯網金融的發展，本文通過運用互聯網絡發展統計報告中歷年的移動支付交易規模來反應互聯網金融的發展中狀況，并作為解釋變量。以國家統計局歷年的國內生產總值作為被解釋變量。通過分析二者之間的聯系來說明其影響。

為了保證實證模型的擬合程度，去除其他因素帶來的影響，本文還選取全國就業人數與全社會固定資產投入作為控制變量。之所以選擇這兩個作為控制變量是因為就業人數反映了國家勞動力的數量，而勞動力與國內生產總值息息相關。固定資產的投入反映了國家的資本投入，按理投入的資本越多，國內生產總值也越高。因此控制變量的加入有助于本文構建更優的模型來分析解釋變量與被解釋變量之間的聯系。

2.描述性統計

首選本文需要對2013 年至2020 年數據的分布情況進行簡要統計：

由統計結果可以看出，移動支付交易規模的標準差為102.99，且最值之間差距過大，反映了數據波動很大，可推測出互聯網金融在這段時間可能迎來過斷崖式變化。

表1

全國就業人數的平均值為75945.75，標準差為475.71，最大值與最小值僅僅相差1285.00。可見就業人數在2013 年至2020 年期間波動不大，反映我國勞動力水平基本維持在一個穩定的水平。

全社會固定資產投入的統計接過可以發現，社會資產的最值之間跨度較大，且由其標準差69346.33 可以判斷數據的變動浮動也是較大的。說明國家資產的投入還是會隨著年份的變化而有較大變化的。

國內生產總值統計數據的最值差距過大，最大值是最小值兩倍之多，且標準差為159988.00，反映了國內生產總值在這些年有很大波動。

3.相關性分析

為了進一步反應各種變量之間的關系，本文進行對其進行相關性分析：

通過表2 可以看解釋變量和控制變量與國內生產總值的相關系數都很高，其相關系數普遍高與0.9，且最高的相關系數高達0.9893，但是就業人數的與國內生產總值的初步判斷是負相關，意味著就業人數的增加會導致國內生產總值的減少，這與基本理論有些沖突.為了進一步探索各變量與國內生產總值的關系，本文建立一個基礎的回歸模型y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+μ。其中X1表示解釋變量移動支付交易國民，X2、X3表示控制變量全國就業人數與全社會固定資產投入，y 代表核心解釋變量國內生產總值，β0代表隨機干擾項或者常數項，β1代表核心解釋變量系數，β2、β3均表示控制變量系數。

表2

五、總結與對策

根據最終模型方程，可以看出固定資產投入每增加1億元，就可對國內生產總值帶來1.039715 億元的提升，且移動支付交易規模每提升1 萬億元，就能給國內生產總值帶來872.9719 億元的提升。雖然移動支付交易規模帶來的提升沒有資本投入帶來提升的程度大，但也說明了互聯網金融對國家經濟的發展是起促進作用的，互聯網金融在帶動國家經濟發展方面還是具有相當程度的正向影響。

加強互聯網金融的發展，對發展國家經濟也是有很大程度的幫助，對此本文認為可以從以下幾個方面去發展與完善互聯網金融。

1.加強互聯網金融人才培養

事物的發展離不開專業人才，無論是傳統金融往互聯網發展的趨勢還是互聯網企業對金融方向關注的持續升溫，都對需要同時掌握互聯網與金融知識的人才，加強互聯網金融人才的培養，為互聯網金融支持國家經濟的發展提供支撐。

2.增強互聯網金融與經濟發展的適應性

經濟的發展是重中之重，互聯網金融的發展必須適應經濟發展的大趨勢，只有加強互聯網金融與經濟發展的互惠互利，合作共贏才能進一步提升互聯網金融對經濟發展的正向影響。

3.完善法律法規，加強對互聯網金融風險的控制

互聯網金融必然離不開金融行業，由此金融行業的高風險是不可避免的話題，為此本文提議需要完善相關法律法規，從金融與互聯網雙向出發，加強對其風險的管控，及時糾正脫離促進經濟發展目標的互聯網金融創新，預防互聯網金融與經濟的不協調情況的出現。