（副教授），

一、研究背景

2013年是我國互聯(lián)網(wǎng)金融元年，此后互聯(lián)網(wǎng)金融迅猛發(fā)展，改變了傳統(tǒng)的金融生態(tài)，拓寬了融資渠道，極大地滿足了小微企業(yè)的貸款需求，覆蓋了諸多傳統(tǒng)金融發(fā)展乏力的三四線城市和農(nóng)村地區(qū)。同時，資金供需雙方可借助互聯(lián)網(wǎng)金融平臺自由進行匹配和交易?；ヂ?lián)網(wǎng)金融利用大數(shù)據(jù)和云計算，通過網(wǎng)絡(luò)平臺征信提升信息使用效率，大大改善了信息不對稱現(xiàn)狀，降低了交易成本，提升了金融效率，進而促進金融發(fā)展。

當前，有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)金融對金融發(fā)展影響的研究成果較為豐富。學(xué)者們主要從存貸款業(yè)務(wù)、中間業(yè)務(wù)、融資、金融脫媒等角度研究了互聯(lián)網(wǎng)金融對銀行的沖擊，采用文獻研究法、比較分析法、定量與定性相結(jié)合等方法從行業(yè)競爭、銷售渠道、交易中介、投融資等角度分析了互聯(lián)網(wǎng)金融對資本市場的影響。

金融是經(jīng)濟的核心與命脈。金融發(fā)展理論認為，金融發(fā)展能夠促進經(jīng)濟增長?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的迅猛發(fā)展，提高了我國的金融發(fā)展水平。目前，鮮有關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融影響下的金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究成果。本文對金融發(fā)展與經(jīng)濟增長、互聯(lián)網(wǎng)金融與金融發(fā)展的研究成果進行了梳理，選取第三方互聯(lián)網(wǎng)支付作為互聯(lián)網(wǎng)金融的代理變量，采用2007年1月～2016年9月的全國季度數(shù)據(jù)，對互聯(lián)網(wǎng)金融背景下我國金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行實證研究，以期為我國互聯(lián)網(wǎng)金融的健康發(fā)展以及經(jīng)濟發(fā)展水平的提高提供參考建議。

二、文獻綜述

（一）金融發(fā)展與經(jīng)濟增長

20世紀60年代末，美國金融學(xué)家戈登史密斯（Goldsmith，1969）首先提出并系統(tǒng)研究了金融結(jié)構(gòu)問題，他把金融結(jié)構(gòu)定義為各種金融工具與金融機構(gòu)的相對規(guī)模，而金融結(jié)構(gòu)的變化即為金融發(fā)展。戈登史密斯對金融發(fā)展理論的開創(chuàng)性研究，為后續(xù)的相關(guān)研究奠定了基礎(chǔ)。

國內(nèi)較早研究金融結(jié)構(gòu)的學(xué)者是白欽先。20世紀80年代，白欽先（1989）提出金融結(jié)構(gòu)即金融組織形式與框架結(jié)構(gòu)。其中，金融組織形式指各類金融機構(gòu)的構(gòu)成、設(shè)置原則及特點。金融框架結(jié)構(gòu)包括以下子要素：金融體系的總體構(gòu)成；相互關(guān)系與聯(lián)系方式；數(shù)量與地理分布；資產(chǎn)與負債的類型及數(shù)量比例；與政府、工商企業(yè)的聯(lián)系方式和依賴程度等。21世紀初，白欽先（2005）正式把金融結(jié)構(gòu)定義為金融相關(guān)要素的組成、相互關(guān)系及其量的比例。他認為戈登史密斯提出的“金融結(jié)構(gòu)的變化即金融發(fā)展”僅強調(diào)了量性，而“金融結(jié)構(gòu)的演進”相比于“金融結(jié)構(gòu)的變化”更能顯示金融發(fā)展量性和質(zhì)性的統(tǒng)一深化。

外國學(xué)者關(guān)于金融結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長關(guān)系的研究成果主要有四種：銀行導(dǎo)向型觀點、市場導(dǎo)向型觀點、法律和金融觀點、金融服務(wù)觀點。銀行導(dǎo)向型觀點認為銀行能夠迫使企業(yè)披露信息和償還負債，從而促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展，在資源動用、項目選擇、管理層監(jiān)控和風(fēng)險管理方面具有積極作用。市場導(dǎo)向型觀點認為銀行偏愛低風(fēng)險項目，利用掌握的企業(yè)信息抽取巨額租金，而市場不斷推動新企業(yè)誕生，為各類企業(yè)提供資金以實現(xiàn)擴張，促進經(jīng)濟增長。法律和金融觀點認為，法律系統(tǒng)通過保護外部投資者權(quán)益和提高合同執(zhí)行效率等促進經(jīng)濟增長，而與具體的金融結(jié)構(gòu)無關(guān)。金融服務(wù)觀點認為，對經(jīng)濟增長起關(guān)鍵作用的是金融系統(tǒng)提供的金融服務(wù)，是總體的金融發(fā)展水平。

國內(nèi)學(xué)者大多認為，整體的金融發(fā)展水平能夠促進經(jīng)濟增長。陳黎敏（2011）通過對1978～2008年的省級面板數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展與經(jīng)濟增長總體呈現(xiàn)很強的正相關(guān)關(guān)系，而各地區(qū)之間差異較大。黃智淋、董志勇（2013）利用1979～2008年的省級面板數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展僅在低通貨膨脹水平下有利于促進經(jīng)濟增長。楊友才（2014）運用1987～2009年的省級面板數(shù)據(jù)，以金融發(fā)展水平作為門檻變量對我國金融發(fā)展與經(jīng)濟增長的非線性關(guān)系進行了考察，研究發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展水平對經(jīng)濟增長的促進作用存在門檻效應(yīng)和邊際效率遞減效應(yīng)，低于門檻值的金融發(fā)展水平對經(jīng)濟增長呈現(xiàn)負向作用，而過高的金融發(fā)展水平可能對經(jīng)濟增長的作用有限。

陳偉國、張紅偉（2008）從金融發(fā)展對經(jīng)濟波動解釋的力度進行研究，認為相對于金融抑制論，金融結(jié)構(gòu)論對金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間關(guān)系的解釋力更強。不少學(xué)者直接從金融結(jié)構(gòu)論出發(fā)研究金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。談儒勇（1999）采用1993～1999年的全國季度數(shù)據(jù)進行實證研究，發(fā)現(xiàn)我國金融中介體的發(fā)展能促進經(jīng)濟增長，而我國股票市場發(fā)展對經(jīng)濟增長的作用極其有限。林毅夫、孫希芳（2008）運用1985～2002年省級面板數(shù)據(jù)，利用中小金融機構(gòu)市場份額衡量銀行業(yè)結(jié)構(gòu)，并以1994年啟動的國有銀行商業(yè)化改革的政策因素構(gòu)造銀行業(yè)結(jié)構(gòu)的工具變量，研究發(fā)現(xiàn)中小金融機構(gòu)市場份額的上升促進了經(jīng)濟增長。王勛等（2011）采用我國29個省區(qū)1990～2004年的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)金融規(guī)模的整體擴張不利于經(jīng)濟增長，而降低銀行集中度則會加劇銀行業(yè)競爭進而促進經(jīng)濟增長。

（二）互聯(lián)網(wǎng)金融與金融發(fā)展

分析互聯(lián)網(wǎng)金融與金融發(fā)展之間的關(guān)系，首先需要對互聯(lián)網(wǎng)金融進行定義。Allen et al.（2002）、Claessens et al.（2002）將互聯(lián)網(wǎng)金融定義為所有利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)進行交易和計算的金融服務(wù)和市場。國內(nèi)學(xué)者們的觀點存在著較大分歧。第一種觀點是互聯(lián)網(wǎng)金融和金融互聯(lián)網(wǎng)之分。金融互聯(lián)網(wǎng)是金融機構(gòu)對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，是金融業(yè)務(wù)的電子化，是傳統(tǒng)金融服務(wù)的升級，并沒有引起商業(yè)模式的實質(zhì)變化?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的金融創(chuàng)新和金融重塑的新金融范式?；ヂ?lián)網(wǎng)金融模式是不同于商業(yè)銀行間接融資模式和資本市場直接融資模式的第三種金融融資模式。從融資模式來看，互聯(lián)網(wǎng)金融是一種直接融資模式。第二種觀點是互聯(lián)網(wǎng)金融具有狹義和廣義之分。李博、董亮（2013）認為從服務(wù)的形式來看，互聯(lián)網(wǎng)金融可分為傳統(tǒng)金融服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)延伸、金融的互聯(lián)網(wǎng)居間服務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)，如表1所示。

表1 互聯(lián)網(wǎng)金融模式

其中，金融的互聯(lián)網(wǎng)居間服務(wù)和互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)組成狹義互聯(lián)網(wǎng)金融，而傳統(tǒng)金融服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)延伸屬于廣義互聯(lián)網(wǎng)金融。中國人民銀行發(fā)布的《中國金融穩(wěn)定報告（2014）》認為，廣義的互聯(lián)網(wǎng)金融既包括作為非金融機構(gòu)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)從事的金融業(yè)務(wù)，也包括金融機構(gòu)通過互聯(lián)網(wǎng)開展的業(yè)務(wù)，而狹義的互聯(lián)網(wǎng)金融僅指互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開展的、基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的金融業(yè)務(wù)。本文僅就狹義的互聯(lián)網(wǎng)金融進行研究。

學(xué)者們對于互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)金融影響的研究，多從商業(yè)銀行和資本市場兩個角度展開。宮曉林（2013）認為互聯(lián)網(wǎng)金融會加速金融脫媒，使商業(yè)銀行的資金中介功能邊緣化，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)充當資金信息中介的角色，為資金供需雙方提供金融搜索平臺。邱峰（2013）認為互聯(lián)網(wǎng)金融分流了商業(yè)銀行融資中介服務(wù)需求，影響了商業(yè)銀行的傳統(tǒng)利差盈利模式，同時也會影響到商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)收入，例如，第三方支付極大地威脅著基于銀行支付功能而衍生的中間業(yè)務(wù)收入的增長。吳曉求（2014）指出互聯(lián)網(wǎng)金融具備明顯的支付優(yōu)勢，憑借成本優(yōu)勢在標準金融產(chǎn)品銷售方面存在較大的獲利空間等。同時他還認為，互聯(lián)網(wǎng)金融會在不同程度上分食傳統(tǒng)金融特別是商業(yè)銀行的蛋糕，進而形成更加專業(yè)化的分工。對于互聯(lián)網(wǎng)金融對資本市場的影響，學(xué)者們采用文獻研究法、比較分析法、定量與定性相結(jié)合等方法進行了分析，主要從行業(yè)競爭、銷售渠道、交易中介、投融資等幾個角度展開。龔映清（2013）認為互聯(lián)網(wǎng)金融改變了證券行業(yè)價值實現(xiàn)方式，引發(fā)了證券經(jīng)紀和財富管理的“渠道革命”，弱化了證券行業(yè)金融中介功能，重構(gòu)了資本市場投融資格局，并加劇了行業(yè)競爭。胡吉祥（2013）從證券銷售的電商化、互聯(lián)網(wǎng)融資和互聯(lián)網(wǎng)證券交易三個方面分析了互聯(lián)網(wǎng)金融體系對證券業(yè)商業(yè)模式的影響。

國內(nèi)外學(xué)者對于金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間關(guān)系的理論和實證研究已開展多年，并取得了非常豐富的研究成果。目前國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融正在高速發(fā)展，雖然互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展年限相較傳統(tǒng)金融來說相當短暫，但是它對傳統(tǒng)金融的影響早已不容小覷。在互聯(lián)網(wǎng)金融帶來的機遇和挑戰(zhàn)下，金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間是怎樣的關(guān)系？呈現(xiàn)怎樣的發(fā)展趨勢？已有的實證研究較少涉及。鑒于此，本文選取第三方互聯(lián)網(wǎng)支付作為互聯(lián)網(wǎng)金融的代理變量，采用全國季度數(shù)據(jù)，建立VAR模型，應(yīng)用格蘭杰因果檢驗、脈沖響應(yīng)分析和方差分解方法，對互聯(lián)網(wǎng)金融背景下金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行實證研究。

三、變量選取與數(shù)據(jù)來源

（一）變量選取

為了研究在互聯(lián)網(wǎng)金融的影響下金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，本文選取以下變量：①經(jīng)濟增長變量，以GDP的對數(shù)值LNGDP表示。②互聯(lián)網(wǎng)金融規(guī)模變量，由于第三方支付是互聯(lián)網(wǎng)金融的重要入口，結(jié)合數(shù)據(jù)可得性，本文選取第三方互聯(lián)網(wǎng)支付作為互聯(lián)網(wǎng)金融的代理變量，以TPIP表示，并進行對數(shù)化處理，得到LNTPIP。③金融發(fā)展變量。從整體金融發(fā)展水平和金融結(jié)構(gòu)兩個方面展開。關(guān)于金融發(fā)展水平，選擇金融相關(guān)率（FIR），并以M2、股票市值和債券市值之和除以GDP得到；關(guān)于金融結(jié)構(gòu)，選擇融資結(jié)構(gòu)（FSR）和銀行集中度（CR5）衡量。其中，融資結(jié)構(gòu)（FSR）以股票市值和債券市值之和除以金融機構(gòu)各項貸款余額得到，銀行集中度（CR5）以大型商業(yè)銀行的總資產(chǎn)占銀行業(yè)金融機構(gòu)總資產(chǎn)比例表示。④考慮到多數(shù)研究表明固定資產(chǎn)投資、政府支出、對外貿(mào)易等對經(jīng)濟增長具有一定的影響，本文選取固定資產(chǎn)投資（INV）、進出口貿(mào)易總額（XM）、外商直接投資（FDI）和公共財政支出（GOV）作為控制變量，均進行對數(shù)處理。

變量名稱及定義見表2。

表2 變量名稱及定義

（二）數(shù)據(jù)來源

本文選取2007年1月～2016年9月的季度數(shù)據(jù)進行研究。其中，GDP、固定資產(chǎn)投資（INV）和公共財政支出（GOV）的數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站；第三方互聯(lián)網(wǎng)支付（TPIP）的數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫；M2數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行；股票市值數(shù)據(jù)來源于證監(jiān)會網(wǎng)站，債券市值數(shù)據(jù)來源于中國債券信息網(wǎng)；大型商業(yè)銀行總資產(chǎn)占銀行業(yè)金融機構(gòu)總資產(chǎn)比例來源于銀監(jiān)會，其中大型商業(yè)銀行指的是中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、中國銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行和交通銀行；進出口貿(mào)易總額數(shù)據(jù)來源于海關(guān)總署，單位為億美元，本文以中國人民銀行公布的美元兌人民幣中間價日價計算得到各月美元兌人民幣匯率，然后進行換算。

除GDP、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付和大型商業(yè)銀行總資產(chǎn)占銀行業(yè)金融機構(gòu)總資產(chǎn)比例為季度數(shù)據(jù)外，其他均為月度數(shù)據(jù)。本文將月度數(shù)據(jù)調(diào)整為季度數(shù)據(jù)。同時，對于以水平值表示的變量對應(yīng)的數(shù)據(jù)，采用來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站的居民消費價格指數(shù)（CPI），以2007年1季度作為基期，對各季度數(shù)據(jù)進行處理以消除通貨膨脹帶來的影響，再對處理后的數(shù)據(jù)進行取對數(shù)處理。另外，所有變量均進行了季節(jié)調(diào)整。

四、模型建立

（一）向量自回歸模型

為了探究互聯(lián)網(wǎng)金融、金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間的動態(tài)關(guān)系，本文建立的基礎(chǔ)模型為向量自回歸模型。向量自回歸模型（下稱“VAR模型”）是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)，把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，體現(xiàn)多元平穩(wěn)時間序列存在的線性滯后特征，不以嚴格的經(jīng)濟理論為依據(jù)，對參數(shù)不施加零約束，主要用于分析聯(lián)合內(nèi)生變量之間的動態(tài)關(guān)系?；赩AR模型，可進一步進行格蘭杰因果分析、脈沖響應(yīng)分析等，用于檢驗變量間的因果關(guān)系和模型的動態(tài)結(jié)構(gòu)關(guān)系。

P階滯后的VAR模型，即VAR（p）模型，表示為：

其中，yt是k維內(nèi)生變量，p是滯后階數(shù)，樣本個數(shù)為T。k×k維矩陣A1，…，Ap是要被估計的系數(shù)矩陣。εt是k維擾動向量，相互之間可以同期相關(guān)，但不與自身滯后值相關(guān)，并且不與等式右邊的變量相關(guān)。

如果行列式det［A（L）］的根都位于單位圓之外，則式（1）滿足可逆性條件，可將其表示為無窮階的向量移動平均VMA（∞）形式：

其中，C（L）=A（L）-1，C（L）=C0+C1L+C2L2+…，C0=Ik。

對VAR模型的估計可通過最小二乘法來進行，假如對∑矩陣不施加限制性條件，由最小二乘法可得∑矩陣的估計量為：

估計出VAR的參數(shù)后，由于A（L）C（L）=Ik，可得相應(yīng)的VMA（∞）模型的參數(shù)估計。由于僅有內(nèi)生變量的滯后值出現(xiàn)在等式的右邊，所以不存在同期相關(guān)性問題，用普通最小二乘法（OLS）能得到VAR簡化模型的一致且有效的估計量。即使擾動向量εt有同期相關(guān)，OLS仍然是有效的，因為所有的方程有相同的回歸量，其與廣義最小二乘法（GLS）是等價的。

（二）脈沖響應(yīng)函數(shù)

為了研究在互聯(lián)網(wǎng)金融、金融發(fā)展和經(jīng)濟增長的關(guān)系模型中的動態(tài)效應(yīng)及作用機制，本文采用脈沖響應(yīng)函數(shù)來捕捉誤差沖擊對內(nèi)生變量的影響效果，即在隨機誤差項上施加一個標準差大小的沖擊，以查看各內(nèi)生變量的當期值和未來值受到的影響。對于一個VAR（p）模型，通過友矩陣變換改寫成一個VAR（1）模型：

這是一個無限階的向量MA（∞）過程，可寫成：

ψs中第i行第j列元素表示的是：令其他誤差項在任何時期都不變的條件下，當?shù)趈個變量yi，t對應(yīng)的誤差項uj，t在t期受到一個單位的沖擊后，對第i個內(nèi)生變量yi，t在t+s期造成的影響，即把ψs中第i行第j列元素看作是滯后期s的函數(shù)。

上述脈沖響應(yīng)函數(shù)描述了其他變量在t期以及以前各期保持不變的前提下，yi，t+s對 uj，t的一次沖擊的響應(yīng)過程。

五、互聯(lián)網(wǎng)金融、金融發(fā)展和經(jīng)濟增長相關(guān)關(guān)系的實證研究

本文采用Eviews 7.0軟件，對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗，建立VAR模型，應(yīng)用格蘭杰因果檢驗、脈沖響應(yīng)分析和方差分解等方法進行實證分析。

（一）平穩(wěn)性檢驗

如果一個隨機過程的均值和方差均是與時間無關(guān)的常數(shù)，并且任何兩時期的協(xié)方差值只與時間間隔有關(guān)，則該隨機過程為平穩(wěn)的。本文選取的各變量均為時間序列數(shù)據(jù)，多存在序列不平穩(wěn)的情況，直接回歸分析易造成偽回歸。本文首先觀察各變量數(shù)據(jù)的時間序列圖，圖1顯示了LNGDP、FIR、FSR、CR5、LNTPIP、LNINV、LNXM、LNFDI和LNGOV在不同的時間段多呈現(xiàn)不同的均值，數(shù)據(jù)序列多存在不平穩(wěn)的情況。

本文對所有變量以及變量的一階差分值進行了平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果如表3所示。變量LNGDP、FIR、FSR、CR5、LNTPIP、LNINV、LNXM和LNGOV在10%的顯著性水平上顯示均不平穩(wěn)，LNFDI在1%的顯著性水平上不平穩(wěn)，而變量LNGDP、FIR、FSR、CR5、LNTPIP、LNINV、LNXM、LNFDI和LNGOV的一階差分值在1%的顯著性水平上顯示均平穩(wěn)，因此，變量LNGDP、FIR、FSR、CR5、LNTPIP、LNINV、LNXM、LNFDI和LNGOV均為I（1）序列。本文選取平穩(wěn)序列△LNGDP、△FIR、△FSR、△CR5、△ LNTPIP、△ LNINV、△ LNXM、△ LNFDI和△LNGOV建立初步的VAR模型。

圖1 各變量時間序列

（二）向量自回歸模型

1.最優(yōu)滯后階數(shù)的確定。在建立正式的VAR模型前，還應(yīng)確定滯后期p。滯后期p太小，誤差項的自相關(guān)情況會很嚴重，并導(dǎo)致參數(shù)的非一致性估計，而p值過大會導(dǎo)致自由度減小，直接影響模型參數(shù)估計量的有效性。受到自由度的限制，指定最大滯后階數(shù)為3，利用指標LR、FPE、AIC、AC和HQ來選取最優(yōu)滯后階數(shù)。檢驗結(jié)果如表4所示，在SIC準則下最優(yōu)滯后階數(shù)為0，在LR和HQ的準則下最優(yōu)滯后階數(shù)為1，在FPE和AIC準則下最優(yōu)滯后階數(shù)為2。本文選擇滯后2階為VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。

2.模型穩(wěn)定性檢驗。建立如式（10）所示的滯后2階VAR模型，其中，C為9×1矩陣，A1和A2均為9×9的矩陣。VAR模型不以嚴格的經(jīng)濟理論為依據(jù)，對參數(shù)不施加零約束，主要用于分析聯(lián)合內(nèi)生變量之間的動態(tài)關(guān)系。因此，對于單個參數(shù)估計值進行經(jīng)濟解釋是困難且沒有意義的，應(yīng)基于VAR模型進行格蘭杰因果分析、脈沖響應(yīng)分析等，以檢驗變量間的因果關(guān)系和模型內(nèi)的動態(tài)結(jié)構(gòu)關(guān)系。

在進行下一步的研究分析之前，需要對VAR模型進行特征根檢驗，如果特征根檢驗顯示模型是穩(wěn)定的，那么下一步的研究分析才具有意義。對VAR模型進行特征根檢驗的結(jié)果如圖2所示，VAR模型的特征根均在圓內(nèi)，說明本文建立的VAR（2）模型很穩(wěn)定。

表3 數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗

表4 最優(yōu)滯后階數(shù)檢驗結(jié)果

圖2 特征根檢驗

3.格蘭杰因果檢驗。對平穩(wěn)序列DLNGDP、DFIR、DFSR、DCR5 和DLNTPIP進行格蘭杰因果檢驗，尋求它們之間的格蘭杰因果關(guān)系。表5的檢驗結(jié)果表明，在10%的顯著性水平上，存在由DLNTPIP到DFIR的單向格蘭杰因果關(guān)系，即互聯(lián)網(wǎng)金融能夠影響金融發(fā)展水平；存在由DLNTPIP到DFSR的單向格蘭杰因果關(guān)系；不存在由DLNTPIP到DCR5的單向格蘭杰因果關(guān)系，即互聯(lián)網(wǎng)金融能夠引起金融結(jié)構(gòu)中融資結(jié)構(gòu)的變化，但是對銀行集中度的影響是有限的；DFIR和DFSR之間存在雙向格蘭杰因果關(guān)系，即金融發(fā)展水平和融資結(jié)構(gòu)之間為反饋關(guān)系，部分驗證了金融結(jié)構(gòu)的變化即是金融發(fā)展。同時可以看到，在10%的顯著性水平上，DFIR和DLNGDP之間存在雙向格蘭杰因果關(guān)系，而FSR與DLNGDP、CR5與DLNGDP之間均不存在任何單向的格蘭杰因果關(guān)系，表明是金融發(fā)展的整體水平同經(jīng)濟增長具有相互作用，而金融結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟增長之間不存在任何相互作用。另外，在10%的顯著性水平上，DLNTPIP與DLNGDP之間均不存在任何單向的格蘭杰因果關(guān)系，表明互聯(lián)網(wǎng)金融與經(jīng)濟增長之間不存在任何的直接相互作用。

綜上可以得到以下實證結(jié)果：①互聯(lián)網(wǎng)金融能夠影響融資結(jié)構(gòu)，但是對銀行集中度的影響有限，而融資結(jié)構(gòu)和銀行集中度兩者均不能影響經(jīng)濟增長，即互聯(lián)網(wǎng)金融無法通過金融結(jié)構(gòu)來間接影響經(jīng)濟增長；②互聯(lián)網(wǎng)金融能夠影響金融發(fā)展水平，而金融發(fā)展水平能夠影響經(jīng)濟增長，即互聯(lián)網(wǎng)金融能夠通過金融發(fā)展水平間接影響經(jīng)濟增長。

表5 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

互聯(lián)網(wǎng)金融能夠影響融資結(jié)構(gòu)，但是不能通過融資結(jié)構(gòu)影響經(jīng)濟增長。主要原因是我國融資市場仍由商業(yè)銀行間接融資模式主導(dǎo)，資本市場尤其是股票市場的融資占比遠低于世界主要經(jīng)濟體，資本市場的作用尚未充分發(fā)揮。

互聯(lián)網(wǎng)金融通過影響金融發(fā)展水平進而影響經(jīng)濟增長，主要存在商業(yè)銀行和資本市場兩大途徑。在商業(yè)銀行途徑方面，互聯(lián)網(wǎng)金融與商業(yè)銀行之間存在競爭和精細分工，這有助于提升金融資源配置效率，促進整體金融發(fā)展。互聯(lián)網(wǎng)金融憑借技術(shù)和信息優(yōu)勢在一定程度上解決商業(yè)銀行和貸款者之間存在的信息不對稱問題，幫助更多的長尾群體獲取貸款?；ヂ?lián)網(wǎng)金融以線上運營代替?zhèn)鹘y(tǒng)商業(yè)銀行的物理網(wǎng)點模式，憑借低交易成本、即時服務(wù)和簡易操作流程等優(yōu)勢，吸引更多客戶。具體到業(yè)務(wù)層面，第三方支付分食了商業(yè)銀行基于支付功能的中間業(yè)務(wù)收入，而P2P網(wǎng)貸、眾籌、互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金等繞開商業(yè)銀行，通過網(wǎng)絡(luò)平臺實現(xiàn)資金供需方的匹配，降低了商業(yè)銀行的吸儲能力且分食了商業(yè)銀行的貸款業(yè)務(wù)收入?；ヂ?lián)網(wǎng)金融在侵蝕商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的同時，促使商業(yè)銀行尋求創(chuàng)新，注重搶灘小微市場，發(fā)揮物理網(wǎng)點優(yōu)勢，提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)，并應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)獲取渠道，以實現(xiàn)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)線上化，獲取更多競爭優(yōu)勢。在資本市場途徑方面，互聯(lián)網(wǎng)金融一方面通過建立新渠道擴大資本市場傳統(tǒng)業(yè)務(wù)規(guī)模，另一方面也擠壓了直接融資市場規(guī)模，影響整體金融發(fā)展。

互聯(lián)網(wǎng)金融帶來了渠道的革新。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與證券公司、基金公司、保險公司等進行合作，將傳統(tǒng)產(chǎn)品和服務(wù)線上化，并提供互聯(lián)網(wǎng)特色金融產(chǎn)品。這些產(chǎn)品和服務(wù)主要有互聯(lián)網(wǎng)基金、互聯(lián)網(wǎng)保險、互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品等。同時，眾籌等互聯(lián)網(wǎng)金融模式重構(gòu)了投融資格局，投資方和融資方在網(wǎng)絡(luò)平臺上自由匹配，形成了區(qū)別于傳統(tǒng)直接融資市場的第三種金融融資方式。

4.脈沖響應(yīng)分析和方差分解?；赩AR（2）模型進行脈沖響應(yīng)分析，當把一個脈沖沖擊施加在VAR模型中某一個方程的新息過程上時，隨著時間的推移，這個沖擊會逐漸消失，說明這個VAR模型是穩(wěn)定的。由圖3可知，9個方程接受新息之后均逐漸平穩(wěn)，脈沖沖擊逐漸消失，說明本文建立的VAR模型是穩(wěn)定的，與前述特征根檢驗的結(jié)果一致。

本文主要針對經(jīng)濟增長（DLNGDP）分別對于自身、金融發(fā)展水平（DFIR）、融資結(jié)構(gòu)（DFSR）、銀行集中度（DCR5）、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付（DLNTPIP）、固定資產(chǎn)投資（DLNINV）、進出口貿(mào)易總額（DLNXM）、外商直接投資（DLNFDI）和公共財政支出（DLNGOV）的9個方程相應(yīng)新息過程一個標準差沖擊的響應(yīng)，分析變量之間的動態(tài)關(guān)系。

由圖4可知，多數(shù)的響應(yīng)情況在16期以前存在波動，在16期以后逐漸地穩(wěn)定下來。其中，經(jīng)濟增長率、金融發(fā)展水平的變化值、融資結(jié)構(gòu)的變化值、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付的增長率、固定資產(chǎn)投資的增長率的上升對經(jīng)濟增長起到了促進作用。銀行集中度對經(jīng)濟增長的作用有所波動，但整體呈現(xiàn)抑制作用，即銀行集中度的下降促進了經(jīng)濟增長。進出口貿(mào)易總額的增長率的上升對經(jīng)濟增長起到了抑制作用，這可能是因為受到了近年人民幣匯率波動較大、傾銷與反傾銷案件不斷等的影響，剔除了通貨膨脹因素的影響后，進出口貿(mào)易總額的真實值在2012年后呈現(xiàn)下降趨勢。外商直接投資的增長率和公共財政支出的增加對經(jīng)濟增長率（DLNGDP）的作用方向有所波動，但整體呈促進作用。

接著，對DLNGDP的變化進行方差分解，即分析每一期經(jīng)濟發(fā)展（DLNGDP）、金融發(fā)展水平（DFIR）、融資結(jié)構(gòu)（DFSR）、銀行集中度（DCR5）、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付（DLNTPIP）、固定資產(chǎn)投資（DLNINV）、進出口貿(mào)易總額（DLNXM）、外商直接投資（DLNFDI）和公共財政支出（DLNGOV）對應(yīng)的9個方程帶來的新息誤差沖擊對于DLNGDP方差變化的貢獻度，以評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。如圖5所示，DLNGDP自身對于DLNGDP帶來的沖擊貢獻度最大，在前3期快速下降，后緩慢下降，趨向30%的穩(wěn)定值；DFIR的貢獻度排第二位，在前3期完成了快速上升，后漸趨于28%的穩(wěn)定值；DFSR、DLNTPIP、DLNINV和DLNFDI的貢獻度接近，其中，前3者分別在前2期、前8期和前4期完成了快速上升，后均趨于10%；而DLNFDI的貢獻度在前2期完成了快速上升達到15%之后，不斷下滑至7%；DCR5、DLNXM和DLNGOV的貢獻度最低。可以看到，由于各項誤差沖擊的作用時間均超過16期，即4年，說明制定相關(guān)政策的有效性將超過4年。特別地，將金融發(fā)展水平（DFIR）、融資結(jié)構(gòu)（DFSR）、銀行集中度（DCR5）三個金融發(fā)展變量和互聯(lián)網(wǎng)金融變量（DLNTPIP）的貢獻度進行比較可知，金融發(fā)展水平對經(jīng)濟增長的方差貢獻率較大，穩(wěn)定后達到30%，即經(jīng)濟增長的波動中30%可由金融發(fā)展水平的波動進行解釋；其次是互聯(lián)網(wǎng)金融和融資結(jié)構(gòu)，穩(wěn)定后達到10%；而銀行集中度的方差貢獻率很小，僅為1%～2%。另外，互聯(lián)網(wǎng)金融的方差貢獻效果最為滯后，約在1.5～2年后達到穩(wěn)定水平。

圖3 各變量的脈沖響應(yīng)結(jié)果

六、研究結(jié)論和政策建議

（一）結(jié)論

本文采用2007年1月～2016年9月的全國季度數(shù)據(jù)，對經(jīng)濟增長水平、金融發(fā)展水平、融資結(jié)構(gòu)、銀行集中度、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付和相關(guān)控制變量建立了VAR模型，進行了格蘭杰因果檢驗、脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析，對互聯(lián)網(wǎng)金融背景下金融發(fā)展和經(jīng)濟增長之間的關(guān)系進行了實證研究，得到如下結(jié)論：

1.格蘭杰因果檢驗表明，互聯(lián)網(wǎng)金融通過提升整體金融發(fā)展水平而非改善金融結(jié)構(gòu)來促進經(jīng)濟增長?；ヂ?lián)網(wǎng)金融主要通過商業(yè)銀行和資本市場兩大途徑發(fā)揮作用。其一，互聯(lián)網(wǎng)金融與商業(yè)銀行之間存在競爭和精細分工，通過提升金融資源配置效率，可促進整體金融發(fā)展。其二，互聯(lián)網(wǎng)金融一方面通過建立新渠道擴展資本市場傳統(tǒng)業(yè)務(wù)規(guī)模，另一方面擠壓直接融資市場規(guī)模，影響整體金融發(fā)展。

2.脈沖響應(yīng)結(jié)果表明，金融發(fā)展水平、融資結(jié)構(gòu)、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付增長率的正向變化和銀行集中度的下降均能促進經(jīng)濟增長。

3.方差分解結(jié)果表明，除經(jīng)濟增長自身因素外，金融發(fā)展水平對于經(jīng)濟增長的方差貢獻率較大，達到30%，即經(jīng)濟增長的波動中30%可由金融發(fā)展水平的波動進行解釋；其次是互聯(lián)網(wǎng)金融和融資結(jié)構(gòu)，達10%；銀行集中度的方差貢獻率很小。由于各項誤差沖擊的作用時間均超過4年，說明制定相關(guān)政策的有效性超過4年。

（二）政策建議

1.互聯(lián)網(wǎng)金融多為混業(yè)經(jīng)營，這與我國當前金融機構(gòu)分業(yè)經(jīng)營下的監(jiān)管模式相矛盾，甚至部分互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)出現(xiàn)了監(jiān)管缺失狀況?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的產(chǎn)品業(yè)務(wù)跨行業(yè)，創(chuàng)新速度快，監(jiān)管的復(fù)雜性大大提升，應(yīng)加快推出針對互聯(lián)網(wǎng)金融的法律法規(guī)，在促進互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展的同時大力提升監(jiān)管水平，保障互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展。

2.互聯(lián)網(wǎng)金融通過建立網(wǎng)絡(luò)平臺實現(xiàn)投融雙方的自由匹配，形成了區(qū)別于傳統(tǒng)直接融資的新型直接融資方式，重構(gòu)了投融資格局，而網(wǎng)絡(luò)平臺仍存在著較大的交易風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險，如黑客攻擊、信息泄露、資金被盜等。在信息安全事件頻發(fā)和信息安全局勢日益嚴峻的背景下，應(yīng)從外部監(jiān)管和內(nèi)部控制、設(shè)備終端和信息傳輸過程等多方面出發(fā)，加快推進多層次互聯(lián)網(wǎng)金融信息安全體系的建設(shè)。

3.互聯(lián)網(wǎng)金融利用大數(shù)據(jù)和云計算來降低信息不對稱程度，大幅降低交易成本，但是互聯(lián)網(wǎng)金融平臺征信渠道單一，信息覆蓋寬度和深度有限，持續(xù)性無法保障。應(yīng)加快互聯(lián)網(wǎng)金融征信體系建設(shè)，推動互聯(lián)網(wǎng)金融征信納入央行征信系統(tǒng)，實現(xiàn)信息共享和整合，從而凈化互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境。

圖5 方差分解結(jié)果（DLNGDP）

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