葉茜茜（溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院財(cái)會(huì)系，浙江溫州325035）

互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的空間溢出效應(yīng)
——基于P2P網(wǎng)貸數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)

葉茜茜
（溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院財(cái)會(huì)系，浙江溫州325035）

互聯(lián)網(wǎng)金融是技術(shù)創(chuàng)新的產(chǎn)物，互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散過程因區(qū)域間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、知識(shí)差距和吸收能力、經(jīng)濟(jì)和政策環(huán)境等因素的差異而可能呈現(xiàn)空間溢出效應(yīng)特征。利用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)工具和P2P網(wǎng)絡(luò)借貸數(shù)據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果顯示：借款成功率和借款利率的莫蘭指數(shù)呈“倒U型”，表明互聯(lián)網(wǎng)金融作為新技術(shù)創(chuàng)新遵循羅杰斯的經(jīng)典技術(shù)擴(kuò)散理論；借款成功率和借款利率模型的空間系數(shù)均為顯著正值，驗(yàn)證了互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新擴(kuò)散具有空間溢出效應(yīng)；剔除空間溢出效應(yīng)后，所估計(jì)的自變量系數(shù)在作用方向、數(shù)值大小和顯著性上都更為合理。為降低互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)擴(kuò)散過程中的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)重視互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的空間溢出效應(yīng)，頂層設(shè)計(jì)互聯(lián)網(wǎng)金融區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，提高區(qū)域間互聯(lián)網(wǎng)金融知識(shí)溢出能力。

互聯(lián)網(wǎng)金融；技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散；空間溢出效應(yīng)；P2P網(wǎng)貸

一、問題的提出

互聯(lián)網(wǎng)金融具有拓寬投融資邊界、降低交易成本、推進(jìn)普惠金融、提高金融市場透明度、分散金融風(fēng)險(xiǎn)、回歸金融本質(zhì)等功能優(yōu)勢，因此受到產(chǎn)業(yè)界、投資界、學(xué)術(shù)界以及政府部門的熱情追捧。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸、眾籌、第三方支付等新興互聯(lián)網(wǎng)金融模式層出不窮，風(fēng)險(xiǎn)資本不斷流入互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域，以互聯(lián)網(wǎng)金融為主題的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)快速增加，政府部門的政策法規(guī)也不斷出臺(tái)和完善。從已有文獻(xiàn)來看，目前國內(nèi)關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融的理論研究，主要從互聯(lián)網(wǎng)金融的模式［1］、形態(tài)［2］、風(fēng)險(xiǎn)［3］、國內(nèi)

外比較［4］、監(jiān)管［5］、法律［6］，以及缺陷［7］等方面展開；實(shí)證文獻(xiàn)主要利用“人人貸”“拍拍貸”等開放的P2P網(wǎng)貸交易數(shù)據(jù)研究借款成功率和借款利率的影響因素，認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融的信息不對稱問題會(huì)隨著信息披露和甄別機(jī)制的不斷完善而得以緩解［8-11］。通過梳理互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的相關(guān)文獻(xiàn)，無論學(xué)者持正面態(tài)度還是謹(jǐn)慎態(tài)度，均對互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的意義予以肯定。然而，這些文獻(xiàn)均沒有關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的空間溢出效應(yīng)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融作為互聯(lián)網(wǎng)與金融的深度融合，本質(zhì)上是傳統(tǒng)金融的技術(shù)創(chuàng)新，其發(fā)展和擴(kuò)散過程可能受到空間地理和空間經(jīng)濟(jì)特征的影響。

鑒于已有研究的不足，本文以創(chuàng)新擴(kuò)散理論為出發(fā)點(diǎn)，假設(shè)互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新擴(kuò)散過程可能由于區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散規(guī)律和特征的差異而呈現(xiàn)空間溢出效應(yīng)，并利用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)工具和P2P網(wǎng)絡(luò)借貸數(shù)據(jù)檢驗(yàn)互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的空間溢出效應(yīng)。莫蘭指數(shù)（Moran's I）測算結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)金融作為一項(xiàng)新技術(shù)，在應(yīng)用初期社會(huì)接受程度低、擴(kuò)散速度慢，呈現(xiàn)的空間溢出效應(yīng)較弱，而當(dāng)有一定的社會(huì)認(rèn)同基礎(chǔ)之后，技術(shù)擴(kuò)散的速度會(huì)明顯加快，空間溢出效應(yīng)也更為明顯?？臻g面板回歸結(jié)果表明，借款成功率和借款利率模型的空間系數(shù)均為顯著正值，從而為互聯(lián)網(wǎng)金融理論研究提供技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散空間溢出效應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融依托互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營平臺(tái)，塑造了一個(gè)全新的金融業(yè)態(tài)，是我國金融“深度”改革的核心內(nèi)容和重要節(jié)點(diǎn)［12］，然而互聯(lián)網(wǎng)金融在我國起步較晚，尚屬于缺乏理論指引的新生事物，如果在不充分了解其發(fā)展規(guī)律和特點(diǎn)的情況下盲目追捧，則極易加大互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)。本文基于空間經(jīng)濟(jì)學(xué)視角的研究，對我國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的理論與實(shí)踐具有一定的拾遺補(bǔ)闕作用。

二、理論依據(jù)與研究假設(shè)

創(chuàng)新擴(kuò)散理論由羅杰斯（Rogers）［13］首次提出，是指新技術(shù)或創(chuàng)新通過某種渠道或方式在社會(huì)系統(tǒng)傳播的過程，包括創(chuàng)新源、傳播媒介和接受者三個(gè)要素。技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的主體包括技術(shù)擴(kuò)散、產(chǎn)品擴(kuò)散和知識(shí)擴(kuò)散。其中，技術(shù)擴(kuò)散是技術(shù)創(chuàng)新在空間上的傳播和擴(kuò)散，產(chǎn)品擴(kuò)散是技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)品在市場上被消費(fèi)者（采納者）認(rèn)可和購買，知識(shí)擴(kuò)散是技術(shù)創(chuàng)新主體推廣和傳播知識(shí)。技術(shù)擴(kuò)散、產(chǎn)品擴(kuò)散和知識(shí)擴(kuò)散在技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散過程的不同階段均發(fā)揮著重要作用?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)融入互聯(lián)網(wǎng)信息和通信技術(shù)以實(shí)現(xiàn)資金更有效率的融通、支付、投資和信息服務(wù)的新型金融業(yè)態(tài)，從事互聯(lián)網(wǎng)金融的機(jī)構(gòu)可以是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，也可以是互聯(lián)網(wǎng)公司①。

首先，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展需要互聯(lián)技術(shù)和信息通信技術(shù)在空間上進(jìn)行擴(kuò)散。互聯(lián)網(wǎng)金融如此快速的發(fā)展離不開多樣化的信息技術(shù)支持，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)等信息技術(shù)的發(fā)展催生出以多維、量大、可變、高速為特征的大數(shù)據(jù)，改變了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)生產(chǎn)和傳播方式，大數(shù)據(jù)挖掘和云計(jì)算等信息技術(shù)顛覆了傳統(tǒng)信息的加工方式，加快信息獲取速度并降低了成本，有效緩解信息不對稱程度，提高資源配置效率。因此，技術(shù)擴(kuò)散是互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的主體之一。

其次，互聯(lián)網(wǎng)金融依托信息技術(shù)創(chuàng)造新型高效的金融服務(wù)模式和產(chǎn)品，這種新型服務(wù)和產(chǎn)品是互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的載體，其被消費(fèi)者廣為接納并在市場上快速擴(kuò)散，是互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的重要渠道，如“余額寶”等“寶寶類”理財(cái)產(chǎn)品、微信紅包、京東白條、天貓分期等互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)并逐漸滲入人們的日常生活，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)金融不斷發(fā)展。

再次，互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散還離不開互聯(lián)網(wǎng)金融知識(shí)的傳播和普及。金融行業(yè)高度要求信息、技術(shù)和制度的整合，屬于信息密集型產(chǎn)業(yè)，從而決定了從事金融活動(dòng)的人群是具備復(fù)合金融知識(shí)的專業(yè)化人才?；ヂ?lián)網(wǎng)金融作為高度信息化和技術(shù)化的金融活動(dòng)，對參與者的知識(shí)儲(chǔ)備要求更高，而互聯(lián)網(wǎng)金融旨在發(fā)展普惠金融，面向的是社會(huì)不特定公眾，因而互聯(lián)網(wǎng)金融相關(guān)知識(shí)的傳播和普及是互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的重要影響因素。根據(jù)以上技術(shù)創(chuàng)新主體和技術(shù)創(chuàng)新要素的分析，提出本文的研究假設(shè)。

H1：互聯(lián)網(wǎng)金融作為互聯(lián)網(wǎng)與金融的深度融合，其本質(zhì)是傳統(tǒng)金融的技術(shù)創(chuàng)新，互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散過程遵循羅杰斯的“創(chuàng)新擴(kuò)散理論”。

技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散過程受一系列因素的影響。首先，由創(chuàng)新者和采用者構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會(huì)顯著影響技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散。創(chuàng)新者和采用者是技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的載體，其以節(jié)點(diǎn)的形式構(gòu)成了技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，而該復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征制約著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)度、擴(kuò)散方式、擴(kuò)散距離、擴(kuò)散路徑和擴(kuò)散程度。由于區(qū)域間空間地理距離、知識(shí)吸收能力和經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的差異，使得技術(shù)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)密度、小世界網(wǎng)絡(luò)特征、種子顧客分布特征，以及市場主體異質(zhì)性程度等具有較大差別，而這些差別是技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的重要影響因素［14-17］。其次，技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散還受到知識(shí)溢出的影響，知識(shí)溢出效應(yīng)由參與技術(shù)創(chuàng)新主體的知識(shí)差距和吸收能力決定。技術(shù)創(chuàng)新主體之間的知識(shí)差距會(huì)導(dǎo)致知識(shí)溢出速度和程度下降，從而阻礙技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散效率［18］。另外，孫耀吾等［19］指出，知識(shí)主體間存在的文化差異也會(huì)阻礙創(chuàng)新擴(kuò)散。知識(shí)吸收能力是制約創(chuàng)新空間溢出的重要因素［20］，知識(shí)溢出的空間衰減速度隨著區(qū)域知識(shí)吸收能力的增強(qiáng)而降低，而衰減速度越低其知識(shí)溢出的范圍越廣［21］。我國區(qū)域之間長期的發(fā)展不均衡，造成區(qū)域間的知識(shí)差距和吸收能力參差不齊，導(dǎo)致區(qū)域間知識(shí)溢出效應(yīng)存在較大差距，進(jìn)而呈現(xiàn)不同的技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散特征。再次，空間地理距離也是影響區(qū)域技術(shù)創(chuàng)新溢出的重要因素，空間地理距離越短，越有利于技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散，即技術(shù)創(chuàng)新溢出是隨距離衰減的［22］。根據(jù)我國各省份和城市因資本、土地和勞動(dòng)力等要素的規(guī)模和質(zhì)量差距，劃分出創(chuàng)新擴(kuò)散的空間層次，創(chuàng)新擴(kuò)散沿著高等級空間層次向低等級空間層次傳播［23］。除此之外，區(qū)域宏觀環(huán)境也會(huì)影響技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散速度和效率，如宏觀經(jīng)濟(jì)增長對技術(shù)或創(chuàng)新產(chǎn)品的擴(kuò)散具有正向作用［24］。區(qū)域的技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散速度和程度與該地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口流動(dòng)速度成正比，與該地區(qū)的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)程度成反比［25］。另外，一個(gè)地區(qū)的政策環(huán)境、市場規(guī)范程度和政府技術(shù)投入等因素，也影響著該地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散效率［26］。

網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、知識(shí)溢出、地理距離和宏觀環(huán)境等因素造成區(qū)域間技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的不同特征，而這些因素的共性之處是空間溢出效應(yīng)。由于知識(shí)的可轉(zhuǎn)移性、人才的跨區(qū)域流動(dòng)及區(qū)域間的貿(mào)易和投資往來，使得區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展受周邊地區(qū)的外在影響，即創(chuàng)新空間溢出效應(yīng)［27-28］。據(jù)此，提出本文的研究假設(shè)。

H2：我國區(qū)域之間創(chuàng)新擴(kuò)散的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、知識(shí)差距和吸收能力以及經(jīng)濟(jì)和政策環(huán)境等因素的差異，造成互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新擴(kuò)散過程具有空間溢出效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)與變量

本文選取互聯(lián)網(wǎng)金融P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)“人人貸”網(wǎng)站上公布的借款標(biāo)的作為研究對象，時(shí)間跨度為2013年10月到2015年1月，如此選擇的原因有三：一是互聯(lián)網(wǎng)金融利用互聯(lián)網(wǎng)信息和通信技術(shù)，改變了金融服務(wù)模式和價(jià)值創(chuàng)造方式，打破了金融服務(wù)的地域限制，因此選取研究對象時(shí)無須刻意考慮平臺(tái)所處的地理位置；二是“人人貸”平臺(tái)于2010年10月15日上線，是我國最早的互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)之一，至今已積累了大量的客戶基礎(chǔ)和交易數(shù)據(jù)，具有較強(qiáng)的代表性；三是“人人貸”平臺(tái)上線初期交易量比較小，隨著影響力不斷提高，于2013年10月對網(wǎng)站進(jìn)行改版，為保持?jǐn)?shù)據(jù)的統(tǒng)一性而選擇改版后的數(shù)據(jù)。由于西藏和青海兩省區(qū)的借貸數(shù)據(jù)缺失，不足以支撐本文的研究，故從樣本中剔除，最終選取29個(gè)省份共464個(gè)月的數(shù)據(jù)樣本（我國港澳臺(tái)地區(qū)除外）。實(shí)證檢驗(yàn)之前，本文對數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下處理：剔除有缺失值的標(biāo)的87 852個(gè)、借款人年齡小于22歲的標(biāo)的699個(gè)、機(jī)構(gòu)擔(dān)保標(biāo)的10 305個(gè)，最終樣本觀測值為244 602個(gè)，其中成功的借款71 973個(gè)，失敗的借款172 629個(gè)。

本文借鑒已有文獻(xiàn)的研究成果［8，11，29-31］，選取借款成功率和借款利率為因變量，借款成功率用Success表示（借款成功的標(biāo)的設(shè)為1，借款失敗的標(biāo)的設(shè)為0），Rate為申請借款的借款利率。同時(shí)，選取和定義以下解釋變量：Rank為信用等級，信用等級共7檔，從高到低依次為AA、A、B、C、D、E、HR，分別賦值7、6、5、4、3、2、1；Sex為借款人性別，男性賦值為1，女性賦值為0；Marry為婚姻狀況，已婚的賦值為1，未婚的賦值為0，未婚包括離婚和喪偶；Pr_G為老客戶的還款記錄，有還款記錄的賦值為1，沒有還款記錄的賦值為0；Car為借款人是否購車，購車為1，否則為0；House為借款人是否有房，有房為1，否則為0；Bids為標(biāo)的金額；Term為借款期限，區(qū)間在1～36個(gè)月；Income為借款人月收入，低于1 000元的賦值為1，1 000～2 000元時(shí)取2，＞2 000～5 000元時(shí)取3，＞5 000～10 000元時(shí)取4，＞10 000～20 000元時(shí)取5，＞20 000～50 000元時(shí)取6，50 000元以上時(shí)取7；Age為借款人年齡；Edu為借款人學(xué)歷，高中或以下賦值為1，?？茷?，本科為3，研究生或以上為4；Worktime為借款人工作年限，工作1年及以下賦值1，＞1～3年為2，＞3～5年為3，5年以上為4；Score為信用分?jǐn)?shù)。

表1列出變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。Success的平均值為0.29，表明所有29個(gè)省份借款標(biāo)的的成功率為29％。Bids的平均標(biāo)的金額為65 871元，最低的為3 000元，最高的為50萬元。29個(gè)省份樣本期內(nèi)的平均利率為13.5％，最小值為7％，最高值為24％。Term平均在20個(gè)月，區(qū)間分布在3～36個(gè)月之間。Income的均值和中位數(shù)均為4，即＞5 000～10 000元，表明借款人的總體收入水平不高。借款人中平均82％以上是男性，平均62％以上已婚。借款人平均教育水平在大專左右，總體學(xué)歷不高。借款人總體的工作時(shí)間在1～3年之間，信用分?jǐn)?shù)平均處于55的較低水平。有還款記錄的借款人平均占9％，擁有房子和車子的比例平均為47％和25％。為避免量綱不同造成的影響，對Bids、Term、Age、Score進(jìn)行對數(shù)化處理。

表1　主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（二）實(shí)證模型

為檢驗(yàn)提出的理論假設(shè)，本文構(gòu)建能夠科學(xué)、客觀反映時(shí)空交互相關(guān)性作用下經(jīng)濟(jì)行為特征和規(guī)律的面板數(shù)據(jù)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：

式中，IT是T維單位方陣；WN是N×N維的空間權(quán)重矩陣，其對角線為0；λ為相應(yīng)的空間系數(shù)；u為擾動(dòng)項(xiàng)，其中是T×1單位矩陣，IN是N×N維單位矩陣，μ是時(shí)不變的個(gè)體特質(zhì)效應(yīng)；ε為空間自回歸新息（Innovations）向量，其自回歸結(jié)構(gòu)為為空間自回歸系數(shù)，衡量空間溢出效應(yīng)，若該值大于0，表明有正的空間溢出效應(yīng)。λ和ρ是表征空間依賴關(guān)系的系數(shù)值，是本文重點(diǎn)關(guān)注的變量。隨著λ和ρ的取值不同，模型代表的特征也不相同：當(dāng)λ=ρ=0時(shí)，式（1）和式（2）為傳統(tǒng)的面板回歸模型，表明各省份互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散過程不具備空間溢出效應(yīng)特征；當(dāng)λ=0，ρ≠0時(shí)，為空間滯后模型（SLM），表明一?。ㄊ小^(qū)）互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展受到鄰近省份互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的影響；當(dāng)λ≠0，ρ=0時(shí)，為空間誤差模型（SEM），表明一?。ㄊ?、區(qū)）互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展受到鄰近省份互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展隨機(jī)沖擊的影響；λ和ρ都不為0時(shí)，為空間滯后誤差模型，表明互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散過程存在明顯的空間溢出效應(yīng)，但影響這種空間溢出效應(yīng)的因素并未完全捕捉到。

為了綜合測度我國互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的空間溢出效應(yīng)，本文從地理特征和社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征兩個(gè)角度分別建立空間權(quán)重矩陣W。地理特征選擇空間距離權(quán)重矩陣，空間距離權(quán)重矩陣表示兩個(gè)空間單元的中心距離，通常是行政中心所在地之間的距離，，其中d為兩地省會(huì)城市（首府）之間的距離。社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征用GDP權(quán)重表示，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的區(qū)域性“俱樂部收斂”特征明顯，空間地理距離越近則經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段越相似。另外，用GDP權(quán)重矩陣不會(huì)忽視非相鄰區(qū)域之間的聯(lián)系。將社會(huì)經(jīng)濟(jì)特征空間權(quán)重矩陣表示為：其中：

Wd為地理距離空間矩陣，Yˉi為第i省GDP，Yˉ為樣本期內(nèi)GDP均值。

面板空間回歸模型要求數(shù)據(jù)是平衡面板數(shù)據(jù)，本文的數(shù)據(jù)操作策略是按網(wǎng)絡(luò)借貸發(fā)生的省份以月為單位對變量進(jìn)行均值化處理，從而獲得以省份（個(gè)體）和月度（時(shí)間）為維度的平衡面板數(shù)據(jù)。之所以如此，一方面，如果設(shè)置的頻度太高則有些省份會(huì)因數(shù)據(jù)缺失而導(dǎo)致面板非平衡，如果設(shè)置的頻度過低則會(huì)造成數(shù)據(jù)信息的過度流失，而月度數(shù)據(jù)既能確保平衡面板又不至于喪失過多的數(shù)據(jù)信息，可以支撐本文對研究假設(shè)的驗(yàn)證；另一方面，技術(shù)創(chuàng)新在初期擴(kuò)散過程是緩慢的，即使在被公眾大范圍接受的情況下也需要一定的擴(kuò)散時(shí)間［1］，如果以每周、每天甚至每筆的網(wǎng)絡(luò)借貸數(shù)據(jù)來探索互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的空間溢出問題，則可能會(huì)因數(shù)據(jù)頻率過高而難以客觀地捕捉技術(shù)創(chuàng)新的擴(kuò)散特征，而月度數(shù)據(jù)則能不失靈活性地反映作為技術(shù)創(chuàng)新的互聯(lián)網(wǎng)金融在空間上的溢出特征；同時(shí)，面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型可通過截距項(xiàng)和變量系數(shù)的不同設(shè)置對樣本在時(shí)間和空間上的差異性進(jìn)行描述，而且考慮了時(shí)間和空間二維數(shù)據(jù)，樣本容量得到很大程度的增加，使得在模型估計(jì)參數(shù)有所增加的情形下仍然能有效地提高自由度。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

首先對借款成功率和借款利率的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，借助莫蘭指數(shù)方法檢驗(yàn)借款成功率和借款利率的空間相關(guān)性。Moran's I指數(shù)的計(jì)算方法如下：

Moran's I統(tǒng)計(jì)量的取值范圍在-1和1之間，若該值大于0，表明區(qū)域間該經(jīng)濟(jì)變量為空間正相關(guān)，即存在空間溢出效應(yīng)；若該值小于0，表明區(qū)域間該經(jīng)濟(jì)變量為空間負(fù)相關(guān)，即存在空間排斥現(xiàn)象；若該值等于0，表明區(qū)域間該經(jīng)濟(jì)變量的分布相互獨(dú)立。Moran's I統(tǒng)計(jì)量的絕對值越大，表明所檢驗(yàn)變量的空間相關(guān)性越強(qiáng)。圖1顯示了我國區(qū)域P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的借款成功率和借款利率在2013年10月至2015年1月的變動(dòng)情況，樣本期內(nèi)借款成功率和借款利率Moran's I處于-0.04和0.1之間，大多數(shù)時(shí)間為正值，且正值均通過了10％顯著性檢驗(yàn)，負(fù)值均沒有通過顯著性檢驗(yàn)。該結(jié)果表明，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的借款成功率和借款利率在大部分樣本內(nèi)存在一定程度的空間溢出效應(yīng)。另外，樣本期內(nèi)莫蘭指數(shù)的走勢呈一定程度的“倒U型”特征，符合羅杰斯的經(jīng)典技術(shù)擴(kuò)散理論，即互聯(lián)網(wǎng)金融作為新技術(shù)在應(yīng)用初期的社會(huì)接受程度較低，擴(kuò)散速度慢，呈現(xiàn)出的空間溢出效應(yīng)較弱，而當(dāng)有一定的社會(huì)認(rèn)同基礎(chǔ)后，技術(shù)擴(kuò)散的速度會(huì)明顯加快，空間溢出效應(yīng)也更為明顯，從而驗(yàn)證了本文提出的研究假設(shè)H1。

圖1　借款成功率和借款利率的莫蘭指數(shù)

然而，羅杰斯的經(jīng)典技術(shù)擴(kuò)散理論也有這樣的啟示，即促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的最有效路徑是遞進(jìn)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新擴(kuò)散的了解階段、興趣階段、評估階段、實(shí)驗(yàn)階段、采納階段等五個(gè)階段。在新技術(shù)創(chuàng)新出現(xiàn)后，采納者開始對其知之甚少，產(chǎn)生興趣后開始尋求更多信息，之后通過評估自身需求和承受能力決定是否采納，而一切試圖快速印證、廣泛采用全新的技術(shù)創(chuàng)新都是不現(xiàn)實(shí)的。我國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展過程中也出現(xiàn)過不理性的局面。以P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場為例，自2007年引入我國以來，借貸平臺(tái)的發(fā)展速度令人震驚，截至2015年上半年，P2P網(wǎng)貸平臺(tái)達(dá)2 723家。然而，由于缺乏相應(yīng)法律定位、政策標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)規(guī)則，致使該市場主體魚龍混雜，風(fēng)險(xiǎn)事件頻發(fā)，僅2015年1—10月份，P2P網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)出現(xiàn)跑路或提現(xiàn)困難的公司就多達(dá)677家②。大量風(fēng)險(xiǎn)事件背后，凸顯出我國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展忽略了技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散過程的規(guī)律和特征，在互聯(lián)網(wǎng)金融的技術(shù)創(chuàng)新主體和采納者都沒有充分了解新技術(shù)并合理評估自身需求的情況下就盲目印證和采用，導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新的不理性擴(kuò)散，最終導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)累積并爆發(fā)。

與傳統(tǒng)面板回歸模型一樣，空間面板回歸模型也分為空間固定效應(yīng)模型和空間隨機(jī)效應(yīng)模型。根據(jù)空間面板模型的參數(shù)設(shè)置，可分為空間滯后模型、空間誤差模型和空間滯后誤差模型。本文在模型選擇上參考豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)，以及空間系數(shù)λ和ρ的顯著性情況，同時(shí)還構(gòu)建傳統(tǒng)面板回歸模型作為對比參照，最終確定借款成功率的空間地理和空間經(jīng)濟(jì)模型分別為空間固定效應(yīng)滯后模型和空間隨機(jī)效應(yīng)滯后模型，借款成功率的傳統(tǒng)面板模型為固定面板回歸模型；借款利率的空間地理和空間經(jīng)濟(jì)模型分別為空間固定效應(yīng)滯后誤差模型和空間隨機(jī)效應(yīng)滯后誤差模型，借款利率的傳統(tǒng)面板模型為隨機(jī)面板回歸模型（參見表2）。

表2　空間計(jì)量結(jié)果

表2給出空間計(jì)量的具體估計(jì)結(jié)果。從模型（1）借款成功率的λ和ρ統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，不同區(qū)域的網(wǎng)貸借款成功率呈現(xiàn)出顯著的空間特性，地理特征和經(jīng)濟(jì)特征對區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)均產(chǎn)生顯著的正影響（空間自回歸系數(shù)ρ＞0），并且經(jīng)濟(jì)特征的空間溢出系數(shù)0.8稍大于地理特征的空間溢出系數(shù)0.77，表明經(jīng)濟(jì)特征的影響更大，這為政府指導(dǎo)有效利用互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新溢出的實(shí)踐提供決策依據(jù)?？刂屏丝臻g溢出效應(yīng)的面板回歸模型系數(shù)，無論在數(shù)值大小上還是顯著性上都存在一定差異，如空間模型的借款期限（Term）為顯著的0.03和0.04，表明借款期限對借款成功率具有正向影響，而傳統(tǒng)面板模型則沒有捕捉到這一關(guān)系。空間模型中工作年限（Worktime）為顯著的0.04和0.037，表明工作時(shí)間越長的借款人越容易借款成功，而傳統(tǒng)面板模型的該變量不顯著。另外，借款利率（Rate）與借款成功率顯著負(fù)相關(guān)，借款等級（Rank）、婚姻狀況（Marry）、還款記錄（Pr_G）、收入水平（Income）、信用分?jǐn)?shù)（Score）均與借款成功率正相關(guān)，Sex、Car、House、Bids、Age和Edu對借款成功率的影響均不顯著。

從模型（2）借款利率的λ和ρ統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，不同區(qū)域的P2P網(wǎng)貸借款利率呈現(xiàn)出顯著的空間特性，地理特征和經(jīng)濟(jì)特征對區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)均產(chǎn)生顯著的正向影響（空間系數(shù)λ＞0且空間自回歸系數(shù)ρ＞0），并且地理特征的空間系數(shù)0.92和空間自回歸系數(shù)1.01均大于經(jīng)濟(jì)特征的0.89和0.57，表明地理特征對借款利率的影響更大。另外，借款利率的λ和ρ均不為0，表明仍存在未被發(fā)現(xiàn)的較為重要的互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散影響因素?？刂屏丝臻g溢出效應(yīng)的面板回歸模型系數(shù)在作用方向、數(shù)值大小和顯著性上均存在差異，如空間模型的借款等級（Rank）和還款記錄（Pr_G）的系數(shù)分別為-0.03和-0.05，表明借款等級越高、還款記錄越多，則借款利率越低，而傳統(tǒng)面板模型估計(jì)出的系數(shù)則為0.02和0.04，顯然不符合事實(shí)?？臻g模型的收入水平（Income）系數(shù)為顯著負(fù)值，表明借款人收入水平越高，則借款利率越低，而傳統(tǒng)面板模型估計(jì)的系數(shù)不顯著。傳統(tǒng)面板模型估計(jì)的Car和House系數(shù)顯著，但符號(hào)不一，難以合理地解釋。其他變量的系數(shù)較為一致，如男性借款人、已婚、較長的借款期限、受教育程度高、信貸評分高均能降低借款利率，而標(biāo)的金額、年齡則與借款利率正相關(guān)。參考王會(huì)娟和廖理［11］等已有文獻(xiàn)的研究結(jié)論，本文利用空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果更為有效。表2的空間計(jì)量結(jié)果驗(yàn)證了本文所提出的研究假設(shè)H2。

五、結(jié)論與政策啟示

（一）結(jié)論

互聯(lián)網(wǎng)金融的本質(zhì)是傳統(tǒng)金融的技術(shù)創(chuàng)新，其發(fā)展和擴(kuò)散過程受到空間地理和空間經(jīng)濟(jì)特征的影響。本文利用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)工具和P2P網(wǎng)絡(luò)借貸數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的空間溢出效應(yīng)，得出以下基本結(jié)論：

首先，互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散過程遵循羅杰斯的“創(chuàng)新擴(kuò)散理論”樣本期內(nèi)莫蘭指數(shù)的走勢，驗(yàn)證了互聯(lián)網(wǎng)金融作為新技術(shù)創(chuàng)新在創(chuàng)新者和采用者普遍處于了解階段時(shí)擴(kuò)散速度慢，呈現(xiàn)的空間溢出效應(yīng)較弱，而創(chuàng)新者和采用者普遍處于興趣階段、評估階段、實(shí)驗(yàn)階段時(shí)擴(kuò)散的速度會(huì)明顯加快，空間溢出效應(yīng)也更為明顯；其次，空間計(jì)量結(jié)果顯示，借款成功率和借款利率模型的空間系數(shù)均為顯著正值，表明不同區(qū)域的網(wǎng)貸借款成功率和借款利率呈現(xiàn)出顯著的空間特性，地理特征和經(jīng)濟(jì)特征對區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新溢出效應(yīng)均產(chǎn)生顯著的正向影響；再次，剔除空間溢出效應(yīng)后，所估計(jì)的自變量系數(shù)在作用方向、數(shù)值大小和顯著性上均更為合理，說明未考慮空間溢出效應(yīng)的實(shí)證模型，對自變量系數(shù)的估計(jì)結(jié)果是有偏誤的。

（二）政策啟示

1.重視互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的空間溢出效應(yīng)

互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散需要?jiǎng)?chuàng)新者和采納者共同推動(dòng)，但區(qū)域之間的人才結(jié)構(gòu)和知識(shí)水平不均衡，如發(fā)達(dá)地區(qū)更容易聚集創(chuàng)新型人才，對互聯(lián)網(wǎng)金融的創(chuàng)新和認(rèn)識(shí)更為深刻，接受能力也更強(qiáng)，而落后地區(qū)由于人才匱乏導(dǎo)致對互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新認(rèn)識(shí)不足，接受水平也有限。因此，各地政府在遵循市場邏輯引導(dǎo)互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散時(shí)，除了要考慮互聯(lián)網(wǎng)金融自身特性、區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)水平、知識(shí)差距等因素，還需要關(guān)注空間溢出效應(yīng)的方向、大小對互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的影響。

2.注重頂層設(shè)計(jì)互聯(lián)網(wǎng)金融區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略

隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”國家戰(zhàn)略的提出和中國人民銀行等十部委發(fā)布《關(guān)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》（銀發(fā)〔2015〕221號(hào)），為了給互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展?fàn)I造良好的宏觀環(huán)境，地方政府也紛紛出臺(tái)促進(jìn)和規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的相關(guān)政策。從目前形勢來看，各地互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展還處于“圈地運(yùn)動(dòng)”時(shí)期。由于互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新技術(shù)擴(kuò)散具有一定的空間性特征，我國的互聯(lián)網(wǎng)金融區(qū)域發(fā)展必須由原來區(qū)域間的政策環(huán)境不均衡導(dǎo)致的區(qū)域性劃分格局向區(qū)域之間聯(lián)系和均衡的方向轉(zhuǎn)變，可由部級單位進(jìn)行頂層設(shè)計(jì)和統(tǒng)籌兼顧。

3.提高互聯(lián)網(wǎng)金融知識(shí)溢出能力

區(qū)域之間的互聯(lián)網(wǎng)金融知識(shí)差距和吸收能力是制約互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的重要因素，各地政府應(yīng)該大力宣傳和普及互聯(lián)網(wǎng)金融相關(guān)技術(shù)與知識(shí)，培養(yǎng)互聯(lián)網(wǎng)金融人才，提升互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新者和采用者等擴(kuò)散行為主體的素質(zhì)，發(fā)揮擴(kuò)散主體的輻射帶動(dòng)作用，縮小各地區(qū)之間的知識(shí)差距，減小吸收能力上的差異，從而提高互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)創(chuàng)新擴(kuò)散的效率。

注釋：

①2015年7月18日，中國人民銀行等十部委發(fā)布《關(guān)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》的定義。

②數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)貸之家。

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責(zé)任編輯：林英澤

The Spatial Spillover Effect of Internet Finance Technology Innovation Diffusion——An Empirical Study based on P2P Lending Data

YE Xi-xi
（Wenzhou Vocational＆amp;Technical College，Wenzhou，Zhejiang325035，China）

Internet finance is the result of technology innovation；because of inter-region network structure and knowledge gap and the differences in term of capability for absorbing，economy and policy environment，there will exist the spatial spillover effect during the process of internet finance technology innovation diffusion.With the help of spatial econometrics tools and the data of P2P leading，it is found that the Moran index of success rate and interest rate of P2P lending demonstrates an inverted U shape，which means that internet finance，the new technology innovation，will obey the rule of technology diffusion theory of Rogers；both the spatial coefficients of the success rate and interest rate model of P2P lending have the significant positive value，which testified that internet finance technology innovation diffusion has the spatial spillover effect；after removing the spatial spillover effect，the estimated independent variable will be more reasonable in terms of direction of function，quantitative value and the significance.To reduce the uncertainty and risk during the diffusion process of internet financial technology，we should pay more attention to the spillover effect of that and the top design of the regional development strategy of internet finance，and improve the spillover effect of inter-region internet financial knowledge.

internet finance；technology innovation diffusion；spatial spillover effect；P2P lending

F832.4

A

1007-8266（2016）09-0076-09

2016-06-25

國家自然科學(xué)基金專項(xiàng)項(xiàng)目“中小企業(yè)融資難的機(jī)制研究”（71341010）；浙江省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目“基于溫州產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略的民間資本投資偏好研究”（12YD46YB）

葉茜茜（1978—），女，浙江省溫州市人，溫州職業(yè)技術(shù)學(xué)院財(cái)會(huì)系副教授，溫州大學(xué)溫州人經(jīng)濟(jì)研究中心研究員，西北大學(xué)博士生，主要研究方向?yàn)槊耖g金融和互聯(lián)網(wǎng)金融等。