周 斌， 毛德勇，朱桂賓

(南京大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 210093)*

·金融與保險(xiǎn)·

“互聯(lián)網(wǎng)+”、普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
——基于面板數(shù)據(jù)的PVAR模型實(shí)證檢驗(yàn)

周 斌， 毛德勇，朱桂賓

(南京大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 210093)*

運(yùn)用多元測(cè)算方法和主成分分析法獲取我國(guó)31個(gè)地區(qū)2008-2014年“互聯(lián)網(wǎng)+”、普惠金融和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相關(guān)變量數(shù)據(jù)，借助面板向量自回歸模型(PVAR)研究三類變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：“互聯(lián)網(wǎng)+”和普惠金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度相當(dāng)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”的影響較大，而對(duì)普惠金融影響相對(duì)較小。微觀上看，三者之間正向作用已經(jīng)存在，普惠金融對(duì)城鎮(zhèn)化率和貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向促進(jìn)作用，“互聯(lián)網(wǎng)+”對(duì)普惠金融發(fā)展、城鎮(zhèn)化率和貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也具有正向促進(jìn)作用，因此，需要各經(jīng)濟(jì)主體加強(qiáng)基礎(chǔ)性投入、注重精準(zhǔn)化投入并做到長(zhǎng)期堅(jiān)持以促進(jìn)三者協(xié)同發(fā)展。但從長(zhǎng)期看，普惠金融對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在負(fù)面沖擊，“互聯(lián)網(wǎng)+”對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也具有微弱的負(fù)面沖擊，因此，需要政府層面加強(qiáng)統(tǒng)一監(jiān)管并積極理順三者之間的關(guān)系，以消除其中的摩擦因素。

“互聯(lián)網(wǎng)+”；普惠金融；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；PVAR模型

一、引言與文獻(xiàn)綜述

互聯(lián)網(wǎng)是一種具備通用目的特征的技術(shù)，Androutsos(2011)提出互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的深度融合正源源不斷地催生出新的商業(yè)模式和業(yè)態(tài)，呈現(xiàn)出明顯的外部性和溢出效應(yīng)[1]。2015年7月4日，國(guó)務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》，首次提出“互聯(lián)網(wǎng)+”并將其上升為國(guó)家戰(zhàn)略?；ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)與金融的結(jié)合而形成的互聯(lián)網(wǎng)金融一度被視為實(shí)現(xiàn)普惠金融的重要?jiǎng)?chuàng)新，并在近年得到飛速的發(fā)展。Honohan(2005)等認(rèn)為普惠金融具有消除貧困、擴(kuò)大內(nèi)需、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、實(shí)現(xiàn)包容性社會(huì)的功能[2]。

關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)+”與普惠金融的研究，Beck和Demirguc Kunt(2006)通過(guò)對(duì)世界上不同國(guó)家小微經(jīng)濟(jì)體的融資調(diào)查發(fā)現(xiàn)，在企業(yè)不同的融資來(lái)源中，小微企業(yè)通過(guò)銀行貸款融資的比例比大企業(yè)低13%[3]。Berger和Gleisner(2009)的研究認(rèn)為，在一定條件下，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)會(huì)對(duì)融資渠道選擇產(chǎn)生較大影響，銀行傾向于進(jìn)行網(wǎng)點(diǎn)擴(kuò)張，其目的主要是為了獲得更好的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)[4]?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”與普惠金融的研究大多圍繞互聯(lián)網(wǎng)金融的普惠性而展開。謝平、鄒傳偉(2012)首次提出了互聯(lián)網(wǎng)直接融資市場(chǎng)或互聯(lián)網(wǎng)金融模式概念[5]。閆真宇(2013)將互聯(lián)網(wǎng)金融定義為各類金融機(jī)構(gòu)或準(zhǔn)金融組織借助網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)，提供資金融通、資源配置和金融服務(wù)的新金融模式[6]。焦瑾璞(2014)認(rèn)為普惠金融有著巨大的發(fā)展前景，國(guó)家對(duì)普惠金融也越來(lái)越重視，同時(shí)，普惠金融的發(fā)展離不開金融創(chuàng)新的推動(dòng)，其中便包括互聯(lián)網(wǎng)金融的作用[7]。裴平(2014)等認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融具有“開放、平等、協(xié)作、分享”的社會(huì)主義普惠金融的特征[8]。劉文峰(2015年)提出“互聯(lián)網(wǎng)+”普惠金融將發(fā)揮出傳統(tǒng)普惠金融無(wú)可比擬的優(yōu)勢(shì)[9]。李丹、潘子利( 2015年)提出互聯(lián)網(wǎng)金融能夠滿足多層次群體尤其是小微客戶的金融服務(wù)需求，這也正是普惠金融所追求的目標(biāo)[10]。大多文獻(xiàn)認(rèn)為結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)的金融創(chuàng)新程度較高的互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)普惠金融的發(fā)展具有較大的促進(jìn)和推動(dòng)作用。

關(guān)于普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究，Beck et al.(2006)認(rèn)為，對(duì)于政策制定者而言，不需要權(quán)衡經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和扶貧之間的關(guān)系，只需要構(gòu)建高效的包容性金融體系[11]。Mandira和Jesim(2010)的研究發(fā)現(xiàn)，一國(guó)金融普惠程度與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展程度具有顯著的同向變動(dòng)關(guān)系，收入水平、平等程度、文化、城鎮(zhèn)化率與普惠金融的關(guān)系都十分緊密[12]。Anand和Chhikara(2012)分析跨國(guó)數(shù)據(jù)表明，普惠金融指數(shù)每增加1%，人類發(fā)展價(jià)值指數(shù)就會(huì)增長(zhǎng) 0.142%，同時(shí)，金融服務(wù)的可得性和使用頻率與貧困率呈負(fù)相關(guān)，因此，政府應(yīng)力爭(zhēng)提高普惠金融水平，消除區(qū)域不平衡，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)包容性增長(zhǎng)[13]。徐敏、張小林(2014)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，普惠金融的發(fā)展和城鄉(xiāng)收入分配之間存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，普惠金融水平的提高有利于縮小城鄉(xiāng)收入差距[14]。鄭嘉偉(2015)的研究發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在相互制約、相互促進(jìn)的關(guān)系，金融發(fā)展不平衡直接影響我國(guó)城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大[15]。

“互聯(lián)網(wǎng)+”對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響研究方面，Czernich等(2011)研究發(fā)現(xiàn)，寬帶滲透率每提高10個(gè)百分點(diǎn)，可以帶動(dòng)人均GDP增長(zhǎng)0.9～1.5個(gè)百分點(diǎn)[16]。李立威、景峰(2013)認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用，這種促進(jìn)作用在2007年以后逐漸顯著;互聯(lián)網(wǎng)普及率每提高10%，實(shí)際人均GDP提高大約1. 38%[17]。

綜觀以上研究可以發(fā)現(xiàn)，目前關(guān)于“互聯(lián)網(wǎng)+”、普惠金融和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的文獻(xiàn)大多限定在兩兩之間的研究范圍，而將三者納入統(tǒng)一研究框架以考察其內(nèi)在影響機(jī)制的研究較為缺乏。為此，本文借助面板向量自回歸模型將“互聯(lián)網(wǎng)+”、普惠金融和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)三者之間的互動(dòng)關(guān)系納入統(tǒng)一研究框架，通過(guò)脈沖響應(yīng)分析技術(shù)分解出各變量的沖擊對(duì)其它變量的動(dòng)態(tài)影響，并利用方差分解解釋各變量對(duì)脈沖響應(yīng)的貢獻(xiàn)率。

二、數(shù)據(jù)和方法

(一)變量選取與測(cè)算

1.“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)(INT)。由于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的擴(kuò)散具有一定的滯后性，因此，本文根據(jù)時(shí)間的遠(yuǎn)近，通過(guò)專家打分法對(duì)騰訊“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)[18]①指標(biāo)的影響，按照不同權(quán)重測(cè)算出各省的初步“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)，再結(jié)合歷年互聯(lián)網(wǎng)普及率指標(biāo)消除時(shí)間影響，得出各省歷年最終的“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)，如表1所示。

表1 2008-2014各省市“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)

2.普惠金融指數(shù)(IFI)。借鑒Sarma(2008)聯(lián)合國(guó)開發(fā)計(jì)劃署測(cè)算人類發(fā)展指數(shù)HDI的做法[19]，假設(shè)普惠金融有n個(gè)評(píng)價(jià)維度Di(i=1,2，…，n)，則每個(gè)維度權(quán)重Wi，最大值為Mi，最小值為mi，Ai為第i個(gè)維度的實(shí)際值。則每個(gè)維度計(jì)算公式為：

(1)

(2)

借鑒Beck(2007)、金融包容全球合作伙伴組織(GPFI)(2012)等構(gòu)建的銀行服務(wù)可獲得性和使用情況等多維度普惠金融指數(shù)，并結(jié)合城鄉(xiāng)二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)支付互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展迅速、小微企業(yè)融資難等基本國(guó)情，在數(shù)據(jù)可得的前提下，選取金融服務(wù)可獲得性的四個(gè)指標(biāo)、金融服務(wù)使用情況的七個(gè)指標(biāo)、金融服務(wù)質(zhì)量的兩個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建如表2所示的普惠金融指標(biāo)體系。

表2 地區(qū)普惠金融指數(shù)指標(biāo)體系

參考肖瑞(2015)[20]和Mandira(2010)[12]的計(jì)算方法，通過(guò)計(jì)算得出各省歷年的普惠金融指數(shù)，如表3所示。

由表3可以看出，我國(guó)各地區(qū)普惠金融指數(shù)呈明顯兩極分化態(tài)勢(shì)，除了上海、北京、天津等地區(qū)的普惠金融指數(shù)達(dá)到0.4以上水平，絕大多數(shù)地區(qū)的普惠金融指數(shù)處在0.2以內(nèi)，表明我國(guó)的普惠金融水平仍然較低。

3．經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)。參考沈坤榮(2004)[20]、Mandira和jesim(2011)[12]等的研究，選取衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率(GDP)、衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)健康程度的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(LCPI)，以及城鎮(zhèn)化率(LCZH) 、財(cái)政支出規(guī)模(GE)和貿(mào)易開放度(TO)等作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)。

考慮到各經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)存在一定程度的相關(guān)性，同時(shí)為檢驗(yàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”、普惠金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的綜合影響，利用主成分分析對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行降維處理，處理結(jié)果如圖1、表4和表5所示。

圖1中comp1主要涵蓋了TO和LCZH的信息，可將comp1理解為由城鎮(zhèn)化率和貿(mào)易開放度兩因素驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；comp2主要捕捉了GDP和LCPI的信息，可將comp2理解為由經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)兩因素驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。相比之下，GE的信息并未在兩個(gè)主成分中得到充分體現(xiàn)。

表4中前兩個(gè)主成分(comp1、comp2)的特征根大于1，且兩個(gè)主成分的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到82.89%，因此，選擇comp1和comp2兩個(gè)主成分是合理的。

表3 2008-2014年各省市普惠金融指數(shù)

數(shù)據(jù)來(lái)源：《中國(guó)金融年鑒》、《中國(guó)區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。

圖1 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的主成分載荷圖

主成分特征根方差占比累計(jì)方差占比comp12.57810.51560.5156comp21.06660.31330.8289comp30.74530.09910.9280comp40.39110.04820.9762comp50.21890.02381.0000

表5 主成分分析的KMO和SMC檢驗(yàn)結(jié)果

表5中KMO和SMC衡量指標(biāo)間的共性程度，其值越大表明主成分分析越有效，可以看出，各指標(biāo)的KMO和SMC的值均較高，即主成分分析是有效的。結(jié)合表4和表5可知，選擇comp1和comp2兩個(gè)主成分作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)是合理有效的。

(二)模型設(shè)定

利用面板數(shù)據(jù)向量自回歸(PVAR)模型檢驗(yàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”、普惠金融與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)關(guān)系。其估計(jì)模型為：

(3)

其中Yit分別代表INT、IFI、comp1、comp2，i代表各省市自治區(qū)，t代表年份，n代表滯后期，滯后n期的待估系數(shù)矩陣，αi是個(gè)體效應(yīng)向量，γt是時(shí)間效應(yīng)向量，μit是服從正態(tài)分布的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

三、實(shí)證與結(jié)果

(一)模型校準(zhǔn)

本文數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是典型的寬截面、短時(shí)間數(shù)據(jù)，可視為平穩(wěn)數(shù)據(jù)，同時(shí)平穩(wěn)性檢驗(yàn)表明，各特征根均分布在單位圓內(nèi)，如圖2所示，IFI、INT、Comp1、Comp2都在圓內(nèi)，說(shuō)明PVAR模型滿足穩(wěn)定性條件。

根據(jù)MBIC、MAIC、MQIC和Hansen’s J 等統(tǒng)計(jì)量，按規(guī)則選擇較小的統(tǒng)計(jì)量，最終選取滯后1階構(gòu)建PVAR模型，如表6所示。

圖2 伴隨矩陣平方根檢驗(yàn)圖

logJpvalueMBICMAICMQIC10.560281-149.846-50.1238-89.051220.781862-104.901-38.4196-64.371230.979364-58.5863-25.3457-38.3215

確定數(shù)據(jù)平穩(wěn)和滯后階數(shù)后，即可進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，結(jié)果如表7所示。

表7 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果

表7顯示:四個(gè)變量中，除了IFI不是comp1和LINT的格蘭杰原因外，其它均互為格蘭杰原因，即普惠金融并不能引起城鎮(zhèn)化率、貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)的變化，而“互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)是引起經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因，同時(shí)“互聯(lián)網(wǎng)+”也是實(shí)現(xiàn)普惠金融的原因。另外，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是引起“互聯(lián)網(wǎng)+”和普惠金融變化的原因。由于各變量之間大多存在因果關(guān)系，因而可以進(jìn)行下一步的面板向量自回歸估計(jì)。

(二)結(jié)果及分析

PVAR的優(yōu)勢(shì)在于能夠在其它變量不變的情況下通過(guò)正交化響應(yīng)，分解出每個(gè)沖擊對(duì)內(nèi)生變量的影響。由于因變量的滯后固定效應(yīng)和回歸量有關(guān)，通常用于消除固定效應(yīng)的均值差分法會(huì)造成系數(shù)偏差，因此，本文運(yùn)用前向均值差分法，采用滯后的回歸量作為工具和系統(tǒng)GMM的估計(jì)系數(shù)，實(shí)證結(jié)果如表8所示。

表8 PVAR估計(jì)結(jié)果

注:*、**、***分別表示系數(shù)在10%、5%和1%的置信水平下顯著。

上一期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量、“互聯(lián)網(wǎng)+”變量和普惠金融變量均對(duì)城鎮(zhèn)化率和貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著正向作用，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、“互聯(lián)網(wǎng)+”和普惠金融均能促進(jìn)當(dāng)期城市化進(jìn)程和貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來(lái)說(shuō)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量、“互聯(lián)網(wǎng)+”變量和普惠金融變量均對(duì)其產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響，表明當(dāng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度和質(zhì)量并沒(méi)有因?yàn)椤盎ヂ?lián)網(wǎng)+”和普惠金融而改善，這可能與我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入結(jié)構(gòu)性減速的“新常態(tài)”有關(guān)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)慣性減弱、“互聯(lián)網(wǎng)+”和普惠金融也沒(méi)能止住經(jīng)濟(jì)下滑的步伐。上一期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與當(dāng)期“互聯(lián)網(wǎng)+”顯著正相關(guān)，而城鎮(zhèn)化率和貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和普惠金融則阻礙了“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展，可能的原因是隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)下滑，各地區(qū)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)的財(cái)政投入力度降低，從而為“互聯(lián)網(wǎng)+”帶來(lái)負(fù)向沖擊。對(duì)于普惠金融指標(biāo)，只有經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和自身對(duì)其顯著相關(guān)，滯后一期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)當(dāng)期普惠金融產(chǎn)生負(fù)向沖擊，同樣可能是各地區(qū)對(duì)普惠金融發(fā)展的投入力度降低導(dǎo)致的。

表8展示的信息是2008-2014年各地區(qū)各指標(biāo)之間總體的、靜態(tài)的互動(dòng)情況，為探索各指標(biāo)間的動(dòng)態(tài)影響機(jī)制，本文通過(guò)PVAR模型的脈沖響應(yīng)和方差分解進(jìn)行解釋，脈沖響應(yīng)結(jié)果如圖3所示。

圖3 PVAR一階滯后脈沖響應(yīng)圖

圖3顯示普惠金融指數(shù)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊使“互聯(lián)網(wǎng)+”產(chǎn)生負(fù)向響應(yīng)，時(shí)間延續(xù)性強(qiáng)但程度較低，最高僅達(dá)到-0.003。“互聯(lián)網(wǎng)+”與金融的結(jié)合可以在技術(shù)上實(shí)現(xiàn)服務(wù)長(zhǎng)尾市場(chǎng)，提高普惠金融水平，圖3中，普惠金融對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”沖擊的正向響應(yīng)對(duì)此進(jìn)行了驗(yàn)證。然而這種影響是單向的，普惠金融并沒(méi)有促進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”的發(fā)展，可能的原因是各地政府對(duì)普惠金融的投入對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”建設(shè)具有一定的擠出效應(yīng)；普惠金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)向影響，在第1期達(dá)到最大值-0.1，第2期之后迅速衰減至0。表明普惠金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)向影響是短期非連續(xù)的，其原因在于普惠金融水平的提高需要政府實(shí)施克服市場(chǎng)失靈的宏觀調(diào)控，即在金融服務(wù)可得性、使用情況和使用質(zhì)量上投入大量的建設(shè)資金，這些資金的投入在短期內(nèi)并不能立竿見(jiàn)影地獲得成效，從而在一定程度上消耗了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“蛋糕”，進(jìn)而反映出這種負(fù)向響應(yīng)關(guān)系。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同樣對(duì)普惠金融產(chǎn)生負(fù)向沖擊，時(shí)間約延續(xù)6期，但程度較低，最高不超過(guò)-0.01，表明我國(guó)目前的二元經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不利于普惠金融水平的提高；相反，城鎮(zhèn)化率和貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)普惠金融的沖擊呈正向響應(yīng)，最高值為第1期的0.03，并在3期以后消失，表明普惠金融水平的提高對(duì)城市化進(jìn)程和貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有短期的正向沖擊。同樣，城鎮(zhèn)化率和貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)普惠金融也是正向沖擊，最高值為第1期的0.04。

“互聯(lián)網(wǎng)+”一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的沖擊帶給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)負(fù)向響應(yīng)，第3期達(dá)到最高值-0.05,這是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展有力地推動(dòng)了商業(yè)模式的變革，網(wǎng)商依靠低價(jià)格、高信息透明和快速推廣等優(yōu)勢(shì)迅速搶占市場(chǎng)，導(dǎo)致大量實(shí)體店倒閉、創(chuàng)新被迅速模仿、假貨山寨橫行等問(wèn)題，從而在一定程度上阻礙了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的健康運(yùn)行。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”則產(chǎn)生正向沖擊，最大值為第1期的0.005，表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度和質(zhì)量促進(jìn)了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的滲透和擴(kuò)散?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”對(duì)城鎮(zhèn)化率和貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生正向影響，最高值達(dá)到0.3，并且持續(xù)期較長(zhǎng),相反，城鎮(zhèn)化率和貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”產(chǎn)生負(fù)向影響，最高值達(dá)到-0.03，表明兩者之間的相互影響是非對(duì)稱的。

為進(jìn)一步清晰度量四個(gè)指標(biāo)長(zhǎng)期相互影響程度，利用方差分解解釋各指標(biāo)對(duì)沖擊響應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率，結(jié)果如表9所示。

表9 方差分解表

注:經(jīng)過(guò)蒙特卡洛模擬2000次沖擊響應(yīng)獲得。

表9顯示，“互聯(lián)網(wǎng)+”和普惠金融的方差分解在第5期占城鎮(zhèn)化率和貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方差分解的9.66%和9.07%，表明“互聯(lián)網(wǎng)+”和普惠金融對(duì)城鎮(zhèn)化率、貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有明顯反饋?zhàn)饔?，過(guò)去城鎮(zhèn)化率和貿(mào)易開放度驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的波動(dòng)一定程度上歸結(jié)于“互聯(lián)網(wǎng)+”和普惠金融的影響?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”和普惠金融的方差分解在第5期占經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)驅(qū)動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方差的8.72%和9.19%，而“互聯(lián)網(wǎng)+”的方差中分別有9.53%和5.61%的部分是由經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的，普惠金融的方差中分別有3.92%和5.85%的部分是由經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)。普惠金融解釋了“互聯(lián)網(wǎng)+”方差的5.96%，而“互聯(lián)網(wǎng)+”則解釋了普惠金融的5.07%。第10期的方差分解結(jié)果變化不大。從四個(gè)指標(biāo)間動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系上看，“互聯(lián)網(wǎng)+”和普惠金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響程度相當(dāng)，但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”的影響較大，對(duì)普惠金融的影響相對(duì)較小，“互聯(lián)網(wǎng)+”和普惠金融的相互影響程度相當(dāng)。

四、結(jié)論與啟示

以上研究顯示：“互聯(lián)網(wǎng)+”和普惠金融對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度相當(dāng)，但經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)“互聯(lián)網(wǎng)+”的影響較大，對(duì)普惠金融的影響相對(duì)較小，可以看出三者之間已經(jīng)存在著或正或負(fù)的關(guān)系，一定程度上已經(jīng)有了部分融合。從宏觀層面來(lái)看，需要進(jìn)一步理順三者之間的關(guān)系，做好頂層設(shè)計(jì)，雖然國(guó)家已經(jīng)陸續(xù)出臺(tái)了系列相關(guān)制度和政策，如2015年國(guó)務(wù)院《關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見(jiàn)》和《國(guó)務(wù)院關(guān)于印發(fā)推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃(2016-2020年)的通知》等，但仍需要理順三者之間的內(nèi)在互動(dòng)機(jī)制才能更好地貫徹和落實(shí)相關(guān)制度和政策。從微觀層面看，一是需要加強(qiáng)基礎(chǔ)性的投入，二是需要精準(zhǔn)化的資源投入，三是需要長(zhǎng)期堅(jiān)持，從而促進(jìn)三者協(xié)同發(fā)展。

因此，國(guó)家應(yīng)加強(qiáng)對(duì)三大經(jīng)濟(jì)熱點(diǎn)各相關(guān)微觀經(jīng)濟(jì)體的監(jiān)管，并進(jìn)一步理順相關(guān)經(jīng)濟(jì)主體的復(fù)雜關(guān)系。我國(guó)經(jīng)濟(jì)目前已步入結(jié)構(gòu)性減速“新常態(tài)”，迫切需要新的經(jīng)濟(jì)手段確保未來(lái)繼續(xù)保持健康地發(fā)展。因此，“互聯(lián)網(wǎng)+”和普惠金融影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的深層次的細(xì)節(jié)還有待探索，特別是短期路徑和長(zhǎng)期路徑的特征和時(shí)間節(jié)點(diǎn)，這些都是我們今后研究的方向之一。

注釋：

① 騰訊研究院以其社交及游戲產(chǎn)品在移動(dòng)終端的全樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對(duì)使用頻次、消息數(shù)量、在線時(shí)間、支付頻次、娛樂(lè)時(shí)長(zhǎng)等近二十個(gè)維度數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合賦權(quán)，描繪出中國(guó)31個(gè)省/自治區(qū)/直轄市及351個(gè)城市人均移動(dòng)終端社交、游戲、支付、生活的“互聯(lián)網(wǎng)+”活躍度，發(fā)布了《中國(guó)”互聯(lián)網(wǎng)+”指數(shù)(2016)》報(bào)告。

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(責(zé)任編輯:寧曉青)

"Internet +", Inclusive Finance and Economic Growth--Empirical test of PVAR model based on Panel Data

ZHOU Bin,MAO,Deyong,ZHU Guibin

(BusinessSchool,NanJingUniversity,Nanjing,Jiangsu210093,China)

The paper use multiple calculation method and principal component analysis to obtain the "Internet plus", inclusive financial and economic growth related variables of 31 regions in China during 2008 -2014, using panel vector autoregressive model (PVAR). The study found that the dynamic relationship between innovative research of three kinds of variables between the empirical: "Internet plus" and inclusive financial impact on economic growth, the economic growth effect of the "Internet plus" large and relatively small impact on financial inclusion; between the microscopic point of view the three positive effect already exists, the urbanization rate of Inclusive Finance and the opening degree of trade driven economic growth, "Internet plus" of inclusive financial development and urbanization rate and the opening degree of trade driven economic growth has a positive role So, the need to consider the various economic entities from a strong foundation, precision investment and long -term adherence to consider three collaborative development; but from the long -term development considerations, there are still some negative friction, inclusive finance "Internet plus" and the economic growth rate and consumer price index driven economic growth, Internet plus for the economy the growth rate and consumer price index driven economic growth also has a negative impact on the weak situation, need the government to strengthen the unified supervision and actively improve the lubrication and eliminate friction factors among them.

"Internet plus"; inclusive finance; economic growth; PVAR model

2016 -09 -05；

2016 -12 -29

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目(14ZDA043)

周 斌(1978—)，男，江蘇揚(yáng)州人，南京大學(xué)商學(xué)院金融與保險(xiǎn)學(xué)系應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)(金融學(xué))博士研究生，研究方向：金融學(xué)、互聯(lián)網(wǎng)金融。

F830.39

A

1003 -7217(2017)01 -0009 -08