張李義，涂奔

（武漢大學(xué)信息管理學(xué)院，武漢430072）

財(cái)經(jīng)縱橫

互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的實(shí)證

張李義，涂奔

（武漢大學(xué)信息管理學(xué)院，武漢430072）

文章從內(nèi)生增長(zhǎng)理論視角出發(fā)，在線性內(nèi)生增長(zhǎng)AK模型的基礎(chǔ)上，將影響中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵變量簡(jiǎn)化為資本邊際產(chǎn)出率、儲(chǔ)蓄-投資轉(zhuǎn)換率和儲(chǔ)蓄率，進(jìn)而結(jié)合中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)以及中國(guó)2011—2015年的有關(guān)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)和上述變量相關(guān)性進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對(duì)上述變量均能產(chǎn)生正向影響，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展能夠有效促進(jìn)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；AK增長(zhǎng)模型；金融發(fā)展；互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)；資本存量

0 引言

在宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)通常被定義為產(chǎn)量的增加。宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論所進(jìn)行的研究主要有兩個(gè)時(shí)期，第一個(gè)時(shí)期（20世紀(jì)50年代后期和整個(gè)60年代）的研究形成了以索羅模型（1956年）為代表的新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，用來(lái)說(shuō)明儲(chǔ)蓄、資本積累和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（產(chǎn)量增加）之間的關(guān)系，其缺陷是沒(méi)有能夠從理論上說(shuō)明持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的問(wèn)題；第二個(gè)時(shí)期（20世紀(jì)80年代后期與90年代初期）的研究形成了以AK增長(zhǎng)模型為代表的內(nèi)生增長(zhǎng)理論。AK模型是在索洛模型的基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的，其突破在于放松了新古典增長(zhǎng)理論的假設(shè)并把儲(chǔ)蓄、勞動(dòng)力供給、技術(shù)進(jìn)步等變量?jī)?nèi)生化，從而簡(jiǎn)化了影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素分析，進(jìn)而能夠揭示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率差異的原因和解釋持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的可能。我國(guó)許多學(xué)者[1-5]經(jīng)過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，資本積累是中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力，AK模型能夠刻畫中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系一直都是金融發(fā)展理論的核心問(wèn)題。Levine（1997）[6]利用77個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)，對(duì)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，證明了金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。隨著研究的不斷深入，金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用已經(jīng)被越來(lái)越多的學(xué)者所認(rèn)可。互聯(lián)網(wǎng)金融是金融深化實(shí)踐與互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的革命性產(chǎn)物，利用其在交易成本、信息成本以及參與成本等方面的優(yōu)勢(shì)，突破了傳統(tǒng)金融領(lǐng)域長(zhǎng)期存在的利益固守壁壘，打破了區(qū)域金融發(fā)展的不匹配、不平衡，從而有效緩解了經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的金融抑制。隨著互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展日益迅猛，其對(duì)金融體系和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響已經(jīng)開始顯現(xiàn)。因此，研判互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對(duì)于我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響在當(dāng)前具有比較現(xiàn)實(shí)的意義。借鑒Levine（1997）[4]的研究視角，本文從內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)角度，判斷影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素（變量），然后通過(guò)分析互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對(duì)這些關(guān)鍵因素（變量）的影響，實(shí)證檢驗(yàn)互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對(duì)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

1 影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素

基于AK模型，假設(shè)一個(gè)只生產(chǎn)一種商品的封閉經(jīng)濟(jì)體，這種商品除了可以用來(lái)消費(fèi)也可以用來(lái)投資，其生產(chǎn)函數(shù)為：

其中，Yt表示第t期的總產(chǎn)出，Kt表示第t期的總資本存量，A是資本的邊際產(chǎn)出率。假設(shè)總投資額為It，資產(chǎn)折舊率為δ，同時(shí)假定人口規(guī)模不變。那么第t期的資本存量為：

理想狀態(tài)下，根據(jù)資本市場(chǎng)均衡的條件，市場(chǎng)的總投資額It和市場(chǎng)的總儲(chǔ)蓄額St應(yīng)該相等。但是在金融市場(chǎng)運(yùn)行過(guò)程中，儲(chǔ)蓄轉(zhuǎn)化為投資必然會(huì)誕生一部分成本，假設(shè)消耗的比例為1-φ，則所能夠完全轉(zhuǎn)化為投資的資金總額為φSt，φ又稱為儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)化率。因此：

令s表示總儲(chǔ)蓄率，則：s=St/Yt。

假設(shè)gt表示第t期的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，那么增長(zhǎng)率公式可以通過(guò)式（4）表達(dá)：

將式（1）至式（3）代入式（4）并整理可以得到：

去掉時(shí)間下標(biāo)就可以得到一般穩(wěn)定狀態(tài)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率表達(dá)式：

該經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率表達(dá)式意味著在不考慮折舊率的情況下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度主要受到社會(huì)資本的邊際生產(chǎn)率A、儲(chǔ)蓄投資轉(zhuǎn)化率φ和儲(chǔ)蓄率s的影響。

2 互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展程度的量化方法

本文選擇了北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心發(fā)布的“北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)”作為互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展程度的量化指標(biāo)，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的指標(biāo)體系有四個(gè)層級(jí)，按照總體至局部的脈絡(luò)延伸，如圖1所示。

圖1 互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)形成體系

各級(jí)指標(biāo)的權(quán)重確立采用主觀定性法和客觀定量法相結(jié)合，具體標(biāo)準(zhǔn)為：在四級(jí)指標(biāo)中交易滲透率①滲透率為該業(yè)務(wù)最近1個(gè)月有購(gòu)買（或發(fā)生）記錄的總?cè)藬?shù)除以當(dāng)期全國(guó)總?cè)藬?shù)得到。占50%，人均交易金額占25%，人均交易筆數(shù)占25%；在三級(jí)指標(biāo)中采用平移定量以減少指數(shù)波動(dòng)（按照互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)實(shí)際交易金額的3個(gè)月移動(dòng)平均值占兩者之和的方法確定）；在二級(jí)指標(biāo)中根據(jù)各領(lǐng)域發(fā)展的時(shí)長(zhǎng)和穩(wěn)定程度確定權(quán)重（互聯(lián)網(wǎng)支付占30%，互聯(lián)網(wǎng)貨幣基金占25%，互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)貸占15%，互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)占15%，互聯(lián)網(wǎng)投資占10%，互聯(lián)網(wǎng)征信占5%）。

3 實(shí)證分析

互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)是目前比較理想的能夠反映中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展?fàn)顩r的指數(shù)，因此本文將通過(guò)實(shí)證分析互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)與影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的三大要素之間的關(guān)聯(lián)來(lái)研判互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展是否能夠影響中國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)?；诰€性AK模型，考慮設(shè)置以下變量來(lái)討論互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。

3.1 影響宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量的定義與計(jì)算方法

資本的邊際產(chǎn)出率，在本文中指平均每單位資本存量增加所帶來(lái)的總產(chǎn)值的增加值，即A=ΔY ΔK。本文采用每月生產(chǎn)總值增量和每月資本存量增量的比值來(lái)衡量資本的邊際產(chǎn)出率。

宏觀經(jīng)濟(jì)分析中的資本存量一般包括生產(chǎn)性資本存量和資本存量財(cái)富。本文所指資本存量?jī)H指生產(chǎn)性資本存量（不含存貨inventory和人力資本labor）。由于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局一直沒(méi)有給出官方數(shù)據(jù)，這使得那些嘗試做宏觀經(jīng)濟(jì)分析的研究者，要么沿用別人的估算結(jié)果，要么自行估算。本文按照永續(xù)盤存法（Perpetual inventory（stock）system）估算資本存量：

式中，Kt、It、Pt和δt分別為t期實(shí)際資本存量、現(xiàn)價(jià)投資量、定基價(jià)格指數(shù)和資本折舊率?；谑剑?）測(cè)算資本存量需要初始期資本存量、投資量、資本價(jià)格指數(shù)和折舊率。對(duì)比分析我國(guó)資本存量估算方法，李賓（2011）[7]認(rèn)為，基期資本存量的選擇對(duì)后期資本存量的計(jì)算影響很小。因此本文和大多數(shù)的研究者一樣，選擇1952年作為資本存量的計(jì)算基期。并且借助Long Z M和Herrera R（2016）[8]計(jì)算出的資本存量年度數(shù)據(jù)，重點(diǎn)計(jì)算出2011—2015年度的月度資本存量數(shù)據(jù)。具體的計(jì)算公式為：

其中Km和Km-1分別是當(dāng)月和上月的資本存量，Im和Pm分別為以當(dāng)期價(jià)格計(jì)算的當(dāng)月固定資產(chǎn)投資完成額和固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)，參數(shù)δm是資本月折舊率，為方便計(jì)算采用不變折舊率的計(jì)算方法，令δm=0.5566%，即資本年折舊率約為6.6789%②Zhiming Long和Remy Herrera按照建筑和公用設(shè)施使用壽命55年，生產(chǎn)設(shè)備和材料使用壽命16年，剩余其他使用壽命25年的權(quán)重，計(jì)算出1952年以來(lái)，中國(guó)資本存量的年度折舊率約為6.6789%。。

儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)化率，在本文中指在儲(chǔ)蓄與投資高度分離的條件下，經(jīng)濟(jì)主體使用自身儲(chǔ)蓄和通過(guò)某種機(jī)制獲得的其他經(jīng)濟(jì)主體的盈余資金進(jìn)行投資的過(guò)程和行為。其計(jì)算公式表示為：

其中φ代表儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)化率，It代表一個(gè)經(jīng)濟(jì)主體第t期的投資額，Im為當(dāng)月固定資產(chǎn)投資完成額；St代表一個(gè)經(jīng)濟(jì)主體第t期的儲(chǔ)蓄額，Dm為當(dāng)月存款總額。

儲(chǔ)蓄率，本文采用存款總額占GDP的比重作為儲(chǔ)蓄率。其計(jì)算公式為：

式中s代表儲(chǔ)蓄率，Dm為當(dāng)月存款總額，GDPm為當(dāng)月GDP現(xiàn)價(jià)值總額。

基于以上分析，可以建立互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)IF和上述相關(guān)變量的基本計(jì)量回歸模型來(lái)分析互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。本文所用的數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)人民銀行年度數(shù)據(jù)和WIND宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。

3.2 格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

包括了互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)與資本邊際生產(chǎn)率、儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)換率和儲(chǔ)蓄率之間的因果關(guān)系檢驗(yàn)。首先構(gòu)建方程：

與年度數(shù)據(jù)相比，每月GDP數(shù)據(jù)和每月資本存量的數(shù)據(jù)均呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性特征，因此需要采用去除季節(jié)因子（seasonal factor）的方式①考慮到月度數(shù)據(jù)會(huì)出現(xiàn)明顯的季節(jié)性特征，因此在處理數(shù)據(jù)時(shí)需要首先去掉月度數(shù)據(jù)的季節(jié)因子，本文所采用的方法為Census X12法，為了保證數(shù)據(jù)的連貫和特征提取的精確性，所有月度數(shù)據(jù)盡可能的保證了2011—2015年五年的時(shí)間跨度。以得到較為真實(shí)的資本邊際生產(chǎn)率。式（11）中，gdpb和Kt分別是基于1952年價(jià)格計(jì)算的月度GDP和資本存量序列；if為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)序列。括號(hào)內(nèi)負(fù)一表示滯后一期（月）。gdpb_sa和kt_sa表示序列已經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整，如圖2和圖3所示。

圖2 經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整后的基于1952年價(jià)格計(jì)的月度GDP時(shí)序圖

圖3 經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整后的基于1952年價(jià)格計(jì)的月度資本存量時(shí)序圖

以上序列均通過(guò)了單位根檢驗(yàn)，表明序列均為平穩(wěn)可以進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 資本邊際生產(chǎn)率A與互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif的格蘭杰因果關(guān)系

表1的檢驗(yàn)結(jié)果表明，資本邊際生產(chǎn)率A與互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif互為格蘭杰原因。

其次，構(gòu)建方程：

每月固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)和存款數(shù)據(jù)均呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性特征，因此需要提前去除季節(jié)因子。式（13）中，im和dm分別是月度現(xiàn)價(jià)固定資產(chǎn)投資和存款序列，考慮到近幾屆中央政府均采取了擴(kuò)大投資的經(jīng)濟(jì)刺激政策，使得固定資產(chǎn)投資數(shù)據(jù)變得膨脹，因此本文采用每月新增固定資產(chǎn)投資額比每月新增存款的邊際儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)化率作為實(shí)際儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)換率的替代。rif是互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的月環(huán)比增長(zhǎng)率。括號(hào)內(nèi)負(fù)一表示滯后一期（月）。和表示序列已經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整，如圖4和圖5所示。

圖4 經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整后的月度固定資產(chǎn)投資完成額時(shí)序圖

圖5 經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整后月度存款總額時(shí)序圖

以上序列均通過(guò)了單位根檢驗(yàn)，表明序列均為平穩(wěn)可以進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

表2 儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)化率φ與互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)月環(huán)比增長(zhǎng)率rif的格蘭杰因果關(guān)系

表2的檢驗(yàn)結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)月環(huán)比增長(zhǎng)率rif構(gòu)成對(duì)儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)化率φ的格蘭杰原因。

最后構(gòu)建方程：

在式（15）中每月存款序列dm和每月現(xiàn)價(jià)GDP序列g(shù)dpc均呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性特征，因此需要首先去除季節(jié)因子。dm_sa和gdpc_sa表示序列已經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整，如圖6和圖7所示。

圖6 按現(xiàn)值計(jì)的每月GDP時(shí)序圖（2011—2015年）

圖7 經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整后按現(xiàn)值計(jì)的每月GDP時(shí)序圖

以上序列均通過(guò)了單位根檢驗(yàn)，表明序列均為平穩(wěn)可以進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 儲(chǔ)蓄率s與互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif的格蘭杰因果關(guān)系

表3的檢驗(yàn)結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif構(gòu)成對(duì)儲(chǔ)蓄率s的格蘭杰原因。

3.3 脈沖響應(yīng)分析

首先，資本邊際生產(chǎn)率A對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif的脈沖響應(yīng)如圖8所示。分析可知，資本邊際生產(chǎn)率A在初期對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差信息有正向反應(yīng)，之后逐漸回歸至穩(wěn)定水平。這表明互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的初期變動(dòng)能夠正向影響資本邊際產(chǎn)出率，使得單位資本能夠獲得更多的收益，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的正向推動(dòng)和邊際收益遞減規(guī)律的相互作用使得資本邊際產(chǎn)出呈現(xiàn)出響應(yīng)逐漸收斂的波動(dòng)趨勢(shì)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)變量間的關(guān)系，本文采用線性回歸方法，分別與各個(gè)變量建立回歸模型。首先，建立資本邊際生產(chǎn)率A與互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif線性回歸并估計(jì)結(jié)果如表4所示。

圖8 資本邊際生產(chǎn)A對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif的脈沖響應(yīng)

圖9 儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)化率對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)月環(huán)比增長(zhǎng)率rif的脈沖響應(yīng)

表4 資本邊際生產(chǎn)率A與互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif線性回歸參數(shù)估計(jì)

表4的回歸結(jié)果顯示，資本邊際產(chǎn)出A和互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif滯后一期有明顯的正相關(guān)關(guān)系。方程殘差無(wú)序列相關(guān)、無(wú)高階自相關(guān)表明方程是穩(wěn)定的。

其次，建立儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)化率φ與互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)月環(huán)比增長(zhǎng)率rif線性回歸并估計(jì)結(jié)果如表5所示。

圖10 儲(chǔ)蓄率s對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif的脈沖響應(yīng)

表5 儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)化率φ與互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)月環(huán)比增長(zhǎng)率rif線性回歸參數(shù)估計(jì)

其次，儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)化率φ對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)月環(huán)比增長(zhǎng)率rif的脈沖響應(yīng)如圖9所示。分析可知，儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)化率φ在初期對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)月環(huán)比增長(zhǎng)率rif的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差信息有正向反應(yīng)，之后逐漸回歸至穩(wěn)定水平。這表明互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的月環(huán)比增長(zhǎng)率的初期變動(dòng)能夠正向影響月儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)邊際轉(zhuǎn)化率，使得相同的社會(huì)收入中，能夠進(jìn)入固定資產(chǎn)投資環(huán)節(jié)的資金比重在互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的推動(dòng)下有所增加，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的正向推動(dòng)和邊際收益遞減規(guī)律的相互作用使得儲(chǔ)蓄—投資邊際轉(zhuǎn)化率呈現(xiàn)出響應(yīng)逐漸收斂的波動(dòng)趨勢(shì)。

最后，儲(chǔ)蓄率s對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif的脈沖響應(yīng)如圖10所示。分析可知，儲(chǔ)蓄率s在初期對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差信息有正向反應(yīng)，之后逐漸回歸至穩(wěn)定水平。這表明互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的初期變動(dòng)能夠正向影響儲(chǔ)蓄率，使得在互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的推動(dòng)下，從同等社會(huì)收入中獲得的廣義儲(chǔ)蓄有所增加，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的正向推動(dòng)和邊際收益遞減規(guī)律的相互作用使得儲(chǔ)蓄—投資邊際轉(zhuǎn)化率呈現(xiàn)出響應(yīng)逐漸收斂的波動(dòng)趨勢(shì)。

3.4 回歸分析

為進(jìn)一步定性互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)與影響中國(guó)宏觀

表5的回歸結(jié)果顯示，儲(chǔ)蓄—投資轉(zhuǎn)換率φ和互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)環(huán)比月增長(zhǎng)率rif滯后二期有明顯的正相關(guān)關(guān)系，方程殘差無(wú)序列相關(guān)、無(wú)高階自相關(guān)表明方程是穩(wěn)定的。

最后，建立儲(chǔ)蓄率s與互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif線性回歸并估計(jì)結(jié)果如表6所示。

表6 儲(chǔ)蓄率s與互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif線性回歸參數(shù)估計(jì)

表6的回歸結(jié)果顯示，儲(chǔ)蓄率s和互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif滯后二期有明顯的正相關(guān)關(guān)系，方程殘差無(wú)序列相關(guān)、無(wú)高階自相關(guān)表明方程是穩(wěn)定。

據(jù)此，可以判斷互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)對(duì)影響宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的三種因素（變量）均能產(chǎn)生正向的影響，這也就從實(shí)證的角度說(shuō)明了互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展的確能夠推動(dòng)宏觀經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

4 結(jié)論

作為一種金融創(chuàng)新，相比于傳統(tǒng)的金融機(jī)構(gòu)，互聯(lián)網(wǎng)金融利用自身在交易成本、信息成本以及參與成本等方面的優(yōu)勢(shì)，提高了金融體系的資源配置效率，在一定程度上提升了“金融寬化”和“金融深化”程度。從實(shí)證的結(jié)果來(lái)看，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響具體體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

第一，提高社會(huì)資本邊際生產(chǎn)率。在以銀行為主導(dǎo)的金融體系中，占主導(dǎo)地位的國(guó)有銀行在進(jìn)行信貸配給時(shí)，會(huì)偏向與政府相關(guān)的企業(yè)或者項(xiàng)目，不利于私人部門的發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)金融利用其在數(shù)據(jù)處理和交易成本方面的優(yōu)勢(shì)，能夠提升風(fēng)險(xiǎn)甄別和控制效率，減少對(duì)傳統(tǒng)抵質(zhì)押的依賴，有利于提高輕資本、高科技、成長(zhǎng)型企業(yè)的融資獲得性，進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步、知識(shí)溢出及全要素生產(chǎn)率的提高。從宏觀角度看，就是推動(dòng)了社會(huì)資本配置向更富有效率的領(lǐng)域傾斜，從而提高了社會(huì)資本的邊際生產(chǎn)率。

第二，提高“儲(chǔ)蓄—投資”的轉(zhuǎn)化效率?；ヂ?lián)網(wǎng)金融可以從兩個(gè)方面顯著提高儲(chǔ)蓄向投資的轉(zhuǎn)化效率。一方面，互聯(lián)網(wǎng)金融的網(wǎng)絡(luò)化、自動(dòng)化，與傳統(tǒng)金融中介相比，在網(wǎng)點(diǎn)建設(shè)等固定資產(chǎn)方面的投入大幅減少，降低了資本從儲(chǔ)蓄到投資過(guò)程中的不必要損耗；另一方面，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展產(chǎn)生了“鯰魚效應(yīng)”，弱化了傳統(tǒng)金融部門的壟斷，降低了市場(chǎng)不完全競(jìng)爭(zhēng)所帶來(lái)的制度性交易成本。

第三，提高了廣義儲(chǔ)蓄率。Rajan和Zingales（2003）[9]指出，如果金融體系偏向于對(duì)具有創(chuàng)新精神的企業(yè)提供融資，則有利于打破依靠資本或關(guān)系獲得財(cái)富的社會(huì)格局。隨著財(cái)富分配分散程度的提高，收入不平等狀況得到緩解，社會(huì)整體儲(chǔ)蓄率將更加穩(wěn)定，人均資本穩(wěn)定上升將進(jìn)一步增加資本積累，從而推動(dòng)產(chǎn)量持續(xù)快速增長(zhǎng)。

[1]舒元,徐現(xiàn)祥.中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的模型的設(shè)定:1952—1998[J].經(jīng)濟(jì)研究,2002,(11).

[2]安立仁.資本驅(qū)動(dòng)的中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng):1952—2002[J].人文雜志,2003, (6).

[3]胡宗義,寧光榮.資本市場(chǎng)對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的研究[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào),2004,(3).

[4]鄒衛(wèi)星,Roger Seifert,房林.中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型和總量生產(chǎn)函數(shù)適用性研究—本土與跨國(guó)途徑兩個(gè)維度的視角[J].上海經(jīng)濟(jì)研究, 2015,(4).

[5]王敏芳.基于內(nèi)生增長(zhǎng)隨機(jī)AK模型的農(nóng)村金融發(fā)展研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2015,(13).

[6]Levine R.Financial Development and Economic Growth:Views and Agenda[J].Journal of Economic Literature,1997,35(2).

[7]李賓.我國(guó)資本存量估算的比較分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2011，(12).

[8]Long Z M,Herrera R.Building Original Series of Physical Capital Stocks for China’s Economy Methodological Problems,Proposals for Solutions and a New Database[J].China Economic Review,2016,(40).

[9]Rajan,R.G.,Zingales,L.Saving Capitalism from the Capitalists:Unleashing the Power of Financial Markets to Create Wealth and Spread Opportunity[J].Journal of Economics,2003,52(5).

（責(zé)任編輯/劉柳青）

An Empirical Study of the Impact of Internet Financial Developments on China's Economic Growth

Zhang Liyi，Tu Ben
（School of Information Management,Wuhan University,Wuhan 430072,China）

From the perspective of the endogenous growth theory and on the basis of the linear AK endogenous growth model, this paper simplifies the key variables which affect China's macroeconomic growth to the marginal productivity of capital,the savings-investment conversion rate and the savings rate,and then combines China's Internet financial development index with the relevant time series data form 2011 to 2015 to carry out empirical researches on the correlation between China’s Internet financial development index and the above variables.The result shows that the Internet financial developments produces positive effects on the above three variables all,thus concluding that the Internet financial developments can effectively promote the growth of China's macro economy.

economic growth;AK growth model;financial development;the Internet financial development index;capital stock

F831

A

1002-6487（2017）11-0143-05

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71373192)；教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目(14JJD870002)

張李義（1965—），男，安徽安慶人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：電子商務(wù)。涂奔（1980—），男，湖北荊州人，博士研究生，研究方向：互聯(lián)網(wǎng)金融。