劉芃麥,鄧留保
(安徽財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)
在我國金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革逐步深化的背景下,互聯(lián)網(wǎng)金融面臨著新一輪的轉(zhuǎn)型與升級,以順應(yīng)時代發(fā)展潮流,實現(xiàn)社會效益與經(jīng)濟效益共享,而農(nóng)村金融市場的供不應(yīng)求為互聯(lián)網(wǎng)金融在農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展提供了廣闊空間。2016年1月和2017年2月出臺的中央一號文件中先后提出“大力推進互聯(lián)網(wǎng)加現(xiàn)代農(nóng)業(yè)”,“拓展農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)價值鏈”,2017年7月全國金融工作會議中又提出“建設(shè)普惠金融體系,推進金融精準扶貧”[1]。在國家的大力推動下,互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)開始布局農(nóng)村,互聯(lián)網(wǎng)金融也成為促進農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的新途徑。
本文從宏觀角度出發(fā),將整個農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展作為解釋變量,運用VAR模型實證分析互聯(lián)網(wǎng)金融與農(nóng)村經(jīng)濟之間的關(guān)系。從第三方互聯(lián)網(wǎng)支付規(guī)模、P2P網(wǎng)貸成交量以及余額寶規(guī)模3個維度來探討互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平,為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的定量分析提供借鑒。就我國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平對農(nóng)村經(jīng)濟的影響問題展開研究,以期為互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)設(shè)計金融產(chǎn)品提供新的思路,為監(jiān)管部門出臺相關(guān)政策提供參考依據(jù)。
新常態(tài)背景下宏觀經(jīng)濟增速的放緩,引發(fā)了關(guān)于新經(jīng)濟增長模式的廣泛探討。在互聯(lián)網(wǎng)金融和農(nóng)村經(jīng)濟關(guān)系的問題上,國內(nèi)許多學(xué)者也進行了深入研究,基于不同的分析方法和切入視角,得出的結(jié)論也存在差異,主要分為以下兩類:
第一類立足金融領(lǐng)域,主要研究互聯(lián)網(wǎng)金融對農(nóng)村普惠金融的影響。任海泉等人對山西省朔州市相關(guān)數(shù)據(jù)進行分析,發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融與農(nóng)村金融交易程度存在高度正相關(guān),在增強金融服務(wù)的可獲得性、提升金融服務(wù)效率等方面起著重要作用[2];董玉峰、劉婷婷、路振家在農(nóng)村實地調(diào)研以及實證研究的基礎(chǔ)上,提出互聯(lián)網(wǎng)金融能夠減少農(nóng)村金融排斥,對促進農(nóng)村脫貧致富有著積極的作用[3];楊伊和高彪在對江西省2 500多家農(nóng)戶和1 000多家農(nóng)村企業(yè)實地調(diào)研的基礎(chǔ)上, 通過實證分析,得出互聯(lián)網(wǎng)金融促進農(nóng)村普惠金融發(fā)展的結(jié)論[4]。
第二類主要研究互聯(lián)網(wǎng)金融對農(nóng)村經(jīng)濟其他方面的影響。潘鐳對江蘇省南通市農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展模式及其金融需求情況進行了實地調(diào)研,發(fā)現(xiàn)當?shù)鼗ヂ?lián)網(wǎng)金融對農(nóng)產(chǎn)品銷售和農(nóng)民增收具有較強輻射帶動作用,具有較高的復(fù)制推廣價值[5];魏子?xùn)|從互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的5個不同角度得出結(jié)論,互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展促進了我國城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民的消費,且對農(nóng)村居民消費水平的影響較大[6];邵長青建立個體固定效應(yīng)回歸模型,以P2P網(wǎng)貸為例,分別分析了互聯(lián)網(wǎng)金融對城鎮(zhèn)居民和農(nóng)村居民收入的影響,結(jié)果表明互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展能夠有效促進農(nóng)村居民收入的增長[7]。
綜合來看,現(xiàn)有文獻資料多集中于對互聯(lián)網(wǎng)金融對農(nóng)村經(jīng)濟的某一部分作用進行研究。本文在宏觀層面上選用VAR和結(jié)構(gòu)方程模型進行實證研究,直接分析互聯(lián)網(wǎng)金融對整個農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響和作用,并為農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展農(nóng)村經(jīng)濟增長提供一定的建議。
指標選取結(jié)果見表1,樣本數(shù)據(jù)為2014—2019年我國互聯(lián)網(wǎng)金融、農(nóng)村經(jīng)濟共22個季度的相關(guān)數(shù)據(jù)。
表1 指標選取
1.互聯(lián)網(wǎng)金融?;ヂ?lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平較難直接量化,本文根據(jù)相關(guān)理論,選用P2P網(wǎng)貸交易量、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付規(guī)模作為互聯(lián)網(wǎng)金融的衡量指標,同時借鑒其他學(xué)者的研究方法增加余額寶規(guī)模指標進行研究。
2.農(nóng)村經(jīng)濟。由于目前國家統(tǒng)計局等官方機構(gòu)并未公布農(nóng)村生產(chǎn)總值數(shù)據(jù),故選用第一產(chǎn)業(yè)增加值作為農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展水平的衡量指標。
本文選取季度數(shù)據(jù)進行研究,而季度數(shù)據(jù)容易受到氣候、風俗習(xí)慣等諸多季節(jié)性因素影響而具有一定的周期性,故在正式建立模型之前需對季度數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。選用Census X-12季節(jié)調(diào)整對所有數(shù)據(jù)進行處理,去除季節(jié)波動的影響。本文將使用季節(jié)調(diào)整后的數(shù)據(jù)進行實證研究。
使用Eviews創(chuàng)建一個VAR模型,對GDP、TPP、P2P、YEB等4個變量進行單位根檢驗,驗證序列是否平穩(wěn),能否達到建立VAR模型的建模前提,對4個變量的單位根檢驗結(jié)果見表2。
表2 單位根檢驗結(jié)果
由表2顯示的數(shù)據(jù)可知,GDP、TPP、P2P、YEB 4個序列在5%的置信水平下的ADF統(tǒng)計量值均大于其所對應(yīng)的臨界值,說明各個原始序列的數(shù)據(jù)都不平穩(wěn)。將它們進行二階差分后,所得差分序列均達到了平穩(wěn)狀態(tài),符合VAR模型建立的條件,因此可以進一步進行建模和分析。
原始序列均為I(2)序列,運用Johansen方法進行協(xié)整檢驗,檢驗結(jié)果見表3。從表中可以看出這4個變量之間僅存在一個協(xié)整關(guān)系,也就意味著4個變量存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。
表3 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果
1. 模型的建立。針對本文所研究的4個變量進行模型滯后階數(shù)的嘗試,具體結(jié)果見表4。
表4 滯后階數(shù)檢驗表
由表4可知,當滯后階數(shù)為3時,模型的檢驗結(jié)果最佳,因此本文選擇對所研究的4個變量建立VAR(3)模型。
2.模型的檢驗。本文采用AR根估計法對所建VAR(3)模型進行平穩(wěn)性檢驗,具體檢驗結(jié)果見圖1。
圖1AR根檢驗結(jié)果
由圖1可以看出,在該模型中每個特征方程所對應(yīng)的特征根均落在單位圓內(nèi),這說明所建立的VAR(3)模型是穩(wěn)定的。
建立脈沖響應(yīng)函數(shù)對系統(tǒng)中各變量間的作用程度進行對應(yīng)分析,分別得到P2P網(wǎng)貸成交量、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付規(guī)模以及余額寶規(guī)模對農(nóng)村經(jīng)濟的響應(yīng)結(jié)果,如圖2、圖3和圖4所示。
圖2GDP對P2P的響應(yīng)結(jié)果
圖3GDP對TPP的響應(yīng)結(jié)果
圖4GDP對YEB的響應(yīng)結(jié)果
從圖中分別顯示的結(jié)果來看,農(nóng)村經(jīng)濟與P2P網(wǎng)貸成交量、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付規(guī)模和余額寶規(guī)模均出現(xiàn)了不同程度的負向響應(yīng),但在第9期左右這三者對于農(nóng)村經(jīng)濟的影響變成了正向的,且逐漸趨于穩(wěn)定。綜合來看,互聯(lián)網(wǎng)金融的這3個方面對農(nóng)村經(jīng)濟是有拉動作用,但這種拉動作用是長期的,而在短期內(nèi),互聯(lián)網(wǎng)金融對于農(nóng)村經(jīng)濟主要是發(fā)揮了抑制的作用,即在互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的初期對于農(nóng)村經(jīng)濟存在一定的抑制性,待發(fā)展穩(wěn)定后才會對農(nóng)村經(jīng)濟起到促進的作用。
為研究4個變量重要性程度的差別,對上文VAR(3)模型進行方差分析。方差分析結(jié)果如圖5所示。
圖5 方差分析結(jié)果
根據(jù)圖5,P2P網(wǎng)貸對農(nóng)村經(jīng)濟的貢獻率最高,在長期發(fā)展過程中,對農(nóng)村經(jīng)濟的貢獻達到14%。其次是第三方互聯(lián)網(wǎng)支付,在長期發(fā)展過程中,對農(nóng)村經(jīng)濟的貢獻接近10%。而P2P網(wǎng)貸對于農(nóng)村經(jīng)濟的貢獻率在長期發(fā)展過程中,僅僅只有8%左右。
本文基于2014—2019年共22個季度我國互聯(lián)網(wǎng)金融和農(nóng)村經(jīng)濟的相關(guān)數(shù)據(jù),利用VAR模型進行實證分析,得出如下結(jié)論:第一,P2P網(wǎng)貸、第三方互聯(lián)網(wǎng)支付和余額寶等互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展與農(nóng)村經(jīng)濟存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。第二,互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對農(nóng)村經(jīng)濟具有拉動作用,但這種拉動作用是長期的,而在短期內(nèi),互聯(lián)網(wǎng)金融對農(nóng)村經(jīng)濟主要起到了抑制作用。第三,P2P網(wǎng)貸對農(nóng)村經(jīng)濟的貢獻率最高,第三方互聯(lián)網(wǎng)支付次之,P2P網(wǎng)貸對于農(nóng)村經(jīng)濟的貢獻相對較小。
基于上述研究結(jié)論,結(jié)合我國經(jīng)濟發(fā)展的實際情況,對我國互聯(lián)網(wǎng)金融與農(nóng)村經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展提出以下建議。
1.加強政府監(jiān)管力度。政府應(yīng)積極發(fā)揮職能優(yōu)勢,為農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展保駕護航。各政府部門以及金融監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)提高市場準入門檻,建立分級管理機制。在制定有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)金融的法律法規(guī)及條令條規(guī)時,應(yīng)細化對農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)的約束內(nèi)容,增強約束力度。同時加強對其業(yè)務(wù)的監(jiān)督管理,采用定期檢查、隨機抽查等方式,防患于未然。
2.加快農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。完善農(nóng)村地區(qū)信息化網(wǎng)絡(luò)建設(shè),提高農(nóng)村地區(qū)物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)等科學(xué)技術(shù)的運用水平和服務(wù)質(zhì)量,推動農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融的信息化、智能化進程[8];建立農(nóng)民信用及交易數(shù)據(jù)庫,根據(jù)信用信息對農(nóng)村個人或企業(yè)進行信用評級,作為發(fā)放貸款的憑證,在一定程度上降低信用風險。
3.增強農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融宣傳力度。由于農(nóng)村地區(qū)的特殊情況,部分村民對互聯(lián)網(wǎng)金融始終存在懷疑與不信任,因此互聯(lián)網(wǎng)金融在農(nóng)村地區(qū)的推行并非易事。要加大對互聯(lián)網(wǎng)金融的宣傳力度,通過開展“金融下鄉(xiāng)”等活動,讓農(nóng)民深入了解農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融的真正內(nèi)涵,解放思想,引導(dǎo)農(nóng)民樹立新型金融觀念,增強農(nóng)民對互聯(lián)網(wǎng)金融的信任度。
4.培養(yǎng)農(nóng)村互聯(lián)網(wǎng)金融人才?;ヂ?lián)網(wǎng)金融是集信息技術(shù)、金融知識、營銷服務(wù)于一體的新型業(yè)態(tài),其發(fā)展前景在很大程度上依賴于人才隊伍建設(shè)[9]。而目前我國互聯(lián)網(wǎng)金融人才供給遠不及需求,熟悉農(nóng)村狀況、掌握農(nóng)業(yè)科技的互聯(lián)網(wǎng)金融人才更是少之又少。加大各大專業(yè)高校人才培養(yǎng)力度,同時增加對現(xiàn)有人員的培訓(xùn),提升專業(yè)素養(yǎng)。
河北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版)2020年2期