互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對中國經(jīng)濟(jì)增長影響的實(shí)證

張李義，涂奔

（武漢大學(xué)信息管理學(xué)院，武漢430072）

財(cái)經(jīng)縱橫

互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對中國經(jīng)濟(jì)增長影響的實(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)生增長理論視角出發(fā)，在線性內(nèi)生增長AK模型的基礎(chǔ)上，將影響中國宏觀經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵變量簡化為資本邊際產(chǎn)出率、儲蓄-投資轉(zhuǎn)換率和儲蓄率，進(jìn)而結(jié)合中國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)以及中國2011—2015年的有關(guān)時間序列數(shù)據(jù)，對互聯(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)中國宏觀經(jīng)濟(jì)的增長。

經(jīng)濟(jì)增長；AK增長模型；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)增長通常被定義為產(chǎn)量的增加。宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)對經(jīng)濟(jì)增長理論所進(jìn)行的研究主要有兩個時期，第一個時期（20世紀(jì)50年代后期和整個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)增長理論，用來說明儲蓄、資本積累和經(jīng)濟(jì)增長（產(chǎn)量增加）之間的關(guān)系，其缺陷是沒有能夠從理論上說明持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長的問題；第二個時期（20世紀(jì)80年代后期與90年代初期）的研究形成了以AK增長模型為代表的內(nèi)生增長理論。AK模型是在索洛模型的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，其突破在于放松了新古典增長理論的假設(shè)并把儲蓄、勞動力供給、技術(shù)進(jìn)步等變量內(nèi)生化，從而簡化了影響經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵因素分析，進(jìn)而能夠揭示經(jīng)濟(jì)增長率差異的原因和解釋持續(xù)經(jīng)濟(jì)增長的可能。我國許多學(xué)者[1-5]經(jīng)過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，資本積累是中國經(jīng)濟(jì)增長的主要驅(qū)動力，AK模型能夠刻畫中國的經(jīng)濟(jì)增長。

金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系一直都是金融發(fā)展理論的核心問題。Levine（1997）[6]利用77個國家的數(shù)據(jù)，對金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，證明了金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。隨著研究的不斷深入，金融發(fā)展對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用已經(jīng)被越來越多的學(xué)者所認(rèn)可?；ヂ?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，突破了傳統(tǒng)金融領(lǐng)域長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，其對金融體系和經(jīng)濟(jì)增長的影響已經(jīng)開始顯現(xiàn)。因此，研判互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對于我國經(jīng)濟(jì)增長的影響在當(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)增長角度，判斷影響中國經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)鍵因素（變量），然后通過分析互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對這些關(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)展對中國宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

1 影響經(jīng)濟(jì)增長的因素

基于AK模型，假設(shè)一個只生產(chǎn)一種商品的封閉經(jīng)濟(jì)體，這種商品除了可以用來消費(fèi)也可以用來投資，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)資本市場均衡的條件，市場的總投資額It和市場的總儲蓄額St應(yīng)該相等。但是在金融市場運(yùn)行過程中，儲蓄轉(zhuǎn)化為投資必然會誕生一部分成本，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又稱為儲蓄—投資轉(zhuǎn)化率。因此：

令s表示總儲蓄率，則：s=St/Yt。

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

將式（1）至式（3）代入式（4）并整理可以得到：

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

該經(jīng)濟(jì)增長率表達(dá)式意味著在不考慮折舊率的情況下，經(jīng)濟(jì)增長的速度主要受到社會資本的邊際生產(chǎn)率A、儲蓄投資轉(zhuǎn)化率φ和儲蓄率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)體系有四個層級，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：在四級指標(biāo)中交易滲透率①滲透率為該業(yè)務(wù)最近1個月有購買（或發(fā)生）記錄的總?cè)藬?shù)除以當(dāng)期全國總?cè)藬?shù)得到。占50%，人均交易金額占25%，人均交易筆數(shù)占25%；在三級指標(biāo)中采用平移定量以減少指數(shù)波動（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個月移動平均值占兩者之和的方法確定）；在二級指標(biāo)中根據(jù)各領(lǐng)域發(fā)展的時長和穩(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互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展?fàn)顩r的指數(shù)，因此本文將通過實(shí)證分析互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)與影響中國經(jīng)濟(jì)增長的三大要素之間的關(guān)聯(lián)來研判互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展是否能夠影響中國的宏觀經(jīng)濟(jì)增長?；诰€性AK模型，考慮設(shè)置以下變量來討論互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。

3.1 影響宏觀經(jīng)濟(jì)增長變量的定義與計(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。本文所指資本存量僅指生產(chǎn)性資本存量（不含存貨inventory和人力資本labor）。由于國家統(tǒng)計(jì)局一直沒有給出官方數(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)價投資量、定基價格指數(shù)和資本折舊率?；谑剑?）測算資本存量需要初始期資本存量、投資量、資本價格指數(shù)和折舊率。對比分析我國資本存量估算方法，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，中國資本存量的年度折舊率約為6.6789%。。

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

其中φ代表儲蓄—投資轉(zhuǎn)化率，It代表一個經(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代表一個經(jīng)濟(jì)主體第t期的儲蓄額，Dm為當(dāng)月存款總額。

儲蓄率，本文采用存款總額占GDP的比重作為儲蓄率。其計(jì)算公式為：

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

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)量回歸模型來分析互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對宏觀經(jīng)濟(jì)增長的影響。本文所用的數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)庫、中國人民銀行年度數(shù)據(jù)和WIND宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫。

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、儲蓄—投資轉(zhuǎn)換率和儲蓄率之間的因果關(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)會出現(xiàn)明顯的季節(jié)性特征，因此在處理數(shù)據(jù)時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)過季節(jié)調(diào)整，如圖2和圖3所示。

圖2 經(jīng)過季節(jié)調(diào)整后的基于1952年價格計(jì)的月度GDP時序圖

圖3 經(jīng)過季節(jié)調(diào)整后的基于1952年價格計(jì)的月度資本存量時序圖

以上序列均通過了單位根檢驗(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蓄—投資轉(zhuǎn)化率作為實(shí)際儲蓄—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)比增長率。括號內(nèi)負(fù)一表示滯后一期（月）。和表示序列已經(jīng)過季節(jié)調(diào)整，如圖4和圖5所示。

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

圖5 經(jīng)過季節(jié)調(diào)整后月度存款總額時序圖

以上序列均通過了單位根檢驗(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)比增長率rif構(gòu)成對儲蓄—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時序圖（2011—2015年）

圖7 經(jīng)過季節(jié)調(diào)整后按現(xiàn)值計(jì)的每月GDP時序圖

以上序列均通過了單位根檢驗(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)成對儲蓄率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在初期對互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif的一個標(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)逐漸收斂的波動趨勢。經(jīng)濟(jì)增長變量間的關(guān)系，本文采用線性回歸方法，分別與各個變量建立回歸模型。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 儲蓄—投資轉(zhuǎn)化率對互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)月環(huán)比增長率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。方程殘差無序列相關(guān)、無高階自相關(guān)表明方程是穩(wěn)定的。

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

圖10 儲蓄率s對互聯(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)比增長率rif線性回歸參數(shù)估計(jì)

其次，儲蓄—投資轉(zhuǎn)化率φ對互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)月環(huán)比增長率rif的脈沖響應(yīng)如圖9所示。分析可知，儲蓄—投資轉(zhuǎn)化率φ在初期對互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)月環(huán)比增長率rif的一個標(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)比增長率的初期變動能夠正向影響月儲蓄—投資轉(zhuǎn)邊際轉(zhuǎn)化率，使得相同的社會收入中，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)展的推動下有所增加，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的正向推動和邊際收益遞減規(guī)律的相互作用使得儲蓄—投資邊際轉(zhuǎn)化率呈現(xiàn)出響應(yīng)逐漸收斂的波動趨勢。

最后，儲蓄率s對互聯(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，儲蓄率s在初期對互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)一階差分dif的一個標(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)的初期變動能夠正向影響儲蓄率，使得在互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的推動下，從同等社會收入中獲得的廣義儲蓄有所增加，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的正向推動和邊際收益遞減規(guī)律的相互作用使得儲蓄—投資邊際轉(zhuǎn)化率呈現(xiàn)出響應(yīng)逐漸收斂的波動趨勢。

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)與影響中國宏觀

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

最后，建立儲蓄率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，方程殘差無序列相關(guān)、無高階自相關(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)對影響宏觀經(jīng)濟(jì)增長的三種因素（變量）均能產(chǎn)生正向的影響，這也就從實(shí)證的角度說明了互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展的確能夠推動宏觀經(jīng)濟(jì)的增長。

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，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)果來看，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的影響具體體現(xiàn)在以下三個方面：

第一，提高社會資本邊際生產(chǎn)率。在以銀行為主導(dǎo)的金融體系中，占主導(dǎo)地位的國有銀行在進(jìn)行信貸配給時，會偏向與政府相關(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，能夠提升風(fēng)險(xiǎn)甄別和控制效率，減少對傳統(tǒng)抵質(zhì)押的依賴，有利于提高輕資本、高科技、成長型企業(yè)的融資獲得性，進(jìn)而促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步、知識溢出及全要素生產(chǎn)率的提高。從宏觀角度看，就是推動了社會資本配置向更富有效率的領(lǐng)域傾斜，從而提高了社會資本的邊際生產(chǎn)率。

第二，提高“儲蓄—投資”的轉(zhuǎn)化效率。互聯(lián)網(wǎng)金融可以從兩個方面顯著提高儲蓄向投資的轉(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，降低了資本從儲蓄到投資過程中的不必要損耗；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，降低了市場不完全競爭所帶來的制度性交易成本。

第三，提高了廣義儲蓄率。Rajan和Zingales（2003）[9]指出，如果金融體系偏向于對具有創(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，社會整體儲蓄率將更加穩(wěn)定，人均資本穩(wěn)定上升將進(jìn)一步增加資本積累，從而推動產(chǎn)量持續(xù)快速增長。

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

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

[3]胡宗義,寧光榮.資本市場對我國經(jīng)濟(jì)增長貢獻(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.中國的經(jīng)濟(jì)增長模型和總量生產(chǎn)函數(shù)適用性研究—本土與跨國途徑兩個維度的視角[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

國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71373192)；教育部人文社會科學(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。