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关于影响互联网金融发展因素的研究分析 【内容摘要】本文为技术水平对互联网金融发展水平影响的实证研究。通过TFP这一指标对网络经济市场规模的多元回归模型分析找出相关性和拟合程度。找出主要影响因素，提出稳定互联网金融发展的建设性意见；另一方面对影响因素深入分析找出内涵变量，对互联网金融发展是否存在刘易斯拐点可能性进行深入研究。 关键词 互联网金融 影响因素 技术水平 一、 导言 对于互联网金融的定义，业界和学界都没有达成共识。此术语是由谢平在2012年第一次于正式文献中提出，他认为借助于互联网平台运行的网上支付、移动付款、P2P贷款、网上证券期货等相关金融产品，将对人们对金融消费趋向和形式产生根本影响，可能会出现既不同于商业银行间接融资，也不同于资本市场直接融资的第三种金融融资模式，称为互联网金融模式。而在本文认为互联网金融是指依托于互联网的新金融形式，是对传统银行、证券、保险三大行业的辅助或者部分代替。 作为新生力量的互联网金融在政策“宽松”、监管“宽容”的大背景下以迅猛的势头发展着，阿里巴巴及精通商城的异军突起是强有力的证明。在近期召开的全国人大会议上李克强总理在政府工作报告中多次提到互联网金融，提到要围绕服务实体经济推进金融改革，大力发展普惠金融，制定“互联网+”行动计划，并明确提到“互联网金融异军突起”和“促进互联网金融健康发展”，因此研究互联网金融的影响因素具有很重要的现实意义。 二、 互联网金融发展的内生变量的研究分析 （一） 变量选择、数据来源与数据处理 1.1互联网金融的衡量指标 （资料来源：艾瑞咨询） 目前互联网金融主要由网上支付、“众筹”（以点名时间为代表）、互联网的虚拟货币和其他网络金融平台这三部分组成。对各组成部分进行单一分析对本文的研究重点相偏离，也并且无法进行单纯影响的加和，也不利于对自变量的研究。因此我们使用网络经济市场规模作为因变量，即基于经营互联网相关产生的企业收入规模之和，包括PC网络经济和移动网络经济。从基本经济恒等式“社会总支出=社会总收入”应用到互联网金融市场中。（互联网金融创新指数在一级指标中将整体指数分为四个模块：直接融资（40%）、间接融资（10%）、支持服务（25%）、产业环境（25%），更具有代表意义但是目前未得出具体数据） 1.2技术水平 互联网金融是依托于互联网开展交易活动的一种金融形式，而互联网等相关平台的普及程度和使用率对互联网金融的繁荣具有重要影响。而技术水平又决定了互联网等的普及程度，因此引入技术水平这一内生变量是合理有效的。全要素生产率TFP衡量了产出增长率超出要素投入增长率的部分，作为衡量技术水平的指标具有很强的代表性。利用不同的模型引入不同的变量得到不同的FTP，在此我们引用由杨朝峰利用索罗残差法的得到的数据（来自论文“中国全要素生产率的测算与解释”），并以2006年为基年。从图中可以定性的分析出技术水平对互联网金融的发展应呈现正相关。 1.3其他因素（误差u） 围绕着对金融市场份额的重新分配、对金融模式的重新塑造、对金融渠道的重新构建等方面展开的传统机构与新兴企业的阵营较量，也对互联网金融的发展产生冲击；社会资本这一研究角度探讨网络金融发展的决定因素所研究得出的结论具有解释力和现实意义。尤其是在法律制度等社会正式制度相对落后的众多发展中国家和转轨经济体，社会资本作为一种非正式机制能够有效发挥作用，对这些国家或地区金融和经济的发展具有重要的启示作用。 思想观念和网络金融发展保守是这个文化中最突出的特征，影响着人们作出正确及时的抉择保守的行为特征与思维模式，恰恰与网络金融这种创新积极的新事物相抵触，在很大程度上限制着发展的速度、规模、方式、成效。 （二）内生变量对互联网金融的回归分析 2.1模型选取 本文采用回归分析的方法对两个变量之间的相关关系进行拟合以及对未来进行预测。回归分析法不仅可以提供简历变量之间的相关关系的数学表达式（通常称为经验公式）的一般途径，而且可以对多所建立的经验公式的适用性进行分析，使之能有效地用于预测和控制。同时也应当注意建立变量之间相关关系的数学表达形式，并藉此来探讨对因变量的预测问题，这不仅依赖于变量之间相关程度的度量，更依赖于变量之间真实相关性的存在。本文所研究的自变量“TFP”与因变量“网络经济整体营收规模”通过定性的比较分析认为有很大可能存在线性相关关系。因此可以采用回归线性分析的方法进行拟合。 线性回归模型 设x是自变量（非随机变量，其值是可以控制或精确测量），y是因变量，则线性回归模型的理论假设为 y=β0+β1x+u 最终通过回归分析得到的经验回归方程为 y=β0+β1x 为了排除不同变量的单位和绝对数值对回归参数的影响，我们统一以2006