尹训荣

一、引言

随着互联网的发展，以及互联网行业与金融企业交融程度的逐步提升，互联网金融便是二者的结合产物，互联网金融使得经济交易变得更加便捷，这种便捷性使其渐入百姓眼帘。在这种大环境下，互联网金融与国家经济发展的联系日益紧密，并且互联网金融对经济的影响逐步显现，此时展开互联网金融与经济发展的关系的研究，探索互联网金融在经济发展中的重要性，对于互联网金融的稳定、高速发展有极大意义。

二、发展现状

1.互联网普及程度

网络的普及程度与其在金融方面的重要性相关，只有较好的普及网络才能使互联网金融对国家经济的产生较大程度的影响。

在第47 次中国互联网络统计报告中显示，至2020 年底，我国网络民众的人数已经接近10 亿，相比于2018 年底增长16048 万，互联网在全国范围的应用率已经超过70%。可见网络的普及程度一直在递增，未来网络的应用率只会越来越高。并且我国有9.86 亿的手机网络用户，较2020 年初增长近9000 万人，其人数占总网民的99.7%。同时在我国农村，互联网的使用人数突破3 亿大关，说明农村的网络普及度也进入较高水平，较2020 年初增长近5471 万；城镇网民人数达6.80 亿，依然是网民主体其数量占网民整体的68.7%。可见网络早已融入生活，并且其融入程度还在逐步递增。

2.互联网生活

国家经济与国民生活水平息息相关，探索互联网生活也可间接反馈互联网对经济的影响。

到2020 末，我国在线教育人数达到峰值，用户数量达到4.23 亿，相比于18 年底增长110.2%，占网民整体数量的46.8%。2020 年初，由于疫情的影响，推迟开学的措施在各类学校实施，有接近2 亿在校生转而实施线上授课模式，在控制住疫情发展的同时也不落下教育。互联网的发展让教育与学习的便捷性获得巨大提升。

在娱乐方式的方面，网络音乐的用户人数高达6.35亿，网络游戏也相差不远拥有5.32 亿的用户数量，使用率分别为70.3%和58.9%。其中据统计数据发现，我国网络视频（含短视频）用户人数突破9 亿，相较于年初增长7000 多万，并且其占网民整体数量的93.7%；全体网民中有88.3%的网民在使用短视频，其规模高达8.73亿用户。在即时通信之后，网络视频行业已经成为互联网第二大应用类型。短视频平台在与其他行业融合的同时，也在将其业务延伸至海外，并且在带动经济的方面发挥着显著的作用。

3.互联网金融应用程度

相关资料显示，截至2020 年12 月，全国网上零售突破10 万亿大关，渐渐有成为主流购物渠道的趋势；有78.9%的手机网民用户使用手机网络购物，较2018 年底增长1.16 亿。可见网络购物以它的便捷优势已经变成网民们的首选购物方式，其中又以手机购物的方式最为常见。

截至2020 年3 月，我国网络支付用户数量已经达7.68亿，相比于2018 年底的6.00 亿增长1.68 亿，网络支付用户已经占网民整体的85.0%；使用手机进行网络支付的用户数量达7.65 亿，较2018 年底增长1.82 亿，手机支付的网民占手机网民总数的85.3%，平均10 个手机用户就会有8 位使用手机支付。可见在支付方式的选择上，也有越来越多的人选择便捷的网络支付的方式，其中固然有网络购物的成分，但是随着支付宝，微信的支付功能融入社会的程度加深，网络支付成为支付首选的趋势不难看出。

三、文献综述

国内学者觉得互联网金融之所以能够蓬勃发展，完全是通过利用了互联网平台的互联性和包容性，以此来开展并且完善金融服务。这种观点倾向于互联网金融的发展主要是依赖于互联网的连通性和技术性。依托着前金融人的研究，院静等学者对传统金融的发展现状进行描述，并深入探索在互联网金融出现后，传统金融所受到的影响和冲击。肖娜等人从分析互联网金融与储蓄和国债之间的关系出发，认为互联网金融对于国家经济的发展的积极作用。扈文秀、李茹霞等人运用2007 至2014 年的数据针对互联网金融与国家宏观经济发展的影响展开实证分析，证实了互联网金融的发展确实会对经济发展具有正向影响。

纵观前人文献，学者们主要对传统金融的发展、互联网金融与传统金融之间关系等几个方面进行研究，但是在互联网金融与经济发展方面的研究却并不常见，并且相关文献过于老旧。本文查询近几年数据，以实证分析的方法，进一步探索互联网金融与经济发展之间的关系。

四、实证分析

1.数据来源与变量说明

本文数据主要来自国家统计局与互联网络发展状况统计报告，由于最新的一期互联网络发展状况统计报告中只统计至2020 年，故收集的样本包括2013 至2020 年的数据，其中包含：移动支付交易规模（万亿元）、全国就业人数（万人）、全社会固定资产（亿元）与国内生产总值（亿元）。

由于本文主要分析互联网金融对经济发展的影响，为了全面而准确的体现互联网金融的发展，本文通过运用互联网络发展统计报告中历年的移动支付交易规模来反应互联网金融的发展中状况，并作为解释变量。以国家统计局历年的国内生产总值作为被解释变量。通过分析二者之间的联系来说明其影响。

为了保证实证模型的拟合程度，去除其他因素带来的影响，本文还选取全国就业人数与全社会固定资产投入作为控制变量。之所以选择这两个作为控制变量是因为就业人数反映了国家劳动力的数量，而劳动力与国内生产总值息息相关。固定资产的投入反映了国家的资本投入，按理投入的资本越多，国内生产总值也越高。因此控制变量的加入有助于本文构建更优的模型来分析解释变量与被解释变量之间的联系。

2.描述性统计

首选本文需要对2013 年至2020 年数据的分布情况进行简要统计：

由统计结果可以看出，移动支付交易规模的标准差为102.99，且最值之间差距过大，反映了数据波动很大，可推测出互联网金融在这段时间可能迎来过断崖式变化。

表1

全国就业人数的平均值为75945.75，标准差为475.71，最大值与最小值仅仅相差1285.00。可见就业人数在2013 年至2020 年期间波动不大，反映我国劳动力水平基本维持在一个稳定的水平。

全社会固定资产投入的统计接过可以发现，社会资产的最值之间跨度较大，且由其标准差69346.33 可以判断数据的变动浮动也是较大的。说明国家资产的投入还是会随着年份的变化而有较大变化的。

国内生产总值统计数据的最值差距过大，最大值是最小值两倍之多，且标准差为159988.00，反映了国内生产总值在这些年有很大波动。

3.相关性分析

为了进一步反应各种变量之间的关系，本文进行对其进行相关性分析：

通过表2 可以看解释变量和控制变量与国内生产总值的相关系数都很高，其相关系数普遍高与0.9，且最高的相关系数高达0.9893，但是就业人数的与国内生产总值的初步判断是负相关，意味着就业人数的增加会导致国内生产总值的减少，这与基本理论有些冲突.为了进一步探索各变量与国内生产总值的关系，本文建立一个基础的回归模型y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+μ。其中X1表示解释变量移动支付交易国民，X2、X3表示控制变量全国就业人数与全社会固定资产投入，y 代表核心解释变量国内生产总值，β0代表随机干扰项或者常数项，β1代表核心解释变量系数，β2、β3均表示控制变量系数。

表2

五、总结与对策

根据最终模型方程，可以看出固定资产投入每增加1亿元，就可对国内生产总值带来1.039715 亿元的提升，且移动支付交易规模每提升1 万亿元，就能给国内生产总值带来872.9719 亿元的提升。虽然移动支付交易规模带来的提升没有资本投入带来提升的程度大，但也说明了互联网金融对国家经济的发展是起促进作用的，互联网金融在带动国家经济发展方面还是具有相当程度的正向影响。

加强互联网金融的发展，对发展国家经济也是有很大程度的帮助，对此本文认为可以从以下几个方面去发展与完善互联网金融。

1.加强互联网金融人才培养

事物的发展离不开专业人才，无论是传统金融往互联网发展的趋势还是互联网企业对金融方向关注的持续升温，都对需要同时掌握互联网与金融知识的人才，加强互联网金融人才的培养，为互联网金融支持国家经济的发展提供支撑。

2.增强互联网金融与经济发展的适应性

经济的发展是重中之重，互联网金融的发展必须适应经济发展的大趋势，只有加强互联网金融与经济发展的互惠互利，合作共赢才能进一步提升互联网金融对经济发展的正向影响。

3.完善法律法规，加强对互联网金融风险的控制

互联网金融必然离不开金融行业，由此金融行业的高风险是不可避免的话题，为此本文提议需要完善相关法律法规，从金融与互联网双向出发，加强对其风险的管控，及时纠正脱离促进经济发展目标的互联网金融创新，预防互联网金融与经济的不协调情况的出现。