互联网金融对城市居民消费水平的影响.docx
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1、互联网金融对城市居民消费水平的影响摘要:本文通过建立多元线性回来模型来讨论互联网金融对居民消费的影响,选择第三方支付、P2P网贷作为自变量,选择政府财政支出、居民可支配收入作为掌握变量,同时把居民在衣食住行四个方面的消费支出以及浙江、广东、福建、江苏等四个省的消费支出也作为因变量加入讨论过程。在实证中,对时间序列数据进行处理之后,用格兰杰因果检验分析数据之间的因果关系,最终分别对各因变量进行线性回来。结果显示第三方支付对居民人均消费起显著促进作用,而P2P网贷则起了显著的阻碍作用。本文给出的建议是政府及相关部门在进展互联网金融的同时要留意将其进展的指标和各消费领域的进展相结合,以此来促进居民消
2、费的有效升级。关键词:互联网金融;居民消费;实证模型;线性回来一、引言互联网金融与传统金融存在明显差异,开展业务方式和所秉持的理念均不相同。互联网金融贯彻着“开放、平等、协作、共享的精神,在金融领域创造了不小的价值,这些新的模式让金融市场参加者的参加本钱变低,也让信息变得更加透亮,在肯定程度上促进了金融市场的进展,对国民经济的影响也在不断地提高。本文即在此背景上讨论互联网金融进展到目前阶段所出现的一些新兴业务对居民消费产生的影响是否总体向好,并在得到结果之后对缘由进行分析,进而提出一些相关的建议去促进该行业进展。二、文献综述对于互联网金融,王珊2022认为互联网金融经受了构建网上银行和金融理财
3、产品大量出现及快速进展两个阶段。关于风险,王智东2022重点阐述的是针对社会信誉体系、基础设施、对信息安全的保障以及来自外部的监管不到位等现存的问题提出相应措施来解决问题;陈荣达、余乐安等2022认为中国互联网金融将面临系统性风险的防范、政府监管与行业自律、估测参加者行为演化规律三大挑战。消费金融方面,随着第三方支付平台的不断普及,人们的消费习惯开始发生改变,从而在某种程度上拉动了消费的进展。尹一军2022认为我国消费市场缺乏的缘由是消费观念不够、风险防范体系弱以及银行等金融机构的征信存在问题;邵腾伟、吕秀梅2022主要讨论互联网金融对我国经济的促进作用,和导致互联网消费金融发生改变的因素。互
4、联网金融对于居民消费的影响方面,宏观层面上,常京京2022采纳Chow检验和虚拟变量法验证了居民的可支配收入、第三方支付规模与居民消费之间的关系;郭庆、刘彤彤2022利用各个省份居民消费的面板数据来构建一个消费模型,主要用P2P网贷来代表互联网金融,分别讨论其对中国城乡居民的影响。微观角度上,严相如2022将不同省份的居民消费分开,讨论互联网金融进展对不同区域的居民消费所产生的影响是否有不同;张李义、涂奔2022从消费金融具有的功能出发,实证分析互联网金融各领域对城乡居民消费水平的影响差异;理论角度上,谢淑娟2022认为应当不断地创新互联网金融产品,挖掘潜在的居民金融消费潜力以及简化业务流程和
5、整合服务产品等措施来扩大居民消费。综上,大多数学者都选择用第三方支付平台的成交数量来代表互联网金融进展,会导致其他金融模式的影响被忽视,因此本文会选择更加合适的指标建立模型。另外,分析互联网金融的进展和居民消费额改变这二者之间内在联系和规律的文献极少,本文将会尝试从该角度来分析探讨这一课题。三、实证讨论一理论分析互联网金融包括的形式特别多,其中第三方支付和P2P网络贷款交易额更高一些,且与群众的关系更亲密。第三方支付模式中,除了交易双方,还加入了一个信誉程度高、起资金保管作用的金融机构,削减信息不对称造成的逆向选择和道德风险问题,让支付的过程变得更加安全、高效、有序,从而促进居民的网络消费。P
6、2P网贷之所以对居民消费有影响正是因为将资金从富余者手中转移到需求者手中,在资金富余者的消费额基本不变的状况下,拿到借款的资金缺乏者将会增加消费,此时,社会总体的消费额价格会增长。但另一方面,也可能形成对居民消费的挤出效应,人们使用网贷一般是为了满足更高层次的消费而不是购置日用品等生存型消费,为了筹到购置相应商品所需的首付款,人们将会在一段时间内削减消费,从而对居民消费产生了反向作用。二模型建立本文将选择多元线性模型来讨论在固定其他变量的状况下互联网金融对居民消费的影响。有关该模型的指标选择和数据问题,在这个模型中,居民消费是因变量,回来变量是第三方支付和P2P网贷,对于掌握变量,在考虑对居民
7、消费的影响程度和数据可获得性上,选取居民可支配收入和财政支出来进行讨论,此外,本文也将更深入地讨论互联网金融对居民在各方面消费之间,以及对中国各省份居民消费支出的影响中所存在的差异,因此将会选择居民在衣食住行等四个方面的消费作为因变量对比讨论,数据指标是居民人均食品烟酒消费支出、居民人均穿着消费支出、居民人均居住消费支出、居民人均交通通信消费支出;选择处在同一进展水平且在中国排名靠前的浙江、广东、福建、江苏这四个地区的居民消费额作为因变量来进行讨论。本文将依据以上所选择的自变量、因变量和掌握变量来建立所要讨论的线性回来模型。模型为:Yi=0+1X1+2X2+3X3+3.1其中Y1-Y9分别表示
8、居民人均消费支出、人均食品和烟酒消费支出、人均穿着消费支出、人均居住消费支出、人均交通通信消费支出、浙江省居民人均消费支出、广东省居民人均消费支出、福建省居民人均消费支出、江苏省居民人均消费支出;X1-X4分别表示第三方支付、P2P网贷、财政支出、居民可支配收入。考虑到时间跨度短且季度数据的可得性,本文将使用20222022年各个指标的季度数据。三实证过程1.ADF单位根检验。由于时间序列数据会存在不平稳现象而导致t检验失败或者自回来之后的系数估计值出现偏差,所以本文将进行ADF平稳性检验,因为所获得数据肯定值较大,为了方便计算,而又不转变数据的相对大小关系,本文将各数据都取对数,使所获数据更
9、加平稳,将检验结果加以整理后可知:居民消费、居民人均食品烟酒消费、人均穿着消费、人均居住消费、人均交通通信消费、浙江省居民人均消费、广东省居民人均消费、江苏省居民人均消费以及居民人均可支配收入的P值都小于0.05,因此认为拒绝原假设,没有单位根,都是平稳的;而福建省居民人均消费、第三方支付、P2P网络贷款以及财政支出的P值则都大于0.05,不能拒绝原假设,因此都不平稳。为了保证数据的平稳性,本文把不平稳的数据进行相关处理,取各季度数据对数的增长率作为新数据进行操作,缩小数据肯定值上的差距,让目标数据更加平稳,因此,重新定义不平稳的福建省居民人均消费支出、第三方支付、P2P网络贷款、财政支出分别
10、为:Zi=lnYn-lnYn-1/lnYn-13.2在对变量重新处理之后进行ADF单位根检验,结果为福建省居民人均消费、第三方支付、P2P网贷以及财政支出的ADF检验的P值都小于0.05,显著拒绝原假设,因此这四个数据都是平稳的。2.格兰杰因果检验。在全部数据平稳并且协整的前提下,我们可以进行格兰杰因果检验来检验自变量以及掌握变量和因变量之间是否存在因果关系,检验结果为第三方支付和居民消费、居民人均居住消费、浙江居民人均消费、广东居民人均消费、福建居民人均消费以及江苏居民人均消费之间存在着因果关系,即第三方支付的增加或者削减会对这些变量产生相应的影响,而第三方支付与居民人均食品烟酒消费支出、居
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- 关 键 词:
- 互联网 金融 城市居民 消费水平 影响
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