■譚中明，劉 倩，李 潔

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)金融是“互聯(lián)網(wǎng)”與“金融”融合的產(chǎn)物，是傳統(tǒng)金融通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在金融系統(tǒng)的延伸、升級與創(chuàng)新，本身具有金融的本質(zhì)屬性（鄭聯(lián)盛，2014），是不同于直接融資和間接融資模式的“第三種融資模式”（謝平和鄒傳偉，2012），它的出現(xiàn)可以進(jìn)一步優(yōu)化金融資源配置、提升金融運(yùn)營效率、發(fā)揮風(fēng)險配置并使信息更加透明、豐富（吳曉求，2015）。但是，互聯(lián)網(wǎng)金融作為新型金融業(yè)態(tài)，由于其運(yùn)行機(jī)制的特殊性和開放性，其在加速區(qū)域內(nèi)金融風(fēng)險累積的同時，更容易進(jìn)行跨市場、跨地區(qū)傳染風(fēng)險，嚴(yán)重的可能會引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險。近年來，我國金融市場不斷發(fā)生P2P網(wǎng)貸平臺集體“爆雷”、眾籌公司集資跑路、第三方支付遭遇惡性攻擊等事件，表明互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險極易累積，區(qū)域金融風(fēng)險不斷增加，甚至可能催生我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險。

互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險傳導(dǎo)引發(fā)金融風(fēng)險可以詳細(xì)分為兩種類型：第一種是直接傳導(dǎo)機(jī)制，即隨著互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平的不斷提高，其對商業(yè)銀行的流動性、穩(wěn)定性和系統(tǒng)性風(fēng)險都會產(chǎn)生影響（王亞君等，2016；鄒偉等，2017；朱辰和華桂宏，2018），導(dǎo)致銀行部門風(fēng)險產(chǎn)生多米諾骨牌效應(yīng)，波及整個金融體系，引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險；第二種是間接傳導(dǎo)機(jī)制，即互聯(lián)網(wǎng)金融影響貨幣供應(yīng)量和貨幣乘數(shù)，并且會通過傳導(dǎo)機(jī)制促進(jìn)利率市場化以及擴(kuò)大社會融資規(guī)模（章安辰和裴平，2018；姜松和周虹，2019），而貨幣政策的“松緊”會影響金融市場中貸款規(guī)模與速度，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)過度承擔(dān)風(fēng)險，極易觸發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險。已有研究主要是基于我國整個金融體系進(jìn)行分析，尚未考慮到互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的區(qū)域異質(zhì)性以及互聯(lián)網(wǎng)金融極易產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)，若其產(chǎn)生風(fēng)險將會迅速危及整個金融體系的穩(wěn)定性。此外，現(xiàn)有研究較為單一，并未將互聯(lián)網(wǎng)金融、貨幣政策以及區(qū)域金融風(fēng)險置于同一邏輯框架下進(jìn)行分析，故而本文將針對以上問題進(jìn)行相應(yīng)的拓展分析。

二、我國互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展規(guī)模與潛在風(fēng)險

（一）我國互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展規(guī)模

互聯(lián)網(wǎng)金融是在互聯(lián)網(wǎng)與金融深度融合的基礎(chǔ)上，通過大數(shù)據(jù)、云計算等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)進(jìn)行深刻改革、對傳統(tǒng)金融模式進(jìn)行顛覆的一種新型金融業(yè)態(tài)。廣義上，只要具有互聯(lián)網(wǎng)精神的金融模式均可稱為互聯(lián)網(wǎng)金融；狹義上，資金融通和其他金融服務(wù)依托互聯(lián)網(wǎng)來實(shí)現(xiàn)的方式、方法，可以被稱為互聯(lián)網(wǎng)金融，筆者將側(cè)重于狹義上的互聯(lián)網(wǎng)金融，主要研究第三方支付、P2P網(wǎng)貸、眾籌以及互聯(lián)網(wǎng)保險四種在我國發(fā)展較為成熟的互聯(lián)網(wǎng)金融模式。我國第三方支付始于2003年支付寶的誕生，此后互聯(lián)網(wǎng)保險（2005年）、P2P網(wǎng)貸（2007年）、眾籌（2011年）逐漸走入大眾視野，在經(jīng)歷了“井噴式”發(fā)展后，我國互聯(lián)網(wǎng)金融規(guī)模迅猛壯大，成為我國金融體系中的重要組成部分。

表1 我國互聯(lián)網(wǎng)金融模式的發(fā)展規(guī)模（單位：億元）

根據(jù)表1可知，我國互聯(lián)網(wǎng)金融總體規(guī)模呈現(xiàn)總體上升趨勢，2018年總體規(guī)模達(dá)到1727526億元，與2012年相比增加了44倍，年均增長率達(dá)到88.6%。其中，2012-2018年移動支付交易規(guī)模不斷擴(kuò)大，2018年交易規(guī)模已達(dá)到1707526.8億元，與2012年相比增加了43倍，年均增長率達(dá)到88.52%；P2P網(wǎng)貸在2012年經(jīng)歷了“井噴式”發(fā)展后逐漸回歸規(guī)范發(fā)展軌道，直至2018年，市場交易額已達(dá)到17948.01億元，年均增長率達(dá)到106.93%；眾籌市場2012-2018年交易額年均增長率達(dá)到109.87%，為占據(jù)90%企業(yè)數(shù)量的中小型企業(yè)提供了融資服務(wù)；互聯(lián)網(wǎng)保險受電子商務(wù)的快速發(fā)展影響，無論是互聯(lián)網(wǎng)保險保費(fèi)收入還是互聯(lián)網(wǎng)保險滲透率，在近幾年都處于不斷上升趨勢，2012年互聯(lián)網(wǎng)保險收入僅有110.7億元，滲透率僅有0.9%，而在2018年，保費(fèi)收入已達(dá)到1888.6億元，滲透率則超過了5%。

互聯(lián)網(wǎng)金融作為傳統(tǒng)金融的補(bǔ)充，與傳統(tǒng)金融體系相互融合、相互滲透，在傳統(tǒng)金融的基礎(chǔ)上對保險、證券、銀行層面的業(yè)務(wù)進(jìn)行升級，同時為實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門提供了新型金融服務(wù)，為缺乏融資能力的中小企業(yè)、農(nóng)民等資金需求者提供融資業(yè)務(wù)，為市場中的消費(fèi)者提供快捷便利的支付結(jié)算業(yè)務(wù)，進(jìn)一步推動實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長；反之，實(shí)體經(jīng)濟(jì)增長和傳統(tǒng)金融體系升級又會推動互聯(lián)網(wǎng)金融模式的不斷發(fā)展。由此可見，互聯(lián)網(wǎng)金融的市場規(guī)模不斷擴(kuò)大，其與實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門、傳統(tǒng)金融體系之間的聯(lián)系愈發(fā)緊密，逐漸成為金融體系甚至整個經(jīng)濟(jì)體系中不可或缺的一部分。但同時，因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)金融與經(jīng)濟(jì)社會各部門、傳統(tǒng)金融體系和整個金融體系之間的聯(lián)系是千絲萬縷的，若互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險爆發(fā)，則極易傳染到金融市場甚至整個經(jīng)濟(jì)體系，引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險。

（二）互聯(lián)網(wǎng)金融的潛在風(fēng)險分析

互聯(lián)網(wǎng)金融作為新興金融模式，并沒有脫離金融的本質(zhì)，其潛在風(fēng)險與傳統(tǒng)金融風(fēng)險具有一致性，同時因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)金融是依托互聯(lián)網(wǎng)為廣大消費(fèi)者提供金融服務(wù)的平臺，所以還包含了復(fù)雜的互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)風(fēng)險，而金融風(fēng)險會因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)的特性進(jìn)一步放大。當(dāng)前，互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險主要包括信用風(fēng)險、操作風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險、流動性風(fēng)險和法律與制度風(fēng)險等。

1.信用風(fēng)險。因?yàn)槲覈形唇⑼晟频恼餍朋w系，互聯(lián)網(wǎng)金融法律規(guī)范不健全，違約成本低，這就導(dǎo)致籌資人惡意騙貸、P2P網(wǎng)貸平臺集體“爆雷”、眾籌平臺跑路等事件的頻繁發(fā)生。信用風(fēng)險主要源于市場參與主體之間的信息不對稱。若籌資人在籌資平臺上發(fā)布虛假信息惡意騙貸，投資人對其信息的真實(shí)性只能基于其提供的項目信息予以確認(rèn)，致此可能會作出錯誤決策，最終資金流向不明。根據(jù)網(wǎng)貸之家的數(shù)據(jù)顯示，2018年P(guān)2P網(wǎng)貸的壞賬率已超過18.2%，整個市場中存在著大規(guī)模違約事件。除此以外，P2P網(wǎng)貸平臺集體“爆雷”、眾籌平臺跑路等事件也是互聯(lián)網(wǎng)金融市場存在巨大信用風(fēng)險的原因之一，問題平臺建立龐氏騙局騙取投資人資金，當(dāng)一個平臺“爆雷”時，極易產(chǎn)生水波效應(yīng)影響整個市場穩(wěn)定。2015年“e租寶”在以高回報率吸引投資者，在騙取將近500億資金后，高管人員大肆揮霍，利用公司治理的不完善操控資金流向，通過關(guān)聯(lián)交易將大部分資金轉(zhuǎn)移給鈺誠集團(tuán)控股公司，造成90萬名投資人資金損失。自此之后，互聯(lián)網(wǎng)金融市場迅速產(chǎn)生連鎖反應(yīng)，多次發(fā)生P2P網(wǎng)貸平臺集體“爆雷”事件。

2.操作風(fēng)險。操作風(fēng)險是在互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)中極易發(fā)生的風(fēng)險之一，若交易主體對平臺的操作規(guī)范和要求未進(jìn)行詳細(xì)了解，就有可能會出現(xiàn)操作不當(dāng)?shù)娘L(fēng)險，交易過程中某一操作失誤，會迅速通過互聯(lián)網(wǎng)傳遞到其他環(huán)節(jié)，會構(gòu)成整個互聯(lián)網(wǎng)金融系統(tǒng)的風(fēng)險累積。情況嚴(yán)重的，可能會導(dǎo)致單純的操作風(fēng)險演變成系統(tǒng)性風(fēng)險，對整個金融體系的正常運(yùn)作和支付結(jié)算都產(chǎn)生影響。

3.流動性風(fēng)險。流動性風(fēng)險與技術(shù)風(fēng)險、信用風(fēng)險等緊密相關(guān)。當(dāng)平臺發(fā)生技術(shù)風(fēng)險，支付系統(tǒng)無法正常運(yùn)作時，就會影響其正常支付功能，降低平臺的資金流動性。當(dāng)平臺發(fā)生道德風(fēng)險，很有可能會出現(xiàn)呆賬、壞賬，致使大量資金被困，流動性風(fēng)險不斷累積。2011年，以貝爾創(chuàng)投、螞蟻貸為代表的多家P2P平臺因流動性風(fēng)險爆發(fā)最終“爆雷”，而在“e租寶”案中，因?yàn)槌兄Z的高額回報率以及自身平臺運(yùn)營的巨額成本，“e租寶”面臨著巨大的流動性風(fēng)險，為了再次獲得資金而掩蓋平臺中貸款違約事件，并開始將部分資金應(yīng)用于違法犯罪行為來獲得超高回報率，甚至涉及到非法走私行為。

4.技術(shù)風(fēng)險?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的技術(shù)風(fēng)險又可以進(jìn)一步分為技術(shù)安全風(fēng)險和數(shù)據(jù)安全風(fēng)險。前者是基于互聯(lián)網(wǎng)開放性、擴(kuò)散性等特點(diǎn)和系統(tǒng)漏洞，互聯(lián)網(wǎng)金融遭受病毒和不法分子的攻擊時，整個交易網(wǎng)絡(luò)都會造成威脅，進(jìn)而可能會導(dǎo)致整個金融體系的崩潰，出現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險。后者是源于云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)爆炸式增長，海量數(shù)據(jù)集中存儲，但互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部卻缺乏完善的安全防護(hù)軟件，極易造成客戶信息的泄露、丟失。如2013年中國人壽80萬客戶的個人保單信息被泄露，2015年浙江“銅掌柜”60萬名投資者的信息打包泄露等。

5.法律與制度風(fēng)險。雖然目前我國互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的法律性文件在不斷完善，但整體上仍然處于監(jiān)管體系不健全、主體權(quán)益保護(hù)機(jī)制缺失、主體地位和經(jīng)營范圍尚不明確的階段。其中，由于互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)豐富，其大部分業(yè)務(wù)屬于混業(yè)經(jīng)營，但目前我國并沒有建立相應(yīng)的監(jiān)管機(jī)制，無法確定真正的責(zé)任主體，并對其實(shí)行有效監(jiān)管。而對于互聯(lián)網(wǎng)金融所有的潛在風(fēng)險而言，若從根源上就沒有相應(yīng)的法律法規(guī)對參與主體的行為進(jìn)行規(guī)范，那么在其運(yùn)作過程中不可避免地會出現(xiàn)其他風(fēng)險，在無法降低互聯(lián)網(wǎng)金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險的情況下，應(yīng)當(dāng)完善法律法規(guī)，盡量降低、消除市場中的非系統(tǒng)性風(fēng)險，保障互聯(lián)網(wǎng)金融的良性發(fā)展。

三、互聯(lián)網(wǎng)金融對區(qū)域金融風(fēng)險的影響機(jī)制

如上所述，如今互聯(lián)網(wǎng)金融作為金融體系中不可缺少的一部分，其與傳統(tǒng)金融體系、實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門甚至整個經(jīng)濟(jì)體系是相互滲透、相互聯(lián)系、相互影響的。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)生風(fēng)險時，首先，會對本區(qū)域金融穩(wěn)定產(chǎn)生沖擊，而區(qū)域金融風(fēng)險的累積又會通過區(qū)域間債權(quán)債務(wù)關(guān)系網(wǎng)、企業(yè)擔(dān)保鏈條以及產(chǎn)業(yè)分工在整個經(jīng)濟(jì)體系中快速擴(kuò)散（裴棕偉和顧偉忠，2019）。其次，會通過互聯(lián)網(wǎng)、交易債權(quán)債務(wù)鏈等媒介直接增加與之關(guān)聯(lián)的其他區(qū)域金融風(fēng)險，極有可能造成實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門、整個宏觀經(jīng)濟(jì)體系的波動，引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險。因此，下文從直接和間接兩個層面分析互聯(lián)網(wǎng)金融對區(qū)域金融風(fēng)險的影響機(jī)制。

（一）直接影響機(jī)制

互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)以低成本、高收益、更便捷的特性分流了傳統(tǒng)金融市場的基本業(yè)務(wù)，其風(fēng)險的增加同樣作用于傳統(tǒng)金融體系，加速區(qū)域金融風(fēng)險的累積?；ヂ?lián)網(wǎng)金融不僅有傳統(tǒng)金融體系所具有的信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險與法律合規(guī)風(fēng)險，還具有更為突出的信息技術(shù)風(fēng)險和長尾風(fēng)險，由于互聯(lián)網(wǎng)具有獨(dú)特的開放性以及服務(wù)人群的廣泛性，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)生風(fēng)險時會以更快的速度在區(qū)域金融業(yè)以及整個金融體系傳播，并且隨著我國金融混業(yè)經(jīng)營程度的不斷深化，金融機(jī)構(gòu)間的關(guān)聯(lián)性、傳導(dǎo)性增強(qiáng)，若單個互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生風(fēng)險，該風(fēng)險會通過產(chǎn)品交易渠道、借貸關(guān)系渠道以及資產(chǎn)價格渠道，在與其有業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)的一系列機(jī)構(gòu)中傳播開來，在金融體系中產(chǎn)生多米諾骨牌效應(yīng)，擴(kuò)散區(qū)域金融風(fēng)險、最終引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險（如圖1所示）。

圖1 互聯(lián)網(wǎng)金融對區(qū)域金融風(fēng)險的直接影響機(jī)制

（二）間接影響機(jī)制

互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)使得不同層次的貨幣供應(yīng)量界限變得模糊，擴(kuò)大了貨幣供應(yīng)量和貨幣乘數(shù)，這會促使貨幣流動性供給的增加。短期貨幣流動性供給的增加一方面使商業(yè)銀行降低流動性風(fēng)險，另一方面通過貨幣政策風(fēng)險承擔(dān)渠道增加商業(yè)銀行對高風(fēng)險資產(chǎn)的過度投資，使其過度承擔(dān)風(fēng)險。此外，互聯(lián)網(wǎng)金融還會通過影響利率和信貸來影響宏觀經(jīng)濟(jì)與商業(yè)銀行（如圖2所示）。

圖2 互聯(lián)網(wǎng)金融對區(qū)域金融風(fēng)險的間接影響機(jī)制

第一，利率傳導(dǎo)機(jī)制。目前，我國利率并未完全實(shí)現(xiàn)市場化，因此利用利率來優(yōu)化金融資源配置以及服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效果不佳。而互聯(lián)網(wǎng)金融依托大數(shù)據(jù)，以互聯(lián)網(wǎng)為平臺提供低成本、高收益的金融服務(wù)，如更低的貸款利率與更高的存款利率。在互聯(lián)網(wǎng)金融高速發(fā)展的背景下，商業(yè)銀行的貸款利率也不斷呈現(xiàn)下降趨勢。根據(jù)凱恩斯的利率傳導(dǎo)機(jī)制，利率下降將會促使信貸膨脹，使得投資增加、消費(fèi)增加，進(jìn)而使得總產(chǎn)出增加，此外利率與匯率之間存在相互影響，利率下降還會導(dǎo)致本幣貶值，產(chǎn)生貿(mào)易順差。因此，匯率、利率以及由利率降低引發(fā)的信貸膨脹都會對宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響。而宏觀經(jīng)濟(jì)壓力對區(qū)域金融風(fēng)險存在積極的促進(jìn)作用，當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)中的某一個市場發(fā)生波動，其他市場會因?yàn)橼呁园l(fā)生同方向的波動，加速區(qū)域金融風(fēng)險的累積。同時，利率下降，企業(yè)、居民借款增加，商業(yè)銀行不但要面對重新定價風(fēng)險、基準(zhǔn)風(fēng)險、收益率曲線風(fēng)險等風(fēng)險（張蕊和呂江林，2017），還需要預(yù)防未來極易發(fā)生的因企業(yè)違約所帶來的信用風(fēng)險，若違約增多，商業(yè)銀行為了降低風(fēng)險會收縮信貸，導(dǎo)致資產(chǎn)價格下跌，最終可能導(dǎo)致資產(chǎn)價格泡沫破裂，引發(fā)區(qū)域金融風(fēng)險。

第二，信貸傳導(dǎo)機(jī)制。從整體上看，我國目前信貸總量不斷增加，融資規(guī)模不斷擴(kuò)大，但互聯(lián)網(wǎng)金融信貸與傳統(tǒng)信貸之間存在替代關(guān)系，在互聯(lián)網(wǎng)金融信貸規(guī)模不斷擴(kuò)大的同時，其對傳統(tǒng)信貸模式造成了沖擊。信貸傳導(dǎo)機(jī)制分為兩個環(huán)節(jié)，一是商業(yè)銀行層面的資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)，二是企業(yè)層面的融資方式選擇以及融資能力選擇。互聯(lián)網(wǎng)金融信貸的出現(xiàn)分流了商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)，同時也為企業(yè)提供了多種融資方式，更重要的是，互聯(lián)網(wǎng)金融可以覆蓋更多缺乏融資能力的公司，緩減中小企業(yè)融資難的問題，一定程度上可以促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，影響宏觀經(jīng)濟(jì)。但我國目前并沒有建立起專業(yè)的信用體系，缺失信用信息會使得互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)在審核貸款信息時面臨信息不對稱的情況，若發(fā)生違約會導(dǎo)致互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)遭遇資金不足的流動性風(fēng)險，則會進(jìn)一步累積區(qū)域金融風(fēng)險，極易引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險。

因此，基于以上對互聯(lián)網(wǎng)金融影響區(qū)域金融風(fēng)險的機(jī)制分析，提出以下三點(diǎn)研究假設(shè)：

假設(shè)1：互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展會加速區(qū)域金融風(fēng)險的累積。

假設(shè)2：互聯(lián)網(wǎng)金融會通過影響利率增加區(qū)域金融風(fēng)險，即利率存在中介效應(yīng)。

假設(shè)3：互聯(lián)網(wǎng)金融會通過影響貨幣供應(yīng)量增加區(qū)域金融風(fēng)險，即貨幣供應(yīng)量存在中介效應(yīng)。

四、互聯(lián)網(wǎng)金融對區(qū)域金融風(fēng)險影響的實(shí)證分析

（一）變量說明、數(shù)據(jù)來源及描述

1.主要解釋變量。采用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的省級層面中國數(shù)字普惠金融指數(shù)（郭峰等，2019）來衡量互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平（Fin）。該指數(shù)是北京大學(xué)基于螞蟻金服數(shù)據(jù)，從支付、保險、貨幣基金、信用服務(wù)、投資、信貸等業(yè)務(wù)刻畫的互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平。螞蟻金服是中國目前影響力最大的數(shù)字金融企業(yè)之一，旗下支付寶和余額寶貨幣基金均是使用最廣泛、規(guī)模最大的互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品，因此以螞蟻金服數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平，可以有效衡量中國各省份互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展?fàn)顩r。

2.被解釋變量。區(qū)域金融風(fēng)險壓力指數(shù)（Risk）參考沈麗等人（2019）所使用的方法，考慮到數(shù)據(jù)的可得性，本文在已有研究的基礎(chǔ)上刪除政府城投債指標(biāo)，從金融、企業(yè)、政府和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境選取11個指標(biāo)構(gòu)建區(qū)域金融風(fēng)險壓力指數(shù)，具體指標(biāo)選取如表2所示。對少量數(shù)據(jù)進(jìn)行插值補(bǔ)全后，最終搜集2011-2017年31個省份面板數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)來源于EPS數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局官網(wǎng)。利用SPSS軟件進(jìn)行因子分析，根據(jù)特征值以及累計方差貢獻(xiàn)率的大小確定因子個數(shù)，并根據(jù)各步驟得分公式合成最終的區(qū)域金融風(fēng)險壓力指數(shù)。

表2 區(qū)域金融風(fēng)險指數(shù)基礎(chǔ)指標(biāo)及含義

3.控制變量。控制變量的選取參考夏越（2019），具體為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lngdp）、老齡化程度（age）以及城鎮(zhèn)化率（urb）。其中，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平選用取對數(shù)后的GDP進(jìn)行衡量，經(jīng)濟(jì)發(fā)展對區(qū)域金融風(fēng)險的影響是多重的，一方面，經(jīng)濟(jì)推動金融發(fā)展，大量資金脫“實(shí)”向“虛”，金融風(fēng)險逐漸累積。另一方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展會提高對金融杠桿的包容性，進(jìn)而會抑制金融風(fēng)險；老齡化程度以國家統(tǒng)計局公布的抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)中，65歲以上人數(shù)占總?cè)藬?shù)的比例予以衡量，老齡化程度提高會增加政府的債務(wù)風(fēng)險（馬宇和王群利，2015），若引發(fā)債務(wù)危機(jī)則極易觸發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險；城鎮(zhèn)化率用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎剡M(jìn)行衡量，城鎮(zhèn)化建設(shè)加快，城鎮(zhèn)化率越高，則政府債務(wù)就可能越高。所有數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局官網(wǎng)。

4.中介變量。參考劉金全和謝瑤姝（2016），選用7天同業(yè)拆借利率作為利率（Ibr）的代理變量，所獲取數(shù)據(jù)為當(dāng)月值，因此在搜集2011-2017年月度數(shù)據(jù)后，對其加權(quán)平均得到所需的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于Wind；選用M2的增長率為貨幣供應(yīng)的代理變量，數(shù)據(jù)來源EPS數(shù)據(jù)庫。

（二）空間計量分析

1.空間自相關(guān)分析

一般使用Moran I指數(shù)檢驗(yàn)是否存在空間自相關(guān)性，當(dāng)指數(shù)大于0時代表該指標(biāo)在地區(qū)間呈現(xiàn)正向的空間相關(guān)性，當(dāng)指數(shù)小于0時代表該指標(biāo)呈現(xiàn)負(fù)向的空間相關(guān)性，當(dāng)指數(shù)等于0時，則意味著該指標(biāo)在地區(qū)間分布隨機(jī)，不存在任何的空間相關(guān)性。本文依次使用地理鄰接權(quán)重矩陣W1，經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣W2，測算Moran I指數(shù)。在此基礎(chǔ)上，使用MATLAB軟件對2011-2017年31個省份的互聯(lián)網(wǎng)金融及區(qū)域金融風(fēng)險進(jìn)行全域空間自相關(guān)檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。

表3 兩種權(quán)重矩陣下互聯(lián)網(wǎng)金融與區(qū)域金融風(fēng)險的全局Moran I值

由表3可知，2011-2017年我國互聯(lián)網(wǎng)金融（Fin）在地理鄰接權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣的全局Moran I指數(shù)均通過了顯著性水平檢驗(yàn)，表明我國省域互聯(lián)網(wǎng)金融在空間上不是隨機(jī)分布的，而是存在顯著的正向自相關(guān)性，即我國互聯(lián)網(wǎng)金融的分布具有統(tǒng)計學(xué)意義上的空間集聚特征。而區(qū)域金融風(fēng)險（Risk）在地理鄰接權(quán)重矩陣下，2015年、2016年和2017年均通過1%的顯著性檢驗(yàn)，而在經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣下，這三年也均通過5%的顯著性檢驗(yàn)，在此之前未通過顯著性檢驗(yàn)，不代表不存在自相關(guān)性，只是不明顯，表明區(qū)域金融風(fēng)險近年來同樣存在著自相關(guān)性。

2.模型構(gòu)建

基于上文空間自相關(guān)性的分析，構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)金融對區(qū)域金融風(fēng)險影響的空間計量的空間滯后（SLM）模型（式（1））、空間誤差（SEM）模型（式（2））和空間杜賓（SDM）模型（式（3））。其中，ρ為空間滯后系數(shù)，β1～β4為解釋變量的系數(shù)，γ1～γ4為解釋變量空間交互項系數(shù)。

3.模型選擇

面板模型可采用固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，筆者進(jìn)行的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，接受原假設(shè)，表明模型應(yīng)為隨機(jī)效應(yīng)模型?？紤]不同的空間權(quán)重矩陣所評估出來的空間效應(yīng)也有所不同，因此選用地理鄰接權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，運(yùn)用MATLAB對不同空間計量模型進(jìn)行檢驗(yàn)，根據(jù)結(jié)果選擇最合適的空間計量模型，檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

從表4可知，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平（Fin）對區(qū)域金融風(fēng)險的影響為正，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，由此可證明假設(shè)1成立，即互聯(lián)網(wǎng)金融加速了區(qū)域金融風(fēng)險的累積?？刂谱兞恐?，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lngdp）對區(qū)域金融風(fēng)險的影響大部分為正，但在部分模型中為負(fù)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展與金融穩(wěn)定之間的關(guān)系較為復(fù)雜，因此不同模型所得結(jié)果可能會有所不同。雖然實(shí)證結(jié)果并不顯著，但經(jīng)濟(jì)發(fā)展對區(qū)域金融風(fēng)險的影響是不可忽視的，尤其是在我國處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)背景下，面臨著經(jīng)濟(jì)增速換擋、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、增長動力轉(zhuǎn)換等多重考驗(yàn)（陳守東和孫彥林，2018），地方政府債務(wù)增加，房地產(chǎn)公司過度發(fā)展以及影子銀行等均是觸發(fā)金融風(fēng)險的重要因素。老齡化程度（age）對區(qū)域金融風(fēng)險的影響為正，部分模型中通過10%的顯著性水平，這與劉禹君（2019）研究結(jié)論一致，人口老齡化會對地方政府債務(wù)產(chǎn)生顯著的正向沖擊。城鎮(zhèn)化水平（urb）對區(qū)域金融風(fēng)險的影響為負(fù)，且均通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明城鎮(zhèn)化水平的提高可以有效抑制區(qū)域金融風(fēng)險，城鎮(zhèn)化越高的省份，該區(qū)域的金融知識普及率也隨之提高，其居民的金融素養(yǎng)和個人風(fēng)險防范相對較高，進(jìn)而能抑制當(dāng)?shù)亟鹑陲L(fēng)險。根據(jù)三種空間計量模型在兩種權(quán)重矩陣下的σ2、R2和LogL值可知，本文應(yīng)當(dāng)選用地理鄰接權(quán)重矩陣下的隨機(jī)效應(yīng)空間杜賓模型檢驗(yàn)互聯(lián)網(wǎng)金融對區(qū)域金融風(fēng)險的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。

表4 兩種空間模型隨機(jī)效應(yīng)回歸結(jié)果

4.直接效應(yīng)與間接效應(yīng)

為確保能夠準(zhǔn)確估計空間計量模型中互聯(lián)網(wǎng)金融對區(qū)域金融風(fēng)險的影響，參考LeSage和Pace（2010）對直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的推導(dǎo)方法。其中，直接效應(yīng)代表本區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)金融對該區(qū)域金融風(fēng)險的影響，間接效應(yīng)則是衡量本區(qū)域互聯(lián)網(wǎng)金融對相鄰區(qū)域金融風(fēng)險的影響，筆者對互聯(lián)網(wǎng)金融影響區(qū)域金融穩(wěn)定的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)進(jìn)行了詳細(xì)分析，結(jié)果如表5所示。

表5 互聯(lián)網(wǎng)金融對區(qū)域金融風(fēng)險影響的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)

實(shí)證結(jié)果表明，互聯(lián)網(wǎng)金融（Fin）對區(qū)域金融穩(wěn)定的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總效應(yīng)均為正，且均通過1%的顯著性檢驗(yàn)。這表明互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展不僅會加速該區(qū)域金融風(fēng)險的累積，同時還會增加相鄰區(qū)域金融風(fēng)險，具有正向空間效應(yīng)，但需要注意的是，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融規(guī)范化，其對區(qū)域金融風(fēng)險的影響可能會發(fā)生變化，即互聯(lián)網(wǎng)金融對區(qū)域金融風(fēng)險的影響可能會呈現(xiàn)倒“U”型，當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)金融逐步實(shí)現(xiàn)規(guī)范發(fā)展后，到達(dá)預(yù)想的閥值，其可以對金融體系產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用，進(jìn)而對金融風(fēng)險產(chǎn)生抑制作用。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（lngdp）和老齡化程度（age）對區(qū)域金融風(fēng)險的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均為正，其中僅有老齡化對區(qū)域金融風(fēng)險的直接效應(yīng)通過了10%的顯著性檢驗(yàn)，這表明當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和老齡化對區(qū)域金融風(fēng)險尚未產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響是多重的，雖然計量檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，但在現(xiàn)實(shí)情況中經(jīng)濟(jì)發(fā)展對金融風(fēng)險的影響不容小覷，出現(xiàn)這種結(jié)果極有可能是其產(chǎn)生的多重影響發(fā)生了“正負(fù)抵消”。城鎮(zhèn)化率（urb）對區(qū)域金融穩(wěn)定的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均為負(fù)，直接效應(yīng)和總效應(yīng)均通過1%的顯著性檢驗(yàn)，間接效應(yīng)通過5%的顯著性檢驗(yàn)，代表城鎮(zhèn)化率的提高不僅降低了本區(qū)域的金融風(fēng)險，還有效抑制了相鄰區(qū)域的金融風(fēng)險，存在負(fù)向的空間效應(yīng)。

5.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

利用地理距離權(quán)重矩陣下的隨機(jī)效應(yīng)空間杜賓模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，以檢驗(yàn)解釋變量和被解釋變量間相關(guān)關(guān)系的穩(wěn)健性，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。由回歸結(jié)果可知，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平對區(qū)域金融風(fēng)險存在正向影響，且通過1%的穩(wěn)健性檢驗(yàn)，并且根據(jù)空間相關(guān)系數(shù)ρ可知，互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展水平存在顯著的空間正向關(guān)聯(lián)，即互聯(lián)網(wǎng)金融的空間溢出效應(yīng)是存在的。

表6 地理距離權(quán)重矩陣下的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（三）中介效應(yīng)檢驗(yàn)

在中介效應(yīng)的檢驗(yàn)方法選擇上，參考溫忠麟等（2004）使用的方法，在空間計量模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建使用本文的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方程，如下所示：

根據(jù)公式組（4）檢驗(yàn)利率是否對區(qū)域金融風(fēng)險產(chǎn)生影響，即檢驗(yàn)利率中介效應(yīng)是否顯著，檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。根據(jù)溫忠麟等（2004）提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序，若自變量系數(shù)均顯著時，則代表中介效應(yīng)顯著。對比模型1、2、3，可發(fā)現(xiàn)自變量的系數(shù)均顯著，且互聯(lián)網(wǎng)金融對利率的影響顯著為負(fù)，利率對區(qū)域金融風(fēng)險的影響也顯著為負(fù)，與前文理論分析一致，即假設(shè)2成立，互聯(lián)網(wǎng)金融促使利率下降進(jìn)而增加了區(qū)域金融風(fēng)險。

表7 利率中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表8 貨幣供應(yīng)量中介效應(yīng)檢驗(yàn)

檢驗(yàn)貨幣供應(yīng)量中介效應(yīng)的公式如式（5），檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示。對比模型1、4、5，可發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融對貨幣供應(yīng)量的影響顯著為負(fù)，但貨幣供應(yīng)量對區(qū)域金融風(fēng)險的影響卻不顯著，前文理論分析指出互聯(lián)網(wǎng)金融擴(kuò)大了貨幣供應(yīng)量以及貨幣乘數(shù)，出現(xiàn)負(fù)向影響的原因主要是目前對數(shù)字貨幣的計量尚未得到規(guī)范，對具體貨幣供應(yīng)量所測量的數(shù)量值是小于實(shí)際值的，因而應(yīng)當(dāng)加快健全電子貨幣測量體系，規(guī)范對電子貨幣的測量標(biāo)準(zhǔn)，提高對貨幣供應(yīng)量測量的準(zhǔn)確度。根據(jù)目前本文的實(shí)證結(jié)果可知假設(shè)3不成立，即互聯(lián)網(wǎng)金融尚未影響貨幣供應(yīng)量進(jìn)而影響區(qū)域金融風(fēng)險。利率作為貨幣政策“價格型”工具的代表，相對“數(shù)量型”工具，其產(chǎn)生的影響更為顯著，此研究與李成等人（2020）一致。

五、對策建議

研究表明，互聯(lián)網(wǎng)金融對區(qū)域金融風(fēng)險的正向影響是顯著存在的，且存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)，此外，互聯(lián)網(wǎng)金融還會通過影響貨幣政策進(jìn)一步增加區(qū)域金融風(fēng)險，若不能把控好互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險，對其風(fēng)險傳導(dǎo)進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)督，則極可能會加速區(qū)域金融風(fēng)險的累積，觸發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險。因此，根據(jù)金融風(fēng)險傳導(dǎo)機(jī)制提出以下幾點(diǎn)對策建議：

第一，建立分段風(fēng)險預(yù)警機(jī)制，及時監(jiān)測風(fēng)險產(chǎn)生及傳導(dǎo)?？梢詮慕鹑陲L(fēng)險傳導(dǎo)機(jī)制出發(fā)，建立涵蓋互聯(lián)網(wǎng)金融、傳統(tǒng)金融體系、區(qū)域金融風(fēng)險和系統(tǒng)性金融風(fēng)險的分段風(fēng)險預(yù)警機(jī)制，將風(fēng)險劃分為4個等級，確定對應(yīng)的預(yù)警界限，把控每一階段的風(fēng)險變化，以便在任何一個階段出現(xiàn)風(fēng)險波動時，及時采取應(yīng)對措施，防范風(fēng)險、阻斷風(fēng)險傳播。

第二，提高互聯(lián)網(wǎng)金融信息透明度，加強(qiáng)信息真實(shí)性審核，將風(fēng)險遏制在源頭。提高信息的透明度與準(zhǔn)確性，對互聯(lián)網(wǎng)金融參與主體的信息加強(qiáng)監(jiān)管和信息審核力度，其中包括P2P網(wǎng)貸和眾籌平臺披露的運(yùn)營信息、籌資人發(fā)布項目和身份信用證明的真實(shí)性，同時還要定期或不定期地對運(yùn)營平臺高級管理人員和實(shí)際控制人的行為進(jìn)行審查，以防其利用不法行為騙取投資者的資金。

第三，加強(qiáng)穿透式監(jiān)管，有效防控互聯(lián)網(wǎng)金融的跨業(yè)風(fēng)險。我國互聯(lián)網(wǎng)金融跨行業(yè)的特性在近幾年內(nèi)愈發(fā)明顯，其中互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融體系之間具有緊密的關(guān)聯(lián)性，應(yīng)當(dāng)更加關(guān)注這兩者間的跨業(yè)風(fēng)險。因此，應(yīng)加強(qiáng)穿透式監(jiān)管，有效防控互聯(lián)網(wǎng)金融和傳統(tǒng)金融體系間的跨業(yè)風(fēng)險，在兩者聯(lián)合經(jīng)營時，應(yīng)當(dāng)明確真正的監(jiān)管主體和監(jiān)管方式，對整個平臺中的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、資金流向以及投融資主體進(jìn)行嚴(yán)格監(jiān)督。

第四，建立健全電子貨幣計量體系，實(shí)行利率動態(tài)監(jiān)控以及加快完善互聯(lián)網(wǎng)金融征信系統(tǒng)。首先，應(yīng)當(dāng)加快電子貨幣計量體系的建立，清晰邊界，明確電子貨幣的統(tǒng)計口徑，將其納入監(jiān)測體系中，提高貨幣供應(yīng)量的可測性和準(zhǔn)確性，以便對互聯(lián)網(wǎng)金融第三方支付業(yè)務(wù)和貨幣政策的穩(wěn)定性進(jìn)行有力監(jiān)控。其次，互聯(lián)網(wǎng)金融在影響宏觀經(jīng)濟(jì)以及商業(yè)銀行時，主要是通過利率傳導(dǎo)機(jī)制實(shí)現(xiàn)的，所以應(yīng)當(dāng)對利率建立實(shí)時動態(tài)監(jiān)控，可以構(gòu)建準(zhǔn)確的利率風(fēng)險預(yù)警機(jī)制，當(dāng)利率發(fā)生異常波動時，預(yù)測市場發(fā)生風(fēng)險的概率，以便及時采取應(yīng)對措施，截斷風(fēng)險傳播。最后，在信貸傳導(dǎo)機(jī)制中最重要的問題是信息不對稱，因此需要加快完善我國互聯(lián)網(wǎng)金融征信系統(tǒng)，降低信息不對稱帶來的信用風(fēng)險，進(jìn)而防止發(fā)生大規(guī)模違約事件。