互联网金融居民消费启示.doc

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1、互联网金融居民消费启示一、互联网金融与居民消费现状概述（一）互联网金融发展现状。互联网金融是一种新的金融业态，不同于传统金融的融资模式。这种新业态有利于降低交易成本，减缓金融市场上的信息不对称，提高融资效率。互联网金融最大的优势在于借助移动互联网，显现其交易主体的年轻化、投资主体的多元化和业务模式的分散化。在我国，互联网金融主要开始于移动支付的普及、繁荣与P2P行业。1、互联网金融模式的发展。互联网金融发展需要各种互联网企业的参与，以实现资金融通。目前，我国互联网发展模式主要有P2P、众筹和第三方支付。首先，P2P是指以具有资质的平台公司作为信用中介，为投融资双方提供资金融通的一种个人对个

2、人的借贷模式。我国主要的P2P网贷平台有宜信、拍拍贷和陆金所。截至2017年，网络信贷超过2万亿元人民币，单用户信贷突破1万元，且互金最小利差要求4.51%。其中P2P借贷占中国网络借贷余额规模的39.3%，但是P2P网络借贷现阶段处于无牌照的境地，所以会给这个金融平台带来更高的不安全感；其次，众筹是李克强在2014年提出“开展股权众筹融资试点”的议题。2015年，阿里巴巴、京东金融等纷纷参与众筹融资。截至2017年6月底，正常运营的众筹平台为439家，成功项目为31，552个，实际融资额高达110.16亿元；最后，第三方支付是指通过信用较好的第三方机构，为交易双方提供网络交易支付平台，这

3、是一种独立于传统商业银行的一种支付新方式。目前，我国主要的第三方支付平台只有支付宝、微信、易宝和百度钱包等。2016年，我国第三方移动支付行业交易规模则达58.8万亿元，移动支付将逐步成为网民购物的常态支付手段。截至2017年，我国移动支付用户规模高达5.1亿人，同比增长16.4%。2、互联网资产管理的发展。2017年，我国网络资产规模接近3.5万亿元，增速为25.6%，处于下降趋势。主要是由于在网络资产逐渐普及后，网络创新能力不断下降，导致增速下滑。由于网络理财的创新困难，使得用户没有深刻的感知。因此，未来网络理财市场需要各种机构间的相互合作，共同推进互联网金融理财和资产管理方面的发展。

4、43、互联网金融监管的发展。2016年，监管机构加强对互联网金融的监管。2017年，根据互联网金融行业报告：互联网金融跨界经营与分业监管的错配问题是滋生互联网金融风险的实质性原因之一，规范发展互联网金融，加大监管力度是大势所趋。目前，我国处于互联网金融发展的规范阶段，加强监管是中心任务。政府强调准入门槛，加强信息披露保证互联网金融规范发展。（二）居民消费现状1、网络消费增速明显。随着互联网的普及，移动支付涉及到各行各业，人们的消费能力也在不断增加。截至2017年6月，我国网民规模达到7.51亿，占全球网民总数的1/5，互联网普及率为54.3%。其中网上购物市场消费升级的特征进一步显现。“十

5、九大”提出，到2020年我国要实现全面脱贫，建成小康社会。消费能力是体现居民财富的一项重要能力。截至2016年，消费支出对GDP增长的贡献率为64.6%，同比增长7.85%；网络消费支出对GDP增长的贡献率为29.1%，同比增长27.63%。因此，网络消费占GDP增长贡献率增加较快，说明更多人参与网络消费。2、网络购物平台的发展。淘宝、京东、苏宁易购等购物平台已经成为了我国互联网消费的基础平台，在2017年的“双十一”，淘宝网3分钟成交额破百亿，最终以1，682亿元刷新交易纪录。这一现象体现了在互联网背景下我国的消费升级。二、居民消费影响因素实证分析（一）选取变量。为了探究居民消费的影响因

6、素，本文选取2014年第一季度到2016年第一季度的居民消费价格指数（Y）作为被解释变量，选取互联网金融影响因素第三方支付交易规模（X1）和互联网金融发展指数（X2）这2个指标作为解释变量。数据来源国家统计局、艾瑞咨询、同花顺金融。（二）数据处理与检验。为了准确判断影响因素的影响程度，需要对时间序列进行平稳性检验。首先，对变量进行原始数据的ADF检验，得到Y的ADF值为-1.5044，对应的概率为0.4804，X1的ADF值为1.0667，对应的概率为0.9913，X2的ADF值为1.7852，对应的概率0.9974，不通过检验，则对它们进行二阶对数差分处理已消4除其异方差的可能性；其次，

7、利用ENIEWS软件进行ADF检验，得到Y的ADF值为-4.4558，对应的概率为0.0254，X1的ADF值为-6.2123，对应的概率为0.0065，X2的ADF值为-9.8068，对应的概率为0.0003，通过ADF平稳性检验。所以，解释变量与被解释变量均是不平稳的，经过对数差分后表现平稳。则接下来可以用对数差分后的数据进行回归分析以判断变量间的影响程度。（三）回归分析。利用EVIEWS软件进行最小二乘法，得到：Y