摘 要

随着互联网金融在中国飞速发展，对它的研究也越来越多，本文目的是探究互联网金融发展地区差异的影响因素、中国互联网金融地域差异性以及促进中国互联网金融地区间均衡发展的对策。

本文通过聚类分析、实证分析的方法研究中国互联网金融发展的地区差异问题。通过系统聚类分析，本文将中国30个省市的互联网金融发展水平分为5类，表明中国互联网金融发展存在显著的地区性差异。提出了造成互联网金融发展地区差异的五个因素：宏观经济水平、互联网技术水平、金融发展水平、开放程度、政府扶持。在面板回归分析中，除开放程度指标进出口总额与GDP的比值不显著外，其他解释变量对互联网金融发展的地区差异均有显著的正向影响，其中宏观经济水平对互联网金融发展的影响最大。最后，本文提出了促进我国互联网金融地区间均衡发展的相关政策建议。

关键词：互联网金融；地区差异性；聚类分析；面板回归分析

Abstract

With the rapid development of internet finance in China, there are more and more studies on it. The purpose of this paper is to explore the influencing factors of regional differences in internet finance development, the regional differences of internet finance in China and the countermeasures to promote the balanced development of internet finance in China.

This paper studies the regional differences in the development of internet finance in China through cluster analysis and empirical analysis. Through cluster analysis, the development level of internet finance in 30 provinces and municipalities in China is divided into five categories, which shows that there are significant regional differences in the development of internet finance in China. Five factors causing regional differences in Internet financial development are put forward: macroeconomic level, Internet technology level, financial development level, openness and government support. In panel regression analysis, except that the ratio of total imports and exports to GDP is not significant, other explanatory variables have significant positive effects on the regional differences in the development of internet finance, and macroeconomic level has the greatest impact on the development of internet finance. Finally, this paper puts forward some policy suggestions to promote the balanced development of internet finance among regions in China.

Key word: Internet finance；Regional variations；Cluster analysis；Panel regression analysis

目录

第1章 绪论 1

1.1研究背景 1

1.2 研究方法与研究思路 1

1.2.1聚类分析法 1

1.2.2实证分析法 1

1.3 国内外研究动态 2

1.4 主要内容与创新点 3

第2章 中国互联网金融发展的地区分布概述 4

2.1各省市互联网金融机构的数量分布 4

2.2全国各省市互联网金融指数描述性统计 5

2.3通过系统聚类进行聚类分析 7

第3章 中国互联网金融地区发展差异的影响因素分析 9

3.1中国互联网金融发展地区分布现状 9

3.2中国互联网金融发展地区分布差异的影响因素 9

3.2.1宏观经济发展水平 9

3.2.2互联网发展水平 9

3.2.3金融发展水平 9

3.2.4开放程度 10

3.2.5政府扶持 10

第4章 中国互联网金融地区发展差异的实证分析 11

4.1模型设定 11

4.2变量选择、数据来源及处理 11

4.2.1变量选择 11

4.2.2数据来源及处理 12

4.3结果分析 12

4.3.1解释变量的描述性统计 12

4.3.2单位根检验 13

4.3.3模型拟合 14

第5章 促进中国互联网金融地区间均衡发展的对策建议 17

5.1把控宏观经济，创造良好金融环境 17

5.2支持欠发达地区互联网金融基础设施建设，给予政策优惠 17

5.3鼓励发达地区互联网金融创新 18

5.4政府应制定灵活的政策 18

5.5把握机遇，学习经验，良性竞争，共同发展，内部协调，持续发展 19

第6章 结论与展望 20

参考文献 21

致谢 22

附录 23

第1章 绪论

1.1研究背景

在当今这个信息化的时代，互联网技术日渐完善，为互联网技术与金融结合以及互联网金融崛起奠定了基础。与此同时，开放共享的理念冲击着传统金融业，推动了传统金融业接纳互联网技术并与之结合。互联网技术与传统金融业的结合为传统金融业注入新鲜活力。

目前，我国互联网金融行业发展模式主要有第三方支付、P2P网贷、众筹以及大数据金融。第三方支付平台例如支付宝等平台，近年来发展迅猛，扫码支付已成为大部分人们生活不可缺少的一部分，支付方式越来越便捷，尤其是最近支付宝推出了扫脸支付；众筹是指以互联网众筹平台为载体，众筹发起人出现资金困难、需要资金帮扶时，通过互联网筹集资金；P2P网贷主要是借款人通过网上借贷机构向出借人借款的形式；大数据技术在金融领域作用十分重要，可以提高市场信息对称性，从而保证企业决策的准确性。同时，大数据可以记录个人的借贷与征信记录，进行数据整合分析，可用于风险控制的预测。

互联网金融深刻的影响着金融的发展，互联网金融对传统金融业的影响逐渐增多，同时，互联网金融在中国的发展存在着地区差异性，各省市之间互联网金融的发展都存在着差异，如何推动中国互联网金融均衡健康发展成为一个值得研究的课题。

1.2 研究方法与研究思路

1.2.1聚类分析法

本文选取北京大学数字金融研究中心发布的互联网金融发展指数（2014—2016）作为数据，并且对各省市这三年的互联网金融发展指数作均值处理，对数据进行聚类分析，从而确定出中国各省市互联网金融发展水平的层级与差异。

1.2.2实证分析法

本文拟选取《中国互联网络发展状况统计报告》数据、《中国统计年鉴》数据为基础，构建互联网发展水平、金融发展水平、宏观经济发展水平、进出口水平、政府扶持水平等变量，通过构建模型，得到中国互联网金融发展的影响因素。

1.3 国内外研究动态

Manuchehr（2008）^[1]认为信息化技术应用于金融行业必定使得新型金融服务提供商能够更高效率地为用户服务，金融行业会在创新中获益。

Kogilah Narayanasamy（2011）^[2]在对马来西亚互联网金融研究的基础上，认为技术进步带来了向全球提供金融服务的全新方式。互联网为金融服务提供了新的媒介或渠道。

谢平、邹传伟（2012）^[3]认为互联网金融是从传统银行等金融机构以及非银行金融机构、中介和市场过渡到无金融中介和市场的组织形式。在此基础上，国内关于互联网金融的研究越来越丰富。

Joanna Cichorska，Monika Klimontowicz（2016）^[4]认为互联网金融的发展不仅改变了人们的生活方式，而且改变了市场上的消费者行为和公司的商业模式。电子商务与服务已成为经济发展最快的领域之一。在这个过程中，政府的作用减少了，而市场的作用使得金融交易显著增加。

郭峰等（2016）^[5]通过实证分析，发现与北京、上海或深圳的距离越近，当地互联网金融发展反而越差，而与杭州距离越近，互联网金融发展越强。中国互联网金融的发展具有地区差异性。

龚遥,顾晓安（2016）^[6]分析了影响互联网金融发展的五大因素，并进行了实证分析。发现在影响因素中，网民特征对互联网金融发展的影响最大。

王赛芳（2016）^[7]利用因子分析和聚类分析方法实证研究了我国31省市的互联网金融发展水平及空间分异。研究发现目前我国互联网金融尚处于初级发展阶段,且存在明显的地域差异，但地域差异正在逐渐下降。刘传明，王卉彤，魏晓敏（2017）^[8]对长三角城市群、珠三角城市群、京津冀城市群等八大城市群互联网金融发展的区域差异进行分解。

Nicholas Loubere（2017）^[9]认为数字普惠金融旨在通过大数据扩大监控，为那些寻求挑战霸权社会经济秩序的人关闭空间,说明了商业互联网金融产业扩张的基本过程。认为互联网金融必然会重现不平等和剥削的模式。

Richard Yam（2017）^[10]认为互联网金融对中国乃至世界金融改革十分重要。虽然中国在降低风险方面做出了很大努力，但安全与保护问题仍然滞后。

王新芳，王晓华等（2018）^[11]和杨乔奕（2018）^[12]指出目前中国互联网金融行业主要有四种发展模式，即P2P网贷、第三方支付、众筹以及大数据金融，共享经济、物联网以及人工智能将推进我国互联网金融的发展。

周严敏（2018）^[13]认为农村地区互联网金融的优势为“跨地域、门槛低”，可以为农村地区提供便捷融资。同时，农村地区互联网金融发展水平不高，与城市相比存在差距，同时存在着发展机遇。

李欣、何如海（2018）^[14]通过建立互联网金融发展影响因素指标体系并进行实证分析，发现对互联网金融发展影响程度最大的是金融活动因素,网络购物成为互联网金融发展新的增长极。

周华玲、曾煜等（2018）^[15]以京津冀区域为研究对象，分析目前京津冀区域互联网金融存在的问题与原因。研究认为各地区之间互联网金融发展现状不同、存在问题不同、发展需求也不同，各地区互联网金融发展应当选择适合自己区域经济的道路。闫魁（2019）^[16]把大连作为案例城市,分析大连互联网金融状态及其产生的影响。

根据以上内容，互联网金融硏究涉及互联网金融的定义与影响、中国互联网金融的现状与创新、互联网金融风险分析和互联网金融发展的影响因素等等，这些研究也相对成熟。而互联网金融发展地区差异的影响因素研究、中国互联网金融地域性差异研究以及对促进中国互联网金融地区间均衡发展的对策研究相对薄弱。

1.4 主要内容与创新点

目前我国互联网金融发展十分迅速，与此同时也存在着地区差异性，本文主要研究中国互联网发展水平的地区差异现状，探究影响我国互联网金融发展地区差异的因素。本文在现有文献的基础上，针对这些问题进行实证分析，研究当前中国互联网金融发展的地区分布情况、探究中国互联网金融发展的地区分布差异的影响因素与现状。并在此基础上，对促进中国互联网金融地区间均衡发展这一问题提出相应对策建议。

对中国互联网金融研究的薄弱环节在以下方面：互联网金融发展地区差异的影响因素研究；中国互联网金融地域性差异研究；促进中国互联网金融地区间均衡发展的研究。本文创新点在于，通过聚类分析、面板回归分析与理论分析相结合的方法探究以上研究比较薄弱的问题，丰富互联网金融的研究。

第2章 中国互联网金融发展的地区分布概述

2.1各省市互联网金融机构的数量分布

作为互联网金融的最主要形式，P2P网贷发展状况可以反映互联网金融发展水平，因此网贷平台数量在一定程度上可以反映互联网金融机构数量的地区分布情况。

这里最新的P2P网贷平台数量的区域分布数据来自网贷之眼网站。中国30个省市的网贷平台的运营平台数量、停业平台数量、问题平台数量柱状图如图2-1所示，其中广东运营平台数量数为210家，排名第一 ；北京市运营平台数量为206家，排名第二；上海市运营平台数量为102家，排名第三；浙江省运营平台数量为63家，排名第四；其他省市运营平台数量均未超过50家，且在余下的省份中大部分运营平台数量集中在15家左右。而30个省市的停业平台数量和问题平台数量都为个位数，并且运营平台数越高的省市停业平台数量和问题平台数量越多，而大部分运营平台数量不高的省市停业平台数量和问题平台数量为0，这也与这些省市运营平台基数小有关。

由此可见，中国互联网金融机构的数量分布存在地区性差异，且差异十分明显，例如，运营平台数量最高的广东省有210家，而运营平台数量最低的云南省仅有2家。广东、北京、上海、浙江四省市互联网金融机构数量远远超过其他省市，这也与这四个省市互联网金融发展水平位于全国前列相符合。

图2-1 2019年4月中国30个省市的网贷平台的运营平台数量、停业平台数量、问题平台数量柱状图

2.2全国各省市互联网金融指数描述性统计

这里我们选取2014年1月到2016年3月的北京大学数字金融研究中心发布的互联网金融发展指数作为数据，在此基础上进行描述性统计分析。

（一）2014年1月到2016年3月，全国及各省市互联网金融发展指数变化

图2-2 2014年1月至2016年3月全国及各省市互联网金融发展指数变化折线图

图2-3 全国及各省市27个月互联网金融发展指数柱状图

如图2-2所示，从2014年1月到2016年3月，全国及各省市互联网金融发展指数均呈现出增长的趋势，大部分省市的互联网金融发展水平是低于全国互联网金融发展水平的；从图2-3中可以看到，北京、上海、浙江、广东、福建等发达省市互联网金融发展水平明显高于全国其他省。可以初步得出结论：中国各省市互联网金融发展水平在逐步提高并且存在差异。