互聯網金融的發展對現金需求的影響及變化趨勢分析

盧帥 于洋

【摘要】互聯網金融是網絡信息技術與金融行業完美結合的產物，本文將通過建立模型的方式，分析互聯網金融的發展對現金需求的影響與趨勢，通過本文的研究可以概括出一下幾點結論：（1）從全局角度進行觀測，金融網絡化、利率、國民收入以及現金需求之間存在著密切的聯系，現金需求受互聯網金融的影響最為顯著；（2）現金需求的互聯網金融變量的彈性區間較大，在-0.5至0之間；（3）可以排除利率等因素對現金需求的影響；（4）將互聯網金融的因素納入現金需求分析的模型中，可以完美的解釋貨幣失蹤的經濟現象。

【關鍵詞】互聯網金融 現金需求 發展 趨勢

互聯網信息技術的迅猛發展，為傳統的金融行業帶來了新的發展機遇。互聯網信息技術已經完全融入到了金融行業中，尤其是以第三方交易平臺為代表的網絡交易技術已經逐步改變了人們的消費習慣，同時網絡金融手段的引入也改變了貨幣的存在形式，嚴重影響了傳統的金本位制的貨幣制度，對現有的銀行金融系統產生了巨大的沖擊。互聯網金融的發展刺激了民眾的消費，同時也給傳統金融行業帶來了極大的考驗，自1990年以來，按照傳統金融貨幣理論計算出的現金需求量與實際現金需求量產生了巨大的誤差，這也就成為了現代經濟學中的難題，以往的現金需求計算模型早已不能應用在當下的互聯網金融體系中，如果繼續使用只會得出錯誤的宏觀經濟的分析結果。本文將通過深入的研究分析互聯網金融的發展對現金需求的影響及趨勢，為國家對互聯網金融的監管提供參考。

一、互聯網金融以及現金需求的概念

互聯網金融就是依托互聯網平臺進行的金融貿易，互聯網金融的具體操作手段是依托現有的互聯網平臺（如第三方支付、云計算、搜索引擎、手機APP等互聯網工具）實現消費支付、資金流動、信息交換等金融活動。現有的互聯網金融中的互聯網已經不是簡單的應用工具，互聯網金融是在保證用戶隱私及賬戶安全的前提下進行的網絡交易，滿足了新的市場需求，互聯網金融必將成為未來世界的主要金融模式。

互聯網金融的核心就是電子化商務，所謂的電子商務就是在互聯網的網絡環境下，買賣雙方不用當面進行各種貿易活動，消費者可以在網上購物、商戶之間可以網上交易，所有的支付手段都采用電子支付方式，電子商務的常見形式有ABC、B2B、B2G、C2A、O2O等，目前，我國民眾普遍使用的支付寶就是電子商務的產品之一。現金漏損指客戶從銀行系統中取出一定數量的現金，導致這部分現金逃離銀行系統的管理范圍，而現金漏損率指的是現金漏損與存款總額之間的比值，如果現金漏損率較大就會出現傳統現金需求模型中的“貨幣失蹤”現象，導致傳統的銀行系統受到沖擊。

二、互聯網金融對現金需求的影響

進入21世紀以來，全球各國的經濟學家都展開了對互聯網金融的研究，研究者們在現有的銀行貨幣模型的基礎上，加入了互聯網金融的影響因素，針對性的探討了互聯網金融在“貨幣失蹤”中的影響。目前，已經進行很多網絡金融的研究，美國經濟學家已經研究了互聯網金融對于小面值貨幣的影響，表明互聯網金融交易現金需求的影響是必然存在的。同時進行的研究還有信用卡對現金需求的影響，說明了信用卡交易對短期存款沒有明顯的影響。芬蘭的經濟學家瓦薩賴對于網絡金融的研究最為透徹，直接研究了互聯網金融對于現金的替代作用，從正面闡述了互聯網金融對現金需求的影響。

改革開放以來，我國的金融行業得到了迅猛的發展，但由于國情差異，中國金融行業的發展具有一定的特殊性，不能直接引用國外的新型現金需求模型。我國普通民眾持有了大量的現金，活期存款的主體都是企業，所以，我國民眾的現金需求在現金需求中占有了很大的比例，民間的流通現金在傳統的貨幣金融交易中起著重要的作用，我國的基礎貨幣調節經歷了直接調控與間接調控兩個時期，近年來，隨著互聯網金融的快速發展，我國的虛擬電子貨幣總量也在急劇增加。

三、互聯網金融影響現金需求量的模型

本文將在美國經濟學家史密斯提出的VAR的模型上進行改進，VAR模型可以有效的分析各個變量的影響，可以將變量之間的動態關系也反應在模型中，可以將政策、文化等其他領域的變量納入模型中，可以研究者展現出抽象因素對于現金需求的動態過程。下面是VAR模型的構建以及分析過程。

（一）確定模型的變量，選取合適的分析樣本

經濟學分析和其他學科的分析一樣，需要研究者預先確定影響結果的相關變量，同時，對以往的數據進行統計分析，篩選其中的有效變量，最后才能根據這些變量確立函數模型。中國的國情比較復雜，影響金融行業的因素有很多，只能從微觀主體的角度選擇這些變量，經過篩選后的數據因素有以下幾類變量：規模變量、機會成本變量以及技術成本變量，下面對這些變量進行詳細闡述。

1.規模變量。研究者的切入角度不同，選擇的規模變量也不相同，常用的規模變量包括GDP、工業生產總值、商品銷售總額等等，本文選擇的規模變量為商品銷售總額。

2.機會成本變量。由于我國對利率的管控掌握在中央銀行手中，利率的變動比較小，只有經常變化的利率才能產生機會成本，但是市場中的利率卻是快速變化的，市場的變化對機會成本的影響極大，如何選取模型的機會成本一直是經濟學中的難題，本文的模型選取的是一年內的市場利率作為機會成本變量。

3.技術成本變量。科技就是第一生產力，技術成本已經在經濟發展中占據了很大的比例，先進的技術可以為持有者帶來巨大的利益，本文通過將ATM機的數量作為技術成本變量。

（二）檢驗VAR模型變量的ADF單位根

根據經典經濟學理論的ADF單位根檢測原理，利用金融分析軟件檢測各個變量的穩定性，以下是四個變量的穩定性評估，具體的數據對比如表1所示。

表1 VAR模型變量的ADF檢測結果

（三）Johansen協整檢測

一般對于多變量的數據模型，需要對數據之間的動態關聯性進行分析，本文選擇的檢測方案是Johansen協整檢測，通過軟件分析可以得出Johansen協整檢測的結果，詳細的結果如表2所示。

表2 Johansen協整檢測的結果對比

（四）使用Granger法檢測因果關系

可以得出以下幾點結論。

（1）技術成本因素與現金需求存在必然的聯系；

（2）規模因素與現金需求之間存在因果聯系；

（3）所選擇的機會成本因素與現金需求M0直接不存在任何關聯。

（五）使用脈沖響應動態模擬的方案分析模型

通過以上的模型系統的分析，可以得出以下結論：

（1）所選模型樣本中的各個因素之間存在協整關系，相互之間存在一定的影響；

（2）從總體上看，互聯網金融與現金需求之間呈現反比的關系；

（3）市場的利率波動對現金需求有著直接的影響，屬于反作用影響；

（4）貨幣失蹤的經濟難題主要是互聯網金融的虛擬電子貨幣造成的，尤其是電子商務的影響最大。

本文通過深入的研究分析互聯網金融的發展對現金需求的影響及趨勢，利用VAR數字模型對目前的現金需求進行了細致的討論，明確了互聯網金融對現金需求的影響，為國家對互聯網金融的監管提供了參考。

參考文獻

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