北京大学互联网金融发展指数第二期_42页_2mb

报告摘要

北京大学互联网金融发展指数（第二期，2014年1月-2015年12月）总结

核心内容

北京大学互联网金融研究中心联合上海新金融研究院和蚂蚁金服集团编制了“北京大学互联网金融发展指数”，以2014年1月为基期，设定为100。该指数通过分析全国总指数、分属性、分业务、分地区指数，揭示了我国互联网金融的发展现状和趋势。此外，本报告还首次编制了城市互联网金融发展指数，以更细致地反映区域发展差异。

主要观点

全国互联网金融发展指数：2015年12月全国互联网金融发展指数为386，较基期增长了386%。整体增速放缓，但互联网支付和货币基金仍保持平稳增长，而互联网投资和保险增速较快，但存在波动。
城市排名：2015年12月城市互联网金融发展指数排名前十的城市为：杭州市、深圳市、广州市、珠海市、厦门市、南京市、上海市、北京市、武汉市和苏州市。沿海城市占据主导，但部分中西部城市也进入第一梯队。
发展水平与经济相关：互联网金融发展水平与经济发展水平、传统金融发展程度及互联网普及率高度相关。相关系数高达0.63（人均GDP）和0.74（手机普及率）。
互联网金融与传统金融的正相关：互联网金融发展指数与金融机构贷款余额/GDP呈正相关，相关系数为0.59，说明互联网金融在一定程度上依赖于传统金融体系。
年龄结构影响：80后和90后是互联网金融发展的主力，而60前和90后在纵向增长中表现突出，表明互联网金融正向年龄两端渗透。
空间集聚性：互联网金融仍具有一定的空间集聚性，与传统金融类似，虽然理论上应为超地理现象，但实际仍受地理因素影响，如靠近北京和杭州的地区发展水平更高。

关键信息

全国指数分析

全国互联网金融发展指数：从2014年1月到2015年12月，全国互联网金融发展指数从100上升至386，显示快速发展的趋势。
各业务指数：
- 互联网支付：保持平稳增长，2015年12月指数为208.7。
- 互联网货币基金：增长较慢，2015年12月指数为209.3。
- 互联网投资：2015年9月开始下跌，10月降至320.5，后回升至385.6。
- 互联网保险：11月达到517.1，12月回落至441.4，与“双十一”网购节密切相关。
增速变化：互联网金融指数增速在2015年年中趋缓，12月略有下降，但各业务指数波动较大，可能受节假日和市场环境影响。

省级和城市指数分析

省级排名：上海、北京、浙江、广东、江苏、福建、天津七省市互联网金融发展水平高于全国平均，其中浙江省与上海、北京的差距缩小，显示其发展速度较快。
城市分布：互联网金融发展水平靠前的城市主要集中在东部沿海地区，但部分内陆城市也进入第一梯队，显示出一定的普惠性。
发展速度：中西部地区城市增速较快，东部地区增速较慢，显示互联网金融在不同地区间具有一定的收敛性。
影响因素：
- 人均GDP、人口密度、贸易开放度、移动电话覆盖率、到北京和杭州的距离等对互联网金融发展有显著影响。
- 省会城市和靠近互联网金融源头的城市发展水平较高。

回归分析

总指数影响因素：
- 传统金融（贷款余额/GDP）与互联网金融发展指数正相关。
- 移动电话覆盖率、人均GDP、人口密度与互联网金融发展水平正相关。
- 财政支出/GDP与互联网金融发展水平相关性较弱，显示其市场化特征。
- 到北京和杭州的距离对互联网金融发展有显著影响，距离越远，发展水平越高；距离越近，发展水平也越高。
分业务指数影响因素：
- 互联网支付、货币基金、投资理财、保险等业务均受到传统金融和移动电话覆盖率的正向影响。
- 互联网保险在中西部城市表现较好，可能与运费险等产品在这些地区增长有关。

空间效应分析

空间集聚性：互联网金融发展指数存在显著的正向空间自相关（Moran指数为0.371），表明其具有一定的空间分布特征。
Moran散点图：大多数城市落在高-高或低-低象限，说明互联网金融发展存在明显的区域集聚现象。

指数编制方法

指标体系：分为四级指标，包括广度指标（交易渗透率）和深度指标（人均交易金额、人均交易笔数）。
数据来源：主要来自蚂蚁金服，结合其他互联网金融企业和第三方机构数据。
权重设定：
- 互联网支付（30%）、互联网货币基金（25%）、互联网信贷（15%）、互联网保险（15%）、互联网投资理财（10%）、互联网征信（5%）。
- 采用主观定性法和客观定量法相结合的方式确定权重。
计算方法：自下而上逐级加权平均，通过链式相乘得到定基指数，确保指数的连续性和稳定性。