云南省数字化信用评分对线上小额贷款影响的实证分析

马或菲 方鹏瑞 杨双艳 阮纯纯

【摘要】本文基于“京大学数字普惠金融指数（2011-2015）”，以云南省2015年113个县域为样本，通过实证分析发现，数字化信用评分的发展对线上小额贷款有着显著的正向影响，同时人均GDP和账户覆盖率对线上小额贷款亦有正向促进作用。

【关键词】数字化信用评分 小额贷款 政策建议

在大數据时代，数字化信用评分和线上小额贷款都发展得如火如荼。笔者试图通过实证研究，说明数字化信用评分的发展是否对线上小额贷款起到了明显的促进作用。

一、数据来源及实证结果分析

（一）变量及数据来源

被解释变量为线上小额信贷，基于“北京大学数字普惠金融指数（2011-2015）”，对个人用户来说，以每万支付宝成年用户中有互联网消费贷的用户数、人均贷款笔数、人均贷款金额来衡量;对小微经营者来说，以每万支付宝成年用户中用互联网小微经营贷的用户数、小微经营者户均贷款笔数、小微经营者平均贷款金额来衡量。

各解释变量除了人均GDP以外，数据均来源于“北京大学数字普惠金融指数（2011-2015）”，分别阐释如下。

数字化征信：以每万支付宝用户使用基于信用的生活服务人数（包括金融、住宿、出行、社交等）以及自然人征信人均调用次数来度量。

人均GDP：数据来源为2015年《云南省县域统计年鉴》，人均GDP这一变量反映了经济发展水平以及居民个人的收入水平。

投资：将类似于C2C或B2C模式下，得到的个人或公司在网络借贷平台的投资数据标准化。

覆盖广度：在基于互联网的新金融模式下，通过账户覆盖率（每万人拥有支付宝账号数量、支付宝绑定用户比例、平均每个支付宝账号绑定银行卡数）来体现覆盖广度。

（二）实证结果分析

本文基于2015年云南省113个县域的截面数据，以线上小额信贷指数为因变量，构建其与数字化征信、人均GDP、投资及覆盖广度这四个因素的计量模型，如公式（1）所示：

为了减少变量的剧烈波动以及减少异方差，笔者对自变量中的“人均GDP”这一变量取了对数，数字化征信、投资和覆盖广度这三个指标均为指数，不取对数。笔者对以上截面数据回归进行相关的检验，据检验模型不存在多重共线性问题但存在异方差，因此用加权最小二乘估计（WLS）进行修正，估计结果见表1。

表1加权最小二乘估计结果（线上小额信贷为因变量）

该模型的决定系数R2=0.71，修正决定系数AdjlK2=0.70，除了“投资”这一自变量不显著，其余三个自变量都显著，所有系数的符号都与预期相符。

通过上述分析可以看出，提高数字化征信、人均GDP和覆盖广度都会对线上小额信贷有显著的正向影响。而投资这一变量在回归模型中不显著，可能的原因是投资与线上小额信贷的机制不同，主要表现在：线上小额信贷注重安全性，回避风险;而投资却有较高的风险;其次是流动性，线上小额信贷以流动性为本;而投资是在相对不流动中寻求增长。

二、政策建议

1、加大征信宣传力度，完善数字化征信体系建设，加快发展数字化征信进程。实证研究结果表明，加快数字化征信建设有利于促进线上小额信贷的发展。除此之外，数字化征信还是整个金融行业的基石，我国数字化征信体系的建立将直接推动金融行业的发展，有利于金融机构为小微企业和个人用户提供更加多样化的金融产品。

2、大力发展经济，提高我国的人均GDP。政府应大力发展实体经济，加快技术创新和体制改革;同时还应进一步加大减税力度，扶持中小企业发展，在社会保障上承担起更大的责任，不断提高居民收入和生活水平，促进消费。

3、推动数字普惠金融发展，提高账户覆盖率。发展数字普惠金融是增大金融服务实体经济的覆盖面和提升金融服务效率的重要途径。数字普惠金融的实现，主要依靠以数字化技术为代表的金融科技来推动;同时还要加强农村等经济发展较为落后地区的基础设施建设，提高网络覆盖率，宣传和普及相关金融知识和操作过程，使用户更加自主地参与到移动化交易流程之中，提升金融服务的效率和覆盖范围。