新常態(tài)下我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)融資成本的影響因素分析

董愷+岳書銘

摘 要：新常態(tài)經(jīng)濟(jì)下，融資難、融資貴仍然是大多數(shù)小微企業(yè)、個(gè)體工商戶和農(nóng)戶面臨的主要難題。本文將影響借款人融資成本的潛在因素分為標(biāo)的特征、信用特征和個(gè)人特征等三大類共14個(gè)變量指標(biāo)，通過(guò)三個(gè)模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)借款額度、期限、用途、信用等級(jí)、逾期次數(shù)、月收入和固定資產(chǎn)對(duì)借款人融資成本存在顯著影響。

關(guān)鍵詞：新常態(tài)；P2P；融資成本

中圖分類號(hào)：F830.31 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B 文章編號(hào)：1674-0017-2016（9）-0010-04

一、引言

當(dāng)前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)進(jìn)入增速換擋、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、動(dòng)力轉(zhuǎn)換的新常態(tài)，2014年國(guó)家適時(shí)提出“大眾創(chuàng)業(yè)、萬(wàn)眾創(chuàng)新”的號(hào)召，眾多科技人員、高校畢業(yè)生、農(nóng)民工、失業(yè)人員等各類市場(chǎng)創(chuàng)業(yè)主體為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了新的活力。2016年，“十三五”規(guī)劃指出，“發(fā)展普惠金融，著力加強(qiáng)對(duì)中小微企業(yè)、農(nóng)村特別是貧困地區(qū)金融服務(wù)?！倍谫Y難、融資貴一直以來(lái)是大多數(shù)小微企業(yè)、個(gè)體工商戶和農(nóng)戶面臨的主要難題。

互聯(lián)網(wǎng)金融作為一種新興的金融業(yè)態(tài)，近幾年在我國(guó)取得了膨脹式的發(fā)展。根據(jù)網(wǎng)貸之家年報(bào)統(tǒng)計(jì)，截止到2015年底，我國(guó)正常運(yùn)營(yíng)的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)達(dá)到2595個(gè)，全年網(wǎng)貸成交量飆升至9823.04億元。2015年，《關(guān)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》的頒布以及互聯(lián)網(wǎng)金融被列入“十三五”規(guī)劃，意味著國(guó)家開始認(rèn)可互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持作用。

本文主要研究我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的融資成本影響因素?？紤]到“拍拍貸”是我國(guó)最早成立的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)，同時(shí)也是目前國(guó)內(nèi)規(guī)模最大、用戶最活躍的P2P借貸平臺(tái)，所以本文選擇“拍拍貸”網(wǎng)站上的借款人信息作為研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過(guò)篩選最終選擇出317位成功借款人的信息。

二、文獻(xiàn)綜述

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸產(chǎn)生于歐美，因而國(guó)外對(duì)該領(lǐng)域的相關(guān)研究成果較豐富。如Freed man與Jin（2008）認(rèn)為，借款人在P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的融資成本要低于商業(yè)銀行等傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)，這對(duì)于借貸雙方形成了互利共贏的良好局面。Lee（2012）實(shí)證發(fā)現(xiàn)，投標(biāo)行為在信息不對(duì)稱情況下存在顯著的羊群效應(yīng)，即參與人多的標(biāo)的能夠吸引更多的人參與投標(biāo)。Lin et al.（2013）分析發(fā)現(xiàn)，擁有廣泛社會(huì)資源的人信用風(fēng)險(xiǎn)較低，因而更有可能得到低成本的貸款。

國(guó)內(nèi)學(xué)者近幾年也開始了對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的研究。如李金陽(yáng)和朱鈞（2013）基于“拍拍貸”的交易數(shù)據(jù)分析了P2P 網(wǎng)貸利率的影響因素，結(jié)果顯示，信用等級(jí)和借款額負(fù)向影響借款利率，歷史流標(biāo)次數(shù)正向影響借款利率。張正平等（2015）通過(guò)Prosper平臺(tái)的交易數(shù)據(jù)實(shí)證分析了借款人融資可得性影響因素，結(jié)果表明，社會(huì)資本與財(cái)務(wù)因素可以顯著影響借款人融資成功概率。錢炳（2015）基于“拍拍貸”的交易數(shù)據(jù)研究了借款人聲譽(yù)對(duì)融資成本的影響，結(jié)果表明，高聲譽(yù)借款人更有融資成本優(yōu)勢(shì)，借款利率比低聲譽(yù)借款人低0.02%左右。

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

“拍拍貸”于2007年8月在上海成立，是我國(guó)最早成立的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)，同時(shí)也是目前國(guó)內(nèi)規(guī)模最大、用戶最活躍的P2P借貸平臺(tái)，所以本文選擇“拍拍貸”上的交易信息作為研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。為確保分析的有效性，本文初次選取了2015年在“拍拍貸”平臺(tái)成功借款用戶375位，經(jīng)過(guò)篩選剔除了重復(fù)出現(xiàn)用戶26位，再進(jìn)一步剔除資料缺失用戶32位，最終確定317位不同的用戶。

（二）變量選取

本文主要研究我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的融資成本影響因素，因而被解釋變量為融資成本，用借款利率來(lái)衡量。同時(shí)，將影響借款人成本的潛在因素分為標(biāo)的特征、信用特征和個(gè)人特征等三大類共14個(gè)變量指標(biāo)。具體變量說(shuō)明如表1所示。

變量描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，融資成本的最大值為0.24，最小值為0.09，說(shuō)明不同借款者的融資成本差別較大。控制變量方面，從標(biāo)的特征來(lái)看，借款額度均值為36854.762，說(shuō)明借款主體是以小額借款為主，而借款用途均值為2.025，借款期限均值為246.584，說(shuō)明借款主體的借款用途還是以短期的資金周轉(zhuǎn)為主。從信用特征來(lái)看，借款人的信用等級(jí)均值為4.831，表明樣本中多數(shù)人的信用等級(jí)與E級(jí)較為接近，處于相對(duì)較低的水平。從個(gè)人特征來(lái)看，借款人性別均值為0.856，說(shuō)明借款人中男性占絕大多數(shù)；學(xué)歷均值為1.962，說(shuō)明借款人的平均學(xué)歷為?？埔韵滤剑芙逃潭容^低；借款人平均年齡為36.185，已婚者占比為68.4%，房產(chǎn)擁有者占比為43.7%；月收入均值為3.964，說(shuō)明樣本中借款人月收入平均處于5001-10000元的水平?？傮w來(lái)看，借貸人主要為收入、信用等級(jí)和學(xué)歷均較低的男性。

（三）實(shí)證結(jié)果分析

本文利用Eviews8.0對(duì)上述三類影響借款人融資成本的變量進(jìn)行逐步回歸分析，三個(gè)模型的回歸結(jié)果列于表3當(dāng)中。

從標(biāo)的特征變量來(lái)看，借款額度在三個(gè)模型中均在5%水平下對(duì)融資成本表現(xiàn)出顯著影響，而且該變量系數(shù)均為正值，意味著借款額度越高，借款人需要支付的利率也就越高，因?yàn)榻杩铑~度越高，出借人所面臨的機(jī)會(huì)成本也就越大，借款人只有提高利率才能促使出借人有相應(yīng)的投資意愿而不至于流標(biāo)。同樣地，在三個(gè)模型中，借款期限均在1%顯著水平下通過(guò)檢驗(yàn)，而且系數(shù)均為正值，也就是說(shuō)，借款期限越長(zhǎng)，借款人需要支付的利率也就越高，因?yàn)槠谙拊介L(zhǎng)，其中的違約風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等風(fēng)險(xiǎn)因素就會(huì)增大，出借人需要更高的投資回報(bào)來(lái)彌補(bǔ)這些風(fēng)險(xiǎn)因素。借款用途只有在模型一中對(duì)借款成本有顯著影響，在模型二、三中影響均不顯著，但是三個(gè)模型中該變量的系數(shù)均為負(fù)值，依照本文預(yù)先設(shè)定的借款用途分類，說(shuō)明出借人考慮到了創(chuàng)業(yè)投資的風(fēng)險(xiǎn)比較大，因而要求借款人支付相對(duì)較高的利率。

從信用特征變量來(lái)看，信用等級(jí)借款額度均在1%水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)均為正值，依據(jù)前文對(duì)信用等級(jí)的劃分，表明借款人信用等級(jí)越低，借款成本越高，這是因?yàn)樾庞玫燃?jí)越低的借款人相應(yīng)的違約風(fēng)險(xiǎn)越高。逾期次數(shù)均在5%顯著水平下通過(guò)檢驗(yàn)，且系數(shù)均為正值，意味著逾期次數(shù)越多，借款人的借款成本也就越高。因?yàn)橛馄诖螖?shù)一定程度上反映出借款人違約風(fēng)險(xiǎn)的高低，逾期次數(shù)多的借款人只有支付更高的利率才能吸引到投資。還清筆數(shù)均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，但系數(shù)均為正值，可以在一定程度上說(shuō)明還清筆數(shù)越多，融資成本越高。銀行貸款未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，但系數(shù)均為正值，即有銀行貸款的借款人融資成本更高，本文認(rèn)為有銀行貸款的借款人還貸壓力比較大，當(dāng)還貸資金有限時(shí)他們更傾向于首先支付銀行貸款。

從個(gè)人特征變量來(lái)看，性別未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，但系數(shù)為正值，一定程度上說(shuō)明男性融資成本更高。年齡和學(xué)歷也未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，而系數(shù)為負(fù)值，說(shuō)明年齡越大或者學(xué)歷越高，借款人的融資成本越低。是否已婚沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其系數(shù)為負(fù)值意味著未婚借款人的借款成本較高，原因可能是未婚借款人沒(méi)有配偶的隱性擔(dān)保，因而風(fēng)險(xiǎn)較大。地區(qū)差異沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)均為負(fù)值，說(shuō)明東部經(jīng)濟(jì)地區(qū)借款人的借款成本更高，可能是東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的原因。月收入在10%顯著水平通過(guò)檢驗(yàn)，且系數(shù)為正值，說(shuō)明借款人收入水平越高，借款成本也會(huì)相應(yīng)提高。有無(wú)固定資產(chǎn)在5%水平下通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)為負(fù)值，意味著如果借款人沒(méi)有房產(chǎn)，那么他（她）的借款成本會(huì)相對(duì)較高。

四、結(jié)論

本文將影響借款人融資成本的潛在因素分為標(biāo)的特征、信用特征和個(gè)人特征等三大類共14個(gè)變量指標(biāo)，通過(guò)三個(gè)模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)全部標(biāo)的特征變量（借款額度、期限、用途）、信用特征變量中的信用等級(jí)和逾期次數(shù)以及個(gè)人特征變量中的月收入和固定資產(chǎn)對(duì)借款人融資成本存在顯著影響。為了降低借款人的融資成本，提高融資效率，本文認(rèn)為，應(yīng)采取以下幾項(xiàng)措施：一是加大對(duì)P2P融資平臺(tái)的宣傳力度，采取座談會(huì)、現(xiàn)場(chǎng)咨詢、上門拜訪等多種措施提高小微企業(yè)、個(gè)體工商戶和農(nóng)戶對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)融資的認(rèn)識(shí)，逐步解決這些中小經(jīng)濟(jì)單位的貸款難題。二是構(gòu)建完善的信息披露制度，包括對(duì)借款人信息進(jìn)行全面、系統(tǒng)地審核，制定借款人跟蹤與回訪制度，定期更新借貸雙方信息等。三是建立第三方托管機(jī)制，引入第三方金融機(jī)構(gòu)對(duì)平臺(tái)上的客戶資金進(jìn)行管理，同時(shí)監(jiān)督專戶專款專用制度的實(shí)行。

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An Analysis on Influential Factors of Financing Costs of P2P

Network Lending Platform under the New Normal

DONG Kai YUE Shuming

（College of Economics and Management， Shandong Agricultural University， Taian Shandong 271018）

Abstract：Most micro and small enterprises， individual industrial and commercial households and farmers have been faced with problems of difficult and costly financing under the New Normal. The paper divides potential influential factors of financing costs of P2P network lending platform into bidding features， credit features and personal features which total 14 variable index. Through the empirical analysis based on three models， the results show that financing amount， term， use， credit grade， overdue times， monthly income and fixed assets play an significant effect on financing costs of borrowers.

Keywords： the New Normal； P2P； financing cost

責(zé)任編輯、校對(duì)：張宏亮