• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

      股東背景影響下的P2P平臺違約風(fēng)險與經(jīng)營風(fēng)險

      2018-07-17 11:59:38胡金焱
      關(guān)鍵詞:經(jīng)營風(fēng)險國資借款

      胡金焱 張 笑

      一、引言

      近年來,我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場發(fā)展迅速,2010年時僅有10家P2P平臺,而截至2017年12月,累計平臺數(shù)量就達(dá)到了5970家。一方面,網(wǎng)絡(luò)借貸的發(fā)展使得那些無法從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款的借款人獲得了資金,也使得投資者有了更多的投資渠道,提高了資金的配置效率;另一方面,行業(yè)中出現(xiàn)了大量跑路、失聯(lián)的平臺,問題平臺的數(shù)量已經(jīng)占平臺總量的67%*2010年我國P2P平臺僅有10家,貸款余額僅為0.6億元,而到2017年12月,累計平臺達(dá)到5970家,貸款余額為12245億元。P2P行業(yè)迅猛發(fā)展的同時,風(fēng)險也急劇增加,目前5970家平臺中正常運(yùn)營的有1931家,而問題平臺有4039家。,P2P行業(yè)的風(fēng)險問題十分嚴(yán)峻。因此,研究P2P平臺違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險的影響因素,有利于投資者做出正確的投資決策,為平臺規(guī)避風(fēng)險、持續(xù)經(jīng)營提出合理的建議,對監(jiān)管者的政策制定和風(fēng)險防范有著重要意義。

      在網(wǎng)貸市場中,P2P平臺與投資者之間存在著信息不對稱問題。截止2017年12月,正在運(yùn)營的P2P平臺有近兩千多家,面對如此多的平臺,投資者很難有效識別那些欺詐、跑路的平臺。*以“e租寶”事件為例,其平臺交易發(fā)生額達(dá)700多億元,但平臺上的貸款項目95%都是虛假的,投資者很難對平臺中的項目進(jìn)行辨別,大量失聯(lián)跑路的平臺并沒有真實的項目,僅是為了滿足自己的資金需求。因此,投資者在選擇時往往會注意平臺的背景,比如是否是國有或者上市公司參股。*不過也有多家國資和上市背景的平臺跑路失聯(lián),如恒貸網(wǎng)、田金所、象象財富等。在信息不對稱情況下,投資者很難了解平臺本身的經(jīng)營狀況,而國有企業(yè)和上市公司資本雄厚,這些平臺更容易讓投資者信賴。但是,擁有國資和上市背景的平臺是否真的安全,影響P2P平臺的違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險的因素有哪些?目前,鮮有文獻(xiàn)對此進(jìn)行研究。

      從P2P平臺的層面研究違約風(fēng)險和經(jīng)營績效的實證分析相對較少。郭海鳳、陳霄(2015)運(yùn)用因子分析法對50家P2P平臺的綜合實力進(jìn)行了研究,結(jié)果顯示不同地區(qū)的平臺發(fā)展存在差異,西部地區(qū)的平臺排名較高,網(wǎng)貸平臺可以通過混業(yè)經(jīng)營提高其盈利水平,進(jìn)而提高平臺的綜合實力*郭海鳳、陳霄:《P2P網(wǎng)貸平臺綜合競爭力評價研究》,《金融論壇》2015年第2期。。藍(lán)紫文(2016)利用1179家問題平臺的數(shù)據(jù),從運(yùn)營模式、平均收益率、品牌影響力和信息透明度等4個方面研究了P2P平臺倒閉的影響因素,發(fā)現(xiàn)平臺的信息透明度和品牌影響力與平臺生存時間顯著正相關(guān)。*藍(lán)紫文:《中國P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸平臺倒閉原因的實證研究》,《財經(jīng)問題研究》2016年第12期。孫寶文等(2016)利用861家平臺的數(shù)據(jù),從運(yùn)營模式、注冊資本、平均收益等多個維度,研究了問題平臺與正常平臺的風(fēng)險特征差異,發(fā)現(xiàn)運(yùn)營時間越長、高管從事相關(guān)行業(yè)的時間越長、網(wǎng)民評價較高的平臺更為安全。*孫寶文、牛超群、趙宣凱、荊文君:《財務(wù)困境識別:中國P2P平臺的風(fēng)險特征研究》,《中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2016年第7期。魏麗萍等(2017)利用“網(wǎng)貸之家”的數(shù)據(jù)研究了P2P平臺績效的影響因素,發(fā)現(xiàn)資金的需求和供給是影響平臺績效最為重要的因素,隨著平臺成交量的增加,借貸利率呈下降趨勢,而網(wǎng)絡(luò)口碑對平臺成交量沒有顯著影響*魏麗萍、陳德棉、謝勝強(qiáng):《誰動了“我”的績效?——P2P平臺成交量的驅(qū)動要素和影響機(jī)制研究》,《外國經(jīng)濟(jì)與管理》2017年第6期。。何光輝等(2017)*何光輝、楊咸月、蒲嘉杰:《中國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺風(fēng)險及其決定因素研究》,《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2017年第11期。使用491家平臺的數(shù)據(jù),研究了P2P平臺風(fēng)險的決定因素,發(fā)現(xiàn)公司治理、信用管理和營運(yùn)風(fēng)險都會影響平臺的違約風(fēng)險。

      以上文獻(xiàn)對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的研究都有很好的借鑒意義,但也存在以下不足之處:一是現(xiàn)有研究大都集中在微觀層面,而P2P平臺的違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險也是投資者和平臺所需要重點關(guān)注的,但這方面的研究較少;二是目前的文獻(xiàn)在研究問題平臺時,沒有嚴(yán)格區(qū)分平臺的違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險,對于投資者來說更關(guān)注的是違約風(fēng)險,而對平臺來說更關(guān)注的是經(jīng)營風(fēng)險;三是鮮有文獻(xiàn)考慮平臺股東背景對平臺風(fēng)險的影響,不同背景的平臺,其運(yùn)營模式、高管素質(zhì)、聲譽(yù)成本等都可能存在差異。本文試圖從股東背景的視角對平臺違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險的影響因素進(jìn)行探討,為以后的研究提供新的思路。

      二、理論分析和研究假設(shè)

      本文主要研究P2P平臺的違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險,根據(jù)網(wǎng)貸天眼的數(shù)據(jù),問題平臺可以分為警方介入、平臺失聯(lián)、跑路平臺、終止運(yùn)營、提現(xiàn)困難、良性退出、平臺詐騙和暫停發(fā)標(biāo)*網(wǎng)貸天眼中的部分?jǐn)?shù)據(jù)存在錯誤,有一些問題平臺依然標(biāo)注為正常運(yùn)營的平臺,因此本文也參考了網(wǎng)貸之家的數(shù)據(jù),同時為了確保數(shù)據(jù)的可靠性,本文也查看了每一家平臺的網(wǎng)站。等類型。本文將平臺失聯(lián)、跑路平臺、警方介入、平臺詐騙和提現(xiàn)困難的歸類為P2P平臺違約風(fēng)險,將終止運(yùn)營、良性退出和暫停發(fā)標(biāo)的歸類為P2P平臺經(jīng)營風(fēng)險,所劃分的依據(jù)是按照問題平臺有沒有發(fā)生違約行為(即問題平臺在退出時有沒有將投資者的資金退還給投資者)。我們發(fā)現(xiàn)大量問題平臺中存在自融、詐騙和非法集資的情況,但是也有部分平臺是因為經(jīng)營不善而退出市場的,這兩類平臺在本質(zhì)上是有區(qū)別的。對于投資者來說更關(guān)注平臺的違約風(fēng)險,因為平臺違約投資者很可能血本無歸,而對于合法經(jīng)營的P2P平臺來說更關(guān)注的是經(jīng)營風(fēng)險,即什么類型的平臺更容易倒閉,在經(jīng)營過程中如何避免這些問題。所以,本文將問題平臺的風(fēng)險分為違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險。

      首先,P2P平臺的違約風(fēng)險來看,本文認(rèn)為擁有國資和上市背景的平臺其違約風(fēng)險會低于民營平臺,下面通過一個簡單模型進(jìn)行分析。假設(shè)市場中存在多家平臺,投資者選擇在一家平臺上進(jìn)行投標(biāo),滿標(biāo)后平臺可以獲得W的收益(W>0),未投標(biāo)收益為0,投資者的投資金額為1,平臺的貸款利率為r,平臺沒有任何擔(dān)保品。假定平臺正常還款的概率為P,則平臺違約的概率為(1-P),同時,若平臺違約需支付違約成本C(C>0),違約成本為平臺所有者的聲譽(yù),即所有者的信息將會在網(wǎng)絡(luò)中被廣泛傳播,從而對其未來的生活、經(jīng)營以及個人信用產(chǎn)生影響。此時,平臺的期望利潤為:

      π=P(W-r)+(1-P)(W+1-C)

      (1)

      由于市場中存在大量平臺,假定市場是完全競爭的,則平臺的期望利潤為0,可以求出平臺的違約概率為:

      (2)

      對C求偏導(dǎo)得:

      (3)

      P2P平臺網(wǎng)站所公布的利率并非借款人的實際貸款利率,平臺還會收取一定比例的服務(wù)費(fèi)、審核費(fèi)等,借款人的實際貸款利率要高于P2P網(wǎng)站上所公布的利率,即W>r。平臺的還款概率P與其違約成本(聲譽(yù))C呈正相關(guān),聲譽(yù)成本越大其違約的概率就越小。

      由于不同類型平臺的聲譽(yù)成本是存在差異的,本文認(rèn)為擁有國資和上市背景的平臺其聲譽(yù)約束要強(qiáng)于民營平臺。因為對于國有和上市企業(yè)來說,背后承擔(dān)著政府和上市公司的信用,如果平臺發(fā)生違約,必然會成為輿論的焦點,從而對企業(yè)本身造成較大的負(fù)面影響。而民營平臺的股東多為個人,平臺違約雖然也會對其個人的聲譽(yù)產(chǎn)生影響,但很難產(chǎn)生較大的約束力。同時作為國有或者上市公司,其辦公地點一般不變,即使違約也“跑得了和尚跑不了廟”,但是對于個人的話家庭住所可以隨時變更。本文提出第一個假設(shè):

      H1.擁有國資和上市背景的平臺,其違約概率要低于民營平臺

      從P2P平臺的經(jīng)營風(fēng)險來看,本文認(rèn)為國資和上市平臺其經(jīng)營風(fēng)險與民營平臺無顯著差異。一方面,國有企業(yè)和上市公司對企業(yè)經(jīng)營業(yè)績的影響關(guān)系不明確,部分學(xué)者認(rèn)為國有企業(yè)經(jīng)營效率低下,而上市公司IPO后經(jīng)營業(yè)績會顯著下滑。也有學(xué)者認(rèn)為國有企業(yè)與非國有企業(yè)的業(yè)績沒有顯著差異,在壟斷行業(yè)中,上市公司績效優(yōu)于非上市公司,而完全競爭性產(chǎn)業(yè)內(nèi),非上市公司績效好于上市公司;另一方面,對于國資和上市背景的平臺來說,其資金實力、經(jīng)營模式和高管素質(zhì)方面要比大多數(shù)民營平臺要強(qiáng),而民營平臺在激勵機(jī)制和信息獲取上有一定優(yōu)勢。因此,國資和上市背景的平臺與民營平臺之間的業(yè)績可能并沒有太大的差異。所以,本文提出第二個假設(shè):

      H2.擁有國資和上市背景的平臺與民營平臺的經(jīng)營風(fēng)險無顯著差異。

      三、數(shù)據(jù)來源和變量描述

      本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),從零壹數(shù)據(jù)、網(wǎng)貸之家以及網(wǎng)貸天眼*本文數(shù)據(jù)來自于零壹數(shù)據(jù)(http://data.01caijing.com/p2p/index.html)、網(wǎng)貸之家(http://shuju.wdzj.com/)、網(wǎng)貸天眼(http://www.p2peye.com/shuju/ptsj/), 訪問時間:2017年8月11日。上獲取了2007年6月到2017年5月的948家P2P平臺的數(shù)據(jù)。在剔除缺失值和異常值之后,所得樣本為845家平臺數(shù)據(jù),擁有國資和上市背景的平臺為102家*截至2017年2月份正常運(yùn)營的國資系平臺有171家,問題平臺為16家,上市公司參股或控股的P2P網(wǎng)貸平臺為120家,問題平臺有5家。,民營平臺743家。從營業(yè)情況來看,正常運(yùn)營平臺為371家*本文中的運(yùn)營平臺均為正常運(yùn)營1年以上的。,問題平臺474家,其中違約平臺361家,停業(yè)平臺113家。

      (一)被解釋變量

      本文從P2P平臺的違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險兩個角度展開研究,被解釋變量有兩個:平臺是否違約和是否停業(yè)。根據(jù)網(wǎng)貸天眼的劃分,若問題平臺違約(包括平臺失聯(lián)、跑路平臺、警方介入、平臺詐騙和提現(xiàn)困難,即投資者無法收回本金),則賦值為1,正常營業(yè)賦值為0;若問題平臺停業(yè)(包括終止運(yùn)營、良性退出和暫停發(fā)標(biāo)),則賦值為1,正常營業(yè)賦值為0。通過研究平臺的違約因素,探究股東背景是否會影響平臺的違約率,檢驗第一個假設(shè),而對平臺經(jīng)營風(fēng)險因素的研究,用以檢驗第二個假設(shè)。表1為被解釋變量、解釋變量和控制變量的變量說明。

      (二)關(guān)鍵解釋變量

      本文主要研究不同的股東背景是否會對平臺違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險產(chǎn)生影響,因此解釋變量為平臺是否是國資或上市公司參股的平臺。*由于樣本中國資系和上市系的平臺數(shù)量較少,相對于其他民營系平臺來說,這兩類平臺有一些共同之處,因此本文才將兩類平臺歸為一類進(jìn)行研究。按照網(wǎng)貸之家的數(shù)據(jù),將平臺分為民營系、銀行系、上市系、國資系和風(fēng)投系。若平臺為上市系*網(wǎng)貸之家中的上市系平臺僅包括參股股東為A股、H股和美股上市的,并不包括新三板和區(qū)域股權(quán)交易市場上市的。、國資系和銀行系*本文樣本中只有一家銀行系平臺,開鑫貸由國家開發(fā)銀行和江蘇省內(nèi)國有大型企業(yè)共同投資設(shè)立的,因此,該平臺既屬于銀行系也屬于國資系,本文將其歸類為國資系。,則賦值為1,平臺為民營系和風(fēng)投系賦值為0。

      (三)控制變量

      考慮到不同平臺間的差異,本文從平臺的基本信息、運(yùn)營模式以及運(yùn)營指標(biāo)三個方面設(shè)置變量。

      平臺的基本信息包括注冊資本、有無債權(quán)轉(zhuǎn)讓、有無銀行存管或資金托管、高管背景等四個指標(biāo)。注冊資本可以衡量平臺的資金實力,有債權(quán)轉(zhuǎn)讓的平臺流動性會更好。資金托管或銀行存管可以有效避免平臺的資金池問題,對于防控風(fēng)險、保護(hù)投資者權(quán)益有著重要作用。本文用高管學(xué)歷來衡量高管背景,若高管學(xué)歷為碩士或本科為重點大學(xué)畢業(yè)(“985”或“211”)賦值為1,其他賦值為0。

      平臺的運(yùn)營模式包括是否為供應(yīng)鏈金融、是否為有抵押貸款、平臺有無擔(dān)保等三個指標(biāo)。根據(jù)網(wǎng)貸之家的數(shù)據(jù),平臺的經(jīng)營模式可分為個人信貸、企業(yè)信貸、車貸、房貸、供應(yīng)鏈金融、票據(jù)、藝術(shù)品質(zhì)押、農(nóng)村金融和消費(fèi)金融。不同的經(jīng)營模式其風(fēng)險也是不同的,因此本文將平臺的運(yùn)營模式分為三類:供應(yīng)鏈金融、抵押貸款(車貸、房貸)以及其他。此外,平臺一般都會向投資者承諾相應(yīng)保障模式,比如平臺墊付、本息保障、第三方擔(dān)保等,本文引入有無擔(dān)保這一指標(biāo)。

      平臺的運(yùn)營指標(biāo)包括平均每筆貸款金額、平均借款期限、人均投資金額以及借款人數(shù)與投資者人數(shù)之比。平均每筆借款金額可以反映平臺平均的貸款額度,平均借款期限可以反映平臺的借款時間的長短,借款時間越長,風(fēng)險越高。人均投資金額可以反映投資者的活躍程度,如果投資金額較大說明投資者對于平臺比較信任,可能多次進(jìn)行投資。借款人數(shù)與投資人數(shù)之比反映了借款的集中度,即投資者的資金集中到單個借款人的程度。

      此外,由于不同地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)水平和競爭環(huán)境存在差異,比如東部比西部經(jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá),或者東部的平臺比較多,競爭壓力更大。因此,本文控制了平臺的所屬地區(qū),分為東、中、西部等3個地區(qū),設(shè)置虛擬變量,若平臺在東部賦值為1,其他賦值為0;中部賦值為1,其他賦值為0??紤]到不同時間下經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策環(huán)境的差異可能會對平臺產(chǎn)生影響,因此本文控制了平臺的上線時間,對于上線時間為2012年、2013年、2014年、2015年和2016年的平臺分別設(shè)置虛擬變量。參見表1。

      表1 變量說明

      四、實證分析

      本文從兩個方面展開實證研究:一是分析股東背景對平臺違約概率的影響,是否國資和上市背景的平臺違約概率越低,檢驗假設(shè)H1;二是分析股東背景對平臺停業(yè)概率的影響,檢驗假設(shè)H2。本文中的被解釋變量為0,1變量,使用Logit模型進(jìn)行研究,回歸形式為:

      (4)

      p≡P(y=1|X)≡P(違約|股東背景、基本信息、運(yùn)營模式、運(yùn)營指標(biāo))

      p≡P(y=1|X)≡P(停業(yè)|股東背景、基本信息、運(yùn)營模式、運(yùn)營指標(biāo))

      (一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

      本文將樣本分為兩部分,將正常運(yùn)營的平臺(371家)和違約平臺(361家)歸為第一個樣本,共732家,將正常運(yùn)營的平臺(371家)和停業(yè)平臺(113家)歸為第二個樣本,共484家。使用Logit模型分別對P2P平臺的違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險進(jìn)行了實證研究,模型(1)、模型(2)顯示了股東背景對平臺違約風(fēng)險的影響,模型(3)、模型(4)顯示了股東背景對經(jīng)營風(fēng)險的影響。

      表2 基準(zhǔn)回歸:股東背景、違約風(fēng)險與經(jīng)營風(fēng)險(Logit回歸)

      注:***、**和*分別表示變量在1%、5%和10%的水平上顯著,括號內(nèi)表示z-Statistic。表3、表4同。

      從模型(1)可以看出,股東背景對平臺違約率有顯著的負(fù)向影響,說明在未加入其他控制變量的情況下,擁有國資或上市背景的平臺其違約概率要低于民營平臺。模型(2)中本文引入了其他控制變量,發(fā)現(xiàn)結(jié)果依然顯著,說明假設(shè)H1是正確的。根據(jù)前面的理論分析,平臺違約會對股東的聲譽(yù)產(chǎn)生負(fù)面影響,由于國資和上市背景的平臺其背后是國有企業(yè)和上市公司,平臺違約容易成為媒體關(guān)注的焦點,成為“大新聞”,產(chǎn)生的負(fù)面影響更廣,因此其聲譽(yù)約束要高于民營平臺。同時民營平臺的股東往往是個人,對其聲譽(yù)影響相對較小,且個人的住所可以隨時變更,投資者可能找不到本人,也就很難通過法律途徑進(jìn)行維權(quán)。而國有企業(yè)和上市公司的辦公地點可以查到,有利于投資者進(jìn)行維權(quán)。所以,國資和上市平臺違約率要低于民營平臺。

      從模型(3)來看,股東背景對平臺經(jīng)營風(fēng)險有顯著的負(fù)向影響,說明在未控制其他變量的情況下,擁有國資和上市背景的平臺其停業(yè)的概率要低于民營平臺。模型(4)中顯示了加入控制變量的情況,可以看出雖然顯著性有所降低,但依然是顯著負(fù)向相關(guān)的,說明假設(shè)H2錯誤。根據(jù)前面的分析,本文認(rèn)為兩類平臺在經(jīng)營方面各有優(yōu)勢,國資和上市背景平臺的優(yōu)勢主要在于資金實力、運(yùn)營模式和高管背景。這些優(yōu)勢可能使得其經(jīng)營風(fēng)險低于民營平臺,本文將做進(jìn)一步研究。

      (二)運(yùn)營模式、高管背景對平臺經(jīng)營風(fēng)險的影響

      本文認(rèn)為國資和上市背景的平臺其經(jīng)營風(fēng)險低于民營平臺是因為大多數(shù)民營平臺規(guī)模較小,其經(jīng)營經(jīng)驗和管理制度并不強(qiáng),主要體現(xiàn)在資金實力、經(jīng)營模式和高管背景上。從模型(4)可以看出,注冊資本對平臺的經(jīng)營風(fēng)險沒有顯著影響,資金實力并不是兩者差異的原因,下面我們重點分析運(yùn)營模式和高管背景對平臺經(jīng)營風(fēng)險的影響。

      目前,業(yè)界普遍認(rèn)為供應(yīng)鏈金融是最安全的經(jīng)營模式,因為這種模式可以很好地解決借貸雙方信息不對稱問題,從本文的實證結(jié)果也可看出供應(yīng)鏈金融的平臺其違約概率和停業(yè)概率都顯著低于其他運(yùn)營模式。考慮到國有企業(yè)和上市公司規(guī)模較大,往往有很多上下游客戶,借助這種優(yōu)勢可以發(fā)展供應(yīng)鏈金融,即平臺中的項目只針對上下游客戶進(jìn)行借貸。而大多數(shù)民營平臺的股東實力較弱,很難發(fā)展供應(yīng)鏈金融。從本文的樣本來看,國資和上市背景的平臺有102家,其中有三分之一(31家)的運(yùn)營模式為供應(yīng)鏈金融,而民營平臺為743家,其中只有45家為供應(yīng)鏈金融。所以運(yùn)營模式的差異可能是導(dǎo)致國資和上市背景的平臺其經(jīng)營風(fēng)險更低的原因。從模型(5)可以看出,在加入股東背景和是否為供應(yīng)鏈金融的交互項后,回歸結(jié)果并不顯著,雖然國資和上市背景的平臺和民營平臺在經(jīng)營模式上存在差異,但這并不是導(dǎo)致兩者經(jīng)營風(fēng)險差異的原因。

      除了資金實力和運(yùn)營模式以外,平臺高管團(tuán)隊的素質(zhì)也是影響平臺經(jīng)營業(yè)績和風(fēng)險防控最為重要的因素,一個優(yōu)秀的高管團(tuán)隊可以為平臺帶來更多的利潤,也能更好地把控風(fēng)險。由于大多數(shù)的民營平臺資金實力較弱,很難吸引到優(yōu)秀的管理人員,而國資和上市背景的平臺資金實力較強(qiáng),可以高薪聘用到優(yōu)秀的人才。因此,高管團(tuán)隊素質(zhì)的差異可能是平臺經(jīng)營風(fēng)險差異的主要因素。本文中高管團(tuán)隊的素質(zhì)是用高管學(xué)歷背景來衡量的,模型(6)引入了股東背景和高管背景的交互項,回歸結(jié)果顯示,交互項與平臺的停業(yè)概率顯著負(fù)相關(guān),說明國資和上市背景的平臺其經(jīng)營風(fēng)險比民營平臺更低是因為其高管團(tuán)隊的素質(zhì)更高。運(yùn)營模式、高管背景對平臺經(jīng)營風(fēng)險的影響見表3。

      表3 運(yùn)營模式、高管背景對平臺經(jīng)營風(fēng)險的影響(Logit回歸)

      通過前面的研究本文發(fā)現(xiàn),國資和上市背景的平臺不論是違約風(fēng)險還是經(jīng)營風(fēng)險都顯著低于民營平臺,主要是因為聲譽(yù)約束和高管背景的差異導(dǎo)致的。既然民營平臺的違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險都比較高,那么投資者在選擇民營平臺時應(yīng)如何進(jìn)行分辨,畢竟不可能所有的投資者只投資國資或上市背景的平臺。下面本文只針對民營平臺研究違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險的影響因素。

      (三)民營平臺違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險的影響因素

      將樣本中的國資和上市背景的平臺剔除,只對民營平臺進(jìn)行研究(見表4)。模型(7)、(8)的回歸結(jié)果顯示了各變量對民營平臺違約率的影響。首先從平臺的基本信息來看,注冊資本并不會影響平臺的違約概率,說明平臺自身的資金實力與違約風(fēng)險無關(guān)。有債權(quán)轉(zhuǎn)讓的平臺違約概率更低,因為債權(quán)轉(zhuǎn)讓可以增加平臺的流動性,而違約平臺中大多數(shù)都存在自融、詐騙等非法行為,這些平臺為了鎖定投資者的資金,不會提供債權(quán)轉(zhuǎn)讓服務(wù)。有銀行存管或資金托管的平臺違約概率更低,存在非法行為的平臺是不可能進(jìn)行銀行存管的,這意味著平臺無法直接接觸投資者的資金。高管背景與平臺的違約風(fēng)險顯著負(fù)相關(guān),這是因為高學(xué)歷以及名校畢業(yè)的高管可能更注重自己的聲譽(yù),平臺違約不僅會對股東的聲譽(yù)產(chǎn)生影響,也會影響高管的聲譽(yù),因此高管背景越強(qiáng)的平臺其違約的概率越小。

      其次,從運(yùn)營模式來看,違約風(fēng)險最低的是供應(yīng)鏈金融,接著是有抵押的貸款,其他的模式(主要是信用貸款)的違約風(fēng)險最高。第三方擔(dān)保并不會降低對平臺的違約率,第三方擔(dān)保機(jī)構(gòu)往往是一些小額貸款公司或者規(guī)模較小的擔(dān)保公司,如果平臺出現(xiàn)問題,機(jī)構(gòu)可能也無力提供擔(dān)保。

      表4 民營平臺違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險(Logit回歸)

      最后,從運(yùn)營指標(biāo)來看,平均每筆貸款金額越大,平臺違約的概率越高,一方面單筆貸款金額越大,風(fēng)險應(yīng)該越大;另一方面存在非法行為的平臺更有可能用單筆大額借貸來快速吸收資金。平均借款期限與平臺違約概率呈負(fù)相關(guān),因此本文考慮兩者可能是非線性的關(guān)系,所以加入了借款期限的平方項。模型(8)為回歸結(jié)果,可以看出平均借款期限的平方與違約概率顯著正相關(guān),說明借款期限與平臺違約的概率是正“U”型的關(guān)系,這意味著并非貸款期限越短,風(fēng)險越低。借款人數(shù)與投資人數(shù)之比與違約概率顯著負(fù)相關(guān)的,該指標(biāo)可以反映借款集中度,比值越小說明單個借款人的借款金額越大,集中度越高,違約風(fēng)險也就越高。

      模型(9)顯示了各變量對平臺經(jīng)營風(fēng)險的影響。首先從基本信息來看,注冊資本與平臺的停業(yè)概率無關(guān),說明資金實力也不影響平臺的經(jīng)營風(fēng)險。與違約風(fēng)險不同,有無債權(quán)轉(zhuǎn)讓并不會對平臺的經(jīng)營風(fēng)險產(chǎn)生影響,因為債權(quán)轉(zhuǎn)讓只是增加了投資者資金的流動性,方便投資者及時變現(xiàn)。平臺高管的背景與經(jīng)營風(fēng)險有顯著負(fù)向影響,說明學(xué)歷背景較強(qiáng)的高管可以有效降低平臺的停業(yè)概率。此外,本文還做了進(jìn)一步的研究,考慮到民營平臺資金實力較差,很難花重金聘用高學(xué)歷的高管,而事實上大多數(shù)民營平臺喜歡聘用那些有從業(yè)經(jīng)驗的高管(一般是在銀行等其他正規(guī)金融機(jī)構(gòu)工作數(shù)年的)。因此,本文將高管背景變量替換為高管從業(yè)經(jīng)驗(有從業(yè)經(jīng)驗但沒有學(xué)歷介紹或者學(xué)歷為一般本科的賦值為1,其他賦值為0)這一變量,研究高管只有從業(yè)經(jīng)驗會不會對平臺的經(jīng)營風(fēng)險產(chǎn)生影響。模型(10)為回歸結(jié)果,可以看出高管的從業(yè)經(jīng)驗與平臺的停業(yè)概率沒有顯著的相關(guān)性,這說明平臺聘用只有相關(guān)從業(yè)經(jīng)驗的高管并不會降低平臺的經(jīng)營風(fēng)險。*孫寶文等(2016)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)始人學(xué)歷對平臺運(yùn)營狀況無顯著影響,創(chuàng)始人金融行業(yè)從業(yè)年限對平臺運(yùn)營狀況有顯著影響。其次,從平臺的運(yùn)營模式來看,依然是供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險最低,有抵押貸款次之,因此無法選擇供應(yīng)鏈金融的民營平臺選擇抵押貸款的運(yùn)營模式是更安全的,而平臺有無擔(dān)保并不會影響平臺的經(jīng)營風(fēng)險。最后,從運(yùn)營指標(biāo)來看,平均每筆貸款金額與平臺的停業(yè)概率無關(guān),平臺堅持“小額分散”的原則并不會降低經(jīng)營風(fēng)險。平均借款期限對平臺的經(jīng)營風(fēng)險也有顯著的負(fù)向影響,考慮到可能存在非線性關(guān)系,本文也引入借款期限的平方項,從模型(11)的回歸結(jié)果看,平均借款期限的平方與平臺停業(yè)概率正相關(guān),說明借款期限與停業(yè)概率存在正“U”型的關(guān)系,因此并非借款期限越短,風(fēng)險越低,因為短期借款可能不是從事生產(chǎn)性活動,而是過橋借款或者是因為短期資金鏈斷裂,這一類借款風(fēng)險反而會更高,本文計算發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的期限為100天左右。借款人數(shù)和投資者人數(shù)之比與平臺停業(yè)概率無關(guān),說明借款的集中度并不會影響平臺的經(jīng)營風(fēng)險。

      (四)穩(wěn)健性檢驗

      本文只使用了845家平臺的數(shù)據(jù),但我國P2P平臺已累計超過6000家,為了避免樣本的選擇而導(dǎo)致回歸結(jié)果的偏差,本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從佳璐數(shù)據(jù)*佳璐數(shù)據(jù)(http://www.jlsj888.cn/),本文使用的是2010年1月到2016年12月的數(shù)據(jù)。由于佳璐數(shù)據(jù)沒有披露平臺的交易筆數(shù),所以本文將控制變量中的每筆貸款金額替換為人均借款金額,其他變量與原回歸一致。訪問時間:2017年8月9日。上重新獲取了403家P2P平臺的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,與本文的原回歸結(jié)果并沒有顯著差異*限于篇幅原因,本文未列出穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果。。

      五、結(jié)論與建議

      本文利用845家P2P平臺的數(shù)據(jù),從股東背景角度,研究了平臺違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險的影響因素,研究發(fā)現(xiàn)擁有國資和上市背景的平臺其違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險都比民營平臺低,本文認(rèn)為是由于聲譽(yù)約束和高管背景的不同而導(dǎo)致的。國資和上市背景平臺的聲譽(yù)成本要大于民營平臺,這是其違約概率較低的原因;同時國資和上市背景的平臺其高管背景比民營平臺更強(qiáng)(高學(xué)歷和名校畢業(yè)),這是其經(jīng)營風(fēng)險更低的原因。本文重點研究了民營平臺的違約風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險,發(fā)現(xiàn)有無債權(quán)轉(zhuǎn)讓、高管背景、有無銀行存管或資金托管、運(yùn)營模式、平均每筆貸款金額、平均借款期限、借款總?cè)藬?shù)與投資者總?cè)藬?shù)之比以及人均投資金額等都會對民營平臺的違約風(fēng)險產(chǎn)生影響,而有無銀行存管或資金托管、高管背景、運(yùn)營模式、平均借款期限和人均投資金額等對民營平臺的經(jīng)營風(fēng)險有影響。進(jìn)一步研究后發(fā)現(xiàn),聘用只有相關(guān)從業(yè)經(jīng)驗的高管以及堅持“小額分散”的策略并不能顯著降低平臺的經(jīng)營風(fēng)險,且貸款期限與經(jīng)營風(fēng)險之間存在正“U”型的關(guān)系。根據(jù)本文的研究結(jié)論,提出以下建議:

      第一,對于投資者而言,在選擇P2P平臺時除了優(yōu)先考慮國資和上市背景的平臺以外,還可以從以下三個方面進(jìn)行篩選。首先,在平臺基本信息方面,可以選擇有銀行存管或資金托管的、有債權(quán)轉(zhuǎn)讓的以及高管學(xué)歷背景較強(qiáng)的平臺。其次,在運(yùn)營模式方面,供應(yīng)鏈金融優(yōu)先,有抵押貸款次之。最后,在運(yùn)營指標(biāo)方面,盡量選擇小額分散的、人均投資金額較大的以及平均借款期限在100天左右的平臺。

      第二,對于民營平臺來說,應(yīng)該聘用學(xué)歷背景較強(qiáng)的高管,而僅有相關(guān)從業(yè)經(jīng)驗的高管并不會降低平臺的經(jīng)營風(fēng)險,在運(yùn)營模式上大部分平臺可能無法選擇供應(yīng)鏈模式,可以選擇抵押貸款的模式。同時,堅持小額貸款的平臺其違約風(fēng)險較低,但對經(jīng)營風(fēng)險無影響,合法經(jīng)營的平臺可在法律法規(guī)允許的范圍內(nèi)適當(dāng)?shù)剡M(jìn)行大額借貸。

      猜你喜歡
      經(jīng)營風(fēng)險國資借款
      學(xué)習(xí)貫徹黨的十九屆六中全會精神
      ——省委宣講團(tuán)走進(jìn)國資系統(tǒng)
      房地產(chǎn)開發(fā)中的經(jīng)營風(fēng)險管理探討
      借款捆綁婚姻關(guān)系致訴訟
      不一樣的借款保證人
      中東鐵路與三喇嘛借款
      特定問題調(diào)查:向國資“亮劍”
      創(chuàng)業(yè)投資企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險管理機(jī)制
      沈陽國資國企改革對策建議
      淺談如何降低醫(yī)院的經(jīng)營風(fēng)險——從內(nèi)控管理的角度分析
      中國市場(2016年45期)2016-05-17 05:15:32
      上海國資:重組與整合
      上海國資(2015年8期)2015-12-23 01:47:30
      河北省| 咸丰县| 永泰县| 惠安县| 平南县| 吕梁市| 云霄县| 会同县| 博野县| 金湖县| 石首市| 家居| 牡丹江市| 开鲁县| 镇赉县| 大石桥市| 辽中县| 九龙城区| 黄冈市| 日喀则市| 泉州市| 鄯善县| 中江县| 常山县| 长子县| 宁强县| 南丹县| 资中县| 松阳县| 永吉县| 卓尼县| 道孚县| 南昌县| 阳城县| 清镇市| 蛟河市| 潞西市| 海林市| 十堰市| 长泰县| 厦门市|