指導(dǎo)利率、交易效率與金融資源配置—基于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

[東南大學(xué) 南京 211189]

我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)自2013年以來(lái)得到了飛速發(fā)展。P2P平臺(tái)為大量擁有閑散資金的投資者提供了更多方便快捷的投資機(jī)會(huì)，為原來(lái)無(wú)法獲得傳統(tǒng)金融服務(wù)的個(gè)人和小微企業(yè)提供了融資渠道，提高了資金的流動(dòng)性。通過(guò)提供及時(shí)有效的信息服務(wù)，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)在提高交易透明度和借貸匹配效率的同時(shí)降低了資本市場(chǎng)中的尋租費(fèi)用，從而促進(jìn)資金成本的合理化和真實(shí)化[1]。網(wǎng)絡(luò)借貸一般投資金額相對(duì)較小、產(chǎn)品分散、利率較高、期限較短，為投資人提供了一條不同于傳統(tǒng)理財(cái)?shù)耐顿Y新渠道，因而吸引了大量投資者。但是較高的借款成本無(wú)形之中也增加了借款人的還款壓力[2]，加上P2P行業(yè)中普遍存在的信息不對(duì)稱等問(wèn)題，網(wǎng)貸平臺(tái)和借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)較高，由此引發(fā)了社會(huì)對(duì)于P2P平臺(tái)金融資源配置效率的質(zhì)疑。

絕大多數(shù)的研究認(rèn)為平臺(tái)指導(dǎo)利率模式相較競(jìng)價(jià)利率模式對(duì)于提升交易效率的作用十分顯著，相比之下對(duì)于平臺(tái)指導(dǎo)利率下的平臺(tái)資源配置效率的研究還十分有限，遠(yuǎn)未形成共識(shí)。基于此，本文首先借助因子分析法，嘗試構(gòu)建網(wǎng)貸平臺(tái)資源配置效率的評(píng)價(jià)體系，進(jìn)而對(duì)指導(dǎo)利率如何影響平臺(tái)交易效率和金融資源配置效率分別進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，最后提出相關(guān)的政策和建議。

一、相關(guān)文獻(xiàn)與研究假設(shè)

隨著我國(guó)P2P市場(chǎng)的飛速發(fā)展，關(guān)于網(wǎng)絡(luò)借貸的研究也不斷深入，相關(guān)文獻(xiàn)主要集中在P2P平臺(tái)的價(jià)格形成機(jī)制和風(fēng)險(xiǎn)控制研究、平臺(tái)利率水平和成功概率的影響因素等方面。網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)中主要有兩種利率形成機(jī)制，分別是競(jìng)價(jià)模式和指導(dǎo)價(jià)格模式[3]。由于競(jìng)價(jià)模式下成交利率具有較高的不確定性，投資者和借款人因投標(biāo)過(guò)程存在的不確定性而更加謹(jǐn)慎，從而使得交易效率下降[4]。因此，為了獲得更高的交易效率，很多P2P平臺(tái)更傾向于選擇指導(dǎo)利率模式[5]。目前中國(guó)絕大部分網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)都采用指導(dǎo)利率模式[6]，即發(fā)布借款時(shí)由平臺(tái)預(yù)設(shè)一個(gè)利率水平。已有研究發(fā)現(xiàn)平臺(tái)指導(dǎo)利率相較于競(jìng)價(jià)機(jī)制的效率更高[7]，但并不能完全反映借款人的信用狀況[8]。

在網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)中，金融資源配置是通過(guò)平臺(tái)把資金從擁有閑置資金的投資者手中有效地導(dǎo)向需要資金的借款個(gè)人或小微企業(yè)手中，他們將資金投入生產(chǎn)或其他投資過(guò)程，以發(fā)揮資金的最大用途[9]?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于P2P市場(chǎng)資源配置效率的研究主要集中于資金供求的匹配。網(wǎng)貸平臺(tái)根據(jù)借款人的需求發(fā)布不同利率、金額和期限的借款標(biāo)的，投資者根據(jù)對(duì)借款人的信息掌握情況和風(fēng)險(xiǎn)考慮[10]，選擇合適的借款標(biāo)的進(jìn)行投標(biāo)，從而形成借款人與投資者之間的資金匹配[11]。平臺(tái)通過(guò)制定合理的網(wǎng)絡(luò)借貸匹配機(jī)制，可以提高金融資源配置效率[12]，投資者對(duì)借款人的“硬信息”和“軟信息”進(jìn)行雙重考察[13]，判斷借款標(biāo)的質(zhì)量，找到合適的投資標(biāo)的，從而實(shí)現(xiàn)資金供求的有效匹配[14]。相關(guān)研究指出通過(guò)信用審核與信息披露機(jī)制，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)生產(chǎn)借款人的軟硬信息并將其傳遞給投資者[15]，通過(guò)重塑金融組織的形態(tài)，降低交易成本，從而提升金融服務(wù)效率[16]。

綜上，本文基于現(xiàn)有研究做出如下假設(shè)：

H1：網(wǎng)貸平臺(tái)的交易效率與平臺(tái)指導(dǎo)利率正相關(guān)，指導(dǎo)利率越高，平臺(tái)的交易效率越高。這是因?yàn)椴簧偻顿Y人存在“賭徒心理”，盲目追求高收益，標(biāo)的利率越高，越容易成交，成交用時(shí)越少，交易效率就越高。

H2：網(wǎng)貸平臺(tái)金融資源配置效率與平臺(tái)指導(dǎo)利率負(fù)相關(guān)，指導(dǎo)利率越高，資源配置效率越低。這是因?yàn)檫^(guò)高的網(wǎng)貸利率水平會(huì)擠壓借款人的融資需求，迫使其回歸傳統(tǒng)融資，在“劣幣驅(qū)逐良幣”的作用下，P2P市場(chǎng)的資源配置能力和配置效率都會(huì)下降。

H3：相較其他類型的平臺(tái)，民營(yíng)無(wú)背書平臺(tái)更關(guān)注交易效率。這是因?yàn)槠胀o(wú)背書平臺(tái)無(wú)論是品牌聲譽(yù)還是規(guī)模都存在先天不足，為了吸引人氣往往會(huì)降低借款人資質(zhì)審核標(biāo)準(zhǔn)，借款人質(zhì)量的下降需要通過(guò)提高利率水平來(lái)彌補(bǔ)，而高收益標(biāo)的又成為了“賭徒”投資人的秒標(biāo)首選。在這些因素的共同作用下，民營(yíng)無(wú)背書平臺(tái)往往擁有不錯(cuò)的交易表現(xiàn)。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

網(wǎng)貸之家是我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)最大的第三方資訊平臺(tái)，數(shù)據(jù)權(quán)威且具有良好的聲譽(yù)，因此本文采取網(wǎng)貸之家網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)。在剔除數(shù)據(jù)不全和問(wèn)題平臺(tái)之后，最終選擇了250家P2P平臺(tái)2015年4月的平臺(tái)交易數(shù)據(jù)作為本文的實(shí)證對(duì)象。

（二）網(wǎng)貸平臺(tái)金融資源配置效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

綜合評(píng)價(jià)體系必須能夠反映網(wǎng)貸平臺(tái)金融資源配置效率的全面特征，而正確評(píng)價(jià)網(wǎng)貸平臺(tái)金融資源配置效率的關(guān)鍵在于合理地選擇代表性強(qiáng)、包含信息量廣的指標(biāo)組成綜合評(píng)價(jià)體系。作為金融資源配置的主體，網(wǎng)貸平臺(tái)雖然原則上并不直接參與交易，但是對(duì)借款人的信用評(píng)級(jí)和授信等行為實(shí)際上引導(dǎo)了交易的進(jìn)行。因此，平臺(tái)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)能力以及對(duì)供求進(jìn)行匹配的能力是金融資源配置效率的核心體現(xiàn)，反映了平臺(tái)能否全面、及時(shí)和有效地滿足用戶的投融資需求。此外，考慮到金融資源的配置要以保持金融穩(wěn)定為前提[17]，本文還將平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)控制能力納入配置效率評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建之中。因此，本文從供求匹配、產(chǎn)品設(shè)計(jì)和風(fēng)險(xiǎn)控制能力這三個(gè)維度構(gòu)建網(wǎng)貸平臺(tái)金融資源配置效率的評(píng)價(jià)體系。根據(jù)指標(biāo)選擇的客觀性、獨(dú)立性、可得性等原則，在借鑒前人研究的分析框架基礎(chǔ)上選擇了具體的九項(xiàng)指標(biāo)。其中投資人數(shù)、借款人數(shù)和成功借款的標(biāo)的數(shù)量這三個(gè)指標(biāo)用于表征平臺(tái)的供求匹配能力；用待還款金額占比、人均借款金額和資金凈流入來(lái)表征平臺(tái)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)能力；采用注冊(cè)資金、資金杠桿與累計(jì)待還金額這三個(gè)指標(biāo)來(lái)進(jìn)行刻畫平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)控制能力。構(gòu)建網(wǎng)貸平臺(tái)金融資源配置效率評(píng)價(jià)體系如表1所示。

表1 網(wǎng)貸平臺(tái)金融資源配置效率指標(biāo)體系

（三）研究方法

因子分析法是主成分分析的推廣，主成分分析就是采用投影的方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的降維，在損失較少數(shù)據(jù)信息的前提下，把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化成幾個(gè)有代表意義的綜合指標(biāo)。而因子分析相對(duì)于主成分分析更注重解釋被觀測(cè)變量的相關(guān)系數(shù)或協(xié)方差之間的結(jié)構(gòu)，實(shí)質(zhì)上就是用幾個(gè)潛在的無(wú)法觀測(cè)的、且互不相關(guān)的隨機(jī)變量去描述許多變量之間的相關(guān)關(guān)系[18]。假設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，則基本的因子分析模型可以表示為：

其中X1，X2，··Xn為指標(biāo)，F(xiàn)1，F(xiàn)2，··Fm為公共因子，εi表示只對(duì)Xi起作用的特殊因子，包含了隨機(jī)誤差，α是公共因子的負(fù)載。

首先用因子分析法建立金融資源配置效率評(píng)價(jià)指標(biāo)，得到金融資源配置效率系數(shù)，再對(duì)金融資源配置效率系數(shù)與平臺(tái)指導(dǎo)利率進(jìn)行回歸分析，探究指導(dǎo)利率對(duì)金融資源配置效率的影響。用滿標(biāo)用時(shí)衡量平臺(tái)的交易效率，探究P2P平臺(tái)的指導(dǎo)利率對(duì)交易效率的影響，并加入成交指數(shù)、流動(dòng)性指數(shù)和透明度指數(shù)等控制變量，觀察平均利率系數(shù)估計(jì)值的變化情況。

三、實(shí)證分析

（一）KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果

進(jìn)行因子分析之前，要先進(jìn)行KMO抽樣適當(dāng)性檢驗(yàn)和Bartlett球形檢驗(yàn)。KMO檢驗(yàn)值在0到1之間，且越接近于1則說(shuō)明因子分析的效果越好；Bartlett檢驗(yàn)的原假設(shè)是變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣為單位矩陣，拒絕則說(shuō)明適合進(jìn)行因子分析。檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，KMO統(tǒng)計(jì)值為0.703，大于0.5；Bartlett球形度檢驗(yàn)的卡方值為804.679，顯著性水平為0.000，因此拒絕變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣為單位矩陣的原假設(shè)，可以認(rèn)為樣本原有數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。

表2 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)結(jié)果

（二）解釋的總方差

解釋的總方差如表3所示。根據(jù)“初始特征值”可知，只有前三個(gè)主成分的特征值大于1，因此只選擇前三個(gè)主成分。根據(jù)“提取平方和載入”可知，第一主成分的方差貢獻(xiàn)率是33.50%，比重最高，第二主成分的貢獻(xiàn)率為25.26%，第三主成分的貢獻(xiàn)率為11.76%，前三個(gè)主成分的方差占所有主成分方差的70.07%。由此可見，選擇前三個(gè)主成分已足夠替代原來(lái)的變量，能夠較好地反映出網(wǎng)貸平臺(tái)金融資源配置效率各個(gè)指標(biāo)的變異情況?！靶D(zhuǎn)平方和載入”給出了旋轉(zhuǎn)后的因子提取結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)與未旋轉(zhuǎn)之前的方差貢獻(xiàn)率無(wú)明顯差異。

（三）旋轉(zhuǎn)成分矩陣

然后用最大方差法對(duì)因子載荷矩陣進(jìn)行正交旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后因子之間的信息更加獨(dú)立，能使在一個(gè)公共因子上具有高負(fù)荷的變量數(shù)目降至最少，從而增強(qiáng)了因子的可解釋性[19]。結(jié)果如表4所示。

表3 解釋的總方差

從表4可以看到，投資人數(shù)、借款人數(shù)、借款標(biāo)數(shù)、資金凈流入和累計(jì)待還款金額在因子1中具有較高的載荷，代表平臺(tái)的需求匹配能力。待還款金額占比、人均借款金額在因子2中具有較高載荷，代表平臺(tái)的產(chǎn)品設(shè)計(jì)能力。注冊(cè)資金、資金杠桿在因子3中具有較高載荷，代表平臺(tái)的安全性因子，即平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)控制能力。

（四）因子得分

各成分得分系數(shù)矩陣如表5所示。根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣可得：

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

通過(guò)上述計(jì)算我們可以得出網(wǎng)貸平臺(tái)資源配置效率的各因子得分，再以各因子的信息貢獻(xiàn)率為權(quán)重計(jì)算各網(wǎng)貸平臺(tái)的金融資源配置效率的綜合評(píng)價(jià)得分，公式如下：

對(duì)該綜合得分取對(duì)數(shù)ln（F）作為平臺(tái)的金融資源配置系數(shù)，該系數(shù)越大，說(shuō)明網(wǎng)貸平臺(tái)金融資源配置效率越高。

（五）回歸分析

平臺(tái)的交易效率用滿標(biāo)用時(shí)來(lái)衡量，即平臺(tái)上成功借款標(biāo)的滿標(biāo)耗時(shí)，滿標(biāo)用時(shí)越少，交易效率就越高；金融資源配置效率則用前面得到的綜合系數(shù)ln（F）來(lái)刻畫；指導(dǎo)利率即為平臺(tái)上借款標(biāo)的平均利率。對(duì)指導(dǎo)利率如何影響滿標(biāo)用時(shí)和金融資源配置效率ln（F）分別進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。為了保證模型的有效性和穩(wěn)健性，在回歸中加入成交指數(shù)、流動(dòng)性指數(shù)和透明度指數(shù)等控制變量，這些指數(shù)在網(wǎng)貸之家上公開可查。其中，成交指數(shù)是平臺(tái)成交量指標(biāo)，越高表示平臺(tái)成交量越高；流動(dòng)性指數(shù)表征平臺(tái)資金流動(dòng)性，越高表明平臺(tái)收回本息越快；透明度指數(shù)衡量平臺(tái)信息透明程度，越高表示平臺(tái)公布的信息越多越透明。

表5 成分得分系數(shù)矩陣

在以滿標(biāo)用時(shí)為被解釋變量的回歸中，由表6的回歸（1）～（3）可知，利率的系數(shù)估計(jì)值為負(fù)且均在1%水平上顯著。說(shuō)明滿標(biāo)用時(shí)與平臺(tái)利率顯著負(fù)相關(guān)，利率水平越高，滿標(biāo)用時(shí)越少，平臺(tái)的交易效率越高。即交易效率與指導(dǎo)利率正相關(guān)，本文的假設(shè)1成立。平均借款期限與滿標(biāo)用時(shí)顯著正相關(guān)，說(shuō)明平均借款期限越長(zhǎng)，滿標(biāo)用時(shí)越長(zhǎng)，即平均借款期限越長(zhǎng)交易效率越低。在回歸中加入平臺(tái)的成交指數(shù)、流動(dòng)性指數(shù)和透明度指數(shù)等控制變量后，指導(dǎo)利率的系數(shù)估計(jì)值顯著性保持不變；成交指數(shù)、流動(dòng)性指數(shù)均與滿標(biāo)用時(shí)負(fù)相關(guān)，即成交指數(shù)和流動(dòng)性指數(shù)越高，平臺(tái)的交易效率越高；而透明度指數(shù)與交易效率沒(méi)有顯著關(guān)系?；貧w中加入無(wú)背書的虛擬變量，若平臺(tái)為無(wú)背書平臺(tái)則該變量取值為1，否則為0。該變量系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，即說(shuō)明民營(yíng)無(wú)背書平臺(tái)的滿標(biāo)用時(shí)更短，交易效率高于有背書的平臺(tái)。這是因?yàn)槠胀o(wú)背書平臺(tái)為了吸引人氣往往會(huì)降低借款人資質(zhì)審核標(biāo)準(zhǔn)，而借款人質(zhì)量的下降需要通過(guò)提高利率水平來(lái)彌補(bǔ)，而高收益標(biāo)的又成為了“賭徒”投資人的秒標(biāo)首選。在這些因素的共同作用下，民營(yíng)無(wú)背書平臺(tái)往往擁有不錯(cuò)的交易表現(xiàn)。

對(duì)金融資源配置系數(shù)ln（F）和平臺(tái)利率進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表6回歸（4）所示?？芍实南禂?shù)估計(jì)值在1%水平上顯著為負(fù)，即金融資源配置系數(shù)ln（F）與平臺(tái)利率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，本文的假設(shè)2成立。說(shuō)明過(guò)高的借貸利率不利于網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)資源配置能力和效率的提升。平臺(tái)利率的下降有助于對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸的資源配置效率的提高，隨著目前P2P平臺(tái)的利率水平逐漸下降，意味著網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)整體的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)降低，P2P市場(chǎng)逐漸進(jìn)入有序發(fā)展階段，對(duì)傳統(tǒng)金融渠道形成有益補(bǔ)充。在回歸（4）中，無(wú)背書虛擬變量的系數(shù)估計(jì)值在5%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明無(wú)背書平臺(tái)的資源配置效率較低，主要是因民營(yíng)無(wú)背書平臺(tái)的利率水平高，同時(shí)風(fēng)險(xiǎn)也較高，在“劣幣驅(qū)逐良幣”效應(yīng)的作用下，導(dǎo)致資源配置效率較低。結(jié)合前面的分析可知，由于民營(yíng)無(wú)背書平臺(tái)的利率水平較高，其交易效率高于其他平臺(tái)但資源配置效率卻低于其他平臺(tái)，說(shuō)明民營(yíng)無(wú)背書平臺(tái)更加關(guān)注交易效率，本文的假設(shè)3成立。

表6 回歸結(jié)果

四、結(jié)論

本文構(gòu)建了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的金融資源配置效率評(píng)價(jià)體系，并通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)金融資源配置效率與平臺(tái)利率具有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，聯(lián)系目前網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)平均利率呈現(xiàn)出不斷下降的趨勢(shì)，說(shuō)明P2P平臺(tái)的金融資源匹配能力和效率正逐漸增強(qiáng)。對(duì)交易效率與指導(dǎo)利率的回歸分析發(fā)現(xiàn)，滿標(biāo)用時(shí)和平均利率呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，利率越高，滿標(biāo)用時(shí)越少，說(shuō)明網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的高利率很可能是平臺(tái)追求高交易效率的結(jié)果。通過(guò)加入平臺(tái)背景的虛擬變量回歸可知，民營(yíng)無(wú)背書平臺(tái)的交易效率更高，但資源配置效率卻較低，主要是因?yàn)檫@類平臺(tái)追求人氣和流量時(shí)有意無(wú)意間降低了借款門檻，引入了資信狀況較差甚至有欺詐嫌疑的融資者，標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)水平的升高只能用高利率匹配。顯然這樣的做法無(wú)益于平臺(tái)資源配置效率的提升，也是不可持續(xù)的。

實(shí)現(xiàn)金融資源的合理有效配置是網(wǎng)貸平臺(tái)可持續(xù)經(jīng)營(yíng)的保障，平臺(tái)一味追求高交易效率而制定高指導(dǎo)利率不利于平臺(tái)的可持續(xù)發(fā)展，應(yīng)同時(shí)兼顧金融資源配置效率，努力控制平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)，避免資金空轉(zhuǎn)。實(shí)際情況下同時(shí)提高平臺(tái)的交易效率和金融資源配置效率是有沖突的，平臺(tái)應(yīng)該根據(jù)實(shí)際情況在二者之間進(jìn)行權(quán)衡，制定合理的利率水平，或者通過(guò)其他途徑如平臺(tái)治理水平的完善和有效監(jiān)管等。

隨著P2P平臺(tái)的利率水平逐漸下降，說(shuō)明我國(guó)網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)發(fā)展逐漸趨于合理，資源配置效率提高。至于網(wǎng)絡(luò)借貸利率應(yīng)降低到何種最優(yōu)水平以達(dá)到資源的最優(yōu)配置，同時(shí)又能吸引足夠的參與者以保證交易效率，是值得繼續(xù)探索的問(wèn)題。