[東南大學(xué) 南京 211189]

我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場自2013年以來得到了飛速發(fā)展。P2P平臺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會，為原來無法獲得傳統(tǒng)金融服務(wù)的個人和小微企業(yè)提供了融資渠道，提高了資金的流動性。通過提供及時有效的信息服務(wù)，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺在提高交易透明度和借貸匹配效率的同時降低了資本市場中的尋租費用，從而促進資金成本的合理化和真實化[1]。網(wǎng)絡(luò)借貸一般投資金額相對較小、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?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稱等問題，網(wǎng)貸平臺和借款人的違約風險較高，由此引發(fā)了社會對于P2P平臺金融資源配置效率的質(zhì)疑。

絕大多數(shù)的研究認為平臺指導(dǎo)利率模式相較競價利率模式對于提升交易效率的作用十分顯著，相比之下對于平臺指導(dǎo)利率下的平臺資源配置效率的研究還十分有限，遠未形成共識?；诖?，本文首先借助因子分析法，嘗試構(gòu)建網(wǎng)貸平臺資源配置效率的評價體系，進而對指導(dǎo)利率如何影響平臺交易效率和金融資源配置效率分別進行實證檢驗，最后提出相關(guān)的政策和建議。

一、相關(guān)文獻與研究假設(shè)

隨著我國P2P市場的飛速發(fā)展，關(guān)于網(wǎng)絡(luò)借貸的研究也不斷深入，相關(guān)文獻主要集中在P2P平臺的價格形成機制和風險控制研究、平臺利率水平和成功概率的影響因素等方面。網(wǎng)絡(luò)借貸市場中主要有兩種利率形成機制，分別是競價模式和指導(dǎo)價格模式[3]。由于競價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過程存在的不確定性而更加謹慎，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平臺更傾向于選擇指導(dǎo)利率模式[5]。目前中國絕大部分網(wǎng)絡(luò)借貸平臺都采用指導(dǎo)利率模式[6]，即發(fā)布借款時由平臺預(yù)設(shè)一個利率水平。已有研究發(fā)現(xiàn)平臺指導(dǎo)利率相較于競價機制的效率更高[7]，但并不能完全反映借款人的信用狀況[8]。

在網(wǎng)絡(luò)借貸市場中，金融資源配置是通過平臺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)或其他投資過程，以發(fā)揮資金的最大用途[9]。現(xiàn)有文獻對于P2P市場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的，投資者根據(jù)對借款人的信息掌握情況和風險考慮[10]，選擇合適的借款標的進行投標，從而形成借款人與投資者之間的資金匹配[11]。平臺通過制定合理的網(wǎng)絡(luò)借貸匹配機制，可以提高金融資源配置效率[12]，投資者對借款人的“硬信息”和“軟信息”進行雙重考察[13]，判斷借款標的質(zhì)量，找到合適的投資標的，從而實現(xiàn)資金供求的有效匹配[14]。相關(guān)研究指出通過信用審核與信息披露機制，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺生產(chǎn)借款人的軟硬信息并將其傳遞給投資者[15]，通過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)貸平臺的交易效率與平臺指導(dǎo)利率正相關(guān)，指導(dǎo)利率越高，平臺的交易效率越高。這是因為不少投資人存在“賭徒心理”，盲目追求高收益，標的利率越高，越容易成交，成交用時越少，交易效率就越高。

H2：網(wǎng)貸平臺金融資源配置效率與平臺指導(dǎo)利率負相關(guān)，指導(dǎo)利率越高，資源配置效率越低。這是因為過高的網(wǎng)貸利率水平會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市場的資源配置能力和配置效率都會下降。

H3：相較其他類型的平臺，民營無背書平臺更關(guān)注交易效率。這是因為普通無背書平臺無論是品牌聲譽還是規(guī)模都存在先天不足，為了吸引人氣往往會降低借款人資質(zhì)審核標準，借款人質(zhì)量的下降需要通過提高利率水平來彌補，而高收益標的又成為了“賭徒”投資人的秒標首選。在這些因素的共同作用下，民營無背書平臺往往擁有不錯的交易表現(xiàn)。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

（一）數(shù)據(jù)來源

網(wǎng)貸之家是我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)最大的第三方資訊平臺，數(shù)據(jù)權(quán)威且具有良好的聲譽，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)不全和問題平臺之后，最終選擇了250家P2P平臺2015年4月的平臺交易數(shù)據(jù)作為本文的實證對象。

（二）網(wǎng)貸平臺金融資源配置效率評價指標體系的構(gòu)建

綜合評價體系必須能夠反映網(wǎng)貸平臺金融資源配置效率的全面特征，而正確評價網(wǎng)貸平臺金融資源配置效率的關(guān)鍵在于合理地選擇代表性強、包含信息量廣的指標組成綜合評價體系。作為金融資源配置的主體，網(wǎng)貸平臺雖然原則上并不直接參與交易，但是對借款人的信用評級和授信等行為實際上引導(dǎo)了交易的進行。因此，平臺的產(chǎn)品設(shè)計能力以及對供求進行匹配的能力是金融資源配置效率的核心體現(xiàn)，反映了平臺能否全面、及時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]，本文還將平臺的風險控制能力納入配置效率評價體系的構(gòu)建之中。因此，本文從供求匹配、產(chǎn)品設(shè)計和風險控制能力這三個維度構(gòu)建網(wǎng)貸平臺金融資源配置效率的評價體系。根據(jù)指標選擇的客觀性、獨立性、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指標。其中投資人數(shù)、借款人數(shù)和成功借款的標的數(shù)量這三個指標用于表征平臺的供求匹配能力；用待還款金額占比、人均借款金額和資金凈流入來表征平臺的產(chǎn)品設(shè)計能力；采用注冊資金、資金杠桿與累計待還金額這三個指標來進行刻畫平臺的風險控制能力。構(gòu)建網(wǎng)貸平臺金融資源配置效率評價體系如表1所示。

表1 網(wǎng)貸平臺金融資源配置效率指標體系

（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，把多個指標轉(zhuǎn)化成幾個有代表意義的綜合指標。而因子分析相對于主成分分析更注重解釋被觀測變量的相關(guān)系數(shù)或協(xié)方差之間的結(jié)構(gòu)，實質(zhì)上就是用幾個潛在的無法觀測的、且互不相關(guān)的隨機變量去描述許多變量之間的相關(guān)關(guān)系[18]。假設(shè)有n個評價指標，則基本的因子分析模型可以表示為：

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

首先用因子分析法建立金融資源配置效率評價指標，得到金融資源配置效率系數(shù)，再對金融資源配置效率系數(shù)與平臺指導(dǎo)利率進行回歸分析，探究指導(dǎo)利率對金融資源配置效率的影響。用滿標用時衡量平臺的交易效率，探究P2P平臺的指導(dǎo)利率對交易效率的影響，并加入成交指數(shù)、流動性指數(shù)和透明度指數(shù)等控制變量，觀察平均利率系數(shù)估計值的變化情況。

三、實證分析

（一）KMO檢驗和Bartlett檢驗結(jié)果

進行因子分析之前，要先進行KMO抽樣適當性檢驗和Bartlett球形檢驗。KMO檢驗值在0到1之間，且越接近于1則說明因子分析的效果越好；Bartlett檢驗的原假設(shè)是變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣為單位矩陣，拒絕則說明適合進行因子分析。檢驗結(jié)果如表2所示，KMO統(tǒng)計值為0.703，大于0.5；Bartlett球形度檢驗的卡方值為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)，可以認為樣本原有數(shù)據(jù)適合進行因子分析。

表2 KMO和Bartlett的檢驗結(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，只有前三個主成分的特征值大于1，因此只選擇前三個主成分。根據(jù)“提取平方和載入”可知，第一主成分的方差貢獻率是33.50%，比重最高，第二主成分的貢獻率為25.26%，第三主成分的貢獻率為11.76%，前三個主成分的方差占所有主成分方差的70.07%。由此可見，選擇前三個主成分已足夠替代原來的變量，能夠較好地反映出網(wǎng)貸平臺金融資源配置效率各個指標的變異情況?！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)之前的方差貢獻率無明顯差異。

（三）旋轉(zhuǎn)成分矩陣

然后用最大方差法對因子載荷矩陣進行正交旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后因子之間的信息更加獨立，能使在一個公共因子上具有高負荷的變量數(shù)目降至最少，從而增強了因子的可解釋性[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)、借款標數(shù)、資金凈流入和累計待還款金額在因子1中具有較高的載荷，代表平臺的需求匹配能力。待還款金額占比、人均借款金額在因子2中具有較高載荷，代表平臺的產(chǎn)品設(shè)計能力。注冊資金、資金杠桿在因子3中具有較高載荷，代表平臺的安全性因子，即平臺的風險控制能力。

（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

通過上述計算我們可以得出網(wǎng)貸平臺資源配置效率的各因子得分，再以各因子的信息貢獻率為權(quán)重計算各網(wǎng)貸平臺的金融資源配置效率的綜合評價得分，公式如下：

對該綜合得分取對數(shù)ln（F）作為平臺的金融資源配置系數(shù)，該系數(shù)越大，說明網(wǎng)貸平臺金融資源配置效率越高。

（五）回歸分析

平臺的交易效率用滿標用時來衡量，即平臺上成功借款標的滿標耗時，滿標用時越少，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）來刻畫；指導(dǎo)利率即為平臺上借款標的平均利率。對指導(dǎo)利率如何影響滿標用時和金融資源配置效率ln（F）分別進行實證檢驗。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)是平臺成交量指標，越高表示平臺成交量越高；流動性指數(shù)表征平臺資金流動性，越高表明平臺收回本息越快；透明度指數(shù)衡量平臺信息透明程度，越高表示平臺公布的信息越多越透明。

表5 成分得分系數(shù)矩陣

在以滿標用時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)估計值為負且均在1%水平上顯著。說明滿標用時與平臺利率顯著負相關(guān)，利率水平越高，滿標用時越少，平臺的交易效率越高。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用時顯著正相關(guān)，說明平均借款期限越長，滿標用時越長，即平均借款期限越長交易效率越低。在回歸中加入平臺的成交指數(shù)、流動性指數(shù)和透明度指數(shù)等控制變量后，指導(dǎo)利率的系數(shù)估計值顯著性保持不變；成交指數(shù)、流動性指數(shù)均與滿標用時負相關(guān)，即成交指數(shù)和流動性指數(shù)越高，平臺的交易效率越高；而透明度指數(shù)與交易效率沒有顯著關(guān)系?；貧w中加入無背書的虛擬變量，若平臺為無背書平臺則該變量取值為1，否則為0。該變量系數(shù)在5%水平上顯著為負，即說明民營無背書平臺的滿標用時更短，交易效率高于有背書的平臺。這是因為普通無背書平臺為了吸引人氣往往會降低借款人資質(zhì)審核標準，而借款人質(zhì)量的下降需要通過提高利率水平來彌補，而高收益標的又成為了“賭徒”投資人的秒標首選。在這些因素的共同作用下，民營無背書平臺往往擁有不錯的交易表現(xiàn)。

對金融資源配置系數(shù)ln（F）和平臺利率進行回歸分析，結(jié)果如表6回歸（4）所示?？芍实南禂?shù)估計值在1%水平上顯著為負，即金融資源配置系數(shù)ln（F）與平臺利率呈負相關(guān)關(guān)系，本文的假設(shè)2成立。說明過高的借貸利率不利于網(wǎng)絡(luò)借貸平臺資源配置能力和效率的提升。平臺利率的下降有助于對網(wǎng)絡(luò)借貸的資源配置效率的提高，隨著目前P2P平臺的利率水平逐漸下降，意味著網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)整體的風險溢價降低，P2P市場逐漸進入有序發(fā)展階段，對傳統(tǒng)金融渠道形成有益補充。在回歸（4）中，無背書虛擬變量的系數(shù)估計值在5%水平上顯著為負，說明無背書平臺的資源配置效率較低，主要是因民營無背書平臺的利率水平高，同時風險也較高，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，由于民營無背書平臺的利率水平較高，其交易效率高于其他平臺但資源配置效率卻低于其他平臺，說明民營無背書平臺更加關(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)建了一個網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的金融資源配置效率評價體系，并通過實證研究發(fā)現(xiàn)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺金融資源配置效率與平臺利率具有顯著的負相關(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，說明P2P平臺的金融資源匹配能力和效率正逐漸增強。對交易效率與指導(dǎo)利率的回歸分析發(fā)現(xiàn)，滿標用時和平均利率呈顯著負相關(guān)關(guān)系，利率越高，滿標用時越少，說明網(wǎng)絡(luò)借貸市場的高利率很可能是平臺追求高交易效率的結(jié)果。通過加入平臺背景的虛擬變量回歸可知，民營無背書平臺的交易效率更高，但資源配置效率卻較低，主要是因為這類平臺追求人氣和流量時有意無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，標的風險水平的升高只能用高利率匹配。顯然這樣的做法無益于平臺資源配置效率的提升，也是不可持續(xù)的。

實現(xiàn)金融資源的合理有效配置是網(wǎng)貸平臺可持續(xù)經(jīng)營的保障，平臺一味追求高交易效率而制定高指導(dǎo)利率不利于平臺的可持續(xù)發(fā)展，應(yīng)同時兼顧金融資源配置效率，努力控制平臺風險，避免資金空轉(zhuǎn)。實際情況下同時提高平臺的交易效率和金融資源配置效率是有沖突的，平臺應(yīng)該根據(jù)實際情況在二者之間進行權(quán)衡，制定合理的利率水平，或者通過其他途徑如平臺治理水平的完善和有效監(jiān)管等。

隨著P2P平臺的利率水平逐漸下降，說明我國網(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)水平以達到資源的最優(yōu)配置，同時又能吸引足夠的參與者以保證交易效率，是值得繼續(xù)探索的問題。