鄭曼莉

自愿性信息披露是否有用？——來自P2P借貸的數(shù)據(jù)實證

鄭曼莉

（六安職業(yè)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 六安 237158）

P2P借貸近年來在中國發(fā)展勢頭強勁，但是，由于監(jiān)管方面的不到位和管理規(guī)范的不完善，在運行過程中暴露出不少問題，其中，信息披露問題尤為嚴(yán)重。針對P2P借貸當(dāng)前存在的信息披露問題，以“人人貸”為研究對象，通過數(shù)據(jù)調(diào)查分析發(fā)現(xiàn)：自愿性信息披露個數(shù)與借款達(dá)成所需時間及投標(biāo)人數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，借款人的信用等級對此有增強作用，借款描述字?jǐn)?shù)對滿標(biāo)時間與投標(biāo)人數(shù)并不存在顯著的影響。這表明投資者對于借款者的描述并未給予較高認(rèn)可，借款者需要注意提升借款描述的質(zhì)量，同時平臺也應(yīng)該提高對借款描述的重視程度。

信息不對稱； 信息披露； P2P借貸； 信用評級； 借款描述

一、引言

傳統(tǒng)金融體系下，獲得借款的融資方往往是有背景且違約風(fēng)險較少的那一類人或機構(gòu)，而大量需要獲得資金的個人，往往由于現(xiàn)代金融體系的不靈活可能融不到所需的資金，為此，金融脫媒化的呼聲一直很高；互聯(lián)網(wǎng)的興起使之成為可能，而其中最為引人注目的當(dāng)屬P2P借貸的出現(xiàn)。P2P借貸作為一種通過互聯(lián)網(wǎng)讓借款人與出借方繞開金融中介直接接觸的借貸模式。自2005年它首次在英國出現(xiàn)以來便迅速蔓延到世界各地，表現(xiàn)出了強勁的發(fā)展勢頭。目前國際上比較有典型意義的平臺包括ZOPA、KIVA、PROSPER這三類。在我國來看，金融體系的不完善，傳統(tǒng)銀行體系往往被人詬病為只會“雪中送炭”，使得P2P借貸引入到我國便表現(xiàn)出了旺盛的生命力。在P2P平臺上，資金需求者通過發(fā)布借款標(biāo)的，以及一些自己的基本信息來申請借款，而投資者則是根據(jù)這些信息來做出是否出讓資金的決定。在借款人發(fā)布的信息中，許多都是借款人自愿并且未被平臺所認(rèn)證的信息，投資者在選擇時只能憑借這些未被核實的信息來作為自己是否出讓資金的依據(jù)。對此，信息披露的問題在P2P市場里很具有研究意義。同時，P2P借貸市場由于監(jiān)管的缺失致使行業(yè)風(fēng)險十分高，投資者“踩雷”事件時有發(fā)生，與P2P借貸在美國P2P借貸由SEC監(jiān)管不同的是，我國尚未明確對P2P借貸實施監(jiān)管的方向，更未將其劃到某一部門進(jìn)行監(jiān)管。2015年年底由多個部門合力出臺了《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介機構(gòu)業(yè)務(wù)活動管理暫行辦法(征求意見稿)》。這份監(jiān)管文件的落地，明確了我國P2P借貸平臺的信息中介的地位，也強調(diào)了監(jiān)管的必須性[1-2]。這意味著目前我國P2P借貸市場上的絕大多數(shù)平臺都達(dá)不到要求，需要整改；在未來監(jiān)管的力度、方向以及給行業(yè)帶來的影響方面也值得研究。信息披露在降低市場無效性上的作用上一直以來都得到許多學(xué)者的廣泛關(guān)注。會計學(xué)術(shù)界在能否把義務(wù)披露信息當(dāng)作一種可靠的信息源從而影響投資者決策這一問題上未能達(dá)成一致。在心理與行為經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，已有研究表明在一定情況下人們會將客觀，但并不詳細(xì)的內(nèi)容包含在他們的經(jīng)濟(jì)決策中[3]。在現(xiàn)有的文獻(xiàn)資料中，對于P2P借貸平臺借款人自愿性信息披露研究主要集中在借款人特征、自愿披露信息的數(shù)量、借款利率、違約率等方面。蔣先玲等[4]認(rèn)為自愿披露信息提供的信息量、借款利率均與借款成功率顯著相關(guān)；Sadeh等[5]的研究指出借款人自愿披露的信息量與借款成功率、違約率均有密切關(guān)聯(lián)。雖然目前關(guān)于P2P借貸平臺自愿性信息披露的相關(guān)研究較多，但這些研究的關(guān)注點多集中在信息披露數(shù)量方面，而較少關(guān)注披露信息的質(zhì)量。

本研究基于我國P2P借貸這一新興市場，運用“人人貸”平臺的數(shù)據(jù)，擬探討借款人自愿而未加證實的信息披露對于投資決策的影響，試圖深入探討自愿性信息披露對我國互聯(lián)網(wǎng)金融市場是否有用的問題，以填補現(xiàn)有信息披露相關(guān)研究的不足，同時為P2P借貸信息披露制度的完善與監(jiān)管提供一定的參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）自愿性信息披露數(shù)量與投標(biāo)情況

在一般經(jīng)濟(jì)活動中，參與者之間相互交換的信息越多，信息不對稱的問題越小。Michels[6]發(fā)現(xiàn)對于信用等級較差的借款人，自愿性信息披露越多越有可能獲得貸款，投資者的參與度會上升8%，額外多披露一個信息，借款的利率會下降1.27%。廖理[7]通過“人人貸”上的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，對于逾期風(fēng)險較小的借款人，借款標(biāo)的滿標(biāo)的時間越短，且投標(biāo)的人數(shù)也越多。這說明在未見面的情況下，投資者愿意相信平臺上借款者披露的相關(guān)信息。從心理學(xué)上來看，在“廉價談話”的理論研究中，人們普遍認(rèn)為只有在代理人的動機至少有一部分是一致的時候，自愿披露的信息才有效。然而，來自實驗與經(jīng)驗的研究發(fā)現(xiàn)，人們并不能完全處理好相關(guān)信息與利益之間的關(guān)系。在心理學(xué)研究中，人們在做決策時，傾向于依賴并不相關(guān)信息的這一行為已經(jīng)被很好地證實。對于呈現(xiàn)在人們面前的信息，人們的第一反應(yīng)是去相信，并且在做決策時難以忽視不相關(guān)的信息。而在市場里面的實驗研究也證實了這一現(xiàn)象。林驍勇[8]發(fā)現(xiàn)僅僅改變網(wǎng)站的背景顏色和圖像就能影響消費者的決策。同時，在心理學(xué)領(lǐng)域，鄭昊力[9]發(fā)現(xiàn)在只發(fā)生一次的信任游戲中，當(dāng)合作者面帶微笑時，個體表現(xiàn)出了更多的合作傾向?？傊?，這一系列的研究表明投資者在P2P市場里會受到那些未被確認(rèn)的信息的影響。這種情況在國內(nèi)外P2P研究中得到了很好的體現(xiàn)，即如果投資者被那些自愿而未被認(rèn)證的信息所影響的話，預(yù)計借款標(biāo)的滿標(biāo)時間會隨著自愿披露的信息個數(shù)的增加而縮短。

如果投資者認(rèn)為借款標(biāo)的中借款人自愿披露的未經(jīng)證實的信息是可靠的，這就會使借款標(biāo)的滿標(biāo)時間變短，并且，會吸引更多的投資者。在成熟的資本市場里，公司披露的信息越好，那么投資者的熱情越高[10]；換言之，如果這些披露增加了投資者對借款標(biāo)的認(rèn)知質(zhì)量，那么可以推測有著更多自愿披露標(biāo)的會有更多的投標(biāo)人數(shù)。Michels[6]發(fā)現(xiàn)標(biāo)的中自愿性的信息披露越多，那么標(biāo)的活躍度越高。但與國外P2P借貸平臺中的競拍模式來決定誰能最終競標(biāo)成功不同，在我國的平臺中，由于利率是平臺根據(jù)借款者的信息用信息給定的，且標(biāo)的是按照先到先得的方式來投標(biāo)。為此，若投資者認(rèn)為該標(biāo)的信息可靠，那么愿意付出的錢也會越多，這樣可以保證投資能放到自己信任的標(biāo)的中。但與國外P2P平臺不同，我國對于每個標(biāo)的投資者投資額度并未限制，因此，可以推測若存在那些較為吸引人的標(biāo)的，投資者更愿意在上面投資更多的金額，那么該標(biāo)的的投資人數(shù)應(yīng)該會相對來說更少一些。從上述文獻(xiàn)資料可以看出，滿標(biāo)時間和投標(biāo)人數(shù)可能是影響自愿信息披露的重要因素。為此，本文選擇滿標(biāo)時間和投標(biāo)人數(shù)作為被解釋變量，建立理論研究框架，并據(jù)此提出研究假設(shè)1、假設(shè)2：

假設(shè)1：借款未實地認(rèn)證的信息數(shù)量與滿標(biāo)時間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)2：借款者未實地認(rèn)證的信息數(shù)量與投標(biāo)人數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

（二）信用評級的加強效應(yīng)

在微觀金融市場上，P2P平臺里借款人的信用評分對于借款的成功和成本的大小也具有很重要的作用。在國外市場上，美國的個人評級來自于征信局，主要有Equifax、Experian和Trans Union這三家，而這三家征信局都是用的FICO評分系統(tǒng)（Fairlsaac Company，中文稱費埃哲）來量化個人的信用質(zhì)量和風(fēng)險。FICO的信用評分體系遵循5C原則，即道德品質(zhì)（Character）、償債能力（Capacity）、資本實力（Capital）、有無擔(dān)保（Collateral）和經(jīng)營狀況（Condition）。該模型用大樣本首先對這5個指標(biāo)具體化，接著進(jìn)行更為細(xì)致的分層算分，最終得出加權(quán)總分，打分的范圍在325到900分之間。然后對不同的分段進(jìn)行相應(yīng)的評級。一般來說，過了720分就表示總體上達(dá)到了人均標(biāo)準(zhǔn)。FICO這一信用評分體系比較全面地反應(yīng)了影響借款人信用情況的各種因子。但是，同國外這種比較開放、成熟的征信體系不同，我國的個人信用數(shù)據(jù)的征集相對比較困難。雖然從2004年開始，中國人民銀行開展了金融信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫的建設(shè)工作，并于2年后宣布全國聯(lián)網(wǎng)運行；但由于種種原因，該數(shù)據(jù)庫開放程度尚低，民間金融機構(gòu)無法直接獲取每個人的信用狀況，更不說P2P借貸這種金融血統(tǒng)不純正的行業(yè)；因而，在我國絕大多數(shù)P2P借貸平臺只能依托自身的信用認(rèn)證機制，對借款人做出相應(yīng)的信用評級，并據(jù)此來給予相應(yīng)的額度和借款利率。以“人人貸”為例，在“人人貸”上申請借款的用戶需要根據(jù)不同的產(chǎn)品提交對應(yīng)的材料，審核部門根據(jù)提供的材料判斷給出信用得分，最后得出總分，并給予相應(yīng)的評級。無論何種信用評級方式，通過信用評級投資者能直觀地了解到借款人的基本可信度，并據(jù)此采取相應(yīng)的措施，實證中也證實了這一現(xiàn)象。金虎斌等[11]對PROSPER平臺的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，在借款人的各項信息中，借款人的信用評級對于借款的最終利率影響最大；Lin[12]發(fā)現(xiàn)借款者的信用評級對于借款成功率有顯著提高或降低效果。在對我國P2P借貸平臺的研究中，廖理[7]等根據(jù)“人人貸”的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，在該平臺上借款人的信用評級越高，借款的成功率越高且借款成本越低。國內(nèi)外的研究均表明信用評級在影響投資者決策時作用明顯。但李悅雷[13]根據(jù)拍拍貸的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)信用評級高的借款并沒有在滿標(biāo)時間上有明顯的加快效應(yīng)。在我國P2P投資中，羊群效應(yīng)十分顯著。據(jù)此，本文提出假設(shè)3、假設(shè)4。

假設(shè)3：對于披露數(shù)量對滿標(biāo)時間的影響，借款人信用等級成加強效應(yīng)。

假設(shè)4：對于披露數(shù)量對投標(biāo)人數(shù)的影響，借款人信用等級成加強效應(yīng)。

（三）借款描述與投標(biāo)情況

語言不僅是人們之間最基本的溝通與信息傳遞的方式，也是商業(yè)行動中打動客戶、促成交易達(dá)成的重要手段。在互聯(lián)網(wǎng)時代，電子商務(wù)十分發(fā)達(dá)，由于無法面對面地交流，在交易中適當(dāng)?shù)难哉Z表達(dá)顯得尤為重要。如在淘寶網(wǎng)上，買家對購買的商品進(jìn)行評價，后續(xù)的買家會根據(jù)這些評價內(nèi)容來判斷自己是否購買該商品；至于賣家而言，盡可能地詳細(xì)描述所售的商品，以及維護(hù)好賣家對商品的評論對于自己在競爭激烈的淘寶網(wǎng)上生存下去意義重大（許多給差評的買家都或多或少受到過賣家的騷擾）。在國內(nèi)外的P2P借貸平臺中，借款標(biāo)的都包含有借款描述一項，每個借款人可以在這一項上做最大的自由發(fā)揮。為了能順利借款，借款人一般都會進(jìn)行適當(dāng)?shù)拿枋?。如?biāo)的號為536693的借款人在借款描述中寫道“借款用于房屋裝修，購買電器等。國企工作，收入穩(wěn)定，月工資6000以上，個人信用記錄好，按期還款?！边@段話中明確表述了自己借款的用途，收入以及工作性質(zhì)（在信息披露上該借款人十分全面，且信用評級也很高）。雖然不能保證借款人在借款描述中所說的都是事實，但是，對網(wǎng)絡(luò)上的各類交易描述的研究，或多或少證實了在借款過程中所使用的描述性語言的重要性。Herzenstein等[14]挑選了美國P2P借貸平臺PROSPER上1493個樣本，通過主觀判斷將申請人的語言內(nèi)容分為是否值得信任、經(jīng)濟(jì)困境、勤奮、成功、品德優(yōu)秀、宗教信仰等6個方面。她們的研究表明，在控制了其他變量后，借款描述中涉及的上述指標(biāo)越多，投資人越有可能向其投資。不過他們的研究也存在著一些問題：第一，人工判斷的方式主觀性比較強，很難將人工判斷統(tǒng)一和量化；第二，語言中涉及的話題不太好區(qū)分，有些話題關(guān)聯(lián)性很強；第三，6大話題對于融資結(jié)果的影響方式不盡相同，這對于實證分析造成的結(jié)果很有干擾性。在我國，王會娟等[15]發(fā)現(xiàn)在“人人貸”上隨著借款描述的字?jǐn)?shù)的增多，借款標(biāo)的滿標(biāo)的幾率越低。但是，她的樣本選擇是將所有標(biāo)的放在一起，而在“人人貸”上信用標(biāo)的與擔(dān)保標(biāo)和實地認(rèn)證標(biāo)有明顯的不同，后兩類標(biāo)都有平臺的背書在，投資者對于這兩類標(biāo)的信賴度明顯高于信用認(rèn)證標(biāo)，而她們并沒有對此作出區(qū)分。廖理等[16]則進(jìn)一步研究了“人人貸”中的信用標(biāo)的的作用。通過語言的長度和維度發(fā)現(xiàn)在“人人貸”的借款標(biāo)的中，借款描述越長的標(biāo)的更容易滿標(biāo)，同時描述中具體表述了一些特征（創(chuàng)業(yè)、家庭、誠信、急迫）會明顯影響借款成功率?？偠灾?，語言在影響投資者對借款的判斷中有一定的作用。據(jù)此本文提出假設(shè)5和6：

假設(shè)5：借款描述字?jǐn)?shù)與滿標(biāo)時間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)6：借款描述字?jǐn)?shù)與投標(biāo)人數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

三、模型設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

樣本選擇?！叭巳速J”成立于2009年，是我國較早成立的P2P借貸平臺。截止到2019年，“人人貸”平臺成交量達(dá)到了1056億人民幣，用戶注冊數(shù)突破了4700萬人。從規(guī)模上看“人人貸”里P2P借貸活動十分火熱，而另一方面，“人人貸”對借款標(biāo)的信息披露這一方面做得十分開放，任何在該平臺注冊了的用戶均可以看到每一筆借款標(biāo)的具體信息，借款人成功募集的標(biāo)的上信息十分全面。同時，國內(nèi)在以“人人貸”為基礎(chǔ)的實證研究已經(jīng)比較豐富。清華大學(xué)五道口金融學(xué)院成立了“互聯(lián)網(wǎng)金融”研究平臺“未央網(wǎng)”，其中展示了許多以人人貸數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的實證研究?；谝陨蠋c，我們抽取了2016—2018年“人人貸”上成功滿標(biāo)的500個信用標(biāo)的隨機樣本進(jìn)行研究。

數(shù)據(jù)來源。在“人人貸”上從貸款申請到最終滿標(biāo)的過程大致如此。首先，借款人在“人人貸”上借款申請的借款類型有三類，如表1：

表1 “人人貸”上基本借款類型及披露要求

例如，在借款標(biāo)的序號為559456的借款者在借款描述中這樣寫道“我在廣東省陽春市廣播電視臺工作，助理工程師，干部，每月收入13500元，其中在電視臺收入5000元，兼職收入8500元，有按揭房一套，本人信用良好，因資金周轉(zhuǎn)需要50000元用來裝修房屋?！倍杩顦?biāo)的序號為560961的借款者則給自己的借款標(biāo)題取名如下：發(fā)展創(chuàng)新同樂共贏。除了基本的身份認(rèn)證和個人信用報告外，借款人還可以提供一些額外的信息來增加投資者的好感，如個人的微博，手機號，居住地，職稱狀況，婚姻狀況，年齡，學(xué)歷，還款來源，在公司的職位，更有甚者還會提供所購買車的款式。是否有其他貸款等這些額外的信息提供與否取決于借款人的個人意愿，而是否屬實也不得而知。這些額外的信息作為自愿未加證實的信息為本文的研究提供了一定的契機。而最終的借款標(biāo)的信息里還會披露借款人的信用檔案（包括在平臺上發(fā)布的借款次數(shù)，成功次數(shù)）以及逾期還款借款人的信用檔案（包括在平臺上發(fā)布的借款次數(shù)，成功次數(shù)以及逾期還款次數(shù)等），在最終滿標(biāo)的借款標(biāo)的中還會披露每個借款人的借款金額以及時間。

（二）研究變量設(shè)計

根據(jù)以往文獻(xiàn)[17-18]和研究需要，本文給定的核心研究變量如下：

自愿披露數(shù)量（number）：主要解釋變量。在信用標(biāo)的中，借款人的許多信息需要自行披露，如個人的學(xué)歷，居住地等。本文設(shè)置了9個自愿性的披露指標(biāo)，披露了則取1，否則為0，具體披露指標(biāo)如表2。

表2 具體披露指標(biāo)變量設(shè)定

借款描述字?jǐn)?shù)（dis）：主要解釋變量，在借款描述中的字?jǐn)?shù)。如借款標(biāo)的號為577739的借款描述為“用于短期周轉(zhuǎn)，本人信用狀況良好，收入月薪過萬，有房一套，還在按揭，用工資收入還款”。通過統(tǒng)計，其借款使用的描述性語言字?jǐn)?shù)有40個。滿標(biāo)時間（time）：被解釋變量，一個標(biāo)的從發(fā)布到滿標(biāo)的時間。“人人貸”網(wǎng)站上規(guī)定，一個訂單自發(fā)布起需要在7日內(nèi)完成募資，超過7天的則視為募集失敗，成為流標(biāo)，不會有投標(biāo)人數(shù)和滿標(biāo)人數(shù)。不過在募集成功的絕大部分標(biāo)的中所需的時間都非常短，在幾個小時以內(nèi)。以往的研究將所有滿標(biāo)均納入樣本范圍，但據(jù)筆者觀察，投資者投標(biāo)的時間在一天的不同時間段上有明顯的不同，在中午10點—12點這段時間內(nèi)投資者是十分活躍的，在1點以后則相對稀疏一點。筆者認(rèn)為這可能是由于中午一般會有休息的時間，而下午大部分投資者均在上班。據(jù)此筆者的樣本中選擇的大部分都是在中午1點前滿標(biāo)的樣本。

投標(biāo)人數(shù)（bid）：被解釋變量。一個成功募集的標(biāo)的中投資者人數(shù)。

（三）模型構(gòu)建

本文在參照廖理[7]、Michels等[6]的基礎(chǔ)上，采用泊松回歸來驗證假設(shè)H1、H2、H5、H6，模型如下：

Y=f(β0,β1amount,β2Rate,β3credit,β4age,β5sex,β6marria-ge,β7worktime,β8month,β9house,β10car,β11fre,β12default,β13scale,β14X)

其中，Y包括時間與滿標(biāo)人數(shù)，X包括披露數(shù)量與借款描述字?jǐn)?shù)兩項。

在回歸過程中，采用測試變量逐步加入的方式來更加細(xì)致地考察變量之間的關(guān)系。在驗證H1、H2、H5、H6時，本文分別加入了借款額度、借款期限、利率、年齡，工作年限，性別，婚姻狀況，是否有房、是否有車、借款次數(shù)與逾期次數(shù)這些指標(biāo)。信用等級對于投資人活動的加強影響，設(shè)置了數(shù)量—信用等級的交乘項，借此來驗證假設(shè)H3和H4，采用泊松回歸，模型如下：

Y=f(β0,β1amount,β2Rate,β3credit,β4age,β5sex,β6marria-ge,β7worktime,β8month,β9house,β10car,β11fre,β12default,β13scale,β14number_credit,β15number)

四、實證研究與結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表3給出了統(tǒng)計樣本中標(biāo)的總體披露數(shù)量情況。其中，披露4個信息的借款人最多，占到了26%左右，披露數(shù)量上分布比較均勻，披露較少信息和較多信息的都相對較少，大部分都集中在3—7個，這說明為了能順利募集自己，借款者還是有相對較強的披露欲望的。但單從信息披露數(shù)量中無法看出信息真實與否，這其中是否存在的風(fēng)險尚不得知。從表4具體來看，披露借款目的、工作以及個人收入情況的借款者的樣本披露比率分別達(dá)到了94%、94%和93%，一方面，原因是借款者在“人人貸”上要通過審核時需要提交自己的收入工作狀況，借款者已經(jīng)培養(yǎng)出了一定的意識；另一方面，基本的工作狀況也是投資者評估借款人的基本指標(biāo)。還款來源披露的比率也相對較高，達(dá)到了41%。這說明大部分借款者希望能夠打消投資者對于能否按期償付的擔(dān)憂，而微博的披露數(shù)量相對來說也很高，這說明了在互聯(lián)網(wǎng)時代，越來越多的借款者愿意通過社交模式增進(jìn)與投資者之間的關(guān)系。

表3 披露數(shù)量分布

表4 具體披露指標(biāo)統(tǒng)計指標(biāo)

表5為其他變量的描述性統(tǒng)計，從表中可知，平均利率為12%，最大的利率為18%，考慮到“在人人貸”上還款是按月平均來還，其實際利率是比18%要大許多的，這樣的利率水平與民間借貸利率相差無幾，不過由于不用直接面對還款者且平臺會對逾期的借款進(jìn)行墊付，這讓借款人有了更為安全的借款環(huán)境。平均借款期限在13個月，最大借款期限為26個月，這說明借款者更傾向于長期貸款，這有利于減輕借款者壓力。平均信用評級為5，即大部分借款人的評級為E，這說明大部分借款人的信用評級相對較差。這與銀行所采用的借款模式不同，在P2P借貸市場上大部分都是真正需要借錢辦事的人，這與惠普金融的理念不謀而合?？紤]到“大眾創(chuàng)新，萬眾創(chuàng)業(yè)”上升為國家戰(zhàn)略，未來會有越來越多的人能夠在P2P借貸市場上實現(xiàn)自己的夢想，互聯(lián)網(wǎng)金融確實是改變了不少傳統(tǒng)模式；但同時需要警惕的是大量信用較差的借款者存在，意味著這個市場上會存在更大的還貸風(fēng)險和違約壓力。

表5 基本變量描述性統(tǒng)計

（二）模型參數(shù)估計

1.披露數(shù)量與滿標(biāo)時間及投標(biāo)人數(shù)

本文參照Michal[3]對于披露數(shù)量與滿標(biāo)時間、投標(biāo)人數(shù)采用泊松回歸，回歸結(jié)果如表6：

表6 披露數(shù)量對滿標(biāo)時間、投標(biāo)人數(shù)影響的回歸結(jié)果

從上表中可以發(fā)現(xiàn)披露數(shù)量與滿標(biāo)時間呈負(fù)相關(guān)性。這與假設(shè)相符，即披露的數(shù)量越多，滿標(biāo)時間越短。這充分說明了大部分控制變量系數(shù)都和預(yù)期差不多，但逾期次數(shù)不太顯著比較意外。較多的逾期次數(shù)會影響到信用的評級，進(jìn)而影響投資者對借款人的第一印象的好壞；且較多的逾期次數(shù)會加重投資者對借款人還款能力的疑慮，但數(shù)據(jù)顯示的逾期次數(shù)并未體現(xiàn)出這種結(jié)果，這可能是因為目前我國存在的平臺墊付機制所致。當(dāng)一個借款標(biāo)的未能到期償還時，“人人貸”會對此標(biāo)的先行墊付。我國絕大多數(shù)大的P2P平臺都是這種模式，投資者默認(rèn)了他們的投資到期是能收回的，同時筆者通過對樣本統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)人均投標(biāo)額僅為1160，這意味著對于絕大多數(shù)投資者而言，這種水平的損失而言是能夠承受的；在對存在逾期標(biāo)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，存在借款者逾期的標(biāo)的數(shù)有232個，其中產(chǎn)生逾期金額的標(biāo)的僅54個，平均每標(biāo)逾期金額7245元，平均每次逾期1282元，從風(fēng)險上來看均是可控范圍?？梢哉f，良好的平臺墊付機制與借款人對逾期金額的控制讓投資者對逾期次數(shù)并不是太敏感。借款人披露的信息數(shù)量與投標(biāo)人數(shù)上存在顯著的負(fù)相關(guān)性，這與假設(shè)相符，說明借款人披露的信息越多，投資者越愿意投資更多的金額。這說明在監(jiān)管尚未到位的情況下，投資者在一定程度上愿意去相信借款者所披露的信息，這一方面肯定了借款者披露信息的有效性；同時也提醒我們目前投資者對于借款者披露的信息還存在一定程度上的盲從心理，這很容易引起P2P借貸市場上的逆向選擇風(fēng)險和道德風(fēng)險，這從2015年P(guān)2P借貸行業(yè)頻發(fā)的跑路事件中就可以看出問題來。而逾期次數(shù)對滿標(biāo)人數(shù)的影響與其對滿標(biāo)時間的影響相似，均不是特別顯著，這可能也是出于逾期金額不大的緣故。同時，貸款金額對投標(biāo)人數(shù)的影響依然很大，為此在下文中將會對貸款金額用來做穩(wěn)健性檢驗。

2.信用評級的加強效應(yīng)

作為驗證借款人是否有還款能力的第一步，國內(nèi)外金融機構(gòu)里面都非常重視對借款者的信用評級。良好的信用評級不僅能幫借款者顯著地降低借款利率，更能消除投資者對借款者的不信任程度；同時，在個人信用評級上，我國由于人民銀行的評級模式不透明等原因致使P2P借貸公司往往需要自行建立對借款者的評級體系?！叭巳速J”上會根據(jù)借款者提供的基本情況來給予借款者一定的評級。而較高的評級是否更受投資者青睞？為此，本文對數(shù)量和信用等級做交乘項分析，回歸結(jié)果如表7。

表7 信用等級對滿標(biāo)時間、投標(biāo)人數(shù)的增強作用估計結(jié)果

表7顯示：在滿標(biāo)時間與滿標(biāo)人數(shù)上數(shù)量和信用等級交叉項系數(shù)均為負(fù)值。這說明信用等級越高，披露數(shù)量對滿標(biāo)時間和人數(shù)的負(fù)向影響越大；這與本文假設(shè)相符，說明在不能獲得借款人客觀信息的條件下，投資者更愿意去相信已存在借款人信息。目前，國內(nèi)比較大的P2P借貸平臺已經(jīng)開始注意風(fēng)險控制，并各自開發(fā)了相應(yīng)的個人信用評級系統(tǒng)，如拍拍貸的“魔鏡系統(tǒng)”；從政策方向上來看，2015年我國首批芝麻信用、騰訊征信、深圳前海征信、鵬元征信、中誠信、中智誠、卡拉北京華道8家個人征信公司，隨著這幾年的發(fā)展，我國個人征信正處于逐漸完善之中，對于投資者而言這無疑是福音。可以說，良好的個人征信體系是完善我國P2P借貸市場的第一步，是借款者取信于投資者的首要條件。

3.借款描述對滿標(biāo)時間與投標(biāo)人數(shù)回歸估計

除了借款者披露的一些基本信息以外，借款描述對于投資者活動，具體而言，即滿標(biāo)時間與人均投資金額的影響如何，表8給出了具體的實證數(shù)據(jù)結(jié)果。

數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，借款描述字?jǐn)?shù)對于滿標(biāo)時間與人均投資金額均沒有顯著的影響，這與王會娟[15]的結(jié)論相似，這說明單純的借款描述字?jǐn)?shù)的多少并不能夠打動投資者的心。相反，借款描述的字?jǐn)?shù)越多，則越有可能說明借款者存在的潛在問題越多，在某種程度上來說并沒有降低交易雙方的信息不對稱的問題，這也意味著借款者在借款描述中不能僅僅注重數(shù)量上的多少，而更應(yīng)該注重質(zhì)量上的提升。

表8 借款描述對滿標(biāo)時間、投標(biāo)人數(shù)的影響估計結(jié)果

五、研究結(jié)論和政策建議

（一）主要研究結(jié)論

第一，借款者的信息披露數(shù)量對于滿標(biāo)時間有顯著的負(fù)影響效應(yīng)，即借款者自愿進(jìn)行信息披露的數(shù)量越多，滿標(biāo)時間就越短。這意味著投資者較易受到那些自愿而未被認(rèn)證信息的影響，所以預(yù)計借款標(biāo)的的滿標(biāo)時間會隨著自愿披露的信息個數(shù)的增加而縮短。

第二，借款者的信息披露數(shù)量對于滿標(biāo)人數(shù)有顯著的負(fù)影響效應(yīng)，即對人均投資比率有著顯著的正影響效應(yīng)。借款者自愿進(jìn)行信息披露的數(shù)量越多，滿標(biāo)人數(shù)越少，而人均投資比率越高。這可能是因為對于自愿披露的信息，投資者若持認(rèn)可態(tài)度并看好該標(biāo)的，自然愿意在該標(biāo)的中投入更多，所以滿標(biāo)人數(shù)相應(yīng)減少，人均投資比率相應(yīng)提高。

第三，借款者的個人信用評級對上述兩種影響有顯著增強效應(yīng)，即借款者個人信用評級越高，則越能增強信息披露數(shù)量對滿標(biāo)時間、人均投資比率的正向影響。可見投資者對于借款者個人信用評級有較高的信任度，信用評級高的借款者，投資者對其自愿披露信息更為信任，此時披露信息數(shù)量越多，越能獲得投資者的認(rèn)可。

第四，借款描述對于滿標(biāo)人數(shù)以及投標(biāo)人數(shù)沒有顯著的影響。這意味著語言在影響投資者對借款的判斷中雖然有一定作用，但多數(shù)投資者對于投資的態(tài)度都較為謹(jǐn)慎，未經(jīng)證實的借款描述并不會對其投資決策產(chǎn)生重大影響。

（二）政策建議

本文通過“人人貸”這一相對成熟的平臺，研究了該行業(yè)內(nèi)信息披露問題。這對相關(guān)部門政策的制定，相關(guān)行業(yè)的健康發(fā)展，相關(guān)機制的完善都有一定的借鑒意義，以下為本文提出的主要政策建議：

首先，規(guī)范P2P借貸行業(yè)信息披露機制。新興行業(yè)特別是像P2P借貸這樣日星月異行業(yè)的健康發(fā)展和成熟，極大依賴行業(yè)的聲望、透明度和自律性。規(guī)范統(tǒng)一的信息披露機制保證了行業(yè)的透明度與健康發(fā)展，這在該行業(yè)缺乏有效的政府與機構(gòu)監(jiān)管時顯得尤為重要。要保證以上兩點，需要做到以下幾點：第一，建立必要的平臺財務(wù)透明度。第二，建立防火墻機制，隔離平臺自有資金與投資者資金，這樣可以避免行業(yè)風(fēng)險和平臺違規(guī)操作。第三，做好平臺內(nèi)部監(jiān)督與審計，良好的內(nèi)部審計監(jiān)督制度，能夠有效地控制住風(fēng)險。第四，成立一定數(shù)量的行業(yè)自律組織。從這方面來看，P2P借貸行業(yè)做的還比較全面，目前許多省都有了自己的行業(yè)組織。這在監(jiān)管尚未明朗時穩(wěn)定行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀和摸清未來發(fā)展方向都有很大的益處。

其次，促進(jìn)我國P2P借貸行業(yè)監(jiān)管的發(fā)展。目前我國P2借貸行業(yè)雖然發(fā)展迅猛，但因監(jiān)管的力度較弱致使P行業(yè)內(nèi)魚龍混雜，行業(yè)內(nèi)各種丑聞層出不窮；其中e租寶這個有地方政府背景平臺的跑路更是讓整個行業(yè)面臨嚴(yán)重的信任危機。為此各方也呼吁對行業(yè)進(jìn)行必要的監(jiān)管，而相關(guān)的機構(gòu)也開始頒布了一系列的政策來完善監(jiān)管?！稗k法”的頒布更是首次明確了將我國P2P借貸行業(yè)視為信息中介并基于此來監(jiān)管的文件。

最后，優(yōu)化我國個人征信體系的建設(shè)。由于P2P借貸市場上大部分都是個人的借貸，因此，健全個人征信體系，對于P2P借貸行業(yè)信息的披露乃至整個社會信用體系的建設(shè)都十分有必要；對此，國外的一些征信方面的經(jīng)驗可以借鑒。

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Is Voluntary Disclosure Useful?——Data Demonstration from P2P Lending

ZHENG Manli

( School of Economics and Management, Lu’an Vocational Technical College, Lu’an 237158, Anhui, China )

P2P lending has developed strongly in China in recent years, but due to inadequate supervision and imperfect regulations, many problems have been exposed during its operation, and the problem of information disclosure is particularly serious. In response to the current information disclosure problems of P2P lending, the research focused on "Renrendai". Through data investigation and analysis, it was found that the number of voluntary information disclosures was negatively related to the time required to complete the loan and the number of bidders. The credit rating has an enhanced effect on this, and the number of loan descriptions does not have a significant impact on the time to full bid and the number of bidders. This shows that investors have not given high recognition to borrowers’ descriptions. Borrowers need to pay attention to improving the quality of loan descriptions. At the same time, the platform should also increase the importance of loan descriptions.

information asymmetry, information disclosure, P2P lending, credit rating, loan description

F724.6

A

1673-9639 (2020) 05-0063-12

2020-07-10

安徽省教育廳高校優(yōu)秀青年人才支持計劃一般人才基金項目“‘互聯(lián)網(wǎng)+’背景下高職 會計專業(yè)智慧課堂的構(gòu)建與實踐”（gxyq201903）；安徽省教育廳質(zhì)量工程基金項目“供應(yīng)鏈財務(wù)信息系統(tǒng)智慧課堂建設(shè)”（2017zhkt422）。

鄭曼莉（1987-），女，安徽利辛人，碩士研究生，講師，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)，會計學(xué)。

（責(zé)任編輯 陳 儉）（責(zé)任校對 張鳳祥）（英文編輯 田興斌）