付志強(qiáng)，吳衛(wèi)星

(對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院，北京 100029)

一、引 言

伴隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)，空氣質(zhì)量問(wèn)題受到了廣泛關(guān)注。Yang等(2013)[1]研究認(rèn)為空氣污染是中國(guó)居民第四大健康風(fēng)險(xiǎn)因素。大量研究表明，空氣質(zhì)量會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)參與主體的行為產(chǎn)生影響：投資者在霧霾天氣交易時(shí)，其交易表現(xiàn)更差[2]；差的空氣質(zhì)量會(huì)降低分析師預(yù)測(cè)公司業(yè)績(jī)的準(zhǔn)確性[3]，降低勞動(dòng)生產(chǎn)率[4]。那么空氣質(zhì)量是否會(huì)對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)借款者行為產(chǎn)生影響？

網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)(P2P平臺(tái))2007年傳入中國(guó)，并在中國(guó)發(fā)展迅速，2019年全年成交9649.11億元(1)數(shù)據(jù)參考新華社《金融世界》和中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì)發(fā)布的《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融報(bào)告》(2014)。。目前存在大量關(guān)于網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的研究，這些研究主要從四個(gè)方面進(jìn)行：網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)和平臺(tái)層面、借款者行為、投資者行為以及網(wǎng)絡(luò)借貸監(jiān)管[5][6]。關(guān)于網(wǎng)絡(luò)借貸中借款者行為，有諸多文獻(xiàn)研究借款者自身特征對(duì)借款成功率的影響，比如學(xué)歷、婚姻狀況、借款描述等[7][8][9]，而少有文獻(xiàn)討論借款者行為及其影響因素。

基于以上兩方面的背景，本文試圖從外部因素視角，討論空氣質(zhì)量對(duì)借款者選擇利率的影響。本文綜合使用人人貸微觀數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，使用面板回歸方法進(jìn)行研究，研究結(jié)果顯示：空氣質(zhì)量指數(shù)上升會(huì)導(dǎo)致借款者選擇更低的借款利率，空氣質(zhì)量每上升1個(gè)單位，借款利率下降1.04%。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，空氣質(zhì)量對(duì)借款者選擇借款利率的影響存在異質(zhì)性，空氣質(zhì)量對(duì)女性借款者、年齡較大的借款者影響更大(2)多項(xiàng)研究表明，空氣質(zhì)量對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位低和身體素質(zhì)弱的群體影響更大[10]。。經(jīng)過(guò)多項(xiàng)檢驗(yàn)，結(jié)果依然穩(wěn)健。

本文的主要貢獻(xiàn)包括：第一，使用日度微觀數(shù)據(jù)研究了空氣質(zhì)量對(duì)借款者利率選擇的影響，擴(kuò)展了空氣質(zhì)量對(duì)經(jīng)濟(jì)參與主體影響的研究領(lǐng)域；第二，從外部環(huán)境角度入手分析了網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)借款者行為，豐富了網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)借款者行為研究。

二、理論分析和假設(shè)

大量研究表明，環(huán)境會(huì)對(duì)人們的情緒產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響其決策。Schwarz和Clore(1983)[11]利用兩項(xiàng)實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)，人們常常以當(dāng)前暫時(shí)的情感狀態(tài)(高興或悲傷)作為信息，來(lái)判斷自己對(duì)生活的滿意程度，也即情感狀態(tài)具有信息的功能；處于令人不快的情感狀態(tài)的人比處于愉快的情感狀態(tài)的人更可能搜索和使用信息來(lái)解釋其狀態(tài)，也即情感狀態(tài)具有指導(dǎo)功能。Cunningham(1979)[12]進(jìn)行了兩項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明陽(yáng)光和溫度會(huì)影響人們助人的行為。有學(xué)者將其應(yīng)用于金融學(xué)術(shù)領(lǐng)域，產(chǎn)生了大量的研究，如環(huán)境影響股票價(jià)格以及交易行為等[13][14][15]。近些年部分學(xué)者利用微觀數(shù)據(jù)研究空氣質(zhì)量對(duì)人們決策的影響，如Huang(2017)[2]使用中國(guó)一家證券公司的交易者個(gè)人賬戶信息，發(fā)現(xiàn)投資者在霧霾天氣比在空氣質(zhì)量好的天氣交易收益更少，并且對(duì)女性和年長(zhǎng)的投資者影響更大。

空氣質(zhì)量會(huì)影響人們的情緒。已有研究表明，空氣污染程度升高會(huì)加劇人們的焦慮、緊張、低落、心煩、抑郁等情緒[16][17][18]；空氣質(zhì)量變差往往會(huì)降低人們的生活滿意度[19][20][21]和幸福感[22][23][24][25]，甚至導(dǎo)致精神疾病，如抑郁癥[23][24]。情緒會(huì)影響人們的決策。心理學(xué)研究表明，積極(消極)的情緒會(huì)使人們產(chǎn)生樂(lè)觀(悲傷)的決策，進(jìn)而影響決策結(jié)果[26]。情緒與事件的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估有關(guān)，消極的情緒會(huì)增加人們的厭惡風(fēng)險(xiǎn)程度[27][28]。

空氣質(zhì)量對(duì)人們行為的影響具有異質(zhì)性。已有研究發(fā)現(xiàn)，空氣質(zhì)量對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)地位低和身體素質(zhì)差的群體影響更大[10]：空氣質(zhì)量對(duì)年齡較大的人影響更大[29][30]，女性更容易受到環(huán)境的影響[31][32]。而空氣質(zhì)量變差使得年齡較大的借款者或女性借款者的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度下降得更快，最終影響其借款行為。

綜合上述分析，我們認(rèn)為空氣質(zhì)量變差使得借款者情緒變得消極，進(jìn)而增加了借款者的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度，從而使得借款者選擇更低的借款利率，所以我們有以下假設(shè)：

假設(shè)1：空氣質(zhì)量越差，P2P借款者選擇的借款利率越低。

假設(shè)2：空氣質(zhì)量對(duì)P2P女性借款者的影響更大。

假設(shè)3：空氣質(zhì)量對(duì)P2P年齡大的借款者的影響更大。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)包括人人貸數(shù)據(jù)、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)(空氣質(zhì)量以及氣象數(shù)據(jù))。人人貸是中國(guó)較早成立的P2P平臺(tái)，成立于2010年，截至2019年12月31日，該平臺(tái)累計(jì)成交金額為995.5億元(3)數(shù)據(jù)來(lái)源于人人貸官網(wǎng)：https://www.renrendai.com/。。人人貸的利率定價(jià)機(jī)制曾經(jīng)發(fā)生了一次變化，在2015年10月14日，由“借款者選擇借款利率，平臺(tái)審核借款者”改為“平臺(tái)審核借款者，平臺(tái)標(biāo)定借款利率”，經(jīng)過(guò)這次調(diào)整，平臺(tái)將利率定價(jià)權(quán)收歸平臺(tái)所有[33][34]。本文主要使用的人人貸數(shù)據(jù)為2015年10月14日之前的數(shù)據(jù)，也即借款者對(duì)利率進(jìn)行選擇機(jī)制下的樣本。人人貸每筆借款的狀態(tài)分為借款成功和流標(biāo)(借款不成功)。因?yàn)榱鳂?biāo)狀態(tài)下借款時(shí)間數(shù)據(jù)缺失，導(dǎo)致無(wú)法與每日的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配，故本文僅涉及借款成功的樣本。人人貸數(shù)據(jù)包括借款利率、借款者的人口特征(性別、年齡、教育水平、婚姻狀態(tài))、借款者的經(jīng)濟(jì)狀況(年收入、房產(chǎn)信息、房貸信息、車(chē)產(chǎn)信息、車(chē)貸信息以及信用等級(jí))。

宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)包括三個(gè)變量：居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、基準(zhǔn)利率(Benchmark Interest Rate)和城市生產(chǎn)總值(GDP)(4)宏觀經(jīng)濟(jì)變量來(lái)源于中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)：http://www.macrochina.com.cn/。。居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)用各城市的月度居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)表示；基準(zhǔn)利率用金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款基準(zhǔn)利率表示，并且根據(jù)借款者的期限進(jìn)行匹配，期限分為五個(gè)類(lèi)別，即六個(gè)月以內(nèi)(含六個(gè)月)、六個(gè)月至一年(含一年)、一年至三年(含三年)、三年至五年(含五年)和五年以上；城市生產(chǎn)總值為所在省級(jí)行政區(qū)的月度生產(chǎn)總值，由于數(shù)據(jù)庫(kù)中只有季度的生產(chǎn)總值，我們按照月度進(jìn)行平均處理(即將季度的生產(chǎn)總值除以1/3)生成月度省份生產(chǎn)總值，單位為千億元。

環(huán)境數(shù)據(jù)(空氣質(zhì)量以及氣象數(shù)據(jù))來(lái)源于中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)(CNRDS)，具體包括日度的空氣質(zhì)量數(shù)據(jù)、天氣情況、風(fēng)向和風(fēng)速?？諝赓|(zhì)量數(shù)據(jù)又包括空氣質(zhì)量指數(shù)、空氣質(zhì)量等級(jí)(優(yōu)、良、輕度污染、中度污染、重度污染、嚴(yán)重污染)、PM2.5、PM10、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、一氧化碳(CO)、臭氧(O3)。天氣情況包括晴天、雨天、陰天、風(fēng)向以及風(fēng)速。

2014年之前中國(guó)空氣質(zhì)量并未測(cè)量PM2.5數(shù)據(jù)，而PM2.5是評(píng)估空氣質(zhì)量的重要成分，故本文使用2014年之后的環(huán)境數(shù)據(jù)，和人人貸數(shù)據(jù)匹配形成最終樣本，樣本區(qū)間為2014年1月1日～2015年10月14日。樣本省份包括中國(guó)內(nèi)地31個(gè)省級(jí)行政區(qū)的307個(gè)地級(jí)市。具體變量定義見(jiàn)表1。

表1 變量定義

(二)模型設(shè)定

本文設(shè)定如下回歸模型：

InterestRateijt=β0+β1AQIijt+β2Xijt+β3Wjt+γi+θt+ijt

(1)

其中，i表示借款者，j表示城市，t表示時(shí)間。InterestRateijt表示i借款者在t時(shí)刻選擇借款的利率。AQIijt表示j城市t時(shí)刻的空氣質(zhì)量指數(shù)，β1是本文感興趣的系數(shù)。Xijt用來(lái)表示借款者的人口特征(BorrCharControls)和借款者的經(jīng)濟(jì)狀況(BorrEconControls)。人口特征包括性別、年齡、教育水平、婚姻狀況；經(jīng)濟(jì)狀況包括年收入、房產(chǎn)信息、房貸信息、車(chē)產(chǎn)信息、車(chē)貸信息以及信用等級(jí)。Wjt用來(lái)控制宏觀經(jīng)濟(jì)變量(MacroEcoControls)和氣象變量(WeatherControls)。宏觀經(jīng)濟(jì)變量包括居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、基準(zhǔn)利率和城市生產(chǎn)總值；氣象變量包括天氣、溫度、風(fēng)的因素(風(fēng)速、風(fēng)向)。此外還控制了個(gè)體固定效應(yīng)，用γi表示借款者公司所在行業(yè)的固定效應(yīng)(IndustryFEs)和所在城市固定效應(yīng)(CityFEs)。θt表示時(shí)間固定效應(yīng)，包括年月固定效應(yīng)(Year-monthFEs)、周幾(Day-of-weekFEs)。

四、實(shí)證分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

我們對(duì)本文所涉及的主要變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，具體見(jiàn)表2。由表2可知，借款者選擇的借款利率平均為12.03%，借款利率范圍為7%～24%。AQI的均值為0.86。借款者平均年齡為37.8歲，我們將借款者收入取對(duì)數(shù)處理，其均值為9.2。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

(二)實(shí)證結(jié)果

1.基準(zhǔn)回歸

我們將基準(zhǔn)回歸結(jié)果列于表3，為了簡(jiǎn)便我們省略了控制變量的系數(shù)。在第(1)列中，我們控制了借款者人口特征(BorrCharControls)、經(jīng)濟(jì)狀況(BorrEconControls)、宏觀經(jīng)濟(jì)變量(MacroEcoControls)、氣象變量(WeatherControls)以及年月固定效應(yīng)(Year-monthFEs)。由第(1)列可知AQI的系數(shù)為-0.0181，意味著AQI上升1個(gè)單位會(huì)使得借款者選擇的利率下降0.0181，結(jié)果在1%的水平下顯著。第(2)～(4)列分別為依次添加周幾(Day-of-weekFEs)、城市固定效應(yīng)(CityFEs)以及借款者公司行業(yè)固定效應(yīng)(IndustryFEs)的結(jié)果，第(3)列添加城市固定效應(yīng)(CityFEs)的系數(shù)的絕對(duì)值比第(2)列的系數(shù)小38.3%，第(4)列系數(shù)為-0.0104，所有系數(shù)都在5%的水平下顯著。這表明空氣質(zhì)量上升會(huì)使P2P借款者選擇借款的利率降低。表3的結(jié)果驗(yàn)證了本文的假設(shè)1。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

在表4中，我們研究了空氣質(zhì)量等級(jí)與借款者選擇利率之間的關(guān)系，使用空氣質(zhì)量各個(gè)等級(jí)的零一變量代替方程(1)中的AQI連續(xù)變量。AQI50～100，空氣質(zhì)量指數(shù)大于50小于等于100時(shí)取1，否則取0；AQI100～150，空氣質(zhì)量指數(shù)大于100小于等于150時(shí)取1，否則取0；AQI150～200，空氣質(zhì)量指數(shù)大于150小于等于200時(shí)取1，否則取0；AQI200～300，空氣質(zhì)量指數(shù)大于200小于等于300時(shí)取1，否則取0；AQI300+，空氣質(zhì)量指數(shù)大于300時(shí)取1，否則取0。我們發(fā)現(xiàn)AQI在嚴(yán)重污染級(jí)別時(shí)，對(duì)借款利率的影響系數(shù)是-0.0767，在1%的水平上顯著。表4結(jié)果說(shuō)明，空氣質(zhì)量越差，借款者選擇的利率越低。本文的假設(shè)1再一次得到驗(yàn)證。

表4 不同空氣質(zhì)量等級(jí)對(duì)借款利率的回歸結(jié)果

2.空氣質(zhì)量對(duì)借款者利率選擇的異質(zhì)性分析

醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)指出女性更容易受到環(huán)境的影響，從而空氣質(zhì)量變差使得女性的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度下降得更快[31][32]。為此我們接下來(lái)檢驗(yàn)空氣質(zhì)量對(duì)不同性別的借款者選擇利率的行為是否存在差異，回歸結(jié)果見(jiàn)表5。由第(1)列可知，空氣質(zhì)量對(duì)男性借款者利率選擇的影響系數(shù)是-0.0081，結(jié)果并不顯著；由第(2)列可知，空氣質(zhì)量對(duì)女性借款者利率選擇的影響系數(shù)是-0.0201，在1%的水平下顯著。進(jìn)一步加入交乘項(xiàng)進(jìn)行回歸，其中Sex為啞變量，男性時(shí)為1，女性時(shí)為0，結(jié)果見(jiàn)第(3)列。第(3)列交乘項(xiàng)系數(shù)為0.0219，在1%的水平下顯著。這說(shuō)明空氣質(zhì)量對(duì)男性借款者利率選擇的影響較小，而對(duì)女性借款者的影響較大。表5的結(jié)果驗(yàn)證了本文的假設(shè)2。

表5 性別異質(zhì)性分析

醫(yī)學(xué)研究發(fā)現(xiàn)空氣質(zhì)量對(duì)年齡較大的人產(chǎn)生的不良影響更大[29][30]。為了檢驗(yàn)空氣質(zhì)量對(duì)不同年齡的借款者利率選擇影響的異質(zhì)性，我們按年齡進(jìn)行分組回歸，結(jié)果見(jiàn)表6。其中第(1)列的借款者年齡小于25%的分位點(diǎn)(Q1)，第(2)列的借款者年齡在25%的分位點(diǎn)(Q1)和50%分位點(diǎn)(Q2)之間，第(3)列的借款者年齡在50%的分位點(diǎn)(Q2)和75%分位點(diǎn)(Q3)之間，第(4)列的借款者年齡大于75%的分位點(diǎn)(Q3)。由表6第(1)、(2)列和第(3)、(4)列可知，空氣質(zhì)量對(duì)低年齡的借款者影響不顯著，對(duì)高年齡的借款者影響顯著。由第(3)列和第(4)列可知，空氣質(zhì)量對(duì)最高年齡借款者的影響比對(duì)較高年齡借款者增加56.2%，且顯著性水平提高。我們進(jìn)一步加入交乘項(xiàng)進(jìn)行回歸，第(5)列交乘項(xiàng)系數(shù)為-0.005，在1%的水平下顯著。這意味著空氣質(zhì)量對(duì)年齡大的借款者選擇利率的影響更大。表6的結(jié)果驗(yàn)證了本文的假設(shè)3。

表6 年齡異質(zhì)性分析

醫(yī)學(xué)研究表明空氣質(zhì)量對(duì)未婚的人產(chǎn)生更多負(fù)面的影響[37]。為了檢驗(yàn)空氣質(zhì)量對(duì)婚姻狀況不同的借款者利率選擇影響的異質(zhì)性，我們按照婚姻狀況與年齡分組進(jìn)行回歸，其中年輕表示借款者年齡小于年齡中位數(shù)，結(jié)果見(jiàn)表7。我們發(fā)現(xiàn)在不同婚姻狀況下，空氣質(zhì)量對(duì)借款者利率選擇并沒(méi)顯著的差異，空氣質(zhì)量?jī)H對(duì)不同年齡的借款者影響顯著。

表7 婚姻狀況的異質(zhì)性分析

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證結(jié)論的可靠性，我們進(jìn)行了一系列的檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表8。已有研究表明溫度可以影響心情[35]，為了剔除溫度的影響，我們將高溫和低溫去掉，低溫定義為低于0攝氏度，高溫定義為高于35攝氏度，回歸結(jié)果見(jiàn)第(1)列，系數(shù)為-0.0167，在1%的水平下顯著。已有研究發(fā)現(xiàn)雨天可以影響心情[36]，進(jìn)而影響風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度，我們將雨天去除，結(jié)果見(jiàn)第(2)列，系數(shù)為-0.0109，在10%的水平下顯著。在第(3)列和第(4)列，我們分別將數(shù)據(jù)進(jìn)行上下5%和10%的截尾處理，結(jié)果依然顯著。影響空氣質(zhì)量的主要因素是細(xì)顆粒物PM2.5，故我們使用PM2.5代替AQI指數(shù)，回歸結(jié)果見(jiàn)第(5)列，系數(shù)為-0.0153，在1%的水平下顯著。經(jīng)過(guò)一系列的檢驗(yàn)，結(jié)果依然穩(wěn)健，這進(jìn)一步驗(yàn)證了結(jié)果的可靠性。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、結(jié)論和啟示

本文研究了空氣質(zhì)量對(duì)P2P借款者選擇利率的影響，利用2014年1月1日～2015年10月14日人人貸的數(shù)據(jù)，采用面板回歸的方法，我們得到結(jié)論，空氣質(zhì)量每上升1個(gè)單位，借款者選擇的利率下降1.04%。進(jìn)一步，我們討論了借款者的異質(zhì)性對(duì)結(jié)果的影響，發(fā)現(xiàn)相較于男性，空氣質(zhì)量對(duì)女性借款者影響更大；空氣質(zhì)量對(duì)年齡較大的借款者影響更大；空氣質(zhì)量對(duì)已婚和未婚的借款者影響并無(wú)差異。

我們的研究結(jié)果表明P2P借款者的借款利率選擇會(huì)被環(huán)境因素所影響。大量的金融學(xué)研究者聚焦于研究環(huán)境和空氣質(zhì)量對(duì)股票價(jià)格和交易行為的影響，本文是對(duì)該領(lǐng)域的一個(gè)補(bǔ)充。由于數(shù)據(jù)的局限性，我們僅能證明空氣質(zhì)量對(duì)借款者選擇借款利率的影響，而無(wú)法驗(yàn)證空氣質(zhì)量是否會(huì)通過(guò)借款利率選擇的變化進(jìn)而影響借款者借款的成功率。這是個(gè)更重要的問(wèn)題，需要更豐富的數(shù)據(jù)去驗(yàn)證。