我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)融資成本影響因素分析

1、我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)融資成本影響因素分析一、引言當(dāng)前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)進(jìn)入增速換擋、結(jié)構(gòu)優(yōu)化、動(dòng)力轉(zhuǎn)換的新常態(tài)，2014年國(guó)家適時(shí)提出 大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的號(hào)召，眾多科技人員、高校畢業(yè)生、農(nóng)民 工、失業(yè)人員等各類市場(chǎng)創(chuàng)業(yè)主體為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了新的活 力。2016年，十三五”規(guī)劃指出， 發(fā)展普惠金融，著力加 強(qiáng)對(duì)中小微企業(yè)、農(nóng)村特別是貧困地區(qū)金融服務(wù)?！倍谫Y難、 融資貴一直以來是大多數(shù)小微企業(yè)、個(gè)體工商戶和農(nóng)戶面臨 的主要難題。互聯(lián)網(wǎng)金融作為一種新興的金融業(yè)態(tài)，近幾年在我國(guó)取得了膨脹式的發(fā)展。根據(jù)網(wǎng)貸之家年報(bào)統(tǒng)計(jì)， 截止到2015年底，我國(guó)正常運(yùn)營(yíng)的 P2P網(wǎng)貸平臺(tái)達(dá)到2,595 個(gè)，全年網(wǎng)貸成交量飆升

2、至9,億元。2015年，關(guān)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見的頒布以及互聯(lián)網(wǎng)金融被 列入 十三五”規(guī)劃，意味著國(guó)家開始認(rèn)可互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)對(duì) 經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支持作用。本文主要研究我國(guó) P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的融資成本影響因素?？紤]到拍拍貸”是我國(guó)最早成立的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)，同時(shí)也是目前國(guó)內(nèi)規(guī)模最大、用戶最活 躍的P2P借貸平臺(tái)，所以本文選擇拍拍貸”網(wǎng)站上的借款人信息作為研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過篩選最終選擇出317位成功借款人的信息。二、文獻(xiàn)綜述P2P網(wǎng)絡(luò)借貸產(chǎn)生于 歐美，因而國(guó)外對(duì)該領(lǐng)域的相關(guān)研究成果較豐富。如Freed-man與Jin （2008）認(rèn)為，借款人在 P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的融資成本要低于商業(yè)銀行等傳統(tǒng)

3、金融機(jī)構(gòu)，這對(duì)于借貸雙方形 成了互利共贏的良好局面。Lee（ 2012）實(shí)證發(fā)現(xiàn)，投標(biāo)行為在信息不對(duì)稱情況下存在顯著的羊群效應(yīng)，即參與人多的 標(biāo)的能夠吸引更多的人參與投標(biāo)。Linetal （ 2013）分析發(fā)現(xiàn)，擁有廣泛社會(huì)資源的人信用風(fēng)險(xiǎn)較低，因而更有可能得到低 成本的貸款。國(guó)內(nèi)學(xué)者近幾年也開始了對(duì)于P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的研究。如李金陽和朱鈞（2013）基于 拍拍貸”的交易數(shù) 據(jù)分析了 P2P網(wǎng)貸利率的影響因素，結(jié)果顯示，信用等級(jí)和 借款額負(fù)向影響借款利率，歷史流標(biāo)次數(shù)正向影響借款利 率。張正平等（2015）通過Prosper （國(guó)際知名 P2P平臺(tái)）的 交易數(shù)據(jù)實(shí)證分析了借款人融資可得性影響因素

4、，結(jié)果表 明：社會(huì)資本與財(cái)務(wù)因素可以顯著影響借款人融資成功概 率。錢炳（2015）基于 拍拍貸”的交易數(shù)據(jù)研究了借款人聲 譽(yù)對(duì)融資成本的影響，結(jié)果表明，高聲譽(yù)借款人更有融資成 本優(yōu)勢(shì)，借款利率比低聲譽(yù)借款人低左右。三、實(shí)證分析 （一）數(shù)據(jù)來源。拍拍貸”于2007年8月在上海成立， 是我國(guó)最早成立的 P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)，同時(shí)也是目前國(guó)內(nèi)規(guī) 模最大、用戶最活躍的P2P借貸平臺(tái)，所以本文選擇 拍拍貸”上的交易信息作為研究的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。為確保分析的有效 性，本文初次選取了2015年在 拍拍貸”平臺(tái)成功借款用戶375位，經(jīng)過篩選剔除了重復(fù)出現(xiàn)用戶26位，再進(jìn)一步剔除資料缺失用戶32位，最終確定317位不同

5、的用戶。（二）變量選取。本文主要研究我國(guó) P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的融資成本影響 因素，因而被解釋變量為融資成本，用借款利率來衡量。同 時(shí)，將影響借款人成本的潛在因素分為標(biāo)的特征、信用特征 和個(gè)人特征等三大類共 14個(gè)變量指標(biāo)。具體變量說明如表1 所示。（表1）變量描述性統(tǒng)計(jì)如表 2所示。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，融資成本的最大值為，最小值為，說明不同借款者的融 資成本差別較大。控制變量方面，從標(biāo)的特征來看，借款額 度均值為36,說明借款主體是以小額借款為主，而借款用 途均值為，借款期限均值為，說明借款主體的借款用途還是 以短期的資金周轉(zhuǎn)為主；從信用特征來看，借款人的信用等 級(jí)均值為，表明樣本中多數(shù)人的信用等級(jí)與E

6、級(jí)較為接近，處于相對(duì)較低的水平。月收入均值為，說明樣本中借款人月 收入平均處于5,00110,000元的水平；從個(gè)人特征來看， 借款人性別均值為，說明借款人中男性占絕大多數(shù)。學(xué)歷均 值為，說明借款人的平均學(xué)歷為?？埔韵滤?，受教育程度 較低。借款人平均年齡為，已婚者占比為，房產(chǎn)擁有者占比為?？傮w來看，借貸人主要為收入、信用等級(jí)和學(xué)歷均 較低的男性。（表2）（三）實(shí)證結(jié)果分析。本文利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件對(duì)上述三類影響借款人融資成本的變量進(jìn)行 逐步回歸分析，三個(gè)模型的回歸結(jié)果列于表3當(dāng)中。（表3）從標(biāo)的特征變量來看，借款額度在三個(gè)模型中均在5%水平下對(duì)融資成本表現(xiàn)出顯著影響，而且該變量系數(shù)均為正值，

7、意味著借款額度越高，借款人需要支付的利率也就越高，因 為借款額度越高，出借人所面臨的機(jī)會(huì)成本也就越大，借款 人只有通過提高利率才能促使出借人有相應(yīng)的投資意愿而 不至于流標(biāo)；同樣地，在三個(gè)模型中，借款期限均在1%顯著水平下通過檢驗(yàn)，而且系數(shù)均為正值，也就是說，借款期 限越長(zhǎng)，借款人需要支付的利率也就越高，因?yàn)槠谙拊介L(zhǎng)， 其中的違約風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等風(fēng)險(xiǎn)因素就會(huì)增大，出借人需 要更高的投資回報(bào)來彌補(bǔ)這些風(fēng)險(xiǎn)因素；借款用途只有在模 型一中對(duì)借款成本有顯著影響，在模型二、模型三中影響均 不顯著，但是三個(gè)模型中該變量的系數(shù)均為負(fù)值，依照本文 預(yù)先設(shè)定的借款用途分類，說明出借人考慮到了創(chuàng)業(yè)投資的 風(fēng)險(xiǎn)比較大

8、，因而要求借款人支付相對(duì)較高的利率。從信用特征變量來看，信用等級(jí)借款額度均在1%水平下通過顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)均為正值，依據(jù)前文對(duì)信用等級(jí)的劃分， 表明借款人信用等級(jí)越低，借款成本越高，這是因?yàn)樾庞玫?級(jí)越低的借款人相應(yīng)的違約風(fēng)險(xiǎn)越高；逾期次數(shù)均在5%顯著水平下通過檢驗(yàn)，且系數(shù)均為正值，意味著逾期次數(shù)越多， 借款人的借款成本也就越高，因?yàn)橛馄诖螖?shù)一定程度上反映 出借款人違約風(fēng)險(xiǎn)的高低，逾期次數(shù)多的借款人只有支付更 高的利率才能吸引到投資；還清筆數(shù)均未通過顯著性檢驗(yàn)， 但系數(shù)均為正值，可以在一定程度上說明還清筆數(shù)越多，融資成本越高；銀行貸款未通過顯著性檢驗(yàn)，但系數(shù)均為正值，即有銀行貸款的借款人融資

9、成本更高，本文認(rèn)為有銀行貸款 的借款人還貸壓力比較大，當(dāng)還貸資金有限時(shí)他們更傾向于 首先支付銀行貸款。從個(gè)人特征變量來看，性別未通過顯著性檢驗(yàn)，但系數(shù)為正值，一定程度上說明男性融資成本 更高；年齡和學(xué)歷也未通過顯著性檢驗(yàn)，而系數(shù)為負(fù)值，說 明年齡越大或者學(xué)歷越高，借款人的融資成本越低；是否已 婚沒有通過顯著性檢驗(yàn)，其系數(shù)為負(fù)值意味著未婚借款人的 借款成本較高，原因可能是未婚借款人沒有配偶的隱性擔(dān) 保，因而風(fēng)險(xiǎn)較大；地區(qū)差異沒有通過顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù) 均為負(fù)值，說明東部經(jīng)濟(jì)地區(qū)借款人的借款成本更高，可能 是東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá)的原因；月收入在10%顯著水平通過檢驗(yàn)，且系數(shù)為正值，說明借款人收入水

10、平越高，借款成 本也會(huì)相應(yīng)提高；有無固定資產(chǎn)在5%水平下通過顯著性檢驗(yàn)，且系數(shù)為負(fù)值，意味著如果借款人沒有房產(chǎn)， 那么他（她） 的借款成本會(huì)相對(duì)較高。四、結(jié)論本文將影響借款人融資成本的潛在因素分為標(biāo)的特征、信用特征和個(gè)人特征 等三大類共14個(gè)變量指標(biāo)，通過三個(gè)模型進(jìn)行實(shí)證分析， 結(jié)果發(fā)現(xiàn)全部標(biāo)的特征變量（借款額度、期限、用途），信用特征變量中的信用等級(jí)和逾期次數(shù)以及個(gè)人特征變量中 的月收入和固定資產(chǎn)對(duì)借款人融資成本存在顯著影響。為了 降低借款人的融資成本，提高融資效率，本文認(rèn)為應(yīng)采取以下幾項(xiàng)措施：一是加大對(duì) P2P融資平臺(tái)的宣傳力度，采取座 談會(huì)、現(xiàn)場(chǎng)咨詢、上門拜訪等多種措施提高小微企業(yè)、個(gè)體 工商戶和農(nóng)戶對(duì) P2P網(wǎng)絡(luò)融資的認(rèn)識(shí)， 逐步解決這些中小經(jīng) 濟(jì)單位的貸款難題；二是構(gòu)建完善的信息披露制度，包括對(duì) 借款人信息進(jìn)行全面、系統(tǒng)地審核，制定借款人跟蹤與回訪 制度，定期更新借貸雙方信息等；三是建立第三方托管機(jī)制，引入第三方金融機(jī)構(gòu)對(duì)平臺(tái)上的客戶資金進(jìn)行管理，同時(shí)監(jiān) 督專戶?？顚Ｓ弥贫鹊膶?shí)行