區(qū)塊鏈與網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)運(yùn)營效率——基于DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)模型的實(shí)證分析

1、!#$%&()*+,-./01 DEA 24&6 89:;!1#$%2&(3! #$%&()*+,-./01234/56789:/;/?9ABCD EFGHI,8JKLMNOPQRST VWXYZ%&_ab deDfghij klm nopT0qrstuv wxyz | wxy$ yw /;/v/BST VWXNQ%&ST VW XN f Q%&ST VWXNbQ?NWXJNDQ;ST VWXST VWX%& Q*,WXZaQ* 1 0 0；()、()、()為專用性資產(chǎn)的遞增函數(shù)，并且!( %) !( %) !( %) 0。( %)( %)( %)TCyTCqTCm區(qū)塊鏈交易成本專用資產(chǎn)! $

2、%& () +,-.!#$%&()*+ -.圖 1 展示了三種交易模式下的成本變動(dòng)，與傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)模式或交易行為（基本上都是市場和企業(yè)混合、企業(yè)形式的治理結(jié)構(gòu)）相比，由于區(qū)塊鏈中的交易是開放的，因此節(jié)點(diǎn)間的資金轉(zhuǎn)化十分便捷，資產(chǎn)的專用性接近 0，此時(shí)的市場形交易成本是最低的。由此可知，區(qū)塊鏈的交易成本相對(duì)更低，這極大地降低了網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的運(yùn)營成本。!7#$%&()89,-./01:;? BC區(qū)塊鏈的透明、可追溯，保證了所有節(jié)點(diǎn)的一致性，整個(gè)系統(tǒng)對(duì)所有交易節(jié)點(diǎn)都是公平、透明、可信的，這使得交易雙方能夠更高效地確認(rèn)、審查對(duì)方的交易記錄以及資產(chǎn)情況，有利于完善直接信用機(jī)制。區(qū)塊鏈技術(shù)以共識(shí)機(jī)制、智能合

3、約、密碼學(xué)原理、分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為主要核心技術(shù)，構(gòu)建去中心化或若中心化的互信網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)崿F(xiàn)更加真實(shí)可靠的直接信任（如圖 2 所示）。共識(shí)機(jī)制是指在一定時(shí)間內(nèi)對(duì)事物的前后順序達(dá)成共識(shí)的一種算法，要求在沒有中心節(jié)點(diǎn)的情況下保證各節(jié)點(diǎn)記賬的一致性。智能合約是區(qū)塊鏈實(shí)現(xiàn)去中心化的應(yīng)用基礎(chǔ)，參與者能夠再不需要第三方監(jiān)管的基礎(chǔ)上，主動(dòng)執(zhí)行協(xié)議約定，自主管理數(shù)字資產(chǎn)。密碼學(xué)原理用于保證數(shù)據(jù)安全性，以非對(duì)稱數(shù)字加密技術(shù)實(shí)現(xiàn)交易主體的彼此信任。分布式存儲(chǔ)是一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)，將各機(jī)器上的磁盤空間集合構(gòu)成虛擬存儲(chǔ)設(shè)備，并將數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)至各個(gè)角落，保證各參與節(jié)點(diǎn)均擁有獨(dú)立的、完整的數(shù)據(jù)?；趨^(qū)塊鏈的直接信任機(jī)制以共識(shí)機(jī)

4、制為核心。共識(shí)機(jī)制技術(shù)原理包括權(quán)益證明（POS）、工作量證明（POW）、股份授權(quán)證明（DPOS）、實(shí)用拜占庭容錯(cuò)（PBFT）、瑞波共識(shí)協(xié)議（RIPPLE）等。POS 和 POW 通過哈希運(yùn)算競爭獲得記賬權(quán)利，前者直接根據(jù)運(yùn)算能力分配權(quán)利，后者根據(jù)算力實(shí)際消耗競爭獲取權(quán)利。DPOS 類似董事會(huì)制度，選取代理人參與驗(yàn)證和記賬，提高網(wǎng)絡(luò)信任速度。以上三類共識(shí)機(jī)制的建立均需以代幣為基礎(chǔ)，而 PBFT、RIPPLE 則可脫離代幣構(gòu)建直接信任。PBFT 利用拜占庭容錯(cuò)原理，當(dāng)失效節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)不超過全網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的 1/3時(shí)即通過信任；RIPPLE 算法應(yīng)用于權(quán)限節(jié)點(diǎn)的場景，當(dāng)失效節(jié)點(diǎn)不超過全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的 1/5 時(shí)即

5、通過信任。本文討論的基于區(qū)塊鏈的直接信任機(jī)制由于應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)金融資產(chǎn)交易，通常以私有鏈和聯(lián)盟鏈的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證為主，因而采用 PBFT 或 RIPPLE 形式?；趨^(qū)塊鏈的信任構(gòu)建的流程包含全網(wǎng)廣播、節(jié)點(diǎn)驗(yàn)證、共識(shí)證明、區(qū)塊存儲(chǔ)四個(gè)環(huán)節(jié)。區(qū)塊鏈平臺(tái)網(wǎng)絡(luò)交易發(fā)生后，信息發(fā)送節(jié)點(diǎn)向全網(wǎng)廣播；信息接收節(jié)點(diǎn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步檢驗(yàn)，檢驗(yàn)后將信息記錄于新區(qū)塊中；全網(wǎng)節(jié)點(diǎn)對(duì)該區(qū)塊信息執(zhí)行共識(shí)證明（如圖 3），由主節(jié)點(diǎn) 啟動(dòng)協(xié)議向各節(jié)點(diǎn)廣播信息和序號(hào)分配，節(jié)點(diǎn)接收消息后向其他節(jié)點(diǎn)廣播執(zhí)行交互階段，之 后對(duì)主節(jié)點(diǎn)分配的序號(hào)進(jìn)行確認(rèn)，確認(rèn)后回應(yīng)響應(yīng)，結(jié)束共識(shí)算法；該區(qū)塊通過共識(shí)算法后，將根據(jù)區(qū)塊時(shí)間戳，按時(shí)間順序連接入現(xiàn)

6、有區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，并在全網(wǎng)更新交易記錄。Block 1 HeaderBlock 2 HeaderBlock 3 HeaderHash of PreviousBlock HeaderBlock 3 TransactionsBlock 2 TransactionsBlock 1 TransactionsMerkle RootMerkle RootMerkle RootHash of Previous Block HeaderHash of Previous Block Header! / 0123456!#$%01234567%8 :;:?(ABC3DEEFG&()*+ -.請(qǐng)求廣播和序號(hào)分配交互序

7、號(hào)確認(rèn)響應(yīng)客戶端主節(jié)點(diǎn)次節(jié)點(diǎn)1次節(jié)點(diǎn)2次節(jié)點(diǎn)N! 7 89:;?!#$%&()*+ -.H基于直接信任發(fā)生的交易中，信息披露是信息不對(duì)稱所導(dǎo)致的逆向選擇問題的有效解決途徑。以下構(gòu)建信號(hào)傳遞博弈模型對(duì)直接信任中的信息披露機(jī)制加以理論闡釋和分析。以借款者信用質(zhì)量劃分的借款者類型空間為 = 9)，*， ，+上均勻分布。借款者明確了解自身類型,，由于信息不對(duì)稱，投資者無法明確借款者類型，其了解借款者類型屬于,的先驗(yàn)概率為p(,)。初始階段，借款者根據(jù)自己類型主動(dòng)向投資者傳遞交易信號(hào)，信號(hào)包含借款者基本信息、債務(wù)標(biāo)的信息、還款能力信息、借款需求等。投資者根據(jù)自身對(duì)信號(hào)的判斷得到后,驗(yàn)概率A( |)，根據(jù)

8、該后驗(yàn)概率可推斷出借款者的最大利潤()，預(yù)期利潤l() = -(.)。*-設(shè)交易雙方在)和*兩個(gè)時(shí)期參與交易，w是借款者在*時(shí)期預(yù)期利潤的權(quán)重。p/(,)為借款者投資項(xiàng)目成功的概率，p)(,) = .為借款者投資項(xiàng)目失敗的概率，失敗時(shí)損失絕對(duì)值為)，假設(shè)借款者目標(biāo)為追求利潤最大化，則其效用函數(shù)可以表示為式（2）：(, (), ,) = (1 ) () + /(,) ) )(,)= (1 ) -(.) + M /(,) ) .N（2）*-對(duì)求偏導(dǎo)，得到一階條件式（3）：01 = (1 ) -!(.) 24 = 0（3）0.*-在信號(hào)下，借款者最優(yōu)選擇獲得的利潤為()；當(dāng)達(dá)到貝葉斯均衡時(shí)，投資者可

9、以從信號(hào)中，正確推斷借款者類型 ，即()與()互為反函數(shù)，有5- = O5.P6)。,5.5-變形得：(1 w) = 2 )求解得：() = (1 w)4 ) * + C，其中 C 為常數(shù)故借款者利潤l(m)為：() = () = U( ) )21 上式中借款者的貝葉斯均衡，表明借款者獲得利潤大小與其信號(hào)正向相關(guān)；投資者可根據(jù)借款者發(fā)出信號(hào)判斷借款者利潤情況及可信度，從而做出投資決策。在直接交易中，應(yīng)完善借款者信息披露制度，當(dāng)借款者傳遞信號(hào)與真實(shí)情況接近相符時(shí)，能夠最大化直接信任的效率。因此，在上述模型中，直接交易的出借人收益與借款者的信息數(shù)量 m 正相關(guān)。在普通的直接交易中，信息數(shù)量 m 取

10、決于平臺(tái)的信息披露制度以及信息審核制度等，并且也無法完全展現(xiàn)借款人的風(fēng)險(xiǎn)信息。未來若能夠?qū)^(qū)塊鏈技術(shù)運(yùn)用到直接信任機(jī)制的建立過程當(dāng)中，那么憑借區(qū)塊鏈的去中心化的技術(shù)特點(diǎn)以及共識(shí)機(jī)制，出借人就可以了解到借款人的所有信息，于是借款人信息 m 的數(shù)量可以大幅提升，信息的真實(shí)性也可以得到保證。在這種情況下，區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用能夠有利于出借人做出正確的借貸決策，從而獲得更高的收益。!D#$%&E)FGHIK從金融監(jiān)管的角度來說，由于網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)本質(zhì)上充當(dāng)著個(gè)體對(duì)個(gè)體的融資中介這一角色，網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介業(yè)務(wù)活動(dòng)管理暫行辦法中也規(guī)定了平臺(tái)的主要任務(wù)是為借貸雙方提供真實(shí)的身份信息與撮合服務(wù)，因此網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)自身

11、不應(yīng)當(dāng)開展吸收存款業(yè)務(wù)，也不能建立資金池進(jìn)行非法集資。對(duì)于金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)來說，由于區(qū)塊鏈具有公開性、真實(shí)性和不可篡改性等特質(zhì)，因此將區(qū)塊鏈技術(shù)應(yīng)用到網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)上則有利地提升了監(jiān)管的效率，也有利于從源頭降低金融失控的風(fēng)險(xiǎn)。在討論完影響機(jī)制后，本文進(jìn)一步考慮到針對(duì)不同的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)，區(qū)塊鏈對(duì)其影響是 否存在一定的異質(zhì)性，因此，本文將網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)劃分為風(fēng)投系、民營系、上市系、銀行系 與國資系。其中，風(fēng)投系指接受過風(fēng)險(xiǎn)投資網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)；上市系指上市公司控股或參股的 網(wǎng)貸平臺(tái)；國資系指國資企業(yè)直接參股，或國資企業(yè)經(jīng)過多層股東結(jié)構(gòu)間接參股的網(wǎng)貸平臺(tái)。由于上市系存在上市公司的信用背書，且對(duì)于效率、企業(yè)創(chuàng)新等

12、更為關(guān)注，對(duì)金融科技與自 身業(yè)務(wù)的結(jié)合有更全面的認(rèn)知；而民營企業(yè)的創(chuàng)新能力強(qiáng)，專利數(shù)約占到 70%,基于此考慮， 本文初步認(rèn)為區(qū)塊鏈將對(duì)上市系、民營系的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)產(chǎn)生更為實(shí)質(zhì)性的影響。456789:/ ?ABCDEFGHI 0!#LMNO為研究區(qū)塊鏈的發(fā)展是否對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)效率具有影響，本文查閱 Wind 數(shù)據(jù)庫和各個(gè)網(wǎng)貸平臺(tái)的數(shù)據(jù)，獲得 6606 家網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)作為研究樣本1，為更好地?cái)M合區(qū)塊鏈指數(shù)并保證數(shù)據(jù)的時(shí)效性，本文將樣本區(qū)間定位在 2015 年 6 月與 2019 年 12 月之間。由于不同類型的平臺(tái)在注冊(cè)資金、運(yùn)營等方面差異較大，故將其進(jìn)行分為風(fēng)投型平臺(tái)（132 家）、民營型平臺(tái)

13、（6118 家）、上市公司型平臺(tái)（112 家）、銀行附屬類平臺(tái)（4 家）和國資型平臺(tái)（240家），其中，民營網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)數(shù)量占比較大，截至 2019 年底，仍在正常運(yùn)營的樣本占到統(tǒng)計(jì)樣本的 70%，是研究中不可忽視的一類。而標(biāo)簽上“風(fēng)投系”、“上市公司”、“國資系”、“銀行系”的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)增加了信用背書，更受投資者青睞，故將整體樣本劃分為以上五類。!7#LMPQ1 由于樣本存在新增、清退、轉(zhuǎn)型，為不平衡面板數(shù)據(jù)，故選用整體類型進(jìn)行分類。從美國歷史數(shù)據(jù)來看，名義資本回報(bào)率的變化并不能解釋 20 世紀(jì) 7080 年代美國 10年期國債收益率中樞以及它與名義 GDP 增速差值的變化。本文認(rèn)為其中的

14、原因是美聯(lián)儲(chǔ)貨幣政策的變化影響了國債收益率走勢(shì)，具體分析如下。被解釋變量本文在衡量網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)效率時(shí)使用了 DEA 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法進(jìn)行測(cè)算，參考現(xiàn)有效率研究的做法 23-25，將仍在正常運(yùn)營的平臺(tái)數(shù)和資金凈流入作為投入指標(biāo)，將成交量、投資人數(shù)、借款人數(shù)、平均借款期限作為產(chǎn)出指標(biāo)，測(cè)算結(jié)果如表 1 所示。1描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，民營系網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的平均效率最高，為 0.783，體現(xiàn)民營企業(yè)創(chuàng)新能力與創(chuàng)新意愿較強(qiáng)；風(fēng)投系平臺(tái)次之，為 0.737，這與風(fēng)投公司投資人的專業(yè)素養(yǎng)相關(guān)；國資系平臺(tái)擁有強(qiáng)大的資金實(shí)力，其平均效率為 0.720，但效率存在兩極分化；上市公司系平臺(tái)由上市公司持股，其兩級(jí)分化也較為

15、嚴(yán)重，效率均值 0.710，與國資系不相上下；銀行系平臺(tái)由于數(shù)量較少，且與銀行業(yè)務(wù)存在重合，故整體平均效率較低?？傮w來看，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)效率較低，各類型平臺(tái)中，效率兩極分化現(xiàn)象明顯。A B /CD E F GH/CI E / G$JKLMNOPQRSTU效率測(cè)算均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值觀測(cè)值風(fēng)投系0.7370.1820.3571.00055民營系0.7830.1810.3611.00055國資系0.7200.1750.2911.00055上市公司0.7100.2620.1731.00055銀行系0.5790.2930.1881.00055解釋變量目前對(duì)于區(qū)塊鏈發(fā)展指數(shù)的衡量并沒有形成一致性的觀點(diǎn)，

16、多數(shù)學(xué)者根據(jù)研究的需要自行構(gòu)建評(píng)估指標(biāo)，但該類指標(biāo)首先缺乏權(quán)威性，其次由于研究方向不同，其在適用性上也存在局限。本文選擇 Wind 數(shù)據(jù)庫的區(qū)塊鏈指數(shù)作為對(duì)我國區(qū)塊鏈發(fā)展的衡量。該指數(shù)的構(gòu)建來自 Wind 香港板塊指數(shù)，使用等權(quán)重全收益指數(shù)，涉及到了進(jìn)行相關(guān)技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用或具有相關(guān)技術(shù)儲(chǔ)備的公司，能相對(duì)全面地反應(yīng)區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展程度。控制變量在控制變量的選擇上，本文主要參考已有文獻(xiàn)，結(jié)合銀行、證券行業(yè)研究 23-26，將 平臺(tái)成交量增長、運(yùn)營平臺(tái)數(shù)增長、轉(zhuǎn)型（停業(yè)）平臺(tái)數(shù)、問題平臺(tái)數(shù)、待還余額、綜合參 考利率等刻畫平臺(tái)經(jīng)營特征的微觀變量作為控制變量，該數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)貸之家平臺(tái)與相關(guān) 行業(yè)研報(bào)。同

17、時(shí)，考慮宏觀環(huán)境對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸經(jīng)營效率的影響，本文將居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)（CPI）、工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)（PPI）、廣義貨幣月同比增長（M2）、銀行間同業(yè)拆借利率等放入到了 控制變量內(nèi)，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)頻次均為月度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于 Wind 數(shù)據(jù)庫與網(wǎng)貸之家平臺(tái)公開數(shù) 據(jù)整理，變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表 2-1、表 2-2。21 由于未找到直接可用的各類平臺(tái)資金凈流入量作為投入要素，而總資金流入量與總成交量之間存在相關(guān)性，故使用總資金凈流入量根據(jù)各平臺(tái)成交量量加權(quán)計(jì)算得到。2 回歸結(jié)果中 PPI、M2、銀行間同業(yè)拆借利率系數(shù)均不顯著，故在回歸模型中將其剔除。A /VB WXYZ平均標(biāo)準(zhǔn)誤差最小值最大值觀測(cè)數(shù)成交量

18、（億元）1522.80583.062428.892536.76275資金凈流入（億元）53.50440.956-667.18577.45275投資人數(shù)（萬人）307.92713.367110.39454.1275借款人數(shù)（萬人）236.97218.52433.04520.77275平均借款期限（月）10.7640.4526.6315.75275待還余額（億元）7023.171329.2062148.5410691.72275綜合參考收益率（%）0.1032260.0010.09210.1417275人均投資金額（元）48147.62765.507638852.2159969.64275人均借款

19、金額（元）90048.788075.70235809.61205974.7275A /V/BLMNOPQ_ WXYZ變量均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值觀測(cè)值成交量（億元）647.984302.193469.51088.455成交量月增長（%）-0.02340.1319963-0.310.4555運(yùn)營平臺(tái)數(shù)量（家）1838.273905.2765231320455運(yùn)營平臺(tái)數(shù)量月增長（%）-0.04340.0582529-0.330.0355轉(zhuǎn)型停業(yè)平臺(tái)數(shù)（家）49.36334.34116355累計(jì)轉(zhuǎn)型平臺(tái)數(shù)（家）1853.2905.871157316655問題平臺(tái)數(shù)（家）36.50931.8270131

20、5155累計(jì)問題平臺(tái)數(shù)（家）1928.618539.0492749272955待還款余額（億元）2993.0911364.9311042.045221.2555綜合參考收益率（%）0.1130.0130.09820.150655平均借款期限（月）8.5003.0455.1314.4755當(dāng)月投資人數(shù)（萬人）130.74354.40017.89185.7255當(dāng)月借款人數(shù)（萬人）90.37055.65319.29212.9955blockchain index1882.6553.331927.842968.7655CPI2.0720.7260.84.555PPI1.0804.228-5.97.8

21、551 受篇幅限制，僅展示民營系網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。M2（%）9.9651.99681455銀行間同業(yè)拆借利率（%）3.4090.6072.6294.9155!D#STPUVWXY為檢驗(yàn)區(qū)塊鏈發(fā)展對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)效率的影響，設(shè)計(jì)如下計(jì)量模型：,7 = + ) ln( ,7) + * ,7 + ,7其中，,7為網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的經(jīng)營效率，由 DEA 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法測(cè)算；i 代表不同類型的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)；t 代表時(shí)間，,7 代表控制變量。由于區(qū)塊鏈發(fā)展指數(shù)的量級(jí)較大，對(duì)其進(jìn)行取自然對(duì)數(shù)的處理?？紤]模型可能存在的內(nèi)生性問題，用兩階段最小二乘法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。KLMNOPQFGRSTUVW XY!#0

22、Z首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示各變量均為平穩(wěn)序列，由此避免了偽回歸。由于該面板模型為長面板模型，為避免異方差影響，實(shí)證結(jié)果均采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤估計(jì)。!7#$%&?,-./01_ 實(shí)證結(jié)果表明，區(qū)塊鏈發(fā)展會(huì)促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)效率的提升。鑒于技術(shù)運(yùn)用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)中效果存在實(shí)質(zhì)性，故在同期數(shù)據(jù)回歸的基礎(chǔ)上，又采用滯后一階的效率作為被解釋變量進(jìn)行回歸?；貧w結(jié)果表明，滯后一階由于不同類型網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的樣本數(shù)據(jù)差異較大，故進(jìn)行分組回歸具體分析區(qū)塊鏈發(fā)展與網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)之間效率的關(guān)系。風(fēng)投系網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)經(jīng)歷過風(fēng)險(xiǎn)投資的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)更容易被投資者接受。其原因在于，風(fēng)險(xiǎn)投資一般由專業(yè)投資人對(duì)公司進(jìn)行調(diào)研和

23、分析，經(jīng)過風(fēng)投的平臺(tái)無論在財(cái)務(wù)上，還是在公司治理上，都經(jīng)過嚴(yán)格審查、評(píng)估，投資者選擇此類平臺(tái)可以很好地規(guī)避一些風(fēng)險(xiǎn)，但風(fēng)投項(xiàng)目在不同階段從風(fēng)險(xiǎn)敞口不同，故投資者仍需要謹(jǐn)慎抉擇。除此之外，需要注意的是，雖然風(fēng)投系平臺(tái)數(shù)量較少，但其成交量占比居高，側(cè)面反映了頭部平臺(tái)對(duì)整個(gè)行業(yè)的影響較大，也反映了風(fēng)險(xiǎn)投資人的對(duì)項(xiàng)目的選擇能力以及風(fēng)險(xiǎn)收益匹配原則。從整體上來看，區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展對(duì)風(fēng)投系的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)效率存在正向影響，即區(qū)塊鏈發(fā)展能促進(jìn)平臺(tái)經(jīng)營效率的提高。實(shí)證結(jié)果表明，區(qū)塊鏈發(fā)展對(duì)滯后一階效率在 1%顯著性水平下不為 0，影響因子為 0.301，這一方面說明區(qū)塊鏈技術(shù)可以提高平臺(tái)的效率，另一方面說明創(chuàng)新技

24、術(shù)與網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的結(jié)合需要一定時(shí)間；成交量月增長量與平臺(tái)效率正相關(guān)表明平臺(tái)成交量越高，效率得到進(jìn)一步提升，這很可能與網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的業(yè)務(wù)性質(zhì)有關(guān)，與主觀認(rèn)知也是基本相符的。鑒于區(qū)塊鏈指數(shù)與效率之間存在內(nèi)生性問題 ，在模型（3）中使用兩階段最小二乘法?；貧w結(jié)果表明區(qū)塊鏈對(duì)平臺(tái)效率的影響因子依舊顯著為正，由此證明了結(jié)果的穩(wěn)健性。A 7BabLMNOPQ(1)OLS(2)OLS(3)2SLS效率滯后一階效率滯后一階效率lnindex-0.090(-1.561)0.301*(2.178)0.312*(3.998)成交量月增長0.273*(2.608)-0.206(-1.241)0.398*(2.471)

25、運(yùn)營數(shù)月環(huán)比增長-0.735*(-2.399)-0.114(-0.158)轉(zhuǎn)型停業(yè)平臺(tái)數(shù)-0.028(-1.062)-0.042(-1.216)-0.035(-0.838)問題平臺(tái)數(shù)0.006(1.427)0.001(0.167)0.015*(3.807)待還余額0.000*(3.878)0.000(0.628)綜合參考收益率-7.263* (-6.086)13.547* (5.395)-8.904* (-4.811)其他控制變量控制控制控制常數(shù)項(xiàng)1.726*(4.209)-2.780*(-2.901)-0.822(-1.341)R-square72%61.95%40.57%I%JKLMNOP

26、QRRRS RRS R TUVWX YZS ZS YEZ Hab民營系網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)如今，民間金融市場的需求大幅度提升，究其原因，這與互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展密不可分。它不僅促使民營金融更加便捷化和透明化，使其可以更高效地匹配資金資產(chǎn)，更使得金融市場體系的發(fā)展更趨于多元化。作為正規(guī)金融的補(bǔ)充，民間金融與普惠金融密切相關(guān)，且民間金融的發(fā)展，在一定程度上支持了民營經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)，改善了長尾群體及小微企業(yè)金融服務(wù)不足的問題。從整體上看，區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展對(duì)民營系網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)效率存在正向影響，即區(qū)塊鏈發(fā)展 能促進(jìn)平臺(tái)經(jīng)營效率的提高?；貧w結(jié)果表明，區(qū)塊鏈發(fā)展對(duì)滯后一階效率在 1%顯著性水平 下不為 0，影響因子為 0.5

27、50，高于風(fēng)投系平臺(tái)，反應(yīng)區(qū)塊鏈發(fā)展對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)促進(jìn)效果更加 明顯；成交量月增長量與平臺(tái)效率同期正相關(guān)，體現(xiàn)主營業(yè)務(wù)增長對(duì)于效率提高的促進(jìn)作用。鑒于區(qū)塊鏈指數(shù)與效率之間存在內(nèi)生性問題 ，在模型（3）中使用兩階段最小二乘法。回歸結(jié)果表明區(qū)塊鏈對(duì)平臺(tái)效率的影響因子依舊顯著為正，由此證明了結(jié)果的穩(wěn)健性。A cBLMNOPQ(1)OLS(2)OLS(3)2SLS效率滯后一階.效率滯后一階效率lnindex0.0060.550*0.403*(0.061)(3.441)(8.515)成交量月增長0.345*-0.1100.394*(3.444)(-0.643)(3.665)運(yùn)營數(shù)月環(huán)比增長-0.3880.3

28、33-0.373*(-1.534)(1.304)(-1.835)轉(zhuǎn)型停業(yè)平臺(tái)數(shù)-0.001*-0.001(-2.593)(-1.071)問題平臺(tái)數(shù)0.0010.002*-0.000(1.232)(2.716)(-0.158)待還款余額0.000*-0.000*0.000*(4.536)(-3.170)(1.777)綜合參考收益率-10.191*9.285*(-3.755)(2.010)其他控制變量控制控制控制常數(shù)項(xiàng)1.769*-4.163*-2.274*(1.814)(-2.653)(-6.765)R-square79.84%56.5%68.23%國資系網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)從資金角度來看，實(shí)力最雄厚應(yīng)

29、該是國資背景；從股東結(jié)構(gòu)來看，部分“國資系”平臺(tái)為國資企業(yè)直接參股，而更多平臺(tái)則是國資企業(yè)經(jīng)過多層股東結(jié)構(gòu)間接參股。國資系網(wǎng)絡(luò)借貸雖有一定的信用背書，但在業(yè)務(wù)宣傳與推廣中，遠(yuǎn)不及民營網(wǎng)絡(luò)借貸公司激進(jìn)。在“資產(chǎn)荒”背景下，優(yōu)質(zhì)項(xiàng)目的缺乏，國資網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)現(xiàn)階段面臨的主要問題是資金站崗和優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)不足，而未來發(fā)展的瓶頸是優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)的爭奪。國資網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的發(fā)展應(yīng)該更有規(guī)劃，承擔(dān)更多責(zé)任，而現(xiàn)有的交易結(jié)構(gòu)過于簡單?；貧w結(jié)果表明，區(qū)塊鏈發(fā)展對(duì)國資系網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)效率影響并不顯著，這表明相對(duì)來說國資系網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)轉(zhuǎn)型較慢，對(duì)于新技術(shù)的接受程度相比上市公司與民營企業(yè)也更低。上市公司網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)上市公司控股或參股

30、的網(wǎng)貸平臺(tái)，俗稱“上市系”網(wǎng)絡(luò)借貸網(wǎng)貸平臺(tái)。截至 2018 年 11月 20 日，上市公司參股、控股及直接股權(quán)上市的網(wǎng)絡(luò)借貸網(wǎng)貸平臺(tái)有 112 家，其中上市公司控股平臺(tái) 44 家，上市公司參股平臺(tái) 61 家，直接股權(quán)上市平臺(tái) 7 家。實(shí)力強(qiáng)勁的上市公司背景固然能提升平臺(tái)增信，但也要從平臺(tái)的資產(chǎn)端、上市公司持股比例、參股方式、盈利能力等方面綜合衡量后理性投資，對(duì)于平臺(tái)方面，擁有優(yōu)質(zhì)的資產(chǎn)，能夠做到盈利才會(huì)被資本市場關(guān)注。整體上看，區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展對(duì)民營系網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)效率存在正向影響，即區(qū)塊鏈的發(fā)展能促進(jìn)平臺(tái)經(jīng)營效率的提高。網(wǎng)絡(luò)借貸上市公司區(qū)塊鏈影響因子較大可能源于上市公司對(duì)于創(chuàng)新技術(shù)的接受程度更高

31、，與相關(guān)行業(yè)的科技公司合作的幾率更大；成交量月增長量與平臺(tái)效率正相關(guān)。鑒于區(qū)塊鏈指數(shù)與效率之間存在內(nèi)生性問題 ，在模型（3）中使用兩階段最小二乘法。回歸結(jié)果表明區(qū)塊鏈對(duì)平臺(tái)效率的影響因子依舊顯著為正，由此證明了結(jié)果的穩(wěn)健性。A DBdefgLMNOPQ(1)OLS(2)OLS(4)2SLS效率滯后一階效率滯后一階效率lnindex0.0790.761*0.594*(0.402)(3.048)(10.979)成交量月增長0.086-0.1860.111(0.643)(-0.842)(0.929)運(yùn)營數(shù)月環(huán)比增長-1.326*0.527(-3.798)(0.642)轉(zhuǎn)型停業(yè)平臺(tái)數(shù)-0.068*0.

32、044-0.063*(-4.628)(1.339)(-4.135)問題平臺(tái)數(shù)0.029*0.0030.055*(1.722)(0.093)(3.706)待還款余額0.000*-0.000*(2.595)(-2.016)綜合參考收益率-5.066*27.391*-7.127*(-1.726)(4.570)(-2.458)效率其他控制變量控制控制控制常數(shù)項(xiàng)0.213-6.857*-3.081*(0.155)(-4.209)(-5.532)R-square38%65%50.5%銀行系網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行戰(zhàn)略布局施加了壓力，在利率市場化和金融脫媒的大環(huán)境下，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)開始表現(xiàn)出迎合市

33、場的傾向。而商業(yè)銀行開展網(wǎng)絡(luò)借貸業(yè)務(wù)也有助于降低網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的整體風(fēng)險(xiǎn)。銀行系網(wǎng)絡(luò)借貸模式主要有“多對(duì)一委托貸款”模式、撮合模式、見證模式、信貸資產(chǎn)收益權(quán)轉(zhuǎn)讓模式、托管和結(jié)算模式。委托貸款作為商業(yè)銀行的傳統(tǒng)中間業(yè)務(wù)，以此為基礎(chǔ)運(yùn)營銀行系網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)能發(fā)揮銀行自身優(yōu)勢(shì)，但由于此類業(yè)務(wù)對(duì)信托公司集合資金信托業(yè)務(wù)產(chǎn)生沖擊，監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)此態(tài)度較為消極；撮合模式是網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的主流模式，符合監(jiān)管層一貫呼吁網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)做“居間人”的角色定位；見證模式由銀行與三方合作，由第三方機(jī)構(gòu)運(yùn)作網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)，銀行僅作為見證人，能最大限度地從交易中抽身而退；信貸資產(chǎn)收益權(quán)轉(zhuǎn)讓模式是銀行作為“供貨商”將其存量的信貸資產(chǎn)通過

34、平臺(tái)轉(zhuǎn)讓給投資人；托管、結(jié)算模式是銀行作為第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行資金托管，并在托管基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)賬戶間結(jié)算。整體上看，區(qū)塊鏈技術(shù)發(fā)展對(duì)銀行系網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)效率存在也正向影響，即區(qū)塊鏈的發(fā)展能促進(jìn)平臺(tái)經(jīng)營效率的提高。值得注意的是，在樣本中，銀行系的網(wǎng)絡(luò)借貸問題平臺(tái)數(shù)為 0，體現(xiàn)了銀行經(jīng)營的穩(wěn)健性風(fēng)格。由于使用區(qū)塊鏈指數(shù)作為被解釋變量與經(jīng)營效率回歸的結(jié)果并不顯著，不存在反向因果，但利用 Hausman 檢驗(yàn)無法拒絕內(nèi)生性假設(shè)，故認(rèn)為模型本身并不穩(wěn)健。銀行系網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)與其他類型平臺(tái)的不同之處其綜合參考收益率對(duì)效率有顯著的正向提升作用，結(jié)合其他結(jié)論，存在“高息攬儲(chǔ)”促進(jìn)了成交量增加，進(jìn)而間接提高了效率。A FBi

35、LMNOPQ(1)OLS(2)OLS(2)2SLS效率滯后一階效率滯后一階效率lnindex0.339*0.304*1.231*(4.683)(3.723)(3.390)成交量月增長-0.0230.0410.075(-0.379)(0.557)(0.527)運(yùn)營數(shù)月環(huán)比增長0.8170.1401.752(1.460)(0.317)(0.89)轉(zhuǎn)型停業(yè)平臺(tái)數(shù)0.355*0.251*0.613*(7.724)(4.944)(1.82)綜合參考收益率30.090*27.172*31.427*(9.772)(8.328)(65.080)其他控制變量控制控制控制常數(shù)項(xiàng)-3.807*-3.366*-10.

36、586*(-7.642)(-5.951)(-3.81)R-square77.26%65.32%31.47%,/_本文基于相關(guān)理論闡釋，實(shí)證研究究區(qū)塊鏈發(fā)展能否促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)效率。研究結(jié)果表明，區(qū)塊鏈的發(fā)展有利于提高網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的經(jīng)營效率，且對(duì)不同類型平臺(tái)的影響存在異質(zhì)性，具體如下。第一，上市公司與民營企業(yè)創(chuàng)新意愿更強(qiáng)烈；第二，風(fēng)投系平臺(tái)的成交量一直保 持高位，反應(yīng)出頭部網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的市場占有率居高，市場的兩極分化顯著；第三，國資系 平臺(tái)受區(qū)塊鏈發(fā)展影響較小，表明國有企業(yè)對(duì)創(chuàng)新的接受程度有待提高；第四，創(chuàng)新技術(shù)的 運(yùn)用對(duì)效率的影響效果存在滯后性?；谘芯拷Y(jié)論，我們對(duì)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)轉(zhuǎn)型和未來發(fā)展提出以 下

37、建議。第一，利用區(qū)塊鏈技術(shù)提高網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的效率。目前，網(wǎng)貸行業(yè)已經(jīng)面臨整頓，退出和轉(zhuǎn)型成為絕大多數(shù)平臺(tái)的最終出路。從當(dāng)前網(wǎng)貸平臺(tái)轉(zhuǎn)型的動(dòng)向來看，部分平臺(tái)，特別是頭部平臺(tái)或?qū)⒗^續(xù)加速機(jī)構(gòu)資金引入、發(fā)展助貸業(yè)務(wù)，或轉(zhuǎn)型金融科技，為銀行等持牌金融機(jī)構(gòu)輸出獲客、風(fēng)控、貸后管理等環(huán)節(jié)的技術(shù)支持，或申請(qǐng)區(qū)域小貸或網(wǎng)絡(luò)小貸牌照以謀求合規(guī)發(fā)展。在此過程中，利用區(qū)塊鏈技術(shù)賦能 B 端，提高網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的自身效率可以提升競爭力，在轉(zhuǎn)型中也更具有優(yōu)勢(shì)。第二，構(gòu)建網(wǎng)貸平臺(tái)主要采用聯(lián)盟鏈的形式。隨著行業(yè)出清的加速，部分借款人試圖利 用平臺(tái)爆雷、清盤后的混亂惡意逃廢債，這一行為也進(jìn)一步加劇了網(wǎng)貸行業(yè)經(jīng)營環(huán)境的惡化。惡意

38、逃廢債也成為目前阻礙平臺(tái)實(shí)現(xiàn)良性退出的重要因素。但數(shù)據(jù)顯示，大部分網(wǎng)貸平臺(tái)仍 然未納入征信體系，并且現(xiàn)有的平臺(tái)、協(xié)會(huì)征信與央行征信暫時(shí)還未互通，信息不對(duì)稱的問 題依舊存在。從目前國家出臺(tái)的打擊逃廢債相關(guān)政策來看，重點(diǎn)內(nèi)容主要集中在逃廢債信息 的上報(bào)工作中，缺少從法律角度予以制裁的相關(guān)監(jiān)管內(nèi)容，打擊惡意逃廢債的任務(wù)依舊艱巨，預(yù)計(jì) 2020 年，網(wǎng)貸平臺(tái)或相關(guān)其他互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)信用數(shù)據(jù)成功接入央行征信或是大概率 事件。而區(qū)塊鏈可以助力于解決傳統(tǒng)征信過程中信息透明度低、安全性差、效率低等問題。 具體應(yīng)用如網(wǎng)絡(luò)借貸網(wǎng)貸行業(yè)的電子合同加密托管30，區(qū)塊鏈技術(shù)在文檔時(shí)間戳方面應(yīng)用 較為成熟，基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)貸平臺(tái)主要采用聯(lián)盟鏈的形式，各網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)作為授信節(jié)點(diǎn)參 與系統(tǒng)運(yùn)行，通過把關(guān)準(zhǔn)入良好的借款方、擔(dān)保方，構(gòu)成良好的借貸關(guān)系31。每筆交易記 錄在區(qū)塊鏈代碼中，每筆合同通過智能合約自動(dòng)執(zhí)行。