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    民間借貸成本研究——基于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的實(shí)證分析

    2014-04-01 03:15:50
    關(guān)鍵詞:借款人網(wǎng)貸借款

    陳 霄

    廣西師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,廣西 桂林 541006

    一、引言

    近年來,P2P(Peer to Peer)網(wǎng)絡(luò)借貸憑借著快捷便利、門檻低等特點(diǎn),加之中國(guó)貨幣政策的調(diào)整、銀行信貸收緊等因素的影響,迅速發(fā)展壯大。但P2P網(wǎng)絡(luò)借貸帶來便利的同時(shí)居高不下的利率水平也為網(wǎng)貸參與者和網(wǎng)貸平臺(tái)造成一定的影響。網(wǎng)貸平臺(tái)實(shí)際上就是利用互聯(lián)網(wǎng),使得借貸雙方能夠形成借貸關(guān)系的平臺(tái),本質(zhì)上屬于民間借貸。網(wǎng)絡(luò)借貸一方面是金融創(chuàng)新的典范,其平臺(tái)內(nèi)較高的收益成為廣大投資者的新型理財(cái)途徑,是對(duì)現(xiàn)有銀行體系的有益補(bǔ)充,提高了社會(huì)資金的利用效率,滿足借款人的資金需求;另一方面居高不下的借款利率,在為平臺(tái)自身帶來法律風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí),也使得網(wǎng)貸借款人難以承受,同時(shí)由于目前征信體系和監(jiān)管系統(tǒng)的不健全、網(wǎng)貸平臺(tái)中的信息不對(duì)稱等問題,也為投資者和網(wǎng)貸平臺(tái)帶來一定的風(fēng)險(xiǎn)。信息不對(duì)稱對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)會(huì)帶來哪些后果以及借款人借款成本受到哪些因素的影響這正是本文所要探討的內(nèi)容。

    二、文獻(xiàn)綜述

    國(guó)外學(xué)者對(duì)P2P網(wǎng)貸的研究成果較為豐富。Berger et al.(2009)[1]認(rèn)為網(wǎng)貸平臺(tái)作為金融中介能夠改善借款人狀況,減少信息不對(duì)稱。Martina and Hui.(2010)[2]則認(rèn)為建立網(wǎng)貸市場(chǎng)中的信任機(jī)制可減少由不確定性帶來的信息不對(duì)稱,是網(wǎng)貸市場(chǎng)繁榮的關(guān)鍵因素。Lin et al.(2013)[3]通過對(duì)美國(guó)一家P2P在線借貸平臺(tái)網(wǎng)站Prosper的研究發(fā)現(xiàn),社會(huì)資源豐富的借款人容易用較低的借款成本獲得借款,且違約率要更低。

    國(guó)內(nèi)學(xué)者最早對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的研究是王艷等(2009)[4]對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)中放貸資金、利率水平及監(jiān)管等問題進(jìn)行了探討。艾金娣(2012)[5]認(rèn)為中國(guó)的網(wǎng)貸平臺(tái)內(nèi)融資成本較高,并提出創(chuàng)新P2P利率定價(jià)手段,防止高息投機(jī)行為的建議。陳霄等(2013)[6]在對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)中的逾期行為進(jìn)行理論分析的基礎(chǔ)上,對(duì)影響借款人逾期行為的因素進(jìn)行了實(shí)證分析。

    國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸都做了大量細(xì)致而具體的研究,但大多集中在借款成功率的影響因素、發(fā)展模式以及監(jiān)管問題上,關(guān)于借款成本影響因素的實(shí)證分析較少,因此本文在對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)之中存在的信息不對(duì)稱等問題進(jìn)行理論分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步對(duì)借款人借款成本影響因素進(jìn)行實(shí)證分析,在目前P2P網(wǎng)絡(luò)借貸迅速發(fā)展的背景下,希望能對(duì)網(wǎng)貸參與者及網(wǎng)貸平臺(tái)提供一些參考。

    三、理論及模型

    P2P網(wǎng)貸市場(chǎng)上所面臨的問題主要是由信息不對(duì)稱引起的,信息不對(duì)稱是指交易中買者和賣者擁有不同信息的情形。網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下可以方便交易雙方之間的信息溝通,但是隨著買賣交易的范疇擴(kuò)大,交易對(duì)象也隨之?dāng)U充,而信息不對(duì)稱問題在虛擬環(huán)境下更加嚴(yán)重。Akerlof(1970)[7]認(rèn)為信息不對(duì)稱會(huì)限制市場(chǎng)功能的發(fā)揮,極端情況下會(huì)使整個(gè)市場(chǎng)消失。Stiglitz et al.(1981)[8]證明信息不對(duì)稱是導(dǎo)致信貸配給差異的根本原因。網(wǎng)貸平臺(tái)中的信息不對(duì)稱主要是借款人比出借者更加了解自己的還款能力和還款意愿,以及提供信息的真實(shí)性,這一節(jié)本文基于Akerlof模型對(duì)網(wǎng)貸市場(chǎng)中的問題進(jìn)行探討。

    (一)網(wǎng)貸平臺(tái)中的信息不對(duì)稱和逆向選擇問題

    本文借鑒Akerlof模型來構(gòu)造一個(gè)網(wǎng)貸平臺(tái)中的“檸檬”模型,對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)中的信息不對(duì)稱和逆向選擇進(jìn)行討論。

    1.出借人。本文首先假設(shè)網(wǎng)貸市場(chǎng)上有兩群人,一群人是出借人,稱為集團(tuán)1,集團(tuán)1中每個(gè)人手中都有閑錢可以出借。另一群人為借款人,稱為集團(tuán)2,集團(tuán)2中每人都需要一筆借款,對(duì)于集團(tuán)1中每一個(gè)出借人的效用函數(shù)為:

    C為出借人在網(wǎng)貸平臺(tái)外的投資,L表示出借人是否出借,L=1為出借,L=0為不出借。H是一種效用指數(shù),體現(xiàn)了出借人對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)和借款人品質(zhì)的評(píng)價(jià)(在Akerlof模型中其值為3/2)。本文用R代表出借人愿意借出的利率,其他市場(chǎng)上的收益率定義為1。需要注意的是R是單一的利率水平,由于信息不對(duì)稱出借人無法全面了解借款人的品質(zhì),在借款人按期還本付息之前出借人無法區(qū)分不同的借款人,從而給出不同的借出利率水平,所以好的借款人與差的借款人需要提供同樣的利率才能借到所需資金,這才有“逆向選擇”問題。S為借款人所公布信息的有效程度,其分布函數(shù)為f(S)。

    出借人在收入預(yù)算約束下面臨的問題是:

    假定它的預(yù)算約束為:

    這里I1為出借人的收益,出借人不知道借款人的真實(shí)的情況,但是可以通過借款人給出的利率及網(wǎng)貸平臺(tái)對(duì)借款人的信息認(rèn)證來確定借款人的平均品質(zhì),假定在網(wǎng)貸平臺(tái)中借款人的平均品質(zhì)為Q,在存在還款風(fēng)險(xiǎn)的前提下,決定出借人是否出借資金的依據(jù)是期望效用水平:

    E(S)為借款人的期望品質(zhì)水平,實(shí)際就是借款人的平均品質(zhì)Q=E(S),式(3)代入式(2)有E(G1)=I1+(HQ-R)L,如果出借人決定出借資金時(shí)效用有所提高,那么有:

    2.借款人。本文假設(shè)網(wǎng)貸中借款人的效用函數(shù)為:

    C為借款人從其他市場(chǎng)中的借款,r表示借款人是否成功借款,r=1為借款失敗,r=0為借款成功,T表示網(wǎng)貸所帶來的效用與從其他市場(chǎng)上借貸相比的相對(duì)評(píng)價(jià)參數(shù),若網(wǎng)貸市場(chǎng)能夠順利運(yùn)行,那應(yīng)有T<H(在Akerlof模型中T=1),同樣用R,代表借款人愿意支出的利率,其他市場(chǎng)上的貸款利率為1。

    借款人在借貸預(yù)算約束下面臨的問題是:

    本文假定其借貸約束為:

    I2為借款人的收入,若信息S是完全真實(shí)且有效的,且R滿足H<R<T,借貸雙方的交易會(huì)達(dá)到“雙贏”,問題就在借款人提供的信息S是隱蔽、私人且不對(duì)稱的,這就阻礙了資源配置的有效實(shí)現(xiàn)。

    本文把借貸約束代入效用函數(shù)之后就有:

    借款人只有在以下情況下才能使得自己的借款成功:

    3.逆向選擇的發(fā)生。式(5)和(10)中顯示出借人和借款人在借貸的過程中出現(xiàn)問題是由于HQ不等于TS,Q是借款人的平均品質(zhì)狀況,S是真實(shí)的借款人信息有效狀況,在網(wǎng)貸平臺(tái)上則是借款人對(duì)自己的信息是全面了解的,但是出借人卻并不能完全了解。信息不對(duì)稱會(huì)導(dǎo)致雙方交易意愿的下降,并且增加交易的成本。網(wǎng)貸平臺(tái)中出借人是按照式(5)決定是否借出,而另一方面網(wǎng)貸中借款人品質(zhì)S的平均質(zhì)量Q是出借人根據(jù)借款人提供的利率R決定的,R的給出實(shí)質(zhì)上參與了Q的決定過程,根據(jù)Akerlof模型的假定S是要服從均勻分布,本文假設(shè)S在[0,2]上服從均勻分布,那么S=0(品質(zhì)極差的借款人)與S=2(品質(zhì)好的借款人)的概率密度都為1/2,由于R>TS時(shí),品質(zhì)好的借款人會(huì)退出網(wǎng)貸平臺(tái),所以在每一次借貸中,借款人品質(zhì)均值Q必然等于:

    最后得出只有在Q=R=S=0條件下市場(chǎng)才能達(dá)到均衡,既網(wǎng)貸平臺(tái)逆向選擇的過程是在利率R給定后,品質(zhì)好的借款人逐漸退出網(wǎng)貸平臺(tái)→出借人要求的利率水平越來越高→品質(zhì)好的借款人進(jìn)一步退出網(wǎng)貸平臺(tái)→在這種極端情況下最后結(jié)果是網(wǎng)貸平臺(tái)中沒有人發(fā)布借款,也沒有人出借資金,網(wǎng)貸市場(chǎng)徹底萎縮。

    逆向選擇模型認(rèn)為,優(yōu)質(zhì)借款人由于還款率高,可通過抵押或擔(dān)保顯示風(fēng)險(xiǎn)類型,因此抵押的成本更小,優(yōu)質(zhì)借款人能以較低的利率獲得貸款,并同時(shí)提供相應(yīng)擔(dān)保。Bester(1985)[9]認(rèn)為在信用市場(chǎng)上,借款人常利用擔(dān)保品來顯示其信用狀況。在網(wǎng)貸平臺(tái)中品質(zhì)較差的借款人一般而言需要支付較高的利息以彌補(bǔ)網(wǎng)貸平臺(tái)和出借者的風(fēng)險(xiǎn)。平新喬(2009)[10]提出了道德風(fēng)險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)的信貸市場(chǎng)均衡與真實(shí)信貸市場(chǎng)更一致,信用貸款的利率更低,抵押貸款的利率更高。網(wǎng)貸平臺(tái)借款人品質(zhì)的最直接衡量就是他們的認(rèn)證方式是否有擔(dān)保標(biāo)的。

    (二)基于P2P網(wǎng)貸市場(chǎng)中的“聲譽(yù)模型”

    網(wǎng)貸中借款人聲譽(yù)必須通過重復(fù)借貸才能建立起來,上文中可知逆向選擇可能造成整個(gè)網(wǎng)貸市場(chǎng)的瓦解,而克服這種問題的一個(gè)方法則是,借款人在網(wǎng)貸平臺(tái)中重復(fù)借貸,在網(wǎng)貸平臺(tái)上的重復(fù)借貸可以使優(yōu)質(zhì)借款人通過按期、提前還款等方式提高借款人在網(wǎng)貸市場(chǎng)上的聲譽(yù),進(jìn)而根據(jù)自己的實(shí)際狀況來提供相應(yīng)的借款利率,網(wǎng)貸平臺(tái)中的“聲譽(yù)模型”應(yīng)該是動(dòng)態(tài)的,下面本文對(duì)無限次的重復(fù)借貸進(jìn)行分析:

    假定網(wǎng)貸市場(chǎng)上有兩類借款人,借款人1和借款人2,一類是優(yōu)質(zhì)借款人,他們?cè)敢鉃橐还P借款支出的利率為R1,而另一類次優(yōu)借款人愿意支出的利率為R2,這里有R2>R1>0,即優(yōu)質(zhì)借款人的借款成本要小于次優(yōu)借款人,本文假定借款人需要一筆借款,并假定他們獲得該筆借貸之后能夠獲得的效益為b,出借人對(duì)借款人的品質(zhì)評(píng)價(jià)為S,出借者的效用函數(shù)為L(zhǎng)=nS-b,這里n表示出借者的借出情況,n=1表示出借給了優(yōu)質(zhì)借款人,這種情況下,借款人1的效用函數(shù)為B1=b-R1,借款人2的效用為B2=b-R2,顯然這里有B2<B1。出借者出借給優(yōu)質(zhì)借款人的效用為S-b,出借給次優(yōu)借款人的效用為 -b,這里有兩種情形,出借者將錢出借給優(yōu)質(zhì)借款人的網(wǎng)貸效益為F=(b-R1)+(b-S)=S-R1,只要S>R1,那么優(yōu)質(zhì)借款人會(huì)帶來網(wǎng)貸效益,如果出借人出借給次優(yōu)借款人,社會(huì)福利為F=(b-R1)+(-b)=-R1<0,次優(yōu)借款人的存在會(huì)損害網(wǎng)貸的效益。

    現(xiàn)在分析借款人1維護(hù)自身信用所需要的條件。假定優(yōu)質(zhì)借款人在網(wǎng)貸中的借貸行為已經(jīng)進(jìn)行到第k次,并假定時(shí)間的貼現(xiàn)因子為A(A<1),經(jīng)過有限次數(shù)的借貸得到的效益為:

    若借款人1改變自己之前的行為,成為次優(yōu)借款人,那其當(dāng)期收益為b-R2,因此借款人1愿意維持優(yōu)質(zhì)借款者的聲譽(yù),應(yīng)該有:

    若將借貸的次數(shù)看成是永無止境,即k趨于無窮大,上式可變換為:

    整理得出

    計(jì)算N幀內(nèi)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)移動(dòng)的總路程,設(shè)定權(quán)重P(P的初始值為0),計(jì)算N幀內(nèi),當(dāng)前幀運(yùn)動(dòng)目標(biāo)中心位置坐標(biāo)到初始幀運(yùn)動(dòng)目標(biāo)中心位置坐標(biāo)的位移距離ΔL[12]。

    本文看到式(15)中少于借款成本R1的部分[(1/A)-1](R1-R2)就是借款人的“聲譽(yù)租金”,它是憑借借款人聲譽(yù)應(yīng)獲的享受。

    從上述模型中可以得出只要借款人的借貸行為能持續(xù)下去,借款人就會(huì)克服“機(jī)會(huì)主義”的傾向,如果借款人意識(shí)到這是一個(gè)一次性的借貸關(guān)系,就有可能發(fā)生違約的行為。David et al.(1982)[11]認(rèn)為聲譽(yù)的作用能夠提高市場(chǎng)運(yùn)作效率,在降低交易成本的同時(shí)能夠減少逆向選擇的問題。Diamond(1989)[12]用借款人的償還歷史來代表其聲譽(yù)狀況。本文認(rèn)為在P2P網(wǎng)貸中借款人的聲譽(yù)除了由借款人的信用等級(jí)來衡量,還可由借款人的償還歷史和先天能力來組成。

    (三)網(wǎng)貸平臺(tái)中的道德風(fēng)險(xiǎn)和“賭博式融資”

    網(wǎng)貸市場(chǎng)上的道德風(fēng)險(xiǎn)問題主要指在信息方面具有優(yōu)勢(shì)的借款人故意隱瞞自己不利的信息,以爭(zhēng)取貸款并使借款無法按時(shí)償還,最終損害出借者和網(wǎng)貸平臺(tái)的利益,或者在貸款之后借款人出于機(jī)會(huì)主義,將借款用于標(biāo)的注明用途以外高風(fēng)險(xiǎn)的其他用途。本文探討道德風(fēng)險(xiǎn)而產(chǎn)生的“賭博式融資”,網(wǎng)貸平臺(tái)中“賭博式融資”是由于擁有信息優(yōu)勢(shì)的借款人利用出借者和網(wǎng)貸平臺(tái)的信息不對(duì)稱,通過欺詐手段來獲取資金。借款人在單一平臺(tái)通過積累信用,建立起良好的聲譽(yù)后,獲得較高的借款信用額度,并虛構(gòu)借款用途發(fā)布高額借款,但借款人在事前就不打算償還這筆借款,即借款人一次性的消耗自己在平臺(tái)內(nèi)的聲譽(yù),獲得一筆借款人在發(fā)布借款之前就不打算償還的資金。本文認(rèn)為具有采取“賭博式融資”的借款人傾向于發(fā)布較高的借款金額,或者借款人會(huì)由于一些其他原因而導(dǎo)致自己在平臺(tái)中的償還歷史并不完美。

    (四)網(wǎng)貸投資者的“羊群行為”

    Banerjee(1992)[13]提出了一個(gè)羊群行為模型,認(rèn)為羊群行為是指投資者在信息環(huán)境不確定的情況下,行為受到其他投資者的影響,模仿他人決策,而不考慮信息的行為。在P2P網(wǎng)貸市場(chǎng)中這也是引起網(wǎng)貸利率波動(dòng)的重要因素,Eunkyoung and Byungtae(2012)[14]發(fā)現(xiàn)網(wǎng)貸市場(chǎng)上的“羊群行為”一定程度上能降低出借者風(fēng)險(xiǎn),但隨著投標(biāo)筆數(shù)和進(jìn)程的增加,“羊群行為”的邊際效應(yīng)呈遞減的趨勢(shì)。Michal et al.(2011)[15]研究發(fā)現(xiàn)P2P網(wǎng)貸市場(chǎng)上的“羊群行為”不利于出借人利益,且借款人的信用狀況也對(duì)“羊群行為”有所影響。“羊群行為”屬于網(wǎng)貸平臺(tái)參與者在決策中的認(rèn)知偏差,體現(xiàn)在出借者對(duì)借款人提供借款成本的看法,如果借款人提供較高的借款利率則出借者會(huì)對(duì)其具有較高的認(rèn)可度,而投資者會(huì)對(duì)該筆標(biāo)的大量投資,因此使該標(biāo)的較快滿標(biāo),而投標(biāo)筆數(shù)有所減少。

    四、數(shù)據(jù)指標(biāo)

    (一)數(shù)據(jù)來源

    網(wǎng)貸之家公布的數(shù)據(jù)顯示“人人貸”2012年成交量超過3.5億,排名第八,在中國(guó)眾多網(wǎng)貸平臺(tái)中較為活躍?!叭巳速J”平臺(tái)對(duì)成功借款人數(shù)據(jù)的公布較為詳盡,為確保實(shí)證有效性本文將“人人貸”公布的成功借款用戶的信息進(jìn)行提取,最終選擇554位不同的成功借款的用戶數(shù)據(jù)。

    (二)指標(biāo)說明

    本文選擇平臺(tái)公開的數(shù)據(jù)對(duì)可能影響借款人成本的因素分為五個(gè)維度進(jìn)行分析,一是標(biāo)的特征;二是用戶的信用特征;三是償還歷史;四是借款人收入狀況;五是借款人生理特征。具體說明及預(yù)期方向見表1:

    表1 模型中擬選擇的變量

    續(xù)表1

    (三)數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)

    這554位用戶的各個(gè)變量數(shù)據(jù)描述統(tǒng)計(jì)如表2所示。

    表2 各變量描述統(tǒng)計(jì)

    五、實(shí)證分析

    (一)模型輸出

    本文使用Eviews6.0軟件,對(duì)影響借款人成本的五個(gè)維度特征進(jìn)行逐步回歸,構(gòu)建四個(gè)模型如表3所示。

    表3 借款成本實(shí)證回歸結(jié)果

    對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)可能存在的“賭博式融資”行為也進(jìn)行實(shí)證分析,主要考察借款人信用及歷史償還因素對(duì)借款金額的影響,其他則作為控制變量加入,結(jié)果如表4所示。

    表4 “賭博式融資”實(shí)證回歸結(jié)果

    (二)實(shí)證結(jié)果

    1.標(biāo)的特征中的借款金額及借款期限因素對(duì)借款成本具有顯著影響。借款金額對(duì)借款成本具有顯著影響。借款金額在模型二、三、四中均在1%的顯著水平下通過檢驗(yàn),且系數(shù)均為正值,說明較高的借款金額需要于此相符合的利率水平,才能吸引出借人投資于該標(biāo)的,以此來達(dá)到滿標(biāo)的要求,不至于流標(biāo),借款人可能出于吸引投資者關(guān)注以及盡快獲得借款資金的目的而花費(fèi)較高的借款成本,來獲得較高的資金額度。借款期限對(duì)借款成本具有顯著影響。借款期限在模型一至四均通過了顯著性檢驗(yàn),且系數(shù)為正值,說明借款期限越長(zhǎng),其中的不確定性因素就越多,出借人出于不確定性風(fēng)險(xiǎn)的考慮會(huì)要求要更高的回報(bào),因此借款期限越長(zhǎng)則借款成本越高。借款用途對(duì)借款成本不存在顯著影響。借款用途在模型二至四中均未能通過顯著性檢驗(yàn),但是系數(shù)均為負(fù)值,按照本文對(duì)借款用途的設(shè)定,說明借款人對(duì)于創(chuàng)業(yè)投資等經(jīng)營(yíng)性資金用途的資金可能會(huì)付出較高的借款成本。投標(biāo)筆數(shù)對(duì)借款成本不存在顯著影響。投標(biāo)筆數(shù)在四個(gè)模型中均未能通過檢驗(yàn),但是系數(shù)均為負(fù)值,說明借款成本越高投資者越少,說明出借者會(huì)認(rèn)為利率較高的標(biāo)的具有吸引力,因此利率較高會(huì)使得該筆標(biāo)的快速滿標(biāo),即“羊群效應(yīng)”,出借者較多的關(guān)注借款人給出的利率水平,使得該筆標(biāo)的迅速滿標(biāo),因此投標(biāo)筆數(shù)相對(duì)較少。

    2.信用特征中的認(rèn)證方式和信用等級(jí)對(duì)借款成本具有顯著影響。認(rèn)證方式對(duì)借款成本具有顯著影響。認(rèn)證方式在四個(gè)模型中均通過了顯著性檢驗(yàn),且系數(shù)均為負(fù)值,具有機(jī)構(gòu)擔(dān)保的借款人反而需要更高的借款成本,說明P2P網(wǎng)貸市場(chǎng)中道德風(fēng)險(xiǎn)模型更加適用。信用等級(jí)對(duì)借款成本具有顯著影響。信用等級(jí)在三個(gè)模型中均通過了顯著性檢驗(yàn),且系數(shù)均為正值,按照本文對(duì)信用等級(jí)的賦值,說明信用等級(jí)越高的借款人借款成本相應(yīng)較低,這與“聲譽(yù)模型”一致,這是借款人憑借自身“聲譽(yù)”而獲得的低于平均借款成本的利益。有無銀行貸款對(duì)借款成本不存在顯著影響。有無銀行貸款在三個(gè)模型中均未能通過顯著性檢驗(yàn),但系數(shù)均為負(fù)值,即有銀行貸款歷史的借款人所需的借款成本要低,本文認(rèn)為這是由于出借人對(duì)銀行貸款審核的信任,借款人能夠通過銀行審核并獲得貸款,據(jù)此判斷該借款人屬于優(yōu)質(zhì)借款人,因此借款人能以較低的成本在P2P網(wǎng)貸市場(chǎng)中獲得借款。

    3.償還歷史對(duì)借款成本不存在顯著影響。逾期次數(shù)對(duì)借款成本不存在顯著影響。逾期次數(shù)在三個(gè)模型中均未能通過顯著性檢驗(yàn),但系數(shù)均為正值,說明逾期次數(shù)越多的的借款人需要更高的借款成本。出于對(duì)借款人信任的原因,有過逾期記錄的借款人在出借者看來屬于“次優(yōu)借款人”,因此借款人需要給出更高的借款利率來吸引出借者投資。還清筆數(shù)對(duì)借款成本不存在顯著影響。還清筆數(shù)在三個(gè)模型中也未能通過顯著性檢驗(yàn),系數(shù)均為正值,說明還清筆數(shù)越多需要的借款成本越高。本文認(rèn)為一方面可能是借款人對(duì)借款的需求用途而造成的,另一方面可能由網(wǎng)貸平臺(tái)中存在的“賭博式融資”造成。

    4.收入狀況中的地區(qū)因素對(duì)借款成本具有顯著影響。地區(qū)因素對(duì)借款成本存在顯著影響。在模型三中地區(qū)因素在5%的顯著水平下通過檢驗(yàn),而系數(shù)為負(fù)值,說明經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的用戶需要較高的借款成本,發(fā)達(dá)地區(qū)的借款人由于收入及經(jīng)濟(jì)條件等原因,一般會(huì)給出較高的借款利率。是否結(jié)婚對(duì)借款成本不存在顯著影響。在模型三中其系數(shù)為正值,說明已婚的借款人需要較高的借款成本,本文認(rèn)為已婚的用戶擁有雙薪,因此收入來源決定其可能支付較高的借款利率。個(gè)人收入對(duì)借款成本不存在顯著影響。在模型三中其系數(shù)為正值,收入越高的借款人需要較高的借款成本。擁有高的收入的借款人,能夠支付相應(yīng)的較高的借款利率。教育年限對(duì)借款成本不存在顯著影響,但其系數(shù)為負(fù)值,說明受教育年限越低則需要的借款成本越高。有無固定資產(chǎn)對(duì)借款成本不存在顯著影響。但在模型中其系數(shù)為負(fù)值,說明沒有固定資產(chǎn)的借款人可能需要較高的借款成本。

    5.生理特征對(duì)借款成本不存在顯著影響。在模型四種本文看到男性借款人可能需要更高的借款成本,這與Pope et al.(2008)[16]對(duì)Prosper的研究結(jié)果類似。而借款人年齡越小則可能需要的借款成本越高。

    6.網(wǎng)貸市場(chǎng)中可能存在“賭博式融資”的行為。根據(jù)上述理論分析,本文將網(wǎng)貸市場(chǎng)上的“賭博式融資”定義為借款人通過在單一平臺(tái)的通過積累信用,建立起良好的聲譽(yù)之后,獲得較高的借款信用額度,并虛構(gòu)借款用途發(fā)布高額借款,但借款人在事前就不打算償還這筆借款,即借款人一次性的消耗自己在平臺(tái)內(nèi)的聲譽(yù),獲得一筆借款人在發(fā)布借款之前就不打算償還的資金。通過實(shí)證分析本文看到,借款人信用狀況及償還歷史狀況對(duì)借款金額具有顯著影響,信用等級(jí)對(duì)借款金額具有負(fù)向影響,即信用等級(jí)越高借款金額越多,逾期筆數(shù)對(duì)借款金額具有顯著的正向影響,而還清筆數(shù)對(duì)借款金額具有負(fù)向影響,說明采取“賭博式融資”的借款人具有較高的信用等級(jí)傾向于發(fā)布較高的借款金額,而且或許借款人會(huì)由于資金周轉(zhuǎn)等原因會(huì)導(dǎo)致自己在平臺(tái)中的償還歷史并不完美。

    六、結(jié)語

    本文在借鑒國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究的基礎(chǔ)上,對(duì)網(wǎng)貸市場(chǎng)中信息不對(duì)稱及逆向選擇問題進(jìn)行理論分析,構(gòu)建了一個(gè)網(wǎng)貸市場(chǎng)中的“聲譽(yù)模型”,探討了網(wǎng)貸市場(chǎng)中的“賭博式融資”及“羊群行為”;并將影響借款人借款成本的因素分為五個(gè)維度進(jìn)行實(shí)證分析,得出借款金額、借款期限、認(rèn)證方式、信用等級(jí)及借款人所在地區(qū)對(duì)借款人借款成本具有顯著影響的結(jié)論,借款人應(yīng)當(dāng)適當(dāng)關(guān)注這幾個(gè)指標(biāo)在借款當(dāng)中的作用;同時(shí)通過對(duì)網(wǎng)貸市場(chǎng)中“賭博式融資”行為的定義和探討,本文認(rèn)為網(wǎng)貸平臺(tái)及出借人也應(yīng)適當(dāng)注意由此類借款者所帶來的風(fēng)險(xiǎn)。網(wǎng)貸平臺(tái)需要積極進(jìn)行金融創(chuàng)新,完善平臺(tái)內(nèi)部的治理結(jié)構(gòu),降低網(wǎng)貸參與者的有關(guān)成本,提高服務(wù)質(zhì)量。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看,P2P網(wǎng)貸市場(chǎng)會(huì)有新的機(jī)構(gòu)進(jìn)一步進(jìn)入,并進(jìn)行產(chǎn)品及模式創(chuàng)新。只要在信息和風(fēng)險(xiǎn)上把好關(guān),網(wǎng)絡(luò)金融創(chuàng)新可以在有關(guān)部門的引導(dǎo)之下健康有序地發(fā)展。

    [1]Berger,S.C.,and Gleisner,F(xiàn).2009.Emergence of Financial Intermediaries in Electronic Markets:The Case of Online P2P Lending,Business Research Journal,Vol.2,No.1:39 -65.

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    [14]Eunkyoung,L.,and Byungtae,L.,2012.Herding Behavior in Online P2P Lending:An Empirical Investigation.Electronic Commerce Research and Applications,Vol.11,No.5:495 -503.

    [15]Michal,H.,Utpal,M.D.,and Rick,L.A.,2011.Strategic Herding Behavior in Peer - to -Peer Loan Auctions,Journal of Interactive Marketing,Vol.25,No.1:27 -36.

    [16]Pope,D.G.,and Sydnor,J.R.,2008.What’s in a Picture?Evidence of Discrimination from Prosper.com,Journal of Human Rescources,Vol.46,No.1:53-92.

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