人人貸網(wǎng)絡(luò)平臺成交量影響因素的實(shí)證研究

鄧嘉天 丁邡

一、引言

人人貸（peer-to-peer lending，簡稱P2P），是指個人對個人貸款的模式，這種模式一般是由第三方中介將小額借款人的閑置資金聚集起來，發(fā)放給有資金需求的貸款人。相對于傳統(tǒng)線下模式，P2P網(wǎng)貸則是通過互聯(lián)網(wǎng)第三方平臺直接實(shí)現(xiàn)借貸雙方迅速配對的一種新興互聯(lián)網(wǎng)金融模式。

近年來，學(xué)術(shù)界對于P2P網(wǎng)貸的發(fā)展保持較高的關(guān)注度，然而現(xiàn)有研究側(cè)重于探討P2P網(wǎng)貸的主流模式和政策監(jiān)管，而關(guān)于P2P網(wǎng)貸交易行為特征的定量研究則比較欠缺。本文圍繞P2P網(wǎng)貸成交量的影響因素展開研究，利用二手統(tǒng)計數(shù)據(jù)，構(gòu)建影響P2P網(wǎng)貸成交量的回歸模型，以期為現(xiàn)有P2P網(wǎng)貸平臺良態(tài)經(jīng)營和發(fā)展的理論研究和實(shí)踐活動提供參考。

二、文獻(xiàn)綜述

目前學(xué)術(shù)界關(guān)于P2P網(wǎng)貸的定量研究，主要從財務(wù)特征、人口統(tǒng)計特征和社會資本特征三方面，對影響網(wǎng)貸交易的因素進(jìn)行分析；或者也可以歸為從硬信息（人口統(tǒng)計和社會資本特征）和軟信息（財務(wù)特征）兩角度進(jìn)行研究劃分。

關(guān)于軟信息的影響，Ravina（2008）分析了個人特征對借款成功率的影響，發(fā)現(xiàn)在控制財務(wù)變量后，相貌出眾的借款人更容易以較低的利率獲得借款。Pope和Sydnor（2011）基于偏好和統(tǒng)計兩方面對種族差異的影響進(jìn)行分析，結(jié)果表明黑人更難借到錢且利率較白人更高，偏好研究結(jié)論卻與之相反。Lin等（2013）利用Prosper網(wǎng)站數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，指出借款人的社交網(wǎng)絡(luò)充當(dāng)了信用質(zhì)量的信號，通過社會互動借款人更可能以低利率獲得借款，且事后違約率更低。

硬信息的影響則集中體現(xiàn)在借款人信息和借款單信息兩方面。關(guān)于借款人信息，Lin（2009）發(fā)現(xiàn)借款人信用評級越低，獲得借款可能性越低，同時利率和事后違約率越高；Iyer等（2009）進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，貸款人可通過違約率、債務(wù)/收入比以及近六個月的借款筆數(shù)區(qū)分借款人的信用情況，進(jìn)而做出借款決策。而關(guān)于借款單信息，Puro等（2010）指出，借款利率越低，獲得借款的可能性越低，而借款金額越小，則更可能以較低利率獲得貸款。

國內(nèi)研究方面，李悅雷、郭陽等（2013）利用拍拍貸數(shù)據(jù)對P2P網(wǎng)貸成功率的影響因素進(jìn)行回歸分析。他們發(fā)現(xiàn)借款利率、借款人信用等級、成功借款次數(shù)、有推薦對借款成功率有正的促進(jìn)作用，借款期限、競標(biāo)時間、年齡、在校生身份對借款成功率有負(fù)的作用。

本研究側(cè)重于財務(wù)因素對P2P網(wǎng)貸成交量的影響，通過對行業(yè)門戶網(wǎng)站之一“網(wǎng)貸之家”二手?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，提出影響P2P網(wǎng)貸成交量的研究模型，該模型聚焦于研究人氣、分散度和流動性對網(wǎng)貸成交量的影響。

三、模型設(shè)定與研究發(fā)現(xiàn)

（一）模型假設(shè)

引入市場銷售額概念與網(wǎng)貸成交量類比，利用公式“商場零售銷售額=來客數(shù)*買單率*客單價”可計算零售收入，來客數(shù)即進(jìn)店人數(shù)，買單率即每筆交易成功率，客單價即平均交易金額（見圖1）。在P2P網(wǎng)貸交易中，用人氣表示在平臺投資或借款的人數(shù)，且借貸人數(shù)越多，人氣越高；用分散度表示平均交易金額，平均交易金額越大，分散度越低；成功率表示每筆交易的成交率，則通過類比銷售額公式可得：網(wǎng)貸成交量=人氣*成功率/分散度（見圖2）。

故得到如下假設(shè)：

H1：人氣與網(wǎng)貸成交量成正比。

H2：分散度與網(wǎng)貸成交量成反比。

H3：成功率與網(wǎng)貸成交量成正比。

關(guān)于網(wǎng)貸成功率的國內(nèi)外研究成果比較豐富。如Puro等人（2010）研究發(fā)現(xiàn)，借款利率與借款成功率成正比；李悅雷、郭陽等（2013）研究指出，借款期限對借款成功率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；由上述假設(shè)3可知，借款利率與網(wǎng)貸成交量成正比，借款期限與網(wǎng)貸成交量成反比。

本文引入債券久期概念計算資本流動性，即對于收回本金期限越短的平臺給予的流動性積分越高；由久期概念可知，久期與借款利率成反比，與借款期限成正比。由上述關(guān)系可推知，久期與網(wǎng)貸成交量成反比，即：

H3：流動性與網(wǎng)貸成交量成正比。

（二）模型設(shè)定

由于對數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)變換不改變數(shù)據(jù)特性，可將模型具體表達(dá)式設(shè)為：

lnQ=c+c1*lnPOP+c2*lnDIV+c3*lnLIQ+lnU

其中，Q表示P2P網(wǎng)貸交易的成交量；POP表示人氣，DIV表示分散度，LIQ表示流動性，U表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

（三）模型結(jié)果

確定模型后，對數(shù)據(jù)的回歸分析表明，回歸方程為：

LNQ=1.2564+1.09185*LNPOP-0.3394*LNDIV

-0.1129*LNLIQ

人氣和分散度對網(wǎng)貸成交量影響顯著，而流動性檢驗(yàn)不顯著。模型F檢驗(yàn)值為38.683，調(diào)整后擬合優(yōu)度為0.663，表明P2P網(wǎng)貸交易成交量與各解釋變量之間關(guān)系顯著，回歸直線對觀測值的擬合情況較好。

四、結(jié)論與探討

統(tǒng)計分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，以單筆平均參與人數(shù)計算的人氣對最終成交量的促進(jìn)作用影響最顯著，以單筆平均金額計算的分散度與成交量負(fù)相關(guān)，二者回歸結(jié)果與假設(shè)預(yù)期一致，表明人氣和分散度對成交量影響顯著。以久期計算的流動性對成交量影響程度不顯著，且與假設(shè)流動性與成交量呈正相關(guān)的預(yù)期不符，這可能因?yàn)榱鲃有栽诨诮y(tǒng)計的研究中是不顯著的，可進(jìn)一步通過問卷調(diào)研等方式，對其進(jìn)行基于風(fēng)險偏好的檢驗(yàn)，未來將就此問題進(jìn)行更深入的研究。

對于網(wǎng)貸平臺的經(jīng)營者，可通過普及P2P網(wǎng)貸的個人投資理財概念，并樹立平臺聲譽(yù)和投資者品牌意識，提高平臺人氣，吸引更多投資者和借款人參與到P2P網(wǎng)貸交易中來；同時，平臺應(yīng)做好風(fēng)控，通過優(yōu)化投資項(xiàng)目，適當(dāng)集中投資，降低項(xiàng)目分散度，推出更適合市場的理財產(chǎn)品，從而增加平臺交易成交量和營收。

總之，P2P網(wǎng)貸作為一種互聯(lián)網(wǎng)金融的投融資新渠道，不僅滿足了廣大中小投資者和借款人的資本需求，也提升了社會閑置資本的有效利用率，越來越受到學(xué)術(shù)界和業(yè)界的廣泛關(guān)注。本文提出了P2P網(wǎng)貸成交量主要影響因素的研究模型，既豐富了P2P網(wǎng)貸特征的理論研究，也對P2P網(wǎng)貸經(jīng)營平臺的實(shí)踐活動具有一定的指導(dǎo)意義。