基于集對(duì)分析的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)

謝以恒，沈菊琴，吳 征，楊 柳

(河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 211100)

基于集對(duì)分析的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)

謝以恒，沈菊琴，吳 征，楊 柳

(河海大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京 211100)

從環(huán)境要素、資源要素和能力要素3大維度出發(fā)，構(gòu)建P2P網(wǎng)貸平臺(tái)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)體系，并引入證據(jù)理論的支持度思想和集對(duì)分析理論同一度思想建立評(píng)價(jià)模型，通過(guò)實(shí)例進(jìn)行論證分析，結(jié)果表明：3大要素包含的各指標(biāo)對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)綜合實(shí)力影響程度相當(dāng)，排名較后的網(wǎng)貸平臺(tái)需要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制體系建設(shè)和能力要素中的可持續(xù)發(fā)展能力。

P2P網(wǎng)貸平臺(tái)；綜合競(jìng)爭(zhēng)力；證據(jù)理論；集對(duì)分析；評(píng)價(jià)

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸(peer-to-peer lending)，是指想要充分利用空閑資金進(jìn)行投資的個(gè)人，經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的協(xié)調(diào)，將資金貸給那些急需借款者的商業(yè)模式[1]。作為潛力巨大的新興行業(yè)，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸已發(fā)展成我國(guó)金融業(yè)的重要組成部分。P2P網(wǎng)貸之所以能夠在中國(guó)快速發(fā)展，首先得益于我國(guó)巨大的用戶需求和龐大的居民存款基數(shù)，發(fā)展P2P網(wǎng)貸不但能有效緩解銀行貸款難的問(wèn)題，還能提高社會(huì)資金的利用率；其次，銀行因成本和收益的考量對(duì)個(gè)人、小微企業(yè)信貸等設(shè)置的門檻較高，面對(duì)眾多小微企業(yè)和上億的個(gè)人融資需要，P2P網(wǎng)貸在借款端的剛性需求十分強(qiáng)烈；最后，傳統(tǒng)銀行存款利率低、理財(cái)產(chǎn)品收益固定、理財(cái)門檻高等原因讓投資者將目光轉(zhuǎn)向能提供較高年收益的P2P理財(cái)產(chǎn)品[2]。但當(dāng)前P2P網(wǎng)貸行業(yè)處于無(wú)門檻、無(wú)標(biāo)準(zhǔn)、無(wú)監(jiān)管、無(wú)運(yùn)作細(xì)則的真空狀態(tài)，政策的缺失更進(jìn)一步加劇了該行業(yè)的混亂[3]。

隨著網(wǎng)貸平臺(tái)規(guī)模的急劇擴(kuò)張和競(jìng)爭(zhēng)的日益加劇，網(wǎng)貸平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)也與日俱增。如何采取有效的手段對(duì)這些平臺(tái)的真實(shí)實(shí)力和發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行評(píng)價(jià)，是引導(dǎo)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)健康發(fā)展的當(dāng)務(wù)之急。目前對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的研究多集中在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判、運(yùn)營(yíng)管理、發(fā)展模式和借貸行為等方面，鑒于此，筆者結(jié)合我國(guó)P2P網(wǎng)貸行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀建立合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過(guò)定量的方法開展P2P網(wǎng)貸平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)力的綜合評(píng)價(jià)。

1 基礎(chǔ)研究

隨著網(wǎng)絡(luò)借貸在全球的蓬勃發(fā)展，這一新興的互聯(lián)網(wǎng)金融模式吸引了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注。如BACHMANN等[4]通過(guò)研究市面上的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)，認(rèn)為網(wǎng)貸平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)模式可劃分為兩大類：以盈利為目的的商業(yè)型平臺(tái)和公益性或慈善型的非商業(yè)平臺(tái)；KODONGO等[5]指出P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中存在明顯的羊群效應(yīng)；萬(wàn)?；鵞6]分別從網(wǎng)貸平臺(tái)的自我成長(zhǎng)、競(jìng)爭(zhēng)成長(zhǎng)和生存與發(fā)展要素3個(gè)角度構(gòu)建了平臺(tái)自主學(xué)習(xí)價(jià)值的動(dòng)力學(xué)模型、合作下的平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)模型和平臺(tái)的綜合評(píng)價(jià)模型；陳霄[7]通過(guò)構(gòu)建模型對(duì)平臺(tái)內(nèi)存在的羊群行為進(jìn)行分析，并將影響借款人的因素分為5個(gè)特征維度進(jìn)行實(shí)證研究；HERZENSTEIN等[8]認(rèn)為雖然P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中的羊群效應(yīng)能在不同程度上提高滿標(biāo)率，但對(duì)貸款者的權(quán)益存在負(fù)面影響；LIN等[9]發(fā)現(xiàn)借款人的裙帶關(guān)系、社會(huì)關(guān)系網(wǎng)和快速獲取網(wǎng)絡(luò)信息的能力可提高網(wǎng)絡(luò)借貸的成功率，減少借貸行為的成本，降低違約率；雒春雨[10]在研究出借人如何提高投資收益率的問(wèn)題時(shí)，以信息挖掘?yàn)槌霭l(fā)點(diǎn)，開發(fā)了投資者構(gòu)成分析模型、網(wǎng)絡(luò)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型及多信息源貸款評(píng)估模型。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的研究多集中在P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的運(yùn)作模式、借貸雙方行為、交易面臨的風(fēng)險(xiǎn)及防范等方面，而對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)自身的優(yōu)劣勢(shì)和綜合實(shí)力的研究相對(duì)較少?；诖?，結(jié)合P2P網(wǎng)貸平臺(tái)自身的特點(diǎn)，筆者試圖建立P2P網(wǎng)貸平臺(tái)綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并構(gòu)建評(píng)價(jià)模型，以期為補(bǔ)充P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的研究提供了一定的參考。

2 P2P網(wǎng)貸平臺(tái)綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

P2P網(wǎng)貸平臺(tái)實(shí)質(zhì)上是一種金融中介，體現(xiàn)在網(wǎng)貸平臺(tái)是對(duì)借款人、投資人和平臺(tái)自身能力的有效整合，主要包括風(fēng)險(xiǎn)控制能力、經(jīng)營(yíng)運(yùn)作能力和可持續(xù)發(fā)展能力。筆者在參照銀行及其他金融平臺(tái)的基礎(chǔ)上[11]，從環(huán)境要素、資源要素和能力要素3個(gè)方面分解P2P網(wǎng)貸平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)力?？紤]到指標(biāo)的代表性、可得性和適用性，筆者建立了含22項(xiàng)指標(biāo)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。

表1 P2P網(wǎng)貸平臺(tái)綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3 P2P網(wǎng)貸平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)力綜合評(píng)價(jià)方法

3.1 數(shù)據(jù)規(guī)范化處理

三角模糊數(shù)法能很好地解決被評(píng)價(jià)對(duì)象無(wú)法準(zhǔn)確度量而只能用自然語(yǔ)言進(jìn)行量化的矛盾，針對(duì)上述22個(gè)指標(biāo)中的部分定性指標(biāo)，設(shè)計(jì)通過(guò)三角模糊數(shù)兩級(jí)比例法進(jìn)行量化，對(duì)定量指標(biāo)基于線性插值連續(xù)打分法進(jìn)行規(guī)范化處理。

3.2 基于證據(jù)理論的權(quán)重確定方法

在評(píng)定P2P網(wǎng)貸平臺(tái)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的過(guò)程中，每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的樣本屬性值向量都可被認(rèn)為是一種排序結(jié)果(證據(jù))。若兩個(gè)證據(jù)間距離越大，代表分歧越大，表明其相互支持度越低。若距離越小，則相互支持度越高，其在證據(jù)間的影響力越大，可信度就越高，在評(píng)價(jià)過(guò)程中應(yīng)當(dāng)更加重視，且應(yīng)被賦予更高的權(quán)重[12]。因此，筆者通過(guò)可信度來(lái)表示指標(biāo)的權(quán)重,具體步驟如下：

3.3 P2P網(wǎng)貸平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)力綜合評(píng)價(jià)模型

P2P網(wǎng)貸平臺(tái)評(píng)價(jià)體系指標(biāo)繁多復(fù)雜，且其中定性、定量指標(biāo)相互摻雜，還存在難以獲取評(píng)價(jià)對(duì)象的數(shù)據(jù)信息等問(wèn)題，導(dǎo)致網(wǎng)貸平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)具有一定程度的不確定性。因此，筆者利用集對(duì)分析理論能更好地解決多屬性、不確定系統(tǒng)的評(píng)價(jià)問(wèn)題這一優(yōu)勢(shì)[13]，將不確定性和確定性作為一個(gè)集對(duì)來(lái)研究，使評(píng)價(jià)結(jié)果更加貼近實(shí)際。

3.3.1 構(gòu)造集對(duì)同一度評(píng)價(jià)矩陣

集對(duì)問(wèn)題的同一性通常是指組成集對(duì)的兩個(gè)集合所共有的特性情況，在不考慮集對(duì)特性的權(quán)重前提下，集對(duì)問(wèn)題的同一度取兩個(gè)集合共有特性數(shù)與特性總數(shù)的比值。設(shè)有m個(gè)待評(píng)價(jià)的P2P平臺(tái)，平臺(tái)共有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，各指標(biāo)經(jīng)規(guī)范化處理后為xij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)，構(gòu)成評(píng)價(jià)矩陣X：

確定最優(yōu)評(píng)價(jià)指標(biāo)集X0=(x01,x02,…,x0n)。將規(guī)范化處理后的指標(biāo)xij與該指標(biāo)下的最優(yōu)評(píng)價(jià)指標(biāo)x0j作對(duì)比。當(dāng)xij為效益型指標(biāo)時(shí)，則有aij=xij/x0j。當(dāng)xij為成本型指標(biāo)時(shí)，則有aij=x0j/xij。進(jìn)而可確定不帶權(quán)同一度評(píng)價(jià)矩陣Q：

3.3.2 方案綜合評(píng)價(jià)模型

基于集對(duì)分析理論的綜合評(píng)價(jià)法的主要思想是通過(guò)證據(jù)理論確定指標(biāo)的權(quán)重，構(gòu)造指標(biāo)的同一度矩陣，融合權(quán)重建立加權(quán)同一度矩陣，再根據(jù)帶權(quán)同一度矩陣確定方案的綜合排序，篩選出最優(yōu)方案。具體步驟如下：

(1)根據(jù)規(guī)范化處理后的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)造不帶權(quán)的同一度矩陣Q，利用證據(jù)理論計(jì)算各指標(biāo)的可信度，確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量W=(ω1,ω2,…,ωn)。

(2)融合同一度矩陣Q和步驟(1)確定出的權(quán)重向量W=(ω1,ω2,…,ωn)，確定各被評(píng)價(jià)對(duì)象gi的綜合排序：

其中，R中元素ri(i=1,2,…,n)代表第i個(gè)被評(píng)價(jià)的網(wǎng)貸平臺(tái)與最優(yōu)指標(biāo)集組成的帶權(quán)同一度。

(3)ri值反映了被評(píng)價(jià)的網(wǎng)貸平臺(tái)與最優(yōu)方案的趨近程度，據(jù)此可確定m個(gè)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的綜合排序，ri值越大代表該網(wǎng)貸平臺(tái)與最優(yōu)方案的同一度越高，其排序越靠前。

4 實(shí)證分析

4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

當(dāng)前，我國(guó)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)數(shù)量眾多，且各平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)狀態(tài)有較大差異，難以做到對(duì)所有網(wǎng)貸平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)力情況進(jìn)行分析。因此筆者選取了“網(wǎng)貸之家”評(píng)選出的最具發(fā)展?jié)摿椭容^高的前30家網(wǎng)貸平臺(tái)中的12家進(jìn)行競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)，其中，12家網(wǎng)貸平臺(tái)分別為Y1人人貸，Y2陸金所，Y3你我貸，Y4投哪網(wǎng)，Y5紅嶺創(chuàng)投，Y6有利網(wǎng)，Y7積木盒子，Y8微貸網(wǎng)，Y9易貸網(wǎng)，Y10鑫合匯，Y11融金所，Y12e速貸，規(guī)范化處理后的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)值如表2所示。

表2 規(guī)范化處理后的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)值

續(xù)表2

4.2 案例計(jì)算

通過(guò)證據(jù)距離公式計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)間的距離，確定距離矩陣，將各評(píng)價(jià)指標(biāo)間的距離轉(zhuǎn)化為支持度，并得到各指標(biāo)在指標(biāo)集中的可信度，并由此確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重向量為W=(0.047,0.046,0.047,0.046,0.046,0.046,0.045,0.045,0.044,0.046,0.046,0.045,0.046,0.046,0.046,0.045,0.046,0.039,0.046,0.047,0.044,0.044)。

從表2可知最優(yōu)評(píng)價(jià)指標(biāo)集為：X0=(0.93,1.00,0.93,1.00,0.93,1.00,1.00,1.00,0.92,0.97,1.00,1.00,1.00,1.00,1.00,1.00,1.00,0.93,1.00,0.92,0.97,0.93)。

通過(guò)將指標(biāo)值xij與對(duì)應(yīng)的最優(yōu)指標(biāo)值x0j比較，得不帶權(quán)的同一度矩陣Q，根據(jù)公式R=W×QT計(jì)算得：R=(r1,r2,…,rn)=(0.707 41,0.754 57,0.674 43,0.649 94,0.652 21,0.685 47,0.688 24,0.660 30,0.602 65,0.559 95,0.651 37,0.660 12)。

通過(guò)對(duì)比ri值的大小后，可得12家P2P網(wǎng)貸平臺(tái)綜合競(jìng)爭(zhēng)力的優(yōu)劣排序?yàn)閅2>Y1>Y7>Y6>Y3>Y8>Y12>Y5>Y11>Y4>Y9>Y10。

4.3 結(jié)果分析

各指標(biāo)的權(quán)重結(jié)果相差較小，表明P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的各項(xiàng)指標(biāo)均較為關(guān)鍵。從競(jìng)爭(zhēng)力綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果來(lái)看，“陸金所”、“人人貸”相對(duì)靠前，這兩家平臺(tái)無(wú)論從資金實(shí)力或管理團(tuán)隊(duì)的資質(zhì)還是從媒體關(guān)注度和公眾信賴度都是這12家平臺(tái)中的佼佼者，“陸金所”的平安銀行背景，更使得“陸金所”遙遙領(lǐng)先于其他平臺(tái)；處于中間平均水平的“積木盒子”、“微貸網(wǎng)”、“有利網(wǎng)”這幾家平臺(tái)的綜合得分值相差較小，表明處于該水平的網(wǎng)貸平臺(tái)間競(jìng)爭(zhēng)激烈，各有優(yōu)劣；排名最后的“易貸網(wǎng)”和“鑫合匯”在風(fēng)控制度和管理團(tuán)隊(duì)資質(zhì)上與其他平臺(tái)的差距較大，在媒體影響力指標(biāo)上表現(xiàn)得也不及平均水平，當(dāng)權(quán)重均衡的情況下，直接導(dǎo)致其網(wǎng)貸平臺(tái)的綜合競(jìng)爭(zhēng)力排名靠后。

5 結(jié)論

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融在我國(guó)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展轉(zhuǎn)型時(shí)期的快速發(fā)展 ，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸前景廣闊，各平臺(tái)只有充分認(rèn)識(shí)到網(wǎng)貸平臺(tái)發(fā)展過(guò)程中的特點(diǎn)和自身的優(yōu)缺點(diǎn)，才能不斷提升自身平臺(tái)的綜合實(shí)力，針對(duì)上述P2P網(wǎng)貸平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)結(jié)果，筆者提出如下建議：

(1)綜合實(shí)力較弱的網(wǎng)貸平臺(tái)亟需重視薄弱的指標(biāo)，在安全運(yùn)營(yíng)的前提下，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制體系建設(shè)，“易貸網(wǎng)”、“鑫合匯”與排名靠前的“陸金所”、“人人貸”平臺(tái)差距較大，表明風(fēng)控能力對(duì)平臺(tái)綜合實(shí)力影響程度較大，尤其是P2P網(wǎng)貸屬于高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)，平臺(tái)跑路現(xiàn)象在當(dāng)前行政監(jiān)管體系下頻發(fā)，因此防范風(fēng)險(xiǎn)尤為重要。對(duì)于借款方風(fēng)險(xiǎn)，網(wǎng)貸平臺(tái)可從借款方資質(zhì)審核、借款金額和借款時(shí)間等方面加強(qiáng)監(jiān)管，提高優(yōu)質(zhì)借款人數(shù)量，從源頭上控制風(fēng)險(xiǎn)；對(duì)于平臺(tái)自身，網(wǎng)貸平臺(tái)可建立自身風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金制度以提高對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的防范能力，同時(shí)加強(qiáng)管理團(tuán)隊(duì)和風(fēng)控團(tuán)隊(duì)的建設(shè)，吸收經(jīng)驗(yàn)豐富的管理人才入駐。

(2)本質(zhì)上屬于服務(wù)行業(yè)的網(wǎng)貸平臺(tái)，在“服務(wù)體驗(yàn)滿意度”、“媒體影響力”等方面應(yīng)加強(qiáng)作為，要時(shí)刻以客戶需求為導(dǎo)向，完善服務(wù)和工作流程，提升客戶體驗(yàn)，增加客戶信賴度，培育優(yōu)質(zhì)客戶群體，樹立良好的品牌形象。

[1] 蘇融貸.P2P核心競(jìng)爭(zhēng)力：風(fēng)險(xiǎn)控制和用戶體驗(yàn)[EB/OL].(2014-05-23).http://www.douban.com/note/353124125/.

[2] 中國(guó)社會(huì)科學(xué)院金融研究所.中國(guó)P2P網(wǎng)貸行業(yè)發(fā)展與評(píng)價(jià)報(bào)告[R].北京：中國(guó)社會(huì)科學(xué)院金融研究所,2014.

[3] 阿木.P2P網(wǎng)貸行業(yè)深度分析報(bào)告[EB/OL].(2014-08-17)[2016-06-18].http://www.yooli.com/bbs/posts/list/8405.page.

[4] BACHMANN A, BECKER A, BUERCKNER D, et al. Online peer-to-peer lending: a literature review[J]. Journal of Internet Banking & Commerce,2011,16(2):11-20.

[5] KODONGO O, KENDI L G. Individual lending versus group lending: an evaluation with Kenya’s microfinance data[J]. Review of Development Finance,2013,3(2):99-108.

[6] 萬(wàn)?；?網(wǎng)絡(luò)借貸(P2P)平臺(tái)的成長(zhǎng)模型研究[D].大連:大連理工大學(xué),2013.

[7] 陳霄.民間借貸成本研究：基于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的實(shí)證分析[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究,2014(1):37-48.

[8] HERZENSTEIN M, DHOLAKIA U M, ANDREWS R L. Strategic herding behavior in peer-to-peer loan auctions[J]. Journal of Interactive Marketing,2010,25(1):27-36.

[9] LIN M, PRABHALA R, VISWANATHAN S. Judging borrowers by the company they keep 1: social networks and adverse selection in online peer-to-peer lending[J]. Management Science,2013,59(1):17-35.

[10] 雒春雨.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中的投資決策模型研究[D].大連:大連理工大學(xué),2012.

[11] 李文濤.上市商業(yè)銀行核心競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)研究[D].南昌:江西財(cái)經(jīng)大學(xué),2013.

[12] GUO K, LI W. Combination rule of D-S evidence theory based on the strategy of cross merging between evidences[J]. Expert Systems with Applications,2011,38(10):13360-13366.

[13] 趙克勤.集對(duì)分析及其初步應(yīng)用[M].杭州:浙江科技出版社,2002:272-356.

XIE Yiheng::Postgraduate; School of Business, Hohai University, Nanjing 211100, China.

Comprehensive Competitiveness Evaluation of P2P Network Lending Platforms Based on Set Pair Analysis Theory

XIEYiheng,SHENJuqin,WUZheng,YANGLiu

This paper constructs a comprehensive evaluation system of P2P network lending platform in considering the environmental factor, resource factor, competence factor as the main three evaluation factors. It introduces the evidence theory of support and set pair analysis theory of the same idea to establish the evaluation model, through examples for demonstration analysis.The results show that the three factors include the influence on the comprehensive strength of the net loan platform, and the net loan platform needs to strengthen the sustainable development ability of the risk control system and the capacity factor.

P2P network lending platforms; comprehensive competitiveness; evidence theory; set pair analysis ; evaluation

2095-3852(2017)04-0474-05

A

2016-12-18.

謝以恒(1987-)，男，江蘇南京人，河海大學(xué)商學(xué)院碩士研究生，主要研究方向?yàn)闀?huì)計(jì)學(xué).

G29

10.3963/j.issn.2095-3852.2017.04.019