示范或擠出效應(yīng)：互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)效率的實(shí)證研究

莊雷　趙成國(guó)

內(nèi)容提要：互聯(lián)網(wǎng)金融通過技術(shù)溢出效應(yīng)，顯著提升了中國(guó)商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率?；诰W(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的特性，本文利用雙邊市場(chǎng)理論分析互聯(lián)網(wǎng)金融模式的資源配置機(jī)制，比較傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)兩種中介模式的融資效率；通過收集2013年10月到2016年2月兩百多家網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的數(shù)據(jù)，從成交規(guī)模、成交用時(shí)和成交風(fēng)險(xiǎn)質(zhì)量來實(shí)證檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的資源配置效率。實(shí)證結(jié)果表明投資者方的擠出效應(yīng)明顯，借款者方的示范效應(yīng)明顯。因此，應(yīng)統(tǒng)一互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的信息披露標(biāo)準(zhǔn)，有序引導(dǎo)互聯(lián)網(wǎng)金融的合理競(jìng)爭(zhēng)并加強(qiáng)平臺(tái)的綜合監(jiān)管。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)金融；網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)；平臺(tái)效率；風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管

中圖分類號(hào)：F8324 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1001-148X（2017）09-0080-08

收稿日期：2017-03-16

作者簡(jiǎn)介：莊雷（1988-），男，江蘇溧陽人，南京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院講師，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向：互聯(lián)網(wǎng)金融；趙成國(guó)（1970-），男，安徽繁昌人，南京工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授，管理學(xué)博士，研究方向：互聯(lián)網(wǎng)金融。

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：15BJY160；江蘇省軟科學(xué)項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)BR2015056；江蘇省社科應(yīng)用研究項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：17SYC-029。

網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的金融服務(wù)需求催生了互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融一開始是企業(yè)依托其所培育的電子商務(wù)（或社交媒體）等商業(yè)網(wǎng)絡(luò)，為其客戶所提供的一種自然的附加金融服務(wù)[1]。由于“贏者通吃”的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，使得很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)及傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)不得不涉足互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)業(yè)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融的區(qū)別，不僅在于信息技術(shù)所帶來的交易處理效率的提高，而在于形成了互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為核心的金融中介模式[2]。借助互聯(lián)網(wǎng)的虛實(shí)情景結(jié)合來創(chuàng)造、培育和利用網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)[3]，是互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)（包括互聯(lián)網(wǎng)金融）與大多數(shù)普通行業(yè)的一大區(qū)別。此外，以互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為核心的互聯(lián)網(wǎng)金融模式與以金融機(jī)構(gòu)為核心的傳統(tǒng)金融模式在融資效率存在著差異。相關(guān)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融通過技術(shù)溢出效應(yīng)，顯著提升了中國(guó)商業(yè)銀行的全要素生產(chǎn)率，且不同類型商業(yè)銀行對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)溢出的吸收能力具有差異[4]。因此，從平臺(tái)角度來分析互聯(lián)網(wǎng)金融的資源配置機(jī)制，檢驗(yàn)新興金融模式的效率具有較高的理論價(jià)值和實(shí)踐意義。

一、理論分析與研究假設(shè)

（一）理論分析

以互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為中介是互聯(lián)網(wǎng)金融模式的基本特征[5]，價(jià)格機(jī)制（即融資成本）是衡量資源配置的重要指標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)借貸（即債權(quán)型眾籌）發(fā)展的時(shí)間較長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)借貸中經(jīng)過市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)而形成有效的資金價(jià)格機(jī)制和數(shù)據(jù)，達(dá)到了金融資源配置效率檢驗(yàn)的要求，理論和實(shí)證研究具有較高的可行性。從平臺(tái)角度分析網(wǎng)絡(luò)借貸的運(yùn)行機(jī)制和融資效率是研究互聯(lián)網(wǎng)金融的資源配置一個(gè)較為合理的視角。目前網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)上的利率形成機(jī)制主要有競(jìng)價(jià)模式和指導(dǎo)價(jià)格模式兩種，由于競(jìng)價(jià)利率模式中的借款利率存在較大的不確定性，借款者和投資者因投標(biāo)過程的不確定性而更需謹(jǐn)慎行事而使得交易效率下降[6]，因此，很多互聯(lián)網(wǎng)金融網(wǎng)站更愿意采用交易效率更高的指導(dǎo)利率模式。目前，中國(guó)大部分網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)采用指導(dǎo)利率模式，即發(fā)布借款時(shí)已預(yù)設(shè)了一個(gè)利率水平。因此，從平臺(tái)角度分析指導(dǎo)利率條件下互聯(lián)網(wǎng)金融的運(yùn)行機(jī)制和融資效率。

根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的理論[7]分析，可以得出互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的定價(jià)理論模型[8]，由平臺(tái)角度分析互聯(lián)網(wǎng)金融的資源配置的理論，以及網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的定價(jià)模型可知，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的資源配置表現(xiàn)可以通過利率水平、投資人數(shù)、借款人數(shù)等指標(biāo)來衡量[9]網(wǎng)絡(luò)借貸的現(xiàn)實(shí)發(fā)展情況，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的融資效率模型可以表示為：

rzli=f（pjli，tzri，jkri，Xi）

其中，rzl表示網(wǎng)絡(luò)借貸的融資效率，pjl表示網(wǎng)絡(luò)借貸的成交價(jià)格，tzr表示網(wǎng)絡(luò)借貸的資金供給者（投資人數(shù)）用戶規(guī)模，jkr表示網(wǎng)絡(luò)借貸的資金需求者（借款人數(shù)）的規(guī)模，X表示其他控制變量（包括借款期限、平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)等）。

由理論模型進(jìn)一步分析，rzlpjl>0表明網(wǎng)絡(luò)借貸中存在逐高收益效應(yīng)，屬于資金供不應(yīng)求，rzlpjl<0表明網(wǎng)絡(luò)借貸存在逐低風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)，屬于資金供過于求；rzltzr>0表明網(wǎng)絡(luò)借貸中投資者存在示范（或稱互補(bǔ)）效應(yīng)，rzltzr<0表明網(wǎng)絡(luò)借貸中投資者存在擠出（或稱互斥）效應(yīng)；rzljkr>0表明網(wǎng)絡(luò)借貸中借款者存在示范效應(yīng)，rzljkr<0表明網(wǎng)絡(luò)借貸中借款者存在擠出效應(yīng)。

（二）研究假設(shè)

網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)本質(zhì)上是一種信息中介服務(wù)機(jī)構(gòu)，P2P網(wǎng)貸就是借助網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)發(fā)布借款者“硬信息”與“軟信息”來吸引投資者投資實(shí)現(xiàn)資金供需匹配[10-11]。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中，借款者通過網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中介向投資者發(fā)出借款要約邀請(qǐng)，投資者可以接受邀請(qǐng)進(jìn)行投標(biāo)或者無視，這個(gè)資金供需匹配的過程不斷持續(xù)直至均衡。金融匹配過程中交易成本和信任起著重要作用。交易主體的異質(zhì)性和信息不對(duì)稱是借貸市場(chǎng)匹配的核心，借貸雙方在其參與約束條件下，根據(jù)自身及對(duì)方的特征進(jìn)行分類排序，從而形成具有不同特征的借款者與投資者之間的匹配。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)中，借款者根據(jù)自身特征、信息稟賦等發(fā)布不同利率、金額、期限的借款列表，投資者根據(jù)自身流動(dòng)性、風(fēng)險(xiǎn)考慮以及信息的掌握情況[12]，有序地選擇合適的借款列表進(jìn)行投標(biāo)，從而形成具有不同特征的借款者與投資者之間的資金匹配[13]。

合理的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸匹配機(jī)制可以提高金融資源配置效率。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中投資者通過對(duì)借款者的“硬信息”和“軟信息”的雙重考察，判斷借款者的質(zhì)量，找到合適的借款標(biāo)的進(jìn)行投資，從而實(shí)現(xiàn)雙方資金供需的有效匹配[14]。在這一過程中，投資者的選擇行為存在異質(zhì)性，不同的投標(biāo)人的投標(biāo)策略也會(huì)隨著時(shí)間及投標(biāo)人的經(jīng)驗(yàn)而發(fā)生變化[15]，借款者參與投標(biāo)的頻率越高，與投資者之間的互動(dòng)越多，越容易吸引投資者參與投標(biāo)[16]，效率越高。endprint

在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)中，借款者和投資者需求互補(bǔ)，兩邊市場(chǎng)用戶相互依賴，存在正的交叉網(wǎng)絡(luò)外部性[17]。此外，同一邊用戶中存在著直接網(wǎng)絡(luò)外部性，同邊用戶（即借款者或者投資者）通過自身的家庭和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)相互影響，吸引其他用戶加入平臺(tái)。直接網(wǎng)絡(luò)外部性的正負(fù)取決于同一邊用戶集聚示范效應(yīng)（互補(bǔ)效應(yīng)）與擠出效應(yīng)（互斥效應(yīng)）的比較。通常情況下，投資者數(shù)量越多，借款標(biāo)的越容易滿標(biāo)，成交速度的提高，投資者自身效用也會(huì)增加，同邊的示范效應(yīng)較大；由于網(wǎng)絡(luò)空間的同邊服務(wù)的邊際成本比較低（增加一個(gè)用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)成本沒有太大影響）以及居民儲(chǔ)蓄較多投資需求旺盛，經(jīng)過很多平臺(tái)審核的借款標(biāo)的很快被投資者搶完，借款者同邊擠出效應(yīng)較少，反而由于借款者之間的集聚示范效應(yīng)較大，使得借款者直接網(wǎng)絡(luò)外部性可能為正[18]。綜上，得出如下假設(shè)：

H1：網(wǎng)絡(luò)借貸的資源配置效率的提高在利率水平方面表現(xiàn)為市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)逐步下降，即利率水平下降。具體來說，平臺(tái)的成交規(guī)模與利率水平呈負(fù)相關(guān)，說明隨著網(wǎng)絡(luò)借貸利率下降，網(wǎng)貸市場(chǎng)規(guī)模越大。而成交效率與利率水平呈正相關(guān)，表現(xiàn)為平臺(tái)的成交用時(shí)與利率水平呈負(fù)相關(guān)①。

H2：網(wǎng)絡(luò)借貸的資源配置效率的提高在用戶參與方面表現(xiàn)為投資者和借款者之間的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。具體說，平臺(tái)的成交規(guī)模與投資者和借款者呈正相關(guān)，說明隨著網(wǎng)絡(luò)借貸利率下降，網(wǎng)貸市場(chǎng)規(guī)模越大。而平臺(tái)的成交效率與投資者人和借款者之間的關(guān)系主要存在示范效應(yīng)和擠出效應(yīng)兩種，表現(xiàn)形式取決于發(fā)展階段的主效應(yīng)作用。

H3：網(wǎng)絡(luò)借貸的資源配置效率的提高在風(fēng)險(xiǎn)能力方面表現(xiàn)為網(wǎng)絡(luò)借貸成交借款的質(zhì)量的越來越好，越來越多的人愿意進(jìn)行長(zhǎng)期借貸，網(wǎng)貸平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)抵抗能力增強(qiáng)。

二、數(shù)據(jù)與變量說明

根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)金融資源配置的理論分析、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀以及信息披露情況，本文選擇了網(wǎng)絡(luò)借貸的成交量、成交的利率水平、投資人數(shù)、借款人數(shù)等指標(biāo)來實(shí)證研究（見表1）。

采用數(shù)據(jù)抓取的方法收集2013年10月到2016年2月網(wǎng)貸之家及相關(guān)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸網(wǎng)站的226家平臺(tái)的月度交易數(shù)據(jù)。從2013年10月到2016年2月選取的樣本結(jié)果可以看出，每個(gè)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的月平均成交量為149646萬元，平均年化利率為1668%，投資人數(shù)月平均為4080人，借款人數(shù)月平均為1139人，人均投資金額為2800元，人均借款金額146703元，平均借款期限為47月，平臺(tái)的資金杠桿平均為2946倍，、借款成交標(biāo)數(shù)月平均為861316個(gè)，網(wǎng)貸成交時(shí)間平均為2065小時(shí)，網(wǎng)貸平臺(tái)運(yùn)營(yíng)時(shí)間平均為1911月。

三、實(shí)證結(jié)果分析

（一）借貸市場(chǎng)配置的現(xiàn)狀分析

傳統(tǒng)銀行貸款仍然是融資貢獻(xiàn)最大的主體，但對(duì)于部分無擔(dān)保的資金短缺者，銀行無法解決其需求，并且民間借貸成本過高風(fēng)險(xiǎn)較大，金融互聯(lián)網(wǎng)化的發(fā)展為這部分融資難群體提供了融資可得的機(jī)會(huì)，甚至可以降低融資成本。2016年首次發(fā)布的融資維度的中國(guó)金融互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)②為1085，這表明現(xiàn)階段網(wǎng)絡(luò)貸款已經(jīng)給資金需求者帶來了積極影響，金融互聯(lián)網(wǎng)化的成效已初步體現(xiàn)。易得指數(shù)為1272，表明金融互聯(lián)網(wǎng)化最突出的貢獻(xiàn)在于使融資需求者可以更容易、更便利、更簡(jiǎn)單地獲得貸款資源。但得益指數(shù)為964，表明網(wǎng)絡(luò)貸款成本高于線下貸款。而可得指數(shù)只有865，表明網(wǎng)絡(luò)貸款在貸款資源供應(yīng)方中仍然不是主力，網(wǎng)絡(luò)貸款的普及性不如線下貸款。盡管網(wǎng)絡(luò)借貸利率仍高于銀行貸款，但對(duì)于融資難群體而言，金融互聯(lián)網(wǎng)化的發(fā)展無疑使他們的融資受益。

（二）網(wǎng)絡(luò)借貸配置的規(guī)模效應(yīng)檢驗(yàn)

市場(chǎng)規(guī)模是衡量互聯(lián)網(wǎng)金融資源配置效率的基礎(chǔ)，本部分從網(wǎng)絡(luò)借貸的成交規(guī)模角度來檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)借貸的資源配置效率。分別采用最小二乘法（包括兩階段二乘法、廣義矩估計(jì)）、靜態(tài)面板回歸法以及動(dòng)態(tài)面板回歸法等模型和方法來估計(jì)網(wǎng)絡(luò)借貸成交規(guī)模效應(yīng)的影響因素，以歸納網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)發(fā)展規(guī)律。具體來說，第一列是最小二乘回歸模型估計(jì)結(jié)果，第二列是固定效應(yīng)面板回歸模型估計(jì)結(jié)果，第三、四列是加入交叉項(xiàng)的固定效應(yīng)回歸模型估計(jì)結(jié)果，第五列是動(dòng)態(tài)面板回歸模型估計(jì)結(jié)果。

網(wǎng)絡(luò)借貸的成交規(guī)模效應(yīng)的回歸結(jié)果（表2）顯示，網(wǎng)貸借貸的成交量與利率水平、借款期限呈負(fù)相關(guān)，而與投資人數(shù)、借款人數(shù)、運(yùn)營(yíng)時(shí)間呈正相關(guān)關(guān)系。

1.利率水平對(duì)平臺(tái)成交規(guī)模的結(jié)果分析。實(shí)證模型的結(jié)果顯示，網(wǎng)絡(luò)借貸的成交規(guī)模與平臺(tái)利率水平呈負(fù)相關(guān)，即平臺(tái)利率水平越低，平臺(tái)的成交量越高。說明目前網(wǎng)絡(luò)借貸利率水平下降，反映了網(wǎng)絡(luò)借貸整體風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的下降，網(wǎng)絡(luò)借貸逐步進(jìn)入有序發(fā)展階段，成交利率的下降有助于對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸的成交規(guī)模的擴(kuò)大，使之成為傳統(tǒng)金融渠道的有益補(bǔ)充。

2.投資人數(shù)和借款人數(shù)對(duì)平臺(tái)成交規(guī)模的結(jié)果分析。五個(gè)模型的結(jié)果均表示，網(wǎng)絡(luò)借貸的成交規(guī)模與投資者人數(shù)、借款者人數(shù)呈顯著的正相關(guān)。這符合網(wǎng)絡(luò)借貸中投資者和借款者的參與人氣越高，越有利于成交規(guī)模的擴(kuò)大。反映了隨著網(wǎng)絡(luò)借貸中參與人氣的越來越高，成交規(guī)模效應(yīng)越來越明顯。

3.平臺(tái)運(yùn)營(yíng)時(shí)間對(duì)成交規(guī)模的結(jié)果分析。五個(gè)結(jié)果均顯示，平臺(tái)的成交規(guī)模與運(yùn)營(yíng)時(shí)間呈顯著的正相關(guān)，說明平臺(tái)成立時(shí)間越長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)借貸成交規(guī)模量越大。反映了隨著網(wǎng)絡(luò)借貸的逐漸發(fā)展，這一借貸模式逐漸被大家認(rèn)可，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)也逐漸走向正規(guī)化，網(wǎng)絡(luò)成交規(guī)模效應(yīng)的顯現(xiàn)，成為解決小微企業(yè)融資難的一種有效模式。

4.從其他控制變量的影響結(jié)果顯示，平臺(tái)成交規(guī)模與借款期限呈負(fù)相關(guān)，說明網(wǎng)絡(luò)借貸的借款期限越長(zhǎng)，反而不利于成交規(guī)模的快速擴(kuò)大，說明目前投融資者進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)借貸較多的是短期借款，長(zhǎng)期借款并不多，反映投資者和借款者偏好的同時(shí)，更說明了網(wǎng)絡(luò)借貸的潛在風(fēng)險(xiǎn)較大，大家并未看好網(wǎng)絡(luò)借貸的長(zhǎng)期發(fā)展。平臺(tái)的成交規(guī)模與資金杠桿呈正相關(guān)，說明平臺(tái)的資金杠桿越高，平臺(tái)的成交規(guī)模越大。

5.引入平臺(tái)類型和平臺(tái)保障方式兩個(gè)變量進(jìn)行穩(wěn)健檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)借貸成交規(guī)模的檢驗(yàn)結(jié)果與前面是一致的。此外，加入平臺(tái)的利率和平臺(tái)的類型的交叉項(xiàng)來看，考慮融資成本后，平臺(tái)的類型在網(wǎng)絡(luò)借貸成交規(guī)模中發(fā)揮顯著的正向作用。加入平臺(tái)的利率和平臺(tái)保障方式的交叉項(xiàng)，考慮平臺(tái)融資成本，平臺(tái)采取的保障方式對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸的成交規(guī)模具有顯著的正向影響，即網(wǎng)絡(luò)借貸提供的保障越高，越有助于成交規(guī)模的擴(kuò)大。endprint

總體來說，目前網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的成交規(guī)模效應(yīng)逐漸擴(kuò)大，各種影響因素在成交規(guī)模效應(yīng)中發(fā)揮積極的作用，網(wǎng)絡(luò)借貸成為解決小微企業(yè)融資難的一種有效模式，使之成為傳統(tǒng)金融渠道的有益補(bǔ)充。

（三）網(wǎng)絡(luò)借貸配置的成交效率檢驗(yàn)

市場(chǎng)規(guī)模是衡量互聯(lián)網(wǎng)金融資源配置的基礎(chǔ)，而市場(chǎng)成交效率是衡量互聯(lián)網(wǎng)金融資源配置效率的關(guān)鍵。本部分從網(wǎng)絡(luò)借貸的成交用時(shí)角度深入分析考慮網(wǎng)絡(luò)借貸融資成交的微觀效率，實(shí)證檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)借貸的匹配效率影響機(jī)制。

網(wǎng)絡(luò)借貸成交效率的實(shí)證結(jié)果（見表3）分析，可以看出網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)成交用時(shí)與利率水平、借款人數(shù)、運(yùn)營(yíng)時(shí)間呈負(fù)相關(guān)，而與投資者人數(shù)、借款期限等呈正相關(guān)。

1.利率角度對(duì)平臺(tái)成交效率的結(jié)果分析。四個(gè)模型的結(jié)果均顯示，網(wǎng)絡(luò)借貸的滿標(biāo)時(shí)間與平臺(tái)利率水平呈顯著的負(fù)相關(guān)，反映了在控制其他條件不變下網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)上的利率越高，成交的用時(shí)越少。說明了平臺(tái)利率水平對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸的成交用時(shí)具有顯著的負(fù)向影響，也就是說平臺(tái)利率水平對(duì)平臺(tái)成交速度具有顯著的正向影響。在平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)類似的情況下，目前我國(guó)居民儲(chǔ)蓄過多，而居民投資渠道較少，利率水平與成交效率呈正相關(guān)，利率水平越高，成交效率越高。

2.投資者人數(shù)和借款人數(shù)對(duì)平臺(tái)成交效率的結(jié)果分析。五個(gè)模型的結(jié)果均表示，網(wǎng)絡(luò)借貸的成交用時(shí)與投資者人數(shù)呈顯著的正相關(guān)，投資者人數(shù)越多，成交用時(shí)越多，成交效率越低，投資者間的擠出效應(yīng)明顯。而網(wǎng)絡(luò)借貸的成交用時(shí)與借款者人數(shù)呈顯著的負(fù)相關(guān)，借款者人數(shù)越多，成交用時(shí)越少，成交效率越高，借款者間的示范效應(yīng)明顯。說明投資者和借款者組內(nèi)的外部性差異存在較大的差異，投資者組內(nèi)網(wǎng)絡(luò)外部性的效應(yīng)沒有發(fā)生作用。

3.運(yùn)營(yíng)時(shí)間對(duì)平臺(tái)成交效率的結(jié)果分析。五個(gè)模型的結(jié)果均表示，網(wǎng)絡(luò)借貸的成交用時(shí)與平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)時(shí)間呈顯著的負(fù)相關(guān)，平臺(tái)運(yùn)營(yíng)的時(shí)間越長(zhǎng)，成交用時(shí)越少，成交效率越高。反映了網(wǎng)絡(luò)借貸的逐漸發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)也逐漸走向正規(guī)化，融資效率逐漸提高。

4.一些控制變量的影響結(jié)果顯示，平臺(tái)的成交時(shí)間與借款期限呈負(fù)相關(guān)，說明網(wǎng)絡(luò)借貸的借款期限越長(zhǎng)，借款成交時(shí)間越長(zhǎng)，平臺(tái)的成交效率越低。反映了參與者對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸中的長(zhǎng)期借款更加謹(jǐn)慎。平臺(tái)的成交用時(shí)與資金杠桿呈負(fù)相關(guān)，說明平臺(tái)的資金杠桿越高，平臺(tái)的成交用時(shí)越少，成交效率越高。

5.引入平臺(tái)類型和平臺(tái)保障方式兩個(gè)變量進(jìn)行穩(wěn)健檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)借貸成交效率的檢驗(yàn)結(jié)果與前面是一致的。此外，加入平臺(tái)的利率和平臺(tái)的類型的交叉項(xiàng)來看，考慮融資成本后，平臺(tái)的類型在網(wǎng)絡(luò)借貸成交效率中發(fā)揮顯著的正向作用，即網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的背景越好，成交效率越高。而加入平臺(tái)的利率和平臺(tái)保障方式的交叉項(xiàng)，考慮平臺(tái)融資成本，平臺(tái)采取的保障方式對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸的成交效率并沒有顯著的影響。

總體來說，目前網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的成交速度有所提高，但是網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)本身的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)沒有充分發(fā)揮，反映了大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)并沒有突破臨界規(guī)模，來充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)自身的正反饋效應(yīng)，這也解釋了為什么大量P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)（排除一些惡意欺詐的平臺(tái)）的倒閉。

（四）網(wǎng)絡(luò)借貸配置的風(fēng)險(xiǎn)能力檢驗(yàn)

考慮網(wǎng)絡(luò)借貸中有些借款是為了刷信用、虛造成交量等而進(jìn)行短期借貸，這將影響網(wǎng)絡(luò)借貸的真實(shí)成交效率。進(jìn)一步考慮網(wǎng)絡(luò)借貸成交的期限錯(cuò)配等風(fēng)險(xiǎn)，引入時(shí)間加權(quán)成交量③這個(gè)指標(biāo)來分析平臺(tái)成交效率背后的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，也有助于測(cè)度網(wǎng)絡(luò)借貸的真實(shí)成交效率。時(shí)間加權(quán)成交量反映網(wǎng)貸平臺(tái)的借款質(zhì)量水平，時(shí)間加權(quán)成交量越大，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越小。因此，采用同上的方法進(jìn)行估計(jì)。

網(wǎng)絡(luò)借貸的成交效率風(fēng)險(xiǎn)（即抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力）的實(shí)證結(jié)果（見表4）分析，網(wǎng)貸平臺(tái)的時(shí)間加權(quán)成交量與利率水平呈負(fù)相關(guān)，而與投資者人數(shù)、借款人數(shù)、借款期限、運(yùn)營(yíng)時(shí)間呈正相關(guān)。

1.利率水平對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸成交效率風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果分析。模型結(jié)果顯示，借款訂單的時(shí)間加權(quán)成交量與平臺(tái)利率水平呈顯著的負(fù)相關(guān)，網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)利率越低，加權(quán)時(shí)間成交量越多，反映了在控制其他條件不變下網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)上的利率越低，平臺(tái)的流動(dòng)性壓力越小，短期內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)越低。說明利率越高，時(shí)間加權(quán)成交量越少，真實(shí)優(yōu)質(zhì)借款的成交越少，平臺(tái)成交效率風(fēng)險(xiǎn)越高。考慮平臺(tái)借款的時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值因素，利率水平對(duì)成交效率風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)，利率水平越低，成交借款質(zhì)量越好，成交效率風(fēng)險(xiǎn)也較低。

2.投資人數(shù)和借款人數(shù)對(duì)平臺(tái)成交效率風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果分析。五個(gè)模型的結(jié)果均表示，借款訂單的時(shí)間加權(quán)成交量與投資人數(shù)和借款人數(shù)具有顯著的正向關(guān)系，即投資者和借款者人數(shù)越多，加權(quán)時(shí)間成交量越多，流動(dòng)性壓力越小，平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)越低。說明在控制其他條件（包括利率）下，投資者和借款者人氣越高，成交的借款質(zhì)量越好，成交效率風(fēng)險(xiǎn)越低?？傊?，網(wǎng)絡(luò)借貸人氣越旺，名義和真實(shí)的成交效率越高，而且投資方和借款方的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)已有所顯現(xiàn)。

3.運(yùn)營(yíng)時(shí)間對(duì)平臺(tái)成交效率風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果分析。五個(gè)模型的結(jié)果均表示，借款訂單的時(shí)間加權(quán)成交量與平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)時(shí)間呈顯著的正相關(guān)，即隨著運(yùn)營(yíng)時(shí)間的增加，加權(quán)時(shí)間成交量越多，說明隨著網(wǎng)絡(luò)借貸的發(fā)展，平臺(tái)的期限較長(zhǎng)貸款成交量越多，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越低。從資金杠桿角度的影響結(jié)果顯示，平臺(tái)的加權(quán)時(shí)間成交量與資金杠桿呈正相關(guān)，說明平臺(tái)的資金杠桿越高，平臺(tái)的加權(quán)時(shí)間成交量越多，兩者結(jié)合來看網(wǎng)絡(luò)借貸的越來越規(guī)范，成交風(fēng)險(xiǎn)也逐步降低。

4.引入平臺(tái)類型和平臺(tái)保障方式兩個(gè)變量進(jìn)行穩(wěn)健檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)借貸成交效率風(fēng)險(xiǎn)的檢驗(yàn)結(jié)果與前面是一致的。此外，加入平臺(tái)的利率和平臺(tái)的類型的交叉項(xiàng)來看，考慮融資成本后，平臺(tái)的類型在網(wǎng)絡(luò)借貸成交效率風(fēng)險(xiǎn)中沒有顯著的影響。而加入平臺(tái)的利率和平臺(tái)保障方式的交叉項(xiàng)，考慮平臺(tái)融資成本，平臺(tái)采取的保障方式對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸的成交效率風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的正向影響，說明網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)提供的保障水平越高，成交的借款其抗風(fēng)險(xiǎn)能力水平越高。

總體來說，目前網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的成交貸款質(zhì)量有所提高，越來越多人接受期限較長(zhǎng)的貸款，這說明用戶逐步看好網(wǎng)絡(luò)借貸這一互聯(lián)網(wǎng)金融方式。網(wǎng)絡(luò)借貸中的長(zhǎng)期貸款比例的上升，有助于提高整個(gè)行業(yè)的期限錯(cuò)配，降低整個(gè)行業(yè)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，提升整個(gè)行業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。endprint

四、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

有部分為了非法集資或者金融詐騙成立的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)，偽造數(shù)據(jù)欺騙投資者，網(wǎng)站存續(xù)時(shí)間較短，為了檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果的真實(shí)性，本文選擇成立時(shí)間在一年以上的約95家網(wǎng)站平臺(tái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。網(wǎng)絡(luò)借貸的成交效率是網(wǎng)絡(luò)借貸資源配置效率的關(guān)鍵，這里主要展示網(wǎng)絡(luò)借貸成交效率的穩(wěn)健性結(jié)果。

網(wǎng)絡(luò)借貸成交效率的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)成交用時(shí)依然與利率水平、借款人數(shù)、運(yùn)營(yíng)時(shí)間等呈負(fù)相關(guān)，而與投資者人數(shù)、借款期限等呈正相關(guān)關(guān)系。說明隨著網(wǎng)絡(luò)借貸逐步發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)借貸的利率水平下降，網(wǎng)絡(luò)借貸的成交效率逐漸提高，穩(wěn)健檢驗(yàn)結(jié)果與前文的檢驗(yàn)結(jié)果是一致的。目前網(wǎng)絡(luò)借貸中投資者方的擠出效應(yīng)明顯，借款者方的示范效應(yīng)明顯，網(wǎng)絡(luò)借貸逐步進(jìn)入常規(guī)發(fā)展階段。

五、結(jié)論與啟示

互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新改變傳統(tǒng)金融的組織模式，形成以互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)為中介的資金配置模式。本文從微觀平臺(tái)角度實(shí)證研究互聯(lián)網(wǎng)金融的資源配置機(jī)制以及融資效率，利用2013年10月到2016年2月兩百多家網(wǎng)貸平臺(tái)的數(shù)據(jù)，從成交規(guī)模，成交用時(shí)和成交風(fēng)險(xiǎn)質(zhì)量來實(shí)證檢驗(yàn)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的資源配置效率。實(shí)證結(jié)果表明網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)成交用時(shí)依然與利率水平、借款人數(shù)、運(yùn)營(yíng)時(shí)間等呈負(fù)相關(guān)，而與投資者人數(shù)、借款期限等呈正相關(guān)。說明隨著網(wǎng)絡(luò)借貸逐步發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)借貸的利率水平下降，網(wǎng)絡(luò)借貸的成交效率逐漸提高，穩(wěn)健檢驗(yàn)結(jié)果與前文的檢驗(yàn)結(jié)果是一致的。目前網(wǎng)絡(luò)借貸中投資者方的擠出（互斥）效應(yīng)明顯，借款者方的示范（互補(bǔ)）效應(yīng)明顯，網(wǎng)絡(luò)借貸逐步進(jìn)入常規(guī)發(fā)展階段。

根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)效率實(shí)證研究結(jié)果，提出以下政策建議：第一，統(tǒng)一互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的信息披露標(biāo)準(zhǔn)。建立合理的互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)設(shè)立標(biāo)準(zhǔn)（包括信息披露標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)安全標(biāo)準(zhǔn)等），減少市場(chǎng)信息不對(duì)稱來提高互聯(lián)網(wǎng)金融的融資效率。第二，有序引導(dǎo)互聯(lián)網(wǎng)金融的合理競(jìng)爭(zhēng)。互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)商業(yè)模式具有較強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，需要相關(guān)部門引導(dǎo)互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的合理競(jìng)爭(zhēng)，充分發(fā)揮平臺(tái)雙邊用戶的互補(bǔ)效應(yīng)，形成合理的互聯(lián)網(wǎng)金融競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)。第三，加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的綜合監(jiān)管。構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的綜合監(jiān)管體系，明確資金供需雙方、網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中介、監(jiān)管部門的權(quán)責(zé)，規(guī)范各自的金融行為，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的健康發(fā)展。

注釋：

① 利率水平越高，成交用時(shí)越少，成交效率越高。

② 當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)=100時(shí)：表示融資借貸的金融互聯(lián)網(wǎng)化與未互聯(lián)網(wǎng)化達(dá)成的效果一樣，即網(wǎng)絡(luò)貸款與線下貸款的表現(xiàn)相同；當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)>100時(shí)：表示網(wǎng)絡(luò)貸款給融資借貸者帶來了更勝于線下貸款的積極影響；當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)<100時(shí)：表示網(wǎng)絡(luò)貸款的表現(xiàn)不及線下貸款的表現(xiàn)。

③ 時(shí)間加權(quán)成交量是衡量P2P網(wǎng)貸平臺(tái)吸收資金能力的指標(biāo)之一，該指標(biāo)將時(shí)間因素納入統(tǒng)計(jì)范圍，所以不同借款期限間的平臺(tái)比較更具可比性，該指標(biāo)側(cè)面關(guān)系平臺(tái)抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

參考文獻(xiàn)：

[1] Forman C，Ghose A， Goldfarb A. Competition between local and electronic markets： How the benefit of buying online depends on where you live[J].Management Science， 2009， 55（1）： 47-57.

[2] 謝平， 鄒傳偉， 劉海二. 互聯(lián)網(wǎng)金融的基礎(chǔ)理論[J].金融研究， 2015（8）： 1-12.

[3] Katz M L， Shapiro C. Network externalities， competition， and compatibility[J].American Economic Review， 1985，75（3）： 424-440.

[4] 沈悅， 郭品. 互聯(lián)網(wǎng)金融、技術(shù)溢出與商業(yè)銀行全要素生產(chǎn)率[J].金融研究， 2015（3）： 160-175.

[5] Varian H R， Shapiro C. Information rules： a strategic guide to the network economy[J].Harvard Business School Press， Cambridge， 1999： 1-352.

[6] Wei Z， Lin M. Auction vs. posted-price： Market mechanism， lender behaviors， and transaction outcomes in online crowdfunding[R].Working Paper， 2013.

[7] Lei Z. Price Competition Strategy of Internet Platforms[J].International Journal of Design & Nature and Ecodynamics， 2015， 10（4）： 320-327.

[8] Hagiu A. Pricing and commitment by two-sided platforms[J].RAND Journal of Economics， 2006， 37（3）： 720-737.

[9] Hu M， Li X， Shi M. Product and pricing decisions in crowdfunding[J].Marketing Science， 2015， 34（3）：331-345.

[10]莊雷， 周勤，伏玉林. P2P網(wǎng)絡(luò)借貸用途、投資偏向效應(yīng)與軟信息價(jià)值[J].國(guó)際商務(wù)（對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)學(xué)報(bào)）， 2015（6）： 77-85.

[11]劉志洋.消費(fèi)者對(duì)互聯(lián)網(wǎng)銀行的可接受度問題研究[J].浙江工商大學(xué)學(xué)報(bào)，2015（2）：85-93.endprint

[12]Pope， D G， Sydnor J R. What s in a picture？ Evidence of discrimination from Prosper.Com[J].Journal of Human Resources， 2011， 46（1）： 53-92.

[13]Mollick， E. The dynamics of crowdfunding： An exploratory study[J].Journal of Business Venturing， 2014，29（1）：1-16.

[14]Lin M， Viswanathan S， Prabhala N R. Judging borrowers by the company they keep： Social networks and adverse selection in online peer-to-peer lending[J].Management Science， 2012，59（1）： 17-35.

[15]Puro L， Teich J E， Wallenius H， et al. Borrower decision aid for people-to-people lending[J].Decision Support Systems， 2010，49（1）： 52-60.

[16]Lee E， Lee B. Herding behavior in online P2P lending： An empirical investigation[J].Electronic Commerce Research and Applications， 2012，11（5）： 495-503.

[17]Rochet J， Tirole J. Two-sided markets： A progress report[J].RAND Journal of Economics， 2006， 37（3）： 645-667.

[18]Viotto J. Competition and Regulation of Crowdfunding Platforms： A Two-sided Market Approach[J].Communications & Strategies， 2015（99）： 33-50.

Demonstration or Crowding-Out Effect： An Empirical Study of Internet

Financial Platform Efficiency

ZHUANG Lei， ZHAO Cheng-guo

（School of Economics & Management， Nanjing Tech University， Nanjing 211800，China）

Abstract：Internet banking has significantly improved the total factor productivity of China′s commercial banks through the technology spillover effect. Based on the characteristics of network economy， the paper analyzes the resource allocation mechanism of Internet financial model with the two-side market theory， and compares the financing efficiency of traditional financial institutions and Internet financial platform； the data of more than 200 network lending platforms from October 2013 to February 2016 are collected to verify the resource allocation efficiency of network lending platform from transaction scale， transaction time and risk quality. The empirical results show that the crowding-out effect is obvious in the lender side， and demonstration effect is obvious in the borrower side. Accordingly， we should unify information disclosure standards of Internet financial platform， orderly guide reasonable market competition and strengthen comprehensive supervision of the platform.

Key words：Internet finance； network effect； platform efficiency； risk regulation

（責(zé)任編輯：周正）endprint