金融風(fēng)險(xiǎn)情緒跨市場(chǎng)影響：股市與網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)*

陳 雪, 張學(xué)勇

一、引 言

在家庭的金融資產(chǎn)配置中，股權(quán)和債權(quán)是兩類基本資產(chǎn)形式。相對(duì)于股票投資而言，債權(quán)投資相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較小，償還現(xiàn)金流的穩(wěn)定性會(huì)降低投資組合的波動(dòng)性(Campbell et al.，2006)。多數(shù)研究發(fā)現(xiàn)金融風(fēng)險(xiǎn)的變化會(huì)使資金配置出現(xiàn)“擇優(yōu)而棲”的現(xiàn)象(Goyenko & Ukhov,2009)。當(dāng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)不佳，企業(yè)預(yù)期收益降低時(shí)，投資者對(duì)于股票市場(chǎng)投資風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的增強(qiáng)，會(huì)減少對(duì)股票的投資而選擇安全的債權(quán)資產(chǎn)進(jìn)行避險(xiǎn)。反之，若經(jīng)濟(jì)運(yùn)行態(tài)勢(shì)良好，投資者則會(huì)減少債權(quán)這種較安全資產(chǎn)的配置。但是也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)在股票市場(chǎng)出現(xiàn)大幅下滑時(shí)，借貸行為并沒有提高反而大幅降低(Gorton & Metrick,2012；Barasinska et al.，2012； Dohmen et al.，2011)，投資者風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的變化會(huì)影響其對(duì)投資品種的選擇，一旦他們開始厭惡股市風(fēng)險(xiǎn)，規(guī)避股票市場(chǎng)的同時(shí)也會(huì)規(guī)避債權(quán)市場(chǎng)，這種風(fēng)險(xiǎn)情緒因素也會(huì)影響他們?cè)趥鶛?quán)市場(chǎng)上的投資決策(Kumar & Persaud, 2002)。

近些年，在我國(guó)具有一定風(fēng)險(xiǎn)承受能力的家庭已經(jīng)將網(wǎng)絡(luò)小微借貸平臺(tái)的債權(quán)納入了資產(chǎn)配置中，使之成為重要的家庭中短期投資品種之一。從參與的便利性來說，網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)借助互聯(lián)網(wǎng)手段撮合資金供需的雙方達(dá)成交易，與股票交易的方便程度近似。據(jù)《2018年中國(guó)網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)年報(bào)》公布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，我國(guó)網(wǎng)絡(luò)貸款歷史累計(jì)成交量超過8萬(wàn)億元，參與投資者人數(shù)達(dá)1 331萬(wàn)人，多數(shù)平臺(tái)上的貸款產(chǎn)品的平均借款期限一般在3—12個(gè)月之間。網(wǎng)絡(luò)小微借貸雖然作為一種債權(quán)產(chǎn)品具有現(xiàn)金流相對(duì)穩(wěn)定的特點(diǎn)，但是小微借款者的償債能力較低，債務(wù)人風(fēng)險(xiǎn)同質(zhì)化程度高使其違約風(fēng)險(xiǎn)也一般較高。

參與網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)的投資者呈現(xiàn)大眾化的趨勢(shì)，理性交易者參與的比重低，這會(huì)使其投資決策受到情緒等主觀因素的影響較大(謝平等，2014)。投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)持有的態(tài)度也并不是穩(wěn)定的。李蒼舒和沈艷(2018)發(fā)現(xiàn)若某一網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)出現(xiàn)問題或倒閉，資金流入量大幅下降、平臺(tái)資金鏈斷裂，無(wú)法覆蓋運(yùn)營(yíng)成本，這一平臺(tái)的投資者恐慌情緒就會(huì)進(jìn)一步傳染與擴(kuò)散至其他投資平臺(tái)。廖理等(2015)認(rèn)為投資者在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)小微借貸投資決策時(shí)存在模仿的羊群效應(yīng)。曾建光(2015)采用余額寶的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)投資者的網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)感知程度越高，要求獲得的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償也越高。網(wǎng)絡(luò)小微債權(quán)投資者面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)持有的態(tài)度不僅存在上述因素引起的主觀差異，相關(guān)市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)也會(huì)引發(fā)投資者的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度發(fā)生群體性的變化(He & Krishnamurthy, 2014)。資產(chǎn)價(jià)格的變化也會(huì)使人們的風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度發(fā)生較大變化，宏觀經(jīng)濟(jì)的動(dòng)態(tài)波動(dòng)如消費(fèi)(Campbell & Cochrane, 1999)、財(cái)富(Calvet et al.,2009)和通脹水平(Brandt & Wang, 2003)的沖擊對(duì)個(gè)體投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好會(huì)產(chǎn)生影響已有豐富的研究。本文與Paravisini et al. (2017)的研究最為接近，他們從風(fēng)險(xiǎn)偏好的視角計(jì)算個(gè)體交易相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避指數(shù)發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)市場(chǎng)的價(jià)格負(fù)向沖擊時(shí)會(huì)增強(qiáng)借款者規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的心理，并在網(wǎng)絡(luò)小微借貸交易中索要更高的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。當(dāng)前在我國(guó)家庭資產(chǎn)配置中，可供家庭選擇的其他風(fēng)險(xiǎn)型投資品種還十分有限，股票資產(chǎn)的流動(dòng)性與網(wǎng)絡(luò)小微債權(quán)更為接近，因此探討股票市場(chǎng)的金融風(fēng)險(xiǎn)情緒是否能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)借貸產(chǎn)生跨市場(chǎng)影響，中國(guó)是較好的實(shí)驗(yàn)樣本。

本研究首次關(guān)注了股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)情緒對(duì)網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)投資決策的影響，考察了投資者在股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)情緒如何影響其在網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)上要求的風(fēng)險(xiǎn)溢酬。主要發(fā)現(xiàn)以下三個(gè)方面結(jié)論：首先，股票市場(chǎng)的投資者風(fēng)險(xiǎn)情緒對(duì)于網(wǎng)絡(luò)小微借貸的影響會(huì)出現(xiàn)基于投資組合調(diào)整的“蹺蹺板效應(yīng)”。當(dāng)股市的風(fēng)險(xiǎn)情緒高漲，網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上的資金出讓意愿減弱，投資者對(duì)借款利率要求的風(fēng)險(xiǎn)溢酬會(huì)提高。其次，股票市場(chǎng)的投資者風(fēng)險(xiǎn)情緒表現(xiàn)為極端樂觀或悲觀時(shí)，“共損效應(yīng)”會(huì)更為突出。股票市場(chǎng)投資者的風(fēng)險(xiǎn)情緒會(huì)同向傳導(dǎo)至網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)。再次，進(jìn)一步利用借款項(xiàng)目的逾期情況及借款人的基本信息，估計(jì)借款項(xiàng)目的潛在違約率，發(fā)現(xiàn)相較于低潛在違約概率的借款項(xiàng)目，具有高潛在違約概率的項(xiàng)目更容易受到股市投資者極端情緒傳染的影響，在資產(chǎn)配置中與股票投資表現(xiàn)相近。經(jīng)驗(yàn)研究的結(jié)論旨在充分識(shí)別股市投資者風(fēng)險(xiǎn)情緒對(duì)小微借貸投資跨市場(chǎng)影響的機(jī)制和規(guī)律，為進(jìn)一步從參與者準(zhǔn)入、有效信用信息披露與識(shí)別方面提出相關(guān)監(jiān)管對(duì)策提供了事實(shí)依據(jù)。

本文第二部分為文獻(xiàn)與研究假說，第三部分為研究設(shè)計(jì)，第四部分是數(shù)據(jù)和變量說明，第五部分為經(jīng)驗(yàn)結(jié)果，最后為總結(jié)性評(píng)論及監(jiān)管建議。

二、文獻(xiàn)與研究假說

股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)之間的波動(dòng)關(guān)系研究可以提高對(duì)家庭資產(chǎn)配置規(guī)律的認(rèn)識(shí)。對(duì)股票投資而言，債權(quán)投資相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較小，投資者在不同類別資產(chǎn)之間的跨市場(chǎng)套期保值行為，使得股市投資者情緒高漲時(shí)會(huì)吸引債權(quán)市場(chǎng)的資金進(jìn)入股市，在資產(chǎn)組合中降低債權(quán)品種的配置，借貸市場(chǎng)的投資意愿降低進(jìn)而提高了借貸的溢酬。而在股票市場(chǎng)投資情緒低落時(shí)，投資者會(huì)拋售股票而購(gòu)買可提供穩(wěn)定回收現(xiàn)金流的債權(quán)類資產(chǎn)，借貸市場(chǎng)的投資意愿提高進(jìn)而降低借貸的風(fēng)險(xiǎn)溢酬，這種從投資組合配置調(diào)整所引起的跨市場(chǎng)影響可稱之為“蹺蹺板效應(yīng)”(Goyenko & Ukhov,2009)。

然而，股票市場(chǎng)與債券市場(chǎng)也因?yàn)槭芄餐蛩氐挠绊?Fleming et al.,1998)而存在聯(lián)動(dòng)基礎(chǔ)，這些共同因素包括宏觀經(jīng)濟(jì)與市場(chǎng)環(huán)境的改變，它們會(huì)同時(shí)影響投資者對(duì)股票分紅以及債權(quán)回收現(xiàn)金流的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期，當(dāng)投資者對(duì)影響股票價(jià)值的信息反應(yīng)悲觀時(shí)，在共同信息基礎(chǔ)影響下，投資者對(duì)債權(quán)的價(jià)值判斷也會(huì)悲觀，提高對(duì)債權(quán)違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期，由此導(dǎo)致股票市場(chǎng)上投資者的悲觀情緒從股票市場(chǎng)“傳染”到債權(quán)市場(chǎng)，降低債權(quán)市場(chǎng)投資的積極性，提高借貸的風(fēng)險(xiǎn)溢酬要求，這種影響可稱之為“共損效應(yīng)”。

投資者在進(jìn)行家庭資產(chǎn)配置中，這兩種效應(yīng)如何影響對(duì)股市和小微借貸的跨市場(chǎng)選擇決策，哪類效應(yīng)會(huì)成為主導(dǎo)？這與投資者對(duì)該類資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)收益的評(píng)價(jià)有關(guān)。若投資者強(qiáng)調(diào)債權(quán)回收現(xiàn)金流的穩(wěn)定性，則“蹺蹺板效應(yīng)”主導(dǎo)，下面的假設(shè)1a會(huì)得到驗(yàn)證；若投資者追求高收益?zhèn)鶛?quán)并且意愿承擔(dān)伴隨的高風(fēng)險(xiǎn)，則“共損效應(yīng)”主導(dǎo)，下面的假設(shè)1b會(huì)得到驗(yàn)證?；谶@兩種截然相反的效應(yīng)，提出以下兩個(gè)有待驗(yàn)證的假設(shè)：

假設(shè)1a：股市投資者風(fēng)險(xiǎn)情緒越積極時(shí)，網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上投資者的資金出讓意愿越低并提高對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢酬的要求。

假設(shè)1b：股市投資者風(fēng)險(xiǎn)情緒越積極時(shí)，網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上投資者的資金出讓意愿越高并降低對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢酬的要求。

對(duì)于投資者情緒來說，極端情緒與適度情緒對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響也存在顯著差異(陸江川和陳軍，2013)。適度情緒，也稱為非極端情緒，較為接近理性情緒，而極端情緒更易造成市場(chǎng)預(yù)期的偏離，在極端樂觀及極端悲觀情緒下，上述兩種效應(yīng)影響網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上的資金供給是否會(huì)和適度情緒狀態(tài)下有所不同?股票市場(chǎng)投資者情緒對(duì)于債權(quán)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢酬也可能會(huì)產(chǎn)生非線性影響。影響心理學(xué)研究表明人們?cè)诜e極的情緒狀態(tài)中傾向于做出樂觀的判斷與決策,而消極的情緒狀態(tài)傾向于做出悲觀的判斷與決策(Loewenstein et al.,2001)。那么股市的投資者情緒對(duì)于不同違約風(fēng)險(xiǎn)的借款項(xiàng)目影響是否會(huì)出現(xiàn)差異，過度樂觀意味著投資者風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度較低，債權(quán)違約風(fēng)險(xiǎn)被低估的可能性較大(Tang & Yan，2010；Yu & Yuan,2011)。而過度悲觀情緒意味著投資者風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度較高，債權(quán)違約風(fēng)險(xiǎn)被高估的可能性較大，所以在極端情緒下“共損效應(yīng)”會(huì)更為突出。股票市場(chǎng)投資者的風(fēng)險(xiǎn)情緒對(duì)網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上的風(fēng)險(xiǎn)溢酬是否存在非線性影響，需要進(jìn)一步驗(yàn)證假設(shè)2。

假設(shè)2：股票市場(chǎng)投資者的風(fēng)險(xiǎn)情緒在適度和極端兩種狀態(tài)時(shí)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上的資金出讓者投資意愿和要求的風(fēng)險(xiǎn)溢酬會(huì)存在差異。

股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)情緒也會(huì)影響投資者對(duì)于不同違約風(fēng)險(xiǎn)概率的債權(quán)投資選擇。徐浩萍和楊國(guó)超(2013)采用上市公司債券為樣本，發(fā)現(xiàn)在股票市場(chǎng)投資者情緒較高時(shí)，非理性情緒占主導(dǎo)時(shí)投資者傾向于選擇高違約風(fēng)險(xiǎn)的債券；而在理性情緒占主導(dǎo)時(shí)，投資者對(duì)于規(guī)避股市泡沫套利需求增加，會(huì)傾向于選擇低違約風(fēng)險(xiǎn)的債券。網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)外部環(huán)境的變化，會(huì)讓投資者對(duì)決策進(jìn)行相機(jī)調(diào)整。Li et al.(2018)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策存在較高的不確定性時(shí)，網(wǎng)絡(luò)借貸借款人違約率會(huì)有所增加，并且投資者對(duì)網(wǎng)絡(luò)債權(quán)的投資意愿下降。投資者還可以通過識(shí)別不同違約風(fēng)險(xiǎn)概率的債權(quán)進(jìn)行決策優(yōu)化。廖理(2014)利用人人貸的數(shù)據(jù)證實(shí)，我國(guó)的投資者具有一定的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力，能夠借助借款人的公開信息識(shí)別相同利率背后所包含的不同的違約風(fēng)險(xiǎn)。因此，投資者會(huì)識(shí)別并優(yōu)先選擇違約風(fēng)險(xiǎn)低的債權(quán)發(fā)揮其避險(xiǎn)功能，對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)低的債權(quán)來說，“蹺蹺板效應(yīng)”會(huì)更為突出。對(duì)于具有較高違約風(fēng)險(xiǎn)的借款項(xiàng)目而言，股市投資情緒過度樂觀(悲觀)會(huì)將情緒同向“傳染”到網(wǎng)絡(luò)小微債權(quán)市場(chǎng)，投資者風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度較低(高)，債權(quán)違約風(fēng)險(xiǎn)被低估(高估)的可能性較大，(Tang & Yan，2010；Yu & Yuan,2011)。因此，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)，股市的風(fēng)險(xiǎn)情緒是否會(huì)強(qiáng)化投資者識(shí)別不同違約風(fēng)險(xiǎn)的債權(quán)并進(jìn)行差異化的借款決策，需進(jìn)一步檢驗(yàn)以下假設(shè):

假設(shè)3a：股票市場(chǎng)投資者的風(fēng)險(xiǎn)情緒在極端狀態(tài)時(shí)，對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)高的網(wǎng)絡(luò)小微債權(quán)來說，“共損效應(yīng)”會(huì)更為明顯。

假設(shè)3b：股票市場(chǎng)投資者的風(fēng)險(xiǎn)情緒在極端狀態(tài)時(shí)，對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)低的網(wǎng)絡(luò)小微債權(quán)來說，“蹺蹺板效應(yīng)”會(huì)更為明顯。

三、研究設(shè)計(jì)

為了檢驗(yàn)投資者在股市的投資者風(fēng)險(xiǎn)情緒對(duì)小微借貸市場(chǎng)的傳遞影響，以網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)投資者風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿作為風(fēng)險(xiǎn)情緒的度量指標(biāo)，建立估計(jì)方程(1)如下:

(1)

方程(1)的解釋變量Lendriskpremia是網(wǎng)絡(luò)借款的風(fēng)險(xiǎn)溢酬，即借款利率與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的差值。已經(jīng)有文獻(xiàn)(Paravisini et al.,2017)證明對(duì)于借款者在網(wǎng)絡(luò)小微借貸中的收益率是考慮了違約風(fēng)險(xiǎn)之后計(jì)算出的IRR，由于本文樣本全部逾期貸款都償還了本金和罰息，網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)囊笠绯辏唇杩钜绯?，本文用借款的年化利率與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的差值來表示。解釋變量是度量股票市場(chǎng)投資者風(fēng)險(xiǎn)情緒的指標(biāo)。借鑒易志高和茅寧(2009)的方法構(gòu)建了測(cè)度中國(guó)股票市場(chǎng)投資者情緒的月度綜合指數(shù)，并控制了經(jīng)濟(jì)基本面因素(包括居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、工業(yè)增加值和宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)等變量)。這里考慮到指標(biāo)的可得性和頻率，選取了封閉式基金平均折價(jià)率、交易量、IPO數(shù)量及上市收益收益率、新增投資者開戶數(shù)與CCER股市投資者信心指數(shù)作為原指標(biāo)，由于存在時(shí)間的提前與滯后關(guān)系，構(gòu)建了包含12個(gè)變量的投資者情緒指數(shù)，保留了相關(guān)性最高的6個(gè)指標(biāo)作為最終原指標(biāo)，與工業(yè)生產(chǎn)增加值、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、工業(yè)出廠品價(jià)格指數(shù)和宏觀經(jīng)濟(jì)指數(shù)為基本面的代理變量進(jìn)行正交化處理，利用殘差項(xiàng)得到了股票市場(chǎng)的投資者情緒指數(shù)sentiment。

為研究極端情緒，在方程(1)的基礎(chǔ)上，加入了sentiment的平方項(xiàng)和立方項(xiàng)，來觀察股票市場(chǎng)投資者情緒對(duì)網(wǎng)絡(luò)借款風(fēng)險(xiǎn)溢酬的非線性影響效應(yīng)。

控制變量是借款項(xiàng)目的基本信息，包含借款期限、借款金額、是否有抵押物、借款者上傳的收入證明個(gè)數(shù)、婚姻狀況證明個(gè)數(shù)、借款項(xiàng)目標(biāo)題的字?jǐn)?shù)、借款者在論壇中的發(fā)帖數(shù)目和借款者之前成功借款的次數(shù)。

上述三個(gè)方程控制了年度效應(yīng)、省份效應(yīng)，但是沒有控制貸款者的個(gè)體固定效應(yīng)。因?yàn)闃颖臼欠瞧胶饷姘鍞?shù)據(jù)，且受樣本觀測(cè)值的限制，不隨時(shí)間變化的貸款者個(gè)體固定效應(yīng)的影響較小，均采用OLS回歸，得出計(jì)量結(jié)果。

四、數(shù)據(jù)與變量

(一)樣本構(gòu)成與數(shù)據(jù)來源

本文采用的樣本區(qū)間為2010年1月1日至2014年12月31日。以紅嶺創(chuàng)投(www.my089.com)所有有效成功借款作為研究分析的全樣本。共包含809 509筆有效借款，其中2010年成功借款16 052，2011年成功借款28 938筆， 2012年成功借款91 240筆， 2013年成功借款6 833筆以及2014年成功借款666 446筆。

紅嶺創(chuàng)投是我國(guó)P2P日均成交量最大的網(wǎng)絡(luò)小微借貸平臺(tái)，注冊(cè)資金5 000萬(wàn)元。在經(jīng)營(yíng)模式上，經(jīng)營(yíng)模式為有擔(dān)保的線上模式，平臺(tái)會(huì)對(duì)借款人進(jìn)行線上和線下的信用審核并設(shè)立風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金。在樣本期間成功募集到資金的借款項(xiàng)目利率為12.10%，波動(dòng)方差4.59%，出現(xiàn)逾期還款的項(xiàng)目比例為0.61%，平臺(tái)全部為借款者代償支付了本金、利息及逾期罰息，所以借款利率可表示借款者在網(wǎng)絡(luò)小微借貸中的實(shí)際收益率。根據(jù)紅嶺創(chuàng)投平臺(tái)的規(guī)定，貸款者可以發(fā)布不同類型的貸款。推薦標(biāo)和快借標(biāo)為抵押貸款，其余均是信用貸款的形式。凈值標(biāo)為貸款者按照賬戶余額凈值獲得的貸款，資產(chǎn)標(biāo)通過資產(chǎn)評(píng)估發(fā)放的貸款。還有理財(cái)標(biāo)、秒還標(biāo)等個(gè)人借款形式。其中抵押貸款在樣本中占比1.92%，抵押貸款的平均利率為17.91%，高于全部樣本貸款平均利率12.41%的水平。借款數(shù)據(jù)來自紅嶺創(chuàng)投電子商務(wù)股份有限公司數(shù)據(jù)庫(kù)，股票市場(chǎng)投資者情緒計(jì)算的相關(guān)指標(biāo)來自Wind金融數(shù)據(jù)庫(kù)、無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的數(shù)據(jù)來自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

表1 主要變量定義和取值范圍

(二)描述性統(tǒng)計(jì)

表2給出了以上變量描述性統(tǒng)計(jì)的情況。借款風(fēng)險(xiǎn)溢酬的均值為9.13%，而最小值為負(fù)值，借款利率會(huì)低于同期無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率水平。股市投資者情緒的取值在-0.8334至1.9451之間，投資者情緒負(fù)值越大，表示投資情緒越低落，而正值越大，表示投資情緒越高漲。借款利率的均值在樣本期為11.41%，網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)收益普遍高于銀行理財(cái)?shù)戎卸唐诶碡?cái)產(chǎn)品。借款的期限均值為1.71個(gè)月，較短的借款期限，說明每期借款利率可隨時(shí)根據(jù)投資者和借款者的供給與需求狀況進(jìn)行調(diào)整，最大值為36個(gè)月。單筆借款項(xiàng)目金額的均值為52 502元，標(biāo)準(zhǔn)差較大為507 333元。借款者上傳的個(gè)人收入證明均值為0.656，說明一部分借款者并未上傳收入證明，最大值為258個(gè)。而婚姻證明上傳數(shù)的均值僅為0.1003。借款者在紅嶺創(chuàng)投討論版借款時(shí)的發(fā)帖數(shù)，可以看出對(duì)于平臺(tái)的社交融入程度，該均值為23.0954。借款話題的字?jǐn)?shù)越長(zhǎng)，說明借款者對(duì)借款目的和融資需求描述的越詳細(xì)，該指標(biāo)的均值為11.5004。借款者在發(fā)起本次借款前，在平臺(tái)上的成功借款次數(shù)均值為224.3353，說明較多借款者具有多次通過該平臺(tái)獲得資金的經(jīng)歷。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

五、經(jīng)驗(yàn)結(jié)果

(一)股市投資者的風(fēng)險(xiǎn)情緒對(duì)網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)借款風(fēng)險(xiǎn)溢酬的影響

首先估計(jì)方程(1)來驗(yàn)證股市投資者情緒對(duì)網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上資金出讓者的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿存在何種線性影響，從表3模型1和模型2的回歸結(jié)果可以看出，股市投資者情緒對(duì)樣本借款平臺(tái)借貸風(fēng)險(xiǎn)溢酬的回歸系數(shù)均顯著為正。當(dāng)股市上投資者情緒數(shù)值增加時(shí)，網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢酬會(huì)呈現(xiàn)線性增加的趨勢(shì)。即在股市投資者的情緒高漲時(shí)，家庭在資產(chǎn)配置時(shí)會(huì)從網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)撤出資金，投向股票市場(chǎng)，降低網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上的投資需求，而提高交易債權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)。而在股市投資者的情緒低落，家庭會(huì)反向進(jìn)行資產(chǎn)配置，將股票市場(chǎng)的資金撤出投向網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)，提高在網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上的投資需求，降低交易債權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，因此假設(shè)1a得證，而推翻了假設(shè)2b，投資者整體更看重網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上債權(quán)相對(duì)股票投資來說，有較低的波動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和更為穩(wěn)定的現(xiàn)金流回收預(yù)期。股市和網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)在家庭資產(chǎn)配置中整體表現(xiàn)為相互替代的關(guān)系，呈現(xiàn)出此消彼長(zhǎng)的“蹺蹺板效應(yīng)”。

進(jìn)一步利用模型(3)和模型(4)來驗(yàn)證投資者情緒高次項(xiàng)對(duì)借款風(fēng)險(xiǎn)溢酬的非線性影響，從模型(3)sentiment的二次項(xiàng)顯著為負(fù)可以看出，隨著投資者情緒的高漲，借款溢酬會(huì)出現(xiàn)倒U型的拐點(diǎn)，即股市投資者情緒高企到一定程度后，“蹺蹺板效應(yīng)”將不再占據(jù)主導(dǎo)地位，會(huì)將這種樂觀情緒傳遞到網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)，降低對(duì)項(xiàng)目違約率的預(yù)期判斷，進(jìn)而降低要求的借款風(fēng)險(xiǎn)溢酬。從模型(4)可以看出，sentiment的三次項(xiàng)的系數(shù)為負(fù)，而其余為正，那么說明在股市投資者情緒在樣本的取值區(qū)間里，對(duì)借款溢酬的影響會(huì)表現(xiàn)為先下降再上升再下降的S曲線效應(yīng)。在情緒值較低時(shí)也存在一個(gè)拐點(diǎn)，股市投資者情緒越低落，在網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)進(jìn)行債權(quán)投資時(shí)也會(huì)提高對(duì)借款項(xiàng)目違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期，對(duì)借款風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)囊绯陼?huì)增加。因此假設(shè)2得證。股票市場(chǎng)投資者情緒在出現(xiàn)極端與非極端情緒時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)借款風(fēng)險(xiǎn)溢酬的影響會(huì)存在差異，并且在極端情緒下“共損效應(yīng)”會(huì)成為主導(dǎo)。

從控制變量的回歸結(jié)果來看，在模型(1)到(4)中均表現(xiàn)為期限結(jié)構(gòu)的非線性，較短或者較長(zhǎng)期限的借款項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償相對(duì)較高；而金額較小與較大的借款項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償也相對(duì)提高，而對(duì)具有抵押的借款項(xiàng)目，風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償并未顯著下降，反而會(huì)有所提高，說明抵押釋放了一種違約概率增加的信號(hào)，從而使投資者提高對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的索償。網(wǎng)絡(luò)小微借貸的投資者對(duì)借款期限和金額適中且非抵押借款項(xiàng)目的偏好會(huì)降低資金出讓者的風(fēng)險(xiǎn)溢酬。模型(2)到(4)中，增加了借款者的具體信息，收入與結(jié)婚證明的上傳數(shù)量、論壇發(fā)帖數(shù)與成功借款者次數(shù)都與借款的風(fēng)險(xiǎn)溢酬成正比，而僅僅借款標(biāo)題字?jǐn)?shù)描述的越詳細(xì)，才可以降低借款的風(fēng)險(xiǎn)溢酬。

表3 借款項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)溢酬的影響估計(jì)

Notes: t-statistics in parentheses,***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1.

(二)進(jìn)一步討論

為了驗(yàn)證投資者是否能夠有效識(shí)別小微借貸市場(chǎng)上借款項(xiàng)目的潛在違約率，同時(shí)驗(yàn)證不同違約風(fēng)險(xiǎn)條件下投資者情緒對(duì)網(wǎng)絡(luò)借款風(fēng)險(xiǎn)溢酬的影響是否會(huì)存在差異，在表3中的模型(4)的基礎(chǔ)上增加了表示潛在違約概率最低的30%和最高的70%兩個(gè)類別的虛擬變量與股市投資者情緒進(jìn)行交叉后，再進(jìn)行OLS回歸。

1.對(duì)借款項(xiàng)目潛在違約概率的估計(jì)

借款項(xiàng)目潛在違約概率的計(jì)算方法，參考廖理(2014)利用Probit模型估計(jì)違約概率。因變量為虛擬變量Default，由于樣本全部逾期貸款都償還了本金和罰息，所以這里的“違約”表示還款出現(xiàn)了逾期?？刂谱兞坑媒杩铐?xiàng)目信息的利率、期限、金額、是否有抵押物、借款者的收入證明、婚姻證明、在論壇中的發(fā)帖書目、發(fā)帖標(biāo)題字?jǐn)?shù)和之前借款的成功次數(shù)進(jìn)行了回歸，并控制了借款者所在的省份和借款項(xiàng)目發(fā)布年份?；貧w結(jié)果分別請(qǐng)見表4的第(1)列和第(2)列，利用Probit模型對(duì)計(jì)算出Default的預(yù)測(cè)概率作為該項(xiàng)目的潛在違約概率的估計(jì)值。從表4的估計(jì)結(jié)果可以看出，在考慮了貸款者的個(gè)人信息后，估計(jì)模型的解釋力度Pseudo R方從 0.4827提高到0.4926，所以下文將采用包含更多信息的模型(2)對(duì)違約概率進(jìn)行預(yù)測(cè)。

表4 借款是否逾期的Probit估計(jì)

Notes: z-statistics in parentheses,***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1.

從表4的模型(1)和(2)列回歸結(jié)果來看，利率與借款違約概率正相關(guān)，說明在網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上，利率可以反映違約概率的信息，已經(jīng)具備市場(chǎng)化的特征。而期限和金額對(duì)違約概率都呈現(xiàn)倒U型，期限和金額的增加使借款的違約概率增加，但會(huì)出現(xiàn)拐點(diǎn)，超過一定金額或期限后，借款違約的概率會(huì)有所下降，這說明網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上金額大、期限長(zhǎng)的借款項(xiàng)目反而較為安全。有抵押物的借款項(xiàng)目卻可能會(huì)增加了逾期的可能性，說明違約風(fēng)險(xiǎn)高的借款項(xiàng)目需要尋找抵押才能在平臺(tái)上發(fā)布貸款信息，抵押釋放了一種高風(fēng)險(xiǎn)的信號(hào)。而貸款者個(gè)人信息對(duì)違約情況的影響結(jié)果在表4中的模型(2)回歸中，收入證明、婚姻證明上傳的個(gè)數(shù)和有抵押的效果類似都會(huì)增加借款項(xiàng)目違約概率。而論壇發(fā)帖數(shù)和借款項(xiàng)目標(biāo)題字?jǐn)?shù)說明積極的網(wǎng)絡(luò)社交和詳細(xì)的借款描述會(huì)顯著降低違約概率，之前成功借款的次數(shù)也會(huì)使違約概率提高，說明平臺(tái)存在傾向“新人”效應(yīng)，未多次進(jìn)行借款的貸款者為了維護(hù)在平臺(tái)上持續(xù)借款的可能性，會(huì)保證按時(shí)還款。

2.回歸結(jié)果

利用表4模型2 的估計(jì)結(jié)果，計(jì)算出潛在違約概率，將最低的30%和最高的70%借款項(xiàng)目分別代表低潛在違約概率組和高潛在違約概率組，并生成Hdefault和LDefault兩個(gè)虛擬變量分別表示借款項(xiàng)目的所在組別。表5模型(1)和模型(2)分別驗(yàn)證了兩個(gè)虛擬變量Hdefault和LDefault與股市投資者情緒對(duì)借款溢酬的交叉影響。實(shí)證結(jié)果表明高潛在違約概率會(huì)正向強(qiáng)化股市投資者情緒對(duì)網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)借款風(fēng)險(xiǎn)溢酬的S效應(yīng)，在出現(xiàn)極端情緒時(shí)，跨市場(chǎng)的情緒“傳染”會(huì)影響高違約概率債權(quán)的溢酬，“共損”效應(yīng)更為凸顯，因此假設(shè)3a得證，投資者能夠識(shí)別借款的潛在風(fēng)險(xiǎn)，并且在極端樂觀情緒下降低對(duì)高違約債權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)溢酬，而在極端悲觀情緒下提高溢酬。而低潛在違約概率會(huì)削弱強(qiáng)化股市投資者情緒對(duì)網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)借款風(fēng)險(xiǎn)溢酬影響的S效應(yīng)。假設(shè)3b亦得證，投資者會(huì)進(jìn)行有效的信息識(shí)別認(rèn)可低潛在違約率借款項(xiàng)目在家庭資產(chǎn)配置中的避險(xiǎn)功能。

圖1將sentiment的樣本區(qū)間帶入模型(1)含sentiment的系數(shù)估計(jì)值，得到的借款風(fēng)險(xiǎn)溢酬的隨股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢酬變化趨勢(shì)線如Hdefaultp，而帶入模型(2)后得到Ldefaultp?？擅黠@看出，Hdefault線呈現(xiàn)明顯的S趨勢(shì)，在極端情緒下的股市情緒的“傳染”會(huì)使得“共損效應(yīng)”成為主導(dǎo)的影響因素。而LDefault趨勢(shì)線的正向線性特征明顯，則更符合股市和債市聯(lián)動(dòng)的“蹺蹺板”效應(yīng)，投資者會(huì)通過信息識(shí)別認(rèn)可發(fā)現(xiàn)違約率借款項(xiàng)目的避險(xiǎn)功能，實(shí)現(xiàn)“擇優(yōu)而棲”。

表5 借款項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)溢酬的影響估計(jì)(含潛在違約概率的虛擬變量)

Notes: t-statistics in parentheses，***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1.

圖1 潛在違約概率高低差異下投資者情緒對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸溢酬的擬合圖

六、總結(jié)性評(píng)論及監(jiān)管建議

網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)作為一種小微短期債權(quán)金融創(chuàng)新服務(wù)，具有債權(quán)現(xiàn)金流相對(duì)穩(wěn)定、集聚的信用風(fēng)險(xiǎn)較高以及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)下資金配置效率較高等多種特征。近些年隨著互聯(lián)網(wǎng)金融在我國(guó)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)在家庭資產(chǎn)配置中逐漸受到青睞。本文考察股票市場(chǎng)投資者風(fēng)險(xiǎn)情緒的變化對(duì)網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)投資者交易的跨市場(chǎng)影響，通過借款風(fēng)險(xiǎn)溢酬的變化來反映小微借貸市場(chǎng)投資者的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)偏好的改變，加深我們對(duì)網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)在金融市場(chǎng)及家庭資產(chǎn)配置中擔(dān)當(dāng)何種角色的認(rèn)識(shí)。

本文以中國(guó)日均交易量最大的P2P平臺(tái)——紅嶺創(chuàng)投(www.my089.com)2010年1月1日至2014年12月31日所有有效成功借款為研究樣本，發(fā)現(xiàn)在股市的投資者情緒樂觀時(shí)，會(huì)減少小微網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的資金供給，借款的風(fēng)險(xiǎn)溢酬會(huì)提高。而股市投資者情緒消極時(shí)，資金會(huì)流向網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)，借款的風(fēng)險(xiǎn)溢酬會(huì)有所降低，符合股權(quán)與債權(quán)收益率聯(lián)動(dòng)關(guān)系的“蹺蹺板”規(guī)律。但當(dāng)股票市場(chǎng)投資者出現(xiàn)極端樂觀或極端悲觀情緒時(shí)，會(huì)通過情緒的“傳染”影響網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)投資者對(duì)借款違約概率的預(yù)期，改變投資者參與網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)的積極性。綜合來看,股市投資者情緒對(duì)網(wǎng)絡(luò)小微借貸溢酬的影響在極端悲觀—適度—極端樂觀的區(qū)域下會(huì)出現(xiàn)負(fù)向—正向—負(fù)向的S型效應(yīng)。進(jìn)一步利用借款項(xiàng)目逾期情況與借款基本信息進(jìn)行Probit回歸，發(fā)現(xiàn)針對(duì)高潛在違約概率的項(xiàng)目，股市投資者情緒對(duì)其借款溢酬的影響仍符合上述S型，而低潛在違約率的項(xiàng)目“共損”效應(yīng)會(huì)弱化，投資者在股市情緒極端消極情況下會(huì)增加對(duì)具有低潛在違約率借款項(xiàng)目的需求，說明投資者在網(wǎng)絡(luò)借款平臺(tái)可以根據(jù)平臺(tái)對(duì)借款項(xiàng)目披露的信息，有效識(shí)別借款項(xiàng)目的潛在風(fēng)險(xiǎn)，選擇具有較低違約概率的借款項(xiàng)目進(jìn)行避險(xiǎn)投資。

因此，在監(jiān)管上需要從參與者準(zhǔn)入和有效信用信息披露兩個(gè)維度入手。網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)上的投資人若風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)薄弱，抗風(fēng)險(xiǎn)和辨別風(fēng)險(xiǎn)能力較低，將小微網(wǎng)絡(luò)借貸投資看作是銀行存款同類型的投資，對(duì)其投資的風(fēng)險(xiǎn)性無(wú)法進(jìn)行有效識(shí)別，一旦其他市場(chǎng)上的投資情緒出現(xiàn)波動(dòng)，特別是出現(xiàn)極端情緒時(shí)，會(huì)通過跨市場(chǎng)的“共損”效應(yīng)和投資者之間的羊群效應(yīng)，加劇網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)。具體制定監(jiān)管對(duì)策時(shí)需要考慮提高投資人對(duì)風(fēng)險(xiǎn)防范的意識(shí)和建立完善的合格投資人準(zhǔn)入制度。這就需要平臺(tái)對(duì)投資人進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)提示、盡職評(píng)估、分類管理，針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)偏好不同的投資者制定不同風(fēng)險(xiǎn)層級(jí)的債權(quán)產(chǎn)品，完善借款項(xiàng)目信息披露要求，加強(qiáng)對(duì)借款項(xiàng)目信息的甄別管理，利用多種科技手段對(duì)借款披露信息進(jìn)行可信性識(shí)別，防止假標(biāo)、騙標(biāo)的出現(xiàn)。只有保證發(fā)布借款項(xiàng)目的真實(shí)性和風(fēng)險(xiǎn)的可識(shí)別性，才能保護(hù)合格投資者進(jìn)行有效項(xiàng)目篩選并與其風(fēng)險(xiǎn)偏好匹配選擇的權(quán)利，有效提高網(wǎng)絡(luò)小微借貸市場(chǎng)作為金融信息中介的服務(wù)效率。