胡金焱 張 笑

一、引言

近年來(lái)，我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)發(fā)展迅速，2010年時(shí)僅有10家P2P平臺(tái)，而截至2017年12月，累計(jì)平臺(tái)數(shù)量就達(dá)到了5970家。一方面，網(wǎng)絡(luò)借貸的發(fā)展使得那些無(wú)法從正規(guī)金融機(jī)構(gòu)貸款的借款人獲得了資金，也使得投資者有了更多的投資渠道，提高了資金的配置效率；另一方面，行業(yè)中出現(xiàn)了大量跑路、失聯(lián)的平臺(tái)，問(wèn)題平臺(tái)的數(shù)量已經(jīng)占平臺(tái)總量的67%*2010年我國(guó)P2P平臺(tái)僅有10家，貸款余額僅為0.6億元，而到2017年12月，累計(jì)平臺(tái)達(dá)到5970家，貸款余額為12245億元。P2P行業(yè)迅猛發(fā)展的同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)也急劇增加，目前5970家平臺(tái)中正常運(yùn)營(yíng)的有1931家，而問(wèn)題平臺(tái)有4039家。，P2P行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題十分嚴(yán)峻。因此，研究P2P平臺(tái)違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，有利于投資者做出正確的投資決策，為平臺(tái)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、持續(xù)經(jīng)營(yíng)提出合理的建議，對(duì)監(jiān)管者的政策制定和風(fēng)險(xiǎn)防范有著重要意義。

在網(wǎng)貸市場(chǎng)中，P2P平臺(tái)與投資者之間存在著信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題。截止2017年12月，正在運(yùn)營(yíng)的P2P平臺(tái)有近兩千多家，面對(duì)如此多的平臺(tái)，投資者很難有效識(shí)別那些欺詐、跑路的平臺(tái)。*以“e租寶”事件為例，其平臺(tái)交易發(fā)生額達(dá)700多億元，但平臺(tái)上的貸款項(xiàng)目95%都是虛假的，投資者很難對(duì)平臺(tái)中的項(xiàng)目進(jìn)行辨別，大量失聯(lián)跑路的平臺(tái)并沒(méi)有真實(shí)的項(xiàng)目，僅是為了滿(mǎn)足自己的資金需求。因此，投資者在選擇時(shí)往往會(huì)注意平臺(tái)的背景，比如是否是國(guó)有或者上市公司參股。*不過(guò)也有多家國(guó)資和上市背景的平臺(tái)跑路失聯(lián)，如恒貸網(wǎng)、田金所、象象財(cái)富等。在信息不對(duì)稱(chēng)情況下，投資者很難了解平臺(tái)本身的經(jīng)營(yíng)狀況，而國(guó)有企業(yè)和上市公司資本雄厚，這些平臺(tái)更容易讓投資者信賴(lài)。但是，擁有國(guó)資和上市背景的平臺(tái)是否真的安全，影響P2P平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的因素有哪些？目前，鮮有文獻(xiàn)對(duì)此進(jìn)行研究。

從P2P平臺(tái)的層面研究違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)績(jī)效的實(shí)證分析相對(duì)較少。郭海鳳、陳霄(2015)運(yùn)用因子分析法對(duì)50家P2P平臺(tái)的綜合實(shí)力進(jìn)行了研究，結(jié)果顯示不同地區(qū)的平臺(tái)發(fā)展存在差異，西部地區(qū)的平臺(tái)排名較高，網(wǎng)貸平臺(tái)可以通過(guò)混業(yè)經(jīng)營(yíng)提高其盈利水平，進(jìn)而提高平臺(tái)的綜合實(shí)力*郭海鳳、陳霄：《P2P網(wǎng)貸平臺(tái)綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)研究》，《金融論壇》2015年第2期。。藍(lán)紫文(2016)利用1179家問(wèn)題平臺(tái)的數(shù)據(jù)，從運(yùn)營(yíng)模式、平均收益率、品牌影響力和信息透明度等4個(gè)方面研究了P2P平臺(tái)倒閉的影響因素，發(fā)現(xiàn)平臺(tái)的信息透明度和品牌影響力與平臺(tái)生存時(shí)間顯著正相關(guān)。*藍(lán)紫文：《中國(guó)P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)倒閉原因的實(shí)證研究》，《財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究》2016年第12期。孫寶文等(2016)利用861家平臺(tái)的數(shù)據(jù)，從運(yùn)營(yíng)模式、注冊(cè)資本、平均收益等多個(gè)維度，研究了問(wèn)題平臺(tái)與正常平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)特征差異，發(fā)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)時(shí)間越長(zhǎng)、高管從事相關(guān)行業(yè)的時(shí)間越長(zhǎng)、網(wǎng)民評(píng)價(jià)較高的平臺(tái)更為安全。*孫寶文、牛超群、趙宣凱、荊文君:《財(cái)務(wù)困境識(shí)別：中國(guó)P2P平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)特征研究》，《中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年第7期。魏麗萍等(2017)利用“網(wǎng)貸之家”的數(shù)據(jù)研究了P2P平臺(tái)績(jī)效的影響因素，發(fā)現(xiàn)資金的需求和供給是影響平臺(tái)績(jī)效最為重要的因素，隨著平臺(tái)成交量的增加，借貸利率呈下降趨勢(shì)，而網(wǎng)絡(luò)口碑對(duì)平臺(tái)成交量沒(méi)有顯著影響*魏麗萍、陳德棉、謝勝?gòu)?qiáng)：《誰(shuí)動(dòng)了“我”的績(jī)效？——P2P平臺(tái)成交量的驅(qū)動(dòng)要素和影響機(jī)制研究》，《外國(guó)經(jīng)濟(jì)與管理》2017年第6期。。何光輝等(2017)*何光輝、楊咸月、蒲嘉杰：《中國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)及其決定因素研究》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2017年第11期。使用491家平臺(tái)的數(shù)據(jù)，研究了P2P平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)的決定因素，發(fā)現(xiàn)公司治理、信用管理和營(yíng)運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)都會(huì)影響平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)。

以上文獻(xiàn)對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的研究都有很好的借鑒意義，但也存在以下不足之處：一是現(xiàn)有研究大都集中在微觀層面，而P2P平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)也是投資者和平臺(tái)所需要重點(diǎn)關(guān)注的，但這方面的研究較少；二是目前的文獻(xiàn)在研究問(wèn)題平臺(tái)時(shí)，沒(méi)有嚴(yán)格區(qū)分平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)更關(guān)注的是違約風(fēng)險(xiǎn)，而對(duì)平臺(tái)來(lái)說(shuō)更關(guān)注的是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)；三是鮮有文獻(xiàn)考慮平臺(tái)股東背景對(duì)平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)的影響，不同背景的平臺(tái)，其運(yùn)營(yíng)模式、高管素質(zhì)、聲譽(yù)成本等都可能存在差異。本文試圖從股東背景的視角對(duì)平臺(tái)違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素進(jìn)行探討，為以后的研究提供新的思路。

二、理論分析和研究假設(shè)

本文主要研究P2P平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)網(wǎng)貸天眼的數(shù)據(jù)，問(wèn)題平臺(tái)可以分為警方介入、平臺(tái)失聯(lián)、跑路平臺(tái)、終止運(yùn)營(yíng)、提現(xiàn)困難、良性退出、平臺(tái)詐騙和暫停發(fā)標(biāo)*網(wǎng)貸天眼中的部分?jǐn)?shù)據(jù)存在錯(cuò)誤，有一些問(wèn)題平臺(tái)依然標(biāo)注為正常運(yùn)營(yíng)的平臺(tái)，因此本文也參考了網(wǎng)貸之家的數(shù)據(jù)，同時(shí)為了確保數(shù)據(jù)的可靠性，本文也查看了每一家平臺(tái)的網(wǎng)站。等類(lèi)型。本文將平臺(tái)失聯(lián)、跑路平臺(tái)、警方介入、平臺(tái)詐騙和提現(xiàn)困難的歸類(lèi)為P2P平臺(tái)違約風(fēng)險(xiǎn)，將終止運(yùn)營(yíng)、良性退出和暫停發(fā)標(biāo)的歸類(lèi)為P2P平臺(tái)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，所劃分的依據(jù)是按照問(wèn)題平臺(tái)有沒(méi)有發(fā)生違約行為(即問(wèn)題平臺(tái)在退出時(shí)有沒(méi)有將投資者的資金退還給投資者)。我們發(fā)現(xiàn)大量問(wèn)題平臺(tái)中存在自融、詐騙和非法集資的情況，但是也有部分平臺(tái)是因?yàn)榻?jīng)營(yíng)不善而退出市場(chǎng)的，這兩類(lèi)平臺(tái)在本質(zhì)上是有區(qū)別的。對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)更關(guān)注平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)槠脚_(tái)違約投資者很可能血本無(wú)歸，而對(duì)于合法經(jīng)營(yíng)的P2P平臺(tái)來(lái)說(shuō)更關(guān)注的是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，即什么類(lèi)型的平臺(tái)更容易倒閉，在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中如何避免這些問(wèn)題。所以，本文將問(wèn)題平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)分為違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

首先，P2P平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)來(lái)看，本文認(rèn)為擁有國(guó)資和上市背景的平臺(tái)其違約風(fēng)險(xiǎn)會(huì)低于民營(yíng)平臺(tái)，下面通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單模型進(jìn)行分析。假設(shè)市場(chǎng)中存在多家平臺(tái)，投資者選擇在一家平臺(tái)上進(jìn)行投標(biāo)，滿(mǎn)標(biāo)后平臺(tái)可以獲得W的收益(W>0)，未投標(biāo)收益為0，投資者的投資金額為1，平臺(tái)的貸款利率為r，平臺(tái)沒(méi)有任何擔(dān)保品。假定平臺(tái)正常還款的概率為P，則平臺(tái)違約的概率為(1-P)，同時(shí)，若平臺(tái)違約需支付違約成本C(C>0)，違約成本為平臺(tái)所有者的聲譽(yù)，即所有者的信息將會(huì)在網(wǎng)絡(luò)中被廣泛傳播，從而對(duì)其未來(lái)的生活、經(jīng)營(yíng)以及個(gè)人信用產(chǎn)生影響。此時(shí)，平臺(tái)的期望利潤(rùn)為：

π=P(W-r)+(1-P)(W+1-C)

(1)

由于市場(chǎng)中存在大量平臺(tái)，假定市場(chǎng)是完全競(jìng)爭(zhēng)的，則平臺(tái)的期望利潤(rùn)為0，可以求出平臺(tái)的違約概率為：

(2)

對(duì)C求偏導(dǎo)得：

(3)

P2P平臺(tái)網(wǎng)站所公布的利率并非借款人的實(shí)際貸款利率，平臺(tái)還會(huì)收取一定比例的服務(wù)費(fèi)、審核費(fèi)等，借款人的實(shí)際貸款利率要高于P2P網(wǎng)站上所公布的利率，即W>r。平臺(tái)的還款概率P與其違約成本(聲譽(yù))C呈正相關(guān)，聲譽(yù)成本越大其違約的概率就越小。

由于不同類(lèi)型平臺(tái)的聲譽(yù)成本是存在差異的，本文認(rèn)為擁有國(guó)資和上市背景的平臺(tái)其聲譽(yù)約束要強(qiáng)于民營(yíng)平臺(tái)。因?yàn)閷?duì)于國(guó)有和上市企業(yè)來(lái)說(shuō)，背后承擔(dān)著政府和上市公司的信用，如果平臺(tái)發(fā)生違約，必然會(huì)成為輿論的焦點(diǎn)，從而對(duì)企業(yè)本身造成較大的負(fù)面影響。而民營(yíng)平臺(tái)的股東多為個(gè)人，平臺(tái)違約雖然也會(huì)對(duì)其個(gè)人的聲譽(yù)產(chǎn)生影響，但很難產(chǎn)生較大的約束力。同時(shí)作為國(guó)有或者上市公司，其辦公地點(diǎn)一般不變，即使違約也“跑得了和尚跑不了廟”，但是對(duì)于個(gè)人的話(huà)家庭住所可以隨時(shí)變更。本文提出第一個(gè)假設(shè)：

H1.擁有國(guó)資和上市背景的平臺(tái)，其違約概率要低于民營(yíng)平臺(tái)

從P2P平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)看，本文認(rèn)為國(guó)資和上市平臺(tái)其經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)與民營(yíng)平臺(tái)無(wú)顯著差異。一方面，國(guó)有企業(yè)和上市公司對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的影響關(guān)系不明確，部分學(xué)者認(rèn)為國(guó)有企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率低下，而上市公司IPO后經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)會(huì)顯著下滑。也有學(xué)者認(rèn)為國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)的業(yè)績(jī)沒(méi)有顯著差異，在壟斷行業(yè)中，上市公司績(jī)效優(yōu)于非上市公司，而完全競(jìng)爭(zhēng)性產(chǎn)業(yè)內(nèi)，非上市公司績(jī)效好于上市公司；另一方面，對(duì)于國(guó)資和上市背景的平臺(tái)來(lái)說(shuō)，其資金實(shí)力、經(jīng)營(yíng)模式和高管素質(zhì)方面要比大多數(shù)民營(yíng)平臺(tái)要強(qiáng)，而民營(yíng)平臺(tái)在激勵(lì)機(jī)制和信息獲取上有一定優(yōu)勢(shì)。因此，國(guó)資和上市背景的平臺(tái)與民營(yíng)平臺(tái)之間的業(yè)績(jī)可能并沒(méi)有太大的差異。所以，本文提出第二個(gè)假設(shè)：

H2.擁有國(guó)資和上市背景的平臺(tái)與民營(yíng)平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)無(wú)顯著差異。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源和變量描述

本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從零壹數(shù)據(jù)、網(wǎng)貸之家以及網(wǎng)貸天眼*本文數(shù)據(jù)來(lái)自于零壹數(shù)據(jù)(http://data.01caijing.com/p2p/index.html)、網(wǎng)貸之家(http://shuju.wdzj.com/)、網(wǎng)貸天眼(http://www.p2peye.com/shuju/ptsj/)， 訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間：2017年8月11日。上獲取了2007年6月到2017年5月的948家P2P平臺(tái)的數(shù)據(jù)。在剔除缺失值和異常值之后，所得樣本為845家平臺(tái)數(shù)據(jù)，擁有國(guó)資和上市背景的平臺(tái)為102家*截至2017年2月份正常運(yùn)營(yíng)的國(guó)資系平臺(tái)有171家，問(wèn)題平臺(tái)為16家，上市公司參股或控股的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)為120家，問(wèn)題平臺(tái)有5家。，民營(yíng)平臺(tái)743家。從營(yíng)業(yè)情況來(lái)看，正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)為371家*本文中的運(yùn)營(yíng)平臺(tái)均為正常運(yùn)營(yíng)1年以上的。，問(wèn)題平臺(tái)474家，其中違約平臺(tái)361家，停業(yè)平臺(tái)113家。

(一)被解釋變量

本文從P2P平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)兩個(gè)角度展開(kāi)研究，被解釋變量有兩個(gè)：平臺(tái)是否違約和是否停業(yè)。根據(jù)網(wǎng)貸天眼的劃分，若問(wèn)題平臺(tái)違約(包括平臺(tái)失聯(lián)、跑路平臺(tái)、警方介入、平臺(tái)詐騙和提現(xiàn)困難，即投資者無(wú)法收回本金)，則賦值為1，正常營(yíng)業(yè)賦值為0；若問(wèn)題平臺(tái)停業(yè)(包括終止運(yùn)營(yíng)、良性退出和暫停發(fā)標(biāo))，則賦值為1，正常營(yíng)業(yè)賦值為0。通過(guò)研究平臺(tái)的違約因素，探究股東背景是否會(huì)影響平臺(tái)的違約率，檢驗(yàn)第一個(gè)假設(shè)，而對(duì)平臺(tái)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)因素的研究，用以檢驗(yàn)第二個(gè)假設(shè)。表1為被解釋變量、解釋變量和控制變量的變量說(shuō)明。

(二)關(guān)鍵解釋變量

本文主要研究不同的股東背景是否會(huì)對(duì)平臺(tái)違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響，因此解釋變量為平臺(tái)是否是國(guó)資或上市公司參股的平臺(tái)。*由于樣本中國(guó)資系和上市系的平臺(tái)數(shù)量較少，相對(duì)于其他民營(yíng)系平臺(tái)來(lái)說(shuō)，這兩類(lèi)平臺(tái)有一些共同之處，因此本文才將兩類(lèi)平臺(tái)歸為一類(lèi)進(jìn)行研究。按照網(wǎng)貸之家的數(shù)據(jù)，將平臺(tái)分為民營(yíng)系、銀行系、上市系、國(guó)資系和風(fēng)投系。若平臺(tái)為上市系*網(wǎng)貸之家中的上市系平臺(tái)僅包括參股股東為A股、H股和美股上市的，并不包括新三板和區(qū)域股權(quán)交易市場(chǎng)上市的。、國(guó)資系和銀行系*本文樣本中只有一家銀行系平臺(tái)，開(kāi)鑫貸由國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行和江蘇省內(nèi)國(guó)有大型企業(yè)共同投資設(shè)立的，因此，該平臺(tái)既屬于銀行系也屬于國(guó)資系，本文將其歸類(lèi)為國(guó)資系。，則賦值為1，平臺(tái)為民營(yíng)系和風(fēng)投系賦值為0。

(三)控制變量

考慮到不同平臺(tái)間的差異，本文從平臺(tái)的基本信息、運(yùn)營(yíng)模式以及運(yùn)營(yíng)指標(biāo)三個(gè)方面設(shè)置變量。

平臺(tái)的基本信息包括注冊(cè)資本、有無(wú)債權(quán)轉(zhuǎn)讓、有無(wú)銀行存管或資金托管、高管背景等四個(gè)指標(biāo)。注冊(cè)資本可以衡量平臺(tái)的資金實(shí)力，有債權(quán)轉(zhuǎn)讓的平臺(tái)流動(dòng)性會(huì)更好。資金托管或銀行存管可以有效避免平臺(tái)的資金池問(wèn)題，對(duì)于防控風(fēng)險(xiǎn)、保護(hù)投資者權(quán)益有著重要作用。本文用高管學(xué)歷來(lái)衡量高管背景，若高管學(xué)歷為碩士或本科為重點(diǎn)大學(xué)畢業(yè)(“985”或“211”)賦值為1，其他賦值為0。

平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)模式包括是否為供應(yīng)鏈金融、是否為有抵押貸款、平臺(tái)有無(wú)擔(dān)保等三個(gè)指標(biāo)。根據(jù)網(wǎng)貸之家的數(shù)據(jù)，平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)模式可分為個(gè)人信貸、企業(yè)信貸、車(chē)貸、房貸、供應(yīng)鏈金融、票據(jù)、藝術(shù)品質(zhì)押、農(nóng)村金融和消費(fèi)金融。不同的經(jīng)營(yíng)模式其風(fēng)險(xiǎn)也是不同的，因此本文將平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)模式分為三類(lèi)：供應(yīng)鏈金融、抵押貸款(車(chē)貸、房貸)以及其他。此外，平臺(tái)一般都會(huì)向投資者承諾相應(yīng)保障模式，比如平臺(tái)墊付、本息保障、第三方擔(dān)保等，本文引入有無(wú)擔(dān)保這一指標(biāo)。

平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)指標(biāo)包括平均每筆貸款金額、平均借款期限、人均投資金額以及借款人數(shù)與投資者人數(shù)之比。平均每筆借款金額可以反映平臺(tái)平均的貸款額度，平均借款期限可以反映平臺(tái)的借款時(shí)間的長(zhǎng)短，借款時(shí)間越長(zhǎng)，風(fēng)險(xiǎn)越高。人均投資金額可以反映投資者的活躍程度，如果投資金額較大說(shuō)明投資者對(duì)于平臺(tái)比較信任，可能多次進(jìn)行投資。借款人數(shù)與投資人數(shù)之比反映了借款的集中度，即投資者的資金集中到單個(gè)借款人的程度。

此外，由于不同地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)水平和競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境存在差異，比如東部比西部經(jīng)濟(jì)更發(fā)達(dá)，或者東部的平臺(tái)比較多，競(jìng)爭(zhēng)壓力更大。因此，本文控制了平臺(tái)的所屬地區(qū)，分為東、中、西部等3個(gè)地區(qū)，設(shè)置虛擬變量，若平臺(tái)在東部賦值為1，其他賦值為0；中部賦值為1，其他賦值為0?？紤]到不同時(shí)間下經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策環(huán)境的差異可能會(huì)對(duì)平臺(tái)產(chǎn)生影響，因此本文控制了平臺(tái)的上線(xiàn)時(shí)間，對(duì)于上線(xiàn)時(shí)間為2012年、2013年、2014年、2015年和2016年的平臺(tái)分別設(shè)置虛擬變量。參見(jiàn)表1。

表1 變量說(shuō)明

四、實(shí)證分析

本文從兩個(gè)方面展開(kāi)實(shí)證研究：一是分析股東背景對(duì)平臺(tái)違約概率的影響，是否國(guó)資和上市背景的平臺(tái)違約概率越低，檢驗(yàn)假設(shè)H1；二是分析股東背景對(duì)平臺(tái)停業(yè)概率的影響，檢驗(yàn)假設(shè)H2。本文中的被解釋變量為0，1變量，使用Logit模型進(jìn)行研究，回歸形式為：

(4)

p≡P(y=1|X)≡P(違約|股東背景、基本信息、運(yùn)營(yíng)模式、運(yùn)營(yíng)指標(biāo))

p≡P(y=1|X)≡P(停業(yè)|股東背景、基本信息、運(yùn)營(yíng)模式、運(yùn)營(yíng)指標(biāo))

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

本文將樣本分為兩部分，將正常運(yùn)營(yíng)的平臺(tái)(371家)和違約平臺(tái)(361家)歸為第一個(gè)樣本，共732家，將正常運(yùn)營(yíng)的平臺(tái)(371家)和停業(yè)平臺(tái)(113家)歸為第二個(gè)樣本，共484家。使用Logit模型分別對(duì)P2P平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證研究，模型(1)、模型(2)顯示了股東背景對(duì)平臺(tái)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響，模型(3)、模型(4)顯示了股東背景對(duì)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。

表2 基準(zhǔn)回歸：股東背景、違約風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)(Logit回歸)

注：***、**和*分別表示變量在1%、5%和10%的水平上顯著，括號(hào)內(nèi)表示z-Statistic。表3、表4同。

從模型(1)可以看出，股東背景對(duì)平臺(tái)違約率有顯著的負(fù)向影響，說(shuō)明在未加入其他控制變量的情況下，擁有國(guó)資或上市背景的平臺(tái)其違約概率要低于民營(yíng)平臺(tái)。模型(2)中本文引入了其他控制變量，發(fā)現(xiàn)結(jié)果依然顯著，說(shuō)明假設(shè)H1是正確的。根據(jù)前面的理論分析，平臺(tái)違約會(huì)對(duì)股東的聲譽(yù)產(chǎn)生負(fù)面影響，由于國(guó)資和上市背景的平臺(tái)其背后是國(guó)有企業(yè)和上市公司，平臺(tái)違約容易成為媒體關(guān)注的焦點(diǎn)，成為“大新聞”，產(chǎn)生的負(fù)面影響更廣，因此其聲譽(yù)約束要高于民營(yíng)平臺(tái)。同時(shí)民營(yíng)平臺(tái)的股東往往是個(gè)人，對(duì)其聲譽(yù)影響相對(duì)較小，且個(gè)人的住所可以隨時(shí)變更，投資者可能找不到本人，也就很難通過(guò)法律途徑進(jìn)行維權(quán)。而國(guó)有企業(yè)和上市公司的辦公地點(diǎn)可以查到，有利于投資者進(jìn)行維權(quán)。所以，國(guó)資和上市平臺(tái)違約率要低于民營(yíng)平臺(tái)。

從模型(3)來(lái)看，股東背景對(duì)平臺(tái)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)向影響，說(shuō)明在未控制其他變量的情況下，擁有國(guó)資和上市背景的平臺(tái)其停業(yè)的概率要低于民營(yíng)平臺(tái)。模型(4)中顯示了加入控制變量的情況，可以看出雖然顯著性有所降低，但依然是顯著負(fù)向相關(guān)的，說(shuō)明假設(shè)H2錯(cuò)誤。根據(jù)前面的分析，本文認(rèn)為兩類(lèi)平臺(tái)在經(jīng)營(yíng)方面各有優(yōu)勢(shì)，國(guó)資和上市背景平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)主要在于資金實(shí)力、運(yùn)營(yíng)模式和高管背景。這些優(yōu)勢(shì)可能使得其經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)低于民營(yíng)平臺(tái)，本文將做進(jìn)一步研究。

(二)運(yùn)營(yíng)模式、高管背景對(duì)平臺(tái)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響

本文認(rèn)為國(guó)資和上市背景的平臺(tái)其經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)低于民營(yíng)平臺(tái)是因?yàn)榇蠖鄶?shù)民營(yíng)平臺(tái)規(guī)模較小，其經(jīng)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)和管理制度并不強(qiáng)，主要體現(xiàn)在資金實(shí)力、經(jīng)營(yíng)模式和高管背景上。從模型(4)可以看出，注冊(cè)資本對(duì)平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)沒(méi)有顯著影響，資金實(shí)力并不是兩者差異的原因，下面我們重點(diǎn)分析運(yùn)營(yíng)模式和高管背景對(duì)平臺(tái)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。

目前，業(yè)界普遍認(rèn)為供應(yīng)鏈金融是最安全的經(jīng)營(yíng)模式，因?yàn)檫@種模式可以很好地解決借貸雙方信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，從本文的實(shí)證結(jié)果也可看出供應(yīng)鏈金融的平臺(tái)其違約概率和停業(yè)概率都顯著低于其他運(yùn)營(yíng)模式。考慮到國(guó)有企業(yè)和上市公司規(guī)模較大，往往有很多上下游客戶(hù)，借助這種優(yōu)勢(shì)可以發(fā)展供應(yīng)鏈金融，即平臺(tái)中的項(xiàng)目只針對(duì)上下游客戶(hù)進(jìn)行借貸。而大多數(shù)民營(yíng)平臺(tái)的股東實(shí)力較弱，很難發(fā)展供應(yīng)鏈金融。從本文的樣本來(lái)看，國(guó)資和上市背景的平臺(tái)有102家，其中有三分之一(31家)的運(yùn)營(yíng)模式為供應(yīng)鏈金融，而民營(yíng)平臺(tái)為743家，其中只有45家為供應(yīng)鏈金融。所以運(yùn)營(yíng)模式的差異可能是導(dǎo)致國(guó)資和上市背景的平臺(tái)其經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)更低的原因。從模型(5)可以看出，在加入股東背景和是否為供應(yīng)鏈金融的交互項(xiàng)后，回歸結(jié)果并不顯著，雖然國(guó)資和上市背景的平臺(tái)和民營(yíng)平臺(tái)在經(jīng)營(yíng)模式上存在差異，但這并不是導(dǎo)致兩者經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)差異的原因。

除了資金實(shí)力和運(yùn)營(yíng)模式以外，平臺(tái)高管團(tuán)隊(duì)的素質(zhì)也是影響平臺(tái)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)和風(fēng)險(xiǎn)防控最為重要的因素，一個(gè)優(yōu)秀的高管團(tuán)隊(duì)可以為平臺(tái)帶來(lái)更多的利潤(rùn)，也能更好地把控風(fēng)險(xiǎn)。由于大多數(shù)的民營(yíng)平臺(tái)資金實(shí)力較弱，很難吸引到優(yōu)秀的管理人員，而國(guó)資和上市背景的平臺(tái)資金實(shí)力較強(qiáng)，可以高薪聘用到優(yōu)秀的人才。因此，高管團(tuán)隊(duì)素質(zhì)的差異可能是平臺(tái)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)差異的主要因素。本文中高管團(tuán)隊(duì)的素質(zhì)是用高管學(xué)歷背景來(lái)衡量的，模型(6)引入了股東背景和高管背景的交互項(xiàng)，回歸結(jié)果顯示，交互項(xiàng)與平臺(tái)的停業(yè)概率顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明國(guó)資和上市背景的平臺(tái)其經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)比民營(yíng)平臺(tái)更低是因?yàn)槠涓吖軋F(tuán)隊(duì)的素質(zhì)更高。運(yùn)營(yíng)模式、高管背景對(duì)平臺(tái)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響見(jiàn)表3。

表3 運(yùn)營(yíng)模式、高管背景對(duì)平臺(tái)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響(Logit回歸)

通過(guò)前面的研究本文發(fā)現(xiàn)，國(guó)資和上市背景的平臺(tái)不論是違約風(fēng)險(xiǎn)還是經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)都顯著低于民營(yíng)平臺(tái)，主要是因?yàn)槁曌u(yù)約束和高管背景的差異導(dǎo)致的。既然民營(yíng)平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)都比較高，那么投資者在選擇民營(yíng)平臺(tái)時(shí)應(yīng)如何進(jìn)行分辨，畢竟不可能所有的投資者只投資國(guó)資或上市背景的平臺(tái)。下面本文只針對(duì)民營(yíng)平臺(tái)研究違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。

(三)民營(yíng)平臺(tái)違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素

將樣本中的國(guó)資和上市背景的平臺(tái)剔除，只對(duì)民營(yíng)平臺(tái)進(jìn)行研究(見(jiàn)表4)。模型(7)、(8)的回歸結(jié)果顯示了各變量對(duì)民營(yíng)平臺(tái)違約率的影響。首先從平臺(tái)的基本信息來(lái)看，注冊(cè)資本并不會(huì)影響平臺(tái)的違約概率，說(shuō)明平臺(tái)自身的資金實(shí)力與違約風(fēng)險(xiǎn)無(wú)關(guān)。有債權(quán)轉(zhuǎn)讓的平臺(tái)違約概率更低，因?yàn)閭鶛?quán)轉(zhuǎn)讓可以增加平臺(tái)的流動(dòng)性，而違約平臺(tái)中大多數(shù)都存在自融、詐騙等非法行為，這些平臺(tái)為了鎖定投資者的資金，不會(huì)提供債權(quán)轉(zhuǎn)讓服務(wù)。有銀行存管或資金托管的平臺(tái)違約概率更低，存在非法行為的平臺(tái)是不可能進(jìn)行銀行存管的，這意味著平臺(tái)無(wú)法直接接觸投資者的資金。高管背景與平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)，這是因?yàn)楦邔W(xué)歷以及名校畢業(yè)的高管可能更注重自己的聲譽(yù)，平臺(tái)違約不僅會(huì)對(duì)股東的聲譽(yù)產(chǎn)生影響，也會(huì)影響高管的聲譽(yù)，因此高管背景越強(qiáng)的平臺(tái)其違約的概率越小。

其次，從運(yùn)營(yíng)模式來(lái)看，違約風(fēng)險(xiǎn)最低的是供應(yīng)鏈金融，接著是有抵押的貸款，其他的模式(主要是信用貸款)的違約風(fēng)險(xiǎn)最高。第三方擔(dān)保并不會(huì)降低對(duì)平臺(tái)的違約率，第三方擔(dān)保機(jī)構(gòu)往往是一些小額貸款公司或者規(guī)模較小的擔(dān)保公司，如果平臺(tái)出現(xiàn)問(wèn)題，機(jī)構(gòu)可能也無(wú)力提供擔(dān)保。

表4 民營(yíng)平臺(tái)違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)(Logit回歸)

最后，從運(yùn)營(yíng)指標(biāo)來(lái)看，平均每筆貸款金額越大，平臺(tái)違約的概率越高，一方面單筆貸款金額越大，風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該越大；另一方面存在非法行為的平臺(tái)更有可能用單筆大額借貸來(lái)快速吸收資金。平均借款期限與平臺(tái)違約概率呈負(fù)相關(guān)，因此本文考慮兩者可能是非線(xiàn)性的關(guān)系，所以加入了借款期限的平方項(xiàng)。模型(8)為回歸結(jié)果，可以看出平均借款期限的平方與違約概率顯著正相關(guān)，說(shuō)明借款期限與平臺(tái)違約的概率是正“U”型的關(guān)系，這意味著并非貸款期限越短，風(fēng)險(xiǎn)越低。借款人數(shù)與投資人數(shù)之比與違約概率顯著負(fù)相關(guān)的，該指標(biāo)可以反映借款集中度，比值越小說(shuō)明單個(gè)借款人的借款金額越大，集中度越高，違約風(fēng)險(xiǎn)也就越高。

模型(9)顯示了各變量對(duì)平臺(tái)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。首先從基本信息來(lái)看，注冊(cè)資本與平臺(tái)的停業(yè)概率無(wú)關(guān)，說(shuō)明資金實(shí)力也不影響平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。與違約風(fēng)險(xiǎn)不同，有無(wú)債權(quán)轉(zhuǎn)讓并不會(huì)對(duì)平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響，因?yàn)閭鶛?quán)轉(zhuǎn)讓只是增加了投資者資金的流動(dòng)性，方便投資者及時(shí)變現(xiàn)。平臺(tái)高管的背景與經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)有顯著負(fù)向影響，說(shuō)明學(xué)歷背景較強(qiáng)的高管可以有效降低平臺(tái)的停業(yè)概率。此外，本文還做了進(jìn)一步的研究，考慮到民營(yíng)平臺(tái)資金實(shí)力較差，很難花重金聘用高學(xué)歷的高管，而事實(shí)上大多數(shù)民營(yíng)平臺(tái)喜歡聘用那些有從業(yè)經(jīng)驗(yàn)的高管(一般是在銀行等其他正規(guī)金融機(jī)構(gòu)工作數(shù)年的)。因此，本文將高管背景變量替換為高管從業(yè)經(jīng)驗(yàn)(有從業(yè)經(jīng)驗(yàn)但沒(méi)有學(xué)歷介紹或者學(xué)歷為一般本科的賦值為1，其他賦值為0)這一變量，研究高管只有從業(yè)經(jīng)驗(yàn)會(huì)不會(huì)對(duì)平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。模型(10)為回歸結(jié)果，可以看出高管的從業(yè)經(jīng)驗(yàn)與平臺(tái)的停業(yè)概率沒(méi)有顯著的相關(guān)性，這說(shuō)明平臺(tái)聘用只有相關(guān)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)的高管并不會(huì)降低平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。*孫寶文等(2016)發(fā)現(xiàn)創(chuàng)始人學(xué)歷對(duì)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)狀況無(wú)顯著影響，創(chuàng)始人金融行業(yè)從業(yè)年限對(duì)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)狀況有顯著影響。其次，從平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)模式來(lái)看，依然是供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險(xiǎn)最低，有抵押貸款次之，因此無(wú)法選擇供應(yīng)鏈金融的民營(yíng)平臺(tái)選擇抵押貸款的運(yùn)營(yíng)模式是更安全的，而平臺(tái)有無(wú)擔(dān)保并不會(huì)影響平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。最后，從運(yùn)營(yíng)指標(biāo)來(lái)看，平均每筆貸款金額與平臺(tái)的停業(yè)概率無(wú)關(guān)，平臺(tái)堅(jiān)持“小額分散”的原則并不會(huì)降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。平均借款期限對(duì)平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)也有顯著的負(fù)向影響，考慮到可能存在非線(xiàn)性關(guān)系，本文也引入借款期限的平方項(xiàng)，從模型(11)的回歸結(jié)果看，平均借款期限的平方與平臺(tái)停業(yè)概率正相關(guān)，說(shuō)明借款期限與停業(yè)概率存在正“U”型的關(guān)系，因此并非借款期限越短，風(fēng)險(xiǎn)越低，因?yàn)槎唐诮杩羁赡懿皇菑氖律a(chǎn)性活動(dòng)，而是過(guò)橋借款或者是因?yàn)槎唐谫Y金鏈斷裂，這一類(lèi)借款風(fēng)險(xiǎn)反而會(huì)更高，本文計(jì)算發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的期限為100天左右。借款人數(shù)和投資者人數(shù)之比與平臺(tái)停業(yè)概率無(wú)關(guān)，說(shuō)明借款的集中度并不會(huì)影響平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文只使用了845家平臺(tái)的數(shù)據(jù)，但我國(guó)P2P平臺(tái)已累計(jì)超過(guò)6000家，為了避免樣本的選擇而導(dǎo)致回歸結(jié)果的偏差，本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從佳璐數(shù)據(jù)*佳璐數(shù)據(jù)(http://www.jlsj888.cn/),本文使用的是2010年1月到2016年12月的數(shù)據(jù)。由于佳璐數(shù)據(jù)沒(méi)有披露平臺(tái)的交易筆數(shù)，所以本文將控制變量中的每筆貸款金額替換為人均借款金額，其他變量與原回歸一致。訪(fǎng)問(wèn)時(shí)間：2017年8月9日。上重新獲取了403家P2P平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，與本文的原回歸結(jié)果并沒(méi)有顯著差異*限于篇幅原因，本文未列出穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果。。

五、結(jié)論與建議

本文利用845家P2P平臺(tái)的數(shù)據(jù)，從股東背景角度，研究了平臺(tái)違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，研究發(fā)現(xiàn)擁有國(guó)資和上市背景的平臺(tái)其違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)都比民營(yíng)平臺(tái)低，本文認(rèn)為是由于聲譽(yù)約束和高管背景的不同而導(dǎo)致的。國(guó)資和上市背景平臺(tái)的聲譽(yù)成本要大于民營(yíng)平臺(tái)，這是其違約概率較低的原因；同時(shí)國(guó)資和上市背景的平臺(tái)其高管背景比民營(yíng)平臺(tái)更強(qiáng)(高學(xué)歷和名校畢業(yè))，這是其經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)更低的原因。本文重點(diǎn)研究了民營(yíng)平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)現(xiàn)有無(wú)債權(quán)轉(zhuǎn)讓、高管背景、有無(wú)銀行存管或資金托管、運(yùn)營(yíng)模式、平均每筆貸款金額、平均借款期限、借款總?cè)藬?shù)與投資者總?cè)藬?shù)之比以及人均投資金額等都會(huì)對(duì)民營(yíng)平臺(tái)的違約風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響，而有無(wú)銀行存管或資金托管、高管背景、運(yùn)營(yíng)模式、平均借款期限和人均投資金額等對(duì)民營(yíng)平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)有影響。進(jìn)一步研究后發(fā)現(xiàn)，聘用只有相關(guān)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)的高管以及堅(jiān)持“小額分散”的策略并不能顯著降低平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，且貸款期限與經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)之間存在正“U”型的關(guān)系。根據(jù)本文的研究結(jié)論，提出以下建議：

第一，對(duì)于投資者而言，在選擇P2P平臺(tái)時(shí)除了優(yōu)先考慮國(guó)資和上市背景的平臺(tái)以外，還可以從以下三個(gè)方面進(jìn)行篩選。首先，在平臺(tái)基本信息方面，可以選擇有銀行存管或資金托管的、有債權(quán)轉(zhuǎn)讓的以及高管學(xué)歷背景較強(qiáng)的平臺(tái)。其次，在運(yùn)營(yíng)模式方面，供應(yīng)鏈金融優(yōu)先，有抵押貸款次之。最后，在運(yùn)營(yíng)指標(biāo)方面，盡量選擇小額分散的、人均投資金額較大的以及平均借款期限在100天左右的平臺(tái)。

第二，對(duì)于民營(yíng)平臺(tái)來(lái)說(shuō)，應(yīng)該聘用學(xué)歷背景較強(qiáng)的高管，而僅有相關(guān)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)的高管并不會(huì)降低平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，在運(yùn)營(yíng)模式上大部分平臺(tái)可能無(wú)法選擇供應(yīng)鏈模式，可以選擇抵押貸款的模式。同時(shí)，堅(jiān)持小額貸款的平臺(tái)其違約風(fēng)險(xiǎn)較低，但對(duì)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)無(wú)影響，合法經(jīng)營(yíng)的平臺(tái)可在法律法規(guī)允許的范圍內(nèi)適當(dāng)?shù)剡M(jìn)行大額借貸。