孫 娜，宋良榮，孫 妍

（1.上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093；2.上海師范大學(xué) 天華學(xué)院，上海 201815；3.上海大學(xué) 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)學(xué)院，上海 200444）

當(dāng)前，金融科技（Fintech，全稱Financial Technology，即使用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計(jì)算、人工智能等現(xiàn)代技術(shù)開(kāi)展金融業(yè)務(wù)服務(wù)的行業(yè)）正在迅速地改變著人們的生活，促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但另一方面，其蘊(yùn)含的風(fēng)險(xiǎn)也不容忽視。這是一種由技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和金融風(fēng)險(xiǎn)相疊加而形成的新型風(fēng)險(xiǎn)［1］，一旦暴發(fā)，造成的危害是巨大的。因此，重視風(fēng)險(xiǎn)及時(shí)總結(jié)經(jīng)驗(yàn)與教訓(xùn)，無(wú)疑是當(dāng)下的一個(gè)重要研究任務(wù)。

從金融科技的業(yè)務(wù)內(nèi)容來(lái)看，主要包括4 個(gè)方面，即智能分析、智能投顧、支付清算、網(wǎng)絡(luò)信貸（P2P）［2］。其中網(wǎng)絡(luò)信貸（P2P）的風(fēng)險(xiǎn)暴露得最為充分，曾幾乎對(duì)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)信貸行業(yè)形成了致命的打擊。伴隨著金融科技與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的突飛猛進(jìn)，中國(guó)的網(wǎng)絡(luò)貸款大潮來(lái)勢(shì)洶涌，去得匆匆。從頂峰時(shí)期的6 000 多家網(wǎng)絡(luò)信貸平臺(tái)，到如今尚在正常經(jīng)營(yíng)的網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)已經(jīng)不足百家。隨著網(wǎng)絡(luò)信貸的偃旗息鼓，一場(chǎng)代價(jià)無(wú)比昂貴的新興產(chǎn)業(yè)實(shí)驗(yàn)結(jié)束了。然而，總結(jié)教訓(xùn)，避免在金融科技的其他分支產(chǎn)業(yè)發(fā)展中重蹈覆轍，無(wú)疑是尚未完成的重要任務(wù)。

一個(gè)重要的問(wèn)題是，網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)作為新興的金融科技企業(yè)群體，為什么其風(fēng)險(xiǎn)暴發(fā)會(huì)變得一發(fā)而不可止？其爆炸式傳播的鏈條與機(jī)理是什么？有哪些經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)應(yīng)當(dāng)總結(jié)？對(duì)于其他的金融科技企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防范有什么啟發(fā)意義？在今后的金融科技企業(yè)發(fā)展中應(yīng)當(dāng)如何避免風(fēng)險(xiǎn)傳播與積累？

當(dāng)前，比較主流的看法是，網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的增信服務(wù)導(dǎo)致了暴雷，比如承諾保本保息等。但問(wèn)題在于，銀行也是通過(guò)增信服務(wù)吸引客戶的，它對(duì)儲(chǔ)戶承諾保本保息，這樣儲(chǔ)戶才能夠放心地把錢(qián)存入銀行。為什么同樣是存放貸業(yè)務(wù)中的增信手段，網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)就不可以用呢？其實(shí)，增信服務(wù)并不是網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)暴雷的真正原因，其深層原因或說(shuō)風(fēng)險(xiǎn)暴發(fā)的機(jī)理是沿著各個(gè)平臺(tái)的資質(zhì)水平高低所形成的資質(zhì)鏈展開(kāi)的腐蝕效應(yīng)。

可能的創(chuàng)新有如下3 點(diǎn)：

1）發(fā)現(xiàn)并提出了行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)的“腐蝕效應(yīng)”現(xiàn)象，系統(tǒng)地提出了腐蝕效應(yīng)發(fā)生的條件與機(jī)理，即腐蝕效應(yīng)是沿著行業(yè)中各個(gè)企業(yè)的“資質(zhì)鏈”由弱到強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)暴發(fā)擴(kuò)散過(guò)程。之所以將其命名為“腐蝕效應(yīng)”，因?yàn)槠溥^(guò)程與金屬的腐蝕過(guò)程十分相似：先從最容易腐蝕的部位開(kāi)始，然后向最不容易腐蝕的部位延伸，直到全部金屬被腐蝕掉。更進(jìn)一步地研究發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的無(wú)謂成本是導(dǎo)致腐蝕效應(yīng)的重要原因。

2）首次用統(tǒng)計(jì)方法證實(shí)了腐蝕效應(yīng)的存在。

3）與當(dāng)前關(guān)于網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)出現(xiàn)大規(guī)模爆雷的主導(dǎo)觀點(diǎn)即把爆雷歸咎于其“增信服務(wù)”不同，從腐蝕效應(yīng)的原理來(lái)看，“增信服務(wù)”并不是網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)出現(xiàn)大規(guī)模風(fēng)險(xiǎn)的真正原因。真正引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的，是網(wǎng)絡(luò)貸款企業(yè)的資質(zhì)參差不齊，并且普遍低于傳統(tǒng)商業(yè)銀行的資質(zhì)。

根據(jù)檢索，目前尚沒(méi)有發(fā)現(xiàn)關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)的腐蝕效應(yīng)的理論與研究，也沒(méi)有發(fā)現(xiàn)從腐蝕效應(yīng)角度對(duì)網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)機(jī)理的研究。

后面的分析將證明，行業(yè)中企業(yè)的進(jìn)入門(mén)檻難以有效控制，導(dǎo)致低資質(zhì)企業(yè)大量進(jìn)入市場(chǎng)，成為誘發(fā)腐蝕效應(yīng)的重要原因。因此，對(duì)于金融科技等快速發(fā)展的新興行業(yè)或業(yè)態(tài)，研究腐蝕效應(yīng)的機(jī)理及過(guò)程，有效地預(yù)防腐蝕效應(yīng)造成的危害，在積極地發(fā)展新行業(yè)新業(yè)態(tài)的同時(shí)避免風(fēng)險(xiǎn)和危害，對(duì)于保證社會(huì)與經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定而高速地發(fā)展，具有重要的意義。

1 文獻(xiàn)綜述及網(wǎng)絡(luò)貸款暴雷原因的“增信服務(wù)說(shuō)”存在的主要問(wèn)題

關(guān)于引起網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)大量倒閉的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源，有不少學(xué)者都將其歸咎為網(wǎng)絡(luò)貸款的“信用中介”的錯(cuò)誤定位，提出只要網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)從“信用中介”回歸到“信息中介”，平臺(tái)就可能避免風(fēng)險(xiǎn)［3］，認(rèn)為信息中介是網(wǎng)絡(luò)貸款網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的異化［4-6］，網(wǎng)絡(luò)貸款應(yīng)當(dāng)回歸信息中介的定位而不應(yīng)當(dāng)是信用中介［7］，認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)貸款的信用中介定位弱化了出借人的感知風(fēng)險(xiǎn)［6］。

但問(wèn)題在于，傳統(tǒng)的銀行也是信用中介，銀行通過(guò)自身的信用擔(dān)保，把儲(chǔ)戶的資金以存款的形式吸收進(jìn)來(lái)，然后再以貸款的形式發(fā)給資金用戶。正因?yàn)殂y行對(duì)儲(chǔ)戶承諾了保本保息，儲(chǔ)戶才能夠放心地把錢(qián)存入銀行。商業(yè)銀行的信用中介職能是其最基本的職能之一。那么，為何商業(yè)銀行可以提供增信服務(wù)，網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)就不能呢？

實(shí)際上，有許多學(xué)者都提出了客戶的信任對(duì)網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的重要性。王會(huì)娟和廖理、Lee 和Kim、Parguel 等都指出，信任是網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)成功的基礎(chǔ)［8-11］。王秀為等認(rèn)為，網(wǎng)貸成功交易的前提在于出借方建立起對(duì)平臺(tái)的初始信任，安全保障、信任傾向和借款人聲譽(yù)影響出借人對(duì)借款人的信任，信任顯著影響出借方的出借意愿［12］。Herzenstein、Duarte 等都提出，在網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)上，只有資金出借人充分相信資金的安全性，才會(huì)產(chǎn)生資金出借行為［13-14］。Yan 等用統(tǒng)計(jì)回歸方法研究影響投資者對(duì)網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的信任水平的因素，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的財(cái)務(wù)狀態(tài)是影響信任的重要因素［15］。Ceptureanu 等研究了聲譽(yù)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的信任水平的影響［16］。Taeuscher 提出客戶們毫無(wú)疑問(wèn)地會(huì)選擇可信任的平臺(tái)［17］。Yao、Jiang、劉征馳和賴明勇、Dorfleitner 等研究了虛擬抵押品和軟信息等對(duì)提升信任水平的重要作用［18-21］。Lin 等認(rèn)為，資金使用人的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)對(duì)資金出借人的選擇影響很大［22］。Yang 提出網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)中的照片對(duì)資金出借人的信任感具有很大影響［23］。張朝輝還提出對(duì)于C2C 信用評(píng)價(jià)可以借鑒P2P 模式［24］。曾江洪等進(jìn)一步研究了信用評(píng)分的影響［25］。陳冬宇和林漳希研究了網(wǎng)絡(luò)信貸中的信任對(duì)借貸意愿的影響機(jī)制［26］。陳冬宇等從實(shí)證角度研究了信任和出借意愿的關(guān)系［27］。更進(jìn)一步地，陳冬宇還從社會(huì)認(rèn)知理論角度研究P2P 的交易信任問(wèn)題［28］。

更有大量的學(xué)者指出，基于網(wǎng)絡(luò)的所有商業(yè)活動(dòng)都需要以信任為基礎(chǔ)。比如，Wu、Greiner and Wang、Jarvenpaa、Kim、McKnight、Pennington、Pavlou 和Gefen、Gefen、Song 和Zahedi、Pavlou、Shankar、龐川、McKnight 等都認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)條件下信任對(duì)于商業(yè)行為具有十分重要的意義［29-41］。

實(shí)際上，正如Hardin 提出的，信任是如此的重要，以至于它是所有的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的基礎(chǔ)［42］。陶芝蘭和王歡提出，從人際信任到制度信任則是社會(huì)發(fā)展的過(guò)程［43］；而張維迎和柯榮住也對(duì)信任在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中的重要意義與機(jī)理進(jìn)行了深入的研究［44］。

2 腐蝕效應(yīng)理論的提出

2.1 商業(yè)銀行與網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的差別

由文獻(xiàn)回顧可以看出，信任在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中尤其是金融業(yè)務(wù)中是極為重要的。正因?yàn)槿绱?，一些金融類?jīng)營(yíng)行為，為了確保能夠成功，往往都采取一定的增信措施。所謂增信，主要是融資人為減少客戶對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂而采取的各種保障措施，比如回購(gòu)、第三方收購(gòu)、擔(dān)保、承諾保本保息即剛性兌付［45］，一些融資項(xiàng)目還利用政府信用進(jìn)行政府背書(shū)等來(lái)增信。此外，對(duì)于企業(yè)的聲譽(yù)與信譽(yù)進(jìn)行描述宣傳等的“軟信息”，在實(shí)質(zhì)上也是一種廣義的增信。不過(guò)，對(duì)于一般的金融業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)，最為常見(jiàn)的就是承諾保本保息等增信方式。由此可見(jiàn)，從企業(yè)經(jīng)營(yíng)角度來(lái)看，增信本身并不是一種負(fù)面的不良行為，而是正常的經(jīng)營(yíng)行為。

但問(wèn)題在于，既然銀行與網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)都存在增信行為，為何商業(yè)銀行安然無(wú)恙而網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)卻出現(xiàn)了大規(guī)模的爆雷？把網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的大規(guī)模暴雷僅僅歸咎于其開(kāi)展了“增信服務(wù)”，顯然是有問(wèn)題的。

從監(jiān)管角度來(lái)看，商業(yè)銀行與網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的最大不同是銀行的監(jiān)管很嚴(yán)格，入門(mén)門(mén)檻很高。中國(guó)規(guī)定全國(guó)性商業(yè)銀行最低注冊(cè)資本金為10 億元。但是對(duì)網(wǎng)絡(luò)貸款企業(yè)只是作為一般公司管理，3 萬(wàn)元就可以辦一個(gè)網(wǎng)絡(luò)貸款公司?？梢?jiàn)，企業(yè)資質(zhì)的巨大差異，才是網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)與商業(yè)銀行行業(yè)的真正區(qū)別所在。

2.2 腐蝕效應(yīng)現(xiàn)象及機(jī)理

隨后的ARMAX 模型實(shí)證表明，網(wǎng)絡(luò)貸款企業(yè)的大規(guī)模爆雷，是沿著企業(yè)的資質(zhì)水平由弱到強(qiáng)的“資質(zhì)鏈”的順序展開(kāi)的：那些資質(zhì)水平最差的企業(yè)（通常是小企業(yè)）率先爆雷，然后一些資質(zhì)水平較高的企業(yè)也開(kāi)始出現(xiàn)暴雷，最后則即使是資質(zhì)水平最高的企業(yè)，也抵抗不住市場(chǎng)的壓力而倒臺(tái)。

網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)在實(shí)際上是一個(gè)由眾多投資者和貸款者及網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)組成的市場(chǎng)系統(tǒng)。其中，投資者追求的目標(biāo)是低風(fēng)險(xiǎn)高利率回報(bào)，貸款者的目標(biāo)是低利率成本下得到所需額度的貸款，而網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)追求的目標(biāo)是投資款與貸款之間的利差最大化和客戶最多（市場(chǎng)占有率的最大化）。

第一階段為行業(yè)擴(kuò)張期。這時(shí)網(wǎng)絡(luò)貸款的市場(chǎng)系統(tǒng)是穩(wěn)定的，“風(fēng)平浪靜”的。投資者、貸款者及平臺(tái)等眾多個(gè)體在博弈均衡的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)自己的目標(biāo)，政府也持鼓勵(lì)態(tài)度。由于行業(yè)的利潤(rùn)較高，從而吸引大量企業(yè)加入，從事網(wǎng)絡(luò)貸款的平臺(tái)企業(yè)大量增加，行業(yè)處于快速擴(kuò)張的階段。

第二階段為偶然沖擊期。經(jīng)過(guò)一定時(shí)期的擴(kuò)張之后，行業(yè)內(nèi)部已經(jīng)充斥著大量的資質(zhì)水平各異的企業(yè)。由于各種內(nèi)外因素的變化，行業(yè)系統(tǒng)不可避免地會(huì)受到一定程度的風(fēng)險(xiǎn)沖擊，比如某黑天鵝事件等利空消息、國(guó)際國(guó)內(nèi)的環(huán)境變化等，導(dǎo)致各個(gè)企業(yè)在客觀上會(huì)受到一定的“風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試”。這時(shí)，一些資質(zhì)水平較低的低資質(zhì)平臺(tái)企業(yè)往往會(huì)率先暴雷倒閉。

第三階段為無(wú)謂成本飆升期。一些企業(yè)的倒閉造成本行業(yè)的聲譽(yù)及可信任程度的降低。在這樣的情況下，投資者就會(huì)變得謹(jǐn)慎起來(lái)，自我保護(hù)意識(shí)加強(qiáng)并伴隨一定的自我保護(hù)行為，比如投資意愿降低、提前支取已有投資。更為嚴(yán)重的是，人們的行為容易相互傳染而形成所謂的“羊群行為”，形成投資者對(duì)網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的大面積擠兌。

這些情況導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)額大幅度下降，造成企業(yè)生存困難。為了爭(zhēng)奪客戶以渡過(guò)難關(guān)，一些網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)企業(yè)不得不加大增信行為和提高投資利率。這樣，就會(huì)形成在各個(gè)網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)之間爭(zhēng)奪客戶的現(xiàn)象。這種競(jìng)爭(zhēng)的結(jié)果，就是導(dǎo)致整個(gè)網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)的平均“增信”成本的提高和投資與貸款的利差的普遍降低。這在實(shí)質(zhì)上是競(jìng)爭(zhēng)帶來(lái)的“無(wú)謂成本”的大幅度提高，意味著網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)企業(yè)的生存環(huán)境進(jìn)一步惡化，從而導(dǎo)致一些具有一定資質(zhì)水平的平臺(tái)企業(yè)也發(fā)生倒閉。在這個(gè)階段，從平臺(tái)的抗風(fēng)險(xiǎn)水平角度來(lái)看，暴雷倒閉的平臺(tái)企業(yè)，已經(jīng)從資質(zhì)水平最差的平臺(tái)向資質(zhì)水平較強(qiáng)的平臺(tái)漫延，即暴雷進(jìn)一步沿著企業(yè)的資質(zhì)鏈從低向高漫延。

第四階段為風(fēng)險(xiǎn)暴發(fā)期。特點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)貸款企業(yè)大量暴雷，形成雪崩現(xiàn)象，無(wú)論企業(yè)的資質(zhì)水平高低皆難以幸免。這是因?yàn)椋W(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)企業(yè)接連暴雷，導(dǎo)致那些已經(jīng)在平臺(tái)貸款的人對(duì)當(dāng)前尚在運(yùn)營(yíng)的平臺(tái)形成了倒閉預(yù)期。而一旦他們的債權(quán)人平臺(tái)倒閉（特別是平臺(tái)負(fù)責(zé)人“跑路”這種暴雷方式），他們的所借到的貸款就會(huì)變成“無(wú)主債”而無(wú)須償還。這樣，一些具有“賴賬”動(dòng)機(jī)的貸款者往往會(huì)拖延還貸而“故意等待平臺(tái)暴雷”，導(dǎo)致平臺(tái)企業(yè)的壞賬大量增加，從而在本來(lái)已經(jīng)由于平臺(tái)企業(yè)之間競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致的無(wú)謂成本大幅度增加的基礎(chǔ)上再“雪上加霜”，形成新一輪的資質(zhì)水平更高的網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的倒閉潮。

這一階段，企業(yè)倒閉的風(fēng)潮如狂風(fēng)暴雨一般勢(shì)不可擋，即使資質(zhì)水平最高的企業(yè)往往也難以幸免。

這種由最初的資質(zhì)水平最差的企業(yè)爆雷倒閉，漸漸向資質(zhì)水平較強(qiáng)的企業(yè)爆雷漫延，形成沿著資質(zhì)水平由低到高的拉鏈?zhǔn)降娘L(fēng)險(xiǎn)展現(xiàn)過(guò)程（圖1），所以將之命名為“腐蝕效應(yīng)”。

圖1 腐蝕效應(yīng)過(guò)程

在腐蝕效應(yīng)形成的過(guò)程中，無(wú)謂成本的大幅度上升是一個(gè)十分關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。所謂的無(wú)謂成本的概念，來(lái)自Sun 的著作Five institution structures and institutional economics［46］，是指社會(huì)競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致的一種常見(jiàn)“效率損失現(xiàn)象”，即在許多同類個(gè)體之間出現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，如果缺乏第三方的監(jiān)管，常常只會(huì)導(dǎo)致大家白白地付出競(jìng)爭(zhēng)成本，使得原本可以不用競(jìng)爭(zhēng)就可得到的標(biāo)的物變成只有通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)才能得到。這就如同夜晚在農(nóng)村的場(chǎng)院上看露天電影（這是中國(guó)1960—1980 年農(nóng)民的主要娛樂(lè)方式）：本來(lái)一開(kāi)始大家都坐在小板凳上觀看，人人都很輕松。但通常會(huì)有人覺(jué)得前面的人身子太高，影響自己觀看，從而把身子向上伸展。這樣，就會(huì)導(dǎo)致他后面的人也不得不跟著把身子向上伸展。這樣就出現(xiàn)了“相互比高”的奇怪現(xiàn)象，惡性循環(huán)，往往是你伸得高我就比你伸得更高，最后的結(jié)果就是，大家都站立起來(lái)，伸著脖子踮著腳看電影。這種“伸高競(jìng)爭(zhēng)”的結(jié)果，就是使本來(lái)大家都可以坐著很輕松情況下看得很清楚的電影，變成了只有大家都必須站立著很累的情況下看電影了。這種本來(lái)可以“不累”情況下輕松得到的東西，變成了“很累”情況下還不一定能夠得到，這就是競(jìng)爭(zhēng)下的無(wú)謂成本導(dǎo)致的低效率。

在人類社會(huì)中，無(wú)謂成本現(xiàn)象非常普遍：產(chǎn)品的包裝競(jìng)爭(zhēng)和廣告競(jìng)爭(zhēng)、國(guó)家之間的軍備競(jìng)爭(zhēng)，都會(huì)造成大量的無(wú)謂成本。無(wú)謂成本理論還能很好地解釋市場(chǎng)中的一個(gè)普遍現(xiàn)象：凡是門(mén)檻低到隨便進(jìn)入的行業(yè)，利潤(rùn)都非常低，這是因?yàn)樾时粺o(wú)謂成本破壞了。

在網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)中，由于競(jìng)爭(zhēng)的存在，許多企業(yè)通過(guò)各種方式強(qiáng)化增信服務(wù)，其實(shí)質(zhì)是由企業(yè)把風(fēng)險(xiǎn)攬到自己頭上，實(shí)際上正一種無(wú)謂成本，這只是大量的企業(yè)相互競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致的一種無(wú)奈而已，并不是企業(yè)天生喜歡承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。

2.3 形成腐蝕效應(yīng)的兩個(gè)基本條件

無(wú)謂成本在市場(chǎng)中并不是天生就存在的，而是有它獨(dú)特的產(chǎn)生條件：只有當(dāng)市場(chǎng)中資源減少，企業(yè)吃不飽，即所謂的“僧多粥少”，從而形成激烈競(jìng)爭(zhēng)后才會(huì)出現(xiàn)大量的無(wú)謂成本。這就解釋了為什么會(huì)在網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)爆發(fā)式增長(zhǎng)后才出現(xiàn)了一發(fā)不可收拾以暴雷為特征的腐蝕效應(yīng)。

但是，無(wú)謂成本的直接作用是導(dǎo)致企業(yè)的效益下降，并不一定能夠形成腐蝕效應(yīng)。腐蝕效應(yīng)的形成還有一個(gè)重要條件，就是行業(yè)內(nèi)的企業(yè)資質(zhì)參差不齊，特別是存在大量的低資質(zhì)企業(yè)，腐蝕效應(yīng)才會(huì)出現(xiàn)。

因此，形成危害極大的腐蝕效應(yīng)必須存在兩個(gè)基本條件，一是行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了較高的無(wú)謂成本，二是行業(yè)內(nèi)的企業(yè)資質(zhì)參差不齊并且存在大量的低資質(zhì)企業(yè)。

腐蝕效應(yīng)的這兩個(gè)基本條件為負(fù)責(zé)宏觀管理的政府部門(mén)提供了調(diào)控市場(chǎng)的重要的理論依據(jù)：對(duì)于一些新興的特別是與金融有關(guān)的行業(yè)，如果出現(xiàn)難以控制的暴發(fā)式發(fā)展，就要警惕腐蝕效應(yīng)了。在當(dāng)下，金融科技發(fā)展大有如火如荼之勢(shì)，在這樣的時(shí)候，保持清醒的頭腦，加強(qiáng)審視和提高行業(yè)內(nèi)企業(yè)的資質(zhì)水平，無(wú)疑是一項(xiàng)重要任務(wù)。

3 研究方法與數(shù)據(jù)

3.1 研究方法

以網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)企業(yè)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用ARMAX 模型（auto regressive moving average models with external input，具有外部輸入的自回歸移動(dòng)平均線模型）。這種模型雖然回歸過(guò)程比較復(fù)雜，并且要求對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性處理，但對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，其回歸效果遠(yuǎn)比一般的OLS（ordinary least squares，普通最小二乘法回歸）模型好。只要充分地增加自回歸滯后和殘差的移動(dòng)平均滯后，就可以使ARMAX 模型實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)完備性（dynamically complete model），回歸的殘差可以達(dá)到良好的白噪聲水平，要比一般的OLS 回歸可靠得多。

3.2 數(shù)據(jù)的來(lái)源與特點(diǎn)

共收集了各類網(wǎng)貸平臺(tái)公司共20 萬(wàn)多條原始數(shù)據(jù)，以及2013 年6 月以來(lái)的上證指數(shù)月漲跌幅數(shù)據(jù)和銀行利率和同業(yè)拆借利率。然后，通過(guò)處理形成了以月度為單位的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

網(wǎng)貸平臺(tái)數(shù)據(jù)來(lái)自第三方信息平臺(tái)“網(wǎng)貸之家”和“網(wǎng)貸天眼”，上證指數(shù)漲跌幅數(shù)據(jù)來(lái)自中信建投股票交易系統(tǒng)，銀行利率及同業(yè)拆借利率數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)人民銀行官網(wǎng)。

全部網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)按照當(dāng)月?tīng)顟B(tài)被分為3 種類型。第1 種是正常平臺(tái)（當(dāng)月處在正常運(yùn)營(yíng)的平臺(tái)）。第2 種是問(wèn)題平臺(tái)（已經(jīng)出現(xiàn)各種問(wèn)題不能正常運(yùn)營(yíng)的平臺(tái)）。第3 種是新增平臺(tái)（當(dāng)月新上線開(kāi)展運(yùn)營(yíng)的平臺(tái)）。

為了防止回歸時(shí)產(chǎn)生內(nèi)生性，在數(shù)據(jù)的計(jì)算方法上，正常平臺(tái)與問(wèn)題平臺(tái)和新增平臺(tái)在計(jì)算上邊界清楚而不交叉，即對(duì)于每個(gè)具體平臺(tái)來(lái)說(shuō)，要么它只屬正常平臺(tái)，要么只是屬于問(wèn)題平臺(tái)，要么只是屬于新增平臺(tái)。

3.3 變量定義

被解釋變量fais，是每月下線的問(wèn)題平臺(tái)的平均規(guī)模。用企業(yè)的注冊(cè)資金來(lái)表示企業(yè)規(guī)模，注冊(cè)資金多則表明企業(yè)規(guī)模大。觀察發(fā)現(xiàn)，在剛剛出現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)貸款爆雷的時(shí)候，問(wèn)題平臺(tái)多為小企業(yè)，這時(shí)fais的值較小。隨著問(wèn)題平臺(tái)的不斷爆雷，fais 的值漸漸增大，也就是隨后爆雷的平臺(tái)的規(guī)模越來(lái)越大（圖2）。這說(shuō)明：在行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)苗頭時(shí)，資質(zhì)水平低的企業(yè)先倒閉，然后漸漸引起資質(zhì)水平高的企業(yè)倒閉，從而形成了隨著行業(yè)內(nèi)企業(yè)的“資質(zhì)鏈”從低到高的倒閉順序。這是存在腐蝕效應(yīng)關(guān)鍵證據(jù)。設(shè)計(jì)被解釋變量fais，就是擬從統(tǒng)計(jì)上考察這種腐蝕效應(yīng)是否存在。

圖2 每月下線的問(wèn)題平臺(tái)的平均規(guī)模fais

解釋變量tofain為按月度積累的問(wèn)題平臺(tái)總數(shù)量。設(shè)計(jì)解釋變量tofain 的思路是，爆雷平臺(tái)的數(shù)量不斷積累增加，可能是導(dǎo)致爆雷平臺(tái)規(guī)模漸漸變大的原因，如果在模型中tofain 顯著，就說(shuō)明的確如此，也就是行業(yè)內(nèi)存在腐蝕效應(yīng)。為了防止模型的內(nèi)生性，tofain 中只包括從T=0 時(shí)到當(dāng)前月的上個(gè)月為止的問(wèn)題平臺(tái)的累積數(shù)量，不包含當(dāng)月的問(wèn)題平臺(tái)數(shù)量。這樣，可以防止被解釋變量fais（全部為當(dāng)月的平臺(tái)數(shù)據(jù)）影響到解釋變量tofain 而產(chǎn)生內(nèi)生性。

控制變量bors 定義為當(dāng)月新上線的平臺(tái)的平均規(guī)模。設(shè)計(jì)該控制變量的目的，是用來(lái)檢驗(yàn)問(wèn)題平臺(tái)的規(guī)模不斷增大這一現(xiàn)象，是否是由新增平臺(tái)的平均模型不斷變大引起的（如果這樣，就否定了問(wèn)題平臺(tái)的規(guī)模變大是由問(wèn)題平臺(tái)的數(shù)量增加導(dǎo)致的，從而否定了腐蝕效應(yīng)，這是為了檢驗(yàn)腐蝕效應(yīng)是否的確存在而設(shè)計(jì)的）。從圖3 來(lái)看，bors 似乎沒(méi)有漸漸變大的趨勢(shì)，但進(jìn)行科學(xué)的判斷，還需要在回歸模型中對(duì)其進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)才行。因此，增加控制變量bors，主要是為了提高分析的嚴(yán)謹(jǐn)性。

圖3 每月新上線平臺(tái)的平均規(guī)模bors

控制變量intere 定義為中國(guó)人民銀行規(guī)定的一年期存款利率。數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)人民銀行官網(wǎng)。眾所周知，銀行存款利率越低，網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)吸引的資金就會(huì)越多。

控制變量shaind 為上證指數(shù)的月漲跌幅。網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間通常存在相互影響的現(xiàn)象［47］。

控制變量banklen 為銀行間7 日同業(yè)拆借利率，數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)人民銀行官網(wǎng)。該利率的高低，反映了市場(chǎng)上資金的緊張程度，對(duì)網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的運(yùn)行狀態(tài)具有一定影響。

上述變量定義及符號(hào)皆針對(duì)原始變量數(shù)據(jù)進(jìn)行。由于這些變量數(shù)據(jù)全部是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，并且都是非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的，不能直接用來(lái)進(jìn)行ARMAX 模型回歸。因此，必須對(duì)這些原始數(shù)據(jù)進(jìn)行差分等，使它們轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢曰貧w的平穩(wěn)的數(shù)據(jù)序列。

4 對(duì)原始變量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性的考察與平穩(wěn)化措施

由于原始的時(shí)間序列數(shù)據(jù)通常具有較強(qiáng)的序列相關(guān)性，破壞了樣本的隨機(jī)性假定，導(dǎo)致中心極限定理與大數(shù)定理失效，從而不能直接用來(lái)統(tǒng)計(jì)回歸。因此，需要對(duì)變量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)化考察，如果為不平穩(wěn)數(shù)據(jù)，就需要對(duì)其進(jìn)行平穩(wěn)化處理。

由于涉及變量較多，為了節(jié)省篇幅，僅舉例展示一個(gè)變量的平穩(wěn)化處理過(guò)程。被解釋變量fais（各月份由于出現(xiàn)問(wèn)題而下線的平臺(tái)的平均規(guī)模）在模型中具有重要地位，其回歸結(jié)果對(duì)證實(shí)腐蝕效應(yīng)是否存在具有決定性作用。因此下面將展示對(duì)其的平穩(wěn)性的檢驗(yàn)與平穩(wěn)化處理過(guò)程。其他變量處理過(guò)程類似，故從略。

對(duì)fais 的平穩(wěn)性考察需要分析其自相圖（圖4）、偏自相關(guān)圖（圖5）、單位根檢驗(yàn)（表1）等。

表1 變量fais 的6 階ADF 單位根檢驗(yàn)

圖4 fais 的自相關(guān)圖

圖5 fais 的偏自相關(guān)圖

由圖4 與圖5 可見(jiàn)，fais 自相關(guān)圖6 階截尾，偏自相關(guān)圖拖尾。

表1 說(shuō)明，變量fais 的ADF 檢驗(yàn)表明其不平穩(wěn)。

為了使其平穩(wěn)化，對(duì)變量fais 取對(duì)數(shù)后再差分，形成處理后的變量dlnfais。然后考察其平穩(wěn)性，如圖6～圖8、表2 所示。

圖6 變量dlnfais 的時(shí)間變化曲線

由圖6 可見(jiàn)，dlnfais 已無(wú)明顯趨勢(shì)。由圖7 及圖8可見(jiàn)，dlnfais 自相關(guān)1 階截尾，偏相關(guān)拖尾。

圖7 dlnfais 的自相關(guān)圖

圖8 dlnfais 的偏自相關(guān)圖

由表2 可見(jiàn)，對(duì)dlnfais 進(jìn)行ADF 檢驗(yàn)的結(jié)果表明，該變量可以在1%的水平上拒絕存在單位根的原假設(shè)，平穩(wěn)性良好。

表2 變量dlnfais 的ADF 單位根檢驗(yàn)

其他變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)與平穩(wěn)性處理過(guò)程與fais 相同，為了節(jié)省篇幅，從略。

通過(guò)原始變量的平穩(wěn)化處理，各個(gè)原始變量全部具有了良好的平穩(wěn)性，從而達(dá)到了利用ARMAX模型進(jìn)行可靠的回歸分析的要求。這些原始變量與處理后的新變量的對(duì)應(yīng)名稱見(jiàn)表3。

表3 平穩(wěn)化后各變量的對(duì)應(yīng)名稱

5 ARMAX 模型回歸分析

采用ARMAX 模型來(lái)檢驗(yàn)和證實(shí)腐蝕效應(yīng)的存在。根據(jù)各變量經(jīng)平穩(wěn)化后的自相關(guān)圖與偏相關(guān)圖，各變量的平穩(wěn)序列的滯后階數(shù)情況見(jiàn)表4。

表4 平穩(wěn)化處理后變量的相關(guān)階數(shù)情況

根據(jù)表4，在使用全部變量進(jìn)行回歸的情況下，應(yīng)當(dāng)采用ARMAX（1，3；1/3）模型。在表5 中，所有的模型回歸一律使用異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，以防止異方差對(duì)回歸的干擾。

由表5 可見(jiàn)，隨著模型中變量的增加，模型的信息準(zhǔn)則AIC 逐漸變小，但模型殘差的白噪聲性在變差（Prob＞Chi2 在變小，也就是如果拒絕殘差為白噪聲的原假設(shè)，則犯錯(cuò)誤的概率在變小）。其中的原因主要是加入更多控制變量會(huì)引起多重共線性從而造成標(biāo)準(zhǔn)誤增大，從而導(dǎo)致白噪聲變差。可見(jiàn)，由于存在白噪聲性要求的制約。因此不宜加入過(guò)多的控制變量。

表5 中，Model（1）為被解釋變量dlnfais 對(duì)解釋變量即下線的問(wèn)題平臺(tái)積累數(shù)量變量dlntofain 的回歸。回歸結(jié)果顯示dlntofain 的系數(shù)為0.277，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明的確隨著問(wèn)題平臺(tái)的累積數(shù)量的增加，后面出現(xiàn)問(wèn)題而下線平臺(tái)的平均規(guī)模會(huì)變得越來(lái)越大。

表5 不同模型的變量顯著性及信息準(zhǔn)則及白噪聲檢驗(yàn)情況

Model（2）是在Model（1）基礎(chǔ)上增加了當(dāng)月新上線的平臺(tái)的平均規(guī)模變量dlnbors，該模型的用途，主要是用來(lái)檢驗(yàn)問(wèn)題平臺(tái)的規(guī)模不斷增大，是否是由于新增平臺(tái)的平均模型不斷變大引起的（如果這樣，就否定了問(wèn)題平臺(tái)的規(guī)模變大是由問(wèn)題平臺(tái)的數(shù)量增加導(dǎo)致的，從而否定了腐蝕效應(yīng)，這是為了檢驗(yàn)腐蝕效應(yīng)是否的確存在而設(shè)計(jì)的）呢？回歸結(jié)果顯示，增加了dlnbors 后，dlntofain 的系數(shù)仍然顯著（達(dá)到了1%水平），但dlnbors 的系數(shù)卻不顯著。這充分說(shuō)明了問(wèn)題平臺(tái)的規(guī)模變大，并不是當(dāng)月新上線的平臺(tái)的平均規(guī)模變量dlnbors 引起的，而是僅與爆雷平臺(tái)不斷增多有關(guān)，由此充分證明了腐蝕效應(yīng)的存在。

Model（3）在Model（2）的基礎(chǔ)上增加了有可能影響被解釋變量dlnfais 的一些控制因素，比如銀行利率ddintere、股票指數(shù)漲幅度shaind、銀行間拆借利率dbanklen 等。從Model（3）的回歸結(jié)果來(lái)看，解釋變量dlntofain 的系數(shù)仍然為正值并且在1%的水平上顯著，說(shuō)明爆雷的平臺(tái)規(guī)模會(huì)隨著爆雷平臺(tái)數(shù)量的增加面變大，再一次證明了腐蝕效應(yīng)的存在。在控制變量中，dlnbors 的系數(shù)仍然不十分顯著（僅5%水平）。說(shuō)明了問(wèn)題平臺(tái)的規(guī)模變大，主要的還是與爆雷平臺(tái)不斷增多有關(guān)。從其他控制變量來(lái)看，銀行利率ddintere、股票指數(shù)漲幅度shaind 都在1%基礎(chǔ)上顯著，但銀行間拆借利率banklen 不顯著，說(shuō)明了影響網(wǎng)絡(luò)貸款的因素多為個(gè)人或小企業(yè)的行為，他們的行為受銀行利率與股票市場(chǎng)影響較大，而銀行間拆借等銀行行為則對(duì)網(wǎng)絡(luò)貸款無(wú)影響。

6 結(jié)論及建議

在提出行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)暴發(fā)的“腐蝕效應(yīng)”理論的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)金融科技領(lǐng)域內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)暴露過(guò)程中的數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)實(shí)證，發(fā)現(xiàn)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)暴發(fā)的確是沿著企業(yè)的資質(zhì)鏈從低到高進(jìn)行的，從而證實(shí)了腐蝕效應(yīng)的確存在。對(duì)于一個(gè)高速發(fā)展的經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域或行業(yè)來(lái)說(shuō)，一旦出現(xiàn)腐蝕效應(yīng)，對(duì)行業(yè)的打擊將是致命的。因此，在經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展在社會(huì)上引發(fā)一片樂(lè)觀情緒時(shí)，對(duì)于政府來(lái)說(shuō)，保持一份清醒，警惕和積極防范可能出現(xiàn)的腐蝕效應(yīng)，無(wú)疑具有重要的意義。

那么，哪些行業(yè)容易出現(xiàn)腐蝕效應(yīng)呢？一般地說(shuō)，那些對(duì)客戶信任高度依賴的行業(yè)，最容易出現(xiàn)腐蝕效應(yīng)。這是因?yàn)?，根?jù)腐蝕效應(yīng)的發(fā)生機(jī)理，行業(yè)內(nèi)的低資質(zhì)企業(yè)一旦率先出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件，其負(fù)面信息的擴(kuò)散會(huì)導(dǎo)致行業(yè)生存所高度依賴的客戶信任就會(huì)受到影響，造成整個(gè)行業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境變差，從而形成引發(fā)新一輪的風(fēng)險(xiǎn)事件暴發(fā)潮的腐蝕效應(yīng)鏈條（圖1）。不難發(fā)現(xiàn)，金融業(yè)正是這種對(duì)客戶信任高度依賴的行業(yè)。因此，在高速膨脹的網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)出現(xiàn)腐蝕效應(yīng)就毫不奇怪了。

根據(jù)產(chǎn)生腐蝕效應(yīng)的兩個(gè)基本條件：行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)了較高的無(wú)謂成本，以及行業(yè)內(nèi)的企業(yè)資質(zhì)參差不齊并且存在大量的低資質(zhì)企業(yè)。因此防范腐蝕效應(yīng)需要從如下兩個(gè)方面入手。

1）要努力控制行業(yè)內(nèi)可能出現(xiàn)的較高的無(wú)謂成本。產(chǎn)生無(wú)謂成本的重要原因是行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)甚至惡性競(jìng)爭(zhēng)。因此，政府需要關(guān)注金融科技等新興行業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)情況。一方面，競(jìng)爭(zhēng)可以活躍市場(chǎng)，激發(fā)創(chuàng)新與發(fā)展，但任何事情都必須“張弛有度”，競(jìng)爭(zhēng)如果過(guò)于激烈甚至出現(xiàn)惡性競(jìng)爭(zhēng)，則就會(huì)導(dǎo)致無(wú)謂成本大幅度上升，市場(chǎng)效率就會(huì)大大降低，還會(huì)引發(fā)破壞性極強(qiáng)的腐蝕效應(yīng)。因此，對(duì)行業(yè)內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)情況密切監(jiān)管及時(shí)消除造成過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)的因素，把市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)控制在合理范圍內(nèi)，是行業(yè)的監(jiān)管部門(mén)的一項(xiàng)重要任務(wù)。

2）充分重視并且在行業(yè)中設(shè)立具有一定難度的進(jìn)入門(mén)檻，特別是對(duì)于一些新興的與金融有關(guān)的行業(yè)，防止在行業(yè)內(nèi)堆積大量的低資質(zhì)企業(yè)。無(wú)論其前景如何，在發(fā)展過(guò)程中一定要防止無(wú)門(mén)檻式的“一哄而起”。一旦出現(xiàn)難以控制的暴發(fā)式發(fā)展，可能會(huì)出現(xiàn)腐蝕效應(yīng)。在當(dāng)下，金融科技發(fā)展大有如火如荼之勢(shì)，在這樣的時(shí)候，保持清醒的頭腦，加強(qiáng)相應(yīng)的制度建設(shè)，審視和提高行業(yè)內(nèi)企業(yè)的資質(zhì)水平，無(wú)疑是監(jiān)管部門(mén)的一項(xiàng)重要任務(wù)。

需要說(shuō)明的是，從政府對(duì)行業(yè)的管理視角來(lái)看，在促進(jìn)行業(yè)發(fā)展時(shí)不忘記防范風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)質(zhì)，是對(duì)制度-制度接口的設(shè)計(jì)問(wèn)題：在提供相應(yīng)的促進(jìn)發(fā)展的政策和制度（比如在制定的各種便利制度和補(bǔ)貼及優(yōu)惠服務(wù)制度等）時(shí)，必須同時(shí)制定防范風(fēng)險(xiǎn)的制度（比如制定一定的行業(yè)門(mén)檻和行業(yè)狀態(tài)監(jiān)管制度），做到在制度層面防止腐蝕效應(yīng)。