影响P2P平台成交量的因素分析

2021-02-21 08:42:20 今日财富 2021年6期

张坤杰

P2P网络借贷模式打破了传统的以银行为中心的“一对多”间接融资模式,是使借贷双方通过P2P网贷平台进行自由匹配,撮合成交的网络借贷模式。本文探求平均预期收益率、平均借款期限、借款标数、注册资本、运营时间五个因素对P2P平台成交量的影响,结果表明:平台收益率与平台成交量呈明显的负相关关系,借款期限与成交量呈正相关关系,借款标数与成交量呈正相关关系,而平台的注册资本与成交量的相关性不大,平台的运营时间与成交量呈正相关关系。上述研究有助于为各P2P平台经营者提供参考。

一、引言

P2P网络借贷模式(Peer to Peer)最大的特点便是利用互联网的平台优势,将借款者和投资者直接对接,实现“去中心化”的直接融资,能在一定程度上解决银行借贷不能覆盖的、缺乏信用记录和抵押品的个体和小微企业为代表的长尾客户“融资难”的问题,从而最大程度上高效配置闲置资金,提高整个资源配置效率。2007年,第一家P2P网络借贷公司——“拍拍贷”在我国成立。在这之后短短10年左右时间里,P2P网络借贷行业的发展十分迅速,目前已在全国形成了数以百计的借贷平台,成为我国现代金融体系中不可忽视的一部分。P2P网络借贷作为传统金融融资渠道的补充,是一种普惠金融的实现方式,可以满足一些个人以及小微企业的小额信贷需求,使其享受到移动互联时代的发展红利,对金融体系的完善有着重要的意义。然而,P2P企业“多快好省”的发展模式,也导致各种乱象层出不穷。

2018年,P2P市场出现“暴雷潮”,光是在6月-9月三个月的时间里就消失了近1000家平台,极大挫伤了交易者的信心。同时,P2P借贷平台天生存在的极大的信息不对称性,极易导致逆向选择和道德风险,近几年“庞氏骗局”“圈钱跑路”等怪相也不在少数,使投资者失去信心,这也会极大影响P2P借贷成功率。为此,量化分析出影响我国P2P网络借贷成交量的影响因素对于促进P2P网贷平台持续健康经营发展,防范化解潜在风险极为迫切。

二、文献综述

P2P借贷平台作为互联网领域的新秀,受到国内学者的广泛关注。

杨勇、周兵(2019)深入地分析了影响P2P平台发展的因素,并得出平均借款期限及运营时间对平台发展的影响;李俨(2019)选取了在第三次暴雷潮中出现提现困难问题的平台中潮金服与正常经营的平台人人贷作为案例,对我国P2P平台风险影响因素进行研究,结果表明借款期限与平台风险负相关,这一点可以进一步说明借款期限对P2P平台口碑以及成交量的正面影响;王杨毅彬(2018)对我国P2P网络借贷投资人有限理性的投资行为进行了研究,从中可以看到借款期限短的平台并不一定能得到投资人的青睐,因为过短的借款期限往往意味着较大的风险,于是有理性的投资人更多倾向于借款期限较长的平台进行投资;刘梦(2019)通过2018年1月到12月广东省、北京市、上海市、浙江省这4个地区的共计79家网络借贷平台的面板数据进行研究,得出平均预期收益率、待还余额、借款人数、借款标数、投资人数与资金杠杆这七个因素均对成交量起直接促进作用的结论;魏鹏飞(2016)对P2P平台特质与投资者选择之间的关系进行探究,从该文献的数据模型中可以看到平台运营时间与成交量呈正相关。蒋先玲、张庆波、程健(2020)在文中提到平均预期收益率越高,越容易被投资者拒绝。

综上所述,现有研究成果主要是针对个别影响因素和P2P平台成交量关系的研究,涉及综合影响因素分析却不常见,也很少提及各影响因素针对平台成功表现之一的成交量。鉴于不同因素之间存在着相互关系,本文以P2P平台交易量为出发点,从平均预期收益率、平均借款期限、借款标数、注册资本、运营时间五个维度对P2P成交量的影响传导机制展开系统性研究,发掘各因素间的内在联系,有利于丰富和扩展P2P领域的研究空间,加深P2P领域的理解,为后续研究提供参考。对于指导P2P企业抓取关键要素、提升平台收益也具有一定的实践意义。

三、逻辑分析与假设

本文主要研究方向是从平均预期收益率、平均借款期限、借款标数、注册资本、运营时间五个方面解释不同平台成交量的差异。刘梦(2019)认为平均预期收益率对成交量有正面影响,而且正面影响大于借款标数。但也有相反的观点认为年化收益率对成交量不会产生显著影响。收益水平越高,则平台可能面临的风险就越大,借款期限对平台成交量有较强影响且借款期限越短成交量越大(2016,左茹霞,王言,李宇红)。也有研究证明超额收益率和提升的借款利率并不能引致平台的成交量增加;相反, 随着平台成交量的增加, 借款利率反而降低(魏丽萍 陈德棉 谢胜强,2016)基于这些研究我们认为年化收益率对成交量不会产生显著影响,投资流动性对成交量不会产生显著影响(左茹霞)。借款期限对平台成交量有较强影响且借款期限越短成交量越大,对于出借人来说,借款期限长, 投资收益相对较高,但其投资风险也会增大,出借人会倾向于短期投资。P2P网络借贷平台运营时间与平台成交量呈较弱正相关(左茹霞)。注册资本是公司实力的一种体现,是公司承担资金风险能力的一种象征,较高的注册资本有利于公司形象和客户信任,相比同行也更易受到客户青睐。由于P2P网贷平台主要客户群体是自然人和中小法人,借款标数基本和借款量成正比。

基于以上判断,提出以下假设:

H1:平均收益率越高,成交量影响越小

H2:平均借款期限越短,成交量越大

H3:借款标数越多,成交量越大

H4:注册资本越多,成交量越大

H5:運营时间越长,成交量越大

四、实证设计

(一)模型构建

根据前文的研究假设,结合我国 P2P 行业发展实际,构建如下实证方程。

LOGY=β0+β1LOGX1+β2LOGX2+β3LOGX3+β4LOGX4+β5LOGX5+ε0

其中,Y 表示平台成交量;β0是常数项;X1表示平均预期收益率,X2表示平均借款期限,X3表示借款标数,X4表示注册资本,X5表示运营时间,ε0代表随机误差项。本文分别对Y、X1、X2、X3、X4、X5进行取对数化处理,旨在消除异方差对模型的影响。

当 P2P 网络借贷平台样本数据组估计的实证方程中参数 β1 估计值显著为正时,那么假设1成立;当β2 为负时,那么假设2成立;当β3为正时,那么假设3成立;当β4 为正时,那么假设4成立;当β5为负时,那么假设5成立。

(二)数据来源

需要说明的是,样本数据来源于网贷之家,样本期为 2020年3月至2020年4月。

为保证平台规模分布的合理性,挑选了包括91旺财、洋钱罐、翼龙贷在内的40家网贷平台,最终得到200个研究样本。

五、实证结果分析

(一)数据

本文选取了2020年3月至2020年4月40家网贷平台的数据,对数据进行了简单的规范和加工,筛选出具有代表性的统计数据,涵盖了大部分的原始数据,剔除掉具有数据缺陷或数据不完整和虚假信息的平台,整理得到的数据如表一所示。

(二)实证结果和具体分析

1.实证结果

计算得出数据拟合程度R-Squared值为0.605292,调整后的R-Squared值为0.560183,残差平方和为105.4025,扰动项的标准差为1.735368,对数似然函数值为-76.13569,Durbin-Watson 值为1.100678,因变量均值7.885113,因变量标准差2.616709。

从表中数据可以观察得出X1、X2、X3、X4、X5表现出与解释变量Y较为明显的相关性,X3的相关性表现最显著,X1的相关性表现最不显著,X1、X4表现为负相关性,X2、X3、X5表现为正相关性。因为X2、X3、X5显著性水平相对来说比较高,对X2、X3、X5运用逐步回归法进行检验,判断方程是否存在多重共线性。

X5的相关系数为0.911343,T-统计量为6.146478,P值为0.0001,比较显著,因此X5对回归方程的解释能力比较强;X3的相关系数为0.375650,T-统计量为4.425607,P值为0.0001,解释能力也相对较强;X2的相关系数为0.802072,T-统计量为2.572634,P值为0.0091,对方程的解释能力相对较弱,可能与回归方程中某一个变量之间存在存在多重共线性。

再对全体解释变量X1、X2、X3、X4、X5进行相关性检验,结果如下:

相关系数为1,说明完全相关。X1、X2、X3、X4、X5与它们本身的相关系数都是1;相关系数越接近1,说明相关性越强,存在多重共线性的可能越大。X2与X3的相关系数高达0.505514,说明二者之间可能存在着多重共线性,即平均借款期限与借款标数之间存在着某种线性关系,验证了上面的猜想。

2.数据具体分析

(1)从表中数据可得出平台收益率与平台成交量呈明显的负相关关系,也就是说P2P网络借贷平台的收益率越高,成交量反而越低,可能是因为近些年,P2P领域一波未平一波又起,客户渐趋冷静,避险情绪占上风,宁愿放弃高收益也不愿意承担收益伴随的过大的风险,从而导致投资减少。

(2)从表中数据可以看出借款期限与成交量呈正相关关系,也就是说借款期限越长,平台的交易量越多,具体分析可能有以下两种原因,第一种是由于平台自身的宣传所致,很多平台宣称在借贷期限达到一年以上会提供优惠政策,这样对于借款人来说可以减轻其还款压力,对于投资者来说可以提高收益,而对于平台来讲能够有更大的资金周转时期,第二种是由于双方借款期限的自愿提高,比如某些平台会将资金打包销售和贷款,平台作为担保方能够通过提高利率的方式延长借款期限,并降低投资者的风险,提高利润。

(3)从表中数据可以看出借款标数与成交量呈正相关关系,即借款标数越高,平台交易量越多,P2P平台为小额贷款平台,其单笔标的贷款的金额相差不会太大,因为单笔金额的提高会极大提高投资者的风险,在单笔贷款额相差不大的情况下,借款标数就成为影响成交量的关键因素,但也要看到,某些借款者可能因为要分担压力和借款风险,会采取借款总额不变而多次拆标的做法,影响了借款标数对成交量的关系。

(4)从表中数据可以看出平台的注册资本与成交量的相关性不大,这说明在庞大的借贷资金中,平台的注册资本在其中份额比率差别不大,因此对于平台成交量的影响极其微小,对此不作过多解释。

(5)从表中数据可以看出平台的运营时间与成交量呈正相关关系,平台的运营时间会影响平台的信用度,一般来说,人们更愿意相信那些经得起时间检验的优质平台,对于新产生的平台投资者持谨慎态度,但是由于P2P平台之间的数据并不共享,信用度较差的借款人可能会选择新开放的平台进行借款,从而对新平台的交易量产生暂时性的增长,一旦到达第一个还款峰点,平台很可能会因为信誉危机而破产倒闭。

六、结论与启示

从上述分析中可以验证我们的假设,平台预期收益率越高,成交量反而会有下降趋势,借款期限、借款标数和平台运营时间与成交量呈正比关系,注册资本与平台成交量关系不大但呈轻微的正比关系。在这些因素中,平台自身的信誉在长期内会产生较好的正向激励,但在短期内会因为运营时间的长短产生逆向选择问题,因此P2P平台的存活时間一般都不太长,在竞争日益加剧、监管陆续进场的今天更是雪上加霜。因为平台缺乏足够的抗风险能力,所以在政府宣布对中小企业贷款力度加大时,这些P2P平台的生存空间会进一步被压榨,P2P的发展形势十分严峻,特别是在监管加大力度整治行业乱象时面临着洗牌甚至全面取缔的风险。

(作者单位:天津财经大学)