P2P网贷收益率影响因素的实证研究

■ 严圣阳 副教授（武汉商学院 武汉 430056）

P2P网贷收益率影响因素的实证研究

■ 严圣阳 副教授（武汉商学院 武汉 430056）

本文选取我国153家P2P网贷平台近三年的相关数据，采用实证检验方法，研究了网贷收益率的差异及其影响因素。结果表明，平台业务模式和品牌效应与网贷综合收益率呈显著相关；借款项目类别、借款人的信用状况和信息透明度，与网贷综合收益率存在相关性；而平台经营时间长短、借款期限对网贷收益率的影响较小。基于此，文章指出为促进网贷行业的健康发展，需加强对平台的监管，使其回归信息中介身份，完善网贷的征信与信息披露，并鼓励产品和业务多元化。

P2P网贷 收益率 影响因素

随着互联网金融的快速发展，我国P2P网络贷款也呈高增长的态势。进入2014年后，这种增长有所放缓。总体而言，P2P网络贷款在我国的发展出现几个特点：一是市场进入者踊跃，市场主体日益丰富。不仅有为数众多的各类投资者和借款者，还吸引了国内外风险投资、上市公司、国有企业、传统小贷公司、银行等众多资本争相投资P2P网贷平台。据网贷之家的不完全统计，2014年网贷行业获得风投青睐的平台多达29家，上市公司、国资国企入股的平台均为17家，银行背景平台达12家。二是P2P网络贷款总体规模日益扩大。虽然P2P网贷在整个社会融资规模中所占的比例不高，但增幅惊人。截至2014年底，我国网贷行业历史累计成交量超过3829亿元。2014年度累计成交量创出新高，达2528亿元，但也仅仅占整个社会融资规模的1.54%。尽管如此，2014年网贷行业成交量却以月均10.99%的速度在增加，是2013年的2.39倍。三是P2P网络贷款平均利率较高，差异较大。2014年网贷综合收益率为17.86%。背景较好的平台其综合收益率一般低于12%，而多数民营系平台为15%-20%，甚至部分平台综合收益率高达40%。四是P2P网络贷款风险凸显，问题平台逐渐增多，倒闭、跑路、展期、资金池、提现困难等现象层出不穷，严重影响到P2P网络贷款甚至整个互联网金融的健康发展。P2P网络贷款的这些特征，综合起来看，未来将影响金融秩序的稳定。

文献综述

关于P2P网贷的研究，国内外学者研究较多的，主要在网贷模式、监管、风险评估和出借意愿等领域。与本文相关的研究成果大多通过实证检验来研究网贷中的风险、违约、利率与出借意愿之间的关系。Kumar （2007）利用Prosper2007年的数据，研究了借款金额、借款利率及违约率的相互关系，通过实证研究发现，借款额、违约率和利率之间存在显著相关，利率与违约率呈现正相关，借款人享有了高风险溢价。Rrumme 和 Herrero-Lopes（2009）的研究表明，信用评分与预期收益之间存在高度正相关关系。Lin（2009）等人对 Prosper 数据进行分析后发现，借款者信用评级与借款成功可能性正相关，借款者信用评级与借款利率之间存在负相关，借款者的历史信用状况会影响出借人的出借意愿。Puro（2010）等人的研究也得到了类似的结论，认为降低借款额度有助于借款人降低借款利率、增加借款成功率。Collier （2010）等人研究结果也表明，借款利率与借款人的财务状况、借款数量和竞拍方式相关。Iyer （2009）等研究了信用评分、利率与借款人的违约率、债务/收入比等之间的影响关系。甚至有部分学者研究了借款人的生理特征与借款成功率、利率之间的联系。如Ravina （2008）研究了借款人的外貌与借款成功率、利率的关系，Barasinska （2009）等则研究了性别对借款风险和借款利率的影响，Pope和Sydnor （2008）研究了不同国籍、人种对借款成功率的影响。此外，还有人从出借人的社会网络关系入手，研究了社会资本对P2P在线借贷成功率的影响，比如Ashta and Assadi （2010）的研究认为小额信贷受益于社会技术，提高了通信效率并降低了交易成本。Kumanz （2007） 、Everett（2008）、Lopez （2009）等人分别研究了社会关系群组对用户借贷行为、借款成功率及贷款违约率的影响。国内学者隋聪、邢天才（2013）从理论研究和实证研究两方面研究中国非完全利率市场化下银行业的贷款定价行为。丁捷（2010）、陈冬宇（2013）等从心理学和行为学的角度，对P2P在线借贷平台的出借意愿影响因素进行了分析，认为交易信任、心理感知与感知风险和感知收益会显著影响出借者的出借意愿。倪泽浩（2014）对网贷出借人投资决策的影响因素进行了实证分析。这些研究成果为本文的研究工作奠定了较好的基础，但他们的研究多是出借意愿和风险评估，并没有涉及到平台收益率的巨大差异及其原因。

研究假设、变量与模型设定

（一）研究假设

由于P2P平台背景、人气、品牌、运营时间长短等会影响投资者决策，也存在不同的风险偏好，而风险偏好与收益率存在较强的相关关系。一般而言，平台背景较为可靠，拥有品牌效应的平台，人气较高，风险相对较小，但收益率也较低。因此，本文作如下研究假设：

H1：P2P平台品牌影响力与P2P网贷综合收益率存在负相关。

目前的网贷平台中，多数采用了担保模式，因此平台不得不投入更多的资源开展线下业务，承担了借款人资质审核任务。这种线上线下结合的业务模式，还款相对纯粹中介的平台而言，具有一定的确定性，因而收益率也有所不同。根据平台有无担保，假设：

H2：P2P平台运营模式与P2P网贷综合收益率存在相关关系。

借款期限结构也可能会对综合收益率产生影响。借款期限本身是风险的构成要素之一，现代利率期限结构理论也认为，不同到期期限的收益率之间存在很强的序列相关性。因此，假设：

H3：借款期限长短与P2P网贷综合收益率存在正相关。

借款标的的类别决定着借贷资金投向、投资回报合理预期。因此，假设：

H4：借款标的类别与P2P网贷综合收益率存在相关性。

借款人信用状况、信息透明度能够反映借款风险的大小和信息对称强度，因此假设：

H5：借款人信用状况及信息透明度与P2P网贷综合收益率存在相关性。

（二）变量与模型设定

由于基准利率虽然能够影响平均收益率，但却并不能解释各平台之间的收益率差异，而且我国目前的P2P网贷业务中对于平台较为依赖。因此经过梳理，这里选择P2P平台品牌影响力、经营时间长短、平台业务模式、借款期限、融资项目类别、借款人信用状况、信息透明度等作为自变量。

P2P平台品牌影响力是获得投资者资金、信任和人气的重要保证，考虑到数据的代表性和可得性，本文选用平台月度成交量作为指标。一般而言，品牌影响力能够影响投资者信任度，从而直接带动人气和资金流入，最终体现在成交量上。

平台经营时间长短会导致其采用不同的促销策略，从而影响到网贷的综合收益率。经营时间在1个月内的取值为1，1-3个月取值为2，3-12个月取值3，1-2年取值4，2年以上取值5。

平台业务模式目前有消息撮合、线上线下结合、有抵押贷款、个性化产品定制、行业贷款等几种形式。不同的业务模式对于投资者意味着不同的风险和收益组合。对于业务模式的取值如下：消息撮合模式取值为1，线上线下结合模式取值为2，有抵押贷款模式取值为3，个性化产品定制模式取值为4，行业贷款模式取值为5。

借款期限依据现有网贷平台普遍提供的标的期限，分为一个月内、2月标、3月标、4-6月标，以及6个月以上标。剔除了娱乐性的、促销型的秒标。依据借款标的期限的长短分别赋值：1月标取值为1，2月标取值为2，3月标取值为3，4-6月标取值为4，6个月以上标取值为5。

融资项目类别主要选用了目前主流的标的类别：信用标、抵押标、净值标、流转标。

借款人信用状况以各平台的信用评级为准，结合借款人有无借款成功经历和逾期记录来考察。信息透明度根据平台是否公布公司证照、逾期数据、借款资料及抵押资料照片、运营数据、借款人基本信息及信用等级等信息赋分。根据以上分析，在借鉴宋文（2013）研究网贷行为的经验基础上，对平台成交量采用自然对数形式，建立如下计量模型：

其中，t=1，2，……36，i=1，2，……153；Y表示平台综合收益率，β0是常数项，BRA表示平台品牌影响力（月度成交量），TIM表示平台经营时间长短，MOD表示平台业务模式，TER表示借款期限，PRO表示标的类别，CRE表示借款人信用状况，INF表示信息透明度，ε代表随机误差项。

实证检验与分析

本文以网贷之家、网贷天眼等P2P门户发布的数据、各相关网贷平台公布的数据为观察对象，考虑数据的可获性和完整性，剔除问题平台，选取了2012年1月至2014年12月间共153家平台的月度成交量、主要标的类别及其借款期限、借款人信用评级、平台信息的完整度等数据，进行分析。各平台的整体信用评级数据则来自于上海盈灿咨询与清华大学中国金融研究中心、网贷之家联合发布的《2014年中国网络借贷行业年报》、网贷之家2012-2013年平台月度发展指数。利用EVIEWS软件对数据进行计量分析。

（一）平稳性检验

为了检验变量的平稳性，防止伪回归，对面板数据进行单位根检验，采用常见的ADF检验法，结果见表1。ADF检验结果显示，因变量Y、自变量lnBRA、TIM、MOD、CRE在显著性水平1%的水平上平稳，TER、PRO在5%的显著水平上平稳，所有各变量均零阶平稳，通过平稳性检验，表明各变量存在协整关系，因此不必再进行协整检验，而直接进行OLS回归。

另外，由于通过Hausman检验的结果支持固定效应模型（p值0.0007），回归模型采用变截距固定效应模型。

（二）回归分析

运用Eviews7.0，对模型进行最小二乘法回归，结果如表2所示。

从表2显示的回归结果来看，R2的值为0.842，调整后的R2为0.816，F值为18.516，这说明模型的整体拟合优度较好，网贷的综合收益率81.6%能够由模型中的自变量来解释。DW统计量达到1.943，非常接近于2，可以判断回归的残差值无自相关。

平台的品牌效应明显，与综合收益率呈显著负相关，表明P2P平台背景、人气、品牌等因素的确会影响投资者决策。具备品牌效应的平台人气较高，增加了投资者的信任度，同时减小了投资风险，因而收益率相对较低，反之，不具备品牌效应的平台则依赖相对较高的收益率来吸引投资者。事实上，现有的平台背景较为复杂，有银行系、国资系、上市公司系、风投系和民营系等平台类型，其中，银行系的平台平均收益率最低，其次是国资系和上市公司系平台，民营平台和风投系平台平均收益率明显高出不少。-0.326的相关系数，也说明这种负相关十分明显，也使得假设一（H1）得到了验证。

平台业务模式与综合收益率显著相关，相关系数高达0.481，说明现阶段平台本身的业务模式极大地影响了标的的收益，验证了假设二（H2）。目前，网贷平台大部分采用担保模式，平台自身充当了审核机构，要求借款人提供担保，采用线上线下结合的方式审核借款者信用状况，为投资者提供资金安全保障。这样的结果使得投资者对借款人和借款项目并不关注，仅仅关注平台的信用。当然，有平台担保的标的，收益率整体偏低。而作为纯粹中介的消息撮合平台，投资风险由投资者自担，标的收益率则相对较高。个性化产品定制、行业贷款等模式则体现产品和行业特点确定回报率，其综合收益率往往呈现较大差异。

表1 单位根检验结果

表2 网贷收益率影响因素回归结果

借款标的类别与P2P网贷综合收益率的相关系数为0.109，说明两者存在弱相关。虽然平台发布的借款标有信用标、抵押标、净值标、流转标之分，但由于许多平台对借款人的审核仍然以线下为主，既是信息中介，也参与借贷交易，负有担保垫付等责任。这导致不同借款标虽然风险收益有所不同，但差别并不太明显。因此，假设四（H4）也得到部分验证。

借款人的信用状况和信息透明度与综合收益率的相关系数分别为-0.096、-0.104，表明存在较弱负相关。即借款人的信用状况越好，其收益率越低。平台信息透明度越高，公布公司证照、逾期数据、借款资料及抵押资料照片、运营数据、借款人基本信息及信用等级等信息越全面、具体、及时，其收益率越低。这验证了假设五（H5）。借款人的信用状况和信息透明度与综合收益率之所以相关性较弱，原因可能是大部分平台本身提供了担保，投资者兑付和提现有保障，因而对借款人的信用状况和信息透明度不足所蕴含的风险关注有限，导致资金供求关系与风险未能有效反映资金价格，刚性兑付无法充分反映风险溢价。

平台经营时间长短、借款期限与综合收益率的相关系数分别为0.033、0.024，相关系数较小，且从t统计量和P值来看，也未能通过显著性检验。这说明这两个因素对综合收益率的影响很小，因此假设三（H3）未能得到有效验证。结合实际情况分析，其原因可能在于平台的可靠性与吸引力与经营时间关系不大，关键在于平台本身的背景、实力、经营模式、经营团队和操作规范性等方面。如银行系的陆金所，可能会比某些经营时间更长的民营平台更值得信赖，因而收益率反而较低。虽然一般来讲，借款期限与风险存在正相关，收益率也相应出现同向变化，但在平台担保、垫付的情况下，风险的时间因素影响大大减弱，因而期限对收益率的影响也不明显。

结论与建议

通过对我国153家网贷平台2012年1月至2014年12月间面板数据的实证分析，结果表明：P2P网贷综合收益率的影响因素较多，主要有P2P平台背景和品牌效应、平台经营时间长短、平台业务模式、借款期限、标的项目类别、借款人信用、信息透明度等。其一，平台业务模式和品牌效应与网贷综合收益率呈显著相关。平台业务模式对综合收益率有着较大影响，证明标的的风险定价集中表现在平台业务模式上，纯粹中介撮合型平台风险定价的市场化程度较高，其他模式平台对借贷资产的风险存在过滤或托底，利率市场化程度略低。平台品牌效应在当前监管缺位的状况下，与收益率的负相关明显。说明投资者对标的风险的识别较为困难，更多的依靠平台的品牌背景进行模糊判断，而并不是就标的本身进行风险定价。其二，借款项目类别、借款人的信用状况和信息透明度，与网贷综合收益率存在相关性。借款标的的类别与投资风险直接相关，风险定价因此得到一定程度反映。借款人的信用状况和信息透明度也会影响投资者的借款意愿和收益期望，但这种影响也有限度。其信用状况和信息透明度再高，也终究是线上贷款，真实性依然存疑，因此影响有限。其三，平台经营时间长短、借款期限对网贷收益率的影响较小，未能通过显著性检验。

基于上述研究结论，为促进网贷的健康发展，本文给出以下建议：

一是加强对平台的监管，强化其信息中介职能。P2P网贷平台对投资者的影响较大，直接影响到收益率甚至本金的安全。但平台却数量众多，鱼龙混杂，投资者无法有效甄别，导致跑路平台频现。其根本原因是门槛太低、监管缺失。网贷平台设立需要必备的资金、人才储备、风控技术和有效的治理结构，并不是可以任意跑马圈地的冒险乐园。因此，一方面需有明确的归口管辖部门，对平台实施必要的准入限制以保障经营主体的健康，这也是网贷行业健康发展的前提条件。另一方面，需要强化网贷平台的信息中介职能，真正体现互联网精神。我国的网贷平台大多采用担保垫付模式，广泛参与自融、拆标、平台融等业务，甚至从事担保、理财、资金池业务，挪用客户资金等，这大大增加了平台的兑付风险，加上风控能力不足，很容易引发问题。所以，网贷平台必须突出金融信息中介服务职能，向真正的信息撮合平台回归，只提供资金供求信息、第三方风险评估、理财咨询等服务，才能避免出现诸多网贷乱象。

二是加强行业自律，完善网贷的征信与信息披露。目前P2P网贷平台频频出现提现困难和“跑路”现象，致使投资人遭受损失，这与网贷行业缺乏征信体系和完善的信息披露制度有关。实证研究也证实了这一点。在保护投资人权益方面，无论是监管机构、还是网贷平台，都做的远远不够。甚至有部分“短命”的中小平台，直接为了自融进行欺诈，推出假标。加强行业自律，接入央行征信系统，利用互联网信息系统进行完全、透明、对称的信息披露，加强对投资者的保护，才能真正实现共享、普惠的互联网金融。

三是鼓励产品业务多元化，发挥利率市场化功能。P2P网贷是最为典型的互联网金融模式之一，具有长尾效应，参与者广泛，资金供求和风险定价的市场化特征尤其明显。在小微企业和个人创业长期存在融资困难的背景下，应该从政策上鼓励其产品和业务模式的多元化，让市场在金融资源配置中发挥决定性作用，以实现资源的优化配置。这样，既可以解决小微企业和创业融资难题，又可以为利率市场化探路，可谓一举多得。

1.盈灿咨询，清华大学中国金融研究中心，网贷之家.2014年中国网络借贷行业年报.网贷之家网站.http://www.wangdaizhijia.com/

2.Lin, M.F., Prabhala, N.R.,Viswanathan, S., Can social networks help mitigate information asymmetry in online markets[R], in Thirtieth International

3.Lauri Puro, J.E.T., Hannele Walleniusa, Jyrki Wallenius, Borrower decision aid for people-to-people lending[J].Decision Support Systems, 2010. 49

4.李广明，元如林.P2P网络借贷平台发展趋势分析[J].上海金融学院学报，2014（6）

5.网贷之家网站. http://www.wangdaizhijia.com/

6.史青伟.P2P利率调查[N].每日经济报道，2014-6-4

本文获武汉商学院科研基金资助（2012G006）

F831

A