P2P平台合规化转型对平台运营风险的异质性影响研究

于 博，董怡然

(天津财经大学 金融学院，天津 300222)

一、引言

我国的网贷行业自2012年开始进入了爆发式增长阶段，2017年全年网贷平台成交量达到了28048.49亿元，同比增长了35.9%。截至2017年末，P2P网贷行业历史累计成交量突破6万亿元大关。然而，由于我国绝大多数网贷平台承担着信用中介的职能[1]，且网贷平台大多参与了产品风险管理和产品营销[2]，因此，与其它国家以信息中介为模式发展而来的网贷平台相比，我国P2P网贷平台由于兼具隐性增信和产品设计职能，天然成为了新型信用中介。这一特殊的行业发展特征导致我国P2P行业在野蛮式发展的同时，各网贷平台背后隐藏的风险也逐渐暴露。

为规范P2P网贷平台的业务活动，2016年8月，银监会等机构联合制定了《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》(以下简称《暂行办法》)。作为P2P网贷行业的基本法，暂行办法明确指出网贷平台进行信息披露的相关细则，同时也对投资及融资方在单一平台的投、融资上限以及累积上限进行了明确规定。此外，暂行办法还要求平台资金必须进行银行存管，并给出18个月缓释期。

政策缓释期结束后(2018年3月之后)，特别是进入2018年6月以来，国内网贷平台集中出现项目逾期、平台清盘退出、平台负责人失联跑路等风险事件。“暴雷潮”致使P2P行业进入了强风险暴露期，截至2018年11月，全国正常运营的P2P平台仅存1181家，问题平台累计5245家，涉及未兑付金额1712亿元，未兑付投资人316万余名[3]，截至2019年10月末，全国纳入实时监测的在运营机构数量仅存427家。P2P网贷平台的集中暴雷，为金融系统性风险的防范埋下重要隐患。在国家大力倡导预防金融系统性风险的前提下，关注政策调控对网贷行业聚集性风险形成的影响，对政策冲击效应进行合理评估，无疑对于防范金融市场风险，甚至系统性金融风险具有重要意义。

然而，梳理文献发现，关于P2P平台跑路、清盘、良性退出等风险事件的研究，大多集中在平台违约风险和借款人违约风险两方面。前者主要从平台的经营风险和管理风险两方面展开研究，后者主要侧重通过量化借款人的信息特征进行风险识别。尽管也有部分研究从区域监管政策、行业自律以及存管合规性等角度展开分析，但无论哪类研究，目前仍缺少基于政策冲击的因果推断分析。更重要的是，尽管监管政策频繁出台，但对于政策冲击下P2P平台的转型过程以及转型效果评价方面的研究，却仍鲜有文献涉及。为此，本文以《暂行办法》的推出作为一次自然实验窗口，考察P2P平台的合规化转型(是否按暂行办法要求对接银行资金存管)是否有助于降低平台未来发生暴雷事件的概率。其意义在于：(1)可以揭示出“能否通过观察一个平台是否进行合规化转型来规避投资人未来陷入暴雷风险的概率”；(2)伴随大量P2P平台的集中暴雷，无论是P2P行业的参与者还是监管者，均开始反思暴雷潮背后的动因何在。甚至有市场声音认为暴雷潮与《暂行办法》中部分监管举措过于严格并增加了平台运营成本紧密相关。所以，从政策评价角度看，若本文能够证明合规化转型的确有助于帮助平台降低运营风险，那么意味着对《暂行办法》等监管措施的质疑是没有理论依据的，监管办法推动下的合规转型不仅没有倒逼风险，还降低了市场风险。

本文潜在贡献包括：(1)以合规化转型作为切入点，从政策实施后的市场反馈这一角度研究了P2P平台按照监管政策进行合规化转型对未来暴雷风险是否具有显著的抑制效应，从而证明了监管政策在P2P市场风险防范方面是否具有积极意义；(2)以政策实施为准自然实验，来考察转型对风险的影响，有助于减少因内生性而导致的实证偏误，具体而言，通过PSM和处理效应模型对合规化转型与非合规化转型进行了反事实分析，在规避平台转型中潜藏的“自选择”问题的同时，通过DID估计对转型的真实影响进行了因果效应的评估；(3)通过将存管转型平台进一步细分为主动转型和被动转型两类，详细考察了合规化转型对风险化解的“异质性”影响，由于结果表明被动转型平台在转型动机与转型后的风控质量提升上具有更大的不确定性，因此，其合规转型过程对远期暴雷风险的抑制效应相对较弱，这意味着P2P市场风险的化解，具有自身的运行规律，监管力度应秉承适中、自愿原则，监管过强(拔苗助长)有可能激化风险。在风险管理上，监管部门应考虑在构建P2P市场流动性压力测试机制基础上，动态调整监管思路，并制定差异化监管策略。

二、文献综述与研究假设

(一)文献综述

本文重点研究P2P平台出现经营风险(清盘或跑路)的影响因素，以及监管政策的实施究竟有没有助推P2P平台的风险暴露。梳理文献发现，前者主要与P2P市场交易风险的研究联系紧密，而关于网贷交易风险的研究大多从平台违约风险和借款人违约风险两方面展开。后者则从区域监管政策、行业自律以及存管合规性等角度展开了研究。以下内容将从上述两个方面分别给予分析。

1．P2P市场的违约风险及其影响因素分析

(1)平台层面的暴雷(清盘/跑路)风险影响因素分析。此类研究主要结合道德风险和流动性风险展开。具体而言，包括平台背景特征、平台经营与风险管理能力以及平台标的特征三个方面。

第一，平台背景。基于生存模型的实证检验结果表明，拥有国资背景的P2P平台具有更低的死亡率[4]51。但是，王修华等[5]82的研究发现，是否国资参股在问题平台与正常平台之间并不存在显著差异。另外，平台注册资本对平台未来的违约风险也不具有预测能力[4]51,[5]77-82。再次，平台注册地的城市等级越高，平台违约风险越小[6]45,[7]，这与人才的聚集以及当地监管政策有关，包括对于平台信息披露制度的监管。最后，对于信息披露严重缺失的平台，违约风险会大幅增加[8],[5]77-82。

第二，平台经营能力与风险风险管理能力。经营管理能力上，何光辉[6]45结合董事会结构研究发现股东数目和董事人数越少的平台违约风险越高；资金净流入波动和未来待还金额波动也是平台风险负相关的识别要素。同时，从业时间长短也会影响经营管理能力，因此也是影响平台违约的重要因素之一[8]。风险管理能力上，现有研究认为，第三方担保可有效降低平台违约风险[4]51,[9]，而对于平台垫付和本息保障对风险防控的作用，现有研究尚未得出统一的结论[4]51,[10],[11]42-43。在第三方资金存管上，现有研究也未对其风险预测能力给出一致观点[4]51,[5]78,[11]42-43。一个潜在原因是：网贷平台与银行对接的过程中存在许多现实困难，如银行对于自身声誉和风险的考虑，以及平台对于托管成本的考虑[12]。

第三，平台产品与标的特征。现有研究认为，业务种类稀少[8]、标的类型单一[11]40、天标比例过高[4]51和单一或同类型业务的信用敞口过大[6]48-60都是平台具有高违约风险的特征。与此同时，利率区间狭窄、利率水平奇高[8],[5]79-81,[6]45,[11]42-43以及平均利率波动高[10]42-43亦是显著的风险信号。但在现实中，我国网贷市场中的投资者风险识别能力较低，可能会因偏好注册资本高、收益率低的平台，而忽视了管理层信息披露、资金存管等信息[5]79-81，此外，投资者在网络上发布的评论及关注度也是识别风险的有效信息[10]40-41。

(2)借款人层面的违约风险影响因素分析。此类研究主要关注借款人的信用风险和市场的交易风险。例如，李焰等[13]利用拍拍贷的数据研究发现，借款人描述性信息的质性特征对于投资者决策具有重要影响。借款人的债务偿付能力[14]、信用评级[15-16]、历史信用记录[17]和社群网络关系[18-19]等信息均可解释违约率特征。廖理等[20]156研究发现，教育程度越高的借款人有越低的违约率；蒋彧和周安琪[21]研究发现高收入地区的借款人更容易筹借到资金，低收入地区的借款人因此更倾向于设定较高的利率，因此违约风险存在地域差异。

2．政策监管与合规性转型对P2P平台经营风险的影响效应分析

Berger和Gleisner[22]指出，集体监督机制对P2P市场中的违约风险具有显著抑制作用。关于监管政策的实施效果，邱勋、申睿[23]的研究表明P2P网贷的风险成因和表现方式与平台所在地的政策息息相关，这与不同地区监管政策存在差异具有紧密联系。甘梦群[24]通过对P2P网贷行业自律与政府监管进行博弈分析发现，温和监管会让企业选择搭便车，从而加剧风险监管的难度；邹欣[25]26-29使用断点回归发现，监管政策对P2P行业产生了显著的结构性影响。从风险规避的角度来看，刘红忠等[26]指出监管机构在严格要求P2P网络借贷平台压缩其风险准备金的规模、最终取消平台自身担保功能的同时，应当允许和积极引导P2P网络借贷平台引入第三方担保公司为平台的借款标的提供还款担保或增信服务，籍以保障平台投资人的权益，从而降低P2P网络借贷平台风险事件的爆发概率；巴曙松等[27]研究发现强制P2P网贷平台进行第三方资金存管能够有效提高行业准入门槛，规避行业风险，从而规范整个行业。最后，从平台经营的角度来看，研究结论存在较大差异。例如：田杰等[28]、杨阳[29]109认为银行托管有利于平台成交量的提高；陆松新和兰虹[30]的研究发现上线银行存管没有显著增加平台成交量；王雄等[31]基于99个平台的实证研究则发现监管政策会影响已有投资者的信心，造成投资人选择短期标的或者离场，从而对平台成交量产生负向冲击。

3．文献评述

关于P2P平台跑路、清盘、良性退出等风险事件的研究，现有文献集中于从平台违约风险和借款人违约风险两方面研究平台交易风险的影响因素，前者主要从平台的经营风险和管理风险两方面展开研究，后者主要侧重通过量化借款人的个体特征进行风险识别。此外，还有部分从区域监管政策、行业自律以及存管合规性等角度展开的研究，有少量研究通过政策的时点效应研究政策出台的冲击对平台成交量的影响[25]30-31,[32],[29]109。

然而，对于政策出台后，那些积极拥抱监管政策进行合规转型的平台，能否进一步获得市场的认可，从而呈现更强的市场竞争力和风险规避能力，目前则鲜有研究涉及。这导致对《暂行办法》政策效果的评价，始终停留在政策对P2P市场的总体冲击效应层面，难以下沉到平台风险层面。对此，本文以2016年8月《暂行办法》出台为自然实验，以网贷平台是否拥抱政策进行合规化转型为视角，分析政策冲击以及市场行为反馈对远期市场风险暴露的影响，本文对于评价政策监管的真实效果、反思政策影响力度、理解平台方和市场投资人对政策冲击的反馈逻辑与反馈效果均有一定参考价值。

(二)研究问题与假设

1．政策背景与研究问题

(1)政策背景。P2P网贷平台与投资人之间存在着信息不对称，从而会引发逆向选择，带来更高的资金安全风险。为了强化监督治理，2016年8月24日，监管部门正式推出了《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》。《暂行办法》重点规范了如下几方面内容：一是对业务经营活动实行负面清单管理，明确了不得吸收公众存款、不得设立资金池、不得提供担保或承诺保本保息、不得开展类资产证券化等形式的债权转让等十三项禁止行为，但是允许网贷平台与第三方机构或者保险公司开展相关业务合作。二是对客户资金实行第三方存管，《暂行办法》规定对客户资金和网贷平台自有资金进行分账管理，由商业银行实行第三方存管，对客户资金进行管理。三是限制借款集中度风险，出于保护投资人权益和降低网贷平台道德风险的考虑，并与非法吸收公众存款有关司法解释及立案标准相衔接，《暂行办法》规定网贷具体金额应当以小额为主。《暂行办法》的一个明确要求是，P2P平台必须在过渡期内将系统更新为支持银行存管。其目的是让投资人的资金直接进入托管方账户，使资金与平台相隔离，在防止平台建资金池的同时也能防范平台卷款逃跑。通过这一举措可以加强平台的信息披露水平，在一定程度上降低信息不对称，从而提降低平台挪用资金的道德风险。

(2)研究问题的导入。2018年6月—10月，P2P网贷平台开始出现集中暴雷现象。伴随暴露潮的不断涌现，市场开始反思引发平台经营风险的各类因素。其中，以《暂行办法》为代表的政策冲击效应进入研究范畴。《暂行办法》主要从对网贷平台经营活动实行负面清单、规定平台对客户资金实行第三方存管以及限制标的集中度这三个方面对P2P平台提出一系列整改要求，有市场人士认为，正是《暂行办法》对小额分散(标的集中度)、负面清单、存管规范等方面的强制性约束，倒逼了大批P2P平台出现经营风险。这是因为，在政策出台后的合规化转型过程中，不可避免地涉及业务领域和同业对接方面的交易成本摩擦，这些摩擦会导致更多的经营不确定性，从而引发平台运营风险。然而，本文认为，上述质疑未能客观、全面地认识监管政策的影响：一方面，尽管政策监管从业务转型以组织成本方面有可能在短期内推升P2P平台的运营风险，但是，从长期角度看，监管对业务合规性的强化，会有助于提升市场抗风险能力并提高平台风险管理质量。另一方面，虽然监管政策在投资限额方面对部分平台构成了业务转型冲击，但是，其对平台资金存管方面的规范化(必须对接银行存管)要求也会提高P2P市场资金被平台恶意挪用、并进行违规交易的风险，从而在资金管理层面提高抗风险能力。换言之，对政策监管带来的最终影响效应，必须从不同的角度展开分析，切忌囫囵吞枣、管中窥豹。基于此，本文从《暂行办法》要求平台进行银行资金存管为切入点，探究P2P平台在进行资金存管合规转型后，能否由于获得了更多的市场认可而降低未来出现流动性挤兑甚至跑路的风险。这有助于揭示监管政策在化解平台风险方面的真实效果，因为，若实证检验表明合规化转型确实有助于降低平台运营(跑路/清盘)风险，则说明推动合规化进程的那些监管政策对化解P2P平台风险具有积极意义，从而有助于更好地认识政策的积极影响。与此同时，本文还考虑到不同平台对监管政策的反馈(合规转型意愿)是不同的——主动转型平台与被动转型平台虽然都是转型平台，但由于主观意愿的差异(一些劣质平台可能会出于“自我粉饰”的目的或迫于监管压力而不得不转型)会带来风险管理质量的显著差异，并进而导致其在未来发生风险事件的概率并不相同，所以，若不对此类“被动转型”平台加以区分，则很可能低估转型在风险抑制方面的真实作用。基于此，本文还在细化分组类型(主/被动)的基础上进行了反事实分析，从而力争提高评估结果的科学性和可信性。

本文对现有文献的实证补充价值在于：(1)传统研究方法通常将政策冲击作为时点因素代入模型进行回归，但本文则将“是否加入银行存管(是否合规转型)”视为一个选择过程，并以《暂行办法》的推出为自然实验窗口，采用“PSM/处理效应”等估计方法对“存管规范化”这一政策改革进行了因果推断，上述方法能够在控制自选择偏误的同时，更为科学地估计合规转型(监管政策)对风险的影响作用，进而为后期的政策调整提供理论依据；(2)通过采用扩展回归模型(ERM)中的内生处理效应估计，并创新性地给出特殊的工具变量，从而相对较好地实现了对“是否存管转型如何冲击平台清盘风险”这一问题进行了因果推断。这一估计过程不仅评估了“合规转型”这一风险因素如何“直接”影响暴雷概率的同时，还刻画了“合规转型”如何借助平台产品特征和交易功能的差异来“间接”影响暴雷概率，从而为更加全面地理解平台风险的形成提供了实证证据。

2．研究逻辑与假设

本文认为，若P2P平台积极配合政策监管要求，进行了银行存管的对接，那么将会有利于增强该平台的吸引力，为平台赢得市场竞争优势，并向市场传递出一种“质量信号”。由于市场投资者人会观察到该平台通过合规转型而释放的这一积极信号，因此很可能会提升对这一平台的关注度，进而增加未来投资该平台的概率。由于大多数P2P平台清盘的原因在于平台吸收的资金不足以补偿期限错配中因资金流出而导致的资金缺口，故吸收资金是否持续、稳定是关系到平台是否暴雷的重要因素。由于合规化转型有助于提升市场投资人信心、提高资金流入水平，从而降低平台期限错配风险，所以，合规转型可以通过强化资金流来降低平台未来暴雷的概率。另一方面，P2P作为高风险市场，信息高度不对称会导致市场中具有更显著的羊群效应[20]156。曾江洪和杨帅[33]的研究表明，P2P平台的潜在投资人会根据同伴的投资决策和公开的信贷信息对借款人的可信赖度进行判断。在这种市场特征下，质量信号无疑会加剧主动投资者以及由此产生的羊群效应(1)当然，也有文献支持了P2P平台很可能在商业银行科技化转型竞争[34]和粉饰效应[35]的双重影响下被动进行存管对接，从而对未来的经营风险带来一定的不确定性。。换言之，在质量信号传导和羊群效应的双重传导下，那些按照监管要求进行合规化转型的平台，将更有可能获得投资人的认可，从而获得更加稳定的资金流，降低因资金短缺和期限错配所导致的挤兑风险，并在市场竞争中更好地树立优势，从而表现出更低的平台违约概率。即存在如下假设。

假设H1：那些对接了银行存管(进行了合规化转型)的平台，今后成为问题平台的概率更低。

尽管银行存管有助于实现交易资金与交易平台之间的隔离，但交易资金的银行存管机制也只是在防范平台诈骗卷款跑路方面具有一定的风险优化作用。但就平台的信用风险和流动性风险而言，并不会因为加入银行存管而实现规避。换言之，从未来经营风险看，虽然假设1认为合规化转型在信号效应和羊群机制的推动下，有助于降低平台潜在经营风险，但是，这一预期有可能因下述三方面原因而被削弱甚至反转：第一，平台是否出现跑路风险不仅仅与资金是否被有效隔离有关，而是与它能否更为有效地进行产品风控有关，如果产品出现大规模坏账，或者市场发生大规模挤兑事件，都有可能引发流动性风险并倒逼平台跑路。第二，P2P平台加入银行存管尽管会增加市场投资人的投资信心，但也会增加经营成本，而成本上升很可能倒逼进行了合规化转型的平台提升其业务的风险偏好水平，从而导致这些平台在未来出现风险事件的概率不降反增。第三，由于合规化转型能够释放一种质量信号从而吸引投资者，所以，一些高风险平台更有可能不计成本地去进行好合规化转型，以博得市场关注、加速获客并提升交易量。由于高风险平台未来跑路或因资金错配而出现流动性挤兑的概率更大，所以，这种出于“粉饰目的”而进行合规化转型的平台，很可能在未来不仅没有呈现出更低的经营风险(如跑路风险)，反而会呈现出更高的经营风险。部分平台甚至会在暴雷前刻意向市场释放“良性”信号以进行自我粉饰，以便在吸引到更多投资资金后再实施“良性清盘”。

综上，拥抱监管、加入银行存管等举措虽然有积极的一面，但也有可能因逆向选择或某些外生冲击的存在而呈现出较强的不确定性。对此，我们认为有必要对加入存管的平台进行细分，从而给出更为细化的异质性假设。为此，本文进一步将合规转型平台划分为“主动”合规转型和“被动”合规转型两类。其中，对于主动合规转型的平台，由于是在政策出台之前便进行了合规化操作，所以其合规意愿以及对自身风险管理能力提升的要求必然更高，于是更有可能根据自身管理状况和发展需求而全面优化风险管理，提升抗风险能力。相比之下，在政策出台后(缓释期内)被动合规转型的平台，则合规转型过程更有可能是为了迎合监管要求。此时，它们不仅要付出更高的转型成本，同时，由于合规意愿(主动性)并不强烈，所以对自身风险把控能力也难以做到根本性提升，甚至还会出于自我粉饰的目的，进行形式上的转型。换言之，这些被动转型的平台，虽然也进行了合规升级，但在经营风险防控和整体规范性提升方面，主观能动性仍然不足，仍将在未来面临着较多的不确定性风险。基于此，本文认为，被动转型平台的经营风险不会显著降低，或降低的幅度较小，而主动转型的平台会获得更好的经营发展，发生风险事件的概率显著降低。于是本文提出如下假设。

假设H2：为适应监管要求而被动存管转型的平台，也会在后期呈现出更低的暴雷概率，但是，与那些在政策出台前主动进行合规转型的平台相比，其存管转型带来的风险弱化效应会相对较弱。

三、实证设计

(一)样本选取

本文数据均来自于网贷之家，以网贷之家自2016年1月至2018年6月间所有曾上过百强评级榜的平台共计169家为样本。邹欣[25]28通过研究发现《暂行办法》的出台降低了网贷行业的市场竞争程度，排名前10的平台占据了成交量的45%，网贷行业的垄断程度在提高。因此，本文选取的样本平台在P2P行业中影响较大，具有一定代表性。《暂行办法》发布的当月是2016年8月。本文将平台依据上线时间分为三组，2016年8月之前上线银行存管的平台共20家，在政策缓释期内上线存管的平台125家，截至2018年12月仍未上线存管的平台24家。

(二)方法与模型

《暂行办法》中规定的平台上线银行存管缓释期为18个月。值得关注的是，在此期间P2P网贷平台的合规转型存在着“自选择”问题，即实验的处理组与控制组并非随机划分，而是由平台自行选择决定。因为，是否进行合规转型决策属于平台的经营管理战略，资质较好的大平台更有可能因自身资本充裕而有能力支付银行托管的成本，从而提高自身的“质量信号”，以实现进一步扩大平台经营规模的发展目标。当然，一些高风险的平台也有可能不计成本地积极拥抱转型，以便实现自我粉饰，从而在吸引到更多资金后跑路。无论上述那种情况，都表明选择结果并非随机分布的。这会导致到合规转型的估计结果(ATE)，会受到“自选择效应”带来的扰动，即存在“自选择偏差”。

为规避“自选择偏差”，本文在估计方法上将依次采用处理效应估计中的匹配法(倾向得分匹配)和加权调整法(回归调整RA、逆概率加权IPW、带逆概率加权IPWRA)以实现因果推断。

1．匹配(Matching)法(倾向得分匹配估计量)

解决自选择问题的一个传统方法是倾向得分匹配法，即通过设定一系列可观测变量来拟合处理组和控制组的倾向得分，并按照多种(如近邻、半径、核匹配)等匹配原则寻找个处理组样本的在控制组中的匹配样本，进而在更好的可比性条件下(剔除选择偏差)评估“选择效应”的真实影响。

由于PSM首先需要根据选择方程的设定来估计倾向得分。所以，需要首先给出用于拟合选择结果(是否合规转型)的逻辑回归方程。对于选择方程中的影响因素，本文从以下角度进行了设定：(1)平台财务能力与交易能力方面，引入实缴资本(capital)、是否可以债权转让(transfer)、是否有活期标的(current)；(2)平台管理能力方面，引入高管背景(managebg)、平台背景(platform)、股东人数(shareholder)；(3)平台在市场竞争力和市场信心树立方面，引入是否有ICP经营许可证(ICP)、平台存续时间(duration)。最终，综合上述因素而形成的选择方程的模型如下：

treatedi=α0+α1ICPi+α2currenti+α3transferi+α4managebgi+α5platformi+α6capitali

+α7shareholderi+α8durationi+εi

(1)

在模型(1)中，因变量为选择变量treatedi，这一虚拟变量代表平台是否进行“银行存管转型”。就假设1的检验而言，由于无需对主动/被动转型进行划分，因为，若平台在暂行办法出台前或政策出台后的缓释期内上线了银行存管，则treated1=1，若始终未上线银行存管，则treated1=0。就假设2而言，由于检验目的是进行分组比较，所以，在第一组中，我们将政策出台前上线银行存管(主动转型)的平台，设定为treated2=1，始终未上线银行存管的设定为0；第二组中，我们将政策缓释期之内上线存管(被动转型)的平台，设定为treated3=1，始终未上线银行存管的设定为0。

得到倾向得分后，本文采用近邻、卡尺、核匹配等方式对处理组和控制组进行样本匹配，以弱化自选择问题所导致的非随机分布特征。最后，ATT计算方面，本文以平台在缓释结束后“是否违约”为输出变量(Outcome Variable)上，即汇报合规转型对“是否违约”的平均处置效应(ATT值)，从而证明随着政策的推进，上线存管对平台违约概率是否有显著影响，继而对上线银行存管实施效果评估。ATT的计算式为：

ATT=E(defaulttreated=1,i|treated=1)-E(defaluttreated=0,i|treated=1)

(2)

在通过匹配法估计时，其标准误计算结果通常并不稳健。为此，本文将借助Abadie和Imbens提出的稳健标准误估计法(Teffects Psmatch)来得到更为有效的估计结果。

2．加权(Weighting)法(回归调整估计、逆概率加权估计、双重稳健估计)

处理效应估计通常包含两类方式，一是通过匹配处理(Matching)来让选择过程在处理组和控制组中满足随机化分布特征；二是采用某种加权处理(Weighting)来实现随机化分布。本节实证设计主要采用加权法。具体包括回归调整、逆概率加权以及带逆概率加权的回归调整(双重稳健)法三种形式。其中，回归调整是针对结果变量进行估算的模型，采用处理组的平均估计与对照组的平均估计之差来估算平均处理效应ATE；逆概率加权是利用处理组的估算对观测结果进行加权，加权处理组结果变量与加权对照组结果变量之差则为平均处理效应ATE；双重稳健法是在进行回归调整的同时为选择概率附加权重，若回归调整模型估计正确，则权重不影响估计量的准确性，若估计量有偏误，则权重会重新校正回归调整模型的估计，该模型的优势在于为处理政策变量和结果变量都加上了协变量进行回归，因此只要有一个方程识别正确就会得出准确估计，从而增加了模型有效性。

上述模型的具体介绍如下：

(1)回归调整法(RA)

回归调整法解决“样本选择偏差”的思路是：先估计出“假如处理组平台当初没有合规转型，则其暴雷概率是多少”，然后在统一的样本范围(处理组样本)内，计算处理组的平均处理效应——ATET，从而得到合规转型(treated)产生的暴雷弱化效应，如(3)式。

ATET≡E(defaulttreated=1,i|treatedi=1)-E(defaulttreated=0,i|treatedi=1)

(3)

其中，E(defaulttreated=0,i|treatedi=1)代表进行了合规转型的平台，在假设当初没有转型情况下的违约水平，即“反事实”结果。回归调整法估算该反事实结果的步骤是：第一步，分别用处理组和控制组样本，估计方程(4)(5)的“协变量Xi”系数矩阵β1和β0；第二步，将处理组的样本数据Xi带入(5)中，由于此时已经估计出的β0蕴含着treated=0样本下Xi对暴雷水平的影响特征，因此可估计出treated=1的样本假如没有合规转型的暴雷概率，即E(defaulttreated=0,i|treatedi=1)，从而(3)式的ATET可得：

(4)

(5)

上式中，β1与β0的差异代表了处理组和控制组样本特征不同带来的Xi对暴雷概率的影响。

模型(4)和(5)中的斜变量X包括：实缴资本(capital)、是否支持债权转让(transfer)、是否支持活期标投资(current)、高管背景(managebg)、平台背景(platform)、股东人数(shareholder)、是否拥有ICP经营许可证(ICP)、平台存续时间(duration)八个因素。

(2)逆概率加权法(IPW)

逆概率加权法通过给予高概率选入的样本更低的权重、低概率选入的样本更高的权重，来降低处理组和控制组的非随机性，以解决“依可观测变量选择”而产生的“选择偏差”。它首先通过Probit模型计算出在Zi的选择机制下，每个样本i进行合规转型的概率p(treatedi=1,i)。参见式(6)。

p(treatedi=1)=β0+∑βjZi+εi

(6)

在上述概率p的计算方程中，协变量∑Zi的设定较为重要，关系到权重计算的有效性。对此，本文认为那些与运营风险有关的因素也会反过来影响平台在选择合规转型方面的决策倾向，换言之，诸如实缴资本(capital)、是否支持债权转让(transfer)、是否支持活期标投资(current)、高管背景(managebg)、平台背景(platform)、股东人数(shareholder)、是否拥有ICP经营许可证(ICP)、平台存续时间(duration)等因素均应包含在上述合规转型概率p的计算方程中，均是重要的协变量。

在已计算出p(treatedi=1,i)的基础上，经“逆概率加权”后的ATE和ATET如(7)、(8)所示

(7)

(8)

其中，N1表示进行合规转型(treated=1)的平台数量，N0是未转型(treated=0)的平台数量。

(3)双重稳健法(IPWRA)

双重稳健法(IPWRA)可以保证无论是概率方程还是主方程，只要任何一个设定合理，都可以得到处理效应的有效估计。它将回归调整法和逆概率加权法结合起来计算处理效应，其基本步骤是：第一步，先通过概率估计得到权重，然后通过逆概率加权计算得到加权处理后的default；第二步，利用加权计算后的“样本”估计β1和β0，得到E(defaulttreated=0,i|treatedi=1)反事实结果；第三步，带入(3)式计算ATET。

3．内生处理效应估计(基于ERM扩展回归框架)

“是否上线银行存管”除了可以依“测变量”选择外，还能依“不可观测变量”选择，由于这些因素难以观测，因此，导致该因素的影响被包含在回归方程的“残差”中，由此造成内生性问题，即E(εi|Listi)≠0。此时，无论回归调整法、逆概率加权法还是匹配法，都不能解决“依不可观测变量选择”带来的内生性问题。因此，本文采用“内生处理效应回归”(Endogenous treatment-Regression)进行再估计。内生处理效应回归通常借助两种估计方法实现——MLE估计量和控制函数法(ControlFunctionMethod)，后者主要是在选择方程的估计中提取出包含了不可观测时变因素的残差，并将其纳入主方程估计过程，从而控制不可观测时变异质性带来的内生选择效应。

本文对上述内生处理效应估计中涉及的主方程，具体做了如下设定：

(9)

其中，Xi与(4)式及(5)式中的协变量矩阵X包含的变量相同，treatedi为是否对接银行存管这一“选择变量”，θ代表是否对接银行存管对平台暴雷概率的处理效应。

同时，对内生处理效应估计中的选择方程，也进一步设定如下：

treatedi=1(γ′Zi+vi>0).

(10)

其中，treatedi表示平台是否对接银行存管，即是否进行合规化转型，Zi除包含模型(9)中Xi的全部变量外，还包含了一个不在Xi中，且具有工具变量性质的变量zi，且zi需满足条件Cov(zi,εi)=0。

关于模型(10)中的工具变量zi的设计，本文具体解释如下：由于工具变量zi必须能够影响平台是否选择对接银行存管，但又不能直接影响平台暴雷概率。所以，经反复思考，本文最终确定了以“合作存管银行是否位列互联网金融协会颁发的网贷存管测评银行白名单”(BankType)为工具变量(具体定义详见表1)。这是因为平台是否与银行合作进行存管对接工作，一方面取决于平台自身意愿，另一方面也取决于银行端的合作便利度和合作意向。若银行在网贷系统存管测评中能位列白名单，则说明该银行在推动P2P存管方面态度积极，与其合作的交易成本和开发成本通常会更加优惠，而这恰恰会推动P2P平台的合作意愿，从而增加P2P平台落入treated=1的概率，由此对选择过程(treated)产生影响。但是，银行是否位列白名单却不会直接影响平台未来跑路和清盘的概率，因为这些风险因素与银行端的合作意愿高低无关。可见，BankType具有较好的工具变量性质。

(三)变量设定

在模型设计部分的选择方程(匹配法，逆概率加权法)及主方程(回归调整法，扩展回归模型)中，均涉及协变量的设计。在此，本文对协变量设定做统一说明。协变量主要来自以下几个层面：

(1)从平台资金流动性层面看，本文重点关注了实缴资本、是否可以债权转让以及是否有活期标的。投资者通常认为实缴资本是平台自有资金实力的体现，债权转让和活期标的的设置可以调节投资人“提现”的频率，是平台对资金流动性的管理。本文认为，在风险暴露期内，资金实力更为雄厚，不可进行债权转让以及没有活期标的的平台更有可能避免因“挤兑”而引发的流动性危机。

(2)从平台风险管理与治理能力方面，本文重点关注了高管背景、平台背景以及股东人数。有金融行业从业经历的管理者更注重专业，是平台风控能力的部分体现[11]40-41；对于具有国资背景的平台，国资企业不仅是财务性入股，同时也涉及到了品牌背书和偿付义务，因此，本文认为，在面临投资者“挤兑”所引发的流动性危机时，国资背景的平台违约概率更低一些；关于股东人数，本文沿用何光辉等[6]45得出的股东数目较多的平台治理风险更低的结论，从而更有可能保证平台正常运营。

(3)从平台个体声誉特征层面，本文重点关注了“是否有ICP经营许可证”以及“平台的存续时间”。ICP经营许可证的办理同样需要通过各地方监管机构的审查，因此，从监管力度的角度来考虑，本文认为具有经营许可证的平台经营风险更小；关于平台存续时间，本文沿用黄益平[8]的研究结论，从业时间不足一年的平台更容易爆发风险事件。

表1 变量定义表

四、实证结果与分析

(一)对假设1的实证检验与分析

在倾向得分匹配估计中，本文的实验进行了近邻匹配、卡尺匹配和核匹配三种形式的估计。根据表2列出的结果来看，三组实验的平均处理效应(ATT)的值均显著为负，说明上线银行存管的合规转型获得了市场的认可，平台的违约概率显著降低，与假设1相符。

表2 基于倾向得分匹配法的估计结果

为验证匹配结果的可靠性，本文进行了共同支撑检验，具体结果如图1。图1显示了倾向得分匹配估计的共同支撑水平较好，因为绝大多数观测值均在共同取值范围内(on support)，在进行倾向得分匹配时可保留绝大部分样本，匹配估计结果偏误更小，稳健性更高。

图1 PSM匹配质量分析——共同支撑检验

图2显示的是匹配前后的核密度函数图。可以看出，匹配后的处理组与控制组的倾向得分更趋于一致，匹配后的匹配变量在处理组和对照组之间的显著性大大降低，说明本组实验的匹配变量及方法合理，匹配估计的结果更为准确。

a.匹配前 b.匹配后 图2 匹配前后的核密度函数图

表3汇报了回归调整(RA)、逆概率加权(IPW)以及双重稳健(IPWRA)三种估计方式下的结果。三组实验的平均处理效应(ATT)均显著为负，这与倾向得分匹配的估计结果一致，说明上线银行存管的平台出现风险事件的概率显著降低，与假设1相符。

表3 基于加权调整法的估计结果

表4汇报了外生eprobit扩展模型的估计结果。从表中可以看出ATT的值显著为负，处理组的违约率显著降低，说明无论是在政策出台前主动上线银行存管，还是在政策缓释期内合规转型，上线银行存管都能够有效降低平台的违约概率，与假设1相符。

表4 处理效应估计结果(eprobit外生处理效应估计)

(二)对假设2的实证检验与分析

表5汇报了倾向得分匹配的估计结果，本实验进行了近邻匹配、卡尺匹配和核匹配三种形式的估计。根据结果来看，两组实验的平均处理效应(ATT)均显著为负，说明主动上线银行存管和被动合规转型均能显著降低平台违约概率，但从数值上来看，在每一次匹配时，第一组ATT的值均大于第二组的数值，说明虽然在政策出台后被动上线银行存管可以降低平台违约概率，但在抑制风险的程度上小于主动合规转型的平台，与假设2相符。

表5 基于倾向得分匹配法的估计结果

表6汇报了回归调整、逆概率加权以及双重稳健三种处理效应估计的结果。两组实验的平均处理效应(ATT)的值均显著为负，说明主动上线银行存管和被动合规转型均能显著降低平台违约概率。此外，还与倾向得分匹配估计结果相同的是，从数值上来看，在每一次匹配时第一组ATT的值均大于第二组的数值，说明虽然在政策出台后被动上线银行存管可以降低平台违约概率，但在抑制风险的程度上小于主动合规转型的平台，与假设2相符。

表6 基于加权调整法的估计结果

表7汇报了采用eprobit外生处理效应的估计结果。从表中结果可知，不论是主动合规转型的平台还是被动合规转型的平台，ATT的值均显著为负，说明处理组的违约率显著降低。从数值上来看，主动合规转型平台的ATT数值更大，说明在政策出台前主动上线银行存管对于平台的风险规避效果更好，与假设2相符。

表7 处理效应估计结果(eprobit外生处理效应估计法)

表7(续)

五、稳健性检验

如实证设计环节所述，为规避eprobit外生处理效应估计在内生性问题上的处理能力不足、校正模型的估计偏误，本文选取“存管银行是否在白名单内”作为工具变量进行了内生处理。这是由于：《暂行办法》要求网贷平台上线银行存管，而平台能否顺利完成这一合规转型，涉及到了平台与银行之间的双向选择，若出现托管成本超出平台支付能力、银行审核未通过、存管银行资质未达标等问题，平台很可能会无法完成合规转型。而商业银行推动存管的意愿无疑会影响平台进行合规转型的难易程度，是影响网贷平台能否对接银行存管的重要因素，但并非影响平台暴雷的因素。毕竟，暴雷与否主要取决于平台自身风控质量，而非合作银行推进存管业务的激进度。

中国互联网金融协会曾对商业银行进行了网贷资金存管系统测评，共有25家银行进入白名单。值得注意的是，白名单中仅有1家国有银行，而城商行、民营银行和农商行合计有16家。本文对“白名单(BankType)”这一工具变量采用序数方式进行设定。具体为：将那些没有上线银行存管的平台，BankType设为0；将有存管但不在白名单的平台，BankType设为1；将有存管且在白名单之内的平台，BankType为2。在完成工具变量设计后，相关内生处理效应估计结果如下。

从表8可以看出，在内生的扩展回归模型估计结果中，三组ATT均显著为负，说明无论是在政策出台前主动上线银行存管，还是在政策缓释期内积极拥抱政策，平台的合规转型都能够获得市场的认可，从而抑制平台出现风险事件的概率，和表4及表7的估计结果一致，与假设1相符。

从ATT的数值上来看，本次实验的估计结果中，主动上线这一组的ATT数值大于缓释期内上线存管的一组，和表7汇报的外生处理估计结果一致，与假设2相符。综合上述两个方面分析可知，本文设计的实证模型具有较好的稳健性。

表8 内生处理估计结果(eprobit内生处理效应估计法)

六、进一步分析

2018年网贷行业集中出现的风险事件多为投资人挤兑引发的流动性枯竭，网贷平台设置的债权转让功能和活期标的是投资人能够在短期内获得偿付的先决条件，这两个功能的存在都可能通过强化流动性挤兑来加速平台清盘，但这种加速作用是否在合规转型平台下会较弱，是值得观察的。因此，本文在上文的扩展回归模型中分别加入了银行存管和债权转让的交叉项(表9)，以及银行存管和活期标的的交叉项(表10)，从而观察银行存管这一合规转型操作除了直接影响平台远期暴雷概率外，是否还可以通过影响债权转让功能和活期标交易功能来对暴雷概率产生间接影响。换言之，合规转型带来的资金流稳定效应，能否弱化投资人在极端风险下借债转系统进行资金撤离和活期标的交易功能进行资金撤离而产生的挤兑风险呢？相关估计结果如表9及表10所示。

表9汇报了加入银行存管与债权转让交叉项的eprobit扩展回归模型估计结果。结果表明，无论是外生处理效应还是内生处理效应，债权转让功能对平台违约的影响在合规与非合规样本之间存在显著的差异。对于未上线存管的平台，允许投资人进行债权转让的功能显著增加了平台的违约概率，而对于已经上线银行存管完成合规转型的网贷平台，债权转让的功能对平台违约概率不存在显著的影响，由此说明，合规转型对投资人的信心提振效应在一定程度上确实能够缓解债权转让功能对极端条件下流动性风险的冲击作用，从而降低平台违约(暴雷)概率。

表9 合规转型对平台违约(暴雷)风险的间接影响效应(基于债转功能的分析)

表10汇报了加入银行存管与活期标的交叉项的eprobit扩展回归模型估计结果，活期标的的设置在合规平台与非合规平台之间无显著的差异，说明上线银行存管的合规转型对于活期标的带来的流动性风险没有显著的作用，一个可能的解释是：网贷平台虽然设有活期标的，但出于风险管理的考虑，活期标的的规模处于平台的偿付范围内，如平台的备用金或自有资金，从而降低了平台陷入流动性危机的可能性。进一步来看，活期标的本身属于一种特殊的债权转让，即投资人可以随时进行债权转让，而上文的实证结果表明债权转让能够显著增加非合规平台的违约概率。由此亦可以说明，一方面，平台设置的活期标的(随时进行债权转让)未达到致使平台流动性枯竭的体量；另一方面，在一定期限内可进行债权转让的标的，其体量关乎平台的流动性，是投资人对网贷平台进行风险识别的特征之一，也是平台上线银行存管后可以有效规避的风险。

表10 合规转型对平台违约(暴雷)风险的间接影响效应(基于活期标功能的分析)

七、结论与研究反思

本文选取2016年1月至2018年6月间曾上过网贷之家百强评级榜的169家平台为样本，以2016年8月出台的《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》的实施为准自然实验，从政策实施后的市场反馈这一角度出发，通过PSM和处理效应模型对合规化转型与非合规化转型进行了反事实分析，对转型的真实影响进行了评估，继而本文通过将合规化转型平台进一步细分为主动合规转型和被动合规转型两类，详细考察了合规化转型对风险化解的“异质性”影响。研究结果表明：(1)上线银行存管可以显著降低平台发生风险事件的概率，间接证明了监管政策在P2P市场风险防范方面具有积极意义；(2)从异质性的角度来看，在政策出台前的主动合规转型可以更大程度的抑制违约风险，而外生冲击或逆向选择等不确定因素削弱了被动合规转型的风险抑制效应，说明P2P市场风险的化解具有其自身的运行规律，监管政策的力度应适中，过度监管不仅不会降低风险，还有可能会因拔苗助长、增加运营成本而提升风险。(3)债权转让功能对风险事件的影响在转型与未转型两组样本之间存在显著差异，上线银行存管能够有效抑制债权转让功能引发的风险事件。