間融延伸、行業聲譽與融資可得性

莊雷++趙成國??

摘要：構建行業選擇影響借款人融資狀況的理論模型，分析互聯網金融市場上行業聲譽對借款人融資可得性的影響程度。利用P2P網絡借貸——“人人貸”網站的交易數據，從借款訂單的中標概率、利率水平兩個角度檢驗網絡借貸過程中借款人所在的行業屬性對融資可得性的影響程度，并采用傾向得分匹配法進行穩健性檢驗。實證結果顯示，網絡借貸融資中對借款人選擇存在著明顯的行業偏向，說明借貸市場存在行業信號傳遞作用，并進一步估算各行業的聲譽價值，以提高網絡借貸市場效率。

關鍵詞：P2P網絡借貸；行業聲譽；融資可得；傾向得分匹配

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2017.07.05

中圖分類號：F8324 文獻標識碼：A 文章編號：1001-8409（2017）07-0020-04

Indirect Financing Extended， Industry Reputation and Financing Availability

——Based on P2P Network Lending

ZHUANG Lei， ZHAO Chengguo

（School of Economics & Management， Nanjing Tech University， Nanjing 211800）

Abstract： This paper constructs a theoretical model that industry selection can affect the borrowers financial situation， and analyzes the impact of borrowers availability of financing on the reputation of the industry on the internet financial market. With the transactions data of P2P networks lending， “renrendai.com”， it researches the influence of financing availability on the industry attribute of borrowers from the probability of winning and interest rate levels of orders in the network lending， and makes a robustness testing with the method of propensity score matching. The empirical results show that there is a clear selection bias of borrowers in the industry on the network lending market， indicating the presence on the effect of industry signal， and further estimates the value of the industrys reputation， which improves the efficiency of network lending market.

Key words：P2P network lending； industry reputation； financing availability； propensity score matching

1引言

行業選擇對個人職業發展具有重要意義，除去個人異質性偏好外，人們在擇業時更多看中行業聲望[1]，比如過去幾年中金融行業的高工資使得很多學生想要報考金融專業。在金融市場中，行業聲譽不可避免地影響著借款人的融資狀況，現實中借款人所在行業環境對融資可得性具有顯著影響。鑒于傳統信貸模式信息披露的有限性，較少有文獻實證檢驗行業聲望對借款人融資狀況的影響程度?；ヂ摼W金融發展促進了金融市場融資模式的延伸，股權型眾籌融資平臺推進了證券市場的直接融資延伸，而債權型眾籌（即P2P網絡借貸）推進了信貸市場的間接融資延伸，借貸雙方擁有更多的選擇自由，需要披露更多的金融數據，同時各方須仔細甄別各種信息[2]。因此，行業聲譽對融資影響可以在互聯網金融模式中得到充分反映。

互聯網金融的發展加速了金融的脫媒，成就融資模式（包括直接融資和間接融資）的延伸。P2P網絡借貸平臺作為一種第三方平臺，直接促成投融資雙方交易的形成，它并不像銀行中介那樣發揮擔保作用，只是承擔著信息審核、項目推送的橋梁作用[3]。因此，P2P網貸是一種間接融資延伸模式（即間融延伸）?；ヂ摼W金融模式創新引起金融效率的提高可以緩解金融市場上的信息不對稱。理論上說互聯網金融利用信息技術手段提高了借貸雙方之間的信息對稱程度，能夠緩解金融市場上的各種歧視現象[4，5]，從而有助于資金配置效率的提高。但是，由于互聯網金融發展的時間不長，信息披露體系不夠完善，尤其是征信信息封閉和交易信息記錄缺乏，導致現階段的互聯網金融市場存在歧視現象，如地域歧視[6]。但是這種歧視會隨著信息披露體系的完善和信息及時更新而有所減緩。然而，關于金融市場中的行業聲譽卻少有實證文獻進行分析，互聯網金融創新中的P2P網絡借貸是否存在行業偏向以及行業聲譽價值測度，值得進一步研究。

行業信號會在金融市場發揮影響作用，行業聲譽價值也會體現在融資過程中。企業（或個人）所在的行業聲望在市場經濟發揮著一種信號傳遞作用，其背后一定程度反映了企業的綜合素質和經濟能力。行業聲譽在信息市場有廣泛的應用，微觀上代表著一個企業行為以及產品在市場的口碑[7]，如蘋果手機代表著高端；宏觀上代表著整個行業的產品在市場的影響[8]，如三聚氰胺事件導致整個中國奶業的危機。金融市場上存在行業聲譽的作用，主要原因在于行業間的收入差距，借款人所在的行業收入越高，說明借款人的還款能力較強，更容易獲得融資機會或者能以較低成本進行籌資。行業收入差距的原因有很多，包括行業性質[9]、壟斷程度[10]、從業者的人力資本投入[11]，企業異質性[12]等，此外金融化是導致行業收入差距的一大原因[13]。在存在著市場摩擦的現實世界中，行業的無形和有形壁壘無法徹底消除，就會存在行業溢價，久而久之形成行業聲譽價值。雖說資本無國界，反映了資本具有高度流動性，但目前還是難以消除信息不對稱性，行業聲譽這種低頻信號將在市場上繼續發揮作用。本文基于互聯網金融模式所產生的金融大數據，進一步檢驗借款者和投資者關注的信息和行為，構建行業選擇影響借款人融資狀況的理論模型，實證檢驗P2P網絡借貸過程中的行業聲譽影響并測度行業聲譽價值，從而推動企業注重自身行業聲譽價值的積累，實現互聯網金融資金價格的合理化。

2理論分析與研究假設

21理論分析

在金融市場信息不對稱程度較高時，投資者無法判斷借款人的具體違約風險時，會采用一些別的標簽來確保自身投資的安全性，其中行業聲譽是一種較為有效的信號工具。行業聲譽作為一種信號傳遞工具，投資者更愿意把錢借給行業信譽較高的企業、個人。金融市場上，投資人的決策方程為：

F=maxf（ris，rat，dat）

s.t. ris=f（cre，def）

融資成功影響主要受三方面（即安全性、流動性、收益性）的影響。投資人在P2P網絡借貸選擇中主要考慮資金的安全性、流動性、收益性。安全性主要是考慮借款人的信用等級，流動性主要考慮借款的期限，收益性主要考慮借款的利率水平。由此，選擇信用等級、借款期限、借款利率以及借款金額等作為衡量融資成功的直接因素，其融資方程為：

suc=f（cre，rat，jie，hkq）

互聯網金融中信用風險是影響借款人的重要因素，信用等級主要受借款人的還款能力與還款意愿的影響。還款意愿主要通過借款人的違約率來表現，看借款人是否存

在借錢不還的記錄，反映借款人的信用狀況。還款能力主要受還款人的收入水平和財產水平的影響，選擇借款人的每月收入水平、汽車和房產證明。由此，選擇借款人的月收入、違約率、房產證明、汽車證明以及房貸、車貸作為衡量借款人借款信用的直接因素，其信用方程為：

cre=f（inc，def，hou，dho，car，dca）

借款的收入水平主要受借款人的勞動強度、行業以及個人經歷等因素影響。行業壁壘是造成借款人收入水平差異的一大原因，公司規模也是影響借款人收入水平的因素。工作時間和人力資本的投入是影響借款人收入水平的重要因素。此外，像年齡和婚姻狀況也是影響個人收入水平的因素。由此，選擇借款人所在的行業、公司規模、教育年限、日工作時間、年齡和婚姻狀況等因素來衡量借款人收入水平的直接因素，則收入方程為：

inc=f（chy，edu，wti，gsc，age，wed）

由此，借款人融資影響因素的聯立方程如下：

suc=f（cre，rat，jie，hkq）cre=f（inc，def，hou，dho，car，dca）inc=f（chy，edu，wti，gsc，age，wed）

22研究假設

勞動市場中勞動者的行業選擇對收入水平有重要影響。傳統工資理論認為，在市場出清條件下，勞動收入差距只能反映勞動者的教育、工作經驗等人力資本及其他市場因素的差別，但是現實中一些社會性、制度性等因素影響著勞動者的收入水平[14]。因此，行業選擇影響著借款人的收入水平，可得：

假設1：行業選擇直接影響借款人的收入水平。

行業特征會影響借款人的一些行為習慣，行業屬性形成的個人習慣也會在一定程度影響個人的信用。在市場經濟中，經過多次重復博弈，逐漸形成行業信譽。在信息不對稱的金融市場上，投資者經常根據行業信譽分析來選擇自己的投資方向。此外，行業發展具有周期性，當一個行業處于生命周期的衰落期，則強烈表現為銀行放貸時不愿再給某個行業貸款，從光伏危機到鋼貿危機，在行業危機出現時，銀行本能地回避這些行業的貸款業務，不管具體企業是否健康。由此，行業選擇間接影響著借款人的信用等級，可得：

假設2：行業選擇間接影響借款人的信用等級。

在金融市場上行業聲譽影響借款人的融資狀況。行業選擇影響收入預期水平，收入預期水平影響著借款人的信用風險，一般高收入的人群不僅具有較高的綜合素質，信用較好，更為現實的是具有較高的償還能力。借款人的行業聲譽會影響投資人對項目的判斷，最終影響項目融資成功與否[15]。行業聲譽價值的存在性以及程度大小需要控制籌資人的信用風險進行考慮。信用風險是P2P網絡借貸市場的重要風險，那么控制信用等級之后，其行業聲譽價值的存在性就十分重要，可得：

假設3：行業聲譽影響借款人的融資狀況，控制信用等級后網絡借貸中行業聲譽價值仍然存在。

3變量說明

人人貸網站是國內較早成立的P2P純信用無擔保網絡借貸平臺。選擇人人貸網站2008～2014年初發布的訂單作為研究樣本，主要變量設計如表1。

4實證結果分析

采用倍差法來實證分析借款人的產業聲譽在P2P網絡借貸市場融資狀況的作用，分析借款人在借款訂單中披露的行業情況對借款訂單融資成功概率的影響程度。實證結果顯示，借款人從事第一產業的信息對融資成功的概率為-0167，第一產業的信譽對融資可得性為負。借款人從事第二產業的信息對融資成功的概率為0063，第二產業的信譽對融資可得性為正；借款人從事第三產業的信息對融資成功的概率為-0167，第三產業的信譽對融資可得性為負；說明產業特征影響著投資人的判斷，金融市場上行業聲譽價值確實存在并發揮作用。

由于變量之間存在內生關系，根據前文的理論關系分析，采用工具變量法以及聯立方程對第三產業的數據樣本進行檢驗。

工具變量法的實證結果顯示，用行業選擇、教育年限、工作時間等擬合的行業收入對借款融資成功率有顯著的正向影響，但是影響系數較小，接近于零。說明行業選擇通過收入水平的間接關系確實影響融資情況。兩方程聯立結果顯示，產業選擇對收入具有顯著的負向影響，影響系數為-317593，即每個行業之間的收入差距在317593元；而收入水平對借款的融資成功呈顯著的正相關，但是影響系數較小。三方程聯立結果進一步顯示，產業對收入具有顯著的負向影響，影響系數為-1301161，每個行業之間的收入差距約在130116元；收入水平對借款信用等級呈顯著的正相關，影響系數較??；而信用等級對融資成功率具有顯著的負相關，影響系數為-0028。說明行業選擇通過收入水平影響信用等級的間接關系確實影響融資情況。因此，在引入各種變量中的結果分析，發現行業聲譽確實影響收入水平，而收入水平會影響信用等級，最終影響借款人的融資狀況，理論分析的假設得證。

5穩健性檢驗

51傾向匹配結果分析

為了解決數據樣本的有偏性，采用傾向得分匹配方法（PSM）進行穩健性檢驗。先按整個產業大類分析行業選擇對融資狀況的傾向匹配檢驗，再對產業進行細分，具體分為農業、制造業、能源業等18類，進一步分析行業類型對借款融資的影響。

傾向匹配的檢驗結果顯示，各產業選擇對借款人在網絡借貸市場上的融資成功率具有明顯影響。進一步的細分行業檢驗結果仍然顯示各細分產業的選擇對借款人在網絡借貸市場上的融資成功率具有明顯影響。傾向匹配的穩健性檢驗結果表明，全產業分類和細分行業進行匹配的估計結果比較可靠。通過計算處理組與對照組的檢驗結果進一步說明產業選擇對借款人在網絡借貸市場上的融資成功率具有明顯影響。

52行業聲譽價值的測算結果分析

根據傾向匹配分析結果，對細分行業進行深入研究，在金融市場上行業收入與融資狀況存在差異。根據細分行業的測算結果，發現從事能源業、教育/培訓、醫療衛生保健、政府機關4個行業在金融市場行業聲譽價值均為正，風險與融資能力相適應，行業聲譽價值較好。從事農業、零售批發業、房地產行業等3個行業在金融市場行業聲譽價值均為負，行業聲譽價值較差，但風險與融資能力相適應，這7個行業聲譽價值合適。從事制造業、交通運輸業、金融/法律、媒體/廣告、公共事業5個行業的行業融資聲譽價值較高，但風險與融資能力偏差較大，行業聲譽溢價存在高估。

6結論與啟示

從行業聲譽角度來實證檢驗互聯網金融模式中借款人所在的行業聲譽對融資可得性的影響，既回答了金融市場行業聲譽融資作用的理論猜測，又反映了行業信號在互聯網金融市場上的傳遞作用以及價值表現。借助典型的P2P網絡借貸——人人貸的數據，從借款訂單的中標概率、利率水平兩個角度檢驗網絡借貸過程中的行業聲譽對融資的影響程度，并采用傾向匹配法進行穩健性檢驗。實證結果顯示，網絡借貸融資過程中存在著顯著的行業聲望影響，不同行業的融資聲譽價值存在較大差異，各行業聲譽價值估算結果顯示制造業、交通運輸業、金融/法律、媒體/廣告、公共事業5個行業的風險與融資能力偏差較大，行業聲譽溢價存在高估。

針對實證研究結果，深入挖掘互聯網金融大數據的價值，充分發揮金融信號傳遞作用，實現信號價值的合理化。為此，首先要完善互聯網金融的信息披露體系，構建安全有效的信息披露標準，形成較為可靠的互聯網金融大數據基礎。其次，加快新興互聯網金融技術的應用和探索，可以利用金融區塊鏈技術來提升金融數據信息應用。目前網絡借貸中的行業、區域等中（低）頻信號仍然發揮著重要作用，使得風險和收益合理匹配程度較低，使用新興金融技術可充分反映借款人的信用水平，促進資金價格的合理化。最后，形成良好的互聯網金融制度，促進借款人聲譽的積累以及行業聲譽的積累。統一完善征信體系，如實反映借款人的信用信息，促進借款風險和成本的合理化。人們會更加注意自己的經濟行為，因為任何不軌行為都可能反映到互聯網金融體系中，從而造成自身甚至行業聲譽的損失。

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（責任編輯：辜萍）