借贷双方资金集中度对P2P平台成交利率的影响
【图文】：
图1贷款资金集中度对P2P平台成交利率的“风险集中效应”图2贷款资金集中度对P2P平台成交利率的“风险识别效应”2．3借款资金集中度对P2P平台成交利率的影响机理借款资金结构是衡量一家P2P平台资金去向安全性的重要指标。为了吸引出借人出借资金，当前国内的P2P平台大多都承诺“保本保息”。但是信息不对称问题仍然存在，出借人明显处于信息劣势，无法获知P2P平台真实的借款资金结构信息。本文认为，借款资金集中度对P2P平台成交利率的影响也存在2种效应。1)风险集中效应。P2P平台的借款资金集中度过高，资金集中在少数标的项目上导致风险集中，出借人和P2P平台面临更大的风险敞口，借款人还款违约风险也会增高。一旦平台集中的大客户出现大额逾期或无法还款，，对其的资金追偿将变得极为困难，平台将面临极大的担保赔付压力，很可能将影响到自身的正常经营，甚至引发系统性风险，出借人的投资很可能将无法收回［21］。所以，借款资金结构风险的集中，将推高平台借贷的成交利率。本文将这种效应称为借款资金集中度对P2P平台成交利率的“风险集中效应”，如图3所示。图3借款资金集中度对P2P平台成交利率的“风险集中效应”2)风险识别效应。P2P网络借贷平台的借款资金去向集中度越高，意味着借款资金集中在少数借款标的项目上，出借人能够有较多的时间精力去评估、识别项目质量，较容易识别出其中的优质稳健项目。由此，借款人、平台以及出借人都将实现期望目标;因此，借款资金结构的集中，将降低借款融资的成本，即降低平台借贷的成交利率。本文将这种效应称为借款资金
Ten_L=α1+α2Interest+α3Time+α4Number_L+α5Volume+α6Lever+u1，Ten_D=β1+β2Interest+β3Time+β4Number_D+β5Capital+u2，Interest=χ1+χ2Ten_L+χ3Ten_D+χ4Time+χ5Volume+χ6Lever，+χ7Quantity+χ8Duration+χ9F_Time+u3。(1)图5内生变量与前定变量的划分4模型估计与实证结果4．1方程的联立性(变量的内生性)检验1)检验贷款资金集中度方程中P2P平台成交利率的内生性。首先，将联立方程中影响P2P平台成交利率与前十大出借人待收金额占比的所有前定变量作为自变量、P2P平台成交利率作为因变量进行最小二乘回归，并从回归结果中导出P2P平台成交利率方程简化式的残差序列u'3(u'3为一般的OLS残差)。即:Interest=n1+n2Time+n3Volume+n4Lever+n5Quantity+n6Duration+n7F_Time+n8Number_L+u'3。(2)得到u'3的估计结果:u'3=Interest－0．2006018－0．000468Time+0．012309Volume+2．96E－05Lever－0．0．3473Quantity+0．000761Duration+5．05E－08F_Time－0．001334×Number_L。(3)令u1=ξ3u'3+e1，此时有:Ten_L=α1+α2Interest+α3Time+α4Number_L+α5Volume+α6Lever+ξ3u'3+e1。(4)对上述方程采用最小二乘法进行回归估计，以关注ξ3是否显著，即检验变量u'3的系数ξ3的t检验是否显著。原假设为H0∶ξ3=0。实际回归结果如下:Ten_L=0．257506+2．697955Interest－0．001771Time－0
【作者单位】： 大连理工大学管理与经济学部
【基金】：国家社科基金重大项目(ZDA025) 辽宁经济社会发展课题(2017lslktjd-018)
【分类号】：F724.6;F832.4
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