基于非定向sbm―dea模型的网络借贷平台效率分析及启示

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1、基于非定向SBM―DEA模型的网络借贷平台效率分析及启示　　　　摘要：本文采用非定向SBM-DEA方法测算了中国207个网络借贷平台的综合效率、纯技术效率和规模效率，并比较和分析了不同地域、不同背景下平台第一阶段和第三阶段DEA效率测算结果，研究结果发现：获得上市公司或风险投资机构的融资，有利于改善网络借贷平台效率，外部环境也是影响平台效率的关键因素之一。本文研究结果的启示在于：为促进网络借贷行业的健康发展，既需要制定吸引投资的各种配套制度和政策等，形成良好的软件环境，也需要构建良好的信息基础设施、经济基础等硬件环境。下载论文网　　关键词：网络借贷；效率；SBM-DEA；风险投资

2、　　中图分类号：文献标识码：A文章编号：1674-2265（2017）06-0010-08　　一、引言　　近年来，伴随着网络借贷的高速发展，网络借贷平台的各种风险问题开始逐渐暴露。由于挪用客户资金、发假标、把旧的坏账卖给新的投资人等内部欺诈问题，全球第一家上市的P2P平台TrustBuddy在2015年10月破产倒闭。2016年LendingClub在向SEC提交的报告中，提到其在“内部评估”环节发现了两笔总额为2200万美元的贷款违规出售，引发机构投资者对LendingClub的信任危机。在中国，近年来网络借贷发展中蕴含的风险同样不容忽视。一是自2013年下半年以来，中国P2P

3、网络借贷行业出现“关门潮”，而且该趋势一直蔓延至2016年，并且呈现愈演愈烈之势。二是倒闭P2P平台涉及的人群越来越广，后果也越来越严重。据网贷之家的统计，倒闭平台涉及的投资者人数在2013年及以前仅为万人，2014年增加为万人，2015年前7个月就有万人；倒闭平台涉及的贷款金额在2013年及以前仅为亿元，2014年增加为亿元，2015年前7个月就高达亿元。三是网络借贷平台信用风险和操作风险问题突出。目前，中国多数网络借贷平台对其违约率和坏账数量都讳莫如深，仅少数平台如红岭创投、拍拍贷、人人贷等公开披露过坏账率。　　尽管网络借贷行业监管体系尚未成熟，但是依据优胜劣汰的生存法则，低

4、效率的网络借贷平台毫无疑问会逐渐被市场所淘汰。目前仍然幸存的平台效率如何呢？哪些因素会对平台效率产生潜在影响呢？厘清这个问题有助于正确认识中国网络借贷行业现状，以期为政策制定者提供决策参考。　　二、文献综述　　英美等西方国家由于信用制度和证券交易体系较为完善，网络借贷平台的主要贡献在于将贷款需求信息扩散给广泛的潜在投资者（Warren，2016）。因此，西方学者更加关注贷款人和借款人之间的信息不对称，相应的研究主要集中在几个方面：一是从人口学和社会学角度研究影响P2P网络借贷成功率和借款利率的各种微观因素。Pope和Sydnor（2008）研究发现人种、性别、体重、外形和个性都对

5、借款成功率和借款利率有显著影响。Berger和Gleisner（2010）、Lin等（2013）、Mollick（2014）研究发现借款人社会资源越丰富，借款项目质量越高，就越容易获得较低成本的贷款，其贷款违约的可能性也越低。二是研究P2P网络借贷中贷款人行为。Luo和Lin（2013）基于偏好依附和分割建立模型分析贷款人的投标行为，并采用Prosper的微观数据进行了实证研究，认为贷款人在竞标中存在明显的羊群效应，而非按照风险和收益进行理性投资。Lee和Lee（2011）基于韩国最大P2P网络借贷平台数据的研究，同样发现该平台贷款人投标具有羊群效应。三是关注P2P平台运营中可能

6、存在的风险。Yum（2012）、Ashta等（2010）指出P2P借贷的一个主要问题是借贷双方信息不对称以及由此导致的逆向选择和道德风险。Lee等（2011）、Luo和Lin（2013）指出信息不对称导致出借人行为存在羊群效应，增加了网络借贷信用风险。Yan（2015）、Warren（2016）指出由于平台收益来源于固定比例的服务费，难以激励平台管理者执行严格的风险控制，使其存在经营风险。　　由于国内相关的信用制度和法律制度还有待完善，因此国内学术界关于P2P网络借贷的研究主要集中于四个方面：一是P2P网络借贷平台运营模式研究。卢馨和李慧敏（2015）、叶湘榕（2014）分别从网

7、络借贷平台功能和业务特点两个方面对平台运营模式进行了研究。二是平台发展现状及存在问题研究。吴晓光和曹一（2011）、缪斌（2013）、冯果和蒋莎莎（2013）认为中国网络借贷行业发展不规范，其原因既在于相?P法律制度和监管的缺失，也与网络借贷交易的虚拟性和匿名性有关。三是对影响P2P借贷交易成败的微观因素的研究。王会娟和廖理（2014）、温小霓和武小娟（2014）分别基于人人贷和拍拍贷数据，对影响借贷行为的因素进行了研究。四是监管体系研究。吴晓光和曹一（2011）、罗斯丹和王苒（