我國P2P網絡貸款平臺經營效率評價

張業瑩　劉傳哲

內容摘要：本文基于25家P2P網絡貸款平臺的年度評價積分建立評價網絡貸款平臺經營效率的數據包絡分析模型，測算出各平臺與行業平均水平的總體效率、技術效率、規模效率與規模效益狀況。通過分析平臺經營效率與資源配置之間的關系，為非DEA有效的平臺提出實現DEA有效的可行建議，并總結網貸平臺發展的部分特征。

關鍵詞：P2P網貸平臺 DEA 經營效率 規模效益

模型的建立

（一）DEA模型

DEA模型假設存在n個決策單元DMUj，j=1，…，n （下同）。 DMUj的輸入為xj=（x1j，…，xmj）T，輸出為yj=（y1j，…，ysj）T，m為輸入指標數目，s為輸出指標的數目。Xj≥0，yj≥0， 即其分量非負且至少有一個是正的。

（二）指標的選擇

本文選擇的指標存在絕對值，具體有兩個方面的原因：一是本文的研究對象是我國的P2P網貸平臺，雖然2016年初國內網貸平臺數量達2595家，但其中上市成功的暫時只有宜人貸一家，此外除拍拍貸的信息披露程度較大，其余網貸平臺的財務信息則相對保密，即具體的財務數據無法獲得；二是DEA方法論旨在研究決策單元間的相對效率，而且咨詢公司對網貸平臺各方面經營的評價積分（相對數值）保留了各企業平臺在該積分方面的經營水平，因此使用2015年網貸行業年報中被用于平臺排名的積分數據是可行的。具體的投入與產出指標如表1所示。

實例分析

網貸平臺呈現更為明顯的馬太效應與二八原則，因此本文抽取百名平臺排行榜中的前20家企業，并抽取5家不在前20%之內的平臺作為分析對象，用于對比研究。

DEA數據處理結果分析。根據原始數據，分別采用C2R模型和 BCC模型計算各平臺的總體效率θ*、純技術效率σ*，然后由公式（3）計算純規模效率s*， 并判斷各網貸平臺的規模效益狀況，具體結果見表2。本文用Lindo軟件求解所涉及到的線性規劃問題。表4中的 ω1、ω2、ω3、ω4、ω5、ω6、υ1、υ2、υ3分別為各輸入、輸出的影子價格（其值等于C2R模型中松弛變量的檢驗數的相反數，可以直接通過式（1）的求解結果獲得，也等于相應對偶規劃問題的最優解）， s-1、s-2、s-3、s-4、s-5、s-6、s+1、s+2、s+3分別為C2R模型即式（1）的約束條件中各松弛變量的數值； Σλi為式（1）的變量λ1，…，λn 的和，根據其值可判斷DMU的規模效益狀況。

效率分析。通過表2可知，在當前的技術與管理水平條件下，25個網貸平臺中有14家的總體效率、純規模效率、純技術效率都是1，即處于生產前沿面上，說明其經營效果DEA有效；此外存在鑫合匯、和信貸、生菜金融、E路同心四家平臺其總體效率DEA無效，但單方面的技術效率有效。抽選平臺中國資系總體效率有效比為67%，風投系為25%，上市公司系為50%，民營系62.5%，銀行系100%，一定意義上說明在P2P貸款平臺中民營系、銀行系與國資系平臺具備更好的運營能力。觀察總體效率、技術效率與規模效率值，可以發現網貸行業內的平臺并沒有呈現規模效率完全優于技術效率或者規模效率完全劣于技術效率，而且沒有明顯的分布特征，說明網貸行業的技術水平與規模水平在各平臺之間仍存在較大差異，平臺間不存在普遍一致的技術水平特征或規模效益特征，即行業并不處于成熟期。

計算行業平均效率水平，發現網貸平臺業的總體效率、技術效率與規模效率都沒有達到DEA有效，其中技術利用水平略好于規模利用水平，說明網貸平臺業的技術發展速度快于規模變化速度，但在管理方法、規模水平與技術條件方面仍有較大改善空間。

DMU在生產前沿面上的投影與影子價格分析。表3中全部數值采用舍四進五原則保留零位小數點。DEA有效的DMU指標的真實值與生產前沿面上的投影值一樣，非DEA有效的DMU在生產前沿面上的投影點DEA有效，從而利用非DEA有效的DMU的投入指標真實值減去其投影值，計算在實現同樣經營效率前提下可節約的投入資源量；利用產出指標的投影值減去真實值計算相同投入資源前提下可以增加的產出值。其中投入指標的投影值計算公式為=θjxmj-s-mj，1≤j≤25，1≤m≤6，產出指標的投影值計算公式為=ysj+s+sj，1≤j≤25，1≤s≤3舉例如表3中積木盒子的各變量投影點，表明積木盒子在實現當下相同產出時，可以減少技術投入、準備金投入、活期產品量、小客戶量要求與信息公開投入。因為文中的投入指標為相對值，所以無法直接斷定應該減少的資金投入額，當投入指標為包含單位的絕對值，可以利用真實值減去投影值具體計算公司該投入指標可以減少的資金成本（其它平臺分析類似，此處略）。從行業角度看，注冊資本可減少比例為8.29%，技術成本可減少6.95%，準備金成本可減少30.79%，活期產品投入成本可減少13.16%，小客戶小數額借款量創造成本可減少7.14%，信息公開成本可減少14.64%，成交量可增加3.32%，說明P2P網貸平臺可以適當減少現有風險準備金額度，提高短期產品的運作效率，逐漸提高平臺風險控制與承受能力。

通過影子價格的絕對值大小可以了解某一投入或產出指標的改變相對于其它指標的改變對總體效率的影響大小，為公司決策提供緊急度依據。具體如表4中人人貸平臺，在投入指標中，杠桿積分的影子價格為0，說明降低杠桿積分的單位數值不能改變總體效率，而其余五個投入指標中，技術積分的影子價格的絕對值最大，說明單位技術積分的降低比其余四項投入指標的降低帶來更大的效率提高；對于產出指標，營收積分的影子價格最大，說明人人貸為提高公司經營效率，對于成交額、利潤率與客戶注冊量三方面，應該更關注利潤率的提升（其他平臺分析類似）。對于行業整體，應該著重把握技術成本投入，關注利潤的實現方式。

規模效率分析。從表2可以看出各平臺（DMU）的規模效應情況，只有愛錢進一家平臺處于規模效益遞減狀態，其余的序號為1、2、3、6、7、8、10、13、14、17、20、22、23、24的平臺規模效益不變，其余10家平臺規模效益遞增，行業平均程度屬于規模效益遞增。此外，將平臺注冊資本與規模效益結合分析，可以發現規模效益的增減與平臺的注冊資本額無關。基于只有極少數平臺規模效益遞減，多數平臺規模效益不變，眾多平臺規模效益遞增，可以知道我國P2P網貸平臺業處于行業成長后期甚至是成熟前期，具體表現為已存在相對較多的大規模網貸平臺，2016年行業數量增加放緩，行業特點、用戶特點趨于明朗化，行業標準、法規基本健全。

結論

首先，我國P2P網貸平臺現處于行業迅速發展后期，即將進入成熟穩定增長期，大部分平臺處于規模效益不變或遞增的狀態，預示未來網貸平臺的數量將趨于穩定并逐漸縮減，個體規模逐漸擴大，最終形成少數大平臺占據多數市場份額，部分特色平臺占據小眾或利基市場的局面。我國P2P網貸的法律法規現今已基本健全，但具體效果仍有待觀察，平臺盈利難、獲客難、風險準備金高、信用體制與監管體制不健全等問題仍有待解決。

其次，將網貸平臺分為銀行系、風投系、上市公司系、民營系與國資系，通過計算各背景平臺的綜合經營效率，分析由于銀行業具備相對完善的客戶征信體系與風險控制能力，該背景平臺的經營效率遠高于其他背景的平臺；近年國有資本的改革很大程度的刺激了企業的運作效率，國資背景的平臺在采用現代體制以及外聘專業經營人員的方式下，其經營效率逐漸緊逼民營系網貸平臺；一般情況下，風險投資項目具備良好的發展前景與齊備的專業人士，但可能由于P2P網貸相比傳統新興行業變化更為迅猛、天使投資人的增多、風險投資公司資金與人力的更分散性、廣覆蓋性等原因使得風投系背景的網貸平臺經營效率相對落后。

最后，基于我國征信體系不成熟與網貸出資者風險承受能力弱兩大因素，網貸平臺運營中必須投入相對過大的風險控制成本，包括風險準備金成本、短期資產投放成本、增加小額貸款的交易量成本等；基于行業負面性新聞眾多，網貸投資人采取更為謹慎的心態，與傳統借貸方式的存在以及網民數量有待進一步拓展等因素，眾多P2P平臺仍必須花費大量的獲客成本，如廣告成本、信息公開成本、微信微博等門戶網站維護成本等。因此，征信體系的健全完善、民眾網貸觀念的轉變、平臺管理方法的革新是解決當下網貸平臺困窘局面的關鍵。

參考文獻：

1.袁羽.基于Logistic回歸的P2P網絡貸款信用風險度量[D].上海社會科學院，2014

2.劉甜甜.淺析國內P2P網絡貸款行業的發展歷程和問題平臺[J].品牌（下半月），2015（2）endprint