摘要:随着国家大力推动供应链金融的发展,越来越多的P2P供应链金融平台开始出现,同时大量P2P平台开始往供应链金融平台转型。目前对于P2P供应链金融的研究国内相关文献较少,更多文献仅在于供应链金融本身和P2P平台本身。本文利用DEA方法测算了P2P供应链金融平台各月份的经营效率值,并找出其发展趋势,利用Tobit回归模型对影响其经营效率的因素进行分析研究,为P2P供应链金融平台的未来发展提供一些建议。
随着近几年信息技术和互联网技术的快速发展,P2P平台出现了大规模的增长,成为了普通群众投资的重要渠道。但随着金融行业监管的持续加强、平台自身的经营不善、市场规则的不完全以及P2P融资模式本身的固有缺陷,导致了大量P2P融资平台关停。而与此同时,中国人民银行发布文件,表示要大力扶持和发展供应链金融业务。供应链金融作为缓解中小企业与银行之间信息不对称的重要金融模式,开始受到广泛关注。P2P供应链金融业务从根本上来说是将传统的供应链金融业务同P2P平台结合起来,使其兼具供应链金融业务和P2P平台的优点。作为两者的结合体,P2P供应链金融平台在当前经济的大环境下是否仍能保证经营效率,是否仍具发展潜力,都是值得研究的问题。本文将采用对当前几家经营P2P供应链金融的平台进行逐月的DEA测算,目的在于研究当前经济环境下,P2P平台的经营效率是否有下滑趋势,并利用Tobit回归模型对影响其经营效率的因素进行分析。通过这种二步分析法对P2P供应链金融平台的进一步发展提出建议。
1、文献综述
P2P供应链金融更为具体的定义是供应链上需要融资的中小企业,通过质押其应收账款等方式,通过P2P平台获得个人投资者资金,在一定时期内还本付息的方式。赵培培(2016)认为P2P供应链金融的优势主要在于其简化了贷款的审批流程,相对于商业银行更贴近于市场,可以满足各种需求,且符合金融服务实体的国家政策导向。对于P2P供应链金融的进一步研究主要有以下两方面:一是P2P平台下的供应链金融风险的研究,主要包括风险的识别和规避问题。邓传红等(2016)对P2P供应链金融逆向选择时的主观信用风险进行了博弈分析,通过博弈模型对合约提出了改进建议,以规避风险。张婉荣等(2019)以红岭创投存货抵押贷款违约这一P2P供应链金融违约事件做了案例分析,提出了P2P供应链金融风险主要有以下几个部分组成:核心企业信用风险、上下游企业信用风险、贸易背景是否真实风险、物流监管方风险和资产抵押风险。李国英(2015)提出P2P平台的规模越大将会导致其风险越大。P2P平台要实现安全、可持续发展必须解决规模和风险的问题,有一定的规模才能有进一步的可持续发展。因此P2P与规模大、风险可控的资产端对接,是其稳健发展的重要手段。胡波等(2017)对P2P借贷平台与融资企业博弈分析发现,供应链金融模式转移了风险,核心企业的加入降低了信息获取成本,下调了贷款的利率,降低了中小企业的违约风险。二是对于P2P供应链金融借贷利率影响因素的研究,张琅等(2019)通过获取一家P2P供应链金融平台的供应链借款数据,通过一个线性回归模型发现,货币政策、借款金额、借款企业成立年限对借款项目预期年化收益率的影响并不显著。借款期限对利率存在显著正向影响,而企业的资信水平对借款利率有显著负向影响,但还款来源、真实贸易背景都对利率有显著的正向影响。
同样,国外的P2P供应链金融的研究较少,多集中于供应链金融本身的风险识别研究,主要研究了供应链金融的运作机理,以及供应链金融如何通过影响企业的融资方式来影响其效率。RaziyehReza-Gharehbagha(2019)等通过使用博弈理论框架和定制优化问题发现,通过P2P供应链金融平台进行融资的中小型企业在获得政府直接补贴的情况下可以获得更多的利润。
2、研究方法与变量选取
2.1方法简介
数据包络分析方法(DEA),是由A.Charnes和W.W.Cooper提出的一种线性规划评价相对效率的方法,是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的新领域。该方法将决策单元的属性划分为投入项和产出项,不预先设置权重,只关心总产出和总投入,以其比率作为相对效率。每个评估对象被称为“决策单元”(DMU),在本文中每一个P2P供应链平台即一个决策单元。通过线性规划的方法,将决策单元中的数据投影在坐标空间中,进而构建最优产出和投入的效率边界,即构建出数据包络线。其中只有DEA有效点会位于曲线上,将其设定为1,其他的点会被赋予一个在0~1的值。
Tobit模型是由Tobin(1958)提出的,是被解释变量作为受限变量出现时被广泛采用的一种模型。因为文中需要测算的效率值是一个受限变量,如果使用普通的回归方法将导致很大的误差,所以本文将采用Tobit模型对影响经营效率的因素做进一步的分析。
2.2变量的选取
2.2.1DEA变量的选取
对于DEA的指标选择,本文选取了四个投入指标和两个产出指标来对经营效率进行分析。投入指标分别为:注册资本,这一指标的大小奠定了平台的起始规模大小和基本的服务经营能力;投资人数,表示每月在平台上进行投资的人数,表示平台用户的活跃度和知名度;借款人数,为每月平台的借款人数情况,表示平台用户的活跃度;借款标数,为平台上借款标的的数量,一定程度上反映了平台的经营能力和服务能力。产出指标分别为:平台成交量,反映了当月平台的运营成果,对现有资源的利用和经营效果;平均收益率,反映了使用平台的收益情况。这些指标都很好地反映了企业所获得的各种资源和通过对这些资源的配置和利用从而获得的产出,适用于衡量平台的效率。综上所述,选择注册资本、投资人数、借款人数、借款标数作为投入指标,将平台成交量和平均收益率作为产出指标是较为合理的选择。
表1指标选择表
2.2.2Tobit模型变量的选取与假设
本文对于平台效率的定义是平台通过自身宣传和其经营能力将借款标的、借款人数、投资人数等资源正确配置,以完成交易获得利益的效率。所以在此将用以下指标衡量其经营效率:投贷比、平均借款期限、满标用时、待还余额和资金净流入。
投贷比是平台一段时间内所获投资总额和贷款总额的比值,是衡量一个平台流动性的指标之一,这直接反映了当前平台的资产结构,也间接反映出平台的风险状况。一般而言,投贷比较高的平台有更高的盈利能力,但是投贷比过高将会出现大量的投资冗余的情况,反而会损害平台的经营效率。这一指标在一定程度上反映了P2P供应链金融平台的经营效率。因此做出假设1:投贷比与P2P供应链金融平台的经营效率呈负相关关系。
P2P供应链平台上的标的因为有真实的融资背景作保障,所以其还款的期限相对于其他平台而言可以放长一些。当一个平台有较强的运营能力时,还款时间也会相应地放长一点。所以得到假设2:平均借款期限与P2P平台的经营效率成正比。
满标用时是当平台放出一个融资标的时,投资人投资的金额达到融资所需金额的时间。这个时间越短就代表融资标的越有吸引力,经营能力越强就越容易获得稳健合适的融资标的,时间长短从一定程度上反映了用户的活跃度和平台的经营能力。因此得到假设3:满标时间与P2P平台的经营效率成反比。
P2P平台因为审核手续相对简便,贷款很容易获得,这会导致其放款过多无法收回,面临巨大的信用违约风险,形成大量的待还余额。待还余额过多将导致平台的资金流转出现问题,甚至导致资金链的断裂,影响P2P平台的正常运营。于是可以假设4:待还余额与P2P平台的经营效率成反比。
盈利是一个企业最重要的目标,同样P2P供应链金融平台运营的最终效益都反映在最后所获利润上。当一个平台经营得越好,资金配置越合理,便会获得更多利润,资金的净流入越高。根据分析得到假设5:资金净流入与P2P平台的经营效率成正比。
2.3模型的建立
根据上文分析得出的假设和所选取的变量,建立一个实证分析的Tobit模型如下:
其中代表第i家平台的综合效率值,代表回归方程的常数项,到分别代表变量的回归系数,代表第i家平台投贷比,代表第i家平台的资金净流入,代表第i家平台的待还余额,代表第i家平台的平均借款期限,代表第i家平台的标的的平均满标时间,代表随机误差项。
2.4研究样本与资料来源
本文的数据来源于网贷之家的公开统计数据,我们从网贷之家的网站上获取了28家P2P供应链金融平台2019年8月至2019年11月的成交量数据,包括各月的成交量、投资人数、借款人数等信息。通过对数据的观测与筛选剔除成交量过低和信息披露不完全的平台,获得了共计14家P2P供应链平台的有效样本。
3、实证分析
3.1DEA结果及分析
本文使用了MAXDEA软件对所选取的指标数据进行计算,得出各个平台不同月份的综合技术效率、纯技术效率和规模效率的值,通过软件的计算整理可得表1。
从表2中可以看出在每个月中都有多家平台的综合技术效率达到了1,有些平台只有部分月份达到了综合技术有效,而在其他时间都只能达到纯技术有效。对于纯技术效率都达到了1,而规模效率一直是无效的平台而言,可以从经营规模的角度入手,扩大或缩减规模可从一定程度上提升平台的综合技术效率。
由表2可知,随着运营时间增加,达到纯技术有效的P2P供应链金融平台也有所增加,从起初8月份的7家平台达到纯技术有效到11月已有10家平台达到了纯技术有效。这表明随着时间的增加以及政策对P2P供应链金融的扶持,更多的平台在自身管理水平、运营能力、业务熟练度等方面都有一定的提高。也从一定程度上反映了当前P2P供应链市场是具有一定前景的。
从规模报酬来看,各个平台大体都呈现出上升趋势。众房宝和道口贷两个平台除达到综合技术有效的月份外,其他时间都是递减的。道口贷这一平台只接受核心企业是清华校友创办的行业龙头企业,经营的范围相对其他平台较小,对借款企业的限制可能是其规模效率和规模报酬递减的原因,业务规模的扩展,可能会带来更高的规模报酬。
表2DEA分析结果
综上所述,从各平台的综合技术效率值来看,平台的综合技术效率随时间有一定的上升趋势,但有待提高。平台应当多从提高规模效率入手并同时注重创新,提高其纯技术效率.
3.2Tobit回归结果分析
本文通过Eviews软件对所获取的数据带入Tobit模型中进行计算,获得所需的计算结果如表3所示。
表3Tobit回归结果
投贷比与P2P供应链平台的经营效率之间的回归系数为负,且未通过显著性检验。对于一个P2P供应链金融平台,由于其兼具P2P平台风险高和供应链金融小额度的贷款性质,其所获得的投融资金额通常都不会很大,由于其P2P平台的性质以及真实的交易背景,其投贷比趋近于1,平台与平台之间差距不大。正因如此,P2P供应链金融平台难以获取投贷差中所包含的利息收入,所以投贷比的影响因素并不明显。
平均借款期限与P2P供应链平台经营效率之间的回归系数为负,且通过显著性检验。根据以往经验而言平均的借款期限越长代表借款金额越高,风险也越大,对于P2P供应链金融这样的中小额贷款平台而言,违约带来的伤害非常大。虽然供应链金融有真实的贸易背景作为支撑,风险相比于以往的融资方式较低,所以应根据其真实的贸易背景适当延长。
待还余额与P2P供应链平台经营效率之间的回归系数为正,且通过显著性检验表明:待还余额越高会导致P2P供应链金融平台的经营效率越高。待还余额越高表明平台出借的金额越高,通常来说这样将会导致回款过慢、面临更大可能的资产损失以及面临极大的违约风险等一系列问题。但是由于其供应链金融所带来的真实贸易的背景,以及核心企业的信用所作出的背书,存在违约的风险较小。而待还余额高则代表平台从其中可以获得的利息收入越高,投入日常运营中的资金及平台的经营效率也就越高。
满标时间与P2P供应链平台经营效率之间的回归系数为正,这与之前的假设不相符,且通过了显著性检验。因为满标时间越长代表这个标的的金额较大,所需时间也就越多,而获得的标的金额的大小直接反映了一个平台的经营能力的强弱。可以获得较大的标的说明这个标的所依靠的核心企业的信用度越高,平台有能力可以和信用度良好的核心企业进行合作,从侧面反映出了P2P平台的经营能力。
资金净流入与P2P供应链金融平台的经营效率之间的回归系数为正值但未通过显著性检验,这表明资金净流入对于P2P供应链平台的经营效率的影响并不显著,P2P供应链金融平台进行的都是小额融资,P2P平台的资金净流入不会出现大幅波动的情况,因此资金流入情况对平台的经营效率并没有显著影响。
4、建议
4.1改善服务,提高客户忠诚度
平台在经营中应注重客户的服务体验,对客户提出的问题做出准确的解答。同时注重与客户的及时沟通,在适当的时间向客户推送投资标的的信息,注意信息披露,做好客户运营维护服务,吸引客户进一步投资。在后续的交易中,追踪客户的投资倾向,做好“售后”的工作,培养客户的忠诚度,让平台能获得长远的发展。
4.2严格审查,做好风控
虽然供应链金融具有一定的真实贸易背景,但仍要对供应链上的核心企业进行必要且详细的审查工作,以此确定贷款的风险。平台需要根据核心企业的实际交易情况和信用评分确定合理的还款时间和期限,将代还款余额控制在合理的水平,以此来控制违约风险,提升经营效率。另一方面,平台应当根据供应链金融和P2P融资的特点,建立更合适的风控模型,以便于迅速准确地识别出借贷过程中的各种风险,实施相对应的应对策略。
4.3加强业务创新能力
P2P供应链金融平台应当趁着当前的政策红利,进一步创新探索出新的业务模式,将P2P网贷中的信息获取,操作方便快捷的优势和供应链金融中的有真实背景,有核心企业作为信用保障的优势相结合,进一步精简审批流程。利用当前互联网媒体和传统媒体的宣传手段及时准确地投放广告,吸引更多的客户通过平台进行投融资,更好地服务于实体经济的发展,引导资金流向实体经济,促进总体的经济由虚向实发展。
5、结语
在当前对于P2P平台监管的日益严格,大量平台开始转型倒闭的情况下,P2P供应链金融平台本身的供应链金融的具有真实贸易背景,风险上更为稳健。一些需要进行转型的P2P平台可以考虑开展一些供应链金融业务,利用本身的信息获取优势和快速审批、放款的技术优势与供应链金融业务进行融合,以收到更好的经营效果。通过上文的分析,可以预测随着时间的推移,P2P供应链金融平台的经营效率会得到一定的提升。P2P供应链金融平台应该加强其服务能力、运营能力和技术水平。平台应当开展创新活动,获取更为稳健且多样化的投资标的供投资者选择。虽然P2P供应链金融平台仍然有着长足的发展空间,但在未来或许会成为金融市场缓解中小企业融资难问题的重要方式,也会成为我国金融市场的重要组成部分。
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