第一章 绪
第一节 研究背景和意义
一、 研究背景
互联网金融是金融创新的产物之一，也是未来新金融发展的重要方向。互联网金融是利用互联网技术和移动通讯科技搭建的平台，为客户提供金融服务的业务模式，既包括传统金融行业利用互联网开展的相关业务，也包括互联网企业通过其技术优势和客户群体开展的金融业务形式。作为一种直接的融资方式，P2P网贷依托互联网技术，结合担保和银行的业务模式，开展的更为直接有效的资金融通方式。
第一节 研究背景和意义
一、 研究背景
互联网金融是金融创新的产物之一，也是未来新金融发展的重要方向。互联网金融是利用互联网技术和移动通讯科技搭建的平台，为客户提供金融服务的业务模式，既包括传统金融行业利用互联网开展的相关业务，也包括互联网企业通过其技术优势和客户群体开展的金融业务形式。作为一种直接的融资方式，P2P网贷依托互联网技术，结合担保和银行的业务模式，开展的更为直接有效的资金融通方式。
P2P 网贷平台诞生的初衷是为了能够顺应当前信息化时代的背景，符合互联网金融的主题，相比于传统的金融机构和贷款中介组织，能够更加方便快速的帮助企业进行融资和借款，并且能够拓宽投资者的投资渠道。同时作为互联网金融领域重要的一员，其作用对小微企业融资和成长至关重要，符合普惠金融的发展理念。
第三章 理论基础 ............................................ 14
我国目前的网贷市场现状，平台小而多，而且许多平台性质不同，业务涉及也不同。而最近几年，P2P 网贷平台暴雷事件频发。许多平台跑路，不仅造成了投资者资金的损失，而且还造成了社会舆论对网贷平台，对互联网金融评价的负面性。总结而言，由于少数平台的不规范，导致了整个行业发展遭遇停滞，监管部门也没有根据具体的问题开展具体的整治措施，没能对整个行业的发展和对某些问题平台的提出改进的意见和建议，而是偏向于全盘否定的策略。许多平台自身也没有进行自纠，多数存在效率不足的问题，不能满足众多借款人与贷款人的要求。
其中针对不能满足众多借款人与贷款人的要求，就需要平台自身主动地去提高内部的效率和提高运营效率，促进借贷市场流动性，并且要配合有关部门，做好对互联网金融领域的监管和维护。监管部门同时也必须监控各个平台的运营效率水平，并且向运营效率落后的平台提出整改的意见。
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第二节 研究方法和思路
一、 研究思路
本文通过三阶段 DEA 模型和 Tobit 回归分析，测度效率值和影响因素的探究，寻找提高网贷平台效率值的办法。创新使用三阶段 DEA 模型，通过第二阶段的随机前沿分析的方法，剔除环境变量（平台所在省市的经济发展情况和平台自身的性质）。能够排除外界干扰，测度出较为真实准确的效率值。其中经济发展情况受到地区多种因素影响，平台自身无法控制；平台自身性质受到平台股东类型影响，平台大多规模较小，无法通过资本运作改变控股股东的类型，而且平台性质往往会影响投资者的选择。进行 Tobit 回归分析研究其影响因素，根据回归分析的系数正负和显著性水平总结出实际影响效率值大小变量指标。
一、 研究思路
本文通过三阶段 DEA 模型和 Tobit 回归分析，测度效率值和影响因素的探究，寻找提高网贷平台效率值的办法。创新使用三阶段 DEA 模型，通过第二阶段的随机前沿分析的方法，剔除环境变量（平台所在省市的经济发展情况和平台自身的性质）。能够排除外界干扰，测度出较为真实准确的效率值。其中经济发展情况受到地区多种因素影响，平台自身无法控制；平台自身性质受到平台股东类型影响，平台大多规模较小，无法通过资本运作改变控股股东的类型，而且平台性质往往会影响投资者的选择。进行 Tobit 回归分析研究其影响因素，根据回归分析的系数正负和显著性水平总结出实际影响效率值大小变量指标。
二、 研究路径框图
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第二章 文献综述
第一节 P2P 网贷平台效率测度的研究综述
近几年，P2P 网贷平台效率测度的文献都是集中在对网贷平台内部效率值的计算上，使用的效率测度方法主要是 DEA。
传统的对效率测度文章，结合测度结果对当前我国网贷市场的效率水平进行评价，对缺点和不足提出改进方案。部分研究基于对不同股东背景的网贷平台体现的效率差异开始分析，骆品亮和丁岚（2017）通过 DEA 模型，测度我国 P2P 网贷平台运营效率水平，选择的研究时间段为 2014-2016 年，结果显示绝大数平台效率上还有提升空间，从测度结果的三个效率值上看，主要原因是规模效率低下。研究不同股东背景对网贷平台效率测度结果的影响发现，不同股东背景的平台呈现不同的效率水平，效率值从大到小依次为上市公司背景，风投背景，民营背景，国资背景。除了股东背景的分类，姜琪（2018）认为地域也会对网贷平台的效率结果产生影响，分别从地区和类型两个视角对网贷平台的效率差异进行了研究，采用DEA-Malmquist 方法测度P2P网贷平台全要素生产率、规模经济及效率差异，也显示平台整体缺乏效率，许多网贷平台并不具备规模经济，但是规模大小对生产率影响不明显。同样的文献有 Jie Zheng 和 Li-Yan Wang（2018），但是采用不同的计量方法，利用非期望输出的超高效 SBM 模型对网贷平台的效率进行了计算和分析，得出的结果也是与上两篇文章相同。另外，对于不同背景的平台也呈现出效率不一致的情况，而且研究结果呈现了按股东背景分层的现象。从地理分布看，东部发达地区的平台效率水平高于其他地区。
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第一节 P2P 网贷平台效率测度的研究综述
近几年，P2P 网贷平台效率测度的文献都是集中在对网贷平台内部效率值的计算上，使用的效率测度方法主要是 DEA。
传统的对效率测度文章，结合测度结果对当前我国网贷市场的效率水平进行评价，对缺点和不足提出改进方案。部分研究基于对不同股东背景的网贷平台体现的效率差异开始分析，骆品亮和丁岚（2017）通过 DEA 模型，测度我国 P2P 网贷平台运营效率水平，选择的研究时间段为 2014-2016 年，结果显示绝大数平台效率上还有提升空间，从测度结果的三个效率值上看，主要原因是规模效率低下。研究不同股东背景对网贷平台效率测度结果的影响发现，不同股东背景的平台呈现不同的效率水平，效率值从大到小依次为上市公司背景，风投背景，民营背景，国资背景。除了股东背景的分类，姜琪（2018）认为地域也会对网贷平台的效率结果产生影响，分别从地区和类型两个视角对网贷平台的效率差异进行了研究，采用DEA-Malmquist 方法测度P2P网贷平台全要素生产率、规模经济及效率差异，也显示平台整体缺乏效率，许多网贷平台并不具备规模经济，但是规模大小对生产率影响不明显。同样的文献有 Jie Zheng 和 Li-Yan Wang（2018），但是采用不同的计量方法，利用非期望输出的超高效 SBM 模型对网贷平台的效率进行了计算和分析，得出的结果也是与上两篇文章相同。另外，对于不同背景的平台也呈现出效率不一致的情况，而且研究结果呈现了按股东背景分层的现象。从地理分布看，东部发达地区的平台效率水平高于其他地区。
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第二节 P2P 网贷平台效率影响因素的研究综述
研究 P2P 网贷平台效率影响因素的文献都是基于由 DEA 测算的效率值作为因变量，视角主要集中在平台的各种属性对于其效率值的影响，在实证研究中将网贷平台的指标作为自变量，分析各个变量对效率值的正向或者负向影响，采用的方法主要集中为 Tobit 回归分析。主要涉及的指标有用户资金银行存管，获得 ICP认证，加入互金协会，设立风险准备金，利率，第三方支付托管等。
鉴于指标之间存在的相似性，将第三方平台的 P2P 网贷指标分为多个维度，研究各方面的因素对效率产生的影响。王重润和孔兵（2017）将网贷平台的指标数据分为平台指标、标的指标、风险指标三个维度，分别考虑，并且建立指标体系，该指标体系包括 9 个变量，依次为借款期限，借款用途，信用等级，注册资本，投资总人数，借款总人数，运营时间，正常还款次数和逾期还款次数，而后运用 Tobit 模型分析融资效率的影响因素。所得结果显示，投资和借款总人数、借款用途、注册资本、信用等级、运营时间和正常还款次数系数大于 0，因此这些指标产生正向影响；剩余指标系数为负，与效率呈现负向关系。不论是投资者还是借款者挑选平台的标准都是资本实力强、规模庞大，认为规模大的平台相对可靠安全。而且运营时间越长的老平台越受投资者欢迎，品牌效应具有显著影响。行业内存在明显的“羊群效应”，投资者从众心理严重，在数据上表现为平台中投资人数越多，投标人数越多的借款标的融资效率越高，其中内涵的主要原因是网贷平台，借贷双方之间都存在信息不对称。从另外两个维度的指标看出，借款期限呈负向关系。根据金融理论，期限越长，风险越大符合；信用等级对借款标的融资效率产生正向影响，投资者在投资过程中参考历史信用水平较多。
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研究 P2P 网贷平台效率影响因素的文献都是基于由 DEA 测算的效率值作为因变量，视角主要集中在平台的各种属性对于其效率值的影响，在实证研究中将网贷平台的指标作为自变量，分析各个变量对效率值的正向或者负向影响，采用的方法主要集中为 Tobit 回归分析。主要涉及的指标有用户资金银行存管，获得 ICP认证，加入互金协会，设立风险准备金，利率，第三方支付托管等。
鉴于指标之间存在的相似性，将第三方平台的 P2P 网贷指标分为多个维度，研究各方面的因素对效率产生的影响。王重润和孔兵（2017）将网贷平台的指标数据分为平台指标、标的指标、风险指标三个维度，分别考虑，并且建立指标体系，该指标体系包括 9 个变量，依次为借款期限，借款用途，信用等级，注册资本，投资总人数，借款总人数，运营时间，正常还款次数和逾期还款次数，而后运用 Tobit 模型分析融资效率的影响因素。所得结果显示，投资和借款总人数、借款用途、注册资本、信用等级、运营时间和正常还款次数系数大于 0，因此这些指标产生正向影响；剩余指标系数为负，与效率呈现负向关系。不论是投资者还是借款者挑选平台的标准都是资本实力强、规模庞大，认为规模大的平台相对可靠安全。而且运营时间越长的老平台越受投资者欢迎，品牌效应具有显著影响。行业内存在明显的“羊群效应”，投资者从众心理严重，在数据上表现为平台中投资人数越多，投标人数越多的借款标的融资效率越高，其中内涵的主要原因是网贷平台，借贷双方之间都存在信息不对称。从另外两个维度的指标看出，借款期限呈负向关系。根据金融理论，期限越长，风险越大符合；信用等级对借款标的融资效率产生正向影响，投资者在投资过程中参考历史信用水平较多。
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第一节 P2P 网络借贷的定义 .............................. 14
第二节 P2P 网贷的相关理论 ........................................... 15
第三节 运营效率及其影响因素的界定 ................................... 17
第四章 P2P 网贷平台运营效率的实证研究............................... 19
第一节 变量选取 ........................................ 19
第二节 样本选择 ........................................ 25
第三节 三阶段 DEA 模型分析 ................................... 28
第五章 结论及对策建议 ....................................... 36
第一节 研究结论 .................................. 36
第二节 对策和建议 ........................................ 37
第三节 研究的不足和展望 ................................... 38
第四章 P2P 网贷平台运营效率的实证研究
第一节 变量选取
一、 投入产出指标的选取
对于 P2P 网贷平台的投入和产出指标的选择，参考商业银行和上市公司的效率研究。研究商业银行，大多选择财务指标，包括盈利能力，营运能力，偿债能力等。网贷平台的作用与商业银行类似，业务种类包括消费，汽车贷款，小微企业的资金融通等。但是由于平台多数规模不大，市场监管体系不完全，多数平台的财务报表不对外公开，网贷平台并不能像商业银行那样收集到准确可靠的财务数据。 研究网贷平台运营效率的文献不是很多，多数学者对投入和产出指标选择相似。以下是部分学者对指标选择的结果。
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第五章 结论及对策建议
第一节 研究结论
本文主要对 P2P 网贷平台的效率及其影响因素进行实证研究。梳理研究网贷平台效率测度及影响因素的相关文献，并且对研究方法进行介绍。为 P2P 网贷做出明确的定义，阐述在网贷平台经营过程中所涉及的相关理论，分析 P2P 网贷平台运营效率和对效率的影响因素的界定，建立网贷平台的效率测度体系及影响效率的相关指标，测度效率并验证影响因素的有效性。使用三阶段 DEA 模型能有效的剔除环境变量对投入的影响，提升测算网贷平台效率值的准确性，环境变量分内部和外部两个视角，选择平台性质和所在省份人均 GDP。
对 P2P 网贷平台的效率进行实证分析中，筛选出本文的投入产出指标以及环境变量影响因素，按照成交量的大小选取我国排名靠前的 P2P 网贷平台，采用 2019年 5 月的月度成交数据作为样本，根据三阶段 DEA 理论进行数据分析。结果发现：网贷平台的效率不是很高，有的平台处于效率低下的状态，只有不到一半的平台运行效率是有效的。而且所选的网贷平台按照其知名度和成交量而言处于行业顶尖水平，所以我国该行业的整体运营效率将会更低，低于样本所得的均值；环境变量的影响导致了平台自身的缺陷被掩盖，其管理无效率的现象可能会被地区经济发展优势和平台性质受欢迎的程度所遮蔽，导致不能及时改善问题；效率测度结果出现两极分化的现象，大平台在市场份额上挤压小平台严重，地区环境因素对效率值测算的影响较大；部分平台会存在降低收益率减少风险的现象，导致效率值的损失；部分市场份额小的平台通过优秀的风控体系，在暴雷期间存活，并且得到投资者的信任。
参考文献（略）