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小微企业在P2P网贷平台的融资成功率影响因素研究

摘要：文章基于“拍拍贷”的借贷交易数据，对小微企业在P2P网贷平台的融资成功率影响因素进行了Logistic回归分析。回归结果显示，小微企业的借款期限、借款金额、历史借款流标次数与融资成功率之间均存在显著的负相关关系；而小微企业的借款利率、借入信用得分、借出信用得分与融资成功率之间则存在显著的正相关关系。基于此，文章就如何提升小微企业在P2P网贷平台的融资成功率提出了相应的对策建议。

小微企业在吸纳就业、增加税收和助推经济增长等方面发挥着日益重要的作用。然而，自2019年以来，随着中美贸易摩擦愈演愈烈，加之国内经济“三期叠加”和疫情肆虐等不利因素冲击，小微企业的“融资难、融资贵”问题日益凸显。如果仅靠正规银行金融机构则很难有效解决小微企业的融资困境。为此，小微企业必须开拓新的融资渠道。而作为民间借贷与互联网“耦合体”的P2P（Peer-to-Peer）网贷平台凭借其独特优势，拓宽了小微企业的融资渠道，缓解了小微企业的融资困境。然而，小微企业在P2P网贷平台的融资成功率却普遍较低。基于此，本文使用“拍拍贷”的真实借贷交易数据，对小微企业在P2P网贷平台的融资成功率影响因素进行了实证研究。

本文的边际贡献体现为，把“拍拍贷”借款人分类为个人借贷者和小微企业，并基于小微企业的借贷交易数据进行了Logistic回归分析。

一、文献综述

国内外学者关于P2P网络借贷成功率的相关研究主要分为以下几类。一是人口统计特征。Gonzalezetal.（2014）研究发现，颜值较高的女性借款人更容易筹集到大额可贷资金。此外，借款人的学历越高，其融资成功率也越高（廖理等，2015）。二是软信息。李焰等（2014）研究发现，借款人提供的描述性信息特征越多，越能增加出借人投标，进而提高其借款成功率。廖理等（2015）的研究则表明，借款申请人所使用的语言长度和语言内容均显著影响其借款成功率。彭红枫等（2016）基于美国Prosper平台数据，实证分析了借款陈述在不同利率定价机制下对融资成功率的影响。总之，当借款人的“硬信息”欠缺时，通过提供“软信息”可提高其融资成功率（Dorfleitneretal，2016）。三是信用认证机制。借款人提交的信用认证指标有助于提高其信用评级，进而提升其融资成功率（王会娟，廖理，2014）。四是社会资本。在P2P网络借贷中，借款人拥有的社会资本越多，就越能赢得出借人的信任与青睐，进而提高其借款成功率（陈冬宇等，2013；黄文彬，2016）。

另外，Puroetal.（2010）研究发现，通过对借款利率的战略性量化设定，借款人能在最优借款利率与融资可获得性之间做出理性选择。

通过梳理文献，发现基于小微企业借贷交易数据，对小微企业在P2P网贷平台的融资成功率进行研究的文献则寥寥无几。鉴于此，希望本文的研究成果能对完善相关文献作出贡献。

二、数据说明与统计量描述

（一）数据说明

“拍拍贷”把其借款人划分为私营业主、网店卖家、工薪族、学生和其他等五类。本文为了实证分析的需要，有意将私营业主和网店卖家归类为小微企业，而其余借款人则归类为个人借贷者。通过LocoySpider软件，采集到“拍拍贷”2016年2月7日至2月26日的有效借贷数据87662条，其中小微企业交易数据为16202条。

（二）样本统计量描述

1.小微企业融资成功频率统计

表1显示了小微企业在“拍拍贷”的融资成功频率较低，仅为23.30%。由此推及小微企业在P2P网贷平台进行融资成功的概率也普遍较低。

2.不同信用等级小微企业的融资频率统计

由表2可知，信用等级为E级的小微企业融资频率最高，占比达到53.20%；A级以上信用等级的小微企业，其累计融资频率仅占11.26%，而B级以上信用等级的小微企业，其累计融资频率也仅为12.99%；C、D、E、F等四类低信用等级的小微企业，其累计融资频率高达87.01%，这表明在“拍拍贷”进行融资的小微企业其信用等级普遍较低。

3.不同信用等级小微企业的融资金额统计

由表3可见，融资金额最多的是信用等级为E级的小微企业，其融资金额占比达到36.30%；A级以上高信用等级的小微企业其融资金额相对较少，仅为12.29%；而B级以上信用等级的小微企业，其累计融资金额占比仅为14.97%，这意味着B级以下低信用等级小微企业的融资金额累计百分比将高达85.03%。

表2与表3的统计数据恰好印证了在P2P网络借贷中存在信息不对称的逆向选择问题，即低信用等级的小微企业通过提供较高的借款利率来吸引出借人投标，而高企的借款利率必将推高小微企业的融资成本。信用等级较高的小微企业如若不愿支付较高的借款利率，则很难及时筹集到所需资金。为此，较高信用等级的小微企业可能会退出P2P网贷市场