P2P借款信息对缓解小微企业融资约束的影响研究–以“人人贷”平台为例开题报告

全文总字数：9650字

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

一、选题意义

p2p网络借贷是一种基于互联网形成的新型金融服务模式，在性质上类似于小额民间借贷，它的主要形式是个人通过第三方平台向其他个人提供小额借贷的金融方式，平台作为中介机构收取一定的手续费而不参与到借贷过程中。借款者填写借款信息包括（金额、期限，利息、用途）等，投资者根据借款者填写的信息可以自行借出款项。低收入群体以及小微企业的资金需求与银行因贷款门槛高导致的资金供给不足产生的严重供求失衡催生了小额贷款，并且迅速的与互联网技术结合，p2p网贷应运而生。2005年在英国出现了第一家p2p网络借贷平台--z0pa，2006年在美国出现的prosper网络借贷平台是目前最大的网络借贷网站，2007年我国的第一家p2p网络借贷平台“拍拍贷”问世。网贷之家的数据显示，截至2017年9月30日，我国正常运营的p2p网贷平台超过两千家，累计交易额超过55000亿元，同比去年翻了一倍。

小微企业是新时期市场经济的重要组成部分，小微企业凭借数量庞大、发展迅速的特点成为驱动经济发展和扩大就业的重要动力。尤其是近些年来，政府积极推进“大众创业、万众创新”的政策，使得许多小微企业开始注重技术、产品、商业模式的创新，为行业发展与产能升级注入了新的活力。小微企业在扩大生产、创新的过程中会遇到资金周转不及的问题，这时就需要进行融资。然而我国小微企业的融资现状不容乐观，中国小微企业总和已经远远超过注册在内企业总数的百分之九十，据工商局统计，我国小微企业每年的资金需求缺口也以百分之十三左右扩大，每家公司平均资金缺口达70万元，而中国银监会发布的小微企业贷款余额为17.39万亿元，资金缺口已超过20万亿元。所以说明小微企业的融资约束一直是小微企业成长的阻力。

2. 研究的基本内容和问题

一、研究目的

随着我国经济的快速发展，小微企业已经成为我国市场经济的重要组成部分，数量不断攀升，质量渐进提升，已经成为我国经济社会发展的不可或缺的重要力量。根据中小企业年鉴显示，小微企业提供了55.6%的国内生产总值，提供了75%的就业机会，国家主要的收入来源---税收的46.2%是其贡献，但是融资难融资贵是目前阻碍小微企业发展的主要问题，也是金融学研究的重要课题。本文基于投资者偏好的角度，结合影响小微企业网贷成功率的因素，研究p2p网贷平台是否能真正的支持小微企业融资并缓解小微企业融资约束。这能够给予小微企业主一些融资方面的建议，促进小微企业的良性发展。

二、研究内容

3. 研究的方法与方案

一、研究方法

（一）文献研究法

通过查阅文献，了解国内外对于小微企业通过P2P网贷平台融资的研究现状和成果，对结论和研究方法进行归纳整理，需要重点了解小微企业在P2P网贷平台的融资贷款的可获得性以及P2P网贷是否能够真正支持小微企业融资。还需要对小微企业和P2P网贷平台有更加深入的了解，以保障课题具有高度的专业性。

（二）定性分析法

总结国内外文献对于小微企业通过网络借贷平台融资的现状及可获得性的研究，运用理论研究的方法分析各种主体贷款的可获得性及各种因素对小微企业网络借贷可获得性的影响，引用多方文献材料，结合现实状况，对分类结果做出合理的解释。定性分析的方法为研究提供了感性的认知，这一方法始终贯穿研究的整个过程。

（三）定量分析法

收集P2P网贷平台的交易数据，并按照小微企业、个人对借款人的身份进行分类。在分类后计算小微企业主融资用途的借款成功率，并针对小微企业分析各因素对借款成功率的影响。定量分析作为研究的主体部分，将结合统计与计量的方法进行分析。本文中所用到的P2P的散标数据可以运用Python爬虫软件获得。

目前拟采用二元logistic回归模型进行计量分析，根据研究假设和数据特点，一笔借款要么成功，要么失败，因此设定二元Logistic回归模型。设某借款成功的概率P为：

X为本文所关心的自变量，CONTROL为相关的控制变量，ε为随机误差项。对其进行Logit变换后得到式：

其中，Y是被解释变量---借款成功的概率。X设定为自变量为“借款成果”，如果借款成果被表述为经营周转需要即缓解小微企业融资约束时，那么赋值1；如果被表述为消费用途时，被赋值为0。control设定为控制变量，控制变量主要包括：“借款人信息”、“借款信息”、“借款人财产信息”、“借款人信用信息”。具体控制变量指标表示如下：

借款人信息：如果借款人性别为男性，则“性别”变量取值为1，否则取值为0；如果借款人学历为专科及以上学历，则“学历”变量取1，学历为高中及以下取0；如果借款人的婚姻状况为未婚，那么“婚姻”变量取值为0，否则取值为1。

借款信息：“人人贷”要求借款人对于借款标的提供相应的描述信息，设定“借款描述”变量用以衡量借款人的借款信息描述的详细程度，用借款描述信息的字数表示；“借款利率”和“借款期限”两个变量取原始值，同时引入利率的平方项作为衡量借款风险的指标。

借款人收入与财产信息：设定“工作时间”变量，当借款人报告的工作时间为1年及以下时，赋值为1，1～3年时赋值2，3～5年时赋值3，5 年以上时赋值4；“收入”变量，当借款人的收入范围为5000元及以下时赋值1，5000～ 10000元时赋值2，10000～20000元时赋值3，20000～50000元时赋值4，50000元以上赋值5；“房产”、“房贷”、“车产”、“车贷”四个变量，当借款人有该项资产或者负债时赋值1，没有时赋值0。

借款人信用信息和信用记录：“人人贷”会要求借款人提供工作认证、信用报告、身份认证、收入认证、房产认证、车产认证、婚姻认证等认证信息，如果借款人提交了相应材料且通过了认证，则上述变量值取1，否则取0；设定“成功借款过”变量，当借款人曾经在“人人贷”平台成功借款过时赋值1，否则为0；设定“是否违约过”变量，当借款人有违约记录1次及以上时赋值1，否则为0。

二.技术路线

图1 技术路线图

三、可行性分析

虽然本文存在一定的难度，但是总体来说是可行的。首先，国内外有很多相似的研究，相关的文献资料也很丰富，无论是理论研究还是实证研究，都有很多成果可供借鉴。其次，由于网贷平台会公开散标的相关信息，可以通过Python软件对数据进行抓取，数据较好获得，数据分析的部分可以通过各类计量软件来完成。最后，经过三年的专业知识与技能学习，对于课题的内容有基本的了解，能够选择合适的角度和方法开展研究。

4. 研究创新点

第一，虽然对于小微企业融资的研究有很多，但是对于p2p网贷这一途径的分析并不多。本文具有一定的探索性，尝试对小微企业通过网贷平台融资进行分析。

第二，一直以来，对于小微企业网贷的分析多从贷款总体的角度进行分析，本文计划从小微企业网贷后资金的用途主要是商业用途进行分析，角度更为具体。

第三，采用二元logistic回归模型进行计量分析，能够更为精确的看出投资者更愿意支持小微企业的何种用途，以及较为精确地分析何种信息影响小微企业借贷成功率的力度更大。

5. 研究计划与进展

2018.12.20－2019.01.07：做前期准备，收集资料，查阅文献资料，与老师沟通后确定选题并且完成申报课题。

2019.01.07－2019. 01.19：进一步查阅文献资料，撰写开题报告。

2019.01.19－2019.03.15：撰写论文，提交中期检查表。