安强身 胡金焱 于涛

摘   要：出借人的平台选择决策理性不足是我国网络借贷风险形成的重要诱因。将出借人对网贷平台的信任分为制度型信任与认知型信任，由平台异质性因素引致的两类信任倾向的差异直接影响着出借人的决策理性。实证结果表明，不同网贷平台信息所对应的解释变量对出借人投资均具有正向作用，但认知型信任在出借人平台选择决策中的权重要大于制度型信任，规模、背景等认知型信任构成的歧视制约了出借人在网贷平台选择上的决策理性。提高出借人决策理性和规范网贷市场发展，需要完善和强化相关制度建设，促进投资者决策信任由认知型信任向制度型信任转化。

关键词：网贷平台;决策理性;制度型信任;认知型信任

中图分类号：F832.4   文献标识码：A   文章编号：1003-7543（2021）07-0120-16

作为金融与互联网技术融合生成的新金融业态，网络借贷在我国本土化过程中偏离信息中介定位，引致行业风险累积，在损害投资者利益的同时，对正规金融体系也构成了直接冲击。网贷行业健康运行既需要相关制度的完善和规范，又需要参与主体提高自身决策行为理性。如North所言，“经济学是一种选择理论，要改善人类前景，必须了解人类决策的起源”[1]。因此，分析出借人决策行为的影响因素，是提高个体决策理性及规范行业发展的基础。在网贷市场，出借人既是投资主体，又是资金风险的主要承接者，出借人的决策理性不仅与自身资金安全直接相关，而且影响着整个行业的规范、健康发展。

在网贷市场，基于风险规避需求，出借人在决策时往往存在先平台后借款人的甄选次序[2]，平台信息在出借人投资决策中往往占有更高的信任权重。从交易信任分类看，认知型信任与制度型信任是常见的分类维度，而从“信任—决策—风险”三者关系看，制度型信任往往对应的理性程度更高，投资者面临的风险较小;认知型信任对应的理性程度相对较低，投资者面临的风险可能更高。平台背景、规模以及声誉等不同认知型因素在现实中有明显差异，出借人对这些因素的认知虽然有助于提高其决策理性，但利益驱动下的网贷平台往往存在大量自我增信行为，各类信息造假现象也并不鲜见，因此依赖认知型信任对应的决策风险可能更高。2015年以来，我国网贷行业监管制度不断完善，包括资金第三方托管、信息披露指引等若干制度的出台对平台规范运营构成了外部强约束，从信任角度看，这些因素构成了出借人对平台选择的制度信任来源。在制度不断完善的背景下，出借人决策理性应该不断提高，行业风险应当不断降低，但现实中不断出现网贷平台“爆雷”、“跑路”与失联，一些投资者的行为又让我们难以看到其投资理性的存在，出借人在平臺的选择上似乎并不具备较强的风险识别和规避能力。由此，一个新的问题摆在了研究者面前：是什么因素遮住了出借人的理性之“眼”？基于出借人对网贷平台交易信任因素的认知，本文着力探讨出借人对平台的评价是否存在信任偏差，是否因主观上的认知歧视或偏差造成自身决策理性有限，以期为出借人决策理性的提升以及网贷行业的健康发展提供镜鉴。

一、相关研究综述

信任是借贷交易的基石，深入认识投资者决策信任背后的影响因素是降低交易风险、强化决策理性的前提。进入网络时代，以网贷平台为中介进行的借贷交易更多建立在网络信任基础之上。相对于传统信任，网络信任涉及主体及影响因素增加，相对更为复杂。虚拟化、线上化使得交易存在更大的不确定性[3]，加之缺乏权威认证与有效监管，交易者可感知的风险更强，从而形成了网络信任不足的困境。因此，构建适合网络环境下的信任机制，降低交易者感知风险，提高决策理性，便成为学者和业界所关注的重要问题。具体到网络借贷，交易的实现涉及出借人、平台、借款人等多个主体，任何二者之间构成一对一信任关系，而基于风险主要集中于出借人的事实，已有文献更多体现在影响出借人决策的借款人和网贷平台因素上。

在影响出借人决策的借款人因素上，相关研究极为丰富。不论是借款人信用等级、信用评分、年龄、性别、收入水平、教育程度等认证信息，还是相貌、借款描述、群组与朋友圈等非认证信息，其与出借人决策或者是借款人融资结果之间的关系在已有研究中得到了充分验证[4-7]，这些研究结论也基本揭示了出借人对借款人因素的评价与衡量标准。但梳理相关文献发现，在影响出借人决策信任的平台因素上，诸如平台保障机制、平台背景、规模、资质以及风控模式等平台异质性因素虽然为出借人所关注[8-9]，但相关研究依旧较为匮乏。已有文献多从平台自身角度，就其运营模式、违约风险与经营绩效等进行研究，如通过考察问题平台的地域分布、注册资本以及存续时间等对风险成因进行分析[10-11]，认为民营背景、股东数量较少、公司治理不完善更多是平台出现问题的主要原因[12]，只有较少文献关注了平台特征对出借人决策的影响。陈冬宇将平台差异作为环境因素纳入交易决策分析，研究发现平台特征尤其是网站的安全保障服务会影响出借人信任，上线时间和平台知名度对出借人的决策具有显著影响[13];但也有研究发现，诸如资金存管、第三方征信、风险准备金等政策对平台成交量影响并不显著，而第三方担保对平台成交量具有正向影响且较为显著[14]。除此之外，还有学者关注了平台背景、品牌等其他特征因素。于博、张峻琪的研究发现，网贷行业普遍存在“跨界整合”及“背景粉饰”行为，从侧面证实了背景、声誉或品牌等平台特征信息对出借人交易决策的影响[15]。胡金焱和张笑重点关注了股东背景差异与平台违约和经营风险的关系，研究发现，拥有国资和上市背景的平台在违约风险和经营风险上要低于民营平台，从侧面表明了平台特征与出借人投资决策效果的关系[16]。

上述文献为本文研究提供了有益启发，但仍然存在如下问题：一是现有文献多从风险防范角度就借款人和平台因素进行研究，从信任及其影响因素进行分析的文献相对较少，对出借人决策理性重视不够;二是在行业制度日趋完善，且网贷出借人有较强信息识别和风险规避能力的情况下[17]，网贷风险依然较为突出，对此，已有研究主要从借款人角度探讨决策信息的识别及风险规避能力，从平台选择决策角度进行分析并探讨理性与否的研究较为少见;三是已有研究分析了出借人投资风险的平台和借款人成因，但未从信任倾向差异视角剖析出借人投资风险背后决策理性不足的根源。

鉴于此，本文收集了2015—2018年国内105家网贷平台的数据，从认知型信任和制度型信任两方面对影响出借人信任的不同平台因素进行分类，研究这些因素与出借人平台信任的关系，探寻出借人平台选择理性不足的信任倾向差异，以期为提高出借人决策理性、推动行业规范运营提供经验证据。

二、理论分析框架构建与研究假设的提出

（一）理论分析框架的构建

Savage（1954）的主观期望效用（subjective expected utility， SEU）理论认为，理性决策者往往依据主观期望效用最大化进行个体决策，这种决策更多是在风险概率已知条件下得到不同方案的主观期望效用值，如UA>UB>UC，从而实现理性决策。就网贷市场出借人的平台选择决策而言，出借人依据平台规模、排名、模式、收益率以及声誉等因素预测投资风险，明确主观期望效用并选择规模大、背景强的平台，这在理论上符合贝叶斯法则，也与诸如“陆金服”等知名平台成交额远超其他不知名平台的客观现实相吻合。但是，投资者面临的风险是模糊风险还是概率风险，难以有效区别。事实上，由于网贷平台类型及其质量差异的模糊化特征，出借人决策行为同样面临不确定性所带来的模糊风险。从“信息—信任”的逻辑关系来看，尽管互联网、大数据等信息技术在网贷市场的应用适度缓解了陌生人间的信息不对称，但考察市场上的出借人平台选择，占据信息优势的网贷平台在信息披露质量以及完善程度上尚不足以取信于出借人。平台信息的各种虚假披露和过度包装现象大量存在，信息的模糊性增加了决策难度，因此，出借人决策更多依赖于自身判断。决策者对投资风险的评估、判断和处理，首要因素在于决策信息获取，信息的多寡、质量与真实性将直接影响出借人对平台的信任及最终决策的理性程度。但是，网贷市场信息的模糊性和不对称性增大了对平台质量作出准确判断的难度，使得出借人无法实施有效的投资收益评估和风险判断。另外，种种平台信息相互交织，比如背景强的平台收益率低，而收益率高的平台又规模小、背景弱，难以为出借人投资形成一致的导向和指引。

交易信任理论认为，信任是市场交易的核心机制，信任水平与信任模式的差异直接影响个体决策[18]。在信息不对称条件下，不同网贷平台呈现典型的异质化特征，这必然会影响出借人的信任水平及其交易意愿。信任水平差异与投资者交易意愿相关性更强，也就是说，正因为信任对方，所以才会交易。此外，信任模式差异与投资者的交易风险有更为直接的关系，不同的信任模式引致的交易风险也有差别。

借助于Luhmann（1979）、Wiliamson（1985）以及Mcallister（1995）等學者有关信任的分类①，平台异质性因素产生的信任可以分为基于制度的信任、基于个性特征的信任和基于信誉的信任。这样划分的原因在于：制度型信任的基础是制度化、条例化的规则、法纪、协议等，是相对正式的约束或管制。在网贷市场上，第三方托管作为监管制度，对投资者资金保障具有积极作用，平台风险保障机制的有无也具有类似的效果，二者均可视为制度型信任形成的平台因素。另一方面，平台知名度、规模、背景以及运营时间、声誉等要素更多的是基于平台自身的差异化、个性化特征，这些因素更符合基于个性特征或信誉的信任特征。由此，在上述认识的基础上，为更好地揭示出借人在平台选择决策上的信任倾向及其与投资效果的关系，本文将基于个性特征的信任和信誉信任归于认知型信任（cognitive trust）①。本文认为，与Mcallister对认知型信任的认识相近，这种源于个性特征或声誉的信任往往是建立在出借人对平台的个体化认知的基础上，诸如规模、背景、声誉好的平台往往风险较低，更为可信或可靠;而制度型信任的来源主要是基于平台信息中是否实现了第三方资金托管，是否具有风险与收益保障机制，其中前者主要体现了平台的合规度，而后者则对应了出借人在资金安全保障上的要求。也即，制度型信任更多是源于个体对法律、条例或契约等的合同式信任，由于法律与制度的存在，不仅可以有效降低个体信息收集、评价以及选择上的交易成本，而且有利于保障个体投资者的资金安全;而认知型信任中的个性特征信任和信誉信任②更多与平台知名度（品牌）、运营时间以及规模、背景和声誉相关（见图1）③。由此，虽然认知型信任具有一定的理性特征，但由于其更多源于个体对不同信息的主观判断和自我认定，因而与制度型信任中法律、协议、制度等的强约束相比，其理性程度相对较低。

由上述分析可见，在信息不对称条件下，网贷市场中的平台信息具有模糊性特征，对出借人决策信任具有直接的影响。源自第三方资金托管以及收益保障机制等带有制度化特征的信息构成了制度型信任，而平台的其他差异化特征构成了认知型信任。相对于认知型信任下可能带有的情绪或情感化投资，虽然不同出借人的个体禀赋差异使得理性程度受到一定限制，但制度型信任基础上的投资理性明显更高，对应风险更低。因此，理性经济人的平台选择决策应更多考虑与制度型信任相关的因素，以降低投资风险。也即，建立在制度型信任基础上的决策要较认知型信任基础上的决策更为合理。那么，基于我国网贷风险较为突出的现实，出借人的平台选择决策背后是制度型信任还是认知型信任占据主导呢？这正是本文要回答的问题。

（二）研究假设的提出

信息经济学认为，信息不对称条件下的交易存在典型的“委托—代理”行为，具有信息优势的知情者为代理人，而处于信息劣势的另一方则是委托人。虽然监管部门对网贷平台定位于信息中介，但在现行网贷市场运营模式下，平台与出借人、借款人间的委托—代理关系较为明显。在这种情境下，委托人往往不得不承受信息不对称导致的逆向选择和道德风险。就委托人而言，降低风险的选择或是依赖于自身对更多平台信息的获取，或是依赖于相关监管制度的约束。在信息不对称导致的信息模糊、准确性低且获取成本高的情况下，向制度、规则、协议等寻求支持必然成为投资人的理性选择。就网贷平台而言，也需要这种制度来降低自身风险以取信于投资者。因此，不论是监管层强制的信息披露和资金托管制度，还是平台自身设计以实现增信的审核机制以及风险保障机制，均能够在一定程度上弱化出借人的风险预期，提高出借人对平台的信任。据此，提出如下假设：

H1：风险保障机制完善程度与真实的第三方托管等制度性因素影响出借人对平台的信任，出借人会选择制度建设更为完善的平台。

依据前文有关出借人的平台信任理论，诸如资金托管、风险与收益保障机制的设计是制度型信任的来源，随着网贷行业监管以及平台制度的不断完善，出借人的理性信任倾向会不断增强。因此，根据这一假设，本文提出推论1：网贷平台的合規性以及风险保障机制的完善，将提高出借人决策的理性水平，有利于提高网络借贷等非正规金融市场的交易质量。

在网贷市场，借贷双方需要通过平台进行交易，参与交易双方的数量多少对任何一方都具有直接影响，或者说一方收益取决于另一方参与者的数量[19]。因此，网络借贷属于典型的双边市场。在控制其他影响因素的情况下，平台规模、运营时间以及知名度、声誉等因素会影响借贷双方的参与。平台规模越大，运营时间越长，在出借人认知中往往意味着风险控制能力越强，管理更为出色，从而能吸引更多出借人投资，而且有利于提升项目匹配效率，提高投资者资金流动性和收益率。据此，本文提出如下假设：

H2：平台规模、运营时间、知名度等平台特征代表了平台质量的差异，影响着出借人对平台的认知型信任，出借人会选择规模大、运营时间长的知名平台。

交易信任依赖于信誉机制[20]。与线下民间借贷出借人基于同借款人的熟悉程度强弱、人品信誉高低、家庭财产多寡决定是否出借相似，在控制出借人个体风险偏好等主观变量的情况下，平台的背景差异、声誉会直接影响出借人对网贷平台的选择。尤其是出借人在首次选择平台进行交易时，由于不存在重复、长期交易产生的信任基础，银行系、国资系以及上市系平台以自身背景及其在风险管控能力、公信力和资金实力上的优势往往更受出借人青睐。已有研究表明，银行系、国资系背景的网贷平台的违约风险和经营风险要低于民营背景的网贷平台[21]。因此，虽然近年诸多具有上述背景的平台同样风险不断，但在信息不对称条件下，与金融市场融资模式相似，具有国资、银行等背景的平台还是成为出借人平台选择决策的首选。据此，本文提出如下假设：

H3：平台是否具有国资、上市公司或银行系的背景对出借人的认知型信任具有显著影响，出借人会优先选择背景更为强大的平台。

依据出借人的平台信任理论模型，本文认为，假设2和假设3所包含的规模、运营时间以及平台背景等诸多影响平台信任的因素更多源于出借人的主观感知，主观上对规模、强大背景的信任催生了认同的情感。因此，基于假设2和假设3，本文提出推论2：网贷平台自身在规模、知名度以及背景上的特性差异显著影响出借人的认知型信任水平。

三、样本选取、变量描述与模型设定

（一）样本选取与来源

与同类研究中多采用截面数据不同，为更真实、全面地揭示出借人决策信任倾向，本文采用面板数据进行研究设计。相关数据通过网贷之家、网贷天眼、Wind数据库等获得，样本平台运营时间为2015年12月至2018年3月，共28期月度数据，样本网贷平台共计105家，合计数据2940条。参考相关文献并根据本文研究需要，对个别平台单个月份数据缺失的情况，采用相邻前后两月平均值进行填补。

（二）变量描述

1.被解释变量

依据研究需要，本文设定被解释变量为平台新增投资人数，即平台当月新增出借人数。选择这一指标的原因在于，出借人有投资与不投资两种选择，若新增投资人数增多，说明有更多的投资者对平台较为青睐，也就产生了更多的投资行为。因此，该指标对出借人的信任行为具有较强的解释力，反映了出借人对平台的认可程度。

2.解释变量

（1）平台成交量：平台当月成交总额。它代表了短期的平台规模，平台成交量越高，在一定程度上说明平台规模大、实力强。

（2）注册资本：平台的注册资本。它是评价平台规模的重要参考维度。注册资本越多，资金实力往往越雄厚，抗风险能力也越强。

（3）运营时间：平台从建立起截至统计当月的月份数。在正常情况下，平台经营时间越长，平台运营经验越丰富，抗风险能力越强。

（4）银行托管：该变量为虚拟变量，有银行托管的平台赋值1，无银行托管则赋值0。平台将投资人资金与平台自有资金隔离，单独存管于指定银行固定账户，限定资金使用范围与用途，托管人可有效监控资金流向，从而有效规避平台的道德风险行为。因此，有银行托管的平台意味着出借人资金安全的制度保障越强，有利于降低投资风险。

（5）发展排名：该变量为虚拟变量，平台发展进入Top100赋值1，其他为0。该变量基于平台成交量、人气指数、合规度、分散度、透明度等维度进行综合打分并计算得到，可以认为，平台发展指数越高，由声誉价值所带来的约束力越强，投资风险越低。

（6）平台保障：该变量为虚拟变量，有保障的平台赋值1，无保障的平台赋值0。在我国网贷市场，常见平台保障模式有设置风险准备金、第三方担保或保险公司承保等，这些保障措施能为出借人投资提供更多安全。因此，平台保障的有无对出借人决策有直接影响。

（7）平台背景：该变量为虚拟变量，平台背景为银行、国有企业、上市公司的赋值1，其他赋值0①。平台背景包含银行系、上市系、国资系、风投系与民营系五种类型，我们将银行系、上市系与国资系归为一类，将这三类背景视为平台具有强大后盾，而风投系与民营系背景缺乏国有资本与上市公司的财务支撑，因此不确定性风险往往更高。

3.控制变量

（1）网贷行业收益率：滞后一期的网贷行业月平均收益率。一般情况下，上一期的行业月平均收益率越高，越能吸引以理财为目的的出借人投资。

（2）中型综指：上证中型企业综合指数。在上市公司大中型企业更容易获得融资，网贷平台的出现为中小企业特别是中型企业带来了新的融资渠道，中型综指越高意味着当期股市行情较好，投资者将闲散资金用于理财增值的可能性越大，因而网贷行业的新增投资者与宏观投资环境往往具有正向协同性。虽然国内已有文献发现网贷投资与股市投资存在一定的替代关系[22-23]，但前者选取的研究时段在2015年期间，正好处于网贷平台野蛮生长期，具有一定的时间拐点因素;后者研究选取的是中指500指数，与本文的研究结论并不冲突①。

（3）银行理财产品预期收益率：在既定风险水平下，对于理性投资者而言，预期收益率越高的产品组合，获得投资者选择的可能性越高。我们认为，银行理财产品与网贷投资具有一定的竞争关系，银行理财产品月预期收益率越低，投资者往往会更多地从银行理财转移至网贷行业。

（4）地区因素：该变量为虚拟变量，平台位于北上广深等一线城市赋值1，其他賦值0。网贷平台虽然是跨区域的线上经营模式，但地缘优势亦不可忽视。从平台的地域比较来看，诸如北上广深等大城市的金融化程度、人口密集度、居民收入水平、信息披露水平较高，征信过程中的信息采集、整合边际成本较低，因此位于北上广深等大型城市或发达地区的网贷平台更易获得投资。

具体不同变量名称及定义如表1所示。

（三）模型设定

如前文所述，假设1对应了制度型信任，假设2与假设3对应了认知型信任，出借人在平台选择决策时，影响决策的信任因素主要分为这两种类型。本文期望通过研究检验这两种信任对出借人平台选择决策的影响差异。结合理论分析，本文提出如下理论模型：

Investor=β0+βiInstitution+βjCognition+βk∑Control+ε（1）

上式中，Investor指单个网贷平台新增投资人数;Institution表示制度型信任的相关因素;Cognition表示影响认知型信任的相关因素;Control表示控制变量;β0、βi、βj、βk分别是常数项、制度型信任系数、认知型信任系数、控制变量系数，其中i、j、k为大于0的自然整数。

进一步地，结合前文分析，本文对公式（1）加以变化，设计公式（2），选取部分可衡量指标度量制度型信任、认知型信任这类虚拟变量，以验证本文相关假设：

lny=β0+βilnxi+βjlnxj+βklnxk+ε（2）

上式中，被解释变量y为新增投资人数，解释变量及控制变量如表1所示，分别用x1—x11表示。结合公式（1），本文将解释变量划分为Institution和Cognition两部分，其中，x4银行托管与x6平台保障归于Institution;x1平台成交量、x2注册资本、x3运营时间、x5发展排名和x7平台背景划入Cognition。也就是说，模型Institution的系数βi中i取值为i=4，6;Cognition的系数βj中j取值为j=1，2，3，5，7;Control的系数βk中k的取值为k=8，9，10，11。

（四）描述性统计

为消除量纲影响，使各解释变量数据分布更接近正态，本文将成交量、注册资本、运营时间、上证中指等原始数据分别取自然对数，整体描述性统计结果如表2所示。由于平台保障、背景、地区因素这三个虚拟变量不随时间变动，本文进一步以有无平台保障、有无平台背景、是否位于北上广深等城市为分类标准进行分组统计观测，具体描述如表3、表4（下页）和表5（下页）所示。

从解释变量的成交量来看，整体描述统计中平台成交总量均值略低于有平台保障的平台均值，无保障制度的平台成交量较低;有背景的平台平均成交量比整体均值高，而无背景平台的成交量均值低;位于一线城市的平台成交量均值显著高于非一线城市平台。从注册资本看，有保障、有背景、位于北上广深等一线城市的平台平均注册资本较高。从运营时间看，有保障平台的平均运营时间稍高于无保障的平台运营时间均值，但有无背景平台的平均运营时间差异不大;一线城市平台运营时间均值高于其他地区，由此可见有保障、位于一线城市平台的平均运营时间相对较长，而平台背景与运营时间没有显著相关性。从银行托管来看，有保障、有背景、位于北上广深等一线城市的平台更多地会选择银行托管。从发展排名来看，进入Top100的平台占总样本的22.18%，有保障、有背景、位于一线城市的平台发展排名往往靠前。

从控制变量来看，网贷行业收益率均值为10.1721，其中最大值为12.45，最小值为9.21。此外，中型综指均值为7.2643，银行理财平均预期收益率为3.5319。地区因素以是否为北上广深城市为划分依据，统计发现位于一线城市的网贷平台占平台总数的57.14%。

四、实证结果及分析

本文采取面板数据进行回归，经豪斯曼检验发现输出结果P值为0.0007，在1%的水平上显著，故拒绝随机效应原假设，因而采用固定效应模型进行分析。由于平台保障、平台背景、地区因素三个虚拟变量不随时间变动，不适合作面板数据分析，因而在进行面板回归分析时暂时不加入模型，之后再采用实验分组方法进行假设检验。

（一）基准回归结果及分析

表6（下页）报告了固定效应面板回归结果，其中模型1为整体回归，模型2—模型7分别为有保障、无保障、有背景、无背景、一线城市和非一线城市等不同平台样本回归。

通过模型1整体回归发现，单个平台投资人数变动与平台成交量、发展排名、网贷行业收益率以及中型综合指数具有强烈相关性，均在1%的水平上显著，表明平台新增投资人数与平台成交量、平台综合发展排名、上一期网贷行业参考收益率以及股市发展水平具有显著正相关关系。平台注册资本、运营时间、银行托管的相关系数为正，银行理财产品预期收益率相关系数为负，以上均符合预期，但不显著。上述结果验证了假设1中对银行托管保障机制在吸引投资者方面发挥正向作用的假设部分，且与假设2的推论完全吻合。2015年12月，恰逢“E租宝”的非法集资事件，该事件社会影响恶劣，对网贷行业声誉及吸引力产生了较大的负面作用;之后，伴随问题平台相继涌现，平台监管趋严。在上述情况下，种种负面信息打击了出借人投资信心，同期股市持续低迷对投资环境也产生了较大的不利影响。在正常情况下，投资者面对股市不振可能会转战网贷平台，但由于证券市场与网贷行业发展存在强烈正相关，因而宏观投资环境的负面作用远大于投资选择的替代效应，即从股市转移到网贷行业的新增投资人数难以弥补经济下行引致的投资人数下降的缺口。

关于平台保障措施影响因素的对照试验，本文发现模型2中有保障平台样本与整体样本回归结果大体一致，只有银行理财产品预期收益率回归系数与预期相反。模型3无保障措施平台的样本回归结果显示，平台成交量、发展排名和网贷行业收益率对投资人数的增长具有显著正向作用，但银行托管和银行理财产品预期收益率的相关系数与预期不符。以上结果综合反映了利率与风险的关系。一方面，无保障平台大多以高利率吸引投资者，高利率必然伴随着高风险，缺乏银行托管保障机制正是高风险的来源之一，也可以说是平台由于缺乏银行托管，以高利率形式实现风险溢价，而高利率会吸引原本忠实于银行理财产品的客户，因此无保障平台新增投资人数与银行理财产品预期收益率存在反向关系。另一方面，有保障平台投资风险往往较低，以同期银行理财产品预期收益率为参考进行风险定价符合理性人假设。由此可以推断，平台保障措施与新增投资人数具有显著的正相关关系，这就验证了假设1中的平台保障措施这一假设部分，继而假设1得到完全验证。

针对平台背景的实验组对照，模型4以具有银行、国有企业与上市公司为背景的平台为样本，回归得出新增投资人数与平台成交量、平台发展排名呈正相关，分别在1%和5%的水平上显著;然而银行理财产品预期收益率与新增投资人数呈显著正相关，与预期相悖;另外平台注册资本、平台托管相关系数也与预期相反。模型5以風投、民营为背景的样本回归结果与整体回归结果大致相同，且平台注册资本对新增投资人数具有正向促进作用，各解释变量相关系数完全符合预期。这表明具有银行、国有企业与上市公司背景的平台具有强大的信号甄别作用，平台强大的背景让投资者弱化了银行托管与平台注册资本因素，而且几乎不受网贷行业预期收益率与股市波动影响。此外，对于那些选择银行理财产品保值增值的低风险偏好者而言，有国资背景、上市公司财务支持的网贷平台与选择银行理财所承担的风险水平相近，如果同期银行理财产品收益增长率低于网贷平台收益，投资者因利差驱使会倾向于选择具有国资等强大背景的网贷平台进行投资理财活动，故平台背景与新增投资人数存在显著正相关关系，验证了假设3。

通过对地区因素的对照试验分析，发现位于北上广深等一线城市的网贷平台回归结果与整体回归大致吻合，输出结果为模型6。位于其他城市的网贷平台，如模型7所示，除平台注册资本外，各解释变量回归系数的正负号与整体回归完全相同，其中平台成交量、网贷行业预期收益率和中型综合指数与平台新增投资人数存在显著正相关关系。而平台发展排名这一指标变量并不显著，这在一定程度上说明，金融化程度、人口密集度、居民收入等受区域经济发展影响较大，其带来的劣势使位于非一线城市的网贷平台发展排名相对靠后。同理，鉴于利率变动与标的资产损失风险呈此消彼长关系，位于一线城市的平台较其他城市而言，在征信机制、信息披露、合规程度上优势明显，利率市场化水平较高，这恰恰是其他城市所不及的。因此，本文认为，地区因素与新增投资人数之间存在正相关关系，即位于北上广深等一线城市的平台具有明显区位优势，出借人会倾向于投资一线城市网贷平台。

（二）稳健性检验

由于本文选取月新增投资人数作为因变量，而解释变量中平台成交量与发展排名这两个因素可能会受因变量影响，因而模型就存在双向因果关系，存在内生性问题。为此，我们将平台成交量、发展排名分别取滞后一期作为工具变量加入模型，对之前28期原始月数据进行处理，将平台成交量、发展排名变量剔除最后一期，其他解释变量去掉第一期，共整理数据2835条，观察回归结果是否与原回归结果存在差异，回归结果见模型8。

比较分析表7（下页）中模型1与模型8，可以发现，各解释变量回归系数与显著程度基本一致，仅有模型8中滞后一期银行理财产品预期收益率与因变量平台新增投资人数呈显著正相关，与原回归结果相悖。这是由于银行理财产品预期收益率与平台滞后一期成交量存在显著正相关关系。倘若滞后一期平台成交量扩增，当期投资人数很有可能上涨，中型综指也会攀升，继而银行对投资环境持积极预期，因此银行理财产品的当期预期收益率也会上浮。由此可见，原模型是稳健的。

另外，我们注意到，2017年2月23日，原银监会发布《网络借贷资金存款业务指引》，这一刚性制度安排约束对规范网贷行业发展具有里程碑意义。本文以此时间为节点，将2015年12月至2018年3月原始数据分为两部分，第一段为2015年12月至2017年2月，第二段为2017年3月至2018年3月，回归结果见模型9和模型10。

模型9表明，各解释变量回归系数与整体回归完全吻合，且回归效果要强于模型1，这一点可以从解释变量显著性水平得出。模型9中平台成交量、注册资本、营运时间、发展排名、网贷行业预期收益率、中型综指均与平台新增投资人数呈显著正相关，与模型1相比，注册资本与营运时间的显著性程度有所提高。模型10与模型9的回归结果大相径庭，这说明政策实施效果显著，冲击效果明显。从数据来看，除平台运营时间、银行托管、中型综指三个指标回归系数与整体回归不符外，其他解释变量回归系数与模型1完全相同。该政策发布后，问题平台数量激增，投资人数增长速度放缓，这主要是因为投资人的投资信心不足。因此，在平台转型过程中，部分平台的银行托管名不副实、股市与平台投资人数的反向变动，共同引致了自变量回归系数变化的新特征。从总体来看，分段回归在一定程度上支持了总体稳健的论断。

（三）制度型信任与认知型信任的主成分分析检验

上文实证结果验证了假设1、假设2和假设3，也即成交量等不同平台因素均对新增投资人数具有正向作用。进一步地，对于平台投资人气的扩充，究竟是银行托管、平台保障措施等制度型信任因素所占的决策权重大，还是平台成交量、注册资本、运营时间、发展排名、平台背景等认知型信任因素作用更强呢？对此，本文运用主成分分析法对上述七个解释变量进行权重赋值，量化比较制度型信任与认知型信任的影响差异，剖析网贷风险产生的根源，进而为平台规范发展提供相关建议。

按照随机性原则，本文选择2016年1月的截面数据作为试验样本。首先对原始数据进行标准化处理，然后将标准化数据代入SPSS软件中进行主成分分析，结果如表8和表9所示。

从表8来看，前三个主成分的特征根均大于1，累积方差贡献率只有67.165%，这可能是因为各解释变量之间相关性程度较低;或者由于平台出借人的决策机制复杂，可能还有部分未知因素尚未纳入模型中。总之，该模型具有一定的解释力，我们定义y1为第一主成分，y2为第二主成分，y3为第三主成分。

表9为SPSS软件输出的因子载荷矩阵，利用表中第i列的每个元素除以表8第i个特征根的平方根（i=1，2，3），就可以得到主成分分析的第i个主成分的系数，整理结果如表10（下页）所示。

由表10可以看出，y1包括平台成交量、注册资本、银行托管;y2包含发展排名、平台保障、平台背景;y3包括运营时间。其中，银行托管和平台保障属于制度型信任维度，其他5个解释变量归类于认知型信任维度。从贡献率来看，y1和y2的方差贡献率之和为52.477%，与此同时，在y1中银行托管的主成分系数分别小于平台成交量、注册资本，且y2中平台保障也均小于发展排名、平台背景的主成分系数，故银行托管和平台保障的方差贡献率之和应该小于52.477%的一半;另外y3主成分为运营时间，属认知型信任维度范疇，对总体方差的贡献率为14.688%。由此可以推断，制度型信任要小于整体方差贡献率67.165%的一半，占比不足已知方差贡献的40%，显然认知型信任所占的权重高于制度型信任。

五、结论与政策建议

本文以105家网贷平台2015—2018年的数据为样本，通过面板模型研究异质化平台因素对出借人平台信任及其决策的影响，接着利用截面数据，运用主成分分析法验证制度型信任与认知型信任对出借人平台选择的影响。研究发现，第一，网贷平台异质化信息通过影响出借人的信任感知对出借人决策产生正向推动作用。其中，平台风险保障机制与第三方托管显著影响出借人对平台的信任，出借人会选择制度建设更为完善的平台;平台规模、运营时间、知名度等因素影响出借人的认知型信任，出借人会选择规模大、运营时间长的知名平台;平台是否具有国资、上市公司或银行系统的背景对出借人信任具有显著影响，出借人会优先选择背景更为强大的平台。第二，将出借人对平台的信任划分为制度型信任与认知型信任，在出借人的信任倾向中，认知型信任对出借人平台选择的影响要强于制度型信任。

近年来，我国网贷行业监管日趋严格，制度建设不断完善，但问题平台仍然不断出现，网贷风险依然比较严重。基于制度型信任基础上的决策理性程度更高、认知型信任理性程度相对较低的认识，出借人平台选择决策中认知型信任权重大于制度型信任的结论可能是这一现状较为合理的解释。由此，防范网贷风险，规范网贷行业运营，需要强化与制度型信任相关的制度安排，促进投资者决策信任由认知型信任向制度型信任转化。基于上述分析，提出如下建议：

第一，持续完善和优化资金第三方托管制度。相对于存管制度，第三方托管可以监控资金流向，并在资金清算、会计审核、风险管理、信息披露等方面提供服务，这一制度不仅可以更有效地保障出借人资金安全，而且对促进平台回归信息中介定位，防止平台自融、“跑路”等道德风险行为具有积极作用。因此，行业的规范发展以及风险防范需要持续完善资金第三方托管制度，这也是取得出借人制度型信任的基本措施。目前，由于网贷风险频发，监管趋严，部分银行开始收缩网贷资金存管和托管业务，未来的网贷资金托管应该寻求其他第三方主体，探索形成商业银行和第三方机构相互合作、信息共享、无缝对接的资金托管系统。对托管机构而言，应落实主体责任，既托又管，有效支撑网贷平台良性运行。

第二，完善和强化信息披露制度。信息披露的完整、及时和真实是出借人交易信任以及理性决策的基础，但从现实情况来看，虽然监管部门先后发布《互联网金融信息披露规范》（2016）、《网络借贷信息中介机构业务活动信息披露指引》（2017）等多项政策，但平台信息披露的完整性、规范性并不理想，选择性披露、虚构以及虚假披露问题，信息内容的有效性问题等仍普遍存在，严重干扰、误导了出借人的交易信任①。因此，一要强化平台的信息披露主体责任，严格要求平台完整、及时、真实地披露相关信息;二要针对平台违规披露行为按照相关办法予以追究，并出台专门针对平台信息披露违约的制度性文件，降低信息不对称性，保障出借人资金安全。

第三，加强网贷金融投资者教育，强化投资者风险意识。不同平台因素对出借人交易信任均具有正向作用，但从本文结论来看，出借人更多信任规模、声誉等认知类信息因素。事实上，虽然投资者重视自身资金安全，可能会主动学习以规避风险，但受个人风险偏好以及平台宣传、高利诱惑等因素影响，投资者往往放松风险意识，导致出现冲动性、从众式的非理性投资。因此，需要加强投资者风险教育，强化风险意识。我国虽然发布了《国务院办公厅关于加强金融消费者权益保护工作的指导意见》，并设立了银行业消费者权益保护局，但这种模式依然存在有设计、无规划和有机构、落实难的问题。银行业消费者权益保护局侧重于消费者权益保护，金融机构侧重于金融信息、知识宣传，实质性的风险防范、投资技能宣传和普及仍然较差。因此，应明确政府、相关行业协会在网贷投资者教育上的主体责任，借助金融教育网站、官方公众号等载体，开展网贷产品、风险与投资技能教育，推进投资者决策由认知型信任向制度型信任转化，提升投资者的决策理性。

参考文献

[1]NORTH D C. Understanding the process of economic change[M]. Princeton NJ： Princeton University Press， 2005.

[2]王曙光，孔新雅，徐余江.互联网金融的网络信任：形成机制、评估与改进——以 P2P网络借贷为例[J].金融监管研究，2014（5）：67-76.

[3]田秀娟，张智颖.P2P 网络借贷职业身份的信贷歧视：基于投资者认知偏差视角[J].改革，2018（5）：139-150.

[4]POPE D G， SYDNOR J R. Whats in a picture？ Evidence of discrimination from prosper.com[J]. Journal of Human Resources， 2011， 46（1）：53-92.

[5]BARASINSKA N， SCHAFER D. Is Crowdfunding different？ Evidence on the relation between gender and funding success from a German peer-to-peer lending platform[J]. German Economic Review， 2014， 15（4）： 436-452.

[6]廖理，吉霖，张伟强.借贷市场能准确识别学历的价值吗？——来自P2P平台的经验证据[J]. 金融研究，2015（3）：146-159.

[7]张笑，胡金焱.高收入者参与P2P网络借贷的动机：基于信息不对称的视角[J].改革，2019（7）：86-95.

[8]郑迎飞，陈晓静，罗龙文.中国P2P 网贷的信任模型及实证研究[J].上海对外经贸大学学报，2017（3）：41-49.

[9]姜琪.中国P2P网贷平台效率差异及成交量影响因素研究[J].数量经济技术经济研究，2018（6）：60-77.

[10]廖理，李梦然，王正位.中国互联网金融的地域歧视研究[J].数量经济技术经济研究，2014（5）：54-70.

[11]蒋彧，周安琪.P2P网络借贷中存在地域歧视吗？——来自“人人贷”的经验数据[J].中央财经大学学报，2016（9）：29-39.

[12]胡金焱，宋唯实.P2P借贷中投资者的理性意识与权衡行为——基于“人人贷”数据的实证分析[J].金融研究，2017（7）：86-104.

[13]陈冬宇.基于社会认知理论的P2P网络放贷交易信任研究[J].南开管理评论，2014（3）：40-48.

[14]何光辉，杨咸月，蒲嘉杰.中国P2P网络借贷平台风险及其决定因素研究[J].数量经济技术经济研究，2017（11）：44-62.

[15]于博，张峻琪.P2P网络借贷平台产品预期收益率对交易规模及客户粘性的影响——基于平台异质性的研究[J].南方金融，2016（8）：60-65.

[16]胡金焱，张笑.股东背景影响下的P2P平台违约风险与经营风险[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2018（4）：120-129.

[17]廖理，李梦然，王正位.聪明的投资者：非完全市场化利率与风险识别——来自P2P网络借贷的证据[J].经济研究，2014（7）：125-137.

[18]周怡.信任模式与市场经济秩序——制度主义的解释路径[J].社会科学，2013（6）：58-69.

[19]ARMSTRONG M. Competition in two-sided markets[J]. RAND Journal of Economics， 2006， 37（3）： 668-691.

[20]GREIF A. Contract enforceability and economic institutions in early trade： The Maghribi Traders Coalition[J]. American Economic Review， 1993， 83（3）： 525-548.

[21]王書斌，谭中明，江红莉，等.P2P网贷平台股东背景与投资者行为研究——基于异质性动态面板协整分析[J].软科学，2018（8）：117-120.

[22]陈雪，张学勇.金融风险情绪跨市场影响：股市与网络借贷市场[J].中山大学学报（社会科学版），2019（3）：197-207.

[23]赵子铱，张馨月.P2P网贷市场与正规金融市场——基于溢出效应的分析[J].经济与管理评论，2018（4）：108-118.