政策冲击、投资者信心与平台竞争力——来自网络借贷市场经验证据

孙志红 ，陈玉路

（1.石河子大学 经济与管理学院，新疆 石河子 832000；2.兵团金融发展研究中心，新疆 石河子 832000）

一、引言

互联网金融的创新及快速发展是对以银行为主体的正规金融体系的重要补充，其中网络借贷模式既为中小微金融主体拓宽了融资渠道，也为投资者增加了理财选择。然而，网络借贷平台在监管灰色地带激进创新，游走于法律红线边缘，积累了大量的风险，问题平台爆发速度高于新增平台速度，行业负面影响日盛，监管政策的完善势在必行。2015年以来，银监会、工商行政管理总局、互联网金融风险整治办公室等数十个部门先后单独或联合其他部门发布了12部互联网金融相关指导意见及法律法规，从指导行业健康发展到形成“1+3”监管体系，监管框架不断完善，监管内容不断细化。监管政策出台对规范行业业务，降低系统风险发生概率，促进行业健康发展具有重要意义。然而频繁的政策变动增加了行业的不确定性风险，行业转型整改阵痛期各主体的行为变动及其之间的内在影响机理值得关注。

学界对网络借贷模式、风险以及监管工作给予了高度的关注［1-4］，然而这些研究的重点在于非信息中介定位（模式异化）的网络借贷平台面临的风险、规避风险的方法以及监管措施，并未对2015年以来监管政策的效应进行分析。学者们对P2P投资者的投资特点以及影响其投资决策因素的分析均是基于某个平台的散标交易数据展开的［5-9］，然而随着网络借贷技术的发展，稳健可靠的理财计划成为投资者的首选，平台特征成为重要性优先于具体标的特征的指标，这些特征如何影响投资者决策有待进一步探究；且这些影响因素中并未提及行业监管政策因素，监管政策如何影响投资决策犹未可知。学者们对平台综合竞争力综合评价以及如何延长平台存活时间进行了探究［10-12］，却未就已经出台的监管政策效果进行实证分析，行业监管政策变动对于平台竞争力的影响仍具有较大探究空间。因此探究监管政策出台对于投资者信心、平台综合竞争力以及在政策不确定背景下二者之间关系的影响具有重要意义。

本文可能存在的贡献包括：其一，以2017年前三个行业监管政策为切入点，在投资者情绪理论、前景理论、流动性偏好理论、风险厌恶理论、信号传递理论等理论的指导下，分别研究单一政策和组合政策对投资者情绪、平台竞争力的影响情况，丰富网贷行业监管效应的研究；其二，采用平台级数据，分析平台释放的积极信号对于投资者投资行为以及平台自身竞争力的影响，对现有以散标级数据的实证研究予以补充；其三，探究投资者信心与平台竞争力之间内在的作用关系，检验政策不确定环境下二者关系的稳健程度，为促进网络借贷行业健康发展提供对策建议。

本文后续安排如下：梳理文献研究现状，根据相关理论提出研究假设。以2016年1月之前成立的410家网络借贷平台为研究样本，对数据进行检验和优化。采用面板回归模型探究政策对新老投资者投资信心的冲击，并采用门限回归模型探究在政策不确定环境下平台释放的积极信号对投资者信心的影响规律；同理探究政策对平台竞争力的冲击，并运用分位数回归研究平台释放的积极信号对平台竞争力的影响规律；采用面板格兰杰因果检验分析平台竞争力与投资者信心双向因果关系，并运用系统GMM模型和差分GMM模型探究二者在不确定政策环境中互相影响作用的稳定性。最后，根据研究结论分别针对监管层、投资者、平台提出针对性建议。

二、文献综述

（一）政策冲击与投资者信心

政策的变动与投资者信心的波动关系在资本市场领域的研究已经较为丰富，主要体现在经济政策和货币政策的调整对股票价格、股票周期以及企业投资行为产生影响。一方面经济政策的不确定性风险成了影响个股暴跌的主要因素，投资者情绪正向加强了二者之间的关系［13］；宏观产业政策的调整对主观市场情绪产生背离客观市场情绪的影响［14］。另一方面货币政策的调整显著改变了投资者情绪，进而影响股价变动［15］；货币政策宽松度提高能够强化投资者情绪对企业过度投资和投资不足的影响［16］，而投资者情绪在一定程度上弱化了货币政策对股票市场波动性的调控作用［17］。

网络借贷行业属于新兴行业，网上借贷撮合业务使其具备了类金融属性，随着监管政策密集出台，加剧了行业政策的不确定性风险和政策冲击力度，类比资本市场政策变动对投资人的影响，网络接借贷行业政策不确定性将对投资者情绪产生重要影响。

（二）政策冲击与平台综合实力

纵观金融发展史，监管与创新的博弈从未停止，而我国早期的互联网金融创新游走于监管灰色地带野蛮生长，互联网金融的监管与创新的博弈持续动态进行中［18］。基于网贷平台和政府监管部门两大博弈群体有限理性的特征，学者们构建了非对称演化博弈的动态复制系统，研究发现，当强监管获得较高的激励，非合规运营效用低于合规运营时，政府选择强监管，平台将选择合规运营方式［19］。而在监管政策频频出台的背景下，金融监管力度逐渐加强，平台非合规运营效用降低，趋向合规运营。

（三）政策冲击背景下，投资人信心与平台竞争力之间的内在关系

我国新型政策性市场的环境非理性和不稳定特征增加了投资者对未知风险的敏感程度和厌恶水平，进而强化了投资人的有限理性特征［20-21］。投资人在政策不确定性环境中，一方面容易产生较强的情绪波动，表现出较强的避险情绪，另一方面在选择平台时更加看重平台综合实力，以缓释有限认知能力带来的压力，此时平台竞争力使得平台对投资者人更有吸引力。平台的投资人数、成交量等指标是平台竞争力的重要组成部分［10－11］，当投资者对该平台更有信心的时候，投资人数、成交量将达到较高的水平，进而促使平台扩大影响力，进一步做好风险把控、品牌升级、营销管理等。

三、理论分析及研究假设

本文在梳理文献的基础上，运用前景理论、流动性偏好理论、风险厌恶理论、信号传递理论等理论探究不确定性政策环境下政策冲击对投资者信心、平台竞争力以及二者监管关系的影响机理并提出相应的假设。

（一）政策冲击与投资者信心波动关系及假设①

“个体对世界的认知是有限的”已经在心理学和神经科学等领域被广泛证实，但个体通过运用自身智慧观察并使用现实世界的运行规律实现利益最大化，又体现出理性的特质，故而呈现出有限理性的特征［22-23］。投资者情绪理论认为，投资者对市场信息的有限认知能力产生系统偏差并通过其“情绪化”的非理性行为表现出来［24］。在政策环境不确定背景下，投资者敏感性提高，尤其是新投资者，由于投资经验不足，对政策环境的不确定性可能产生恐慌心理，进而减少投资行为。

本文主要探究行业监管政策出台对投资者信心、平台竞争力的冲击，货币政策作为宏观经济环境的控制变量，只展开辅助研究。

前景理论认为普通个体将损失比收益看得更重［25］。老投资者投资经验相对丰富，面对可能产生的损失，一方面，其根据曾在平台获益取得的安全感，在经验法则的作用下，低估行业监管政策对平台竞争力的冲击；另一方面，在赌徒心理的作用下，易受平台新营销活动诱惑，且认为行业监管政策将促使自己投资的平台提升自身合规程度，进而增加投资。本文因此提出如下假设。

假设H1：政策不确定环境下，监管政策出台对新投资人投资信心产生负面影响；对老投资人投资信心产生正面影响。

研究表明，强监管背景下，网贷平台是否上线银行存管、是否持有ICP认证等成为判断平台风险性高低的有效信号，在一定程度上缓解了投资人和平台之间的信息不对称及其导致的“柠檬市场”问题［26］；行业自律体系的构建（即互联网金融协会成立）对规范网络借贷行业发展、淘汰劣质平台，重塑投资者的信心具有重要的作用［27］；而就平台自身而言，运营时间、投资和借款总人数、综合利率对网络借贷平台融资效率产生正向影响［28］；长期看平台背景隐含的刚性兑付能力逐步与投资者偏好相匹配成为影响其“用脚投票”的关键因素［29］；而借款综合期限则为负向影响［30］；考虑到融资是市场的选择，只有综合实力强的平台才能获得融资，故本文认定融资记录为正向积极信号。本文因此提出如下假设。

假设H1a：政策不确定环境下，平台银行存管、ICP备案、协会成员、运营时间、平台背景、成交量、综合利率、融资记录对新老投资者信心均有正向影响。

假设H1b：政策不确定环境下，平台综合期限对新老投资者信心均产生负向影响。

（二）政策冲击与平台竞争力变动关系及假设

行业监管政策频频推出，监管层释放的监管信号逐渐增强，平台面临的不确定性风险增大，合规成本提高，行业竞争更加激烈。来自同行的竞争压力和来自投资者对平台预期的提升使平台运营受到较大的考验。平台将加快合规进程并不断推出各类营销活动，提升自身吸引力，进而提升自身综合竞争力；较为合规的平台将以合规为亮点，积极开展营销活动，提升自身的综合实力。由此本文提出如下假设。

假设H2：政策不确定环境下，监管政策出台对平台综合竞争力提升产生正向影响。

对于平台而言，巴曙松等运用竞争风险模型和情景转换回归模型证实银行资金存管等措施能够显著提升平台的存活周期和平台的竞争实力［12］；网站ICP备案是合规的重要部分，协会会员是展开行业自律工作的重要体现，平台背景、获得融资以及成交量都是市场选择的结果，因此都是平台释放的积极信号［29］；随着运营时间的增长，平台经验的增多，竞争力也将不断增强［30］。因此本文提出如下假设。

假设H2a：政策不确定环境下，银行存管、ICP备案、协会会员、平台背景、融资记录、成交量、运营时间对平台竞争力有正向影响。

较高的综合利率伴随着较高的风险，在政策不确定环境下，投资者规避风险的心理作用加强，于平台而言，高利率难以吸引规避风险的投资者，同时利率的提高将增加借款人成本，不利于投资双方的撮合交易；综合期限增长有助于降低借款人资金周转压力，却违背了投资人的流动性偏好，根据P2P网贷平台双边市场理论定价规律［31］，结合多数平台对投资者收取较少甚至不收取管理费的事实，投资者具有较强的网络外部性，因此标的期限的增长将对投资者投信心产生负向影响，进而影响平台综合竞争力。由此，本文提出如下假设。

假设H2b：政策不确定环境下，平台综合利率提高对平台竞争力为负向影响。

假设H2c：政策不确定环境下，综合期限增长对平台竞争实力提升为负向影响。

（三）政策冲击背景下，投资者信心与平台竞争力内在关系分析及假设

政策不确定性环境对平台和投资者产生了明显的影响。一方面，囿于认知能力有限，投资者易对市场信息识别判断产生系统偏差［24］，在不确定的政策环境中，投资者风险敏感度提升，更加看重平台释放的积极信号，来缓解政策不确定性带来的投资环境认知失调的压力。双边市场理论认为，双边交易市场中双方之间存在正向的网络交叉效应［32］，具有双边市场属性的网络借贷市场中，投资人和借款人可为彼此带来正外部性，进而提升平台的影响力和竞争力。因此根据信号传递理论，平台将在竞争中不断释放具有门槛的信号来表现自己独特的优势［33］，吸引新投资者，增强老投资者黏性，进而提高平台的交易规模、网络交叉效应、成交速度。另一方面，高人气的、高效率的平台有更多的实力争取更优秀的资源，进而释放更加有效的信号提供便利，与投资者信心形成良性循环。因此本文提出如下假设。

假设H3：投资者对某平台的信心能够进一步提升平台的竞争实力；反之亦然。

2017年前三次出台的监管政策侧重点不同，对投资者和平台的影响力存在差异。因此本文提出如下假设。

假设H3a：政策不确定环境下，监管政策对投资者信心和平台竞争力双向关系的冲击存在异质性。

P2P网贷市场的投资者投资主要是依据标的软硬信息以及市场情绪［34］，从市场情绪来看，新投资者比老投资者具有更加明显的有限理性和羊群效应特征［35－36］，投资者的有限理性难以清晰判断有效信息与噪声，这种“情绪化”的非理性行为会通过羊群效应放大［24］。由此，本文提出如下假设。

假设H3b：在不确定性环境下，新投资者比老投资者对风险更加敏感，新投资者与平台竞争力之间的关系稳定性较弱，老投资者信心与平台竞争力之间的关系稳定性较强。

据前文分析，本文得到政策冲击、投资者信心与平台竞争力作用机理如图1所示。

图1 政策冲击、投资者信心与平台竞争力内作用机理

四、研究设计

表1 P2P网络借贷平台综合竞争力评价体系

（一）关键变量定义

1.政策变量

本文选取2017年2月22日、2017年6月30日、2017年8月23日发布的行业监管政策为观察点，分别设变量为rp1、rp2、rp3，时间早于或等于2017年2月rp1取0，否则取1；时间早于或等于2017年6月rp2取0，否则取1；时间早于或等于2017年8月rp3取0，否则取1。选取M2增速为货币政策（mp）。

2.投资者信心

投资者信心在不同领域衡量方法不同。证券市场中主要的方法有用股票成交量或流动性代替，运用主观操控性等［37-38］。本文参考Baker和Wurgler的选取方法［37］，选取平台新投资人数、新投资人投资金额、老投资人数、老投资人投资金额（剔除季节性因素后）取对数的数据表示新老投资人的投资信心。其中新老投资人数（lnc1、lnc3）分别作为新老投资者信心的代理变量，新老投资人投资金额（lnc2、lnc4）用以作稳健性检验。

3.平台综合竞争力

在前人研究的基础上，结合数据获取情况本文设计三层五维综合竞争力综合评价体系如表1所示，从平台实力、风控能力、业务能力、成长潜力以及治理水平五个方面展开评价，并采用组合赋权-灰色关联TOPSIS模型测算得到每个平台每期的竞争力（cpt）①说明：平台背景为民营系取值为0、非民营企业为0。实现银行资金托管取值为1，否则为0；获得融资取1，否则为0；成为国家或地方协会成员为1，否则为0；ICP备案成功为1否则为0。为避免平台竞争力回归过程中各变量系数过小，平台竞争力最终值扩大100倍。。

（二）模型设定

1.行业监管政策与投资者信心

为检验2017年前3次行业监管政策逐次变动以及组合变动对新老投资者投资信心的影响，并进一步探究平台释放的积极信号对投资者信心的影响，本文分别设定回归模型（1）和回归模型（2）如下：

其中，lncm,i,t表示投资者信心，m取1、2、3、4，分别表示新投资者信心以及新投资者信心的备选变量，老投资者信心以及老投资者信心的备选变量，备选变量用于稳健性检验。mp表示货币政策，f(rp)表示行业监管政策函数，n取1、2、3时分别表示rp1，rp2，p3；n取4、5、6时分别表示a×rp1+b×rp2，b×rp2+c×rp3，a×rp1+b×rp2+c×rp3（a、b、c分别为政策变量rp1，rp2，rp3的系数）；Zi,t为控制变量矩阵，表示9个平台释放的显性信号（v、r、prd、rt、bgd、bdp、f、asc、por），γ表示各控制变量的系数向量，以探究行业政策变动下，平台释放的积极信号对投资者信心的影响情况，如果具体控制变量对应系数显著为正，则说明为积极有效信号，显著为负，则为消极有效信号，不显著则为非有效信号。

2.行业监管政策与平台竞争力

为探究三次行业监管政策变动对平台竞争力的影响以及平台释放的积极信号对平台自身竞争实力的影响，设定回归模型（3）和回归模型（4）如下：

其中，cpt表示平台竞争力，mp、f(rp)、Zi,t的含义以及n的取值范围与模型（1）相同。

3.投资者信心与平台竞争力内在影响关系分析

由假设H3可知，投资者信心（lnc）与平台竞争力（cpt）之间可能存在双向因果关系，本文分别采用系统GMM或差分GMM对模型（5）和模型（6）进行估计：

其中，p和q分别是滞后项，取值由面板格兰杰因果关系检验结果决定，

为进一步探究在不同行业监管政策出台的背景下，二者之间关系的稳定程度，本文设定如下模型，函数f(rp)n,i,t中的n只取1、2、3，其余符号含义同上：

（三）数据来源与数据处理

本文选取2016年1月之前成立的419家平台，采用火车头采集器和八爪鱼采集器相结合的方法，从网贷之家抓取其2016年12月至2017年11月所有的交易数据以及深度数据，并从平台官网上获取每个平台的基本情况，然后剔除出现异常值、极端值以及缺失值的平台，得到410家平台。410家平台成交量占行业成交量65%左右，具有较强的代表性。平台竞争力评价体系各变量及模型各关键变量的描述性统计如表2、表3所示。

五、实证分析

（一）政策冲击与投资者信心变动

1.政策冲击对新投资者信心的影响

为检验监管政策单次和组合变动对新投资者信心的影响，本文在面板数据平稳性检验基础上，运用豪斯曼检验确定采用固定效应模型，得到回归结果如表4第2列—第7列模型N_1-N_6所示。结果显示三次政策出台对新投资者的投资信心的作用由显著的正向变为不显著的正向，政策组合模型（N_4-N_6）中，第一次政策（rp1）、第二次政策（rp2）冲击对新投资者信心的促进作用仍显著为正，但是促进作用降低；第三次政策（rp3）的影响由不显著的正向变为了不显著的负向，与假设H1不相符。

在政策不确定性环境下，投资者对平台释放的信号更为关注，因此本文在模型N_1-N_6的基础上，引入平台释放的积极信号，其中银行存管（bdp）对投资者信心的影响不显著为正；平台背景（bgd）、运营时间（rt）、融资记录（f），ICP备案（por）以及协会成员（asc）对投资者信心影响系数较小且不显著，剔除不显著变量，模型拟合优度几乎未发生变化，故仅报告剔除不显著因素后的模型N_7-N_12，如表4第8列—第13列所示。原始回归模型备索。

对比模型N_1-N_6和模型N_7-N_12中政策冲击作用可知：模型N_7-N_12中前两次的政策（rp1、rp2）冲击作用不论是在单独政策冲击模型（N_7和N_8）还是组合政策冲击模型（N_10、N_11和N_12）中都比相应的未添加平台信号的模型政策冲击效果弱；第三次的政策（rp3）的冲击作用不论是在单独政策冲击模型（模型N_9）中还是组合政策冲击模型（N_11和N_12）中，负向作用都明显增强；比较12个模型，政策的冲击效果整体趋势相同，证明政策不确定环境中，考虑平台释放信号的投资者信心受政策冲击的影响相对较小，其结果仍与假设H1不相符。进一步分析认为三次政策变动都是为了规范行业行为，规避风险，但政策冲击效果却从正向影响过渡到负向影响，尤其2017年第三次政策是相对“温和”的信息披露规范，却引发了投资者信心下降，故排除是单个监管政策异质性引发的投资者信心下降，推断政策风险不确定性环境下，监管政策不断推出这一过程导致的新投资者风险厌恶逐步提升。

此外，受宏观货币政策的影响，M2增速提升，投资者对高名义利率风险规避情绪相对降低，2016年2月出台监管政策背景下货币政策的作用更显著。不论是单独政策冲击模型中还是组合政策冲击模型中，成交量平台和综合期限短的平台都更受欢迎，部分印证了假设H1a和假设H1b，综合利率高的平台反而不受欢迎，新投资者表现出较强的风险厌恶情绪，与假设H1a中关于利率的假设不相符，说明随着行业利率趋于理性，投资者们对利率偏高的平台背后隐藏的高风险持厌恶态度。

表2 竞争力评价体系各变量描述性统计

表3 关键变量描述性统计

表4 政策冲击：新投资者信心变动系列模型

表5 政策冲击：老投资者信心变动系列模型

2.政策冲击对老投资者信心的影响

类似地，为检验政策单次和组合变动对老投资者信心的影响，得系列模型如表5第2列—第13列模型O_1-O_12所示。对比模型N_1-N_6和模型 O_1-O_6，同样的政策环境下，监管政策的出台对老投资者信心起到正向作用，政策冲击对老投资者成为完全的利好消息，与假设H1相符。但是监管政策出台对老投资者信心的促进作用不断下降，说明老投资者对行业政策不确定性风险敏感度有上升趋势。对比模型O_1-O_6和模型O_7-O_12，三次政策的单独冲击和组合冲击模型中政策冲击的方向和显著程度没有变化，力度都有所降低，假设H1仍成立。

观察模型O_1到O_12回归结果发现：（1）货币政策回归系数均为正且相对较大，说明宽松的货币政策对老投资者信心有较大的促进作用，即老投资者随着投资经验的不断增长，对货币政策和互联网金融市场之间的传递机制更加敏感；（2）成交量回归系数均显著为正，说明老投资者更看重平台交易量的变动，交易量增加显著增加老投资人的信心，验证了假设H1a；（3）综合利率影响系数极小且不显著，与假设H1a利率部分的假设不相符。可能相对于综合利率，投资者更看重平台的流动性和稳健性（由大的成交量引起的羊群效应带来的安全感）；（4）综合期限的回归系数均显著为负，表明期限的增加降低了老投资者的投资热情，老投资者亦对流动性有较强的偏好。

（二）政策冲击与平台竞争力

行业监管政策频出促进业务规范化，迫使平台的业务进行转型整改，进而增强平台的竞争力。2017年3次行业监管政策内容不一、侧重不同，故本文采用面板回归探究行业监管政策单独以及组合情况下对平台竞争力的影响得到模型C_1-C_12如表6所示；本文运用分位数回归模型探究平台释放的积极信号反过来对平台竞争力自身的影响规律。

为检验行业监管政策单次变动和组合变动对平台竞争力的影响，本文在面板数据平稳性检验基础上，运用豪斯曼检验确定应该采用固定效应模型进行处理。监管政策对平台竞争力的逐次影响和组合影响以及平台释放的积极信号在相关政策出台的前提下对平台综合竞争力的影响如表6所示。观察模型C_1-C_3，C_7-C_9可知，三次行业监管政策变动过程中，三次行业政策的变动对所有平台竞争力提升都是正向影响，第二个监管政策（风险业务整顿）单次冲击影响力最大。观察随时间推进的组合政策模型C_4-C_6，C_10-C_11也同样显现出第二个政策影响最大，说明2017年6月出台的互联网金融风险专项整治政策对于提升平台的实力具有明显的效果，假设H2成立。

表6 政策冲击与平台综合竞争力变动

平台释放的积极信号对平台自身竞争力的影响都在至少10%的水平上显著，除了综合利率是显著为负以外，其余均是显著为正的影响结果。不同行业监管政策背景下，各信号的系数较为一致，未出现较为明显的变化，说明假设H2a、假设H2b成立；假设H2c不成立。为避免短期标的与长期融资需求导致的期限错配进而引发系统风险，延长标的期限势在必行，故而平台在投资者流动性偏好的压力下延长标的期限，于平台竞争力提升为一大益处。

表7 投资者信心与平台竞争力：基于SYS_GMM与DID_GMM模型

表8 政策冲击下：新投资者信心与平台竞争力双向影响分析

表9 政策冲击下：老投资者信心与平台竞争力双向影响分析

（三）投资者信心与平台竞争力

为检验投资者信心与平台竞争力之间的关系，本文采用面板格兰杰因果检验的方法进行检验，运用系统GMM模型和差分GMM模型进行系数估计，并探究不同政策背景下，二者关系的稳定性，最后进行稳健性检验。

1.投资者信心与平台竞争力双向因果关系检验

本文运用xtgcause命令对新投资者信心和平台竞争力、老投资者信心与平台竞争力分别进行了估计，采用AIC、BIC、HQIC最小原则进行判断，发现新老投资信心与平台竞争实力均有双向因果关系，滞后1期的新投资者信心是平台竞争力的格兰杰原因，滞后一期的平台竞争力是新投资者信心的格兰杰原因，老投资人信心与平台竞争力之间呈现类似的规律特征。

2.投资者信心与平台竞争力双向影响探究

由于样本数据是典型的短面板，因此本文运用系统GMM模型和差分GMM模型进行进一步检验和系数估计，结果如表7所示。前一期平台竞争力对当期竞争力有着显著的正向作用，滞后一期的新老投资人的投资信心分别对于平台竞争力有明显的提升作用；滞后一期的新老投资信心对当期新老投资信心有显著地促进作用，滞后一期的平台竞争力对新投资人信心有正向不显著的促进作用，对老投资者信心有显著的促进作用；简而言之，老投资人信心和平台竞争力之间存在显著的正向循环作用，新投资者信心与平台竞争力之间存在不显著的正向循环作用。假设H3不成立。这与多数平台为吸引新投资者投资会提供超高综合利率密切相关。部分新投资者本着“薅羊毛”的心态辗转于不同平台投资短期甚至超短期标的，到期撤资，其投资行为对平台竞争力提升作用微弱；而老投资者经验丰富，投资风格稳健，对平台而言其贡献更加稳定和持久。同理，平台竞争实力对于新投资者的影响相对较弱，尤其是对于本着“薅羊毛”心理的新投资人来说，平台竞争力不如平台带给其短期收益更值得关注。对老投资者而言，平台竞争力带来的长期稳定回报是其投资的关键影响因素。故老投资者投资信心与平台竞争力具有显著的双向促进作用，而新投资者与平台竞争力的双向促进作用并不明显。

3.政策冲击下，投资者信心与平台竞争力双向影响探究

为探究在行业监管政策冲击下，投资者信心与平台竞争力双向促进作用的稳定性，本文选取系统GMM模型和差分GMM模型探究了三次行业监管政策变动下，新老投资者信心与平台竞争力之间双向因果关系如表8和9所示。

对新投资者而言，在行业监管政策不断推出的过程中，新投资人信心第二次监管政策出台背景下，对竞争力提升作用不显著，平台竞争力在第一次监管政策出台的背景下，对新投资人的投资自信心提升作用不显著，其余情况下，新老投资者信心与平台竞争力双向促进作用关系成立。

对于老投资者而言，在第一次监管政策出台的背景下，平台竞争力对老投资者信心的促进作用不明显，其余情况下二者双向促进关系成立。说明老投资者投资信心与平台竞争力的互相促进作用更为稳定，验证了假设H3a和假设H3b。此外，行业政策变动背景下对新老投资者投资信心对平台竞争力的影响研究中发现，行业政策对新投资者影响显著为正逐渐转为显著为负与模型N_7、N_8、N_9的结论较为一致；行业政策对老投资者影响显著为正与模型O_7、O_8、O_9的结论较为一致，结论具有稳健型。

六、进一步研究与稳健性检验

政策冲击对新老投资者信心的冲击存在显著差异，则政策冲击背景下，平台释放的积极信号对新老投资者投资信心的影响是否具有稳定性，否存在结构性突变问题？政策冲击对平台竞争力影响差异显著，则政策冲击背景下，平台释放的积极信号对平台的竞争力的影响相对稳定，那么这些信号对不同竞争实力的平台的竞争力的影响也具有一致性吗？为进一步探究以上问题，本文选用门槛模型和面板分位数回归模型进行实证分析，并进行稳健性检验。

（一）模型设定

1.政策冲击背景下，平台释放的积极信号对新老投资者的影响

为进一步探究平台释放的有效信号对投资者信心影响的稳健性，本文采用面板门槛回归模型：

其中，n取只1、2、3，以探究2017年三次行业监管政策每一次政策出台变化带来的影响。Xo,i,t是根据前文模型回归检验结果选取的某一个重要信号，o的取值范围由前文回归结果决定，为门槛变量，I(·)为指示函数，取1表示相应条件成立，取0反之，不同区间内估计系数分别为δ1、δ2；此模型中Zi,t仍为控制变量矩阵，但仅研究通过上一阶段回归筛选出的有效信号，即成交量、综合利率和综合期限①综合利率对老投资者的影响并不显著，为方便对比综合利率对新老投资者投资信心进一步的影响，本文也将其纳入模型。。若有两个门槛值，则模型扩展为：

其中，ρ1和ρ2分别表示较小的门槛值和较大的门槛值。

2.政策冲击背景下，平台释放的积极信号对平台竞争力的影响

在政策冲击背景下，为了更为精确的探究自变量对因变量的变化范围及条件分布的影响，即在更好的控制个体差异的基础上，分析对平台竞争力条件分布的不同分为点上，平台积极信号对平台竞争力的影响关系，本文设计面板分位数回归模型如下：

其中τ取0.25、0.5、0.75的情况下进行回归分析，函数f(rp)n,i,t中n只取1、2、3。

（二）实证分析

1.政策冲击背景下，平台释放的积极信号对新老投资者信心的影响

为深入探究政策不确定环境中平台释放的积极信号如何影响新老投资者信心，选取对投资者信心影响显著的信号：成交量、综合利率、综合期限，运用门槛模型进行探究，其中新老投资人投资信心MKN_1到MKN_9，MKO_1到MKO_9共18个门槛模型均通过了双重门槛检验及对应的稳健性检验，检验过程备索。以新老投资人的投资信心为因变量，在三次行业监管政策冲击的背景下，平台交易量、综合利率、综合期限的门槛估计结果以及对应的门槛值如表10、表11所示。

表10 门槛模型估计：以新投资人投资信心为因变量

表11 门槛模型估计：以老投资人投资信心为因变量

对比表4和表10，行业监管政策、宏观货币政策对投资者信心的影响不论是系数还是显著性都基本未变。门槛模型MKN_1到MKN_9中（1）成交量对投资者信心的促进作用不断增强；低中高三档的交易量对投资者信心的促进系数接近，且前两次政策变动高阶门槛相近，后两次低阶门槛相近，促进作用相对稳定。（2）综合利率对投资者信心作用为负，随着利率的提升，投资者信心对其敏感度明显的降低，尤其是在模型MKN_4、MKN_5中效果更为明显，且利率高于较高门槛时，两模型中对投资者信心的负向影响相较于中档利率再次增大，说明近一年的行业监管政策变动提高了新投资人的敏感度；而对高利率有所求的新晋投资人，对风险承受能力相对较高的特点。（3）综合期限对于投资者信心影响为负，却随着其自身的增加负向影响逐步减弱。以上模型更加进一步印证了投资者对于风险的厌恶以及对流动性的偏好。同时说明，对于平台释放的信号能够积极捕捉并加以利用。

对比表5和表11，我们发现门槛模型中行业监管政策以及货币政策变动对老投资人的投资信心影响变动基本不变。门槛模型（MKO_1到MKO_9）中：在不同政策出台背景下，成交量、综合利率、综合期限指标变化如下。（1）成交量。成交量对老投资者正向促进作用在不同的政策冲击背景下呈现不同的规律，但整体促进作用较强。（2）综合利率。对于老投资者而言，平台利率的变动只有在较低时对其有显著的促进作用，当综合利率超过行业平均利率时促进作用明显下降，低门槛三次都低于行业平均利率。说明老投资人更加谨慎。（3）综合期限。标的期限的增长对老投资人信心打击逐渐减小，且老投资人对于短期标的的时间变动尤为敏感，这种敏感随着行业政策出台政策的次数而增强，对2个月以上的标的期限的增长敏感度提高，但仍随着期限的增长，投资热情呈现下降趋势。

2.政策冲击背景下，平台释放的积极信号对平台竞争力的影响

为探究平台释放的积极信号对自身竞争力提升的作用规律，本文选取2017年三次监管政策出台背景下（rp1、rp2、rp3）平台综合竞争实力的0.25、0.5、0.75分位数回归模型进行估计和分析，如表12所示。3次行业监管政策的出台变化对平台竞争力的影响在0.25、0.50、0.75分位数回归模型中，系数大小以及显著性未发生明显变化，平台释放的9个积极信号在三次行业监管政策出台背景下对平台实力的影响基本特征未发生变化，结果具有稳健性。

平台释放的9个积极信号在三次行业监管政策出台背景下对平台竞争力影响系数变化较大，对不同等级实力的平台的影响力度以及规律不一致，本文将归纳如下：风险因素、哑铃因素、梭形因素、线性因素、其他因素。其一，风险因素，指综合利率。不论监管政策如何变化，随着竞争实力的提升，综合利率负向影响逐渐减小的趋势。其二，哑铃因素。指标的期限，呈现对中等实力促进作用小，对低等实力和高等实力的平台正向促进作较大的特征。其三，梭形因素。指银行存管、运营时间。呈现出对中等实力平台正向相促进作用加大，对低等实力和高等实力的平台正向促进作较小的特征。其四，线性因素。指成交量、平台背景、协会成员、融资纪录。前三者随着平台实力增加对竞争力提高的促进作用逐渐下降；融资记录则呈现出随着平台竞争力增强，促进作用越大的特征，与现实中规模越大的平台越寻求融资，扩大规模和竞争力的客观事实相符。其五，其他因素。ICP备案未呈现出显的特征，在不同政策冲击背景下，不具有稳健性。

表12 不同行业监管政策出台背景下：平台综合竞争力影响因素的分位数回归

（三）稳健性检验

本文分别选取新投资人投资金额（lnc2）、老投资人投资金额（lnc4）作为新投资者信心和老投资者信心的代理变量，对全文中涉及的相关模型进行检验，结果显示模型均有较高的稳定性，具体结果备索。

七、结论与对策建议

网络借贷行业政策环境不确定背景下，本文选取2016年1月及之前成立并持续运营至今的410家P2P网贷平台为样本，以2017年前三次行业监管政策的出台为切入点，分别运用多种模型及检验探究了监管政策变动对投资者信心、平台竞争力的影响以及二者之间的内在关系，并结合实证结论，针对监管层、投资者、平台提出针对性的对策建议。

通过对行业监管政策、投资者信心以及平台竞争力三者之间关系的深入分析，本文得到以下结论：（1）政策风险不确定环境下，新投资人更为敏感，老投资者更加稳健。新老投资者均有一定的分析能力和流动性偏好，对平台成交量重视程度均较高。不同的是，新投资者对行业监管政策逐步出台、利率上升等信号具有较强的敏感性，风险规避心理较强；老投资者能更好地分析行业监管政策长期的利好作用，且能很好的平衡收益与风险之间的关系。模型基本都通过稳健性检验，结论可靠性较强。（2）行业监管政策推动平台竞争力提升。三次行业监管政策的出台于平台竞争力而言都是起到了促进作用，前两次监管政策效果更明显。平台释放的积极信号对不同实力等级的平台的影响作用呈现不同的规律，主要分为：风险因素（综合利率），哑铃型影响因素（对平台竞争力较大和较小的平台促进作用较大，中等竞争力的平台促进作用较小），梭形影响因素（对平中等竞争力的平台的促进作用较大，对高等和低等实力的平台竞争力促进作用较小），线性影响因素（随着平台实力增强促进作用不断增大或不断减小）及其他因素。以上结论在三次行业监管政策出台的背景下都成立，因此，影响因素的影响作用具有较强的稳健性。（3）投资者信心与平台竞争力之间存在相对稳健的双向促进作用。新投资人投资信心与平台竞争力的相互促进作用弱于老投资人投资信心与平台竞争力的相互促进作用。在政策冲击下，老投资者与平台竞争力之间的双向促进作用关系更为稳定。模型基本通过稳健性检验，结论可靠。

综上，行业监管政策对投资者信心和平台竞争力具有显著的影响。对于投资者而言，由于经验不同，新老投资者对行业监管政策的冲击敏感性不同，对平台释放的积极信号的反应不同；对于平台而言，行业监管政策明显地促进了平台的行为规范程度，提升了其竞争力，并迫使其进一步释放积极信号提升新老投资者信心。虽然新投资者信心与平台竞争力双向促进作用不如老投资者信心与平台竞争力的双向促进作用稳定，但是新投资者总会变成老投资者，随着行业的发展，二者双向促进作用将更加显著。

根据实证结果，分别从监管层、投资者自身、网络借贷平台提出针对性的对策建议。

（1）对监管层而言：应进一步规范行业发展，合理安排政策出台时机，营造良好的投融资环境。从投资者信心反馈来看，整体行业成交量持续上涨，老投资人的投资信心随着行业监管政策的不断推出一直处于稳健状态；预期新的投资人通过干中学效应，也将不断在实践中积累经验，增强分析判断能力，学会分析行业规范政策的具体影响，逐步变成稳健的投资人。需要注意的是，老投资人对于行业频繁出台政策也会逐步变得敏感，行业监管政策的出台不宜过急集中和密切。长期来看行业政策的出台有助于P2P市场的投资者信心。从平台竞争力发展的方面来看，行业规范政策的推出具有明显的成效，行业政策的出台对于平台剥离不良业务，良性规范发展具有重要意义。结合行业发展中存在的实际问题，适时出台行业监管政策，营造良好的政策环境助力行业健康发展。

（2）对投资者而言：提升金融素养，强化投资理性。据前文分析可明显看出，投资者具有有限理性行为，羊群效应、赌徒心理、锚定效应等特征。尤其是过分关注平台成交量等规模指标，对平台合规程度的指标关注度相对较低，迷信“大而不倒”。因此，要加强投资者教育，提升其分析能力，引导其关注更多有效指标，提升投资理性，防止大平台非良性退出导致的系统风险。

（3）对平台而言：密切关注行业新规出台，紧随行业监管要求，不断提高自身的合规程度，促使自身稳健发展。明确平台的定位，结合影响平台综合实力的影响因素的影响规律，在不同实力阶段有偏重的重视不同类型竞争实力的修炼，最终提升自身的综合实力。此外，要密切关注新老投资者信心波动，紧跟投资需求，推出多样化理财产品，适时推出针对新老客户不同的促销活动，以达到不断拓展新用户，增强老用户黏性，实现新老用户投资信心提升与平台实力提升的双向促进作用。

本文存在以下不足：其一，本文数据时间跨度较短。P2P网络借贷行业据有较为明显的季节特征，虽然进行了一定的处理，但由于样本量时间跨度仍相对较短，可能存在处理不当导致季节性因素引发干扰。其二，未将社会舆情尤其是负面舆情引入到模型中加以控制。除了监管，投资者信心和平台竞争力也会受到平台跑路、逾期等负面消息的影响。

研究展望，一方面，采用时间跨度更长的数据进行分析，或找到更合理的剔除季节性影响因素的调节因子，对数据进行处理；另一方面，目前舆情尤其是负面舆情的分析已有一定的基础，可沿着前人的思路将其引入其对网络借贷投资者、网贷平台的行为的分析中，丰富行为金融和社会舆情相关内容的研究。