前沿速递|P2P贷款中的性别差异:来自中国的证据(Xiao Chen 等,《JBF》2020.3)

原文信息

Xiao Chen,Bihong Huang,Dezhu Ye

Gender gap in peer-to-peer lending:Evidence from China;

Journal of Banking & Finance,2020.3

摘要

本文描述并分析了互联网信贷市场的性别差距。利用中国领先的P2P贷款平台“人人贷”的数据,研究显示:向女性借款人提供贷款与高质量的贷款绩效相关,包括较低的违约率、较高的预期利润和较低的预期损失。然而,尽管女性的信用度较高,研究中却没有发现任何性别影响融资成功率的证据。这意味着实际上,女性必须通过提供更高的盈利能力来补偿贷款人,以实现其融资需求。这些证据表明,网络借贷的金融市场存在歧视女性借款人的情况。进一步分析表明,这种性别差距与借款人披露的信息量无关。

以下为正文内容:

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引言:

面向女性的普惠金融已被政策制定者视为优先事项。然而,尽管女性的风险偏好低、信用度高,但由于就业机会、法律障碍等各种因素,传统信贷市场在获得融资方面的性别歧视仍然普遍存在(Alesina et al,2013a;Bellucciet al,2010;Buvinic and Berger,1990;Eckel and Fullbrunn,2015;Moro et al,2017;Muravyev et al,2009;Paglia and Harjoto,2014)。根据最新的Global Findex报告,目前仍有10亿多妇女无法进入金融系统(Demirguc Kunt et al,2018)。随着数字技术的发展,互联网借贷已经成为全球传统信贷机构的替代品。绕过银行,借贷双方都是匿名的。借款人可以在不提供担保的情况下提出贷款请求,而投资者则根据借款人披露的信息作出贷款决定。这可能有助于缓和女性对潜在歧视的担忧。然而,人们对金融科技市场上的性别歧视知之甚少。在本文中,研究者试图揭示在P2P平台上分散放贷者是否对女性和男性放贷者有不同的对待。

识别信贷市场中的性别差异并非易事。争论始于如何定义和衡量针对不同借款人群体的歧视性贷款行为。Becker(1957)介绍了歧视的经济模式。在这一模式中,雇用少数族群工人会对雇主产生某些不利影响,少数族群工人可能不得不“补偿”雇主:要么在给定的工资水平上提高生产效率,要么接受同一生产效率下的低工资。类似地,在信贷市场上处境不利的借款人,必须通过提供更高的回报率或同等等手段补偿贷款人(Ladd,1998)。Arrow(1971)和Phelps(1972)已经提出了模型,说明贷款人能够利用申请人群体的特征(如其种族、肤色、民族血统、邻里关系或性别)时,可能发生以利润为驱动的歧视行为。这些研究成果为本文的实证分析奠定了理论基础,它们暗示:对贷款绩效的研究是推断歧视性贷款的一种方式。对不同待遇的群体观察到的更好的贷款表现,包括较高的回报率、较低的违约率或违约时较低的损失,可被视为信贷市场歧视的证据(Berkovec et al,1998)。

文中调查了向女性借款人发放的P2P贷款,是否比向男性借款人发放的贷款质量更好。特别地,本文评估了贷款的违约率、预期回报和违约时的预期损失。文中所使用的是来自中国领先的P2P借贷平台“人人贷”的交易级数据,实证发现:女性借款人与违约概率之间存在显著的负相关关系。具体来说,Logit模型估计的边际效应表明:女性借款人的违约率比男性借款人低19%;向女性借款人提供的贷款将使投资者获得比平均水平高5%的预期利润,预期损失则降低了11.6%。尽管贷款表现较好,但女性借款人的融资成功率与男性并无显著差异。这些发现意味着女性必须向借贷者提供更高的回报率,才能获得与男性相当的融资成功率。

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数据和描述性统计:

(一)数据来源

数据来自P2P借贷平台“人人贷”提供的所有贷款清单,样本时间为2012-2014年。“人人贷”为人人网旗下网络贷款平台,目前是中国最受欢迎的P2P贷款平台之一。人人贷目前拥有100多万会员,其声誉也得到了广泛认可。2014、2015年分别被中国互联网学会和中国社会科学院授予AAA级(最高级别)网上借贷平台。

“人人贷”平台上,借款人在贷款列表后提供所需信息,包括贷款名称、借款金额、利率、贷款使用说明和每月分期付款情况。“人人贷”提供身份证、征信报告和借款人地址验证服务,根据每个借款人的借贷历史和已核实的信息为每个借款人分配一个信用评分。由于“人人贷”提供的验证和信用评级有限,贷款人从平台上披露的信息中确定借款人的可信度至关重要(Iyer et al,2016;Michels,2012)。平台要求所有借款人提供带有性别信息的身份证,这意味着必须公开性别。这消除了自我选择的偏差,为研究性别差异提供了一个令人信服的环境。

本文使用中国大陆借款人在2012年1月1日至2014年12月31日期间提交的贷款申请。原始样本包括371508个,研究者剔除了由平台担保的84004个。此外,作者还进行了缩尾处理,以消除异常值。最后,本文的样本包括287504份贷款清单,其中14423份成功融资,其余未实现融资。

(二)主要变量

为了分析P2P借贷中的性别差异,研究者主要收集了“人人贷”的两类数据。第一类是贷款特征,包括借款期限、利率、金额和目的。第二类是借款人的特征,包括信用评分、抵押贷款、汽车贷款、年龄、教育程度、收入、婚姻状况、工作年限、借款人职业等,各变量的定义见表1。

(三)描述性统计

表2列出了描述性统计(Panel A)、按资金状况分列的贷款清单情况(Panel B)和按信用评级分列的贷款清单情况(Panel C)。Panel A显示,只有5%的贷款申请成功融资,其中14.3%发生了违约。就性别而言,男性占86%(男性在中国大多数P2P在线借贷平台通常占主体)。年平均融资成本高达14.45%,平均贷款金额约6.6万元(约1万美元)。在所有借款人中,只有0.3%的人获得了“A”或以上的信用评级。鉴于大多数借款人的信用评级较低,利用可观察的信号识别出值得信赖的借款人至关重要。在所有贷款申请人中,10.6%的有住房抵押贷款,4.3%的有汽车贷款。

表3比较了男性和女性贷款申请人情况。男性借款人融资成功率为5%,比女性借款人高0.4个百分点。相比之下,女性借款人的违约率为12.4%,比男性借款人低2.2个百分点。此外,除工作经验外,其他指标也显示男女借款人之间存在显著差异。例如,女性贷款申请人年龄稍大,受教育程度较高,但收入低于男性同龄人。他们倾向于借更多的钱,而且期限更长。另一点值得注意的是,“人人贷”女性借款人的利率略低于男性借款人。此外,我们还发现,女性借款人的贷款用途主要集中在“装修”、“购房”、“教育”、“医疗支出”等方面,说明女性贷款主要是为了家庭生活需要。在就业方面,女性借款人比男性同龄人更有可能在餐馆酒店、零售批发、教育培训、金融法律、医疗保健领域工作。在信息披露方面,女性借款人更倾向于披露自己的工作经历和居住场所,但在收入水平披露方面没有发现明显的性别差异。

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实证分析:

根据Becker理论的含义,向不同部分借款人发放贷款的差异化绩效是“歧视性贷款”的一个重要指标。如果存在歧视性贷款,向少数借款人提供的贷款应具有较低的预期违约率、较高的预期回报率或较低的违约预期损失(Ladd,1998)。

根据这一理论,我们首先使用以下方程检验性别是否影响违约风险:

其中,变量Femalei代表借款人的性别,如果借款人是女性,则等于1,否则为0。Xi是一个控制变量向量,包括贷款特征、借款人特征和区域效应等。如果女性借款人的风险低于男性借款人,则性别系数(α1)将为负值。表4的第(1)和(2)列显示了基本的Logit估计结果。可以发现:在统计显著性为1%的水平上,女性的系数为负,表明女性借款人违约的可能性较小。相应的边际效应意味着女性借款人的违约概率比男性低19%(0.0272/0.143)。

表4第(3)列所示的OLS估计结果表明,在其他条件相同的情况下,向女性提供贷款预期利润高0.495%。这表明,向女性借款人提供的贷款将使投资者获得比平均值高5%的预期利润。此前的表3的差额检验表明,男性借款人提供的利率比女性借款人高0.214个百分点。然而,如果考虑到贷款和借款人的特点以及时间和区域影响,向女性贷款比向男性贷款更有利可图。表4第(4)和(5)列显示了预期损失和偿还率两个绩效指标的OLS估计结果。在预期损失的回归分析中,在1%的统计显著性水平上,女性的系数为负,这表明向女性借款人提供贷款的预期损失比男性低0.033%,或比样本平均值低11.6%。关于还款率的回归分析中,女性的相关系数为正,但不显著。

这些发现都表明,向女性提供贷款更有利可图,风险更低。然而在表4第(6)和第(7)列的贷款成功率的分析中,并不存在明显的性别差异。尽管贷款表现较好,但女性借款人的融资成功率与男性并无显著差异。这些发现意味着女性必须向借贷者提供更高的回报率,才能获得与男性相当的融资成功率。

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结论

两性平等,植根于家庭、市场和社会的行为中,通过刺激生产力和收入,也会对减贫和经济增长的前景产生深远影响。女性金融准入的重要性促使本文研究性别在金融科技中的情况。一方面,中国现在拥有世界上最大的P2P借贷市场;另一方面,就性别差距而言,中国仍然是全球排名较低的国家。世界经济论坛(2017年)估计表明,到2025年中国能够因性别平等获得增长2.5万亿美元的GDP增长。

本文使用了中国P2P借贷平台“人人贷”的数据,发现女性借款人申请的贷款上市与较低的违约概率、较高的预期利润和较低的预期损失相关。然而,尽管信用度较高,我们没有发现性别对融资概率有任何显著影响。这表明女性借款人必须向贷款人提供更高的回报率,才能获得与男性同行相当的融资成功率。这反过来意味着,在P2P借贷市场上,女性借款人受到了放款人的不利对待。

为了缓和有偏见的贷款,平台应分析不同借款人群体的贷款表现,例如男性和女性,并将这些信息纳入其信用评级体系。同时,这些平台应该教育贷款人如何使用无偏的信息来判断借款人的信誉。除了提供融资工具外,还应鼓励像P2P借贷平台这样的金融科技公司致力于提高公众的平均金。

ABSTRACT

This paper documents and analyzes the gender gap in the online credit market. Using data from Renrendai, a leading peer-to-peer lending platform in China, we show that lending to female borrowers is associated with better loan performance, including a lower probability of default, a higher expected profit, and a lower expected loss than for their male peers. However, despite the higher creditworthiness, we don't find any measurable gender impact on funding success rate, meaning that female borrowers have to compensate lenders by providing higher profitability to achieve a similar funding probability. These evidences indicate the existence of a gender gap that discriminate against female borrowers. Further analysis implies that this gender gap is independent of the amount of information disclosed by borrowers.

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   整理  杨智

   编辑  张孝茹

   来源《Journal of Banking & Finance 》

   监制  安然

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