第二個限制是中國大陸幅員廣大，礙於時間與資源限制，本論文很難針對中 國大陸每個 P2P 網路借貸帄台與銀行機構進行分析比較，因此本論文在 P2P 網 路借貸帄台僅比較「拍拍貸」、「宜信」與「螞蟻微貸」。在銀行機構部分，本論 文僅以中國中小企業信息網－融資服務帄台的合作機構所列〆包括中國銀行、中 國農業銀行、中國工商銀行、招商銀行、華夏銀行等五家銀行機構進行探討。
最後的限制是本論文無法深入中國大陸對小微企業進行質化的調查訪談，亦 無管道接觸到螞蟻金服的小微企業客戶，僅對「中小金流資訊股份有限公司」進 行訪談，因此無法實地了解中國大陸小微企業對於中國大陸小額資金借貸市場的 操作情況，此部分可作為未來對於中國大陸小微企業資金借貸議題進行實證研究 的方向。
第三節、未來研究方向
本論文旨在探討比較新興網路金融與傳統金融兩類機構在小額資金借貸市 場上，兩者的貸前徵信模式與貸後風險控管是否有效降低小微企業借貸的資訊不 對稱問題，因此作者主要分析對象為 P2P 網路借貸帄台、小額貸款公司以及螞 蟻金服三部分。正如本文個案－阿里巴巴集團，我們可以知道中國大陸的經濟環 境與金融市場創新程度非常靈活快速，小微企業的借貸方式非常多元化，小微企
149
業經營除了依靠金融機構、貸款公司借入資金的傳統方式外，對外尋求投資者亦 是取得經營資金的管道，而此種創業投資事業(Venture Capital)或私募股權基金 (Private Equity)在中國大陸現階段也非常熱絡。
2014 年「新三板(全國中小企業股份轉讓系統)74」市場擴大至全中國大陸後 成為具有高新技術的中小微型企業除傳統金融機構借貸外的新融資管道，而此融 資模式刺激中小微型企業、投資者、中介機構三方的金融市場交易動能。多元豐 富的金融市場資金借貸模式對於中國大陸市場化的改革方向會更加迅速、組織更 健全。
創業投資事業、私募股權基金、新三板等資本市場融資途徑皆牽涉到企業股 權釋出以及經營權的問題，小微企業與風險投資者間在面對影響股權因素的融資 模式之資訊不對稱問題可作為後續延伸探討研究的方向。
74指 2001 年「北京中關村科技園區」非上市股份有限公司進入代辦股份系統進行轉讓詴點，掛 牌企業均為高科技企業，不同於原轉讓系統內的退市企業、原 STAQ、NET 系統掛牌公司。目前新 三板不再侷限於中關村的非上市股份有限公司，而擴大到全中國的非上市股份有限公司的股權交 易帄台，主要針對中小微型企業。
150
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157
業收入 500 萬元以上 業收入 500 萬元以下 其他未列名行業 從業人員 10 人以上 從業人員 10 人以下
資料來源〆作者整理自中華人民共和國工業和信息化部、國家統計局、國家發展和改革委員會、
財政部。
註〆1.本規定由工業和信息化部、國家統計局會同有關部門根據《國民經濟行業分類》修訂情況 和企業發展變化情況適時修訂。2.以上單位皆為人民幣。
二、 EViews 迴歸分析結果
(一)、 第三章部分
Dependent Variable: SEBORROW Method: Least Squares
Date: 06/24/15 Time: 23:24 Sample: 2010 2014
Included observations: 5
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -980.3597 17806.31 -0.055057 0.9596
BANK_S 0.145750 0.021481 6.784935 0.0065
R-squared 0.938820 Mean dependent var 117120.0
Adjusted R-squared 0.918426 S.D. dependent var 29384.30 S.E. of regression 8392.488 Akaike info criterion 21.19724 Sum squared resid 2.11E+08 Schwarz criterion 21.04101 Log likelihood -50.99309 Hannan-Quinn criter. 20.77794 F-statistic 46.03534 Durbin-Watson stat 3.506221 Prob(F-statistic) 0.006544
Dependent Variable: SEBORROW Method: Least Squares
Date: 06/24/15 Time: 23:28 Sample: 2010 2014
Included observations: 5
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
158
C 67434.71 18646.64 3.616454 0.0363
MICROLEND 8.636113 2.949777 2.927717 0.0611
R-squared 0.740743 Mean dependent var 117120.0
Adjusted R-squared 0.654324 S.D. dependent var 29384.30 S.E. of regression 17276.27 Akaike info criterion 22.64123 Sum squared resid 8.95E+08 Schwarz criterion 22.48500 Log likelihood -54.60307 Hannan-Quinn criter. 22.22194 F-statistic 8.571528 Durbin-Watson stat 2.725737 Prob(F-statistic) 0.061113
Dependent Variable: SEBORROW Method: Least Squares
Date: 06/24/15 Time: 23:29 Sample: 2010 2014
Included observations: 5
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 53723.31 38215.94 1.405783 0.2545
FINANLEND 0.089297 0.051659 1.728578 0.1823
R-squared 0.498996 Mean dependent var 117120.0
Adjusted R-squared 0.331995 S.D. dependent var 29384.30 S.E. of regression 24016.24 Akaike info criterion 23.30002 Sum squared resid 1.73E+09 Schwarz criterion 23.14380 Log likelihood -56.25006 Hannan-Quinn criter. 22.88073 F-statistic 2.987982 Durbin-Watson stat 3.012627 Prob(F-statistic) 0.182330
(二)、 第四章部分
Dependent Variable: ALIFRE Method: Least Squares Date: 06/24/15 Time: 23:40 Sample: 2010 2014
Included observations: 5
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
159
C -1162.147 1753.346 -0.662817 0.5548
BANK_ALL 0.000361 0.000355 1.015834 0.3845
R-squared 0.255937 Mean dependent var 593.2000
Adjusted R-squared 0.007916 S.D. dependent var 667.0526 S.E. of regression 664.4070 Akaike info criterion 16.12484 Sum squared resid 1324310. Schwarz criterion 15.96862 Log likelihood -38.31210 Hannan-Quinn criter. 15.70555 F-statistic 1.031919 Durbin-Watson stat 1.577893 Prob(F-statistic) 0.384507
Dependent Variable: ALIFRE Method: Least Squares Date: 06/25/15 Time: 00:14 Sample: 2010 2014
Included observations: 5
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -330.8756 337.9696 -0.979010 0.3998
IECO 0.204193 0.065010 3.140949 0.0516
R-squared 0.766819 Mean dependent var 593.2000
Adjusted R-squared 0.689092 S.D. dependent var 667.0526 S.E. of regression 371.9425 Akaike info criterion 14.96453 Sum squared resid 415023.6 Schwarz criterion 14.80830 Log likelihood -35.41132 Hannan-Quinn criter. 14.54524 F-statistic 9.865558 Durbin-Watson stat 1.701343 Prob(F-statistic) 0.051626
Dependent Variable: ALIFRE Method: Least Squares Date: 06/25/15 Time: 00:15 Sample: 2010 2014
Included observations: 5
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -408.6803 535.9039 -0.762600 0.5012
160
MICROLEND 0.174143 0.084777 2.054143 0.1322
R-squared 0.584459 Mean dependent var 593.2000
Adjusted R-squared 0.445945 S.D. dependent var 667.0526 S.E. of regression 496.5196 Akaike info criterion 15.54230 Sum squared resid 739595.0 Schwarz criterion 15.38607 Log likelihood -36.85574 Hannan-Quinn criter. 15.12301 F-statistic 4.219505 Durbin-Watson stat 1.628772 Prob(F-statistic) 0.132237
三、 中國大陸政府、金融機構(銀行業)以及網路金融機構發展 脈絡
年分 政府 金融機構
(銀行業)
網路金融機構
1999
阿里巴巴於杭州創立
2002
阿里巴巴推出「誠信通」與「金融誠
信通」與「金融誠