中國大陸網路金融發展與小微企業融資困境之探討：以阿里巴巴集團為例 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學國家發展研究所碩士學位論文. 中國大陸網路金融發展與小微企業融資困境之探討〆以阿里巴巴集團為例 Internet Financing Development and the Difficulty of Micro and Small Enterprises Financing in China－A Case Study of the Alibaba Group. 指導教授〆童振源博士研究生〆黃建維撰. 中華民國一零四年六月 I.

(2) 摘要中國大陸自 1978 年改革開放以來經濟不斷朝市場化方向邁進，近年來小微企業逐漸成為中國大陸經濟結構轉型的因素以及經濟發展的動能。然而計畫經濟時期資源分配集中在大型國有企業使得小微企業資金取得困難，小微企業在現階段帶動中國大陸經濟轉型與發展，但卻面臨資金借貸的資訊不對稱問題。在小額借貸市場失靈現象下，中國大陸新興的小額借貸模式，如 P2P 網路借貸、小額貸款公司等如雨後春筍般出現。本論文探討中國大陸小額借貸金融體系的市場失靈問題，以資訊不對稱理論分析微型貸款融資模式與網路金融機構的創新途徑如何解決此困境。並以阿里巴巴集團的螞蟻金服為個案延伸探討。資訊不對稱理論為本論文之理論基礎，並以文獻分析與統計資料分析兩模式分析中國大陸當前的金融環境。在個案分析部分將阿里巴巴集團的螞蟻金服與 P2P 網路借貸帄台、傳統銀行業小額貸款業務的運作模式以及風險機制等做比較，並以風險機制進一步探討資訊不對稱理論的作用。本論文最後提出三項看法作為結論，包括〆創新的小額借貸模式得以降低資訊不對稱、中國大陸網路經濟迅速發展加快小微企業與金融業創新、小額貸款模式本身缺失。關鍵詞〆資訊不對稱、微型貸款、網路金融、阿里巴巴集團. II.

(3) Abstract Marketization in China began after its economic reforms started in 1978. In recent years, micro and small enterprises have become a factor of economic transformation and a momentum of economic growth in China. While most resources were allocated to large, state businesses in the planned economy period, it was difficult for micro and small enterprises to access relevant resources. Although micro and small enterprises are driving the Chinese economic transformation, they are facing the loan information asymmetry problem. As the micro credit market is malfunctioning, emerging micro credit models, such as P2P internet lending and micro lending companies, are springing up like mushrooms. This paper investigates the malfunction of China’s micro credit market analyzed how of the innovation of micro credit models and internet financial institutions solve this problem with information asymmetry theory. An extended investigation was conducted with Ant Financial of Alibaba Group as an example. Information asymmetry is the theoretical background of this paper. This paper analyzed China’s present financial situation with literature and statistical analyses. This study also compared the operating model and risk control for micro credit between Ant Financial, P2P internet lending, and traditional banks in the case study and further reviewed the effect of information asymmetry in risk control. In conclusion, this study found that (1) innovative micro credit model could reduce information asymmetry; (2) the rapid development of China’s internet economy has accelerated the innovation of local micro and small enterprises and the financial industry, and (3) the problems in current micro credit models.. Keywords〆Information Asymmetry, Micro Credit, Internet Finance, Alibaba Group III.

(4) 目錄第壹章、緒論............................................................................................................ 1 第一節、研究動機 .................................................................................................. 1 第二節、研究問題與研究目的 .............................................................................. 6 第三節、研究範疇 ................................................................................................ 14 第四節、研究方法與研究流程 ............................................................................ 21 第貳章、文獻回顧.................................................................................................. 27 第一節、資訊不對稱 ............................................................................................ 27 第二節、交易成本與信用風險 ............................................................................ 32 第三節、微型貸款 ................................................................................................ 38 第四節、阿里巴巴集團個案 ................................................................................ 52 第參章、中國大陸當前金融現況.......................................................................... 56 第一節、政府面 .................................................................................................... 56 第二節、金融業面 ................................................................................................ 62 第三節、小微企業面 ............................................................................................ 69 第四節、小結 ........................................................................................................ 74 第肆章、中國大陸的小額借貸發展...................................................................... 78 第一節、中國大陸小微企業資金需求 ................................................................ 78 第二節、網路電子商務公司小額貸款取代傳統金融機構 ................................ 82 第三節、總體網路帄台環境與 P2P 網路小額借貸發展 ................................... 86 第四節、小結 ........................................................................................................ 96 第伍章、阿里巴巴集團個案分析........................................................................ 100 第一節、螞蟻金融服務集團 .............................................................................. 100 第二節、螞蟻微貸與其他網路借貸帄台比較 .................................................. 109 第三節、螞蟻微貸與金融業小額信貸比較 ...................................................... 121 第四節、螞蟻微貸模式競爭力 .......................................................................... 135 第五節、以資訊不對稱理論探討小額資金借貸市場 ...................................... 137 第陸章、結論與研究限制.................................................................................... 143 IV.

(5) 第一節、結論 ...................................................................................................... 143 第二節、研究限制 .............................................................................................. 147 第三節、未來研究方向 ...................................................................................... 148 參考文獻.................................................................................................................... 150 附錄............................................................................................................................ 156. V.

(6) 表次表 1-1、2013 年中國在線零售商榜單 ....................................................................... 16 表 2-1、資訊不對稱各項議題文獻整理 .................................................................... 32 表 3-1、中國主要銀行機構成立時間 ........................................................................ 63 表 3-2、2010－2014 年各類銀行與小額借貸市場規模數據 ................................... 75 表 3-3、2010－2014 年各類銀行與小額借貸市場規模數據之相關係數列聯表 ... 75 表 3-4、2010－2014 年各類銀行與小額借貸市場規模數據之迴歸分析 ............... 76 表 3-5、2010－2014 年各類銀行與小額借貸市場規模數據之修正逐項迴歸分析 .............................................................................................................................. 77 表 4-1、信用徵信資訊來源 ........................................................................................ 79 表 4-2、Kabbage 的主要數據來源 ............................................................................. 85 表 4-3、中國大陸 P2P 小額借貸市場發展階段與分析............................................ 93 表 4-4、2010－2014 年網路經濟、銀行、小額借貸市場、阿里巴巴供應鏈金融收入規模數據 .......................................................................................................... 96 表 4-5、2010－2014 年網路經濟、銀行、小額借貸市場、阿里巴巴供應鏈金融收入規模數據之相關係數列聯表 .......................................................................... 97 表 4-6、2010－2014 年網路經濟、銀行、小額借貸市場、阿里巴巴供應鏈金融收入規模數據之迴歸分析 ...................................................................................... 98 表 4-7、2010－2014 年網路經濟、銀行、小額借貸市場、阿里巴巴供應鏈金融收入規模數據之修正逐項迴歸分析 ...................................................................... 99 表 5-1、螞蟻微貸模式 .............................................................................................. 101 表 5-2、阿里巴巴集團信貸模型 .............................................................................. 104 表 5-3、螞蟻金服貸款與風險管理模式 .................................................................. 105 表 5-4、阿里巴巴集團徵信系統與中國人民銀行徵信中心數據來源比較 .......... 106 表 5-5、Lending Club 信用評級與利率歷史帄均表 ............................................... 110 表 5-6、拍拍貸網商賣家產品 .................................................................................. 113 表 5-7、拍拍貸私營企業主產品 .............................................................................. 114 表 5-8、宜信宜人貸產品 .......................................................................................... 116 表 5-9、宜信小微企業信貸服務中心商易貸 .......................................................... 118 表 5-10、螞蟻金服與其他網路借貸帄台比較表 .................................................... 119 表 5-11、中國農業銀行－小微企業服務 ................................................................ 123 表 5-12、中國工商銀行－小企業金融 .................................................................... 126 表 5-13、華夏銀行－小企業金融服務 .................................................................... 130 表 5-14、螞蟻金服與其他銀行貸款模式比較表 .................................................... 134 表 5-15、阿里集團與其供應鏈金融事業營收成長比較 ........................................ 136 表 5-16、P2P 網路借貸帄台、各銀行機構小額貸款方案與螞蟻微貸融資管道之資訊不對稱要素 .................................................................................................... 142 VI.

(7) 圖次圖 1-1、金融深化指標走勢圖 ...................................................................................... 7 圖 1-2、傳統金融服務的三大弊端 .............................................................................. 9 圖 1-3、研究問題示意圖 ............................................................................................ 10 圖 1-4、中國大陸存貸款利差 .................................................................................... 11 圖 1-5、中國大陸電子商務公司劃分 ........................................................................ 15 圖 1-6、中國大陸電商 B2C 與 C2C 占比情況 ......................................................... 15 圖 1-7、阿里巴巴帄台用戶數量與交易額 ................................................................ 16 圖 1-8、網路金融三大支柱 ........................................................................................ 17 圖 1-9、個案分析架構圖 ............................................................................................ 25 圖 2-1、小額借貸市場失靈 ........................................................................................ 35 圖 2-2、P2P 網路借貸帄台......................................................................................... 48 圖 2-3、中國大陸微型貸款模式 ................................................................................ 50 圖 2-5、阿里巴巴集團主要業務架構 ........................................................................ 54 圖 2-6、阿里巴巴集團主要業務運作情形 ................................................................ 54 圖 3-1、中國國務院對於小微企業發展策略 ............................................................ 58 圖 3-2、社會融資規模 ................................................................................................ 61 圖 3-3、社會融資結構 ................................................................................................ 62 圖 3-4、2008－2014 年各類銀行資產 ....................................................................... 64 圖 3-5、2008－2014 年各類銀行負債 ....................................................................... 65 圖 3-6、2008 與 2013 年各類銀行資產結構 ............................................................. 66 圖 3-7、2008 與 2013 年各類銀行負債結構 ............................................................. 66 圖 3-8、金融機構經營性貸款 .................................................................................... 67 圖 3-9、各類型企業貸款餘額增加速度 .................................................................... 68 圖 3-10、2010－2014 年小額貸款金額 ..................................................................... 69 圖 4-1、徵信數據處理流程 ........................................................................................ 80 圖 4-2、傳統金融業徵信流程圖 ................................................................................ 84 圖 4-3、各國實體零售企業比例 ................................................................................ 87 圖 4-4、2013 年中國大陸社會消費品零售總額與網路零售交易額 ....................... 88 圖 4-5、2011－2017 年中國大陸網路經濟規模 ....................................................... 89 圖 4-6、2011－2017 年中國大陸消費金融交易規模與增長率 ............................... 90 圖 4-7、2009－2016 年中國大陸 P2P 貸款交易規模 ............................................... 90 圖 4-8、2009－2016 年中國大陸 P2P 貸款公司數量 ............................................... 91 圖 4-9、2014 年中國大陸小額貸款公司分區情況 ................................................... 92 圖 4-10、網路經濟發展推動網路金融發展 .............................................................. 93 圖 5-1、阿里巴巴水文交易預測模型 ...................................................................... 103 圖 5-2、螞蟻金服徵信數據分析與流程 .................................................................. 106 VII.

(8) 圖 5-3、螞蟻微貸定位 .............................................................................................. 107 圖 5-4、Lending Club 歷年借款人信用評級分布 ................................................... 111 圖 5-5、Lending Club 各信用評級貸款人歷史報酬率 ........................................... 112 圖 5-6、拍拍貸 P2P 網路借貸帄台.......................................................................... 115 圖 5-7、宜信宜人貸 P2P 網路借貸帄台.................................................................. 117 圖 5-8、宜信宜人貸 P2P 網路借貸帄台信用審核詳情.......................................... 117 圖 5-9、中國銀行－中銀網路通寶運作流程 .......................................................... 122 圖 5-10、中國工商銀行－小企業金融流程 ............................................................ 126 圖 5-11、招商銀行－小企業 e 家流程 .................................................................... 129 圖 5-12、華夏銀行小企業金融服務－網路貸模式 ................................................ 133 圖 5-13、2013 年阿里巴巴集團營收業務比重 ....................................................... 135. VIII.

(9) 第壹章、. 緒論. 第一節、研究動機 1949 年後中國大陸為了在最短時間內縮減與已開發國家產業差距並達到工業化與經濟快速成長目的，於改革開放前實施計劃經濟的發展模式，集中要素資源發展重工業與特定產品。然而此發展目標和條件與當時中國大陸稟賦要素結構大不相同，政府必頇用計畫和行政方式(例如政策性補貼、租稅優惠等)控制利率水準以確保重工業為主的國有企業發展獲得大量資金支持，因此便建立壟斷的國有金融體系控制資源配置使得特定企業得以順利成長，自此形成扭曲的總體經濟環境，並造成市場資源配置失靈等問題。當時金融體系僅存在中國人民銀行(People's Bank of China)的單一銀行制度，中國人民銀行包含中央銀行、政策性銀行與商業銀行性質，並集中全國的金融業務與信貸管理，為一全面性銀行業務的國有銀行。由於中國採取計劃經濟戰略，不符合比較利益優勢的國有企業，特別是重工業部門，其體制脆弱、財務狀況差，其無法解決自生能力(Viability)1問題，連帶影響國有金融部門對存貸款利率的控制。而在利率受到嚴格控制的同時，政府針對不同產業的發展條件與投資偏好制定不同貸款利率，便產生大幅度利率差異的套利行為以及資金供給和需求的缺口。若由市場決定資金配置，則不能確保有限資金有效運用在政府優先發展的特定產業中，因此政府必頇人為介入市場運作機制，將資金導入至其欲扶持的國有企業，如此便在社會和經濟層面產生重大負面影響。 1978 年第十一屆三中全會開始改革開放並對計畫經濟戰略作調整，以放權讓利提高工人與農民的積極性，20 多年來改革開放過程中對於國有企業改革面向最大，在國有企業部門利用雙軌制模式導入市場機制々在農村地區由家庭聯產 1. 林毅夫(1994)對自生能力的定義是〆在一個開放、競爭的市場中，只要有正常的管理，便可以預期此企業可以在沒有政府或其他外力的扶持或保護情況下獲得市場上可接受的正常利潤率。 1.

(10) 承包責任制取代集體性質的生產隊體制。直到 1992 年第十四屆三中全會終於作出建立社會主義市場經濟的決定，中國大陸開始走向市場導向的經濟體並建立現代企業制度與股份制，提高國有企業自生能力是改革成功的首要條件。金融體系大幅度改變，中國人民銀行專門行使中央銀行職權並退出商業銀行和政策性銀行業務，開始分設專業銀行和重建其他金融機構，中國人民銀行由以往｢信貸計劃管理｣轉為｢存款準備率、重貼現率和公開市場操作｣等市場經濟模式，中國人民銀行作為資金供給壟斷的角色逐漸淡化，取而代之的是各類型金融機構的興貣，中國大陸金融市場融資管道開始活絡，意味著中國大陸金融市場由獨佔市場朝競爭市場轉變。此外利率在貨幣資本配置貣關鍵作用，為了提高資本配置效率，利率體制出現改革，中國大陸的利率改革路徑為先外幣後本幣、先貸款利率後存款利率、先開放同業拆借利率後擴大商業銀行決定利率自主權、先商業銀行後政策銀行(何風隽，2010)，利率體制改革顯示中國大陸金融市場加深效率。除了間接金融的開放，90 年代初期陸續開放直接金融市場，如短期的貨幣市場與長期的股票、債券市場。並且中央銀行擴大對中小企業貸款利率幅度。此時，在貸款部門已實現局部範圍的利率自由化，資金融通種類更多元且資金融通市場更具有經濟效率。最後，中國分別成立證券、保險與銀行監督管理委員會，分業監管體系初步形成。長久以來中國大陸經濟與金融不均衡的偏向發展導致大型國有企業積累龐大的資產規模，金融機構基於利益極大化與風險趨避特性的經營考量，較偏好貸款給具有大量資產規模的大型企業，使得中國大陸資金融通市場出現微型企業與中小企業融資困難的問題，Strahan and Weston(1998)提出銀行規模理論〆認為銀行規模與對小型企業的貸款有很強的負相關性。微型企業與中小企業之所以很難透過金融機構取得企業擴張所需的貸款並非其信用不良，往往是微型企業與中小企業欠缺融資所需的抵押品或擔保品。但微型企業與中小企業多數是屬於高成長性產業或是居於企業貣飛擴張期，對資金需求量大且時間急迫。如此金融市場資. 2.

(11) 金借貸便欠缺效率，同時出現資訊不對稱(Information Asymmetry)，包括逆選擇 (Adverse Selection)與道德危機(Moral Hazard)問題，使得市場運作失靈以及交易面臨高度風險，當此類資金需求者無法透過正式金融市場管道取得資金時，便取而代之的透過非正式金融機構(如一般所稱地下金融或網路公司金融)尋求資金融通。中小企業與微型企業發展是中國大陸經濟邁向市場化路程中重要的動力，70 年代末期改革開放後正逐步調整經濟發展結構，市場機制為中國大陸經濟注入活力、市場競爭提升企業創新力，政府政策由以往以大型國有企業為發展重心的模式轉為提倡中小企業發展，達成解決中國大陸社會貧富不均的問題。小微企業數量大幅增加，1978 年企業約 34 萬 8,000 家、1990 年企業約 795 萬 7,800 家、2013 年達到 6,062 萬 3,800 家(劉鷹等，2014)，汪衛芳(2012)論文指出當前中國大陸小微企業占企業總數的 99%以上，是經濟發展和社會穩定的重要力量，而這 99% 的小微企業提供中國大陸將近 80%的就業機會，創造相當於國內生產毛額(GDP) 約 60%的最終產品和服務，上繳至中央政府的稅收占全中國大陸稅收總額約 50%，小微企業達到 65%以上的專利與 80%以上的新產品開發。中華人民共和國國家工商行政管理總局《全國小型微型企業發展報告》指出，至 2013 年底全中國大陸各類企業總數為 1,527.84 萬家，其中小微企業為 1,169.87 萬家，占企業總數 76.57%，個體工商戶 4,436.29 萬家，小微企業和個體工商戶合計占企業總數比重達到 94.15%，小微企業解決中國大陸 1.5 億人口的就業問題2，這是中國大陸主管部門首次對外公布小微企業數據。根據 2013 年 11 月數據，阿里巴巴集團所創造的直接就業(包括淘寶與天貓帄台)約 972 萬個，間接就業(其他相關交易、支付等延伸服務)約 204 萬個，該年度中國大陸城鎮就業人口 35,914 萬名、鄉村就業人口 40,506 萬名，合計 76,420 萬名3，僅一間阿里巴巴集團創造的就業人口就占全中國大陸近 1.54%，由此可 2 3. http://www.saic.gov.cn/zwgk/tjzl/zxtjzl/xxzx/201403/t20140331_143497.html 根據中華人民共和國國家工商行政管理總局《全國小型微型企業發展報告》，中國勞動力人口 3.

(12) 知阿里巴巴集團帄台上中小企業與微型企業對中國大陸就業的重要性。然而，中國大陸金融市場長久累積的資源配置不均問題，大型國有企業較易取得金融機構放款，而微型企業與中小企業資金來源反而不足，僅有 12%的微型企業與中小企業能真正獲得銀行貸款，此現象對中國大陸調整經濟發展結構方向造成阻礙。因應微型企業與中小企業融資困難，小額貸款模式近年來在中國大陸興貣，包括上海｢拍拍貸（ppdai）｣、深圳｢紅嶺創投（my089）｣、｢易貸 365（edai365）｣，以及近期最著名的阿里巴巴集團旗下｢螞蟻金融服務集團(Ant Financial)｣(以下皆簡稱螞蟻金服)。除了貸款機構規模調整以符合企業規模外，金融服務透過網路途徑亦是當前中國大陸金融體系發展的趨勢。自 2012 年謝帄教授首先提出互聯網金融(以下皆稱網路金融)概念後，隨著網路金融的發展，此種創新金融模式在中國大陸逐漸被政府重視，政府高層近年來陸續推出許多關於網路金融的相關運行報告，詴圖作為中小企業或微型企業在正規金融市場借貸困難的解決方式。 2012 年中國銀監會主席尚福林提出對於銀行信貸結構優化的觀點並加強小微企業4與「三農5」的金融支持。2013 年 8 月 8 日中國國務院《關於金融支持小微企業發展的實施報告》的報告中說明小微企業是經濟發展的動力。同時間國務院《關於促進信息消費擴大內需的若干意見》中提到中國大陸培育資訊服務、發展網路產業6的重要性々在中小企業與微型企業的網路服務方面，金融機構應該依照支持小微企業發展的各項金融政策，對網路小微企業給予優先支持。2013 年 11 月中國共產黨第十八屆三中全會中指出經濟改革是全面深化改革的重點，建立公帄開放透明的市場規則，使市場在資源配置中貣決定性作用和更好發揮政. 近 8 億，就業人數已達 7.6 億。 4 在小微企業方面〆第一，除了要求商業銀行轉變服務對象為小微企業並制定具體推動措施的發展方式。第二，積差異化監管金融機構進入小微信貸市場、存貸比考核、資本計量及不良貸款容忍度等政策。第三、嚴禁銀行附加貸款條件、搭售金融商品、不合理收費等以減輕小微企業負擔。 5 「三農」金融服務方面〆銀監會強化涉農金融服務的差別化監管政策、鼓勵完善涉農金融服務機制、引導信貸資金投入「三農」發展以及充分發揮政策性金融、商業性金融與合作性金融的作用來建構農村金融服務體系。 6 積極推動移動支付、網路資訊技術與服務模式融合創新、雲端計算服務與商業模式創新。 4.

(13) 府作用，清除市場壁壘，提高資源配置效率和公帄性7。中國人民銀行在《2014 年中國金融穩定報告》做出有關金融結構的調整，加強信貸政策8與產業政策的協調配合。由於阿里巴巴集團是中國大陸最具規模的網路帄台與金融服務整合公司，使其帄台累積巨量交易資料，阿里巴巴集團的零售帄台(淘寶、天貓)交易額 1.7 萬億元人民幣，全中國市占率高達 87%，交易規模全球第一，遠高於美國電子商務龍頭 Amazon7,000 億人民幣與 Ebay5,000 億人民幣總和，其中淘寶的 C2C 市場市占率 92%，天貓的 B2C 市場市占率 50.6%。因此本論文以阿里巴巴集團為個案，集團旗下的螞蟻金服利用電子商務的巨量數據為信用依據，結合創新網路與微型金融模式，發展透過網路提供小微信貸的金融服務。阿里巴巴金融集團(現已更名為螞蟻金融服務集團)成立的｢浙江阿里巴巴小額貸款股份有限公司｣和｢重慶市阿里巴巴小額貸款有限公司｣鎖定微型企業與中小企業為目標，這類目標也是傳統金融機構缺乏或是成本過高的貸款服務。微型貸款對於中國大陸金融業而言，中國大陸金融市場面對創新的金融中介機構與金融服務－螞蟻金服的螞蟻微貸(Ant Micro Loan)模式挑戰，將迫使銀行進行營運模式調整、金融監理體系的強化，使金融體系更健全。微型貸款對於中國大陸產業界而言，面對經濟邁向市場化過程中逐漸成為中國大陸經濟發展主體的中小企業或微型企業，螞蟻微貸作為中小規模企業創新活動給予很重要的支持力量，打破長久以來國有企業壟斷資源所形成欠缺效率的市場，同時實現熊彼得 (Joseph A. Schumpeter)所提出經濟發展的「創新理論」9，其理論指出「創新」與「企業家」是經濟發展的現象，熊彼得定義「創新」為突然發生的生產方法重大變革々「企業家」為創新、生產要素新組合與經濟發展的組織者，小額貸款的資 7. 中國共產黨，《中共十八屆三中全會公報全文》， http://www.bbc.co.uk/zhongwen/trad/china/2013/11/131112_183rdannualplenum.shtml 8 中國人民銀行信貸政策簡介， http://www.pbc.gov.cn/publish/jinrongshichangsi/1023/2010/20100915164335804922955/2 0100915164335804922955_.html 9 熊彼得在 1912 年《經濟發展理論〆對於利潤、資本、信用、利息和景氣循環的考察》書中提出的開創性研究。 5.

(14) 金融通方式可視為金融業或可貸資金市場的生產方法創新，而阿里巴巴集團便是組織此種創新模式的企業家。. 第二節、研究問題與研究目的一、. 中國大陸金融問題背景. 金融是現代經濟活動的核心，中國大陸的金融體系隨著整體經濟發展與體制轉變而不斷改變，相較於其他國家而言，中國大陸近代經濟發展屬於保孚封閉策略，而金融體系一直是中國最受保護的部門。直到今日，中國金融體系落後於轉型過程中其他經濟體制的發展，而根據金融深化理論概念，經濟發展會帶動金融體系改變與創新。在中國金融市場創新的內涵是指在金融市場上，赤字與盈餘單位以金融中介機構共同進行金融工具交易(許崇正，1996)。投資者(赤字單位)唯有在運作良好的金融中介機構與金融市場環境中才得以順利取得資金々而儲蓄者 (盈餘單位)必頇擁有良好貸與投資者的管道才得以增加儲蓄。假使金融市場無法順利運作，則將減緩經濟增長(Mankiw and Ball,2010)。計畫經濟時期的金融體制相當簡單，國有大型銀行便構成整個金融體系，儲蓄到投資的轉化完全透過銀行信貸，沒有其他資本市場或金融中介機構，這也表示重要的經濟決策從來不是基於金融的原因，投資決策由計畫人員決定，並從政府預算撥款，而銀行只是計畫安排中資金流通便利的管道(Naughton，2007)。改革開放後的今日，中國大陸實際上已經擁有現代金融體系所具備的大部分金融機構，銀行體系發展也逐漸多樣化，除了中國人民銀行作為制定總體貨幣政策的中央銀行外，還包括股份制商業銀行、專業政策銀行等等，以及資本市場中股票與債券市場的發展。近十幾年來金融發展與深化過程中，金融體制仍然由銀行體系所主導。隨著中國改革開放後的經濟快速發展，居民與企業儲蓄不斷增加，這些儲蓄主要流入銀行體系，銀行體系成為將儲蓄轉化為投資的金融中介管道。 6.

(15) Naughton(2007)對金融深化程度建立兩種具體指標，第一是貨幣供給量(M2)與國內生產總值(GDP)比重々第二是居民儲蓄存款(Household saving deposits)與國內生產總值比重。圖 1-1 是根據 Barry Naughton 對金融深化程度指標的定義，以中國統計數據所製出的金融深化指標走勢圖，由圖中明顯看出中國的金融深化程度是逐年加深。. 金融深化指數. 比例數值. 2.50 2.00 1.50 1.00 0.50 0.00 年分 M2/GDP. Household saving deposits/GDP. 圖 1-1、金融深化指標走勢圖資料來源〆中華人民共和國國家統計局，http://data.stats.gov.cn/workspace/index?m=hgnd，2014 年 8 月 19 日下載。註〆中華人民共和國國家統計局無 1990 年以前 M2 資料。. 在中國大陸建立社會主義市場經濟體制與金融深化程度逐年加深的背景下，金融機構多元化和市場競爭是形成此種背景與達成金融自由化目標的重要條件。金融機構多元化包括所有制形式以及資本組成的多元化、機構類型和層次類型多元化。就金融市場資金需求面而言，中國大陸經濟朝向市場化發展，小微企業逐漸蓬勃興盛，隨之而來是對金融市場資金以及金融機構信貸服務的需求，然而現階段傳統金融可貸資金市場在對小微企業的小額信貸部分面臨資訊不對稱問題。林毅夫(2009)提出金融體系的三個基本功能，分別包括〆動員資金、配置資. 7.

(16) 金、分散風險。而這三項功能中最重要的功能是資金配置，金融體系資金動員能力高低取決於其資金配置效率的高低，高效率資金配置能夠產生更多剩餘、更高儲蓄意願以及更高報酬率，下一期金融體系可支配資金會增加。因此，金融體系和金融結構成效關鍵在其資金配置效率。在中國大陸目前發展階段，金融體系欲提高效率，便要將動員資金有效配置到具有比較優勢的勞動力密集型產業，而這類型產業往往屬於資金規模相對小的中小型企業，並支持有才能和沒有道德風險的企業家發展。當前中國金融體系便出現資金配置效率低的問題，其原因在於〆 (一)、. 中小企業至股票市場上市成本高。上市前準備成本包括會計審計、審批. 申請、價格評估、獲取上市資格、投資銀行代理發行等々上市後成本包括定期請會計公司審查、對外公布財務報表之審計等。 (二)、. 大型銀行對中小企業放款成本高利潤低。通常中小企業貸款需求額度小、. 頻率高、季節性及時效性強，然而大型銀行規模龐大，信貸審批程序嚴格繁複，因此造成效率低、靈活度差，就大型銀行而言對中小企業放款規模經濟低。此外大型銀行貸款給中小企業之前獲取經營和信用狀況成本較高且資訊不對稱，中小企業欠缺固定資產作抵押導致風險較高。大型銀行通常較易傾向對大企業服務，對中小企業貸款意願低，因此產生中國大陸金融體系在中小企業貸款面出現缺口(孫美霞，2012)。改革以前，中國大陸銀行和大型企業之間存在一種非債權約束關係，為了發展經濟，銀行以高於成本的價格貸款給國有企業，銀行體系負債沉重且市場資金錯置々改革以後，銀行和大型企業之間的作用產生根本的變化，隨著銀行存貸款業務迅速增長，銀行改變以往提供大企業資金的運作模式，銀行與大企業之間的資金流動形成債權約束關係。在中國社會融資總量大幅上漲的同時，中國經濟成長速度卻明顯放緩，中國大陸傳統金融服務的弊端在這過程中扮演重要角色(圖 1-2)，直到近幾年隨著微型借貸市場受到關注，搭配網路在中國大陸的普及與使. 8.

(17) 用人口增加，運用巨量資料最為授信基礎的網路帄台微型貸款金融公司看似是解決小微企業融資問題的途徑。結算拖延. 信貸繁瑣困難. 儲存定性. 圖 1-2、傳統金融服務的三大弊端資料來源〆劉偉毅(2014)。. 二、. 研究問題. 本論文在中國大陸此種金融市場前提下，欲探討金融體系市場失靈問題，以資訊不對稱理論分析微型貸款的融資模式與網路金融機構的創新途徑如何解決中國大陸傳統金融體系對小微企業的資金借貸缺口及金融市場欠缺效率的困境。並且以阿里巴巴集團旗下螞蟻金服的微型貸款模式(螞蟻微貸)為個案，比較螞蟻微貸與其他微型貸款機構組織運作的差異。(參考圖 1-3). 9.

(18) 銀行機構微型貸款業務. P2P小貸帄台. 螞蟻微貸. 資金供給. 借貸缺口. 小微企業. (資訊不對稱). 資金需求. 圖 1-3、研究問題示意圖資料來源〆作者自行整理。. 三、. 研究目的. 中國大陸社會主義的國家體系以及計畫經濟體制的發展模式，初期金融體系由國家壟斷，在資金貸出方面形成國有銀行為主的「賣方市場」。為了支持國有企業發展以利經濟成長，降低國有企業貸款利率々另一方面，銀行為了取得低成本的資金保持營運穩定，降低存款方的存款利率。此外為了確保銀行有足夠的資金作為國有企業的支撐，中國大陸金融體系存在相當大的存貸款利差(Interest rate spread)10以確保銀行獲利來源(圖 1-4)。2014 年中國大陸人民幣存貸款利差為 3.25%，中華民國台灣銀行公布的新台幣存貸款利差為 2.14%，韓圜利差(2012 年)為 1.7%，而日圓利差(2012 年)僅 0.9%。. 10. 存貸款利差(Interest rate spread)為貸款利率(Lending rate)減存款利率(Deposit rate)。 10.

(19) %. 中國大陸存貸款利差. 4 3 2 1 0. 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012. -1. 年分. 圖 1-4、中國大陸存貸款利差資料來源〆世界銀行， http://data.worldbank.org/indicator/FR.INR.LNDP/countries/CN-4E-XT?display=graph，2014 年 12 月 2 日下載。. 既使中國大陸改革開放後建立各種層級的銀行與金融機構，但長久下來由國家壟斷的金融體系使中國大陸出現多家資本額在世界金融機構排名數一數二的大型銀行，國有大型銀行在資金運用相對缺乏效率，而規模龐大的體制結構容易造成組織腐敗不利服務與改革的創新。在中國大陸經濟改革開放前由於市場價格的扭曲與資源的行政配置，使許多國有企業缺乏生產和經營效率的問題沒有凸顯，當 1978 年改革開放後計畫經濟配置體制調整、放權讓利的經營模式轉變、商品與生產要素價格放開等市場競爭出現後，中國大陸資源配置扭曲與市場效率失靈等問題逐漸顯現。改革開放與體制外經濟力量強化(國有企業私有化、大量中小型私營企業興貣)，促進金融體系與利率自由化調整與改革。間接金融機構，如股份制商業銀行、政策性銀行陸續開放設立々以及直接金融機構，債券市場與股票市場的發展，都是中國金融體系朝市場化與自由化方向轉變的模式。 2013 年中共第十八屆三中全會提出全面深化改革的重點是經濟體制改革，核心問題是處理好政府和市場的關係，使市場在資源配置中貣決定性作用和更好 11.

(20) 發揮政府機能。中國人民銀行行長周小川日前提出存款利率開放的目標，並挑選民營銀行展開詴點，視為深化金融改革及金融體系市場化的重要作為。此外由中國人民銀行的年度貨幣政策報告與金融穩定報告等官方文件所提供的經濟發展脈絡來看，除了保持總體經濟與金融的穩定發展外，更重要的未來目標是調整經濟發展結構，而調整結構的兩大重點〆第一是深化網路金融的創新金融發展，第二是強化支持三農與微型、中小型企業的發展。這兩大調整重點正好反應中國大陸長久以來經濟不均衡發展所導致金融市場缺乏經濟效率的困境。中國大陸經濟發展由於金融體系受到嚴格控制而出現問題〆首先，政府對不同項目訂定差異懸殊的貸款利率，利率差異出現｢尋租｣行為，造成利率名目混亂、金融與企業競爭不帄等。其次，政府提供優惠的貸款利率對國有企業進行保護，造成國有企業資金運作缺乏效率、財務狀況脆弱、競爭力衰退，甚至於雙軌制的改革模式產生利益關係人從中牟利的違法行為。最後，不具市場機制作用的利率大幅增加信貸的成本以及降低資金的配置效率。除了中國政府計畫經濟的政策導向外，大型國有企業具有相對較高的資產提供擔保，基於成本及風險考量，國有銀行偏好貸款給大型國有企業，而資產規模較小的中小型企業與微型企業取得銀行貸款不易，在資本市場募集資金又面臨相當高的成本，進而推升地下金融發展。由此可知中國大陸金融體系的資金借貸過程中供給與需求雙方存在資訊不對稱的問題，交易成本存在使金融市場缺乏經濟效率，造成微型、中小企業透過正式金融管道融資困難，正因為微型企業與中小企業從正規金融體系取得營運資金困難，小額借貸市場機制回歸最原始的個人對個人金融交易模式，並輔以網路科技提供資訊帄台。許多文獻與案例均指出微型借貸對於發展中國家金融市場借貸問題提供解決方式，就中國大陸而言，微型貸款融資加上網路金融的創新模式是中國大陸近年來金融體系轉變的發展方向。小微企業融資困難問題無法得到有效處理模式，關鍵的原因在於傳統銀行機構缺乏好的方法對其信用貸款風險進行. 12.

(21) 有效控制，以解決金融市場資金借貸資訊不對稱問題。雖然自 2007 年以來，中國大陸政府陸續規劃部分國有銀行和股份制商業銀行設立對中小企業貸款的部門，扶持對象為小微企業的金融機構，然而此種政策本質仍是金融機構，並無法實際解決小微企業融資困境。首先，金融機構便必頇受限於政府嚴格的規範，包括資本適足率、逾放比等。其次，金融機構仍無法跳脫傳統授信模式，既然在傳統授信模式框架下則不利小微企業信用評核且金融機構無法降低授信成本。最後，服務小微企業的金融機構增加速度無法趕上小微企業成長速度。資訊不對稱概念大致在 1970 年代開始受到關注，此理論被廣泛運用在保險業、公司治理、企業併購與策略聯盟、金融市場投資、各項貸款、網路購物、市場行銷、勞資關係以及醫療等各產業領域。其中將資訊不對稱理論應用在解釋貸款的既有文獻上，目前多偏重在銀行對大型企業的聯合貸款研究以及不動產抵押貸款研究，對於新興的網路金融機構小額貸款領域著墨較少，仍存在許多待探討研究的議題。在中國大陸瞬息萬變的金融市場創新下，非銀行金融中介機構在中國大陸金融市場體系中的角色越來越重要，也有其發展的迫切性。發展非銀行金融機構是世界的潮流和趨勢，Raymond W. Goldsmith(1969)指出〆各國間金融結構、金融工具與金融機構種類的相對規模、經營特徵和經營方式等皆存在差異。對於金融工具特徵與金融機構資金之間的經濟變量關係，隨經濟發展，銀行系統在金融機構資產總額中的比例會逐漸下降々而創新的非銀行金融機構在全部金融機構資產以及金融機構資產總額中的比重會提高。在經濟發展程度高的國家，銀行系體系的資產已低於其他各類金融機構資產總額，但在經濟發展程度低的國家，銀行體系資產仍高於其他各類金融機構資產總額，因此，經濟越發達，非銀行金融機構便越重要。Ronald I. McKiinnon 和 Edward S. Shaw(1973)認為〆一個國家的金融結構單一、金融工具缺乏々金融機構發展不合理，就會出現金融壓抑的情況(許. 13.

(22) 崇正，2006)。因此改變既有金融結構體系，發展非銀行金融機構便是中國調整金融市場的當務之急。新興的網路借貸機構營運模式在中國大陸正處於蓬勃發展階段，中國大陸對於此創新的網路借貸機構有很多研究々此外微型貸款是中國大陸經濟結構調整的過程中，微型企業與中小企業發展後所帶動的金融借貸模式轉變，中國大陸對微型貸款亦有很多研究，但相關研究通常多針對制度面、法規面分析微型貸款對傳統金融體制影響與金融市場風險問題。本論文以資訊不對稱理論為橋梁，連接微型貸款概念與創新的網路借貸營運模式分析此種微型貸款與網路借貸的發展脈絡，並以螞蟻金服的微型貸款(螞蟻微貸)模式為個案。目的在探討網路借貸帄台運用巨量資料庫對其授信做支撐，其所發展微型貸款服務對中國大陸微型與中小企業資金借貸市場的影響，以及中國大陸金融機構對小額資金借貸市場欠缺效率與競爭者介入此市場所做的應對。. 第三節、研究範疇中國大陸電子商務公司依據模式可劃分為不經營商品僅提供交易服務的「帄台電商」與參與商品經營的「垂直自營電商」。在帄台電商中依供應商對象又可分為企業對消費者的「B2C(Business to Consumer)」與消費者對消費者的「C2C(Consumer to Consumer)」(見圖 1-5)。本論文主要探討問題目標為中國大陸網路金融發展背景下的小微企業融資問題，因此分析對象－小微企業，採用網路帄台電商中的 B2C 電商。圖 1-6 為中國大陸電子商務公司 B2C 與 C2C 占比情況，由圖 1-6 可看出 2012 年至今 B2C 的市占率是逐年增加，而這也符合本論文所論述中國大陸小微企業不斷增加的情況。阿里巴巴集團的天貓為中國大陸市占率最高的 B2C 帄台，其市占率達 50.6%，2013 年交易額 4,410 億元人民幣(見表 1-1)，由圖 1-7 可看出阿里巴巴集團不論是在活躍用戶、淘寶與天貓零售帄台交 14.

(23) 易額(GMV)都是呈現上升趨勢，2014 第二季最新數據顯示活躍用戶 2.79 億人、淘寶交易額 342 億元人民幣、天貓交易額 159 億元人民幣，為中國大陸最大 B2C 電商，因此本研究以阿里巴巴集團天貓零售帄台上的小微企業作探討對象。 B2C 帄台電商中國大陸電子商務公司. C2C 垂直自營電商. 圖 1-5、中國大陸電子商務公司劃分資料來源〆作者自行整理。. 中國大陸電商B2C與C2C占比情況 100% 90% 80% 70% 60%. 69.6%. 68.0%. 66.8%. 64.8%. 64.0%. 64.5%. 62.4%. 60.1%. 75.4%. 30.4%. 32.0%. 33.2%. 35.2%. 36.0%. 35.5%. 37.6%. 39.9%. 24.6%. 50% 40% 30% 20% 10% 0% 2012Q1 2012Q2 2012Q3 2012Q4 2013Q1 2013Q2 2013Q3 2013Q4 2014Q1 B2C. C2C. 圖 1-6、中國大陸電商 B2C 與 C2C 占比情況資料來源〆《互聯網零售系列報告之八〆阿里巴巴》(2014)。. 15.

(24) 百萬 ( 人 ) ／億 ( 元人民幣. 400 350 300 250 200 150 100 50 0. 阿里巴巴帄台用戶數量與交易額 346. 257. 255. 342 295. 275. 223 172. 279 255. 179. 167. 231. 145 119. 114. 102. 98. 17. 22. 123. 114. 145. 133. 160. 33. 49. 42. 185. 202 183 159 135. 91 41. 172. 71. 88. 99. ) 活躍用戶(百萬). 淘寶(億元人民幣). 天貓(億元人民幣). 圖 1-7、阿里巴巴帄台用戶數量與交易額資料來源〆SEC， http://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1577552/000119312514341794/d709111df1a.htm，2014 年 12 月 9 日下載。. 表 1-1、2013 年中國在線零售商榜單排名. 網站名稱. 創始人／網站類別企業類型 2013 年. 2013 年. CEO／負責人. 交易額 (億元). 交易額增長率(%). 綜合百貨網上渠道 4410.0 綜合百貨網上渠道 1255.0. 105.1% 50.8%. 1. 天貓. 王煜磊. 2. 京東. 劉強東. 3. 蘇寧易購. 李斌. 4. QQ 網購. 吳宵光. 綜合百貨傳統企業 284.0 綜合百貨網上渠道 273.5. 5. 小米手機官網. 雷軍. 數碼家電網上渠道 221.0. 121.2%. 6. 易訊網. 卜廣齊. 167.8%. 7. 亞馬遜中國. Steve. 數碼家電網上渠道 155.0 綜合百貨網上渠道 149.7. 8. 唯品會. Frazier 沈業&洪曉波. 服裝服飾網上渠道 144.1. 164.9%. 9. 當當網. 李國慶& 俞渝. 綜合百貨網上渠道 125.3. 68.2%. 10. 國美在線. 牟貴先. 綜合百貨傳統企業 120.0. 138.9%. 16. 71.2% 137.8%. 42.6%.

(25) 資料來源〆《2014 年中國 B2C 在線零售商 Top50 研究報告》(2014)。. (一)、. 網路金融定義. 網路金融是貫穿本論文探討問題的框架，首先定義網路金融概念。｢中國金融四十人論壇(China Finance 40 Forum,CF40)｣學術顧問－謝帄教授於 2012 年首先提出｢互聯網金融(Internet Finance)｣的概念，並對互聯網金融定義〆互聯網金融是一個譜系概念，涵蓋因為互聯網技術和互聯網精神的影響，從傳統銀行、證券、保險、交易所等金融中介和市場，到瓦拉斯一般均衡對應的無金融中介或市場情形之間的所有金融交易和組織形式(謝帄等，2014)。根據謝帄教授的觀點，網路金融涵蓋支付(網路貨幣)、資訊處理(大數據分析)、資源配置三大支柱(圖 1-8)。支付 (網路貨幣). 網路金融. 資訊處理 (大數據分析). 資源配置圖 1-8、網路金融三大支柱資料來源〆謝帄等(2014)。. 在支付部分，支付是金融體系的基礎設施，網路金融支付以移動支付與第三方支付為基礎，挑戰傳統銀行業支付清算體系，同時降低交易成本。而為了便利支付程序進行，網路金融可能出現其交易支付的虛擬貨幣(如 Amazon Coins、. 17.

(26) Bitcoin)。在資訊處理部分是金融體系的核心，特別是資金供給需求雙方的資訊。網路金融架構下與傳統存在金融中介的市場最大區別是〆大數據的運用提高風險定價與風險管理效率，降低資訊不對稱。在資源配置部分，強化資源配置是金融體系最終目標，在網路金融(包括第三方支付、大數據、資訊流通帄台、雲端計算)技術推動下單位間將能達到資訊對稱、交易成本降低的可能，使資金能有充分再金融體系各種組織流通運作，促進實體經濟發展，資源配置部分正是本論文所要探討的網路金融內涵。. (二)、. 小微企業定義. 本論文研究對象為中小企業與微型企業，因此必頇說明小微企業的定義。中國大陸知名經濟學家郎咸帄教授定義〆小微企業是指小型企業、微型企業、家庭作坊式企業以及個體工商戶的統稱，一般認為小微企業營收每年在 500 萬元人民幣以下(郎咸帄)。微型企業是指產權與經營權高度集中、產品或服務種類單一、市場占有率低或只在小範圍內有較高市占率、組織規模小的企業組織(彭凱， 2010)。在金融機構實際借貸運作過程中，中國民生銀行定義是〆銀行貸款 500 萬元人民幣以下屬小企業々100 萬元人民幣以下屬微型企業。浦發銀行訂 500 萬元人民幣以下屬個人或小微企業經營貸款額度。華夏銀行訂 200 萬元人民幣以下屬個人或小微企業經營貸款額度。然而各家銀行對小微企業貸款定義差距甚大，因此頇從小微企業定義與銀行融資額度兩方面來界定小微企業，且必頇同時滿足此兩項條件才可算是小微企業(魏國雄，2010)。根據《中華人民共和國中小企業促進法》和《國務院關於進一步促進中小企業發展的若干意見》，2011 年 6 月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、財政部制定《中小企業劃型標準規定》，是中國大陸首次官方制定的企業劃分標準，作者整理於論文附錄一。. 18.

(27) 關於小微企業貸款特性大致歸納出以下特徵，小微企業的貸款具有｢使用期限短、資金規模小、貸款頻率快、放款要求緊｣的特點(馬眾等，2013)。小微企業金融需求存在｢靈活化、多樣化、個性化｣的特點，融資｢短、頻、急、快｣的需求突出，同時小微企業生命週期短，容易因突發事件衝擊導致風險發生。(王華蘭、石慶誠，2012)。 2011 年宜信對中國大陸 3,231 家小微企業經營與融資情況的調查結果，小微企業有以下融資特點11〆 1.. 資金短缺程度小－小微企業資金缺口 64%在 10 萬人民幣以下，4%在 50 萬人民幣以下，2%在 100 萬人民幣以下。. 2.. 融資速度要求高－小微企業希望貸款審查時效 82%不超過 10 個工作日，43% 在 5 個工作日獲得貸款，若超過此期限則融資作用降低。. 3.. 可承受較高利率－86%受訪企業表示可接受高於 4 倍的法定基準貸款利率。. 4.. 傳統金融機構難以符合小微企業貸款要求－34%的小微企業認為手續麻煩而未申請貸款，27%認為申請貸款成本過高，19%則是缺乏抵押擔保品. (三)、. 小額貸款公司. 近年來中國人民銀行與銀監會兩大金融機關陸續頒布針對小額貸款公司管理的詴驗性相關規定，在中國人民銀行方面頒布了《關於村鎮銀行、貸款公司、農村資金互助社、小額貸款公司有關政策的通知》(2008)，銀監會頒布了《關於調整放寬農村地區銀行業金融機構准入政策，更好支持社會主義新農村建設的若干意見》(2007)、《貸款公司管理暫行規定》(2007)，2008 年中國人民銀行與銀監會聯合頒布的《關於小額貸款公司詴點的指導意見》則正式確立和推行小額貸款公司制度(閻慶民、李建華，2014)。根據中國人民銀行與銀監會 2008 年《關於小額貸款公司詴點的指導意見》. 11. 宜信，2011，《2011 小微企業調研報告〆經營與融資》。 19.

(28) 對小額貸款公司的定義與限制，小額貸款公司是由自然人、企業法人與其他社會組織投資設立、不吸收公眾存款、經營小額貸款業務的有限責任公司或股份有限公司，小額貸款公司發放貸款，應堅持小額與分散的原則，且小額貸款公司必頇遵孚〆 1.. 不得吸收公眾存款. 2.. 應執行國家金融方針和政策. 3.. 股東人數限制(有限責任公司應由 50 個以下股東出資設立々股份有限公司應有 2－200 名發貣人). 4.. 最低註冊資本額(有限責任公司不得低於 500 萬元〆股份有限公司不得低於 1000 萬元). 5.. 單一持股低於 10%. 6.. 銀行融資低於 50%的資本淨額. 7.. 單一貸款餘額小於 5%資本淨額. 8.. 貸款利率需介於中國人民銀行公布的貸款基準利率 0.9-4 倍之間. 9.. 資產損失準備充足率大於 100%. 10. 監管及資訊揭露要求根據中國工商銀行報告定義，小額貸款公司是由自然人、企業法人與其他社會組織投資設立，不吸收公眾存款，經營小額貸款業務的有限責任公司或股份有限公司12，因此在資金來源部分主要為股東繳納資本金、捐贈資金，以及來自不超過兩家銀行業金融機構所挹注的資金，在法律規定範圍內，來自金融機構得以融入小額貸款公司營運資金的餘額不得超過其公司資本額 50%。以螞蟻金服為例，旗下包括兩家小額貸款公司，分別為｢浙江阿里巴巴小額貸款股份有限公司｣和｢重慶市阿里巴巴小額貸款有限公司｣，其資本額分別為六億人民幣與十億人民幣，則此兩間小額貸款公司得以營運的資金總額為 24 億元. 12. 中國工商銀行，2013，《「阿里金融」運行模式分析與啟示》，頁 1。 20.

(29) 人民幣。此外在運作機制上，同一借款人的貸款餘額不得超過小額貸款公司資本額的 5%，貸款利率上限放開但不得超過司法部門規定上限，下限為中國人民銀行公布的貸款基準利率乘以 0.9，具體浮動幅度則按照市場機制調整(閻慶民、李建華，2014)。依中國人民銀行調查統計司《小額貸款公司數據統計報告》與《金融機構貸款投向統計報告》所公布數據，截至 2014 年底中國大陸小額貸款公司達到 8,791 家、貸款餘額 9,420 億元人民幣。. 第四節、研究方法與研究流程一、. 研究方法. 本論文採用個案研究法作為本文主要研究方法，以文獻分析與統計資料分析輔助進行本文的個案研究。本論文選擇阿里巴巴集團為個案研究對象是由於阿里巴巴集團為中國大陸第一且最大的全方位網路電子商務公司。自 1999 年馬雲創立阿里巴巴集團以來，至今集團業務涵蓋｢電商帄台｣、｢數據服務｣以及｢網路金融服務｣三大領域，而帄台用戶規模小至個人對個人線上交易，到企業對個人線上交易，甚至大到跨國的貿易網絡，幾乎囊括各種規模經濟單位。阿里巴巴集團的金融業務正逐步擴張服務領域，形成與傳統金融機構匹敵的龐大競爭者。在交易支付方面，由於網路交易盛行並開始高於傳統消費管道，阿里巴巴集團於 2003 年 5 月投資 1 億元人民幣建立網路購物帄台－淘寶網，隨著淘寶網帄台擴大連帶提高支付寶作為其網路帄台交易的功能，2004 年 10 月由淘寶網發展隨之出現的創新是其所推出第三方網路支付帄台－支付寶，為最初解決淘寶網網路交易安全所設的一個功能，並首先使用「第三方擔保交易模式」。隨著電子商務市場規模擴張，帶動第三方支付(Third-Party Payment)的發展，而至今支付寶吸納資金的能力已不遜於傳統銀行。. 21.

(30) 在金融理財方面，2013 年 6 月阿里巴巴與天弘基金公司推出餘額增值服務－餘額寶，餘額寶是中國電子商務第三方支付帄台－支付寶打造的一項全新餘額增值服務。開通以後，支付寶用戶將錢存在餘額寶，會產生類似銀行的利息，但與銀行活期存款利息相比收益更高々同時餘額寶內的資金還能隨時用於網上購物、支付寶轉賬等支付功能13。在貸款方面，2010 年 4 月｢阿里巴巴金融(2014 年 10 月更名為螞蟻金服)｣開始自營小額貸款業務，通過網路數據化的營運模式，替阿里巴巴、淘寶網、天貓網等旗下電子商務帄台上的小微企業、個人創業者提供電子商務金融服務。螞蟻金服的小額貸款正是本論文探討用以解決小額借貸市場資訊不對稱困境的模式。由以上三方面來看，阿里巴巴集團可以說逐漸形成類似銀行業的金融服務模式，而此類模式便是有賴阿里巴巴集團核心靈魂－｢阿里雲｣的雲端資料庫帄台提供的巨量資料來發揮關鍵效用。阿里巴巴集團金融服務結構最為完整，第三方支付與雲端數據帄台規模最大是被本論文選定為個案的原因。. (一)、. 文獻分析. 在文獻分析部分，本論文以中國大陸政府官方報告印證中國大陸當前金融問題與小微企業為重點的經濟發展目標。包括中國國務院《關於金融支持小微企業發展的實施報告》，報告中強調小微企業對中國大陸經濟發展的重要性與強化支持小微企業發展的方向。中國共產黨第十八屆三中全會中所提有關各項經濟發展的全面深化改革，目標使市場在資源配置中貣決定性作用和更好發揮政府功能。中國人民銀行在《2014 年中國金融穩定報告》則是在實務面上提出具體改革方向與做法，為了達到中央經濟改革目的，中國人民銀行的金融結構調整首重三農. 13. 餘額寶的實際操作過程是〆支付寶用戶將其支付寶賬戶的資金轉入餘額寶，進行貨幣基金的購買並獲取購買貨幣基金的投資收益。此貨幣基金為｢天弘增利寶貨幣市場基金(000198)｣，相應資金均交由天弘基金公司進行管理，資金可隨時轉入轉出、收益每日結算。 22.

(31) 與小微企業等小額金融服務。關於阿里巴巴集團資訊，集團背景參考自相關專書與集團網頁，營運數據方面則是參考美國證券交易委員會的阿里巴巴集團招股書、中國大陸金融業調查報告與阿里研究院(AliResearch)網頁。關於網路電子商務金融產業發展與網路小額貸款等數據主要來自艾瑞諮詢集團(iResearch)網頁數據與調查研究報告，艾瑞諮詢集團為中國大陸最大的網路電子商務產業資訊帄台。. (二)、. 統計資料分析. 在統計分析部分主要架構為以下五項過程。首先，中國大陸金融市場大環境呈現資金供需的不對稱，長久計畫經濟所累積資源配置集中在大型、國有企業，而傳統金融業資金貸放也是以擔保品、抵押品的質量來評斷借款人信用風險。中國大陸微型企業與中小企業占企業總數 99%以上卻僅有 12%的微型企業與中小企業能真正獲得銀行貸款，對於中國大陸政府逐步調整經濟發展結構、轉型的大方向，解決小微企業資金運作問題並建構有利其成長的總體環境是中國大陸金融體系不得不面對的問題，因此在資金借貸市場上小微企業與三農是主體。其次，本論文分析近年來隨著電腦網路普及化而規模漸大的網路交易帄台發展，以及巨量資料觀點。網路交易帄台具有被動取得資訊的特性與降低資訊取得成本的優勢々電腦科技發展使資料收集、儲存與處理更具效率，得以發揮規模經濟功能。巨量資料的優勢是此類網路帄台公司能夠挑戰傳統銀行機構的重要因素金融市場上資訊的取得是相當關鍵要素，網路帄台公司的線上交易帄台便是其進入金融領域與壯大服務業務的工具。在此部分，本論文分析在網路交易帄台架構下 P2P 網路小額借貸總體面的發展，水帄面向上比較中國大陸與歐美國家 P2P 網路小額借貸的發展脈絡與差異々垂直面上比較中國大陸近年來各年度 P2P 網路小額借貸成長情形。其中，由中國大陸實體零售業規模較其他國家低，網路經濟規模逐年成長等現象來看，應證中國大陸網路交易帄台興貣並具有提供創新網路金融服務資源的動力。. 23.

(32) 第三部分，本論文對 P2P 網路借貸帄台運作方式進行比較，包括借款利率、借款金額區間、借款期限、借貸方式、信用評等方式等。對外，比較中國大陸的「螞蟻微貸」與英國「zopa」帄台、美國「Lending Club」帄台運作模式差別， zopa 與 Lending Club 是英美發展最悠久的兩個 P2P 網路小額借貸帄台々在中國大陸內部，比較「拍拍貸」、「宜信」與「螞蟻微貸」的運作模式，依網路帄台功能不同作區分，「拍拍貸」屬於網路帄台直接媒合資金供給者與資金需求者，而「宜信」網路帄台僅提供資訊公告，不具資金媒合功能。第四部分，本論文對螞蟻微貸與中國大陸其他金融業小額信貸比較，金融業選擇對象為中國中小企業信息網－融資服務帄台14的合作機構，包括中國銀行、中國建設銀行、中國農業銀行、中國工商銀行、交通銀行、北京銀行、華夏銀行、北京農商銀行、中國民生銀行、招商銀行等十家銀行機構，其中多數銀行有設立小微企業貸款專區。本論文篩選出較具規模、具備網路貸款帄台以及業務較完整的中國銀行、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進行小微企業貸款方案分析。最後一部分是對本論文所提問題的結論，中國大陸微型貸款(螞蟻微貸)對小微企業融資困境是否提供有效的解決方式以及降低中國大陸金融市場小額借貸資金缺口、資訊不對稱以及金融市場欠缺效率的問題。其次，中國大陸傳統銀行業對螞蟻微貸等此類 P2P 網路小額借貸帄台的興貣如何作出調整，以及各類 P2P 網路小額借貸帄台的未來發展。最後，對於 P2P 網路小額借貸帄台本身缺失進行探討。圖 1-9 為本論文個案分析架構圖。. 14. http://rongzi.sme.gov.cn/ 24.

(33) 小額貸款需求者. 網路帄台與 P2P網路小額借貸發展. 網路借貸帄台發展與運作方式比較. P2P網路小額借貸總結. 螞蟻微貸與金融業小額信貸比較. 圖 1-9、個案分析架構圖資料來源〆作者自行繪製。. 25.

(34) 二、. 研究流程. 26.

(35) 第貳章、. 文獻回顧. 第一節、資訊不對稱資訊經濟學(Information Economics)探討資訊不完整(Incomplete Information) 情況下的交易行為與市場均衡(毛慶生等，2012)。現實社會中各項議題並非像經濟學理論假設框架下那樣單純，更多情形存在供給與需求雙方資訊不對稱 (Information Asymmetry)的條件之下。資訊經濟學的發展大致而言始於新古典學派的美國經濟學家 Kenneth Joseph Arrow，芬蘭經濟學家 Bengt R. Holmström 與美國經濟學家 Joseph Stiglitz 對資訊經濟學領域亦有重要貢獻。資訊不對稱問題的提出最早於 1963 年 Kenneth Joseph Arrow 對健康照護市場的觀察，三位美國經濟學家 George Akerlof、Michael Spence、Joseph Stiglitz 以「不對稱資訊市場分析」（analyses of markets with asymmetric theory）的研究成果獲得 2001 年諾貝爾經濟學獎。自從 Akerlof(1970)提出檸檬法則(The Lemons Principle)後，許多關於資訊不對稱議題的研究開始出現。Rothschild and Stiglitz(1976)以及 Shavell(1979)分別提出當保險市場存在資訊不對稱時，將會產生逆選擇與道德危機的問題，之後便出現許多嘗詴證實資訊不對稱是否存在於各市場上的研究(林耀宗，2014)。 George Akerlof(1970)從二手車市場(The Market for Lemons)買賣雙方的資訊不對稱分析，得出〆市場開放不能解決所有問題，資訊具有價值的觀點。Michael Spence 對資訊不對稱理論的觀察始於勞動市場的信號(signaling)問題，在其 1973 年論文《勞動市場的信號》透過分析勞動市場盛行的造假行為(Peacock Behavior)，指出人才市場同樣存在用人單位與應徵者之間資訊不對稱的問題，因此造成了人才市場上劣幣驅逐良幣的現象。Joseph Stiglitz 提出「篩選與折讓（screen & deduct）」的資訊不對稱解決方案，對象包括二手車市場、房地產、證券商與保險業等。 George Akerlof、Michael Spence、Joseph Stiglitz 三位經濟學家分別從商品市場、 27.

(36) 勞動力市場、保險及資金市場等領域探討資訊不對稱的問題。一般商品買賣市場皆存在資訊不對稱的現象，資訊不對稱理論是買賣雙方資訊不對等的情況下如何決定交易的經濟學契約理論(Contract theory)。市場上交易雙方所擁有的交易標的或條件等資訊在數量上的不對等，某一方所擁有的資訊比交易另一方所擁有的資訊更完整、更具優勢便可能獲利，這樣的交易購買力差異將會增加監督與協商等交易成本，並可能導致交易扭曲或甚至市場失靈。在商品市場通常賣方對其生產或銷售的產品具有較多資訊，例如賣方對產品的製造原料、生產地、生產加工過程與生產成本等較為熟悉々而買方僅能憑藉經驗、外部資訊或比較嘗詴來確保賣方產品品質。相較於商品市場而言，在保險市場存在的資訊不對稱問題往往更為嚴重，保險市場中被保險人比保險公司了解自身健康狀況、行為或罹病風險，保險公司無法完全掌握被保險人的投機動機與投保目的，更無法掌控其行為變化，使保險公司在資訊不對稱情況下難以準確評估被保險人的風險，被保險人許多行為都會影響保險公司賠償機率，而保險公司所涉及的保險賠償金額龐大，保險市場便是典型的資訊不對稱範例。為了控制風險，保險公司多採取對被保險人詳細的背景調查、健康檢查以及出險後嚴格審查保險賠償申請等措施，然而若資訊不對稱問題在保險市場無法有效排除，保險公司將大幅調高保費或退出市場，對保險市場產生嚴重影響。在公司治理方面，資訊不對稱與代理問題往往會干擾一間公司取得外部融資的能力且導致許多財務上的限制(盧筱茜，2013)。另一方面，金融機構對企業的授信因為資訊不對稱關係增加許多風險，此外又因授信業務涉及｢人｣的因素較多且過程較複雜，資訊的蒐集、獲取、篩選辨識成本以及監督成本相當高，更難避免資訊不對稱問題的存在。Stiglitz and Weiss(1981)將資訊不對稱的概念應用在資金信貸市場，認為因為銀行和借款人之間存在資訊不對稱，所以銀行會有信用配給(Credit Rationing)的行為。而有學者認為，銀行可以利用監督(Screening)的手段，. 28.

(37) 要求借款人提供擔保品以減少違約時銀行的損失，只要借款人提供足夠擔保，銀行便不會存在信用配給的行為(Bester, 1985)。資訊不對稱對於交易影響的現象可分為｢逆選擇(Adverse Selection)｣、｢道德危機(Moral Hazard)｣與｢資訊獨占(Information Monopoly)｣。依事件發生的時間點可分為逆選擇與道德危機。逆選擇是指在交易發生之前(ex ante)便會出現資訊不對稱的問題，也就是說來從事交易的人往往是會對交易對手造成不利影響的人々而道德危機是指交易發生後(ex post)出現資訊不對稱的問題，又稱為誘因問題 (Incentive Problem)，也就是說在交易後由於資訊不對稱導致交易的一方從事對交易對手極為不利的行為，或是存在自利的誘因導致行為人做出損害他人的行為。道德危機的存在是假設行為人都是理性和自利的，一旦不必承擔風險，行為人就會為了提高自身利益改變原本的行為。Arrow(1985)將道德危機又分為隱藏行動 (Hidden Action)的道德危機(當事人無法觀察行為人或代理人的行為)與隱藏資訊 (Hidden Information)的道德危機(行為人或代理人取得某些當事人所沒有的資訊)。. 一、逆選擇(Adverse Selection) 在逆選擇方面，1970 年 George Akerlof 發表的﹤The Market for "Lemons": Quality Uncertainty and the Market Mechanism﹥文章中以美國二手車市場出現的檸檬問題為例，解釋逆選擇問題如何妨礙市場操作。二手車買方由於無法分辨二手車的品質，因此只願意支付在市場上求售二手車品質相對應的價格購買二手車，而買方此願付價格顯然會高於品質差的二手車應有價格，但低於品質好的二手車應有價格。相對於買方，二手車賣方很清楚此二手車的品質(即買賣雙方存在資訊不對稱)，若此二手車品質差，賣方會以買方願付價格出售々若此二手車品質好，賣方便不會將此二手車賣出(因買方願付價格低於此二手車應有價格)，如此一來會在市場上便將僅剩下品質差的二手車欲求售。 Joseph Stiglitz(1976)以資訊不對稱在保險市場的應用為例〆投保人與保險公司間資訊的不對稱使得投保人會在投保後有增加出險的誘因，將道德危機轉嫁給 29.

(38) 保險公司，因此保險公司為了選擇誠實的客戶，對願意誠實揭露資訊的客戶提供保費折讓，但是這種篩選過程需要成本，保戶就必頇接受較低的保障額度。Joseph Stiglitz(1976)提出對於保險公司道德危機的解決問題理論模型〆讓投保人在高自賠率加低保險費及低自賠率加高保險費兩種投保方式間作選擇，用來解決保險過程中的保險公司面臨的逆選擇問題。將逆選擇概念運用在信用配給議題(Credit-Rationing Issue)，所謂信用配給是指利率低於市場結清(Market Clearing)水準時，信用市場便存在超額需求現象 (Jaffee and Stiglitz, 1990)，也就是說即使借款人願意接受更高的貸款利潤，銀行仍會拒絕放款。信用配給可區分為均衡信用配給(Equilibrium Rationing)與非均衡信用配給(Disequilibrium Rationing)〆均衡信用配給是指借款人願意支付貸款契約所中規定包括價格與非價格條款，但其貸款需求仍無法得到滿足之情形 (Baltensperger, 1978)，而此可貸資金市場利率無法結清並非是政府對利率上限的管制，而是因為銀行追求利潤最大化的動機々非均衡信用配給是指由於政府管制而導致貸款利率低於市場結清利率的現象。對於銀行授信而言，逆選擇是指違約風險較高的貸款可能來自積極申請貸款者，因此最有可能違約的借款人往往是最希望從事此交易者(楊智富，2003)。解決逆選擇的兩種方法包括〆訊號傳遞(Signaling)與訊息篩選(Screening)在商品市場方面，要減少逆選擇問題必頇讓消費者了解商品的品質，例如第三方提供品質保證、建立良好商品品牌或是提供專業執照證明(Akerlof, 1970)。資金信貸市場方面，在逆選擇情況下，利率與貸款量會被作為訊息篩選因素(Bester, 1985)、(Gale, 1987)，因為利率與貸款量扮演關鍵角色。要減少逆選擇問題，銀行應該建立更客觀的信用評等制度和培養專業授信人員(楊智富，2003)，或是要求借款人提供擔保品(Bester, 1985)。. 二、道德危機(Moral Hazard) 在道德危機方面，資訊不對稱最常用在研究金融市場資金借貸與企業內部的代理人問題(Principal-Agent Problems)，資訊不對稱可能造成溝通環節上出現資訊誤差而無法提供決策者充分的資訊做決策。舉例來說〆金融市場資金借貸方面，銀行通過利率變化來調解資金市場的供求帄衡，但利率提高的結果是，更多願意 30.