金融风险情绪跨市场影响：股市与网络借贷市场*

陈 雪, 张学勇

一、引 言

在家庭的金融资产配置中，股权和债权是两类基本资产形式。相对于股票投资而言，债权投资相对风险较小，偿还现金流的稳定性会降低投资组合的波动性(Campbell et al.，2006)。多数研究发现金融风险的变化会使资金配置出现“择优而栖”的现象(Goyenko & Ukhov,2009)。当经济运行状态不佳，企业预期收益降低时，投资者对于股票市场投资风险认知的增强，会减少对股票的投资而选择安全的债权资产进行避险。反之，若经济运行态势良好，投资者则会减少债权这种较安全资产的配置。但是也有学者发现在股票市场出现大幅下滑时，借贷行为并没有提高反而大幅降低(Gorton & Metrick,2012；Barasinska et al.，2012； Dohmen et al.，2011)，投资者风险态度的变化会影响其对投资品种的选择，一旦他们开始厌恶股市风险，规避股票市场的同时也会规避债权市场，这种风险情绪因素也会影响他们在债权市场上的投资决策(Kumar & Persaud, 2002)。

近些年，在我国具有一定风险承受能力的家庭已经将网络小微借贷平台的债权纳入了资产配置中，使之成为重要的家庭中短期投资品种之一。从参与的便利性来说，网络小微借贷市场借助互联网手段撮合资金供需的双方达成交易，与股票交易的方便程度近似。据《2018年中国网络贷款行业年报》公布的统计数据显示，我国网络贷款历史累计成交量超过8万亿元，参与投资者人数达1 331万人，多数平台上的贷款产品的平均借款期限一般在3—12个月之间。网络小微借贷虽然作为一种债权产品具有现金流相对稳定的特点，但是小微借款者的偿债能力较低，债务人风险同质化程度高使其违约风险也一般较高。

参与网络小微借贷市场的投资者呈现大众化的趋势，理性交易者参与的比重低，这会使其投资决策受到情绪等主观因素的影响较大(谢平等，2014)。投资者对风险持有的态度也并不是稳定的。李苍舒和沈艳(2018)发现若某一网络借贷市场出现问题或倒闭，资金流入量大幅下降、平台资金链断裂，无法覆盖运营成本，这一平台的投资者恐慌情绪就会进一步传染与扩散至其他投资平台。廖理等(2015)认为投资者在进行网络小微借贷投资决策时存在模仿的羊群效应。曾建光(2015)采用余额宝的数据发现投资者的网络安全风险感知程度越高，要求获得的风险补偿也越高。网络小微债权投资者面对风险持有的态度不仅存在上述因素引起的主观差异，相关市场资产价格波动也会引发投资者的风险态度发生群体性的变化(He & Krishnamurthy, 2014)。资产价格的变化也会使人们的风险态度发生较大变化，宏观经济的动态波动如消费(Campbell & Cochrane, 1999)、财富(Calvet et al.,2009)和通胀水平(Brandt & Wang, 2003)的冲击对个体投资者的风险偏好会产生影响已有丰富的研究。本文与Paravisini et al. (2017)的研究最为接近，他们从风险偏好的视角计算个体交易相对风险规避指数发现，房地产市场的价格负向冲击时会增强借款者规避风险的心理，并在网络小微借贷交易中索要更高的风险补偿。当前在我国家庭资产配置中，可供家庭选择的其他风险型投资品种还十分有限，股票资产的流动性与网络小微债权更为接近，因此探讨股票市场的金融风险情绪是否能够对网络借贷产生跨市场影响，中国是较好的实验样本。

本研究首次关注了股票市场的风险情绪对网络小微借贷市场投资决策的影响，考察了投资者在股票市场的风险情绪如何影响其在网络借贷市场上要求的风险溢酬。主要发现以下三个方面结论：首先，股票市场的投资者风险情绪对于网络小微借贷的影响会出现基于投资组合调整的“跷跷板效应”。当股市的风险情绪高涨，网络小微借贷市场上的资金出让意愿减弱，投资者对借款利率要求的风险溢酬会提高。其次，股票市场的投资者风险情绪表现为极端乐观或悲观时，“共损效应”会更为突出。股票市场投资者的风险情绪会同向传导至网络小微借贷市场。再次，进一步利用借款项目的逾期情况及借款人的基本信息，估计借款项目的潜在违约率，发现相较于低潜在违约概率的借款项目，具有高潜在违约概率的项目更容易受到股市投资者极端情绪传染的影响，在资产配置中与股票投资表现相近。经验研究的结论旨在充分识别股市投资者风险情绪对小微借贷投资跨市场影响的机制和规律，为进一步从参与者准入、有效信用信息披露与识别方面提出相关监管对策提供了事实依据。

本文第二部分为文献与研究假说，第三部分为研究设计，第四部分是数据和变量说明，第五部分为经验结果，最后为总结性评论及监管建议。

二、文献与研究假说

股票市场和债券市场之间的波动关系研究可以提高对家庭资产配置规律的认识。对股票投资而言，债权投资相对风险较小，投资者在不同类别资产之间的跨市场套期保值行为，使得股市投资者情绪高涨时会吸引债权市场的资金进入股市，在资产组合中降低债权品种的配置，借贷市场的投资意愿降低进而提高了借贷的溢酬。而在股票市场投资情绪低落时，投资者会抛售股票而购买可提供稳定回收现金流的债权类资产，借贷市场的投资意愿提高进而降低借贷的风险溢酬，这种从投资组合配置调整所引起的跨市场影响可称之为“跷跷板效应”(Goyenko & Ukhov,2009)。

然而，股票市场与债券市场也因为受共同因素的影响(Fleming et al.,1998)而存在联动基础，这些共同因素包括宏观经济与市场环境的改变，它们会同时影响投资者对股票分红以及债权回收现金流的风险预期，当投资者对影响股票价值的信息反应悲观时，在共同信息基础影响下，投资者对债权的价值判断也会悲观，提高对债权违约风险的预期，由此导致股票市场上投资者的悲观情绪从股票市场“传染”到债权市场，降低债权市场投资的积极性，提高借贷的风险溢酬要求，这种影响可称之为“共损效应”。

投资者在进行家庭资产配置中，这两种效应如何影响对股市和小微借贷的跨市场选择决策，哪类效应会成为主导？这与投资者对该类资产风险收益的评价有关。若投资者强调债权回收现金流的稳定性，则“跷跷板效应”主导，下面的假设1a会得到验证；若投资者追求高收益债权并且意愿承担伴随的高风险，则“共损效应”主导，下面的假设1b会得到验证。基于这两种截然相反的效应，提出以下两个有待验证的假设：

假设1a：股市投资者风险情绪越积极时，网络小微借贷市场上投资者的资金出让意愿越低并提高对风险溢酬的要求。

假设1b：股市投资者风险情绪越积极时，网络小微借贷市场上投资者的资金出让意愿越高并降低对风险溢酬的要求。

对于投资者情绪来说，极端情绪与适度情绪对资产定价的影响也存在显著差异(陆江川和陈军，2013)。适度情绪，也称为非极端情绪，较为接近理性情绪，而极端情绪更易造成市场预期的偏离，在极端乐观及极端悲观情绪下，上述两种效应影响网络小微借贷市场上的资金供给是否会和适度情绪状态下有所不同?股票市场投资者情绪对于债权市场风险溢酬也可能会产生非线性影响。影响心理学研究表明人们在积极的情绪状态中倾向于做出乐观的判断与决策,而消极的情绪状态倾向于做出悲观的判断与决策(Loewenstein et al.,2001)。那么股市的投资者情绪对于不同违约风险的借款项目影响是否会出现差异，过度乐观意味着投资者风险厌恶程度较低，债权违约风险被低估的可能性较大(Tang & Yan，2010；Yu & Yuan,2011)。而过度悲观情绪意味着投资者风险厌恶程度较高，债权违约风险被高估的可能性较大，所以在极端情绪下“共损效应”会更为突出。股票市场投资者的风险情绪对网络小微借贷市场上的风险溢酬是否存在非线性影响，需要进一步验证假设2。

假设2：股票市场投资者的风险情绪在适度和极端两种状态时，对网络小微借贷市场上的资金出让者投资意愿和要求的风险溢酬会存在差异。

股票市场的风险情绪也会影响投资者对于不同违约风险概率的债权投资选择。徐浩萍和杨国超(2013)采用上市公司债券为样本，发现在股票市场投资者情绪较高时，非理性情绪占主导时投资者倾向于选择高违约风险的债券；而在理性情绪占主导时，投资者对于规避股市泡沫套利需求增加，会倾向于选择低违约风险的债券。网络小微借贷市场外部环境的变化，会让投资者对决策进行相机调整。Li et al.(2018)认为经济政策存在较高的不确定性时，网络借贷借款人违约率会有所增加，并且投资者对网络债权的投资意愿下降。投资者还可以通过识别不同违约风险概率的债权进行决策优化。廖理(2014)利用人人贷的数据证实，我国的投资者具有一定的风险识别能力，能够借助借款人的公开信息识别相同利率背后所包含的不同的违约风险。因此，投资者会识别并优先选择违约风险低的债权发挥其避险功能，对违约风险低的债权来说，“跷跷板效应”会更为突出。对于具有较高违约风险的借款项目而言，股市投资情绪过度乐观(悲观)会将情绪同向“传染”到网络小微债权市场，投资者风险厌恶程度较低(高)，债权违约风险被低估(高估)的可能性较大，(Tang & Yan，2010；Yu & Yuan,2011)。因此，对于网络小微借贷市场，股市的风险情绪是否会强化投资者识别不同违约风险的债权并进行差异化的借款决策，需进一步检验以下假设:

假设3a：股票市场投资者的风险情绪在极端状态时，对违约风险高的网络小微债权来说，“共损效应”会更为明显。

假设3b：股票市场投资者的风险情绪在极端状态时，对违约风险低的网络小微债权来说，“跷跷板效应”会更为明显。

三、研究设计

为了检验投资者在股市的投资者风险情绪对小微借贷市场的传递影响，以网络小微借贷市场投资者风险承担意愿作为风险情绪的度量指标，建立估计方程(1)如下:

(1)

方程(1)的解释变量Lendriskpremia是网络借款的风险溢酬，即借款利率与无风险利率的差值。已经有文献(Paravisini et al.,2017)证明对于借款者在网络小微借贷中的收益率是考虑了违约风险之后计算出的IRR，由于本文样本全部逾期贷款都偿还了本金和罚息，网络小微借贷市场上投资者对风险补偿的要求溢酬，即借款溢酬，本文用借款的年化利率与无风险利率的差值来表示。解释变量是度量股票市场投资者风险情绪的指标。借鉴易志高和茅宁(2009)的方法构建了测度中国股票市场投资者情绪的月度综合指数，并控制了经济基本面因素(包括居民消费价格指数、工业增加值和宏观经济景气指数等变量)。这里考虑到指标的可得性和频率，选取了封闭式基金平均折价率、交易量、IPO数量及上市收益收益率、新增投资者开户数与CCER股市投资者信心指数作为原指标，由于存在时间的提前与滞后关系，构建了包含12个变量的投资者情绪指数，保留了相关性最高的6个指标作为最终原指标，与工业生产增加值、居民消费价格指数、工业出厂品价格指数和宏观经济指数为基本面的代理变量进行正交化处理，利用残差项得到了股票市场的投资者情绪指数sentiment。

为研究极端情绪，在方程(1)的基础上，加入了sentiment的平方项和立方项，来观察股票市场投资者情绪对网络借款风险溢酬的非线性影响效应。

控制变量是借款项目的基本信息，包含借款期限、借款金额、是否有抵押物、借款者上传的收入证明个数、婚姻状况证明个数、借款项目标题的字数、借款者在论坛中的发帖数目和借款者之前成功借款的次数。

上述三个方程控制了年度效应、省份效应，但是没有控制贷款者的个体固定效应。因为样本是非平衡面板数据，且受样本观测值的限制，不随时间变化的贷款者个体固定效应的影响较小，均采用OLS回归，得出计量结果。

四、数据与变量

(一)样本构成与数据来源

本文采用的样本区间为2010年1月1日至2014年12月31日。以红岭创投(www.my089.com)所有有效成功借款作为研究分析的全样本。共包含809 509笔有效借款，其中2010年成功借款16 052，2011年成功借款28 938笔， 2012年成功借款91 240笔， 2013年成功借款6 833笔以及2014年成功借款666 446笔。

红岭创投是我国P2P日均成交量最大的网络小微借贷平台，注册资金5 000万元。在经营模式上，经营模式为有担保的线上模式，平台会对借款人进行线上和线下的信用审核并设立风险准备金。在样本期间成功募集到资金的借款项目利率为12.10%，波动方差4.59%，出现逾期还款的项目比例为0.61%，平台全部为借款者代偿支付了本金、利息及逾期罚息，所以借款利率可表示借款者在网络小微借贷中的实际收益率。根据红岭创投平台的规定，贷款者可以发布不同类型的贷款。推荐标和快借标为抵押贷款，其余均是信用贷款的形式。净值标为贷款者按照账户余额净值获得的贷款，资产标通过资产评估发放的贷款。还有理财标、秒还标等个人借款形式。其中抵押贷款在样本中占比1.92%，抵押贷款的平均利率为17.91%，高于全部样本贷款平均利率12.41%的水平。借款数据来自红岭创投电子商务股份有限公司数据库，股票市场投资者情绪计算的相关指标来自Wind金融数据库、无风险利率的数据来自国泰安数据库。

表1 主要变量定义和取值范围

(二)描述性统计

表2给出了以上变量描述性统计的情况。借款风险溢酬的均值为9.13%，而最小值为负值，借款利率会低于同期无风险利率水平。股市投资者情绪的取值在-0.8334至1.9451之间，投资者情绪负值越大，表示投资情绪越低落，而正值越大，表示投资情绪越高涨。借款利率的均值在样本期为11.41%，网络小微借贷市场收益普遍高于银行理财等中短期理财产品。借款的期限均值为1.71个月，较短的借款期限，说明每期借款利率可随时根据投资者和借款者的供给与需求状况进行调整，最大值为36个月。单笔借款项目金额的均值为52 502元，标准差较大为507 333元。借款者上传的个人收入证明均值为0.656，说明一部分借款者并未上传收入证明，最大值为258个。而婚姻证明上传数的均值仅为0.1003。借款者在红岭创投讨论版借款时的发帖数，可以看出对于平台的社交融入程度，该均值为23.0954。借款话题的字数越长，说明借款者对借款目的和融资需求描述的越详细，该指标的均值为11.5004。借款者在发起本次借款前，在平台上的成功借款次数均值为224.3353，说明较多借款者具有多次通过该平台获得资金的经历。

表2 描述性统计

五、经验结果

(一)股市投资者的风险情绪对网络小微借贷市场借款风险溢酬的影响

首先估计方程(1)来验证股市投资者情绪对网络小微借贷市场上资金出让者的风险承担意愿存在何种线性影响，从表3模型1和模型2的回归结果可以看出，股市投资者情绪对样本借款平台借贷风险溢酬的回归系数均显著为正。当股市上投资者情绪数值增加时，网络小微借贷市场风险溢酬会呈现线性增加的趋势。即在股市投资者的情绪高涨时，家庭在资产配置时会从网络小微借贷市场撤出资金，投向股票市场，降低网络小微借贷市场上的投资需求，而提高交易债权的风险定价。而在股市投资者的情绪低落，家庭会反向进行资产配置，将股票市场的资金撤出投向网络小微借贷市场，提高在网络小微借贷市场上的投资需求，降低交易债权的风险定价，因此假设1a得证，而推翻了假设2b，投资者整体更看重网络小微借贷市场上债权相对股票投资来说，有较低的波动性风险和更为稳定的现金流回收预期。股市和网络小微借贷市场在家庭资产配置中整体表现为相互替代的关系，呈现出此消彼长的“跷跷板效应”。

进一步利用模型(3)和模型(4)来验证投资者情绪高次项对借款风险溢酬的非线性影响，从模型(3)sentiment的二次项显著为负可以看出，随着投资者情绪的高涨，借款溢酬会出现倒U型的拐点，即股市投资者情绪高企到一定程度后，“跷跷板效应”将不再占据主导地位，会将这种乐观情绪传递到网络小微借贷市场，降低对项目违约率的预期判断，进而降低要求的借款风险溢酬。从模型(4)可以看出，sentiment的三次项的系数为负，而其余为正，那么说明在股市投资者情绪在样本的取值区间里，对借款溢酬的影响会表现为先下降再上升再下降的S曲线效应。在情绪值较低时也存在一个拐点，股市投资者情绪越低落，在网络小微借贷市场进行债权投资时也会提高对借款项目违约风险的预期，对借款风险补偿的溢酬会增加。因此假设2得证。股票市场投资者情绪在出现极端与非极端情绪时对网络借款风险溢酬的影响会存在差异，并且在极端情绪下“共损效应”会成为主导。

从控制变量的回归结果来看，在模型(1)到(4)中均表现为期限结构的非线性，较短或者较长期限的借款项目风险补偿相对较高；而金额较小与较大的借款项目风险补偿也相对提高，而对具有抵押的借款项目，风险补偿并未显著下降，反而会有所提高，说明抵押释放了一种违约概率增加的信号，从而使投资者提高对风险的索偿。网络小微借贷的投资者对借款期限和金额适中且非抵押借款项目的偏好会降低资金出让者的风险溢酬。模型(2)到(4)中，增加了借款者的具体信息，收入与结婚证明的上传数量、论坛发帖数与成功借款者次数都与借款的风险溢酬成正比，而仅仅借款标题字数描述的越详细，才可以降低借款的风险溢酬。

表3 借款项目风险溢酬的影响估计

Notes: t-statistics in parentheses,***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1.

(二)进一步讨论

为了验证投资者是否能够有效识别小微借贷市场上借款项目的潜在违约率，同时验证不同违约风险条件下投资者情绪对网络借款风险溢酬的影响是否会存在差异，在表3中的模型(4)的基础上增加了表示潜在违约概率最低的30%和最高的70%两个类别的虚拟变量与股市投资者情绪进行交叉后，再进行OLS回归。

1.对借款项目潜在违约概率的估计

借款项目潜在违约概率的计算方法，参考廖理(2014)利用Probit模型估计违约概率。因变量为虚拟变量Default，由于样本全部逾期贷款都偿还了本金和罚息，所以这里的“违约”表示还款出现了逾期。控制变量用借款项目信息的利率、期限、金额、是否有抵押物、借款者的收入证明、婚姻证明、在论坛中的发帖书目、发帖标题字数和之前借款的成功次数进行了回归，并控制了借款者所在的省份和借款项目发布年份。回归结果分别请见表4的第(1)列和第(2)列，利用Probit模型对计算出Default的预测概率作为该项目的潜在违约概率的估计值。从表4的估计结果可以看出，在考虑了贷款者的个人信息后，估计模型的解释力度Pseudo R方从 0.4827提高到0.4926，所以下文将采用包含更多信息的模型(2)对违约概率进行预测。

表4 借款是否逾期的Probit估计

Notes: z-statistics in parentheses,***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1.

从表4的模型(1)和(2)列回归结果来看，利率与借款违约概率正相关，说明在网络小微借贷市场上，利率可以反映违约概率的信息，已经具备市场化的特征。而期限和金额对违约概率都呈现倒U型，期限和金额的增加使借款的违约概率增加，但会出现拐点，超过一定金额或期限后，借款违约的概率会有所下降，这说明网络小微借贷市场上金额大、期限长的借款项目反而较为安全。有抵押物的借款项目却可能会增加了逾期的可能性，说明违约风险高的借款项目需要寻找抵押才能在平台上发布贷款信息，抵押释放了一种高风险的信号。而贷款者个人信息对违约情况的影响结果在表4中的模型(2)回归中，收入证明、婚姻证明上传的个数和有抵押的效果类似都会增加借款项目违约概率。而论坛发帖数和借款项目标题字数说明积极的网络社交和详细的借款描述会显著降低违约概率，之前成功借款的次数也会使违约概率提高，说明平台存在倾向“新人”效应，未多次进行借款的贷款者为了维护在平台上持续借款的可能性，会保证按时还款。

2.回归结果

利用表4模型2 的估计结果，计算出潜在违约概率，将最低的30%和最高的70%借款项目分别代表低潜在违约概率组和高潜在违约概率组，并生成Hdefault和LDefault两个虚拟变量分别表示借款项目的所在组别。表5模型(1)和模型(2)分别验证了两个虚拟变量Hdefault和LDefault与股市投资者情绪对借款溢酬的交叉影响。实证结果表明高潜在违约概率会正向强化股市投资者情绪对网络小微借贷市场借款风险溢酬的S效应，在出现极端情绪时，跨市场的情绪“传染”会影响高违约概率债权的溢酬，“共损”效应更为凸显，因此假设3a得证，投资者能够识别借款的潜在风险，并且在极端乐观情绪下降低对高违约债权的风险溢酬，而在极端悲观情绪下提高溢酬。而低潜在违约概率会削弱强化股市投资者情绪对网络小微借贷市场借款风险溢酬影响的S效应。假设3b亦得证，投资者会进行有效的信息识别认可低潜在违约率借款项目在家庭资产配置中的避险功能。

图1将sentiment的样本区间带入模型(1)含sentiment的系数估计值，得到的借款风险溢酬的随股票市场风险溢酬变化趋势线如Hdefaultp，而带入模型(2)后得到Ldefaultp。可明显看出，Hdefault线呈现明显的S趋势，在极端情绪下的股市情绪的“传染”会使得“共损效应”成为主导的影响因素。而LDefault趋势线的正向线性特征明显，则更符合股市和债市联动的“跷跷板”效应，投资者会通过信息识别认可发现违约率借款项目的避险功能，实现“择优而栖”。

表5 借款项目风险溢酬的影响估计(含潜在违约概率的虚拟变量)

Notes: t-statistics in parentheses，***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1.

图1 潜在违约概率高低差异下投资者情绪对网络借贷溢酬的拟合图

六、总结性评论及监管建议

网络小微借贷市场作为一种小微短期债权金融创新服务，具有债权现金流相对稳定、集聚的信用风险较高以及互联网技术下资金配置效率较高等多种特征。近些年随着互联网金融在我国的发展，网络小微借贷市场在家庭资产配置中逐渐受到青睐。本文考察股票市场投资者风险情绪的变化对网络小微借贷市场投资者交易的跨市场影响，通过借款风险溢酬的变化来反映小微借贷市场投资者的风险承担偏好的改变，加深我们对网络小微借贷市场在金融市场及家庭资产配置中担当何种角色的认识。

本文以中国日均交易量最大的P2P平台——红岭创投(www.my089.com)2010年1月1日至2014年12月31日所有有效成功借款为研究样本，发现在股市的投资者情绪乐观时，会减少小微网络借贷市场的资金供给，借款的风险溢酬会提高。而股市投资者情绪消极时，资金会流向网络小微借贷市场，借款的风险溢酬会有所降低，符合股权与债权收益率联动关系的“跷跷板”规律。但当股票市场投资者出现极端乐观或极端悲观情绪时，会通过情绪的“传染”影响网络小微借贷市场投资者对借款违约概率的预期，改变投资者参与网络小微借贷市场的积极性。综合来看,股市投资者情绪对网络小微借贷溢酬的影响在极端悲观—适度—极端乐观的区域下会出现负向—正向—负向的S型效应。进一步利用借款项目逾期情况与借款基本信息进行Probit回归，发现针对高潜在违约概率的项目，股市投资者情绪对其借款溢酬的影响仍符合上述S型，而低潜在违约率的项目“共损”效应会弱化，投资者在股市情绪极端消极情况下会增加对具有低潜在违约率借款项目的需求，说明投资者在网络借款平台可以根据平台对借款项目披露的信息，有效识别借款项目的潜在风险，选择具有较低违约概率的借款项目进行避险投资。

因此，在监管上需要从参与者准入和有效信用信息披露两个维度入手。网络小微借贷市场上的投资人若风险意识薄弱，抗风险和辨别风险能力较低，将小微网络借贷投资看作是银行存款同类型的投资，对其投资的风险性无法进行有效识别，一旦其他市场上的投资情绪出现波动，特别是出现极端情绪时，会通过跨市场的“共损”效应和投资者之间的羊群效应，加剧网络借贷市场经营的风险。具体制定监管对策时需要考虑提高投资人对风险防范的意识和建立完善的合格投资人准入制度。这就需要平台对投资人进行风险提示、尽职评估、分类管理，针对风险偏好不同的投资者制定不同风险层级的债权产品，完善借款项目信息披露要求，加强对借款项目信息的甄别管理，利用多种科技手段对借款披露信息进行可信性识别，防止假标、骗标的出现。只有保证发布借款项目的真实性和风险的可识别性，才能保护合格投资者进行有效项目筛选并与其风险偏好匹配选择的权利，有效提高网络小微借贷市场作为金融信息中介的服务效率。