智慧医疗 P2P平台基于组织生态学风险分析报告V1

P2P平台基于组织生态学风险分析报告中国已经超越美国成为全球最大的网络贷款市场，网贷行业成交量一直保持着强劲的增长，2015年12月网贷行业整体成交金额达到了1337.48亿元，全年的累计成交金额达到9823.04亿元，相比2014年全年网贷行业成交金额（2528亿元）增长了288.57%，历史累计成交金额达13652.21亿元。选题背景

2014年1月-2015年12月期间月成交趋势网贷行业形成了以P2P平台为核心的具有很强市场竞争力和行业可持续发展特征的生态圈体系。2015年12月底，正常运营的P2P平台2595家，相比2014年底增长1020家。至2015年12月底，累计P2P问题平台达到1263家，包含问题平台在内的累计P2P平台数量为3858家。P2P问题平台的大规模出现，导致网贷行业负面印象日益扩大，也从行业监管、政策制定、投资人拓展等各个方面直接影响了网贷行业的发展。因此，对P2P平台死亡风险进行深入研究势在必行。选题意义理论分析法在组织生态学等学科的基础上，借鉴密度依赖理论与本文相关的合理部分，以产业密度的视角观察网贷行业和P2P平台，分析影响平台死亡风险的因素，并以此为基础进行后续研究。1文献研究法

通过大量阅读国内外相关文献，对组织生态学、产业密度以及本文涉及到的网贷行业相关研究成果进行梳理，形成了对P2P平台发展影响因素的整体印象。2数据分析法

通过大量搜集网贷行业和P2P平台数据，统计处理相关数据，从而了解到网贷行业产业密度、死亡率、成立率等数据，也对影响P2P平台个体发展因素的影响力进行了数字化的评估。3

定性分析法

运用归纳和演绎、分析与综合以及抽象与概括等方法，对收集到的材料进行加工，从而分析和了解影响P2P平台个体死亡风险的各因素之间的联系。4研究方法技术路线国外文献综述在国外，以新制度理论和种群动态理论为基础，Hannan和Freeman（1989）开发出了密度依赖模型。在这一研究基础上，研究者将密度依赖模型的研究成果推广应用到了具体的组织种群，包括半导体制造业、医用诊断影像业、工会等，比如：以1876至1982年美国制造业为例，Evans（1987）研究了企业成长和企业规模、企业生存年龄之间的关系，得出的结论包括企业的生存能力伴随着规模的扩张而提高，已存活下来的企业成长率伴随着企业规模的扩张而下降；对于任何一个企业，伴随着企业的生存年限增加，企业成长率会略有降低，但生存能力却随之提高。国内文献综述在国内，对组织种群演化过程中的密度依赖模型研究时间较短，已有的研究成果主要集中在以组织创建率为解释变量的密度依赖模型。李文华和韩福荣（2004）对1958-2002年我国电冰箱行业种群演化过程进行研究时认为当时电冰箱行业正经历合法化过程，电冰箱行业还会进一步集中化。王仕卿和韩福荣（2006）研究北京高新技术开发区入驻企业种群的研究过程，采用了同样的密度模型。在研究1989-2007年江苏省建筑企业的死亡率密度依赖过程及其影响因素时，杨嬛（2009）发现江苏省建筑行业种群密度和企业年龄共同对建筑企业的死亡率产生影响，而且组织规模也是影响企业死亡的因素之一。企业组织年龄对企业死亡风险有负向作用论文结构第4章产业密度与P2P个体组织死亡风险的理论与假设

4.1影响P2P个体组织死亡风险因素的确认 4.2网贷行业产业密度与P2P平台死亡风险分析 4.3P2P组织年龄与P2P平台组织死亡风险分析 4.4P2P平台背景与P2P组织死亡风险分析 4.5P2P平台规模与P2P组织死亡风险分析 第5章P2P组织死亡风险的实证研究5.1P2P组织样本描述 5.2变量的统计性描述 第6章结论和有待进一步研究的内容 6.1研究结论 6.2对策和建议 6.3研究的困难、不足 6.4研究的未来展望

第1章绪论

1.1研究背景与研究意义 1.2研究内容和研究方法 1.3研究价值及创新点 1.4文献综述

第2章国内网贷行业生态圈及参与者

2.1国内网贷行业生态圈爆炸式生长 2.2国内网贷行业生态圈的竞争情况 2.3国内网贷行业生态圈P2P平台个体死亡情况和原因 2.4行业监管

第3章国内网贷行业产业组织的密度依赖

3.1组织生态学中密度的内涵 3.2国内网贷行业产业密度和密度依赖

网贷行业研究投资人、借款人增长情况

2014年1月-2015年12月月综合收益率趋势2014年1月-2015年12月每月平均借款期限网贷行业生态圈

类

别

目前容量

成

员资产端资产服务方百亿级小贷公司、担保公司、保理公司、银行、典当公司、不良资产处理机构、金融资产交易所、基金公司、资管公司、催收机构等诸多向P2P借贷平台推荐、供应资产的机构或帮助平台管理资产的机构增信服务方融资性担保公司、保险公司和其他普通担保主体（如个人、企业）信用服务方千万级基础征信信息服务机构和征信方案服务机构运营端管理与经营服务方千万级行业咨询机构、独立审计机构、管理咨询及金融技术服务商、营销咨询服务商、培训机构等。IT技术服务方5亿软硬件及网络解决方案提供商、信息与数据安全技术提供商资金管理与支付服务方15亿第三方支付、银行、基金公司等。认证服务千万级安全与商誉认证机构、数据及时间认证机构资金端机构投资人十亿级类基金产品设计与销售机构、财富管理公司、信托公司和银行等流量服务方50亿综合类流量推广服务商、理财类垂直流量推广平台和其他独立网站公共服务法律服务方5-9千万法律研究机构、律师事务所、第三方证据托管平台行业服务方千万级第三方研究及数据监测机构、第三方评级机构、相关媒体及自媒体、投资人论坛及社区资本服务方50亿以上风险投资机构、私募股权机构、投资顾问机构等监管方——央行、银监会及各地金融局、行业协会、其他自律组织

来源：《中国P2P借贷服务行业白皮书2015》零壹财经资产生产商多样化资金提供者数量增长显著运营支持群体专业化公共服务厂商各就各位产业密度日期运营平台数量（家）当月新成立平台数量（家）当月问题平台数量（家）产业密度成立率死亡率增长率20140188063127517.16%1.36%5.80%2014029484379164.54%0.74%3.80%20140310235489945.28%0.78%4.50%2014041073311010442.89%0.93%1.96%201405112529910932.58%0.80%1.78%2014061184341011492.87%0.84%2.03%201407128399912747.72%0.70%7.01%2014081357901613576.63%1.18%5.45%20140914381052414387.30%1.67%5.63%2014101474743814745.02%2.58%2.44%20141115401064015406.88%2.60%4.29%20141215751279215758.06%5.84%2.22%20150116271216916277.44%4.24%3.20%2015021646775816464.68%3.52%1.15%20150317281385617287.99%3.24%4.75%20150418191435218197.86%2.86%5.00%20150519461865919469.56%3.03%6.53%2015062028207125202810.21%6.16%4.04%2015072135217108213710.16%5.06%5.11%20150822832288122829.99%3.55%6.44%20150924171895524177.82%2.28%5.54%20151025201504725205.95%1.87%4.09%20151126121717926126.55%3.02%3.52%20151225958910625953.43%4.08%-0.66%2014年1月-2015年12月期间网贷行业产业密度产业密度和成立率、死亡率这一趋势说明网贷行业这两年间新进入者众，退出者多，但总体平台数量持续上涨，产业密度持续走高。网贷行业演化过程对2014年1月-2015年12月国内网贷行业群体的演化过程进行研究分析，采用研究模型如下：

产业密度与成立率、死亡率P2P平台整个种群正在快速成长、快速增加，目前还没有到达网贷行业环境承载能力的平衡点。

产业密度与平台死亡风险假设1：产业密度与平台死亡风险呈正向关系。收集2186家P2P平台样本数据，覆盖全国各地的P2P平台，其中问题/死亡平台829家，占问题平台总数976家的85%；正在运营的平台1357家，占8月运营平台总数2283家的60%，对2186家平台的死亡与产业密度的数据观察和分析如图平台年龄与平台死亡风险假设2：平台年龄与平台死亡风险呈负向关系。假设3：密度依赖的作用随着组织年龄的增长而减弱。不同平台年龄下的问题平台占比平台年龄从1-8时，P2P平台的死亡率下降明显，平台年龄从9到19，P2P平台的死亡率下降相对缓慢，平台为20时，因为统计到的P2P平台数据比较少，死亡率为100%，但平台年龄为21时，平台的死亡率下降到最低，为1.61%，与假设2的推断基本吻合。产业密度和企业年龄共同作用，对P2P平台的死亡产生影响，密度依赖的作用随着P2P平台成立时间的增加而减弱，产业密度对死亡率的影响主要表现为随着产业密度的上升而增大，企业年龄大于8时，这种作用表现为随产业密度的上升而减小，验证了假设3的推断。平台规模与平台死亡风险假设4：P2P平台成立时的注册资金规模与平台死亡风险负相关。平台规模（万元）平台数量正常运营平台问题平台数量死亡率小于1000（含1000）103453250248.55%1000-3000（含3000）49332816533.47%3000-5000（含5000）3432529126.53%5000-10000（含10000）2461965020.33%大于1000070492130.00%2186家P2P平台不同规模问题平台占比平台规模与死亡率平台背景与平台死亡风险假设5：在竞争激烈的环境下，有背景的平台死亡风险更低，而无背景的平台死亡风险相对更高。背景值平台总数问题平台数量正常运营平台数量问题平台占比有背景11021081.82%无背景2076826125039.79%产业密度对无背景平台的影响大于对有背景平台死亡风险的影响。在2014年1月-2015年12月期间，网贷行业产业密度一直升高，更多有背景平台的成立，有背景的平台中问题平台占比仅为1.82%，大大低于无背景平台的问题平台占比。实证模型Cox比例风险回归模型在1972年由英国统计学家Cox提出，该模型并不直接考察生存函数与影响因素的关系，而是用风险函数作为因变量来分析。

风险率h(t)表示患者在t时刻仍然存活，在时间t后的瞬间死亡率h0(t)是基础风险率，为非参数部分。β1，β2，…βm记为回归系数，根据观察值估计回归系数βj>0时，风险函数的取值越大，死亡风险函数h(t)的值越大，表示病人死亡的风险越大；回归系数βj=0时，表示风险函数对死亡风险函数h(t)没有影响；回归系数βj<0时，风险函数的取值越大，死亡风险函数h(t)的值越小，表示病人死亡的风险越小。

实证模型

P2P平台死亡风险研究数据的说明实证模型

案例处理摘要模型系数的综合测试模型系数的综合测试，平台年龄对死亡风险的影响系数是8959，说明该变量对死亡风险有很强的负向影响，平台年龄越大，死亡风险越小。Cox比例风险模型的验证证实了P2P平台成立时间与P2P平台死亡风险呈负向关系。模型回归

方程中的变量

BSEWalddfSig.Exp(B)95.0%CI用于

Exp(B)下部上部X2

5.2804.260

X2(1)-.404.2562.4851.115.667.4041.103X2(2)-.250.264.8971.343.779.4641.306X2(3)-.278.2761.0111.315.758.4411.302X2(4)-.296.2921.0241.312.744.4201.319X3-.001.719.0001.999.999.2444.089X4

87.03419.000

X4(1)1.475.33619.2281.0004.3712.2618.452X4(2)1.202.4706.5361.0113.3281.3248.365X4(3)1.478.5218.0461.0054.3841.57912.174X4(4)1.184.36210.6851.0013.2691.6076.649X4(5).977.3816.5811.0102.6561.2595.604X4(6).790.3624.7581.0292.2041.0834.484X4(7)1.034.3817.3881.0072.8131.3345.930X4(8).725.2866.4311.0112.0641.1793.615X4(9).675.2865.5691.0181.9641.1213.439X4(10).578.2246.6541.0101.7821.1492.765X4(11).270.2111.6381.2011.311.8661.983X4(12).306.1723.1511.0761.357.9691.902X4(13).344.1833.5381.0601.411.9862.019X4(14).002.189.0001.9931.002.6911.452X4(15).360.1963.3631.0671.433.9762.106X4(16).429.1944.9091.0271.5361.0512.246X4(17).308.1922.5651.1091.361.9331.984X4(18)-.070.162.1871.666.932.6781.281X4(19)-.352.1853.6441.056.703.4901.009模型多元回归结果，第二列B为偏回归系数，最后三列为OR值及其置信区间。Cox分析知，变量X2和X4有显著性意义，X3不显著，也就是说，P2P平台的死亡风险与平台规模以及产业密度相关程度显著，而与平台背景相关性不明显。模型计算结果

Cox模型统计计算结果——平台年龄Cox比例风险模型的验证证实了P2P平台年龄与P2P平台死亡风险呈负向关系的假设。模型计算结果

Cox模型统计计算结果——平台规模分析结果验证了P2P平台成立时的注册资金规模与平台死亡风险负相关的假设。模型计算结果

Cox模型统计计算结果——平台背景因为数据结构中所有死亡平台都没有风投、国资或者上市公司背景，“有背景的平台死亡风险更低，而无背景的平台死亡风险相对更高，”这一结论虽在数据的统计中被确认，但在Cox比例风险模型的验证中并不能得到有效的证实。结论

1、网贷行业正处于成长期。2、目前网贷行业内P2P平台群体还没有完全饱和，产业密度还在增加。3、平台年龄与平台死亡风险呈负相关，且平台年龄可以抑制产业密度对P2P平台死亡的影响。4、P2P平台规模与P2P平台死亡风险呈负相关关系，这意味着网贷行业的进入壁垒正在提高。5、在同样的组织年龄水平下，有国资、风投、上市公司等背景的P2P平台死亡风险更低。对策

从数据和实证分析的结果来看，产业密度、平台年龄、平台规模和平台背景等都会对P2P平台的死亡产生影响。在行业成长期，P2P平台的战略决策应当注意保证平台的交易规模增长速度跟上或者超过行业平均的增长速度，努力扩大市场占比，从而为平台在行业进入成熟期后的竞争奠定扎实的基础。在这一时期，P2P平台从保持持久竞争优势的角度来考虑，扩大市场份额更为重要，可以采取的策略包括：1、面对行业资产多元化的趋势，增加新资产类型和产品，分散风险。2、通过对资产类型的划分，进入新的细分市场。3、扩大交易量，适当降低借款人利