【摘 要】
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为解决“三农”、小微企业融资和民间金融资本合法进入金融体系问题,2008年起小额贷款公司的试点工作开始在全国范围内铺开,其发展初期恰逢中国经济处于高速增长时期,机构数量和从业人员持续增长,从2014年起,外部经济环境下行的压力逐渐传导至小额贷款公司,行业资本实力无法消化经济下行带来的大额不良贷款,业内公司普遍遇到前所未有的困难。与此同时,互联网产业为传统的小额信贷带来以交易、社交、行为大数据为风控
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为解决“三农”、小微企业融资和民间金融资本合法进入金融体系问题,2008年起小额贷款公司的试点工作开始在全国范围内铺开,其发展初期恰逢中国经济处于高速增长时期,机构数量和从业人员持续增长,从2014年起,外部经济环境下行的压力逐渐传导至小额贷款公司,行业资本实力无法消化经济下行带来的大额不良贷款,业内公司普遍遇到前所未有的困难。与此同时,互联网产业为传统的小额信贷带来以交易、社交、行为大数据为风控手段的网络小额贷款放贷模式,业内公司纷纷谋求商业模式转型以应对市场变化带来的挑战,行业发展呈现分化趋势。2020年11月,《网络小额贷款业务管理暂行办法(征求意见稿)》发布后,广泛向业内公司及其他社会各界征求相关修改建议和意见,为蚂蚁集团下属小额贷款公司为代表的网络小额贷款业务划定了监管方向和框架,融资倍数上限使利润和估值失去想象空间,提出更为严格的合规要求。面对日趋严苛的监管要求,定位于服务普惠金融的小额贷款行业面临怎样的生存环境,目前的经营状况如何,如何对业内公司形成包含深层含义但又简约的分类,不同类别公司的发展策略将何去何从,监管部门面对处于不同经营状态的公司,可以从哪些方面出台政策促进行业发展,这些问题对于小额贷款公司的生存与发展意义重大。鉴于此,本文使用PEST模型对小额贷款公司的政治法律、经济、社会文化、技术等宏观环境进行剖析,使用波特五力模型从潜在对手、替代品、客户议价能力、供应商议价能力、现有竞争者等五个方面解析小额贷款公司的竞争环境。同时,按照资本规模、资本性质、是否开展网络小额贷款业务的分类聚焦上海辖内小额贷款公司2020年末的资本实力、资产质量、盈利能力、贷款风险状态、融资情况、贷款投向、贷款笔均、资产运行效率等方面的数据指标,综合评价上海辖内小额贷款公司的经营状况。使用因子分析的方法对行业13个指标降维,运用Kmeans、DBSCAN、BIRCH算法对上海辖内小额贷款公司相关特征进行聚类,从财务绩效和社会绩效的综合维度验证聚类分组是否具有组间数据显著差异性。根据聚类结果有针对性的为小额贷款公司发展策略提供建议,并从监管部门的角度提出政策建议参考。本文的研究结论包括以下五个方面:第一,在目前的宏观环境和竞争环境下,小额贷款公司生存和发展困难重重。第二,按照资本规模、资本性质、是否开展网络小额贷款业务的角度对行业的分类无法满足差异化政策制定和经营提升的目标。第三,小额贷款公司分类指标可以简化为贷款笔均及投向因子、盈利能力因子、资产运行效率因子、贷款风险因子等四个因子。第四,从财务绩效和社会绩效的综合维度,可以验证Kmeans算法的聚类结果具有组间数据显著性差异,形成的分组既能包含深层含义但又简约。第五,厘清中央和地方在金融领域事权划分是小额贷款公司获得良好发展环境的必要前提。
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