在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下,以網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)為對(duì)象研究網(wǎng)絡(luò)多邊平臺(tái)的價(jià)值共創(chuàng)模式并對(duì)全球最大網(wǎng)貸平臺(tái)Lending Club的百萬(wàn)條借貸數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),實(shí)證研究表明網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)上借款人、平臺(tái)和投資者通過(guò)互動(dòng)和資源整合實(shí)現(xiàn)了價(jià)值共創(chuàng):借款人貢獻(xiàn)了價(jià)值共創(chuàng)所需的大數(shù)據(jù)資源,平臺(tái)提供大數(shù)據(jù)能力進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)從而降低了信息不對(duì)稱(chēng),投資者則利用自身經(jīng)驗(yàn)知識(shí)參與價(jià)值共創(chuàng)。 

【文章來(lái)源】：經(jīng)濟(jì)與管理. 2020,34(06)CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：9 頁(yè)

【部分圖文】：

網(wǎng)絡(luò)借貸價(jià)值共創(chuàng)模式

為驗(yàn)證假設(shè)H1，平臺(tái)能有效識(shí)別不同借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)，并通過(guò)信用評(píng)級(jí)提示投資者。我們統(tǒng)計(jì)了不同信用評(píng)級(jí)中借款人的違約比例，圖2表明借款人違約率隨信用評(píng)級(jí)的降低而升高。統(tǒng)計(jì)結(jié)果的卡方檢驗(yàn)顯示p值小于0.01，說(shuō)明在99%的置信區(qū)間內(nèi)認(rèn)為不同信用評(píng)級(jí)借款人的違約情況存在顯著差異，信用評(píng)級(jí)越低則違約風(fēng)險(xiǎn)越高，反之則反�？ǚ綑z驗(yàn)在一定程度上說(shuō)明平臺(tái)通過(guò)信用評(píng)級(jí)為投資者提示風(fēng)險(xiǎn)，但仍然無(wú)法說(shuō)明信用評(píng)級(jí)和借款利率在投資者決策中的重要程度。換句話說(shuō)，投資者能否利用信用評(píng)級(jí)和借款利率幫助自己更好地識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)呢？如果能，則平臺(tái)成功地促進(jìn)了價(jià)值共創(chuàng)。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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