我國現有的P2P網絡借貸模式分析與風險評估

王琛

【摘要】信息技術的迅速發展，激活并繁榮了線上交易市場。在互聯網時代，P2P借貸平臺可作為線上交易的一大典型代表。P2P借貸使借貸兩方可通過在線平臺進行無抵押借貸活動，而不需實體的金融機構作為中介。我國的P2P借貸雖起步較晚，但亦取得了不小的發展成就。然而，我國的P2P借貸市場仍尚未成熟。除行為經濟學意義上的風險之外，P2P借貸平臺在我國的縱深發展還面臨門檻低、自律性差、監管不力等一系列問題。因而，此項研究將著眼于P2P平臺在我國的特殊運作模式、與國外同類平臺的不同點，并對P2P借貸的風險做一統計學意義上的評估。

【關鍵詞】P2P網絡借貸 信用風險 商業模式

一、P2P信貸概述

所謂P2P（Peer to Peer）信貸，銀監會官方翻譯為“人人貸”，即有資金并且有理財投資需求的個人，通過中介機構牽線搭橋，使用信用貸款的方式將資金貸給其他有借款需求的個人，并獲取利息的一種信貸方式。其中，中介機構負責對借款方資信狀況的考察，并從中收取賬戶管理費和服務費等費用。

2005年3月，人人貸鼻祖Zopa成立，以“擯棄銀行，每個人都有更好的交易”的旗號，為網站會員提供相互借貸的平臺，借貸利率完全由會員自主商定，Zopa負責對借款人進行風險評估，這是最原始的P2P借貸平臺。

此前在國外，P2P網貸已十分流行，它被看做是一種可以有效解決某些小額貸款人需求的金融補充模式。而在中國，一方面巨額的民間游資迫切尋找“出口”，另一方面眾多小微企業和個人急需資金、卻因種種原因無法通過銀行或貸款公司取得貸款。在這樣的背景下，P2P網絡信貸模式應運而生。2013年，幾乎可以視為中國互聯網金融元年的一年。經過三年的爆炸式發展，現如今中國P2P網貸已經成為中小企業融資者的便利融資渠道和普通大眾投資者的重要投資渠道。

二、對P2P信用風險的評估

（一）信用風險概念基本闡述

信用風險（Credit Risk）又稱違約風險，是指交易對手未能履行約定契約中的義務而造成經濟損失的風險，即受信人不能履行還本付息的責任而使授信人的預期收益與實際收益發生偏離的可能性，它是金融風險的主要類型。（來自維基百科：Credit Risk）在這里，為了進一步細化損失原因，從借貸雙方角度出發，可以大致分為兩點：一個是借款主體由于各種因素不能按期還貸造成違約而產生的損失；另一個是借款人信用水平和償債能力的變化（如運營狀況的變化）對放貸資本能否如期正常回收的影響。前者側重于違約帶來的風險，而后者強調放貸資本的回收成功率以及回收貸款的質量變化等。

（二）P2P借貸技術下的評定指標

關于P2P信用風險的具體影響因素，在這里我們將通過兩方面進行探究：

由于技術與知識水平限制，下述模型將單另從個人融資者信用風險的角度進行建模，以國內最大的P2P借貸平臺為數據來源。（選取的具體變量下文詳述）

三、模型綜述

本項目中，我們采用了LocoySpider數據采集軟件，利用網絡P2P借貸平臺的貸款頁面的URL規律進行數據采集。由于在P2P貸款中，每筆貸款交易的排列順序是依據借款時間的，而網址URL的結束部分正好也是每筆貸款的編號，因此我們可以采用這種方法幫助我們的數據選取。我們將貸款編號列在excel軟件的第一列，利用函數讀取網頁對應的編號，然后將網頁轉化成文本的格式，LocoySpider軟件通過捕捉每個頁面特定位置（由于數據都是在每個頁面的固定位置的），將對應位置的變量數據采集至excel表格下面的其他列。

我們的數據來源是拍拍貸網站（ppdai.com）。借助LocoySpider軟件，我們總共采集了534組有效數據，其中有49組的用戶存在信用風險，即有9.1%的違約率。我們的變量主要集中于以下4個方面，即信用、歷史借貸記錄（即借貸表現）、借貸信息以及借貸者個人情況，其中個人情況又細分為性別、年齡兩項。

由統計數據可知，在樣本中具有違約紀錄（即存在信用風險）的用戶，以男性為主，且26～45歲用戶為使用P2P借貸平臺的主要群體。

本文選擇排序選擇模型（ordered choice model）作為實證分析的方法，它通過可觀測有序反應數據來反映潛在變量的規律，而這些規律恰恰一般是不可研究的。我們設解釋變量為x，設目標變量為y，二者之間關系為線性。

模型假設：

由于該模型為概率模型，有多個等級，我們不妨設總共有M個等級，根據模型內容，我們采用極大似然估計法，其中c1，c2，c3…是M臨界值，一同參加估計。其中觀測到yi不同等級的概率表達式上述我們總共劃定了6個變量，下面的表格對這些變量有具體說明以及賦值方法。

主要變量具體說明、取值方法

依托以上變量建立的待估計方程表達式如下：

通過SPSS運行模型，進行回歸分析，具體結果如下：

拍拍貸P2P網絡借貸風險變量回歸分析

由上述回歸分析可得：

信用認證等級p1：本次回歸分析中，我們發現信用認證等級竟與風險呈現正相關的關系。按照常理，信用風險與信用等級應該是負相關的。這就不免促使我們去審視P2P平臺對于信用的評定方式了，可能因為平臺能力的限制而對評級并不能夠給出準確有效的評定，因此平臺上的信用評級并不能為用戶借貸提供準確的信息，并未有效起到規避信息不對稱風險的作用。

歷史借貸記錄p2：違約次數理論上應該是與風險成正相關的，而我們發現其系數并不高，可能也有其他用戶看到該用戶歷史借貸記錄而主動規避風險的因素。

還款利率p3：利率與風險是成正相關的，這也與我們慣常的認知“收益高，風險高”有關，其系數較大，說明其對信用風險的影響是較強的。

性別p4：我們可以發現，男性信用風險普遍是高于女性的，呈現出一定的性別差異，說明風險與用戶人群的特定特征也是有關系的。

年齡p5：我們可以發現，年齡越高，信用風險越低，即成負相關關系。對此的一種解釋為，年輕用戶群體由于工作、資金來源等都不穩定，其借貸穩定性也較低。相應地，年齡較大的借貸者是有著一定穩定經濟基礎的，故借貸穩定性高。

由以上分析我們不難看出：首先，借貸風險是與用戶的特定特征有著關系的，這對于借貸者的個人決策可能會有作用；其次，在歷史借貸記錄、還款利率兩項中，其都與我們的慣常認知相符，用戶在借貸時查看對方的歷史記錄對于決策也是有作用的；第三，也是最重要的一點，即我們發現信用認證評級對于規避風險的作用并不顯著，甚至是反向的，這與我們的慣常認知是相悖的，這就提醒借貸者在決策時并不能依賴平臺的審核與風險認證。在平臺對風險預估不準確、保障缺位的情況下，這就要求有維權的部分機構在場，或是有政府建立的監管體系對借貸者權益進行保障。

四、政策建議

（一）從政府的角度

1.明確法律地位，完善法律法規。我國早在2008年，由央行起草的《放貸人條例》草案就已提交國務院法制辦，旨在使民間借貸通過國家立法的形式獲得規范。在此，建議盡早出臺《放貸人條例》，明確P2P網絡借貸的民間借貸性質，規范P2P網絡借貸的發展。此外，還建議國家盡快出臺《互聯網個人信息保護法》，以規范互聯網金融企業對個人信息的使用。

2.明確監管主體，加快監管制度建設。我國政府對第三方支付已經制定較為明確的監管機制，由中國人民銀行負責監管。政府可以考慮以分業監管為出發點，充分發揮銀監會、證監會和中國人民銀行等監管機構的作用，各監管機構進行職責分工，分別監管互聯網金融的某種業務模式和產品，其中P2P網絡借貸交由銀監會監管。另外，關于P2P網絡借貸的監管制度，我國正在加緊制定。雖然政策還未出臺，但監管思路基本明確。因此，期待監管制度能盡早頒布，同時希望將出臺的監管政策能平衡好P2P網絡借貸的創新和規范，從而促進其健康發展。

（二）從P2P網絡借貸平臺的角度

P2P網絡借貸平臺所扮演的角色應該是獨立于貸款者與借款者交易關系的第三方，它不該像傳統金融機構一樣成為金融中介，而應該是單純的信息中介。因此，P2P網絡借貸平臺應明確自身金融職責，加強自身道德建設，避免發生卷款跑路的情況。另外，P2P網絡借貸平臺應強化自身的操作流程，比如強化風險評價體系的設計、擴大相關信息的披露范圍、積極落實資金托管政策等。P2P網絡借貸行業協會、聯盟等組織應切實發揮自律作用，要求平臺在不涉及商業機密的條件下，對涉及用戶資金安全的數據進行披露，并對投資風險作出相關的說明，以供貸款者作出理性的投資決策。針對P2P網貸平臺自身可能出現的信用風險應建立懲罰機制，比如行業內通報、罰款、封殺等，加強行業內監督，完善黑名單公示機制。

（三）從借款者和貸款者角度

在借貸過程中，借款者與貸款者直接建立借貸關系，如何長期獲得貸款者的信任，是借款者能夠獲得持續借款的前提。因此，這些借款者應努力建立市場信譽，降低信用風險。對小微企業來講，可以從完善企業內部制度、提供符合企業真實情況的財務數據等方面入手。對個人來講，可從提供真實的個人相關資料入手。對貸款者來說，P2P網絡借貸平臺上可選擇的產品更多，投資回報率高，但多數貸款者可能在選擇投資產品時盲目跟風，缺乏自己的主觀判斷。因此貸款者應增強網絡投資的謹慎性，多學習投資的相關知識，提高自身的理財規劃能力與投資判斷力，作出理性的投資決策，從自我意識的角度降低來自互聯網金融平臺的信用風險。

參考文獻

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