基于結構方程模型的P2P網絡平臺借貸風險因素分析與評估模型設計

郭星娜

【摘要】P2P網絡借貸平臺的持續健康發展對我國經濟市場的穩定有重要影響。本文從系統功能域角度，分析了引起P2P網絡借貸平臺借貸過程中的主要風險因素，設計了一種基于結構方程的P2P網絡平臺借貸風險評估模型，利用訪談和問卷調查數據，對P2P網絡平臺借貸風險進行綜合評估，檢驗了所建模型的可行性和合理性，對于P2P網絡平臺借貸風險管控的決策制定等具有一定的參考價值。

【關鍵詞】P2P網絡平臺 結構方程 借貸風險

一、引言

P2P（Peer-to-Peer）網絡平臺借貸是互聯網技術與民間借貸模式相結合的一種融投資模式[1]，為用戶與用戶之間提供了一種公開透明的小額交易的新途徑，具有貸款期限短、金額小、信用要求高、融資門檻低等特點。隨著P2P網絡平臺借貸業務的迅猛發展與應用，這種融投資模式也帶來了一些新的借貸風險因素，若不能得到有效地規范和控制，將會引起一定的金融風險和社會問題。

雖然對P2P網絡平臺借貸風險研究的文章有很多，但將其看做一個不可直接觀測的潛變量，而采用影響風險的多因素來定量描述風險的研究卻不多見。也有一些學者，雖采用此方法研究出了新的風險計量模型，但在風險與其各因素的系數確定上往往采用定性分析方法，這就缺乏定量研究中的可靠性。本文將從系統功能域角度，劃分P2P網絡平臺借貸的各類風險因素，運用結構方程的模型，從定量與定性的角度確定多因素風險計量評估系數，從而準確描述、把握、規避風險。

二、風險影響因子分析

P2P網絡平臺借貸風險涉及面廣，對風險因素進行合理的提取和歸類，將有助于P2P網絡平臺借貸風險的有效評估。基于系統功能域的概念[3]，將P2P網絡平臺借貸過程劃分為物理域、信息域、認知域和社際域的業務活動，分析P2P網絡平臺借貸活動中的主要風險因素[2]。

（一）物理域風險因素

物理域風險因素主要由P2P網絡平臺的計算機、服務器、通信網絡等硬軟件引起，保障平臺安全，減少貸款違約率和專業的信息處理技巧都是至關重要的。這其中就包括運維機制風險、業務模式風險、操作活動風險等因素。

（二）信息域風險因素

信息域風險因素主要由P2P網絡平臺借貸關系建立過程中信息的生成、處理、共享和交流等活動引起，保證平臺資金鏈不斷裂和借貸雙方信息與實際的對稱，并對雙方資質、信用的審核也是不能忽視的。主要包括借貸信用風險、資金流動風險、信息審核風險等因素。

（三）認知域風險因素

P2P網絡平臺借貸活動涉及主體對象多，在借貸活動過程中存在感覺、理解、信念及價值觀的差異，平臺應嚴格按照央行對行業提出的“四條紅線”運營，并定期向投資者公布準確、真實的平臺數據，以便投資者做出準確判斷，決策。這其就包括了合規風險、信息不對稱風險等因素。

（四）社際域風險因素

P2P網絡平臺借貸活動具有典型的社會性特征，P2P網貸平臺應嚴格杜絕非法集資，要遵照國家政策要求安全運行。不能做欺騙投資者的不道德的行為。更應該站在國家的高度，促進國家經濟安全、有序的發展。

三、風險評價指標的選取

為了保證問卷的可靠性和穩定性，我們必須要對問卷的信度進行分析。我們在做數據收集時，使用的是同一張量表，所獲得的結果可能存在相似，而信度檢驗就是對問卷相似性的檢驗。我們一般用α系數（即Cronbachs系數）來衡量問卷信度的大小，α系數越大，問卷信度越高，即問卷的可信性和穩定性越高。隨著研究的深入，學者對問卷的信度要求越來越高，早期的研究中將α系數高于0.5的問卷為信度可接受的問卷，α系數大于0.7的問卷為信度優異的問卷，近期的研究則將α系數0.6作為問卷信度是否可接受的分界線，當α系數大于0.8時甚至大于0.9時，才可認為問卷具有優異的信度。

表1顯示的是問卷各個維度以及總體信度檢驗，可以看到物理域風險、信息域風險、認知域風險、社際域風險Cronbach a系數分別為0.849、0.85、0.787、0.833，P2P網絡平臺借貸風險評價指標體系總體信度為0.761，均在0.7以上，并且修正后的項與總計相關性均在0.3以上，表明問卷各個維度以及總體具有較好的信度。

本問卷調查在武漢、杭州、上海、重慶、濟南、成都等多地進行，共發放調查問卷300份，具體調查對象分布為銀行的信貸部人員100人，中小型P2P公司財務人員100人，高校從事供應鏈金融研究的教師50，研究供應鏈方向的碩士生和博士生共50人。最后共收回問卷240份。回收率為80%，全部為有效問卷。利用問卷調查的數據對各風險指標進行信度分析。最終確立如圖1評價指標體系。

四、理論模型與假設

結構方程模型[3]（Structural Equation Model，SEM）是20世紀70年代Karl Joreskog和Dag Sordorm等學者提出的基于變量的協方差矩陣來分析變量[4]間關系的一種多元統計方法。SEM的表達式：

Λx—外生觀測變量與外生潛變量直接的關系，是外生觀測變量在外生潛變量上的因子載荷矩陣；

Λy—內生觀測變量與內生潛變量之間的關系，是內生觀測變量在內生潛變量上的因子載荷矩陣；

B—路徑系數，表示內生潛變量間的關系；

Γ—路徑系數，表示外生潛變量對內生潛變量的影響；

ζ—結構方程的殘差項，反映了在方程中未能被解釋的部分。

五、模型求解

利用調查問卷的數據，論文運用SPSS中的Amos17.0軟件，基于極大似然法對方程進行求解，依據獲得的問卷數據得到本模型的擬合指數如表2所示：

從表2的擬合指數表可知，模型的各項擬合指數都較為理想，模型擬合效果較好，因此可利用模型的解進行驗證性分析。endprint

六、路徑分析及假設檢驗結果

對結構方程模型的求解，得到各個潛變量之間的路徑系數[5]，見表3。

表3顯示的是標準化路徑系數，物理域風險、信息域風險、認知域風險、社際域風險與P2P體系路徑系數值分別為0.425、0.478、0.596、0.335，顯著性P值均小于0.05，表明路徑顯著，而且路徑系數均為大于0的整數，說明物理域風險、信息域風險、認知域風險、社際域風險對P2P均有顯著正向影響，即這四個風險值越高，則P2P網絡平臺借貸風險也就越高，根據路徑系數可以寫出如下回歸方程：

P2P借貸風險=0.425*物理域風險+0.478*信息域風險+0.596*認知域風險+0.335*社際域風險

以表3并依據回歸方程分析可知：第一，由標準化解的系數可知，認知域風險對P2P網絡平臺借貸風險的影響最為顯著，其下屬的指標為合法合規風險及信息不對稱風險，對平臺開展風險評估前，應對貸款人的信息進行嚴格審核。始終堅持合法合規的運營。第二，物理域風險和信息域風險對P2P借貸平臺風險影響基本相同，且占比重較大。因此平臺應加強對自身安全的保障，減少貸款違約率和增強對專業信息處理的技巧，保證平臺資金鏈不斷裂和借貸雙方信息與實際的對稱。同時，對雙方資質、信用的審核進行嚴格把控。第三，社會域風險對平臺借貸風險雖然沒有顯著影響，但平臺在考慮借貸風險時，應遵照國家經濟法律要求，不能越過“四條紅線”，并定期將資金運營情況向投資者準確、真實反饋。

七、結論

本文針對我國P2P網絡借貸平臺，從系統域功能角度，提出其存的四大域功能風險，包括物理域風險、信息域風險、認知域風險和社際域風險。通過實驗數據分析得出，認知域風險對于P2P的影響是最大的，其次是信息域風險、最小的是社際域風險，為了降低借貸風險，則應該首先考慮降低認知域風險、信息域風險，而社際域風險最為最后考慮因素，以此實現資源最大化利用，得到最好的收益。因此需充分考慮各風險因子之間的相互關系，采取相應對策措施，以防范風險事件的發生。

參考文獻

[1]張正平，胡亞男，胡夏露.P2P借款人融資可得性影響因素的實證研究[J].北京工商大學學報，2015，30（2）：93-100.

[2]何娟，王欣.存貨質押業務風險因子關系影響分析：基于結構方程[J].現代管理科學，2011，1（7）：34-36.

[3]何宜慶，王珊.基于結構方程模型的證券市場個體投資者行為影響因素研究[J].商品與質量.2010，1（6）：128-129.

[4]孫連榮.結構方程模型的原理及操作[J].寧波大學學報.2005，27（2）：31-34.

[5]鄧艷芳，童恒慶.基于結構方程模型的風險投資的風險因素分析[J].武漢理工大學學報.2008，，30（2）：312-315.endprint