湯英漢

內(nèi)容摘要：P2P網(wǎng)貸是互聯(lián)網(wǎng)在金融和民間借貸領(lǐng)域的創(chuàng)新，近幾年，網(wǎng)貸業(yè)務在國內(nèi)呈爆發(fā)式增長，但由于其自發(fā)性，在我國社會信用體系不完善的環(huán)境下，屢屢造成借款人借款到期不按時還款的違約事件。本文從6家平臺數(shù)千個違約人員的數(shù)據(jù)中，通過建立網(wǎng)貸違約人特征模型，引入虛擬變量，將非數(shù)值變量設(shè)置為虛擬變量，利用普通最小二乘法（OLS）進行回歸分析。研究表明，網(wǎng)貸違約者的違約金額與違約者借款期數(shù)和網(wǎng)貸平臺相關(guān)，盡管性別和地區(qū)在網(wǎng)貸違約中有一定的差異，但實證表明，違約金額、與違約人的性別和居住區(qū)域相關(guān)性不顯著，修正了一些研究認為違約與平臺無關(guān)和區(qū)域有關(guān)的觀點。

關(guān)鍵詞：P2P網(wǎng)貸 違約者 特征

引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)運用的許多創(chuàng)新開始出現(xiàn)在人們的生活中，一種基于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)融資方式P2P（Peer to Peer）開始流行，并快速成長。人們通常把以網(wǎng)站為平臺，網(wǎng)站的運營方為中介，資金擁有人為獲取更高的收益將空閑資金在網(wǎng)站上出借給資金需要者的過程稱為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸，也稱網(wǎng)貸。

P2P網(wǎng)貸雙方多數(shù)是以信用為基礎(chǔ)的信用貸款，它有別于銀行或小額貸款公司的抵押或擔保貸款，在手續(xù)上也比銀行和小額貸款公司簡便。但是，當前我國社會信用基礎(chǔ)薄弱，以信用為前提的網(wǎng)絡(luò)借款發(fā)展存在著某些先天不足。初步統(tǒng)計，國內(nèi)各網(wǎng)貸平臺都不同程度的存在借款人借款到期不能還款的現(xiàn)象。為了達到懲戒的目的，各網(wǎng)貸平臺針對違約人推出黑名單制度。本文基于違約者的黑名單，研究P2P貸款中違約者的特征及平臺與違約的關(guān)系，為網(wǎng)貸平臺建設(shè)和網(wǎng)貸出借人提供借鑒。

國內(nèi)外相關(guān)研究述評

從當前國內(nèi)外網(wǎng)貸研究的現(xiàn)狀來看，二者的差距并不明顯，對網(wǎng)貸研究都從宏觀到微觀同時進行，但二者的研究都存在著某些領(lǐng)域的研究空白。再者，國內(nèi)外P2P網(wǎng)貸所面臨的社會整體環(huán)境不一樣，研究的重點也不同。國外研究重視理論一般性研究和微觀的實證研究。國內(nèi)研究重視規(guī)范性研究和模式研究。在網(wǎng)貸參與的主體方面，基于社交關(guān)系的研究是當前網(wǎng)貸發(fā)展的一個重要領(lǐng)域。

二者研究均表明學歷、職業(yè)對網(wǎng)貸行為有實質(zhì)性的影響。但對網(wǎng)貸違約者的歸因方面，國內(nèi)外研究還存在著明顯的差異，種族因素成為國外研究者的重點。年齡、性別、體重，外貌美麗也能成為網(wǎng)貸成功與否的關(guān)鍵，而國內(nèi)研究者把貸款人的經(jīng)濟因素作為貸款的首要因素。

網(wǎng)貸是在信用條件下的一種新型借貸關(guān)系，貸款成功與否和借款人是否違約是多種因素綜合作用的結(jié)果。研究網(wǎng)貸中的違約者特征，要把借款人放到他所處的社會環(huán)境中去加以研究。本文在借鑒國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)地分析P2P網(wǎng)貸者的特征。

變量和數(shù)據(jù)的選取

數(shù)據(jù)收集。為了能全面準確分析P2P貸款中違約者的特征，根據(jù)網(wǎng)貸平臺的模式、商務特點和黑名單數(shù)據(jù)的易收集性和完整性，從目前國內(nèi)81家比較活躍的P2P網(wǎng)貸平臺中篩選出9家，2229人次的違約樣本，再根據(jù)平臺數(shù)據(jù)和性質(zhì)的不同，從9家平臺中選取6家平臺1956個違約者的有效樣本進行分析（見表2）。

變量選取。6個平臺違約者的黑名單中的數(shù)據(jù)主要含性別、年齡、違約金額、欠款期數(shù)、最長欠款天數(shù)和違約者所居住地區(qū)。P2P網(wǎng)貸中違約人的職業(yè)和學歷對分析違約人的特征十分重要，但是在P2P網(wǎng)貸的實際中，違約人中多數(shù)人為了能夠方便地獲得P2P借款，有調(diào)查顯示，若主觀故意違約者，在借款填寫職業(yè)和學歷時90%的人填寫了虛假信息（陳勝輝，2013），因此，為避免對分析結(jié)果的影響，本文沒有把這兩個數(shù)據(jù)統(tǒng)計其中，目的是確保分析結(jié)果科學嚴謹，不過有研究指出，職業(yè)和學歷在網(wǎng)貸違約方面有顯著的影響（李廣明，2011）。

數(shù)據(jù)來源。本文數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)貸之家（http：//www.wangdaizhijia.com）和6家網(wǎng)貸網(wǎng)站自己公布的違約人的數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)經(jīng)過核對。違約者的名單數(shù)據(jù)以平臺認定的違約行為為準。

P2P網(wǎng)貸平臺模式。網(wǎng)絡(luò)借貸的違約主要責任在網(wǎng)絡(luò)借款者本人，與網(wǎng)貸平臺關(guān)系不大。在中國信用體系還沒有完全建立的條件下，以信用為基礎(chǔ)的P2P網(wǎng)貸平臺在網(wǎng)絡(luò)借款違約中的責任關(guān)系重大，況且，目前國內(nèi)尚沒有相關(guān)研究，本研究試圖尋找平臺模式和違約人間的關(guān)系。

P2P網(wǎng)貸平臺一般有四種模式，即單純中介、復合中介、本金有限保證和非盈利公益模式。模式的不同決定了平臺對借款人的管理方式不同，對風險控制也不一樣，在完全以信用為基礎(chǔ)的P2P網(wǎng)絡(luò)借款中有著重要的作用。表1是僅選取黑名單的6個平臺的三種情況（見表1）。

模型假設(shè)及實證分析

（一）違約者數(shù)據(jù)均值分析

首先對1956樣本進行均值統(tǒng)計分析，對違約金額、欠款期數(shù)、性別、所屬區(qū)域、平臺模式等統(tǒng)計量進行基本的描述性統(tǒng)計（如表2）。

從表2可以看出，違約金額最多的E速貸，總計23919523元，是6家網(wǎng)貸平臺中違約金額最高的平臺。人均違約金額最多的是搜搜貸，167230.21元。平均違約期（標）數(shù)最多的是搜搜貸，35.34期（標數(shù)）。平均違約時間最長的是紅嶺創(chuàng)投，為565.75天。平均違約年齡最高的是E速貸，為34.36歲。違約人（次）最多的是拍拍貸，1082人（次）。從均值描述統(tǒng)計表上，這些差異是否具有統(tǒng)計學上的顯著性的特征？還僅僅是差別？因此，需要進一步分析。

（二）模型假設(shè)

為了準確區(qū)分上述差異對違約行為能否造成顯著影響，基于相關(guān)文獻的研究經(jīng)驗以及普遍運用的實證分析方法，選擇運用線性回歸模型對所選自變量與因變量的關(guān)系進行分析檢驗（劉嚴，2005）。

假設(shè)模型，違約者的行為最終表現(xiàn)是違約次數(shù)和違約金額，造成違約的原因與許多因素有關(guān)，有的因素雖然相關(guān)，但不具有顯著性。首先以1956個違約者數(shù)據(jù)的違約金額和欠款期數(shù)作為基礎(chǔ)回歸模型，即：

違約金額= c +α*欠款期數(shù) （1）endprint

其中，c為常數(shù)項，α為欠款期數(shù)的最小二乘估計系數(shù)。直觀判斷的二者關(guān)系假設(shè)為：欠款期數(shù)多，則違約金額大，反之也反。

在本案實證研究中，違約者的一些數(shù)據(jù)項是非數(shù)值變量，為了能準確研究這些變量對違約數(shù)量的影響，建立帶虛擬變量的回歸方程，將性別、平臺模式、地區(qū)設(shè)為虛擬變量（高鐵梅，2009）。

違約金額= c +α*欠款期數(shù)+βi* Dummy（i） （2）

其中，c和α同上，βi是虛擬變量的系數(shù)，i=1-3，分別為性別，平臺模式和違約人所屬地區(qū)。Dummy是性別、平臺模式和違約人居住地區(qū)的虛擬變量。

（三）實證分析與檢驗

1.違約金額和違約次數(shù)的關(guān)系。圖1是違約金額和違約次數(shù)的散點圖，基本上可以確定違約金額和違約次數(shù)存在著一定的線性關(guān)系。運用基礎(chǔ)回歸模型方程，用最小二乘法估計相關(guān)系數(shù)，模型估計結(jié)果為：

違約金額=7101.18+2695.66*欠款期數(shù)

t值= （2.75） （37.63）

R2=0.4201，F(xiàn)=1415.307，P=0.000，拒絕零假設(shè)，表明借款期數(shù)對違約金額影響是顯著的，借款期數(shù)在P2P網(wǎng)貸借款違約行為中已構(gòu)成顯著性因素。在違約人中，借款期數(shù)越多，違約金額越大。具體而言，借款期數(shù)增加一期，違約金額增加2695.66元。

2.違約金額和性別的關(guān)系。經(jīng)過對1956樣本均值進行統(tǒng)計分析（見表3），欠款金額男女存在著一定的差別，男性人均違約金額42171.14元，女性52108.62元，從數(shù)值上來看，女生明顯高于男性。那么，能否得出結(jié)論，網(wǎng)貸平臺中女性平均違約金額顯著大于男性？

性別不能用數(shù)值表示，只是一個二值變量，將性別設(shè)置成虛擬變量（0，1），用0表示男，1表示女，用基礎(chǔ)方程建立一個含性別的虛擬變量方程：

違約金額= c +α*欠款期數(shù)+β*性別 （3）

對上述方程用最小二乘法進行估計，結(jié)果為：通過對上述方程最小二乘估計，方程（3）截距項（c，7032.59和7032.59 +573.20）有一定的差異，但方程（3）P值為0.9370，接受原假設(shè)，性別對P2P網(wǎng)貸違約金額不存在著顯著影響，因此，盡管男女性別在違約借款的平均數(shù)上，女性大于男性，但這種差別尚不構(gòu)成顯著性，性別不是P2P網(wǎng)貸借款違約行顯著性因素。

3.違約金額和違約人所處的地域關(guān)系。表4是違約人的區(qū)域統(tǒng)計均值描述。在P2P網(wǎng)貸違約者黑名單中，根據(jù)借款者所居住的地區(qū)（不是身份證顯示的地區(qū)）。由于中國經(jīng)濟發(fā)展水平的不均衡，東部沿海明顯高于西部內(nèi)陸，將網(wǎng)貸違約者分為沿海地區(qū)、中部地區(qū)和西部內(nèi)陸三大區(qū)域，這三個區(qū)域劃分既反應了經(jīng)濟發(fā)展水平，同時也反應不同的地域文化對違約者的影響。

建立區(qū)域回歸方程如下：

違約金額= c +α*欠款期數(shù)+β1*Q1+β3*Q3

其中，c、α同上，將區(qū)域作為虛擬變量，β1、Q1分別為東部沿海地區(qū)的回歸系數(shù)和虛擬變量，β3、Q3分別為西部內(nèi)陸地區(qū)的回歸系數(shù)和虛擬變量。

實證結(jié)果（如表5），Q1，P=0.8670，Q3，P=0.1379二者的P值在10%的水平上均不顯著，表明分為三類區(qū)域：沿海地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)對網(wǎng)貸違約者沒有顯著的影響。

（四）P2P網(wǎng)貸平臺對違約者影響的回歸分析

理論而言，網(wǎng)貸平臺模式與違約者的違約行為沒有直接關(guān)系。不管網(wǎng)貸平臺是由誰經(jīng)營，具體的經(jīng)營模式如何？網(wǎng)貸平臺只是為資金供需雙方提供資金交易平臺，而不對借款人是否違約產(chǎn)生實質(zhì)性影響。違約行為主要原因是違約者的個人因素，即財務狀況、道德水平等等。從本質(zhì)上來說，網(wǎng)貸借款者借款到期不歸還借款的違約責任主要是違約人的原因。但從表6來看，網(wǎng)貸平臺對P2P網(wǎng)貸借款違約行為的影響，表現(xiàn)在欠款金額的均值有一定的差異，違約期數(shù)也有不同。

由于網(wǎng)貸平臺模式及其特點不能用數(shù)值表示，在研究中只是設(shè)置平臺為虛擬變量0和1表示，為避免研究過程中的多重共線性，設(shè)置一個平臺作為參考虛擬變量，用最小二乘法估計建立如下方程進行檢驗。

違約金額= c +α*欠款期數(shù)+i*網(wǎng)貸平臺模式

其中，c、α同上，i平臺模式系數(shù)，i=1-3，分別表示三種性質(zhì)不同的網(wǎng)貸平臺模式（見表1），若將某一網(wǎng)貸平臺模式設(shè)置為1，其他網(wǎng)貸平臺就設(shè)為0?；谄脚_的回歸方程可以改寫為：

違約金額= C+α*欠款期數(shù)+1*M1+ 2*M1

M1，M2分別表示網(wǎng)貸平臺模式為M1和M2的虛擬變量。P值在5%的水平上是顯著的，表明平臺模式和欠款基數(shù)對欠款金額產(chǎn)生了實質(zhì)性的影響。網(wǎng)貸平臺對網(wǎng)貸借款人的違約行為是顯著的（見表7）。

（五）P2P網(wǎng)貸違約者年齡結(jié)構(gòu)分析

違約者年齡從18到59都有，平均年齡31.52歲，眾數(shù)為28.68。61%欠款者的年齡處在24-34之間，他們欠款期數(shù)占52.06%、欠款金額占45.72%，小于24歲僅占欠款人數(shù)的5.8%，45歲以上的只占3.8%。如圖2，違約人的年齡分布頻率圖。圖中明確顯示，P2P網(wǎng)貸違約人的年齡相對集中。分析主要有以下幾點原因：與參與網(wǎng)貸人員的頻數(shù)有關(guān)，在參與網(wǎng)貸人員中大部分人是青年人，據(jù)統(tǒng)計，78%的網(wǎng)貸參與者是24-34這個年齡階段的人，他們能接受互聯(lián)網(wǎng)這個新生事物；對網(wǎng)絡(luò)的運用比較熟練，在觀念上也能接受網(wǎng)絡(luò)借貸。還有這階段的群體由于個人負擔或創(chuàng)業(yè)等因素，對資金需求大。

實證結(jié)果與違約者特征分析

P2P網(wǎng)貸發(fā)展已有近8年的歷史， 2011年以后網(wǎng)貸業(yè)務快速發(fā)展。6個網(wǎng)貸平臺違約者人數(shù)共計1956人次。男性1713人次，女性243人次，欠款總額為84901551元，人（次）均欠款43405元。根據(jù)網(wǎng)貸平臺的性質(zhì)，將6家網(wǎng)貸平臺分成三個模式。在違約者中年齡最大的是59歲，最小的18歲，平均年齡31.52歲，眾數(shù)是28歲。人均欠款期數(shù)13.43期，累計逾期標數(shù)26343期，平均每標違約金額3216.74元。在性別方面，男性平均違約金額為42171.14、女性為52108.62。在區(qū)域分布上，東部沿海違約1044人（次），占57.55%，中部地區(qū)688人（次），占35.65%，西部地區(qū)284人（次），占6.80%。endprint

實證研究表明，違約者的違約金額與借款的期數(shù)成正向相關(guān)，借款次數(shù)越多違約金額越大。違約金額與網(wǎng)貸平臺的模式相關(guān)性顯著，這表明平臺在對貸款的風險把握中起到了一定的作用。平臺能否對風險進行有效識別成為制約違約者的因素。目前許多網(wǎng)貸平臺為保證出借人的利益，主張保證本金安全的做法，平臺對出借人承擔保證責任，其對風險控制要求嚴格，因此，這些平臺違約風險要小。而一些平臺只注重業(yè)務的發(fā)展，忽視風險控制，或者專業(yè)性不強，自身風險控制不力，違約率升高。性別和區(qū)域?qū)`約金額沒有顯著影響，這與李廣明（2011）等人的研究結(jié)果不一致（李廣明等人認為網(wǎng)貸違約與借貸者的學歷、職業(yè)、區(qū)域、貸款項目、還款意愿存在著明顯的相關(guān)性）。年齡方面無論是違約者還是借款人，年齡大體集中在30歲左右。這些人剛在社會立足不久，個人的收入和積累有限，而承擔著較大的家庭責任和個人的生活重擔，加之部分人由于工作或創(chuàng)業(yè)受阻，借款時本沒有違約因素，由于偶然、突發(fā)性因素，使借款人到期不能歸還借款。但在違約者中，有部分違約者在借款時就存在主觀的違約傾向。從幾家平臺來違約者看，有多達數(shù)十人在6家平臺中的至少2家以上平臺借款并形成違約。

結(jié)論與啟示

通過數(shù)學模型對網(wǎng)絡(luò)借貸平臺和違約人的違約期數(shù)、違約金額進行分析。模型以單一變量和虛擬變量進行復合研究，通過最小二乘法估計系數(shù)，從得到的系數(shù)估計值可以看出網(wǎng)貸平臺的違約金額與違約期數(shù)、平臺模式對違約有顯著的影響：結(jié)果與已有文獻的結(jié)論不一致，修正了一般認為網(wǎng)貸平臺對借款違約沒有影響的估計。性別在平均違約金額上有一定的差異，女性大于男性，但這種差異尚不構(gòu)成顯著，性別對違約金額沒有實質(zhì)性的影響。從區(qū)域上分析，盡管中國幅員遼闊，文化和經(jīng)濟水平差異顯著，但在網(wǎng)貸違約中地區(qū)因素還沒有構(gòu)成顯著的差別。關(guān)于年齡對違約的影響，本研究從統(tǒng)計上進行了區(qū)別，研究顯示，違約者的年齡比較集中，具有明顯的年齡特征趨勢。

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實證研究表明，違約者的違約金額與借款的期數(shù)成正向相關(guān)，借款次數(shù)越多違約金額越大。違約金額與網(wǎng)貸平臺的模式相關(guān)性顯著，這表明平臺在對貸款的風險把握中起到了一定的作用。平臺能否對風險進行有效識別成為制約違約者的因素。目前許多網(wǎng)貸平臺為保證出借人的利益，主張保證本金安全的做法，平臺對出借人承擔保證責任，其對風險控制要求嚴格，因此，這些平臺違約風險要小。而一些平臺只注重業(yè)務的發(fā)展，忽視風險控制，或者專業(yè)性不強，自身風險控制不力，違約率升高。性別和區(qū)域?qū)`約金額沒有顯著影響，這與李廣明（2011）等人的研究結(jié)果不一致（李廣明等人認為網(wǎng)貸違約與借貸者的學歷、職業(yè)、區(qū)域、貸款項目、還款意愿存在著明顯的相關(guān)性）。年齡方面無論是違約者還是借款人，年齡大體集中在30歲左右。這些人剛在社會立足不久，個人的收入和積累有限，而承擔著較大的家庭責任和個人的生活重擔，加之部分人由于工作或創(chuàng)業(yè)受阻，借款時本沒有違約因素，由于偶然、突發(fā)性因素，使借款人到期不能歸還借款。但在違約者中，有部分違約者在借款時就存在主觀的違約傾向。從幾家平臺來違約者看，有多達數(shù)十人在6家平臺中的至少2家以上平臺借款并形成違約。

結(jié)論與啟示

通過數(shù)學模型對網(wǎng)絡(luò)借貸平臺和違約人的違約期數(shù)、違約金額進行分析。模型以單一變量和虛擬變量進行復合研究，通過最小二乘法估計系數(shù)，從得到的系數(shù)估計值可以看出網(wǎng)貸平臺的違約金額與違約期數(shù)、平臺模式對違約有顯著的影響：結(jié)果與已有文獻的結(jié)論不一致，修正了一般認為網(wǎng)貸平臺對借款違約沒有影響的估計。性別在平均違約金額上有一定的差異，女性大于男性，但這種差異尚不構(gòu)成顯著，性別對違約金額沒有實質(zhì)性的影響。從區(qū)域上分析，盡管中國幅員遼闊，文化和經(jīng)濟水平差異顯著，但在網(wǎng)貸違約中地區(qū)因素還沒有構(gòu)成顯著的差別。關(guān)于年齡對違約的影響，本研究從統(tǒng)計上進行了區(qū)別，研究顯示，違約者的年齡比較集中，具有明顯的年齡特征趨勢。

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實證研究表明，違約者的違約金額與借款的期數(shù)成正向相關(guān)，借款次數(shù)越多違約金額越大。違約金額與網(wǎng)貸平臺的模式相關(guān)性顯著，這表明平臺在對貸款的風險把握中起到了一定的作用。平臺能否對風險進行有效識別成為制約違約者的因素。目前許多網(wǎng)貸平臺為保證出借人的利益，主張保證本金安全的做法，平臺對出借人承擔保證責任，其對風險控制要求嚴格，因此，這些平臺違約風險要小。而一些平臺只注重業(yè)務的發(fā)展，忽視風險控制，或者專業(yè)性不強，自身風險控制不力，違約率升高。性別和區(qū)域?qū)`約金額沒有顯著影響，這與李廣明（2011）等人的研究結(jié)果不一致（李廣明等人認為網(wǎng)貸違約與借貸者的學歷、職業(yè)、區(qū)域、貸款項目、還款意愿存在著明顯的相關(guān)性）。年齡方面無論是違約者還是借款人，年齡大體集中在30歲左右。這些人剛在社會立足不久，個人的收入和積累有限，而承擔著較大的家庭責任和個人的生活重擔，加之部分人由于工作或創(chuàng)業(yè)受阻，借款時本沒有違約因素，由于偶然、突發(fā)性因素，使借款人到期不能歸還借款。但在違約者中，有部分違約者在借款時就存在主觀的違約傾向。從幾家平臺來違約者看，有多達數(shù)十人在6家平臺中的至少2家以上平臺借款并形成違約。

結(jié)論與啟示

通過數(shù)學模型對網(wǎng)絡(luò)借貸平臺和違約人的違約期數(shù)、違約金額進行分析。模型以單一變量和虛擬變量進行復合研究，通過最小二乘法估計系數(shù)，從得到的系數(shù)估計值可以看出網(wǎng)貸平臺的違約金額與違約期數(shù)、平臺模式對違約有顯著的影響：結(jié)果與已有文獻的結(jié)論不一致，修正了一般認為網(wǎng)貸平臺對借款違約沒有影響的估計。性別在平均違約金額上有一定的差異，女性大于男性，但這種差異尚不構(gòu)成顯著，性別對違約金額沒有實質(zhì)性的影響。從區(qū)域上分析，盡管中國幅員遼闊，文化和經(jīng)濟水平差異顯著，但在網(wǎng)貸違約中地區(qū)因素還沒有構(gòu)成顯著的差別。關(guān)于年齡對違約的影響，本研究從統(tǒng)計上進行了區(qū)別，研究顯示，違約者的年齡比較集中，具有明顯的年齡特征趨勢。

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