□文/何蘇燕

P2P互聯網金融文獻綜述

□文/何蘇燕

（廣東科技學院廣東·東莞）

P2P互聯網金融的快速發(fā)展，引起了學者的廣泛關注。在此背景下，將國內外學者對于P2P互聯網金融的研究從P2P網絡借貸模式、P2P網絡借貸行為以及P2P網絡借貸風險等方面進行綜合梳理與評述，以其對后續(xù)研究者提供一定的參考意義。

互聯網金融；P2P網絡借貸；文獻綜述

收錄日期：2016年10月12日

引言

互聯網金融是互聯網技術與傳統(tǒng)金融相結合的新興產物，是對傳統(tǒng)金融的有益補充，也是對傳統(tǒng)金融業(yè)的重大變革。P2P網絡借貸是當前最流行的P2P互聯網金融模式，它是指借款人和出借者之間通過網絡借貸平臺而不是金融機構產生的無抵押小額貸款模式。由于P2P借貸平臺起步較晚，因此關于P2P平臺全面的學術研究并不多，本文將通過對國內外相關研究文獻進行梳理匯總，以便了解P2P互聯網金融的發(fā)展。

一、P2P網絡借貸模式研究

Greiner（2010）按照運營目的把P2P借貸平臺分為三種模式。第一種是以賺取利潤作為主要目的，Prosper、Zopa是此方面代表；第二種是以Kiva等為代表的救濟公益為目的的模式；第三種則是僅供他人進行融資為目的。在進行分類分析的基礎上，進一步探討三類模式的積極作用和消極作用。

艾金娣（2012）將中國的P2P借貸平臺模式分為純線上模式、線下與線上相結合、助學平臺模式三種模式。張職（2013）將中國P2P網絡借貸平臺運營模式分為五種模式：第一種為單純中介型平臺，以拍拍貸為代表，類似平臺有人人貸、易貸365等；第二種為復合中介型平臺（網下到網上），以安心貸為代表，類似平臺有3P銀行、盛融在線等；第三種為復合中介型平臺（網上到網下），以紅嶺創(chuàng)投為代表；第四種為公益型平臺，以宜農貸為代表；第五種為單純網下型平臺，以宜信為代表，官方的網站主要是為了宣傳。

二、P2P網絡借貸行為研究

國外學者對于P2P網絡借貸平臺主要為實證研究，實證所用數據多來源于Prosper平臺，研究主題則主要是分析影響P2P網絡借貸行為的各種因素。當前的國外研究主要集中于以下幾類因素：借款人財務狀況、人口特征、社會資本、借款人自我陳述。

在個人財務狀況因素的研究方面，Klafft（2008）利用Prosper平臺上的數據，證明了對借款利率影響最大的因素為借款人的信用評級，而借款人的債務收入比的影響雖然顯著，但是影響力度卻小得多。Iyer等（2009）研究發(fā)現，最高評級AA的借款人和最低評級HR之間借款人的借款利率的差異原因，有28%不能由金融機構提供的信用等級進行說明，而是由借款人的其他信息解釋的。他們的研究表明，出借人可以通過借款人在借款列表中透露的其他信息，正確區(qū)分出具有相同信用評級但信用評分不同的借款人。Puro等（2010）利用Logistic回歸模型和查詢方法，以借款人信用等級、借款金額、借款率、債務收入比以及當前逾期金額等自變量，開發(fā)出預計借款人完成借款可能性的工具，輔助借款人進行借款決策。

在人口特征因素研究方面，Ravina（2007）的研究表明，在同等信用條件下的長相較好的借款人和長相普通的借款人相比，前者比后者借款成功的可能性高1.41%，得到借款的利率也比后者低0.81%。種族歧視主要體現在被歧視種族的借款人必須支付更高的借款利率才能獲得貸款。Herzenstein等（2008）發(fā)現，非裔美國人確實比其他種族的人得到資助的概率更小。但是，借款人的人口特征（種族和性別）相比于借款人的財務資本能力而言，對貸款成功所起的作用是微不足道的。Barasinska（2009）等研究發(fā)現，放款人的性別會影響他們對借款人的選擇；通常情況下，女性比男性更傾向于選擇風險小的借款人，并要求相對較高的借款利率；同時也指出女性由于善良，傾向于為他人著想等非理性和被同情心理驅動，在信貸選擇時，比男性更易出現逆向選擇問題，把資金放貸給信用較低的借款人。

在社會資本因素的研究方面，Freedman and Jin（2008）發(fā)現有朋友“背書”或朋友投標的貸款，有較少的逾期率和明顯較高的回報率。另外，在大多數P2P貸款平臺，會員可以自發(fā)形成特殊群組。如果群組是因為正確的動機而形成的話，是能夠清除一些信息障礙的。Lin等（2009）的研究發(fā)現，借款的競標者中如果有借款人的朋友，那么該借款人的違約率就會顯著降低；他們認為如果借款人的朋友在借款中占有一定份額，借款人就有更大的壓力來還款，這也是社會資本之所以能夠降低違約率的最主要原因。Iyer等（2009）利用Prosper平臺上的交易數據，研究了社會資本在提高借款成功率和降低借貸成本上的影響。該文的結論顯示，雖然結構性社會資本影響有限，但由強關系網絡和經過第三方認證的關系網絡構成的關系型社會資本，可以大幅降低由信息不對稱帶來的逆向選擇的風險。

在借款人自我陳述因素的研究方面，Sonensheind等（2011）有一篇代表性文獻。該文發(fā)現，信用等級較低的借款人可以通過合理的解釋贏得出借人的信任，從而影響出借人的借出決定。但是，往往這些對借款目的和自身情況描述詳細的借款更可能發(fā)生逾期還款的行為，因此他們認為出借人從解釋內容來判斷是否出借給借款人，可能并不是一種合理的方法。

國內學者與此同時也對P2P網貸平臺行為進行了研究，郭奕（2011）用拍拍貸上2008年8月25日至2010年5月15日之間的交易數據，分別以借款列表的完成比例和借款人的借款利率作為因變量，以借款人的信用等級、歷史借款成功次數與歷史流標次數、借貸金額、借款期限以及借款利率等作為自變量進行了研究。其結果表明：（1）歷史流標次數和借款利率對借款完成比例的影響不顯著，作者認為大多數貸款者都是風險規(guī)避者，他們更看重自有資金的安全性，不會單單因為借款者所給出的高利率而將自己的資金放貸出去；（2）借款者的借入信用等級、借出信用等級、歷史借款成功次數和總的投標筆數與借款者融資成功概率成正相關關系，而借款金額、借款期限與借款者融資成功概率成負相關關系；（3）借款者選擇每月還款時，其借到資金的概率更大，而選擇到期還款方式則會降低融資成功概率；（4）友情借貸模式中，“關系”能夠對借款者的借款成本產生顯著影響，并在一定程度上降低了借款者的借款成本。李文佳（2011）采用調查問卷和案例分析的方式，研究了P2P網絡借貸影響借貸行為的因素。研究表明：（1）借款人借入信用對借款成功率有顯著的影響；（2）認證數對借款成功率有較顯著的影響；（3）借款年利率和借款金額會影響借款的進展，但并不明顯，借款期限對借款進展基本沒有影響。李悅雷等（2013）同樣按照國外文獻研究交易影響因素的傳統(tǒng)，使用“拍拍貸”市場中的數據對中國P2P小額貸款市場中借款人地域、年齡、信用等級以及訂單的基本特征進行統(tǒng)計分析，并對借款成功率的影響因素進行了研究。結果表明，借款訂單基本屬性、借款人基本信息、借款人的社會資本對借貸成功率都有顯著的影響；同時，投資者表現出明顯的羊群行為特征，并且這種羊群行為對借款成功率有著重要的影響。王會娟和廖理（2014）利用“人人貸”數據，研究P2P網絡借貸平臺的信用認證機制對借貸行為的影響。結果發(fā)現，信用評級越高，借款成功率越高且借款成本越低。

三、P2P網貸平臺風險管理研究

GAO（2011）研究表明，相對于傳統(tǒng)金融體系，P2P借貸產生了兩個主要風險，分別是信息的真實性以及對違約貸款的追索。Freedman和Jin（2008）通過對Prosper的數據分析，指出違約行為引起的信用評級的下降存在一定的滯后效應，而借款利率受信用評級的影響，要大于違約行為的影響，所以也表現出對違約行為的滯后性。但是P2P市場中的投資人并未能很好利用已公開的信息，所以市場有效性不足，但投資人表現出明顯的學習能力，其對信息的利用與分析能力不斷提高。Ashta和Assadi（2008）研究了基于互聯網的社交網絡對于小額信貸的影響，肯定了信息識別機制的有效性，指出其有助于提高通訊效率，降低交易成本，從而改善小額信貸的經營環(huán)境。Everett（2015）證明了分組對于信用風險識別的有效性，且加入分組有助于降低借款人的違約率，其觀點說明尤努斯的小額信貸理論在互聯網領域依然可以使用。

艾金娣（2012）認為P2P借貸平臺主要有兩大風險：一是制度風險，即P2P平臺缺乏法律規(guī)制；二是信用風險，即P2P平臺信用評級信息有限，風控體系脆弱。孔非凡、江玲（2013）認為P2P借貸平臺風險主要有四個：一是信用與信息風險，P2P借貸平臺收費較高，容易出現無法正常還款情形；二是經營風險，P2P借貸平臺模式層出不窮，行業(yè)競爭激烈；三是資金風險，P2P借貸平臺的資金運轉決定其生死存亡；四是政策風險，P2P借貸平臺作為新興產業(yè)，沒有明確的法律法規(guī)進行規(guī)范，面臨巨大的政策風險。李鈞（2013）結合我國P2P網絡借貸的特點，分析其中存在的主要風險，包括小額信貸技術風險、產品異化風險、中間賬戶監(jiān)管缺位風險、擔保與關聯風險、非法集資的法律風險、流動性及證券化風險、財務披露風險等。張國文（2014）討論了我國P2P借貸中存在的平臺法律性質不清、涉嫌非法集資、資金安全缺乏保障、監(jiān)管缺位等風險。楊宇焰等（2014）基于對四川省11家P2P平臺公司的調研，指出P2P借貸中主要風險來源于法律與監(jiān)管缺位、借款人違約、洗錢與信用卡套現、操作風險、流動性風險以及P2P平臺自身的實力風險。

四、結語

在互聯網技術的推動下，P2P互聯網金融具有很大的市場發(fā)展空間，但作為互聯網技術與金融結合的產物，其必然面臨諸多新生產物不可避免的風險。針對P2P互聯網金融的發(fā)展，國內外學者集中從P2P互聯網金融的模式、參與主體的行為影響因素以及P2P互聯網金融的風險展開了一系列理論與實證研究，對于進一步促進P2P互聯網金融健康發(fā)展具有重要參考價值。

主要參考文獻：

［1］Lin，M.，N.Prabhala and S.Viswanathan.Judging Bormwers by the Company They Keep：Social Networks and Adverse Selection in Online Peer-to-Peer Lending.Markets，Institutions&Instruments，2009.2.

［2］Greiner M E，Wang H.Building Consumer-to-Consumer Trust in E-Finance Marketplaces：An Empirical Analysis［J］.International Journal of Electronic Commerce，2010.15.2.

［3］艾金娣.P2P網絡借貸平臺風險防范［J］.中國金融，2012.14.

［4］張職.P2P網絡借貸平臺營運模式的比較、問題及對策研究［D］.華東理工大學，2013.

［5］Michael Klafft.Peer to Peer Lending：Auctioning Microcredits over the Internet［J］.Social Science Electronic Publishing，2008.

［6］Iyer R，Khwaja A I，Luttmer E F P，et al.Screening in New Credit Markets：Can Individual Lenders Infer Borrower Creditworthiness in Peer-to-Peer Lending?［J］. Ssrn Electronic Journal，2009.15242.

［7］Puro L，Teich J E，Wallenius H，et al.Borrower Decision Aid for people-to-people lending［J］.Decision Support Systems，2010.49.1.

［8］Ravina E.Beauty，Personal Characteristics，and Trust in Credit Markets［J］.Ssrn Electronic Journal，2007.

［9］Herzenstein M，Andrews R L.The Democratization of Personal Consumer Loans?Determinants of Success inOnline Peer-to-Peer Loan Auctions［J］.Bulletin of the University of Delaware，2008.15.3.

［10］Barasinska N.The Role of Gender in Lending Business：Evidence from an Online Market for Peer-to-Peer Lending［J］.Working Paper，FINESS，2009.

［11］Freedman S，Jin G Z.Do Social Networks Solve Information Problems for Peer-to-Peer Lending?Evidence from Prosper.com［J］.Ssrn Electronic Journal，2008.

［12］Sonenshein S，Herzenstein M，Dholakia U M.How accounts shape lending decisions through fostering perceived trustworthiness［J］.Organizational Behavior& Human Decision Processes，2011.115.1.

［13］郭弈.P2P網絡借貸市場的融資成本與融資可獲得性研究［D］.西南財經大學，2011.

［14］李文佳.基于P2P借貸網站的借貸行為影響因素分析［D］.對外經濟貿易大學，2011.

［15］郭陽.中國P2P小額貸款市場借貸成功率影響因素分析［D］.天津大學，2012.

［16］王會娟，廖理.中國P2P網絡借貸平臺信用認證機制研究——來自“人人貸”的經驗證據［J］.中國工業(yè)經濟，2014.4.

［17］GAO.Person-To-Person Lending：New Regulatory Challenges Could Emerge as the Industry Grows［J］.Government Accountability Office Reports，2011.

［18］Ashta A，Assadi D.Do Social Cause and Social Technology Meet?Impact of Web 2.0 Technologies on Peer-to-Peer Lending Transactions［J］.Social Science Electronic Publishing，2008.

［19］Everett C R.Group Membership，Relationship Banking and Loan Default Risk：The Case of Online Social Lending［J］.Banking&Finance Review，2015.7.2.

［20］孔非凡，江玲.我國P2P小額信貸模式存在的風險及對策建議［J］.西部經濟管理論壇，2013.1.

廣東科技學院院級科研項目：“P2P互聯網金融平臺的風險管理機制研究”（GKY-2015KYQN-16）研究成果之一

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