高彥彬

（河南理工大學財經(jīng)學院，河南焦作454000）

基于logistic模型的P2P網(wǎng)絡借貸風險因素實證分析與對策

高彥彬

（河南理工大學財經(jīng)學院，河南焦作454000）

P2P網(wǎng)絡借貸的風險類型有信用風險、流動性風險、技術風險和生態(tài)風險。利用logistic模型，對P2P網(wǎng)絡借貸的風險因素進行了實證分析，結(jié)果顯示：P2P網(wǎng)絡借貸的風險因素分別為：借款規(guī)模、使用利率、借款時間、信用分值。其中，借款規(guī)模對P2P網(wǎng)絡借貸風險影響微弱；使用利率、借款時間對風險具有助長的作用；信用分值具有降低P2P網(wǎng)絡借貸風險程度的作用，據(jù)此文章提出了防范P2P網(wǎng)絡借貸風險的若干建議。

P2P網(wǎng)絡借貸；風險因素；logistic模型

一、引言

2005年全球首個P2P網(wǎng)絡借貸平臺在英國出現(xiàn)，之后，這種以互聯(lián)網(wǎng)為技術載體的資金借貸新型模式便在全世界范圍之內(nèi)迅速發(fā)展起來。具體到中國而言，第一家P2P網(wǎng)貸平臺成立是在2007年 6月，在之后的10年時間之內(nèi)，中國的P2P網(wǎng)絡借貸以驚人的速度快速擴展。首先，從成交金額來看，2014年、2015年我國P2P網(wǎng)絡借貸的成交金額分別是人民幣1 151億元和11 805億元，同比增長 260%。其次，從收益率來看，2014年、2015年我國P2P平臺的總體平均收益率分別為17%和15%。由于中國人民銀行2015年進行了幾次降低利息操作，2015年和2016年兩年間P2P網(wǎng)絡借貸平臺的平均利率開始逐漸下降。再次，從P2P網(wǎng)絡借貸平臺數(shù)量來看，2008年我國P2P交易平臺只有73家，到2015年P2P交易平臺增加到了 3 542家。之后，隨著相關部門加強了對網(wǎng)貸平臺的監(jiān)管，并且出臺了一系列嚴格的規(guī)定，迫使部分平臺退出，使得正常運營平臺的數(shù)量出現(xiàn)下滑趨勢，2016年正常運營平臺下降到2 448家，2017年上半年，P2P交易平臺又進一步下降到2 148家。隨著我國互聯(lián)網(wǎng)金融領域?qū)ｍ椪位顒右荒昶谙薜慕刂?，屆時若平臺還沒整改完就將被取締，停業(yè)和退出平臺會越來越多，P2P網(wǎng)絡借貸平臺運營的風險逐漸增大。

二、P2P網(wǎng)絡借貸的風險類型

（一）信用風險

在P2P網(wǎng)絡平臺借貸過程中，信用風險是最普通、最常見的風險，主要體現(xiàn)在：道德風險導致借款人違約。在P2P網(wǎng)絡平臺上，由于借款人和投資者之間信息不對稱，借款人一般是在互聯(lián)網(wǎng)平臺上自己填寫相關信息，然后投資者根據(jù)這些被修飾的信息選擇自認為合適的借款人，自重最重要的是考慮借款人的可靠程度以及報酬從而進行抉擇。如果通過互聯(lián)網(wǎng)的方式追蹤借款人是把資金用在約定的項目上還是挪用在其他項目上的成本非常高，而且追蹤的難度也非常大，所以投資者的資金存在意想不到的風險[1]；逆向選擇是造成P2P網(wǎng)絡平臺借貸信用風險增大的又一突出問題。正是因為借款人有可能隱瞞資金的真實用途，把借款用在其他更高風險的項目上，提供給投資者全部或者部分虛假信息，或者即使是真實信息但是有限的信息，所以，投資者通常在借款人情況相同或者相似的條件下選擇出價更高的借款者以期望獲得更高的投資收益。其實，投資者不清楚出價更高的借款者本身真實信用情況，最大的可能是信用差的借款者通過提高價格來吸引投資者，從而把信用好的借款人擠出P2P網(wǎng)絡借貸市場，導致信用差的借款人容易受到投資者的青睞，信用好的借款者反而望洋興嘆，使得整個P2P網(wǎng)絡借貸市場的風險大幅度提高；機會主義傾向?qū)е翽2P網(wǎng)絡借貸信用風險發(fā)生[2]。10年來，我國P2P網(wǎng)絡借貸是在不斷完善中不斷成長，而監(jiān)管體制、相關法律法規(guī)、征信體系還未完全建立起來，對借款人信用風險的評估還沒有找到更好的辦法，這就讓具有機會主義傾向的借款者有了可乘之機。在許多P2P網(wǎng)絡借貸平臺上，這樣的借款者伺機窺探平臺漏洞并且利用漏洞偽造、隱瞞自己的真實信息來獲得投資者的信任，但在獲得借款之后并不按期還款，惡意違約，使得平臺和投資者雙雙蒙受損失；借款人自身因素導致的信用風險[3]。一般認為，收入超過普通水平的借款人，還款能力越強，但這并不代表他們違約的風險就越小。一方面收入高的借款人還款能力的確較強，可是另一方面，這些借款人通常借款金額也相對較大，自己預期未來有能力還款而傾向于投資風險更高的項目，這樣就有可能會借入更多的錢而導致超出自己的還款承受范圍而發(fā)生違約。

（二）流動性風險

P2P網(wǎng)絡借貸的流動性風險是指P2P平臺現(xiàn)金不足，沒有能力或不能及時滿足客戶隨時提現(xiàn)的基本需求。這類風險存在的原因主要有兩點:第一，我國 P2P平臺所有的自有資金比率較低，平臺運營資金大部分來自于借貸資金，這就使得電子平臺賬戶或第三方中介沉淀大量資金，加上擔保機制的缺失和監(jiān)管機制的缺位，很容易造成挪用客戶資金甚至跑路現(xiàn)象，最終增加資金鏈斷裂的可能，嚴重的還會出現(xiàn)擠兌危機[4]。第二，我國P2P平臺承擔著對投資者還本付息的責任和義務，所以一旦大規(guī)模壞賬出現(xiàn)，平臺將面臨來自投資者的巨大提現(xiàn)壓力，可能導致平臺的最終破產(chǎn)。

（三）技術風險

當前，P2P網(wǎng)絡借貸發(fā)展越來越快，越來越方便、快捷和智能化，但是平臺遭受黑客攻擊也日益頻繁，P2P網(wǎng)絡借貸存在嚴重的安全隱患。P2P網(wǎng)絡借貸平臺屢屢遭到網(wǎng)絡黑客破壞的原因在哪里？一方面是由于巨額利益的驅(qū)動，另一方面也與網(wǎng)站自身的bug（電腦系統(tǒng)或程序中隱藏的錯誤、缺陷、漏洞等）有很大的關系。根據(jù)權(quán)威第三方漏洞監(jiān)測平臺烏云網(wǎng)的調(diào)查統(tǒng)計，2015年上半年報告的網(wǎng)貸平臺的bug就有200多個，總量同比增長182%，我國P2P平臺前期技術建設投入不足，加上薄弱的后期技術投入和欠缺的專業(yè)技術維修人員，平臺難免面臨著巨大的技術風險[5]。

（四）生態(tài)風險

我國P2P網(wǎng)絡借貸大多是在工商管理部門注冊，P2P行業(yè)是從金融行業(yè)演變過來的，所以它的網(wǎng)貸業(yè)務本質(zhì)上還是金融屬性，而工商管理部門不足以承擔管理的責任，那么P2P網(wǎng)絡借貸就應該在中國銀監(jiān)會的監(jiān)督管理范圍之內(nèi)，但問題是銀監(jiān)會目前還沒有對P2P行業(yè)盡到監(jiān)管的職責，這意味著P2P網(wǎng)絡借貸真正的監(jiān)管主體是缺失的，監(jiān)管存在缺位、錯位的現(xiàn)實問題，使得P2P網(wǎng)絡借貸出現(xiàn)了一個很大的監(jiān)管盲區(qū)，這樣加劇了網(wǎng)絡借貸業(yè)務的風險。此外，我國的個人征信系統(tǒng)還不健全，缺乏專門管理征信系統(tǒng)的部門，而且征信系統(tǒng)不提供開放性服務，P2P網(wǎng)絡借貸平臺很難查詢到個人以及企業(yè)的信用程度，無法準確地判斷他們是否符合標準，導致借貸過程中欠款、跑路等風險的時常發(fā)生。

三、研究設計

我國P2P網(wǎng)絡借貸最典型的是線上交易型模式，因此，本文選擇該模式中的最早出現(xiàn)的P2P網(wǎng)絡借貸平臺作為樣本對其風險因素進行實證研究。

（一）研究假設與變量選擇

假設一：借款規(guī)模與借貸風險程度呈正相關關系。假設二：使用利率與借貸風險程度呈正相關關系。假設三：借款時間與借貸風險程度呈正相關關系。假設四：信用分值與借貸風險程度呈負相關關系。

根據(jù)樣本平臺交易中所提供借款人的相關信息，本文選取P2P網(wǎng)絡借貸風險程度作為因變量（Y），選取借款規(guī)模（X1）、使用利率（X2）、借款時間（X3）、信用分值（X4）四個風險因子作為自變量[6]。

（二）研究方法

本文采用logistic模型分析P2P網(wǎng)絡借貸風險相關因素。設因變量為Y，其取值為1時表示風險發(fā)生，為0時表示風險不發(fā)生。影響Y的自變量分別記為 X1，X2，…，Xm。P2P 網(wǎng)絡借貸風險發(fā)生的條件概率為p（Y=1│Xi）=pi，于是可以得到如下回歸模型：

其中pi代表風險發(fā)生，1-pi代表風險不發(fā)生，風險發(fā)生與不發(fā)生之比成為事件的發(fā)生比，簡記為 odds，由于 0〈pi〈1，故 odds 為正值，并且沒有上界，對odds做對數(shù)變換可以得到logistic回歸的線性模式：

這里把網(wǎng)絡借貸風險程度作為因變量，把影響風險程度的各種因素作為自變量，結(jié)合上述logistic模型，可以得到如下模型：

（三）數(shù)據(jù)準備

在樣本平臺上，根據(jù)所有借款人對應網(wǎng)頁的借款信息，獲得2014—2016年的5 600組數(shù)據(jù)，除了借款人信息不完整的數(shù)據(jù)共400組，最終得到了5 200組有效數(shù)據(jù)（見表1）。

四、回歸分析

將所采集到的數(shù)據(jù)錄入spss19.0軟件中進行二元logistic分析檢測，得到的結(jié)果如表2所示。

表1 統(tǒng)計量匯總表

表2 P2P網(wǎng)絡借貸風險相關因素之回歸結(jié)果

從表2中可以看出，在給出的顯著性水平α為0.05的情況下，所有變量的p值均小于0.05，表明上述影響P2P網(wǎng)絡借貸的風險因素是顯著的。對P2P網(wǎng)絡借貸各個影響因素的作用進行匯總（見表 3）。

表3 風險因素匯總

結(jié)合前文假設和表3的模型分析結(jié)果，現(xiàn)將模型最終的驗證結(jié)果匯總?cè)绫?所示。

表4 模型假設驗證結(jié)果

五、小結(jié)與建議

根據(jù)以上實證分析可以得出以下結(jié)論：借款規(guī)模對P2P網(wǎng)絡借貸風險程度的影響相對較??；使用利率、借款時間對P2P網(wǎng)絡借貸風險具有助長作用；信用分值具有降低P2P網(wǎng)絡借貸風險程度作用。據(jù)此，本文提出防范P2P網(wǎng)絡借貸風險對策如下：

（一）完善相關法律法規(guī)

2016年8月，我國頒布了《網(wǎng)絡借貸信息中介機構(gòu)業(yè)務活動管理暫行辦法》，該《暫行辦法》介紹了網(wǎng)貸平臺信息中介的本質(zhì)，推行注冊實名制，啟用備案登記制，增加了借款人的義務，闡釋了欺詐借款的定義，劃定了借款的上限，投資資金實行第三方托管，也加強了平臺信息披露的要求。更重要的是，該文件還明確列出了P2P行業(yè)的十三條禁止行為，包括禁止平臺自融或變相自融，禁止直接或間接向出借人提供擔保，禁止股權(quán)眾籌，禁止資產(chǎn)證券化等，整改期為12個月。該文件在一定程度上遏制了有些平臺打“擦邊球”的不良行為。需要強調(diào)的是，《暫行辦法》必須及時根據(jù)P2P網(wǎng)絡借貸的發(fā)展及時調(diào)整完善，以免法律法規(guī)建設滯后帶來的新風險。

（二）加強對信息技術管理

一是要完善網(wǎng)絡借貸平臺的基礎設施，構(gòu)建一個完整而且安全的軟件應急系統(tǒng)，重視互聯(lián)網(wǎng)安全的監(jiān)管。二是需要專業(yè)性人員定期檢查系統(tǒng)的安全并加以維護，全面監(jiān)控，特別加強對所有細節(jié)的檢查，確保主干網(wǎng)絡通暢。把監(jiān)測技術和防火墻技術融合并創(chuàng)新，建立起完整的能夠阻隔外來干擾和威脅的安全系統(tǒng)，確保平臺數(shù)據(jù)和資金的安全。

（三）健全平臺自身風險防范機制

一是要對借款人進行信息評級，然后根據(jù)其信用評估的結(jié)果計提相對應的風險準備金，每當借款人有違約行為時，P2P網(wǎng)絡借貸平臺可以用準備金進行墊付。二是建立信息披露制度，保證對項目信息的公開透明。除了一些商業(yè)機密和個人隱私不能公布之外，其他的具體信息都要進行公示，以便于監(jiān)管。另外，還要公開P2P網(wǎng)絡借貸平臺信息，除了需要保密的信息之外，要公開更多信息，特別是要進行風險提示。三是主動接受網(wǎng)絡和金融監(jiān)管部門或行業(yè)自律協(xié)會的監(jiān)管審計，并如實提供資料信息。四是應該引入年報制度，定期向投資人公開平臺相關信息數(shù)據(jù)，方便投資人及時了解平臺的經(jīng)營動向和風險程度。

（四）落實第三方托管制度

為防止P2P網(wǎng)絡借貸平臺挪用資金、跑路等風險的發(fā)生，監(jiān)管部門應該明確要求P2P借貸平臺將資金進行第三方托管。實行資金第三方托管可以在客戶和平臺之間建立一道安全防線。建議選擇合法的大型金融機構(gòu)作為資金托管的第三方來保障客戶與平臺的資金安全。第三方機構(gòu)需要與投資者指定的機構(gòu)結(jié)算賬戶和客戶資金臺賬之間建立互通關系，發(fā)揮第三方的監(jiān)督作用。

（五）建立完善的征信體系

一是把P2P網(wǎng)絡借貸平臺與央行征信體系對接。二是應加強不同P2P網(wǎng)絡借貸平臺之間的信息共享。這樣，可以將融資方的信用狀況展現(xiàn)在投資方平臺上，最大程度上減少信息不對稱性，從而減少違約的風險。三是監(jiān)管部門應建立數(shù)據(jù)檢測體系，監(jiān)測平臺的放款情況，了解其用途、期限、償還等細節(jié)，及時發(fā)現(xiàn)可疑貸款，從而采取應對措施，盡可能地減少投資者損失。

[1] 溫小霓，武小娟，2014.P2P網(wǎng)絡借貸成功率影響因素分析[J].金融論壇（3）：3-8.

[2] 熊勁，馬超群，2015.我國 P2P網(wǎng)絡借貸市場散標出借人出資偏好實證分析[J].武漢金融（11）：19-22.

[3] 錢炳，2015.借款人聲譽對融資成本的影響研究[J].東北大學學報（社會科學版）（3）：141-147.

[4] 蔣彧，周安琪，2016.P2P網(wǎng)絡借貸中存在地域歧視嗎？[J].中央財經(jīng)大學學報（9）：29-39.

[5] 申益美，2016.投資者選擇 P2P網(wǎng)絡借貸平臺影響因素的實證分析[J].求索（8）：88-92.

[6] 馬孟君.P2P網(wǎng)絡借貸交易的關聯(lián)因素與發(fā)展策略研究[D].河南理工大學，2014.

（責任編輯：C 校對：L）

F832.39

A

1004-2768（2017）09-0084-04

2017-07-31

河南省高等學校重點科研項目（17A790023）

高彥彬（1965-），男，河南平頂山人，管理學博士，河南理工大學財經(jīng)學院教授，研究方向：區(qū)域金融、互聯(lián)網(wǎng)金融。