郭星娜

【摘要】P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的持續(xù)健康發(fā)展對我國經(jīng)濟市場的穩(wěn)定有重要影響。本文從系統(tǒng)功能域角度，分析了引起P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺借貸過程中的主要風險因素，設(shè)計了一種基于結(jié)構(gòu)方程的P2P網(wǎng)絡(luò)平臺借貸風險評估模型，利用訪談和問卷調(diào)查數(shù)據(jù)，對P2P網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)平臺借貸風險管控的決策制定等具有一定的參考價值。

【關(guān)鍵詞】P2P網(wǎng)絡(luò)平臺 結(jié)構(gòu)方程 借貸風險

一、引言

P2P（Peer-to-Peer）網(wǎng)絡(luò)平臺借貸是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與民間借貸模式相結(jié)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(wǎng)絡(luò)平臺借貸業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展與應(yīng)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(guī)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(wǎng)絡(luò)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(shù)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(tǒng)功能域角度，劃分P2P網(wǎng)絡(luò)平臺借貸的各類風險因素，運用結(jié)構(gòu)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(shù)，從而準確描述、把握、規(guī)避風險。

二、風險影響因子分析

P2P網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)平臺借貸風險的有效評估?；谙到y(tǒng)功能域的概念[3]，將P2P網(wǎng)絡(luò)平臺借貸過程劃分為物理域、信息域、認知域和社際域的業(yè)務(wù)活動，分析P2P網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)平臺的計算機、服務(wù)器、通信網(wǎng)絡(luò)等硬軟件引起，保障平臺安全，減少貸款違約率和專業(yè)的信息處理技巧都是至關(guān)重要的。這其中就包括運維機制風險、業(yè)務(wù)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(wǎng)絡(luò)平臺借貸關(guān)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(zhì)、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(wǎng)絡(luò)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(yīng)嚴格按照央行對行業(yè)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(shù)據(jù)，以便投資者做出準確判斷，決策。這其就包括了合規(guī)風險、信息不對稱風險等因素。

（四）社際域風險因素

P2P網(wǎng)絡(luò)平臺借貸活動具有典型的社會性特征，P2P網(wǎng)貸平臺應(yīng)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(yīng)該站在國家的高度，促進國家經(jīng)濟安全、有序的發(fā)展。

三、風險評價指標的選取

為了保證問卷的可靠性和穩(wěn)定性，我們必須要對問卷的信度進行分析。我們在做數(shù)據(jù)收集時，使用的是同一張量表，所獲得的結(jié)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(shù)（即Cronbachs系數(shù)）來衡量問卷信度的大小，α系數(shù)越大，問卷信度越高，即問卷的可信性和穩(wěn)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(shù)高于0.5的問卷為信度可接受的問卷，α系數(shù)大于0.7的問卷為信度優(yōu)異的問卷，近期的研究則將α系數(shù)0.6作為問卷信度是否可接受的分界線，當α系數(shù)大于0.8時甚至大于0.9時，才可認為問卷具有優(yōu)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(shù)分別為0.849、0.85、0.787、0.833，P2P網(wǎng)絡(luò)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(guān)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(diào)查在武漢、杭州、上海、重慶、濟南、成都等多地進行，共發(fā)放調(diào)查問卷300份，具體調(diào)查對象分布為銀行的信貸部人員100人，中小型P2P公司財務(wù)人員100人，高校從事供應(yīng)鏈金融研究的教師50，研究供應(yīng)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(diào)查的數(shù)據(jù)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(shè)

結(jié)構(gòu)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(xié)方差矩陣來分析變量[4]間關(guān)系的一種多元統(tǒng)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(guān)系，是外生觀測變量在外生潛變量上的因子載荷矩陣；

Λy—內(nèi)生觀測變量與內(nèi)生潛變量之間的關(guān)系，是內(nèi)生觀測變量在內(nèi)生潛變量上的因子載荷矩陣；

B—路徑系數(shù)，表示內(nèi)生潛變量間的關(guān)系；

?！窂较禂?shù)，表示外生潛變量對內(nèi)生潛變量的影響；

ζ—結(jié)構(gòu)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(diào)查問卷的數(shù)據(jù)，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(jù)獲得的問卷數(shù)據(jù)得到本模型的擬合指數(shù)如表2所示：

從表2的擬合指數(shù)表可知，模型的各項擬合指數(shù)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(shè)檢驗結(jié)果

對結(jié)構(gòu)方程模型的求解，得到各個潛變量之間的路徑系數(shù)[5]，見表3。

表3顯示的是標準化路徑系數(shù)，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(shù)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(shù)均為大于0的整數(shù)，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(wǎng)絡(luò)平臺借貸風險也就越高，根據(jù)路徑系數(shù)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(jù)回歸方程分析可知：第一，由標準化解的系數(shù)可知，認知域風險對P2P網(wǎng)絡(luò)平臺借貸風險的影響最為顯著，其下屬的指標為合法合規(guī)風險及信息不對稱風險，對平臺開展風險評估前，應(yīng)對貸款人的信息進行嚴格審核。始終堅持合法合規(guī)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(yīng)加強對自身安全的保障，減少貸款違約率和增強對專業(yè)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(zhì)、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(yīng)遵照國家經(jīng)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(jié)論

本文針對我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺，從系統(tǒng)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(shù)據(jù)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(yīng)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(xiàn)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(guān)系，采取相應(yīng)對策措施，以防范風險事件的發(fā)生。

參考文獻

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[5]鄧艷芳，童恒慶.基于結(jié)構(gòu)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