李 筱

（東南大學(xué)，江蘇 南京 210000）

從誕生至今，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸發(fā)展速度驚人，交易額日益增長，但平臺陷入停業(yè)、跑路、提現(xiàn)困難等問題也相當(dāng)普遍，2017年末問題平臺發(fā)生率達(dá)67.65%。此背景下，本文對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸概念特征、模式分類、風(fēng)險(xiǎn)種類、風(fēng)險(xiǎn)防范以及監(jiān)管策略文獻(xiàn)歸納總結(jié)，以期為P2P各參與方提供決策建議。

一、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸概念特征

（一）P2P網(wǎng)絡(luò)借貸概念本質(zhì)

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸，即借款人與出借人以P2P平臺為中介獲取的小額無抵押借貸，避開了傳統(tǒng)銀行等金融機(jī)構(gòu)。區(qū)別于商業(yè)銀行間接融資與資本市場直接融資，為互聯(lián)網(wǎng)金融典型代表。

（二）P2P網(wǎng)絡(luò)借貸突出特征

P2P特別之處在于，其一，主體廣、門檻低；其二，成本低、效率高；其三，去中介化、投資分散化；其四，信息不對稱問題突出。

二、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸模式分類

不同國家P2P平臺模式存在差別，國外研究多針對三種模式：單純中介模式，如美國Prosper；復(fù)合中介模式，如英國Zopa；非盈利公益模式，如美國Kiva。國內(nèi)P2P平臺汲取了大量國外經(jīng)驗(yàn)，種類更加多樣，極大地豐富了國內(nèi)P2P借貸市場。

三、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用風(fēng)險(xiǎn)

信用風(fēng)險(xiǎn)被公認(rèn)為P2P最主要險(xiǎn)別，本文從形成原因、影響因素、評估方法與防控策略詳述。

（一）信用風(fēng)險(xiǎn)形成原因

1.信息不對稱。網(wǎng)絡(luò)本身的虛擬性與跨空間性使得借款人擁有信息遠(yuǎn)多于出借人，出于對增加借款成功概率或降低借款成本利率等考慮，借款人可能隱瞞甚至虛構(gòu)信息，一旦出借人對借款人信用估計(jì)錯(cuò)誤，就出現(xiàn)借款人違約[1]。

2.平臺責(zé)任缺失。許多平臺運(yùn)作不符合規(guī)范，經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)、道德風(fēng)險(xiǎn)、流動性風(fēng)險(xiǎn)等引起平臺停業(yè)、跑路等問題普遍，相比于某個(gè)借款人違約，平臺違約對出借人造成經(jīng)濟(jì)損失更嚴(yán)重[2]。

3.制度建設(shè)不完善。我國征信體系建設(shè)尚不完善，個(gè)人信用信息未完全對金融機(jī)構(gòu)實(shí)行開放，信息共享機(jī)制在P2P行業(yè)處于缺失狀態(tài)，因此很難保障網(wǎng)貸資金安全[3]。

（二）信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素

1.借款人特征。首先，金融實(shí)力因素。高信用等級借款人易成功借款，違約可能性更低[4]。但也有認(rèn)為P2P平臺盲目依據(jù)非違約風(fēng)險(xiǎn)因子反而加劇借貸雙方之間信息不對稱[5]。借款人債務(wù)收入比為評價(jià)其當(dāng)前能否償還貸款的指標(biāo)，是否擁有房屋與汽車不僅代表了借款人貸款情況，還代表了資產(chǎn)所有權(quán)，為其提供了資產(chǎn)擔(dān)保[1]。其次，人口統(tǒng)計(jì)學(xué)特征因素。性別上，女性更易成功借款，違約概率更低[6]。年齡上，年輕人由于經(jīng)驗(yàn)不足表現(xiàn)出更高違約風(fēng)險(xiǎn)[7]。種族上，黑人比白人更難獲得借款，違約率更大[8]。最后，社會關(guān)系因素。借款人加入群組可有效改善信用狀況。如果群組信息經(jīng)過認(rèn)證，成員違約率會更低一些。朋友關(guān)系尤其親密線下關(guān)系有助于借款人獲得借款[9]，朋友信用比朋友數(shù)量更重要[10]。

2.借款特征。較大借款金額與較高借款利率與償還壓力相聯(lián)系[6]，而借款期限影響，正相關(guān)[11]、負(fù)相關(guān)[12]、不明顯[13]三種結(jié)論并存。

3.借款描述。Herzenstein等將描述詞匯分為信任、成就、努力、經(jīng)濟(jì)困難、道德與信仰六類[8]，陳清和林峰潤關(guān)注誠信、穩(wěn)定、體驗(yàn)、刷信用、進(jìn)取心、提高生活質(zhì)量六方面[11]。此外，借款描述長度、語病、詞性等也被納入研究[14]。

（三）信用風(fēng)險(xiǎn)評估方法

1.Logistic模型。Logistic模型可以避開復(fù)雜計(jì)算，其預(yù)測準(zhǔn)確率也高，被廣泛運(yùn)用P2P研究領(lǐng)域信用風(fēng)險(xiǎn)評估。如Herzenstein等[8]、Everett[1]、鄭彥彥[5]等。

2.層次分析模型。張成虎和武博華[4]在測量P2P平臺信用風(fēng)險(xiǎn)、借款人信用等級時(shí)采用層次分析法以確定所建立風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)權(quán)重。

3.其他分析模型。裴平和郭永濟(jì)[15]基于大數(shù)據(jù)征信，以借款人空間與時(shí)間維度信息，構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)P2P資金需求方信用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型。

（四）信用風(fēng)險(xiǎn)防控策略

李昌榮等[16]提出增加借款人違約成本可有效降低其違約風(fēng)險(xiǎn)概率。Yoon等[17]得出平臺注冊資本、風(fēng)險(xiǎn)管理措施、風(fēng)險(xiǎn)管理能力均能有效增強(qiáng)平臺抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。

四、P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管

風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管建議集中在監(jiān)管主體、法律法規(guī)、行業(yè)自律、制度政策、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)控機(jī)制幾個(gè)方面。監(jiān)管主體方面，明確有關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)，完善監(jiān)管體制；法律法規(guī)方面，加大立法力度，完善監(jiān)管法規(guī)；行業(yè)自律方面，明確自律標(biāo)準(zhǔn)，完善自律體系。政府加快制度與征信建設(shè)，P2P平臺增強(qiáng)技術(shù)研發(fā)與風(fēng)控手段。

五、文獻(xiàn)評述

眾多學(xué)者從不同研究角度對P2P進(jìn)行深入細(xì)致的分析且成果頗豐。本文試圖從三方面補(bǔ)充以期對后續(xù)研討有所益。

關(guān)注我國P2P平臺信用風(fēng)險(xiǎn)。P2P交易信用風(fēng)險(xiǎn)主要源于擁有信息優(yōu)勢地位的借款人不履行借貸合約，但也存在著平臺對出借人違約。平臺信用風(fēng)險(xiǎn)方面，區(qū)分問題與正常平臺。進(jìn)一步可區(qū)分停業(yè)、跑路、提現(xiàn)困難等不同類別問題平臺，從平臺內(nèi)外部特征多維度全面識別平臺違約表現(xiàn)。借款人信用風(fēng)險(xiǎn)方面，國內(nèi)信息披露機(jī)制不完善，獲取平臺交易數(shù)據(jù)有難度，相關(guān)研究定性分析偏多，可整理有關(guān)借款人、借款與借款描述信息，選取多角度影響因素分析借款人違約。