(天津科技大學經(jīng)濟與管理學院　天津　300222)

在融資方式選擇中,銀行仍然是小微企業(yè)獲得融資的首選渠道,但是通過商業(yè)銀行等正規(guī)金融機構(gòu)獲得融資的小微企業(yè)比例不到14%。P2P網(wǎng)絡借貸的發(fā)展則能有效服務于傳統(tǒng)金融機構(gòu)難以覆蓋的“長尾”客戶,增加了中小微企業(yè)的融資可得性。截至2017年6月，我國P2P平臺數(shù)目共有5909家，其中正常運營平臺數(shù)量只有2114家.我國網(wǎng)貸市場目前處于“無行業(yè)標準，無進入門檻，無監(jiān)管部門”的三無狀態(tài)，導致行業(yè)風險急劇上升，出現(xiàn)非法集資、提現(xiàn)困難、詐騙、攜款潛逃和失聯(lián)等問題。這些負面事件給貸款人帶來了極大的風險，也使得他們對P2P網(wǎng)貸行業(yè)失去了信心，進而對整個行業(yè)的社會聲譽造成非常惡劣的影響。因此，信用風險既是 P2P 網(wǎng)貸業(yè)務自身所要面對的重大問題，亦是 P2P 網(wǎng)貸業(yè)務在我國發(fā)展進程中最先所要解決的問題。有效度量從而控制P2P網(wǎng)貸平臺信用風險是實現(xiàn)P2P網(wǎng)貸行業(yè)在我國穩(wěn)健發(fā)展至關重要的一步，本文通過P2P平臺的信用風險評價指標及其權(quán)重，更為全面科學地對平臺的信用風險進行研究，并提出了網(wǎng)貸專業(yè)集群化。

1　文獻綜述

近年來網(wǎng)貸的快速發(fā)展使得P2P網(wǎng)貸信用風險的研究備受關注。羅斯丹[1](2014)認為P2P主要面臨信用風險、監(jiān)管缺失、流動性與證券化風險、擔保與關聯(lián)性風險、政策風險等問題,近幾年我國陸續(xù)出現(xiàn)P2P網(wǎng)貸平臺跑路倒閉，故急需加強對P2P的監(jiān)管。馬亮[2](2014)根據(jù)P2P網(wǎng)貸的特點和發(fā)展現(xiàn)狀,對導致P2P網(wǎng)貸風險的因素和存在的主要風險進行了深入分析和總結(jié),針對P2P網(wǎng)貸涉及的不同參與者,提出了相應防范和控制P2P網(wǎng)貸風險的對策建議。

由于投資人自身的投資知識和相關的專業(yè)水平并沒有上升到一個自我把控和預測風險的水平，因此平臺不應只做一個撮合平臺，而應發(fā)揮其專業(yè)的指揮、評估和推薦的作用，并且平臺的信譽、資金實力、人員規(guī)模和是否擔保等都是投資人在投資時重點考慮的因素。

Rocholl[3](2010)對網(wǎng)貸平臺的定位提出了風險質(zhì)疑，他們認為如果網(wǎng)貸平臺只是單純的中介平臺，以收取服務管理費用為主要盈利方式，同時，在貸款中不承擔相應的違約風險，則平臺極可能為了獲得更多的服務管理費用而采納高風險的項目，進而使借貸違約率上升。高霂晗、王大洲[4](2016)認為信任是P2P網(wǎng)貸行業(yè)發(fā)展的基礎，在P2P網(wǎng)貸中存在著不同類型的信任關系,其中投資人對P2P平臺的信任受到一系列制度因素的影響。通過研究發(fā)現(xiàn)，投資人對P2P平臺審核與評級系統(tǒng)、違約風險保障的感知會對制度信任產(chǎn)生最為顯著的影響。劉巧莉[5]等(2017)認為P2P平臺應關注風險評估體系構(gòu)建,著重對平臺認證機制、審核流程和借款人歷史行為監(jiān)測等方面進行改進。王偉[6](2017)通過CRITIC法和橫縱向差異比較得出：股東背景、注冊資本和運營時間對風險得分有正向影響,平均收益率則是負向作用。王重潤[7](2017)研究表明:平臺注冊資本、運營時間、投資和借款總?cè)藬?shù)、借款用途、信用等級、正常還款次數(shù)這些因素對P2P平臺融資效率產(chǎn)生正向影響；而借款期限、逾期還款次數(shù)等因素與P2P平臺融資效率存在負向關系。

綜上可知，P2P網(wǎng)貸信用風險的研究多數(shù)偏重在信用風險的分析、安全防范、監(jiān)管和立法等定性分析，定量分析多數(shù)是針對借款人風險的分析。網(wǎng)貸平臺的風險度量是至關重要的，但相關研究甚是缺乏，為了更加全面科學地對P2P網(wǎng)貸平臺的信用風險度量進行深入了解，本文將先確定P2P平臺的信用風險評價指標，再應用改良的CRITIC賦權(quán)法得到各指標間的權(quán)重，更為全面科學地對平臺的信用風險進行研究。

2　P2P平臺的指標選取

以往金融機構(gòu)的信用風險評估指標大多是財務指標，但是由于P2P平臺財務信息的特殊性和不透明性，故難以獲得財務指標。為了彌補這一缺失，增強評估指標體系的全面性和系統(tǒng)性，根據(jù)P2P網(wǎng)貸的自身特點，依據(jù)各P2P網(wǎng)貸專家對風險評估指標的建議，本文從平臺運營情況和平臺基礎實力兩個方面代替以往的財務指標,更有針對性地對P2P平臺進行風險度量，各指標及其選擇理由如下：

2.1　平臺運營情況的指標集合

2.1.1滿標時間

此指標代表一個借款標在投標期限內(nèi)已籌集到所需資金達到飽和無法繼續(xù)投標的狀態(tài)。滿標時間越小，代表該平臺的投資人熱情程度越高，平臺的融資能力越強。

2.1.2平均借款期限/行業(yè)均值

此指標代表平臺的流動性，比值越大，平臺的資金周轉(zhuǎn)越好，風險越小。

2.1.3借款人數(shù)/投資人數(shù)

此指標代表一段時間內(nèi)新增借款人數(shù)與投資人數(shù)之比，比值越大，表示平臺的流動性越好，風險越小。

2.1.4前十投資人金額比

此指標代表比率越小，平臺的投資的分散程度越高，風險越小。

2.1.5新增金額/待收金額

此指標代表一段時間內(nèi)投資人投入平臺的資金總額與到期應收的資金總額，比值越大，表示平臺的流動性越好，風險越小。

2.2　平臺基礎實力的指標集合

2.2.1注冊資金

此指標與擔保能力成正比，金額越多，代表平臺的資金實力越好，平臺的運行能力越強，風險越小。

2.2.2注冊時間

注冊時間越長，平臺的綜合能力越強，可靠性越強，風險越小。

2.2.3平臺背景

代表平臺背景一般分為國資系、風投系、上市系以及民營系，前三者背景的平臺可靠性要高于民營系，風險更小。

2.2.4員工情況

一般情況下，平臺員工人數(shù)越多，表示平臺的規(guī)模越大，風險越?。粏T工學歷和員工從業(yè)時間越高，表示平臺的專用性越強，風險越小。因數(shù)據(jù)的不完善，本文僅以人數(shù)代表員工情況。

3　改良CRITIC賦權(quán)法確定各指標權(quán)重

在解決多指標綜合評價問題時確定不同指標之間的權(quán)重是至關重要的，因主觀賦權(quán)法具有較強的主觀隨意性，故本文將使用客觀賦權(quán)法，客觀賦權(quán)法主要有熵權(quán)法、CRITIC法和標準離差法等。CRITIC法既考慮了指標變異性的大小，標準化差的大小代表同個指標不同評價方案的取值差距大小，也考慮了指標之間的沖突性，依據(jù)的則是指標間的相關性。但CRITIC 法無法反應各指標間的離散性，而熵權(quán)法能彌補這一點，從而提出了CRITIC 法和熵權(quán)法相結(jié)合的改良的CRITIC 法。此方法更加客觀全面可靠，因此，本文將選用改良的CRITIC 法求得平臺和借款人兩維度的權(quán)重。

Diakoulaki提出的CRITIC 法所有指標的客觀權(quán)重確定就是以對比強度和沖突性來綜合衡量的，其權(quán)重公式為：

Claude E. Shannon把信息熵定義為離散隨機事件的出現(xiàn)概率，熵權(quán)法中的信息熵可以體現(xiàn)指標間的離散性，其熵值表達式為：

其中dij代表標準化后的數(shù)據(jù)。

綜上，將信息熵與CRITIC 法相結(jié)合得到改良后的CRITIC 法，其表達式為：

若要完整科學地對P2P平臺的信用風險影響因素進行研究，需要求出平臺各指標的權(quán)重，以表示每個指標對信用風險的相對重要程度。本文樣本平臺數(shù)據(jù)來自網(wǎng)貸天眼(http://www.p2peye.com/)，筆者通過手工摘錄方式隨機選取了包括逍遙貸、信融財富、誠信貸款等19家平臺的所需信息。運用MATLAB軟件對上述數(shù)據(jù)進行改良的CRITIC法運算，即可得到平臺各指標的權(quán)重(見表1)。

表1　各指標的權(quán)重

由上表可知，P2P平臺信用風險的各指標重要性排序為：滿標時間、前十投資人金額比、新增金額/待收金額、注冊資金、平臺背景、平均借款期限/行業(yè)均值、員工情況、注冊時間。

4　結(jié)論與建議

4.1　結(jié)論

為了更加全面科學地對 P2P平臺信用風險進行有效的研究，本文先根據(jù)P2P平臺的自身特性與專家意見進行了指標的選取，再運用MATLAB軟件進行改良的CRITIC賦權(quán)法運算求出各指標的權(quán)重值，由此得出滿標時間的權(quán)重最大，這個結(jié)果符合實際情況。平均滿標時間可以反映平臺受投資人歡迎的程度，而投資人對平臺的信任很大程度上決定著一個平臺的生死。對比一些平臺的滿標時間可以看出，滿標時間很快的那些平臺，多數(shù)是業(yè)界評價還不錯的平臺。注冊時間的權(quán)重最小。據(jù)統(tǒng)計P2P平臺中問題平臺占26.9%，而運營兩年以上問題平臺占比高達20.2%，其它問題平臺占比只有6.7%，這一數(shù)據(jù)說明，注冊時間久的P2P平臺也不見得的安全。

4.2　專業(yè)集群化

目前為止，網(wǎng)貸風控研究多以獨立的網(wǎng)貸平臺為中心，鑒于我國網(wǎng)貸平臺數(shù)量多、規(guī)模小、問題多、風控差等特點，可建立小型網(wǎng)貸平臺為核心的專業(yè)集群化運作機制。專業(yè)集群化網(wǎng)貸是對現(xiàn)有P2P網(wǎng)貸的升級優(yōu)化，五元主體集群公司、網(wǎng)貸公司、監(jiān)管機制和借貸雙方基于其功能角色而各盡其責、協(xié)同發(fā)展、循環(huán)制約，集群公司側(cè)重信用品牌經(jīng)營，網(wǎng)貸公司側(cè)重借貸產(chǎn)品經(jīng)營，監(jiān)管機構(gòu)側(cè)重宏觀經(jīng)濟運行，投資者側(cè)重資產(chǎn)可靠增值，融資者側(cè)重項目規(guī)劃實施。

在集群模式下，集群公司負責集群內(nèi)各網(wǎng)貸公司信息的統(tǒng)一發(fā)布與評價，保證資金的統(tǒng)一存管，提供大數(shù)據(jù)和信用評級技術支持，而各網(wǎng)貸公司專職于業(yè)務開拓和盡職調(diào)查。通過集群內(nèi)部的自律和協(xié)調(diào)機制尋求網(wǎng)貸體系的生態(tài)協(xié)調(diào)，緩解信息不對稱，在節(jié)約監(jiān)管成本的同時風險降低，并且利益一致性的約束激勵緩解了委托代理失靈，從而形成可與國外大型網(wǎng)貸公司相媲美的網(wǎng)貸集群的風險管控能力和競爭力。

參考文獻：

[1]羅斯丹.我國加強P2P風險的監(jiān)管研究[J].經(jīng)濟縱橫，2014(12)：28-31.

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[3]ROCHOLL.The case of online social mixed signal:Multilevereputation effects in Peer to Peer Lending markets[M].CSCW,Savannah,georhia,USA.2010.

[4]高霂晗，王大洲.中國P2P網(wǎng)絡借貸中的制度信任研究[J].金融理論與實踐，2016(6)：39-45.

[5]劉巧莉，溫浩宇，Hong Qin.P2P網(wǎng)絡信貸中投資行為影響因素研究——基于拍拍貸平臺交易的證據(jù)[J].管理評論,2017(6):13-22.

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[7]王重潤，孔兵.P2P網(wǎng)絡借貸平臺融資效率及其影響因素分析——基于DEA-Tobit方法[J].河北經(jīng)貿(mào)大學學報,2017(5):54-60.