李焱文 劉小勇

摘要：隨著科技金融的規(guī)范發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)貸款在滿足小微金融需求方面日益重要。2020年5月9日，銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布《商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款管理辦法》（征求意見稿），個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)備受關(guān)注。本文查閱大量文獻(xiàn)，從人口學(xué)特征、貸款特征和社會(huì)資本等三個(gè)方面，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素進(jìn)行了系統(tǒng)引證對(duì)比分析，歸納出詳細(xì)的影響因素脈絡(luò)，指出了目前研究中存在的缺陷與不足，為未來研究提供了建議和參考。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)貸款 ?個(gè)人信用 ?違約因素

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)貸款是一種“無面簽、無抵押、無擔(dān)?！钡木€上小額金融信貸服務(wù)，相比傳統(tǒng)信貸，具有“觸達(dá)廣泛、便利快捷和邊際成本低”的優(yōu)勢(shì)，近年來迅速發(fā)展。商業(yè)銀行紛紛推出互聯(lián)網(wǎng)信貸產(chǎn)品，如招商銀行閃電貸、中信銀行信秒貸、工商銀行融e借等，互聯(lián)網(wǎng)銀行也應(yīng)運(yùn)而生，如微眾、網(wǎng)商和新網(wǎng)銀行等。同時(shí)，各省級(jí)金融主管部門陸續(xù)審批設(shè)立了一批 “不吸收存款、通過網(wǎng)絡(luò)在全國(guó)線上發(fā)放貸款”的互聯(lián)網(wǎng)小額貸款公司。需指出的是，互聯(lián)網(wǎng)貸款是現(xiàn)代信息科技的零售金融業(yè)態(tài)，不局限于P2P網(wǎng)貸，將互聯(lián)網(wǎng)貸款等同P2P的理解是片面的。

2020年5月9日，銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布《商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款管理辦法》（征求意見稿），正式對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款進(jìn)行規(guī)范管理。作為現(xiàn)代科技金融的重要業(yè)態(tài)，互聯(lián)網(wǎng)貸款相比傳統(tǒng)貸款，違約風(fēng)險(xiǎn)高，系統(tǒng)研究其違約因素，對(duì)控制金融風(fēng)險(xiǎn)具有重大意義。本文研閱了互聯(lián)網(wǎng)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)，從人口學(xué)特征、貸款特征、社會(huì)資本、監(jiān)管政策缺失和風(fēng)險(xiǎn)傳染五個(gè)方面進(jìn)行了歸納，期望本綜述能總結(jié)研究現(xiàn)狀和成果，為未來研究提供參考和方向。

二、人口學(xué)特征的影響

（一）第一類特征——個(gè)體顯性特征

許多研究認(rèn)為借款人的“學(xué)歷、職業(yè)、性別、年齡、婚姻和收入”等對(duì)網(wǎng)絡(luò)小貸信用風(fēng)險(xiǎn)有明顯影響。這些特征是直接標(biāo)識(shí)人口畫像的顯性特質(zhì)，作者稱這些為第一類特征，即個(gè)體顯性特征。

廖理（2015）[1]和（ 2018 ）[2]認(rèn)為高等教育年限增強(qiáng)了P2P網(wǎng)貸借款人的自我學(xué)習(xí)和約束能力，學(xué)歷高的借款人實(shí)際違約率更低。Terano et al.（2015）[3]和隋昕（2017）[4]研究發(fā)現(xiàn)職業(yè)穩(wěn)定性與網(wǎng)絡(luò)貸款違約率呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，近期工作年限較長(zhǎng)、職業(yè)穩(wěn)定的借款人違約較少。Mota et al.（2018）[5]的研究顯示私有企業(yè)主比任職受雇人士更傾向拖欠貸款，制造職業(yè)比從事服務(wù)業(yè)者還款表現(xiàn)更好，但加工制造的私有企業(yè)主更易拖欠貸款。

蔡閩（2016）[6]和 Serrano et al.（2016）[7]對(duì)在線小額信貸的實(shí)證研究表明，女性相比男性更謹(jǐn)慎信用風(fēng)險(xiǎn)更低、年齡較大的借款人違約率更低、受教育程度與違約率呈負(fù)相關(guān)、已婚人士比未婚和單身人士信用更優(yōu)，婚姻穩(wěn)定者違約率較低，收入較高的借款人擁有更低的違約率，Mirpourian et al.（2016）[8]和晏翔（2018）[9]等對(duì)商業(yè)銀行小額信貸的違約因素研究，也印證了上述觀點(diǎn)。

（二）第二類特征——個(gè)體關(guān)聯(lián)特征

學(xué)者們也關(guān)注到“家庭、財(cái)產(chǎn)、戶籍、區(qū)域、種族和國(guó)籍”對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款借款人信用風(fēng)險(xiǎn)也有重要影響。這些特征是間接標(biāo)識(shí)人口畫像的關(guān)聯(lián)信息，其代表的關(guān)聯(lián)或共同特性會(huì)影響個(gè)體，作者稱這些為第二類特征，即個(gè)體關(guān)聯(lián)特征。

顧慧瑩（2015）[10]對(duì)P2P網(wǎng)貸的研究表明家庭收入較低者信用風(fēng)險(xiǎn)更大，外地戶籍較本地戶籍更易違約，王福林等（2005）[11]對(duì)商業(yè)銀行住房抵押貸款的違約研究也有相同結(jié)論。雷艦（2019）[12]實(shí)證研究表明網(wǎng)絡(luò)小貸借款人的家庭擁有車產(chǎn)和房產(chǎn)者違約率會(huì)更低，Copestake et al.（2007）[13]對(duì)小額信貸的研究也有類似結(jié)論。李廣明等（2011）[14]對(duì)網(wǎng)絡(luò)小貸的研究認(rèn)為，在珠三角特別是廣東區(qū)域的打工者具有更高的逾期違約率，信用風(fēng)險(xiǎn)較高。Mota et al.（2018）[5]研究認(rèn)為種族和膚色對(duì)網(wǎng)絡(luò)小貸違約率具有明顯影響，有色人種如黑人付出的貸款利率更高，違約風(fēng)險(xiǎn)也更大，外國(guó)人比本國(guó)人更易拖延還款。

三、貸款特征的影響

（一）產(chǎn)品屬性特征

在考察人口學(xué)特征影響違約風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，學(xué)者們也研究“貸款用途、金額、利率、期限、還款方式、借款人盈利能力與抵押物”等因素對(duì)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，這些因素是放貸機(jī)構(gòu)在設(shè)計(jì)貸款服務(wù)時(shí)的產(chǎn)品要素，作者概括為貸款產(chǎn)品屬性特征。

吳曉昀（2017）[15]和張彤進(jìn)等（2019）[16]對(duì)人人貸、拍拍貸和其他網(wǎng)絡(luò)小貸研究后認(rèn)為，貸款金額、利率、期限和用途對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)有明顯影響，貸款利率越高、期限越長(zhǎng)、金額越大，違約概率越大，貸款用途真實(shí)的借款人違約概率更低，其中影響最大的是貸款利率和期限。Mahjabeen（2008）[17]對(duì)銀行小額信貸的研究也表達(dá)了相近的結(jié)論。

Collier （2010）[18]和隋昕（2017）[4]等研究認(rèn)為，網(wǎng)貸借款人的“月收入、每月還款額、還款方式和線下抵押狀態(tài)”對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)具有重要影響，月還款占收入比例大、等額還款相比等本還款、貸款抵押成數(shù)高者，更容易違約。王福林等（2005）[11]和 Abdou et al.（2016）[19]對(duì)商業(yè)銀行住房抵押與零售貸款的研究也證實(shí)了這些觀點(diǎn)。

（二）記錄屬性特征

在關(guān)注產(chǎn)品屬性特征對(duì)網(wǎng)貸信用風(fēng)險(xiǎn)影響的同時(shí)，學(xué)者們也考察了貸款“申請(qǐng)次數(shù)、成功次數(shù)、失敗次數(shù)、還清筆數(shù)、欠款筆數(shù)、逾期次數(shù)”及“其他貸款狀態(tài)”等影響，這些因素屬于借款人貸款過程的歷史記錄，作者概述為貸款的記錄屬性特征。

李帥（2016）[20]等對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸研究認(rèn)為，貸款的“申請(qǐng)次數(shù)、成功次數(shù)、失敗次數(shù)和逾期次數(shù)”，對(duì)違約有直接影響，成功次數(shù)多者，違約概率小，失敗次數(shù)多者，違約概率大，逾期次數(shù)與違約概率直接正相關(guān)，成功次數(shù)多者申請(qǐng)次數(shù)越多，違約比例越小，同時(shí)，違約較多發(fā)生在申請(qǐng)次數(shù)較少的新借款人中。隋昕（2017）[4]和雷艦（2019）[12]對(duì)互聯(lián)網(wǎng)貸款的研究表明，“欠款筆數(shù)、其他貸款和貸記卡狀態(tài)”對(duì)違約有重要影響，欠款筆數(shù)較多者更易違約，其他貸款余額較大者更易違約。

四、社會(huì)資本的影響

社會(huì)資本被認(rèn)為是一種具有近似價(jià)值觀和認(rèn)知范式行為的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，可給人帶來未來收益，并往往以聲譽(yù)、人緣和口碑等形式體現(xiàn)出來，相關(guān)研究主要包括兩個(gè)方面。

一是，研究社會(huì)資本作為借款人軟信息對(duì)解決信息不對(duì)稱和抑制信用風(fēng)險(xiǎn)的作用。王鎖柱（2004）[21]認(rèn)為信息包括硬信息和軟信息，硬信息是反映客觀事實(shí)的信息，軟信息是含有主觀判斷的信息，硬信息對(duì)客觀事實(shí)回答是或非的問題，軟信息包含“涉及價(jià)值觀念和知識(shí)結(jié)構(gòu)”的主觀判斷，不完全是是非辨別，而是一種偏好?；ヂ?lián)網(wǎng)貸款借款人的硬信息，是不具個(gè)性化特征、能用準(zhǔn)確指標(biāo)量化或傳遞的信息;軟信息是不能用準(zhǔn)確數(shù)值指標(biāo)表示、難以量化處理的信息，借款人的社會(huì)資本與網(wǎng)絡(luò)是典型軟信息。

Iyer et al.（2009）[22]研究國(guó)際知名網(wǎng)絡(luò)小貸Prosper.com時(shí)發(fā)現(xiàn)，軟信息，如朋友人數(shù)、朋友圈投資人的數(shù)量和金額、家人和主要朋友網(wǎng)絡(luò)的信用狀況、在家人和朋友及社群組織中的評(píng)價(jià)與口碑等，能彌補(bǔ)其硬信息的不足，有助于識(shí)別違約風(fēng)險(xiǎn)，這種識(shí)別效應(yīng)與社交網(wǎng)絡(luò)的緊密與豐富程度密切相關(guān)，社交網(wǎng)絡(luò)越緊密豐富，越有助于降低借款人違約風(fēng)險(xiǎn)，Lin et al.（2013）[23]的研究也印證了這種觀點(diǎn)。

扈震等（2014）[24]和Chen et al.（2017）[25]研究互聯(lián)網(wǎng)貸款時(shí)認(rèn)為，社會(huì)資本所包含的人際與社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，能減少信息不對(duì)稱，促成交易并降低違約風(fēng)險(xiǎn)，Berger et al.（2002）[26]在研究商業(yè)銀行小企業(yè)信貸時(shí)也肯定了前述觀點(diǎn)。金虎斌（2017）[27]進(jìn)一步指出，硬信息評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)小貸借款人還款能力，軟信息如人脈關(guān)系影響力、好友信用狀況等，則有助判斷借款人品質(zhì)、評(píng)價(jià)其還款意愿，防范和降低信用風(fēng)險(xiǎn)。

二是，研究社會(huì)資本影響網(wǎng)絡(luò)小貸借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的路徑、方式和效果。Lin et al.（2013）[27]和陳冬宇（2013）[28]對(duì)國(guó)內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)小貸的研究認(rèn)為，嵌入熟識(shí)朋友圈的關(guān)系、地位、信任與推薦，有助判斷借款人的可信程度，評(píng)估在線借款人的信用狀況，預(yù)測(cè)借款人的違約概率，降低其信用風(fēng)險(xiǎn)，繆蓮英（2014）[29]對(duì)國(guó)外知名網(wǎng)絡(luò)小貸prosper.com的實(shí)證研究進(jìn)一步證明了這些觀點(diǎn)。Everett （2015）[30]和顧慧瑩（2015）[10]研究認(rèn)為，“家人和親屬”等血緣情感性社會(huì)資本，具隱性擔(dān)保價(jià)值，可約束借款人及時(shí)償還債務(wù)，降低借款人違約概率，不被家人或親屬知曉或支持的互聯(lián)網(wǎng)貸款更容易違約。

繆蓮英等（2014）[29]和Everett（2015）[30]等研究認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)貸款借款人加入借貸群組，因組內(nèi)定例和規(guī)則，可以實(shí)現(xiàn)群組的社交強(qiáng)監(jiān)督與懲戒效應(yīng)，迫使借款人及時(shí)履約，群組成員越多，這種效應(yīng)越強(qiáng)，同時(shí)，群組內(nèi)的經(jīng)濟(jì)共享或互助信息，能幫助借款人提高收入能力償還貸款，這些都有助降低借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)，但群租若存在推薦收費(fèi)機(jī)制，則這種效應(yīng)會(huì)減弱，Chen et al.（2017）[25]對(duì)在線貸款的實(shí)證研究中得出了相同結(jié)論。

五、評(píng)述性結(jié)論

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)小額貸款個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的研究，主要是五個(gè)方面：一是借款人的人口學(xué)特征，包括第一類特征即個(gè)體顯性特征，如學(xué)歷、性別、年齡、婚姻、職業(yè)和收入等，第二類特征即個(gè)體關(guān)聯(lián)特征，如家庭、財(cái)產(chǎn)、戶籍、區(qū)域、種族和國(guó)籍等;二是貸款特征，包括貸款的產(chǎn)品屬性特征，如貸款用途、金額、利率、期限、還款方式、借款人盈利能力與抵押物等，貸款的歷史記錄屬性特征，如申請(qǐng)借款次數(shù)、借款成功次數(shù)、借款失敗次數(shù)、還清筆數(shù)、欠款筆數(shù)、歷史違約次數(shù)、其他貸款、貸記卡狀態(tài)等;三是借款人的社會(huì)資本，主要包括社會(huì)資本或網(wǎng)絡(luò)作為軟信息的影響、社會(huì)資本通過親屬、朋友圈和群組的影響路徑、方式和效果。

已有文獻(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)小貸個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素進(jìn)行了大量細(xì)致研究，但仍存在不足：

第一，將網(wǎng)絡(luò)小貸等同于P2P網(wǎng)貸，對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的研究較多，但對(duì)正規(guī)持牌金融機(jī)構(gòu)如互聯(lián)網(wǎng)銀行、網(wǎng)絡(luò)小額貸款公司的線上小額信貸業(yè)務(wù)研究較少，對(duì)P2P網(wǎng)貸機(jī)構(gòu)的道德信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)注過多，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新下的小額信貸業(yè)務(wù)信用風(fēng)險(xiǎn)的探索不夠。

第二，對(duì)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的的分析，大多局限在人口特征或貸款特征的某些方面，研究呈碎片化，研究維度不充分，結(jié)合人口特征、貸款特征和社會(huì)資本各個(gè)維度進(jìn)行多方面系統(tǒng)性研究較少，系統(tǒng)性評(píng)價(jià)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)影響因子不夠。

第三，社會(huì)資本的影響，國(guó)外研究多，國(guó)內(nèi)研究少，在信貸需求與約束、信貸渠道與可獲得性方面研究較多，關(guān)于社會(huì)資本對(duì)網(wǎng)絡(luò)小貸借款人信用風(fēng)險(xiǎn)影響機(jī)理的關(guān)注少，研究局限在現(xiàn)象解釋層面，實(shí)證研究少，社會(huì)資本替代變量的解釋性和說服力不夠。

后續(xù)研究可以從現(xiàn)有不足切入，結(jié)合行業(yè)與業(yè)態(tài)發(fā)展的現(xiàn)狀，深入研究互聯(lián)網(wǎng)貸款個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，為互聯(lián)網(wǎng)貸款良性發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)控制提供理論與方法支持。

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基金項(xiàng)目：本研究獲2019年國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“新時(shí)代區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的財(cái)政體制研究”（批準(zhǔn)編號(hào)19BJL045）資助。

作者單位：華南理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院