中國P2P網(wǎng)貸違約特征實(shí)證研究

湯英漢

內(nèi)容摘要：P2P網(wǎng)貸是互聯(lián)網(wǎng)在金融和民間借貸領(lǐng)域的創(chuàng)新，近幾年，網(wǎng)貸業(yè)務(wù)在國內(nèi)呈爆發(fā)式增長(zhǎng)，但由于其自發(fā)性，在我國社會(huì)信用體系不完善的環(huán)境下，屢屢造成借款人借款到期不按時(shí)還款的違約事件。本文從6家平臺(tái)數(shù)千個(gè)違約人員的數(shù)據(jù)中，通過建立網(wǎng)貸違約人特征模型，引入虛擬變量，將非數(shù)值變量設(shè)置為虛擬變量，利用普通最小二乘法（OLS）進(jìn)行回歸分析。研究表明，網(wǎng)貸違約者的違約金額與違約者借款期數(shù)和網(wǎng)貸平臺(tái)相關(guān)，盡管性別和地區(qū)在網(wǎng)貸違約中有一定的差異，但實(shí)證表明，違約金額、與違約人的性別和居住區(qū)域相關(guān)性不顯著，修正了一些研究認(rèn)為違約與平臺(tái)無關(guān)和區(qū)域有關(guān)的觀點(diǎn)。

關(guān)鍵詞：P2P網(wǎng)貸 違約者 特征

引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)用的許多創(chuàng)新開始出現(xiàn)在人們的生活中，一種基于互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)融資方式P2P（Peer to Peer）開始流行，并快速成長(zhǎng)。人們通常把以網(wǎng)站為平臺(tái)，網(wǎng)站的運(yùn)營(yíng)方為中介，資金擁有人為獲取更高的收益將空閑資金在網(wǎng)站上出借給資金需要者的過程稱為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸，也稱網(wǎng)貸。

P2P網(wǎng)貸雙方多數(shù)是以信用為基礎(chǔ)的信用貸款，它有別于銀行或小額貸款公司的抵押或擔(dān)保貸款，在手續(xù)上也比銀行和小額貸款公司簡(jiǎn)便。但是，當(dāng)前我國社會(huì)信用基礎(chǔ)薄弱，以信用為前提的網(wǎng)絡(luò)借款發(fā)展存在著某些先天不足。初步統(tǒng)計(jì)，國內(nèi)各網(wǎng)貸平臺(tái)都不同程度的存在借款人借款到期不能還款的現(xiàn)象。為了達(dá)到懲戒的目的，各網(wǎng)貸平臺(tái)針對(duì)違約人推出黑名單制度。本文基于違約者的黑名單，研究P2P貸款中違約者的特征及平臺(tái)與違約的關(guān)系，為網(wǎng)貸平臺(tái)建設(shè)和網(wǎng)貸出借人提供借鑒。

國內(nèi)外相關(guān)研究述評(píng)

從當(dāng)前國內(nèi)外網(wǎng)貸研究的現(xiàn)狀來看，二者的差距并不明顯，對(duì)網(wǎng)貸研究都從宏觀到微觀同時(shí)進(jìn)行，但二者的研究都存在著某些領(lǐng)域的研究空白。再者，國內(nèi)外P2P網(wǎng)貸所面臨的社會(huì)整體環(huán)境不一樣，研究的重點(diǎn)也不同。國外研究重視理論一般性研究和微觀的實(shí)證研究。國內(nèi)研究重視規(guī)范性研究和模式研究。在網(wǎng)貸參與的主體方面，基于社交關(guān)系的研究是當(dāng)前網(wǎng)貸發(fā)展的一個(gè)重要領(lǐng)域。

二者研究均表明學(xué)歷、職業(yè)對(duì)網(wǎng)貸行為有實(shí)質(zhì)性的影響。但對(duì)網(wǎng)貸違約者的歸因方面，國內(nèi)外研究還存在著明顯的差異，種族因素成為國外研究者的重點(diǎn)。年齡、性別、體重，外貌美麗也能成為網(wǎng)貸成功與否的關(guān)鍵，而國內(nèi)研究者把貸款人的經(jīng)濟(jì)因素作為貸款的首要因素。

網(wǎng)貸是在信用條件下的一種新型借貸關(guān)系，貸款成功與否和借款人是否違約是多種因素綜合作用的結(jié)果。研究網(wǎng)貸中的違約者特征，要把借款人放到他所處的社會(huì)環(huán)境中去加以研究。本文在借鑒國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)地分析P2P網(wǎng)貸者的特征。

變量和數(shù)據(jù)的選取

數(shù)據(jù)收集。為了能全面準(zhǔn)確分析P2P貸款中違約者的特征，根據(jù)網(wǎng)貸平臺(tái)的模式、商務(wù)特點(diǎn)和黑名單數(shù)據(jù)的易收集性和完整性，從目前國內(nèi)81家比較活躍的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)中篩選出9家，2229人次的違約樣本，再根據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)和性質(zhì)的不同，從9家平臺(tái)中選取6家平臺(tái)1956個(gè)違約者的有效樣本進(jìn)行分析（見表2）。

變量選取。6個(gè)平臺(tái)違約者的黑名單中的數(shù)據(jù)主要含性別、年齡、違約金額、欠款期數(shù)、最長(zhǎng)欠款天數(shù)和違約者所居住地區(qū)。P2P網(wǎng)貸中違約人的職業(yè)和學(xué)歷對(duì)分析違約人的特征十分重要，但是在P2P網(wǎng)貸的實(shí)際中，違約人中多數(shù)人為了能夠方便地獲得P2P借款，有調(diào)查顯示，若主觀故意違約者，在借款填寫職業(yè)和學(xué)歷時(shí)90%的人填寫了虛假信息（陳勝輝，2013），因此，為避免對(duì)分析結(jié)果的影響，本文沒有把這兩個(gè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)其中，目的是確保分析結(jié)果科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)，不過有研究指出，職業(yè)和學(xué)歷在網(wǎng)貸違約方面有顯著的影響（李廣明，2011）。

數(shù)據(jù)來源。本文數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)貸之家（http：//www.wangdaizhijia.com）和6家網(wǎng)貸網(wǎng)站自己公布的違約人的數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)經(jīng)過核對(duì)。違約者的名單數(shù)據(jù)以平臺(tái)認(rèn)定的違約行為為準(zhǔn)。

P2P網(wǎng)貸平臺(tái)模式。網(wǎng)絡(luò)借貸的違約主要責(zé)任在網(wǎng)絡(luò)借款者本人，與網(wǎng)貸平臺(tái)關(guān)系不大。在中國信用體系還沒有完全建立的條件下，以信用為基礎(chǔ)的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)在網(wǎng)絡(luò)借款違約中的責(zé)任關(guān)系重大，況且，目前國內(nèi)尚沒有相關(guān)研究，本研究試圖尋找平臺(tái)模式和違約人間的關(guān)系。

P2P網(wǎng)貸平臺(tái)一般有四種模式，即單純中介、復(fù)合中介、本金有限保證和非盈利公益模式。模式的不同決定了平臺(tái)對(duì)借款人的管理方式不同，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)控制也不一樣，在完全以信用為基礎(chǔ)的P2P網(wǎng)絡(luò)借款中有著重要的作用。表1是僅選取黑名單的6個(gè)平臺(tái)的三種情況（見表1）。

模型假設(shè)及實(shí)證分析

（一）違約者數(shù)據(jù)均值分析

首先對(duì)1956樣本進(jìn)行均值統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)違約金額、欠款期數(shù)、性別、所屬區(qū)域、平臺(tái)模式等統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行基本的描述性統(tǒng)計(jì)（如表2）。

從表2可以看出，違約金額最多的E速貸，總計(jì)23919523元，是6家網(wǎng)貸平臺(tái)中違約金額最高的平臺(tái)。人均違約金額最多的是搜搜貸，167230.21元。平均違約期（標(biāo)）數(shù)最多的是搜搜貸，35.34期（標(biāo)數(shù)）。平均違約時(shí)間最長(zhǎng)的是紅嶺創(chuàng)投，為565.75天。平均違約年齡最高的是E速貸，為34.36歲。違約人（次）最多的是拍拍貸，1082人（次）。從均值描述統(tǒng)計(jì)表上，這些差異是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著性的特征？還僅僅是差別？因此，需要進(jìn)一步分析。

（二）模型假設(shè)

為了準(zhǔn)確區(qū)分上述差異對(duì)違約行為能否造成顯著影響，基于相關(guān)文獻(xiàn)的研究經(jīng)驗(yàn)以及普遍運(yùn)用的實(shí)證分析方法，選擇運(yùn)用線性回歸模型對(duì)所選自變量與因變量的關(guān)系進(jìn)行分析檢驗(yàn)（劉嚴(yán)，2005）。

假設(shè)模型，違約者的行為最終表現(xiàn)是違約次數(shù)和違約金額，造成違約的原因與許多因素有關(guān)，有的因素雖然相關(guān)，但不具有顯著性。首先以1956個(gè)違約者數(shù)據(jù)的違約金額和欠款期數(shù)作為基礎(chǔ)回歸模型，即：

違約金額= c +α*欠款期數(shù) （1）endprint

其中，c為常數(shù)項(xiàng)，α為欠款期數(shù)的最小二乘估計(jì)系數(shù)。直觀判斷的二者關(guān)系假設(shè)為：欠款期數(shù)多，則違約金額大，反之也反。

在本案實(shí)證研究中，違約者的一些數(shù)據(jù)項(xiàng)是非數(shù)值變量，為了能準(zhǔn)確研究這些變量對(duì)違約數(shù)量的影響，建立帶虛擬變量的回歸方程，將性別、平臺(tái)模式、地區(qū)設(shè)為虛擬變量（高鐵梅，2009）。

違約金額= c +α*欠款期數(shù)+βi* Dummy（i） （2）

其中，c和α同上，βi是虛擬變量的系數(shù)，i=1-3，分別為性別，平臺(tái)模式和違約人所屬地區(qū)。Dummy是性別、平臺(tái)模式和違約人居住地區(qū)的虛擬變量。

（三）實(shí)證分析與檢驗(yàn)

1.違約金額和違約次數(shù)的關(guān)系。圖1是違約金額和違約次數(shù)的散點(diǎn)圖，基本上可以確定違約金額和違約次數(shù)存在著一定的線性關(guān)系。運(yùn)用基礎(chǔ)回歸模型方程，用最小二乘法估計(jì)相關(guān)系數(shù)，模型估計(jì)結(jié)果為：

違約金額=7101.18+2695.66*欠款期數(shù)

t值= （2.75） （37.63）

R2=0.4201，F(xiàn)=1415.307，P=0.000，拒絕零假設(shè)，表明借款期數(shù)對(duì)違約金額影響是顯著的，借款期數(shù)在P2P網(wǎng)貸借款違約行為中已構(gòu)成顯著性因素。在違約人中，借款期數(shù)越多，違約金額越大。具體而言，借款期數(shù)增加一期，違約金額增加2695.66元。

2.違約金額和性別的關(guān)系。經(jīng)過對(duì)1956樣本均值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析（見表3），欠款金額男女存在著一定的差別，男性人均違約金額42171.14元，女性52108.62元，從數(shù)值上來看，女生明顯高于男性。那么，能否得出結(jié)論，網(wǎng)貸平臺(tái)中女性平均違約金額顯著大于男性？

性別不能用數(shù)值表示，只是一個(gè)二值變量，將性別設(shè)置成虛擬變量（0，1），用0表示男，1表示女，用基礎(chǔ)方程建立一個(gè)含性別的虛擬變量方程：

違約金額= c +α*欠款期數(shù)+β*性別 （3）

對(duì)上述方程用最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果為：通過對(duì)上述方程最小二乘估計(jì)，方程（3）截距項(xiàng)（c，7032.59和7032.59 +573.20）有一定的差異，但方程（3）P值為0.9370，接受原假設(shè)，性別對(duì)P2P網(wǎng)貸違約金額不存在著顯著影響，因此，盡管男女性別在違約借款的平均數(shù)上，女性大于男性，但這種差別尚不構(gòu)成顯著性，性別不是P2P網(wǎng)貸借款違約行顯著性因素。

3.違約金額和違約人所處的地域關(guān)系。表4是違約人的區(qū)域統(tǒng)計(jì)均值描述。在P2P網(wǎng)貸違約者黑名單中，根據(jù)借款者所居住的地區(qū)（不是身份證顯示的地區(qū)）。由于中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不均衡，東部沿海明顯高于西部?jī)?nèi)陸，將網(wǎng)貸違約者分為沿海地區(qū)、中部地區(qū)和西部?jī)?nèi)陸三大區(qū)域，這三個(gè)區(qū)域劃分既反應(yīng)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，同時(shí)也反應(yīng)不同的地域文化對(duì)違約者的影響。

建立區(qū)域回歸方程如下：

違約金額= c +α*欠款期數(shù)+β1*Q1+β3*Q3

其中，c、α同上，將區(qū)域作為虛擬變量，β1、Q1分別為東部沿海地區(qū)的回歸系數(shù)和虛擬變量，β3、Q3分別為西部?jī)?nèi)陸地區(qū)的回歸系數(shù)和虛擬變量。

實(shí)證結(jié)果（如表5），Q1，P=0.8670，Q3，P=0.1379二者的P值在10%的水平上均不顯著，表明分為三類區(qū)域：沿海地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)對(duì)網(wǎng)貸違約者沒有顯著的影響。

（四）P2P網(wǎng)貸平臺(tái)對(duì)違約者影響的回歸分析

理論而言，網(wǎng)貸平臺(tái)模式與違約者的違約行為沒有直接關(guān)系。不管網(wǎng)貸平臺(tái)是由誰經(jīng)營(yíng)，具體的經(jīng)營(yíng)模式如何？網(wǎng)貸平臺(tái)只是為資金供需雙方提供資金交易平臺(tái)，而不對(duì)借款人是否違約產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響。違約行為主要原因是違約者的個(gè)人因素，即財(cái)務(wù)狀況、道德水平等等。從本質(zhì)上來說，網(wǎng)貸借款者借款到期不歸還借款的違約責(zé)任主要是違約人的原因。但從表6來看，網(wǎng)貸平臺(tái)對(duì)P2P網(wǎng)貸借款違約行為的影響，表現(xiàn)在欠款金額的均值有一定的差異，違約期數(shù)也有不同。

由于網(wǎng)貸平臺(tái)模式及其特點(diǎn)不能用數(shù)值表示，在研究中只是設(shè)置平臺(tái)為虛擬變量0和1表示，為避免研究過程中的多重共線性，設(shè)置一個(gè)平臺(tái)作為參考虛擬變量，用最小二乘法估計(jì)建立如下方程進(jìn)行檢驗(yàn)。

違約金額= c +α*欠款期數(shù)+i*網(wǎng)貸平臺(tái)模式

其中，c、α同上，i平臺(tái)模式系數(shù)，i=1-3，分別表示三種性質(zhì)不同的網(wǎng)貸平臺(tái)模式（見表1），若將某一網(wǎng)貸平臺(tái)模式設(shè)置為1，其他網(wǎng)貸平臺(tái)就設(shè)為0?；谄脚_(tái)的回歸方程可以改寫為：

違約金額= C+α*欠款期數(shù)+1*M1+ 2*M1

M1，M2分別表示網(wǎng)貸平臺(tái)模式為M1和M2的虛擬變量。P值在5%的水平上是顯著的，表明平臺(tái)模式和欠款基數(shù)對(duì)欠款金額產(chǎn)生了實(shí)質(zhì)性的影響。網(wǎng)貸平臺(tái)對(duì)網(wǎng)貸借款人的違約行為是顯著的（見表7）。

（五）P2P網(wǎng)貸違約者年齡結(jié)構(gòu)分析

違約者年齡從18到59都有，平均年齡31.52歲，眾數(shù)為28.68。61%欠款者的年齡處在24-34之間，他們欠款期數(shù)占52.06%、欠款金額占45.72%，小于24歲僅占欠款人數(shù)的5.8%，45歲以上的只占3.8%。如圖2，違約人的年齡分布頻率圖。圖中明確顯示，P2P網(wǎng)貸違約人的年齡相對(duì)集中。分析主要有以下幾點(diǎn)原因：與參與網(wǎng)貸人員的頻數(shù)有關(guān)，在參與網(wǎng)貸人員中大部分人是青年人，據(jù)統(tǒng)計(jì)，78%的網(wǎng)貸參與者是24-34這個(gè)年齡階段的人，他們能接受互聯(lián)網(wǎng)這個(gè)新生事物；對(duì)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)用比較熟練，在觀念上也能接受網(wǎng)絡(luò)借貸。還有這階段的群體由于個(gè)人負(fù)擔(dān)或創(chuàng)業(yè)等因素，對(duì)資金需求大。

實(shí)證結(jié)果與違約者特征分析

P2P網(wǎng)貸發(fā)展已有近8年的歷史， 2011年以后網(wǎng)貸業(yè)務(wù)快速發(fā)展。6個(gè)網(wǎng)貸平臺(tái)違約者人數(shù)共計(jì)1956人次。男性1713人次，女性243人次，欠款總額為84901551元，人（次）均欠款43405元。根據(jù)網(wǎng)貸平臺(tái)的性質(zhì)，將6家網(wǎng)貸平臺(tái)分成三個(gè)模式。在違約者中年齡最大的是59歲，最小的18歲，平均年齡31.52歲，眾數(shù)是28歲。人均欠款期數(shù)13.43期，累計(jì)逾期標(biāo)數(shù)26343期，平均每標(biāo)違約金額3216.74元。在性別方面，男性平均違約金額為42171.14、女性為52108.62。在區(qū)域分布上，東部沿海違約1044人（次），占57.55%，中部地區(qū)688人（次），占35.65%，西部地區(qū)284人（次），占6.80%。endprint

實(shí)證研究表明，違約者的違約金額與借款的期數(shù)成正向相關(guān)，借款次數(shù)越多違約金額越大。違約金額與網(wǎng)貸平臺(tái)的模式相關(guān)性顯著，這表明平臺(tái)在對(duì)貸款的風(fēng)險(xiǎn)把握中起到了一定的作用。平臺(tái)能否對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效識(shí)別成為制約違約者的因素。目前許多網(wǎng)貸平臺(tái)為保證出借人的利益，主張保證本金安全的做法，平臺(tái)對(duì)出借人承擔(dān)保證責(zé)任，其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)控制要求嚴(yán)格，因此，這些平臺(tái)違約風(fēng)險(xiǎn)要小。而一些平臺(tái)只注重業(yè)務(wù)的發(fā)展，忽視風(fēng)險(xiǎn)控制，或者專業(yè)性不強(qiáng)，自身風(fēng)險(xiǎn)控制不力，違約率升高。性別和區(qū)域?qū)`約金額沒有顯著影響，這與李廣明（2011）等人的研究結(jié)果不一致（李廣明等人認(rèn)為網(wǎng)貸違約與借貸者的學(xué)歷、職業(yè)、區(qū)域、貸款項(xiàng)目、還款意愿存在著明顯的相關(guān)性）。年齡方面無論是違約者還是借款人，年齡大體集中在30歲左右。這些人剛在社會(huì)立足不久，個(gè)人的收入和積累有限，而承擔(dān)著較大的家庭責(zé)任和個(gè)人的生活重?fù)?dān)，加之部分人由于工作或創(chuàng)業(yè)受阻，借款時(shí)本沒有違約因素，由于偶然、突發(fā)性因素，使借款人到期不能歸還借款。但在違約者中，有部分違約者在借款時(shí)就存在主觀的違約傾向。從幾家平臺(tái)來違約者看，有多達(dá)數(shù)十人在6家平臺(tái)中的至少2家以上平臺(tái)借款并形成違約。

結(jié)論與啟示

通過數(shù)學(xué)模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)和違約人的違約期數(shù)、違約金額進(jìn)行分析。模型以單一變量和虛擬變量進(jìn)行復(fù)合研究，通過最小二乘法估計(jì)系數(shù)，從得到的系數(shù)估計(jì)值可以看出網(wǎng)貸平臺(tái)的違約金額與違約期數(shù)、平臺(tái)模式對(duì)違約有顯著的影響：結(jié)果與已有文獻(xiàn)的結(jié)論不一致，修正了一般認(rèn)為網(wǎng)貸平臺(tái)對(duì)借款違約沒有影響的估計(jì)。性別在平均違約金額上有一定的差異，女性大于男性，但這種差異尚不構(gòu)成顯著，性別對(duì)違約金額沒有實(shí)質(zhì)性的影響。從區(qū)域上分析，盡管中國幅員遼闊，文化和經(jīng)濟(jì)水平差異顯著，但在網(wǎng)貸違約中地區(qū)因素還沒有構(gòu)成顯著的差別。關(guān)于年齡對(duì)違約的影響，本研究從統(tǒng)計(jì)上進(jìn)行了區(qū)別，研究顯示，違約者的年齡比較集中，具有明顯的年齡特征趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn)：

1.張玉梅.P2P小額網(wǎng)絡(luò)貸款模式研究[J].生產(chǎn)力研究，2010（12）

2.李金陽.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的興起與發(fā)展問題研究[J].華北金融，2013（2）

3.許婷.P2P網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)潛在風(fēng)險(xiǎn)分析及對(duì)策[J].金融科技時(shí)代，2013（6）

4.劉文雅，晏鋼.我國發(fā)展P2P網(wǎng)絡(luò)信貸問題探究[J].北方經(jīng)濟(jì)，2011（14）

5.董彥嶺，張明.我國民間借貸的風(fēng)險(xiǎn)、趨勢(shì)及對(duì)策[J].海南金融，2012（2）

6.李廣明，諸唯君，周歡.P2P網(wǎng)絡(luò)融資中貸款者欠款特征提取實(shí)證研究[J].商業(yè)時(shí)代，2011（1）

7.吳小英，鞠穎.基于最小二乘法的網(wǎng)絡(luò)借貸模型[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012（6）

8.莫易嫻.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸國內(nèi)外理論與實(shí)踐研究文獻(xiàn)綜述[J].金融理論與實(shí)踐，2011（12）

9.陳勝輝.青年在網(wǎng)貸中的主體地位—網(wǎng)貸用戶調(diào)查報(bào)告[J].廣西青年干部學(xué)院學(xué)報(bào)，2013（2）

10.劉嚴(yán).多元線性回歸的數(shù)學(xué)模型[J].沈陽工程學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2005（Z1）

11.高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].清華大學(xué)出版社，2009endprint

實(shí)證研究表明，違約者的違約金額與借款的期數(shù)成正向相關(guān)，借款次數(shù)越多違約金額越大。違約金額與網(wǎng)貸平臺(tái)的模式相關(guān)性顯著，這表明平臺(tái)在對(duì)貸款的風(fēng)險(xiǎn)把握中起到了一定的作用。平臺(tái)能否對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效識(shí)別成為制約違約者的因素。目前許多網(wǎng)貸平臺(tái)為保證出借人的利益，主張保證本金安全的做法，平臺(tái)對(duì)出借人承擔(dān)保證責(zé)任，其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)控制要求嚴(yán)格，因此，這些平臺(tái)違約風(fēng)險(xiǎn)要小。而一些平臺(tái)只注重業(yè)務(wù)的發(fā)展，忽視風(fēng)險(xiǎn)控制，或者專業(yè)性不強(qiáng)，自身風(fēng)險(xiǎn)控制不力，違約率升高。性別和區(qū)域?qū)`約金額沒有顯著影響，這與李廣明（2011）等人的研究結(jié)果不一致（李廣明等人認(rèn)為網(wǎng)貸違約與借貸者的學(xué)歷、職業(yè)、區(qū)域、貸款項(xiàng)目、還款意愿存在著明顯的相關(guān)性）。年齡方面無論是違約者還是借款人，年齡大體集中在30歲左右。這些人剛在社會(huì)立足不久，個(gè)人的收入和積累有限，而承擔(dān)著較大的家庭責(zé)任和個(gè)人的生活重?fù)?dān)，加之部分人由于工作或創(chuàng)業(yè)受阻，借款時(shí)本沒有違約因素，由于偶然、突發(fā)性因素，使借款人到期不能歸還借款。但在違約者中，有部分違約者在借款時(shí)就存在主觀的違約傾向。從幾家平臺(tái)來違約者看，有多達(dá)數(shù)十人在6家平臺(tái)中的至少2家以上平臺(tái)借款并形成違約。

結(jié)論與啟示

通過數(shù)學(xué)模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)和違約人的違約期數(shù)、違約金額進(jìn)行分析。模型以單一變量和虛擬變量進(jìn)行復(fù)合研究，通過最小二乘法估計(jì)系數(shù)，從得到的系數(shù)估計(jì)值可以看出網(wǎng)貸平臺(tái)的違約金額與違約期數(shù)、平臺(tái)模式對(duì)違約有顯著的影響：結(jié)果與已有文獻(xiàn)的結(jié)論不一致，修正了一般認(rèn)為網(wǎng)貸平臺(tái)對(duì)借款違約沒有影響的估計(jì)。性別在平均違約金額上有一定的差異，女性大于男性，但這種差異尚不構(gòu)成顯著，性別對(duì)違約金額沒有實(shí)質(zhì)性的影響。從區(qū)域上分析，盡管中國幅員遼闊，文化和經(jīng)濟(jì)水平差異顯著，但在網(wǎng)貸違約中地區(qū)因素還沒有構(gòu)成顯著的差別。關(guān)于年齡對(duì)違約的影響，本研究從統(tǒng)計(jì)上進(jìn)行了區(qū)別，研究顯示，違約者的年齡比較集中，具有明顯的年齡特征趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn)：

1.張玉梅.P2P小額網(wǎng)絡(luò)貸款模式研究[J].生產(chǎn)力研究，2010（12）

2.李金陽.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的興起與發(fā)展問題研究[J].華北金融，2013（2）

3.許婷.P2P網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)潛在風(fēng)險(xiǎn)分析及對(duì)策[J].金融科技時(shí)代，2013（6）

4.劉文雅，晏鋼.我國發(fā)展P2P網(wǎng)絡(luò)信貸問題探究[J].北方經(jīng)濟(jì)，2011（14）

5.董彥嶺，張明.我國民間借貸的風(fēng)險(xiǎn)、趨勢(shì)及對(duì)策[J].海南金融，2012（2）

6.李廣明，諸唯君，周歡.P2P網(wǎng)絡(luò)融資中貸款者欠款特征提取實(shí)證研究[J].商業(yè)時(shí)代，2011（1）

7.吳小英，鞠穎.基于最小二乘法的網(wǎng)絡(luò)借貸模型[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012（6）

8.莫易嫻.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸國內(nèi)外理論與實(shí)踐研究文獻(xiàn)綜述[J].金融理論與實(shí)踐，2011（12）

9.陳勝輝.青年在網(wǎng)貸中的主體地位—網(wǎng)貸用戶調(diào)查報(bào)告[J].廣西青年干部學(xué)院學(xué)報(bào)，2013（2）

10.劉嚴(yán).多元線性回歸的數(shù)學(xué)模型[J].沈陽工程學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2005（Z1）

11.高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].清華大學(xué)出版社，2009endprint

實(shí)證研究表明，違約者的違約金額與借款的期數(shù)成正向相關(guān)，借款次數(shù)越多違約金額越大。違約金額與網(wǎng)貸平臺(tái)的模式相關(guān)性顯著，這表明平臺(tái)在對(duì)貸款的風(fēng)險(xiǎn)把握中起到了一定的作用。平臺(tái)能否對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效識(shí)別成為制約違約者的因素。目前許多網(wǎng)貸平臺(tái)為保證出借人的利益，主張保證本金安全的做法，平臺(tái)對(duì)出借人承擔(dān)保證責(zé)任，其對(duì)風(fēng)險(xiǎn)控制要求嚴(yán)格，因此，這些平臺(tái)違約風(fēng)險(xiǎn)要小。而一些平臺(tái)只注重業(yè)務(wù)的發(fā)展，忽視風(fēng)險(xiǎn)控制，或者專業(yè)性不強(qiáng)，自身風(fēng)險(xiǎn)控制不力，違約率升高。性別和區(qū)域?qū)`約金額沒有顯著影響，這與李廣明（2011）等人的研究結(jié)果不一致（李廣明等人認(rèn)為網(wǎng)貸違約與借貸者的學(xué)歷、職業(yè)、區(qū)域、貸款項(xiàng)目、還款意愿存在著明顯的相關(guān)性）。年齡方面無論是違約者還是借款人，年齡大體集中在30歲左右。這些人剛在社會(huì)立足不久，個(gè)人的收入和積累有限，而承擔(dān)著較大的家庭責(zé)任和個(gè)人的生活重?fù)?dān)，加之部分人由于工作或創(chuàng)業(yè)受阻，借款時(shí)本沒有違約因素，由于偶然、突發(fā)性因素，使借款人到期不能歸還借款。但在違約者中，有部分違約者在借款時(shí)就存在主觀的違約傾向。從幾家平臺(tái)來違約者看，有多達(dá)數(shù)十人在6家平臺(tái)中的至少2家以上平臺(tái)借款并形成違約。

結(jié)論與啟示

通過數(shù)學(xué)模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)和違約人的違約期數(shù)、違約金額進(jìn)行分析。模型以單一變量和虛擬變量進(jìn)行復(fù)合研究，通過最小二乘法估計(jì)系數(shù)，從得到的系數(shù)估計(jì)值可以看出網(wǎng)貸平臺(tái)的違約金額與違約期數(shù)、平臺(tái)模式對(duì)違約有顯著的影響：結(jié)果與已有文獻(xiàn)的結(jié)論不一致，修正了一般認(rèn)為網(wǎng)貸平臺(tái)對(duì)借款違約沒有影響的估計(jì)。性別在平均違約金額上有一定的差異，女性大于男性，但這種差異尚不構(gòu)成顯著，性別對(duì)違約金額沒有實(shí)質(zhì)性的影響。從區(qū)域上分析，盡管中國幅員遼闊，文化和經(jīng)濟(jì)水平差異顯著，但在網(wǎng)貸違約中地區(qū)因素還沒有構(gòu)成顯著的差別。關(guān)于年齡對(duì)違約的影響，本研究從統(tǒng)計(jì)上進(jìn)行了區(qū)別，研究顯示，違約者的年齡比較集中，具有明顯的年齡特征趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn)：

1.張玉梅.P2P小額網(wǎng)絡(luò)貸款模式研究[J].生產(chǎn)力研究，2010（12）

2.李金陽.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的興起與發(fā)展問題研究[J].華北金融，2013（2）

3.許婷.P2P網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)潛在風(fēng)險(xiǎn)分析及對(duì)策[J].金融科技時(shí)代，2013（6）

4.劉文雅，晏鋼.我國發(fā)展P2P網(wǎng)絡(luò)信貸問題探究[J].北方經(jīng)濟(jì)，2011（14）

5.董彥嶺，張明.我國民間借貸的風(fēng)險(xiǎn)、趨勢(shì)及對(duì)策[J].海南金融，2012（2）

6.李廣明，諸唯君，周歡.P2P網(wǎng)絡(luò)融資中貸款者欠款特征提取實(shí)證研究[J].商業(yè)時(shí)代，2011（1）

7.吳小英，鞠穎.基于最小二乘法的網(wǎng)絡(luò)借貸模型[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012（6）

8.莫易嫻.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸國內(nèi)外理論與實(shí)踐研究文獻(xiàn)綜述[J].金融理論與實(shí)踐，2011（12）

9.陳勝輝.青年在網(wǎng)貸中的主體地位—網(wǎng)貸用戶調(diào)查報(bào)告[J].廣西青年干部學(xué)院學(xué)報(bào)，2013（2）

10.劉嚴(yán).多元線性回歸的數(shù)學(xué)模型[J].沈陽工程學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2005（Z1）

11.高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建模[M].清華大學(xué)出版社，2009endprint