我國P2P網貸行業綜合評價體系研究

摘 要：本文基于層次分析法構建了我國P2P網貸行業的綜合評價體系，在此基礎上對我國P2P網貸行業發展相對較快的8個省份進行了實證分析，實證結果顯示：P2P網貸行業綜合發展指數客觀地反映各地區的行業發展狀況，但我國P2P網貸行業綜合發展狀況并不樂觀，地區間差異較大。為規范其發展，建議設置行業準入和行業標準，降低P2P網貸行業的系統性風險，同時構建P2P網貸行業科學的和實時的監控體系，以防范非系統性風險。

關鍵詞：波動率預測；隔夜波動率；周末效應

中圖分類號：F224 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2015）03-0044-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2015.03.09

一、引言及文獻綜述

P2P網貸行業是互聯網金融領域最受關注發展速度最快的行業之一，中國互聯網協會所發布的《中國互聯網金融報告（2014）》顯示，目前全國除西藏外幾乎每個省都有網貸平臺，網貸之家發布的《2014年中國網貸行業年報》顯示：截止2014年底，全國網貸平臺已達到1575家，全年累計成交量達到2528億元，是2013年2.39倍。

目前P2P網貸行業發展表現出兩大特征：一是行業發展呈現出顯著的區域發展不平衡現象，廣東、北京、上海、江蘇、山東等地區的網貸成交量明顯高于其他地區；二是問題網貸平臺的個數呈現逐年增長趨勢，2011年問題平臺數僅10家，2014年問題平臺數達到275家①。

P2P網貸行業近年來引起不少學者的廣泛關注。張玉梅（2010）就對P2P網貸模式進行了研究，并指出P2P網貸模式所存在的問題[1]。黃震（2012）在分析P2P網貸行業發展現狀的基礎上，指出了該行業未來規范發展的三種路徑[2]。湯英漢（2014）從實證角度分析了網貸行業的違約特征[3]。馮海悅（2014）則基于產業經濟學SCP范式和博弈視角分析了P2P網貸平臺的風險控制[4]。唐嘉悅和郝蒙（2014）基于層次分析法（AHP）構建了P2P網貸的風險綜合評價體系[5]。縱觀這些學者的研究，主要集中在對P2P網貸模式和相應的風險研究之上，關于網貸行業整體的發展和區域間的比較研究則相對較少。

本文在相關學者的研究基礎上，構建P2P網貸行業的綜合評價體系，并據此得到相應的行業綜合發展指數，以期為分析P2P網貸行業發展現狀提供參考，為未來進行P2P網貸行業監管的基礎性探索。

二 、P2P網貸行業綜合評價體系

（一）P2P網貸行業綜合評價指標體系

P2P網貸行業綜合評價指標體系的構建需要滿足科學性、系統性、全面性和數據的可獲得性等原則。具體而言，考慮到影響P2P網貸行業發展的各類因素，P2P網貸行業綜合評價體系可以用一個指數表示，該指數可分解為四個一級指標及若干個二級指標（見圖1）。

1.行業發展基礎。P2P網貸行業作為金融業的新生業態，其自身發展離不開所在區域的行業發展基礎與當地經濟基礎，本文選取如下4個指標：

金融相關率（FIR）：衡量一個地區金融發展水平的指標，亦稱為金融深化率，為金融資產規模（存貸款總和）與經濟活動總量（GDP）的比值。

存貸款總和：衡量一個地區金融資產發展規模。

人均GDP：衡量一個地區的人均收入狀況，人們進行投資活動的資金往往與收入狀況有關。

金融產業比重：衡量一個地區金融產業在經濟總量中的比重，為金融產業產值與GDP的比值。

2.行業發展規模。P2P網貸行業的行業規模可以用網貸成交量、網貸平臺個數、借款/投資人數等來衡量，具體如下：

網貸成交量：一個地區一定時間內所有P2P網貸平臺的網貸成交量總額。

網貸平臺個數：一個地區一定時間內所有P2P網貸平臺總數。

當期網貸借款/投資人數：一個地區一定時間內P2P網貸領域借款和投資的總人數。值得一提的是，在宏觀經濟中，需求往往比供給更為重要，有需求才會有市場。因此，在衡量P2P網貸行業發展時，網貸借款人數作為資金需求方其作用要比網貸投資人（資金供給方）的作用大，在評價體系中前者的權重也相應要大一點。

3.行業增長速度。P2P網貸行業的增長速度可以用一個地區一定時間內的網貸成交量、網貸平臺個數、當期借款/投資人數的增長幅度來衡量。

4.行業風險狀況。P2P網貸行業的的風險與綜合利率、平均借款期限、當期問題平臺數、待還款余額等衡量，具體如下：

綜合利率：根據風險溢價理論和資本資產定價模型（CAPM），利率作為資金供需雙方博弈的結果是資產的價格，體現了供需雙方對風險的評價。一般而言，利率和風險正相關。

平均借貸期限：根據利率的期限結構理論，在正常的借貸市場之中，借貸期限越長，相應的不確定就越大，風險也就越大。

當期問題平臺數：即一定時期內的問題平臺個數，問題平臺數增加，說明行業風險有所增加。

待還款余額：指截至觀察期的待還款余額。當待還款余額達到一定程度，會增加網貸平臺的運營風險，進而增加行業風險。

（二）評價指標的權重確定

本文運用層次分析法（AHP）確定P2P網貸行業綜合評價體系的權重。根據圖1，A層為目標層，即P2P網貸行業綜合發展指數；B層為準則層，即為一級指標；C層為指標層，即為二級指標。本文可用1～9標度法比較不同準則或指標間的重要性，進而構建相應的判斷矩陣[6]。

顯然，無量綱化處理后的數據均在0～1之間，因此加權之后得到的數據也均在0～1之間，因而P2P網貸行業綜合發展指數CDI的值在0～100之間。

（二）評價結果分析

在P2P網貸行業建立綜合評價體系和獲取各指標的數據之后，即可進行相應的實證分析和評價，各區域2014年每月P2P網貸行業發展綜合指數如圖2所示。

該綜合發展指數基本上客觀反映各個地區的行業發展狀況，具體如下：

從行業發展基礎來看，行業基礎良好的地區發展指數水平較高。例如北京、上海的金融相關率、人均GDP均高于其他幾個省份，這為其P2P網貸行業的發展奠定了一定的基礎；而同樣位于東部的山東，其金融相關率、金融產業占GDP比重均是幾個被研究省份中最低的，這一定程度上使得該地區P2P網貸行業發展指數水平較低。

從行業發展規模來看，行業規模較大的地區發展指數水平也較高。不論是行業成交量，還是平臺個數，廣東、浙江、北京在研究時間區間內均位居前三位，這一定程度上使其行業指數水平較高，并且廣東的行業指數一直保持在60以上；平臺貸款人數方面，截止2014年12月，江蘇、山東、湖北、四川幾個省的借款人數均低于1萬人，因而其行業指數水平也較低。

從行業增長速度來看，發展指數的趨勢一定程度上可反映行業的增長狀況。2014年6月之后，北京、上海、四川表現出波動性上升趨勢，這幾個省的P2P網貸行業成交量也呈現類似趨勢，其中北京的P2P網貸行業成交量在2014年10月已超過位居第二的浙江；湖北和山東則表現出下降趨勢，這是由于湖北2014年10月的成交量與借款人數的增幅為負、12月的成交量增幅為負，山東2014年9月成交量增幅為負，10月投資人數增幅為負。

從行業風險狀況來看，不同區域的風險狀況也能在風險指數中體現出來。例如山東P2P網貸行業的貸款利率是樣本省份中最高的（2014年8月和9月的貸款利率高達29.47%和28.94%），2014年12月份山東的問題平臺數也是最多的，這一定程度上導致其行業發展指數水平較低；北京、廣東、上海的貸款利率是幾個地區中最底的，但廣東P2P網貸行業的借貸期限要低于北京和上海（例如2014年12月廣東、北京和上海的平均借貸期限分別為3.63月、10.89月和10.52月），這一定程度上也使得廣東的發展指數高于北京和上海。

四、結論與建議

（一）結論

本文構建了我國P2P網貸行業的綜合發展指數，在此基礎上基于2014年1—2014年12月的數據進行了實證分析，主要可以得出以下結論：

1.P2P網貸行業綜合發展指數可以客觀反映各地區該行業的綜合發展狀況。該評價體系綜合考慮了影響P2P網貸行業發展的16個因素，涉及到網貸行業發展的基礎、規模、增長狀況和風險狀況。實證分析結果顯示，各地區P2P網貸行業發展狀況可以在P2P網貸行業綜合發展指數中體現出來。

2.實證分析表明，我國P2P網貸行業綜合發展狀況并不樂觀，地區間差異也較大。實證結果表明，在研究時間跨度內，沒有一個地區的行業綜合發展指數高于80，這說明P2P網貸行業的綜合發展水平并不是很高。此外，發展指數的省際差異也較大，這與這些地區的行業發展現狀不無關系。

（二）政策建議

結合本文實證結果及我國P2P網貸行業的規范發展要求，本文提出以下政策性建議：

1.設置行業準入和行業標準，降低P2P網貸行業的系統性風險。目前P2P網貸行業已納入中國銀監會的管轄之中，銀監會也已于2015年1月20日進行了機構調整，新設立了普惠金融局進行P2P網貸行業的監管。但值得一提的是，P2P網貸行業的準入條件和相應的行業標準還尚未確立，這不利于該行業朝著健康良好的方向發展。例如，據網貸之家的數據顯示，P2P網貸平臺注冊資本為100萬元～8.37億元不等，資金杠桿為0.02～2300倍不等。顯然，缺乏科學統一的行業標準和準入條件不利于降低該行業的系統性風險。

2.構建P2P網貸行業科學的、實時的行業發展與風險控制的監管體系，防范非系統性風險的影響。從本文的實證結果來看，不同地區同一時間的P2P網貸行業發展狀況差異較大，同一地區不同時間的P2P網貸行業發展狀況也有所差異，這說明P2P網貸行業作為新生業態，其發展狀況處于不斷變化之中。P2P網貸行業之中的“跑路”現象、龐氏騙局等事件頻發，這些非系統性的突發事件如果不加以關注和防范，很可能釀成引發全行業危機的重大問題。因此，針對P2P網貸行業，有必要建立科學的和實時的行業發展與風險控制的監管體系。

（ 特約編輯 何雁明）

參考文獻：

[1]張玉梅.P2P小額網絡貸款模式研究[J].生產力研究，2010（12）：162-165.

[2]黃震.P2P網貸行業的發展現狀與未來趨勢[J].經濟導刊，2012（11）：61-62.

[3]湯英漢.中國P2P網貸違約特征實證研究[J].商業時代，2014（32）：90-92.

[4]馮海悅.P2P網貸行業SCP分析及博弈視角下的風險控制[J].青年與社會，2014（12）： 247-248，249.

[5]唐嘉悅，郝蒙.基于AHP的P2P風險綜合評價及控制[J].經濟研究導刊，2014（32）：184-185.

[6]李安渝，張昭，王澤菡等.電商企業信用評價體系研究——基于財務角度的AHP法[J].征信，2014，32（9）：6-10.