制度經濟學視角下P2P網貸信用風險的防控

陳輝

摘 要：P2P網貸平臺的信用風險已經成為現代網絡金融的主要風險，首先分析了網貸信用風險的影響因素，其次分析其成因，最后從制度經濟學科斯產權界定理論提出了關于P2P網貸平臺信用風險的主要防控措施。

關鍵詞：P2P網貸；信用風險；制度經濟學

P2P網貸平臺作為新型的民間融資方式近年來在國內倍受歡迎，從2015年中國網絡借貸行業年報數據最新數據了解到，截止到去年12月底，網貸平臺運營達到2595家，比2014年末增長了1020家，增長率再創新高。融資快、流程簡單便捷、收益高是P2P網貸平臺的主要特點，在飛速發展的同時也帶來了很多問題。2015年問題平臺的數量為896家，為上一年的3.26倍。問題平臺主要集中在山東、廣東、浙江、上海、北京這5個省市，占2015年問題平臺總數的比例達到60.16%，追其主要原因為這些地區運營平臺數量較多、處于沿海發達地區、競爭壓力大、資金需求量大等。6、7、12月份為問題平臺的高發期，原因為債務人結構不合理的資金周轉緊張、大量IPO發行的背景下對P2P網貸平臺的巨大抽資作用。據網貸之家和盈燦咨詢數據統計，截至去年12月8日，e租寶作為在央視宣傳的P2P知名融資平臺從事違法經營活動，總成交量745.68億元，總投資人數90.95萬人，待收總額703.97億元，此事件對P2P網貸行業影響巨大，導致許多投資人對P2P網貸投資產生質疑。類似的問題平臺還有很多，因此如何降低網貸信用風險，實施信用產權界定的制度化管理非常有必要。去年7月，中國人民銀行等十部委聯合發布了《關于促進互聯網金融健康發展的指導意見》，互聯網金融監管政策塵埃落地，P2P網貸行業告別“無監管”時代。《指導意見》指出，我國P2P網貸主要為信息中介，為借貸雙方的直接借貸提供信息服務，不得提供增信服務，不得非法集資。

一、網貸主要風險概況及信用風險影響因素研究綜述

我國中小企業占企業總數量的90%以上，為國民經濟發展帶來了巨大的推動力，但是在現實情況發展中卻不容樂觀，很多中小企業背負著“融資難、成本高、效益低”三座大山。其中融資難一直是困擾中小企業的頭等難題，每年有3000多萬家中小企業需要小額貸款與融資，銀行等金融性機構卻不能滿足其要求。在互聯網金融時代，一種能夠解決中小企業即時融資的工具——P2P網貸平臺應運而生，且幾年內的處于井噴式增長。由于P2P網貸是依托現代互聯網金融平臺的一種新型有效模式，最早起源于英國，后發展與歐美等發達國家，近幾年在日益發展的我國也為企業和個人融資做出來巨大貢獻。我國出現最早的2007年的拍拍貸的出現，標志著我國的P2P平臺跨入發展新時代。黃葉尼（2012）對P2P網貸平臺的信用風險主要分為三類，分別是法律缺失、平臺自身導致的風險和平臺用戶使用方法不當等。孫英雋（2012）認為在互聯網金融時代應該利用網絡增加信息的公開性與透明性，建立分散風險的機制降低風險，加強政府的法律監管機制和功能，充分發揮政府的宏觀調控作用。張巧良、張黎（2015）年對我國63個網貸平臺和32個投資者研究發現P2P網貸平臺可能爆發的風險包括信用風險、技術風險、內部管理風險、市場風險、與機構合作風險、無序競爭風險、聲譽風險和法律風險等，并運用層次分析法對這幾種風險進行了排位。

P2P網貸憑借其“高收益”已經成為時下互聯網金融時代炙手可熱的的理財融資方式，同時也帶來了許多諸如提現困難、逾期違約、卷款跑路等問題出現。其中，面臨最大的風險就是信用風險，而信用風險的影響因素國內外學者也研究出來不同的觀點。國外對P2P網貸研究的對借款人信用方面主要通過個人信用綜合評估來篩選，如借款人的歷史信貸數據、實際還款情況等，投資人可以根據這些標準來評判借款人的違約風險。Klafft（2008）認為，大多數P2P網貸用戶不能做出復雜的研究模型來評判其風險，信用風險評估成為不能量化評判的主要風險。還有很多學者通過對借款人的年齡、性別、圖片情況、信貸額度、年利率、貸款目的、收入情況、教育程度、職業特征、平臺注冊時長等因素來綜合考慮P2P網貸平臺的信用風險影響因素。國內的P2P網貸平臺信用風險研究方面，李太勇等人（2013）建立了給予稀疏貝葉斯學習的個人信用評估體系模型。王潤華（2010）構建了基于改進支持向量機的個人信用評估體系模型。齊曉雯（2012）認為多家網貸平臺建立統一的借款人信用評級管理制度，以及引入保險制度以支持賠付擔保制度能夠防控信用風險。劉峙庭（2013）將P2P網貸平臺信用風險從三個角度實證分析了網貸信用評估的改進方式和框架。國內研究偏重制度方面的個人信用評估建設，對信用風險的實證數據研究較少、研究成果不明顯，說明我國的P2P網貸正處于發展初步階段，相關理論也需要進一步研究完善。

二、我國P2P網貸信用風險主要成因

（一）個人征信體制缺失，政府監管不到位。從P2P網貸的性質可以歸納為互聯網的民間金融中介，我國個人征信體制普遍確實，只有銀行等金融性機構具備官方的個人信用數據。加之我國對互聯網金融監管的缺失，可依循的相關法律制度較少，一度造成P2P網貸監管空白。在相關法律法規的缺失情況下，部分網貸平臺利用融資之便進行非法集資等違法活動。2015年7月中央銀行發布《互聯網金融指導意見》，標志著我國P2P網貸平臺開始進入規范的受監管時代。這僅僅是互聯網金融時代對P2P網貸監管的開始，個人征信體制作為借款人信用風險的最重要評判標準目前還沒有統一的建設標準，只能通過銀行性金融機構進行相關信貸等個人信用記錄查詢。

（二）P2P網貸平臺信息不夠透明、公開化，缺乏公認的網貸平臺公共信息服務平臺。目前網貸之間、網貸天眼等P2P網貸數據平臺都有自己的平臺數據、評級、征信查詢、指數、檔案等相關情況欄目，豐富了借款人與投資人的理財知識與參考數據，也及時更新了問題平臺的相關數據情況。但是綜合分析整個P2P網貸市場發現，我國目前還沒有一個非常官方的、權威的、綜合的、統一的數據，也就是缺乏公共信息服務平臺，P2P平臺數據信息不夠透明化。P2P網貸平臺作為網絡金融借貸的中介商通過收取手續費來獲得利潤，但是網貸平臺為了吸引資金可能會將自身的資金或流向擴大宣傳，隱瞞部分投資數據導致貸款數與借款數嚴重失衡而發生流動性風險。信息不對稱還體現在信用貸款方面，由于征信體制的不完善，國內網貸平臺對于借款人的信用程度只能通過本網絡平臺主動要求提供身份、職業、收入等基本信用信息，而且每個網貸平臺對借款人的要求側重點不一樣，每個平臺利用自身的數據信息系統進行信用評級，從而每個網貸平臺對借款人的個人身份信用要求是不一樣的。這就給了很多有不良信用的借款人可乘之機，乘機造假的情況就經常發生，這使得網貸平臺的信用風險進一步增強。

（三）借款人、貸款人層次雜亂，內部管理控制程度。P2P網貸有個讓平臺又愛又恨的人群，成為“羊毛黨”，是指專門選擇各種網貸平臺的優惠促銷活動，以較低成本或者零成本換取物質上實惠的群體。也就是說這部分人群不是網貸平臺的穩定投資人群，可能隨時抽取資金。在我國，借款人和貸款人在P2P網貸平臺的運作由于缺乏真實到位的監督與跟蹤，借貸人群層次復雜，才致使問題平臺經常出現欠債不還的、投資跑路的等惡化現象。由于對借貸人的準入要求不嚴格，只要有利可圖就可以進入該平臺操作，使得對借貸人的管理嚴重不足、甚至失控。

（四）經營業務單一、缺乏有效的賠付擔保機制。我國P2P網貸平臺經營業務較單一，缺乏金融創新，僅僅停留在成交量、收益率等借貸業務上，沒有開發出多種投資渠道或金融項目，以至于資金鏈容易發生斷裂還款不上等問題。國內很多P2P網貸平臺本身對投資人實施平臺擔保，使得貸款人本身面臨的信用風險轉嫁給平臺。如果網貸平臺只有一百萬的凈資產，貸款余額卻超過一千萬或者大大超過了十倍杠桿的要求，加之擔保貸款的壞賬損失率存在，極大可能導致網貸平臺破產的發生。

（五）P2P網貸平臺缺乏科學有效的風控系統機制。P2P網貸平臺風控是指防止和控制降低信用風險的發生，如防止借款不還、貸款人跑路、平臺安全技術等信用風險問題。風控在金融行業的相關工作如信用審查、信用分析、貸后管理等，還有一些銀行系統科班出生的互聯網金融保理、供應鏈金融、小額貸、融資租賃等金融衍生品公司均有風控職能崗位。由于缺乏統一的風控系統，每個網貸平臺的風控系統和人員配備都有所不同，但主要包括貸前、貸中、貸后工作。在整個借貸流程中，整個風控系統還不夠科學、完善。

三、從制度經濟學角度對我國P2P網貸平臺信用風險的防控措施

（1）個人征信體制建立。加強網絡個人信用檔案建設，能夠通過官方認定的公共征信服務平臺查詢每個平臺和借貸人的基本信用信息，使整個網貸環境可信。（2、）嚴格P2P平臺準入制，包括注冊資金、資金分散度、借款人基本信用情況等，頒布相關法律監管。在英國和美國，P2P平臺的設立都必須通過國家證券交易委員會批準，在我國準入門檻低良莠不齊，造成了很多問題平臺。實施嚴格的市場準入制是整治互聯網時代P2P網貸的首要措施，同時也能提高其投資者和借款人的合法性與穩定性。（3）探索建立網貸保險制度。P2P網貸平臺應該尋求多樣化發展，爭取與保險公司制定出科學有效可行的網貸保險理財產品，還可以尋求專門的保險賠付基金制度。（4）風控系統建立完善。加強對客戶信用額度的管理和及時更新，做好風控系統的貸前、貸中、貸后管理。貸前工作包括客戶的基本個人信用調查與評估，貸中包括實時監控，貸后包括客戶的定期信用檢查和交易回顧等并對客戶信用評級進行及時更新。

參考文獻：

[1] 王璐，我國P2P網貸行業發展模式及存在風險研究[J].山東工會論壇.2015（8）

[2] 彭程， 基于長尾理論研究互聯網金融中的P2P網貸模式[J].經營管理者.2015（8）

[3] 楊琛，新型金融產品對居民投資行為的影響分析[J].中外企業家.2015（9）