我國P2P網貸信用風險問題實證研究

張琳

【摘要】P2P網貸是互聯網在金融和民間借貸領域的創新。近幾年，網貸業務在國內呈爆發式增長，但由于其自發性，在我國信用體系不完善的環境下，屢屢造成信用風險問題。從違約人黑名單中提煉出借款金額、借款利率、違約人的性別、年齡、職業這些數據，運用OLS法對違約人的借款金額和違約金額進行多元線性回歸分析，對違約人的特征進行了統計分析。研究表明，借款金額、借款利率、違約人的性別、年齡和職業都與信用風險的發生存在著相關關系。最后還提出了信用風險的防范措施，通過法律法規和信用體制的完善逐漸降低信用風險。

【關鍵詞】P2P網貸；信用風險；平臺資金管理；違約人；信用體制；風險評估體系

一、引言

P2P（即peer to peer）網絡信貸是個人對個人信貸，是基于互聯網平臺個人直接借貸模式。P2P網絡信貸的興起并非偶然，它的出現也凸顯了大型金融公司、企業難以覆蓋到民間借貸這一潛力巨大的市場。P2P網絡信貸自2005年出現以來，在一定程度上沖擊了傳統的借貸模式，并因此得到了人們的廣泛關注。以互聯網為依托的借貸平臺突破了熟人、地域的條件限制，同時也避開了在銀行申請困難、程序復雜的難題，把較少的資金集中起來，在分紅時也分散了投資的風險。

P2P網絡平臺有傳統金融無法比擬的優勢：一方面，P2P網絡信貸有傳統金融無法比擬的快捷、方便；另一方面也為借貸雙方提供了一種嶄新的平臺，給投資方提供了一種新的投資方式。在P2P平臺中借款方只需提供申請，投資方根據借款方提供的資料來決定是否借出資金以及借出資金的金額。

然而，在P2P網絡平臺上的借貸活動中，投資方面臨著很大的信用風險。我們應該意識到，國內的借貸網站雖說可以借鑒國外的模式，但在這一金融環境巨大差異的背景下，我國還需摸索屬于自己的道路：首先，我國的網絡借貸多數在借貸的過程中沒有抵押，這一過程的實現往往建立在信用的基礎上，一旦借款方毀約，投資人就會面臨著投資的部分損失；其次，在P2P網絡借貸中，借款方和投資方之間存在明顯的信息不對稱情況，因為投資方僅能從借款方那里得到借款方填寫的信息，在這個基礎上進行決策；最后，對于個人投資者而言，他們缺乏一些專業的分散風險投資的知識，很難做出最優的投資決策。因此，投資人對于借款人的信用問題需要做出判斷，降低信用風險，保障投資人的資產不受大的損失。

隨著互聯網金融的不斷發展，P2P網絡借貸也逐漸發展起來，緊接著而來的信用風險也引起了人們的廣泛關注。一些平臺為了督促借款人守信，公布了違約人的黑名單，以此來促進借款人的還款意愿，降低信用風險發生的概率。對于違約人的部分信息進行公布后，也會促使投資人對這些違約人的信息進行分析整理，以防自己投資時信用風險的發生。

因此，本文希望通過研究借款人中違約人員的特征，分析并找出影響信用風險的部分因素。還通過回歸分析，找出其他影響信用風險的因素，并分析投資人做出怎樣的決策才能應對借款人的信用風險，把自己的損失降到最低。

二、P2P網貸信用風險理論分析

信用風險的發生在理論上與信息不對稱有關，在這一理論中，借款人處在信息的優勢地位，而投資人則處在信息的劣勢地位。一旦借款人與投資人之間形成借貸關系，就會造成道德風險和逆向選擇的問題出現。在交易市場中，信任是交易的前提。在P2P網貸中，信任是網絡借貸成功交易的基礎，一旦交易雙方有一方出現了信用問題，這樣的成功交易就會被終止。借款人出現違約的情況時，信用風險隨之發生。

由于在P2P平臺上的客戶大都是由個體商戶和一些小微企業組成，極易發生信用風險，違約事件發生的概率相較于大中型企業來說是比較高的。因為這些個體商戶在經營不善時，沒有能力還清這些貸款，相應的違約行為就會發生。對于P2P平臺上的一些個體商戶借款人，在他們對自己的商業前景估計不足的條件下，可能導致破產或一些欠債，在這種情況下，他們可能無法還清，這就有可能造成信用風險。

信用風險的發生與借款人的借款金額、借款利率以及違約人的特征都存在著一定的關系。正確認識他們之間的關系，對于降低信用風險具有十分重要的意義。

借款金額與是否違約存在著一定的關系。當借款人的借款金額相對較大時，借款人很難在相應的時間內還清所借款項。因為對于借款人來說，借款發生時有時會是急需資金的時候，在之后的時間里，由于金額的龐大，要想還清還需要很長的一段時間，這就會造成違約的發生。若是借款人借取大量的金額進行投資，在一定時間內也會很難收回全部的資金，對于自己所承諾的還款期內，不能還清全部的款項，借款人的違約行為就會隨之而發生了。所以說，對于借款人而言，借款金額的多少也影響著信用風險的發生情況，且借款金額越多，違約發生的概率也越大，相應的違約金額就會增加。

借款利率與違約之間也存在一定的關系。借款人在所借款項到期后，歸還的錢除了所借本金外還有一部分的利息，所以借款利率的多少同樣制約著還款金額的多少。利率越高，相應的到期還款金額就會越多。當借款利率提高時，借款人到期所需還清的利息就會增加，且拖得越久，利息就會越多。而對于一部分人來說，所借本金可能剛剛還清，但是巨大的利息金額還是有可能還不上的，這種現象的出現對于借款人的及時還款行為會產生很大的影響。對于借款人而言，在還款時也可能會由于多種方面的因素致使無法湊齊足夠的金額，當利率很高時，借款人所還的錢就會越多，在還款能力達不到的情況下，就極易造成違約的發生，且借款利率越高，還款能力相應的就會越低，違約金額就會越多。當一個人的違約行為曾經發生過，他再次向投資人借款時借款利率就會被抬得很高，從而要還清的款項就會越多，這就有可能再次造成違約風險的發生，且違約次數越多，再次向投資人借款的利率就會越大，而借款利率越高，違約就會越容易發生。一次次循環交替，就會造成信用風險的不斷增大，致使違約風險大概率的出現。

借款人自身的一部分因素也制約著違約情況的發生。這些因素或多或少地都會對信用風險的是否出現產生一定的影響。借款人在借款時需要提交自己的信息，但借款人在借錢的時候所提供的信息并不全面，這就會對投資人做出是否投資的決策產生一定的影響。由于投資人拿到的借款人的資料并不是全面的，對借款人也不認識，沒有太多的了解，所以在進行投資決策時，存在很大的不確定因素，可能會遭受更多的信用風險。增加信息的完整性是降低違約風險的前提，只有在全面的了解之后，投資人才能做出恰當的決策。雖然信息是不對稱的，但投資人對借款人的積極了解以及對借款人社交網絡的調查，都會適當地降低一些信用風險的發生概率。在信息不對稱事情發生后，投資者是處在劣勢的一方，加強對借款人信用的評判顯得尤為重要。

在李廣明的研究中，借款人的性別、年齡、職業、學歷等因素對違約行為的發生產生了一定的影響。因此，對于投資人而言，考慮借款人的特征對于能否收回本金和利息具有重要的意義。

針對以上理論分析，我們從違約者黑名單中提取有效的數據來進行實際的分析，并通過多元線性回歸分析和統計分析來分析理論的可行性。

三、違約人特征分析

小額貸款者是對融資平臺訪問最多的客戶，他們獲得的資金一般用于急用，因其借款數目不多，基本上沒有什么太大的監控措施，因此能否適時還清所借款項和利息，完全憑借的是自身的信用，在對借款人的關鍵信息的判斷方面尤為重要。

下面我們通過觀察違約人的特征來分析這些因素對信用風險發生的影響：

（一）違約借款人性別分布

從圖中我們可以看到，在違約人中，男性有68人，女性只有20人，男性占了很大一部分比例。違約的男性遠比女性多得多。從違約人的性別特征我們可以看到，在信用風險因素分析中，男性比女性更容易發生違約。所以投資人在進行投資時，對待男性的借款人應該更慎重一些。從圖中我們可以分析出，男性發生違約的概率遠比女性大很多。

存在這一現象的原因我們可以認為是，在男性中，創業的人數比較多，他們對資金的需求比較大，然而在創業的過程中會遇到很大的問題，可能造成違約的風險就會加大。因此，對于投資人而言，在進行選擇性投資時，應該適當地關注一下借款人的性別。我們可以認為，借款人的性別對于違約風險的發生是有一定的影響的，在網絡借貸的過程中，應進行相應的關注。

（二）違約借款人的年齡分布

在如下的條形圖中，我們可以看到，在21～30歲這個年齡段中，違約的人數有17人；在31～40歲這一年齡段中，違約的有55人；而在41～50歲這一年齡段中，違約的有16人。通過這些數據，我們可以看到，在31～40歲這一年齡段的違約人數較多，占違約人中一半以上的比例。我們也可以看出，在這一年齡段的人，違約的可能性更大。

針對圖中的數據進行分析，我們可以知道，年齡對于違約的是否發生還是有一定影響的。31～40歲的人們，有的進行創業，有的因為家庭的責任而在P2P平臺上進行借款，他們中的部分人，或因家庭的因素，或因創業中發生的不確定性因素造成了違約行為的發生。由于在這一年齡段的人違約人數比較多，違約的概率也是比較大的，所以投資人在進行投資時也應該注意借款人的年齡狀況。借款人的年齡狀況對信用風險的發生也是有一定影響的。

（三）違約借款人的職業

在圖3的表格中，我們可以看到，學生有12人，商人有53人，公職人員則有20人，在這些人中商人占的比例比較大。在進行違約人職業分析中，我們清楚地了解到，商人更容易違約，也就是說，商人的違約風險更高一些。對于公職人員來說，由于他們穩定的收入，在貸款時對自己的還款有一個更為準確的預期，按時還清本息的意愿更大一些，但也存在多種的不確定因素。一旦不確定的因素發生，他們可能無法及時地還清所借款項，就會造成違約的發生，自己本身的信用問題也會造成影響，影響以后的借款行為。對于職業為學生的人群來說，他們借貸違約的可能性相對來說較小一些，但是對于違約行為也是會發生的。學生作為借款人，所借款項一般是用于學費的繳納，違約情況的出現也是不能按期歸還，但學生的信用狀況還是比較好的，雖有違約行為的發生，但還款意愿也是積極的。

在這里，我們主要分析一下商人的違約情況。商人在違約人中占有大部分比例。由于商人在經商中，有可能會出現急需資金的情況，從平臺中借入款項后，由于某些外在因素的影響，往往會不能按時歸還，造成違約事件的發生。因此，投資者進行投資時應充分考慮借款人的職業，在此基礎上進行評估，進行合理的投資。

通過以上對違約人特征的分析，我們可以說明，借款人的性別、年齡和職業都會對信用風險的發生產生影響，這些因素也是投資人應該認真評估的因素，為降低違約風險提供準備。

四、P2P網貸信用風險實證分析

（一）模型設定

為了全面地分析違約金額的影響因素，選擇違約金額作為被解釋變量，用Y表示，選擇借款金額、借款利率作為解釋變量，分別用X1、X2來表示，利用EViews軟件分析和估計模型的參數。通過對網貸平臺中違約人信息中的數據進行處理，我們可以運用回歸模型來進行分析。我們做出如下的線性圖：

從圖中可以看出Y、X1都是逐年增長的，但增長速率有所變動。而X2在大多數時候呈現水平波動。說明變量間不一定是線性關系，可探索將模型設定為以下對數模型：

（二）估計參數

利用EViews估計模型參數，可得如下回歸結果：

（三）模型檢驗

1.經濟意義檢驗。模型估計結果說明，在假定其他變量不變的情況下，借款金額每增加1元，違約金額就會增加1.023949元；在假定其他變量不變的情況下，借款利率每增加1%，違約金額就會增加0.025345%。這與理論分析與經驗判斷相一致。

2.統計檢驗。

第一，擬合優度：由回歸結果可知 ，修正的可決系數 ，這說明模型對樣本的擬合很好。

第二，F檢驗：針對 ： ，給定顯著水平 ，在F分布表中查出自由度為 和 的臨界值 ，由回歸結果得知F=251.9021，由于F > ，應拒絕原假設，說明回歸方程顯著，即借款金額和借款利率這兩個變量聯合起來確實對違約金額有顯著的影響。

第三，t檢驗：針對 ： ，給定顯著性水平 ，查t分布表得自由度為 的臨界值 。由表中的數據可知，與 對應的t統計量為19.45134，其絕對值大于臨界值，應拒絕原假設，也就是說，在其他解釋變量不變的情況下，借款金額對違約金額有顯著的影響。針對 ： ，給定顯著性水平 ，t統計量為1.060184，從表中可得P值為0.2921，在 下，借款金額對違約金額影響不顯著。

3.四方表格 獨立性檢驗。為了探求利率與逾期金額之間的關系，隨機選取了88人進行了認真的調查，調查結果為：網貸利率15%以下55人，逾期金額高于1.7萬元人民幣的23人，低于1.7萬元人民幣的28人；網貸利率15%以上37人，逾期金額高于1.7萬元人民幣的37人，低于1.7萬元人民幣的0人。針對這一情況，筆者進行了獨立性檢驗，假設網貸利率與逾期金額是無關的，得出表2：

根據統計學獨立性檢驗的要求，我們有95%的把握認為網貸利率與逾期金額是有關的，完全可以拒絕原來的假設。由此我們可以得出以下結論：網貸利率越低，逾期金額就越低。也就是說，網貸利率與違約金額是相關的。在這一分析中，我們可以看出，影響信用風險的又一個因素是借款的利率，當借款利率低時，借款人所需償還的債務相對來說就少，在自己的償還范圍內，所以違約的情況發生的概率就會小很多，違約的風險就會越低。相反，當借款利率很高時，借款人因為付不起太多的利息費用，就不還或是少還所欠的款項，因而信用風險發生的概率就會相對增大。

五、P2P網貸信用風險的防范對策

（一）P2P平臺內控措施

1.完善法律法規。完善法律法規，將P2P網絡借貸平臺納入金融監管。目前P2P網貸平臺在一定程度上由于法律缺失，出現了良莠不齊的現象，為了讓P2P網貸走向健康、有序的發展道路，應該盡早地把P2P網貸平臺納入到金融監管中來?，F在的網貸平臺被定為合法的民間借貸平臺，平臺必須加強監管，一旦監管不力，有可能使借款人違約不還，使投資人的資金損失，同時也影響了平臺的發展。所以完善的法律監管，可以使人放心投資，讓借貸活動做到有法可依。

2.完善平臺資金管理機制。加強資金的管理，將借入和借出資金分開管理，建立精細化的資金借貸組合，分散個體風險。深度挖掘借款人的信息，建立線上和線下兩種渠道，充分了解借款人的信息，防止因信用體系的缺失而引發的信用風險大量出現。建立各種風險緩釋技術，保障投資人的本金利息不受損害。對于還款困難的用戶，盡量給予幫助。

3.加強信息披露、完善征信體制。個人征信系統即個人信用信息基礎數據庫，是一個全國統一的有關個人信息的信息共享平臺，是由中國人民銀行組織的商業銀行建設的。為個人建立信用檔案，保存個人的信用信息，記錄過去的信用行為，為相關政府部門、商業銀行和其他具有法定的用途提供信用信息服務。國內的征信體系發展較晚，目前還不是很完善，需要相關部門的配合來共同推動其發展。同時采取以下措施：首先，建立健全個人征信相關的法律法規，明確相關機構獲取個人信用報告所必須遵循的程序和原則；其次，開放征信體系建設，允許民營資本的加入；最后，建立良好的信用環境，通過對個人征信體制的建設，降低信用風險。

4.提高安全技術管理。采取多種技術手段，加強用戶資金的安全管理，加強網絡體系的安全建設。使用戶在進行網上信息傳輸中信息不被篡改、不被泄露，使借款人的身份信息不被惡意篡改，以此來尋找違約后的借款人，降低信用風險。

（二）網上信用風險評價體系的建設

建立網上信用風險評價體系可以更透明地看到借款人的信用風險，根據借款人所提供的信息，運用信用風險評價體系，投資者就可以更好地選擇借款人，不僅能看到借款人的信用風險，也可以使自己對自己資金的借出有一個更好的掌控。網上信用評價體系的建設需要借款人的很多信息，通過對借款個人包括借款人的還款意愿、借款額、學歷、職業、年齡、性別等因素的分析，我們可以構造出一個信用風險的評估模型，由此來建立這一信用風險評價體系。

當信用風險的評價體系建立出來以后，根據借款人的情況來進行投資，可以降低投資人的投資風險，同時選取適合的借款人違約的可能性也隨之降低，這樣可以使信用風險降低，有利于投資人進行投資。

（三）投資人采取的措施

對于投資人來說，要全面了解借款人的個人信息，同時要學習一些投資的知識，根據所學內容選擇自己看好的借款人。投資者不能只等著平臺把借款人的信息給你，應該主動去了解借款人的一些信息，這些信息有可能是借款者沒有填寫在自己的資料里面的，只有主動去了解，才能得出一個更為真實的結論，才能在對借款人了解的基礎上做出理性的選擇。

投資人為了降低借款人的信用風險，在進行投資時應選擇正規的、品牌好的P2P網貸平臺，并了解借款人的信用狀況。