大學生網貸風險度量與監管改進意見及措施

李銘洋++張琭++王毅誠++董曉藝++趙文昌

摘 要 銀監會教育部等六部委于2017年5月聯合印發《關于進一步加強校園網貸整治工作的通知》以來，各地加大對校園網貸業務的清理整頓，取得了初步成效。但部分地區校園貸亂象仍然存在，所面臨的風險也沒有能夠得到很好的解決。本文正是基于這樣的政策背景下，進行研究分析，主要分為四個部分：第一、二章對校園貸的整體發展歷史進行簡要介紹，并且對發展過程中產生的各種問題歸納總結；第三章主要通過資料收集并結合問卷調查的方式，對校園貸行業面臨的幾大主體風險進行分析；第四章通過衡量大學生未來現金流的方式，基于RAROC模型構建貸款評級模型；第五章綜合上述論點以及相關調研內容，給出一定的改進措施與建議。

關鍵詞 大學生；校園貸；網貸機構；商業銀行

借著國家推動“互聯網+”政策的東風，金融搭乘著互聯網列車飛速向前，校園貸業務也隨著網貸行業的發展進入人們揚中。一方面校園貸業務可以平衡大學生資金短缺與超前需求間的不匹配問題，對金融機構庫存資金進行合理分配，提高社會福利水平；在另一方面，校園貸的相關監管法規空白，行業建設不完善，校園網貸悲劇叢生。因此，本文將從校園貸整體的發展現狀入手，逐步分析，總結得出可行的改進意見與措施。

一、大學生網貸發展現狀

（一）起步階段

2014年，大學生網貸萌芽。分期樂、趣分期和愛學貸陸續宣布進軍校園貸市場，在校大學生成為了網貸機構最大的潛在客戶，一些網絡貸款的盈利大約在7%～20%之間甚至更多。面對大學生如此廣大的客戶群，以及非常可觀的利潤，成百上千的校園網貸平臺如雨后春筍般生長，應運而生，校園網貸市場迎來爆炸式增長。

（二）發展階段

2014-2015年間，網貸機構數目急劇增加。由2013年的600多家增長至1300家左右，增幅超過100%。隨著網貸行業整體的快速發展，校園貸行業也迎來了巔峰時期。2015年1月，愛學貸完成4000萬元的A輪融資；3月，分期樂獲京東集團戰略投資；4月，趣分期宣布完成昆侖萬維領投的1億元D輪融資；8月，趣分期表示獲得了螞蟻金服領投的約2億美元E輪投資；9月，愛學貸完成中銀系領投的3億元B輪融資，并獲得中國銀行50億元授信。校園貸作為網貸的一張，2015年正是它發展的黃金時期。

（三）問題階段

在網貸機構社會影響不斷擴大、日益繁榮之際，其潛在問題也逐漸暴露。據未央網于2015年5月26日發布的《大學生網貸現況簡析》指出，截止2015年4月初，征誠征信研究部基于大數據技術統計得出，在25132個已經發生逾期30天以上的數據中，有3550人將欠款還清，還款率為15.24%。從具體金額看，逾期大學生的人均欠款總額為2992.46元，人均總罰息為963.73元，罰息占欠款總額的32.2%，并且逾期大學生的人均逾期筆數是3.91筆。而同時期的各種新聞媒體對于多起校園貸違規事件的報道也同樣反映出校園貸問題日趨增多。

（四）改革階段

2016年4月，銀監會聯合教育部發布了《關于加強校園不良網絡貸款風險防范和教育引導工作的通知》，校園網貸行業第一份正式的約束性文件出臺。2017年4月，銀監會發文《關于銀行業風險防控工作的指導意見》，明確禁止向未滿18歲的在校大學生提供網貸服務。2017年5月，銀監會發布《關于進一步加強校園貸規范管理工作的通知》（以下簡稱“通知”），一律暫停網貸機構對在校大學生網貸業務的開展，暫時交由商業銀行進行操作。

（五）發展趨勢

從目前來看，從事校園貸業務的金融機構主要分為兩大類：一是網貸機構，二是商業銀行。本文認為，目前“通知”指出暫停網貸機構進入校園貸市場主要目的是為了給予各大網貸機構整改時間，最終有關部門會依照整改情況，選擇合適的時間取消這一禁令，放開校園貸市場。

目前商業銀行銀行積極響應“通知”要求。2017年5月，建行和中行向市場推出其校園貸產品——“金蜜蜂校園快貸”：該產品為純信用貸款，授信額度為1000元至50000元，年利率為5.6%期限靈活，可全額提現，在1年內隨借隨還，按使用天數計算利息；工商銀行正與樂信集團旗下的分期樂聯合開發一款“工銀分期樂聯名卡”，將于6月6日啟動在武漢大學、中山大學、深圳大學、四川大學等九所高校的線下試點。商業銀行加入網貸行業的具體情況還有待觀察。

本文將根據目前最新的管理措施，本文在風險分析以及監管改進意見將偏向于分析商業銀行，部分觀點將圍繞商業銀行展開。

二、風險分析

本章將結合調查問卷中的有關內容，針對大學生網貸中的風險進行風險的定性分析，并分別從貸方與借方的角度進行闡述。其中借方部分專注于大學生在參與校園貸款時出現的各種風險，而貸方部分則根據通知要求，對目前提供校園網貸的金融機構——銀行進行校園網貸風險分析。

（一）借方風險分析

1.信用風險

校園貸可以視為一種特殊的信用貸款，它面臨的其中一個主要風險就是信用風險。在信用貸款中，借出方通過參考借入方的征信數據或者是在銀行中的信用記錄，從而確定發放的貸款金額。但是在校園貸的實際操作中，由于大部分大學生信用記錄幾乎沒有，在各個傳統的信用體系方面都難以獲得其真實可靠的信用數據，缺乏對照，這就使得校園貸的信用風險難以可靠衡量。

2.信息不對稱風險

信息不對稱風險并非完全屬于借方，在貸方也是有一定的存在的，貸方部分將會在下一節中繼續介紹。由于網絡貸款的特殊性，操作流程大部分基于網絡平臺，申請過程一般為填寫相關的個人信息，提交申請，經過貸款審核后發放貸款。在這一個貸款流程中，貸方所獲得的所有相關信息來自于借方在申請時所提交的信息，由于網貸形式的隱蔽與不確定性，網貸機構難以得出準確的審核結果，這也是在部分校園貸案例中盜用信息貸款的主要原因。endprint

3.償還風險

由于大學生群體的特殊性，大部分不能提供穩定的還款資金，或者說現金流對于各項突發事件的波動性較大，很容易面臨償還風險。主要分為以下三個方面：

償付能力低。根據問卷調查顯示，大學生平均月生活費集中在1300-1600元/月，而月消費水平也集中在1300-1600元/月，這就意味著一般情況下，大學生在除去兼職等方式獲取資金外，每月的凈現金流值較低。

流動性低。根據問卷調查顯示，當大學生預計未來現金流出現短缺時，主要會采取打工掙錢、將個人資產變現或者向家人索要資金這三種方式來彌補。不考慮家庭補助的情況下，其他的諸如兼職、獎學金、助學貸款的方式獲取資金的方式在緊急情況下流動性不足，即使是變賣個人資產，必定需要一定的周轉時間。在這一系列的影響下，大學生的償還貸款時很可能面臨流動性不足的情況。

風險抵抗能力低。在一般情況下，大學生每月可獲取的資金較為穩定，不會出現大幅波動的情況。在這種情況下，一旦發生任何事故導致資金損失，將會影響到大學生的每月預留的還款資金，導致資金鏈緊張，貸款償付能力對風險的波動率高。

（二）貸方分析

1.信息不對稱風險

在網絡貸款中，貸款合同由貸方制定，而借方只能被動接受，基本上沒有修改條款的權利。在這種情況下，貸方就有可能通過貸款合同中的某些條款，來達到對自己更加有力的局面。這就是貸方的信息不對稱風險。在P2P校園網貸時期，網貸公司經常利用某些隱形條款為自己謀利。例如大部分網貸公司提供的利率為名義利率而非真實利率，而其他諸如采取不同的利息計算方式、收取服務費等等方式更是數不勝數。一般情況下，如果不是經管類專業或者說是有專門研究了解過的大學生，很容易被對方所蒙蔽。

2.資金風險

在校園貸只能由銀行參與的通知要求下，對于可能產生的校園貸違約情況，商業銀行銀行將面臨著壞賬導致的資金風險。現今的網貸采用P2P模式，網貸機構通過類似于證券化的操作方式，將網貸分散重組后提供給投資者。雖然機構不同可能具體操作不同，但是在面臨貸款損失時，機構本身一般不會遭受很大的損失，然而這一狀況在商業銀行中完全不同。

銀行參與校園貸業務所用的資金是來源于儲戶在銀行中的儲蓄資金，對于銀行來說是一種負債，一旦貸款發生違約，銀行將以股本權益彌補損失，增大銀行破產風險。而另一方面由于政策與社會福利的需求，銀行不能過高要求貸款利率，這就使得校園貸業務對于銀行本身來說并不是好的投資。

三、大學生網貸風險模型

（一）傳統模型

傳統的貸款風險度量模型主要基于貸款者的信用程度以度量貸款風險，如KMV、Logistic模型、Z模型及Zeta模型。這類模型或量化、或定性，但都認為在較高的置信水平下，貸款質量與貸款者信用程度呈正相關。這顯然是有缺陷的。

在貸款運營中，最終目標是還款，中介目標是信用。但是由于上文所述原因，在校學生群體的信用等級與還款能力之間的關聯度小。大部分學生群體缺乏主動收入，其主要還款源嚴重依賴于生活費，一旦生活費出現波動甚至損失，貸款質量將迅速下降。

一筆貸款質量的好壞只決定于未來真實現金流，即使是一筆長期貸款，只要未來現金流充裕，那么該筆貸款也是優質的。信用指標只能作為一種參考，真正決定貸款質量的，還是借貸者在貸款周期內（或稍長的一段時間內）的預期收入。

（二）基于RAROC模型的貸款風險度量模型

1.模型簡介

本模型從商業銀行視角出發，基于貸款的資產類屬性，參考RAROC模型，將校園網貸視作銀行的一項資產，從銀行收益角度分析風險。由于銀行的投資是貸款額，收益是貸款者在貸款期限內償還的各期現金流。若將貸款者在投資期限內所有的現金流入，都視作銀行可獲得收益，則認為：

貸款風險率表示著貸款盈虧的不確定性，當r為負值時，有損失可能性，當r為正值時，有收益可能性，當r大于某一設定值（R）時，該筆貸款可以視為優質貸款。在這里我們可以設立一個簡單的公式計算出R。當r≤0時，拒絕放貸；當0

R=rf+rr

在這里rf 表示近期的中國5年期國債收益率；rr表示需要的回報率，由銀行的總資產回報率進行加權平均后得出，權重參考各銀行的總資產。

四、校園貸行業改進意見及措施

在校園網貸初期發展階段中，由于相關監管缺失，產生很多問題。基于上文分析，我們在信用評級、信息共享、激勵機制、貸后管理、行業自律與政府監管六個方面，提出改進意見及措施。

（一）基于模型構建信用評級

目前校園貸存在著難以定量信用風險的問題。不同于傳統的信用貸款信用評級方式（參考現有資金或者未來現金流），大學生網貸存在著其它的影響因子，需要針對性的添加到評級系統中。在這里，我們可以參考上一章所給出的大學生貸款風險率的計算公式。以貸款風險率為核心，建立一個專門用于大學生網貸的信用評級體系，加入其它可能的外部因素影響（如：擔保人）以及其它可以側面反映出大學生信用的因素（如：獎懲記錄），按一定量的權重加總求和后，對評分進行等級劃分，構建出大學生網貸的信用評級體系，有針對性的對校園貸進行一個信用風險的定量分析，可以在一定程度上降低信用風險。

（二）信息共享機制

校園貸業務一直存在著的問題就是貸款人信息不能實現共享，這就導致了部分不法分子重復借款的現象。目前的網貸市場可以視為是一種OTC市場，由于中央清算所（信息共享）的缺失，交易都存在著信用風險。目前情況下，相比于網貸機構，銀行之間存在著大量信息交流與業務往來，具有建立信息共享機制的基礎。通過建立貸款人的信息共享機制，可以很快確定貸款人的歷史貸款記錄、現有貸款金額以及歷史操作行為，這樣有助于避免惡意借貸導致的風險。

（三）獎懲機制

在目前的銀行校園貸產品中，貸款利率水平都是確定的，如建行的“金蜜蜂校園快貸”年化利率為5.6%。由于逆向選擇，這個利率是考慮了壞賬下所要求的收益，這在一定程度上損害了信用良好借貸人的利益。所以在發放校園貸的時候，對于有良好信用記錄的大學生可以適當減免利息。對于有不良記錄的大學生給予適當加息處罰。這樣可以更加有效的促進、引導大學生正視校園貸，培養對自身信用的正確了解與重視。

（四）貸后管理

貸后管理是指從信貸業務發生后直到本息收回或信用結束的全過程各項管理與服務活動，本文定義為由于貸款影響因素的變動而導致風險變化的管理活動。在校園貸中，由于信息不對稱的存在，網貸機構難以通過貸款人進行貸后管理。這點可以參考工商銀行試點與校方合作進行校園貸的模式，通過與學校建立溝通，通過學校獲取大學生的相關信息，得知貸款大學生的情況，在一定程度上可以提前預測違約的發生，并及時對貸款進行管理。

（五）行業自律

網貸行業目前在中國互聯網金融行業協會的管理之下，該行業協會于2015年12月31日獲準組建，是國家有關部委組織建立的國家級互聯網金融行業自律組織。而到目前為止，網貸行業自身并沒有成立一個組織完善的全國性官方協會，但存在著大量地區性的組織機構與社團，但都缺乏足夠的公信力，只能提供有限的平臺匯總信息，無法有效約束會員。通過加快官方的網貸行業協會的組建，可以加強對網貸行業的約束力，督促網貸行業正常發展，引導校園貸業務走上正軌。

（六）政府監管

雖然目前有關部門在逐步跟進校園貸改革，大量發文建議辦法與管理條例，但目前為止還沒能夠建立健全一套有效的網貸機構管理辦法，只能暫停網貸機構從事校園貸業務。這樣的方法在一定程度上確實降低了校園貸行業的不良影響，但也有一定的弊端，并沒有從根本上解決校園貸業務目前存在的問題。所以就現在這個階段來看，政府加快網貸行業相應監管部門的建設，劃清監管職權范圍，建立一套行之有效的網貸行業監管體系。只有這樣，校園貸業務才有可能重新開放給網貸機構進行操作，促進行業真正健康發展。

五、總結

當前國家政策對網貸機構開展大學生校園網貸進行限制，使得大學生網貸逐漸擺脫了原先市場秩序紊亂。但是大學生存在的超前的消費觀、較弱的自身能力評估以及有限的資金來源等問題依然不容忽視。針對上述所存在的問題，本文經過一系列分析，提供了一些新的思路，來對校園貸進行更好的管理，讓更多大學生能夠更安全，更方便的獲得貸款，建立一個安全完善的校園貸行業。

注：此文江西財經大學大學生創新創業訓練計劃項目[201710421084]

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