P2P網絡借貸監管博弈分析

黃聰艷

摘要： 本文將基于有限理性的條件，運用演化博弈模型分析P2P網絡借貸平臺與監管部門的行為策略，并在博弈分析的基礎上進行多主體仿真驗證，從而分析影響網貸平臺和監管機構之間的行為選擇的因素，并針對網貸的規范化發展，提出相應的對策和建議。

Abstract： On the basis of limited ration， this paper uses evolutionary game model to analyze the behavioral strategy of P2P network lending platform and regulatory department， and builds multi-agent simulation model based on game analysis to analyze the factors of influencing the behavioral strategy， and to regulate the development of network lending， puts forward the corresponding countermeasures and suggestions.

關鍵詞： P2P網絡借貸；演化博弈；Netlogo仿真

Key words： P2P network lending；evolutionary game；Netlogo simulation

中圖分類號：F724.6；F832.4 文獻標識碼：A 文章編號：1006-4311（2018）03-0078-03

0 引言

2011年以來，我國互聯網金融的各種業務模式在極短時間內快速發展起來，P2P網絡借貸是較為新型且受關注的互聯網金融模式。自2014 年起，很多大型上市公司，和國有企業也紛紛涉足P2P網絡借貸市場，提高了行業門檻，加速了行業布局，同時也進一步加大了行業內部競爭。然而在“缺門檻、缺規則、缺監管”的“三缺”背景下，經營者“跑路”現象多次發生，使廣大的投資者權益受損，引起了大眾極大的反響和關注。國外對P2P網絡借貸的研究很多，大多側重于實證分析，研究的焦點集中在對借款成功率和利率的影響研究。Iyer et al.（2009）研究發現借款人的信用評級對交易成功的影響發揮很大作用，越有信譽的人借款利率越低，成功率越高。隨著網貸的興起和發展，國內學者研究了網貸的起源和發展、我國網貸的特點和運營模式、網貸面臨的風險和監管建議，大多研究側重于運營模式、風險及監管對策的理論研究，對P2P網絡借貸監管的研究則更多是從風險形成和法律缺乏的角度進行探討。張正平和胡夏露（2013）在分析了國外P2P網絡借貸的產生、發展現狀、主要模式和特點的基礎上，對中國P2P網絡借貸發展的主要模式和新探索進行了比較分析。盧馨和李慧敏（2015）認為我國P2P網絡借貸面臨多種風險，包括洗錢、操作、信用、網絡、政策法律、監管等，并從網貸平臺、借貸者和貸款者以及政府三方面提出對策建議。

1 P2P網貸發展現狀和監管現狀

雖然近年來網貸行業的問題不斷出現，但行業仍持續發展：行業累計平臺數緩慢上升趨于平緩；行業成交量起伏不斷，但總體呈現上升趨勢；投資人數上升幅度趨緩，而借款人數顯著上升；行業平均借款期限逐漸拉長；由于監管的加強，行業綜合收益率逐漸降低，但下降速度有所放緩，且由于平臺逐漸規范經營，綜合收益率有回暖的趨勢。自P2P網貸平臺2007年第一次在我國出現起，對P2P網絡借貸的監管一直處于空白狀態。直至2015 年，互聯網金融監管受到了國家高層前所未有的關注繼而拉開了互聯網金融的監管序幕，于7月出臺了“基本法”——《關于促進互聯網金融健康發展的指導意見》。依據《指導意見》中提出的總體要求和監管原則，制訂了《網絡借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法》，規定網貸平臺必須進行備案登記，并且與銀行進行聯合存管，進一步加強了對網絡貸款行業的規范，正式建立了網絡借貸行業的監管制度。盡管如此，從2015年的下半年起，網絡借貸領域的問題頻繁爆發。據網貸之家統計，截至2017年7月末，停業及問題平臺累計3826家，新增35家，其中24家平臺停業，4家平臺提現困難，以及7家平臺跑路，停業及問題平臺發生率高達64.67%。

2 監管博弈分析

首先假設博弈雙方為P2P網絡借貸平臺和政府監管部門。P2P網絡借貸平臺合規經營的概率為p，不合規經營的概率即為1-p；監管部門實施強監管的概率為q，弱監管的概率即為1-q。其次對平臺的經營行為進行假設，平臺不合規經營時能得到比合規經營更大的利潤R，但當監管部門實施強監管時能發現不合規經營的平臺并對平臺進行處罰D。若監管部門沒發現平臺不合規經營，則上調平臺信用值G，代表平臺信譽良好，否則下調G，若被媒體曝光則雙倍下調。最后對監管部門的行為進行假設，監管部門實施弱監管時產生成本C0，實施強監管時產生成本C1，且大于弱監管時產生的成本。監管部門實施強監管能得到正向激勵效用W，發現不合規經營的平臺能得到獎勵V。當不合規經營的平臺未被監管部門發現而被第三方、社會媒體等曝光時（曝光概率為θ），監管部門因此會失去民眾信任、社會聲譽等損失S。

基于以上假設參數，可以構建P2P網貸平臺與監管部門的博弈支付矩陣，如表1所示。

3 仿真研究

為了更好地研究平臺與監管部門之間的博弈均衡，本文依據博弈結論，使用Netlogo仿真軟件，驗證在具體參數的變化下平臺與監管部門的穩定策略。Netlogo是一個多主體復雜系統建模仿真軟件，本文建立了兩類“主體”，分別代表平臺和監管人員，考慮現實情況，建立200個平臺“主體”以及50個監管“主體”。代表平臺的“主體”在一次仿真周期內隨機選擇一個視線范圍內遇到的監管“主體”進行一次博弈。在多主體復雜系統中，“主體”具有學習與適應能力，設定兩類“主體”有學習能力，例如平臺“主體”能根據自身選擇的策略與監管“主體”博弈所得的期望值與周圍其他平臺策略的期望值進行比較，從而決定是否要改變原有策略，監管“主體”也有同樣的學習能力，兩類“主體”間經過多次博弈以及學習適應，最終達到系統的均衡。根據上一部分的演化博弈分析，分為四種情況進行仿真驗證。endprint

比較①、③兩種情況，其他參數不變，改變懲罰力度D的大小，博弈的均衡就隨之而變，懲罰力度越大，平臺將趨于選擇合規經營。比較②、④兩種情況，其他參數不變，監管部門對平臺信譽的區分越大，平臺將趨于選擇合規經營。比較①、②兩種情況，其他參數不變，改變監管部門的成本，博弈均衡就隨之而變，強監管的成本越大，監管將趨于弱監管。比較③、④兩種情況，其他參數不變，加大對監管部門有效監管的獎勵，監管將趨于強監管。

4 結論

本文運用演化博弈方法，建立了P2P網絡借貸平臺與監管部門的監管博弈模型，求解平臺與監管部門的動態方程，得到了模型的穩定策略，通過仿真軟件進行了仿真分析，得出監管部門對違規平臺的懲罰力度、對平臺的信譽區分、監管部門的監管成本以及有效監管的激勵程度都是影響平臺與監管部門博弈均衡的關鍵因素。經過博弈分析和仿真驗證，對P2P網絡借貸平臺監管的對策建議如下：

①完善P2P網絡借貸平臺監管體系。

監管可以分為事前、事中、事后三階段，一般事中監管更為復雜且難度較大，監管成本過高，可以通過事前監管，提高P2P網絡借貸平臺的準入門檻，讓市場中有更多合格的平臺進入，降低事中監管的難度。

②完善P2P網絡借貸平臺信息系統。

如網貸之家等信息平臺，構建P2P網絡借貸平臺信息系統，及時公示各個P2P網絡借貸平臺的經營情況，方便大眾對P2P網絡借貸平臺市場的了解，也監管部門對P2P網絡借貸平臺有效監控。但缺少統一的平臺信譽評級制度，不能區分各個平臺的優劣。監管部門建立統一的評級制度，將不良信用的平臺列入清單，營造網絡借貸市場的良好信用氛圍。

③完善對P2P網絡借貸平臺的獎懲機制。

對不合規經營的平臺給予嚴厲處罰，規范網絡借貸市場。同時也應該建立P2P網絡借貸平臺的正向激勵機制，對合規經營并積極創新的平臺給予一定的政策補貼，鼓勵建設平臺自律監管制度，增加平臺的社會責任意識及社會信任度，從而不斷提高平臺自律監管的積極性。

參考文獻：

[1]Iyer， R.， Khwaja， A. 1.， & Luttmer， E. F. P. Screening in new credit markets：Can individual lenders infer borrower creditworthiness in peer-to-peer lending？[R] Working Paper， National Bereau of Economic Research，2009.

[2]張正平，胡夏露.P2P網絡借貸：國際發展與中國實踐[J].北京工商大學學報（社會科學版），2013，02：87-94.

[3]盧馨，李慧敏.P2P網絡借貸的運行模式與風險管控[J].改革，2015（02）：60-68.endprint