(哈爾濱金融學院,黑龍江 哈爾濱 150030)
我國最早的P2P網貸平臺成立于2006年,在其后的幾年間,國內網貸平臺很少,直到2011年,網貸平臺才進入快速發展期,一批網貸平臺踴躍上線。2012年中國網貸平臺如雨后春筍般成立,達到2000余家。2013年以后,網貸平臺更是蓬勃發展,平臺數量大幅增長所帶來的資金供需失衡等現象開始逐步顯現。

表1 2013—2015年我國P2P網貸行業發展狀況
資料來源:中國P2P網貸門戶網站(www.P2P001.com)。
根據表1數據顯示,2013—2015年我國P2P網貸平臺數量從523家增加到4948家,成交量也從892億元增加到1.18萬億元;與此同時問題平臺數量也大幅增多,截至2015年底,問題平臺率達到了23.36%。
問題平臺的出現給投資者造成了很大的損失,2015年底e租寶等事件接連爆發,P2P網貸行業受到了人們的質疑。為了改變這一情況,2016年5月國家出臺了《互聯網金融風險專項整治工作實施方案》;8月銀監會叫停了“第三方聯合存管”等模式。近兩年,我國P2P網絡借貸機構不論是數量還是規模雖仍呈擴張態勢,但逐步回歸到理性增長的模式上。截至2018年10月底全國P2P網貸成交額948.52億元,平均期限9.69月,平均利潤率8.78%,平臺數量7503家,其中正常運轉平臺1421家,主動關閉、提現困難、跑路問題平臺等累計4096家,占全國P2P網貸平臺7503家的54.59%。
盡管對P2P網絡借貸的監管從《P2P網絡借貸風險專項全面排查網貸機構,劃分合規類、整治工作實施方案》到中介機構活動辦法、登記備案、信息披露自律、銀行存托管理等主要合規政策已出臺,但是我國還沒有一整套系統和配套的法律法規及細則,為網貸行為提供法律依據和保障。還存在如市場準入門檻不明晰,市場退出機制不健全等問題。
P2P網貸中的信用風險主要來自網貸平臺借款人的信用風險和平臺本身的信用風險。
第一,來自借款人的信用風險。一方面來自借款人信息真實性的風險,由于P2P網貸平臺的多數信息都是由借款人自己填寫,個人信息造假的現象普遍存在,給投資者資金安全帶來影響。另一方面是借款人的違約風險,因借款人健康情況、收入經營情況以及不確定意外等情況的發生而引發的被迫違約,或因借款人故意隱藏編造虛假身份信息,惡意騙貸、故意拖欠借款的理性違約。第二,來自網貸平臺的信用風險。最直接的表現是平臺跑路,過去幾年來,P2P行業跑路平臺數量不斷增加,隨著P2P網絡借貸行業監管力度的不斷加強,平臺跑路現象有所好轉,但仍有網絡平臺鉆監管的空子,信用風險依然存在。
P2P網貸平臺的市場風險主要指的是利率風險。隨著互聯網金融的快速發展,P2P網貸平臺數量不斷增多,為了爭奪有限的市場份額,P2P網貸平臺間的競爭日益激烈。為了吸引投資者,多數平臺紛紛以高利率吸引投資者,從而抬高了行業綜合年利率造成高風險。2013年P2P網貸行業綜合年利率達到了25.43%,隨著行業日益成熟、監管逐漸到位,行業綜合利率逐漸下降,到2018年10月已降至8.78%。
P2P網貸行業的經營風險主要包括公司治理風險和操作風險。公司治理風險一方面來源于平臺內部制度的不健全,多數平臺采用自有資金對借款人提供擔保的舉措,當借款人違約時,平臺墊付違約貸款,這一操作可能使P2P網貸平臺面臨流動性風險,最終倒閉;另一方面,我國P2P網貸平臺絕大多數未設置董事會等管理機構,股權過于集中,也存在潛在的治理風險。操作風險主要來自平臺內部員工。P2P網貸行業的專業人士匱乏、人員工作經驗不足、從業人員準入門檻較低,員工能力水平普遍不高,專業素質差距大,使平臺產生較大的操作風險。
P2P行業的技術風險主要體現在技術安全風險和技術支持風險。P2P網貸平臺的發展與互聯網技術息息相關,強大的信息技術、安全的網絡環境、穩定的軟硬件系統,是P2P網貸平臺良好運營的基礎。然而隨著互聯網金融科技水平不斷提升,P2P網貸平臺要保持互聯網技術的先進性,就需要網貸平臺巨額的研發投入,但是多數平臺的資金實力不足、自身研發能力較弱,造成信息技術無法支持網貸平臺的發展,技術漏洞顯現,導致出現病毒攻擊、黑客竊取資料和金融詐騙等技術風險。
層次分析法,簡稱AHP,是指將與決策總是有關的元素分解為目標、準則、方案等層次,在此基礎上進行定性與定量分析的決策方法。模型構建分為以下三個步驟:
1.建立層次結構模型。
2.構造成對比較矩陣。
3.檢驗判斷矩陣的一致性。
1.構建評價指標體系。目標層為P2P網貸平臺風險,中間層即準則層包括:法律風險、信用風險、市場風險、營運風險、技術風險(見圖1)。

圖1 P2P網貸平臺風險
2.建立兩兩比較判斷矩陣,并確定權重。根據上述AHP法,設計了評價指標判斷矩陣調查問卷,請30名金融領域內的專家按1—9標度法進行賦值,依從多數原則構建了一級指標的所有判斷矩陣。并對判斷矩陣采用“和法”計算權重W、最大特征值λmax、一致性指標CI和一致性比率指標CR。

表2 一級指標比較矩陣
利用MATLAB求其最大特征值及其特征向量,得:
λmax=5.1675,對應的特征向量為:w=[0.108,0.863,0.075,0.174,0.456];
將其進行歸一化,求得的權向量為:W=[0.064,0.515,0.045,0.104,0.272]。
3.進行一致性檢驗。根據CI=(λ-n)/n-1,CR=CI/RI(n=5時,RI=1.12),求得CI=0.042,CR=0.037<0.1。即認為A的不一致性是可以接受的,取值是帶有一定主觀信度的。

表3 平均隨機一致性指標RI值
上述實證結果表明,我國法律風險、信用風險、運營風險、市場風險及技術風險對我國P2P網貸平臺均有明顯的影響。其中,信用風險和技術風險對P2P網貸平臺的影響最為顯著,權重分別為0.515和0.272。而法律風險、市場風險和運營風險對我國P2P網貸平臺也有比較大的影響,其權重為0.064、0.045和0.104。
建立健全相關法律法規是我國P2P網貸行業健康運行的基礎保證。2017年以來,我國政府出臺了一系列意見辦法,在一定程度上起到了規范引導作用,隨著互聯網金融及P2P網貸行業的不斷創新,需要進一步修訂與完善現有涉及P2P網絡借貸的法律法規,同時監管部門應該及時出臺一部針對網貸行業的法律。建立市場準入機制,明確行業標準,完善監管體系。目前我國P2P網貸平臺的監管已采取屬地監管模式,各監管部門明確各自的監管范圍與職責,不留盲區,全方位對P2P網貸行業進行監督。
P2P網貸平臺急需一套系統的信用評級系統,目前人民銀行的個人征信系統己逐步對小額貸款公司、融資擔保公司等金融機構開放,但暫未對P2P網貸平臺開放。建議央行也可考慮將符合行業標準的P2P網貸平臺接入個人征信系統,讓其能夠查詢到投資人和借款人的全面信息,防范借款人出現道德風險及P2P網絡借貸平臺欺詐跑路等信用風險。另外,我國個人征信系統仍處于初期建設階段,信用評價體系還不夠完善,應不斷完善我國征信系統,為P2P網貸平臺保駕護航,防范金融風險,促進互聯網金融規范健康發展。
首先,P2P網貸平臺應明確信息中介定位,停止風險備付金和平臺擔保等業務,完善貸前借款人的信用評估,嚴審投資人資金來源,控制貸款規模,嚴格執行第三方存管和信息披露。第二,要建立健全管理框架,設立董事會,合理分配股權,明確各股東權責,通過完善的組織架構為風險管理奠定良好基礎。第三,設立從業人員資格考試,提高從業人員準入資質,定期組織培訓,同時提高對管理人員的要求。
首先,要重點加強網絡基礎設施建設,加大對網絡技術的研究投入,研發有效的防病毒擴散技術及安全認證技術,完善密鑰管理及加密技術,以增強系統防范能力,提高網絡運行的安全性。其次,加強日常監管,及時備份借貸雙方的用戶信息,防止平臺基礎數據泄露或造成其他不法侵害。最后,相關監管部門積極推進建立網貸行業信息共享系統,各平臺通過系統可以獲取借款人信息,客觀準確地評估借款人的信用等級,降低平臺違約率,促進行業健康發展。