P2P網絡借貸平臺的風險控制研究

吳成浩 張池慧

摘 要：在互聯網金融快速發展的背景下，P2P網貸平臺的發展迅猛，同時也存在諸多問題。綜合考慮性質、區域、注冊資本、運營情況等因素，選取20家網貸平臺，用因子分析法建立風險評價指標體系。根據實證分析的結果，提出立法規范平臺內控機制、完善監管規章制度、提高網貸平臺運營能力等建議，以期提升P2P網絡借貸平臺的風險控制能力。

關鍵詞：P2P網貸;因子分析法;風險評價體系;風險控制

中圖分類號：F832.5? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2019）01-0075-06

隨著我國經濟的創新發展以及國家對中小企業扶持力度的加大，P2P網貸發展非常迅速，截至2018年6月，我國網絡借貸平臺數量累計6 183家，正常運營1 836家。同時，P2P網貸平臺存在諸多風險與問題，比如風險法律風險、信息技術風險、流動性風險，以及資金鏈斷裂提現困難等，因此，提升 P2P網貸平臺的風險控制能力，防范金融風險，具有現實意義。

一、網貸平臺的選取

選取宜人貸、團網貸、向上金服等20家網貸平臺，包含上市系、風投系和民營系，兼顧一線、二線城市，包含注冊資金在10 000萬元以上和以下的平臺，比較具有代表性。

二、P2P網貸平臺風險影響因素實證分析

（二）實證分析

根據所收集的數據，運用SPSS22軟件，利用12個指標，對20家網貸平臺的原始數據進行標準化分析。通過KMO檢驗和Bartlett球形檢驗結果可知，KMO值為0.541>0.5，當KMO值大于0.5時證明通過檢驗，可以進行因子分析，且伴隨概率值為0.000<0.01，所以選取的數據可以做因子分析。

提取因子以及解釋的總方差：前五個因子的方差貢獻率分別為30.227%、17.340%、12.335%、9.801%、9.005%。提取的5個因子方差累計貢獻率為78.709%，解釋的信息超過75%，可以得出所選取的5個因子已經足夠代替原來的變量。所以，選取5個公因子F1、F2、F3、F4、F5來評價網貸平臺的風險控制能力。

旋轉后的因子載荷矩陣，各個變量的因子歸屬已經很明確。公因子F1中成交量X6、注冊資本X1、借款人數增長X8、透明度積分X9、資金杠桿X10具有較高的載荷，可命名為風險承受能力因子。公因子F2中運營時間X3、平均參考收益率X4、月平均收益率倍數X5具有較高的載荷，可命名為投資收益因子。公因子F3中成交量X2、投資人數增長X7具有較高的載荷，可命名規模因子。公因子F4中人均借款金額X12具有較高的載荷，可命名為人均借款金額因子。公因子F5中人均投資金額X11具有較高的載荷，可命名為人均投資金額因子。

（三）結果分析

風險承受因子F1方差貢獻率為30.227%，是網絡借貸平臺的綜合競爭力最重要的因子。20家企業中，前5名分別為宜人貸、陸金服、有利網、小贏網金、拍拍貸，這些網絡借貸平臺注冊資本和網貸成交量比較多，資產規模較大，并且投資人數也相對較多，增長比較快，資金杠桿相對比較低，透明度相對比較高。

投資收益因子F2方差貢獻率為17.34%，說明投資收益因子在評價網絡借貸平臺抵御風險能力中的作用突出，排名靠前的為拍拍貸、向上金福、宜人貸、51幫你、你我貸。民營系的你我貸以及上市系的拍拍貸，整體上發展狀況良好，具有較強的管理能力和盈利能力。

規模因子F3的方差貢獻率為12.335%，對整體的解釋所占比例并不是很高，但對評價網貸平臺風險抵御能力依舊發揮較大的作用。排名前三的為拍拍貸、宜人貸、陸金服。拍拍貸運營時間較長，在行業內占有相當大的份額，抵御風險能力比較強。宜人貸和陸金服無論是資金實力還是風險控制以及平臺運營，都有業內最為專業的團隊。

公因子F4反映的方差為9.801%，F5反映的方差為9.005%，人均借款金額和人均投資金額是衡量分散度的重要指標，二者所能反映的信息都不是很大。但是，二者的加權可以看作是衡量網貸平臺分散度的一個重要指標。分散度越高，平臺的風險承受能力就越大。

三、風險控制措施建議

第一，立法規范平臺內部風控機制。網貸平臺的風險內控機制非常重要。監管部門應當從立法角度要求P2P網貸平臺把風險防控納入其內部控制體系，意識到內部風險防控的重要性，在其公司章程中具體表明其風險防控的運作模式。具體來說，以法律的形式來要求P2P網貸平臺根據自身的業務模式，分析公司面臨的諸多風險，把業務部門當作第一道防線，把風險管理部門當作第二道防線，把內部審計部門和外部審計師當作第三道防線進行全面風險管理。

第二，提高網貸平臺的門檻。目前我國網貸平臺注冊的繳納方式是認繳登記制，對實際繳納資本沒有硬性要求。網貸平臺想要正常經營和防范突發性風險，實繳資本是重要保證。改變現有的認繳登記制可以保證公司的初始運營，有效防止空殼公司的出現。

第三，發揮智能風控的作用。借款期限與風險是呈現正相關的。針對網貸市場中存在的長短期限錯配的情況，網貸平臺可以靈活利用多種金融工具，實現長短期借款的搭配，這可以有效降低平臺的風險。同時，還可用利用對借款人的評分模型，反欺詐算法等智能風控來實現貸前、貸中、貸后的全流程風險監控。

第四，保持網貸平臺產品的穩健性。追逐較高的平均收益率是平臺運營的主要目標之一，但是網貸平臺也應該注重風險控制。在投資的過程中，在適當關注高收益的同時，更要注重平臺的穩定增長，盡量避免過度追求過高的產品收益率。

第五，限制網貸行業杠桿率。過高的杠桿率會加大網貸平臺的風險，之前的很多平臺通過資產證券化的方式來變相放大杠桿的行為不可取，網貸平臺可以通過信貸資產轉讓或者資產證券化等名義融入的資產與表內融資合并計算來限制網絡小額貸款的杠桿率。

第六，引入保險等第三方擔保機構。引入第三方機構，如與保險公司合作實行履約保證保險，一旦借款人未按期進行兌付，則需要保險公司按照簽訂的保單承擔起保險的責任，可以使出借人的合法權益得到有效保障，也有利于網貸行業風險防控體系的完善。

參考文獻：

[1]? 閆春英，張佳睿.完善我國P2P網絡借貸平臺風險控制體系的策略研究[J].經濟學家，2015，（10）：78-83.

[2]? 彭紅楓，劉歆茹.P2P網絡借貸研究述評[J].武漢大學學報：哲學社會科學版，2016，（4）：72-78.

[3]? 勞倫斯·漢密爾頓.應用STATA做統計分析[M].郭志剛，譯.重慶：重慶大學出版社，2011.

[4]? 零壹財經，零壹數據.中國P2P借貸服務行業白皮書（2015）[M].北京：中國經濟出版社，2015.