分業監管體制下互聯網金融風險的研究

魏子華

摘 要：當今時代，互聯網信息技術迅猛發展，給人們的生產生活帶來翻天覆地的變化。而互聯網與傳統金融機構的結合，產生了一種新的業態，即互聯網金融。互聯網金融的出現，改變了傳統銀行機構所遵循的二八定律，使得普惠金融成為可能。互聯網金融消費者信息被盜、P2P跑路、個人理財詐騙等事件凸顯了互聯網金融領域存在的風險。而目前中國實行分業監管體制，由于互聯網金融業態的邊界模糊性與交叉性，使得該領域存在著監管重復、監管套利和監管真空的狀態。為此，就分業監管體制下互聯網金融風險進行研究。

關鍵詞：分業監管;互聯網;金融風險;層次分析法

中圖分類號：F830 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）19-0095-06

引言

目前，我國對金融行業監管從整體上看實行的是分業監管模式。在互聯網金融出現之前，分業監管體制打下了我國金融監管制度的基礎，初步搭建了分別適用于銀行業、證券業、保險業的金融監管組織框架與制度框架，并且其本身也促進了市場細分。作為金融創新的活躍的之一，中國出現了移動支付、P2P貸款、股權眾籌、個人網上理財等金融領域新的發展業態，并且《數字中國建設發展報告（2017）》中提到中國移動支付超過200萬億元，居世界第一。但是，由于金融創新和金融綜合業務發展，金融業務邊界模糊不清，而現有的分業監管模式會導致該領域出現監管重疊、監管真空和監管套利。互聯網金融是市場主體對當前分業監管進行監管套利的結果，其基本游離于現行金融法規制之外。面對金融領域出現的這種監管漏洞，如果不妥善處理，可能會發生金融性系統風險。互聯網金融領域會出現和傳統金融領域相同的風險，諸如流動性風險、市場風險、信用風險、操作風險等。但是，互聯網金融企業擁有其自身所特有的金融風險，即安全風險，電腦程序與軟件系統的安全與否直接影響到互聯網金融的運行。若遭到黑客入侵、電腦病毒侵襲、網絡金融詐騙等情況，極易導致金融系統癱瘓、客戶資料泄露、資金丟失、支付不安全等問題，且影響迅速而廣泛。再者，工作人員的疏忽和技術上的不熟練帶來操作不當同樣會產生相應的風險。接下來，本文將帶大家一起探討近些年對互聯網金融行業影響較大的三個風險：流動性風險、信用風險、安全風險。進而探索分業監管下，這三個風險對互聯網金融行業的影響大小，以及相應的解決措施。

一、研究流動性風險、信用風險、安全風險的原因

目前，互聯網金融領域的綜合經營和金融創新現象屢見不鮮，但是由于金融監管體制跟不上互聯網金融業務變化的步伐，導致金融領域出現一系列危機和風險。雖然傳統金融領域也會出現這樣一些風險，但是目前的監管機構和相應的制度會對其進行相應的規范。而在分業監管制下，一些小的事件極易放大了金融風險發生的概率。筆者認為，分業監管制下流動性風險、信用風險、安全風險最具有研究意義。

第一，三大風險之間的聯系緊密度較強。首先，一旦由于互聯網技術支撐的平臺體系發生崩潰，以及其帶來的客戶和其他利益相關者數據泄露等事件，即發生所謂的安全風險。投資者將會對這家企業產生不信任的態度，進而要求其返還投資。若該企業沒有足夠的留存收益和相應的資本，將會發生像銀行一般的“擠兌事件”，即會發生流動性風險。此外，由于互聯網金融交易的機制是陌生人交易，容易出現信息不對稱所導致的道德風險和逆向選擇，一旦安全風險出現，極易導致互聯網金融企業法人和相關負責人的跑路行為，即出現信用風險。其次，資本充足率未達標、公司內部控制制度不完善、宏觀大環境變化會導致互聯網金融企業出現流動性風險。一方面，公司管理人為了彌補流動性風險，會挪用投資者的資產，極易發生違約，出現信用風險。另一方面，流動性風險出現意味著公司沒有足夠的資金用于日常經營，更談不上會用大量資金用于互聯網后臺體系的維護和開發，極易發生安全風險。最后，互聯網金融的特性就是普惠金融，主要關注于傳統銀行不關注的長尾領域。因此，其參與者（企業和客戶）魚龍混雜，容易發生客戶找不到，貸款產生壞賬和企業跑路現象。

第二，近年來，互聯網領域出現的危機事件絕大部分與這三類風險有關。如前些年，備受關注的互聯網金融網絡貸款P2P跑路事件，就是信用風險產生的危機，從而導致了債權人發生嚴重損失，以及全社會公眾對網絡貸款行業失去信任度。此外，由于互聯網領域法律法規的缺失、互聯網交易信息不對稱等問題存在，第三方支付與網絡貸款在為人們的經濟活動帶來極大便利的同時，也面臨著一些突出的安全風險，在一定程度上制約了它們的健康發展和社會認可度。同時虛擬貨幣模式還存在著一些網絡安全風險。客戶信息泄露事件時有發生，手機、計算機面臨著遭遇病毒和黑客的入侵風險等，這在一定程度上阻礙了新興金融模式的發展。互聯網金融企業資本儲備是否充足，是一個企業應對各類風險和抵御外部不確定因素的必備條件。當今社會不確定因素太多，企業應當預防流動性風險，增強自身生存的底氣。

第三，這三類風險對分業監管體制提出了更大的挑戰。分業監管下，各個行業監管標準不同。那么對于金融控股公司和綜合經營來說，可能會存在著監管的空白。如在監管實踐中對于證券公司風險控制最重要的指標是凈資本，反映的是公司的資本充足率和流動性狀況。這與銀行資本充足率有所不同，銀行資本充足率是資本與風險資產的比例，而∑凈資本=（資產余額×折扣比例）-負債總額-或有負債。行業性質不同和各個監管部門要求不同，會導致出現監管灰色地帶的發生。對于互聯網綜合經營來說，一個小的漏洞將會引發嚴重的流動性風險。互聯網技術快速發展，大數據、云技術的出現為當前的跨境、跨業跨市場的金融活動提供了可能。但當人們對金融創新帶來的便利和成果歡呼雀躍時，金融綜合經營在分業監管下所隱藏的風險由于一個小概率事件的發生而暴露出來。客戶數據維護、后臺IT系統支撐、企業與客戶之間的信用等互聯網金融本身所擁有的特性，造成監管難度加大，易于發生安全風險和信用風險，對分業監管提出了嚴峻的挑戰。

二、層次分析法（AHP）下三大風險的分析

近年來，互聯網金融領域出現了許多危機事件，引發了人們對改領域相關行業的擔憂與再思考。其中有些事件的發生，不乏是監管不到位導致的。分業監管為改革開放以來中國金融業和實體經濟發展做出了不可估量的巨大貢獻。但隨著互聯網技術發展，互聯網金融出現，使得跨境、跨業、跨市的互聯網金融業務成為可能。針對傳統金融機構的分業監管，已經越來越不適應金融創新和綜合經營所帶來的復雜問題。其中，流動性風險、信用風險、安全風險對于分業監管體制的挑戰最大。下面，利用AHP從定性和定量角度研究分業監管下互聯網金融極易發生哪種風險。

（一）層次分析法介紹

首先，建立層次分析模型，根據指標體系的基本關系對其進行分層，然后構造判斷矩陣。判斷矩陣所表示的是對于上一層次的因素，本層次與之有關的各因素相關性或相對重要性。層次分析法通常按用1—9標度方法進行比較，對于不同情況的評比給出數量標度（見表1和表2）。

對判斷矩陣的每一列元素做歸一化處理：

■ij=bij/∑bij （i，j=1，2，3...n）

將每一列經歸一化處理后的判斷矩陣按行相加為：

■i=■bij （i=1，2...n）

對向量■=（■1■2...■n）T歸一化處理：

Wi= ■i/■wj

接著判斷矩陣一致性指標CI（consistency index）為：

？姿max =■（Bwj/nwi）（？姿max為矩陣最大特征根）

在層次分析法中引入判斷矩陣A的最大特征值？姿max和n之差與n-1的比作為度量判斷矩陣偏離一致性指標，即用CI來檢查決策者判斷思維的一致性。

CI=（？姿max-n）/（n-1）

一致性指標CI的值越大，表明判斷矩陣偏離完全一致性的程度越大，CI的值越小，表明判斷矩陣越接近完全一致性。一般判斷矩陣的階數n越大，人為造成的偏離完全一致性CI值便越大;n越小，人為造成的偏離完全一致性指標CI的值越小。

最后，進行權重賦予：W=（w1，w2，...，wn）T為所求向量即指標權重。

為了度量不同階數的判斷矩陣是否具有滿意的一致性，需要引入相對一致性RI的概念。考慮到1階和2階判斷矩陣具有完全一致性，其RI自然應為0（見表3）。

當階數大于2時，判斷矩陣一致性指標CI和同階隨機一致性指標RI之比稱為隨機一致性比率，記為CR，即：

CR=CI/RI

當CR在10%左右時，一般認為判斷矩陣具有滿意的一致性，在某些情況下可以放寬到20%。但超過比值后，我們就必須調整判斷矩陣，使之具有滿意的一致性。

（二）分業監管下互聯網金融風險層次結構模型

分業監管下互聯網金融風險層次結構模型主要有三個層級：目標層、準則層、方案層。其中，目標層為分業監管下互聯網金融風險;準則層包括資本充足程度、公司內部控制制度、利率匯率等宏觀大環境的波動、信息不對稱、IT技術的后臺支撐體系、公眾信任度以及數據泄露。最后，方案層有流動性風險、信用風險以及安全風險。

（三）構造判斷矩陣

根據上述建立的分業監管下互聯網金融風險（A）層次模型，包括7個準則層，分別是：C1為資本充足程度，C2為公司內部控制制度完善程度，C3為宏觀大環境波動，C4為信息不對稱，C5為IT技術后臺支撐，C6為公眾信任度，C7為數據泄露。而相應的方案層是：P1為流動性風險，P2為信用風險，P3為安全風險（見表4）。

對于判斷矩陣中各項指標進行賦值，使用1—9標度法，通過專家決策對指標進行定量。構造A—C的判斷矩陣，其中各因素兩兩比較（如表5所示）。

A=■

通過判斷矩陣分業監管下互聯網金融風險A，求出對應的權重向量和特征值為：

WA=（0.1455，0.2942，0.0548，0.1892，0.0877，0.0542，0.1744）T

？姿max=7.6258 ? CI=？姿max-n/n-1=（7.6258-7）/6=0.1403

CR=CI/RI（7）=0.1403/1.32=0.0790<0.1

因此，A判斷矩陣不一致性在容許范圍之內，通過一致性檢驗。

判斷矩陣資本充足程度（C1），判斷矩陣宏觀大環境波動（C3），判斷矩陣信息不對稱（C4），判斷矩陣IT后臺支撐（C5），判斷矩陣數據泄露（C7），由于都是一階，都滿足了一致性。

判斷矩陣公司內部控制制度（C2）是由流動性風險、信用風險、安全風險構成的兩兩判斷矩陣（如下頁表6所示）。

C4=■

通過上述判斷矩陣公司內部控制制度C2，求出對應的權重和特征值如下：

WA=（0.6586，0.1562，0.1852）T

？姿max=3.0291 ?CI=？姿max-n/（n-1）=（3.0291-3）/2=0.01455

CR=CI/RI（3）=0.01455/0.58=0.0251<0.1

所以，公司內部控制制度判斷矩陣C2不一致性在可接受范圍之內，通過了一致性檢驗。

最后，判斷矩陣公眾信任度C6是由流動性風險和安全風險構成（如表7所示）。

C6=■

通過上述判斷矩陣公眾信任度C6，求出對應的權重和特征值如下：

WA=（0.5000，0.5000）T

？姿max=2.0000 ? ? ? ? ? CI=？姿max-n/（n-1）=0/1=0

CR=CI/RI（2）=0<0.1

所以，判斷矩陣公眾信任度C6完全一致性，通過了一致性檢驗。

可以看出，通過層次分析法（AHP）對定性指標進行量化賦值構建對應的兩兩判斷矩陣，然后計算其對應的權向量，進一步進行一致性校驗，若CI<0.1時，就可以認定該判斷矩陣通過了一致性檢驗。

（四）綜合評判結果分析

從表8可以看出，分業監管下互聯網金融風險之三大風險權重比例，流動性風險（P1）為0.4212，信用風險（P2）為0.2351，安全風險（P3）為0.3437。而準則層的權重比例，資本充足程度（C1）為0.1455，公司內部控制制度（C2）為0.2942，宏觀大環境波動（C3）為0.0548，信息不對稱（C4）為0.1892，IT技術后臺支撐（C5）為0.0877，公眾信任度（C6）為0.0542，數據泄露（C7）為0.1744。分析可以得出，近些年來，在分業監管制下，互聯網金融領域最易發生流動性風險，其次是安全風險，最后是信用風險。

三、分業監管下互聯網金融風險的對策建議

1998年建立的分業監管框架，由于近幾年金融綜合經營和金融創新的發展，而面臨著嚴峻的挑戰。同時，監管當局也清醒地認識到，隨著時代的發展，需要對我國監管體制做進一步改革和完善。就如2018年3月21日宣布成立銀保監會有關事項，它的成立意味著銀監會和保監會的合并。至此，“一行兩會“取代了“一行三會”。這是監管當局對監管體制改革的探索，由于行業業務具有相似性，可以并在一起，統一制定監管標準，減少監管重疊，打破監管真空。金融創新的步伐不會停止，因此，應該在創新與監管之間尋求平衡。正如量子金服創始人劉亞非表示：“在監管方面，監管是一把‘雙刃劍，不僅需要與時俱進，更關鍵的是如何鼓勵創新和控制風險間取得平衡。”結合上述實證分析以及監管當局所做的努力，筆者提出以下幾條建議僅供參考。

第一，根據互聯網金融企業規模大小，確定相應的資本留用比例。由于互聯網和金融業的特性，互聯網金融企業需留足資金來應對突發事件。相關監管部門應強制性制定相應的限制留用資本比例的規范性文件，以此來防止互聯網金融企業為減少機會成本、追求更大利潤，而持有過少的流動資金。監管機構間信息共享，統一制定對某一類企業留用資金比例，防止出現監管的混亂。為此，監管機構也做出了不少努力，就如資管新規談到，“堅持宏觀審慎管理與微觀審慎監管相結合、機構監管與功能監管相結合的監管理念，實現對各類機構開展資產管理業務的全面、統一覆蓋，采取有效監管措施，加強金融消費者保護。”

第二，建設政府主導、企業推動、行業治理互聯網金融征信體系。政府加強對互聯網金融行業的監督和管理，充分發揮中央銀行在征信體系中的主導作用;對于互聯網金融征信企業進行合理定位，通過征信產品和服務創新激發其參與征信體系建設的積極性;依托互聯網金融行業協會的專業優勢，引導形成互聯網金融行業征信標準，要注重完善互聯網金融征信體系的法律法規，規范信息的采集規則，明確信息采集權限，在保護征信對象隱私權的基礎上，實現對征信對象較為全面的信用評價;明確信用信息的適用范圍和使用權限，建立追責機制，依法追究侵犯征信對象隱私權的責任;普及信用知識，提高征信權益保護意識，保護征信對象的隱私權和互聯網金融企業的財產權，建立科學的互聯網征信體系。

第三，促進互聯網金融企業內部控制體系建設。國家應強制性規定該行業企業建立一套內部控制系統，避免由于內部控制胡亂導致的金融風險。考慮到我國制度背景以及注冊會計師內部控制審計披露的基礎上，建立反映企業內部控制綜合狀況和水平的企業內部控制評價結果指標，由政府監管部門或外部非營利性機構實施對我國企業內部控制整體狀況和各企業內部控制水平的評價十分必要。

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Research on Internet Financial Risk under Separate Supervision System

WEI Zi-hua

（University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）

Abstract：Nowadays，with the rapid development of Internet information technology，peoples production and life have been greatly changed.And the combination of Internet and traditional financial institutions has produced a new format：Internet finance.The advent of Internet finance has changed the 28th law that the traditional banking institutions follow，and made the inclusive finance possible.Internet financial consumer information theft，P2P running away，personal financial fraud and other events highlight the risks in Internet financial field.At present，China is implementing a separate supervision system.Because of the vagueness and cross-ness of the boundary of Internet financial format，there is a state of regulatory duplication，regulatory arbitrage and regulatory vacuum in this field.For this reason，this paper studies the Internet financial risks under the system of separate supervision.

Key words：division supervision;internet;financial risk;analytic hierarchy process

[責任編輯 吳明宇]