陸岷峰++季子釗

摘 要：網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的發(fā)展取決于資源配置的有效性，而其發(fā)展的可持續(xù)性則決定于風(fēng)控水平。資源配置是金融的基本功能，風(fēng)險(xiǎn)控制則是P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)企業(yè)運(yùn)營的關(guān)鍵要素，二者有著緊密關(guān)聯(lián)。準(zhǔn)確定位網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)因素，利用“交易可能性集合”理論分析P2P平臺(tái)的資源配置機(jī)理，優(yōu)化平臺(tái)資源配置對風(fēng)險(xiǎn)控制的研究具有重要意義。同時(shí)，本文在交易可能性模型分析的基礎(chǔ)上對影響網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)成交量的因素做進(jìn)一步實(shí)證分析，最后給出合理的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)控制的優(yōu)化策略和建議。

關(guān)鍵詞：網(wǎng)貸平臺(tái)；資源配置；交易可能性集合；風(fēng)險(xiǎn)控制

一、引言

以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為代表的現(xiàn)代信息科技，尤其是云計(jì)算、大數(shù)據(jù)分析、移動(dòng)支付和搜索引擎等創(chuàng)新科技的不斷發(fā)展，已對人類社會(huì)金融模式產(chǎn)生了重要影響。以網(wǎng)絡(luò)借貸P2P平臺(tái)為代表的中國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)模式，自2013年以來經(jīng)歷了快速成長。截至2016年2月底，中國P2P平臺(tái)累計(jì)數(shù)量達(dá)到3944家1，特別是2015年下半年，P2P平臺(tái)活躍的投資者和借款者人數(shù)成倍增長，在個(gè)人、家庭、中小企業(yè)的融資中均起到重要作用。然而伴隨著P2P平臺(tái)模式創(chuàng)新的同時(shí)，行業(yè)的不規(guī)范現(xiàn)象層出不窮，問題平臺(tái)屢屢出現(xiàn)。2015年7月，由央行牽頭起草的《關(guān)于促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展的指導(dǎo)意見》發(fā)布之后，這部互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)“基本法”的頒布也標(biāo)志著網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)逐漸走向規(guī)范化，每月全國新增P2P平臺(tái)有所減少，由2015年的平均每月新增平臺(tái)171家降低至2016年2月新增27家。自2013年至2016年2月底，出現(xiàn)“提現(xiàn)困難”、“跑路”、“停業(yè)”、“經(jīng)偵介入”等問題平臺(tái)已累計(jì)高達(dá)1425家。

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的特點(diǎn)是具有普惠性，能夠突破時(shí)間和空間的限制，影響力具有廣泛性，但P2P平臺(tái)引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)可能危及到整體金融體系的穩(wěn)定與發(fā)展，威脅社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的安定，也會(huì)對宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定和實(shí)施造成一定程度的影響。在此形勢下，研究網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)控制問題對當(dāng)前保障平臺(tái)持續(xù)健康發(fā)展具有重要意義。同時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)控制則是保障網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)發(fā)展可持續(xù)性的重要手段。因此，準(zhǔn)確定位網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)因素，利用交易可能性集合理論理解P2P平臺(tái)的資源配置機(jī)理，優(yōu)化平臺(tái)資源配置和分析影響平臺(tái)成交量的因素有十分重要的意義。

二、文獻(xiàn)綜述

網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)服務(wù)于廣大普通投資者和中小企業(yè)，其最基本功能是融通資金，就是將資金從儲(chǔ)蓄者手中轉(zhuǎn)移給資金需求方的融資者。P2P平臺(tái)是作為一種金融信息中介而存在，Mishkin（1995）分析金融中介存在原因時(shí)認(rèn)為：第一，金融中介有規(guī)模經(jīng)濟(jì)和專門技術(shù)，能降低資金融通的交易成本；第二，金融中介有專業(yè)的信息處理能力，能緩解儲(chǔ)蓄者和融資者之間的信息不對稱以及由此引發(fā)的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題。關(guān)于網(wǎng)絡(luò)借貸模式中的資源配置特點(diǎn)，謝平、鄒傳偉（2012）指出，資金供需信息直接在網(wǎng)上發(fā)布并匹配，供需雙方直接聯(lián)系和交易，不需要經(jīng)過銀行、券商或交易所等中介。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的風(fēng)險(xiǎn)分析中，F(xiàn)reedman和Jin通過對Prosper的數(shù)據(jù)分析，指出P2P市場中的投資人并未能很好利用已公開的信息，所以市場有效性不足，但投資人表現(xiàn)出明顯的學(xué)習(xí)能力，其對信息的利用與分析能力不斷提高。GAO研究表明，相對于傳統(tǒng)金融體系，P2P借貸產(chǎn)生了兩個(gè)主要風(fēng)險(xiǎn)，分別是信息的真實(shí)性以及對違約貸款的追索。

在國內(nèi)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的研究中，刑力（2011）強(qiáng)調(diào)P2P平臺(tái)的本質(zhì)屬性仍是金融：一方面，互聯(lián)網(wǎng)主題的創(chuàng)新發(fā)展也需按照金融規(guī)律，風(fēng)險(xiǎn)控制是金融行業(yè)的根本立足點(diǎn)，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)同樣要重點(diǎn)關(guān)注。而另一方面，互聯(lián)網(wǎng)也僅僅是在金融的營銷模式與服務(wù)流程方面進(jìn)行創(chuàng)新，因而與金融機(jī)構(gòu)的傳統(tǒng)功能并無根本性差異，并未規(guī)避金融的固有風(fēng)險(xiǎn)。張國文討論了中國P2P 借貸中存在的平臺(tái)法律性質(zhì)不清、涉嫌非法集資、資金安全缺乏保障、監(jiān)管缺位等風(fēng)險(xiǎn)。然而，上述對于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)控制的研究，缺乏一定的理論模型支撐和實(shí)證研究。謝平（2012）提出在供需信息幾乎完全對稱、交易成本極低的條件下，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)模式形成了“充分交易可能性集合”，雙方或多方交易可以同時(shí)進(jìn)行，信息充分透明，定價(jià)完全競爭（比如拍賣式）。本文應(yīng)用“交易可能性集合”理論解釋和分析網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)控制和成交的達(dá)成問題，并基于以上分析考察影響P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)企業(yè)成交量的因素進(jìn)行實(shí)證分析，對P2P網(wǎng)貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)控制措施提出優(yōu)化策略。

三、P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的資源配置模型

“交易可能性集合”理論模型是由謝平、鄒傳偉（2012）提出的關(guān)于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的資源配置模型，主要利用了兩方博弈的建模思想，將P2P平臺(tái)中眾多的參與者簡化為兩者：融資者和投資者，并以他們各自認(rèn)可的最高和最低貸款利率的集合來描述網(wǎng)絡(luò)借貸過程中最大程度的交易集合，即“交易可能性集合”，它通過模型推導(dǎo)，較清晰地解釋P2P網(wǎng)貸平臺(tái)交易過程的發(fā)生機(jī)制?；凇敖灰卓赡苄约稀钡睦碚撍枷耄覀儗θ谫Y者方面的理論公式做更合理的調(diào)整和說明，試圖對P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的資源配置理論與相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制措施相結(jié)合分析，解釋P2P平臺(tái)資源配置的科學(xué)性并分析資源配置的核心因素，通過優(yōu)化資源配置的核心要素，為進(jìn)一步對平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)控制優(yōu)化策略作好準(zhǔn)備。

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸模式中的資源配置特點(diǎn)是：資金供需信息直接在網(wǎng)上發(fā)布并匹配，供需雙方直接聯(lián)系和交易，不需要經(jīng)過銀行、券商或交易所等中介。在此我們只針對典型的網(wǎng)絡(luò)借貸P2P平臺(tái)模式（即作為信息中介的P2P平臺(tái)），結(jié)合并修正“交易可能性集合”理論模型進(jìn)行分析。

（一）模型中平臺(tái)的選定

“交易可能性集合”模型建立在一定假設(shè)基礎(chǔ)上，即一定要理想情況下的、符合信息中介屬性的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)，也就是個(gè)人對個(gè)人間、點(diǎn)對點(diǎn)的小額借貸交易。網(wǎng)絡(luò)借貸模式依靠互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)突破了地域的限制，使得原本只存在于一定社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的社會(huì)融資或民間融資模式得到創(chuàng)新發(fā)展，本質(zhì)上只是提供了一個(gè)資金供給者與資金需求者自行配對的信息服務(wù)中介平臺(tái)，平臺(tái)公司不參與任何借款交易。

（二）“交易可能性集合”的概念

在P2P網(wǎng)貸平臺(tái)上交易的兩方主體，可以簡化為一對或者多對的資金需求方和資金供給方，即融資者與投資者。該模型的主要思想在于，根據(jù)融資者和投資者雙方彼此隔離地對借貸過程中成本的考量，雙方在理論上有達(dá)成交易的可能性，即融資者能承受的最高貸款利率不低于投資者愿意接受的最低投資收益率。

1、融資者能承受的最高貸款利率

設(shè)融資者集合I，所有融資者均為風(fēng)險(xiǎn)中性者?？紤]某一融資者i∈I，其自有資金（或資產(chǎn)）為Wi，他需要貸款金額為Di，來進(jìn)行一項(xiàng)投資額為（Wi+Di）、預(yù)期收益率為Ri的項(xiàng)目，假設(shè)其項(xiàng)目成功概率為Pi，考慮1-Pi為項(xiàng)目失敗的概率或違約概率。融資者貸款利率為fi，即若項(xiàng)目成功，則其預(yù)期收益為（1+Ri）（Wi+Di），若失敗，則記為0。記融資者的經(jīng)營杠桿率為l■=■。

融資者進(jìn)行貸款的條件是，項(xiàng)目投資收益扣除貸款本息后的期望凈利潤不低于其自有資金，得出不等式：P■（1+R■）（W■+D■）-（1+f■）D■≥W■，整理得：

1+f■≤（1+■）（1+R■）-■=F■ （1）

對不等式右邊（即F■）的杠桿率l■進(jìn)行求導(dǎo)：

■=■■-（1+R■） （2）

（1）式表示了融資者所能承受的最高貸款利率，說明：項(xiàng)目預(yù)期收益率越高（R■越大），項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)越?。≒■越大），融資者能承受的最高貸款利率越大；

（2）式表明：當(dāng)其它條件不變，項(xiàng)目成功概率P■不低于項(xiàng)目預(yù)期收益的貼現(xiàn)因子■時(shí)，杠桿率越低或自有資金比重越高，融資者能承受的最高貸款利率越高；當(dāng)項(xiàng)目成功概率P■小于項(xiàng)目預(yù)期收益的貼現(xiàn)因子■時(shí)，杠桿率越高或自有資金比重越低，融資者能承受的最高貸款比率越高。

2、投資者愿意接受的最低貸款利率

設(shè)投資者集合J，所有投資者均為風(fēng)險(xiǎn)中性者?？紤]某一投資者j∈J。假設(shè)投資者的資金成本或機(jī)會(huì)成本為r■（該要素取決于外部經(jīng)濟(jì)市場），其進(jìn)行一項(xiàng)貸款投資的費(fèi)用率（即交易成本C）為c■，交易成本取決于支付清算系統(tǒng)的完善程度和信用評估的成本，可表示為C■=c■D■。設(shè)定一參數(shù)λ■∈（0，1）用來衡量不同投資者的信息不對稱程度，由于信息不對稱的情況，投資者將不能準(zhǔn)確估計(jì)融資者的項(xiàng)目成功概率或其違約概率，而是會(huì)傾向于低估其成功概率為（1-λ■）P■，所以λ■越大，表示信息不對稱越嚴(yán)重。

投資者放貸的條件是，違約預(yù)期調(diào)整后的放貸收益率高于資金成本，即：（1-λ■）P■（1+f■）-c■≥1+r■，整理可得：

1+f■≥■ （3）

（3）式給出了投資者愿意接受的最低貸款利率，要求補(bǔ)償資金成本、交易成本和融資者的信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

3、“交易可能性集合”

一對融資者和投資者（i，j）之間發(fā)生交易的必要條件就是，融資者能承受的最高融資成本高于投資者愿意接受的最低投資收益率。由（1）式和（3）式得：

■≤（1+■）P■（1+R■）-1+1 （4）

由（4）式可知，在其他條件不變的情況下，交易成本（c■）越低或信息不對稱程度（λ■）越低，越容易滿足交易條件或拓展交易可能性區(qū)間。綜上可得，“交易可能性集合”為：

{（i，j）i∈I，j∈J，■≤（1+■）P■（1+R■）-1}

“交易可能性集合”主要取決于兩個(gè)方面的因素，一是交易成本，二是信息不對稱程度?？紤]一個(gè)極端的情況，當(dāng)交易成本和信息不對稱都趨近于不存在，即c■→0，λ■→0，“交易可能性集合”趨近于：

{（i，j）i∈I，j∈J，r■≤（1+■）P■（1+R■）-1}

上式表明，若交易成本和信息不對稱都不存在時(shí)，只需要融資者（經(jīng)過杠桿調(diào)整后）扣除自有資金的期望收益不低于投資者的機(jī)會(huì)成本。

（三）基于理論模型分析風(fēng)險(xiǎn)控制的核心要素

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為一個(gè)純線上交易平臺(tái)，盡可能地?cái)U(kuò)大有效“交易可能性集合”，從風(fēng)控的角度來看，也是一種保證P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)企業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展和完善風(fēng)控體系的思維。結(jié)合上述“交易可能性集合”模型的討論，我們不難得出以下結(jié)論：

1、關(guān)于交易成本（c■）——平臺(tái)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)

P2P平臺(tái)中的交易成本來自很多方面，其中主要來自支付清算和信用評估。由上述模型分析可知，盡可能降低交易成本可以擴(kuò)大交易可能性集合，也就是說提高P2P平臺(tái)內(nèi)的成交量，進(jìn)而達(dá)到控制P2P平臺(tái)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的目的2。在現(xiàn)實(shí)中，一方面P2P網(wǎng)貸平臺(tái)公司應(yīng)進(jìn)一步利用互聯(lián)網(wǎng)信息科技的優(yōu)勢，優(yōu)化支付清算系統(tǒng)，形成一套快捷、高效率和移動(dòng)支付統(tǒng)一的支付方式。另一方面，由于我國社會(huì)征信系統(tǒng)不完善，增大了投資者獲取融資者真實(shí)信息的難度和交易成本。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)可以通過引入優(yōu)質(zhì)的第三方信用評級公司（如芝麻信用等），在線上提供融資者真實(shí)、全面、有效的征信資料以供投資者參考，以降低交易成本。

2、關(guān)于信息不對稱程度（λ■）——信用風(fēng)險(xiǎn)

由上述模型分析中可知，通過降低信息不對稱程度亦可以擴(kuò)大P2P平臺(tái)交易可能性集合。同時(shí)，從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度，信息不對稱將引致經(jīng)濟(jì)參與者的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)；從資源配置的角度，投資者是否能夠較準(zhǔn)確地了解融資者項(xiàng)目運(yùn)作成功的概率或者其違約概率，是資源配置、資金供求雙方能否達(dá)到最優(yōu)的關(guān)鍵點(diǎn)；從風(fēng)險(xiǎn)管理的角度，信息不對稱將加重信用風(fēng)險(xiǎn)3；從現(xiàn)實(shí)的角度，P2P平臺(tái)公司需要加強(qiáng)信息披露機(jī)制和平臺(tái)透明度，讓投資者對資產(chǎn)端的違約概率和預(yù)期收益率有較為清晰的認(rèn)識(shí)，有利于提高平臺(tái)成交量，也有利于平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)的控制；加強(qiáng)預(yù)警監(jiān)控機(jī)制，在貸款過程中時(shí)刻監(jiān)控借款人的資金用途、項(xiàng)目運(yùn)作狀況、經(jīng)營杠桿率（li）、真實(shí)自有資金（Wi）等，及時(shí)對廣大平臺(tái)投資者給出風(fēng)險(xiǎn)提示。

四、P2P網(wǎng)貸平臺(tái)成交量的實(shí)證分析

基于第三部分“交易可能性集合”模型的分析，我們得知影響P2P平臺(tái)交易的最大可能性集合的主要有兩大部分：交易成本（c■）、信息不對稱程度（λ■）。具體地，一是交易成本涵蓋了P2P平臺(tái)的支付清算系統(tǒng)情況和信用評估的效率；二是信息不對稱程度涵蓋了P2P平臺(tái)的信息真實(shí)性和平臺(tái)透明度的情況。在實(shí)證分析中，我們將利用現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)的解釋變量來反映“支付清算系統(tǒng)”和“信用評估”的情況，比如：利用“平臺(tái)流動(dòng)性”、“平均借款期限”等來反映“支付清算系統(tǒng)”情況；利用“平臺(tái)借款人的分散度”來反映“信用評估”情況；利用“平臺(tái)透明度”、“平臺(tái)借款利率”與成交量的關(guān)系來表示“信息不對稱程度”。針對上一部分的理論分析，我們對現(xiàn)實(shí)中影響P2P網(wǎng)貸平臺(tái)成交量的因素進(jìn)行實(shí)證分析。

（一）數(shù)據(jù)選取及來源

我們選取陸金所、宜人貸、人人貸、點(diǎn)融網(wǎng)、拍拍貸、積木盒子、開鑫貸等93家具有一定代表性的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的相關(guān)評級數(shù)據(jù)和實(shí)際運(yùn)營數(shù)據(jù)作為橫截面對象，數(shù)據(jù)時(shí)間為2015年1月至2016年2月的每月報(bào)告。我們將考察以上93家公司的各項(xiàng)評級指標(biāo)，如：成交（EXCi）、平臺(tái)杠桿（LEVi）、平臺(tái)借款人的分散度（DISi）、平臺(tái)收回本息的流動(dòng)性（LIQi）、平臺(tái)信息透明度（TRAi），以及他們的各項(xiàng)實(shí)際數(shù)據(jù)，如：各平臺(tái)的成交量（EXCHi）、平均借款利率（INTi）、平均借款期限（DEAi）。其中，評級數(shù)據(jù)是由統(tǒng)計(jì)單位以實(shí)際數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)入公式4打分而得到，其實(shí)際數(shù)據(jù)越高相應(yīng)分值就越高，為保證多元回歸模型建立的真實(shí)性和有效性，我們選擇將評級數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)分別進(jìn)行建模分析。

（二）評級數(shù)據(jù)的多元回歸模型

運(yùn)用Eviews軟件將以上數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，我們通過變量的非線性形式的調(diào)整，反復(fù)試驗(yàn)使得以上各解釋變量影響被解釋變量的顯著性達(dá)到最高水平5，從而得到如下初步模型的建立：

EXC■=c+βLEV■+θTRA■■+λNUM■+ηLIQ■+ω1n（DIS■）+μ■

上式中EXC■是表征平臺(tái)成交量的指標(biāo)，此值越高說明平臺(tái)交易量越高，它是根據(jù)當(dāng)月實(shí)際成交量和當(dāng)月時(shí)間加權(quán)成交量加權(quán)得出的；LEV■是表征平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)承受能力高低的指標(biāo)，杠桿積分越高，表明平臺(tái)可能的資金杠桿越小，風(fēng)險(xiǎn)承受能力越高；DIS■是用于表征平臺(tái)借款和投資資金分散情況的指標(biāo)；LIQ■是用于表征投資人在平臺(tái)投資資金回收時(shí)間長短的指標(biāo)，流動(dòng)性積分越高，表明在該平臺(tái)投資回收本金的時(shí)間越短，能更靈活的退出。TRA■是用于表征平臺(tái)信息透明度的指標(biāo)，透明度積分越高，表明平臺(tái)信息公開得越多，平臺(tái)越透明。對以上數(shù)據(jù)進(jìn)行多元非線性回歸分析，參數(shù)估計(jì)結(jié)果如下：

表中參數(shù)顯示，參數(shù)調(diào)整后模型擬合的結(jié)果為0.6，并不很令人滿意。但各個(gè)參數(shù)在5%的置信水平下均是顯著的，在一定程度上可以解釋出影響著成交水平的解釋變量，對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)平臺(tái)風(fēng)控有著重要意義。進(jìn)一步的Ramsey RESET 檢驗(yàn)結(jié)果顯示， 該模型中不存在遺漏二次項(xiàng)或三次項(xiàng)的狀況，最終模型方程確立為：

EXC■=71.041-0.141+βLEV■+2.20×10-10TRA■■+0.7156NUM■-0.375LIQ■-5.7381n（DIS■）+μ■

（三）實(shí)際數(shù)據(jù)的多元回歸模型

運(yùn)用Eviews軟件將以上數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過變量的非線性形式調(diào)整使得解釋變量顯著性達(dá)到最高，初步建立模型如下：

EXCH■=c+φ1og（INT■）+γDEA■+μ■

上式中EXCH■是指各個(gè)平臺(tái)一定時(shí)期內(nèi)實(shí)際交易量（以萬元為單位）；INT■是指一定時(shí)期內(nèi)各個(gè)平臺(tái)的平均借款利率；DEA■是指一定時(shí)期內(nèi)各平臺(tái)的平均借款期限；μ■為隨機(jī)干擾項(xiàng)。對以上數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理可得參數(shù)結(jié)果如下表：

由回歸結(jié)果顯示，模型擬合優(yōu)度為0.982，這一結(jié)果是令人滿意的，同時(shí)其兩個(gè)解釋變量對被解釋變量是顯著的。與上述建模過程相似，得到的最終模型方程為：

EXCH■=7146.62-23610.011og（INT■）+6028.033DEA■+μ■

（四）實(shí)證分析結(jié)論

1、平臺(tái)的資金杠桿水平

P2P網(wǎng)貸平臺(tái)中的資金杠桿（LEV）越高將對平臺(tái)上融資交易的成交率產(chǎn)生負(fù)面影響，從而縮小了交易可能性集合，這一結(jié)論不違背第三部分所分析的理論模型。過高的資金杠桿率將導(dǎo)致平臺(tái)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的增加。

2、平臺(tái)的信息透明度

模型表明，P2P平臺(tái)信息的透明程度（TRA）對平臺(tái)交易成功率的影響存在正的效應(yīng)，即平臺(tái)的透明度增加將會(huì)擴(kuò)大交易可能性集合，提高平臺(tái)成交量，降低經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。然而，P2P平臺(tái)信息的透明度對成交量的影響是非線性的，成交量并不隨著透明度的增加而恒定的增加，而是隨著平臺(tái)透明度的提升，邊際成交量呈遞增趨勢。這與上文得出的結(jié)論相符合，降低借款交易過程中的信息不對稱程度（λ），提高信息透明度可以有效提高成交量，降低平臺(tái)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，但短期內(nèi)它對成交量的影響是有限的。投資者是否能夠較準(zhǔn)確地了解融資者項(xiàng)目運(yùn)作成功的概率或者其違約概率，是使資源配置、資金供求雙方能否達(dá)到最優(yōu)的關(guān)鍵點(diǎn)。

3、平臺(tái)的參與者數(shù)量與分布

模型表明，P2P平臺(tái)內(nèi)參與者數(shù)量（NUM）越多，成交量就越多，其影響被解釋變量的能力是比較顯著的，所以應(yīng)不斷擴(kuò)大平臺(tái)的規(guī)模和用戶參與度。同時(shí)，模型顯示P2P平臺(tái)內(nèi)的借款人分散度對平臺(tái)成交量具有負(fù)影響，這是因?yàn)槊恳患襊2P平臺(tái)公司都有各自擅長的地域范圍，過于分散的借款人不利于P2P網(wǎng)貸平臺(tái)公司的風(fēng)險(xiǎn)管理和經(jīng)營管理。

4、平臺(tái)的利息率和借款期限

單從實(shí)證模型分析看，利息的提升并不意味著成交量的提升，而是相反的；平均借款期限的降低并不一定能使成交量提高，而是相反的。因此，P2P平臺(tái)應(yīng)該綜合考慮利率期限結(jié)構(gòu)的合理性，過高的利率在交易中卻可能引起“逆向選擇”，利率與期限的結(jié)構(gòu)合理性是風(fēng)控的另一大關(guān)鍵點(diǎn)。

五、結(jié)論與建議

（一）不斷降低P2P平臺(tái)交易成本——經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)兼顧

由于平臺(tái)的借貸交易過程中信用評估的效率低下，投資者獲取信息的成本提高，從而降低P2P平臺(tái)成交量，盈利空間大大降低，最終引致經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。對于P2P平臺(tái)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，我們已經(jīng)利用了很多指標(biāo)來刻畫其流動(dòng)性，比如平臺(tái)的資金杠桿率、平均借款期限等。實(shí)證表明，不足的資金流動(dòng)性無法保障P2P平臺(tái)中的違約風(fēng)險(xiǎn)，過度的資金流動(dòng)性對平臺(tái)的成交量并無正的效應(yīng)。因此，P2P平臺(tái)的資金流動(dòng)性應(yīng)保持在一個(gè)合理的水平上，在保障平臺(tái)正常運(yùn)營的條件下，確保一定的資金流動(dòng)性以防范流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)由P2P平臺(tái)的盈利水平變化而產(chǎn)生的投資者預(yù)期收益下降的損失，通過降低平臺(tái)內(nèi)交易成本而提高平臺(tái)成交量，對控制平臺(tái)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)有著重要作用。

（二）不斷降低P2P平臺(tái)信息不對稱程度——投資者、融資者和平臺(tái)的信用風(fēng)險(xiǎn)并存

在信息不對稱方面，我們通過第四部分的實(shí)證分析，可得出以下結(jié)論：第一、平臺(tái)的平均借款利率（INT）并不是越高，平臺(tái)的成交量就越高，而是相反的。隨著借款利率的提高，平臺(tái)的成交量卻是減少的。因此，我們不能忽略信息不對稱的前提，當(dāng)平臺(tái)借款利率超出了“合理”的水平，投資者便會(huì)“逆向選擇”。第二、P2P平臺(tái)信息的透明度（TRA）對成交量的影響是非線性的，即成交量不隨透明度的增加而恒定的增加，而是邊際成交量呈遞增趨勢增加。因此，在信息不對稱的條件下，平臺(tái)試圖短期提高透明度效用可能并不大，需要長期執(zhí)行。

同時(shí)，P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的信息不對稱程度還體現(xiàn)在信息的真實(shí)性，這里體現(xiàn)了信用風(fēng)險(xiǎn)：一是市場信息不對稱造成的市場失靈，往往導(dǎo)致逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，良好信用的公司可能會(huì)被驅(qū)逐出市場，而劣質(zhì)信用的公司會(huì)增多，更拉低了整個(gè)信貸市場的平均信用水平，依次惡性循環(huán)下去。另外，借貸過程中所需要參考的信用資料在社會(huì)各部門中分散而不能共享，信息不對稱程度的加重，嚴(yán)重加大了廣大投資者的投資風(fēng)險(xiǎn)。二是潛藏非法洗錢的風(fēng)險(xiǎn)，由于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)平臺(tái)公司未被納入嚴(yán)格的監(jiān)管中，平臺(tái)往往只關(guān)注吸引投資者投入資金，卻忽視資金的來源是否合法。三是平臺(tái)的信用風(fēng)險(xiǎn)，由于中國的P2P平臺(tái)行業(yè)運(yùn)營不規(guī)范，網(wǎng)貸平臺(tái)建立“資金池”，不計(jì)提或任意計(jì)提風(fēng)險(xiǎn)備用金，或私自挪作他用，忽視流程管理，信息安全保障水平低，這將大大加重信用風(fēng)險(xiǎn)和平臺(tái)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。

參考文獻(xiàn)

[1]陳君.網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險(xiǎn)控制的實(shí)證研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)，2015，（9）：6-9。

[2]郭瑾.基于博弈視角的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制研究[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2016，（10）：96-98。

[3]李艷茹.我國P2P平臺(tái)的發(fā)展趨勢及風(fēng)險(xiǎn)控制[J].長江大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2016，（4）：41-43。

[4]趙昕.我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)淺析[J].2015，（11）：69-71。

[5]周慧.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸：履約機(jī)制、動(dòng)作模式與風(fēng)險(xiǎn)控制區(qū)[J].西部金融，2014，（12）：19-24。

The Research on the Risk Control of the Network Lending Platform Based on the Theory of Transaction Possibility Set

——The Application Based on the Theory of Transaction Possibility Set

LU Minfeng1 JI Zizhao2

（1Bank of Jiangsu， Nanjing Jiangsu 210005

2School of Finance， Nanjing University of Finance & Economics， Nanjing Jiangsu 210046）

Abstract：The development of the network lending platform depends on the validity of the resources allocation， and its development sustainability depends on the risk control level. The resources allocation is the basic function of finance， while the risk control is the key element of P2P network lending platform enterprise operation， and both are closely related. It is of great significance for the research on the risk control to accurately define the risk factors of the network lending platform， analyze the resources allocation mechanism of P2P platform using the theory of “transaction possibility set”， and optimize the platform resources allocation. At the same time， based on the analysis on the transaction probability model， the paper makes a further empirical analysis on factors influencing the transaction volume of the network lending platform. Finally， the paper gives reasonable optimization strategy and suggestions of risk control of the network lending platform.

Keywords： network lending platform； resources allocation； transaction possibility set； risk control

責(zé)任編輯、校對：張宏亮