汪淑娟，李金澤

(云南大學經(jīng)濟學院，云南昆明650500)

1　引言

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是指個人對個人的，不通過傳統(tǒng)金融中介機構(gòu)，直接進行在線交易的借貸模式。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為小額借貸與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合的典型產(chǎn)物，具有門檻低、操作簡便、無地域限制的特點，一定程度上解決了小微企業(yè)融資問題及個人貸款需求。自從英國的Zopa打開了P2P借貸的大門，各類P2P借貸公司迅速在世界范圍內(nèi)鋪開。2007年7月，我國第一家純信用無擔保P2P公司拍拍貸在上海掛牌成立，一種將小額信貸推到互聯(lián)網(wǎng)的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸模式(即peer to peer lending，個人對個人借款)由國外引入國內(nèi)。近幾年來，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展和P2P平臺所具有的特有優(yōu)勢，我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長。截至2017年9月30日，我國P2P網(wǎng)貸平臺數(shù)量達5186家，年成交額超過1879.29億元。

2　文獻綜述

與其他在線交易一樣，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸面臨的最基本的問題就是借款人和貸款人之間的信息不對稱，從而引起一系列信任危機和風險控制的危機 (Greiner and Wang，2010)。因此，減少信息不對

稱是P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場要解決的關(guān)鍵問題。為了解決這個問題，許多P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺建立了包含有硬信息和社會資本的信用制度。國外學者在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸領(lǐng)域的許多實證研究集中分析了借款人的硬信息和社會資本因素對貸款結(jié)果的影響，尤其是對后者的研究較多。硬信息指的是那些能夠被精確量化、容易存儲且有效傳輸?shù)男庞眯畔?(Lin，etal，2012)。采用硬信息信用制度的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺一般提供用戶的個人信息，如信用記錄、教育情況、年齡等。當借款人申請貸款時，平臺會要求他們提供個人信息給貸款人，用以評估他們的信貸風險，來決定是否對借款人投標并確定貸款利率 (Collier and Hampshire，2010)。Iyer(2009)研究發(fā)現(xiàn)貸款人主要依靠標準的銀行征信系統(tǒng)信息來推斷借款人的信用情況。

黃震 (2012)指出了網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的“三有三無四聚集”現(xiàn)象，即有需求，有供給，有中介服務(wù)商;無準入門檻，無行業(yè)標準，無機構(gòu)監(jiān)管;資金的聚集，風險的聚集，人才的聚集和技術(shù)的聚集。趙樂峰 (2013)認為在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸這個信息不對稱的市場中，借款者為了獲得貸款會隱瞞自己的借款用途、財力狀況等信息，甚至不惜提供虛假的收入、財力證明來獲得借貸平臺高的信用評分。這就容易產(chǎn)生逆向選擇和道德風險。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸存在著較大的信用風險。王振 (2012)指出由于網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的性質(zhì)不明確造成監(jiān)管的空白，且大部分網(wǎng)絡(luò)借貸平臺通過支付寶或其他第三方支付來實現(xiàn)交易，借助于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的虛擬性，監(jiān)管部門很難對資金的流向進行監(jiān)控，使得P2P網(wǎng)絡(luò)借貸模式存在洗錢風險。

關(guān)于P2P網(wǎng)貸融資成功概率的研究，Seth Freedman(2009)和Lin(2010)，均通過使用美國的Prosper網(wǎng)貸平臺成交數(shù)據(jù)進行了實證研究，研究表明融資成功率與借款方的信用評級水平存在正相關(guān)關(guān)系，與違約率、融資利率存在負相關(guān)關(guān)系。李悅雷 (2013)通過分析發(fā)現(xiàn)，由于羊群效應(yīng)的影響，參與P2P融資的借貸雙方受其他融資者的影響，致使融資標的自身屬性、融資方信息完善程度、社會資本等因素會影響融資成功率。閆冰 (2014)通過分析P2P網(wǎng)貸流程的特點，構(gòu)建了借貸雙方動態(tài)博弈模型，研究表明，P2P平臺上信用指標評價體系是形成博弈均衡要素的必備條件，并探討了資金、信息在P2P平臺上的匹配問題。

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸在為融資提供了起步較早，對風險控制的研究也比較豐富，Robert和Benjamin(2010)研究認為網(wǎng)貸平臺專門設(shè)置了信譽系統(tǒng)來收集并且呈現(xiàn)借款人信譽情況，在更加全面的綜合信息評定下，投資者可從眾多的借款標的中選出更加優(yōu)質(zhì)的投資標的。通過這樣的方式，道德風險與逆向選擇問題得到了緩解，降低了網(wǎng)貸違約風險。Bruett(2007)和Everett(2010)均研究發(fā)現(xiàn)，通過建立相互承擔連帶責任的“團貸”融資模式，網(wǎng)貸參與者之間通過組織自己的社交關(guān)系網(wǎng)，完善信用信息，標的信息，可以提升P2P融資過程中的信息透明度，帶來投資者的更高信任強度，同時還可以有效降低平臺的交易風險。

(2014)在構(gòu)建P2P網(wǎng)絡(luò)融資中監(jiān)管機構(gòu)與被監(jiān)管方博弈模型的基礎(chǔ)上，探討了交易中各種不確定性對交易風險的影響，認為強化行業(yè)自律、確立準入門檻、完善社會懲處機制等措施能夠有效降低網(wǎng)貸平臺的交易風險。陳冬宇 (2014)根據(jù)社會認知理論，從“信任”角度構(gòu)建博弈樹模型，將影響網(wǎng)貸平臺信用的各類動態(tài)要素逐步代入研究了P2P網(wǎng)貸市場融資成功率低的原因，進而從原因入手提出完善平臺信用評價體系，從立法、用戶識別、平臺體制視角降低交易風險的觀點。

參考文獻:

［1］繆蓮英，陳金龍.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中社會資本對借款者違約風險的影響——以 Prosper為例 ［J］.金融論壇，2014(03):9-15.

［2］閆冰.P2P借貸平臺上的行為博弈分析［D］.北京:對外經(jīng)濟貿(mào)易大學，2014.

［3］禹?；?我國P2P網(wǎng)絡(luò)貸款平臺的弊端及管理 ［J］.中國流通經(jīng)濟，2014(2):121-127.