居蕾　彭玥　蔣楚筠

摘要：對(duì)于P2P網(wǎng)貸的信用風(fēng)險(xiǎn)綜合度量，基于三重信任關(guān)系視角，選取借款人、平臺(tái)和投資人三方面的影響因素指標(biāo)，采取定量指標(biāo)與定性指標(biāo)相結(jié)合、AHP層次分析法、模糊綜合評(píng)判法和專(zhuān)家評(píng)判法相結(jié)合的方法，構(gòu)建P2P網(wǎng)貸平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模型，并運(yùn)用此模型對(duì)國(guó)內(nèi)20家有代表性的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)度量和評(píng)級(jí)。

關(guān)鍵詞：P2P網(wǎng)貸；信用風(fēng)險(xiǎn)度量；層次分析法；模糊綜合評(píng)價(jià)法

一、信用風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)的選取

P2P網(wǎng)貸行為并不是單一的借款人行為，而是借款人、投資人和平臺(tái)之間的一種互動(dòng)，三者缺一不可。相應(yīng)地，P2P網(wǎng)貸的信用風(fēng)險(xiǎn)自然也不僅來(lái)源于借款人，還來(lái)源于投資人和平臺(tái)本身。

所謂三重信任關(guān)系，即這三個(gè)信用主體之間的相互信任。投資人與平臺(tái)之間的信任主要在于平臺(tái)是否值得投資人投資；借款人與投資人之間的信任主要在于借款人能否按期還本付息；而借款人與平臺(tái)之間的信任基于這兩者本身，即借款人因素和平臺(tái)本身因素。因此，我們將影響P2P信用風(fēng)險(xiǎn)的因素分為借款人方面因素、投資人方面因素和平臺(tái)本身因素。

根據(jù)對(duì)這三方面的因素討論，確定了一套信用風(fēng)險(xiǎn)綜合度量的指標(biāo)體系。在投資人方面，指標(biāo)有投資人數(shù)量、投資人收入和投資金額；在平臺(tái)方面，指標(biāo)有平臺(tái)基本信息（運(yùn)行時(shí)間、資本）、流動(dòng)性（待還余額）、運(yùn)營(yíng)能力（資金凈流入、滿標(biāo)用時(shí)）和風(fēng)險(xiǎn)管控能力（運(yùn)行模式、利息、技術(shù)）；在借款人方面，指標(biāo)有借款人數(shù)量、借款人基本信息（收入等）和借款金額。

二、信用風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)權(quán)重的確定

（一）建立遞階層次結(jié)構(gòu)

根據(jù)篩選出來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，構(gòu)建層次分析模型。鑒于不希望割裂各指標(biāo)因素對(duì)結(jié)果的影響，保持其系統(tǒng)性，且保證每個(gè)因素對(duì)結(jié)果的影響程度都能被量化、清晰而明確地顯現(xiàn)，我們采用了AHP層次分析法對(duì)該指標(biāo)體系進(jìn)行權(quán)重的分配。將該指標(biāo)體系分為三個(gè)層次。如表1所示。

（二）構(gòu)造各層次中的所有判斷矩陣（正互反矩陣）

層次分析法將總的決策問(wèn)題按順序分解為不同的層次結(jié)構(gòu)之后，須求解判斷矩陣特征向量以求得每一層次的各指標(biāo)對(duì)上一層次某指標(biāo)的優(yōu)先權(quán)重。這是一種相對(duì)量度，表明各備擇方案在某一特定的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則或子目標(biāo)下優(yōu)越程度的相對(duì)量度，以及各子目標(biāo)對(duì)上一層目標(biāo)而言重要程度的相對(duì)量度。

由于分級(jí)太多會(huì)超越人們的判斷能力，增加了作判斷的難度，也不利于得出正確的結(jié)論。而相關(guān)學(xué)者采用多次實(shí)驗(yàn)的方法比較了在各種不同標(biāo)度下人們判斷的準(zhǔn)確性，結(jié)果表明，采用1～9標(biāo)度最為合適。

根據(jù)標(biāo)度說(shuō)明表對(duì)各因子進(jìn)行兩兩比較打分，建立成對(duì)比較矩陣。如要比較B層三個(gè)因子B1、B2、B3對(duì)因素A的影響大小，則每次取兩個(gè)因子Bi和Bj，以aij表示Bi和Bj對(duì)因素A的影響大小之比，全部比較結(jié)果用矩陣A=（aij）3×3表示， A即為A-B之間的成對(duì)比較判斷矩陣。

倘若把n個(gè)因素都和某個(gè)因素比較時(shí)，僅作n-1次比較會(huì)使得任何一個(gè)判斷的失誤均可能導(dǎo)致不合理的排序。因此，一般會(huì)作■次兩兩判斷，利于提供更多的信息，通過(guò)各種不同角度的反復(fù)比較，從而導(dǎo)出一個(gè)合理的排序。

（三）層次單排序及一致性檢驗(yàn)

判斷矩陣A對(duì)應(yīng)于最大特征值λmax的特征向量W，經(jīng)歸一化處理后即為同一層次相應(yīng)因素對(duì)于上一層次某因素相對(duì)重要性的權(quán)值。在綜合全部比較結(jié)果時(shí)，難免包含一定程度的非一致性。非一致性程度越嚴(yán)重，λmax對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化特征向量也就越不能真實(shí)地反映出這一層次各因素對(duì)上一層次某因素影響程度的相對(duì)重要性。因此，必須對(duì)判斷矩陣作一致性檢驗(yàn)，只有通過(guò)檢驗(yàn)才能接受它。

（四）層次總排序及一致性檢驗(yàn)

總排序權(quán)重應(yīng)自上而下地將單準(zhǔn)則下的權(quán)重進(jìn)行合成。即便各層次均已通過(guò)了層次單排序的一致性檢驗(yàn)，但綜合考察時(shí)，各層次的非一致性仍可能匯聚起來(lái)，引起最終結(jié)果較嚴(yán)重的非一致性。所以，必須對(duì)層次總排序由高層到底層、逐層進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

（五）一致性檢驗(yàn)的步驟

1. 計(jì)算一致性指標(biāo)CI=■；

2. 查找相應(yīng)的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI；

3. 計(jì)算一致性比例CR=■，當(dāng)CR<0.10時(shí)，通過(guò)一致性檢驗(yàn)，反之則應(yīng)對(duì)判斷矩陣作適當(dāng)修正。

（六）層次總排序的結(jié)果（表3）

三、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模型的構(gòu)建

在上述的信用風(fēng)險(xiǎn)綜合度量模型中，既有定量指標(biāo)，也有定性指標(biāo)，應(yīng)針對(duì)不同性質(zhì)的指標(biāo)運(yùn)用不同的方法來(lái)進(jìn)行評(píng)判得分。對(duì)于定量指標(biāo)通過(guò)模糊綜合評(píng)價(jià)法評(píng)判分?jǐn)?shù)，對(duì)于定性指標(biāo)通過(guò)專(zhuān)家評(píng)判法打分，最后將兩者加權(quán)得到平臺(tái)綜合總分，其中定量指標(biāo)得分占總分的70%，定性指標(biāo)得分占30%。

（一）定量指標(biāo)的評(píng)判模型

采用模糊綜合評(píng)判法評(píng)判定量指標(biāo)，具體步驟如下。

1. 確定被評(píng)判對(duì)象（即定量指標(biāo)）的因素論域U，U=（u1，u2，…，un）。

2. 確定評(píng)語(yǔ)等級(jí)論域V，V=（信用風(fēng)險(xiǎn)小，信用風(fēng)險(xiǎn)一般，信用風(fēng)險(xiǎn)較大，信用風(fēng)險(xiǎn)很大）。

3. 進(jìn)行單因素評(píng)判，建立模糊關(guān)系矩陣R=（rij）n×m，其中rij為U中因素ui對(duì)于V中等級(jí)vj的隸屬關(guān)系。該矩陣是根據(jù)網(wǎng)貸之家公布的P2P行業(yè)的平均值以及該行業(yè)專(zhuān)家給出的區(qū)間參考值來(lái)確定的。

4. 確定評(píng)判因素權(quán)向量A=（a1，a2，…，an），A是U中各因素對(duì)被評(píng)事物的隸屬關(guān)系，是根據(jù)評(píng)判時(shí)各因素的重要性分配權(quán)重的。

5. 計(jì)算定量指標(biāo)的綜合得分，選擇評(píng)價(jià)的合成算子，將A與R合成得到B=（b1，b2，…，bn），即為定量指標(biāo)綜合評(píng)判得分F1。

（二）定性指標(biāo)的評(píng)判法

采用專(zhuān)家評(píng)判法評(píng)判定性指標(biāo)，具體步驟如下。

1. 設(shè)定評(píng)級(jí)總分滿分為100分，則定性指標(biāo)評(píng)分的滿分為40分。

2. 將P2P平臺(tái)的信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分為四個(gè)等級(jí)，分別為信用風(fēng)險(xiǎn)小、信用風(fēng)險(xiǎn)一般、信用風(fēng)險(xiǎn)較大、信用風(fēng)險(xiǎn)很大；所對(duì)應(yīng)的分?jǐn)?shù)區(qū)間分別為（75，100）、（50，75）、（25，50）、（0，25）。

3. 邀請(qǐng)專(zhuān)家對(duì)定性指標(biāo)進(jìn)行打分，為使結(jié)果相對(duì)客觀可靠，去掉一個(gè)最高分、去掉一個(gè)最低分之后再計(jì)算出各定性指標(biāo)的得分平均值。

4. 計(jì)算定性指標(biāo)的綜合得分F2=∑■■fiai*40%，其中ai是各定性指標(biāo)得分的平均值，fi是各定性指標(biāo)相應(yīng)的權(quán)重。

綜合上述兩種方法，可得到P2P信用風(fēng)險(xiǎn)綜合度量指標(biāo)評(píng)分表。如表4所示。

（三）P2P網(wǎng)貸信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)

將定量指標(biāo)與定性指標(biāo)的得分加權(quán)相加，得到平臺(tái)的綜合評(píng)判分?jǐn)?shù)，即F=F1+F2。然后，對(duì)照P2P平臺(tái)信用等級(jí)參照表確認(rèn)平臺(tái)等級(jí)。如表5所示。

四、實(shí)證分析

本文選取了具有代表性的20家P2P網(wǎng)貸平臺(tái)，并運(yùn)用所構(gòu)建的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模型對(duì)其進(jìn)行信用評(píng)級(jí)。定量數(shù)據(jù)主要來(lái)源于網(wǎng)貸之家公開(kāi)的數(shù)據(jù)，其中時(shí)間點(diǎn)數(shù)據(jù)采用各平臺(tái)2017年11月30日的數(shù)據(jù)，時(shí)間段數(shù)據(jù)采用各平臺(tái)2017年11月的數(shù)據(jù)；定型數(shù)據(jù)得分則根據(jù)所請(qǐng)專(zhuān)家對(duì)各平臺(tái)進(jìn)行評(píng)判打分，并按照上述公式算出得分平均值。將兩者按7：3的權(quán)重相加后，即得到20家P2P平臺(tái)的信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)排序。如表6所示。

從表6可看出，我國(guó)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)整體信用等級(jí)不夠高。鑒于本文所構(gòu)建的模型是基于三重信任關(guān)系視角的，評(píng)價(jià)指標(biāo)不僅有關(guān)于平臺(tái)本身的，也有關(guān)于平臺(tái)上的借款人和投資者的。因而，一個(gè)平臺(tái)的信用等級(jí)不僅取決于平臺(tái)本身，也受到借款人因素和投資人因素的影響，這就導(dǎo)致了P2P平臺(tái)單有一方面的數(shù)據(jù)很好，但受另外兩方面基礎(chǔ)數(shù)據(jù)較弱的影響，使得其最終的排名并不理想。例如：陸金服投資人方面的數(shù)據(jù)并不是最好的，但平臺(tái)本身及借款人方面較好的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)拉高了它的排名；而人人貸的平臺(tái)數(shù)據(jù)雖然不錯(cuò)，但投資人和借款人方面的數(shù)據(jù)不利，使得它的排名結(jié)果并不理想。

對(duì)此，本文給出的建議是P2P網(wǎng)貸平臺(tái)在提高自身信用等級(jí)時(shí)，除了致力于提高自身風(fēng)管能力，如完善平臺(tái)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)之外，還應(yīng)注重提高平臺(tái)的借款人和投資人方面的因素指標(biāo)。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸本身就是借款人、平臺(tái)和投資人三者的一種互動(dòng)行為，是互相的選擇。借款人和投資人根據(jù)平臺(tái)公開(kāi)的信息做出選擇時(shí)，平臺(tái)也應(yīng)對(duì)借款人和投資人做出理智的選擇以提高該平臺(tái)網(wǎng)貸交易的安全性，降低信用風(fēng)險(xiǎn)，從而真正提升自身的信用等級(jí)。

五、總結(jié)

P2P網(wǎng)貸在發(fā)展的過(guò)程中，信用問(wèn)題頻發(fā)，使得對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)度量和管理的需求日益旺盛。建立科學(xué)的P2P網(wǎng)貸平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模型，對(duì)P2P平臺(tái)進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，給予借貸雙方選擇平臺(tái)的參考依據(jù)，有利于保護(hù)雙方的合法利益，也利于P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的平穩(wěn)運(yùn)行和整個(gè)P2P行業(yè)的健康發(fā)展。

本文立足于三重信任關(guān)系視角，選取了借款人、平臺(tái)本身和投資人三個(gè)方面的影響因素，采用定量指標(biāo)與定性指標(biāo)相結(jié)合、層次分析法、模糊綜合評(píng)判法和專(zhuān)家評(píng)判法相結(jié)合的方法，構(gòu)建了P2P網(wǎng)貸平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模型，并運(yùn)用網(wǎng)貸之家公開(kāi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，初步證實(shí)了該模型的科學(xué)性、合理性，也給各P2P平臺(tái)提供了提高自身信用等級(jí)的指標(biāo)依據(jù)。

但該模型也存在著不足，如：在數(shù)據(jù)搜集方面，由于平臺(tái)公布的數(shù)據(jù)類(lèi)型有限，未能將有關(guān)該平臺(tái)的所有數(shù)據(jù)信息納入模型；在模型建立方面，AHP、模糊綜合評(píng)判法和專(zhuān)家評(píng)判法均帶有一定的主觀性，因而，該模型對(duì)P2P平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的評(píng)定無(wú)法做到絕對(duì)客觀，只能確保其在合理范圍內(nèi)的客觀性。

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[3]居蕾，蔣倩.三重信任關(guān)系下P2P信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素分析[J].中國(guó)商論，2018（03）.

*本文系大創(chuàng)項(xiàng)目“三重信任關(guān)系下P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用風(fēng)險(xiǎn)的綜合度量”研究成果。

（作者單位：江蘇大學(xué)）