基于交易可能性集合理論對網絡借貸平臺風險控制的研究

陸岷峰++季子釗

摘 要：網絡借貸平臺的發展取決于資源配置的有效性，而其發展的可持續性則決定于風控水平。資源配置是金融的基本功能，風險控制則是P2P網絡借貸平臺企業運營的關鍵要素，二者有著緊密關聯。準確定位網絡借貸平臺的風險因素，利用“交易可能性集合”理論分析P2P平臺的資源配置機理，優化平臺資源配置對風險控制的研究具有重要意義。同時，本文在交易可能性模型分析的基礎上對影響網絡借貸平臺成交量的因素做進一步實證分析，最后給出合理的網絡借貸平臺風險控制的優化策略和建議。

關鍵詞：網貸平臺；資源配置；交易可能性集合；風險控制

一、引言

以互聯網技術為代表的現代信息科技，尤其是云計算、大數據分析、移動支付和搜索引擎等創新科技的不斷發展，已對人類社會金融模式產生了重要影響。以網絡借貸P2P平臺為代表的中國P2P網絡借貸平臺模式，自2013年以來經歷了快速成長。截至2016年2月底，中國P2P平臺累計數量達到3944家1，特別是2015年下半年，P2P平臺活躍的投資者和借款者人數成倍增長，在個人、家庭、中小企業的融資中均起到重要作用。然而伴隨著P2P平臺模式創新的同時，行業的不規范現象層出不窮，問題平臺屢屢出現。2015年7月，由央行牽頭起草的《關于促進互聯網金融健康發展的指導意見》發布之后，這部互聯網金融行業“基本法”的頒布也標志著網絡借貸平臺逐漸走向規范化，每月全國新增P2P平臺有所減少，由2015年的平均每月新增平臺171家降低至2016年2月新增27家。自2013年至2016年2月底，出現“提現困難”、“跑路”、“停業”、“經偵介入”等問題平臺已累計高達1425家。

P2P網絡借貸平臺的特點是具有普惠性，能夠突破時間和空間的限制，影響力具有廣泛性，但P2P平臺引發的風險可能危及到整體金融體系的穩定與發展，威脅社會經濟結構的安定，也會對宏觀經濟政策的制定和實施造成一定程度的影響。在此形勢下，研究網絡借貸平臺的風險控制問題對當前保障平臺持續健康發展具有重要意義。同時，風險控制則是保障網絡借貸平臺發展可持續性的重要手段。因此，準確定位網絡借貸平臺的風險因素，利用交易可能性集合理論理解P2P平臺的資源配置機理，優化平臺資源配置和分析影響平臺成交量的因素有十分重要的意義。

二、文獻綜述

網絡借貸平臺服務于廣大普通投資者和中小企業，其最基本功能是融通資金，就是將資金從儲蓄者手中轉移給資金需求方的融資者。P2P平臺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認為：第一，金融中介有規模經濟和專門技術，能降低資金融通的交易成本；第二，金融中介有專業的信息處理能力，能緩解儲蓄者和融資者之間的信息不對稱以及由此引發的逆向選擇和道德風險問題。關于網絡借貸模式中的資源配置特點，謝平、鄒傳偉（2012）指出，資金供需信息直接在網上發布并匹配，供需雙方直接聯系和交易，不需要經過銀行、券商或交易所等中介。在P2P網絡借貸的風險分析中，Freedman和Jin通過對Prosper的數據分析，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，但投資人表現出明顯的學習能力，其對信息的利用與分析能力不斷提高。GAO研究表明，相對于傳統金融體系，P2P借貸產生了兩個主要風險，分別是信息的真實性以及對違約貸款的追索。

在國內P2P網絡借貸平臺的研究中，刑力（2011）強調P2P平臺的本質屬性仍是金融：一方面，互聯網主題的創新發展也需按照金融規律，風險控制是金融行業的根本立足點，互聯網企業同樣要重點關注。而另一方面，互聯網也僅僅是在金融的營銷模式與服務流程方面進行創新，因而與金融機構的傳統功能并無根本性差異，并未規避金融的固有風險。張國文討論了中國P2P 借貸中存在的平臺法律性質不清、涉嫌非法集資、資金安全缺乏保障、監管缺位等風險。然而，上述對于P2P網絡借貸平臺風險控制的研究，缺乏一定的理論模型支撐和實證研究。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網絡借貸平臺模式形成了“充分交易可能性集合”，雙方或多方交易可以同時進行，信息充分透明，定價完全競爭（比如拍賣式）。本文應用“交易可能性集合”理論解釋和分析網絡借貸平臺的風險控制和成交的達成問題，并基于以上分析考察影響P2P網絡借貸平臺企業成交量的因素進行實證分析，對P2P網貸平臺風險控制措施提出優化策略。

三、P2P網貸平臺的資源配置模型

“交易可能性集合”理論模型是由謝平、鄒傳偉（2012）提出的關于P2P網絡借貸平臺的資源配置模型，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，并以他們各自認可的最高和最低貸款利率的集合來描述網絡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，較清晰地解釋P2P網貸平臺交易過程的發生機制?；凇敖灰卓赡苄约稀钡睦碚撍枷?，我們將對融資者方面的理論公式做更合理的調整和說明，試圖對P2P網貸平臺的資源配置理論與相應的風險控制措施相結合分析，解釋P2P平臺資源配置的科學性并分析資源配置的核心因素，通過優化資源配置的核心要素，為進一步對平臺的風險控制優化策略作好準備。

P2P網絡借貸模式中的資源配置特點是：資金供需信息直接在網上發布并匹配，供需雙方直接聯系和交易，不需要經過銀行、券商或交易所等中介。在此我們只針對典型的網絡借貸P2P平臺模式（即作為信息中介的P2P平臺），結合并修正“交易可能性集合”理論模型進行分析。

（一）模型中平臺的選定

“交易可能性集合”模型建立在一定假設基礎上，即一定要理想情況下的、符合信息中介屬性的P2P網絡借貸平臺，也就是個人對個人間、點對點的小額借貸交易。網絡借貸模式依靠互聯網的技術突破了地域的限制，使得原本只存在于一定社會關系網絡內的社會融資或民間融資模式得到創新發展，本質上只是提供了一個資金供給者與資金需求者自行配對的信息服務中介平臺，平臺公司不參與任何借款交易。

（二）“交易可能性集合”的概念

在P2P網貸平臺上交易的兩方主體，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

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

融資者進行貸款的條件是，項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■進行求導：

■=■■-（1+R■） （2）

（1）式表示了融資者所能承受的最高貸款利率，說明：項目預期收益率越高（R■越大），項目風險越?。≒■越大），融資者能承受的最高貸款利率越大；

（2）式表明：當其它條件不變，項目成功概率P■不低于項目預期收益的貼現因子■時，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；當項目成功概率P■小于項目預期收益的貼現因子■時，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

設投資者集合J，所有投資者均為風險中性者?？紤]某一投資者j∈J。假設投資者的資金成本或機會成本為r■（該要素取決于外部經濟市場），其進行一項貸款投資的費用率（即交易成本C）為c■，交易成本取決于支付清算系統的完善程度和信用評估的成本，可表示為C■=c■D■。設定一參數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，投資者將不能準確估計融資者的項目成功概率或其違約概率，而是會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重。

投資者放貸的條件是，違約預期調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，要求補償資金成本、交易成本和融資者的信用風險溢價。

3、“交易可能性集合”

一對融資者和投資者（i，j）之間發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”主要取決于兩個方面的因素，一是交易成本，二是信息不對稱程度?？紤]一個極端的情況，當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，只需要融資者（經過杠桿調整后）扣除自有資金的期望收益不低于投資者的機會成本。

（三）基于理論模型分析風險控制的核心要素

P2P網絡借貸作為一個純線上交易平臺，盡可能地擴大有效“交易可能性集合”，從風控的角度來看，也是一種保證P2P網絡借貸平臺企業健康可持續發展和完善風控體系的思維。結合上述“交易可能性集合”模型的討論，我們不難得出以下結論：

1、關于交易成本（c■）——平臺經營風險和流動性風險

P2P平臺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大交易可能性集合，也就是說提高P2P平臺內的成交量，進而達到控制P2P平臺經營風險和流動性風險的目的2。在現實中，一方面P2P網貸平臺公司應進一步利用互聯網信息科技的優勢，優化支付清算系統，形成一套快捷、高效率和移動支付統一的支付方式。另一方面，由于我國社會征信系統不完善，增大了投資者獲取融資者真實信息的難度和交易成本。P2P網絡借貸平臺可以通過引入優質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、全面、有效的征信資料以供投資者參考，以降低交易成本。

2、關于信息不對稱程度（λ■）——信用風險

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大P2P平臺交易可能性集合。同時，從經濟學的角度，信息不對稱將引致經濟參與者的逆向選擇和道德風險；從資源配置的角度，投資者是否能夠較準確地了解融資者項目運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到最優的關鍵點；從風險管理的角度，信息不對稱將加重信用風險3；從現實的角度，P2P平臺公司需要加強信息披露機制和平臺透明度，讓投資者對資產端的違約概率和預期收益率有較為清晰的認識，有利于提高平臺成交量，也有利于平臺風險的控制；加強預警監控機制，在貸款過程中時刻監控借款人的資金用途、項目運作狀況、經營杠桿率（li）、真實自有資金（Wi）等，及時對廣大平臺投資者給出風險提示。

四、P2P網貸平臺成交量的實證分析

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平臺的支付清算系統情況和信用評估的效率；二是信息不對稱程度涵蓋了P2P平臺的信息真實性和平臺透明度的情況。在實證分析中，我們將利用現實數據的解釋變量來反映“支付清算系統”和“信用評估”的情況，比如：利用“平臺流動性”、“平均借款期限”等來反映“支付清算系統”情況；利用“平臺借款人的分散度”來反映“信用評估”情況；利用“平臺透明度”、“平臺借款利率”與成交量的關系來表示“信息不對稱程度”。針對上一部分的理論分析，我們對現實中影響P2P網貸平臺成交量的因素進行實證分析。

（一）數據選取及來源

我們選取陸金所、宜人貸、人人貸、點融網、拍拍貸、積木盒子、開鑫貸等93家具有一定代表性的P2P網絡借貸平臺的相關評級數據和實際運營數據作為橫截面對象，數據時間為2015年1月至2016年2月的每月報告。我們將考察以上93家公司的各項評級指標，如：成交（EXCi）、平臺杠桿（LEVi）、平臺借款人的分散度（DISi）、平臺收回本息的流動性（LIQi）、平臺信息透明度（TRAi），以及他們的各項實際數據，如：各平臺的成交量（EXCHi）、平均借款利率（INTi）、平均借款期限（DEAi）。其中，評級數據是由統計單位以實際數據為基礎進入公式4打分而得到，其實際數據越高相應分值就越高，為保證多元回歸模型建立的真實性和有效性，我們選擇將評級數據和實際數據分別進行建模分析。

（二）評級數據的多元回歸模型

運用Eviews軟件將以上數據進行處理，我們通過變量的非線性形式的調整，反復試驗使得以上各解釋變量影響被解釋變量的顯著性達到最高水平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■是表征平臺成交量的指標，此值越高說明平臺交易量越高，它是根據當月實際成交量和當月時間加權成交量加權得出的；LEV■是表征平臺的風險承受能力高低的指標，杠桿積分越高，表明平臺可能的資金杠桿越小，風險承受能力越高；DIS■是用于表征平臺借款和投資資金分散情況的指標；LIQ■是用于表征投資人在平臺投資資金回收時間長短的指標，流動性積分越高，表明在該平臺投資回收本金的時間越短，能更靈活的退出。TRA■是用于表征平臺信息透明度的指標，透明度積分越高，表明平臺信息公開得越多，平臺越透明。對以上數據進行多元非線性回歸分析，參數估計結果如下：

表中參數顯示，參數調整后模型擬合的結果為0.6，并不很令人滿意。但各個參數在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網絡借貸平臺平臺風控有著重要意義。進一步的Ramsey RESET 檢驗結果顯示， 該模型中不存在遺漏二次項或三次項的狀況，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）實際數據的多元回歸模型

運用Eviews軟件將以上數據進行處理，通過變量的非線性形式調整使得解釋變量顯著性達到最高，初步建立模型如下：

EXCH■=c+φ1og（INT■）+γDEA■+μ■

上式中EXCH■是指各個平臺一定時期內實際交易量（以萬元為單位）；INT■是指一定時期內各個平臺的平均借款利率；DEA■是指一定時期內各平臺的平均借款期限；μ■為隨機干擾項。對以上數據進行數據處理可得參數結果如下表：

由回歸結果顯示，模型擬合優度為0.982，這一結果是令人滿意的，同時其兩個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）實證分析結論

1、平臺的資金杠桿水平

P2P網貸平臺中的資金杠桿（LEV）越高將對平臺上融資交易的成交率產生負面影響，從而縮小了交易可能性集合，這一結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致平臺經營風險的增加。

2、平臺的信息透明度

模型表明，P2P平臺信息的透明程度（TRA）對平臺交易成功率的影響存在正的效應，即平臺的透明度增加將會擴大交易可能性集合，提高平臺成交量，降低經營風險。然而，P2P平臺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，而是隨著平臺透明度的提升，邊際成交量呈遞增趨勢。這與上文得出的結論相符合，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，降低平臺經營風險，但短期內它對成交量的影響是有限的。投資者是否能夠較準確地了解融資者項目運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到最優的關鍵點。

3、平臺的參與者數量與分布

模型表明，P2P平臺內參與者數量（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，所以應不斷擴大平臺的規模和用戶參與度。同時，模型顯示P2P平臺內的借款人分散度對平臺成交量具有負影響，這是因為每一家P2P平臺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網貸平臺公司的風險管理和經營管理。

4、平臺的利息率和借款期限

單從實證模型分析看，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平臺應該綜合考慮利率期限結構的合理性，過高的利率在交易中卻可能引起“逆向選擇”，利率與期限的結構合理性是風控的另一大關鍵點。

五、結論與建議

（一）不斷降低P2P平臺交易成本——經營風險與流動性風險兼顧

由于平臺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平臺成交量，盈利空間大大降低，最終引致經營風險。對于P2P平臺的流動性風險，我們已經利用了很多指標來刻畫其流動性，比如平臺的資金杠桿率、平均借款期限等。實證表明，不足的資金流動性無法保障P2P平臺中的違約風險，過度的資金流動性對平臺的成交量并無正的效應。因此，P2P平臺的資金流動性應保持在一個合理的水平上，在保障平臺正常運營的條件下，確保一定的資金流動性以防范流動性風險。經營風險由P2P平臺的盈利水平變化而產生的投資者預期收益下降的損失，通過降低平臺內交易成本而提高平臺成交量，對控制平臺的經營風險有著重要作用。

（二）不斷降低P2P平臺信息不對稱程度——投資者、融資者和平臺的信用風險并存

在信息不對稱方面，我們通過第四部分的實證分析，可得出以下結論：第一、平臺的平均借款利率（INT）并不是越高，平臺的成交量就越高，而是相反的。隨著借款利率的提高，平臺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，當平臺借款利率超出了“合理”的水平，投資者便會“逆向選擇”。第二、P2P平臺信息的透明度（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，平臺試圖短期提高透明度效用可能并不大，需要長期執行。

同時，P2P網貸平臺的信息不對稱程度還體現在信息的真實性，這里體現了信用風險：一是市場信息不對稱造成的市場失靈，往往導致逆向選擇和道德風險，良好信用的公司可能會被驅逐出市場，而劣質信用的公司會增多，更拉低了整個信貸市場的平均信用水平，依次惡性循環下去。另外，借貸過程中所需要參考的信用資料在社會各部門中分散而不能共享，信息不對稱程度的加重，嚴重加大了廣大投資者的投資風險。二是潛藏非法洗錢的風險，由于P2P網絡借貸平臺平臺公司未被納入嚴格的監管中，平臺往往只關注吸引投資者投入資金，卻忽視資金的來源是否合法。三是平臺的信用風險，由于中國的P2P平臺行業運營不規范，網貸平臺建立“資金池”，不計提或任意計提風險備用金，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險和平臺經營風險。

參考文獻

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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

責任編輯、校對：張宏亮