P2P流標的影響因素研究

孟祥巖 王璐

摘要：本文通過采集人人貸從2011年起的交易數(shù)據(jù)，采用對比分析和實證分析相結合，定性與定量分析相結合，歸納與演繹相結合的方法，確定影響P2P流標的因素，運用二分類logistic回歸模型建立流標與否的P2P網(wǎng)絡借貸模型，并提出引導P2P網(wǎng)貸平臺健康成長、促進我國小額借貸良性發(fā)展的相關建議。

關鍵詞：P2P網(wǎng)貸平臺 流標率 人人貸平臺 借款人信息

P2P網(wǎng)絡借貸（Peer to Peer）是指個人對個人的借貸，它是一種新興的基于互聯(lián)網(wǎng)的金融借貸形態(tài)。本選題擬在理論文獻研究基礎上，結合實證分析的結果，為引導P2P網(wǎng)貸行業(yè)的健康發(fā)展提供建議。

一、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

“互聯(lián)網(wǎng)金融”作為國內(nèi)的專有名詞是由謝平提出的，他主要從支付方式、信息處理以及資源的有效配置三個角度對互聯(lián)網(wǎng)金融的相關模式進行研究。而后，鐘向群、龔明華等多位學者針對互聯(lián)網(wǎng)金融的特征進行研究，認為互聯(lián)網(wǎng)借貸模式具有效率高、成本低、信息化、普惠性等基本特征。在改進服務質(zhì)量方面，馮軍政等、牛鋒等通過國內(nèi)外案例對比，提出要從監(jiān)管力度、網(wǎng)站用戶信任度、感知風險能力等因素入手，積極改革和創(chuàng)新。針對P2P的借款成功率，郭陽等學者探究中介的作用、借款標的基本信息、借款人信用信息等因素對借款成功率的影響。

二、指標體系與模型建立

（一）P2P流標因素評價指標體系

筆者從借款標的本身屬性、借款人主體信息、借款人信用情況三個角度出發(fā)，本著全面性、相關性和數(shù)據(jù)的可獲得性原則，使用層次分析法進行指標選取并構建流標因素評價體系，其中，借款人學歷、借款人工作年限、借款人信用情況屬于分類變量，其基準比較分別是基于研究生及以上學歷人群、5年及以上工作年限群體、HR等級群體進行的。

（二）Logistic回歸模型實證

本文中Y=1代表已流標，Y=0代表成功借款。本文采用前進法（forward selection）進行變量的篩選，逐漸將變量納入方程；變量移出方程采用LR法（最大似然比統(tǒng)計量）。本文采用SPSS軟件進行模型的實證。

三、P2P流標的實證結果分析

根據(jù)回歸結果， L=logic P= -1.409+0.420標的總額+0.183年利率-0.036還款期限-0.030年齡+0.232學歷（1）+0.296學歷（2）+0.669學歷（3）-0.172房產(chǎn)-0.193車產(chǎn)+0.831工作年限（1）+0.505工作年限（2）-1.378成功借款+0.854失敗借款-7.470信用（1）-2.379信用（2）-1.861信用（3）-1.616信用（4）-1.171信用（5）-1.974嚴重逾期，則流標率P=1/（1+e-L）。

研究表明，婚姻對流標率并沒有顯著的影響，在基本借款因素里，P2P網(wǎng)貸平臺的流標率與借款金額和利率成正相關關系，與借款期限成負相關關系；流標率與借款人主體信息要素均成負相關關系；與借款人信用信息要素中借款失敗次數(shù)成正相關關系，與其余成負相關關系。

四、結論及政策建議

P2P小額貸款處于較高市場化的地位，它直接有利于有小額借貸需求的低凈值人群迅速進入市場，同時也有利于投資者自主進行資產(chǎn)配置。然而，線上審核造成的信息不對稱導致道德風險頻發(fā)。由此P2P平臺要在大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)金融背景下建立自身的風控體系，具體來說：

（一）P2P模式需解決合規(guī)性問題

發(fā)展不足5年的P2P行業(yè)屬初創(chuàng)階段，政策上仍有許多空白，如資金池的合規(guī)性問題。未來規(guī)范化的發(fā)展過程中，相應的行業(yè)限制與規(guī)則亟待完善。同時，平臺單筆借貸的金額和利率目前并無具體規(guī)定，但法律有相關的高利貸利率限制——不得超過基準年利率的4倍。顯然平臺想要長遠發(fā)展，首先要做好合規(guī)性建設，避免鉆法律漏洞。

（二）P2P模式需解決信息不對稱問題

行業(yè)能夠以高速發(fā)展，得益于其解決了一部分壟斷性問題?？呻S之而來的問題就是信息不對稱，平臺與用戶、用戶與用戶之間不進行線下接觸，完全憑借虛擬通道確認信息，這比傳統(tǒng)的金融機構面臨更大問題。未來發(fā)展中，信息化形成網(wǎng)絡形態(tài)的信息驗證可助推此類問題的解決。

（三）P2P平臺標的成功比率有待提高

分析發(fā)現(xiàn)，人人貸平臺流標率高達74.3%，也就是目前眾多平臺面臨的共同問題。對此，平臺需要進行信息審核、風控及借貸人的有效篩選，最好能夠用模型量化指標，通過過濾的方式提升平臺標的成功率，這對于平臺的信譽及規(guī)范性有很大改善。

參考文獻：

[1]謝平，鄒傳偉.互聯(lián)網(wǎng)金融模式研究[J].金融研究，2012（12）：11—22

[2]鐘向群.探索互聯(lián)網(wǎng)金融新模式[J].中國金融，2013（24）：45—46

[3]龔明華.互聯(lián)網(wǎng)金融：特點、影響與風險防范[J].新金融，2014（2）：8—10

[4]馮軍政，陳英英.P2P信貸平臺：新型金融模式對商業(yè)銀行的啟示[J].新金融，2013（5）：56—59

[5]牛鋒，楊育婷，徐培文.當前我國網(wǎng)絡借貸發(fā)展中存在的問題與對策[J].西南金融，2013（9）：20—24

[6]郭陽.中國P2P小額貸款市場借貸成功率影響因素分析[D].天津：天津大學，2012

（孟祥巖，1991年生，河北張家口人，北京交通大學經(jīng)濟管理學院。研究方向：企業(yè)經(jīng)濟與管理決策定量分析。王璐，1991年生，山西忻州人，北京大學軟件與微電子學院。研究方向：互聯(lián)網(wǎng)金融）