P2P網(wǎng)貸中借款人信息認(rèn)證對(duì)違約率的影響

李剛

摘要：P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是一種借貸雙方通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)直接在線交易的新模式，在緩解中小企業(yè)融資難和發(fā)展“普惠金融”方面具有重要作用，但也存在平臺(tái)“跑路”、提現(xiàn)困難等問(wèn)題，影響金融安全。本文選用拍拍貸數(shù)據(jù)，運(yùn)用Logistic模型分析了借款人有無(wú)認(rèn)證、各種認(rèn)證方式以及方式之間有效性的對(duì)比，最后結(jié)合實(shí)證結(jié)論提出政策建議。

關(guān)鍵詞：P2P網(wǎng)貸；信息認(rèn)證；違約風(fēng)險(xiǎn)；Logistic回歸

一、引言

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸（Peer-to-Peer lending）是指貸款人和投資人之間不經(jīng)過(guò)金融中介機(jī)構(gòu)直接在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)在線交易的一種借貸行為。（Bachmann et al.2011；溫小霓和武小娟，2014）。P2P作為一種新型金融服務(wù)模式，不僅拓展了投資者和融資者的交易信息范圍和場(chǎng)所，而且還能融合互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)優(yōu)化信貸市場(chǎng)的信息半徑，提高資金的匹配效率，從而更好地滿足社會(huì)融資需求，在緩解小微企業(yè)“融資難”與推進(jìn)“普惠金融”方面意義重大。（謝平和鄒傳偉，2012）

“網(wǎng)貸之家”數(shù)據(jù)顯示，截至2017年11月底，我國(guó)P2P網(wǎng)貸行業(yè)歷史累計(jì)成交量達(dá)到了60091.32億元，突破6萬(wàn)億大關(guān)，相較去年同期歷史累計(jì)成交量31847.67億元，同比上升88.68%。在迅猛發(fā)展的背后，P2P網(wǎng)貸平臺(tái)也暴露出諸多問(wèn)題。截止2017年11月，P2P行業(yè)累計(jì)平臺(tái)數(shù)5965家，但正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)數(shù)量?jī)H1954家，問(wèn)題平臺(tái)數(shù)高達(dá)4008家，占平臺(tái)總數(shù)的67.19%。從整個(gè)P2P平臺(tái)狀況看，“繁榮”與“亂象”并存，P2P融資平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)控制，決定著行業(yè)的生存和發(fā)展。

2017年4月，習(xí)近平在中共中央政治局第四十次集體學(xué)習(xí)時(shí)提出維護(hù)金融安全的六項(xiàng)任務(wù)，第三條指出“采取措施處置風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，著力控制增量，積極處置存量，打擊逃廢債行為，控制好杠桿率，加大對(duì)市場(chǎng)違法違規(guī)行為打擊力度，重點(diǎn)針對(duì)金融市場(chǎng)和互聯(lián)網(wǎng)金融開展全面摸排和查處”，會(huì)議強(qiáng)調(diào)“準(zhǔn)確判斷風(fēng)險(xiǎn)隱患是保障金融安全的前提”。借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別不足導(dǎo)致借款違約率較高是我國(guó)P2P行業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)之一，“網(wǎng)貸之家”數(shù)據(jù)也顯示，截止2017年11月，因資金提現(xiàn)困難而倒閉的平臺(tái)有789個(gè)，占問(wèn)題平臺(tái)總數(shù)的19.58%?？梢娰Y金流轉(zhuǎn)關(guān)乎平臺(tái)的存亡，而準(zhǔn)確識(shí)別貸款人的信息是保障資金流轉(zhuǎn)通暢的重要措施。

二、文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)對(duì)于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的研究起步雖晚于西方國(guó)家，但已有較多的成果。以“P2P借貸”為主題在CNKI數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，與之相關(guān)的文獻(xiàn)共3047篇，圖一是文獻(xiàn)主題關(guān)鍵詞的分布狀況，可以直觀地看出我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的研究現(xiàn)狀：大部分研究與網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)本身和監(jiān)管相關(guān)，以風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)控制為主題的研究?jī)H285篇，占比9.4%。

以“P2P網(wǎng)貸違約”為主題檢索（詳見圖二），CNKI文獻(xiàn)庫(kù)中僅有105篇，而且關(guān)于信用風(fēng)險(xiǎn)的研究有17篇，關(guān)于違約風(fēng)險(xiǎn)的有6篇，共23篇，占“P2P網(wǎng)貸違約”主題相關(guān)文獻(xiàn)的21.91%。通過(guò)研讀現(xiàn)有文獻(xiàn)，發(fā)現(xiàn)對(duì)影響借款人違約率的結(jié)論具有一定共性，大體可以依照Lin（2009）提出的標(biāo)準(zhǔn)，分為硬信息（Hard Information）和軟信息（soft Information）：硬信息是指能夠被客觀證實(shí)的內(nèi)容，軟信息是指不能被直接證實(shí)的內(nèi)容。

“硬信息”主要包括借款人的基本信息、歷史表現(xiàn)和借款標(biāo)的特征三類?；拘畔ń杩钊四挲g、性別、學(xué)歷、婚姻狀況、初始評(píng)級(jí)等；借款人歷史表現(xiàn)包括歷史成功借款次數(shù)與金額、歷史正常還款期數(shù)、歷史逾期還款期數(shù)等；借款標(biāo)的特征包括借款期限、金額、利率等。廖理（2015）深入探討了P2P借款人學(xué)歷對(duì)違約率的影響，得出受高等教育年限增強(qiáng)了借款人的自我約束能力，高學(xué)歷借款者如約還款概率更高的結(jié)論嗍。王會(huì)娟、廖理等（2014）使用“人人貸”數(shù)據(jù)研究網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的信用認(rèn)證機(jī)制對(duì)借貸行為的影響，得出信用評(píng)級(jí)越高，借款成功率越高且成本越低的結(jié)論。李悅雷等（2013）使用我國(guó)拍拍貸公司的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)我國(guó)P2P借貸市場(chǎng)中借款訂單的基本信息對(duì)借款成功率具有顯著影響，陳霄（2014）將影響借款人行為的因素分為五個(gè)特征維度進(jìn)行實(shí)證，得出標(biāo)的特征中的借款金額及借款期限因素對(duì)借款成本具有顯著，網(wǎng)貸參與者和平臺(tái)需警惕可能存在的“賭博式融資”行為。

“軟信息”對(duì)違約率的影響是一個(gè)比較新穎靈活的視角，主要指借款人的外貌特征、社會(huì)資本、填寫資料有無(wú)錯(cuò)別字，以及借款用途描述等?？娚徲?、陳金龍（2014）利用Prosper平臺(tái)的數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)社會(huì)資本對(duì)借款者違約風(fēng)險(xiǎn)的影響，得出無(wú)論是通過(guò)加入小組、增加投資者中朋友的個(gè)數(shù)或借款列表被推薦的次數(shù)，增加社會(huì)資本可以降低借款者違約風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)論；在國(guó)外市場(chǎng)，Collier和Hampshire（2010）將社會(huì)資本對(duì)降低違約率的邏輯歸因于社群網(wǎng)絡(luò)的公共監(jiān)督效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)借款人的社群網(wǎng)絡(luò)關(guān)系對(duì)降低借款人違約率具有顯著正影響的。Laura Larrimore et al.（2011）通過(guò)分析借款人貸款描述來(lái)檢驗(yàn)P2P借貸中語(yǔ)言使用和借貸成功率的關(guān)系。

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源及指標(biāo)選取

P2P網(wǎng)貸平臺(tái)眾多，良莠不齊，考慮樣本數(shù)據(jù)的可獲得性和代表性，本文以中國(guó)最大的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)拍拍貸為例，使用Pvthon2.7爬取了2015年1月1日至2017年1月借款人221520條數(shù)據(jù)，刪除缺失值后剩197998條。

拍拍貸平臺(tái)需要認(rèn)證的信息包括手機(jī)認(rèn)證、戶口認(rèn)證、視頻認(rèn)證、學(xué)歷認(rèn)證、征信認(rèn)證、淘寶認(rèn)證六個(gè)方面。便于建模分析，本文先對(duì)定性的認(rèn)證情況進(jìn)行量化，認(rèn)證情況取值為1為成功認(rèn)證，反之未成功認(rèn)證。用default表示違約情況，default=0表示按期還款，排除因遺忘到期日等情況未能按期還款，借款人在到期日后3日內(nèi)未還款記為違約，default取1。同時(shí)，納入借款人的歷史逾期次數(shù)作為控制變量，模型中的各解釋變量的含義解釋見表1。

本文定量研究建立三個(gè)模型漸進(jìn)展開。首先，分析借款人有無(wú)認(rèn)證對(duì)借款違約的影響以及影響的顯著性，據(jù)此觀察拍拍貸認(rèn)證體系的有效性；其次，分析認(rèn)證因素中哪些方式對(duì)借款違約的防范作用更具有效性，在此部分本文先后建立兩個(gè)模型，一個(gè)分別分析各種認(rèn)證方式對(duì)防范違約風(fēng)險(xiǎn)的作用，另一個(gè)對(duì)比各種認(rèn)證方式對(duì)防范借款違約的作用大小。

根據(jù)模型（2）分析各種認(rèn)證方式對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)的防范作用，結(jié)果如表3所示。除學(xué)歷認(rèn)證外，其他認(rèn)證方式回歸系數(shù)均為負(fù)值，說(shuō)明借款人成功認(rèn)證對(duì)降低違約率有一定的作用。其中戶口認(rèn)證、手機(jī)認(rèn)證和征信認(rèn)證的系數(shù)分別為-0.47、-0.37和-0.286，對(duì)降低違約率的作用較大，但是視頻認(rèn)證和淘寶認(rèn)證的系數(shù)不顯著，這可能因?yàn)閮煞矫娴脑颍阂环矫?，很可能是樣本中視頻認(rèn)證和淘寶認(rèn)證借款人的比重較小，反應(yīng)其認(rèn)證對(duì)應(yīng)的違約信息顯現(xiàn)出較大的不平衡性和較少的波動(dòng)性，從而對(duì)回歸結(jié)果造成一定的影響。另一方面，如今淘寶店經(jīng)營(yíng)狀況參差不齊，經(jīng)營(yíng)好壞影響還款情況，所以單變量分析淘寶認(rèn)證不顯著。

對(duì)模型（3）回歸系數(shù)解讀如下：

截距項(xiàng)表示淘寶認(rèn)證對(duì)違約率的影響。系數(shù)為負(fù)，意味著淘寶認(rèn)證成功對(duì)借款違約發(fā)生具有防范作用。從現(xiàn)實(shí)背景來(lái)看，淘寶店準(zhǔn)入門檻要求對(duì)申請(qǐng)者信息規(guī)范性進(jìn)行嚴(yán)格審核，所以成功進(jìn)行淘寶認(rèn)證的借款人說(shuō)明具有較高的征信水平和還款意愿，因此違約還款的風(fēng)險(xiǎn)較低。

戶口認(rèn)證的系數(shù)為正，意味著戶口認(rèn)證成功相比淘寶認(rèn)證對(duì)借款人違約的影響有所減弱。具體來(lái)看，其相較淘寶認(rèn)證的減弱效應(yīng)量化值為0.198。戶口信息也是追索借款人的關(guān)鍵因素，一旦發(fā)生違約，戶口信息可及時(shí)將借款人“定位”，未成功認(rèn)證的戶口將給調(diào)查借款人增加較大難度，所以戶口認(rèn)證也可以防范借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)。但相較不如淘寶認(rèn)證信息的多維性，所以認(rèn)證相比淘寶認(rèn)證的效用稍弱。

視頻認(rèn)證的系數(shù)為正，意味著視頻認(rèn)證成功后對(duì)借款人違約的影響弱于淘寶認(rèn)證。這與理論預(yù)測(cè)相符，也符合網(wǎng)絡(luò)借貸的特征，互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)銀行借貸不同，更多的操作依賴線上完成，借貸雙方處于匿名狀態(tài)，信息傳播的速度已經(jīng)跨越時(shí)空，而且傳播成本相對(duì)傳統(tǒng)較低。成功的視頻認(rèn)證會(huì)對(duì)借款人的相貌留下“印記”，一旦發(fā)生違約，視頻認(rèn)證后的借款人更容易被識(shí)別，所以增加了對(duì)借款人行為的約束，成功的視頻認(rèn)證會(huì)對(duì)降低違約率產(chǎn)生一定作用。

學(xué)歷認(rèn)證的系數(shù)為正，意味著學(xué)歷認(rèn)證對(duì)借款人違約率的降低作用相比淘寶認(rèn)證有所減弱。具體來(lái)看，其相較淘寶認(rèn)證的減弱效應(yīng)量化值為0.765。學(xué)歷認(rèn)證成功意味著借款人教育程度和薪資水平相對(duì)較高，所以傾向有較好的物質(zhì)條件支撐如期還款。但相較淘寶認(rèn)證，借款人信息的多樣性和嚴(yán)格性稍遜，所以學(xué)歷認(rèn)證對(duì)借款人違約情況的防范作用有所減弱。

征信認(rèn)證的系數(shù)為負(fù)，意味著其相比淘寶認(rèn)證對(duì)貸款違約的防范作用稍強(qiáng)。征信認(rèn)證來(lái)自機(jī)構(gòu)的專業(yè)評(píng)估，成功的征信報(bào)告說(shuō)明借款人有良好的信用記錄，所以相對(duì)淘寶認(rèn)證具有更高的客觀性和參考性，這在一定程度上也是對(duì)傳統(tǒng)信用認(rèn)證方式的肯定。

四、結(jié)論及建議

本文選用拍拍貸的真實(shí)交易數(shù)據(jù)，采用Logistic模型分析了各種認(rèn)證方式借款違約率的影響。首先檢驗(yàn)了拍拍貸認(rèn)證體系的有效性，其次分析了不同認(rèn)證方式對(duì)防范違約風(fēng)險(xiǎn)作用，最后綜合比較了不同認(rèn)證方式之間的有效性。在前文分析的基礎(chǔ)上，得出了有效的結(jié)論，為防范P2P違約風(fēng)險(xiǎn)提供了以下幾點(diǎn)政策思路：

首先，拍拍貸現(xiàn)行認(rèn)證體系對(duì)降低借款違約率的積極作用，提示在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中需要采取多種方式對(duì)借款人的信用進(jìn)行認(rèn)證；其次，在實(shí)證分析拍拍貸各種認(rèn)證方式對(duì)借款違約率的影響過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)手機(jī)認(rèn)證、戶口認(rèn)證和征信認(rèn)證對(duì)借款違約的發(fā)生都具有一定抑制作用，且征信認(rèn)證對(duì)借款人違約風(fēng)險(xiǎn)的防范作用稍強(qiáng)于淘寶認(rèn)證，提示我們傳統(tǒng)的信用認(rèn)證體系具有借鑒意義，需要關(guān)注和利用傳統(tǒng)的征信體系，將傳統(tǒng)征信認(rèn)證方式與P2P網(wǎng)絡(luò)借貸新模式相結(jié)合；最后，納入多種認(rèn)證進(jìn)行綜合分析，發(fā)現(xiàn)新興的淘寶認(rèn)證對(duì)防范借款人違約具有明顯的積極作用，這提示我們?cè)赑2P網(wǎng)貸模式下創(chuàng)新使用多種方式對(duì)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防范，加強(qiáng)跨平臺(tái)征信體系的建設(shè)。