P2P網(wǎng)貸平臺治理能力的研究

劉曉宇 王愛民

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，P2P網(wǎng)貸平臺的風(fēng)險日益受到關(guān)注。為防范平臺風(fēng)險的發(fā)生，對各平臺治理能力方面的研究就顯得極為重要。文章主要選取了16家網(wǎng)貸平臺為研究對象，采用主成分分析的方法從運營能力、規(guī)模大小、集中程度三個方面構(gòu)建包含9個指標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺評價體系，之后又運用聚類分析的方法對平臺進(jìn)行歸類。結(jié)果顯示：樣本平臺總體得分不高，治理能力尚有不足，各平臺皆存在不同程度的潛在風(fēng)險。

關(guān)鍵詞：主成分分析;聚類分析;平臺治理;風(fēng)險預(yù)警

一、引言

隨著我國金融改革的深入推進(jìn)，互聯(lián)網(wǎng)金融在不斷的成熟和發(fā)展。P2P作為其重要的組成部分，逐漸走入大眾的生活。伴隨著普惠金融的發(fā)展，P2P使得企業(yè)和個人享受到低廉便捷的金融產(chǎn)品和服務(wù)，增強了金融服務(wù)實體經(jīng)濟的能力，其平臺治理能力不容忽視。自2007年上海成立“拍拍貸”后，我國的網(wǎng)絡(luò)借貸平臺數(shù)量開始不斷增長。截至2017年11月，累計平臺數(shù)量達(dá)到5965家，該年度新增平臺共85家。其在平臺總數(shù)和成交量等方面的增長表明P2P平臺的發(fā)展可謂迅速。但是，在平臺數(shù)量火爆增長的同時，平臺的問題和風(fēng)險也逐漸暴露。平臺門檻過低，行業(yè)和內(nèi)部監(jiān)管皆不到位，使得問題平臺頻出，跑路、詐騙、提現(xiàn)困難等時有發(fā)生。截至2017年11月，累計問題平臺數(shù)量已達(dá)到4008家，較2017年年初的3472家，呈較大幅度增長。其中有提現(xiàn)困難等經(jīng)營不善導(dǎo)致的，也有跑路等惡意詐騙引起的。網(wǎng)貸平臺亟需提升自身平臺的治理能力，一旦引發(fā)投資者對平臺的不信任，平臺就將面臨崩潰瓦解的危險。問題一旦出現(xiàn)，不僅對投資者造成損失，且對整個行業(yè)的發(fā)展起到負(fù)面影響。如果能夠?qū)ζ脚_的治理質(zhì)量進(jìn)行量化并及時對風(fēng)險進(jìn)行預(yù)警，不僅可以保障投資者的資金，而且對行業(yè)的形象及金融市場的健康發(fā)展都有著重要的意義。本文通過網(wǎng)貸之家搜集了2016年12月至2017年11月部分網(wǎng)貸平臺的數(shù)據(jù)信息，運用主成分分析方法（FCA）反映平臺的治理能力和水平。

對于P2P網(wǎng)貸平臺的研究，學(xué)術(shù)界也在不斷的推進(jìn)深化。早期的文獻(xiàn)主要研究互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與金融創(chuàng)新的結(jié)合對金融市場信息不對稱的影響，之后逐步向平臺治理方向發(fā)展。國外學(xué)者JackR·Magee（2010）預(yù)測了P2P的發(fā)展情況并提出了嚴(yán)苛的監(jiān)管準(zhǔn)則。Tiwana（2010）認(rèn)為保障平臺健康穩(wěn)定的關(guān)鍵是平臺設(shè)計和治理。國內(nèi)研究者主要研究平臺的運作模式以及對風(fēng)險進(jìn)行分類。楊新求（2012）通過比較國內(nèi)外平臺的營運模式來研究其存在的區(qū)別。唐藝軍等（2015）主要從管理風(fēng)險角度出發(fā)，認(rèn)為倘若手續(xù)費無法彌補成本，平臺可能面臨倒閉的風(fēng)險。楊群華（2013）指出要從監(jiān)管體系防控互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險。林春雨（2015）從大數(shù)據(jù)角度構(gòu)建P2P網(wǎng)貸平臺預(yù)警模型，利用計算機方法實時全面監(jiān)測風(fēng)險。

綜上，國內(nèi)外學(xué)者大多是通過從文字層面解讀P2P平臺的現(xiàn)狀、營運模式、風(fēng)險等對借貸平臺進(jìn)行研究，運用實證分析的較少。本文在國內(nèi)外研究的基礎(chǔ)上，從平臺治理角度出發(fā)，選取網(wǎng)貸之家網(wǎng)站上的月度公開數(shù)據(jù)，運用主成分分析的方法進(jìn)行實證研究，找出影響網(wǎng)絡(luò)借貸平臺治理的因素，并進(jìn)行具體分析，進(jìn)一步評估平臺的風(fēng)險，之后又運用聚類分析的方法，對平臺進(jìn)行歸類以期尋找各平臺間的相似度及區(qū)別。希望本文的研究對促進(jìn)我國網(wǎng)貸平臺的健康長久發(fā)展有所幫助。

二、指標(biāo)的選取及處理

（一）指標(biāo)選取的原則

指標(biāo)設(shè)計及選取的科學(xué)性影響P2P網(wǎng)貸平臺治理能力和風(fēng)險評估的準(zhǔn)確性。從已有的研究經(jīng)驗來看，指標(biāo)選取的原則一般有三個。第一、指標(biāo)的選取應(yīng)具有全面性。P2P平臺的風(fēng)險不僅取決于自身的微觀因素也受到宏觀經(jīng)濟的影響。第二、指標(biāo)具有連續(xù)即時性。由于各項指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于第三方統(tǒng)計網(wǎng)站，來源數(shù)據(jù)能夠逐月更新甚至逐日更新，保證了即時靈敏性。第三、指標(biāo)具有一定的可操性。指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于第三方統(tǒng)計網(wǎng)站，所有指標(biāo)都是公開的，可觀測的。

（二）指標(biāo)體系的構(gòu)建

本文對P2P網(wǎng)貸借貸平臺治理能力的研究主要從運營能力、規(guī)模大小、集中程度三個維度進(jìn)行，同時從上述三個維度構(gòu)建平臺治理能力的評價指標(biāo)體系。其中，反映運營能力的指標(biāo)用運營時間、注冊資本、預(yù)期收益率來表示;反映規(guī)模大小的用成交金額、投資人數(shù)、借款人數(shù)來表示;反映集中程度的用人均投資額、人均借款額、平均借款期限來表示。綜上，考慮到數(shù)據(jù)的獲取和量化難度，本文構(gòu)建了包含9個指標(biāo)的P2P網(wǎng)貸平臺風(fēng)險治理能力評價體系，如表1所示。

三、實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本文以運營時間大于60個月的16家網(wǎng)貸平臺為研究對象，搜集了網(wǎng)貸之家2016年12月至2017年11月共計12個月的數(shù)據(jù)，并對其進(jìn)行平均值處理，如表2所示。由于原始數(shù)據(jù)單位不同而不具可比性，為消除量綱影響和變量自身變異，我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，公式為：Zij=（Xij-Xj*）÷Sj。其中Zij表示標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，Sj指標(biāo)準(zhǔn)差。

（二）適合度檢驗

首先需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行是否適用主成分分析的檢驗。本文運用SPSS軟件，對16家網(wǎng)貸平臺的9項指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗。見表3，KMO>0.6，表明變量之間的相關(guān)性較強，近似卡方值為111.592，概率值為0.000，<0.05的顯著水平，拒絕原假設(shè)，進(jìn)一步表示適合做主成分分析。

（三）主成分分析過程

經(jīng)過一系列檢驗后，本文接下來借助SPSS21.0，對數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，得到特征值，方差貢獻(xiàn)率以及累計方差貢獻(xiàn)率，見表4。其中，前三個主成分的特征值均>1，且累計方差貢獻(xiàn)率>70%，表明其保留了原始信息的大部分內(nèi)容，因此，用這3個主成分代替原來的9個指標(biāo)具有較好的還原性和說明性，且起到降維的作用。

從表5成分矩陣可以得出，主成分Y1在X1運營時間、X4成交金額、X6借款人數(shù)上的載荷量遠(yuǎn)大于其它指標(biāo)的載荷量，所以Y1主要由運營時間、成交金額、借款人數(shù)這三個指標(biāo)代表，反映網(wǎng)貸平臺的運營能力;主成分Y2在X3預(yù)期收益率、X9平均借款期限上有較高的載荷，分別為0.718和0.702，反映網(wǎng)貸平臺產(chǎn)品的設(shè)計能力;Y3在X7人均投資額、X8人均借款額上有較高的載荷，反映網(wǎng)貸平臺在資金匹配上的效率能力。

主成分確定之后，可以計算出16家平臺的主成分得分及排名情況。本文使用的方法是，按照每個主成分對應(yīng)的特征值與所有主成分特征值之和的比值為權(quán)重，將主成分進(jìn)行加權(quán)平均后算出綜合得分。表6給出了樣本平臺主成分得分、綜合得分及綜合排名情況。其中FAC1-1、FAC2-1、FAC3-1分別為第一主成分得分、第二主成分得分、第三主成分得分，F(xiàn)為綜合得分。在平臺得分中，有很多平臺的綜合得分為負(fù)值，這并不代表平臺的治理能力為負(fù)值，這是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的結(jié)果。各平臺總體得分不高，其中綜合得分大于0的共有4家。排名第一的拍拍貸，排名第二的口貸網(wǎng)在各項主成分得分中均為正值，說明平臺在運營、設(shè)計、資金匹配效率等方面均較為完善。投哪網(wǎng)在綜合排名上居于末位，且其各主成分得分均為負(fù)值，表明該平臺各項能力均存在不足，亟待完善，平臺風(fēng)險較大。這要求其在今后的發(fā)展中應(yīng)借鑒優(yōu)質(zhì)平臺的經(jīng)驗，努力提升自身平臺的治理能力。

（四）聚類分析

本文采用SPSS軟件對觀測平臺進(jìn)行K-均值聚類分析，其目的是根據(jù)所呈現(xiàn)的特征對平臺分類。本文將16家網(wǎng)貸平臺分為三類，具體的分類結(jié)果整理如表7所示?？梢钥闯?，拍拍貸被分為第一類，說明該平臺的安全性和收益性都較好，平臺治理能力較強。

四、結(jié)論及建議

本文從平臺治理能力方面分析了網(wǎng)貸平臺的風(fēng)險，運用主成分分析的方法，從運營能力、規(guī)模大小、集中程度三個維度構(gòu)建網(wǎng)貸平臺治理能力評價體系，其結(jié)果具有較好的解釋性且符合當(dāng)前網(wǎng)貸市場的發(fā)展?fàn)顩r。之后又從聚類分析的角度對平臺進(jìn)行分類。

基于以上分析，對于防控網(wǎng)貸平臺風(fēng)險，本文在以下方面有些許建議：第一、提高行業(yè)準(zhǔn)入門檻?，F(xiàn)階段網(wǎng)貸平臺良莠不齊，既有拍拍貸這樣的優(yōu)質(zhì)平臺也有哈哈貸這樣以圈錢、騙錢為目的的平臺。由于一些層面的監(jiān)管存在空白和疏漏致使劣質(zhì)平臺大量存在，這給投資者、整個行業(yè)及宏觀經(jīng)濟的發(fā)展帶來巨大危害。一旦行業(yè)向善發(fā)展，各平臺治理能力也會逐步提升。第二、完善信息披露制度。平臺應(yīng)定期向公眾公布其財務(wù)報表并保證數(shù)據(jù)的完整真實性和及時性，主動開辟全面、多方位的信息咨詢渠道以減少信息不對稱，及時提示風(fēng)險，進(jìn)行風(fēng)險預(yù)警，時時接受公眾監(jiān)督。第三、落實第三方存管和風(fēng)險準(zhǔn)備金制度。平臺往來的資金由第三方進(jìn)行管理，杜絕資金池現(xiàn)象，防止民間融資非法化。對平臺提取風(fēng)險準(zhǔn)備金，增強其風(fēng)險抵抗能力。第四、基于本文的分析，監(jiān)管部門可進(jìn)行風(fēng)險預(yù)警，動態(tài)追蹤平臺數(shù)據(jù)，利用云計算，大數(shù)據(jù)等建立一系列風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)。這對平臺各利益主體既起到制約又起到保障作用。

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