P2P網(wǎng)貸風(fēng)險消極影響綜合評價與預(yù)警分析

吳舒逸++李思凡++吳小明

[摘要]P2P網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)管不斷下達，P2P平臺走向規(guī)范化的同時也有部分問題平臺加速暴露出來。鑒于網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險的主要影響方為出借人群體，文章針對出借人視角進行多階段抽樣，運用模糊綜合評價法對出借人問卷中的量表進行綜合評價，再通過預(yù)警分析得出各類風(fēng)險的輕重緩急，找出亟須解決的消極影響因素，以期為有效控制P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險提供系統(tǒng)完備的支持。

[關(guān)鍵詞]P2P網(wǎng)絡(luò)借貸；模糊綜合評價；消極影響

[DOI]1013939/jcnkizgsc201720092

1引言

2017年2月，銀監(jiān)會下發(fā)的《網(wǎng)絡(luò)借貸資金存管業(yè)務(wù)指引》，明確網(wǎng)貸平臺存管人的定位與監(jiān)管的基本框架。但由于監(jiān)管時間短，仍有不少平臺濫竽充數(shù)，問題頻發(fā)。而網(wǎng)貸平臺的挑選需要投資者花費大量時間和精力，并需具備一定的專業(yè)背景知識才能做出較準確的判斷，大部分出借人是盲目的，對于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸體系目前主要風(fēng)險與監(jiān)管政策的實施情況不得而知?；诖?，本文基于出借人視角探索網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險的級別，以期為我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸體系的完善提供實質(zhì)性的政策建議。

2P2P網(wǎng)絡(luò)問卷介紹及數(shù)據(jù)基本情況

本文調(diào)查采用多階段抽樣，出借人調(diào)查問卷分基本信息，投資行為、投資偏好和風(fēng)險感知與政策評價四塊。出借人問卷共發(fā)放408份，回收有效問卷252份。

3P2P網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險消極影響綜合評價：基于模糊綜合評價法

31風(fēng)險消極影響評判因素集和評判集的建立

對于風(fēng)險消極影響指標分析，我們將風(fēng)險消極影響評判因素集確定為兩層。

第一層評判因素集：

U={U1，U2，U3}={法律風(fēng)險，信用風(fēng)險，系統(tǒng)風(fēng)險}

第二層評判因素集：

U1={U11，U12，U13，U14}={產(chǎn)品利率，平臺監(jiān)管，壞賬權(quán)益保護，資金流通過程}

U2={U21，U22，U23，U24}={信用評級標準，借貸審核流程，成交數(shù)據(jù)可信度，標的利率}

U3={U31，U32，U33}={資金交易存儲，個人隱私資料，黑客壁壘}

綜合比較各種文獻，按照一般風(fēng)險消極影響的等級劃分標準，我們將風(fēng)險消極影響的評判集設(shè)定為：

V={V1，V2，V3，V4，V5}={影響低，影響較低，影響一般，影響較高，影響高}

32基于AHP的風(fēng)險消極影響評判因素的權(quán)重設(shè)定

在每次交易中，出借人受到各因素的消極影響程度不同，評判因素權(quán)重需按出借人自己的需要確定。由于個人偏好和傾向的不同，出借人可將重點考察的因素賦予較大的權(quán)重，這樣對風(fēng)險消極影響的評估將更具針對性和個性化。

本次調(diào)查分析通過專家打分法和層次分析法對權(quán)重進行綜合計算。在問卷調(diào)查過程中，隨機對部分調(diào)查者也進行各因素之間的比較，最后對結(jié)果經(jīng)過匯總處理，計算平均值，得出如表1、表2、表3和表4的比較判斷矩陣表。

根據(jù)上下層之間的隸屬度關(guān)系建立遞階層次樹狀結(jié)構(gòu)模型。根據(jù)決策目標，將相關(guān)影響因素按照所屬關(guān)系及因素之間的關(guān)系自上而下地分為若干層次。對每一層次的各個因素，用成對比較法和1-9比例標度，根據(jù)對上一層因素的重要程度進行比較，直到最底層。列中元素比行中元素重要，則判斷值為整數(shù)；如果列中元素不如行中元素重要，這時判斷值為分數(shù)；當(dāng)二者同等重要時，判斷值為1。在指標權(quán)重計算中，根據(jù)判斷矩陣，并作一致性檢驗，通過AHP計算軟件，得到第一層次權(quán)因子權(quán)重為A=（011，063，026）；第二層次權(quán)因子權(quán)重：A1=（011，052，007，029），A2=（023，042，012，023），A3=（033，014，053）。

通過問卷調(diào)查來獲得各因素與其對應(yīng)的各級消極影響程度的隸屬度關(guān)系。最終經(jīng)過矩陣運算得到，二級模糊評判集（0200102020019580197902032）中可知，最大的數(shù)據(jù)為02032，對應(yīng)的是第五個等級，即影響大。根據(jù)最大隸屬度原則，我們可以得出目前網(wǎng)絡(luò)借貸風(fēng)險對出借人的整體消極影響大，并有向影響程度變大的趨勢過渡。

4風(fēng)險消極影響預(yù)警分析與對策建議

41風(fēng)險影響因素預(yù)警燈與措施的制定

根據(jù)各因素對消費者的消極影響程度，由低到高設(shè)置藍、綠、黃、橙、紅五種不同的預(yù)警信號燈。藍燈和綠燈表示風(fēng)險處于低或較低區(qū)域，屬正常的風(fēng)險狀態(tài)，應(yīng)關(guān)注或監(jiān)控風(fēng)險狀態(tài)和危機征兆；橙燈和紅燈表示消極影響程度較高或高度風(fēng)險狀態(tài)，應(yīng)立即采取應(yīng)對措施，以抑制風(fēng)險發(fā)生和擴散；黃燈對應(yīng)中等影響程度，應(yīng)根據(jù)具體情況給予不同對待。當(dāng)指標的權(quán)重較高時，說明消極影響較大，必須給予充分重視并對各指標詳細分析所暴露的因素，采取措施及時消除這部分的消極影響。當(dāng)指標的權(quán)重較低時，即使顯示黃燈預(yù)警信號，也可暫不采取措施，以把有限的資源放到其他更重要的因素上去。

42出借人角度的風(fēng)險消極影響預(yù)警建議分析

基于前文所建立的預(yù)警分析結(jié)構(gòu)體系并根據(jù)最大隸屬度原則，列出各個因素造成的消極影響程度并將其所對應(yīng)至各預(yù)警燈，得到表5。各類指標大多處在橙燈和紅燈上，即風(fēng)險程度大多居高。對于法律風(fēng)險來說，在第一層指標僅占11%，比重較小，即影響程度一般。然而風(fēng)險程度卻亮起紅燈，說明了更深層次的隱患。盡管部分出借人認為網(wǎng)借平臺在資金流通過程中做得不夠完善，卻未得到出借人自身的足夠重視，尤其值得反思。另外，208%和224%的出借人分別認為產(chǎn)品利率和壞賬權(quán)益保護仍需采取相關(guān)措施。對于平臺監(jiān)管來說，在第二層指標占比52%，其中有209%的出借人認為平臺監(jiān)管影響一般，由此我們合理推測，在平臺監(jiān)管方面，目前已頒布法律或規(guī)定在逐漸改進和完善中尚已得到大部分出借人的初步肯定，因此現(xiàn)階段平臺監(jiān)管只需要進行必要的監(jiān)督即可。

信用風(fēng)險在第一層指標中占了63%，較高的比重表明信用風(fēng)險對于網(wǎng)絡(luò)借貸的影響舉足輕重。208%的出借人認為借貸審核流程的影響低，但在信用風(fēng)險中仍占有一定比重，因此也應(yīng)繼續(xù)關(guān)注。而其中204%的人認為信用評級標準對他們的消極影響最高，所以應(yīng)采取針對性的緊急措施，嚴格制定信用評級標準，積極消除因評級偏差對出借人產(chǎn)生的消極影響。205%的出借人認為成交數(shù)據(jù)可信度對他們產(chǎn)生的消極影響較大，當(dāng)交易的產(chǎn)品遠低于網(wǎng)上描述，心中的落差會使得本次交易帶來的效益大大降低，進而使出借人對于網(wǎng)絡(luò)借貸產(chǎn)生不真實的消極影響。這類問題在本層次中只占12%，但同樣值得引起重視。同時，有211%的出借人認為標的利率虛高問題對收益影響高，應(yīng)采取緊急措施穩(wěn)定標的利率，所以對于信用風(fēng)險方面我們應(yīng)馬上采取措施，積極作為，盡可能為出借人的切實權(quán)益提供保障。

對于系統(tǒng)風(fēng)險，在第一層指標中占了26%，二級指標都亮起了橙燈，而且黑客壁壘在二級指標中占53%，也一定程度地說明系統(tǒng)風(fēng)險主要是由黑客壁壘轉(zhuǎn)換而來，因此對這方面應(yīng)高度關(guān)注其發(fā)展趨勢，進而決定是否采取措施。對于資金交易儲蓄與個人隱私資料，也有相當(dāng)一部分出借人認為對他們產(chǎn)生較大的消極影響，這兩方面對出借人造成的威脅更是不容小覷，因此也應(yīng)對此采取措施。

綜上所述，信用風(fēng)險對出借人產(chǎn)生的消極影響非常大，外加信用評級與成交數(shù)據(jù)標準的信任流失，使得出借人對于網(wǎng)貸的消極程度越發(fā)嚴重。資金流通、信用評級、成交數(shù)據(jù)可信度與標的利率虛高，是目前亟須解決的首要危機，而產(chǎn)品利率、壞賬權(quán)益保護等問題，也需要采取措施，防止其向更高級別過渡。

參考文獻：

[1]柳順基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的模糊綜合評價方法及其應(yīng)用[D].杭州：浙江大學(xué)，2010

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