P2P風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)估測(cè)定

班悅

[摘 要]文章通過(guò)文獻(xiàn)關(guān)鍵詞搜索法初步篩選出12項(xiàng)P2P風(fēng)險(xiǎn)因素，發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷確定初篩風(fēng)險(xiǎn)因素的重要性程度;對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析和信度效度檢驗(yàn)，探究出12項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素所屬類(lèi)別，基于此建立線(xiàn)性回歸模型，明確各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)因素的權(quán)重，研究結(jié)果顯示P2P行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于誘發(fā)P2P爆雷所占比重最大。最后提出P2P平臺(tái)應(yīng)強(qiáng)化信息中介這一行業(yè)定位等建議。

[關(guān)鍵詞]P2P借貸;爆雷;風(fēng)險(xiǎn)因素;因子分析法

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2020.02.184

1 引言

P2P借貸是指?jìng)€(gè)人和個(gè)人之間經(jīng)過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)完成的借貸。自2018年6月以來(lái)，一批理財(cái)平臺(tái)如唐小僧等，頻繁發(fā)生了“跑路”的狀況。目前涉及金額最高可達(dá)萬(wàn)億等級(jí)，受害者眾多。直至2018年8月底，P2P網(wǎng)貸行業(yè)中能夠正常運(yùn)營(yíng)的平臺(tái)數(shù)量下降至1595家，停業(yè)及問(wèn)題平臺(tái)累加數(shù)量可達(dá)4811家。

鑒于P2P行業(yè)多次爆雷、風(fēng)險(xiǎn)重重，大多數(shù)投資者的經(jīng)濟(jì)利益和投資信心受到沉重打擊，為了有效緩和緊張形勢(shì)，使P2P行業(yè)能夠健康發(fā)展，國(guó)內(nèi)各專(zhuān)家學(xué)者紛紛研究P2P風(fēng)險(xiǎn)種類(lèi)以及管控措施。

2 文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有文章從不同的角度論述P2P風(fēng)險(xiǎn)并提出措施。葉湘榕（2014）講解了各種借貸模式的共性風(fēng)險(xiǎn)和個(gè)性風(fēng)險(xiǎn)。斯瑾慧（2016）提出抑止風(fēng)險(xiǎn)多發(fā)的管控形式。部分文章分析了風(fēng)險(xiǎn)影響因素，提出優(yōu)化P2P的模型。劉博楠（2017）以包括三方的效用函數(shù)模型，解釋了違約風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生機(jī)理。還有文章研究P2P非風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題及現(xiàn)象，豐富了人們對(duì)于P2P的認(rèn)識(shí)。JunTan和DeSilva，D.G.（2011）認(rèn)為貸款利率不僅是借款人的借款成本，而且能夠反映借款人的福利情況。

但是現(xiàn)有文獻(xiàn)未能從涉及的風(fēng)險(xiǎn)因素中篩選出最有說(shuō)服力的風(fēng)險(xiǎn)因素，也沒(méi)有對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分類(lèi)。因此，基于前人的研究，本文通過(guò)文獻(xiàn)篩選法總結(jié)出各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素;利用因子分析法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素歸類(lèi)，建立線(xiàn)性回歸模型，明確各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)因素的權(quán)重;提出建設(shè)性意見(jiàn)以促進(jìn)P2P行業(yè)發(fā)展。

3 數(shù)據(jù)來(lái)源和數(shù)據(jù)分析

3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

為了擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)因素的覆蓋面，通過(guò)關(guān)鍵詞搜索進(jìn)行文獻(xiàn)期刊的回顧，以專(zhuān)業(yè)學(xué)者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素涉及次數(shù)進(jìn)行初步篩選;為了確定初篩風(fēng)險(xiǎn)因素的重要性程度，發(fā)放“誘發(fā)P2P爆雷的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素重要性評(píng)估”的調(diào)查問(wèn)卷，基于調(diào)查結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

3.2 文獻(xiàn)關(guān)鍵詞搜索法

以“P2P爆雷”“P2P風(fēng)險(xiǎn)因素”“P2P風(fēng)控措施”等關(guān)鍵詞進(jìn)行文獻(xiàn)回顧，以專(zhuān)業(yè)學(xué)者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素涉及次數(shù)進(jìn)行初步篩選，得出表1的12項(xiàng)P2P風(fēng)險(xiǎn)因素。

3.3 因子分析

為了探究出12項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素所屬類(lèi)別，利用SPSS對(duì)“誘發(fā)P2P爆雷的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素重要性評(píng)估”調(diào)查問(wèn)卷的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析。

為了驗(yàn)證收集數(shù)據(jù)適合做因子分析，對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett的球形度檢驗(yàn)（見(jiàn)表2），檢驗(yàn)結(jié)果分別為0.764和1224.748，p值接近0，可以認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異，通過(guò)數(shù)值比對(duì)可以看出，兩者的檢驗(yàn)值都表示其適合做因子分析。

之后對(duì)誘發(fā)P2P爆雷的12個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行探索性因子分析，對(duì)3個(gè)主因子進(jìn)行分類(lèi)命名，分別為：平臺(tái)自身風(fēng)險(xiǎn)、P2P行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、國(guó)內(nèi)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。其風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)如表3所示。

3.4 信度分析和效度分析

為了驗(yàn)證調(diào)查問(wèn)卷收集數(shù)據(jù)的可靠性進(jìn)行信度分析。分析結(jié)果顯示，各因子風(fēng)險(xiǎn)因素分量表的α值均大于0.7，總體α值為0.811，表示其可以接受，信度情況符合研究所需。

效度分析分為結(jié)構(gòu)效度和內(nèi)容效度。在因子分析中各因子風(fēng)險(xiǎn)因素分量表的KMO值均大于0.6，并且總體的KMO檢驗(yàn)值為0.831，位于0.8以上，且各因子載荷均大于0.5，方差累計(jì)貢獻(xiàn)率大于0.7，表示其測(cè)量結(jié)果與要考察的內(nèi)容相吻合，量表的結(jié)構(gòu)效度較高;內(nèi)容效度分別采用專(zhuān)家判斷法及文獻(xiàn)回顧兩種方式進(jìn)行判別。對(duì)于專(zhuān)家判別法，通過(guò)咨詢(xún)“互聯(lián)網(wǎng)金融”方面2名專(zhuān)家，“P2P網(wǎng)貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估”方面2名專(zhuān)家，對(duì)各風(fēng)險(xiǎn)因素與誘發(fā)P2P爆雷的相關(guān)性，分別從測(cè)題的代表性、適應(yīng)性進(jìn)行打分判定，其S-CVI/Ave得分滿(mǎn)足0.90以上;對(duì)于文獻(xiàn)回顧方面，以“P2P爆雷”“P2P風(fēng)險(xiǎn)因素”以及“P2P風(fēng)控措施”等相關(guān)的重要關(guān)鍵詞進(jìn)行文獻(xiàn)搜索，以期刊等級(jí)、引用次數(shù)為依據(jù)進(jìn)行覆蓋性較強(qiáng)的下載，以此降低風(fēng)險(xiǎn)因素篩選的缺失性。

綜上所述，兩種分析表明量表的信度效度較高。

4 模型構(gòu)建

為了進(jìn)一步了解各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)于引發(fā)P2P爆雷的貢獻(xiàn)程度，決定探究P2P爆雷的負(fù)外部性程度和3類(lèi)誘發(fā)P2P爆雷的風(fēng)險(xiǎn)因素之間的關(guān)系。SPSS分析結(jié)果顯示各風(fēng)險(xiǎn)因素與因變量之間的變化趨勢(shì)分別是線(xiàn)性的，由此建立P2P爆雷的負(fù)外部性程度和3類(lèi)誘發(fā)P2P爆雷的風(fēng)險(xiǎn)因素之間的多元線(xiàn)性回歸模型：

式中，P為平臺(tái)自身風(fēng)險(xiǎn)，I為P2P行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，S為國(guó)內(nèi)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，E為其他風(fēng)險(xiǎn)，N為P2P爆雷的負(fù)外部性程度，其中P，I，S為自變量，E為控制變量，N為因變量。

通過(guò)SPSS軟件做線(xiàn)性回歸，發(fā)現(xiàn)各因素的VIF<10說(shuō)明不存在多重共線(xiàn)性，可以直接線(xiàn)性回歸。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)，絕對(duì)值越大說(shuō)明對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)因素所占權(quán)重越大，因此P2P行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)所占權(quán)重最大?；貧w模型統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見(jiàn)表4。

5 結(jié)論

第一，本文分析歸納出12個(gè)誘發(fā)P2P爆雷的風(fēng)險(xiǎn)因素，并通過(guò)因子分析將其歸為三大類(lèi)，分別是平臺(tái)自身風(fēng)險(xiǎn)、P2P行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)、國(guó)內(nèi)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)。

第二，建立P2P爆雷的負(fù)外部性程度和三類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)因素的多元線(xiàn)性回歸模型，分析各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重，其中P2P行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于誘發(fā)P2P爆雷影響最大。

第三，P2P平臺(tái)應(yīng)強(qiáng)化P2P平臺(tái)信息中介的準(zhǔn)確定位，積極配合國(guó)家政策。

第四，完善信息披露機(jī)制和征信系統(tǒng)的建立，促進(jìn)產(chǎn)品創(chuàng)新。

參考文獻(xiàn)：

[1]劉博楠.我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸違約風(fēng)險(xiǎn)的影響因素研究[D].長(zhǎng)沙：湖南大學(xué)，2017.

[2]葉湘榕.P2P借貸的模式風(fēng)險(xiǎn)與監(jiān)管研究[J].金融監(jiān)管研究，2014（3）.

[3]斯瑾慧.P2P全方位風(fēng)險(xiǎn)管控模式初探[J].價(jià)值工程，2016（29）.

[4]XU YUN，QIU JIAXIAN，LIN ZHANGXI.How does social capital influence online P2P lending？A Cross-Country analysis[C].Hubei：2011 International Conference on Management of e-Commerce and e-Government，2011：238-245.