P2P問(wèn)題平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)特征研究

摘要：本文選取670家P2P平臺(tái)作為研究樣本，利用競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型回歸探究“跑路”平臺(tái)與“延期兌付”平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)特征，結(jié)果顯示：“跑路”平臺(tái)表現(xiàn)出高收益率、民營(yíng)背景以及無(wú)資金存管的特征，而“延期兌付”平臺(tái)表現(xiàn)出高收益率、無(wú)債權(quán)轉(zhuǎn)讓以及有自動(dòng)投標(biāo)的特征。此外，本文建立邏輯回歸模型，通過(guò)對(duì)比輸出結(jié)果與實(shí)際結(jié)果來(lái)評(píng)價(jià)這些風(fēng)險(xiǎn)特征對(duì)于問(wèn)題平臺(tái)識(shí)別的準(zhǔn)確率。最后根據(jù)實(shí)證結(jié)果給出了網(wǎng)貸行業(yè)發(fā)展的相關(guān)建議。

Abstract： This article selects 670 P2P platforms as a research sample and uses thecompetitive risk model regression to explore the risk characteristics of the"run away" platform and the "deferred payment" platform. The results show that the "run away" platformexhibits high returns， private background， and no funds depository， and the"deferred redemption" platform exhibits high returns， no claimstransfer and automatic bidding. In addition， this paper establishes a logisticregression model， and evaluates the accuracy of these risk features for problemplatform identification by comparing the output results with actual results.Finally， relevant suggestions are given based on the empirical results.

關(guān)鍵詞：P2P問(wèn)題平臺(tái);風(fēng)險(xiǎn)特征;競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型

Key words： P2P problem platform;risk characteristics;competitive risk model

中圖分類(lèi)號(hào)：F724.6? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1006-4311（2020）09-0275-05

0? 引言

自2007年國(guó)內(nèi)第一家P2P網(wǎng)絡(luò)借貸公司拍拍貸成立以來(lái)，P2P網(wǎng)貸行業(yè)在國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)上已經(jīng)發(fā)展了超過(guò)十年。在國(guó)內(nèi)中小企業(yè)及個(gè)人巨大的資金需求刺激下，從2011年至2015年，P2P行業(yè)的成交量不斷創(chuàng)下新高，實(shí)現(xiàn)了從十億、百億、千億到最終萬(wàn)億的跨越式發(fā)展。然而，由于監(jiān)管的缺失，行業(yè)短期的“野蠻生長(zhǎng)”導(dǎo)致大量平臺(tái)停業(yè)或“爆雷”。如圖1所示，行業(yè)的新增平臺(tái)數(shù)到2015年達(dá)到頂峰，而從2016年起每年的停業(yè)及問(wèn)題平臺(tái)數(shù)量就超過(guò)了新增平臺(tái)數(shù)量。顯然，這些問(wèn)題平臺(tái)的出現(xiàn)嚴(yán)重?cái)_亂了行業(yè)的正常秩序，尤其是使得“P2P網(wǎng)絡(luò)借貸”幾乎成為了許多投資者心中網(wǎng)絡(luò)詐騙的代名詞，嚴(yán)重拉低了網(wǎng)絡(luò)借貸在社會(huì)的形象。

基于這一現(xiàn)狀，如何識(shí)別P2P問(wèn)題平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)特征成為當(dāng)下一個(gè)重要的研究課題。本文將非正常運(yùn)營(yíng)的平臺(tái)劃分為停業(yè)（及轉(zhuǎn)型）、跑路、延期兌付以及刑偵介入四類(lèi)，停業(yè)平臺(tái)屬于良性退出平臺(tái)，基本都會(huì)在完成資金清算，保障投資人權(quán)益的基礎(chǔ)上退出，不會(huì)給行業(yè)帶來(lái)太大的負(fù)面影響;跑路、延期兌付和刑偵介入平臺(tái)屬于惡性退出平臺(tái)，會(huì)為投資者造成極大損失[1]（羅慶田，2018）。由于在惡性退出平臺(tái)中，刑偵介入只占極小的比例，因此本文主要聚焦于對(duì)“跑路”平臺(tái)以及“延期兌付”平臺(tái)，并討論以下兩個(gè)問(wèn)題：這兩種問(wèn)題平臺(tái)具有怎樣的風(fēng)險(xiǎn)特征？投資者是否可能在市場(chǎng)上通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)特征來(lái)識(shí)別出這兩種問(wèn)題平臺(tái)？解決這兩個(gè)問(wèn)題一方面可以幫助投資者避免投資到這些問(wèn)題平臺(tái)，用市場(chǎng)選擇淘汰劣質(zhì)平臺(tái)從而避免部分平臺(tái)“爆雷”為整個(gè)行業(yè)帶來(lái)巨大負(fù)面影響，另一方面可以為監(jiān)管層提供監(jiān)管建議，針對(duì)不同類(lèi)型問(wèn)題平臺(tái)采用不同的整治方法可以使政策更加有的放矢效果更好。

1? 文獻(xiàn)綜述

伴隨著P2P行業(yè)早期的蓬勃發(fā)展，最早有關(guān)網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的研究也聚焦于借款人的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別。Klafft（2008）首先通過(guò)構(gòu)建邏輯回歸尋求違約風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，借款人的信用評(píng)級(jí)、還款率、擔(dān)保物以及收支記錄等因素都會(huì)影響貸款的違約率[2]。Barasinska（2009）和Duarte et al.（2012）分別發(fā)現(xiàn)借款人的年齡和外貌等特征對(duì)違約率的影響[3][4]。國(guó)內(nèi)的學(xué)者也在借款人風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方面做了許多研究，王會(huì)娟（2014）發(fā)現(xiàn)借款人信用對(duì)于借款成功率以及違約率會(huì)產(chǎn)生顯著影響[5]，而廖理（2014）則發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)P2P市場(chǎng)對(duì)不同省份的借款人有地域歧視，即使從違約率來(lái)看各省借款人并沒(méi)有顯著差異[6]。

然而，緊隨之著P2P行業(yè)蓬勃發(fā)展之后的卻是不斷出現(xiàn)的平臺(tái)“爆雷”問(wèn)題。隨著監(jiān)管整頓期的來(lái)臨，問(wèn)題平臺(tái)的數(shù)量逐漸增多，研究上的重點(diǎn)也就開(kāi)始轉(zhuǎn)向平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)研究及監(jiān)管方面。巴曙松（2013）通過(guò)生存模型研究了P2P平臺(tái)的生存規(guī)律，并進(jìn)行政策模擬以探索監(jiān)管政策對(duì)于平臺(tái)存續(xù)期的影響[7]。劉繪、沈慶劼（2015）研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)的P2P借貸平臺(tái)存在的五種風(fēng)險(xiǎn)如下所示：IT技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、資金混用風(fēng)險(xiǎn)、違法集合資金的風(fēng)險(xiǎn)、擔(dān)保措施不夠的風(fēng)險(xiǎn)等[8]。歐陽(yáng)輝（2016）運(yùn)用logistic回歸發(fā)現(xiàn)平均收益率、透明度以及資金存管能夠顯著影響平臺(tái)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[9]。葉青，李增泉，徐偉航（2016）和徐梓原（2019）等也都使用傳統(tǒng)的回歸模型構(gòu)建不同的指標(biāo)體系研究了平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素[10][11]。杜朝運(yùn)（2016）通過(guò)分析問(wèn)題平臺(tái)特征，提出的治理路徑包括了建立檔案庫(kù)、限期整改、追究法律責(zé)任、增強(qiáng)透明度、健全法律體系五個(gè)方面[12]。譚天驕（2019）在P2P風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究中引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)平臺(tái)的預(yù)警準(zhǔn)確率達(dá)到了90%以上[13]。

通過(guò)整理可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的文獻(xiàn)出現(xiàn)兩個(gè)趨勢(shì)：逐步由借款人的風(fēng)險(xiǎn)研究轉(zhuǎn)向平臺(tái)本身風(fēng)險(xiǎn)的研究;逐步由平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)的定性分析轉(zhuǎn)化為量化分析。然而，目前對(duì)于P2P問(wèn)題平臺(tái)的研究存在兩點(diǎn)不足：一方面，過(guò)往的研究大都采用傳統(tǒng)的logistic回歸或多元線性回歸，沒(méi)有考慮存續(xù)期對(duì)于平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)的影響，僅僅是假設(shè)正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)小而問(wèn)題平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)大，這實(shí)際上會(huì)低估正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，有部分文獻(xiàn)回答了P2P問(wèn)題平臺(tái)具有怎樣特征的問(wèn)題，而評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)特征對(duì)于問(wèn)題平臺(tái)識(shí)別能力的文獻(xiàn)還相對(duì)較少。針對(duì)前一個(gè)問(wèn)題，本文采用生存分析中的競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型，該模型在加入存續(xù)期這一時(shí)間變量的基礎(chǔ)上，將正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)視為尚未觀察到終點(diǎn)的事件，對(duì)平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了更有效地解釋?zhuān)ＷC了結(jié)果的準(zhǔn)確性。而為了解決后一個(gè)問(wèn)題，本文建立logistic模型，通過(guò)對(duì)比實(shí)際結(jié)果與輸出結(jié)果來(lái)評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)特征對(duì)于問(wèn)題平臺(tái)的識(shí)別能力。

2? 假設(shè)提出與指標(biāo)體系構(gòu)建

2.1 假設(shè)提出

在特征變量的選擇依據(jù)上，本文參考了吳慶田（2018）在研究P2P平臺(tái)運(yùn)營(yíng)穩(wěn)健性時(shí)對(duì)平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)特征的劃分方法，包括平臺(tái)實(shí)力、風(fēng)控措施、標(biāo)的特征以及治理水平四個(gè)維度。在這四個(gè)維度的基礎(chǔ)上，本文選取了相關(guān)的特征變量。

2.1.1 平臺(tái)實(shí)力

本文選取注冊(cè)資本以及股東背景作為平臺(tái)實(shí)力的代表因素。注冊(cè)資本高是一個(gè)平臺(tái)實(shí)力的象征，它代表著平臺(tái)在面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的兜底能力和兌付能力，能夠向外界傳遞一種可靠、積極的信號(hào)，因此，本文認(rèn)為注冊(cè)資本越高的平臺(tái)，越不會(huì)成為問(wèn)題平臺(tái);強(qiáng)大的股東實(shí)力意味著平臺(tái)有靠譜的信用背書(shū)，除此之外，以銀行系、國(guó)營(yíng)系、風(fēng)投系為背景的平臺(tái)相對(duì)于以民營(yíng)系為背景的平臺(tái)更加注重在風(fēng)險(xiǎn)上的防控，因此本文論文股東背景實(shí)力越強(qiáng)的平臺(tái)，越不會(huì)成為問(wèn)題平臺(tái)。假設(shè)如下：

H1：平臺(tái)注冊(cè)資本越高，越不會(huì)成為問(wèn)題平臺(tái)。

H2：平臺(tái)股東背景越強(qiáng)，越不會(huì)成為問(wèn)題平臺(tái)。

2.1.2 風(fēng)控措施

本文選取資金存管和第三方擔(dān)保作為風(fēng)控措施的代表因素。資金存管是平臺(tái)將資金交給第三方銀行代為保管，此舉有利于平臺(tái)與資金的分離，防范平臺(tái)私自挪用或建立資金池的風(fēng)險(xiǎn)，因此，本文認(rèn)為有資金存管的平臺(tái)，越不會(huì)成為問(wèn)題平臺(tái);第三方擔(dān)保是平臺(tái)將自身風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移出去的一種手段，也是對(duì)投資者資金的一種保障，因此，本文認(rèn)為有第三方擔(dān)保的平臺(tái)，越不會(huì)成為問(wèn)題平臺(tái)。假設(shè)如下：

H3：平臺(tái)有資金存管，越不會(huì)成為問(wèn)題平臺(tái)。

H4：平臺(tái)有第三方擔(dān)保，越不會(huì)成為問(wèn)題平臺(tái)。

2.1.3 標(biāo)的特征

本文選取預(yù)期收益率和投資期限作為標(biāo)的特征的代表因素。一方面，利率過(guò)高會(huì)為平臺(tái)帶來(lái)較大的資金壓力，從而出現(xiàn)財(cái)務(wù)問(wèn)題，另一方面，也有很多“詐騙”平臺(tái)會(huì)故意給出天價(jià)收益率以達(dá)到“集資跑路”的目的，因此，本文認(rèn)為收益率越高的平臺(tái)，越容易成為問(wèn)題平臺(tái);平臺(tái)項(xiàng)目投資期限過(guò)短會(huì)使得投資者頻繁地提取資金，從而帶來(lái)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，可能會(huì)給平臺(tái)造成巨大的現(xiàn)金流壓力，因此，本文認(rèn)為投資期限越長(zhǎng)的平臺(tái)，越不會(huì)成為問(wèn)題平臺(tái)。假設(shè)如下：

H5：平臺(tái)收益率越高，越容易成為問(wèn)題平臺(tái)。

H6：平臺(tái)投資期限越長(zhǎng)，越不會(huì)成為問(wèn)題平臺(tái)。

2.1.4 治理水平

本文選取監(jiān)管協(xié)會(huì)、債權(quán)轉(zhuǎn)讓、自動(dòng)投標(biāo)作為治理水平的代表。監(jiān)管協(xié)會(huì)是行業(yè)的自律組織，如果能加入監(jiān)管協(xié)會(huì)，代表平臺(tái)在各個(gè)方面都能達(dá)到行業(yè)自律的要求，也就越不會(huì)成為問(wèn)題平臺(tái)。自動(dòng)投標(biāo)能夠解決投資者的資金閑置問(wèn)題，促進(jìn)平臺(tái)成交量上升，而債權(quán)轉(zhuǎn)讓可以幫助投資者快速地將資產(chǎn)變現(xiàn)，保持一定的流動(dòng)性，有利于提高市場(chǎng)效率。因此，這兩者的存在使得平臺(tái)不容易成為問(wèn)題平臺(tái)。假設(shè)如下：

H7：平臺(tái)加入監(jiān)管協(xié)會(huì)，越不會(huì)成為問(wèn)題平臺(tái)。

H8：平臺(tái)支持自動(dòng)投標(biāo)，越不會(huì)成為問(wèn)題平臺(tái)。

H9：平臺(tái)支持債權(quán)轉(zhuǎn)讓?zhuān)讲粫?huì)成為問(wèn)題平臺(tái)。

2.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

2.2.1 樣本選擇

本文以2018年底為時(shí)間截點(diǎn)，選取了近兩年的P2P平臺(tái)作為研究對(duì)象，在進(jìn)行了一定的篩選后選擇其中670家平臺(tái)作為研究樣本，其中包括正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)177家，跑路平臺(tái)98家，延期兌付平臺(tái)163家，停業(yè)平臺(tái)232家。其中正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)是指截止2018年底依然正常運(yùn)營(yíng)的平臺(tái)。由于經(jīng)偵介入平臺(tái)數(shù)量較少，沒(méi)有達(dá)到能夠作為實(shí)證研究對(duì)象的標(biāo)準(zhǔn)，因此不納入本文研究范疇。

2.2.2 變量設(shè)置

前文提到，本文在前人研究的基礎(chǔ)上再加上一定的分析，選取了參考收益率、投資期限、股東背景、資金存管、注冊(cè)資本、債權(quán)轉(zhuǎn)讓、自動(dòng)投標(biāo)、監(jiān)管協(xié)會(huì)和第三方擔(dān)保等九個(gè)因素作為特征變量。由于競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型的要求，需要將特征變量轉(zhuǎn)換為二元變量，因此，本文的變量選擇如表1所示。

2.2.3 描述性統(tǒng)計(jì)

本文對(duì)四類(lèi)平臺(tái)做了一個(gè)描述性統(tǒng)計(jì)，如表2所示。

從標(biāo)的特征來(lái)看，正常營(yíng)運(yùn)平臺(tái)中高收益率占比14.61%，而其他三種占比都超過(guò)了40%，“跑路”平臺(tái)中甚至超過(guò)80%都是高收益率平臺(tái)。正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)以長(zhǎng)期標(biāo)的為主，而其他平臺(tái)標(biāo)的資產(chǎn)期限都比較短。

從平臺(tái)實(shí)力來(lái)看，“跑路”平臺(tái)中民營(yíng)背景占比95.88%，而其他三類(lèi)平臺(tái)分別占比62.92%、72.53%和75.93%。正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)和“延期兌付”平臺(tái)注冊(cè)資本相對(duì)較高，而“停業(yè)”平臺(tái)和“跑路”平臺(tái)相對(duì)較低。

從風(fēng)控措施來(lái)看，85.96%的正常營(yíng)運(yùn)平臺(tái)有資金存管，僅有3.09%的“跑路”平臺(tái)有資金存管，其他兩類(lèi)平臺(tái)有資金存管占比分別為21.89%和41.98%。第三方擔(dān)保在不同平臺(tái)間差異相對(duì)較小。

從治理水平看，四類(lèi)平臺(tái)能加入監(jiān)管協(xié)會(huì)的比例都較小，其比例按正常營(yíng)運(yùn)平臺(tái)、“停業(yè)”平臺(tái)、“延期兌付”平臺(tái)和“跑路”平臺(tái)順序依次遞減。“延期兌付”平臺(tái)中支持自動(dòng)投標(biāo)的比例最高，支持債權(quán)轉(zhuǎn)讓的比例最低，其他三類(lèi)平臺(tái)關(guān)于這兩項(xiàng)的占比差異較小。

3? 模型選擇及實(shí)證分析

3.1 模型選擇

討論解釋變量與被解釋變量的關(guān)系，一般應(yīng)用傳統(tǒng)的回歸模型。然而，在P2P問(wèn)題平臺(tái)的研究中，由于刪失數(shù)據(jù)的存在（如一個(gè)平臺(tái)狀態(tài)是正常運(yùn)營(yíng)，可能只是到截止日期還尚未觀察到其終點(diǎn)事件），傳統(tǒng)的回歸模型對(duì)于兩者的關(guān)系的估計(jì)將不太準(zhǔn)確。為了解決這一問(wèn)題，COX在1968年提出一個(gè)半?yún)?shù)模型即比例風(fēng)險(xiǎn)模型，將危險(xiǎn)率函數(shù)表達(dá)為了協(xié)變量函數(shù)和基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)率函數(shù)的乘積：

（1）

該模型被稱(chēng)為比例風(fēng)險(xiǎn)模型是因?yàn)槿魏蝹€(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)都與其他個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)呈固定比例：

（2）

競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型是在COX模型的基礎(chǔ)上研究具體某類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的原因。假設(shè)跑路和延期兌付分別為J1，J2，則個(gè)體i發(fā)生特定事件J的風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)為：

（3）

可以把該模型轉(zhuǎn)化為包含其他影響因素的函數(shù)，如：

（4）

其中Xi的是一列包含影響因素的向量，其中的一些變量可能是時(shí)因變量。如果風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)間發(fā)生變化，則“跑路”平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)和“延期兌付”平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)的變化可能呈比例數(shù)值。假設(shè)我們相信跑路和延期兌付都服從威爾布分布，只是有不同的參數(shù)值，可以假設(shè)：

（5）

3.2 實(shí)證結(jié)果

3.2.1 樣本獨(dú)立性檢驗(yàn)

在多終點(diǎn)事件中，首先要保證終點(diǎn)事件之間是相互獨(dú)立的，即不同類(lèi)型平臺(tái)的樣本之間具有獨(dú)立性。本文利用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證幾中狀態(tài)是否能合為一種狀態(tài)，設(shè)定“跑路”平臺(tái)=1，“延期兌付”平臺(tái)=2，“停業(yè)”平臺(tái)=3，正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)=4，結(jié)果如表3。

結(jié)果顯示，各個(gè)特征變量在1%的水平下都拒絕原假設(shè)，各個(gè)狀態(tài)的平臺(tái)樣本無(wú)法混合。因此，不同終點(diǎn)類(lèi)型的P2P平臺(tái)是典型的多終點(diǎn)事件，可以選用競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型進(jìn)行研究。

3.2.2 “跑路”平臺(tái)特征

在競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型中，自變量的設(shè)置前文已經(jīng)提到，在此不必贅述。在研究“跑路”問(wèn)題平臺(tái)時(shí)，將正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)設(shè)置為“0”（0代表尚未觀測(cè)到結(jié)果的終點(diǎn)事件），將“停業(yè)”平臺(tái)和“延期兌付”平臺(tái)設(shè)置為“1”（1代表已經(jīng)死亡但非當(dāng)前原因死亡的終點(diǎn)事件），將“跑路”平臺(tái)設(shè)置為“2”（2代表因當(dāng)前原因死亡的終點(diǎn)事件）。同時(shí)，由于競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型是一個(gè)關(guān)于時(shí)間的半?yún)?shù)模型，選取存續(xù)期作為時(shí)間變量?；貧w結(jié)果如表4。

從結(jié)果中可以看出，參考收益率和資金存管對(duì)“跑路”問(wèn)題影響最大，在1%的水平上顯著。而從10%的水平上來(lái)看，股東背景也對(duì)“跑路”問(wèn)題有一定影響。由此，可以建立一個(gè)關(guān)于平臺(tái)“跑路”問(wèn)題的模型：

（6）

參考收益率的系數(shù)為1.585，說(shuō)明這是個(gè)危險(xiǎn)因素。它的值越大，平臺(tái)越容易“跑路”。相對(duì)于低收益率（低于12%），高收益率平臺(tái)的“跑路”可能性擴(kuò)大4.879（e的1.585次方）倍。

股東背景系數(shù)為-1.199，說(shuō)明這是個(gè)保護(hù)因素。它的值越小，平臺(tái)越容易“跑路”。相對(duì)于非民營(yíng)背景（國(guó)營(yíng)、上市或風(fēng)投系），民營(yíng)系平臺(tái)的“跑路”可能性會(huì)擴(kuò)大3.317（e的1.199次方）倍。

資金存管系數(shù)為-5.084，說(shuō)明這是個(gè)保護(hù)因素。它的值越小，平臺(tái)越容易“跑路”。相對(duì)于有資金存管的平臺(tái)，無(wú)資金存管平臺(tái)的“跑路”可能性會(huì)擴(kuò)大161.418（e的5.084次方）倍。

因此，“跑路”平臺(tái)的特征表現(xiàn)為高收益率、民營(yíng)背景以及無(wú)資金存管。

3.2.3 “延期兌付”平臺(tái)特征

在研究“延期兌付”平臺(tái)時(shí)，因變量的設(shè)置與研究“跑路”平臺(tái)時(shí)同理?；貧w結(jié)果如表5。

從結(jié)果中可以看出，債權(quán)轉(zhuǎn)讓和自動(dòng)投標(biāo)對(duì)“延期兌付”問(wèn)題影響最大。而從1%的水平上來(lái)看，參考收益率和注冊(cè)資本也對(duì)平臺(tái)有一定影響。由此，可以建立一個(gè)關(guān)于平臺(tái)“跑路”問(wèn)題的模型：

■（7）

參考收益率的系數(shù)為0.593，說(shuō)明這是個(gè)危險(xiǎn)因素。它的值越大，平臺(tái)越容易“延期兌付”。相對(duì)于低收益率（低于12%），高收益率平臺(tái)的“延期兌付”可能性擴(kuò)大1.809（e的0.593次方）倍。

注冊(cè)資本的系數(shù)為0.473，說(shuō)明這是個(gè)危險(xiǎn)因素。這與本文一開(kāi)始所做的假設(shè)并不相符，也與金融學(xué)一般認(rèn)識(shí)相違背。在對(duì)平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)一步探究后發(fā)現(xiàn)，平臺(tái)的注冊(cè)資本很多都只是空有其名，實(shí)際上實(shí)繳資本遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒(méi)有注冊(cè)資本名義上那么多，因此這里才出現(xiàn)了反常結(jié)論。王修華（2016）也在對(duì)比問(wèn)題平臺(tái)特征以及投資者的行為后指出，國(guó)內(nèi)網(wǎng)貸市場(chǎng)上存在一個(gè)認(rèn)識(shí)誤區(qū)——名義上注冊(cè)資本越高的平臺(tái)實(shí)力越強(qiáng)，越值得投資者信賴(lài)。這與本文所做的結(jié)果是一致的。

自動(dòng)投標(biāo)系數(shù)為1.389，說(shuō)明這是個(gè)危險(xiǎn)因素。它的值越大，平臺(tái)越容易“延期兌付”。相對(duì)于無(wú)自動(dòng)投標(biāo)平臺(tái)，有自動(dòng)投標(biāo)平臺(tái)的“延期兌付”可能性會(huì)擴(kuò)大4.011（e的1.389次方）倍。

債權(quán)轉(zhuǎn)讓系數(shù)為-0.905，說(shuō)明這是個(gè)保護(hù)因素。它的值越小，平臺(tái)越容易“延期兌付”。相對(duì)于有債權(quán)轉(zhuǎn)讓平臺(tái)，無(wú)債權(quán)轉(zhuǎn)讓平臺(tái)的“延期兌付”可能性會(huì)擴(kuò)大2.472（e的0.905次方）倍。

因此，“延期兌付”平臺(tái)的特征表現(xiàn)為高收益率、有自動(dòng)投標(biāo)和無(wú)債權(quán)轉(zhuǎn)讓。

4? 回歸預(yù)測(cè)

4.1 預(yù)測(cè)樣本

在得到問(wèn)題平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)特征之后，本文將選取二元回歸模型驗(yàn)證能否通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)特征識(shí)別出問(wèn)題平臺(tái)。然而二元回歸模型容易犯兩種錯(cuò)誤，即第Ⅰ類(lèi)錯(cuò)誤和第Ⅱ類(lèi)錯(cuò)誤。以跑路平臺(tái)為例，第Ⅰ類(lèi)錯(cuò)誤就是模型將“跑路”平臺(tái)預(yù)測(cè)為了其他終點(diǎn)類(lèi)型平臺(tái);第Ⅱ類(lèi)錯(cuò)誤就是模型將其他終點(diǎn)類(lèi)型的平臺(tái)預(yù)測(cè)為了“跑路”平臺(tái)。延期兌付平臺(tái)同理。在模型確定的情況下，第Ⅰ類(lèi)錯(cuò)誤的增加意味著第Ⅱ類(lèi)錯(cuò)誤的減少。站在投資者選擇P2P平臺(tái)投資的角度看，第Ⅰ類(lèi)錯(cuò)誤的成本遠(yuǎn)高于第Ⅱ類(lèi)錯(cuò)誤的成本。

除此之外，在預(yù)測(cè)中如果A的樣本量遠(yuǎn)大于B的樣本量，就會(huì)出現(xiàn)A的正確率被高估的問(wèn)題?；诖耍陬A(yù)測(cè)“跑路”平臺(tái)時(shí)，本文選取30家“跑路”平臺(tái)、10家正常運(yùn)營(yíng)平臺(tái)、10家“停業(yè)”平臺(tái)與10家“延期兌付”平臺(tái)作為樣本，保證“跑路”平臺(tái)與其他類(lèi)型平臺(tái)數(shù)量相同以避免準(zhǔn)確率被高估的問(wèn)題。在預(yù)測(cè)“延期兌付”平臺(tái)時(shí)同理。

4.2 預(yù)測(cè)結(jié)果

4.2.1 “跑路”平臺(tái)預(yù)測(cè)結(jié)果

在因變量的設(shè)置上，將“跑路”平臺(tái)設(shè)置為1，其他類(lèi)型平臺(tái)設(shè)置為0。自變量選擇代表了“跑路”平臺(tái)的三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)特征：收益率、股東背景以及資金存管，除此之外，考慮到式（6）中還包含一個(gè)與時(shí)間有關(guān)的半?yún)?shù)模型，因此選取存續(xù)期作為控制變量。結(jié)果如表6。

模型對(duì)于“跑路”平臺(tái)的識(shí)別能力整體達(dá)到了86.7%，且兩類(lèi)錯(cuò)誤出現(xiàn)的概率恰好相等，即將13.3%的其他終點(diǎn)類(lèi)型平臺(tái)預(yù)測(cè)為了“跑路”平臺(tái)，同時(shí)也將13.3%的“跑路”平臺(tái)預(yù)測(cè)為了其他終點(diǎn)類(lèi)型平臺(tái)。總體來(lái)看，對(duì)“跑路”平臺(tái)的預(yù)測(cè)能力相對(duì)較好。

4.2.2 “延期兌付”平臺(tái)預(yù)測(cè)

在因變量設(shè)置上，將“延期兌付”平臺(tái)設(shè)置為1，其他終點(diǎn)類(lèi)型平臺(tái)設(shè)置為0。自變量選擇代表“延期兌付”平臺(tái)的三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)特征：收益率、債權(quán)轉(zhuǎn)讓、自動(dòng)投標(biāo)，以及存續(xù)期。結(jié)果如表7。

模型對(duì)于”延期兌付“平臺(tái)的識(shí)別能力整體達(dá)到了81.7%。其中犯第Ⅰ類(lèi)錯(cuò)誤的概率達(dá)到了23.3%，比預(yù)想中要高很多。在對(duì)每個(gè)個(gè)例進(jìn)行分析之后發(fā)現(xiàn)，模型會(huì)將“延期兌付”平臺(tái)錯(cuò)誤為其他終點(diǎn)類(lèi)型的平臺(tái)，主要是由于無(wú)法較好地區(qū)分“延期兌付”平臺(tái)和“跑路”平臺(tái)。“延期兌付”平臺(tái)和“跑路”平臺(tái)都有高收益率的風(fēng)險(xiǎn)特征，而收益率這個(gè)變量在競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型中對(duì)于“跑路”平臺(tái)的影響更為顯著（“跑路”平臺(tái)顯著性為<0.0001，“延期兌付”平臺(tái)為0.0041），因此在加入這一因素之后，就存在很多“延期兌付”平臺(tái)被識(shí)別為其他終點(diǎn)類(lèi)型平臺(tái)。

模型犯第Ⅱ類(lèi)錯(cuò)誤的概率為13.3%，即將13.3%的其他類(lèi)型平臺(tái)誤認(rèn)為了“延期兌付”平臺(tái)?？偟膩?lái)說(shuō)，模型對(duì)于“延期兌付”平臺(tái)的識(shí)別率相對(duì)較低。

5? 結(jié)論與建議

本文聚焦于“跑路”以及“延期兌付”這兩類(lèi)平臺(tái)，通過(guò)建立競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)模型來(lái)探索這兩類(lèi)問(wèn)題平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)特征，并建立邏輯回歸模型來(lái)評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)特征對(duì)于問(wèn)題平臺(tái)的識(shí)別能力，得出的結(jié)論如下：第一，國(guó)內(nèi)P2P問(wèn)題平臺(tái)普遍表現(xiàn)出高收益率的特征;第二，鼓勵(lì)資金實(shí)力較強(qiáng)的企業(yè)投資P2P平臺(tái)以及建立完善的資金存管制度可以有效降低平臺(tái)“跑路”風(fēng)險(xiǎn);第三，引入債權(quán)轉(zhuǎn)讓模式和完善自動(dòng)投標(biāo)機(jī)制可以有效降低平臺(tái)“延期兌付”風(fēng)險(xiǎn);第四，風(fēng)險(xiǎn)特征可以較為有效地識(shí)別相關(guān)問(wèn)題平臺(tái)。

基于以上結(jié)論，本文建議如下：第一、投資者在進(jìn)行平臺(tái)選擇時(shí)，應(yīng)注意平臺(tái)的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)特征，是否高價(jià)天標(biāo)、是否民營(yíng)背景、是否資金存管、是否債權(quán)轉(zhuǎn)讓等都是可能導(dǎo)致平臺(tái)“爆雷”的因素;第二、監(jiān)管部門(mén)應(yīng)該禁止天價(jià)標(biāo)的，這樣既能防止詐騙平臺(tái)以天價(jià)標(biāo)的集資“跑路”，又可避免天價(jià)標(biāo)的擾亂市場(chǎng)秩序，除此之外，還需要提高行業(yè)準(zhǔn)入門(mén)檻，從平臺(tái)實(shí)力、風(fēng)控措施、標(biāo)的特征以及其他相關(guān)情況等多個(gè)方面提出要求;第三、對(duì)發(fā)布虛假信息的平臺(tái)，包括出現(xiàn)資本金造假、標(biāo)的造假等各類(lèi)問(wèn)題的平臺(tái)加大查處力度;第四、對(duì)于問(wèn)題平臺(tái)應(yīng)該建立合適的引導(dǎo)退出機(jī)制，避免平臺(tái)的“爆雷”為整個(gè)行業(yè)帶來(lái)巨大的負(fù)面影響。

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作者簡(jiǎn)介：賈康（1994-），男，陜西鳳翔人，碩士研究生，研究方向?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)金融。