互聯(lián)網(wǎng)貸款個人信用風(fēng)險影響因素研究綜述

李焱文 劉小勇

摘要：隨著科技金融的規(guī)范發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)貸款在滿足小微金融需求方面日益重要。2020年5月9日，銀保監(jiān)會發(fā)布《商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款管理辦法》（征求意見稿），個人信用風(fēng)險備受關(guān)注。本文查閱大量文獻，從人口學(xué)特征、貸款特征和社會資本等三個方面，對互聯(lián)網(wǎng)貸款個人信用風(fēng)險影響因素進行了系統(tǒng)引證對比分析，歸納出詳細(xì)的影響因素脈絡(luò)，指出了目前研究中存在的缺陷與不足，為未來研究提供了建議和參考。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)貸款 ?個人信用 ?違約因素

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)貸款是一種“無面簽、無抵押、無擔(dān)?！钡木€上小額金融信貸服務(wù)，相比傳統(tǒng)信貸，具有“觸達廣泛、便利快捷和邊際成本低”的優(yōu)勢，近年來迅速發(fā)展。商業(yè)銀行紛紛推出互聯(lián)網(wǎng)信貸產(chǎn)品，如招商銀行閃電貸、中信銀行信秒貸、工商銀行融e借等，互聯(lián)網(wǎng)銀行也應(yīng)運而生，如微眾、網(wǎng)商和新網(wǎng)銀行等。同時，各省級金融主管部門陸續(xù)審批設(shè)立了一批 “不吸收存款、通過網(wǎng)絡(luò)在全國線上發(fā)放貸款”的互聯(lián)網(wǎng)小額貸款公司。需指出的是，互聯(lián)網(wǎng)貸款是現(xiàn)代信息科技的零售金融業(yè)態(tài)，不局限于P2P網(wǎng)貸，將互聯(lián)網(wǎng)貸款等同P2P的理解是片面的。

2020年5月9日，銀保監(jiān)會發(fā)布《商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款管理辦法》（征求意見稿），正式對互聯(lián)網(wǎng)貸款進行規(guī)范管理。作為現(xiàn)代科技金融的重要業(yè)態(tài)，互聯(lián)網(wǎng)貸款相比傳統(tǒng)貸款，違約風(fēng)險高，系統(tǒng)研究其違約因素，對控制金融風(fēng)險具有重大意義。本文研閱了互聯(lián)網(wǎng)貸款信用風(fēng)險影響因素的國內(nèi)外文獻，從人口學(xué)特征、貸款特征、社會資本、監(jiān)管政策缺失和風(fēng)險傳染五個方面進行了歸納，期望本綜述能總結(jié)研究現(xiàn)狀和成果，為未來研究提供參考和方向。

二、人口學(xué)特征的影響

（一）第一類特征——個體顯性特征

許多研究認(rèn)為借款人的“學(xué)歷、職業(yè)、性別、年齡、婚姻和收入”等對網(wǎng)絡(luò)小貸信用風(fēng)險有明顯影響。這些特征是直接標(biāo)識人口畫像的顯性特質(zhì)，作者稱這些為第一類特征，即個體顯性特征。

廖理（2015）[1]和（ 2018 ）[2]認(rèn)為高等教育年限增強了P2P網(wǎng)貸借款人的自我學(xué)習(xí)和約束能力，學(xué)歷高的借款人實際違約率更低。Terano et al.（2015）[3]和隋昕（2017）[4]研究發(fā)現(xiàn)職業(yè)穩(wěn)定性與網(wǎng)絡(luò)貸款違約率呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)，近期工作年限較長、職業(yè)穩(wěn)定的借款人違約較少。Mota et al.（2018）[5]的研究顯示私有企業(yè)主比任職受雇人士更傾向拖欠貸款，制造職業(yè)比從事服務(wù)業(yè)者還款表現(xiàn)更好，但加工制造的私有企業(yè)主更易拖欠貸款。

蔡閩（2016）[6]和 Serrano et al.（2016）[7]對在線小額信貸的實證研究表明，女性相比男性更謹(jǐn)慎信用風(fēng)險更低、年齡較大的借款人違約率更低、受教育程度與違約率呈負(fù)相關(guān)、已婚人士比未婚和單身人士信用更優(yōu)，婚姻穩(wěn)定者違約率較低，收入較高的借款人擁有更低的違約率，Mirpourian et al.（2016）[8]和晏翔（2018）[9]等對商業(yè)銀行小額信貸的違約因素研究，也印證了上述觀點。

（二）第二類特征——個體關(guān)聯(lián)特征

學(xué)者們也關(guān)注到“家庭、財產(chǎn)、戶籍、區(qū)域、種族和國籍”對互聯(lián)網(wǎng)貸款借款人信用風(fēng)險也有重要影響。這些特征是間接標(biāo)識人口畫像的關(guān)聯(lián)信息，其代表的關(guān)聯(lián)或共同特性會影響個體，作者稱這些為第二類特征，即個體關(guān)聯(lián)特征。

顧慧瑩（2015）[10]對P2P網(wǎng)貸的研究表明家庭收入較低者信用風(fēng)險更大，外地戶籍較本地戶籍更易違約，王福林等（2005）[11]對商業(yè)銀行住房抵押貸款的違約研究也有相同結(jié)論。雷艦（2019）[12]實證研究表明網(wǎng)絡(luò)小貸借款人的家庭擁有車產(chǎn)和房產(chǎn)者違約率會更低，Copestake et al.（2007）[13]對小額信貸的研究也有類似結(jié)論。李廣明等（2011）[14]對網(wǎng)絡(luò)小貸的研究認(rèn)為，在珠三角特別是廣東區(qū)域的打工者具有更高的逾期違約率，信用風(fēng)險較高。Mota et al.（2018）[5]研究認(rèn)為種族和膚色對網(wǎng)絡(luò)小貸違約率具有明顯影響，有色人種如黑人付出的貸款利率更高，違約風(fēng)險也更大，外國人比本國人更易拖延還款。

三、貸款特征的影響

（一）產(chǎn)品屬性特征

在考察人口學(xué)特征影響違約風(fēng)險的同時，學(xué)者們也研究“貸款用途、金額、利率、期限、還款方式、借款人盈利能力與抵押物”等因素對借款人信用風(fēng)險的影響，這些因素是放貸機構(gòu)在設(shè)計貸款服務(wù)時的產(chǎn)品要素，作者概括為貸款產(chǎn)品屬性特征。

吳曉昀（2017）[15]和張彤進等（2019）[16]對人人貸、拍拍貸和其他網(wǎng)絡(luò)小貸研究后認(rèn)為，貸款金額、利率、期限和用途對違約風(fēng)險有明顯影響，貸款利率越高、期限越長、金額越大，違約概率越大，貸款用途真實的借款人違約概率更低，其中影響最大的是貸款利率和期限。Mahjabeen（2008）[17]對銀行小額信貸的研究也表達了相近的結(jié)論。

Collier （2010）[18]和隋昕（2017）[4]等研究認(rèn)為，網(wǎng)貸借款人的“月收入、每月還款額、還款方式和線下抵押狀態(tài)”對其信用風(fēng)險具有重要影響，月還款占收入比例大、等額還款相比等本還款、貸款抵押成數(shù)高者，更容易違約。王福林等（2005）[11]和 Abdou et al.（2016）[19]對商業(yè)銀行住房抵押與零售貸款的研究也證實了這些觀點。

（二）記錄屬性特征

在關(guān)注產(chǎn)品屬性特征對網(wǎng)貸信用風(fēng)險影響的同時，學(xué)者們也考察了貸款“申請次數(shù)、成功次數(shù)、失敗次數(shù)、還清筆數(shù)、欠款筆數(shù)、逾期次數(shù)”及“其他貸款狀態(tài)”等影響，這些因素屬于借款人貸款過程的歷史記錄，作者概述為貸款的記錄屬性特征。

李帥（2016）[20]等對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸研究認(rèn)為，貸款的“申請次數(shù)、成功次數(shù)、失敗次數(shù)和逾期次數(shù)”，對違約有直接影響，成功次數(shù)多者，違約概率小，失敗次數(shù)多者，違約概率大，逾期次數(shù)與違約概率直接正相關(guān)，成功次數(shù)多者申請次數(shù)越多，違約比例越小，同時，違約較多發(fā)生在申請次數(shù)較少的新借款人中。隋昕（2017）[4]和雷艦（2019）[12]對互聯(lián)網(wǎng)貸款的研究表明，“欠款筆數(shù)、其他貸款和貸記卡狀態(tài)”對違約有重要影響，欠款筆數(shù)較多者更易違約，其他貸款余額較大者更易違約。

四、社會資本的影響

社會資本被認(rèn)為是一種具有近似價值觀和認(rèn)知范式行為的社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，可給人帶來未來收益，并往往以聲譽、人緣和口碑等形式體現(xiàn)出來，相關(guān)研究主要包括兩個方面。

一是，研究社會資本作為借款人軟信息對解決信息不對稱和抑制信用風(fēng)險的作用。王鎖柱（2004）[21]認(rèn)為信息包括硬信息和軟信息，硬信息是反映客觀事實的信息，軟信息是含有主觀判斷的信息，硬信息對客觀事實回答是或非的問題，軟信息包含“涉及價值觀念和知識結(jié)構(gòu)”的主觀判斷，不完全是是非辨別，而是一種偏好?；ヂ?lián)網(wǎng)貸款借款人的硬信息，是不具個性化特征、能用準(zhǔn)確指標(biāo)量化或傳遞的信息;軟信息是不能用準(zhǔn)確數(shù)值指標(biāo)表示、難以量化處理的信息，借款人的社會資本與網(wǎng)絡(luò)是典型軟信息。

Iyer et al.（2009）[22]研究國際知名網(wǎng)絡(luò)小貸Prosper.com時發(fā)現(xiàn)，軟信息，如朋友人數(shù)、朋友圈投資人的數(shù)量和金額、家人和主要朋友網(wǎng)絡(luò)的信用狀況、在家人和朋友及社群組織中的評價與口碑等，能彌補其硬信息的不足，有助于識別違約風(fēng)險，這種識別效應(yīng)與社交網(wǎng)絡(luò)的緊密與豐富程度密切相關(guān)，社交網(wǎng)絡(luò)越緊密豐富，越有助于降低借款人違約風(fēng)險，Lin et al.（2013）[23]的研究也印證了這種觀點。

扈震等（2014）[24]和Chen et al.（2017）[25]研究互聯(lián)網(wǎng)貸款時認(rèn)為，社會資本所包含的人際與社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，能減少信息不對稱，促成交易并降低違約風(fēng)險，Berger et al.（2002）[26]在研究商業(yè)銀行小企業(yè)信貸時也肯定了前述觀點。金虎斌（2017）[27]進一步指出，硬信息評價網(wǎng)絡(luò)小貸借款人還款能力，軟信息如人脈關(guān)系影響力、好友信用狀況等，則有助判斷借款人品質(zhì)、評價其還款意愿，防范和降低信用風(fēng)險。

二是，研究社會資本影響網(wǎng)絡(luò)小貸借款人信用風(fēng)險的路徑、方式和效果。Lin et al.（2013）[27]和陳冬宇（2013）[28]對國內(nèi)外網(wǎng)絡(luò)小貸的研究認(rèn)為，嵌入熟識朋友圈的關(guān)系、地位、信任與推薦，有助判斷借款人的可信程度，評估在線借款人的信用狀況，預(yù)測借款人的違約概率，降低其信用風(fēng)險，繆蓮英（2014）[29]對國外知名網(wǎng)絡(luò)小貸prosper.com的實證研究進一步證明了這些觀點。Everett （2015）[30]和顧慧瑩（2015）[10]研究認(rèn)為，“家人和親屬”等血緣情感性社會資本，具隱性擔(dān)保價值，可約束借款人及時償還債務(wù)，降低借款人違約概率，不被家人或親屬知曉或支持的互聯(lián)網(wǎng)貸款更容易違約。

繆蓮英等（2014）[29]和Everett（2015）[30]等研究認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)貸款借款人加入借貸群組，因組內(nèi)定例和規(guī)則，可以實現(xiàn)群組的社交強監(jiān)督與懲戒效應(yīng)，迫使借款人及時履約，群組成員越多，這種效應(yīng)越強，同時，群組內(nèi)的經(jīng)濟共享或互助信息，能幫助借款人提高收入能力償還貸款，這些都有助降低借款人的信用風(fēng)險，但群租若存在推薦收費機制，則這種效應(yīng)會減弱，Chen et al.（2017）[25]對在線貸款的實證研究中得出了相同結(jié)論。

五、評述性結(jié)論

現(xiàn)有文獻對互聯(lián)網(wǎng)小額貸款個人信用風(fēng)險影響因素的研究，主要是五個方面：一是借款人的人口學(xué)特征，包括第一類特征即個體顯性特征，如學(xué)歷、性別、年齡、婚姻、職業(yè)和收入等，第二類特征即個體關(guān)聯(lián)特征，如家庭、財產(chǎn)、戶籍、區(qū)域、種族和國籍等;二是貸款特征，包括貸款的產(chǎn)品屬性特征，如貸款用途、金額、利率、期限、還款方式、借款人盈利能力與抵押物等，貸款的歷史記錄屬性特征，如申請借款次數(shù)、借款成功次數(shù)、借款失敗次數(shù)、還清筆數(shù)、欠款筆數(shù)、歷史違約次數(shù)、其他貸款、貸記卡狀態(tài)等;三是借款人的社會資本，主要包括社會資本或網(wǎng)絡(luò)作為軟信息的影響、社會資本通過親屬、朋友圈和群組的影響路徑、方式和效果。

已有文獻對網(wǎng)絡(luò)小貸個人信用風(fēng)險的影響因素進行了大量細(xì)致研究，但仍存在不足：

第一，將網(wǎng)絡(luò)小貸等同于P2P網(wǎng)貸，對P2P網(wǎng)貸平臺的研究較多，但對正規(guī)持牌金融機構(gòu)如互聯(lián)網(wǎng)銀行、網(wǎng)絡(luò)小額貸款公司的線上小額信貸業(yè)務(wù)研究較少，對P2P網(wǎng)貸機構(gòu)的道德信用風(fēng)險關(guān)注過多，對互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)創(chuàng)新下的小額信貸業(yè)務(wù)信用風(fēng)險的探索不夠。

第二，對借款人信用風(fēng)險影響因素的的分析，大多局限在人口特征或貸款特征的某些方面，研究呈碎片化，研究維度不充分，結(jié)合人口特征、貸款特征和社會資本各個維度進行多方面系統(tǒng)性研究較少，系統(tǒng)性評價借款人信用風(fēng)險影響因子不夠。

第三，社會資本的影響，國外研究多，國內(nèi)研究少，在信貸需求與約束、信貸渠道與可獲得性方面研究較多，關(guān)于社會資本對網(wǎng)絡(luò)小貸借款人信用風(fēng)險影響機理的關(guān)注少，研究局限在現(xiàn)象解釋層面，實證研究少，社會資本替代變量的解釋性和說服力不夠。

后續(xù)研究可以從現(xiàn)有不足切入，結(jié)合行業(yè)與業(yè)態(tài)發(fā)展的現(xiàn)狀，深入研究互聯(lián)網(wǎng)貸款個人信用風(fēng)險的影響因素，為互聯(lián)網(wǎng)貸款良性發(fā)展和風(fēng)險控制提供理論與方法支持。

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基金項目：本研究獲2019年國家社會科學(xué)基金一般項目“新時代區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的財政體制研究”（批準(zhǔn)編號19BJL045）資助。

作者單位：華南理工大學(xué)經(jīng)濟與貿(mào)易學(xué)院