(哈尔滨金融学院,黑龙江 哈尔滨 150030)
我国最早的P2P网贷平台成立于2006年,在其后的几年间,国内网贷平台很少,直到2011年,网贷平台才进入快速发展期,一批网贷平台踊跃上线。2012年中国网贷平台如雨后春笋般成立,达到2000余家。2013年以后,网贷平台更是蓬勃发展,平台数量大幅增长所带来的资金供需失衡等现象开始逐步显现。
表1 2013—2015年我国P2P网贷行业发展状况
资料来源:中国P2P网贷门户网站(www.P2P001.com)。
根据表1数据显示,2013—2015年我国P2P网贷平台数量从523家增加到4948家,成交量也从892亿元增加到1.18万亿元;与此同时问题平台数量也大幅增多,截至2015年底,问题平台率达到了23.36%。
问题平台的出现给投资者造成了很大的损失,2015年底e租宝等事件接连爆发,P2P网贷行业受到了人们的质疑。为了改变这一情况,2016年5月国家出台了《互联网金融风险专项整治工作实施方案》;8月银监会叫停了“第三方联合存管”等模式。近两年,我国P2P网络借贷机构不论是数量还是规模虽仍呈扩张态势,但逐步回归到理性增长的模式上。截至2018年10月底全国P2P网贷成交额948.52亿元,平均期限9.69月,平均利润率8.78%,平台数量7503家,其中正常运转平台1421家,主动关闭、提现困难、跑路问题平台等累计4096家,占全国P2P网贷平台7503家的54.59%。
尽管对P2P网络借贷的监管从《P2P网络借贷风险专项全面排查网贷机构,划分合规类、整治工作实施方案》到中介机构活动办法、登记备案、信息披露自律、银行存托管理等主要合规政策已出台,但是我国还没有一整套系统和配套的法律法规及细则,为网贷行为提供法律依据和保障。还存在如市场准入门槛不明晰,市场退出机制不健全等问题。
P2P网贷中的信用风险主要来自网贷平台借款人的信用风险和平台本身的信用风险。
第一,来自借款人的信用风险。一方面来自借款人信息真实性的风险,由于P2P网贷平台的多数信息都是由借款人自己填写,个人信息造假的现象普遍存在,给投资者资金安全带来影响。另一方面是借款人的违约风险,因借款人健康情况、收入经营情况以及不确定意外等情况的发生而引发的被迫违约,或因借款人故意隐藏编造虚假身份信息,恶意骗贷、故意拖欠借款的理性违约。第二,来自网贷平台的信用风险。最直接的表现是平台跑路,过去几年来,P2P行业跑路平台数量不断增加,随着P2P网络借贷行业监管力度的不断加强,平台跑路现象有所好转,但仍有网络平台钻监管的空子,信用风险依然存在。
P2P网贷平台的市场风险主要指的是利率风险。随着互联网金融的快速发展,P2P网贷平台数量不断增多,为了争夺有限的市场份额,P2P网贷平台间的竞争日益激烈。为了吸引投资者,多数平台纷纷以高利率吸引投资者,从而抬高了行业综合年利率造成高风险。2013年P2P网贷行业综合年利率达到了25.43%,随着行业日益成熟、监管逐渐到位,行业综合利率逐渐下降,到2018年10月已降至8.78%。
P2P网贷行业的经营风险主要包括公司治理风险和操作风险。公司治理风险一方面来源于平台内部制度的不健全,多数平台采用自有资金对借款人提供担保的举措,当借款人违约时,平台垫付违约贷款,这一操作可能使P2P网贷平台面临流动性风险,最终倒闭;另一方面,我国P2P网贷平台绝大多数未设置董事会等管理机构,股权过于集中,也存在潜在的治理风险。操作风险主要来自平台内部员工。P2P网贷行业的专业人士匮乏、人员工作经验不足、从业人员准入门槛较低,员工能力水平普遍不高,专业素质差距大,使平台产生较大的操作风险。
P2P行业的技术风险主要体现在技术安全风险和技术支持风险。P2P网贷平台的发展与互联网技术息息相关,强大的信息技术、安全的网络环境、稳定的软硬件系统,是P2P网贷平台良好运营的基础。然而随着互联网金融科技水平不断提升,P2P网贷平台要保持互联网技术的先进性,就需要网贷平台巨额的研发投入,但是多数平台的资金实力不足、自身研发能力较弱,造成信息技术无法支持网贷平台的发展,技术漏洞显现,导致出现病毒攻击、黑客窃取资料和金融诈骗等技术风险。
层次分析法,简称AHP,是指将与决策总是有关的元素分解为目标、准则、方案等层次,在此基础上进行定性与定量分析的决策方法。模型构建分为以下三个步骤:
1.建立层次结构模型。
2.构造成对比较矩阵。
3.检验判断矩阵的一致性。
1.构建评价指标体系。目标层为P2P网贷平台风险,中间层即准则层包括:法律风险、信用风险、市场风险、营运风险、技术风险(见图1)。
图1 P2P网贷平台风险
2.建立两两比较判断矩阵,并确定权重。根据上述AHP法,设计了评价指标判断矩阵调查问卷,请30名金融领域内的专家按1—9标度法进行赋值,依从多数原则构建了一级指标的所有判断矩阵。并对判断矩阵采用“和法”计算权重W、最大特征值λmax、一致性指标CI和一致性比率指标CR。
表2 一级指标比较矩阵
利用MATLAB求其最大特征值及其特征向量,得:
λmax=5.1675,对应的特征向量为:w=[0.108,0.863,0.075,0.174,0.456];
将其进行归一化,求得的权向量为:W=[0.064,0.515,0.045,0.104,0.272]。
3.进行一致性检验。根据CI=(λ-n)/n-1,CR=CI/RI(n=5时,RI=1.12),求得CI=0.042,CR=0.037<0.1。即认为A的不一致性是可以接受的,取值是带有一定主观信度的。
表3 平均随机一致性指标RI值
上述实证结果表明,我国法律风险、信用风险、运营风险、市场风险及技术风险对我国P2P网贷平台均有明显的影响。其中,信用风险和技术风险对P2P网贷平台的影响最为显著,权重分别为0.515和0.272。而法律风险、市场风险和运营风险对我国P2P网贷平台也有比较大的影响,其权重为0.064、0.045和0.104。
建立健全相关法律法规是我国P2P网贷行业健康运行的基础保证。2017年以来,我国政府出台了一系列意见办法,在一定程度上起到了规范引导作用,随着互联网金融及P2P网贷行业的不断创新,需要进一步修订与完善现有涉及P2P网络借贷的法律法规,同时监管部门应该及时出台一部针对网贷行业的法律。建立市场准入机制,明确行业标准,完善监管体系。目前我国P2P网贷平台的监管已采取属地监管模式,各监管部门明确各自的监管范围与职责,不留盲区,全方位对P2P网贷行业进行监督。
P2P网贷平台急需一套系统的信用评级系统,目前人民银行的个人征信系统己逐步对小额贷款公司、融资担保公司等金融机构开放,但暂未对P2P网贷平台开放。建议央行也可考虑将符合行业标准的P2P网贷平台接入个人征信系统,让其能够查询到投资人和借款人的全面信息,防范借款人出现道德风险及P2P网络借贷平台欺诈跑路等信用风险。另外,我国个人征信系统仍处于初期建设阶段,信用评价体系还不够完善,应不断完善我国征信系统,为P2P网贷平台保驾护航,防范金融风险,促进互联网金融规范健康发展。
首先,P2P网贷平台应明确信息中介定位,停止风险备付金和平台担保等业务,完善贷前借款人的信用评估,严审投资人资金来源,控制贷款规模,严格执行第三方存管和信息披露。第二,要建立健全管理框架,设立董事会,合理分配股权,明确各股东权责,通过完善的组织架构为风险管理奠定良好基础。第三,设立从业人员资格考试,提高从业人员准入资质,定期组织培训,同时提高对管理人员的要求。
首先,要重点加强网络基础设施建设,加大对网络技术的研究投入,研发有效的防病毒扩散技术及安全认证技术,完善密钥管理及加密技术,以增强系统防范能力,提高网络运行的安全性。其次,加强日常监管,及时备份借贷双方的用户信息,防止平台基础数据泄露或造成其他不法侵害。最后,相关监管部门积极推进建立网贷行业信息共享系统,各平台通过系统可以获取借款人信息,客观准确地评估借款人的信用等级,降低平台违约率,促进行业健康发展。