时间：2023-01-31 10:31:55
关键词：农户；联保贷款；P2P网络信贷；互补关系；四元Probit模型
中图分类号：F832文献标识码：A文章编号：1001-148X（2017）04-0161-08
一、引言
传统的商业信贷和政府扶贫贴息贷款等方式为农民提供的金融服务，因无法解决信息不对称和担保抵押缺失等难题，信贷资金不能达至贫困农户或回收率低。在20世纪70年代以后出现了服务农村低收入阶层的团体联保贷款创新模式，借助小组成员间相互担保、相互监督等机制，结合了银行资源和非正规金融的信息优势，一定程度上实现了“服务贫困农户”和“高还款率”双赢[1]。然而，当前我国农村金融市场制度不完善，并不能满足“联保贷款借贷双方博弈”的前提条件[2]，致使联保贷款中的横向监督和社会制裁机制并不能完全发挥应有的作用，“社会资本”理念的惩罚机制无法实现，其效果并未达到人们的预期[3]。
近年来，随着互联网金融的发展，互联网金融中介效率高、成本低和普惠性等方面的优势不断被证实，有希望成为解决农户贷款难的另外一种有效途径。团体联保贷款、P2P网络信贷两类信贷模式存在诸多的共性。首先，都无须实物担保，而缺乏抵押品又是农户普遍遇到的问题。其次，还款约束中都包含社会制裁机制。其三，贷款成本都较低，联保贷款由于联保机制的存在，银行降低了信息收集成本；而P2P网络贷款中介效率高，大幅度降低了交易成本。然而，共性之外又有很大区别。首先，就社会制裁角度而言，联保贷款违约受社会制裁影响，会恶化个体外部社交环境，致使社会资本损失[4]；而P2P网络信贷社会制裁的基础是 “网络信誉资产”，违约会导致“线上社会资本”和“线下社会资本”的损失，违约后果比联保贷款更严重[3]。其次，在信息收集方面，农户联保小组一般都是熟人关系，对于“硬信息”（收入和资产等）相互知根知底，而P2P网络信贷优势在于收集“软信息”（借贷次数、网络信用和网络轨迹等）[5]。
既有共性又有异性的两种信贷模式之间具体是什么样的关系？替代还是互补？当前没有相关研究直接回答，但却能间接提供部分证据。譬如，Duarte等（2010）[6]研究认为，P2P网络信贷与传统金融借贷相似，多方无直接关联的联保组比单独申请更易成功获得贷款。Lin等（2009）[7]利用Prosper平台的借贷数据的研究结果表明，线下社会网络能够有效地降低信息不对称所导致的逆向选择问题。Freedman和Ginger（2011）[8]则认为借款人的“软信息”能有效补充“硬信息”的不足。刘征驰等（2016）[3]研究认为，高风险偏好者趋于选择联保贷款，而低风险者偏好于选择P2P网络信贷。上述研究只是间接表明P2P网络信J和联保贷款的互补关系，并未得出具体结论。
由图1可知，要完成本文的研究目标，在模型构建中需要解决以下两个问题：第一，考察联保贷款和P2P网络信贷的关系，需要先估计联保贷款参与行为方程和P2P网络信贷参与意愿方程，然后通过考察两个方程的误差项来推断两种信贷模式之间的关系。然而，参与决策会受到认知行为的影响，在不控制认知行为的情况下，仅仅依靠两个参与方程进行估计得出的结论并不可靠[9]。第二，在识别联保贷款和P2P网络信贷影响因素时，需要注意其中的样本选择问题，农户的参与行为和意愿是在认知的基础上所做出的决策，如果把农户的两个连续过程分开考察，会致使估计结果出现偏误[10]。
本文采用四元Probit模型进行实证分析，不仅能够克服样本选择问题，解决样本选择所导致的估计偏误，还可检验两种信贷模式究竟是替代关系还是互补关系。在本文中，替代关系是指联保贷款和P2P网络信贷此消彼长，一种模式的发展会以另一种模式的减少为前提；互补关系是指两种信贷模式各自发挥自身的优势，一种模式的发展会伴随着另外一种模式的进步。
与现有研究相比，本文在以下几个方面做出了改进：（1）研究思路。本文在理论分析联保贷款和P2P网络信贷作用机制的基础上，对比讨论两种信贷模式，并进一步实证考察两种信贷模式之间的关系，以及两种信贷模式决策行为的影响因素。（2）计量模型。本文利用四元Probit模型，将农户联保贷款认知行为、参与行为和P2P网络信贷认知行为、参与意愿纳入到同一个研究框架，不仅克服研究中的样本选择性问题，还考虑两种信贷模式决策行为的相互影响，克服上述两方面问题所引起的估计偏误。（3）实证数据。本文采用微观数据来自于新疆农户，由于新疆受地区经济、自然环境和气候差异等条件限制，传统金融机构的覆盖成本较高，覆盖率也较低，农户往往得不到正规金融机构的支持[11]。其主要结论及政策建议对于制定、调整中西部经济欠发达地区农村信贷政策将具有前瞻性的指导和借鉴意义。
二、理论分析
经过上文的初步讨论，可以发现联保贷款和P2P网络信贷具有一定互补性，这种互补性主要体现在以下三个方面：第一，借贷人信息收集方面。农户团体联保贷款由于受地域限制，农户自发形成小组通常是基于血缘或朋友间的熟人关系，小组组员之间相互了解程度较高，在连带责任和相互监督的约束下，成员之间在获取借款人家庭资产和收入等“硬信息”方面具有优势，缓解银行面临的信息不对称问题。P2P网络信贷平台在获取借贷人“硬信息”方面却相对不足，但互联网金融的优势在于获取“软信息”方面，P2P网络信贷可以通过网络社交媒介中的个人微博、评论、聊天记录等多方面观察借贷人[12]，P2P信贷所面临的“硬信息”缺乏可以通过“软信息”来弥补，“软信息”也是影响借贷的关键因素[13]。因此，就信息获取方面而言，两种信贷模式存在一定程度的互补性。第二，社会制裁角度方面。联保贷款小组成员违约所面临的社会制裁主要来源于大众或舆论，背信者将面临谴责、批评等道德和社会的，以及同组成员之间的横向压力[14]。在关系紧密的网络中，背信者的行为将被小组和社会圈子所排斥，“社会联系的价值越高，违约的成本越大”[15]。P2P网络信贷的社会制裁主要在于借贷人“网络信誉”在互联网中的扩散，面临“线上社会资本”和“线下社会资本”的共同约束，社会制裁的结果对借贷者的影响价值更大，违约不仅影响其社会圈子的声誉，也能轻易地被其他金融机构或平台获取，因此“网络信誉”具有很强的还款约束机制。站在社会制裁角度而言，两种模式的制裁结果在广度和深度上具有一定的互补性。第三，资金供给方面，P2P网络信贷来源途径更广，不受地域限制，获取贷款便捷，具有高效匹配效果和低廉交易成本的优势，联保贷款机制能够有效补充平台线下能力的不足。
三、模型构建、数据来源和变量说明
（一）具有样本选择性的四元Probit模型
本文采用四元Probit模型（QPSS模型）进行分析，联合估计联保贷款认知行为、参与行为和P2P网络信贷认知行为、参与意愿，其中重点考察联保贷款参与行为和P2P网络信贷参与意愿之间的关系。本文假设农户借贷市场存在三类参与者：农户、联保贷款模式和P2P网络信贷模式；同时假定农户借款可以选择联保贷款模式或P2P网络信贷模式，即两种模式并没有前后之分，可以参与一种模式或同时参与两种模式。为便于表述，下面将分为两种模式刻画农户决策行为。
首先是联保贷款，式（1）中代表y*1代表农户联保贷款认知行为的隐藏变量，y1表示农户是否了解团体联保贷款模式；y*2代表农户联保贷款参与行为的隐藏变量，y2表示农户是否参与联保贷款的决策变量。然而，只有在第一个因变量y1等于1的情况下，y2才能被观测到。
其中，y*3代表农户P2P网络信贷认知行为的隐藏变量，y3表示农户是否了解P2P网络信贷的决策变量；y*4代表农户P2P网络信贷参与意愿的隐藏变量，y4表示是否愿意参与P2P网络信贷的决策变量。然而，第二个因变量y4只有在y3等于1的情况下才能被观测到。
式（1）和（2）中X1、X2、X3、X4分别为影响农户联保贷款认知行为、参与行为和P2P网络信贷认知行为、参与意愿的外生解释变量，β1、β2、β3、β4为对应的待估计系数族。为了考察两种信贷模式之间的关系，本文假定随机误差项（ε1，ε2，ε3，ε4）～MVN（0，∑），其中MVN服乃脑正态分布函数。假定∑具有如下标准化形式：
上述模型求解似然函数方程和相关具体假设可参考刘西川等（2014）[9]的研究。然而，由于该求解函数是四阶导数，实际的求解较为困难，因此模型参数估计采用极大模拟似然函数法进行估计（Maximum Simulated Likelihood，简称MSL），即GHK平滑递归模拟估计。
本文使用QPSS模型的优势在于：首先，该模型可以考虑联保贷款和P2P网络信贷决策行为的相互影响，克服相互影响所引致的估计偏误，同时，也能通过方差间的误差项相关系数考察不同信贷模式决策行为之间的关系，克服不可观测变量对估计的不利影响。其次，QPSS模型还可以有效克服农户参与决策行为中存在的样本选择问题，提高估计精度。
本文研究中借鉴John等（2006）[16]和刘西川等（2014）[9]的研究以及检验思路，将重点关注联保贷款参与行为和P2P网络信贷参与意愿方程的误差项ε2和ε4的相关系数ρ24。一方面ρ24显著不为0，代表农户两种借贷模式决策行为存在相关性，也进一步说明了采用QPSS模型的合理性。另一方面，则可以表明两种信贷模式之间的关系，如果ρ24>0，说明联保贷款和P2P网络信贷存在互补关系；如果ρ24
（二）数据来源
本文数据于2016年春节前后收集，主要调查农户2015年的相关数据，采用分层抽样方法。首先，依照新疆传统地域划分标准，分别从每个地域随机抽取1-2个州或地区（市）（北疆包括伊犁州和昌吉州，南疆包括喀什地区，东疆包括吐鲁番市）。其次，每个州或地区（市）中再随机抽取1-2个县（市），共计7个县（市）。最后，在每个县（市）随机抽取1-2个村庄，根据村庄规模随机抽取30%的农户，每个村的样本农户在30-50户之间，共计600户。排除信息缺失和误填等无效样本后，剩余有效样本530个，问卷有效率883%，为进一步实证考察奠定了数据基础。此外，为了使农户了解问卷问题，并客观回答，我们的调查采用直接询问的方式，调查结果由调查员代为填写。
（三）变量说明
1.因变量
（1）联保贷款认知和参与行为。问卷中询问“您是否了解银行（包括信用社）推行的小组联保信贷？”，如果回答“了解”，这说明农户对联保贷款具有认知行为，赋值y1=1。对于具备认知行为的农户，则继续询问“近三年来您参与联保贷款的情况？”，否则不予询问。回答选项包括①目前正在参与；②曾经参与；③没有参与。为了保持数据新颖，回答①的农户被识别为具有联保贷款参与行为，赋值y2=1。
（2）P2P网络信贷认知行为和参与意愿。问卷中询问“您是否了解当前存在的互联网金融（P2P）平台？”，如果回答了解，这说明农户对互联网金融具有认知行为，赋值y3=1。对于具备认知行为的农户，则继续询问“如果通过互联网金融（P2P）平台能够获得贷款，您是否愿意参与？”，否则不予询问。如果回答愿意，则说明农户具备互联网金融参与意愿，赋值y4=1。
2.自变量
（1）影响农户联保贷款和P2P网络信贷认知行为的因素。具体设定如下：首先，为了考察个人特征对农户认知行为的影响，本文引入户主的性别、年龄、学历和风险态度①四个变量。其次，为了考察农户生产经营状况的影响，本文引入农户家庭经营耕地面积。第三，为了考察农户外部知识素养对认知行为的影响，采取近三年来是否参与农业和非农业技术培训用以衡量外部知识储备状况。第四，为了考察农户经济活动特征对农户认知行为的影响，本文引入农户家庭固定资产②变量，家庭固定资产可以衡量农户的财富积累效应，固定资产额越高，农户家庭经济活动越频繁。最后，本文以东疆作为参考点，设定北疆和南疆2个虚拟变量，用以表述地域间的差异。
（2）影响农户联保贷款和P2P网络信贷参与决策的因素。第一，理论而言，农户的还款能力是选择不同信贷模式的重要原因，因此，本文引入农户家庭固定资产额和经营耕地面积作为农户还款能力的指标。第二，为了考察农户还款意愿的影响，本文引保贷款和P2P网络信贷平台可能考虑农户的其他特征，如年龄、教育程度和风险态度等变量，尤其风险态度用以衡量风险意识对农户信贷决策行为的影响。
3.识别变量
为了保证四个方程可识别，本文依次在每个方程中加入一些识别其他方程的变量。对于联保贷款认知行为方程，采用“上年人情往来支出额”识别，家庭人情往来支出额用以刻画农户的社会资本[17]。对于联保贷款参与行为方程，本文引入户主健康程度和联保小组监督状况两个识别变量，这两个变量对农户联保贷款的认知并无直接关系，也独立于农户P2P网络信贷认知行为和参与意愿。对于农户P2P网络信贷认知行为方程，本文引入金融知识③变量。对于农户P2P参与意愿方程，本文引入信息渠道变量，用以刻画农户对公众社会媒介的重视程度。
注：（1）*、**、***分别表示系数在10%、5%和1%水平上显著；（2） ρ12表示i方程和j方程的误差相关系数；（3）（.）内数值为标准误。
四、实证结果与稳健性检验
（一）模型实证结果
表2给出了计量模型的估计结果。其中，模型（1）、（2）、（3）和（4）分别对应农户团体联保贷款认知行为、团体联保贷款参与行为、P2P网络信贷认知行为和P2P网络信贷参与意愿的估计结果。ρ12、ρ13、ρ14、ρ23、ρ24和ρ34分别对应方程（1）、（2）、（3）和（4）的误差项的相关系数，似然比检验（LR统计量）在1%的水平上拒绝了上述四个方程独立的原假设，这说明农户四个决策行为之间是相互影响的，也进一步说明了采用QPSS模型的必要性。同时，ρ12和ρ34的估计值为正值，均在1%的水平上显著，说明在估计参与决策方程时，存在样本选择性问题，在估计参与决策方程时，有必要控制影响农户认知行为的不可观察因素。Wald检验值在1%的水平上显著，拒绝四个方程具有相同参数的原假设，进一步支持了采用QPSS模型的合理性。此外，在五个识别变量中，社会资本、监督状况和信息渠道变量是显著的，这说明上述四个方程能够被识别。
下文将重点分析农户团体联保贷款和P2P网络信贷二者的影响因素，以及两种信贷模式的相互关系。表2中模型（2）估计结果表明，影响农户联保贷款参与行为的显著变量共有5个，分别是户主的性别、非农培训、风险态度、北疆和监督状况。性别对农户联保贷款参与行为有正向影响，即户主为男性的农户家庭有更大可能性通过联保贷款方式获得信贷资金，可能的原因是农村地区男性户主具有更大的社交广度和深度，在组建联保小组方面具有优势。非农技术培训、风险态度和监督状况对农户联保贷款参与行为影响正向显著，非农业技术培训是集体培训项目，户主参与非农业技术培训增大自己的生产技能，有助于提高家庭收入，具备更高的还款能力，较易获得贷款；同时，因为连带责任的存在，参与联保贷款要比个人信用贷款或抵押贷款等需要承担更多的风险，但却拥有更低的利率，故偏好风险农户参与联保贷款的意愿更强。此外，相互监督是联保贷款约束小组成员的基本机制，越关心其他小组成员的经营状况，越能及时掌握小组成员的状态，降低其他小组成员策略性违约风险，故监督状况对联保贷款参与行为影响显著。
从表2中模型（4）的估计结果来看，影响农户P2P网络信贷参与意愿显著变量有7个，分别是：户主性别、户主受教育程度、农业和非农业技术培训、风险态度、固定资产和南疆，上述变量均对农户参与意愿影响为正。首先，户主的性别是男性，受教育程度越高，以及接受过农业和非农业技术培训的农户有更大的概率参与P2P网络信贷，原因在于受教育程度越高和接受过培的农户具有更高的知识素养，越可能清晰的认知P2P网络信贷所具有的优势，做出参与的决策。其次，P2P网络信贷由于当前相关制度并不完善，风险比传统金融形式要高，偏好风险的农户有更强烈的参与意愿。固定资产额越高，说明家庭越殷实，尝试新金融形式的意愿比贫困家庭更强；同时，南疆的农户有更大P2P网络信贷参与意愿。最后，作为识别变量，信息渠道正向显著影响农户P2P网络信贷参与意愿，信息渠道是农户获取信息的主要来源途径，注重信息渠道的农户有更大的概率参与互联网金融。
表2中的回归结果能够给予更多的信息用以揭示两种信贷模式的关系。第一，从回归结果的显著变量来看，影响联保贷款参与行为的显著变量要少于P2P网络信贷参与意愿的变量，但联保贷款参与行为中的5个显著变量中有3个（性别、非农培训和风险态度）是与P2P网络信贷参与意愿一致，这说明二者具有不少的共同影响因素。第二，从可观察的估计结果来看，联保贷款和P2P网络信贷存在互补性。具体表现在以下两个方面：首先，参与两类信贷模式的农户具有某些共同的特征，比如户主是男性、参与过非农业技术培训和偏好风险等。其次，就农户还款能力而言，联保贷款存在连带责任，其他小组成员分担了部分风险，银行对其还款能力并不看重。但P2P网络信贷平台的借贷风险都由借贷人承担，面临更大的个人制裁风险，平台会看重个人的还款能力。固定资产变量对P2P网络贷款参与意愿影响显著，而对联保贷款参与行为并不显著，给予了很好的说明和佐证。第三，从不可观测变量来看， ρ24的估计值在1%的水平上显著为正，这说明联保贷款和P2P网络信贷之间的关系是互补的，表明两类信贷模式都能利用另一方对贷款者进行甄别和监督。已有研究支撑了这一观点，拥有更丰富社会网络资源的个体有更大的概率获得低利率贷款，如果在P2P网络信贷中与朋友或同事等组成小组，违约概率会更低[18]；同时，线下社会资本和网络“软信息”的结合也能有效降低违约概率[7]。
（二）模型比较及稳健性检验④
1.模型比较。为了进一步验证本文使用QPSS模型是否合理，采用双变量Probit模型，对农户联保贷款参与行为和P2P网络信贷参与意愿进行估计，并与表2中QPSS模型的回归结果进行比较。对比后发现，在双变量Probit模型中，虽然ρ24的值也为正，说明两种模式之间存在互补性，因无法克服样本选择问题，但其结果并不显著，这说明本文中使用QPSS模型估计联保贷款和P2P网络信贷之间的关系是必要的。
2.稳健性检验。首先，为了排除可能极端值的影响，回归中对样本农户的收入水平进行排序分组，把收入最高的前5%和收入最低的后5%删除进行回归。去除后的回归结果与总体相比，大多数解释变量与识别变量的估计结果，以及误差项相关系数和相关检验结果，均未出现较大差异，这说明总体回归结果是稳健的。其次，本文采用增加或改变某个变量的方式对解释变量的稳健性进行检验。具体包括：教育程度改为家庭成员中最高学历，在方程中加入新变量居住地离银行网点的距离，把农户家庭固定资产额替换成家庭收入水平。从估计结果来看，大多数解释变量与识别变量的估计结果，以及误差项相关系数和相关检验结果，与表2相比，均未出现较大差异，这说明总体回归结果是稳健的。
五、结论及政策建议
经过理论分析和实证结果，本文得出以下结论：
第一，对农户参与角度而言，联保贷款和P2P网络信贷之间存在互补关系，对于还款能力较强的农户，更愿意选择P2P网络信贷模式。
第二，这种互补性具体体现在两种信贷模式各自具有比较优势，这种比较优势可以转化为互补性，两类信贷模式能够利用对方机制所反映出的信息制定贷款决策，以便能够更好实现对农户的甄别和监督。具体表现：在克服信息不对称方面，联保贷款小M一般都是熟人圈子构成，组员之间相互比较了解，在收集收入、资产等“硬信息”方面具备优势，而P2P网络信贷对借贷人的“硬信息”收集和甄别能力明显不足，但在收集借贷人“软信息”方面具有优势，二者存在互补。在社会制裁方面，联保小组的制裁着重于农户熟人圈子的“线下社会资本损失”，P2P网络信贷的社会制裁不仅会影响线下资本损失，还能够给“线上社会资本”带来负面影响。在资金供给方面，团体联保贷款的信贷资金主要来源于传统银行机构，渠道相对单一，而P2P网络信贷不受地域限制，资金来源广，二者能够互补。
基于以上结论，本文认为P2P网络信贷和联保贷款都是实现普惠金融、增加农户融资渠道、解决农户贷款难的重要工具，发展P2P网络信贷和完善联保贷款机制都有重大的现实意义，互补性的视角是加强联保贷款和P2P合作的重要基础。P2P网络信贷实质上是无需抵押的民间借贷模式，依托于互联网平台，不受地域限制，扩展了农户信贷资金来源渠道和范围，且借贷手续简便、效率高、门槛和成本低、贷款的期限选择更为灵活，能够有效弥补当前农村金融信贷供给不足问题[19]。然而，由于我国当前征信体系不健全，借贷人个人信用状况并不能完全体现，P2P网络平台对借贷人资金使用流向无法直接监管，存在巨大风险问题。
鉴于此，未来可以创新农村金融发展模式，结合联保贷款和P2P网络信贷各自的优势服务农户。首先，可以引入团体贷款的模式到P2P网络信贷平台，由于相互监督机制和连带责任的存在，可以有效克服P2P网络信贷获取农户“硬信息”和监管贷款流向问题的不足。其次，社会制裁是联保贷款和P2P网络信贷还款约束的保障机制，联保贷款和P2P网络信贷的有效结合能扩展社会制裁的广度和深度，有效防止道德风险问题和策略性违约。最后，可以创新发展农户-P2P网络信贷平台相结合的金融服务模式，P2P线上平台服务农户时，可以选择资金需求大或能力强的农户作为组长，给予组长一定的激励机制，组长能够代替线上平台实际管理和监督小组成员，有效地把各自的优势结合起来。
注释：
①问卷询问：“如果您有1万块钱可以投资，成功的可能性是一半，如果成功你将得到3万，如果不成功，您将损失这1万块钱。那么，您是否会进行投资？”回答“是”被赋予风险偏好，“否”是风险规避。
②调查中让农户分别估算家庭所拥有汽车、农用机械和房屋的价值，三项累加即为农户家庭固定资产额。
③ 【利率问题】假设您有1万元的1年期定期存款，年利率是3%，如果不提前支取，那么存款到期后，您会有多少钱？1.等于103002.多于103003.少于103004.不知道【风险问题】判断这句话对不对：一般情况下，投资多只股票比投资单一股票的风险小？1.正确 2.错误 3.不知道【利率和通胀对比】如果您银行存款账户的存款年利息是3%，物价每年涨5%， 那么，一年后您用该存款的钱能买的东西与一年前相比？1.比现在多 2.和现在一样多 3.比现在少 4.不知道 【通胀问题】假设张三今天继承了10万元钱，而李四将在 3 年后继承 10 万元钱，那么他们两个谁的继承价值更高？1.张三继承价值高 2.李四继承价值高 3.不知道。
④限于篇幅，此处未给出具体的估计结果，如有读者需要，可向作者索取。
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收稿日期：2017-01-17
关键词：网络借贷 监管 顶层设计
引言
P2P网络借贷（peer to peer lending）是民间借贷和互联网平台相结合而出现的一种金融脱媒现象，依托于现代信息技术，使贷款需求方与资金出借方通过网络自行配对成交。P2P网络借贷的出现在一定程度上解决了信息不对称和对借款人约束不足等问题，拓宽了民间借贷的范围和边界。我国P2P网络借贷快速发展的大背景是我国很大程度上仍然存在金融抑制现象，金融市场的自由化程度比较低。从我国的金融结构来看，银行一直在我国融资体系中居于主导地位，但是银行倾向于将贷款提供给偿还能力较强的大中型企业，对借款有旺盛需求的微小企业、个体工商户和个人则很少眷顾，这使得他们不得不另辟蹊径，于是促成了民间借贷市场的繁荣。此外，我国实际存款利率长期为负，其随着这两年通货膨胀的上升，负值越来越大，居民对其私人财产有强劲的保值增值投资诉求，这使得一部分储户把存款从银行取出，投向利率更高的民间金融领域。因此，信贷市场因缺乏层次性导致供需结构失衡，是我国P2P网络借贷平台迅速发展的主要原因。我国自2007年成立第一家P2P网络借贷平台以来，P2P网络借贷平台发展势头迅猛。根据我国网贷之家数据中心监测到的数据，全国网贷平台已超过300家。
P2P网络借贷是伴随着现代网络技术的迅速发展和民间借贷的兴起而产生的新型金融服务模式，在性质上属于小额民间借贷，其借贷方式灵活、手续简便，为微小企业、个体工商户和个人提供了新的融资渠道和融资便利。P2P网络借贷是正规金融机构的有益补充，其运作强化了金融服务功能，增强了金融市场流动性，这对我国现行发育不够完善的金融市场具有积极意义。这一新事物在为我国借贷市场带来活力与繁荣的同时，也因身份模糊、法律监管缺失、内部治理不规范等问题留下了巨大风险隐患，会产生诸如信用风险、操作风险等。网络借贷作为一种金融创新，在我国基本上处于法律制度监管的空白区，目前国家还未出台专门规范民间借贷中介的法律条文，对网络借贷平台的监管职责划分难以定性。2012年就发生了淘金贷等多家网络借贷平台卷走投资者资金跑路的现象。网贷行业频频出现关门跑路的现象，低门槛、无监管的客观诱因肯定是不可小视的客观因素。作为一种金融创新，监管和法律的及时跟进显得非常迫切。
文献综述
国外学者普遍把P2P网络借贷定义为：在没有银行等金融机构中介情况下，以提供信贷中介服务的网络平台为媒介而进行的个人之间的直接借贷活动（MingfengLin，2009）。P2P网络借贷的核心概念己延伸到公益性贷款或慈善性贷款（Kumar，2007）。P2P网络借贷因其特有的网络交易特征，使得中介公司无法登陆征信系统了解借款人资信情况，这会产生逆向选择和道德风险。Benjamin和Robert（2010）通过研究发现：根据历史借贷情况，通过在P2P网络社区中嵌入包含个人信用的信誉系统，可以帮助贷款人选择高质量的借款人，从而在一定程度上减少信息不对称问题的发生。信用等级较低的借贷人可以利用P2P平台上竞价拍卖模式，以利率差异的方式为自己寻求交易机会；如果借款人形成借款团体可有效降低借款成本（Samuel，2008）。Mingfeng Lin（2009）发现良好的人际关系能够减少网络借贷中出现的信息不对称问题。N.R.Prabhala和Siva Viswanathan（2009）通过对Prosper上的样本数据进行分析，发现网络结构对贷款无显著影响，而良好的社交网络能够带来更好的贷款效果。Martina E.Greiner和Hui Wang（2009）基于Prosper上的交易数据，从借款人的角度出发，研究了社会资本对融资成本和效率的影响。Lin（2009）发现网络借贷平台借款者的信用等级与借款利率负相关，与违约率正相关。Co11ier（2010）研究表明借款人的财务状况越差而借款金额较大往往会导致高昂的借款利率的出现。
国内对P2P网络借贷的研究将其归于民间借贷中介范畴（郝智伟，2008；王艳、陈小辉、刑增艺，2009；辛宪，2009；罗洋，2009）。其中尤瑞章、张晓霞（2010）通过对P2P在线借贷模式的中外对比分析，指出我国应该鼓励和提倡这种新型融资模式，但是其进一步发展有赖于我国立法层和监管层对现有的民间金融管理框架进行开放式调整。莫易娴（2011）基于P2P网络借贷的背景，从网络借贷的起源、现状、分类、积极作用和消极作用、风险及对策等几个方面总结国内外研究的现状，并指出网络借贷的未来发展趋势。钱金叶、杨飞（2012）通过对比P2P网络贷款在国内外的发展和对在国内最新出现的问题的探讨，指出P2P网络贷款为个人提供了融资便利，但是由于个人信用体系的不健全和相关法律法规的缺失是其进一步发展的瓶颈；另外商业银行在规避风险的同时，也应关注其中的业务机会。李爱君（2012）认为民间借贷网络平台具有准金融机构的法律性质，其产生既具有法律制度的原因，同时还具有信贷市场的供需结构长期失衡与投资渠道欠缺的原因，并提出了民间网络借贷风险防范的法律制度的建构。王振（2012）认为P2P网络贷款本身存在的监管空缺及贷款用途审核不足等问题，对P2P网络贷款模式洗钱风险进行了分析，并提出了应对措施。马运全（2012）通过对 P2P 网络借贷的基本流程、模式和风险的分析，探讨了其运作过程中存在的问题及风险隐患，对其中逆向选择和道德风险研究，王梓淇（2012）在分析P2P在线借贷业务过程中的潜在风险后，结合国外成熟体系和成功经验，提出改善 P2P 行业发展的建议，以便让该行业有更好的发展。
P2P网络借贷的监管顶层设计的重要性
我国P2P网络借贷平台发展迅猛。根据网贷之家数据中心监测到规模较大的15家网贷平台2012年的总交易量接近100亿元。全国网贷平台已超过300 家，2013年以来全行业的成交量高达200亿元。无论从机构数量还是交易金额而言，国内的网贷行业都可以说是初具规模。虽然网络借贷在我国借贷总规模中所占的比重还非常小，但是由于其依托于互联网技术，有飞速发展的势头，再加上其具有金融风险传递放大机制，我们必须防患于未然。P2P网络借贷自在我国诞生之日起一直游离于监管体系之外，我国对其监管一直几乎处于空白状态。要对网络借贷实施有效监管，首先必须系统研究其内部的结构分类、承担的信用规模及风险等基础性信息。弄清楚网络借贷的信贷规模、运作机制和对金融稳定的影响，并实施有效的监管，这对我国整个金融体系监管改革具有一定借鉴意义。随着我国对外开放程度的不断提高和金融领域改革的深化，我们必须提早做好网络借贷风险的监测和监管体系，防范外部风险的传染，促进金融稳定。
我国P2P网络借贷平台，从其组织形式、运营模式以及经营业务看，对其监管涉及了银监系统、工商系统、网络监察系统、信息产业系统等多个部门的职责范围，这给我国金融行业分业经营、分业监管的体系带来了压力。
P2P网络借贷监管顶层设计的几个关键问题
我们必须尽早对P2P网络借贷信用分层构造、信用规模以及发生系统性风险和非系统性风险的概率分布进行全面研究，建立相应的监管机制，监测、评估、预警其系统性和非系统性风险。
（一）P2P网络借贷的信用层构和信用规模计量
对P2P网络借贷进行顶层设计，首先要从理论上厘清网络借贷的内涵、功能、结构等基础要素，以全球视角来考察网络借贷产生发展的原因、现状和监管趋势，并系统考察我国网络借贷的产生、表现、发展和影响等问题。只有明确了网络借贷的发展基础，才能准确掌握其信用层构和信用规模。对网络借贷信用规模的测算，要基于经济与金融的基本关系原理，以现代金融统计理论为基础，参考国际金融组织的通行做法，综合应用金融机构与产品分类及计值方法，对其信用层构和信用规模进行科学计量。对网络借贷进行科学计量是设计信息披露机制的基础。
（二）设计P2P网络借贷的风险监测评估和预警体系
P2P网络借贷具有信息化、平台化优势，不仅产品品种繁多，而且推出了类似证券竞拍、信托贷款、委托理财等针对微小借贷需求的特定产品，这实质上是向投资者提供一种金融理财服务。所以，对P2P网络借贷风险的监测评估和预警要在金融部门评估的框架内展开，将其作为金融体系整体稳定性评估的一个组成部分。建立P2P网络借贷风险监测体系，首先要对其产生的各种风险进行识别和分析。P2P网络借贷产生的风险主要有四类：信用风险、坏账风险、操作风险以及监管主体缺失产生的风险。其中信用风险又可以细分：无担保产生的风险、贷款合同无面签产生的风险和贷款用途法律无约束产生的风险。要对以上不同层构的信用风险建立监测指标和合成概率模型，开展风险概率评估；研究不同类型的风险传递放大机制、内部道德风险发生的条件和概率，从而建立监测网络借贷的风险的预警体系。
（三）监管顶层设计的基本思路
网络借贷实质上是影子银行体系的一个新形式，他对现有监管体系的有效性带来了极大的考验。金融危机之后，美欧等国家相继成立了“影子金融监管委员会”，并有一些相应的监管立法出台，为影子银行体系的监管实践提供了参照。我国网络借贷监管框架的顶层设计，可以参考影子银行体系的全球监管框架的设计和改革趋势，结合我国网络贷款的现实情况，从而探讨我国P2P网络贷款体系改革与完善的路径。随着社会经济生活对互联网信息交换服务依赖性的不断加强，将网络信用纳入社会征信体系建设范畴显得刻不容缓，这也是金融网络化进一步发展的关键。从P2P网络借贷的审批来看，只有通信和工商是对网络借贷平台的管理部门，而这两家监管机构均未对民间借贷网络平台经营的金融业务做出任何特殊要求。通信管理部门侧重于对网站非法言论和内容的屏蔽；工商行政管理部门更侧重对网站形式的监管。鉴于网络借贷平台媒介的特殊性、虚拟性、快捷性，以及其风险的联动性与传染性，对网络借贷监管顶层设计的基本框架是：建立专门的网络借贷监管协作委员会进行协调监督，由人民银行、银监、工商、通信、司法等部门共同委任专家组成协作委员会，按照功能监管模式设立职能部门，包括风险监测、信用控制、机构统计、违规惩处等功能部门，同时将网络信用纳入人民银行的社会征信体系建设范畴，各部门要加强联动协作，及时预警和提示风险。网络借贷监管协作委员会受中国银行业监管委员会领导，按照功能监管对境内所有网络借贷平台进行监管。在监管框架内，网络借贷监管协作委员会重点监管市场准入与行为的合规性。
结论
P2P网络借贷未来发展的关键是对其进行科学引导和规范。从全球网络借贷角度，以金融部门评估（FSAP）框架为基础，对网络借贷内在信用层构和风险进行统计归类、价值计量、指标与模型量化监测，揭示网络借贷对我国金融体系的影响。而分析研究我国网络借贷的信用层构与规模、金融工具、风险状况和对金融稳定、政策传导机制的影响是对网络借贷监管顶层设计的基础。从政策实践角度看，在我国银行进行股份制改革之后，民间融资向银行体系进行风险传染渗透是影响我国金融稳定的重要因素。因此，根据我国网络借贷的现实情况组建相应的监管架构，对我国整个金融体系的稳定具有重要意义。
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作者简介：
关键词： P2P网络借贷;信用风险;互联网金融;排序选择模型
中图分类号：F821.0 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2015）01-0002-05
一、引 言
随着以互联网为代表的现代信息科技的发展，互联网金融模式已经成为既不同于商业银行间接融资、也不同于资本市场直接融资的新兴金融融资模式，而P2P网络借贷成为互联网金融模式的主要代表之一[1]。P2P网络借贷又称人人贷，是将非常小额度的资金聚集起来借贷给有资金需求人群的一种商业模式。P2P网络借贷起源于欧美，2005年3月，最早的P2P网络借贷平台Zopa在英国开始运营。自从2007年拍拍贷在上海成立以来，这种全新的借贷模式进入了我国金融市场。在中国经历6年多的发展，P2P网络借贷已经初具规模，近两年更是呈爆炸式增长势态。典型的P2P网络借贷平台有拍拍贷、人人贷、红岭创投、宜信等，平台工作原理如图1所示：
图1 P2P借贷平台工作原理
P2P网络借贷作为互联网与民间借贷相结合的新兴金融模式，为普通人提供了一种新的投资方式。由于当前国内的网络借贷体系并不健全，相关的监管措施还不完善，是否能够有效控制信用风险成为影响P2P网络借贷发展的关键。目前，P2P网络借贷平台主要运用信用评分模型进行信用风险管理。平台通过可观察到的借款人特征变量计算出一个数值来代表借款人的信用风险，并将借款人归类于不同的风险等级，以此作为分析借款人信用风险的主要方式。在网络借贷平台中，可观察到的特征变量主要包括人口特征、信用变量、历史表现、借款信息等。平台通过对这些数据进行打分，最后加总分数按一定的标准评出信用等级，作为借款人信用风险的评价依据。本文将通过研究几家P2P网站数据（人口特征、信用变量、历史表现、借款信息）对其信用风险进行实证研究，分析网络借贷平台信用评分模型是否能对信用风险管理产生实质性作用。
二、文献回顾与理论分析
P2P网络借贷作为新生事物，吸引了众多研究者的关注，国内外学者对其进行了大量的研究，从最初的P2P网络借贷起源与现状、特征、经营模式，到后面的积极作用与消极作用、发展趋势等方面，而近几年则将目光集中在了网络借贷的信用风险上。
（一）网络借贷信用风险分析
早期的P2P网络借贷信用风险研究表明，平台中借款者的特征差异不大，但是信用风险却很显著。Herzenstein et al.（2008）和Pope and Sydnor （2011）认为，P2P网络借贷平台是由投资者个人而非借贷平台筛选确定借款人是否值得信赖，因此，更容易出现借款人通过虚假陈述骗取借款的情况，即网络借贷的风险更大[2]。Michaels（2012）通过对Prosper网站上的数据分析，发现网络借贷平台责任的缺失使网络借贷市场运行有效性下降，因而带来较大的风险[3]。Sufi（2007），Michael Klafft（2008）认为，如同在金融市场中一样，网络借贷市场也存在信息不对称，此外，由于投资者缺乏经验，网络环境下贷款的信用风险更高[4]。Lee et al.（2012）研究韩国最大P2P平台上的“从众行为”发现，“从众行为”导致网络借贷信用风险加大，即信息不对称现象非常严重，往往还会导致道德风险[5]。
在国内，近几年来由于网络借贷平台资质良莠不齐，发展模式并不规范，带来很大的信用风险[6]。陈初（2010） 也认为，P2P平台可能泄露重要的信息，加之贷款用途难以核实，信用风险很大[7]。由于网络借贷平台作为交易平台，实行的是无担保无抵押，缺乏担保的P2P借贷会使债权人的风险增加[8]。
（二）网络借贷信用风险管理
信用风险管理就是通过有效的方法对信用风险进行分析、防范和控制，使风险贷款安全化，确保本息的收回。借贷平台信用风险管理水平决定了自身的生存和发展，也对金融体系的稳定与发展产生巨大影响。
财经理论与实践（双月刊）2015年第1期2015年第1期（总第193期）肖曼君，欧缘媛等：我国P2P网络借贷信用风险影响因素研究基于排序选择模型的实证分析
国外的信用风险管理体系发展较早，在实践和理论上已经形成相应的体系，不少学者的研究主要集中在如何使投资人更好地掌握借款人诚信信息以及怎样通过借贷平台自身机制有效缓解信息不对称等方面。Freedman and Jin（2008）发现，虽然投资者由于信息不对称问题面临着逆向选择的风险，但网站上提供的资料信息可以在一定程度上帮助识别潜在的信用风险[9]。Lin et al. （2009）也指出社会互动作为一种软信息资源，能够一定程度上降低信息不对称和道德风险[10]。Harpreet Singha（2009）使用决策树对不同期限、风险配置的投资进行研究，认为目前主要是通过多样化投资来降低信用风险[11]。
国内的P2P网络借贷模式尚处于起步阶段，信用风险管理体系不健全，大多数平台只是依据自身情况建立了基于专家判断法的信用评分模型，但由于此模型的预测能力没有通过系统验证，在实际业务中的应用实效大打折扣[12]。可见在我国个人信用体系缺失的情况下，国内网络借贷平台的信用评级对信用风险控制的作用并不大[8]。此外，李悦雷（2013）认为借贷中人际关系的应用能降低金融交易的风险和成本[13]。陈初（2010）则认为可把从事网络借贷业务的网站界定为民间借贷中介组织，即可将网络借贷纳入相关的监管系统[7]。
综上所述，学者主要是基于理论对P2P网络借贷信用风险进行分析，或者定性分析当前P2P网络借贷的信用风险管理，而对网络借贷平台信用风险影响因素的实证研究较为缺乏。因此，本文拟从P2P网络借贷平台的内部视角，运用平台具体数据，对网络借贷信用风险的影响因素进行实证，分析网络借贷平台的信用风险管理体系是否能有效控制信用风险，并提出控制网络借贷信用风险的政策建议。
三、实证分析
（一）数据选取
本文基于VBA开发环境，采用XML Http Request方法。网络借贷平台的贷款页面URL（Universal Resource Locator）具有一定的规律，即每笔贷款都按照借款时间通过编号排列顺序，URL的结尾都是以贷款编号结束，我们正好利用这一特点，通过固定编号获取大量贷款数据。将需要的贷款编号列入Excel中的第一列，然后利用VBA函数读取编号对应的网页。将网页转换为文本格式以后，由于需要的数据都出现在页面的特定位置上，VBA函数通过定位关键字，将对应变量的具体数据采集到Excel表格对应的其他列中。通过不断地读取对应网址页面，本文对拍拍贷编号为220000～319999以及人人贷中编号为120000～179999的借款数据和相应的借款人信息进行以下收集。
主要从人口特征、信用变量、历史表现和借款信息四个方面选取网络借贷信用风险影响因素的变量（见表1），即：从拍拍贷及人人贷网站平台上提取的数据，删除一些缺失数据以及审核未通过数据，从拍拍贷网站得到了61944组有效数据，其中存在信用风险的用户数据共有3360组，违约率达到了5.42%;从人人贷网站得到了59972组有效数据，提取其中存在信用风险的数据810组，违约率为1.35%。对数据中借款人的基本人口特征进行初步分析，结果如表2、3所示。
从表2、3的数据可以初步判断，具有信用风险的借款人性别主要以男性为主，无论是占样本比率还是占逾期比率，男性借款人逾期概率都要远远高于女性;年龄方面，26～31岁的逾期人数占到总逾期人数的比率明显高于其他年龄段，且随着年龄的增加，违约概率呈明显降低趋势。
（二）模型选择①
类似于二元选择模型，假设潜在变量y与解释变量x存在线性关系y*i=x*iβ+u*i ， i=1，2，3，…，N，其中ui是独立同分布的随机干扰。观测变量yi的等级与潜在变量的关系如下：
总共有M+1个等级，观测到yi位各个等级的概率为：P（yi=0）=F（c1-x′iβ），P（yi=1）=F（c2-x'iβ）-F（c1-x′iβ），…，P（yi=M）=1-F（cM-x'iβ）。
模型采用极大似然法估计，其中，c1，c2，…，cM是M的临界值，作为参数和回归系数一起估计。
从人口特征（age、gender）、信用变量（credit）、历史表现（success、fail）和借款信息（rate、time）四个方面实证研究，其具体的待估计方程表达式为：
从结果可以看出，除了age不够显著（P值<10%，呈负相关）以外，剩下的变量fail、gender、credit、success、rate和time对于信用风险的影响都很显著（P值<5%，呈正相关）。正如Iyer et al. （2009）发现的，信用变量、历史信用等对信用风险有相关影响[14]。而Freedman and Jin（2008）也发现，高利率的借款人通常具有较高的信用风险[9]。人人贷中gender、success不够显著，可能是因为人人贷网站中具有信用风险的用户较少，人口特征和历史表现无法在一定程度上反映信用风险。
图2 拍拍贷（左）与人人贷（右）信用风险概率预测
排序选择模型是概率模型，由于有多个等级，图2为观测到的属于各个等级的概率预测，每个观测都是对应信用风险等级的概率预测，并且概率之和为1。从图2看出，基本各个风险的概率处于稳定。
以上分别从人口特征、信用变量、历史表现和借款信息四个方面对信用风险的影响进行了研究，结果发现：
1.人口特征（age、gender）对信用风险的影响都较为显著，说明人口特征对网络借贷过程中的信用风险具有一定的影响。从表2和3中也可以看出，在具有信用风险的借款人中，男性的比率远远高于女性。由于P2P网络借贷依托于互联网，参与用户体现出年龄较小的趋势，但是年轻的用户经济基础较为薄弱，经济来源也不太稳定，往往容易出现资金短缺的情况，信用风险较高;年龄较大的用户社会资源丰富，经济来源也较为稳定，信用风险就相对较低。
2.信用变量（credit）中，认证等级是网站对用户各项资料进行评分，然后加总起来得到的信用评级。理论上，认证等级越高信用风险就越低，但实证结果显示，认证等级与信用风险正相关。网站上的认证分仅仅只是对一些基础信息打出的分数，如身份证、学历、视频等认证，但平台往往无法保证其真实性，所以，网站由于自身能力有限而无法达到控制信用风险的预期效果，即平台的信用等级评分对用户避免信用风险起到的作用不大，有时还导致一些反效果。
3.历史表现（success、fail）中，失败和成功的次数都是用户在平台的活跃程度。成功的次数越高，说明在此次借款之前，借款人都按时完成还款，即信用等级很高，但对某些人来说，成功的次数只是为了提高自己的信用，最终借到需要的金额，所以与信用风险呈正相关。失败的次数多，说明借款人的信息无法给投资者安全感，即被大多数投资者认为具有较高的信用风险，在借款成功后出现违约的可能性更大，即失败次数与信用风险负相关。
4.借款信息（rate、time）中，优质的借款者往往难以提供足够高的收益率，即利率与信用风险呈正相关。还款期限也和风险呈正相关关系，在网络借贷平台上的借贷行为，由于没有人际关系作为潜在的信用保障，一笔投资无疑是时间越短，所要面临的信用风险就越小。时间越长，投资者的相对风险就越大，因此，时间成为正向影响信用风险的显著因素。
从以上的数据分析以及实证中发现，网站对于借款人的信用评分对信用风险管理并没有起到实质性作用，评分高的用户依然具有较高的信用风险。网站为满足借款人的资金安全性要求，在借款满额后进行内部审核，但是内部审核主要也是以信用评分为基础，对防止信用风险效果不大。出现逾期现象后，平台对借款人实行本金保障制度，但在监管缺失的情况下，由于没有特定的维权部门，逾期还款的追讨难度很大，而风险储备池的资金有限，加大了平台的经营风险，所以，单靠平台本身无法对信用风险进行有效管理。
四、结论与政策建议
在传统的借贷模式中，银行等金融机构承担了审贷和管理的角色。由于银行有借款人的详细信息，同时也掌握复杂的风险评估方法，因而能相对较好地消除借贷过程中的信息不对称。而在P2P网络借贷环境中， 出借人几乎无法掌握借款人的真实情况，信息不对称问题非常严重。以上实证发现，网站中所提供的信用数据，对防范信用风险没有起到实质性作用，即单靠网站来解决信用风险是不够的。
为了有效控制网络借贷信用风险，需要从以下几个方面进行努力：（1）在平台外部，政府应确立专门的监管体系，规范网络借贷平台运行机制，明确网络借贷中网站、借款人、贷款人和监管方的权利和义务，尤其要注意维护用户的合法权益（如知情权、隐私权等），制定平台用户信息安全保障的具体内容，最大程度地使网络借贷安全有序进行。同时，要构建客观全面的客户信用评级体系，将网络信用的数据与人民银行的个人征信系统结合起来，实现统一的信用体系，达到控制风险、促进网络借贷有序发展的目标。（2）在平台之间，也要开展相互合作，各网络借贷公司可以联手打造“公共网络平台”，在该平台借款、还款记录以及用户评价等信息，完善风险控制机制，实现网络借贷健康发展。（3）在平台内部，网络借贷平台应建立全面的风险管理体系与完善的网络借贷检测体系，对借款期限、借款利率、历史信用、偿还情况和用途说明等因素进行全面有效的监测，同时，网站必须定期向监管部门提交数据报表。通过各方面的努力，最终使P2P网络借贷达到控制风险，健康有序发展的目标。
注释：
①本文采用排序选择模型（ordered choice model）方法进行实证分析。它是由Aitchison and Silvey（1957）提出的排序响应模型，通过可观测的有序反应数据建立模型来研究不可观测的潜在变量变化规律。
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摘 要：近年来，随着各种大学生陷入网上贷款泥沼事件的曝光，伴随着新时代下互联网快速发展而生的各类网上小额贷款机构逐渐引
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关键词：网络平台借贷；法律规制；研究
近几年来，我国的网络平台借贷的形式才在我国流行起来，流行的速度越来越快与应用范围越来越广泛。短时间内网络平台借贷已经成为我国金融市场上常用的经融交易手段之一，虽然网络平台借贷是一种全新的借贷模式，并且在外国发展的情况非常良好，但随着在国内的应用，还是对网络平台借贷的法律规制的制定带来很多的争议，因此本文针对网络平台借贷出现的问题，制定出了一系列合理化、科学化、全面化的法律规制的条例，使我国的网络平台借贷能够健康而持续的发展。
一、网络平台借贷概念
网络平台借贷主要使用的手段是通过互联网作为载体，网络平台借贷在我国能够在短期之内能够迅速的发展起来，并且应用的范围较为广泛，我国的运营手段、自身的网络平台借贷模式对网络平台借贷的发展也有着直接的影响。作为新出金融市场交易手段之一，并且快速发展起来的金融创新服务平台，利用互联网作为载体，在当下时代的金融市场很轻松的扩大了金融借贷范围，并且在民间的借贷范围增长快速。网络平台借贷模式中主要借贷的形式是小额金融借贷服务，对于金融危机带来的损失，在一定程度上起到了缓解的作用，缓解了金融危机带来的损失。尤其对于中小型企业的资金不足的情况，对于借贷的需要也提供了很大的帮助。
对于网络平台借贷在国内外的称呼是不同的，在国外欧美等国家网络平台借贷发展较早，同时由于欧美等国家的经济发展体制较为发达，网络平台借贷模式利用互联网为载体，发展的金融规模非常广泛，网络平台借贷在这些国家发展也是相当的成熟。网络平台借贷发展的这么好不仅仅是因为经济发展发达，更重要的因素是因为对网络平台借贷制定出了一系列合理化、科学化、全面化的法律规制的条例，使我国的网络平台借贷能够健康而持续的发展。
二、网络平台借贷对法律规制需要
一部分观点对网络平台借贷是认为金融创新与网络经济合并作用下产生的小额金融的尝试点，网络平台借贷只是个人通过互联网方式媒介的借贷方法，在法律规制中应制定关于私法自理的理念，并不需要按照金融法进行处理。事实上，如果网络平台借贷只是采用民事法律进行规制而不涉及金融法律，那么2011年的中国银行监会就不会对网络平台借贷存在的风险进行提示。
另外一部分观点则是与依民事合同规范的观点是相对的，网络平台借贷如果涉嫌非法集资，这就是应该属于刑事法律制裁的范围了，这样的判定是根据于网络平台借贷控制着贷款人提供的借贷资金的情况。网络平台借贷中的这项资金无论是缴存在网络平台中的自己源，还是有第三方对这项资金进行托管。根据我国的刑法指出非法集资活动应该具有四项特征，分别是：公开性、利诱性、社会性、非法性。如果网络平台借贷中的某项资金运用符合了非法资金中的四项特征，那么就要对其追究刑事责任，对此并不需要金融法律进行处理。在网络平台借贷中出现的非法活动资金情况采用刑事法律来解决，这其中还是存在着很难解决的问题，首先网络平台借贷是金融中新出现的借贷模式，主要是对金融难以服务到的中小企业出现的资金短缺进行补足，这是指在利率管制条件下。在中国基本实际国情下结合国外的金融创新的实践的网络平台借贷模式，对其采用刑事法律管理对经济发展是不对的。其次在网络平台借贷中有很多利益存在的考量，金融监督部门要严格的行使监督职能在网络平台借贷中，地方政府希望通过网络平台借贷模式能够对资方政府企业经济发展进行资金的有效援助，促进金融发展与增进地方财政的收入。在对社会发展与金融经济发展造成影响之前，对网络平台借贷采用刑事法律手段还是具有一定的困难。
因此采用法律对网络平台借贷出现的问题进行一刀切是对新生事物兴起的否定，但对其随意发展不采取法律规制是不行的，网络平台借贷在很多的利益引导下，在金融创新的形势下，发展迅速，但由于网络平台借贷带来的问题，需要解决，因此对网络平台借贷的法律规制进行详细的研究，促进我国的网络平台借贷行业的发展。
三、对网络平台借贷中法律法规存在的问题进行解决
对网络平台借贷的法律规制一定要先明确设立与运营的法律规范和法律地位，对于网络平台借贷的法律规范的设立与登记，银行监会在2011年就过在银行金融资金借贷较为紧张下，网络平台借贷行业迅速发展起来，从的内容来看，网络平台借贷行业已经被银行监会作为信贷服务中介，在法律规制中对网络平台借贷制定为信贷服务中介只是需要时间。
要加深网络平台借贷自律性是非常重的，良好的自律性可以避免企业中出现很多的很多问题，同时监督部门也是非常重要的。有了监督部门的严格监督，网络平台借贷行业的工作人员就会自觉遵守法律规定。
要对放贷人的法律定位要明确，同时也要对民间放贷人法律定位要明确。这样无论是在民间借贷人还是网络平台借贷的借贷人的权益会受到保障。对我国小额贷款业务发展是非常有利的。
四、结语
本文通过对网络平台借贷的概念以及出现的时机，采用合理的、科学的、全面的方式分析出了网络平台借贷中法律规制中出现的法律问题，并进行了有效的解决。对于网络平台借贷日后健康持续的发展铺垫了坚实的基础。本文对网络平台借贷概念、网络平台借贷的法律规制、对网络平台借贷中法律法规存在的问题进行解决等方面进行了详细的研究与论述。促进我国的网络平台借贷能够健康持续的发展。
参考文献：
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[3]张奇瑞.论我国P2P网络借贷的法律规制[D].中国社会科学院研究生院，2014，（09）.
【论文关键词】网络借贷；风险防范；监管
网络借贷是指借贷双方通过网络平台来完成的借贷活动。网络借贷中借贷双方只需在网络平台上进行注册和身份验证等程序后，便可通过网络借贷平台达成借贷合意，在借贷过程中的信用认证、清算、交割等流程均通过网络平台来完成，完成交易后网络平台会收取一定的服务费用。在网络借贷中借贷双方不用见面也不用委托人，直接通过网络就可完成整个借贷过程，一般来说网络借贷是一种小额贷款，也无抵押的要求，属于信用借贷。网络借贷的出现一方面满足了人们对于资金的需要，促进了经济的发展；另一方面也存在着政策、法律、监管、内部控制等多方面的风险，亟须加以规制。
一、我国网络借贷的发展现状
我国第一家网络借贷平台拍拍贷成立于2007年，它秉承“使朋友之间的借贷成为一种乐趣”的理念，通过提供网络借贷中介服务，来实现借贷双方达成合意、资源互补的目的。目前我国的网络借贷平台主要有线上和线下两种模式。线上模式以拍拍贷、红岭创投为代表，所有的借贷活动均通过网络完成。在拍拍贷模式中网站本身并不参与具体的借贷业务，借贷双方借助网站自行完成借贷活动，借贷的金额没有最高限额但通常是5万元以下的贷款。红岭创投则会认真地对借贷资金进行审核，并提供资金担保，对于到期不还的借款网站会进行还本付息，借贷额最高可达100万但通常在30万元以下。线下模式以宜信为代表，它的借贷并不是通过网络来完成，网络只是一个提供信息的平台，具体的借贷是由分布在全国的30多家分公司来完成，最高借款限额为30万元。
有数据显示当前国内已有数百家从事网络借贷的平台，2010年全年的网络融资额超过130亿元，一些借贷平台的月交易金额达3000万元以上。网络借贷得以在我国快速兴起的原因有以下几方面：第一，网络借贷由于缺乏相关行业规则和准入标准，使得网络借贷平台只需在工商部门进行网站注册后就可以开始运营，并不需要成立正规金融机构所需要的复杂手续。第二，当前银行个人贷款业务存在着手续复杂需要担保抵押等问题，普通百姓要想从银行获得小额贷款既费时又费力，网络借贷的便捷性满足了人民对于小额贷款的需要，弥补了金融机构的不足。第三，当前cpi持续走高的背景下，人们的投资理财意识不断提高，部分人将手中闲置的资金出借给他人已获取高于银行的利息，网络借贷的便捷性和高回报率吸引了大量的资金进入。我国的网络借贷起步晚、发展快，逐渐由一线城市向二、三线城市蔓延，但是存在着制度缺失以及资金运作复杂、呈现出无序发展的特征。2011年以来连续发生的哈哈贷倒闭、人人贷被银监会风险警示、贝尔创投被公安机关调查等事件，暴露出了网络借贷在风险控制和盈利性上存在的突出问题，一时间将网络借贷推上了风口浪尖，要求加强对网络借贷的规范和监管的呼声越来越高。
二、我国网络借贷中存在的主要问题
（一）监管制度的缺失
我国现有的法律并未对网络借贷做出具体规定，使得网络借贷游走在法律的边缘，造成了监管权的缺失。一方面法律未对网络借贷的地位做出规定，使得网络借贷存在着身份模糊、业务范围不明确等诸多问题。由于身份的模糊导致了网络借贷缺乏明确的准入标准，现有的网络借贷平台大多是以信息服务、投资咨询等名义在工商部门进行登记后，就可以上线运作，门槛低造成了网络借贷平台的泛滥，增大了网络借贷的风险。业务范围的不明确，使得一些网络借贷平台不断由传统的线上模式向线下模式发展，既从事网络借贷平台业务又从事线下的理财业务，业务范围拓展的同时也带了很大的风险隐患。另一方面，监管机构的不明确，难以实施有效的监管。网络借贷作为一个新生行业，法律没有对其身份作出明确的界定，导致了监管部门的不明确，造成了监管的真空。在实践中，网络借贷平台是在工商部门注册的，工商部门对这些事实上从事金融服务的网络借贷平台进行监管难度很大；网络借贷平台并不属于金融机构，其设立也没有经过金融监管部门的审批，金融监管部门也难以对其进行监管。
（二）风险控制能力弱
网络借贷的风险控制是其面临的首要问题。首先，虽然网络借贷平台制定了相应审核机制，如要求借款人提供身份证明、财产证明等能有效证明其财产和信用状况的材料，但是仅通过在网上提供证明材料进行审核并不可靠，难以准确评估借款人的资信状况。当事人提供的一些虚假证明材料也可能通过网络的审核，进而获得贷款，实践中就经常出现提供虚假证明材料来骗取贷款的案例。其次，网络借贷中资金的划拨通过网络平台来完成，网络借贷平台掌握了大量的资金却缺乏有效的监管，严重影响客户资金的安全。网络借贷虽会对借贷资金的流向进行审核，但是实际操作中难度很大，无法有效的监督借贷资金的流向，导致了部分借贷资金流向房地产、股市等高风险行业，直接影响宏观调控的效果，容易造成风险隐患。再次，网络借贷属于一种信用借贷，大多没有抵押的要求，由此带来的放贷风险需要由出借人承担，虽然网络借贷平台也能提供一些风险控制措施，但是对于贷款人还是缺乏有效的约束机制，当出现贷款人出现赖账时，缺乏有效的应对措施，且现有的维权程序复杂、成本高，难以通过有效手段来维护资金的安全。
（三）社会信用体系的不完善，制约着网络借贷的发展
在网络借贷中一般都会对借款人的信用状况进行评级，借款人的信用状况的高低决定了其能成功获得贷款的概率，为了获得贷款，借款人会在网站上提供各种信用证明，但是这些信用信息由借款人自己提供，并不能保证信用证明的真实性，增大了违约风险，可以说网络借贷的风险控制关键在于准确评估借款人的信用状况。我国虽已经开始建立全国范围内的征信系统，但是公民的信用意识不高，日常生活中各种失信现象经常发生，且个人信用报告的查询主体仅限于本人、商业银行和其他办理信贷业务的金融机构，网络借贷平台并不是征信系统的合法使用者，这就使得不能准确掌握借款人的信用状况。
（四）存在个人信息保护、反洗钱、税收等风险
网络借贷中需要在网站上提供相关的个人信息，其中一些信息涉及个人隐私，由于现行法律并未对个人信息的收集、管理做出规定，借贷平台、出借人都可能导致个人信息的泄露风险。网络借贷中只需要进行简单的注册就可以成为出借人，且一般对于出借人的身份审查并不严格，使得犯罪分子可以借助网络将赃款分散出借，当收回本金获取利息后，就可以将赃款变为合法财产，逃避反洗钱的监管。网络借贷中出借人可以获取高额的利息，根据《个人所得税法》的规定，公民的利息收入需要交纳个人所得税。但是由于网络借贷处于监管的真空，使得网络借贷中获取的收益可以逃避税务部门的税收监管，造成了税收的流失。
三、完善我国网络借贷的对策
（一）明确监管机关，强化监管职能
首先，应尽快出台网络借贷的管理办法，对网络借贷的性质、地位、经营范围作出明确的规定，明确其作为金融中介机构的合法地位。制定网络借贷行业准入标准，提高准入门槛，对现有的网络借贷平台进行清理，对于那些不符合标准的借贷平台要坚决的予以关闭。其次，制定网络借贷行业规范。除政府应制定网络借贷管理办法，网络借贷行业可以成立行业协会，制定行业规则，规范和引导网络借贷平台的健康发展，强化自身建设，提高其抵御风险的能力和盈利能力，协助监管部门进行自律管理。最后，明确监管机关。网络借贷的管理涉及金融、工商、公安、工信等多个部门，各个部门应分工协作，建立起网络借贷的监管合作机制。明确由人民银行负责对网络借贷的监管协调，各部门相互配合、各司其职，对网络借贷从市场准入到业务运作、风险控制等各个方面进行全面的监管，确保网络借贷健康有序的发展。同时监管机关要创新监管模式，不断适应快速发展的金融创新，及时发现和解决网络借贷中出现的新问题，将风险隐患降到最低。
（二）提高风险控制能力
首先，强化客户资料审核力度，对于当事人提供的证明材料进行详细审核，对于部分重要材料可以向相关机构进行核实，提高证明材料的真实性，同时应准许网络借贷平台接入人民银行征信系统，提高客户资信审核的准确性。对于提供虚假证明材料的行为一经发现就将其列入黑名单，并可通过行业协会建立黑名单共享数据库，进入黑名单者无法再进行网络借贷，提高其造假成本。其次，加强对网络借贷资金的监测，将网络借贷纳入金融监测中，对于网络借贷的资金的划拨、资金的流向进行全程监测，确保借贷的资金能及时划拨到位，避免资金流向限制性和高风险行业。由人民银行定期对网络借贷平台的账目和资金使用情况进行检查，保障客户资金的绝对安全，避免资金使用风险和支付风险的发生，提高网络借贷平台的公信力。最后，创新风险控制机制，在加强客户资信审核的基础上，可以推行网站担保、先行付息等模式，降低违约造成的风险。同时简化诉讼程序，针对网络借贷中出现的纠纷，可以适用简易程序解决，降低诉讼的成本。
（三）加快社会信用体系建设
国外网络借贷的健康发展得益于完善的社会信用体系，在美国只要个人信用评分超过520分，就可以通过个人社保号、个人税号等在网络借贷平台上进行注册从事网络借贷活动。我国目前还未建立起完善的社会信用体系，信用评级和信用信息的采集还有待完善，要加快社会信用体系建设，建立起信用评级制度，允许网络借贷平台接入人民银行征信系统，同时将网络借贷中的信用信息也纳入征信数据库中，提高信用信息的准确性。同时要依法加强对于个人信用信息的保护，明确信用信息的采集、使用、查询条件限制，对于违法泄露、使用个人信用信息的行为要依法予以追究。网络借贷平台在社会信用体系的建设中，一方面要参与信用信息的采集和维护；另一方面要严格保护客户的信用信息安全，确保信用信息的合理使用。
【关键词】网络贷款 中小企业融资 第三方网络贸易平台
一、网络贷款发展现状
（一）网络贷款的规模。
我国中小企业数量众多，中小企业融资这一市场需求是巨大的。为缓解中小企业融资难困境，近年来以阿里巴巴、网盛生意宝、敦煌网等为首的电子商务企业纷纷采取与银行合作的方式，推出了第三方网络融资服务平台，为国内中小企业提供在线融资服务，打开了一条新兴融资渠道。据调查，过去三年，阿里巴巴集团通过银行合作和自营方式为中小企业提供了超过270亿元的企业发展贷款。目前，我国的货币政策已将“稳增长”放到了更为突出的位置，这表明未来保证经济平稳是宏观经济的主流，这对网络借贷市场的发展而言无疑是一个利好消息。
（二）网络贷款的主要平台及业务模式。
网络贷款是一种数字化的融资方式，它打破了地域限制，在评级、授信、获贷方面与传统贷款程序有很大不同。就融资平台而言，目前我国国内最主流的五大网络融资平台分别是阿里贷款、生意宝的“贷款通”、“一达通”的外贸融资服务、敦煌网的“e保通”以及金银岛的“e单通”。这五大融资平台各有特色，它们将所有的申请程序网络化，不仅节省了成本与时间，而且能够满足中小企业多样化的融资需求。
就网络贷款的融资服务形式而言，主要有两种模式：一种是银行借助自己的网络平台为客户提供融资服务，如中国工商银行的“网贷通”、“易融通”，中国建设银行的“速贷通”、“成长之路”等。第二种模式是与第三方电子商务平台合作，借助电子商务平台现有资源及诚信控制机制为中小企业提供融资服务，如阿里巴巴与中国建设银行合作提供的“网络联保贷款”、“e贷通”等。
（三）网络贷款发展中存在的问题。
网络贷款作为新兴的融资渠道，在发展的过程中，也面临着不少的问题。具体来讲，网络贷款面临的挑战和风险主要有：
中小企业征信体系尚不完善，尤其是适合电子化、网络化的信息高度分散，需要加以整合。虽然网络贸易平台会对中小企业真实的信用度、支付能力、运行情况进行评价，但中小企业财务不透明，信息不公开的情况将影响银行对其进行金融支持。
二、网络贷款促进中小企业融资
（一） 网络贷款与银行信贷体系的关系。
当前，银行贷款仍然是我国中小企业最主要的外部融资渠道。而中小企业由于普遍存在财务报表混乱、缺少可抵押物、抗风险能力薄弱等问题，囿于监管和风险的考虑，较难从银行贷到所需资金。而网络贷款是基于“非财务报表的信用也应该得到重视”这一理念的，因此，专注于中小企业、基于第三方平台与银行合作为中小企业提供融资服务的网络贷款提供了新的融资渠道和融资便利，成为银行信贷体系的有效补充。
（二）网络贷款对民间借贷的优势。
网络贷款相比民间借贷而言，透明程度相对较高，有利于加强对贷款的风险管理。网络贷款平台既不是买方也不是卖方，而是一个独立主体，集成供求信息，并提供专业的技术支持，包括订单管理、支付安全、物流管理等。通过网络贷款，中小企业不仅获得了平等竞争的机会，也可以更便捷地参与到整个国际市场的竞争，赢得更大的发展空间，实现效益最大化。
三、完善网络贷款的建议
（一）网络贷款服务的完善。
加强客户服务以获取更大的市场份额。网络融资平台可以通过互联网与企业实现实时沟通，建立以客户为中心的服务体制，并针对特定的客户群体开发个性化的网络贷款产品。同时还可以通过对大量的交易数据进行整理和挖掘，产生各类完整的可增值信息，为客户提供网上信息增值服务。通过强化对客户的服务，可以进一步拓宽网络贷款的收入来源，提高服务的多样性。
（二）网络贷款体系的完善。
完善征信制度，健全法律法规。为扩展网络贷款并降低其风险，须不断完善信用体系，构建专门的网络信用平台，进一步完善中小企业网络征信系统及第三方评估机制。对于数据库中的企业或申请贷款的企业，由专门的第三方评估机构对其进行网络信用评价，加强中小企业信息披露，加大企业网络贷款的违约成本。
（三）网络贷款业务的完善。
进一步加深贷款业务的网络化程度。网络融资平台应尽快获得贷款申请、审核、发放、还款整体网络化等技术支持，突破技术瓶颈，以更好地实现贷款全网络化，发挥网络融资优势。同时也应将互联网技术渗透到管理和决策的全过程中去，提高网络贷款的综合业务处理水平、信息化管理水平，以及提升防范金融风险的能力。
四、结论与展望
电子商务的快速发展为网络贷款带来了前所未有的机遇，网络贷款要真正成为中小企业融资的新渠道和主渠道，需要找准自己在金融创新服务中的定位。除了要与银行等金融机构建立合作联盟外，还要与工商、税务、海关、信息服务业等相关部门和行业，建立广泛的虚拟社区，以便能提供内容广泛、高水准的金融服务，也将为我国构建多层次融资平台提供可能。随着网络技术和电子商务服务模式的不断发展、完善，我们期待这种新型的融资模式能够提供更为优质的金融服务。
参考文献：
[1]狄卫平，梁洪泽.商业银行中间业务风险管理[J].金融研究，2000，（11）.
【关键词】 P2P借贷 运行模式 风险管控
引 言
随着经济的快速发展和网络技术的不断进步，互联网技术迅速的与金融业相结合，产生了一个新的行业――互联网金融。P2P网络借贷作为互联网金融的一个组成部分，与第三方支付、阿里金融等其他业务模式相比，它的发展速度更为迅速。本文的行文思路如下：对我国P2P网络借贷的基本流程、运行模式、面临的风险进行了详细介绍，反映了目前我国P2P网络借贷行业的发展状况以及存在的问题；另外通过借鉴国外P2P网络借贷行业发展经验，探索符合我国P2P借贷行业的监管政策，促进我国P2P网络借贷行业的发展。我们应该积极、理性的看待它在我国的发展前景，同时也应从明确监管主体、完善法律法规等方面来加强对P2P借贷行业的监管。本文主要是通过对比国内外P2P网络借贷行业的运行模式和风险管控，分析得出我国P2P借贷行业存在的问题与不足，提出一些相应的建议，期望能为我国P2P借贷行业的发展起到借鉴的作用。由于从全球来看，P2P行业属于新兴行业，所以在查找相关参考文献时比较困难，正是由于其发展时间短，所以可供借鉴的经验有限，还存在一些本人无法认识到的问题，文中的建议是在本人认识的基础上提出的，且深度不足，可行性还有待检验。
一、P2P借贷模式分析
（一）国外P2P网络借贷平台的运作模式
德国的P2P市场主要是在网络平台下，为个人提供小额贷款服务。据P2P―的统计，2007年6月至2012年6月，德国的Smava和Auxmoney网络平台的成交量大约是一亿欧元。德国的P2P借贷平台主要的特点：平台对借款人进行信用测评。Smava委托德国信用评级公司Schufa对借款人的信用进行评级，并且把借款人的信用等级分为A至H级不等。而Auxmoney公司不强行对借款人的信用进行评级，但要借款人满足一定的条件才能申请。贷款是以公开拍卖方式进行的，拍卖也有一定的期限。例如，Auxmoney规定的拍卖期限为20天。在这段时间内，贷款人可以确定贷款金额并提出能接受的利率水平。在拍卖结束前，贷款人可以随时更改报价。拍卖结束以后，借款人按照报价高低对贷款人排序，直到募集够资金。一旦贷款金额等与借款额相等，拍卖自动结束。在协议达成以后，P2P平台收取的中介费是贷款金额的1%，而P2P公司不用承担信用风险。在Auxmoney中，一切L险都由贷款人承担；而贷款人规避风险的方法有两种，一是把不良贷款交给催收机构，一般情况下可以收回本金；二是“同一贷款人的风险分享”，即损失分担原则，从而降低风险发生的可能性。
（二）我国P2P网络借贷平台的运作模式
我国的P2P网络借贷平台运作模式在联网金融中不可或缺，大致可分为两种类型：一类属于股权投资，就像现在市场上比较多的资产管理公司，他们利用客户的资产，尤其是高资产的客户来进行股权投资；另一种作为一种中介，为资金需求者和资金提供者提供一个平台，从其中收取佣金，通过第三方网络平台将资金顺利的借和贷。
第一种经营模式主要为线下模式，网络是次要的，通过网络平台来获取交易信息。第二类是网上社交平台，其主要代表是拍拍贷。第三类借贷模式是提供三方担保的，如果出现贷款损失，会由借贷平台提供本金补偿。本文通过介绍几种国内目前规模较大的几个P2P网络借贷平台的交易数据进行比较，因为不同信用等级的贷款人得到的利率也不同，所以贷款人在平台上贷款的利率在10%-22%之间。
（三）P2P网络借贷平台及其模式总结
总而言之，国外的网络借贷平台发展已经非常成熟，从运营模式来看，主要是由子公司和担保机构来担保，大多数平台是纯媒介的。国外的网络借贷平台大多开展线上业务，更能体现网络借贷的本质属性。无论是在借贷平台的建设还是监管措施的完善方面，国外都遥遥领先我们。目前我国的网络借贷平台具有它自身的特色。除了拍拍贷单纯做中介平台以外，其他的平台基本都加入了另外的元素，比如担保，债权转让等等。这主要是因为国外的市场体制和信用体系已经非常完善，法律监管的漏洞也较少，而且国外的网络借贷平台比较注重借款人的社会属性。而目前我国信用评估体系不完善和法律监管缺失，从而造成平台风险加剧，因此国内的网络借贷平台要注重防范风险，包括如何防范来自借款人、平台自身以及外部的风险。
二、P2P网络借贷平台的风险管控
（一）P2P网络借贷平台的风险现状
目前P2P网络借贷平台的风险主要分为法律风险、信用风险和监管风险三方面。
1、法律风险
P2P平台目前适用的法律是《中华人民共和国合同法》及中国人民银行的《贷款通则》，2015年底，针对P2P监管的《办法》（《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法（征求意见稿）》）正式出台，因此P2P网络借贷平台的发展更加规范了，但实施的效果如何还不确定，这也是目前P2P借贷平台监管缺失的原因。P2P平台处在法律漏洞的位置，这让很多不法分子有机可乘，非法集资相关得一些事情更加使P2P行业难以生存下去。
2、信用风险
信用风险在正常的金融活动中是比较常见的，主要有以下两个方面。
①征信风险：对借贷平台和借贷双方都进行信用评估。首先很难评估借贷平台的信用。在P2P行业，基本花几万元注册的域名就可以不受监管，所以很多平台的信用很差。例如“优易网”，在宣布因停电而暂停网站运行4个小时后，老板带着2000多万投资人的资金跑路。
其次缺乏借贷双方的信用数据。在当前国内信用体系非常的不完善、P2P行业监管缺失的情况下，监管部门的信用数据也不对P2P行业开放，P2P行业仅可以靠各个平台一些零散的数据来进行信用评估。借贷平台仅依靠借款人自己提供的身份资料、工作信息、收入相关资料、央行征信报告资料等等，然后将这些信息导入到平台的系统进行审核，据此来给借款人提供贷款额度。
②违约风险：个人违约和平台违约
个人违约主要是与个人道德素质有关。借款人的收入情况具有一些不确定性，这种不确定性直接导致借贷风险的产生。与企业相比，个人的风险承受能力比较差，而且个人的消费习惯、财务状况、健康情况都可能导致无法还款。还有借款人的道德问题。
平台违约风险。据网贷之家统计，2015年1-9月出现问题的P2P平台共有50家左右，而10月至11月中旬，已有69家P2P网站出现卷款跑路的现象。出问题的网贷平台基本都是承诺高收益率的。目前经营较稳定的P2P平台，年化收益都不超过15%，中国平安旗下的陆金所只有8.6%左右。据网贷之家统计，问题平台中，一半网站给出了4分以上的月息，即48%以上的年化收益。
3、监管风险
由于P2P网贷的所属领域不明确，基本没有适用的监管体系，然后造成目前P2P行业基本处于无监管的状态。如果没有监管措施，就不能对P2P的业务范围、业务标准做出规范，正是由于存在监管漏洞，所以导致2015年下半年100多家的P2P平台的跑路，而2016年问题平台数量还在不断的增加。
（二）P2P网络借贷平台的风险管控
1、建立健全相关法律法规体系
本文认为，如果仅仅由银监会对其进行发放牌照管理，可能会制约这个行业的创新性，因为一旦实行牌照管理，风险就会由政府来承担而不是P2P行业本身。为了确保P2P借贷行业和互联网金融的发展，可以采用备案制的方法，在保障创新的同时将其纳入监管体系。其次，还应该对不同风险水平的P2P平台采取不同的监管方式。对高风险的平台，应该责令其停业整顿；对风险状况良好的平台，应该对其进行指导从而使其更加规范。比如，英国的P2P借贷行业刚刚发展的时候，也没有专门的监管部门和专门适用的法律对其进行监管。后来英国政府新设了金融行为监管局，主要负责监管P2P行业，从而促进了P2P行业的发展，完善了金融市场。
2、完善信用评价体系
在P2P网贷模式中，由于借贷双方是通过P2P借贷平台来进行借贷交易，而借贷双方并没有什么接触，甚至对于对方的信用水平完全不了解，因而为了降低个人信用风险，完整的信用评价体系就变的非常重要了，它是投资人筛选借款人的重要参考依据。比如，Zopa就通过Equifax这一专业的信用评价机构对借款者的信用水平进行评级，再结合借款期限等其他因素综合考虑来决定借款者的借款利率；此外，借款人的信用等级往往依赖于FICO系统测算出的结果，有根据借款人提供的信息。如今，Zopa和Prosper发展这么迅速，也是因为它们都拥有令投资者信服的信用评价体系。所以，一个完整的信用评价体系还要依赖于监管部门的监管。
3、明确监管主体和监管架构
为促进P2P借贷行业的长远健康发展，弥补监管缺失，有关监管部门应该不断修改与完善各项法律法规，其中最重要的一点就是明确监管主体，构建监管协调机制。在对P2P网贷平台的监管中，监管部门应对平台进行正确定位，规范借贷平台的业务范围，禁止其发展担保项目，同时必须将信贷业务与担保业务分离，最好将担保项目交给第三方机构来管理；同时，用建立风险准备金制度来保障投资人的资金以及项目安全，同时最好不要占用借贷平台的自筹资金。在对债权债务转让模式P2P监管中，根据项目自身独特的平台性质，将其作为民间金融机构来监管。
三、结论和对策建议
本文对我国P2P网络借贷的基本流程、运行模式、面临的风险进行了详细介绍，反映了目前我国P2P网络借贷行业的发展状况以及存在的问题；另外通过借鉴国外P2P网络借贷行业发展经验，探索符合我国P2P借贷行业的监管政策，促进我国P2P网络借贷行业的发展。我们应该积极、理性的看待它在我国的发展前景，同时也应从明确监管主体、完善法律法规等方面来加强对P2P借贷行业的监管。
（一）结论
本文通过对我国P2P网络借贷行业整体的发展进行分析，并将我国的P2P网络信贷行业的监管措施与发达国家进行比对，力图寻找出适合我国P2P行业的监管措施。
通过P2P网贷项目的研究可见，我国P2P行业的风险较为集中，主要体现在法律风险、网络操作风险、流动性风险、标的信用风险及信息披露等。我们利用2016年"网贷之家"所统计的各大知名P2P平台的数据资料，通过做出一些图表进行对比分析，大致也清楚的了解了目前我国P2P网贷行业的现状，以及它所面临的问题和未来的发展方向等等。
作者认为，对P2P这类借贷项目的风险管控，必须遵循鼓励创新、协同监管及保护投资者合法利益的原则，对P2P平台的服务程序以及P2P项目的真实性、系统安全性、各方的利益进行保护。
（二）展望
本文主要是通过对比国内外P2P网络借贷行业的运行模式和风险管控，分析得出我国P2P借贷行业存在的问题与不足，提出一些相应的建议，期望能为我国P2P借贷行业的发展起到借鉴的作用。由于从全球来看，P2P行业属于新兴行业，所以在查找相关参考文献时比较困难，正是由于其发展时间短，所以可供借鉴的经验有限，还存在一些本人无法认识到的问题，文中的建议是在本人认识的基础上提出的，且深度不足，可行性还有待检验，这是本文研究的不足之处。
【参考文献】
[1] 许伟，我国P2P借贷行业的风险度量与监管研究[M].南京财经大学，2015
[2] 刘学婷，基于互联网平台的P2P网络借贷模式研究[M].天津商业大学，2014
【关键词】P2P网络借贷平台 运营模式 征信
P2P网络借贷平台是一种借助网络平台将一些分散的少量资金聚集起来借给有资金需求人群的一种商业模式，即有资金需求的借款人经过审核将借款需求在P2P网贷平台上，有资金闲置的出借人根据平台的借款信息，自主进行投标，借款人完成借款，到期后还本付息。这里P2P网络借贷平台充当借款人和出借人之前的桥梁，借款人除支付一定的利息外，还需要向P2P平台支付一定的服务费用。伴随互联网技术的进步，作为互联网金融重要组成部分的P2P网络借贷平台有了飞速发展，竞争日趋激烈，开始了优胜劣汰。
一、我国P2P网络借贷平台发展现状
（一）我国P2P网络借贷平台起源
P2P 网络借贷是在互联网技术应用普及和发展的情况下，互联网技术与传统金融相互组合，为有资金需求人群（借款人）提供小额借款的一种商业模式，是传统小额信用借贷交易互联网化的一种表现。在借款人和出借人交易过程中，都需要通过借贷平台来审核个人信息，资产、信用记录及银行借贷情况资料与资金、合同、手续等都是通过P2P平台来实现。
P2P网络借贷平台最早起源于英国，并在美国的Prosper网站得到较快发展。我国P2P网络借贷平台的模板也是借鉴了欧美等发达国家的模式，于2007年成立的拍拍贷网络借贷平台开创了我国网络借贷平台的先河。自此，P2P网络借贷平台开始在我国生根发芽，金融互联网金融元年之后，各种网络借贷公司如雨后春笋般涌现出来，网络借贷发展进入了快车道。
（二）我国P2P网络借贷平台运营模式选择
根据对国内主要P2P网络借贷平台研究发现，按照平台采用确保出借人资金安全的风险控制模式不同，可以将我国P2P 网络借贷平台基本模式归纳为自担风险模式、担保模式、风险备用金模式以及综合模式四类。很多平台又在这四类风控模式的基础上逐渐发展、丰富，从而形成了平台保证模式、第三方担保模式、小额贷款担保模式、金融机构信用+担保机构担保模式和债权转让+风险备用金模式、抵押+风险备用金模式以及担保、抵押、债权转让、风险储备金相互多种组合的综合模式。但无论选择哪种风控模式，平台的运营的基本流程大致相同，都需要出借人和借款人先在网贷平台上填写个人基本信息，进行注册，并提交个人身份信息和信用信息，进行身份认证和信用审核。一般来说，平台对于出借人的审核流程相对简单，对于借款人的审核流程较为严格，除了进行身份验证之外，还必须进行信用评级，判断借款人未来的还款能力和还款意愿。P2P 网络借贷平台基于出借人和借款人提交到平台上的数据，进行线上匹配。之后，各平台再根据选择的风控模式不同而采用相应的运营流程。
（三）我国P2P网络借贷行业现状
进入互联网金融元年2013年之后，我国的P2P网络借贷平台逐渐由发展期进入成熟期，市场中参差不齐的运营着大量的P2P网络借贷平台，竞争愈发激烈，开始出现两级分化，劣质平台经营情况每况愈下，成熟而被认可的平台则人气越聚越多，P2P网络借贷平台开始了优胜劣汰。截至2015年底，网络借贷行业运营平台达到了2595家，相比2014年底增长了1020家。同时全年网络借贷成交量达到了9823.04亿元，相比2014年全年2528亿元的成交量增长了288.57%，截至2015年12月底历史累计成交量达到13652亿元，标志着我国网络借贷成交量正式进入万亿元大关时代。而随着网贷成交量稳步上升，P2P网贷行业贷款余额也随之同步增加。截至2015年12月底，网贷行业总体贷款余额已经达到了4394.61亿元，同比增长324%。
二、P2P网络借贷平台发展遇到的问题
（一）平台运营面临流动性风险
一直以来，小额度、快审批、短周期是P2P 网络借贷经营模式中最明显的身份特征，也是资金需求者最为迫切的需要。因此决定了资金的流动性成为借贷交易中最为重要的问题，所以其中潜在的流动性风险也是平台运营中最不能被忽视的问题。通常来说，P2P 网络借贷平台中涉及三个主要的参与主体都会影响到流动性风险。首先是在平台上注册的借款人和出借人。因为借款人和出借人只是借助平台才联系在一起，当借款人为满足借款条件而隐瞒信息导致双方信息不对称，或平台对借款人的调查不实，都会放大信息不对称带来的流动性风险。对于P2P网络借贷平台来说，由于信用信息不对称，一方面增加了业务风险，另一方面不得不通过自身力量去调查核实客户的信用状况，也提高了业务成本。
（二）信用体系不健全
健全的法律法规不仅是P2P行业发展的保障，更是信用行业健康发展的保障，然而，针对规范P2P网络借贷行业健康发展的法律法规迟迟未能出台，导致我国网贷平台征信体系建设缺乏必要的制度保障。同时，我国P2P网络借贷行业准入门槛太低，导致行业基础薄弱，发展的条件不足，反过来制约着征信体系发展。同时，信用体系不健全还表现在借款人对还款的拖欠上。因此，未来我国需要加快社会信用体系的建设，完善征信系统数据库、培育并发展小微信用市场，有效化解P2P网络借贷平台发展道路上遇到的问题。
三、完善P2P网络借贷征信体系的建议
民无信不立，业无信不兴，国无信则衰。对于P2P网络借贷平台来说，加强对借款人的征信尤为重要，甚至会直接影响到P2P借贷平台的存亡，因此应适时出台个人征信体系的相关法律法规，构建我国个人征信体系，推动我国征信行业的健康发展。
（一）鼓励P2P平台自建征信系统
借款人和出借人在平台交易之前，平台都需要对其进行审核评定，所以平台在审核同时可以建立自己的信用数据库。同时P2P网络借贷平台能够在较短时间内积累了庞大的客户群体，又具有透明、公开、数据可记录等特点，都为P2P网络借贷平台构建自己的征信系统提供了可能。因此，应鼓励并推动网络借贷平台将用户的借贷行为和信用进行计算统计，用来组建信用数据库。首先要加强对借款人基本信息和信用信息的收集工作。在进行借款人注册时，必须要求借款人提交的真实的信用信息，并加强线下审核工作。其次是采用合适的评价模型进行对用户评级。根据收集到的信息，采用信用评分模型打分，对所得的分数进行汇总统计，确定等级，从而实现P2P网络信贷平台征信。
（二）建立统一的行业信用评级体系标准
由行业监管部门或P2P行业协会制定出台统一的行业信用评级体系标准，坚持公平、公正的原则，对用户进行信用评级，确保同一个用户在不同P2P借贷平台的评级体系下所获得的信用是一致的；在此基础上，将不同网络借贷平台的征信数据共享，实现平台之间直接信息对接，建立全国统一的社会信用代码制度和信用信息共享交换平台，避免借款人在一家平台违约之后还可以在另一家平台生成新的信用记录。此外，在收集用户信息时，注意保护用户的个人隐私，严防用户信息和数据的泄露，依法保护企业和个人信息安全。
（三）开放传统信用体系数据库部分使用权
我国P2P网络借贷信用建设工作刚刚起步，还未能形成客观、公正、统一的信用评价标准，制约了P2P网络借贷行业的发展。与此同时，传统征信体系已经比较完备，依法建立了包括个人信用登记、个人信用等级、个人信用记录、个人信用风险预警等内容的个人信用档案。因此，笔者认为，为了推动P2P借贷行业的健康有序发展，在不涉及隐私的前提下，P2P网络借贷可以使用传统信用体系数据库的部分数据，增强对用户信用评级的准确性。
（四）组建大数据征信体系
P2P网络借贷模式在运营和交易中积累了海量的借贷交易记录，可以有效的推动对传统征信系统发展。因此，在社会环境成熟，各种条件都符合的情况下，可以将P2P网络借贷征信体系同我国传统的金融体系征信、行业信用征信和商业征信全部纳入到一个统一的大数据信用平台，组建大数据征信体系。传统信用体系则可以借助网络借贷平台的数据进一步完善用户的信用评价，而借贷平台利用传统信用体系提供的客户信用等级，更加方便、快捷地为中小企业及个人提供信贷资金。同时，加速个人征信牌照发放的进程，鼓励社会机构开展个人征信，共同推动我国信用体系建设。
四、结论
伴随互联网金融的发展，我国P2P网络借贷行业也进入迅猛发展的快车道，但发展中遇到的信息不对称，个人征信体系缺失等问题依然严重制约着行业成熟的进程，因此需要从借贷平台本身出发，有效依托金融体系征信、行业信用征信和商业征信等传统征信体系，多方协作，共同发力，鼓励P2P网贷平台征信，整合传统征信，组建大数据征信体系，共同推动我国信用体系建设迈上健康发展的新征程。
参考文献：
[1]乔莉.基于信用可获得性视角探索P2P网贷平台可持续性发展路径[J].征信，2014，（7）.
关键词：模糊 Petri 网 信贷风险 审计预警
一、引言
近年，随着信息技术与互联网金融的高速发展，P2P网络信贷的兴起在世界范围内产生冲击。Lending Club 2007年在美国成立，七年间作为美国P2P网络信贷的领先企业，目前已经成功撮合40亿美元的借贷交易。与此同时，我国P2P网络信贷成长迅速，最新出炉的中国P2P网贷指数显示，截至2014年12月30日上午11时，全国P2P网贷平台共2 358家，其中活跃平台（纳入中国P2P网贷指数统计）1 680家。众所周知，由于网络信贷的高速成长，网络信贷企业水平参差不齐。2014全年问题企业达275家，仅2013年12月份，由于投资人撤资，行业兑付压力骤升所导致的问题企业就高达92家。网络信贷企业失败的原因总结起来，除了自身因素外，绝大部分都是由于平台内部风险控制较差，一些借款客户不能正常还款，使得贷款坏账率过高，而平台承诺投资人的收益过高，实际的优质业务很少，导致平台资金链断裂所致。因此对于网络信贷公司而言，降低信贷风险迫在眉睫。
审计作为内部控制风险管理的有力武器，查错纠弊、警示预险是其功能。随着网络信贷P2P日益迅速的发展，企业面临的信贷风险越来越多，这需要内部审计承担更多的治理和管理职能，对重要风险进行预警。由于P2P网络信贷建立在互联网数据化的基础上，网络信贷风险的审计预警应当利用网络信贷业务内部外部相关因素数据进行准确评价，将内外部风险因素传导、风险识别、预警提示等结合起来，形成量化的风险评估结果，以准确判断业务风险高低，识别风险控制重点，形成审计预警，帮助审计人员实现事前风险控制。基于此，本文针对信贷业务流程中的信贷风险因素，模拟各风险因素间的因果关系，采用 Petri 网构建信贷风险模型，计算出各风险因素之间的传导概率，从而量化描述风险因素的传导机制，帮助审计人员更好地管控风险传导过程。
二、文献综述
目前国内外对于P2P网络信贷风险的研究主要集中在对P2P网络信贷模式的探讨。P2P网络信贷属于微型金融领域，陌生人通过互联网进行借贷交易，这种模式必然存在比传统金融机构借贷模式更大的风险。如何消除互联网环境下网络信贷风险所造成的负面影响，已经成为微型金融领域研究的一项核心问题。沈良辉、陈莹认为，我国P2P网络信贷行业存在借款人信用信息识别难、借款用途真实性辨别难、借款抵押担保难等问题，而且网络信贷公司沉淀资金安全性差，网络信贷业务领域的可控性差，线上业务量少，自身特点导致的风险性也大。雷舰认为，对 P2P 行业的监管应该采取行业自律与外部监管相结合的原则，建立统一的行业准入机制，规范行业运行机制。黄叶危、齐晓雯认为P2P网络信贷存在法律缺失、平台用户使用不当、平台自身导致的风险等问题，并认为风险管理应以信用风险控制为主，建议建立共同信用评级系统。由上可见，国内外对P2P网络信贷风险的相关研究，大多为定性研究信贷风险的相关影响因素，或只是提出风险管理的建议，并没有将网络信贷的风险管理与审计预警结合起来。
从理论上讲，对金融风险的处理和控制当然是越早越好。以往，只有当借款人偿还不力时，网络信贷企业才会采取针对性的行动，但此时问题已经发生并恶化至不可收拾，这种滞后处理对充满风险的信贷行业是非常不利的，会造成巨大损失，如能建立审计预警系统，在前期就根据各笔贷款业务风险程度实施预警审计方案，将大大降低企业风险。审计预警系统是主动的控制防御，根据风险相关影响因素的因果关系，系统地进行风险评估，对高风险项目实现审计预警，风险越高的贷款项目预警越敏感，相应的审计措施越周密。如控制贷款审批将不良贷款率将至最低，调整过高的投资回报率等，以及时降低企业风险，实现企业审计风险控制。鲁爱民、孟志青认为审计预警应在明确预警、排警的前提下，结合被审计单位内外部环境状况，对公司运行的重要影响因素（包括管理机制与制度执行等）进行评价，将风险识别及信息传递、预警提示等有机结合，以保证预警系统目标的实现。国内的预警研究往往集中在危机已经发生或者危机发生后，且研究重点主要集中在定性研究，如对危机应对的建议或是对风险的评估。研究的方法也主要是分析风险相关因素的因果关系并通过图表描述，然后通过计算或者演算寻找规律从而进行预测。但是这类研究也存在一定的缺陷，即仅仅着眼于因果联系在实际应用中显然不够，还需要能够事先根据外部数据及时反应，通过定量分析，迅速得出准确的风险评价结果，有效预警。Petri网建模能够随着外界输入信息的变化作出相应的调整，及时通过风险影响因素的因果联系，准确评价风险高低，有利于审计人员事先对P2P网络信贷风险的控制，预防信贷风险造成的危害。
三、基于Petri网的审计预警系统模型
从前人各类审计预警系统的构想中不难看出，大多数设想都是基于工作流程创造的，这些按照工作流程设想的框架都缺少系统模型。在工作流的过程建模中，要求所建立的模型具有较强的描述能力，建模过程简便、直观，所建立的模型易于使用，同时还要求模型易于修改和扩充，以适应不断变化的工作环境。进一步地，模型还要求能够便于被验证，进行性能评价。Petri网作为一种描述并发系统动态行为的有力工具，能够很好地满足上述这些要求，准确描述信贷审批流程。基于此，本文在阐述P2P网络信贷审批过程的基础上，根据互联网金融企业开展网络信贷业务的经验教训，突出内外部因素在审批过程中与风险的因果关系，建立风险评价指标；给出基于模糊Petri网的评价方法，为定量评价网络信贷风险提供参考手段，为审计预警提供依据，确保互联网金融企业网络信贷风险的控制。
（一）信贷审批审计预警系统流程
简要描述：借款人提出申请并提交材料，将借款人材料信息传递给资格审核部门并进行审核，初审通过，传递相关信息进一步认证信息是否真实，根据获得信息进行风险评估，将评估结果传递到审计部门选择相应预警方案，在网上提供贷款，跟踪借款人履约情况，根据履约与否相应处理（详见图1）。
（二）建立互联网信贷风险审计预警模型
通过对互联网信贷风险因素的分析，可以看出信贷主要风险因素来自于第三方因素、互联网企业内部因素、借款人因素、贷款人因素等多个方面。并且这些风险因素之间存在着一定的关联性。例如：在第三方因素中，对申请人抵押物的评估结果，将直接影响申请人互联网信贷审批；公司内部人员工作能力也会影响贷款审核情况，处理稍有不慎，都将导致信贷风险的产生，甚至危机网络信贷企业的生存。可以说，在信贷风险环境中，大部分影响因素都存在着因果关系。这种因果关系符合模糊 Petri 网应用范围。因此，本文在互联网信贷风险模型建立过程中，主要运用模糊 Petri 网相关知识对互联网信贷风险影响因素进行图形化处理，并利用最长路径算法得到关键影响因素，直观、简便地实现对信贷风险环境中各影响因素的定量分析评价，并将信贷风险量化表达，对高风险项目提前预警，起到实现审计预警的作用。
1.基于模糊 Petri 网互联网信贷风险审计预警评价模型。根据模糊 Petri 网基本原理和对互联网信贷风险环境的分析，可以得到基于模糊 Petri 网互联网信贷风险评价模型 FPN。
2.FPN 网建立的步骤。FPN 网的构建详细过程如下：
（1）确定致因因素。详细了解互联网信贷的特征，分析导致最终事件发生的基本因素，得到互联网信贷风险致因因素含义及库所表示（详见表1）。
（2）确定中间因素。由上一步分析确定的致因因素，总结出一系列相关的信贷风险影响因素，根据相互之间的因果关系分析确定各因素在整个 Petri 网中位置，最终得到某互联网信贷风险中间因素含义及库所表示，见表2。
（3）根据互联网信贷环境的分析和FPN 中各影响因素含义及库所表示，得到互联网信贷风险模型中各命题含义（详见表 3）。
（4）确定变迁意义（见下页表4）。建立模糊 Petri 网，从最终事件分析寻找其致因因素或相关影响因素，并按因果关系进行模糊 Petri 网绘制。根据模糊 Petri 网的基本推理规则及触发规则，得到各因素及命题的结构位置及相关联事件之间的逻辑关系。依据对模型 FPN 中各影响因素分析及相关命题含义总结，绘制出基于 FPN 的互联网信贷风险模型（详见下页图 2）。
模型FPN中的相关数据：在模型 FPN 中，结合对实际情况的分析，根据模糊Petri网的理论，得出模型各因素中有数据的为 p1、p2、p3、p4、p5、p6，这些因素的模糊发生概率可以通过相关数据及分析资料得出，而其他无实测或数据、分析资料事件的模糊发生概率可根据相关推理规则及模型计算方法得出。
3.模型FPN的推理规则。
（4）规则四。IF dkTHEN dl1AND dl2AND…AND dl（CF =μi）。变迁发生后，命题 dli（j =1，2，…，l） 的真实度的值为β（pj）×μi。 如果图2基于 FPN 的互联网信贷风险模型有相一致的表示，其库所对应命题真实度的值按照该算法得出。
步骤五：pj成为已检查过的库所，重复步骤四，直至所有点都被检查为止。
步骤六：按目标库所的第一个标记反向追踪最长路径及最长路径上的所有库所，则该路径上的致因因素即为引发信贷风险的关键因素，路径长度的含义即为导致其信贷风险因素的可能性。
四、结束语
网络信贷风险防范已引起了社会越来越多的关注，随着网络信贷企业日趋成熟，而风险管理已成为网络信贷交易和整个行业发展过程中的关键所在，正确评估风险，掌握风险的特征和变动趋势，执行审计预警系统是防范和化解风险的有效途径。而防范信贷风险最关键的就是在信贷交易达成之前对风险做出正确的预测，选择相应的审计预警方案。以Petri网为工具建立的信贷风险模型可以简洁、直观地描述各风险因素之间的关系及其对信贷运作的影响，利用模糊Petri网的推理算法可以计算得出各风险因素之间的传导概率，将风险因素的传导规律量化表达，帮助互联网信贷企业详细了解风险的传导过程，有针对性地采取审计措施，为企业更有效地预测和控制信贷风险提供新的思路。在此基础上也可以灵活运用互联网信息技术，如数据挖掘、大数据技术将极大减少系统整理资料与评估的时间，提高结果准确度。这是保障信贷质量和促进行业健康持续发展的必要手段。
参考文献：
1.沈良辉，陈莹.美国P2P网贷信用风险管理经验及对我国的启示[J].征信，2014，（06）：61-65.
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7.阳洁，胡静.金融风险预警系统评价与分析[J].经济问题，1999，（05）：48-51.
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9.陈文夏.金融审计预警体系构建研究[J].审计研究，2011，（02）：33-38.
【关键词】P2P网络信贷 风险控制 财经媒体 信息披露
一、P2P网络信贷发展和监管现状
央行2014年6月了《中国人民银行年报2013》，年报数据显示，P2P网络借贷行业规模不断扩大。截至年末，全国范围内活跃的P2P借贷平台已超过350 家，累计交易额超过600亿元。非P2P的网络小额贷款行业也在不断发展，截至年末，阿里金融旗下三家小额贷款公司累计发放贷款已达1500亿元，累计客户数超过65万家，贷款余额超过125亿元，整体不良贷款率约为1.12%。
随着互联网金融的快速发展，其风险的隐蔽性、传染性、广泛性、突发性有所增加，实践中也出现了一些问题。互联网金融的风险主要体现在三个方面：
一是机构的法律定位不明确，业务边界模糊。目前互联网金融的监管分工为：央行负责第三方支付和互联网金融协会监管；银监会负责P2P行业的监管；证监会负责众筹的监管。央行表示正在会同有关部门制定《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，将成为中国互联网金融监管体系的制度基础。对于互联网金融监管规则的研究制定不能一蹴而就，目前仍需要行业的自律。
二是客户资金第三方存管制度缺失，资金存管存在安全隐患。尤其是P2P借贷平台会产生大量资金沉淀，容易发生挪用资金甚至卷款潜逃的风险。近两年来先后发生了“淘金贷”、“优易网”等一些P2P平台的卷款跑路和倒闭事件，给放贷人造成了资金损失，也影响了整个行业的形象。
三是风险控制不健全，可能引发经营风险。一些互联网金融企业片面追求业务拓展和盈利能力，采用了一些有争议、高风险的交易模式，也没有建立客户身份识别、交易记录保存和可疑交易分析报告机制，容易为不法分子利用平台进行洗钱等违法活动创造条件；还有一些互联网企业不注重内部管理，信息安全保护水平较低，存在客户个人隐私泄露风险。
二、财经媒体的信息披露作用与模式探索
市场上对上市公司的监管有公司董事会的内部监管，以及中介审计机构、行政部门、司法部门、媒体的外部监管。媒体监督作为独立于政府、股东、上市公司的第四权，监督上市公司行为、促进上市公司信息披露的作用越来越突出。媒体关注对我国上市公司治理发挥了积极作用，媒体通过发挥公司治理作用，进而影响上市公司信息披露质量。
财经媒体有上市公司信息披露的业务，P2P网络信贷在网络平台更应得到新媒体的广泛关注与监督，对于信用风险、法律风险的控制有很大帮助。
媒体的监督报道可以分为三个方面：P2P平台运作的情况、借款人的情况和出借人的情况。
（一）P2P平台运作的情况
目前P2P网络信贷平台模式可以分为八种：风险备用金模式，以人人贷为代表；债权转让+风险备用金模式，以宜信为代表；担保机构担保模式，以合拍在线为代表；出借人自担风险模式，以拍拍贷为代表；平台保证模式，以红岭创投为代表；小额贷款担保模式，以有利网为代表；金融机构信用+担保机构担保模式，以陆金所为代表；抵押+风险备用金模式，以富二贷为代表。
财经媒体可以就他们的运作模式、收益来源、审核方式、不良贷款处理、逾期率等进行报道，信息披露。在此，我们可以借鉴媒体对于上市公司信息披露的主要监督手段：
首先，通过新闻报道进行信息的传递。新闻是每天最为迅速便捷的向外传递信息的方式，在短时间内将P2P平台每时每刻的动态新闻描述清楚，从而使读者、观众更快更多地了解P2P平台的发展和运营情况。但是由于事实的无限性和篇幅时间的有限性的矛盾，媒体必须对事实进行筛选组合，发挥“守门人”的作用，真正将有价值的信息传递出去。
其次，利用好调查报道和专题研究进行监督。调查报道要求大量的实地调查、相关人士的采访、大量的数据资料的收集与分析，在此过程中挖掘出更多更有价值的信息，发现P2P平台运营过程中存在的问题。此类信息要做到思路清晰、逻辑正确、剖析透彻，以此来对P2P网络信贷中出现的问题进行有深度的探讨。
最后，是新闻评论和解释性新闻的运用。一些媒体的资深记者、评论员、社会上的一些专家，往往具有对新兴事物的较为细致的观察、分析能力，对P2P网络信贷有独到的看法。请他们进行评论可以为受众提供不同看问题的方式，从而启发受众，同时，这些人也是“意见领袖”，他们的观点能够对受众起到思想引领的作用。解释性报道是运用背景材料来分析一个新闻事件发生的原因、意义、影响、或预示发展趋势的一种新闻报道。侧重于说明新闻事实的来龙去脉，阐述事实发生的原因、结果以及相关事物之间的联系。媒体做好关于P2P网络信贷的解释性报道，能帮助受众梳理认识，理性选择。
（二）借款人的情况
对借款人的报道和监督可以涉及他们的信用记录、借款后的资金使用情况。我国还没能建立全国联网的个人信用记录，因此，媒体对于信用记录的披露十分必要。这不仅能帮助P2P网络信贷平台的信誉搭建和业务开展，更能维护出借人的合法利益，维护金融市场的稳定。借款后的自己利用情况也许要媒体的跟进报道，如果发现欺骗情况和难以控制的风险，可以利用舆论的力量进行遏制或者调整。在这一过程中，新闻媒体要特别注意隐私权、名誉权的问题，采取合法的方式报道。
（三）出借人的情况
对于出借人的报道可以重在他们的资金回收情况、收益率、风险损失等。通过报道归类一些典型的信贷案例，为受众描绘一个全面的网络信贷投资情况。另外，也可以邀请财经专业人士对出借人进行指导，帮助他们理性选择投资项目，规避风险，获得收益。
P2P网络信贷平台的风险控制在相关法律法规出台之前亟需媒体力量的加入，通过新闻报道、评论解读来发挥舆论的影响力，促进P2P网络信贷以及互联网金融的健康稳定发展。
参考文献：
[1]李德尚玉.央行：互联网金融监管原则“行业自律先行”[N]. 第一财经，2014.
关键词：P2P网贷；信息不对称；社会网络
中图分类号：F832
一、 P2P网络借贷加剧信息不对称
2006年诺贝尔和平奖得主尤努斯教授（孟加拉国）创造了P2P小额借贷，它是一种将非常小额度的资金聚集起来借贷给资金需求人群的一种商业模式，它具有重要的社会价值：满足个人资金需求；发展个人信用体系；提高社会闲散资金利用率（吴晓光，2012）。互联网技术的飞速发展将P2P由线下搬至线上，一个显著的特征就是它摆脱了传统中介的支持和担保，直接联系起了资金的需求者和借出者（Lin et al.，2009；Collier & Hampshire，2010；Bachmann et al.,2011）。尽管低搜寻成本能部分解释P2P网贷的飞速增长的现象，但是借贷双方之间严重的信息不对称问题仍然存在。许多平台出于隐私保护，不公开参与人的全部信息，造成了信息不对称加剧。尽管如此，在次贷危机之后，P2P网贷在全球范围经历了爆发式增长。难道P2P平台能提供更多有关借款人信用风险的“软信息”来平衡匿名机制带来的 “硬信息”的缺失？ P2P出借人如何有效利用这些 “软信息”？解答这些问题不仅对P2P平台的长期发展有重要意义，也有助于我们更好的理解金融市场。
为了解答这些问题，众多学者对极具代表性的P2P平台（如Prosper）交易记录做了充分研究。国内的P2P网络平台在2013年经历了爆发式增长，但仍处于成长初期阶段，且运营模式主要借鉴国外平台；加之国内个人征信系统尚处于大力建设初期，有关P2P网络平台上对借款人的信用鉴别和筛选的研究极为缺乏。鉴于此现实情况，笔者主要归纳了若干国外学者基于Prosper平台对P2P网络平台中的信息不对称问题研究的相关文献。
研究发现，除了运营方式的差别，Prosper与传统借贷市场主要有以下两个区别：
一方面，匿名的在线交互给Prosper带来了传统银行所不曾面对的新的挑战。尽管Prosper提供身份认证并公布由美国主要信用机构Experian提供的借款人信用记录，但Prosper出于隐私保护等目的不公开借款人的具体信用分数，而是根据分数对借款人进行粗略的信用分级。加之在分散的个人直接出借的借贷形式中，出借人没有足够的专业知识和动机对借款人的信用风险状况进行判断和筛选。这意味着，与传统银行相比，Prosper平台上的出借人面临着更严重的逆向选择和道德风险问题。
另一方面，Prosper利用社会网络提供的“软”信息来弥补上述“硬”信息不足所带来的挑战。借款人和出借人可以发起建立或申请加入在线小组，小组成员之间可以相互“背书”以提升其信用水平，且对某些特定贷款，小组成员可以参与投标。小组成员的背书和投标均有特别标注。但是，不同于典型的微金融小组（如格莱珉银行），Prosper并没有给小组成员强加连带责任，且参与背书的小组成员无需承担任何法律责任。因此，P2P网络平台上的社会网络的有效性只是经验性的，有待检验。
信息不对称严重影响借贷市场健康发展：宏观来说，资金进入到不应得到支持的高风险、低效率领域，使得资源发生错配，严重降低了市场配置资源的效率，进而带来经济的低效率和产业结构的畸形；从微观来说，优秀的借款人得不到资金而难以为继，资金的错投又给出借人带来了极大的风险，在风险事件发生时使坏账率骤升，造成巨大损失。Prosper 自2006年2月上线运营，至2013年已完成4.4亿美元的借贷，吸纳会员159万人，成为现今最成熟、最先进的P2P网络平台，也仍面临严重的信息不对称问题。作为信息技术和金融领域Web2.0的革命性应用（Iyer et al.，2009；Lin et al.，2012），P2P网络平台能有效利用信息的快速和搜寻，提供众多促成交易完成的工具和媒介，大幅降低了搜寻成本，提升了市场效率（Brown，2008；Herzenstein et al.，2008）。然而融资这一方面的效率提升同时伴随着另一方面的信息不对称问题的加剧，这一问题需要引起重视并得到有效解决。相关从业者和学者面临着以下三个亟待解决的问题：一是什么加重了P2P平台中的信息不对称问题？二是社会网络能有效解决信息不对称吗？三是如何构建有效的社会网络体系？
这三个问题的解决，对P2P网络平台在未来更好的发挥作用具有重要意义。我国的P2P平台在个人征信体系不健全的现状下，也积极探索其他解决信息不对称问题的方式，比如“线上线下结合”的运营模式。但如此一来在一定程度上有悖于P2P网络平台的初衷：低成本、高效率、无媒介、无抵押。因此，笔者希望在总结归纳国外的研究成果的基础上，在今后的研究中能结合国内P2P网络平台的发展现状，提出适合国内平台发展的可借鉴经验。
二、解决P2P网络借贷信息不对称问题的对策
在传统的借贷市场上，商业银行扮演着交易中间人的角色，资金提供方和资金需求方之间无直接联系，而是均与商业银行对接。商业银行拥有较为专业的风险评估和风险控制工具，并且凭借其专业化和信誉度掌握更多借款人的信用信息，他们能在事前对借款人信用风险有准确的判断，并在事后对贷款的使用情况进行充分地监管，以此有效规避由信息不对称引起的逆向选择和道德风险问题。
形成鲜明对比的是，在P2P网络平台中，出借人很难获得与借款人信用状况相关的多元的信息，从而导致了严重的信息不对称问题（Lin et al.，2009）。因此，相关文献着重于以下问题的研究以减轻信息不对称带来的风险：（1）至今在P2P平台上出借人在筛选借款人方面的表现情况。（2）社会网络如何解决P2P平台中存在的信息不对称。（3）如何得到有效的软信息，即如何建立有效的社会网络。
（一）对出借人在筛选借款人方面表现的评价
本部分主要从以下几方面分析。
1.出借人所处的信息环境
以Prosper为例，该平台自开始运营后就多次调整过信息政策，具体调整见表1。
简单来说有三种有关借款人的信息：包括Experian提供的信用记录在内的“硬”信息、由社会网络产生的“软”信息和借款人在留言板自行的未经验证的信息。
从Prosper上线运营开始，其的“硬”信息主要有债务收入比、信用等级、有无违约记录等不良行为、是否有房产、信用卡数及卡号、信用额度和借款申请历史情况等（Lin，2009；Lin et al.，2009；Lin et al.，2012）。其中，信用等级是根据借款人信用分数进行的粗略分级，出借人无法获得具体的信用分数。2009年7月调整后的分级标准为760及以上为AA，720―759为A，680―719为B，640―679为C，600―639为D，560―599为E（调整前为540―599），520―559为HR（调整前为0―540），取消了信用分数少于520的和无信用分数的借款人资格。尽管在调整之后，Prosper提供了更精细的信用分级，但是区间化的信用等级在假设借款人提供的所有“硬”信息均为真实信息的条件下，仍产生一种匿名效果，使得在区间内的逆向选择风险大大提升。如果发生借款人在自行提供的“硬”信息中有造假行为，而这部分信息是出借人乃至P2P平台都难以验证的（虽然平台有网络验证，然而造假蒙混过关并不困难），则出借人面临的信息不对称问题的严重程度骤升。
除了相关的“硬”信息，平台还会利用其互联网技术带来的极大便利开发“软”信息―-模糊的、难以量化的信息，来弥补“硬”信息的相对缺失，这就是对社会网络的利用（Collier & Hampshire，2010；Iyer et al.，2009）。Web2.0技术使得出借人很容易从借款人的社会网络中获得大量“软”信息，如借款人的年龄、性别、愿意支付的最高利率、所在小组成员人数、借款申请中成员背书数（或比例）、为其他成员背书字数等。有时，借款人还可以根据自己的需要在借款申请描述中加入自己的照片或家庭合影，或者描述一个精彩的故事来打动出借人。出借人可以从这些充满“噪音”的“软”信息中提取自己关心的信息作为判断借款人信用品质的依据。
2.对出借人筛选表现的评价
Iyer和Asim（2013）根据Prosper平台上过去的债务表现对出借人筛选借款人的能力做出了检验。他们假设“每个出借人的目标都是投资组合收益最大化”（后来他们放松了该假设，结果与预测无太大出入），选用利率作为贷款表现的预测指标，用两种方式做出了检验：一种是对利率和过去的贷款表现进行线性回归，将拟合优度R?作为筛选表现的检验结果，即出借人预测贷款违约的能力，同时建立借款人的信用分数与贷款表现的线性回归和计量经济学家利用所有可获得的量化信息做出线性回归，对三者的R?进行比较；另一种方法采用了信号探测理论和商业银行经常采用的、标准化的技术方法――受试者工作特性曲线（ROC），将曲线下的面积（AUC）作为表现检验结果，并比较了选用利率、借款人分数和计量预测作为不同标准下的AUC。在第一种方法下，他们发现出借人表现优于信用分数的预测能力，前者的R?是后者的两倍，说明出借人能较好的预测贷款的违约情况（即借款人的信用品质）并据此选择合适的贷款利率。但是有一种可能的解释是较高的利率本身导致了借款人的负担过重从而导致违约（Stiglitz and Weiss，1981），这种反向的因果关系加强了二者的联系。Iyer和Asim通过考察信用等级边界发现没有证据表明利率对贷款表现存在因果效应，排除了反向因果的影响。在第二种方法下，他们得到了类似的结果。利率对违约的预测能力比信用分数高出45%之多，达到了计量经济学家80%的水平。
通过对不同信用等级的进一步研究，Iyer和Asim发现在相对优质（AA、A、B）的借款人中，利率的预测作用更有效。同时根据不同类型的信息预测，他们发现，“硬”信息在用于判断优质借款人的信用品质时更重要，“软”信息在判断相对次级的借款人的信用品质时尤其重要。他们发现存在出借人对借款人信用判断出现较大偏差的情况，而他们更倾向于将其认定为出借人出于慈善目的进行的贷款。
不同于Iyer和Asim如此乐观的结论，S.Freedman和Jin.G.Z发现在P2P网络平台上，专业知识和相关经验的缺乏导致出借人做了很多错误判断，而不是仅仅出于慈善目的。出借人可以区分不同信用等级的借款人，但是在同一区间内，由于出借人无法获得具体的信用分数，当其他可获得信息相同时他们便无法区分不同的借款人，这就导致了在每个区间内产生逆向选择（Akerlof，1970）。事实不可否认，尽管宏观经济环境和P2P平台的信息政策帮助出借人向优质借款人集中，但是在每个信用区间尾部的逆向选择问题也在增加。
但他们也发现出借人在P2P平台参与借贷的过程中会“边干边学”来提升自己对借款人信用品质判断的水平，进而逐步修正自己的错误判断。S.Freedman和Jin.G.Z通过研究出借人对之前的贷款中产生的延迟和违约行为如何反应来检验出借人的学习能力。他们发现，如果出借人之前的资产组合中发生违约，则其会在今后的资产组合中减少相应类型借款人的贷款，并通过实证排除了宏观经济冲击（如2008年的次贷危机）和其他因果关系（如之前的违约）导致随后贷款本金的被动减少的情况。然而，不同的出借人学习能力有差别，并不是每个出借人都能从过去的错误中吸取教训（他们不认可慈善目的这种解释）。对面临的信息不对称问题，出借人会通过对次级借款人提高贷款利率来做出应对。Prosper的信息政策使社会网络在不断净化后发挥了更重要的作用，这都在一定程度上帮助出借人加深了对“次级”借款人的理解，缓解了信息不对称。出借人成长和P2P平台信息的优化都预示着P2P网络借贷将有更加光明的未来。
人类不完全理性导致其决策行为受其心理活动和感官感受影响。Laura.G和Yuliya.K.L从心理学、管理学和市场营销的角度开发视角，检验了借款人和出借人个人特征（如个人魅力、年龄、性别）对贷款决策的影响。在可获得的客观信息有限的条件下判断借款人的信用品质，进而在众多可选择的决策中选出最终决策时，简单线索带来的启发起到了极其重要的作用（Payne et al.，1993），它可以使决策过程简单化。虽然这种启发能提高决策效率，但是它们往往使最终决策偏离最佳决策（Tversky & Kahneman，1974）。Laura.G和Yuliya.K.L通过分析P2P平台上的历史交易记录，检验了借款人的照片、性别、年龄等因素对出借人心理的冲击，进而研究了出借人可能产生的偏见对其决策行为的影响。他们发现：中年年纪的借款人更能获得出借人的信任，从而可以从出借人手中得到更大额度的贷款，而学生年纪的借款人则只能获得较小额度；当直观年龄不能成为判断依据时，借款人的直观个人魅力和相对出借人性别则成为另外的主要线索，不同于一般的“美丽溢价”理论（该理论认为个人魅力总是和健康、聪明、可靠联系起来，即有魅力的人更能获得青睐），有魅力的借款人会遭到出借人的冷漠。这种“魅力罪恶”效应按照进化心理学的解释，是来自于出借人评估同性借款人时产生的加强的竞争意识（Buss，1988），当人们判断他人时会受对自己的判断的影响。
在P2P网络平台上的借款人会根据需要自己的照片等个人信息，而这些信息使出借人产生的偏见可能会导致出借人的贷款决策偏离其根据借款人“硬”信息和“软”信息（来自社会网络的）做出的最佳决策。Laura.G和Yuliya.K.L的研究发现表明，纵使信息不对称问题得到一定程度上的解决，出借人在决定贷款决策时仍可能犯错误。
总结来说，针对信息不对称问题的研究很多，在评价出借人对借款人信用品质推断的能力时，得到了较为乐观的结论：首先，出借人能较好地推断借款人的信用品质，并且在不断的实践中通过学习提升自己的推断能力。其次，社会网络在“硬”信息相对缺乏的P2P网络平台上起了很重要的作用，其产生的“软”信息成为出借人推断借款人（尤其是信用等级较低的借款人）的信用品质的重要依据。但是对出借人行为的研究较少，Laura.G和Yuliya.K.L以其全新视角告诉我们，出借人的心理感受会显著影响其决策行为，可能导致错误的贷款决策。
（二）信息不对称的解决：社会网络的作用
P2P是一个互联网概念，除了技术概念外还指人们通过互联网直接交流。P2P网络平台是利用互联网的信息交互便利和大数据技术为银行体系外的资金供需双方提供服务平台。目前我国众多P2P借贷平台采取线下信贷员考察监督的方式来应对信息不对称问题，而这种方式有悖于P2P网贷的初衷，提高了借贷成本并添加中间环节，且在平台环节本身加剧了诸如非法集资、欺诈、多重信息不对称等风险，颇有“无奈”之意。因此在此处着重讨论利用大数据技术的解决方式，更符合P2P网络平台的发展环境和发展要求。
1.社会网络的形式
社会网络主要有在线小组和朋友网络两种形式（Lin，et al.，2012）。个人可以在网络平台上发起建立在线小组并作为小组首领，负责小组网页的制作维护、招募组员、指导并监督组员。每一位借款人不能同时成为两个及以上小组的组员，小组首领不对小组负有法律责任，而是被寄希望于在小组内营造社区环境来给组员施压以督促他们按时还款。小组首领可以为组员提供背书增信或参与投标，且其背书行为和投标行为会在该借款人的借款清单中标注出来以供出借人参考。2007年2月，Prosper开始允许借款人邀请朋友加入平台并获得朋友的背书增信。与网络上的小组成员相比，朋友更了解借款人的基本情况和背景，其评价更有说服力。
在社会网络的构成上，国内和国外有细微的差别。在国内的P2P网络平台（如拍拍贷）的社会网络包括朋友网络和交流论坛两部分，再如红岭创投只提供了交流论坛。朋友网络与国外平台(如Prosper)的朋友网络相同，而交流论坛则类似于一个布告栏，在这里每个会员都可以对他人做出评论或对他人的评论做出回应。
2.社会网络的作用和失灵
Lin et al.（2009；2012）发现在缓解借贷市场交易中存在的信息不对称问题时，社会网络发挥了极为重要的作用，并极大改善了借款人的信用水平。社会网络对信用等级处于E和HR的借款人帮助较大（提高了其贷款成功率）而对D及以上的借款人帮助并不显著 （Freedman & Jin，2008；2009）。2006年10月，Prosper开始依据在线小组成员过去的贷款表现给小组评级。Lopez（2009）进一步发现，成为一个信誉良好的在线小组的一员可以提高借款人的借款成功率并且能帮助信用水平较低的借款人以可负但的利率获得贷款。在借款人申请加入某个在线小组时，小组首领会考察借款人是否满足条件，对其过去按时还款记录予以确认；借款人在可能发生违约时担心在朋友和小组成员中失去信誉而尽力还款；一些可能释放正面信号的社会联系（如教育水平和工作单位）等，都对加入在线小组或邀请朋友背书的借款人行为形成一定的约束，从而提升了其信用水平。社会网络所提供的“软”信息也能帮助出借人在“硬”信息极为匮乏的条件下对借款人信用品质做出推断。然而社会网络对缓解信息不对称所起到的作用取决于其真实性和可靠性（Katherine & Sergio，2009）。
Freedman和Jin（2008）发现，有的社会网络没有起到解决信息不对称的作用，社会网络能否其作用取决于其制度激励。他们通过对Prosper过去的交易研究发现小组贷款（即该贷款的借款人为某个在线小组的成员），尤其是获得了小组首领背书和投标的贷款，其收益率可能低于非小组贷款的收益率，且有更高的违约率。产生这一现象的原因在于，小组首领会因渴望获得“首领奖励”（当小组成员成功获得贷款时小组首领可以获得的4美元奖励）而随意为一个信用风险较高的借款人背书，并没有对其进行应有的信用评估。小组首领戏弄信息制度的行为造成了在线小组的作用失灵，因此Prosper与2007年9月取消了“首领奖励”这一激励制度。
同样的戏弄行为还可能发生在两位陌生借款人上，他们通过相互背书甚至相互投标但不产生实际的资金交换以提高自己借款的成功率。Freedman和Jin（2008）发现虚假的相互背书而不投标确实提高了借款人的借款成功率，但对其偿还行为没有约束，说明借款人确实愚弄了出借人，社会网络失灵加重了信息不对称。而相互背书的同时相互投标则可以降低违约的可能性，此时社会网络发挥了应有的作用。
Freedman和Jin同样对另一种社会网络形式――朋友网络进行了检验，并发现它同样可能发生作用失灵：一位借款人可以通过“贿赂”自己的朋友来诱使其为自己的贷款背书增信甚至投标，而其本身可能不具备偿还贷款的能力。在正常的朋友背书情况下，研究发现仅有朋友背书而无投标的贷款表现比无背书贷款更差，表明仅有朋友背书不能提高借款人的信用水平。只有当既有朋友背书又有投标，即朋友愿意对此“软”信息以亲自投标的方式做出验证时，朋友网络才能正常发挥作用。
Iyer和Asim对留言板上问答环节中借款人自行的信用分数进行了检验。研究发现，由于此类信息难以得到查证，因此借款人有动机在自己所在的信用等级内虚报信用分数（不论他自己是否知道自己的确切信用分数）以获得出借人的青睐。证据表明，与该信用分数相比，出借人通过推断而制定的利率能更好地预测借款人违约。这说明出借人可能相信借款人自行的信用分数，存在被借款人愚弄的情况。
总结来说，有很多学者对此问题做了研究。社会网络作为解决P2P网络平台上信息不对称问题的主要方式并不总是有效发挥作用，现实证据表明确实存在社会网络失灵甚至加重信息不对称问题的情况。社会网络能否有效发挥缓解信息不对称的作用取决于其制度上的激励机制。有效的激励机制产生较强约束时，在线小组才能发挥有效作用；当朋友网络显示与借款人有较强的关系约束（如关系较近的朋友、亲戚或朋友自行投标）时，朋友网络才能发挥有效作用。
三、对于现有研究的评价
我们发现尽管P2P网络平台上因为“硬”信息的匮乏存在着更严重的信息不对称问题，但是出借人可以通过社会网络获取“软”信息来弥补“硬”信息的不足。出借人通过“边干边学”逐渐掌握推断借款人信用品质的知识和经验，并通过收取高利率对冲信息不对称带来的风险。然而随着出借人对风险认识愈加深刻，P2P网络平台上相对次级的借款人受到排挤，转而为信用状况良好的借款人提供了更多空间。这意味着如果不改善社会网络对次级借款人的增信功能，P2P平台将持续向信用水平较高的借款人（这部分人可以获得银行的信贷支持）靠拢从而与银行形成直接竞争，失去了其向众多不能获得银行信贷的人提供融资选择的补充作用，这也有悖于P2P发展的初衷。此篇综述加深了我们对P2P网络平台中信息不对称问题和社会网络作用条件的认识，并为今后的研究指出了方向。
从2005年开始的爆发式增长到现在的业务规模稳步上升，P2P网络平台仍处在发展初期，在国内尤其如此。国内外学者和从业者正在实践中逐步探索其存在的问题和相应的对策。基于信号理论和社会资本理论，现今的研究通过检验Prosper的交易数据探求了其上存在的信息不对称及其解决。研究使用了科学的计量研究方法，对数据进行了科学的处理，对变量之间关系进行了科学分析和设定，并以信号探测理论的验证方法进行支持。因此得到的结论具有可靠性与科学性，值得借鉴和应用。但需要注意的是，由于数据局限于Prosper平台，相关结论在广泛引用至其它条件下时可能产生差异。另外，由于众多研究可能得出了一些矛盾的结论，因此在多个国家不同平台从不同视角进行研究对我们更好的理解P2P有很大帮助。
四、对未来研究的展望
Sviokla（2009）认为未来五年每个大银行都会有自己的网络借贷，P2P网络借贷将成为本世纪最重要的金融服务创新。预计对此新生事物的理论研究和实践探索将更加成熟、完善。基于现今研究存在的局限性和更深入了解P2P网络平台的需要，有以下三个可能研究方向仅供今后的研究参考。
（一）探求如何构建有效的社会网络
正如上述结论所言，社会网络有效发挥作用需要一定的制度条件。从“首领奖励”的引入到取消，从朋友网络的空缺到实施，Prosper在实践中调整着社会网络制度，为的是让其发挥应有的作用。然而这些调整并不是一次性就可以到位的，需要今后的研究、总结、探索。
（二）从更丰富的角度研究出借人和借款人行为
出借人在专业知识和经验不足，以及客观信息匮乏的条件下做出贷款决策，其决策行为深受其心理活动影响，而一些简单的信号即可对出借人心理产生强烈冲击，而这些简单的信号来自于借款人的行为。更深入地研究出借人和借款人行为有助于我们发掘更好的“软”信息来源和更合理的决策依据。
（三）结合国内现状探求国内平台的发展策略
美国具备健全的个人信用体系，社会信用意识较强，全国征信系统完善，平台所提供的“硬”信息真实可靠。而国内尚未建成全面的个人征信系统，众多平台采用借款人淘宝账户信誉度等替代信用分数进行信用分级，数据有失真实可靠和权威性。在“硬”信息更不完善，社会信用体系不健全的情况下如何开展P2P网贷并维护其健康运行，是值得国内学者潜心探索的。
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