馬方方，胡朝陽，馮倩茹，姜 也

(首都經濟貿易大學 經濟學院，北京 100070)

一、引言

互聯網金融領域的發(fā)展變革使得第三方支付體系的交易規(guī)模迅速增長，第三方支付已成為目前支付體系的重要組成部分。截至2017年，中國第三方支付平臺的業(yè)務額達到2 419.2萬億元，占全年支付業(yè)務的44.68%。作為新興行業(yè)，中國第三方支付發(fā)展水平偏低、管理和技術層面不成熟、應對相關風險經驗不足等缺陷逐步凸顯[1]。黨的十九大報告中首次將防范和規(guī)避金融風險上升為國家級的戰(zhàn)略課題，為有針對性地防范和化解金融風險，迫切需要通過風險識別和預警來提升金融體系的穩(wěn)定性，從而保證經濟社會的健康發(fā)展。而對風險的量化則是解決該問題的前提和基礎。

第三方支付是指獨立于商戶和銀行并且具有一定實力和信譽保障的獨立機構，通過提供交易支付結算平臺，使商戶和消費者之間實現貨幣資金轉移的一種網絡支付模式[2]。同時，第三方支付也可以看作是對買賣雙方的資金提供中轉和安全管理等服務的渠道。

國外文獻主要從兩個角度探討第三方支付體系的風險問題。一是支付技術安全問題導致的金融風險。主要研究如何改進核心技術和加密算法[3]，保證交易過程中支付數據無法變動[4]。二是相關制度、法律及監(jiān)管不明確等問題帶來的風險。例如，第三方支付機構客戶資金的本息歸屬不明確[5]，以及在維護支付平臺安全和反洗錢上做出規(guī)定不明確[6]。目前，國外的研究大多從實際應用的角度出發(fā)，缺乏對相關風險的量化分析。

隨著國內第三方支付的快速應用，相關研究越來越普遍，對第三方支付風險的研究也逐漸深入。主要從客戶激增、洗錢；法律定位模糊監(jiān)管漏洞等角度闡述第三方支付機構風險點，提出一系列完善金融監(jiān)管體系的建議[7-10]。但多數研究體現在宏觀法律層面和相關理論層面，對于第三方支付在金融領域風險的量化研究和實證分析較少。

本文力圖從金融市場整體穩(wěn)定運行角度出發(fā)，分析第三方支付系統(tǒng)的金融風險。為了彌補中國第三方支付實際金融風險的量化測度體系的缺陷，本文主要在基礎指標選取和測度方法上做出創(chuàng)新。通過實際梳理中國第三方支付行業(yè)特點，基于問題導向視角，從市場風險和制度風險兩個角度具體分析并篩選基礎指標，構建第三方支付金融風險的綜合測度體系，得出適用性較強的模型，為第三方支付的金融風險的量化分析提供新的思路，并運用該模型對中國第三方支付體系運行系統(tǒng)風險進行實證分析。

二、構建第三方支付金融風險量化測量體系

通過分析第三方支付行業(yè)的特點，特別是與傳統(tǒng)支付行業(yè)發(fā)展狀況的對比，梳理實踐中可能存在的市場穩(wěn)定性沖擊。在此基礎上，完成理論模型的構建和基礎指標變量的篩選，進而實現對第三方支付系統(tǒng)金融風險量化測量體系的構建。

(一)第三方支付行業(yè)的特點

1.市場結構性問題突出。與傳統(tǒng)金融業(yè)相比，第三方支付市場的企業(yè)邊際成本低，且進入該行業(yè)幾乎不存在技術壁壘，導致想要進入這一行業(yè)的企業(yè)必然會進行激烈競爭來搶占市場份額[11]。2012年，有96家相關企業(yè)集中進入第三方支付市場，當年進入者占比高達61%。之后，小型支付機構的盈利空間不斷被擠壓，眾多新支付機構進入市場容易引發(fā)不正當競爭。大型商業(yè)銀行也可能依靠客戶資源和強大資金支持在未來進入第三方支付市場。這種市場結構導致相關企業(yè)進入和退出市場相對頻繁，整個市場主體結構的穩(wěn)定性差。因此，第三方支付市場發(fā)生金融風險的概率不斷升高。

2.資金流動轉移過程存在漏洞。與銀行等傳統(tǒng)支付流程不同，第三方支付的資金轉移過程中同時充當買方的“賣方”和賣方的“買方”，導致金融機構很難對資金流向進行準確的識別，容易造成虛假交易和非法注資，進而產生掩蓋資金來源和性質的效果，實現資金的“合法化”[12]。伴隨著第三方支付的跨國發(fā)展，資金的非法流動將更加頻繁，這會給整個金融體系的穩(wěn)定性帶來威脅。另外，第三方支付的交易資金在支付平臺上存在一定的時滯，在平臺上停留時間過長的備付金變?yōu)槌恋碣Y金后，其總體規(guī)模、利息剩余及流向難以控制和監(jiān)管[13]。一方面，第三方支付業(yè)務量的擴張使得沉淀資金的數額迅速增長，導致資金挪用風險增加。另一方面，當備付金賬戶不足以滿足消費者的支付需求時，會造成市場份額的減少和市場穩(wěn)定性的下降，甚至對整個金融支付體系的安全穩(wěn)健運行產生沖擊。

3.相關制度的滯后性嚴重。作為新興行業(yè)，第三方支付法律制度、信用制度及行業(yè)規(guī)范的滯后性明顯。首先，盡管央行通過發(fā)放第三方支付牌照的方式使得市場總體結構逐步趨于穩(wěn)定，第三方支付行業(yè)集中化發(fā)展趨勢也愈發(fā)明顯。但與傳統(tǒng)金融領域完善的制度相比，第三方支付領域的退出機制明顯滯后。退出市場的第三方支付機構，其用戶的權益保障問題成為監(jiān)管部門和法律體系亟待填補的空白。這將提高市場發(fā)生系統(tǒng)性金融風險的可能性。其次，針對第三方支付行業(yè)的賠付機制和信用評價缺乏統(tǒng)一的標準。與傳統(tǒng)的交易過程不同，第三方支付的交易本身就會造成資金流和物流在時空上的不同步。此時，信用制度和行業(yè)規(guī)范的不健全使得責任主體的界定模糊，更容易引發(fā)信息不對稱條件下的欺詐行為，進而出現交易違約現象，導致信用風險發(fā)生的概率升高。

(二)理論模型的選取

傳統(tǒng)金融領域的風險理論模型研究主要包括以下幾個方面。Hilbers等學者遵循CAMELS框架，從宏觀和微觀兩個角度選取基礎指標，最先構造金融穩(wěn)定綜合指標[14]；Van等將貨幣狀況指數與金融狀況指數作為基礎指標，構造了金融穩(wěn)定狀態(tài)指數FSCI[15]。

就測度方法而言，FSCI模型是由貨幣狀況指數(MCI)模型逐步擴展而來的，其分析過程是基于主成分分析法進行的。即通過降維技術將多個變量化為少數幾個綜合變量，通過多個指標、從不同維度進行綜合計算，以此反映金融穩(wěn)定各個維度的綜合表現[16]?；诰C合測度結果，分析金融市場的穩(wěn)定性，以此實現對貨幣當局的貨幣政策進行更好的測評。

就模型本身而言，FSCI通過對貨幣、證券、外匯和金融機構運行狀況等指標賦予不同的權重，進而合成一個綜合指數以反映一國的金融穩(wěn)定狀況。在此基礎上，國內外學者們從穩(wěn)健水平、杠桿和滯后效應、動態(tài)綜合，波動性等多個角度提出了相關改進，用于傳統(tǒng)金融業(yè)中多領域的穩(wěn)定性測度，得到了更為理想的實證效果[17-20]。這進一步說明該模型在傳統(tǒng)金融領域穩(wěn)定性測算中的優(yōu)勢在于：測算結果能夠綜合不同的測算指標，使指標的覆蓋性和模型量化結果的精確程度均得到了提升；測度過程規(guī)范，邏輯清晰，使得測度可以被移植于不同類型的經濟變量，靈活性強，實踐中可操作性高。

綜合上述分析，本文借鑒了FSCI模型綜合指數的思路和方法，結合第三方支付體系運營的特殊性，構建第三方支付金融風險量化綜合指標體系和主成分分析框架。此外，筆者認為需要進一步說明的是，金融市場的穩(wěn)定性指標因子是金融風險指數的另一種表達形式。即基礎指標對于第三方支付金融市場穩(wěn)定性的權重越高，其對于金融風險的影響程度也越大，區(qū)別僅在于二者的作用方向相反。因此，本文同時使用穩(wěn)定性和風險兩種說法進行后續(xù)分析。

(三)主成分指標的選取

第三方支付不同于傳統(tǒng)金融業(yè)，其主要提供支付結算業(yè)務。根據以往的文獻研究，對于風險的考量一般從市場風險、法律監(jiān)管風險、信用風險、技術及操作風險對金融風險進行分類及闡述[21]。針對中國第三方支付市場進入門檻較低、行業(yè)內企業(yè)實力分布不均、競爭同質化、市場監(jiān)管不完善、企業(yè)運營經驗不足等現實情況，第三方支付極易產生由于市場主體結構不穩(wěn)定所帶來的市場穩(wěn)定問題；資金逾期、備付金不足和非常規(guī)資金流動帶來的流動性問題，這些成為形成該行業(yè)市場風險重要因素。除市場風險外，作為新型行業(yè)，第三方支付監(jiān)管制度、法律制度、信用制度及行業(yè)規(guī)范不健全不完善使企業(yè)發(fā)展和行業(yè)規(guī)模有效擴展受到一定程度的限制，這可能會導致第三方支付體系運行風險，本文將此類風險歸為制度風險。此外，第三方支付運作機構技術水平的不足也會帶來相應的風險，但相關風險難以進行量化和相關推算。因此，本文主要從市場風險因素指標和制度風險因素指標兩個角度篩選變量指標，所選取的具體指標如表1所示。

表1 主成分分析相關的變量表

本文選取第三方支付市場進入者占比、寡頭企業(yè)的市場份額占比、揭露洗錢問題占比、平臺逾期率和備付金率五個基礎變量衡量第三方支付市場風險。選取了被取締企業(yè)占比、交易類客戶投訴占比和交易規(guī)模三個基礎變量衡量第三方支付市場外的制度風險。

第三方市場的進入者占比是指從2011年出現第三方支付機構開始，每年進入該市場的企業(yè)占比；寡頭企業(yè)的市場份額占比是指在第三方支付市場中，具有寡頭影響地位的少數企業(yè)市場占比。一方面，在市場發(fā)展初期，市場主體參差不齊，出入市場頻繁，導致市場不穩(wěn)定因素增加。另一方面，隨著市場的發(fā)展，優(yōu)質企業(yè)在競爭中勝出，劣質企業(yè)被淘汰，逐漸形成行業(yè)寡頭。寡頭企業(yè)控制的市場份額越大，市場的不穩(wěn)定因素就越少。以上兩個指標從正反兩個方面反映市場結構問題帶來的風險。揭露洗錢問題占比是指發(fā)現的市場洗錢犯罪數占第三方支付業(yè)務相關犯罪數的比重。揭露的問題越多，也就說明目前的市場機制越嚴格，解決洗錢問題的能力越強，市場運行正在逐漸改善，會趨于穩(wěn)定。第三方支付平臺的逾期率是指第三方支付平臺未能在規(guī)定時間內返還客戶資金的數量占比，其逾期率越高，說明企業(yè)資金流動存在問題，客戶的資金風險加大，即市場風險越高；備付金率是指企業(yè)為保證客戶能在第三方支付平臺按時提取資金所準備的高流動性儲備資金占比，企業(yè)的備付金率越高，發(fā)生不能按期兌付客戶的可能性就越低。備付金率和逾期率是從資金問題的正反兩個方面來衡量市場的風險大小。

被取締企業(yè)占比是指每年因違規(guī)操作、運營不當等多種原因被叫停的第三方企業(yè)數量占比，這一指標側重于反映法律制度的完善程度。其占比越大，說明法律制度越健全，市場越趨于完善。交易類客戶投訴事件占比是指每年的交易類客戶投訴事件筆數與年度交易總筆數的比值，側重于反映信用制度的完善程度。其占比越高，表明第三方支付的結算流程越混亂，失信現象越嚴重，行業(yè)的信用風險越大。交易規(guī)模是指客戶每年在第三方支付平臺上的資金交易額，交易規(guī)模越大，反映市場制度趨于規(guī)范下消費者對平臺的認可度提高。以上指標能夠客觀直接的衡量并且量化第三方支付市場可能存在的金融風險。

(四)數據來源

本研究收集了全國2011—2017年共28個季度的相關數據，其來源于中國人民銀行發(fā)布的反洗錢年度報告、中國金融穩(wěn)定年度報告、中國支付體系發(fā)展報告、中國第三方支付市場監(jiān)測報告，部分缺失數據通過Python軟件爬取艾瑞咨詢公司相關網頁數據而得，對于無法爬取的部分季度數據，筆者通過7階移動加權濾波算法推算得到。

下文將結合中國的具體數據，通過確定上述兩類主成分基礎指標在穩(wěn)定指數模型中的權重，得到不同指標對于第三方支付金融風險的影響程度。在此基礎上，分別計算模型中主成分年度綜合得分，進而實現對近年第三方支付穩(wěn)定性的測算，并從風險的角度對數據進行分析。最后，針對量化分析結果，提出可行性建議。

三、中國第三方支付金融風險綜合測量實證分析

(一)數據預處理

1.描述性統(tǒng)計分析。對2011至2017年總樣本所有的數據進行的描述性統(tǒng)計如表2所示。其中包括了所有變量的最大值、最小值、平均值、中位數和標準差。

表2 總體研究樣本的描述性統(tǒng)計

注：筆者根據MATLAB軟件處理結果整理得出。

由表2不難發(fā)現：首先，基礎變量x8的標準差最大，反映不同季度交易規(guī)模的變量變化最快，變量的波動也最為突出。相反地，基礎變量x7的標準差最小，反映交易類客戶投訴事件的發(fā)生率的差異性不大。結合中國第三方支付領域的發(fā)展現狀，一方面表明在“互聯網 +”的時代背景下，中國第三方支付行業(yè)蓬勃發(fā)展；另一方面，說明第三方支付交易的違約情況相對集中，且近幾年相關部門的治理效果尚不明顯。其次，基礎變量x1和x6的中位數均小于其平均值，反映出市場中進入者和被取締者的數量隨著時間的推移正逐步下降，指標的變化反映市場的準入和退出機制日趨嚴格。基礎變量x2的最大值為0.943 2，一般而言，少數企業(yè)的市場份額占比超過80%，就意味著市場已經達到壟斷競爭的相關標準。由此可見，近年中國的第三方支付正從市場自由競爭的上升期過渡到寡頭壟斷競爭的平穩(wěn)期，有逐漸趨于穩(wěn)定的趨勢。該指標進一步闡明第三方支付作為金融支付手段正逐漸成熟，學者有必要對第三方支付領域的金融風險進行分析，從而更好地防范和規(guī)避風險。再次，基礎變量x4和x5的極差相對較小，且平均數與中位數的數值接近，說明相關數據處在較平穩(wěn)的階段，中國第三方支付合法資金的流動性狀況處在一個合理區(qū)間。從市場的實際情況出發(fā)，伴隨信息化需求的提高，第三方支付巨大的資金優(yōu)勢會對該市場的風險識別和規(guī)避提出更高要求。此外，對于非法資金流動，由變量x3的相關數據可知：利用第三方支付犯罪的案件中，洗錢犯罪案件的占比為47.12%～71.43%。顯然，針對洗錢問題，中國第三方支付存在較大的制度和監(jiān)管盲區(qū)，這從側面反映該指標對于金融市場風險量化的重要作用。

2.標準化處理。本研究基礎數據為季度數據，為避免數據之間的量綱差異，增強分析結果的可靠性，本文使用MATLAB軟件對基礎指標數據進行標準化處理。標準化處理過程如式(1)所示。

(1)

其中，Xit為第i個指標在距基期第t個間隔期的實際值；mi表示第i個指標在整個樣本中的最小值；Mi表示第i個指標在整個樣本中的最大值；xit為第i個指標在距基期第t個間隔期進行標準化處理的結果。下文在進行權重分析和市場穩(wěn)定性測算時，均使用標準化后的數據。

(二)各個基礎指標對綜合指標的影響程度分析

根據主成分指標測算結果，解決核心綜合指標的篩選，分析各個基礎指標對綜合指標的影響程度(權重)問題。由于主成分分析方法得到的系數結果表達式具有唯一性，使得第三方支付金融風險量化測量體系的構建過程更加科學，風險測算更加準確，評估結果具有一定的說服力。

主成分分析的一般步驟包括標準化原始變量、KMO檢驗、主成分分析、計算主成分表達式。KMO檢驗統(tǒng)計量通常被用于比較變量間的簡單相關系數平方和和偏相關系數平方和的大小，其值在0和1之間。該值越接近1，變量間的相關性越強，表明數據越適合進行主成分分析。

1.金融市場穩(wěn)定因子。對第三方支付市場風險的標準化變量進行KMO統(tǒng)計檢驗，輸出結果為0.772 4，顯然，可以對相關指標進行主成分分析。

第三方支付市場風險指標的特征值、貢獻率和累積貢獻率等數據結果如表3所示。顯然，第一主成分的累計方差貢獻率滿足主成分分析相關理論(86.986 5%>85%)，而后幾個主成分的貢獻率非常小，可以不做解釋，但卻說明了標準化變量之間可能存在共線關系。

市場風險的主成分中，各標準化變量的系數結果如表4所示。由此，第一主成分F1的表達式如式(2)所示。從式(2)中，不難發(fā)現：對變量進行標準化后，F1的相關結果與第三方支付市場穩(wěn)定因子的理論相關趨勢基本一致。因此，主成分F1反映核心指標——市場穩(wěn)定因子。

F1=-0.453 2x1+0.450 5x2+0.454 6x3-

0.436 5x4+0.441 0x5

(2)

由式(2)，F1在所有標準化變量上都有中等程度的載荷，說明每個標準化變量對核心指標F1的重要程度相差不大，第三方支付的市場穩(wěn)定因子受多個風險指標共同影響。筆者所選取的這五個指標所反映的第三方支付市場風險均不容忽視。相對而言，揭露洗錢問題占比對第三方支付金融市場的穩(wěn)定性影響程度最大，其次是第三方支付市場的進入者占比，之后依次是寡頭企業(yè)市場份額占比、備付金率、平臺逾期率。結合中國第三方支付行業(yè)的發(fā)展現狀和風險特點，筆者認為，第三方支付市場穩(wěn)定因子量化的結果符合中國金融市場的實際情況。

表3 市場風險指標的主成分分析結果

注：筆者根據MATLAB軟件處理結果整理得出。

表4 市場風險各標準化變量的系數結果

注：筆者根據MATLAB軟件處理結果整理得出。

2.制度因子。對第三方支付制度風險的標準化變量進行KMO統(tǒng)計檢驗，其輸出結果為0.647 0，相關指標進行主成分分析是合理的。

第三方支付制度風險指標的特征值、貢獻率和累積貢獻率等數據結果如表5所示。由表5可知，第一主成分的累計方差貢獻率已滿足主成分解釋需求(86.669 0%>85%)，第二第三主成分的貢獻率非常小，故不采用，不過同樣說明標準化變量之間可能存在共線關系。

第三方支付制度風險的主成分中，各標準化變量的系數結果如表6所示。由此，該部分第一主成分W1的表達式如式(3)所示。從式(3)中，不難發(fā)現：對變量進行標準化后，W1的相關結果與第三方支付制度因子相關理論趨勢基本一致。

W1=0.560 0x6-0.567 9x7+0.603 2x8

(3)

通過對式(3)的分析發(fā)現：W1在交易規(guī)模變量上的正載荷最大，說明交易規(guī)模是制度因子最主要的影響因素，反映法律制度和信用制度的兩個指標次之，但也是衡量制度風險的重要因素。結合中國第三方支付行業(yè)的發(fā)展現狀和風險特點，筆者認為，第三方支付的制度因子量化的結果與實際情況呈現相一致的趨勢。

表5 制度風險指標的主成分分析結果

注：筆者根據MATLAB軟件處理結果整理得出。

表6 制度風險各標準化變量的系數結果

注：筆者根據MATLAB軟件處理結果整理得出。

(三)穩(wěn)定性測算及風險分析

本節(jié)測算主成分的年度綜合得分。在此基礎上，結合中國市場的實際情況，從風險的角度對近年數據結果進行客觀分析，并對模型的正確性進行驗證。

1.金融市場穩(wěn)定因子的測算及分析

由表7可知，2011年第三方支付市場規(guī)模小，穩(wěn)定性高。2012年至2014年，伴隨第三方支付用戶規(guī)模的極速擴張，市場主體結構不穩(wěn)定及流動性問題凸顯，第三方支付行業(yè)的市場穩(wěn)定性低，市場風險較高。2015年至今，政府出臺多項措施規(guī)范第三方支付機構的市場運營，逐步提升第三方支付的市場穩(wěn)定性，市場風險呈現下降趨勢。顯然，第三方支付的市場穩(wěn)定因子模型的測算結果符合中國現階段的實際情況，使得市場風險的量化結果更具說服力。

表7 市場穩(wěn)定因子指標主成分綜合得分表

注：筆者根據MATLAB軟件處理結果整理得出，按主成分得分從低到高排序。

2.制度因子的測算及分析。由表8可知，2011年至2014年，中國第三方支付市場的起步階段，其市場交易還未達到一定規(guī)模，相關政策和法律文件尚未建立或存在漏洞，第三方支付行業(yè)的監(jiān)管效果較差。所以造成該行業(yè)制度風險普遍偏高。2015年至今，伴隨第三方支付市場份額的提高，針對第三方支付行業(yè)的相關法律法規(guī)逐步完善，特別是2014年，《關于加強商業(yè)銀行與第三方支付機構合作業(yè)務管理的通知》的發(fā)布，成為該行業(yè)法律體系構建的重要體現。此后，第三方支付的制度監(jiān)管效果明顯好轉，制度穩(wěn)定性不斷提高。顯然，第三方支付的制度因子模型的測算結果符合一般經濟意義，反映現階段第三方支付市場制度調控的實際情況，為制度風險指標的衡量提供了數據支撐。

表8 制度因子指標主成分綜合得分表

注：筆者根據MATLAB軟件處理結果整理得出，按主成分得分從低到高排序。

四、結論與政策建議

本文旨在從監(jiān)管者視角構建基于整個金融市場的第三方支付金融風險綜合測度體系，在參考FSCI模型思路的基礎上，結合第三方支付體系運營的特殊性，分析并選取適合衡量第三方支付金融風險的基礎指標。在數據缺失的情況下，采用Python軟件爬取數據。在此基礎上，運用主成分分析法篩選出兩個綜合因子指標，即市場穩(wěn)定因子、制度因子。分別實現對第三方支付市場風險和制度風險的量化，并得到不同基礎指標對核心指標的權重。結論如下：

第一，與金融市場穩(wěn)定因子相反，第三方支付的市場風險與進入者占比、第三方支付平臺逾期率之間均存在正相關特性；與寡頭企業(yè)的市場份額占比、揭露洗錢問題占比、備付金率之間均存在負相關特性。由市場風險各指標的相對權重大小發(fā)現，中國第三方支付體系的市場風險主要源自洗錢問題。

第二，與制度因子相反，第三方支付的制度風險與交易類客戶投訴事件占比之間存在正相關特性；與被取締企業(yè)占比、交易規(guī)模之間存在負相關特性。由制度風險指標的權重來看，相對而言，交易規(guī)模是制度風險最主要的影響因素。

根據以上結論，本文提出將揭露洗錢問題占比等八項基礎指標納入平臺風險識別系統(tǒng)建立第三方支付體系的系統(tǒng)穩(wěn)定性評價標準，供監(jiān)管部門和相關機構參考。

具體的建議措施包括以下三點：第一，央行等金融監(jiān)管部門可通過與支付寶、財付通等大型第三方支付平臺開展大數據合作，構建統(tǒng)一的行業(yè)數據指標平臺；第二，識別各基礎指標的異常變動，實現對第三方支付金融風險的及早預警。第三，重點關注“洗錢”問題、市場結構變化以及交易規(guī)模等指標的變動情況。

由于中國第三方支付行業(yè)產生歷史較短，相關數據較少，限制了文章的數據分析精確程度。限于篇幅，各基礎指標占核心指標的權重不同的原因沒有展開分析。這些不足可以在未來的研究中進一步完善和拓展。