課題組

摘要：基于信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)惡性循環(huán)機(jī)制的理論分析，對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸出借行為結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行優(yōu)化，采用普通最小二乘法（OLS）模型、邏輯回歸（Logit）模型、Probit模型實(shí)證檢驗(yàn)借款信息變量的借貸策略效應(yīng)，通過(guò)大數(shù)據(jù)決策樹(shù)算法對(duì)所選取的變量進(jìn)行預(yù)警過(guò)程的仿真模擬，結(jié)果表明：P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的信用中介化融資風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)系統(tǒng)化效應(yīng)顯著，第三方大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警有利于規(guī)制P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)信用中介化下的主體融資風(fēng)險(xiǎn)，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)應(yīng)該定位為信息中介。為了回歸這一定位，增強(qiáng)平臺(tái)性質(zhì)“變異”過(guò)程中第三方風(fēng)控預(yù)警能力，必須落實(shí)平臺(tái)信息中介政策，嚴(yán)懲信用中介化網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)；實(shí)行行業(yè)數(shù)據(jù)共享，完善征信體系建設(shè)，構(gòu)建信貸市場(chǎng)有序化發(fā)展的良性契約基礎(chǔ)；加強(qiáng)金融風(fēng)險(xiǎn)教育，建立政府—平臺(tái)—主體“三位一體”的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制體系，完善市場(chǎng)準(zhǔn)入機(jī)制和平臺(tái)動(dòng)態(tài)監(jiān)管預(yù)警機(jī)制，建立良好、有序的網(wǎng)絡(luò)信貸市場(chǎng)。

關(guān)鍵詞：P2P網(wǎng)絡(luò)借貸；信用中介化；流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)；信息中介

中圖分類號(hào)：F830.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1007-8266（2019）03-0102-10

一、引言

2018年6月以來(lái)，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)不斷“爆雷”，社會(huì)影響惡劣。究其原因，一方面源于宏觀經(jīng)濟(jì)處于下行期，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)所引致的企業(yè)違約率高；另一方面則受借貸平臺(tái)信用中介化①的羈束，即借貸平臺(tái)偏離信息中介本質(zhì)，引致市場(chǎng)契約摩擦。因此，如何甄別與控制平臺(tái)信用中介化是當(dāng)下金融監(jiān)管部門以及學(xué)者普遍關(guān)心的問(wèn)題。

由于我國(guó)正處于互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管發(fā)展的初步階段，鑒于該行業(yè)從業(yè)者的大量涌入和融資項(xiàng)目的不斷衍生并復(fù)雜化，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)角色定位的信用中介化產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)是我們面臨的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題。值得注意的是，越來(lái)越多的學(xué)者意識(shí)到平臺(tái)性質(zhì)研究的重要性，例如趙鷂、殷實(shí)[ 1 ]總結(jié)了平臺(tái)信用中介化的原因和風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源；盧馨、李慧敏[ 2 ]將P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)與銀行貸款進(jìn)行比較，分析了網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的性質(zhì)特點(diǎn)；鄭揚(yáng)揚(yáng)[ 3 ]把網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的角色定位分為信息中介、信用中介和增信中介；馮果、蔣莎莎[ 4 ]以宜信平臺(tái)的線下模式和線上模式為例，闡述了信用中介化的過(guò)程。因此，厘清網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)信用中介化的內(nèi)在邏輯，有利于完善監(jiān)管體系，進(jìn)而控制相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)。

目前對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸中風(fēng)險(xiǎn)的研究，學(xué)者們多從借款人、出借人和平臺(tái)三個(gè)角度展開(kāi)。從平臺(tái)角度產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)看，趙鷂、殷實(shí)[ 1 ]同樣基于借款人、出借人和平臺(tái)，對(duì)平臺(tái)信用中介化的風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源展開(kāi)討論，并認(rèn)為信用中介化風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源于信息不對(duì)稱下的借款人信貸風(fēng)險(xiǎn)、出借人非法資金的法律風(fēng)險(xiǎn)以及平臺(tái)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、政策風(fēng)險(xiǎn)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。王陽(yáng)陽(yáng)、趙峰[ 5 ]針對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸中的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了相關(guān)研究，并提出狹義上的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是指運(yùn)用錯(cuò)配時(shí)間、額度以及利用債權(quán)重復(fù)轉(zhuǎn)讓方法所引起的風(fēng)險(xiǎn)，然而，對(duì)平臺(tái)信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的作用機(jī)理闡述得不夠清晰。此外，關(guān)于平臺(tái)信用中介化對(duì)借款人、出借人及平臺(tái)自身的影響的研究甚少，而受平臺(tái)信用中介化影響最大的往往是提供資金的出借人，其次是平臺(tái)本身。因此，本文基于網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)角度，提出信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)惡性循環(huán)機(jī)制，有助于厘清平臺(tái)信用中介化、出借人和平臺(tái)自身三者之間的作用機(jī)制。

進(jìn)一步地，在厘清網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)信用中介化內(nèi)在邏輯的基礎(chǔ)上，控制平臺(tái)信用中介化的衍生風(fēng)險(xiǎn)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的性質(zhì)定位是第一道風(fēng)控，而金融科技是第二道風(fēng)控。對(duì)此，本文基于宜信平臺(tái)“線上線下結(jié)合”模式，從宜信“線上風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)合線下審核機(jī)制”的角度，提出“引入并強(qiáng)化大數(shù)據(jù)風(fēng)控來(lái)控制平臺(tái)信用中介化的衍生風(fēng)險(xiǎn)”的第二道風(fēng)控②。

本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分為網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)信用中介化的機(jī)制分析，構(gòu)建信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)惡性循環(huán)機(jī)制?？紤]到平臺(tái)信用中介化對(duì)投資人出借行為的影響，引入投資人感知風(fēng)險(xiǎn)概念和網(wǎng)絡(luò)借貸出借行為結(jié)構(gòu)模型，并基于信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)惡性循環(huán)機(jī)制對(duì)模型進(jìn)行完善。進(jìn)一步地，以宜信模式為案例，說(shuō)明第一道風(fēng)控的重要性，并引出第二道風(fēng)控。第二部分為實(shí)證分析和穩(wěn)健性檢驗(yàn)，挖掘第二道風(fēng)控環(huán)節(jié)借款信息中影響壞賬指標(biāo)的關(guān)鍵因素。第三部分基于借款人數(shù)據(jù)，利用決策樹(shù)算法仿真模擬借款人壞賬狀態(tài)的預(yù)警過(guò)程，以此證明預(yù)警指標(biāo)的適用性和大數(shù)據(jù)算法的可推廣性。

二、信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)惡性循環(huán)機(jī)制

（一）信息中介——P2P平臺(tái)的信用中介化

P2P平臺(tái)作為信息中介，在借款人與投資人之間起著信息搜集、信息公布、信息交互、信息撮合、資信評(píng)估等作用（參見(jiàn)表1）。然而近期問(wèn)題平臺(tái)多涉及增信服務(wù)、非法集資及資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)等超出信息中介職能范圍的信用中介業(yè)務(wù)活動(dòng)，偏離信息中介本質(zhì)，以致信用中介化。

根據(jù)《P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)及案例》相關(guān)規(guī)定，平臺(tái)的信用中介化可以做以下界定：非法集資、提供擔(dān)保、發(fā)放貸款、高風(fēng)險(xiǎn)融資、股權(quán)眾籌、虛假陳述、資產(chǎn)管理、發(fā)售理財(cái)產(chǎn)品、代理銷售混合捆綁、債權(quán)轉(zhuǎn)讓和物理場(chǎng)所宣傳融資項(xiàng)目③。此外，通過(guò)傳統(tǒng)銀行貸款與P2P網(wǎng)絡(luò)借貸業(yè)務(wù)范圍和借貸主體的對(duì)比，可以發(fā)現(xiàn)P2P平臺(tái)的性質(zhì)定位與銀行有顯著區(qū)別，主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的純信息中介職能，而當(dāng)網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的自身定位偏向銀行定位時(shí)，則出現(xiàn)P2P平臺(tái)的信用中介化。

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)出現(xiàn)信用中介化是由多方面原因引起的。趙鷂、殷實(shí)[ 1 ]認(rèn)為金融抑制、征信體系不健全、法律上存在監(jiān)管真空和監(jiān)管套利以及“羊群效應(yīng)”引發(fā)了平臺(tái)的信用中介化。金融抑制誘使平臺(tái)發(fā)售理財(cái)產(chǎn)品而偏離信息中介本質(zhì)；征信體系不健全使P2P平臺(tái)不能從征信體系獲得增信手段，從而依靠擔(dān)保來(lái)防范風(fēng)險(xiǎn)，但平臺(tái)自身提供擔(dān)保是偏離信息中介本質(zhì)的；法律上的監(jiān)管真空和監(jiān)管套利源于當(dāng)下監(jiān)管的權(quán)責(zé)不明晰，致使網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)從業(yè)者大量涌入，平臺(tái)良莠難辨，蘊(yùn)藏著信用中介化的潛在風(fēng)險(xiǎn)；“羊群效應(yīng)”分為投資人角度和平臺(tái)角度，借款方與投資方的信息不對(duì)稱引發(fā)投資人的羊群行為（即投資決策時(shí)投資者之間的效仿），以及該行業(yè)的低門檻、高收益引發(fā)的平臺(tái)羊群行為（即大量平臺(tái)的涌入），逐利心理與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)誘使平臺(tái)的信用中介化。

（二）信息中介交易機(jī)制

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的本質(zhì)是信息中介，符合市場(chǎng)規(guī)范的信用中介交易過(guò)程如下：首先，借款人在網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)發(fā)布借款信息，經(jīng)平臺(tái)審核后在網(wǎng)站上公示給出借人；其次，出借人根據(jù)借款信息、借款人的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)信息[ 6 ]以及其他借款人的決策信息做出是否出借的決定，以及出借（投標(biāo)）的金額與利率。平臺(tái)會(huì)設(shè)定最低投標(biāo)額度，且一項(xiàng)標(biāo)的可以同時(shí)多人投標(biāo)，當(dāng)投標(biāo)總金額大于借款金額時(shí)，利率低者勝出，至此借款成功，出借人的資金將流入借款人賬戶。只要借款人在規(guī)定期限內(nèi)償還貸款，一筆交易完成；一旦借款人違約，違約風(fēng)險(xiǎn)則由出借人直接承擔(dān)。

（三）信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)惡性循環(huán)機(jī)制

當(dāng)P2P平臺(tái)不再滿足信息中介交易機(jī)制下的交易規(guī)模，為了吸引更多投資者，則開(kāi)始直接或間接地越權(quán)行使信用中介的職能，包括增信服務(wù)、非法集資及資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)。常見(jiàn)的增信服務(wù)包括承諾保本保息、提供擔(dān)保、虛假陳述及在物理場(chǎng)所宣傳或推薦融資項(xiàng)目等[ 7 ]；非法集資則包括發(fā)放貸款、股權(quán)眾籌等形式；資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)包括信托計(jì)劃、公募基金、私募基金、保險(xiǎn)資產(chǎn)管理等。

為了研究平臺(tái)信用中介化對(duì)投資人出借行為的影響，本文引入感知風(fēng)險(xiǎn)的概念。陳冬宇等[ 8 ]將投資人出借意愿設(shè)為因變量，感知風(fēng)險(xiǎn)與對(duì)借款人信任為自變量，結(jié)果表明，出借人對(duì)借款人的感知風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響其出借意愿，而對(duì)借款人的信任則正向影響其出借意愿，感知社會(huì)資本和感知信息質(zhì)量均負(fù)向影響其感知風(fēng)險(xiǎn)，正向影響對(duì)借款人的信任（如圖1所示）。但感知信息質(zhì)量對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)的影響與感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)出借意愿的影響均不顯著，這可能是由網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)交易行為的特殊性所致。

對(duì)于這一反?，F(xiàn)象，本文從P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)角度，基于信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)[ 9 ]惡性循環(huán)機(jī)制優(yōu)化現(xiàn)有模型，基于P2P行業(yè)“爆雷”以來(lái)的現(xiàn)實(shí)境況展開(kāi)經(jīng)濟(jì)分析，并提出相應(yīng)解決措施。

在網(wǎng)絡(luò)借貸交易過(guò)程中，當(dāng)借款人產(chǎn)生違約風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，在平臺(tái)是信息中介的定位下，違約風(fēng)險(xiǎn)將由投資人承擔(dān)。然而，平臺(tái)的增信服務(wù)將部分借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移至平臺(tái)自身，利用自有資金池填補(bǔ)資金空缺，弱化了出借人的感知風(fēng)險(xiǎn)；投資人對(duì)平臺(tái)的信任間接強(qiáng)化了對(duì)借款人的信任。借款基數(shù)的增加，致使壞賬率猛增的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)增大，且平臺(tái)自身?yè)?dān)保資質(zhì)有限并受到擔(dān)保凈資產(chǎn)杠桿率的限制[ 10 ]。一旦平臺(tái)自有的資金池?zé)o法維持資金流動(dòng)，出現(xiàn)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，且流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)在融資傳導(dǎo)過(guò)程中因杠桿率而不斷被放大，平臺(tái)則通過(guò)挪用出借人資金，或利用虛假陳述、承諾保本保現(xiàn)、加息返現(xiàn)等手段，加劇信用中介化，吸引新投資人注入更多資金填補(bǔ)空缺，繼而進(jìn)一步提高了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，形成所謂的“龐氏騙局”。如此循環(huán)往復(fù)，當(dāng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)積累到一定程度，一旦資金鏈斷裂，多數(shù)平臺(tái)選擇“跑路”或停業(yè)，這會(huì)給投資人帶來(lái)巨大的損失。信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)惡性循環(huán)機(jī)制如圖2所示。

信用中介化實(shí)質(zhì)上并沒(méi)有緩釋借貸雙方的信息不對(duì)稱狀況，還在一定程度上干擾了投資人出借行為，強(qiáng)化了非理性決策風(fēng)險(xiǎn)，引致流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的市場(chǎng)化。傳統(tǒng)出借行為理論模型并未充分考慮網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)性質(zhì)帶來(lái)的影響，僅從出借人主觀感知能力進(jìn)行探究，且對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)影響不顯著的原因解釋不充分。本文基于信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)惡性循環(huán)機(jī)制，對(duì)此進(jìn)行補(bǔ)充闡釋。

如圖3所示，法律監(jiān)管部門應(yīng)對(duì)交叉嵌套的互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品進(jìn)行定性和處置，建立第三方支付機(jī)構(gòu)客戶備付金集中存管制度，監(jiān)測(cè)并處置虛假?gòu)V告片面宣傳或促銷，捏造、散布虛假信息或不完整信息損害他人商業(yè)信譽(yù)的行為，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)金融信用體系建設(shè)。同時(shí)，大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警不僅要對(duì)借款人風(fēng)險(xiǎn)做出預(yù)警，還應(yīng)考慮平臺(tái)信用中介化帶來(lái)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)榉杀O(jiān)管不可能面面俱到，且法律法規(guī)的出臺(tái)具有時(shí)滯性，所以第三方大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警在廣告、宣傳等方面應(yīng)做好輿情監(jiān)測(cè)，進(jìn)行多元化的數(shù)據(jù)采集與分析。一方面監(jiān)測(cè)借款人風(fēng)險(xiǎn)，另一方面監(jiān)測(cè)平臺(tái)信用中介化風(fēng)險(xiǎn)。

征信體系的建設(shè)是對(duì)借貸雙方信息不對(duì)稱問(wèn)題最直接有效的解決方式，這使得借款人借款信息的初始評(píng)級(jí)更加可靠，繼而提高第三方風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警的準(zhǔn)確率，為投資人提供更加有效的投資決策依據(jù)。如圖3所示，可從建立信貸資產(chǎn)標(biāo)的“穿刺”行業(yè)披露機(jī)制、強(qiáng)化行業(yè)數(shù)據(jù)共享機(jī)制建設(shè)及搭建信用中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)等方面入手，完善征信體系，構(gòu)建信貸市場(chǎng)有序化發(fā)展的良性契約基礎(chǔ)。

基于信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)惡性循環(huán)機(jī)制的理論分析，平臺(tái)的信用中介化會(huì)扭曲傳統(tǒng)出借行為結(jié)構(gòu)模型，弱化變量對(duì)出借意愿影響的顯著性水平（如感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)出借意愿的影響及感知信息質(zhì)量對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)的影響等）。上述網(wǎng)絡(luò)借貸出借行為優(yōu)化結(jié)構(gòu)模型從法律監(jiān)管和第三方風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警角度對(duì)平臺(tái)的信用中介化進(jìn)行有效控制，阻斷了主體融資風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)，使得流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和借款人風(fēng)險(xiǎn)向平臺(tái)轉(zhuǎn)移，強(qiáng)化了感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)出借意愿的影響。

宜信資產(chǎn)端“線上線下結(jié)合”模式：宜信開(kāi)辟大量線下的銷售隊(duì)伍，審核借款人資質(zhì)，尋找信用好的借款人，以保證信息的可靠性和貸款質(zhì)量。雖然這種方式人力成本高，但在我國(guó)當(dāng)下征信體系不完善的情況下，不失為一種可靠的風(fēng)控手段。宜信線上采用大數(shù)據(jù)風(fēng)控，對(duì)投資人和借款人的資格條件、信息真實(shí)性、融資項(xiàng)目真實(shí)性及合法性等進(jìn)行必要審核，引導(dǎo)投資人小額分散方式參與網(wǎng)絡(luò)借貸，并對(duì)客戶身份進(jìn)行識(shí)別，提交可疑交易報(bào)告，利用信息化手段實(shí)施反洗錢、反恐怖融資。

本文藉由網(wǎng)絡(luò)借貸出借行為優(yōu)化結(jié)構(gòu)模型挖掘P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)根源，闡釋平臺(tái)的信用中介化對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的引致機(jī)制與效應(yīng)，為出臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)提供理論支撐。規(guī)范平臺(tái)的性質(zhì)與定位，識(shí)別平臺(tái)信用中介化及借款人風(fēng)險(xiǎn)，是未來(lái)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)治理的主要方向。通過(guò)法律手段，從根源上實(shí)現(xiàn)P2P借貸平臺(tái)信息中介的本質(zhì)回歸，限制平臺(tái)通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移的手段吸引投資，并實(shí)行第三方支付機(jī)構(gòu)客戶備付金集中存管措施，使平臺(tái)脫離對(duì)投資人資金的掌握，有利于疏解流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的市場(chǎng)系統(tǒng)化。

下文主要針對(duì)借款人風(fēng)險(xiǎn)的第三方大數(shù)據(jù)風(fēng)控問(wèn)題（即第二道風(fēng)控），挖掘借款信息中影響壞賬指標(biāo)的關(guān)鍵因素，實(shí)證檢驗(yàn)在有限數(shù)據(jù)即信息不對(duì)稱的條件下，決策樹(shù)算法在預(yù)警過(guò)程中的預(yù)測(cè)效果。

三、信息不對(duì)稱條件下決策樹(shù)算法的預(yù)警檢驗(yàn)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與變量選取

本文選取了拍拍貸2015年1月1日至2017年1月30日291 336支信用標(biāo)數(shù)據(jù)展開(kāi)分析，通過(guò)LCIS（Loan Characteristics Investment Status）所包括LC部分21個(gè)字段的借款人成交特征及IS部分15個(gè)字段的借款當(dāng)期特征④，構(gòu)建主體融資風(fēng)險(xiǎn)要素體系。

拍拍貸是國(guó)內(nèi)純信用無(wú)擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)，同時(shí)也是一家由工商部門批準(zhǔn)，獲得“金融信息服務(wù)”資質(zhì)的互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)平臺(tái)⑤。目前正逐步上線征信授權(quán)查詢功能，用戶簽署征信查詢授權(quán)書后，拍拍貸的合作持牌金融機(jī)構(gòu)就有權(quán)利查詢、報(bào)送用戶的征信。借款人一旦逾期，合作持牌金融機(jī)構(gòu)就有權(quán)將逾期記錄報(bào)送至中國(guó)人民銀行征信系統(tǒng)，其他的銀行或金融機(jī)構(gòu)也可查詢到借款人的相關(guān)記錄。

根據(jù)拍拍貸平臺(tái)的網(wǎng)站信息，該平臺(tái)自主開(kāi)發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估系統(tǒng)——魔鏡系統(tǒng)（Mag？ ic Mirror System）將提供一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分來(lái)反映對(duì)借款人逾期率的預(yù)測(cè)。借貸雙方都能看到此評(píng)級(jí)，AA至F的風(fēng)險(xiǎn)依次遞增。此外，其評(píng)級(jí)主要基于以下信息：歷史還款記錄、個(gè)人債務(wù)、個(gè)人信息、信用記錄、第三方數(shù)據(jù)等。這些借款人的基本信息對(duì)投標(biāo)結(jié)果具有重要影響[ 11 ]，所以此次研究則利用了魔鏡系統(tǒng)，將借款人的初始評(píng)級(jí)作為借款人當(dāng)期違約風(fēng)險(xiǎn)的重要參考依據(jù)之一。

本文將影響壞賬狀態(tài)的因素分為個(gè)人信息、借款屬性、平臺(tái)依賴度和還款屬性四個(gè)方面，并在此基礎(chǔ)上從借款信息中尋找子影響因素作為實(shí)證分析的自變量。具體信息如表2所示。其中，個(gè)人信息作為借款人的基本信息屬性，其初始評(píng)級(jí)具有重要影響，初始評(píng)級(jí)越高，借款利率越低，當(dāng)期標(biāo)的出現(xiàn)壞賬的可能性越低。此外，借款人如果是首標(biāo)，出現(xiàn)壞賬的可能性會(huì)相對(duì)低于非首標(biāo)借款人。借款屬性側(cè)面描述了借款人的借款意圖，借款期限長(zhǎng)、借款金額高、借款類型為APP閃電或非安全標(biāo)的的借款人值得借貸平臺(tái)或投資人警惕。平臺(tái)依賴度從借款人的歷史成功借款金額和投資金額兩個(gè)角度反映了借款人（當(dāng)其進(jìn)行投資時(shí)則成為投資人）對(duì)該平臺(tái)的黏性，對(duì)平臺(tái)比較信任的用戶此項(xiàng)屬性表現(xiàn)為依賴度更高，從而其出現(xiàn)壞賬的可能性往往會(huì)低于依賴度很低的用戶。平臺(tái)可從如何提升用戶黏性的角度進(jìn)一步優(yōu)化運(yùn)營(yíng)管理，提出相應(yīng)的用戶挽留機(jī)制，對(duì)于偏投資型客戶則要做好客戶流失預(yù)警，對(duì)偏借貸型客戶做好違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。還款屬性針對(duì)的是借款方，主要包括已還本金和待還本金，當(dāng)已還本金相對(duì)過(guò)低或者出現(xiàn)大量待還本金時(shí)，則需對(duì)平臺(tái)發(fā)出預(yù)警信號(hào)，重點(diǎn)關(guān)注還款率低于一定水平的借款人，這個(gè)水平的制定則需根據(jù)借貸平臺(tái)業(yè)務(wù)自身特點(diǎn)和需求而自主擬定。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)與回歸分析

本文首先對(duì)拍拍貸交易數(shù)據(jù)的借款人初始評(píng)級(jí)（描述統(tǒng)計(jì)參見(jiàn)表3）做可視化處理，形成帕累托直方圖，如圖4所示。

初始評(píng)級(jí)A、B、C、D、AA的樣本占總樣本的90%以上，其中安全標(biāo)和低信用等級(jí)標(biāo)占比較小。

做壞賬標(biāo)志與自變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表4所示。

可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)期壞賬標(biāo)志的借款人歷史平均借款金額和當(dāng)期借款金額都要高于非壞賬標(biāo)志的借款人。從最大值和最小值來(lái)看，壞賬與非壞賬標(biāo)志借款人的借款金額比較接近，但壞賬標(biāo)志的借款金額標(biāo)準(zhǔn)差要大于非壞賬標(biāo)志，可見(jiàn)當(dāng)期壞賬的不同借款人借款金額波動(dòng)較大，當(dāng)然也有一定的可能是由于壞賬樣本量與非壞賬樣本量的不平衡造成的。此外，當(dāng)期壞賬借款人的初始評(píng)級(jí)低于非壞賬借款人，說(shuō)明初始評(píng)級(jí)可以作為預(yù)測(cè)出現(xiàn)壞賬可能性的參考因素。從借款期限來(lái)看，壞賬借款人的借款期限更長(zhǎng)，借款期限的延長(zhǎng)會(huì)增加出借人或者P2P平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)，相對(duì)來(lái)說(shuō)對(duì)借款方更有利，所以更加容易產(chǎn)生壞賬?；诖€本金角度，壞賬借款方明顯要高于非壞賬借款人，而已還本金則相對(duì)少很多。投資金額的數(shù)量可以反映客戶對(duì)平臺(tái)的用戶黏性和信任度，黏性高、信任平臺(tái)的人不容易出現(xiàn)壞賬，這從表4的投資金額的平均值和最大值可以看出。

在選擇回歸模型時(shí)，考慮到因變量（即壞賬狀態(tài)），是二值選擇變量，所以在傳統(tǒng)OLS回歸模型的基礎(chǔ)上，考慮用Logit回歸模型或Probit模型來(lái)替代。誤差項(xiàng)不會(huì)正常分布，會(huì)出現(xiàn)異方差性，預(yù)測(cè)值將超出0和1的邏輯邊界。Logit模型和Probit模型在底層分布的假設(shè)上有所不同。Logit假設(shè)分布是邏輯的（即結(jié)果發(fā)生或不發(fā)生）；Probit模型假設(shè)基礎(chǔ)分布是正常的，這基本上意味著觀察到的結(jié)果發(fā)生或不發(fā)生，但這反映了正常分布的潛在變量滿足某個(gè)閾值。如果觀察邊際效應(yīng)（意味著結(jié)果的預(yù)測(cè)平均值對(duì)平均值保持其他協(xié)變量或平均值超過(guò)觀察值），Logit模型和Probit模型將基本上做出相同的預(yù)測(cè)。本文選擇Probit模型作為分析模型。

由于涉及金額的變量單位數(shù)量級(jí)有差異，所以回歸系數(shù)更加直觀，在此對(duì)其單位進(jìn)行轉(zhuǎn)換：借款金額單位為萬(wàn)元，歷史成功借款金額單位為十萬(wàn)元，總待還本金單位為萬(wàn)元，我的投資金額單位為百元，已還本金單位為十元，待還本金單位為十元。

在表5中，列（1）是OLS模型的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，列（2）是Logit模型的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，列（3）是Probit模型的基準(zhǔn)回歸結(jié)果的邊際效應(yīng)。可以發(fā)現(xiàn)，基于OLS模型的回歸很大程度上低估了各變量的影響效應(yīng)。列（3）回歸結(jié)果表明，借款金額、借款期限、歷史成功借款金額、已還本金和待還本金正向影響出現(xiàn)壞賬的可能性，而初始評(píng)級(jí)、借款類型、是否首標(biāo)、歷史逾期還款期數(shù)和我的投資金額負(fù)向影響出現(xiàn)壞賬的可能性。其中，初始評(píng)級(jí)每增加一級(jí)，出現(xiàn)壞賬的概率理論上相應(yīng)減少24%，首標(biāo)借款人出現(xiàn)壞賬的概率比非首標(biāo)借款人低4%。

基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表5列（1）、列（2）和列（3）所示。

本文進(jìn)一步通過(guò)改變樣本來(lái)考察基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，如表5列（4）和列（5）所示。其中，列（4）估計(jì)了31～40歲借款人的子樣本的邊際效應(yīng)，列（5）考察了借款人之中沒(méi)有進(jìn)行手機(jī)認(rèn)證、戶口認(rèn)證、視頻認(rèn)證、學(xué)歷認(rèn)證、征信認(rèn)證以及淘寶認(rèn)證的借款人的子樣本的邊際效應(yīng)?？梢钥吹?，基準(zhǔn)結(jié)果的邊際效應(yīng)在上述子樣本中都保持了高度穩(wěn)健態(tài)勢(shì)。

“我的投資金額”變量反映借款人對(duì)平臺(tái)的依賴度。壞賬狀態(tài)與平臺(tái)的依賴度可能存在反向的因果關(guān)系，即“我的投資金額”變量可能是內(nèi)生解釋變量，這會(huì)導(dǎo)致一般的Probit回歸所得系數(shù)不具有一致性，所以還需要對(duì)“我的投資金額”變量進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。本文將借款類型、是否首標(biāo)作為內(nèi)生性解釋變量“我的投資金額”的工具變量。一方面滿足借款類型、是否首標(biāo)與我的投資金額的相關(guān)性，另一方面滿足借款類型、是否首標(biāo)不直接影響壞賬狀態(tài)的外生性，即間接影響壞賬狀態(tài)。IV Probit估計(jì)的結(jié)果如表5列（6）所示。對(duì)比列（3）和列（6）結(jié)果，一般的Probit模型估計(jì)時(shí)，“我的投資金額”變量的內(nèi)生性，將低估借款期限、歷史成功借款金額、我的投資金額、已還本金和待還本金對(duì)出現(xiàn)壞賬概率的影響，同時(shí)高估借款金額和初始評(píng)級(jí)對(duì)出現(xiàn)壞賬概率的影響。弱工具識(shí)別檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示，J和AR統(tǒng)計(jì)量的p值均在1%的置信水平上顯著，所以應(yīng)該拒絕“內(nèi)生變量與工具變量不相關(guān)”的原假設(shè)，即本文所選取的工具變量不是弱工具變量。

四、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系仿真模擬

（一）數(shù)據(jù)預(yù)處理

由回歸分析從借款信息中篩選出關(guān)鍵自變量，所得系數(shù)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，變量之間不存在多重共線性，所以系數(shù)的正負(fù)可以假設(shè)與實(shí)際情況相符，即自變量對(duì)因變量的影響方向與實(shí)際情況一致。在此基礎(chǔ)上，才可以利用所得系數(shù)進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)分析。本文在預(yù)測(cè)這一環(huán)節(jié)采用決策樹(shù)算法來(lái)代替?zhèn)鹘y(tǒng)回歸預(yù)測(cè)的方法，基于包含了291 336個(gè)樣本、39個(gè)字段的LCIS_2.csv數(shù)據(jù)集，為了應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)CART算法，將該數(shù)據(jù)集劃分為train.csv和test.csv的訓(xùn)練集和測(cè)試集。訓(xùn)練集和測(cè)試集都包含借款金額、借款期限、初始評(píng)級(jí)、借款類型、是否首標(biāo)、歷史成功借款金額、我的投資金額、已還本金、待還本金和壞賬狀態(tài)10個(gè)字段，其中訓(xùn)練集樣本量為250 000，測(cè)試集樣本量為41 336。

（二）決策樹(shù)算法

分類與回歸樹(shù)（CART）是一種相對(duì)有效的非參數(shù)分類和回歸方法。它通過(guò)構(gòu)建二叉樹(shù)模型達(dá)到預(yù)測(cè)目的。

該模型是基于昆蘭（Quinlan）于1986年提出的ID3和1993年提出的C4.5兩種方法的改進(jìn)算法，比ID3和C4.5算法具有更好的抗噪聲性能[ 12 ]，并且已經(jīng)在統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域和數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域普遍使用。它采用與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)完全不同的方式構(gòu)建預(yù)測(cè)準(zhǔn)則，以二叉樹(shù)的形式給出，很容易理解、使用和解釋。在很多情況下，由CART模型構(gòu)建的預(yù)測(cè)樹(shù)比傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法構(gòu)建的代數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)則更加準(zhǔn)確，而且數(shù)據(jù)越復(fù)雜、變量越多，算法就顯得更優(yōu)越⑥，模型的關(guān)鍵在于預(yù)測(cè)準(zhǔn)則的構(gòu)建。這里采用python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)sklearn中的決策樹(shù)CART算法對(duì)樣本進(jìn)行分析。從本地導(dǎo)入train.csv和test. csv分別作為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，并從訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本中分別提取出自變量和因變量X_train，X_test，y_train和y_test（都是向量形式），得出訓(xùn)練集和測(cè)試集上的混淆矩陣（參見(jiàn)表7）。

由壞賬狀態(tài)的精準(zhǔn)率可知，預(yù)測(cè)借款人此標(biāo)為壞賬的所有樣本中有86%的樣本確實(shí)是壞賬；由召回率可知，借款人此標(biāo)實(shí)際會(huì)成為壞賬的所有樣本中只有13%的樣本被預(yù)測(cè)到。由此次樣本數(shù)據(jù)得到的結(jié)果表明，預(yù)測(cè)借款人是壞賬的精準(zhǔn)率能達(dá)86%，但預(yù)測(cè)偏保守（參見(jiàn)表8）。

由于許多相關(guān)借款及借款人數(shù)據(jù)的不可得性，與現(xiàn)實(shí)相比，本文的模擬過(guò)程僅利用了非常有限的借款信息，但預(yù)測(cè)精準(zhǔn)率卻能達(dá)到86%，可見(jiàn)大數(shù)據(jù)算法在數(shù)據(jù)相對(duì)豐富且多元化的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景（比如在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的第三方風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警過(guò)程中）具有較好的推廣價(jià)值。

五、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

1.第三方大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警有利于規(guī)制P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)信用中介化下的主體融資風(fēng)險(xiǎn)

本文基于信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)惡性循環(huán)機(jī)制的理論分析，優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)借貸出借行為結(jié)構(gòu)模型。如圖3所示，在法律監(jiān)管的基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警應(yīng)綜合考慮借款人風(fēng)險(xiǎn)和平臺(tái)信用中介化風(fēng)險(xiǎn)，做好輿情監(jiān)測(cè)，以填補(bǔ)法律監(jiān)管的空缺。

此外P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)應(yīng)該定位為信息中介。因?yàn)镻2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)信用中介化破壞市場(chǎng)契約環(huán)境引致信貸市場(chǎng)系統(tǒng)性失范。對(duì)出借人來(lái)說(shuō)，一方面，信用中介化干擾了其對(duì)借款人的感知風(fēng)險(xiǎn)，間接增加了其對(duì)借款人的信任，即低估了借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)。信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的惡性循環(huán)機(jī)制使得平臺(tái)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)積累到超出其可承受的范圍，使借款人出現(xiàn)資金鏈斷裂，從而跑路或停業(yè)，使出借人蒙受巨大損失；另一方面，使得詐騙平臺(tái)有機(jī)可乘，造成出借人的直接損失。

對(duì)平臺(tái)自身來(lái)說(shuō)，信用中介化使其受到由宏觀的政策性風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)榻杩罘竭`約率受整體宏觀經(jīng)濟(jì)的影響，在經(jīng)濟(jì)低迷期違約率通常會(huì)提高。此外，投資者也會(huì)根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境調(diào)整投資信心，一旦投資信心大幅下降，P2P平臺(tái)出現(xiàn)大量資金出逃現(xiàn)象，行業(yè)資金凈流出加劇，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)增加。

2.借款人借款信息與大數(shù)據(jù)算法是風(fēng)控預(yù)警的重要支柱

本文實(shí)證部分基于分類視角從借款信息各變量歸納出四個(gè)基本屬性，挖掘變量的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，分別為個(gè)人信息、借款屬性、平臺(tái)依賴度和還款屬性。其中，平臺(tái)依賴度的子影響因素——我的投資金額變量是內(nèi)生性解釋變量，即借款人的平臺(tái)依賴度與壞賬狀態(tài)存在反向因果關(guān)系。這意味著違約風(fēng)險(xiǎn)高的借款人存在欺詐行為的可能性較大，容易出現(xiàn)一次性借巨款和多平臺(tái)借款的行為，呈現(xiàn)出極低的平臺(tái)依賴度。基于此，本文建議網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)在第二道風(fēng)控環(huán)節(jié)中設(shè)計(jì)借款人平臺(tái)依賴度相關(guān)測(cè)度指標(biāo)，從如何提升用戶黏性的角度進(jìn)一步優(yōu)化運(yùn)營(yíng)管理，建立相應(yīng)的用戶挽留機(jī)制，對(duì)于偏投資型客戶則要做好客戶流失預(yù)警，對(duì)于偏借貸型客戶做好違約風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，嚴(yán)格設(shè)置借款人的借款金額上線，監(jiān)測(cè)類似的欺詐行為。

本文的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模擬過(guò)程利用有限的借款信息，預(yù)測(cè)精準(zhǔn)率達(dá)到86%。體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)算法在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)第三方風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警過(guò)程中的推廣價(jià)值，所以大數(shù)據(jù)算法在風(fēng)控預(yù)警過(guò)程中的應(yīng)用是必然趨勢(shì)。這正符合當(dāng)今監(jiān)管科技模式從主要通過(guò)社會(huì)舉報(bào)信息、網(wǎng)絡(luò)輿情信息和基礎(chǔ)信息收集研判，實(shí)現(xiàn)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警和監(jiān)管向以交易大數(shù)據(jù)為主，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)輿情信息、社會(huì)舉報(bào)信息、基礎(chǔ)信息等構(gòu)建監(jiān)測(cè)預(yù)警體系轉(zhuǎn)變升級(jí)的理念⑦。充分利用交易信息，通過(guò)關(guān)口前移、源頭布控，對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)早發(fā)現(xiàn)、早識(shí)別、早預(yù)警、早核實(shí)、早打擊，繼而降低監(jiān)管成本，提升監(jiān)管效率。

（二）政策建議

為了回歸P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的信息中介定位，加強(qiáng)平臺(tái)性質(zhì)“變異”過(guò)程中第三方風(fēng)控預(yù)警的能力，提出以下政策建議：

1.落實(shí)平臺(tái)信息中介政策，嚴(yán)懲信用中介化網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)

結(jié)合已有相關(guān)法律法規(guī)，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸要堅(jiān)持平臺(tái)功能，定位信息中介業(yè)務(wù)，為借款人與出借人實(shí)現(xiàn)直接借貸提供信息搜集、信息公布、資信評(píng)估、信息交互、信貸撮合等服務(wù)；不得偏離信息中介的角色，實(shí)際掌握資金的供給和需求，隔斷資金供求雙方的直接聯(lián)系和信息交流，更不得挪用、詐騙客戶資金，也不能吸收存款和發(fā)放貸款；充當(dāng)信用中介的角色，應(yīng)該實(shí)行第三方支付機(jī)構(gòu)客戶備付金集中存管制度。

2.引導(dǎo)行業(yè)數(shù)據(jù)共享，完善征信體系建設(shè)

雷陽(yáng)等[ 13 ]曾提出“征信體系是P2P回歸信息中介的關(guān)鍵”。征信體系建設(shè)是對(duì)借貸雙方信息不對(duì)稱問(wèn)題最直接有效的解決方式，這使得借款人借款信息的初始評(píng)級(jí)更加可靠，繼而提高第三方風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警的準(zhǔn)確率，為投資人提供更加有效的投資決策依據(jù)。從建立信貸資產(chǎn)標(biāo)的“穿刺”行業(yè)披露機(jī)制、加強(qiáng)行業(yè)數(shù)據(jù)共享機(jī)制建設(shè)、搭建信用中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)等方面入手，完善征信體系，構(gòu)建信貸市場(chǎng)有序化發(fā)展的良性契約基礎(chǔ)。

3.加強(qiáng)投資人金融知識(shí)教育，增強(qiáng)投資人風(fēng)險(xiǎn)感知能力

基于本文“信用中介化與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)惡性循環(huán)機(jī)制”，投資人出借行為是網(wǎng)絡(luò)借貸交易過(guò)程中的重要環(huán)節(jié)，投資人的風(fēng)險(xiǎn)感知能力會(huì)影響投資人的理性決策。中國(guó)人民銀行在2017年發(fā)布的全國(guó)消費(fèi)者金融素養(yǎng)指數(shù)的平均分為63.71⑧。數(shù)據(jù)表明，我國(guó)消費(fèi)者金融素養(yǎng)水平有待提升，應(yīng)有針對(duì)性地普及金融知識(shí)，將金融知識(shí)納入國(guó)民教育體系。應(yīng)通過(guò)市場(chǎng)管理介入強(qiáng)化信貸市場(chǎng)，尤其是平臺(tái)化市場(chǎng)范疇中市場(chǎng)主體的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制，建立政府—平臺(tái)—主體“三位一體”的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)制體系，強(qiáng)化平臺(tái)信息披露、風(fēng)險(xiǎn)提示及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警建設(shè)，緩釋平臺(tái)信用中介化對(duì)于投資人的金融風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)。與此同時(shí)，完善市場(chǎng)準(zhǔn)入機(jī)制和平臺(tái)動(dòng)態(tài)監(jiān)管預(yù)警機(jī)制，補(bǔ)充建立網(wǎng)絡(luò)信貸平臺(tái)保證金制度、平臺(tái)主體信息披露制度與信用中介化平臺(tái)處置機(jī)制，解決網(wǎng)絡(luò)信貸市場(chǎng)平臺(tái)—主體間的信息失范問(wèn)題、權(quán)責(zé)錯(cuò)位問(wèn)題、風(fēng)險(xiǎn)分?jǐn)倖?wèn)題及不良處置問(wèn)題，建立良好、有序的網(wǎng)絡(luò)信貸市場(chǎng)。

注釋：

①本文將網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)脫離信息中介本質(zhì)的過(guò)程稱為“信用中介化”。

②大數(shù)據(jù)風(fēng)控可以理解為金融科技，所以本文提出的第二道風(fēng)控屬于傳統(tǒng)意義上的金融科技的第二道風(fēng)控。提出第一道風(fēng)控和第二道風(fēng)控概念的原因在于本文關(guān)于網(wǎng)絡(luò)借貸中風(fēng)險(xiǎn)控制的脈絡(luò)基于這兩個(gè)層次，即風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制和預(yù)警體系。

③信用中介化具體類型的定義詳見(jiàn)《P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)及案例》。

④拍拍貸互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)訓(xùn)練營(yíng)網(wǎng)址：https：//www.kesci. com/apps/home/dataset/58c614aab84b2c48165a262d/files。

⑤拍拍貸網(wǎng)址：https：//help.ppdai.com/Home/List/7。

⑥C4.5算法步驟和CART算法簡(jiǎn)述詳見(jiàn)http：//blog.sina.com. cn/s/blog_7399ad1f01014oic.html。

⑦詳見(jiàn)人民網(wǎng)，http：//money.people.com.cn/n1/2018/1111/c4 2877-30393475.html。

⑧詳見(jiàn)人民網(wǎng)，http：//politics.people.com.cn/n1/2017/0714/c1 001-29404027.html。

參考文獻(xiàn)：

[1]趙鷂，殷實(shí).P2P網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的異化[J].中國(guó)金融，2015（15）：90-92.

[2]盧馨，李慧敏.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的運(yùn)行模式與風(fēng)險(xiǎn)管控[J].改革，2015（2）：60-68.

[3]鄭揚(yáng)揚(yáng).我國(guó)P2P平臺(tái)的角色定位與治理研究[D].杭州：浙江大學(xué)，2016.

[4]馮果，蔣莎莎.論我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)貸款平臺(tái)的異化及其監(jiān)管[J].法商研究，2013，30（5）：29-37.

[5]王陽(yáng)陽(yáng)，趙峰.網(wǎng)絡(luò)借貸的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理分析[J].金融經(jīng)濟(jì)：下半月，2018（3）：75-77.

[6]GHATAK M.Group lending，local information and peer se？ lection1[J].Journal of development economics，1999，60（1）：27-50.

[7]互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì).P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)及案例[M].北京：中國(guó)金融出版社，2016：12.

[8]陳冬宇，朱浩，鄭海超.風(fēng)險(xiǎn)，信任和出借意愿——基于拍拍貸注冊(cè)用戶的實(shí)證研究[J].管理評(píng)論，2014，26（1）：150.

[9]宋逢明，譚慧.VaR模型中流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2004（6）：114-123.

[10]張超宇，陳飛.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)模式異化及去擔(dān)保化問(wèn)題研究[J].南方金融，2018（1）：68-74.

[11]李悅雷，郭陽(yáng)，張維.中國(guó)P2P小額貸款市場(chǎng)借貸成功率影響因素分析[J].金融研究，2013（7）：126-138.

[12]張瑋，楊善林，劉婷婷.基于CART和自適應(yīng)Boosting算法的移動(dòng)通信企業(yè)客戶流失預(yù)測(cè)模型[J].中國(guó)管理科學(xué)，2014，22（10）：90-96.

[13]雷陽(yáng)，黃卓.征信體系是P2P回歸信息中介的關(guān)鍵[J].征信，2016（4）：24-28.

On P2P Network Lending Platform’s Risk Prevention Mechanism and Early-warning System

——Based on the Perspective of Credit Intermediation and Liquidity Risk

Research Group

（Zhejiang Gongshang University，Hangzhou，Zhejiang310018，China）

Abstract：The authors mainly discuss the risk prevention and control mechanism and early-warning system of P2P network lending platform from the perspective of credit intermediation and liquidity risk. Firstly，the authors theoretically analyze the optimization of the structural model of the network lending behavior when considering the factors of credit intermediation and liquidity risk deteriorating circle mechanism. Secondly，they empirically analyze the effect of the borrowing strategy caused by the borrowing information variables with the OLS model，Logit model and Probit model，and simulate the risk alerting process through the variables selected by the big data decision tree algorithm. The empirical results show a significant relationship between the systemic effect of the financing risk market and the credit intermediary of the P2P network lending platform. The third-party big data risk monitoring and early warning is conducive to regulating the transmission of the main financial risk from the P2P network lending platform of credit intermediary services. Finally，the authors put out some suggestions to enhance the third party’s capability for risk control and early warning，we should implement the platform’s policy of positioning the information intermediary business，severely punish the online lending platform of credit intermediary services，promote the share of industrial data，perfect the construction of credit reference system，lay the solid foundation for the orderly development of credit market，strengthen the education of financial risk，perfect the mechanism of market access and dynamic supervision and early-warning of platforms，and establish the sound and orderly online credit market.

Key words：P2P network lending；credit intermediation；liquidity risk；information intermediation