網絡借貸信用風險論文范文第1篇
P2P即peer to peer (或person to person) , 即“個人對個人”。在P2P網絡借貸平臺上, 借款人和投資人實現無縫銜接, 中間橋梁便是P2P為基礎建立的網絡渠道。在這種平臺上, 無論是借款人還是投資人, 都能實現自己對資金的管理需求, 投資人以受到到期利息為收益, 借款人以收到借款資金為目的, 兩者互通有無, 互惠互贏。
P2P網絡借貸受到越來越多金融理財人士的關注和青睞的同時, 不為人知的風險系數也逐漸增多。我國的P2P網絡借貸平臺在2011年開始出現了跑路事件, 問題事件頻發, 據網貸之家統計的報告顯示:至2018年8月底, 新增457家問題平臺, 遠遠高出2017年的增長水平。問題平臺主要包括失聯、跑路、停業等。風險的爆發一方面致使很多投資人本息盡損, 嚴重影響整個行業的形象, 在社會上造成了惡劣影響, 給投資市場帶來了諸多不安定因素, 擾亂了金融系統的穩定。另一方面, 打擊了人們的投資積極性, 降低大眾對P2P網貸平臺的信任度, 阻礙行業的健康發展。
盡管P2P網絡借貸在發展過程中風險不斷呈現, 但從國務院會議屢次表態來看, 政府對作為傳統金融重要補充力量的P2P網絡借貸給予了充分肯定, 在全國政府工作會議上, 總理李克強曾用“異軍突起”形容互聯網金融的飛速發展, 他同時指出, 我國互聯網金融的發展是大有前景的, 各地要把握機會, 力爭上游, 保持金融業在互聯網的推進下有所突破。
二、P2P網絡借貸平臺主要風險分析
(一) 財務風險分析
(1) 財務披露風險。目前我國P2P網貸行業中, 由于不存在相關的監管要求, 沒有一家平臺會將自己的財務報表予以公布, 這種現象會導致即便是專業級別的P2P投資人士也只能根據對平臺專業度的有限認知來進行投資, 實際上這種投資和“盲投”近似, 對平臺的風險控制能力要求更高。在現實情況中, 投資者在選擇投資平臺時, 往往會比較看重平臺的外在因素, 如平臺背景等, 從而無法達到資金的最有效配置。
因此, 要降低財務披露風險, P2P平臺機構就必須做好信息監督, 將自己的財務報表和股東、管理者、交易程序等資料公開化, 做到強調的信息披露, 把投資者對P2P平臺的評價體系建立起來。
(2) 壞賬風險。壞賬是各P2P網貸平臺在運營中都會遇到的一大難題, 即在借貸中, 借款人不能按期還款付息, 且短期內無法償還貸款或已經不具備償還的能力。, 目前在我國P2P網貸平臺的主要業務還是以金融中介為主, 特別是中介模式的P2P網貸平臺, 自身并不是放貸人, 也不承擔任何的擔保責任, 一般只以借貸雙方繳納的中介費用為主要收入。因此, 借款人后期是否能按時還款付息, 對平臺的利益不會產生任何影響, 從而在主觀上直接導致平臺缺乏防范壞賬的積極性。
(二) 網貸平臺風險
(1) 聲譽風險。對金融產品而言, 收益和風險相伴共存。通常P2P業務用較高的收益作為營銷手段, 但其對風險的揭示并不充分, 諸多平臺打出“100%收益有保障”、“100%安全”等具有噱頭色彩的宣傳廣告。中國投資市場尚未成熟, 廣大普通群眾的投資經驗不足, 對風險預估能力有限, 一旦投資失敗, 必然會對整個P2P行業的聲譽都帶來負面影響, 同時將嚴重沖擊社會穩定。
(2) 技術安全風險。P2P網貸平臺依托的是互聯網, 網絡自身的缺陷就帶來了技術安全風險?；ヂ摼W本身具有虛擬性高、傳播面廣等特點, 一旦爆發網絡安全問題, 很有可能造成系統的不穩定。2013年來, 隨著P2P網絡借貸的發展, 其技術漏洞也成為網絡黑客攻擊的重點對象, 而DDOS是眾多網絡黑客中最為猛烈的一種, 對平臺的網絡環境造成致命一擊, 網絡黑客攻擊后的平臺, 基本處于癱瘓狀態, 致使投資者恐慌, 造成不利影響, 而P2P網貸的一個重要特征即是在大數據基礎上對信息進行分析和挖掘, 當個人交易數據等敏感信息被廣泛收集時, 實質上對客戶的賬戶安全提出了很大挑戰。
(三) 投資者風險
(1) 違約風險。如上述, 中國多家P2P網絡借貸平臺不斷遭到網絡病毒、黑客甚至卷款跑路行為的攻擊, 使得P2P網絡借貸企業難以為繼, 生存成為它們面臨的一個重大問題, 截至2013年, 破產的P2P網絡借貸企業已經多達300家, P2P平臺“跑路潮”對整個P2P網貸行業造成了重創。
目前大部分P2P網貸平臺都有不同形式的擔保, 但擔保的有效性值得懷疑。首先, 部分P2P網絡借貸企業自己獨自作為擔保責任人, 投資風險大大增加。其次, 對具有第三方擔保的平臺來說, 一旦發生大規模違約事件, 第三方擔保機構是否具有足夠大的資金規模來進行賠付還是一個問題。若擔保無效或者弱效, 投資者仍面臨著較大的違約風險。
(2) 信用風險。張鵬[3] (2017) 認為, 雖然很多P2P網貸平臺已經增強對借款人的資質審核, 加強風控能力, 但由于我國尚未擁有健全的信息信用與評價體系, 信息的真實性與可靠性都難以進行考察, 存在著造假可能性。在無法確認款項用途, 資金量較大的同時, 借款人就容易發生資金鏈斷裂, 造成借款違約的可能性極大。
另外, P2P平臺風控的核心是有數據整合、定量分析和模型構造。但是由于網上存在刷信用和改評價等不良行為, 數據的真實性和可靠性將直接影響信貸質量。此外, 一些P2P網貸平臺的平臺資金與客戶資金并未有效隔離, 常造成卷款跑路事件的發生;也有部分P2P平臺同時承擔中介、擔保和籌集的責任, 對于放貸款和資金來源的把控上, P2P網絡借貸平臺缺乏有力的監控和保障, 這樣一來, 單純依靠資金池的搭建, 很難從不斷積累的信用危機中脫身。
(四) 政策法規風險
從當前的發展現狀分析, 我國的P2P行業網絡法律法規不健全, 很長時間都處于“無監管機構”、“無行業準則”、“無市場準入門檻”的“三無”狀態。平臺在運營過程中很可能會與相關法律的要求背道而為, 甚至觸碰到政府的底線, 從而引起政策法規風險。我國的P2P網絡借貸平臺主要面對的違規風險有四種:一是非法集資違法行為的出現;而是增值保值業務的開展;三是超范圍經營的活動;四是對正常金融秩序的破壞。
三、完善我國P2P網絡借貸平臺風險控制的建議
(一) 對投資人的建議
(1) 鑒別優質的P2P網絡借貸平臺。我國P2P網貸平臺繁多, 投資者在選擇平臺時需要保持謹慎, 并記住以下三點:一是平臺運作的最終目的都是盈利, 所以審核過于寬松、保持長期極高利率并隨時都有標的的平臺, 一般存在問題。因為平臺必須在投資項目與風控之間做一個權衡;二是平臺長期經營的唯一保障是業務和風控, 要從平臺從業人員的專業背景、團隊經驗進行考量, 以及他們是否有線下放貸以及風險控制的經驗;三是平臺自身的實力, 一個擁有強大實力與規范并且具有一定規模的公司, 通常都具備有充足的運作資金和行之有效的管理模式。譬如銀行系、大上市公司背書、國家級金融背景等, 此類平臺具有較強的生命力, 投資者對平臺有極大的依賴性, 選擇一個實力強大的平臺才有穩定的依托。
(2) 分散投資。分散投資不是為了讓投資者踩概率, 而是“以防萬一”。分散投資的形式可體現為兩種:首先是為了資金風險的最小化, 將一份資金分配給不同的借款人。投資者需全面分析借款人信息, 不能只依賴平臺審核結果;二是投資者將資金投向不同的平臺, 對于甄選出來的優質平臺進行分散投資, 若有條件可以去平臺線下公司實地考察, 以確保公司注冊信息的準確性。不能盲目地全面撒網, 也不能把雞蛋放在同一個籃子里。
(二) 對借款人的建議
宋晨指出, 目前一個健康發展且風險可控的P2P網絡借貸平臺借款成功率一般不會超過20%, 美國首家P2P平臺prosper的借款成功率只有10%。通過對借款成功率的分析, 可以看出投資人較重視而借款人又能控制的因素主要有三點:借款金額、借款期限和借款利率。前兩點又直接影響了借款人的借款成本。而以上三點都與借款成功率成反向關系。建議借款人將目標借款資金進行拆分, 分散借款資金以提高借款成功率。此外, 借款人的信用等級也是其可以改變的指標, 建議借款人盡可能的將個人資料提供給P2P平臺, 充分顯示自己的還款能力, 提高個人信用等級, 從根本上提高借款成功率。
(三) 對P2P平臺的建議
(1) 完善行業征信體系。薄楊認為, P2P引進中國之后, 便一直缺乏較為完善的個人信用體系, 這嚴重阻礙了P2P的發展。建立全面的個人征信體系是平臺發展的必要條件。追究英國和美國在P2P網絡借貸平臺方面發展尤為快速的原因, 主要歸咎于其成熟的征信體系和規范的服務機制, 在強大的金融數據支撐下, 英國和美國建立了完善的借貸信用評級體系, 每個P2P網絡借貸都能在較低的服務成本下實現快速盈利, 這也是我國值得借鑒的地方。
(2) 加強借款人審核, 開發優質借款人。對于借款人的審核, 需要做好以下幾點:第一, 對借款人的職業、學歷、收入及家庭信息進行嚴格審核;二是對于借款人的還款能力進行完整審核, 包括價借款人的收入證明、銀行流水、名下的車、房等固定資產等信息的審核;三是對借款人的信用歷史、名下的信用卡消費等進行審;四是按照本按揭抵押規定, 對借款人名下的商鋪等進行審核;五是對借款人的貸款目的進行審核, 包括貸款期限、用途、額度等。
(四) 對監管者的建議
(1) 盡快明確P2P網絡借貸平臺的監管部門。我國的P2P網絡借貸平臺行業自律問題的源頭在于缺失有效的監管部門。對此, 我國可借鑒英美等西方國家, 將證券交易委員會、消費者基金會等協會組織納入監管體系中, 在多方監管下, 分散責任, 分散風險, 有助于投資管理風險的盡快瓦解。在實際實施中, 可參照我國中央銀行現有的法律規定, 各部門協會通力合作, 終能化解P2P網絡借貸投資管理風險, 為P2P網絡借貸平臺的安全運行營造健康環境。
(2) 完善P2P網絡借貸平臺的有關立法。想要完善我國P2P網貸的風險控制, 首先要完善法律法規制度, 解決融資難的問題, 同時要明確平臺的業務模式、規范產品種類, 防止出現洗黑錢現象;其次各方監管機構要充分發揮作用。2018年防范和處置非法集資法律政策宣傳座談會上, 中國人民銀行條法司副司長龔雁表示, 央行將配合司法部推動《處置非法集資條例》盡快出臺, 旨在盡早防范和處置非法集資, 遏制非法集資的蔓延。新發布的《網絡借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法》已對P2P平臺作出了較為明確的規定, 但應繼續對此新型行業做進一步規范;新頒布的《網絡借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法》嚴格要求和限制了高級管理人員及P2P借貸平臺的從業人員行為, 以嚴格行業準入門檻實現其他監管部門的有效管理。
摘要：互聯網時代下, 催生出一系列新興產業, 一種新型金融模式---P2P網絡貸款互聯網金融發展得如火如荼。隨著P2P網絡借貸突飛猛進的發展, 一些愛好風險投資的人們開始將閑散資金投入到這個平臺上, 而部分缺少資金的人們也有了可以籌集資金的地方。從我國的網貸市場發展現狀來看, 人們利用P2P網絡借貸進行風險投資管理的經驗尚且缺乏, 由此帶來的風險系數也與日俱增, 越來越多的P2P網絡借貸平臺出現卷款跑路事件, 平臺風險不斷爆發更有蔓延之勢。本文通過對我國P2P網貸平臺的現狀, 對完善我國P2P網絡借貸平臺風險控制提出建議。
關鍵詞：P2P網絡貸款,互聯網金融,風險敞口,跑路
參考文獻
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網絡借貸信用風險論文范文第2篇
一、我國P2P網絡借貸平臺的發展現狀
英國作為P2P網絡借貸的發源地, 早在2005 年便成立了名為“Zopa”的世界上第一家P2P網絡借貸平臺, 自成立以來, 已擁有超過50 萬的會員。隨后, 美國于2006 年成立了迄今為止世界上最大的P2P網絡借貸平臺“Prosper”, 已擁有百余萬的注冊會員。P2P網絡借貸平臺也隨之在德國、西班牙、韓國、日本等國家發展起來。
這股吹向世界的P2P網絡借貸平臺之風于2007 年8 月登至我國上海, 成立了我國第一家無抵押無擔保模式的P2P網絡借貸平臺。而該平臺也自其成立起便迅猛發展, 著力于為借貸雙方提供快速、便捷的個人信用貸款和投資理財服務, 在互聯網金融領域開拓出一片嶄新的天地。自此之后, P2P在網絡借貸平臺在全國范圍內大規模發展起來, 并以該行業獨有的魅力在我國的互聯網金融中發揮著強大的影響力。
二、我國P2P網絡借貸平臺存在的法律風險
2015 年, 李克強總理在政府工作報告中提出我國應制定“互聯網+ ”的行動計劃, 促進互聯網金融的健康發展。P2P網絡借貸平臺作為互聯網金融的重要組成模式, 近幾年來在我國得以迅猛發展。但是, 在P2P網絡借貸平臺蓬勃發展的同時, 因其法律規制尚未健全而使得該行業風險頻發。
( 一) 借款人通過P2P網絡借貸平臺進行詐騙活動的風險
由于P2P網絡借貸平臺是借貸雙方通過互聯網建立起來的平臺進行交易的, 因此貸款人往往很難判斷借款人所提供的信息是否真實可靠。當借款人使用虛構的身份信息或者冒用他人的身份信息進入該平臺、捏造虛假的資金用途及財務信息、使用虛假的證明材料提高用戶個人信用級別等情形時, 貸款人常因無法有效鑒別借款人提供信息的可信度而被信息表象所蒙騙。借款人的這種行為不但侵害了貸款人的利益, 而且在達到我國《刑法》規定的款額幅度時便構成詐騙罪。
( 二) 貸款人通過P2P網絡借貸平臺進行洗錢活動的風險
P2P網絡借貸平臺要求貸款人的出借資金來源必須合法。然而, 因為我國的P2P網絡借貸平臺具有進入門檻低、信息審查快捷、交易手續簡單等特點, 并且P2P網絡借貸平臺的交易活動是在互聯網中進行的, 貸款人具有虛構自己出借資金來源的可能性。同時, 基于P2P網絡借貸平臺中投資理財服務的特性, 貸款人的出借資金往往分給多個不同的借款人, 從而降低投資風險、加強市場流通性, 這使得貸款人出借資金的真實流向更加復雜。以上P2P網絡借貸平臺存在的這些情形都給了犯罪分子利用該平臺進行洗錢活動的可乘之機。
( 三) 信息中介平臺通過P2P網絡借貸非法吸收公眾存款的風險
P2P網絡借貸平臺作為為借貸雙方提供信息、公布信息、資信評估等服務的信息中介平臺, 是連接借款人和貸款人進行借貸交易活動的橋梁。這種信息中介平臺在實踐中往往不能將借款人和貸款人的資金放入自己的賬戶, 而是通過支付寶等第三方支付平臺進行資金的托管。但是, 我國現存的一些P2P網絡借貸平臺并沒有與第三方支付平臺建立法律關系, 并且通過自設賬戶來控制甚至任意提取借款人和貸款人的資金, 從而具有非法吸收公眾存款的風險。
三、完善對我國P2P網絡借貸平臺的法律規制
近年來, P2P網絡借貸平臺在我國的迅猛發展以及該行業法律規制的欠缺已經引起了政府、社會各界和人民的廣泛關注。據統計, 2015 年12 月我國共有1302 家P2P網絡借貸平臺停止運行, 668 家P2P網絡借貸平臺卷款跑路, 多家P2P網絡借貸平臺非法吸收公眾存款的事件也持續發酵。針對P2P網絡借貸平臺的這些行業亂象, 2015 年12 月28 日, 銀監會會同工業和信息化部、公安部、國家互聯網信息辦公室等部門研究起草了《網絡借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法 ( 征求意見稿) 》, 向社會公開征求意見。這充分體現出我國針對P2P網絡借貸平臺存在的諸多問題而完善該平臺法律規制的決心。
( 一) 加強對P2P網絡借貸平臺的法律監管
加強對P2P網絡借貸平臺的法律監管能夠有效的控制其在互聯網金融環境下的不穩定性, 進而推動該行業在我國的健康快速發展。P2P網絡借貸平臺的監管部門應明確對該行業的監管范圍及監管內容, 加強對P2P網絡借貸平臺的準入與退出監管、營運活動監管、資金安全等的監管。需要注意的是, 我國在法律監管的過程中不能過分強調對P2P網絡借貸平臺的監管效力就抑制其發展, 而應結合該領域特有的行業屬性構建法律監管機制。
( 二) 構建完善的個人征信體系
信用經濟作為市場經濟中最重要的作用因素, 構建完善的個人征信體系有利于促進市場經濟的健康發展。由于P2P網絡借貸平臺是借貸雙方通過在互聯網上提供的個人信息來判斷對方借貸能力而完成借貸交易, 因此完善我國的個人征信體系能夠更好的保障資金借款方和資金貸款方在虛擬的互聯網金融環境中選擇出符合其個人信用信息要求交易對象, 從而有利于降低借貸雙方在P2P網絡借貸平臺中的交易風險。我國可以通過借鑒歐美國家規范的個人征信體系, 完善有關我國個人征信體系的法律法規, 以明確P2P網絡借貸平臺、資金借款方和資金貸款方之間的權利和義務。
( 三) 完善P2P網絡借貸平臺的信息披露制度
當前我國大多數的P2P網絡借貸平臺都存在著企業項目信息披露不完整、平臺營運狀態不公開、用戶個人信用信息不透明等情況, 這使得資金借款方和資金貸款方無法實現信息對稱, 從而增加了投資者的投資風險。我國應完善P2P網絡借貸平臺的信息披露制度, 并明確信息披露的操作方式, 要求P2P網絡借貸平臺真實、準確、完整、及時地更新平臺違約率、壞賬率、項目逾期率等平臺營運信息, 以降低互聯網金融固有的虛擬性特征而給投資者帶來的利益損害。
( 四) 建立P2P網絡借貸平臺的行業自律組織
行業自律組織是以協調行業內部關系和提高行業效益為目的, 通過行業內各組織間的合作、管理及監督以實現行業自身的管理和約束而成立的組織。通過建立P2P網絡借貸平臺的行業自律組織, 不僅能夠有效地推動該行業盡快實現信息資源共享, 而且在促進借貸雙方達成借貸交易的同時也降低了借貸雙方的交易風險, 有利于推進P2P網絡借貸平臺行業整體的進步與發展。
摘要：隨著我國市場經濟活動和互聯網技術的高速發展, P2P網絡借貸已經成為當前“互聯網+”金融格局中重要的發展模式。然而, 由于我國針對P2P網絡借貸的法律規制尚不完善, 以致此種借貸模式仍存在著較大的法律風險。本文結合我國P2P網絡借貸平臺的發展現狀, 通過分析其存在的法律風險, 提出完善法律規制的建議。
關鍵詞：P2P網絡借貸,P2P網絡借貸平臺,法律風險,法律規制
參考文獻
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網絡借貸信用風險論文范文第3篇
網絡借貸平臺最常見的運營模式包括: 網貸平臺通過線下尋找意向借款人、投資人線上投資的O2O模式; 2、借款人和投資人均通過線上實現資金融通的純線上模式; 3、專業放貸人 ( 如小貸公司) 或平臺關聯方線下放貸再行將債權通過平臺向投資人進行轉讓的債權轉讓模式。
三種模式中, O2O模式目前仍然是P2P網絡借貸的主流運營模式, 此模式中平臺需要承擔資料收集、盡職調查、信用評審等風控職能, 這都實際增加了平臺的管理和運營成本, 進而轉嫁并增加了借款方的融資成本。同時, 為了發生風險時的訴訟舉證和辦理抵押質押手續需要, 大部分平臺均普遍 ( 或者說不得不) 由平臺或平臺指定的投資者代表代為辦理書面簽約手續。很多平臺為了避免不必要的麻煩, 并不向借款人告知出借資金的來源 ( 當然借款人自身對資金來源也并不關心) 。發生訴訟時, 平臺或平臺指定的投資者代表即完全作為訴訟主體, 一般也不會主動向法院披露甚至故意隱瞞自己作為投資者代表的身份和出借資金的真正來源。類似操作模式, 網貸平臺已實質介入到借貸雙方的法律關系中, 偏離了平臺作為居間方的法律定位。當然, 這與目前網貸平臺這種新生事務的訴訟代表資格認定問題尚無法律或司法解釋的明確依據不無關系。實際上對不存在抵質押擔保的借款中, 借貸雙方直接對接和簽約是完全可以通過技術手段和一定的操作流程實現的, 平臺作為居間方完全沒必要介入到借貸雙方的法律關系中, 而因此承擔為借款方進行信用背書的風險。
純線上 ( 資產端和資金端均為線上) 模式應該說是最純粹的P2P網絡借貸模式, 平臺無需像O2O模式中那樣進行線下的資料收集、風控盡調和辦理繁瑣的簽約手續, 完全通過線上對借款人提交的申請資料進行資信審核, 借貸雙方完全實現電子簽約, 這無疑大大節省了平臺的運營成本, 進而也降低借款人的融資成本, 提高了平臺對資產端的吸引力和用戶粘性。但此種模式至今未能普及推廣開來, 一則因為平臺的線上審貸技術對后臺系統要求非常之高, 前期的高額投入讓部分平臺望而卻步, 另一方面囿于目前國內征信體系未能真正建立, 平臺又缺乏有效的征信審核的數據支持, 為防范借款人的道德和信用風險, 純線上更多的是針對小額的純信用消費貸款, 居間服務收費有限再加上這類群體受眾狹窄也是類似平臺短期難以把規模做強做大的原因之一, 此外司法機關對網貸平臺形成的電子合同訴訟舉證要求又非常嚴格, 如普遍采用CFCA電子簽名認證和時間戳技術又無形中提高了平臺的運營成本。值得一提的是, 由于國內個人征信體系的不完善, 網貸平臺又普遍缺乏征信調查的技術手段和數據來源的現狀, 在網貸平臺的產業鏈條中又催生了大量專業從事資信調查和評審業務的信用咨詢平臺, 扮演著P2P平臺供應商的角色。毫無疑問, 隨著國內征信體系的完善和監管政策的導向作用, 以及純線上批量審貸技術產生的規模效應而帶來低運營成本, 純線上網貸平臺必將成為將來發展的主流。
就債權轉讓 ( 及回購) 模式而言, 雖然就其交易模式而言在民事制度范疇內的法律設計上并不存在障礙, 甚至可以為民間借貸創新出更多的交易模式, 但嚴格來講, 已經背離了P2P作為點對點借貸模式的實質, 絕大部分從事債權轉讓業務的平臺都是打著P2P借貸的旗號卻從事的是類資產證券化的業務, 實際上是跨越了紅線的監管套利行為。網貸平臺面對的是不特定的投資人, 根據我國證券法及相關司法解釋的規定, 大部分債權轉讓平臺已涉嫌非法發行證券甚至觸犯非法集資類犯罪。此外, 對于線下放貸人而言, 如前所述, 《非存款類組織放貸條例》即將頒布, 根據該條例意見稿, 只有經主管部門審批并取得牌照的貸款公司才能從事放貸業務, 線下專業放貸人或不具備資質的經營主體非法從事放貸業務的, 將可能被追究非法經營罪的刑事責任?；诖? 以債權轉讓模式運營的P2P平臺如不盡快轉型, 則被監管政策所取締、被市場淘汰是大勢所趨。
二、典型的P2P借貸平臺的法律風險分析
( 一) P2P平臺可能涉及的擔保風險和過錯責任問題
典型的P2P借貸模式包含借款關系和平臺與各方的居間服務關系兩種法律關系, 平臺扮演的是信息展示、居間撮合、資金委托劃轉、起草交易合同的居間方的角色, 不介入到借款關系中, 同時也不承擔借款當事方違約的風險, 不對借款做任何形式的明示或隱性擔保, 只對所披露的當事方信息和發布的標的真實性、合法性負責。而就隱性擔保而言, 根據最高院的最新民間借貸的司法解釋, 即便平臺未在相關協議或網站公告中明示提供擔保, 但在對外發布的平臺廣告中的用語如果夸大宣傳并足以推定為構成擔保的承諾, 仍將可能被判定承擔擔保責任。
信息披露是平臺的主要義務, 關系到平臺責任承擔和自身風險規避等問題, 而對信息披露的內容和界限又涉及當事方隱私信息保護, 目前因無行業性的操作指引和監管細則的明確規定, 所以不同的平臺對信息披露尺度把握不一。筆者建議, 純信息中介的平臺至少應當確保完整、真實的披露借款人提供的信息, 杜絕弄虛作假、蓄意隱瞞等行為, 相關線下合同、身份信息、盡調資料應當完整齊備, 并建立完善的檔案管理制度, 確保發生壞賬投資人訴訟維權時不會因平臺原因而出現舉證材料上的瑕疵, 否則, 即便平臺不做任何形式的擔保, 仍有可能因未盡到信息披露的居間方義務而被法院判定承擔一定的過錯責任。
( 二) 第三方擔保等常見增信手段在監管和法律框架內的風險問題
實際上, 目前國內真正意義上的P2P純信息中介模式平臺屈指可數, 在當前國內信用狀況堪憂, 投資人用腳投票, 只接受剛性兌付的市場背景下, 行業內的大部分平臺在基礎的P2P借貸法律關系上, 又復合了關聯方擔保、推薦方擔保、借款人質押擔保、借款人履約保證金、平臺風險準備金等增信手段。而在監管細則即將出臺的背景下, 關聯方擔保模式雖然具有法律效力, 但顯然不屬監管合規范圍。對不具有擔保資質或者無融資擔保牌照的主體能否從事P2P平臺的擔保業務也需要監管政策進行界定。而就平臺方而言, 對第三方擔保主體的資質、履約能力、擔保杠桿等應盡到何種程度的審查和信披義務也需要監管細則加以明確。此外, 因投資人無法出面辦理相關手續, 對借款方或第三方提供抵質押物的登記問題如何解決 (2) , 也同樣需要在法律框架范圍內加以設計并由主管部門創新相應的登記管理方式。為防范平臺道德風險, 平臺風險準備金的有限擔保模式實行銀行強制監管也將勢在必行。
摘要：P2P借貸即peer to Peer, 點對點借貸1, 原本是民間最普遍的直接融資形式, 現在陸續衍生出P2B, P2C, P2F等個人對小微企業、金融機構等融資模式。P2P實際上并不區分線上和線下, 但真正對民間金融有創新和顛覆意義的是基于互聯網渠道的線上P2P借貸模式, 因網絡借貸突破了熟人和地域限制, 從技術上解決了不同地域的陌生人之間資金融通, 實現了資金供需雙方最大程度的匹配, 促進了金融利率的市場化, 真正具有了普惠金融的價值導向。
關鍵詞：P2P網絡借貸,信息披露,債權轉讓,非法集資,居間
參考文獻
[1] 羅明雄, 唐穎, 劉勇.互聯網金融[M].北京:中國財政經濟出版社, 2013.
網絡借貸信用風險論文范文第4篇
內容提要： 本文基于微觀視角構建一個靜態職業選擇模型，理論分析數字金融參與對農戶創業決策的影響機理。在此基礎上，利用2015年中國家庭金融調查（CHFS）農村樣本數據，實證檢驗農戶參與數字金融對其創業決策產生的影響效應及其異質性和作用機制，并運用IV-Probit模型和傾向得分匹配法驗證結果的穩健性。研究發現，數字金融參與能夠促進農戶創業決策，且對非農創業選擇影響更大;相較于傳統銀行數字金融，互聯網企業數字金融參與更能顯著提高農戶創業概率。進一步的研究證實，數字金融參與通過擴大融資規模、促進創業機會識別兩種作用機制對農戶創業決策產生正向影響。
關鍵詞： 數字金融;創業決策;農戶;融資規模;機會識別
一、引言
鄉村創業是農村家庭集聚生產要素，由小規模分散化經營轉向適度規模經營、非農生產的重要途徑。鄉村振興背景下農村創業活動的開展，既是實現產業興旺的客觀要求，也是全面建成小康社會，解決農民就業、增收和發展問題的關鍵舉措。近年來，供給側結構性改革深入推進， 產業結構調整下農村剩余勞動力轉移、城市失業農民工返鄉就業問題日益嚴峻。黨的十九大報告強調“促進農村一二三產業融合發展，支持和鼓勵農民就業創業，拓寬增收渠道”，2019年中央一號文件也提出“鼓勵外出農民工、高校畢業生、退伍軍人、城市各類人才返鄉下鄉創新創業”。據統計，2019年中國返鄉入鄉創新創業人員達850萬人，較上年增長9.0%左右，本鄉創新創業人員超3100萬人，新冠肺炎疫情以來，農民工返城返崗受到沖擊，約有2.6%、60萬農村滯留農民工產生留鄉創業意向①。
雖然農村創業熱情日漸高漲，創業規模不斷擴大，但農戶創業仍面臨多方面因素制約[1-2]。一方面，大量經驗研究表明，融資約束阻礙了家庭創業，尤其是對于農村家庭[3]。創業活動一般存在最低資金門檻，當家庭自有財富水平一定時，融資約束將會限制缺乏啟動資金的家庭做出創業決策。相較于城鎮地區，囿于信息不對稱、缺乏有效抵質押物等因素，農村家庭更易面臨金融排斥或是金融服務不足，故而融資約束對農戶創業決策的抑制作用更為顯著。 另一方面，已有創業研究認為機會識別是家庭做出創業決策的重要前提并決定了創業活動的價值創造潛力[4]，而信息的獲取對于機會識別至關重要[5]。在信息化基礎設施尚未建立完備的農村地區，農戶獲取信息成本高，信息獲取與其實際需要不匹配的現象較為嚴重[6]，這在很大程度上阻礙了農戶識別創業機會，抑制了農戶創業決策。
隨著移動互聯網不斷普及和數字技術持續創新，數字金融在我國經歷了快速發展[7]。數字金融是指傳統金融機構或互聯網企業利用現代信息技術提供支付、融資、投資和信息中介服務的新型金融業務模式[8-9]。區別于傳統金融服務模式，作為技術驅動的金融創新，數字金融憑借低成本、低門檻、交易便捷等優勢增強了對大眾金融消費者的觸達能力，滿足了易被傳統金融機構排斥的長尾群體的融資需求[10]。此外，借助智能手機、平板電腦等數字終端，數字金融通過大數據、客戶畫像等數字技術手段實現了向農戶傳遞更具針對性、透明度更高、更加及時有效的信息資源，緩解了潛在創業農戶受到的信息約束，進而提高其識別創業機會的可能性。綜上，數字金融可能通過緩解融資和信息的雙重約束促使農戶擴大融資規模和識別創業機會，并最終促進農戶創業決策。
然而，已有相關研究大多關注傳統金融與農戶創業的關系，作為金融發展的新業態、新業務模式，從微觀層面考察數字金融參與對農戶創業決策影響的研究卻并不多見。隨著數字金融向農村地區滲透普及，農戶參與數字金融能否促進以及如何影響其創業決策？如果能夠促進，那么農戶參與數字金融更多惠及哪類創業？作為數字金融服務的兩大供給方，傳統銀行和互聯網企業數字金融參與對農戶創業行為是否具有異質性影響？這些問題有待厘清。
本文與既往研究的區別主要體現在以下兩個方面：第一，從微觀層面研究數字金融參與對農戶創業決策的影響，并將數字金融參與按照金融服務供給方的差異劃分為傳統銀行數字金融與互聯網企業數字金融兩類以討論異質性影響，豐富了數字金融相關研究，也為理解農戶創業決策的驅動因素提供了一個新的視角。第二，構建一個包括農戶初始財富水平、企業家能力和創業門檻的靜態職業選擇模型，數理推導并結合理論分析提出數字金融參與影響農戶創業決策的兩種作用機制，更為直觀地展示了數字金融影響農戶創業決策的微觀路徑。
二、理論模型與研究假設
一般地，創業決策是個體面臨多種就業類型時理性選擇的結果[11]。為簡單起見，本文理論模型中將就業類型劃分為被雇傭和自主創業兩類。假設農戶僅能同時從事一種職業活動且風險偏好中性，那么理性個體將通過比較兩種就業類型的收入高低以做出職業選擇。 借鑒Evans & Jovanovic（1989） [12]提出的靜態職業選擇模型，本文將農戶擁有的資源稟賦分為兩種：物質資本（以初始財富z代表）和非物質資本（以企業家能力θ代表），分別設定農戶被雇傭收入和自主創業收入函數如下：
假設農戶被雇傭獲得的工資性收入由勞動力市場外生給定且恒等于常數w，考慮到機會成本的存在，可將農戶被雇傭收入函數η表示為：
η=w+rz （1）
假設農戶自主創業以初始財富z和企業家能力θ為投入要素，則農戶自主創業收入函數y為：
y=θkα+r（z-k） （2）
其中，k為資本投入量，r為1+市場利率，α為資本產出彈性且0<α<1。
由于農村金融市場的不完全性，農戶面臨融資約束，其最大融資規模不超過自有初始財富的固定倍數[12]。假設農戶融資規模上限為（λ-1）z，則可知農戶最大資本投入量為λz（=（λ-1）z+z）。
傳統靜態職業選擇模型并未考慮到創業最低資本投入也即創業門檻的存在。事實上，囿于初始財富積累且面臨融資約束，創業門檻往往是限制個體做出創業決策的重要因素[13]。加之本文的研究對象為農戶，故更應考慮創業門檻的存在。為此我們在約束條件中增加創業門檻參數x以對模型進行修正并將農戶自主創業收入函數y的最優化問題表達如下：
max[θkα+r（z-k）] （3）
s.t.xkλz （4）
則目標函數的一階條件為：
dy/dk=θαkα-1-r=0 （5）
求解可得農戶自主創業最優資本投入量：
k*=（θα/r）1/（1-α） （6）
根據創業最優資本投入量k*是否位于創業門檻x和最大資本投入量λz之間，以下分三種情況討論：
1.若農戶最大資本投入量λz滿足λz<x，則農戶僅能被動選擇被雇傭并獲得工資性收入，其初始財富z應滿足：
z<x/λ （7）
2.若農戶最優資本投入量k*滿足xk*λz，則農戶自主創業不受融資約束，將（6）式代入可知企業家能力θ應滿足：
θ0=x1-αr/aθ（λz）1-αr/a （8）
在此條件下，農戶自主創業可達到最優產出：
θk*α+r（z-k*） （9）
由模型前提假設可知，理性農戶將通過比較被雇傭收入和自主創業收入的高低以做出職業選擇，結合被雇傭收入函數η，則農戶選擇自主創業當且僅當：
θk*α+r（z-k*）>w+rz （10）
經過整理，可得：θ>（w/1-α）1-α（r/α）α=θ1 （11）
結合式（8）和式（11），此處假設常數θ0=θ1②，則不受融資約束農戶選擇自主創業時企業家能力θ應滿足：
θ0<θ<（λz）1-α（r/α） （12）
3.若農戶最優資本投入量k*滿足xλzk*，則農戶自主創業受到融資約束，將（6）式代入可知企業家能力θ應滿足：
θ（λz）1-αr/a （13）
在此條件下，農戶自主創業無法達到最優產出，其最大產出為：
θ（λz）α+r（z-λz） （14）
結合被雇傭收入函數η，則農戶選擇自主創業當且僅當：
θ（λz）α+r（z-λz）>w+rz （15）
經過整理，可得：θ>（w+rλz）/（λz）α （16）
結合式（13）和式（16），則受到融資約束農戶選擇自主創業時企業家能力θ應滿足：
θ>max{（λz）1-αr/α，（w+rλz）/（λz）α} （17）
根據上述模型數理推導過程，結合式（7）、式（12）、式（17），可將具有不同初始財富和企業家能力的農戶職業選擇結果表示為圖1。圖中農戶職業選擇被劃分為四個區域，分別是被動被雇傭區域、主動被雇傭區域、不受融資約束的自主創業區域和遭受融資約束的自主創業區域。直線l1表示農戶創業的資金門檻約束。直線l2表示農戶創業的企業家能力約束。直線l1和l2圍成的右上方區域即為農戶自主創業區域。
企業家資源稟賦理論認為個體創業前的資源稟賦條件對創業行為具有重要影響。大量經驗研究同樣表明，初始財富積累是影響個體創業活動的重要因素，融資約束阻礙了農戶跨過創業資金門檻或是達到最優資本投入量從而抑制了農戶創業決策[14]。借助于大數據、人工智能等前沿數字技術，數字金融的發展降低了金融服務門檻和交易成本，拓寬了傳統金融尤其是農村金融的普惠外延，為農村數字金融參與者提供了一種更加智能、低成本、且不受時間和地點限制的金融服務[15]，在很大程度上緩解了其所面臨的融資約束。因而，數字金融參與有利于擴大農村家庭融資規模，進而降低在給定企業家能力前提下農戶因未能達到最低資本投入或是最優資本投入而放棄創業成為被動被雇傭者的可能，在圖2中表現為資金門檻線l1向左平移至l3，自主創業區域面積增大S1。由此，提出以下研究假說：
假說1：數字金融參與有利于緩解融資約束，擴大家庭融資規模，對農戶創業決策有正向影響。
在企業家資源稟賦理論基礎上，Chandler & Hanks（1994）首次提出創業勝任力的概念，并將其定義為個體識別并利用創業機會的能力[16]。識別創業機會是農戶做出創業決策的重要前提。在信息傳播渠道尤為受限的農村地區，創業機會識別在更大程度上依賴于農戶對創業信息的獲取能力，信息獲取所產生的信息累積效應將對農戶創業決策產生正向影響[6]。數字金融作為傳統金融服務與數字信息技術交叉融合的產物，其所提供的支付、融資、理財等功能都可以發揮信息傳遞的作用[17]。一方面，數字金融延伸了金融服務場景，通過利用大數據建模等技術手段對客戶進行數字畫像，數字金融服務供給方在識別農戶融資需求的同時，可以實現為有創業意愿的農戶提供更有針對性、與創業聯系更為緊密的信息，提高信息供需的匹配程度。另一方面，通過參與數字金融服務，潛在創業農戶信息獲取能力增強，信息約束得到緩解，節約了搜集創業信息的時間和成本，提高了識別創業機會的概率，進而降低在給定初始財富水平前提下農戶因企業家能力不足而成為主動被雇傭者的可能，在圖3中表現為直線l2向下平移至l4，自主創業區域面積增大S2。由此，提出以下研究假說：
假說2：數字金融參與有利于緩解信息約束，促進創業機會識別，對農戶創業決策有正向影響。
三、數據、變量與模型設定
（一）數據來源
本文使用的農戶數據來自于西南財經大學2015年在全國范圍內開展的中國家庭金融調查（CHFS）。中國家庭金融調查采用三階段分層、與人口規模成比例（PPS）的科學抽樣設計，旨在通過對個人、家庭和社區的跟蹤追訪，收集中國微觀家庭金融相關信息。2015年的調研樣本覆蓋我國29個?。ㄗ灾螀^、直轄市），351個縣（區），1396個村（居）委會，具有全國、省級和部分副省級城市代表性。本文按如下步驟篩選和處理樣本：剔除城鎮地區樣本;保留受訪者為戶主的樣本;剔除主要變量缺失樣本;對主要連續型變量進行上下1%縮尾處理以避免極端值影響;為體現工作群體特征，借鑒已有文獻[18]，將戶主年齡限制在18-64歲，最終得到的有效樣本包括來自28個省/自治區/直轄市578個社區的6042個農村家庭。
（二）變量選取
1. 農戶創業決策
已有研究多將創業決策界定為自我雇傭或建立新企業的行為，側重于非農創業研究[19]。但在我國農村地區，多數家庭原本就已實施農業生產經營為主的自我雇傭決策，且農戶創業往往依托于家庭這種非企業化的組織形式，并非必須建立新企業[20]?；诖?，本文將農戶創業決策分為兩類，第一類是在傳統農業基礎上擴大原有生產經營規?；蚴巧壴猩a經營方式的農業創業，第二類是從事工商業生產經營的非農創業。針對第一類創業，本文通過CHFS2015問卷中“您家屬于下列哪種農業生產經營戶？”判斷，若農戶選擇“農業企業”“家庭農場”或“專業大戶”，則認為其從事農業創業;針對第二類創業，與此相關的問題是“目前，您家是否從事工商業生產經營項目，包括個體戶、租賃、運輸、網店、經營企業等？”，若回答“是”，則認為農戶從事非農創業。若農戶從事農業創業或非農創業中的任一種，則認為其做出創業決策， 記為1，否則記為0。按此定義和分類，創業農戶約占研究樣本的11.54%，其中農業創業占比1.62%，非農創業占比10.39%。
2. 數字金融參與
本文將數字金融參與按照金融服務供給方的差異劃分為傳統銀行數字金融參與和互聯網企業數字金融參與兩類。傳統銀行以手機銀行或網上銀行為基礎提供數字金融服務，故本文將農戶是否使用手機銀行或網上銀行作為其是否參與傳統銀行數字金融的代理變量。對于互聯網企業數字金融參與，借鑒已有文獻并結合現有數據[17]，本文從數字金融的支付、融資和投資三大核心功能出發，認為若農戶存在通過網絡電商平臺等采購或銷售商品、上網購物（即參與數字支付）、互聯網借貸（即參與數字融資）以及互聯網理財、眾籌（即參與數字投資）等行為，則其參與互聯網企業數字金融。如果農戶使用傳統銀行或互聯網企業提供的數字金融服務，則數字金融參與記為1，否則記為0。
3. 控制變量
參考已有研究[21-22]，設置可能影響農戶創業決策的個體特征、家庭特征和地理特征作為控制變量。其中，個體特征選取戶主的性別、年齡、受教育程度、婚姻狀況、健康水平和風險偏好;家庭特征變量包括家庭人口規模、住房、車輛、耕地;對于地理特征變量，以我國西部地區為參照組，構建東部和西部兩個地區虛擬變量以控制地區之間的社會文化與創業氛圍等差異。
（三）模型設定
考慮到農戶創業決策的虛擬變量特征，本文采用Probit模型檢驗數字金融參與對農戶創業決策的影響。在考慮內生性問題時采用了工具變量（IV-Probit）和傾向得分匹配方法（PSM）。Probit模型設定如下：
Entreprei*=α+β1DFi+β2Xi+Region+εi
Entreprei=1（entreprei*>0） （18）
其中，Entreprei是第i個農戶的創業行為，衡量農戶是否做出創業決策;Entreprei*為潛變量，當Entreprei*>0時，Entreprei取值為1，否則為0;DFi為農戶數字金融參與情況;Xi為包含個體和家庭特征的一系列控制變量;Region為地區虛擬變量;εi為隨機擾動項。
（四）變量描述統計
本文根據農戶是否創業進行分組，比較數字金融參與在創業農戶與非創業農戶中的差異，表1列示了各解釋變量的具體定義及描述性統計結果。結果顯示，對于數字金融參與，16.64%的創業農戶使用過數字金融服務，而在非創業農戶組別中這一比例僅為5.65%，明顯低于創業農戶組， 由此可以直觀看出創業農戶與非創業農戶在數字金融參與方面存在較大差距。其他變量的描述性統計結果也基本符合預期，具體表現為創業農戶組別中男性比例更大、更年輕、受教育程度更高等特征。
四、實證結果分析
（一）數字金融參與對農戶創業決策的影響
考慮到同一社區不同農戶的隨機擾動項可能存在相關性，本文所有估計結果均將標準誤聚類到社區層面。 表2報告了Probit模型的估計結果，其中第1列是數字金融參與對農戶創業決策總體影響的回歸結果。第2列則根據數字金融服務供給方的不同，分析比較了傳統銀行數字金融參與和互聯網企業數字金融參與對農戶創業決策影響的差異。
然而，以上估計結果可能是有偏的，數字金融參與可能存在內生性問題。數字金融參與不僅可能影響農戶創業決策，反過來有創業傾向的農戶也會更有意愿使用數字金融服務，例如參與數字支付或數字借貸。此外，盡管本文在實證模型中控制了一系列個體和家庭特征變量，但仍可能存在某些難以準確觀測的因素（例如戶主能力、家庭背景等）同時影響數字金融參與和農戶創業決策。因此表2的第3列使用工具變量法來糾正潛在的內生性問題，本文選取家庭是否擁有智能手機或電腦作為數字金融參與的工具變量③，進行IV-Probit估計④。選取這一工具變量主要有以下兩點原因：首先，農戶擁有智能手機或電腦是其使用數字金融服務的前置條件，兩者存在較高的正相關性;其次，家庭層面是否擁有智能手機或電腦不能直接影響農戶創業決策，滿足工具變量外生性的選取要求。根據表2估計結果，從統計顯著性來看，數字金融參與能夠促進農戶創業決策，且在1%水平上顯著;從經濟顯著性來看，農戶參與數字金融，其創業概率平均提高6.0%。在考慮數字金融參與可能存在的內生性問題后，這種顯著正向影響仍然存在。比較數字金融服務不同供給方的邊際影響可知，相較于傳統銀行數字金融，互聯網企業數字金融參與更能顯著促進農戶創業決策，這可能與互聯網企業數字化程度更高，其所提供的支付、融資等數字金融服務門檻更低且交易更便捷相關。
以上分析僅把農戶創業作為一個整體進行研究，未考慮創業群體內部的異質性。因此本文進一步根據創業的類型將農戶創業劃分為農業創業與非農創業，表2的第4列和第5列考察了數字金融參與對農戶不同類型創業的異質性影響。實證結果表明，農戶參與數字金融，其農業創業與非農創業概率分別提高1.0%和5.8%。數字金融參與對農戶非農創業的影響顯著高于農業創業，這是因為相較于經營規模更大、技術升級要求更高的農業創業，農村非農創業以個體工商經營為主，資金門檻以及對農戶掌握信息資源的要求均較低，故而數字金融參與緩解融資和信息約束的功效在非農創業領域中更為明顯。
（二）數字金融參與影響農戶創業決策的機制檢驗
前述實證結果表明，數字金融參與能夠促進農戶創業決策，且該種促進作用無論在數字金融參與內部還是在家庭創業選擇之間均存在顯著異質性。進一步地，根據第二部分理論分析，數字金融參與可能通過兩條途徑影響農戶創業決策：擴大融資規模和促進機會識別。為驗證第一個機制，本文首先選用家庭總負債規模作為農戶融資規模的代理變量，檢驗數字金融參與對家庭融資規模的影響。由于部分樣本家庭無負債，農戶融資規模是一個截斷變量，故采用Tobit模型進行回歸。表3的第1列匯報了Tobit模型的估計結果，可以看出，數字金融參與在1%的顯著性水平上有利于擴大農戶融資規模。第2列考慮數字金融參與可能存在的內生性問題，選取與上文一致的工具變量進行IV-Tobit回歸，所得結論并無實質性變化。
其次，本文進一步檢驗融資規模對農戶創業決策的影響，采用Probit模型進行回歸。表3的第3列估計結果顯示，融資規模的擴大促進了農戶創業決策且在1%水平上顯著。第4列考慮模型存在的內生性問題，選用同一社區其他家庭的平均負債規模作為本家庭融資規模的工具變量進行IV-Probit回歸，估計系數仍為正且顯著性水平保持不變，但由于Wald內生性檢驗在10%的水平上無法拒絕融資規模是外生變量的原假設，故該處僅作為穩健性檢驗進行匯報。這些結果表明數字金融參與通過擴大家庭融資規模進而促進了農戶創業決策，假說1得到驗證。
接下來，本文驗證第二個機制，即數字金融參與促進創業機會識別。識別潛在的創業機會是農戶做出創業決策的前提和關鍵所在，進而表現為創業動機[11]。因此本文通過判斷數字金融參與是否對農戶創業動機有影響，對第二種機制進行檢驗。CHFS2015問卷針對未從事工商業生產經營項目的家庭進行了調查。具體問題是“未來您家是否打算開展工商業生產經營項目，包括個體戶、租賃、運輸、網店、經營企業等？”若回答“是”，則認為農戶存在創業動機，記為1，否則記為0。
表4匯報了模型估計結果，其中第1列是數字金融參與對農戶創業動機影響的Probit模型回歸結果。進一步地，為增強研究結論的穩健性，第2列匯報了OLS回歸結果，第3列將數字金融參與視作內生變量，選取與上文一致的工具變量進行IV-Probit回歸。估計結果均顯示數字金融參與可以顯著提高農戶創業動機，假說2得到驗證。
（三）基于傾向得分匹配法的穩健性檢驗
前文在檢驗數字金融參與對農戶創業決策的影響時已經運用IV-Probit模型盡可能減輕反向因果、遺漏變量等可能引致的內生性問題，但參與數字金融的農戶往往是那些有意愿同時金融素養較高進而有能力使用數字金融服務的農戶，也即農戶是否參與數字金融可能并不是隨機的，而是“自選擇”的結果?？紤]此，本文使用Rosenbaum & Rubin（1983）[23]提出的傾向得分匹配法構建數字金融參與影響農戶創業決策的反事實情景假設，糾正可能存在的樣本選擇問題。表5報告了不同傾向得分匹配方法下數字金融參與對農戶創業決策的估計結果。處理組的平均處理效應（ATT）結果顯示，在控制樣本選擇偏誤后，數字金融參與對農戶創業決策仍有穩定促進作用⑤。這與本文的基準回歸結果保持一致。
五、結論與政策建議
隨著移動互聯網不斷普及和數字技術持續創新，數字金融向農村金融市場的滲透拓寬了傳統金融尤其是農村金融的普惠邊界，對農村家庭產生了深遠影響。本文構建一個靜態職業選擇模型，從微觀層面分析數字金融參與對農戶創業決策的影響機理，并利用2015年中國家庭金融調查（CHFS）數據，實證檢驗農戶參與數字金融對其創業決策產生的影響效應、異質性和作用機制。研究發現：（1）數字金融參與激發了農戶的創業熱情，且對農戶非農創業的影響較大。（2）相較于傳統銀行提供的數字金融服務，農戶使用互聯網企業數字金融服務更可能促使其開展創業活動，這說明現階段互聯網企業數字金融服務的門檻更低，普惠性更強。（3）數字金融能夠緩解農戶融資約束，擴大家庭融資規模，提高農戶信息可得性，促進其識別創業機會，最終激勵農戶創業。
本文研究結果為理解鄉村振興背景下金融服務支持農戶創業提供了新的視角?；谘芯拷Y論可以得到如下政策啟示：第一，應積極完善鄉村信息化基礎設施與金融基礎設施建設，從頂層設計層面推動數字金融在農村地區的有序健康發展，提高農戶創業資源的可得性，激發農戶創業熱情，促進農村創新創業。第二，增強傳統金融機構金融科技應用能力，加速實現數字化轉型，鼓勵商業銀行借助數字技術手段優化金融服務模式、豐富金融產品供給，緩解普惠金融發展過程中成本高、收益低、風險大等問題，著力提高農村數字金融服務的覆蓋面與質量，為農戶創業提供更加普惠的金融支持。第三，引導農戶主動使用數字金融產品和服務，完善對于農民互聯網信息技術的專項培訓體系，特別強化農戶智能手機應用技能培訓，提升農戶數字化能力，降低其受到數字金融排斥的可能性，彌合數字金融發展過程中的“數字鴻溝”。
注釋：
① 數據來源：《農業農村部有關負責人就<關于深入實施農村創新創業帶頭人培育行動的意見>答記者問》， http：//www.gov.cn/zhengce/2020-06/19/content_5520414.htm.
② 當θ0>θ1或θ0<θ1 時，本文結論亦不受影響，故為簡便起見，本文假設θ0=θ1。
③ 若家庭擁有智能手機或電腦，該變量記為1，否則記為0。
④ 由于本文的核心解釋變量“數字金融參與”為二值虛擬變量，故IV-Probit僅能采用極大似然法進行估計。但為檢驗工具變量的相關性，本文也采用了兩階段工具變量估計方法，一階段估計結果顯示工具變量與內生變量在1%水平上顯著正相關。
⑤ 限于篇幅，處理組和控制組的平衡性檢驗結果沒有匯報，如有需要請聯系作者。
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（責任編輯：趙春江）
網絡借貸信用風險論文范文第5篇
【摘 要】2015 年底到 2016 年初，P2P 網絡借貸平臺中晉系、e租寶連續遭到公安部門調查，涉案金額均高達數百億元，大量投資者損失慘重，此前的“野蠻生長”暴露出諸多問題，不少創新偏離了正確方向。隨著互聯網金融風險專項整治工作的推進，互聯網金融正回歸法治軌道，對金融消費者利益的保護力度正在提升。
【關鍵詞】P2P；網絡借貸；權益；保護
2015 年底到 2016 年初，P2P 網絡借貸平臺中晉系、e租寶連續遭到公安部門調查，涉案金額均高達數百億元，大量投資者損失慘重，此前的“野蠻生長”暴露出諸多問題，不少創新偏離了正確方向。隨著互聯網金融風險專項整治工作的推進，互聯網金融正回歸法治軌道，對金融消費者利益的保護力度正在提升。
一、 P2P 網絡借貸金融消費者權益保護的必要性
首先，P2P 網絡借貸衍生產品具有專業性和復雜性。P2P 網貸金融衍生產品和普通商品相比更加專業化，即便是與傳統金融機構的產品比較，它的復雜性更加凸出，要求消費者具備相當的金融專業知識。P2P 網貸產品所包含的互聯網特性還要求消費者具有較好的電腦操作能力。有的互聯網金融公司推出“秒標”、“天標”等概念產品，消費者需要在線網絡搶購才能完成相關交易，許多消費者無所適從。P2P 網絡借貸的運營，存在債權轉讓、期限錯配、資金池、自融等各種操作方法，專業性極強，普通消費者僅僅知曉投資期限、投資預期收益等主要概念，顯然投資風險極大。
其次，P2P 網貸金融交易具有信息不對稱的特征。P2P 網貸金融交易信息不對稱與金融衍生產品的專業性、復雜性緊密相關，正因為 P2P 網貸產品具有極強的復雜性和專業性，導致金融衍生產品交易雙方的信息不對稱加劇。金融衍生產品設計較為復雜，普通金融消費者由于知識儲備的不足難以對金融產品的質量進行區分，因此，應當加強和改進信息披露制度以充分保護消費者的權益。在 P2P 網貸市場中，產品信息是消費者決定投資的前提，經營者對其投放產品的價格、質量等信息理解的充分性遠高于消費者。
第三，P2P 網貸交易中買賣雙方地位不平等。P2P經營者憑借其在金融行業的浸淫，自然在專業知識上占據優勢，金融消費者在談判過程中明顯處于弱勢。除此外，消費者弱勢地位還體現群體的隨機性和松散性，無法形成一致意見和金融經營者抗衡。從交易平臺的特點看，P2P 經營者通過計算機網絡系統可以實現對廣大消費者的精準聚焦，運用格式合同規避風險，將投資風險轉移到消費者頭上，而消費者表面上具有自主選擇權，實際上保護自身利益的權利被限制或排除。
二、P2P 網貸中消費者的權利保護面臨的困境
一是法律規定零散或缺失。針對互聯網金融的專門立法明顯滯后，金融消費者具有一定的特殊性，直接適用《消費者權益保護法》并不能完全保護消費者的利益，同時還需要結合相關的其他法律規定才能確保充分保護消費者的利益，而這些法律散見于民商事、刑法、行政法、保險法、證券法、司法解釋等法律法規中，且這些規范大都是原則性規定，直接適用存在一定的困難，并不能周全的保護金融消費者的利益。我國早已制定《消費者權益保護法》以專門保護消費者權益，隨著社會的發展，其部分內容與時代，雖然在2013年進行了修訂，但依然主要調整一般消費者和經營者的法律關系，對于金融消費法律關系能否調整目前任存在爭論，期望通過該法來充分保護P2P 網貸中消費者的權利更是不切實際。
二是監管缺失。P2P 網貸作為一種金融創新，雖然給金融市場的發展帶來了蓬勃生機、為廣大消費者提供了便利，然而在表面的繁榮下亂象叢生，其中有很大一部分，不到半年就銷聲匿跡或是奄奄一息，大有當年團購大起大落之勢。甚至有人直言：P2P這一行業目前在“無門檻、無標準、無監管”地野蠻生長。一無門檻。P2P網貸是通過網絡平臺進行的個人與個人之間的小額貸款交易，平臺為借貸雙方直接建立聯系，依靠互聯網技術線上審貸。然而，這種快捷的金融信貸模式到了市場上卻被許多公司演繹成“十幾萬元買套軟件系統、搭個架子買個域名、去工商注冊一下就可以做了”。這些平臺很可能壓根沒有足夠的資金儲備、專業的項目評估人才和完善的流程。風控、借款人質量把關等是立在P2P前的一道隱形門檻。而事實上，在招徠客戶方面，在線上一端，P2P公司只要給出高利率，就不愁投資者參與；在貸款人一端，平臺也可以通過與線下小額貸款公司合作快速獲得資源。因此，“迅速開張”也不是難事。低成本繁榮的同時，倒閉、跑路等伴隨而來，欺詐等行為也層出不窮，整個行業形象一落千丈。二無標準。與小貸公司所不同的是，P2P網貸平臺目前沒有受到任何利率“紅線”的約束。眾所周知，國內超過八成的P2P平臺并非純粹的“資金撮合中介”，大多數平臺一般還會向借款人收取一定比例的中介費用，這也是目前國內許多網貸平臺的謀生之道。目前大多數P2P平臺付給投資者的年化利率在12%—20%左右，但若加上平臺收的中間費，借款人承擔的貸款成本則被大幅推高。國內的P2P企業很多正在脫離P2P本來應該有的定義，逐漸走入灰色地帶，與非法集資的區別越來越模糊。三無監管?；ヂ摼W金融企業的業務活動經常突破現有的監管邊界，進入法律上的灰色地帶，甚至可能觸及“非法集資、非法經營”等底線。事實上，目前P2P網貸平臺本身的資金實力、第三方擔保方的擔保能力等信息，對用戶而言并不透明，目前國內缺乏一套有效的系統對這些信息予以調查和披露，用戶難以甄別。
三是金融消費糾紛解決機制不暢。目前在糾紛解決方面主要存在以下問題：一是 P2P 網貸經營者內部缺乏有效的糾紛解決機制，當前 P2P 平臺雇員大多不具備專業的金融、法律知識，缺乏風險防范意識，沒有建立有效的規范制度，在制度管理上存在明顯漏洞。二是在具體的糾紛中，消費者往往處于弱勢地位。按照民事訴訟中“誰主張、誰舉證”的證據規則，金融消費者的消費記錄一般都由P2P 網貸經營者掌握，憑借個人能力難以收集到對自己有利的事實證據，在證據搜集能力上明顯弱于經營者。三是消費者訴訟成本高昂。針對個別消費者的訴訟，金融經營者有足夠的資金實力與消費者展開長時間的訴訟。而消費者彼此之間經常由于信息溝通不暢造成思想不統一，導致維權行動成本高昂，進而經營者可以輕松瓦解消費者的聯合訴訟。四是行業協會沒有充分發揮自律作用。在一些地區，P2P 網貸領域已成立區域性行業組織，國家層面的互聯網金融協會也已經成立并開始運作，但由行業協會主導的自律監管在P2P 網貸中對金融消費者還未充分發揮保護作用。
三、對 P2P 網絡借貸金融消費者法律保護的建議
（一）制定金融消費者權益保護的有關法律規范
我國可借鑒境外相關立法經驗，結合我國金融市場發展實踐，研究制定專門的《金融消費者保護法》，為金融消費者保護提供權威性的制度基礎。比如，2010年7月美國頒布的《多德—弗蘭克華爾街改革與消費者保護法案》，2011年我國臺灣地區出臺了“金融消費者保護法”都是可以借鑒的案例。在《金融消費者保護法》正式出臺的基礎上，相關監管部門和金融消費者權益保護機構制定富有針對性的監管規章和條例，形成切實可行的金融消費者權益保護機制，不斷完善金融消費者保護法律法規體系。在監管力量上，可以集中整合“一行三會”金融消費者、投資者權益保護部門的力量，設立獨立的金融消費者保護局。例如，美國成立了單獨的金融消費者保護局（CFPB），在立法執法、重罰侵權行為、叫停對消費者有害的產品等等方面頻頻作為。同時，要加快推動金融知識普及教育，尤其是對當前興起的互聯網金融、P2P網貸等創新方式，充分揭示金融業務和金融產品的風險，為促進金融消費者以合法、合理、有效的途徑維護權益做好相關教育、培訓工作。
（二）構建P2P 網貸監管制度
首先，建立市場準入監管制度。針對互聯網金融企業參差不齊的現狀，有關監管部門應當建立市場準入門檻，要求從事互聯網金融的企業必須達到市場準入門檻，如對企業的法定最低注冊資本、經營范圍、風險防控措施以及人員素質等提出一定的要求，只有符合上述要求的企業才能準許從事互聯網金融業務，否則，不允許其經營互聯網金融業務。此外，已經成立的互聯網金融企業也必須達到上述從業標準，對于不符合從業資格的互聯網金融企業，必須限期進行整改，如整改后仍不符合行業標準的，應當責令其退出市場；其次，建立市場運營監管制度在進行具體制度建構時，一方面，對于互聯網金融企業的不正當競爭行為，如，濫用格式合同侵害消費者的合法權益或排除經營者義務、限制消費者權利、夸大盈利欺騙消費者等，應當制定法律規范加強對格式合同的監管、規范互聯網金融企業的經營行為，并對企業的合規性進行監督，使互聯網金融企業按照法律規則公平競爭，從而確?；ヂ摼W金融企業的產品質量，營造公平的市場環境另一方面，為防范金融風險，保障消費者合法權益，互聯網金融企業必須在資本充足率、存款準備金、風險準備金等重要指標上達到一定的標準和要求，具體設定的標準時可以結合互聯網金融企業的實際經營狀況，比照傳統金融機構的監管標準適當放寬最后，建立市場退出監管制度。保障消費者合法權益是互聯網金融企業退出市場時必須重視和解決的問題。由于互聯網金融企業既沒有國有金融機構那樣雄厚的財力，也沒有國家以信用為其作擔保，一旦發生信用危機，消費者權益將遭受侵害，企業可能因破產導致失去清償能力，消費者的本錢也將血本無歸，因而，為保障互聯網金融企業退市時的消費者利益，建立互聯網金融消費者保險基金也許不失為一個有益的嘗試，不僅可以增加消費者對互聯網金融行業的信心，也能提升互聯網金融企業的社會責任感。
（三）完善金融消費者投訴處理機制
一是落實投訴處理責任制和考核制。金融機構應建立健全金融消費者投訴處理的領導負責制，對每起投訴都應認真核實，對有關責任人做出處理決定，并提出整改措施，投訴處理完畢后要由負責人向金融消費者反饋投訴處理結果。金融機構在員工考核中，應加大投訴項目的績效考核掛鉤力度，從而提供工作人員的服務質量。二是提高投訴處理的時效性。對于金融消費者的投訴，金融機構應在接到投訴或反饋信息當日解答和處理；當日不能解答和處理的，應說明具體原因，并承諾在一定期限內給予解決，并建立相應的督辦制度。三是建立投訴回訪制度。金融機構應建立金融消費者投訴回訪制度，對每起金融消費者投訴都須建立詳細的檔案資料，包括金融消費者基本情況、投訴內容、處理過程、處理結果、滿意度等，在處理消費者投訴完畢后，確定后續跟進負責人，電話了解或上門征詢意見，并反饋投訴中提出需求的改進措施，消除金融消費者不滿的負面傳播效應。四是建立重大投訴及時上報制度。金融機構網點內發生的不能妥善解決的金融消費者投訴，或集中大規模投訴，或投訴事項重大有可能引發重大聲譽風險，或投訴事項涉及眾多金融消費者利益，可能引發群體性事件、影響金融穩定的，應在第一時間上報各自分行以及金融監管機構。如未及時上報導致事態擴大的，將視程度追究相關責任人的責任。
網絡借貸信用風險論文范文第6篇
關鍵詞:信用擔保機構;信用風險;信用風險度量模型
一、現代信用風險模型的概述
信用風險是多維度風險的綜合結果。在所有風險中信用風險的量化卻存在很大難度。近十幾年來,建立數量化的信用風險模型在金融業受到廣泛的關注,這些模型具體可分為三類:
(一)基于“公司市場價值”的JP摩根信用計量CreditMetrics模型和KMV模型
CreditMetrics 模型由JP摩根于1997 年首次發表并被廣泛推廣。該模型在對貸款和債券給定時間單位內(通常為一年)未來價值的變化分布進行估計的基礎上,運用VAR(Value at Risk)分析框架來衡量信用風險。模型的數據基礎是各信用評級公司的信用級別轉移概率矩陣。CreditMetrics 計算的準確性依賴于兩個關鍵假設:(1)同一等級的所有企業具有相同的違約概率;(2)實際違約率等于歷史平均違約率。即信用評級改變與信用質量的改變相同,信用評級與違約率是同義詞,當違約率調整時,信用評級隨之改變。但是由于違約率是連續變化的,而信用等級卻以一種離散方式進行調整且歷史平均違約率和轉移概率可能與實際情況偏離較大,即使同一個信用等級內的違約率也可能存在相當大的差異。此外,該模型需要輸入大量的市場數據,這一點對于中等規模的市場貸款組合而言,通常并不能完全地獲取。
KMV期權定價模型的基本思想是將公司的權益和負債作為期權,公司資本作為標的資產,把公司所有者權益作為看漲期權,把負債作為看跌期權。資本結構與公司價值密切相關,違約概率是與債務額和債務人公司資產結構相關的內生變量。它假設當公司資產價值低于某個水平時,違約才會發生,在這個水平上的公司資產價值被定義為違約點。KMV模型中,信用風險是根據公司資產價值的動態變化推導出來。已知給定公司的現時資產結構,即權益、短期和長期負債、可轉換債券組成的情況下,一旦確定出資產價值的隨機過程,便可獲得任一時間單位的實際違約概率。上市公司的權益價值是由市場決定,公司股票價格和資產負債表中隱含有違約風險的信息,因此KMV最適用于公開上市公司的預期違約率評估。KMV 模型以股票市場數據為基礎,具有一定的前瞻性。該模型存在三個缺陷:需要資產收益的正態分布假設、未根據資歷、抵押品、合約條件或可轉化性來區別不同類型的債券和靜態假設——財務結構假設不再變化。
(二)基于經濟學的CreditPortfolioView模型
CreditPortfolioView是麥肯錫公司(McKinsey)的一個多因子模型,該模型提出了將宏觀因素與違約概率、轉移概率相聯系的方法。該模型模擬各國在不同行業各種信用評級集團的聯合條件違約概率和遷移概率,其前提條件是宏觀經濟因素的不同取值,如失業率、GDP增長率、長期利率水平、政府支出和儲蓄率。由于在相對較大的范圍內,經濟狀態由宏觀因素所驅動,當經濟衰退時,違約與信用降級事件增多,當經濟好轉時情況則恰好相反,即信貸周期隨著經營周期而變化。假如具有充足的數據,該方法可以用于預測一國不同類型債務人的違約率,如建筑業、金融業、農業服務業等,這些行業對經營周期的反應各不相同。CreditPortfolioView模型的局限性在于必須擁有各國各行業的部分違約數據和調整轉移矩陣的特別程序。國外的實踐經驗表明,該模型最好應用于投機級的債務人,這類債務人的違約概率對信貸周期的靈敏度比投資級的債務人要高。
(三)基于保險精算的CreditRisk+ 模型
CreditRisk+ 是由瑞士信貸金融產品公司CSFP(Credit Suisse Financial Products )開發的信用風險評價模型。該模型的主導思想源于保險精算學,即損失取決于保險標的風險發生的頻率和發生風險時保險標的的損失或破壞程度。該模型推導債券投資組合的損失度,只有違約風險被納入模型,不涉及降級風險,而且違約風險與資本結構無關。
與CreditMetrics 和KMV 都以資產價值作為風險驅動因素不同,該模型只考慮違約風險,需要估計的變量很少,并未對引起違約的成因做出假設。CreditRisk+的最大優點是相對容易,它借鑒保險業計算小概率極端事件的數學方法,推導債券組合或貸款組合的損失概率的封閉形式,具有計算上的優勢。此外,CreditRisk+僅僅需要考慮各級別的平均違約率,需要輸入的數據較少,適應于數據比較缺乏的狀況。CreditRisk+的局限性在于模型假設中無市場風險,并忽略信用評級的轉移風險,使各債務人的風險是相對固定的,并不取決于信用質量和未來利率的變動。
這三類模型屬于單一的一般框架,它們主要識別信用風險比較關鍵的三個方面——違約率分布、條件違約分布和整合技術。迄今為止,從實證角度對各個信用風險模型進行系統比較分析的文章還很少。唯一將信用風險模型應用于對實際資產組合風險損失估計研究結果和現實情況大相徑庭,且對美國之外的債務人、銀行和金融機構進行信用風險評價時效果并不理想。
二、我國信用擔保機構信用風險度量中存在的主要障礙
(一)宏觀信用環境不佳,尚處于信用制度的初始階段
信用擔保是一種復雜的信用契約關系,信用擔保機構能否生存并健康發展,取決于一國的社會信用環境,可以說良好的信用秩序是信用擔保機構正常運作的基礎。市場經濟是信用經濟,信用是市場經濟運行的必備前提和基礎。我國的經濟運行由于長期受計劃體制的影響,在實行市場經濟之前,市場對資源的配置作用幾乎為零。市場經濟實行之后,誠實信用與市場機制的關聯不大,社會信用缺失問題仍然存在,特別是中小企業信用觀念淡薄,正常的信用關系被嚴重扭曲。由于整個社會信用問題未得到根本改善,對信用擔保機構的業務對象缺乏嚴格的監督制約機制和懲罰制度,信用風險問題和道德風險普遍存在。
(二)業務對象缺乏信用歷史記錄,會計數據不完備,數據真實性需要檢驗
國外學者認為對金融機構而言,中小企業是“信息殘缺的”,很難從外部了解到與企業有關的雇員、消費者及供應商的合約。因此,運用模型方法進行信用風險度量并予以決策時,通常會要求該類企業提供規范而及時的經營信息,如財務報表。而我國中小企業以民營為主,受經濟體制和大環境的影響和制約,這些企業普遍以家族企業形式存在,企業信息與個人信息交叉,財務管理混亂,報表賬冊不全,內控制度不嚴,存在的信息問題十分嚴重。而一些小企業,尤其是個人獨資企業,由于個人活動和企業活動完全交叉,財務信息嚴重失真,運用財務比率進行信用風險度量十分困難。對于已上市的中小企業而言,信用擔保機構可以通過對股市價格的持續監控等方式了解企業的實際經營狀況,但對于非上市的中小企業而言,則無法通過相關渠道獲得信用風險評估所需要的具體信息。此外,信用數據樣本較少,歷史延續性和可比性也尚待改進。所以,若一些模型所需數據的主要來源渠道為證券市場時,就會與我國多數中小企業為非上市公司的現狀產生較大矛盾。
(三)金融市場的運作不規范,影響信用風險度量模型的預測能力
受金融市場過度投機和市場操縱等人為的市場不規范因素的影響,我國金融資產收益關聯度的穩定性比較低,這一現象將對信用風險度量模型的預測能力產生一定的影響。尤其是CreditMetrics——市場價值模型和KMV——期權定價模型所需的數據的主要通過金融市場獲取,若金融市場化的進程中不改變該現狀就根本無法為信用擔保機構信用風險計量模型的建立,以及信用擔保項目信用風險的準確量化提供良好的外部環境。
(四)擔保項目之間缺乏一致性,差異性較大,傳統的分類技術不適用
信用擔保業務的風險發生機制與一般保險行業所經營的客觀、可預期的風險存在很大區別,其發生具有很強的“主觀性與不確定性”。保險業務可以通過統計學的方法,比較精確地計算出風險損失的概率,從而確定保費率以彌補風險損失及經營成本,進而確定利潤水平。信用擔保業務則不同,由于擔保項目的金額和期限各異,反擔保措施的落實程度差異很大,擔保項目的離散性很大,無法精確計算擔保費率,大數原則無法或在短期內難以適用。因此,對信用擔保項目的風險管理應更多地運用個案分析方法,結合信用擔保項目和企業的實際狀況設計信用擔保方案,將每筆信用擔保業務的風險控制在信用擔保機構可預期、可接受的一定范圍之內。
(五)缺乏具有公信力的中介信用評級機構
相對于市場風險而言,信息不對稱所導致的道德風險是信用風險產生的重要原因之一。對企業相關信用狀況及時、全面地了解是信用擔保機構防范信用風險的基本前提,因此,違約率一直被認為是信用風險度量的最核心工具。在國外違約率主要來自評級專門機構和銀行內部評級部門建立的信用評級轉移矩陣。對于我國信用擔保機構而言,信用評級工作己經基本開始實行,并運用于對客戶的選擇和風險的預警,但仍未向信用風度量化方面進行更深層次地發展。信用風險度量模型直接依賴于企業被評定的信用等級及其變化,信用評級機構將在信用風險管理中發揮著越來越重要的作用。而我國目前具有公信力的獨立信用評級機構缺乏,無法通過提高信息收集與分析的規模效益方式對信用擔保機構的利益予以有效保護。
(六)信用擔保機構從業人員的素質問題
量化信用風險的過程是一個系統性工程, 它不僅需要信用擔保機構業務人員掌握經濟學、金融學和信用管理學等專業知識,還需要具備基本的計量經濟學基礎知識,這樣才能熟練地運用信用風險度量模型,結合行業特性和地域特性對項目的信用風險進行量化分析,適應今后多變、全面、更為嚴格的信用風險管理要求。目前我國信用擔保機構業務人員素質普遍不高,業務人員結構參差不齊,各信用擔保機構道德風險時有發生也成為進行信用風險量化的主要障礙之一。
基于以上問題的存在,現有的信用風險模型還難以運用于我國信用擔保機構信用風險的度量。這也是我國信用擔保機構目前對信用風險的度量仍然局限于傳統評級方法,即基本上模仿商業銀行運作對中小企業信用狀況進行簡單的定性化信用評級的主要原因。
三、信用擔保機構信用風險模型的現實選擇
(一)信用擔保機構信用風險模型的選擇原則
現代信用風險度量模型是建立在西方銀行多年歷史數據的統計分析和經驗總結的基礎之上,這些模型并無法直接適用于我國信用擔保機構。因此,考慮當前我國經濟運行中現存的約束條件,研究設計出符合國情的信用風險度量模型雖然十分迫切但仍然有待時日。筆者認為,我國信用擔保機構在信用風險度量模型的選擇上應遵循以下幾項基本原則:
第一,易測性原則:所選擇模型中涉及的原始數據或各項指標能夠相對比較容易地從金融市場、銀行、企業和其他相關機構和部門獲得,并在此基礎上加以演算獲得信用風險量化所需的各種最終數據和指標。
第二,易操作性原則:模型應與擔保公司現有項目評審人員的知識結構和專業素質相當,具有一定的可操作性以確保模型度量的精確度。
第三,兼容性原則:模型必須具有兼容性,不僅能滿足目前階段對信用風險度量的需求,而且還應能隨著外部環境的改善和數據庫的建立、完善適應未來信用擔保機構對信用風險度量的需求。
第四,行業性原則:中小企業所處行業的差異很大,運用統一的模型會使一些效益好的項目無法通過評審。因此,隨著技術的進一步發展,具有豐富管理經驗的信用擔保機構可以針對不同的行業,研究開發出不同的信用風險度量模型進行信用風險的準確評價。
第五,地域性原則:不同地域的信用擔保機構所處的經濟環境、金融市場結構、稅收制度、客戶群體和客戶意識強弱各異,信用風險度量模型的選擇應考慮這些因素對最終信用風險度量效果的實質影響。
(二)我國信用擔保機構信用風險模型的發展思路
對中小企業信用風險進行控制最有效的手段是對其信用予以科學評估。我們所謂“科學”評估的含義是必須引入定量化的數學分析方法,對企業的信用風險進行相對準確的評估。通過以上四個國際主流信用風險度量模型的比較分析可知,比較適宜我國信用擔保機構借鑒的主要是CreditMetrics和KVM模型,這兩種模型雖然在理論上都相對比較完善,但是由于模型所需要的數據量較大且與一國金融市場的完善程度密切相關,對于我國信用擔保機構并不是非常適用。但是,通過一系列的合理假設,我國目前還是可以借鑒CreditMetrics和KVM模型的基本原理,建立既符合國情又相對比較簡單的信用擔保機構信用風險度量模型,并將其作為對現行以定性分析為主的傳統信用風險度量方法的一種必要的、有益的補充?？紤]到各類模型的優勢、局限性和最佳適用范圍以及信用擔保機構業務經營對象的特殊性,我國信用擔保機構信用風險度量模型的選擇應采用漸進方式——先以定性化度量為主,定量化度量為輔,在我國信用體系建設不斷完善,金融市場實現規范化運作,中小企業更多地實現上市融資等外部環境改善過程中,向完全的CreditMetrics和KMV等定量化的市場價值模型或期權定價模型過渡,并逐步實現能夠根據項目自身特點、項目行業特性和項目地域差異性選擇不同的信用風險度量模型。
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(作者單位:廣西大學商學院)