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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一、引言
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，规模较大的15家网贷平台仅2012年一年的成交量就将近100亿元。P2P网络借贷在为我国借贷市场带来活力与繁荣的同时，也因其身份模糊、法律监管缺失、内部治理不规范等问题留下了的巨大风险隐患。P2P网络借贷在金融安排机制上具有天然的脆弱性，其为资金借出者提供了一种类似于传统的债券型的理财产品，贷款无担保性和贷款合同的无面签性增强了信用风险；贷款用途法律约束不足和贷后难于管理可能引发洗钱风险；信息技术和程序方面的因素也会增大操作风险；发生风险时缺乏其他金融机构给予的直接及时的流动性支撑，这会加大风险的传染性。最为重要的是，网络借贷作为一种新生事物，在我国基本上处于法律制度的监管空白区。国家目前尚未出台针对民间借贷中介的专门法律条文，对网贷借贷平台的监管职责划分难以定性。2012年就发生了淘金贷、安泰卓越等多家网贷平台卷走投资者资金跑路的现象。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，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。因此，本文认为对我国网络借贷监管进行顶层设计是非常必要和急需的。
二、中国P2P网络借贷监管顶层设计的几个关键问题
P2P网络借贷与传统金融工具相比，借助于网络的方便快捷和开放的特性，有利于缓解现有信贷资源的稀缺性造成的配置上的结构性矛盾，为中低端客户提供新的投融资渠道。但是P2P网络借贷具有信用创造功能，承载了转移信用规模、信用风险、操作风险和市场风险。P2P网络借贷作为影子银行体系开发、设计、创造的新的信用工具，我们必须尽早对其信用分层构造、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，监测并预警其系统性风险和评估非系统性风险。
（一）P2P网络借贷的信用层构和信用规模计量
对网络借贷的顶层设计需要在一定基础上展开，首先必须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。
（二）设计P2P网络借贷的风险监测评估和预警体系
P2P网络借贷充分利用自身的信息化、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。要建立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。
在经济全球化和信息技术飞速发展的背景下，我国的金融稳定会更多地受制于外部冲击。我国必须从金融制度建设上建立对网络借贷监管的统计监测、信用层构、金融工具计量及风险的预警体系。
（三）监管顶层设计的基本思路
网络借贷是金融创新的结果，作为影子银行体系的一个新形式，他对现有的监管体系的有效性带来了极大的考验。在美国，P2P网络借贷是受证券交易委员会（SEC）证券监管的，网络借贷平台则视为是出售P2P这种投资理财产品的销售商，SEC有权对其进行审查，并要求其登记备案。金融危机之后，美欧等相继成立了“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、通信及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。
三、结论
P2P网络借贷作为信息技术和借贷服务相结合的产物，为小微企业和个人提供了更经济、更快捷的融资渠道，有利于满足日益个性化的投融资需求，有利于促进多层次的社会投融资体系的形成。但是网络借贷像其他任何金融创新一样，在其诞生的初期都会遇到监管的空白，对其未来的发展关键是进行科学的引导和规范。在全球化条件下，国内的网络借贷平台受到国外网络借贷平台的影响，加上国内的巨大需求动力，快速增长是必然的。 因此，尽快组建与我国网络借贷情况相适应的监管架构，对我国整个金融体系的稳定具有重大意义。
参考文献
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[3]莫易娴. P2P网络借贷国内外理论与实践研究文献综述[J].金融理论与实践，2011（12）：101-104.
中图分类号：F830 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2015）013-000-02
一、引言
P2P网络借贷是近几年兴起的新型的民间融资形式，发源于2005年英国的一家名叫Zopa的网站。2006年北京成立了国内首家宜信P2P网络借贷平台后，2007年在上海成立的“拍拍贷”，为国内首家纯线上、无担保的P2P网络借贷平台，而后成立了上千家民间网络借贷公司。在短短的几年内，P2P网络借贷在国内得到飞速发展。伴随着P2P网络借贷的迅猛发展，公众化点对点的信息交互和资金流动带来了相关参与者对风险的担忧。而在实践中衍生出的新模式也引起了极大的争议，整个行业的风险敞口也在不断聚集。如何确保行业健康稳定发展，保护消费者权益，维护金融稳定，成了摆在政府监管部门面前需要优先考虑、亟待解决的问题。
二、P2P网络借贷的概念及操作流程
1. P2P网络借贷的概念
P2P（peer to peer）网络借贷，是指个人通过有资质的第三方互联网平台作为中介，进行资金借贷双方的匹配，借款人发放借款指标，投资人进行竞标向借款人放贷的行为。
2. P2P线上网络借贷的操作流程
P2P网络借贷可以分为P2P线上网络借贷模式和线下网络借贷模式，这里简要介绍一下P2P线上网络借贷的操作流程：
即借款人将自己的借款需求包括借款金额，资金用途，还款期限，给予的回报率等到平台上，由贷款人进行审核，双方满足条件则借贷成功。
三、P2P网络借贷的发展现状及主要模式
从2005年全球第一家从事P2P网络借贷业务的平台建立以来，P2P借贷市场就相继在多个国家出现并得到迅猛发展。2007年8月，中国第一家P2P网络借贷网站―拍拍贷成立。此后，P2P网络借贷平台如雨后春笋，交易数额越来越大。目前，国内P2P网络借贷网站有拍拍贷、宜信、人人贷等约1000多家，比较正规安全的有300多家。见表1总结一下P2P网络借贷平台及其模式：
此外，还应该意识到，P2P网络借贷平台拥有金融属性却没有金融牌照，完全游离于监管以外，因此，P2P网络借贷平台面临巨大的风险。自2013年下半年以来，我国P2P网络借贷平台就开始出现倒闭，几个月内就有70余家倒闭，涉及资金12亿元左右.因此，我国亟需构建一个比较完整的P2P网络信贷监管体系以减小平台风险，保障借款人资金安全。国外P2P网络借贷发展较早，我们可以从中吸取经验。
四、P2P网络借贷的现有模式存在的不足
国内的P2P网络借贷以国外P2P网络借贷为模板，虽然国内多家P2P网络借贷平台都拥有各自的特色，但总体模式上大同小异。现有模式存在的不足比较明显。
1. P2P网络借贷平台混乱的角色定位
P2P网络借贷平台最初执行的职能是本身一般不参与借贷，主要执行的是信息匹配、工具支持、信用评估和服务等功能。随着P2P网络借贷行业的不断发展，P2P网络借贷平台涌现出许多问题，如其性质模糊、角色变得复杂、经营模式规范化不足、缺少透明度等，甚至有多起平台进行金融欺诈、卷款跑路等犯罪活动。目前P2P网络借贷平台承担的职能过多，包括专业放贷人、信用审核与评价、投资者理财服务、借款者服务、甚至是本金担保都在平台的控制之下，这不利于交易的公正性，也不能保障客户利益，平台也容易陷入违法违规的境地。
2.资金监管缺失问题
中间资金账户是为了交易的核实与过账而开设的，P2P网络借贷平台在银行和第三方支付平台开设中间资金账户，实现交易中的转账结算，而第三方机构并不承诺对资金进行监管。倘若P2P网络借贷平台跨越中介的定位，在交易过程中，投资者和借款者没有直接接触，平台先以自身名义从投资者处筹得资金，再直接对资金支配作出决定，最终把债权转移给投资者，则会产生资金沉淀以及相关风险。中间账户监管缺失问题不仅容易引发P2P网络借贷平台金融诈骗、卷款跑路和挪作他用等现象，而且平台本身也容易陷入非法集资的境地。
3.本金保障问题
为满足投资者对资金安全的要求，目前国内大多数平台为投资者提供本金保障。P2P网络借贷平台以自有资金为投资者提供本金保障的行为属于小贷担保模式的范畴。小贷担保模式让其有超范围经营特殊业务之嫌，特别是涉及到融资性担保行为。P2P网络借贷平台主要是按照一般工商企业注册，它在并不拥这很容易引发担保实质和杠杆率不匹配的杠杆风险，以10倍杠杆为例，其平台借贷只要有出现10%的坏账风险，就濒临破产的边缘。因此，看似美好的本金保障模式不仅在政策方面触及法律红线，在发展经营方面也是不可持续的。
五、应对P2P网络借贷的措施
随着网络借贷的快速发展，其暴露出的问题也越来越明显，为了建立健康的P2P网络借贷，本文提出应对措施的建议。
1.明确P2P网络借贷平台定位
为了避免目前P2P网络借贷这种乱象丛生，平台游走了违法违规的灰色地带的现象，首先得明确平台的经营范围。P2P网络借贷的定位应该是金融信息服务类公司，提供主要执行的是信息匹配、工具支持、信用评估和管理等功能，平台需要把现在所做的专业放贷人、本金担保业务分离出来，这才不会影响平台信用审核与评价、投资者理财服务、借款者服务等业务的独立性和公正性。在此模式下，平台作为搭建借款者和投资者的桥梁，同时为客户提供信用审核与评价，通过信用评级系统对客户进行信用评级，确定贷款利率。网络平台明确自身定位，才能利于监管，发挥市场有效性。
2.引入第三方支付和资金监管方
现今借贷双方之间的资金流动为不法P2P网络借贷平台提供可趁之机，目前很多P2P网络借贷平台没有把借贷的信息交换与资金交易两项职能分开。引入第三方支付和资金监管方势在必行。
由权威的第三方支付平台对资金进行托管、结算和监督，可以参考证券行业的资金托管和结算办法。对于用户转账而产生的在途资金则存入委托监管的银行的无息监控账户中，由银行对网络借贷平台的转账账户“专户专款专用”的情况进行监控，按时出具托管报告，向监管部门提交。但目前的情况是，P2P业务具有小而多的特点，对于银行来说，开展业务成本大而受益小，同时需承担监督责任，这样的业务对银行不具有吸引力。可以尝试成立独立的、权威的认证机构对P2P网络借贷平台的资金安全进行认证。
3.引入独立的担保机构
面对国内缺乏完善的信用征信体系的情况，借贷双方之间的信息不对称成为了P2P网络借贷发展的障碍。引入独立的担保机构为出借者的资金提供担保，有效的去除出借者对于出借资金安全问题的顾虑。担保机构根据平台对借款者的资信审核和信用评级为借款提供担保，考虑到单笔交易的本金太小，而为其担保的成本不低，难以产生经济效益，平台可以将同信用级别的贷款捆绑交付与担保公司担保，担保公司根据不同信用等级的贷款收取差异化的担保费用。同时，平台作为承担风险的评估和管理职能的一方，与依据自己的风险偏好选择不同的风险级别的投资者都应当为可能的贷款损失承担一定的责任。既可以调动各方做好本职工作的积极性，又能有效的防范道德风险。
六、总结
经过对P2P网络借贷理论、发展情况及国外政府监管经验的分析，笔者认为P2P网络借贷是一个前景光明、充满潜力、值得政府监管部门、社会公众和行业从业人员共同培育的新兴借贷模式。P2P网络借贷行业要实现茁壮健康的成长，更需要政府监管部门作出积极努力，出台法律法规，展积极有效的监管，正确的扶持和引导这种模式的发展，合理维护消费者权益及金融稳定。
参考文献：
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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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中图分类号：D92
文献标识码：A
文章编号：1006-0278（2015）05-091-01
一、对P2P网络借贷的概述
P2P网络借贷是一种依附于互联网技术的民间借贷形式，资金借款方和资金贷款方通过P2P网络借贷平台达成合意，在网络上自动生成借款合同的相关条款，并按照一定网络流程完成认证、记账、清算等程序，从而完成借贷融资。
在国内，近年来我国的P2P网络借贷平台迅速发展，预计到2015年底运营的平台可能突破1700家。但由于准入门槛低，信用体系不健全，相关的法律法规不健全，行业监管机制的缺失，全国累计已有119家倒闭、跑路，涉及总资金在21亿左右。而对危机四伏的网贷平台，目前加强P2P网络借贷平台的风险控制己成为该行业持续发展的首要议题。
二、P2P网络借贷平台的特征
其一，极大的依赖于互联网技术。公司网络技术部门都是重中之重，整个平台系统的稳健运行、便利的操作、信息的安全给用户带来良好的体验感和安全感是P2P平台成长的基础。
其二，不作为借贷资金的债权债务方。P2P借贷平台主要为P2P借贷双方提供信息流通交互，信息价值认定和其他促成交易完成的服务，但不作为借贷资金的债权债务方。
其三，准入门褴较低，无特殊监管。我国网络借贷平台目前只需要在工商部门、通信管理部门以及公安机关网监部门予以注册登记，网络借贷平台就可正式运营。没有对注册资本，公司治理结构风险防范提出特殊的要求。
三、我国P2P网络借贷平台运行存在的问题
与P2P网络贷款的迅速发展相伴的是围绕它所产生的种种争议。
从P2P贷款本身来看，线上模式相对保守，交易平台仅在于促进个人借贷的达成，并提供相关的服务。个人借款合同在合同法和民法通则中都有明确规定，法律允许其存在。但当借款的范围和规模扩大之后，如何保障资金安全？如何维护贷款投资人的利益？而线下模式则有更大的突破，其可探讨之处就更多。P2P贷款的疯狂生长与我国法律对金融的严格管制和业务边界的划分存在着怎样的关联？国外对影子银行监管的法律调整对我国的启示何在？这些都是本文试图探究的问题。
四、我国P2P借贷的金融监管困境
当前我国金融监管体制在面对P2P贷款的时候，缺陷是非常明显的：
（一）以直接融资和间接融资的理论划分作为基本的金融分类，并建立分业监管体制，造成了金融市场的割裂
新的金融产品和金融工具的出现对目前僵化的划分造成了巨大的冲击。当我们把更加复杂多样的线下业务运营拿来进行分析的时候，直接融资和间接融资的界限就模糊起来：贷款、发行证券融资、贷款份额的转让、理财产品的销售等等，这种融合触及到诸多监管部门，对监管体制构成了严重的挑战。
（二）法律对金融业务缺乏概括性，金融抑制严重
这个问题在我国尤为严重：证券领域，证券法中规定的证券种类和范围极小。围绕银行、证券、保险等基本金融业务建立起来的各白独立的监管体系，虽然在专业化方而有其优势，但这显然无视了社会生活中广泛存在的融资（集资）行为。法律的包容性不够，以影子银行为代表的金融创新空间不足。看似简单的思路却根本无法在所有的集资行为中划出合法与非法的界限。
网络贷款的出现挑战了我国现有的金融秩序。但这绝不是第一次：从长期以来我国司法实践对非法吸收公众存款和非法集资的判决产生的争议中可以窥得一斑。应当反思的是我国的金融法律以及由此带来的我国金融体系的缺陷。否则金融监管永远跟不上金融创新的步伐。
中国的影子银行是在与金融管制的博弈中不断生长的。前文提到的问题源于我国金融法制的落后：法律对融资、金融活动、集资、证券等基本概念缺乏明确的界定，同时分业监管加深了金融市场的割裂与僵化。游走在灰色地带的P2P网络贷款，以及其他影子银行体系中的金融机构和金融工具，要走出影子，实现阳光化，还有赖于法律跟上市场发展的脚步。我国应当考虑制定统一的《金融服务法》，对金融活动进行全而和统一的规范。
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[3]吴晓光，曹一论加强P2P网络借贷的监管[J]金融监管，2011（4）
一、P2P网络借贷平台的特点
P2P（peer-to-peer）网络借贷是指借款方和借出方双方通过网络借贷平台，确立借贷关系并完成交易手续。其运营模式种类繁多，国外的有Prosper模式、Zopa模式、Lending club模式、Kiva模式，国内有拍拍贷模式（线上无抵押无担保），宜信平台模式（线下无抵押有担保）等等。其不同点无外乎为借款人信用评级方式、是否提供抵押担保服务、以及还款方式等，而其共同点也值得大家关注：第一，网络平台降低了信息获取及交易成本，网络平台只收取中介服务费;第二，借入方借款利息为拍卖方式，跟个人信用相挂钩，贷出方可贷出整比金额的一小部分，有效的分散了风险。
二、P2P网络借贷与银行小额贷款对比
本文将通过输入变量：借款成本、便利性、风险管理三个方面进行评价分析。
（一）借款成本
2011年7月7日最新一期的贷款基准利率，短期6个月至1年为6.65%，一般商业银行有抵押贷款一般上浮10%～20%，无抵押有自然人担保约年化利率约为15.66%～18.79%。部分公司推出的纯信用贷款产品，例如渣打银行推出的“现贷派”，贷款金额规定在8000元～50000元人民币，年化利息率约为12.6%（针对不同城市不同的利率），平安银行推出的“新一贷”，对贷款者的条件设置更为精细，以深圳市月收入4000元以上贷款者为例，可贷额度约为月收入的6倍，年化利息率约为12.8%～13%。
相比与银行，P2P网络贷款平台上所给出的利息率是根据借款人信用级别、借款额度及还款期限而变动的，长期来看是处在纳什均衡状态下的。与银行贷款不同的是，P2P网络贷款存在流标的可能性，即在约定期限内没有足够的借出人提供足够的借出金额，借款人的借款信息将被关闭，借款失败，且借款失败的记录将对借款人下一次再发起借款产生一定的影响。
为了更为形象的对比P2P网络贷款与银行小额贷款的借款成本，本文以资金成本曲线来描述，如图2-1所示。
横坐标为借款金额，篇幅的限制本图只显示3000～100000元区间资金成本的比较;纵坐标为年化利息率（信用卡以手续费的形式收取）。无抵押担保模式的P2P网络贷款随着信用级别的不断提升，资金借贷成本也逐步趋低，可借款额度也逐步提升。通过三条曲线的交叉，我们得到P2P网络贷款与银行小额贷款、信用卡之间的博弈平衡点。很明显，在信用级别不高的情况下（C及C以下），P2P在任何借款区间对比银行小额贷款及信用卡透支都处于明显的劣势，根本不具备竞争力。而当信用级别提升到B及以上时，信用的力量开始发挥作用，借款人可能通过P2P网络贷款平台以较低的成本融到更多的资金。所以我们可以发现，目前的P2P网络贷款平台，以拍拍贷为例，借款人信用等级大多数处于C-E，即初级阶段，很多借款人看到了信用提升的效益，哪怕没有现实需求，都在不断的以高利率提出借款需求，完成借款，提升信用等级，用资金换信用。
图2-1 资金成本曲线图
（二）便利性
P2P网络贷款与银行小额贷款在借款人资格的审核上比较类似，但是从借款人角度出发，借款的便利性有一定的差异。以下表格可以说明。
表2-1 借款便利性对比
（三）信用审批和风险管理
信息不对称导致的逆向选择是P2P网络贷款平台和银行所面临的共同的难题，尤其在无担保领域，更是有着极高的风险，因此二者的风险管理方式比较接近。
第一，借款人审核方面，P2P网络贷款分线上、线下或两者兼有。相比较而言，宜信平台采取的贷前较为严格的审查制度可以有效的降低风险。纯线上的审核模式短期来看不但不能提高效率，反而可能带来更多的坏账。所以未来P2P网络贷款的审核发展方向将会是线上加线下的审核模式。
第二，还款方式方面，拍拍贷和宜信都采取分散贷款和每月强制还款制度，较大限度的保证了有效还款。
第三，针对逾期不还的情况，拍拍贷有黑名单公开曝光，但不赔偿出借人的经济损失，只退还出借人的手续费，所以资金回收的潜在风险只能由出借人自行承担。而宜信平台在贷前、贷中、贷后全程主导，为投资人跟多的做了信息收集分析处理的工作，因此坏账率较低。
第四，专业追债机构保证。由于部分P2P网络贷款平台没有专业的追债机构辅助配合，借款人违约成本不高，容易给P2P网络平台带来逆向选择的风险。
三、P2P网络贷款的金融创新
（一）助学贷款的债券化
助学贷款表面上看是消费，实际上是一笔投资。按照现有的收入分配体系，学历越高，接受的教育越充分，其个人在社会中获得较高回报的可能性将越大。高端教育的投资对于个人的收益从长期来看远大于其他各类金融产品。所以，P2P网络贷款平台，在统一个人征信体系下，可以很好的将助学贷款产品债券化，以个人信用及未来现金流预期作基础发行个人债券。这样可以提高投资者资本的使用效率，提升网络平台资产负债管理能力，更重要的是让更多致力于提高自身的个人实现低成本融资，提升综合素质。
（二）乡村银行的拓展
P2P网络贷款是乡村银行的价值体现。乡村银行小额贷款模式，是第三世界国家良好的扶贫范本，乡村银行属于纯民间的带有公益性质的银行。它透过贷放小额资本，帮助农民启动能增加收入的小型项目，也促成他们创造出了一种自产自销的小商业模式。“乡村银行”不需担保，以世界经验来看还款率高达98.8%，具备很好的可持续性。贷款者96%为农村贫困家庭，他开创了全球最独特的“小额贷款”“微型金融”“微型商业”等财经理念及其实践。目前“乡村银行”已被100多国仿效。
四、结论
从上表可以看出，借款金额在月现金流的4～6倍区间，在借款便利性上，拍拍贷相比银行小额贷款并无优势，借款额在月现金流2～4倍区间更是远远不如信用卡。但在灵活性上，拍拍贷具有一定的优势。因此可以判断，无抵押担保模式P2P网络贷款未来的走势一定是高信用、大额度方向发展，在中小额区间没有太大的发展空间，因此面向的客户群很可能最终转而定位为初期创业者及企业法人代表等现金流充裕且有提升潜力的优质客户，而非现在的个人消费群体。
参考文献
[1]张玉梅.P2P网络小额贷款模式研究，《生产力研究》No.12.2010.
[2]陈初.对中国“P2P”网络融资的思考，《人民论坛学术前沿》（总第302期）.
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。
参考文献：
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On the Influence Factors of Credit Risk of Online P2P Lending in China：
Based on an Empirical Analysis by the Ranking Selection Model
XIAO Manjun ， OU Yuanyuan ， LI Ying
一、P2P网络信贷概述
随着计算机的发展，越来越多的行业都依赖于计算机的服务，金融行业也不例外，互联网金融出现蓬勃发展的势头，其中P2P的发展尤为迅速。P2P是网络借款平台，实现了个人与个人之间的融资业务，即“个人对个人”，这个平台是纯粹的中介人，帮助借贷双方实现融资和借贷交易。P2P网络信贷把不同的资金需求的人群连接到了一起，为社会融资和经济发展作出重要贡献。网络信贷按盈利性分类即具有商业性质的网络信贷公司和具有公益性质的网络信贷公司，按担保模式分为没有抵押物同时也没有担保的网络信贷公司、没有抵押物但是需要担保的网络信贷公司和既有抵押物又需要担保的网络信贷公司，按与网络的结合程度分为线上和线下两种类型。我国网络信贷的特征是：广泛的参与主体、行业准入条件宽松、较高的交易效率和较高的信息透明度。
二、存在的风险
（一）法律风险
平台运营的法律风险在P2P网贷模式下是普遍存在的一种风险，这种风险主要体现在以下几方面：首先，在网贷融资中会出现非法集资的现象，一些融资平台打着理财规划的幌子来募集资金，之后再把这些资金通过线下的渠道贷给其他融资人，这些融资人如果没有足够的还款能力必定会损害广大投资者的利益。此外，如果借款人又通过平台进行借新还旧的方式偿还融资款，不但扰乱经济秩序还触犯了国家法律法规。
（二）信用风险
由于受到网贷融资参与者广泛的这一特点的影响，网络融资平台面临着另一个普遍存在的风险，信用风险。信用风险是还款人在还款到期时由于主管和客观等原因，不能履行还款义务，使资金借出人受到经济损失，此种风险也称为违约风险。在P2P网贷融资之前，平台会要求融资人提交自身的基本信息和经济情况资料，所以资金借出者才能根据网上融资人的基本信息，还款能力和经济情况进行判断。但是由于个人利己和技术的原因，借款人在平台上提供的信息量少，或是很多融资人对自己的信息和信用等级进行虚假填写，网络借贷公司和资金借出人无法准确了解借款人的资产负债和现金流量等信息，这些状况都存在风险隐患。目前我国征信系统并不健全，很多借款人的信息不能再征信系统中得到全面反映，阻碍了网贷公司对借款人信用的核实。这些导致借贷信息不对称，进一步加剧了信用风险。
（三）技术风险
技术风险也是P2P网络信贷常见的风险之一。P2P网络信贷依赖于互联网，几乎所有的业务都需要在网络上进行，所以计算机信息技术对网络融资的影响非常大，应该予以重视。如果计算机和互联网有技术漏洞，那么网络信贷公司就会受牵连，更有甚者会使整个业务流程瘫痪。此外，如果网络信贷公司受到黑客的攻击，那么客户的信息会被窃取，危害整个网络融资模式的稳定。
（四）经营风险
P2P网络信贷为客户提供的是金融服务，交易的是货币资金，市场是瞬息万变的，任何企业都会面临一系列的经营风险，网络信贷公司也不例外。由于存在法律、信用、技术风险和利率、汇率变动的情况，使得网络信贷公司在经营上存在一定的不确定性，这就导致了经营风险的产生。
三、对策建议
互联网金融和P2P网络信贷是顺应经济发展的新模式，有利于货币资金的有效配置，为金融市场注入新的活力，但是在其存在和发展中又存在了一些矛盾，所以我们要趋利避害，使得网络信贷为经济发展服务。
（一）法律政策
网络信贷在建立和运营中在特别关注公司法、证券法、银行法、合同法和担保法，使得业务范围符合这些法律要求，不要触及这些法律法规等。在我国由于法律监管的缺失，使得很多人钻法律的空子，无视法律法规，虚假信息骗取融资，借入的资金与其所承诺的用途不符，更有甚者骗取资金后携款逃跑，所以法律必须严惩。政府应该出台相应的法律法规，控制此类犯罪的发生；加强对此行业的监管，防范于未然。
（二）征信制度
我国目前网络信贷征信体系还不够健全，只有商业银行等大型金融机构针对借款人建立了此项信息制度，而网络借贷对此很大一部分是空白的。因此，政府着手建立一个个人征信制度的网络平台，共享信用信息，使得融资双方的信息，尤其是信用信息高度透明，保障资金借出方的权益。网贷平台还可以成立举报系统，积极鼓励大家举报借款人不良信用情况，抵制不良信用行为，一旦发生信用违约情况，就会对该借款人的信用降级，达到激励约束的作用。
（三）建立自律体系
经济参与者在发展过程中，不仅要他律，还要自律。行业只有不断的进行自我规范和约束，才能保证公平竞争、可持续发展和长期稳定。网络贷款公司必须联合起来制定新的行业标准，推广新的行业准则、落实新的行业规范，不断进行机构的评级估计，使得信息公开及时、高效和透明，实现行业自律。
（四）加强风险管理
P2P网络信贷公司存在者巨大的经营风险，所以加强其自身的风险管理是及其必要的。公司内部的领导者要不断提升自己的管理能力和管理水平，在全公司建设一种风险防范的企业文化，减少网络融资风险发生的概率。对于不可避免的风险，管理者要制定科学智慧的风险应对策略，在管理风险的过程中找到适合本企业应对风险的方法。
（五）建立风险管理框架
风险分为系统性风险和非系统性风险，其中非系统性风险是不能完全避免的，网络信贷公司针对这些风险要建立全面风险管理框架，不断的识别、度量和应对风险。只有这样才能使得风险管理成本下降，风险管理效果达到最大化。
参考文献：
[2]娄飞鹏，国内外P2P网络借贷平台比较分析及建议，中国金融电脑2013年9月
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一、P2P网络信贷存在的问题
（一）网络信贷中借款者个人信用存在风险
网络信贷的正常贷款程序是必须要借款人的身份信息的，包括身份证，银行账户存款，学历证明等，每个借贷网站都要对这些进行核实，但是有一种情况会使这种验证方法变得失效，那就是借贷方信息造假。从另一个角度来说，假的身份信息就会使银行无法追踪借出款项的具体用途，从而使钱款追回难度增加，如果借款人有高消费的话也不能及时限制，导致其无力偿还，这样对网站会造成巨大的经济损失。在我国，还没有建立起完善的网络借贷体系。同时交易透明度和办事效率也不够高。国外的网络借贷发展已经十分成熟，但是我国在调查借贷个人的信用记录、社会保障号、个人税号、银行账号等材料等方面还是不够全面，容易让不法分子趁机钻空子。P2P诚信建设在这个环节中显得尤为重要。 网络借贷信息中介机构是指依法设立，专门从事网络借贷信息中介业务活动的金融信息中介企业。该类机构以互联网为主要渠道，为借款人与出借人（即贷款人）实现直接借贷提供信息搜集、信息公布、资信评估、信息交互、借贷撮合等服务。本办法所称地方金融监管部门是指各省（区、市）人民政府承担地方金融监管职责的部门。
（二）网络信贷中借款公司信用存在风险
网络信贷中的公司往往是些小公司，是那些从银行不能贷款，或是嫌手续麻烦等不及的公司。在跟平台谈判时，都说借款时间很短。这样的公司往往存在财务不规范，或是有帐外帐等情况。在我国目前对小企业的监管还有隙可乘。平台在风控时，往往容易因时间紧，了解不全面，一不小心就会掉入陷井。这样就有一些隐患，到期后不一定能准时还款。
（三）网络信贷中的投资者对风险承受力准备不够
风险和收益是永远成正比的，要想有高收益，就要抵御高风险，网络信贷之所以吸引人是因为它的同期利率几乎是银行的4倍左右，因此吸引了大批冒高风险而来的投资者。获得收益时沾沾自喜，一旦产生风险怨天由人，惊慌失措。
（四）网络信贷中存在风险
本文将此类风险大致分为两类，一是意外事件风险，比如信贷网站被黑客盗取了信息，将投资者的个人信息非法盗取并进行非法倒卖，同时将客户账面上的钱全部取走造成的损失。这种事件一旦发生不仅会对投资者的个人信息安全造成威胁，还会使网贷平台的信誉度下降，另投资者不再信任它。二是借贷者不能如期将欠账归还。借贷平台是指依法设立，专门从事网络借贷信息中介业务活动的金融信息中介企业。该类机构以互联网为主要渠道，为借款人与出借人（即贷款人）实现直接借贷提供信息搜集、信息公布、资信评估、信息交互、借贷撮合等服务。借贷平台尽管采取很多严密保护投资者的措施，如：根据规定选择符合条件的银行业金融机构作为出借人与借款人的资金存管等。如果贷款不能如期归还，除了平台明确有还款义务的，那么受损失的是投资者。针对这种情况，多数平台会将此人拉入借款黑名单，不允许其再次借贷，同时利用手段来催债，但是往往投资方会有若干人，因此此种案件立案成本很高。
二、我国发展P2P网络信贷的若干建议和措施
（一）构建我国个人征信体系。个人征信是指依法设立的第三方中介机构经过与金融机构及社会有关部门和单位的约定，采集、加工、储存分散在各金融机构和社会有关方面的个人信用信息，形成个人信用信息数据库，并以此为基础对外提供个人信用报告和个人信用评估等服务的活动。
在国外，这种个人征信体系已经发展到很成熟的阶段了，但是在我国还是处于起步阶段，因此，一定要吸取国外的先进经验充实我国的借贷系统。比如借鉴国外的评定信用等级的标准和开发适合我国现阶段发展的信用等级评估标准，将新建立的法律法规尽快落实到实处并逐渐使执法行为逐渐成熟。
（二）构建我国小企业的诚信体系。小企业的诚信体系，主要从二方面构建。一方面加强监管力度，主要靠税务和工商各部门加强监管，常指导及调查，起到震慑作用，让它们不敢做假。另一方强化企业必须聘专业会计加强会计职业化队伍建设，一旦发现假帐会计承担连带责任。公司负责人计入不良征信系统。以此逐渐形成整个社会诚信之风。
（三）加强对投资者权利的保护。投资者是资金的重要来源，切实保护投资者的个人信息和资金安全是重中之重。笔者建议从两个方面着手，一是投资者方面，投资者自身需要掌握一定的避免风险的方法和能力。同时在借贷者借款之前对借贷者的信息背景调查清楚而不是糊里糊涂的将钱借出去，同时借款的时候可以巧妙地将借款多分散给几个借款者，这样可以有效降低风险造成的损失程度。
二是借贷平台工作做细，严格按法规操作，保证披露的信息真实、准确、完整、及时、公平，不得有虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏。借款人应当配合网络借贷信息中介机构及出借人对融资项目有关信息的调查核实，保证提供的信息真实、准确、完整。
三、结论
当今社会飞速发展，科技进步和经济进步是这个时代的特征，但是金融业的蓬勃发展也导致了很多诈骗事件的形成。这是一把双刃剑，杂获得经济高速发展的同时，背后蕴藏着很大的风险。因此加强P2P诚信建设是当务之急的事。只有将诚信建设做到日臻完美的程度，才能使我国金融大环境得到有效的净化。
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