【作 者】
尹钧惠（教授），熊冉冉
【作者单位】
天津科技大学经济与管理学院，天津300222
【摘 要】
【摘要】P2P网络借贷平台的风险问题已经受到了社会各界的关注，而网络借贷平台的风险评估则是网贷交易参与者选择平台的关键。本文采用因子分析法，构建了一个适合我国P2P网络借贷平台的内部风险评价指标体系，并对我国50家网络借贷平台的内部风险进行排名，最终得到的评估结果可以作为投资者选择平台的参考。
【关键词】P2P网络借贷平台；内部风险评估；因子分析；评价指标
【中图分类号】F830.2 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2016）33-0072-4一、引言
近年来，我国P2P网络借贷行业发展迅猛，而问题平台频频出现，给我国P2P网络借贷行业的发展造成了很大的负面影响，e租宝事件的发生更是严重打击了投资者的信心，也让众多潜在的投资者望而却步。伴随着日趋激烈的行业竞争，P2P网络借贷迎来了优胜劣汰的健康成长环境。在过去的2015年，互联网金融行业也迎来了它的监管元年，《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》、《网络贷款信息中介机构业务活动管理暂行办法（征求意见稿）》等一系列政策的出台，使得整个P2P网络借贷行业走向正轨。它既满足了P2P网络借贷行业创新的需求，又改变了无规则无约束的网络借贷行业现状，P2P网络借贷行业的发展进入一个全新的高度。在这种背景下，建立合理、科学的P2P网络借贷平台内部风险评估模型，对内部风险进行评估，筛选出能为投资者带来稳健回报、帮助借款人寻求更加高效、安全的筹资渠道的P2P网络借贷平台具有较强的现实意义。
回顾现有文献，国外学者对于网络借贷的研究多基于已上市平台进行实证分析。而我国网络借贷行业的发展有着其自身的特点，国内学者的研究多集中于借款人信用风险控制的问题上。近年来，虽也有一些学者开始用统计计量的方法（如AHP层次分析法、模糊综合评判法）对网络借贷平台进行综合评级，或采用问卷调查法、案例分析法进行针对性研究，但尚缺乏对网络借贷平台内部风险评估的专门研究，无法满足借贷交易参与者对网络借贷风险评估的要求。
二、P2P网络借贷平台内部风险评价指标体系的构建
（一）评价指标体系的特点
1. 重视平台风险控制能力。虽然目前网络借贷行业的一些门户网站通过收集各指标信息（包括时间加权成交量、成交量、营收、平均利率等），每个月会对各网络借贷平台进行一次评级，但这种评级的结果是对平台整体发展指数的一种综合评价。它主要包含平台背景、品牌认知度、注册资本、经营时间等风险之外其他因素的影响。本文构建的评价指标体系则针对的是网络借贷平台内部风险，排除了规模、品牌、背景等外部因素的影响。这样的评估结果对网络借贷交易的参与者特别是投资者的参考价值将更高，因为平台风险大小是投融资交易中参与者最关注的因素。
2. 强调相对数指标，忽略绝对数影响。本文所选取的指标均是比率型指标，把绝对数转化为相对数，从而减少指标大小受平台规模、经营时间、品牌度、成交量等因素的影响。通常情况下，一个网络借贷平台的成立时间越久，其品牌认知度越高，成交量也就越大。而在只对相对数指标进行比较的前提下，一些成立时间不久、品牌知名度还不够大的网络借贷平台，只要它们的风险控制和管理能力强，其排名也会相应提高，从而为广大网络借贷交易参与者所知晓。
3. 定量指标为主。本文所选择的指标都为定量指标，旨在减少在对定性指标量化时人为主观因素产生的影响，使评估模型更加客观、有效。
本文基于P2P网络借贷平台内部风险，主要从分散程度、资金流动性、资金杠杆率三个标准选择指标来建立我国P2P网络借贷平台内部风险评价指标体系。
（二）评价指标的选取
1. 借款集中度（X1）=月借款人数/月投资人数。该数值越高，说明本月发生借款行为的人数相比本月发生投资行为的人数越多，则平台投资人受单一借款人违约造成系统性风险的影响将越小，网络借贷平台的投资分散度越高。平台的借款集中度衡量的就是平台系统性风险程度，为减少审核成本，很多平台更加青睐向大客户出借资金，导致平台借款集中，平台风险徒升。投资的分散程度也表明了平台对出借人借贷风险的管理，我国大多数的平台在承诺本息保障的同时会鼓励出借人分散投资，帮助出借人提高风险防范意识和风险管理能力。
2. TOP10借款待还占比（X2）=TOP10借款待还/平台总待收。该指标主要考核平台前十大借款人的借款总额占平台所有借款人借款总额的比例是否恰当。该指标为逆向指标，指标值越大，说明平台借款人的借款需求越集中，这样一旦主要借款人的财务状况恶化，出现还款逾期或违约的可能性就越大；反之，指标值越小，说明投资人投出的资金分散出借给多个借款人，这样平台的运营风险才更加可控。
3. TOP10投资待收占比（X3）=TOP10投资待收/平台总待收。该指标主要考核平台前十大投资人的投资总额占平台所有投资人投资总额的比例是否恰当。该指标为逆向指标，指标值越大，说明平台投资人的投资风险越集中；指标值越小，说明投资人的投资风险越分散。
4. 借款期限指标（X4）=月平均借款期限/月行业均值。借款期限指标能够反映平台资金的流动性，借款期限越长的网站，资金相对稳定，对于平台的资金周转越有利，网站安全性也就越高。反之，借款期限越短的网站，资金流波动越大，因为部分投资人撤资产生蝴蝶效应从而引发平台资金链断裂的可能性就更大。
5. 资金流动指数（X5）=未来90天待收总额/注册资金×100。该指标反映未来一个季度平台将承担的资金回收额相对于平台自有资金的压力大小，可以衡量该平台应对流动性风险的能力。而保持资金的流动性是P2P网络借贷平台在发展运营过程中重要的条件之一，也是防范平台因挤兑风潮而倒闭的关键性因素。
6. 平台资金流向（X6）=月新增借款/月待收金额。虽然新增借款成交额可以反映平台业务的发展状况，但该指标采用比率的形式主要是为了反映平台资金的流动性。若新借款大于待收金额，表示平台的资金为正向流入，反之，表示平台资金为负向流出。若平台资金长期为负，则平台面临的流动性风险也就越大。
7. 资金杠杆指标（X7）。由于平台的注册资金、风险准备金等信息的可获得性较低，因此本指标直接来源于网贷之家对于平台的评级数据。该指标是一个综合指标，由待收杠杆、地域杠杆、超越10倍杠杆情况等二级指标组成。该指标用于表征平台的风险承受能力，资金杠杆指标值越高，表明平台的资金杠杆越小，风险承受能力越强。
8. 偿兑性指标（X8）=过去90天日还款额累加和/过去360天日还款额累加和。该指标用于衡量平台上个季度所承担的偿还压力。偿兑指数越大，说明平台在上个季度承担的偿还压力越大，平台资金的相对流动性也就越弱。
9. 借款指数（X9）=过去90天借款总额/过去90天借款总人数。该指标反映过去一个季度平台风险的聚集度。平均借款金额越大，平台风险的聚集度也就越高。反之，平均借款金额越小，平台风险的分散度也就越高。
10. 人均投资指标（X10）=月人均借款金额/月人均投资金额。该指标为逆向指标，指标值越小，说明借款人的借款需求越分散，因此若个别借款人发生坏账，平台发生挤兑风险的概率也就越小。
（三）样本选择与指标同向化
本文的数据来源于“网贷天眼”及“网贷之家”网站截至2016年5月月底统计的平台成交数据、网贷行业数据和评级数据，选取了其中数据相对完整的50家P2P网络借贷平台。
在运用指标进行因子分析前，我们需要考虑到所选取指标的方向性是否一致。因为有些指标值越大，评价效果越好，这些指标我们称为正向指标；而有些指标值越小，评价效果越好，这些指标我们称为逆向指标。为了便于分析，我们对指标同向化的方法是将逆向指标转化为正向指标，即指标的正向化。具体如表1所示：
三、因子分析
因子分析是一种将多变量指标化简的技术，即用少数几个影响力大的因子代表原始数据的大部分信息。本文基于因子分析首先从所选取的指标提取解释程度高的公因子，然后通过方差贡献率给公因子赋权，最后用Excel电子软件计算综合因子得分，进而对所选取的50家P2P网络借贷平台的内部风险管控能力进行综合排名。
（一）适用性检验
本文通过KMO检验，发现KMO取值为0.625，高于0.6，达到可接受水平，表明这10个指标比较适合进行因子分析。同时Bartlett球形度检验的Sig.值为0，小于0.01，说明各变量之间存在显著的相关性。
（二）因子提取和旋转
变量的共同度越接近1，说明该变量被公因子解释的程度越高，因子分析的效果也就越好。表2给出了每个变量共同的共同度都非常高，说明因子分析的结果是有效的。
为了简化数据，从众多因子中筛选出较少的公共因子并尽可能多地反映所有原始变量的信息。本文采用因子分析法进行降维，当因子数量为4个时，其解释的累积方差达到了71.151%，也就是说总体超过70%的信息可以由这4个因子来解释。经过提取和旋转，每个因子的方差贡献值都有变化，其值更为接近，但累积方差贡献率不变，这样既浓缩了指标，又保留了指标的原有信息。具体结果如表3、表4所示：
（三）因子得分
本文使用回归法计算因子得分，也叫汤姆森因子得分。因子得分是公共因子F1、F2、F3、F4在每个样本点上的得分，而因子得分可以代表线性计算公式中各个变量的权重，从而把公共因子表示为变量的线性组合，即：
F=β1Y1+ β2X2+ β3Y3+ β4Y4+ β5Y5+β6Y6+β7Y7+
β8Y8+β9Y9+β10Y10
根据表5的成分得分系数矩阵，可得到各公因子的得分表达式如下：
F1=-0.029Y1+0.083X2+0.404Y3+0.084Y4+0.132Y5-0.069Y6+0.054Y7+0.095Y8+0.417Y9+0.359Y10
F2=0.101Y1+0.043X2-0.015Y3+0.224Y4-0.508Y5+0.025Y6+0.513Y7+0.144Y8-0.031Y9-0.051Y10
F3=-0.140Y1-0.051X2-0.088Y3+0.261Y4+0.022Y5+0.537Y6-0.043Y7-0.515Y8-0.041Y9-0.064Y10
F4=0.619Y1-0.533X2+0.032Y3+0.060Y4-0.048Y5-0.095Y6+0.010Y7+0.026Y8-0.124Y9-0.044Y10
（四）综合因子得分及排名
用公因子的方差贡献率做相应的权数进行加权，最后加总得到综合得分，计算公式如下：
F综=[2.751F1+1.797F2+1.366F3+1.201F42.751+1.797+1.366+1.201]
由综合因子得分就可以综合评价各P2P网络借贷平台的风险大小，综合因子得分的排名见表6。
四、结论与建议
由表6可以看出，风险评估综合排名前五的P2P网络借贷平台分别是：诺诺镑客、信融财富、生菜金融、爱钱进、钜宝盆，这些平台较低的借款集中度和资金杠杆使得它们在具备较高的风险承受能力的同时又能积极地分散风险，因此平台风险等级低。
风险评估综合排名排在最后五名的分别是：网利宝、金储联、民贷天下、金融工场以及鑫合汇，导致这些平台评估结果为高风险的原因是它们的借款指数高，即过去一个季度平台风险的聚集度高，同时，数据显示这些平台借款人的借款需求集中度高，因此平台发生挤兑风险的概率也就较大，平台风险水平也就相应较高。
因子分析法作为一种综合评价方法，通过科学的统计方法来确定评价指标的权重系数，可以大大降低主观因素的影响。本文构建的针对我国P2P借贷平台内部风险的评价指标体系，通过对平台的内部风险的大小进行综合评分和排名，一方面可以帮助投资者掌握平台的风险控制水平，评估的结果可以作为投资者选择投资平台和项目的参考，有助于规范P2P网络借贷行业的发展，提升投资者的投资信心。另一方面，也有利于引导行业的规范运营和健康发展，将不同平台进行横向对比，让优质平台获得更多的投资，同时曝光问题平台，促进行业良性发展。
本文尝试建立了针对网络借贷平台内部风险的评价指标体系，在数据真实性和指标体系的科学性等方面还有待加强。同时，评价指标体系的有效性需要大量数据的支撑，在大数据广泛应用的支持下，网络借贷平台的内部风险评价指标体系的科学性、有效性将会大大提升。随着网络借贷行业的不断发展，也要相应地调整和改进评估指标和权重，以持续完善指标体系。
主要参考文献：
李敏芳，田晨君．基于因子分析法的我国P2P网贷平台评级研究［J］．湖北经济学院学报（人文社会科学版），2015（6）．
朱睿．P2P网络借贷平台风险防范研究［D］．合肥：安徽大学，2015．
刘淑莲，王真，赵建卫．基于因子分析的上市公司信用评级应用研究［J］．财经问题研究，2010（7）．
王丹，张洪潮．P2P网贷平台信用风险评级模型构建［J］．财会月刊，2016（9）．
