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    引入社會征信對P2P網(wǎng)貸市場交易可能性的影響

    2019-02-15 03:13:12博士生導(dǎo)師劉湉湉楊琦峰博士生導(dǎo)師
    財會月刊 2019年4期
    關(guān)鍵詞:低質(zhì)量借款人網(wǎng)貸

    宋 平(博士生導(dǎo)師),劉湉湉,楊琦峰(博士生導(dǎo)師)

    一、引言

    P2P 網(wǎng)貸一方面為中小微企業(yè)提供融資途徑,另一方面為民間資本拓寬投資渠道,緩解了我國長期存在的“兩多兩難”問題,即:中小微企業(yè)數(shù)量多、資金需求多,但融資困難;我國民間資本多,但投資難。如今P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸已經(jīng)成為我國金融市場不可或缺的一個組成部分,而非曇花一現(xiàn)、轉(zhuǎn)瞬即逝的金融現(xiàn)象[1,2]。作為新興的金融模式,P2P 借貸雙方信任關(guān)系由“熟人信任”轉(zhuǎn)為“陌生人信任”,信息不對稱問題凸顯?;ヂ?lián)網(wǎng)信息技術(shù)的發(fā)展解決了借貸雙方淺層的信息不對稱問題,社會資本、軟信息約束、聲譽機制等信任機制的建立可以緩解深層次的信息不對稱問題[3-8]。

    P2P 網(wǎng)貸自2007年正式引入國內(nèi),2012年起網(wǎng)貸平臺開始承擔(dān)部分信用中介功能,此后P2P 網(wǎng)貸業(yè)務(wù)出現(xiàn)迅猛增長,投資者對P2P 網(wǎng)貸的信任主要是基于對平臺的信任[9]。2016年8月銀監(jiān)會發(fā)布《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介機構(gòu)業(yè)務(wù)活動管理暫行辦法》,明確表明了平臺作為信息中介的地位,投資者以往依靠識別平臺信用,取代識別借款人信用的操作將不可行。基于對融資利率的考量,安全型借款人會退出P2P 網(wǎng)貸市場,出現(xiàn)逆向選擇問題[10],因借款人真實借款意圖、借款用途及風(fēng)險程度等深層次信息不對稱導(dǎo)致的逆向選擇問題依然亟待解決[11]。2018年2月我國才正式成立第一家民間征信機構(gòu)——百行征信,這是互聯(lián)網(wǎng)金融征信服務(wù)的開端。通過征信系統(tǒng)對客戶貸款信息的共享并聯(lián)合激勵約束機制進行信用風(fēng)險管理,可能是P2P 網(wǎng)貸的發(fā)展之路[12-14]。

    綜上所述,學(xué)者對P2P 網(wǎng)貸信息不對稱問題的研究主要從軟信息和信任機制方面出發(fā),關(guān)于社會征信與P2P 網(wǎng)貸的研究較少。隨著監(jiān)管力度的進一步加大,2018年P(guān)2P網(wǎng)貸平臺出現(xiàn)新一輪暴雷潮,投資者與P2P平臺、借款人之間的信任危機升級,社會征信的引入是P2P 網(wǎng)貸破解信用風(fēng)險問題的關(guān)鍵,能保證借款人信用質(zhì)量,降低借款人違約風(fēng)險,促使借貸市場有序發(fā)展。本文構(gòu)建基于社會征信機構(gòu)的P2P 網(wǎng)貸模式,并從交易可能性維度分析引入社會征信后P2P 網(wǎng)貸市場交易可能性的變化。旨在解決如下問題:引入社會征信后,是否可以解決投資者與借款人之間的信任問題,緩解信息不對稱問題,能否擴大P2P交易雙方的交易可能性邊界。

    二、基于征信機構(gòu)的P2P網(wǎng)貸模式

    (一)我國現(xiàn)有征信系統(tǒng)

    1.中國人民銀行征信中心,即央行征信。中國人民銀行征信系統(tǒng)覆蓋企業(yè)和個人信用信貸記錄,可全國聯(lián)網(wǎng)查詢。個人征信信息涵蓋個人信息、身份信息、配偶信息、工作信息、居住信息、詳細的用戶信用卡消費數(shù)據(jù)、銀行貸款數(shù)據(jù)、信用擔(dān)保數(shù)據(jù)、被查記錄、違約、電信等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。受制于監(jiān)管要求以及征信信息隱私保護等因素,央行征信目前無法直接對接到P2P 平臺,但拍拍貸等P2P 平臺支持借款人自己查詢央行征信,并上傳到P2P平臺。

    2.官方互聯(lián)網(wǎng)征信中心,如上海資信和百行征信。上海資信由中國人民銀行控股,可為消費金融、網(wǎng)絡(luò)借款等提供征信解決方案。百行征信,由中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會牽頭芝麻信用、騰訊征信、前海征信、考拉征信、鵬元征信、中誠信征信、中智誠征信、華道征信等8 家征信機構(gòu)建立。百行征信專注于個人和企業(yè)金融信用的搜集,不局限于電商違約失信信息,還關(guān)注納稅信息、產(chǎn)品不合格信息、金融平臺的借款信息、履約信息等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),同時覆蓋網(wǎng)絡(luò)圖片、視頻、聊天記錄等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

    3.民間第三方征信服務(wù)平臺,即大數(shù)據(jù)分析平臺和信用評分企業(yè)。與百行征信相比,民間第三方征信服務(wù)平臺更加注重對用戶行為、欺詐等信息的深入研究。不集征信信息于大成,而專注于客戶征信信息的某一小類,具有高度專一性。例如,數(shù)字聯(lián)盟專注于用戶手機更改EMEI 號的欺詐分析;同盾科技側(cè)重于用戶行業(yè)多頭的欺詐和履約行為分析;銀聯(lián)智策注重銀行卡消費數(shù)據(jù)的分析;探知聚焦金融行業(yè)借貸短信分析。

    4.數(shù)據(jù)共享平臺。目前市場上比較有影響力的數(shù)據(jù)共享平臺為宜信“致誠阿?!逼脚_,專門為P2P網(wǎng)貸提供信用管理。P2P 平臺通過對接行業(yè)共享平臺的端口,可以獲取借款人在其他P2P 平臺的借款情況,同時要求平臺將自身借款人信息共享到平臺,從而使平臺初步具備類似征信機構(gòu)的功能。

    本文研究的社會征信機構(gòu)界定為除央行征信外的官方互聯(lián)網(wǎng)征信中心、民間第三方征信服務(wù)平臺、數(shù)據(jù)共享平臺等服務(wù)機構(gòu)。

    (二)征信信息在P2P網(wǎng)貸中的輸出方式

    央行征信輸出具有詳細的金融數(shù)據(jù)的征信報告,僅銀行(含互聯(lián)網(wǎng)銀行)、消費金融等機構(gòu)有權(quán)查詢央行征信。民間第三方征信服務(wù)平臺和數(shù)據(jù)共享平臺可以自由接入,數(shù)據(jù)的輸出方式必須合法合規(guī),保護用戶隱私數(shù)據(jù)。目前主要有以下三種輸出方式:

    1.分值類。社會征信機構(gòu)通過數(shù)學(xué)建模等量化分析所獲數(shù)據(jù),得出相應(yīng)信用分值,例如芝麻信用分。

    2.用戶類標簽。社會征信機構(gòu)對借款人打上不同標簽,例如白/灰/黑名單標簽、低/中/高消費標簽。一旦進入黑名單,借款人將無法從P2P平臺獲得借款。

    3.征信認證。P2P 平臺在獲取借款人征信信息后,不會公開詳細征信信息,僅對通過征信的借款人給予征信認證的標記。

    我國現(xiàn)有征信系統(tǒng)及其在P2P網(wǎng)貸中的應(yīng)用情況如下表所示。

    現(xiàn)有征信系統(tǒng)及其在P2P網(wǎng)貸中的應(yīng)用情況表

    (三)基于社會征信機構(gòu)的P2P網(wǎng)貸模式構(gòu)建

    P2P網(wǎng)貸根據(jù)平臺是否充當信用中介以及充當信用中介的程度,分為以下三種模式:純平臺模式、本金(本息)保障模式和資產(chǎn)證券化模式。符合銀監(jiān)會發(fā)布的《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介機構(gòu)業(yè)務(wù)活動管理暫行辦法》要求的為純平臺模式,在該模式下,P2P 只充當信息中介,不能充當信用中介,P2P投資者風(fēng)險自擔(dān)。P2P平臺不承擔(dān)信用中介功能,未經(jīng)借款人同意不能披露其信用信息,投資者獲取借款人信用信息的邊際成本高,操作性不強,交易雙方面臨更加嚴峻的信息不對稱問題,導(dǎo)致市場交易效率不高。本文在純平臺模式基礎(chǔ)上引入社會征信機構(gòu),以緩解P2P 網(wǎng)貸參與者的信息不對稱問題,突破P2P 網(wǎng)貸業(yè)務(wù)發(fā)展障礙。征信機構(gòu)引入后,P2P平臺經(jīng)借款人授權(quán)獲取借款人征信,將征信量化處理后傳遞給投資者。征信信息包括借款人以前各類型借款情況以及履約狀況,可以部分體現(xiàn)借款人的還款意愿和履約能力,具體流程如圖1。

    圖1 引入社會征信后P2P純平臺模式業(yè)務(wù)流程(相同編號代表流程同時進行)

    1.征信鏈。借款人發(fā)起借款申請并簽署授權(quán)協(xié)議,授權(quán)P2P平臺查詢借款人征信信息。P2P平臺接到借款申請后向征信機構(gòu)發(fā)起征信提取申請,征信機構(gòu)在合法授權(quán)和征信數(shù)據(jù)合法的情況下通過P2P平臺接口傳輸借款人征信信息。P2P 平臺獲取征信信息后,按照風(fēng)險控制模型進行量化處理,并以標簽或信用分形式連同其他借款信息反饋給投資者。

    2.利率鏈。借款人提交借款申請時,需選擇可承受(期望)借款利率區(qū)間。P2P 平臺獲取借款人信息后,量化借款人風(fēng)險并進行初步的差別定價,確定基礎(chǔ)利率并傳遞給投資者。而后,投資者獲取借款人信用信息和借款利率等借款信息,結(jié)合自身風(fēng)險承受水平和機會成本選擇投標或者不投標。若因量化后披露的風(fēng)險太高或利率太低,導(dǎo)致標的無法滿標,則在設(shè)定時間內(nèi)平臺將該情況反映給借款人,借款人重新確認利率,雙方依此反復(fù)協(xié)商,直到借款人與投資者均接受該利率;超過設(shè)定時間仍未滿標的,交易失敗。

    P2P 網(wǎng)貸交易中,借款人向投資者支付相應(yīng)的借款利率,但因借款人項目收益率有限,其愿意承擔(dān)的利率也有限;而投資者因考慮到資金的機會成本,因而借出資金的利率也有最低值。當利率處于借款人和投資者都認可的范疇時,雙方才存在交易的可能性。參考謝平、鄒傳偉[15]對互聯(lián)網(wǎng)金融交易可能性集合的定義,本文將P2P網(wǎng)貸市場“交易可能性集合”定義為一對或多對借款人和投資者的集合,其中每對借款人和投資者中,借款人能承受的最高貸款利率高于投資者要求的最低投資收益率。交易可能性集合的內(nèi)涵為:根據(jù)借款人和投資者對融資利率的考量,雙方的借貸交易在理論上有達成的可能性。

    三、引入社會征信前P2P網(wǎng)貸市場交易可能性

    (一)P2P借款人承受的利率上限

    本文將借款人界定為投資性借款人,在借貸交易中滿足以下假設(shè)條件:

    1.P2P網(wǎng)貸市場存在高質(zhì)量和低質(zhì)量兩類借款人,高質(zhì)量借款人占比為α,低質(zhì)量借款人占比為1-α。所有借款人的集合表示為I,借款人均為風(fēng)險中性。其中某一借款人i為借款人集合I的一個元素。

    2.假設(shè)借款人i的自有資金為Bi,在P2P平臺借款的金額為Li,借款利率為fi(fHi為高質(zhì)量借款人利率,fLi為低質(zhì)量借款人利率),則項目投資金額為Bi+Li,需要向平臺支付的手續(xù)費Ci為貸款金額的函數(shù),Ci=ciLi,ci>0。

    3.假設(shè)借款人的投資項目有成功和失敗兩種結(jié)果,高質(zhì)量借款人項目成功的可能性為PHi,項目預(yù)期收益率為θHi,低質(zhì)量借款人項目成功的可能性為PLi,項目預(yù)期收益率為θLi,且PHi>PLi。項目成功時獲得的收益為:Ri=(1+θi)(Bi+Li)/Pi;項目失敗獲得的收益為零。

    4.若借款人不進行貸款,則無足夠資金投資于項目,其財富保持在初始稟賦Bi,且忽略資金的時間價值。只要項目成功,借款人就會選擇償還債款。

    若借款人借款后預(yù)期收益低于其初始稟賦,則理性借款人選擇不借款,即借款人滿足參與約束,其期望收益不低于初始財富,則有:PiRi-Pi(1+fi)Li-Ci≥Bi。

    高質(zhì)量借款人參與約束為:

    PHiRHi-PH(i1+fHi)Li-Ci≥Bi, 令li為負債權(quán)益比,li=Li/Bi??傻?/p>

    項目收益在抵償成本后,還需補償相應(yīng)的風(fēng)險溢價,高質(zhì)量借款人投資項目成功率高,投資者承擔(dān)的項目風(fēng)險小,項目收益率相應(yīng)較低。低質(zhì)量借款人投資項目成功率低,承擔(dān)的項目風(fēng)險大,項目收益率相應(yīng)較高。比較θLi和θHi、PLi和PHi,有:θLi>θHi、PLi>PHi,易得:即:,這說明低質(zhì)量借款人能承受更高的利率,高質(zhì)量借款人承受利率的能力弱于低質(zhì)量借款人。

    (二)P2P投資者要求的利率下限

    在P2P 網(wǎng)貸交易中,P2P 投資者行為滿足以下假設(shè)條件:①假設(shè)P2P 所有投資者的集合表示為J,投資者均為風(fēng)險中性。其中某一投資者j為借款人集合J 的一個元素。②假設(shè)投資者在其他渠道投資能獲得收益rj,即機會成本為rj。③投資者j與P2P平臺之間存在交易成本,投資者j 向平臺支付的交易成本Cj為提現(xiàn)金額的正比例函數(shù),函數(shù)系數(shù)為cj,cj>0。④在P2P網(wǎng)貸交易中,投資者和借款人對信息的掌握程度呈現(xiàn)非對稱結(jié)構(gòu),借款人對項目情況更為熟知,而投資者獲知的則是借款人項目信息的平均水平。借款人i和投資者j之間的信息不對稱問題具體表現(xiàn)為:投資者j會低估借款人i的項目成功率Pi,高估借款人的違約率,低估系數(shù)用λj表示,λj∈(0,1)。

    若投資者預(yù)期的收益率低于其機會成本,則理性的投資者會選擇其他投資渠道,放棄該筆投資,即投資者j 滿足參與約束,預(yù)期收益率不低于機會成本。則有

    證明:

    (三)交易可能性集合

    只有在P2P 借款人能夠承受的最高利率高于投資者愿意接受的最低利率時,主體雙方才存在交易的可能性,P2P 網(wǎng)貸市場的交易可能性集合區(qū)間為:

    證明:

    在信息不對稱程度不變的情況下,投資者要求的最低利率提高,意味著一部分借款人將退出市場,導(dǎo)致P2P網(wǎng)貸市場交易可能性集合進一步縮小。

    綜上所述,P2P 網(wǎng)貸市場交易可能性集合與借款人和投資者信息不對稱程度相關(guān),不同信息不對稱程度的市場,存在不同的交易可能性集合。在其他條件不變的情況下,降低投資者與借款人之間的信息不對稱程度,即降低λj,將使得更多的借款人和投資者參與到市場中,從而擴大P2P 網(wǎng)貸市場的交易可能性集合。P2P 網(wǎng)貸市場交易可能性集合與借款人質(zhì)量分布有關(guān),增加高質(zhì)量借款人占比,純化借貸市場,可以擴大交易可能性集合。

    四、引入社會征信后P2P網(wǎng)貸市場交易可能性

    (一)P2P借款人承受的利率上限

    在風(fēng)控審核環(huán)節(jié),P2P 平臺對低質(zhì)量借款人審核要求更嚴格,流程更復(fù)雜,調(diào)用的數(shù)據(jù)和征信信息更豐富,花費的征信成本更高。假設(shè)高質(zhì)量借款人的征信成本為CHt,低質(zhì)量借款人的征信成本為CLt,則有:CLt>CHt。在現(xiàn)實中借款金額多以萬元為單位增加,借款人借款金額上升一個幅度,P2P平臺風(fēng)控審核會更為謹慎,對征信要求更苛刻,借款人需付出更高的征信成本,假設(shè)征信成本與借款金額成比例關(guān)系,即Cit=citLi,cit>0。假設(shè)引入征信后借款利率為為高質(zhì)量借款人利率為低質(zhì)量借款人利率)。

    引入征信后高質(zhì)量借款人期望利潤不低于初始稟賦,其參與約束為:

    命題4:引入征信后,借款人i 承受利率的能力減弱,且低質(zhì)量借款人承受利率能力減弱的程度高于高質(zhì)量借款人。

    (二)P2P投資者要求的利率下限

    引入征信后,有關(guān)借款人i的更多信用信息得到公開,投資者j在獲取更多信息后,對借款人i違約率高估程度下降。假設(shè)投資者j對低估借款人i履約率(因借款人項目成功就會選擇還款,則履約率等于項目成功率)的低估系數(shù)提高λj',λj'<λj且λj'∈(0,1)。

    引入征信后,投資者的參與約束為:(1-λj'

    (三)交易可能性集合

    引入社會征信前,低質(zhì)量借款人能承受更高的利率,P2P網(wǎng)貸市場出現(xiàn)“檸檬市場問題”。征信引入后若要解決逆向選擇問題,則要求高質(zhì)量借款人承受的利率上限高于低質(zhì)量借款人承受的利率上限:,即經(jīng)調(diào)整后的高低質(zhì)量借款人征信成本之差滿足下式:

    此時,P2P 網(wǎng)貸市場借款人和投資者的交易可能性集合為:

    在該市場,投資者感知到市場整體違約率降低后,會慢慢調(diào)整獲知的借款人項目成功率水平,直至(1-λj')PHi,此時P2P網(wǎng)貸市場交易可能性集合與項目成功率無關(guān),P2P網(wǎng)貸市場交易可能性邊界為:

    一方面,雙方信息不對稱程度降低使得交易可能性集合擴大;另一方面,借款人征信成本的增加,使得交易可能性集合縮小。

    五、數(shù)值分析

    數(shù)值分析中參數(shù)的選取需要滿足本文所有的假設(shè)。首先根據(jù)P2P 借貸行業(yè)實際調(diào)研結(jié)果確定投資者交易費用,拍拍貸、人人貸等平臺對投資者免收交易費用,口袋理財?shù)绕脚_實行簽到得積分方式贈予投資者免費交易次數(shù),投資者j的交易成本費用數(shù)值可取0,即cj=0。P2P 平臺投資期限從一個月到三年不等,2018年2月行業(yè)平均借款期限為10.95 個月,并呈現(xiàn)上升趨勢,因此,投資者的機會成本取1年期中債券近6個月平均收益率3.68%,即rj=3.68%。

    對口袋理財進行調(diào)研發(fā)現(xiàn),平臺收取借款人的交易費用因借款人資信和自身情況而異,各類平臺均如此??诖碡攲τ谕顿Y性借款人收取的交易費用為10%左右,借款人交易成本ci=10%。項目投資收益率浮動較大,一般企業(yè)的投資收益率在20%左右,而一些高新技術(shù)企業(yè)投資收益率可高達100%,甚至200%。通過分析各大P2P 平臺借款人資金用途,發(fā)現(xiàn)投資性借款人資金大多用于資金周轉(zhuǎn),具體用途為店面裝修、業(yè)務(wù)擴張、臨時資金周轉(zhuǎn)等,借款人項目成功率較高,項目風(fēng)險低。假設(shè)高質(zhì)量借款人項目收益率為18%,低質(zhì)量借款人項目收益率為20%。本文研究社會征信引入能否解決逆向選擇和擴大交易可能性,借款人項目收益率、交易成本的具體取值不會影響研究結(jié)果,在合理范圍內(nèi)即可。

    圖2 借款人、投資者利率極值隨項目成功率Pi的變化趨勢

    圖3 不同λj、α取值下投資者要求的最低利率的變化趨勢

    圖4 不同λj取值下P2P網(wǎng)貸市場交易可能性集合變化

    圖4 給出了不同λj取值下P2P 網(wǎng)貸市場交易可能性集合(圖中陰影區(qū)域表示)變化,圖中虛線為高質(zhì)量借款人承受的最高利率。由圖4可以看出,投資者要求的最低利率受λj取值的影響,λj(信息不對稱程度)取值增加,投資者要求的最低利率提高,P2P網(wǎng)貸交易可能性集合變?。ū憩F(xiàn)為圖中陰影邊面積變?。?。當λj從0.02 增加到0.06 時,虛線逐漸從陰影區(qū)域內(nèi)部轉(zhuǎn)至外部,這說明當λj=0.06 時,高質(zhì)量借款人從P2P 交易可能性集合中退出,高質(zhì)量借款人會被擠出市場,出現(xiàn)逆向選擇。圖3和圖4的數(shù)值分析結(jié)果與命題2和命題3的結(jié)論一致。

    圖5 不同cLt取值下隨征信成本之差△cit的變化趨勢

    圖5 給出了不同cLt取值下,高質(zhì)量借款人承受最高利率fHi隨征信成本之差△cit的變化趨勢。圖中分別是在cLt=0.08、cLt=0.05、cLt=0.02的約束條件下,低質(zhì)量借款人承受的最高利率。可以看出,高低質(zhì)量借款人承受的最高利率下降受征信成本的影響,隨著征信成本的增大,高低質(zhì)量借款人承受的最高利率均減小。進一步分析可得,在低質(zhì)量借款人不同征信成本取值下,高質(zhì)量借款人與低質(zhì)量借款人負擔(dān)的征信成本之差超過某一臨界值時,高質(zhì)量借款人承受的最高利率超過低質(zhì)量借款人,該臨界值變化對征信成本不敏感。增加低質(zhì)量借款人負擔(dān)的征信成本,更高程度地降低低質(zhì)量借款人承受利率的能力,可為解決逆向選擇問題提供更大可能性。

    不同cLt取值下P2P 網(wǎng)貸市場交易可能性集合變化見圖6,圖中實線為投資者要求的利率下限,點線為高質(zhì)量借款人承受的利率上限,虛線為低質(zhì)量借款人承受的利率上限??梢钥闯觯攃Lt=cHt+0.05時,高質(zhì)量借款人承受利率的能力較強。投資者要求的最低利率變化依舊受的影響,從增加到投資者要求的最低利率增加,虛線從P2P交易可能性集合由內(nèi)部轉(zhuǎn)至外部,說明當=時,低質(zhì)量借款人將無法獲得貸款,被擠出市場。圖5 和圖6的數(shù)值分析結(jié)果與命題4和命題5的結(jié)論一致。

    圖6 不同cLt取值下P2P網(wǎng)貸市場交易可能性集合變化

    六、結(jié)論與展望

    本文從交易可能性角度出發(fā),分析P2P 網(wǎng)貸市場中存在的問題,建立基于社會征信機構(gòu)的P2P 網(wǎng)貸模式,推導(dǎo)出高低質(zhì)量借款人承受的利率上限和投資者要求的利率下限,分析引入征信前后P2P 網(wǎng)貸市場交易可能性的變化。結(jié)果表明:

    P2P網(wǎng)貸市場交易可能性集合與市場信息不對稱程度負相關(guān),這源于投資者要求的最低利率上升的幅度受λj(信息不對稱程度)取值的影響敏感,當λj值增加,投資者基于風(fēng)險考慮會提高對最低利率的要求,P2P網(wǎng)貸市場交易可能性集合變小。當信息不對稱程度超過時,高質(zhì)量借款人將不能承受投資者要求的最低利率,意味著高質(zhì)量借款人能提供的利率不能吸引投資者的參與,投資者們會更青睞低質(zhì)量借款人付出的更高利率,高質(zhì)量借款人因未滿標而無法達成交易,退出市場。高質(zhì)量借款人退出市場后,投資者感知到市場風(fēng)險增加,會進一步要求更高的利率以獲得風(fēng)險補償,致使市場交易可能性集合進一步縮小。

    在引入社會征信后,高低質(zhì)量借款人承擔(dān)的征信成本之差超過一定臨界值,低質(zhì)量借款人因承擔(dān)較高的征信成本,使得其承受的最高利率低于高質(zhì)量借款人,此時市場上高質(zhì)量借款人承受利率的能力相對更強,逆向選擇問題得到解決。數(shù)值模擬分析結(jié)果表明,該臨界值大小對征信成本不敏感,低質(zhì)量借款人承擔(dān)更高的征信成本,高低質(zhì)量借款人承擔(dān)征信成本之差越大,高質(zhì)量借款人承受利率的能力越有可能高于低質(zhì)量借款人,市場上出現(xiàn)逆向選擇的可能性就越低。建議社會征信費用合理化,使征信較差的借款人承擔(dān)更高的征信費用。

    數(shù)值模擬分析的結(jié)果進一步表明,P2P 網(wǎng)貸市場交易可能性集合的變化受λj取值的影響敏感,引入社會征信會降低λj的取值,可降低投資者要求的最低利率,為P2P 網(wǎng)貸投資者和借款者達成交易提供助力。建議完善現(xiàn)有征信體系,打破P2P平臺不愿接入社會征信的局面,通過相關(guān)規(guī)范性條文硬性要求平臺接入社會征信并更大程度地公開借款人征信信息,實現(xiàn)P2P 行業(yè)征信有償共享,提高征信質(zhì)量,改善信息不透明的現(xiàn)狀,更大幅度地降低信息不對稱程度。

    本文只探討了社會征信解決逆向選擇問題,同時能夠擴大交易可能性邊界。要更高程度地緩解信息不對稱,對征信質(zhì)量和數(shù)據(jù)的要求會更嚴格,引入征信的成本也更大,則借款人能承受的利率上限降低,交易可能性邊界趨向縮小。如何在降低信息不對稱程度和征信成本中尋求平衡區(qū)間,使得市場邊際效益達到最高值需進一步研究。此外,以P2P平臺為對象,探討社會征信的引入是否能夠甄別出P2P 問題平臺是進一步研究的方向。

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