互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究

劉小南 唐振鵬

(1． 福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 福建福州 350108； 集美大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院， 福建廈門 361021；2． 福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院， 福建福州 350108)

引言

互聯(lián)網(wǎng)金融的概念在2012年被謝平首次提出。這是一個(gè)譜系的概念，涵蓋了在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)(大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等)和互聯(lián)網(wǎng)精神(開(kāi)放、共享、去中心化、平等、自由選擇、普惠和民主)影響下，從傳統(tǒng)銀行、證券、保險(xiǎn)、交易所等金融中介和市場(chǎng)，到瓦爾拉斯一般均衡對(duì)應(yīng)的無(wú)金融中介或市場(chǎng)情形之間的所有金融交易和組織形式，是一種“新型金融業(yè)務(wù)模式”。相對(duì)于傳統(tǒng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融的信息不對(duì)稱更加嚴(yán)重，面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)難以捕捉和衡量，尤其在當(dāng)前形勢(shì)下，國(guó)內(nèi)信用收縮和經(jīng)濟(jì)下行的壓力有所加大，部分互聯(lián)網(wǎng)金融從業(yè)機(jī)構(gòu)資產(chǎn)質(zhì)量可能惡化，如何正確認(rèn)識(shí)和測(cè)度互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)，提高風(fēng)控能力，防范化解信用風(fēng)險(xiǎn)成為我們亟需解決的問(wèn)題。本文擬對(duì)該領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行綜述，為學(xué)者進(jìn)一步研究提供思路。由于互聯(lián)網(wǎng)金融在我國(guó)實(shí)務(wù)界的發(fā)展不到三十年，各種模式仍在不斷演變，學(xué)術(shù)領(lǐng)域的研究也在不斷發(fā)展，如何選擇研究文獻(xiàn)，確定本領(lǐng)域綜述的邊界很重要。本文以“是否觸網(wǎng)”作為“互聯(lián)網(wǎng)金融”模式的判斷標(biāo)準(zhǔn)，文中的“信用風(fēng)險(xiǎn)”指主觀或客觀原因?qū)е碌男畔⒉粚?duì)稱帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。文章試圖從橫向和縱向兩個(gè)角度對(duì)該領(lǐng)域的研究脈絡(luò)進(jìn)行梳理：在縱向角度上，基于時(shí)間維度對(duì)不同歷史階段的研究成果進(jìn)行評(píng)述，以期對(duì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)有所了解；在橫向角度上，主要對(duì)“觸網(wǎng)”的各種互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)模式的信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法進(jìn)行綜述，了解不同模式使用信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法的現(xiàn)狀和可能的研究空白。

一、發(fā)展脈絡(luò)

本文選擇收錄文獻(xiàn)時(shí)間較長(zhǎng)、內(nèi)容全面的中國(guó)學(xué)術(shù)期刊網(wǎng)絡(luò)出版總庫(kù)(CNKI)作為文獻(xiàn)檢索的數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2020年10月1日，檢索條件設(shè)為：全文含“互聯(lián)網(wǎng)”并且關(guān)鍵詞為“信用風(fēng)險(xiǎn)”、時(shí)間跨度不限、文獻(xiàn)來(lái)源為“全部”,共獲得相關(guān)文獻(xiàn)852篇。由于本文主要對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融各種模式的信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度情況進(jìn)行文獻(xiàn)綜述，為準(zhǔn)確全面，以“是否觸網(wǎng)”作為“互聯(lián)網(wǎng)金融”文獻(xiàn)的選擇標(biāo)準(zhǔn)，采取人工逐篇篩選的方法，同時(shí)剔除會(huì)議綜述、書評(píng)、新聞報(bào)道等非研究型文獻(xiàn)以及與主題明顯不符的文獻(xiàn)，去除無(wú)作者、重復(fù)記錄，最終篩選出512篇期刊文獻(xiàn)作為研究樣本。研究方法采用當(dāng)前文獻(xiàn)研究的主流方法——文獻(xiàn)計(jì)量法進(jìn)行分析。通過(guò)對(duì)研究樣本文獻(xiàn)的初步分類統(tǒng)計(jì)，使用excel工具繪制出互聯(lián)網(wǎng)金融不同模式信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究文獻(xiàn)的數(shù)量年份圖(見(jiàn)圖1)，以及國(guó)家基金資助互聯(lián)網(wǎng)金融不同模式下信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究情況(見(jiàn)圖2)，直觀了解本領(lǐng)域發(fā)展的整體脈絡(luò)。

圖1 互聯(lián)網(wǎng)金融不同模式信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究 文獻(xiàn)的數(shù)量年份

圖2 國(guó)家基金資助互聯(lián)網(wǎng)金融不同模式下 信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究情況

根據(jù)圖1發(fā)表文獻(xiàn)的年度數(shù)量變化，互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究領(lǐng)域可以分為三個(gè)階段：萌芽期(1995-2012年)，年均文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量不到2篇；探索期(2013-2016年)，年均文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量將近50篇；成熟期(2017年至今)，年均文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)量80篇左右。

第一階段為萌芽期(1995-2012年)。這個(gè)階段是互聯(lián)網(wǎng)金融整個(gè)行業(yè)的起步階段。在初期，業(yè)務(wù)模式單一，主要是銀行互聯(lián)網(wǎng)化的探索，偶爾有學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行進(jìn)行研究，但總體上看，研究成果很少，還未有國(guó)家基金對(duì)該領(lǐng)域研究進(jìn)行資助。到后期，金融功能隨著電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的蓬勃發(fā)展開(kāi)始真正“觸網(wǎng)”，網(wǎng)絡(luò)支付和融資業(yè)務(wù)模式開(kāi)始創(chuàng)新不斷。在支付模式方面，中國(guó)銀聯(lián)成立并開(kāi)發(fā)了網(wǎng)絡(luò)支付體系，金融系統(tǒng)連上了互聯(lián)網(wǎng)，從此，資金實(shí)現(xiàn)了在網(wǎng)上的流動(dòng)；在融資業(yè)務(wù)方面，以讓渡資金使用權(quán)和收益權(quán)的P2P模式和眾籌模式野蠻而無(wú)序地發(fā)展著，監(jiān)管尚未同步。越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究領(lǐng)域，探討網(wǎng)上支付、網(wǎng)絡(luò)借貸(包括P2P模式)和電子貨幣的信用風(fēng)險(xiǎn)，研究傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方式在互聯(lián)網(wǎng)金融各種模式下使用的可行性。總體上看，雖然學(xué)術(shù)力量穩(wěn)定增長(zhǎng)，但缺乏相關(guān)基礎(chǔ)理論，學(xué)術(shù)根基不牢，研究規(guī)模仍然不大。國(guó)家基金開(kāi)始資助該領(lǐng)域的研究，探尋兩個(gè)主題：網(wǎng)絡(luò)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)以及信用衍生品在互聯(lián)網(wǎng)階段衡量和管理信用風(fēng)險(xiǎn)的可行性。

第二階段為探索期(2013-2016年)。這個(gè)階段以2013年互聯(lián)網(wǎng)金融元年作為起始標(biāo)志，傳統(tǒng)金融的各項(xiàng)業(yè)務(wù)全面“觸網(wǎng)“并且更加細(xì)化和專業(yè)，P2P網(wǎng)貸、眾籌、電商金融等多種模式迅猛發(fā)展，金融科技的發(fā)展與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合，消費(fèi)金融、供應(yīng)鏈金融等傳統(tǒng)模式結(jié)合網(wǎng)上金融功能后不斷演變發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁。在學(xué)術(shù)領(lǐng)域方面，謝平2012年首次提出互聯(lián)網(wǎng)金融的概念，正式確立了該領(lǐng)域的學(xué)術(shù)地位和價(jià)值。學(xué)者的研究成果2013年開(kāi)始每年增長(zhǎng)迅猛，并在2016年達(dá)到研究文獻(xiàn)數(shù)量的頂峰，從圖1清晰可見(jiàn)。在這個(gè)階段，學(xué)者主要關(guān)注網(wǎng)絡(luò)融資模式下信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度方法，特別是對(duì)該模式的P2P方式研究興趣濃郁。同時(shí)，學(xué)者還嘗試用不同方法對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融整體信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度，關(guān)注其對(duì)傳統(tǒng)金融的影響程度。從圖2可以看出，國(guó)家基金的資助在這個(gè)階段數(shù)量不多，呈階梯狀上升，資助重點(diǎn)主要放在實(shí)務(wù)界最能體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新特點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)貸款P2P模式。

第三階段為成熟期(2017年至今)。這個(gè)階段互聯(lián)網(wǎng)金融各種模式的創(chuàng)新對(duì)促進(jìn)小微企業(yè)發(fā)展和便利長(zhǎng)尾客戶發(fā)揮了傳統(tǒng)金融難以替代的積極作用，但信用風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)累積，監(jiān)管層高度重視，于2016年4月出臺(tái)《互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)專項(xiàng)整治工作實(shí)施方案》和一系列措施，開(kāi)啟為期一年全國(guó)范圍內(nèi)的互聯(lián)網(wǎng)金融專項(xiàng)整治，該行業(yè)進(jìn)入監(jiān)管革新階段。這些實(shí)務(wù)界的變化也充分反映在互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度領(lǐng)域的研究成果上。在這個(gè)階段，文獻(xiàn)整體數(shù)量逐年減少，但研究對(duì)象基本涉及互聯(lián)網(wǎng)金融的所有模式。從圖1和圖2可以看出，網(wǎng)絡(luò)貸款模式下P2P融資方式信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度仍是學(xué)者最感興趣的研究?jī)?nèi)容，獲得國(guó)家基金的資助也是最多的，即使在平臺(tái)“爆雷潮”后監(jiān)管趨嚴(yán)，科研成果和國(guó)家基金資助數(shù)量仍然在2018年達(dá)到這個(gè)階段的小高峰，但隨著P2P落實(shí)“三降”、良性退出、風(fēng)險(xiǎn)出清后，學(xué)者轉(zhuǎn)而更多地研究能夠直接承擔(dān)著服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型發(fā)展以及促進(jìn)消費(fèi)使命的供應(yīng)鏈金融和消費(fèi)金融，這兩種模式信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度研究文獻(xiàn)在整個(gè)領(lǐng)域中占比不斷擴(kuò)大，并獲得更多國(guó)家基金的資助，由于這兩種模式線上深度結(jié)合線下的場(chǎng)景，很可能成為該領(lǐng)域未來(lái)一段時(shí)間的研究趨勢(shì)。同時(shí)，學(xué)者還繼續(xù)關(guān)注支持大眾創(chuàng)業(yè)的眾籌模式，以及互聯(lián)網(wǎng)金融整體信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度，但對(duì)于傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)(銀行、保險(xiǎn)、理財(cái)、證券)“觸網(wǎng)”帶來(lái)信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方式的改變興趣索然。

二、研究主題

互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展至今不到30年，信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度研究已然成為該學(xué)術(shù)領(lǐng)域重要的研究主題。對(duì)研究脈絡(luò)進(jìn)行梳理，有助于厘清互聯(lián)網(wǎng)特性對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法帶來(lái)的改變，為規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)健康發(fā)展提供有價(jià)值的啟示。分析現(xiàn)有文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)該領(lǐng)域研究主要分為兩類：一類把互聯(lián)網(wǎng)金融作為一個(gè)整體進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究，另一類從互聯(lián)網(wǎng)金融單個(gè)具體模式的信用風(fēng)險(xiǎn)入手研究測(cè)度問(wèn)題。

(一)互聯(lián)網(wǎng)金融整體信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究

互聯(lián)網(wǎng)金融，是金融與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的結(jié)合，其整體信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度研究是伴隨著對(duì)這兩者關(guān)系的深入理解而逐步展開(kāi)。學(xué)者的研究主要從兩個(gè)方面進(jìn)行：互聯(lián)網(wǎng)金融自身信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度研究，以及互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響程度的研究。

在互聯(lián)網(wǎng)金融自身信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度研究方面，學(xué)者或者從測(cè)度整體風(fēng)險(xiǎn)的角度研究信用風(fēng)險(xiǎn)，或者直接測(cè)度信用風(fēng)險(xiǎn)。從測(cè)度整體風(fēng)險(xiǎn)的角度研究信用風(fēng)險(xiǎn)方面，何雯妤采用模糊層次分析法構(gòu)建綜合風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，一級(jí)指標(biāo)包括技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等六個(gè)。[1]董小君等通過(guò)PVAR模型從信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)以及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)維度進(jìn)行實(shí)證分析，共同結(jié)論是目前我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)處于高風(fēng)險(xiǎn)及以上，且信用風(fēng)險(xiǎn)是最主要的風(fēng)險(xiǎn)隱患。[2]歐陽(yáng)資生等基于互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)和上證綜合指數(shù)的日收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行Pareto極值分布模型的Var估計(jì)，結(jié)果表明，該模型能準(zhǔn)確反映互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)險(xiǎn)，且互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)險(xiǎn)大于整個(gè)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。[3]在直接測(cè)度互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)的研究角度上，文獻(xiàn)數(shù)量很少，且整體上實(shí)證說(shuō)服力不足，這部分研究空白亟待后續(xù)學(xué)者補(bǔ)充。孫小麗等研究發(fā)現(xiàn)，將KMV模型運(yùn)用于互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估在現(xiàn)實(shí)中具有一定的可行性。[4]陳春瑾從定性角度構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)圈的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系并賦予相應(yīng)權(quán)重。[5]信用風(fēng)險(xiǎn)提供了一定的理論依據(jù)與決策參考。

在互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)的影響測(cè)度方面，研究成果分歧很大。一部分學(xué)者認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)增加了傳統(tǒng)金融的信用風(fēng)險(xiǎn)。李明選等使用Eviews統(tǒng)計(jì)軟件中的鄒檢驗(yàn)(Chow test)方法實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，在2005年我國(guó)出現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融后，金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生了顯著的結(jié)構(gòu)性變化，通過(guò)虛擬變量法檢驗(yàn)結(jié)果測(cè)出信用風(fēng)險(xiǎn)因此變大了。[6]劉敏悅等通過(guò)“文本挖掘法”選取指標(biāo)并進(jìn)行主成分降維分析，然后采用隨機(jī)效應(yīng)回歸模型測(cè)度發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融會(huì)加劇傳統(tǒng)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。[7]另一部分學(xué)者認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)反而降低了傳統(tǒng)金融的信用風(fēng)險(xiǎn)。馮冠華通過(guò)面板門限回歸方法實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，由于互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)的存在使金融市場(chǎng)形成了針對(duì)個(gè)體金融服務(wù)消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)偏好的有效甄別機(jī)制，傳統(tǒng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)反而因此降低了。[8]

(二)互聯(lián)網(wǎng)金融具體模式信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究

陳榮達(dá)等研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融在中國(guó)的發(fā)展主要側(cè)重金融模式革新，具有明顯的跨越式特征，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融模式的歸納大致分為三類：互聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)金融延伸模式、網(wǎng)絡(luò)支付與數(shù)字貨幣模式和互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)與融資模式。[9]本文按此分類對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融不同模式信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究成果進(jìn)行梳理。

1. 互聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)金融延伸模式

銀行、證券、保險(xiǎn)作為傳統(tǒng)金融的支柱行業(yè)，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)擴(kuò)大了服務(wù)范圍和對(duì)象，但并未改變其金融本質(zhì)，信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度依然是核心問(wèn)題，但研究文獻(xiàn)數(shù)量較少，主要是關(guān)于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的網(wǎng)上模式和無(wú)線下機(jī)構(gòu)的純線上模式這兩個(gè)主題。

傳統(tǒng)銀行的網(wǎng)上模式是為適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展，更好服務(wù)金融群體而存在，基本沿用傳統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，學(xué)者的研究興趣在于網(wǎng)上模式對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)影響程度的測(cè)度。沈中華等認(rèn)為傳統(tǒng)商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)劃分為以電子計(jì)算機(jī)為終端的第一階段和目前所處的手機(jī)銀行階段，運(yùn)用Heckman兩階段模型進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)手機(jī)銀行快速發(fā)展能提高商業(yè)銀行的盈利水平，但對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)沒(méi)有顯著影響。相對(duì)于傳統(tǒng)銀行的網(wǎng)上模式，純網(wǎng)絡(luò)銀行主要開(kāi)展“小存小貸”業(yè)務(wù)，雖然有著相似的信用風(fēng)險(xiǎn)定義和重要性，但是依靠更為復(fù)雜的大數(shù)據(jù)模型和人臉識(shí)別技術(shù)對(duì)完全來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)“長(zhǎng)尾”客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度。[10]研究文獻(xiàn)主要定性介紹目前純網(wǎng)絡(luò)銀行使用的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，如吳北的微眾銀行六大風(fēng)控模型、網(wǎng)商銀行的“滴灌模型”等，缺乏定量實(shí)證研究。[11]

相對(duì)而言，在證券、保險(xiǎn)行業(yè)結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的過(guò)程中，傳統(tǒng)證券和保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)的網(wǎng)上模式是當(dāng)前主要的業(yè)務(wù)模式，借助互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方便客戶，純線上證券和保險(xiǎn)模式占比很少，學(xué)者對(duì)這兩種模式信用風(fēng)險(xiǎn)的研究尚處于探索階段。在互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)模式方面，學(xué)者主要關(guān)注模式創(chuàng)新、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)模型預(yù)警等方面的主題，較少直接針對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。在互聯(lián)網(wǎng)證券業(yè)方面，學(xué)者的研究重點(diǎn)在于發(fā)展純線上模式的限制因素、互聯(lián)網(wǎng)思維與目前證券業(yè)務(wù)的有效融合，缺乏對(duì)互聯(lián)網(wǎng)證券信用風(fēng)險(xiǎn)的直接研究。

2. 網(wǎng)絡(luò)支付與數(shù)字貨幣模式

中國(guó)人民銀行頒布的《非金融機(jī)構(gòu)支付服務(wù)管理辦法》指出，第三方支付就是具有支付中介作用的非金融機(jī)構(gòu)，在買賣雙方交易的過(guò)程中，為雙方提供資金的收付、清算和轉(zhuǎn)移的服務(wù)。第三方支付包括網(wǎng)絡(luò)支付、信用卡支付、電話支付等方式，本文主要側(cè)重與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合緊密的網(wǎng)絡(luò)支付，包括互聯(lián)網(wǎng)支付和移動(dòng)支付。網(wǎng)絡(luò)支付結(jié)合數(shù)字貨幣，是互聯(lián)網(wǎng)金融在虛擬網(wǎng)絡(luò)正常發(fā)揮金融功能的有效保證。

網(wǎng)絡(luò)支付的信用風(fēng)險(xiǎn)指支付交易過(guò)程中，買方、賣方、支付平臺(tái)或銀行未履行相關(guān)義務(wù)而蒙受損失的可能性。該主題雖然一直是碩士、博士研究生的研究熱點(diǎn)，但相對(duì)于其他模式，文獻(xiàn)數(shù)量較少，以規(guī)范分析為主，實(shí)證分析主要從網(wǎng)絡(luò)支付總體風(fēng)險(xiǎn)以及信用風(fēng)險(xiǎn)這兩個(gè)角度進(jìn)行，實(shí)證分析方法比較單一，主要使用層次分析法結(jié)合模糊分析法構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行判斷。在網(wǎng)絡(luò)支付總體風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究中，賈洪文等和顧海峰等分別對(duì)互聯(lián)網(wǎng)支付和移動(dòng)支付的總體風(fēng)險(xiǎn)(法律風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)等)設(shè)置指標(biāo)體系進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)兩者的總體風(fēng)險(xiǎn)都為“一般等級(jí)“且信用風(fēng)險(xiǎn)都處在較低水平。[12][13]在網(wǎng)絡(luò)支付信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究中，區(qū)別于其他學(xué)者的電子商務(wù)分析角度，苑春薈等運(yùn)用制度經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，從制度約束、契約基礎(chǔ)、產(chǎn)權(quán)安全以及利益權(quán)衡四個(gè)層面設(shè)置三級(jí)指標(biāo)體系對(duì)支付企業(yè)與用戶之間的信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素進(jìn)行評(píng)估。[14]吳曉光通過(guò)理論分析提出運(yùn)用專家系統(tǒng)進(jìn)行研究。[15]

數(shù)字貨幣和網(wǎng)絡(luò)支付共同保證互聯(lián)網(wǎng)金融正常發(fā)揮金融功能。學(xué)者對(duì)數(shù)字貨幣的研究角度主要從探討與區(qū)塊鏈、現(xiàn)金貨幣、消費(fèi)升級(jí)、宏觀經(jīng)濟(jì)和人民幣國(guó)際化等關(guān)系入手，尚無(wú)文獻(xiàn)直接討論其信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)內(nèi)容。

3. 互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)與融資模式

互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)與融資模式，指借助網(wǎng)絡(luò)銀行、P2P、支付平臺(tái)、眾籌平臺(tái)等互聯(lián)網(wǎng)中介平臺(tái)，個(gè)人投資者通過(guò)購(gòu)買平臺(tái)理財(cái)產(chǎn)品提供資金獲得收益、借款人(包括個(gè)人或企業(yè))獲得融資的模式。P2P是互聯(lián)網(wǎng)金融早期最具代表性但信用風(fēng)險(xiǎn)最大的融資模式,目前處于行業(yè)出清階段。消費(fèi)金融和供應(yīng)鏈金融是線上結(jié)合線下場(chǎng)景，直接服務(wù)實(shí)體和消費(fèi)者的新型融資模式。眾籌是初創(chuàng)企業(yè)作為發(fā)起人通過(guò)眾籌平臺(tái)為其項(xiàng)目或創(chuàng)意籌募資金，公眾投資者小額投資后，若項(xiàng)目完成最終可從發(fā)起人處獲得實(shí)物或者股權(quán)回報(bào)的融資模式。

互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)與融資模式的信用風(fēng)險(xiǎn)主要是由于作為融資方的企業(yè)或個(gè)人不愿意或不能夠在到期日履約而導(dǎo)致出資方發(fā)生損失的風(fēng)險(xiǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融理財(cái)模式的信用風(fēng)險(xiǎn)研究文獻(xiàn)數(shù)量較少，學(xué)者主要對(duì)理財(cái)產(chǎn)品信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因進(jìn)行規(guī)范分析，或研究借助信用違約互換規(guī)避投資者信用風(fēng)險(xiǎn)。隨學(xué)超等運(yùn)用多元排序選擇模型分析大學(xué)生作為個(gè)人投資者對(duì)互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)信用風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知偏差，韓錦綿等通過(guò)收益率數(shù)據(jù)來(lái)測(cè)算互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)水平。[16][17]互聯(lián)網(wǎng)金融融資模式信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度研究文獻(xiàn)豐富，主要使用理論和實(shí)證方法對(duì)P2P、消費(fèi)金融、供應(yīng)鏈金融和眾籌的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。

在理論模型的運(yùn)用方面，博弈模型作為分析融資模式各參與主體的信用關(guān)系最為常見(jiàn)。此外，針對(duì)P2P模式，李霖魁等運(yùn)用社會(huì)資本理論并建立信貸市場(chǎng)模型對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，譚中明等從生態(tài)學(xué)視角研究網(wǎng)貸生態(tài)系統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)。[18][19]針對(duì)供應(yīng)鏈金融模式，李光榮等基于系統(tǒng)論提出六要素系統(tǒng)分析框架對(duì)供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。[20]針對(duì)消費(fèi)金融模式，徐爽等運(yùn)用現(xiàn)代投資組合理論對(duì)消費(fèi)信貸發(fā)放平臺(tái)評(píng)估個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素進(jìn)行研究，該理論研究表明，對(duì)借款人收入信息的甄別、對(duì)借款人守約行為的機(jī)制設(shè)計(jì)和對(duì)大量借款人的金融資產(chǎn)配置是影響平臺(tái)對(duì)個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的三個(gè)重要因素。[21]針對(duì)眾籌模式，趙成國(guó)等基于仿生學(xué)原理，運(yùn)用金融生態(tài)系統(tǒng)理論，研究與構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)科技眾籌金融生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)控制體系。[22]張奇等基于復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與行為金融,將連續(xù)的DeGroot模型拓展至離散決策情形的多Agent模型，對(duì)信息不對(duì)稱背景下中國(guó)充電樁眾籌市場(chǎng)中的違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行建模。[23]

在實(shí)證分析方面，學(xué)者對(duì)融資模式信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的研究主要圍繞資金需求方或平臺(tái)展開(kāi)，研究?jī)?nèi)容包括構(gòu)建信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，對(duì)測(cè)度對(duì)象信用風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)，或結(jié)合建立信用風(fēng)險(xiǎn)度量和預(yù)警模型兩個(gè)角度。如表1和表2所示。針對(duì)資金提供方信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度研究文獻(xiàn)相對(duì)較少，研究角度比較單一，主要從行為金融學(xué)角度進(jìn)行研究。

表1 P2P、供應(yīng)鏈金融、消費(fèi)金融、眾籌模式評(píng)價(jià)指標(biāo)篩選方法及代表文獻(xiàn)

構(gòu)建資金需求方或平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系包括指標(biāo)的選擇和權(quán)重的賦予兩個(gè)方面。不同融資模式，指標(biāo)選取的側(cè)重點(diǎn)不同。在考慮P2P模式平臺(tái)的信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)時(shí)，王丹等認(rèn)為指標(biāo)選擇不僅應(yīng)該定量與定性相結(jié)合，而且要多維度考慮。[24]郭海鳳等認(rèn)為不僅要選取和平臺(tái)自身有關(guān)的指標(biāo)，網(wǎng)貸參與者的指標(biāo)也很重要。[25]姚暢燕等則建議從宏觀和微觀兩個(gè)層面挑選指標(biāo)。[26]P2P模式的借款人包括企業(yè)和個(gè)人。個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的選擇和消費(fèi)金融模式類似。蔣先玲等認(rèn)為應(yīng)該包括借款信息、借款人信息及認(rèn)證信息三個(gè)方面的指標(biāo)。[27]張成虎等認(rèn)為應(yīng)該結(jié)合軟信息。[28]在考慮企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)選擇時(shí)，孫?，撜J(rèn)為可以從企業(yè)管理者情況、企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況、企業(yè)發(fā)展前景、企業(yè)償債能力和企業(yè)信用記錄五個(gè)方面考慮指標(biāo)的選取。[29]李鑫認(rèn)為要結(jié)合資金成本和時(shí)間成本因素。[30]區(qū)別于P2P模式，供應(yīng)鏈金融的融資對(duì)象雖然也是企業(yè)，但是指標(biāo)的選取需從整體供應(yīng)鏈的角度出發(fā)，增加對(duì)核心企業(yè)資信水平、供應(yīng)鏈運(yùn)作狀況等方面的考慮，同時(shí)融入線上化因子，比如匡海波等認(rèn)為指標(biāo)應(yīng)該包括申請(qǐng)人資質(zhì)、交易對(duì)手資質(zhì)、融資項(xiàng)下資產(chǎn)狀況和供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)情況等方面。[31]

在對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行篩選賦權(quán)方面，如表1所示，層次分析法、因子分析法和主成分分析最為常用。學(xué)者除了使用單一方法外，還針對(duì)不同方法各自的局限，嘗試改進(jìn)或不同組合，保證篩選賦權(quán)后構(gòu)建的信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系更有效。張成虎等通過(guò)層次分析法與DEMATEL(決策實(shí)驗(yàn)室法)相結(jié)合確定指標(biāo)體系的最終權(quán)重。[32]康峰等通過(guò)層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重后，構(gòu)建基于模糊數(shù)學(xué)綜合評(píng)價(jià)方法的定量指標(biāo)評(píng)價(jià)模型和基于專家評(píng)分表的定性指標(biāo)評(píng)價(jià)模型。[33]楊洋洋等結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別法和層次分析法基于時(shí)間幀測(cè)度構(gòu)建電商網(wǎng)貸動(dòng)態(tài)信用評(píng)級(jí)模型。[34]在P2P模式指標(biāo)篩選賦權(quán)時(shí)，井浩杰等利用主成分分析模型結(jié)合熵權(quán)法和方差百分比賦權(quán)。[35]陳為民等在主成分分析基礎(chǔ)上結(jié)合偏最小二乘回歸。[36]徐榮貞等將熵權(quán)法和CRITIC法相結(jié)合。[37]在供應(yīng)鏈金融指標(biāo)篩選方面，匡海波使用偏相關(guān)-方差分析進(jìn)行第一次篩選，風(fēng)險(xiǎn)因子鑒別最優(yōu)原理，再通過(guò)逐步神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遴選。[38]鞠彥輝使用盲數(shù)評(píng)價(jià)模型創(chuàng)建指標(biāo)體系。[39]

學(xué)者還使用篩選賦權(quán)后的指標(biāo)建立信用風(fēng)險(xiǎn)度量和預(yù)警模型，如表2所示，有的學(xué)者建立單個(gè)模型，有的學(xué)者通過(guò)多個(gè)模型的實(shí)證分析比較，找到相對(duì)準(zhǔn)確度較高的模型。在建立單個(gè)模型的文獻(xiàn)中，回歸模型因其數(shù)據(jù)要求較低、計(jì)算簡(jiǎn)便、變量解釋能力強(qiáng)，最常被學(xué)者采用，但受大樣本影響，預(yù)測(cè)精度不夠高。學(xué)者對(duì)該模型進(jìn)行改進(jìn)，阮素梅將LASSO思想與Logit模型相結(jié)合，建立L1懲罰Logit模型，能夠得到比支持向量機(jī)模型、普通Logit模型更好的預(yù)測(cè)效果。[40]支持向量機(jī)模型有著更好的克服主觀性，學(xué)習(xí)泛化能力強(qiáng)，也是互聯(lián)網(wǎng)金融融資模式常用的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，但其對(duì)數(shù)據(jù)缺失較敏感，運(yùn)用到大樣本數(shù)據(jù)也有一定局限，學(xué)者應(yīng)在應(yīng)用過(guò)程中進(jìn)行改良。曾鳴等采用主成分分析法篩選變量，通過(guò)PSO算法對(duì)SVM進(jìn)行優(yōu)化，模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為91.333%。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無(wú)需設(shè)計(jì)初始權(quán)重，SEM模型在分析中能直接減少測(cè)量誤差且分析出潛變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系，也是被學(xué)者使用的模型。學(xué)者在實(shí)證研究中，對(duì)多個(gè)模型的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行比較。[41]王文怡等認(rèn)為決策樹模型整體上要優(yōu)于Logistic回歸的判別。[42]程暉通過(guò)對(duì)比邏輯回歸、決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)模型的準(zhǔn)確率、正例命中率、模型的可解釋性等方面，最終選取邏輯回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)信用風(fēng)險(xiǎn)。[43]蔣先玲通過(guò)實(shí)證比較SMOTE-RF(隨機(jī)森林)、C-SMOTE-RF、logistic、隨機(jī)森林(RF)這四種信用風(fēng)險(xiǎn)判別模型后發(fā)現(xiàn)，C-SMOTERF 模型顯得更加有效。[44]

表2 P2P、供應(yīng)鏈金融、消費(fèi)金融、眾籌模式信用風(fēng)險(xiǎn)主要度量預(yù)警模型及代表文獻(xiàn)

三、結(jié)論與展望

(一)結(jié)論

通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究領(lǐng)域不到30年的知網(wǎng)文獻(xiàn)總結(jié)梳理可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們立足于不同的視角，運(yùn)用不同方法對(duì)該領(lǐng)域深入研究，取得了不少有價(jià)值的成果。從文獻(xiàn)數(shù)量的年度變化來(lái)看，該領(lǐng)域的研究可以分為三個(gè)階段：萌芽期(1995-2012年)、探索期(2013-2016年)、和成熟期(2017年至今)。從研究角度上看，互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度研究文獻(xiàn)主要分為兩類：一類把互聯(lián)網(wǎng)金融作為一個(gè)整體進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究，另一類從互聯(lián)網(wǎng)金融單個(gè)具體模式的信用風(fēng)險(xiǎn)入手研究測(cè)度問(wèn)題。

從整體角度研究時(shí)，文獻(xiàn)內(nèi)容不僅涉及互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度研究，還涉及互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)影響程度的測(cè)度研究。文獻(xiàn)梳理后發(fā)現(xiàn)，目前我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)處于高風(fēng)險(xiǎn)及以上，且信用風(fēng)險(xiǎn)是最主要的風(fēng)險(xiǎn)隱患，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)的直接測(cè)度是目前研究領(lǐng)域的空白，在互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)的影響測(cè)度方面，研究成果分歧很大。

從單個(gè)具體模式角度研究時(shí)，文獻(xiàn)內(nèi)容主要涉及互聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)金融延伸模式、網(wǎng)絡(luò)支付與數(shù)字貨幣模式和互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)與融資模式的信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究?；ヂ?lián)網(wǎng)傳統(tǒng)金融延伸模式的研究對(duì)象包括銀行、證券和保險(xiǎn)的網(wǎng)上模式和無(wú)線下機(jī)構(gòu)的純線上模式，研究文獻(xiàn)數(shù)量少。網(wǎng)絡(luò)支付與數(shù)字貨幣模式作為互聯(lián)網(wǎng)金融在虛擬網(wǎng)絡(luò)正常發(fā)揮金融功能的有效保證，研究方法單一，信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)低。互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)與融資模式的信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究中，關(guān)于理財(cái)角度的研究成果單薄，但對(duì)融資模式的研究較為深入，不同的具體模式研究側(cè)重點(diǎn)有所不同?？傮w上看，融資模式信用分析實(shí)證研究文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)主要包括調(diào)查問(wèn)卷專家訪談、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、資本市場(chǎng)數(shù)據(jù)或通過(guò)各種網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)抓取軟件獲得的實(shí)際貸款信息。學(xué)者的評(píng)估方法主要有：一、通過(guò)主成分分析、因子分析、層次分析等主觀或客觀方法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行篩選后賦權(quán)，建立互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系，通過(guò)閾值對(duì)測(cè)評(píng)對(duì)象信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行打分評(píng)級(jí)；二、在第一種的基礎(chǔ)上，通過(guò)單獨(dú)或結(jié)合使用統(tǒng)計(jì)計(jì)量方法(如多元線性回歸、判別回歸、Logistics回歸等)、機(jī)器學(xué)習(xí)方法(如SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、隨機(jī)森林等)建立模型，對(duì)評(píng)估對(duì)象信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)評(píng)或違約預(yù)警。

(二)展望

綜上所述，互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究領(lǐng)域已取得較豐富的研究成果，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)的發(fā)展，以下三點(diǎn)可能成為學(xué)者未來(lái)的研究重點(diǎn)。首先，從研究視角看，目前已有學(xué)者從系統(tǒng)論、生態(tài)學(xué)等跨學(xué)科角度對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行理論框架的解讀和實(shí)證測(cè)度模型的研究，跨學(xué)科的框架解讀和模型設(shè)計(jì)將隨著互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)態(tài)的演變成為未來(lái)頗有價(jià)值的研究重點(diǎn)。其次，從研究對(duì)象看，目前學(xué)者的研究重點(diǎn)開(kāi)始落在互聯(lián)網(wǎng)金融整體信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度，以及與實(shí)體和終端消費(fèi)者緊密結(jié)合的供應(yīng)鏈金融和消費(fèi)金融的信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究，未來(lái)這方面的突破可能出現(xiàn)在加入時(shí)間的信用風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)測(cè)度上。再次，從測(cè)度方法上看，由于互聯(lián)網(wǎng)特性帶來(lái)的半結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)化的海量金融數(shù)據(jù)具有復(fù)雜的非均衡、噪聲形態(tài)和非線性形變特性，結(jié)合人工智能、云計(jì)算等金融科技，研究更為有效的算法和模型將成為對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行高效、準(zhǔn)確、有效評(píng)價(jià)的必要條件。同時(shí)，區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)金融具體模式，將數(shù)據(jù)區(qū)塊以時(shí)間順序依次相連的方式組合形成鏈?zhǔn)綌?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以加密的方式保證數(shù)據(jù)不可篡改和不可偽造，為互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究從數(shù)據(jù)上解決信任問(wèn)題。

注釋：

[1] 何雯妤:《互聯(lián)網(wǎng)金融的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及防范對(duì)策——基于模糊層次分析法》，《黑河學(xué)院學(xué)報(bào)》2020年第6期。

[2] 董小君、石 濤:《“重災(zāi)區(qū)”互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)及其影響要素分析》，《現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討》2020年第3期。

[3] 歐陽(yáng)資生、莫廷程:《互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)度量與評(píng)估研究》，《湖南科技大學(xué)學(xué)報(bào)》(社會(huì)科學(xué)版)2016年第3期。

[4] 孫小麗、彭 龍:《KMV模型在中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融中的信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)算研究》，《北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)》(社會(huì)科學(xué)版)2013年第6期。

[5] 陳春瑾:《互聯(lián)網(wǎng)金融生態(tài)圈信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建》，《經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊》2019年第24期。

[6] 李明選:《互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)業(yè)及其對(duì)傳統(tǒng)金融沖擊影響的研究》，博士學(xué)位論文，上海社會(huì)科學(xué)院,2015年。

[7] 劉敏悅、孫英雋:《互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響研究——基于股份制商業(yè)銀行面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析》，《經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊》2020年第14期。

[8] 馮冠華:《互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響效應(yīng)——基于PTR模型的非線性分析》，《東北財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2018年第2期。

[9] 陳榮達(dá)、余樂(lè)安、金騁路：《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展歷程、發(fā)展模式與未來(lái)挑戰(zhàn)》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2020年第1期。

[10] 沈中華、張欣琦、任俊宇：《手機(jī)銀行業(yè)務(wù)對(duì)商業(yè)銀行盈利與信用風(fēng)險(xiǎn)影響探析——以中國(guó)上市銀行為例》，《上海經(jīng)濟(jì)》2018年第3期。

[11] 吳 北：《論互聯(lián)網(wǎng)銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新的信用風(fēng)險(xiǎn)與防范》，《北方金融》2019年第2期。

[12] 賈洪文、賈鎮(zhèn)燕：《基于模糊分析法對(duì)第三方支付風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的實(shí)證研究》，《甘肅金融》2020年第1期。

[13] 顧海峰、楊立翔：《互聯(lián)網(wǎng)金融下我國(guó)第三方移動(dòng)支付風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究——模型構(gòu)建與實(shí)證分析》，《金融監(jiān)管研究》2017年第5期。

[14] 苑春薈、王 晨：《契約關(guān)系下的第三方網(wǎng)絡(luò)支付信用風(fēng)險(xiǎn)研究》，《北京交通大學(xué)學(xué)報(bào)》(社會(huì)科學(xué)版)2017年第1期。

[15] 吳曉光：《第三方支付機(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究》，《新金融》2011年第3期。

[16] 隨學(xué)超、閆 言：《大學(xué)生對(duì)互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知及其影響因素研究——來(lái)自安徽高校的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》(社會(huì)科學(xué)版)2017年第4期。

[17] 韓錦綿、王馨梓：《基于VAR模型余額寶風(fēng)險(xiǎn)度量及管理研究》，《2015中國(guó)保險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)管理國(guó)際年會(huì)論文集》，2015年。

[18] 李霖魁、張成虎：《P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中的借款人社會(huì)資本、風(fēng)險(xiǎn)甄別與市場(chǎng)均衡實(shí)現(xiàn)》，《當(dāng)代財(cái)經(jīng)》2017年第10期。

[19] 譚中明、馬 慶、譚 璇：《P2P網(wǎng)貸主體信用關(guān)系刻畫、信用風(fēng)險(xiǎn)生成與博弈行為——基于網(wǎng)貸行業(yè)生態(tài)圈視角的研究》，《西南金融》2018年第10期。

[20] 李光榮、官銀學(xué)、黃 穎：《供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)特征、分析框架與管理對(duì)策》，《商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究》2020年第13期。

[21] 徐 爽、黃 震、蒲 琳：《從投資組合理論視角觀察互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融平臺(tái)的授信決策》，《廣東經(jīng)濟(jì)》2020年第9期。

[22] 趙成國(guó)、沈黎怡、馬樹建：《金融科技視角下供應(yīng)鏈金融共生系統(tǒng)演化趨勢(shì)研究》，《財(cái)會(huì)月刊》2019年第21期。

[23] 張 奇、李 彥、王 歌：《基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的電動(dòng)汽車充電樁眾籌市場(chǎng)信用風(fēng)險(xiǎn)建模與分析》，《中國(guó)管理科學(xué)》2019年第8期。

[24] 王 丹、張洪潮：《P2P網(wǎng)貸平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)模型構(gòu)建》，《財(cái)會(huì)月刊》2016年第9期。

[25] 郭海鳳、陳 霄：《P2P網(wǎng)貸平臺(tái)綜合競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)研究》，《金融論壇》2015年第2期。

[26] 姚暢燕、吳姍姍：《P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建及實(shí)證分析》，《西安財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào)》2016年第4期。

[27][44] 蔣先玲、張慶波、程 ?。骸禤2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別》，《中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)》2020年第4期。

[28][32] 張成虎、武博華：《中國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量》，《統(tǒng)計(jì)與信息論壇》2017年第5期。

[29] 孫海瑩：《我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)信貸信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素分析》，《對(duì)外經(jīng)貿(mào)》2015年第12期。

[30] 李 鑫：《借款人聲譽(yù)與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別——來(lái)自P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的證據(jù)》，《金融發(fā)展研究》2019年第6期。

[31][38] 匡海波、杜 浩、豐昊月：《供應(yīng)鏈金融下中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系構(gòu)建》，《科研管理》2020年第4期。

[33] 康 峰、徐 華、張 興：《P2P網(wǎng)貸行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范指標(biāo)體系的構(gòu)建與評(píng)價(jià)研究》，《西部金融》2019年第4期。

[34] 楊洋洋、謝雪梅：《基于大數(shù)據(jù)的電商網(wǎng)貸動(dòng)態(tài)信用評(píng)級(jí)模型研究——來(lái)自“拍拍貸”的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)》，《征信》2019年第9期。

[35] 井浩杰、彭江艷：《P2P網(wǎng)貸平臺(tái)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估》，《廈門理工學(xué)院學(xué)報(bào)》2019年第6期。

[36] 陳為民、龍小凡、楊 密：《基于偏最小二乘回歸的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估探究》，《湖南人文科技學(xué)院學(xué)報(bào)》2019年第5期。

[37] 徐榮貞、王華敏：《基于超網(wǎng)絡(luò)模型的P2P網(wǎng)貸集群化研究》，《金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》2018年第4期。

[39] 鞠彥輝、許 燕、何 毅：《信息混沌下銀行線上供應(yīng)鏈金融信用風(fēng)險(xiǎn)盲數(shù)評(píng)價(jià)模型構(gòu)建》，《企業(yè)經(jīng)濟(jì)》2018年第6期。

[40] 阮素梅、周澤林：《基于L1懲罰Logit模型的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用違約識(shí)別與預(yù)測(cè)》，《財(cái)貿(mào)研究》2018年第2期。

[41] 曾 鳴、謝 佳：《互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的指標(biāo)選擇方法》，《時(shí)代金融》2019年第33期。

[42] 王文怡、程 平：《基于Logistic和決策樹模型的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸信用風(fēng)險(xiǎn)研究——以HLCT為例》，《上海立信會(huì)計(jì)金融學(xué)院學(xué)報(bào)》2018年第3期。

[43] 程 暉、董小剛：《基于數(shù)據(jù)挖掘的小微商鋪信用風(fēng)險(xiǎn)分析》，《長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》2018年第5期。