基于风险控制的小微企业互联网金融模式创新研究

梁晨曦

摘 要：随着我国电子商务的快速发展，互联网金融正成为一股新兴融资力量迅速崛起，并日益成为破解小微企业融资难的利器。而P2P网贷平台模式旨在为贷款困难和亟需资金的借款人，以及缺乏理财渠道的投资者提供便捷高效的线上借贷平台。文章分析了当前P2P平台的发展趋势，针对当前普遍存在的风险，基于当前的信用评级体系，设计出P2P平台静态征信体系与第三方支付平台动态监控相结合的创新模式。

关键词：P2P网贷平台模式 信用评级 第三方支付平台模式

中图分类号：F270 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2016）01-084-02

一、引言

针对当前金融模式存在两种理论：金融中介理论和去中心化理论。第一种理论认为金融中介机构拥有大量的存款人，掌握着雄厚借贷交易数据，通过开发专业技术，构建安全便捷的平台，可以缓解信息不对称的弊端，从而减少逆向选择和道德风险等问题。去中心化理论则认为，随着“脱媒”现象的出现，和历史交易数据的积累，投资者的选择更加多样化，有效避开了中介模式风险较为集中的弊端，并且数据信息的重复利用性和借贷参与者数量的激增，形成规模经济效应，平摊了交易过程的单位成本。

然而近年来网贷企业出现的倒闭潮，让很多投资者望而却步。就当前P2P借贷的融资模式来说，借款人的情况良莠不齐，资信状况往往不能得到很好的判断。虽然P2P平台可以过滤掉一些财务状况极差、有不良贷款历史的小微企业，但是不少小微企业本身就具有骗取贷款的嫌疑，很可能通过粉饰其基本信息和财务状况，并凭借高成本虚假信息或故意提高回报率，以获得较高的信用评级分数，得到借款后便逃之夭夭。最后出现“劣币驱逐良币”的现象，市场最终只剩下较差的借款者，进入恶性循环，扰乱市场秩序。

二、当前对小微企业的信用评级模式

小微企业的信用评级有其独特之处，一方面，因其财务信息不健全、财务制度不规范、信息更新更快等特点，评判标准应该考虑其综合性、时效性、复杂性和信息性。另一方面，小微企业涉及的行业类型众多，所处的经济环境复杂，故不得不将更多的因素纳入到信用评级中。例如中国工商银行主要对小微企业的领导者素质、经济能力、资金结构、经营效益和信誉状况评价，其中经营效益与信誉状况之和占到50%。美国穆迪公司在其信用评级系统中加入了一项“特发事件风险”（许文，2012）。有学者根据最新数据，从七个方面共19项评价指标为小微企业构建了一套全面、科学准确地反映小微企业自行状况的指标体系（舒歆，2015）。我国对小微企业的信用评级不完善是不言而喻的，引入央行征信体系的难度也非常大。而互联网金融近几年的飞速发展，积累了大量的交易数据恰好解决了这一问题，尤其是以支付宝为典型的第三方支付模式，大数据就是其核心支柱。

三、P2P平台创新模式的提出

当前存在三种模式：以拍拍贷为代表的纯线上传统模式、以陆金所、人人贷为代表的线上线下相结合的模式和以宜信为代表的债权转让模式。线上模式的拍拍贷利用网络手段征信，借款人申请贷款的时候除基本信息以外，还需要一些认证信息，包括：手机认证、学历认证、学籍认证、视频认证、户口认证等（如果是网商还需要提供店铺相关信息以及支付宝账号等），上传资料越多，获得信用分数越高，对审核越有利。可以看出这样的线上模式引入了更多社会化的元素，但是仅仅凭借线上审核是远远不够的，借款人很有可能在提交的信息上作假，就拍拍贷来说可供参考的信息虽然多，但是信息的真实性并没有严格审核，这是一个巨大的漏洞。线上线下相结合模式在线下获取借款项目，通过线下面审和实审确定借款人的风险评级、借款额度、借款利率等，这些信息将在P2P平台上展示，投资者进行选择。这种模式下投资者的风险相对较小，但是线下审核工作往往受时空限制，资金流动的效率不高。

当前主流观点认为线上线下相结合是一种趋势（冯兰，2014），但是实地调研的线下模式又会耗费大量的人力物力，大大削弱了互联网金融效率高、成本低的优势。结合上述分析以及研究现状，本文提出一种P2P平台静态征信体系与第三方支付动态监控结合的模式（如图1所示）。

借款者和投资者基于P2P平台了解借贷款信息，平台对借款的小微企业利用征信体系进行线上审核筛选，把结果较好的企业公布在平台上供投资者选择，双方通过第三方支付平台达成交易。随后第三方支付平台对借款者从借款成功到还款这一过程中发生的交易信息进行实时监控，并结合支付平台已经掌握的历史信息反馈给P2P平台。如有大量款项转移等危险信号的事项发生，P2P平台可立即对借款者的评分进行更改，并采取相应的措施。

（一）P2P平台对小微企业的静态信用评级体系

静态信用评级是指对历史的信息的评判。本文通过引入国内外典型金融机构评价体系以及有效问卷的指标，导出了笔者认为最核心、最关键的因素及原始数据，重新计算权重，旨在建立对小微企业较为理想的信用评级体系。

以往的研究往往只对企业的还款能力分析，或是将还款能力与信用状况混在一起讨论，容易遗漏重点，造成对该企业判断的不足。因此，本文首先将还款能力和信用状况划分为一级指标，然后分别定量和定性地讨论。

1.还款能力。还款能力是企业的硬实力，不仅可以反映出其财务状况，而且可以判断出其在以后年度的潜力和发展趋势，本文将其划分为财务因素和非财务因素（6：4）。根据国内相关文献对中国小微企业数量巨大的实证研究，得出了五个反映其财务状况95%以上的财务信息的指标（王华琴，2015），即流动比率（0.1570）、总资产报酬率（0.2000）、主营业务利润率（0.0861）、总资产周转率（0.1165）和总资产增长率（0.0405），提高了分析的效率和结果。这五个指标分别从不同程度上体现了企业的偿债能力、盈利能力、运营能力和成长能力。其中，偿债能力最能反映出对企业清偿能力的根本性评价。结合小微企业自身的特殊性，设立了“非财务因素”一项，并赋予较大的权重，以弥补财务数据的不足。前三点为企业所处外部环境，分为国家政策（0.1080）、行业发展趋势（0.0594）和行业景气指数（0.0326）；后四点为其自身向外部反射的企业形象，分为主要经营者行业经验（0.0960）、财务报表质量（0.0543）、行业排名（0.0346）和产品竞争力（0.0151），此类会成为投资者一部分判断的标准。

2.信用状况。对企业进行信用评级不仅要考虑还款能力，因为有些企业虽然有足够的能力，但是缺乏信用，这样的企业同样不具有良好的信用形象。决定信用状况的因素有贷款金额、年利率、成功次数、流标次数和借入信用。通过对大量数据的回归分析可以得出，借入信用（即借款人的信用分值，提交的信用信息也相关认证资料越多，借入信用评分越高）是影响贷款成功率最重要的因素，其次是成功次数和流标次数，金额变量没有通过显著性检验，故不能作为参考对象。这里采用定性分析，主要有几点原因：首先从企业的角度讲，背信者为了获得合作带来的长期利益，在最后一次借款并首次违约前，有可能付出足够多的信息成本，以换取最后阶段的违约收益，故历史成功次数并不能作为一个可靠指标。其次，背信者也可以以高回报率诱导投资者进入陷阱。因此，企业的历史信用记录的评判标准应该就实际情况而定。而对经营者的判断，系统通过其提交的相关个人信用信息进行评判。

前文中讲到借入信用是重要因素，借款人若想以最小信息成本，获得最好的信用评价，应当选择提交最关键的，即信用分数权重最高的信息，并不是越多越好（闫冰，2014）。除基本信息以外，经营者个人应提交生活和社交方面的信息。通过利用第三方平台生成的企业及主要经营者的历史交易数据以及个人的社交信息，可以核对其真实性。由此便完成了第一步P2P平台对小微企业的静态信用评级。

（二）第三方支付平台对小微企业的动态监控

当前的第三方支付不仅局限于最初的互联网支付，而是成为线上线下全面覆盖、应用场景更加丰富的综合支付工具。普遍的观点认为，互联网金融始于第三方支付，第三方支付又有可能凭借资金闭环运行的优势，弥合互联网金融发展中的先天性缺陷，比如防范P2P风险。因为第三方支付会产生大量的积累的信息流和数据，同时资金又是闭环的，能实现P2P账户与客户账户的分离，为客户资金增加了风险隔离手段（胡世良，2015）。

由以上对第三方支付平台的分析，提出利用平台的这些性质，通过引入借款者借款完成之后动态的交易记录、物流信息和账户的存取款还有经营者个人的社交情况（借款者可能存在利用社交网络欺诈，或者账户被举报的现象）状况，实时更新调整对小微企业的信用评级，对可能的风险及早预判并作出迅速反应，而不是在借款者背信之后才后知后觉。

第三方支付平台的信息来源为电商交易的记录或者如微信支付的社交工具。通过对平台上交易信息的实时监控，并加以筛选披露，反映在P2P借贷交易平台上。一方面，有利于借款者对自己资金的去向有大致的了解，并向更多P2P线上投资者提供这些已中标项目的了解；另一方面，对小微企业也起到了督促的作用，减少违约的风险。

四、总结

笔者认为，社交网络、大数据、云计算等新兴技术的出现，以及P2P、第三方支付等互联网金融的蓬勃发展，为小微企业创造了良好的融资环境。当前正是机遇与风险并存的时代，应当以前瞻性的目光着眼于互联网金融融资模式的创新，提高收益的同时控制交易风险，不断为投资者创造优越的投资市场环境。

[本文为省级大学生创新创业训练计划资助项目“面向小微企业的互联网金融模式创新与融资决策研究”，项目编号：201510108023。]

参考文献：

[1] 许文.小企业信用评级原理、模型与应用[M].北京：科学出版社，2012

[2] 舒歆.小微企业信用评级指标体系构建研究[J].金融理论与实践，2015（105）

[3] 冯兰.互联网金融助力小微企业融资发展研究[J].福建商业高等专科学校学报，2014（30）

[4] 王华琴.企业财务危机预警模型及其实证研究[D].2005

[5] 闫冰.P2P借贷平台上的行为博弈分析[D].对外经济贸易大学，2014（28）

[6] 胡世良.引用书互联网金融模式与创新[M].北京：人民邮电出版社，2015

（作者单位：山西大学经济与管理学院 山西太原 030006）

（责编：贾伟）