P2P网贷中借款人信息认证对违约率的影响

李刚

摘要：P2P网络借贷是一种借贷双方通过网络平台直接在线交易的新模式，在缓解中小企业融资难和发展“普惠金融”方面具有重要作用，但也存在平台“跑路”、提现困难等问题，影响金融安全。本文选用拍拍贷数据，运用Logistic模型分析了借款人有无认证、各种认证方式以及方式之间有效性的对比，最后结合实证结论提出政策建议。

關键词：P2P网贷；信息认证；违约风险；Logistic回归

一、引言

P2P网络借贷（Peer-to-Peer lending）是指贷款人和投资人之间不经过金融中介机构直接在网络平台在线交易的一种借贷行为。（Bachmann et al.2011；温小霓和武小娟，2014）。P2P作为一种新型金融服务模式，不仅拓展了投资者和融资者的交易信息范围和场所，而且还能融合互联网与大数据技术优化信贷市场的信息半径，提高资金的匹配效率，从而更好地满足社会融资需求，在缓解小微企业“融资难”与推进“普惠金融”方面意义重大。（谢平和邹传伟，2012）

“网贷之家”数据显示，截至2017年11月底，我国P2P网贷行业历史累计成交量达到了60091.32亿元，突破6万亿大关，相较去年同期历史累计成交量31847.67亿元，同比上升88.68%。在迅猛发展的背后，P2P网贷平台也暴露出诸多问题。截止2017年11月，P2P行业累计平台数5965家，但正常运营平台数量仅1954家，问题平台数高达4008家，占平台总数的67.19%。从整个P2P平台状况看，“繁荣”与“乱象”并存，P2P融资平台的风险控制，决定着行业的生存和发展。

2017年4月，习近平在中共中央政治局第四十次集体学习时提出维护金融安全的六项任务，第三条指出“采取措施处置风险点，着力控制增量，积极处置存量，打击逃废债行为，控制好杠杆率，加大对市场违法违规行为打击力度，重点针对金融市场和互联网金融开展全面摸排和查处”，会议强调“准确判断风险隐患是保障金融安全的前提”。借款人信用风险的识别不足导致借款违约率较高是我国P2P行业面临的风险之一，“网贷之家”数据也显示，截止2017年11月，因资金提现困难而倒闭的平台有789个，占问题平台总数的19.58%。可见资金流转关乎平台的存亡，而准确识别贷款人的信息是保障资金流转通畅的重要措施。

二、文献综述

国内对于P2P网络借贷的研究起步虽晚于西方国家，但已有较多的成果。以“P2P借贷”为主题在CNKI数据库进行检索，与之相关的文献共3047篇，图一是文献主题关键词的分布状况，可以直观地看出我国P2P网络借贷的研究现状：大部分研究与网络借贷平台本身和监管相关，以风险和风险控制为主题的研究仅285篇，占比9.4%。

以“P2P网贷违约”为主题检索（详见图二），CNKI文献库中仅有105篇，而且关于信用风险的研究有17篇，关于违约风险的有6篇，共23篇，占“P2P网贷违约”主题相关文献的21.91%。通过研读现有文献，发现对影响借款人违约率的结论具有一定共性，大体可以依照Lin（2009）提出的标准，分为硬信息（Hard Information）和软信息（soft Information）：硬信息是指能够被客观证实的内容，软信息是指不能被直接证实的内容。

“硬信息”主要包括借款人的基本信息、历史表现和借款标的特征三类。基本信息包括借款人年龄、性别、学历、婚姻状况、初始评级等；借款人历史表现包括历史成功借款次数与金额、历史正常还款期数、历史逾期还款期数等；借款标的特征包括借款期限、金额、利率等。廖理（2015）深入探讨了P2P借款人学历对违约率的影响，得出受高等教育年限增强了借款人的自我约束能力，高学历借款者如约还款概率更高的结论嗍。王会娟、廖理等（2014）使用“人人贷”数据研究网络借贷平台的信用认证机制对借贷行为的影响，得出信用评级越高，借款成功率越高且成本越低的结论。李悦雷等（2013）使用我国拍拍贷公司的数据发现我国P2P借贷市场中借款订单的基本信息对借款成功率具有显著影响，陈霄（2014）将影响借款人行为的因素分为五个特征维度进行实证，得出标的特征中的借款金额及借款期限因素对借款成本具有显著，网贷参与者和平台需警惕可能存在的“赌博式融资”行为。

“软信息”对违约率的影响是一个比较新颖灵活的视角，主要指借款人的外貌特征、社会资本、填写资料有无错别字，以及借款用途描述等。缪莲英、陈金龙（2014）利用Prosper平台的数据，实证检验社会资本对借款者违约风险的影响，得出无论是通过加入小组、增加投资者中朋友的个数或借款列表被推荐的次数，增加社会资本可以降低借款者违约风险的结论；在国外市场，Collier和Hampshire（2010）将社会资本对降低违约率的逻辑归因于社群网络的公共监督效应，发现借款人的社群网络关系对降低借款人违约率具有显著正影响的。Laura Larrimore et al.（2011）通过分析借款人贷款描述来检验P2P借贷中语言使用和借贷成功率的关系。

三、实证分析

（一）数据来源及指标选取

P2P网贷平台众多，良莠不齐，考虑样本数据的可获得性和代表性，本文以中国最大的P2P网络借贷平台拍拍贷为例，使用Pvthon2.7爬取了2015年1月1日至2017年1月借款人221520条数据，删除缺失值后剩197998条。

拍拍贷平台需要认证的信息包括手机认证、户口认证、视频认证、学历认证、征信认证、淘宝认证六个方面。便于建模分析，本文先对定性的认证情况进行量化，认证情况取值为1为成功认证，反之未成功认证。用default表示违约情况，default=0表示按期还款，排除因遗忘到期日等情况未能按期还款，借款人在到期日后3日内未还款记为违约，default取1。同时，纳入借款人的历史逾期次数作为控制变量，模型中的各解释变量的含义解释见表1。

本文定量研究建立三个模型渐进展开。首先，分析借款人有无认证对借款违约的影响以及影响的显著性，据此观察拍拍贷认证体系的有效性；其次，分析认证因素中哪些方式对借款违约的防范作用更具有效性，在此部分本文先后建立两个模型，一个分别分析各種认证方式对防范违约风险的作用，另一个对比各种认证方式对防范借款违约的作用大小。

根据模型（2）分析各种认证方式对违约风险的防范作用，结果如表3所示。除学历认证外，其他认证方式回归系数均为负值，说明借款人成功认证对降低违约率有一定的作用。其中户口认证、手机认证和征信认证的系数分别为-0.47、-0.37和-0.286，对降低违约率的作用较大，但是视频认证和淘宝认证的系数不显著，这可能因为两方面的原因：一方面，很可能是样本中视频认证和淘宝认证借款人的比重较小，反应其认证对应的违约信息显现出较大的不平衡性和较少的波动性，从而对回归结果造成一定的影响。另一方面，如今淘宝店经营状况参差不齐，经营好坏影响还款情况，所以单变量分析淘宝认证不显著。

对模型（3）回归系数解读如下：

截距项表示淘宝认证对违约率的影响。系数为负，意味着淘宝认证成功对借款违约发生具有防范作用。从现实背景来看，淘宝店准入门槛要求对申请者信息规范性进行严格审核，所以成功进行淘宝认证的借款人说明具有较高的征信水平和还款意愿，因此违约还款的风险较低。

户口认证的系数为正，意味着户口认证成功相比淘宝认证对借款人违约的影响有所减弱。具体来看，其相较淘宝认证的减弱效应量化值为0.198。户口信息也是追索借款人的关键因素，一旦发生违约，户口信息可及时将借款人“定位”，未成功认证的户口将给调查借款人增加较大难度，所以户口认证也可以防范借款人的违约风险。但相较不如淘宝认证信息的多维性，所以认证相比淘宝认证的效用稍弱。

视频认证的系数为正，意味着视频认证成功后对借款人违约的影响弱于淘宝认证。这与理论预测相符，也符合网络借贷的特征，互联网金融与传统银行借贷不同，更多的操作依赖线上完成，借贷双方处于匿名状态，信息传播的速度已经跨越时空，而且传播成本相对传统较低。成功的视频认证会对借款人的相貌留下“印记”，一旦发生违约，视频认证后的借款人更容易被识别，所以增加了对借款人行为的约束，成功的视频认证会对降低违约率产生一定作用。

学历认证的系数为正，意味着学历认证对借款人违约率的降低作用相比淘宝认证有所减弱。具体来看，其相较淘宝认证的减弱效应量化值为0.765。学历认证成功意味着借款人教育程度和薪资水平相对较高，所以倾向有较好的物质条件支撑如期还款。但相较淘宝认证，借款人信息的多样性和严格性稍逊，所以学历认证对借款人违约情况的防范作用有所减弱。

征信认证的系数为负，意味着其相比淘宝认证对贷款违约的防范作用稍强。征信认证来自机构的专业评估，成功的征信报告说明借款人有良好的信用记录，所以相对淘宝认证具有更高的客观性和参考性，这在一定程度上也是对传统信用认证方式的肯定。

四、结论及建议

本文选用拍拍贷的真实交易数据，采用Logistic模型分析了各种认证方式借款违约率的影响。首先检验了拍拍贷认证体系的有效性，其次分析了不同认证方式对防范违约风险作用，最后综合比较了不同认证方式之间的有效性。在前文分析的基础上，得出了有效的结论，为防范P2P违约风险提供了以下几点政策思路：

首先，拍拍贷现行认证体系对降低借款违约率的积极作用，提示在P2P网络借贷中需要采取多种方式对借款人的信用进行认证；其次，在实证分析拍拍贷各种认证方式对借款违约率的影响过程中，发现手机认证、户口认证和征信认证对借款违约的发生都具有一定抑制作用，且征信认证对借款人违约风险的防范作用稍强于淘宝认证，提示我们传统的信用认证体系具有借鉴意义，需要关注和利用传统的征信体系，将传统征信认证方式与P2P网络借贷新模式相结合；最后，纳入多种认证进行综合分析，发现新兴的淘宝认证对防范借款人违约具有明显的积极作用，这提示我们在P2P网贷模式下创新使用多种方式对借款人信用风险进行防范，加强跨平台征信体系的建设。