唐湘娟，申益美

(广州铁路职业技术学院，广东 广州,510006)

P2P网络借贷道德风险的博弈分析

唐湘娟1，申益美2

(广州铁路职业技术学院，广东 广州,510006)

P2P网络借贷过程中，由于交易双方信息不对称会产生道德风险。本文通过构建交易双方投资决策博弈模型，研究发现，出借人将项目运作成功率作为投资决策的依据，在粉饰成本不高的情况下，借款人倾向于通过信息造假、高息诱惑、短标营销等手段对项目进行粉饰，项目粉饰是P2P网络借贷道德风险产生的根源，可从投资者风险教育、征信体系、信息披露及增加粉饰成本等视角进行风险防范。

P2P网络借贷；风险；博弈

P2P(Peer to Peer Lending,简称P2P，下同)是“互联网+”在金融领域内践行的丰硕成果。 截止2015年8月31日，我国P2P网络借贷平台累计成交量达到8635亿元，运行平台2283 家，贷款余额2769.81亿元。伴随着P2P网络借贷平台的野蛮增长，问题平台不断增多，投资者风险不断增大。P2P网络借贷累计问题平台数量从2011年的10家增加到2015年8月底的966家(2015年609家)，2015年问题平台数量占P2P行业历史累计问题平台数量的63.04%。

针对与日俱增的P2P网络借贷风险，本文首先从网络借贷流程分析了网络借贷风险产生的主要环节，然后构建交易双方投资决策的博弈模型，分析交易双方投资决策的影响因素，最后提出了加强投资者教育、增加粉饰成本和完善征信系统建设等具体对策建议。

1 P2P网络借贷的风险源分析

P2P网络借贷是指贷款人和出借人之间通过网络借贷平台而不是金融结构产生的无抵押贷款(Lin et al.,2009；Bachmann et al.2011廖理等，2014)。正是这种无抵押贷款改变了传统借贷市场，借款人、出借人和网络平台是P2P网络借贷的三个参与主体。其中网络平台定位为信息中介，主要发挥信息披露和撮合成交功能。按Lending Club和Prosper的操作规则，借款人首先在网络平台注册，然后将贷款项目打包并于平台公布，出借人根据借款人信息及相关标的进行投资，贷款利率由平台根据征信记录给定。

图1是在借鉴国内外P2P网络借贷操作模式的基础上总结出来的P2P网络借贷流程图。整个P2P网络借贷贷款流程图中，主要风险源有6个：①是指借款人为了获取贷款，在平台注册的时候隐瞒年龄、工资、收入、房产等相关信息的行为；②是指潜在借款人通过身份验证后，为了提高贷款成功概率，将项目性质、资质、抵押物、团队建设等信息虚拟或造假等行为；③是指出借人为了寻求合格收益，对平台和项目进行信息搜寻及甄别的风险；④是指交易双方通过信息匹配达成交易，出借人资金流向借款人账户过程中隐含的风险；⑤是指借款人收到出借人资金后，将资金进行投资并取得相应受益，付给出借人利息，出借人在提取利息过程中产生的风险；⑥是指借款人收到出借人资金后进行投资，按契约约定向出借人返还本息时的风险。

图1 P2P网络借贷流程图Fig.1 The flow chart of P2P lending

Kenneth J Arrow (1963)指出由于信息不对称，交易中双方拥有的信息不同，交易一方无法对另一方充分了解，以至双方不平等。P2P网络借贷交易中，出借人永远处于信息贫乏一方，由于信息不对称可能产生交易前的逆向风险和交易后的道德风险。逆向风险指的是出借人对特定借款者的信息了解不充分，将可能投向于P2P借贷市场的资金进行它投或将资金从低利率的借款人投向高利率借款人的行为。道德风险是由于交易的委托—代理关系形成后，借款人通过粉饰向出借人隐瞒相关信息，当发生利益冲突时，借款人做出对出借人不利的行为。

调查结果显示，我国P2P主要风险表现为跑路、倒闭及提现困难等形式。这些情况主要是发生在交易后，属于道德风险范畴。其中借款人是风险的主要创造者，出借人是风险的承担者，下面利用博弈论分析P2P网络借贷的道德风险。

2 P2P网络借贷道德风险的博弈模型

信息经济学认为“由于信息不对称，P2P网络借贷市场中会产生逆向风险和道德风险”。其中道德风险主要包括借款人通过对借款人身份、项目标的、资金用途、资金流转等信息造假影响出借人投资决策而产生的风险。

2.1 搏弈假设和说明

(1)假设借款人资金用途有两种。一种是借款人将贷款全部资金用于投资P2P平台上的标的项目,靠正常经营获取预期收益的投资行为，称实际项目投资。另一种是借款人通过虚设项目标的进行贷款，贷款成功后将资金转移到非标的项目(股票、跨行业投资等)获取预期收益的投资行为，称粉饰项目投资。假设借款人无其他自有资金。

(2)假设借款人贷款的全部资金为B，资金利率为r(不分实际项目和粉饰项目)。如果资金用于实际项目投资，则投资实际收益率为α，资金用于粉饰项目投资，实际收益率为β。

(3)假设借款人资金用于实际项目投资时的成本仅为偿付给出借人的借款利息，其他成本为零；当资金用于粉饰项目投资时，资金成本为贷款利息和粉饰成本C(C大于零)。

2.2 搏弈行为分析

根据以上假设可得到图2的P2P网络借贷道德风险博弈树,整个博弈过程分为三个阶段。

图2 P2P网络借贷首先风险博弈树Fig.2 P2P lending moral hazard game tree

第一阶段为借款人是否借款的博弈。借款人会根据社会经济环境、自身经济实力、综合实力、项目预期收益等因素决定是否贷款，他可以选择贷款和不贷款两种策略行为。当选择不贷款时，借款人的收益为0，出借人的收益为B。如果借款人选择不贷款，博弈终止。当借款人选择借款时博弈进入第二阶段。

博弈第二阶段为出借人的决策行为。针对借款人的信息(包括真实的和虚假的)，出借人要凭借自己专业的知识、资金的用途及预期收益进行合理决策，决策行为有愿借和不借两种选择。当出借人不愿借款时，借款人的收益为0，出借人的收益为B。如果出借人选择不借款时，博弈终止。当出借人选择借款时博弈进入第三阶段。

博弈第三阶段为借款人投资决策的博弈。根据博弈假设，借款人成功贷款后可以将资金用于实际项目投资或粉饰项目投资两种决策行为。当将资金全部用于实际项目投资时，他所需要的资金成本仅为偿付出借人的资金利息rB，项目成功的概率为P，失败的概率为1-P。当借款人决定将P2P所贷款的资金用于粉饰项目时，为了通过审核及吸引更多的投资者，借款人要从财务、公司治理等多个层次对项目标的进行包装，从而会产生粉饰成本，此时的资金成本为rB+C。通过粉饰后项目成功概率为δ，失败概率为1-δ。

2.3 博弈均衡分析

2.3.1 实际项目的博弈均衡

传统借贷模式下,中小企业由于没有足够让银行信任的抵押物很难从银行成功贷款。P2P网络借贷作为解决中小企业融资困难的一种渠道,受到中小企业的追捧。

此时借款人的投资收益函数为

Ejs=p(αB-rB)+(1-p)[-(rB+B)]=B[p(1+α)-(1+r)]

(1)

从(1)可解得p*=(1+r)/(1+α)

也就是说当投资实际项目概率为(1+r)/(1+α)时，借款人投资所得收益正好能满足偿还利息的需要，此时借款人会尽力运作以求好的信誉。

当p>(1+r)/(1+α)时，借款人的收益函数值大于零，项目的实际收益比预估的收益更大，借款人有利可图，不会产生风险。

当p<(1+r)/(1+α)时，借款人的收益函数值小于零，此时由于项目收益无法满足借款人偿还出借人利息，借款人进行项目运作时可能会出现资金短缺，从而产生相应风险。

此时，出借人的收益函数为：

Ecs=p(B+rB)+(1-p)[-(B)]=p(2+r)B-B

(2)

2.3.2 粉饰项目的博弈均衡

和上面情况不同的是，当借款人决定将P2P所贷款的资金用于粉饰项目投资时，为了通过审核及吸引更多的投资者，借款人会从财务、公司治理等多个层次对项目标的进行包装，从而会产生粉饰成本。此时借款人的收益函数为：

Ejf=δ(βB-rB-c)+(1-δ)[-(B+rB+c)]=δB(1+β)-(B+RB+C)

(3)

解(3)得当δ*=(B+rB+C)/B(1+β)时，借款人收益为零，此时借款人通过贷款的收益正好能维持平台运营相关费用，不会产生什么风险，借款人会及时按照要求偿还出借人的利息收入。

此时出借人的收益函数为

Ecf=δ(B+rB)+(1-δ)[-(B)]=δ(2+r)B-B

(4)

2.3.3 博弈均衡的逆推归纳分析

以上博弈中,针对借款人的选择行为,出借人会做出不同的决策,并且两者之间行为有先后顺序,属于完美且完全信息的动态博弈。可以采用逆推归纳法进行分析，从博弈第三阶段借款人在实际项目和粉饰项目之间的选择行为开始。

从以上博弈均衡借款人受益函数(1)、(3)中可以求出借款人选择实际项目和粉饰项目投资时的均衡解分别是

p*=(1+r)/(1+α)

(5)

δ*=(B+rB+C)/B(1+β)=(1+r)/(1+β)+C/B(1+β)

(6)

比较(5)、(6)可以发现，如果α=β,由于C/B(1+β)≫0,所以δ*≫p*,也就是在实际项目和粉饰项目预期收益相同的情况下，借款人会通过对项目的财务数据、团队结构、现金流量等信息进行粉饰，以期希望提高项目运作成功率。

针对借款人的投资选择，在信息不对称的情况下，出借人会根据其收益函数进行决策。

博弈第二阶段，根据博弈均衡(2)、(4)可将出借人的收益函数统一为

E=θ(2+r)B-B

(7)

(7)式说明，出借人的预期收益取决于借款人标的项目运作的成功率和借款利率，同等利率的情况下，项目标的成功率越高，出借人的收益越高，项目标的成功率越低，出借人的预期收益越少。也就是说在利益最大化情况下，出借人会选择标的运作成功率高的借款人进行投资。

前两阶段博弈说明，在信息不对称的情况下，出借人主要根据借款人项目运作成功率进行投资决策。借款人发现通过对项目进行粉饰可以增加项目运作成功率，因而理性的借款人会选择通过对项目进行粉饰以达到快速融资效果。为了成功贷款，国内P2P网络借贷行业信息造假现象十分突出，当风险发生时，借款人会通过不同的方式将风险转移，这是我国P2P网络借贷风险产生的根源，需要引起政府和广大投资者的注意。

3 P2P网络借贷项目粉饰的主要形式

风险是指发生不确定性事件的概率。借鉴“投资风险系数”内涵，统计了2011—2015年P2P网络借贷平台风险系数(某年的问题平台数量/某年的平台数量)，统计结果显示2011-2015年风险指数分别为21.78%、5.89%、12.13%、17.46%和26.67%。数据显示，2013年起，P2P网络借贷平台的风险逐渐上升，风险系数增长超一倍。P2P网络借贷现实风险产生于借款人对项目的粉饰，粉饰形式有如下几种：

1)信息造假。由于P2P网络借贷是一种无抵押信用贷款,借款人信息造假是网络借贷风险产生的主要根源，主要存在于借贷流程中的①②④(见图1)。典型做法有三种：一是虚设借款人信息。天力贷案发后，投资者通过信息对比发现，平台一个名为“liusq”的借款人在天力贷平台上累计融资次数超490次，并且大多项目借款人由公司内部员工名义发布；二是虚设基本资料。对项目团队成员、办公地址等信息进行造假。如“网金宝”基本资料中显示办公地址是摩码大厦22层，实际上该大厦只有20层。“旺旺贷”公司的基本资料和担保公司资料在工商管理局查全部为假。天源财富以“亿元注册资本”引诱投资者；三是转移资金用途。优易网平台的自融，将所融资金2000万全部用于期货炒作，因为亏损只能跑路；“网赢天下”项目标的用途是用于公司上市IPO，实际所融资金全部用于房地产项目及放高利贷。

2)高息诱惑。调查显示，在网贷款之家中平均收益超过24%的平台有113家，其中问题平台44家，占比38.94%，居于收益率首位的是2014年注册于浙江的庆协投资，平均收益为39.6%。收益率高于36%的8家，问题平台6家，占比75%。福建厦门的闽昌贷(38%)、山东泰安的美冠信投(36.2%)、重庆渝中的渝商创投(36%)均已出现跑路、提现困难等问题。“闽昌贷”在宣传初期就对外宣布利用汽车和黄金担保确保投资者18%的收益和奖励，涉案人员1003人资金超1.2亿元。由于信息不对称，借款人抓住投资者期望高回报和回报快的投资心理，蓄意制造高利率标以欺骗投资者，如跑路平台“网赢天下以月息3分的利息吸引投资者，并发出过收益高达70%的天标。

3)短标营销。从投标期限来看，P2P网络借贷平台主要有“秒标”、“天标”、“周标”、“月标”、“半年标”及“年标”等形式。为了吸引投资者注意，平台通过虚拟短标(秒标和天标)借款人，以金额小的“秒标”聚齐人气，发标初期能按时偿还本息并对追加投资额的出借人给予奖励。投资者在获利情况下会增加对平台的信任度并追加投资，当借款人发现目的达到时就会选择跑路，将风险留给投资者。其中典型的案例应属“秒跑”的恒金贷，注册资金为5000万的浙江台州P2P平台开业时宣布将连续举行三天的优惠活动，开业当天标的总额为20万元，年利率为8.88%，最低投资额为50元，下午就跑路，为史上最短平台。另还有深圳的元一创投(1天)和银银贷(2天)，北京的龙华贷(2天)、福建的福翔创投(3天)等，这些平台具有高收益、资金去向和信息披露不明等特征。

4)安全保障。典型的做法是P2P网络借贷平台向外宣称与担保公司、典当公司承担“100%的本息保障”，而这些所谓的担保公司是平台的关联公司，或者是平台老板的控股公司。 如“国临创投案”，平台老板A通过聘用B为法人，并由“深圳市中瑞隆信托资产管理公司”和“中华文化产权交易所”对借款合同承担100%的本息担保，通过高息月标诱骗投资者，资金帐号分别汇入了老板A和中华文化产权交易所帐下，资金最后转到老板资金账下，涉案资金近7亿元。案发后发现“深圳市中瑞隆信托资产管理公司”实际上不是信托公司，同时实际控股人竟然是A。

4 结论和建议

本文从网络借贷流程出发，采用博弈方法对P2P网络借贷的道德风险进行分析，并联系现实对博弈分析的结果进行了解释 ，主要结论有：

1)P2P网络借贷过程中的风险主要发生在注册、发标、寻标、资金流转、提现、还款等环节。道德风险是主要风险，表现为跑路、提现困难和停业等不同形式。

2)高息诱惑、虚拟借款人、转移资金用途、发行短标、安全保障等是对P2P网络借贷项目粉饰的主要手段。

3)由于交易双方信息不对称，利率和项目运作成功率是出借人选择投资项目考虑的主要因素。

4)通过对项目进行粉饰可以提高项目运作率并提高出借人对项目的信任度，借款人愿意选择对项目进行粉饰以提高借款成功率，从而加大了P2P网络借贷的道德风险。

基于互联网的P2P网络借贷改变了传统银行的借贷模式，拓宽了中小企业融资渠道，实现了“金融脱媒”。行业发展初期，由于信用数据的缺失及监管真空给某些投机分子有利可乘的机会，可从以下几个视角进行风险防范：

第一,加强投资者风险教育。与传统金融相比，P2P网络借贷不需要抵押贷款，实现了金融脱媒，可以提高贷款效率及拓宽中小企业融资渠道，是一种新型融资模式。但本质上还是金融，而金融投资就蕴含着高风险，作为互联网金融的P2P网络借贷，风险更高。2015年9月就有81个平台出现跑路、停业等问题，月环比增长8%，P2P网络借贷投资者风险教育刻不容缓。首先，可从P2P网络借贷基本流程、风险源泉、操作手段、资金流向等视角对投资者进行教育，提高投资者P2P网络借贷的基本金融知识，提高风险免疫能力。其次，“天下没有免费的午餐”，要让投资者对投资收益有个正确的认识，不要被高收益所蒙蔽，以免掉进“高收益陷阱”。最后，投资者要学会理财，进行组合投资，不要将全部资金投入P2P行业中，进入P2P行业中的资金也要分散投资，分批投入到不同的平台及同一平台不同的项目中，以降低风险。在选择项目时要选择符合产业发展需要的项目,如政府引导的BT、PPP等基础设施及“一带一路”项目。

第二,完善征信体系，搭建“云征信”平台。美国P2P始祖Lengding Club能稳定运行并成功上市得益于美国完善的征信体系，平台能根据借款人的征信数据进行计量评分给予不同的贷款利率。不同的是国内征信数据集中于央行，这些数据对外不开放，征信体系的不完善直接导致了P2P网络借贷违约率上升。可构建以政府为主导，行企多方参与的“云征信”平台，政府负责顶层设计，鼓励行业企业参与征信体系建设，吸收民间资本、社会资本进入征信市场，通过整合先进的技术和人才搭建集“央行、个人、民间、商业”征信为一体的“云征信”平台。

第三,加强惩罚力度，增加项目粉饰成本。上述研究表明，在P2P网络借贷过程中，由于项目粉饰成本不高，借款人通过高息诱惑、短线营销、信息造假等手段对项目进行粉饰是产生P2P网络借贷道德风险的主要原因。因而可加大惩罚力度，增加项目粉饰成本，对触犯“非法集资”“基准利率4倍”“36%不受法律保护”等政策红线的借款人及平台处以相应民事责任。

第四，加强信息披露，搭建P2P行业统计平台，提高行业透明度。在整个P2P行业参与主体中，P2P网络借贷平台起着中介的作用。国内P2P平台的进入门槛比较低，却在整个资金流过程中发挥关键作用。行业初期，平台负责资金的调配权，有的平台为了“自融”恶意披露虚假信息让出借人上当，最终让出借人资金受到损害。研究结果表明，大量出借人对平台运行时间、平均借款期限、标的类型、成交量等指标比较关注，而不单关注那些平均收益及单个项目年化收益比较高的平台。笔者建议对于那些平台综合收益超过24% 、投资类型单一(专做秒标)、运行时间比较短(少于1年)或成交量突然增大的平台要引起重视。同时呼吁政府加强行业监管，引导行业自律，设立专项资金用于成立专门的行业统计平台， 定期向社会披露相关法律法规及行业信息，提高行业透明度，让出借人能通过行业统计平台了解更多真实的信息，减少投资风险，提高投资效率。

[1]Lin M，Prabhala R，Viswanathan S.Judging Borrowers By The Company They Keep 1 :Social Networks and Adverse Selection in Online Peer-to-Peer Lending[J].Management Science ,2013,59(1):17-35.

[2]Herzenstein M，Sonenshein S，UM Dholakia.Tell Me a Good Story and I May Lend You Money:The Role of Narratives in Peer-to-Peer Lending Decisions[J].Journal of Marketing Research,2011,48(SPL):S138.

[3]Michels J.Do Unverifiable Disclosures Matter? Evidence from Peer-to-Peer Lending[J].Accounting Reidew,2012,87(4):1385-1413．

[4]Jensen M C，Meckling W H.Meckling.Theory of the Firm:Managerial Behavior,Agency Costs And Ownership Structure [J],Social Science Electronic Publishing,1976,3(4):305-360．

[5]廖理，李梦然，王正位．聪明的投资者:非完全市场化利率与风险识别—来自P2P网络借贷的证据[J] ．经济研究，2014,7:125-137．

[6]李焰,高弋君,李珍妮，等．借款人描述性信息对投资人决策的影响—基于P2P网络借贷平台的分析[J]．经济研究，2014,1:143-155．

[7]谈超，王冀宁，孙本芝．P2P网络借贷平台中的逆向选择和道德风险研究[J]．金融经济学研究，2014,29(5):100-108．

Game analysis on the moral hazard of P2P network

TANG Xjiangjua，SHEN Yimei

(Guangzhou Railway Vocational and Technical College,Guangzhou 510006，China)

During P2P network lending,moral hazard produces in information asymmetry of both sides of the transaction.From the game model of both sides ,the study found that lenders would project operation success rate as investment decision-making basis,for whitewashing cost is not high,borrowers prefer to whitewash by means of false information,the temptation of high interest rates,short standard marketing and so on.Whitewashing project is the root of P2P network lending moral hazard.The way of reducing risk is education for investors,the credit system construction.

P2P network lending; moral hazard；game.

1672-7010(2017)02-0083-07

2016-12-10

广东省哲学社会科学“十二五”规划项目 (GD13XYJ16)；广州市哲学社会科学”十二五”规划项目 (14y35)；2012广州市属高校科研项目(2012B007)；广州市教育科学”十一五”项目(10A159)

唐湘娟(1979-),女,湖南邵东人,讲师，硕士,从事财务管理研究

申益美,(1978-),男,湖南邵东人,副教授,博士，从事互联网金融、科技金融研究

F832.4

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