杨峥嵘，江禹杰

（1.镇江高等专科学校 财经商贸学院，江苏 镇江212028；2.苏州大学 政治与公共管理学院，江苏 苏州215123）

一、引言

个人对个人（Peer to Peer,P2P）网络借贷主要是指借贷双方放弃银行等传统金融中介，借助互联网进行的无担保借贷交易。P2P网贷平台的声誉风险是由P2P网贷平台经营管理或外部事件等原因，导致网贷平台声誉受损，最终给P2P网贷平台带来损失的可能性。近年来，受金融改革的影响，国内P2P网络借贷平台因此得以迅猛发展。但是，最近P2P网贷平台多次传出资金安全问题，劣质贷款者非集资、劣质借款者携款潜逃事件时有发生，庞氏骗局、跑路事件等声誉危机事件不断出现，严重抑制了P2P网络借贷的发展。根据网贷天眼的统计数据，2018年以来，累计新增问题平台及暴雷平台已经超过了794家（截至2018年7月17日）。由此可见，声誉的好坏直接关系着P2P网贷平台的生死存亡。因此，P2P网贷平台的声誉风险及其防范管理的相关研究显得尤为重要。

国内外学者有关声誉风险方面的研究主要从声誉和声誉风险管理两方面展开。在声誉方面的研究，钱炳分析了借款人声誉对融资成本的影响①。庄雷和赵成国分析互联网金融市场上行业声誉对借款人融资可得性的影响程度②。王博等分析了借款人声誉的作用及其与可验证硬信息之间的替代效应③。李琪和王振分析了P2P网贷平台声誉风险和标的信用风险存在正反馈效应④。随着社会对声誉危机危害程度的日益重视，学者们也纷纷对声誉风险管理进行深入研究。慈亚平指出商业银行应从事前、事中、事后对声誉风险进行管理⑤。张艳敏从自媒体的角度提出商业银行的声誉风险管理意见⑥。Paul发现Zopa平台上“跟风行为”容易诱发声誉风险，应通过加强公司自身的经营管理，提升声誉风险管理水⑦。

上述研究表明，国内外学者对声誉风险的相关研究主要集中在借款人声誉方面，对P2P网贷平台声誉研究相对较少，尤为重要的是，现有文献基本未关注社会认知理论对P2P网贷平台的声誉风险管理的借鉴作用。本文拟结合社会认知理论，分析P2P网贷平台声誉风险管理影响因素，建立P2P网贷平台声誉风险管理理论框架，运用结构方程模型分析P2P网贷平台声誉风险管理的作用路径。该研究对P2P网络借贷行业乃至互联网金融行业的声誉风险管理研究具有重要的理论意义和实践价值。

二、理论基础与研究假设

（一）社会监管环境

本研究的环境主要指金融监管环境，因为P2P网络借贷必然受到国家的金融监管环境的制约。监管是否成功受到被监管员工的自我效力影响，本研究的自我效能是指P2P网贷平台员工使用计算机操作P2P网络借贷业务的能力判定，这种能力的判定即是计算机自我效能。由于P2P网络借贷受到国家金融监管环境的制约，P2P网贷平台员工在使用计算机操作P2P网络借贷业务时必然受到国家金融监管政策和制度的制约，因此P2P网贷平台员工的计算机自我效能会受到金融监管的影响。此外，由于个体的认知决定个体的行为，因此P2P网贷平台员工的计算机自我效能将会影响到该平台的声誉风险管理水平。

（二）研究假设

根据社会认知理论，环境对个体行为影响显著。信息披露和风险管理架构的设计都是P2P网贷平台的主体行为，因此会受到国家金融监管环境的影响。Gai et al.在对P2P网络借贷的互联网环境分析后，认为P2P网络借贷监管应该作为P2P网贷平台健康发展的保证⑧。Pope和Sydnor指出金融监管可以增强Web搜索引擎的搜索能力，而且可以避免在网上发布信息的负担，保证信息的动态访问控制⑨。Daron et al.认为，在P2P网络借贷声誉危机到来时，由于传染性的存在，风险会继续传递⑩，并诱发更大范围的风险，这种传染机制的载体是信息。刘丽丽认为信息不对称是导致声誉风险的重要因素，金融监管有利于促使公司加强信息披露和舆情管理⑪。Freedman和Jin通过对Prosper公司经营管理的研究，指出监管可以通过影响公司风险管理组织结构，进而促进Prosper增强经营管理的能力⑫。因此假设：

H1：金融监管对计算机自我效能有显著影响。

H2：金融监管对信息披露有显著影响。

H3：金融监管对P2P网贷平台风险管理架构有显著影响。

H4：计算机自我效能对P2P网贷平台声誉风险管理有显著影响。

慈亚平认为实施全面的声誉风险管理是提升经济价值的重中之重⑤。Paul研究英国Zopa平台上的“跟风行为”，发现“跟风行为”导致信息不对称，往往还会导致道德风险，从而引发声誉风险，提出公司要想降低声誉风险就必须加强公司自身的经营管理，优化自身的风险管理架构⑦。Regan认为风险管理是个动态的过程，有效的风险识别将有助于企业风险管理水平的显著提升⑬。Jefferson et al.等通过对Prosper网站上的有关数据进行实证分析，发现网络借贷平台社会责任的缺失使网络借贷市场运行效率显著下降，因而带来较大的风险，认为加强信息披露有助于提升企业的声誉风险管理水平⑭。鉴于上述分析，本文提出如下假设：

H5：风险管理架构对P2P网贷平台声誉风险识别有显著影响。

H6：信息披露对P2P网贷平台声誉风险管理有显著影响。

H7：P2P网贷平台声誉风险识别对P2P网贷平台声誉风险管理有显著影响。

基于以上假设，本文构建P2P网贷平台的声誉风险管理影响因素与声誉风险管理水平之间的路径模型（如图1所示）。

三、实证分析

本问卷首先采集了发放对象所在单位名称、部门与职位信息；其次，本问卷以量表为基础，采用5级李克特态度量表形式，内容涉及金融监管、计算机自我效能等6个潜变量，共16项测量内容（显变量）。为保障样本分布的合理性与代表性，问卷的调研对象以江苏省的P2P网贷平台为例，主要以南京、镇江、徐州三个城市为主，分别代表苏南、苏中和苏北地区。同时，调查对象既包括高级管理者、中层管理者，也包括普通员工。本问卷发放以现场发放与邮件发送相结合，获得有效问卷共计716份。在此基础上进行实证分析。

（一）信度与效度分析

使用SPSS21.0软件分析后，发现各个子量表的Cronbach’sα系数都超过了0.7，表明该问卷（量表）的结果可信，变量之间具有一致性。效度分析（Validity Analysis）是对量表结果的正确性进行检验。使用SPSS21.0软件分析后，发现各个分项对总项的相关系数高于0.4，表明各分项对总项的关联度不错，因此认为本量表的关联效度较好。为进一步深入分析量表的效度，运用KMO检验和巴特利球型检验，判断本问卷是否适合进行因素分析。声誉风险管理影响因素的KMO值大于0.8(参考标准：＞0.6)，表明适合进行因子分析。声誉风险管理影响因素的巴氏球形检验概率为0.000，也适合进行因子分析。

（二）P2P网贷平台的声誉风险影响因素结构方程模型

在依据社会认知理论基础上，基于文献回顾并考虑P2P网络借贷情境，通过AMOS 21.0软件对问卷形成标准化的结构方程模型（图1）。

图1 P2P网贷平台的声誉风险管理结构方程模型图

检验结构方程模型，主要是看该模型的适配指标是否在合理的区间。主要包括整体适配度检验和基本适配度检验。整体适配度各项主要指标及其适配标准、结构方程模型的检验结果较为理想。绝对适配度检验中，检验指标RMSEA（渐进误差均方和平方根）小于 0.08，GFI（拟合优度指数）指标接近0.9。增值适配检验中指标TLI和IFI（增加拟合指数）都大于0.9。简约适配度检验中，PNFI、PCFI指标都大于 0.5。所以，结构方程模型整体适配度较好，但仍可改进。为了进一步改善模型的适配度，本模型共加了3组共变关系，即e1和 e2、e3和e8、e10和e16，如图1所示。在本模型基本适配度检验中，标准化估计值在0.5至0.95之间，y1←金融监管和y2←金融监管的因素负荷量是0.491和0.439，基本适配度较好。

（三）路径假设检验与参数估计

在参考标准＜0.05的情况下，金融监管对计算机自我效能（P＜0.001）、信息披露（P＜0.001）、风险管理架构（P＜0.001）有显著影响，说明随着金融监管的加强，与之相关的计算机自我效能、信息披露和风险管理架构也会相应加强或优化，H1、H2、H3假设成立；风险管理架构（P＜0.001）对声誉风险识别有显著的影响，说明风险管理架构是否合理直接影响到声誉风险识别能力的强弱，H5假设成立；信息披露（P＜0.001）、声誉风险识别（P=0.029）对声誉风险管理有显著的影响，说明受到信息披露、声誉风险识别的影响，H6、H7假设成立；同时，计算机自我效能并不显著影响P2P网贷平台的声誉风险管理（P=0.846），H4 假设不成立。

（四）总体效应标准化估计

潜在变量“信息披露”对“声誉风险管理”的回归系数值最大（0.678），表明“信息披露”对“声誉风险管理”的直接效果最为显著；潜在变量“声誉风险识别”对“声誉风险管理”的回归系数值为0.150，表明“声誉风险识别”对“声誉风险管理”显著；其他影响因素依次为“金融监管”（0.642）、“风险管理架构”（0.065）。 因此，“金融监管”对“声誉风险管理”的间接影响效应最大，“风险管理架构”最小（表1）。

四、结论与启示

（一）结论

本文基于社会认知理论，研究了P2P网贷平台的声誉风险管理绩效的影响因素，建立了P2P网贷平台的声誉风险管理结构方程模型。观察和解释了P2P网贷平台声誉风险的影响因素及其声誉风险管理绩效的关系。具体来说，可以得到以下结论：

其一，金融监管对计算机自我效能、信息披露和风险管理架构均有较大的影响（直接效应标准化估计值分别为0.766、0.844、0.833）。这说明P2P网贷平台的声誉风险管理是基于监管驱动，而P2P网贷平台自身对声誉风险管理的重视程度仍然不够。

表1 总体效应估计结果

其二，信息披露对声誉风险管理具有较强的直接影响效应 （直接效应标准化估计值达到0.678）。这是由于目前P2P网络借贷借款人鱼龙混杂，P2P网贷平台信息尚未纳入央行征信体系，存在严重的信息不对称，导致贷款人无法以较低的成本识别借款人的信用风险，从而诱发因大规模债务违约引起的声誉危机。

其三，潜在变量“风险管理架构”与“声誉风险识别”的直接效应标准化估计值达到0.435，表明风险管理架构对声誉风险识别影响显著。这意味着合理的风险管理架构使得声誉风险识别更为高效，从而有利于实施科学的声誉风险管理。

其四，计算机自我效能对于“P2P网贷平台声誉风险管理”的P检验值（P=0.846）远大于0.05，表明计算机自我效能与“P2P网贷平台声誉风险管理”没有相关性。本文认为这归因于P2P网络借贷在我国还处于初级阶段，对计算机自我效能要求不高，并且目前大多数P2P网贷平台发展线下业务，使得计算机自我效能对P2P网贷平台的声誉风险影响不够显著。

（二）对策

为了加强P2P网贷平台的声誉风险管理，应做到以下几点：

其一，加大监管部门的监管力度。首先，应明确P2P网贷平台的法律地位及其监管主体。P2P网贷平台可以获得金融机构的身份，并且由银保监会普惠金融部监管，提高行业准入门槛、制定行业和法律监管是P2P网贷平台降低声誉风险的必要保证。其次，应确立保持适当容忍度的监管原则，实行分级监管，分类监管。最后确立行业准入门槛、建立行业标准和发展行业自律组织。

其二，强化声誉风险的计算机自我效能管理。P2P网贷平台应建立声誉风险数据库。声誉风险特有的相关性、高速传播性与突发性，使得声誉风险与P2P网贷平台面临的其他风险差异显著，只有建立声誉风险管理数据库，才能比较好地说明声誉风险情况。

其三，加强P2P网络借贷信息披露和舆情管理。应通过采用信息披露、坏账统计、风险提示、催收进度报告等措施，规范P2P网贷平台的信息披露制度，将P2P网贷平台信息纳入央行征信体系，提高信息平台的透明度，增进客户和公司之间的沟通和信任，降低信息不对称的程度。此外，应建立较为完善的声誉事件报告机制和舆情监测机制，完善声誉事件应急预案机制。

其四，完善P2P网贷平台风险管理架构。P2P网贷平台应健全组织架构，设置专门的声誉风险控制岗位，既可以单独建立声誉风险控制部门，也可以在传统的风险管理部门下设置声誉风险控制岗位。此外，平台应明确制定针对P2P网络借贷等创新产品的风险管理流程。

注释：

①钱炳.借款人声誉对融资成本的影响研究——来自P2P网络借贷平台“拍拍贷”的经验证据[J].东北大学学报(社会科学版),2015,17(02):141-147.

②庄雷,赵成国.间融延伸、行业声誉与融资可得性——基于P2P网络借贷[J].软科学,2017,31(07):20-23.

③王博,张晓玫,卢露.网络借贷是实现普惠金融的有效途径吗——来自“人人贷”的微观借贷证据[J].中国工业经济,2017,(02):98-116.

④李琪,王振.P2P网贷平台风险和标的风险的辨析[J].上海金融,2016(10):92-95.

⑤慈亚平.商业银行声誉风险管理探索[J].中国金融,2014,(22):54-55.

⑥张艳敏.自媒体时代的商业银行声誉风险管理[J].中国金融,2013,(09):56-57.

⑦Paul S.Square pegs in a round hole:SEC regulation of online peer-to-peer lending and the CFPB alternative.Yale Journal on Regulation,2013,(34):224-235.

⑧Gai P,Andrew H,Sujit K.Complexity,concentration and contagion.Journal of Monetary Economics,2011,(58):453-470.

⑨Pope D G,Sydnor J R.What’s in a picture?Evidence of discrimination from prosper.com.Journal of Human Resources,2011,(24):66-73

⑩Daron A,Asuman O,Alireza T S.Systemic risk and stability in financial networks.Nber Working Paper,2013,(32):267-280.

⑪刘丽丽.我国P2P网络借贷的风险和监管问题探讨[J].征信,2013,31(11):29-32.

⑫Freedman,SG,Jin Z.Learning by doing with asymmetric information:evidence from prosper.com.NBER working paper,2011,(35):353-36.

⑬Regan L.A framework for integrating reputation risk into the enterprise risk management process.Journal of Financial Transformation,2008,(22):187-194.

⑭Jefferson D,Stephan S,Lance Y.Trust and credit:The role of appearance in peer-to-peer lending.The Review of Financial Studies,2012,(85):191-206.