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中国与美国P2P网络借贷的比较研究
摘要
点对点(P2P)贷款提供在线用户一个创新的田间小路和投资工具的中介的金融机构。然而,在线研究P2P贷款仍然是稀缺的。在这项研究中我们回顾相关文献,进行在线P2P贷款行为的比较研究在美国和中国。我们发现两类信用信息：“硬”和“软”信息在这两个国家可能对贷款产生深远影响,但在中国的银行更可靠的是“软”信息。本研究为未来的研究提供了有价值的见解和实践以及丰富各国P2P网络贷款的理解。
关键字：点对点(P2P)贷款;信息不对称;贷款;社会网络
一、引言
信息技术(IT)的进步导致了快速增长的电子市场(马龙等,1987)。电子市场最令人印象深刻的特性之一是它能够消除或减少依赖传统中介的角色,他们将产品/服务提供商和最终客户(Patsuris,1998)。尤其如此网上点对点(P2P)贷款,为互联网用户提供一种新型融资模式。
P2P贷款是指无担保贷款,借贷双方通过网络平台没有任何金融机构的中介(林等,2009;科利尔amp;汉普郡,2010;巴赫曼等,2011)。信息技术作为一种革命性的应用程序和Web 2.0在金融领域(艾耶等,2009;林等,2012),P2P贷款能有效地促进信息发布和搜索,并提供所有必要的功能来完成交易(布朗,2008;Herzenstein 等,2008)。
该创新的贷款模式的优点包括:(1)借款人和贷款人可以很容易地发布和搜索信息并用较低的交易成本完成在线交易(林,2009;林等,2009;林等,2012);(2)低交易成本使得小额贷款变得可行的;(3)多个小额贷款可能汇集在一起形成大额资金的项目,同时又可以减少放贷的风险;(4)通过网上认证和信息在社交网络上的搜索,贷款人可以收集更多的信息关于借款人的信用记录和减轻借款人和贷款人之间的信息不对称从而减少贷款风险,放贷的扩张超出了传统的熟人圈子。
网络P2P贷款主要针对小型和微型贷款,不仅资助小企业还提供短期流动性(Johnson 等,2010;王等,2009)。尽管P2P借贷平台在联系借款人和贷款人中扮演者重要着角色,它获取利润是通过佣金而不是存款和贷款间的利差(林,2009)。作为一个有效的和可持续的贷款方式,网络P2P贷款已经受到了来自学术界和实践者越来越多的关注 (布朗,2008;洛韦,2008;林,2009;巴赫曼等,2011)。
自2005年以来,网络P2P贷款经历了快速增长的国家,包括美国、加拿大、英国、日本、意大利和中国,有着稍微不同的形式。一些网络P2P贷款平台都是出于慈善目的,旨在收集和提供资金给贫困群体,而另一些则为商业目的,打算促进贷款借款人和贷款人之间的过程。最成功的在线平台是英国Zopa、美国Prosper和Kiva。例如, Prosper成立于2006年 ，到2009年已经达到1.7亿的贷款额(林等,2012)。一个非盈利组织总部设在旧金山,加州,Kiva表示, 2011年4月所有通过其平台贷款的总额已经达到2.05亿美元, (Kiva,2011)。
尽管P2P网络借贷在中国的发展有些延迟，但也取得了巨大的发展。在著名的中国网络P2P贷款平台Ppdai.com[拍拍贷),My089.net[红岭创投),Qifang.com,CreditEasy.com。例如,中国第一个在线P2P平台成立于2007年,Ppdai.com在一年半内已经拥有将近80000的注册用户。大型贷款网站My089.net是另一个中国大型的P2P网络借贷平台,注册资金5000万元人民币。在三年内,CreditEasy.com已经逐渐扩展至北京和其他15个城市，从成千上万的私人投资者处吸收近1亿美元,变成全国P2P贷款平台。
尽管它快速增长,P2P借贷市场仍处于婴儿阶段。事实上,只有少数在线平台能够在激烈的竞争中生存和发展实现运营效率(林,2009)。即使是Prosper.com,少于10%的借款人能够成功地获得资金要求,而许多银行具有讽刺意味的是无法发现潜在借款人。
认为信息不对称和不信任带来的借款人的机会主义行为可能会导致低效率匹配的银行和借款人。因此,大多数借款人能够请求基金只有一次和退出P2P借贷平台(Collier amp;汉普郡,2010)。研究表明,不仅技术因素,心理因素也可能影响借款人和贷款人的行为。因此,考试的借贷行为和识别的成功先例P2P贷款有意义的网络P2P借贷市场的健康发展。
为了促进网络的健康发展P2P借贷市场,从业者和研究者需要解决以下问题:(1)在线P2P贷款的关键成功因素是什么?(2)使用或放弃的决定因素是什么在线P2P贷款?(3)有哪些具体的因素当银行不荣誉从借款人某些请求吗?(4)可能导致不良贷款,因此负面影响借款人的信用?(5)我们如何评估贷款的风险基于社交网络提供的信用信息?
然而,这些问题已经得到不充分的检查。为了解决这些问题,我们检查有关网络P2P贷款行为的研究在世界上两个最大的经济体,美国和中国。两国经历快速增长的在线借贷,但前者代表了发达国家,而后者代表发展中国家。本文的其余部分组织如下:首先介绍了研究方法,然后提出我们的研究结果,结论与讨论,为未来的研究方向。
二、研究方法
我们回顾了在线P2P贷款的学术论文和研究报告发表在2005年1月和2010年11月。从EBSCO数据库检索的论文和报告(BSP、ASP)数据库、期刊存储,施普林格链接数据库,ABI完整的数据库,科学直接数据库,和谷歌学者,通过搜索和视觉检查发表摘要与关键词的组合。我们使用的关键词包括“小额贷款”、“小额贷款”、“P2P贷款”、“peer-topeer贷款”、“民间借贷”,“人与人之间的贷款”,“在线贷款”、“社会贷款”,“网络贷款”、“P2P贷款”。以下提供的指导方针罗比等(2008),我们还研究了抽象的文章的标题可能意味着P2P贷款。搜索了31篇文章,其中19篇的工作报告,八篇会议论文,四篇期刊文章。两位作者回顾了所有31个独立的文章并编码成不同的类别。罗比et al。(2008),一位作者提供了最初的编码,之后由另一个作者回顾。获得的文献回顾的结果是经过几轮的讨论。我们进一步比较网络P2P借贷行为在美国和中国都基于公共资源中获取的有限的数据。
三、研究发现
在传统贷款的背景下,金融机构,如商业银行、交易中介的角色。这些银行吸收存款以较低的利率,然后向客户发放贷款以更高的利率。随着银行有着成熟的借款人风险评估设备和更多的信息,他们可以在贷款过程中更有效地缓解信息不对称。相比之下,在网络P2P贷款设置, 借款人很难获得贷款人全面的信息,导致信息不对称的严重危害(林等,2009)。网络P2P贷款因此,大多数研究集中在缓解借款人和贷款人之间的信息不对称在贷款过程中减少风险的目的,包括:(1)经营模式的在线P2P贷款;(2)“硬信用信息”的影响,如个人信息、贷款结果;(3)“软信用信息”对贷款的影响结果。
3.1在线P2P贷款的操作模式
3.1.1信用评分的计算
银行也能够获得借款人的整体信息。因此,如何减轻借款人和贷款人之间的信息不对称是其成功的关键。多数贷款网站采用了各种方法来评估借款人的信用等级。为Prosper.com在美国,借款人的信用评级是直接从第三方获得,公平,艾萨克信贷组织(FICO)根据借款人的社会安全号码。然而,在中国没有这样的机构,借款人的信用评分主要是计算从借款人提交的信息。在中国为Ppdai.com,可用信息仅限于借款人的年龄、职业、性别、婚姻状态和任何银行和其他金融机构提供的金融信息。信用评级体系在My089.net[红岭创投)更为复杂。My089.net链接其信用收集和报告系统,taobao.com[淘宝网),下巴和相当于最大的B2C网站Amazon.com在美国。潜在借款人的信用评级计算基于他们的信用评级在taobao.com。
3.1.2交易费用
一般来说,没有费用公布借款人清单。费用只收取如果贷款资金来源和资金从银行转移到借款人。但是仍有一些差异在不同的借贷网站。Prosper.com在美国,交易费用包括三个部分:关闭费用,没有支付罚款,逾期付款费用。关闭费用的百分比是借来的和不同的Prosper评级。借款人评级越高,低关闭费用支付。此外,一个失败的自动退出,返回支票或银行汇票将导致的费用15美元。如果每月支付15天晚,借款人已向投资者支付滞纳金。相比之下,中国的交易费要高得多。例如,Ppdai.com的交易费用包括四个部分:服务费用,充电费,兑现费用,逾期付款费用。服务费用收取所有贷款资助。贷款偿还期限,持续的时间越长,借款人必须支付更高的费用。充电费用由借款人和贷款人收取的钱支付他们的账户,而兑现费用由借款人和银行支付现金撤出他们的账户。逾期付款费用是50元/付款 逾期付款金额的0.06% /天。如果在60天内付款晚了,贷款网站,收取的费用或其他费用将被转移到投资者来弥补他们的损失。My089.net[红岭创投)在中国会收取更多的费用。除了以上费用外,它还指控贵宾每年会费120元。
3.1.3社交网络的功能
几乎所有的借贷网站提供了社交网络服务的功能。Prosper.com,任何成员报名,经过认证的电子邮件账户可以创建或者加入一个社交网络。主要有两种类型的社交网络:友谊网络和群组(林等,2012)。在友谊网络,可以与其他验证成员成为朋友。任何成员在Prosper.com上还可以创建一个群组,可以加入任何组如果她能满足其成员的标准。然而,一个人只能一次只有一个组的成员。在中国的情况略有不同，Ppdai.com提供了两种类型的社交网络:友谊网络和论坛。友谊网络和Prosper.com网站的一样,但论坛更像是一个公告牌,任何成员都可以发表评论和回复,其他成员的意见。My089.net[红岭创投)在其网站上只提供论坛。
总之，P2P网络借贷在美国和中国之间有显著差异的功能和操作模式。贷款违约率在美国的Prosper.com范围从1%到2%,拍拍贷从2% - -3%不等,表明一个发达的金融生态系统,如独立第三方信用评估机构,是至关重要的减少在网上P2P贷款违约率。P2P借贷网站的比较如表1所示。
表 1 中国与美国P2P网络借贷比较
|
交易费用 |
信用评级 |
社交网络 |
成长 |
风险控制 |
违约率 |
|
|
Prosper |
中 |
高 |
中 |
快 |
高 |
1%-2% |
|
Ppdai (China) |
中 |
低 |
弱 |
中 |
低 |
2%-3% |
|
My089 |
高 |
中 |
弱 |
中 |
中 |
未知 |
(来源: 作者编辑)
3.1.4 “硬信用信息”对贷款的影响结果
“硬信用信息”指的是信用信息,可以准确量化,容易存储和有效地传播。在P2P贷款情况下,信用信息包括借款人的信用资质,如借款人的debtincome比率、信用评级、信贷调查的数量在过去,和借款人持有信用卡的数量(林,2009;林,2009;林,2012)。在一个典型的在线事务,例如在eBay.com上购买,买家无法轻易获得卖方的详细信息,因此必须通过一些可观察到的行为判断卖家的诚信或信号(巴卡洛克amp; Gambetti,2001)。
同样,在P2P贷款,因为银行无法获得详细信息借款人,贷款人必须依赖于信号可用来判断借款人的信誉,并相应地做出贷款决定。研究表明,两个信号的特点是贷款的决策发挥着举足轻重的作用:获得信号的成本和难度评估信号(Collier amp;汉普郡,2010;斯宾塞,1973)。在P2P贷款,借款人的个人信息和银行贷款清单被认为是重要的信号的信息评估借款人的可信度,评估借款人的违约风险,设定利率(Collier amp;汉普郡,2010;林,2010)。
3.1.5 借款人的信用评级
通过分析收集的数据从Prosper.com,林(2009)发现,较低的借贷请求信用评级不太可能被资助,更有可能违约,以更高的利率。更有趣的是,林et al。(2012)发现,银行卡利用率曲线影响贷款结果:当银行卡使用在中低水平信号借款人的信誉,高利用率的银行卡会导致资金的概率降低,增加利率由于高利用的风险和脆弱性的冲击。
进一步的研究(艾耶等,2009)发现借款人的违约率,debt-income比率和贷款请求的数量在过去六个月有显著负面影响银行的决定。
尽管没有确
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