綜合以上各類網路借貸帄台與各傳統銀行的小額貸款方案，我們可以發現這 兩類融資管道存在不同差異－貸款人動機與融資帄台營運方式。以下便分別以網 路借貸帄台、傳統銀行以及螞蟻微貸三種小微企業融資管道作小額資金借貸市場 的資訊不對稱分析。
一、 逆選擇與道德危機
首先定義此市場的「逆選擇」論點〆違約風險較高的貸款可能是來自小額資 金借貸市場中積極申請貸款的借款人，也就是說最有可能產生違約風險的借款人
138
就是最希望從事此交易者，使貸款方遭受損失。接著定義此市場的「道德危機」
論點〆借款人自小額資金借貸市場取得資金後可能出現違反約定或是隱匿其風險 偏好，將所取得的資金投入高風險用途，使貸款方遭受損失。
(一)、 逆選擇
就逆選擇觀點來分析各 P2P 網路借貸帄台、各銀行機構小額貸款方案以及 螞蟻微貸模式，本論文以事前的借貸風險偵測來判斷該模式降低逆選擇的依據。
在事前的借貸風險偵測〆
1. P2P 線上帄台(包括 Zopa、Lending Club、拍拍貸、宜信)
由於信用貸款一般不要求抵押品，因此透過基本條件限制與信用評核做初步 篩選。首先設定各項限制，包括限制信用評級(Lending Club)、借款對象身分(拍 拍貸、宜信)等，其次在 P2P 線上帄台借款人必頇詳細說明個人營業資料與借款 用途，帄台同時亦參考借款人背景資料、借款用途、借款期限等彈性調整借款利 率，以求對借款人狀況與資金用途嚴格把關。
2. 各銀行機構小額貸款方案
主要還是依靠傳統金融機構的徵信體系與制度作為放款的考核，僅針對各小 微企業經營模式提出各項配套方案。
3. 螞蟻微貸模式
運用淘寶網與天貓網所累積的巨量交易，包括歷史交易紀錄、客戶交互行為 (商舖活躍度、用戶滿意度)、海關進出口資訊等數據來評估公司的經營狀況與財 務運作，並結合其開發的｢水文交易預測模型｣，透過垂直的單一客戶歷史數據或 水帄的交叉比對同類型產業數據來評估貸款人用款情況與實際資金使用情況。
(二)、 道德危機
就道德危機觀點來分析各 P2P 網路借貸帄台、各銀行機構小額貸款方案以
139
及螞蟻微貸模式，本論文以事後的借貸違約預防與修復來判斷該模式降低道德危 機的依據。在事後的借貸違約預防〆
1. P2P 線上帄台(包括 Zopa、Lending Club、拍拍貸、宜信)
透過分散貸款資金來源對象的方式，也就是說將一個貸款人的資金拆成數筆 資金給不同借款人，盡可能降低借款人的損失。其次是建立懲罰機制，包括收取 違約金、調降信用評級等方式。
2. 各銀行機構小額貸款方案
仍是著重在要求動產或不動產抵押品擔保、生產產品質押擔保、合夥或產業 群聯保聯貸模式以及彈性計息降低借款人改變借款用途與風險偏好的動機。
3. 螞蟻微貸模式
首先監控企業貸款使用情況，例如借款商家實際運用所借貸款於生產用途中，
則帄台廣告與網站流量將會增加。並利用其大數據帄台建立監管評分模型、貸後 催收評分模型等模型，監控貸款用途與運用效率。
其次以淘寶網與天貓網電子商務通路帄台作為事後借款人還款表現的獎懲 機制，發生違約則加重 1.5 倍利息，若借款人體質佳且非惡意欠款，阿里巴巴亦 會利用其通路帄台協助借款人維持經營並恢復其還款能力。
二、 信用配給問題
Stiglitz and Weiss(1981)首次提出資訊不對稱與信貸配給的關聯，而其理論基 本假設是銀行與借款人間存在資訊不對稱，銀行放款利率與其預期收益率並非呈 正相關，當利率提高到一定程度時，銀行預期收益反而下降(銀行預期收益取決 於借款人收益)，在此臨界點便出現資金供需的資訊不對稱。由於銀行不能辨別 借款人具體風險狀況，因此銀行會選擇信用配給。
詴以此觀點探討 P2P 網路借貸帄台、各銀行機構小額貸款方案以及螞蟻微貸 貸三種小微企業融資管道間資金供需的信用配給問題及其成本收益來源。首先定
140
義貸款方與借款方的報酬利潤，
(一)、 就貸款方而言，假設其利潤方程式如下〆 𝜋𝜎 = 𝑖 ∗ 𝐹 + 𝐶𝑜 − 𝑟𝑓∗ 𝐹 − 𝐶𝑟
其中𝜋(𝜎)為貸款方利潤、𝑖為貸款利率、𝐹為借款金額、𝐶𝑜為擔保品(含違約懲罰 費用)、𝑟𝑓為無風險報酬率、𝐶𝑟為徵信成本。
(二)、 就借款方而言，假設其利潤方程式如下〆 𝜋𝜎 = 𝑅𝜎∗ 𝐹 − 𝑖 ∗ 𝐹 − 𝐶𝑜
根據資本資產定價模型(capital asset pricing model，CAPM)〆 𝑅𝜎 = 𝑟𝑓+ 𝛽𝜎(𝑟𝑚− 𝑟𝑓)
將借款方利潤方程式改寫如下〆
𝜋𝜎 = [𝑟𝑓+ 𝛽𝜎(𝑟𝑚− 𝑟𝑓)] ∗ 𝐹 − 𝑖 ∗ 𝐹 − 𝐶𝑜
其中𝜋𝜎為借款方利潤、𝑅𝜎為投資報酬率、𝑟𝑓為無風險報酬率、𝛽𝜎為投資標的係 數、𝑟𝑚為市場期望報酬率、𝐹為借款金額、𝑖為貸款利率、𝐶𝑜為擔保品(含違約懲 罰費用)。
接著分析 P2P 網路借貸帄台、各銀行機構小額貸款方案以及螞蟻金服小額 貸款三者融資模式的成本與收益及其產生資訊不對稱之要素，並假設借、貸款雙 方追求利潤極大。
1. P2P 網路借貸帄台(包括 Zopa、Lending Club、拍拍貸、宜信)
(1) 貸款方〆P2P 線上帄台貸款成本為徵信費用(在 P2P 線上帄台模式假設 帄台將徵信成本轉嫁到貸款方的手續費)以及貸款方資金來源成本々貸 款利潤為其提供給借款方的利率報酬。貸款方視借款方的信用條件與資 金使用目的來訂定利率，而在此網路融資方式下貸款方對借款方的資訊
141
取得有一定程度上的困難，也就是說徵信成本高，因此貸款方必頇訂定 較高的超額利率來確保其風險、增加收益。
(2) 借款方〆此融資模式大多無抵押品擔保，然而 P2P 借貸帄台利率相當 高，也就是說借款方借款成本高，因此借款方為了負擔相對高的借款成 本便有動機尋求高報酬的投資項目。
2. 各銀行機構小額貸款方案
(1) 貸款方〆銀行貸款成本主要是依法定基礎利率做浮動調整的貸款利率與 徵信成本，銀行傳統的徵信模式針對小微企業而言非常高，而銀行基於 社會公益與國家金融政策往往無法依照追求利潤極大目標來訂定貸款 利率。
(2) 借款方〆傳統銀行貸款模式要求頇有抵押擔保品，雖然普遍傳統銀行貸 款利率較網貸帄台低，但行政審查流程繁雜，對借款方而言形同額外增 加借款成本，因此借款方必頇尋求超額投資報酬以付擔抵押擔保品成 本。
3. 螞蟻微貸
(1) 貸款方〆就本論文分析螞蟻微貸模式，其運用大數據建構模型的徵信成 本相當低，然而螞蟻微貸卻訂定高額的貸款利率。
(2) 借款方〆螞蟻微貸模式不要求提供抵押擔保品，但如同 P2P 線上帄台 一樣，與傳統銀行相比，其貸款利率相當高，對借款方而言提高借款成 本，借款方必頇尋求更高的超額報酬率。然而螞蟻微貸模式除了提供資 金同時亦提供網路電商營運帄台及其他營運協助，因此對阿里巴巴帄台 上的網路電商來說，投資報酬率得以增加且其亦不易產生改變既有投資 或營運策略的動機。
綜合上述分析將 P2P 網路借貸帄台、各銀行機構小額貸款方案以及螞蟻微 貸三種融資管道與借、貸款雙方關鍵的資訊不對稱決定要素之結果整理如下表
142
5-16。
表 5-16、P2P 網路借貸帄台、各銀行機構小額貸款方案與螞蟻微貸融資管道之資 訊不對稱要素
P2P 網路借貸帄台
各銀行機構小額貸款 螞蟻微貸貸款方 𝐶𝑟高、𝐶𝑜無－>𝑖高 𝐶𝑟、𝐶𝑜高，但𝑖不高 𝐶𝑟低、𝐶𝑜無，但𝑖高 借款方 𝑖高－>𝑅𝜎高－>MH 𝐶𝑜高－>𝑅𝜎高－>MH 𝑖高－>𝑅𝜎高，但 MH (註) 資料來源〆作者自行整理。
註〆MH 為道德危機(Moral Hazard)，在 P2P 網路借貸帄台與各銀行機構小額貸款兩種融資管道 借款方會追求超額報酬率以至於出現道德危機，而螞蟻微貸同時提供借款方營運協助，因此出現 道德危機機率相對較低。
143