第一章 緒論
1.3 本文架構
本研究引入了新的研究方法—社會網路分析法，本文將用 Bianconi-Barabasi 網路模型來比較在不同情形下平台的交易型態。藉著這項工具平台經營者與 外還會介紹無尺度網路模型與其中的 Barabási–Albert 模型與 Bianconi-Barabasi 模型，以及相關研究文獻。
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第 4 章採用社會網路模型來模擬借貸的交易情形與平台可能發生的系統性 風險，如此便可使平台管理者更加容易知道問題所在並且加以預防，此外也 可以看出在不同的利率，流動比率與槓桿率的情況下平台的穩定程度。
第 5 章主要是總結前幾章的研究結果並在第二節裡提到不足之處與需要改 進的地方。
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二、 背景及文獻回顧
在本章中，在2.1 節會簡單介紹 P2P 借貸的原理，在 2.2 節會介紹 P2P 發展過程 與遇到的挑戰，並且比較英國、美國與中國發展的異與同，此外還會闡述風險準 備金制度，並且在2.3 節闡釋社會網路分析的方法。在 2.4 節會討論使用社會網 路來分析P2P 借貸相關文獻。
2.1 P2P 借貸簡介
因為過去信用體系缺乏對小資本對象的風險評價方式，傳統金融的主要服務對象 為法人或大企業。再加上自 2008 年金融海嘯以後銀行法規與金融控管趨嚴，這 使得小資本的個人或中小企業更難從傳統金融獲得資金，因此一些新型的金融模 式，如P2P 借貸就趁勢而起。
P2P 借貸起源於英國，最早的平台為英國的 Zopa[37]。目前 P2P 已經在一些國 家，例如英國、美國、中國大陸風行起來，其中目前規模最大的為美國的 Lending Club[15]與中國的宜信[43]。而目前因為 P2P 借貸在已開發國家已趨近 飽和，加上中國大陸的小額資金需求，發展速度最快的地區在中國大陸(見圖 2-1)。
圖2-1：全球 P2P 借貸主要平台
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Zopa、RateSetter、Funding Circle 等平台外，還有兩個重要的組織： P2P 金融協會(簡稱 P2PFA)：英國 P2P 網絡借貸發展的行業自律組織，其 網站提供關於行業自律準則，成員單位的業務發展數據等詳細信息，
P2PFA 基於貸款投向不同將網絡借貸分為個人貸款和商業貸款兩類。
英國劍橋大學替代金融中心：其與英國國家科技藝術基金會交流會 (NESTA)已連續兩年聯合發布英國替代金融發展行業報告(The UK
Alternative Finance Industry Report 2014,2015)，其中就包含了 P2P 網絡消費 信貸、P2P 網絡商業貸款以及 P2P 票據融資三種形式的 P2P 網絡借貸產
FundingCircle 和 RateSetter 三家平台占比較高。截至 2016 年二季度末，三家平 台的累計交易規模、貸款餘額、投資者人數以及借款人人數合計占英國全國比 重分別達到71.2%、83.2%、93.5%和 97.5%。
從主要服務對象來看，Zopa 與 RateSetter 主要服務個人消費貸款為主，Funding Circle 以滿足中小企業資金需求為定位，MarketInvoice 專注於在線企業票據融
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1.2%，對應的投資者年化收益率則為 7.6%和 7.8%；RateSetter 平台 2014 年和 2015 年實際壞帳率為 2.95%和 1.74%，對應的投資者年化收益率則為 4.5%和‧
現時美國規模最大的P2P 借貸公司 Lending Club，最初是以 Facebook app 的形 式營運，在金融海嘯時，成為第一間向美國證券管理會(SEC)註冊的 P2P 借貸 公司，令公司承造的貸款可以證券化，成為擔保債務憑證(Collateralized Debt Obligation, CDO)的一種。
Lending Club 的營運模式，是透過將眾多個人投資者的資金，配對到合資格的 借款人身上，投資者可以得到較銀行存款及債券為高的利息，借款人息率降 低，令雙方皆有利，Lending Club 則收取借款人的貸款發起費(originations fee) 作為主要收入。Lending club 最大的特色就是，它利用美國現有的信用體系－
FICO 作為評斷信用的標準，因此可以確保低違約率。
根據Lending Club 自己的統計，現時公司承造貸款的平均年利率高達 13.12%，
不少Lending Club 貸款的投資者票面回報率約在 10%左右(見圖 2-2)。有 70.45%的 Lending Club 借貸者是用於將現有貸款再融資或用來支付信用卡帳 項，但另一方面，只有少於14%的 Lending Club 借貸者，會向 Lending Club 提 交第二次申請。
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圖2-2：Lending club 的 P2P 利率(上圖為在不同信評等級下的利率，而下圖為平 均利率)
若要找到願意付更高利率的借貸者，Lending Club 需要接受信貸評分更低的申 請，這有兩個風險，第一是信貸違約率持續上升，由2010 年時的 5.9%升至最 近已達11%，已經開始對投資者的回報率構成壓力。第二點是 Lending Club 向 美國證券管理會註冊後，一直受到較嚴謹的監管，公司現時只會接受信貸分數 最佳的10%申請，未來就算要放寬標準，亦可能面對監管機構的阻力[51]。
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2.2.3 中國
社會徵信系統不完善、不開放是中國P2P 網絡借貸發展的核心障礙。由於社會 徵信體系不健全，P2P 借貸的信用評估缺乏基礎支撐，貸款難以根據風險準確 定價，風險管理的效率也大打折扣。P2P 借貸平台無法與官方徵信系統對接，
意味著借款人的信用違約成本也較低。此外社會徵信體系不完善還表現在投資 者普遍缺乏信用風險意識，特別是放款人的剛性兌付要求強烈，這也是迫使平 台採取多種徵信手段的原因。
中國P2P 網絡借貸以模仿國外模式起步，但後續發展中加入了諸多中國特色因 素(如平台自融，資金池，平台擔保等)。加上為了推動金融改革，中國對網路 金融做一定程度上的監管寬容，在P2P 網絡借貸行業爆發式擴張的同時，也出 現了平台跑路、非法集資等系列問題，行業發展開始趨緩(見圖 2-3)。
圖2-3 各年運營 P2P 平台數量
從2016 年下半年開始，平台普遍分散度大幅提升。2016 年 8 月 24 日的「網路 借貸資訊仲介機構業務活動管理暫行辦法」出臺後，加快了平台資產端小額分 散化的趨勢。其次，由於2016 年全行業出現收益率降低、平均期限升高的現 象，帶動了存續期間(Duration)的上升。此外，由於要求資金交由銀行直接存管 和禁止資金池的規範，都使得在2016 年平台普遍流動性小幅下降。
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表2-1：年度新增和累計平台數與問題平台數(資料來源：網貸之家) 年 平台總數 平台總數
增加比
問題平台數 問題平台數 增加比
問題平台占比 (%)
2009 5 0 0
2010 17 2.4 0 0
2011 47 1.765 0 0
2012 134 1.851 0 0
2013 597 3.455 69 11.56
2014 2168 2.631 305 3.420 14.07 2015 3439 0.586 1073 2.518 31.20 表2-1 顯示出從 2009 至 2015 年平台總數顯著增多，可是同時問題平台數也迅速 增加，更嚴重的是自2013 年起，問題平台占比很明顯變大。
圖2-4：P2P 平台交易利率、溫州民間借貸利率與商業銀行基準貸款利率(%)
從圖2-4 可知 P2P 的綜合利率自 2013 年起逐年下降，至 2014 年 5 月之後已經比 民間融資綜合利率低了。這意味著P2P 在一開始的高收益特性漸漸地減弱[47]。。
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第一家引用風險準備金為英國P2P 借貸平台的主要平台之一 RateSetter(稱為 Provision Fund)，基金組成來自每筆借款，而且皆有追蹤紀錄並充分揭露，因此 性而具備信用仲介功能，這些問題不僅徹底改變了P2P 信用中介(credit neutral) 的性質，而且造成風險增加。在「暫行辦法」公布後，這些問題甚至有觸法的 疑慮。
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解決方法是由第三方設立保證金帳戶，例子為人人貸。自2015 年 12 月 31 日 起，母公司友信開設由民生銀行股份有限公司進行資金存管的專款專用保證金 帳戶，以替代原人人貸開設由民生銀行股份有限公司進行資金存管的專款專用 風險準備金帳戶(見圖 2-5)。人人貸以合作機構的名義獨立開設保證金帳戶的做 法，相對是一種更加可行的選項，類似於協力廠商機構提供擔保，與平台自身 進行了有效隔離。
圖2-5：中國民生銀行網路交易資金存管系統圖示
截至2017 年 1 月 20 日，共有 89 家平台已與銀行簽訂直接存管協議。這些平台 的平均註冊資本達到7405 萬元。其中註冊資本在 1 億元以上的平台最多，共有 37 家，占已簽訂未上線平臺總數的 42%；其次是註冊資本在 5000 萬至 1 億元 的平台數，占已簽訂未上線平台總數的31%，共有 28 家；註冊資本在 1000 萬 元至5000 萬元有 24 家。可以看出銀行對平台的註冊資本和背景有一定的要 求，而註冊資本在5000 萬元以上和有國資、上市或風投背景的平台更受銀行青 睞。
目前已有民生銀行、江西銀行、徽商銀行、恒豐銀行和華興銀行等32 家銀行佈 局P2P 網貸平台資金直接存管業務，共有 188 家正常運營平台宣佈與銀行簽訂 直接存管協議，約占P2P 網貸行業正常運營平台總數量的 8%。其中真正與銀 行完成直接存管系統對接平台占正常運營平台總數的4%[49]。
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個人或組織與關係連接的對象，社會網路代表各種社會關係，經由這些社會關 係，把從偶然相識的泛泛之交到緊密結合的家庭關係的各種人們或組織串連起 來。社會網路由一個或多個特定類型的相互依存，如價值觀、理想、觀念、金 融交流、友誼、血緣關係、不喜歡、衝突或貿易。
社會網路分析是用來檢視節點、連結之間的社會關係。節點是網路裡的個人參 與者，連結則是參與者之間的關係。社會網路分析在現代社會學、人類學、社 會語言學、地理、社會心理學、通訊研究、資訊學、歷史學、社會網路分析與 探勘、組織研究、經濟學，以及生物學領域已經成為一個關鍵技術[22]。
在實際應用上，穆罕默德.尤努斯(Muhammad Yunus)教授發展了「小額貸款」和
「小額金融」的理論和實踐，創建了孟加拉鄉村銀行(Grameen Bank)，給貧窮 而無法獲得傳統銀行貸款的創業者貸款，因此在2006 年獲得諾貝爾經濟學獎。
尤努斯教授在發展小額貸款的過程中碰到要如何判斷信用好壞並消除信用不對 稱的問題，尤努斯教授提出讓其尋找另外四位一樣窮的村民組成一組，如果有 一人出現問題 其他四人也要一起負責。
如果這個社會網路能夠形成，那就代表這群人起碼具有一定的信用度，否則其 他人不會為貸款者承擔責任。另外藉由觀察貸款者的社會網路，也可以大致判 斷他們的信用程度，如果其他人的信用較好，那貸款者本人理論上信用不會太 差，因此可以用比較低的成本來判斷其信用程度[46]。
以下為社會網路分析在商業實務上的應用：
以下為社會網路分析在商業實務上的應用：