基于社会网络分析的P2P网络借贷行为模式研究.docx

1、基于社会网络分析的 P2P网络借贷行为模式研究 摘 要：本文基于 “ 拍拍贷 ” 平台的数据，通过社会网络分析（ SNA）方法探讨了 P2P网络借贷的行为模式，以提高 P2P网络借贷平台的效率，降低管理成本，从根本上提高我国 P2P 网络借贷平台的质量。本文研究发现，P2P 网络借贷中参与人的出借行为具有羊群效应；出借人每次出借金额较少；出借金额与不低于该出借金额的出借人数量呈幂律分布。因此， P2P 网络借贷平台应针对出借人构建出借资金监测管理机制、通过构建出借人激励机制、提高小额出借人信任度、增强大额出借人黏度，从而提升 P2P网络借贷平台效率，实现规模经济。 下载 关键词： P2P 网络

2、借贷；羊群效应；行为；幂律分布 中图分类号： F832 文献标识码： A 文章编号： 1674-2265（ 2016）08-0003-08 一、 问题的提出 P2P 网络借贷是指出借人与借款人之间通过网络平台进行短期的小额无抵押贷款。在互联网金融的浪潮中， P2P 网络借贷市场降低了融资成本及资金获取限制，但由于 P2P网络借贷市场与传统金融市场在借贷方式、参与人地位、交易场所等方面均存在较大差异，导致参与人在出借偏好、资金规模和分布方面具有与传统借贷市场参与人不同 的行为特征，这种行为模式的未知性使得多数 P2P网络借贷平台在用户管理、财务管理上缺乏针对性，进而导致资金流动不充分、贷款效率低

3、下等问题。 截至 2015 年 12 月，在我国已成立的 3000 多家 P2P 网络借贷企业中，已有 1302 家倒闭或消失，大量借贷参与人损失惨重。因此，明确参与人行为特点及资金的流动特征、探究资金不平衡与流动性不足的原因、提出具有针对性的效益提升途径，成为当前关注的热点。 本文基于社会网络分析（ SNA）探究 P2P 网络借贷市场中参与人的出借偏好、出借资金规模及其分布特征，力图从资 金流动性的角度对我国 P2P网络借贷平台提出绩效提升建议。本文可能对 P2P网络借贷行为模式的研究产生理论和实践两方面的意义：在理论方面，其一，理解 P2P网络借贷参与人的行为模式、资金供应等方面的特点，能

4、够丰富 P2P网络借贷行为领域的理论，为解决 P2P网络借贷中资金流动性不足、逆向选择等问题提供理论依据。其二，通过对 P2P网络借贷参与人出借资金的情况进行分析，能够从资金流动性角度对我国 P2P网络借贷市场做出定量化研究，填补该方面的研究空白。其三，创新性地采用 SNA分析 P2P网络借贷中的羊群效应，丰富 P2P网络借贷行为模式的研究方法。在实践方面，其一，探究 P2P网络借贷中参与人借贷偏好，有助于 P2P 网络借贷平台优化用户行为管理策略。其二，探究 P2P网络借贷中资金流动性不足的原因，提升资金流动效率、实现资金充分利用，在资金管理、项目设立等方面提升其管理质量，实现规模经济目标。

5、 二、 文献回顾 P2P 网络借贷行为作为新兴的研究热点，在学术界引起了广泛关注。现有研究内容主要包括以下两个方面： 第一，探究 P2P 网络借贷市场的羊群效应。罗和林（ Binjie Luo 和Zhangxi Lin， 2013）认为体现羊群效应的出借人往往是偏好于获取公众信息及额外信息的用户，且这种从众主要表现在倾向于根据朋友的出价和投标数选择投资项目，其中投标数相较于朋友出价更为重要。对于羊群效应的效用，学界存在多种观点：持有积极观点的学者认为个体之间的从众效应能够减少逆向选择，降低借贷项目风险，使出借人获利，且羊群效应与借款人的按时还款结果正向相关（赫茨斯坦等， 2011）。消极观点则

6、认为羊群效应将促使出借人不注重接待项目质量、忽略有价值的信息（西蒙森和阿里利， 2007），导致投资的高风险回收比例，减少出借人的收益（多拉基亚和索尔提申斯基， 2001；王和格雷内尔， 2011）。 第二，探究 P2P网络借贷市场中的出借资金规模问题。赫茨斯坦（ 2008）等指出， P2P 网络借贷市场上只有约 10%的借款清单能够成功融资。由于借款人的账户信息不足以显示贷款项目的绩效（索南沙因等， 2011；拉里莫尔等， 2011；伯杰和格莱斯纳， 2009），且出借人无法识别借款人身份真伪，可能导致金融市场失效，没有足够多的知情出借人愿意投资，借贷效率较低，市场中的资金无法被充分利用，平

7、台承受较大风险。对此，学界认为真实的生活联系（埃弗雷特， 2010） 、私人信息的充分披露（希利和帕利普，2001）、信用积分制（弗里德曼和金， 2008；伊耶等， 2009）能够提高借款效率、扩大资金规模，达到提升平台效率的目的。 当前有关 P2P 网络借贷行为模式的相关研究尚有不完善之处：（ 1）主要侧重通过信用管理的方式降低 P2P网络借贷平台风险、提高管理效率，缺乏基于参与人行为偏好角度的功能性调整、具体项目创新等手段的应用。（ 2）主要从微观角度以借贷项目为单位，基于个人因素研究 P2P网络借贷市场中的行为特征，而忽略了宏观角度上的参与主体整体偏好特征。（ 3）侧重借贷行为 的定性规

8、律研究，缺乏对借贷市场中相关数量特征的规律研究。（ 4）当前与借贷行为模式相关的研究成果主要以国外借贷市场为对象，而针对我国特定的 P2P 网络借贷市场的借贷行为模式实证研究较少。 本文以 “ 拍拍贷 ” 为实证对象，通过 SNA 分析 P2P 网络借贷的网络结构特征、量化统计 P2P网络借贷市场中的参与者行为，研究 P2P网络借贷市场中的羊群效应、投资规模和来源分布等特点，并从出借用户管理的角度探究了提升 P2P网络借贷平台资金流动性的方法，以提升 P2P网络借贷平台管理效率。 三、 理论假设 P2P 网络借贷市场的监管体制、借贷模式与传统金融市场存在较大不同，出借人行为模式也存在较大的差异

9、性。 （一） 出借项目偏好 P2P 网络借贷市场中信息量庞大、参与限制较少等特点可能导致出借人的羊群效应：（ 1）从心理学的角度来看，出借人在决策时倾向于相信其他出借人的出借决策是正确的。（ 2）大量借贷项目信息免费易得（罗和林，2013），出借人能够方便地观察到其他出借人的出借行为，并完成其模仿过程。（ 3） P2P 网络借贷的匿名环境导致信息不对称，市场摩擦较大。（ 4）大多数出借人不具备专业投资知识，在 进行投资决策时，易受到外部因素的影响及约束，倾向于与其他出借人共担风险（罗和林， 2013）。因此，基于 P2P网络借贷市场本身的大规模信息量、较大的市场摩擦、出借人的不完全理性及投资知

10、识缺乏，本文提出以下假设： H1：出借人的出借行为具有羊群效应。 （二） 出借资金规模 P2P 网络借贷市场中，借款人独立发布借款需求，出借人综合自己的风险偏好、闲置资金规模选择投资目标（王会娟， 2014）。其较高的风险性、较低的准入要求、独特的借贷模式决定了 P2P网络借贷市场在借贷资金规模上的特殊性：（ 1） P2P 网络借贷市场固有风险高，具有不确定性、匿名性和潜在投机性（克劳特和卡卢舍， 2008），参与者之间信息高度不对称（林等，2009），导致出借人的交易参与意愿较低（巴塔查里亚和施皮格尔， 1991）。（ 2） P2P 网络借贷门槛较低，即使贷款人持有的资金较少，要求的收回期限

11、较短，也能够达成借款协议。（ 3）在 P2P 网络借贷平台中借贷项目众多，出借人能够将一笔资金分散贷给多个借款人。因此，基于 P2P网络借贷市场的信息不对称、低门槛、资金分散的特点，本文提出以下假设： H2：出借人的平均每次出借金额规模 较小。 （三） 出借资金的幂律分布 P2P 网络借贷市场中，存在符合幂律分布的规律现象：（ 1）邱甲贤（ 2016）等人发现 Prosper借贷平台中，借款人行为呈现出幂律分布特征，当期新注册用户规模为当期借款需求的主要来源。（ 2）罗杰斯和郑（ Rodgers 与 Zheng，2002）发现贷款人对 P2P 网络借贷投标清单的分配按时间索引遵循幂律分布。因此

12、本文提出以下假设： H3：出借金额与不低于该出借金额的出借人数量呈幂律分布。 四、 实证检验 （一） 数据采集 “ 拍拍贷 ” 成立于 2007年，是我国首家获得金融信息服务资质、拥有最大规模用户的 P2P网络借贷公司。 “ 拍拍贷 ” 采用无抵押、无担保的借贷模式，以普通散标投资项目为主要经营项目，以提供匹配信息为经营理念，既不吸储，也不放贷，以向参与人收取服务费为利润来源。目前 “ 拍拍贷 ”的散标借贷投资限制如下：当出借者的账户资金余额及待收本金和小于 200元时，其出借资金额无限制；当出借者账户资金余额及待收本金和大于 200元时，其出借资金的投标金额下限为 50 元。可见， “ 拍拍

13、贷 ” 的借贷门槛极低，任何小额投资人均可参加到 P2P 网络投资 借贷活动中。 2015年是 “ 拍拍贷 ” 取得跨越式发展的关键一年： 2015年 3月，该公司的首个风险定价及评级系统 “ 魔镜 ” 发布； 2015 年 4月，公司正式完成 C轮融资； 2015 年 8月，展开保险合作业务，推进借贷市场安全性建设； 2015年 9月 8日，第一家全资子公司成立。至此， “ 拍拍贷 ” 借贷平台的影响力大幅提升，信用机制已较为完善。本文采用 2015 年 11 月 1日至 2015年 11月 13日 “ 拍拍贷 ” 网站上的散标借贷信息作为样本，共采集到初始样本 100151 个，剔除信息不

14、全及重复项的观测，最终获得有效借贷数据97377 条，共包括借贷用户 7117 名。 本文利用以上数据，基于 SNA 对上述假设进行验证，以探究在影响力、安全性保障提升后的参与人行为模式，分析 P2P网络借贷用户的行为模式规律，并提出有助于平台效率提升的方法。 （二） 基于 SNA 的 P2P 网贷行为模式分析 SNA 在描述、度量和刻画社会交互关系上，提供了简单、标准的方法，使研究不再关注节点间微观的相互作用机制，而从宏观角度捕获网络结构中不同层面的信息，获得社会网络的整体特征信息；同时通过 Ucinet、Gephi 等可视化软件能够直观地展现 节点的行为模式特点。在 P2P 网络借贷行为分

15、析中，以上优点有助于将微观的出借行为转化为宏观的出借规律，数量化、可视化地展现 P2P网络借贷中的参与人交互作用，为 P2P网络借贷关系分析提供重要视角。 因此，本文基于 SNA 分析 P2P 网络借贷行为模式，通过 Gephi 构建 P2P网络借贷的社会关系网络（见图 2），令有向边从出借人节点指向借款人节点，边的权重（ Weight）赋值为出借金额，表示出借人向借款人的资金流动规模，则加权连出度能够代表出借人节点的总出借金额，加权连入度能够代表借款人节点的总借入金额，继而有 助于通过加权连出度探究出借人的资金供应情况、通过加权连入度探究借款人的资金获取情况，力图从平均连入度、平均加权连出度

16、等网络结构特征（见表 1）中找到 P2P 网络借贷中用户的出借偏好、出借资金规模及分布等特征。 1. 出借偏好分析。本文就各出借项目内的节点间连接形成时间及借款人连入度进行了统计，以借款项目为统计对象，对各次连接形成时与前一次连接形成的时间间隔、当前的连入度进行了相关性分析，其中连接的形成表示出借人对该借贷项目的一次出借行为，借款人连入度表示在当前时刻，借款人的借款项目中的现有出借人数量。 若借款项目中出借人参与到借款项目中的时间间隔随出借人数量的增加有变短的趋势，则能够说明出借人更倾向投资于已有较多借款人的出借项目，因此，时间间隔随连入度的变化趋势能够显示出借人的出借从众倾向。本文共获得 5

17、23个借款项目的相关系数结果，剔除掉仅由一位出借人提供贷款的项目 255个，最终有效相关系数 268 个，其数值分布符合正态分布（见图 4、表 2），整体相关系数均值为 -0.15，且显著为负（见表 3），说明 P2P 网络借贷中出借行为具有羊群效应，测定结果与假设 1 相符。 这种羊群效应主要来自两个方面的原因：一是 P2P 网络借贷平台上实时公布大量的借贷项目信息，导致信息过载，由于出借人无法处理海量的项目信息，则倾向于通过羊群效应完成观察学习（张和刘， 2012）。二是潜在借款人能轻易地观察其他出借人在互联网上的投资选择（段， 2009），由于其他出借人的出借信息获取成本极低，因此，当出

18、借人无法处理贷款项目信息时，会倾向于通过其他出借人的出借信息进行决策。虽然 P2P网络借贷中的战略从众效应能够减少出借人的搜索成本（赫茨斯坦等， 2011），但当市场中存在过多不理性、无投资知识的出借人时，将引发忽略客观信息的盲目跟风现象，导 致资金流动性风险增大，因此，羊群效应的有效性需要建立在信息规模合适、用户理性的基础上。尤其就我国尚不完备的 P2P网络借贷市场而言，出借人普遍缺乏投资自信，更容易受到其他投资者的影响（希尔顿， 2001；沙克特等， 1985）。 2. 借贷资金规模分析。平均连入度表明 P2P网络借贷市场中借款项目的平均出借人数量，平均加权连出度表明各出借人的每次平均借贷

19、金额。在 “ 拍拍贷 ” 网络平台的散标借贷中，各借款项目平均出借人数量为 13.682（见表 1），说明借款项目通常对应多个出借人，有利于出借人分散投资风险；出借人每次 平均借贷金额为70.916 元（见表 1）， P2P 网络借贷市场的低交易成本使小额借贷成为可能，出借资金规模较小，与假设 2相符。 虽然我国当前 P2P 网络借贷项目的出借人数量较多，但出借人平均出借额度较小，这主要来自以下三个方面的原因：（ 1）与我国 P2P 网络借贷自身的发展阶段有关， P2P 网络借贷作为新兴产业在近年内才受到公众的关注，较小的借贷规模是其发展壮大中必经的过程。（ 2）作为传统金融机构替代品， P2

20、P 网络借贷主要针对无法进入其他传统金融机构的低信用、低收入客户提供金融服务，因此 P2P 网络借贷市场中的 金额普遍较低。（ 3）公众对流动性风险和违约风险存在恐惧心理：一方面，我国金融管理体系严格，P2P 网络借贷市场无法加入国家征信体系；另一方面，当前我国 P2P 网络借贷市场由于缺乏相关法律的监管与规范，表现出爆发但无序的发展状态，部分借贷平台存在风险，导致公众对 P2P网络借贷市场信任度较低，出借人在出借过程中偏向于 “ 尝试 ” 而非 “ 投资 ” 。过低的资金借贷规模暴露出我国 P2P网络借贷平台管理中的低效问题，虽然参与借贷活动的用户数量激增，但其平均借贷规模过小，因新奇、尝试

21、参与到借贷市场中的出借人较多。 3. 出 借金额分布分析。本文以各出借人的加权连出度为横坐标，以不低于该加权连出度的出借人节点数量为纵坐标进行了拟合，以显示出借人数量与出借资金规模的关系，测定结果显示， P2P 出借人借贷金额符合幂律分布，其拟合优度高达 95.29%（见图 5、表 4），公式表示为： NLOADloan=aebloan （ 1） 这种出借金额的幂律分布表明， P2P 网络借贷市场中的资金供应主要由少部分出借人提供，其中 5.14%的出借人提供了 58.97%的资金，约 20%的出借人提供了 80%以上的资金（见表 5），测定结 果与假设 3 相符。 这种幂律分布主要来自三个方

22、面的原因：其一， P2P 网络借贷市场中的正反馈机制（ Positive Feedback Loop，安德里亚尼和麦凯尔维， 2009），由于出借更多资金的出借人更容易获得收益，促使其不断提高出借资金规模，在增长与优选的作用下，资金规模与投资收益相互产生的正反馈作用使高额出借人在高投资收益的激励下投入更多资金，低额出借人则因缺乏激励而放弃增加投资。其二，当前我国的贫富差距较大，现实世界的财富分布在一定程度上决定了 P2P 网络借贷市场的财富分布状况。其三， P2P 网络 借贷平台的撮合机制不完善、放任程度过高，没有形成以提高出借人出借意愿为目的的管理意识及相应策略。 综上，我国 P2P 网络借

23、贷中，出借人在出借偏好及出借资金等方面均存在其特殊性及规律性。就其出借偏好而言，出借人的出借行为具有羊群效应，通过论坛、群组等方式能够充分发挥积极的羊群效应，降低信息不对称；就其出借资金而言， P2P 网络借贷市场中存在出借资金规模过小的弊端以及符合幂律分布的资金分布特征，要求 P2P网络借贷平台加强与保险机构的合作，对大额出借人的资金安全提供相应的保险服务，加强对小额出借人的出借激励 ，拓展资金规模。 五、 研究结论及展望 本文基于 SNA 分析了参与人行为，实证研究了我国 P2P 网络借贷机制下的借款人行为模式特征，研究结论及建议如下： 第一，出借人的出借行为表现出羊群效应。在线出借人倾向

24、于投资拥有更多出借人的借款项目。由于羊群效应对 P2P网络借贷的影响是具有两面性的，因此， P2P 网络借贷平台应充分利用羊群效应的正面作用，尽量规避羊群效应的负面影响。（ 1）学习韩国 P2P 网络借贷平台 Popfunding 的经验，提供潜在出借人对借款人的信任度投票机制，通过平台计数投票 充分利用群体智慧。（ 2）加强出借人与借款人沟通，利用软信息的作用对硬信息进行补充，消除信息代沟（伊耶等， 2009），在提高出借人信心的同时，降低羊群效应的盲目性弊端（麦克尔斯， 2012；赫茨斯坦等， 2011）。（ 3）构建在线论坛，通过问答帖或公告板分享出借人经验，提高出借人间的信息交互，剔除

25、低信用借款人。（ 4）构建群组机制：就出借人群组而言，通过组员共同扮演贷款审核者的角色，确认借款人的身份信息、经济状况和偿还能力，降低出借风险；就借款人群组而言，由于贷款团体成员对于团体具有强烈的归属感及责任感（巴戈齐和多 拉卡伊， 2002；穆尼兹和奥吉恩，2001；安德森， 1983），有助于降低团体借款项目的拖欠和违约率，并增加其融资机会。 第二，出借人的出借金额规模较小。庞大的出借人数量必造成相关运营成本增大，而借贷金额过小则会造成平台规模冗余，导致规模经济无法实现。因此， P2P 网络借贷平台不应仅着眼于扩展用户规模，还需要着力增强现有出借人的参与度。具体包括：（ 1）通过增强借款人

26、的身份审查，提升出借人对 P2P 网络借贷平台的信任程度。（ 2）专家参与选择有保障的借款项目，降低出借风险，增强出借人投资意愿，促进 P2P网 络借贷平台规模经济的实现。 第三，出借总金额与不低于该出借金额的出借人数量呈幂律分布。 P2P网络借贷市场的资金来源分布具有 “ 关键的少数与次要的多数 ” 的特点，针对两类不同的出借人采取不同的经营手段，能够更有针对性地扩大借贷规模、降低管理运营成本。就小额出借人而言：（ 1）在当前 P2P 网络借贷平台发展的初期阶段，可适当增加投资，实现对小额出借人的激励机制，促使这 80%以上的用户对平台形成较强的黏度。（ 2）通过平台委派专家，提供决策支持工

27、具，促进知识分享，提升用户出借准确性。（ 3）通过条约性合同、声誉机制 、证书认证等方式保证借款人的还款能力，提升出借人信心。（ 4）设定更为严格的准入原则，要求借款者提供高质量的借贷信息，解决信息不对称的问题。就少部分的大额出借人而言，这类用户是 P2P网络借贷市场中提供资金流动性的主要力量，通过抓住这部分极具重要性的少数用户，能够控制全局资金流动、提升经营效率。 P2P 网络借贷平台应加强与保险机构的合作，为这部分大额出借人的资金提供保障，注重其投资收益及损失规模，保证借贷资金来源规模及流动性。 本文所探究的 P2P网络借贷行为模式，有助于相关研究人员及从业人员更好地理解 P2P网络借贷中

28、的用户行为，在用户管理、页面布局、风险控制、资金管理等方面提高P2P 网络借贷平台效率及质量。但本文尚存在一定的局限性：其一，本文仅以一家中国 P2P网络借贷平台为研究对象，普遍适用性有限，未来有望拓展至更多借贷平台并结合较为成熟的国外平台实例进行对比，以拓展相应规则的适用范围。其二，本文指出 P2P网络借贷平台需充分利用市场中羊群效应的积极作用，规避其消极作用，但其积极效用与消极效用的具体发挥情境尚不明晰，未来有望对不同借贷模式下羊群效应与贷款绩效间的关系进行探究。其三，本文以出借人的行为研究为主，探 究了其出借偏好、资金规模、资金分布等行为特征，但缺乏对出借人与借款人间的交互影响作用的研究

29、，未来有望基于 SNA探究节点间连接的信息传递及影响过程。其四，本文指出 P2P网络借贷市场中出借人的出借资金规模呈现出幂律分布的特点，但该幂律分布是当前我国 P2P网络借贷市场兴起阶段的特色还是整体 P2P网络借贷市场的惯性规律有待探究，未来有望在多个 P2P网络借贷平台的对比分析下发现影响出借资金呈现幂律分布的具体原因，更好地预测与管理 P2P网络借贷平台资金规模及风险。 参考文献： Eunkyoung Lee， Byungtae cal investigationDongyu Chen， Fujun Lai，Zhangxi lenders perspectiveMilad Malekip

30、irbazari ， Vural Aksakaests， Jeffrey E. Teich， Hannele Wallenius， Jyrki Wallenng iya Komarova Lourelender and borrower profiles on online peer-to-peer loans Hui Wang& Martina E. Greimunications of the Association for Information Systems， 29. Miriam Se Repayment Rate in Micro?nance Matthew C. 2013. R

31、inggenb Search in the Equity Lending Market tz， Jurgen Wolenders to set proper interest rates on unsecured peer-to-peer lending marketsangxi rical evidence from the online P2P lending markethal Herzenstein， Utpal M. Dholatering perceived trustworthiness Mingfeng Lin， Nagpurnanand R. Prabhala， Siva V

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36、lending platforms and to reduce the cost of management that can fundamentally increase the quality of our P2P lending platf sheep-flock effect and the lenders only lend a small amount of money to oth lending amount shows a power-law distribution with the lending amount so that the lenders can be div

37、ided into the large quantity of small amount lenders and the small quantity of large amount lend and evaluation mechanism on the P2P online lending platform， it should also construct a monitoring and management system on the money lent by the lenders， increase the small amount borrowers credibility and improve the large amount borrowers viscosity through building a lenders incentive mechanism and raising the entrance threshnding and realizing the economy of sc，power-law distribution