编者语：
文 / 巴曙松、熊婉芳（华中科技大学）、左伟（前海创新研究院）贷款利率是资金融通过程中各主体联系的纽带，贷款利率的过程也是对风险进行定价的过程。在P2P环境下，涉及的主体主要是P2P平台、借款人和投资人，贷款利率确定过程是上述主体之间的博弈过程。敬请阅读。
一.中国P2P网络借贷发展现状
起源于欧美的P2P小额信贷，是一种将小规模的资金集合起来借贷给资金需求方的资金融通模式，利率则是联系借款人和投资者的重要纽带。在一个P2P网贷平台系统中，涉及的主体包括借款人、投资者和平台本身。
P2P网络借贷行业发展时间线
据统计，2017年中国网络借贷行业投资人数为1713万人，较2016年底增加24.58%；借款人数为2243万人，较2016年底增加156.05%，P2P借贷热度整体呈上升趋势，庞大的网贷需求依旧推动P2P行业整体成交规模逐年增长。截至2017年底，网络借贷行业共获得融资金额429.61亿元，因为监管政策趋严以及市场主体的整改，导致2017年较2016年底有大幅下滑。
图1 2013-2020年中国P2P投融资人数及人均投融资金额
图2 2013-2020年中国P2P收益率和投资人数对比以及用户平均借款期限（月）
（《中国网络借贷行业研究报告》，艾瑞咨询，2017）
据统计，2017年中国网络借贷行业正常运营平台数量达到了1931家，较2016年底减少517 家。截至2018年2月底，网络借贷行业总体贷款余额已达到12737.17亿元，环比上升1.95%，受到降杠杆政策基调以及债转标成交量规模上升影响，庞大的网贷需求及监管政策的趋严，推动P2P行业回归理性增长。
图3 网贷运营平台数量走势
图4 网贷运营平台成交量走势
数据来源：网贷之家
从市场实际运行数据分析，随着平台成交体量扩大，长期项目数量增多，行业平均借款期限拉长，2017年网贷行业平均借款期限较之2016年拉长1.27个月。2015年8月最高人民法院首次就P2P互联网借贷平台的责任作出司法解释，并明确包括P2P在内民间借贷的利率红线，即借贷双方约定的利率未超过年利率24%，出借人请求借款人按照约定的利率支付利息，人民法院应予支持；约定利率超过年利率36%，超过部分的利息约定无效。这也形成了对网贷利率水平的现实约束。
二.贷款利率定价模式：直接模式vs间接模式
根据利率确定的主体，贷款利率的确定模式分为直接模式（平台撮合定价）和间接模式（平台自主定价）。无论直接模式和间接模式，具体贷款利率定价方法都是基于成本和风险两大部分考虑。传统银行贷款利率确定考虑经营成本、资金成本、资本成本以及风险成本四个部分，由于当前国内没有明确的针对P2P平台的资本成本监管规范，所以P2P平台需要考虑是经营成本、资金成本以及风险成本三个部分。
2.1直接模式
该模式是指投资人直接与借款人通过竞价拍卖过程确定最终贷款利率，P2P平台仅作为撮合成交的平台。在该模式下，投资人和借款人能够通过P2P平台了解对方信息，一方面投资人发布自己资金出借利率，另一方面借款人发布自己能承受的费率。双方分别报价，价格相同或相近的双方可以选择发生借贷关系。而在整个过程中，P2P平台仅仅收取一定手续费和信息服务费，不参与价格的形成。 运作原理如下：
对于P2P平台而言，按照预定标准和算法，来设定贷款利率，且通常会因借款人贷款期限以及信用分值而有所差别。
2.2间接模式
该模式是指P2P平台根据借款人的资信信息确定最终贷款利率，并通过承诺固定收益回报的方式吸引投资人进行融资。P2P平台自己按预定标准和算法制定利率，并承担信息收集与整合，以及风险评估和定价的功能。平台通常根据借款人的信用分数，贷款期限及借款人的其他条件设定不同的利率。间接模式下的贷款利率主要取决于项目风险，通过内部信用评估，确定贷款利率，将该模式按照贷款项目进行细分，有单列型和市场型。单列型中具有代表性的是美国Lending Club（2007年成立的P2P平台）根据借款者的FICO信用评分、贷款金额、过去6个月借款次数、以及贷款期限等进行内部信用评级，信用评级越高，贷款利率越低，反之亦然。市场型中具有代表性的是Ratesetter、Zopa 等P2P小额信贷平台，主要是根据信用分值、贷款期限等标准，将批量贷款需求打包组合成某类市场的资金需求，出借人只能决定投资哪类市场而非具体某笔贷款。这种模式的P2P信贷平台不提供借款者与出借者直接联系，同时，出借者也看不到自己投资资金的走向。
目前，中国国内P2P平台一种是引入Lending Club模式，主要以“宜信”和“陆金所”平台为代表，同时平台为了进一步吸引投资者和控制风险，宜信采用债权转让的运营模式（借贷双方债权债务合同不是直接签订，而是凭借第三方机构或个人将款项先行借付，之后再由第三方个人将债权通过变卖转让给投资者的模式）。陆金所采取担保模式，由于其自身集团内部就拥有保险金融公司，因此从陆金所贷出去的一笔贷款费率实则由三部分组成：投资人费率，平台管理费及贷款担保费。
2.3两种模式的不同优势比较
比较不同贷款利率确定模式，直接模式的价格发现过程借贷双方自主性和灵活性更强，且借贷双方需要较高的自主评估、风险管理和竞价能力；与此对应，间接模式定价方法利率相对稳定，借贷双方的议价自主性和灵活性相对被削弱。在现实操作中，直接模式P2P平台可能为留住投资方，保护其投资权益以及避免高利贷等现象发生，在借贷双方确定贷款利率定价模式的基础上，往往会依据信用等级确定借款利率的浮动区间，为借贷双方达成价格协议提供参考，同时可以防止违约、利率波动剧烈等不良后果的发生。有些平台采取债权转让模式以及担保模式等承担部分借款人的违约风险。就两种定价模式在国内的实践情况来看，P2P平台对于贷款利率定价都有不同程度的控制，比如拍拍贷对不同群体推出了6类产品，部分执行固定利率，其余执行区间控制的不充分竞价。
总体来说，对于P2P平台的利率定价而言，不同的经营模式会带来不同的经营成本和资金成本计算模式，为得出有效覆盖风险的贷款利率，贷款利率定价过程应该充分反映借款方的风险状况，其贷款利率能否充分反映风险溢价水平是定价的核心与关键。各个P2P平台在逐步探索的过程中寻找并形成一套具有各自特色的贷款利率确定模式。另一方面，也通过新技术、新数据的引入优化其利率定价方法，以确保能够更加准确评估风险，确定利率价格。当然，这些模式也在不断完善的过程中。
三.P2P网络借贷利率定价的挑战与发展趋势
3.1 P2P网络平台利率定价面临的挑战
一是信用体系建设有待完善，定价过程难以充分反映风险溢价。国内P2P平台信用信息的采集能力有限，对借款人的资质真实性审核难度较大，另外也难以接入央行的征信系统，其定价过程未能以合理的成本来反映借款方风险状况，难以得出完全有效覆盖风险的贷款利率。美国证券交易委员会（SEC）要求P2P小额信贷平台公开其对借款人信用评级模型，此外，要求Equifax、Trans Union 和 Experian三大信用调查机构对P2P贷款定价提供有效依据。从趋势看，全球对于P2P的监管也不断促使定价过程能更合理有效。
二是起初阶段监管缺位，短期内的无序竞争给行业发展留下隐患，需要在监管趋严的环境下逐步释放这些风险。从机构数量看，P2P小额信贷从2012年的200家左右增加到2015年的2595家，在短期内爆发式的增长过程中，难免出现平台同质化严重，定位模糊。中国在2013年发布《P2P小额信贷信息咨询服务机构行业自律公约》，对一系列业务活动提出了监管要求，但对资本准入等关键性指标未做详细规定，且未要求向公众披露定价规则等，这也就留下了价格无序竞争的隐患。2017年12月，P2P网贷风险专项整治工作领导小组办公室下发了《关于做好P2P网络借贷风险专项整治整改验收工作的通知》，要求各地在2018年4月底前完成主要 P2P机构的备案登记工作、6月底之前全部完成，这个整治整改的过程，也就是这些隐患逐步显性化的过程。
三是在监管趋严政策引导下，P2P市场整体收益率呈下降趋势。 2017年根据统计，网络借贷行业总体综合收益率为9.45%，从趋势看，自2013年达到峰值21.25%之后，到目前一直处于整体下行趋势，但近年来下降速度有所放缓。究其原因：一方面获客和合规成本提升压缩了P2P平台的利润空间；另一方面政策筛选和整顿规范后P，2P平台数量有所减少，靠高息吸金的不少劣质平台被清退，行业集中度有所提升，行业利息收益回落至正常区间。
图5 各年平均借款期限
图6 各年综合收益率走势（月）
数据来源：网贷之家
3.2 P2P信贷平台利率定价趋势
一是对P2P网贷监管趋严将会持续，并会深刻改变P2P的风险定价格局。2015年原中国银监会正式将个体网络借贷纳入普惠金融工作部的监管范围，由此结束了监管无明确主体的状态。自2016年起，监管部门陆续出台了一系列网络借贷监管细则，从机构定位、资金存管、备案管理、信息披露等方面对P2P进行了细则上的规定。在具体监管过程中，强化对不规范的P2P网贷公司的清退，加强网贷行业信息披露的公开性和公允性，也有助于引导整个行业逐步回归理性。整体来看，利率水平在监管政策的引导下逐渐趋于理性，单纯通过高收益来吸引投资者的做法已难以继续。随着P2P平台行业自律体系在监管政策的引导下逐步完善，比如金融消费权益的逾期名单共享体系的启用、统一口径的不良贷款统计的建立，都将促进利率定价更为理性。
二是运用金融科技手段赋能，提升P2P平台的风险定价能力。对于目前P2P平台采取的主导定价或竞拍定价模式而言，要想发挥良好的风险定价功能，都需要平台制定详细的规章制度、搭建数据分析以及风控机制等。风险信息的可获取度及准确性是风险辨识的必要条件，P2P平台要积极尝试通过运用金融科技手段将客户相关的信息进行采集和整合，将更多场景下的多维度、碎片化信息整合、解析和过滤，从不同的角度为传统金融无法覆盖到的长尾用户描绘出画像，打破传统征信高成本和低时效的局限性，从而不断推动风险数据的共享、风险数据效率的提升以及风险管理科技能力的改进。
文/巴曙松、熊婉芳（华中科技大学）、左伟（前海创新研究院）（本文观点仅代表作者作为一位研究人员个人的看法，不代表任何机构的意见和看法）
参考文献：
《中国网络借贷行业研究报告》，艾瑞咨询，2017
《2017年中国网络借贷行业年报》，网贷之家，2017
沈伟雄.国内外P2P小额信贷利率定价模式比较研究.《南方金融》，2015 (4):85-89
文章来源：今日头条2018年4月12日（本文观点仅代表作者作为一位研究人员个人的看法，不代表任何机构的意见和看法）
本篇编辑：牛淑雅
