近几年，P2P网贷平台的数量呈现爆发式增长，这有利于解决中小企业以及个人融资难的问题，但是在政策监管不够完善的行业发展环境下，很多网贷平台违法违规操作。根据网贷之家所公布的数据，截至2017年4月，我国累计P2P平台数量5890家，停业及问题平台累计达3676家，超过平台总数的60%。随着“e租宝”等一系列P2P平台跑路、停业、提现困难等问题给投资者带来经济利益损失的同时，监管部门开始高度关注，如何对P2P网贷平台进行有效的风险评价成为当务之急。对P2P平台进行风险评估，有助于投资者甄别风险较高的P2P平台，在一定程度上保障投资者的资金安全，不仅如此，风险评价的结果也为监管者提供决策参考，促进监管部门适度监管、分类监管目标更好地实现，同时也能根据风险评价的结果掌握P2P平台的风险状况，有关部门提前介入调查，变事中、事后的控制为事前的控制，减少投资者损失，促进P2P网贷行业健康稳定发展。

1 文献回顾

关于P2P平台风险评价的研究，学者们对此研究较多。尹钧惠、熊冉冉(2016)基于因子分析法从分散程度、资金流动性、资金杠杆率三个维度10个定量指标构建P2P平台内部风险指标体系，对P2P平台进行分风险评估[1]。王伟(2016)在对P2P平台风险分析的基础上，运用技术、杠杆、流动性、分散度、品牌、透明度指标，基于熵权法和CRITIC法对54家网贷平台进行风险测评[2]。朱宗元、王景裕(2016)从成交能力、人气活跃度和潜在风险三个方面13个定量指标构建P2P平台综合评价指标体系，并运用层次分析法和数据包络分析法对P2P平台效率进行测算[3]。蔡友莉(2017)结合8家P2P平台的统计数据，运用层次分析法构建P2P平台综合风险模型，分析了分散度、透明度、流动性、杠杆、技术5个风险指标的权重，并对各平台风险情况进行评分[4]。骆春玮、黄卫东、陶士贵(2017)运用流动性、透明度、杠杆、分散性指标，结合层次分析法对P2P平台风险进行量化[5]。

现有文献对P2P平台风险评价的研究有着重要的借鉴作用，但仍存在不足之处。有些只对P2P平台的交易数据进行分析，缺乏对定性指标的考虑；有些文献在选择风险评价指标时过度依赖第三方公布的综合指标数据，无法探索指标背后的具体风险因素。本文在现有文献基础上，结合我国P2P平台的发展现状以及平台面临的主要风险，筛选影响P2P平台风险的定量指标和定性指标构建P2P平台风险评价指标体系，然后运用层次分析法对511家P2P平台进行风险评价，实现对P2P平台风险的准确度量和监测，同时也能发现风险平台背后的风险指标因素。最后，本文提出防范P2P平台风险的政策建议。

2 构建P2P平台风险评价指标体系

2.1 P2P平台风险评价指标

根据我国P2P平台的发展现状以及平台面临的主要风险，本文将P2P平台风险评价指标分为一级指标和二级指标，其中一级指标有6项，二级指标有20项，见表1。第一层为目标层，即对P2P平台风险进行量化评价，用A表示。准则层包括利率指标、人气指标、分散性指标、流动性指标、合规性指标和背景实力指标，分别用B1—B6表示。子准则层包括20种影响P2P平台风险的基本因素，分别用Cij表示。

2.2 P2P平台风险评价指标含义

P2P平台风险评价各指标含义如下：

在生猪养殖中，要求养殖人员定期做好猪场的清理消毒工作，对于蜱虫以及吸血蝇等体位寄生虫的生长也需要进行严格的控制，这样也就能有效减少ASFV病毒的传播途径，以获得良好的ASF防治效果。此外，还需要不断加强对我国兽医工作者的培训工作，需要加强对出入境检查免疫结构跟风险度比较高的国家以及相关人员的培训工作，使这些检疫人员对于ASF的判断能力得到进一步的提升，以避免携带有ASFV病毒的产品或者生猪进入到我国市场。环境条件也是影响到ASF病症发生的重要因素，在进行生猪的养殖中，要求相关养殖人员能做好养殖环境的调节工作，避免因应激反应导致的生猪免疫力降低等问题[3]。

1)利率指标

1.2.2 专家访谈法 根据本课题研究内容，于2018年3月至6月访谈北京大学校选修课的授课教师与北京体育大学体育舞蹈教研室2位副教授（表1），获得上课的内容、学时分配、负荷量等相关信息。

银行存管：有银行存管，平台合规，相应风险小。

本小组在暑期期间通过走访的形式，深入大街小巷，对全县几十名盲人进行了深刻的交谈，了解了许多盲人在生活方面的困难之处。并且作为一名高中生，我们有义务帮助他们提高生活质量，改善生存环境。

梨友开始还劝秀容月明为他们效力，苦口婆心，不厌其烦，见秀容月明丝毫不为所动，就叫大将马刺把他押往北国，让单于处置，自己继续率兵向南挺进。

6)背景实力指标

投资人数：投资人数越多，平台人气值越高，相应风险越小；

成交量：成交量越大，平台人气值越高，相应的风险越低；

满标用时：满标用时越长，平台人气越低，相应风险越大。

表1 P2P平台风险评价指标

目标层AP2P平台风险一级指标(准则层)B1利率指标B2人气指标B3流动性指标B4分散性指标B5合规性指标B6背景实力指标二级指标 (子准则层) C11平均预期收益率C21成交量C22借款人数C23投资人数C24满标用时C31平均借款期限C32资金净流入C33是否允许债权转让C41人均借款金额C42人均投资金额C43前十大借款人待还金额占比C44前十大土豪待收金额占比C51是否有第三方担保C52是否有第三方存管C61是否获得融资C62注册资金C63运营时间C64注册地区C65平台背景C66是否加入监管协会

3)流动性指标

（4）具备通信设备故障诊断的功能，面对繁多的告警情形，排除无效告警信息，诊断出设备故障信息，及时制定最佳的设备保养和维修方案。

平均借款期限：平均借款期限越长，平台流动性越好，相应风险越小；

为了适应新制度的要求，应逐步建立固定资产折旧和无形资产摊销制度，并做好相关的基础工作。为真实反映资产价值，新制度增加了“累计折旧”和“累计摊销”会计科目。期初建账时，需明确“累计折旧”和“累计摊销”的基础数据，这就需要高校对现有资产进行认真清查核实，建立起固定资产的折旧和无形资产的摊销制度，建立起计提固定资产折旧的基础数据库。

资金净流入：资金净流入越大，平台流动性越好，相应风险越小；

2）变更处理：作为管理系统的核心功能，变更处理可对2层图斑在四周、面积和权属等属性上的差异性进行判断与分析。差异存在的情况下，系统将发生变更的图斑自动识别出来，通过空间相交分析确定出变更前的图斑。经自动分割与合并后即可实现对土地利用现状图的更新，整个变更处理流程完成。

债权转让：允许债权转让，平台流动性越好，相应风险越小。

4)分散性指标

平均预期收益率：预期收益率越高，相应的风险也就越大。

医院感染防控是医疗质量管理的重点难点，不仅关系到患者生命安全与治疗康复，还直接影响到医院诊疗技术的发展［1］。我国人口老龄化严重，老年人均存在骨质流失、疏松，运动及平衡系统也存在一定退化［2］。老年患者术后愈合慢，卧床时间长，增加了医院感染的发生率，严重影响术后恢复及手术治疗效果。为了解骨科老年患者术后感染的现状及相关因素，对1 336例骨科住院手术的老年患者资料进行回顾性调查分析，探讨骨科老年患者术后医院感染发生的危险因素，旨在为预防和控制骨科老年患者术后感染提供依据。现将结果报道如下。

人均借款金额：人均借款金额越多，平台分散性越差，相应风险越大；

用户体验(User Experience, UE)主要指用户在使用产品、系统或者服务过程中建立起来的主观心理感受。最先由Norman提出用户体验理论，他明确只有做到以下三点才能被称为成功的用户体验：一是在不使用户厌烦的前提下满足客户的需求；二是简洁优雅的产品要让客户拥有轻松愉快的使用体验；三是要能给顾客带来额外的惊喜。基于用户体验的设计，就是能够在产品、系统或服务的设计过程中，将用户的体验期望和要求贯穿于其中，要以用户为中心设计。因此，老年远程教育网站应该以老年用户为中心，首先设计满足老年人基本的教育需求的功能，然后结合老年人的生理特性和心理特性，提高网站界面设计和交互设计的易用性和可用性。

人均投资金额：人均投资金额越多，平台分散性越差，相应风险越大；

从灵敏度来看任意一个阳性最高，高于CycC、双阳性，双阳性特异度最高高于其他3种方法，差异有统计学意义（P＜0.05）。任意一个阳性、双阳性对象符合率最高。见表3。

5)合规性指标

前十大土豪待收金额占比：前十大土豪待收金额占比越高，平台分散性越差，相应风险越大。

前十大借款人待还金额占比：前十大借款人待还金额占比越高，平台分散性越差，相应风险越大；

第三方担保：有第三方担保，平台合规，相应风险小；

2)人气指标

借款人数：借款人数越多，平台人气值越高，相应风险越小；

融资记录：有融资记录，平台背景实力越强，相应风险越小；

注册资金：注册资金越多，平台背景实力越强，相应风险越小；

运营时间：运营时间越久，平台背景实力越强，相应风险越小；

注册地区：注册地区GDP越高，平台背景实力越强，相应风险越小；

所有制背景：所有制背景为上市系、银行系、国资系、风投系，平台背景实力越强，相应风险越小；

监管协会：加入监管协会，平台背景实力越强，相应风险越小。

3 我国P2P平台风险评价指标权重确定

3.1 构建判断矩阵并计算指标权重

本文邀请经验丰富的管理人员组成专家组对各层指标进行打分，获得有效调查问卷共8份，去掉各指标最低分和最高分后求得平均分，并录入数据进行一致性检验。当CR≥0.1时，说明判断矩阵打分出现矛盾现象，结果不满足一致性要求，应给予微调或重新打分；当CR<0.1时，说明判断矩阵打分结果满足一致性要求。各指标判断矩阵及指标权重见表2～7。

表2 P2P平台风险评价指标判断矩阵及指标权重

AB1B2B3B4B5B6WB111/21/21/21/41/40.0667B2211/21/31/31/20.0879B32211/21/210.1398B42321120.2442B54321140.3129B64211/21/410.1486

表3 人气指标判断矩阵及各子指标权重

B2C21C22C23C24WC2111230.3557C22111/230.2553C231/22120.2816C241/31/31/210.1074

表4 流动性指标判断矩阵及各子指标权重

B3C31C32C33WC311150.4979C321120.3669C331/51/210.1352

表5 分散性指标判断矩阵及各子指标权重

B4C41C42C43C44WC4114240.4770C421/411/320.1273C431/23140.3111C441/41/21/410.0846

表6 合规性指标判断矩阵及各子指标权重

B5C51C52WC5111/20.3333C52210.6667

表7 背景实力指标判断矩阵及各子指标权重

B6C61C62C63C64C65C66WC611324110.2574C621/311/211/310.0937C631/2213110.1802C641/411/311/31/20.0728C651313120.2414C6611121/210.1545

在各指标判断矩阵中，通过计算得出各CR均小于0.1，说明本文构建的判断矩阵具有可信性，由此得到的各子指标权重可以用来对P2P平台进行风险评价。

3.2 评价指标权重及层次总排序

P2P平台风险评价指标权重及层次总排序见表8，由风险评价指标权重可知20个因素对P2P平台风险的影响程度由大到小排序为：银行存管、人均借款金额、第三方担保、前十大借款人待还金额占比、平均借款期限、平均预期收益率、资金净流入、融资记录、所有制背景、成交量、人均投资金额、运营时间、投资人数、监管协会、借款人数、前十大土豪待收金额占比、债权转让、注册资金、注册地区、满标用时。

为了切实提高患者服务，医院每个月要组织一次改进服务联席会议，分管副院长主持，朱鹏立院长参会，医院服务中心大部分职能科室、相关临床医技科室都要参加。这一会议的第一个议程，一般都是由医院服务中心汇报工作，满意度调查、投诉、服务窗口患者等候数据等；分析数据背后的问题，提出整改建议；等等。

表8 风险评价指标权重

二级指标指标权重指标排序平均预期收益率0.066700006成交量0.0312660310借款人数0.0224408715投资人数0.0247526413满标用时0.0094404620平均借款期限0.069606425资金净流入0.051292627债权转让0.0189009617人均借款金额0.116483402人均投资金额0.0310866611前十大借款人待还金额占比0.075970624前十大土豪待收金额占比0.0206593216第三方担保0.104289573银行存管0.208610431融资记录0.038249648注册资金0.0139238218运营时间0.0267777212注册地区0.0108180819所有制背景0.035872049监管协会0.0229587014

4 实证研究

4.1 数据来源及处理

本文数据来源于2017年4月网贷之家数据，经过整理并剔除一些样本后，对511家P2P平台进行风险评价，各指标打分方法如表9，P2P平台评分公式如下：

其中Yi表示第i个P2P平台的评分，Xij为第i个P2P平台第j个风险指标的打分，Wj为第j个风险指标所对应的权重。

表9 各指标打分方法

C指标 打分方法C11平均预期收益率max0,18-C11i18 C21成交量max0,ln(C21i)-ln(100)ln(C21max)-ln(100) C22借款人数max0,ln(C22i)-ln(5)ln(C22max)-ln(5) C23投资人数max0,ln(C23i)-ln(100)ln(C23max)-ln(100) C24满标用时max0,C24i-1000C24min-1000 C31平均借款期限max0,ln(C31i)-ln(1)ln(C31max)-ln(1) C32资金净流入max0,C32i-C32minC32max-C32min C33债权转让支持=1,不支持=0C41人均借款金额max0,C41i-500C41min-500 C42人均投资金额max0,C42i-20C42min-20 C43前十大借款人待还金额占比max0,C43i-90C43min-90 C44前十大土豪待收金额占比max0,C44i-80C44min-80 C51第三方担保有第三方担保=1,没有=0C52银行存管有银行存管=1,没有=0C61融资记录有融资记录=1,没有=0C62注册资金max0,ln(C62i)-ln(1000)ln(C62max)-ln(1000) C63运营时间max0,ln(C63i)-ln(12)ln(C63max)-ln(12) C64注册地区2016城市GDP前5名=1,其他=0C65所有制背景上市系、银行系、国资系、风投系=1,其他=0C66监管协会加入监管协会=1,没有=0

4.2 实证结果分析

由于篇幅有限，本文列出有代表性的15家P2P平台评分见表10，并与各平台在网贷之家和网贷天眼中的评级排序作对比。

表10 各P2P平台评分

名称评分本文排序网贷之家排序网贷天眼排序陆金服87.6121积木盒子85.6288爱钱进83.83510人人贷77.6433PPmoney76.351212投哪网74.7676宜人贷74.5712微贷网72.4845点融网69.4969翼龙贷68.510911开鑫贷65.511104宜贷网65.412117你我贷59.1131313鑫合汇58.1141415红岭创投40.9151514

通过比对发现，本文构建的P2P平台风险评价体系效果较好。陆金服、积木盒子、爱钱进在各个指标方面都具有很大的优势，平台风险相对较小；红岭创投、鑫合汇、你我贷在某些指标方面表现较差，平台风险相对较大。红岭创投评分较低，其原因有：平均借款期限较短，平台流动性较差，相对风险较大；人均借款金额、人均投资金额、前十大借款人待还金额占比较大，平台分散性较差，相对风险较大；平台在第三方存管、银行存管、融资记录、所有制背景方面，也和其他平台有一定差距。

5 结论与建议

层次分析法将定性指标和定量指标进行有效结合，融合了网贷行业专家的经验确定指标权重，将定性指标和定量指标相结合、主观和客观相结合，保证了指标权重的科学性、合理性，可以采用。本文结合P2P平台发展现状以及P2P风险构建了一个较为合理的风险评价指标体系，在此基础上确定各指标权重，并针对P2P平台风险进行评价，最后结合15家P2P平台进行分析。研究结果表明，运用层次分析法构建的P2P平台风险评价体系效果较好，可以为投资者和监管部门提供决策依据，同时也能找出与平台风险相关的主要指标。

为进一步降低P2P网贷行业风险水平，保障互联网金融稳健发展，本文提出两点建议：一是完善法律法规制度。随着《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》《互联网金融风险专项整治工作实施方案》等一系列的监管政策落地，标志着网贷行业由“野蛮生长”时代进入“穿透式”监管时代。虽然P2P网贷行业风险相比“三无”状态时有很大改观，但是仍存在着一定风险，威胁互联网金融行业的健康发展。监管部门应设定高标准的行业准入门槛和高标准信息披露要求，加强P2P网贷行业自律制度等。二是创新风险监管方式。应当创新监管理念，运用监管科技，主动识别和防控P2P行业风险，提升监管的主动性和有效性。构建以技术为驱动的监管新范式，借助信息科技部门力量，提高金融监管者的信息科技知识水平，提升监管的技术水平和监管效率。引入中国版“监管沙盒”，增加监管对创新的适应性。重要风险进行重点提示，同时建立分级监管机制，加强各部门之间信息共享，建立信息传递、核查、处置快速反应机制。

参 考 文 献

[1] 尹钧惠,熊冉冉.基于因子分析的P2P网络借贷平台内部风险评估[J].财会月刊,2016(33):72-75

[2] 王伟.我国P2P网络借贷平台风险评价——基于熵权法和CRITIC法[J].金融理论与实践,2016(12):54-58

[3] 朱宗元,王景裕.P2P网络借贷平台效率的综合评价——基于AHP-DEA方法[J].南方金融,2016(4):31-38

[4] 蔡友莉.基于AHP的P2P网贷平台风险实证分析[J].现代商贸工业,2017(4):98-99

[5] 骆春玮,黄卫东,陶士贵.P2P网贷平台的风险分析及管控——基于层次分析法的实证研究[J].经营与管理,2017(5):85-88