大学生网络贷款论文

以下是小编精心整理的《大学生网络贷款论文(精选3篇)》，仅供参考，大家一起来看看吧。内容提要：在金融与科技深度融合的背景下，比较商业银行开展农户网络贷款业务的情况，从内涵界定、数据来源、模式推广、增信机制、风险管理等五个方面剖析当前农户网络贷款业务发展的基础性、关键性问题。研究认为，市场上现有的农户网络贷款业务尽管各有优劣，但更多是同质化竞争，差异化定位不足，竞争优势还不够突出。

第一篇：大学生网络贷款论文

P2P网络贷款的法律风险防范研究

[摘要]近年来，随着宜信、拍拍贷等网络贷款平台广告的出现，P2P网络贷款在我国迅速崛起，由于监管的空白与欠缺，加之平台自身运营制度的不规范，已产生或将产生一系列法律风险。文章通过阐述P2P网络贷款的特点，归纳其在现实中已产生或将产生的风险，并从监管方和网络贷款平台自身提出对应的法律风险防范建议，以期达到抛砖引玉之效果。

[关键词]P2P网络贷款；贷款平台；监管方

一、P2P网络贷款的综合界定

（一）P2P网络贷款的概念

P2P即person to person的简称，P2P网络贷款，在我国被译为“人人贷”，它是指对P2P网络贷款提供网上平台，供借款人在线申请贷款，私人放款人经过类似拍卖的程序，经过投标对借款人进行资助。这是一种建立在个人与个人之间的贷款模式，即某平台为有投资需求的个人和有筹资需求的个人之间建立一个非面对面的虚拟交易场所和资金支付渠道，借贷双方对贷款各事项如还款日期、借款利率等达成合意后，形成电子合同即宣告借贷关系成立。以平台为中介才能形成P2P网络贷款，否则将只是一种自然人之间的民间借贷，不能称之为P2P网络贷款。

（二）P2P网络贷款与其邻近概念

1.传统商业银行贷款

传统商业银行贷款有《银行法》等相应的法律法规予以规制，对贷款人的资信状况及担保状况审核较严，贷款审核周期较长，且对贷款用途有一定的限制，难以满足急需资金周转的个人及无力提供担保的中小企业的需求。在支付方式上，传统商业银行贷款虽自2010年起已经全面实行贷款受托支付制度，但严格的贷后监管，还是限制了申请人的范围，在此基础上P2P网络贷款应运而生。其具有审核周期短、资金到账快、担保少甚至不用担保的特点。在支付方式上，P2P网络贷款通过第三方或网络平台将资金直接移交借款人，对贷后监管不及传统商业银行严格，因此其对象虽仅限于个人，但还是迅速成为中小企业与个人的融资新途径。

2.网上银行贷款

网上银行贷款是传统商业银行贷款衍生的一种新型平台贷款形式，与传统商业银行贷款相比，其对营业场所及营业时间未有严格限制，服务内容也极大程度的泛化，可覆盖转账、消费等各方面，作为传统商业银行的技术创新成果及及新型服务模式，在一定程度上起到降低服务成本、拓展服务内容、吸引年轻受众的作用。但该项传统商业银行应对新型网络贷款形式竞争的服务创新成果，与P2P网络贷款在对象及业务范围上仍然具有本质的区别，因为其脱离不了作为传统商业银行受相关法律法规严格规制的本质。

3.贷款公司贷款

贷款公司实际上仅限于不吸收存款的贷款公司。现如今发展较为猛烈，针对个人的贷款如阿里旗下的“蚂蚁借呗”，此类贷款模式与P2P网络贷款都具有高效性、低担保的特征，但贷款公司贷款与P2P网络贷款还是具有相当的区别。贷款公司贷款是以其公司自有资金向个人或中小企业贷款，运营模式类似于传统商业银行贷款；P2P网络贷款是个人与个人之间以平台为中介进行借贷，平台并不以其自有资金发放贷款，而是为具有投资需求的人提供一个高收益的投资渠道以及對有筹资需求的人提供一个融资渠道，并从中赚取服务费的模式。

（三）P2P网络贷款法律定位

1.P2P网络贷款平台的性质

关于P2P网络贷款平台的性质，主要集中于该平台是否属于或具有金融机构性质的讨论。广义的金融机构包括促成借贷双方交易的中间人，在此基础上，P2P网络贷款平台可被纳入广义的金融机构范畴，但其仍具备非金融机构性质的特征。在我国，金融机构须受中国人民银行管制或由国务院颁发许可证，金融机构与非金融机构明显的法律特征区别是，金融机构自身会成为该借贷关系的当事人，通过吸收存款及自身的负债业务进行资金再分配；P2P网络贷款平台不具有该种特质，仅充当借贷双方的媒介，起到一定程度上审核借贷双方的作用并促成双方交易，其本身并不作为借贷关系中的当事人或担保人，即未具有金融机构的基本业务特征，故笔者认为P2P网络贷款平台并非金融机构，而是属于非金融机构性质的金融服务。

2.P2P网络贷款平台法律关系性质

P2P网络贷款平台对于该平台与借贷双方的法律关系有“委托合同性质说”及“居间合同性质说”之分。根据P2P网络贷款平台的概念分析，笔者更偏向属我国《合同法》规定的居间合同之说，即为投资者提供高收益投资平台和为筹资者提供融资平台，解决各方需求，促成各方交易后从中收取报酬。其更多的是提供一种媒介服务。平台的运行、服务构建和对借贷双方审慎审核，均是P2P网络贷款平台的义务；为委托人的利益而存在和服务，却不参与到该借贷法律关系中，在尽到合理注意义务的前提下促进借贷双方的交易，否则要承担相应的法律后果，均具有明显的居间人的特点；而委托合同的主要特征是受托人亲自去处理委托人的事务，有时甚至会参与到该委托合同的法律关系当中去，而非仅起到居间媒介的作用，故笔者认为，P2P网络平台与借贷双方的法律关系应属于居间合同性质。

二、P2P网络贷款的特征

（一）P2P网络贷款的专属特点

1.高效性

P2P网络贷款的高效性主要体现在其平台自身的“一站式”服务，具有操作便利、借贷双方信息透明、提供担保少的高效特点，该项贷款模式没有过于严格的审核机制，只需用户个人将自己的身份信息以及资产状况提交给平台，选择作为出借方还是借款方，随即登录即可。此外，P2P网络贷款模式最大的一个优势是出借方可以清晰地知晓借款方的还款计划、还款期限以及投资回报，更为重要的是知晓自身资金出借后的流向，这是传统商业银行贷款所欠缺的，在如此便捷快速的贷款模式下，许多有投资和筹资的需求的个体纷纷涌入P2P网络贷款。

2.广泛性

P2P网络贷款除具有高效性的特点外，由于其投资门槛较低，还具有受众广泛性的特点，只要信用良好的个人或企业，都可参与到P2P网络贷款中，传统商业银行的投资门槛过高，让许多有投资需求的个人或企业不能参与到金融行业中来。P2P网络贷款模式奉行小且分散的原则，有时甚至出借方只需50元就可参与到P2P网络贷款中来。其贷款对象囊括在校大学生、农村外出务工人员以及小微企业等，该类人群大多所需资金运转的周期较短，且信用较为良好，但由于传统商业银行门槛较高，这些人被排除在贷款人员名单之外。P2P网络贷款的兴起与发展，在一定程度增添了一种新的融资渠道，给更多有需要的人提供了发展机遇。

（二）P2P网络贷款借贷双方的行为特征分析

通过分析P2P网络贷款中借贷双方的行为特征，可以有效防范P2P网络贷款带来的现实风险及潜在风险。研究发现，在P2P网络贷款中，借款数量和借款利率是分析借款方行为特征的依据之一。一般具备较强还款能力的借款方，往往采取的是借款数量少且借款利率高的模式，这是最受P2P网络贷款欢迎且借款成功率最高的人群；相对于这类人群，对于高估自己还款能力，选择借款数量多且借款利率低的模式的人群，一般借款成功率较低。对出借方的行为特征分析，研究发现，投资者在决策投资时存在“羊群效应”，即P2P平台上很多投资者普遍存在从众行为。当借款人的投资列表即将满额或者有很多人参与其中时，投资者往往会选择提供资金，应该说“羊群效应”是出借方通過节省调查时间和降低机会成本，理性选择增加其投资成功的可能性与概率。一般而言，在平台信息较为欠缺的情形下，“羊群效应”弥补了P2P网络贷款中信息不均衡问题，随着信息逐步完善，出借方投资的“羊群效应”会进一步被削弱。

三、我国P2P网络贷款存在的风险

（一）法律关系中的风险

我国P2P网络贷款所存在的法律关系风险涉及借款方、出借方、P2P网络贷款平台三方。对于借款方而言，存在触犯《刑法》中关于非法集资类犯罪的风险。虽众多P2P网络贷款相对于民间高利贷而言所规定的借款利率并不算高，仍高出传统商业银行的贷款利率。虽有些P2P网络贷款已采取线上+线下的模式进行借贷双方交易的审核，但在强大的利益诱惑下，不排除某些借款方通过虚构项目或交易获取出借方的资金进行非法牟利活动，故而存在非法集资风险；对于出借方而言，有可能会面临诈骗风险。即使有些平台采取了线上+线下审核的模式，但在平台信息尚未完善时仍会存在借款方携款潜逃的可能，出借方会面临较大的被诈骗的风险；对于P2P平台而言，可能存在信用风险。首先，由于P2P网络平台是以中介方模式介入借贷双方的法律关系，虽然不直接参与该法律关系，但其作为中介方通过促成借贷双方法律关系的形成而收取报酬进行营利。以营利为目的的中介方，势必尽最大可能促成更多交易，获取更多价值，一定程度上有可能会降低借贷双方的信用及资质审核标准，违背作为中介方的诚实信用原则；其次，平台自身的工作人员有可能会出于利益考虑或因收受贿赂而违背自身职业道德，故而对P2P平台现阶段而言，存在违背诚实信用及职业操守的风险。

（二）法律的滞后性风险

一般情况下法律会出现滞后于社会发展的现象。P2P网络贷款属于新生事物，涉及到的法律较少，《经济法》《民法》《刑法》等仅浅显提及，因此会存在尚无明确及完善监管的法律滞后性风险。经济法类的法律，对于传统商业银行的贷款已规定较为明确，但却较少涉及互联网领域的金融规制。近年来政府及有关部门陆续出台一些文件措施规范互联网金融的发展。2015年，由中国人民银行牵头发布的《关于促进互联网健康发展的指导意见》将P2P贷款纳入民间借贷管理范畴，起到了一定的导向作用；但《民法》涉及的借款合同无相应的关于互联网金融对象主体、运行条件及效力问题等诸多内容的规定，目前《刑法》对民间借贷、非法集资及非法经营类的犯罪构成及界限尚未有统一的定论，若从刑法角度打击新生事物的产生与发展，一旦出现任何问题均以刑罚规制，未免太过严格。故而现今的P2P网络贷款的监管及市场如何运行及规制基本处于空白状态，随着我国网络的发展，有关互联网金融的法律法规将不断出台，但这仍然有可能出现由于法律滞后性的特点导致P2P网络贷款由于欠缺监管及规制带来的发展风险。

（三）P2P网络贷款的制度风险

P2P网络贷款当前存在的制度风险主要来自于以下三个方面：监管主体、市场准入及市场退出。我国现有的法规明确的P2P网络贷款的监管主体为银监会，但在明确该监管主体前，P2P网络贷款基本处于“放羊”状态，有不少P2P网络贷款未纳入管制，是否监管到位尚不可知，而且该种贷款模式还会持续不断涌现，很容易导致因监管主体监管不到位，造成互联网金融混乱；对于市场准入而言，现行P2P网络贷款的市场准入机制仍采用《公司法》的相关规定，无任何对于互联网金融特别是互联网贷款的特殊准入规制。P2P网络贷款本身涉及到金融借贷的性质，若缺乏对于此类公司的明确准入机制，将会导致行业准入机制过松，门槛较低，引发行业恶性竞争及混乱；对于市场退出机制，也处于空白的管制状态。由于P2P网络贷款平台只是作为中介方，为借贷双方提供居间介绍服务，可以说是独立于借贷双方的法律关系之外，如若该平台破产或倒闭，但借贷双方的法律关系仍然存在，而此时平台已完成其作为居间人的义务，若无明确法律规制其市场退出要求，如果平台负责人据此逃避法律追责，将会极大损害借贷双方的利益，金融秩序及投资安全也会受到极大考验，从而影响我国金融秩序的发展。一旦爆发信用危机，将会波及传统金融机构及经济发展。

四、P2P网络贷款域外法律防范措施研究及借鉴

P2P网络贷款的最大特征是其中介性。国外P2P网络贷款的中介性主要分为复合中介性贷款模式，如Zopa，我国与之相对应的为宜信平台；单一中介性贷款模式，如Prosper，我国与之相对应的为拍拍贷平台；还有一种公益性贷款平台，如Kiva，我国与之相对应的为Wokai和宜农贷平台。

国外虽也未有相当完善的法律法规对P2P平台进行监管，但其法律地位及征信体系的完善都为其将来积极应对P2P网络贷款所带来的法律风险提供了保障。首家开展P2P网络贷款的公司为Zopa，起源于英国，不仅持有英国公平交易委员会所颁发的信用执照，还是英国反欺诈协会的成员。虽其仍未纳入金融机构予以监管，但相对我国P2P网络贷款注册的投资公司以及电子商务公司模式，英国Zopa的法律地位是明确的。

对于美国而言，民间借贷有相应的法律规范予以规制。如《消费者信用保护法》《诚实借贷法》等，且明确规定互联网金融纳入民间借贷的范畴并由《消费者信用保护法》规制调整。这从立法层面确保了民间借贷与主流金融机构借贷一样拥有合法地位。虽立法明确了法律的规制，但美国当局仍然采取一系列积极的防范措施，比如最大的P2P网络贷款平台Prosper，因为美国当局的质疑以及管制停止新业务的接收，当局出于政策偏向不明确的考虑，英国Zopa也退出了美国市场。可见，美国除了在立法上明确了其地位，当局也设立一系列门槛对P2P网络贷款进行规制。

P2P网络贷款存在和发展的前提是借款人的信用。其产生于国外并得到迅猛发展，随后进入国内。国外有着严密完善的社会征信制度，其征信机构的崛起与发展几乎与P2P网络贷款同步，目前最大的贷款平台Prosper及Zopa也是充分利用征信体系中的资源才得以迅速扩张。征信业的发展促进了个人信贷及互联网金融的蓬勃发展，国外的征信机构已树立起相当的公信力和权威性，在信息共享程度、参与和定价等方面形成了较合理的机制和水平。反观国内，政府尚未将征信业涉及到个人信用信息的行业放归市场，且仍未建设一个较为完善的社会征信体系，在这种矛盾下，我国P2P网络贷款出现后，监管的手段在一定时间内未触及到该行业，造成现在平台法律风险重重。

五、我国P2P网络贷款的风险防范

（一）平台自身的防范措施建议

1.规范客户管理，降低违约风险

平台自身应以尽最大可能成功回收贷款为目标对客户群进行管理，积极有效地降低客户的违约风险。首先对客户提交的信息，平台应进行实质审查，从其所处的行业水平、盈利状况及现有征信信息对客户进行信用评级，以此初步确定贷款利率及期限；其次，可考虑线上审核+线下担保模式进行贷款，现有平台采取的模式一般是线上+线下审核，其目标在于审核，仍未从实质上降低客户的违约风险。但若采取线下担保的模式，與相应的担保机构共同把控风险、分担风险，实现双赢，可有效地降低违约风险；最后，在有条件的情况下与其他平台共享客户违约信息，建立专属于互联网金融信用数据库，让违约者在互联网金融中寸步难行。

2.规范平台运营制度

在现行缺乏明确的监管政策的前提下，平台应完善企业信息结构以及内部风险控制制度，加强自身自律工作，从行业利益出发。首先，明确其作为中介方的地位，界定其提供的咨询及评估的服务特征。对于出借方的投资资金妥善保管，不得用作它途，借贷双方交易成功后，保证相关的交易凭证得以妥善保管，出借方的资金流向得到明确知晓和追溯；其次，建立平台的信用及风险评估程序，全方位核实资金出借前借款人可能出现的各项风险，防范虚假投资项目借款；第三，建立平台风险储备应急资金。平台每年可从其盈利中拨出一定的资金作为应急资本，当因审核不严而出现违约风险时，能够保障出借方的资金利益，同时为平台创造良好的声誉形象；最后，发展网络安全技术，保障平台网站的运营安全，避免因网络安全防范不严问题而导致资金流失风险。

（二）监管方的防范措施建议

1.建立健全管理法律规范

P2P网络贷款的有序发展，无论平台自身从何处着手，最后因其迅速扩张而纳入立法层面的规制。目前P2P网络贷款需要立法层面予以规制的主要有以下几个方面：客户隐私制度、风险管理制度以及明确的市场进出机制。P2P网络贷款已明确了监管主体为银监会，但对于银监会对该方面监管的具体职责尚未有明确规定，这些制度需立法予以建立及明确。此外，在现有的法律规范中，健全关于P2P网络贷款的相应法律规定，如在民法中对其合同文本的规范可参照格式合同进行规制，在贷款利率、期限、担保等各方面对P2P网络贷款作出特别规定。在刑法角度，目前对P2P网络贷款所涉及的非法集资等罪名学界仍处于争论状态。但司法实践必须要有一个明确的标准，对其犯罪构成要件予以明确阐述和合理规范，使借贷双方和平台自身审慎审核所拥有的底线，在该底线范围内有所作为，促进我国金融行业新型贷款模式的发展。

2.建立完善社会征信体系机制

除建立健全管理法律规范外，监管方仍须促进借贷双方法律关系的良好发展。除平台自身努力降低客户违约风险外，要使P2P网络贷款朝着新型健康的金融行业迈进，就必须建立完善的征信系统，要求其按季或按年报送相关数据，监管方进行统计监测，对其中产生不良贷款的平台予以预警或采取其他方式敦促平台解决。在行业发展到一定程度时，可有条件地允许P2P网络贷款平台共享征信信息，以期于帮助平台建立属于其自身的征信数据库。

3.加强平台资金管制

虽然P2P网络贷款最大的特色是平台不介入借贷双方的法律关系，而只是提供居间服务，其现有的平台贷款模式操作机制是出借方将资金汇入平台，达成交易后，平台将贷款资金汇入借款人账户。众多有投资需求的出借方将源源不断的资金汇入平台后，如果该笔资金没有得到有效保管或被挪用用作它途，若无相应的监管机制，平台自身资金链断裂将会产生严重的后果，故监管方应当要求平台将保管资金的账户提交，由监管方对该账户进行安全监控，对该账户所产生的资金流进行整理、归纳以及管制，确保资金不被平台挪用，保证P2P网络贷款的资金安全及健康发展。

[责任编辑：农媛媛]

作者：王锦意

第二篇：农户网络贷款服务模式及其创新发展

内容提要：在金融与科技深度融合的背景下，比较商业银行开展农户网络贷款业务的情况，从内涵界定、数据来源、模式推广、增信机制、风险管理等五个方面剖析当前农户网络贷款业务发展的基础性、关键性问题。研究认为，市场上现有的农户网络贷款业务尽管各有优劣，但更多是同质化竞争，差异化定位不足，竞争优势还不够突出。要紧密围绕市场需求变化，找准自身定位，建立农户网络贷款业务差异化竞争优势;转变营销理念，推动农户网络贷款与农户生活深度融合;强化科技支撑，加快农户网络贷款产品和服务创新;挖掘品牌价值，提高农户网络贷款业务社会影响力。

关键词：农户网络贷款;农村金融;数字惠普金融

普惠金融发展的重点在乡村，难点在农户。解决好农户金融服务问题，就抓住了农村普惠金融发展的核心。伴随互联网大数据等技术在农村地区的广泛应用，数字技术和普惠金融加速融合，数字普惠金融成为当前及未来一个时期农村金融发展的重要方向。2019年2月，中国人民银行等五部门联合发布《关于金融服务乡村振兴的指导意见》，明确提出要推动新技术在农村金融领域的应用推广。涉农金融机构应充分应用金融科技，加强涉农信贷数据的积累和共享，挖掘涉农大数据背后的农户信用价值，创新农户网络融资服务，加大农户贷款投放，解决农户融资抵押担保缺失问题。

这里以农户网络贷款为对象，比较了同业开展农户网络贷款业务的优劣，从模式推广、增信机制、风险管理等方面剖析当前农户网络贷款业务的基础性、关键性问题。提出推动农户网络贷款业务创新发展的建议。这对于加快农户贷款转型发展、探索创新数字普惠金融有效模式、更好服务精准扶贫和推动乡村振兴具有重要参考价值。

一、核心概念界定与相关文献综述

农户网络贷款是一个新的概念，但内容并不陌生。只有准确界定农户网络贷款的内涵，深人梳理农户网络贷款相关研究进展，才能更好地理解农户网络贷款未来转型发展方向。

(一)农户网络贷款的内涵界定

农户网络贷款是指金融机构依托互联网渠道向符合条件的农户发放用于生产经营、生活消费等的贷款。本质上，农户网络贷款也是农户贷款，只是区别于线下运作的传统农户贷款，可以将其理解为农户贷款的线上化。

有学者将其定义为农村互联网信贷或农户网络融资，实践中也有人将其定义为涉农数据网贷等，但均没有准确刻画农户贷款的线上化、批量化、便捷化特征。第一，农村互联网信贷、涉农数据网贷等提法的内涵过大。因为农村客户不仅包括专业大户、家庭农场主等自然人客户。而且包括农业企业、农民合作社等法人客户。第二，农户网络融资与农户网络贷款看似同义，实则有别。融资不仅包括银行贷款，而且包括民间借贷等。农户网络融资不仅指农户通过互联网渠道向银行贷款，而且包括向P2P网络借贷平台等非金融机构拆借。农户网络贷款的放款主体相对明确。一般为大型商业银行、地方农村商业银行、互联网银行等合法放贷组织。而农户网络融资的放款主体并不明确。

厘清农户网络贷款与网络借贷的关系，亦有助于对农户网络贷款的内涵予以更清晰的界定。农户网络贷款与网络贷款、网络借贷之间的关系如图1所示。

第一，网络贷款属于网络借贷范畴。国内对网络借贷的理解较为狭窄，大多局限于P2P网络借贷。按照银保监会定义。网络借贷是指个体和个体之间通过互联网平台实现的直接借贷，个体包含自然人、法人及其他组织。从广义理解。网络借贷不仅包括P2P网络借贷、网络小额贷款。而且包括商业银行网络贷款。学者们更多关注新兴的互联网金融，反而忽视了传统银行的数字化转型。

第二，商业银行已开始重视网络贷款业务发展。在中小微企业融资研究中。赵岳、谭之博发现引人电子商务平台可以帮助中小企业展示信用类型，使得部分在传统模式下受到信贷约束的中小企业在新模式下获得银行贷款。黄绍辉、李楠认为，互联网技术通过共享企业历史信息和信用记录等方式，降低商业银行坏账损失，减少企业骗贷行为发生。蔡昌达认为，针对中小企业开展大数据征信和网络贷款业务可能是商业银行业务转型发展的突破口。

第三，农户网络贷款有望成为网络借贷中新的研究方向。农户与小微企业一样面临融资难、融资贵、融资慢等问题。商业银行网络贷款可以在一定程度上缓解小微企业融资难困境，也可以通过互联网大数据技术缓解农户的融资难题。应及时改变传统的农户贷款研究思维。将农户贷款线上化这一现象放在网络借贷等互联网金融大范畴中加以研究。

(二)农户网络贷款相关研究综述

一是关于农户网络贷款必要性的研究。为了更好地解决农户融资难题、提升农户办贷体验，农户贷款需要进行数字化转型。黄益平等指出，要利用数字技术改变农村金融“获客”成本高、风控难度大的制约，满足普通农户的金融服務需求。罗兴、吴本健、马九杰认为，“线上信息+线上审核”的互联网信贷会成为缓解农村金融难题的重要方式。张正平、杨舒菡指出，信息技术可以通过增加农村金融机构数量和拓宽农户信息渠道的方式扩大农户贷款供给。王纬指出。新时期金融服务“三农”要用新技术新手段新模式。赵忠世提出要将“大智移云”等新技术应用到农户贷款中，打造“智慧农贷”。

二是关于大数据技术在农户网络贷款中的应用研究。大数据的有效管理和挖掘日益成为商业银行最为重要的生产要素和战略资产，一些文献关注了大数据技术在网络贷款中的应用问题。庞素琳、王石玉基于社会大数据信息研究了农户信用借款声誉计算模型，较好描述了农户声誉值的变化趋势。周海登、王峰杰认为，利用“产业链+大数据”可以有效解决农业贷款难问题。姜振水、王开栋在梳理目前大数据在农村地区应用的基础条件、客观环境以及金融机构在网络融资领域探索实践的基础上。分析了大数据在解决农户融资可得性、便利性、效率性和风险防控上所发挥的作用。

三是关于农户网络贷款实践探索的研究。近年来，国内业界已经开始关注并重视农户网络贷款的实践探索创新。中国邮政储蓄银行与中国邮政集团公司旗下的邮乐网合作。利用邮乐网掌握的经营数据，针对邮乐网“邮掌柜”量身打造互联网信贷产品“掌柜贷”，通过自动授信、自动审批实现全流程线上化操作。从贷款申请到最终放款最快可以在一天内完成。赵云鹏对探索批量化农户网络融资模式进行了分析，指出了农户网络融资模式创新思路及重点。王纬对中国农业银行创新推广“惠农e贷”、探索新时期服务“三农”有效模式进行了全面分析。叶松勤等分析了村镇银行、搬农网与农民专业合作社“三位一体”的供应链金融模式，三者构成“经济共同体”，依托优质电商平台的交易数据为农户增信，进而实现三方共赢。

通过对相关研究动态的梳理，可以形成以下基本判断：第一。学术界对银行如何利用大数据技术开展网络贷款关注不多。近年来国内学者围绕P2P网络借贷进行了大量研究，涉及运营模式、风险控制、投资决策、法律监管、发展绩效等方面，但是对银行等金融机构利用大数据技术开展网络贷款的相关研究较少。第二，商业银行农户网络贷款模式创新亟待探索突破。近年来。商业银行凭借科技和网络优势。已經开始依托大数据技术探索创新个人网络贷款产品。如中国建设银行的“快贷”、招商银行的“闪电贷”、中国农业银行的“网捷贷”等，但是发放对象都是具有良好数据积累的城镇居民，针对农户尚未有较为成熟的网络贷款模式，商业银行在农户贷款服务创新上还有较大的提升空间。第三，农户网络贷款相关研究还不够完善。现有文献大多局限于案例介绍，缺乏较为系统的比较研究。对于农户网络贷款业务的持续发展。也缺乏前瞻性思考。

二、农户网络贷款服务模式比较

近年来，一些金融机构已开始进行农户网络贷款业务的探索。及时总结并进行比较分析，有助于发现不同金融机构在推进农户网络贷款业务中的优势与不足，为更好完善农户网络贷款业务奠定基础。

(一)商业银行开展农户网络贷款业务情况

按照2016年《中国农村金融服务报告》，2016年末全国农户贷款规模已超7万亿元，占全部涉农贷款规模的25%。随着商业银行数字化转型加快推进，未来有相当一部分农户贷款都将实现线上化、批量化发展，农户网络贷款市场规模突破万亿元可期。截至2018年末，中国农业银行农户网络贷款产品(惠农e贷)余额已超千亿元。

农户网络贷款的技术原理是依托互联网大数据技术，挖掘农户相关数据信息，通过“数据跑腿”为农户增信，解决农户抵押担保不足难题，实现农户贷款的有效投放。根据数量来源和利用方式差异，先后形成了不同类型的农户网络贷款服务模式。中国农业银行2016年开始探索创新批量化农户网络融资服务，为农民专门推出了农户网络贷款产品(惠农e贷)，通过数据挖掘和自动授信。实现了农户贷款简便、快速、有效投放。目前已发展形成特色产业、信用村信用户、行内客户数据、政府增信、产业链、电商平台等典型业务模式。与此同时，其他金融机构也正利用大数据技术不断扩大金融服务的覆盖面，积极开展形式多样的农户网络贷款探索创新。商业银行有代表性的农户网络贷款服务模式的基本特征如表1(下页)所示。

1.基于电商平台数据的农户网络贷款

基于电商平台数据的农户网络贷款主要是指通过对接涉农电商平台，批量采集农户的经营规模、订单交易、信用支付等数据，向符合条件的终端商户发放贷款。

一是“掌柜贷”。中国邮政储蓄银行与中国邮政集团公司旗下的邮乐网合作。根据农村电商客户的经营数据，联合开发针对商超类店主的互联网信贷产品。“掌柜贷”产品无抵押、无担保，贷款期限最长12个月。可自主支用、随还随支。目的是解决掌柜在店铺经营中遇到的资金周转困难等问题。

二是“旺农贷”。它是蚂蚁金服旗下网商银行面向农户的互联网小额贷款产品。2015年11月正式上线，为不同种类的农村经营者提供最高50万元的无抵押、无担保、纯信用的小额贷款服务，期限分为6个月、12个月、24个月三档，采取按月付息、一次性还本付息或等额本息还款方式，贷款金额在2万元以内的，享受无息贷款优惠。

三是“惠农e贷”电商平台模式。中国农业银行通过对接惠农e通电商平台，批量采集农户经营交易数据，向终端商户发放惠农e贷，把融资服务和支付结算嵌入整个农村产供销流程应用场景当中。目前，中国农业银行自有电商平台商户超过200万户，贷款余额达7.8亿元。

2.基于产业链数据的农户网络贷款

基于产业链数据的农户网络贷款主要是指通过与产业化龙头企业合作，根据产业链上下游订单信息、支付记录等交易数据，筛选客户，建立信贷模型，在核心企业提供担保的情况下发放贷款。贷款对象主要为产业链上下游种植、养殖、加工、购销农户。

一是“邮储银行+大北农”合作项目。2017年，中国邮政储蓄银行北京分行与大北农集团合作推出了针对产业链上下游客户的纯线上网络贷款业务。大北农旗下的农信互联平台主要从事生猪、猪饲料等农产品交易。该平台为中国邮政储蓄银行提供贷款客户，同时发送农产品交易数据。中国邮政储蓄银行进行线上审批放款。同时。平台还为上下游客户提供担保。

二是“惠农e贷”产业链模式。2018年，中国农业银行广东分行与广东天禾农资股份有限公司(广东省重点农业龙头企业)合作。基于产业链核心企业交易数据，实现银企数据共享。支持下游农户开展生产经营，助力龙头企业和农户共同发展。

3.基于内外部综合数据的农户网络贷款

基于内外部综合数据的农户网络贷款主要是指与地方政府、监管部门合作，采取外部对接、线下调查等方式多维度获取农户信息，批量建立村民信用档案，根据村民信用评价结果，筛选客户并发放贷款。

一是“金农易贷”。它是安徽毫州药都农村商业银行创新研发的以个人信用为基础，以手机银行和网上银行渠道为载体，综合利用大数据技术，实现面向辖内所有居民的智能化移动信贷服务产品。凡符合条件的当地居民，均可通过手机随时随地申请0.5万元至50万元的无抵押、无担保纯信用贷款，实现客户线上自助申请、系统自动受理、自动授信评级、自动利率定价、自助用款还款等功能。自2016年7月14日上线至2017年6月30日，共有申请客户20.2万户，完成授信11.68万户，通过率达57.83%，累放金额139.89亿元。总授信金额83.24亿元、人均授信金额7.1万元：用信余额53.34亿元。用信比例为64.08%。

二是“惠农e贷”信用村信用户模式。中国农业银行以农村信用环境建设为契机，借助金融监管机构积累的数据，并结合实地调查，以整村推进方式建立农户信用档案。建立授信模型。发放农户网络贷款。目前该模式已在全国9个省(市)推广。如中国农业银行浙江分行专门研发村民信贷档案系统，通过信用评级发放“惠农e贷”。目前已为1.7万个行政村、216.3万户村民建立信用档案，贷款余额达167.6亿元。

4.基于银行客户数据的农户网络贷款

基于银行客户数据的农户网络贷款主要是指根据农户在银行的金融资产、历史信用记录和金融产品使用情况等金融数据，筛选客户，建立自动授信模型，通过线上直接发放贷款。贷款对象主要是在银行有金融资产、有房贷、有农户贷款记录的农户。例如中国农业银行惠农便捷贷以专门向广大农民发放的金穗惠农卡数据为基础，通过对农户金融资产、代理结算、资金交易、信贷记录等数据进行整合梳理和挖掘分析，为农户准确“画像”。建立信贷模型，发放贷款。目前该模式已在全行推广，贷款余额达117.7亿元，支持农户17.3万户。

5.基于特色產业数据的农户网络贷款

基于特色产业数据的农户网络贷款主要是针对生产经营持续性强、农户收入稳定性高的特色产业。通过与地方政府农林牧渔等主管部门以及供销、烟草、农资等单位合作，批量获取农户经营数据。筛选客户，建立信贷模型，发放贷款。贷款对象主要为烟草、茶叶、林果、蔬菜等种植农户，以及畜牧、家禽、渔业等养殖农户。目前中国农业银行“惠农e贷”的特色产业模式已在全国29个省份推广，支持种植养殖农户13.1万户。贷款余额达109.2亿元。

(二)农户网络贷款产品的优劣势分析

通过对商业银行具有代表性的农户网络贷款产品进行比较分析，可以发现中国农业银行“惠农e贷”在产品设计、服务对象、贷款利率和贷款期限等方面具有一定优势。第一，从产品设计来看，“惠农e贷”服务更加综合全面，涵盖农村不同类型客户群体。“掌柜贷”和“旺农贷”主要依托电商平台数据，针对农村电商客户，市场和客户定位相对单一。“惠农e贷”则是综合性网络贷款产品，根据不同数据来源，覆盖更为广泛的客户。如惠农卡持卡客户、特色产业经营农户、电商平台订单农户、产业链上下游农户、信用村信用户、政府增信机制覆盖农户等。第二，从服务对象来看，“惠农e贷”主要瞄准从事生产经营的农户，定位更加精准。部分商业银行网络贷款产品同时服务城乡居民，如“金农易贷”产品面向辖内所有居民(城镇和农村的个人客户)，凡符合条件的均可申请，产品精准性不够高。第三，从贷款利率来看。“惠农e贷”具有明显的定价优势。“掌柜贷”和“金农易贷”的贷款利率均超过7%，“旺农贷”更是在12%左右。“惠农e贷”的贷款利率一般为基准利率上浮30%以内，比其他商业银行产品利率更低，竞争优势明显。第四，从贷款期限来看。“惠农e贷”的贷款期限较其他商业银行网络贷款产品更长，具有一定竞争优势。“掌柜贷”贷款期限最短。最长不超过12个月，“旺农贷”贷款期限最长不超过24个月，“惠农e贷”与“金农易贷”最长不超过36个月。

与此同时，“惠农e贷”产品在申贷流程、贷款额度、贷款用途、数据利用等方面存在不足。第一，从申贷流程来看，商业银行网络贷款多已实现在线申请。而“惠农e贷”线上申请渠道还在完善中。第二，从贷款额度来看。其他商业银行网络贷款额度较高，而中国农业银行的“惠农e贷”的额度优势不够明显。“旺农贷”和“金农易贷”额度均为最高不超过50万元：“惠农e贷”的贷款额度一般不超过30万元，超过30万元则需要抵押担保，在部分发达地区竞争优势不够明显。第三。从贷款用途来看。其他商业银行网络贷款产品同时支持农户生产和消费，用途更加多元。“旺农贷”和“金农易贷”不仅支持农户生产需求，而且支持农户消费需求，而同类型的“惠农e贷”一般只支持农户生产需求，只有惠农便捷贷模式可支持消费需求。第四，从数据利用来看，其他商业银行网络贷款产品数据采集与挖掘更加充分。“旺农贷”主要依托淘宝网等电商平台交易行为进行数据积累，数据质量较好。据了解，“金农易贷”共整合使用当地58家政府单位、560类行政数据、20多亿条信息。“惠农e贷”在数据采集和挖掘上还有待进一步提升。

三、农户网络贷款发展的理性思考

农户网络贷款业务发展的最终目标是通过实现农户贷款的线上化、批量化运作，降低服务成本，增加有效供给，提高办贷体验。推动农户网络贷款业务发展，有必要思考一些基础性、关键性问题。

(一)农户网络贷款的内涵界定：“纯线上”和“纯信用”不可偏废

网络贷款是依托大数据的纯信用、纯线上的融资方式。农村不同于城市。具有信息不对称、数据碎片化等特点。农户网络贷款还未真正实现全流程线上化，这就要求从多维视角来理解现阶段的农户网络贷款。

从线上化程度看，只要部分贷款流程实现了线上化，哪怕只是申请、放款环节的线上化，也可以归属于农户网络贷款范畴(网贷1.0)：如果引人了大数据，实现了尽调、评级、授信的线上化，则属于更高级别的农户网络贷款范畴(网贷2.0);最终是实现农户贷款自动授信审批、贷后实时监测等全流程线上化(网贷3.0)。目前部分农户网贷产品进入网贷2.0阶段，正在向网贷3.0阶段探索推进，这受到系统支撑和模型开发的制约。尚需要一段时间。从担保方式看，如果只是将原有农户贷款从线下搬到线上。依然需要担保作为支撑，这样虽然可以提高运作效率、缓解农户融资慢问题。但并没有从根本上解决农户融资难问题。部分农户网贷产品已实现纯信用方式，但也支持政府增信、法人保证、抵质押等多种担保方式。能否实现纯信用，取决于数据积累程度以及大数据在多大程度上能发挥增信作用。一味追求线上化，而忽视数据增信：或者实现了数据增信，但贷款环节线上化不彻底。都不是真正意义上的农户网络贷款。因此，农户网络贷款要实现纯信用、纯线上的管理，依然任重道远。

(二)农户网络贷款的数据来源：内部挖掘和外部拓展并重

数据采集与挖掘是开展农户网络贷款业务的基础和前提。目前，農户相关的数据信息有限且分布较为零散，对拓宽数据来源、提高数据质量提出了较高的要求。未来商业银行竞争将日趋激烈，数据获取难度和成本也将进一步加大。数据采集和挖掘能力将成为评判商业银行竞争优势的重要标准。只有多维度、全方位拓宽数据来源。才能深入挖掘农户数据背后隐藏的价值。准确刻画农户信用。一方面，要广泛拓展外部渠道数据来源。通过深化银行与政府部门之间的合作，积极参与农业农村信息化平台建设，对接地方政府农业大数据。通过深化银企合作，对接农业信贷担保等企事业单位生产经营大数据。通过深化与缴费支付、第三方数据等机构的合作，对接日常生活消费大数据，全面扩展数据来源。另一方面。要深度挖掘内部渠道数据价值。涉农金融机构本身掌握大量农村客户数据信息，要充分利用好存量客户服务过程中产生的各类银行卡交易、涉农代理补贴等农户特色数据。挖掘数据信息，增强优质农户甄别能力。

(三)农户网络贷款的模式推广：重点聚焦抑或多点发散

从实践看，大多数农户网络贷款产品主要集中于某一类数据进行探索创新，如电商平台数据、产业链数据等。中国农业银行在各地试点经验基础上。总结了惠农便捷贷、信用村信用户、特色产业、电商平台、政府增信、产业链、法人保证担保等多种农户网络贷款模式。对于中国农业银行这样的大型商业银行而言，农户网络贷款典型模式推广需要处理好“统一”与“多元”的关系。基于行内金融数据的惠农便捷贷模式具有全国普适性，需要重点聚焦、大力推广。基于行外数据的典型模式受到区域、产业和客户制约，需要因地制宜、探索创新。从宏观视角看，模式推广需要“多点发散”。由于数据来源、数据类型和利用方式存在差异，现有的一些农户网络贷款模式无法做到广泛推广。因此，就全国而言，农户网络贷款典型模式需要“多多益善”，不断探索创新有效服务模式，为更多金融机构发展农户网络贷款提供经验借鉴和持续推力。从微观视角看。模式推广需要“重点聚焦”。一些典型模式局限于部分区域的特定产业，但有针对性的客户要求(如特色产业、粮食直补、电商平台等要求有一定交易数据积累的客户等)。难以全面复制推广。这就要求金融机构因地制宜，聚焦重点模式加以选择推广。

(四)农户网络贷款的增信机制：依靠数据还是依靠担保

农户网络贷款主要依靠数据增信，也有一些产品虽然以信用为主，但仍然支持采用担保方式，如惠农e贷政府增信、产业链、法人保证担保等模式。有些地方数据采集和挖掘不够，导致授信不足，出于风险防控考虑，而附加担保条件：有些地方则过于注重风险防控，在已有大数据增信基础上，仍附加担保条件。现有的“数据+担保”增信方式与农户网络贷款的“纯信用”发展目标有一定差距，却是在当前数据积累不足背景下的最优选择。现阶段，可能担保发挥的增信作用更多一些，但是随着信息资源不断丰富，数据将发挥更大的增信作用，这是一个循序渐进的过程。实际上，依靠大数据增信才是农户网络贷款业务的核心和魅力所在。这也是商业银行均高度重视数据采集和挖掘，反复强调要让“数据说话”的原因。未来，对于线下农户贷款已经可以较好服务的客户，需要通过线上化来降低服务成本、提升服务体验：对传统农户贷款无法覆盖的新客户，则需要充分挖掘数据信息，发挥大数据增信作用，让更多缺乏抵押担保的客户拥有信用资产。

(五)农户网络贷款的风险管理：从人工防控到智能风险管控

传统农户贷款的风险管理主要以客户经理等人工防控为主，不可避免地存在客户经理道德风险、操作风险等问题。农户网络贷款也面临信用风险和操作风险，因为大多是纯信用的农户贷款，没有还款来源，这就对信用风险防控提出了更高的要求。同时，由于系统支撑还不够，防范操作风险显得更为重要，尤其是在纯人工数据采集背景下，客户经理操作风险较大，主要体现为经营数据可能放大导致出现额度偏差，进而增加信用风险。因此。要强化农户网络贷款全流程风险管控，依托科技手段将制度规则和管理要求嵌入农户贷款业务流程的关键环节，提高风险识别预警的前瞻性、及时性、准确性，确保真客户、真经营、真用途。探索将人脸识别、移动终端等新技术、新手段应用到农户贷款办贷流程中，加强对人工调查的辅助支持和管控，防控客户真实性风险。通过多维数据交叉验证、准人规则优化，强化数据分析处理，有效提高授信模型的自动化和精准度。通过“黑箱”实现系统自动授信。防止客户经理随意修改原始数据。开发针对网络融资特点的风险识别模型。优化贷后资金监控预警规则。实现风险在线监控、自动识别、及时处置。扩大征信、反欺诈平台系统应用范围，强化贷后风险管控。实现贷后管理智能化。

四、推动农户网络贷款创新发展的策略

通过比较分析可以看出，市场上现有的农户网络贷款业务尽管各有优劣，但更多是同质化竞争，差异化定位不足，竞争优势还不够突出。走出低水平竞争困境的关键是紧密围绕市场需求变化。对标其他商业银行，前瞻规划。在市场定位、营销理念、科技支撑、品牌挖掘等方面寻求转型突破，通过加快创新提升农村金融服务水平，进一步突出竞争优势。

(一)找准自身定位，建立农户网络贷款业务差异化竞争优势

坚持差异化定位。发挥自身在网络渠道、科技支撑等方面的比较优势，做到“人无我有、人有我优”。积极扩大服务覆盖面。提升市场份额，改善竞争格局。一是就市场定位而言。要围绕重点领域、优势产业加大投放力度。在城乡要素融合、农村三产融合、农村产权改革等重点领域，持续加大农户网络贷款投放力度。增强话语权。抓住农村消费升级、农民进城创业带来的市场新机遇，进一步扩大农户网络贷款服务覆盖面，抢占市场先机。二是就客户定位而言，要注重营销新客户。不仅要为专业大户、家庭农场主等优质客户提供网络贷款服务，而且要通过创新方式加大对组织化小农户、低收入农户、建档立卡贫困户等群体的支持和培育力度。要让农户网络贷款服务较好覆盖农村地区不同层次、不同发展阶段的客户。三是就产品定位而言，要注重“取长补短”。既要强化在产品设计、服务对象、贷款定价和贷款期限等方面的竞争优势，又要弥补在用户体验、数据挖掘、模型开发等方面的短板。

(二)转变营销理念，推动农户网络贷款与农户生活深度融合

传统的农户贷款营销理念和激励导向均以产品为核心，关注的主要是贷款能否放出去，缺乏对客户真实需求的考量。商业银行的实践经验表明：只有将金融服务真正融人农户生活，才能获得稳定的客户资源。因此，要转变营销思路，以农户为中心。坚持金融生活化导向，实现由产品营销向综合营销转变，深入挖掘农户网络贷款的综合效益。事实上，做好农户网络贷款工作能够实现“一举多得”。农户网络贷款是县域银行提升资产业务价值、降低资产空心化的重要手段，围绕农户生产生活经营资金需求，如果投放管理得当，可以较好实现“收益覆盖风险”。更重要的是，农户网络贷款业务可以带动其他业务综合发展，如通过客户引流实现“获客”与“活客”，提高账户活跃度：通过与乡村治理相结合可以优化农村信用环境：等等。因此，要将融资服务融入农户生活细节，通过交叉营销、综合服务，获得农户的认同，增强客户粘性。

(三)强化科技支撑。加快农户网络贷款产品和服务创新

传统的产品服务创新主要是商业银行同业模仿，在本质上缺乏技術排他性，如“惠农卡”与“福农卡”、“惠农通”与“助农通”，服务内容上同质化严重，这说明金融机构在农村市场产品创新的前瞻性和技术性上还有待提高。为此。要强化科技支撑，切实提高农户网络贷款产品的科技水平和专业化程度，真正与银行同业拉开差距。形成优势。在精准化营销上，要依托大数据技术，深度准确把握农户客群的行为特点及个性化需求，适当提高贷款额度、延长贷款期限、降低贷款利率，进一步提高产品适用性，大幅提高“获客”的精准性和效率性。在移动化办理贷款上，通过创新农户网络贷款服务，主动适应农村客户行为的移动化。要加快系统产品研发，尽快开发微信、掌银、网银、涉农电商APP等线上申贷办贷渠道，加速实现农户网络贷款的一站式移动化办理服务，优化客户体验。在智能化管理上，依托人工智能技术，实现风险的智能识别与实时监控。提高农户金融服务的自动化、智能化水平，为客户带来更加智能、安全的体验。

(四)挖掘品牌价值，提高农户网络贷款业务社会影响力

过去十年来，农户金融服务领域已形成一批有影响力的产品，如农行的“惠农卡”“惠农通”等，逐渐积累了一定的品牌影响力，获得了社会各界的高度认可。近年来，农户金融产品服务创新力度有所加大，但农户金融业务整体品牌价值和竞争优势还有待提高。下一步，要以金融科技在农村领域加快应用为契机，充分重视提升品牌价值，扩大农户网络贷款业务的社会影响力，巩固农村金融市场竞争优势。一方面。要加大宣传力度，通过线上线下多元化方式，提升农户网络贷款产品的品牌影响力，打造一批农村互联网信贷市场上的知名品牌。通过品牌传播。进一步扩大农户融资服务覆盖面。另一方面，要注重经验总结，分享传播更多数字普惠金融有效服务模式，为更多涉农金融机构输出经验与模式，进一步扩大农户网络贷款服务的社会影响力。

作者： 黄迈 马九杰

第三篇：基于人工神经网络的商业银行并购贷款风险评价

摘要：文章围绕商业银行并购贷款风险展开了研究，根据并购贷款风险构建相应的评价指标体系，结合主成分分析法和神经网络，建立主成分-神经网络的并购贷款风险评价模型，也在并购贷款风险评价的理论研究方面提出新的研究方法或者是新视角，以期为我国商业银行并购贷款风险工作提供一些有益的参考和帮助。

关键词：并购贷款；主成分分析法；人工神經网络；评价模型

一、引言

并购贷款业务是从2008年12月正式批准实行的，在禁锢了12年之后我国重新启动并购贷款业务，此举为我国企业并购融资提供了很大的方便，在经济高速发展的时代，并购贷款必然会成为加速经济发展的重要推手，并购贷款业务也会迅速发展。然而并购贷款本身的高风险性将会对并购贷款乃至整个经济带来巨大的负面影响，如何对并购贷款风险进行评价是亟待解决的问题。

二、并购贷款及其风险概述

（一）并购贷款概念

并购贷款，是指商业银行向并购方或其子公司发放的，用于支付并购交易价款的贷款。

并购贷款是贷款的一个品种，从资本市场的角度看，它是为了给企业并购筹集资金，由商业银行作为中介参与的外源间接融资行为，它实质上仍是一种金融交易行为：商业银行根据借款方的申请，将其对一定数额资金（存款）的使用权转让给借款方，并要求借款方提供一定的担保，借款方使用这笔资金进行并购活动，由商业银行对这次借贷的各方面风险进行整体评估而对其定价，规定借款方因获得资金使用权而应支付的利息以及支付方式等。从制度经济学的角度分析，由商业银行提供并购贷款，降低了企业为从事兼并和收购活动而进行融资的成本是一种降低交易成本的制度安排。

并购贷款涉及并购双方企业，包涵了行业、适用法律、股权结构、或有债务、资产价格认定等多方面问题，其风险明显高于一般贷款。因此并非所有的商业银行均适合开办此项贷款业务。为此银监会特地下发了执行《指引》的相关通知，对开办并购贷款的商业银行做了以下五项条件限制：有健全的风险管理和有效的内控机制；贷款损失专项准备充足率不低于100%；资本充足率不低于10%；一般准备余额不低于同期贷款余额的1%；有并购贷款尽职调查和风险评估的专业团队。《指引》还要求商业银行持续保持上述条件，商业银行开办并购贷款业务后，如发生不能持续满足以上所列条件的情况，应当停止办理新发生的并购贷款业务。

（二）并购贷款的风险

根据《商业银行并购贷款风险管理指引》的要求，评价商业银行并购贷款风险应考虑的主要因素按性质大体上可归纳为战略风险、法律与合规风险、整合风险、经营和财务风险等与并购有关的各项风险。

1、战略风险

所谓战略风险，就是指企业战略与实际状况相脱节，从而导致企业发展方向出现偏误的风险。战略风险的产生和战略定位有着直接的联系，定位不当或者定位失误，都会埋下战略风险的隐患。

战略风险指标主要是从产业相关度、战略相关性、企业文化、并购的整合效应、额外回报机会、预期战略成效、新的管理团队、风险控制、退出机制等方面确定。包括并购双方产业相关度；并购双方战略相关度；并购双方的企业文化是否合理；并购后的是否有整合效应；并购双方从整合中取得额外回报的机会；并购后的预期成效及企业价值增长的动力来源；并购后新的管理团队实现新的战略目标的可能性；并购的投机性及相应风险控制决策；协同效应未能实现时，并购方可能采取的风险控制措施或退出策略。

2、法律与合规风险

法律与合规风险是指在并购活动中，因操作不当可能违反有关法律、法规、监管规则或标准而导致并购失败的风险。并购贷款中的法律风险来自于多方面，而且和其他风险经常交织在一起，通常而言主要来自于以下多个方面：

第一，未进行详尽和有效的法律尽职调查。这将会是一个总括性的风险来源。传统上中资银行会偏向于关注借款人或项目的财务、经营、管理和市场等风险，对于法律风险则主要关注其有无合法的主体资格，章程的相关内容以及（项目）是否已获得必要的审批等相对简单的事项。

第二，来自于交易结构和并购方式的法律风险。并购方会从未来整合的需要、减少税负以及审批的简便性等各个角度提出不同的交易结构，在不同的交易结构和并购方式下，风险的来源和程度也会有所不同。

第三，担保通常是有效的风险防控手段，但不当或不合理的担保安排也可能导致风险的产生。银行对于担保工具的选择和安排是富有经验的，但由于在实践中提供有价值的担保并不是一件容易的事情，如果不能有效协调各种担保安排之间的关系，也容易引发风险。

第四，政府的批准与许可也是容易发生风险的地方。如果并购交易的批准程序不当，就会埋下风险隐患。对于目标企业所从事的固定资产投资项目，则应当关注其是否获得完整有效的批准或备案登记，特别是发改委、环保部门和行业主管机关的批准，否则会严重影响到并购后的整合及经营。此外对于大型的并购项目，还应当关注反垄断审查的程序和结果，银行对于反垄断审查中的风险应予重视。

第五，借款人与目标企业的资产与经营的合法性以及商业风险也需要引起重视，并应成为尽职调查中的一项重要内容。

第六，银行也应当关注和了解并购方除其提供的并购贷款外的收购资金的来源。如果其他资金主要来自于经营性的现金流则不会有重大的法律风险。而如果来自于其他融资途径的就要重点关注其中的风险问题。

第七，来自于法律文本的风险。法律文本的作用将是全面性的和总括性的，所有的法律、财务和管理等安排最终都会体现到法律文件中，而法律文件体系的完备性以及其内容是否详尽、适当和有效将直接影响到银行在并购贷款中的风险与责任。

法律与合规风险主要从主体资格、交易合法性、资金来源限制、担保合法性、还款控制合法性、权利保障、证监会合格审查、重组审核审查、其他合规性等方面确定。包括并购双方是否具备并购交易主体资格；并购交易是否按照相关规定已经获得批准；法律法规对并购交易的资金来源是否有限制性规定；担保是否合法有效并履行必要的法定程序；商业银行对还款现金流的控制是否合法；贷款人权利能否获得有效的法律保障；是否获得证监会的批准；是否获得重组审核的批准；与并购有关的其他方面的合规性。

3、整合风险

整合风险是指由于并购双方由于整合经验的欠缺或者并购整合技能不佳导致重组整合不力，不能发挥彼此双方的优势，造成管理成本和营销成本等上升的风险。

如果一个公司仅仅完成了资本整合，而没有完成人力资源和文化的整合，只能说是刚刚起步。根据贝恩管理咨询公司关于并购失败的调查研究，80%左右的国际并购失败案例直接或间接源于企业并购之后的整合，而只有20%左右的失败案例出现在并购的前期交易阶段。

整合风险主要包括发展战略整合、组织整合、资产整合、业务整合、人力资源及文化整合。

4、经营和财务风险

经营和财务风险是指并购后企业在各项经营和财务活动中由于各种难以预料和无法控制的因素，使企业在一定时期、一定范围内所获得的最终财务成果与预期的经营目标发生偏差，从而形成的使企业蒙受经济损失的可能性。

经营和财务风险主要从产业市场前景、竞争地位、企业成长性、企业家能力、企业发展战略、公司的组织，控制和激励、公司治理、技术竞争力、现金流稳定性、估值风险、股利分配、并购工具、利率变动等方面确定。包括行业的发展是否能保持稳定增长趋势；并购双方在行业中是否趋于优势地位；并购双方的市场份额能否稳定增长；并购双方的领导者是否具备企业家的能力；并购双方的未来发展战略是否符合企业的发展；并购双方的组织结构、激励机制等是否合理；并购双方的治理是否有效；并购双方的技术竞争力是否得到运用；并购双方未来现金流是否稳定或趋于稳定；并购定价高于目标企业价值的风险；并购双方的股利政策对还款来源造成的影响；并购中使用的固定收益工具及其对贷款来源造成的影响；汇率和利率等因素变动对并购贷款还款来源造成的影响。

（三）评价指标体系

结合上述的风险，具体评价指标如表1所示。

三、构建评价模型

本文使用基于主成分分析法的人工神经网络方法对商业银行并购贷款风险进行评价，通过主成分分析法对原始数据降维，然后再用这些个数较少的新输入变量作为人工神经网络的输入进行模拟预测。由于主成分之间是相互独立的，所以由各主成分组成的输入空间不存在自相关性，从而有效地简化人工神经网络在高维时难以寻找网络中心的问题，提高了预测精度。

（一）主成分分析法

主成分分析（Principal Components Analysis，PCA）也称为主分量分析，是一种通过降维来简化数据结构的方法：如何把多个变量（指标）化为少数几个综合变量（综合指标），而这几个综合变量可以反映原来多个变量的大部分信息。

主成分分析法是霍特林于1933年首先提出来的。主成分分析法的原理是降維思想，把众多变量转化为少数几个综合指标，综合指标保留了原始变量的主要信息，彼此间又不相关，能使复杂的问题简单化，便于抓住主要特征进行分析。它是通过适当数学变换，使新变量主成分成为原变量的线性组合，并选取在总信息量中比例较大的主成分来分析事物的一种特殊的特征提取方法。

（二）人工神经网络

人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简称ANN）正是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现某种功能的神经网络。它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。它实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。

人工神经元是生物神经元的模拟与抽象，是构成人工神经网络的基本单元，因此构造一个人工神经网络系统，首先要构造人工神经元模型。一个具有n个输入分量的单个人工神经元模型，如图1所示。

它有三个基本要素：一是一组连接（对应于神经元的突触），连接强度由各连接上的权值表示，权值为正表示激活，为负表示抑制。二是一个求和单元，用于求取各输入信号的加权和。三是一个非线性激活函数，起非线性映射作用并将神经元输出幅度限制在一定范围内（一般限制在（0，l）或（-1，+l）之间）。

此外还有一个偏差，即阙值θ

以上作用可分别以数学式表达出来：

o=f（net-θ）

其中net为神经元的输入总和，相当于生物神经元的膜电位；o为神经元的输出；wi表示第i个输入神经元到该神经元的连接权值；Pi表示第i个输入神经元的输入分量；θ为神经元的偏差，即阙值；f（~）为激活函数，表示神经元输入一输出关系。

激活函数（Activationtransferfunction）是一个神经元及网络的核心，决定着网络的功能。其基本作用是：控制输入对输出的激活作用；对输入输出进行函数转换；将可能无限域的输入变换成指定的有限范围内的输出。不同的人工神经网络模型，神经元的激活函数也不相同。

（三）并购贷款风险评价模型

神经网络具有非线性分类功能，在多因素影响中具有显著的效果，在本文中并购贷款风险影响因素有36个，因素多且因素之间存在交叉，相互影响；另外由于并购贷款风险因素较多，网络训练时间长，准确性降低，容易陷入局部最优而不是全局最优。为此本文引入主成分分析法，利用其分析统计功能，对影响因素降维，从而来评价并购贷款风险。具体模型如图2所示。

参考文献：

1、中国银监会.商业银行并购贷款风险管理指引.银监发[2008]84号,2008.12

2、(美)哈威尔·E·杰克逊,小爱德华·L·西蒙斯;吴志攀等译.金融监管[M].中国政法大学出版社,2009.

3、王志生,陈武.我国银行保险发展瓶颈的经济学分析[J].科技创业月刊,2004(12).

4、张幼文等.2006年中国国际地位报告[M].人民出版社,2006.

5、TinsleyHEA,TinselyDJ.Useoffactoranalysisincounselingpsychologyresearch[J].JournalofcounselingPsychology,1987(34).

（作者单位：武汉理工大学管理学院）

作者：周文