中国新金融全解读 | 大浪淘沙，如何留下金子？

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2013年是中国互联网金融元年。2013年后，互联网金融行业的高速发展成为中国经济的一大现象级事件，多种形态的互联网金融（如第三方支付、P2P贷款平台、众筹、网上理财等）受到了市场的热烈追捧，引起了多方的高度关注，甚至写入了政府部门的权威报告。在学术领域，有关互联网金融的研究也在不断增加，尤其是随着P2P行业的快速发展和风险爆发，有一支文献专门聚焦于这一新兴行业。

目前P2P网络借贷实证研究主要集中于两个方面：其一是针对借款人的信息识别研究。根据借款人提供的信息，研究借款项目能否成功、是否发生违约以及哪些信息有利于提高借款人的借款成功率，是否有利于提高出借人的真实收益率。这支文献比较一致的结论是：凡是信息都是有价值的，无论是财务信息、个人特征或者社会关系有助于评估借款人的信用，那些需要高成本认证的信息价值更高（Herzenstein, Andrews, and Dholakia (2008), Herzenstein, Sonenshein, and Dholakia (2011), Lin, Nagpurnanand, and Viswanathan (2013)）。其二是针对出借人的行为研究。P2P网络借贷平台的出借人大部分是个人投资者，这些个人投资者的行为是否存在偏差，这些偏差是否是理性的以及能否提高出借人的收益，都是值得研究的重要问题。关于出借人是否具有信息识别能力，目前的研究结论并不一致（Iyer, Khwaja, Luttmer and Shue (2016), Emekter, Tu, Jirasakuldech and Lu (2014)）。此外，在出借行为中也检验出本地偏好、羊群行为、学习能力和风险厌恶等传统金融市场上发现的投资者行为（Lin and Viswanathan (2016), Herzenstein, Dholakia, and Andrews (2011), 廖理, 李梦然, 王正位(2014), 李悦雷, 郭阳, 张维(2013)）。

随着互联网金融行业在中国快速发展，中国学者也贡献了大量的观察和研究，对互联网金融革命及其商业模式进行了细致的描述和深入分析（陈静 (2015)；谢平，邹传伟和刘海二(2014)；万建华 (2013)；黄益平，王海明，沈艳和黄卓(2016)）。其中不同学者对互联网金融持有大相径庭的观点：有人认为互联网金融是完全不同于传统金融的“新金融”，有的则认为互联网金融只是披着“新金融”外衣的传统金融。在激烈的争论中，如何客观地评价互联网金融成为了一个难题。 本文将从互联网金融的概念形成、发展历程、互联网金融在中国获得成功的背景原因、互联网金融与传统金融的关系以及“大数据”技术的优势与挑战等多个角度出发，对互联网金融的本质、发展背景以及优劣势进行系统分析，并在此基础上对互联网金融业的未来发展进行展望。

通过分析，本文认为互联网金融在中国的快速发展得益于三方面的基本因素。 其一，中国互联网金融的大发展是中国金融抑制的产物 ，因为企业和家户的金融服务需求未得到传统金融部门的有效满足。 其二，信息技术的发展降低了金融服务的成本 ，扩大了金融服务的覆盖面，创造了新的商业模式，这是互联网金融发展的重要根基。 其三，初期监管的包容 是互联网金融业过快发展和风险积累的重要原因。

然而，互联网和大数据仅仅改变了金融的形态，并未改变金融的本质， 信息不对称和道德风险依然是金融的核心问题，风险控制仍然是金融的核心技术，信息、数据、算法等科技进步改变金融的形态和业务模式，但是并不改变金融的本质 。而且，金融科技在带来便利的同时也带来了大量虚假和无用信息，传统金融机构和风控技术不仅不会被取代，反而需要进一步升级来过滤无用信息，筛选有效信息，金融中介会得到进一步加强，而不是被替代。

综合经验观察与理论分析，本文认为未来互联网金融前景良好，其中大型互联网公司和大型传统金融机构将有机会成为这一行业的主导者，他们具备数据、资金、信息技术、金融技术、人才等多维竞争优势。而小型互联网企业和新进入者要求得发展，必须在自己的细分领域嬴得竞争力，并寻求与其他企业的合作，否则将失去机会，被市场逐渐淘汰。

本文组织如下。第二部分将描述分析中国互联网金融概念的形成和行业的发展历程。第三部分将比较中国和其他国家互联网金融行业的发展差异，并从三大背景出发解释互联网金融在中国蓬勃发展的原因。第四部分着重分析互联网金融与传统金融部门的关系以及大数据技术的正反面，纠正人们对互联网金融的常见误区。第五部分对互联网金融在中国的前景进行展望。

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在中国，“互联网金融”的概念最早是在2012年4月的“金融四十人年会”上，由时任中投公司副总经理的谢平公开提出的。 [1] 此后它迅速成为热门词汇，受到了学术界、业界和政府的广泛关注。到了2013年，互联网思维在金融业全面渗透，如同一场当代的文艺复兴，影响并改变着传统金融业的生态与格局：不仅以阿里巴巴和腾讯为代表的互联网企业开始在金融领域发力并快速扩张业务版图，银行、券商等传统金融业机构也在积极求变。因此，2013年也被称为中国的“互联网金融元年”。

但在“互联网金融”概念形成之初，它的边界是很模糊的。人们用它来指代一切与互联网有关的金融服务，其中包括以“支付宝”为代表的第三方线上支付平台，以“余额宝”为典型的货币市场基金，以及如雨后春笋不断涌现的各类P2P贷款平台、网上众筹、网上银行、网上保险和网上券商等。为将问题简化，我们 按照金融服务提供者的属性，将“互联网金融”大致分为两类：第一种是由电子商务和信息技术公司提供的金融服务，第二种则是银行等传统金融机构业务在信息技术进步下的衍生产物。

这两类金融服务的区别是显而易见的——两者的数据来源不同。 第一类互联网金融企业包括了大家熟知的电商巨头——阿里巴巴和京东。例如，阿里巴巴向其电商平台下的小微型商户提供小额贷款业务，京东也向在其网上商城的消费者提供一定额度的消费贷。 此类小额贷款业务的盈利模式是基于电商平台对交易数据的监测和有效利用，并在此基础上对商户和消费者进行信用分析。以更低的成本可持续地获得大量交易数据，它们跨过了“信息不对称”这道坎，占据了竞争优势。 第二类服务的提供者是传统金融机构，它们不具备第一类企业的数据优势。因此除了技术升级并开展互联网和移动端的金融业务以外，部分机构也选择进军电子商务领域， 通过电子商务平台为互联网金融业务反向沉淀消费者数据 。其中较为成功的例子是中国工商银行，它旗下的电子商务平台——“融e购”在2014年年初正式上线，至今已发展成为仅次于阿里巴巴的中国第二大电商平台。

本文将焦点锁定在第一类互联网金融企业。2012年互联网金融概念首次提出后，互联网金融行业便以惊人的扩张速度不断刷新着各项纪录，尤其是第三方支付、网上理财和P2P贷款平台的业务规模增长迅速，成绩斐然。在第三方支付方面，2012年，全国范围内第三方线上支付的规模只有3.66万亿元，到了2015年这一数字已经增加到了11.9万亿元；据估计2016年第三方支付体量达到了2015年的近三倍，高达33.3万亿元。其中，支付宝和微信钱包分别以42.9%和19.2%的市场份额（截至2016年四季度），稳坐中国第三方支付行业的前两把交椅。在网上理财方面，以代表产品“余额宝”为例，2013年诞生之初其规模仅1853亿元，2015年上升到了6207亿元，增长了2.35倍。尤其值得一提的是P2P贷款平台数量和资金体量的爆炸式增长：从2013年的814家P2P平台和共计976亿元资金体量，发展到了2015年的2595家和8302亿元。这意味着在2013至2015年两年之间，P2P平台的资金体量增长了近十倍。

面对如此飞速增长的互联网金融行业，我们仍然需要明确的是： 其一，P2P贷款平台的数据可能并不完全准确。 上文采用的Wind数据显示截至2015年11月，P2P平台数量为2595家，然而根据另一来源（黄益平，沈艳，王靖一, 2016）在手动采集了多方数据并加入了许多小规模P2P平台后，认为这一数字应为3769家，尽管两方在交易规模总量上数据非常接近。 事实上，由于P2P行业近年来发展速度很快而信息又较为分散，很难采集到精确的数据。

其二，尽管互联网金融行业各项增速惊人，但不能因此高估它在整个中国金融业中的占比。 截至2015年，全国商业贷款总额为138.3万亿元，但P2P平台贷款仍不足8000亿元。因此，P2P贷款平台只是对正规金融系统的一种补充，而非替代。类似的，2015年互联网金融公司第三方支付体量达到11.9万亿元，同年整个金融系统的支付总额为4383万亿元，是它的368倍。第三方支付对于整个系统而言只是九牛一毛，仍然局限于小型商户交易和个人消费用途之上。

互联网金融行业激进的发展势头在2015年后有所收敛。随着互联网金融风险逐渐暴露，尤其是部分P2P平台涉嫌欺诈、卷钱跑路事件的曝光，行业热度迅速降温。冰冻三尺非一日之寒，互联网金融行业的隐患在飞速发展期间早已埋下。从2012到2015年，P2P平台数量从200家快速增长到3769家，贷款规模也从230亿上升到8300亿元。在繁荣的同时，许多P2P平台也在遭遇着坏账率不断走高等各种问题。据统计在2015年，每3个P2P平台中就有1个出现问题，其中部分平台直接宣布破产，将成百上千万的坏账留给了投资者。

［1］ 另一种说法是这一概念由中国人民银行金融科技司原司长陈静在1998年提出，参见陈静主编《历史的脚步——互联网金融服务及其在我国的发展（1998-2001）》。

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虽然近年来互联网金融在中国大热，但中国并不是它的原产地，而是一件舶来品。有意思的是，在中国大热的“互联网金融”，在其发源地且一直不温不火。这带来了一个问题： 为何是中国见证了互联网金融行业的大发展？

以P2P贷款商业模式为例。2005年，全球第一家P2P平台Zopa在英国诞生，其全新的商业模式立刻受到了媒体和学术界的关注。2006年，美国第一家P2P贷款平台“Prosper”公司正式成立。2007年，如今美国第一大P2P贷款公司Lending Club成立，至今已经占有了美国P2P行业80%的市场份额。然而在经历了整整七年的发展之后，这个行业巨头的年贷款总量也仅在百万美元的数量级上浮动。2015年，Lending Club发放了800万美元的贷款，是2014年的两倍，这是企业发展史上的一大突破，然而这主要归功于2014年公司在纽交所的成功上市，而并非整个行业的兴起。事实上，Lending Club上市后的表现令人堪忧：2015年，Lending club亏损了500万美元，2016年这个数字上升到了1.46亿美元，2017年一季度业绩下降趋势仍在延续。

反观中国的P2P行业：2015年中国P2P贷款规模已经达到了约1300亿美元的量级，比美国高出了15倍。此外，目前全球最大的互联网信贷公司是2006年在北京成立的宜信：2012年，宜信推出了旗下的P2P网贷平台——宜人贷，将目标群体锁定于中国城市白领人群，并为客户提供信用借款以及理财咨询服务；2015年，宜人贷紧跟Lending Club的步伐在美国纽交所成功上市，成为中国互联网金融海外上市第一股。与Lending Club形成鲜明对比的是，宜人贷在上市后发展势头喜人：在2017年一季度公布的最新财报中，宜人贷季度净收入达到10.22亿人民币，较2016年同期增长84%；净利润为3.51亿人民币（5，098万美元），较2016年同期增长166%。

互联网金融在中国的流行主要与三大因素有关： 其一，我国金融市场的密集管制下传统金融部门金融服务的供给不足 ，为互联网金融的发展留下了空间。 其二，信息技术的进步降低了金融服务的成本 ，创造出了新的商业模式。 其三，金融监管层在互联网金融行业成长初期并未加以严厉管制 ，而是采取了相对宽容的政策态度，包容了互联网金融的发展。

首先来看中国传统金融部分金融抑制对互联网金融发展的影响。 中国的金融抑制主要体现在两方面：一是在资金需求侧，小企业融资贵、融资难现象严重；二是在资金供给侧，家户的投资渠道十分有限。 在中国，商业银行明显偏好信用评级高、营业绩效好的大企业（尤其是大型国有企业），对小微企业严重惜贷，银行在贷款时对小企业抵押品和外部担保的要求很高，利率也远高于大型企业。小企业在发展初期融资渠道受限，资金供给不足成为企业发展的主要障碍。图1显示了我国金融机构各类贷款的占比，其中小企业贷款和消费贷款的占比很低，多数资金流向了大中型企业。尽管金融机构偏好大型企业是常态，但该情况在四大国有银行主导下的中国尤为严重。阿里小贷的发展就依托于这一背景。 在美国则正好相反，由于大量区域银行、社区银行的存在，小商户和小家户的贷款需求都得到了较好的满足。 再比如说支付宝，因为传统的银行支付手续繁琐，用户体验不佳，为支付宝这种第三方支付平台的发展提供了土壤。在美国，大部分消费者的网上支付都可以通过信用卡，第三方支付的市场很小。

另一方面，在资金供给侧，家户日益增长的投资需求因为缺少有效渠道而没有得到满足。在过去的二十年，高速发展的经济带来了较高的收入增速，在较高的储蓄率下中国人积累了大量的财富，也产生了巨大的财富管理需求。然而传统金融体系压抑了这部分需求，互联网金融为投资者带来了新的选择。以余额宝为例：余额宝的快速发展，是我国利率管制下的产物。在2014年，金融机构一年期贷款基准利率只有6%，而同期货币市场利率经常高于6％，其中存在巨大的套利空间。只要能把钱从活期存款搬到货币基金就能从中获利，而余额宝完成了这项工作，因此受到了市场的热捧，其规模从2013年诞生之初的1853亿元快速上升到了2015年的6207亿元，短短两年增长了2.35倍。

与中国不同，美国、日本、德国等发达国家，互联网金融虽然早有发展，但是远不如在国内火热， 主要原因在于他们的传统金融比较发达，没有给新的金融企业留下太多市场空间 。新的金融形式，包括P2P贷款，众筹，第三方支付等等，无法对已有金融体系产生冲击，只能在传统金融留下的狭小空间里寻求发展。

接着来看信息技术进步对互联网金融行业发展的影响。其中最具代表性的要属大数据采集与分析技术的进步，为小微贷款的商业模式创造了新的可能性。为了改善中小企业贷款难的问题，在地方政府的支持和补贴下小额贷款公司作为对正规银行体系的补充曾快速发展起来。然而小额贷款公司仍然无法绕开传统机构面临的信息不对称问题，在运营过程中出现了大量因贷前审查不严、担保手续不完善、超范围经营和高息放贷等不规范问题导致的坏账风险。

大数据技术的进步打破了传统的桎梏。 阿里的不同之处在于它通过阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝等一系列平台，阿里金融可以低成本地源源不断地获取卖家会员的商品交易量、真实性、商铺活跃度、用户满意度、库存、现金流、甚至水电缴纳等信用数据，这相当于拥有了一套自己的征信系统。通过分析这些信息可以甄别贷款申请者的资质和信用水平，从而进行可靠的贷款决策。但大数据中也存在着大量的噪音，因此大数据分析技术也需要不断演进来克服这些问题。