博弈视角下互联网消费信贷风险防范机制研究——以大学生群体为例

陈 光

（河南财经政法大学，郑州 450016）

0 引 言

2019 年中国各类高等教育在校生总规模为4 002万人，年度可支配金额达千亿元规模，大学生的消费信贷潜力巨大。李晓雯（2017）发现大学生出于互联网“先消费后支付”、按期还款能力等考虑，大部分人会选择互联网消费信贷。麦可思调查数据显示，37%的大学生会选择信用消费或分期付款。李欣然（2018）的研究表明青年群体收入来源不稳定导致他们强烈需要“先消费后支付”模式的产品，而互联网消费信贷无抵押无担保的特点正好满足这种需求。

互联网消费信贷平台和用户之间存在信息不对称的问题，且大学生群体收入来源不稳定性和超前消费的特点会导致信用违约甚至套现风险的发生。通过知网检索，目前研究互联网消费信贷风险的文章约有20 篇，大多是从大学生信贷需求角度研究如何防范风险，本文主要从互联网信贷平台即供给的角度来识别风险并提出防范和化解风险的建议。

1 大学生群体互联网消费信贷分析——以河南4 所高校为例

本文主要以河南省高校为样本采集地，选取了河南财经政法大学、河南中医药大学、郑州工商学院、郑州航空工业管理学院4 所高校进行问卷调查。从大学生对互联网消费信贷认知情况、使用现状、选择原因、是否逾期、逾期后果、逾期还款方式等多方面进行分析。

1.1 问卷设计与调查

本次问卷设计主要采用不记名的调查方法，主要内容由标题、问题和结束语构成。问卷发放640 份，回收605 份，问卷有效率94.53%。在受访者性别差异方面，本次问卷调查女性受访人数344 人，占56.86%；男性受访人数261 人，占43.14%。此次调查选取的样本具有一定的客观性和合理性，样本的选取对于数据的分析和整理具有重要的意义。

1.1.1 大学生生活费用和花销对比

调查结果显示，29.42%的学生每月生活费在1 000 元以下，31.57%的学生花销在1 000 元以下；55.54%的学生每月生活费在1 000～1 500 元之间，51.74%的学生花销在1 000～1 500 元之间；10.08%的学生生活费在1 500～2 000 元之间，10.08%的学生花销在1 500～2 000 元之间；2.81%的学生每月生活费在2 000～2 500 元之间，3.31%的学生花销在2 000～2 500 元之间；2.15%的学生每月生活费在2 500 元以上，3.31%的学生花销在2 500 元以上。上述数据显示大学生每月生活费用和花销基本持平，没有或者很少结余，每月生活费用越高的相对花销也越多，甚至入不敷出，存在潜在的消费欲望。

1.1.2 大学生生活费来源调查

调查结果显示，大学生生活费78.23%来源于家庭，21.72%来源于奖助学金或者勤工助学等。家庭在给予生活费时，频率大多是每月或者每学期，奖助学金是每学年发放一次，勤工助学每月或者每学期发放费用，因此收入的来源具有周期性和不确定性，难以保证大学生每月的消费水平持续稳定。多数学生在购买电子产品等高价格商品时倾向于寻求网络信贷，如支付宝花呗。

1.1.3 大学生使用互联网信贷调查

1.1.3.1 大学生使用互联网信贷原因和频率对比

调查结果显示，53.93%的大学生因为资金不足以应急而使用网络信贷，40.45%的大学生因为网络信贷经常性优惠，如支付宝花呗线下随机减免、花呗无手续费分期等原因而使用网络信贷。这说明一方面网络信贷门槛低，只要通过审核无须抵押担保就能获得使用；另一方面网络信贷和商家的绑定优惠刺激了大学生的非理性消费。调查还发现大学生每月使用互联网消费信贷15 笔以上的占总人数的12.07%，该群体难以克制消费欲望，对网络消费信贷过度依赖，养成了非理性消费习惯，容易过度消费。大学生生活费来源的周期性、不确定性特点和过度消费习惯的冲突，为产生网络信贷风险埋下了祸根，如大学生多平台套现，拆东墙补西墙，甚至“裸贷”发生，造成双方损失。

1.1.3.2 大学生了解互联网信贷逾期情况和逾期还款途径对比

调查结果显示，44.08%的大学生从未认真了解过互联网信贷逾期带来的后果，无知而无畏，对网络平台而言，风险增加。20.75%大学生逾期后寻求小平台和朋友帮助，一方面增加了自身的风险，如小平台“高利率”“裸贷”；另一方面为网络信贷机构产生信用风险埋下了隐患。

1.2 风险影响因素的相关性分析

调查问卷显示，有152 人使用了支付宝花呗、京东白条等互联网消费信贷，其中30 人控制不住购买冲动和购买超出自己承受能力的商品而使用，占比19.74%；38 人因突发状况必须购买某商品而使用，占比25%。不难发现超出自己心理预期而使用互联网消费信贷人数占比超过40%，经询问，大多数人并不了解逾期的后果，增加了平台的潜在风险。现通过每月使用互联网信贷是否超预期、是否了解逾期后果和每月还款是否有压力进行相关分析。

是否了解逾期后果和每月使用互联网信贷是否超预期关联性较低，皮尔逊相关系数为0.325；每月使用互联网信贷是否超预期和每月还款是否有压力关联性适中，皮尔逊相关系数为0.439。因此互联网消费信贷平台应设计合理的产品，在源头上避免消费者因不了解逾期政策导致超心理预期消费和每月还款压力增大。

2 小组联保作为大学生抵押品替代机制研究

下面我们将通过大学生和互联网信贷平台的博弈分析来探索如何设计合理的信贷产品来防范或降低风险。

2.1 互联网消费信贷博弈分析

现在假设博弈的参与者是大学生和互联网信贷平台（以下简称平台），双方均为理性经济人和风险规避者。大学生和平台之间存在信息不对称的情况，平台无法有效辨认大学生为何种风险类型，双方之间的博弈为动态博弈。构建模型如图1 所示。

图1 大学生与互联网信贷平台博弈模型

由于平台不知道大学生的风险类型，如果平台拒绝向大学生提供消费信贷，那么博弈直接结束，双方的收益为（0，0）。但是互联网消费信贷平台本身就具有无抵押的特性，而且为了占有市场其本身倾向于向大学生群体放贷。当博弈进入第二阶段，大学生开始做选择。此时大学生有两种选择：一种是按时还本付息不违约，大学生得到消费资金，平台得到放贷收益，二者收益为（，）；另一种选择是大学生违约，大学生得到相对最大收益，平台遭受损失-，双方收益为（-，），其中，，都大于0 且＜。

采用归纳法来解释该模型的子博弈精炼纳什均衡。大学生作为理性的经济人，其收入的周期性和不稳定性特点与冲动消费的冲突会使得他们做出违约不还款的选择。此时大学生的收益大于履约还款的收益。再回到博弈的第一阶段，平台在预知大学生作为理性经济人会违约的风险基础上，应该选择拒绝放贷。但是这会使愿意履约还款的大学生利益蒙受损失，二者陷入囚徒困境。平台为了占有市场还是倾向于选择贷款给大学生，一旦大学生违约，平台将会遭受损失，大学生为还款甚至会走上违法的道路（如高利贷、裸贷）。所以基于二者信息不对称，如何设计合理的产品使得平台能够鉴别有需求有能力还款的大学生进行放贷就显得尤为重要。设计合理的产品一方面会降低平台潜在的违约风险，另一方面也能满足信誉较高、消费习惯较好的大学生群体诉求。

2.2 大学生小组联保作为抵押品的可行性

小组联保贷款具体指的是小组成员依照相关指引组成联保小组，信贷机构对联保小组发放的，由小组内部成员相互承担连带责任的一种贷款。这种形式的贷款是针对小组内部成员缺乏担保品贷款受限而设计的一种信贷产品，内部成员自愿联结相互担保。

大学生小组联保之所以能够成为有效的抵押品选择，在于它能够有效地向互联网消费信贷平台传递大学生具有“还款能力”的信号。首先，联保小组内的成员了解彼此的情况，并且有相同的贷款诉求。相对于平台对大学生的家庭背景、收入程度、消费习惯等存在信息严重不对称，它可以起到“社会关系”监督的作用，弥补平台和大学生之间的信息不对称，从而规避违约风险。其次，集体连带责任机制的实施，一人违反规定，集体共同受罚。因此，内部成员也会监督具有非理性消费倾向或者超出自己收入的消费行为。利用大学生小组担保机制向平台发出信号，不仅缓解了放款人的资金压力，而且加强了小组成员之间的相互监督，使得信贷平台的风险在很大程度上得以分散，大学生的消费诉求得以满足。

大学生小组联保机制的连带责任惩罚效应和监督作用能够使得小组内各成员约束自己的行为，杜绝非理性消费，促使大学生按时还款。在大学生自愿基础上组建的小组联保具有高度的“社会联系”，这就使得他们能够形成一个有效的还款动力机制。因为当某个成员出现违约行为，就会引起他人的反感，进而影响他们之间的“人情关系”，使自己的隐性成本增加（例如，当他遇到紧急情况时，很难从别人那里得到帮助）。此外，小组成员每周举行会议，讨论贷款的目的和流向，在监察贷款资金的高风险流动方面发挥作用，并有效降低小组成员潜在的道德风险。

2.3 大学生小组联保机制的博弈分析

2.3.1 小组内部成员之间的博弈

首先，根据大学生群体违约风险的高低，可以把大学生群体分为高风险和低风险两类。为了方便理解和对比，我们假设二者获取平台贷款是用于投资，以获取更高的收益。两者都以获得的贷款从事投资的效益为R。根据风险与收益对称原理，令低风险大学生投资成功的概率为，收益为；令高风险大学生投资成功的概率为，收益为。显然＞，＞。现在假设两种类型的项目期望收益率相同都为=×=×，且在都不贷款的情况下，两类都可以获得相对稳定的收入。

假定互联网消费信贷机构（以下统称平台）贷给大学生的本金统一为，利率为。设两种类型借款大学生的平均概率为，机构贷款成本为。如果大学生投资成功，则平台收回的贷款收益设为RC=×。平台为了使收支平衡，必须使得×=。

由于平台所获收益就是大学生的贷款成本，所以低风险大学生的期望收益要低于高风险大学生，即-RC×＜-RC×。尤其是 当-RC×＜时，低风险大学生的期望收益甚至低于不贷款时获得的稳定收入，所以低风险大学生将不再贷款。大学生与平台之间的博弈不但没有使得市场达到优胜劣汰的状态，反而加快了信贷机构面向逆向选择的进程。

大学生小组联保贷款利用大学生之间信息相对称的优势，通过博弈发挥相互监督和制约的功效，进而有效降低平台的金融风险。本文假设联保小组只有两名大学生并且两人各自从事各自的投资活动来简单论证。假设：如果投资失败，支付为0；如果成功，则要支付利息RC。并且一方要为另一方的违约承担连带责任，由于一般情况下大学生违约时，要增加逾期和中间费用，使得＞×（1+）。当高风险大学生与低风险大学生组成联保小组时，低风险大学生的预期收益为：-×〔RC+（1-）×〕。

当低风险大学生之间组成联保小组时，其安全借款的预期收益为：-×〔RC+（1-）×〕，而当和高风险大学生组成联保小组时，低风险大学生的损失为×（-）×，同理可得当和低风险大学生结成联保小组时，高风险大学生的损失为×（-）×。

当高风险大学生与低风险大学生组成联保小组时，低风险大学生的损失大于高风险大学生的收益。因为此时×（-）×＞×（-）×。而且高风险大学生一般很难或者需要较长时间才能将自己所欠款项补偿给低风险大学生。综上所述，低风险大学生一般不愿和高风险大学生组成联保小组，进而导致大学生联合担保小组具有同质性的特点，要么低风险大学生在一起，要么高风险大学生在一起。

2.3.2 小组联保机制博弈分析

为了能够简单明了地分析和论证问题，在此提出以下四条假设：假设一，大学生小组内部成员只有两个相同类型的借款人A和A，二者都需要用相同的资金来投资某项目。借款人A和借款人A在投资项目段时间后最终所获收益分别为和。假设二，平台的贷款利率为，大学生在投资项目前都拥有1 单位资本，到期还款本息额为2×（1+）。假设三，小组对平台贷款的偿还只有两种选择：全部还款和违约不还，即小组的偿还为2×（1+）或0。假设四，对大学生拖欠贷款的平台给予同样的处罚，对大学生的处罚和贷款金额与投资回报成正比。平台的惩罚函数为（），那么对借款人A和A的惩罚分别对应（）和（）。

小组联保机制的无限连带责任使得借款人A和借款人A的投资决策相互依赖。因此，在本模型中如果借款人A认为借款人A可能会发生拖欠款行为，为了维持小组的贷款持久循环，借款人A会替借款人A偿还全部拖欠的贷款和利息。如果借款人A也有同样的想法，则他会产生不还款的动机。当借款人A被借款人A的替代偿还行为所感动时，就会激发其斗志，更好地经营投资项目，以便获得收益偿还借款人A的还款。现在具体通过博弈模型来解释这个问题。

假设在借款人A和A博弈开始时，两人都已经获得项目收益，分别为和。此博弈模型分为两个阶段，在第一阶段时，借款人A和A同时决定是否偿还贷款1+或2×（1+），该阶段的选择可以用帮助（D）和不帮助（ND）来表示。当借款人A和A做出同样选择时，问题就趋于简单化。如果双方都选择贡献，平台贷款就得到偿还，双方都从〔R-（1+），-（1+）〕中获益；双方都选择不贡献，双方都没有偿还贷款，都受到平台的处罚，双方都从〔-（），-（）〕中受损。当大学生在第一阶段选择不同的策略时，选择贡献的借款人必须决定是否偿还所有贷款。

在博弈第二阶段，帮助者面临的两种选择分别是偿还贷款（P）和拖欠贷款（NP）。如果借款人A在博弈第一阶段选择贡献，在博弈第二阶段选择偿还贷款，那么双方的得益为〔-2×（1+），〕；相反，如果他选择拖欠，那么双方的得益为〔-（），-（）〕。此时借款人A也希望同伴偿还使得他不被平台惩罚。具体如图2 所示。

图2 不存在小组内部惩罚的客户与平台博弈图

由以上分析可以发现，联保小组内帮助者通过损耗自身利益来偿还小组其他成员所欠贷款。帮助者为了维持小组联保机制的有效运行，在帮助拖欠者还款后会选择新的小组成员来代替该成员，直到该成员偿还贷款后方可再次加入来获得贷款发展自己。综上所述，大学生通过小组联保机制有力地增强了贷款的还款能力。成员内部之间更了解每个人的收入水平、消费习惯，一方面能够监督并及时制止内部成员使用互联网消费信贷非理性消费和过度消费，使得内部成员养成良好的消费习惯；另一方面，平台将监督成本转嫁给小组，利用小组的信息优势，降低大学生违约风险，同时也能给平台带来一部分收益，实现双赢。

3 解决互联网消费信贷风险的建议

3.1 平台应构建逾期预警机制

从上述数据来看，44.08%的大学生从未认真了解过逾期对自己造成的影响。首先，平台在发放信贷时应该详细说明逾期的后果，并列举逾期案例，对大学生形成警示教育；其次，平台在发放信贷时应设计问卷收集大学生群体的基本收入和消费数据，构建红黄蓝预警机制，针对不同收入水平群体超出收入水平消费进行预警。由于平台无法得知大学生的刚性消费水平（吃饭），只能根据其收入水平设置额度。例如甲的月收入水平为1 000 元，信贷消费额度1 000 元，假设甲每月的刚性消费为500 元（吃饭），本月使用信贷消费500 元时，蓝色预警，提示其风险；信贷消费800 元时，黄色预警，发函询问；信贷消费1 000 元红色预警并记录其个人数据库，凡是3 次红色预警的，降低其信贷额度。

3.2 设计合理的消费信贷产品

前已述及，平台对于大学生的了解基于大数据，数据具有不确定性，无法直观了解个人的信誉、消费习惯和心理特征，因此无法判断大学生的逾期违约情况。平台作为消费信贷的供给方，应该根据不同的需求群体设计合理的产品，比如“寝室任意花”小组信贷，也可设计“好友贷”“情侣贷”等产品将风险分散，利用不同群体的信息优势、情感纽带等因素来遏制违约风险。平台也可以设置“助学”“奖学”等产品对大学生群体中具备潜在发展能力的优秀人才提供信贷消费需求产品。

3.3 完善立法和征信体系

一方面，国家应尽快出台相关法律法规避免平台为了追逐利益放松贷前贷后审核，过度提供信贷消费产品。另一方面，进一步完善《中华人民共和国担保法》中有关个人消费信贷的各项规定，对消费者的失信行为要有明确的惩罚规定；将社会保障制度、医疗制度等相关制度和个人征信相关联，从而分散个人信用存在的风险。

完善社会征信体系，特别是要将互联网消费金融的信息纳入征信体系。互联网消费信贷平台应该共享失信人员信息或者委托具有信用征信资格的公司对消费者进行信用评测；针对大学生群体，探索互联网消费金融信息与学生所在高校或者学信网挂钩，通过第三方具有管束学生行为职能的机构对失信人员进行约束，降低风险。