分業監管背景下互聯網金融監管研究

　　摘 要：互聯網金融是傳統金融創新的重要應用模式，其中借貸模式最具代表性。互聯網金融雖然可以創造出新的價值，但其“破壞性創新”具有不穩定性和不確定性，極易引發系統性風險，存在較大風險隱患。因此，互聯網金融分業監管肩負著風險規制及金融創新發展的雙重任務。實證結果表明，借貸產業發展與監管政策之間存在較強的相關性。借貸市場對監管政策具有滯后反應，但隨后就會產生與監管政策相一致的波動。因此，制定與出臺高質量互聯網金融監管政策是決定中國互聯網金融產業發展質量與成果的關鍵，需要對中國當前借貸產業監管政策加以完善，以實現中國普惠金融發展目標。

　　本文源自汪莉霞， 技術經濟與管理研究 發表時間：2021-05-24《技術經濟與管理研究》(月刊)1980年創刊，是由山西省人民政府發展研究中心主辦的專業性學術經濟期刊。本刊是面向生產和科研的學術性刊物。主要介紹國內、國外技術經濟與管理方面的研究成果與發展方向，交流產業結構、宏觀、微觀方面的學術研究和工作經驗，她融入了世界、融入了全球經濟一體化，是一本提供學術咨詢和工作指導的刊物。榮獲中文核心期刊(2008)、文核心期刊(1996)、中文核心期刊(1992)。

　　關鍵詞：互聯網金融;監管有效性;干預分析;模型預測法

　　一、引言

　　互聯網技術所引發的金融創新革命呈現出爆發性增長態勢，突出表現為借貸業態模式的市場規模存量與增量的高速膨脹，而為順應金融創新業態模式的擴張與發展，中央金融監管部門采取了更加專業和高效的分業監管模式，以應對互聯網金融產業的“野蠻式”發展態勢，并取得了卓越成效。由于互聯網金融是一個譜系概念，不僅涵蓋了傳統銀行、保險、證券以及交易所等金融中介市場，同時還涉及瓦爾拉斯一般均衡所對應的無金融市場模式下的所有金融交易與組織形式[1] ，因此分業監管模式在回應互聯網金融混業經營特征時，表現出諸多的挑戰與困境。尤其是不同監管部門之間的信息分割以及監管角度和立場的不同，已經在客觀上顯現出監管部門彼此之間的協調失序問題。

　　當前，學術界對互聯網金融監管模式的討論爭議不斷，并在實踐過程中又逐步形成了創新型監管模式、嚴格禁止型監管模式和運動型治理模式三類互聯網金融監管模式[2] 。但是，這三類互聯網金融監管模式只是互聯網金融分業監管的補充模式，以彌補分業監管模式協同性不足的缺陷，因此分業監管仍是互聯網金融監管的核心模式。其中，創新型監管模式的構建基礎在于，互聯網金融模式具有很強的規避系統性風險的“去中心化”趨勢，如果將其納入帶有明顯“規制俘獲”的監管框架中，勢必將影響互聯網金融對金融產品、技術以及服務的創新能力;嚴格禁止型監管模式的構建基礎在于，互聯網金融潛在金融風險逐漸暴露，風險治理的迫切性逐步凸顯，而“空白型金融創新”難以納入創新監管體系，因此只能采取嚴格禁止型監管模式[3] ;運動型治理模式的構建基礎在于，互聯網金融只能通過不斷前進運動而得到發展，并且在發展中解決因模式創新所帶來的所有沖突與矛盾。同時，只要在前進發展的過程中，各方均可受益，那么即使存在小的風險也可以被相關受益者吸收[4] 。綜上而言，互聯網金融監管不僅是一項復雜的系統性監管模式，同時還是一種綜合性監管體系工程。因此，為確保互聯網金融模式的合規發展，需要進一步從底層微觀政策制定逐步延展到頂層宏觀監管制度，以構建更為合理和高效的互聯網金融監管體系。鑒于當前中國學者對互聯網金融監管的研究出發點主要集中在監管體系構建方面，文章則從互聯網金融監管政策實施效果角度入手，以補充和豐富該研究領域的空白。

　　二、金融創新模式監管難點及其應對措施

　　1. 金融創新監管難點

　　當前，世界金融正處于高速創新發展階段，無論是大數據、云計算還是區塊鏈等技術在金融領域的應用都加快了傳統金融的創新變革，振興了金融產業的再次發展。然而，由于 2008 年次貸危機所引發的全球經濟危機，使得國內外一些金融人士和學者開始認為金融創新是具有危害性的。雖然金融創新可以創造價值，但是金融創新存在較大的風險不確定性，并且一旦風險產生就極易引發系統性風險。正如 Paul Krugman(2009) 所言，金融創新只是金融供給者追求利益最大化的表現，其實質是為了創造尋租。因為金融創新與其他產業創新一樣，都可以為創新者帶來壟斷租金。但是，當壟斷達成時，就會抑制進一步創新[5] 。在此觀點下，許多研究結果也證明了金融創新并非是推動經濟發展的重要因素。例如，Larry & Andy(2010)的實證研究表明金融創新出的衍生品與企業發展之間表現為負相關和不相關關系，或者說二者之間的關系十分有限，推動經濟發展的真正因素則是科技及相關技術創新[6] 。而關于金融科技的本質，沈偉(2018)將其形容為“破壞性創新”及“替代性金融”，其直接引起的后果就是顛覆傳統金融產業，打破當前傳統金融機構主導的市場機制[7] 。進一步而言，金融科技的顛覆性創新將致使金融風險由量變逐漸累積成質變，除了因技術可能引發的技術風險、操作風險及系統性風險以外，傳統金融監管的不適應性、監管技術及法律的滯后都會為創新性金融產業的發展埋下風險的種子[8] ，并且已有研究表明因金融創新所引發的金融風險特征不是互聯網金融所特有的，但卻是在互聯網金融模式的運作下導致風險放大[9] 。

　　中國借貸產業之所以能夠快速崛起，實現高速發展，其原因既有外在環境因素影響，也有內在需求推動。其中，外在原因在于受到世界經濟危機影響，國內經濟處于不斷下行狀態，需要金融創新以恢復經濟發展動能;內在動力在于國內大量中小型企業融資需求缺口不斷擴大，而傳統金融機構的資金放貸日益縮緊，因此需要新的融資渠道。而正是在這兩種內外因素的綜合影響下，導致中國借貸產業存在“畸形”發展的兩面性，具體表現為借貸產業將現代化互聯網思維與老舊的金融高利率模式相結合，形成了具有新舊金融體制融合的混合體制，并在金融市場化與金融管制之間的夾縫中尋求生存[10] 。因此，學術界普遍將借貸產業的發展動能歸結為監管套利，即借貸產業可以通過擔保、贖回、債權轉讓以及產品標準化等手段，具備與傳統金融相同的服務功能，但是卻不受現行金融監管體系管制。而借貸產業模式為何具有如此之高的風險，學術界對此也存在不同看法。其中，馮果與蔣莎莎(2013)提出了借貸“中國式異化發展”概念，他們認為中國借貸模式發展偏離了其產生初衷。例如，以撮合借款人和貸款人的直接交易為目標，而無需銀行等金融機構的介入。相反，中國借貸平臺的功能已經超出中介平臺范疇，直接觸碰交易雙方資金，違反了借貸模式基本原則[11] 。王劍鋒(2016)認為中國借貸產業的高風險原因在于金融創新產業“中國化”過程中存在過度模仿問題，而這種模仿型金融創新卻沒有滿足其成功的必要兩條標準：一是在戰略層面上，未實現社會福利增加;二是在落實層面上，未協調好本國金融監管能力與投資人先進理念之間的關系[12] 。張海洋 (2016)認為中國借貸平臺的擔保模式是借貸產業高風險的重要根源之一。尤其是大部分借貸平臺的擔保模式不但違反了中國《擔保法》 的有關規定，還增加了借貸平臺經營成本以及借款人的融資成本。因此，擔保式借貸平臺其實質與傳統金融機構的經營方式相似，并沒有實現互聯網金融的“去中心化”特征[13] 。

　　加強對借貸金融創新的監管已經成為共識，但由于借貸風險是由投資人、借貸平臺以及借款人三方面共同決定的[14] ，因此如何制定監管政策和監管手段仍需要進一步探討。

　　2. 中國借貸產業監管應對措施及其成果

　　(1) 中國借貸產業監管政策演變

　　在借貸產業發展初期，中國并沒有太多與之相關的監管政策及法律規范。在此背景下，國內不斷涌現出許多“偽金融創新”模式，大量非正規借貸平臺借以“互聯網金融創新”的外衣，肆意從事非法吸收公眾存款及非法詐騙等違法活動，致使中國剛剛起步的借貸產業不斷曝出風險事件，并對互聯網金融這一新興業態模式造成了負面沖擊。而隨著借貸產業風險的連續爆發，2016 年中國金融監管部門開始對借貸互聯網金融模式進行高調整治，具體表現為監管政策的持續出臺以及監管力度的不斷增強，并最終形成了“一委、一行、兩會”的借貸產業監管體系，即央行負責定調和審慎監管;保監會和銀監會負責構建制度體系并實行監管政策;地方金融辦負責平臺整改、驗收及備案等活動;互聯網金融行業協會負責行業自律。在具體產業監管政策方面，其實早在 2014 年就已經有相關部門“摸著石頭過河”制定了初步的監管策略，以保證借貸互聯網金融產業的合規發展。從借貸產業監管政策出臺時間線來看，2015 年底有關部門開始正式著手制定借貸產業發展規范;2016 年 《互聯網金融專項整治工作實施方案》 的出臺標志著中國借貸產業正式進入監管軌道并步入“監管元年”。隨后，借貸產業監管政策陸續出臺，監管路徑也日益清晰，并不斷規范著借貸產業進入合規、理性及規范的發展軌道。

　　(2) 中國借貸產業監管成果

　　自 2016 年中國借貸產業步入“監管元年”之后，借貸產業市場環境就發生了明顯變化。一方面，隨著“1+3”監管體系的初步建成，致使校園貸被叫停、現金貸遭到嚴厲懲治;另一方面，借貸產業迎來上市潮，信貸、拍拍貸及橘子理財等借貸平臺集中上市，進一步提升了借貸平臺的合規能力及經營能力，增強了中國借貸產業整體的發展質量。網貸之家的統計數據顯示，截止到 2018 年底，中國借貸正常經營平臺數量顯著下降為 1021 家，相比于 2015 年借貸產業鼎盛時期的 3844 家減少了 2823 家，并且根據當前的市場流動性及經濟形勢，借貸平臺數量還將持續減少。在成交量方面，中國借貸產業一直保持持續增長態勢，2018 年全年借貸產業成交量為 17948.01 億元。在收益率方面，借貸產業年綜合收益率持續下降并逐漸落入合理區域達到 9.81%。在平均借款期限方面，2018 年借貸產業平均借款期限為 12.6 個月，借款期限明顯提升，標志著中國借貸平臺正在抓緊轉型，重視高質量發展。綜合而言，中國借貸產業隨著監管趨勢的嚴厲，相關數據存在下降趨勢，但在監管政策的推動下借貸平臺愈發趨于合規并逐漸走上良性健康發展的正軌，同時呈現出以下發展趨勢：第一，資金進一步流向頭部平臺，合規發展成為平臺首要目標，借貸產業發展質量顯著提升;第二，已經通過備案要求的平臺安全性更高，風險不確定性進一步減小;第三，借貸產業征信市場進一步發展，促使產業朝向更加規范和健康的方向發展;第四，借貸平臺轉型加速，除了傳統借貸業務之外，還會借助互聯網等現代化技術開展多元化業務。

　　三、借貸產業政策監管效果評價

　　1. 干預分析模型預測的假定與推導過程

　　干預分析模型預測是以定量分析政策干預對經濟及產業發展影響，其基本變量為干預變量，包括持續性干預變量和短暫性干預變量。對于持續性變量而言，當某一突發政策在 T 時刻產生時，將一直對目標主體產生影響。此時的階躍函數為： St T = 0，t

　　對于短暫性干預變量而言，當某一突發政策在 T 時刻產生時，該政策僅對該時刻產生影響。此時脈沖函數為： Pt T = 0，t=T ≥1，t≠T

　　持續性變量和短暫性變量之間的內在關系為：(1-B)St T =Pt T ，其中，B 為后移算子。

　　借貸產業監管政策的干預形式可以既包括持續性干預，如指導性文件，又包括短暫性文件，如現場合規性檢查等。因此，借貸產業監管政策干預形式可歸納為四種類型：第一，干預政策突然開始，并長期持續，并假設 T 時刻為固定且影響程度未知。此時，干預模型可表達為：zt=ωSt T ，其中 ω 為影響程度未知參數。此外，由于政策影響具有時滯性，假設在經歷了 b 個時間才對借貸平臺產生影響。此時，zt=ωBb St T ;第二，干預政策是逐漸產生與發布并長期持續。例如， 《網絡借貸資金存管業務指引 (征求意見稿)》 和 《網絡借貸資金存管業務指引》的依次發布。此時干預模型可表達為：zt =(ωB/1-δB)St T ，其中 0<δ<1;第三，政策干預突然開始，產生暫時影響。此時模型為：zt =(ωBb /1-δB)Pt T ，其中 0<δ<1;第四，政策干預逐漸開始，并產生暫時影響。此時模型為：zt =(ω0/1-δ1B-…-δrBr )Pt T ，其中 r≥2。

　　假定 yt 是中國借貸產業實際發展現狀，xt 為無監管條件下借貸產業發展現狀，zt 為監管擾動項。因此，在政策干預下的借貸產業發展過程可以表示為：yt =xt +zt 。

　　在自回歸滑動平均模型(ARMA)的方法下，中國借貸產業政策干預影響預測模型推導如下：第一，在政策干預環境下，建立 ARMA 模型：xt =(θ(B)/φ(B))at ，在此基礎上進行外推預測，可得到不受政策干擾下的預測值x贊 t ;第二，使用政策干預后的實際發展值與不受政策擾動的預測值之差，得出受到政策干預影響后的實際發展值：zt =yt -x贊 t 。同時，對受到政策干預影響后的實際發展值zt =(ω(B)/δ (B))It T 的參數 ω 與 δ 進行估計。因為 It T 為階躍函數或者脈沖函數，則有zt =ω/(1-δB)，而政策擾動后的實際發展值自回歸方程為：zt =δzt-1+ω;第三，使用實際發展值與預測值之差，得出凈化序列，以消除政策干預下的影響序列，可得：Xt =yt -(ω贊 /(1-δ 贊B))St T 。其中，當 t≤T 時，St T =1，此時Xt =yt 。當 t>T 時，St T =1，此時Xt =yt -ω贊 /(1-δ 贊B)，進而可得Xt =yt +δ 贊(Xt-1-yt-1)- ω贊;第四，使用凈化序列對 ARMA 模型進行改進完善：Xt =(θ(B)/φ (B))at ，并根據政策影響后的實際發展值可得出政策干預下的總干預模型：yt =Xt +zt 。因此，得出監管政策對中國借貸產業發展的干預模型如下： yt = Xt ，t≤T Xt +ω贊 /(1-δ 贊B)=Xt +δ 贊(yt-1-Xt-1 ≥ )+ω贊，t>T

　　2. 數據來源

　　由于中國借貸產業快速發展于 2013 年并在 2014 年逐漸成熟，因此文章的研究區間為 2014 年 1 月至 2019 年 8 月，期間每個月的交易總量數據全部來自于網貸之家。由于 2016 年 10 月 《互聯網金融專項整治工作實施方案》 的發布，標志著中國借貸產業監管的開始。因此，將 2016 年 10 月作為我國政策監管擾動項，由此將中國借貸產業發展分為兩個時期：第一個時期為 2014 年 1 月至 2016 年 10 月，代表監管放松期;第二時期為 2016 年 11 月至 2019 年 8 月，代表監管緊縮期。同時，大部分借貸監管政策都有一個最終應用期限，其影響效果需要隨著時間的推移而逐漸產生效果，因此監管政策干預模型應當選擇為：zt =(ωB/1-δB)St T ，其中 St T = 0，2016 年 10 月以前 ≥0，2016 年 10 月以后

　　3. 實證檢驗

　　第一，由 2014 年 1 月至 2016 年 10 月，共計 34 個數據建立時間序列模型，在 matlab 中可得到模型回歸結果，具體如表 1 所示，同時可得到線性模型：x=-2315.0+608.7t。

　　其中，R2 =0.942，F=517，P=0，檢驗結果符合模型擬合條件。

　　第二，由 2016 年 11 月至 2019 年 8 月，共計 34 個數據建立預測模型，通過實際值與所得預測值之差得出監管政策出臺后所產生的效應值z，進而估計政策干預模型zt =ω/(1-δB)，參數ω及δ 為自回歸方程 zt =δzt-1+ω的參數，其模型參數預測如表 2 所示。

　　根據表 2 結果可知，該回歸模型的 R2 =0.979，表明模型擬合效果好。因此，其參數估計值為：ω贊 =-9659.158，δ 贊=100.635，進而可得自回歸方程為： zt =100.635zt-1-9659.158 (1)

　　第三，計算模型凈化序列 Xt =yt -[ω贊 /(1-δ 贊 B)]St T ，其中 T=34， t=1，2，3，...，68。 當 t ≤34 時 ， Xt = yt ; 當 t>34 時 ， Xt = yt + δ 贊 (Xt-1-yt-1)-ω贊 。在求得出凈化序列后，對凈化序列進行擬合模擬，其變量參數如表 3 所示。

　　由表 3 可知，R2 =0.962，F=1652，P=0，表明該模型擬合效果很好，且模型為： Xt =-3735.70+755.75t (2)

　　第四，構建政策干預模型，根據回歸方程(1)和(2)可得出政策干預分析模型yt =Xt +[ω贊 /(1-δ 贊B)]St T ，即： yt =-3735.70+755.75t-[9659.158/(1-100.635B)]×St T (3) 其中，St T = 0，2016 年 10 月以前(t<34) ≥1，2016 年 10 月以后(t≥34)

　　第五，根據政策干預模型(3)進行預測。當t≤34時，yt = -3735.70+755.75t。當 t>34 時，St T =1，此時，yt =Xt +δ 贊(yt-1-Xt-1)+ω贊 。由此可得出借貸監管政策對借貸產業發展影響的預測圖，具體如圖 1 所示。

　　4. 實證結果與結論

　　1 實證檢驗結果表明，中國借貸產業實際發展值與預測值之間存在三個重要關鍵節點，分別為 2014 年 8 月、2016 年 10 月以及 2018 年 7 月。首先，在 2014 年 8 月之前，中國借貸產業實際發展值已經呈現出逐漸平穩的發展態勢，這是因為 2014 年初中國已經開始將借貸產業作為監管對象，并制定沿用至今的借貸監管基本底線和原則，包括：四條紅線、五條導向、發展六大原則以及監管十項原則。因此，該時期的實證檢驗印證了中國借貸產業監管政策初具成效，在一定程度上影響了借貸產業市場發展趨勢，并為以后的監管政策制定奠定了基調。同時，通過圖 1 可知，雖然在 2014 年 8 月之后中國借貸產業也呈現快速發展狀態，但是其增長速度一直處于預測值之下，表明該時期監管政策有效推動借貸產業發展，但是效率較低;其次，2016 年 10 月是中國借貸產業監管轉折點，充分說明了 《互聯網金融專項整治工作實施方案》 發布的重要性。在模型預測方面，該時期是中國借貸產業發展轉向衰落的節點。雖然實際發展值與預測值呈現出相同的發展趨勢，但是實際發展值一直高于預測值，這表明在緊密的監管政策下，中國借貸產業實際發展質量遠高于社會及監管部門的預測，因此其下降速度更慢、更緩。根據零壹財經·零壹智庫所出版的相關統計數據也驗證了圖 1 的實證檢驗結果。該報告數據表明雖然在監管政策的壓力下，借貸市場表現為出清狀態，2014— 2015 年所產生的行業泡沫被大量擠出，正常運營平臺數量不斷減少。但是在經過一年的嚴格監管過后，2017 年中國借貸新增問題平臺數量僅為 696 家，同比下降 43.3%，直接反映了監管政策是有效果的。此外，2017 年借貸市場規模的進一步快速增長及借貸平臺上市等利好因素也是中國借貸產業發展高于市場預期的重要原因。樂信 (橘子理財) 的權益凈利率轉正，并且接近商業銀行水平，間接反映了該時期中國合規經營的借貸平臺發展質量較高;最后，2018 年 7 月是中國借貸產業實際發展值正式處于預測值之下的重要節點，表明此時借貸市場的發展正發生改變，市場實際發展值低于預期值。這是因為在 2018 年 7 月中國互聯網金融監管部門確定了有關借貸平臺備案延期的問題，暗示了中國借貸備案制度仍存在部分不合理問題，需要通過進一步調整以探索適用于互聯網金融特征的監管體系。因此，在 2018 年 8 月 8 日，相關部門下發了針對借貸產業借款人的監管政策，將借貸借款人作為新的監管主體，進一步拓展了中國借貸產業的監管范圍與內容。而受此影響，市場中又有一批平臺因借款人的違規問題而出局，由此體現為市場中借貸平臺數量的進一步下降，直接印證了中國借貸借款人確實是行業風險產生的重要來源。

　　綜上所述，中國借貸監管政策是有效的，并且在 2016 年 10 月，強監管政策出臺之前對產業發展具有明顯推動作用，而在 2016 年 10 月之后表現出明顯的抑制阻礙作用。因此，可以推斷借貸產業的發展趨勢基本可以按照政策規定實現發展，二者具有較強的相關性。但值得注意的是，借貸市場對監管政策具有滯后反應，即借貸市場發展在新政策出臺之前，總會保持一段原始發展態勢，隨后會產生與政策相一致的波動，根據監管意愿實現發展。例如，在中國借貸步入監管元年之前 (t≤ 34，2016 年 10 月之前)，借貸市場仍可以一直保持良好發展態勢，表明此階段內借貸監管政策屬于激勵性政策，對借貸產業發展具有正向促進作用。而隨著借貸監管政策的收緊 (t>34， 2016 年 10 月之后)，中國借貸監管政策方向開始發生改變，在此時監管政策環境里中國借貸市場呈現急速下降態勢，表明此借貸監管政策屬于抑制性政策，而該下降階段可以分為兩部分：一方面是由于一些非合規平臺的倒閉和退市導致借貸市場規模快速下降;另一方面則是部分借貸平臺因合規問題無法進一步創新及擴大自身市場規模，因此是二者的共同作用導致中國借貸市場規模不斷縮小的發展結果。總而言之，中國借貸監管政策對借貸產業發展是有效果的，市場會根據監管政策的改變而做出相應的調整，而具體的市場發展成果則取決于監管部門的監管策略和具體監管內容。

　　四、有關中國借貸產業監管的思考

　　實證檢驗表明中國借貸產業監管政策與借貸產業發展之間具有相關性，因此制定高質量和具有針對性監管政策無疑會對中國借貸產業發展具有重要促進作用。

　　1. 宏觀角度的相關思考

　　從宏觀角度來看，中國借貸產業監管原則為“雙負責”制度，具體表現為中央金融監管部門與地方金融監管部門共同監管。

　　首先，銀監會主要負責制定借貸平臺的活動標準及措施，并進行相應的制度管理。地方金融監管部門主要是實行銀監會所制定的標準以及引導和處置所發生及可能發生的潛在風險，并指導全國性借貸行業自律。然而，“雙負責”制度的重要缺陷是忽視了中國地域金融發展不平衡問題，雖然銀監會出臺了借貸產業經營規范和標準，但是由于各地金融水平發展狀況不同，因而不是所有地區的借貸平臺都可以滿足監管要求。而現實情況也是如此，地方性監管政策往往集中在北京、上海及廣東等經濟發達地區，其他經濟欠發達地區幾乎沒有相應的地方性監管措施，只是依照中央監管要求執行，缺乏地區針對性，因此監管效果也難以達到事前預期結果。

　　其次，地方性借貸監管缺失將會直接引發該地區借貸產業集體暴雷，導致經濟欠發達地區借貸平臺數量越來越少，進而將金融資源引向經濟發達地區，加速區域經濟發展的不平衡性。針對當前中國借貸產業政策制定標準難的問題，建議可以按照區域的不同，制定差異化借貸經營標準，即經濟發達地區的準入標準和經營標準更高，而經濟欠發達地區的準入標準和經營標準更低。但是，經營標準低也不是無底線的低，中央金融監管部門應當設定一個基本的最低底線，但經濟發達和欠發達地區的基本底線可以存在差異性。同時，為了防止政策逆向引導問題，致使大量借貸平臺涌向經濟欠發達地區，相關監管部門可以根據借貸平臺合規標準制定業務經營準許標準，即采用低標準經營的借貸平臺，只能從事該標準認定下的借貸業務活動，以此保證經濟發達地區高標準的借貸平臺可以從事更多金融業務活動。

　　2. 微觀角度的相關思考

　　從微觀角度來看，中國借貸產業監管還存在監管漏洞、標準制定不合理以及部分規定與現行的金融法律相違背等問題。

　　首先，存在監管漏洞。相關互聯網金融監管政策規定了借貸借款人的借款額度規范。然而實際情況是大部分借貸平臺的單筆借款額度都超過了規定標準，因此這些平臺為了達到合規要求，會想盡一切辦法通過鉆漏洞方式以保證合法經營，包括大型借貸平臺將借貸客戶通過引流方式，引入到自己的子公司或者其它關聯公司，以規避借貸貸款額度限制監管。小型借貸平臺則采用聯合放貸模式，以解決單筆放貸額度問題。

　　其次，標準制定不合理。例如在資金存管問題，相關監管政策只對借貸平臺進行了規定，但是沒有對從事資金存管業務的銀行進行規定，因而在執行方面銀行具有的權力過大，可以直接決定借貸平臺是否有資格對資金進行存管，而那些不被銀行所接受的借貸平臺，顯然就不具備從業資格。當前，銀行對借貸平臺進行資金存管業務的資質要求越來越高，由最初只考慮平臺信譽和體量問題，到目前考慮平臺背景與實繳資本，因而許多平臺無法達到監管要求。

　　第三，部分規定與現行法律相沖突。例如，中國刑法對非法集資進行了詳細定義和解釋，尤其是募集人數的嚴格規定。但是，借貸產業經營發展的核心理念是集聚社會閑散資金，鼓勵投資人小額分散投資以分散金融風險，因此借貸平臺在經營過程中極易超過法律所規定的非法集資人數規定，進而造成二者之間的法律沖突問題。考慮到非法集資法律規范是在 2010 年出臺，距今已經十余年。同時，鑒于互聯網時代下的借貸產業高速發展，應盡快修訂與改進相關法律法規，以消除不合理的監管政策對借貸產業的發展抑制。