ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019論文

中国 P2P ネット金融プラットフォームのイベントヒストリー分析
水ノ上智邦 1・趙彤 2

要旨
本稿は，わずか 10 年の間に急激な成長を遂げた中国の P2P ネット金融において，仲介業務を果たしている取引サイト（プラットフォーム，以下 PF と略す）の活動について分析している．具体的には，中国 P2P ネット金融のポータルサイトである「網貸之家」が収集・集計した各 PF に関する 2016 年 1 月～2018 年 4 月までのパネルデータを用いて，PFにおける問題発生についてのイベントヒストリー分析を行った．中国の P2P ネット金融市
場は，2007 年に「拍拍貸」と「宣人貸」がサービスを開始して以来，既存の伝統的金融機
関から排除されてきた農家や中小企業の旺盛な資金需要を背景に，PF 数，取引規模ともに2017 年まで急拡大してきたが，あまりに急速な成長の弊害として，PF による夜逃げ，倒産，支払不能などの問題が発生している．また，政府は P2P ネット金融に何ら規制を設けず，半ば黙認する状況であったが，2016 年 8 月に初めての規制となる暫定条令が公布された．本稿ではその暫定条令が PF にもたらした影響についても分析している。
本稿の分析により得られた知見は次のとおりである．まず，中国政府による規制の公布
および規制の有効化が，それぞれ PF に対してどのような効果を持っていたのかが明らかになった．2 点目として，PF における様々なデータを用いた結果，PF の健全性のシグナルとなると考えられたダミー変数群はほとんど有意な影響を持っていないが，いくつかの取引データが PF の問題発生に影響を与えていることが明らかになった．この結果は，PF 自体の倒産リスクを抱え，優良な PF の選択を迫られる貸し手にとって，PF を選択する際にどの情報が有効な指標となりうるかを示すものとなる．

キーワード：P2P ネット金融，P2P レンディング，中国，イベントヒストリー分析
ンターネット上で不特定な個人である貸し手と借り手を結びつけ，個人間の融資を仲Ⅰ．はじめに介する比較的新しい金融サービスである
今世紀に入って P2P ネット金融が世界中(Lin et al. , 2013)．P2P ネット金融の誕生は，で急速に発展してきた．P2P ネット金融の

既存の伝統的な金融機関を利用することな

P2P とは，Peer to Peer の略であり，ネット

く，見知らぬ相手との資金の貸借を成立さワーク上の対等な者同士の通信を意味する．

せることを可能にした．その発祥は，2005

P2P ネット金融は，P2P の技術を利用してイ

年に英国でサービスを開始した Zopa であ

19

ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019

り，その後に Prosper や Lending Club など数Ⅱ節で詳述するが，中国における P2P ネ

多くの後続企業が，欧米，そしてアジアにット金融は欧米とは異なり，その多くは借も生まれた．その成長スピードは驚異的でり手のデフォルトリスクを投資家である貸あり，現在，アメリカ最大の取引サイト（プ

し手ではなく，貸借の仲介の場である PF がラットフォーム，以下 PF と略す）であると負う形態を取る．このように PF が過重なリされる Lending Club を例に挙げれば，2007

スクを背負った結果，PF の倒産や夜逃げな

年の設立からわずか 10 年足らずのうちにどを引き起こし，問題 PF 5が頻発すること

貸付額は 200 億ドルを突破した(Galland,になった．そのため，貸し手には優良なロ

2017)．P2P ネット金融はアメリカやイギリーン証券を選別することよりも優良な PFスのような金融先進国だけではなく，中国を選別すること，あるいは問題を引き起こ

を始め，インドやフィリピンなど多くの発しかねない PF を避けることが求められる展途上国でもすでに普及している．日本にようになった．したがって，中国の P2P ネ

おける代表的な PF には，2007 年に設立さット金融の現状においては，PF のデフォルれた国内最大手のマネオ（maneo）や，2013

ト要因を解明することは喫緊の課題である．

年に設立されたクラウドクレジット

本稿では，中国 P2P ネット金融において，(Crowdcredit)がある．これらの PF は日本のPF についてのパネルデータを用いて，イベ

国内規制のため，国内で投資家を募っていントヒストリー分析により，PF のデフォルるが，その資金を海外の子会社に貸し付け，ト発生を解明し，PF の淘汰された要因を分

その子会社が海外で資金需要者に融資する

析する．本稿の分析により得られた知見はという複雑な形態を採っている．

次のとおりである．まず，中国政府による

P2P ネット金融の登場は，これまでの金規制の公布および規制の有効化が，それぞ

融機関のみが金融サービスを提供できると

れ PF に対してどのような影響を与えたのいう常識を大きく変えただけではなく，既かが明らかになった．2 点目として，PF に存の伝統的な金融サービスが代替されてしおける幅広い取引データを用いた結果，問まう可能性を提示した 3．ただし，金融機関

題 PF を回避するために貸し手がどのようを介さない資金の融通自体は新しいものでな指標を判断材料にすべきであるかが明らはなく，Bouman (1995)によれば，中国ではかになった．Ⅱ節以降の構成は次の通りで4 世紀にすでに「輪会」というものが存在ある．Ⅱ節において中国の P2P ネット金融

しており，日本でも古くから「無尽」や「頼の特徴および誕生から現在までの流れとそ母子講」が存在していた．P2P ネット金融の規模について説明する．Ⅲ節では，企業は既存の民間金融取引をインターネットとのデフォルト予測についての先行研究を概いう仮想空間に移したという側面を持って説する．Ⅳ節では，イベントヒストリー分

いるが，その最大の特徴は，伝統的金融機

析により，PF に問題が発生する要因につい関で行われる取引の手続きが多く省かれ，て分析し，「おわりに」において本稿の分取引コストと情報コストを大きく節約する

析結果をまとめるとともに今後の展望を述ことができる点である ．

べる．

4

20

ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019に 71.31%（2018 年 8 月末現在）が何らかのⅡ．中国の P2P ネット金融

理由で営業を停止し，問題 PF となっていた．
ここで中国の P2P ネット金融の仕組みを

前節でも言及したが中国の P2P ネット金

簡単に説明する．P2P ネット金融はローン

融は独自の進化を辿り，急速に拡大し，世の証券化をイメージすると理解しやすい．

界一の規模になった．欧米の P2P ネット金

その手順は，まず，借り手が PF にローンの融との最大の違いは，中国では，PF が借り申請を行う．PF は借り手の信用審査を行い，手の債務不履行の責任を負うことにある．

基準に達したものは債権として即座にネッ

Lending Club や Zopa といった欧米系の PF

ト上に公開され，貸し手にローン証券の形の役割は，借り手と貸し手の仲介業務のみで売り出される．貸し手がローン証券を購であり，借り手の債務不履行に関しては責入すると取引が成立し，債権は貸し手に移任を持たない．つまり，情報仲介機能を有され，借り手の口座にお金が振り込まれる．

するに過ぎず，債務不履行リスクの所在はその後，PF 側は借り手の返済，ローンの決

貸し手にある．それに対して，中国のほと済や督促などの業務を行う．本稿ではローんどの P2P ネット金融 PF は，情報仲介の役

ン証券の購入者を「貸し手」と呼んでいる

割に加え，信用仲介の役割を果たしている．

が，貸し手はローンの管理などの業務は一つまり銀行のように，借り手の債務不履行

切関与しないため，ローン証券の「投資者」に対して PF が全責任を負うのである．そのと名付けた方が正確かもしれないが，中国ため，欧米の PF と異なり，債務不履行のリ

での呼び名と統一するため，本稿でも「貸スクの所在は PF にある 6．中国の P2P ネッ

し手」と呼ぶことにする．

ト金融がわずか 10 年足らずの間に世界一

中国における P2P ネット金融は驚異的なの規模まで成長できた理由はまさに，PF が速度で成長してきた．中国の P2P ネット金

信用仲介と情報仲介の役割を同時に果たす

融は 2007 年に「拍拍貸」(NYSE: PPDF)と「宜ことにある．信用仲介と情報仲介の役割を人貸」(NYSE: YRD)のサービス開始から始同時に果たすことによって PF にもたらす

まり，2018 年で 12 年目になる．この間，リスクを，本稿では趙・水ノ上 [2017]に従中国の P2P ネット金融は猛烈な勢いで拡大って完全保証リスクと呼ぶ．完全保証リス

し，「網貸之家」の統計によれば，2010 年

クは，金融の世界ではごく普通に存在するの年間取引高は 13.7 億元に過ぎなかったが，借り手の債務不履行リスクを PF の倒産リ2017 年では 25,800 億元達し，わずか 8 年の

スクに変え，リスクをしばらくの間先送り

間に 1,800 倍以上へと取引を拡大し，世界し，一種の「テールリスク化」に過ぎない．

一の取引規模になった．P2P ネット金融は続いて，中国の P2P ネット金融の成長過

伝統的金融機関に門前払いされた個人や中程についてのデータを紹介する．図表 1 は小零細企業に金融サービスを提供し，中国

2014 年 1 月から 2018 年 8 月まで中国 P2Pの経済発展に大きく寄与できた一方，PF のネット金融の月間のローン証券の取引高と淘汰率も驚くべきものである．
「網貸之家」

平均利率である．2014 年 1 月の取引高（左によればオンライン営業した PF の中に実軸）は 117.68 億元であったが，ピークの 201721

ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019年 11 月は 2,536.76 億元にまで急増し，直近

2014 年 1 月ではそれぞれの金額は 31.21 万の 2018 年 8 月は 1,193.27 億元となる．ロー

元と 6.84 万元で，1 人当たり借入金額は投ン証券の平均利率（右軸）は 2014 年年初に資金額を大きく上回っていたが，2018 年 8は 20%を超えていたが，その後は下がり続

月ではこれらの数字はそれぞれ，3.95 万元

け，現在では 10%前後で落ち着いている．

と 4.58 万元となり，逆に 1 人当たり投資金

図表 2 は 2014 年 1 月から 2018 年 8 月まで

額の方がやや上回っている．

の当該月において P2P ネット金融に参加し

図表 3 は 2013 年 1 月から 2018 年 8 月またアクティブな借り手と貸し手の人数（左でに営業したことのある PF と問題 PF の累軸），および 1 人当たり投資金額と 1 人当積数とその淘汰率である．2013 年 1 月時点

たり借入金額（ともに右軸）であり，単位では営業したことのある PF と問題 PF の数はそれぞれ万人と万元である．図からも分はそれぞれ 950 と 5 であり，2018 年 8 月時

かるように，2014 年 1 月では P2P ネット金

点では 6,566 と 4,682 である．その淘汰率は

融の規模は限られたものであり，アクティ

それぞれ 0.53%と 71.31%である．

ブな借り手人数は 3.7 万人，貸し手は 11.2

中国の P2P ネット金融の発展は一言で表万人に過ぎなかったが，その後急速に増加

せば「多産多死」と形容しても過言ではな

し，ピークの 2017 年 11 月では，借り手はい．一般的なベンチャー企業であればそれ520.8 万人，貸し手は 454.1 万人となった．

ほど問題はないが，金融関連の企業として

僅か 3 年あまりの間に，アクティブな借りは，この状況は異常ともいえる．このよう手と貸し手人数はそれぞれ 140.7 倍と 40.6

な状態になった最大の理由は，先に述べた倍へと増加した．一方，1 人当たりの借入

ように，PF が完全リスクを背負い，勢いに金と投資金額は異なる動きを見せていた．

任せて急拡大する一方で，P2P ネット金融

図表 1 ローン証券取引高と平均利率
3,000

30%
取引高（億元）

ローン証券平均利率

2,500

25%

2,000

20%

1,500

15%

1,000

10%

500

5%

0

0%
Jan-14 May-14 Sep-14

Jan-15 May-15 Sep-15

Jan-16 May-16 Sep-16〔出所〕『網貸之家』のデータより筆者作成．

22

Jan-17 May-17 Sep-17

Jan-18 May-18

ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019

図表 2

P2P ネット金融の取引参加人数

600

45
40

500
35
400

30
25

300
20
200

15
10

100
5
0

0
Jan-14May-14

Sep-14Jan-15May-15

Sep-15Jan-16May-16アクティブ貸し手人数（万人）
貸し手一人当たり投資金額（万元）Sep-16

Jan-17May-17

Sep-17Jan-18May-18アクティブ借り手人数（万人）
借り手一人当たり借入金額（万元）〔出所〕『網貸之家』のデータより筆者作成．
図表 3 中国 P2P ネット金融 PF の規模
80%

7,000
PFの累積数問題PFの累積数

淘汰率
70%

6,000

60%

5,000

50%
4,000
40%
3,000
30%
2,000

20%

1,000

10%
0%

0
Jan-13 May-13 Sep-13 Jan-14 May-14 Sep-14 Jan-15 May-15 Sep-15 Jan-16 May-16 Sep-16 Jan-17 May-17 Sep-17 Jan-18 May-18〔出所〕『網貸之家』のデータより筆者作成．
に対する規制が全く存在していなかったこのであったかどうか知る術はないが，結果とにある．長期にわたり，P2P ネット金融

として，その間に少なからぬ被害者を生み自体は，中国においてその存在を規定するながらも， P2P ネット金融はその規模を急

法的な裏付けもなく，政府に黙認された状拡大させただけでなく，PF 間の熾烈な競争態であった．政府による黙認が意図的なもが圧力となり先駆的なサービスも生み出し

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ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019

た．ようやく 2016 年 8 月になり，中国銀行

デフォルト予測に用いるモデルを比較し

業監督管理委員会，公安部，工業・信息化た研究として，Shumway [2001]は既存の部および互聯網弁公室の連名で，P2P ネッ

Altman [1968]や Zmijewski [1984]のようなト金融 PF の身分および，その経営範囲を明デフォルト直前のデータのみを用いた静的

文化した法律文書である「網絡借貸信息仲

モデルと，全期間のデータが利用できるハ介機構業務活動管理暫定条例」（以下「暫ザードモデルを比較し，実際のデータを用定条例」と略す）が公布されることになっいてその後にデフォルトを引き起こしたかた ．PF の淘汰率は「暫定条例」が公布さどうかを検証し，予測におけるハザードモれる前からすでに速いペースで増加していデルの優位性を示した．また，それ以前のたが，公布した後も，その勢いを保ってい研究でよく用いられてきた財務比率に加え，る．Ⅳ節の計量モデルでは，この「暫定条

超過投資収益率や投資収益率のボラティリ

例」の効果も測定する．

ティなど市場における変動も考慮した変数

7を加えている点も特徴的であり，予測力を高める結果につながっている．Shumway

Ⅲ．デフォルトについての先行研究[2001]と同様に離散時間ロジットモデルに
本稿では P2P ネット金融 PF におけるデフよる分析として Chava and Jarrow [2004]やォルトを含む問題発生について分析を行う．

Campbell et al. [2008] が あ り ， Chava andデフォルトの予測についての初期の代表的

Jarrow [2004]はアメリカの 1962-1999 年のデな研究として Altman [1968]や Zmijewskiータを用いて，企業の倒産ハザード比率モ[1984]などがある．Altman [1968]は Z-score

デルの予測の正確性を検証し，Shumway モで知られる多変量線形判別モデルにより企デルが成立していることを確認した．

業のデフォルト予測を行った．この論文でAltman [1968]や Zmijewski [1984]のモデル

は，説明変数として，運転資本／総資産，についても同データを用いて再確認し，留保利益／総資産，EBIT／総資産，株価総Shumway モデルがより高い予測力を持つこ

額／負債，売上高／総資産が用いられた．

とを確認した．Campbell et al. [2008]はアメ

初期はこれらの多変量線形判別モデルがよリカの 1963-2003 年のデータを用いて，企く用いられたが，その後，これらの線形判

業の倒産の決定要因についてロジスティッ

別分析に代わってロジット，あるいはプロク回帰分析を用いて分析している．分析のビットモデルを使った研究が増加する．

結果として，高いレバレッジ，低い収益性，Martin [1977]は銀行を，Ohlson [1980]は事業低い資産価値，株式の低い収益率，株式の会社を，と対象は異なるが，それぞれロジ

収益率の不安定さ，預金残高の少なさ，簿ットモデルを用いてデフォルト予測を行っ

価対時価比率の高さと株価の低さが，倒産，ている．一方，Lane, et al. [1986]は Cox 比例

上場廃止や格付け D に結びつくと結論づけ

ハザード分析を金融機関のデフォルト予測ている．デフォルト予測において，どのよに用いた先駆的な研究である．

うな変数が用いられるのかについては，
Dimitras et al. [1996] がデフォルト予測に関

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ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019する 47 論文のメタアナリシスを行っておおける問題発生（と市場からの退出）といり，よく用いられる説明変数として，安全うイベントの分析に用いる．

指標（運転資本/総資産，総負債/総資産），
流動性指標（流動資産/流動負債），収益性

1．分析に用いるデータ

指標 (EBIT/総資産，純利益/総資産）を挙げ

イベントヒストリー分析に用いるデータている．ただし，次節以降で説明するが，は，P2P ネット金融の総合ポータルサイト

本稿が分析対象とする PF のうち上場してである「網貸之家」9から得られた 2016 年 1

いるものは極めて稀であり，既存研究で用月から 2018 年 4 月までの 27 ヶ月分 10の PF

いられる説明変数の多くは利用することがでの取引についての月次データ，およびできないため，直接比較することはできな

2018 年 4 月時点までに問題が発生した PFい．

の名前および問題の理由である．さらに，

P2P ネット金融に関する論文は言及した

足りない部分は手動で各 PF のホームペー

もの以外にいくつがあるが，その研究内容

ジから直接入手した．PF の取引についてのはほとんど借り手と貸し手に関するデフォ

月次データは，パネルデータではあるが，ルト率やローン証券の成約率に関するもの

すべての PF について 28 ヶ月分のデータがで，計量的に PF を分析するものが著者の知利用できるわけではない．以下は利用でき

る限り，全く存在しない状況である 8．

る変数の一覧である．まず，被説明変数である問題発生ダミーを説明した後，説明変数を「ローン証券取引についての変数」，

Ⅳ．PF についてのイベントヒストリー分析「PF の経営状況についての変数」，「ネット金融規制について変数」に分類して，順本稿の研究の主目的は，玉石混交の状態にある中国 P2P ネット金融において，問題に説明する．

PF を発見することにある．そこで，後述の問題発生ダミー

データを利用し，どのような PF が問題を引

被説明変数であり，PF が当該月に，倒産，

き起こし，市場から退出するのかについて，創業者の夜逃げ，自主廃業，一時的な換金

その要因を分析する．その手法としてイベ

不可能，ローン証券の返済遅延など問題 PF

ントヒストリー分析を用いる．イベントヒになった場合に 1，問題が起きなかった場

ストリー分析とは，個人や企業などに起こ

合に 0 を取るダミー変数である．

るイベントの発生について数量的に分析す

ローンの取引に関連する変数

るものである．イベントヒストリー分析はローン証券平均利率：貸し手が購入したサバイバル分析（生存時間分析）とも呼ばローン証券から受け取れる利率を指す．これる通り，患者の生存期間の分析などのたの利率はその PF において取引成立したロめ医学の領域においてよく用いられるが，ーンの加重平均利率である．利率が高いこ

経済学や社会学においては，結婚・離婚，とは貸し手を引き付けることにつながるが，就業などのイベントの発生の分析にもしば

当然ながら利率の高さは，逆選択により質しば用いられる．本稿ではこの手法を PF にの悪い借り手ばかりを集めることにもつな

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ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019

がる．PF は完全保証リスクを負っているた

ょっとした変更が PF の経営安定に直接影め，質の悪い借り手の増加は PF にとって貸響を与えてしまうため，問題発生のリスク

し倒れリスクを増加させるため，経営基盤を高めると予想される．
トップ 10 借り手シェア：当該 PF におけを危うくさせうる．
ローン証券平均期間：1 ヶ月の間に，PFる借り手のうち，借入金額上位 10 名の合計において取引が成立したローン証券の期間

金額が借入総額に占める割合である．「トを加重平均したものである．単位は月であップ 10 貸し手シェア」と同様に，問題発生る．ローン証券の期間が長いほど借り手ののリスクを高めると予想される．さらにこ信用力と PF に対する信頼を反映するもののシェアが異常に大きい場合，「自己融資」，

で，PF の経営に寄与すると考えられる．

つまり借り手が PF 自身である恐れが高くなる．データの中にこの比率が 100%の PF

月間取引高（対数値）：1 ヶ月の間に，が散見される．

PF において取引が成立したローン証券の総額（単位：万元）の対数値である．取引貸借人数比：当該 PF における 1 ヶ月間の高の多さは，顧客の多さおよび PF に対する「貸し手人数」を「貸し手人数＋借り手人

信頼性を示すものであり，問題発生のリス数」で除したものである．相対的な貸し手

クを引き下げると予想される．

の多さ，あるいは借り手人数の少なさを示

ローン証券本数（対数値）：1 ヶ月の間している．「貸し手人数」と「借り手人数」に，PF のサイト上に公開されたローン証券

は PF の規模が大きくなるに連れてどちらの本数である．PF にとってはローン証券本

も大きくなるため，両者の間には強い相関数の増加がリスクの分散に資するため，月があり，そのまま用いることができないこ間取引高と同様に問題発生リスクを引き下とから人数比を利用した．
ローン証券成立所要時間（対数値）：借

げると予想される．
1 人当たり投資額（対数値）：1 ヶ月の間り手の申し込みからローン成立までにかかに，当該 PF における貸し手の平均投資額

った平均時間（単位：分）の対数値である．

（単位：万元）の対数値である．貸し手か多くの貸し手が存在し，より短い時間で借ら PF に対する信頼度を反映すると考えら入ができることは借り手にとって魅力的でれる．

あろう．そのため所要時間が長いことが，1 人当たり借入額（対数値）：1 ヶ月の間

取引規模の小ささ，利便性の悪さを反映しに，当該 PF における借り手の平均借入額ているのであれば，PF の人気を下げ，結果（単位：万元）の対数値である．平均借入として PF の問題発生確率を増加の遠因と額が大きい場合，債券 1 つが不良化するこなりうる．

とによる PF への影響も大きくなる．

PF の経営についての変数

トップ 10 貸し手シェア：当該 PF におけ

観測期間：2018 年 4 月時点での，当該 PFる貸し手のうち，投資金額上位 10 名の合計が営業した期間の長さを表しており，創業金額がローン証券投資総額に占める割合でからの数え月数であり，営業期間である．

ある．このシェアが大きいほど貸し手のち営業期間が長いほど，貸し手が PF への信頼

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ICP ダミー：PF が ICP 許可書を取得した性も高く，問題発生を引き起こしにくいと場合，該当月以降は 1 を取るダミー変数で予想される．
資本金比率：PF が登記している資本金をある．ICP 許可書とは「中華人民共和国電

月間取引高で除したものである．資本金比信与信息服務業務経営許可書」の略で，イ率が大きいほど経営の安定に寄与すると予

ンターネット上で業務を行う団体が取るべ想される．

き許可書であるが，P2P ネット金融の規制

返済残高比率：「PF が抱えるローンの返が遅れたため，長い間 PF はこの許可書を取済残高の合計」を「月間取引高＋返済残高」

得しないまま営業し続けてきた．ICP 許可で除したものである 11．返済残高は貸し倒書の取得の有無は PF のコンプライアンス

れリスクを有しているため，取引規模に比のシグナルの 1 つとして考えられる．
協会ダミー：PF が全国レベルの互聯網金

べて返済残高が多いことは，PF の安定性を融協会（ネット金融の業界団体）に加入し損なう可能性がある．
第三者決済ダミー：PF の中には，資金管た場合，該当月以降は 1 を取るダミー変数

理を透明化するため，資金管理・決済を第である．協会に加盟することで，PF の知名三者である金融機関に委託するものがある．

度や信用力の増加に繋がる可能性がある．

PF が第三者決済を導入した当該月以降に 1

ネット金融規制について変数を取るダミー変数である．PF の信頼性につ暫定条例ダミー：2 節で説明した通り，ながるため，問題発生に負の効果を持つと2016 年 8 月に P2P ネット金融についての初予想される．

めての規制である暫定条例が公布された．

ベンチャーキャピタルダミー（VC ダミ

2016 年 7 月以前は 0，同年 8 月以降には 1ー）：当該月に PF がベンチャー・キャピタを取るダミー変数である．暫定条例の公布

ルあるいはプライベート・エクイティ・フが問題発生にどのようなリスクを与えたの

ァンドによる投資を受けた場合，その月以かを検証できる．

降は 1 を取るダミー変数である．ベンチャ

暫定条例有効ダミー：暫定条例は公布後，ー・キャピタルあるいはプライベート・エ

1 年間の猶予期間を経て，2017 年 8 月から

クイティ・ファンドによる投資を受けた場効力を持つことになった．2017 年 7 月以前

合，社会的信用や実力の増加に繋がり，PF

は 0，同年 8 月以降には 1 を取るダミー変に良い影響をもたらしうる．

数である．暫定条例の有効化が問題発生にバックグラウンドダミー（BG ダミー）：

どのような効果を与えたのかを検証できる．

PF が国有企業あるいは上場企業のグルー

図表 4 は分析に利用する変数の記述統計

プ企業であるか，主要株主として国有企業（Person-Period データ）である 12．観測期

あるいは上場企業がいる場合に 1 を取るダ

間は上述の通り営業期間であるが，全 PF の

ミー変数である．PF の背後に国有企業や上

平均は 32.6 ヶ月であるが，中には約 11 年

場企業がある場合，信用上昇に繋がり，良という中国における P2P ネット金融誕生とい影響をもたらすと考えられる．

ほぼ同じ時期に営業を開始した PF も含んでいる．問題発生ダミーの平均値は，0.01

27

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であるが，これは Person-Level データにつするため，貸し手にとっては貸し倒れリス

いての値であるため，全 PF のうち約 1%しクがなく，このような高利回りをもつ PF はか問題を引き起こさなかったということで投資先として非常に魅力的である．ただし，はなく，全 PF の全観測期間のうち，問題がPF が問題を引き起こした時のリスクは依発生した月が約 1%ということを意味する．

然として貸し手に存在するため，貸し手に仮にある PF が 10 ヶ月操業し，10 ヶ月目にとっては，どんな借り手であるかではなく，問題 PF になったとすると，この PF の問題

どんな PF を通じて投資するかが重要にな

発生の平均値は 0.1，つまり 10%となる．ロる．ローン成立所要時間の平均値は 1,498

ーン証券平均利率は 11.46%であるが，中に分（約 25 時間）と，ローンの申請から成立は 35%を超えるものも存在している．借りまでにかかる時間がわずか 1 日程度であり，手が返済しない場合は PF が代わりに返済

既存の金融機関に比べ，極端に短いことが

図表 4 記述統計（Person-Level データ）
変数

度数

最小値

最大値

平均値

標準偏差

問題発生ダミー

12,393

0.000

1.000

0.01

0.085

ローン証券平均利率

12,411

0.000

35.34

11.46

3.109

ローン証券平均期間

12,411

0.030

37.82

5.37

5.387

月間取引高(対数値)12,411

-0.58

6.78

3.73

0.804

ローン証券本数（対数値）12,411

0.00

7.13

2.52

0.997

1 人当たり投資額（対数値）12,411

-3.00

4.36

0.70

0.418

1 人当たり借入額（対数値）12,411

-3.00

5.30

1.58

0.912

トップ 10 貸し手投資額シェア

12,4110.00

100.0026.36

22.535

トップ 10 借り手債務額シェア

12,4110.00

100.0042.33

35.694

貸借人数比

12,411

0.00

1.00

0.82

0.218

ローン証券成立所要時間（対数値）12,411-3.000

6.35

2.14

1.244

観測期間

12,411

0.000

132

32.61

14.727

資本金比率

12,411

0.000

6,666.67

4.66

71.019返済残高比率12,411

0.000

1.000

0.75

0.134

第三者決済ダミー

12,400

0.000

1.000

0.26

0.441

VC ダミー

12,400

0.000

1.000

0.01

0.097

BG ダミー

12,400

0.000

1.000

0.20

0.399

ICP ダミー

12,400

0.000

1.000

0.21

0.404

協会ダミー

12,400

0.000

1.000

0.23

0.420

暫定条例ダミー

12,411

0.000

1.000

0.77

0.422

暫定条例有効ダミー

12,411

0.000

1.000

0.33

0.472

28

ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019

わかる．貸借人数比の平均値は 0.814 であh0(t)はすべての共変量が 0 を取る時のハり，つまり 1 人の借り手に対しておよそ 4ザード関数（基準ハザード関数）である．

人の貸し手が存在している．1 つのローン

このモデルは基準ハザード関数に分布を設

証券を小口に分割しており，貸し手が少額

けていないという意味でセミパラメトリッ

から投資することができることがわかる．

クな分析方法であり，生存時間がどんな分布であっても利用することができるという長所を持つが，基準ハザード関数に仮定を

2．分析方法
イベントヒストリー分析では，まず PF に置かないために最尤法が利用できない．そ問題（イベント）が発生したか否かを示すのため，部分尤度推定法を用いる．部分尤

ダミー変数を作成した．この変数は，時間度推定法は，イベントが発生しうるリスクに依存し，問題が発生せず営業している月がいつ始まったかという時間が特的できなには「0」を，問題が発生した月には「1」い場合でも，発生した時期の相対的早さがを取る．問題とは当該 PF に，操業停止，引特定できれば分析が可能である．ただしイ

き落とし不能，廃業，警察による介入，連ベント発生の相対的順序のみが考慮される

絡が取れない，廃業，夜逃げのいずれか，ため，イベント発生や打ち切りのタイミン

あるいは複数が発生したことを指し，問題

グという情報が失われることになる．後述

が発生すると市場から退出することになり，の離散時間ロジットモデルに比べ，より少

その後の再参入は考慮していない．問題がない制約で推定が可能であるが，サンプル発生するまでは PF が生存するものとして，サイズが小さく，同時にイベントが発生す

その生存確率にどんな変数が影響を与えるるケースが多い場合や，説明変数の効果がかを分析する．生存確率とは，ある時点よ

時間依存する場合にはパラメータの推定値

り前にはイベントが発生しない確率のことの信頼性に問題がある．本稿で利用するデであり，本稿の例では，営業中の PF に問題

ータの中には，創業時が不明なものが少なが発生しない確率にあたる．

からず存在するが，Cox 回帰を用いること
によりサンプルサイズを増やすことができ分析にあたっては，Cox 回帰分析およびる．

離散時間ロジットモデルによるイベントヒ
ストリー分析を行った 13．まず，PF の生存

続いて，Person-Period データを作成し，時間解析を目的として，Person-Level データ

離散時間ロジットモデルにより，PF の生存を用いた Cox 回帰分析を行う．Cox 回帰モ

時間解析を行う．このモデルにおける被説

デルではハザード関数を次のように定義す

明変数は，観測開始以降イベントが発生す

る．イベントのリスク開始からの時間を t，る確率であるハザード確率の対数オッズで共変量を x1，x2，…，xk とする．

ある．モデルは次のように定義される．イ
ベントのリスク開始からの時間を t，共変量

h(t) = ℎ0 (𝑡𝑡)exp(𝑏𝑏1 𝑥𝑥1 + 𝑏𝑏2 𝑥𝑥2 + ⋯ +𝑏𝑏𝑘𝑘 𝑥𝑥𝑘𝑘 )を x1，x2，…，xk とする．

29

ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019った．月間取引高が対数値で 1 単位大きく

h(𝑡𝑡𝑖𝑖 )ℎ0 (𝑡𝑡𝑖𝑖 )=exp(𝑏𝑏1 𝑥𝑥1 + 𝑏𝑏2 𝑥𝑥2
1 − h(𝑡𝑡𝑖𝑖 ) 1 − ℎ0 (𝑡𝑡𝑖𝑖 )なることにより問題発生確率が約 46%減少+ ⋯ +𝑏𝑏𝑘𝑘 𝑥𝑥𝑘𝑘 )することがわかる．また，1 人当たり投資額の増加が問題発生にマイナスの効果を，1h0(ti)は基底ハザード関数であり，すべて人あたり借入額の増加がプラスの効果を持の共変量が 0 を取る時のハザード確率の時っており，予想と合致している．貸借人数

間的変化を示す．このモデルにおいて，時比は，相対的な貸し手の多さを示しており，間は序数として表現され，時間を数値とし貸し手の多さ（あるいは借り手の少なさ）て扱わない．分析には Person-Period データが問題発生確率を大きく引き下げることがが必要となる．Cox 回帰モデルと比較して，わかる．言い換えれば，貸し手に対する人

生存時間が同じ個体が多い場合にもバイア

気のない PF は経営を悪化させてしまうこスが生じないというメリットがある．本稿とが推測される．また，所要時間の長さがが取り扱うデータは連続時間ではなく，27

有意に正の効果を持っている．これはローヵ月の離散時間であり，複数の PF の生存時

ン証券が PF のサイト上に公開されてから，間が同じになる可能性を排除できず，離散成立に至るまでの時間を示すものであるが，時間ロジットモデルを用いることでパラメ

この時間が長いことは，借り手にとって，ータ推定のバイアスを排除できる．推定にその PF を利用する利便性が悪く，魅力を失より各説明変数のオッズ比を得ることが可

わせるものになると推察されるが，予想と能になる．離散時間ロジットモデルでは，合致した結果が示されている．

Person-Period データを利用するため，Cox

続いて，PF の経営についての変数として回帰分析に比べ，飛躍的に多くのサンプルは，有意なものは少なく，Case.3 においてを利用できるというメリットもある．

返済残高比率が有意に負の効果を持っている．返済残高比率は，取引規模に比べて返済残高が多いことを示しており，PF の経営

3．分析結果PF における問題発生というイベントをの安定性を損なう恐れがあると考えられる

Cox 回帰モデルおよび離散時間ロジットモ

ため，予想には合致しない．ただし，このデルにより推計した．図表 5 は，PF におけ効果は，Case.1 と 2 では有意ではない．

る問題発生についての Cox 回帰分析の推計

また，Case1 と 2 において協会ダミーが問結果である．表では，すべての変数を用い

題発生に有意に負の影響を持っていること

た Case.1 およびいくつかの変数を除去したがわかるが，それ以外の PF の経営に関する

Case.2 と 3 を掲載している 14．採用した変属性を示す様々なダミー変数は有意とはな

数により大きな違いはないため，指定がならなかった．

い場合は Case.1 を基にした説明である．ま

前節でも述べたが，Cox 回帰モデルはず，ローン証券の取引に関連する変数とし

Person-Level データを用いるため，PF の異ては，月間取引高が PF の問題発生の確率に時点（月）を持っていたとしてもサンプルとって大きな影響を持つことが明らかにな数の増加につながらず，本稿での分析でも30

ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019

図表 5

Cox 回帰分析の推計結果

Case 1Case 2

Case 3

ハザード比

係数

有意確率

ハザード比

係数

有意確率

ハザード比

係数

有意確率

ローン証券平均利率（％）

1.033

0.032

0.173

1.032

0.031

0.184

1.035

0.034

0.126

ローン証券平均期間（月）0.941-0.061

0.120

0.940

-0.0620.112

月間取引高（対数値）0.543-0.611

0.063

ローン証券本数（対数値）

0.909-0.0950.727

1人当たり投資額（対数値）0.434-0.834

1人当たり借入額（対数値）1.605

トップテン貸し手投資額シェア－(%)

*

0.951

-0.050

0.197

***

0.486

-0.7220.001 ***

0.546

-0.6040.010 **

0.498

-0.6970.002

0.001 ***

0.446

-0.8080.001 ***

0.473

0.020 **

1.651

0.501

0.007 ***

1.268

0.237

0.133

0.997

-0.003

0.592

0.997

-0.003

0.571

1.001

0.001

0.917

トップテン借り手借金シェア－(%)

1.004

0.004

0.322

1.004

0.004

0.346

1.000

0.000

0.952

貸借人数比

0.068

-2.6890.002 ***

0.073

-2.6160.002 ***

ローン証券成立所要時間（対数値）

1.532

0.427

0.002 ***

1.558

0.443

0.001 ***

1.460

0.378

0.003 ***

資本金比率

1.000

0.000

0.150

1.000

0.000

0.152

1.000

0.000

0.246

返済残高比率

0.368-1.000

0.146

0.361

-1.018

0.138

0.262

-1.3390.050 **

第三者決済ダミー

0.604-0.504

0.619

0.605

-0.502

0.621

0.560

-0.581

0.567

VCダミー

1.101

0.097

0.712

1.111

0.105

0.685

1.141

0.132

0.610

BGダミー

1.066

0.064

0.817

1.071

0.069

0.803

1.064

0.062

0.820

ICPダミー

1.115

0.109

0.596

1.107

0.102

0.619

0.281

-1.2680.096 *

協会ダミー

0.282

-1.265

0.097

*

データ数

581

581

581

-2 対数尤度

1,626.336

1,626.459

1,639.281

注：*** ，** ，*は，それぞれ 1%，5%，10%の有意水準を示す．
利用できた PF の数は 581 に過ぎない．この限り，Case.1 を基に説明する．離散時間ロ

ようにサンプル数が少ない場合には，Cox

ジットモデルの推計結果からは，まずロー回帰モデルでは推定値の信頼性に問題があ

ン証券の取引に関連する説明変数としては，る．そのため，より多いサンプルを利用でローンの平均利率が問題発生に有意に正のきる離散時間ロジット分析の結果を説明す

効果を持つことがわかる．平均利率の高さる．

は，高い収益率として貸し手を引き付ける

図表 6 は，問題発生ダミーを被説明変数

が，一方で借り手の返済を困難にする．ロとした離散時間ロジット回帰分析の推計結ーン証券のデフォルトが発生すると PF が果である．離散時間ロジットモデルでは代わりに返済しなければならないため，PF

Person-Period データを用いており，同じ PFの問題発生確率を高めており，平均利率のの異なる時点のデータがサンプルとなるた

1%の増加が，問題発生確率を 11.8%引き上

め，Cox 回帰モデルと同じデータセットをげている．ローン証券平均利率は Cox 回帰用いているが，サンプル数は大きく増加し，モデルでも符号は正であったが，サンプル

12,000 を超える．こちらも特に注記のない

数の少なさが原因か，有意にはならなかっ31

ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019た．同じくローン証券についての情報とし問題発生に対して有意に負の効果を持つ．

ては，ローンの平均期間が有意に問題発生

こちらも予想に合致しており，月間取引高

確率を引き下げている．ローンの平均期間の多さは，顧客の多さおよび PF に対する信が問題発生に与える経路ははっきりとしな

頼性を示すものであり，問題発生のリスク

いが，ローン証券は仮に問題のある借り手を引き下げていると考えられる．また，借に融資が行われても，デフォルトが起こる

入額も予想と合致している．借入額は，借のは返済時であり，ローン証券の平均期間り手が返済しない場合には PF が肩代わりの長さは少なくとも問題の先送りにはなりすることになり，潜在的な負債となりうる．

得ると考えられる．続いて，月間取引高はそのため，借入額の大きさが問題発生に有図表 6 離散時間ロジット回帰分析の推計結果
Case 1
ハザード比

係数

Case 2
有意確率

ハザード比

係数

Case 3
有意確率

ハザード比

係数

有意確率

ローン証券平均利率（％）

1.118

0.111

0.011 **

1.126

0.119

0.006 ***

1.127

0.120

0.005 ***

ローン証券平均期間（月）0.850-0.1630.004 ***

0.855

-0.1560.005 ***

0.855

-0.1570.005 ***

月間取引高（対数値）0.456-0.786

0.061 *

0.672

-0.398

0.152

0.659

-0.4170.116

ローン証券本数（対数値）

1.505

0.409

0.213

1人当たり投資額（対数値）

0.838-0.177

0.697

0.735

-0.308

0.474

0.681

-0.3850.338

1人当たり借入額（対数値）

1.825

0.601

0.026 **

1.673

0.515

0.044 **

1.809

0.593

0.002 ***

トップテン貸し手投資額シェア－(%)

0.984-0.017

0.098 *

0.984

-0.016

0.109

0.983

-0.017

0.092 *

トップテン借り手借金シェア－(%)

0.994-0.006

0.263

0.996

-0.004

0.402

0.996

-0.004

0.369

貸借人数比

2.282

0.825

0.488

1.456

0.375

0.736

ローン証券成立所要時間（対数値）

1.191

0.175

0.215

1.124

0.117

0.358

1.127

0.120

0.323

1.022

0.021

0.010 **

1.021

0.021

0.010 ***

観察時間（月数）

1.021

0.021

0.013 **

資本金比率

1.000

0.000

0.950

1.000

0.000

0.968

1.000

0.000

0.976

返済残高比率

0.527-0.641

0.568

0.466

-0.764

0.492

0.373

-0.987

0.374

1.962

0.674

0.009 ***

1.942

0.664

0.011 **

第三者決済ダミー

1.969

0.677

0.009 ***

VCダミー

1.338

0.291

0.289

1.316

0.275

0.319

1.198

0.181

0.506

BGダミー

0.741

-0.300

0.333

0.764

-0.269

0.383

0.754

-0.2830.357

ICPダミー

1.311

0.271

0.279

1.352

0.301

0.225

協会ダミー

0.582

-0.542

0.206

0.585

-0.537

0.209

暫定ダミー

1.263

0.234

0.601

1.291

0.255

0.568

1.284

0.250

0.576

暫定有効ダミー

3.993

1.384

0.000 ***

4.119

1.416

0.000 ***

4.158

1.425

0.000 ***

定数

0.002

-6.4580.001 ***

0.002

-6.3230.001 ***

0.003

-5.7760.001 ***

データ数

12,411

12,411

12,411-2 対数尤度

939.205940.854943.814

注：*** ，** ，*は，それぞれ 1%，5%，10%の有意水準を示す．

32

ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019

意に正の効果を持つ結果となった．一方で，なかった．しかし，暫定条例の有効化によりトップ 10 貸し手投資額シェアは予想と異なPF の問題発生が増えた時期に，同じく第三者る結果が見られた．
トップ 10 貸し手投資額シ決済の導入が増加したために，第三者決済のェアは，投資額上位 10 名の投資額が，PF 全導入が問題を引き起こしたように見える，見体の投資額に占める割合を示しており，シェ

せかけの相関が発生した可能性がある．

アの高さは，少数の貸し手の行動の変化が PF

外的要因となる変数として，暫定条例ダミの安定性を損なうと考えられたため，問題発

ーと，暫定条例有効ダミーを利用した．中国

生確率を引き上げると予想したが，逆にイベの P2P ネット金融の歴史における大きな変化

ント発生を引き下げる効果を持つことがわかをもたらすと考えられる暫定条例であるが，った．このような結果となった理由として，

両ダミーの効果は，前者は有意ではなく，後上位 10 名の出資割合が大きい PF における上者のみが有意に負の効果を持っていることが位出資者は個人ではなく企業などであり，そ明らかになった．暫定条例ダミーは暫定条例のような企業が取引を行うほど信頼性が高いの公布前・後を示すものであり，公布により，PF であるという逆因果の可能性もある．

問題のある PF をあぶり出し，市場からの退続いて，PF の経営についての変数としては出を促す可能性があると考えたが，暫定条例

予想と異なる結果がいくつか見られた．
まず，の公布自体は，PF の問題発生に影響を持って観測期間は，営業期間の長さが PF の信頼性いない．しかし，公布から 1 年の猶予期間をにつながると予想したが，その効果は小さい経て，暫定条例が効力を持つようになったこ

ものの逆に問題発生確率を高める結果になっとを示す暫定条例有効ダミーは有意であり，た．この理由として，意図的であるかどうか

しかもその効果が極めて大きく，条例が有効はわからないが，PF の中にはごくわずかの期になったことによって問題発生確率は約 4 倍

間営業し，ローン証券の決済時期に至り，返へと跳ね上がった．このように暫定条例は，済が滞ったローン証券について PF が返済す

公布から 1 年のタイムラグを経て，問題のあることなく，問題発生となるものがある．こる，あるいは経営基盤の弱い PF を半ば強制のようなケースでは，営業したばかりで返済

的に市場から退出させる効果を発揮した．

時期になるまでは問題が起こらず，営業期間
Ⅴ．おわりにが延び，返済時期が訪れるとともに問題が発生する．このようなケースが，予想とは異なる推計結果を導いた可能性があるだろう．ま

本稿では中国の P2P ネット金融の総合ポー

た，PF の経営に関する様々なダミー変数は有タルサイトである「網貸之家」から得られた意なものが少なく，唯一有意となった第三者

PF についてのパネルデータを用いて，問題

決済ダミーであるが，予想に反し，正の効果

PF の発生原因をイベントヒストリー分析のを持っている．
第三者決済を導入することは，手法を用いて検証した．その結果，次の 2 点

PF による資金の私的流用を防ぐ効果があり，が明らかになった．まず，暫定条例が中国の貸し手にとって魅力的に見えるが，分析ではP2P ネット金融に与えた重大な影響が明らか

そのような結果にはならなかった．この解釈になった．図表 6 から分かるように，離散時として，次のような影響が考えられる．
まず，

間ロジットモデルの 3 つのケースにおいて，暫定条例により第三者決済が求められるまで

暫定条例有効ダミーがプラスに有意になり，は，自発的にこの仕組みを導入する PF は少「暫定条令の公布」ではなく（暫定ダミーは

33

ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019

有意ではなかった），「暫定条令が実行力を長」の段階に入ろうとしている．PF の信頼性持つこと」により，多くの PF を市場から退やローン証券の収益性が，これから競争で生出させていた．上述のように，中国の P2P ネ

き残る重要な要因であることは間違いないが，ット金融は 2010 年の誕生以降，「野蛮成長」

競争により新たな金融サービスが生まれること形容されるほど規模を急拡大させ，暫定条

とも十分にあり得るだろう．

令が公布されるまでその勢いを保っていた．

本稿では各々の PF を通じて P2P ネット金

暫定条令が効力を持ったことにより，経営力

融の全体，ある意味ではマクロ的な視点で分に劣る，規模の小さい PF が市場から退場し析を進んできた．P2P ネット金融をさらに理た結果，これから「安定成長」に向けて舵が解するためには，貸し手と借り手双方の個別切られたのではないだろうか．2 点目として，の取引データを用いて，投資行動および融資

ローン証券平均利率が高く，取引高の小さく，獲得戦略の分析が必要になる．これらの研究ローン証券平均期間の短い PF は，相対的には今後の研究課題とする．

問題 PF になる可能性が高いことが実証分析

本誌の匿名レフェリーの方より貴重な助言の結果として明らかになっている．一方，VCをいただいた．心からの感謝の意を示したい．

ダミーや BG ダミーなど PF の経営基盤に寄なお，言うまでもなく本稿における誤りは与すると考えられ，シグナルとして有効と予すべて筆者らに帰するものである．

想された変数はほとんど有意な結果を得られていない．これは，PF が自らの財務状況，経脚注 ＊営の安定性を実態より良く見せようとしたのかもしれないが，実際にはそのような効果がなかったようだ．貸し手の視点から見れば，

1

徳島文理大学総合政策学部．

問題を引き起こしにくい PF を選ぶには，ロ

2

徳島大学．

3

Herzenstein et al. [2008]，Galloway [2009]．

に直接関わる変数を重視し，その以外の変数

4

Everett [2010]．

をあまり重視すべきでないということが本稿

5

営業停止した PF の中に倒産ではなく，業種変ーン証券の取引高や平均利率などローン証券の結論である．これらの変数は，一般の貸し

更や自主廃業のような PF が一定の割合があ

手が容易に観察でき，リスク回避のための参り，一般的にこのような問題 PF は貸し手に考材料として有益であるといえる．

被害をもたらさず，中国では「良性問題 PF」

2018 年夏以降，連鎖的に問題 PF が大量にと言う．一方，夜逃げや刑事訴追，引き出し発生し，社会問題になった．きっかけは中国

不能，連絡不能，倒産のように貸し手に大きの金融引き締め政策であるが，本当は「暫定な痛手をもたらす PF を「悪性問題 PF」とい条例」の公布以降，規制の効果が徐々に浸透う．本稿では「良性問題 PF」と「悪性問題PF」をまとめて問題 PF と呼ぶ．

し，PF 間の熾烈な競争と相まって，さらに貸
6

し手がローン証券に対する投資という「足にもちろん PF 自体が経営悪化などにより倒産

よる投票」を行った結果ではないかと思われすれば，貸し手は投資金額の一部あるいはする．もしそうであれば正に中国政府の狙い通べてを失う可能性があり，貸し手にまったくりである．中国の P2P ネット金融は「野蛮成7長」という玉石混交の状態から「優勝劣敗」という大競争段階を経て，今まさに「安定成34

リスクがないわけではない．
下記の中国工業・情報産業部のサイトで中国

ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019

語の全文を読める．
（2018 年 12 月 18 日閲覧）
http://www.miit.gov.cn/n1146295/n1146557/n114
6624/c5218617/content.html「暫定条例」の詳細は趙・水ノ上 [2017]を参
89corporate

11

13

14

of

［2］Bouman, F. “ROSCA: On the Origin of

考されたい．

Species,” Savings and Development, Vol. 19,

郭・陳 [2015]と李・田 [2015]は PF の格付け

No. 2, 1995, pp. 117-148.

に関する研究を行った．しかし，これらの研［3］Campbell, J. Y., Hilscher, J., and Szilagyi, J.

究は一部の優良 PF に格付けを行うものであ“In search of Distress Risk,” The Journal ofって，PF のデフォルト要因を分析するものでFinance,はなかった．

pp.2899-2939.

Vol.

63,

No.

6,

2008,

［4］Chava, S., and Jarrow, R. A. “Bankruptcy

ある．

Prediction with Industry Effects,” Review of

同期間は 28 ヶ月であるが，2017 年 3 月のデFinance, Vol.8, No.4, 2004, pp.537-569.

ータについては，明らかな問題点があり，信［5］Dimitras, A. I., Zanakis, S. H., and Zopounidis,

頼性に欠けるため利用しておらず，結果，27

C. “A Survey of Business Failures with an

ヵ月分のデータを用いている．

Emphasis

返済残高を月間取引高のみで除した場合，最Industrial Applications,” European Journal of

大値が極端に大きくなるケースがあるため，Operational Research, Vol. 90, No. 3, 1996,

分母に返済残高を加えることで，最小値 0，

pp.487-513.

on

Prediction

Methods

and［ 6 ］ Everett, C. R. “Group Membership,

最大値 1 としている．次の貸借人数比につい12journalfinance, Vol.23, No.4, 1968, pp.589-609.

「網貸之家」の URL は http://www.wdzj.com で

10bankruptcy”. Theても同様である．

Relationship Banking and Loan Default Risk:

Cox 回帰モデルでは Person-Level データを用

The Case of Online Social Lending,” Banking

いているが，サンプル数を除き，記述統計のand Finance Review, Vol. 7, No.2, 2010,

情報に大きな違いがないため省略している．

15-54.

イベントヒストリー分析については，［ 7 ］ Galland, D. “The 4 Best P2P Lending

Yamaguchi [1991]を参照．イベントヒストリー

Platforms for Investors In 2017 -- Detailed

分析の手法についての比較を行った研究としAnalysis,”ては佐々木 [2009]がある．

(https://www.forbes.com/sites/oliviergarret/20

変数の除去にあたっては，離散時間ロジット

17/01/29/the-4-best-p2p-lending-

分析で利用した変数に合わせて行っている．

platforms-for-investors-in-2017-detailed-anal

なお，離散時間ロジット分析では，他の説明

ysis/#6406691b52ab)

Forbes.

2017.

［ 8 ］ Galloway, I. “Peer-to-Peer Lending and

変数との相関の強さ，およびその変数の有意Community性を基準にいくつかの変数を除去している．

Development

Finance,”Community Development Investment Center
Working Paper, Federal Reserve Bank of San＊

参考文献

Francisco,［ 1 ］ ALTMAN, Edward I. “Financial ratios,(https://www.frbsf.org/community-developmen
t/files/galloway_ian.pdf)

discriminant analysis and the prediction of

35

2009.

ICCS Journal of Modern Chinese Studies Vol.12(1) 2019［9］Herzenstein, M., Andrews, R., Dholakia, U.

prediction models,” Journal of Accounting

and Evgeny, L. “The Democratization ofresearch, Vol. 22, 1984, pp.59-82.

Personal Consumer Loans? Determinants of［17］郭海鳳，陳霄「P2P 網貸平台総合競争力

Success in Online Peer-to-Peer Lending

評価研究」『金融論壇』，第 230 巻 3 号，Communities,” Boston University School of

城市金融研究所，2015，2-23 頁［18］佐々木尚之「JGSS で見た日本人の意識

Management Research, Working Paper, 2008.

と行動: 日本版 General Social Surveys 研(https://www.prosper.com/downloads/research/

究論文集」『JGSS Research Series』第 5 号，

democratization-consumer-loans.pdf).

大阪商業大学，2009 年 3 月，91-105 頁［10］Lane, W. R., Looney, S. W., and Wansley, J.

［19］趙彤，水ノ上智邦「中国 P2P ネット金融

W. “An Application of the Cox Proportionalの現状」『東アジアへの視点』，第 28 巻 1

Hazards Model to Bank Failure,” Journal of号，アジア成長研究所，2017 年，45-61 頁

Banking & Finance, Vol. 10, No. 4, 1986,［20］李敏芳，田晨君「基于因子分析法的我国
P2P 網貸平台評級研究」『金融理论与教学』，

pp.511-531.

［11］Lin, M., Prabhala, R. N., and Viswanathan S.,

第 12 巻 6 号，湖北経済学院学報，2015 年，
37-40 頁

“Judging Borrowers by the Company They
Keep: Friendship Networks and Information
Asymmetry in Online Peer-to-Peer Lending,”
Management Science, Vol. 59, No. 1, 2013,
pp.17-35.

［12］Martin, D. “Early Warning of Bank Failure: A
Logit Regression Approach,” Journal of
Banking & Finance, Vol.1, No. 3, 1977,
pp.249-276.

［ 13 ］ Ohlson, J. A. “Financial Ratios and theProbabilistic Prediction of Bankruptcy,”
Journal of Accounting Research, Vol. 18,
No. 1, 1980, pp.109-131.

［14］Shumway, T. “Forecasting Bankruptcy More
Accurately: A Simple Hazard Model,” The
Journal of Business, Vol. 74, No.1, 2001,
pp.101-124.

［15］Yamaguchi, K. “Event history analysis,” Sage
Publications, 1991.

［16］Zmijewski, M. E. “Methodological issues
related to the estimation of financial distress36