分业监管背景下互联网金融监管研究

　　摘 要：互联网金融是传统金融创新的重要应用模式，其中借贷模式最具代表性。互联网金融虽然可以创造出新的价值，但其“破坏性创新”具有不稳定性和不确定性，极易引发系统性风险，存在较大风险隐患。因此，互联网金融分业监管肩负着风险规制及金融创新发展的双重任务。实证结果表明，借贷产业发展与监管政策之间存在较强的相关性。借贷市场对监管政策具有滞后反应，但随后就会产生与监管政策相一致的波动。因此，制定与出台高质量互联网金融监管政策是决定中国互联网金融产业发展质量与成果的关键，需要对中国当前借贷产业监管政策加以完善，以实现中国普惠金融发展目标。

　　本文源自汪莉霞， 技术经济与管理研究 发表时间：2021-05-24《技术经济与管理研究》(月刊)1980年创刊，是由山西省人民政府发展研究中心主办的专业性学术经济期刊。本刊是面向生产和科研的学术性刊物。主要介绍国内、国外技术经济与管理方面的研究成果与发展方向，交流产业结构、宏观、微观方面的学术研究和工作经验，她融入了世界、融入了全球经济一体化，是一本提供学术咨询和工作指导的刊物。荣获中文核心期刊(2008)、文核心期刊(1996)、中文核心期刊(1992)。

　　关键词：互联网金融;监管有效性;干预分析;模型预测法

　　一、引言

　　互联网技术所引发的金融创新革命呈现出爆发性增长态势，突出表现为借贷业态模式的市场规模存量与增量的高速膨胀，而为顺应金融创新业态模式的扩张与发展，中央金融监管部门采取了更加专业和高效的分业监管模式，以应对互联网金融产业的“野蛮式”发展态势，并取得了卓越成效。由于互联网金融是一个谱系概念，不仅涵盖了传统银行、保险、证券以及交易所等金融中介市场，同时还涉及瓦尔拉斯一般均衡所对应的无金融市场模式下的所有金融交易与组织形式[1] ，因此分业监管模式在回应互联网金融混业经营特征时，表现出诸多的挑战与困境。尤其是不同监管部门之间的信息分割以及监管角度和立场的不同，已经在客观上显现出监管部门彼此之间的协调失序问题。

　　当前，学术界对互联网金融监管模式的讨论争议不断，并在实践过程中又逐步形成了创新型监管模式、严格禁止型监管模式和运动型治理模式三类互联网金融监管模式[2] 。但是，这三类互联网金融监管模式只是互联网金融分业监管的补充模式，以弥补分业监管模式协同性不足的缺陷，因此分业监管仍是互联网金融监管的核心模式。其中，创新型监管模式的构建基础在于，互联网金融模式具有很强的规避系统性风险的“去中心化”趋势，如果将其纳入带有明显“规制俘获”的监管框架中，势必将影响互联网金融对金融产品、技术以及服务的创新能力;严格禁止型监管模式的构建基础在于，互联网金融潜在金融风险逐渐暴露，风险治理的迫切性逐步凸显，而“空白型金融创新”难以纳入创新监管体系，因此只能采取严格禁止型监管模式[3] ;运动型治理模式的构建基础在于，互联网金融只能通过不断前进运动而得到发展，并且在发展中解决因模式创新所带来的所有冲突与矛盾。同时，只要在前进发展的过程中，各方均可受益，那么即使存在小的风险也可以被相关受益者吸收[4] 。综上而言，互联网金融监管不仅是一项复杂的系统性监管模式，同时还是一种综合性监管体系工程。因此，为确保互联网金融模式的合规发展，需要进一步从底层微观政策制定逐步延展到顶层宏观监管制度，以构建更为合理和高效的互联网金融监管体系。鉴于当前中国学者对互联网金融监管的研究出发点主要集中在监管体系构建方面，文章则从互联网金融监管政策实施效果角度入手，以补充和丰富该研究领域的空白。

　　二、金融创新模式监管难点及其应对措施

　　1. 金融创新监管难点

　　当前，世界金融正处于高速创新发展阶段，无论是大数据、云计算还是区块链等技术在金融领域的应用都加快了传统金融的创新变革，振兴了金融产业的再次发展。然而，由于 2008 年次贷危机所引发的全球经济危机，使得国内外一些金融人士和学者开始认为金融创新是具有危害性的。虽然金融创新可以创造价值，但是金融创新存在较大的风险不确定性，并且一旦风险产生就极易引发系统性风险。正如 Paul Krugman(2009) 所言，金融创新只是金融供给者追求利益最大化的表现，其实质是为了创造寻租。因为金融创新与其他产业创新一样，都可以为创新者带来垄断租金。但是，当垄断达成时，就会抑制进一步创新[5] 。在此观点下，许多研究结果也证明了金融创新并非是推动经济发展的重要因素。例如，Larry & Andy(2010)的实证研究表明金融创新出的衍生品与企业发展之间表现为负相关和不相关关系，或者说二者之间的关系十分有限，推动经济发展的真正因素则是科技及相关技术创新[6] 。而关于金融科技的本质，沈伟(2018)将其形容为“破坏性创新”及“替代性金融”，其直接引起的后果就是颠覆传统金融产业，打破当前传统金融机构主导的市场机制[7] 。进一步而言，金融科技的颠覆性创新将致使金融风险由量变逐渐累积成质变，除了因技术可能引发的技术风险、操作风险及系统性风险以外，传统金融监管的不适应性、监管技术及法律的滞后都会为创新性金融产业的发展埋下风险的种子[8] ，并且已有研究表明因金融创新所引发的金融风险特征不是互联网金融所特有的，但却是在互联网金融模式的运作下导致风险放大[9] 。

　　中国借贷产业之所以能够快速崛起，实现高速发展，其原因既有外在环境因素影响，也有内在需求推动。其中，外在原因在于受到世界经济危机影响，国内经济处于不断下行状态，需要金融创新以恢复经济发展动能;内在动力在于国内大量中小型企业融资需求缺口不断扩大，而传统金融机构的资金放贷日益缩紧，因此需要新的融资渠道。而正是在这两种内外因素的综合影响下，导致中国借贷产业存在“畸形”发展的两面性，具体表现为借贷产业将现代化互联网思维与老旧的金融高利率模式相结合，形成了具有新旧金融体制融合的混合体制，并在金融市场化与金融管制之间的夹缝中寻求生存[10] 。因此，学术界普遍将借贷产业的发展动能归结为监管套利，即借贷产业可以通过担保、赎回、债权转让以及产品标准化等手段，具备与传统金融相同的服务功能，但是却不受现行金融监管体系管制。而借贷产业模式为何具有如此之高的风险，学术界对此也存在不同看法。其中，冯果与蒋莎莎(2013)提出了借贷“中国式异化发展”概念，他们认为中国借贷模式发展偏离了其产生初衷。例如，以撮合借款人和贷款人的直接交易为目标，而无需银行等金融机构的介入。相反，中国借贷平台的功能已经超出中介平台范畴，直接触碰交易双方资金，违反了借贷模式基本原则[11] 。王剑锋(2016)认为中国借贷产业的高风险原因在于金融创新产业“中国化”过程中存在过度模仿问题，而这种模仿型金融创新却没有满足其成功的必要两条标准：一是在战略层面上，未实现社会福利增加;二是在落实层面上，未协调好本国金融监管能力与投资人先进理念之间的关系[12] 。张海洋 (2016)认为中国借贷平台的担保模式是借贷产业高风险的重要根源之一。尤其是大部分借贷平台的担保模式不但违反了中国《担保法》 的有关规定，还增加了借贷平台经营成本以及借款人的融资成本。因此，担保式借贷平台其实质与传统金融机构的经营方式相似，并没有实现互联网金融的“去中心化”特征[13] 。

　　加强对借贷金融创新的监管已经成为共识，但由于借贷风险是由投资人、借贷平台以及借款人三方面共同决定的[14] ，因此如何制定监管政策和监管手段仍需要进一步探讨。

　　2. 中国借贷产业监管应对措施及其成果

　　(1) 中国借贷产业监管政策演变

　　在借贷产业发展初期，中国并没有太多与之相关的监管政策及法律规范。在此背景下，国内不断涌现出许多“伪金融创新”模式，大量非正规借贷平台借以“互联网金融创新”的外衣，肆意从事非法吸收公众存款及非法诈骗等违法活动，致使中国刚刚起步的借贷产业不断曝出风险事件，并对互联网金融这一新兴业态模式造成了负面冲击。而随着借贷产业风险的连续爆发，2016 年中国金融监管部门开始对借贷互联网金融模式进行高调整治，具体表现为监管政策的持续出台以及监管力度的不断增强，并最终形成了“一委、一行、两会”的借贷产业监管体系，即央行负责定调和审慎监管;保监会和银监会负责构建制度体系并实行监管政策;地方金融办负责平台整改、验收及备案等活动;互联网金融行业协会负责行业自律。在具体产业监管政策方面，其实早在 2014 年就已经有相关部门“摸着石头过河”制定了初步的监管策略，以保证借贷互联网金融产业的合规发展。从借贷产业监管政策出台时间线来看，2015 年底有关部门开始正式着手制定借贷产业发展规范;2016 年 《互联网金融专项整治工作实施方案》 的出台标志着中国借贷产业正式进入监管轨道并步入“监管元年”。随后，借贷产业监管政策陆续出台，监管路径也日益清晰，并不断规范着借贷产业进入合规、理性及规范的发展轨道。

　　(2) 中国借贷产业监管成果

　　自 2016 年中国借贷产业步入“监管元年”之后，借贷产业市场环境就发生了明显变化。一方面，随着“1+3”监管体系的初步建成，致使校园贷被叫停、现金贷遭到严厉惩治;另一方面，借贷产业迎来上市潮，信贷、拍拍贷及橘子理财等借贷平台集中上市，进一步提升了借贷平台的合规能力及经营能力，增强了中国借贷产业整体的发展质量。网贷之家的统计数据显示，截止到 2018 年底，中国借贷正常经营平台数量显著下降为 1021 家，相比于 2015 年借贷产业鼎盛时期的 3844 家减少了 2823 家，并且根据当前的市场流动性及经济形势，借贷平台数量还将持续减少。在成交量方面，中国借贷产业一直保持持续增长态势，2018 年全年借贷产业成交量为 17948.01 亿元。在收益率方面，借贷产业年综合收益率持续下降并逐渐落入合理区域达到 9.81%。在平均借款期限方面，2018 年借贷产业平均借款期限为 12.6 个月，借款期限明显提升，标志着中国借贷平台正在抓紧转型，重视高质量发展。综合而言，中国借贷产业随着监管趋势的严厉，相关数据存在下降趋势，但在监管政策的推动下借贷平台愈发趋于合规并逐渐走上良性健康发展的正轨，同时呈现出以下发展趋势：第一，资金进一步流向头部平台，合规发展成为平台首要目标，借贷产业发展质量显著提升;第二，已经通过备案要求的平台安全性更高，风险不确定性进一步减小;第三，借贷产业征信市场进一步发展，促使产业朝向更加规范和健康的方向发展;第四，借贷平台转型加速，除了传统借贷业务之外，还会借助互联网等现代化技术开展多元化业务。

　　三、借贷产业政策监管效果评价

　　1. 干预分析模型预测的假定与推导过程

　　干预分析模型预测是以定量分析政策干预对经济及产业发展影响，其基本变量为干预变量，包括持续性干预变量和短暂性干预变量。对于持续性变量而言，当某一突发政策在 T 时刻产生时，将一直对目标主体产生影响。此时的阶跃函数为： St T = 0，t

　　对于短暂性干预变量而言，当某一突发政策在 T 时刻产生时，该政策仅对该时刻产生影响。此时脉冲函数为： Pt T = 0，t=T ≥1，t≠T

　　持续性变量和短暂性变量之间的内在关系为：(1-B)St T =Pt T ，其中，B 为后移算子。

　　借贷产业监管政策的干预形式可以既包括持续性干预，如指导性文件，又包括短暂性文件，如现场合规性检查等。因此，借贷产业监管政策干预形式可归纳为四种类型：第一，干预政策突然开始，并长期持续，并假设 T 时刻为固定且影响程度未知。此时，干预模型可表达为：zt=ωSt T ，其中 ω 为影响程度未知参数。此外，由于政策影响具有时滞性，假设在经历了 b 个时间才对借贷平台产生影响。此时，zt=ωBb St T ;第二，干预政策是逐渐产生与发布并长期持续。例如， 《网络借贷资金存管业务指引 (征求意见稿)》 和 《网络借贷资金存管业务指引》的依次发布。此时干预模型可表达为：zt =(ωB/1-δB)St T ，其中 0<δ<1;第三，政策干预突然开始，产生暂时影响。此时模型为：zt =(ωBb /1-δB)Pt T ，其中 0<δ<1;第四，政策干预逐渐开始，并产生暂时影响。此时模型为：zt =(ω0/1-δ1B-…-δrBr )Pt T ，其中 r≥2。

　　假定 yt 是中国借贷产业实际发展现状，xt 为无监管条件下借贷产业发展现状，zt 为监管扰动项。因此，在政策干预下的借贷产业发展过程可以表示为：yt =xt +zt 。

　　在自回归滑动平均模型(ARMA)的方法下，中国借贷产业政策干预影响预测模型推导如下：第一，在政策干预环境下，建立 ARMA 模型：xt =(θ(B)/φ(B))at ，在此基础上进行外推预测，可得到不受政策干扰下的预测值x赞 t ;第二，使用政策干预后的实际发展值与不受政策扰动的预测值之差，得出受到政策干预影响后的实际发展值：zt =yt -x赞 t 。同时，对受到政策干预影响后的实际发展值zt =(ω(B)/δ (B))It T 的参数 ω 与 δ 进行估计。因为 It T 为阶跃函数或者脉冲函数，则有zt =ω/(1-δB)，而政策扰动后的实际发展值自回归方程为：zt =δzt-1+ω;第三，使用实际发展值与预测值之差，得出净化序列，以消除政策干预下的影响序列，可得：Xt =yt -(ω赞 /(1-δ 赞B))St T 。其中，当 t≤T 时，St T =1，此时Xt =yt 。当 t>T 时，St T =1，此时Xt =yt -ω赞 /(1-δ 赞B)，进而可得Xt =yt +δ 赞(Xt-1-yt-1)- ω赞;第四，使用净化序列对 ARMA 模型进行改进完善：Xt =(θ(B)/φ (B))at ，并根据政策影响后的实际发展值可得出政策干预下的总干预模型：yt =Xt +zt 。因此，得出监管政策对中国借贷产业发展的干预模型如下： yt = Xt ，t≤T Xt +ω赞 /(1-δ 赞B)=Xt +δ 赞(yt-1-Xt-1 ≥ )+ω赞，t>T

　　2. 数据来源

　　由于中国借贷产业快速发展于 2013 年并在 2014 年逐渐成熟，因此文章的研究区间为 2014 年 1 月至 2019 年 8 月，期间每个月的交易总量数据全部来自于网贷之家。由于 2016 年 10 月 《互联网金融专项整治工作实施方案》 的发布，标志着中国借贷产业监管的开始。因此，将 2016 年 10 月作为我国政策监管扰动项，由此将中国借贷产业发展分为两个时期：第一个时期为 2014 年 1 月至 2016 年 10 月，代表监管放松期;第二时期为 2016 年 11 月至 2019 年 8 月，代表监管紧缩期。同时，大部分借贷监管政策都有一个最终应用期限，其影响效果需要随着时间的推移而逐渐产生效果，因此监管政策干预模型应当选择为：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. 实证检验

　　第一，由 2014 年 1 月至 2016 年 10 月，共计 34 个数据建立时间序列模型，在 matlab 中可得到模型回归结果，具体如表 1 所示，同时可得到线性模型：x=-2315.0+608.7t。

　　其中，R2 =0.942，F=517，P=0，检验结果符合模型拟合条件。

　　第二，由 2016 年 11 月至 2019 年 8 月，共计 34 个数据建立预测模型，通过实际值与所得预测值之差得出监管政策出台后所产生的效应值z，进而估计政策干预模型zt =ω/(1-δB)，参数ω及δ 为自回归方程 zt =δzt-1+ω的参数，其模型参数预测如表 2 所示。

　　根据表 2 结果可知，该回归模型的 R2 =0.979，表明模型拟合效果好。因此，其参数估计值为：ω赞 =-9659.158，δ 赞=100.635，进而可得自回归方程为： zt =100.635zt-1-9659.158 (1)

　　第三，计算模型净化序列 Xt =yt -[ω赞 /(1-δ 赞 B)]St T ，其中 T=34， t=1，2，3，...，68。 当 t ≤34 时 ， Xt = yt ; 当 t>34 时 ， Xt = yt + δ 赞 (Xt-1-yt-1)-ω赞 。在求得出净化序列后，对净化序列进行拟合模拟，其变量参数如表 3 所示。

　　由表 3 可知，R2 =0.962，F=1652，P=0，表明该模型拟合效果很好，且模型为： Xt =-3735.70+755.75t (2)

　　第四，构建政策干预模型，根据回归方程(1)和(2)可得出政策干预分析模型yt =Xt +[ω赞 /(1-δ 赞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，根据政策干预模型(3)进行预测。当t≤34时，yt = -3735.70+755.75t。当 t>34 时，St T =1，此时，yt =Xt +δ 赞(yt-1-Xt-1)+ω赞 。由此可得出借贷监管政策对借贷产业发展影响的预测图，具体如图 1 所示。

　　4. 实证结果与结论

　　1 实证检验结果表明，中国借贷产业实际发展值与预测值之间存在三个重要关键节点，分别为 2014 年 8 月、2016 年 10 月以及 2018 年 7 月。首先，在 2014 年 8 月之前，中国借贷产业实际发展值已经呈现出逐渐平稳的发展态势，这是因为 2014 年初中国已经开始将借贷产业作为监管对象，并制定沿用至今的借贷监管基本底线和原则，包括：四条红线、五条导向、发展六大原则以及监管十项原则。因此，该时期的实证检验印证了中国借贷产业监管政策初具成效，在一定程度上影响了借贷产业市场发展趋势，并为以后的监管政策制定奠定了基调。同时，通过图 1 可知，虽然在 2014 年 8 月之后中国借贷产业也呈现快速发展状态，但是其增长速度一直处于预测值之下，表明该时期监管政策有效推动借贷产业发展，但是效率较低;其次，2016 年 10 月是中国借贷产业监管转折点，充分说明了 《互联网金融专项整治工作实施方案》 发布的重要性。在模型预测方面，该时期是中国借贷产业发展转向衰落的节点。虽然实际发展值与预测值呈现出相同的发展趋势，但是实际发展值一直高于预测值，这表明在紧密的监管政策下，中国借贷产业实际发展质量远高于社会及监管部门的预测，因此其下降速度更慢、更缓。根据零壹财经·零壹智库所出版的相关统计数据也验证了图 1 的实证检验结果。该报告数据表明虽然在监管政策的压力下，借贷市场表现为出清状态，2014— 2015 年所产生的行业泡沫被大量挤出，正常运营平台数量不断减少。但是在经过一年的严格监管过后，2017 年中国借贷新增问题平台数量仅为 696 家，同比下降 43.3%，直接反映了监管政策是有效果的。此外，2017 年借贷市场规模的进一步快速增长及借贷平台上市等利好因素也是中国借贷产业发展高于市场预期的重要原因。乐信 (橘子理财) 的权益净利率转正，并且接近商业银行水平，间接反映了该时期中国合规经营的借贷平台发展质量较高;最后，2018 年 7 月是中国借贷产业实际发展值正式处于预测值之下的重要节点，表明此时借贷市场的发展正发生改变，市场实际发展值低于预期值。这是因为在 2018 年 7 月中国互联网金融监管部门确定了有关借贷平台备案延期的问题，暗示了中国借贷备案制度仍存在部分不合理问题，需要通过进一步调整以探索适用于互联网金融特征的监管体系。因此，在 2018 年 8 月 8 日，相关部门下发了针对借贷产业借款人的监管政策，将借贷借款人作为新的监管主体，进一步拓展了中国借贷产业的监管范围与内容。而受此影响，市场中又有一批平台因借款人的违规问题而出局，由此体现为市场中借贷平台数量的进一步下降，直接印证了中国借贷借款人确实是行业风险产生的重要来源。

　　综上所述，中国借贷监管政策是有效的，并且在 2016 年 10 月，强监管政策出台之前对产业发展具有明显推动作用，而在 2016 年 10 月之后表现出明显的抑制阻碍作用。因此，可以推断借贷产业的发展趋势基本可以按照政策规定实现发展，二者具有较强的相关性。但值得注意的是，借贷市场对监管政策具有滞后反应，即借贷市场发展在新政策出台之前，总会保持一段原始发展态势，随后会产生与政策相一致的波动，根据监管意愿实现发展。例如，在中国借贷步入监管元年之前 (t≤ 34，2016 年 10 月之前)，借贷市场仍可以一直保持良好发展态势，表明此阶段内借贷监管政策属于激励性政策，对借贷产业发展具有正向促进作用。而随着借贷监管政策的收紧 (t>34， 2016 年 10 月之后)，中国借贷监管政策方向开始发生改变，在此时监管政策环境里中国借贷市场呈现急速下降态势，表明此借贷监管政策属于抑制性政策，而该下降阶段可以分为两部分：一方面是由于一些非合规平台的倒闭和退市导致借贷市场规模快速下降;另一方面则是部分借贷平台因合规问题无法进一步创新及扩大自身市场规模，因此是二者的共同作用导致中国借贷市场规模不断缩小的发展结果。总而言之，中国借贷监管政策对借贷产业发展是有效果的，市场会根据监管政策的改变而做出相应的调整，而具体的市场发展成果则取决于监管部门的监管策略和具体监管内容。

　　四、有关中国借贷产业监管的思考

　　实证检验表明中国借贷产业监管政策与借贷产业发展之间具有相关性，因此制定高质量和具有针对性监管政策无疑会对中国借贷产业发展具有重要促进作用。

　　1. 宏观角度的相关思考

　　从宏观角度来看，中国借贷产业监管原则为“双负责”制度，具体表现为中央金融监管部门与地方金融监管部门共同监管。

　　首先，银监会主要负责制定借贷平台的活动标准及措施，并进行相应的制度管理。地方金融监管部门主要是实行银监会所制定的标准以及引导和处置所发生及可能发生的潜在风险，并指导全国性借贷行业自律。然而，“双负责”制度的重要缺陷是忽视了中国地域金融发展不平衡问题，虽然银监会出台了借贷产业经营规范和标准，但是由于各地金融水平发展状况不同，因而不是所有地区的借贷平台都可以满足监管要求。而现实情况也是如此，地方性监管政策往往集中在北京、上海及广东等经济发达地区，其他经济欠发达地区几乎没有相应的地方性监管措施，只是依照中央监管要求执行，缺乏地区针对性，因此监管效果也难以达到事前预期结果。

　　其次，地方性借贷监管缺失将会直接引发该地区借贷产业集体暴雷，导致经济欠发达地区借贷平台数量越来越少，进而将金融资源引向经济发达地区，加速区域经济发展的不平衡性。针对当前中国借贷产业政策制定标准难的问题，建议可以按照区域的不同，制定差异化借贷经营标准，即经济发达地区的准入标准和经营标准更高，而经济欠发达地区的准入标准和经营标准更低。但是，经营标准低也不是无底线的低，中央金融监管部门应当设定一个基本的最低底线，但经济发达和欠发达地区的基本底线可以存在差异性。同时，为了防止政策逆向引导问题，致使大量借贷平台涌向经济欠发达地区，相关监管部门可以根据借贷平台合规标准制定业务经营准许标准，即采用低标准经营的借贷平台，只能从事该标准认定下的借贷业务活动，以此保证经济发达地区高标准的借贷平台可以从事更多金融业务活动。

　　2. 微观角度的相关思考

　　从微观角度来看，中国借贷产业监管还存在监管漏洞、标准制定不合理以及部分规定与现行的金融法律相违背等问题。

　　首先，存在监管漏洞。相关互联网金融监管政策规定了借贷借款人的借款额度规范。然而实际情况是大部分借贷平台的单笔借款额度都超过了规定标准，因此这些平台为了达到合规要求，会想尽一切办法通过钻漏洞方式以保证合法经营，包括大型借贷平台将借贷客户通过引流方式，引入到自己的子公司或者其它关联公司，以规避借贷贷款额度限制监管。小型借贷平台则采用联合放贷模式，以解决单笔放贷额度问题。

　　其次，标准制定不合理。例如在资金存管问题，相关监管政策只对借贷平台进行了规定，但是没有对从事资金存管业务的银行进行规定，因而在执行方面银行具有的权力过大，可以直接决定借贷平台是否有资格对资金进行存管，而那些不被银行所接受的借贷平台，显然就不具备从业资格。当前，银行对借贷平台进行资金存管业务的资质要求越来越高，由最初只考虑平台信誉和体量问题，到目前考虑平台背景与实缴资本，因而许多平台无法达到监管要求。

　　第三，部分规定与现行法律相冲突。例如，中国刑法对非法集资进行了详细定义和解释，尤其是募集人数的严格规定。但是，借贷产业经营发展的核心理念是集聚社会闲散资金，鼓励投资人小额分散投资以分散金融风险，因此借贷平台在经营过程中极易超过法律所规定的非法集资人数规定，进而造成二者之间的法律冲突问题。考虑到非法集资法律规范是在 2010 年出台，距今已经十余年。同时，鉴于互联网时代下的借贷产业高速发展，应尽快修订与改进相关法律法规，以消除不合理的监管政策对借贷产业的发展抑制。