NHẬN DIỆN NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG TIẾP CẬN VỐN TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY NGANG HÀNG

NHẬN DIỆN NHỮNG NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN KHẢ NĂNG
TIẾP CẬN VỐN TRONG HOẠT ĐỘNG CHO VAY NGANG HÀNG

Cho vay ngang hàng (cho vay P2P) là một dạng kinh tế chia sẻ dựa trên công nghệ
Internet cho phép kết nối trực tiếp người có vốn và người cần vay vốn. Để bên cho
vay vốn có thể đưa ra quyết định, nền tảng cho vay ngang hàng (Peer to peer
lending/ P2P lending) buộc người đi vay phải cung cấp các thông tin tài chính, xếp
hạng tín dụng cũng như các thông tin liên quan về nhân khẩu học như: giới tính,
chủng tộc, tuổi tác hay những thông tin xã hội như: bạn bè, vốn xã hội, hay ảnh
chụp của người vay vốn. Những yếu tố này được xem là những yếu tố quyết định
đến khả năng tiếp cận nguồn vốn vay và ảnh hưởng trực tiếp đến thành công của
việc thương lượng lãi suất trực tuyến giữa hai bên. Bài viết này sẽ tổng hợp các
nhân tố quyết định đến khả năng tiếp cận nguồn vốn của người đi vay trong mô
hình cho vay P2P với mục đích cung cấp khung lý thuyết căn bản nhằm phục vụ
công tác nghiên cứu, triển khai mô hình cho vay P2P tại các tổ chức tài chính cũng
như phục vụ công tác quản lý, giám sát hoạt động cho vay ngang hàng của Ngân
hàng Nhà nước Việt Nam.
1. Đặt vấn đề
Cho vay ngang hàng (cho vay P2P) là một trong những sản phẩm, dịch vụ sáng tạo
của lĩnh vực công nghệ tài chính (fintech), kết nối trực tiếp người có vốn và người
cần vay vốn không cần thông qua tổ chức tài chính. So với phương thức cho vay
truyền thống, mô hình cho vay qua mạng P2P không chỉ đổi mới về phương thức,
mà còn giúp tận dụng tối đa lợi thế của kho dữ liệu lớn nhằm tăng khả năng đánh
giá rủi ro và nâng cao hiệu quả tín dụng. Hình thức này được cho là một sản phẩm
tất yếu của nền kinh tế số, góp phần làm hệ thống tín dụng ở mỗi quốc gia trở nên
đa dạng và toàn diện hơn.
1


Tại Việt Nam, cho vay P2P đang phát triển khá nhanh với nhu cầu ngày càng gia
tăng của thị trường. Hiện nay, Việt Nam có khoảng 40 công ty cho vay P2P, tổng

dư nợ ước tính lên tới trăm ngàn tỷ đồng. Trong bối cảnh hơn 60% hộ gia đình,
doanh nghiệp vừa và nhỏ Việt Nam cần vốn nhưng chưa thể tiếp cận được kênh tín
dụng chính thức (VCCI, 2018), cho vay P2P là công cụ tài chính lý tưởng giúp các
khách hàng “dưới chuẩn” có cơ hội tiếp cận vốn vay.
Tuy nhiên, cũng giống như trong hoạt động cho vay truyền thống, vấn đề thông tin
bất cân xứng cũng là một thách thức lớn đối với hoạt động cho vay ngang hàng
(Jensen và Meckling, 1976). Trong mô hình này, người cho vay và người đi vay
luôn phải đối mặt với vấn đề về rủi ro đạo đức khi người cho vay muốn có càng
nhiều thông tin hợp lệ về người vay càng tốt, còn người vay lại tìm mọi cách để
che giấu một số đặc điểm của mình để tăng khả năng tiếp cận vốn và đạt được lãi
suất thấp nhất có thể.
Bên cạnh đó, mặc dù cho vay P2P đã ra đời từ năm 2005 với nền tảng đầu tiên tại
Anh, tiếp đó tại Mỹ vào năm 2006 và đến nay, đã có mặt trên hầu hết các châu lục,
thu hút ngày càng nhiều sự quan tâm từ các nhà nghiên cứu (Iyer và cộng sự, 2009;
Pope và cộng sự, 2008; Ravina, 2007), tại Việt Nam, các công bố khoa học nghiên
cứu về lĩnh vực này còn rất hạn chế.
Nhằm giải quyết tình trạng thông tin bất cân xứng dẫn đến những hạn chế trong
việc tiếp cận nguồn vốn vay của hoạt động cho vay ngang hàng, đồng thời nhận
thấy sự cần thiết để đưa ra khung lý thuyết tổng quan về cho vay ngang hàng tại
Việt Nam, bài viết sẽ nghiên cứu những nhân tố đặc thù ảnh hưởng đến khả năng
tiếp cận vốn cũng như quyết định lãi suất giữa hai bên trong mô hình tín dụng P2P.
2. Cho vay ngang hàng và các yếu tố ảnh hưởng đến cho vay ngang hàng
Theo Duyên và Mai trong Tạp chí Tài chính (2019), cho vay ngang hàng được thiết
kế và xây dựng trên nền tảng công nghệ số (block chain), kết nối trực tiếp người đi
2


vay với người cho vay (nhà đầu tư) mà không thông qua trung gian tài chính. Theo
đó, công ty P2P Lending cung cấp nền tảng giao dịch trực tuyến (P2P Lending
Platform) để người đi vay kết nối với người cho vay, trực tiếp giao dịch với nhau.

Nói cách khác, cho vay P2P là hình thức cho phép các cá nhân vay nợ không có sự
tham gia của các tổ chức tín dụng chính thức đóng vai trò như trung gian tài chính.
Phương thức này được cho là phù hợp với các cá nhân, doanh nghiệp nhỏ và siêu
nhỏ gặp khó khăn về vốn và tài sản thế chấp.
Không giống như ngân hàng thương mại lấy chênh lệch lãi suất làm lợi nhuận, các
tổ chức tài chính trung gian trong mô hình cho vay P2P lấy phí quản lý từ việc xếp
hạng tín dụng, phân loại mức độ rủi ro qua các thông tin tài chính và đặc điểm
khách hàng, từ đó, quyết định đến sự thành công của một hợp đồng vay vốn.

Hình 1: Mô hình cho vay P2P căn bản (Nguồn: Kevin Davis, Jacob Murphy, 2016)
Theo mô hình cho vay trên, có thể thấy có ba chủ thể chính tham gia vào quy trình
cho vay, bao gồm: người cho vay (nhà đầu tư), người đi vay và nhà điều hành cho
vay P2P. Từ đó, ta có thể phân loại các yếu tố ảnh hưởng đến cho vay ngang hàng
thành ba nhóm tương ứng:
(1)

Nhóm các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng huy động vốn của nền tảng cho

(2)
(3)

vay ngang hàng;
Nhóm yếu tố ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của người đi vay;
Nhóm các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận vốn và lãi suất cho vay.
3


Trong phần tiếp theo, bài viết sẽ nhận diện nhóm các nhân tố ảnh hưởng đến khả
năng tiếp cận vốn cũng như lãi suất trong cho vay ngang hàng.
3. Những nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận vốn trong hoạt động

cho vay ngang hàng
3.1. Nhóm nhân tố về tài chính
Hầu hết các nền tảng cho vay P2P đều cung cấp cho người cho vay tổng thể thông
tin về đặc điểm tài chính của người vay vốn. Những đặc điểm này sẽ được coi là
thông số tín nhiệm chính để nhà đầu tư quyết định cho vay và vay với lãi suất là
bao nhiêu. Những đặc điểm tài chính này bao gốm: xếp hạng tín dụng, thông tin
chi tiết về thu nhập, chi tiêu, quyền sở hữu tài sản, tỷ lệ nợ trên thu nhập. Những
thông tin này được thu thập và đánh giá bởi một bên thứ ba nhằm đảm bảo khách
quan. Một số nền tảng như prosper.com của Mỹ liên kết với các ngân hàng để được
cung cấp thêm thông tin liên quan đến tài chính như hạn mức tín dụng hiện tại hay
tình trạng sử dụng thẻ ngân hàng (Klafft, 2008).
Iyer và cộng sự (2009) nhận thấy tỷ lệ nợ xấu, tỷ lệ nợ/thu nhập của người vay và
số lần yêu cầu vay vốn trong sáu tháng gần nhất sẽ có ảnh hưởng tiêu cực đến
quyết định của người cho vay. Lin và cộng sự (2012) trong nghiên cứu của mình đã
nhận thấy rằng việc sử dụng thẻ ngân hàng có ảnh hưởng tuyến tính đến kết quả
cho vay: mức độ sử dụng các loại thẻ ngân hàng càng thấp thì mức độ tin cậy của
người đi vay càng cao, lãi suất vay càng thấp. Lý do là bởi việc sử dụng thẻ ngân
hàng ở mức độ cao chứng tỏ có nhiều giao dịch và nhu cầu về tài chính, dễ bị tổn
thương trước những cú sốc về tài chính.
Klafft (2008) cũng cho rằng nguyên tắc đánh giá tài chính trong cho vay P2P khá
tương đồng với cho vay truyền thống. Dữ liệu phân tích của tác giả từ nền tảng
Prosper đã chỉ ra rằng xếp hạng tín dụng của người vay có ảnh hưởng lớn nhất đến
lãi vay, trong khi tỷ lệ nợ trên thu nhập có tác động nhỏ hơn rất nhiều (tuy vẫn có
ảnh hưởng nhất định). Các thông tin bổ sung như tài khoản ngân hàng hoặc quyền
4


sở hữu nhà đất gần như không tác động lên lãi suất. Tuy nhiên, việc tài khoản ngân
hàng vẫn tồn tại và còn hiệu lực lại là một biến số không thể thiếu, quyết định đến
việc có cấp vốn hay không. Klafft (2008) cũng chỉ ra rằng, những người đi vay có

xếp hạng tín dụng thấp cũng sẽ bị hạn chế trong việc cấp vốn tương tự như trong
mô hình cho vay truyền thống. Phân tích của Klafft trên nền tảng prosper cho thấy
chỉ 5,5% trong danh sách những người vay có xếp hạng tín dụng HR (xếp hạng tín
dụng thấp nhất) được tài trợ vốn thành công, trong khi những người có xếp hạng
tín dụng cao nhất (AA) tỷ lệ vay vốn thành công lên tới 54%. Freedman và Jin
(2008) chỉ ra trong nghiên cứu rằng tỷ lệ tài trợ trung bình trên prosper.com đã tăng
từ 8,51% năm 2007 lên 10,14% năm 2008. Sự tăng lên trong tỷ lệ tài trợ chính là
kết quả của việc bổ sung chi tiết hơn những thông tin tài chính của nền tảng P2P
cung cấp về người vay, đồng thời, thông tin về thu nhập, tình trạng việc làm, nghề
nghiệp của người vay cũng được báo cáo cập nhật hơn. Bên cạnh đó, Lin (2009)
cũng phát hiện ra rằng những khách hàng vay có xếp hạng tín dụng thấp hơn sẽ ít
có khả năng được tài trợ vốn hơn, đồng thời, khả năng vỡ nợ cũng cao hơn, vì vậy,
lãi suất nhận được cũng sẽ cao hơn. Tương tự, Yuliya và Laura (2015) cũng cho
rằng những người nộp đơn có mức xếp hạng tín dụng cao hơn trung bình sẽ có
nhiều khả năng nhận được khoản vay mà họ yêu cầu.
Iyer và cộng sự (2009) đã nghiên cứu ảnh hưởng cụ thể của các yếu tố tài chính đối
với thành công trong việc vay vốn. Nhóm tác giả đã đưa ra các giả thuyết về việc
liệu người cho vay có thể suy ra khả năng tín dụng của người vay từ các đặc điểm
khác, bên cạnh xếp hạng tín dụng hay không. Nghiên cứu chỉ ra rằng có sự chênh
lệch 28% lãi suất giữa loại xếp hạng tín dụng đáng tin cậy nhất (AA) và xếp hạng
tín dụng thấp nhất (HR) (Hình 2).

5


Hình 2: Lãi suất dao động giữa các nhóm xếp hạng tín dụng trên nền tảng
Prosper.com (Nguồn: Iyer và cộng sự, 2009)
Sự chênh lệch này được giải thích bởi các yếu tố khác ngoài xếp hạng tín dụng,
chủ yếu từ các biến số ngân hàng tiêu chuẩn khác như tỷ lệ nợ so với thu nhập
(debt to income), số lượng nợ quá hạn hiện tại hoặc số lượng yêu cầu vay vốn. Các

biến không chuẩn có tác động nhỏ hơn đến chênh lệch lãi suất. Tuy nhiên, ảnh
hưởng của các thông tin này đến lãi suất tối đa mà người đi vay sẵn sàng trả là
đáng kể.
3.2.

Nhóm nhân tố về nhân khẩu học

Không khách quan như cho vay truyền thống với việc xét duyệt cho vay phải theo
quy trình và tiêu chí nghiêm ngặt của ngân hàng dựa trên việc đánh giá rủi ro của
người vay, cho vay ngang hàng mang những đặc tính chủ quan của người cho vay
đối với người vay. Nếu người cho vay có cảm tình với một ai đó hoặc thấy điểm
tương đồng về vùng miền, giới tính, tuổi tác, khả năng tiếp cận vốn của người đi
vay sẽ cao hơn và có thể lãi suất vay sẽ thấp hơn.
Đặc điểm nhân khẩu học bao gồm chủng tộc, giới tính và tuổi tác. Ravina (2007)
kết luận rằng sự tương đồng trong các đặc điểm về nhân khẩu học giữa người đi
vay và người cho vay có tác động tích cực đến mức độ thành công của người người
6


đi vay. Việc sống ở cùng một khu vực, cùng chủng tộc hay giới tính đều làm tăng
khả năng vay vốn. Nghiên cứu của Herzenstein và cộng sự (2008), Pope và Sydnor
(2008) và Ravina (2007) chỉ ra rằng việc phân biệt đối xử dựa trên các đặc điểm
nhân khẩu học là khác với phân biệt chủng tộc, và nó có ít tác động đến khả năng
tài trợ vốn cũng như lãi suất. Việc phân biệt đối xử dựa trên hai phương pháp (Pope
và Sydnor, 2008), đó là: phân biệt đối xử dựa trên cảm tính (như cùng giới, cùng
tuổi,…) và phân biệt đối xử dựa trên các số liệu thống kê (như người cao tuổi
thường nhận lãi suất cao hơn do rủi ro cao theo tỷ lệ mặc định đã được thống kê so
với các đối tượng vay khác (Phelps, 1972).
a) Chủng tộc
Ở các quốc gia đa sắc tộc như Mỹ thì chủng tộc của người đi vay chính là một yếu

tố quyết định quan trọng trong cho vay P2P. Nghiên cứu của Pope và Sydnor
(2008) cho thấy cơ hội cho những người Mỹ gốc Phi vay thấp hơn từ 25-34% so
với người da trắng có xếp hạng tín dụng tương tự. Herzenstein và cộng sự (2008)
cũng đã xác nhận lại phát hiện này khi kết quả nghiên cứu là tương tự.
Tuy nhiên, Ravina (2007) trong nghiên cứu trước đó lại chỉ ra rằng, sự khác nhau
về chủng tộc ảnh hưởng không đáng kể đến khả năng tiếp cận vốn vay mà chủ yếu
tác động đến lãi vay. Bằng chứng là người Mỹ gốc Phi phải trả lãi cao hơn từ 1,39
đến 1,46% (Ravina, 2007) và từ 0,6 đến 0,8% (Pope và Sydnor, 2008) so với người
da trắng với xếp hạng tín dụng tương tự.
Kết quả này cũng được lý giải một cách hợp lý bởi lợi nhuận ròng ước tính của các
khoản vay từ người Mỹ gốc Phi thấp hơn rất nhiều từ người da trắng, thậm chí
không thể bù lại được mức lãi suất cao hơn mà họ phải chịu. Các tác giả cũng cho
rằng phát hiện này là phù hợp với phương pháp phân biệt đối xử theo các số liệu
thống kê khả năng vỡ nợ giữa người da đen và da trắng.
b) Tuổi tác
7


Pope và Sydnor (2008) phân tích những ảnh hưởng của tuổi tác của người vay đối
với thành công trong việc xin tài trợ vốn. Nhóm tuổi từ 35 đến 60 tuổi có số điểm
đánh giá khả năng tiếp cận vốn cao hơn từ 40 đến 90 điểm so với những người vay
dưới 35 tuổi. Những người từ 60 tuổi trở lên có ít khả năng tiếp cận vốn vay từ 1,2
đến 2,3% so với nhóm tuổi 35 đến 60.
Gonzalez và Komarova Loureiro (2014) tìm thấy một sự thiên vị về tuổi tác khi đối
tượng vay là người trẻ tuổi (đặc biệt trong độ tuổi đại học). Các tác giả nhận thấy
rằng tuổi tác là một tiêu chí chấm điểm chủ quan của người cho vay để đánh giá độ
tin cậy và khả năng trả nợ của những người trẻ tuổi và thiếu kinh nghiệm này
(thành kiến về tuổi tác).
c) Giới tính
Nghiên cứu thực nghiệm của Pope và Sydnor (2008) cho thấy phụ nữ độc thân trả

lãi suất ít hơn 0,4% lãi suất nam giới phải trả, trong khi đó, lợi nhuận ước tính trên
các khoản vay cho phụ nữ độc thân là ít hơn khoảng 2% so với nam giới độc thân.

Hình 3: Xếp hạng tín dụng theo giới tính (Nguồn: Komarova Loureiro và Yuliya,
2015)
8


Barasinska (2009) đã kết luận trong nghiên cứu của mình về khẩu vị rủi ro của
người cho vay liên quan đến giới tính, tại đó những người cho vay là nữ thường ít
né tránh rủi ro hơn nam giới. Do bản chất vị tha nên nữ giới có xu hướng cho vay
với lãi suất thấp hơn so với nam giới đối với đối tượng có xếp hạng tín dụng như
nhau.
Kết quả nghiên cứu của Gonzalez và Loureiro (2015) chỉ ra rằng những nhà đầu tư
thực hiện các quyết định cho vay đặc biệt khi người vay cùng một giới tính: cho
vay ít hơn với những người đi vay có hồ sơ hấp dẫn và thậm chí áp dụng mức lãi
suất cao với những người vay có tỷ lệ xếp hạng tín dụng an toàn (Hình 4).

Hình 4: Hạn chế cấp tín dụng khi người cho vay và người vay cùng giới tính
(Nguồn: Komarova Loureiro và Yuliya, 2015)
Theo các tác giả, thực trạng này được lý giải theo thuyết tiến hóa trong tâm lý học,
người cho vay thường ưu tiên cho người khác giới hơn những người cùng giới có
năng lực tài chính và hấp dẫn hơn mình (hiệu ứng “vẻ đẹp bất lợi”), trong khi đó,
do thông tin bất cân xứng nên những nhà đầu tư này cảm thấy không có thông tin
9


khách quan đầy đủ, dẫn đến cảm tính đóng vai trò như một thông tin đầu vào trong
việc ra quyết định cho vay.
3.3.

Nhóm yếu tố thông tin “mềm”

Bên cạnh các yếu tố nhân khẩu học còn có các yếu tố thông tin “mềm” ảnh hưởng
đến quá trình cho vay P2P mà ít có thể đo lường được. Những yếu tố này bao gồm:
vốn xã hội, bạn bè, hình ảnh của người đi vay, quy mô vốn vay và các mối quan hệ
của người đi vay trong một cộng đồng cho vay P2P.
a) Vốn xã hội
Vốn xã hội có thể có ảnh hưởng tích cực đến việc tiếp cận vốn, đồng thời làm giảm
lãi suất mà người vay nhận được mặc dù có điểm tín dụng thấp (Greiner và Wang,
2009). Khi xếp hạng tín dụng của người vay yếu, người cho vay cần thêm thông tin
để đánh giá mức độ tín nhiệm của khách hàng vay nhằm giảm rủi ro khi cho vay.
Trong trường hợp này, người cho vay phụ thuộc vào mạng lưới xã hội của người
vay để lấy thông tin phục vụ cho quyết định cho vay. Các mạng xã hội trực tuyến
cũng đóng vai trò quan trọng trong việc giảm sự bất đối xứng thông tin và nâng
cao xếp hạng tín dụng (Wei và cộng sự, 2010). Tuy nhiên, vốn xã hội không phải là
một yếu tố dự báo tốt để giải ngân và không phải là một yếu tố quan trọng để các
nhà đầu tư ra quyết định tốt hơn (Greiner và Wang, 2009). Freedman và Ginger
(2017) chỉ ra rằng người vay có quan hệ xã hội có nhiều khả năng nhận lãi suất
thấp hơn. Tuy nhiên, hầu hết những người vay có nhiều mối quan hệ xã hội thường
có xu hướng trả nợ trễ hoặc không trả được.
b) Bạn bè
Bạn bè hay những người thân quen có thể kết nối trực tiếp với nhau qua nền tảng
P2P. Kết nối này được công khai và có xu hướng thúc đẩy những người cho vay là
bạn bè xã hội hoặc bạn bè gián tiếp (bạn của bạn) có thể tiếp cận nguồn vốn vay
dựa trên sự tin tưởng gián tiếp (Lopez, 2009).
10


Freedman và Jin (2008) nhận thấy rằng các khoản vay qua bạn bè có độ trễ trong

thanh toán ít hơn và tỷ lệ lợi nhuận cao hơn đáng kể so với người đi vay vãng lai.
Lin (2009) ước tính rằng bạn bè trong mạng xã hội của người vay với các danh tính
đã được xác minh làm tỷ lệ không trả được nợ của người vay giảm trung bình 9%.
Tỷ lệ không trả nợ đã được hạ thấp hơn nếu bạn bè của người đi vay cũng tham gia
cho vay, khi một người bạn cho vay thành công, áp lực đối với người đi vay để trả
nợ bạn sẽ tăng lên.
Lý thuyết tài chính vi mô cho thấy rằng các mạng lưới xã hội có thể giúp làm giảm
sự không đối xứng thông tin trong quá trình cho vay, và do đó khuyến khích người
đi vay trả nợ. Vai trò của mạng xã hội cũng áp dụng cho bối cảnh cho vay trực
tuyến P2P (Lin và cộng sự, 2012).
c) Hình ảnh của người đi vay khi nộp hồ sơ tín dụng
Trong khi Klafft (2008) chỉ ra rằng hình ảnh của người vay vốn chỉ ảnh hưởng đến
khả năng nhận được vốn vay và hầu như không ảnh hưởng đến lãi vay thì Ravina
(2007) lại chứng minh những người vay có bức ảnh đẹp sẽ có khả năng vay cao
hơn 1,41% và trả lãi ít hơn 81 điểm so với người đi vay có thông tin vay vốn tương
tự nhưng vẻ ngoài không bắt mắt bằng. Kết luận này cũng được Pope và Sydnor
(2008) chứng minh trên thị trường Prosper (Mỹ) khi nhận thấy thị trường này phản
ứng tiêu cực đối với những khách hàng có bức ảnh thể hiện nét mặt không vui vẻ.
d) Quy mô vốn vay
Nghiên cứu của Collier và Hampshire (2010) chỉ ra rằng quy mô của khoản vay
càng lớn gắn liền với tỷ lệ thành công thấp hơn và lãi suất cao hơn. Do vậy, người
vay có thể tăng tỷ lệ thành công của khoản vay bằng cách trả lãi suất cao hơn và /
hoặc giảm quy mô khoản vay.
e) Người đi vay là thành viên trong một nhóm/tổ chức
11


Tại hầu hết các nền tảng cho vay P2P, các thành viên được phép thành lập các cộng
đồng đặc biệt. Các nhóm này có thể xóa một số rào cản thông tin nếu nhóm được
thiết kế với các ưu đãi đặc thù dành riêng cho nhóm (Freedman và Jin, 2008).

Berger (2009), Greiner và Wang (2009) chỉ ra rằng thành viên trong một nhóm sẽ
được nhận lãi suất giảm đáng kể so với người vay ngoài nhóm. Ví dụ như là thành
viên của các nhóm đáng tin cậy ở nền tảng Prosper có khả năng nhận được vốn vay
nhiều hơn gấp đôi so với người ngoài nhóm (Lopez, 2009).
Về mối quan hệ giữa quy mô nhóm và lãi suất, Collier và Hampshire (2010) chỉ ra
rằng tỷ lệ người cho vay trên người vay trong một nhóm có ảnh hưởng đến lãi suất
lớn hơn so với kích thước nhóm. Nghiên cứu cho thấy cho thấy các nhóm lớn hơn
có xu hướng nhận được lãi suất thấp hơn, đồng thời tỷ lệ người cho vay càng lớn
thì lãi suất càng thấp. Tuy nhiên, đây cũng chỉ là mối tương quan tương đối.
Ngược với đó, dữ liệu của Freedman và Jin (2008) lại phát hiện rằng nhóm có quy
mô càng lớn thì lãi suất vay càng cao và tỷ lệ lợi nhuận cho người cho vay thấp
hơn. Tác giả nhận thấy rằng lợi tức đầu tư cho vay nhóm thấp hơn đáng kể so với
khoản vay không có nhóm. Khi một khoản vay yêu cầu "chứng thực" bởi bạn bè, tỷ
lệ không trả tiền vay sẽ tương đối thấp, nhưng lãi suất vay có thể tăng lên.
4. Kết luận và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo
Để một hợp đồng vay vốn P2P thành công, cần có sự tham gia của rất nhiều nhân
tố, trong đó có những nhân tố khách quan tương tự như trong mô hình cho vay
truyền thống qua ngân hàng như xếp hạng tài chính, cũng có những nhân tố mang
tính chủ quan như: nhân khẩu học, vốn xã hội, bạn bè, hình ảnh của người vay vốn,
v.v. Những nhân tố này có mức độ ảnh hưởng khác nhau đến việc ra quyết định cho
vay cũng như lãi suất cho vay.
Đối với các nhà đầu tư P2P, nên giảm bớt rủi ro bằng cách chia nhỏ số tiền đầu tư
vào mỗi khoản vay. Đầu tư vào những người đi vay có xếp hạng tín dụng cao sẽ
12


giảm bớt rủi ro nhưng lợi nhuận cũng sẽ thấp hơn. Nên cẩn trọng với những người
vay vốn có vốn xã hội tốt vì một mình nhân tố vốn xã hội không đủ để đánh giá
một khoản vay tốt. Nên có phương án đảm bảo quyền lợi của mình nếu người vay
không trả được nợ hoặc nền tảng P2P sụp đổ. Cân nhắc lợi ích và chi phí giữa việc

đầu tư vào P2P hay ngân hàng.
Đối với những người đi vay ngang hàng, để tăng khả năng tiếp cận vốn và nhận
được lãi suất ưu đãi, người đi vay nên cải thiện “xếp hạng tín dụng”, phát triển vốn
xã hội cùng với những người xếp hạng tín dụng cao, tham gia vào một nhóm uy tín
hoặc mạng lưới bạn bè và nên đầu tư hình ảnh khi nộp hồ sơ vay vốn. Các món vay
sẽ có tỷ lệ thành công cao hơn nếu người đi vay chấp nhận trả lãi suất cao hơn với
rủi ro thấp hơn hoặc giảm quy mô món vay. Không khách quan như vay tại ngân
hàng, những điểm tương đồng với người cho vay vừa là điểm cộng, nhưng đôi khi
cũng làm giảm khả năng tiếp cận vốn của người đi vay do định kiến chủ quan.
Đối với những nhà điều hành nền tảng P2P, vấn đề cốt lõi là cân đối chi phí hoạt
động và khả năng đánh giá rủi ro. Bên cạnh đó, các nền tảng P2P có thể huy động
thêm vốn nếu công khai nhiều thông tin về khoản vay nhằm giảm bớt hiện tượng
thông tin bất đối xứng giữa các bên trong mô hình cho vay P2P.
Hạn chế của bài viết này là chưa có số liệu thực tế về cho vay ngang hàng ở Việt
Nam vì hình thức cho vay này còn khá mới và chưa phổ biến. Tuy nhiên, nó có thể
mở ra nhiều nghiên cứu mới về cho vay ngang hàng ở Việt Nam như phân tích các
nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận vốn và lãi suất trông hoạt động cho vay
P2P tại Việt Nam, đánh giá các rủi ro trong cho vay P2P, các quy định pháp luật
cần có đối với hoạt động cho vay ngang hàng ở Việt Nam, đề xuất mô hình cho vay
ngang hàng ở Việt Nam, v.v. Các nghiên cứu trong tương lai nên sử dụng phương
pháp đặt bảng hỏi, khảo sát, phỏng vấn để lấy số liệu, tránh dùng dữ liệu thứ cấp từ
các nền tảng P2P vì không thể hiện được các kiến thức về hành vi cho vay (Chen
và Han, 2012).
13


Tài liệu tham khảo
1.

Berger, S. C., & Gleisner, F. (2009), Emergence of Financial Intermediaries in

Electronic Markets : The Case of Online P2P Lending. BuR - Business Research, Official
Open Access Journal of VHB, 2(1), trang 39-65.
2.
Collier, B., & Hampshire, R. (2010), Sending Mixed Signals: Multilevel
Reputation Effects in Peer-to-Peer Lending Markets. ACM Conference on Computer
Supported Cooperative Work (trang 1-10). Savannah, Georgia: ACM.
3.
Chen, D. & Han, C. (2012), A Comparative Study of online P2P Lending in the
USA and China. Journal of Internet Banking and Commerce, August 2012, vol. 17, no.2:
trang 1-15.
4.
Duyên, H.T & Mai, D.T.T (2019), Cho vay ngang hàng trên thế giới và thực tiễn
tại

Việt

Nam,

Tạp

chí

Tài

chính,

truy

cập

ngày

29/6/2019

tại:

/>5.
Freedman, S. & Jin, G.Z (2017), The information value Of online social networks:
Lessons from peer-to-peer lending. International Journal of Industrial Organization 51
(2017), trang 185–222.
6.
Freedman, S., & Jin, G.Z. (2008), Do Social Networks Solve Information
Problems for Peer-to-Peer Lending? Evidence from Prosper. com. Working Papers.
College Park, MD: NET Institute. Truy cập tại: />7.
Greiner, M. E., & Wang, H. (2009). The Role of Social Capital in People-toPeople Lending Marketplaces. Thirtieth International Conference on Information
Systems (trang 18). Phoenix: Association for Information Systems.
8.
Iyer, R., Khwaja, A. I., Luttmer, E. F. P., & Shue, K. (2009), Screening in New
Credit Markets Can Individual Lenders Infer Borrower Creditworthiness in Peer-to-Peer
Lending? Management. Cambridge, MA.
9.
Jensen, M. C., & Meckling, W. H. (1976). Theory of the Firm : Managerial
Behavior Agency Costs and Ownership Structure. Journal of Financial Economics, 3(4),
trang 305- 360. Truy cập tại:
/>14


10.

Davis, K. & Murphy, J. (2016), Peer to Peer lending: Structures, risks and

regulation. JASSA The Finsia Journal of Applied Finance. Xuất bản 3/ 2016: trang 37-44.
11.
Klafft, M. (2008), Peer to Peer Lending: Auctioning Microcredits over the
Internet. Proceedings of the 2008 Int’l Conference on Information Systems, Technology
and Management (trang 1-8). Dubai: IMT. Truy cập tại:
/>12.
Lin, M. (2009). Peer-to-Peer Lending : An Empirical Study. 15th Americas
Conference on Information Systems (trang 8). San Francisco: Association for Information
Systems.
13.
Lin, M., Prabhala, N. R., & Viswanathan, S. (2009). Social Networks as Signaling
Mechanisms: Evidence from Online Peer-to-Peer Lending. pages.stern.nyu.edu. College
Park.

Retrieved

from

/>
p09_paper.pdf\
14.
Herrero-Lopez, S. (2009). Social Interactions in P2P Lending. Proceedings of the
3rd Workshop on Social Network Mining and Analysis (trang 1–8). Paris: ACM. Truy cập
tại: />15.
Pope, D. G., & Sydnor, J. R. (2008). What’s in a Picture? Evidence of
Discrimination from Prosper. com. Journal of Human Resources. Philadelphia, PA. Truy
cập tại: />s+in+a+Pict ure?+Evidence+of+Discrimination+from+Prosper#0
16.

Ravina, E. (2007). Beauty, Personal Characteristics, and Trust in Credit Markets.
papers.ssrn.com. New York, NY. Retrieved from />abstract_id=972801
17.
Yuliya, L.K. & Laura, G. (2015), Competition against common sense Insights on
peer-to-peer lending as a tool to allay financial exclusion. The International Journal of
Bank Marketing; Bradford. Volume 33. Issue 5. Trang 605-623.
18.
VCCI (2018), 60% Doanh nghiệp nhỏ và vừa chưa tiếp cận được với nguồn vốn
tín

dụng,

Tạp

chí

Kinh

tế

và

dự

báo,

truy

cập

ngày

30/6/2019

/>
15

tại: