肖琦+楊曉麗

摘要：研究表明，在網(wǎng)貸交易中，借款人自主披露的信息會對投資決策產(chǎn)生影響。但是什么樣的信息會影響投資人的投資意愿呢？這種影響又有多大呢？文章以網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序為工具，抓取一定時間內(nèi)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺“人人貸”債權(quán)標的為研究樣本，對個人特征信息進行實證分析。研究結(jié)果顯示，個人特征信息會對投資意愿產(chǎn)生影響，而且硬信息相較于軟信息對投資意愿影響更大；投資者更青睞年輕、有一定工作經(jīng)驗、在較發(fā)達省市工作的借款群體的標的；不過當(dāng)債權(quán)標的的投資回報率較高時，個人特征信息對投資意愿影響也是有限的。

關(guān)鍵詞：P2P網(wǎng)貸；個人特征信息；投資意愿

一、引言

從2013年開始，互聯(lián)網(wǎng)金融在中國的發(fā)展迅猛，令人矚目。但同時，互聯(lián)網(wǎng)金融也飽受社會質(zhì)疑。網(wǎng)貸之家的數(shù)據(jù)顯示，2017年上半年，全國P2P網(wǎng)貸平臺停業(yè)及出現(xiàn)問題的就有404家，停業(yè)及問題平臺發(fā)生概率為64.22%。網(wǎng)貸平臺企業(yè)面臨著信用風(fēng)險與經(jīng)營風(fēng)險的雙重難題。兩種風(fēng)險的根源在于借貸雙方的信息不對稱。

本文便試圖用多元回歸模型去分析個人特征信息對網(wǎng)貸平臺信貸投資的影響。希望通過研究發(fā)現(xiàn)影響投資行為顯著的具體因素，促使借款人更多地披露自身相關(guān)信息，網(wǎng)貸平臺也可以加強相關(guān)信息的核實，從而改善信息不對稱程度，減少信貸風(fēng)險，這樣能夠促進網(wǎng)貸平臺融資效率，降低投融資交易成本。同時，研究網(wǎng)絡(luò)個人信貸投資的影響因素是很有必要的。P2P信貸平臺可以作為中介有針對地核查借款人信息，制定更加合理的信用評級指標和風(fēng)險預(yù)警信號。

二、文獻綜述

眾多學(xué)者發(fā)現(xiàn)，借款人個人特征因素，如性別、年齡、身份等對投資行為存在顯著影響。在信息不對稱環(huán)境下，當(dāng)投資人無法根據(jù)有效信息判斷借款人風(fēng)險時，此時各種標簽（包括身份）將發(fā)揮信號傳遞的作用，投資人根據(jù)標簽來設(shè)置金融門檻，致使部分信用程度高、還款能力強的借款人，因身份等級無法獲得資金或要付出更高的融資成本，因此由信息不對稱現(xiàn)象帶來的金融歧視問題，不利于資金流動，降低金融效率。

Ladd（1982）研究發(fā)現(xiàn)金融借貸市場存在性別歧視。Duarte等（2010）發(fā)現(xiàn)Prosper 平臺上女性比男性更易得到貸款，驗證了過去研究。Pope 和Sydnor （2011）利用Prosper 交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)借款人年齡也會向投資人傳遞信號，年齡在35歲以下的借款人比其他年齡段更容易獲貸。莊雷等（2015）利用人人貸數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)我國P2P借貸市場存在身份歧視現(xiàn)象，身份等級高的借款人更容易獲得貸款。

由于我國P2P網(wǎng)貸發(fā)展較晚，征信體系仍有待完善，信息不對稱問題相對嚴重，投資人會根據(jù)標簽設(shè)置門檻，因而借款人個人特征信息將會影響投資行為。溫小霓和武小娟（2014）采用二元logistics回歸模型研究了影響借貸成功率的因素，借款人歷史交易情況對借款成功率有較大影響，同時借款人性別、住宅情況等也對借款是否成功有一定影響；曾江洪等（2016）對網(wǎng)貸行業(yè)的貸款可得性進行了實證研究，結(jié)果表明人口屬性和借貸數(shù)據(jù)顯著影響還款情況，其中男性、收入來源和借款金額正向顯著影響；牛潔（2016）針對我國網(wǎng)貸市場的羊群效應(yīng)進行了實證研究，投資人的羊群效應(yīng)顯著，標的項目已籌集的投資金額和已有的投標人數(shù)越多，越能吸引后續(xù)投標，該標的項目成功可能性越大。

現(xiàn)有研究表明，在征信系統(tǒng)比較完善、個人信用體系高度透明的國外市場，投資者可以充分了解借款人信用狀況做出合理決策，從而降低投資風(fēng)險。多項實證研究結(jié)果表明個人特征信息對網(wǎng)貸投資行為具有顯著影響因素，但就具體信號指標選擇、分類方面較為混亂，研究結(jié)果也有矛盾之處。本文將研究重點放在個人特征信息上，創(chuàng)新性地拓展了個人地域性信息類別，并按照生理信息（例如性別、年齡等）、身份信息（例如職務(wù)、學(xué)歷）、地域信息（所在城市）和資產(chǎn)信息（房產(chǎn)、車產(chǎn)、年薪）梳理分類，力圖揭示個人特征信息對信貸行為的影響情況。

三、理論分析與研究假設(shè)

現(xiàn)實生活中，借貸行為容易發(fā)生在熟人之間，而且整個交易過程較為可靠，借貸雙方能夠達成交易。P2P網(wǎng)貸交易在一定程度上符合熟人借貸的特點，具體表現(xiàn)如下：借方公布自身信息以及借款用途；借貸雙方直接交易；借款額度在2000～100000元之間，多數(shù)在萬元以下；借款期限為3～12個月；無需抵押物；違約、逾期不還的記錄會記錄下來，并被調(diào)低信譽評級。其中，要想使得網(wǎng)絡(luò)貸款達到和現(xiàn)實中熟人借貸的效果一致，貸款人提供的信息是否準確，貸款人是否信任這些信息尤為重要。雖然P2P作為平臺會核實貸款者的提供的相關(guān)個人特征信息，鑒于網(wǎng)貸平臺時有傳出的負面新聞，貸款人是否信任這些信息仍是一個值得研究的問題?；谏鲜龇治?，本文提出假設(shè)如下：

H1：借款人提供的信息對投資人選擇標的有一定影響。

由于P2P網(wǎng)貸平臺潛在的信用風(fēng)險和經(jīng)營風(fēng)險較高，貸款人對于投資標的的選擇也就尤為重要了。根據(jù)已有研究成果，借款人的性別、學(xué)歷、資產(chǎn)負債情況、收入情況、婚姻、工作情況、所在省市、借款用途對投資人選擇投資標的有一定的影響。對于以上個人特征信息本文分為硬信息和軟信息兩類，所謂硬信息是指有明確證據(jù)證明的信息，本文選取的性別、年齡、婚姻、所在城市等即屬此類。而軟信息則指可以作偽、難以查明或查證成本較高的信息，例如收入情況、所在行業(yè)、工作職務(wù)、工作年限等信息，一個個體經(jīng)營者也可以自稱董事長、經(jīng)理，一位自雇人士也可以自稱年入百萬，如果不經(jīng)實地考察，軟信息難辨真?zhèn)?，因此投資者很難相信此類信息?；谏鲜龇治?，本文提出假設(shè)如下：

H2：硬信息對投資意愿強度有顯著影響，而軟信息對投資意愿影響不顯著。

四、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文的研究數(shù)據(jù)是利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件抓取了人人貸網(wǎng)頁上的債權(quán)轉(zhuǎn)讓數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)抓取時間從2017年5月1日到7月14日，并在抓取到2405條債權(quán)轉(zhuǎn)讓標的信息中，用隨機抽樣的方法選取700條數(shù)據(jù)作為研究對象，剔除缺失值的樣本，有效樣本為685條。endprint

（二）變量選取

本文選取的變量名稱及表述見表1。

（三）實證檢驗結(jié)果和驗證假設(shè)。

本文首先建立滿標時間與各個影響因素的回歸方程。驗證假設(shè)一和假設(shè)二，再利用logistic模型，對驗證假設(shè)三進行驗證。多元線性回歸方程見表2。

實證結(jié)果顯示（模型Ⅰ～Ⅳ），年齡、房產(chǎn)、房貸、工作時間、借款使用用途四種個人特征信息對投資者選擇投資標的影響顯著，其中年齡、房貸兩個因素成正相關(guān)關(guān)系，年齡越大，有房貸會顯著增加滿標時間；而房產(chǎn)、工作時間、用途三個變量成負相關(guān)關(guān)系，有房產(chǎn)、工作時間越長、借款用途較為合理則滿標時間越短。同時也能夠發(fā)現(xiàn)投資人在選擇投資目標時并沒有顯著的性別歧視現(xiàn)象?？梢则炞C假設(shè)一，即個人特征信息對投資者選擇投資標的具有顯著影響。

關(guān)于假設(shè)二，從模型Ⅱ～Ⅲ可以看出硬信息中影響顯著的變量較多而且至少都在5%水平下顯著，同時相比較與只有控制變量的模型Ⅰ，模型整體擬合度有了較大的提升；而與此相對的包含軟信息的模型Ⅳ不僅影響顯著的變量少而且顯著程度低，模型擬合度較模型Ⅱ～Ⅲ更小，可以看出投資者足夠理性，并不怎么參考軟信息來選擇投資標的。因此可以驗證假設(shè)二。

五、結(jié)語

本文分析了借款人個人特征信息對投資者投資意愿的影響。研究發(fā)現(xiàn)，在眾多借款人群體中，投資人較為傾向選擇年輕但有一定工作經(jīng)驗、還貸壓力小、學(xué)歷較好、在較大省市工作并且借款用途合理的借款群體。這部分借款群體由于生活成本較高，雖然難免有囊中羞澀的時候，但是還款能力充足，選擇短期小額借貸顯然是一種較為合理的融資需求，同時風(fēng)險性較小。實證分析結(jié)果符合當(dāng)代青年人的金錢觀念和熟人借貸的實際情況。這說明個人特征信息是能夠顯著影響投資者投資意愿的。借款人可以通過對文本的修飾營造良好的信用形象，提高成功借款的可能性。

研究還發(fā)現(xiàn)，當(dāng)債權(quán)標的的投資回報率越高時，個人特征信息對投資意愿影響越不顯著。這說明在高回報率面前，還是有很多的投資者忽視潛在的風(fēng)險，盲目追求超額收益。這也間接加劇了P2P交易的信貸風(fēng)險。建議政府方面加強對投資者進行相關(guān)風(fēng)險教育，P2P平臺加大信貸資質(zhì)投資，增加信息披露數(shù)量，提升信息質(zhì)量。

參考文獻：

[1]Ladd H.F. Equal Credit Opportunity： Women and Mortgage Credit[J]. The American Economic Review， 1982（02）.

[2]Duarte J.，Siegel S.，Young L.A.Trust and Credit[EB/OL].https：// papers.ssrn.com/sol3/papers2.cfm？ abstract_id=1343275，2010.

[3]Pope D.G. Sydnor J.R. Whats in a Picture：Evidence of Discrimination from Prosper. Com[J]. Journal of Human Resources，2011（01）.

[4]莊雷，周勤.身份歧視： 互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新效率研究——基于P2P 網(wǎng)絡(luò)借貸[J]. 經(jīng)濟管理， 2015（04）.

[5]溫小霓，武小娟.P2P網(wǎng)貸借款成功率影響因素分析——以拍拍貸為例[J].金融論壇，2014（03）.

[6]曾江洪.P2P借款的損失能挽回嗎？——基于拍拍貸的實證研究[J].科研管理，2016（08）.

[7]牛潔.我國P2P網(wǎng)貸市場投資人的羊群行為研究——基于拍拍貸的實證分析[J].財會通訊，2016（18）.

（作者單位：江蘇師范大學(xué)商學(xué)院）endprint