摘 要：本文分析了同群效應對人們投資P2P行為的影響?；诙猯ogistic回歸結(jié)果顯示：（1）年齡、年收入、是否在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容、身邊的人是否有在P2P平臺投資的經(jīng)歷與人們是否參與P2P投資存在顯著相關(guān)性。且人們是否投資P2P的行為受到同群效應的顯著正向影響。（2）在研究同群效應對不同性別的影響中，得出結(jié)論：相比男性，女性更容易受到同群效應的影響。最后提出了對P2P平臺發(fā)展的建議。

關(guān)鍵詞：同群效應 P2P信貸 logistic模型

中圖分類號：F832.4 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）07（a）-044-05

1 引言及文獻綜述

P2P（Peer to Peer）信貸，指的是有資金并且有投資意愿的個人，通過第三方網(wǎng)絡平臺牽線搭橋，以信用貸款的方式將資金貸給其他有借款需求的人。自2007年國外網(wǎng)絡借貸模式引入中國以來，P2P信貸以其高收益、低技巧的特征迅速搶占國內(nèi)投資市場。2015年度，我國P2P借貸行業(yè)累計交易規(guī)模約為9750億元（數(shù)據(jù)來源于零壹財經(jīng)《2015年P(guān)2P行業(yè)年度報告》），可以看出P2P信貸已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)金融中最重要的一塊版圖，P2P信貸被賦予金融創(chuàng)新的重任，也被寄予緩解中小企業(yè)融資難的厚望。

同群效應（Peer Effects），即古語所謂的“近朱者赤，近墨者黑”，較早運用于教育和公共經(jīng)濟學領(lǐng)域，近年來，同群效應也開始頻繁運用于投資行為的研究分析。Ding和Lehrer（2007）認為同群效應是鄰近的平等個體之間在各種社會關(guān)系中產(chǎn)生相互作用時，其中某一個體的行為及策略會受到同群者的行為及策略的影響。同群效應較早的運用于教育和公共經(jīng)濟學領(lǐng)域，而后在金融投資方面，同群效應也開始頻繁運用于投資行為的研究分析。Kelly和Grada（2000）發(fā)現(xiàn)銀行恐慌發(fā)生時，銀行的不良消息則通過同群效應進行著傳播。Madrian和Shen（2000）以及Duflo和Saez（2002）證明個體對養(yǎng)老基金選擇受到其他同群者的行為和策略的影響。而在股票市場的個人投資方面，Ivkovic和Weisbenner（2005）則通過跟蹤美國股票市場的個人投資賬戶，發(fā)現(xiàn)了同一個城市的投資者在決定所投資的股票受到顯著的同群效應影響。Ivkovic和Weisbenner（2007）通過對以50英里的半徑為基準劃分居住區(qū)域的社會水平研究時發(fā)現(xiàn)位于同個區(qū)域的個人投資者存在著顯著的同群效應影響。國外大量學者對基金、股票和銀行投資中的同群效應進行了研究，國內(nèi)學者對投資中同群效應的研究則相對甚少，李曉梅和劉志新（2010）對同群效應對基金經(jīng)理的投資決策研究發(fā)現(xiàn)處在同一城市的基金經(jīng)理更容易進行交流傳遞投資信息，導致基金的股票配置決策趨同。

本文是將同群效應的影響進一步擴展到P2P信貸這一創(chuàng)新的投資領(lǐng)域，并以搜集到的相關(guān)數(shù)據(jù)作為樣本對假設進行實證檢驗。在盡可能地控制可能影響人們是否投資P2P的其他因素后，本文發(fā)現(xiàn)同群效應對人們投資P2P產(chǎn)生了顯著正向的影響：工作或生活中經(jīng)常使用互聯(lián)網(wǎng)的人投資P2P的概率更高；身邊有朋友投資P2P的人投資P2P的概率更高。此外，本文還發(fā)現(xiàn)了一些有趣的現(xiàn)象：在同群效應與性別的關(guān)系中，相比男性，女性投資P2P的行為更容易受到身邊人的影響。

在本研究中，同群效應的識別是一個關(guān)鍵的技術(shù)問題。在上述文獻中涉及的同群劃定中，大部分以居住區(qū)域、同城等地理因素劃分同群的界限。而P2P信貸是靠互聯(lián)網(wǎng)牽線搭橋，因此在考慮同群效應識別問題的時候，有必要將互聯(lián)網(wǎng)這一線上影響也歸入同群。即同群效應既包含了線下，如身邊的親朋好友投資P2P的行為及投資選擇的影響，又包括了線上，如各網(wǎng)站、媒體、貼吧等發(fā)的有關(guān)P2P投資的相關(guān)內(nèi)容。因此基于本次研究的特殊性和數(shù)據(jù)采集的局限性，本文將工作或生活是否與互聯(lián)網(wǎng)有密切關(guān)系（線上同群）、身邊的人是否投資P2P（線下同群）作為同群效應的識別手段。

本文其余部分的結(jié)構(gòu)如下：第二部分主要介紹了數(shù)據(jù)的搜集、樣本特征以及本文提出的兩個假設；第三部分為指標及模型的設定，分別根據(jù)假設一和假設二設定了模型一與模型二對其進行假設檢驗；第四部分為基于二元logistic回歸的實證分析；第五部分則為本文的總結(jié)與根據(jù)本文研究提出的對P2P平臺發(fā)展的建議。

2 數(shù)據(jù)說明及假設

2.1 樣本特征

本文數(shù)據(jù)來源于《關(guān)于影響人們投資P2P信貸的調(diào)查問卷》（浙江工商大學“同花順杯”金融創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽之《跟著朋友投資去？——P2P信貸中同群效應的研究》項目調(diào)查問卷，本文研究數(shù)據(jù)為其中一部分），包含了399份涵蓋了不同人群的有效數(shù)據(jù)。

表1的調(diào)查對象基本數(shù)據(jù)中，包括了性別、年齡、學歷、年收入、投資年齡、是否在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容、身邊的朋友是否有在P2P平臺投資的經(jīng)歷等X1～X7個解釋變量以及自己是否投資過P2P這一被解釋變量。

2.2 變量說明

影響一個人是否投資P2P的因素可分為內(nèi)部因素與外部因素。其中，當一個人投資P2P的行為受到了其性別、年齡、學歷、年收入、投資年齡這些自身的因素影響時（X1～X5），我們認為這些因素為內(nèi)部因素；當一個人投資P2P的行為受到了身邊的人或環(huán)境的影響時（X6～X7），則認為該影響因素為外部因素，如是否在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容、身邊的人是否有在P2P平臺投資的經(jīng)歷。

綜上可以看出，內(nèi)部因素對投資者自身產(chǎn)生直接的影響，而外部因素則在同群之間相互產(chǎn)生直接或間接的影響。圖1還簡單地列舉了其中的作用機制：Yi與Yj通過外部因素相互直接產(chǎn)生直接的影響，而Yi與Ym，Ym與Yn等也會通過外部因素產(chǎn)生直接或間接的影響（圖1簡化了部分個體間的相互影響）。

2.3 基本假設

基于上述的樣本數(shù)據(jù)及前文的分析，本文提出假設1。

假設1：人們是否投資P2P的行為受到同群效應的顯著正向影響。

人們是否投資P2P行為的影響因素還包含了另外五種內(nèi)部因素。已有學者對其進行過相關(guān)研究。其中，性別對P2P投資的影響，在陳小慧（2016）的研究中發(fā)現(xiàn)女性做資產(chǎn)配置更多會選擇P2P網(wǎng)貸，男性則以股票或基金為主；女性投資保本為上，男性投資則不但要保本，有高收益也會愿意冒點風險。一般來說，男性做投資的時候更偏向于憑自己的判斷做決定，他們較經(jīng)得起市場起伏的壓力和沖擊；而大部分女性則經(jīng)常拿不定注意，害怕決定錯誤而失利，需要找身邊的人出主意。那么，在選擇是否投資P2P時，女性是否比男性更易受同群效應的影響？基于此，本文提出假設2。

假設2：相比男性，女性更容易受到同群效應的影響。

3 指標及模型設定

3.1 構(gòu)建模型指標

設因變量y是0-1型變量，同時設自變量為xi（i=1，2，…7）。因為當某自變量是定性變量時，該自變量不能直接進入回歸模型參與回歸分析，必須將其進行轉(zhuǎn)換。設某個定性自變量xi劃分為n個類，將其中的某一類設置為參照類，就產(chǎn)生了（n-1）個關(guān)注類，每個關(guān)注類就形成一個0-1型的虛擬變量，具體賦值情況如表2所示。

3.2 建立模型

3.2.1 模型一

Logistic回歸分析方法是對定性變量的回歸分析。在實際問題中，經(jīng)常會出現(xiàn)因變量是定性變量的情況，本文研究的因變量不能以簡單的線性關(guān)系描述，因而采用二元logistic回歸模型。在經(jīng)典的Logistic回歸里，僅考慮是否投資P2P。是否投資P2P，受到多種因素的影響，但最終的可能性只有兩個，要么投資，要么不投資。因此對于假設1，本文通過構(gòu)建logistic模型進行分析。

將上式的Logistic二元回歸模型轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃模型。

3.2.2 模型二

（1）對于引申出的假設2，本文先根據(jù)統(tǒng)計描述分析性別間同群效應的差異。統(tǒng)計被調(diào)查者是否投資P2P的行為與其身邊的人是否投資P2P的行為一致性的頻數(shù)，再計算分別占其人數(shù)的概率，對男女之間哪方更易受同群效應的影響進行比較，并設定指標TQ。

（2）根據(jù)上述統(tǒng)計描述的結(jié)果，還可以進一步采用模型一的方法分別對男性、女性的Y值進行回歸，通過比較同群效應對其投資P2P影響的系數(shù)大小，檢驗判斷的準確與否。具體模型與模型一類似，本文不再贅述。

4 實證分析

4.1 回歸結(jié)果

本次回歸使用的軟件為SPSS16.0。利用模型一將數(shù)據(jù)進行二元logistic回歸，首先將變量選擇方式設置為“Enter”方式，即所有變量都強制引入方程，分析結(jié)果（略）顯示有一部分回歸系數(shù)的顯著性檢驗未通過。于是將變量選擇方式設置為“Forward： LR”，即以最大局部似然為基礎(chǔ)作似然比概率檢驗，向前逐步選擇自變量，得到的結(jié)果如下。

4.2.1 回歸方程檢驗

（1）回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗。一般采用錯判矩陣（正確分類表）來反映方程擬合的效果。我們可以通過總體正確率來判斷模型的好壞，總體正確率越高意味著模型越好。表4反映了本次模型預測效果檢驗結(jié)果。模型總體預測正確率為86.2%，說明模型的擬合效果較好。

通過直接比較Wald統(tǒng)計量的大?。ɑ虬殡S概率），如果Wald統(tǒng)計量較大（或伴隨概率較小），那么對應的自變量就較重要；反之，如果Wald統(tǒng)計量較小（伴隨概率較大），那么對應的自變量就較不重要。

從表3中的Wald統(tǒng)計量（或伴隨概率）可看出除了年收入（1）之外，其他變量的Wald統(tǒng)計量都較大（或伴隨概率小于顯著性水平），因此經(jīng)過Forward： LR方式回歸的結(jié)果所涵蓋的自變量都較重要。

4.2.2 回歸分析

（1）沒有進入方程的自變量就是與是否在P2P平臺上進行投資無關(guān)的變量，有：X1性別；X3最高學歷；X5投資年齡。

（2）回歸系數(shù)為正，表明關(guān)注類的發(fā)生比大于參照類的發(fā)生比，即關(guān)注類投資P2P的可能性更大。這些自變量有：年收入X4（1）；年收入X4（2）；年收入X4（3）；X6是否在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容；X7身邊的人是否有在P2P平臺投資的經(jīng)歷。

（3）回歸系數(shù)為負表明參照類的發(fā)生比大于關(guān)注類的發(fā)生比，即參照類投資P2P的可能性更大。這些自變量有：年齡X2（1）；年齡X2（2）；年齡X2（3）。

（4）與是否在P2P平臺上進行投資具有顯著相關(guān)的因素之間的相對重要性比較從表3的第4列的Wald值的大小可以比較各個因素的相對重要性。從大到小排序為：X7身邊的人是否有在P2P平臺投資的經(jīng)歷；年齡X2；年齡X2（1）；年收入X4；年齡X2（3）；年齡X2（2）；常量；年收入X4（3）；X6是否在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容；年收入X4（2）；年收入X4（1）。

（5）對同一個變量不同類別的人群，其貢獻率比較這可以從表3的第7列的Exp（B）值進行比較，例如以下幾點。

第一，由Exp（β2（1））=1.970可知，收入50萬以上的人群是收入5萬以下的人群的發(fā)生比的1.970倍。而且從β4（3）>β4（2）>β4（1）可以看出，隨著收入的增加，投資P2P的可能性越大。

第二，由Exp（β4（3））=-6.442可知，年齡在19～35歲的人群是年齡在35～55歲的人群的發(fā)生比的6.442倍。同理可以看出，年齡在19～35歲的人群投資P2P的可能性越大。

第三，由Exp（β6）=2.114可知，在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容的人群是沒有在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容的人群的發(fā)生比的2.114倍。

第四，由Exp（β7）=4.742可知，身邊的人有在P2P平臺投資的經(jīng)歷的人群是身邊的人沒有在P2P平臺投資的經(jīng)歷的人群的發(fā)生比的4.742倍。

因此，根據(jù)方程的回歸可以得出年齡、年收入、是否在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容、身邊的人是否有在P2P平臺投資的經(jīng)歷等變量都與人們是否參與P2P投資存在顯著相關(guān)性。且從以上分析可以看出年齡在19～35歲的人群參與P2P投資的可能性最大，因為這些人群都為年輕人，接觸互聯(lián)網(wǎng)金融相對較為頻繁，也更容易接受新事物。年收入在5萬以下的人群可能不太會參與P2P投資，而年收入在5萬以上的投資者投資P2P的可能性較大，且可能性隨著收入的增加而增加。因為，年收入越高的人群越有剩余的錢進行P2P投資，而收入少的人群可能還需要貸款，沒有多余的錢拿去P2P投資。

在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P內(nèi)容的人群更容易參與P2P平臺的投資，因為他們接觸了更多的P2P內(nèi)容，對其更為了解。同樣地，更多身邊的人有在P2P平臺投資經(jīng)歷的人群也更容易參與P2P平臺的投資。而這兩個變量反映了同群影響的程度，也進一步證明了人們投資P2P的行為中確實存在著顯著的同群效應。

4.3 性別差異中的同群效應

在logistic總體回歸模型中雖然性別這一自變量沒有通過顯著性檢驗，可是為了驗證假設二，本文根據(jù)模型二（1）的設定先用統(tǒng)計描述比較了性別差異中同群效應的差異性。

從表6中可看出P10+P12（表示女性調(diào)查對象中是否投資P2P的行為與身邊人的投資情況一致的頻數(shù)占女性調(diào)查對象的總?cè)藬?shù)比率）為89.3%，P00+P02為77.83%，女性的發(fā)生率高于男性，因此可以初步判斷：相比男性，女性更容易受到同群效應的影響。

為了利用logistic模型進一步驗證假設二，我們根據(jù)模型二（2）的設定分別計算出了女性與男性的Logistic回歸方程，由于帶有常數(shù)項的回歸顯著性檢驗不通過，因此該回歸不加入常數(shù)項。

可以看出，β17=4.418大于β07=2.527，因此假設二也得以驗證。由于該回歸方程中少了其他的必要的影響因素，因此X6的系數(shù)出現(xiàn)了負值，但不意味著在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P內(nèi)容的人群對其投資P2P的影響是副作用。表7與表8的回歸結(jié)果只適用于兩者之間的比較。因此，相比男性，女性的確更容易受到同群效應的影響。可以這樣認為，大部分女性較男性更為感性，做決定時更喜歡參考身邊的信息，聽取身邊人的意見，所以在投資P2P的行為中當然也不例外。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文通過已有的文獻依據(jù)探析了同群效應影響人們投資P2P的內(nèi)在機理，又基于logistic模型研究了P2P信貸平臺中的同群效應，利用調(diào)查數(shù)據(jù)進行回歸分析并實證檢驗了人們投資P2P的行為的確受同群效應影響?，F(xiàn)總結(jié)如下。

（1）P2P信貸中確實存在同群效應。由上述數(shù)據(jù)分析與實證檢驗結(jié)果可知，是否進行P2P信貸投資不僅受年齡、收入等自身因素影響還受同群效應的影響，且P2P信貸中的同群效應對不同性別的影響也有所不同，相比男性，女性更容易受到同群效應的影響。

（2）P2P投資者人群中存在顯著的同群效應。該類群體表現(xiàn)出的共性是具有較高的收入，年齡在18～35之間，較多的在互聯(lián)網(wǎng)上瀏覽有關(guān)P2P的內(nèi)容，且身邊的人也較多的在P2P平臺有投資經(jīng)歷。

（3）從大多數(shù)非投資者沒有選擇P2P平臺投資的主要原因分析，該類人群表現(xiàn)出的共性是不了解P2P，厭惡風險，周圍參與P2P投資的朋友少。他們因為缺乏P2P方面的知識，從而在心理上放大P2P平臺的風險，存在抵觸情緒。

5.2 建議

（1）挖掘非投資者，擴大P2P信貸的受眾。P2P平臺應當結(jié)合非投資者不投資P2P平臺的原因，一方面，針對人們對P2P不了解的現(xiàn)狀，平臺自身應該做好宣傳措施，利用大數(shù)據(jù)為非投資者投遞平臺的產(chǎn)品信息，從而挖掘潛在客戶，將非投資者群體轉(zhuǎn)變?yōu)橥顿Y者；另一方面，針對投資風險高和服務不完善兩個次要原因，平臺應當完善其功能，提高服務質(zhì)量，增強平臺風控能力，在風險可控的基礎(chǔ)之上給予投資者更多的收益，同時，充分利用投資者同群效應的影響，創(chuàng)造出良好的口碑效應，從而平臺擴大投資群體的規(guī)模。

（2）充分利用P2P平臺優(yōu)勢進行宣傳，穩(wěn)定P2P投資者。人們選擇投資P2P的主要原因分析，重點宣傳P2P信貸平臺收益高、門檻低、方便易操作、期限靈活等人們認可的優(yōu)勢。同時，繼續(xù)提高P2P平臺的質(zhì)量，打造優(yōu)勢平臺。

（3）提高P2P行業(yè)準入門檻。P2P借貸中存在顯著的同群效應，因此，整個P2P行業(yè)的口碑是至關(guān)重要的。人們投資時考慮因素的調(diào)查分析，降低風險性和提高收益性成為整個P2P行業(yè)改善的首要目標。所以，提高行業(yè)的準入門檻，加強對各P2P平臺的監(jiān)管以降低投資風險至關(guān)重要。淘汰管理不善的平臺，取締以借貸為幌子實行非法集資的平臺，大力支持建設P2P收益高風險小的口碑模范平臺，從而做到對P2P行業(yè)的一次重新洗牌。

（4）推廣互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品，加強人們對P2P信貸等互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的認可程度。人們更加偏好風險低的固定收益產(chǎn)品和股票等高風險高收益產(chǎn)品，對互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的投資相對較少，而增大P2P信貸的客戶群離不開整個互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品發(fā)展的大趨勢，因此，應平臺充分利用同群效應增強互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的認可程度，降低互聯(lián)網(wǎng)詐騙等理財風險，從平臺、政府、個人等方面多管齊下，推動互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的發(fā)展，進而促進P2P平臺的發(fā)展。

（5）充分利用大數(shù)據(jù)。充分利用大數(shù)據(jù)主要有以下三個方面的作用，首先是政府可以利用大數(shù)據(jù)對P2P平臺進行評估，確定平臺的可信系數(shù)，進而控制“跑路平臺”；其次是平臺可以利用大數(shù)據(jù)，引用風控模型對用戶群體的信用程度進行評估，進而確定用戶的征信情況，減少壞賬情況；最后是平臺可以利用大數(shù)據(jù)分析非投資者的心理，從而對潛在客戶進行精準廣告投遞，將非投資者轉(zhuǎn)為投資者，再利用社會網(wǎng)絡的同群效應，發(fā)展客戶群體。

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①基金項目：2017年國家級創(chuàng)新立項課題（201710353013）成果。指導老師：金融學院趙平副教授。

作者簡介：滕曉慧（1997-），女，山東濰坊人，本科，主要從事金融投資方面的研究。