趙公民 李寧 武勇杰

摘要：為探析學(xué)歷水平對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的影響，以人人貸網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)交易數(shù)據(jù)為經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，采用Probit模型，分析了學(xué)歷高低對(duì)于借款成功率和借款違約率的作用大小。結(jié)果表明，借款成功率與學(xué)歷高低呈正相關(guān)關(guān)系，而借款違約率與學(xué)歷高低呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。進(jìn)一步研究表明，網(wǎng)貸借貸市場(chǎng)在一定程度上存在“學(xué)歷偏好”，即投資者更青睞大專與本科學(xué)歷的人，而高中及以下、研究生及以上學(xué)歷的借款人借款成功率較低。

關(guān)鍵詞：學(xué)歷偏好;網(wǎng)絡(luò)借貸;借款成功率;違約率

中圖分類號(hào)：F830.5? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：0439-8114（2019）05-0123-06

Abstract： Using the Renrendai online lending platform transaction data as empirical evidence， the Probit model is used to analyze the effect of academic level on the success rate of borrowing and the default rate of borrowing to analyze the impact of academic qualifications on the online lending market.The research results show that the success rate of borrowing is positively correlated with the level of education， while the default rate of borrowing is negatively correlated with the level of education. Further research shows that the online lending market has a certain degree of "educational preference"， that is， investors prefer college and undergraduate degrees， while borrowers with high school and below， graduate students and above have lower success rates.

Key words： academic preference; online lending; success rate of borrowing; default rate

學(xué)歷指學(xué)習(xí)的經(jīng)歷或者受教育的程度。T·舒爾茨在《論人力資本投資》中提出，教育改變著國(guó)民收入分配。在勞動(dòng)力市場(chǎng)中，學(xué)歷的作用不言而喻：一方面，學(xué)歷至少能決定求職者的起始工資水平;另一方面，受教育水平較高的人收入水平也較高。以往人們對(duì)于學(xué)歷高低與就業(yè)市場(chǎng)的聯(lián)系局限于勞動(dòng)關(guān)系層面，即如果學(xué)歷較高則可以獲得較高的勞動(dòng)報(bào)酬和較穩(wěn)定的工作，相應(yīng)也具備了較為良好的資金償付能力，也就是較佳的履約能力。

本研究探析高受教育人群是否在誠(chéng)實(shí)守信和還款意愿方面優(yōu)于較低受教育人群，將學(xué)歷高低作為“較高信用人群和較低信用人群”的標(biāo)簽之一，通過標(biāo)簽可以在一定程度上對(duì)于以前不可預(yù)計(jì)的誠(chéng)信因素做出大概率判斷。

互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn)影響了傳統(tǒng)金融業(yè)的格局并催生了新的融資模式，一方面降低了融資的門檻，另一方面?zhèn)€人的錢財(cái)通過第三方專業(yè)機(jī)構(gòu)進(jìn)入借貸市場(chǎng)比個(gè)人直接進(jìn)入相對(duì)來說更加保險(xiǎn)，切實(shí)緩解了中小企業(yè)和普通民眾的融資壓力，為民間資本提供了投資新渠道，大大促進(jìn)了中國(guó)金融業(yè)的發(fā)展，其中，P2P（Peer-to-Peer Lending）網(wǎng)絡(luò)借貸是互聯(lián)網(wǎng)金融的重要形式之一。

本研究選取P2P行業(yè)的代表性平臺(tái)人人貸上的數(shù)據(jù)，研究借款人的學(xué)歷水平在網(wǎng)貸中的信用識(shí)別價(jià)值，探究借貸市場(chǎng)能否準(zhǔn)確識(shí)別學(xué)歷的價(jià)值。一是探討借款人學(xué)歷水平對(duì)借款成功率的影響，考察不同受教育程度的借款人在獲得貸款的難度上是否存在差異;二是研究借款人學(xué)歷水平對(duì)借款違約率的影響，考察受教育程度是否能對(duì)借款人如期還款產(chǎn)生約束性作用，反向論證學(xué)歷對(duì)借款成功率產(chǎn)生影響的原因。

1? 文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)外學(xué)者從各個(gè)角度深入分析了P2P網(wǎng)貸能識(shí)別借款人風(fēng)險(xiǎn)的因素。較多的文獻(xiàn)從借款人性別、婚姻狀況、種族、年齡、地域等“硬信息”出發(fā)，還有一部分從借款人網(wǎng)絡(luò)昵稱、借款描述、朋友圈等“軟信息”出發(fā)來研究這些因素的信用風(fēng)險(xiǎn)能否被網(wǎng)貸平臺(tái)識(shí)別。

“硬信息”方面，Herzenstein等[1]利用美國(guó)P2P平臺(tái)Prosper上的數(shù)據(jù)，分析了P2P網(wǎng)貸平臺(tái)上性別、種族和婚姻狀態(tài)對(duì)借款結(jié)果的影響，研究發(fā)現(xiàn)，相比其他種族，非裔更難借到款。Pope等[2]發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)借貸中存在著年齡歧視現(xiàn)象，相比35～60歲的群體，35歲以下的借款人借款成功率更高，60歲以上借款人的借款成功率最低。Berger等[3]研究發(fā)現(xiàn)，群組有利于降低網(wǎng)貸市場(chǎng)上存在的信息不對(duì)稱現(xiàn)象，信用評(píng)分較低的借款人可以通過加入群組、被群組領(lǐng)導(dǎo)人推薦或者投標(biāo)來提高借款成功率且降低借款利率。Lin等[4]發(fā)現(xiàn)朋友關(guān)系能夠作為衡量借款人信用水平的一項(xiàng)重要信息，朋友較多的借款人更容易貸到款，違約率更低，借款利率也較低。趙樂峰[5]利用拍拍貸上的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，借款人如若提供完善且良好的財(cái)務(wù)信息更能獲得投資人的青睞，提高借款成功率，且借款金額、借款期限、借款次數(shù)會(huì)對(duì)借款成功率產(chǎn)生顯著的影響。

“軟信息”方面，Larrimore等[6]研究發(fā)現(xiàn)，借款人無法核實(shí)的信息相比較借款人客觀確定的信息對(duì)網(wǎng)貸借款成功率的影響更大。Herzenstein等[7]從借款人的借款描述角度出發(fā)，通過統(tǒng)計(jì)借款陳述文本的“具體性、數(shù)量性、人性細(xì)節(jié)和推理性”4方面的詞語所占比重，經(jīng)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，借款陳述中若增加與借款人財(cái)務(wù)狀況相關(guān)的詞語數(shù)量會(huì)有利于提高借款的成功率，若增加關(guān)于人性細(xì)節(jié)的描述和推理性描述則會(huì)降低借款的成功率。郭峰[8]則從借款人網(wǎng)絡(luò)昵稱這一創(chuàng)新性視角出發(fā)，探討在P2P網(wǎng)貸市場(chǎng)上，借款人使用網(wǎng)絡(luò)昵稱和真實(shí)姓名是否會(huì)對(duì)借款成功率和違約率造成影響，通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，使用網(wǎng)絡(luò)昵稱的借款人借款成功率更高，投資人并未青睞使用真實(shí)姓名的借款人。

考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性與真實(shí)性，本研究選擇不會(huì)隱藏滿標(biāo)數(shù)據(jù)的人人貸平臺(tái)上的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，采取爬蟲軟件從人人貸平臺(tái)上爬取了2015年1—12月的數(shù)據(jù)，并按照規(guī)則篩選出有效數(shù)據(jù)67 469條。運(yùn)用Probit模型進(jìn)行實(shí)證分析，探究學(xué)歷水平在網(wǎng)貸中的信用識(shí)別價(jià)值。

2? 變量選擇與模型構(gòu)建

2.1? 實(shí)證模型

本研究通過借款成功率與學(xué)歷高低的相關(guān)性來判斷投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)是否存在“學(xué)歷偏好”;再進(jìn)一步探討違約率與借款人學(xué)歷的相關(guān)性，對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)存在“學(xué)歷偏好”的行為做出合理解釋。由于被解釋變量借款成功率與借款違約率都是虛擬變量，選擇Probit模型來進(jìn)行實(shí)證分析，估計(jì)模型如下：

2.2? 數(shù)據(jù)來源及說明

本研究搜集了人人貸網(wǎng)站（www.renrendai.com） 2015年1—12月的數(shù)據(jù)。人人貸成立于2010年5月，于2010年10月正式上線且發(fā)展迅速，是中國(guó)P2P行業(yè)最具影響力和代表性的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)之一。為了避免平臺(tái)成立初期的測(cè)試數(shù)據(jù)干擾以及由于投資者經(jīng)驗(yàn)不足引起的非理性權(quán)衡，同時(shí)也考慮2016年網(wǎng)貸行業(yè)問題頻發(fā)會(huì)干擾投資者情緒，最終決定選取2015年1—12月發(fā)布的借貸數(shù)據(jù)作為原始研究樣本。人人貸網(wǎng)站設(shè)立信用認(rèn)證標(biāo)、實(shí)地認(rèn)證標(biāo)、機(jī)構(gòu)擔(dān)保標(biāo)以及智能理財(cái)標(biāo)4種投標(biāo)種類。但實(shí)地認(rèn)證標(biāo)、機(jī)構(gòu)擔(dān)保標(biāo)和智能理財(cái)標(biāo)的擔(dān)保方式和信息審核方式與P2P網(wǎng)貸典型形式信用認(rèn)證標(biāo)有較大差異，故剔除了這三類標(biāo)，僅對(duì)信用認(rèn)證標(biāo)進(jìn)行研究。為降低樣本的選擇性偏誤，對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下處理：剔除借款人年齡在18歲以下及80歲以上的訂單;剔除借款金額在1 000元以下及20萬以上的訂單;剔除信息披露不完整的訂單。最終得到的樣本觀測(cè)數(shù)為67 469條。

2.3? 變量設(shè)定

2.3.1? 被解釋變量? 為研究學(xué)歷對(duì)借款成功率和違約率的影響，被解釋變量為是否借款成功（Success）和是否違約（Default）。若標(biāo)的信息顯示的借款狀態(tài)為已還清、還款中、逾期、由平臺(tái)墊付表示借款成功，則啞變量成功借款取值1，若標(biāo)的信息顯示借款狀態(tài)為借款失敗，則啞變量成功借款取值0。若標(biāo)的狀態(tài)顯示“已還清”，表明借款人不僅成功獲得借款，且如約還清借款，并未發(fā)生違約行為，此時(shí)啞變量借款違約取值1;若標(biāo)的狀態(tài)顯示“已墊付”或“逾期”，則表示借款人雖借款成功，但是發(fā)生違約行為，此時(shí)啞變量借款違約取值0。

2.3.2? 核心解釋變量? 借款人的學(xué)歷狀況是本研究所要考察的核心解釋變量。原始數(shù)據(jù)中，借款人學(xué)歷狀況有本科、大專、高中或以下、研究生及以上 4種類型，對(duì)其賦值為：高中或以下取值1，大專取值2，本科取值3，研究生或以上取值4。全樣本中，擁有高中及以下學(xué)歷的借款人數(shù)有14 792人，占樣本總數(shù)的21.9%;擁有大專學(xué)歷的借款人數(shù)有32 039人，占樣本總數(shù)的47.5%;擁有本科學(xué)歷的人數(shù)有19 612人，占樣本總數(shù)的29.1%;擁有研究生及以上學(xué)歷的有1 026人，占樣本總數(shù)的1.5%。

2.3.3? 控制變量? 綜合其他學(xué)者選擇的變量與人人貸平臺(tái)上的信息，本研究選擇如下控制變量：借款人年齡、性別、婚姻狀況、月收入、工作時(shí)間、是否有房、是否有車、是否有房貸、是否有車貸、信用等級(jí)、借款金額。具體賦值情況見表1。

2.4? 變量特征分析

將樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，經(jīng)整理得到表2，對(duì)學(xué)歷這一核心解釋變量的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)分析。由表2可以看出，全部樣本數(shù)據(jù)中，高中及以下學(xué)歷借款成功率為17.3%，大專學(xué)歷借款成功率為49.6%，大學(xué)本科學(xué)歷借款成功率為31.6%，研究生及以上學(xué)歷借款成功率為1.5%?？梢?，高中及以下學(xué)歷和大專及以上學(xué)歷為高學(xué)歷和較低學(xué)歷的分水嶺，尤其是到達(dá)本科及以上學(xué)歷階段，更加注重其他因素，學(xué)歷對(duì)于借款成功率的提升到達(dá)臨界點(diǎn)。同時(shí)，大專及以上學(xué)歷所占比重為總數(shù)的78.1%，借款成功的樣本中，大專及以上學(xué)歷占全部樣本的82.7%。通過上述數(shù)據(jù)可以看出，大專及以上學(xué)歷人群以78.1%的申請(qǐng)借款人數(shù)占有82.7%的成功借款人數(shù)比例，明顯高學(xué)歷人群在申請(qǐng)借款成功率方面更加具有優(yōu)勢(shì)。

相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。由表3可以看出，控制變量方面，借款人性別（Male）均值為0.742，表明在樣本數(shù)據(jù)中借款人以男性居多，占比為74.2%;借款人婚姻狀況（Marriage）均值為0.692，說明借款人中已婚者居多，占比為69.2%;借款金額（Amount）均值為55 159，樣本中借款人平均借款金額為55 159元;借款人年齡（Age）均值為36.34，表明借款人以中年人居多;收入（Income）均值為3.179，借款人平均收入?yún)^(qū)間為50 001～10 000元;工作時(shí)間（Worktime）均值為2.206，借款人平均工作年限為1～3年;擁有房產(chǎn)的用戶比例明顯高于擁有車產(chǎn)的用戶比例，且需要還房貸的用戶也明顯高于需要還車貸的用戶;信用評(píng)級(jí)（Crdg）的均值只有0.266，說明在借貸市場(chǎng)上大多數(shù)是信用等級(jí)較低的借款人，尤其是在被解釋變量P2P網(wǎng)貸借款成功率為74.6%的情況下，可明顯判斷出P2P網(wǎng)貸比銀行等金融機(jī)構(gòu)審核條件要寬松很多，相對(duì)應(yīng)地，風(fēng)險(xiǎn)率和由高風(fēng)險(xiǎn)率帶來的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償金也要高很多。

4? 實(shí)證結(jié)果

4.1? 不同學(xué)歷對(duì)借貸成功率的影響

分別考察了4種學(xué)歷（高中或以下、大專、本科、研究生及以上）對(duì)借貸成功率的影響，見表4。表4中回歸結(jié)果（1）、（2）、（3）、（4）分別表示借款成功與否（Success）對(duì)研究生及以上（Edu4）、本科（Edu3）、大專（Edu2）、高中及以下（Edu1）的回歸結(jié)果，可以看出學(xué)歷對(duì)借款成功率的影響顯著性在大學(xué)本科到達(dá)峰值，隨后回落。說明學(xué)歷對(duì)借款成功率有顯著影響，但是這種影響不是無限增長(zhǎng)的，大學(xué)本科作為一個(gè)拐點(diǎn)，大學(xué)本科以上學(xué)歷雖然對(duì)于借款成功率仍然有較為顯著的正向影響，但是相較于大學(xué)本科及以下學(xué)歷區(qū)間內(nèi)，顯著性有所回落。回歸結(jié)果（5）表明高學(xué)歷對(duì)借款成功率有正向的影響。

本研究將學(xué)歷劃分成4個(gè)等級(jí)，已知其他三類學(xué)歷，第四類學(xué)歷一定會(huì)被推斷出來，故一定有一種學(xué)歷存在多重共線性問題，剔除高中及以下學(xué)歷（Edu1）來排除多重共線性。上述回歸結(jié)果只考慮學(xué)歷單個(gè)因素的影響，為了使結(jié)果更加合理，本研究也加入其他控制變量來檢驗(yàn)學(xué)歷水平對(duì)借款成功率的邊際影響如何受到其他變量的影響，得到的回歸結(jié)果見表5?；貧w結(jié)果（2）、（3）、（4）表明依次加入其他變量后，學(xué)歷對(duì)借款成功率的影響仍然是顯著的。

4.2? 不同學(xué)歷對(duì)借貸違約率的影響

不同學(xué)歷對(duì)借貸違約率的影響回歸結(jié)果見表6。表6回歸系數(shù)表明，學(xué)歷越高，回歸系數(shù)越小，這說明學(xué)歷越高的人借款后違約率越低，投資者風(fēng)險(xiǎn)越小，風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償金的超額回報(bào)率越高，因此投資者更加偏向于借款給高學(xué)歷的人，為高學(xué)歷的人更容易獲得貸款現(xiàn)象做出了合理解釋。表6中回歸結(jié)果（5）的系數(shù)也驗(yàn)證了前述結(jié)論。

同時(shí)，本研究綜合對(duì)比了其他因素對(duì)違約率的影響見表7。表7回歸結(jié)果表明，研究生的違約率相當(dāng)于名下有房人的違約率，本科生違約率相當(dāng)于名下有車人的違約率。研究生及以上學(xué)歷回歸變量的系數(shù)在4個(gè)模型中均是顯著的，表明研究生及以上學(xué)歷的人借款違約率相比于其他學(xué)歷的人低。從表7的回歸結(jié)果（3）、（4）可以看出，有房子、車子和車貸的人的借貸違約率也較低，提示P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)可以多關(guān)注這一類人的借款需求。

5? 結(jié)論與啟示

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融在中國(guó)迅速發(fā)展，尤其是P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的出現(xiàn)，為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)了重要力量，但是由于是新生事物，缺乏應(yīng)對(duì)經(jīng)驗(yàn)，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸在為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出巨大貢獻(xiàn)的同時(shí)，也暴露出了巨大的問題。由于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行為的實(shí)質(zhì)是借貸行為，該行為最大的風(fēng)險(xiǎn)是誠(chéng)信風(fēng)險(xiǎn)，雖然國(guó)內(nèi)外學(xué)者給予網(wǎng)貸領(lǐng)域越來越多的關(guān)注，但是在目前的研究體系中，很難基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)和指標(biāo)將誠(chéng)信風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化或做出預(yù)測(cè)性評(píng)價(jià)，本研究希望能起到拋磚引玉的作用，使大家能夠跳出機(jī)械化的用數(shù)量統(tǒng)計(jì)方式計(jì)算大概率事件，轉(zhuǎn)向研究各指標(biāo)與誠(chéng)信之間的關(guān)系，根據(jù)基礎(chǔ)信息研究出誠(chéng)信風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，從根源上提升P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的運(yùn)行效率。

本研究主要探究網(wǎng)貸市場(chǎng)上是否存在學(xué)歷偏好，通過人人貸平臺(tái)上2015年全年的數(shù)據(jù)，采取Probit方法進(jìn)行實(shí)證分析，研究發(fā)現(xiàn)網(wǎng)貸平臺(tái)在一定程度上對(duì)學(xué)歷有所偏好，投資人更偏好大專與本科學(xué)歷，但是不青睞高中及以下、研究生及以上學(xué)歷的借款人。并從違約率角度來說明產(chǎn)生這一偏好的原因。實(shí)證結(jié)果表明，借款人學(xué)歷與違約率呈嚴(yán)格的負(fù)相關(guān)關(guān)系，借款人學(xué)歷越高違約率越低，學(xué)歷水平越高的借款人守約能力越佳，受教育程度能在一定程度上約束借款人的道德行為。但是研究生及以上學(xué)歷的借款人借款成功率并不高，這可能與研究生及以上學(xué)歷的人大多時(shí)間放在學(xué)術(shù)研究上，社會(huì)實(shí)踐能力有所欠缺有關(guān)。

本研究結(jié)論有一定啟示：①對(duì)于網(wǎng)貸平臺(tái)而言，學(xué)歷在網(wǎng)貸市場(chǎng)上有重要的信用識(shí)別作用，網(wǎng)貸平臺(tái)可以將學(xué)歷納入借款人信用評(píng)估指標(biāo)體系中;②對(duì)于國(guó)家而言，教育水平在網(wǎng)貸市場(chǎng)上有重要作用，國(guó)家應(yīng)繼續(xù)加大對(duì)教育的重視與投入;③對(duì)于借款人而言，學(xué)歷越高借款成功率不一定越高，借款人不僅需要提高學(xué)術(shù)素養(yǎng)，更應(yīng)該提高自身的實(shí)踐能力，所受到的教育應(yīng)該盡快轉(zhuǎn)化成為生產(chǎn)力，才能學(xué)以致用。

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