蔣先玲 張慶波 程健

摘要：近年來(lái)，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)成為我國(guó)金融領(lǐng)域的重災(zāi)區(qū)，各類問題層出不窮，不僅損害了投資者利益，而且嚴(yán)重?cái)_亂了我國(guó)的金融秩序，深入研究P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)存在的問題具有重要現(xiàn)實(shí)意義。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)是信息不對(duì)稱最為嚴(yán)重的市場(chǎng)之一，對(duì)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別是P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。根據(jù)信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)理論，借貸利率應(yīng)該充分反映違約風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)檢驗(yàn)借貸利率與違約風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系可以驗(yàn)證借貸市場(chǎng)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制的有效性?；凇叭巳速J”平臺(tái)公開的歷史交易數(shù)據(jù)對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別問題進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明：借貸利率能部分反映借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)，但在相同的利率水平下，其他指標(biāo)與違約風(fēng)險(xiǎn)也存在顯著性關(guān)系，表明相同的利率未對(duì)應(yīng)相同的信用風(fēng)險(xiǎn)，平臺(tái)的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制部分有效。進(jìn)一步研究表明，在缺乏成熟、易用的個(gè)人征信產(chǎn)品的情況下，無(wú)論借款人、P2P平臺(tái)，還是投資者，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)影響因素的判斷與實(shí)際情況都存在一定的偏差，工作經(jīng)驗(yàn)豐富的借款人付出了過(guò)高的借貸成本，平臺(tái)在判斷收入對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響方面出現(xiàn)了偏差，投資者則忽視了借款人學(xué)歷的價(jià)值。建議打破個(gè)人征信數(shù)據(jù)壁壘，豐富個(gè)人征信產(chǎn)品，保護(hù)居民信用數(shù)據(jù)安全，以保障借貸市場(chǎng)的持續(xù)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：P2P網(wǎng)絡(luò)借貸；信用風(fēng)險(xiǎn)；個(gè)人征信報(bào)告

中圖分類號(hào)：F830.5文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1007-8266（2020）04-0067-09

收稿日期：2020-01-22

作者簡(jiǎn)介：蔣先玲（1965—），女，湖北省潛江市人，對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)樨泿耪摺⒔鹑谑袌?chǎng)與項(xiàng)目融資；張慶波（1983—），男，山東省日照市人，對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)國(guó)際經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院博士生，主要研究方向?yàn)榻鹑谑袌?chǎng)、互聯(lián)網(wǎng)金融；程?。?983—），男，山東省濰坊市人，供職于中國(guó)出口信用保險(xiǎn)公司戰(zhàn)略研究部，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士、博士后，主要研究方向?yàn)閲?guó)際貿(mào)易、國(guó)際投資。

一、引言

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是指?jìng)€(gè)人與個(gè)人之間通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)建立直接的借貸關(guān)系，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)是為借貸雙方提供信息及交易服務(wù)的中介機(jī)構(gòu)。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的一般流程是：借款人首先向P2P平臺(tái)發(fā)出借款申請(qǐng)，包括借款金額和借款期限，并向平臺(tái)提交個(gè)人相關(guān)信息及證明材料。P2P平臺(tái)在收到借款申請(qǐng)后，對(duì)借款人信用狀況進(jìn)行審核，并公開發(fā)布符合要求的借款請(qǐng)求。投資者根據(jù)公開的借款信息做出投資決策，包括是否出借及出借金額。

在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸出現(xiàn)之前，銀行信貸和民間借貸是典型的借貸方式。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸與銀行信貸的不同之處在于，儲(chǔ)戶不必對(duì)借款人信用狀況進(jìn)行識(shí)別，銀行在借款人和儲(chǔ)戶之間承擔(dān)信用中介的職能。除非銀行破產(chǎn)，儲(chǔ)戶不必承擔(dān)由于借款人違約所造成的損失。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸與民間借貸的不同之處在于，民間借貸主要發(fā)生在熟人之間，民間借貸的出借人依靠社交關(guān)系對(duì)借款人的信用狀況進(jìn)行識(shí)別，而P2P網(wǎng)絡(luò)借貸發(fā)生在陌生人之間，投資者需要識(shí)別陌生借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)。

近些年，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸在我國(guó)問題頻發(fā)，不僅損害了投資者的經(jīng)濟(jì)利益，而且嚴(yán)重?cái)_亂了我國(guó)的金融市場(chǎng)秩序[ 1-2 ]。信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別是P2P網(wǎng)絡(luò)借貸交易的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，全面分析我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸在信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別環(huán)節(jié)面臨的問題，不僅有助于保護(hù)投資者利益，而且有助于改善我國(guó)的金融環(huán)境，為借貸市場(chǎng)的健康發(fā)展提供保障。

本文的實(shí)證研究基于“人人貸”平臺(tái)發(fā)布的信用認(rèn)證標(biāo)?！叭巳速J”是國(guó)內(nèi)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)，平臺(tái)發(fā)布的信用認(rèn)證標(biāo)由借款人自行決定，平臺(tái)負(fù)責(zé)對(duì)借款人信息進(jìn)行審核及發(fā)布，并對(duì)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行劃分，為投資者的投資決策提供參考，投資者根據(jù)公開信息及平臺(tái)確定的借款人信用評(píng)級(jí)做出決策?！叭巳速J”對(duì)借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制具有一定的代表性和先進(jìn)性，平臺(tái)除要求借款人提供年齡、學(xué)歷、收入、工作年限、資產(chǎn)狀況等信息外，還對(duì)借款人信息進(jìn)行多方面審核。本文希望通過(guò)研究了解P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的信用識(shí)別機(jī)制是否有效，以及借款人、P2P平臺(tái)及投資者能否對(duì)影響信用風(fēng)險(xiǎn)的因素進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別。

二、相關(guān)研究評(píng)述

（一）信息不對(duì)稱及解決辦法

信息不對(duì)稱是指市場(chǎng)參與者對(duì)信息的掌握程度不同，而這種不同會(huì)對(duì)利益分配產(chǎn)生影響。通常具有信息優(yōu)勢(shì)的市場(chǎng)參與者更容易處于有利地位，而信息劣勢(shì)的市場(chǎng)參與者通常處于被動(dòng)地位。阿克爾洛夫（Akerlof）[ 3 ]首先提出了信息不對(duì)稱現(xiàn)象，通過(guò)分析二手車市場(chǎng)交易過(guò)程，指出如果交易市場(chǎng)持續(xù)存在信息不對(duì)稱，最終會(huì)導(dǎo)致“劣幣驅(qū)逐良幣”，市場(chǎng)逐漸萎靡。詹森和麥克林（Jensen& Meckling）[ 4 ]指出信息不對(duì)稱可能導(dǎo)致市場(chǎng)扭曲，出現(xiàn)逆向選擇風(fēng)險(xiǎn)或道德風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)于如何解決市場(chǎng)信息不對(duì)稱問題主要有兩種觀點(diǎn)：政府干預(yù)學(xué)說(shuō)和市場(chǎng)約束學(xué)說(shuō)。政府干預(yù)學(xué)說(shuō)認(rèn)為，政府應(yīng)該在解決市場(chǎng)信息不對(duì)稱問題上發(fā)揮主要作用。為了彌補(bǔ)市場(chǎng)自身缺陷，政府應(yīng)積極進(jìn)行干預(yù)，包括制定法律法規(guī)、直接干預(yù)及提供公共品等。市場(chǎng)約束學(xué)說(shuō)認(rèn)為要靠具有約束性的市場(chǎng)機(jī)制來(lái)解決信息不對(duì)稱問題，市場(chǎng)既是制造信息不對(duì)稱的源泉，也是減少信息不對(duì)稱的源泉，通過(guò)合理的制度安排，激勵(lì)信息優(yōu)勢(shì)的市場(chǎng)參與者講真話，對(duì)利用信息優(yōu)勢(shì)謀取不合法利益的參與者予以懲罰，降低信息不對(duì)稱產(chǎn)生的消極影響[ 5-9 ]。

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是信息不對(duì)稱最嚴(yán)重的市場(chǎng)之一。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸是在陌生人之間建立直接的借貸關(guān)系，影響借款人出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)的因素眾多，出借人難以全面準(zhǔn)確地獲取信息并對(duì)信息進(jìn)行合理分析[ 10 ]。通常，信用風(fēng)險(xiǎn)包括償還能力風(fēng)險(xiǎn)和償還意愿風(fēng)險(xiǎn)，影響償還能力風(fēng)險(xiǎn)的因素包括收入水平、資產(chǎn)情況、負(fù)債情況、意外事件等，影響償還意愿風(fēng)險(xiǎn)的因素則包括借款人的道德水平、違約成本等[ 11 ]。

從英美等國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，成熟完善的個(gè)人征信體系是保障P2P網(wǎng)絡(luò)借貸健康發(fā)展的重要前提。以美國(guó)為例，美國(guó)個(gè)人征信市場(chǎng)采用完全市場(chǎng)化運(yùn)作機(jī)制，參與個(gè)人征信服務(wù)的單位主要為商業(yè)機(jī)構(gòu)，政府負(fù)責(zé)法律法規(guī)的制定及行業(yè)監(jiān)管，不參與具體征信業(yè)務(wù)。美國(guó)三大個(gè)人征信機(jī)構(gòu)益博睿（Experian）、艾可菲（Equifax）、全聯(lián)（Trans Union）在個(gè)人征信體系中居于核心地位，費(fèi)埃哲信用評(píng)分（FICO）是三大征信機(jī)構(gòu)推出的應(yīng)用最為廣泛的個(gè)人信用產(chǎn)品，應(yīng)用領(lǐng)域包括信貸、就業(yè)、租賃等居民生活的各個(gè)領(lǐng)域。完善的個(gè)人征信體系和成熟的征信產(chǎn)品為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的發(fā)展提供了極大便利，美國(guó)最大的P2P平臺(tái)貸款俱樂部（Lending Club）對(duì)借款人的要求包括：個(gè)人FICO信用評(píng)分超過(guò)640分；債務(wù)收入比低于40%；至少有36個(gè)月的信用記錄等。FICO評(píng)分也是平臺(tái)評(píng)估借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)水平及確定借貸利率的主要參考依據(jù)。

（二）P2P市場(chǎng)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別

借款人的信用記錄和財(cái)務(wù)狀況是信貸市場(chǎng)最關(guān)注的要素，通常具有良好信用記錄和財(cái)務(wù)狀況的借款人具有更低的違約概率，更容易獲得貸款。弗里德曼（Freedman）等[ 12 ]利用美國(guó)最早的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)的歷史交易記錄進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)投資者如果清楚借款人的財(cái)務(wù)狀況，則可以更為放心地進(jìn)行投資?？巳R夫特（Klafft）[ 13 ]通過(guò)實(shí)證研究證明，借款人信用評(píng)分是影響借款利率的最主要因素，而借款人的房產(chǎn)狀況對(duì)貸款利率幾乎沒有影響。艾耶（Iyer）等[ 14 ]研究證明投資者除了關(guān)注借款人的信用評(píng)分，還關(guān)注借款人當(dāng)前債務(wù)狀況等信息。

巴拉辛斯卡（Barasinska）[ 15 ]、波普和西德諾（Pope & Sydnor）[ 16 ]以及國(guó)內(nèi)學(xué)者溫小霓和武小娟[ 17 ]、李淵博[ 18 ]研究了借款人性別與貸款風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，研究結(jié)果普遍表明，女性借款人更容易獲得借款，違約概率也更低。

波普和西德諾的研究還指出，相比白人，非裔借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)更高。雖然非裔借款人的借款利率也更高，但高出的借款利息不足以補(bǔ)償違約風(fēng)險(xiǎn)。

吳小英和鞠穎[ 19 ]研究發(fā)現(xiàn)，借款人的學(xué)生身份可以提高借款成功率。廖理等[ 20 ]的研究發(fā)現(xiàn)，借款人學(xué)歷對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)具有顯著性影響，借款人學(xué)歷越高，違約概率越低。

格雷納（Greiner）等[ 21 ]的研究表明社交關(guān)系會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)借貸結(jié)果，借款人的社交網(wǎng)絡(luò)信息可以部分揭示借款人的信用狀況，同時(shí)可以在一定程度上彌補(bǔ)借款人的信用狀況和財(cái)務(wù)狀況的不足，幫助借款人獲得貸款。李（Lee）等[ 22 ]研究表明，健康的社交關(guān)系對(duì)借款能否成功具有顯著性影響，社交關(guān)系越豐富（如擁有更多網(wǎng)絡(luò)好友、更積極地參與網(wǎng)絡(luò)討論等）的借款人，違約風(fēng)險(xiǎn)越低，同時(shí)可以獲得更低的借款利率。

已有研究主要對(duì)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因及影響因素進(jìn)行分析，而進(jìn)一步研究P2P平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制的文章較為缺乏。本文基于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)定價(jià)理論研究我國(guó)P2P平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制的有效性，并根據(jù)實(shí)際交易過(guò)程，對(duì)各參與方的決策依據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，對(duì)完善我國(guó)個(gè)人征信體系具有現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義。

三、數(shù)據(jù)描述及模型設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)說(shuō)明

“人人貸”平臺(tái)的交易模式包括信用認(rèn)證標(biāo)和實(shí)地認(rèn)證標(biāo)兩種。平臺(tái)在上線初期以信用認(rèn)證標(biāo)為主，信用認(rèn)證標(biāo)交易流程為：借款人首先向“人人貸”平臺(tái)發(fā)出借款申請(qǐng)，借款人自行決定借款利率，并填寫基礎(chǔ)信息、資產(chǎn)信息及工作信息。平臺(tái)在收到借款申請(qǐng)后，對(duì)借款人資質(zhì)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)審核，并對(duì)借款人信用情況進(jìn)行評(píng)級(jí)，之后公開發(fā)布借款申請(qǐng)以及借款人信息、平臺(tái)評(píng)級(jí)信息。對(duì)于平臺(tái)公開發(fā)布的借款申請(qǐng)，投資者決定是否出借及出借金額。如果公開發(fā)布的借款申請(qǐng)?jiān)谄咛靸?nèi)未籌款成功，則借款申請(qǐng)失敗，并被標(biāo)記為“流標(biāo)”。如果借款成功，則借款人按月償還本金及利息，直到償還完畢。對(duì)信用認(rèn)證標(biāo)，P2P平臺(tái)對(duì)借款人信息進(jìn)行初步加工，通過(guò)標(biāo)記借款人信用等級(jí)為投資者提供幫助。投資者在做出投資決策時(shí)，不僅需要評(píng)估借款人的信用狀況，還要評(píng)估借款利率是否與信用風(fēng)險(xiǎn)相匹配。

平臺(tái)上線中后期全部為實(shí)地認(rèn)證標(biāo)，實(shí)地認(rèn)證標(biāo)與信用認(rèn)證標(biāo)的區(qū)別在于，實(shí)地認(rèn)證標(biāo)由平臺(tái)對(duì)借款人進(jìn)行實(shí)地認(rèn)證，并由平臺(tái)直接確定借款利率。

“人人貸”平臺(tái)的信用識(shí)別機(jī)制具有一定的先進(jìn)性，平臺(tái)收集借款人多維度信息并進(jìn)行多方面認(rèn)證。平臺(tái)收集并向投資者披露的信息主要包括三個(gè)方面：借款信息、借款人信息及認(rèn)證信息。借款信息主要包括借款金額、借款利率及借款期限。借款人信息主要包括借款人年齡、學(xué)歷、婚姻狀況、收入狀況、房產(chǎn)狀況、車產(chǎn)狀況、工作年限、工作性質(zhì)及公司規(guī)模等。認(rèn)證信息則是“人人貸”平臺(tái)對(duì)借款人進(jìn)行的12項(xiàng)認(rèn)證，包括身份認(rèn)證、信用報(bào)告、工作認(rèn)證、收入認(rèn)證、學(xué)歷認(rèn)證、居住地證明、婚姻認(rèn)證、房產(chǎn)認(rèn)證、車產(chǎn)認(rèn)證、手機(jī)認(rèn)證、視頻認(rèn)證、微博認(rèn)證。

本文收集整理了“人人貸”上線后公開發(fā)布的全部信用認(rèn)證標(biāo)共86 725筆（本文采用數(shù)據(jù)交易時(shí)間為2011年1月14日至2016年2月25日平臺(tái)上線初期發(fā)布的部分標(biāo)的）。其中，信用認(rèn)證標(biāo)流標(biāo)74 137筆，借款成功12 588筆，流標(biāo)率為85.5%。借款成功的信用認(rèn)證標(biāo)有495筆違約，違約率為3.93%。平臺(tái)隨后逐漸用實(shí)地認(rèn)證標(biāo)替代信用認(rèn)證標(biāo)，本文共收集整理實(shí)地認(rèn)證標(biāo)19 995筆，實(shí)地認(rèn)證標(biāo)未出現(xiàn)流標(biāo)，也未出現(xiàn)違約記錄，表明實(shí)地認(rèn)證標(biāo)的市場(chǎng)效果要好于信用認(rèn)證標(biāo)，但大幅增加了平臺(tái)的征信成本。

本文變量定義及取值說(shuō)明如下：

借款狀態(tài)：如果借款人借款成功，記為1，如果借款失敗，記為0。

還款狀態(tài)：當(dāng)借款人籌款成功，借款人與貸款人借貸關(guān)系成立，借款人需從下月起償還本金及利息。如果借款正在償還中，則該筆交易標(biāo)記為“還款中”。如果借款人最終完成還款，則該筆交易標(biāo)記為“已還清”。如果借款人未按時(shí)還款超過(guò)30天，則該筆交易標(biāo)記為“逾期”。如果借款人未按時(shí)還款超過(guò)120天，則平臺(tái)啟動(dòng)“風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金”向投資者代為償還，并將該筆交易標(biāo)記為“已墊付”。本文選取的人人貸信用認(rèn)證標(biāo)交易記錄，借款人還款情況均為“已還清”或“已墊付”。如果借款人“已還清”取值為0，“已墊付”取值為1。

借款金額：“人人貸”平臺(tái)提供的借款金額從3 000元到300 000元。2016年8月，銀監(jiān)會(huì)等四部委聯(lián)合發(fā)布《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)活動(dòng)管理暫行辦法》（以下簡(jiǎn)稱《暫行辦法》），確定個(gè)人在同一平臺(tái)借款上限為20萬(wàn)元，“人人貸”平臺(tái)在此之后將個(gè)人借款金額上限設(shè)定為200 000元。本文收集的交易數(shù)據(jù)中有少數(shù)借款金額超過(guò)200 000元，但由于交易是在《暫行辦法》公布之前完成，并不涉嫌違規(guī)。lnmnt為借款金額的對(duì)數(shù)。

借款利率：對(duì)信用認(rèn)證標(biāo)，借款利率由借款人自行決定，但要符合民間借貸的利率規(guī)定，即年利率不得超過(guò)36%。

借款期限：借款期限最低為1個(gè)月，最高為36個(gè)月。

借款人年齡：借款人年齡最低為18歲，最高為70歲。

借款人學(xué)歷：“人人貸”平臺(tái)提供4個(gè)學(xué)歷級(jí)別供借款人選擇，分別為高中及以下、大專、本科、研究生及以上。本文分別取值為1、2、3、4，借款人學(xué)歷越高，取值越大。

婚姻狀況：借款人的婚姻狀況包括未婚、已婚、離異及喪偶4種情況，為簡(jiǎn)化起見，本文將借款人婚姻狀況中已婚記為1，將婚姻狀況為未婚、離異及喪偶記為0。

借款人收入：“人人貸”平臺(tái)設(shè)置7個(gè)區(qū)間供借款人描述自己的月收入情況，分別為不高于1 000元，1 001～2 000元，2 001～5 000元，5 001～10 000元，10 001～20 000元，20 001～50 000元及50 000元以上。本文的處理方式為：月收入不高于1 000元取值為500元，月收入50 000元以上取值為75 000元，其他情況取區(qū)間平均值。lninc為借款人收入的對(duì)數(shù)。

借款人房產(chǎn)：借款人有房產(chǎn)記為1，無(wú)房產(chǎn)記為0。

借款人車產(chǎn)：借款人有車產(chǎn)記為1，無(wú)車產(chǎn)記為0。

工作年限：“人人貸”平臺(tái)提供4個(gè)區(qū)間供借款人描述自己的工作年限情況，分別為1年（含）以下，1～3年（含），3～5年（含）及5年以上。本文的處理方式為：1年（含）以下取值為0.5年，5年以上取值為10年，其他情況取區(qū)間平均值。

認(rèn)證數(shù)目：平臺(tái)完成的對(duì)借款人進(jìn)行認(rèn)證的數(shù)目?！叭巳速J”平臺(tái)對(duì)借款人進(jìn)行12項(xiàng)信息認(rèn)證，分別是身份認(rèn)證、征信報(bào)告、工作認(rèn)證、收入認(rèn)證、學(xué)歷認(rèn)證、居住地認(rèn)證、婚姻認(rèn)證、房產(chǎn)認(rèn)證、車產(chǎn)認(rèn)證、手機(jī)認(rèn)證、視頻認(rèn)證及微博認(rèn)證。

信用評(píng)級(jí)：“人人貸”平臺(tái)根據(jù)借款人提供的信息及其認(rèn)證情況，對(duì)借款人進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，信用評(píng)級(jí)最優(yōu)為AA級(jí)，依次為A、B、C、D、E、HR級(jí)，HR為高風(fēng)險(xiǎn)級(jí)。本文對(duì)借款人信用評(píng)級(jí)取值依次為1、2、3、4、5、6、7，借款人信用評(píng)級(jí)越優(yōu)，取值越小。

（二）變量統(tǒng)計(jì)分析

表1為各變量的統(tǒng)計(jì)性描述，其中樣本組（1）為收集的全部信用認(rèn)證標(biāo)，樣本組（2）為借款成功的信用認(rèn)證標(biāo)。

根據(jù)變量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可以得出一些直觀的判斷。首先，借款成功的信用認(rèn)證標(biāo)平均利率低于全部信用認(rèn)證標(biāo)利率，表明投資者在做出投資決策時(shí)會(huì)考慮借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)，而非直接投向高利率標(biāo)的申請(qǐng)。其次，樣本組（1）和樣本組（2）借款人在婚姻狀態(tài)、工作年限、認(rèn)證數(shù)目及信用評(píng)級(jí)等方面差距較大，表明這些指標(biāo)可能對(duì)投資者的投資決策影響較大。

表2對(duì)借款成功信用認(rèn)證標(biāo)主要變量進(jìn)行相關(guān)性分析。分析結(jié)果表明，利率與信用評(píng)級(jí)及違約率之間均存在正相關(guān)關(guān)系。

（三）模型設(shè)計(jì)

為完成本文的研究目標(biāo)，根據(jù)實(shí)際交易流程，構(gòu)建模型公式如下：

公式（1）目的是驗(yàn)證借貸利率與違約風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。其中被解釋變量為還款狀態(tài)，反映借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)水平。核心解釋變量為借貸利率，通過(guò)觀察利率與信用風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系來(lái)驗(yàn)證P2P平臺(tái)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制的有效性。解釋變量還包括公開信息中其他可能對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)具有預(yù)測(cè)作用的指標(biāo)，通過(guò)觀察這些指標(biāo)與信用風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，進(jìn)一步驗(yàn)證平臺(tái)信用認(rèn)證機(jī)制的有效性。

同樣根據(jù)實(shí)際交易流程，本文進(jìn)一步分析平臺(tái)的信用識(shí)別機(jī)制如何對(duì)借款人確定借款利率產(chǎn)生影響，P2P平臺(tái)如何確定借款人信用等級(jí)，以及哪些指標(biāo)對(duì)投資者的投資決策產(chǎn)生影響。

四、實(shí)證研究

（一）信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制有效性

通過(guò)“人人貸”信用認(rèn)證標(biāo)的交易流程可以看出，信用認(rèn)證標(biāo)借款成功是借款人、P2P平臺(tái)、投資者三方博弈并就借款利率達(dá)成一致的結(jié)果。借款人希望以盡可能低的利率完成借款；P2P平臺(tái)為保障平臺(tái)順利運(yùn)營(yíng)，盡量為投資者提供準(zhǔn)確的信用評(píng)級(jí)；投資者需要依據(jù)借款人的公開信息，參考平臺(tái)給定的信用評(píng)級(jí)選擇收益更高的投資，即在相同的利率水平下尋找信用風(fēng)險(xiǎn)最低的投資標(biāo)的或者在相同的信用風(fēng)險(xiǎn)水平下尋找利率最高的投資標(biāo)的。投資者如果同意出借，表明投資者認(rèn)為利率可以覆蓋信用風(fēng)險(xiǎn)；投資者如果拒絕出借，表明投資者認(rèn)為利率過(guò)低，不足以覆蓋信用風(fēng)險(xiǎn)。

平臺(tái)的信用識(shí)別機(jī)制是借款人、平臺(tái)和投資者進(jìn)行決策的依據(jù)，也是借貸利率形成的基礎(chǔ)。通過(guò)分析借貸利率與信用風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，可以判斷P2P平臺(tái)信用識(shí)別機(jī)制的有效性。如果利率可以顯著反映違約風(fēng)險(xiǎn)，表明平臺(tái)的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制有效，反之則表明平臺(tái)的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制無(wú)效。

借貸利率與信用風(fēng)險(xiǎn)相匹配，表明平臺(tái)的信用識(shí)別機(jī)制能較好地緩解P2P市場(chǎng)的信息不對(duì)稱問題，有利于行業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)健康發(fā)展。

為驗(yàn)證平臺(tái)信用識(shí)別機(jī)制的有效性，根據(jù)模型公式（1），以信用風(fēng)險(xiǎn)為被解釋變量，利率為解釋變量建立Logit模型，回歸結(jié)果如表3模型（1）所示。

模型（1）回歸結(jié)果顯示，借款利率系數(shù)為0.218 7，在1%水平下顯著，表明利率可以揭示借款人違約風(fēng)險(xiǎn)，平臺(tái)的信用認(rèn)證機(jī)制有效。借貸利率越高，違約風(fēng)險(xiǎn)也越高，符合借貸市場(chǎng)的一般規(guī)律。

根據(jù)前文描述，在信用認(rèn)證標(biāo)交易過(guò)程中，借款人、平臺(tái)、投資者都“有意愿”充分利用已有信息，追求自身利益最大化。本文想進(jìn)一步了解的是市場(chǎng)參與各方是否“有能力”充分挖掘已有信息的價(jià)值，準(zhǔn)確識(shí)別對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響的因素。為此，根據(jù)公式（1），將借款金額、借款期限、年齡、收入等變量加入模型（1），觀察在相同的利率水平下，其他變量與違約風(fēng)險(xiǎn)是否存在顯著性關(guān)系。回歸結(jié)果如表3模型（2）所示。回歸結(jié)果顯示：在加入其他控制變量的情況下，利率與違約風(fēng)險(xiǎn)之間仍存在顯著關(guān)系，進(jìn)一步驗(yàn)證了平臺(tái)信用識(shí)別機(jī)制的有效性。同時(shí)，借款金額、借款期限、學(xué)歷、婚姻狀況、收入情況、房產(chǎn)情況、工作年限、認(rèn)證數(shù)據(jù)及風(fēng)險(xiǎn)水平等變量與違約風(fēng)險(xiǎn)之間也存在顯著關(guān)系，表明對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)具有預(yù)測(cè)作用的指標(biāo)未被完全包含到利率中，相同的利率水平未對(duì)應(yīng)相同的信用風(fēng)險(xiǎn)，P2P平臺(tái)的信用識(shí)別機(jī)制部分有效。

P2P平臺(tái)的信用識(shí)別機(jī)制部分有效，表明借款人、平臺(tái)及投資者至少有一方在對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及定價(jià)的過(guò)程中產(chǎn)生了偏差。導(dǎo)致這一結(jié)果的原因可能是平臺(tái)的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制缺乏核心指標(biāo)。美國(guó)貸款俱樂部平臺(tái)建立了以FICO評(píng)分為核心的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制，F(xiàn)ICO評(píng)分與借款利率高度匹配，實(shí)踐也證明利用FICO評(píng)分可以很好地識(shí)別借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)的P2P平臺(tái)也應(yīng)構(gòu)建識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)的核心指標(biāo)。信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制的簡(jiǎn)單化為投資者做出投資決策提供了很大便利。國(guó)內(nèi)包括“人人貸”在內(nèi)的絕大多數(shù)P2P平臺(tái)建立的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制雖然包含了多方面信息，但缺乏對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估的核心指標(biāo)。無(wú)論借款人還是投資者，通常缺乏對(duì)海量、多維數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分析的能力，只能憑個(gè)人經(jīng)驗(yàn)做出判斷，容易造成決策偏差。

模型（2）的回歸結(jié)果還展示了變量與違約風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。具體來(lái)看，相同的利率水平下，借款金額越大、借款期限越長(zhǎng)，違約風(fēng)險(xiǎn)越高，而具有高學(xué)歷、已婚、工作經(jīng)驗(yàn)豐富、擁有房產(chǎn)、認(rèn)證數(shù)目多的借款人違約風(fēng)險(xiǎn)低，這些變量的回歸結(jié)果符合一般經(jīng)驗(yàn)。年齡及是否擁有汽車對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)作用較弱。收入水平的回歸結(jié)果不符合直觀判斷。結(jié)果顯示，收入水平越高反而違約風(fēng)險(xiǎn)越大?？赡艿脑蛞环矫媸歉呤杖肴巳航杩罱痤~更大（根據(jù)表2的變量相關(guān)性分析判斷），導(dǎo)致還款壓力也更大，另一方面P2P平臺(tái)借款人通常是難以獲得銀行信貸、信用情況較差的用戶，通過(guò)P2P借貸的高收入人群可能已經(jīng)負(fù)擔(dān)較大的經(jīng)濟(jì)壓力。此外，信用評(píng)級(jí)的回歸結(jié)果為忽略，回歸過(guò)程提示只有HR評(píng)級(jí)的借款人出現(xiàn)違約，其他評(píng)級(jí)的借款人均未出現(xiàn)違約，這表明P2P平臺(tái)對(duì)借款人的信用評(píng)級(jí)過(guò)于“保守”，評(píng)級(jí)的參考價(jià)值有待提升。

（二）模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)

對(duì)模型（2）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，首先考慮不同時(shí)間段標(biāo)的可能對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生影響?！叭巳速J”平臺(tái)上線初期，無(wú)論借款人還是投資者都可能持觀望態(tài)度，從而對(duì)決策產(chǎn)生影響。隨著平臺(tái)上線時(shí)間及訂單完成數(shù)量的增加，借款人和投資者對(duì)平臺(tái)的信心隨之增加，投資決策的理性程度也會(huì)逐漸提升。

根據(jù)樣本組（2）訂單發(fā)布時(shí)間將樣本數(shù)據(jù)平均分成兩組分別進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表4模型（3）和模型（4）所示，兩組數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果除部分變量在顯著性方面與模型（2）存在輕微差別外，變量系數(shù)及符號(hào)都與模型（2）保持一致。

此外，我們還根據(jù)訂單金額劃分樣本數(shù)據(jù)并分別進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，結(jié)果也與模型（2）保持一致，表明模型具有良好的穩(wěn)健性。

（三）信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)指標(biāo)識(shí)別

模型（2）的回歸結(jié)果表明，平臺(tái)的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制是部分有效的，部分對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)具有預(yù)測(cè)作用的因素未包含在利率中，說(shuō)明交易參與各方至少有一方在判斷上出現(xiàn)了偏差。本文為進(jìn)一步分析借款人、P2P平臺(tái)和投資者的決策依據(jù)，利用樣本組（1）數(shù)據(jù)，分別建立模型（5）、模型（6）和模型（7），回歸結(jié)果如表5所示。

模型（5）描述了借貸利率與相關(guān)指標(biāo)之間的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，借款金額越大、周期越長(zhǎng)，相應(yīng)的借款利率越高；學(xué)歷越高、已婚、擁有房產(chǎn)、認(rèn)證項(xiàng)目多的借款人給出的借款利率越低，這些指標(biāo)與模型（2）的結(jié)果相一致。收入的回歸結(jié)果與模型（2）一致，收入越高的借款人給出的借款利率越高。工作年限的回歸結(jié)果與模型（2）不一致，工作經(jīng)驗(yàn)越豐富的借款人信用風(fēng)險(xiǎn)越低，給出的利率反而越高，表明工作經(jīng)驗(yàn)豐富的借款人付出了過(guò)高的借貸成本。

模型（6）描述了P2P平臺(tái)信用評(píng)級(jí)與相關(guān)指標(biāo)之間的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，利率越高、借款金額越大、周期越長(zhǎng)，相應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)越差；學(xué)歷越高、已婚、擁有房產(chǎn)、工作經(jīng)驗(yàn)越豐富、認(rèn)證項(xiàng)目多的借款人給出的借款利率越低，這些指標(biāo)與模型（2）的結(jié)果相一致。收入的回歸結(jié)果與模型（2）不一致，表明平臺(tái)在判斷收入對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響方面出現(xiàn)了偏差。

模型（7）描述了平臺(tái)投資者與相關(guān)指標(biāo)之間的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，利率越高、借款金額越大、周期越長(zhǎng)，越容易被投資者拒絕；已婚、擁有房產(chǎn)、工作經(jīng)驗(yàn)越豐富、認(rèn)證項(xiàng)目多的借款人給出的借款利率越低，這些指標(biāo)與模型（2）的結(jié)果相一致。信用評(píng)級(jí)水平與借款人能否獲得借款之間存在顯著關(guān)系，表明平臺(tái)的信用評(píng)級(jí)對(duì)投資者的投資決策產(chǎn)生影響，信用評(píng)級(jí)越優(yōu)的借款人越容易獲得投資。投資者在學(xué)歷和收入兩項(xiàng)指標(biāo)上的判斷與模型（2）的結(jié)果存在偏差，投資者沒有重視學(xué)歷對(duì)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，同時(shí)錯(cuò)誤地認(rèn)為高收入借款人信用風(fēng)險(xiǎn)較低。

綜合來(lái)看，盡管借款人、P2P平臺(tái)和投資者都“有意愿”為自己爭(zhēng)取最大利益，但結(jié)果表明三方的決策與實(shí)際情況相比都出現(xiàn)了一定程度的偏差，影響了平臺(tái)的健康發(fā)展。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，P2P平臺(tái)可以通過(guò)積累交易數(shù)據(jù)、完善征信模型、進(jìn)行實(shí)地認(rèn)證等方式提高信用識(shí)別能力，而個(gè)人投資者容易在交易中處于劣勢(shì)地位[ 23 ]。

五、結(jié)論及建議

現(xiàn)階段，消費(fèi)是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要?jiǎng)恿?，信貸市場(chǎng)規(guī)模隨之逐年擴(kuò)大。信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別是信用借貸的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，而完善的個(gè)人征信體系則是進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的基礎(chǔ)。本文利用“人人貸”平臺(tái)的公開交易數(shù)據(jù)，研究了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別情況，結(jié)果表明：我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別機(jī)制是部分有效的，但平臺(tái)在對(duì)借款人進(jìn)行信用評(píng)級(jí)時(shí)過(guò)于“保守”，信用評(píng)級(jí)的價(jià)值較弱；個(gè)人投資者則在借款人收入、受教育程度等因素的判斷上出現(xiàn)偏差。本文認(rèn)為，缺乏成熟的征信產(chǎn)品、存在征信數(shù)據(jù)壁壘是導(dǎo)致“判斷失誤”的重要原因。進(jìn)一步研究表明，我國(guó)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的信用識(shí)別機(jī)制部分有效是由于P2P平臺(tái)及借貸雙方的決策都存在偏差。本文認(rèn)為，進(jìn)一步完善我國(guó)個(gè)人征信體系、豐富個(gè)人征信產(chǎn)品是保障P2P借貸市場(chǎng)健康發(fā)展的前提。為此借鑒美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，本文提出如下建議：

第一，打破個(gè)人征信數(shù)據(jù)壁壘。現(xiàn)階段，我國(guó)個(gè)人信用信息數(shù)據(jù)分割現(xiàn)象依然明顯，個(gè)人信用信息有效共享有限。缺乏有效的信用信息激勵(lì)約束和收益分配機(jī)制是導(dǎo)致個(gè)人信用信息分割的主要原因。要打破個(gè)人征信數(shù)據(jù)壁壘，需協(xié)調(diào)征信機(jī)構(gòu)之間、征信機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)之間的利益分配矛盾，建立清晰、統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，明確接入機(jī)構(gòu)責(zé)任，引導(dǎo)和鼓勵(lì)各參與方依法合規(guī)共享數(shù)據(jù)。

第二，豐富個(gè)人征信產(chǎn)品。個(gè)人征信產(chǎn)品缺乏是制約信貸機(jī)構(gòu)尤其是P2P平臺(tái)、小貸公司等小微信貸機(jī)構(gòu)發(fā)展的重要因素?，F(xiàn)階段，在我國(guó)信貸市場(chǎng)應(yīng)用較為廣泛的個(gè)人征信產(chǎn)品主要是央行的個(gè)人征信報(bào)告。但央行個(gè)人征信報(bào)告存在覆蓋人群有限、信貸數(shù)據(jù)以銀行交易記錄為主、征信結(jié)果不夠直觀等問題。借鑒美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家的征信市場(chǎng)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，豐富征信產(chǎn)品市場(chǎng)，有利于降低信貸機(jī)構(gòu)征信成本[ 24-25 ]。以美國(guó)FICO為例，F(xiàn)ICO具有數(shù)據(jù)來(lái)源廣泛、客觀、快捷、直觀等優(yōu)點(diǎn)，但同時(shí)也存在結(jié)果維度單一，缺乏反映未來(lái)償還能力的指標(biāo)等缺點(diǎn)。在借鑒他國(guó)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，推動(dòng)央行個(gè)人征信報(bào)告與百行征信、個(gè)人征信報(bào)告之間的錯(cuò)位發(fā)展，實(shí)現(xiàn)不同的征信產(chǎn)品從多個(gè)維度描述居民的信用狀況，在直觀性、客觀性、全面性之間取得平衡，形成符合中國(guó)國(guó)情的個(gè)人征信產(chǎn)品。

第三，加強(qiáng)個(gè)人信息保護(hù)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，個(gè)人信息是征信業(yè)發(fā)展所不可或缺的數(shù)據(jù)資源。信息技術(shù)在征信領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，提升了數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)共享的效率，但也給個(gè)人數(shù)據(jù)安全帶來(lái)了隱患。隨著互聯(lián)網(wǎng)及移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，用戶在網(wǎng)絡(luò)上沉淀的數(shù)據(jù)越來(lái)越多，大量數(shù)據(jù)涉及居民個(gè)人隱私?，F(xiàn)階段，對(duì)個(gè)人數(shù)據(jù)保護(hù)的規(guī)范尚不完善，執(zhí)法力度不足，出現(xiàn)了大量未經(jīng)信息主體授權(quán)或者超越授權(quán)范圍而采集、報(bào)送、查詢、使用個(gè)人信息的現(xiàn)象[ 26 ]。征信機(jī)構(gòu)在采集及使用居民信息數(shù)據(jù)時(shí)，需嚴(yán)格按照法規(guī)制度和監(jiān)管要求開展業(yè)務(wù)活動(dòng)，在個(gè)人信息的采集時(shí)要確保經(jīng)過(guò)了信息主體的明確授權(quán)，并且在授權(quán)范圍內(nèi)使用，維護(hù)信息主體的合法權(quán)益。同時(shí)，需要對(duì)征信系統(tǒng)的技術(shù)防范措施進(jìn)行定期檢查和更新，從技術(shù)上杜絕征信信息濫采濫用等數(shù)據(jù)安全隱患。

參考文獻(xiàn)：

[1]曹亞廷.P2P網(wǎng)貸與征信系統(tǒng)關(guān)系研究[J].征信，2014（11）：15-18.

[2]陳曦，計(jì)興辰.淺談P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的征信和信用風(fēng)險(xiǎn)的控制[J].時(shí)代金融，2014（18）：63-64.

[3]AKERLOF.The market for“l(fā)emons”：quality uncertainty and the market mechanism[J].Quarterly journal of econom？ ics，1970（84）：488-500.

[4]MICHAEL C JENSEN，WILLIAM H MECKLING.Theory of the firm：managerial behavior，agency costs and owner？ ship structure[J].Journal of financial economics，1976（3）：305-360.

[5]AKINS B K，NG J，VERDI R S.Investor competition over information and the pricing of information asymmetry[J].Ac？ counting review，2012（1）：35-58.

[6]AMIRAM D，OWENS E，ROZENBAUM O.Do information releases increase or decrease information asymmetry？New evidence from analyst forecast announcements[J].Journal of accounting and economics，2016（1）：121-138.

[7]ARMSTRONG C S，CORE J E，TAYLOR D J，VERREC？ CHIA R E.When does information asymmetry affect the cost of capital？[J].Journal of accounting research，2011（1）：1-40.

[8]BARASINSKA N.The role of gender in lending business：evidence from an online market for peer-to-peer lending[J]. The New York times，2009（12）：1-25.

[9]BARASINSKA N，SCHAEFER D.Does gender affect fund？ ing success at the peer-to-peer credit markets？ evidence from the largest German lending platform[EB/OL].（2010-12-30）[2019-10-11].https：//www.diw.de/documents/pub？ likationen/73/diw_01.c.366502.de/dp1094.pdf.

[10]方匡南，吳見彬，朱建平，謝邦昌.信貸信息不對(duì)稱下的信用卡信用風(fēng)險(xiǎn)研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，45（S1）：97-107.

[11]何建奎，岳慧霞.美國(guó)個(gè)人信用體系范式及其對(duì)我國(guó)的借鑒[J].財(cái)經(jīng)問題研究，2004（11）：48-51.

[12]FREEDMAN S，JIN G Z.The information value of online so？ cial networks：lessons from peer-to-peer lending[J].Interna？ tionaljournalofindustrialorganization，2017（51）：185-222.

[13]KLAFFT M.Peer to peer lending：auctioning microcredits over the internet[EB/OL].（2008- 03- 06）[2019- 10- 12]. https：//papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm？abstract_id=13523 83.pdf.

[14]IYER R， KHWAJA，A I LUTTMER， E F et al.Screening in new credit markets：can individual lenders infer borrow？ er creditworthiness in peer-to-peer lending？[J].Social sci？ ence electronic publishing，2009（8）：9-31.

[15]BARASINSKA N.Does gender affect investors appetite for risk？ Evidence from peer-to-peer lending[J].Ssrn electron？ ic journal，2011（5）：31-49.

[16]POPE D G，SYDNOR J R.Whats in a picture？evidence of discrimination from prosper.Com[J].Journal of human re？ sources，2011，46（1）：53-92.

[17]溫小霓，武小娟.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸成功率影響因素分析--以拍拍貸為例[J].金融論壇，2014（3）：3-8.

[18]李淵博.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)中出借人投標(biāo)行為影響因子的實(shí)證研究——基于信任的視角[J].特區(qū)經(jīng)濟(jì)，2014（8）：135-137.

[19]吳小英，鞠穎.基于最小二乘法的網(wǎng)絡(luò)借貸模型[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2012（51）：980-984.

[20]廖理，吉霖，張偉.借貸市場(chǎng)能準(zhǔn)確識(shí)別學(xué)歷的價(jià)值嗎？——來(lái)自P2P平臺(tái)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].金融研究，2015（3）：146-159.

[21]GREINER M E，WANG H.The role of social capitalin peo？ ple-to-peoplelendingmarketplaces[EB/OL].（2009-12-30）[2019-10-11].https：//aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi？re ferer=&httpsredir=1&article=1176&context=icis2009.

[22]LEE E，LEEe B.Herding behavior in online p2p lending：an empirical investigation[J].Electronic commerce research& applications，2012（5）：495-503.

[23]李夢(mèng)然.P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投資者的信息識(shí)別與行為偏差[D].北京：清華大學(xué)，2014.

[24]廖理，李夢(mèng)然，王正位，賀裴菲.觀察中學(xué)習(xí)：P2P網(wǎng)絡(luò)投資中信息傳遞與羊群效應(yīng)[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2015（1）：156-167.

[25]廖理，李夢(mèng)然，王正位.聰明的投資者：非完全市場(chǎng)化利率與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別[J].經(jīng)濟(jì)研究，2014（7）：125-138.

[26]陳曦，計(jì)興辰.淺談P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的征信和信用風(fēng)險(xiǎn)的控制[J].時(shí)代金融，2014（18）：63-64.

特約責(zé)任編輯：古文

Research on Credit Risk Identification of Peer-to-Peer Lending Market

JIANG Xian-ling1，ZHANG Qing-bo1and CHENG Jian2

（1.University of International Business and Economics，Beijing100029，China；2.China Export& Credit Insurance Corporation，

Beijing100033，China）

Abstract：In recent years，Peer-to-Peer lending market has become a serious disaster area in the financial field of our country，various kinds of problems emerge in endlessly，which not only damage the profit of investors，but also seriously disturb the financial order of our country. It is of great practical significance to us to deeply study the problems existing in Peer-to-Peer lending market. Peer-to-Peer lending market is one of the most serious market of information asymmetry. The key link of Peerto-Peer lending is to identify the credit risk of the borrower. According to the theory of credit risk pricing，the loan interest rate should fully reflect the default risk. The validity of the credit risk identification mechanism in the loan market can be verified by testing the relationship between the loan interest rate and the default risk. The open historical transaction data of Renrendai platform provides a data source for testing the credit risk identification mechanism of Peer-to-Peer lending market. The empirical research results show that：the lending interest rate can partly reflect the credit risk of the borrower；but at the same interest rate level，other indicators have a significant relationship with the default risk，indicating that the same interest rate does not correspond to the same credit risk. Further research shows that，with the lack of personal credit report，there is the deviation between the judgment of borrower，P2P platform and the investor on credit risk influencing factors and the actual situation. The borrower with rich working experience has paid too much borrowing cost；there is the deviation between the judgment of platform on the impact of income on credit risk and the reality；and the investor ignores the value of the borrowers education experience. So we should further eliminate data barriers in personal credit report，enrich personal credit products，and protect the safety of residents credit data to ensure the sustainable development of loan market.

Key words：Peer-to-Peer lending；credit risk；personal credit report