借款者個人特征信息對網貸投資意愿的影響

肖琦+楊曉麗

摘要：研究表明，在網貸交易中，借款人自主披露的信息會對投資決策產生影響。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？文章以網絡爬蟲程序為工具，抓取一定時間內P2P網絡借貸平臺“人人貸”債權標的為研究樣本，對個人特征信息進行實證分析。研究結果顯示，個人特征信息會對投資意愿產生影響，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、有一定工作經驗、在較發達省市工作的借款群體的標的；不過當債權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。

關鍵詞：P2P網貸；個人特征信息；投資意愿

一、引言

從2013年開始，互聯網金融在中國的發展迅猛，令人矚目。但同時，互聯網金融也飽受社會質疑。網貸之家的數據顯示，2017年上半年，全國P2P網貸平臺停業及出現問題的就有404家，停業及問題平臺發生概率為64.22%。網貸平臺企業面臨著信用風險與經營風險的雙重難題。兩種風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貸平臺信貸投資的影響。希望通過研究發現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信息，網貸平臺也可以加強相關信息的核實，從而改善信息不對稱程度，減少信貸風險，這樣能夠促進網貸平臺融資效率，降低投融資交易成本。同時，研究網絡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險預警信號。

二、文獻綜述

眾多學者發現，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。在信息不對稱環境下，當投資人無法根據有效信息判斷借款人風險時，此時各種標簽（包括身份）將發揮信號傳遞的作用，投資人根據標簽來設置金融門檻，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）研究發現金融借貸市場存在性別歧視。Duarte等（2010）發現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 交易數據，發現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）利用人人貸數據發現我國P2P借貸市場存在身份歧視現象，身份等級高的借款人更容易獲得貸款。

由于我國P2P網貸發展較晚，征信體系仍有待完善，信息不對稱問題相對嚴重，投資人會根據標簽設置門檻，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）對網貸行業的貸款可得性進行了實證研究，結果表明人口屬性和借貸數據顯著影響還款情況，其中男性、收入來源和借款金額正向顯著影響；牛潔（2016）針對我國網貸市場的羊群效應進行了實證研究，投資人的羊群效應顯著，標的項目已籌集的投資金額和已有的投標人數越多，越能吸引后續投標，該標的項目成功可能性越大。

現有研究表明，在征信系統比較完善、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，從而降低投資風險。多項實證研究結果表明個人特征信息對網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，研究結果也有矛盾之處。本文將研究重點放在個人特征信息上，創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、學歷）、地域信息（所在城市）和資產信息（房產、車產、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

現實生活中，借貸行為容易發生在熟人之間，而且整個交易過程較為可靠，借貸雙方能夠達成交易。P2P網貸交易在一定程度上符合熟人借貸的特點，具體表現如下：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，并被調低信譽評級。其中，要想使得網絡貸款達到和現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個人特征信息，鑒于網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。基于上述分析，本文提出假設如下：

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網貸平臺潛在的信用風險和經營風險較高，貸款人對于投資標的的選擇也就尤為重要了。根據已有研究成果，借款人的性別、學歷、資產負債情況、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、工作職務、工作年限等信息，一個個體經營者也可以自稱董事長、經理，一位自雇人士也可以自稱年入百萬，如果不經實地考察，軟信息難辨真偽，因此投資者很難相信此類信息。基于上述分析，本文提出假設如下：

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、研究設計

（一）數據來源

本文的研究數據是利用網絡爬蟲軟件抓取了人人貸網頁上的債權轉讓數據。數據抓取時間從2017年5月1日到7月14日，并在抓取到2405條債權轉讓標的信息中，用隨機抽樣的方法選取700條數據作為研究對象，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）實證檢驗結果和驗證假設。

本文首先建立滿標時間與各個影響因素的回歸方程。驗證假設一和假設二，再利用logistic模型，對驗證假設三進行驗證。多元線性回歸方程見表2。

實證結果顯示（模型Ⅰ～Ⅳ），年齡、房產、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關系，年齡越大，有房貸會顯著增加滿標時間；而房產、工作時間、用途三個變量成負相關關系，有房產、工作時間越長、借款用途較為合理則滿標時間越短。同時也能夠發現投資人在選擇投資目標時并沒有顯著的性別歧視現象。可以驗證假設一，即個人特征信息對投資者選擇投資標的具有顯著影響。

關于假設二，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。因此可以驗證假設二。

五、結語

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。研究發現，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驗、還貸壓力小、學歷較好、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，同時風險性較小。實證分析結果符合當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。

研究還發現，當債權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險，盲目追求超額收益。這也間接加劇了P2P交易的信貸風險。建議政府方面加強對投資者進行相關風險教育，P2P平臺加大信貸資質投資，增加信息披露數量，提升信息質量。

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： 互聯網金融創新效率研究——基于P2P 網絡借貸[J]. 經濟管理， 2015（04）.

[5]溫小霓，武小娟.P2P網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：江蘇師范大學商學院）endprint