P2P网贷市场研究现状述评

李蕾玲 诸梦婕

摘要：在已有关于互联网金融发展的思想理论、普惠金融发展理论、P2P平台综合治理发展理论的基础上，通过对P2P网贷平台违约因素及歧视现象研究现状进行梳理，把握P2P网贷市场的发展特性，针对已有研究的不足提出相关理论建议。

关键词：P2P网贷市场;研究现状

一、引言

近年来，随着金融科技和互联网金融技术应用的蓬勃发展，党中央、国务院及政府与企业层面均高度重视P2P网贷行业的良性发展与普惠金融的开展。P2P金融的管理与发展从2015年开始就连续被写入政府工作报告，国家也先后出台了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》等管理规划P2P金融发展的政策，为规范P2P行业健康发展与推动普惠金融实施带来了明显的政策指引。发展P2P金融服务有利于实现更多大众的借贷需求，在优化社会资金需求配置和推动社会经济发展进步扮演着重要角色。

二、P2P网贷市场违约因素研究现状分析

李梦然（2014）研究证明我国P2P网贷行业行为存在一定程度的羊群效应，且由于投资者信息识别不完全性，个体投资者很难拥有借款人更多的私有信息[1]。缪莲英和陈金龙（2014）研究了社会资本对Prosper网贷平台借款人违约风险的影响，发现引入社会资本机制设计能有效降低P2P行业违约率[2]。顾慧莹，姚铮（2015）研究表明信息越真实，借款动机的可靠性越强，借款人违约率和违约速率越低，与还款能力相比，还款意愿与借款人违约率更显著相关。此外，信用评级也是影响违约率的重要因素之一，二者呈负相关，借款违约高峰期往往为借款中后期[3]。

Carlos Serrano-Cinca，Begoña Gutiérrez-Nieto 和 Luz López-Palacios（2015）以Lending Club為例，发现P2P平台指定的等级与违约概率之间存在明显的关系[4]。贷款目的也是解释违约的因素之一：婚礼是风险较低的贷款目的，而小企业是风险最高的。借款人的特征，如年收入，当前住房状况，信贷历史和借款人债务是相关变量。在贷款金额或工作年限上没有发现统计结果上的显着差异。Cathy W.S.Chen，Manh Cuong Dong，Nathan Liu 和 Songsak Sriboonchittad（2019）使用logistic quantile regression（LQR）模型，发现包括期限，贷款期限（贷款的合同时间），应付利息，利率，贷款类型和法规变更等变量会增加违约的可能性，并在特定的分位数水平上表现出明显的周转性[5]。

三、P2P网贷市场歧视现象研究现状分析

廖理，李梦然和王正位（2014）以“人人贷”交易平台订单为样本，研究中国互联网金融中是否存在地域歧视现象，结果表明中国P2P平台存在地域歧视现象，并且这种歧视是非理性的[6]。庄雷和周勤（2015）基于“拍拍贷”平台交易数据，通过实证研究证明中国P2P网贷市场中存在着明显的身份歧视，并且市场信息披露水平与身份歧视程度没有明显关系 [7]。陈霄和叶德珠（2016）运用二元Logit模型，研究性别与借款成功率、借款违约率之间的关系，研究发现P2P网络借贷环境中存在对于女性借款人，尤其是单身女性的非理性歧视 [8]。蒋彧，施一舟（2017）从借贷双方的角度出发，证明中国互联网金融中存在婚姻歧视现象，并且贷款人的学历、收入高低、居住地等因素对于婚姻歧视的程度都有明显影响[9]。

Dongyu Chen，Xiaolin Li，Fujun Lai（2017）发现女性借款人比男性借款人更有可能获得资金;但是为换取更高的资金成功率，女性借款人要支付更高利率。得出借款人的性别能够缓和借款人属性与贷款结果之间的关系的结论。同时研究表明，在线上P2P借贷市场中，基于利润的统计歧视和代价大的基于取向的歧视并存，但是造成歧视的根本原因却有所不同[10]。

四、总结与展望

笔者发现各类歧视中很多具有地域和文化的特殊性，不同国家存在一定差异。但目前的研究局限之处在于缺少对于形成歧视原因的进一步探究，及对于这一歧视给借贷双方、资本市场所带来经济损失的量化。在未来研究中，可以利用计量经济学等实证方法，将行为金融学与传统经济学结合，最终以期达到构建有价值的解决机制与途径以弱化P2P网贷行业歧视问题的目的，实现资本市场中资源的有效配置，提高效率。

参考文献：

[1]李梦然.P2P网络借贷投资者的信息识别与行为偏差[D].清华大学，2014.

[2]缪莲英，陈金龙.P2P网络借贷中社会资本对借款者违约风险的影响——以Prosper为例[J].金融论坛，2014，19（03）：9-15+66.

[3]顾慧莹，姚铮.P2P网络借贷平台中借款人违约风险影响因素研究——以WDW为例[J].上海经济研究，2015（11）：37-46.

[4]Serrano-Cinca Carlos，Gutiérrez-Nieto Begoña，López-Palacios Luz.Determinants of Default in P2P Lending.[J].PloS one，2015，10（10）.

[5]Cathy W.S.Chen，Manh Cuong Dong，Nathan Liu，Songsak Sriboonchitta.Inferences of default risk and borrower characteristics on P2P lending[J].North American Journal of Economics and Finance，2019，50.

[6]廖理，李梦然，王正位.中国互联网金融的地域歧视研究[J].数量经济技术经济研究，2014，31（05）：54-70.

[7]庄雷，周勤.身份歧视：互联网金融创新效率研究——基于P2P网络借贷[J].经济管理，2015，37（04）：136-147.

[8]陈霄，叶德珠.中国互联网金融中的性别歧视研究[J].金融评论，2016，8（02）：1-15+124.

[7]蒋彧，施一舟.P2P网络借贷中的婚姻歧视现象——基于“人人贷”的经验数据[J].财经论丛，2017（09）：45-55.

[8]陈霄，叶德珠.中国互联网金融中的性别歧视研究[J].金融评论，2016，8（02）：1-15+124.

[9]庄雷，周勤.身份歧视：互联网金融创新效率研究——基于P2P网络借贷[J].经济管理，2015，37（04）：136-147.

[10]Dongyu Chen，Xiaolin Li，Fujun Lai.Gender discrimination in online peer-to-peer credit lending：evidence from a lending platform in China[J].Electronic Commerce Research，2017，17（4）.

作者简介：李蕾玲 （2000年8月 ）女，籍贯：安徽合肥人，汉族，江南大学商学院工业工程专业在读本科生。