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摘要：本文通过采集人人贷从2011年起的交易数据，采用对比分析和实证分析相结合，定性与定量分析相结合，归纳与演绎相结合的方法，确定影响P2P流标的因素，运用二分类logistic回归模型建立流标与否的P2P网络借贷模型，并提出引导P2P网贷平台健康成长、促进我国小额借贷良性发展的相关建议。
关键词：P2P网贷平台 流标率 人人贷平台 借款人信息
P2P网络借贷（Peer to Peer）是指个人对个人的借贷，它是一种新兴的基于互联网的金融借贷形态。本选题拟在理论文献研究基础上，结合实证分析的结果，为引导P2P网贷行业的健康发展提供建议。
一、国内外研究现状
“互联网金融”作为国内的专有名词是由谢平提出的，他主要从支付方式、信息处理以及资源的有效配置三个角度对互联网金融的相关模式进行研究。而后，钟向群、龚明华等多位学者针对互联网金融的特征进行研究，认为互联网借贷模式具有效率高、成本低、信息化、普惠性等基本特征。在改进服务质量方面，冯军政等、牛锋等通过国内外案例对比，提出要从监管力度、网站用户信任度、感知风险能力等因素入手，积极改革和创新。针对P2P的借款成功率，郭阳等学者探究中介的作用、借款标的基本信息、借款人信用信息等因素对借款成功率的影响。
二、指标体系与模型建立
（一）P2P流标因素评价指标体系
笔者从借款标的本身属性、借款人主体信息、借款人信用情况三个角度出发，本着全面性、相关性和数据的可获得性原则，使用层次分析法进行指标选取并构建流标因素评价体系，其中，借款人学历、借款人工作年限、借款人信用情况属于分类变量，其基准比较分别是基于研究生及以上学历人群、5年及以上工作年限群体、HR等级群体进行的。
（二）Logistic回归模型实证
本文中Y=1代表已流标，Y=0代表成功借款。本文采用前进法（forward selection）进行变量的筛选，逐渐将变量纳入方程；变量移出方程采用LR法（最大似然比统计量）。本文采用SPSS软件进行模型的实证。
三、P2P流标的实证结果分析
根据回归结果， L=logic P= -1.409+0.420标的总额+0.183年利率-0.036还款期限-0.030年龄+0.232学历（1）+0.296学历（2）+0.669学历（3）-0.172房产-0.193车产+0.831工作年限（1）+0.505工作年限（2）-1.378成功借款+0.854失败借款-7.470信用（1）-2.379信用（2）-1.861信用（3）-1.616信用（4）-1.171信用（5）-1.974严重逾期，则流标率P=1/（1+e-L）。
研究表明，婚姻对流标率并没有显著的影响，在基本借款因素里，P2P网贷平台的流标率与借款金额和利率成正相关关系，与借款期限成负相关关系；流标率与借款人主体信息要素均成负相关关系；与借款人信用信息要素中借款失败次数成正相关关系，与其余成负相关关系。
四、结论及政策建议
P2P小额贷款处于较高市场化的地位，它直接有利于有小额借贷需求的低净值人群迅速进入市场，同时也有利于投资者自主进行资产配置。然而，线上审核造成的信息不对称导致道德风险频发。由此P2P平台要在大数据的互联网金融背景下建立自身的风控体系，具体来说：
（一）P2P模式需解决合规性问题
发展不足5年的P2P行业属初创阶段，政策上仍有许多空白，如资金池的合规性问题。未来规范化的发展过程中，相应的行业限制与规则亟待完善。同时，平台单笔借贷的金额和利率目前并无具体规定，但法律有相关的高利贷利率限制——不得超过基准年利率的4倍。显然平台想要长远发展，首先要做好合规性建设，避免钻法律漏洞。
（二）P2P模式需解决信息不对称问题
行业能够以高速发展，得益于其解决了一部分垄断性问题。可随之而来的问题就是信息不对称，平台与用户、用户与用户之间不进行线下接触，完全凭借虚拟通道确认信息，这比传统的金融机构面临更大问题。未来发展中，信息化形成网络形态的信息验证可助推此类问题的解决。
（三）P2P平台标的成功比率有待提高
分析发现，人人贷平台流标率高达74.3%，也就是目前众多平台面临的共同问题。对此，平台需要进行信息审核、风控及借贷人的有效筛选，最好能够用模型量化指标，通过过滤的方式提升平台标的成功率，这对于平台的信誉及规范性有很大改善。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）：11—22
[2]钟向群.探索互联网金融新模式[J].中国金融，2013（24）：45—46
[3]龚明华.互联网金融：特点、影响与风险防范[J].新金融，2014（2）：8—10
[4]冯军政，陈英英.P2P信贷平台：新型金融模式对商业银行的启示[J].新金融，2013（5）：56—59
[5]牛锋，杨育婷，徐培文.当前我国网络借贷发展中存在的问题与对策[J].西南金融，2013（9）：20—24
[6]郭阳.中国P2P小额贷款市场借贷成功率影响因素分析[D].天津：天津大学，2012
（孟祥岩，1991年生，河北张家口人，北京交通大学经济管理学院。研究方向：企业经济与管理决策定量分析。王璐，1991年生，山西忻州人，北京大学软件与微电子学院。研究方向：互联网金融）
关键词：P2P网贷平台 流标率 人人贷平台 借款人信息
P2P网络借贷（Peer to Peer）是指个人对个人的借贷，它是一种新兴的基于互联网的金融借贷形态。本选题拟在理论文献研究基础上，结合实证分析的结果，为引导P2P网贷行业的健康发展提供建议。
一、国内外研究现状
“互联网金融”作为国内的专有名词是由谢平提出的，他主要从支付方式、信息处理以及资源的有效配置三个角度对互联网金融的相关模式进行研究。而后，钟向群、龚明华等多位学者针对互联网金融的特征进行研究，认为互联网借贷模式具有效率高、成本低、信息化、普惠性等基本特征。在改进服务质量方面，冯军政等、牛锋等通过国内外案例对比，提出要从监管力度、网站用户信任度、感知风险能力等因素入手，积极改革和创新。针对P2P的借款成功率，郭阳等学者探究中介的作用、借款标的基本信息、借款人信用信息等因素对借款成功率的影响。
二、指标体系与模型建立
（一）P2P流标因素评价指标体系
笔者从借款标的本身属性、借款人主体信息、借款人信用情况三个角度出发，本着全面性、相关性和数据的可获得性原则，使用层次分析法进行指标选取并构建流标因素评价体系，其中，借款人学历、借款人工作年限、借款人信用情况属于分类变量，其基准比较分别是基于研究生及以上学历人群、5年及以上工作年限群体、HR等级群体进行的。
（二）Logistic回归模型实证
本文中Y=1代表已流标，Y=0代表成功借款。本文采用前进法（forward selection）进行变量的筛选，逐渐将变量纳入方程；变量移出方程采用LR法（最大似然比统计量）。本文采用SPSS软件进行模型的实证。
三、P2P流标的实证结果分析
根据回归结果， L=logic P= -1.409+0.420标的总额+0.183年利率-0.036还款期限-0.030年龄+0.232学历（1）+0.296学历（2）+0.669学历（3）-0.172房产-0.193车产+0.831工作年限（1）+0.505工作年限（2）-1.378成功借款+0.854失败借款-7.470信用（1）-2.379信用（2）-1.861信用（3）-1.616信用（4）-1.171信用（5）-1.974严重逾期，则流标率P=1/（1+e-L）。
研究表明，婚姻对流标率并没有显著的影响，在基本借款因素里，P2P网贷平台的流标率与借款金额和利率成正相关关系，与借款期限成负相关关系；流标率与借款人主体信息要素均成负相关关系；与借款人信用信息要素中借款失败次数成正相关关系，与其余成负相关关系。
四、结论及政策建议
P2P小额贷款处于较高市场化的地位，它直接有利于有小额借贷需求的低净值人群迅速进入市场，同时也有利于投资者自主进行资产配置。然而，线上审核造成的信息不对称导致道德风险频发。由此P2P平台要在大数据的互联网金融背景下建立自身的风控体系，具体来说：
（一）P2P模式需解决合规性问题
发展不足5年的P2P行业属初创阶段，政策上仍有许多空白，如资金池的合规性问题。未来规范化的发展过程中，相应的行业限制与规则亟待完善。同时，平台单笔借贷的金额和利率目前并无具体规定，但法律有相关的高利贷利率限制——不得超过基准年利率的4倍。显然平台想要长远发展，首先要做好合规性建设，避免钻法律漏洞。
（二）P2P模式需解决信息不对称问题
行业能够以高速发展，得益于其解决了一部分垄断性问题。可随之而来的问题就是信息不对称，平台与用户、用户与用户之间不进行线下接触，完全凭借虚拟通道确认信息，这比传统的金融机构面临更大问题。未来发展中，信息化形成网络形态的信息验证可助推此类问题的解决。
（三）P2P平台标的成功比率有待提高
分析发现，人人贷平台流标率高达74.3%，也就是目前众多平台面临的共同问题。对此，平台需要进行信息审核、风控及借贷人的有效筛选，最好能够用模型量化指标，通过过滤的方式提升平台标的成功率，这对于平台的信誉及规范性有很大改善。
参考文献：
[1]谢平，邹传伟.互联网金融模式研究[J].金融研究，2012（12）：11—22
[2]钟向群.探索互联网金融新模式[J].中国金融，2013（24）：45—46
[3]龚明华.互联网金融：特点、影响与风险防范[J].新金融，2014（2）：8—10
[4]冯军政，陈英英.P2P信贷平台：新型金融模式对商业银行的启示[J].新金融，2013（5）：56—59
[5]牛锋，杨育婷，徐培文.当前我国网络借贷发展中存在的问题与对策[J].西南金融，2013（9）：20—24
[6]郭阳.中国P2P小额贷款市场借贷成功率影响因素分析[D].天津：天津大学，2012
（孟祥岩，1991年生，河北张家口人，北京交通大学经济管理学院。研究方向：企业经济与管理决策定量分析。王璐，1991年生，山西忻州人，北京大学软件与微电子学院。研究方向：互联网金融）