农民融资难、融资贵问题一直是制约我国“三农”发展的一个重要因素。在现阶段,农村网络使用条件的日益成熟以及巨大的“三农”金融缺口,为互联网金融支持“三农”发展提供了良好的条件。在“三农”互联网金融领域,专注于“三农”业务的P2P网贷对此发挥了重要作用。但是,农户征信的缺失问题使得P2P网贷在开展涉农业务时面临着很大的农户信用风险。因而进一步加深对P2P网贷涉农业务信用风险的识别与评估研究,对P2P网贷平台完善农户信用风险的评估机制具有重要的参考意义。基于此,本文以翼龙贷为例,通过理论分析和实证研究对P2P网贷涉农业务的信用风险进行研究。本文的研究思路如下:首先,在对相关文献进行研究梳理的基础上,对本文所涉及的相关概念及理论进行了界定分析;其次,在分析我国P2P网贷涉农业务发展现状的基础上进一步解释了P2P网贷涉农业务信用风险的含义及其成因;然后,以翼龙贷为例,在分析平台涉农业务发展概况的基础上,从平台涉农业务的运营模式、内部控制、农户外部环境及自身特征四个方面对其信用风险进行了识别,并进一步从违约农户的基本信息及还款能力两方面对平台涉农业务的违约状况进行了分析;再次,对翼龙贷中的农户信用风险进行评估,基于主成分分析及Logistic回归模型对翼龙贷中公开的农户贷款信息进行量化研究,构建出了评估其信用风险的计量模型,并通过模型分析了农户贷款申请信息对其信用风险的影响。最后,得出本文的结论并提出了相关建议。通过研究分析得出以下结论:(1)本文以翼龙贷为例从平台涉农业务的运营模式、内部控制、农户的外部环境及自身特征四个方面识别了其存在的信用风险。(2)本文利用主成分分析从13个解释变量中提取8个,最终有4个通过显著性检验分别为信用成分、还款能力成分、利息成分及债务成分。(3)本文构建了翼龙贷农户信用风险的评估模型,该模型整体拟合效果较好,对评估农户借款人的信用风险具有一定的参考价值。另外通过对评估模型的分析发现,借款农户的负债情况、年收入、文化程度及房产对其违约概率有显著影响,即在农户没有负债、年收入越高、文化程度越高及房产价值较大时,农户的违约概率较低。