本文關(guān)鍵詞：借款人描述性信息對投資人決策的影響——基于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

摘要：已有研究證明，在缺乏抵押機制的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸關(guān)系中，自愿性信息披露對投資人的決策會產(chǎn)生影響。但怎樣的自愿性信息披露會影響投資人的投資決策？對個人經(jīng)歷、性格、品質(zhì)等方面的敘述（即描述性信息）是否會對投資人決策產(chǎn)生影響？本文以手工收集的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺“拍拍貸”借款標(biāo)的為研究樣本，對描述性信息所包含的...

 

本文的研究貢獻主要體現(xiàn)在兩個方面：第一，已有研究雖然涉及借款人自愿性信息披露對投資決策的影響，但主要從客觀信息的披露數(shù)量進行研究，本文以描述性信息為研究視角，豐富了有關(guān)自愿性信息披露對投資決策產(chǎn)生影響的研究；第二，引入社會學(xué)研究方法，采用質(zhì)性分析的方法，提出了中國文化背景下借貸關(guān)系中描述性信息包含的特征，為描述性信息在信貸領(lǐng)域的研究提供了一定參考價值。

但是，限于樣本缺乏不成功還款的數(shù)據(jù)，本文還無法確定描述性信息是否能使投資人有效規(guī)避違約風(fēng)險，這將是我們后續(xù)研究的一項重要內(nèi)容。此外，不同描述特征間的相互促進或削弱作用；特征組合蘊含的復(fù)雜含義，如情緒的傳遞、個性的表達(dá)等；投資人個人情感因素是否導(dǎo)致判斷偏差，如投資人是否會對“為母親治病”、“為孩子上學(xué)”等特定內(nèi)容有格外的偏好和關(guān)注；投資人是否會更加信任與自己背景相似的借款等，均是我們未來的研究內(nèi)容。

借款人描述性信息對投資人決策的影響

——基于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的分析

內(nèi)容提要：已有研究證明，在缺乏抵押機制的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸關(guān)系中，自愿性信息披露對投資人的決策會產(chǎn)生影響。但怎樣的自愿性信息披露會影響投資人的投資決策？對個人經(jīng)歷、性格、品質(zhì)等方面的敘述（即描述性信息）是否會對投資人決策產(chǎn)生影響？本文以手工收集的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺“拍拍貸”借款標(biāo)的為研究樣本，對描述性信息所包含的特征進行分析。以隨機抽樣的方法從2011年7月至2013年6月的拍拍貸借款標(biāo)的中選取研究樣本，采用社會學(xué)研究中質(zhì)性分析的方法，確定了誠信、穩(wěn)定、顧家、追求生活品質(zhì)、有事業(yè)心、道德、刷信用、試一試8個描述性信息特征。實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，描述性信息會對投資人決策產(chǎn)生影響，提供更多描述性信息的借款人更容易成功借款；低信用等級的借款人傾向于提供更多的描述性信息；描述性信息中包含的不同特征對投資人決策的影響不同，表明自己是穩(wěn)定的更有助于成功借款。

關(guān)鍵詞：P2P網(wǎng)絡(luò)借貸  文本性描述  特征信息  投資決策

一、引  言

如何解決借款人和投資人之間的信息不對稱問題是能否成功借款的關(guān)鍵。現(xiàn)實中，個體經(jīng)營業(yè)主、低收入群體往往被排斥在傳統(tǒng)金融體系（正規(guī)銀行信貸）之外。一方面，此類借款人缺乏良好的個人征信報告、收入證明、資產(chǎn)證明等信息，使銀行面臨較高的逆向選擇風(fēng)險；另一方面，他們?nèi)狈τ行У牡盅簱?dān)保賢產(chǎn)，使銀行面臨較大的道德風(fēng)險。然而，隨著新興金融模式的發(fā)展，這類缺乏抵質(zhì)押物、沒有穩(wěn)定收入來源的借款人卻可以在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺成功借款。自2007年我國第一家小額網(wǎng)絡(luò)借貸平臺——拍拍貸成立以來，許多P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺如雨后春筍般相繼建立，并呈現(xiàn)交易規(guī)模快速增長、影響范圍漸趨廣泛的發(fā)展態(tài)勢。截至2012年末，全國規(guī)模以上P2P貸款服務(wù)平臺超過200家，2013年拍拍貸累積交易額超過10億元。

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的特點是：借貸雙方直接交易，無中介；非專家參與；借貸金額小、期限短、無抵押。以業(yè)務(wù)內(nèi)容最符合網(wǎng)絡(luò)借貸平臺標(biāo)準(zhǔn)的拍拍貸為例，其交易平臺上借款人和投資人一般為個人或小業(yè)主，主要包括學(xué)生、職員、網(wǎng)店店主、個體經(jīng)營業(yè)主等；借款金額在3000～200000元之間，通常低于10000元；借款期限一般為3～12個月；借款人不需提供抵押或擔(dān)保物。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸模式完全不同于傳統(tǒng)銀行。傳統(tǒng)銀行通過現(xiàn)場調(diào)查、專家認(rèn)證、集體審核等做法和嚴(yán)格的制度保證，確定借款人償還貸款的承諾值得相信，在此基礎(chǔ)上完成借貸交易。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺上，借貸雙方互不相識，資金交易無任何抵押品，投資人一般為非金融專家的普通人。然麗，這種看起來很“不靠譜”的小額借貸方式卻發(fā)展迅速，有效彌補了正規(guī)金融體系的不足，對銀行起到了一定的替代作用（Berger，2009）。究竟是何種機制設(shè)計能替代抵押擔(dān)保，有效解決借貸雙方的信息不對稱問題，保證P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的平穩(wěn)運行？這個問題引起了理論和實務(wù)界的廣泛關(guān)注。

顯然，在完全依靠信任的借貸模式中，投資人有效判斷借款人的信用水平，規(guī)避逆向選擇和道德風(fēng)險的唯一途徑就是信息。信息內(nèi)容足夠真實、信息量足夠大，有助于幫助投資人準(zhǔn)確判斷借款人誠信度，降低風(fēng)險。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中，借款人信息主要來自其直接提供的信息。借款人必須按照平臺要求提供可以確認(rèn)的信息，如身份證號、號碼等，也稱硬信息。但出于保護借款人隱私的目的，借款人提供的硬信息只由平臺管理方接受、確認(rèn)，并作為評判借款人信用等級的依據(jù)。投資人無法看到硬信息，只能看到經(jīng)過平臺加工后的組合信息——信用評級。出于同樣的目的，借款人也不了解投資人，借款人和投資人在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中是雙向匿名的。于是，此處似乎出現(xiàn)了悖論：沒有抵押制度的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中，投資人必須完全依賴信息規(guī)避逆向選擇和道德風(fēng)險，而P2P網(wǎng)絡(luò)平臺的信息披露機制又使投資人無法全面了解借款人的硬信息。既然如此，投資人如何有效規(guī)避投資風(fēng)險？顯然，一定存在其他保障機制使P2P網(wǎng)絡(luò)借貸走出風(fēng)險的悖論。

Petersen＆Rajan( 1994)、Berger＆Udell( 1995)認(rèn)為，當(dāng)存在嚴(yán)重的信息不對稱時，借款人與投資人之間的人際關(guān)系對借款成功起著非常重要的作用。人際關(guān)系的建立主要通過近距寓接觸，具體實現(xiàn)方式既可以是網(wǎng)絡(luò)，即通過網(wǎng)絡(luò)提供的大量信息實現(xiàn)近距離接觸；又可以是網(wǎng)站論壇，即通過留言、評價機制了解對方；也可以是借款人自愿披露的信息，即借款人通過主動披露反映自己特征的信息，留給投資人一個“全息”圖像。學(xué)者發(fā)現(xiàn)這些做法均有助于緩解信息不對稱，提高P2P網(wǎng)絡(luò)借貸成功率。Freedman&Jin(2008)、Lin et al．(2009)對一些提供群組功能的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺研究發(fā)現(xiàn)，加入群組的借款人比未加人群組的借款人更容易成功獲得貸款；Herrero-LoPez( 2009)認(rèn)為P2P網(wǎng)站上一對一或一對多的社交能夠提高借款成功率；Herzenstein et al．( 2012)、Pope&Sydnor( 2011)、Klaffe( 2008)發(fā)現(xiàn)借款人主動提供自己的特征信息，如性別、年齡、種族、婚姻、照片等對能否成功借款產(chǎn)生影響；Michels( 2012)研究發(fā)現(xiàn)，雖然那些毫無成本的、無法核實的自愿性信息披露可能并不是可靠的信息，但自愿性信息披露可以有效降低借款利率、提高投標(biāo)活躍度。

目前，有關(guān)自愿性信息披露與投資人決策的研究主要集中于客觀信息的披露數(shù)量，如是否披露借款目的，收人情況、收入來源、學(xué)歷情況、負(fù)債情況等。但對自愿披露的描述性信息，即有關(guān)個人經(jīng)歷、品質(zhì)、性格等信息，是否影響投資人決策的研究卻很少。按照Iyer et a1．(2010)的觀點，自愿性信息披露可以部分緩解P2P借貸中雙方匿名情況下的信息不對稱問題，使投資人區(qū)分出在同一信用等級內(nèi)實際信用分?jǐn)?shù)更低的借款人，但要取得投資人的信任，借款人還需要提供更有效的描述性信息，以幫助投資人全面認(rèn)識借款人。

描述性信息是指通過一系列的結(jié)構(gòu)性的表述來展示描述者情況的信息( Riessman,1993)，如對個人過去經(jīng)歷、現(xiàn)在狀況或未來希望的表述( Thompson，1996；Wong&King，2008)，以此向外界提供有關(guān)個人品質(zhì)和自身特征的刻畫( Gergen＆Gergen，1997)。在P2P借貸中，描述性信息就是借款人填寫的有關(guān)自身狀況（包括借款狀況）的敘述性語言。研究表明，描述性信息通過印象管理渠道塑造個人特征和特定身份，從而獲得想要的結(jié)果( Schlenker＆Weigold，1992)。描述性信息在經(jīng)濟領(lǐng)域中起到重要作用，，關(guān)于組織認(rèn)同的描述性信息能幫助企業(yè)家獲取所需的經(jīng)濟資源( Martens et a1．，2007)．企業(yè)家的商業(yè)陳述在不確定性較高的金融交易中起到關(guān)鍵的信息橋梁作用( Chen et al.，2009)�；谕瑯拥牡览恚覀冋J(rèn)為描述性信息在P2P借貸中也會起重要的作用，描述性信息通過對未來行為的塑造，在一定程度上預(yù)示借款人還款行為，使投資人建立對其的信任，從而影響投資決策。

通過對已有文獻的梳理，我們認(rèn)為有必要進一步就有關(guān)借款人描述性信息對投資決策的影響進行研究。首先，Herzenstein et al．( 2012)研究發(fā)現(xiàn)借款人描述性信息對投資決策產(chǎn)生影響，有助于提高借款成功率，但該研究主要集中于有關(guān)個人品質(zhì)的描述性信息，如借款人是否是可信的、道德的、宗教的等。而心理學(xué)研究顯示信任的獲得至少需要具備正直、能力、善意三個方面的認(rèn)可( Arrow，1974)，因此有必要對描述性信息進行多維分析。第二，已有研究均以英語為研究背景，而對描述性信息的理解受文化、語言和社會傳統(tǒng)等方面的重要影響，在東西方存在較大文化差異的情況下，有必要研究東方文化下描述性信息對借款決策的影響。第三，已有研究認(rèn)為描述性信息是借款人信用信息的補充，但由于我國征信體系相對落后，且我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺無法直接接人央行征信系統(tǒng)，平臺中的信用信息嚴(yán)重不足，在此情況下，若描述性信息與信用信息之間是補充關(guān)系，則我們預(yù)測描述性信息無法在中國P2P借貸中起到作用，若描述性信息與信用信息之間是替代關(guān)系，則我們預(yù)測描述性信息在中國P2P借貸中的作用更強�；谏鲜鲈�，本文選擇中國最早成立的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺——拍拍貸的交易數(shù)據(jù)作為研究樣本，研究描述性信息對投資人決策的影響，以此補充現(xiàn)有文獻的不足，并對實踐有一定指導(dǎo)意義。

本文以隨機抽樣的方法從2011年7月至2013年6月的拍拍貸借款標(biāo)的中選取研究樣本，采用社會學(xué)研究中質(zhì)性分析的方法，確定了誠信、穩(wěn)定、顧家、追求生活品質(zhì)、有事業(yè)心、道德、刷信用、試一試8個描述性信息特征。實證緒果表明，較低信用等級的借款人會在描述性信息中包含更多的特征；描述性信息有助于提高借款成功率，增加投資人投標(biāo)的踴躍度；不同特征對投資人決策的影響存在差異，有關(guān)借款人是穩(wěn)定的描述性信息會使投資人作出正面評價，提高借款成功率、降低滿標(biāo)時間，而顧家的、追求生活品質(zhì)的描述性信息會使投資人作出負(fù)面評價。

本文的研究貢獻主要體現(xiàn)在兩個方面：第一，已有研究雖然涉及借款人自愿性信息披露對投資決策的影響，但主要從客觀信息的披露數(shù)量進行研究，本文以描述性信息為研究視角，豐富了有關(guān)自愿性信息披露對投資決策產(chǎn)生影響的研究；第二，引入社會學(xué)研究方法，采用質(zhì)性分析的方法，提出了中國文化背景下借貸關(guān)系中描述性信息包含的特征，為描述性信息在信貸領(lǐng)域的研究提供了一定參考價值。

本文第二部分提出研究假設(shè)；第三部分介紹描述性信息特征的確定過程及其它研究變量；第四部分實證檢驗描述性信息對投資決策影響；最后得出結(jié)論。

二、假設(shè)提出

本文的研究主要基于拍拍貸平臺，因此在提出研究假設(shè)之前，我們先對拍拍貸的借款機制進行簡要介紹。

（一）P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺借款機制

P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的運作機制大同小異。本文以拍拍貸的借款標(biāo)的為研究樣本，因此以拍拍貨為例介紹P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的借款機制。

借款人在拍拍貸申請借款時，首先需要進行身份證注冊，并可自愿提供綁定、居住證明文件（包括銀行對賬單、公用事業(yè)繳費單、房產(chǎn)證、簿）、收人證明文件（包括央行征信記錄、交易流水或銀行存折、行駛證）等信息，拍拍貸根據(jù)上述信息對借款人進行信用評級，并根據(jù)其在拍拍貸的交易情況，按照借款、還款、逾期、違約等進行后續(xù)調(diào)整。完成注冊后，借款人就可以在拍拍貸平臺發(fā)布借款信息，包括借款金額、期限、利率。此外借款人還可以自愿披露標(biāo)準(zhǔn)化信息和非標(biāo)準(zhǔn)化信息：標(biāo)準(zhǔn)化信息包括借款目的、性別、年齡、婚姻狀況、文化程度、住宅狀況、是否購車等；非標(biāo)準(zhǔn)化信息是借款人對借款詳情的描述，包括關(guān)于“我”、“我想要使用這筆款項做什么”、“我的還款能力說明”三個部分，也就是本文研究的描述性信息。借款信息發(fā)布后，投資人就可以對該筆借款進行投標(biāo)，單個投資人的投標(biāo)額必須小于借款總額，以達(dá)到分散風(fēng)險的目的。投資人投標(biāo)總額達(dá)到借款金額即為滿標(biāo)，其后拍拍貸會對該筆借款進行審核，審核通過后即進入正式的借款環(huán)節(jié)。

由于拍拍貸的審核不考慮借款人自愿披露的信息，且滿標(biāo)后除非審核不通過，投資人不能再改變投資，困此本文以借款滿標(biāo)作為衡量成功借款的指標(biāo)。由于一個借款人對應(yīng)多個投資人，且一旦達(dá)到借款金額，投資人就不能再進行投標(biāo)，對于優(yōu)質(zhì)的借款標(biāo)的投資人需要迅速作出決策才能成功投標(biāo)，因此本文以滿標(biāo)時間作為衡量投標(biāo)踴躍度的指標(biāo)。

（二）研究假設(shè)

1．誰更愿意在描述性信息中包含更多特征？

描述性信息是為了塑造自身形象，印象管理理論認(rèn)為個人會有意識的去創(chuàng)造或者維持一個自己希望擁有的形象( Leary＆Kowalaski，1990)。個人可以有策略地運用描述性信息建立并維護所希望的形象( Rosenfeld et al.．1995)。生活中一個常見的例子是，如果某人獲得過很有份量的獎項或成就，他在簡歷中往往只將這類有分量的獎項或成就展示出來，而沒有獲得過許多獎項的人則更愿意將自己所有的榮譽都展示出來，以達(dá)到塑造自己很優(yōu)秀的目的。不過，印象管理的使用并不會傳遞完全的謊言，而是通過選擇自我形象的一個側(cè)面進行描述，樹立他們可能獲得支持的形象( Leary＆Kowalaski，1990)�；谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

Hl:信用等級越高的投資人在描述性信息中包含的特征數(shù)量越少；反之亦然，信用等級越低的投資人在描述性信息中包含的特征數(shù)量越多。

2．特征數(shù)量對借歉人投資決策的影響

盡管傳統(tǒng)經(jīng)濟學(xué)研究認(rèn)為未經(jīng)證實的信息是無關(guān)緊要的( Farrell＆Rabin，1996)，但心理學(xué)和行為經(jīng)濟學(xué)的相關(guān)研究證明在特定環(huán)境下，人們會把這些信息作為他們的決策依據(jù)之一，即使它并不包含任何有價值的內(nèi)容( Nisbett et al.，1981；Della et al．，2009)。本文認(rèn)為描述性信息所包含的特征數(shù)量會影響投資人的投資決策，這是由于過少的特征難以形成投資人對借款人的判斷。在P2P借貸中，借款人和投資人都是匿名的，投資人只能依靠借款標(biāo)的中披露的信息了解借款人的情況，而在缺乏足夠的信息時投資人是風(fēng)險規(guī)避的(Cox&Rich，1964)。因此，只有在借款人提供了足夠的描述性信息特征的情況下，投資人才能形成對借款人相對完整的判斷，從而產(chǎn)生對借款標(biāo)的興趣。否則投資人可能會懷疑借款人缺少足夠積極的信息，或者隱匿與借款有密切關(guān)系的信息。

基于上述分析，本文提出如下假設(shè)：

H2:在控制客觀變量和不確定信息的情況下，借款人在描述性信息中包含的特征數(shù)量越多，則越容易成功借款，且成功借款需要的時間（滿標(biāo)時間）越短。

3．特征內(nèi)容對于投資人決策的影響

描述性信息的內(nèi)容很多，是否都對投資決篥產(chǎn)生正面影響？影響的力度是否一樣？對這個問題的研究有助于我們深入了解描述性信息對投資人決策的影響�，F(xiàn)實生活有很多例證可以說明不同的描述會產(chǎn)生不同的影響結(jié)果。例如，兩個不同的推銷員推銷同一件產(chǎn)品，他們運用的描述方法、重點、內(nèi)容的不同會直接影響銷售結(jié)果。同樣，P2P借貸中借款人使用不同的方式展示自己誠信可靠也可能有不同的效果。比如在展示自己具備還款能力時，有的人傾向于用做了多少事情、還要做多少事情表達(dá)自己的能力，但在一些投資人眼中這種表述或許變成負(fù)面信息——做事情越多，借款人賠本或失敗的幾率可能越高，還款能力越差。有些人希望通過描述自己追求生活品質(zhì)，展示自己對生活有追求，性格陽光的形象，但投資人或許會理解為借款人貪圖安逸、不夠勤奮，降低對其還款能力的評價。Herzenstein et al．(2012)在對Prosper的研究也發(fā)現(xiàn)借款人的描述是有選擇的，當(dāng)借款人信用等級較低時，借款人傾向于有策略性地進行敘述，并建議投資人應(yīng)當(dāng)偏好那些表達(dá)出

道德、可信特征而不是經(jīng)濟困難特征的借款人�；谏鲜龇治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H3:描述性信息中的不同特征對借款成功率以及滿標(biāo)時間的影響是不同的。

三、研究設(shè)計

本部分首先介紹了數(shù)據(jù)來源，然后就描述性信息特征的確定方法進行詳細(xì)介紹，最后對其他變量進行了界定。

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用的研究數(shù)據(jù)來自拍拍貸平臺數(shù)據(jù)總庫，從拍拍貸2011年7月1日至2013年6月30日的122967條借款標(biāo)的中，采取隨機抽樣的方法抽取2500條借款標(biāo)的作為研究樣本。之后，按借款編號手工從拍拍貸網(wǎng)頁中摘取其他所需字段。剔除存在缺失值的觀察值，最終得到2331條借款標(biāo)的樣本數(shù)據(jù)。我們選擇201 1年7月到2013年6月作為數(shù)據(jù)區(qū)間，是因為拍拍貸自2011年起進入快速發(fā)展時期，這時期借款標(biāo)的較多，數(shù)據(jù)完整性相對較高。

（二）描述性信息變量的設(shè)計

為了檢驗描述性信息對投資人決策的影響，尤其是描述內(nèi)容對投資決策的影響，需要確定描述性信息中所包含的特征。描述性信息的內(nèi)容很多，怎樣從中提煉出可測試的特征是本文實證研究的第一步，也是最重要的一步。采用社會學(xué)質(zhì)性分析的方法對描述性信息進行分析，需要先提出主觀選擇的描述性信息特征，然后對其進行測試，得到可研究的特征，整個過程需要體現(xiàn)全面、準(zhǔn)確、客觀、可分析的原則。

1．確定主觀選擇特征的尋找方向

在主觀選擇描述性信息所包含的特征時，觀察發(fā)現(xiàn)借款人提供的描述性信息涵蓋了多個方面的內(nèi)容。諸多的描述試圖問投資人傳遞哪些方面的信息以證明自己是“可靠的”？如果我們可以確定哪些類別的描述會從哪些方面?zhèn)鬟f有用信息，就可以為尋找（或者說設(shè)定）主觀選擇特征確定一個有依據(jù)的方向。

首先，考慮到“信任”是實現(xiàn)資金借貸的決定性要素，為了得到借款，借款人必須獲取投資人的信任，因此，描述性信息的特征應(yīng)該基本圍繞“值得信任”展開。接下來的問題是，怎樣的借款人才是值得信任的？按照社會普遍的價值觀，一個人是否值得信任至少需具備正直（投資人能夠意識到借款人在道德上是正直的）、能力（借款人要有能力去完成所承擔(dān)的還款義務(wù)）、善意（借款人是善意的）(Arrow，1974)三方面特征。按照這個理解，結(jié)合描述性信息的內(nèi)容，尋找主觀選擇指標(biāo)的方向應(yīng)該是循著對借款人個人品質(zhì)的描述、對借款人能力的描述、對借款人生活狀況的描述三個方向進行。

對借款人個人品質(zhì)的描述應(yīng)體現(xiàn)借款人擁有高尚的道德品質(zhì)，因為道德高尚的人不會付出違背道德底線的心理成本而去欺詐、損害投資人利益，容易取得投資人信任，因此我們認(rèn)為這類信息中可以包括借款人是正直的、誠信的、道德的、善良的等內(nèi)容。對借款人能力的描述應(yīng)傳達(dá)出借款人有還款能力的信息，因此我們認(rèn)為這類信息可以包插反映借款人追求事業(yè)、具有穩(wěn)定收入或能應(yīng)對突發(fā)狀況等內(nèi)容。對借款人生活狀況的描述應(yīng)體現(xiàn)借款人承擔(dān)責(zé)任以及生活態(tài)度的特征，比如有家庭的借款人會給人以有責(zé)任心，不輕易冒險的印象，容易獲得投資人信任，追求生活品質(zhì)的人會為了一時的消費大量借錢。這在以勤儉節(jié)約為美德的中國社會可能難以輕易獲得投資人認(rèn)同，因此我們認(rèn)為這類信息可以包括反映借款人家庭與生活態(tài)度的內(nèi)容。主觀選擇特征的尋找方向歸納為表l所示內(nèi)容：

表1  主觀選擇特征的三個尋找方向（依據(jù)）

2．確定描述性信息特征

確定主觀選擇的方向后，就可以對研究樣本中描述性信息所包含的特征做主觀選擇。為了保證描述性信息特征合理、可信，我們設(shè)定三個基本原則：一是能夠獲得大眾的普遍認(rèn)同；二是能夠被合理的定義，并易于理解；三是對于相同的描述性信息，不同個人能夠取得一致的判定。按照這個原則，我們分三個步驟甄選描述性信息所包含的特征。

第一步，我們根據(jù)拍拍貸參與群體的特征，選定四名互不相識的、與拍拍貸主要參與者處于相似的年齡階段和學(xué)歷水平的研究助理進行特征甄選，以此確保我們獲取的特征與拍拍貸實際參與者的主觀判斷相一致。

第二步，在信息不能互相交換的情況下（四名研究助理均不知道其他三人是誰），安排四人對2331條借款標(biāo)進行獨立的、通篇的閱讀。按照主觀選擇特征的三個方向，各自對描述性信息進行主觀判斷，將特征進行細(xì)化。要求每人至少總結(jié)歸納出9個特征，并對各個特征進行獨立解釋。

第三步，組織四名研究助理對各自歸納的特征進行討論分析。當(dāng)某一特征在四人歸納的特征中均存在時，則保留這一特征；當(dāng)某一特征只在三個或者兩個人的特征中存在時，則進一步討論，分析保留該特征的理由以及舍奔該特征的原因，在取得四個人一致認(rèn)同后保留這一特征。最后，經(jīng)四人一致同意的特征共有8個，分別是：誠信，穩(wěn)定，顧家，追求生活品質(zhì)，有事業(yè)心，道德，刷信用值，試一試。各特征的定義及舉例說明見表2。

表2  選擇的描述性信息特征

“刷信用”和“試一試”這兩個特征不在我們最初設(shè)定的尋找方向中，其中“刷信用”是指借款人為了累積信用，提高信用評級而借款；“試一試”是指借款人出于體驗網(wǎng)絡(luò)借款的目的而借款。但這兩個特征在借款人提供的描述性信息中具有一定的普遍性，且部分借款標(biāo)的僅包含這兩個特征，此外，我們認(rèn)為投資人會預(yù)期此類借款人的安全性高，因此將其納入特征選擇中。

在確定了描述性信息所包含的特征后，我們借鑒Herzenstein et a1．(2012)的研究方法進行數(shù)據(jù)處理，并通過一致性分析確保數(shù)據(jù)處理結(jié)果是客觀可信的。

第一步，將2331條數(shù)據(jù)平均分為4個組，由四名研究助理按照表2中定義，判斷各個借款標(biāo)的的描述性信息是否包括這8個特征。如果描述性信息中包括有關(guān)誠信的表述，則X1為1，否則為0，其他特征以此類推。例如，在編號為260的借款標(biāo)的描述性信息中，可以獲得的特征是誠信、顧家以及有事業(yè)心，而不存在其他特征，則獲取的數(shù)據(jù)為10101000。一共獲得8組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包含2331個樣本量。通過四名研究助理對各自樣本（占總樣本的四分之一）的分別統(tǒng)計，形成8個特征的統(tǒng)計值。

第二步，對獲取的特征數(shù)據(jù)進行一致性檢驗。為此我們選擇描述性統(tǒng)計方法，運用頻率這一統(tǒng)計量判斷特征在描述性信息中的運用程度，并對特征數(shù)據(jù)進行一致性分析。所謂一致性是指對于同一描述性信息，四名研究助理獲得的特征判斷結(jié)果是一致的。該檢驗使用同意率以及Kappa值( Landis et al．，1977)進行判定。我們從2331條數(shù)據(jù)中隨機選擇100條數(shù)據(jù)，讓四名研究助理財這100條數(shù)據(jù)進行獨立判斷，按照8個特征存在與否，每名研究助理形成8組數(shù)據(jù)。為獲得同意率結(jié)果，我們檢查四名研究助理的判斷結(jié)果，如四人的結(jié)果完全一致記作100%，存在一人與其他三人不一致記作75%，兩兩不一致記作50%，最后取均值。在此基礎(chǔ)上進一步檢驗Kappa值，Kappa值越高，一致性滿意度越高。從表3可以看出，除“道德”特征外，其他7個特征的一致性程度較高，數(shù)據(jù)判斷結(jié)果是可信的。

表3  描述性信息特征的描述性統(tǒng)計

（三）其值變量界定

根據(jù)已有文獻以及拍拍貸借款標(biāo)的實際情況，我們選取10個控制變量，被解釋變量、控制變量和解釋變量的定義詳見表4。

表4  其他變量定義

四、實證檢驗結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計結(jié)果

本文首先對研究樣本的主要變量進行了描述性統(tǒng)計分析。從表5可以看出，描述性信息所包

含的特征數(shù)量均值為1.6，總體看來各借款標(biāo)的包含的特征數(shù)量較少。此外，借款人主要集中在26-31歲（年齡的均值為2.06），且以男性居多（性別的均值為0.71）。

表5  描述性統(tǒng)計

本文進一步對8個特征變量進行相關(guān)性分析。從表6可以看出，各特征變量之間存在一定的相關(guān)關(guān)系。

表6  不同特征的相關(guān)關(guān)系統(tǒng)計

（二）檢驗假設(shè)1：描述性信息特征與借款人信用等級

本文首先通過直觀的畫圖方式觀察描述性信息與借款人信用等級的關(guān)系。

圖1  描述性信息特征數(shù)量與借款人信用等級的關(guān)系

從圖1可以看出，描述性信息所包含的特征數(shù)量與借款人信用等級呈反向關(guān)系，借款人信用等級越高，描述性信息所包含的特征數(shù)量越少。這是由于低信用等級借款人塑造自身形象的需求更為強烈，也會在描述性信息上花費更多精力。

回歸分析顯示出相同的結(jié)果。從表7可以看出，借款人信用等級與描述性信息特征數(shù)量呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，借款人信用等級越低，越傾向于提供較多的描述性信息特征。此外，提供更多的認(rèn)證、標(biāo)題字?jǐn)?shù)越多的借款人越傾向于提供更多的描述性信息，年齡較小的借款人提供的描述性信息較少，這也反映提供較多描述性信息的借款人會更慎重地對待借款。

表7  描述性信息特征數(shù)量與借款人信用等級

（三）檢驗假設(shè)2：描述性信息特征數(shù)量對投資人決策的影響

投資人的決策主要可以通過兩個方面體現(xiàn)，一是投資人是否將錢借給借款人，二是投資人是否迅速借出款項。本文選取了是否滿標(biāo)( Full)和滿標(biāo)時間(Minute)2個被解釋變量，分別以Logitic模型和Poisson模型對其進行歸回。

表8  描述性信息特征數(shù)量與投資人決策

從表8可以看出，描述性信息所包含的特征數(shù)量與是否滿標(biāo)呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，與滿標(biāo)時間呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，描述性信息所包含的特征數(shù)量越多，借款標(biāo)的越容易滿標(biāo)，滿標(biāo)所需要的時間越短。描述性信息可以提高借款成功率，增加投標(biāo)活躍度，對投資人的投資決策產(chǎn)生正面影響。在控制了年份效應(yīng)之后，結(jié)果保持一致。此外，我們發(fā)現(xiàn)投資人更偏好年長的借款人，這可能由于投資人預(yù)期年長的借款人自有資產(chǎn)更多，還款更有保障，并且年長者容易給人一種更為可靠和穩(wěn)定的感覺。

（四）檢驗假設(shè)3：不同措述性信息特征對投資人決策的影響

對描述性信息特征的一致性分析顯示，“道德的”特征一致性較低（Kappa值為0.4845），因此在分析不同特征的影響時，我們剔除了這一特征。

表9  不同描述性信息特征與投資人決策

從表9可以看出，穩(wěn)定、顧家、追求生活品質(zhì)、刷信用、試一試的特征與借款成功率存在顯著的相關(guān)關(guān)系，其中，穩(wěn)定、刷信用、試一試的特征與借款成功率呈正相關(guān)關(guān)系，顧家、追求生活品質(zhì)的特征與借款成功率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。在控制了年份效應(yīng)之后，實證結(jié)果保持一致。這說明借款人將自己塑造為一個穩(wěn)定的人有助于使投資人對其產(chǎn)生正面印象，提高借款成功率，增加投標(biāo)活躍度，而對生活狀況的描述不利于投資人的判斷，實證結(jié)果與我們的推斷基本相符。而對于刷信用和試一試，這類特征表明借款的主要目的并不是實際使用這筆款項，并且借款人也可能在成功借款后并不進行提現(xiàn)，而是僅在平臺上循環(huán)使用，因此還款基本有保證，投資人也會對其給予正面評價。

（五）穩(wěn)健性檢驗

為驗證以上研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本文還進行了如下檢驗：一是增加有關(guān)借款人特征的控制變量，將借款者逾期次數(shù)、借款人身份、認(rèn)證類型作為控制變量，重新進行回歸分析，研究結(jié)論保持不變；二是調(diào)整樣本，將體驗標(biāo)、非提現(xiàn)標(biāo)j應(yīng)收賬款安全標(biāo)、審錯就賠標(biāo)等4種安全性相對較高的特殊類型借款標(biāo)的刪除，重新進行回歸分析，研究結(jié)論保持不變。

五、結(jié)論

本文分析了描述性信息在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺中的作用。研究發(fā)現(xiàn)，對于借款人而言，較高的信用等級會使其提供較少數(shù)量的特征描述；對于投資人而言，充足的特征描述會削弱信息不對稱帶來的負(fù)面影響，增強其對借款活動的信心，從而提高借款人的借款成功率。同時，充足的特征描述有利于加快投資人信息甄別速度，使其在較短時間內(nèi)全面地了解借款人，進而提高投標(biāo)速度，降低滿標(biāo)時間。此外，從描述性信息特征的內(nèi)容看，穩(wěn)定、顧家、追求生活品質(zhì)、刷信用、試一試這5個特征對借款成功率有較強的影響能力，其中穩(wěn)定、刷信用、試一試3個特征為正面影響，顧家、追求生活品質(zhì)為負(fù)面影響。研究表明，包含有效特征的描述性信息對投資決策有重要影響，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。在P2P借貸中，投資人在謹(jǐn)慎識別描述性信息的同時，選擇含右正向影響特征較多的項目，有助于減少投資等待時間，提高投標(biāo)成功率。

限于樣本缺乏不成功還款的數(shù)據(jù)，本文還無法確定描述性信息是否能使投資人有效規(guī)避違約風(fēng)險，這將是我們后續(xù)研究的一項重要內(nèi)容。此外，不同描述特征間的相互促進或削弱作用；特征組合蘊含的復(fù)雜含義，如情緒的傳遞、個性的表達(dá)等；投資人個人情感因素是否導(dǎo)致判斷偏差，如投資人是否會對“為母親治病”、“為孩子上學(xué)”等特定內(nèi)容有格外的偏好和關(guān)注；投資人是否會更加信任與自己背景相似的借款等，均是我們未來的研究內(nèi)容。

參考文獻

郭忠金、林海霞，2013：《P2P網(wǎng)上借貸信用機制研究——以拍拍貸為例》，《現(xiàn)代管理科學(xué)》第5期。

謝平、鄒傳偉，2012：《互聯(lián)網(wǎng)金融模式研究》，《金融研究》第12期。

宋文、韓麗川，2013：《P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中投資者出借意愿影響因素分析》，《西南民族大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）》第5期。

張娜，2010：《P2P在線借貸研究述評》，《經(jīng)營管理者》第8期。

Arrow, Kenneth, 1974, The Limits of Organization,  New York: Norhon, York.

Berger,S.,and F. Gleisner, 2009,” Emere;ence of Financial Intermediaries in Electronic Markets: The Case of Online P2P Lending”,BuR Busin,ess Research Journ,al,2(1).

BerSer,A.N。，and G.F.Udell, 1995,”Relationship Lending and Lines of Credit in Small Firm Finances” ,Jourrzal of Business, 68( 3)：351-381.

Chen, Xiao-Ping, Xin Yao, and Suresh Kotha, 2009,”Passion and Preparedness in Entrepreneurs’ Business Plan Presentations;A

Persuasion Analysis of Venture Capitalists’ FundinS; Decisions” ,Academy of Management Journ,al, 52(1),199-214.

Cox, Donald F..and Stuart U.Rich,  1964,“Perceived Risk and Consumer Decision-Making: The Case of Telephone Shopping”,Journal of Marketin,g Researchl (4),32-39.

Della Vigna,S。，and M. Gentzkow, 2009,” Persuasion: Empirical Evidence” ,An,n.ua/ Review of Economics,2:643-669.

Farrell, Joseph, and Matthew Rabin,  1996,” Cheap Talk” ,JournaL of Ecorzom.ic PerspecZives,  10(3),103-118.

Freedman,S.,and G.Z.Jin, 2008,“Do Social Networks Solve Information Problems For Peer-To-Peer Lending’/ Evidence from Prosper. Cam”, Working paper, University of Maryland.

GerSen, Kenneth J.,and Mary K.Gergen, 1997,“Narratives of the Self”,in Memory, Identity, Community:The Idea of Narrative in the Human Sciences, Lewis P. Hinchman and Sandra Hinchman, eds. Albany, NY: State University of New York, 161

Herrero-Lopez,S.,2009,”Social Interactions in P2P Lending”,In Proceedings of Lhe 3rd Workshop on Social Network Mining and Analysis(p.3)。ACM.

Herzenstein, M.,S.Sonenshein,and U.M. Dholakia, 2012,“Tell Me a Good Story and I May Lend You  Money:  The Role of NarraLives in Peer-to-peer Lending Decisions” ,Journal of Marketing Research, 48(SPL),S138-S149.

Herzenstein, Michal, Utpal M. Dholakia, and Rick L.Andrews, 2011,“Strategic Herding Behavior in Peer-to-Peer Online LoanAuctions” ,  lournal of Interactive Marketing25 ( 1 ) ,27-36.

Iyer, R. , A. I. Khwaja,  E. F. P. Luttmer,  and K. Shue, 2010, ” Screening in New Credit Markets:  Can Individual Lenders Infer Borrower Creditworthiness in Peer-To-Peer Lending7″ , Working paper, University of Amsterdam and Harvard University.

Klafft ,  M.  , 2008 , ” Peer to Peer Lending:  Auctioning Mircocredits over the Intemet” ,  Proceedings of the 2008  International Conference on Information Systems, Technology and Management(ICISTM 08) , March, Dubai, United Arab Ernirates.

Landis ,  I. Richard,  and Gary G. Koch ,  1977 ,” The Measurement of Ohserver Agreement far Categorical Data” ,  Biometrics, 33 ( 1 ) ,  159.

Leary, M. , and R. Kowalski,  1990, “Impression Management:  A Literature Review and a Two-Component Model” , Psychological Bulletin,107 ( 1 ) 34-47 .

Lin, M. , N. R. Prabhala, and S. Viswanathan, 2009,”Judging Borrowers hy the Company They Keep:  Social Networks and Adverse Selection in Online Peer-To-Peer Lending” , Working paper, University of Arizona and University of Maryland.

Martens,  Martin L. , Jennifer E. Jennings,  and P. Deveareaux Jennings, 2007, ” Do the Stories They Tell Get Them the Money They Need? The Role of Entrepreneurial Narratives in Resource Acquisition” ,Academ,y of Mart,agement Jou,rn,al, 50( 5) ,  1107-1132.

Meyer, T. , S. Heng, S. Kaiser, and N. Walter, 2007, Online P2P Lending Nibhles at Banks’ Loan Business, Deutsche Bank Research.

Michels ,  Jeremy, 2012 , ” Do Unverifiable Disclosures Matter? Evidence from Peer-to-Peer Lending” ,Accoun.ting Review ,  Vol. 87 ,  July,1385-1413.

Nisbett,  R. E. ,  H. Zukier,  and R. E. Lemley,  1981, ” The Dilution Effect:  Nondiagnostic Information Weakens the Implications of Diagnostic Information” ,Cognitive Psychology, 13 (2) : 248-277.

Petersen, M. A. , and R. G. Rajan, 1994,”The Benefits of Lending Relationships: Evidence from Small Business Data” , Journal of Fin,ance, 49( I ) : 3-37.

Pope, D. G. , and J. R. Sydnor, 2011, ” What’s in a Picture? Evidence of Discrimination from Prosper. Com” , Journal of Hum,arz Resources, 46 ( 1 ) : 3-37.

Riessman, Catherine Kohler,  1993 ,  Narrative Analysis. Newbury Park, CA:  Sage Puhlications.

Rosenfeld, Paul, Robert A. Giacalone, and Catherine A. Riordan, 1995, Impression Management in Organizations, Londen Routledge.

Schlenker, Barru, R. Michael, and F. Weigold, 1992,”1nterpersonal Processes Involving Impression Regulation and Management” Annual Review of Psychology43, 133-168.

Thompson, Craig J. ,  1996,” Caring Consumers:  Gendered Consumption, Meanings and the Juggling Lifestyle” ,Journal of Consumer Research, 22(4) ,388.

Wong, Nancy, and Tracey King, 2008,”The Cultural Construction of Risk Understanding through Illness Narratives” , JournaL of Consum,er Research ,  34 ( 5 ) , 579-594.

The Influence of Borrower’s Description on Investors’ Decision-Analyze Based on P2P Online Lending

Li Yan, Gao Yijun, Li Zhenni, Cai Zihao, Wang Bingting and Yang Yuxuan

( School of Business,  Renmin University of China )

Abstract: Studies have proved that in the absence of a mortgage mechanism /n P2P lending relationship, volumary disclosure of information would influence decisions of investors. Based on manual collection of loan data, we found that the Lextual description will provide obvious impact on investors decision, borrowers are more likely to provide more personal characteristics information successful borrowing; Low credit rating borrowers tend to provide more personal characteristic information; Different feature information to influence the investor decision-making, shows that he is sLable characteristics of the information the borrowing more contnbute to success.

Key Words:Peer-to-peer Online Lending; Identities; Narratives; Investors’ Decision Making

JEL Classificafion:Dll, G20

分享到：

0

往期回顧

系列三十六：“一帶一路”貿(mào)易對中國 有重要意義

朱青：兩法合并

瞿強：股權(quán)分置改革

許榮：債轉(zhuǎn)股

王秀芝：三項制度改革

郭慶旺：積極財政政策

  本文關(guān)鍵詞：借款人描述性信息對投資人決策的影響——基于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：111483