软信息对网贷平台借款人的借款获得与违约风险的影响

——来自“人人贷”的经验证据

1、2

孟娜娜 ，粟 勤1 （1.对外经济贸易大学金融学院，北京市100029；2.石家庄邮电职业技术学院，河北 050023）

石家庄

个人对个人（P2P）网络借贷通过互联网将投资人（贷款人）与借款人直接联接，借助专业系统平台帮

摘 要：

P2P助借贷交易双方确立借贷关系并达成交易。由于“硬信息”严重不足，造成 网贷平台的信息不对称问题尤其突出。在借款人的借款信息中，“借款文本描述”为借款人提供了补充其借款事项相关信息的渠道，也为投资人提

2014—2015供了判断借款人真实借款用途以及信用状况的“软信息”。以“人人贷”网贷平台 年借款人订单数据作为研究样本，运用二元选择模型考察了“借款文本描述”项所包含的内容和情绪对于借款人的借款获得以及违约风险的影响，实证结果发现，在控制了借款事项、借款人基本信息、借款人信用以及获得借款的年度和地区等影响因素之后，“借款文本描述”所包含内容的完整性有助于提高借款人的借款成功率；而“借款文本描述”中情绪反应的存在却显著降低了借款人的借款成功率。但是内容和情绪对于借款人违约风险的揭示作用有限，很难从实证结果中获得强有力的支撑。

关键词：共享金融；个人对个人；软信息；网贷平台；借款获得；违约风险

中图分类号：F832.4 文献标识码：A文章编号：1007-8266（2018）03-0085-10 一、引言

个人对个人（P2P）网络借贷是借助互联网技术为广大居民提供普惠金融服务的互联网金融产品，具有方便、快捷且易于操作等特点。作为正规金融工具的补充，P2P

网络借贷有助于在一定程度上降低金融中介成本，缓解金融排斥，为借款人与投资人（即贷款人）搭建高效的网络互动平台，提高社会参与者的金融服务可获得性，促进全社会

。P2P

普惠金融发展[1] 网络借贷商业模式，为经济社会中难以通过正规渠道获得借款的资金需求者 和拥有闲置资金且期望寻求较高投资收益的资金

[2]。供给者搭建了便利的网络交易渠道 P2P

通过 网贷平台，投资人可以贷出资金以获得较高的收益回报，而借款人则可以用较低的融

P2P资成本来满足自身资金需求。但是随着 网贷平台数量与交易规模的爆发式增长，其内在的和

P2P外在的金融风险不断加剧。尤其是 网络借贷平台在经营过程中存在的征信不足、违约率较高

P2P等问题，在一定程度上制约着 网络借贷平台的发展。此外，P2P

网贷平台借贷双方之间存在严重的信息不对称，进一步导致平台客户违约风险问

P2P题突出，由此违约风险也成为 网络借贷交易中最主要的风险类型之一[3]。在缺乏抵押担保机制

P2P

的 网络借贷交易中，借款人自愿披露信息的真

。P2P实可靠性问题最为突出[4] 网络借贷平台的借款人总是倾向于公开有助于提升自身信用等级并且能够顺利获得借款的有利信息，而贷款人（投资人）则仅仅通过借款人在平台公布的相关信息做出是否向借款人借款以及是否存在违约风险的大致评估。

一、理论基础与研究假设

（一）软信息对于借款获得的影响

软信息（Soft Information）是相对于可量化的财务数据、资产抵押和信用评估等“硬信息”而言的，是能够反映借款人的偿债能力与偿债意愿的、具有个性化特征且难以量化的增量信息。“软信息”在很大程度上可以代替“硬信息”，弥补由于借款人财务信息不完善、抵押品匮乏等导致的信贷缺

[5-6]。口，进而有助于改善借款人不利的信贷条件在传统金融市场中，借款用途等软信息对于能否成功融资具有很大影响，无论是商业银行等正规金融机构还是民间借贷的贷款人，都会参考借款用途等“软信息”判断借款人的信用风险。尽管P2P

网络借贷模式通过互联网信息技术促进了借

P2P贷双方的资金匹配，但是 网络借贷双方依然存在严重的信息不对称，并且极易引发逆向选择与

。米歇尔斯（Michels J） P2P道德风险[7] [8]提出在网络借贷中，投资人（贷款人）的投资决策（贷款）不仅依赖于借款人提供的“硬信息”，借款人提供的“软信息”在很大程度上也发挥重要作用。庄雷

P2P

等[9]提出 网络借款中，借款用途等软信息的披露有助于生产型借款订单的达成，可以作为中小微企业融资的有效途径，促进互联网金融创新对于实体经济发挥积极作用。此外，大量的实证研究表明，年龄、性别、相貌、体重、地域、种族以及借款人的文字描述等软信息都会对借款成功率产生显著影响[ 10-13 ]。

（二）软信息对于违约风险的影响在小微贷款审批过程中，软信息与硬信息形成有效的补充，当作为硬信息不能获得充分认可时，借款者通常会运用软信息来体现自身的还款能力。弗里德曼和吉恩（Freedman S & Jin G Z）

[ 14 ]

Prosper

对美国的 网贷平台交易数据进行实证研究发现，引入反映社交关系的软信息能够有效降低借款合约的违约率。林等（Lin M et al）

[ 15 ]则通过实证研究发现，提供可验证的强社会关系的软信息不仅能够有效提高借款合约的签约率，还能够降低借款合约的违约率，并有效降低借款人的借款成本。王会娟等[16]提出，借款订单中的“借款描述”能够作为有效的“软信息”弥补借款人“硬信息”不足的劣势，在一定程度上实现借款人的信用增

P2P

进，进而有助于降低 网贷平台借款人的违约风险。格雷戈尔等（Gregor D et al） Auxmon⁃

[17]以欧洲ey（https：//www.auxmoney.com/）和 Smava（https：// www.smava.de/）两个P2P

网贷平台的借款人数据作

Probit为研究样本，运用含内生解释变量的 模型进行实证分析，结果显示，借款人“借款描述”中的拼写错误、文本长度虽然都会显著影响借款人的借款成功率与借款成本，但是却很难对借款人的违约概率产生影响。叶德珠和陈霄[ 18 ]以“人人贷” （https：//www.renrendai.com/

）平台数据为基础，运Logit

用 模型实证分析借款人的“借款描述”中所包含的标点数量和字数对于借款成功率、借款成本以及违约风险的影响，发现“借款描述”中所包含的标点数量越多，借款成功率与借款成本越低“；借款描述”中所包含的字数越多，借款成功率与借款成本越高，但是两者对借款违约风险并未产生显著影响。（三）研究假设基于上述文献综述与总结，提出本文的研究假设如下：

1：“人人贷”网贷平台的借款人样本数据假设中，“借款描述”项所包含的内容影响平台借款人的借款获得。内容越充分和完整，越有助于投资者对于借款人及其借款需求的真实“了解”，与借款订单的其他选择性信息形成互补，降低“信息不对称”造成的借款订单匹配失败率，进而有助于借款人的借款获得。

2：“人人贷”网贷平台的借款人样本数据假设中，“借款描述”项所包含的内容能够反映借款人的违约风险。充分和完整的内容，能够在一定程度上披露借款人的真实借款意图以及风险信息，进而有助于投资者对于借款人的真实“信用状况”进行判断。

3：“人人贷”网贷平台的借款人样本数据假设

中，“借款描述”项的借款人情绪反映影响平台借款人的借款获得。借款人的个性化情绪越明显，越不利于投资者对于借款人及其借款需求的理性判断，再加上借款订单的其他选择性信息披露不充分，会提高“信息不对称”造成的借款订单匹配失败率，进而不利于借款人的借款获得。

4：“人人贷”网贷平台的借款人样本数据假设中，“借款描述”项的借款人情绪反映影响平台借款人的违约风险。个性化情绪越明显，借款人的违约风险越高。

二、模型构建

（一）数据来源与变量选取

2005 3 P2P Zopa自 年 月第一家 网络借贷平台（http：//www.zopa.com/）在英国伦敦上线运营以来， P2P

网络借贷商业模式迅速发展，遍布全球。由于我国监管部门对于互联网金融的“包容”态度与开放、审慎观察和适度监管的政策导向，再加上长期以来的金融抑制以及经济稳健增长的发展趋势，

P2P

使得 网络借贷在我国呈现爆发式增长。截止

2017 7 P2P 380到 年 月底，全国银行存管 平台达到家，获得电信与信息服务业务经营许可证（ICP）的

293 5平台达到 家，全行业累计成交量突破 万亿元。尽管如此，P2P

网贷平台的借款人违约风险问题仍然非常突出。

作为我国最早的网络借贷信息中介服务平台之一，“人人贷”网贷平台在成交量、风控能力、透明度等诸多方面保持着行业排名居前的位置。2017 7

年 月，“网贷之家”联合盈灿咨询对外发布的《2017 5

年 月网贷平台发展指数评级》中，“人人贷”发展指数仅次于宜信贷和陆金所，排名第三。鉴于“人人贷”网贷平台运营的稳健性和数据的可获

2014 1 1日得性，本文利用“人人贷”网贷平台 年 月

2015 12 31

至 年 月 日的全部借款订单数据作为研

Probit

究样本，通过构建 模型进行实证分析，以求

P2P客观有效地评估“借款描述”在 网络借贷市场中是否发挥作用，以及发挥什么作用。在剔除重复借贷和无借款描述信息的数据后，最终确定了119 899

个样本数据，其中“未获得借款”（Failed）样90 160 28 923

本 个，“还款中”（Repaying）样本 个，

636

“已还款”（Closed）样本 个，“逾期”（Overdue）样

78 102

本 个“，坏账”（Baddebt）样本 个。

1.

被解释变量（1）获得借款（Granted）：虚拟变量，表示借款

1，未获得借人是否获得借款。若获得借款取值为

0。在样本数据中，“项目目前情况”栏款取值则为的选项为“借款失败”的样本，即为借款人未获得借款的样本；而选项为“已还款”“坏账”“逾期” “还款中”的样本，即为借款人获得借款的样本。

（2）违约（Default）：虚拟变量，表示已获得借款的借款人在还款过程中是否违约。若违约取值为1，正常还款、未违约则取值为0。在样本数据中， “项目目前情况”栏的选项为“坏账”和“逾期”的样本为违约样本，“还款中”和“已还款”的样本为正常还款、未违约样本。

2.

解释变量（1）内容（Contents）：表示“借款描述”项所包含的信息类别数量。在样本数据中，“借款描述”项是借款人对于该笔借款相关的信息补充，属于借款人为贷款人提供的个性化“增量”信息，主要包括三类：借款人的还款能力描述、借款人的还款意愿描述以及预期借款使用计划描述。本文采用抓取“借款描述”项关键词的方法，确定内容变量所包含的信息类别数量。其中，包含“收入”“房” “车”等相关关键词的“借款描述”项，即为包含反映借款人偿债能力的信息；包含“信用”“无不良征信记录”等相关关键词的“借款描述”项，即为包含反映借款人偿债意愿的信息；包含“预期用于……”“筹备……”等相关关键词的“借款描述”项，即为反映预期借款使用计划的信息。当“借款描

0；包含一述”项仅为借款人不相关描述时，内容为

1；包含二类内容时，内容为2；包类内容时，内容为

3。

含三类内容时，内容为

（2）情绪（Emotion）：虚拟变量，表示借款人对于该笔借款的情绪反映。在部分样本数据中，“借款描述”项包含了借款人对于借款事项的情绪反应信息。本文采用抓取“借款描述”项包含“急需” “帮忙”“感谢”等相关关键词，作为判断和反映借款人对于该笔借款的情绪反应。若包含上述关键

1；若不包含上述关键词，情绪则为0。词，情绪为

3.

控制变量

（1 1

）借款事项控制变量。 ）借款金额（ Into⁃ tal）：用借款金额的对数表示；2）借款利率（Inrate）：

用借款利率的对数表示；3）借款期限（Duration）：

1~36。以借款月数来表示，取值范围为（2）借款人基本信息控制变量。1）性别（Sex）：

1，女性则为0。2）年龄（Age）。虚拟变量。男性为借款人的实际自然年龄。3）受教育程度（Educa⁃ tion）：虚拟变量。在“学历”项中，“高中或以下”的

1“；大专”和“本科”的样本，受教样本，受教育程度为

2“；研究生或以上”的样本，受教育程度为育程度为3。4）婚姻状态（Married）：虚拟变量。在“婚姻”项

1“，未婚“”丧偶”以及中“，已婚”的样本，婚姻状态为

0。5 “离异”的样本，婚姻状态均为 ）工作年限（Job）。在“工作时间”项中“，1

年（含）以下”的样本， 1“，1 3

工作年限为 年到 年（含）”的样本，工作年限为2，“3 5 3，“5

年到 年（含）”的样本，工作年限为 年以

4。6）收入水平（Income）。上”的样本，工作年限为

在“收入范围”项中，“1 000

元（含）以下”的样本，收1，“1 001~2 000

入水平为 元”的样本，收入水平为2，“2 001~5 000 3，“5 001~

元”的样本，收入水平为

10 000 4，“10 001~20 000元”的样本，收入水平为

5，“20 001~50 000元”的样本，收入水平为 元”的样

6，“50 000

本，收入水平为 元以上”的样本，收入水

7 7

平为 。 ）房产（Estate）：虚拟变量。在“房产”（Es⁃

1，“无”为0。8）车产（Car）：虚拟tate）项中，“有”为

1“，无”为0。变量。在“车产”项中“，有”为

（3 1

）借款人信用控制变量。 ）信用等级（Grade）。“人人贷”网贷平台将借款人信用划分为

7 HR、E、D、C、B、A、AA。借款人信个级别，分别为用状况越好，其信用等级越高。若借款人信用级

HR，则信用等级为1，若借款人信用级别为E，别为

2，若借款人信用级别为D，则信用等则信用等级为

3，若借款人信用级别为C，则信用等级为4，级为

B，则信用等级为5，若借款人若借款人信用级别为

A，则信用等级为6，若借款人信用级别信用级别为

AA，则信用等级为7。2）信用报告（Report）：虚为

P2P

拟变量。若借款人在 借款时提供信用报告为1；若没有提供信用报告则为0。3）房贷（E-loan）：虚拟变量。若借款人在网贷平台登记有房贷，则

1，否则为0；4）车贷（C-loan）：虚拟变量。房贷为

1，否则为0。若借款人在网贷平台登记有车贷，则为（4）其他控制变量。1）地区变量（Region）：虚

1~31拟变量。按照借款人所在省份不同，设置为的虚拟变量。2）年度变量（Year）：虚拟变量。若为 2014 1；否则为2。年的借款订单，则年度变量为

（二）模型构建

P2P

本文的研究对象是 网贷平台借款人是否获得投资人的借款，以及获得借款的借款人在还款过程中是否违约，因此被解释变量均为二元选

Pro⁃择虚拟变量。基于以上变量的选取，本文采用bit

二元选择模型对借款人“有没有”获得借款以及“有没有”违约的二元决策问题进行实证研究。Probit

的具体表达式为：

+∑βi +∑βm

2 18

Yj* = Πm +ε （1） β Xi

0

=1 =3 i m

=1 >0 =0 *<0） （2）

*

且Yj （Yj ）；Yj （Yj

式（1 ε∼

）中， ε 服从标准正态分布，即

（0 ，1）。由此，Probit

N 二元离散模型则表示为： prob(Yj =1 = )= prob(Yj >0 x)

X x *

+∑βi +∑βm

2 17

= prob{[ε >( Πm)| x]} β Xi

0

=1 =3 i m

+∑βi +∑βm

2 17

=1 - [-( Πm)] ϕ β Xi

0

=1 =3 i m

+∑βi +∑βm

2 17

=ϕ( Πm) （3） β Xi

0

=1 =3 i m

3 ∙)

j*式（ ）中，ϕ 为标准正态累积分布函数；Y为不可观测的潜在变量；Yj 则为实际观测到的被

∈ （1，2）。Y1

解释变量，且 j 代表借款人是否获

=1 =0得借款，当Y 时，指借款人获得借款，当Y

1 1时，指借款人未获得借款。Y 代表获得借款的借

2

=1款人还款过程中是否违约，当Y 时，指获得借

2

=0款的借款人在还款过程中违约，当Y 时，指获

2得借款的借款人在还款过程中没有违约。X 为解释变量向量，x则为实际观测到的解释变量向量，

Πm包括内容和情绪。 为 控 制 变 量 ，且

∈ 3, 17) m 。 β 为常数项；βi 为对应的解释变量

0

∈ （1，2）；βm

系数，且i 为对应的控制变量系数。

三、实证结果

（一）描述性统计

1）来看，借款从数值变量的统计特征（参见表金额、借款期限、借款人年龄存在明显的分布不

500 000 元（Intotal均。借款金额最高为 为13.122）；最低为3 000 元（Intotal 8.006）。其中，

为

3 000~20 000

借款金额为 元的借款人数占总借款

25%；借款金额为3 000~50 000

人数的 元的借款人

50%；借款金额为3 000~60 000数占总借款人数的

75%；借款金额为元的借款人数占总借款人数的

60 000 ~500 000

元的借款人数占总借款人数的25%。因此可以看出，“人人贷”借款人借款主要集

60 000 12中为 元以内的小额贷款。借款期限为 个

25%，借款期月以内的借款人数占总借款人数的

12~24 50%限为 个月的借款人数占总借款人数的

24以上（其中借款期限为 个月的占比就达到25%）。在以获得借款为被解释变量的样本数据

35 75%（均值中，借款人的年龄在 岁以内的占比为

31.066），而在以违约为被解释变量的样本数据为

35 50%（均中，借款人的年龄在 岁以内的占比则为

36.020）。以获得借款为被解释变量的样本数值为

据中，“借款描述”项的字符数（ Words ）均值为60.629，而以违约为被解释变量的样本数据中，“借

107.40。这说明获款描述”项字符数均值则达到了得借款的借款人样本数据中，“借款描述”项字符数明显高于未获得借款的借款人。

2）从分类变量相对分布的统计特征（参见表

24.8%来看，“人人贷”借款人获得借款的比例为

1/4）。而获得借款的借款人违约频率则为（将近0.61%，相对较低。在以获得借款为被解释变量的样本数据中，“借款描述”项存在情绪反应的借款

22.86%，内容完整性（contents=3）占比为人占比为31.94%，但是在以违约为被解释变量的样本数据

3.14%，内容中，显示情绪反应的借款人占比仅为

性（contents=3）占 79.17%

完整 比则高达 。这说明 “人人贷”投资人（贷款人）决定是否向借款人提供借款时，更加倾向于内容完整、不含情绪反应的“借款描述”。此外，“人人贷”借款人中工作时间

1

在 年（含）以内的男性占比较高，而获得借款的借款人特征主要体现为：男性、已婚、提供信用报告、

1年接受过高等教育（大专及本科）、工作时间在

5 001~10 000 （含）以内、月收入在 元、信用级别为A

的占比较高。

（二）内容、情绪与借款获得在控制了借款事项、借款人基本信息以及借款人信用三类因素影响的基础上，通过构建四个模型，分别探讨内容、情绪以及内容和情绪是否有助于促进借款人的借款获得，提高借款人的借款

3 1

成功率。在表 中，模型 的实证结果为，以全部

Probit控制变量作为解释变量的 模型中，各控制变

2-1量对于借款人借款获得的影响。模型 的实证

Probit结果为，以内容作为解释变量的 模型中，排除控制变量影响之后，“借款描述”的内容项对于

3-1借款人借款获得的影响。模型 的实证结果为，

Probit以情绪作为解释变量的 模型中，排除控制变量影响之后，“借款描述”的情绪项对于借款人借

4-1

款获得的影响。模型 的实证结果为，以内容和

Probit情绪均作为解释变量的 模型中，排除控制变量影响之后，“借款描述”的内容项和情绪项对于

2-2、模型3-2借款人借款获得的影响。此外，模型

4-2 2-1、模型3-1 41和模型 分别代表模型 和模型

中各解释变量（含控制变量）对于被解释变量影响的平均边际效应。

1

模型 的估计结果显示，各变量对借款人借款获得的影响均显著。其中，借款金额的系数为负，即借款金额越小，借款人获得投资人（贷款人）借款的成功率越高；借款利率的系数为正，即借款利率越高，借款人获得投资人（贷款人）借款的可能性越大；借款期限的系数为负，即借款期限越长，借款人获得借款的成功

率越低；性别的系数为负，意味着相对于女性而言，男性获得借款的成功率较低；年龄的系数为正，即借款人的自然年龄越大，越有助于借款人获得借款；受教育程度的系数为正，即借款人受教育程度越高，获得借款的成功率越高；婚姻状态的系数为正，即已婚的借款人更容易获得借款；工作年限的系数为正，即借款人工作时间越长，越有助于借款人获得借款；房产和车产的系数均为正，即借款人拥有房产或者车产均有助于借款人获得借款；房贷和车贷的系数均为正，即有房贷和车贷的借款人更容易获得借款；信用报告的系数为正，即提供信用报告有助于借款人获得借款；信用等级的系数为正，即借款人的信用等级越高，获得借款的成功率也就越高。

2-1

在模型 中，“借款描述”内容项的系数为0.119，且在1%的置信水平上显著，即“借款描述”所包含的反映借款人还款能力、还款意愿以及预借资金使用计划的内容越多，获得借款的成功率越高，

1。而验证了本文的假设

2-2

且在模型 中，内容项的

0.004（在1%的边际效应为置信水平上显著）。在模

3-1

型 中，借款描述的情绪

- 0.062项的系数为 ，且在5%的置信水平上显著，即包含情绪反应的借款描述不利于借款人获得借款，并在一定程度上降低借款人获得借款的成功率，验

2。而且证了本文的假设

3-2

在模型 中，情绪项的边

- 0.002（在5%的际效应为置信水平上显著）。在模

4-1

型 中，借款描述的内容

0.118（在1%的置项系数为信水平上显著），相比模型2-1

的系数变小，说明在情绪项解释变量的影响下，内容项对于借款成功率的影响显著降低。情绪项的系数为-0.051（在5%的置信水平上显著），该系

3-1

数绝对值相对于模型 的系数绝对值变小，说明在内容项解释变量的影响下，情绪项对于借款成

4-2功率的影响也显著下降。此外，在模型 中，内

0.004和-0.002）容项与情绪项的边际效应（分别为

2-2 3-2相对于模型 的内容项边际效应和模型 的情绪项边际效应绝对值而言，均显著降低。且模

2-1 4-1型 以内容项作为解释变量的模型和模型以内容项和情绪项作为解释变量的模型的预测准

97.8%，比模型1

确率为 以所有控制变量作为解释

0.01%。变量的模型的预测准确率高

首先，“借款描述”的内容项作为有助于借款人获得借款的增量信息，在一定程度上反映了借

款人对于自身借款意愿、还款能力以及预借资金使用等方面的自我意愿性披露，尽管属于不规范性的非正式文字描述，但是能够在一定程度上提高投资人（贷款人）对于借款人的信任感，进而提高借款人获得借款的成功率。其次，“借款描述”的情绪项反映了借款人获得借款的非理性信息，在一定程度上会影响借款人客观、有效的自我信 息披露，降低投资人（贷款人）对于借款人的信任感，从而降低借款人获得借款的成功率。

（三）内容、情绪与违约风险

在控制了借款事项、借款人基本信息以及借款人信用三类变量影响的基础上，通过构建四个模型，分别探讨内容、情绪以及内容和情绪是否能够揭示借款人的违约风险，有助于投资人（贷款人）规避借款人的

4违约风险。在表 中，模型

1

的实证结果为，以全部控制变量作为解释变量的Probit

模型中，各控制变量对于借款人违约风险的影

2- 1

响。模型 的实证结果为，以内容作为解释变量的Probit

模型中，排除控制变量影响之后，“借款描述”的内容项对于借款人违约风

3- 1险的影响。模型 的实证结果为，以情绪作为解释

Probit

变量的 模型中，排除控制变量影响之后，“借款描述”的情绪项对于借款人

41违约风险的影响。模型

的实证结果为，以内容和情绪均作为解释变量的Probit

模型中，排除控制变量影响之后，“借款描述”的内容项和情绪项对于借款

2-2、模型3-2人违约风险的影响。此外，模型 和

4-2 2-1、模型3-1 4-1模型 分别代表模型 和模型

Probit

的 模型中各解释变量（含控制变量）对于被解释变量影响的平均边际效应。

1

模型 的估计结果显示，借款金额、借款利率、借款期限、年龄、受教育程度、婚姻状态、房产、房贷、信用等级等变量对于借款人违约风险的影响

显著。其中，借款金额的系数为负，即借款金额越高，借款人违约的可能性越大；借款利率的系数为负，即借款利率越高，借款人的违约风险越高；借款期限的系数为正，即借款期限越长，借款人的违约风险越高；性别的系数为正，意味着相对于女性而言，男性的违约风险更高；年龄的系数为正，即借款人的自然年龄越大，违约的可能性越大；受教育程度的系数为负，即借款人受教育程度越高，违 约风险越低；婚姻状态的系数为负，即相对于未婚而言，已婚借款人的违约风险较低；工作年限的系数为负，即工作时间越长，借款人的违约风险越低；房产和车产的系数均为正，即拥有房产和车产的借款人违约的可能性较低；房贷和车贷的系数均为负，即有房贷和车贷的借款人的违约风险相对较低；信用报告的系数为正，即提供信用报告的借款人的相对违约风险更高；信用等级的系数为负，即借款人的信用等级越高，则借款人的违约风险越低。

2-1

在模型 中，“借款描述”的内容项的系数为-0.084，即“借款描述”所包含的反映借款人还款能力、还款意愿以及预借资金使用计划的内容越多，借款人的违约风险越

2-2低。而且在模型 列中，内容项的边际效应为-0.001。在

3-1

模型 中，“借款描述”的情

0.081绪项的系数为 ，即包含情绪反应的“借款描述”，借款人的违约风险相对较高，而且

3-2

在模型 中，情绪项的边际

0.001。在模型4-1效应为 中，借款描述的内容项系数为- 0.082 2-1

，相比模型 的系数绝对值变小，说明在情绪项解释变量的影响下，内容项对于借款人违约风险的影响显著降低。情绪项系数为0.074，相对于模型3-1

的系数变小，说明在内容项解释变量的影响下，情绪项对于借款成功率的影

4-2响也显著下降。此外，在模型 中，内容项与情绪项的边际效应分别为-0.001 0.001，且模型1、

和

2-1、模型3-1 4-1

模型 以及模型 的预测准确率均

99.16%。但是相对于模型1 2-1

为 而言，模型 以内

Pseudo容项作为解释变量的模型的 R2提升了

0.12%，模型3-1

以情绪项作为解释变量的模型的Pseudo 0.05%，模型4-1

R2仅提升了 以内容项和情

Pseudo绪项作为解释变量的模型的 R2提升了0.15%。实证结果显示，尽管“借款描述”的内容项和情绪项能够反映借款人的违约风险，但是内容项和情绪项对于投资人（贷款人）的借款人违约风险判断所提供的增量信息作用有限，导致其揭示

3 4作用不显著，因此假设 和假设 在本研究中没有得到有效证实。

四、稳健性检验

为了使得结论更具稳健性和可行性，本文从三个方面进行稳健性分析。第一，改变解释变量。以借款描述项的字符数代替内容项，以借款

Probit描述项的标点符号数代替情绪项，运用 模型进行检验。借款描述项的字符数体现了借款描述为投资人（贷款人）提供增量信息的多少，可以客观反映内容项的有效性程度；借款描述项的标点符号数从行为金融角度而言，可以作为借款人情绪反应的直接表现。采用“借款描述”的字符数和

Probit标点符号数分别作为解释变量，运用 模型实证分析的结果依然支持前述结论，即反映内容项的字符数量越多，越有助于提高借款人的借款成功率，反映情绪项的标点符号数量越多，越不利于借款人获得借款。此外，尽管字符数量越多，借款人的违约风险倾向越低，且标点符号数量越多，借款人违约的可能性越大，但是这两种影响都不显著，与前述结论一样，也很难得出强有力的结果支

2013持。第二，调整样本容量，增加 年“人人贷”平

Probit

台借款人数据，运用 模型进行检验，实证结果也支持前述结论。第三，为解决可能存在的内生性问题，调整年度控制变量为月度控制变量，省份地区控制变量改为地市地区控制变量，对借款人的借款获得以及违约风险进行回归分析，结果表明，本文基本结论依然成立。通过三类稳健性检验可以证实，本文的结论是稳健的。

五、结论

从本质上而言，P2P

网络借贷模式属于共享金融的典型范式，属于共享经济范畴。在经济新常 态时期，P2P

网络借贷平台的有效运用，有助于破解“小微”群体的融资困境，提高“小微”群体普惠金融的可获得性，促进金融高效供给与实体经济

P2P资金需求之间的有效匹配。然而，当前 网络借贷发展面临最突出的问题就是平台投资人（贷款人）与借款人之间严重的信息不对称问题。平台投资人（贷款人）可以根据借款人提供的“软信息”和“硬信息”做出是否借款的决策，并承担借款人违约的全部风险。

2014—基于此，本文结合“人人贷”网贷平台

2015 Probit

年借款人数据，通过 模型实证分析“借款描述”中隐含的软信息对于平台借款人的借款获得以及违约风险是否存在影响。为了实现对于“借款描述”软信息的有效量化，本文选取“借款描述”所包含的内容以及情绪反应作为解释变量，分析这两个解释变量对于借款人的借款获得与违约

Pro⁃风险的影响。以借款获得作为被解释变量的bit

模型实证结果显示，内容以及情绪与借款人的借款获得显著相关，具有明显的信息“增量”作用，且在控制了借款事项、借款人基本信息以及借款人信用等因素并进行稳健性检验之后，结论依然成立。结果证实，内容的完整性有助于提高借款人的借款成功率；而情绪反应的存在却显著降低了借款人的借款成功率。然而，以违约作为被解

Probit

释变量的 模型实证结果显示，内容以及情绪与借款人的违约风险很难得到有效的结果支持。尽管内容的完整性倾向于降低借款人的违约风险，而情绪反应的存在提高了借款人的违约风险，但是这两种影响并不显著，模型预测准确率也未提

3 4升，所以很难有效支持本文假设 和假设 的论断。参考文献：

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责任编辑：林英泽