基于logistic模型的P2P信貸中同群效應(yīng)的研究①

摘 要：本文分析了同群效應(yīng)對人們投資P2P行為的影響。基于二元logistic回歸結(jié)果顯示：（1）年齡、年收入、是否在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容、身邊的人是否有在P2P平臺投資的經(jīng)歷與人們是否參與P2P投資存在顯著相關(guān)性。且人們是否投資P2P的行為受到同群效應(yīng)的顯著正向影響。（2）在研究同群效應(yīng)對不同性別的影響中，得出結(jié)論：相比男性，女性更容易受到同群效應(yīng)的影響。最后提出了對P2P平臺發(fā)展的建議。

關(guān)鍵詞：同群效應(yīng) P2P信貸 logistic模型

中圖分類號：F832.4 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）07（a）-044-05

1 引言及文獻綜述

P2P（Peer to Peer）信貸，指的是有資金并且有投資意愿的個人，通過第三方網(wǎng)絡(luò)平臺牽線搭橋，以信用貸款的方式將資金貸給其他有借款需求的人。自2007年國外網(wǎng)絡(luò)借貸模式引入中國以來，P2P信貸以其高收益、低技巧的特征迅速搶占國內(nèi)投資市場。2015年度，我國P2P借貸行業(yè)累計交易規(guī)模約為9750億元（數(shù)據(jù)來源于零壹財經(jīng)《2015年P(guān)2P行業(yè)年度報告》），可以看出P2P信貸已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)金融中最重要的一塊版圖，P2P信貸被賦予金融創(chuàng)新的重任，也被寄予緩解中小企業(yè)融資難的厚望。

同群效應(yīng)（Peer Effects），即古語所謂的“近朱者赤，近墨者黑”，較早運用于教育和公共經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域，近年來，同群效應(yīng)也開始頻繁運用于投資行為的研究分析。Ding和Lehrer（2007）認(rèn)為同群效應(yīng)是鄰近的平等個體之間在各種社會關(guān)系中產(chǎn)生相互作用時，其中某一個體的行為及策略會受到同群者的行為及策略的影響。同群效應(yīng)較早的運用于教育和公共經(jīng)濟學(xué)領(lǐng)域，而后在金融投資方面，同群效應(yīng)也開始頻繁運用于投資行為的研究分析。Kelly和Grada（2000）發(fā)現(xiàn)銀行恐慌發(fā)生時，銀行的不良消息則通過同群效應(yīng)進行著傳播。Madrian和Shen（2000）以及Duflo和Saez（2002）證明個體對養(yǎng)老基金選擇受到其他同群者的行為和策略的影響。而在股票市場的個人投資方面，Ivkovic和Weisbenner（2005）則通過跟蹤美國股票市場的個人投資賬戶，發(fā)現(xiàn)了同一個城市的投資者在決定所投資的股票受到顯著的同群效應(yīng)影響。Ivkovic和Weisbenner（2007）通過對以50英里的半徑為基準(zhǔn)劃分居住區(qū)域的社會水平研究時發(fā)現(xiàn)位于同個區(qū)域的個人投資者存在著顯著的同群效應(yīng)影響。國外大量學(xué)者對基金、股票和銀行投資中的同群效應(yīng)進行了研究，國內(nèi)學(xué)者對投資中同群效應(yīng)的研究則相對甚少，李曉梅和劉志新（2010）對同群效應(yīng)對基金經(jīng)理的投資決策研究發(fā)現(xiàn)處在同一城市的基金經(jīng)理更容易進行交流傳遞投資信息，導(dǎo)致基金的股票配置決策趨同。

本文是將同群效應(yīng)的影響進一步擴展到P2P信貸這一創(chuàng)新的投資領(lǐng)域，并以搜集到的相關(guān)數(shù)據(jù)作為樣本對假設(shè)進行實證檢驗。在盡可能地控制可能影響人們是否投資P2P的其他因素后，本文發(fā)現(xiàn)同群效應(yīng)對人們投資P2P產(chǎn)生了顯著正向的影響：工作或生活中經(jīng)常使用互聯(lián)網(wǎng)的人投資P2P的概率更高；身邊有朋友投資P2P的人投資P2P的概率更高。此外，本文還發(fā)現(xiàn)了一些有趣的現(xiàn)象：在同群效應(yīng)與性別的關(guān)系中，相比男性，女性投資P2P的行為更容易受到身邊人的影響。

在本研究中，同群效應(yīng)的識別是一個關(guān)鍵的技術(shù)問題。在上述文獻中涉及的同群劃定中，大部分以居住區(qū)域、同城等地理因素劃分同群的界限。而P2P信貸是靠互聯(lián)網(wǎng)牽線搭橋，因此在考慮同群效應(yīng)識別問題的時候，有必要將互聯(lián)網(wǎng)這一線上影響也歸入同群。即同群效應(yīng)既包含了線下，如身邊的親朋好友投資P2P的行為及投資選擇的影響，又包括了線上，如各網(wǎng)站、媒體、貼吧等發(fā)的有關(guān)P2P投資的相關(guān)內(nèi)容。因此基于本次研究的特殊性和數(shù)據(jù)采集的局限性，本文將工作或生活是否與互聯(lián)網(wǎng)有密切關(guān)系（線上同群）、身邊的人是否投資P2P（線下同群）作為同群效應(yīng)的識別手段。

本文其余部分的結(jié)構(gòu)如下：第二部分主要介紹了數(shù)據(jù)的搜集、樣本特征以及本文提出的兩個假設(shè)；第三部分為指標(biāo)及模型的設(shè)定，分別根據(jù)假設(shè)一和假設(shè)二設(shè)定了模型一與模型二對其進行假設(shè)檢驗；第四部分為基于二元logistic回歸的實證分析；第五部分則為本文的總結(jié)與根據(jù)本文研究提出的對P2P平臺發(fā)展的建議。

2 數(shù)據(jù)說明及假設(shè)

2.1 樣本特征

本文數(shù)據(jù)來源于《關(guān)于影響人們投資P2P信貸的調(diào)查問卷》（浙江工商大學(xué)“同花順杯”金融創(chuàng)新挑戰(zhàn)賽之《跟著朋友投資去？——P2P信貸中同群效應(yīng)的研究》項目調(diào)查問卷，本文研究數(shù)據(jù)為其中一部分），包含了399份涵蓋了不同人群的有效數(shù)據(jù)。

表1的調(diào)查對象基本數(shù)據(jù)中，包括了性別、年齡、學(xué)歷、年收入、投資年齡、是否在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容、身邊的朋友是否有在P2P平臺投資的經(jīng)歷等X1～X7個解釋變量以及自己是否投資過P2P這一被解釋變量。

2.2 變量說明

影響一個人是否投資P2P的因素可分為內(nèi)部因素與外部因素。其中，當(dāng)一個人投資P2P的行為受到了其性別、年齡、學(xué)歷、年收入、投資年齡這些自身的因素影響時（X1～X5），我們認(rèn)為這些因素為內(nèi)部因素；當(dāng)一個人投資P2P的行為受到了身邊的人或環(huán)境的影響時（X6～X7），則認(rèn)為該影響因素為外部因素，如是否在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容、身邊的人是否有在P2P平臺投資的經(jīng)歷。

綜上可以看出，內(nèi)部因素對投資者自身產(chǎn)生直接的影響，而外部因素則在同群之間相互產(chǎn)生直接或間接的影響。圖1還簡單地列舉了其中的作用機制：Yi與Yj通過外部因素相互直接產(chǎn)生直接的影響，而Yi與Ym，Ym與Yn等也會通過外部因素產(chǎn)生直接或間接的影響（圖1簡化了部分個體間的相互影響）。

2.3 基本假設(shè)

基于上述的樣本數(shù)據(jù)及前文的分析，本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1：人們是否投資P2P的行為受到同群效應(yīng)的顯著正向影響。

人們是否投資P2P行為的影響因素還包含了另外五種內(nèi)部因素。已有學(xué)者對其進行過相關(guān)研究。其中，性別對P2P投資的影響，在陳小慧（2016）的研究中發(fā)現(xiàn)女性做資產(chǎn)配置更多會選擇P2P網(wǎng)貸，男性則以股票或基金為主；女性投資保本為上，男性投資則不但要保本，有高收益也會愿意冒點風(fēng)險。一般來說，男性做投資的時候更偏向于憑自己的判斷做決定，他們較經(jīng)得起市場起伏的壓力和沖擊；而大部分女性則經(jīng)常拿不定注意，害怕決定錯誤而失利，需要找身邊的人出主意。那么，在選擇是否投資P2P時，女性是否比男性更易受同群效應(yīng)的影響？基于此，本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2：相比男性，女性更容易受到同群效應(yīng)的影響。

3 指標(biāo)及模型設(shè)定

3.1 構(gòu)建模型指標(biāo)

設(shè)因變量y是0-1型變量，同時設(shè)自變量為xi（i=1，2，…7）。因為當(dāng)某自變量是定性變量時，該自變量不能直接進入回歸模型參與回歸分析，必須將其進行轉(zhuǎn)換。設(shè)某個定性自變量xi劃分為n個類，將其中的某一類設(shè)置為參照類，就產(chǎn)生了（n-1）個關(guān)注類，每個關(guān)注類就形成一個0-1型的虛擬變量，具體賦值情況如表2所示。

3.2 建立模型

3.2.1 模型一

Logistic回歸分析方法是對定性變量的回歸分析。在實際問題中，經(jīng)常會出現(xiàn)因變量是定性變量的情況，本文研究的因變量不能以簡單的線性關(guān)系描述，因而采用二元logistic回歸模型。在經(jīng)典的Logistic回歸里，僅考慮是否投資P2P。是否投資P2P，受到多種因素的影響，但最終的可能性只有兩個，要么投資，要么不投資。因此對于假設(shè)1，本文通過構(gòu)建logistic模型進行分析。

將上式的Logistic二元回歸模型轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃模型。

3.2.2 模型二

（1）對于引申出的假設(shè)2，本文先根據(jù)統(tǒng)計描述分析性別間同群效應(yīng)的差異。統(tǒng)計被調(diào)查者是否投資P2P的行為與其身邊的人是否投資P2P的行為一致性的頻數(shù)，再計算分別占其人數(shù)的概率，對男女之間哪方更易受同群效應(yīng)的影響進行比較，并設(shè)定指標(biāo)TQ。

（2）根據(jù)上述統(tǒng)計描述的結(jié)果，還可以進一步采用模型一的方法分別對男性、女性的Y值進行回歸，通過比較同群效應(yīng)對其投資P2P影響的系數(shù)大小，檢驗判斷的準(zhǔn)確與否。具體模型與模型一類似，本文不再贅述。

4 實證分析

4.1 回歸結(jié)果

本次回歸使用的軟件為SPSS16.0。利用模型一將數(shù)據(jù)進行二元logistic回歸，首先將變量選擇方式設(shè)置為“Enter”方式，即所有變量都強制引入方程，分析結(jié)果（略）顯示有一部分回歸系數(shù)的顯著性檢驗未通過。于是將變量選擇方式設(shè)置為“Forward： LR”，即以最大局部似然為基礎(chǔ)作似然比概率檢驗，向前逐步選擇自變量，得到的結(jié)果如下。

4.2.1 回歸方程檢驗

（1）回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗。一般采用錯判矩陣（正確分類表）來反映方程擬合的效果。我們可以通過總體正確率來判斷模型的好壞，總體正確率越高意味著模型越好。表4反映了本次模型預(yù)測效果檢驗結(jié)果。模型總體預(yù)測正確率為86.2%，說明模型的擬合效果較好。

通過直接比較Wald統(tǒng)計量的大?。ɑ虬殡S概率），如果Wald統(tǒng)計量較大（或伴隨概率較?。?，那么對應(yīng)的自變量就較重要；反之，如果Wald統(tǒng)計量較?。ò殡S概率較大），那么對應(yīng)的自變量就較不重要。

從表3中的Wald統(tǒng)計量（或伴隨概率）可看出除了年收入（1）之外，其他變量的Wald統(tǒng)計量都較大（或伴隨概率小于顯著性水平），因此經(jīng)過Forward： LR方式回歸的結(jié)果所涵蓋的自變量都較重要。

4.2.2 回歸分析

（1）沒有進入方程的自變量就是與是否在P2P平臺上進行投資無關(guān)的變量，有：X1性別；X3最高學(xué)歷；X5投資年齡。

（2）回歸系數(shù)為正，表明關(guān)注類的發(fā)生比大于參照類的發(fā)生比，即關(guān)注類投資P2P的可能性更大。這些自變量有：年收入X4（1）；年收入X4（2）；年收入X4（3）；X6是否在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容；X7身邊的人是否有在P2P平臺投資的經(jīng)歷。

（3）回歸系數(shù)為負(fù)表明參照類的發(fā)生比大于關(guān)注類的發(fā)生比，即參照類投資P2P的可能性更大。這些自變量有：年齡X2（1）；年齡X2（2）；年齡X2（3）。

（4）與是否在P2P平臺上進行投資具有顯著相關(guān)的因素之間的相對重要性比較從表3的第4列的Wald值的大小可以比較各個因素的相對重要性。從大到小排序為：X7身邊的人是否有在P2P平臺投資的經(jīng)歷；年齡X2；年齡X2（1）；年收入X4；年齡X2（3）；年齡X2（2）；常量；年收入X4（3）；X6是否在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容；年收入X4（2）；年收入X4（1）。

（5）對同一個變量不同類別的人群，其貢獻率比較這可以從表3的第7列的Exp（B）值進行比較，例如以下幾點。

第一，由Exp（β2（1））=1.970可知，收入50萬以上的人群是收入5萬以下的人群的發(fā)生比的1.970倍。而且從β4（3）>β4（2）>β4（1）可以看出，隨著收入的增加，投資P2P的可能性越大。

第二，由Exp（β4（3））=-6.442可知，年齡在19～35歲的人群是年齡在35～55歲的人群的發(fā)生比的6.442倍。同理可以看出，年齡在19～35歲的人群投資P2P的可能性越大。

第三，由Exp（β6）=2.114可知，在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容的人群是沒有在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容的人群的發(fā)生比的2.114倍。

第四，由Exp（β7）=4.742可知，身邊的人有在P2P平臺投資的經(jīng)歷的人群是身邊的人沒有在P2P平臺投資的經(jīng)歷的人群的發(fā)生比的4.742倍。

因此，根據(jù)方程的回歸可以得出年齡、年收入、是否在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P的內(nèi)容、身邊的人是否有在P2P平臺投資的經(jīng)歷等變量都與人們是否參與P2P投資存在顯著相關(guān)性。且從以上分析可以看出年齡在19～35歲的人群參與P2P投資的可能性最大，因為這些人群都為年輕人，接觸互聯(lián)網(wǎng)金融相對較為頻繁，也更容易接受新事物。年收入在5萬以下的人群可能不太會參與P2P投資，而年收入在5萬以上的投資者投資P2P的可能性較大，且可能性隨著收入的增加而增加。因為，年收入越高的人群越有剩余的錢進行P2P投資，而收入少的人群可能還需要貸款，沒有多余的錢拿去P2P投資。

在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P內(nèi)容的人群更容易參與P2P平臺的投資，因為他們接觸了更多的P2P內(nèi)容，對其更為了解。同樣地，更多身邊的人有在P2P平臺投資經(jīng)歷的人群也更容易參與P2P平臺的投資。而這兩個變量反映了同群影響的程度，也進一步證明了人們投資P2P的行為中確實存在著顯著的同群效應(yīng)。

4.3 性別差異中的同群效應(yīng)

在logistic總體回歸模型中雖然性別這一自變量沒有通過顯著性檢驗，可是為了驗證假設(shè)二，本文根據(jù)模型二（1）的設(shè)定先用統(tǒng)計描述比較了性別差異中同群效應(yīng)的差異性。

從表6中可看出P10+P12（表示女性調(diào)查對象中是否投資P2P的行為與身邊人的投資情況一致的頻數(shù)占女性調(diào)查對象的總?cè)藬?shù)比率）為89.3%，P00+P02為77.83%，女性的發(fā)生率高于男性，因此可以初步判斷：相比男性，女性更容易受到同群效應(yīng)的影響。

為了利用logistic模型進一步驗證假設(shè)二，我們根據(jù)模型二（2）的設(shè)定分別計算出了女性與男性的Logistic回歸方程，由于帶有常數(shù)項的回歸顯著性檢驗不通過，因此該回歸不加入常數(shù)項。

可以看出，β17=4.418大于β07=2.527，因此假設(shè)二也得以驗證。由于該回歸方程中少了其他的必要的影響因素，因此X6的系數(shù)出現(xiàn)了負(fù)值，但不意味著在互聯(lián)網(wǎng)上看過有關(guān)P2P內(nèi)容的人群對其投資P2P的影響是副作用。表7與表8的回歸結(jié)果只適用于兩者之間的比較。因此，相比男性，女性的確更容易受到同群效應(yīng)的影響。可以這樣認(rèn)為，大部分女性較男性更為感性，做決定時更喜歡參考身邊的信息，聽取身邊人的意見，所以在投資P2P的行為中當(dāng)然也不例外。

5 結(jié)論與建議

5.1 結(jié)論

本文通過已有的文獻依據(jù)探析了同群效應(yīng)影響人們投資P2P的內(nèi)在機理，又基于logistic模型研究了P2P信貸平臺中的同群效應(yīng)，利用調(diào)查數(shù)據(jù)進行回歸分析并實證檢驗了人們投資P2P的行為的確受同群效應(yīng)影響?，F(xiàn)總結(jié)如下。

（1）P2P信貸中確實存在同群效應(yīng)。由上述數(shù)據(jù)分析與實證檢驗結(jié)果可知，是否進行P2P信貸投資不僅受年齡、收入等自身因素影響還受同群效應(yīng)的影響，且P2P信貸中的同群效應(yīng)對不同性別的影響也有所不同，相比男性，女性更容易受到同群效應(yīng)的影響。

（2）P2P投資者人群中存在顯著的同群效應(yīng)。該類群體表現(xiàn)出的共性是具有較高的收入，年齡在18～35之間，較多的在互聯(lián)網(wǎng)上瀏覽有關(guān)P2P的內(nèi)容，且身邊的人也較多的在P2P平臺有投資經(jīng)歷。

（3）從大多數(shù)非投資者沒有選擇P2P平臺投資的主要原因分析，該類人群表現(xiàn)出的共性是不了解P2P，厭惡風(fēng)險，周圍參與P2P投資的朋友少。他們因為缺乏P2P方面的知識，從而在心理上放大P2P平臺的風(fēng)險，存在抵觸情緒。

5.2 建議

（1）挖掘非投資者，擴大P2P信貸的受眾。P2P平臺應(yīng)當(dāng)結(jié)合非投資者不投資P2P平臺的原因，一方面，針對人們對P2P不了解的現(xiàn)狀，平臺自身應(yīng)該做好宣傳措施，利用大數(shù)據(jù)為非投資者投遞平臺的產(chǎn)品信息，從而挖掘潛在客戶，將非投資者群體轉(zhuǎn)變?yōu)橥顿Y者；另一方面，針對投資風(fēng)險高和服務(wù)不完善兩個次要原因，平臺應(yīng)當(dāng)完善其功能，提高服務(wù)質(zhì)量，增強平臺風(fēng)控能力，在風(fēng)險可控的基礎(chǔ)之上給予投資者更多的收益，同時，充分利用投資者同群效應(yīng)的影響，創(chuàng)造出良好的口碑效應(yīng)，從而平臺擴大投資群體的規(guī)模。

（2）充分利用P2P平臺優(yōu)勢進行宣傳，穩(wěn)定P2P投資者。人們選擇投資P2P的主要原因分析，重點宣傳P2P信貸平臺收益高、門檻低、方便易操作、期限靈活等人們認(rèn)可的優(yōu)勢。同時，繼續(xù)提高P2P平臺的質(zhì)量，打造優(yōu)勢平臺。

（3）提高P2P行業(yè)準(zhǔn)入門檻。P2P借貸中存在顯著的同群效應(yīng)，因此，整個P2P行業(yè)的口碑是至關(guān)重要的。人們投資時考慮因素的調(diào)查分析，降低風(fēng)險性和提高收益性成為整個P2P行業(yè)改善的首要目標(biāo)。所以，提高行業(yè)的準(zhǔn)入門檻，加強對各P2P平臺的監(jiān)管以降低投資風(fēng)險至關(guān)重要。淘汰管理不善的平臺，取締以借貸為幌子實行非法集資的平臺，大力支持建設(shè)P2P收益高風(fēng)險小的口碑模范平臺，從而做到對P2P行業(yè)的一次重新洗牌。

（4）推廣互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品，加強人們對P2P信貸等互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的認(rèn)可程度。人們更加偏好風(fēng)險低的固定收益產(chǎn)品和股票等高風(fēng)險高收益產(chǎn)品，對互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的投資相對較少，而增大P2P信貸的客戶群離不開整個互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品發(fā)展的大趨勢，因此，應(yīng)平臺充分利用同群效應(yīng)增強互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的認(rèn)可程度，降低互聯(lián)網(wǎng)詐騙等理財風(fēng)險，從平臺、政府、個人等方面多管齊下，推動互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品的發(fā)展，進而促進P2P平臺的發(fā)展。

（5）充分利用大數(shù)據(jù)。充分利用大數(shù)據(jù)主要有以下三個方面的作用，首先是政府可以利用大數(shù)據(jù)對P2P平臺進行評估，確定平臺的可信系數(shù)，進而控制“跑路平臺”；其次是平臺可以利用大數(shù)據(jù)，引用風(fēng)控模型對用戶群體的信用程度進行評估，進而確定用戶的征信情況，減少壞賬情況；最后是平臺可以利用大數(shù)據(jù)分析非投資者的心理，從而對潛在客戶進行精準(zhǔn)廣告投遞，將非投資者轉(zhuǎn)為投資者，再利用社會網(wǎng)絡(luò)的同群效應(yīng)，發(fā)展客戶群體。

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①基金項目：2017年國家級創(chuàng)新立項課題（201710353013）成果。指導(dǎo)老師：金融學(xué)院趙平副教授。

作者簡介：滕曉慧（1997-），女，山東濰坊人，本科，主要從事金融投資方面的研究。