司海涛

摘 要：本文借助网络借贷平台“人人贷”的数据，着重分析不同时期的不同学历对个体行为的影响，检验建国后我国的学历教育是否存在“年代效应”。实证结果表明，出生时期较晚的群体整体违约风险较低;在同一时期内借款人的违约率随学历的提高逐渐下降，学历对借款人的邊际约束力随着借款人出生时期的增加而逐渐减弱。

关键词：教育程度;网络借贷;学历;年代效应

2017年中央经济工作会议点名批评“金融乱象”，强调要防范系统性金融风险、并指出确保经济和金融市场相对平稳运行是下阶段经济工作的重点。众所周知，金融市场稳定是保证宏观经济平稳运行的基础，是实体经济发展的必要条件。影响金融市场运行的要素众多，从微观角度来说，个体的行为会在很大程度上影响金融市场的运行动态，理性的借贷行为有助于保证市场平稳运行。根据以往的研究可知，教育背景在个人行为中扮演着十分重要的角色，一般来说受教育水平越高的人能力越强，其行为也会更加趋于理性。我国的教育事业在近年取得了快速发展。但这一时期内高学历群体的行为却开始受到质疑，从大学生“校园贷违约”层出不穷到“博士骗贷”被曝光，高学历是否代表着高能力已经成为疑问，学历贬值开始被广泛讨论。

毫无疑问教育是培育人力资本和提升个人能力的主要途径，根据人力资本理论，人力资本存在某种“信号机制”，这种机制通常通过“羊皮纸”效应——即劳动者的“学历”得以反映。但是在不同时期内，人们接受教育的环境和质量有着很大差别，即使劳动者最终获得相同的学历，他们的人力资本质量也可能截然不同，我们把这种现象称作“学历的年代效应”。这种现象在我国尤其明显，因为我国从建国后教育体系经历了一系列改革，主要分为以下三个阶段：文革前十七年、文革十年、改革开放新时期。以上三次改革的实施，使得具有不同教育背景的个体进入了金融市场，这些个体的人力资本质量未必相同，因此其学历对行为约束力的影响是否趋同需要考证。

本文的研究，一方面，补充了研究借款人行为的相关文献，目前鲜有学者研究借款人学历对借款违约率的影响，本文从我国教育体系变迁的角度，研究不同年代取得的学历对借款者在金融市场的行为影响是否相同，从而进一步分析学历的年代效应和借款者行为之间的关系;另一方面，本文使用了人人贷平台从2010年到2017年的数据，大样本数据的使用增加了本文结论的可信度。本文其余部分的安排如下：第一部分综述相关文献并提出研究假设;第二部分说明数据来源、研究变量及定义;第三部分设定模型并报告实证结果;第四部分是稳定性检验;最后是本文的结论。

1 文献综述和研究假设

随着国内P2P网络借贷的兴起，学者们对与网络借贷的研究越来越丰富。Klafft（2008）从信用评级的角度出发，利用美国网络借贷平台Prosper的数据发现借款人的信用评级在很大程度上影响了借贷行为，评级越高，借款成功率越高，利率越低，逾期率越低。同样的Lin et al.（2013）研究发现风险等级越高的借款人，借款利率越高，借款成功率越低。李鑫（2019）从信息不对称的角度出发，研究借款人自身的声誉如何缓解不对称状况，研究发现借款人的声誉越好，借款效率越高，违约风险越小。Herzenstein et al.（2011）和Larrimoreet et al.（2011）则从借款人借款描述的角度重新研究网络借贷行为，其发现个人陈述中表明自己值得信赖或曾经成功过的借款人更容易得到贷款，并且陈述内容越多越容易得到贷款，但是Herzenstein（2011）发现个人描述越多的人往往具有更高的违约风险，并且信用评级低的人更倾向于提供更多的借款描述。Yang（2014）对借款人上传的照片进行研究，发现可信赖的照片可以传递出积极的信号，借款人因此可以获得更多资金。Ravina（2008）发现，相较于传统的银行借贷审核机制，网络平台上存在明显的种族歧视，即黑人借款成功率普遍较低且借款利率高。

廖理等（2015）发现高学历借款者如约还款概率更高，高等教育年限增强了借款人的自我约束能力。但是中国建国后的教育制度变迁使得不同年代的相同学历包含的信息有所不同，那么不同时期的相同学历对借款者在金融市场的行为影响是否相同？以及将样本划分为多个时期后，在每一个分样本中学历越高违约率越低的结论是否仍然成立？基于此，本文提出如下假设：

H1：控制其他因素后，相同学历，出生日期越晚的借款人违约率越低。

H2：控制其他因素后，相同出生时期，学历越高的借款人违约率越低。

2 研究设计

2.1 数据来源和样本选择

本文整理了网络借贷平台人人贷自2010年10月13日开始到2017年7月21日期间“散标/债权”中全部的借款标的，共计1034061个观测值。删除信息不全的样本，例如标的总额为零元，缺乏学历、婚姻、收入、房产、车产等关键信息，最终整理得到799659个有效个体借贷数据。

中国教育体制改革有两个转折点，一个是1966年爆发的“文化大革命”;另一个是1978年的改革开放（杨东平，2003）。按照六岁入学接受教育的原则，我们把借款人的出生年份小于1960年的设定为第一个受教育时期;1960年到1972年（不包含1972年）设定为第二个受教育时期;1972年以后出生的人设定为第三个受教育时期。我们按照这三个时间段把总体样本分为三个子样本，在下文中进行讨论分析。

2.2 变量定义

本文所使用的核心解释变量为三类，分别检验设定的三组假设。第一类变量用于研究相同学历但出生时期不同的借款人的违约行为，包括：gao1、gao2、gao3，分别表示第一、二、三时期出生的高中或以下学历的借款人;daz1、daz2、daz3，分别表示第一、二、三时期出生的大专学历的借款人;dax1、dax2、dax3，分别表示第一、二、三时期出生的大学或以上学历的借款人。第二类核心解释变量为edu，用于研究相同出生时期但学历不同的借款人的违约行为。edu取值为1、2、3，分别表示高中或以下学历、大专学历和大学或以上学历。

控制变量的使用是为了控制借款行为特征，更加干净地识别学历的年代效应。本文使用房产、车产、逾期次数、收入水平、婚姻和借款描述控制借款人特征;使用借款额度、还款期限、信用评级和借款利率控制借款特征。为了便于研究，我们对原有的借款额度数据加一后取对数构造新的借款额度变量;同时构造信用评级分类变量，分别将1-7赋值AA、A、B、C、D、E、HR，数值越大信用风险越高;构造分类变量收入等级，将1-7的数值赋给一千以下、一千到二千、二千到五千、五千到一万、一万到二万、二万到五万、五万及以上，其数值越大，收入水平越高;构造哑变量房产、车产、婚姻，已婚、拥有房产、拥有车产时取1，否则为0。

3 模型设定与实证结果

3.1 学历的年代效应分析

中国建国后的教育制度变迁使得不同年代的相同学历包含的信息有所不同（吴卫星和沈涛，2015），为了验证相同学历下、出生日期越晚的借款人违约率越低这一假设，本文构建如下模型：

X取2、3。

其中，Pi是第i个借款人借款成功后违约事件发生的概率，1-Pi是不发生违约的概率，βi是待估计系数，Xi是核心解释变量（gaoi、dazi、daxi），Zij是第i个借款人的第j个控制变量，areaim是第m个地区的哑变量，μi是随机误差项。由于借款人所在地区的文化环境、经济发展状态等可能会对借款人的行为产生影响，因此，我们引入地区虚拟变量来控制此效应。需要注意的是借款人所在地除了31个省市自治区直辖市外，还包括了深圳、香港、澳门和台湾，一共35个。本文采用OLS回归，加入相关控制变量，并控制地区因素之后，回归结果显示（由于版面限制，文中没有列示该部分的回归结果，如有需要，可以联系作者索取），在第一列中变量gao2的系数为-0.0101，表明第二时期比第一时期出生的人的违约率要低，但结果并不显著;在第二列中，变量gao3的系数为-0.165，并在5%的显著性水平下显著为负，表明第三时期比第二时期出生的人的违约率明显下降;在第三列中，变量gao3的系数为-0.313，并在5%的显著性水平下显著为负，表明第三时期比第一时期出生的人的违约率明显下降。从以上结果可以发现，高中或以下学历的借款人学历存在明显的年代效应，第三时期出生的借款人受到学历的约束更大。接着，在大专学历的群体中，第二时期出生的借款人比第一时期的违约率要高，第三时期出生的借款人比第一、二时期的违约率要低，但是结果并不显著。这也说明大专学历的借款人在不同时期之间的违约行为没有显著差异，即不存在年代效应。在大学或以上学历的样本中，变量dax2的系数为0.376，在10%的统计水平上显著，这表明第二时期出生的借款人比第一时期的违约率显著提高;第二、三列中，变量dax3的系数为-0.0138和0.159，但都不显著。这说明大学或以上的学历条件下，第三时期出生的借款人的违约行为与第二时期或第一时期出生的借款人的违约行为不存在显著差异。

综上所述，高中学历群体的回归结果很好支持了H1，但在大专和大学的群体的分析中并没有充分的证据支持H1假说。造成这样现象的原因可能有两个。一方面，建国初教育体制改革，以及接下来的“文化大革命”及其“教育革命”对高中或高中以下的教育环境产生了巨大的负面影响;另一方面，改革开放之后，中央政府对此前遭到破坏的学制进行了恢复和发展。

3.2 出生时期相同但学历不同的借款人之间的违约率差异

我们把借款人出生时期分为所有时期、第一时期、第二时期和第三时期。分析借款人的违约率随学历的提高如何变化，以验证假设H2。本部分所使用的回归模型为：

本文采用OLS回归，加入相关控制变量，并控制地区因素之后，回归结果显示（由于版面限制，文中没有列示该部分的回归结果，如有需要，可以联系作者索取），首先，从第一列的全样本回归结果看，变量edu的系数为-0.102，在1%的统计水平上显著为负。这说明在不考虑借款人出生时期时，随着借款人学历的提高，借款人违约风险相对下降，这与廖理等（2015）和赵公民等（2019）的研究结果一致。进一步的，从第二、三、四列的回归结果来看，学历的系数分别为-0.536、-0.142和-0.0733，并且均在1%的水平上显著，这表明借款成功后的违约行为受到高学历的影响而下降。同时可以发现出生时期较晚的借款人，其学历的提高所带来的违约率下降的效果在逐渐减弱，这说明在接受高等教育的借款人群体内，学历的年代效应较为明显，即相比前两个时期而言，第三时期的借款人更容易产生违约行为。造成这种现象的原因可能是这一时期内的两次高校扩招。第一次发生在1979年，因为受到“文革”时期影响未能参加高考的学生过多，政府在这一年实行了高校扩招，不过本次扩招只持续了一年（成林萍，2010）;第二次是1999年开始的高校扩招，此次扩招规模很大，持续时间很长，有数据表明，大学新生从1998年的108万激增到2011年的675万人。短时期内高等教育所需教育资源还无法像大学新生那样增长，这就造成了人均教育资源的减少，这可能对高等教育质量产生不利的影响。

3.3 稳健性检验

为了保证回归结果的稳健可靠，本文选择实地认证标的数据进行稳健性检验。因为实地认证通过的借款人人贷平台会对该借款人发起的标的使用“用户利益保障机制”进行保障，即如果此类标的发生违约超过31天后，平台会使用平台保证金向投资者偿还剩余未偿还的投资本金或者本息和。因此，在拥有实地认證的借款样本下，整体违约率应该更低。如果在实地认证标的样本中，前文的实证结果依然得以验证，那说明本文的结果是稳健的，即学历的年代效应存在。回归结果显示（篇幅限制，文中没有报告稳定性检验部分回归结果），高中学历群体的借款人很好地支持了H1，但在大专和大学的群体的分析中并没有充分的证据支持H1，这与之前的结果保持一致。根据edu的回归系数可知，在出生时期不变的情况下，更高学历的借款人违约率更低，支持了H2假说，进一步证明了学历的年代效应。

4 结语

教育的发展是推动社会进步的重要力量，之前对教育的研究主要集中在教育对个人就业、工作市场的绩效表现等方面，很少有人通过借贷行为分析教育对微观个体的影响。本文借助网络借贷P2P平台公开的个人借贷行为数据，着重研究了学历对人的约束力在不同时期之间的差异性，揭示了学历的年代效应这一现象。通过实证分析表明，一方面随着出生时期的增加，教育水平的提高所带来的约束力的提高幅度是在逐渐下降的;另一方面，接受过大专或以上教育的借款人比高中或以下学历借款人的违约风险更低，但是这种由学历提高所带来的效应会随着出生时期的提高而减弱;最后，与大专学历相比，在最近的两个时期中，本科及以上学历的借款人违约率是逐渐提高，这说明高学历对人的约束力在减弱。

参考文献：

[1]Klafft M. Peer to Peer Lending： Auctioning Mirco Credits over the Internet[J].SSRN working paper ， 2008.

[2]Ravina E. Love & Loans： The Effect of Beauty and Personal Characteristics in Credit Markets[J]. Social Science Electronic Publishing， 2008.

[3]陈林， 谢彦妩， 李平， 等. 借款陈述文字中的违约信号——基于P2P网络借贷的实证研究[J]. 中国管理科学， 2019，（4）.

[4]廖理，李梦然，王正位，贺裴菲.观察中学习：P2P网络借贷中信息传递与羊群行为[J].经济研究， 2015，（1）.

[5]吴卫星， 沈涛. 学历的年代效应与股票市场投资者参与[J]. 金融研究， 2015，（8）.