陈帅 王景

★基金项目：上海理工大学科技发展项目（项目编号：2017KJFZ017）。

摘要：通过综述国内、外文献，本文将美国互联网P2P平台Lending Club用户作为研究对象，将被解释变量分为显性信息和隐性信息，以借款人“借款是否满标”和“借款是否违约”为目标变量，通过广义线性混合模型实证研究了美国投资者决策影响因素和借款人按期偿还贷款影响因素。结果表明：借款人自愿提供工作职位对借款按时偿还有显著正向影响。其次，借款人对投资者表达感谢对“借款满标”有显著正向影响。投资者决策时不但考虑借款人信用状况、借款目的和投资报酬率等，而且与借款人产生了共鸣，促使借款人和投资者建立起社会价值认同感。最后提出了美国互联网P2P用户借贷行为对我国市场发展的啟示。

关键词：互联网P2P用户；借贷行为；广义线性混合模型；美国

引言

作为全球最大互联网P2P平台，位于美国加州Lending Club截至2015年底已经实现259.8亿美元贷款总额，成为互联网借贷平台佼佼者。2008年金融危机使银行紧缩银根，越来越多企业和个人通过P2P网贷平台参与投资和贷款。为了降低坏账率，减少投资损失风险，美国对投资者审查要求日益苛刻。2012年6月，Lending Club的贷款总额和收入均已跃居美国P2P行业首位，Prosper排名第2紧随其后。根据贷款期限和贷款评级的不同，这两大P2P平台的贷款利率从3.9%-31.7%不等，违约率从1.3%到11.2%浮动，如表1所示（数据来源：网贷之家）。一些传统金融机构的管理层也以董事或投资者的身份参与到P2P企业中，表明这种新兴金融模式逐渐成为主流。……