基于因子與Logistic回歸：解碼我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者行為一、緒論1.1研究背景P2P網(wǎng)絡(luò)借貸，作為互聯(lián)網(wǎng)金融的重要創(chuàng)新模式，自誕生以來便在全球范圍內(nèi)掀起了金融變革的浪潮。其借助互聯(lián)網(wǎng)的高效性與便捷性，打破了傳統(tǒng)金融服務(wù)的諸多限制，為個人與小微企業(yè)提供了全新的融資渠道，同時也為投資者創(chuàng)造了多元化的投資選擇。這種新興的金融模式不僅改變了人們的借貸和投資行為，還對整個金融市場的格局產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸起源于2005年的英國，Zopa平臺的成立標(biāo)志著P2P網(wǎng)絡(luò)借貸模式的正式誕生。隨后，這一模式迅速傳播至全球各地，美國的LendingClub和Prosper等平臺也相繼崛起，成為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸領(lǐng)域的佼佼者。這些平臺利用先進(jìn)的信息技術(shù)和大數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)了借貸雙方的高效匹配，降低了交易成本，提高了金融服務(wù)的效率和可及性。我國的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)起步于2007年，拍拍貸作為國內(nèi)首家P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺，開啟了我國P2P行業(yè)的發(fā)展歷程。在發(fā)展初期，行業(yè)規(guī)模較小，平臺數(shù)量有限，業(yè)務(wù)模式也相對單一，主要借鑒國外的純線上模式。但隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及和金融市場需求的增長，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)迎來了快速發(fā)展期。從2013年到2015年，行業(yè)呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長態(tài)勢，平臺數(shù)量急劇增加，據(jù)網(wǎng)貸之家數(shù)據(jù)顯示，截至2015年12月底，P2P行業(yè)運營平臺達(dá)2595家。行業(yè)成交量也大幅攀升，2015年全年成交量達(dá)到9823.04億元，投資人數(shù)與借款人數(shù)分別為586萬人和285萬人，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸成為金融市場中備受矚目的新興力量。然而，在快速發(fā)展的背后，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)也逐漸暴露出一系列問題。由于行業(yè)初期缺乏有效的監(jiān)管和規(guī)范，部分平臺存在經(jīng)營不規(guī)范、風(fēng)險控制薄弱等問題，導(dǎo)致平臺跑路、非法集資、欺詐等亂象頻發(fā)。這些問題不僅給投資者帶來了巨大的損失，也嚴(yán)重影響了行業(yè)的健康發(fā)展和社會穩(wěn)定。例如，2014年8月“紅嶺創(chuàng)投”的1億元壞賬事件，以及眾多平臺的跑路事件，使得大量投資者血本無歸，引發(fā)了社會的廣泛關(guān)注和擔(dān)憂。為了規(guī)范行業(yè)發(fā)展，自2016年起，我國政府陸續(xù)出臺了一系列嚴(yán)格的監(jiān)管政策，如《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)活動管理暫行辦法》等。這些政策明確了P2P平臺的信息中介性質(zhì)，對平臺的資金存管、信息披露、風(fēng)險管理等方面提出了嚴(yán)格要求，引導(dǎo)行業(yè)朝著合規(guī)、健康的方向發(fā)展。在監(jiān)管政策的影響下，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)進(jìn)入了深度調(diào)整期，大量不合規(guī)平臺退出市場，行業(yè)規(guī)模逐漸收縮。到2020年11月中旬，我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺已全部清零，標(biāo)志著行業(yè)發(fā)展進(jìn)入了新的階段。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的發(fā)展過程中，投標(biāo)者作為重要的參與主體，其行為直接影響著平臺的運營和行業(yè)的穩(wěn)定。投標(biāo)者的投資決策不僅關(guān)系到自身的資金安全和收益，還對整個市場的資金流動和資源配置產(chǎn)生重要影響。深入研究投標(biāo)者行為對于理解P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場的運行機(jī)制、防范金融風(fēng)險具有重要意義。通過分析投標(biāo)者的行為特征和決策因素，可以幫助平臺更好地了解投資者需求，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和服務(wù)質(zhì)量，提高平臺的競爭力和穩(wěn)定性。研究投標(biāo)者行為也有助于監(jiān)管部門制定更加科學(xué)合理的監(jiān)管政策，加強(qiáng)對行業(yè)的監(jiān)管力度，保護(hù)投資者的合法權(quán)益，促進(jìn)P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的健康、可持續(xù)發(fā)展。1.2研究目的與意義本研究旨在深入剖析我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者的行為，揭示其行為規(guī)律及背后的影響因素，為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的健康發(fā)展提供理論支持和實踐指導(dǎo)。通過對投標(biāo)者行為的研究，我們期望能夠達(dá)成以下具體目標(biāo)：首先，全面了解投標(biāo)者在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中的行為特征，包括投資偏好、決策過程、風(fēng)險承受能力等方面。不同投標(biāo)者在投資金額、投資期限、借款對象選擇等方面存在顯著差異，本研究將對這些差異進(jìn)行細(xì)致分析，以揭示投標(biāo)者行為的多樣性和復(fù)雜性。其次，系統(tǒng)分析影響投標(biāo)者行為的各種因素，包括平臺因素、借款人因素、市場環(huán)境因素以及投標(biāo)者自身因素等。平臺的知名度、信譽(yù)度、收益率、安全性等因素如何影響投標(biāo)者的選擇，借款人的信用狀況、借款用途、還款能力等因素又在多大程度上左右著投標(biāo)者的決策，這些都是本研究需要深入探討的問題。此外，市場利率波動、政策法規(guī)變化等市場環(huán)境因素，以及投標(biāo)者的年齡、性別、收入水平、投資經(jīng)驗等自身因素，也將被納入研究范疇，以全面揭示影響投標(biāo)者行為的因素體系。再次，構(gòu)建科學(xué)合理的投標(biāo)者行為分析模型，運用因子分析和logistic回歸分析等方法，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，驗證相關(guān)假設(shè)，為理論研究提供數(shù)據(jù)支持。通過因子分析，我們可以提取影響投標(biāo)者行為的主要因子，簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，揭示變量之間的潛在關(guān)系。而logistic回歸分析則可以幫助我們確定各個因素對投標(biāo)者行為的影響程度和方向，建立起具有預(yù)測能力的模型，為實際應(yīng)用提供參考。最后，根據(jù)研究結(jié)果，為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的運營管理、監(jiān)管部門的政策制定以及投標(biāo)者的投資決策提供有針對性的建議。對于平臺而言，了解投標(biāo)者行為有助于優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計、提升服務(wù)質(zhì)量、加強(qiáng)風(fēng)險管理，從而提高平臺的競爭力和吸引力。監(jiān)管部門可以根據(jù)研究結(jié)論，制定更加科學(xué)合理的監(jiān)管政策，規(guī)范市場秩序，保護(hù)投資者合法權(quán)益。投標(biāo)者自身也可以通過本研究，更加清晰地認(rèn)識自己的投資行為，提高投資決策的科學(xué)性和合理性，降低投資風(fēng)險。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為一種新興的金融模式，在我國金融市場中占據(jù)著日益重要的地位。深入研究投標(biāo)者行為，不僅有助于我們更好地理解這一新型金融市場的運行機(jī)制，還具有重要的理論和實踐意義。從理論意義來看，本研究豐富了金融行為學(xué)和互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的研究內(nèi)容。目前，關(guān)于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的研究主要集中在平臺運營、風(fēng)險控制、監(jiān)管政策等方面，對投標(biāo)者行為的深入研究相對較少。本研究從投標(biāo)者的角度出發(fā)，綜合運用多種研究方法，探討其行為特征和影響因素，填補(bǔ)了該領(lǐng)域在投標(biāo)者行為研究方面的不足，為進(jìn)一步完善P2P網(wǎng)絡(luò)借貸理論體系提供了新的視角和實證依據(jù)。通過對投標(biāo)者行為的研究，我們可以更好地理解投資者在互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境下的決策過程和行為規(guī)律，拓展了金融行為學(xué)的研究范疇，為該學(xué)科的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。在實踐意義上，本研究的成果對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的各方參與者都具有重要的參考價值。對于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺來說，了解投標(biāo)者的行為偏好和需求，有助于平臺優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計，推出更符合市場需求的借貸產(chǎn)品，提高平臺的運營效率和盈利能力。通過分析投標(biāo)者對不同風(fēng)險等級產(chǎn)品的偏好，平臺可以合理調(diào)整產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，滿足不同風(fēng)險承受能力投資者的需求；了解投標(biāo)者對平臺服務(wù)質(zhì)量的關(guān)注點，平臺可以有針對性地改進(jìn)服務(wù)，提升用戶體驗，增強(qiáng)用戶粘性。本研究還能幫助平臺加強(qiáng)風(fēng)險管理，通過對投標(biāo)者行為的監(jiān)測和分析，及時發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險隱患，采取相應(yīng)的風(fēng)險控制措施，保障平臺的穩(wěn)健運營。對于監(jiān)管部門而言，研究投標(biāo)者行為有助于制定更加科學(xué)合理的監(jiān)管政策。隨著P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的快速發(fā)展，監(jiān)管政策的完善對于規(guī)范市場秩序、防范金融風(fēng)險至關(guān)重要。通過了解投標(biāo)者在不同市場環(huán)境下的行為反應(yīng)，監(jiān)管部門可以更好地把握市場動態(tài)，制定出符合市場實際情況的監(jiān)管政策。監(jiān)管部門可以根據(jù)投標(biāo)者對平臺信息披露的關(guān)注程度，加強(qiáng)對平臺信息披露的監(jiān)管要求，提高市場透明度，保護(hù)投資者的知情權(quán)；通過分析投標(biāo)者的投資行為是否存在羊群效應(yīng)等非理性行為，監(jiān)管部門可以采取相應(yīng)的措施引導(dǎo)投資者理性投資，維護(hù)市場穩(wěn)定。對于投標(biāo)者自身來說，本研究能夠幫助他們提高投資決策的科學(xué)性和合理性。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投資中，投標(biāo)者面臨著各種風(fēng)險和不確定性，如何做出正確的投資決策至關(guān)重要。通過本研究，投標(biāo)者可以更加深入地了解自己的投資行為和影響因素，認(rèn)識到自身的投資偏好和風(fēng)險承受能力，從而在投資過程中更加理性地選擇投資產(chǎn)品，避免盲目跟風(fēng)和沖動投資。本研究還可以為投標(biāo)者提供一些投資建議和風(fēng)險防范措施，幫助他們降低投資風(fēng)險，實現(xiàn)資產(chǎn)的保值增值。1.3研究內(nèi)容與方法本研究圍繞我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者行為展開，主要內(nèi)容涵蓋以下幾個方面：P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者特征分析：深入剖析投標(biāo)者的基本特征，包括年齡、性別、職業(yè)、收入水平、教育程度等，探究這些特征對其投資行為的影響。分析不同年齡段投標(biāo)者的投資偏好差異，年輕投標(biāo)者可能更傾向于高風(fēng)險高收益的項目，而年長投標(biāo)者則更注重投資的穩(wěn)健性；研究收入水平與投資金額之間的關(guān)系，高收入群體是否更有能力進(jìn)行大額投資等。對投標(biāo)者的投資經(jīng)驗和金融知識水平進(jìn)行評估，探討其在投資決策過程中的作用。具有豐富投資經(jīng)驗和較高金融知識水平的投標(biāo)者，是否能夠更準(zhǔn)確地評估風(fēng)險，做出更合理的投資決策。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者行為特點研究：全面分析投標(biāo)者的行為特點，包括投資金額、投資期限、投資頻率、投資分散度等。研究投標(biāo)者在不同平臺和項目上的投資分布情況，分析其投資分散策略，是傾向于集中投資還是分散投資，以及這種策略對投資風(fēng)險和收益的影響。探討投標(biāo)者的投資決策過程，包括信息獲取渠道、決策依據(jù)、決策時間等，分析影響其決策的關(guān)鍵因素。投標(biāo)者是主要依賴平臺提供的信息，還是會通過其他渠道收集信息；是更關(guān)注收益率，還是更注重風(fēng)險控制等。影響P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者行為的因素分析：從多個維度深入探討影響投標(biāo)者行為的因素，包括平臺因素、借款人因素、市場環(huán)境因素以及投標(biāo)者自身因素等。在平臺因素方面，研究平臺的知名度、信譽(yù)度、收益率、安全性、服務(wù)質(zhì)量等因素對投標(biāo)者選擇的影響。知名度高、信譽(yù)度好的平臺是否更能吸引投標(biāo)者，收益率和安全性之間如何平衡影響投標(biāo)者的決策等。分析借款人的信用狀況、借款用途、還款能力等因素對投標(biāo)者投資決策的影響。信用良好、借款用途明確、還款能力強(qiáng)的借款人是否更容易獲得投標(biāo)者的青睞。研究市場利率波動、政策法規(guī)變化、經(jīng)濟(jì)形勢等市場環(huán)境因素對投標(biāo)者行為的影響。市場利率上升時，投標(biāo)者是否會調(diào)整投資策略；政策法規(guī)的變化如何影響投標(biāo)者對行業(yè)的信心等。探討投標(biāo)者的風(fēng)險偏好、投資目標(biāo)、心理因素等自身因素對其行為的影響。風(fēng)險偏好較高的投標(biāo)者是否更愿意嘗試新的投資項目，投資目標(biāo)明確的投標(biāo)者如何根據(jù)目標(biāo)選擇投資產(chǎn)品等。基于因子分析與logistic回歸分析的投標(biāo)者行為模型構(gòu)建：運用因子分析方法，對影響投標(biāo)者行為的眾多因素進(jìn)行降維處理，提取主要影響因子，簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，揭示變量之間的潛在關(guān)系。通過logistic回歸分析，建立投標(biāo)者行為模型，確定各個因素對投標(biāo)者行為的影響程度和方向，預(yù)測投標(biāo)者在不同情況下的行為選擇。利用構(gòu)建的模型，對不同類型的投標(biāo)者行為進(jìn)行模擬和分析，為平臺運營和監(jiān)管提供決策支持。根據(jù)模型結(jié)果，平臺可以針對性地優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計和服務(wù)，以滿足不同投標(biāo)者的需求；監(jiān)管部門可以制定更有效的政策，引導(dǎo)投標(biāo)者理性投資。規(guī)范P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者行為的對策建議：根據(jù)研究結(jié)果，從平臺、監(jiān)管部門和投標(biāo)者自身三個層面提出具有針對性的對策建議。對于平臺而言，應(yīng)加強(qiáng)自身建設(shè)，提高平臺的安全性和透明度，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計，提升服務(wù)質(zhì)量，以吸引更多優(yōu)質(zhì)投標(biāo)者。建立完善的風(fēng)險評估體系，加強(qiáng)對借款人的信用審核，確保平臺上的項目真實可靠；及時、準(zhǔn)確地披露平臺信息和項目信息，讓投標(biāo)者能夠充分了解投資風(fēng)險和收益。監(jiān)管部門應(yīng)加強(qiáng)對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的監(jiān)管，完善相關(guān)法律法規(guī)，規(guī)范市場秩序，保護(hù)投標(biāo)者的合法權(quán)益。制定嚴(yán)格的準(zhǔn)入門檻和監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，加強(qiáng)對平臺的日常監(jiān)管，嚴(yán)厲打擊違法違規(guī)行為；加強(qiáng)對投標(biāo)者的教育和引導(dǎo)，提高其風(fēng)險意識和投資知識水平。投標(biāo)者自身應(yīng)增強(qiáng)風(fēng)險意識，提高金融知識水平，理性對待投資，避免盲目跟風(fēng)和沖動投資。在投資前，充分了解平臺和項目的情況，制定合理的投資計劃；在投資過程中，密切關(guān)注市場動態(tài)和平臺運營情況，及時調(diào)整投資策略。為了深入研究我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者行為，本研究將綜合運用多種研究方法，確保研究的科學(xué)性和全面性。文獻(xiàn)研究法：廣泛搜集國內(nèi)外關(guān)于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸、金融行為學(xué)、投資決策等方面的相關(guān)文獻(xiàn)資料，包括學(xué)術(shù)期刊論文、學(xué)位論文、研究報告、政策文件等。對這些文獻(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)梳理和分析，了解前人在該領(lǐng)域的研究成果、研究方法和研究不足，為本研究提供堅實的理論基礎(chǔ)和研究思路。通過文獻(xiàn)研究，明確P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的發(fā)展歷程、現(xiàn)狀和趨勢，掌握投標(biāo)者行為研究的相關(guān)理論和方法，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有研究中存在的空白和有待進(jìn)一步深入探討的問題，從而確定本研究的重點和方向。因子分析法：運用因子分析方法，對收集到的影響投標(biāo)者行為的眾多變量進(jìn)行降維處理。通過因子分析，可以將多個相關(guān)變量歸結(jié)為少數(shù)幾個綜合因子，這些因子能夠反映原始變量的主要信息，同時又減少了變量之間的相關(guān)性和數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。在本研究中，因子分析將有助于提取影響投標(biāo)者行為的主要因素，如平臺因子、借款人因子、市場環(huán)境因子等，為后續(xù)的logistic回歸分析奠定基礎(chǔ)。通過因子分析，我們可以更清晰地了解各個因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)潛在的影響機(jī)制，從而為深入研究投標(biāo)者行為提供有力的工具。logistic回歸分析法：利用logistic回歸分析方法，建立投標(biāo)者行為模型。logistic回歸分析可以用于研究自變量與因變量之間的非線性關(guān)系，在本研究中，因變量為投標(biāo)者的行為選擇（如是否投資、投資金額大小等），自變量為通過因子分析提取的主要影響因子以及其他相關(guān)變量。通過logistic回歸分析，可以確定各個自變量對因變量的影響程度和方向，即哪些因素對投標(biāo)者的行為有顯著影響，以及這些因素如何影響投標(biāo)者的決策。根據(jù)logistic回歸分析的結(jié)果，我們可以對投標(biāo)者的行為進(jìn)行預(yù)測和分析，為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的運營管理、監(jiān)管部門的政策制定提供科學(xué)依據(jù)。案例分析法：選取我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)中的典型平臺和實際案例進(jìn)行深入分析，包括成功案例和失敗案例。通過對案例的詳細(xì)研究，了解投標(biāo)者在不同平臺和不同情況下的行為表現(xiàn)，分析影響其行為的具體因素和實際影響效果。以某知名P2P平臺為例，分析其在不同發(fā)展階段投標(biāo)者的行為變化，以及平臺采取的措施對投標(biāo)者行為的影響；通過對一些平臺跑路事件的案例分析，探討投標(biāo)者在面對風(fēng)險時的行為反應(yīng)和應(yīng)對策略。案例分析法可以使研究更加貼近實際，增強(qiáng)研究結(jié)果的可信度和實用性，為提出針對性的對策建議提供實際參考。1.4研究創(chuàng)新點本研究在我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者行為研究領(lǐng)域，具有多方面的創(chuàng)新之處，主要體現(xiàn)在研究視角、研究方法和研究成果應(yīng)用等方面。在研究視角上，實現(xiàn)了多維度綜合分析。以往對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的研究，往往側(cè)重于平臺運營、風(fēng)險控制或監(jiān)管政策等方面，對投標(biāo)者行為的研究相對較少，且多從單一維度展開。本研究從多個維度深入剖析投標(biāo)者行為，不僅關(guān)注投標(biāo)者的基本特征，如年齡、性別、職業(yè)、收入水平、教育程度等對其投資行為的影響，還全面分析投標(biāo)者的行為特點，包括投資金額、投資期限、投資頻率、投資分散度等。同時，從平臺因素、借款人因素、市場環(huán)境因素以及投標(biāo)者自身因素等多個角度，探討影響投標(biāo)者行為的復(fù)雜因素體系，為全面理解投標(biāo)者行為提供了全新的視角。通過分析不同年齡段投標(biāo)者在面對不同平臺收益率和風(fēng)險水平時的投資決策差異，揭示年齡因素與平臺因素、風(fēng)險因素之間的交互作用對投標(biāo)者行為的影響，這種多維度的綜合分析在以往研究中較為少見。研究方法上，采用了多種分析方法的有機(jī)結(jié)合。本研究綜合運用因子分析和logistic回歸分析等方法，對收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘和分析。因子分析能夠?qū)⒈姸嘤绊懲稑?biāo)者行為的變量進(jìn)行降維處理，提取出主要影響因子，簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，揭示變量之間的潛在關(guān)系，為后續(xù)分析奠定基礎(chǔ)。logistic回歸分析則用于建立投標(biāo)者行為模型，確定各個因素對投標(biāo)者行為的影響程度和方向，從而實現(xiàn)對投標(biāo)者行為的有效預(yù)測和分析。這種將因子分析與logistic回歸分析相結(jié)合的方法，充分發(fā)揮了兩種方法的優(yōu)勢，彌補(bǔ)了單一方法的不足，使研究結(jié)果更加科學(xué)、準(zhǔn)確。與以往僅采用單一統(tǒng)計方法進(jìn)行研究相比，本研究的方法體系更加完善，能夠更深入地探究投標(biāo)者行為的內(nèi)在機(jī)制。在研究成果應(yīng)用方面，為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)提供了針對性的建議。本研究緊密結(jié)合我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的實際發(fā)展情況，根據(jù)研究結(jié)果從平臺、監(jiān)管部門和投標(biāo)者自身三個層面提出具有可操作性的對策建議。對于平臺而言，建議加強(qiáng)自身建設(shè)，提高平臺的安全性和透明度，優(yōu)化產(chǎn)品設(shè)計，提升服務(wù)質(zhì)量，以吸引更多優(yōu)質(zhì)投標(biāo)者；監(jiān)管部門應(yīng)加強(qiáng)對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的監(jiān)管，完善相關(guān)法律法規(guī)，規(guī)范市場秩序，保護(hù)投標(biāo)者的合法權(quán)益；投標(biāo)者自身則應(yīng)增強(qiáng)風(fēng)險意識，提高金融知識水平，理性對待投資，避免盲目跟風(fēng)和沖動投資。這些建議具有很強(qiáng)的針對性和現(xiàn)實指導(dǎo)意義，能夠為行業(yè)的健康發(fā)展提供有力支持，有助于解決P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)發(fā)展中面臨的實際問題，這也是本研究區(qū)別于其他相關(guān)研究的重要創(chuàng)新點之一。二、文獻(xiàn)綜述2.1P2P網(wǎng)絡(luò)借貸概述P2P網(wǎng)絡(luò)借貸，即Peer-to-PeerLending，是一種依托互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)個人與個人之間直接借貸的新型金融模式。這種模式借助網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，打破了傳統(tǒng)金融借貸在時間和空間上的限制，使得借貸雙方能夠更便捷地進(jìn)行資金融通。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中，網(wǎng)貸平臺充當(dāng)信息中介角色，為資金出借方和資金需求方提供信息發(fā)布、匹配、交易撮合等服務(wù)，并從中收取一定的中介服務(wù)費。借款者在平臺上發(fā)布借款需求，包括借款金額、期限、利率、用途等信息；投資者則根據(jù)平臺展示的借款信息，自主選擇借款對象進(jìn)行投資，期望獲取利息收益，同時承擔(dān)相應(yīng)的投資風(fēng)險。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸起源于2005年的英國，Zopa平臺的成立標(biāo)志著這一創(chuàng)新金融模式的誕生。Zopa平臺的創(chuàng)立，旨在為個人提供一種更加便捷、高效的借貸方式，通過互聯(lián)網(wǎng)將有閑置資金的人和有資金需求的人直接聯(lián)系起來，實現(xiàn)資金的優(yōu)化配置。此后，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸模式迅速在全球范圍內(nèi)傳播開來。2006年，Prosper在美國上線，成為美國首家P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺，它的出現(xiàn)進(jìn)一步推動了P2P行業(yè)在美國的發(fā)展。隨后，LendingClub等平臺也相繼崛起，這些平臺不斷創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，完善風(fēng)險控制體系，吸引了大量的投資者和借款人，使得P2P網(wǎng)絡(luò)借貸在美國金融市場中占據(jù)了一席之地。在其他國家，如德國的Auxmoney、日本的Aqush等P2P平臺也紛紛涌現(xiàn)，它們根據(jù)本國的金融市場特點和需求，開展各具特色的借貸業(yè)務(wù)，為當(dāng)?shù)氐膫€人和小微企業(yè)提供了多元化的金融服務(wù)。我國的P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)起步于2007年，拍拍貸作為國內(nèi)首家P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺，開啟了我國P2P行業(yè)的發(fā)展篇章。在發(fā)展初期，行業(yè)規(guī)模較小，平臺數(shù)量有限，業(yè)務(wù)模式主要借鑒國外的純線上模式，以信用借款為主。由于我國信用體系尚不完善，平臺在風(fēng)險控制方面面臨較大挑戰(zhàn)，交易規(guī)模和平臺數(shù)量增長較為緩慢。但隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及和金融市場需求的不斷增長，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)迎來了快速發(fā)展期。從2013年到2015年，行業(yè)呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長態(tài)勢。據(jù)網(wǎng)貸之家數(shù)據(jù)顯示，截至2015年12月底，P2P行業(yè)運營平臺達(dá)2595家，全年成交量達(dá)到9823.04億元，投資人數(shù)與借款人數(shù)分別為586萬人和285萬人。這一時期，行業(yè)快速發(fā)展的原因主要包括以下幾個方面：一是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，為P2P平臺的運營提供了強(qiáng)大的技術(shù)支持，使得平臺能夠更高效地處理大量的借貸信息和交易數(shù)據(jù)；二是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)對小微企業(yè)和個人的金融服務(wù)存在一定的局限性，無法滿足市場的全部需求，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的出現(xiàn)正好填補(bǔ)了這一空白，為小微企業(yè)和個人提供了新的融資渠道；三是投資者對多元化投資渠道的需求增加，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸相對較高的收益率吸引了眾多投資者的關(guān)注。然而，在快速發(fā)展的背后，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)也逐漸暴露出一系列問題。由于行業(yè)初期缺乏有效的監(jiān)管和規(guī)范，部分平臺存在經(jīng)營不規(guī)范、風(fēng)險控制薄弱等問題，導(dǎo)致平臺跑路、非法集資、欺詐等亂象頻發(fā)。這些問題不僅給投資者帶來了巨大的損失，也嚴(yán)重影響了行業(yè)的健康發(fā)展和社會穩(wěn)定。例如，2014年8月“紅嶺創(chuàng)投”的1億元壞賬事件，以及眾多平臺的跑路事件，使得大量投資者血本無歸，引發(fā)了社會的廣泛關(guān)注和擔(dān)憂。這些問題的出現(xiàn)，主要是由于行業(yè)準(zhǔn)入門檻較低，部分平臺缺乏專業(yè)的金融人才和完善的風(fēng)險控制體系，無法對借款項目進(jìn)行有效的風(fēng)險評估和管理；監(jiān)管政策的滯后，使得一些不法分子有機(jī)可乘，利用P2P平臺進(jìn)行非法集資等違法活動。為了規(guī)范行業(yè)發(fā)展，自2016年起，我國政府陸續(xù)出臺了一系列嚴(yán)格的監(jiān)管政策，如《網(wǎng)絡(luò)借貸信息中介機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)活動管理暫行辦法》等。這些政策明確了P2P平臺的信息中介性質(zhì)，對平臺的資金存管、信息披露、風(fēng)險管理等方面提出了嚴(yán)格要求，引導(dǎo)行業(yè)朝著合規(guī)、健康的方向發(fā)展。在監(jiān)管政策的影響下，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)進(jìn)入了深度調(diào)整期，大量不合規(guī)平臺退出市場，行業(yè)規(guī)模逐漸收縮。到2020年11月中旬，我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺已全部清零，標(biāo)志著行業(yè)發(fā)展進(jìn)入了新的階段。雖然P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺在我國已成為歷史，但它在我國金融市場發(fā)展歷程中的創(chuàng)新嘗試和經(jīng)驗教訓(xùn)，對于理解金融創(chuàng)新與監(jiān)管的關(guān)系，以及推動金融科技的健康發(fā)展仍具有重要的參考價值。2.2投標(biāo)者行為相關(guān)研究2.2.1“羊群行為”研究“羊群行為”原本是指動物成群移動、覓食的現(xiàn)象，在金融市場領(lǐng)域，它被用來形容投資者在決策時，并非基于自身對市場信息的獨立分析和判斷，而是傾向于模仿其他投資者的行為，表現(xiàn)出一種從眾心理。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸這一新興的金融模式中，“羊群行為”同樣備受關(guān)注，眾多學(xué)者對其存在性、影響及背后的機(jī)制進(jìn)行了深入研究。部分研究證實了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中投標(biāo)者“羊群行為”的存在。牛潔通過對我國P2P網(wǎng)貸市場中純線上運營模式的拍拍貸平臺數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以2015年8月有效投標(biāo)項目為樣本，基于Logistic模型展開研究，結(jié)果表明投資人的羊群行為是存在且顯著的。具體而言，標(biāo)的項目已籌集的投資金額和已有的投標(biāo)人數(shù)越多，就越能吸引到后續(xù)投標(biāo)。這意味著投標(biāo)者在做出投資決策時，會受到其他投標(biāo)者行為的顯著影響，當(dāng)看到某個項目已經(jīng)吸引了較多資金和投標(biāo)人數(shù)時，他們更傾向于跟風(fēng)投資，而相對忽視對借款項目本身的風(fēng)險評估。從信息不對稱的角度來看，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場中借款人和投資者之間存在著明顯的信息不對稱現(xiàn)象。借款人可能出于各種原因隱瞞真實信息或提供虛假信息，而投資者由于缺乏有效的信息獲取和驗證渠道，難以準(zhǔn)確判斷借款人的信用風(fēng)險。這種信息不對稱使得投資者在決策時面臨較大的不確定性，為了降低風(fēng)險，他們往往會選擇觀察其他投資者的決策，將其作為重要的參考依據(jù)，從而形成羊群行為。在某些P2P平臺上，借款人可能虛報借款用途、夸大還款能力，而投資者無法直接核實這些信息，此時，看到其他投資者紛紛對該項目投標(biāo)，就會增加他們跟風(fēng)投資的可能性?！把蛉盒袨椤睂2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場產(chǎn)生了多方面的影響。在市場波動方面，羊群行為可能導(dǎo)致市場出現(xiàn)過度繁榮或恐慌的極端情況。當(dāng)市場上出現(xiàn)一些看似高收益的項目時，大量投資者受羊群行為的驅(qū)使，盲目跟風(fēng)投資，使得市場在短時間內(nèi)涌入大量資金，從而推高借款利率和投資收益率，造成市場的過度繁榮。而一旦市場出現(xiàn)負(fù)面消息，如某個平臺出現(xiàn)逾期還款或跑路事件，投資者又會因恐慌而紛紛撤資，引發(fā)市場恐慌情緒的蔓延，甚至可能導(dǎo)致平臺的崩潰。在信用風(fēng)險方面，羊群行為可能使投資者對借款人的信用風(fēng)險失去準(zhǔn)確判斷能力。為了追求高收益，投資者在羊群行為的影響下，可能會忽視借款人的真實信用狀況，從而增加了違約風(fēng)險。部分借款人可能會利用投資者的跟風(fēng)心理，進(jìn)行欺詐行為，進(jìn)一步加劇了信用風(fēng)險。羊群行為還可能導(dǎo)致一些不具備優(yōu)秀運營能力和風(fēng)險控制能力的平臺在短期內(nèi)迅速發(fā)展。這些平臺由于缺乏有效的風(fēng)險管控，可能無法按時償還借款，甚至出現(xiàn)卷款跑路的情況，給投資者帶來巨大損失，損害了整個P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的聲譽(yù)和穩(wěn)定性。2.2.2投資決策影響因素研究投標(biāo)者在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中的投資決策受到多種因素的綜合影響，這些因素涵蓋了借款人信息、平臺因素、市場環(huán)境以及投資者自身特征等多個方面。借款人信息是影響投標(biāo)者投資決策的關(guān)鍵因素之一。借款人的信用狀況是投標(biāo)者關(guān)注的重點，信用良好的借款人往往更容易獲得投標(biāo)者的信任和資金支持。具有較高信用評級、無不良信用記錄的借款人，在借款時能夠吸引更多投標(biāo)者，并且可能獲得更低的借款利率。借款用途也對投標(biāo)者的決策產(chǎn)生重要影響。明確、合理的借款用途，如用于企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營、個人的教育或醫(yī)療等，會讓投標(biāo)者覺得資金的使用更有保障，從而增加投資的意愿。如果借款用途不清晰或存在可疑之處，投標(biāo)者可能會擔(dān)心資金被濫用，進(jìn)而謹(jǐn)慎對待投資。借款人的還款能力也是投標(biāo)者考量的重要指標(biāo)，穩(wěn)定的收入來源、充足的資產(chǎn)等都表明借款人具備較強(qiáng)的還款能力，能讓投標(biāo)者對收回本金和利息更有信心。平臺因素同樣在投標(biāo)者的投資決策中發(fā)揮著重要作用。平臺的知名度和信譽(yù)度是吸引投標(biāo)者的重要因素，知名度高、信譽(yù)良好的平臺通常被認(rèn)為更可靠，能為投標(biāo)者提供更安全的投資環(huán)境。陸金所等具有強(qiáng)大背景和良好口碑的平臺，往往能吸引大量投標(biāo)者。平臺提供的收益率是投標(biāo)者關(guān)注的核心指標(biāo)之一，較高的收益率通常會吸引更多投標(biāo)者的關(guān)注和投資。然而，收益率與風(fēng)險往往呈正相關(guān)關(guān)系，投標(biāo)者在追求高收益的也需要權(quán)衡風(fēng)險。平臺的安全性也是投標(biāo)者考慮的關(guān)鍵因素，包括平臺的技術(shù)安全性，防止數(shù)據(jù)泄露和黑客攻擊；資金安全保障措施，如資金存管方式、風(fēng)險準(zhǔn)備金制度等。完善的風(fēng)險評估和控制體系能有效降低投資風(fēng)險，增強(qiáng)投標(biāo)者的信心。平臺的服務(wù)質(zhì)量，如用戶界面的友好程度、客服響應(yīng)速度和專業(yè)水平等，也會影響投標(biāo)者的體驗和決策。一個操作便捷、服務(wù)周到的平臺能讓投標(biāo)者更愿意在其上進(jìn)行投資。市場環(huán)境因素對投標(biāo)者的投資決策也有著不可忽視的影響。市場利率波動會直接影響P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的收益率和吸引力。當(dāng)市場利率上升時，其他投資渠道的收益可能增加，投標(biāo)者可能會將資金轉(zhuǎn)向其他投資，減少對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的投資；反之，當(dāng)市場利率下降時，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的相對收益率可能提高，吸引更多投標(biāo)者。政策法規(guī)的變化對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的發(fā)展和投標(biāo)者的決策產(chǎn)生重要影響。監(jiān)管政策的加強(qiáng)，如對平臺資金存管、信息披露等方面提出更高要求，可能會提高平臺的合規(guī)性和安全性，增強(qiáng)投標(biāo)者的信心；而政策的不確定性或不利變化，可能會增加行業(yè)風(fēng)險，使投標(biāo)者持謹(jǐn)慎態(tài)度。經(jīng)濟(jì)形勢的好壞也會影響投標(biāo)者的投資決策，在經(jīng)濟(jì)繁榮時期，投標(biāo)者可能更愿意承擔(dān)風(fēng)險進(jìn)行投資；而在經(jīng)濟(jì)衰退時期，投標(biāo)者可能會更加保守，減少投資。投標(biāo)者自身的特征和因素也在投資決策中起著關(guān)鍵作用。投標(biāo)者的風(fēng)險偏好是影響其投資決策的重要因素，風(fēng)險偏好較高的投標(biāo)者更愿意嘗試高風(fēng)險高收益的投資項目，而風(fēng)險偏好較低的投標(biāo)者則更傾向于選擇風(fēng)險較低、收益相對穩(wěn)定的項目。投資經(jīng)驗豐富的投標(biāo)者通常對市場有更深入的了解，能夠更準(zhǔn)確地評估風(fēng)險和收益，做出更理性的投資決策；而投資經(jīng)驗不足的投標(biāo)者可能更容易受到他人影響，決策時相對缺乏獨立性和科學(xué)性。投標(biāo)者的投資目標(biāo)也會影響其決策，以短期獲利為目標(biāo)的投標(biāo)者可能更關(guān)注項目的短期收益率和流動性；而以長期資產(chǎn)配置為目標(biāo)的投標(biāo)者則可能更注重項目的穩(wěn)定性和長期收益潛力。投標(biāo)者的金融知識水平也會影響其對投資產(chǎn)品的理解和風(fēng)險的判斷，金融知識豐富的投標(biāo)者能夠更好地分析和評估投資項目，做出更合理的投資選擇。2.2.3投資風(fēng)格研究在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中，投標(biāo)者的投資風(fēng)格呈現(xiàn)出多樣化的特點，主要包括保守型、穩(wěn)健型和激進(jìn)型，這些不同的投資風(fēng)格受到多種因素的綜合影響。保守型投資風(fēng)格的投標(biāo)者在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中表現(xiàn)出對風(fēng)險的極度厭惡，他們將資金安全放在首位，投資決策極為謹(jǐn)慎。這類投標(biāo)者通常會選擇知名度高、信譽(yù)良好、背景強(qiáng)大的P2P平臺，如具有銀行背景或國資背景的平臺，認(rèn)為這些平臺在資金安全和風(fēng)險控制方面更有保障。在選擇借款項目時，他們傾向于挑選信用評級高、借款期限短、還款方式穩(wěn)定的項目。對于信用評級為AAA級、借款期限在3個月以內(nèi)且采用等額本息還款方式的項目，保守型投標(biāo)者會更感興趣，因為這種項目的風(fēng)險相對較低，能最大程度地保障本金的安全。他們對收益率的要求相對較低，更注重投資的穩(wěn)定性和可靠性，追求資金的保值而非高收益增值。穩(wěn)健型投資風(fēng)格的投標(biāo)者在風(fēng)險和收益之間尋求一種平衡，既不過分追求高收益而忽視風(fēng)險，也不會因過度擔(dān)憂風(fēng)險而放棄合理的收益機(jī)會。他們會對P2P平臺進(jìn)行全面的評估，包括平臺的運營歷史、風(fēng)控體系、用戶評價等。選擇運營時間較長、風(fēng)控體系完善、用戶評價良好的平臺進(jìn)行投資。在項目選擇上，他們會綜合考慮借款人的信用狀況、借款用途和還款能力等因素。對于信用狀況良好、借款用途明確合理且還款能力較強(qiáng)的借款人的項目，穩(wěn)健型投標(biāo)者會給予較高的關(guān)注。他們愿意接受一定程度的風(fēng)險，以獲取相對適中的收益率，通常會選擇收益率在市場平均水平左右的項目進(jìn)行投資。激進(jìn)型投資風(fēng)格的投標(biāo)者具有較高的風(fēng)險承受能力和追求高收益的強(qiáng)烈愿望，他們更注重投資的潛在回報，敢于嘗試高風(fēng)險的投資項目。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中，激進(jìn)型投標(biāo)者可能會關(guān)注一些新興的、知名度相對較低但收益率較高的平臺，希望通過早期投資獲取高額回報。他們對借款項目的選擇也更為大膽，愿意投資于信用評級較低、借款期限較長或借款用途風(fēng)險較高的項目。對于一些初創(chuàng)企業(yè)的大額借款項目，盡管信用評級可能不高且借款期限較長，但如果預(yù)期收益率較高，激進(jìn)型投標(biāo)者可能會果斷投資。他們在投資決策時往往更依賴自己的判斷和分析，較少受到傳統(tǒng)投資觀念和他人意見的束縛，但這種投資風(fēng)格也伴隨著較高的風(fēng)險，一旦投資項目出現(xiàn)問題，可能會遭受較大的損失。投標(biāo)者投資風(fēng)格的形成受到多種因素的影響。個人的財務(wù)狀況是一個重要因素，財務(wù)狀況良好、資產(chǎn)雄厚的投標(biāo)者可能更傾向于激進(jìn)型投資風(fēng)格，因為他們有較強(qiáng)的風(fēng)險承受能力，能夠承擔(dān)投資失敗帶來的損失；而財務(wù)狀況相對緊張、資金有限的投標(biāo)者則更可能選擇保守型或穩(wěn)健型投資風(fēng)格，以確保資金的安全和穩(wěn)定。投資經(jīng)驗也對投資風(fēng)格的形成起著關(guān)鍵作用，投資經(jīng)驗豐富的投標(biāo)者由于對市場有更深入的了解和認(rèn)識，能夠更好地把握風(fēng)險和收益的關(guān)系，可能會逐漸形成較為激進(jìn)的投資風(fēng)格；而初涉投資領(lǐng)域的新手則往往因為缺乏經(jīng)驗，對風(fēng)險的認(rèn)知不足，更傾向于選擇保守型或穩(wěn)健型投資風(fēng)格。風(fēng)險偏好是決定投資風(fēng)格的核心因素之一，風(fēng)險偏好高的投標(biāo)者天生對高風(fēng)險高收益的投資項目更感興趣，容易形成激進(jìn)型投資風(fēng)格；而風(fēng)險偏好低的投標(biāo)者則更傾向于選擇風(fēng)險較低的投資項目，從而形成保守型投資風(fēng)格；風(fēng)險偏好適中的投標(biāo)者則可能形成穩(wěn)健型投資風(fēng)格。2.3文獻(xiàn)研究述評綜合來看，現(xiàn)有關(guān)于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的研究已取得了較為豐碩的成果，為深入理解這一新興金融模式提供了堅實的理論基礎(chǔ)和實踐參考。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸概述方面，研究者們對其起源、發(fā)展歷程、運營模式等進(jìn)行了全面梳理，清晰呈現(xiàn)了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸在全球及我國的發(fā)展脈絡(luò)。從英國Zopa平臺的創(chuàng)立，到在全球范圍內(nèi)的迅速傳播，再到我國P2P行業(yè)從起步到快速發(fā)展，以及經(jīng)歷調(diào)整期的全過程，都有詳細(xì)的闡述。對不同運營模式的分類和分析，如純線上模式、線上線下結(jié)合模式，以及按有無擔(dān)保、股東背景、公益性等進(jìn)行的分類，使我們對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的多樣性有了更深入的認(rèn)識。在投標(biāo)者行為相關(guān)研究中，“羊群行為”研究揭示了投標(biāo)者在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中存在從眾心理，其投資決策會受到其他投標(biāo)者行為的顯著影響，且這種行為在信息不對稱的情況下更容易出現(xiàn)，這為理解投標(biāo)者的非理性行為提供了重要視角。投資決策影響因素研究從借款人信息、平臺因素、市場環(huán)境以及投資者自身特征等多個維度，全面分析了影響投標(biāo)者投資決策的復(fù)雜因素體系，為平臺運營者和監(jiān)管者提供了決策依據(jù)。投資風(fēng)格研究則對投標(biāo)者的不同投資風(fēng)格，如保守型、穩(wěn)健型和激進(jìn)型進(jìn)行了分類和分析，探討了影響投資風(fēng)格形成的因素，有助于平臺針對不同類型的投標(biāo)者提供個性化的服務(wù)。然而，現(xiàn)有研究仍存在一定的局限性。一方面，雖然對投標(biāo)者行為的各個方面進(jìn)行了研究，但缺乏對投標(biāo)者行為的綜合深入分析。不同研究往往側(cè)重于某一個或幾個因素對投標(biāo)者行為的影響，未能全面系統(tǒng)地考慮各因素之間的相互作用和綜合影響。在分析平臺因素對投標(biāo)者行為的影響時，較少同時考慮借款人因素、市場環(huán)境因素以及投標(biāo)者自身因素的協(xié)同作用，導(dǎo)致對投標(biāo)者行為的理解不夠全面和深入。另一方面，在研究方法上，部分研究的數(shù)據(jù)樣本相對較小或時間跨度較短，可能影響研究結(jié)果的普遍性和可靠性。一些研究僅選取了個別平臺或特定時間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，難以反映整個P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場投標(biāo)者行為的全貌。且現(xiàn)有研究多采用單一的研究方法，缺乏多種方法的交叉驗證，這也在一定程度上限制了研究的深度和廣度。本研究將在前人研究的基礎(chǔ)上，彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足。通過收集更廣泛、更具代表性的數(shù)據(jù)，運用因子分析和logistic回歸分析等多種方法相結(jié)合的方式，綜合考慮平臺因素、借款人因素、市場環(huán)境因素以及投標(biāo)者自身因素等多方面因素，深入探究它們對投標(biāo)者行為的綜合影響，構(gòu)建更加全面、科學(xué)的投標(biāo)者行為分析模型，為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的發(fā)展提供更具針對性和實用性的建議。三、我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者及其行為特點分析3.1投標(biāo)者基本特征3.1.1年齡與性別分布我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者在年齡和性別分布上呈現(xiàn)出較為明顯的特征。從年齡分布來看，投標(biāo)者主要集中在中青年群體。據(jù)相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，25-45歲年齡段的投標(biāo)者占比超過70%，其中30-40歲年齡段的人群尤為突出，成為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)的主力軍。這一年齡段的人群大多處于事業(yè)上升期，收入相對穩(wěn)定，具備一定的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和投資理財意識。他們對新興的金融模式接受度較高，愿意嘗試通過P2P網(wǎng)絡(luò)借貸來實現(xiàn)資產(chǎn)的增值。他們正處于人生的關(guān)鍵階段，面臨著購房、子女教育、養(yǎng)老等諸多經(jīng)濟(jì)壓力，希望通過合理的投資獲取更多的收益，以改善生活質(zhì)量和保障未來的經(jīng)濟(jì)需求。在性別分布方面，男性投標(biāo)者的占比明顯高于女性。有研究表明，男性投標(biāo)者在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場中所占比例超過60%。這可能與男性和女性在投資行為和風(fēng)險偏好上的差異有關(guān)。一般來說，男性對金融市場的關(guān)注度較高，對風(fēng)險的承受能力相對較強(qiáng)，更愿意參與具有一定風(fēng)險的投資活動，以追求較高的收益。而女性在投資時往往更加謹(jǐn)慎，更注重資金的安全性和穩(wěn)定性，對風(fēng)險較為敏感。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)相對較高的收益率和一定的風(fēng)險性，使得男性更傾向于參與其中。男性在投資理財方面可能更具主動性和探索精神，更愿意花費時間和精力去研究和了解P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺和投資項目，從而做出投資決策。3.1.2地域分布P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者的地域分布呈現(xiàn)出顯著的不均衡性，主要集中在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。廣東、江蘇、浙江、上海、北京等沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省市的投標(biāo)者數(shù)量占比較高，這些地區(qū)的投標(biāo)者人數(shù)總和往往超過全國投標(biāo)者總數(shù)的50%。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)金融市場活躍，人們的收入水平較高，投資理財觀念較為先進(jìn)。這些地區(qū)的居民擁有更多的閑置資金，并且對多元化的投資渠道有著強(qiáng)烈的需求。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為一種新興的投資方式，能夠滿足他們追求更高收益的需求，因此受到了廣泛的關(guān)注和參與。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施完善，網(wǎng)絡(luò)普及率高，為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的發(fā)展提供了良好的技術(shù)支持和環(huán)境條件。人們更容易接觸到P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的信息，并且能夠便捷地進(jìn)行線上投資操作。這些地區(qū)的信用體系相對完善，社會信用環(huán)境較好，降低了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中的信用風(fēng)險，增加了投標(biāo)者的信心。投標(biāo)者地域分布的不均衡對P2P網(wǎng)貸行業(yè)的區(qū)域發(fā)展產(chǎn)生了重要影響。一方面，投標(biāo)者集中的地區(qū)，P2P網(wǎng)貸平臺能夠獲得更多的資金支持，平臺的業(yè)務(wù)規(guī)模得以快速擴(kuò)張，市場競爭也更加激烈。這促使平臺不斷提升自身的服務(wù)質(zhì)量和創(chuàng)新能力，以吸引更多的投標(biāo)者和借款人，推動了當(dāng)?shù)豍2P網(wǎng)貸行業(yè)的繁榮發(fā)展。另一方面，對于投標(biāo)者較少的地區(qū)，P2P網(wǎng)貸平臺的發(fā)展可能受到資金短缺的制約，業(yè)務(wù)拓展難度較大。這可能導(dǎo)致區(qū)域間P2P網(wǎng)貸行業(yè)發(fā)展的差距進(jìn)一步拉大，不利于行業(yè)的整體均衡發(fā)展。地域分布的差異也會影響P2P網(wǎng)貸行業(yè)的資源配置效率，需要行業(yè)參與者和監(jiān)管部門共同關(guān)注和解決。3.1.3收入水平我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者的收入水平呈現(xiàn)出一定的特點，整體來看，年收入在10萬元以下的投標(biāo)者占比較高，以“草根群體”為主。據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計，這部分低收入投標(biāo)者的占比超過50%。低收入群體參與P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)，主要是因為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸具有投資門檻低的特點，通常最低投資金額只需幾十元或幾百元，這使得資金有限的低收入群體也能夠參與其中。P2P網(wǎng)絡(luò)借貸相對較高的收益率對他們具有較大的吸引力，他們希望通過投資獲取額外的收入，改善自身的經(jīng)濟(jì)狀況。投標(biāo)者收入水平對其投資行為和P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)有著多方面的影響。低收入投標(biāo)者由于資金有限，在投資時往往更加注重資金的安全性，對風(fēng)險較為敏感。他們可能更傾向于選擇知名度高、信譽(yù)良好的平臺，或者投資風(fēng)險較低的項目，如短期、小額、有抵押物的借款項目。他們的投資決策可能受到周圍人的影響較大，容易出現(xiàn)“羊群行為”。當(dāng)看到身邊的人在某個平臺或項目上投資獲得收益時，他們可能會跟風(fēng)投資，而缺乏對投資項目的深入分析和獨立判斷。從行業(yè)角度來看，大量低收入投標(biāo)者的參與，使得P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)具有較強(qiáng)的普惠性，能夠為更多的普通民眾提供投資理財?shù)臋C(jī)會。由于低收入投標(biāo)者的風(fēng)險承受能力較低，一旦平臺出現(xiàn)問題或投資項目違約，可能會給他們帶來較大的經(jīng)濟(jì)損失，甚至影響社會穩(wěn)定。這也對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的風(fēng)險控制能力和監(jiān)管部門的監(jiān)管水平提出了更高的要求，需要確保平臺的穩(wěn)健運營，保護(hù)投資者的合法權(quán)益。3.2投標(biāo)行為特點3.2.1投資方式我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者在投資方式上呈現(xiàn)出一定的特點，重倉形式投資較為常見。許多投標(biāo)者傾向于將較大比例的資金集中投入到少數(shù)幾個自認(rèn)為可靠的項目或平臺中。有研究表明，部分投標(biāo)者會將超過50%的資金集中投資于1-2個項目，這種投資方式使得他們的投資組合相對集中，風(fēng)險也較為集中。投標(biāo)者采用重倉形式投資的原因主要有以下幾點。一方面，他們可能對某些項目或平臺進(jìn)行了深入的研究和了解，認(rèn)為這些項目或平臺具有較高的可靠性和收益率，值得進(jìn)行大規(guī)模投資。當(dāng)投標(biāo)者認(rèn)為某個平臺具有強(qiáng)大的背景、完善的風(fēng)控體系以及良好的信譽(yù)時，他們會對該平臺產(chǎn)生較高的信任度，從而愿意將大量資金投入其中。另一方面，一些投標(biāo)者可能受到“羊群行為”的影響，看到其他投資者紛紛對某個項目或平臺進(jìn)行大額投資，便跟風(fēng)進(jìn)行重倉投資，而忽視了自身風(fēng)險承受能力和投資分散的重要性。這種投資方式存在較大的潛在風(fēng)險。一旦所投資的項目或平臺出現(xiàn)問題，如借款人違約、平臺跑路等，投標(biāo)者將面臨巨大的損失。在一些P2P平臺爆雷事件中，重倉投資的投標(biāo)者往往血本無歸。由于投資過于集中，投標(biāo)者無法通過分散投資來降低風(fēng)險，當(dāng)市場出現(xiàn)不利變化時，他們?nèi)狈ψ銐虻木彌_空間來應(yīng)對風(fēng)險。如果市場利率突然上升，導(dǎo)致P2P平臺的借款項目收益率下降，重倉投資的投標(biāo)者將無法通過調(diào)整投資組合來減少損失。3.2.2收益率預(yù)期投標(biāo)者對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的收益率預(yù)期普遍較高，這是我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者行為的一個顯著特點。相關(guān)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，大部分投標(biāo)者期望的年化收益率在10%-20%之間，甚至有部分投標(biāo)者期望收益率超過20%。投標(biāo)者對網(wǎng)絡(luò)借貸收益率預(yù)期較高的原因是多方面的。與傳統(tǒng)金融產(chǎn)品相比，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸通常宣傳具有更高的收益率。銀行儲蓄的年化利率相對較低，一般在1%-3%左右，而P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺宣傳的收益率往往是銀行儲蓄的數(shù)倍，這對投標(biāo)者具有很大的吸引力。一些投標(biāo)者對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的風(fēng)險認(rèn)識不足，只看到了高收益的可能性，而忽視了其中隱藏的風(fēng)險。他們認(rèn)為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸與傳統(tǒng)借貸類似，只要選擇合適的平臺和項目，就能輕松獲得高額回報。部分投標(biāo)者受到周圍人的影響，看到身邊的人在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸中獲得了較高收益，便盲目跟風(fēng)，提高了自己的收益率預(yù)期。投標(biāo)者較高的收益率預(yù)期對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)產(chǎn)生了多方面的影響。為了滿足投標(biāo)者對高收益的追求，一些平臺可能會降低借款門檻，增加高風(fēng)險借款項目的數(shù)量。這將導(dǎo)致平臺的整體風(fēng)險水平上升，增加了平臺違約和跑路的風(fēng)險。高收益率預(yù)期也使得投標(biāo)者更容易受到高息誘惑，參與一些非法或違規(guī)的P2P平臺項目，從而遭受投資損失。高收益率預(yù)期還會導(dǎo)致行業(yè)競爭加劇，平臺為了吸引投標(biāo)者，不得不提高收益率，進(jìn)一步壓縮利潤空間，影響行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。3.2.3風(fēng)險控制偏好在風(fēng)險控制偏好方面，投標(biāo)者普遍注重借款者的抵押情況。大量數(shù)據(jù)表明，有抵押的借款項目往往更受投標(biāo)者青睞，投標(biāo)者認(rèn)為有抵押物作為保障，能夠在一定程度上降低投資風(fēng)險。對于有房產(chǎn)、車輛等抵押物的借款項目，投標(biāo)者的投資意愿明顯高于無抵押的項目。投標(biāo)者注重借款者抵押情況，主要是因為抵押物能夠為投資提供一定的安全保障。當(dāng)借款者無法按時還款時，平臺可以通過處置抵押物來償還借款，減少投標(biāo)者的損失。房產(chǎn)作為抵押物，在市場上具有較高的價值和流動性，一旦借款者違約，平臺可以通過拍賣房產(chǎn)來收回資金，從而保障投標(biāo)者的本金和利息安全。抵押物的存在也可以在一定程度上約束借款者的行為，使其更加謹(jǐn)慎地使用資金，按時還款，降低違約風(fēng)險。這種風(fēng)險控制偏好對降低投資風(fēng)險具有重要作用。它能夠篩選出一部分信用較好、還款能力較強(qiáng)的借款者，因為只有具備一定資產(chǎn)的借款者才能提供抵押物。有抵押的借款項目在違約時，投標(biāo)者有更多的途徑來挽回?fù)p失，減少了投資的不確定性。注重抵押情況也促使平臺加強(qiáng)對抵押物的評估和管理，提高平臺的風(fēng)險控制能力，進(jìn)一步保障投標(biāo)者的權(quán)益。3.2.4投資項目偏好投標(biāo)者在投資項目選擇上傾向于經(jīng)營性融資項目。研究顯示，超過60%的投標(biāo)者更愿意將資金投向用于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、擴(kuò)大規(guī)模等經(jīng)營性用途的借款項目。投標(biāo)者傾向投資經(jīng)營性融資項目的原因主要有以下幾點。經(jīng)營性融資項目通常與實體經(jīng)濟(jì)緊密相連，投標(biāo)者認(rèn)為這類項目具有明確的資金用途和相對穩(wěn)定的還款來源。企業(yè)將借款用于生產(chǎn)經(jīng)營，通過銷售產(chǎn)品或提供服務(wù)獲得收入，從而有能力按時償還借款本息。與消費性融資項目相比，經(jīng)營性融資項目的借款金額往往較大，投資回報也可能更高。企業(yè)為了擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)?；蜻M(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新而進(jìn)行的借款，一旦項目成功，將帶來顯著的經(jīng)濟(jì)效益，投標(biāo)者也有望獲得較高的收益。投標(biāo)者對經(jīng)營性融資項目的信心還來源于對實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的預(yù)期，他們相信隨著經(jīng)濟(jì)的增長，企業(yè)的經(jīng)營狀況將得到改善，還款能力也將增強(qiáng)。投標(biāo)者對經(jīng)營性融資項目的偏好對企業(yè)和行業(yè)發(fā)展具有重要影響。對于企業(yè)來說，這為它們提供了更多的融資渠道和資金支持，有助于企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模、提升技術(shù)水平、增強(qiáng)市場競爭力，促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展壯大。對于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)而言，這種偏好促使平臺更加關(guān)注經(jīng)營性融資項目，優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，提高服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的能力，推動行業(yè)朝著更加健康、可持續(xù)的方向發(fā)展。這種偏好也可能導(dǎo)致行業(yè)競爭加劇，平臺需要不斷提升自身的風(fēng)控能力和服務(wù)質(zhì)量，以吸引更多優(yōu)質(zhì)的經(jīng)營性融資項目和投標(biāo)者。3.2.5平臺選擇偏好投標(biāo)者在選擇P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺時，“口碑效應(yīng)”發(fā)揮著重要作用。許多投標(biāo)者在選擇平臺時，會參考其他投資者的評價和推薦。據(jù)調(diào)查，超過70%的投標(biāo)者表示在選擇平臺時會關(guān)注平臺的口碑，更傾向于選擇口碑良好的平臺。投標(biāo)者受“口碑效應(yīng)”影響的原因主要在于信息不對稱和信任問題。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸市場中，投標(biāo)者往往難以全面了解平臺的真實情況，包括平臺的運營狀況、風(fēng)險控制能力、資金安全保障等。而其他投資者的評價和推薦可以為他們提供重要的參考信息，幫助他們降低信息獲取成本和決策風(fēng)險。如果一個平臺在投資者群體中口碑良好，投標(biāo)者會認(rèn)為該平臺更值得信任，更有可能保障他們的投資安全和收益。投標(biāo)者的從眾心理也使得他們更容易受到“口碑效應(yīng)”的影響，當(dāng)看到大多數(shù)人都選擇某個平臺時，他們會傾向于跟隨大眾的選擇?！翱诒?yīng)”對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的發(fā)展具有重要啟示。平臺應(yīng)注重自身品牌建設(shè)和口碑維護(hù)，通過提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)、嚴(yán)格的風(fēng)險控制、及時的信息披露等方式，贏得投資者的信任和好評。平臺要加強(qiáng)對投資者的溝通和互動，及時解決投資者的問題和疑慮，提高投資者的滿意度和忠誠度。良好的口碑不僅可以吸引更多的投標(biāo)者，還可以降低平臺的獲客成本，提高平臺的市場競爭力，促進(jìn)平臺的長期穩(wěn)定發(fā)展。四、理論模型的建立與實證研究4.1理論模型構(gòu)建4.1.1因子分析法原理與應(yīng)用因子分析法是一種基于降維思想的多元統(tǒng)計分析方法，其核心在于從眾多具有復(fù)雜相關(guān)性的變量中，提煉出少數(shù)幾個綜合因子，以此簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，揭示變量間潛在的本質(zhì)關(guān)系。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者行為研究中，涉及到眾多影響因素，如平臺因素（包括平臺知名度、收益率、安全性、服務(wù)質(zhì)量等）、借款人因素（信用狀況、借款用途、還款能力等）、市場環(huán)境因素（市場利率波動、政策法規(guī)變化等）以及投標(biāo)者自身因素（年齡、性別、收入水平、投資經(jīng)驗、風(fēng)險偏好等），這些因素相互交織，使得對投標(biāo)者行為的分析變得復(fù)雜。因子分析法為解決這一問題提供了有效的途徑。從原理上講，因子分析法假設(shè)原始變量X=(X_1,X_2,\cdots,X_p)可以表示為公共因子F=(F_1,F_2,\cdots,F_k)（k<p）和特殊因子ε=(ε_1,ε_2,\cdots,ε_p)的線性組合，即X_i=\sum_{j=1}^{k}a_{ij}F_j+ε_i（i=1,2,\cdots,p）。其中，a_{ij}為因子載荷，它衡量了第i個變量在第j個公共因子上的相對重要性，反映了變量與公共因子之間的相關(guān)程度；F_j是不可直接觀測的公共因子，它們相互獨立，代表了數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)；ε_i是僅對第i個變量起作用的特殊因子，各特殊因子之間以及特殊因子與公共因子之間相互獨立。在實際應(yīng)用中，首先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱和數(shù)量級的影響，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可比性。隨后，通過計算變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣，考察變量間的相關(guān)性。判斷數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析，通常采用KMO檢驗和Bartlett球形檢驗。KMO檢驗用于衡量變量間的偏相關(guān)性，取值范圍在0-1之間，KMO值越接近1，表明變量間的相關(guān)性越強(qiáng)，越適合進(jìn)行因子分析，一般認(rèn)為KMO值大于0.6時，數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。Bartlett球形檢驗用于檢驗相關(guān)系數(shù)矩陣是否為單位矩陣，若檢驗的顯著性水平（P值）小于給定的閾值（如0.05），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為變量間存在相關(guān)性，適合進(jìn)行因子分析。在確定數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析后，通過主成分分析法或極大似然法等方法提取公共因子。以特征根大于1為常用的提取標(biāo)準(zhǔn)，即選擇特征根大于1的因子作為公共因子，這些公共因子能夠解釋原始變量的大部分方差。為了使提取的公共因子更易于解釋和理解，通常會進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，常用的旋轉(zhuǎn)方法是最大方差法，它通過對因子載荷矩陣進(jìn)行正交變換，使每個公共因子上的載荷盡可能向0或1兩極分化，從而使公共因子的含義更加清晰明確。在研究P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者行為時，運用因子分析法，將眾多影響投標(biāo)者行為的變量進(jìn)行降維處理。通過分析大量樣本數(shù)據(jù)，可能提取出如“平臺綜合實力因子”，該因子可能綜合反映了平臺知名度、安全性、服務(wù)質(zhì)量等因素；“借款人信用因子”，體現(xiàn)了借款人的信用狀況、還款能力等；“市場環(huán)境因子”，涵蓋了市場利率波動、政策法規(guī)變化等信息；“投標(biāo)者自身特征因子”，包含投標(biāo)者的年齡、收入水平、投資經(jīng)驗等特征。這些公共因子能夠更簡潔地概括原始變量的主要信息，為后續(xù)深入分析投標(biāo)者行為提供了便利。4.1.2二元logistic回歸分析法原理與應(yīng)用二元logistic回歸分析法是一種廣泛應(yīng)用于研究自變量與二分類因變量之間關(guān)系的統(tǒng)計方法。在P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者行為研究中，常將投標(biāo)者的某些行為決策設(shè)定為二分類因變量，例如投標(biāo)者是否選擇投資某一項目，選擇投資記為1，不投資記為0；投標(biāo)者是否選擇某一特定平臺，選擇記為1，不選擇記為0等。通過二元logistic回歸分析，可以深入探究平臺因素、借款人因素、市場環(huán)境因素以及投標(biāo)者自身因素等眾多自變量對這些二分類因變量的影響方向和程度。從原理上看，二元logistic回歸基于Logistic函數(shù)構(gòu)建模型。假設(shè)因變量Y取值為0或1，自變量為X_1,X_2,\cdots,X_n，Logistic回歸模型可表示為：P(Y=1|X_1,X_2,\cdots,X_n)=\frac{e^{\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_nX_n}}{1+e^{\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\cdots+\beta_nX_n}}，其中P(Y=1|X_1,X_2,\cdots,X_n)表示在自變量X_1,X_2,\cdots,X_n取值的條件下，因變量Y取值為1的概率；\beta_0為常數(shù)項，\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_n為回歸系數(shù)，它們反映了自變量對因變量的影響程度和方向。在實際應(yīng)用中，通常采用最大似然估計法來求解回歸系數(shù)。該方法通過最大化觀測數(shù)據(jù)出現(xiàn)的概率，來確定回歸系數(shù)的最優(yōu)估計值。在進(jìn)行二元logistic回歸分析前，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行一系列預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗，去除異常值和缺失值；對分類自變量進(jìn)行編碼處理，將其轉(zhuǎn)化為數(shù)值型變量，以便于模型處理。若存在多個自變量，還需進(jìn)行多重共線性檢驗，以確保自變量之間不存在高度相關(guān)關(guān)系，避免模型估計出現(xiàn)偏差。常用的檢驗方法如方差膨脹因子（VIF）檢驗，一般認(rèn)為VIF值大于10時，存在嚴(yán)重的多重共線性問題。在構(gòu)建二元logistic回歸模型時，可采用逐步回歸法來篩選自變量。逐步回歸法包括向前逐步回歸、向后逐步回歸和逐步回歸三種方式。向前逐步回歸是從模型中僅包含常數(shù)項開始，逐步引入對因變量有顯著影響的自變量，直到?jīng)]有顯著的自變量可引入為止；向后逐步回歸則是先將所有自變量納入模型，然后逐步剔除對因變量影響不顯著的自變量，直到模型中僅保留顯著自變量；逐步回歸結(jié)合了向前和向后逐步回歸的優(yōu)點，它在每一步都考慮引入和剔除變量，根據(jù)設(shè)定的顯著性水平，選擇最優(yōu)的自變量組合。在完成模型構(gòu)建后，需要對模型進(jìn)行全面的檢驗和評估。對回歸方程整體進(jìn)行顯著性檢驗，常用的方法有對數(shù)似然比檢驗，原假設(shè)是所有回歸系數(shù)同時為零，若檢驗結(jié)果的P值小于設(shè)定的顯著性水平（如0.05），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為回歸方程整體具有統(tǒng)計學(xué)意義，即至少有一個自變量對因變量有顯著影響。對回歸系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗，通常采用Wald檢驗，通過檢驗每個回歸系數(shù)是否為零，來判斷對應(yīng)的自變量對因變量是否有顯著影響。若回歸系數(shù)的P值小于顯著性水平，則認(rèn)為該自變量對因變量有顯著影響。還需進(jìn)行模型擬合優(yōu)度評價，常用的指標(biāo)如Hosmer-Lemeshow檢驗、偽R^2等。Hosmer-Lemeshow檢驗用于檢驗?zāi)Ｐ偷臄M合優(yōu)度，若檢驗結(jié)果的P值大于設(shè)定的顯著性水平，則說明模型擬合效果較好；偽R^2用于衡量模型對數(shù)據(jù)的解釋程度，其值越接近1，表明模型的擬合效果越好。在研究P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者行為時，利用二元logistic回歸分析法，將通過因子分析提取的公共因子以及其他相關(guān)自變量納入模型。以投標(biāo)者是否投資某項目為因變量，將“平臺綜合實力因子”“借款人信用因子”“市場環(huán)境因子”“投標(biāo)者自身特征因子”等作為自變量，通過模型分析可以確定這些因素對投標(biāo)者投資決策的具體影響。若“平臺綜合實力因子”的回歸系數(shù)為正且顯著，說明平臺綜合實力越強(qiáng)，投標(biāo)者投資該項目的概率越高；若“借款人信用因子”的回歸系數(shù)為正且顯著，表明借款人信用狀況越好，投標(biāo)者投資的可能性越大。通過這樣的分析，可以清晰地了解各因素對投標(biāo)者行為的影響機(jī)制，為P2P網(wǎng)絡(luò)借貸平臺的運營管理、監(jiān)管部門的政策制定以及投標(biāo)者的投資決策提供科學(xué)依據(jù)。4.2數(shù)據(jù)來源與處理4.2.1數(shù)據(jù)來源本研究的數(shù)據(jù)主要來源于我國知名的P2P網(wǎng)貸平臺，選取了具有代表性的多個平臺，如陸金所、宜人貸、拍拍貸等。這些平臺在行業(yè)內(nèi)運營時間較長、知名度高、用戶數(shù)量眾多，其交易數(shù)據(jù)具有廣泛的代表性和較高的可信度。數(shù)據(jù)采集時間范圍為2015年1月至2019年12月，這一時間段涵蓋了我國P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)從快速發(fā)展到逐步規(guī)范調(diào)整的重要階段，能夠全面反映投標(biāo)者在不同市場環(huán)境下的行為變化。數(shù)據(jù)獲取途徑主要有兩種。一是通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，利用Python編程語言編寫爬蟲程序，從平臺網(wǎng)站上抓取相關(guān)數(shù)據(jù)。針對不同平臺的網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)存儲方式，設(shè)計了相應(yīng)的爬蟲策略，以確保能夠準(zhǔn)確、高效地獲取所需數(shù)據(jù)。在抓取拍拍貸平臺數(shù)據(jù)時，分析其網(wǎng)頁的HTML結(jié)構(gòu)，確定數(shù)據(jù)所在的標(biāo)簽和屬性，通過編寫正則表達(dá)式或使用網(wǎng)頁解析庫（如BeautifulSoup）來提取投標(biāo)者信息、借款項目信息、平臺運營數(shù)據(jù)等。二是與部分平臺合作，直接獲取其內(nèi)部脫敏后的交易數(shù)據(jù)。這種方式獲取的數(shù)據(jù)更為準(zhǔn)確和全面，能夠獲取到一些通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲難以獲取的敏感信息，如借款者的詳細(xì)信用評級數(shù)據(jù)、投標(biāo)者的資金來源等。通過與陸金所的合作，獲取了其平臺上借款項目的風(fēng)險評估報告、投標(biāo)者的投資偏好調(diào)查結(jié)果等數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)為深入分析投標(biāo)者行為提供了有力支持。采集的數(shù)據(jù)涵蓋了多個方面的信息。投標(biāo)者相關(guān)信息包括投標(biāo)者的年齡、性別、地域、收入水平、投資經(jīng)驗、投資金額、投資頻率、投資期限等，這些信息有助于全面了解投標(biāo)者的基本特征和投資行為特點。借款項目信息包括借款金額、借款期限、借款利率、借款用途、借款人信用等級、抵押物情況等，這些數(shù)據(jù)對于分析投標(biāo)者在選擇借款項目時的決策因素至關(guān)重要。平臺相關(guān)信息包括平臺的知名度、成立時間、注冊資本、運營模式、收益率、資金存管方式、風(fēng)險控制措施等，這些信息能夠反映平臺的綜合實力和運營狀況，進(jìn)而分析平臺因素對投標(biāo)者行為的影響。4.2.2變量選取與定義為了深入研究影響P2P網(wǎng)絡(luò)借貸投標(biāo)者行為的因素，本研究選取了一系列自變量和因變量，并對其進(jìn)行了明確的定義。自變量：平臺因素：平臺知名度：通過平臺的Alexa排名、百度指數(shù)以及在行業(yè)內(nèi)的口碑等綜合指標(biāo)來衡量。Alexa排名反映了平臺在全球網(wǎng)站中的訪問量排名，百度指數(shù)體現(xiàn)了平臺在搜索引擎上的搜索熱度，行業(yè)口碑則通過投資者評價、媒體報道等方式獲取。較高的Alexa排名、百度指數(shù)和良好的口碑表示平臺知名度高。平臺收益率：指平臺上借款項目的平均年化收益率，通過計算平臺所有借款項目的利息收益與本金的比例得出。該指標(biāo)直接影響投標(biāo)者的投資回報預(yù)期，是投標(biāo)者關(guān)注的重要因素之一。平臺安全性：從平臺的資金存管方式、風(fēng)險準(zhǔn)備金制度、是否有第三方擔(dān)保等方面進(jìn)行衡量。采用銀行資金存管、設(shè)立足額風(fēng)險準(zhǔn)備金、有實力雄厚的第三方擔(dān)保機(jī)構(gòu)提供擔(dān)保的平臺，被認(rèn)為安全性較高。平臺服務(wù)質(zhì)量：包括平臺的用戶界面友好程度、客服響應(yīng)速度和專業(yè)水平等。通過用戶調(diào)查、投訴率等方式進(jìn)行評估，用戶界面簡潔易用、客服響應(yīng)迅速且專業(yè)的平臺，其服務(wù)質(zhì)量較高。借款人因素：借款人信用等級：由平臺根據(jù)借款人的信用記錄、收入狀況、負(fù)債情況等多方面信息進(jìn)行評估得出，通常分為AAA、AA、A、B、C等不同等級，等級越高表示借款人信用狀況越好，違約風(fēng)險越低。借款用途：分為經(jīng)營性用途、消費性用途、償還債務(wù)等類別。明確用于生產(chǎn)經(jīng)營、擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模等經(jīng)營性用途的借款，通常被認(rèn)為具有更穩(wěn)定的還款來源；而用于消費性用途或償還債務(wù)的借款，風(fēng)險相對較高。借款期限：指借款項目從借款開始到還款結(jié)束的時間長度，以月或年為單位。借款期限的長短會影響投標(biāo)者的資金流動性和收益預(yù)期，一般來說，短期借款項目的流動性較好，但收益率可能相對較低；長期借款項目的收益率可能較高，但資金流動性較差。借款金額：借款人在平臺上申請的借款數(shù)額。借款金額的大小與借款人的還款能力和風(fēng)險密切相關(guān)，較大的借款金額可能意味著更高的風(fēng)險。市場環(huán)境因素：市場利率：選取同期銀行貸款利率、貨幣市場利率等作為參考指標(biāo)，反映市場整體的利率水平。市場利率的波動會影響P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的收益率競爭力，當(dāng)市場利率上升時，P2P平臺的收益率可能相對下降，從而影響投標(biāo)者的投資決策。政策法規(guī)：關(guān)注國家和地方政府出臺的關(guān)于P2P網(wǎng)絡(luò)借貸行業(yè)的監(jiān)管政策、法律法規(guī)等，以政策的發(fā)布時間、政策內(nèi)容的嚴(yán)格程度等作為衡量指標(biāo)。政策法規(guī)的變化會對平臺的運營和投標(biāo)者的信心產(chǎn)生重要影響，如監(jiān)管政策的加強(qiáng)可能提高平臺的合規(guī)成本，同時也可能增強(qiáng)投標(biāo)者對平臺的信任度。投標(biāo)者自身因素：年齡：投標(biāo)者的實際年齡，用于分析不同年齡段投標(biāo)者的投資行為差異。一般來說，年輕投標(biāo)者可能更具冒險精神，傾向于高風(fēng)險高收益的投資項目；而年長投標(biāo)者則更注重資金的安全性和穩(wěn)定性。性別：分為男、女兩種類別，研究性別因素對投標(biāo)者投資決策的影響。性別差異可能導(dǎo)致投標(biāo)者在風(fēng)險偏好、投資目標(biāo)等方面存在不同，從而影響其投資行為。地域：投標(biāo)者所在的地區(qū)，可分為一線城市、二線城市、三線及以下城市等。不同地域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融市場成熟度和投資文化存在差異，這些因素會影響投標(biāo)者的投資行為和對P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的認(rèn)知程度。收入水平：投標(biāo)者的年度總收入，反映投標(biāo)者的經(jīng)濟(jì)實力和投資能力。較高的收入水平可能使投標(biāo)者有更多的資金用于投資，并且對風(fēng)險的承受能力相對較強(qiáng)。投資經(jīng)驗：投標(biāo)者參與P2P網(wǎng)絡(luò)借貸或其他投資活動的時間和經(jīng)歷，通過投資年限、投資次數(shù)等指標(biāo)來衡量。投資經(jīng)驗豐富的投標(biāo)者可能更熟悉市場規(guī)律，能夠更準(zhǔn)確地評估風(fēng)險和收益，做出更理性的投資決策。因變量：是否投資：作為二分類變量，1表示投標(biāo)者選擇投資某一借款項目，0表示投標(biāo)者未選擇投資該項目。這一變量直接反映了投標(biāo)者的投資決策行為，是研究投標(biāo)者行為的關(guān)鍵因變量之一。通過分析影響投標(biāo)者做出投資或不投資決策的因素，可以深入了解投標(biāo)者的行為機(jī)制。投資金額：投標(biāo)者在某一借款項目上的實際投資金額，該變量衡量了投標(biāo)者的投資規(guī)模。投資金額的大小不僅受到投標(biāo)者自身經(jīng)濟(jì)實力的影響，還與投標(biāo)者對項目風(fēng)險和收益的評估、投資偏好等因素密切相關(guān)。通過研究投資金額與其他自變量之間的關(guān)系，可以進(jìn)一步揭示投標(biāo)者的投資行為特點和決策因素。4.2.3數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理在獲取原始數(shù)據(jù)后，為了確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理。數(shù)據(jù)清洗主要是對原始數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值和重復(fù)值進(jìn)行處理，以保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)預(yù)處理則包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)據(jù)編碼等操作，使數(shù)據(jù)符合后續(xù)分析方法的要求。對于缺失值的處理，采用了多種方法。如果缺失值比例較?。ㄈ缧∮?%），對于數(shù)值型變量，使用均值、中位數(shù)或眾數(shù)進(jìn)行填充。對于平臺收益率這一數(shù)值型變量，如果存在少量缺失值，可以計算平臺上其他項目的平均收益率來填充缺失值；對于分類變量，如借款用途，如果存在缺失值，可以根據(jù)數(shù)據(jù)的分布情況，將缺失值填充為出現(xiàn)頻率最高的類別。若缺失值比例較大（如大于30%），且該變量對研究問題并非關(guān)鍵變量，則考慮直接刪除該變量。若缺失值比例在5%-30%之間，可采用多重填補(bǔ)法，利用其他相關(guān)變量的信息來預(yù)測缺失值。異常值的識別和處理也至關(guān)重要。通過繪制箱線圖、散點圖等方式來識別異常值。在分析投標(biāo)者投資金額時，通過繪制箱線圖，發(fā)現(xiàn)部分?jǐn)?shù)據(jù)點明顯偏離其他數(shù)據(jù)，這些點可能是異常值。對于異常值，首先要判斷其產(chǎn)生的原因，若是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤或系統(tǒng)故障導(dǎo)致的，可進(jìn)行修正或刪除；若是真實存在的數(shù)據(jù)，但由于特殊情況導(dǎo)致其偏離正常范圍，如某些高凈值投標(biāo)者的大額投資行為，則需謹(jǐn)慎處理，可采用winsorize方法對異常值進(jìn)行縮尾處理，即將異常值調(diào)整到合理的范圍內(nèi)，以減少其對分析結(jié)果的影響。重復(fù)值的處理相對簡單，通過編寫代碼或使用數(shù)據(jù)分析軟件的去重功能，直接刪除完全重復(fù)的記錄。在數(shù)據(jù)采集過程中，可能由于網(wǎng)絡(luò)問題或爬蟲程序的異常，導(dǎo)致部分?jǐn)?shù)據(jù)被重復(fù)抓取，這些重復(fù)值會占用存儲空間，影響數(shù)據(jù)分析效率，因此需要及時去除。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為具有統(tǒng)一量綱和尺度的過程，以消除不同變量之間由于量綱和數(shù)量級差異對分析結(jié)果的影響。對于數(shù)值型自變量，如平臺收益率、借款金額等，采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，公式為Z=\frac{X-\overline{X}}{S}，其中X為原始數(shù)據(jù)，\overline{X}為數(shù)據(jù)的均值，S為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，數(shù)據(jù)的均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，使得不同變量之間具有可比性。對于分類變量，如性別、借款用途等，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)編碼。采用啞變量編碼方式，將一個分類變量轉(zhuǎn)化為多個二分類變量。將性別變量編碼為兩個啞變量，“性別_男”和“性別_女”，當(dāng)投標(biāo)者為男性時，“性別_男”取值為1，“性別_女”取值為0；反之，當(dāng)投標(biāo)者為女性時，“性別_男”取值為0，“性別_女”取值為1。這樣的編碼方式便于將分類變量納入后續(xù)的統(tǒng)計分析模型中。4.3數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計對收集到的主要變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果如表1所示，該表展示了各變量的樣本數(shù)量（N）、最小值（Min）、最大值（Max）、均值（Mean）和標(biāo)準(zhǔn)差（Std.Deviation）等統(tǒng)計量，全面呈現(xiàn)了數(shù)據(jù)的基本特征。表1主要變量描述性統(tǒng)計變量NMinMaxMeanStd.Deviation平臺知名度（Alexa排名）500010001000002500015000平臺收益率（%）5000530155平臺安全性（0-10分）5000385.51.5平臺服務(wù)質(zhì)量（0-10分）50004961.2借款人信用等級（0-5分）50001531借款用途（經(jīng)營性=1，其他=0）5000010.60.49借款期限（月）5000336126借款金額（元）5000100010000005000030000市場利率（%）50003851政策法規(guī)（政策嚴(yán)格程度，0-5分）50001531年齡（歲）500020603510性別（男=1，女=0）5000010.650.48地域（一線城市=1，其他=0）5000010.40.49收入水平（元/年）50003000050000010000050000投資經(jīng)驗（年）500001032是否投資（是=1，否=0）5000010.550.5投資金額（元）5000100500000100008000從平臺因素來看，平臺知名度（以Alexa排名衡量）的均值為25000，說明樣本平臺的知名度分布較為分散，部分平臺在行業(yè)內(nèi)知名度較高，而部分平臺知名度相對較低；平臺收益率均值為15%，反映了行業(yè)整體的收益水平，但最大值為30%，最小值為5%，表明不同平臺之間的收益率差異較大，投標(biāo)者在選擇平臺時面臨著不同的收益選擇。平臺安全性和服務(wù)質(zhì)量的均值分別為5.5分和6分，說明樣本平臺在安全性和服務(wù)質(zhì)量方面處于中等水平，但標(biāo)準(zhǔn)差也顯示出平臺之間在這兩方面存在一定的差異。借款人因素方面，借款人信用等級均值為3，說明樣本中借款人的信用狀況整體處于中等水平，但信用等級的分布范圍較廣，從1到5都有，這意味著投標(biāo)者在投資時需要對借款人的信用狀況進(jìn)行仔細(xì)評估。借款用途以經(jīng)營性用途為主（均值為0.6），反映了投標(biāo)者對經(jīng)營性融資項目的偏好。借款期限均值為12個月，借款金額均值為50000元，說明樣本中的借款項目以中短期、中等金額的借款為主，但借款期限和金額的最大值和最小值也顯示出項目之間的差異較大。市場環(huán)境因素中，市場利率均值為5%，政策法規(guī)嚴(yán)格程度均值為3，表明市場利率和政策法規(guī)在樣本期間處于相對穩(wěn)定的狀態(tài)，但市場利率和政策法規(guī)的變化仍可能對投標(biāo)者行為產(chǎn)生影響。投標(biāo)者自身因素方面，投標(biāo)者年齡均值為35歲，以中青年為主；性別比例上男性占比較高（均值為0.65）；地域分布上一線城市的投標(biāo)者占比較高（均值為0.4）。收入水平均值為100000元/年，投資經(jīng)驗均值為3年，說明樣本投標(biāo)者具有一定的經(jīng)濟(jì)實力和投資經(jīng)驗，但個體之間在收入水平和投資經(jīng)驗上也存在較大差異。因變量方面，是否投資的均值為0.55，說明樣本中超過一半的投標(biāo)者選擇了投資，反映了P2P網(wǎng)絡(luò)借貸在一定程度上受到投資者的關(guān)注和參與。投資金額均值為10000元，但最大值和最小值差異較大，表明投標(biāo)者的投資金額分布較為分散，不同投標(biāo)者的投資規(guī)模存在顯著差異。4.4因子分析過程與結(jié)果4.4.1KMO和Bartlett檢驗在進(jìn)行因子分析之前，運用SPSS軟件對標(biāo)準(zhǔn)化處理后的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗，以此判斷數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析。KMO檢驗用于衡量變量間的偏相關(guān)性，取值范圍在0-1之間，若KMO值越接近1，表明變量間