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第 30 卷摇 第 2 期 张正平 , 胡亚男, 胡夏露: P2P 借款人融资可得性影响因素的实证研究
的变量( 潜变量),以及处理多个原因或结果的关
系, 在很大程度上弥补了传统方法的不足, 所以自
20 世纪 80 年后结构方程模型迅速发展 ,成为多
元数据分析的重要工具。
表 1摇 结构方程中的常用名词及其含义
摇 摇 摇 常用名词 含义
潜变量( Latent Variable) 内生潜变量: 受其他潜变量影响的潜变量,也称为因变量
外生潜变量: 由系统外其他因素决定的潜变量,也称为自变量
指标( Observable Indicators ) 内生指标: 间接测量内生潜变量的指标
外生指标: 间接测量外生潜变量的指标
中介变量( Mediator) 若自变量 X 通过影响变量 M 来影响因变量 Y, 则称 M 为中介变量
调节变量( Moderator) 若变量 Y 与变量 X 的关系是变量 M 的函数 ,则称 M 为调节变量
控制变量( Control Variable) 那些本身不是实验所要研究的、 但仍会影响实验结果的变量, 又称无关变量
测量模型
测量指标与潜变量之间的关系: 淤 x = 夷x 孜 + 啄;于 y = 夷y 浊 + 着。 其中 孜 是指外生潜变
量, 浊 为内生潜变量, x 为外生指标, 啄 指 x 的误差项, y 指内生指标, 着 为 y 的误差项 , 夷x
为外生指标与外生潜变量的关系, 夷y 为内生指标与内生潜变量的关系
结构模型
研究潜变量间的关系 :浊 = B浊 + 丐孜 + 灼。 其中 浊 为内生潜变量, 孜 指外生潜变量, B 指内
生潜变量间的关系, 丐 为外生潜变量对内生潜变量的影响,灼 指结构方程的残差项
摇 摇 注:资料来源于吴明隆 ( 2009) [19] 的文献。
摇 摇 ( 二 ) 数据来源
在 P2P 借款人融资问题的实证研究中,
Freedman 和 Jin(2008) [2] 、 李悦雷等 (2013) [8] 采
用的是 P2P 交易的真实数据, 张娜 (2011) [17] 则
通过发放调查问卷获取数据。 由于调查问卷得到
的数据主观性较大, 其真实性、 可靠性都值得商
榷, 所以本文认为以 P2P 的真实交易数据进行实
证研究更加合理。 为此, 本文选择美国知名 P2P
平台 Prosper 作为研究对象。 经过数年的发展 ,
Prosper 凭借其低廉的费率和差异化的融资利率
已经在 P2P 网络借贷领域中享有较高的声誉, 本
文从 Prosper 的官方网站收集整理了自 2007 年 2
月—2013 年 3 月间 309 组有效周度数据 于 , 作为
本文实证分析的样本数据。
( 三 ) 衡量指标的选择
1郾 社会资本的衡量指标
Freedman 和 Jin(2008) [2] 描述社会资本的指
标主要包括社会网络( 朋友及社团) 和 “ 背书 冶 制
度等,张娜 (2011) [17] 则主要从 “ 信任 冶 等角度选
取指标, 综合考虑数据可得性和研究目标, 本文从
朋友和贷款小组两个角度选取指标:首先, 朋友的
存在有助于增加借款人信息的可信度, 相互熟悉
的朋友间也可以进行借贷和评价, 进而影响出借
人对借款人的判断;其次,是否获得相关评论或推
荐也会影响出借人对借款人的评价和信任, 评级
越高、推荐留言越多则越能影响出借人的信任度 ;
最后,小组贷款经常采取连带担保等措施有效地
降低风险,可增强出借人对该小组或小组成员的
信心,进而影响出借人的选择 。 为了更好地衡量
社会资本的贡献程度, 本文用如下三个指标衡量
社会资本:“ 朋友投标比例( X 1 )冶 是指所有来自朋
友投标的贷款笔数盂 占所有出借人投标笔数的百
分比;“ 认证借款人所获投标比例 ( X 2 )冶 是指所有
获得推荐评论的借款人所得贷款笔数占所有出借
人投标笔数的百分比;“ 贷款小组成员获贷比例
( X3)冶 是指所有贷款小组成员单独申贷时所获得投
标笔数占所有出借人投标笔数的百分比。
2郾 财务因素的衡量指标
典型的财务因素包括利率、信用评级、 收入和
支出情况、房屋所有权、 债务与收入比率等(Bach鄄
mann 等 ,2011 [20] )。 为了更合理地分析财务因素
对借款人融资可得性的影响,排除其他影响融资
因素的干扰, 本文引入撇账和信用等级两个财务
指标来衡量财务因素, 这两个指标不会影响社会
资本,但会对影响借款人的融资可得性。 撇账为
财务专用词汇,是指将错误的贷款账目修改或购
销, 以便更好地反映贷款的真实情况, 例如撇账笔
数小则一般意味着错误贷款少 ,所以撇账笔数是
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