时间：2022-12-02 18:55:56
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇经济研究生论文，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
江苏省社会科学院世界经济研究所。
2013年12月7日，江苏省世界经济学会2013昕年会、会员大会暨学术研讨会在南京理工大学召开。本届年会由江苏省世界经济学会主办，南京理工大学国际经贸问题研究中心、南京理工大学经济管理学院国际贸易学系承办。会议的主题是世界经济形势与江苏开放型经济转型升级。来自南京大学、东南大学、江苏省社会科学院、江苏省委党校、南京农业大学、江南大学、南京财经大学、河海大学、扬州大学等高校和科研院所的知名专家学者以及博士生、硕士生参加了本届年会。会议选举产生了江苏省世界经济学会新一届理事会，江苏省社会科学院世界经济研究所所长张远鹏研究员当选为江苏省世界经济学会新一届会长。
在年会开幕式上，南京理工大学经济管理学院院长恢光平教授、江苏省世界经济学会会长朱乃新研究员先后致辞。
江苏省社会科学院党委书记、院长、南京大学教育部长江学者刘志彪教授首先作主题报告。他全面阐述了我国从全球价值链的低端向高端攀升的必要性和路径，并分析了全球价值链分别与全球资金流动、经济泡沫、环境污染和创新资源流动的关系，还向与会者提供了对全球价值链进行深入研究的思路。江苏省政府研究室刘惟蓝副主任在报告中强调要提高外贸增值率，强化自主品牌，提高服务贸易占比，注重进口对经济的促进作用，发挥好外资的技术外溢效应，同时要更大力度地支持有实力的企业“走出去”。中国世界经济学会副会长、东南大学经济管理学院院长徐康宁教授在报告中认为，“中等收入陷阱”之说得不到普遍性事实的验证，更不是一个经济发展规律，增长“陷阱”与中等收入阶段并无内在联系，中等收入更不是“陷阱”的原因，而我国通过深化改革开放，发展空间仍然巨大，不会落入“中等收入陷阱”。南京大学经济学院副院长于津平教授分析了我国改革开放以来经济快速增长的原因和开放型经济“两头在外”的特点，揭示了当前国际经济形势的主要变化，提出了我国开放战略调整的方向。江苏省世界经济学会会长朱乃新研究员在报告中阐述了全面深化改革面临的国际经济环境与对策，他认为美国次贷危机和欧债危机以来全球经济的特点是低增长、多起伏、深调整，国际经济关系的深刻变革给我国经济发展带来了机遇和挑战，我们应努力营造积极的国际和周边环境，提升自身的政治影响力、经济竞争力、形象亲和力和道义感召力，并积极参与全球经济治理。江苏省世界经济学会原会长程极明教授今年已经84岁高龄，仍然精神矍铄，他系统总结了美欧大国的发展历程和特点，认为发达的高等教育和领先的科技水平是支撑美国经济充满活力的原因，而重视实体经济则是德国经济发展的主要特点。他还从宏观的角度阐述了中美欧大国关系的发展态势和世界经济的未来走势。
南京财经大学国际经贸学院院长张为付教授分析了东亚一体化的纠结，即政治对抗与经济合作并存，他认为中美合作将决定东亚合作的进程。江南大学商学院武戈教授通过投入产出模型的分析，将服务业的最终需求引致碳排放分为直接效应、自溢效应、自给效应、反馈效应和溢出效应，认为服务业的最终需求引致二氧化碳排放量大于直接碳排放量，从而提出对长三角服务业低碳转型的政策建议。江苏省社会科学院区域发展研究中心助理研究员周睿通过开放经济条件下的可计算一般均衡模型，模拟了在不同的关税减让情景下中国加入TPP后的关税减让对中国宏观经济及产业部门的影响，他认为关税减让虽然降低了政府收入，冲击了农业部门，但对整个经济增长而言是有帮助的。南京大学长江三角洲经济社会发展研究中心副主任黄繁华教授从环境库茨涅茨曲线、贸易中隐含的碳排放问题、碳关税等角度分析了碳排放约束下我国高技术产品出口问题。东南大学经济管理学院硕士研究生刘冰分析了我国FTA建设现状，并与TPP进行了比较，指出我国FTA存在着开放度不够、谈判议题不够全面和深入、能力建设欠缺等需要进一步努力和完善的地方。南京理工大学经济管理学院硕士研究生崔鹏歌通过对江苏省服务贸易依存度、服务业FDI依存度、服务业整体开放度及服务贸易竞争优势的分析，提出对江苏省服务业进一步对外开放的政策建议。南京农业大学金融学院林乐芬教授分析了中美新型大国经济关系的制约和促进因素，探讨了中美新型大国经贸关系的构建与全球经济治理改革的中美互动。她认为，中美新型大国经贸关系的建立不仅扩展了两国自身利益，也是为世界提供了一个新型大国关系的模式。新疆农业大学经济与贸易学院讲师、南京农业大学经济管理学院博士研究生张庆萍从政治、经济、法律、劳动力市场、农业与环境、土地使用的可能性六个方面分析了俄罗斯、乌克兰和哈萨克斯坦的农业投资环境，认为这一地区具有较强的农业投资吸引力，中国应该加强与这三个国家在农业投资方面的合作。
为鼓励博士生和硕士生积极参与经济学前沿问题研究，本届年会设研究生论文奖。会议共收到论文52篇，大会邀请知名专家对其中以研究生为第一作者的论文进行了评审，评选出一等奖4名、二等奖8名、三等奖9名。学会领导在大会上向获奖作者颁发了获奖证书。
在会员大会上，学会第七届理事会汇报了本届理事会的工作和财务报告，会员们对第七届理事会的工作给予充分肯定，并向第七届学会会长朱乃新研究员表示敬意和感谢。随后，大会选举产生新一届理事会。江苏省世界经济学会自1980年9月成立以来，已经走过了33个年头，在江苏省哲学社会科学界联合会和江苏省社会科学院的关心和支持下，在全体会员的不懈努力下，每年正常开展学术交流活动，学会规模不断扩大，影响力不断增强，已经成为江苏省世界经济研究工作者交流思想，进行科研合作的重要平台。
【关键词】独立学院 辅导员 压力
【中图分类号】G451 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2013）02-0194-01
近年来，随着高等教育大众化，学生群体社会化，以及辅导员考核的定量化等，在推动高校发展的同时，也给高校辅导员的工作带来新的挑战和无形的压力，尤其是身处独立学院的辅导员，更是倍感压力。因此，对独立学院辅导员的压力现状进行调查、分析，对寻找心理调适途径，缓解辅导员的心理压力有着重要意义。
一、对象与方法
（一）调查对象
商学院辅导员87名（均在辅导员岗位从事工作半年以上），平均年龄28±3.02。有效问卷回收率100%。
（二）调查工具
1.基本信息
包括性别、年龄、职务、压力来源、心理需求、减压建议等等。
2.WeiMan职业压力量表
该问卷共15个题项，分别从工作责权、人际、工作量、自我效能感等方面评估职业压力。每个题项要求在“1从来没有” ～“5几乎都如此”5点上评价不同压力来源的影响程度。
3.工作压力测验量表
该问卷共17个题项，每个题项要求被试在“0从未”～“2经常”3点上评价由精神压力所引起的生理症状、情绪、行为等等。
（三）统计方法
调查采用集体施测，当场回收的办法。所有数据运用SPSS17.0软件统计。
二、结果
（一）基本信息
调查发现，对主要压力来源的报告中，列前三位的分别是进修（95.2%）、工作（76.2%）、经济（61.9%）。对心理健康服务需求的报告中，辅导员对情绪管理（71.4%）、自我探索（71.4%）、领导才能（61.9%）、生涯规划（52.4%）、健康养生（52.4%）、预防抑郁（47.6%）等方面的服务需求较大。
在“面对压力，希望学校提供怎样的帮助来减少压力？”开放式问题的回答中，辅导员提出的建议有：加强制度建设、体现工作公平感、强化激励竞争机制、稳定制度、加强任职教师管理学生的参与度、减少工作量、增加深造机会等等。
（二）职业压力状况
根据WeiMan职业压力量表的测查结果发现，57.1%报告压力值正常，33.3%报告压力值沉重，9.5%报告压力值极小。男性和女性辅导员、总辅导员和专职辅导员在压力总分上均无显著差异。对具体项目的分析中发现，绝大多数辅导员常常感到“工作负荷太重，正常工作时间内不能完成任务”、 “觉得工作数量影响到工作的质量”、“工作干扰生活”、“无法完全胜任自己的工作”以及“不知道自己有什么晋升的机会”。说明辅导员普遍感到工作压力主要来自工作量较大，常常不能够在规定时间内完成相应工作，导致自我效能感降低。
（三）工作压力状况
根据工作压力测验量表的测查发现，61.9%报告偏高的精神压力，需要寻求解决压力的办法；19.0%报告中等程度的精神压力，即虽然某些时候感到压力较大，但自身仍可以应付；19.0%报告较低程度的精神压力，但可能现实生活缺乏刺激，比较简单沉闷，个人做事的积极性不高。
男性和女性辅导员、总辅导员和专职辅导员在压力总分上均无显著差异。对具体项目的分析结果显示：超过半数的辅导员经常觉得“手上工作太多，无法应付”、“时间不够用，要争分夺秒”、“没有时间休闲，终日记挂着工作”、“有头痛、胃痛、背痛的毛病，难以治愈”、“上床后觉得有很多事情牵挂，难以入睡”、“工作太多，不能每件事做到尽善尽美”。说明辅导员普遍存在较大的精神压力，并由此导致了焦虑、抑郁等情绪及失眠、头痛、胃痛等生理症状。
三、讨论
独立学院辅导员的压力总体水平中等偏上，不同职务、年龄、性别的辅导员压力大小不存在显著差异。辅导员是个特殊的职业，工作内容琐碎繁杂，涉及面广，服务对象众多，负荷较重，劳动成果显示周期长。此外，辅导员没有明确的工作时间与休息时间的界线划分，紧急事件时有发生，尤其是面对独立学院的学生，经常影响到正常生活，工作压力不容易消除，因此辅导员的压力强度较大。
独立学院辅导员的压力源集中在工作数量多、强度大，自我发展空间小，进修求学的机会少。从量表反映的情况看，辅导员普遍感到工作强度大、工作时间长，常常影响到工作效率和自我效能感，从而出现一些不良的生理、心理症状。另一方面，工作的特殊性使他们没有更多的时间和机会用于求学，自我发展的需求没有得到充分满足，容易产生职业倦怠。因此辅导员对减少工作量、提供求学进修机会有较为迫切的期望。
独立学院辅导员在人际、婚恋、家庭等方面的压力较小。相对于其他群体而言，辅导员与人打交道的时间和机会都比较多，人际关系的协调在其工作中显得很重要。而独立学院普遍成立时间不长，教职员工普遍较为年轻，而且此次参加调查的辅导员均有从事辅导员工作的经验，对整个学院的运作和办事流程较为熟悉，所以在人际协调方面显得较为娴熟，来自人际方面的压力较小。
四、总结
独立学院辅导员存在超负荷的工作和心理压力，这些压力的形成不是某一方面原因引起的，而是多方面综合“作用”的结果。要解决独立学院辅导员的职业压力，学校和辅导员自身都要各方面协调配合，积极调适心态、提升职业技能水平，健全激励机制，才能真正化解压力，这也是当前加强和改进大学生思想政治教育、维护高校稳定必须关注的重要课题。
参考文献：
[1]冯跃林，李序科.高校学生工作者职业倦怠原因分析及对策研究[J].思想教育研究，2009，（5）.
关键词：P2P网络借贷；信号传递模型；信号甄别模型；竞争绩效
中图分类号：F830.5 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2017）04-0047-08
一、问题的提出
由于我国征信系统还不完善，传统银行获取借款者信息的单位成本较高。出于成本和收益的考虑，银行通常不会提供相应的产品或者服务来满足小额借款需求。P2P网络借贷服务基于借款金额小、投资门槛低、交易需求多等特点为传统银行业务提供了强有力的补充，使得金融服务的范围得以拓展。
P2P平台上众多小额资金借款需求可视为琳琅满目的投资商品，一方面给大众投资者提供了多元投资机会，另一方面也使其不得不面临因信息不对称而产生的投资风险。较之于传统的民间借贷，P2P平台通常基于个人信息安全和隐私保护的考虑，不会向投资者提供借款人的详细信息。为了弥补这一缺陷，P2P平台会根据自己的风险评估模型，结合借款者的信息算出借款者的借入信用分数，据此确定借款者的借入信用等级。投资者将信用等级与借款列表信息相结合，综合评估借款者还本付息的风险，进而决定是否向其提供资金。
由于P2P的大众投资者大多缺乏风险评估的专业知识和经验，借款者就需要基于信息优势地位尽可能地向投资者传递可信的信息，使投资者更准确了解自己真实的财务状况以及履约意愿和能力，以此提高自己的信用评级、增加投资者对自己能够还本付息的信心，从而促使投资者做出投资的决定。
那么，投资者在面对不同风险时，会分别基于哪些借款信息来进行产品评估？这些信息预测借款者能否成功筹资的准确性如何？本文期望基于对上述问题的回答，为P2P产品的供给者提供行为指导，提高产品竞争绩效，从而提高P2P市场的资金配置效率。
二、文献综述
信息是P2P网络借贷市场的核心。按照信息传递性的不同，斯坦提出“软信息”和“硬信息”两大类划分（Stein，2002）。其中，硬信息是指在平台上公开可量化、易于保存和传播的信息（林，2009）。通常包括借款利率、金额、信用等级、期限、性别等。而软信息则指网络平台上公开可获取，但却不可量化的信息（彼得森，2004），通常分为社会资本信息与非社会资本信息两大类。
有关硬信息的研究较为广泛，廖理等（2014）认为在一定程度上借款利率可作为判断借款人违约风险的依据，从而为投资人提供行为指导。克拉夫特指出，借款人的信用u分是影响借款成功率最为显著的因素（Klafft，2008）。克鲁默等（2009）也得出类似结论，认为投资人的预期收益会随着信用评分的提高而提高，借款成功率也会提高。
软信息研究主要关注社会资本信息对投资者行为的影响。部分研究表明社会资本信息能有效补充个体投资者没有复杂风险评估模型的缺陷，从而减轻借贷双方信息不对称的程度、提高交易成功率（库马尔，2007）。但也有文献对此观点提出了异议。如弗里德曼和金（2014）认为，出于同情目的的背书会影响投资人做出正确的判断。非社会资本信息是指关于借款者相貌特征以及表述特征的信息。当P2P投资者面临较严重的不确定性时，投资者甚至会考虑借款者的面部特征因素（格雷厄姆等，2010）。
由上述分析可知，现有文献大多基于一个平台的全部标的或分成功与否来探究竞争绩效的影响因素，鲜少按风险类别进行分类研究。另外，大多数研究以最终借贷成功率的影响因素为研究对象，但实际上，投资者在评估借款产品并做出结果预测时所基于的信息类别更有参考价值。然而，目前基于相关信息在预测借贷成功率及其准确性方面的研究还很缺乏，这为本研究的开展提供了可能。
三、理论分析与研究假设
（一） P2P的市场结构与竞争绩效
本文认为P2P网络借贷市场更接近于垄断竞争市场。首先，产品存在差异。在P2P网络借贷中，产品就是包含借款者信息的借款列表，虽然基础信息大致相同，但每条借款标的在借款利率、期限等方面又存在差异。其次，在这个市场中存在众多的卖方（借款者）和买方（投资者）。再次，P2P网络借贷市场存在信息不对称，而且借款者始终具有信息优势。
基于这一结构特征，借款者为了使产品畅销，即借款列表能够满标，会采取价格竞争和非价格竞争来吸引投资者对其进行投资。对于投资者而言，虽然较高的借款利率能提高投资收益，但却隐含较高的风险。因此，需要对借贷产品进行风险评估。
由于P2P平台上的小额投资人大多缺乏专业评估能力，因此借款者需采用非价格竞争手段，如公布更多有效信息、满足投资者预测借款者还本付息风险时的信息需求，支持投资者做出决策。如果某类型的借款信息对借款结果的预测能力显著，投资者就可以利用此类型的信息做出投资行为。因此，在信息不对称的情况下，投资者对借款成功率的预测可以作为评价P2P产品竞争绩效的一个指标。
（二）信息传递对竞争绩效的影响
信息不对称在交易双方中普遍存在。在P2P垄断竞争市场环境下，优质借款者一般有动机向投资者发出可信、可验证的信号以便被识别。假设信贷市场中的借款者的质量不同，并将其定义为离散变量，代表借款者的质量差，代表借款者的质量高，显然。借款者的借款标的的综合评分是一个连续变量，且，为常数。借款标的的预期价值E是借款者质量和借款标的综合评分的函数，即，但和对的影响程度不同，即：
（1）式中是借款者质量和借款标的综合评分的互动产生的作用。事实上，两者是相互影响的。通常，借款者质量高，其综合评分也高；反之亦然。α1、α2、α3分别表示对、、的影响程度，且均大于零。
通常情况下，借款者的效用会随着借款额的增加而增加，但存在边际效用递减或者不变。
基于上述分析，本文提出假设1：在信息不对称的垄断竞争市场结构中，P2P的借款者需随产品潜在风险的增加而传递更具体的信息，从而提高投资者的综合评价，进而提高产品竞争绩效。
（三）信息甄别对竞争绩效的影响
在信息甄别中，首先行动的是处于信息劣势方的投资者。假设投资者制定合同，并规定若借款标的的综合评分达到了，就会获得数量为的借款。
假设是综合评分的函数，即，如果综合评分越高获得的借款额越大，也就是，并且借款额一开始就向借款者全部提供。假定借款者从事道德风险活动被l现的概率为，、分别代表不从事道德风险活动和从事道德风险活动借款者获得的总投资额，即：
，
其中，代表借款者从事风险活动时所获得的额外收益，代表借款者从事风险活动时被发现受到的惩罚，本文假设其与借款额成比例。表示借款者从事风险活动的意愿，即道德风险程度，越大，借款者越有动机从事道德风险活动。分别对求和的导数，可以得出、对道德风险的影响程度，即：
由于，则。由此可见，综合评分对风险程度是有影响的。投资者提出合同时，借款者从事道德风险活动的可能性要高于合同。
由此，投资者在提供合同时，较高的综合评分会降低借款者从事道德风险活动的可能性。
由此，本文提出假设2：在信息不对称的垄断竞争市场结构中，P2P产品的硬信息是投资者信息甄别的基础，但软信息将有助于提高产品竞争绩效。
四、数据、变量与模型
（一）数据
在我国，拍拍贷是第一家只提供信息和其他支持的纯信用纯线上P2P网络借贷平台。为了更真实地反映市场自主决策情况，本文选取拍拍贷还未进入正式监管状态期间（2013年1月1日至2013年12月31日）的真实交易，只选取借款成功和在规定的时间内没有满标的标的，并筛选掉借款者信息和标的信息不完整的标的，最终获得15330条数据。
其中，普通标的是借款列表中数量最多的标的，对于借款人的要求相对比较宽松。逾期就赔标的是拍拍贷精心筛选的优质标的。当借款逾期超过30天，拍拍贷会动用风险备用金替借款者垫付剩余本金和利息。“风险备用金”是根据借款金额按一定比例向借款者收取的。非提现标的指借款者所获资金仅能在平台内流通，不能向外转移。应收安全标的是借款者以平台内大于借款金额的应收账款作为担保的标的。本文将根据普通标、逾期就赔标、非提现标、应收安全标四种类型，研究每一个子样本中借款信息对于借款成功率、借款结果预测能力的影响。
（二）变量
借款信息可分为借款者信息和标的信息，可以从网页中直接获取的信息，本文称为原始信息；需要加工的称为衍生信息。对于标的信息，借款列表会显示借款金额、借款利率、借款期限、借款标题这四条原始信息，以及由前三条信息计算出的每月还款额。
借款者信息又可以进一步划分为借出信用信息和借入信用信息。借出信用信息是指与借款者在拍拍贷中投资形成的信息，即当借款者作为投资者时产生的信息。原始的借入信用信息主要有总投标数、投标加权平均利率、投标成功数量、收到本息的次数、收到完整本息的次数、逾期偿还的次数。
借入信用原始信息则包括身份认证、手机认证、学历认证、视频认证、网银认证、借款成功次数、流标次数、全额还清次数、逾期且还款次数、资料得分、信用分数、信用等级。其中，信用分数是身份认证、手机认证、学历认证、视频认证、网银认证、全额还清次数、逾期且还款次数和资料得分这八个方面的总得分，而信用等级则是根据信用得分划分的，是一个综合的离散的解释变量。资料得分是根据借款人提供的年龄、工作、收入、学历等方面的信息得出的。有关原始解释变量描述如表1所示。
本文在原始解释变量基础上做了相关处理，得到衍生解释变量，如表2所示。由借款标题得到借款标题中包含的字符数，字符数越多，投资者得到的信息可能越多。由逾期笔数和投标得分两个原始解释变量可得到衍生解释变量是否投标以及回报情况，本文将此解释变量定义为一个离散变量。没有投资于拍拍贷的借款者赋值0，投资于拍拍贷但有逾期收到本息记录的借款者赋值1，投资于拍拍贷且没有逾期收到本息记录的借款者赋值2。这是一个综合解释变量，不能反映出具体的投标次数以及获得的收益或者亏损的金额。这个解释变量与投标加权利率可以用来代表借款者在投资方面的表现，研究它们对借款成功率的影响。实证中，由于借款金额、月还本息、流标次数的范围比较大，故取其对数值。其中，对于流标次数为0的借款者直接赋值为0，其余的先对流标次数三次方再乘以100，最后取对数，以避免出现流标次数为1的借款者、流标次数的对数也为0的情况。
（三）模型
投资者基于硬信息和软信息两类解释变量来评估借款者的借入信用水平，然后对借款者偿本付息的可能性做出预测，最终做出是否向借款者投资的决策。当解释变量取值很小的时候，例如借入信用分数较低，借款成功率就会较低。随着借入信用分数的增加，逐渐达到不同风险偏好的投资者可接受的水平时，借款成功率会有显著的提升。当借入信用分数达到很高的水平时，无论其再怎么增加，投资者都会向此借款者投资――解释变量对被解释变量的作用呈S形。被解释变量是一个二元变量，解释变量中既有连续变量又有予以赋值从定性指标转换为离散变量的解释变量，所以本文使用Logistic模型进行回归分析研究借款成功率。具体的回归模型为：
其中，HardInfo是硬信息解释变量，包含了借款金额、借款利率、借款期限等解释变量；SoftInfo是软信息解释变量，包含了借款用途、借款类型、工作、年龄等解释变量；、分别是两者的系数向量，为常数项，代表模型误差。是被解释变量，表示借款者获得借款的概率；表示借款者获得借款的概率，表示借款者没有获得借款的概率。为借款成功率设定一临界值，高于临界值，借款者就可以获得借款。将（4）两边同时取以e为底的指数，可转化为：
其中 。
五、实证分析与假设检验
利用SPSS工具，本文采用基于条件参数估计的逐步向前筛选法，剔除对被解释变量贡献不大的解释变量。在进行组别判别时，如果借款成功率大于0.5，就认为借款者会获得借款；借款成功率小于0.5，则借款者被归为借款失败的一组。
（一）应收安全标样本
在应收安全标样本中，经过3次筛选，最终得到如下结果：
1. 表3是对模型系数的综合性检验，模型的c2=38.094，Sig值小于0.05，说明Logistic回归模型对回归的样本具有显著性。
从表6中可以得到：
其中，标的信息中的借款利率对成功率有负影响。借款利率越高、借款者成本越高，投资者认为借款者不能还本付息的风险越高，因此借款成功率会降低。投资者在考虑是否投资此项标的时，也重视借款者历史借入资金的表现：在此笔借款需求之前，流标次数越多，越不容易获得贷款。借款者有流标记录，说明投资者对借款者之前的借入信用的判断，认为其信用不足以使得其获得借款，对其履约能力表示了怀疑。对于现在的借款标的潜在投资者来说，借款者过去的不良记录产生了持久的负影响，使得潜在投资者更加谨慎。另一方面，借款者工作赋值越大，也就是收入可能越高，越有可能获得借款。
这些解释变量对借款成功率的影响与传统借贷保持了一致。这三个解释变量中包含了流标次数和借款利率这类硬信息，也包含了软信息工作。对这三个变量和模型预测的结果做ROC曲线，结果如表7所示。
硬信息―lnlbcs3预测的准确性在三个解释变量中最高，并且达到了模型预测能力的93%①。因为应收安全标收回本金的可能性较大，借款金额、借款利率、借入信用分数等信息对借款成功率的影响相应降低，所以投资者更加关注借款者以前借款流标次数对此笔借款能否成功的影响。模型预测的准确度接近100%，具有很高的准确性，可以有效地避免投资于借款成功率较低的标的，而将资金投资于更有可能获得借款的标的，从而加快资金的流转速度，提高资金的利用效率。
（二）非提现标样本
经过3次筛选得出的结果如下：
1. 表8是对模型系数的综合性检验，c2=971.403，Sig值均为0，说明解释变量与被解释变量的Logistic模型有统计学意义，模型整体有效。
从表11中，可以得到：
，
其中，流标次数以及借款利率与借款成功率呈反向关系，这一点与应收安全标一样；与应收安全标不同的是，投资者不仅关注借款人的工作，还关注借款人全额还清次数、逾期次数、认证信息、资料得分，这些都包含在借入信用分数内。这是因为应收安全标有借款人的应收账款作为担保，投资者需要更多的信息来衡量借款者的信用水平。
对jrxyfs、lnlbcs3、jkll和模型预测进行ROC分析，得到曲线下的面积，如表12所示。
其中，利率的预测准确度高于借入信用等级，达到了模型预测能力的91%。这是因为，利率不仅包含了信用等级，还包含了借款期限、以前借款记录等信息。在此样本中，由于没有应收账款的担保，投资者会关注借款者的借入信用。
（三）逾期就赔标样本
经过6次筛选解释变量，结果如下：
1. 表13是对模型系数的综合性检验，c2=2726.347，Sig值均为0，说明Logistic模型对回归的样本具有显著性。
2. HL检验结果见表14，卡方统计量为14.748，Sig值大于0.05，统计不显著，接受模型拟合数据较好的假设。
3. 表15是分类表，是对分组正确性的判断，对于87.3%的借款列表判断是否可以获得借款是正确的，说明预测有意义，具有科学性。
表15：逾期就赔标借款成功率分类表
[ 已观测 已预测 bdzt 百分比校正 0 1 步骤 6 bdzt 0 1281 195 86.8 1 231 1646 87.7 总计百分比 87.3 ]
4. 根据表16对样本进行相关性分析，没有发现超过0.8的相关系数绝对值，即不存在显著相关。
从表16中可以得到：
其中，流标次数和月还本息对借款成功率有负影响，而月还本息又与借款金额、借款期限和借款利率相关，且均呈负向相关。另一个标的信息――标题字数，与成功率正相P。这是因为，字数越多，关于借款的信息越详细，投资者有可能获得更多的信息。
借款者信息除了流标次数外，借入信用分数、网银认证和投资回报对借款成功率也有影响。借入方面，借款者借入信用分数越高、有网银认证，更有可能获得借款。借出方面，借款者良好的投资表现也会提高其借款成功率。这是因为借款者在借出资金方面的表现传达了其对P2P网络借贷的信心。
相比较之前的两个样本，此样本中的投资者对于借款者借出方面的表现有了更多的关注。
在逾期就赔标样本中，虽然规定了逾期30天平台会对剩余的本息进行垫付，但垫付资金的上限为依据等级计提的“风险备用金账户”余额。应收安全标借款者有应收账款作为担保，非提现标也对资金的流动做出了限制。相比较之下，逾期就赔标的风险较高，因此投资者需要更多的信息来进行风险评估。
对样本做ROC分析，结果如表17所示。
根据表17，模型预测概率的曲线下面积达到了0.954，即预测的准确度很高，可以帮助投资者提高投资效率。软信息tbhb、zs、和wyrz预测的准确度达到了77.4%，硬信息lnlbcs3、jrxyfs和lnyhbx预测的准确度为93.7%，比软信息的预测准确度高出16.3%，能达到模型预测能力的95.4%。软信息的预测能力不及硬信息的强。
（四）普通标样本
Logistic回归结果如下：
1. 表18是对模型系数的综合性检验，模型c2=6772.205，Sig值为0，说明Logistic模型对回归的样本具有显著性。
2. HL检验结果见表19，卡方统计量为12.917，统计不显著，接受模型拟合数据较好的假设。
3. 表20是对分组正确性的判断，对于84.3%的借款列表判断是否可以获得贷款是正确的，说明预测具有可信度。
4. 根据表20包含在方程中的变量，做相关性分析，排除了共线性可能，并得到表21。
从表21中，可以得到具体的表达式：
标的信息方面，字数对成功率有正的影响，月还本息比重对成功率有负的影响。在借款金额不变的情况下，借款利率上升、借款期限延长会导致月还本息上升，进而导致月还本息比重上升，降低成功率；在借款利率和借款期限不变的情况下，增加借款金额会使月还本息也增加，借款成本的提高会导致借款成功率的下降。
借款者信息方面，流标次数依旧是投资者关注的信息，其与成功率依然呈反向关系。但投资者不再关注信用得分这个综合指标，而是关注更加具体的信息，即认证分数、网银认证分数、履约分数、性别和工作。
比较上述四种类型产品的实证结果，我们得出推论1：
在垄断竞争环境下，P2P产品风险越高，投资者对产品甄别所依据的信息就越具体，从而要求借款者传递多元信息以提高竞争绩效。至此H1得证。
对样本进行ROC分析，结果如表22所示。
从表22得出软信息、硬信息和模型预测借款成功率的准确度分别达到了0.728、0.909和0.921。模型预测的准确度较高，可以指导投资者进行有效率的投资，增加收益，同时也就提高了资金的周转速度。硬信息可以达到模型预测准确性的97%，准确度依然高于软信息。比较表7、12、17、22对四种类型产品样本进行的ROC分析结果，我们得出推论2：
P2P市场中，投资者更多地依据产品的硬信息进行信息甄别，其预测成功借贷的准确度高于软信息，但软信息仍有助于提高产品竞争绩效。至此H2得证。
六、结论及建议
（一）结论
本文将P2P产品总样本分为应收安全标样本、非提现标样本、逾期就赔标样本和普通标样本四类，分别研究借款信息对产品竞争绩效的影响。研究结果显示：随着P2P产品风险逐渐提高，投资者预测借款成功率不仅依赖于借款者的硬信息，还受到有关软信息的影响；不仅要基于借款者借入信用水平来判断，还要参考其借出信用水平，综合指标逐渐被具体指标取代。也即是说，借款者要提高其产品的竞争绩效，需进行多元化信息传递。同时实证结果也显示，在预测借款成功概率时，软信息虽然没有硬信息的预测准确度高，但对提高P2P产品竞争绩效仍具有意义。
（二）建议
1. 完善个人征信系统，及时更新借贷有效信息。在非对称信息条件下，P2P借款信息是关键要素。完善个人征信系统有助于投资者降低搜寻信息的成本、降低信息不对称程度、提高交易效率，同时也可以防范交易风险、优化资源配置效率。然而，我国目前的信息数据条块分割，信息共享困难，加之征信法律法规不健全，使得个人征信系统建设仍待完善。因此，应统一思想认识，尽快健全征信法律法规并依法推进。在建立和完善个人征信系统时，从信息的采集、处理到最后的报告，地区、部门以及行业之间应统一口径和标准，建立信息共享机制，保证信息能够横向流动。
个人征信数据库应根据现实经济活动的变化而不断更新。P2P借贷市场基于互联网技术开展借贷活动，每一笔业务都会产生新的信息，及时筛选其中的有效信息提交个人征信数据库，有助于促进P2P信贷市场发展与个人征信系统完善的良性互动。
2. 强制认证基础信息，鼓励多元信息公布。在个人征信系统还未发挥其应有作用前，P2P借贷需依据行业规则来维护市场有序发展，其中信息披露是确保市场健康运行的前提。为了获得资金，借款者倾向于隐藏不利于自身的信息或者提供虚假信息。因此，监管部门应对信息的披露做强制性规定，提高投资者信息甄别的效率。
本文研究结论表明，随着投资者面临风险的增加，将需要基于更详细的信息来作出投资决策。因此，P2P平台应鼓励借款者多样性信息，从而提高借贷资金匹配效率。鉴于软信息对提高借款成功概率有积极的作用，借款者可适度向投资者公布自己的社会资本信息等，从而有助于增加综合评分，提高P2P产品的竞争绩效。
注：
①93%=（0.958-0.5）/（0.994-0.5），下同。
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