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user: 4. 实证分析 拍拍贷论坛是拍拍贷在线借贷平台的辅助社交网络，两个平台上的用户具有统一的用户ID，为研究社会网络信息对借贷的影响提供了数据基础。社会网络行为信息主要是指借贷双方在拍拍贷官方论坛上的交互活动而形成的社会关系网络数据，呈现了社会资本在拍拍贷论坛用户上的分布情况，主要包含用户ID、邮箱认证、视频认证、好友数、回帖数、主题数、注册时间、在线时长、上次活动时间、上次发表时间、最后访问时间、积分、金钱、威望、贡献、管理组、用户组等字段。经过对字段重复性、相关性和无效性的处理，主要使用拍拍贷官方论坛上的数据表字段及具体信息说明如表1所示。利用借款人的注册时间与借款开始时间之差计算借款人的拍拍贷论坛上的注册时长。其次，借款人在平台活动期间的发帖数等于主题数和回帖数的之和。 4.1. 数据描述 本文采集了我国知名P2P平台拍拍贷2015.1~2016.2之间借款项目信息，经过对数据的预处理后，选择了2124个借款项目数据进行分析，其中借款失败的数据只有86条记录，占借款项目的4.05%，是数据分布严重不平衡的数据集。为避免由于样本分布不均衡导致的研究结果的不稳定，在本文中对数据进行了样本均衡，即将86个不成功借款项目信息权重设置为3，其它的设置为1，共得到2298条记录，不成功的项目共有258条记录。数据的描述性统计信息如表2所示。借款状态1表示成功，0表示失败，并且将其值设置为离散型。 表2的数据显示了每个变量的大致分布情况，由表2的数据可知每个变量的数据分布差异不大，因而才本文中全部采用这些数据。 4.2. 假设检验 在本文中采用多元线性回归模型对上述假设进行检验，采用了SPSS软件进行实证分析。 4.2.1. 自变量之间的相关性分析 相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度，根据使用的自变量取值特点，本文采用皮尔逊相关系数进行自变量之间的相关性分析，用r值表示皮尔逊相关系数(Pearson Correlation)，结果如表3所示。 根据相关性判断标准，当0 =< |r| =< 0.5时，可以认为两变量相关度不大；当|r| >= 0.8时，说明两个变量高度相关。由表3的数据可知，在线时长与发帖数间的相关系数0.955，表明二者之间高度相关，存在着共线性，所以在以后面的回归分析中，二者没有同事出现在多元回归模型中。 4.2.2. 自变量与因变量的相关性检验 1) 因变量——借款状态 自变量与因变量(借款状态)的相关性检验结果如表4、表5所示，由表4、表5的数据可知： Table 1 Comments on the user information of PPaiforu 字段名称 字段说明 用户ID 注册的用户名(同一用户官网和论坛平台相同) 主题数 用户在论坛发帖的数量 回帖数 用户在论坛回帖的数量 注册时间 用户在论坛上的注册时间 在线时长 用户在论坛登录的时间统计 表1. 拍拍贷论坛用户信息说明 Table 2 Descriptive statistics of dat 自变量 样本数 最小值 最大值 平均值 标准差 发帖数 2298 0 2764 22.59 123.734 在线时长 2298 0 2678 21.08 115.971 注册时长 2298 −1 2464 408.91 361.372 年龄 2298 20 53 30.64 6.360 借款金额 2298 100 50000 5663.96 5968.901 借款期限 2298 1 24 8.51 3.586 借款时长(天数) 2298 0 21 2.62 3.013 当年利率 2298 0 36 14.3105 5.23491 信用得分 2298 21 186，685 4432.46 18，711.416 表2. 数据的描述性统计信息 Table 3 Correlation between independent variable 发帖数 在线时长 注册时长 年龄 借款金额 借款期限 借款利率 信用得分 发帖数 1 在线时长 0.955 1 注册时长 0.080 0.102 1 年龄 0.108 0.112 0.064 1 借款金额 0.004 0.015 0.074 0.095 1 借款期限 −0.045 −0.044 0.016 −0.148 0.269 1 借款利率 −0.103 −0.103 −0.023 −0.173 0.020 0.285 1 信用得分 0.386 0.403 0.140 0.285 0.166 −0.200 −0.276 1 表3. 自变量之间相关性(Pearson Correlation) Table 4 Correlation test between independent variable and dependent variable (loan state 变量 非标准化系数 标准差 标准化系数 t Sig. 常数项 0.974 0.045 21.686 0.000 发帖数 −3.090E−5 0.000 −0.012 −0.591 0.555 注册时长 −3.002E−5 0.000 −0.034 −1.425 0.154 年龄 −0.007 0.001 −0.133 −6.377 0.000 借款金额 −5.319E−6 0.000 −0.100 −4.717 0.000 借款期限 0.004 0.002 0.047 2.112 0.035 借款利率 −0.007 0.001 −0.109 −5.042 0.000 信用得分 0.005 0.001 0.213 8.790 0.000 表4. 自变量与因变量(借款状态)的相关性检验 Table 5 Correlation test between independent variable and dependent variable (loan state 变量 非标准化系数 标准差 标准化系数 t Sig. 常数项 0.974 0.045 21.681 0.000 注册时长 −3.018E−5 0.000 −0.034 −1.431 0.153 年龄 −0.007 0.001 −0.133 −6.393 0.000 借款金额 −5.313E−6 0.000 −0.100 −4.712 0.000 借款期限 0.004 0.002 0.047 2.113 0.035 借款利率 −0.007 0.001 −0.109 −5.025 0.000 信用得分 0.005 0.001 0.213 8.790 0.000 在线时长 −2.083E−5 0.000 −0.008 −0.372 0.710 表5. 自变量与因变量(借款状态)的相关性检验 Table 6 Correlation test between independent variable and dependent variable (length of loan time 变量 非标准化系数 标准差 标准化系数 t Sig. 常数项 2.750 0.451 6.093 0.000 发帖数 −0.001 0.000 −0.047 −2.155 0.031 注册时长 −0.001 0.000 −0.104 −4.042 0.000 年龄 0.005 0.011 0.010 0.448 0.654 借款金额 −4.742E−5 0.000 −0.089 −3.875 0.000 借款期限 0.078 0.019 0.096 3.989 0.000 借款利率 0.017 0.013 0.030 1.304 0.193 信用得分 −0.012 0.005 −0.063 −2.405 0.016 表6. 自变量与因变量(借款时长)的相关性检验 Table 7 Correlation test between independent variable and dependent variable (length of loan time 变量 非标准化系数 标准差 标准化系数 t Sig. 常数项 2.740 0.451 6.069 0.000 注册时长 −0.001 0.000 −0.103 −4.016 0.000 年龄 0.005 0.011 0.010 0.463 0.643 借款金额 −4.711E−5 0.000 −0.089 −3.850 0.000 借款期限 0.077 0.019 0.096 3.980 0.000 借款利率 0.017 0.013 0.030 1.281 0.200 信用得分 −0.012 0.005 −0.062 −2.373 0.018 在线时长 −0.001 0.001 −0.049 −2.236 0.025 表7. 自变量与因变量(借款时长)的相关性检验 ① 在显著水平p < 0.05下，借款状态与信用得分、借款金额、当年利率、年龄、借款期限显著相关，但发帖数、在线时长、注册时长三个社会网络行为属性对借款状态的影响并不显著，前面的研究假设1.2、2.2、3.2没有得到支持，这也说明拍拍贷论坛上的社会网络行为信息对借款能否成功影响并不显著。 ② 年龄、借款金额、借款利率前面的标准化系数都是负值，这说明年龄越大、借款金额越多、借款利率越大借款越不容易成功，与我们的假设(假设4.1、6.1、8.1)一致。 ③ 借款期限和信用得分前面的标准化系数都是正值，这说明借款期限越大、信用得分越多借款越容易成功，与我们的假设(假设5.1、7.1)一致。 2) 因变量——借款时长 自变量与因变量(借款时长)的相关性检验结果如表6、表7所示，由表6、表7的数据可知： ① 在显著水平p < 0.05下，借款时长与信用得分、借款金额、借款期限、发帖数、注册时长、在线时长显著相关，但年龄、借款利率对借款时长的影响并不显著，前面的研究假设4.2、8.2没有得到支持，这也说明借款人的年龄、借款利率对完成借款的效率影响不显著。 ② 发帖数、注册时长、在线时长前面的标准化系数都是负值，这说明这三者的值越大，完成借款所花费的时间越短，借款效率越高，这与前面的假设(假设1.2、2.2、3.2)一致。这说明拍拍贷论坛上的社会网络行为对借款人的借款效率有促进作用。 ③ 信用得分前面的标准化系数是负值，而借款期限前面的系数是正值，这表示信用得分越多、借款期限越短，完成借款所花费的时间越短，借款效率越高，这与我们前面的假设(假设5.2、7.2)。一致。 ④ 借款金额前面的标准化系数是负值，这说明借款金额越多完成借款所花费的时间越短，借款效率越高，这与我们前面的研究假设(假设6.2)正好相反。