P2P在线借贷是以互联网技术为依托,借款者与投资者在借贷平台信息发布和匹配工作的辅助下直接借贷的行为。在大量小微企业或家庭人力资本投资长期受到融资约束的背景下,借助全球金融创新以及中国金融改革的发力,P2P在线借贷应运而生。P2P借贷在我国发展迅猛,但也爆发出“跑路平台”频出、借款人大面积违约等诸多问题。信息不对称是此类现象发生的根本原因。投资者只能依靠借款者和平台提供的有限信息决定是否投标,无法证实信息的真实性。由此,P2P借贷的发展面临两个陷阱:或者投资者非理性忽视借款项目信息,助长“跑路”平台;或者投资者夸大信息数量和质量匮乏程度,过度回避风险,导致行业夭折。那么,以P2P借贷在我国发展达到的现有水平和投资者所拥有信息资源的现有条件来看,信息不对称问题是否无法解决?其促成的两个潜在陷阱是否无法避开?尽管可利用的信息数量和质量存在缺陷,但现实当中许多投资者并没有走上述两种极端,而是节约理性地使用这些信息——利率信号不能反映全部的违约风险升水,那就采取利率信号和非利率信号结合使用的办法来帮助投资决策。如果将使用信息的经验进行总结提炼,供更多P2P借贷(潜在)投资者学习借鉴,同时也供监管部门制定政策时用于参考,上述问题是有希望解决的。为此,本文将我国P2P借贷中投资者的信息使用模式的内容和特点作为研究的主题。国外P2P平台采用利率信号反映项目收益风险水平,投资者在决策时可仅看利率就能基本判断项目风险。但我国P2P借贷市场中,利率不能完全准确反映项目风险大小,投资者在决策时需观察利率信号以外的借款者信息来帮助判断投资项目借款人的违约风险。本文证实,这种特殊的“利率-非利率”信号并列使用来判断投资风险的模式在中国P2P借贷市场上的确存在。并辨析清楚与风险相关的借款者信息变量中,哪些已经归纳进利率信号,哪些没有,因而属于需要投资者直接对其观察和反应的“非利率信号”。为完成此工作,进行了两组回归。第一组回归基于M平台的“满标投资者人数数据集”。第一步回归是利率对多个借款者信息变量回归,发现借款金额、期限、借款者年龄、户籍所在地、借款项目是否经过实地认证、借款用途这些变量是显著的,说明这些变量携带的信息已归纳进利率信号;而借款者性别、婚姻状况、受教育年限、所在地与户籍地是否一致这些变量是不显著的,说明它们并没有归纳进利率信号,属于“非利率信号变量”。第二步回归是满标投资人数对利率和第一步回归确定的“非利率信号变量”回归(控制借款金额),发现投资者将借款者婚姻状况、受教育年限和所在地与户籍地是否一致这三个非利率信号变量与利率信号并列使用来支持其决策;而同时投资者并不在乎借款人性别。第二步回归中,投资者青睐借款者已婚、学历更高、所在地与户籍地一致的项目,愿意将更多资金投入其中,导致满标投资人数更少。第二组回归基于M平台的“满标时间数据集”,与第一组回归内容步骤和分析结论均类似。其第一步是利率对多个借款者信息变量回归,发现借款金额、借款期限、借款者年龄、借款者户籍所在地、借款项目是否经过实地认证是显著的,说明这些变量携带的信息已归纳进利率信号;而借款者性别、婚姻状况、受教育年限、所在地与户籍地是否一致和借款用途都是不显著的,属于“非利率信号变量”。第二步回归是满标时间对利率和上一步回归确定的“非利率信号变量”回归(控制借款金额),发现投资者将借款者婚姻状况、受教育年限和借款用途这三个非利率信号变量与利率信号并列使用来支持其决策;同时投资者并不在乎借款者性别和所在地与户籍地是否一致信息。第二步回归中,投资者青睐借款者已婚、学历更高、借款用于低风险用途的项目,愿意将更多资金投入其中,导致满标时间更少。