P2P网络贷款是互联网金融蓬勃发展下最具代表之一的模式,是微型金融模式的创新发展。近年来,我国P2P网络贷款平台发展迅猛,虽然其中不乏一些破产倒闭的问题平台,但随着美国Lending Club网络借贷平台的上市成功,以及《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》的出台,我国P2P网络贷款发展进入一个新的阶段,各大平台的管理体系和发展路径日趋成熟化,政策监管日趋明晰。其中,人人贷作为P2P网络贷款行业发展较好的平台之一,其信用借款速度最快2.5小时可获得所需资金,该平台所有投资标的100%适用本金保障计划,人人贷风险金账户被民生银行托管,有效保障贷出人的资金安全。虽然P2P网络贷款在我过近年的发展非常迅速,但高度的信息不对称也衍生出各种问题,从而成为学术研究的热点。由于P2P网络贷款双方均是通过互联网完成,因此存在严重的信息不对称问题,贷出人只能通过借款者提供的信息进行投资决策。本文研究的目的在于通过国内P2P网络贷款市场的分析,以人人贷平台为例,通过分析其借款项目真实的交易数据,从而挖掘出P2P网络贷款质量的主要影响因素。并实证分析得出交易平台上借款项目的相关信息,如借款金额、借款期限、借款利率、借款人性别及其他个人特征等对P2P网络贷款的影响程度及其影响的显著性效果。根据实证结论,本文有针对性的对P2P网络贷款平台提出关于个人征信方面的建议及措施。本文采用多元排序选择模型,基于人人贷平台的贷款项目数据,对P2P网络贷款质量影响因素进行实证研究。本文在对影响P2P网络贷款质量影响因素指标选择和构建上,不仅包含基本的一些重要信息,如借款金额、借款期限、借款利率等,还纳入了借款者的个人信息和借款者的还款能力,总体上涵盖了借款者的还款能力、还款意愿和个人特质等,信息全面,分析性强。本文采用的实证模型为多元排序选择模型,多元排序选择模型克服了二元选择模型只有两种结果的缺陷,更能够拟合本文的研究情境和研究目的。研究结果表明,借款者月还本息与收入比对P2P网络贷款质量的影响程度较大,且在统计上显著性较强,借款者月还本息与收入比越大,说明借款者的偿债能力越弱,则贷款质量表现越差;借款者信用评级分数对P2P网络贷款质量在统计上有显著的影响作用,当信用评级分数越高,则贷款质量表现越好;借款标的信息是贷款项目非常重要的信息,本文选用的年利率、还款期限和项目标的金额,在统计上都表现出较强的显著性,其中年利率高或还款期限相对长的贷款项目风险更大,贷款质量相对更差;相比较而言,借款者个人信息对P2P网络贷款质量在统计上的影响程度较弱,其中,借款者的性别在统计水平上具有较强的显著性,说明借款者个人信息对P2P网络贷款有重要影响作用。