歧视是一种不平等对待现象，它源于偏见，通常由偏见的认识和态度引起（俞国良，2006）。在劳动力市场便存在由种族、性别、户籍、年龄和相貌等特征信息引发的歧视现象，受歧视的劳动者会在就业和薪酬等方面受到不平等对待。在传统信贷市场同样存在种族歧视、性别歧视、地域歧视和身份歧视等问题，受歧视的借款人或企业主会受到融资约束或在借款利率上受到不平等对待。不同于传统信贷模式，网络借贷无需传统金融中介参与，依托互联网技术撮合借贷双方直接完成信用交易，是互联网金融的主要业务模式之一，也是一种新型的借贷业务模式。国内外学者研究发现网络借贷市场同样存在性别歧视、种族歧视、地域歧视、身份歧视、年龄青睐、学历青睐和收入青睐等不平等对待现象，受歧视方将面临融资难或融资贵问题。  

　　借款人的工作行业可以传递借款人的社会地位、社会声望和收入稳定性等信号（李春玲，2005），因而投资人可能对在某些行业工作的借款人表现出不同程度的偏好或歧视。囿于缺乏与工作行业有关的微观个体借贷数据，国内外学者鲜有研究借款人的行业标签是否会对借贷行为产生影响以及投资人是否会放弃个人效用而对不同行业的借款人实施差别化对待。中国第一家P2P网络借贷平台成立于2007年，之后网络借贷在中国快速发展。得益于网络借贷的快速发展和大数据优势，使得对上述问题的研究成为可能。  

　　本文从发现行业偏好与行业歧视现象、考察行业歧视对投资人福利的影响、探讨缓解或消除行业偏好与行业歧视的解决机制出发，借助一个典型网络借贷平台人人贷2010年10月13日至2016年12月31日之间的信用认证交易数据，通过细分借款标的状态（未满标、满标后作流标处理、满标后成功借款）和成功借款标的还款状态（提前还款、正常还款、逾期还款、坏账还款、逾期未偿还），更加精确地探讨中国网络借贷市场中行业偏好与行业歧视的存在性，同时还探讨了行业歧视对投资人收益率的影响以及完成工作认证和提高信息质量对降低行业偏好、消除行业歧视的作用。  

　　研究发现，在中国网络借贷市场，投资人对借款人存在行业偏好，甚至还对在部分行业工作的借款人存在歧视行为。虽然在IT行业、金融/法律行业工作的借款人违约风险低且能够显著提高投资人的收益率，但他们还是受到了投资人的歧视，面临融资难问题。总体而言，投资人低估了在政府部门工作的借款人的违约风险，且存在以出借资金安全性或放弃个人收益为代价而偏好将资金出借给在某些行业工作的借款人的行为。此外，借款人通过完成工作认证、提高信息质量等增强信息披露的方法，可以降低借贷双方的信息不对称程度，进而有效降低行业偏好，但不能消除行业歧视。  

　　本文提供的经验证据表明工作行业能够在网络借贷市场产生一定的经济后果，而本文的研究结论对借贷双方提高资金匹配效率以及网络借贷市场信息披露、监管和风险防范具有启示意义。为降低风险识别偏误，投资人需要借助可证实的客观信息估计借款人的风险。为提高融资效率，借款人需要披露真实可靠且能够展现自身经济实力的信息。为推动网络借贷行业健康有序发展，可以将能够产生经济后果的个人信息作为重点披露对象，并借助央行征信系统和网络借贷协会实现借款人的关键信息共享、识别“多重身份”的借款人。此外，网络借贷市场风险评估系统一般基于信用历史、可证实的“硬”信息以及第三方数据等评定借款人的风险。为提高风险识别效率，网络借贷平台可以将能够在网络借贷中产生经济后果的信息纳入风险评估体系。 

　　[胡金焱系山东大学经济学院教授、青岛大学党委书记；李建文系山东大学经济学院博士研究生]