在互联网高速发展的今天,人们对P2P的了解日益加深,通过P2P平台进行借贷也将成为人们生活的一种方式。而投资者是P2P平台中重要的一方,不仅对借款订单的交易起着推动的作用,对P2P平台的发展也有不可或缺的意义。但目前,大部分的文献都是研究借贷平台上能够获得的有关借款者的各种信息对投资者投资决策以及对借款订单成功率的影响,较少学者从投资者自身因素的角度出发研究其对投资决策的影响。本文基于人人贷的平台数据,研究投资者自身因素(投资者“素质”)对投资决策的影响,对投资者、P2P平台和政府监管部门都具有重要意义。本文利用R软件抓取人人贷平台上的数据,首先验证投资者“有无网贷借款经验”这一特征是否有助于提高投资者素质,从而影响投资决策。其次,由于人人贷平台上只能得到借款者的个人信息,无法获取纯粹投资者的信息,本文以有网贷借款经验的投资者为研究对象,分析除网贷借款经验的影响外,投资者其他素质(如学历、收入、居住地发达程度、是否完成工作认证等)是否会显著影响投资者的投资行为。文章首先将所有的借款订单分成两组:有网贷借款经验的投资者所投资的订单和无网贷借款经验的投资者投资的订单,通过比较这两组订单各变量的平均值和变异系数,发现有借款经验的投资者所投资订单的成功比例(违约比例)要明显高(低)于无借款经验的投资者所投资的订单。本文还利用这些订单变量分别对订单的成功比例和违约比例做了 Logit回归,结果表明这些变量对订单的成功率比例和违约比例基本上都是有显著影响的,并将这些变量根据AIC值进行重要性的排序和进行两步聚类。研究发现,有网贷借款经验的投资者在进行投资时看重的变量、信息是要优于无借款经验的投资者,从另一方面表明了有网贷借款经验的投资者所做的投资决策是更优的。于是,得出如下结论:网贷借款经验可以提高投资者的投资素质,对其进行投资决策有正向的影响。其次,本文通过多元线性回归方法研究投资者人口特征信息中能够代表投资者素质的变量(学历、收入、居住地发达程度和完成工作认证变量)对其投资决策的影响,结果表明投资者的学历、收入、居住地发达程度和工作认证对其投资行为影响是显著的。即学历和收入越高、居住地越发达、并完成工作认证的投资者的投资决策更优。本文还通过两步聚类、Logit和Probit回归分析,验证了多元线性回归结果的正确性,说明本文的分析并没有受到计量估计方法的影响,结果是稳健的。