P2P网络借贷（下称“P2P借贷”）是一种基于互联网思想、独立于正规金融机构体系之外的新型金融服务模式，其在民间借贷阳光化、部分满足小微企业融资需求、个人消费需求和大众理财需求，表现了旺盛的生命力。P2P网络借贷自2005年3月在英国出现以后，迅速蔓延至全球，经过十年的发展，其在“被遗忘的金融市场”做了普惠金融的事情，正在向着“传统金融机构服务的不好”的领域渗透，对实现金融民主和金融平等具有重要的意思。　　P2P借贷一方面在小微机构与企业、个人经营消费贷、大众理财需求等方面拓宽了融资渠道，降低了融资门槛，让更多的人享受现代金融服务，在一定程度上实现了普惠金融;另一方面P2P借贷也存在着很大的风险，P2P借贷平台跑路、倒闭、欺诈等现象在2015年集中爆发，不仅损害了P2P借贷的本质初心、行业声誉，也考验着消费者、监管层对P2P行业的信任。本人在前人研究的基础之上，实证分析中美两国P2P网络借贷成本的影响因素，提出P2P借贷平台完善信用评级的建议，从而有助于中国社会个人征信系统的建立与完善。同时还应加强P2P借贷行业的风险控制和监管措施等建议，从而实现普惠式金融。具体内容包括:　　第一:利用Python软件编写数据爬虫程序，获取P2P借贷平台——人人贷和Lending Club网站上的实际交易数据。　　第二:通过P2P借贷模型实证分析，对比分析借款利率的差异，得出信用体系的建立与完善对借贷成本的影响。　　第三:根据实证研究结果，对P2P借贷平台完善信用体系提出合理化建议。　　本文通过研究得出的主要结论如下:　　影响人人贷平台借款利率的主要因素是线下实地认证和担保认证，信用评级对借款利率的影响因素很小。影响Lending Club平台上借款利率的主要因素是信用评级，其次是债务收入比。由于人人贷借贷平台采用线下实地认证，一方面导致审贷成本高居不下，间接推动了融资成本上升;另一方面由于没能建立有效的信用评级系统及风控系统，导致不能对每个借款人进行有效的信用水平评估，进而进行风险定价。这两者都与P2P的精神也不相符，通过降低双方的信息不对称，对每个借款人进行精准信用评估，来提升资金的利用效率，降低资金的使用成本。　　因此得出本文的政策建议如下:　　第一，完善央行征信系统及商业征信机构。中国P2P借贷行业面临的征信问题主要表现在:个人征信体系不完善，央行的征信系统当前不对P2P借贷平台开放;商业征信业务刚刚起步。未来P2P借贷平台应该接入央行的征信系统，并且要加强与商业征信机构的合作。一方面减轻了审核借款人信用状况的成本;另一方面可以腾出更多的资源，为自身的建设做准备。　　第二，P2P平台加强建设与开展合作。除了央行要做好整个社会的个人征信工作，以及未来可能允许P2P平台接入央行的征信系统，P2P借贷平台要加强自身的建设，特别是信用评级和风控体系的建设。　　第三，大数据征信。大数据技术风起云涌，大数据征信这一概念正炒的火热，但国内真正实现这一技术的还是没有。大数据征信的主要特征体现在多样化、大体量的异构数据，对用户的行为习惯进行全方位的立体式分析，得到更加精确的信用评估结果。有规模有能力的P2P平台可以在大数据征信这一方面投入资源搞研发，推出自己的信用评级及风控体系，也可以和有规模有能力的互联网公司、金融机构等展开合作，以期在这一方面有所突破。　　中国现阶段的信用发展水平决定了中国的P2P行业不可能完全像美国Lending Club那样完全是线上操作，线上提交、线上审核、线上放贷。中国国内的整个信用水平，决定了中国P2P行业必定是线上与线下相结合的方式来进行信用评级及风险定价，并且是线下为主线上为辅，笔者认为，未来的发展方向会朝着美国Lending Club平台那样发展，以期到线下为辅线上为主，最终实现线上操作。