P2P网络借贷作为互联网金融的一种新兴理财方式,发展迅速,日益成为投资人选择的主要理财渠道。但由于我国网贷市场未完全实现利率市场化以及缺乏健全的社会征信体系,从保障投资人资金安全以及促进行业规范发展的角度而言,研究在借款利率未能完全反映信用风险的情况下,我国P2P网贷交易中的信用风险是否能被投资人识别并做出有效判断尤为重要。本文在对相关文献梳理的基础上,从P2P网贷交易中信用风险识别的角度出发,以信息不对称理论和风险管理理论对P2P网贷市场中信用风险识别的理论机制进行分析,然后通过对信号传递模型的扩展来推导实证研究的基础,并使用Probit回归模型和多元回归模型对借贷交易中存在的信用风险及其能否被有效识别进行实证分析。本文的研究结果表明,借款金额、借款期限、借款利率及借款人风险评级与信用风险间的关系为显著正向相关,审核认证数目与信用风险间的关系则为显著负向相关;在此基础上,本文又通过多元回归模型的实证研究发现,在利率给定的条件下,不含利率影响的违约概率与订单的投资人数和满标时间间呈现显著的正向相关关系;此外,本文还通过Probit模型对地域歧视现象进行研究,结果表明,处于高收入地区的借款人与借款成功率间的关系显著为正,与违约率间的关系显著为负,处于低收入地区的借款人与借款成功率间的关系显著为负,与违约率间的关系不显著。通过对实证结果的分析,本文得出如下结论:1.我国P2P网络借贷市场的非完全市场化借款利率仅能反映出交易中存在的部分信用风险,仍有较高比例的信用风险未能被反映。2.我国P2P网贷交易中的投资人能通过除利率外其他公开信息的披露,来识别相同利率水平下不同的信用风险,对于信用风险高的订单,投资人会选择风险规避的保守投资方式。3.投资人在投资过程中存在着带有地域歧视的行为偏差,而这种行为偏差是其信用风险识别能力的一种体现。