金融論文網絡金融中信息生產與借貸行為

　　網絡金融交易成本的降低和信息不對稱，引發道德風險和交易風險，本篇金融論文認為信息生產可以有效解決信息摩擦，互聯網下信息生產更加高效，分析互聯網信息中信息生產種類與對借貸行為的影響�？梢园l表金融論文的期刊有《國際金融》是由中國銀行主管、中國國際金融學會主辦的金融類專業雜志。自1981年創刊以來，該雜志致力于國際經濟金融領域的理論探討，關注國際 金融市場的走勢，追蹤全球經濟金融的熱點問題，主要內容包括宏觀政策解讀宏觀經濟、金融市場、行業及公司債券研究、國內外金融行業發展趨勢、金融前沿等內容。

　　摘要：文章從網絡信息生產的角度切入，對借貸人社會特征對網絡借貸平臺影響及傳統金融理論在網絡金融媒介上檢驗的成果進行回顧。結合網絡借貸平臺數據的研究發現，網絡金融可以較少交易成本，增加違約成本，提供信用資本如信譽等功能，使得信息生產在借貸行為中發揮了更重要的作用，從而論證網絡金融存在和發展的合理性。

　　關鍵詞：網絡金融;信息生產;網絡借貸;文獻綜述

　　Mishikin(1995)提出金融中介存在的兩個原因：降低交易成本和解決信息不對稱引發的道德風險和逆向選擇問題。網絡金融能在很多場景下更好地帶來上述便利，特別是信息生產的功能能夠極大地提高了金融效用，成為其存在和發展的根基。因此，本文以前期學者對互聯網信息生產功能研究成果為切入點，對網絡金融的信息生產與借貸行為的關系相關研究成果進行論述。

　　一、 信息生產可以有效解決信息摩擦

　　從借貸人的信息出發研究其對借貸行為的影響有較長的歷史。金融學相關文獻(Petersen & Rajan，2002;Rajan，2002)指出軟信息是成功借貸的重要因素，生產軟信息從傳統理論看就是金融中介如銀行的主要職責(Fama， 1985)。硬信息同樣重要，Mingfeng Lin，Prabhala N. R.和Viswanathan S(2009)，Seth Freedman和Ginger zhe jin(2008)研究發現投資者評估借款項目收款時首要參考借款人基本信息。交易中信息不準確出現信息摩擦，造成信貸市場上借款者違約，這在理論界有廣泛的研究(Stieglitz & Weiss，1981;Broecker，1990;Jaffee & Russell，1976)。當不能準確區分不同基本信息借款者時，相較最佳投資額度，一些貸款者可能過高地投資(De Meza & Webb，1987)，一些投資者可能過低地投資(Mankiw，1986)。Akerlof(1986)用模型推出信息摩擦將導致市場出現劣幣驅逐良幣的情況。

　　近期研究更多關注信貸市場的信息不對稱問題以及影響程度。Karlan和Zinman(2009)實證南非信貸市場的信息不對稱問題導致7%～16%樣本出現違約。Adams等(2009)利用汽車次級貸款市場的數據證實了信息摩擦導致了道德風險(貸款規模越大違約率越高)和逆向選擇(私有信息者獲得大部分貸款)的問題。Edelberg(2004)也在控制了借款者的個人特質后證實借款利率與違約率有強正相關關系。Gorton和Winton(2003)通過模型論證指出在融資鏈條的末端貸款者面臨兩大風險之一就是信息的可靠性，當一部分中介能夠生產借款者的信息并賣給貸款者時(使得信息生產更加經濟)，這樣的生產并不能保證真正具有價值。即使中介保證信息的價值，但信息生產者能夠容易地再次轉賣信息或者標注信息價值，導致信息的生產并不具有經濟效應(Grossman & Stiglitz，1980)。

　　在解決信息摩擦問題上，Elinav等(2013)闡述了引入新技術如信貸評分可以增進貸款的表現，評分的依據基于借款者的收入和工作地位等信息。Morduch(1999)則在更早的研究中提出，組團貸款(Group lending)將借款人更多社會關系綁定入貸款，增加借款組團的信息含量。這種基于社交關系改善交易雙方信息不對稱的理論在傳統金融領域研究中更加普遍。Petersen和Rajan(1994)發現與銀行和生產商的關系能夠增加小公司的貸款獲得。Agarwal和Hauswald(2007)也認為依靠公共信息進行正常借貸，而依靠私有信息能夠驅動關系型交易。Drucker和Puri(2007)更驗證了貸款發放與持久的關系緊密聯系。Uzzi(1999)研究銀企雙方的關系如何影響貸款獲得和成本時將社交關系的理念引入了銀行研究的范疇。目前以P2P為主的網絡金融產生的網絡社交關系更多是研究借款者的信息的網絡。Miller(2014)認為基于增加借款者的超額信息，提高貸款者的信息篩選能力可解決借貸雙方信息不對稱的問題。他研究發現，在P2P等網絡平臺上，雖然貸款者面臨更加嚴重的信息不對稱問題，但通過對失敗案例的學習可以彌補投資經驗不足;此外，信息的改善還將吸引更多高質量的投資者進入，從而增進了貸款的整體表現。Freedman和Jin(2008)也同意貸款者在網絡借貸中具有較強的學習能力，并建議借款者自愿披露其前期的信貸記錄或者信貸評分以達到更高的融資成功率。

　　二、 互聯網下信息生產更加高效

　　互聯網能夠對信息的生產功能帶來更大的價值。但早期電子市場的交易與傳統柜臺市場交易相比有更大的交易風險(Ba & Pavlou，2002)，因為缺乏服務和產品質量的信息披露以及交易主體常常保持匿名狀態。隨著強制性信息的更多披露，互聯網對信息生產的優勢逐步體現，以Prosper為首的網絡借貸平臺不斷發展壯大。(Brabham，2008;Surowiecki，2005;Kittur et al.，2007)等多位學者的研究表明，互聯網能夠將更多的信息留存和披露，這種信號發送模式相較傳統金融機構能更好地緩解信息不對稱問題，因此可以更高效地生產信息。特別地，Mingfeng Lin和Siva.v(2009)指出如果借款者的信譽被他人熟識，則借款者的項目對應當風險相應減少。得到和轉換這種信息在常規的金融借貸中是很難的，但數字化和信息化技術能夠克服這一難點。另一個應用社交網絡的視角是基于其搜尋成本。銀行等中介在匹配借貸雙方是可以降低成本從而增加價值，而互聯網能夠更大程度低降低成本(Malone，Yates & Benjamin，1987)，互聯網使得信息資源的生產和轉換更加高效，從而能夠加速借貸網絡的去中心化發展。

　　三、 互聯網信息中信息生產種類與對借貸行為的影響

　　改善借貸環境的信息可以分為硬信息和軟信息。有用的硬信息如信用評級打分，貸款收入比等。Iyer等(2009)指出網絡借貸平臺Prosper給予借款人的信貸評分可以刻畫借款人的信用水平，從而預測違約率。Klafft(2008)以Prosper平臺的數據實證檢驗發現，借款人的信用評級提高可以有效改善其借款條件。Erzenstein等(2008)認為除了信用評級之外，較高的債務收入比更容易獲得融資資金。Hildebrand，Puri和Rocholl(2010)指出，選擇性地采納認證的方式(利用信息技術將借貸人的軟信息轉變為信貸打分等硬信息)可以較少網絡借貸中正規金融機構缺失的影響。Kumar(2007)發現，貸款數量與貸款違約率和收取利率成正向關系，說明貸款數額越大，其單位貸款的信息越少，對貸款的風險溢價越高。Meer和Rigbi(2013)指出，如果是多語言網絡借貸平臺，翻譯為本土語言的項目的融資時間顯著短于未翻譯的項目，翻譯成本能夠顯著影響融資進度。

　　軟信息方面，Iyer等(2009)認為在Prosper網絡借貸平臺上，貸款者只是初略地瀏覽借款者的信貸評級，他們根據借款者提供的軟信息，來推斷借款者更多信息。Durlauf和Fafchamps(2004)認為社交網絡是交換經濟中獲得社會資本的最佳渠道，社交網絡更是克服信息不對稱的重要工Freedman和Jin(2008)。雖然他的研究中得出的結論并不一致，如朋友背書和投標的項目收益更高違約更小，而組團貸款的收益比非組團貸款的收益明顯要低，無法判斷社交關系對貸款表現的影響。但更多的研究指向社交網絡能夠提供有效的軟信息增進貸款表現：Meer和Rigbi(2013)指出社交距離在融資中扮演重要角色。Mingfeng Lin和Siva.v(2009)認為更強的社交網絡更可能促進融資成功，降低違約概率，獲得更低價格的貸款。Schaaf(2013) 通過獨立研究闡明社團關系可以顯著地增加貸款量，但不影響授信的頻率。這是因為，對于降低投資風險社會責任和信息傳遞機制均有重要功能(Shane & Cable，2002)，社會網絡通過信任信譽等的傳遞，克服了信息不對稱(Ferrary，2003)。

　　正是基于網絡借貸中缺少傳統金融中介和借貸抵押物，貸款者的投資才能相對缺乏，相較傳統的借貸，信息不對稱情況更加嚴重(Klafft，2008)，因此，貸款者投資中根據其他人的判斷進行投資的羊群效應更為顯著(Duan et al.，2009，Eunkyoung Lee，Byungtae Lee，2006)。Eunkyoung Lee和Byungtae Lee(2006)更進一步研究發現，提前下注者的邊際效應在不斷減弱羊群效應也會隨投資者學習能力提高而減弱。Duan等認為網絡借貸的羊群效應主要基于兩個原因：其一是網絡信息超載，網絡的使用者很難理解和使用全部的信息(Brynjolfsson & Smith，2000)，因此，跟從別人的投資可能是此種情況下最理性和高效的選擇。其二是投資人很容易從網絡中觀察到其他人的選擇。就像在網上書店買書時，出了能看到對于書的介紹，很容易看到其他人的買書記錄，從而影響自己的行為。根據Herzenstein等(2008)的數據，項目成功融資的平均投資人數為62.6，而不成功融資項目的平均投資人數僅為1.6，數量差距之大，說明在投資人理性判斷之外存在著顯著的羊群效應。Simonsohn和Ariely(2007)研究eBay后也發現，網絡投標人更喜歡在有投標過的項目上出價，盡管他們對項目質量的關注并不多。此外，這種羊群效應也說明網絡投資者對前期已投資者存在著盲目信任的傾向(Eunkyoung Lee & Byungtae Lee，2006)。Wang和Greiner(2010)更明確指出，網絡借貸P2P平臺上的羊群效應將導致更低的投資回報、更高的違約風險和對信貸資源的不合理利用。

　　信譽研究也是電子交易中十分關注的問題(Ba et al.，1999;Brynjolfsson & Smith，2000)，如同傳統交易一樣，個人信譽以及品牌效應在電子交易中也有重要作用。因此，有不少學者通過研究基于制度的信息體統來研究電子商務中的信譽問題，(Greiner & Wang，2010; Gefen et al.，2003;McKnight et al.，2002)研究發現，電子商務中最重要的就是信譽體系的建立，它可以減少網上交易的不確定性和風險，幫助消費者在網上更主動地進行信息交流。Xiong和Liu(2003)指出網絡借貸平臺上可以提供機會和威脅，將威脅降低到最小不是基于制度而是基于團體的信譽體系，從而更好地評估同行的信譽和他們未來的行為。Gefen等(2003)也認為這種網絡信任的建立需要使團員保持一種信念，即團體中如果出現欺騙行為將一無所獲，他們有直覺或者容易發現他們所在的體系存在著安全的機制。對于組團貸款這一形式能否改進信息摩擦，從而降低違約概率和貸款利率，實證文章主要得出否定的結果。Kumar(2007)發現貸款者增加了組團貸款成員的風險溢價，因為其違約率和實際貸款利率更高，因為在早期prosper網站組團貸款中組團領袖有更大的激勵(費用獎勵)增加組團獲得貸款的成功性，他會引入更多低質量的借款者，從而增加了違約概率，貸款者也通過事后學習增高了以后對組團貸款成員的利率。

　　對于借款者個人特質影響P2P借貸行為的研究不斷增加。Pope和Sydnor(2008)研究了2006年～2007年P2P網站數據后指出部分投資者對于黑人、超重者和老年人項目存在直接歧視，他們更偏好婦女和戰友相關項目; Ravina(2008)實證發現對于長相好看的更容易獲得貸款、付出更少的成本，但這些借款者并不會減少拖欠的概率，但其他學者如Herzenstern，Andrews，Dholakia和Lyandres (2008)的研究認為種族、職位和性別對能否成功獲得貸款影響不大。同時，上傳借款者的頭像能夠顯著地提高借款成功率(Matthieu，2009)，項目性質如扶貧和幫助婦女和社會公益的項目也會獲得利率折扣從而獲得更大的成功可能性;長相看起來更可信的人更易獲得貸款融資(Jefferson，2012)，而他們確實獲得更高的信貸評分，違約率更低，因此，外貌信號屬于金融交易中預判貸款雙方的重要信息。此外，Jenq等(2012)研究也得出類似的結論——貧困、誠實和守信的借款者的需求更能被滿足。

　　四、 互聯網信息的事后監管功能對借貸行為的影響

　　除了事前信息生產能夠降低信息不對稱，不少文獻也提到了事后信息監管的重要性。Diamond(1984)指出銀行能夠產生規模經濟在于對事后行為的監管成本控制。當然這有帶來“監管監管者”的問題，分散投資也許是解決的方法之一(Gorton & Winton，2003)。而事后監管也是網絡金融需要面對的重要問題。Mingfeng Lin和Siva.v(2009)認為網絡借貸中雖然可以對還款、違約等信息予以記錄，但是網絡技術卻不能解決最根本的降低監管成本的問題。個人監管成本過大，代理人監管又有道德風險。但是嵌入社交網絡關系的互聯網借貸可以解決這一問題，借款者的朋友加入投資方，借款者的違約聲譽成本將增加，這種成本通過社交網絡的傳播更增加壓力去減少貸款違約，這也符合Diamond(1991)的理念。

　　五、 國內互聯網信息對借貸影響研究

　　國內文獻對網絡金融的研究以偏理論的研究為主，對信息功能的研究更是鳳毛菱角。謝平、皺傳偉(2012)通過理論模型，證明出互聯網中傳播的本質就是私人信息變為公共信息的過程，信息在互聯網傳播中具有自愿分享和共享機制，從而使得信息能夠反映在均衡價格中，因此網絡金融依靠社交網絡、搜索引擎和云計算能偶實現信息處理的高速高效，具有更強的信息供給功能。趙岳、譚之博(2012)也同樣通過理論模型，驗證了引入電子商務平臺的網絡效應，可以增加企業的違約成本，采集企業信息，構成信用資本，在一定條件下幫組企業實現自己的信用類型。

　　實證方面，陳建中和寧欣(2013)用人人貸平臺交易數據實證，借款人基本信息對借款成交影響較大，信用分值、學歷、年齡、已婚、有房等與借款概率正相關，性別無顯著影響。王會娟和廖理(2014)也是借助國內人人貸平臺的數據，發現項目信用評級越高，借款成功率越高，借款成本越低。并進一步分析認證指標和認證方式，發現對借貸行為影響較大的是工作認證、收入認證、視頻認證和車產和房產等認證。線下與線上結合的認證方式更能揭示信用風險。

　　六、 現有研究成果的評述

　　生產和管理信息是金融中介存在的必要意義。傳統中介正是由于在信息加工上具有成本優勢從而維持持續經營。相較于傳統金融機構，網絡金融能夠帶來更大的信息生產優勢。雖然網絡金融中也不乏出現羊群效應等不理性的投資行為，并且在早期的發展中，由于缺乏足夠的信息披露，電子交易的信息不對稱問題仍然很突出。但在數字化和技術進步的推動下，社交網絡、搜索引擎和云計算等工具的使用，使得傳統的借貸行為被重新定義，金融搭上網絡的快車后出現了信息生產、留存和傳播的新途徑與更廣闊的影響。

　　因此，在解決信息摩擦帶來的逆向選擇和道德風險上，發展網絡金融金融成為了一種新的方向。不論是增加圖片、增加項目說明還是增強網絡關系，互聯網以其獨特的平臺價值使得借貸雙方信息能夠更多地披露和互動交流。學者通過理論證明，網絡金融可以較少交易成本，增加違約成本，提供信用資本如信譽等等功能，使得信息生產在借貸行為中發揮了更重要的作用。當隨著借款人信息的增加，借貸的效果(收益率、違約率)均有更好的提升。借助P2P平臺的發展，學者們也通過交易數據實證了以上的判斷--互聯網作為可以增加借貸雙方的軟信息的重要途徑，如變現社交網絡的價值，在結合硬信息使用的基礎上，增加已投入的投資者的回報，也吸引更多優質的投資者加入。

　　當然，網絡由于其信息的寬松性和關系網的非約束性，在實際交易中仍出現了高詐騙高違約等情況，這就需要事前信息披露和事后信息監管協同管理。在這方面，我國學者的研究還尚不深入，實證檢驗相對較少，理論探討多停留在互聯網模式研究之上，在研究方法和研究質量上仍有較大的探索空間。

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