金融论文网络金融中信息生产与借贷行为

　　网络金融交易成本的降低和信息不对称，引发道德风险和交易风险，本篇金融论文认为信息生产可以有效解决信息摩擦，互联网下信息生产更加高效，分析互联网信息中信息生产种类与对借贷行为的影响。可以发表金融论文的期刊有《国际金融》是由中国银行主管、中国国际金融学会主办的金融类专业杂志。自1981年创刊以来，该杂志致力于国际经济金融领域的理论探讨，关注国际 金融市场的走势，追踪全球经济金融的热点问题，主要内容包括宏观政策解读宏观经济、金融市场、行业及公司债券研究、国内外金融行业发展趋势、金融前沿等内容。

　　摘要：文章从网络信息生产的角度切入，对借贷人社会特征对网络借贷平台影响及传统金融理论在网络金融媒介上检验的成果进行回顾。结合网络借贷平台数据的研究发现，网络金融可以较少交易成本，增加违约成本，提供信用资本如信誉等功能，使得信息生产在借贷行为中发挥了更重要的作用，从而论证网络金融存在和发展的合理性。

　　关键词：网络金融;信息生产;网络借贷;文献综述

　　Mishikin(1995)提出金融中介存在的两个原因：降低交易成本和解决信息不对称引发的道德风险和逆向选择问题。网络金融能在很多场景下更好地带来上述便利，特别是信息生产的功能能够极大地提高了金融效用，成为其存在和发展的根基。因此，本文以前期学者对互联网信息生产功能研究成果为切入点，对网络金融的信息生产与借贷行为的关系相关研究成果进行论述。

　　一、 信息生产可以有效解决信息摩擦

　　从借贷人的信息出发研究其对借贷行为的影响有较长的历史。金融学相关文献(Petersen & Rajan，2002;Rajan，2002)指出软信息是成功借贷的重要因素，生产软信息从传统理论看就是金融中介如银行的主要职责(Fama， 1985)。硬信息同样重要，Mingfeng Lin，Prabhala N. R.和Viswanathan S(2009)，Seth Freedman和Ginger zhe jin(2008)研究发现投资者评估借款项目收款时首要参考借款人基本信息。交易中信息不准确出现信息摩擦，造成信贷市场上借款者违约，这在理论界有广泛的研究(Stieglitz & Weiss，1981;Broecker，1990;Jaffee & Russell，1976)。当不能准确区分不同基本信息借款者时，相较最佳投资额度，一些贷款者可能过高地投资(De Meza & Webb，1987)，一些投资者可能过低地投资(Mankiw，1986)。Akerlof(1986)用模型推出信息摩擦将导致市场出现劣币驱逐良币的情况。

　　近期研究更多关注信贷市场的信息不对称问题以及影响程度。Karlan和Zinman(2009)实证南非信贷市场的信息不对称问题导致7%～16%样本出现违约。Adams等(2009)利用汽车次级贷款市场的数据证实了信息摩擦导致了道德风险(贷款规模越大违约率越高)和逆向选择(私有信息者获得大部分贷款)的问题。Edelberg(2004)也在控制了借款者的个人特质后证实借款利率与违约率有强正相关关系。Gorton和Winton(2003)通过模型论证指出在融资链条的末端贷款者面临两大风险之一就是信息的可靠性，当一部分中介能够生产借款者的信息并卖给贷款者时(使得信息生产更加经济)，这样的生产并不能保证真正具有价值。即使中介保证信息的价值，但信息生产者能够容易地再次转卖信息或者标注信息价值，导致信息的生产并不具有经济效应(Grossman & Stiglitz，1980)。

　　在解决信息摩擦问题上，Elinav等(2013)阐述了引入新技术如信贷评分可以增进贷款的表现，评分的依据基于借款者的收入和工作地位等信息。Morduch(1999)则在更早的研究中提出，组团贷款(Group lending)将借款人更多社会关系绑定入贷款，增加借款组团的信息含量。这种基于社交关系改善交易双方信息不对称的理论在传统金融领域研究中更加普遍。Petersen和Rajan(1994)发现与银行和生产商的关系能够增加小公司的贷款获得。Agarwal和Hauswald(2007)也认为依靠公共信息进行正常借贷，而依靠私有信息能够驱动关系型交易。Drucker和Puri(2007)更验证了贷款发放与持久的关系紧密联系。Uzzi(1999)研究银企双方的关系如何影响贷款获得和成本时将社交关系的理念引入了银行研究的范畴。目前以P2P为主的网络金融产生的网络社交关系更多是研究借款者的信息的网络。Miller(2014)认为基于增加借款者的超额信息，提高贷款者的信息筛选能力可解决借贷双方信息不对称的问题。他研究发现，在P2P等网络平台上，虽然贷款者面临更加严重的信息不对称问题，但通过对失败案例的学习可以弥补投资经验不足;此外，信息的改善还将吸引更多高质量的投资者进入，从而增进了贷款的整体表现。Freedman和Jin(2008)也同意贷款者在网络借贷中具有较强的学习能力，并建议借款者自愿披露其前期的信贷记录或者信贷评分以达到更高的融资成功率。

　　二、 互联网下信息生产更加高效

　　互联网能够对信息的生产功能带来更大的价值。但早期电子市场的交易与传统柜台市场交易相比有更大的交易风险(Ba & Pavlou，2002)，因为缺乏服务和产品质量的信息披露以及交易主体常常保持匿名状态。随着强制性信息的更多披露，互联网对信息生产的优势逐步体现，以Prosper为首的网络借贷平台不断发展壮大。(Brabham，2008;Surowiecki，2005;Kittur et al.，2007)等多位学者的研究表明，互联网能够将更多的信息留存和披露，这种信号发送模式相较传统金融机构能更好地缓解信息不对称问题，因此可以更高效地生产信息。特别地，Mingfeng Lin和Siva.v(2009)指出如果借款者的信誉被他人熟识，则借款者的项目对应当风险相应减少。得到和转换这种信息在常规的金融借贷中是很难的，但数字化和信息化技术能够克服这一难点。另一个应用社交网络的视角是基于其搜寻成本。银行等中介在匹配借贷双方是可以降低成本从而增加价值，而互联网能够更大程度低降低成本(Malone，Yates & Benjamin，1987)，互联网使得信息资源的生产和转换更加高效，从而能够加速借贷网络的去中心化发展。

　　三、 互联网信息中信息生产种类与对借贷行为的影响

　　改善借贷环境的信息可以分为硬信息和软信息。有用的硬信息如信用评级打分，贷款收入比等。Iyer等(2009)指出网络借贷平台Prosper给予借款人的信贷评分可以刻画借款人的信用水平，从而预测违约率。Klafft(2008)以Prosper平台的数据实证检验发现，借款人的信用评级提高可以有效改善其借款条件。Erzenstein等(2008)认为除了信用评级之外，较高的债务收入比更容易获得融资资金。Hildebrand，Puri和Rocholl(2010)指出，选择性地采纳认证的方式(利用信息技术将借贷人的软信息转变为信贷打分等硬信息)可以较少网络借贷中正规金融机构缺失的影响。Kumar(2007)发现，贷款数量与贷款违约率和收取利率成正向关系，说明贷款数额越大，其单位贷款的信息越少，对贷款的风险溢价越高。Meer和Rigbi(2013)指出，如果是多语言网络借贷平台，翻译为本土语言的项目的融资时间显著短于未翻译的项目，翻译成本能够显著影响融资进度。

　　软信息方面，Iyer等(2009)认为在Prosper网络借贷平台上，贷款者只是初略地浏览借款者的信贷评级，他们根据借款者提供的软信息，来推断借款者更多信息。Durlauf和Fafchamps(2004)认为社交网络是交换经济中获得社会资本的最佳渠道，社交网络更是克服信息不对称的重要工Freedman和Jin(2008)。虽然他的研究中得出的结论并不一致，如朋友背书和投标的项目收益更高违约更小，而组团贷款的收益比非组团贷款的收益明显要低，无法判断社交关系对贷款表现的影响。但更多的研究指向社交网络能够提供有效的软信息增进贷款表现：Meer和Rigbi(2013)指出社交距离在融资中扮演重要角色。Mingfeng Lin和Siva.v(2009)认为更强的社交网络更可能促进融资成功，降低违约概率，获得更低价格的贷款。Schaaf(2013) 通过独立研究阐明社团关系可以显著地增加贷款量，但不影响授信的频率。这是因为，对于降低投资风险社会责任和信息传递机制均有重要功能(Shane & Cable，2002)，社会网络通过信任信誉等的传递，克服了信息不对称(Ferrary，2003)。

　　正是基于网络借贷中缺少传统金融中介和借贷抵押物，贷款者的投资才能相对缺乏，相较传统的借贷，信息不对称情况更加严重(Klafft，2008)，因此，贷款者投资中根据其他人的判断进行投资的羊群效应更为显著(Duan et al.，2009，Eunkyoung Lee，Byungtae Lee，2006)。Eunkyoung Lee和Byungtae Lee(2006)更进一步研究发现，提前下注者的边际效应在不断减弱羊群效应也会随投资者学习能力提高而减弱。Duan等认为网络借贷的羊群效应主要基于两个原因：其一是网络信息超载，网络的使用者很难理解和使用全部的信息(Brynjolfsson & Smith，2000)，因此，跟从别人的投资可能是此种情况下最理性和高效的选择。其二是投资人很容易从网络中观察到其他人的选择。就像在网上书店买书时，出了能看到对于书的介绍，很容易看到其他人的买书记录，从而影响自己的行为。根据Herzenstein等(2008)的数据，项目成功融资的平均投资人数为62.6，而不成功融资项目的平均投资人数仅为1.6，数量差距之大，说明在投资人理性判断之外存在着显著的羊群效应。Simonsohn和Ariely(2007)研究eBay后也发现，网络投标人更喜欢在有投标过的项目上出价，尽管他们对项目质量的关注并不多。此外，这种羊群效应也说明网络投资者对前期已投资者存在着盲目信任的倾向(Eunkyoung Lee & Byungtae Lee，2006)。Wang和Greiner(2010)更明确指出，网络借贷P2P平台上的羊群效应将导致更低的投资回报、更高的违约风险和对信贷资源的不合理利用。

　　信誉研究也是电子交易中十分关注的问题(Ba et al.，1999;Brynjolfsson & Smith，2000)，如同传统交易一样，个人信誉以及品牌效应在电子交易中也有重要作用。因此，有不少学者通过研究基于制度的信息体统来研究电子商务中的信誉问题，(Greiner & Wang，2010; Gefen et al.，2003;McKnight et al.，2002)研究发现，电子商务中最重要的就是信誉体系的建立，它可以减少网上交易的不确定性和风险，帮助消费者在网上更主动地进行信息交流。Xiong和Liu(2003)指出网络借贷平台上可以提供机会和威胁，将威胁降低到最小不是基于制度而是基于团体的信誉体系，从而更好地评估同行的信誉和他们未来的行为。Gefen等(2003)也认为这种网络信任的建立需要使团员保持一种信念，即团体中如果出现欺骗行为将一无所获，他们有直觉或者容易发现他们所在的体系存在着安全的机制。对于组团贷款这一形式能否改进信息摩擦，从而降低违约概率和贷款利率，实证文章主要得出否定的结果。Kumar(2007)发现贷款者增加了组团贷款成员的风险溢价，因为其违约率和实际贷款利率更高，因为在早期prosper网站组团贷款中组团领袖有更大的激励(费用奖励)增加组团获得贷款的成功性，他会引入更多低质量的借款者，从而增加了违约概率，贷款者也通过事后学习增高了以后对组团贷款成员的利率。

　　对于借款者个人特质影响P2P借贷行为的研究不断增加。Pope和Sydnor(2008)研究了2006年～2007年P2P网站数据后指出部分投资者对于黑人、超重者和老年人项目存在直接歧视，他们更偏好妇女和战友相关项目; Ravina(2008)实证发现对于长相好看的更容易获得贷款、付出更少的成本，但这些借款者并不会减少拖欠的概率，但其他学者如Herzenstern，Andrews，Dholakia和Lyandres (2008)的研究认为种族、职位和性别对能否成功获得贷款影响不大。同时，上传借款者的头像能够显著地提高借款成功率(Matthieu，2009)，项目性质如扶贫和帮助妇女和社会公益的项目也会获得利率折扣从而获得更大的成功可能性;长相看起来更可信的人更易获得贷款融资(Jefferson，2012)，而他们确实获得更高的信贷评分，违约率更低，因此，外貌信号属于金融交易中预判贷款双方的重要信息。此外，Jenq等(2012)研究也得出类似的结论——贫困、诚实和守信的借款者的需求更能被满足。

　　四、 互联网信息的事后监管功能对借贷行为的影响

　　除了事前信息生产能够降低信息不对称，不少文献也提到了事后信息监管的重要性。Diamond(1984)指出银行能够产生规模经济在于对事后行为的监管成本控制。当然这有带来“监管监管者”的问题，分散投资也许是解决的方法之一(Gorton & Winton，2003)。而事后监管也是网络金融需要面对的重要问题。Mingfeng Lin和Siva.v(2009)认为网络借贷中虽然可以对还款、违约等信息予以记录，但是网络技术却不能解决最根本的降低监管成本的问题。个人监管成本过大，代理人监管又有道德风险。但是嵌入社交网络关系的互联网借贷可以解决这一问题，借款者的朋友加入投资方，借款者的违约声誉成本将增加，这种成本通过社交网络的传播更增加压力去减少贷款违约，这也符合Diamond(1991)的理念。

　　五、 国内互联网信息对借贷影响研究

　　国内文献对网络金融的研究以偏理论的研究为主，对信息功能的研究更是凤毛菱角。谢平、皱传伟(2012)通过理论模型，证明出互联网中传播的本质就是私人信息变为公共信息的过程，信息在互联网传播中具有自愿分享和共享机制，从而使得信息能够反映在均衡价格中，因此网络金融依靠社交网络、搜索引擎和云计算能偶实现信息处理的高速高效，具有更强的信息供给功能。赵岳、谭之博(2012)也同样通过理论模型，验证了引入电子商务平台的网络效应，可以增加企业的违约成本，采集企业信息，构成信用资本，在一定条件下帮组企业实现自己的信用类型。

　　实证方面，陈建中和宁欣(2013)用人人贷平台交易数据实证，借款人基本信息对借款成交影响较大，信用分值、学历、年龄、已婚、有房等与借款概率正相关，性别无显著影响。王会娟和廖理(2014)也是借助国内人人贷平台的数据，发现项目信用评级越高，借款成功率越高，借款成本越低。并进一步分析认证指标和认证方式，发现对借贷行为影响较大的是工作认证、收入认证、视频认证和车产和房产等认证。线下与线上结合的认证方式更能揭示信用风险。

　　六、 现有研究成果的评述

　　生产和管理信息是金融中介存在的必要意义。传统中介正是由于在信息加工上具有成本优势从而维持持续经营。相较于传统金融机构，网络金融能够带来更大的信息生产优势。虽然网络金融中也不乏出现羊群效应等不理性的投资行为，并且在早期的发展中，由于缺乏足够的信息披露，电子交易的信息不对称问题仍然很突出。但在数字化和技术进步的推动下，社交网络、搜索引擎和云计算等工具的使用，使得传统的借贷行为被重新定义，金融搭上网络的快车后出现了信息生产、留存和传播的新途径与更广阔的影响。

　　因此，在解决信息摩擦带来的逆向选择和道德风险上，发展网络金融金融成为了一种新的方向。不论是增加图片、增加项目说明还是增强网络关系，互联网以其独特的平台价值使得借贷双方信息能够更多地披露和互动交流。学者通过理论证明，网络金融可以较少交易成本，增加违约成本，提供信用资本如信誉等等功能，使得信息生产在借贷行为中发挥了更重要的作用。当随着借款人信息的增加，借贷的效果(收益率、违约率)均有更好的提升。借助P2P平台的发展，学者们也通过交易数据实证了以上的判断--互联网作为可以增加借贷双方的软信息的重要途径，如变现社交网络的价值，在结合硬信息使用的基础上，增加已投入的投资者的回报，也吸引更多优质的投资者加入。

　　当然，网络由于其信息的宽松性和关系网的非约束性，在实际交易中仍出现了高诈骗高违约等情况，这就需要事前信息披露和事后信息监管协同管理。在这方面，我国学者的研究还尚不深入，实证检验相对较少，理论探讨多停留在互联网模式研究之上，在研究方法和研究质量上仍有较大的探索空间。

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