P2P平臺的信息不對稱問題國外研究綜述

劉志洋 宋玉穎

P2P平臺的信息不對稱問題國外研究綜述

劉志洋 宋玉穎

信息不對稱問題是困擾P2P平臺發展的主要問題之一。論文重點梳理了國外學者P2P平臺的信息不對稱問題的研究以及由信息不對稱問題引發的風險，之后針對P2P平臺信息不對稱問題，論文重點梳理了國外學者針對該問題的解決方案——“集體信貸”模式。最后，論文提出緩解P2P平臺解決信息不對稱問題的政策建議。

P2P平臺 信息不對稱 集體信貸

一、引 言

經濟體中中介的作用是撮合買賣雙方達成交易。互聯網技術的發展使得電子商務快速發展，交易可以在匿名環境下進行，且成本低廉。這可能使得中介變得不再重要。互聯網技術的發展使得傳統金融中介的重要性顯著降低。許多學者預計隨著互聯網的發展，去中介化將成為必然。然而現實世界表明，中介并沒有消失。預測隨著電子信息技術的發展，中介將呈現出新的形式。Gartner公司2008年發布研究報告表明，網絡P2P借貸很好的體現了金融的社會屬性和中介屬性，P2P這種社會性質的借貸服務平臺在全球零售貸款和家庭理財的市場份額在幾年內就會達到10%以上。

自從Zopa在英國2005年上線以來，P2P平臺數目在全世界快速增長（Ashta and Assadi，2010）。Bruene（2008）指出到2017年，美國P2P借貸規模將會達到100億美元。世界各界都表現出對P2P平臺的濃厚興趣。P2P平臺快速發展既來源于經濟的原因，也有慈善的因素（Wang and Greiner，2011）。P2P平臺是繞過傳統金融中介，直接將借款人和貸款人聯系起來的一種新型運營平臺，這種新型金融中介的出現以及傳統金融中介的再造為金融的發展既帶來了收益，也帶來了挑戰（Berger and Gleisner，2009）。因此當前對P2P平臺營運模式的研究成為熱點（Kauffman and Riggins，2012）。Wang et al （2009）指出，學者們對P2P平臺市場營銷手段、借貸流程、投資策略和社區建設等方面非常感興趣。且P2P平臺一經出現，就引發了媒體和學術界的廣為關注（Light，2012），不同的學科也均表示出對P2P平臺的興趣（Wang and Greiner，2011）。

信息時代的經濟是基于小微信貸理念基礎上的。2008年3月，世界20多個P2P平臺共發放了50億美元的小微信貸。美國和英國P2P平臺貸款數額呈現指數增長的態勢（Bachmann et al.，2011）。在2012年，Lending Club和Prosper月度貸款數額突破了50億美元，增長率達到100%。Slavin（2007）預測P2P平臺會改變傳統的儲蓄與投資模式。Gartner （2008）預測這種社會性質的籌資平臺在接下來幾年內在零售信貸和金融理財市場的份額將達到10%。Magee（2011）指出P2P平臺能夠使得借款人在沒有抵押物的情況下，能夠以較低的貸款利率借款，同時貸款人的收益也較高。Brennan（2009）指出由于股票市場表現不佳，銀行存款利率低，P2P平臺吸引了許多投資者。華爾街日報報道指出P2P平臺能在低利率的環境下給投資者10%以上的年回報率。Light （2012）指出許多對沖基金和財富管理公司也被P2P平臺吸引。

P2P平臺對借款人的益處表現在兩個方面：第一，隨著技術的創新，許多被銀行拒絕的小微借款人可以靠著其社會信譽作抵押來借款（Bruett，2007）。Packer（2010）研究表明，在2008年全球金融危機中，小微金融在2009年迅速增長。第二，貸款利率相對較低（Wang et al.，2009）。Klafft（2008）指出金融去中介化導致經營成本的降低會導致借款利率的下降。同時P2P平臺運用媒體來吸引客戶能夠獲得很好的規模經濟，從而降低小微金融的操作成本（Magee，2011）。Sviokla（2009） 指出在 2009年Lending Club貸款利率平均為7.3%，而相同信用等級的小微貸款在銀行的利率為13%。

雖然P2P平臺給金融體系注入了新的活力，有效的解決了小微信貸的問題，但P2P平臺發展中，借款人和貸款人之間的信息不對稱問題，始終是阻礙P2P平臺健康發展的桎梏。如何解決P2P平臺運營過程中的信息不對稱問題，是P2P平臺健康發展的關鍵。本文從P2P平臺的信息不對稱問題出發，總結了國外學者對P2P平臺信息不對稱問題的研究，并對解決信息不對稱問題的有效手段之一——“集體信貸”模式進行系統梳理，以期為中國P2P平臺的發展提供政策支持。

二、P2P平臺的信息不對稱問題

P2P平臺在為投資者帶來收益，為社會帶來效益的同時，之所以存在風險，是因為借款人和貸款人之間存在信息不對稱。因此為了使得P2P平臺健康發展，應主要解決平臺經營過程中的信息不對稱的問題。Weiss et al（2010）指出如何解決小微金融中的逆向選擇問題是P2P平臺能否獲得成功的核心問題，因為P2P平臺能否取得成功取決于投資者對平臺上的項目是否投標。學者研究表明借款人的信息披露以及貸款人和借款人之間的交流情況對項目能否成功獲得融資具有重要影響（Michaels，2012；Larrimore et al.2011）。整體上貸款人是通過網上有關借款人的客觀和主觀信息對借款人的信用評級進行估量。

傳統小微金融通過依靠社會網絡來降低貸款活動中的逆向選擇問題。P2P平臺也在嘗試發展這種社會網絡關系。P2P平臺所蘊含的社會特征（包括朋友關系、個人喜好、所在群體）是學者主要的研究領域（Lin et al.2011；Collier and Hampshire 2010），結論表明這些社會網絡關系有助于克服逆向選擇問題（Herrero-Lopez，2009）。

證據表明貸款人依靠自身的能力來獲得借款人的信息是不充分的，這部分是由于借款人羊群行為的存在（Zhang and Liu，2012）。而恰恰通過這種羊群行為，貸款人可以通過觀察已經成功的借貸來分析借款人提供的信息。Plott（2000）研究表明市場既可以產生投資者的信念、觀點的信息，也能夠匯總公布這些信息，因此市場參與者能夠從市場中學習市場。Freedman and Jin（2008）的研究表明P2P市場上也存在這種機制，即集體貸款收益率與個人貸款收益率之差在縮小，這間接的表現了貸款人的學習過程。Puro et al.（2011）也研究了貸款人的學習過程，他們發現項目成功融資的時間在縮短，利率的分散程度增加，這表明貸款人對借款人信用評估更有信心。同時，他們發現貸款人會實施不同的競標策略，這些都表明貸款人正在從市場中學習市場。

社會網絡可以在一定程度上幫助貸款人解決借款人的道德風險問題，但還需要借款人披露信息來彌補信息不對稱的問題。當信息在市場中的流動越充分，市場會越有效。Iyer et al.（2009）指出P2P平臺都會要求借款人在平臺上共享信息，而這些信息是非標準化的，即經常說的“軟信息”。這些軟信息包括：身份證、借款人圖像、日常生活狀況以及家庭成員信息等。Iyer et al.（2009）指出投資者雖然喜歡靠客觀信息決策，但這些“軟信息”也會對投資者決策具有重要的輔助作用。這些信息的存在使得個體借款人能夠像金融機構一樣決策（Sugar，2010）。Michaels（2012）認為“軟信息”可能也會給投資者決策帶來負面影響，因為不經過驗證的信息與違約率正相關。Sonenshein et al.（2011）也指出雖然客觀的信息往往不能夠完全準確的預測一筆貸款的違約率，但其有助于做出更好的決策。與Sonenshein et al.（2011）結論相反，Larrimore et al（2011）指出這些硬信息與借款人融資是否成功無關。總之，在P2P平臺運營中，借款人美化自己的信用常常出現，貸款人根據披露信息推測借款人信用等級的能力非常有限。

P2P平臺是運用互聯網技術將借款人和貸款人連接起來的平臺。平臺大部分參與者均為個體投資者。不論平臺經營如何，所有P2P平臺的共同特點是交易的匿名性，因此信息在借款人和貸款人之間的分布是非對稱的。平臺貸款一般沒有抵押，因此貸款具有內在的違約沖動。為了解決借款中存在的信息不對稱性，平臺往往公布借款人的相關信息，貸款人可以通過這些定性和定量信息對借款人的信用水平進行評估。在美國，Experian發布美國公民的信用評分，Prosper也公布借款人的信用等級以及負債率。雖然這些信息的正確性、完備性和一致性有待商榷，但這些信息還是有價值的。許多P2P平臺還允許借款人提供關于個人背景、家庭金融狀況和貸款用途等額外信息。這些定性的“軟信息”是可以被人為操控，且也沒有得到驗證。因此借款人有動機過度美化自身，即存在道德風險。

許多學者對這些“軟信息”在借款活動中的角色進 行 研 究 。 Herzenstein、Andrews、Dholakiaand Lyandres（2008）分析2006年6月Prosper列示的5000筆貸款，發現種族和性別等特點對融資能否成功影響不大，而借款人財務狀況對融資能否成功影響最大。Ravina（2008）通過研究2007年3月12日至2007年4月16日的12000筆貸款發現，借款人的外貌以及種族能夠顯著影響融資的成功率以及利率；借款人越漂亮，利率越低，越容易獲得融資；黑人利率更高，但黑人違約率不高。Pope and Sydnor （2008）分析2006年6月至2007年5月Prosper的11萬筆貸款，發現黑人融資成功率低且利率較高。與Ravina（2008）的研究相反，Pope and Sydnor （2008）認為黑人的違約率比白人高。

三、信息不對稱導致P2P平臺的風險問題

雖然P2P平臺投資項目的廣泛性有助于分散風險，但向陌生人在沒有抵押狀況下發放的小微貸款也同樣具有信用風險，同時對小微貸款信用風險的評估也極其耗時。P2P平臺表現出與傳統金融中介不一樣的特征在于，個體投資者決定是否向陌生人借款，個體投資人承擔信用風險（Meyer，2007）。小微貸款的風險也更多的來自借款人自身的特征。Schreiner（2000）指出傳統小微市場中的借款人都是收入不高或者是自我雇傭的人。Pope and Sydnor （2011）也指出P2P平臺的借款人與傳統小微市場中的借款人特征沒有很大的區別，而以往由金融機構對借款人信用甄別活動在P2P平臺上已經轉移至個體貸款人，因此借款人有動機去美化其自身信用等級。因此借款人與貸款人之間的信息不對稱問題更加尖銳（Sufi，2007）。如今大多數P2P平臺都是商業模式運營，對小額借款人吸引力極強。而這些小額借款人恰恰是缺乏信用記錄，信用風險極高，主要來自于：第一，互聯網中的匿名環境會阻止信任感的認同（Klafft，2008）。在網絡空間，人們使用的是虛擬姓名，因此違約成本低，可能性高（Greiner and Wang 2007）；第二，借款人往往存在機會主義傾向來美化自身的信用水平，但是貸款人也認識到這一點。而這種信息博弈的存在，Chen et al（2011）指出Prosper平臺只有一小撮項目成功獲得融資。但這些成功融資的項目的利率比預期高很多（Wang and Greiner，2011），利率高引發的高違約率卻給投資者帶來了很低的收益（Magee，2011）。Klafft（2008）的實證分析也表明借款人還款表現很差，投資者收益率不是很高。因此一些研究表明信用風險的存在使得P2P平臺并沒有給投資者帶來想象中的高的利率。

但是由于存在樣本選擇偏差，我們很難評估是否P2P平臺能夠有效解決信貸活動中的信息不對稱的問題。貸款人會認為平臺上的借款人都是被傳統銀行服務拒之門外的信用較低之人。Agarwal and Hauswald（2008）認為小微企業往往帶著其公開的信用信息到P2P平臺上借款，因此P2P平臺貸款定價和融資成功率與傳統金融機構沒有可比性。

四、信息不對稱問題的解決——集體信貸模式

貸款人不斷的從市場學習的機制是P2P平臺不斷降低自身交易成本的有效機制。如果每個人都在不斷從市場中學習，則會出現Ray（2006）指出的預測金融市場會產生非常準確的信息，即這些準確的信息是集體智慧的結晶。Surowiecki（2004）和Malone et al.（2009）認為集體的猜測在信息無法清晰獲得的情況下能夠獲得最優的結果。Golub and Jackson（2010）指出在特定的社會網絡中，集體的思維也會與個人具有相同之處。Golub and Jackson（2010）進一步指出由于P2P平臺具有很高的不確定性，借款人信息難以獲得，投資者的專業性有限，因此P2P平臺的經營環境符合上述集體決策的場景。

（一）集體信貸模式的含義

金融學理論表明降低違約率的方法就是降低借款人與貸款人信息不對稱的程度，或者是加強對借款人的貸后監督，以降低道德風險。Bruett（2007）指出事前性的降低信息不對稱程度更加重要。另一方面，包括孟加拉國的Grameen銀行等許多小微金融機構均采取了相互監督或者集體信貸的方式對借款人進行監督（Hartley，2010）。集體貸款（Group lending）被許多小微金融機構用來甄別借款人信息、解決信息不對稱以及確保還款支付，尤其是Prosper公司，但其效果可能有限（Michaels，2012）。Wang and Greiner（2011）研究表明Grameen銀行的線下集體貸款模式可能并不太適合線上。

集體信貸是指貸款人將資金借給一伙借款人，而不是給單一借款人。借款人作為一個集體共同負債，因此每個成員都有動機監督其他成員的狀況，從而降低違約率（Hartley，2010）。Paxton（2000）指出這種監督機制在貸款發放和回收時能夠有效降低道德風險。Diamond（1984）指出，代表性中介通過監督作用有效降低信息不對稱。早期對集體信貸模式的理論研究認為，計提信貸模式可以解決信貸市場中的信息不對稱問題，從而實現帕累托最優均衡。Ghatak （1995）認為集體的信息是通過自我選擇來決定的，一個集體的成員的資質應大體相當。Ghatak（1995）在上述假設條件下，風險高的借款人的比率會逐漸降低，從而降低均衡利率水平，出現相對于個人借貸的帕累托改進。Wenner（1995）研究25個哥斯達黎加的信貸集體，證明借款人的自我選擇會提升借貸市場的有效性，集體成員之間的相互監督會使得還款率顯著上升。

早期研究認為，集體成員之間社會關系的緊密程度決定了集體信貸的表現。Stiglitz（1990）認為成員之間的相互監督對集體信貸的表現非常重要。Varian（1990）認為如果集體信貸的成員之間能夠相互對個體不可觀測的特征提供擔保，則集體信貸對于借款人是好事。Floro and Yotopolous（1991）指出集體信貸模式中成員之間對社會關系的駕馭會提高貸款償還比率。在集體信貸模式中，某個個體的違約會給集體其他成員的借款帶來負外部性，且集體中每個成員的效用函數對成員之間的關系緊密程度非常敏感，因此每個借款人都會將違約所帶來的負外部性納入自身決策函數中，從而有效解決信息不對稱問題。Rashid and Townsend（1992）指出集體信貸模式的最大優勢在于借款人之間相互監督，且借款用途會相對分散。Besley and Coate（1995）強調對成員違約處罰對集體信貸表現的影響。Wydick（1996）指出集體信貸模式中對違約個體可信度高的懲罰措施會產生納什均衡。因此不僅僅成員之間關系的緊密程度，同時對不遵守集體準則的成員的壓力也會影響集體信貸模式的有效性。

在集體貸款機制中這種監督中介的履行者是借款人中的每個成員。Everett（2010）指出，這種監督機制會更加有效，因為借款人彼此關系很好，這種類似于社區銀行模式能夠很好的降低信息不對稱。Prosper也采用了這種模式，它要求借款人要加入一個借款團隊，一方面，團隊的存在使得借款人會非常珍惜聲譽，降低違約率，另一方面，加入一個借款表現高的團隊也會有效降低借款利率，即是否能夠加入借款人質量高的團隊會向市場發放一個信號，從而緩解信息不對稱。Everett（2010）的研究表明集體之間的關系越好，違約率越低，因為人們不愿意失去同伴的信任，違約有傷顏面。但Everett（2010）的研究結論成立的前提是整個借款人集體之間的關系非常融洽，或者說互相認識。如果在一個虛擬的網絡空間所形成的借款團體中，這種集體運行的不是很好。Lin et al.（2011）指出如果網絡虛擬關系能夠得到驗證，則該制度是有助于降低違約率的。在一些集體借款中，常常指定某個人行使對其余借款者的監督（Berger and Gleisner，2009）。Berger and Gleisner （2009）發現這種機制也能降低信息不對稱，尤其是在面對風險非常高的借款人。Freedman and Jin （2008）發現集體借款利率低于個人借款利率。

（二）Prosper平臺中的集體信貸模式

在Prosper平臺上，集體信貸模式很好的體現了P2P平臺的社會網絡屬性。借款人和貸款人可以形成自己的團體。團體內成員都需要經過驗證和信用評估才能加入。GL可以為市場提供借款人無法公開獲得的信息，并對借款人的信息進行驗證。然而這種團體不存在所有者結構，沒有是否接納某一個人的決策機制，且團體內成員不僅僅只與團體內成員交易。Freedman and Jin（2008）研究Prosper的2006年1月6日至2008年7月31日的29萬筆貸款，認為Prosper的GL模式所體現的社交網絡有助于激勵借款人盡快還款，且經朋友推薦或者朋友作為投資者的借款人違約概率很低。Everett（2008）研究Prosper 從2006年5月31日至2007年11月6日的13486筆貸款表現，認為GL模式（即P2P平臺上的團體也是借款人現實生活中所處的團體）有助于降低貸款違約率。

Prosper列示的貸款項目極多，平臺對每一項貸款進行信用評級成本極高，且又費時。為解決這個問題，在Prosper的GL模式中，每個團體往往有一個負責人，對每位借款人進行信用評估，以降低信息不對稱。此時該團體領導者就作為新的中介人介入借貸行為，即此領導者為P2P平臺營業模式中的新的中介表現形式。平臺的參與者均可以加入一個團體，也可以成為團體負責人。團體負責人負責制定“入伙標準”，并管理該團體。團體成員之間可以是同事、同學、同鄉或者具有共同的愛好。之所以形成團體，其背后的邏輯是凡是加入某個團體的人，其行為會更有責任心，因此違約風險更低，貸款利率也更低。在團體內部，借款人將其私人資料、身份證、收入證明交給團體負責人，為了確認借款人的收入證明，團體負責人可以向借款人雇主咨詢其收入情況。

團體負責人的工作費力費時，擔任該職務的內在動機主要是博愛的胸懷以及社會責任感，外部的動機在于經濟利益的驅動。比如如果該負責人是一家蘋果公司代理商的老板，則其有動機為屬于該團體的成員提供服務，以便更好的推銷產品。Prosper也對負責人的工作支付費用。借款人向負責人披露私人信息有助于獲得更低利率的貸款，同時負責人監督貸款的還款情況。如果出現違約，Prosper會通知該負責人，以便催促還款，或者負責人先行墊付還款額。從這個意義上講，負責人的角色就類似于借款人和貸款人的中介。

（三）發展中國家集體信貸模式的運行——危地馬拉的證據

危地馬拉最大集體信貸模式組織FUNDAP大量吸收Grameen銀行的經營模式。FUNDAP在Quetzaltenango市區和郊區都有營運機構，借款對象包括零售商和小工藝生產者，80%FUNDAP的借款都流向小工藝生產者，25%借款人為女性，70%為鄉村借款。FUNDAP對每一個村落或者貧民區指派一個貸款執行官，此貸款執行官邀請當地小企業所有者加入集體信貸模式組織。進入集體信貸模式完全憑自愿原則，大概每三個至八個人為一個集體信貸組織。新成立的集體借貸數額非常小，只有200至500美元，要求在未來兩至六個月償還。雖然是集體中某一個借款，但集體對此筆借款負責償還。因此集體中每個成員都會對借款者存有監督機制，使得其及時償還借款。施加的壓力包括成員之間的相互警告，也可包括剔除該集體。不誠實的個體也會被提出該集體中，并永遠不會得到FUNDAP的貸款。

自從FUNDAP在1988年成立之后，運營效率就非常高，貸款違約率很低，對外部資本的需求往往也是為了進一步拓展業務。貸款償付比率為97%，此比率比大型企業的還款比例還略微高一點。可以說，危地馬拉的集體信貸模式對支持農村借貸和小微借款起到了重要作用。

五、結論及政策建議

P2P平臺是互聯網技術與金融技術結合的產物，其所爆發出了社會影響力是前所未有的。P2P平臺無論對于經濟金融的發展，還是對于社會思潮的發展，都具有重要意義。可以說P2P平臺是順應歷史潮流而產生的。實踐經驗表明P2P平臺已經給廣大發展中國家帶來了巨大的社會價值。然而信息不對稱問題的先天性不足會給P2P平臺的發展帶來負面影響，解決信息不對稱問題是保障P2P平臺健康發展的必經之路。基于以上分析，本文認為解決P2P平臺信息不對稱問題應該注意以下幾點：

第一，加強社會征信體系建設。信用是金融運行的基石。P2P平臺中，借款人與貸款之間的素昧平生更加凸顯了信用對穩定P2P平臺運行的重要作用。如果社會征信體系健全，借款人與貸款人之間的信息不對稱問題就可以通過社會征信體系來緩解，雙方對彼此信用的信息不對稱問題就會得到緩解，由于信息不對稱問題而產生的額外社會成本也大幅降低。

第二，建立集體信貸模式。人是社會群體動物，人的本質在于其社會屬性。當一個人處在集體中時，其行為模式會有很大不同。因為彼此的社會關系有助于迫使其向有利于集體利益方向的行為來行事。學者研究表明，集體信貸模式有助于緩解P2P平臺運行中的信息不對稱問題，有助于增加貸款償還比率。因此P2P平臺應大力發展該信貸模式，一方面有助于提高自身風險管理水平，降低不良貸款率，另一方面也有助于發展小微信貸，促進經濟發展。

第三，加強信息透明度建設。信息不對稱的終極原因還是在于借款人和貸款人之間的信息不對等。為了緩解由于信息不對稱問題所帶來的對P2P平臺發展的負面影響，P2P平臺應加強借款人的信息搜集工作，應加強借款人的個人資料數據庫建設以及項目數據庫建設。監管當局對P2P平臺實施更為嚴格的披露制度，加強透明性，注重市場紀律。之所以需要透明性監管是因為這可以增加市場的監督職能，保證市場參與者能夠平等的共享信息，保證市場有效。實施透明性監管，不做虛假宣傳是保護消費者的有力措施；從微觀角度來看，監管當局通過規則制定防止金融機構作出不利于消費者的行為。從產品視角看，P2P平臺應及時發布產品的風險信息。在信息透明性方面，P2P平臺應公開金融服務的數據，及時公布消費者賬戶余額，公布潛在風險包括違約率、市場波動率等指標，并應規定消費者信息只用于互聯網金融產品，而不得他用。

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Foreign Literature Review of Information Asymmetry Problem of P2P Platform

LIU Zhi-yang,SONG Yu-ying
School of Economics,Northeast Normal University,Changchun 130117
Changchun Training Institute,Agricultural Bank of China,Changchun 130012

Information asymmetry problem is an obstacle bothering P2P development.This paper focuses on the information asymmetry problem that P2P has and the risk that brings.Then this paper stresses the method that can effectively solve the information asymmetry problem of P2P-“group lending model”.Finally,this paper gives its policy implications.

P2P Platform;Information Asymmetry Problem;Group Lending Model

F832

A

國家社會科學基金青年項目《中國銀行業宏觀審慎監管政策工具組合及有效性研究》（項目編號：15CJY083）階段性研究成果；中央高校基本科研業務費專項資金資助（東北師范大學自然科學青年基金項目《互聯網金融風險與監管研究》的資助，項目編號：2412015KJ029）的階段性研究成果；教育部人文社會科學重點研究基地、中國人民大學中國財政金融政策研究中心重大項目《我國金融風險管理和監管問題研究》（項目編號：11JJD790009）的階段性研究成果

劉志洋，男，吉林松原人，經濟學博士，東北師范大學經濟學院講師，師資博士后，研究方向：金融風險管理與金融監管

宋玉穎，黑龍江齊齊哈爾人，中國農業銀行總行長春培訓學院，研究方向：金融風險管理；吉林長春，130117