信息不对称、交易成本与互联网融资平台发展

周爱民++彭俊华

摘 要：基于信息经济学和交易成本理论，以P2P为例分析了信息不对称条件下网络融资平台对投融资双方交易成本的影响。通过对比研究发现，严重的信息不对称导致交易成本高昂，使投融资双方难以实现直接融资。若不考虑其自身违约，网络融资平台作为第三方交易中介具有信息集聚与共享、筛选与信用评级、支付中介、风险防控以及担保等功能，弥补了直接融资缺陷，因而能显著降低投融资双方交易成本。通过构建预期交易成本和收益模型进一步证明了该结论，并且发现交易成本占投资规模比过高是阻碍投资者投资的重要因素。因此，网络融资平台通过增强信息透明度，降低筹资违约率和投资交易成本，可提高小额投资者的投资积极性。

关 键 词：互联网金融；信息不对称；交易成本；P2P；网络借贷平台

中图分类号：F831 文献标识码：A 文章编号：2096-2517（2017）03-0003-10

Information Asymmetry，Transaction Cost and the Development of Internet Financing Platform

——Based on the Example of P2P Internet Lending

Zhou Aimin， Peng Junhua

（Nankai University， Tianjin 300350， China）

Abstract： Based on information economics and Transaction Costs Theory， the paper analyzed the impact of internet financing platform under the condition of information asymmetry on transaction costs of both the investors and the fund-raisers. Through comparative analysis， this paper discovers that it is difficult for investors to deal directly with the fund-raisers for high transaction cost caused by information asymmetry. If the violations are neglected， lending platform could remedy the disadvantages of direct financing and significantly reduce the transaction costs of both investors and fund-raisers because it has functions of gathering and sharing information， screening and credit rating， payment channel， risk control and guarantee advantage as a third-party transaction intermediary. By establishing a model of expected transaction costs and revenue， this paper proves that the ratio of transaction costs and investment are an important factor hindering transaction. Therefore， the network lending platform could arouse enthusiasm of small investors by improving information transparency， reducing default rate of financing and transaction costs of investment.

Key words： internet finance； information asymmetry； transaction cost； Peer to peer； network lending platform

一、引言

隨着电子商务和移动互联网技术的发展，以支付宝、财付通、微信支付等为代表的网络支付已成为人们日常生活的重要支付手段。 近年来，“余额宝”等理财产品热销，P2P和众筹受到人们的热捧。2015年1月4日，李克强总理视察深圳前海微众银行；2015年6月25日，浙江网商银行正式开业；2015年3月5日， 李克强总理在第十二届全国人民代表大会第三次会议上提出“制定‘互联网+行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场”。这一系列事件表明，我国金融发展已进入互联网金融时代[1]。

与前几次技术革命类似，以互联网及移动互联网为标志的信息技术革命不仅实现了技术上的突破与创新，更是显著降低了社会交易成本，加速了商品、信息、资金的流动，促进了社会经济的高速发展和人类生活的深刻变化。以互联网为载体的移动支付、社交网络、搜索引擎、大数据、云计算等技术手段也将对金融模式产生根本影响，从而产生既不同于商业银行间接融资，也不同于资本市场直接融资的第三种金融融资模式，即“互联网金融模式”（谢平等，2012）[2]。本文基于信息经济学和不对称理论，以P2P网络借贷平台为例，将全面探讨互联网融资平台在降低投融资双方信息不对称、减少交易成本等方面的具体表现和作用，试图找出互联网融资平台出现的内在逻辑和动因。

二、文献综述

在正式展开分析前， 我们先对信息不对称、交易成本、互联网金融概念及三者间的关系进行理论回顾和梳理。

信息不对称（Information Asymmetry）是指在某种经济关系中， 一方掌握另一方所不知道的信息，使得交易双方掌握的信息不一样。通常从两个角度对信息不对称进行划分：一是根据信息不对称发生的时间， 分别存在事前不对称和事后不对称。研究事前不对称的模型主要有逆向选择模型、信号显示模型及信息甄别模型；研究事后不对称的模型有道德风险模型。 二是根据信息不对称的内容，可分为存在于相应经济主体之间的行为不对称和知识不对称。研究行为不对称的模型称为隐藏行动模型，而研究知识不对称的模型通常称为隐藏知识模型或隐藏信息模型（郑长德，2001）[3]。詹姆斯·莫里斯在隐藏行动方面开创了委托-代理的模型化方法，在隐藏信息方面研究了最优收入税，而在逆向选择信号传递模型中与斯宾塞提出了斯宾塞-莫里斯条件。 威廉姆·维克瑞的投标方法解决了如何在信息不完整或分配不对称下最有效率地配置资源的问题。 乔治·阿克尔洛夫研究了市场上买卖双方信息不对称怎样导致逆向选择。迈克尔·斯宾塞提出了不对称信息条件下改善市场效率的信号显示理论。约瑟夫·斯蒂格利茨则证明了掌握较少信息的一方可以对一项特定交易设立多项选择契约而获得对方更多的信息，即信息甄别理论。他们的理论构成了现代信息经济学的核心（温思美，2001）[4]，也为本文分析互联网融资平台产生的根源奠定了理论基础。

交易成本又称交易费用，是指在完成一笔交易时，交易双方在买卖前后所产生的各种与此交易相关的成本，也指买卖过程中所花费的全部时间和货币成本，包括传播信息、广告、与市场有关的运输以及谈判、协商、签约、合约执行的监督等活动所花费的成本。交易成本的概念最早由Coase（1937）在解释企业的性质时所提出[5]，系统化的工作却是由 Williamson完成。Williamson（1975）遵循阿罗的交易成本定义，认为交易成本即“利用经济制度的成本”，并认为“交易成本不仅包括事前为达成一项契约而发生的成本，还包括事后监督贯彻该契约而发生的成本；它们区别于生产成本，即为执行契约本身而发生的成本[6]。”具体而言，交易成本可包括以下几项：（1）搜寻成本，进行市场调查，搜集商品信息与交易对象信息的成本。（2） 获取与交换信息成本，取得交易对象信息和交易对象进行信息交换所需的成本。（3）议价成本，针对契约、价格、品质讨价还价的成本。（4）决策成本，进行相关决策与签订契约所需的内部成本。（5）监督成本，监督交易对象是否依照契约进行交易的成本，如追踪产品、监督、验货等。（6）违约成本，违约时所需付出的事后成本。（7）约束成本，为取信于对方所需的成本[7]。Dahlman（1979）则将交易活动的内容加以类别化处理，认为交易成本包含：搜寻信息的成本、协商与决策成本、契约成本、监督成本、执行成本与转换成本[8]。交易成本理论还认为，明确的产权可以减少和节省交易成本。由于人的知识、能力和理性是有限的，交易越复杂，所需花费的成本也就越大，即信息的边际成本是递增的。除此之外，交易成本也与道德、意识形态等有关。在一定时期内，社会道德水平越高，人们越诚实守信，整个社会的交易成本就越低。

正是基于以上研究，交易成本理论认为，信息不对称、不确定性及交易成本的存在导致了金融中介机构的出现，并使金融中介机构具有了降低交易成本， 消除不确定性及由此导致的风险的种种功能。Mishkin等（1995）指出，金融中介存在主要有两个原因。第一，金融中介有规模经济和专门技术，能降低资金融通的交易成本。第二，金融中介有专门的信息处理能力，能缓解储蓄者和融资者之间的信息不对称以及由此引发的逆向选择和道德风险问题[9]。汉斯·韦坎德（1999）认为金融中介产生是两类信息不对称和昂贵的信息产品的结果。第一类信息不对称是相对于其他投资者来说，企业家对他们的投资具有信息优势， 其他投资者为获取信息，需要耗费一定的资源；另一类信息不对称是指对于投资项目的已实现利润，企业家能够毫不费力地了解，而其他投资者需要耗费一定的时间和金钱[10]。经济学家一般认为， 金融中介主要具备5种功能：充当信用中介，促进资金融通；充当支付中介，便利支付结算；提供金融服务，降低交易成本；解决信息不对称问题，防止逆向选择和道德风险；转移和分散金融风险。因此可以说，风险、不确定性和交易成本构成了金融中介演化的客观要求，而制度、法律和技术则构成了中介演化的现实条件。

互联网金融是传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。当前互联网金融主要有第三方支付、P2P网络借贷、众筹网络投资、大数据金融、信息化金融机构和互联网金融门户等六种模式[11]。与传统金融中介一样，互联网融资平台具有资金融通、信用中介、支付中介和金融服务等职能，并且其风险来源也是信息不对称[12]。李佳伟等（2015）根据P2P网络贷款自身的特点，提出P2P网络借贷对小微企业的交易成本一般包括信息效率成本、信用风险成本以及网络技术成本[13]。

关于网络借贷平台是否提高了借贷效率，学者们存在着较大分歧。（1） 一部分学者认为网络借贷平台会缓解信息不对称和逆向选择等问题，从而提高了贷款效率。Berger等（2009）认为P2P平台实际上扮演了金融中介的作用，平台通过对借款人的监控缓解了信息不对称问题，从而提高了借贷效率[14]。Weiss等（2010）在研究了平台对借款人的监控和逆向选择之间的关系后发现，对借款人的监控对减轻逆向选择很重要[15]。Freedman等（2011）认为社交网络能够传递关于借款人信用风险的软信息，从而也可以缓解借贷平台上的信息不对称问题[16]。我国学者谭天文等（2013）提出，互联网金融在大数据和云计算的支撑下， 很大程度上解决了信息不对称的问题，大大降低了互联网金融企业的信贷风险[17]。张鑫（2014）认为，信息不对称提高了金融企业信息搜集和甄别的难度和成本，给贷款业务带来极大的风险，因而互聯网金融最大的意义在于消除信息不对称[18]。谢平等（2012）认为P2P网络贷款资金供需信息直接在网上发布并匹配，供需双方直接联系和交易，在降低交易成本的同时大大分散了风险[2]。（2）另一部分学者认为互联网借贷平台不会显著降低交易成本。如Ashta等（2009）的研究表明P2P网络借贷平台只是充当了借贷双方的中间人，借贷双方并没有直接的联系， 与传统金融中介相比，网络贷款对交易成本的影响微乎其微[19]。马辉民等（2004）认为，互联网金融模式确实缓解了交易双方的信息不对称的程度， 但从另一些角度看，它却增加了交易双方的信息不对称性， 主要表现在：一是交易主体的身份难以确认； 二是信息的真伪难以确认；三是监管困难；四是追究法律责任难；五是个人信息安全问题[20]。中国人民银行上海总部金融服务一部课题组（2015）的研究结论是：在降低交易成本方面， 互联网金融不能实现金融中介在投资多样化（分散化）、分工经济效应、应对投资人突然流动性需求等方面的功能；在节约信息成本方面，互联网金融能在一定程度上解决信息不对称问题，但并不能独立解决信息不对称问题[21]。

综上所述， 现有文獻和学者们的一致观点认为，信息不对称、交易成本是金融中介产生的根源。互联网金融借助新兴信息技术手段提高了资金融通效率，结算和支付更加方便快捷，但是否显著节省了交易成本，降低了信息不对称仍存在争议，不过大部分学者持乐观积极态度。在研究方法上，大多数学者是基于感性认识、 逻辑推理和定性研究，缺乏有效的实证分析；另有少部分学者采用博弈论方法来分析互联网金融中的问题。本文的主要创新点在于通过构造预期成本与收益模型深入分析互联网金融借贷平台在降低信息不对称、减少交易成本中的作用，因而具有一定的理论价值。

三、理论分析

（一）信息不对称条件下无网络借贷平台时的交易成本

我们以一个简单的模型来演示投融资双方的直接交易。如图1所示，假设市场上有M位投资者和N位筹资者。 投融资双方中的每个人都在寻找对方中的合意者达成交易，实现共赢。

在此过程中， 每个投资者的交易成本包括：搜寻并获取N位筹资者信息的搜寻成本；与N位筹资者分别谈判的议价成本；签订契约成本；监督成本；筹资者违约造成的损失等。仅仅搜寻次数就高达M×N次。 由于交易过程中筹资者处于信息不对称中的有利地位而投资者处于不利地位，因此信息不对称程度越高， 筹资者在事前和事后隐藏信息、逆向选择和败德行为的概率就越大，即交易风险大小与信息不对称程度成正比（见图3中曲线Ⅰ）。为确保资金安全，防范违约风险，投资者对筹资者展开详尽调查，搜集有效信息并进行甄别等交易成本也就越高，即投资者和筹资者的交易成本与信息不对称程度呈单调递增（见图4中曲线Ⅲ）。由于绝大多数投资者都是风险厌恶型的，因此投资者的期望效用与交易风险成反方向变动（如图5中曲线Ⅵ），即交易风险越低（如点E），投资者期望效用越大；反之，交易风险越高（如点F），则投资者期望效用越小。

从筹资者角度看，其交易成本包括：通过广告发布筹资信息成本，通过某种机制释放“诚信”的成本，谈判成本，签订协议成本，违约成本，自我约束成本等。事实上，信息不对称程度越高，投资者对筹资者越缺乏信任，筹资者为提高信誉博取投资者信任的诚信成本和自我约束成本就越高（见图4中Ⅲ）。

综上所述，严重的信息不对称导致投融资双方交易成本高昂，因而双方很难直接达成交易。一是缺乏有效的信息交流渠道，因而每个投资者单独对每个筹资者搜寻信息成本和每个筹资者单独发布筹资信息成本极高；二是信息不对称导致的逆向选择和道德风险使得投融资双方的信任成本极高；三是缺乏有效的监管和惩罚机制约束，筹资者违约成本极低，因而容易产生机会主义行为；四是投资者缺乏专业知识， 无法对筹资者进行有效的风险评估；五是个人投资金额有限，交易成本与投资收益比过高会导致利润极低甚至为负数。因此，走出困境的办法有两个：一是借助传统金融中介实现间接融资，如商业银行；二是由具有资质且信誉良好的第三方为投融资双方搭桥牵线，促成交易，实现直接融资，如证券交易所和证券公司。两者的共同特点是由金融机构充当了交易中介，有效化解了交易双方间的信息不对称，降低了交易成本（见图2）。

（二）网络借贷平台在降低信息不对称，减少交易成本中的功能与作用

互联网金融作为区别于间接融资和直接融资的第三种金融模式，既具有传统金融的共同特点，又弥补了传统融资模式的不足。以P2P网络借贷平台为例，其在降低投融资双方信息不对称，减少交易成本等方面的具体功能和作用表现如下：

1. 信息集聚与共享功能，降低交易双方信息搜集和发布成本。网络借贷平台利用网络高效便捷和投资门槛低等优势，容易将众多中小投资者和融资者聚集在一个平台，既降低了筹资者单独发布筹资信息的成本和投资者单独寻找投资项目的信息搜集成本，又减少了投融资双方相互搜寻的次数（如图2中搜寻次数为M+N，远低于图1中的次数M×N），具有明显的集聚效应和规模经济效应。

2. 客户筛选和信用评级功能， 提高信息透明度，减少信息不对称带来的逆向选择风险。网络借贷平台可通过“身份验证”“不动产证明及各种存贷款相关证明”“银行征信系统评价”“项目投资用途及未来发展前景介绍”“对筹资者及其项目的实地考察”“网友评价”“社交网络留痕”等建立信用评级系统，对筹资者进行信用评级。这一方面可将部分不良筹资者予以淘汰以降低违约率，另一方面让投资者对筹资者的信用与风险有更多了解，抑制了筹资者的违约冲动（如图4中曲线Ⅳ所示）。

3. 支付中介功能，降低了交易双方谈判成本和签订契约成本。由于网络借贷平台制定了标准化的契约，无须交易双方再行商定。筹资者的融资项目、金额、承诺利息等信息都在平台上发布，供投资者选择，投资者选中下单即通过借贷平台向筹资者支付了资金，方便快捷高效。

4. 风险评估与监管功能，防范和降低筹资者违约的风险，降低投资者的监督成本。风险是金融机构面临的共同问题， 网络借贷平台也不例外。相比于投资者，网络借贷平台可以凭借筹资者在社交网络和电商中留下的众多交易信息痕迹生成大数据；利用强大的搜索引擎对数据进行有效筛选和组织；利用云计算和云存储技术有效提高大数据的分析处理效率和存储稳定性；通过聘请专业人士建立风险评估与控制体系对筹资者信用及其筹资项目进行有效的风险评估和监控，达到防范和降低违约风险的目的。如在信息不对称程度相同情况下，图4中曲线Ⅳ上的C′点与D′点对应的交易成本要比曲线Ⅲ中的C点与D点的交易成本低， 图3中曲线Ⅱ上的A′点和B′点对应的风险要比曲线Ⅰ上的A点和B点的交易风险低。

5. 担保功能，提升投资者信心，为投资提供安全保障，降低筹资者违约造成的损失。网络借贷平台须为防范违约风险尽责， 并为违约负连带责任，既保障了投资者权益又保护了自身的声誉。很多网络借贷平台会与第三方担保公司或保险公司签订担保协议，进一步增强投资者信心，提高了安全保障能力。如图5，在交易风险相同情况下，投资者通过网络借贷平台进行投资得到的期望效用（如图5中曲线Ⅴ上的E′点）要比没有网络借贷平台时得到的期望效用（图5曲线Ⅵ上的E点）要高。

从整个社会来说，由于社会总交易成本是单个投资者和单个筹资者的交易成本总和，因此，相比于无网络借贷平台时的交易，网络借贷平台从两方面降低了社会总交易成本：一是投资者与筹资者的交易次数（如图2相比图1）；二是信息不对称造成的单次交易成本（图4中的曲线Ⅳ相比Ⅲ）。

综上所述， 网络借贷平台正是利用自身规模大、数量少、容易受到监管、以信誉为生存基础等优势，充分借助大数据、云计算、信息痕迹等先进信息技术手段，通过建立完善有效的风险防范机制和征信评价制度来减少违约风险， 充当了信息搜集者、信用评价者和交易中介者甚至担保者的角色，来实现信息不对称条件下交易成本的大幅降低，从而受到广大投资者和筹资者的青睐。

值得说明的是，以上分析是基于P2P网络借贷平台仅充当第三方支付中介而非信用中介，不建资金池吸收资金，以收取交易手续费盈利实现长期经营为目标，其经营行为能得到政府相关部门的监管和约束为假设前提。如果网络借贷平台自身利用信息不对称进行逆向选择和败德行为，从事非法集资活动或者伙同筹资者虚构项目欺骗投资者，那么其本身不会降低反而会加大违约风险，不会降低反而会提高投资者的交易成本。

四、模型构建

为简单起见，我们先做一些基本假定：

假设1. 整个市场上有M位投资者，N位筹资者。

假设2. 投资者之间相互独立，即彼此间没有信息传递，独自寻找并与其中一位筹资者达成融资协议。筹资者之间亦相互独立，彼此间无信息传递，独自决定融资金额，整个社会为一个陌生人社会。

假设3. 市场存在严重的信息不对称，筹资者处于信息优势，主要通过承诺高利率回报和提供自身“良好”信用记录等信号来吸引投资者，但可能存在逆向选择和道德风险行为。 投资者处于信息劣势，面临投资风险，但有选择甄别筹资者的权利。因此这是一个单边选择市场，交易成本主要由投资者承担， 筹资者承担的交易成本很小甚至可忽略不计。

假设4. 整个市场只有一个P2P网络借贷平台。

假设5. 投融资双方实现交易有两种途径：通过网络借贷平台和不通过网络借贷平台。

（一）不通过网络借贷平台

根据前面的理论分析和上述假设，设投资者与筹资者达成协议的融资额为A， 交易成本为C1。由于信息不对称，达成融资协议后的筹资者有两种行为选择：信守承诺和违约。可设X为投资者遭遇到的筹资者行为，则X为随机变量，X=0表示筹资者信守承诺，X=1表示筹资者违约。 如果筹资者信守承诺使整个交易顺利完成，那么投资者的交易成本主要受三方面因素影响：（1）基本交易成本a1。即投资者随机选取一位筹资者交易的谈判成本、契约成本和监督成本等。（2）信息搜集广度n。投资者所调查的筹资者数量越多，信息搜集与选择交易对象成本越高。（5）信息搜集深度d1。投资者对筹资者调查越深入全面，信息搜集和选择交易对象成本越高。

但如果筹资者利用信息不对称进行逆向选择和败德行为而违约， 那么投资者交易成本还应包括违约损失比率β1，即投资者遭遇筹资者违约后的追偿、仲裁等交易成本所占本金比率。

由以上可知，信息不对称程度越高，基本交易成本a1越高，投资者的交易成本C1越高；信息搜集深度d1越大，交易成本C1越高；信息搜集广度n越大，交易成本C1越高。因此C1是a1、n和d1的单调递增函数。筹资者违约时的交易成本C1还包括？茁1A。因此，可设投资者的交易成本函数为：

C1（X）=■ 当X=0时？茁1 A+■ 当X=1时

其中，0≤d1<1，且n≤N。 （1）

设投资者遭遇筹资者违约的概率为P（X），X=0，1。此概率取决于三方面因素：（1）市场违约比率q1。信息不对称程度越高，筹资者越容易出現违约行为，该比率q1就越高。（2）信息搜集深度d1。投资者调查越深入全面，信息越完全，投资者遭遇违约的概率越小。（3）信息搜集广度n。投资者调查筹资者数量越多，越能选出守信筹资者，遭遇违约的概率越小。

上述三个变量q1、d1和n反映了信息不对称程度。因此可设投资者的概率密度函数为：

P1（X）=q1（1-■） 当X=1时1-q1（1-■） 当X=0时 （2）

其中，0

根据交易成本函数（1）式和概率密度函数（2）式计算出投资者的期望交易成本为：

E[C1（X）]=P1（X=0）×C1（X=0）+P1（X=1）×C1（X=1）

=1-q11-■×■+q11-■×？茁1A+■

=■+？茁1Aq11-■ （3）

（3）式表明，期望交易成本等于事前交易成本■加上事后交易成本期望值？茁1Aq11-■。

从整个社会来说，所有投资者的总交易成本为TC1=M×E[C1（x）]，其中M表示投资者数量。

由于投资者的收益来自于筹资者承诺的高利率回报，一旦筹资者违约，尽管可通过追索、控诉、仲裁等方式努力追回，但仍可能损失全部或部分本金。因此，不失一般性，设筹资者承诺利率为r，投资者遭遇违约的本金损失率为γ。因此，投资者的收益函数可设为：

R1（X）=rA 当X=0时-γA 当X=1时 （4）

其中，0

由此可得投资者的期望收益为：

E[R1（X）]=rA·P1（X=0）+（-γA）·P1（X=1）

=rA·1-q11-■+（-γA）·q11-■

=Ar-（r+γ）q11-■ （5）

投资者投资的重要目的是为了获得利润（设期望利润为π1），因此由（3）～（5）式，得期望利润函数：

π1=E[R1（X）]-E[C1（X）]

=Ar-（r+γ）q11-■-■+？茁1Aq11-■

=rA-■-（r+γ+？茁1）·A·q11-■

=rA-■-（r+γ+？茁1）·A·P1（X=1） （6）

显然期望利润π1不小于0，否则投资者将无利可图而退出交易。因此有π1≥0，可得：

rA-■-（r+γ+？茁1）·A·P1（X=1）≥0，即

P1（X=1）≤■=■ （7）

（7）式表明，投资者遭遇的违约概率P1（X=1）必须不大于筹资者未违约时投资者获得的净利润rA-■与筹资者违约时投资者新增净损失（r+γ+？茁1）·A（即利息损失+本金损失+违约交易成本损失）之比。或者说，投资者遭遇的违约概率必须小于投资者未遭遇时的净利润率（利率-基本交易成本占投资额比率）与遭遇违约时的新增净损失率（利率+本金损失率+违约损失率）之比。

由期望利润函数（6）式和前面的假设可知，从投资者角度看，只有A、n和d1是其能够控制的内生变量，而其余变量都是外生变量。那么，投资者能否通过调整A、n和d1来降低成本实现最大利润？

由■=r-（r+γ+？茁1）·P1（X=1）≥r-（r+γ+？茁1）·■=■>0，这意味着期望利润是投资额的单调递增函数，也就是说，在条件（7）式成立情况下，投资者投资额越大，越是有利可图。

由■=（r+γ+？茁1）Aq1■-■可知，若（r+γ+？茁1）Aq1d1>■，则期望利润随n单调递增，n的最大值为N；反之，若（r+γ+？茁2）Aq1d1<■，则期望利润随n单调递减。当（r+γ+？茁2） Aq1d1=■时，n的取值对期望利润没有影响。所以，n的取值取决于多种因素。

由于■=■<0，因此由■=（r+γ+？茁2）·Aq1■-■=0，可知，当d1=1-■时，期望利润有最大值。也就是说，要实现期望利润最大，投资者对筹资者的调查深度有个最佳值。

（二）通过网络借贷平台

根据前述假定和理论分析，与无网络借贷平台类似，通过网络借贷平台投资的相关变量可设：

基本交易成本a2。即投资者通过网贷平台随机选取一位筹资者达成协议的基本费用。由于网络借贷平台具有信息集中化、合约标准化、议价公开化、签约高效率等优势，所以有a2

信息搜集广度m。由于网贷平台具有监管和担保功能，要对筹资者违约负连带责任，因此投资者对M位筹资者的调查转为对借贷平台的调查与信任，因此有m=N=1。

市场违约比率q2。网贷平台中的筹资者仍会出现各种违约，但借贷平台的筛选和淘汰会使q2

信息搜集深度d2。投资者对筹资者和网贷平台的深入调查可以有效降低违约率，减少损失。

违约损失比率β2。即籌资者违约时投资者花费时间精力和金钱交涉、追索、仲裁等事后交易成本占本金的比率。 由于网贷平台的协助会使投资者的追索、仲裁等更容易，费用更低，因此有β2<β1。

本金损失比率γ。不管有无网贷平台，筹资者有意违约给投资者造成的本金损失区别都不大。

与不通过网贷平台相似，投资者通过借贷平台投资的交易成本函数可设为：

C2（X）=■ 当X=0时？茁2A+■ 当X=1时

因为m=1，因此有：

C2（X）=■ 当X=0时？茁2A+■ 当X=1时 （8）

其中，？茁2A为筹资者出现违约时，投资者的后续交涉、索赔仲裁等以及本金损失等事后交易成本。

同理，投资者通过网络借贷平台投资的概率密度函数为：

P2（X）=q2（1-■） 当X=1时1-q2（1-■） 当X=0时

因为m=N=1，因此有：

P2（X）=q2（1-d2），当X=1时；1-q2（1-d2），当X=0时。 （9）

其中，0

E[C2（X）]=P2（X=0）×C2（X=0）+P2（X=1）×C2（X=1）

=1-q21-d2×■+q21-d2×？茁2A+■

=■+？茁2Aq21-d2 （10）

（10）式表明，期望交易成本等于事前交易成本■与事后交易成本？茁2A与对应概率q21-d2之积的和。从整个社会角度来说，所有投资者的期望交易成本之和为：TC2=M×E[C2（x）]。

由于投资者获得的收益主要由筹资者的承诺的利率r决定，这与是否有网络借贷平台关系不大。因此仍可设投资者的收益函数为：

R2（X）=rA 当X=0时-γA 当X=1时 （11）

其中0

由此可得投资者的期望收益为：

E[R2（X）]=rA·P2（X=0）+（-γA）·P2（X=1）

=rA·1-q2（1-d2）+（-γA）·q2（1-d2）

=Ar-（r+γ）q2（1-d2） （12）

由（10）～（12）式，可得投资者期望利润函数：

π2=E[R2（X）]-E[C2（X）]

=Ar-（r+γ）q2（1-d1）-■+？茁2Aq2（1-d2）

=rA-■-（r+γ+？茁2）·A·q2（1-d2）

=rA-■-（r+γ+？茁2）·A·P2（X=1） （13）

因为期望利润π2不能小于0，即π2≥0，可得：

rA-■-（r+γ+？茁2）·A·P2（X=1）≥0，即：

P2（X=1）≤■=■ （14）

（14）式表明，投资者遭遇违约的概率P2（X=1）必须不大于筹资者未违约时投资者获得的净利润rA-■与筹资者违约时投资者新增净损失（r+γ+？茁2）·A（即利息损失+本金损失+违约交易成本损失）之比。或者说，投资者遭遇的违约概率必须小于投资者未遭遇时的净利润率（利率-基本交易成本占投资额比率）与遭遇违约时的新增净损失率（利率+本金损失率+违约损失率）之比。

与前面分析相似，由■=r-（r+γ+？茁2）·P2（X=1）≥r-（r+γ+？茁2）·■=■>0，这意味着期望利润π2同样是投资额A的单调递增函数，即投资者投资额越大，越有利可图。

由于■=■<0，因此由■=（r+γ+？茁2）×Aq2-■=0，可知，当d2=1-■时，期望利润π2有最大值。

（三）有网络借贷平台与无网络借贷平台的具体比较

根据以上分析，从投资者遭遇违约的概率、期望交易成本和期望利润三个方面对有网络借贷平台与无网络借贷平台的情况进行比较。

1.投资者遭遇违约的概率。由于q2

2.期望交易成本。根据前面假设，当a2

3.期望利润。根据（6）式和（13）式及前面的假设，当a2■成立。当q2q2（1-d2）成立。又由假设β2<β1，可得：（r+γ+？茁1）·A>（r+γ+？茁2）·A。所以由该三个不等式，可进行推导：

（r+γ+？茁1）·A·q1（1-■）+■>（r+γ+？茁2）·A·q2（1-d2）+■？圯（rA-■）-（r+γ+？茁1）·A·q1（1-■）<（rA-■）-（r+γ+？茁2）·A·q2（1-d2）

π1<π2

综上所述，只要a2

五、结论

本文以P2P网络借贷为例，通过对比分析信息不对称条件下投融资双方通过网络融资平台与不通过网络融资平台进行交易的交易成本发现：（1）严重的信息不对称将导致投资者交易成本高昂，很难与筹资者直接进行交易。具体体现在五个方面：一是缺乏有效的信息交流渠道；二是逆向选择和道德风险的存在使投资者对筹资者缺乏信任；三是有效监管与惩戒机制的缺失容易诱发筹资者违约；四是投资者缺少专业知识无法进行有效风险评估；五是投资规模限制使交易成本侵蝕了投资收益。（2）网络融资平台具有信息集聚与共享、客户筛选与信用评级、支付渠道、风险评估与监管、风险分散与担保等功能， 从而弥补了无网络融资平台的缺陷，大大降低了信息不对称，减少了交易成本。（3）通过建立预期交易成本与预期收益模型，进一步证明了网络融资平台在上述优势条件下能大大降低投资者遭遇到的违约风险， 减少其预期交易成本，提高预期利润。并且发现，投资者的预期利润与投资规模单调递增，与信息搜集广度关系不大，而与信息搜集深度存在最优化值。

以上结论给我们提供了启示：一是网络融资平台确实为有效降低信息不对称、减少交易成本提供了可能，因此有必要鼓励其发展。二是建立有效的筛选与信用评价机制，加强风险评估与监管是降低违约风险、减少交易成本的必要条件。三是投资规模过小使交易成本占收益比过高成为投资者投资的重要障碍，因此，网络融资平台只有充分利用大数据、云计算和数据挖掘等先进网络技术手段大力降低筹资者违约率和投资者的交易成本，才能吸引更多资金少的投资者。当然，本文的研究以网络借贷平台作为第三方交易中介为假定前提，没有考虑其自身利用信息不对称违规套取资金、非法集资等逆向选择和败德行为，也没有更多地分析包括网络借贷平台在内的整个社会交易成本，这些有待于今后进一步研究，但提出的预期交易成本模型为实证分析交易成本提供了思路。

参考文献：

[1]中华人民共和国中央人民政府. 关于促进互联网金融健康发展的指导意见[EB/OL]. 中华人民共和国中央人民政府网站，2015-07-18.

[2]谢平，邹传伟. 互联网金融模式研究[J]. 金融研究，2012（12）：11-22.

[3]郑长德. 信息经济学的三剑客——2001年诺贝尔经济学奖评述[J]. 西南民族学院学报，2001（11）：120-127.

[4]温思美. “不对称信息”经济理论的开创性研究——2001年诺贝尔经济学奖述评[J]. 学术研究，2001（11）：41-45.

[5]COASE R H. The Nature of the Firm[J]. Economica，1937，（11）：386-465.

[6][美]威廉姆森. 资本主义经济制度[M]. 北京：商务印书馆，2002.

[7]WILLIAMSON O E. The Economic Institutions of Capitalism[M]. The Free Press，1985.

[8]DAHLMAN C J. The Problem of Externality[J]. Journal of Law and Economics，1979，3（22）.

[9]MISHKIN， FREDERIC. The Economics of Money， Banking， and Financial Markets[M]. Harper Collins College Publishers，1995.

[10]汉斯·韦坎德. 金融中介、均衡信贷配给与经济周期[M]. 北京：中国经济出版社，1999.

[11]谢平，陈超，陈晓文. 中国P2P网络借贷：市场、机构与模式[M]. 北京：中国金融出版社，2015.

[12]范文仲. 互联网金融理论、实践与监管[M]. 北京：中国金融出版社，2014.

[13]李佳伟，封思贤. 降低P2P网贷市场上小微企业融资成本的思路研究[J]. 经济问题探索，2015（2）.

[14]BERGER S C， GLEISNER F. Emergence of Financial Intermediaries in Electronic Markets： the Case of Online P2P Lending [J]. Bu R -Business Research，2009（2）.

[15]WEISS G N， PELGER K， HORSCH A. Mitigating Adverse Selection in P2P Lending： Empirical Evidence from Prosper.com[R]. SSRN Electronic Journal，2010（7）.

[16]FREEDEMAN S M， JIN G Z. Learning by Doing with Asymmetric Information：Evidence from Prosper.com[R]. National Bureau of Economic Research，2011（3）.

[17]谭天文，陆楠. 互联网金融模式与传统金融模式的对比分析[J]. 中国市场，2013（12）.

[18]张鑫. 互联网金融最大意义在于消除信息不对称[N]. 上海证券报，2014-12-05（A7）.

[19]ASHTA A， ASSADI D. Do Social Cause and Social Technology Meet？ Impact of Web 2. 0 Technologies on Peer-to-peer Lending Transactions[J]. Cahiers du CEREN， 2009，（29）.

[20]馬辉民，辜敏. B2C商务模式中信息不对称问题的博弈分析[J]. 统计与决策，2004（4）.

[21]中国人民银行上海总部金融服务一部课题组. 从功能角度对互联网金融发展的研究[J]. 上海金融，2015（8）.

（责任编辑：卢艳茹；校对：龙会芳）