1、1基于博弈论视角的 P2P 网贷问题分析摘要：P2P 网贷的健康发展不仅有利于互联网金融向前发展，更有利于维护好我国资金借贷市场，规范民间融资发展。文章通过分析投资者、网贷公司、借款者之间的关系，运用不完全信息动态博弈模型研究P2P 网贷问题，最后结合研究结果给出可行性的建议。 关键词：博弈论；P2P 网贷；不完全信息动态博弈 目前，互联网金融愈演愈烈，具有代表性的 P2P 网贷正处于快速发展期，行业规模进一步扩大。P2P 网络借款是指借贷双方通过网络平台进行资金借贷。P2P 网络借款满足了中小企业及个体户对于资金需求短、急、频的特点。但是，由于进入门槛低，行业发展不规范等问题，P2P 网贷行
2、业已经暴露出各种风险。 一、博弈模型的选择 在 P2P 网络贷款中，双方在交易过程中依然存在信息不对称的问题。一方面，网贷公司运营及财务不透明、跨区域网络投资、粉饰的 P2P 网贷平台、虚拟投标等因素都影响着投资者对 P2P 网贷平台的理性分辨；另外一方面，借款人信息的真实性、可靠性也需要加以考虑。因此，P2P网贷中借贷双方的关系可视为不完全信息动态博弈。本文将分别就投资者和网贷公司、借款者和网贷公司建立两个不完全信息动态博弈模型来分析 P2P 网贷问题。 二、投资者与 P2P 网贷公司的博弈过程分析 2（一）基本假设 假设 1：博弈参与人为投资者和 P2P 网贷公司。 假设 2：P2P 网贷
3、公司分为资质好的 G 和资质差的 B 两种类型。资质好的公司一定会给与投资者预期的收益率，而资质差的公司一定不会给与投资者回报且投资者的本金也无法收回。网贷公司有承诺给予投资者高收益率 R 和正常收益率 r（无需承诺）两种策略，且 Rr。假设网贷公司放出贷款的收益率为 i，则 iRr。 假设 3：投资者对 P2P 网贷公司类型判断的先验概率分别为 P（G） 、P（B） ， P（G）+ P（B）=1。投资者主要通过 P2P 网贷公司承诺的收益率来修正其先验概率。 假设 4：P2P 网贷公司因承诺收益率而要付出的成本分别为 CG=a（R-r）2，CB=b（R-r）2，其中 0 （二）模型的建立及分
4、析 根据上述系列假设及海萨尼转换原理建立下面两个模型，其中模型为 P2P 网络贷款公司承诺成本与额外收益函数图，模型为博弈树。 在模型中 Rmax 满足 D（Rmax）-CG=0，资质好的网贷公司因承诺获得的额外收益全部抵消了其承诺成本。由模型可知，此时承诺时的收益（i-R）小于不承诺条件下的收益（i-r） ，网贷公司将不会承诺收益率；在 RRmax 时，由模型可知，资质好的 P2P 网络贷款公司此时的收益为负，故不会承诺此收益率水平。由模型可以看到，资质差的公司承诺的收益率一定不会超过 Rmax。因为投资者知道没有网贷公司会承诺那么高的收益率，否则投资者会很容易判断此网贷公司为资质差的。当然
5、资质差的网贷公司也知道这一点，故资质差的网贷公司不会承诺超过 Rmax3的收益率，即网贷款公司的承诺收益率肯定不会超过 Rmax。 当 r0，解得 R（p）或 p。 由不等式 R（p）分析可知， p 越大，投资者预期市场中资质好的 P2P 网贷公司较多，那么对 R 的最低要求就越小。如果市场中资质差的 P2P 网贷公司占大多数，那么此时值很小，投资者要求网贷公司承诺的收益率就会越高。根据 p，p 值在一定程度上既反映了 P2P 网贷市场发展的成熟度及规范程度，也反映了投资者投资的风险预期。p 越大，市场发展就越成熟规范，投资风险的预期就越小，要求的补偿收益率 R就越小。p 越小，市场发展越不成
6、熟，投资风险的预期就越大，要求的补偿收益率 R 也越大。在未来市场发展越来越成熟的时候，p 值就会越大，那么此时根据 R（p）可知，P2P 网贷公司不再需要承诺一个较高的收益率，从而留给自己更多的利润以发展自身，进一步减少了网贷公司经营风险，提高了 P2P 网贷行业发展的规范程度。 三、P2P 网贷公司和借款者的博弈过程分析 （一）基本假设 假设 1：博弈参与人为借款者和 P2P 网贷公司。 假设 2：借款者分为信誉好的和信誉差的，且分别记为 I、S，假定信誉好的一定会守约，而信誉差的一定违约。信誉好的借到款项用到投资的收益率为 R，信誉差的不投资，其获得的收益是借款本金。借款者有愿意为获得借
7、款而支付高利率 rH 和低利率 rL 两种策略。 假设 3：网络贷款公司对借款者类型的先验概率判断分别为 P（I） 、P（S） ，P（I）为 P2P 网贷公司判断借款者为信誉好的先验概率，P（S）4为判断是信誉差先验概率。网贷公司主要通过借款人愿意接受的利率水平来修正其先验概率判断。网贷公司支付贷款人的利率为 i，且iR-rL，即 0，解得 rH（q）或 q。 根据不等式 rH（q）可知，预期市场中信誉好的借款者占较大的比例，即 q 比较大，那么就比较小，也就是说 rH 最低要求会比较低，否则只有高利率才可以让网贷公司接受借款者的申请。当市场中信誉差的借款者较多时，即 rH 较大，就导致了本来
8、可以以较低的利率获得贷款的信誉好的借款者要付出更多的成本来获得借款，导致信誉好的借款者的信心下降，投资减少，同时 rH 也会随着信誉好的借款者的减少而增大得更多。因此，网贷公司对于借款者类型的预期直接影响着市场的借贷利率。 根据不等式 q，当市场中信誉好的借款者数量越多，网贷公司要5求的利率就会越低。例如，银行同期一年期的贷款利率为 6.56%，如果网贷市场中的利率为此基准贷款利率，那么此时 q94%，即要求市场中超过94%的借款者类型为信誉好的。目前，P2P 网路贷款市场发展还不尽成熟，信誉差的借款者数量较多。这也是资质不好的借款者在银行借不到款而转向其他渠道进行融资的结果，也更进一步理解了
9、为什么借贷市场中的利率会偏高。当然，根据不等式 rH（q） ，市场发展越成熟，网贷行业发展越规范，全社会信用体系更完善，q 值会越来越大，市场中的网贷公司能够分辨借款者的类型，网贷公司要求的 rH 会比较低，P2P 网贷市场也将更健康发展。 四、对策分析及建议 首先，监管部门要尽快落实对 P2P 网贷行业的规范性建设。目前，我国关于 P2P 信贷行业是通过民法通则、合同法、最高院的司法解释、国务院的政策性文件作为其合法性的主要依据。正是由于缺少规范性的约束，根据模型分析知，投资者会缺失对 P2P 网贷公司的投资信心，导致投资者的预期概率 p 值偏低，使得市场中的承诺收益率偏高，挤压了网贷公司的
10、利润空间。当 P2P 网贷市场发展进一步规范，根据 R可以知道，p 值增加，R 减小，这样就给予了 P2P 网络贷款公司更多的发展空间，也有利于网贷公司的健康持续发展。 其次，尽快落实覆盖 P2P 网贷市场的信用体系建设。通过建立信用体系，有效选择借款者类型，使得网贷公司的相对值提高。如果 P2P 网贷公司不能有效筛选借款者，那么其很有可能将款项借给市场中的信誉差的借款者，这会导致值严重偏小。由模型知，根据 rH（q） ，6网贷公司需要一个高利率来弥补其风险，结果使得真正信誉好的借款者承受更大的成本，挤压了信誉好的借款者利益空间，也就增大信誉好的借款者的违约风险，从而使违约概率上升，影响行业的健康发展。 参考文献： 1张维迎.博弈论与信息经济学M.上海：上海人民出版社，2004. 2张家峰.信贷行为中的不完全信息动态博弈J.湖北经济学院学报，2003（04）. 3武洪昆，李亚琼.银企不完全信息动态博弈下的信用风险调控J.统计与决策，2006（05）. 4邓中豪，杨获，丁凡伦.我国 P2P 信贷平台的风险控制J.中国经贸，2012（08）. （作者单位：上海理工大学管理学院）
