论文信息不对称视角下P2P网贷行业问题，本文是信息不对称类在职研究生论文范文与信息不对称和视角和问题研究相关专升本论文范文.
摘 要：近年来,P2P网贷在中国发展迅速,但P2P网贷的信息不对称问题严重阻碍了P2P网贷的健康发展.本文重点梳理了国内外学者对P2P网贷信息不对称问题的研究,发现对这一问题的研究主要包括P2P网贷信息不对称产生的问题与P2P网贷交易行为的影响因素两方面,同时指出目前研究的不足,为以后的研究提供建议.
关键词：P2P网贷；信息不对称；交易行为
引言
一般认为,P2P网贷,即“个人对个人”的通过互联网实现的一种借贷模式.2007年,拍拍贷在上海成立,P2P网贷正式进入中国金融体系并迅速发展,但网络的空间性、交易的虚拟化等原因导致P2P网贷存在着信息不对称问题.网贷的参与者（P2P平台、出借人、借款人）之间的信息不对称问题严重制约了P2P网贷的健康发展,研究并解决这一问题对促进互联网金融市场良性发展有着深远的影响.因此本文着重对现有研究进行总结,并分析P2P网贷信息不对称问题的未来研究方向.
国内外学者对P2P网贷信息不对称问题进行了诸多研究,主要研究方法是博弈论和计量模型,本文将相关文献归纳为：P2P网贷信息不对称产生的问题、P2P网贷交易行为的影响因素.
1.P2P网贷信息不对称产生的问题
由于P2P网贷交易者之间的信息不对称,网贷市场上存在逆向选择和道德风险问题,本部分基于主要研究热点,着重分析逆向选择和道德风险的相关研究.
1.1 逆向选择
国外学者较早研究P2P网贷的逆向选择,主要探讨其产生的原因.P2P网贷的逆向选择表现为：通常情况下,积极的借款人信用较差,降低了市场上借款人的整体质量,迫使信用较好的借款人难以生存而离开市场.国外学者将P2P网贷逆向选择的原因归纳为两点,第一,网络用户交流的虚拟化会降低信任感（Klafft,2008）[1].第二,由于机会主义,借款人会隐藏不良信息（Freedman&Jin,2008) [2].
国内学者亦对P2P网贷逆向选择的原因进行了相关研究,此外还从社会净福利及运营模式等方面分析逆向选择.艾金娣（2012）[3]也认为借款人会伪造信息.马运全（2012）[4]认为低风险借款人会被高风险借款人排挤出借贷市场.孙浩城和李俐（2014）[5]通过修正的“柠檬模型”和社会净福利说明网贷平台会阻碍逆向选择的产生.郑庆寰（2015）[6]基于信息不对称下中小企业银行贷款的研究,分析不同模式的网贷平台逆向选择风险的高低.
1.2 道德风险
国内学者对P2P网贷中借贷双方的道德风险研究较多,主要分析表现及产生原因.P2P网贷的道德风险是指借款人获得贷款后,会从事合同规定之外的高风险活动,一旦失败将导致无法及时还款而损害出借人利益.Freedman & Jin（2008）通过对Prosper平台的研究认为由于信息不对称,P2P网贷会产生道德风险问题.谈超等（2014）[7]通过分析不确定性下的委托——*模型,说明P2P网贷市场中道德风险的存在.陈初（2010）[8]指出很难监督贷款使用,借款人可能存在从事高风险活动的行为.吴晓光、曹一（2011）[9]说明P2P网贷的业务流程隐含风险,其中包括借款的使用难以跟踪、缺乏对借款人的有效制约.
2.P2P网贷交易行为的影响因素
由于信息不对称问题的存在,出借人和借款人的交易行为往往受到多方面因素的影响,国内外学者普遍将这些影响因素分为“硬信息”和“软信息”两方面.
2.1 硬信息
所谓硬信息,是指直接来自P2P平台的可量化、传递与存储快捷的信息.在P2P平台中,信用等级、贷款要素、历史交易、人口特征等信息都是硬信息,国外学者主要基于上述要素对借贷双方的交易行为展开研究.对于信用等级,Klafft（2008）说明其对借款人能否获得贷款作用显著.贷款要素中,贷款利率与申请金额越高,借款人越难获得贷款（Puro,2010）[10].对于历史交易信息,Freedman & Jin（2008）说明违约记录越多,借款人信用将越差,以后贷款的难度也会越大.基于人口特征,Rina（2008）[11]研究发现种族因素在出借人决策因素中占重要比例,黑人贷款利率更高,但黑人违约率不高.
国内学者对于硬信息的研究主要从贷款用途、信用等级、标的特征、借款地区等方面展开.吴小英和鞠颖（2012）[12]基于对Prosper平台的研究,说明贷款用途会影响出借人决策.王会娟等（2014）[13]以人人贷数据为样本,研究信用机制对贷款成功率、贷款成本和投标人数的影响.陈霄（2014）[14]研究发现标的特征、信用和地区因素对借款人成本有显著影响,并说明网贷市场中可能存在“式融资”行为.
2.2 软信息
除了硬信息对P2P网贷交易者提供了重要的客观信息外,软信息也起到了一定的辅助作用.软信息分为社会资本信息和非社会资本信息,社交圈的影响属于社会资本信息,借款人外表与借款描述为非社会资本信息.
国外学者对该问题的研究主要集中在分析软信息对利率、贷款成功率、违约率等交易行为的影响,Lin（2013）[15]认为社交网络的存在使借款人更容易获得贷款,并且贷款利率与违约率更低.在非社会资本信息研究中,Rina（2008）发现借款人外表形象越好,贷款利率越低,贷款成功率越高.
国内学者的研究更强调借款人社会网络对信用评价的作用及贷款语言表述与成功率的关系.陈冬宇等（2013）[16]通过实验说明借款人社交圈的规模越大,社交地位越高,越容易获得信任.廖理（2015）等[17]基于人人贷数据,研究语言长度与语言内容对贷款成功率的影响.
3.未来研究方向
通过对现有文献的梳理,我们对P2P网贷平台的信息不对称问题有了一定的了解,目前 P2P网贷行业正处在发展与成长时期,未来对该问题的研究可以从多方面展开.
第一,信息不对称问题实际存在于借款人、出借人、P2P网贷平台三者之间,但现存文献多数研究的是借款人和出借人之间的信息不对称,对于三者之间的信息不对称问题研究甚少,未来可运用博弈论解释三者之间或出借人与P2P平台之间的信息不对称问题.
第二,目前对P2P网贷交易行为的实证研究仅限于借款人的各项信用认证指标对交易行为的影响.在实际投资中,出借人选择P2P平台时同样需要衡量众多指标,因此,P2P平台各项指标如何影响出借人投资行为也是一个重要的研究方向,如P2P平台成交量、杠杆、流动性、坏账率、平台规模、标的类别、借款人数量等因素的影响.
第三,基于信息不对称问题对P2P网贷健康发展带来的不利影响,如何建立合适的机制减少信息不对称程度,是未来研究的重点.可将国内外学者提出的解决机制进行总结与对比,说明其现实可行性.如国外学者提出的“集体信贷”模式是否可以运用到国内,P2P平台是否可以借鉴国内淘宝网等电商平台的先行赔付、买方评价、卖方信用等机制来识别P2P平台和借款人风险,保障出借人利益.
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参考文献：
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