聪明的投资者—非完全市场化利率与风险识别

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内容提要：利率市场化是我国金融改革的重要举措，但是目前我们还缺乏从微观数据角度探索利率市场化市场基础的研究。本文借助人人贷网络借贷平台的数据，实证结果表明：非完全市场化的利率部分反映了借款人的违约风险，但仍有相当高比例的违约风险未被反映在利率当中。进一步地，我们发现市场中的投资者是比较聪明的，他们能够借助借款人的公开信息识别相同利率背后所包含的不同违约风险。在本文中，我们发现投资者这种风险识别能力能够直接反映在一个成功订单的参与人数上，间接反映在订单募资成功所需的竞标时间上。这些结果说明，我国信贷市场中的投资者具有良好的风险判断能力，这为我国的利率市场化提供了良好的市场基础。

关键词：非完全市场化利率违约风险风险识别 P2P借贷

一、引言

2013年7月20日，随着中国人民银行宣布全面放开金融机构贷款利率管制，标志着利率市场化改革作为我国金融改革的重要突破口，开启了探索中国经济未来十年增长新红利的新纪元。目前，除对金融机构的人民币存款利率上限还存在直接管制，在其他领域已经基本实现了通过市场机制进行定价、配置资源，由政府进行间接调控的局面。那么，利率市场化这一举措会对市场中投资参与者的投资决策带来怎样的影响？对市场中的融资主体、未来的经济增长会带来怎样的促进作用？

Mckinnon（1973）和Shaw（1973）最早在关于金融抑制和经济增长的研究中提出了"利率市场化"的概念，Mckinnon提出了金融抑制论，具体而言，政府通过国有银行垄断资金供给，设定一个很低甚至为负的利率，从而压制了金融中介机构实际债权存量，使得金融业被抑制而不能促进经济的有效增长。Shaw提出了金融深化论，他指出政府放弃对金融经济发展的过度干预，从而促进金融自由化，使得金融业能够优化社会资源配置，利率能够有效反映资金供求，提高到均衡水平，从而促进经济增长。这两大理论有力地证明了利率市场化对于金融发展的重要意义。但是利率市场化能够促进市场发展的前提是，市场中的投资者需要是足够聪明的，如此利率才能准确反映出市场的需求。目前为止，很少有实证研究从微观个体数据能够证明这一前提。

在中国金融改革的大环境下，2007年互联网金融行业跟随全球金融创新的浪潮涌入中国，其中P2P网络借贷平台是一种典型的互联网金融模式，所谓P2P网络信贷是指贷款人与投资者之间通过网络借贷平台而不是金融机构产生的无抵押贷款（Lin等，2009；Bachmann等，2011）。这种模式源自英国，是一种融合了互联网技术与小额信贷的新型民间借贷模式，凭借第三方网络平台，以信用贷款的形式将资金贷给有借款需求的人，它为个人与个人之间提供了公开透明的小额信用交易的可能。P2P网络信贷平台这种模式在带来无限商机的同时，也积累了大量个人与个人之间的交易数据，这些数据为我们研究信贷市场中投资者的参与行为以及利率市场化对于融资主体的融资效率提供了一个理想"窗口"。

本文收集了中国人人贷P2P网络贷款平台的交易数据，这家P2P平台的利率设定方式是给定一个利率设定范围，由借款者自行设定利率的机制。这种机制有别于国外许多P2P网络贷款平台中所使用的竞价机制，或是根据借款人信用分数及借贷记录等由平台直接设定利率的机制。这种由借款者自行设定利率的机制是具有"市场化"成分的，借款者在设定利率的时候也会适当考虑市场中的供求关系；但是，由于平台根据国家政策对借款利率进行了范围约束，尤其是对上限加以约束，使得这种机制下的利率可能不能完全反映出其应该对应的风险水平，因此这种利率机制被认为是"非完全市场化"的。本文将对这种非完全市场化下的利率如何对风险识别产生影响进行着重考察。

利用人人贷的交易数据，我们检验了：（1）这种非完全市场化的利率是否能够完全反映订单背后的违约风险？（2）投资者是否足够聪明，以至于能够识别相同利率背后不同的违约风险？（3）如果投资者能够识别，这种识别能力会从哪些指标中得到体现？我们的结果证实，由于人人贷订单的利率是由借款人设定的，这种定价方式不能完全反映背后的违约风险。但投资者能够通过识别借款人的其他公开信息，来甄别相同利率背后不同的违约风险。这说明，投资者是足够聪明的，这为我国利率市场化有效发挥资源配置作用提供了市场基础。当利率确定的时候，对于违约风险更高的订单，投资者会采取更为保守的投资方式，从而导致完成订单所需要的人数更多，竞标时间更长。

本文的结构如下：第二部分我们对相关研究进行评述；第三部分是研究假设与实证方案设计；第四部分是样本数据与变量定义；第五部分是实证研究的结果；第六部分是结论。

二、相关研究评述

现代资本资产定价理论在于揭示风险和收益之间的关系，在无摩擦的市场环境之下，Sharp等（1964）指出，当市场达到均衡时，风险与收益之间呈现出线性关系，也就是说，在市场均衡的情况下，我们通过观测利率就能揭示其背后的风险。但是CAPM的一个前提假设是，市场中的参与者拥有完全对称的信息。然而在现实生活中，信息不对称是永远存在的，在不完全信息市场，由于市场交易双方对信息的掌握程度不同，对于双方的交易行为会造成影响（Bagehot，1971）。Akerlof（1970）最初根据旧车市场模型提出了逆向选择理论，是指交易双方中占有信息优势者会由于其具有更多信息而使另一方利益受损，信息劣势方难以做出正确决策，导致价格扭曲，失去了供需平衡，从而降低了市场效率。解决这种信息不对称的重要方式，就是要借助信息披露和信号理论。

具体到P2P网络借贷市场，由于P2P网络借贷市场中交易双方互不相识，投资者的投资决策主要取决借款人在网络上披露的信息内容及数量多少，因此其信息不对称情况更加严重，借款人通常具有更强的信息优势，更多的违约信息掌握在借款人一方。Stein（2002）指出信息是可以根据其可传递性分为：硬信息（hard information）和软信息（soft information），硬信息是指能够被客观证实的内容，软信息是指不能被直接证实的内容。在P2P网络信贷市场中，Stein的这种划分方式体现的更为具体，如借贷过程中借款人提供的住房抵押证明、结婚证等就可以归结为硬信息范畴，而在借贷过程中如借款人在其个人陈述中提到他是一个努力、勤奋、诚实的人等就可以认为是借款人提供的软信息。

目前，大多数关于P2P借贷市场中的研究都证实了借款人所披露的硬信息是有助于降低信息不对称的情况，大家主要研究的硬信息包括信用等级、信用评分、种族、性别、婚姻状况、子女个数等因素，从具体研究结果来看：

（1）硬信息的披露对于交易成功与否具有一定的影响，使用Prosper网站的数据，Herzenstein等（2008）指出贷款人的信用、个人信息等都对借款成功率具有正显著影响；Lin（2009）指出借款人的信用等级越低，借款的成功率就越低；Puro等（2010）指出信用评分、总负债偿还比例以及当前逾期记录对于新的借款成功率具有重要影响；Pope和Sydnor （2011）指出年龄在35-60岁的人比其他年龄段的人更容易贷款成功；Ravina（2008）指出黑人的借款成功率较低，主要因为他们可以接受的贷款最高利率较低，所以不容易借到款；Ding等（2010）利用拍拍贷的数据，发现收入越高的人越容易借款成功。

（2）硬信息的披露对于利率的高低具有一定的影响，Pope和Sydnor（2011）以及Ravina（2008）指出种族信息的披露对于借款人订单成交的利率具有显著性影响，以上这些实证研究证明了硬信息的披露是有助于降低信息不对称的情况。有意思的是，借款人这些硬信息的披露也确实能够反映出其背后的违约风险。例如：Kumar（2007）指出信用等级越高和借款人披露其对资金账户认证的信息都与借款人的违约率呈负相关关系，但是借款额度却与违约率呈现出正相关关系。Klafft（2008）以及Lin（2009）都指出借款人信用等级越低，其违约率的确更高。

另外一些研究发现软信息方面的披露也会对借贷双方的交易行为造成影响，一般来说，这些研究将照片、个人贷款的陈述等因素作为衡量软信息的指标，Klafft（2008）指出通过照片判断长相越好看的人越容易贷款成功，但对利率没有过影响。Duarte等（2012）研究指出长相看上去越值得信任的人越容易贷到款，且利率更低。Herzenstein等（2011）以及Larrimore等（2011）都指出个人陈述中提到自己过去的成功经历以及是值得信任的文字，将会提高其贷款成功率，陈述的内容越多越容易获得贷款。Michal（2012）指出对于信用等级较差的人披露越多的信息越有可能获得贷款，即使这些信息是未被认证过的也会增加其贷款成功率。有些情况下，软信息也能够降低借贷双方的信息不对称程度，例如：Duarte等（2012）发现那些长相看上去值得信任的人，其真实的违约率的确更低。但是，与硬信息不同的是，这些软信息的披露不一定能够降低信息不对称的情况，相反有可能会加剧信息不对称的程度，例如Herzenstein等（2011）研究发现尽管文字性的描述有助于提高借款成功率，但是陈述内容越多的人往往具有更高的违约风险。

尽管以上的研究对于理解P2P借贷市场中的信息不对称以及信息披露的重要作用具有一定的意义，但是由于国外的研究数据主要集中于Prosper和Lending Club两家P2P网络借贷平台，他们都采用的是市场化的利率定价机制，在这种机制下，信息的不对称情况与违约风险可以通过利率定价得以体现；但是，在非完全市场化的利率机制下，利率未必能够完全反映违约风险，因此更多的信息不对称被利率定价机制所隐藏起来。因此过往的文献尚未回答我们在引言中所提出的问题，投资者在非市场化利率下的决策行为还有待进一步研究。