何超 關(guān)偉

摘要：現(xiàn)代金融越來越信息化，現(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)越來越發(fā)展成為了信息的集合體，互聯(lián)網(wǎng)借貸平臺(tái)自誕生以來，其去中介化的交易模式一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、信息學(xué)和社會(huì)學(xué)等學(xué)者們關(guān)注的重點(diǎn)。文章基于互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)的參與主體對(duì)研究成果進(jìn)行分類和歸納整理，發(fā)現(xiàn)以往的研究主要集中于：借款人特征與信息識(shí)別對(duì)借款成功率及違約風(fēng)險(xiǎn)的影響；投資人的風(fēng)險(xiǎn)偏好和投資行為；以及網(wǎng)貸平臺(tái)的定價(jià)策略、風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)以及造成的監(jiān)管困境等。文章還提出了未來的研究方向，包括互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)信息價(jià)值研究，國(guó)際國(guó)內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)金融的對(duì)比研究，傳統(tǒng)商業(yè)銀行消費(fèi)信貸與互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)比分析等。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)金融；信息識(shí)別；投資行為；信用風(fēng)險(xiǎn)管理；監(jiān)管

一、 引言

我國(guó)改革開放40年，金融行業(yè)的結(jié)構(gòu)、功能、風(fēng)險(xiǎn)及監(jiān)管模式也經(jīng)歷了發(fā)展和變革的40年，信息技術(shù)的不斷發(fā)展促進(jìn)了傳統(tǒng)金融的互聯(lián)網(wǎng)化，基于高科技因素的互聯(lián)網(wǎng)金融開始進(jìn)入人們的視野，不斷滿足人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的、多元化的金融服務(wù)需求。雖然互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)商業(yè)銀行借貸關(guān)系相似，都涉及投資人、借款人和金融中介，但是這三者在這兩個(gè)市場(chǎng)中的關(guān)系有著本質(zhì)的區(qū)別，銀行作為金融中介完全隔離了投資人和借款人之間的債權(quán)債務(wù)關(guān)系，但是互聯(lián)網(wǎng)借貸平臺(tái)只是信息樞紐，原則上不承擔(dān)任何投資風(fēng)險(xiǎn)（程華和楊威，2016），是對(duì)傳統(tǒng)金融融資功能的補(bǔ)充和延伸，服務(wù)于主流金融服務(wù)半徑難以達(dá)到的企業(yè)和個(gè)人。這種互聯(lián)網(wǎng)金融模式具有違約風(fēng)險(xiǎn)、欺詐風(fēng)險(xiǎn)、政策風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)等風(fēng)險(xiǎn)，由此凸顯出加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)金融信息披露的重要性和必要性?；ヂ?lián)網(wǎng)金融試圖通過大數(shù)據(jù)平臺(tái)、金融科技解決過去的信用評(píng)級(jí)出現(xiàn)的種種制度和技術(shù)障礙，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)平臺(tái)可以利用已有的技術(shù)對(duì)信息進(jìn)行挖掘、整合和優(yōu)化，然后提供給平臺(tái)的投融資客戶，所以這些平臺(tái)企業(yè)就成為了信息的中介，并具有一定的信息生產(chǎn)能力，信息對(duì)稱是形成合理價(jià)格的先前條件。但是目前互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)存在嚴(yán)重的信息不對(duì)稱性，主要是因?yàn)檩^多擁有暴利心態(tài)的人簇?fù)淼搅嘶ヂ?lián)網(wǎng)金融的平臺(tái)上，從而加深了該市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)水平，所以了解該平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)機(jī)制和該市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)來源和組成尤為重要。

本文整理了對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的相關(guān)研究，以互聯(lián)網(wǎng)金融的參與主體為分類依據(jù)，包括借款人特征與信息識(shí)別對(duì)借款成功率及借款違約風(fēng)險(xiǎn)的影響；投資人的風(fēng)險(xiǎn)偏好和投資行為；以及互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)的定價(jià)策略、風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)以及造成的監(jiān)管困境等，以下分別闡述以上三者的相關(guān)研究綜述。

二、 關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)借款人風(fēng)險(xiǎn)管理的研究

1. 借款人特征與信息識(shí)別對(duì)借款成功率的影響研究。網(wǎng)絡(luò)借貸是互聯(lián)網(wǎng)金融的主要模式之一，特別是在無抵押的信用貸款平臺(tái)上，相比于傳統(tǒng)的金融市場(chǎng)，互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)投融人之間的信息不對(duì)稱程度更大，特別是道德屬性的信息不對(duì)稱（Stiglitz & Weiss，1981），因?yàn)榻杩钊藫碛械男畔⒘窟h(yuǎn)高于投資人和平臺(tái)，所以借款人有可能隱瞞不利于自己獲得低利率貸款的信息，所以對(duì)于該平臺(tái)的借款人需要更加嚴(yán)格的信用評(píng)分模型進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)管理（廖理和張偉強(qiáng)，2017）。在這個(gè)平臺(tái)上，借款人若想通過網(wǎng)貸平臺(tái)獲得借款，除了披露一些能夠體現(xiàn)貸款主體和項(xiàng)目信用水平的硬信息，也會(huì)自愿披露一些如家庭背景、興趣愛好、社交等軟信息。信息的整理與加工直接決定了借款人的信用等級(jí)，而信用等級(jí)對(duì)借款人能否借款成功至關(guān)重要（Klafft，2008），而平臺(tái)也是根據(jù)聚類借款人的這些信息為出借人提供投資決策的依據(jù)（丁杰等，2018），所以借款人的特征和信息識(shí)別是影響借款人借款成功率的重要因素。

（1）借款信息描述與借款成功率。在網(wǎng)貸市場(chǎng)借款人會(huì)通過借款描述一欄介紹自己更多的個(gè)人信息化或者借款目的及用途，進(jìn)一步說服投資人做出投資決策（王會(huì)娟和何琳，2015）。但有學(xué)者通過研究發(fā)現(xiàn)，借款信息描述對(duì)借款是否成功的影響并不一致（陳霄和葉德珠，2018；2017），作者發(fā)現(xiàn)提高借款描述的可讀性能夠顯著減少信息噪音，并降低投資者的信息處理成本，從而提高借款的成功率；而且借款描述的標(biāo)點(diǎn)增加降低了可讀性，但是字?jǐn)?shù)增加提高了可讀性或者信息量，降低了信息不對(duì)稱程度。并且，很多情況下，出借人并不能很好地識(shí)別借款人的描述的背后的風(fēng)險(xiǎn)，相反，當(dāng)借款人使用欺騙性的語(yǔ)言時(shí)更容易獲得借款，但是這類人的違約率更高（廖理和張偉強(qiáng)，2017）。同樣也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)借款描述的字?jǐn)?shù)、表達(dá)方式、具體情況、與金錢相關(guān)的數(shù)詞或單詞都與借款成功率有關(guān)（Herzenstein et al.，2011；Larrimore & Jiang，2011）。

（2）借款人特征與借款成功率?，F(xiàn)有大量學(xué)者從行為金融學(xué)的角度，研究了網(wǎng)貸市場(chǎng)借款人特征對(duì)借款成功率的影響，包括借款人的年齡、性別、外貌、種族、受教育程度和社交等方面。

有研究表明在目前的網(wǎng)貸市場(chǎng)上存在年齡歧視，即年青年人和老年人不容易獲得貸款，或者獲得的貸款金額較少（Loureiro & Gonzalez，2015）。但是對(duì)于該平臺(tái)是否存在性別歧視和種族歧視，并沒有一致的研究結(jié)論。有學(xué)者認(rèn)為在美國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)借貸平臺(tái)，女性更容易獲得低利率的貸款，但在中國(guó)的網(wǎng)貸市場(chǎng)則相反，雖然女性的違約率低，但是女性需要支付更高的貸款利率。同時(shí)有學(xué)者發(fā)現(xiàn)，雖然非洲裔美國(guó)人相比白人更不容易得到貸款，且借款利率高，但是他們的違約率也同樣較高（Pope & Sydnor，2011）。

許多研究表明，網(wǎng)貸市場(chǎng)上借款人的外貌對(duì)借款人成功率起到了一定的作用（Loureiro & Gonzalez，2015）。比如有學(xué)者研究美麗的溢價(jià)，認(rèn)為長(zhǎng)相更漂亮的借款人更容易獲得借款，如Ravina（2012）通過研究發(fā)現(xiàn)：漂亮的借款人借款成功率比不漂亮的借款人的借款成功率高1.59%，但是也有部分研究表明，漂亮的外貌并不一定能夠給借款人帶來好處，還有可能使其處于劣勢(shì)，還有部分學(xué)者則研究了是否能夠通過外貌預(yù)測(cè)借款的違約率和可信度。

除此之外，也有學(xué)者研究了借款人社交特征對(duì)借款成功率的影響，例如Berger和Gleisner（2012）通過研究得出借款人加入群有利于降低信息不對(duì)稱，特別是對(duì)信用等級(jí)不高的借款人，可以通過群提高其借款成功率（Everett，2010）。還有學(xué)者認(rèn)為擁有更多朋友的借款人能容易獲得借款，而且借款利率相對(duì)較低，而且朋友質(zhì)量越高，借款人將獲得越高的信用等級(jí)，也越容易獲得借款（Li，S.，Lin & Qiu，2015）。

2. 借款人違約風(fēng)險(xiǎn)研究。對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)的借款人違約風(fēng)險(xiǎn)的研究主要集中于：研究網(wǎng)絡(luò)借款人違約風(fēng)險(xiǎn)影響因素、借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估以及如何防范借款人違約等。

對(duì)借款人違約率的影響因素研究中，有學(xué)者通過研究認(rèn)為借款人的信用等級(jí)、償付能力、財(cái)務(wù)狀況等硬信息對(duì)借款違約率有顯著的正向影響（Klafft，2008；陳霄和葉德珠，2016），還有學(xué)者認(rèn)為“軟信息”對(duì)借款違約了也會(huì)產(chǎn)生一定的影響，而且借款人有可能利用“軟信息”進(jìn)行“自我粉飾”，從而影響違約率（Berger & Gleisner，2014），有學(xué)者研究了種族信息對(duì)違約率的影響，得出雖然平臺(tái)給黑人的貸款利率越高，但是他們的違約率也更高（Pope & Sydnor，2011）。還有學(xué)者研究得出借款人的社群網(wǎng)絡(luò)會(huì)產(chǎn)生一種“質(zhì)量信號(hào)”，對(duì)降低借款人違約率有顯著的正向影響，即能夠顯著抑制違約率（Lin et al.，2013），廖理（2018）認(rèn)為投資人具有學(xué)習(xí)效應(yīng)，同時(shí)受教育程度較高的借款者的實(shí)際違約率較低。

阮素梅和何浩然（2017）研究了借款人違約風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和防范，認(rèn)為決策樹和支持向量機(jī)（SVM）算法能夠較為準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)借款人的違約概率。涂艷和王翔宇（2018）則認(rèn)為平臺(tái)可以通過建立相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來正確評(píng)價(jià)借款人的信用，以實(shí)現(xiàn)對(duì)借款人違約風(fēng)險(xiǎn)的有效防范。

三、 關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)的投資人的研究

1. 投資人風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)借貸平臺(tái)企業(yè)選擇的影響。網(wǎng)貸平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)不僅來源于貸方，同時(shí)也與投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好相關(guān)，程華和楊威（2016）構(gòu)建了一個(gè)企業(yè)通過“純平臺(tái)模式”的網(wǎng)貸平臺(tái)進(jìn)行融資的模型，并引入了不同風(fēng)險(xiǎn)偏好程度的投資者，認(rèn)為當(dāng)融資剛開始進(jìn)行時(shí)更多是風(fēng)險(xiǎn)偏好型投資者進(jìn)行投資，只有當(dāng)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)者經(jīng)營(yíng)的條件達(dá)到更高的水平，風(fēng)險(xiǎn)厭惡型的投資者才有可能進(jìn)入，所以網(wǎng)貸平臺(tái)的參與方需要做好投資者的風(fēng)險(xiǎn)偏好、風(fēng)險(xiǎn)承受能力的綜合評(píng)估，對(duì)投資者整體的風(fēng)險(xiǎn)偏好信息有充分的了解。Liu和Xia（2017）也通過引入不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資者建立借貸雙方的演化博弈模型，以研究不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的投資者人的投資行為，認(rèn)為信息搜集成本能夠顯著降低市場(chǎng)的信息不對(duì)稱，而且貸款人具有評(píng)估借款人的資金需求的能力。

2. 投資人投資行為與市場(chǎng)情緒對(duì)借款成功率的影響。學(xué)界對(duì)投資人投資行為的研究多集中于投資人羊群行為的研究（zhang & Liu，P.，2012），認(rèn)為羊群行為對(duì)網(wǎng)貸交易的成功與否有著顯著的影響，網(wǎng)貸平臺(tái)的多元化的投資模式將影響投資人的投資行為（Chen & Lin，2014；zhang & Liu，P.，2012）。有學(xué)者研究了網(wǎng)貸市場(chǎng)中的投資者是否具有理性意識(shí)對(duì)收益和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行權(quán)衡，胡金焱和宋唯實(shí)（2017）認(rèn)為網(wǎng)貸市場(chǎng)的投資者不屬于完全非理性投資者，從而保證了網(wǎng)貸的平臺(tái)中介能夠發(fā)揮信息中介的作用，并提升資金的匹配效率。還有學(xué)者認(rèn)為網(wǎng)貸投資人具有群體智慧，隨著羊群效應(yīng)程度的增強(qiáng)，借款的違約率將下降（廖理，2018），但是投資人也不是完全理性經(jīng)濟(jì)人，他們的投資行為往往還會(huì)受到心理、生理和社會(huì)的影響（王臘梅，2017）。

對(duì)網(wǎng)貸市場(chǎng)投資者情緒的刻畫則主要是通過新聞媒體的詞條進(jìn)行研究，北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心聯(lián)合上海金融研究院和螞蟻金服2016年編制的“北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)”，刻畫了2014年以來我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展趨勢(shì)。王婧一和黃益平（2018）基于1 700萬條新聞文本數(shù)據(jù)構(gòu)建了金融科技情緒指數(shù)，發(fā)現(xiàn)對(duì)于正常的平臺(tái)，媒體的關(guān)注度和凈情緒的增長(zhǎng)與平臺(tái)的成交量顯著正相關(guān)，而對(duì)于問題型平臺(tái)，媒體的關(guān)注度對(duì)成交量與正常平臺(tái)的影響沒有顯著的差別，但是凈情緒對(duì)成交量的影響更為顯著。

四、 關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的研究

1. 平臺(tái)借貸利率定價(jià)影響因素研究。有學(xué)者認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融借貸市場(chǎng)基本實(shí)現(xiàn)了通過市場(chǎng)化行為進(jìn)行資源配置和差別化定價(jià)的發(fā)展階段（廖理等，2014）。大多數(shù)學(xué)者對(duì)網(wǎng)貸利率的研究多集中于借款人微觀特征對(duì)利率的影響因素上，包括收入（Burtch et al.，2014），認(rèn)為收入越高的借款人在定價(jià)的過程中越有可能存在風(fēng)險(xiǎn)與價(jià)格的認(rèn)知偏誤；年齡及婚姻狀況（陳霄和葉德珠，2016），認(rèn)為隨著年齡的增長(zhǎng)，借款人可能存在認(rèn)知老化和保守的趨勢(shì)，從而無法準(zhǔn)確判斷自身的信用狀況（Liu et al.，2015），并且已婚借款人更能充分認(rèn)知自我，其定價(jià)更能反應(yīng)真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)（Lepore，1992）；性別（Barasinska & Schafer，2014），認(rèn)為女性借款人在定價(jià)中的抑價(jià)幅度高于男性，且對(duì)借款定價(jià)波動(dòng)影響不大（Barber & Odean，2001）；教育水平（陳霄和葉德珠，2016；廖理，2018），認(rèn)為學(xué)歷越高的借款人能掌握更多的資源，并能對(duì)借款進(jìn)行準(zhǔn)確的定價(jià)。還有學(xué)者研究網(wǎng)貸市場(chǎng)參與主體的行為如何影響利率，如有學(xué)者認(rèn)為該市場(chǎng)參與主體并非能夠在特定的條件下實(shí)現(xiàn)借貸成本的最優(yōu)化，非理性行為如羊群行為和非理性歧視（Pope & Sydnor，2011）是決定網(wǎng)貸市場(chǎng)利率的重要因素（陳霄和葉德珠，2016）。

2. 對(duì)網(wǎng)貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)管理研究。風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)是金融的本質(zhì)，所以風(fēng)控是金融研究的永恒話題，學(xué)者對(duì)網(wǎng)貸市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的研究主要包括：（1）影響互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)違約率的因素及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，如工資收支、性別、借款額度、網(wǎng)站瀏覽的數(shù)字足跡等（李杰，2018；阮素梅，2017）；（2）互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響（顧海峰，2018），學(xué)者認(rèn)為，首先，互聯(lián)網(wǎng)金融與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間存在邊際遞增的單門限效應(yīng)，銀行資本充足率越高，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊的反應(yīng)越靈敏，而且互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)存在功能性差異。其次，互聯(lián)網(wǎng)金融能夠促成金融二次脫媒，提升金融風(fēng)險(xiǎn)管理的水平（Srivastava，2014）；（3）網(wǎng)貸市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與防范（涂艷，2018；趙虹茜，2016）；（4）網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋于管控機(jī)制（牛豐和楊立，2016；楊立等，2018），學(xué)者通過理論研究拆解了信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的“理論黑箱”，對(duì)網(wǎng)貸風(fēng)險(xiǎn)緩釋提出理論分析框架和支持。（5）互聯(lián)網(wǎng)金融科技公司的破產(chǎn)與倒閉（李先玲，2016）等。

3. 互聯(lián)網(wǎng)金融造成的監(jiān)管困境研究。有學(xué)者認(rèn)為在目前互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管缺位且建設(shè)過程復(fù)雜的情況下，行業(yè)自律組織作為政府監(jiān)管的有效補(bǔ)充，能夠發(fā)揮自律管理的重要作用（謝平，2014）。有學(xué)者分析了創(chuàng)新與監(jiān)管中的群體博弈局勢(shì)的變化，提出在現(xiàn)有互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管缺位的情況下，如何進(jìn)行金融創(chuàng)新路徑的選擇與監(jiān)管的策略的選擇（俞林，2015）。還有學(xué)者則認(rèn)為需要強(qiáng)化功能型監(jiān)管，采用不同的監(jiān)管模式（鄭聯(lián)盛，2014），因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)借貸科技公司存在兩種運(yùn)營(yíng)策略——“自律”與“不自律”，因?yàn)閮煞N策略的存在，導(dǎo)致了監(jiān)管也存在“寬松監(jiān)管”和“嚴(yán)格監(jiān)管”兩種策略，平臺(tái)企業(yè)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)選擇不同的策略將達(dá)到不同的均衡，網(wǎng)貸市場(chǎng)多重均衡的存在，導(dǎo)致了該市場(chǎng)的不穩(wěn)定性（程華和楊威，2016；劉偉和夏立秋，2018；2017）?？梢?，網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)的健康發(fā)展離不開金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)的有效的、動(dòng)態(tài)監(jiān)管策略。

五、 結(jié)論與未來研究方向

網(wǎng)絡(luò)借貸自誕生以來一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)、信息學(xué)和社會(huì)學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域關(guān)注的重點(diǎn)，大部分對(duì)網(wǎng)貸市場(chǎng)的研究主要集中于借款人的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、出借人的投資行為及平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)等。雖然網(wǎng)貸市場(chǎng)的交易模式有利于提高交易的效率，理論上能夠幫助降低借款人的借款成本，并提高出借人的投資收益，但是也因?yàn)殚L(zhǎng)尾客戶的特征而加深了金融市場(chǎng)的信息不對(duì)稱程度。

基于此，本文提出以下幾個(gè)網(wǎng)貸市場(chǎng)未來的研究方向：一是新信息價(jià)值研究方向，即互聯(lián)網(wǎng)科技公司如何提升自己的信息生產(chǎn)能力，更清晰地界定自身的市場(chǎng)定位，以識(shí)別網(wǎng)貸參與者的信用風(fēng)險(xiǎn)等；二是不同國(guó)家的互聯(lián)網(wǎng)金融與我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展模式的比較研究，不同國(guó)家的網(wǎng)絡(luò)借貸發(fā)展模式都是基于本國(guó)的文化、法律制度和經(jīng)濟(jì)環(huán)境發(fā)展而來，特別是國(guó)外信用評(píng)價(jià)技術(shù)對(duì)我國(guó)網(wǎng)貸行業(yè)信用評(píng)價(jià)體系的建設(shè)具有重要的借鑒意義；三是我國(guó)傳統(tǒng)商業(yè)銀行業(yè)消費(fèi)金融與網(wǎng)絡(luò)借貸在信用評(píng)價(jià)、客戶群體、成本收益、金融創(chuàng)新等方面的對(duì)比分析；四是對(duì)網(wǎng)絡(luò)借貸的投資人風(fēng)險(xiǎn)偏好、投資行為對(duì)借款人成功率與違約風(fēng)險(xiǎn)的影響研究。

參考文獻(xiàn)：

[1] 廖理，李夢(mèng)然，王正位.聰明的投資者：非完全市場(chǎng)化利率與風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別——來自P2P網(wǎng)絡(luò)借貸的證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2014，（7）：125-137.

[2] 廖理，張偉強(qiáng).P2P網(wǎng)絡(luò)借貸實(shí)證研究：一個(gè)文獻(xiàn)綜述[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2017，（2）：186-196.

[3] 葉德珠，陳霄.標(biāo)點(diǎn)與字?jǐn)?shù)會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)借貸嗎——來自人人貸的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2017，（5）：65-79.

[4] 廖理，向佳，王正位.P2P借貸投資者的群體智慧[J].中國(guó)管理科學(xué)，2018，26（10）：30-40.

[5] 顧海峰，楊立翔.互聯(lián)網(wǎng)金融與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)：基于中國(guó)銀行業(yè)的證據(jù)[J].世界經(jīng)濟(jì)，2018，（10）：75-100.

[6] 劉偉，夏立秋.網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)參與主體行為策略的演化博弈均衡分析——基于三方博弈的視角[J].中國(guó)管理科學(xué)，2018，（5）：169-177.

[7] Barber，B.M.，& Odean，T.Boys will be boys：Gender，overconfidence，and common stock investment.Quarterly Journal of Economics，2001，116（1）：261-292.

[8] Herzenstein，M.，Sonenshein，S.，& Dholakia，U. Tell me a good story and I may lend you money：The role of narratives in Peer-to-peer lending decisions.Journal of Marketing Research，2011，48（SPL），S138-S149.

[9] Liu，W.，& Xia，L.-Q.An Evolutionary Behavior Forecasting Model for Online Lenders and Borrowers in Peer-to-Peer Lending.Asia-Pacific Journal of Operational Research，2017，34（01）.doi：10.1142/s0217595917400085.

作者簡(jiǎn)介：關(guān)偉（1962-），男，滿族，遼寧省沈陽(yáng)市人，中國(guó)人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樾庞霉芾?；何超?990-），女，漢族，湖南省湘潭市人，中國(guó)人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院博士生，研究方向?yàn)樾庞霉芾怼?/p>

收稿日期：2019-01-16。