三方动态博弈视角下的网络借贷行业声誉机制研究

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2020.2118

摘要/Abstract

摘要：

通过声誉机制缓解信息不对称是网络借贷行业的核心问题。在经典的两方借贷模型中引入声誉机制，运用演化博弈理论，构造了包括P2P平台-商业银行-投资者的三方博弈模型，分析系统的演化稳定策略，以及声誉信号在三方动态演化博弈中的作用。研究表明，商业银行对P2P平台的认证有助于形成正反馈的声誉机制，而能否形成稳定的分离均衡的关键在于商业银行能否发挥严格的筛选效应。增加商业银行的声誉损失、增加商业银行对P2P平台的认证费用，均有助于提高商业银行选择“积极认证”行为策略的概率，并最终实现分离均衡。实证结果表明，获得商业银行存管能够改善P2P平台的生存状况，但受限于积极认证的商业银行比例较低、且多为中小型商业银行，抑制了商业银行的第三方认证作用，不利于声誉信号发挥筛选作用。本文为理解互联网金融领域的声誉机制作用提供了一个新的研究视角。

关键词: P2P平台, 三方博弈, 声誉效应, 动态演化博弈

Abstract:

The lack of an effective reputation mechanism for online lending platforms makes it difficult for investors to distinguish between high-risk and low-risk platforms in online lending effectively. In theory， the reputation mechanism can be fulfilled through signaling mechanisms， yet does the fund depository service provided by commercial banks help lending platforms to formulate an effective reputation mechanism？ Can such a reputation mechanism alleviate information asymmetry and contribute to the development of the online lending industry？ The research perspective is extended from the personal reputation of investors to the reputation of online lending platforms and a tripartite game model including platforms， commercial banks， and investors is constructed to understand the role of reputation signals in the dynamic evolution of the game among the three parties. The core findings include： according to the static equilibrium model， the certification of platforms by commercial banks helps to form a reputation mechanism with positive feedback， and increasing the proportion of actively certified banks helps to promote self-regulation of platforms， which ultimately increases investors' returns. The evolutionary game model indicates that the key to forming a stable separation equilibrium lies in the capability of banks to play a strict screening role. The dynamic reputation mechanism affirms that increasing banks' reputation costs or raising banks' certification fees for platforms helps to improve the probability of commercial banks choosing the “active certification” behavioral strategy to achieve the separation equilibrium. A series of regression results based on the survival model suggests that access to bank depository services improves the survival rate of platforms. However， limited by the low proportion of actively certified banks and the majority as small and medium-sized commercial banks， the third-party certification role of banks is directly inhibited， and the screening role of reputation signals is impeded， which offers a new research perspective to understand the role of reputation mechanism in Internet finance.

Key words: peer-to-peer lending platform, tripartite game model, reputation effect, dynamic evolutionary game

中图分类号:

侯鑫彧,张帅,巴曙松. 三方动态博弈视角下的网络借贷行业声誉机制研究[J]. 中国管理科学, 2023, 31(10): 175-186.

Xin-yu HOU,Shuai ZHANG,Shu-song BA. Research on the Reputation Mechanism of Peer-to-Peer Lending Industry from the Perspective of Tripartite Dynamic Game[J]. Chinese Journal of Management Science, 2023, 31(10): 175-186.

图/表 8

图1

表1

不考虑声誉机制的P2P平台、商业银行和投资者三方支付矩阵"

参与者行动组合	事件发生概率	收益矩阵
(自律经营，积极认证，投资)	$x y z$	$R r 1 - C 1$ , $R 2 - C 2$ , $R r$
(自律经营，积极认证，不投资)	$x y (1 - z)$	$- C 1$ , $R 2 - C 2$ , $0$
(风险经营，积极认证，投资)	$(1 - x) y z$	$R - C 1$ , $R 2 - C 2 - C 4$ , $- R$
(风险经营，积极认证，不投资)	$(1 - x) y (1 - z)$	$- C 1$ , $R 2 - C 2$ , $0$
(自律经营，消极认证，投资)	$x (1 - y) z$	$R r 1 - C 1$ , $R 2 - C 3$ , $R r$
(自律经营，消极认证，不投资)	$x (1 - y) (1 - z)$	$- C 1$ , $R 2 - C 3$ , $0$
(风险经营，消极认证，投资)	$(1 - x) (1 - y) z$	$R - C 1$ , $R 2 - C 3 - C 4$ , $- R$
(风险经营，消极认证，不投资)	$(1 - x) (1 - y) (1 - z)$	$- C 1$ , $R 2 - C 3$ , $0$

表1

图2

表2

存在有效声誉机制的P2P平台、商业银行和投资者三方支付矩阵"

参与者行动组合	是否通过银行资金存管	事件发生概率	收益矩阵
(自律经营，积极认证，投资)	通过	$x y$	$R r 1 - C 1$ , $R 2 - C 2$ , $R r$
(风险经营，积极认证，不投资)	不通过	$(1 - x) y$	$- C 1$ , $- C 2$ ,0
(自律经营，消极认证，投资)	通过	$x (1 - y)$	$R r 1 - C 1$ , $R 2 - C 3$ , $R r$
(风险经营，消极认证，投资)	通过	$(1 - x) (1 - y)$	$R$ , $R 2 - C 3 - C 4$ , $- R$

表2

表3

声誉机制对P2P平台、商业银行和投资者的收益影响"

参与者收益	不存在声誉机制	存在声誉机制
自律经营的平台	$R r 1 x z - C 1 x$	$R r 1 x - C 1 x$
风险经营的平台	$R (1 - x) z - C 1 (1 - x)$	$R (1 - x) (1 - y) - C 1 (1 - x) y$
积极认证的银行	$(R 2 - C 2) y - C 4 (1 - x) y z$	$R 2 x y - C 2 y$
消极认证的银行	$(R 2 - C 3) (1 - y) - C 4 (1 - x) (1 - y) z$	$(R 2 - C 3) (1 - y) - C 4 (1 - x) (1 - y)$
投资	$R r x z - R (1 - x) z$	$R r x - R (1 - x) (1 - y)$
不投资	0	0

表3

表4

动态收益-损失机制下P2P平台和商业银行的博弈收益矩阵"

博弈双方		商业银行
博弈双方		积极认证	消极认证
平台	自律经营	$((1 - x) q 0 r 1 - C 1, R 2 - C 2)$	$((1 - x) q 0 r 1 - C 1, R 2 - C 3)$
平台	风险经营	$(- C 1, - C 2)$	$(R, R 2 - C 3 - (1 - x) l 0)$

表4

表5

表6

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变量	对数正态	对数逻辑分布	伽马分布
RUP	0.8405^*** (8.94)	0.799^*** (9.31)	0.481^*** (7.06)
_cons	8.514^***(126.64)	8.456^***(120.91)	9.593^***(78.63)
No. of subjects =	5679	5679	5679
No. of failures	4120	4120	4120
Time at risk	3975078	3975078	3975078
LR chi2(17)	4404.54	4536.00	5519.43
Prob > chi2	0.0000	0.0000	0.0000
Log likelihood	-6875.188	-6666.8609	-6149.0489

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