张成虎,刘 鑫,王 琪
西安交通大学 经济与金融学院,陕西 西安 710061
在金融创新和信息技术进步等多重因素的共同作用下,中国金融业与互联网不断融合发展,催生了第三方支付、网络借贷、众筹融资等基于互联网的新金融模式。这些新型的互联网金融模式有效降低了金融领域中的信息不对称程度,拓展了金融交易可能性集合,对建设普惠金融体系意义重大[1]。但与此同时,互联网金融领域内的风险逐渐暴露,违法犯罪事件频发,大规模的倒闭、跑路和欺诈问题也随之出现[2]。如2016年的北京“E租宝案”、2017年南京“钱宝网案”、2018年的P2P网络借贷“暴雷潮”、2019年的大连“聚合支付案”以及2021年的“小牛资本案”等案件的发生,极大地冲击了中国金融系统的稳健运行,对中国互联网金融监管的有效性提出了严峻挑战。
互联网金融领域频发的风险事件引起了中国监管层的密切关注,从严整治互联网金融、处置非法集资成为确保国家金融安全的重中之重。自2016年4月以来,通过一系列的互联网金融专项整治活动,互联网金融领域的总体风险水平得到了控制,行业无序发展、生态恶化的局面得到了改善。然而,互联网金融领域风险防范化解任务依然艰巨,适应互联网金融特点的监管体制机制亟待完善[3]。在此背景下,及时总结提炼经验,形成制度规则,建立完善的互联网金融监管长效机制,不仅是防范化解金融风险的基本要求,更是建设中国普惠金融体系的可靠保证。
互联网金融监管长效机制的构建应基于整体主义视角,从互联网金融企业、互联网金融消费者(下文简称“消费者”)和金融监管机构之间的利益关系出发,谋求多元主体之间的均衡。但现有研究多聚焦金融监管机构策略对互联网金融企业产生的影响[4-5],忽略了消费者作为监管主体的重要作用。为此,本文从演化博弈角度出发,将互联网金融企业、消费者和金融监管机构纳入统一的博弈分析框架,结合中国互联网金融监管的发展历程,分析影响三方博弈主体行为策略选择的关键因素,旨在为构建互联网金融监管长效机制提供理论参考。本文可能的贡献在于:第一,将消费者这一重要群体纳入演化博弈分析框架之中,弥补了以往研究缺少对消费者参与互联网金融监管作用进行分析的缺陷;第二,从演化博弈的视角对三方博弈主体的演化路径与稳定性进行分析,揭示有限理性下三方博弈主体间行为策略关系,进而分析中国互联网金融监管的动态演化路径;第三,结合演化稳定策略的约束条件,着重分析不同参数的影响,进而探讨构建互联网金融监管的长效机制。
(一)互联网金融监管长效机制相关研究
现有关于互联网金融监管长效机制的研究主要分为三个方面。一是讨论监管制度的完善。谢平等[6]从监管的必要性、一般性、特殊性、异质性和差异性等方面提出了互联网金融监管的核心原则。尹海员等[7]从明确监管主体、监管模式、内外部控制和协调、动态监管与风险保护等五方面构建了互联网金融监管体系。靳文辉[8]从多中心监管组织设计、监管组织协调以及监管评估组织建构等方面提出了互联网金融监管框架。曹宇青[3]从策略、制度、工具、技术、视角等五方面分析了互联网金融监管长效机制构建的原则,从实践层面为互联网金融健康发展提出了建议。二是讨论引入监管沙盒机制。监管沙盒机制最早起源于英国,指的是通过在真实市场环境中设定“安全空间”,为金融产品和服务提供测试机会,寻求创新和风险平衡,以在有效控制风险的前提下鼓励金融科技创新发展(1)CASTRI S D,PLAITAKIS A.Going beyond regulatory sand boxes to enable fintech innovation in emerging markets[EB/OL].[2018-01-23].https://ssrn.com/abstract=3059309.。自2016年英国的监管沙盒机制开展实践以来,学者们就引入监管沙盒机制对中国互联网金融进行监管的相应实施方法进行了一些研究[9-10]。尹海员[11]分析了监管沙盒机制对中国互联网金融监管的启示,并从监管战略、监管逻辑到监管信息共享机制等方面提出了完善中国监管沙盒机制的政策建议。沈艳等[12]从监管框架、监管流程、沙盒准入、沙盒测试和沙盒退出方式等方面提出了中国金融科技监管沙盒的设计方案。三是讨论引入第三方监管。许多奇等[13]从构建有效的信息共享机制和监管联动机制,融合监管科技的应用、完善信息披露制度和政府主导的多元治理体系等方面提出了建立互联网金融监管长效机制的建议。岳意定等[14]验证了声誉激励对互联网金融监管的有效性,并从加强市场透明度建设、建立督查与考核机制等方面提出了互联网金融监管策略。方兴[15]验证了互联网金融协会在网络借贷平台监管中的重要作用,并从建立行业标准、加强投资者教育以及推进监管协调等方面提出了促进网络借贷健康发展的建议。胡晓霁[16]验证了声誉约束对网络借贷平台的治理效果,并从加强声誉约束、建立信息共享机制等方面提出了治理网络借贷平台的建议。可以看出,目前对互联网金融监管长效机制的研究主要集中于监管制度的完善、监管科技的应用以及第三方监管的介入等方面,鲜有研究基于整体主义视角,从互联网金融企业、消费者和金融监管机构之间的利益关系出发,分析影响互联网金融监管长效机制形成的关键因素。因此,本文试图构建互联网金融企业、消费者和金融监管机构的三方演化博弈模型,剖析互联网金融监管的动态演化过程,探讨影响互联网金融监管长效机制形成的关键因素,从而补充互联网金融监管长效机制相关研究的知识体系。
(二)演化博弈理论在互联网金融监管中应用
基于互联网金融监管中多方主体之间的利益不一致性,部分学者从博弈论的角度对互联网金融监管问题进行了深入研究。俞林等[17]基于演化博弈建立了P2P平台、借款方、贷款方以及监管方的博弈模型,通过分析博弈中演化稳定策略的条件,提出了P2P网贷行业的监管措施。张红伟等[18]基于演化博弈探讨了互联网金融机构和监管机构之间的博弈,并分析了互联网金融监管的适度性。刘伟等[4]基于演化博弈研究了互联网金融平台监管问题,并对固定惩罚机制和动态惩罚机制下互联网金融平台的监管策略进行了比较。何奇龙等[19]从演化博弈视角分析了监管部门和众筹平台的博弈演化过程,通过对均衡点稳定性的分析,提出了促进众筹平台合规经营的建议。高宇等[20]探讨了新兴金融创新模式监管政策体系建设的动态调整依据及规律。邓春生[21]建立了监管机构、P2P平台和借款人之间的三方博弈模型,剖析了P2P网贷行业问题产生的本质机理,并提出了完善P2P网络借贷监管制度的建议。李冬冬等[22]建立了自律监管平台、网贷平台和平台客户三方主体的博弈模型,探讨了不同约束情境下模型的演化均衡状态及关键因素的影响。彭可等[5]将中国P2P网络借贷市场的监管机制分为监管粗放与监管密集两个阶段,通过构建演化博弈模型分析了监管强度对企业经营行为和市场结构的影响。可以看出,博弈分析方法在研究互联网金融监管问题方面的适用性已经被众多学者验证。然而,鲜有研究将其应用于分析互联网金融监管的长效机制。互联网金融监管长效机制的形成需要一个过程,互联网金融企业、消费者与金融监管机构会根据形势的变化调整自身策略,经过长期演化,最终达到均衡状态。因此,演化博弈论较为适合研究互联网金融监管的动态演化及长效机制构建问题。
综上,互联网金融的监管机制已在学术界引起广泛关注,学术界从理论层面对互联网金融的监管进行了较为充分的研究,且博弈分析方法在互联网金融监管领域得到了广泛应用。然而,已有文献对中国互联网金融监管的演化过程、长效机制的形成及其关键影响因素等研究明显存在不足。有鉴于此,本文通过构建互联网金融企业、消费者与金融监管机构的三方演化博弈模型,对三方主体策略选择的演化路径与稳定性进行分析,讨论不同约束情境下系统演化均衡状态及其关键影响因素,揭示有限理性下三方主体间行为策略关系与动态演化机理,为中国互联网金融监管的长效机制构建提供理论依据和决策参考。
互联网金融监管长效机制的形成涉及多个利益相关群体,诸如互联网金融企业、消费者以及金融监管机构等,这些群体间的博弈会影响互联网金融监管的演化进程。首先,互联网金融市场乱象的形成有金融监管机构干预的原因,金融监管机构的包容性监管政策虽然一定程度上促进了互联网金融行业的繁荣,但也在一定程度上造就了互联网金融行业无序发展的现象,因此互联网金融监管长效机制的形成客观上需要金融监管机构调整监管策略。其次,随着互联网金融监管政策的变化,互联网金融企业需要对政策进行理解、内化,最终形成内部化的规章制度,以确保企业的合规经营。最后,互联网金融监管是否有效的准则之一是消费者的权益是否得到有效保障,且在互联网与金融融合的背景下,消费者可以通过有奖检举、网上举报以及网上申诉等方式直接参与互联网金融监管,因此消费者在构建互联网金融监管长效机制过程中发挥着重要作用。总之,在中国目前的互联网金融监管政策背景下,互联网金融监管长效机制的形成不仅需要金融监管机构自身调整监管策略,互联网金融企业的经营策略以及消费者的参与程度均会对其产生重要影响。为此,本文基于演化博弈理论,通过构建互联网金融企业、消费者和金融监管机构的三方演化博弈模型,分析互联网金融企业、消费者和金融监管机构的行为策略选择,剖析互联网金融监管的动态演化过程,探讨影响互联网金融监管长效机制形成的关键因素。
(一)研究假设
本文结合中国互联网金融监管的实际历程构建三方演化博弈模型,并提出以下假设:
假设1:博弈过程中的行为主体包括互联网金融企业、消费者以及金融监管机构。互联网金融企业为消费者提供投资产品,且接受金融监管机构的监管以及消费者的监督;消费者通过互联网金融企业进行投资,且可通过举报、申诉等方式对互联网金融企业的违规经营行为进行约束;金融监管机构对互联网金融企业进行监管并通过制定惩罚机制以及引导消费者参与监管等方式对互联网金融企业的行为进行约束。
假设2:三方博弈主体均为有限理性,即互联网金融企业、消费者和金融监管机构不能在一次博弈中达到最优均衡,只能通过学习和观察多段调整策略达到最优均衡。
假设3:互联网金融企业的策略集合为{合规经营,违规经营},其采取“合规经营”策略的比例为x,采取“违规经营”策略的比例为1-x;消费者的策略集合为{参与监管,不参与监管},其采取“参与监管”策略的比例为y,采取“不参与监管”策略的比例为1-y;金融监管机构的策略集合为{积极监管,消极监管},其采取“积极监管”策略的比例为z,采取“消极监管”策略的比例为1-z。
假设4:当金融监管机构采取“消极监管”策略时,不能发现互联网金融企业的违规行为;当采取“积极监管”策略时,其监管成功率为β(0≤β≤1)。此外,当消费者参与互联网金融监管时,会提高金融监管机构的监管成功率,此时金融监管机构的监管成功率为α(0≤β<α≤1)。
在模型假设的基础上,针对互联网金融企业、消费者和金融监管机构在策略选择过程中考虑的主要因素,对模型中参数进行定义,各参数的符号及其含义见表1。
表1 模型中参数的符号和含义
(二)三方主体行为策略演化博弈模型
根据前文模型假设以及参数设定,可得互联网金融企业、消费者以及金融监管机构三方演化博弈的收益矩阵,如表2所示。
表2 三方博弈主体的收益矩阵
根据表2中三方博弈主体的具体收益可得互联网金融企业采取“合规经营”策略的期望收益为
UE1=yz[-CE1+ψE1-P(1+i)]+y(1-z)·
[-CE1+ψE1-P(1+i)]+(1-y)z[-CE1-P(1+i)]+
(1-y)(1-z)[-CE1-P(1+i)]
(1)
互联网金融企业采取“违规经营”策略的期望收益为
UE2=yz[-CE2-αF-αθP(1+i)-ψE2]+y(1-z)·
(-CE2-ψE2)+(1-y)z[-CE2-βF-βθP(1+i)]+
(1-y)(1-z)(-CE2)
(2)
互联网金融企业的平均期望收益为
(3)
以互联网金融企业采取“合规经营”策略所占比例为例,可将互联网金融企业的复制动态方程表示为
[βF+βθP(1+i)]z+(α-β)[F+θP(1+i)]yz+
CE2-CE1-P(1+i)}
(4)
消费者采取“参与监管”策略的期望收益为
UC1=xz[P(1+i)+RC-CC]+x(1-z)·
[P(1+i)-CC]+(1-x)z[-α(1-θ)P(1+i)+
RC-CC]+(1-x)(1-z)[-P(1+i)-CC]
(5)
消费者采取“不参与监管”策略的期望收益为
UC2=xzP(1+i)+x(1-z)P(1+i)+(1-x)z·
[-β(1-θ)P(1+i)]+(1-x)(1-z)[-P(1+i)]
(6)
消费者的平均期望收益为
(7)
因此,采用“参与监管”策略的消费者的复制动态方程可以表示为
{[RC-(α-β)(1-θ)P(1+i)]z+
(α-β)(1-θ)P(1+i)xz-CC}
(8)
金融监管机构采取“消极监管”策略的期望收益为
UR2=xy(-CR2+ψW1-ψR2)+x(1-y)(ψW1-CR2)+
(1-x)y(-CR2-ψW2-ψR2)+
(1-x)(1-y)(-CR2-ψW2)
(9)
金融监管机构采取“积极监管”策略的期望收益为
UR1=xy(ψR1+ψW1-MR-CR1-RC)+x(1-y)·
(ψW1-MR-CR1)+(1-x)y[ψR1+αF-MR-
CR1-RC-(1-α)ψW2]+(1-x)(1-y)[βF-MR-
CR1-(1-β)ψW2]
(10)
金融监管机构的平均期望收益为
(11)
因此,采用“积极监管”策略的金融监管机构的复制动态方程可以表示为
[ψR1+ψR2+(α-β)(F+ψW2)-RC]y-[(α-β)(F+
ψW2)]xy+CR2+β(F+ψW2)-CR1-MR}
(12)
由于互联网金融企业、消费者和金融监管机构的有限理性,三方很难在一次博弈中做出最佳选择。因此,式(4)(8)(12)可以认为是一个演化过程,形成了一个三方复制动态系统。随着三方博弈迭代次数的增加,互联网金融企业、消费者和金融监管机构可以找到满足自身收益最大化的策略,最终形成演化稳定策略(ESS)。
由复制动态方程的性质可知,当三个复制动态方程满足F(x)=F(y)=F(z)=0时,整个动态系统将趋于稳定。此时互联网金融企业、消费者和金融监管机构的策略选择达到均衡。因此,三方博弈模型的均衡点为
通过求解式(13)可得,在三方复制动态系统的平衡点中存在8个纯策略Nash均衡点:E1(0,0,0),E2(1,0,0),E3(0,1,0),E4(0,0,1),E5(1,0,1),E6(1,1,0),E7(0,1,1)和E8(1,1,1)。此外,通过求解式(13)还可得三方复制动态系统的混合策略Nash均衡点。但由演化博弈理论可知,只有当复制动态系统的均衡点同时满足严格Nash均衡策略和纯策略Nash均衡时,均衡点才是系统的渐近稳定点,即演化稳定策略[23]。因此,只需分析8个纯策略Nash均衡点的稳定性即可。此外,根据李雅普诺夫稳定性理论[24],在复制动态系统平衡点的渐近稳定性可以通过分析系统的雅可比矩阵的特征值进行判定,即平衡点渐近稳定的充分必要条件是复制动态系统的雅可比矩阵的特征值均为负值。因此,可以计算三方复制动态系统的雅可比矩阵[24]如下:
(14)
J11=(1-2x){(ψE1+ψE2)y+[βF+βθP(1+i)]z+
(α-β)[F+θP(1+i)]yz+CE2-CE1-P(1+i)}
(15)
J12=x(1-x){ψE1+ψE2+
(α-β)[F+θP(1+i)]z}
(16)
J13=x(1-x){βF+βθP(1+i)+
(α-β)[F+θP(1+i)]y}
(17)
J21=y(1-y)(α-β)(1-θ)P(1+i)z
(18)
J22=(1-2y){[RC-(α-β)(1-θ)P(1+i)]z+
(α-β)(1-θ)P(1+i)xz-CC}
(19)
J23=y(1-y)[RC-(α-β)(1-θ)P(1+i)+
(α-β)(1-θ)P(1+i)x]
(20)
J31=z(1-z){-β(F+ψW2)-
[(α-β)(F+ψW2)]y}
(21)
J32=z(1-z)[ψR1+ψR2+(α-β)(F+ψW2)-
RC-(α-β)(F+ψW2)x]
(22)
J33=(1-2z){-β(F+ψW2)x+[ψR1+ψR2+(α-β)·
(F+ψW2)-RC]y-[(α-β)(F+ψW2)]xy+
CR2+β(F+ψW2)-CR1-MR}
(23)
将8个纯策略Nash均衡点代入复制动态系统的雅可比矩阵,即式(14),可得相应的均衡点特征值,见表3。
表3 雅可比矩阵特征值
由判定条件可知,均衡点E2(1,0,0),E3(0,1,0),E6(1,1,0)和E7(1,0,1)在任何条件下都不可能是复制动态系统的ESS,而当参数满足一定的条件时,均衡点E1(0,0,0),E4(0,0,1),E5(0,1,1)和E8(1,1,1)可能为系统的ESS。基于此,4个可能的演化稳定策略的稳定性条件如表4所示。
表4 4个均衡点的稳定性条件
通过对以上演化稳定策略的比较,并结合中国互联网金融监管实践可知,E8(1,1,1)是博弈系统的最优演化稳定策略,即互联网金融企业采取“合规经营”策略,消费者采取“参与监管”策略,且金融监管机构采取“积极监管”策略。此时,对于金融监管机构而言,由于其采取“积极监管”策略的收益大于采取“消极监管”策略的收益,因此金融监管机构将稳定收敛于采取“积极监管”策略。对于消费者而言,由于消费者采取“参与监管”策略的收益大于其采取“不参与监管”策略的收益,因此,消费者倾向于采取“参与监管”策略。对于互联网金融企业而言,由于金融监管机构积极监管的威慑以及声誉机制的约束,互联网金融企业将稳定收敛于采取“合规经营”策略,从而为其未来发展奠定坚实基础,以获取最大收益。此时,由于消费者的参与,互联网金融监管的成功率得到极大提升,从而对互联网金融企业起到良好约束,并最终形成稳定的互联网金融监管长效机制。
前述理论分析表明,当满足相应参数条件时,三方博弈系统存在4个演化稳定策略。为了直观地观察互联网金融企业、消费者以及金融监管机构的演化轨迹及其对关键参数的敏感性,本文参考刘伟等[4,22]的做法,采用MATLAB软件对三方参与主体的策略演化轨迹进行数值模拟,进而通过对三方博弈主体对关键参数的敏感性分析,探求影响互联网金融监管长效机制形成的关键因素。
(一)四种演化稳定策略的演化轨迹
情形1:当CR2+β(F+ψW2)-CR1-MR<0时,E1(0,0,0)是系统的演化稳定策略。为了满足参数的约束条件,设参数的初始取值如下:CE1=3,CE2=1,F=1,θ=0.2,ψE1=0.5,ψE2=1,RC=0.5,CC=1,P=5,i=0.1,CR1=5.5,CR2=3.5,α=0.8,β=0.5,ψw1=4,ψw2=6,ψR1=2,ψR2=4,MR=5。情形1的演化稳定策略的轨迹如图1(a)所示。不论互联网金融企业、消费者以及金融监管机构采取“合规经营”“参与监管”以及“积极监管”策略的初始比例为多少,博弈系统最终的演化稳定策略均为E1(0,0,0)。这主要是因为,对于互联网金融企业而言,由于金融监管机构对于互联网金融企业采取“违规经营”策略的惩罚不足和声誉机制的缺失导致互联网金融企业倾向于采取“违规经营”策略;对于消费者而言,其采取“参与监管”策略的收益小于参与成本;对于金融监管机构而言,其采取“积极监管”策略的收益不足以弥补其采取“积极监管”策略的成本。因此,互联网金融企业、消费者以及金融监管机构的演化稳定策略分别为“违规经营”“不参与监管”以及“消极监管”。
情形2:当βF+βP(1+i)+CE2-CE1-P(1+i)<0,RC-CC-(α-β)P(1+i)<0且CR2+β(F+ψW2)-CR1-MR>0时,均衡点E4(0,0,1)是博弈系统的演化稳定策略。为了满足参数的约束条件,设参数的初始取值为:CE1=3,CE2=1,F=2,θ=0.2,ψE1=0.5,ψE2=1,RC=1,CC=1,P=5,i=0.1,CR1=5.5,CR2=3.5,α=0.8,β=0.5,ψw1=4,ψw2=9,ψR1=3,ψR2=5,MR=3。情形2的演化稳定策略的轨迹如图1(b)所示。互联网金融企业采取“合规经营”策略的比例,消费者采取“参与监管”策略的比例随着博弈的迭代演化而不断减少,并最终收敛于0,而金融监管机构采取“积极监管”的比例不断增加,并最终收敛于1。在此情形下,互联网金融企业采取“违规经营”策略的原因与情形1相似。对于消费者而言,由于金融监管机构对消费者的奖励不足以抵消消费者采取“参与监管”策略的成本,因此消费者仍会采取“不参与监管”策略。然而,由于此时互联网金融企业的违规经营带来了较大社会福利损失,这使得金融监管机构采取“消极监管”策略的损失过大,因此金融监管机构更愿意采取“积极监管”策略。
情形3:当ψE1+ψE2+αF+αP(1+i)+CE2-CE1-P(1+i)<0,RC-CC-(α-β)P(1+i)>0和ψR1+ψR2+α(F+ψW2)-RC+CR2-CR1-MR>0时,均衡点E5(0,1,1)为博弈系统的演化稳定策略。为了满足参数的约束条件,设参数的初始取值如下:CE1=4,CE2=1,F=2,θ=0.2,ψE1=0.5,ψE2=1,RC=3,CC=1,P=5,i=0.1,CR1=5.5,CR2=3.5,α=0.8,β=0.5,ψw1=4,ψw2=6,ψR1=3,ψR2=5和MR=2。情形3的演化稳定策略的轨迹如图1(c)所示。此时,金融监管机构会因自身收益增加而采取“积极监管”策略,消费者也会因收益的增加而采取“参与监管”策略。然而,由于金融监管机构没有制定合理的处罚,强监管导致互联网金融企业合规成本的增加,以及声誉机制的不成熟,因此互联网金融企业最终仍会采取“违规经营”策略。
情形4:当ψE1+ψE2+αF+αP(1+i)+CE2-CE1-P(1+i)>0,CC-RC<0且ψR1+ψR2-RC+CR2-CR1-MR>0时,均衡点E8(1,1,1)为博弈系统的演化稳定策略。为了满足参数的约束条件,设参数的初始取值如下:CE1=3,CE2=1,F=5,θ=0.2,ψE1=2,ψE2=3,RC=3,CC=1,P=5,i=0.1,CR1=5.5,CR2=3.5,α=0.8,β=0.5,ψw1=4,ψw2=6,ψR1=3,ψR2=5,MR=2。情形4的演化稳定策略的轨迹如图1(d)所示。此时,互联网金融企业采取“合规经营”策略的比例、消费者采取“参与监管”策略的比例、金融监管机构采取“积极监管”策略的比例不断上升,最终收敛于1。在此情形下,随着金融监管机构为消费者提供参与监管途径的成本的降低,以及社会公信力的提升,金融监管机构最终将稳定收敛于“积极监管”策略。此外,由于较高的参与奖励,消费者也将收敛于采取“参与监管”策略。最后,在金融监管机构的积极监管以及消费者的配合下,若互联网金融企业采取“违规经营”策略,则不仅会受到相应惩罚,还将蒙受巨大声誉损失,这会对互联网金融企业的长远发展带来极大破坏,因此互联网金融企业最终将收敛于采取“合规经营”策略。
(二)参数敏感性分析
由前述分析可知,均衡点E8(1,1,1)为三方博弈系统的最优演化稳定策略,而演化稳定策略的形成有赖于三方博弈模型参数的取值。为了直观地说明相关参数的变化对三方演化博弈稳定状态的影响,本文采用数值模拟的方法探讨互联网金融企业、消费者以及金融监管机构对一些关键参数的敏感性。由于互联网金融监管长效机制的目标在于约束互联网金融企业的“违规经营”行为,而只有在情形4的参数设置条件下,博弈系统才会向形成长效机制的方向演化。因此,本文在对互联网金融监管长效机制进行分析的过程中采用了情形4的参数设置。需要注意的是,前文分析表明三方博弈主体策略选择的初始比例会影响三方博弈的演化速度,但不会改变演化稳定状态。因此,不失一般性,在接下来的参数敏感性分析中,令三方博弈主体初始策略选择比例分别为x0=y0=z0=0.5。此外,在讨论某个参数的敏感性时,保持其他参数不变。
本文探讨的关键参数为:互联网金融企业采取“合规经营”策略的成本(CE1),金融监管机构对互联网金融企业的惩罚(F),互联网金融企业的声誉机制(ψE1,ψE2),金融监管机构对消费者采取“参与监管”策略的奖励(RC),消费者采取“参与监管”策略的成本(CC),金融监管机构社会公信力的提升(ψR1),金融监管机构为消费者提供参与监管途径的成本(MR)。
1.互联网金融企业采取“合规经营”策略的成本
为了探究三方博弈主体对互联网金融企业采取“合规经营”策略的成本的敏感性,令CE1分别为1、2、3、4、5、6,三方博弈主体的演化轨迹如图2所示。由图2(a)可知,当互联网金融企业采取“合规经营”策略的成本较低时,其采取“合规经营”策略的意愿较高。然而随着合规成本的提高,互联网金融企业采取“合规运营”策略的演化速率会减慢,当合规成本超过一定阈值时,互联网金融企业则会由采取“合规经营”策略转变为采取“违规经营”策略。由图2(b)可知,随着互联网金融企业合规成本的增加,尽管消费者最终仍会采取“参与监管”策略,但达到均衡状态的时间将会变长。由图2(c)可知,随着互联网金融企业合规成本的增加,金融监管机构采取“积极监管”策略的速度变快。
图2 三方博弈主体对互联网金融企业采取“合规经营”策略成本的敏感性
2.金融监管机构对互联网金融企业采取“违规经营”策略的处罚
为了探究三方博弈主体对金融监管机构对互联网金融企业采取“违规经营”策略的处罚的敏感性,令F分别为1、2、3、4、5、6,三方博弈主体的演化轨迹如图3所示。由图3(a)可知,如果处罚额度制定的较低,互联网金融企业最终会采取“违规经营”策略,随着处罚逐渐增加,互联网金融企业的策略选择会发生改变,最终趋向于采取“合规经营”策略,并且随着处罚额度的增加,互联网金融企业的收敛速度将会大幅提高。由图3(b)可知,随着处罚的增加,消费者采取“参与监管”策略的演化速度将加快。由图3(c)可知,随着处罚额度的增加,金融监管机构采取“积极监管”策略的速度也将加快,但是与互联网金融企业以及消费者相比,这种效果并不明显。
图3 三方博弈主体对金融监管机构对互联网金融企业采取“违规经营”策略处罚的敏感性
3.互联网金融企业的声誉效应
为了探究三方博弈主体对互联网金融企业采取“合规经营”策略的声誉收益的敏感性,令ψE1分别为0.5、1、1.5、2、2.5、3,三方博弈主体的演化轨迹如图4所示。由图4(a)和图4(b)可知,随着声誉收益的增加,互联网金融企业和消费者采取“合规经营”和“参与监管”策略的收敛速度也将加快,且消费者先于互联网金融企业收敛至1。然而,如图4(c)所示,几乎重叠的曲线表明,互联网金融企业的声誉收益对于金融监管机构的策略选择几乎没有影响。这表明,当金融监管机构采取“积极监管”策略时,消费者在金融监管机构的引导下开始逐步参与互联网金融监管,此时互联网金融企业采取“合规经营”策略的声誉收益会加速其向采取“合规经营”策略的方向演化,从而促进互联网金融监管长效机制的形成。
图4 三方博弈主体对互联网金融企业声誉收益的敏感性
为了探究三方博弈主体对互联网金融企业采取“违规经营”策略的声誉损失的敏感性,令ψE2分别为0、2、2.5、3、3.5、4,三方博弈主体的演化轨迹如图5所示。如图5(a)所示,如果互联网金融企业采取“违规经营”的声誉损失较低(如ψE2=0),则其倾向于采取“违规经营”策略。随着声誉损失的增加,当超过一定的阈值时,互联网金融企业将会改变自身策略,倾向于采取“合规经营”策略。这表明,当不存在声誉损失时,即使金融监管机构和消费者分别采取“积极监管”和“参与监管”策略,互联网金融企业依然会向采取“违规经营”策略的方向演化。因此,声誉损失对于互联网金融监管长效机制的形成必不可少。如图5(b)所示,随着互联网金融企业声誉损失的增加,消费者采取“参与监管”策略的时间也会缩短。如图5(c)所示,与互联网金融企业的声誉收益类似,其声誉损失对金融监管机构的策略选择也几乎没有影响。
图5 三方博弈主体对互联网金融企业声誉损失的敏感性
4.金融监管机构对消费者参与监管的奖励
为了探究三方博弈主体对消费者参与监管的奖励的敏感性,令RC分别为0、1、2、3、4、5,三方博弈主体的演化轨迹如图6所示。从中可知,金融监管机构对消费者参与监管的奖励对互联网金融企业、消费者以及金融监管机构的策略选择均具有较为显著的影响。如图6(a)所示,随着金融监管机构对消费者参与监管的奖励的增加,互联网金融企业将会发生策略改变,由违规经营逐渐转变为合规经营。如图6(b)所示,消费者对奖励的敏感性与互联网金融企业类似,但其策略发生改变的阈值小于互联网金融企业,当金融监管机构对消费者参与监管的奖励超过阈值时,消费者将会采取“参与监管”策略,且随着奖励的增加,其策略收敛的速度加快。如图6(c)所示,金融监管机构对奖励的敏感性与消费者恰恰相反,当金融监管机构对消费者参与监管的奖励超过一定阈值时,金融监管机构将会倾向于采取“消极监管”策略。这表明,当金融监管机构对消费者的“参与监管”策略进行奖励时,会对消费者产生较大激励,促使其策略选择的方向发生改变,并快速收敛于采取“参与监管”策略。然而,较高的奖励意味着金融监管机构的成本负担加重,会迫使金融监管机构采取“消极监管”策略。因此,合理的奖励机制有助于形成金融监管机构与消费者混合监管的局面,从而促进互联网金融监管长效机制的形成。
图6 三方博弈主体对金融监管机构对消费者参与监管的奖励的敏感性
5.消费者参与监管的成本
为了探究三方博弈主体对消费者参与监管的成本的敏感性,令CC分别为0、0.5、1、1.5、2、4,三方博弈主体的演化轨迹如图7所示。由图7(a)和图7(b)可知,随着消费者参与监管的成本的增加,互联网金融企业和消费者将会发生策略改变,互联网金融企业将会由采取“合规经营”策略转变为采取“违规经营”策略,消费者则会由采取“参与监管”策略转变为采取“不参与监管”策略,且成本越高,双方收敛于0的速度越快。此外,由图7(c)可知,随着消费者参与监管成本的增加,尽管金融监管机构最终依然会采取“积极监管”策略,但是其策略达到稳定的时间会在一定程度上变长。这表明,消费者参与监管的成本会直接决定消费者的策略选择,当成本过高时,消费者会倾向于采取“不参与监管”策略。此时,声誉机制将不复存在,互联网金融企业将倾向于采取“违规经营”策略。因此,有效降低消费者参与监管的成本有助于互联网金融监管长效机制的形成。
图7 三方博弈主体对消费者参与监管的成本的敏感性
6.金融监管机构的社会公信力提升
为了探究三方博弈主体对金融监管机构的社会公信力提升的敏感性,令ψR1分别为0、1、2、3、4、5,三方博弈主体的演化轨迹如图8所示。如图8(a)和图8(b)所示,互联网金融企业和消费者对金融监管机构社会公信力提升的敏感性较弱。如图8(c)所示,金融监管机构对社会公信力提升的敏感性较强,当金融监管机构的社会公信力提升较小时,其将倾向于采取“消极监管”策略,随着社会公信力提升的增加,金融监管机构采取“积极监管”策略的意愿增强,当社会公信力提升超过一定的阈值时,金融监管机构的策略选择会发生改变,由消极监管转变为积极监管,且社会公信力提升越大,其策略收敛于1的速度越快。由于社会公信力损失与社会公信力提升的敏感性分析相类似,所以此处不再赘述。
图8 三方博弈主体对金融监管机构社会公信力提升的敏感性
7.金融监管机构为消费者提供参与监管途径的成本
为了探究三方博弈主体对金融监管机构为消费者提供参与监管途径的成本的敏感性,令MR分别为1、2、3、4、5、8,三方博弈主体的演化轨迹如图9所示。当金融监管机构为消费者提供参与监管途径的成本较低时,互联网金融企业、消费者和金融监管机构将分别倾向于采取“合规经营”“参与监管”和“积极监管”策略。随着金融监管机构为消费者提供参与监管途径成本的提高,三方博弈主体的策略趋于稳定的时间将会增加,当成本过大,如MR=8时,互联网金融企业、消费者和金融监管机构的策略选择均会发生改变,即互联网金融企业的策略由“合规经营”转变为“违规经营”,消费者的策略由“参与监管”转变为“不参与监管”,金融监管机构的策略由“积极监管”转变为“消极监管”。这表明,金融监管机构为消费者提供参与监管途径的成本是决定互联网金融监管长效机制形成的关键因素,当成本过高时,金融监管机构将不会为消费者提供参与监管的途径,消费者也无法有效参与监管,则互联网金融企业的违规行为将屡禁不止。因此,有效降低金融监管机构为消费者提供参与监管途径的成本将有助于互联网金融监管长效机制的形成。
图9 三方博弈主体对金融监管机构为消费者提供参与监管成本的敏感性
(三)结果讨论
从博弈结果的稳定性条件和敏感性分析可知,影响金融监管机构“积极监管”策略选择的关键因素主要包括其积极监管的社会公信力提升以及为消费者提供参与互联网金融监管途径的成本。这表明,监管的收益提升对于金融监管机构的积极监管策略存在重要影响,此结论与邓春生[21]的结论一致,该研究也指出提高监管收益对金融监管机构策略影响的重要性。此外,本文研究结论表明对消费者参与监管的奖励以及为消费者提供参与监管途径的成本对金融监管机构的策略选择也存在重要影响;影响消费者“参与监管”策略选择的关键因素主要包括其参与互联网金融监管的成本和奖励,以及金融监管机构为消费者提供参与监管的成本。这表明,消费者是否参与互联网金融监管主要取决于参与机制设置的合理性以及是否具有畅通的参与渠道;影响互联网金融企业“合规经营”策略选择的关键因素主要分为正式制度影响和非正式制度影响两部分。其一,是金融监管机构的正式制度的影响,即互联网金融企业合规经营的成本、金融监管机构对互联网金融企业违规经营的处罚,这与刘伟等[4,22]的研究结论一致,他们同样得出惩罚机制对于互联网金融企业监管的重要作用。其二,本文得出非正式制度的构建对于约束互联网金融企业的违规行为也具有重要影响,金融监管机构可通过引导消费者参与监管,形成互联网金融企业的声誉机制从而遏制互联网金融企业的违规行为,这不同于刘伟等[4,22]的研究。
前述结果表明,情形4的参数设置条件,有助于促进中国互联网金融监管长效机制的形成,即互联网金融企业采取“合规经营”策略,消费者采取“参与监管”策略,且金融监管机构采取“积极监管”策略。但是,不同的参数取值会影响互联网金融监管长效机制形成的进程。采用情形4中的参数设置,可得中国互联网金融监管的动态演化进程如图10所示。结合中国互联网金融的监管实践,可将中国互联网金融监管的演化过程大致分为三个阶段:初始阶段、过渡阶段和成熟阶段。
图10 互联网金融监管的动态演化进程
初始阶段:金融监管机构采取“积极监管”策略的比例迅速上升并趋于稳定,消费者采取“参与监管”策略的比例则平缓上升,而互联网金融企业采取“合规经营”策略的比例则先下降后上升。此轨迹与中国互联网金融监管初始阶段的变化相一致。当互联网金融领域违规经营行为盛行造成大量的社会损失时,金融监管机构意识到采取“积极监管”策略的重要性,开始逐步重视互联网金融领域的监管,如中国于2014年开始频繁发布关于互联网金融监管的相关文件[25]。在金融监管机构的严格监管下,大批互联网金融企业遭遇合规压力而出现大面积爆雷现象。随着监管细则的不断完善,爆雷现象逐渐减少,互联网金融企业开始向合规经营方向转变。此外,金融监管机构开始逐步引导消费者参与互联网金融监管,如《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》指出要“构建在线争议解决、现场接待受理、监管部门受理投诉、第三方调解以及仲裁、诉讼等多元化纠纷解决机制”。消费者因此也开始逐步参与到互联网金融监管之中。
过渡阶段:金融监管机构仍然采取“积极监管”策略,消费者采取“参与监管”策略的比例进一步上升并逐步趋于稳定,互联网金融企业采取“合规经营”的比例也进一步上升。这主要是因为金融监管机构在不断完善正式监管制度的同时,意识到非正式制度对互联网金融监管的重要作用,开始进一步完善消费者参与监管的途径并为消费者参与互联网金融监管提供奖励。这与中国于2016年3月成立互联网金融协会,并逐步发挥互联网金融协会的监督管理,连接监管机构与消费者的纽带作用相一致。如《互联网金融风险专项整治工作实施方案》中明确指出,建立举报和“重奖重罚”制度,由中国互联网金融协会设立举报平台,鼓励通过“信用中国”网站等多渠道举报,为互联网金融监管提供线索。消费者在合适的奖励机制以及通畅的参与渠道下逐步收敛于采取“参与监管”策略,并开始发挥监督作用,与金融监管机构形成合力。此时,在金融监管机构和消费者的共同约束下,互联网金融企业若采取“违规经营”策略不仅会受到金融监管部门处罚,而且会遭受重大声誉损失,而采取“合规经营”策略则可获得潜在发展机会,因此互联网金融企业也逐步收敛于采取“合规经营”策略。这与中国互联网金融于2020年底基本转入常规监管[25]的现象相一致。
成熟阶段:金融监管机构采取“积极监管”策略,消费者采取“参与监管”策略和互联网金融企业采取“合规经营”策略的比例最终稳定收敛于1。由前述分析可知,由于互联网金融“专项整治”的规则“发现”和“生成”功能[25],在处理互联网金融违规企业的过程中逐步细化完善了互联网金融监管规则并畅通了消费者参与互联网金融监管的渠道,形成了较为完备的正式与非正式监管制度。在此情境下,需及时总结提炼经验,形成制度规则,促使互联网金融监管向成熟阶段转变,形成互联网金融监管的长效机制。
由前述分析可知,中国互联网金融监管正处于由过渡阶段到成熟阶段的关键时期,其演化进程取决于互联网金融企业、消费者以及金融监管机构的共同作用。其中,金融监管机构正式监管规则的重构是互联网金融监管长效机制得以形成的源动力。金融监管机构对消费者参与途径的完善,消费者监督意识的不断提高,可促使博弈主体的策略选择与演化进程发生显著变化,改变互联网金融监管的结构,形成正式监管与非正式监管的混合监管局面。在金融监管机构与消费者的共同约束下,可促使互联网金融企业由被动合规者向主动合规者身份转变,最终实现互联网金融的长效监管。因此,以监管结构转变、互动关系调整以及资源配置优化为主要内容的监管策略是中国互联网金融监管长效机制建设的应然走向。
本文结合中国互联网金融的监管历程,通过建立包含互联网金融企业、消费者和金融监管机构的三方演化博弈模型,探讨了中国互联网金融监管的动态演化过程,并分析了关键因素对互联网金融监管长效机制建立的影响。本文的主要研究结论如下:
第一,三方演化博弈具有4个演化稳定策略,博弈系统的演化轨迹依赖博弈支付矩阵以及参数的取值。从中国互联网金融监管的实践来看,E8(1,1,1)为三方演化博弈的最优均衡点,即互联网金融企业采取“合规经营”策略,消费者采取“参与监管”策略,金融监管机构采取“积极监管”策略。第二,影响三方博弈主体策略选择的关键因素具有显著差异。互联网金融企业的策略选择主要受其合规经营的成本、金融监管机构对互联网金融企业违规经营的处罚,以及声誉机制的影响;消费者的策略选择主要受其参与互联网金融监管的成本和奖励,金融监管机构为消费者提供参与监管的成本影响;金融监管机构的策略选择受其对消费者的奖励、为消费者提供参与互联网金融监管途径的成本,以及积极监管的社会公信力提升的影响。第三,互联网金融企业、消费者和金融监管机构之间的动态博弈使得中国互联网金融监管具有明显的阶段性特征,通过金融监管机构正式监管制度的不断完善以及声誉机制等非正式监管制度的不断成熟,形成正式监管与非正式监管的混合监管局面,可以实现互联网金融的长效监管。基于以上研究结论,本文提出如下政策建议:
第一,在坚持金融监管机构主导地位的前提下,主动向互联网金融企业、行业协会以及消费者等利益相关者让渡部分权力,调整互联网金融监管的结构。一是赋予互联网金融企业参与、表达和协商的权利,激发其内在合规的积极性和主动性;二是建设消费者委员会制度,制定其参与监管的标准与程序,从源头上拓宽消费者参与互联网金融监管的渠道;三是鉴于行业协会可在金融监管机构与消费者之间发挥桥梁作用,因此金融监管机构应推动成立多样化的互联网金融相关行业协会,发挥其在监管机构与互联网金融企业及消费者之间的协调机能,畅通消费者参与监管的渠道,为消费者参与互联网金融监管提供制度化保障。
第二,调整不同主体之间的互动关系,建立混合监管机制。一是推动互联网金融企业从传统的受监管者、被动受罚者向积极参与者、主动守法者的角色转变,鼓励互联网金融企业将监管规则纳入企业的管理与决策之中,自觉践行合规发展理念;二是设计合理的奖励机制,提高消费者参与监管的积极性,从而形成混合监管格局;三是金融监管机构在制定和实施监管政策时应更多倾听、考虑互联网金融企业以及消费者等主体的诉求,对其意见加以积极考虑。
第三,鉴于互联网金融的科技属性,优化监管资源配置,提升互联网金融监管效能。一是互联网金融企业应凭借其技术优势,通过对涉及监管的相关信息进行有效分析处理,为监管决策提供技术支持;二是大力发展电子政务,降低消费者等主体参与监管的成本,充分发挥其信息搜集、责任感等正式与非正式资源优势,为监管者提供充分的信息资源;三是金融监管机构可通过开展监管科技的应用,有效对接技术与规则体系,建立实时动态的合规性评估机制,及时做出互联网金融企业是否合规的判断。
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