基於(yu) 信息不對稱理論研究互聯網金融是一個(ge) 新的視角。目前，各種互聯網金融模式的創新，實質是運用技術手段緩解信息不對稱的探索。從(cong) 未來發展趨勢看，互聯網技術進步突飛猛進，與(yu) 各個(ge) 領域的融合不斷加深，互聯網金融緩解信息不對稱的功能和作用會(hui) 越來越強大。互聯網金融根本上靠的是數據，促進數據開放共享至關(guan) 重要。建議把政府和市場這兩(liang) 隻手的作用都發揮好，一方麵推動數據確權，統一標準，加大公共數據開放力度；另一方麵，培育數據交易市場，把海量數據中蘊藏的巨大價(jia) 值激活並充分挖掘出來。
　　互聯網金融從(cong) 一出現就備受爭(zheng) 議，爭(zheng) 議的焦點在於(yu) 這樣一個(ge) 新生事物到底有沒有生命力，究竟何去何從(cong) 。透過現象看本質，互聯網和金融都有助於(yu) 緩解信息不對稱，互聯網金融作為(wei) 兩(liang) 者融合的產(chan) 物，在這方麵潛力更大。伴隨著利率市場化等金融改革的推進以及監管措施的完善，互聯網金融“鑽政策空子”的套利空間大大壓縮，而基於(yu) 互聯網強大信息處理能力的資金配置效率將不斷提升。互聯網金融的生命力正在於(yu) 此。
　　進入互聯網時代，緩解信息不對稱有了更好的條件
　　兩(liang) 百多年前，現代經濟學的鼻祖亞(ya) 當·斯密提出，市場恰似一隻“看不見的手”，通過價(jia) 格機製、供求機製和競爭(zheng) 機製，支配著市場主體(ti) 優(you) 化自身決(jue) 策，引導社會(hui) 資源朝著最有效率的方向配置。20世紀50年代，美國經濟學家阿羅和德布勒運用數學方法論證了這個(ge) 經濟思想。然而，他們(men) 的理論有一個(ge) 缺陷，那就是假設消費者和生產(chan) 者擁有的信息是完整的，市場環境是理想化的。而現實並非如此。如不同行業(ye) 從(cong) 業(ye) 主體(ti) 之間存在較高的信息壁壘，“隔行如隔山”；供求雙方對產(chan) 品信息的了解存在巨大差異，“買(mai) 的沒有賣的精”。這就導致市場信息分布不對稱，掌握信息比較充分的一方，往往處於(yu) 有利的地位，而不掌握信息或信息貧乏的一方，則處於(yu) 不利地位。金融領域的騙貸、騙保等現象，就是資金需求方極力掩蓋自身的不利信息，乃至提供虛假信息，而資金供給方未能識別造成的。由此可見，信息不對稱嚴(yan) 重影響資源配置效率，導致市場失靈，很多原本可以實施的市場交易無法完成。
　　為(wei) 了緩解信息不對稱問題，20世紀70年代美國經濟學家阿格洛夫、斯蒂格利茨和斯彭斯展開了係列研究，並因“對不對稱信息市場理論做出的拓荒性貢獻”共同獲得2001年諾貝爾經濟學獎。作為(wei) 博弈論的應用和製度經濟學的理論基礎，信息經濟學逐漸發展起來。從(cong) 研究成果看，信息不對稱主要造成兩(liang) 類後果：一是交易達成前隱藏信息，導致“逆向選擇”。例如，在吸收公眾(zhong) 存款方麵，合法金融機構按照國家核定的存款利率區間吸收存款，而非法金融機構或個(ge) 人高息攬存，部分公眾(zhong) 因信息不對稱，轉而選擇非法金融機構，出現“劣幣驅逐良幣”現象。二是交易達成後隱藏行動，導致道德風險。例如，由於(yu) 被保險人與(yu) 保險公司間信息的不對稱，造成車主在買(mai) 過車險後疏於(yu) 保養(yang) ，使保險公司賠不勝賠。再如，借款人對借入資金的使用效益漠不關(guan) 心，不負責任，致使借入資金發生損失等。
　　國內(nei) 外研究者對解決(jue) 信息不對稱問題開出了一些藥方。針對“逆向選擇”問題，一種方法是通過可觀察的行為(wei) 或特征，來傳(chuan) 遞機構或產(chan) 品的確切信息。如通過各類行政許可、第三方評價(jia) 和客戶讚譽，來標示機構資質和能力。另一種方法是科學設計麵向不同客戶群體(ti) 的產(chan) 品類型，通過客戶購買(mai) 行為(wei) ，自動揭示客戶風險類型。如同時提供低保費低保額、高保費高保額的保險產(chan) 品，驅使高風險客戶購買(mai) 高風險保單。針對道德風險問題，重點是加強事中事後監督和管理，調動交易對象的積極性，整合各方麵信息，確保交易達成後主體(ti) 行為(wei) 不偏離合同約定的內(nei) 容。
　　總體(ti) 來看，信息不對稱會(hui) 顯著增大交易成本，抑製市場交易和經濟金融發展。緩解信息不對稱需要完善製度，加強監管，但這本身也要花費成本。在現實中，很多金融機構為(wei) 應對信息不對稱可能造成的道德風險，普遍采用了抵押貸款的方式。這種做法看似減少了風險，實際上與(yu) 金融機構本身經營管理風險的職責相悖，也使抵押品不足的中小企業(ye) 難以獲得資金支持。
　　製度經濟學告訴我們(men) ，技術創新可以帶來製度創新，往往能解決(jue) 許多管理的難題。如交通監控係統有效治理了違章問題，電子政務對於(yu) 提高效能、減少尋租發揮了積極作用，等等。互聯網金融的業(ye) 務流程畢竟在網上，從(cong) 平台的運營到用戶的信息和行為(wei) ，從(cong) 申請、撮合、交易到支付等各個(ge) 環節，都是留痕的、可追溯的。當前，以寬帶傳(chuan) 輸、移動互聯、雲(yun) 計算、大數據和社交網絡為(wei) 標誌，互聯網進入了新時代，越來越多的人類活動從(cong) 線下向線上遷移，“數字化生存”正在成為(wei) 現實。這一變革拉近了人與(yu) 人、商家與(yu) 客戶的距離，大大緩解了信息不對稱的影響。主要表現在：一是降低信息搜尋成本。互聯網“一點接入，全球訪問”的特性，為(wei) 廣大消費者“貨比三家”提供了極大便利。二是促進信息跨地域跨主體(ti) 對接。互聯網24小時不間斷運行，能夠將信息的傳(chuan) 播範圍擴大到極致，資金供需之間的信息壁壘被打通，使直接融資成為(wei) 可能。三是強化自律誠信。由於(yu) 信息存儲(chu) 成本大幅下降，存儲(chu) 店家交易、網民瀏覽、購物等市場行為(wei) 成為(wei) 可能，網上交易糾紛、網民消費體(ti) 驗、受騙經曆等信息將被記錄下來，存留在網上。這將倒逼線上、線下企業(ye) 珍惜聲譽，規範自身行為(wei) ，不斷提升誠信水平。
　　各種互聯網金融模式的創新，實質是運用技術手段緩解信息不對稱的探索
　　第三方支付整合資金流（銀行）、信息流（交易訂單）和物流訂單（物流公司），成功地解決(jue) 了電子商務交易信用中介擔保問題。支付寶第三方擔保交易模式是通過支付機構預先歸集賣家支付的貨款，待客戶收貨確認後，再將資金轉入賣家賬戶。其流程是：（1）買(mai) 方拍下商品並付款給支付寶；（2）支付寶通知賣方發貨；（3）買(mai) 方收到貨物確認付款；（4）支付寶將貨款轉給賣方。如果買(mai) 賣雙方以及物流任何一個(ge) 環節出現問題，支付寶都會(hui) 暫停付款，從(cong) 而保障了買(mai) 賣雙方的權益。由此可見，支付寶實際上扮演了中間人角色。更重要的是，第三方支付作為(wei) P2P、眾(zhong) 籌、理財等其他互聯網金融業(ye) 態以及公共事業(ye) 等領域服務的資金支付渠道，留存了大量的交易信息，在解決(jue) 信息不對稱方麵還有很大潛力可挖。
　　網絡小貸運用電子商務交易數據，實現了網上商戶和消費者信用貸款。阿裏小貸運用從(cong) 淘寶、天貓、支付寶等一係列平台獲取的數據，包括賣家會(hui) 員的交易量、活躍度、用戶滿意度、庫存、現金流等數據，為(wei) 他們(men) 提供無抵押、低門檻、快速便捷的融資服務。京東(dong) 的“京保貝”，通過向銀行提供供貨商的在線訂單、交易記錄等數據，降低銀行的審貸成本和放貸風險，搭建了商家、平台、銀行之間的資金對接橋梁，供貨商可以無擔保、無抵押快速獲得貸款。該業(ye) 務推出1個(ge) 月，貸款規模就超過10億(yi) 元。京東(dong) 白條基於(yu) 消費者的購物記錄提供無擔保的純信用貸款，平均單筆額度1.5萬(wan) 元，消費者可以在3～24個(ge) 月內(nei) 分期還款。
　　P2P基於(yu) 客戶信息居間撮合，促進了資金供需雙方直接對接。采取線上運營加第三方擔保模式的陸金所，放貸人通過P2P平台獲取借款人信息，簽訂借款合同，擔保公司對本金、利息擔保並進行風險審核。“人人貸”采取線上線下結合模式，通過線下發展貸款用戶、實地考察、委托線下公司進行信用評級，再將貸款信息發布在P2P平台上，供放貸人投資選擇。
　　眾(zhong) 籌通過項目篩選和信息披露，為(wei) 初創企業(ye) 提供了融資支持。眾(zhong) 籌企業(ye) 一般要求籌資人提供詳細的項目內(nei) 容、進展安排、籌資金額和期限，對投資者的回報以及必要的風險提示等信息，由平台審核、篩選上線，有的還為(wei) 籌資人和投資人提供交流互動的機會(hui) ，投資人選擇投資項目並獲得股權收益、實物等回報。2011年7月點名時間成立以來，收到13000多個(ge) 創業(ye) 提案，其中發布1500多個(ge) ，籌資成功率43%。
　　“金融超市”通過整合金融產(chan) 品信息和搜索服務，為(wei) 投資理財提供專(zhuan) 業(ye) 化谘詢服務。互聯網理財產(chan) 品種類繁多，五花八門，一般投資者很難甄選。“金融超市”運用爬蟲（爬蟲又稱為(wei) “網頁蜘蛛”，網絡機器人，是一種按照一定的規則，自動的抓取網頁信息的一段程序）技術對線下線上所有在售金融產(chan) 品信息進行遍曆（所謂遍曆，是指沿著某條搜索路線，依次對“樹”型結構中每個(ge) 結點均做一次且僅(jin) 做一次訪問，數據結構中的專(zhuan) 業(ye) 術語），建立結構化的金融產(chan) 品數據庫，為(wei) 用戶選擇理財產(chan) 品提供便捷的搜索查詢服務。“融360”網站為(wei) 用戶提供搜索的各種理財產(chan) 品上千種，其中僅(jin) 網貸投資產(chan) 品就有1萬(wan) 多款。
　　未來互聯網技術創新步伐依然很快，應用更加廣泛，緩解信息不對稱的功能和作用會(hui) 越來越強大
　　從(cong) 互聯網技術發展趨勢看，網絡傳(chuan) 輸、數據存儲(chu) 、信息處理能力繼續呈指數增長態勢。在寬帶接入方麵，用戶家庭固定寬帶接入速率正由每秒十兆、百兆為(wei) 主進入千兆時代。新一代寬帶無線基礎設施向大規模、廣覆蓋、高速率演進升級，中國即將建成全球最大的4G網絡，5G技術研發也在加快推進。在光通信方麵，單波長傳(chuan) 輸速率呈現5～7年換代演進的規律。2014年100G係統已經規模部署，400G產(chan) 業(ye) 快速成熟，預計2017年投入商業(ye) 應用。在存儲(chu) 方麵，隨著芯片工藝特別是納米技術的引入、單位存儲(chu) 密度的提升以及複合新材料的使用，未來儲(chu) 存能力還會(hui) 大幅提升。新型存儲(chu) 器每立方厘米存儲(chu) 容量可達10TB（1TB=1024GB），相當於(yu) 半個(ge) 國家圖書(shu) 館的藏書(shu) 量，信息永久存儲(chu) 也將成為(wei) 現實。在計算方麵，未來計算機處理芯片（CPU）、軟件將繼續遵循“摩爾定律”、“安迪-比爾定律”，每18個(ge) 月計算機性能翻番，價(jia) 格減半，軟件也會(hui) 相應升級。移動互聯網產(chan) 業(ye) 迭代周期由個(ge) 人計算機（PC）的18個(ge) 月縮減至6個(ge) 月。隨著量子計算機、生物計算機、DNA計算機及人工智能等顛覆性技術的發展，計算機的處理能力將幾何級倍增。
　　從(cong) 技術應用看，互聯網與(yu) 經濟社會(hui) 各個(ge) 領域深度融合是大勢所趨，數據來源會(hui) 越來越廣泛。作為(wei) 開放共享的基礎性平台，互聯網企業(ye) 早期從(cong) 門戶展示、信息搜索、社區論壇等方式切入，積累起豐(feng) 富的用戶偏好和瀏覽興(xing) 趣數據，重構了傳(chuan) 統媒體(ti) 、出版、廣告等行業(ye) ；而後與(yu) 酒店、旅遊、零售等線下傳(chuan) 統服務業(ye) 相結合，培育起在線預訂、網絡旅遊、電子商務等新興(xing) 服務業(ye) 態，並積累起海量的個(ge) 體(ti) 用戶消費行為(wei) 數據。隨著移動互聯網、物聯網、車聯網、智慧城市、智能家居等新技術的廣泛滲透，聯網對象從(cong) 人到物、從(cong) 物到物，聯網終端數量從(cong) 十億(yi) 級向百億(yi) 、千億(yi) 級進軍(jun) ，覆蓋的領域將大大擴展，來自經濟社會(hui) 運行、居民生產(chan) 生活、政府公共管理等方麵的數據都將被感知、收集、存儲(chu) 和應用起來。據統計，目前全球90%的數據量是在過去3年內(nei) 創造出來的，按照每年40%的增長速度推算，到2020年人類產(chan) 生的數據總量將達到40艾字節（1EB=1024PB），全球服務器的數量將會(hui) 增加10倍以上。不斷積聚的海量數據以文字、圖片、視頻等不同方式，從(cong) 各個(ge) 維度為(wei) 消除信息不對稱提供了廣闊的數據來源。
　　從(cong) 信息溯源看，引入國際互聯網協議第6版（IPv6協議），為(wei) 網絡服務提供者以及接入網絡的各類終端提供了極為(wei) 充足的地址資源。在傳(chuan) 統互聯網時代，國際互聯網協議第4版（IPv4協議）受地址資源總量所限，多用戶共用一個(ge) IPv4地址的情況相當普遍，無法做到IP地址與(yu) 上網用戶、訪問行為(wei) 等數據信息一一對應，信息溯源難度極大。我國僅(jin) 擁有3.3億(yi) 個(ge) IPv4地址，與(yu) 6.3億(yi) 網民極不匹配。下一代互聯網技術IPv6協議將緩解信息溯源難題。一是網絡地址空前擴展。IPv6協議地址是IPv4的1029倍，IP地址與(yu) 用戶可以一一對應，做到“雁過留聲、人過留名”。二是支持更多服務類型。IPv6協議加入了身份驗證、數據完整性和保密性選項，安全性更有保障。三是信息溯源方式更加豐(feng) 富。除了依靠IP地址溯源，還可以運用大數據技術，結合硬件標識地址、用戶行為(wei) 分析、關(guan) 聯比對、終端使用習(xi) 慣等新信息。比如，2013年7月，深圳交易所通過比對某些股票賬戶與(yu) 基金購買(mai) 操作行為(wei) 的相關(guan) 數據，發現一個(ge) 10億(yi) 元賬戶重倉(cang) 的小盤股票和某基金公司的一隻基金的投資方向高度重合，通過分析交易雙方的IP地址、開戶人身份、社會(hui) 關(guan) 係等信息，發現存在違規操作。
　　從(cong) 正在推行的管理製度看，網絡環境會(hui) 更加透明規範。當前，我國正從(cong) 信息監測過濾、源頭清理、實名製等方麵加強網絡環境治理，讓網絡環境清朗起來。主要措施：一是整治黑色產(chan) 業(ye) 鏈和惡意程序。2014年8月，工業(ye) 和信息化部發布《關(guan) 於(yu) 加強電信和互聯網行業(ye) 網絡安全工作的指導意見》，提出要維護公共互聯網網絡安全環境，加強木馬病毒樣本庫、移動惡意程序樣本庫、漏洞庫、惡意網址庫等建設，促進網絡安全信息共享。加強對黑客地下產(chan) 業(ye) 利益鏈條的深入分析和源頭治理。重點加強對金融、電子商務等領域仿冒網站的監測和判別，強化智能終端、應用商店、第三方簽名認證管理。二是加強網絡信息監管和查處。2013年9月，最高人民法院、最高人民檢察院聯合頒布《關(guan) 於(yu) 辦理利用信息網絡實施誹謗等刑事案件適用法律若幹問題的解釋》，明確了在信息網絡上散布，或者組織、指使人員散布虛假信息，造成公共秩序嚴(yan) 重混亂(luan) 的刑法適用問題。2014年9月，中國證監會(hui) 表示，通過論壇、博客、微博、微信、易信、股吧、公司官方網站等網絡媒體(ti) 發布、傳(chuan) 播上市公司信息，導致股票交易異常波動的，證券交易所將依法核查所涉上市公司股票交易是否涉嫌內(nei) 幕交易或操縱市場，發現違規線索及時移交相關(guan) 證監局進行核查。三是對網站注冊(ce) 和重點業(ye) 務實行實名製管理。要求網站經營主體(ti) ，在注冊(ce) 時對企業(ye) 名稱、法人、駐地、IP地址、經營範圍、通信方式等關(guan) 鍵信息進行備案，遵循前台自願、後台實名、嚴(yan) 格保密等原則，加強重點業(ye) 務領域的用戶實名製管理。2014年7月，國家互聯網信息辦公室發布《即時通信工具公眾(zhong) 信息服務發展管理暫行規定》，即“微信十條”。隨著這些措施的實施，對網站和用戶行為(wei) 的約束會(hui) 更嚴(yan) ，網絡環境會(hui) 有較大改觀。
　　充分發揮政府和市場這兩(liang) 隻手的作用，做好數據開放共享的文章
　　從(cong) 根本上說，互聯網金融靠的是數據。進一步發揮互聯網金融的優(you) 勢，促進其健康發展，關(guan) 鍵要突破數據開放共享這道“坎”。目前存在的主要障礙：一是商業(ye) 數據產(chan) 權界定缺失。早在1996年，歐盟就專(zhuan) 門發布《歐盟數據庫指令》，明確“數據庫製作者權”保護規則。1999年，新加坡將著作權擴展到網絡著作權，保護“任何形式的編纂物”的著作權。美國在版權法之外以侵權法有限賦權，保護權利人的合法權利。在這方麵，我國尚無統一界定。其中，對構成著作權的商業(ye) 數據，通過《著作權法》進行保護，如“中國知網”、“萬(wan) 方數據”。對不構成著作權但構成商業(ye) 秘密的商業(ye) 數據，通過《反不正當競爭(zheng) 法》進行保護。但對除此之外的其他商業(ye) 數據，在產(chan) 權界定上尚無專(zhuan) 門製度，主要靠援引相關(guan) 法律原則來解決(jue) 爭(zheng) 議。隨著大數據技術的普及，數據交易、數據挖掘會(hui) 更為(wei) 深入，這些問題也更加凸顯。
　　二是數據標準不統一。互聯網業(ye) 務類型繁多，從(cong) 業(ye) 主體(ti) 龐雜，收集的數據五花八門。包括大數據分類，不同數據口徑之間的銜接，數據源之間的整合，數據輸出格式，應用指標涵義(yi) 、口徑等，都需要明確規範，統一標準。
　　三是公共數據不夠開放。據統計，全社會(hui) 約80%的公共數據掌握在政府部門和公共企事業(ye) 單位手中，這些來源權威、代價(jia) 高昂、可信度高的數據向社會(hui) 開放嚴(yan) 重不足。不同部門和地方的信息係統自建自管自用，長期積累的業(ye) 務數據獨家壟斷，封閉分割，開放範圍小，收費高，獲取難度大。
　　“一個(ge) 巴掌拍不響”。解決(jue) 這個(ge) 問題，需要政府和市場這兩(liang) 隻手同時發力。在政府方麵，重點是製定實施大數據戰略，推動數據確權，從(cong) 法律上劃清公共數據、商業(ye) 數據和個(ge) 人信息的邊界，統一數據標準，加大公共數據開放力度。從(cong) 全球看，主要國家紛紛加入政府數據開放之列。全球已有60多個(ge) 國家製定了開放政府數據計劃。八國集團簽署了《開放數據憲章》，歐盟修改了公共部門信息再利用指令，美國頒布了《政府信息公開和機器可讀行政命令》等，日本頒布再興(xing) 戰略，提出開放數據。目前，美國政府數據開放網站（）的原始數據文件超過40萬(wan) 種，涵蓋農(nong) 業(ye) 、氣象、金融、就業(ye) 、交通、能源等近50個(ge) 門類。我國應借鑒國際上的做法，製定公共數據開放的時間表和路線圖，拆除形形色色的圍牆，把分散在各個(ge) 方麵的公共數據充分利用起來。
　　在市場方麵，重點是建立一整套數據交易的製度安排，培育數據交易市場，把海量數據中蘊藏的巨大價(jia) 值激活並充分挖掘出來。從(cong) 全球看，數據交易正在成為(wei) 新的潮流。2007年，美國率先建立世界上第一個(ge) 數據交易市場——美國結構數據有限公司（Factual.com），以開放數據界麵（API）和公共下載等方式提供地理、娛樂(le) 、教育、醫療等數據在線交易服務。2009年，美國大數據初創公司InfoChimps成立。2010年美國微軟公司設立DataMarket、Azure兩(liang) 個(ge) 數據交易平台。2012年，日本建立東(dong) 北醫學巨型數據銀行，收集居民健康數據用於(yu) 醫學研究。我國也開始嚐試數據交易，如2014年北京率先成立中關(guan) 村(000931,股吧)大數據交易產(chan) 業(ye) 聯盟，中國互聯網優(you) 質受眾(zhong) 營銷聯盟（UMA）建立旨在推動數據中間交易的大數據平台（DMP）。與(yu) 土地、礦產(chan) 等其他要素市場一樣，數據交易有利於(yu) 提高資源配置效率，促進信息共享，也將為(wei) 互聯網金融創造新的發展機遇。建議鼓勵設立各種形式的數據交易平台，探索建立數據確權、保護、估值、定價(jia) 等製度，運用市場機製促進數據流動、共享和開發利用，實現數據價(jia) 值最大化。