李茜

（济南大学，山东 济南 250002）

大数据时代的金融中介理论创新研究

李茜

（济南大学，山东 济南 250002）

大数据引发的技术创新和供应链管理促进了大数据金融的发展，也将会引发对金融中介理论的更新。本文从对金融中介理论的发展历程的梳理出发，总结出金融中介理论的推动与创新都是源于现实条件引发的向新古典完全竞争模型加入现实元素的变迁。目前，大数据时代下的金融业发展，一个是以互联网金融为代表的新金融业态，另一个是现有金融中介对大数据的运用，金融中介存在的现实条件发生了又一次大的变化，拥有金融中介理论创新的动力。结合金融业发展方向的特点，本文从理论和实践方面论证了大数据时代金融中介存在的必然性，对金融中介概念进行拓展，并提出将宏观调控作用和民主化纳入金融中介理论的发展方向。

金融中介理论；大数据；互联网金融；理论创新

金融中介是否应该存在是现有金融中介理论研究的主要内容，而这一问题不是单纯的金融问题，不能仅仅依靠对金融内部的运营机制来进行分析，需要结合金融所处环境（如经济环境、技术环境、政治环境等）的影响进行探讨。近年来，“大数据”的概念开始越来越多的进入人们的视野，一方面表现在数据的产生摆脱时间和地点的限制，另一方面，产生且能够分析的数据数量越来越多。云计算、物联网、移动支付、社交工具、搜索引擎等技术的兴起为大数据技术的爆炸式发展提供了强有力的助推效应，并使得大数据影响到诸多行业的发展，大数据时代已经到来。

金融方面，大数据迅速引发的技术创新和供应链管理促进了大数据金融的发展，深刻改变着包括金融在内的商业模式，互联网基础创新带来商业模式创新，移动互联网更加速了互联网金融发展。可以说，互联网金融是大数据与金融结合的典型体现，其产生和发展对于传统金融行业的影响不容忽视，就中国而言，自2013年起就呈现了爆发式增长发展，不管是在发展的规模方面还是在对传统金融业的冲击和重塑方面，都得到了社会公众、企业界、投资界、监管机构乃至各级政府的高度关注。因此，必须对互联网金融对原有金融体系的影响加以重视，其去中介化的特征是否会如当年银行业危机爆发后一样，不可避免的产生对金融中介存在性的怀疑值得探讨，这将对金融中介理论的大数据时代背景下的新发展产生重要影响。本文将从金融中介理论的梳理开始，探寻金融中介理论的发展逻辑并为引入大数据时代背景下金融中介理论铺路。

一、金融中介理论发展历程的简要梳理

早期的金融理论中，金融中介被认为可有可无，无论是Kenneth Arrow和Gerard Debreu有关一般均衡模型的著名论文“Existence of an Equilibrium for a Competitive Economy”中，还是著名的Modiglian-Millertheorems定理关于企业资本结构无关紧要的论证，都未提到金融中介在社会福利改善中的作用。直到F.Y.Edgeworth（1888）开始解释金融中介存在的问题，引发了Shaw（1960）、Pyle（1977）和Diamond（1984）各自开启自己的学说，创立了系统的金融中介理论。

1、传统金融中介理论

传统的金融中介理论，以交易成本说和信息不对称说最为著名。其中，交易成本说的奠基人是美国经济学家J. G.Gurley和E.S.Shaw，他们探讨了金融中介的职能问题。随后，G.J.Benston和C.W.Smith（1976）指出金融中介存在的原因在于交易成本。现实交易中存在的摩擦不能避免，这使得人们原有的对完美市场的假设不得不进行改变，在分析市场问题时加入了对交易成本的考虑，这些交易成本包括资产的评估成本、交易佣金等。金融中介拥有的大规模财产转移技术和范围经济优势，可以更有效的节约交易成本，从而使其存在成为必要。信息不对称说是在交易成本说的基础上进一步改进了假定，将现实交易中信息的不完备加入分析条件中，关注到交易双方为了获得信息需要花费的成本问题。比较有代表性的是Leland和Pyle（1977）的研究，他们以没有人比贷款人更能了解其自身项目的风险和收益情况，指出如果借款人组成信息联盟则可以通过交换等方式，更好地运用各自信息优势，降低获取信息的成本，而金融中介就可以扮演这种信息联盟的角色，从而证明金融中介的存在。后来的研究者又具体分析了金融中介在信息收集的防范事前（逆向选择）和事后（道德风险）信息不对称造成的风险问题中的作用。

2、现代金融中介理论

现代金融中介理论的发展源于传统金融中介理论的论述与现实发展的不符合，这种不符合体现在随着市场的成熟，传统金融中介理论中的固有问题——交易成本和信息不对称问题——会逐渐减少，市场将走向不需要金融中介的方向，而事实却是金融中介活动越发活跃。学者们将研究的目光转向了风险化解、参与成本、流动性中介等方面，形成了现代金融中介理论。

（1）风险化解理论。Allen和Santomero（1997）将金融市场20世纪70-80年代在深度和广度上的发展归结于金融中介的风险化解功能，指出直接从事套期保值的交换成本、监督厂里层行为的代理成本和巨额信息情报收集费用现实存在，而金融中介则可以通过风险规避（如采取多样化的投资组合等方式）、风险转移（如进行掉期互换等）、风险吸纳（如持有商业银行贷款等不经过市场交易的资产等）将风险化解。这很好的解释了为什么金融中介的种类向共同基金、养老金基金等非银行金融机构偏向，解释了风险管理逐渐成为金融中介的主要业务之一的现象。

（2）参与成本理论。投资者进入市场并非如传统金融中介理论所假设的无成本自由进入，因为了解一个投资产品、追踪市场信息等都需要成本。这些成本可以分为固定参与成本和边际参与成本，金融中介作为专业机构，无论是固定参与成本还是边际参与成本都比散户低，随着人们越来越重视自己的时间价值，金融中介在节约边际参与成本上的优势就更为显著。

（3）流动性中介理论。流动性中介理论将视角落在了金融中介对金融市场流动性的调节作用上，这对于市场效率的提升非常重要——资金闲置方提高了资金的利用效率，获得了固定收益，而资金使用方的项目因为获得了供给资金可以继续进行、创造价值。

3、小结

从上面的梳理中可以看到，是金融市场及其所处环境的发展助推了金融中介理论的前进，不论是银行业危机推动了对为什么存在金融中介的问题的研究，还是随着交易成本逐渐降低和市场信息完全化的趋势对金融中介愈发发展的态势推动的不断向风险化解、参与成本、流动性中介的研究，都是在现实条件的推动下不断向新古典的完全竞争模型中加入现实元素的变迁。目前，大数据时代引发的互联网金融迅速发展，这将会对金融中介产生怎样的影响、是否使得金融中介的存在成为争议等问题，需要从对互联网金融的特点及影响开始剖析。

二、大数据时代下的金融业发展

1980年，著名未来学家Alvin Toffler在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情的赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。大数据的含义不同于字面意义上的“数据大”，而是基于体量（Volume）巨大、多样化（Variety）、速度（Velocity）快、价值（Value）密度低的4V特征，结合信息技术及其工具获取、管理、处理数据的数据集。随着社交平台、云计算、物联网等技术的发展，数据的产生和处理都进入了海量时代，大数据在实际问题上的表现越来越突出。对金融行业来说，大数据显得尤为重要，信息收集、交易数据分析、风险防控、正常运营等各个环节都将因为与大数据的结合降低成本、提升效率。大数据时代下的金融业发展，可以归结为两个部分：一个是以互联网金融为代表的新金融业态，另一个是现有金融中介对大数据的运用。大数据已经切实影响了金融业的运行和发展。

1、以互联网金融为代表的新金融业态

吴晓求（2015）结合互联网金融的核心要素和基本属性，给互联网金融做了如下定义。所谓互联网金融，指的是具有互联网精神、以互联网为平台、以云数据整合为基础而构建的具有相应金融功能链的新金融业态，也称第三金融业态。互联网金融是大数据时代与金融业结合的产物，引发了对金融变革的大讨论。互联网金融有以下几个特点。

（1）降低交易成本（去中介化）。贯穿互联网金融始终的内核是平等、开放、普惠的互联网精神，互联网平台拥有将原有必须通过金融机构完成的业务通过平台瞬时完成的能力，使得大众能够更便捷、更广泛的参与金融业务。办理业务方式的转变使得交易成本降低，同时也使得金融业务对金融中介的依赖程度降低。

（2）解决信息不对称。信息可分为价格信息、交易信息两个方面，价格信息又可以包括资金价格和资产价格。价格信息方面，互联网平台的运用，促进了金融市场化，价格更加及时准确的反映出货币市场和资本市场的供求关系，进而促进资金有效流转和利用。交易信息方面，以P2P平台为代表的互联网金融网络信贷业务，在平台上提供借贷双方信息，达成个体对个体的借贷协议，省去了金融中介环节的效率损失，有效解决了金融错配问题。同时，这种省去金融中介环节的信贷，使得信贷活动摆脱了银行等金融机构的“权利利率”（即银行等金融机构在发放贷款时除了对风险的考量，还可能基于政策或权利寻租等方式增加额外要求），提升了金融交易的民主化。

（3）有效防范风险。基于大数据对金融参与者的信息分析，可以将金融参与者的资金使用时间、使用方向、使用渠道等一系列数据进行收集，实现信息在各参与方的透明化，从而有效防范逆向选择和道德风险。

（4）形成新的权利契约。互联网金融秉持自由、民主、普惠的互联网精神，试图构建扁平化、分散化的金融权力体系，维护每一个大众的参与权、选择权。形成新的权力契约是互联网金融发展到更高层次的特点，是当下的基于交易技术的互联网金融不断推进至民主层面的可能产生的结果。

2、现有金融机构对大数据的运用

大数据给金融业带来的变革不仅仅是产生了互联网金融这一种产物。金融机构将大数据概念运用于日常业务中的例子也屡见不鲜，其目的是通过对数据的分析和整合，尽可能的防范风险、提高效率和进行市场分析。以Apache公司研发的大数据软件框架Hadoop的应用为例，其应用于金融机构日常业务有以下几个方面。

（1）事前防控风险。限制有违约风险的银行账户申请，银行在接受新账户申请前，先向第三方征信机构咨询，曾经拥有欺诈或者账户管理不善的申请人的开户申请将不会被通过审核。这个数据分析中，Hadoop储存和分析了庞大的数据流，协助银行经理控制新账户的风险。

（2）事中及时反馈。提高汽车保险的承保效率，致力于改进传统汽车保险基于驾驶记录、事故记录的评价机制，采取保费随投保人行为而变动的机制，利用GPS和遥测技术获取数据，采用HDP保留全部地理位置的数据和流程，把握投保人行车的第一手资料，有利于风险评估。

（3）事后数据共享。每个客户都成是全球数据分享系统中的一份子，Hadoop允许大范围数据类型的收集，可以对风险形成全方位的展示，无需考虑因储存和分析技术的限制而对数据进行删减，大数据技术的运用对事后数据共享起到了不可磨灭的作用。

三、大数据时代的金融中介理论创新

从上文对于大数据时代金融业的发展中可以看到，互联网金融拥有降低交易成本、解决信息不对称、促进金融市场化发展、解决金融错配问题、防范风险等一系列作用。同样还应看到，大数据技术运用于金融机构现有业务中，能够对事前防控风险、始终及时反馈、事后数据共享产生积极影响。大数据时代已经到来，金融中介存在的现实条件发生了又一次大的变化，需要对金融中介理论的创新进行研究和探讨，且这种探讨符合金融中介理论发展的逻辑。

随着对互联网金融的研究的深入，学界内外对未来金融中介存在与否的讨论出现两种不同的观点。第一种认为，互联网金融将取代现有金融机构。如谢平（2014）认为现代金融模式中有三个问题：信息严重不对称、交易成本巨大、风险定价非常复杂，而互联网金融在信息数据化、基于大数据的风险低价方面有很大的优势，而且未来整个金融市场完全互联网化，交易成本会极少。另一种观点认为，互联网金融虽拥有诸多优势且发展迅猛，但不会取代传统金融中介。本文认为，无论是理论还是实践，后者都更具有说服力。对这个问题的辨析，影响着对大数据时代下金融中介理论创新发展方向的判断。

1、大数据时代金融中介存在的必然性

从理论上来看，孙国茂在研究中将整个金融市场划分为三个区域，划分的界限a是金融市场的交易成本，b是金融管制的存在。如图1所示，A、B、C三个区域分别是传统金融覆盖的市场、无法被满足的金融需求、互联网金融覆盖的市场。随着互联网金融的发展，b线会向左移动，但需要明确的是，政府需要通过银行信贷等途径实现对金融市场的监管、对货币政策和财政政策的落实、对宏观经济运行的调节，使得B区域始终存在。进而可以推断出，互联网金融不会完全替代传统金融，目前传统金融的载体——金融中介在互联网金融的冲击中也会存在。

图1　金融市场结构图

从实践上看，互联网金融在发展之初充满了豪情壮志，但随着对互联网金融的监管越来越深入，业界本身也开始产生困惑。2015年7月18日央行等十部委联合发布的《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》中，将互联网金融严格限定为信息中介角色，是在当前中国互联网金融发展出现盲目、混乱状态下的及时定位，纠正那些发端于传统金融机构的互联网金融平台“不与钱打交道就不是金融”的误区。将互联网金融的服务面更侧重向撮合和匹配投融资信息方向发展，也是将互联网金融与原有金融中介共同融入现代金融体系中共生发展的良好途径，二者的关系是相互促进，共同发展。

2、对金融中介概念的更新

对金融中介含义的解释，从Freixas和Rochet（1997）的“从事金融合同和证券买卖活动的专业经济部门”，到John Chant（1990）的“在储蓄——投资转化过程中的最终借款人和最终贷款之间的第三方”，再到Gurley和Shaw（1956，1960）、Benston George（1976）、Fama（1980）的“对金融契约和证券进行转化的机构”，金融中介都是作为一个实体存在于金融活动中，具体形态有银行类中介、保险公司、其他金融中介等。

随着大数据时代的到来，众多运用大数据分析和处理金融领域价格信息、行为信息、交易信息的平台应运而生。个人或企业的信用信息都体现在其中，这些平台拥有对风险的分析识别能力，具有金融中介的功能。同时，这些平台实现着金融中介理论中对于金融中介作用特点的概括——节约交易成本、解决信息不对称、防控风险、节约参与成本以及缓解金融错配。从另一个意义上来说，金融本身就是一种中介，大数据平台只是将这种活动从金融机构转向网络、将分析方式进一步扩展。本文认为可以将这些平台纳入到新的金融中介的范围中去。

3、将宏观调控作用纳入金融中介理论

在关注以互联网金融平台为代表的大数据平台在金融市场中的作用之余，还应注意到，大数据平台在国家宏观调控方面的作用远不及原有的金融中介。当市场失灵出现或国际化的金融危机到来，国家宏观调控的效率决定了国内金融稳定甚至是社会稳定与否。原有的金融中介的可控性与互联网金融的网状结构相比，更能够快速、有效的落实国家的宏观调控政策，这是在大数据时代不容忽视的一点。

4、将民主化纳入金融中介理论

现有的金融中介出于对风险控制等因素的考量加上对国有企业的政策偏向，更加倾向于满足大客户尤其是国有企业的金融需求，而大数据带动的互联网金融则更倾向于满足未被吸纳进入金融制度边界内的小客户的金融需求。这是互联网精神中民主和普惠的体现，也是在纳入了大数据金融平台后新的金融中介概念下，金融中介理论应与时俱进的部分。这种民主化既体现在顶层设计对互联网金融的认可和鼓励，也体现在大数据平台在帮助中小企业融资、促进金融触角向农村延伸等方面所带来的共享金融繁荣的民主化实践。

顶层设计方面，十八届三中全会首次将“普惠金融”作为金融改革的重要方向之一，且在2014年的政府工作报告中再次强调“促进互联网金融健康发展，完善金融监管协调机制”，展现出顶层设计对金融民主化的重视和发展的决心。

民主化实践方面，从对中小企业融资的支持角度看，大数据平台在中小企业融资方面的运用，区别于以往直接融资的高门槛和间接融资的先天排斥，降低了准入门槛，增加了对中小企业的接纳度。大数据平台基于对中小企业信用数据的分析，更加理性客观的做出借贷决策和定价判断，排除了原有金融中介在对中小企业评估时运用关系贷款产生的信贷员主观判断带来的漏洞和群贷技术在面临企业违约时产生的连锁反应的风险。从促进金融触角向农村延伸的角度看，农村金融基础设施相对不健全，农村居民对金融知识的储备不足，加之设立在农村金融机构出于业务拓展和对风险、收益率的考虑，更易将资金流向城市，导致农村的金融需求无法被满足，大数据平台可通过移动终端进行服务，通过统一联动的数据分析，可以有效缓解了农村存在的上述问题，是金融中介民主化实践的有力体现。

四、结论与展望

综上所述，大数据时代给金融业带来了以互联网金融为代表的新金融业态和现有金融机构在事前防控风险、事中及时反馈和事后数据共享过程中对大数据的运用。因为金融抑制的存在和国家监管的限制，所以互联网金融不会完全替代传统金融中介。在对金融中介的创新研究中，以互联网金融平台为代表的大数据平台在功能、特点、延伸意义上都与金融中介相契合，所以可以将其纳入新金融中介的内涵中去。注意到原有金融中介对宏观调控方面的特有作用，且这种作用是大数据平台无法比拟的，需要将宏观调控纳入金融中介理论中去，这也是原有金融中介不会被完全替代的原因之一。

大数据平台具有显著地民主化特征，这种特征一方面得到了上层设计的肯定，另一方面用行动进行了共享金融繁荣的民主化实践，因此，将民主化纳入金融中介理论的创新发展中很有必要。大数据时代为金融中介理论的创新提供了新的环境和新的动力，金融中介理论将以更加丰富、更加多层次的状态为金融业的发展奠定理论基础。

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（责任编辑：郭亚娟）