李 杰 郭棟煒 楊 芳 張 睿

(1. 河北工業(yè)大學經濟管理學院,天津 300401;2. 中南大學商學院,湖南長沙 410083)

1 引 言

在互聯(lián)網與金融業(yè)務快速融合過程中,互聯(lián)網金融企業(yè)在行政許可與準入、公司治理與內控、資本與風險管理、會計與審計、風險處置與市場退出方面出現(xiàn)了眾多不合規(guī)經營行為[1]. 互聯(lián)網金融企業(yè)的違規(guī)經營,不僅損害消費者權益,還給我國金融市場的穩(wěn)定運行增加不確定性,甚至誘發(fā)系統(tǒng)性風險[2,3]. 因此,互聯(lián)網金融企業(yè)監(jiān)管問題變得尤為重要.

互聯(lián)網金融作為傳統(tǒng)金融與互聯(lián)網技術相結合的產物,具有普惠金融屬性,第三方支付、余額寶、互聯(lián)網借貸等典型業(yè)務模式將更多的普通互聯(lián)網用戶納入到了金融市場之中[4]. 另一方面,其本質仍屬于金融,沒有改變金融風險隱蔽性、傳染性、廣泛性和突發(fā)性的特點. 但與傳統(tǒng)金融主要為大客戶服務,并且客戶之間基本沒有聯(lián)系不同,互聯(lián)網金融行業(yè)依托云計算、大數(shù)據(jù)和社交網絡等互聯(lián)網工具,在金融市場的各個參與主體之間建立了更加密切的連接[5,6]. 因此,互聯(lián)網金融所建立的金融關系網絡更加復雜,局部風險更易放大為系統(tǒng)性風險. 目前,我國互聯(lián)網金融企業(yè)和監(jiān)管機構都面臨著比較嚴峻的挑戰(zhàn).首先,對于金融監(jiān)管機構來說,傳統(tǒng)手段無法滿足互聯(lián)網金融監(jiān)管工作需求,監(jiān)管壓力不斷上升. 其次,對于互聯(lián)網金融企業(yè)來說,在監(jiān)管要求日益嚴格、法律法規(guī)日益繁雜的情況下,合規(guī)成本日益高昂. 因此,金融監(jiān)管及合規(guī)經營的迫切需求促使監(jiān)管科技成為雙方的共同選擇[7].

監(jiān)管科技概念由英國金融行為監(jiān)管局于2015 年提出,包含“合規(guī)”和“監(jiān)管”兩方面內涵[8,9]. 國際金融協(xié)會將監(jiān)管科技定義為將金融業(yè)務背景與科技緊密結合,以解決監(jiān)管和合規(guī)要求的新技術[10]. 具體場景中,金融監(jiān)管機構通過直接從互聯(lián)網和金融企業(yè)信息系統(tǒng)中抓取數(shù)據(jù),之后利用大數(shù)據(jù)、機器學習等監(jiān)管科技手段實現(xiàn)社會輿情和關鍵指標的實時把控[11,12]. 實現(xiàn)金融企業(yè)違規(guī)行為事前、事中的預警和監(jiān)測,事后的證據(jù)收集和懲罰,提高數(shù)據(jù)收集和分析效率,滿足監(jiān)管目標[13]. 金融企業(yè)在項目初期利用法規(guī)智能解讀與壓力測試系統(tǒng)進行自我合規(guī)審查,交易過程中將人臉識別、聲紋識別等技術用于客戶身份識別,對產生的海量交易數(shù)據(jù)基于云計算、人工智能等技術提升風險管理和數(shù)據(jù)報送的自動化、實時化[14].

近年來,我國對監(jiān)管科技的投入逐步加大,主要以經濟實力較強地區(qū)的金融監(jiān)管機構和大型互聯(lián)網金融企業(yè)為主,發(fā)展勢頭強勁,取得了顯著成效. 但金融監(jiān)管機構和互聯(lián)網金融企業(yè)在投入監(jiān)管科技的過程中面臨著監(jiān)管雙方信息不對稱且尚未形成統(tǒng)一的標準和體系等困境,不能充分發(fā)揮監(jiān)管科技的作用. 因此,對監(jiān)管科技影響下互聯(lián)網金融企業(yè)合規(guī)與金融監(jiān)管機構監(jiān)管的博弈行為進行系統(tǒng)研究,深入分析監(jiān)管科技對互聯(lián)網金融監(jiān)管的影響機理十分必要.

互聯(lián)網金融是金融領域的研究熱點,在概念與基本理論[4,15,16]、其對金融行業(yè)的影響[17-19]、風險防范與監(jiān)管[3,5,20]等方面取得較多研究成果.互聯(lián)網金融監(jiān)管方面的研究從政策建議逐步深入到監(jiān)管機制的討論.謝平等[20]闡述了互聯(lián)網金融監(jiān)管的必要性,針對監(jiān)管原則提出政策建議.李蒼舒等[3]針對網絡借貸提出建立監(jiān)管沙盒、穿透式監(jiān)管和緩釋機制.許多奇[5]針對我國傳統(tǒng)分業(yè)監(jiān)管模式的不足,提出金融監(jiān)管改革和互聯(lián)網監(jiān)管的優(yōu)化機制.互聯(lián)網金融企業(yè)是互聯(lián)網金融行業(yè)的主體,其經營策略的選擇是和金融監(jiān)管機構博弈的結果.已有學者關注到了互聯(lián)網金融監(jiān)管的博弈行為.劉偉等[21]運用演化博弈理論,考察了動態(tài)懲罰機制對金融平臺和監(jiān)管方博弈演化軌跡的影響.周正龍等[22]基于P2P 網貸交易雙邊市場的特征,建立了兩種不同情形下的博弈模型. 卜亞等[23]基于KMRW 聲譽模型揭示了在博弈行為中聲譽對互聯(lián)網金融企業(yè)的激勵和約束作用. 然而,現(xiàn)有對互聯(lián)網金融企業(yè)和金融監(jiān)管機構的策略互動研究沒有涉及監(jiān)管科技因素,因此從監(jiān)管科技出發(fā)研究互聯(lián)網金融監(jiān)管博弈問題是對現(xiàn)有研究的重要補充.

演化博弈是分析第三方影響下復雜博弈關系和策略演化路徑的有效工具,被廣泛用于監(jiān)管及策略選擇問題[24-26]. 本文運用演化博弈理論,構建監(jiān)管科技影響下互聯(lián)網金融企業(yè)與金融監(jiān)管機構之間的非對稱演化博弈模型,分析博弈雙方不同條件下的行為演化規(guī)律,揭示監(jiān)管科技對博弈雙方演化穩(wěn)定策略選擇結果的影響機理,為互聯(lián)網金融監(jiān)管問題提供政策建議.

2 互聯(lián)網金融企業(yè)監(jiān)管演化博弈模型

2.1 模型假設

在我國以政府為主導的互聯(lián)網金融監(jiān)管機制下,金融監(jiān)管機構監(jiān)管互聯(lián)網金融企業(yè),對發(fā)現(xiàn)的不合規(guī)經營行為進行處罰,維護投資者權益,防控金融風險. 然而,互聯(lián)網金融企業(yè)面對違規(guī)的超額收益與合規(guī)的高昂成本,仍然可能選擇不合規(guī)經營.監(jiān)管科技作為有效和高效地解決監(jiān)管與合規(guī)要求的新技術,被金融監(jiān)管機構與互聯(lián)網金融企業(yè)雙方采用. 采用監(jiān)管科技需投入一定成本,但應用后金融監(jiān)管機構能夠提高監(jiān)管效率和風險識別能力,同時降低監(jiān)管成本,互聯(lián)網金融企業(yè)可以提高合規(guī)效率,降低合規(guī)成本及懲罰成本.

基于上述博弈關系,建立監(jiān)管科技影響下金融監(jiān)管機構與互聯(lián)網金融企業(yè)的動態(tài)演化博弈模型,通過博弈雙方策略選擇不斷調整,最終達到演化博弈穩(wěn)定狀態(tài). 為明確模型含義,結合實際給出模型假設如下:

假設1 金融監(jiān)管機構監(jiān)管策略金融監(jiān)管機構對互聯(lián)網金融市場監(jiān)管,可選擇的行為集合為(嚴格監(jiān)管,不嚴格監(jiān)管)兩種監(jiān)管策略.選擇嚴格監(jiān)管的概率為y,0 ≤y≤1,不嚴格監(jiān)管的概率為1-y.

假設2 金融監(jiān)管機構不同監(jiān)管策略下的成本及效益金融監(jiān)管機構實施的監(jiān)管措施主要有合規(guī)審查與懲罰[27]. 嚴格監(jiān)管和不嚴格監(jiān)管兩種策略的監(jiān)管成本、風險識別能力、懲罰金額和社會效益不同.隨著監(jiān)管強度λ,0≤λ ＜1,的升高, 監(jiān)管風險識別能力、懲罰金額和社會效益更大,相應的需付出更高監(jiān)管成本,λ= 1 時為嚴格監(jiān)管策略,即c1＞λc1,ω+θb ＞λ(ω+θb),(ω+θb)fv ＞λ(ω+θb)fv,(ω+θb)βv ＞λ(ω+θb)βv,其中ω為金融監(jiān)管機構嚴格監(jiān)管的風險識別能力,θb為投入監(jiān)管科技而提升的風險識別能力,β為查處互聯(lián)網金融企業(yè)不合規(guī)經營行為而帶來的單位社會效益.

假設3 互聯(lián)網金融企業(yè)經營策略互聯(lián)網金融企業(yè)在金融機構監(jiān)管和市場條件下, 可選擇的行為集合為(合規(guī)經營,不合規(guī)經營).互聯(lián)網金融企業(yè)選擇合規(guī)經營的概率為x,0 ≤x≤1,選擇不合規(guī)經營的概率為1-x.

假設4 互聯(lián)網金融企業(yè)不同經營策略下的成本及收益互聯(lián)網金融企業(yè)合規(guī)經營和不合規(guī)經營兩種策略的合規(guī)成本不同,不合規(guī)經營的成本更低,即c2＞(1-v)c2,其中v,0＜v≤1,為互聯(lián)網金融企業(yè)不合規(guī)經營程度.互聯(lián)網金融企業(yè)會因不合規(guī)經營獲得額外收益,但若被監(jiān)管機構發(fā)現(xiàn),將受到懲罰[21,28]. 互聯(lián)網金融企業(yè)合規(guī)經營收益為p,不合規(guī)經營額外收益為e,e ＞0,金融監(jiān)管機構單位風險識別能力對不合規(guī)經營程度的罰金為f,f ＞0,則不合規(guī)經營懲罰金額為(ω+θb)fv.

假設5 監(jiān)管科技投入的影響互聯(lián)網金融企業(yè)與金融監(jiān)管機構獨立選擇在多大程度上投入監(jiān)管科技,以θ和γ分別表示其投入監(jiān)管科技的力度,0＜θ, γ ＜1. 假設投入單位監(jiān)管科技費用為m,成本節(jié)約比例為n,提升金融監(jiān)管機構風險識別能力b. 隨著投入力度的增大,監(jiān)管科技在節(jié)約成本和提升風險識別能力的效果越顯著.

以上變量假設符號說明,如表1 所示.

表1 符號與說明Table 1 Symbols and explanations

2.2 模型構建

通過以上模型假設,互聯(lián)網金融企業(yè)可以隨機獨立的選擇策略“合規(guī)經營”或“不合規(guī)經營”,金融監(jiān)管機構可以隨機獨立的選擇策略“嚴格監(jiān)管”或“不嚴格監(jiān)管”. 基于上述四種策略組合,最終得出互聯(lián)網金融企業(yè)與金融監(jiān)管機構的博弈收益支付矩陣,如表2 所示.

表2 金融監(jiān)管機構與互聯(lián)網金融企業(yè)的收益支付矩陣Table 2 The income payment matrix of internet financial enterprises and financial regulators

根據(jù)上述支付矩陣和博弈關系構建金融監(jiān)管機構與互聯(lián)網金融企業(yè)之間的復制動態(tài)方程. 首先求出金融監(jiān)管機構和互聯(lián)網金融企業(yè)選擇兩種策略的適應度和平均適應度.

互聯(lián)網金融企業(yè)選擇合規(guī)經營策略的期望收益F1和選擇不合規(guī)經營策略的期望收益F2分別為

金融監(jiān)管機構的平均期望收益為

令h1與h2分別為金融監(jiān)管機構嚴格監(jiān)管時消除金融風險, 保護消費者權益帶來的社會效益和對互聯(lián)網金融企業(yè)不合規(guī)經營的罰金; 令q1與q2分別為投入監(jiān)管科技后金融監(jiān)管機構嚴格監(jiān)管時的監(jiān)管成本和投入監(jiān)管科技后互聯(lián)網金融企業(yè)合規(guī)經營時的合規(guī)成本. 則h1= (ω+θb)βv,h2= (ω+θb)fv,q1=(1-nθ)c1,q2=(1-nγ)c2.

根據(jù)微分方程理論,令式(9)的右端項等于0 可得到該動力系統(tǒng)的均衡點為(0,0),(0,1),(1,0),(1,1),當參數(shù)條件滿足q1＜h1+h2,λh2＜q2+e ＜h2時,(x*,y*) 也是該系統(tǒng)的均衡點,其中

3 演化穩(wěn)定性分析

3.1 均衡點及穩(wěn)定性分析

利用雅可比矩陣的局部穩(wěn)定性分析金融監(jiān)管機構與互聯(lián)網金融企業(yè)的復制動態(tài)方程, 對微分方程組(9)求得雅克比矩陣為

將五個均衡點(0,0),(0,1),(1,0),(1,1)和(x*,y*)分別代入, 整理后得到det(J) 和tr(J) 的表達式如表3 所示.

表3 演化博弈系統(tǒng)各均衡點det(J)值和tr(J)值Table 3 Determinant and trace of J of equilibrium points in evolutionary game

依據(jù)演化博弈理論, 當均衡點滿足det(J)＞0, tr(J)＜0 時, 此時均衡點即為演化穩(wěn)定策略(ESS).令π1=e+vq2-λh2,π2=e+vq2-h2,π3=h1+h2-q1,由表達式可得出π1＞π2. 其中π1為金融監(jiān)管機構不嚴格監(jiān)管時,互聯(lián)網金融企業(yè)不合規(guī)經營的凈收益,π2為金融監(jiān)管機構嚴格監(jiān)管時,互聯(lián)網金融企業(yè)不合規(guī)經營的凈收益,π3為互聯(lián)金融企業(yè)不合規(guī)經營時,金融監(jiān)管機構嚴格監(jiān)管的凈收益.

對不同情況下的演化穩(wěn)定策略進行討論分析如下:

情況1 當π1＜0,π2＜0,π3＜0 時,如表4 所示,系統(tǒng)演化穩(wěn)定策略為(1,0),即互聯(lián)網金融企業(yè)選擇合規(guī)經營,金融監(jiān)管機構選擇不嚴格監(jiān)管.

情況2 當π1＜0,π2＜0,π3＞0 時,如表4 所示,系統(tǒng)演化穩(wěn)定策略為(1,0),即互聯(lián)網金融企業(yè)選擇合規(guī)經營,金融監(jiān)管機構選擇不嚴格監(jiān)管.

情況3 當π1＞0,π2＞0,π3＞0 時,如表4 所示,系統(tǒng)演化穩(wěn)定策略為(0,1)和(1,1). 根據(jù)演化博弈的穩(wěn)定性定理,此時只有x=0 是穩(wěn)定策略,因此系統(tǒng)最終的演化穩(wěn)定策略只有(0,1),即互聯(lián)網金融企業(yè)不合規(guī)經營,金融監(jiān)管機構嚴格監(jiān)管.

表4 情況1、情況2 和情況3 均衡點穩(wěn)定性分析表Table 4 Stability analysis table of equilibrium point for cases 1,2 and 3

情況4 當π1＞0,π2＞0,π3＜0 時,如表5 所示,系統(tǒng)演化穩(wěn)定策略為(0,0)和(1,1). 根據(jù)演化博弈的穩(wěn)定性定理,此時只有y=0 是穩(wěn)定策略,因此系統(tǒng)最終的演化穩(wěn)定策略只有(0,0),即互聯(lián)網金融企業(yè)不合規(guī)經營,金融監(jiān)管機構不嚴格監(jiān)管.

情況5 當π1＞0,π2＜0,π3＜0 時,如表5 所示,系統(tǒng)演化穩(wěn)定策略為(0,0),即互聯(lián)網金融企業(yè)選擇不合規(guī)經營,金融監(jiān)管機構選擇不嚴格監(jiān)管.

情況6 當π1＞0,π2＜0,π3＞0 時,如表5 所示,所有均衡點都是鞍點,系統(tǒng)進入循環(huán)狀態(tài),不存在演化穩(wěn)定策略.

表5 情況4、情況5 和情況6 均衡點穩(wěn)定性分析表Table 5 Stability analysis table of equilibrium point for cases 4,5 and 6

對于情況6,演化博弈過程中雙方的策略選擇互相影響,系統(tǒng)沒有演化穩(wěn)定策略,最終的系統(tǒng)演化形態(tài)取決于x,y的初始比例. 臨界值x*,y*將演化博弈相位圖劃分為Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ和Ⅳ四個區(qū)域,如圖1 所示.

圖1 情況6 演化示意圖Fig.1 Evolution diagram for case 6

當雙方策略落在區(qū)域Ⅰ時, 系統(tǒng)狀態(tài)趨于穩(wěn)定點(1,1), 即(合規(guī)經營, 嚴格監(jiān)管); 當雙方策略落在區(qū)域Ⅱ時,系統(tǒng)狀態(tài)趨于穩(wěn)定點(1,0),即(合規(guī)經營,不嚴格監(jiān)管);當雙方策略落在區(qū)域Ⅲ時,系統(tǒng)趨于穩(wěn)定點(0,1),即(不合規(guī)經營,嚴格監(jiān)管); 當雙方策略落在區(qū)域Ⅳ時,系統(tǒng)趨于穩(wěn)定點(0,0),即(不合規(guī)經營,不嚴格監(jiān)管). 當區(qū)域Ⅰ和區(qū)域Ⅲ面積越大,金融監(jiān)管機構越傾向選擇嚴格監(jiān)管,當區(qū)域Ⅰ和區(qū)域Ⅱ面積越大,互聯(lián)網金融企業(yè)越傾向選擇合規(guī)經營.

命題1 降低金融監(jiān)管機構不嚴格監(jiān)管時互聯(lián)網金融企業(yè)不合規(guī)經營的凈收益π1,降低金融監(jiān)管機構選擇嚴格監(jiān)管策略的比例臨界值y*,有利于互聯(lián)網金融企業(yè)選擇合規(guī)經營策略.

證明 不同情況下演化穩(wěn)定策略見表6.

表6 不同情況下演化穩(wěn)定策略Table 6 Evolution stability strategies in different situations

命題2 提高互聯(lián)金融企業(yè)不合規(guī)經營時金融監(jiān)管機構嚴格監(jiān)管的凈收益π3,增大互聯(lián)網金融企業(yè)選擇合規(guī)經營策略的比例臨界值x*,有利于促進金融監(jiān)管機構嚴格監(jiān)管.

3.2 監(jiān)管科技對博弈方策略的影響分析

命題3 當互聯(lián)網金融企業(yè)監(jiān)管科技投入程度γ越高,投入監(jiān)管科技的成本節(jié)約率n越大,金融監(jiān)管機構監(jiān)管科技投入程度θ越高,金融監(jiān)管機構單位監(jiān)管科技投入程度下所提升的風險識別能力b越大,互聯(lián)網金融企業(yè)越傾向選擇合規(guī)經營.

圖2 互聯(lián)網金融企業(yè)的演化相位圖Fig.2 Evolution diagram of internet financial enterprises

4 數(shù)值仿真

4.1 動態(tài)演化博弈仿真

為了更好的從整體上展示在演化博弈過程中互聯(lián)網金融企業(yè)與金融監(jiān)管機構行為策略的選擇,驗證構建模型及結果的有效性,運用MATLAB 數(shù)值仿真驗證演化博弈系統(tǒng)在不同情況下的演化穩(wěn)定策略.

情況1 與情況2 仿真 對于情況1 和情況2, 當滿足π1＜0,π2＜0,π3＜0 或者π1＜0,π2＜0,π3＞0 時, 隨著演化時間的推移, 系統(tǒng)演化穩(wěn)定策略為(1,0), 即(合規(guī)經營, 不嚴格監(jiān)管). 仿真參數(shù)設置為θ=0.8,b=2,c1=4,ω=3,λ=0.5,f=4,e=2,c2=4,v=0.5,β=6,n=0.5,γ=0.8.

如圖3 所示,若金融監(jiān)管機構進行不嚴格監(jiān)管時互聯(lián)網金融企業(yè)不合規(guī)經營的收益仍小于合規(guī)經營的收益,互聯(lián)網金融企業(yè)傾向選擇合規(guī)經營.此時,受互聯(lián)網金融企業(yè)策略的影響,金融監(jiān)管機構嚴格監(jiān)管相對不嚴格監(jiān)管的凈收益無論正負,金融監(jiān)管機構都傾向選擇不嚴格監(jiān)管. 這一策略演化結果下互聯(lián)網金融市場合規(guī)經營的機會成本較小,有利于互聯(lián)網金融企業(yè)合規(guī)經營,但此時金融監(jiān)管機構沒有監(jiān)管動力,一旦市場發(fā)生變化,金融監(jiān)管機構不能提前采取措施,不利于“黑天鵝事件”的預防.

圖3 情況1 和情況2 演化過程仿真Fig.3 Simulation of evolution process for cases 1 and 2

情況3 仿真 對于情況3,當滿足π1＞0,π2＞0,π3＞0 時,隨著演化時間的推移,系統(tǒng)演化穩(wěn)定策略為(0,1),即(不合規(guī)經營,嚴格監(jiān)管). 仿真參數(shù)設置為θ=0.4,b=2,c1=3,ω=1,λ=0.5,f=2,e=2,c2=4,v=0.5,β=2,n=0.5,γ=0.8.

如圖4 所示,金融監(jiān)管機構嚴格監(jiān)管時,若互聯(lián)網金融企業(yè)不合規(guī)經營收益大于合規(guī)經營的收益,互聯(lián)網金融企業(yè)仍傾向選擇不合規(guī)經營.此時不管互聯(lián)網金融企業(yè)初始合規(guī)比例為多少,在多次博弈后金融監(jiān)管機構選擇嚴格監(jiān)管,系統(tǒng)最終的演化穩(wěn)定策略為(不合規(guī)經營,嚴格監(jiān)管). 這一策略演化結果出現(xiàn)在互聯(lián)網金融行業(yè)野蠻生長階段,由于缺乏準入門檻、行業(yè)規(guī)則和深入的監(jiān)管,企業(yè)違規(guī)經營獲得的大量違法收益遠超監(jiān)管機構開出的處罰,導致互聯(lián)網金融行業(yè)出現(xiàn)“頂風作案”現(xiàn)象.

圖4 情況3 演化過程仿真Fig.4 Simulation of evolution process for case 3

情況4 與情況5 仿真 對于情況4 和情況5, 當滿足π1＞0,π2＞0,π3＜0 或者π1＞0,π2＜0,π3＜0 時,隨著演化時間的推移,系統(tǒng)演化穩(wěn)定策略為(0,0),即(不合規(guī)經營,不嚴格監(jiān)管). 仿真參數(shù)設置為θ=0.4,b=2,c1=4,ω=1,λ=0.5,f=2,e=1,c2=2,v=0.5,β=1,n=0.5,γ=0.8.

情況4 和情況5 演化過程仿真見圖5. 如圖5 所示,在金融監(jiān)管機構不嚴格監(jiān)管時，若合規(guī)經營的機會成本較大,互聯(lián)網金融企業(yè)即選擇不合規(guī)經營行為.此時,金融監(jiān)管機構發(fā)現(xiàn)嚴格監(jiān)管總成本高昂,監(jiān)管措施對互聯(lián)網金融企業(yè)起效甚微,更加傾向選擇不嚴格監(jiān)管,最終導致系統(tǒng)趨向(不合規(guī)經營,不嚴格監(jiān)管)這一最差穩(wěn)定策略.這一演化結果中金融監(jiān)管機構監(jiān)管能力及創(chuàng)新能力不足,進而導致選擇不作為策略.這種情況易造成違規(guī)經營企業(yè)不被嚴格懲處,而合規(guī)經營企業(yè)面臨巨大競爭壓力的行業(yè)現(xiàn)象,導致互聯(lián)網金融行業(yè)進入“劣幣驅逐良幣”的惡性循環(huán),不利于互聯(lián)網金融行業(yè)的持續(xù)發(fā)展,并給金融穩(wěn)定帶來巨大的潛在危險.

圖5 情況4 和情況5 演化過程仿真Fig.5 Simulation of evolution process for cases 4 and 5

情況6 仿真對于情況6,當滿足π1＞0,π2＜0,π3＞0 時,隨著演化時間的推移,系統(tǒng)沒有演化穩(wěn)定策略,博弈雙方的策略互相影響不斷循環(huán).仿真參數(shù)設置為:θ= 0.4,b= 2,c1= 2,ω= 1,λ= 0.5,f= 2,e=1,c2=2,v=0.5,β=1,n=0.5,γ=0.8. 情況6 演化過程仿真見圖6.

如圖6 所示,雙方的策略選擇互相影響,系統(tǒng)沒有穩(wěn)定的演化策略,雙方的策略選擇在相位圖中的四個區(qū)域循環(huán).擴大區(qū)域Ⅰ的面積,有利于系統(tǒng)朝著(合規(guī)經營,嚴格監(jiān)管)的方向演化,但系統(tǒng)一旦進入區(qū)域Ⅱ,由于金融監(jiān)管機構監(jiān)管動力迅速下降,使系統(tǒng)在區(qū)域Ⅱ中維持時間較短,很快演化至區(qū)域Ⅲ開始下一輪循環(huán).此時,金融監(jiān)管機構嚴格監(jiān)管策略對互聯(lián)網金融企業(yè)不合規(guī)經營的行為有顯著影響力,但由于監(jiān)管措施不連貫,導致合規(guī)行為出現(xiàn)波動.同時,也反映出金融監(jiān)管機構對違規(guī)行為事后監(jiān)管的特性,事后監(jiān)管雖然能夠規(guī)范互聯(lián)網金融企業(yè)行為,但不合規(guī)行為已對消費者權益和金融市場造成了損害. 這表明監(jiān)管政策的連續(xù)性和穩(wěn)定性對互聯(lián)網金融市場的規(guī)范發(fā)展至關重要.

圖6 情況6 演化過程仿真Fig.6 Simulation of evolution process for case 6

4.2 監(jiān)管科技對博弈雙方策略影響仿真

為了進一步更好的顯示監(jiān)管科技因素對互聯(lián)網金融企業(yè)與金融監(jiān)管機構行為的影響,驗證理論推導的有效性,運用MATLAB 分別對互聯(lián)網金融企業(yè)與金融監(jiān)管機構策略選擇的變化過程進行數(shù)值仿真.

4.2.1 命題3 的仿真

通過對系統(tǒng)演化過程的整體分析,已知π1,π2,π3共同影響互聯(lián)網金融企業(yè)與金融監(jiān)管機構的演化穩(wěn)定策略,為全面反映監(jiān)管科技因素對互聯(lián)網金融企業(yè)經營策略選擇的影響,因此分別在π3＜0 與π3＞0 兩種情況下,仿真分析監(jiān)管科技因素如何影響互聯(lián)網金融企業(yè)策略選擇.結果如圖7 和圖8 所示,即γ ↑,n ↑,θ ↑,b ↑,互聯(lián)網金融企業(yè)越傾向選擇合規(guī)經營,仿真結果與命題3 結論一致.

圖7 π3 ＜0 下監(jiān)管科技對互聯(lián)網金融企業(yè)行為影響仿真Fig.7 Simulation of the impact of regulatory technology on internet financial enterprises behavior for π3 ＜0

圖8 π3 ＞0 下監(jiān)管科技對互聯(lián)網金融企業(yè)行為影響仿真Fig.8 Simulation of the impact of regulatory technology on internet financial enterprises behavior for π3 ＞0

如圖7(a)所示,互聯(lián)網金融企業(yè)監(jiān)管科技投入程度越大,互聯(lián)網金融企業(yè)群體選擇不合規(guī)經營策略的演化速度越慢,甚至當監(jiān)管科技投入程度達到一定程度時,互聯(lián)網金融企業(yè)會改變經營策略,轉而選擇合規(guī)經營.其原因在于當互聯(lián)網金融企業(yè)監(jiān)管科技投入程度逐漸增大時,監(jiān)管科技節(jié)約的成本也逐漸變大,進而互聯(lián)網金融企業(yè)合規(guī)經營的總成本會逐漸下降,即合規(guī)經營的機會成本越有可能小于當前違規(guī)收益.總之,此時互聯(lián)網金融企業(yè)可以通過降低合規(guī)成本沖抵不合規(guī)經營的額外收益.因此當互聯(lián)網金融企業(yè)投入監(jiān)管科技程度越大時,越傾向選擇合規(guī)經營.

同理,如圖7(b)所示,監(jiān)管科技的成本節(jié)約率越大,互聯(lián)網金融企業(yè)合規(guī)經營的總成本越小,進而更傾向合規(guī)經營.如圖7(c)所示,金融監(jiān)管機構投入監(jiān)管科技達到一定程度時,互聯(lián)網金融企業(yè)策略由不合規(guī)經營轉向合規(guī)經營.這是因為金融監(jiān)管機構投入監(jiān)管科技程度越大,監(jiān)管機構對不合規(guī)行為識別能力提升,互聯(lián)網金融企業(yè)合規(guī)經營的機會成本降低,違規(guī)經營的動力下降. 同時,金融監(jiān)管機構監(jiān)管成本下降,嚴格監(jiān)管總收益上升,更傾向選擇嚴格監(jiān)管,促使互聯(lián)網金融企業(yè)合規(guī)經營.同理,如圖7(d)所示,單位監(jiān)管科技投入程度下所提升的風險識別能力越大,互聯(lián)網金融企業(yè)不合規(guī)經營懲罰風險上升,金融監(jiān)管機構嚴格監(jiān)管總收益變大,進而互聯(lián)網金融企業(yè)更傾向于合規(guī)經營.

4.2.2 命題4 的仿真

在對系統(tǒng)演化過程的整體分析中,已知π1,π2和π3共同影響演化系統(tǒng)的穩(wěn)定策略,因此需分別在π1,π2不同情況下仿真分析,才能更加全面細致的反映監(jiān)管科技因素如何影響金融監(jiān)管機構的策略選擇.π1＜0、π2＜0 時,金融監(jiān)管機構只存在不嚴格監(jiān)管策略,因此分別對π1＞0,π2＞0 與π1＞0,π2＜0 兩種情況進行仿真分析.結果分別如圖9 和圖10 所示,即n ↑,θ ↑,b ↑,金融監(jiān)管機構越傾向進行嚴格監(jiān)管,仿真結果與命題4 結論一致.

如圖9(a)所示,隨著監(jiān)管科技成本節(jié)約率的提升,金融監(jiān)管機構選擇嚴格監(jiān)管的演化速度逐漸越來越快,當監(jiān)管科技成本節(jié)約率大于一定水平時,出現(xiàn)群體策略選擇的拐點,并且監(jiān)管科技的成本節(jié)約率越大,拐點到來的的越早. 其原因在于監(jiān)管科技成本節(jié)約率的上升,使得監(jiān)管科技節(jié)約成本能力增強,金融監(jiān)管機構監(jiān)管成本大幅下降,嚴格監(jiān)管行為總收益變大.因此,監(jiān)管科技成本節(jié)約率逐漸變大時,金融監(jiān)管機構傾向進行嚴格監(jiān)管. 如圖9(b)所示,金融監(jiān)管機構在多大程度上采用監(jiān)管科技,對其監(jiān)管策略有決定性影響.隨著監(jiān)管科技投入程度的增大,監(jiān)管科技節(jié)約監(jiān)管的份額增加,總成本下降,進而金融監(jiān)管機構逐漸傾向選擇嚴格監(jiān)管. 如圖9(c)所示,監(jiān)管科技單位投入程度下提升的風險識別能力越大,監(jiān)管科技對監(jiān)管能力的提升越明顯,金融監(jiān)管機構對違規(guī)行為的識別能力逐漸提升,進而金融監(jiān)管機構傾向選擇嚴格監(jiān)管.

圖9 π1 ＞0,π2 ＞0 監(jiān)管科技對金融監(jiān)管機構行為影響仿真Fig.9 Simulation of the impact of regulatory technology on financial regulators behavior for π1 ＞0,π2 ＞0

如圖10(a)所示, 隨著監(jiān)管科技成本節(jié)約率的提升, 金融監(jiān)管機構監(jiān)管策略從不嚴格監(jiān)管這一穩(wěn)定策略轉而為在嚴格監(jiān)管與不嚴格監(jiān)管之間循環(huán)波動,當監(jiān)管科技節(jié)省監(jiān)管成本的能力越大時,金融監(jiān)管機構向嚴格監(jiān)管行為的變化越速度越快. 其原因在于監(jiān)管科技成本節(jié)約率在逐漸提升的過程中, 監(jiān)管成本逐漸降低, 使系統(tǒng)進入情況6 的演化過程, 打破了金融監(jiān)管機構完全不嚴格監(jiān)管的穩(wěn)定演化策略. 同理, 如圖10(b)所示,隨著金融監(jiān)管機構監(jiān)管科技投入程度的增大,監(jiān)管成本逐漸降低,最終打破完全不嚴格監(jiān)管的穩(wěn)定演化策略.如圖10(c)所示,單位監(jiān)管科技提升的風險識別能力逐步增大,金融監(jiān)管機構對違規(guī)行為的識別能力逐漸提升,當達到某一水平時演化即出現(xiàn)拐點,之后金融監(jiān)管機構更傾向嚴格監(jiān)管.

圖10 π1 ＞0,π2 ＜0 下監(jiān)管科技對金融監(jiān)管機構行為影響仿真Fig.10 Simulation of the impact of regulatory technology on financial regulators’behavior for π1 ＞0,π2 ＜0

綜合命題3 與命題4 仿真結果,提升監(jiān)管科技的投入程度、成本節(jié)約率以及識別風險的效率,能夠打破原有的演化穩(wěn)定策略,促進互聯(lián)網金融企業(yè)合規(guī)經營,金融監(jiān)管機構嚴格監(jiān)管. 監(jiān)管科技的投入程度取決于互聯(lián)網金融監(jiān)管中博弈各方的主觀認識. 監(jiān)管科技成本節(jié)約率和識別風險的效率,取決于監(jiān)管科技的發(fā)展程度,監(jiān)管科技越成熟,其對互聯(lián)網金融行業(yè)合理發(fā)展的作用越明顯.

4.2.3 命題5 的仿真

圖11 金融監(jiān)管機構監(jiān)管科技投入程度仿真Fig.11 Simulation of the investment degree of regulatory technology by financial regulators

5 結束語

本文通過構建演化博弈模型,研究了金融監(jiān)管機構和互聯(lián)網金融企不同條件下的行為演化規(guī)律,重點分析了監(jiān)管科技對互聯(lián)網金融監(jiān)管演化結果的影響.結合數(shù)值仿真分析發(fā)現(xiàn),金融監(jiān)管機構具有監(jiān)管不連續(xù)和事后監(jiān)管的特性,互聯(lián)網金融企業(yè)不合規(guī)經營時才有更大的嚴格監(jiān)管動力,企業(yè)主體與監(jiān)管主體易陷入此消彼長的對抗博弈狀態(tài);監(jiān)管科技投入程度和發(fā)展水平對互聯(lián)網金融監(jiān)管演化結果有重要影響,監(jiān)管科技能夠降低合規(guī)成本和監(jiān)管成本,打破主體不良的策略選擇,使系統(tǒng)產生較好的穩(wěn)定狀態(tài);金融監(jiān)管機構監(jiān)管科技的投入水平對互聯(lián)網金融企業(yè)的經營行為有明顯影響,達到一定水平時能有效促進互聯(lián)網金融企業(yè)自覺合規(guī)經營.

目前,我國對互聯(lián)網金融的監(jiān)管仍處于探索完善的階段,對于互聯(lián)網金融的監(jiān)管需從頂層設計入手,完善現(xiàn)有對各級金融監(jiān)管機構的政績考核制度,改變治理理念,激勵各級金融監(jiān)管機構事前、事中監(jiān)管動力.同時,嚴防地方政府急于借助互聯(lián)網金融這種新興金融業(yè)態(tài)實現(xiàn)“彎道超車”,放松當?shù)氐慕鹑诒O(jiān)管規(guī)制強度;其次,應充分發(fā)展和利用監(jiān)管科技,降低監(jiān)管科技成本,提高效益轉化能力. 互聯(lián)網金融企業(yè)應強化技術研發(fā),創(chuàng)新監(jiān)管科技應用方向,重點關注監(jiān)管科技降低人力與時間成本和把控人工操作風險的特點. 金融監(jiān)管機構應加強自身技術研發(fā),創(chuàng)新研發(fā)模式,通過與互聯(lián)網金融企業(yè)、第三方科技公司合作開發(fā)以較低成本提升監(jiān)管能力. 另一方面,也應為監(jiān)管科技的發(fā)展提供制度保證,整合現(xiàn)有非現(xiàn)場檢查體系,建立推廣監(jiān)管科技專業(yè)管理人才的培養(yǎng)和評價體系;最后,監(jiān)管機構需把握互聯(lián)網金融市場博弈所處的演化階段,充分利用監(jiān)管科技,以及時發(fā)現(xiàn)并規(guī)范互聯(lián)網金融企業(yè)違規(guī)行為,防范金融風險.