现代经济的一大奇特之处在于金融业为何如此庞大。经济学家直到最近才开始记录并探究这一现象。从实证角度看， Greenwood and Scharfstein (2013) 的研究发现，在美国，金融服务业在1950年占GDP的2.8%，到2006年则占GDP的8.3%。
在 Biais et al. (2014)一文中，我们提出了一个正式分析，阐明金融业为何变得如此庞大，探讨这是否符合社会利益，并在不符合的情况下，思考可以采取哪些应对措施。在我们的模型中，金融部门的增长由金融创新的发展所驱动。该分析适用于范围广泛的创新，既包括担保债务凭证（CDO）或信用违约互换（CDS）等具体工具，也包括垃圾债券或交易所交易基金（ETF）等资产类别，以及管理方式。
我们的模型考虑两类市场参与者：持有资产的投资者，以及经营创新的管理者。分析首先假设投资者能够评估管理者的能力与行为，即存在“对称信息”。这为下一步分析提供了基准，下一步则承认投资者并不确定管理者的能力或勤勉程度，因此信息是不对称的。
创新可能脆弱且易受冲击，也可能相当稳健。市场参与者根据观察到的业绩，逐步了解创新的强度。他们理性地将良好业绩和未遭受冲击视为稳健性的标志。因此，当没有冲击发生时，信心增强，创新随之增长，吸引资金和管理者进入。随着创新蓬勃发展，管理者的收入增加，并超过其他行业的平均水平，这与Philippon and Resheff (2008)的实证发现一致。 Philippon and Resheff (2008)。
只有当管理者审慎地分析风险与估值时，创新领域的投资才能经受冲击。在早期，当对创新的信心仍然有限时，管理者明白努力是成功的关键。只有成本相对较低的最高效管理者才会进入创新领域，并且全部付出努力。然而，成功之后，风险控制和评估能力较低的管理者也会认为进入创新领域是划算的。由于对这些管理者而言努力的成本较高，他们会放弃风险防范和审慎估值。
在这种情境下，如果该行业最终遭受负面冲击，行业本身的庞大规模，加上大量管理者怠工，将引发大规模且广泛的损失——危机随之爆发，只有管理者始终保持警惕的投资者才能免受最严重的影响。
在该模型的这一版本中，创新规模保持在社会最优水平。投资者清楚自己所购买的产品，并为此支付具有竞争力的价格。现在做一个合理的假设：创新领域的不透明性与复杂性使投资者无法完全监控管理者的风险控制体系与努力程度。由此，模型的预测发生了剧烈转变。在信息不对称的情况下，投资者无法区分拥有高效风险控制体系（会付出风险防范努力）的管理者与拥有低效体系（会放弃风险防范）的管理者。两类管理者获得相同的报酬。因此，疏忽的管理者获得超额利润（“信息租金”）。相对低效的管理者因付出很少努力即可获得丰厚回报而大量涌入，使增长速度快于对称信息下的情况。这使创新规模超出社会最优水平，同时也加剧了该行业的脆弱性。因此，信息不对称意味着更严重的危机。
尽管这一理论模型也可应用于非金融创新，但它对金融领域尤为适用。金融创新的三个最重要特征在分析中发挥关键作用：
第一，风险控制与管理是金融创新成功的关键，而模型中的管理者正是负责这些活动的人。
第二，金融创新的复杂性和非实物性，使外部投资者难以观察金融部门管理者的行为，从而产生道德风险，正如模型所示。
第三，当金融创新被证明存在缺陷时，会给大量机构带来严重损失，这同样与模型一致。
将模型与事件相联系
金融行业，尤其是在过去三十年间，一直深受以失败告终的创新之困扰。较为恶劣的例子包括引发最近一次危机的证券化抵押贷款溃败、20世纪90年代末的科技泡沫，以及20世纪80年代的垃圾债券。它们的发展动态与我们模型的推论相吻合。
CDO创新的最初增长始于2000年代中期，当时投资银行推出证券化抵押贷款，其收益率优势高于标准投资产品。与我们的模型一致，最初的成功吸引了管理者和投资者，但信心却导致了疏忽。许多管理者不再亲自审查贷款组合的内容，转而依赖评级机构的评级。CDO的发起方也变得过于自信，以至于降低了组成贷款的信用质量。这两种发展都构成了在强劲增长下的怠工行为，与道德风险模型的推论相符。同样与模型相符的是，不同管理者之间存在差异。只有保持警惕的人才使其投资者免于遭受最严重的损失。
主动式基金管理归结为两种基本策略：基于对未来现金流的艰苦估算的基本面投资，以及动量投资。20世纪90年代末，电信、媒体和科技行业出现了创新热潮，同时这些行业的金融投资也有所增加。然而，评估这些投资未来所能产生的收入既复杂又成本高昂。同样与模型一致的是，持续的超额收益提升了信心，越来越多的管理者从困难的基本面估值转向较为容易的动量追随策略，而用模型的语言来说，这可以被解释为怠工。当市场崩盘时，管理者完全追随动量的投资者为此付出了代价（Daniel and Moskowitz 2012 和 Daniel et al. 2012 记录了动量策略在冲击面前的脆弱性）。相比之下，那些继续承担审慎资产估值成本的投资者则避免了最严重的损失。
我们的理论分析也有助于解释20世纪80年代的杠杆收购（LBO）和垃圾债券浪潮。当时的实证研究表明，次投资级债券的违约率远低于其收益率利差所隐含的水平。这推动了垃圾债券的发行与分销。与模型一致，最初的成功提升了信心，进而导致风险防范与估值投入减少。这使创新变得脆弱，1989年遭遇负面冲击后，该创新随即崩溃。同样与模型相符的是，这一创新并未被彻底淘汰，而是在经历数年无危机的时期后，重新获得发展并延续至今。
政策启示
资产所有者委托人应更加意识到代理问题，订立更完善的合同，保持更高的警惕，并坚持要求代理人作出更充分的披露。他们应延长对中介机构业绩评估与奖励的周期。从长期来看，怠工更难持续，因为个别失败或普遍性危机很可能会介入。对管理者承诺的累积奖励可在出现亏损时予以取消，从而增强管理者的“利益绑定”，并使其利益与委托人的利益保持一致（例如，参见 Biais et al. 2007）。
然而在实践中，最终资产所有者往往规模较小且较为分散。他们通常将投资事务委托给养老基金、共同基金等的受托人。这就形成了一连串的代理问题，而最终委托人并不具备足够能力应对。政策制定者应以最佳实践准则的形式为受托人提供指导，说明如何将委托过程中产生的问题降至最低。可通过扩展信义义务的解释，将遵守该准则纳入其中，以强化这一点。
如果温和的引导不足以奏效，则可能有必要进行监管干预。监管机构可以裁定产品是否可以接受，同时须注意不透明性会加剧代理问题。监管机构可以强制执行报告要求，例如披露毛回报、成本、投资组合选择、利润率等。该模型最引人注目的启示之一是：监管应在金融看似最为稳健、创新正迅猛发展之时最为严格。警惕自满情绪以及“大缓和”（Great Moderation）之类的观念，因为怠工在此时最为普遍。
与 Vox
作者：Bruno Biais，图卢兹经济与金融学院经济与金融研究教授；Jean-Charles Rochet，图卢兹经济与金融学院经济学教授，同时担任工业经济研究所研究主任；Paul Woolley，伦敦政治经济学院高级研究员，约克大学荣誉教授，同时担任悉尼科技大学兼职教授
图片：2014年8月11日纽约证券交易所开盘后不久，交易员在交易大厅工作。REUTERS/Lucas Jackson
