2026年5月19日下午，第180次RMI读书讨论会在经院305教室举行。风险管理与保险学系2023级博士生王心怡分享了一篇来自Journal of Financial Economics的文章“Data and welfare in credit markets”。风险管理与保险学系部分师生参加了本次讨论会。

王心怡首先介绍了文章的研究背景。在过去半个世纪中，贷款机构可获取的借款人数据呈爆炸式增长。理论上，更多数据有助于贷款利率更准确地反映借款人的真实风险，从而提高信贷配置效率和社会总福利。然而，数据也可能改变利率结构，进而影响不同风险类型借款人之间的剩余分配。文章的核心问题是如何量化数据可用性增加对社会总福利和剩余分配的影响。

在研究设计方面，文章构建了一个易于处理的理论框架，将数据获取视为一种三级价格歧视。假设存在两类借款人：高风险和低风险，贷款机构在竞争性市场中运营。在没有数据的情况下，贷款机构无法区分两类借款人，只能设定统一的混同利率；而在有数据的情况下，贷款机构可以对两类群体分别定价。文章进一步假设贷款需求关于支付函数线性，并采用准线性效用函数以消除收入效应，从而使得马歇尔消费者剩余与补偿变化、等价变化等价。

研究发现，数据可用性的提高总能提升社会总福利，因为它消除了对高风险群体信贷过度供给和对低风险群体信贷供给不足所导致的无谓损失。然而，福利增益与价格变化的平方成正比，而剩余转移效应与价格变化成正比。当数据导致的价格变化较小时，转移效应在数量上远超福利增益。这表面数据政策本质上是在效率提升与再分配之间进行权衡。

在实证部分，文章利用美国《公平信用报告法》下的破产标志移除政策，采用TransUnion的行政数据，通过双重差分法和事件研究法估计破产标志移除对信贷市场结果的影响。结果表明，破产标志移除后，借款人的信用评分提高约17分，利率下降约22.6个基点，借款金额增加约18美元。文章进一步利用贷款机构的零利润条件和需求弹性相等假设，反推出从未破产借款人在反事实情形下的价格与数量变化。

在福利分析方面，文章估计，若破产标志从未被移除，社会总福利每年将增加约59.8万美元，但曾破产借款人的消费者剩余每年将减少约1900万美元，而从未破产借款人的消费者剩余每年将增加约1960万美元。换言之，每转移1美元剩余，仅产生约0.03美元的社会福利损失。这表明，现行破产标志移除政策虽造成一定的配置无效率，但其福利损失相对于再分配效应而言非常小。

最后，王心怡探讨了文章的政策含义。当数据对违约率的预测能力有限时，数据带来的转移效应往往超过效率增益。这为限制数据使用的法规提供了理论支持：在某些情境下，数据隐私或公平性方面的收益可能超过数据使用带来的直接效率提升。汇报结束后，与会师生就模型假设、实证识别策略等问题进行了深入交流。

（风险管理与保险学系 王心怡 供稿；纪昊阳 供图；姚奕 审核）