一、引言

由于高知名度高曝光率，明星代言被商家看作是销售的营销手段。金融P2P平台邀请明星代言，既可以提高产品知名度，又可以扩大市场份额，所以邀请明星代言已成为许多金融P2P平台增加盈利的有力武器。某金融P2P平台正式上线仅半年，该平台的注册用户量冲破了14万人，投资额已抵达30亿元大关。而在某明星成为公司形象大使后，该平台的投资用户增加到23万，累计的投资额大于60亿。在不到一个月的时间里，该平台用户增加率为64.3%，投资额增加率为50%。对于一个新的平台，有这样的发展趋势是很不错的，可见明星代言起到了相当大的作用。^[1]

众多明星也紧跟社会的浪潮，明星为互联网金融P2P平台代言随处可见。然而，好景不长，有投资者爆料称某互联网金融P2P平台在线已经停止兑付。其官网资料表明，该互联网金融P2P平台成立于2015年7月，是上海市第一批许可的创新型互联网金融企业，可以用互联网金融冠名，是具有信息公开、效率高效、诚实守信的互联网投融资的服务平台。当资金不能立马兑现的危机消息传出以后，很多投资者到代言平台明星的微博下发表激烈的言辞，对并不知情的明星进行谩骂和诽谤，一时之下，明星成为了众矢之的。^[2]

所以，对于明星是否为金融P2P平台代言的问题引起了学者的注意；同时金融P2P平台跑路和不诚信的问题也引起了政府的重视。

二、文献综述

(一) 国内文献综述

曾咏梅认为广告代言人应当在虚假广告中承担一定的法律责任，但没有明确界定厂商的责任。^[3]马跃进、张婧也从明星代言虚假广告给社会和人民群众带来的危害进行了分析，认为明星代言虚假广告是来自广告行业自律水平的内因和来自法律、市场环境、明星等的外因造成的，其中外因起主要作用，因此得出政府应从外因入手，对虚假广告进行杜绝的政策性建议。^[4]

有文献从食品安全的法律角度探讨明星代言广告所应承担的责任。近年来，国家出台的《食品安全法》并没有降低虚假广告的危害，这是由于明星代言人和广告商签署了合同，而消费者未和广告商签署合同。因此当明星代言虚假广告时(明星对广告的真假性并不知情)，广大消费者不能得到有效的保护，所以明星从自身利益和名誉出发，应该有责任意识。^[5-6]刘宏涛等针对虚假广告充斥市场，扰乱社会秩序的现象，提出了运用博弈理论，建立政府、广告商、明星代言人三方博弈模型，从而找到均衡解，使三方利益最大化，来解决虚假广告的问题。^[7]

从企业的角度，有文献从企业的立场分析了明星代言中可能会遇到的选择判断危险、知名度危险、道德危险、政治危险、健康危险，并提出当企业面对这些风险时应该采取何种对策，使企业的利益最大化。如探究了当企业用体育明星为其进行代言时，应当考虑到运动员可能会存在竞技状况不稳定、不确定的比赛成绩以及潜在的代言风险；当企业面对这些风险的时候，企业应该采用什么样的有效的措施来制止这些风险，从而使企业达到利益和效用的最大化。^[8]当明星为体育品牌代言时，企业研究和分析明星代言对品牌价值的影响，文献中运用建立品牌价值模型的方法，得到了品牌信用与品牌价值具有正相关的关系的的结论。对于明星代言问题，文献中也详细分析了体育品牌的品牌信用及品牌价值的作用机制，最后得出了一些对于厂商有益的合理化的建议。^[9-10]

(二) 国外文献综述

国外的文献综述主要从明星代言的理论基础进行分析，主要的理论基础有来源模式理论、精细加工可能性模式理论、联合性学习理论、社会适应理论。在影响明星代言效果因素方面，Petty等^[11]、Biswas等^[12]和Friedman等^[13]从产品的卷入度方面进行分析。Kamins等^[14]从单面说服与双面说服的角度进行研究。Kahle等^[15]、Petty 和Cacioppo^[16]从明星代言人的外表吸引力方面进行分析。Till和Shimp^[17]、Louie和Ober miller^[18]从明星代言人的负面信息进行研究。Choi等^[19]从不同文化背景下明星代言策略的不同特点进行研究。

综上国内外文献可知，有关明星代言问题的文献大都从企业的角度来考虑风险问题以及明星代言能否为企业带来效益最大化；也有文献是从政府的角度以社会道德和法律的方面进行分析，认为明星代言人在代言虚假广告时，应承担一定的责任和处罚。现有研究大多认为明星大都处于劣势地位，很少有文献从明星的角度来考虑是否应该为企业代言，更没有从博弈的角度来分析明星是否可为企业代言的问题，这也正是本文研究的问题。明星代言不仅出现在互联网金融平台，其他行业也屡见不鲜，为什么在互联网金融平台明星频频深陷舆论沼泽呢？这主要在于互联网金融平台是一个新兴行业，有专家解释为金融是严谨并且信息不对称的，但是互联网是开放的、快速的、协同的一个平台，这两个有矛盾的东西结合在一起比其他互联网+的东西更难处理，况且又借用明星的名人效应来营销，在发展的初始阶段并且政府监管不到位各项法律不完善的情况下很容易出现问题。因此，我们很有必要对此现象进行研究，给明星、企业、政府一些参考。但是本文也有一定的局限性，比如本文是在静态博弈下进行的，然而现实中参与人之间面临的可能是动态的，寻找一个更合适的模型来说明这个问题会更有意义。

三、建立模型

不完全信息静态博弈是指博弈方不会确切地知道其他参与人的特征、战略空间以及支付函数等相关信息,参与人必须同一时刻选择行动或并非同一时刻选择，但最后行动的人并不知道之前的行动者采用了什么样的策略，一般是要通过海萨尼转换(Harsanyi Transformation)来求解不完全信息静态博弈的纳什均衡解,得出的均衡解就是贝叶斯纳什均衡。^[17]

如果把明星和公司的互联网金融平台看做博弈双方,并假设二者都是理性的,双方在一系列信息的基础上选择自己的行动策略并获得收益, 双方对对方的情况并非完全了解，处于不完全信息的状态之下，这样就可以用不完全信息静态博弈的方法对双方的收益进行分析，从而来研究明星是否应该为互联网金融平台代言。

(一) 参数设置

设置参数以构建明星和金融P2P平台之间的不完全信息静态博弈模型。

假设融资额为 $C$ ，明星代言人的信用成本为 ${C_1}$ ，互联网金融P2P平台付给明星的代言费为 ${C_2}$ , $\gamma $ 为风险因子，同时互联网金融P2P平台给明星一部分收益为 $\gamma C$ ，互联网金融P2P平台高风险的概率为 $\alpha $ ，则低风险的概率为 $1 - \alpha $ ，明星代言的概率为 $\beta $ ，不代言的概率为 $1 - \beta $ ，则明星和金融P2P平台的收益矩阵如表1所示。由于现实中，互联网金融P2P平台肯定采取代言的选择，所以当互联网金融P2P平台不论处于高风险还是低风险，我们都选择采取代言，所以表1中没有直接分析互联网金融P2P平台采取时的收益，忽略了不采取代言时的情况。

(二) 各参与人的期望收益率

明星代言时的期望收益：

${E_1} = \alpha \left[ {{C_2} + \gamma \left( {C - {C_1}} \right)} \right] + \left( {1 - \alpha } \right)\left( {{C_2} + \gamma C} \right)$

(1)

不代言的期望收益：

${E_2} = {C_1}$

(2)

明星代言人总的期望收益：

$\begin{array}{l}{{\hat E}_1} = \beta \left[ {\alpha \left[ {{C_2} + \gamma \left( {C - {C_1}} \right)} \right] + } \right.\\\left( {1 - \alpha } \right)\left. {\left( {{C_2} + \gamma C} \right)} \right] + \left( {1 - \beta } \right){C_1}\end{array}$

(3)

明星代言的期望收益率为：

${V_1} = \frac{{{E_1}}}{{{{\hat E}_1}}}$

(4)

对于明星而言，他们并不清楚为金融P2P平台代言是高险还是低风险，但其是高风险还是低风险的概率可以求出。

当明星代言时的期望收益和不代言时的期望收益相等时：

${E_1} = {E_2}$

(5)

$\alpha \left[ {{C_2} + \gamma \left( {C - {C_1}} \right)} \right] + \left( {1 - \alpha } \right)\left( {{C_2} + \gamma C} \right) = {C_1}$

(6)

$\alpha = \frac{{{C_1} - {C_2} - \gamma C}}{{ - \gamma C}}$

(7)

互联网金融P2P平台在存在高风险时的期望收益为：

${E_4} = \beta \left[ {\left( {1{\rm{ - }}\lambda } \right)C - {C_2}} \right] + \left( {1 - \beta } \right)C$

(8)

互联网金融P2P平台存在低风险时的期望收益为：

${E_5} = \beta \left( {C - {C_2}} \right) + \left( {1 - \beta } \right)C$

(9)

互联网金融P2P平台综合的期望收益为：

$\begin{array}{l}\mathop {{E_2}}\limits^ \wedge = \alpha \left\{ {\beta \left[ {\left( {1{\rm{ - }}\lambda } \right)C - {C_2}} \right] + } \right.\left. {\left( {1 - \beta } \right)C} \right\} + \\\left( {1 - \alpha } \right)\left[ {\beta \left( {C - {C_2}} \right) + \left( {1 - \beta } \right)C} \right]\end{array}$

(10)

互联网金融P2P平台综合的期望收益率为：

${V_2} = \frac{{{E_5}}}{{\mathop {{E_2}}\limits^ \wedge }}$

(11)

(三) 博弈的贝叶斯纳什均衡分析

从明星是否应该为互联网金融P2P平台代言的角度来看，他们之间存在一种交易关系，当明星给互联网金融P2P平台代言时，互联网金融P2P平台会给予明星一定的代言费，代言费就是明星因代言而获得的报酬。不失一般性，假设只有一个明星和一个互联网金融P2P平台，明星和互联网金融P2P平台进行交易，交易规则如下：明星和互联网金融P2P平台同时各报一个价格，设明星向金融P2P平台索要的代言费为 ${W_1}$ ，互联网金融P2P平台预备给予明星的代言费为 ${W_2}$ ，如果 ${W_2} \geqslant {W_1}$ ，假设双方具有相等的谈判能力，则双方以 $\left( {{W_1} + {W_2}} \right)/2$ 达成雇佣协议；如果 ${W_2} \leqslant {W_1}$ ，则雇佣协议难以达成，明星不接受为金融P2P平台代言。这里的 ${W_1}$ 可以看作是明星的最低代言费，只有大于该代言费，明星才愿意代言，否则宁愿放弃。明星和互联网金融P2P平台并不清楚对方愿意出的报酬，假设明星对金融P2P平台预期的收益率为 ${V_1}$ ，互联网金融P2P平台给明星支付的代言费率为 ${V_2}$ .并假设两方相互知道对方对代言费率的估计均匀分布于 $\left[ {0,1} \right]$ 区间上。假如双方以 $W = \left( {{W_1} + {W_2}} \right)/2$ 这个费用达成是否代言协议，则明星的收益为 $W - {V_1}$ ，互联网金融P2P平台的收益为 ${V_2} - W$ 。假如他们因代言费不满意而没有达成协议，那么双方谁都不会得到任何好处，均为 $0$ 。明星在静态贝叶斯博弈中的一个策略，即 ${W_1}\left( {{V_1}} \right)$ 为 ${V_1}$ 的一个代言费用函数，它设定明星对本身工资水平的每一种可能估价的出价；同时，互联网金融P2P平台也有一个策略，即 ${W_2}\left( {{V_2}} \right)$ 为 ${V_2}$ 的一个代言费用函数，它假定了互联网金融P2P平台每一种可能估价的出价对本身愿意支付的工资水平。若 $\left[ {{W_1}\left( {{V_1}} \right)}\right.,$ $\left.{{W_2}\left( {{V_2}} \right)} \right]$ 是贝叶斯纳什平衡，则对任意的 ${V_2} \in \left[ {0，1} \right]$ ， ${W_2}\left( {{V_2}} \right)$ 必须满足：

$\begin{array}{l}\mathop {\max }\limits_{{W_2}} \left[ {{v_2} - \displaystyle\frac{{{W_2} + E\left[ {{W_1}\left( {{V_1}} \right)/{W_2} \geqslant {W_1}\left( {{V_1}} \right)} \right]}}{2}} \right]\\P\left[ {{W_2} \geqslant {W_1}\left( {{V_1}} \right)} \right]\end{array}$

(12)

其中， $E\left[ {{W_1}\left( {{V_1}} \right)/{W_2} \geqslant {W_1}\left( {{V_1}} \right)} \right]$ 是一个条件期望，是在金融P2P平台代言费用出价大于明星要求费用水平的前提下，金融P2P平台期望明星的费用要价。同时，对任意 ${V_1} \in \left( {0，1} \right)$ ， ${W_1}\left( {{V_1}} \right)$ 必须满足：

$\begin{array}{l}\mathop {\max }\limits_{W1} \left[ {{v_2} - \displaystyle\frac{{{W_1} + E\left[ {{W_2}\left( {{V_2}} \right)/{W_2} \geqslant {W_1}\left( {{V_1}} \right)} \right]}}{2}} \right]\\P\left[ {{W_2} \geqslant {W_1}\left( {{V_1}} \right)} \right]\end{array}$

(13)

同理， $E\left[ {{W_2}\left( {{V_2}} \right)/{W_2} \geqslant {W_1}\left( {{V_1}} \right)} \right]$ 是一个条件期望，是在金融P2P平台费用出价大于明星要求代言费用水平的前提下，明星希望金融P2P平台给出的代言费用。在上面的静态贝叶斯博弈中，有几个贝叶斯纳什均衡，因为只要同时满足式(12)和式(13)的最大化问题的 ${W_1}$ ， ${W_2}$ ， ${V_1}$ 、 ${V_2}$ 的值及其概率分布，就可以构成一个贝叶斯纳什均衡。为了解特定意义和形式的贝叶斯纳什均衡，需要在恰当的限制条件下对特定类型的贝叶斯纳什均衡进行分析。令：

${W_1}\left( {{V_1}} \right) = {a_1} + {b_1}{V_1}$

(14)

${W_2}\left( {{V_2}} \right) = {a_2} + {b_2}{V_2}$

(15)

因为 ${V_1}$ 、 ${V_2}$ 均匀分布于 $\left[ {0,1} \right]$ 区间上, 所以 ${W_1}\left( {{V_1}} \right)$ 、 ${W_2}\left( {{V_2}} \right)$ 分别均匀分布在 $\left[ {{a_1},{a_1} + {b_1}{V_1}} \right]$ ${\text{和}}\left[ {{a_2},{a_2} + {b_2}{V_2}} \right]$ 上。因此有：

$P\left[ {{W_2} \geqslant {W_1}\left( {{V_1}} \right)} \right] = \Pr ob\left( {{V_1} \leqslant \frac{{{W_2} - {a_1}}}{{{b_1}}}} \right)$

(16)

$\begin{array}{l}E\left[ {{W_1}{V_1}/{W_2}{W_1}\left( {{V_1}} \right)} \right] = \displaystyle\frac{{\displaystyle\frac{1}{{{b_1}}}\displaystyle\int_{{a_1}}^{{w_2}} {xdx} }}{{\Pr ob\left( {{W_2}{W_1}\left( {{V_1}} \right)} \right)}} = \\\displaystyle\frac{{\displaystyle\frac{1}{{2{b_1}}}\left( {{W_2}^2 - {a_1}^2} \right)}}{{\displaystyle\frac{{{W_2} - {a_1}}}{{{b_1}}}}} = \frac{1}{2}\left( {{a_1} + {W_2}} \right)\end{array}$

(17)

把式(16)、式(17)代入式(12),得：

$\mathop {\max }\limits_{W{}_2} \left[ {{V_2} - \frac{{{W_2} + \left( {{a_1} + {w_2}} \right)/2}}{2}} \right]\frac{{{W_2} - {a_1}}}{{{b_1}}}$

(18)

对式(18)中的 ${W_2}$ 求导得：

${W_2} = \frac{2}{3}{V_2} + \frac{1}{3}{a_1}$

(19)

同理,根据式(13), ${W_1}\left( {{V_1}} \right)$ 必须满足:

$\mathop {\max }\limits_{{W_1}} \left[ {\frac{1}{2}\left( {{W_1} + \frac{{{W_1} + {a_2} + {b_2}}}{2}} \right) - {V_1}} \right]\frac{{{a_2} + {b_2} - {W_1}}}{{{b_2}}}$

(20)

对式(20)中 ${W_1}$ 求导可得:

${W_1} = \frac{2}{3}{V_1} + \frac{1}{3}\left( {{a_2} + {b_2}} \right)$

(21)

由于明星和金融P2P平台的线性策略互为最佳反应,则式(19)和式(15)的系数相等, 式(21)和式(14)的系数相等,得：

${a_2} = \frac{1}{3}{a_1},{b_2} = \frac{2}{3},{a_1} = \frac{1}{3}\left( {{a_2} + {b_2}} \right),{b_1} = \frac{2}{3}$

(22)

联合式(22)中的 ${a_2} = \displaystyle\frac{1}{3}{a_1}{{\text{和}}}{a_1} = \displaystyle\frac{1}{3}\left( {{a_2} + {b_2}} \right)$ ,解得：

$a{}_2 = \frac{1}{{12}},{a_1} = \frac{1}{4}$

(23)

把以上解得的 ${a_1}$ ， ${a_2}$ ， ${a_3}$ 值分别代入式(19)和式(21),解得：

${W_1} = \frac{2}{3}{V_1} + \frac{1}{4}$

(24)

${W_2} = \frac{2}{3}{V_2} + \frac{1}{{12}}$

(25)

以上的博弈的贝叶斯纳什均衡是在线性假设下成立的。

进一步地,当只有 ${W_2} \geqslant {W_1}$ 双方才能达成代言协议,因此明星是否为其代言必须满足：

$\frac{2}{3}{V_2} + \frac{1}{{12}} \geqslant \frac{2}{3}{V_1} + \frac{1}{4}$

(26)

整理可得：

${V_2} \geqslant {V_1} + \frac{1}{4}$

(27)

综上所述，我们可知：

第一，当为高风险 $\alpha $ 时，并且满足 ${V_2} \geqslant {V_1} + \displaystyle\frac{1}{4}$ 时，明星选择代言为最优行为，此时明星的最大收益为 ${C_2} + \lambda \left( {C - {C_1}} \right)$ ,金融P2P平台的最大收益为 $\left( {1 - \gamma } \right)$ $C - {C_2}$ 。

第二，当为低风险 $1 - \alpha $ 时，并且满足 ${V_2} \geqslant {V_1} + \displaystyle\frac{1}{4}$ 时，明星代言为最优选择，此时明星的最大收益为 ${C_2} + \gamma C$ ,金融P2P平台的最大收益为 $C - {C_2}$ 。

所以，不论金融P2P平台为高风险还是低风险，满足 ${V_2} \geqslant {V_1} + \displaystyle\frac{1}{4}$ 时，明星才会为其代言。在高风险时，明星的收益和平台的收益均低于低风险的情况。所以，不管是明星，还是平台，都应该通过降低风险来提高收益，从而达到共赢的局面，这样既可以造福社会，也可以维护安定团结。

四、结论与启示

不论金融P2P平台为高风险还是低风险，只有当金融P2P平台给明星的代言费率大于或等于明星自己的预期收益率加上1/4时,明星才可能为金融P2P平台代言；如果不能满足上述条件,明星就不愿意为其代言。

这里我们仅仅从明星的角度定量地分析了明星代言问题，但是在实际情景中这仅仅是一个参考。在现实生活中新兴的互联网金融P2P平台频频出现倒闭跑路的现象，上述分析可以给我们一些启示。

从明星的角度来看，他们应该坚决抵制功利主义的诱惑，加强社会责任感，参考上述的结论，理性的分析是否为金融P2P平台代言。明星从自身出发来减少社会上的虚假广告、虚假产品、利用金融P2P平台非法集资的现象是一个很好的方法。

从金融P2P平台的角度来看，作为一个企业，其要有社会责任心和诚信。最近发生类似的事情，大部分都是因为相关负责人的出发点不良，想借助互联网搭便车谋取非法利益。所以，作为金融P2P平台的负责人，要有自律意识和强烈的社会主义责任感，杜绝跑路和不诚信等现象。

从政府的角度来看，对于广告行业，我国实行的是政府法规管制、明星自律、消费者监督三管齐下的监督体制。在我国现行的法律中对虚假广告的厂商有明确的处罚机制，但是对于代言者却没有相应的处罚，只是代言者的声誉会有一定的影响。因此，政府的广告立法应增加这方面的内容，同时还可以对企业、代言明星设立一个诚信榜单，并定期进行检查。对于违法的企业和代言明星，一旦查处，需予以严惩。