11月14日，清华大学国家金融研究院国际金融与经济研究中心 (CIFER) 成功举办了2019年秋季学期第7期“CIFER宏观与国际经济讲座”。本次讲座邀请到清华大学五道口金融学院助理教授周臻分享其学术研究成果“The (Biased) Wisdom of the Crowd（群体（有偏见）的智慧）。众多专家学者出席参与讨论会，并围绕主题展开了多维度的探讨与剖析。
周臻，清华大学五道口金融学院助理教授。其于2008年获复旦大学经济学院公共经济系学士学位，后于清华大学经济管理学院经济系获硕士学位，于2016年在纽约大学经济系获博士学位。其主要研究领域为金融市场摩擦的理论研究和信息经济学公司金融，系统性风险和金融网络等问题，近期其研究方向为债务市场的动态透明度及与内生时机的协调。
首先，周教授首先以京东拼多多等线上“拼团”购物行为为例，提出集体融资机制是否能有效地从人群中汲取智慧，为所有净现值为正的项目提供资金？本文研究了一种典型的项目启动机制，在这种机制下，只有当总质押投资超过预先规定的阈值时（即当人们愿意付出的金额大于商品价格时），项目才会启动。而该项目的筹资者仅在此状态下才愿意承担固定投资成本。这种机制类似于返利模式的众筹、初始数字货币发行（initial coin offering）、P2P贷款，以及银行贷款中的银团结构和风险投资。
本文用私人知情筹资者构建了一个理论模型以表明大众的智慧无法被有效的利用。因为一个筹资者，在投资时，只有当足够多的他方获得有利信息时才支付投资成本，并因此决定投资，在均衡状态下，筹资者可能决定投资，即使其个人获得的信息表明不应该做此项投资。因此，这种集体融资机制合理化了过度的投资侵略性。因此，一些净现值为负的项目也可能会获得融资，从而导致效率损失。在企业早期融资阶段，由于融资方通常对项目质量和所需资金的数额的不确定而导致这种效率损失很严重。
周教授将模型扩展到一个动态环境中，在该环境中，筹资者可以顺序移动并可以学习投资历史。动态模型与信息级联文献形成了有趣的对比。拥有私人信息的筹资者们做出选择越晚，他方筹资者们却越早投资，且更加激进。最终得出结论，动态学习也不能消除效率损失。
