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核心提示蓬勃發展的數字金融利用移動終端和大數據分析兩大數字技術工具支持金融決策，特別是通過降低獲客成本和幫助風險控制，為普惠金融發展提供瞭一個全新的解決方案，與此同時也帶來一些新的風險。
[從北京大學數字普惠金融指數來看，全滴雞精國數字普惠金融指數從2011年的40上升至2015年的220，增長速度十分驚人。]
數字金融在促進實體經濟發展同時也帶來風險
蓬勃發展的數字金融利用移動終端和大數據分析兩大數字技術工具支持金融決策，特別是通過降低獲客成本和幫助風險控制，為普惠金融發展提供瞭一個全新的解決方案，與此同時也帶來一些新的風險。
從北京大學數字普惠金融指數來看，全國數字普惠金融指數從2011年的40上升至2015年的220，增長速度十分驚人。更為重要的是，如果把每個地級市按不同發展水平分成四個梯隊（第一梯隊—紅色，第二梯隊—橙色，第三梯隊—黃色，第四梯隊—綠色），可以看到，2011年沿海地區和內陸地區之間的顏色差別非常大。但到瞭2015年，地區之間的顏色差距已經明顯縮小。這說明原本後進地區的發展速度更快，使得它們與發達地區之間的差距快速縮小。這也充分說明，數字金融的普惠特性確實非常突出。
第二個指數是北京大學數字金融情緒指數。這是研究人員利用大數據分析的方法從將近2000萬篇媒體稿件中識別出來的。它有兩個分支，左邊是關註度指數，右邊是正負情感指數（見圖）。無論是看關註度指數還是看情感指數，過去三四年，公眾對於數字金融的情緒一直在激烈地起伏。前一段時間情緒指數一直在下降，這可能與數字金融領域風險頻發和政府采取整治措施有關。但從2017年6月開始，關註度指數和正負情感指數同時出現瞭顯著的反彈。一個可能的原因是政府決定延遲數字金融業整治的最後期限。
數字金融所帶來的風險與挑戰
數字普惠金融指數快速上升和數字金融情緒指數大幅起伏，表明雖然數字金融擁有巨大的普惠價值，同時也存在實實在在的風險，比如大量個體網絡借貸平臺出問題。而金融風險恰恰是當今中國經濟與金融最重要的問題之一。從2016年底的中央經濟工作會議到2017年初的“兩會”，防范系統性金融風險一直是決策層關心的話題。
為什麼現在提出要防范系統性金融風險？一個直觀的觀察是，最近三年來金融風險不停地在不同的部門和行業之間遊走，從股票市場到債券市場，從房地產市場到外匯市場，從影子銀行到數字金融行業。當前金融風險如此突出，主要是基於三個方面的原因：
第一，過去金融風險沒有全面爆發，主要是受到兩個因素的支持，一是持續高速的經濟增長，二是政府的全面兜底。而現在這兩個因素都在不斷地弱化。經濟增長速度已經從2010年的10.6%回落到2016年的6.7%，導致企業資產負債表惡化，甚至催生瞭許多僵屍企業。政府繼續兜底的能力也已經明顯減弱，借用國際清算銀行“風險性三角”的概念，目前在我國同時出現瞭杠桿率上升、生產率下降和宏觀經濟政策空間收縮。這些均表明現在我國金融風險增加但政府應對的空間收縮，所以系統性風險爆發的可能性確實在上升。
第二，市場上的流動性十分充裕，但可投資的資產規模相對有限。廣義貨幣供應量M2與GDP的比例已經上升至208%，特別重要的是最近出現瞭銀行存款短期化的問題。充裕的流動性追逐有限的可投資資產，隻要流動性進入一個領域，那個領域就會繁榮，也很容易出現風險和泡沫，市場回調就在所難免。而這正是過去幾年金融風險不停地在不同領域之間遊走的一個很重要的原因。
第三，在監管框架方面也有很多值得反思的地方。眾所周知，“一行三會”的監管體制缺乏有效的政策協調。監管政策定位也有許多可議之處，比如監管部門經常把金融穩定和行業發展混在一起，把金融監管和宏觀政策混在一起。更重要的是，還有一些金融交易沒有受到充分的監管覆蓋，特別是影子銀行和數字金融領域。
上述系統性金融風險與數字金融緊密相關，造成系統性風險的因素可能會作用到數字金融領域。同時數字金融的一些問題也可能加劇系統性的金融風險。而數字金融的發展，在如下幾方面給金融監管帶來瞭新的挑戰：
第一，數字金融的發展可能會影響貨幣政策的有效性。我國傳統的貨幣政策關註的是貨幣供應量、銀行貸款以及社會融資總額。而數字金融的高速發展令越來越多的資金在銀行體系外運轉，這就可能影響央行對貨幣數量的度量以及調控。比如螞蟻金服的餘額寶現在的投資規模台中滴雞精哪裡買已經達到1.45萬億元，這筆錢應該計在M0中，但其流轉就不會再影響M1和M2。更重要的是，餘額寶中的錢究竟算現金還是資產？因為這兩者之間可以瞬間實現轉滴雞精價格換。因此，數字金融的發展可能導致央行調控基礎貨幣的能力下降，甚至令貨幣流轉速度加快。這些都對現行貨幣政策框架提出瞭挑戰。
第二，數字金融風險傳導既快又廣。雖然現在很多數字金融平臺的規模相對較小，但也有一些規模比較大的，如e租寶事件曾經涉及90萬人的500億元。實際上，數字金融平臺不論大小，往往有兩個很重要的風險特征：其一，參與者對風險的識別和承受能力相對較低；其二，一旦出現問題，風險傳導速度非常快，而且跨行業、跨區域。也就是說，數字金融發展加大瞭導致系統性金融風險的可能性。如果監管部門仍然沿用過去的監管方式，比如定期的信息披露和現場檢查等，很可能無法及時防范金融風險。
第三，數字技術的運用對金融穩定的影響並不確定。幾乎所有的數字金融機構都聲稱在使用大數據分析支持金融決策。但事實上有很多機構或者沒有數據，或者不會分析，“掛羊頭賣狗肉”的現象並不少見。一些機構確實在努力地構建大數據庫，但如何既能利用大數據又合理地保護個人隱私，在這方面尚無現成的行為規范。而如果一些商業機構真的擁有瞭完整、全面的大數據信息，又如何保證公眾不擔憂經濟、社會甚至個人的安全？另外，大數據分析支持金融決策會讓金融市場上的羊群效應加劇還是減弱？現在很多數字金融公司都在嘗試智能投顧的方法幫助老百姓做財富管理。如果一個或幾個大數據分析公司同時為幾千萬人提供投資建議，會造成什麼樣的後果？這些問題確實是監管部門以前沒有遇到過的。
第四，當前分業監管的框架很難適應已經滴雞精功效具有混業經營事實的數字金融行業。目前看來，中國分業監管的框架在短期內不太可能改變。但混業經營已經是數字金融行業的常態，以螞蟻金服為例，它擁有銀行、支付、基金、保險、股票等幾乎所有領域的金融牌照。其實京東金融、陸金所等也都是混業經營狀態，即便很多小平臺也有很多交叉業務。但問題是，當前分業監管的框架還缺乏有效的監管政策協調機制，沿用這個監管框架來監管數字金融行業，很容易出現監管漏洞，導致新的金融風險。更為嚴重的是，不少數字金融業態還沒有很好地被監管政策覆蓋。
第五，如何監管具有系統重要性的數字金融機構上缺乏現成的方法。銀行業、保險業都有系統重要性機構，但在數字金融領域暫時還沒有。不過，如果看目前全世界最大的五傢數字金融公司，就會發現其中四傢都是中國的機構。這四傢公司對中國的數字金融行業的發展會帶來什麼影響？對中國的總體金融穩定會有什麼影響？假如國內的一些數字金融機構具有系統重要性，那又應該如何對它們進行監管？這些問題應該認真地研究和探討。
調整監管政策支持數字金融發展與金融穩定
由此看來，現行的監管政策應該及時地做出調整，才能更好地支持數字金融的健康發展，同時防范系統性金融風險，確保金融穩定。
第一，過去金融監管者隻需要懂金融，而現在不但要懂金融，還要懂技術。數字金融當然做的還是金融業務，但利用的核心技術是移動終端和大數據分析，監管者隻有明白技術，才有可能知道風險在哪裡。而且像任何金融創新一樣，數字金融領域的創新通常都是發生在金融機構、金融市場，監管部門應該不斷學習，起碼要及時瞭解市場上發生的事情。如果監管人員不懂技術，容易產生問題，因為數字金融的風險，有的時候可能是單純的金融風險，有的時候也可能由技術問題引發。
第二，貨幣政策應該盡快地從數量型工具滴雞精哪家好轉向價格型工具。隨著數字金融的快速發展，央行對貨幣的數量變量的測度和調控能力都在下降，也許未來更為有效的貨幣政策應該依賴價格工具，特別是政策利率。
第三，全國金融工作會議已經決定設立國務院金融穩定發展委員會，這意味著“一行三會”的框架暫時不會改變。因此，對已經普遍實行混業經營的數字金融的監管也需要有一個好的協調機制。一種思路是在委員會中建立一個數字金融監管委員會，協調並統籌對數字金融監管的政策。同時對數字金融和傳統金融應該設置統一的監管標準，避免出現監管套利。
第四，監管要在創新與風險之間求平衡。但允許創新有前提，就是金融行業必須有準入門檻。支持數字金融創新，在國際上已經有一些成功的做法，我國也有一些好的嘗試，核心就是在控制風險的條件下允許嘗試新的做法，比如沙盒計劃和創新中心等。同時嘗試用數字技術支持數字金融監管，因為數字金融行業的變化非常快，需要實時監控風險。其中一種做法是數字金融機構與監管部門開展合作，嘗試科技監管（RegTech）的做法。
第五，監管部門也應該開始識別數字金融行業內具有系統重要性的機構，並嘗試一些監管辦法。能否像對待系統重要性的傳統金融機構那樣，做壓力測試並對資本金、流動性和業務范圍等提出一些特殊的監管要求。
（作者系北京大學數字金融研究中心主任。摘自《清華金融評論》）
責任編輯：韓希宇
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