中国的数字金融革命

数字金融在中国乃至全球都是新生事物。最早的在线支付工具PayPal诞生于美国1998，至今已有二十多年。中国的数字金融可以追溯到2004年底支付宝的推出，但人们更愿意将20 13年6月余额宝的推出视为中国数字金融发展的元年。

北京大学数字金融研究中心成立于20 15年底，大部分是年轻学者。因为数字金融很新，行业本身和监管都还在快速发展，所以我们的认识也在逐步加深。

金融的功能

要理解数字金融，我们先从金融说起。

人们在日常生活中接触到的货币、银行和股市都是金融运行的重要组成部分。金融的核心功能是融资。一般来说，融资渠道分为以银行为基础的间接融资和以市场为中心的直接融资。例如，人们将钱存入银行，银行将钱借给潜在客户。贷款的风险对储户的影响很小，这是间接的。人们在资本市场上购买股票和债券，决定购买什么并获得所有回报，并自己承担所有风险，这是直接相关的。通过这个简单的类比，每个人都很容易理解间接融资和直接融资的风险是不同的。

在这个过程中，金融中介做的是转换，即期限、风险和规模的转换。例如，普通人将钱存入银行，存款为5000或50000元。当银行为一个大型项目贷款时，银行所做的是改变规模，并将多笔存款集中到数亿元的投资项目中。在期限方面也是如此。个人短期存款，不超过一年，但许多投资项目需要更长时间。

金融是人类发明的最重要的经济工具之一，它可以降低交易成本，使分工成为可能，并促进经济发展。例如，在18世纪的英国工业革命中，蒸汽机是当时的核心技术，但这项技术早在工业革命之前就存在了。从技术的出现到行业的真正形成，中间还发生了一场金融革命，即筹集了大量廉价资金。无论纺织业、航运业还是铁路业，都必须得到金融的大力支持。因此，财务非常重要。

但是，金融有致命的风险，即信息不对称，交易双方互不了解。比如，人们去银行存款【比特币有什么用】，银行贷款给企业。投资者和最终用户互不认识，信息调查工作转嫁给银行，因此牺牲了一些回报或付出了更高的成本。直接投资需要了解投资项目的质量并承担风险，但这非常困难。

交易双方有限的相互理解会带来问题，我们称之为交易前的逆向选择和交易后的道德风险。

逆向选择意味着你有钱投资，但你找不到最佳交易对手。积极提供良好回报承诺的交易对手可能不是最佳对手。道德风险是指贷款后不知道对方是否能信守承诺。这些都是信息不对称导致的金融交易问题。如果问题特别严重，可能会引发金融危机。因此，金融机构中的各种安排，如监管中要求的信息披露和治理结构，都是为了减少信息不对称和控制风险。

要解决信息不对称，就必须解决信任问题。

淘宝于2003年5月推出，但网上交易业务一直难以开展。一开始，业务都在同一个城市，一手交钱，一手送货。第一笔担保交易上线后，情况才有所改变。这是Xi的一名大学生从日本横滨的一名男子那里购买二手相机的第一件事。交易持续了两周。Xi安大学的学生在网上支付后，担保交易部门非常高兴地迎来了第一笔订单，但交易员立即后悔了，并觉得不可靠。经过交易部门人员的反复劝说和担保，最终完成了交易。200412月底，支付宝上线，“你敢付，我敢付”的承诺实际上是为了解决信任问题。

数字金融与金融的关系

数字金融是指利用大技术平台、大数据和云计算对金融产品、商业模式、技术应用和业务流程进行创新，包括两个方面:一是新型科技公司利用技术提供金融技术解决方案，二是传统金融公司利用数字技术改善服务。

我要特别强调的是，两者同等重要。

有些人可能会关注两个相似的词:互联网金融和金融科技，这两个词经常互换使用。前者出现在20 14的政府工作报告和20 15的中国人民银行文件中。后者由国际金融稳定委员会使用，它们的核心是一致的。

数字金融的具体业务分为五类:

基础设施:智能合约、大数据、云计算、数字识别；

支付结算:移动支付、数字货币；

融资:众筹和网贷；

投资管理:余额宝、智能投顾；

保险:数字保险产品

数字技术如何解决金融信息中的不对称问题？

第一个技术是一个大的技术平台。淘宝、微信等高科技平台都具有长尾效应。长尾效应是指一个平台建立后，可以服务无数客户，边际成本几乎为零。一般来说，建立一个平台需要花费大量的资金，但平台建成后，将多服务一百万或一千万用户，并且新增成本极低。

第二个技术是大数据。平台建立后，无论是线上购物还是微信社交，用户在一段时间后都会留下数字足迹。数字足迹包括社会关系、个人行为偏好和财务状况，最终形成大数据，可以用来分析和判断一个人的信用和财务实力。

第三项技术是云计算。云计算可以提供巨大的存储容量和极快的分析能力，并为人们做出财务决策提供依据。

数字技术发展迅速。大家都知道在芯片行业有一个摩尔定律，这意味着每1美元可以买到的计算机性能每18 ~ 24个月就会翻一番以上，这生动地说明了软件和硬件技术的快速进步。一位英特尔工程师将摩尔定律比作传统行业，比如汽车行业。如果197 1 year的大众汽车在未来四五十年内以摩尔定律的速度前进，这辆车的速度今天应该达到48万公里/小时。虽然这并不现实，但它可以直观地说明数字技术的惊人进步速度。

数字金融在中国的快速发展

在20 19年，在毕马威（KPMG）评级的顶级金融科技100公司中，三分之一的顶级12公司来自中国，包括蚂蚁金服、JD.com、杜小满和陆金所。根据英国Z/Yen和中国深圳综合发展研究院（CDI）编制的金融科技中心指数，中国占据了前十大城市的一半。

现在公认移动支付是中国最具影响力和相对成熟的业务。其次，互联网银行和大科技平台提供的全方位金融服务，即以支付为核心的生态系统，在全球具有相当大的影响力。

国际社会非常关注数字金融在中国的发展，许多国际公司都来到中国寻找合作伙伴。北京大学数字金融研究中心连续三年应国际货币基金组织（IMF）邀请在中国联合举办数字金融闭门研讨会，这是IMF前所未有的举措。北京大学数字金融研究中心还与国际清算银行（BIS）、国际货币基金组织、布鲁金斯学会等国际组织成立了联合研究小组，共同研究中国的数字金融。一方面，中国的做法确实走在了世界前列，这对其他国家具有一定的借鉴意义。另一方面，数字金融的发展将改变现有的宏观经济和金融结构，这也是许多国际组织特别关注这一发展的重要原因。

中国数字金融排在第一有三个原因。

首先，虽然国内金融业规模庞大，不仅有四大商业银行在世界上占据一席之地，而且资本市场、股票市场和债券市场的规模也不小。但由于各种原因，中小企业和低收入人群能够从中获得的金融普惠服务有限，供给不足的问题十分突出，因此数字金融从一开始就受到了欢迎。

第二是智能手机等数字技术的快速发展。在20 10年，支付宝每秒可以处理大约300笔支付交易，今天几乎达到了30万笔。技术能力的助推不可或缺。

三是监管环境相对宽松。当然，这有两个方面。积极意义是指金融创新可以立即实施和试验，好的项目可以推广。比如支付宝2004年上线，最终在20 1 1年拿到牌照。在这个过程中，一直有监管，但它没有像其他国家那样直接关闭其业务。负面意义是P2P行业带来了很多问题。

数字金融的包容性

数字金融最大的优势是包容性。

过去，金融的发展通常被称为“二八法则”，这意味着当一家金融机构进入市场时，它通常最关注前20%的客户，即20%盈利能力最好的企业和20%收入较高的家庭。如果能服务好这20%的客户，就能抢占80%的市场份额，再去拓展业务，成本和收益就会不尽人意，这不利于金融的普惠发展。

自2005年以来，联合国一直呼吁发展普惠金融，中国政府也做了很多努力，但在数字金融取得良好发展之前，规模仍然有限。

下图为北大数字普惠金融指数，反映一个地区不同数字金融服务的综合指数。左边的地图是20/克洛克-0//克洛克-0/年，右边的地图是20/克洛克-0/8年。在如何获得比特币的地图上，每个地级市根据其相对发展水平分为四类。最发达的是红色，其次是橙色和黄色，最不发达的是绿色。每年重新设定最发达的水平，以此类推。

在这两张地图上，我们可以看到左边20 1 1年，也就是在中国数字金融元年之前，数字金融已经有了一定程度的发展，但主要集中在东南沿海地区，大部分地级市属于空白地区。右边的地图仍然是20 18年东南沿海地区最发达，但中国其他地区的发展水平正在迅速赶上，特别是相对落后的地区，这些地区原本不利于传统金融的发展，而通过数字金融实现了金融普惠服务，这是数字金融的最大贡献之一。

在数字金融中，最受关注和肯定的是移动支付。移动支付给人们生活带来的变化是有目共睹的，已经成为人们生活中非常重要的一部分。移动支付更重要的贡献是衍生服务，如网上购物和远程医疗。

上图展示了移动支付发展中的另一个有趣现象。每个地级市标注的颜色从发达到最不发达依次为深蓝色、浅蓝色、浅蓝色和灰色，这是移动支付覆盖率的分项指标。

左图为20 1 1 year，右图为20 18 year。可以清楚地看到，东南沿海地区是最发达的，但西部地区有相当一部分正在变得非常发达。两幅画都用了“胡焕庸线”。胡焕庸是20世纪30年代的经济地理学家。他提议从黑龙江黑河到云南腾冲划一条线，把中国分成两部分。该线以东约占全国国土面积的44%。当时要供养96%的人口，可见东西部差距之大。20 12年，中华人民共和国国务院总理李克强提出，经济发展要跨越“胡焕庸线”，使西部地区也能得到发展。在移动支付领域，这个愿望已经基本实现。在20 18年，移动支付已经跨越了这条“胡焕庸线”，并迅速向西部地区发展。数字金融研究中心做的初步研究也发现，数字金融在西部地区发展后，确实对当地经济发展起到了积极作用，无论是宏观经济增长还是微观消费、就业和收入都做出了许多积极贡献，令人振奋。

互联网行业本身的规模效应也推动了普惠金融的发展。

诺贝尔和平奖得主尤努斯教授之所以成为普惠金融的代表，是因为他创建了格莱珉银行这家穷人银行。然而，他的穷银行有一个缺点，就是规模太小，扩张速度很慢。因为普惠金融的传统模式很难做，一方面很难获客。这些小客户分散、规模小，银行要找到他们并不容易。另一方面，很难控制风险。银行的风险控制一般取决于三件事，即抵押资产、财务数据和政府担保，但中小企业和低收入人群处于三件事的状态。

另一方面，互联网银行平均每年可以提供10万笔贷款，这对普惠金融来说是一个很大的突破，意义重大，因为它解决了获客难和风险控制难的问题。

即使在最近的冠状病毒肺炎- 19疫情期间，在线贷款仍在进行，这与我们的传统金融业务因疫情影响而停滞形成鲜明对比，并体现了非接触式交易的优势。

信用抵押贷款改变宏观经济

更重要的是，数字金融可以用大数据替代抵押资产，数字足迹积累的数据可以做出风险控制模型，这对金融业乃至宏观经济都具有重要意义。

下图是我们和国际清算银行的经济学家在20 19年联合撰写的一篇学术文章，研究大数据风险控制模型在预测未来违约率方面是否可靠。

左边的曲线越高，精确度越高。以上三条线，蓝线是大数据风控模型，绿线是银行的数据加软信息，红线是银行的信息，斜线是基准线。三条曲线代表了三种不同的风险控制模型，数字金融的大数据风险控制模型具有一定的优势。

大数据风险控制模型的优势如下:第一，它具有信息优势，这意味着使用大数据进行风险控制，在检查信用风险时可以使用实时信息。传统银行还在看季度和去年的报表，但大数据风控可以看到昨天甚至今天的数据，也可以捕捉到相对稳定的行为数据。第二是模式的优势。使用机器学习可以把握复杂的非线性关系，机器学习的模型可以把握这些影响甚至不同变量之间的相互作用。

需要注意的是，传统的银行风险控制模型结合央行的信贷数据已经非常有利于风险控制。如果加入大数据信息，模型会更好。

更重要的是，在没有银行信息和央行信贷数据的情况下，这一套基于大数据的风险控制模型可以达到与传统风险控制模型相同的效果，这使得普惠金融具有可行性。

这样，信用贷款和无抵押贷款可能会在一定意义上改变宏观经济形势。美国前美联储主席本·伯南克/克洛克-0/999提出了“金融加速器”的概念。银行贷款以房地产作为抵押，其内生机制是房价下跌、信贷收缩，进而导致经济增速下降，进而导致房价下跌，最终形成恶性循环。

相比之下，信用贷款不使用资产抵押，因此没有房价的内生机制，宏观经济可能会变得相对更稳定。

传统高银行的抵押贷款相对于房价的弹性为0.905，这意味着如果房价下跌10%，传统银行的抵押贷款将减少9%，这是基于中国的银行数据。网商银行信用贷款相对于价格弹性为0.238，但在统计上并不显著，表明两者实际上没有关系。从信用贷款中移除房价、信贷和经济增长之间的“金融加速器”可能有助于增强经济稳定性。从这个角度来看，数字金融并没有简单地改变人们的生活，未来对如何监管金融和如何制定货币政策具有深远的影响。

数字金融的发展充满波折。

近年来，数字金融在中国的发展充满波折。下图为北京大学数字金融研究中心编制的金融科技景气指数。从情绪指数可以看出，自20/克洛克-0/3以来波动很大。20 14和20 15比较乐观，特别是20 15上半年，互联网金融写入政府工作报告时，人们普遍比较乐观，但后来出现了P2P平台爆炸等问题，情绪波动很大。

一方面是技术本身不成熟，而相应的商业模式也不成熟。另一方面，监管政策确实发生了变化。

P2P行业就是典型。过去P2P行业的业务如左图所示，其定位发生了变化。基数是平台总数，平台累计数量很大，但现在真正活跃的平台很少，大概有几百个。

问题的原因是什么？P2P是指个人点对点借贷平台，是从国外引进的一种信息中介模式。信息中介是一个平台，有点像淘宝，人们在那里买卖。但是信息中介不可能像银行一样是信用中介。平台上的交易双方直接融资，也就是借钱给别人，自己要做风险控制，承担最终结果。中国目前的信用环境不适合，央行的征信系统无法用于该平台。因此，双方之间的贷款非常困难。平台开始提供担保，制作资金池，并使用自动竞价让每个人都有信息可以投资。但是，如果没有人做征信，这个行业就很难做成。

自2007年第一个平台推出以来，整个行业长期缺乏明确的规则。这就造成了各种平台“漂洋过海，各显神通”。但大部分都不符合最终的监管定位。20 15年底发布的征求意见稿和20 16中旬发布的暂行管理办法将P2P定义为信息中介，这意味着许多平台过去的做法不可行。从这个角度来看，行业下行趋势不可避免。

我们应该向P2P行业学习，这是数字金融中的一个风险领域。其中一个教训是监管方式需要改变。相对宽松的金融创新监管不仅促进了许多好的创新，也未能及时阻止坏的创新。

需要强调的是，数字技术不会改变金融的本质，但可能会改变传统金融的运行模式和风险特征。例如，数字金融的风险一旦爆发，传播速度快，范围广，并且有许多风险组合在一起。因此，最近中国正在讨论“中国式监管沙盒”，央行金融科技司正在推动这一机制。如果有创新项目，会放入一个机制中，由监管和机构共同尝试推动监测。如果他们成功了，他们将得到晋升，如果他们失败了，他们将被解雇。即使出现问题，也不会形成大的爆发。然而，人们必须意识到，在监管中还有一些其他问题需要解决，例如个人隐私的保护。大技术平台做了全方位的业务，保证了效率，但也会形成“赢家通吃”的局面，带来垄断等新问题。

自20 14以来，央行一直在认真推动数字货币的研发。现在试运行基本结束，可能很快就会实施。然而，央行的数字货币是一个相对有限的版本，被称为数字货币和电子支付的“二合一”，即它取代了经济中的现金M0（流通中的现金），而不是取代银行存款M 1（狭义货币供应量）或M2（广义货币供应量）。而且央行不向央行数字货币支付利息，采取双层机制，即央行直接面向授权机构，授权机构再面向公众。

我认为有必要对数字货币这个有限的中央银行进行深入观察，看看它对当前的数字金融结构会产生什么影响，也有必要观察数字货币的支付功能对当前的支付系统会产生什么影响，并观察在不需要当前的电子支付账户的情况下，可以匿名的数字货币会如何影响当今大技术平台的大数据积累模式。

数字金融革命才刚刚开始。

中国的数字金融有很多突破，但我认为最大的突破是普惠金融革命。一方面，普惠金融革命让以前不可能的事情变成了可能，但也让原本的优势不再成为优势。

这体现在以下三点:

一是普惠金融摆脱了对原有金融实体网点的依赖。通过手机通信和基础设施铺设，数字金融可以从东南沿海发达地区迅速推广到欠发达的西部地区，让金融服务深入偏远农村地区，为中小企业和低收入人群提供服务。支付宝和微信支付现在拥有近10亿用户，解决了过去难以解决的获客问题。能否将这些客户转化为金融客户，取决于平台能提供什么服务以及如何控制风险。

第二，大科技平台具有长尾效应，同时服务海量客户，边际成本很低，这也是传统金融机构做不到的。例如，如果一家大型金融机构向小客户提供数万美元的融资服务，其固定成本非常高，并且需要对贷款进行尽职调查，并且需要访问小客户的家和工厂，还有差旅费等费用。然而，大科技平台可以通过大数据和长尾效应控制边际成本，这使得向小客户提供金融服务不仅可能而且有利可图。

第三，普惠金融可以利用大数据代替抵押资产进行风险评估。虽然这种商业模式还在磨炼中，还会有很多新的变化，但方向是值得肯定的。这些都是中国对世界普惠金融的重要贡献。

除了金融的普惠革命，数字金融也改变了很多人的生活，包括传统金融的很多业态。如前所述，如果信用贷款的比例增加，宏观经济的稳定性也会提高。对于传统金融机构来说，许多银行已经开始使用数字技术，不再需要那么多分支机构和工作人员。如今高盛三分之一的员工来自技术背景，这表明金融行业的人才结构已经发生了变化。

最近，我们还可以看到，在过去，许多人和小微企业在发生灾害或疫情后去银行取钱，因为大量交易需要现金支付，但这种现象在今天没有再次发生。数字技术解决了取款和支付的问题，移动支付形成的生态系统开始流行。

研究还发现，移动支付也在改变人们的生活。例如，农民开始使用移动支付后，他从农民变成个体经营户的概率会增加，收入也会发生变化。由于移动支付，千千数百万人和企业正在改变其收入和支出模式。

数字技术对金融的变革才刚刚开始，行业本身仍在发展中。特别是自20 15以来，监管逐渐正规化，过去“野蛮生长”的情况在未来不容易再次出现。数字金融的发展需要监管全覆盖。因此，我认为中国即将进入“数字金融发展2.0”时代，即金融与科技之间既有分工又有合作。擅长做技术，做技术并提供解决方案；擅长做金融，利用技术解决方案改善金融服务。许多业务仍不成熟，因此人们将看到许多演变，包括支付、贷款和其他金融服务。

未来，智能投资、二元支付和央行数字货币可能成为新的热点领域，但也要注意意想不到的新风险。例如，当前的系统性金融风险是大型金融机构出现了问题。如果十几亿人使用的支付系统被黑客攻击，过去可能没有那么严重，但现在将成为一个大问题。

最后，尽管中国在这场数字金融革命中处于领先地位，但竞争才刚刚开始，谁能最终胜出还很难说。哈佛大学经济学教授弗农提出了“产品周期理论”，这意味着任何产品都有一个从研发、试制、成熟到最终退出的过程。如果我们用产品生命周期理论来看中国的许多产品，例如手机、汽车和自行车，大多数日常使用的产品都是在发达国家成功开发并投入试产的，但中国只是后来才成为最大的生产国。但数字金融不一样。数字金融的许多原创性实验和创新都在中国，这令人兴奋，但还需要研究人员、行业和监管机构做出更多努力。

注册有任何问题请添加 微信：MVIP619 拉你进入群

文章转载注明 网址：https://netpsp.com/?id=65507