黃益平:全球數字金融浪潮下的中國道路

黃益平:全球數字金融浪潮下的中國道路

2020年初,COVID-19病毒突襲中國和世界,嚴重衝擊經濟和人民的生活。億萬國民宅居家中,“全體隔離”來削弱病毒的傳播。也正是因為這一突發事態,舉國皆是數字生活:居民通過電商平臺買菜,學生用數字直播平臺上課,陸續復工的公司使用線上軟件遠程辦公。

日前,北京大學國家發展研究院副院長、北京大學數字金融研究中心主任黃益平在接受《北大金融評論》採訪時表示,這場數字革命不僅有利於中國的經濟發展,也是一項具有世界意義的金融創新,對於數字普惠金融發展,中國進行了很多嘗試與探索,提供了十分令人振奮的中國方案。

數字金融的創新與監管天秤《北大金融評論》:中國金融業在從數字化走向智能化的過程中出現了一些問題。比如P2P網貸一度站在互聯網金融的風口浪尖,行業經歷了井噴式成長與斷崖式下跌。您如何看待P2P行業在中國的發展?黃益平:客觀來講,P2P網絡貸款模式不適合在中國生存。

原因在於,監管部門給P2P平臺的定位是信息中介,信息中介意味著它不能在中間增信,即不能做資金池,也不能提供擔保,而且平臺也不能直接利用央行徵信系統。P2P網貸平臺沒有信用評估的辦法,對於借款人沒有合理制約的手段,也不具備完善的催收機制,而且借款人和貸款人互相不瞭解對方的信用狀況。

也就是說,P2P的借貸雙方沒有有效手段可以降低中間的信息不對稱問題,當然也就無法克服逆向選擇和道德風險的問題。信用資質越差的主體,越有強烈意願通過P2P進行借款,這是逆向選擇;借款人在拿到款項後沒有按照承諾,反而隨意進行高風險投資,大大增加了違約率,這是道德風險。

自2007年第一家P2P平臺上線後,P2P行業一度誕生了6000餘家平臺,到2014年,中國P2P市場已經超越美國和歐洲,成為全球最大的網絡貸款市場。但是,幾乎沒有一家P2P平臺是嚴格的信息中介,很多平臺通過資金池、擔保、自動投標等業務模式做信用中介,實際上已變成了“準銀行”。這個行業裡魚龍混雜,確實存在很多惡意詐騙的事件,風險很高。

在P2P治理方面,監管需要承擔很大責任。在2007年P2P平臺剛誕生的時候,監管部門沒有采取任何措施,任由其發展,並形成了很大規模。直到2016年監管部門才出臺了《網絡借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法》,明確要求P2P機構只能作為信息中介而不是信用中介,不允許它們吸收存款、設立資金池等。在中間長達八年的時間裡,監管部門沒有出臺任何規定和要求,這是一件十分令人遺憾的事情。監管部門應該認真總結,吸取教訓。

實際上,國外也有P2P,但規模較小。比如美國的“工薪貸”,它類似於我們的“現金貸”,但平臺會對借款人有基本的瞭解和約束,比如通過要求借款人提交工資條、家庭住址等重要信息對個人徵信;此外,借款人要先寫一張空頭支票,如果之後跳票,對個人的信用將有很大影響。這樣一來便對借款人形成了一定的約束,控制和降低了風險。

黃益平:全球數字金融浪潮下的中國道路

《北大金融評論》:人們都說中國金融中最難看懂的地方有三個:影子銀行系統、地方融資系統和數字金融系統。央行對數字金融系統的監管策略,您有何建議?螞蟻金服等平臺融合類似於PayPal的支付寶、開放式基金餘額寶、網商銀行和芝麻信用,應如何監管這種跨界機構?

黃益平:數字金融在中國發展迅猛的重要原因在於,傳統金融部門沒有提供令人滿意的金融服務,數字金融、影子銀行甚至民間借貸,在一定程度上填補了傳統金融市場服務的空白。

由於數字金融的業務模式和產品都是創新的,現有的監管政策框架已經不太能適應金融創新的現實。過去在很長一段時間裡,中國的普遍做法就是放任不管,最後導致的結果是好壞參差不齊,支付體系取得了全球矚目的成功,而P2P行業卻走向了徹底的失敗。所幸P2P行業的總資金規模不是很大,並沒有造成嚴重的系統性風險。

與中國相反的是,歐洲是在監管方面管制得很嚴格,包括大數據、移動支付等各方面,最後的結果是做成功的場景少之又少。舉例來說,大數據做風控取得了很好的成績,但侵犯隱私、濫用數據的現象也比比皆是。所以,監管要在“寬鬆”和“緊縮”之間尋求一個平衡,主要可以參考以下幾個方面。

首先,落實“監管沙箱”,幫助企業創新。在監管部門的監督下,金融科技企業可以測試其產品和服務,如果測試結果良好,則企業可獲得牌照,投入市場,否則便取消該產品或服務。

第二,發展“監管科技”。過去的監管是現場檢查和場外檢查,主要通過看財務報表數據,數據明顯是滯後的。進入數字金融時代後,金融風險和金融交易瞬息萬變,需要用數字技術來支持金融監管,進行實時監測。

第三,改變傳統監管方式。當前,分業監管政策框架已經不再適應金融創新,很多獨角獸公司大多是混業經營,擁有多張金融牌照。現在,監管要從過去的機構監管轉向功能監管,也就是說,只要做交易就必須監管。對於一些大科技平臺,監管應該要保持一致性。大型機構的內部結構較為複雜,我們需要想辦法來加強監管以防範風險。

總而言之,監管改革的第一條是要做到監管全覆蓋,不論是影子銀行還是數字金融,都必須在監管框架內開展業務。另外,在管住風險的同時也要支持創新。

《北大金融評論》:央行正在推出數字貨幣,有人認為,這是一次利用數字貨幣繞開和挑戰美元的機會,您如何看待?

黃益平:我國央行發行數字貨幣是利用一個雙層的框架,即央行對授權機構、授權機構對公眾。授權機構如商業銀行或互聯網公司在接受央行發行的法定數字貨幣(簡稱DC/EP)後,是以人民幣為抵押,再發行給公眾使用。按這個機制,央行並未喪失對高能貨幣供應總量的操控,同時也不至於造成銀行脫媒。

目前看不出來這個DC/EP如何對美元構成挑戰。DC/EP的最初設定是在國內流通,只替代M0,不替代M1和M2。未來,DC/EP有挑戰美元的可能性,但這個需要實現數字貨幣從M0向M1和M2過渡以及人民國際化等作為前提條件。現在看還有點為時過早。

然而,DC/EP會對移動支付產生一定衝擊。現在我們常用支付寶和微信支付,是因為它們方便,如果將來所有人都可以在手機上開設一個數字貨幣賬戶,它將比現在的移動支付更加快捷,因為它既不需要連接銀行卡,也不需要連接系統,甚至在沒有網絡的環境下也可以做支付交易。

此外,我們知道DC/EP具有法償性,中央銀行在任何情況下都會兌現。但是,將資金放置在其他任何一家機構都具備一定風險,即使風險微乎其微。

因此,DC/EP會在一定程度上衝擊現有的支付體系,但具體衝擊有多大,仍有待觀察。

從數字普惠金融到智能金融《北大金融評論》:中國已經走在了全球數字金融發展的前列,您認為中國數字金融的發展在哪個方面的表現最為明顯?黃益平:中國數字金融在助力普惠金融發展方面的成績尤為突出。數字金融為普惠金融的發展提供了巨大的潛在機會,利用數字金融,在一定程度上可以突破我們過去發展普惠金融但舉步維艱的境地。

自2016年起,北大數字金融研究中心開始編制“北京大學數字普惠金融指數”,追蹤普惠金融在全國各省(區、市)的發展狀況。研究發現,數字金融正在打破傳統的“黑河-騰衝”線(又稱胡煥庸線),使得我國東、西部金融服務的可得性差距縮小了15%。

“黑河-騰衝”線由著名地理學家胡煥庸於1935年提出,這條線不僅是一條地理和人口的分界線,也是東西部地區經濟增長和社會發展的鴻溝。但是,以移動支付為代表的數字金融正在打破這條鴻溝。2011年,移動支付覆蓋最高地區(上海)和最低地區(青海)的差異高達50.4倍;而到了2018年,移動支付覆蓋最高地區(北京)和最低地區(西藏)的差異縮小至1.42倍。這意味著,在2011-2018年,移動支付的地區覆蓋率差距縮小了近50倍。

短短八年間,數字支付使用深度、數字信貸使用深度以及數字金融覆蓋廣度方面,東、西部差異更是分別降低了39%、38%以及26%。如果我們把全國各地級市放在一幅地圖上,2011-2018年,地級市之間的差異在顯著縮小,而且越落後的地區,數字普惠金融的發展速度越快。

由於成本問題,傳統金融機構很難觸及西部偏遠地區,而數字金融則具有明顯的低成本優勢,只要有智能手機,數字金融便可以實現覆蓋。

黃益平:全球數字金融浪潮下的中國道路

《北大金融評論》:中國數字金融如何助力普惠金融?

黃益平:自2005年,政府一直在努力改善小微企業的融資環境,明確要求商業銀行逐年提高小微企業貸款在總貸款中的比例,同時降低它們的貸款利率。即便如此,中國僅有20%的小微企業可以成功獲得銀行貸款,主要原因在於,傳統商業銀行在普惠金融方面不具備優勢。

傳統銀行對借款企業進行信用評估主要依靠三個方面:財務數據、抵押資產和政府擔保,但大部分小微企業並不具備這些條件。這便要求銀行在為它們提供貸款時去實地考察。然而,小微企業數量多、地理位置分散,一方面,銀行盡職調查成本很高,另一方面,調查之後的風險評估也具有很大難度,這導致銀行沒有動力和意願去做小微企業融資。

北大數字金融研究中心與國際清算銀行的聯合研究發現:在中國,網絡銀行走出了一條小微企業貸款的新路。最典型的三家是微眾銀行、網商銀行和新網銀行,這三家銀行每家每年都能發放約1000萬筆小微或個人貸款,且每家只有1000-2000名員工,能將不良貸款率控制在1%左右。這是因為,相比於傳統銀行,網絡銀行通過數字技術的手段,結合科技大平臺、大數據和雲計算搭建了精準的信用評估模型,有效地把控了小微企業的信貸風險。

在實務操作上,首先,由於缺乏小微企業的財務數據,其行為數據變得至關重要。通過科技平臺,小微企業的客戶評價、社交關係、網絡重要性等數據便可以被全部抓取,大大豐富了信用評估的基礎變量。第二,傳統銀行在數據獲取上具有滯後性,而通過大數據技術可以對小微企業進行實時“監控”,及時捕捉能夠反映小微企業經營狀況的變量,包括現金流、交易量、違約率等。第三,變量之間的關係通常錯綜複雜,而大數據風控模型的雲計算與機器學習方法能更好地抓住非線性關係,特別是不同變量間的交互影響,從而大大降低了不良率。

從這三個方面來看,相比於傳統銀行的信用評估模型,大數據信用評估方法在普惠金融方面具有壓倒性優勢。可以說,中國數字金融在小微融資方面走出了一條獨創性的道路。

《北大金融評論》:未來中國的數字金融是否會進一步轉型到智能金融?黃益平:到目前為止,人工智能技術在金融領域已經有了一些應用,但還不如數字技術那樣普及,智能金融會是下一步的重要發展方向。過去,在支付和貸款領域,數字技術發揮了很大的作用,下一步,如何利用人工智能技術幫助大家做投資決策將會成為一個重要的突破口,這是一個在當前還相對空白的領域。 目前,智能投顧發展較為緩慢的原因有兩點:一方面,我們的投資產品相對比較簡單,種類較為單一,即使是做線下投資顧問,其工作也不太容易;另一方面,做投資顧問需要對投資者有充分的瞭解,瞭解其投資偏好、風險偏好、風險承受能力等。我們也期待,未來隨著人工智能技術的不斷髮展,智能投顧可以發揮更完善的決策指導作用。

本文來源:《北大金融評論》

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