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作為一種新的金融模式，互聯網金融在過去幾年異軍突起，很大程度上改寫了傳統金融格局。近日，中國金融四十人論壇(CF40)學術委員、北京大學互聯網金融研究中心主任、新任中國人民銀行貨幣政策委員會委員黃益平教授在演講時指出，互聯網金融是中國經濟的創新動力。
　　黃益平教授認為，中國經濟目前的問題不是短期的周期性問題，而是結構性問題。只有通過創新+產業升級，才能跨越中等收入陷阱。過去以銀行為主的金融體系支持制造業擴張是非常有效的，但在新的經濟結構變遷面前，金融體系必須改變才能適應這種創新和升級的要求。互聯網金融能夠幫助更多的企業和個人享受很好的金融服務。互聯網金融能否真正發展下去，最根本的是看我們能否把互聯網渠道和數據分析轉化為金融分析，尤其是控制金融風險的手段。
　　以下為黃益平教授近日演講全文
　　中國經濟到底出了什么問題？
　　過去三十多年間，中國經濟一直非常成功，但2014年年初以來，經濟增速不斷下降，盡管政府不斷采取“微刺激”、“定向寬松”的措施，但是刺激力度一放松，增長速度就開始下降。
　　此次經濟下行主要有兩個周期性因素在發揮作用。一個是宏觀經濟周期。短期因素，比如出口疲軟，會導致增長下行，這是世界性的現象。過去我國出口年均增長20%—30%，現在只有5%。短期經濟周期可以用宏觀經濟政策來應對，比如采取擴張性貨幣政策和財政政策，有助于穩增長。去年一季度經濟數據不佳，二季度政府就采取各種措施來平穩增速。現在的情形也類似，今年一季度經濟基本面不太樂觀，因此政府從上到下都在督促落實投資項目。所以，今年二、三季度經濟有望企穩回升，但我認為這很可能只是臨時性現象，難以持續。一個重要原因就在于第二個周期性因素——主導產業的更替。
　　主導產業的更替是中期性周期因素。簡單地說，就是過去支撐中國經濟增長最活躍的產業，現在活力已經大大降低。在中國經濟的三駕馬車——消費、出口和投資中，消費一直相對疲軟，出口和投資兩個引擎一直是支持中國經濟增長的主要力量。如果對應到制造業，支持出口的是勞動密集型的低附加值制造業，這一部分規模非常大；支持投資的重工業產品——鋼鐵、氧化鋁、水泥等規模也較大。現在這兩部分都出現了問題，低端勞動密集型產業難以持續發展。過去十年，勞動力成本年均增長15%，低人力成本的競爭力不復存在，很多過去富有活力的企業每況日下。過去支持投資的行業，目前經營狀況也較差，平均產能過剩率達到了40%甚至更高。所以過去支持中國經濟增長中最活躍的兩個制造業部門，現在都失去了活力。因此，簡單地依靠貨幣政策、財政政策就難以解決問題了。
　　那么應該如何解決問題？也就是現在常說的如何跨越“中等收入陷阱”，未來的競爭力何在？應該更多依靠高附加值、高技術產業。目前，我們的經濟中也有這一類產業，比如網購、物流、互聯網金融、電信設備和大型機械裝備等，相當一批產業其實比較有競爭力，而且發展非常快，甚至在全球都是比較領先的，比如華為、阿里巴巴。但目前，這樣的企業、產業還沒有形成氣候，還需要相當長一段時間來形成新的支柱產業，用以替代過去的支柱產業。因此，從中期來看，經濟下行似乎還將持續，短期因素可以通過貨幣政策和財政政策來緩解，但是中期的下行壓力難以扭轉。所以，目前的問題不是短期的周期性問題，而是結構性問題。
　　金融不支持實體經濟發展？
　　經常有批評認為金融沒有支持實體經濟發展，這個話題其實存在爭議。
　　首先，實體經濟是什么？鋼鐵、鞋襪的生產部門可以視為實體經濟，那么餐館、通訊是否屬于實體經濟？這一問題的答案仍不清楚。但可以明確的是，我國的金融體系非常龐大，市場資金也比較充裕，但一直沒有對經濟增長提供強有力的支持。比如人民銀行提出，目前流動性比較寬裕，一個衡量指標是超額準備金。超額準備金是指商業銀行及存款性金融機構在中央銀行存款賬戶上的實際準備金超過法定準備金的部分。超額準備金反映了銀行資金的充裕性，如果銀行資金緊缺，就會只滿足最低存款準備金要求，但如果銀行的資金很充裕，也沒有更好的渠道，就會存在中央銀行。過去全國的超額準備金規模平均為1.5萬億人民幣，現在則達到了4萬億人民幣，反映出銀行的資金其實是充裕的。
　　問題在于，一方面李克強總理多次召開國務院常務會議，強調必須解決融資難問題，但客觀上融資難并沒有得到明顯緩解。另一方面，市場上資金非常充裕。如何解釋這一現象？為什么資金沒有給那些需要錢的企業？
　　客觀來說，融資難是一個普遍現象，因為資金是有成本的，每個人都想融資，考察融資是否困難需要看資金價格。這與市場原理相同，在給定價格的情況下，通常難以買入，如果愿意隨行就市，提高要價，一般來說就可以買到，融資難也類似。現在有一個特殊的因素——經濟增速放緩，金融風險在上升，中小企業融資難其實是正常的現象，銀行不愿意貸款給風險大幅上升的企業，這其中有一定的合理成分。但中國確實有一些特殊的因素。
　　第一個原因是利率雙軌制。中國金融體系龐大，不論銀行規模還是M2占GDP比重等指標，都反映出中國的金融機構很多、金融資產規模很大。然而市場機制卻沒有發揮作用，利率受到管制，匯率也受到干預，信貸配給由央行調控，資本流動也受到政府管制。其中一個最重要的干預就是央行對利率的干預，直接表現為銀行壓低利率。
　　要素市場的扭曲其實主要反映在壓低資金成本，這是由于國企和民企之間存在雙軌制。在改革開放之初，放開市場的同時，為了維持國企繼續生存，就為其提供各種支持，提供廉價的信貸、能源、土地等，所以把正規市場的利率壓得很低，資金成本降低導致的結果是需求增加，誰都向銀行貸款。最終只能通過適當的信貸管制來平衡市場，結果是一部分企業可以融到資，另外一部分企業融不到資。一般來說，能融到資的都是國有企業、大型企業，被擠出去的都是非國有企業、中小企業。盡管中小企業也可以從民間借貸融到資金，但是成本很高。如果建立一個數學模型，就能很簡單地證明，當正規市場的利率被壓低的時候，非正規市場的利率就被人為地提高了，二者之間是有對應關系的。
　　所以，我們的金融政策本身就加劇了融資難，它其實是對非國有企業和中小企業的一種制度性的歧視，這個問題是一直存在的，但現在可能表現更突出。例如中央銀行的一年期貸款利率現在是5%多一點，溫州民間市場的一年期利率是20%，二者之間并不是完全可以對應的，因為風險不同，但這種差距本身就隱含著在當前體制中，存在很多對民營企業、非國有企業的政策性歧視，因此融資難的問題就很難解決。
　　第二個原因是民間借貸尤其是影子銀行的發展，為市場化的體制和企業提供很多融資機會。影子銀行脫離了銀行在市場上提供各種金融產品，理論上可以緩解正規系統以外的企業融資環境，但是我國影子銀行發展以后，民營企業的融資條件并沒有真正得到緩解。其中一個原因是影子銀行發展起來后，跟隨而來的有很多機構，最典型的就是地方融資平臺，它是受政府支持的，包括一部分國有企業，他們到市場上融資會造成兩個直接結果，第一是他們的體量很大，把很多中小企業都擠出去了，也就是所謂的“擠出效應”。第二，他們首先定一個利率，大家認為這個機構是政府變相支持的，所以它的利率就變成了新的所謂“無風險利率”，所有其它企業再來融資，就要在這個水平上再上浮幾個百分點。所以所謂變相的利率市場化，也就是影子銀行的發展，并沒有真正緩解中小企業和民營企業融資難，一個根本原因就是市場上的軟預算約束和制度性扭曲并沒有得到消除。
　　第三個原因是以大型銀行為主的金融體系并不適合支持中小企業發展。中國龐大的金融體系是以銀行為主的，這一結構適合支持制造業，支持很多現有企業的發展，但是不太擅長和中小企業打交道，因為成本規模比較大，很多中小企業就不太適合跟它做生意。銀行信貸開展風險評估時，最重要的風控手段是看資產負債表和索要抵押品，這對很多中小企業非常不利。但是中小企業其實是中國經濟未來一個很重要的力量。更重要的一個問題是今天中國經濟面臨中等收入陷阱的問題，如何克服？只有一條道路，就是創新+產業升級，銀行顯然不可能為創新企業提供各種融資，需要有其它的融資機構。過去以銀行為主的金融體系支持制造業擴張是非常有效的，但今天在新的經濟結構變遷面前，就變得很不適應。所以金融體系必須改變，才有可能適應這種創新和升級的要求。
　　互聯網金融能做什么？
　　研究互聯網對金融的幫助，可以先研究金融究竟是什么。金融最根本的功能是資金融通，而金融交易最大的困難是信息不對稱。金融學里，信息不對稱可能導致兩類問題，一類是交易之前的“逆向選擇”，一類是交易發生之后的“道德風險”。
　　所以互聯網能否幫助解決金融的問題，核心問題是能否解決信息不對稱的問題。當然，信息不對稱的解決有多種渠道，我認為，互聯網幫助金融做決策有兩個重要特點，一個是渠道，一個是數據。
　　關于渠道。現在國內市場已經有6億多移動終端，將其利用起來可以解決很多信息不對稱問題。舉例來說，我有1萬塊錢想要借出去，如果沒有金融中介，我不知道到底誰想借錢，而且恰恰是在同樣的時間需要這么多錢。解決這個信息不對稱問題的成本非常高。然而現在通過互聯網的移動終端，把這么多個人和企業連在一起，提供了一個潛在的巨大市場。典型的渠道比如余額寶和支付寶，以及微信支付等。有的可以做支付，有的可以做投資，有的甚至可以做各種金融交易，就搭建起了一個平臺。
　　第二是大數據。有了渠道之后，一個更大的挑戰是能否獲得數據，如果大數據分析得好，就可以部分解決信息不對稱的問題，進而對金融部門有所幫助。比如銀行要向一家企業放貸，或者一家證券公司要做上市路演，最初需要做的一個重要工作是盡職調查。分析師、銀行雇員需要花很多成本去了解一個企業和行業。但是互聯網金融在一定程度上，替代了現在由人工做的盡職調查。舉例而言，螞蟻金服現在已經貸款給160多萬家中小企業，其貸款流程是1分鐘申請、2分鐘批準、3分鐘資金到賬，所有貸款都是通過互聯網完成。實現的一個重要前提，是它只給阿里巴巴網站平臺上的企業發放貸款，而這些企業的數據都是已經掌握的。
　　提出互聯網金融理論框架的謝平認為阿里的數據并不是大數據，大數據需具備幾個重要條件，第一是可以分享的，第二是動態的，第三是連續的，并不是個別企業自己建了一個數據庫就可以稱為大數據。盡管阿里的數據還稱不上大數據，但是它用自有的數據已經做了很好的分析。
　　螞蟻金服還有一個其他金融機構不具備的優勢，盡管貸款沒有抵押品，但是支付寶的賬戶都在它的系統上，一旦貸款出現問題，可以直接從支付寶上把錢劃走，總歸風險是可以控制的。
　　互聯網金融如果能夠發展起來，也許可以部分解決金融體系當中存在的問題。一個直接結果就是幫助更多的企業和個人享受很好的金融服務。盡管中國現有的金融體系很大，但只有很少一部分企業、個人能夠得到服務。為什么螞蟻金服能發展到這么大？有一部分原因是出于監管套利，但是客觀來說，有一個潛在的市場，接下來能否真正發展下去，最根本的一條就是能否把互聯網渠道和數據分析轉化為金融分析，尤其是控制金融風險的手段。