数字金融与经济增长——基于“在险增长”方法的研究

近年来,我国数字普惠金融快速发展,已经成为影响金融环境的重要变量。数字金融一方面加强了对中小微企业的金融服务,提高了金融对实体经济的支持力度,另一方面也会对经济增长的风险程度产生影响。本文首先介绍数字金融的内涵,并重点讨论了数字金融的普惠性特征及风险性特征;其次,详细梳理了我国数字金融的发展现状;进而,使用“在险增长”研究方法对我国数字金融与经济增长及风险的关系进行验证。研究发现,数字金融的发展不仅能够提高经济增长的平均预期,还能降低经济意外失速的风险,从整体上促进经济高质量发展。

生成式AI在金融行业应用的现状、挑战与建议

2022年末,以ChatGPT为代表的大语言模型技术横空出世,显著提升了人工智能认知力、推理力以及语言力。与此同时,金融行业也在逐步探索生成式AI在金融资讯、投顾、投研等领域的应用。目前,生成式AI应用于金融行业,在技术层面可控性、专业性以及安全性方面仍有待提升,行业层面也面临着算力、训练语料不足等制约。为了使生成式AI更有效地服务于金融行业,海内外市场机构积极探索知识增强、工具增强、数据增强等方式,不断改进生成式AI在金融行业应用的安全可靠性;监管机构亦开展治理规范和行业指引探索,为新技术应用保驾护航。人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的技术,如何促进其在金融行业释放价值将成为国内外监管机构和市场主体关注的重点。建议通过建设规模化算力基础、行业数据集、开放多元的模型生态等举措支持生成式AI不断完善,从而推动金融业高质量数智化升级。

以小“建”大:中小企业“数实融合”的新趋势与新特点

随着经济社会领域数字化进程的加快,数实融合步入加速期,但中小企业数实融合得到的关注不够。通过调研考察了当前中小企业数实融合的进程,发现实践中展现出基础产业的数实融合程度在加深、数据驱动和技术赋能加速了数实融合进程、连接融通的市场效应在凸显等新趋势和新特点,这些变化对实现均衡和高质量发展具有重要意义。为进一步推进中小企业的数实融合,应完善数字化服务供给体系、塑造开放服务生态、完善支持和监管政策、构建合作治理生态。

中国小微经营者典型事实

小微企业是中国经济的毛细血管、就业的蓄水池,也是推动中国经济高质量发展的重要力量。然而,已有关注小微企业的调查数据极为有限。面对这一状况,北京大学企业大数据研究中心、北京大学中国社会科学调查中心和蚂蚁集团研究院自2020年第三季度起每个季度开展中国小微经营者调查(Online Survey of Micro-and-small Enterprises,简称OSOME),全面收集包括企业基本信息、经营状况、融资状况、政策覆盖状况、数字化转型以及对未来的信心等多方面的数据。基于上述调研数据,本文描绘了中国小微经营者的画像与生存现状,并构建了中国小微经营者信心指数。OSOME数据显示了小微经营者在以下五个方面的典型事实:第一,中国存在大量以糊口型为主的未注册个体户;第二,近几年小微经营者面临的生存压力主要来自经营成本上升和市场需求疲软;第三,相比大中型企业,小微经营者更加依赖线上融资,线上申请和获得贷款的比例是线下的2倍以上;第四,小微经营者享受减税降费等助企纾困政策比例较低;第五,小微经营者正在加快数字化转型进程。OSOME调查不仅能刻画个体户的经营情况,对已有企业调查形成有效补充,同时还能通过持续的季度数据收集和分析为决策者更好地促进小微企业良性发展提供实证依据。

数据中介的多元模式探析

数据中介有望成为促进数据流通的中坚力量,通过多样化的创新实践,助力数据要素市场的建设。介绍了多种类型的数据中介,不同的数据中介着重解决不同的实践难题,比如数据交易平台着重解决供需双方的信息不对称问题,Plaid等开放银行服务商着重解决数据标准和数据接口的统一转换问题,数据信托可以优化“授权同意”这一个人信息分享路径。建议坚持问题导向原则,根据场景需要,积极探索、创新多元化的数据中介形式,建设良好可信的数据生态,充分释放数据要素的价值。

疫情下中国家庭财富变动趋势

为全面深入地了解居民家庭财富变动状况,我们开展了中国居民家庭财富变动趋势及未来预期的调查。该调查主要围绕家庭财富变化、未来预期及疫情对家庭决策的影响等几方面展开。研究发现,首先,疫情对低收入群体和自由职业群体的影响更大。其次,疫情改变了家庭的消费习惯和消费方式。受疫情影响,对未来预期的不确定性使家庭更倾向于储蓄而不是消费;疫情也使得家庭的消费从单纯的线上购物向线上服务转变;收入不确定叠加日常开支的增加,家庭的负债尤其是消费性负债需求增加。最后,疫情改变了家庭资产配置的方式。疫情使家庭更注重储蓄,从而增加了资产配置的需求。基于以上研究结论,本文还给出相应政策建议。

数字普惠金融助力共同富裕:基于流动性约束视角

基于网商银行与县域合作的独特数据,本文考察了数字普惠金融服务能否助力共同富裕、通过何种机制发挥作用,以及发展何种类型的数字普惠金融更有利于社会价值提升。研究结果表明:(1)网商银行运用数字技术为县域及农村地区提供的金融服务,显著缩小了县域内部的城乡收入差距和县域之间的区域收入差距,即数字普惠金融有助于推动实现共同富裕;(2)缓解流动性约束是数字普惠金融影响收入差距的主要作用机制,提升信贷可得性(即流动性获取的可能性和规模)、提高信贷便利性(即流动性获取的速度)和降低融资成本(即流动性获取的成本)均能发挥作用;(3)发展生产性或经营性导向的数字普惠金融,能够与现有金融机构服务形成较好互补,释放数字红利,满足小微群体的资金需求,推动实现共同富裕。

ChatGPT背后的人工智能大模型的技术影响及应用展望

从2022年下半年人工智能绘画热潮,到人工智能对话机器人程序ChatGPT在全球走红,ChatGPT上线仅2个月全球活跃用户数量达1亿,超越TikTok成为史上用户增长最快的消费者应用,再到3月14日OpenAI发布下一代里程碑大模型GPT-4,生成式人工智能领域持续爆出令人惊喜的技术突破和产品体验,并催生多家独角兽公司。生成式人工智能领域的爆发主要归功于人工智能大模型技术的巨大突破。

测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征

当前,在传统金融机构加大普惠金融实践的同时,依托智能算法、大数据和云计算等创新技术的数字金融模式进一步拓展了普惠金融的触达能力和服务深度。为了科学准确地刻画中国数字普惠金融的发展现状,为相关领域的研究提供工具性的基础数据,我们利用中国一家代表性数字金融机构数以亿计的微观数据,编制了一套2011—2018年覆盖中国内地31个省、337个地级以上城市和约2800个县域的"北京大学数字普惠金融指数"。该指数刻画了中国不同地区数字普惠金融的发展趋势:中国数字普惠金融总体上表现出了很强的地区收敛特征,同时也展现了很强的空间集聚性和空间异质性。

数字经济与共同富裕

推动数字经济健康发展,是以习近平同志为核心的党中央紧扣我国当前社会主要矛盾变化,为全面建设社会主义现代化强国、推动实现高质量发展而做出的重大战略决策。本文聚焦数字经济对我国城乡流动人口与农村人口的消费、就业、金融信贷等方面的影响,为数字减贫赋能共同富裕提供最新证据。本文全面梳理我国城市及农村地区的数字化进程,特别关注流动人口的数字化需求以及新冠疫情冲击对数字化进程的影响;深入探讨数字经济促进流动人口脱贫减贫的具体途径;重点研究农村人口,特别是女性农户、失地农民等弱势群体,对于数字金融服务尤其是互联网银行涉农贷款的需求,探讨涉农贷款对新冠肺炎疫情冲击的响应。本文研究表明,数字经济在我国的快速发展契合新时期实现共同富裕目标的要求,通过稳步推进数字经济发展,充分利用数字资源可以在高质量发展中实现共同富裕。

新冠疫情冲击下中国家庭财富变动趋势

本调查主要围绕家庭财富变化、家庭投资、家庭信贷和家庭消费等方面展开。研究发现:疫情下家庭整体偏好中低风险类资产;家庭线上投资意愿逐年增加;疫情增加了家庭商业保险类资产的配置意愿;家庭购房意愿有所上升;对海外资产的投资意愿进一步降低;对基金的投资意愿增加可能是中长期行为;消费负债和未来预期等对家庭日常消费产生重要影响;逾四分之一家庭信贷需求增加,低收入群体信贷获取难度下降;信贷资金并未进入股市,而是投资定存类或保险类资产。

金融科技支持碳中和:国际经验、中国案例与建议

金融科技在支持绿色低碳发展和绿色金融方面运用的广度和深度不断扩大,目前已经覆盖到绿色资产识别、数据与量化、认证与溯源、风险与能效管理、信息披露与共享平台等环节。借鉴绿色金融发展经验,金融科技也可以在监管政策工具服务、企业碳中和行政服务、气候风险分析等细分领域进行应用推广。本文总结了国际运用金融科技支持碳中和的应用案例、国内金融支持碳中和的探索经验,并从支持监管体系建设与激励政策落实、金融机构低碳转型与提高运营效率、绿色金融市场建设、碳市场发展等角度,提出进一步研发金融科技工具和方法以支持碳中和的若干建议。