题记：本文根据北京大学国家发展研究院副院长、北京大学数字金融研究中心主任黄益平教授在第352期“新浪·长安讲坛”上的演讲整理。
今天的演讲是我对40年来金融改革的思考，我想具体回答六个问题：
为什么中国政府在改革期间要保持对金融体系高度干预？
为什么抑制性金融政策没有阻碍经济高速增长或金融保持相对稳定？
为什么近年关于“金融不支持实体经济”和“小微企业融资难、融资贵”等抱怨越来越多？
中国数字金融发展是如何领先全球的？
这几年中国系统性金融风险是怎么积聚起来的？
未来的金融体系会是什么样？
中国实行改革开放已经40年，令人困惑的是，金融体系中抑制性金融政策仍然普遍。为什么会采取这样的金融策略？我们还得从40年来中国金融改革的历程里找答案。
改革开放以1978年十一届三中全会为起点，当然这也是金融改革的起点。当时，中国的金融体系基本就中国人民银行一家机构，占全国金融总资产的93%，它既是一家商业银行，也是一家中央银行。直到1984年1月1日，中国人民银行才一分为二，把商业运行和政策决策这两个功能分开，一半变成今天的工商银行，另一半是今天的中国人民银行。
1978年金融交易不多，一般的资金调配都由国家计委统一部署，社会对金融中介的需求很少，所以当时只有一家金融机构也没有问题。
当十一届三中全会决定，把工作的重点从原来的阶级斗争转向经济建设，这意味着未来对金融交易、金融中介的需求将大大增加，因此同步开启重建、发展金融体系的历程。最初是恢复中国银行、农业银行和建设银行。
如今40多年过去了，今天再看中国的金融体系，可以用三个词来归纳其特征：规模大、管制多、监管弱。
从机构角度看，1978年只有一家金融机构，今天金融机构的数量和种类都已经非常完备，有央行、银保监会、证监会组成的“一行两会”监管部门，有国家开发银行、中国进出口银行、中国农业发展银行组成的三大政策性银行，有工行、农行、建行、中国银行、交通银行、中国邮政储蓄银行组成的六大国有商业银行，还有十几家股份制商业银行。如果再加上城商行、农商行和村镇银行，大概一共有4千多家银行。此外还有保险公司、证券公司、资产管理公司等等。可以说，市场经济国家拥有的金融机构我们几乎全有，而且数量非常庞大。商业银行领域的“工、农、中、建”四大国有商业银行在全世界排名都非常靠前。世界商业银行最新排名前五强中，中国占四位。
我们的金融机构不但数量多，资产规模也相当惊人。中国的金融体系是典型的银行主导，相对而言，资本市场就不够发达。但即便是不发达的资本市场，规模也已经很大。从市值看，股票和债券两个市场在全世界都能排在前三位。
衡量资产规模还可以看一个宏观指标，即广义货币供应量与GDP的比例。广义货币就是在银行部门和社会上流转的现金，加上活期存款和定期存款。这个广义货币与GDP的比例可以反映银行的规模，也因此是反映相对金融资产规模的一个指标。目前，中国广义货币与GDP的比例接近210%，在全世界也可以排到第三位，排名最高的是黎巴嫩，其次是日本。
所以，中国的金融资产规模确实很大。当然，这个指标的另一面是中国的负债率或者杠杆率也很高。
经济学有“金融抑制”这个概念，是斯坦福大学麦金农教授提出来的，他是研究发展中国家金融改革和金融自由化问题的国际权威。他提出的“金融抑制”主要是指政府对利率、汇率、资金配置、大型金融机构和跨境资本流动有各种形式的干预。
基于他的定义，结合世界银行的数据，我们构建了一组金融抑制指数，在0到1之间：0意味着完全市场化，1意味着毫无市场化，完全由政府控制。我们找到了100多个国家的数据，具体测算了1980-2015年间每年的金融抑制指数。
上图简单地呈现了我们的主要结论。中国的金融抑制指数在1980年为1，那时金融改革刚刚开始，政府几乎干预金融运行的各个方面。之后这个指数持续下降，到2015年为0.6。把中国的这组数字和国际经验做比较，有三点发现：
第一，过去40年间，中国的市场化金融改革不断推进，金融抑制指数下降了40个百分点，反映市场化程度在不断提高。
第二，中国的金融抑制指数下降的速度相对较慢。这可以通过和其他转型国家比较看出来，俄罗斯的改革比中国晚起步10年左右，但金融抑制指数已经下降到0.4，时间跨度更短、下降速度更快。这也佐证了中国的金融改革确实是渐进式的。
第三，中国的金融抑制水平至今仍然很高。2015年为0.6，在有数据的130个国家当中，这个指数水平排在第14位。也就是说，中国政府干预金融体系的程度在全世界范围内仍然非常高，这也是管制多的证据之一。
再换个角度来看，中国金融体系同样存在政府干预程度高这一明显特征。
如果把中国和其他国家的金融体系放在一个把坐标系里，如上图所示，横轴是银行在总金融资产当中的比重，越往右银行占比越高，纵轴是金融抑制指数，越往上政府干预的程度越高。
上图是2015年的数据，可以看到，日本（JPN）和德国（DEU）在美国（USA）的右边，这符合“日本和德国是银行主导的金融体系、美国和英国是市场主导的金融体系”的看法。同时，中国香港（HKG）和新加坡（SGP）属于金融抑制程度最低的经济体，巴西（BRA）和印度（IND）等新兴市场经济体的金融抑制程度则比较高。在这个坐标中，中国（CHN）处在右上角的位置，这表明与其他国家的金融体系比较，中国的金融体系中不仅银行占比高，金融抑制程度也非常高。
也因此面临第一个问题：既然中国是走市场化改革的道路，政府为何还要这么普遍而严重地干预金融体系，为什么金融部门没有更快地市场化？一个可能合理的解释是，中国政府实施总体的双轨制改革策略，这和前苏联、东欧的做法不太一样，他们的策略是“休克疗法、一步到位”。
从理论上说，休克疗法简单高效，但在实践中有很多困难。一方面，休克疗法会不可避免地导致改革初期经济出现显著滑坡。休克疗法意味着当时立刻全部取消计划体制，把所有国有企业私有化。这会导致很多工厂不再生产，出现很多失业人口，所以改革初期经济很容易崩盘。另一方面，休克疗法有一个很重要的假设，是今天取消计划体系，明天市场机制就开始有效工作。实际并非如此，市场机制的培育和发展需要相当长时间。市场经济国家相对成熟的市场机制，是经过几十年甚至几百年发展形成的。中国市场化改革40年，至今还经常有某些地方的工厂或者农民生产的东西卖不出去，这实际就是信息不对称的问题，而解决信息不对称，动态匹配供求双方的机制，需要逐步发展，不是一晚上就能解决。
中国采取“渐进式改革”，其中一个重要策略就是双轨制改革策略，计划与市场、国企和民企两轨并存。
在改革开放初期，国企在经济中占主导地位，改革期间政府继续支持国企发展，同时努力为民企发展提供更好的政策与市场空间。有的学者将其称之为增量改革，也就是说，存量先不动，让增量快速扩张，一段时间之后，非计划或非国有经济就会替代计划或国有经济成为主导力量，中国经济也就成功地从计划经济过渡到市场经济。
中国这个策略还比较成功：一是在改革初期没有出现全面性的崩盘；二是整个改革期间经济持续高速增长，有学者甚至将其称为“经济奇迹”。在这个“奇迹”背后，有一个很重要的贡献力量就是国有企业。国有企业看上去效率比较低，但持续增长，没有造成很多失业，对社会稳定、政治稳定和经济稳定起了很大作用。
问题是，国有企业既然效率相对比较低，又怎样持续运行呢？答案是需要一个外部支持。最简单的外部支持当然是财政补贴。但是，改革开始后政府的财政能力一直在减弱，财政收入占GDP的比重，从1978年的36%下降到1996年的11%，很多地方政府连维持基本运转的“吃饭财政”都保不住，根本没有多余的钱去补贴国有企业。
财政没有钱但又需要支持国有企业，怎么办？最后找到的办法是对要素市场尤其对金融部门实施各种干预，包括干预汇率、利率、银行和资本市场的资金配置、大型金融机构经营和跨境资本流动。
我们来重点讨论两种干预：一是通过政策干预降低资金成本，正规金融部门把利率压得非常低；二是配置资金时明显地偏向国有企业。换句话说，政府虽然没有足够的财政资源来支持国有企业，但通过金融政策让金融机构将大量廉价的资金配置给国有企业，国有企业由于不按市场价格支付资金成本，相当于获得了变相补贴。所以，政府在改革期间对金融体系保留大量干预，目的之一就是为了支持双轨制改革策略，对国有企业提供变相补贴。
从宏观层面看，改革的目的是要推动中国经济从中央计划体系走向自由市场经济，但在转型过程中出现了“不对称的市场化”：一方面，产品市场几乎全部放开，几乎所有农产品、制造品和服务品交易，都通过市场机制完成，价格也完全由供求决定；另一方面，资金、土地和能源等要素市场，依然严重存在政策扭曲。“不对称的市场化”，目的也是为了保证双轨制改革政策顺利推进，抑制性金融政策同样是“不对称的市场化”的重要组成部分。
对于中国金融市场监管弱的问题，主要是指当前监管体系防范与处置金融风险的能力不强。后面讨论系统性金融风险时候再展开来讲。
简单总结前面的分析论述就是：40年来，中国从只有一家金融机构开始，改革和发展出一个全新的金融体系，这个金融体系的重要特征是规模很大、管制较多、监管很弱。
第二个问题是既然金融抑制这么严重，又如何解释改革期间所创造的“经济奇迹”？这涉及如何评价改革期间抑制性金融政策的作用：金融抑制究竟是催生了经济成功，还是说仅仅没有妨碍经济成功？
这个问题很重要，因为它不仅关乎如何理解过去，更涉及如何应对未来。就像评价双轨制改革一样，有人说中国经济成功是因为市场化，放得好，也有人说是因为保留了计划色彩，管得好。对金融改革的实证分析表明，其政策机制更为复杂，并非简单的“放得好”或者“管得好”。
我们的分析结论是：改革过程中，抑制性金融政策对经济增长与金融稳定的影响在不断变化，改革开放前期，金融抑制对经济增长的影响是正面的，但进入新世纪以后，这个影响变成了负面的。
根据省级面板数据（panel data，又称“平行数据”，例如2010-2019年10年来中国全部直辖市的GDP数据，就是一组panel data）估算结果做一个简单测算，即假定金融抑制指数为0，也即彻底消除抑制性金融政策、实现完全的金融市场化，中国的经济增速会怎样变化？
结果显示：上世纪80年代中国经济增速会下降0.8个百分点，90年代经济增速会下降0.3个百分点，但在新世纪头十年，经济增速反而会提高0.1个百分点。这说明，早期的抑制性金融政策能促进经济增长，但后来这种促进作用转变成遏制作用。
所以，现在如果把抑制性金融政策全部取消，中国的经济增长会更快一些。进一步分析还会发现，金融抑制对经济增长和金融稳定存在双重影响：
一种称之为“麦金农效应”。麦金农教授的基本观点是：金融抑制会降低金融资源配置效率，会遏制金融发展，所以对经济增长与金融稳定不利。
另一种称之为“斯蒂格利茨效应”。斯蒂格利茨教授发现，上世纪最后二十年，一方面各国积极推进金融市场化、国际化改革，另一方面金融事故的频率越来越高，对经济增长与金融稳定构成很大伤害。他进而指出，如果一个经济体还没有形成完善的市场机制和监管框架，完全市场化可能对经济发展和金融稳定不利，政府适度干预反而更加有益。
上述两个效应可能在任何经济体中都同时存在，只不过在不同的经济体或同一经济体的不同时期，由不同效应占主导：如果市场机制相对健全、监管框架相对成熟，大幅降低金融抑制的程度有利于经济增长与金融稳定；如果金融市场机制、监管框架尚不成熟，完全放开不仅不能带来好处，反而有可能造成灾难性后果。
市场化改革的目的是为了改善效率，但伴随市场开放而来的是市场波动和风险增加。举个例子，很多国家都在开放资本项目，但这经常会带来汇率大起大落和资本大进大出。有的国家很容易承受这样的变化，比如澳大利亚和加拿大，而有的新兴市场国家和发展中国家在资本项目放开以后，很快就发生金融危机。所以，同样的政策带来的结果不一样，抑制性金融政策的作用机制也是如此。
金融抑制听起来是一个负面的政策安排，但在改革前期却对中国经济增长和金融稳定发挥了正面影响，这可以从两个方面来看：
第一，大多数银行都由国家控股，资金配置和定价也受到政府的多方面干预，这些都会造成效率损失。但是这样的金融体系在把储蓄转化成投资的过程中非常高效，只要有储蓄存到银行，很快就能转化成投资，直接支持经济增长。
第二，政府干预金融体系，对金融稳定有支持作用。最好的例子是在1997年亚洲金融危机期间，中国银行业的平均不良资产率超过30%，但没有人去挤兑银行，原因就在于存款人相信只要政府还在，放在银行的钱就有保障。中国改革开放40年期间，系统性的金融危机一次也没有发生过，这并不是说没有出现过金融风险，而是政府用国家信用背书，为金融风险兜底。反过来设想一下，如果中国在1978年就完全放开了金融体系，走向市场化与国际化，几乎可以肯定，中国一定已经发生过好几次金融危机。
关于金融抑制的上述分析其实具有一般性意义，即任何政策层面的决策都必须考虑客观经济环境，而评估任何政策也必须同时考虑成本和效益两个方面。任何看上去不怎么合理的政策，其实都有原因，即便要改变，也首先需要充分理解设置这些政策的最初动机。
中国实施抑制性金融政策的初衷，是为了支持双轨制改革策略。与此同时，几乎所有政策都同时存在正反两个方面的效应，经济决策往往不是在黑白之间做选择，而是在成本、效益之间权衡。在相当长的时期内，金融抑制对中国的经济增长与金融稳定发挥了正面影响，但现在变成了负面影响，应该尽快考虑改变。
第三个问题是为什么近年围绕“金融不支持实体经济”和“小微企业融资难、融资贵”等抱怨越来越多？要回答这个问题，就要回答为什么抑制性金融政策的影响从正面转向了负面。
改革前期，中国的经济增长与金融稳定表现都非常好，近几年却发生了不少变化，社会对金融体系的抱怨也越来越多，具体有两种说法：一是“金融不支持实体经济”，二是“小微企业或民营企业融资难、融资贵”。
两种抱怨刚好和前述的实证分析结论一致，抑制性金融政策确实已经成为拖累经济增长和金融稳定的重要因素。
上图反映了经济增长速度（GDP）和边际资本产出率（ICOR）的关系，即每新生产一个单位的GDP，需要多少新的单位资本投入。自2008年全球金融危机爆发以来，中国的经济增速一直在下降，从最初的10%以上跌到了目前的7%以下。与此同时，ICOR从2007年的3.5上升到2017年的6.3，这表明资本的效率确实在直线下降，或者说金融支持实体经济的力度在不断减弱。
导致这个变化的原因可能很多，其中一个重要因素是中国经济增长模式改变。中国改革前期的经济增长主要是发挥低成本优势，依靠劳动密集型制造业迅速扩张，大批农村剩余劳动力从农村进城变成产业工人，制造业快速增长，劳动生产率也不断提高。但这种高速增长基本是要素投入型，技术水平相对较低，只要不断增加生产投入，经济就会持续发展。现在中国经济发生了一个重要变化，就是成本水平急剧上涨。2007年全球金融危机爆发的前一年，中国的人均GDP是2600美元，2018年增加到将近1万美元。伴随收入水平提高的是成本水平翻天覆地的变化，原来的低成本优势完全消失，原先基于低成本发展的制造业也丧失了竞争力。十年间一个直观的变化，就是原来成本低，现在成本高。
经济学有一个词叫“中等收入陷阱”，指大多数国家都有能力从低收入水平成长到中等收入水平，但是很少有国家能从中等收入水平进入高收入水平。原因在于，从低收入到中等收入，可以依靠要素投入型的增长模式，而从中等收入到高收入，必须依靠创新驱动型的增长模式。“中等收入陷阱”意味着大部分国家都没有能力持续创新，支持产业升级换代，所以一旦经济发展到中等收入水平就上不去。
这也是我们今天面临的一个重大挑战，关键就在于能否通过创新支持产业升级换代，保证可持续的经济增长。
说到经济创新，容易产生一种误解，以为创新就是指最前沿的技术开发，其实在现代经济生活中创新几乎无处不在，不分制造业和服务业，甚至农业，而且创新既有商业模式的创新，也有生产技术的创新，既包括无人机、新能源、人工智能等新型技术和产业，也包括汽车、家电、机械装备等传统产业的更新换代。
谁是创新的主力？有数据显示，在企业层面，民营企业贡献了70%的知识产权，国有企业贡献了5%，外资企业贡献了剩下的25%。这组数据多少有点令人意外，很多人印象里国企虽然效率差一些，但技术力量要比民企强很多。事实证明，技术力量并不等于创新能力。
因此，如果以2008年全球金融危机为界，前后的经济模式发生了很大改变。全球危机以来，经济增速和金融效率不断下降，可能都与经济模式转变有关系。进一步讲，创新驱动型的增长模式能否顺利运作，取决于民营企业或中小企业能否健康发展。
中国目前的金融体系在服务民营企业和中小企业方面，存在一些先天的短板。
前面讲到，中国金融体系的两大特征是银行主导和政府干预比较多，比较擅长于服务大企业、制造业和粗放式型经济发展。对于受政府干预比较多的银行来说，风控以传统办法为主，主要是“三看”：
一看历史数据，主要是三张表，即资产负债表、利润损益表和现金流表；
二看有无资产抵押，有抵押，银行的信贷风险就比较容易控制；
三看有无政府担保，有的银行直接拿政府产业目录来决定信贷配置，原因就在于这类贷款万一出现问题，可以指望政府出面承担责任。
正因如此，大企业比较容易获得融资支持，因为大企业往往历史长，数据完整、规范。制造业大多有固定资产，银行做风控也比较容易。另外，粗放式扩张意味着不确定性相对低一些，原来已经有一家服装厂，再开一家服装厂，还是使用原来的技术甚至营销渠道。
在双轨制改革策略框架下，金融政策偏好国有企业的另一面，是这些政策对于民营企业或者中小企业存在一些先天歧视。也可以说，当前的金融体系很难有效地服务民营企业或者中小企业，因为它们缺乏历史数据，没有抵押资产，也没有政府担保，中小企业本身的不稳定性又比较高，中国民营企业的平均寿命不到5年，创新型中小企业的风险更高，为它们提供金融服务难上加难。
当然，这些年银行也在不断市场化，说银行在配置金融资源的时候歧视民营企业、偏好国有企业，很多银行的业务人员会觉得这个指责不符合实际。毕竟，银行考虑的并非产权本身，而是风险与回报，从银行的角度看，国企拿到很多贷款，主要还是因为它们回报稳定、风险较低。最近一个实证研究就发现，如果以所有制来解释银行的信贷配置，确实可以看到代表国有企业的变量显著为正，如果再加上企业规模这个变量，加分作用更加显著，甚至所有制变量都变得不再显著。因此，银行将更多贷款配置给国有企业，主要还是因为它们比较稳健。
金融抑制政策的另一个作用同样突出，就是利率双轨制。政府为了支持国有企业，人为地压低了正规市场的利率，目前银行一年期贷款基准利率约为4.35%，这个利率水平与G20发达经济体的平均贷款利率基本相当，但远远低于G20发展中经济体的平均贷款利率。这样偏低的银行贷款利率，加剧了小微企业获得银行贷款的难度，同时提高了它们在非正规市场融资的成本。
上图可以简单地说明，假如在同一个经济体中存在两个金融市场，一个正规市场，比如银行，一个非正规金融市场，比如民间借贷、影子银行和数字金融，两个市场上的利率水平即资金的价格都由资金的供求决定，如果忽略不同借贷者风险水平的差异，同时不考虑监管政策的管制后果，正规市场与非正规市场的均衡利率应该一概相等，不然就会出现套利。
但现在政府在正规市场实施利率管制政策，将利率下压，正规市场就出现了供给不足。也就是说，虽然正规部门降低了融资成本，但它能服务的客户数量也减少，会有相当一部分企业的融资需求无法得到满足。可以猜测到，不再能获得融资的大部分是民营企业、小微企业。这部分企业只好去非正规市场融资，相当于把需求曲线往外推，进而提高非正规市场的利率。
这个简单的分析说明两个道理：第一，强制降低正规部门的利率，既会加剧小微企业融资难的问题，也会进一步恶化小微企业融资贵的困境；第二，小微企业融资难与融资贵是两个问题，最好不要混在一起解决，对于绝大部分小微企业来说，最大的困难是“难”而不是“贵”。
这其中有多方面的原因，一个是银行不知道怎么给小微企业做信用贷款，另一个更重要，就是利率管制问题。银行部门一年期的贷款利率大概是4.35%，市场利率远超该利率水平，如果金融机构不能完整准确地做具有市场化风险性的定价，而是给小微企业这么低的利率贷款，最后只能要么增加风险，要么增加成本。
货币银行学的一个基本原则，是成本一定要覆盖风险。对金融机构来说，客户的风险高低不同，服务方法不同。很多创投基金的投资回报很高，风险往往也很高，它们面对的大部分是初创企业，服务这样的企业能挣钱，甚至挣大钱，一要要有专业能力的人，综合运用金融、技术、市场、管理等知识，从大量项目中做筛选；二是成本高但回报也高，创投基金给10个企业投资，很可能其中3-5个都不能获得投资回报，但只要剩下的企业能提供高回报就行，这其实就是市场化定价。
简单总结为什么现在对金融部门的抱怨越来越多：抑制性金融政策之前没有妨碍经济增长与金融稳定，但现在成了一个负担，最直观的体现就是边际资本产出率降低，同样的资本投入所产生的回报越来越少。具体还表现在，确实有很多金融服务的需求没有得到满足，比如小微企业在支持创新、支持经济增长中的作用越来越大，但金融部门并不能很好地为它们提供融资服务。对家户来说也是一样，过去家户有钱就存到银行，但现在把钱放在银行每年只给2%的回报，所以家户也都想办法投资。尤其是随着人口老龄化加剧，人们对资产收入的需求会越来越高，但可投资的地方却很少。
曾经有决策者设想，让老百姓把一部分钱从银行拿出来，投资到股票市场和债券市场，这样既可以帮助家户提高投资回报，又帮助国家发展资本市场，提高金融交易中直接融资的比重，是一件一举两得的事情，结果却出乎意料：一部分钱从银行出来之后并没有去资本市场，而是去了影子银行和数字金融市场。这背后的原因很多，但根本原因还是中国资本市场没有足够的吸引力。一个金融部门，既不能有效地满足企业的融资需求，又不能很好地满足居民需求，显然有问题，其根本原因就在于经济增长模式在转型，但金融部门没有相应地转变到位。
第四个问题是为什么数字金融在中国能成势，原因当然也很多，上面的分析其实已经引出了回答的逻辑：因为正规金融部门没有提供令人满意的金融服务，数字金融、影子银行甚至民间借贷都在填补正规金融市场服务留下的空白。
这里所说的数字金融，包括利用数字技术提供支付、贷款、保险、投资等方面的金融工具与金融模式，还包括一些金融基础设施，提供服务的主体既可以是京东、腾讯和阿里等新型互联网公司，也可以是工行、人保和中金等传统金融机构。
2011年和2018年中国分地区的数字普惠金融指数
数字金融诞生之初就展示出非常强的普惠金融特性。如上两张地图，分别展示的是2011年和2018年北京大学制作的分地区数字普惠金融指数，由北京大学数字金融研究中心和蚂蚁金服联合开发。图中上边是2011年的指数，下边是2018年的指数。两张地图将全国地级市按发展水平标出不同颜色，从红色、橙色、黄色到绿色，代表发展水平从高到低。
上图揭示了两个基本事实，一是红色地区基本集中在中国东南沿海，中国的数字金融发展也一直由该地区引领，2011年如此，2018年仍然如此；二是与2011年相比，2018年地图上地区之间的颜色差异明显缩小，这表明8年间内陆地区的增长速度超过了沿海地区，也是普惠特征的最好体现。
数字金融的普惠性既有历史意义，又具世界价值。2005年联合国提出“小额信贷年”，号召各国大力发展普惠金融，为小微企业和低收入人群提供可持续的金融服务。但这是一件十分艰难的工作，中国政府也响应联合国的号召，采取了许多政策措施，包括建立大量的小额信贷公司，至今还有8000多家，但总体看来发展普惠金融的进展不大。
为什么发展普惠金融这么难？简单概括，有两大制约因素。
一是获客难和风控难。所谓获客难，是指即使银行很愿意给小微企业提供服务，但找到这些客户难度很大，成本很高，因为这类客户往往数量庞大、分布分散；所谓风控难，是指这些客户缺乏历史数据、抵押资产和政府担保，银行有点束手无策，不知道怎么做。
二是利率管制，银行贷款利率压得很低。按道理说，既然央行已经不再限制银行的存贷款利率，利率市场化理论上已经完成，但实际并非如此，央行很快重申利率市场化尚未完成，主要因为还存在两个方面的工作：一是金融机构的风险定价能力还有待提高，二是货币政策传导还不够顺畅。所以到目前为止，监管部门还在影响商业银行的存贷款利率，银行不能完全自主决定贷款利率，也就弱化了为小微企业提供金融服务的意愿与能力。
这也有助于理解为什么过去几年中国的影子银行发展得如此迅速。
中外影子银行存在不少差异，国外发达经济体的影子银行大多是非银行金融机构，中国的影子银行更多是银行自身的产物，因此有人将其称为银行的影子。截至2018年底，中国的影子银行总规模估计超过了50万亿元，相当于银行贷款余额的1/3。
一般认为，影子银行的动机是规避监管。比如银行的贷款业务要满足资本充足率和存款准备金率的监管要求，以降低金融风险，但同时这又会增加银行的经营成本，尤其是很多银行缺乏有效渠道补充资本金，资本金不能提高，业务就无法扩张。如果将金融交易从表内移到表外，虽然仍然是银行业务，诸如委托贷款、理财产品，却规避了监管要求，也降低了经营成本。当然，规避监管也一定会增加潜在的金融风险。
中国的影子银行还有一个特殊动机，就是规避管制，比如利率管制。业务挪到表外之后，变相地实现了利率市场化。从这一点看，影子银行的积极意义很突出。今天的中国金融体系中，利率市场化的重要性如何强调都不为过，如果利率不按照市场化做风险定价，一方面会影响资金的配置效率，甚至会造成很多金融风险，另一方面金融机构也很难对小微企业和民营企业提供金融服务。
“实质性的利率市场化”对于正确理解影子银行以及数字金融的贡献十分重要。影子银行确实带来新的风险，但与此同时，它也为实体经济提供了实实在在的金融服务，弥补了正规金融部门服务不足的问题。为了防范风险，将影子银行业务纳入监管框架完全有必要，但调整过程中也要充分考虑到对实体经济的影响。2018年上半年监管政策收紧，影子银行交易减少2万亿元，明显加剧了民营企业的融资难问题，甚至严重冲击了宏观经济。
数字金融对于发展普惠金融还有一个革命性贡献，就是为解决获客难和风控难提供了一些可能的方案。几家做得比较好的大科技公司，比如腾讯、阿里和京东，每个平台上都有好几亿客户，它们首先利用数字技术解决了获客难问题。
过去，大家一直将工商银行看作“宇宙行”，因为它在全国有很多网点和无数员工，获客和风控能力比较强。即便如此，它仍然很难触及小微企业和低收入人群。更关键的是，工行这些大银行的优势就是为大企业服务，单笔贷款就达5亿元、10亿元，其信贷员去做单笔5千元或5万元的业务，既非所长，成本也高。
大科技平台就不一样，它们通过移动终端、大数据分析和云计算，将数亿客户粘在平台上，一旦平台建立，这些平台的长尾效应意味着它们可以服务无数客户，边际成本几乎为零。而且，平台可以根据潜在客户的“数据足迹”来分析其信用条件，然后发放贷款。
阿里巴巴的网商银行已经形成了“310”贷款模式，即平台客户在网上花3分钟申请贷款，平台1秒钟批准贷款并同步资金到个人账户，而且零人工干预。网商银行能够这么做，就是借助了大数据的力量，利用客户在淘宝购物、社交平台交流以及其他信息，对潜在客户预先批准了信贷额度，一旦客户来申请贷款，马上就可以知道结果。
腾讯的微众银行也是相似的商业模式，只是更聚焦个人消费贷款，并基于微信的社交信息以及其他数据。微信圈子往往就是一个人比较完整的社交圈，微众银行会看客户白天和夜晚分别在哪个楼里发微信，时间长了可以据此判断该客户的工作单位和住房情况、在什么样的微信群活跃交流，以及关系最紧密的10个微信好友，据此进行交叉验证。大数据分析的特点是单个具体数据拿出来，可能都不是准确的指标，但是把一个人生活、工作和社交各方面的数据综合起来进行分析，结果就比较可靠。
孟加拉国有个小额信贷做得非常好的格莱珉银行，也称穷人银行，由诺贝尔和平奖获得者穆罕默德·尤努斯教授创办，其宗旨是帮助农村贫困居民发展生产、改善生活。他们在云南大理州做了一个试点非常好。负责人从孟加拉国派过来，由他带领12个中国年轻人一起工作，每周都去村里召集需要贷款的村民开组会。当地的生活、工作条件很艰苦，也没有专门的交通工具，他们每次去村里要么坐公交，要么搭便车，没有车只能步行，有时候不带干粮还找不到地方吃饭。这些人真心实意地帮助农民改善生产生活，遗憾的是，这样一个13人团体，一年只能服务130家贫困农户，而且不能自负盈亏，靠当地的富滇银行每年提供一笔经费支持运行。所以，格莱珉银行做得很好，但普惠金融服务规模很难扩大。
相比之下，网商银行和微众银行就基本克服了规模瓶颈。网商银行只有杭州一个办公室，没有分行，大概700多个员工，2018-2019财政年度，网商银行为1200万家小微企业提供了贷款，同时已经为9300万个小微企业做了大数据画像，理论上这9300万小微企业都可以成为贷款服务的潜在对象。微众银行所服务的客户数量比网商银行还要多。
与之相比，中国自2005年以来一直通过创办小额信贷公司支持普惠金融服务，目前8000多家小额信贷公司，每年所服务的小微企业数量不超过100万家。所以，影子银行、数字金融快速发展的一个重要原因，就是正规金融部门或者传统金融机构的金融服务供给不足，它们主要做两件事，一是变相地利率市场化，二是通过技术创新改善风控。
这个创新带来了许多革命性变化。经济地理学家胡焕庸在上个世纪三十年代发现，如果从黑龙江的黑河到云南的腾冲之间画一条线，即“胡焕庸线”，将中国分为两半，95%的经济活动都集中在线的东边，线的西边荒凉无比。如今，北京大学数字普惠金融指数表明，移动支付已经开始突破“胡焕庸线”，2011-2018年间，东西部移动支付覆盖度指数的差异缩小了15%，这在近代史无前例。
现在全世界都在关注中国的数字金融。受国际货币基金组织（IMF）总裁拉加德之邀，北京大学数字金融研究中心和上海新金融研究院，每年都会组织一批蚂蚁、京东、腾讯、陆金所等中国数字金融公司的高管和央行、银保监会等监管部门的官员，一起到华盛顿和IMF联合举办关于中国数字金融的闭门研讨会。这个会议已经连续举办了两年，分别是在2018年6月12日和2019年6月18日。IMF邀请中国的高管和官员一起进行专题研讨，也说明国际组织认为中国的数字金融做得好。
影子银行与数字金融快速发展，第五个问题也随之而来：为什么这几年系统性金融风险变成了一个大问题？ 怎么积累起来的？
2018年，政府集中力量打三大攻坚战，一是消灭贫困，二是清理环境污染，三是防范系统性金融风险。
上图是测算的系统性金融风险指数，自2008年以来在不断上升，系统性金融风险上升表现在很多方面，最重要的表现是杠杆率上升。杠杆率问题大概也是近年来国际人士最关注的一个中国经济的风险。
在全球金融危机以前，中国的杠杆率只是比新兴市场国家稍微高一些，但是后来上升幅度非常快。2009年，美国的经济学家莱因哈特和罗格夫写了一本书叫《这次不一样》，总结了过去800年的金融危机历史，试图找出一个规律性的机制，最经典的总结是：钱借多了就会出问题，换句话说，杠杆率太高就会风险大。
从理论上说，杠杆率是一个中性概念。债务本来就是一个重要的金融现象，它可以帮助提高效率，支持劳动分工，推动经济发展，应该说是一件好事情。但如果家户、企业和政府借的钱太多就容易出问题，现金流一旦断裂，容易形成恐慌，甚至造成系统性后果。所以高杠杆率值得关注，杠杆率快速上升更需要高度关注。
首先，中国的金融体系是典型的银行主导，这意味着每一笔金融交易都以存贷款的形式实现，贷款就意味着杠杆。反过来，如果金融体系是市场主导，特别是股票市场主导，股权融资就不会增加杠杆。所以，银行主导的金融体系是导致中国杠杆率高的主要原因。
其次，改革期间企业出生容易死亡难，积累了大批质量差的企业，甚至资不抵债的僵尸企业。僵尸企业持续运营，说明整个社会还在直接或间接地对其补贴，但这些补贴不是财政补贴，更多依靠金融市场提供廉价资金。以国家统计局统计的规模以上制造业企业为例，其中正常企业的资产负债率平均为51%，僵尸企业的资产负债率平均为72%，这说明本来应该淘汰的企业没有淘汰，大大降低了金融资源的利用效率。这在本质上是缺乏市场纪律。而为了保持一定的经济增长速度，货币政策只好进一步扩张，以提供更多的流动性，结果进一步抬升企业综合杠杆率。改革期间的货币政策总体上宽松容易、紧缩困难，现在依然如此。
高杠杆率本身是问题，杠杆率快速上升是更加危险的事情，因为它往往伴随着资金低效配置、资产泡沫形成等问题。
从上图可以看出，2009年以后，非金融部门的杠杆率大概增加了100个百分点，这引起了国际投资者的高度关注与普遍担心。这段时间杠杆率上升的一个重要推动力量，是政府在2008年底宣布的“四万亿”刺激政策。
一些官员和学者担心中国会发生“明斯基时刻”，就是在杠杆率稳定上升一段时间之后，投资者信心忽然丧失，市场崩盘，由此引发金融危机。中国发生这样情形的可能性不太大，原因是虽然总的杠杆率上升很快，水平也很高，但是分部门看，中央政府的杠杆率并不是特别高。国际货币基金组织评估中国政府的综合杠杆率，大概是50%多一点，国际上一般以60%为警戒线。
居民的杠杆率最近几年同样有所上升，但也不是特别高。居民借款有很多投入房地产市场，如果房地产市场发生波动，对金融体系会造成压力。但中国的房地产市场有个特殊因素，就是首付率比较高，买第一套房首付要30-40%，买多套房的首付最高达70-80%。高首付率的好处在于，对抗市场波动的能力比较强。如果首付少，一旦市场波动，容易出现负资产，就是欠银行的钱超过房子的价值，这时借款人违约的概率就很高。首付率比较高，即便房地产价格有一定的波动，也不太会引起激烈震荡，短期风险比较可控。
非金融企业的杠杆率问题最大，现在已经到了GDP的160%左右，这在全世界都属于很高的。非金融企业还可以分为国企和民企两个部门。2007年全球金融危机以后，民企去杠杆非常明显：金融危机爆发，全球经济进入衰退，一个理性的企业家要做的事情，就是暂时不要再投资、再扩张，如果有钱先把欠款还掉，以“现金为王”。问题是国企的杠杆率相对稳健，开始是上升，后来略微有下降。所以总体看来，民企和国企的杠杆率出现了分化，国企杠杆率相对较高，民企杠杆率已经下降了很多。这样的杠杆率分化可能是不幸的，因为无论是从利润率指标来看，还是从生产率指标，以及资金回报指标来看，民企的表现都比国企好，这个分化意味着好杠杆在下降，坏杠杆在上升。这个分化也有好处，就是不太可能因为信心崩溃而导致金融危机，因为国有企业还有政府信用支持。
这并不是说高杠杆率不会有不良后果，不良后果就是金融资源的利用效率不断下降，前面提及的边际资本产出率下降就是一个证据。如果趋势不转变，最后很可能上演日本失去的10年或者20年，即很多资本投入到经济中，产出端却毫无反应。当然，谁也不敢因此否则金融危机的可能性。经验表明，金融危机总是在最意想不到的时候、以最意想不到的方式发生，所以金融危机一定要严加防范。
近几年系统性金融风险明显上升，还有一个重要因素，就是金融创新频频，但监管跟不上。上图展示的是中国金融监管有效性指数，自2013年以来，监管有效性在不断下降。可以说，金融风险的根源就是监管出问题，具体反映在三个方面：
第一，过去的监管框架对审慎监管不够重视。中国改革40年，没有发生过系统性金融危机，原因不在于监管做得好，主要是两个因素的贡献，其一是经济持续高增长，这样就可以在发展中解决问题；其二是政府兜底，一旦出现问题由政府埋单，投资者信心不会动摇，政府可以腾出手来处置金融风险，同时努力改变造成问题的因素。
最典型的案例是亚洲金融危机期间，中国银行业的平均不良资产率超过30%，但没有发生银行挤兑，原因就在于有政府担保，之后通过冲销坏账、注入资本金、引入战略投资者和资本市场上市等一系列举措，四大国有商业银行都成长为国际大银行。
这样的做法也有问题：正是由于政府兜底，降低了监管机构努力工作的动力与压力，也造成道德风险问题，很多风险因素可能会重演甚至放大。2019年爆发的以包商银行为代表的中小银行的风险问题，就是一个很好的“银行乱来+监管缺位”的例子。这样的现象持续下去，总有政府兜不住的一天。
第二，中国的监管框架还有一个内在矛盾，就是监管部门负有双重责任，既承担对行业的监管责任，也承担行业的发展责任，这两个责任之间有时候会有矛盾。如果一个监管机构的目标是把本行业做大，会在一定程度上淡化风险因素。而且，做大本行业如果涉及监管部门的政治利益，在两大责任之间，监管部门也很容易出现重发展、轻监管的倾向。这个问题前几年在保险行业就曾经发生过。
第三，分业监管的政策框架已经不太适应金融创新的现实。分业监管就是谁发牌照谁监管，其核心是机构监管。这套做法过去行之有效，银监会、证监会、保监会三大监管部门加上央行，各管一摊。理论上，把所有持牌机构管住了，金融业也就被管住了，问题是这几年交叉业务和新兴金融业务十分活跃，比如银行借用资管企业的通道做投资，当业务超越了传统分业监管的范畴，应该由银监会管还是证监会监管？还有更多的新型业务，完全不知道应该如何归类，特别是部分提供金融服务的机构根本没有申请牌照。
以个体网络贷款（peer to peer lending，简称P2P）为例，第一家P2P平台上线是在2007年，到2016年第一份暂行管理办法（《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》）出台，期间9年时间基本是监管空白，各种平台野蛮生长，平台总数累计近6000家，同时酿成了很大风险，问题平台的比例非常高。其原因就在于缺乏资质审查，整个行业鱼龙混杂。好在虽然平台个数多，参与的投资者众，涉及的资金数量尚不构成系统性金融风险，最多的时候大概2万多亿元。
金融交易受监管应该全覆盖，事实上并没有。所以，监管要从过去的机构监管转向功能监管，只要做交易就必须得到监管，按照业务类型来分工。监管改革的第一条就是要监管全覆盖，影子银行、数字金融都必须在监管框架内开展业务。
过去这几年，政府一直在努力做这件事，不过加强监管的同时要尽量稳妥。加强监管的目的本来是为了防范风险，但同时也会使实体经济受到冲击，比如2018年对影子银行加强监管，小微企业就开始感到煎熬，原因就在于，大多数影子银行业务有实体经济需求。
对影子银行进行一定的整治是对的，但应该尽量让调整过程变得平稳一些。比如让影子银行的资金回到银行的资产负债表内，这个思路是对的，但怎么回要有讲究。一方面，回表就意味着原来表内的监管要求重新有效，银行比较典型的两大监管要求，一个是流动性，另一个是存款准备金。如果100万元贷款从表外拿到表内，按照10%的存款准备金率要求计算，必须把10万元存在央行不动，自己的业务库再存10万元，这样一来，100万的贷款业务需要20万资金作支撑，成本是增加的。更重要的是，现在很多银行缺乏有效的手段补充资本金，资本金不增加，表外业务就无法回表内。2019年年初，央行允许一些商业银行发永续债，目的就是通过发永续债来补充资金本，让一部分影子银行的交易回到表内。这相当于央行做了财政的事情，很有意思。
另一方面，影子银行有规避正规金融部门利率监管及其他管制的动机，回表能否同时取消管制，也即进一步推进市场化改革，比如利率市场化。如果政策不调整，回表以后，原来能为实体经济尤其是为小微企业提供金融服务的功能就停了。这方面是有先例的，中国东南沿海民间借贷一直很活跃，做得也不错，有一套独特的信用评估与风险控制手段，唯一问题是未受监管，一旦出现风险很难帮助并处置，于是有的地方就搞民间借贷阳光化试点，试图将民间借贷变成正规交易、接受监管，结果行不通，最终又新生一批民间借贷。因此，整治影子银行和数字金融的方向是对的，但控制风险很重要，同时必须考虑当初形成这些生态的原因。
最后简单总结一下近年系统性金融风险上升的原因，归根到底是两个：一是缺乏市场纪律，造成了严重的道德风险问题，金融风险也越积越高，高杠杆率就是表现之一；二是监管不到位，新兴业务不想管，交叉业务管不了，机构业务没管住。
理论上，银行都是正规的持牌金融机构，接受监管没有障碍，政策框架也十分清晰，结果还是几百家中小银行大面积地出现问题，这当然可以责怪银行董事长和大股东，但监管的责任推卸不掉。背后共同的原因就是政府干预过多，做了很多本该由市场和监管做的工作，因此，防范系统性金融风险，应该从进一步推进市场化改革出发，同时改革监管框架。
最后一个问题：未来中国的金融体系会是什么样？答案有很大的不确定性，随着经济环境的变化而变化。因此很难做完整的预测，只能做一些宏观猜测。
全球金融危机之年，美国一位前财长来北京见一位主管中国金融的国务院领导。这位领导跟美国前财长说，中国一直把美国当“先生”看，现在美国发生了严重的金融危机，“先生”自己出问题，学生有点束手无策，不知道下一步该怎么做。这话可能半开玩笑，但背后的深刻问题是，中国的金融体系未来是什么样子，现在是一个很大的问号。
很多学者原来以为，中国应该往欧美模式的方向努力。现在欧美自己也发生了重大危机，这个方向是不是还要坚持？更重要的是，欧美的金融体系其实也各不相同，英美和德日的模式就更不一样，中国未来的目标是瞄准英美模式还是德日模式，或是搞中国特色的社会主义金融体系，这些都需要很认真地思考。
从大方向看，既然中国的金融抑制策略已经变成限制经济增长和影响金融稳定的重要因素，下一步就应该往市场化方向走，让市场配置资源，让市场规模扩大，改善监管体系，主要是三句话，一是发展多层次的资本市场；二是让市场机制在资源配置中发挥决定性作用；三是守住不发生系统性金融风险的底线。
未来在这三个方向都还有很长的路要走，但又不是简单地往哪里走，走的过程中还需要考虑哪些适合或不适合中国国情。过去40年的经验已经表明，不能认为政府在金融体系中发挥作用就一定是负面的，政府在金融体系中的作用是变化的。1978年改革之初，中国没有选择一步到位的休克疗法，今天也不会且不应该一放了之。政府在金融体系中究竟发挥什么样的作用，需要更深刻的思考和动态的决策。
在市场化的过程中，有许多特殊的现象和关系需要应对。比如资本流动要不要完全自由？如果金融体系不够健全，一旦资本大进大出，就容易影响金融稳定，这对短期跨境资本流动适度管理，反而可能有益。再比如国有企业改革，官方文件提出“竞争中性”的概念，这是很好的改革方向，但什么时候真正做到“竞争中性”，必须客观估计。在这个过渡阶段，完全放开来不见得是好事，也许适当的政府干预仍然有必要，其目的是既要保持金融稳定，同时又不对金融效率造成太大影响。
发展资本市场。这个已经写入十八届三中全会的决议，问题是中国的金融市场能发挥多大作用。国际上，即便是美国和英国这样的所谓市场主导的金融体系，银行与非银行机构的贷款比例仍占企业外部融资的一半以上，可见，英美的市场占主导也只是相对而言，意味着市场融资比重较高而已。
上图显示，美国企业的融资构成中，债券市场占32%，股票市场占11%，二者加在一起是43%，虽不到一半，但比例还是非常高。金融体系以银行主导的德国和日本，市场融资占比大约是14-15%。中国的数据显示，非金融企业外部融资中，股票和债券的融资占比也已经达到15%左右。
未来中国金融体系要发展，很长时间内，银行和保险公司、信托公司这些间接融资渠道在金融体系中的重要性不会太下降。原因有几个方面：
一是指望未来资本市场解决小微企业、民营企业融资问题的可能性不大。间接融资和直接融资都要降低信息不对称程度，对企业来说，进入资本市场融资的门槛，远远高于去银行融资的门槛。股票市场发达以后，大企业能到股市融资的可能性远远超过小微企业，小企业如果不能达到银行的融资门槛，想要达到资本市场的融资门槛难度会更大。
二是不同国家的金融体系构成不一样，这不仅由政府的政策偏好决定，更是政治、文化、历史、经济等多个因素综合使然。市场主导金融体系的英美国家，一般都是自由主义、个人主义至上，更加崇尚保护个人权利以及分散决策。银行主导金融体系的日本和德国，更强调集体主义、合作、统一决策。未来中国的金融体系，方向肯定是让市场发挥更大作用，但要想短期内把市场做到特别大，也是很有难度的。
三是技术对未来的金融体系会产生很大改变。金融科技或是数字金融，确实在很多方面改变了金融体系。下一轮改变可能集中在传统金融机构，比如银行、保险公司、证券公司，由它们组成数字金融发展的主力。当然，大科技公司还会继续做，也许会出现新的分工，擅长技术的做技术，擅长金融的做金融。金融体系和整个宏观经济，未来都还会发生翻天覆地的变化。
