金融教育研究

获取报告请登录【未来智库】。1、产业画像：互联网借贷的产品、市场与商业模式我们在本章节梳理了消费金融的主要产品和盈利模式，以及互联网借贷各类放贷主 体的竞争优势和商业模式。我们看好消费金融市场 2023 年达到 24.7 万亿元，未来三年 保持 12%~15%增速，其中最看好以蚂蚁花呗为代表的场景类消费贷款。1.1. 主流产品：消费金融=信用卡+消费贷+现金贷互联网借贷属于消费金融范畴，消费金融是无抵押、无担保的个人非经营性信贷， 主要三类产品：①信用卡；②消费贷；③现金贷（前几年野蛮发展的 P2P 逐渐消亡）。 其中，消费贷和现金贷的差异在于，前者只在消费场景中使用（例如电商购物、线下购 车等），而后者的场景属性弱，虽然申请时可供选择的借款用途主要也是装修、旅游等消 费性开支，但实际上金融机构很难追踪资金流向（可能流入股市、楼市等）。如果将借款场景分为线上和线下，可以看到目前三类产品实际上都已经覆盖了线上、 线下。其中，消费贷中的蚂蚁花呗、京东白条等具有金融创新特色，因为此类产品虽然 底层是小额贷款公司发放的消费贷款，但从用户使用角度却和信用卡类似：①只能在消 费场景中使用；②使用后一段时期内无需支付利息，超过免息期后才计息，还可申请分 期还款；③还款后额度恢复，可供循环使用。从用户角度，不同消费金融产品的利率定价、使用期限、还款模式有明显差异，对 金融机构而言代表不同的盈利模式。1.1.1. 信用卡：生息资产 50%以上+年化利率约 15%信用卡的盈利模式是利息+手续费。用户刷卡消费后免息期内（最长约 50 天）无需 还款或支付利息，但超过免息期后仍未全额偿还的透支部分：①自然计息，日利率 0.035%~0.05%，按月计复利，可随时还款；②可申请分期还款（3 期、6 期、12 期等）， 年化利率通常约 15%，每月“等额本息”还款。此外，信用卡还贡献交易手续费，计入商业银行的手续费净收入，但体量小于利息收入。对于商业银行而言，将自然透支计息与主动申请分期的两类用户分别称为“循环族” 和“分期族”，他们是信用卡利息、利润的主要贡献方。信用卡循环与分期余额，合计构 成商业银行信用卡贷款的“生息资产”部分。目前，财务报告中通常不披露信用卡贷款余额的生息资产比例，但根据招商银行财 务报告单独披露的信用卡利息收入及贷款余额，再假设信用卡生息资产的平均收益率为 15%，可以估算出生息资产比例约 57%~60%。1.1.2. 消费贷：蚂蚁花呗领衔，扎根场景向信用卡演变我们所定义的消费贷，本质上介于信用卡和现金贷之间，和信用卡的相同点是只在 真实消费交易场景中使用。其中，互联网平台运营的线上消费贷基本等同于信用卡，只 是底层的放贷主体不一定只有商业银行，也可能是消费金融公司或小额贷款公司。目前，最为经典的线上消费贷产品是蚂蚁花呗，与信用卡类似，底层放贷主体是蚂 蚁旗下的小额贷款公司联合众多合作商业银行，免息期后日利率同样为 0.05%。我们判断，此类产品兼具普惠金融和消费属性，且用户体验卓越，将是监管长期鼓 励的金融创新产品，未来成长空间非常广阔。我们在章节 1.2 中将预测此类产品有望带 动消费贷规模未来持续高增长。不过，考虑其对商业银行的信用卡存在替代效应，因此 在与银行的合作中会有一定的阻力。传统的线下消费贷同样植根于交易场景，主要针对购车、旅游、教育等特定的大额、 非常规性消费支出，放贷主体主要包括商业银行、消费金融公司、汽车金融公司等。不 过，考虑我们的研究框架主要围绕互联网借贷，因此对于基本由商业银行、汽车金融公 司提供的低利率汽车金融产品暂时不做详细讨论。1.1.3. 现金贷：各类机构齐聚的高利润零售信贷产品我们所定义的现金贷，核心在于个人用户申请成功后直接取得现金，并不强制嵌入 消费场景，虽然名义用途也是各类消费，但实际流向难以追踪。近年来，各类放贷机构 几乎都提供现金贷，对于银行而言，现金贷是信用卡之后又一深化零售金融的利器；对于消费金融公司及互联网平台而言，高定价的现金贷利润丰厚。从利率定价和风控审批角度，不同机构的现金贷业务差异很大，产品种类也非常繁 杂，本质上对应着不同的客群层级和风险偏好。1.2. 市场蛋糕：消费金融规模 2023 年将达到 24.7 万亿我们定义的消费金融市场，包括：①央行统计口径中，金融机构（表内）短期消费 贷款（以信用卡为主），及剔除住房贷款的中长期消费贷款；②未纳入央行统计口径的小 额贷款公司贷款及少量 P2P 未偿还余额；③通过资产证券化出表的消费金融资产。截止 2019 年，我们所定义的消费金融市场规模为 15.78 万亿元，且 2017 年以来快 速增长，其中信用卡为龙头市场，规模达到 7.59 万亿元，占总市场规模的 48%。商业银 行零售转型、居民加杠杆的趋势在数据中体现得非常明显。展望未来，我们判断消费金融市场未来三年仍将实现 12%~15%增速，2023 年市场 规模有望达到 24.7 万亿元。1）最看好金融机构表内的消费贷款高增长，主要驱动力是蚂蚁花呗等互联网平台基于真实交易场景发放的消费贷款（底层模式是与金融机构的联合贷款，章节 1.4 详细 介绍），当然也包括现金贷。我们预计表内消费贷款市场未来三年将实现 16%~18%高增 速，2023 年有望达到 10.92 万亿元，规模接近信用卡市场。2）传统信用卡市场继续保持 10%左右增速，驱动力是人均持卡数量的提升，主要 推动力是商业银行继续深化零售转型，但一定程度上受到蚂蚁花呗等用户体验更优异的 互联网消费贷制约。预计 2023 年规模有望达到 11.52 万亿元。3）小额贷款规模继续下降，牌照杠杆约束下，头部互联网企业逐步向联合贷款和 数字助贷模式发展，预计 2023 年规模降至 7653 亿元。P2P 继续快速收缩清退，预计 2023 年剩余规模 2717 亿元。4）各类放贷主体通过 ABS、CLO 等资产证券化方式转出存量贷款将成为更加常规 的操作，预计随着消费金融市场规模扩张，资产出表比例将提高至 5%以上。我们预计， 2023 年转至表外的消费金融资产证券化规模约 1.26 万亿元，增速达到 20%~30%。1.2.1. 金融机构表内：以信用卡为核心的主流消费信贷（略）1.2.2. 非金融机构：小额贷款仍有近 9000 亿，P2P 延续消亡（略）1.2.3. 表外资产证券化：信托规模较小，ABS/CLO 高速扩张（略）1.3. 牌照对比：商业银行龙头，消金公司强于小额贷款如表 1 总结，消费金融及互联网借贷的放贷主体主要包括：①商业银行、②消费金融公司、③信托公司、④小额贷款公司、⑤汽车金融公司。具体对应到互联网借贷主要玩家，可以看到蚂蚁集团旗下的放贷主体主要为重庆两 家小额贷款公司，而腾讯微粒贷的放贷主体则是民营银行——微众银行。不过，蚂蚁集 团实际上也拥有民营银行牌照——网商银行，但网商银行自成立以来定位服务普惠小微 企业，因此并没有参与到消费金融的互联网借贷市场。此外，百度旗下放贷主体丰富， 同时拥有小额贷款公司、参股百信银行（本轮增资后持股约 31%）、参股哈银消费金融 公司（作为第二大股东持股 30%），京东旗下则只有小额贷款公司。不同的放贷主体适用不同的监管框架，因此竞争优势差距显著。如何对比互联网借 贷产业中各类放贷主体？传统金融行业的监管体系，关键词在于“资本”，即“有多厚的资本金，做多大的生 意规模”，资本是金融机构抵御风险的安全垫，监管用资本来管控杠杆。因此，对于不 同的放贷主体，资本的“加杠杆”空间，以及“加杠杆”过程中的融资能力、融资成本、 融资便利性等问题，是对比各类机构的核心框架。从结论上来看：1）商业银行、消费金融公司（包括汽车金融公司）、信托公司属于持牌金融机构， 受银保监会监管；而小额贷款公司不属于持牌金融机构，由各地方金融办管理。2）商业银行、消费金融公司作为持牌金融机构，杠杆比例上限很高，同时融资方 式更多、融资成本很低；而小额贷款公司杠杆比例很低，融资成本也比较高。1.3.1. 商业银行：高杠杆、最低融资成本的一级玩家（略）1.3.2. 消费金融：高杠杆、融资成本适中的二级玩家（略）1.3.3. 小额贷款：低杠杆、高昂融资成本的底层玩家（略）1.4. 商业模式：从自营、ABS、联合贷款向数字助贷升级互联网借贷 2015 年以来陆续借助互联网金融崛起、P2P 野蛮生长、居民加杠杆、商 业银行加速零售转型等不同的时代及产业机遇，实现高速增长。如果我们将发展历程中 非常混乱、不规范的 P2P 业务剔除，可以将正规的互联网借贷商业模式分为四个阶段： 自营贷款、ABS 出表、联合贷模式、技术输出为核心的数字助贷模式。在四个阶段中，蚂蚁集团等互联网巨头都是典型代表，引领商业模式迭代创新，与 监管机构共同推动了产业发展，这也是我们提出关键词——监管博弈的底层逻辑。1.4.1. 阶段一：自营借贷模式——重资本、高利润、风险自担自营借贷模式是蚂蚁花呗、借呗业务早期的商业模式，基本类似于商业银行或消费 金融公司的表内零售信贷业务，互联网企业依托旗下的小额贷款资质或消费金融牌照放 贷款赚取利差。我们以最简易的模型测算，如果以 100 亿资本启动，自营模式理论营业利润可达到 接近 16 亿元，ROE 达到 15%以上。虽然在资产质量可控、具备足够流量基础的假设下， 小额贷款公司 ROE 可以超过普通商业银行，但受制于杠杆限制，规模无法扩张。此外， 这种模式与传统银行的重资本模式一致，风险自担，长此以往也不利于估值。1.4.2. 阶段二：ABS 出表模式——表外放量规避杠杆限制前文已述，小额贷款公司通过 ABS 出表是蚂蚁集团等互联网巨头 2016~2017 年规 避监管对表内杠杆限制所采取的创新措施，同时也构成一种更便捷、成本更可控的融资 方式（相对标准化）。追溯蚂蚁集团发行的消费金融 ABS，优先级收益率通常 4%~5%， 次级部分自持，持有 ABS 优先级的金融机构相当于间接投资了消费信贷类资产，虽然 收益率比较低，但资产质量安全性相对有保障。2016~2017 年，蚂蚁集团在很短的时间内便成为 ABS 发行龙头，全年蚂蚁花呗（底 层蚂蚁小微小贷）和借呗（底层蚂蚁商诚小贷）分别发行 1656、1434 亿元交易所 ABS， 大幅超过其他金融机构。不过，2017 年末出台的“现金贷新规”封堵了通过表外 ABS 规 避杠杆的路径。此外，目前交易所也不鼓励底层为现金贷资产的蚂蚁借呗发行 ABS 出 表，上半年蚂蚁花呗尚且发行 150 亿元，但借呗的发行量并未进入前十。1.4.3. 阶段三：联合贷款模式——拥抱持牌金融机构，输出资产ABS 出表模式受到限制后，互联网巨头发挥创新能力，互联网借贷的联合贷款模式 应运而生。联合贷款由互联网平台和持牌金融机构按一定比例联合出资，出资比例的理 论范畴可能从 1%:99%至 50%:50%不等（腾讯微粒贷以 20%:80%模式居多）。联合贷款 模式有两大优越性：①理论上跨过了“金融杠杆”限制，因为金融机构的出资由金融机构自行负责，互联 网企业不提供任何“兜底”。但由于掌握着流量、底层客户信息，在风控环节拥有绝对话 语权，因此成为核心的资产输出方，可以分享远高于出资比例的利润。②近年来中小金融机构本身面临“优质资产荒”，因此与互联网流量巨头的合作意愿 非常强烈。我国目前有 4607 家银行业金融机构，对于蚂蚁集团、腾讯等兼具数字风控 能力和流量源泉的互联网巨头，实践中有足够多的潜在合作金融机构来创设资产。但是，正因为上述模式优越性，也带来了监管风险，2018 年四季度监管层已经针对 联合贷款下发了新规征求意见稿，首版新规的要求非常严苛。2020 年 7 月，监管层正式 出台了对互联网借贷产业影响深远的《商业银行互联网贷款新规》。联合贷款模式跨越金融杠杆限制后，隐含哪些潜在风险？互联网巨头与监管层的博 弈会如何发展？我们将重点在章节 2.1、2.2 中分析。1.4.4. 阶段四：数字助贷模式——数字技术输出成为新名片实际上，传统助贷（引流）模式的兴起是早于联合贷款模式的，本质上都是互联网平台与金融机构的合作放贷，所以可以认为联合贷款是助贷模式的一种演变。我们梳理 认为，当前互联网借贷产业中，蚂蚁集团所运用的数字助贷模式是产业中最先进的商业 模式，而目前很多互联网平台所运用的传统助贷模式也有一定的生存空间。1）以蚂蚁集团为代表的数字助贷模式数字助贷模式的核心是蚂蚁集团输出并管理资产，赚取“技术服务费”。①基础的数字助贷模式：贷款需求被激活的客户经过蚂蚁集团的风控筛选，再进入 金融机构的内部风控体系，通过审批则拿到贷款。贷款资金大部分由金融机构出资，蚂 蚁集团少量出资，但自有资金的收益已经不是核心。同时，蚂蚁集团需要负责客户的引 流、筛选、实时监测、催收等管理环节，但并不对金融机构资金的信用风险“兜底”。②未来更高层级的数字助贷模式：蚂蚁集团在输出并管理资产的基础上，进一步输 出金融科技（主要针对中小金融机构），诸如金融云、更先进的数据库、借贷管理系统 等产品及服务，以 SaaS 模式将广大中小金融机构纳入服务体系。未来，这一商业模式 的成熟形态是构建互联网借贷产业的基础设施（而不再是共同放贷机构），即所谓的微 贷科技平台，广大中小金融机构则成为平台上的 B 端用户。不过，中期内该模式的发展 仍有待观察，毕竟当前阶段中小金融机构的核心需求仍是资产，而大型金融机构（国有 大行、股份行等）则有充足的诉求、资本、能力来自行打造金融科技体系。但必须强调，数字助贷模式相比于联合贷款，更进一步跨越了“金融杠杆”的限制， 发展空间更高，同时轻资本、管理型的商业逻辑也更有利于市场估值。2）其他互联网企业运用的引流助贷模式相比之下，360 信用钱包、小盈科技等其他互联网平台所运用的助贷模式更传统， 核心职能围绕“引流”，叠加部分“风控输出”。不过，这些互联网科技平台与金融机构合 作的助贷或联合贷模式中，客群更为下沉、利率也更高（表 5 梳理），通常会在高昂的 利率定价中引入担保公司或保险公司来共同“兜底”信用风险。本质上，我们认为这一类 助贷模式属于互联网借贷产业的“尾部市场”。对于这一类助贷模式，很多经营风格相对激进的中小银行业金融机构存在合作的意 愿，因为单个资产的利润足够厚，同时存在保险或担保机构“兜底”。不过，对于这一类 市场我们并不看好其发展前景，后续在 2.3 章节中会有所分析。2. 监管博弈：互联网借贷未来面临怎样的政策风险？我们强调互联网借贷对普惠金融意义重大，促进消费的蚂蚁花呗、扶持小微的网商 贷等都是卓越的产品代表，这也是监管层鼓励产业发展的核心逻辑。但无论联合贷款还 是助贷模式，规模过于庞大时的潜在风险是无法忽视的，监管博弈将长期持续。2.1. 博弈焦点：互联网借贷的普惠贡献 Vs 资本风险我们在研究框架开篇明确提出，未来制约互联网借贷发展的核心在于监管风险，而 监管博弈是研究互联网借贷产业的核心。从结论上，我们明确认为未来互联网企业与金融监管机构的政策博弈将长期持续， 而“明确鼓励”或“一刀切式限制”两种情形的概率都非常低，头部互联网企业将在监管博 弈中继续切分消费金融市场，尾部机构则将被逐步挤出市场。围绕这一判断，我们暂时搁置互联网借贷产业的潜在风险，先梳理互联网借贷对普 惠金融带来的卓越贡献，因为这是监管层呵护、规范化互联网借贷产业的核心原因，也 是互联网借贷明确区分于 P2P 的关键点。2.1.1. 普惠贡献一：扎根交易场景，促进个人消费从表 1 可以看出，目前大部分线上的互联网消费贷产品，都非常牢固地扎根于真实 消费场景，蚂蚁花呗、京东白条、携程拿去花等产品都与电商交易场景完全捆绑，尤其 蚂蚁花呗的适用范围已突破了电商，向线下全面渗透。从用户体验角度，此类消费贷产品已经全面向信用卡演变，实质上成为用户体验更 优异的信用卡。前文也讨论到，目前我国信用卡的人均持卡数仍然比较低，未来仍有很 高的提升空间，而开通、使用更便利的互联网信用卡无疑将增速更高。从国内宏观经济角度，后疫情时代，高层反复强调以国内大循环为主的双循环发展 格局，国务院等 23 个部门也提出《关于促进消费扩容提质加快形成强大国内市场的实 施意见》，激发新消费需求成为未来发展的首要任务。这个背景下，有利于促进消费的金 融创新是监管非常鼓励的方向。因此，我们长期非常看好以蚂蚁花呗为代表、扎根于真实消费场景的消费金融信贷 产品，我们判断这将是监管层呵护互联网借贷产业的着力点之一。2.1.2. 普惠贡献二：互联网企业贷的普惠金融意义重大本篇研究框架重点讨论个人消费金融领域的互联网借贷，但实际上，服务小微企业、 提供个人经营性贷款的互联网借贷也在蓬勃发展。蚂蚁集团旗下的网商贷便是标杆性产 品，根据招股说明书披露，蚂蚁微贷科技平台总计 2.15 万亿贷款余额中，有 4217 亿元 是小微经营者信贷，其中网商贷是拳头产品。从产品模式角度，网商贷目前采用与蚂蚁花呗、借呗相似的联合贷款模式：①用户申请环节，网商贷的申请入口包括支付宝 APP 和网商银行 APP，对于支付 宝 APP 用户而言，如果被系统认定为个体工商户、个人经营者，则借呗入口将关闭并转 变为网商贷入口。②对于底层的自营放贷主体，借呗是蚂蚁商诚小贷，而网商贷则是网商银行。我们 可以看到，网商银行表内贷款余额 2019 年末达到 700.3 亿元。②对于联合贷的授信环节，网商贷与借呗略有差异。一方面，网商银行的自有资金 出资比例相比借呗略高一些；另一方面，网商贷定位小微企业贷款，定价也明显低于作 为个人现金贷的借呗。同时，对于企业贷款的授信审批会相对严格。需要强调的是，我们认为网商贷为代表的互联网小微企业贷款产品，是监管层呵护 互联网借贷产业的最核心着力点，未来长期看好此类产品高速扩张。从普惠金融角度，网商贷核心亮点在于对小微个体工商户的认定范围远远大于传统 金融机构，因为蚂蚁集团是通过交易行为来判定用户是否属于商户的。例如，当用户在 线下的经营场景中，产生集中收款行为，系统马上会识别、认定为商户，这种通过科技 带来的普惠金融效力是传统金融机构难以媲美的。2.1.3. 普惠贡献三：资产质量卓越，风控输出利好产业无论对于五年前野蛮生长的 P2P，还是近年来加速向零售转型的金融机构，资产质 量或信用风险始终是监管层及金融机构自身最担忧的掣肘。但在互联网借贷产业中，我 们看到蚂蚁集团等头部互联网企业促成的信贷资产质量表现明显强于传统金融机构的 平均水平，这对于未来深化发展普惠金融意义重大。从信用风险指标来看，我们将蚂蚁集团促成的贷款对标最优秀的传统金融公司—— 零售龙头招商银行：①对于消费类贷款，2019 年蚂蚁集团逾期 30 天+、90 天+的比例分别为 1.56%、 1.05%，通常不良率指标位于这两项逾期率指标区间内，而招商银行信用卡不良率为1.35%，可以看出资产质量指标旗鼓相当。然而，考虑招商银行所圈定的是相当优质的 白领客群，而蚂蚁集团的客户范围更广、客群资质明显更下沉，可以看出蚂蚁集团依托 于生态数据的风控能力非常卓越。②对于小微企业贷款，蚂蚁集团的逾期率要明显高于招商银行，但这两者的客群层 级差异更加显著，指标并不适合对比。实际上，根据银保监会、央行发布的《2019 年中 国普惠金融发展报告》，2019 年 6 月末全国普惠型小微企业贷款不良率 3.75%，由此可 以看出蚂蚁集团的小微企业贷款同样优质。风控如同普惠金融的羽翼，我们认为蚂蚁集团卓越的风控能力将持续，因为其底层 优势是长期积累的个人用户、个体工商户、小微企业的海量真实交易数据，基于这些数 据资产形成的数据语言，丰厚程度明显胜于相对单薄的传统征信数据。不过，对于互联网借贷产业仍然需要强调，我们虽然看好头部市场的卓越风控、适 度定价模式，但对于尾部市场的“以高额定价覆盖高风险”模式比较悲观。我们认为这种 商业模式本质上只是将传统的民间高利贷“搬到互联网上”，商业前景非常有限。2.1.4. 资本风险：高速扩张的互联网借贷隐患在哪里？尽管头部互联网借贷平台对普惠金融贡献卓越，但我们也要看到高速扩张的联合贷、 助贷等模式带来的潜在风险隐患。我们在章节 1.3 对比金融牌照时已经提及，金融行业 的监管关键词在于“资本”，即“有多厚的资本金，做多大的生意规模”，资本是金融机构 抵御风险的安全垫。目前，头部互联网企业借助联合贷、数字助贷模式高速扩张，虽然出资金融机构“风 险自担”，且目前贷款总体资产质量表现优异，但从监管者的视角来看，当互联网平台促 成的信贷规模过于庞大时，未来会不会产生潜在的不可控风险？诸如：如果实际的风控内核由互联网平台掌控，那么中小银行本质上成为单纯的“资金输 出方”，却要为信用风险“兜底”，对银行业的发展是否合意？如果个别互联网平台规模过于庞大，市场集中度过高，假设未来其自身风控体系或 能力出现波动、下滑，或被宏观环境冲击，是否会造成系统性风险？大量中小金融机构借助互联网借贷实现跨区域放贷，是否削弱银行属地化经营、服 务地方经济的能力？这些风险隐患推动了互联网借贷产业进入监管博弈阶段。2.2. 政策热点：切中要害的互联网贷款新规影响几何？我们认为，当前阶段对互联网借贷产业影响最为深远的政策是银保监会今年 7 月发 布的《商业银行互联网贷款管理暂行办法》，以及此后监管层对产业相关机构长期的窗 口引导（我们反复强调监管博弈将长期持续）。《商业银行互联网贷款管理暂行办法》经过多次征求意见并修改，体现了监管层积 极探索互联网借贷这一新兴产业的态度，政策内容既有呵护、规范的意图，也隐含了担 忧和明显的管制。我们梳理认为，政策首先从根本上认可了互联网借贷产业的合规性（包括联合贷款、 助贷等模式），同时对产业风险隐患的管制主要体现为三大核心点：①联合贷或助贷模 式中，金融机构是否做到独立风控？②金融机构是否过度集中于和个别互联网巨头合作？ ③区域性中小金融机构借助互联网平台异地展业是否妥当？我们看到，对于独立风控、合作互联网平台集中度管控、异地展业等问题，虽然《商 业银行互联网贷款管理暂行办法》都有所提及，但并没有明确设置量化指标或具体要求 加以管控限制。这就是我们强调监管总体上呵护互联网借贷产业的依据所在。但是，我们再次强调未来产业的监管博弈将长期持续，监管层可能通过窗口指引的 方式管控风险。我们关注到，7 月银保监会要求部分中小金融机构上报联合贷款余额、 利率、不良率，及与头部互联网平台的合作数据。我们判断，监管层未来将继续研究落 实独立风控、互联网合作集中度管控、中小金融机构异地展业等要求，或对部分中小金 融机构实行更严格的窗口指导，这可能对互联网借贷产业的增长产生一定影响。2.3. 尾部风险：民间借贷新规冲击互联网借贷格局8 月 20 日最高人民法院发布新修订的《最高人民法院关于审理民间借贷事件适用 法律若干问题的规定》，大幅降低民间借贷利率司法保护上限至借款当期 LPR 报价的四 倍（当前为 15.4%），取消原规定中以 24%、36%为基准的“两线三区”。我们分析认为：①对于民间高利贷及长尾的互联网借贷市场，利率保护上限下调至 15.4%将产生深远影响；②对于银行、消费金融公司等持牌金融机构，民间借贷新规也 可能产生有限的间接影响。2.3.1. 高利率产品失去保护，长尾互联网借贷市场供给收缩对于民间高利率以及“高利率覆盖高风险”模式的长尾互联网借贷市场，我们首先需 要明确不同的利率计算方式及借贷业务还款方式。①实操层面，多数借贷产品（包括信用卡）通常采用到期利随本清、等本附息、先 息后本等相对简单易懂的方式还款，因此采用 APR 方式计息，即以日利率*365 计算年 化利率，在司法实践中也是如此。②但同时，市面上也存在很多实际利率非常高的产品，采用比较复杂的等额本息还 款方式，这种还款方式会造成 APR 计息与实际 IRR 差异巨大。我们查询以往的司法实 践案例发现，IRR 计息在司法层面并不经常使用，但对于约定采用等额本息还款的债务 纠纷，法院会计算 IRR 来评估真实利率水平。因此，未来对于年利率超过 15.4%的债务诉讼，法院都不会提供保护。考虑到高利 率产品对应的客群层级非常低，我们判断借款人受新政策影响，可能产生难以预估的道 德风险，这会导致民间借贷供给收缩，同时高利率互联网借贷业务中的担保、保险机构 也可能相继退出（担保费、保费与风险无法匹配）。2.3.2. 持牌金融机构不适用民间借贷新规，但难免潜在影响从法理角度，民间借贷新规明确规定通过金融监管部门批准设立的从事贷款业务的 金融机构及其分支机构不适用新规，因此银行、消费金融公司等持牌金融机构不受影响， 但蚂蚁、京东等底层为小额贷款公司（非金融机构）的平台将受到影响。但是，从我国过往的司法实践角度来看，法院对于持牌金融机构的债务纠纷，同样 会参考民间借贷利率上限审理（隐含逻辑是认为持牌金融机构的利率天然不应该高于民 间借贷利率上限）。近期地方法院最新的一起案例中，法院对于某商业银行的消费贷业 务超过 15.4%利率部分不予以保护。如果延续过往的司法实践，持牌金融机构的借贷超过 15.4%的利率部分也将不受法 院保护，那么金融机构未来是否会主动调低零售信贷产品定价？对此，我们判断：①首先明确，实践中很多持牌金融机构（银行、消费金融公司）的信用卡、消费贷 年化利率的确超过 15.4%。例如，信用卡透支后生息的日利率为 0.05%，则对应 APR 年利率 18.25%（即 0.05%*365）。②目前信用卡定价有法可依，2016 年《中国人民银行关于信用卡业务有关事项的 通知》明确规定，信用卡透支的日利率区间为 0.035%~0.05%。因此，目前信用卡业务 不会调价。对于消费贷，判断超过 15.4%的利率部分法院可能确实不再保护。③总体来看，我们判读短期内金融机构不会调整相关零售产品的定价，毕竟违约客 户涉及到法院诉讼是个别情况，但调价却会影响全盘收益率。中长期角度，金融机构仍 有待和和监管沟通，未来的确存在下调以规避法律风险的可能性。3. 市场展望：数字微贷与头部银行共享产业红利以蚂蚁集团为代表的互联网借贷龙头逐步由联合贷款、助贷模式向更先进的数字微 贷平台迭代升级，当前以技术服务费为核心，未来可能进一步输出金融云、数据库等科 技服务，成为数字微贷的基础设施平台。不过，监管博弈可能在一定程度上制约信贷规 模的增速并适度控制互联网平台的集中度问题。3.1. 微贷技术输出将成主流模式，但产业规模增速趋缓如前文所述，我们仍然看好互联网借贷产业，以及产业中以蚂蚁集团为代表的先进 数字微贷技术输出模式。从创收角度，我们认为过去助贷及联合贷模式中与金融机构分 享利差的模式将逐步退出，全面升级为通过微贷科技平台收取技术服务费的模式，而短 期的输出价值仍然围绕客户（资产）、风控、贷后管理等环节，中长期则向金融科技系 统、数据库、云服务等方向延展。具体产品层面，我们判断未来扎根于真实消费场景的花呗、服务小微企业的网商贷 规模仍将保持高速增长，而本质为现金贷的借呗业务增速可能趋缓甚至收缩。不过，我们判断在逐步完善的监管框架内，蚂蚁集团的平台贷款规模增速将有所放 缓，很难保持近年来的超高速扩张，主要考虑：①监管层对头部互联网平台贷款集中度管控的导向，实际上在 2018 年 10 月版本的 互联网借贷新规征求意见稿中，监管机构曾经提出过对互联网联合贷款非常严格的量化 指标限制。我们判断，该版本征求意见稿的量化指标在正式新规中被删除，但在未来可 能长期存在的窗口指导中，相关规模、比例的限制对金融机构仍然有指导意义。②众多金融机构虽然短期内出于对优质资产的追求，仍然难以摆脱对蚂蚁集团等头 部互联网平台的依赖，但从中长期角度仍然会追求分散盈利、强化表内自营贷款的能力 和规模，这也是未来制约微贷平台扩张的因素。3.2. 互联网借贷尾部市场将受冲击，格局利好头部集中如章节 2.3 所述，我们认为互联网借贷的尾部市场未来发展将困难重重，而尾部市 场的主要特征是客群资质比较下沉、利率定价非常高（例如年化利率超过 30%）、合作 金融机构通常以长尾中小银行及小额贷款公司为主。事实上，近年来监管限制“暴力催收”已经对民间高利贷及长尾互联网借贷市场造成 压力，甚至影响到部分银行信用卡业务的坏账回收。我们判断，民间借贷新规将会进一 步冲击长尾互联网借贷市场，未来尾部市场的资金供给将收缩，不少机构可能被迫退出， 同时长尾客户的融资难度也将大幅上升。据此判断，互联网借贷的市场格局将进一步向头部集中，龙头互联网平台及传统金 融机构都将受益。3.3. 头部银行享受零售金融红利，保险信保业务收缩对于传统金融机构，我们判断头部零售银行、中小金融机构、涉足信用保险业务的 保险公司未来在互联网借贷产业链中的发展前景将明显分化。1）头部零售银行（国有大行、招商银行、平安银行、宁波银行等）仍将持续分享零 售金融市场的发展红利，一方面受益于信用卡、消费贷等消费金融产品仍然有广阔的渗 透空间，另一方面边际得益于监管层对互联网借贷产业规模增长的控制导向。毕竟，具 备品牌优势、客户服务能力和获客渠道的头部零售银行，并不会依赖于互联网平台，因 此在严监管环境中反而有利于通过传统方式扩张份额。2）中小金融机构短期内预计依然缺乏优质资产，因此对资产丰富的互联网平台依 赖度难以减弱，但受制于监管对独立风控、集中度管控、异地展业的要求，我们判断通 过联合贷款模式扩张资产的步伐将减缓。3）对于参与信保业务的保险公司，在经历 2019 年至今的信用风险冲击后，信保业务综合成本率已全线超过 100%。我们判断，短期内保险公司将大幅压降信保相关业务 规模，毕竟当前阶段保险公司实际上普遍不具备充足的数据风控能力来评估、掌控信用 风险。从历史经验来看，非银行金融机构贸然切入信贷业务往往会低估信用风险的不确 定性，2018 年股权质押风险暴露同样对券商造成损失。不过，从长期角度，我们认为头 部保险公司随着数据体系不断丰富、扩容，未来仍有希望凭借更精准的风险定价能力重 新切分互联网借贷及消费金融市场。……（报告观点属于原作者，仅供参考。作者：东吴证券，马祥云）如需完整报告请登录【未来智库】。

很多高校都开设金融相关专业，金融专业人才众多，高校毕业生想要进入金融界，哪所大学的校友在金融界实力最强？大学的金融圈分为三大梯度，除了三大梯度的这些大学外，其他金融校友可以称之为散户。也就是说，无法形成气候，高端职位认同度低。图：北大光华先说说第一梯度顶级院校，北大光华学院，北大经济学院，清华经管学院，清华五道口，人大财经学院，人大经济学院，复旦大学经济学院。北方更认北清人，南方更认复旦。这些学校校友实力雄厚，而且彼此有较为强烈的自豪感和认同感。图：复旦再来说说第二梯度，以财经见长的综合类重点大学，这些大学主要以上海江浙为首。例如南开大学，南京大学，浙江大学等，这类大学在本省及周边省还是有很强的认同度。图：南京大学那么第三梯度是哪些大学呢？当然是优秀的财经类专业性大学，例如央财，上财，东财，中财，西财。因为这些学校早年是财经建校，校友也多集中于此，金融行业势必积攒了大量资源。但相比以上两个梯度，重要岗位的人脉相对弱一些。但能进这样的学校，也是非常不错了，而且这些资源对于应届毕业生已经绰绰有余。图：东财高校毕业生进入金融界，哪些大学校友在金融界实力最强？想了解更多的信息，欢迎关注我的个人主页，更多内容希望能够帮助您！如果您觉得文章还不错，欢迎点赞！

文/胡聪慧 北京师范大学经济与工商管理学院 副教授近年来，监管机构高度重视投资者教育。投资者教育对当下中国尤为重要。一是，我国个人投资者直接参与股市的比例较高，但大部分收益惨淡。长期亏损很可能导致个人投资者逐渐退出股市。这会直接损害市场的流动性，进而影响企业的长期融资。因此，帮助个人投资者正确参与股市、通过股市实现财富保值和增值，对维护我国金融市场稳定、高效运转具有重要意义。二是，我国正在经历金融结构的转型调整，伴随着直接融资、股权融资比例的上升，在未来相当长的时间内，中国居民财富管理的主旋律就是逐步降低固定收益产品的投资占比，提升股权投资的比重。由于资管新规、银行理财产品“净值化”转型、利率下行等外生冲击，这一趋势已经显现。因此，引导原先专注于固收产品的客户科学参与权益市场投资，是当下投资者教育面临的重要使命。我国的投资者教育工作主要依托各地的监管机构和金融机构展开，监管机构通过强制性的监管要求和定期考核评价来推动金融机构进行投教服务。近年来，全国又设立了多个线上、线下投教基地，投资者教育取得了明显成效。然而，当前的投资者教育也存在一些问题：一方面，投教内容比较局限，主要围绕相关法律政策的介绍、金融知识的普及展开，缺少对投资者本身的关注。另一方面，投资者教育主要驱动力来自监管机构，金融机构和投资者参与的积极性都不高。大多数金融机构出于合规的诉求开展投资者教育，将其视为不创造商业价值的成本部门。个人投资者对单纯的金融知识和法规的学习兴趣并不高，对现有投教服务的参与度不高。事实上，投资者教育的根本目的是引导投资者科学地参与金融市场投资，实现财富的保值增值，因此，未来投资者教育应更多关注投资者的诉求、着眼提升个人投资收益。个人投资者投资收益低，除了信息匮乏、缺乏系统的投资知识等客观原因外，很多时候是由于投资者自身在信息分析处理、投资决策中存在一系列行为偏差和心理偏误导致的。而且，研究发现，纠正行为偏差对改善投资者收益的效果非常可观。例如，美国先锋基金研究团队曾对理财顾问的价值做过评估，他们发现，通过降低客户交易中的行为偏误，可以提高客户净收益率1.5个百分点，占理财顾问全部价值的50%。因此，帮助投资者认识并纠正投资中的错误行为应是未来投资者教育的核心环节。在大数据时代，金融机构可以以智能投顾为载体，根据投资者的行为偏误和心理特征，开展个性化的教育与咨询，降低投资者的行为偏误。这样的投资者教育不仅切实提升了投资者的投资能力，而且有助于金融机构更好地服务客户，提升客户黏性。因此，开展以纠正行为偏差为核心的投资者教育可以充分调动金融机构和投资者的积极性，切实提高投资者教育的效果，为我国资本市场良性发展奠定投资者基础。接下来，我会首先介绍行为金融学中有关个人投资者行为偏误的研究成果，这是开展以纠正行为偏差为核心的投资者教育的学理基础。然后，再根据我的研究和实践经验，介绍大数据时代如何识别投资者的心理偏误以及纠正投资者行为偏差的一些具体做法。一、真实世界中人的投资决策传统经济学通常假设人是理性的，但真实世界的人们并没有假设的那么“精明”。大量研究发现，即使是在金融投资这样的专业活动中，人们也常常受到各种认知偏差和非理性情绪影响，很难完全像理性人一样做出决策。这些偏差根源于大脑直觉决策系统中的固有缺陷，给投资者带来了严重亏损。(一)信息处理环节的行为偏差人脑的信息处理能力是有限的，容易受极端事件干扰左右。例如，投资者股票挑选行为常常受到“吸睛”事件的影响，这些事件包括：过去一周涨幅靠前、成交量大幅增加、被新闻媒体大量报道等。这些极端事件吸引了投资者注意力，并最终促成了交易。然而，投资者持有这些“吸睛”股票的回报并不好，毕竟极端事件本身与股票未来的回报并没有必然关系，只是更容易让投资者注意到而已。人们常常错误推断趋势。例如，投资者总是根据上市公司过去一段时间的业绩表现来预测公司未来的业绩，并进一步做出买入或卖出该股票的决策。这种思考模式是代表性偏差的典型表现，因为人们利用的样本往往太小，根本无法得出统计学上有显著性的结论。现实中，过去一段时间业绩增速较高的股票价格往往容易被高估，证实了人们盲目外推趋势对股价产生的影响。人们的决策还会无意识地受到不相关随机因素的影响。我和合作者的研究发现，新股中签会使得投资者在随后一段时间内更偏好“彩票型”股票。在A股市场上个人投资者获配新股的概率极低，但新股上市后短时间内股价通常都会翻倍，甚至翻数倍，这样，新股中签者很像买彩票中奖一样。“彩票型”股票就是收益特征与彩票类似的股票，核心是有相对较高的可能性获得小概率的极端涨幅。因为新股中签的经历，这些投资者更容易想到股票的彩票特征，因此，相比普通投资者，更加愿意投资彩票型股票。这就是心理学上“启动效应”对投资决策的影响。这一效应大多数时候并没有人的意识参与，而是大脑记忆规律导致的一个自然结果。遗憾的是，平均而言，彩票型股票的收益并不高，这样，新股中签的经历会在人们完全没有意识到的情况下，改变其投资配置偏好，侵蚀其财富。（二）侵蚀财富的错误行为不仅是在信息分析处理上，在投资决策中也存在大量的行为偏差，这些偏差让投资者损失惨重。例如，A股市场的换手率通常在300%～500%之间，这意味着，投资者平均的持股时间不超过3个月。频繁买卖不仅使投资者支付了大量的交易成本，而且频繁交易的投资者常常是在错误时机进出市场，错过了市场大涨，却没躲过市场大跌。我和合作者利用投资人的账户数据，根据组合月均换手率将个人投资者分成5组，发现换手率最高（交易最频繁）的投资人比换手率最低的投资人经市场指数调整后的年化超额收益率低7.5%，说明过度交易给投资人带来了巨大的投资亏损。再比如，任何理性的投资人都应该持有充分分散的投资组合，从而尽可能地分散风险，但事实上，相当数量的散户投资不够分散。通常，散户喜欢持有熟悉的股票（如：本地股票、自己所在行业的股票等），并认为投资这些股票风险低。然而，投资熟悉的股票虽然让个人投资者感到“安心”，但实际却承担了较高的个体性风险，长期投资收益也不高。我和合作者的研究发现，A股散户平均持股的数量不足4只，且有较高的相关性。而且，相比持股最分散的20%投资人，持股最不分散的20%投资人年化投资收益低8%左右。个人投资者的行为偏差也会体现在投资组合管理上。散户更喜欢出售盈利的股票，而不愿意卖出亏损的股票，这一现象被称为“处置效应”。我和合作者的研究发现，A股投资人卖出盈利股票的意愿是亏损股票的2倍，但浮亏股票的后市表现却显著差于浮盈股票。处置效应使得散户过早地出售盈利股票、长期持有亏损的股票，投资收益较差。因此，投资者教育首先要帮助投资者认识到自身投资中存在的行为偏差，特别是那些带来严重亏损的偏差。以往这一工作主要由训练有素的投资顾问完成。现实中资产规模越小的客户行为偏差可能越严重，但由于财富约束，这类投资者很少聘请专业的投资顾问。金融科技的发展，为普惠式金融服务提供了可能。在征得客户同意后，券商等金融机构可以定期从客户的交易记录诊断其投资中可能存在行为偏差，并精准识别带来亏损的投资行为。这一过程类似于对散户的投资行为做健康检查。值得注意的是，不仅投资人面临的主要行为偏差会有差异，而且同样的行为偏差背后可能受到不同心理偏误的驱使。例如，频繁交易既可能源自投资者盲目地认为自己的信息或判断准确度超过交易对手 (过度自信)，也可能是赌徒心理在作祟，投资者寄希望能够抓住每一个波峰、避开每一个低谷，低买高卖，赚取精准择时的收益。类似地，持股不够分散也可能由不同的心理偏误导致。当散户受到模糊厌恶等认知偏误影响时，往往只愿意持有熟悉的股票，以获得一种心理上的安全感，持股自然不可能分散。知识、信息渠道的匮乏也可能导致投资者注意力被易得信息主宰，忽视其他投资机会（易得偏差）。集中持股还可能出于赌徒心理。投资者希望短时间内赚取高收益，很可能孤注一掷。总之，相同的行为背后可能受到完全不同的心理机制驱使。只有深入了解投资者行为背后的心理逻辑，才能帮其解开“心结”，纠正行为偏差。二、如何获取投资者的心理偏误？心理偏误是大脑认知、决策过程中表现出的与理性行为相背离的一系列特征。这些心理偏误最早是通过大量心理学实验逐渐被发现证实的，因此，传统上，心理偏误的测量主要是通过问卷调查、重复实验内容完成的。但问卷测量有很多弊端：第一，测量的可靠性不高。为了全面准确地刻画投资者的心理偏误，需要客户配合回答数十道甚至上百道实验题目，很多人没有耐心认真做完全部测试。第二，测量的相关性不得而知。人们在填写问卷时的表现很可能与真实金融决策下并不一致。第三，测量的人群有限。只能了解愿意填写问卷的客户的心理特征，无法获取大量未参与问卷调查的客户的情况。大数据时代，投资者从APP登陆、信息浏览、交易、投后管理等一系列与投资决策相关的行为都会被记录下来，这些记录为萃取投资者金融决策时表现出的心理偏误提供了丰富的素材。而且，相比问卷调查，从这些数据中萃取的心理偏误不仅真实性、相关性更高，而且只要客户同意，可以很容易地了解所有客户的心理偏误。运用大数据构建心理偏误的测度实际是透过人的行为推测背后的心理活动。每种心理偏误会有多个行为表现，同时某一种行为背后可能由多种心理偏误在驱使。为了科学地建立行为表现与心理特征之间的映射关系，我和合作者尝试了如下思路：首先，选取小样本，先通过问卷调查测度心理偏误，再基于拥有的大数据历史记录计算与该心理偏误相关的所有行为表现。然后，运用问卷调查构建的心理偏误测度对所有相关的行为表现进行校准，确定该行为表现与对应的心理偏误的关联性。最后，根据关联性构建基于历史行为数据的心理偏误测度，关联性越高的行为表现被赋予的权重越大。以过度自信为例，过度自信的投资人通常会具有如下行为特征：交易频繁、持股集中，但投资绩效却较差。我和合作者运用换手率、交易天数、持股集中度、投资绩效等8个指标客户刻画上述行为，再根据上述8个指标与基于问卷构建的过度自信测度的关联性，构建综合指数，从而形成基于历史行为数据的过度自信测度。采用类似的方法，我和合作者已开发了易得偏差、代表性偏差、框架效应、近期偏误、锚定效应、证实偏差等12个认知型心理偏误和损失厌恶、后悔厌恶、过度自信、控制错觉、赌徒心理等8个情绪型心理偏误基于历史行为数据的指标构建方法，并在多家券商、第三方财富平台等金融机构取得了良好的实践效果。三、如何纠正投资者的行为偏误？将投资者教育嵌入财富管理系统，切实发挥教育对投资实践的指导作用。投资中的很多行为偏误还是与金融知识的匮乏和科学投资理念的缺失有关。例如，个人投资者常常会纠结于钱应该投资于哪种金融产品，事实上，单纯地将资金投资于某一种产品是缺乏资产配置观念的典型表现。再比如，有些投资人同时投资了银行理财、稳健型基金等多个金融产品，但却不懂得底层资产几乎都是类固收的产品，并没有实现财富的多元配置。因此，开展金融通识教育，普及基本的投资理念，仍然是投资者教育中最重要、最基础的工作。当前，各大财富管理的应用终端，也都设立专门的投资者教育模块，不乏对金融知识、投资理念的生动介绍。但大多数财富管理APP都是金融超市的架构，以产品展示、销售为核心，大多数投资人在面对琳琅满目的金融产品时仍然不知所措。换言之，进入金融超市后，投资者缺少科学、客观的投资导引，投资者教育与财富管理行为脱节。一种简洁的方式是在当前的财富管理APP中嵌入了基本金融知识、科学投资理念的投资导引功能，帮助投资者构建并管理自己的投资组合。考虑到销售机构与客户之间潜在的利益冲突，这一投资导引功能的开发设计应由监管机构、行业协会或其他公益机构进行，并在各大财富管理应用中推广普及，切实提高投资者教育对居民金融投资的指导性。结合每个投资者的特点，讲解错误的投资心理及其影响，让纠正行为偏误的学习更有针对性。投资格言常常提到，投资最大的敌人是自己。很多时候，投资者亏损并不是因为不了解市场，而是因为无法管控自己。确实，投资中少犯错便能阻止很多亏损，实现财富的累积。从决策科学的角度而言，人们常常会犯两种错误：一种是认知型偏误，影响人们对信息的搜集和分析处理；另一种是情绪型偏误，是指难以控制的非理性情绪（如：厌恶损失、后悔等）会让决策偏离理性。让投资者意识到这些心理偏误对投资行为的影响固然很重要，但百科全书式地介绍各类心理偏误，不仅会让投资人眼花缭乱，也不一定能够起到效果。因此，最好能够专注于投资者自身最相关的心理偏误展开。这就需要了解每个投资人的心理特征。对于老客户而言，金融机构可以运用历史行为记录分析客户的心理特征，找出对投资人影响最大几种心理偏误进行深入讲解，还可通过假设模拟的方式，告诉投资人纠正这一行为偏差能够带来的潜在业绩改善，增加对投资人内心的震撼和触动，整个过程类似于对客户投资行为做一次健康诊断。而对于新客户，可以通过问卷调查、小游戏或是外部数据，检测其性格特点和潜在的心理偏误，再针对测试的结果，给出未来投资的提醒和建议。通过结合客户自身经历，投资者教育的说服力变得更强，更可能触动行为的转变。大多数认知型心理偏误都是可以通过条分缕析的讲解引导帮投资人避免的。巧用助推（Nudge），引导人们做出正确的投资选择。“助推”一词最早由诺贝尔经济学奖得主塞勒提出，泛指利用人们思考决策的特点（真实世界中人们易受影响、容易犯错的弱点），通过精心设计选择的形式和环境，帮助人们做出更好选择的一种理念和技术。塞勒在《助推》一书中介绍了大量通过“助推”提升人们健康、财富和幸福感的例子。最著名的助推案例是塞勒亲自设计的“明天储蓄更多”计划。长期以来，美国老百姓储蓄的意愿很低。即使被专业的理财顾问告知养老金计划中默认缴存比例远低于最优水平，大多数人仍不愿意接受立马提高缴存比例，很可能是不喜欢看到当下收入的减少，但大多数人会欣然接受在未来（下一年）涨工资时同比例提高缴存比例的做法。从心理学上讲，由于人们偏好的时间不一致性，发生在将来的行为约束实施起来会容易很多。塞勒正是利用人们这一特点，极大地提高了美国民众的储蓄比例。没有强制性手段，也不需要硬性规定，但能默默地推动人们做出最优选择，这就是助推的力量。在投资中也有很多场景可以发挥助推的作用。以股市参与为例，大多数银行客户不愿意投资股票的主要理由是股票收益波动太大，担心财富打水漂，于是，把主要财富长期投在收益较低的银行理财上，限制了财富的积累。事实上，银行客户是市场中最有耐心的投资者，3～5年甚至更长的时间内没有大额支出计划。如果按他们的投资期限（3年、5年或更长的窗口期）重新计算股票市场收益的波动性便会极大地降低，出现亏本的可能性更是非常小。因此，对于这部分客户，通过信息呈现方式的调整，很可能会帮他们摆脱狭隘视野的禁锢，做出更好的投资选择。再以处置效应阻碍财富积累为例，人们过早地卖出盈利的股票、不愿意出售亏损的股票主要是受到参照点依赖、损失厌恶等心理影响。一些研究发现，将投资者购买股票的成本价做适当的隐藏，放在投资者不容易看到的地方，可以显著降低人们的处置效应。值得注意的是，助推的设计必须找准投资人的“心结”，再开展针对性的干预。同样都是持股过于集中，有的投资人是受到“模糊厌恶”等认知偏误影响，而有的投资人是怀有赌徒心理，希望短时间内获得较高的收益。前者助推的核心是要消除投资人与被投产品之间的陌生感，而后者可以利用心理账户既满足投资人的博彩偏好，又尽可能地做到分散投资。总之， 针对不同心理偏误的投资人通常要引入不同的助推干预。当前，市面上大多数智能资产配置模型在推荐投资组合时，并没有考虑不同投资人“心结”的影响。此外，在经典的资产配置模型中，融入对投资人心理偏误的考虑，也是助推的体现，不仅会提高投资者对智能推荐投资组合的接收度，还会起到间接纠正投资者行为偏误的作用。（校对：颜京宁）

研究生教育是国民教育的重要组成部分，是教育强国建设的引擎，在培养高层次创新人才方面具有既直接又基础的重要意义。日前召开的全国研究生教育大会，明确了新时代研究生教育的主要任务，在全球人才竞争新格局下，进一步夯实建设创新型国家的人才基石。从1949年研究生在学人数仅629人，到2020年预计突破300万人，我国研究生教育经历了从少到多、从弱到强快速发展的不平凡历程，建立了较为完善的学科专业体系和人才培养制度。累计自主培养的超过1000万名毕业生，成为一支创新生力军，活跃在经济社会各领域，为经济社会发展、国际交流合作提供了有力支撑。党的十八大以来，我国研究生教育进入发展新阶段。多渠道筹集经费的研究生教育投入格局基本形成，多主体共同参与的质量保障体系基本建立，人才培养结构日趋优化，拔尖创新人才培养能力不断增强。一大批勇攀科技高峰的“登山队”，在原始创新、基础研究、技术变革等方面发挥了重要作用。与国家发展进步的脚步同行，中国内地高校与国际一流高校在研究生教育间的差距逐渐缩小，研究生教育的国际影响力和吸引力显著提高。特别是在新冠肺炎疫情防控期间，1万余名临床医学博士、硕士专业学位研究生坚守临床工作岗位，北京大学、复旦大学、福建医科大学等学校60%以上的临床医学专业学位研究生留守医院工作，他们用实际行动和坚强决心，向世界展示了研究生教育立德树人、全面服务经济社会发展的成果和良好风貌。教育兴则国家兴，教育强则国家强。立足新时代，研究生教育的重要性更加凸显。放眼国内，即将开启全面建设社会主义现代化国家新征程，我们比以往任何时候都更需要高层次领军人才，为实施创新驱动发展战略和建设创新型国家提供有力支撑。放眼国际，新一轮科技革命和产业变革加快兴起，高精尖科技领域竞争尤为激烈，高端人才和科技创新日益成为决定性力量。这些都呼唤我们进一步做好研究生教育，培养更多的创新人才。作为国民教育的最高端，研究生教育如何成为培养人才的“高峰”、聚集人才的“高地”，怎样成为创新创造的策源地、服务发展的新引擎，是摆在新时代研究生教育面前的重要课题。今年，硕士研究生招生规模扩大到100万，进一步加强学科专业建设，建强导师队伍，创新培养模式，全面提升培养能力，确保研究生培养质量，也是社会高度关注的一道教育“必答题”。准确把握研究生教育的时代定位，遵循高层次人才培养规律，需要立足中国大地，面向国家发展和民族复兴的现实需求，深化创新国际交流合作，加快学科专业优化调整。同时，提高导师队伍素质水平，严格加强质量管理、完善科学评价体系，引导研究生教育分类发展、特色发展、高质量发展。只有始终聚焦提升研究生教育质量，不断深化改革创新，完善治理体系，提升治理能力，推动内涵发展，才能推动我国研究生教育尽快由大到强，真正建成中国特色、世界一流的研究生教育强国。《 人民日报 》（ 2020年07月31日 05 版）本文源自人民网－人民日报

中国消费者报北京报道（记者何永鹏）1月20日，中国社会科学院金融与发展实验室发布行业首部《国民财商教育白皮书（2021年）》。《白皮书》指出，财富观念的培养、金融素养的提升和风险管理的思维共同构成了财商教育的主要内容。伴随着民众对经济金融活动参与的广度和深度日益加深，财商教育问题已成为政府部门、研究机构、金融及教育行业共同关注的重要议题。中国社会科学院国家金融与发展实验室从引导行业良性发展角度出发，历时数月对我国财商教育行业发展进行深入研究，撰写了行业首部《国民财商教育白皮书》。数据显示，目前和财商相关注册的公司有近4800家，近3年新增理财教育公司的注册量超过3500家。第三方财富管理公司与综合类金融机构通过广泛合作构建以客户为中心、以服务为导向、以需求为目标的开放财富管理新生态，也发展出了更加多元化、场景化的财商教育内容。中国社会科学院金融研究所研究员、国家金融与发展实验室副主任彭兴韵教授中国社会科学院金融研究所研究员、国家金融与发展实验室副主任彭兴韵教授在发布会上表示，当前，我国财商教育仍然存在教育资源匮乏、城市间差异大、重视程度不够等问题。财商知识的普及，不仅能充分满足人们多元化财富管理需求，同时还能极大地减少投资者面临金融风险几率，全面推动我国国民整体财商素养的有效提升，进而推动建设我国更完善科学的金融风险防范系统。中国互联网金融协会、金融消费权益保护与教育培训专委会副主任李倩表示，金融知识普及教育是一项长期性、系统性的工程，随着数字技术与各类金融产品和服务的深度融合，消费者的财商和金融素养水平会直接关系到其是否能够充分享受社会普惠金融发展带来的益处。数字普惠金融时代下，推进金融知识纳入国民教育体系，是促进数字金融行业规范健康可持续发展的迫切需要，对促进金融公平与包容性增长具有非常重要的现实意义。《国民财商教育白皮书》呼吁，社会各界多方联动、形成合力，共同构建多元化投资者教育体系，依托互联网信息技术和大众传媒，开展国民财商教育和投资者教育服务，实现国民金融素养的整体提升。

来源：证券日报本报讯 2020年9月12日，“2020文化金融蓝皮书发布会暨新形势下我国文化金融区域发展研讨会”在北京举办。会议由国家金融与发展实验室指导，北京立言金融与发展研究院、深圳文化产权交易所、社会科学文献出版社联合主办，北京立言金融与发展研究院文化金融研究所、深圳市文化金融服务中心承办。会议发布了第四版“文化金融蓝皮书”——《中国文化金融发展报告（2020）》，并就新形势下我国的文化金融的区域发展问题进行了研讨。会议由国家金融与发展实验室副主任、北京立言金融与发展研究院院长杨涛主持。国家金融与发展实验室理事长、中国社科院学部委员李扬，社会科学文献出版社社长谢寿光、深圳文化产权交易所董事长于德江、中央财经大学文化经济研究院院长魏鹏举等领导和专家做了主题发言并就蓝皮书做了点评。国家金融与发展实验室文化金融研究中心副主任、北京立言金融与发展研究院文化金融研究所所长金巍就《中国文化金融发展报告（2020）》的主要内容做了介绍。据介绍，报告由国家金融与发展实验室、深圳文化产权交易所、中国社科院产业金融研究基地共同研创并组织编写，比较全面地分析和展示了我国文化金融的发展状况。蓝皮书总报告以“站在十年成长的时间节点”为题，不仅对过去的2019年文化金融发展状况进行了全面梳理和分析，也对十年来文化金融发展情况做了回顾和总结。虽是2019年的年度报告，但蓝皮书仍兼顾了2020年初新冠肺炎疫情以来形成的新的影响。作为建言，总报告对文化金融政策需要关注的一些新的焦点问题进行了阐述，包括：应对疫情困局，重振股权融资市场；在新经济框架下寻求文化金融发展新路径；关注在国家治理现代化视野下文化金融的作用与使命。《中国文化金融发展报告（2020）》在保持历年总体框架的基础上做了一些调整。报告显示，我国债权类文化金融规模增长较快，创新较少；股权类文化金融仍处于低谷，反弹困难。蓝皮书以文化产业银行信贷、文化产业债券、文化企业上市融资、私募股权融资、文化产业保险等五个领域为分析对象，更为集中地分析了2019年各个市场的发展情况。在行业篇中，电影、艺术品、传媒产业、创意设计服务业依旧是报告关注的主要行业。在区域篇中，分别介绍和分析了北京、深圳、南京和宁波四个城市在文化金融方面的发展状况。会议同时进行了关于“新形势下我国文化金融区域发展”的主题研讨。北京新元文智智库董事长刘德良、深圳市文化金融服务中心常务副主任王晓锐、南京文化金融服务中心主任缪大伟、宁波市文旅局产业处处长廖先锋、成都市青羊区金融局局长周泽峰等做了发言，分别就北京、深圳、南京、宁波、成都等城市的文化金融发展情况做了分享，探讨了在新形势下金融如何助力文化产业复苏和持续发展的问题。据悉，“文化金融蓝皮书”已经连续出版四年。在国家金融与发展实验室等单位的努力下，蓝皮书正在逐年完善、逐步提高水准，已经成为我国文化金融领域具有权威性的专业研究报告和文献参考资料。蓝皮书在历年报告中不仅描述和展示我国文化金融发展的实际情况，同时也非常注重相关政策研究并形成建言献策，四年来提出了很多有前瞻性和有价值的意见建议，如：发展文化产业链金融、构建和完善文化金融基础设施、推动文化金融机构专营化、推动文化金融中心城市建设、文化金融教育与人才培养、文化金融管理、文化数据资产管理体系建设等，这为各级政府部门的文化金融发展决策和规划以及我国文化金融发展实践提供了有益的参考。（周尚伃）（编辑 李波）

图片来源：每经记者 韩阳 摄今天，2019清华五道口全球金融论坛在北京正式拉开帷幕，此次论坛以“金融供给侧改革与开放”为主题，在开幕式上，清华大学国家金融研究院院长、国际货币基金组织原副总裁朱民发表主题演讲，朱民指出中国经济正在迈入高收入阶段的关键点，在此节点上，我们面临最为关键的挑战，就是产业结构的调整和劳动生产率的提高。非市场化的服务业劳动生产率进展非常缓慢回到改革开放初期的1978年，那时中国的人均国内生产总值（GDP）为160美元，而到了2018年这一水平已经增长至10000美元，人均GDP一万美元是典型的中等收入陷阱入口，朱民表示，“人均增长速度能不能稳住，人均GDP能不能往上走，这是我们面临的最大的宏观挑战。”图片来源：朱民演讲稿他继续补充到：“今后五年中国经济的发展决定中国未来五十年，也会决定世界经济未来十年、二十年。”中国经济在这个关键点上发生了深刻结构性变化。这个结构性变化具体表现在农业占GDP比重下降，工业的比重逐渐先上升后逐渐下降，服务业直线上升比重不断提高。这是一个典型的世界发展结构变化，中国也不例外。图片来源：朱民演讲稿图一中红线代表的是服务业在GDP中所占的比重，2013年以后服务业的占比逐渐超过了工业，工业的比重逐渐下降，但是这一阶段仍存在一些问题，比如服务业劳动生产率水平较低，所以提高服务业的劳动生产率成为这一阶段最大的挑战。第二张图中的曲线代表了工业的劳动生产率与服务业劳动生产率的比值，进入2000年以后工业劳动生产率的速率提速很快，到了2016年，工业的劳动生产率是服务业劳动生产率的120%。朱民指出：服务业通常可以分成市场化的服务业和非市场化的服务业，市场化的服务业比如说金融业、酒店业，非市场化的服务业比如大教育、医疗、政府活动。市场化的服务业在2000年以后整个劳动生产率是不断提高的，但是非市场化的服务业进展非常缓慢，差距非常大。仅有改革开放还不够 还要加上科技的力量朱民表示：“市场化的改革和开放，毫无疑问是劳动生产率提高的特别重要的方面。”具体到金融行业，深化金融体制改革，增强金融服务实体经济能力，提高直接融资比重，促进多层次资本市场健康发展。 推进金融、教育、文化、医疗等服务业领域有序开放 ，扩大金融、教育、医疗、文化、互联网、商贸物流等领域开放，开展服务业扩大开放综合试点，但是从世界的经验来看，仅有改革开放还不够，还要加上科技的力量。“人工智能在这里会起很大的作用，人工智能正在颠覆未来，它几乎改变了所有的制造业和服务行业“，朱民讲到，人工智能会改变更新和创新在通讯、搜索、旅行、医疗、卫生、教育、娱乐、消费等几乎所有的产品和服务，除此之外，人工智能还会改变物质和财富的生产和分配。

在刘桂平离任建行行长约两个月后，该行将迎来新任行长，他就是中行现任行长王江。据《财经》等多家媒体报道，建行于1月19日上午十点召开全体大会，中央组织部相关干部宣布，中行党委副书记、副董事长、行长王江出任建行党委副书记，拟任副董事长、行长。据悉，待履行监管部门批复等相关程序后，王江将正式出任建行新一任行长。就王江的工作经历来看，其履历可谓是颇为“传奇”：他曾横跨教育金融政治三界，并曾在建行工作近16年。此次“回炉”担任建行行长，外界对其亦多有期待。从事教职工作近15年根据履历，王江出生于1963年7月，山东乳山人。1984年7月，王江大学毕业于山东经济学院（现山东财经大学）财金系金融专业。行长助手注意到，曾掌舵山东唯一本土券商——中泰证券约16年的李玮，也毕业于山东经济学院。（王江）大学毕业后，王江留在山东经济学院任职，于1984年7月至1988年9月间任该校金融教研室助教。其间，1986年9月至1987年6月，王江为陕西财经学院（2000年并入西安交通大学）研究生部助教班学员。1988年9月，王江升任山东经济学院金融教研室副主任、主任、讲师。当时间来到1992年5月，王江任山东经济学院财金系副主任、副教授。在此期间，王江在学业上更进一步，于1999年6月获厦门大学财金系金融专业经济学博士学位。曾在建行工作近16年1999年6月，王江实现了从“学院派”到“实干派”的华丽转身。王江此时出任建行山东省分行信贷风险管理处副处长，并由此开始了他近16年的建行工作生涯。王江在建行的任职履历（来源：百度百科）在建行工作期间，王江一直在其各地方分行任职，先后担任山东省德州市分行行长、山东省分行副行长等职。2007年9月至2015年3月间，王江先后担任建行两家分行一把手，分别是湖北省分行（2007年9月—2011年2月）和上海市分行（2011年3月—2015年3月）。2015年3月，王江转赴交行总行，担任该行副行长。担任交行副行长期间，王江主要分管该行对公板块和国际业务。在王江分管上述两个板块后，交行这两块业务都取得了不错的成绩。在对公领域，2016年末，交行境内行对公客户总数较年初增长9.96%；在国际业务领域，2016年11 月，交通银行完成了控股收购巴西BBM银行交割手续，实现国际化并购“首秀”，并迈出进驻南美洲市场的第一步，并在一个月内，伦敦分行、卢森堡分行、卢森堡子行下设罗马分行、巴黎分行4家境外分行陆续开业。担任江苏省副省长逾2年后任中国银行行长2017年7月，王江跨入政府机构，出任江苏省副省长、省政府党组成员。2019年11月，王江回到国有银行系统，担任中行党委副书记、副董事长、行长等职务。任职中行行长期间，王江多次发表公开演讲。仅以近期的几次演讲来看，2020年10月22日，2020金融街论坛年会在北京举行，王江出席会议并就“积极应对内外部冲击，有效防范化解金融风险”主题发表了演讲。王江表示，商业银行作为货币政策的主要传导者，实体经济支持的主力军，要想有效化解金融风险，应当做好三方面的工作。一是坚持正确的发展观，坚决贯彻落实好党中央、国务院的决策部署，严格落实监管要求，以六保促六稳，全面支持实体经济的发展。二是牢固树立正确的风险观，提升风险管理的主动性和前瞻性，从发展的角度辩证地看待风险与挑战，提升主动管理风险和经营风险的能力。三是强化科技赋能，提升客户服务能力和风险管理水平，通过数字化转型，洞察客户痛点，优化客户体验，释放客户价值。2020年11月6日，在进博会“普惠金融建设和数字化发展”的主题论坛上，王江表示，要填补数字鸿沟，提高素质金融服务的可能性。王江指出，人们在享受数字金融普惠金融发展带来的便利和优惠的同时，也存在着数据泄露、虚假宣传、欺诈等风险。很多数字普惠金融业态上升的技术不成熟，在系统安全、模型安全和数据安全等方面还存在着一些隐患。各金融机构要在运用新技术提供服务效率和质量的同时，必须要采取有效的方式，从源头防范金融科技的乱用，构建更加健康安全的普惠金融服务体系。建行近期高管变动剧烈随着王江后续履新建行行长，他将填补刘桂平离任后留下的空白。2020年11月27日，建行发布公告，因工作调动，刘桂平已向建行董事会提出辞呈，辞去该行副董事长、行长等一系列职务。辞任后的刘桂平，已任央行副行长。在刘桂平离任后，建行行长一职由该行董事长田国立代为履行。2020年12月2日，建行发布董事会会议决议公告，该行原天津市分行行长张敏将被擢升为总行副行长。随着张敏升任建行副行长，她将是目前六大国有行中唯一一名“70后”女性（副）行长；12月9日，建行发布公告，因“年龄原因”，章更生已向建行董事会提出辞呈，辞去该行执行董事、副行长等一系列职务。而在王江到任后，建行将形成“一正四副”的高管架构，包括行长王江，副行长吕家进、纪志宏、王浩、张敏。需要指出的是，4位副行长中，除纪志宏外，其他3人均为2020年调任或内部擢升。文/北青-北京头条记者 范辉 丁丹[ 北京头条客户端 ]

《金融科技研究与评估2019：全球系统重要性银行金融科技指数》黄毅 王一鸣 主编中国发展出版社2020年10月出版｜定量评估全球29家系统重要性银行金融科技状况金融效率论认为，金融技术决定了金融资源配置的效率水平和金融交易者的满意程度。近几年，互联网金融改变了金融的生态，平等、开放、共享的互联网思维对传统银行逻辑形成了非常严重的挑战，后来的区块链、云计算、大数据等技术对现有金融体系形成了更大的冲击和挑战。坚持创新驱动发展，加快金融科技战略部署与安全应用，已成为深化金融供给侧结构性改革、增强服务实体经济能力、打好防范化解金融风险攻坚战的内在需要和战略选择。为了更好地推进对金融科技的理论探索和实践应用，有必要通过科学的方法，对一定时期内的金融科技发展情况进行评估，通过纵横比较，总结经验，提出切实可行的政策建议，为金融科技的发展提供研究支持并作出趋势展望。2019年，国务院发展研究中心金融研究所与中国建设银行研究院联合课题组在《金融科技研究与评估2018：全球系统重要性银行金融科技指数》的基础上，面向金融稳定委员会（FSB）发布的29 家全球系统重要性银行，全面优化指数编制方法，从年度特征、理论模型、采集方法及指标覆盖等方面进行全面改进，超越常见的定性分析，对全球系统重要性银行的金融科技及业务进行定量评估，编著了《金融科技研究与评估2019：全球系统重要性银行金融科技指数》一书。本书秉承了《金融科技研究与评估2018：全球系统重要性银行金融科技指数》的国际智库视角和逻辑判断——政策影响行业、创新驱动行业，但年度特征更鲜明，计算模型更科学，采集方法更先进，指标覆盖更全面，客观、科学、及时地对29 家全球系统重要性银行的金融科技发展水平进行微观评估，并以此建立全球视野下的金融科技研究和分析框架，对金融科技的知识产权和投资并购进行专题研究，探索金融科技未来趋势，研究提出相关对策建议。本书分为“政策”“指数”“创新”三篇。上篇“金融科技政策研究”研究各国在金融科技、金融法治、数字货币、数字普惠金融等热点领域的相关政策，并对中国金融科技发展趋势进行前瞻展望；中篇“全球系统重要性银行金融科技指数评估2019”聚焦金融科技评估；下篇“金融科技创新研究”探讨数字货币、金融人工智能、区块链、开放银行等领域的创新与发展。在撰写过程中突出了“研”和“究”的精神，在深入调研的基础上，深入探究金融科技的内在机理和外在特质。针对金融科技政策，区分国别与细分市场，对各国、各地区、各细分市场的相关政策进行比较和研判，力求使对策、建议更加有价值和可操作性；针对金融科技指数，进行内容创新、方法创新，力求使指数更加科学、可信、可用；针对金融科技创新，聚焦金融人工智能、区块链等金融科技前沿领域，深入分析各项技术的逻辑脉络、应用前景、发展对策，力求使研究成果更加具有前瞻性。（文/杜君）关于我们 承蒙厚爱，欢迎分享中国发展出版社创立于1989年，是直属国务院发展研究中心的中央级出版社。秉持“书以载道”的理念，努力“为人的全面发展和经济社会的和谐发展而出书”，以出版经济、管理、文化、教育等方面的著译图书和国务院发展研究中心及其他智库机构的政策咨询研究成果为主，兼出同类实用书、普及书。中国发展出版社旗下有《中国发展观察》杂志社、国研文化传媒集团股份有限公司（国研智库）、国研智库创新科学园投资股份有限公司、北京国研智库管理咨询有限公司、北京斯科特广告公司、山东省高质量发展研究院等机构。发行部电话：010-68990682 68990686（传真）网络销售部电话：010-68990639 88333349中国发展出版社天猫旗舰店：http://zgfzcbs.tmall.com联系地址：北京经济技术开发区荣华中路22号院亦城财富中心1号楼8层（100176）