南京VS苏州：究竟谁是真正的江苏“一哥”？

2015年，知乎上曾经发生一场精彩绝伦的“论战”，主题是“南京和杭州，哪一座城市潜力更大”。两位大神“王启超”与“葉神月”过招数十回合，每一条回复都引经据典、对仗工整，非但看不到粗俗对骂的踪影，反而文艺范儿十足，着实惊呆了无数网友，并引得众人纷纷围观，而这场“论战”也被誉为史上“最文艺辩论会”。

战果如何暂且不表，但就南京来说，除了要面对隔壁省会城市的竞争压力外，在省内同样有个实力强劲的城市在虎视眈眈。

这个劲敌就是苏州。

早在300多年前，南京和苏州就开始暗暗较劲了：清朝康熙六年（1667年），“江苏”一称问世，其名源于“江宁府”与“苏州府”的首字，江宁府是南京的古称，可见彼时的南京和苏州一字齐肩、携手并进；时至今日，南京虽然贵为省会，但江苏的简称“苏”，仿佛又在不断提醒着人们，苏州的地位举足轻重，不容忽视。

那么，南京和苏州，究竟谁才是真正的江苏“一哥”？我们不妨对此做个全方位的深度剖析，并简单给出评分，也希望各位看官对这两个城市多一些了解。

首先，决定一个城市根本地位的是经济状况，而南京和苏州，都是不折不扣的经济强市。

从经济总量上看，苏州的实力要明显强过南京，即便放眼全国，苏州都鲜逢敌手。具体而言，苏州的GDP于2011年突破万亿大关，成为第六个“万亿俱乐部”成员，只在上海、北京、广州、深圳和天津之后；而到了2016年，南京才加入这一阵营之中，而同年的苏州GDP已超过1.5万亿元（参见图1）。2018年，南京和苏州的经济规模分别为1.28万亿元和1.86万亿元，在全国城市GDP排行榜中分别是第11名和第7名。

苏州经济体量之所以如此庞大，其下属四个县级市居功至伟。2018年，昆山、张家港、常熟和太仓联手贡献了苏州1.86万亿GDP中的1.03万亿，占比超过55%。而在赛迪顾问发布的《县域经济100强（2019年）榜单》之中，这四个县级市悉数位列前十名；其中，昆山已是连续多年高居榜首，而张家港和常熟也分列第三、四名，足见苏州各区域经济发展之全面，这也成就了苏州“地级市之王”的江湖地位。

不过值得注意的是，在增速上，南京已经连续7年高于苏州，特别是最近3年，苏州GDP增速逐年下滑，而南京则保持了稳中有升的态势。因此，虽然南京的经济盘子在短期内难以实现对苏州的超越，但如果能保持目前的增长势头，南京同苏州差距将会不断缩小，甚至在若干年后实现反超也是可能的。

如果说GDP是城市的“面子”，那么财政收入就是城市的“里子”。根据第一财经统计的2018年各大城市财政收入情况，南京和苏州的“钱袋子”都表现出色，增速分别高达15.6%和11.1%，在各大城市中分别排在第10位和第6位（参见表1）。与GDP相似，苏州的财政收入规模更高，但增速上不敌南京。

结论：经济实力上，南京8分，苏州10分，苏州胜。

总量的统计指标并不足以充分反映一座城市的实力，因为会受到人口基数等一系列因素的影响，故有必要再从人均经济指标上做一些判断。

数据显示，在人均GDP方面，苏州一直都要好过南京，不过近些年二者的差距有逐年缩小之势（参见图2）。按照国际标准，人均GDP达到2万美元以上便是初等发达国家，达到3万美元以上即为中等发达国家；而2018年，苏州和南京的人均GDP分别为173765元和152886元，折合为美元则约为2.62万美元和2.31万美元，均已达到初等发达国家水准，经济发展极具基础和底气。

不过，严格意义上讲，人均GDP不能充分反映居民生活状况，用人均可支配收入与人均消费支出来衡量要更加贴切。有意思的是，在这两个指标上，南京的数值均领先于苏州，充分体现出南京的发展质量更高，居民更加享受到了城市经济增长带来的红利，百姓获得感更强（参见图3）。而苏州的经济增长对于民生改善的带动作用相对较弱，还有待进一步提升。

结论：居民生活上，南京9分，苏州8分，南京胜。

分析完经济规模，再来看产业结构。

从数据上看，目前两个城市的产业结构均呈现出“三二一”态势，且第三产业（服务业）占GDP比重皆超过了50%（参见图4）。不过，南京的第三产业发展显然要比苏州迅速得多，其比重在2008年就迈过了50%的关卡，2018年更是达到了令人惊叹的61.4%。

相比之下，苏州的第三产业到2016年才超过半数的份额，而后该数值不升反降，由2016年的51.5%降至2018年的50.8%；而同期苏州的第二产业（工业）份额由47.0%上升至48.0%，反映出工业在苏州经济发展中占据着重要的位置。

进一步对比两市的工业增加值，可以看到，苏州的工业规模要明显胜过南京，其数值是后者的二倍有余（参见图5）。虽然南京的新能源汽车、新材料等先进制造领域一直表现出色，但苏州的工业整体实力更为强大。

究其原因，改革开放以来，苏州依托自身的区位优势与上海浦东开发的契机，大力吸引外资和台资入驻，以包括苏州工业园区、昆山经济开发区在内的多个产业园区为支点，不断致力于工业和制造业的创新发展。

特别值得一提的是苏州工业园区，在区区278平方公里的土地上聚集了8万多家企业，其中有全球500强企业85家，国家高新技术企业800多个，“国字号”科研院所12家；通过学习新加坡的先进管理经验并持续改进完善，现已形成了“以注重规划先行、突出先行先试、坚持开放创新、强化亲商服务、创新社会治理”为主要内涵的园区经验，更是连续三年（2016~2018年）在商务部公布的国家级经开区综合考评中位列第一，并跻身世界一流高科技园区行列，成为了我国改革开放的典范案例之一。而这一“园区经验”，与“昆山之路”和“张家港精神”并称为苏州现代化建设的三大法宝，共同为苏州工业乃至整体经济发展贡献着力量。

至于第三产业，我们可以选择具有代表性的金融和商贸零售领域分别加以讨论。

从金融业上看，虽然南京的绝对规模不如苏州，但其在城市经济中的分量却要重得多，2017年，南京金融业占GDP比重超过11.5%，显著高于苏州的8.21%（参见图6）。事实上，在中国（深圳）综合开发研究院发布的“中国金融中心指数”评估中，南京金融产业绩效排在国内城市第四位，仅次于北京、上海和深圳；而在最新公布的第26期“全球金融中心指数”报告中，南京首次上榜，并力压杭州等劲敌，苏州却榜上无名。南京金融业的雄厚实力可见一斑。

再以商贸零售为例，南京不仅是六朝古都，更是商家必争之地。从夫子庙到湖南路，再从桥北到仙林，处处商圈林立，尽显泱泱金陵繁华；而孙中山铜像坐落之处、拥有百年历史的新街口广场区域，更是有着“中华第一商圈”的美誉，其影响力之大，放眼全国乃至放诸四海皆可以称一道二。得益于此，南京市民的日常消费与休闲娱乐气息极为浓厚，无论是白天还是黑夜，均是繁华无比，这也部分解释了为什么南京的人均GDP不如苏州，但人均消费支出却要旺盛得多。

苏州的商业氛围要比南京逊色一些。此外，苏州人的“夜经济”也不繁华，除了和当地人的性格特点和生活习惯有关外，多少也受到商业氛围不浓厚这一原因的影响。

结论：主导产业上，两个城市结构不同，南京制造业和服务业较为均衡，苏州则是工业实力极为雄厚，均为9分，平手。

在经济活动中，人是最为重要的因素。从基数上看，2018年南京与苏州常住人口分别为843.6万人与1072.2万人，前者达到了“特大城市”标准，后者则直接进入“超大城市”阵营之中（参见图7）。不过，近些年来，南京与苏州的人口数量差距有逐渐拉大的趋势，2006年南京比苏州少90.8万常住人口，而到了2018年该数值变为228.6万。考虑到苏州的非户籍人口比南京多出220万人，这便暗示着苏州对于外来人口的聚合能力更强。

再看人口结构。当前，南京与苏州的人口老龄化态势正逐步深化。根据中商情报网发布的数据，2017年南京和苏州65岁以上人口占比分别达到11.88%和10.79%，均显著高于7%的老龄化基准线，南京相对更为严重，这或将对城市未来的经济发展带来不容小觑的负担。

结论：人口规模与结构上，考虑到苏州超过千万的人口基数，南京8分，苏州9分，苏州胜。

企业是一个地区经济发展的内生力量和主体，南京和苏州能够成为经济大市，诸多优秀的企业与企业家们功不可没。

据中国企业联合会、中国企业家协会发布的《2019中国企业500强》榜单显示，江苏共有49家企业上榜，其中苏州有11家，南京有8家（参见表2、表3）。从营收上看，南京的苏宁控股和太平洋建设遥遥领先于其他企业，苏州虽然没能出现如此庞大营收规模的公司，但营收在1000亿元以上的共有5家，多于南京的3家。也就是说，苏州颇具实力的公司数量更多，且发展态势较为均衡，而处于引领地位的巨头型企业则坐落于南京。

在此基础上，可以进一步考察两市的民营经济发展情况。毕竟，民营经济是衡量一个城市经济活力及创造力的重要参考指标。

苏州和南京都是民营企业大户，在上述两张表中的绝大多数公司都是民企。不过，苏州的民营企业阵营更为庞大，这从另一份《2019中国民营企业500强》榜单中可窥见一斑：苏州共有23家企业入围榜单，位居江苏省第一，而南京只有9家上榜。不仅如此，苏州还有26家企业登上了《2019中国民营企业制造业500强》，上榜企业数量仅次于杭州和深圳，在全国各城市中排名第三，这也再度印证了苏州民营企业和制造业不容小觑的整体实力。

另外，截至2018年末，苏州共有上市公司135家，数量居全国城市第5位，仅次于北京、上海、深圳和杭州；而南京只有84家，一定程度上反映出苏州的经济和市场更具活力。

然而，我们也不能因此就认为南京企业的整体实力比苏州逊色很多，这与两座城市不同的产业结构与主导产业有很大关系。就像我们在前文中分析的，南京的产业竞争力更多体现在贸易、金融等服务业层面，而苏州则是典型的制造业重镇。所以，还是应客观全面地评判不同城市的企业现状。

结论：企业对比上，南京8分，苏州10分，苏州胜。

城市经济发展离不开基础设施建设，而交通运输是一个颇具价值的衡量指标。 

在机场建设方面，苏州这样一座直逼2万亿规模GDP、拥有1000多万人口的大城市，竟然一直都没有真正意义上的民用机场。主要原因可能在于，苏州已被相邻城市的既成机场“包围”，包括上海的虹桥和浦东两座超级机场、无锡硕放机场、嘉兴机场、南通兴东机场等等，再加上苏州的空域一直很紧张，导致建设机场的计划长期被搁置。

反观南京，禄口机场堪称江苏省的门户，2018年共完成旅客吞吐量2858万人次，货邮吞吐量高达36.5万吨，总航线数达到260条以上，国际航线也形成了辐射亚洲、连接欧美、通达澳洲的格局。这些远非苏州所能比拟。

在地铁运营方面，截至2018年底，苏州共有地铁运营线路3条，运营里程120.7公里，日均客流接近90万人次。相比之下，南京已开通地铁运营线路10条，运营线路长达176.8公里（参见图8），日均客流量超过300万人次。值得一提的是，至2030年，南京地铁规划建成25条地铁线路，总长1011.2公里。由此可见，南京拥有着更加完善的地铁网络，在缓解市内交通压力、构建城市公交网络方面产生了极大的效益。

此外，从城市公共交通出行上看，南京城区马路相对宽阔，无论是开车还是公共交通都要更为舒爽，而苏州的公共交通便利度和舒适度上要稍逊于南京。

结论：交通运输上，南京10分，苏州6分，南京胜。

文化是城市最显著的IP，决定了城市的人文魅力，环境体验则是城市的脸面，直接决定了外地人对它的观感。

苏州，是国家历史文化名城和风景旅游城市，典型的江南水乡所在地，民间盛传的“上有天堂，下有苏杭”，就是对苏州自然人文景象的极佳褒奖，而“姑苏城外寒山寺，夜半钟声到客船”的千古名句，更是为这座城市增添了无尽的美感。

从数据来看，苏州拥有60多个A级景区，其中包括8个5A级（金鸡湖景区、拙政园、周庄古镇、同里古镇、虎丘山、留园、沙家浜·虞山尚湖旅游区、太湖），2018年全年旅游总收入达到2601亿元，增长11.7%，旅游总人数1.3亿人次，比前期增加了近1000万人次。

至于南京，“江南佳丽地，金陵帝王州”，身为古都的南京在文化魅力与历史底蕴方面丝毫不亚于苏州。夫子庙内，文人雅士饮酒赋诗；秦淮河畔，浆声灯影斑斓；老巷子里的寻常生活和藕断丝连的民国风……南京的骨子里依然保持着处变不惊的优雅。56个国家A级景区、2个5A级景区（钟山风景名胜区、夫子庙秦淮河风光带）同样支撑起南京作为中国优秀旅游城市及国家历史文化名城的地位。

根据第一财经发布的《2018城市文旅新引力排行榜》，南京和苏州分列第八名和第十二名，一个是深沉的“十朝都会”，一个是曼妙的“江南意象”，彼此处于伯仲之间。

结论：人文环境上，二者各具特点，均得9分。

科教是一座城市的人才库和智力资源，它在相当程度上决定着一座城市长远的竞争力。

就苏州来看，教育资源相对贫乏，目前有一所“211工程”院校——苏州大学，此外还有苏州科技大学、常熟理工学院等特色院校作为点缀。

相比之下，南京的教育资源要丰富得多，211、985大学云集，其中不乏南京大学、东南大学这样的名校；在全国双一流大学排名中，南京仅次于“教育第一城”的北京（29所）和国际大都市上海（13所），以12所的数量排名全国第三位（参见表4），科教实力堪称强悍。

结论：科教实力上，南京10分，苏州7分，南京胜。

科技是第一生产力，其重要性不言而喻。

苏州的科技实力更多地体现在企业层面，主要依托于苏州工业园区这个高新技术企业的云集地。数据显示，2018年全年，苏州工业园区实现高新技术产业产值3247.8亿元，高新技术产业投资额77.1亿元，新登记企业15007家，专利申请17087件；发明专利申请6675件，发明专利授权2043件。在2018年国家级经济技术开发区综合考评榜单中，苏州工业园区位列第一；在科技部建设世界一流高科技园区目标地区中，园区同样在列。数据的背后，是苏州的工业实力的不断跃升，亦是其从“世界工厂”向创新高地升级的体现。

南京的科技实力则体现在基础研究上。得益于本地丰富而优质的教育资源，南京的科研水平放眼全国都鲜逢敌手。根据英国《自然》增刊发布的《2018自然指数-科研城市》报告，全球科研城市50强中，南京高居第12名，国内则位列三甲，仅次于北京与上海；而杭州在榜单上只排名第33位。可见南京“天下文枢”的称号绝非浪得虚名。

结论：科技水平上，两个城市性质不同，按平分秋色对待，均得9分。

根据BOSS直聘研究院发布的《人才吸引力报告》，2019年三季度，南京和苏州的平均薪资分别为7991元和7327元；在人才吸引力指数方面，南京为2.05，已经连续多个季度稳居全国第七名，但苏州连前15名都未能挤入（参见图9）。可见南京对于人才的吸引力要显著胜过苏州。

结论：城市吸引力上，南京9分，苏州7分，南京胜。

综合来看，苏州在经济规模、企业活力、工业实力等方面优势明显，而南京则在居民生活、金融商贸、科教实力、科研水平、文化底蕴、城市吸引力等多个方面更胜一筹。

如果非要给二者分个高下，那么不妨参考前文中各项指标的评分总和——南京89分，苏州84分，南京的综合实力更强。当然，笔者的打分难免会带有主观色彩且不够权威，而每个人对于不同城市的感知和评价也不尽相同，故分数仅供参考。

更进一步，倘若跳出上述指标来看，南京不止是江苏的省会，还顶着“中国东部地区重要的中心城市”、“全国重要的科研教育基地和综合交通枢纽”、“长三角辐射带动中西部地区发展的国家重要门户城市”等一系列头衔，其政治经济地位要远远高于苏州。再加上南京经济增势更强，城市底蕴更厚，可以大致得出这样的结论：苏州的经济实力胜在当下，南京的广阔前景更值得期待。

不过话说回来，一个省份当中能够同时拥有至少两个明星城市也是一种幸福，更何况除了南京和苏州之外，江苏还有无锡、南通等经济强市。如果从城市群的思维来理解，城市之间不管如何竞争，协同发展终归是大势所趋；而站在全局上看，江苏省“多核协同引领”的大棋，要远比“谁是一哥”来得更有意义。

或许，原本就没有所谓的“一哥”；亦或许，每个城市都在扮演着“一哥”的角色。

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院消费金融研究中心主任助理付一夫

当前房地产有哪些新特点？利好哪些行业？调控会放松吗？

从数据看（见图1），这一轮房地产短周期（地产开工及投资周期）有以下三个不同以往的新特点：

一是持续时间较长。自2015年底启动至今已长达4年，比以往2-3年一个短周期明显要长。

二是施工明显滞后于新开工。

三是施工周期长，竣工周期延后。施工和竣工累计同比增速差的喇叭口自2017年1季度持续扩大至2018年1季度后稳定在一个较高的水平上未见收敛。

这一轮房地产短周期表现出上述新特点的原因是什么？它对相关行业的发展有何影响？本轮房地产短周期将往何处去？本文将为您一一道来。

我国的房地产市场受宏观调控政策的影响较大，影响本轮房地产短周期的政策因素主要有三个：

一是2014年至2015年的货币宽松；

二是2016年至2018年为房地产尤其是三四线城市房地产去库存而启动的棚改货币化安置政策；

三是肇始于2016年7月的金融去杠杆政策。

在本轮短周期起步阶段（2015年底至2016年7月），货币宽松和棚改货币化安置两大政策共振，使得房地产相关指标快速上冲。之后，棚改货币化安置政策持续但金融去杠杆政策出台，使得房地产销售持续改善但房地产企业融资环境恶化。

从房地产相关指标的表现来看，因为棚改货币化安置带动了大量需求，为了满足需求，房地产企业必须拿地开工并达到项目所在地房屋预售的条件，导致房地产新开工面积累计同比增速维持在一个较高的水平上。

但与此同时，因为融资收紧，房地产企业施工意愿差，整个施工进度明显开始放慢，导致整个施工周期拉长甚至一定比例的项目暂时性停工，房地产项目新开工面积和施工面积以及竣工面积的累计同比增速之间差异的喇叭口越开越大，其中竣工面积累计同比增速的下滑尤为明显。行至2018年年中，金融去杠杆向稳杠杆转变，随后我们看到施工面积开始触底回升，并带动2019年7月之后的竣工面积累计同比增速开始回升。

按照现在的统计口径，我们把房屋从土地获取到竣工交付分为三个阶段：开工、施工及竣工，其中开工和竣工的面积是时点数据，而施工面积是一个存量数据。

开工、施工和竣工利好不同的下游产业。在开工和施工阶段，主要利好钢材和水泥。在竣工阶段和后竣工阶段，主要利好玻璃/电梯（封顶阶段）、石膏板/防水涂料/瓷砖等（装修阶段）、家具家电（交房之后）。

那么，当前房地产周期到底处于哪一个阶段？

我们认为当前的房地产周期施工已经处于顶部，竣工开始快速爬升。理由如下：

根据经验，从项目预售到竣工交付的周期一般是2-3年，这一轮虽因政策拉长了，但考虑到本轮商品房销售高峰出现在2016-2017年，目前大致应已处于施工周期的尾部了。

另外，从房地产上市公司数据看，2018年上市房企的计划竣工面积为1.07亿平米，而2019年计划竣工面积上升30%达到1.39亿平米，竣工面积的快速上升会带动施工面积触顶下滑。

最后，一系列下游产业的数据也能看出施工触顶、竣工爬升的迹象。我们观察了三类比较有代表性的产品——水泥/施工阶段、玻璃/竣工阶段、家具/后竣工阶段的数据（见图2），这些数据的变化间接证明了当前的房地产周期正经历施工向竣工的切换，会利好竣工产业链。

房地产行业对我国经济的影响毋庸置疑，房地产及相关行业的GDP占我国GDP的总量达到30%；土地出让金加上房地产相关税收收入占整个财政收入的40%；房地产贷款占整体信贷投放量达到28.9%，如果加上其他行业用房地产做抵押融资的达到50%。因此，房地产的走向不仅牵动经济，也牵动人心。

首先来看政策。此轮房地产调控的时间之长、定力之强超乎市场预期，其目的主要有三个：一是稳房价；二是控资金；三是不把房地产作为经济刺激的工具。

从调控的效果看，首先房价几乎被熨平，部分城市房价出现了一定幅度的下跌；其次，随着整个金融稳杠杆的推进和金融市场的规范化，房地产企业的融资渠道也随之收紧，融资成本上升；最后，虽然这两年经济增速有所下滑，但政府在不把房地产作为经济刺激的手段上保持了前所未有的定力。

展望后续的房地产调控，我们认为有三个指标值得观察：一是房价是否出现大面积、显著的下跌；二是地方政府的土地出让金收入是否大面积、显著的下滑；三是房地产企业破产清算是否大面积出现。只要有一到两个症状出现，我们预计房地产调控将有边际放松。

其次看市场结构。市场的需求主要看两个：一是城市化的需求，我国现在城镇化率54%不到，远低于发达国家的80%。对照发布的《国家人口发展规划2016-2030》，2030年我国城镇化率将达到70%，据此估算，未来10年仍有1.4亿的人口进城。二是改善性需求，改善性需求主要来自两个方面，一是一次置业后的二次改善；二是二胎政策放开后因家庭人口增多带来的改善需求。因此从房地产市场结构看，大家应主要关注人口流入较多的城市和区块，还有就是改善性需求较为集中的城市和区块。

最后看行业结构。据人民法院公告网显示，截至2019年11月20日，房地产开发商的破产数量已经高达446家，创下历史记录，其中虽不乏曾经的百强房企，但绝大多数还是中小型房企。这一轮房地产调控将持续影响房地产的行业结构，一个总的趋势是头部房企的市场占有率将持续上升。因此从投资的角度看，头部房企仍然值得期待。

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院投资策略研究中心副主任顾慧君

“会员制”救得了消费金融吗？

近日，消费金融机构纷纷推出了“会员制”的新玩法——针对不同等级的会员和积分，消费金融机构在借款费率、会员权益方面给予一定的优惠待遇。

以下是部分消费金融机构的会员权益一览：

在营销实践中，“会员制”本身并不新鲜，而且已经被广泛应用在零售领域。此次，消费金融机构与会员制的初次结合，又会有怎样一番景象？

消费金融机构为什么会选择在此刻拥抱“会员制”呢？笔者认为与当前消费金融行业监管趋严、竞争加剧、增长放缓的现状息息相关。推行“会员制”是部分机构探索差异化经营，实现利润提升的一次有益尝试。

经历了2017年的高速增长，消费金融行业在后面的两年进入了一个“持续调整期”：

在监管方面，随着2017年底的“现金贷新规”、“催收自律公约”以及“资管新规”等一系列新规的陆续出台，消费金融行业从产品设计、贷前审查，到贷后催收、资金融通等各方面都受到了更加严格的规范和监管。

在竞争方面，一方面，赛道变窄——受到监管增强的影响，许多业务被限制甚至禁止，消费金融机构可以发挥的赛道变窄；另一方面，选手增加——除了银行、消费金融公司、小贷公司、互金平台等传统的消费金融参与者，互联网流量巨头、信托公司、租赁公司等机构也纷纷入场。

在增长方面，消费金融在2017年三季度增速达到顶峰（38%）之后，至今增速持续放缓。

面对着“持续调整”的压力，消费金融机构为了避免陷入价格战或者高成本引流的泥潭，往往根据自身资源和优势，采取差异化的竞争策略。于是，作为差异化经营手段的“会员制”也成为了消费金融机构的试点对象。通过观察可以发现，第一批试水“会员制”的往往是那些有一定会员基础的大中型机构。

关于“会员制”的有效性，笔者认为需要一分为二的分析。一方面，作为营销手段，“会员制”显然是可以发挥一定作用的，主要表现在：

１、提升客户活跃度与粘性。与传统借款应用的“一锤子买卖”（即客户需要用钱时，才想起打开应用借款）不同，“会员制”的引入对于提升客户活跃度和粘性方面都有积极的意义。在活跃度方面，持续签到机制，使得部分客户养成每天签到打卡的习惯，品牌印象反复强化，以期待用户在用款时能够惯性地用到公司的借款产品。在粘性方面，用款越频繁的会员，往往给予更高的等级，享受到更多的权益，如此形成用户粘性。

２、交叉营销。在大部分的“会员体系”中都可以看到交叉营销的影子，如马上消费金融的会员权益中还包括腾讯视频、喜马拉雅等联合会员的特权，海尔消费金融则提供了包括看电影、外卖、口腔护理等优惠。如此设计，一方面，进一步提升客户活性（相对借款，消费是一个更高频的需求），另一方面，交叉营销也是平台创收的途径之一。

３、会费创收。在实操中，部分消费金融机构还采取了付费会员模式，如海尔消费金融99元6个月的黑卡会员，还有马上消费金融的450元的会员年卡。当会员数达到一定规模时，会费也成为一笔可观的收入。另外，考虑到现实中，并不是每一个人都能够将会员权益用到极致，只要设计合理，收入很容易转化成为利润。相关原理如同健身房的年卡一样，有多少人是一时兴起，办了年卡，但真正去健身房的次数却屈指可数。

另一方面，考虑到贷款产品性质，消费金融场景“会员制”的效果与购物场景的“会员制”存在一定的差距，表现在：

１、授信额度限制。在购物场景中，主营收入取决于会员的购物能力和意愿，理论上没有上限。但在消费金融场景中，企业主营收入（贷款息费）受到会员授信额度的限制，即无论“会员制”在营销上如何去刺激，企业只能在授信额度范围内放款，并实现收入，进而限制了“会员制”营销的效果。

２、交叉营销中产品调性方面的差异。交叉销售的收入虽然不受授信额度影响，但是考虑到消费金融公司品牌调性和管理经验方面都集中在金融借贷方向，对于零售营销，无论是在品类丰富度、物流体验，还是客户服务方面，与主流电商存在较大的差距。消费者在产生购物需求时，更自然地使用苏宁易购、淘宝等主流电商平台。如此，影响到消费金融机构交叉营销的效果。

结合以上分析，可以预期“会员制”在一定程度上对于消费金融公司的业务发展存在积极的作用，但是，受限于贷款产品的特殊性，“会员制”在消费金融领域能够发挥的作用，不及零售领域。

在实务中，“会员制”作为营销工具，为消费者提供差异化服务的同时，也出现了被部分不规范的中小平台滥用，误导消费者的现象，表现在：

１、巧立名目，变相收费。按照借贷的相关规定，我国借款年化利率一般有24%和36%两条控制线（关于借贷利率的具体规则，详见《借钱，有些利息是不用还得，你知道吗？》），超过控制线的息费，被认定为高利贷，是现行法律法规重点打击的对象。于是，通过将超标的利息包装成“会员费”进行收取，部分不规范的平台试图绕过监管，实现超额收益（现行法规在此处存在漏洞，相信在不久的将来会被填补）。

２、缴纳会费，无法享受借贷服务。与零售会员不同，借款人有相对较高的准入门槛，只有通过平台资质审核的申请人才有资格拿到借款。于是，尴尬的问题出现了，部分会员缴完会费后，发现自己因为资质不够，无法借款。于是，平台承诺的所谓一系列优惠的借款权益，自然也无法享受到。更严重的，借款目的没有达成，申请人反而要多支出一笔会员费，这对于本来就缺资金的申请人来说，有点雪上加霜。

３、商品变相加价。在实际调研中，发现许多平台的会员商城通过“先加价，再优惠”的方式套路会员。会员通过商城“优惠”购买的商品价格要高于市场价格。笔者认为出现此类结果，一方面是平台扩大盈利的需要，另一方面也反映了借贷平台在开拓寻找货源、议价能力方面的短板。

面对愈演愈烈的消费金融“会员制”，作为借款申请人，应该注意些什么呢？

１、擦亮眼睛，慎重缴费。鉴于会费本身会加重借款申请的成本，甚至出现以上所述误导消费者的现象，建议申请人慎重缴费。在缴费前，最好能够结合会员权益，综合判断借款成本，货比三家，择优选取借款平台。特别是对于那些一上来就诱导客户缴费的平台，需要更加警惕，因为贷款产品的风险属性决定了不是每一个人都能通过审核获取借贷额度，所以，大部分正规平台会首先对借款用户免费审核，只对通过审核、获取额度的客户推送会员制服务。

２、发现问题，主动投诉。由于会员体系为平台所设计，不排除其中存在一定对平台有利的“霸王条款”（理论上，客户在加入会员体系时，需要阅读和勾选相关会员协议，但是相信没有太多人会认真读过相关协议）。所以，当纠纷出现时，申请人难免出现束手无策的状况。好消息是，根据相关法律法规，格式合同中偏向于制定方的“霸王条款”是无效或者可撤销的，遇到会员体系不合理的情况，不妨主动沟通或投诉，用法律武器捍卫自己的权利。

３、向正规金融机构借款。笔者反复强调，向正规的持牌金融机构（如苏宁金融、蚂蚁金服等）申请借款服务，一方面，正规金融机构有完善的法务体系和内控合规体系，出现滥用“会员制”侵害消费者权益的可能性比较小；另一方面，正规金融机构受到更加严格的金融监管，同时也非常在意品象，对产品和宣传的安全性要求更高。

消费金融“会员制”已来，对于无论是消费者、消金机构还是监管层，如何用好“会员制”，控制风险，创造价值，仍然是一个挑战。但对“会员制”的尝试和探索，不正是各消费金融机构在行业瓶颈期，发挥能动性，力求突破的一个缩影吗？期待着，在不断创新和突破之下，消费金融的明天会更好。

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院高级研究员陈嘉宁

被过度借贷“毁掉”的年轻人

“为何现在的年轻人越来越习惯于借钱”？

对这个问题，我们可以站在不同的视角给出不同的答案。

从需求角度看，年轻人没有钱，所以才借钱。像那些手握存款苦寻安全高息理财产品的中年人，有大把的低息贷款可供选择，他们消费金融类产品看都不想看。

从供给角度看，银行零售转型，互金平台崛起，消费金融迎来了前所未有的黄金期。贷款体验前所未有的便捷，贷款产品也前所未有的丰富，一如货架上琳琅满目的商品总能刺激消费者的购买欲，供给本身就能创造需求。

从消费场景看，购物消费已经“入侵”生活的方方面面，朋友圈中有微商大军、有社交拼购，直播平台里有网红带货，内容社区里更是“种草”泛滥……买买买的背后，消费贷款大放异彩。

这些因素互为因果、相互强化，慢慢地，年轻人习惯了消费时去贷款，大家也习惯了年轻人用贷款去消费。

不止消费，但凡工资能做到的，贷款都能做到，作为“未来”的工资，贷款已浸入生活的方方面面，化为生活的一部分。

当贷款成为一种生活方式，消费升级如约而至。

消费升级的背后，有两大驱动力：一是中产阶级的崛起，得益于人均收入的逐年提升，据悉这部分人群有2亿人；二是消费贷款的鼎力支持，让收入不足的人也能触及中产生活品质。这部分人群，也在2亿人左右。

中产阶级的崛起，带来了城市消费升级，是个渐进过程；而消费贷款的普及，则发掘出下沉市场的消费潜力，表现出相当的爆发性和突发性。

下沉市场一词，于2017年左右为人所知，首先是快手走入大众视野，满足了五环内人群的猎奇心理；直至拼多多来了，市场一下子感受到下沉市场的消费潜力。在这种突然性认知的背后，消费贷款的爆发式增长应居首功。有了额外2亿人的消费加持，消费升级显著提速。

宏观上看，消费已成为拉动经济增长的主力，2018年76%的GDP增长靠消费，相比四年前提升27个百分点。

中观上看，50%的新车和30%的二手车销售靠贷款，一半以上的学员贷款付培训费，以至于汽车、教培、医美等大额消费行业早已与金融机构紧密捆绑。

分期付款与大额消费天然契合，心理学家早就给出了答案——“一旦给出分期付款的选项，人们的注意力往往集中在每月付款额，不再留意合同的长度”。通过延长分期年限降低单月支出，大额消费将变得与小额支出一样随意。

微观上看，消费者用贷款追求中产生活，租更好的房、买更贵的手机、追更多的潮牌新品。如据苏宁金融双十一战报，任性付当天24期分期贷款同比实现5倍增长，戴森吹风机、华为手机、iPhone新品、联想轻薄本、西门子洗碗机等成为被追逐的爆品。

被消费，是市场经济所有产品和服务的最终归宿。消费升级，为各行各业提供了新的刺激、新的机会。

任何事都有两面性，当贷款成为一种生活方式，过度负债也必然如影随形。大多数人，用贷款改善生活，也总会有一些人，被贷款改变生活，直至为贷款而活。

在统计数据中，2019年6月末国内居民杠杆率只有55.3%，仍处于较低水平；但在新闻案例中、在调研报告里，年轻人的杠杆率已让人侧目，引发无限担忧。

越是吃不饱的人，越容易撑着。年轻人群、低收入群体，长期处于“贷款饥渴”状态，一旦贷款变得“唾手可得”，往往会来者不拒。当秉持“每个成年人都值得1万元贷款”的从业者打开水龙头，消费贷款不仅是促进消费升级的美好工具，也成为摧毁一些人美好生活的罪魁祸首。国内外，概莫能外。

英国金融行为监管局曾做过一次大规模调研，数据显示，2016-2017年间，英国城市居民消费贷款使用率为77%，农村地区略低，也高达68%。其中，15%的英国人存在过度借贷问题，在伦敦，这一数字则为17%。

从国际经验看，对借款的倚重，已经是普遍现象，经济越发达，借贷越普遍。从居民杠杆率国际对比看，2018年发达国家居民杠杆率平均为72.1%，而发展中国家仅为39.9%。国民收入水平越高，负债率也越高。

看上去，高杠杆似乎有一种必然性，是经济高速发展后的必然结果，为何如此呢？我们固然可以从宏观视角找出种种理由，但为了读者更容易理解，我想从微观个体视角找找理由——人是一种非理性动物。

先看一个相似的例子。众所周知，越是发达国家，肥胖问题越严重。从宏观视角找原因，饮食结构与快餐文化、食品产业及舆论引导、生活节奏及工作压力等都是理由，但具体到每个人，不过是理想身材与口腹之欲之间、理性自制与感性冲动之间，我们总是控制不住自己罢了。

从各国经验看，只要食品供给充足、价格可承受（小康社会的基本标准），肥胖总会发展为社会问题。如美国70%的成年人超重，其中近40%的人可称之为肥胖。

不止欧美有大腹便便，步入小康社会的我国也不甘落后。据医学杂志《柳叶刀》数据，2018年我国有9000万肥胖人群，其中1200万为重度肥胖，居全球首位。虽然世卫组织早已发出警告，超重和肥胖是全球第五大致死原因，但依然无法阻止每年280万人“因胖致死”。

某种意义上，过度借贷也是如此。

人人都知“借钱一时爽、还钱火葬场”，但依靠自制自律，无法阻止一个“借款人”变成“过度借款人”。于是，我们对“贷款成为一种生活方式”的关注，也不再局限于对年轻人消费观念改变的感慨，而是付诸行动，拯救那些陷入“过度借贷”泥潭的年轻人。

好在，我们虽然不能对每个人每顿饭摄入多少热量设上限，却能对借款人的借款额度设上限。所以，虽然应对肥胖问题任重道远，解决过度借贷却并非无计可施。

先来看看监管机构常常使用的“三板斧”：

一是严打高利贷、套路贷，废除不合理的债务，减轻还款负担。不仅中国监管者如此，世界各国莫不如此。如英国FCA曾于2014年出台规定，将现金贷总成本（包括利息和所有其他费用）控制在本金的100%以内，以确保“任何借款人的还款额都不会超过其借款额的两倍”。

二是严打暴力催收，让欠钱的人也能体面生活，保障其合法权益。严打暴力催收，能够给借贷行为圈定边界，避免借贷从一种金融现象演变成社会现象。毕竟，相比贷款逾期后的不良损失，暴力催收衍生的社会问题更加棘手难控。

三是严格贷款发放关，以管控多头借贷为抓手，避免债务滚。明确单一借款人的最高额度和余额，这一点最关键，理论上可完美避免过度负债问题。但也只是理论上，在现实中，金融机构既无从得知借款人的真实负债，更无从得知借款人能承受多少负债。

纵观这“三板斧”，确保借款人在借贷过程中受到公平合理的对待是可以实现的目标，至于过度借贷问题，虽然需要监管方面付出更多努力，但从结果上看，更多地取决于借款人自身。

借款人恰恰不可控。正如不少心理学家相信，“要让消费者控制预算，需要消费者具有惊人的自制力”。作为消费者，不能避免冲动消费，作为借款者，往往也不能避免过度借贷，内在的原因，实际上是一致的。

1930年，宏观经济学之父凯恩斯在《我们子孙在经济上的可能性》一文中，认为科技进步带来物质的极大丰富，以至于100年后的人类将无需劳动，反而会为无处不在的闲暇担忧:“人类自从出现以来，第一次遇到了他真正的、永恒的问题——当从紧迫的经济束缚中解放出来以后，应该怎样来利用他的自由？科学和复利的力量将为他赢得闲暇，而他又该如何来消磨这段光阴，生活得更明智而惬意呢？”

他还乐观地憧憬道：“他们不会为了生活的手段而出卖自己，能够使生活的艺术永葆青春，并将之发扬光大，提升到更高境界。”

事实如何呢？

诺贝尔奖获得者阿克洛夫在《钓愚：操纵与欺骗的经济学》一书中写道，“2010年，一个普通美国家庭的储蓄，包括现金、支票、银行存款等（这些家庭几乎不持有债券和股票），不超过家庭月收入。”

人们依旧在为经济问题奔波。梭罗曾在150年前评论当时的美国生活，说“大多数人都生活在平静的绝望中”，仅从经济角度看，这句话在150年后依然适用——很多美国人依旧为债务所困，高负债的背后，何尝不隐藏着一种平静的绝望。

当然，并非美国不够富强，阿克洛夫认为，这是现代消费主义盛行的必然结果，即便人均收入再增长5倍，可能还是这样的结果。

现代社会中，借贷、消费、生活，某种程度上已经融为一体。过度借贷，绝不仅仅是个金融问题，已经深深融入社会生活中，甚至成为文化的一部分。

在很多人的观念里，“过度借贷”都是一种社会病态。问题是，过度借贷似乎正成为现代社会的新常态。当“病态”变“常态”，病态还是病态吗？

历史学家吕思勉曾这样总结社会风气的演变规律，“大多数人的见解，是不能以逻辑论，而其欲望之所在，亦是不可以口舌争的。然人的见解，常较时势为落后。人心虽以为允洽，而事势已不容许，总是不能维持的。”

“人的见解，常较时势为落后”，把这一精辟的总结用于负债，我想也是恰当的。勤俭节约一直是传统美德，当年轻一代把借钱当作生活方式，叔叔/阿姨辈的我们，总会以不解的眼光去警示风险，大谈特谈“借钱生活是一种病态”。

问题是，当下年轻人借钱生活，究竟是以苦涩收场的文化异动，还是开社会潮流之先声呢？恐怕还无法断言。把借款比作诱人的高热量食品，谁又有力量能阻止年轻人为满足口腹之欲而大吃特吃呢？

我们当然应该努力去控制高负债，但起码就现阶段而言，我们还是要学会与高负债共存——控制它，也接纳它，看看社会的发展，究竟把我们带向何处。

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院院长助理薛洪言

炒股持续挣钱的人，都会看这几个指标

经常做股票投资的人，总是免不了要吃几碗“面”。与其“关灯吃面”，不如吃好一碗“面”：基本面。

在进行投资之前，我们都需要明白一个问题：股票投资的收益来自于哪里？一般的投资者会认为来自“精妙”地“高抛低吸”。但是事实真是这样吗？

二级市场的交易是不创造价值的，只是将不同交易者的预期通过价格这个信号综合的体现出来而已。

说到底，股票投资的收益来源是企业的利润。只有企业真正赚钱了，投资的回报才是可靠的。

我们在这里所说的基本面就是企业经营所依赖的宏观经济环境。从经济系统的参与者来讲，主要分为三类：企业、家庭和政府。

在投资过程中，我们需要不断地对他们的情况进行观测。那么如何做到呢？幸运的是我们有一些经济指标可以进行跟踪，这些指标就构成了经济发展的脉搏。下面这张图描述了经济运行的逻辑，每个参与者都通过自己的活动发挥作用。

我们观测的角度可以来自三个基本维度：量、价、景气度。量，反应的是经济活动的规模；价格的稳定性也反映了经济运行的稳定性；而景气度则反映了将来是否会变得更好。

如果你对这三个方面有所了解，你会突然发现，虽然你只是一个普通投资者，却注定不平凡。

企业主要是通过投资行为将社会资源组织起来进行生产，提供产品和服务；家庭的作用是通过劳动获得收入，并根据家庭成员的喜好进行“买买买”，形成消费。

所以，基本面关于“量”的指标，我们只需要看以下几个方面就行了：

一是反映整体经济增长水平的指标：GDP指标、工业增加值。粗略地讲，GDP就是大家忙碌了一年，创造了多少价值。一般会采用同比指标来进行分析。例如，2010年至2018年，我国的GDP同比增速从10.6%逐渐降至6.6%，表明经济增速在逐渐放缓。

那么这个值是不是越大越好呢？其实并不是，经济增长需要稳健、和谐、可持续。过快的经济增长多数是以社会资源浪费为代价的，而这是不利的。一种理想的状态是：经济增长总体保持稳定，各分项之间相互协调。

二是反映企业投资方面的指标：固定资产投资总额、社会融资规模、工业企业利润增加值。固定资产投资额反映的是企业进行“买买买”的维度，但是企业投资的目的是赚钱，是通过生产来提供更多的产品和服务获取利润；同时，企业经营的资金来源一般是股东自己出一部分，对外借入一部分，这就涉及到融资的问题了，企业的可盈利投资机会越多，企业的融资动力就越强。

在经济运行中的逻辑是：经济越好，企业经营越赚钱；企业越赚钱，越愿意借钱经营，进而扩大投资规模。企业投资规模的扩大，又进一步拉动了经济。总体而言，这些值越好，说明企业的投资意愿越强，对拉动经济的稳定作用也越大。

三是反映消费者方面的指标：社会消费品零售总额。从功能上讲，消费是社会再生产的一个很重要环节，也是最终环节。企业经营的产品和服务只有销售出去，经济才能正常运转起来，否则只能以存货的形式存在，成为企业经营的负担。消费所形成的新的需要，对生产的调整和升级起着导向作用；一个新的消费热点的出现，往往能带动一个产业的出现和成长。社会消费品零售总额能够一定程度上反映消费的变动情况。

经济活动涉及到社会生活的方方面面，不可能通过单个指标就能对经济好坏作出判断。不过，通常在好的经济环境下，各方面的“量”要协调发展，共同进步。在观察经济指标时，一般的做法是：先看总体指标的好坏，再看分项指标的结构性差异。这样，你就可以知道经济环境的大概情况是怎样的了。

有交易必有价格。价格的变动情况一方面反映了供求双方的讨价还价能力，另一方面也反映了经济的活力。

在整个经济运行的过程中，两类价格指数具有代表性意义：PPI和CPI。

生产价格指数（PPI），是衡量工业企业产品出厂价格变动趋势和变动程度的指数，是反映某一时期生产领域价格变动情况的重要经济指标，主要目的是衡量企业购买的一篮子物品和劳务的总费用。

居民消费价格指数（CPI），是反映居民家庭一般所购买的消费品和服务项目价格水平变动情况的宏观经济指标，是在特定时段内度量一组代表性消费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的相对数。其变动率在一定程度上反映了通货膨胀或紧缩的程度。

由定义可知，PPI反映的是购买生产材料的成本价格变动，CPI则反映的是消费者购买商品和服务的价格变动情况。

不过，我们不能单纯地通过价格变动的大小来进行经济好坏的判断，因为价格体现的是交易关系，反映的是不同的经济参与者之间的关系。

所以，CPI和PPI之间最重要的关系是传导机制。如同流水一样，上游的价格变化要能通过下游消费疏解。理想的状态是CPI和PPI趋势上大致相同（通常PPI领先CPI），温和变动。

除了数量指标和价格指标之外，还有一类反映经济运行兴衰的指标，我们称其为景气度指标。衡量经济景气度的指标很多，但用得最多的就是采购经理指数（PMI），这个指数反映经济活动的“荣枯”。

PMI每项指标均反映了商业活动的现实情况，综合指数则反映制造业或服务业的整体增长或衰退。

制造业及非制造业PMI商业报告发布时间上大大超前于政府其他部门的统计报告，所选的指标又具有先导性，所以PMI已成为监测经济运行的及时、可靠的先行指标。

制造业PMI体系包含新订单、产量、雇员、供应商配送、库存、价格、积压订单、新出口订单、进口等商业活动指标。

服务业PMI体系则包括商业活动、投入品价格指数、费用水平、雇员、未来商业活动预期等指数，但因其建立时间不长，尚未形成综合指数。

PMI指数50为荣枯分水线。如果汇总后的制造业综合指数高于50%，表示整个制造业经济在扩张的讯号；低于50%表示制造业经济下降，接近40%，则有经济萧条的情绪。PMI略大于50，说明经济在缓慢前进，PMI略小于50说明经济在逐渐放缓。

通过对经济环节中的量、价、景气度的了解，你可以知道三个方面的信息：

（1）现在的大环境是好还是差，比去年怎么样？

（2）价格水平如何，大家是不是在共同富裕，需不需要担心手上的钱买不到想要的未来？

（3）未来的日子是否好过？

作为投资者，如果对上述信息保持持续的关注，便会形成对经济好坏的大致判断，这就会避免投资中的“非理性”行为，你就成为了市场中盈利的“少数人”了。

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院高级研究员ZeroBeta

国际金融中心PK，杭州是如何被南京甩在身后的？

少见的，杭州在综合排名上落后于南京。

自从杭州举办G20以后，“北上广深杭”的说法不胫而走，杭州隐约就要成为新的“超一线城市”。与之相比，南京的存在感好像弱了很多，如果将南京和杭州放一起对比，想必多数人都会觉得南京要稍逊一筹。

但在国际金融中心排名上，杭州已经落后于南京了。

在最新公布的第26期“全球金融中心指数”报告（以下简称GFCI26）中，南京首次正式加入全球金融中心指数，排名第103，杭州相比前次排名下降5名，排名104名。南京首次上榜，便超越了杭州。

这与多数人对于两个城市实力的认知有些许不同。对此，我们选取几个角度，来看南京是如何在国际金融中心竞争力排名上超过杭州的。

为何要进行这种对比呢？

简单来说，金融中心是维持经济增长的关键因素，为投融资提供便利的基础条件。经济下行压力下，面临的技术瓶颈、环境破坏等一系列问题会更加复杂，这时，融资可得性、市场开放性等因素，会成为满足经济和社会发展所需要的重要条件，而这些也正是金融中心的意义所在。

在将南京和杭州进行比较之前，我们首先要简单明确国际金融中心的评价体系，这个体系涵盖了营商环境、金融业发展水平、基础设施、人力资本、声誉及综合因素等五大指标（见图1）。

从图1可以看到，五大类指标还有更多的细分指标。事实上，GFCI26中客观反映国际金融中心发展水平的指标有100多项，本文也并不会对所有指标进行分析。目前，南京在国际金融中心建设上已经更快一步，我们需要找到答案并分析原因。对比，是为了找出差距，更好的发展。

营商环境与经济情况具有高度的正相关性，是金融中心建设的重要基础内容。南京、杭州也分别出台了一系列政策、法规来持续提升营商环境。南京有“金融改革创新三十六条”、“河西金融集聚区十五条”、“江北金融十条”、“股权投资十条”等一系列政策。杭州则有“最多跑一次”改革、“建设国际一流营商环境的实施意见”、“优化营商环境26条”等。

从数据层面具体来看，GDP和税收情况是典型代表。

GDP总量方面，杭州略胜南京，但差距已经越来越小。截至2019年前三季度，杭州GDP领先南京不足300亿，但是GDP增速却远低于南京，按照这种趋势，南京GDP大概率将在2019年底反超杭州，实现GDP总量与增速的双超（见图2）。

宏观的经济情况能反映地区的外部环境，而税收则是反应区域内的税负情况。税收收入的绝对值会受地区大小、企业、人口数量等因素的影响，因此用生产总值税负率（税收收入/GDP）来衡量两市的税负情况（见图3）。可以看到， 南京的整体税负率长期低于杭州，这就有利于吸引更多的企业，形成产业聚集，带动金融发展。

人力资本对金融中心竞争力的影响，体现在市场对于专业人员的可得性、劳动力市场的灵活性、教育科研情况、生活质量等方面。

影响因素很多，我们仅选取代表性的指标进行比较。一个是教育资源，直接影响本地人才的供给和素质；一个是专利情况，反应区域内人才的科研实力。

教育资源方面，南京拥有数量更多的“一流大学”，在“一流学科”建设高校上的资源也更加丰富。杭州依靠浙江大学，在大学建设上一枝独秀。

当然，教育仅仅反映地区人才的基础素质，并不绝对形成产业竞争力。事实上，南京的高校众多，却并没有转化成为绝对的科研竞争优势。以2018年的专利申请授权数量为例，杭州有55379件，南京仅有44081件（见图4）。

综合来看，人力资本方面，南京依靠雄厚的高校教育资源，领先杭州一筹。但科技研发实力不足，使其即便强于杭州，优势也十分有限。

在对国际金融中心指数的评价中，基础设施含义很广，包含了建造、交通、ICT、金融等各方面的基础设施。作为一个地区最基本的支撑，基础设施的投资建设及其提供的服务，对经济发展有直接推动作用和间接保障作用。

为了便于比较，我们仍然看两市差距明显的地方，以交通基础设施为例。

完善的公路、地铁网络和一流的港口、码头、机场等设施，能有效地减少投资者的负担。而迅速、准确、便利的通信服务体系，则能保证地区对国际市场的适应性，并且可使外国投资者在投资时直接获得基础服务，在国际市场上赢得时间、速度和信誉。

若是以典型的公路和地铁运营情况对比，杭州公路建成情况好于南京，但在城市轨道交通建设上又显著落后于南京。为此，似乎难以评价两者基础设施的优劣，但若从城市整体建设的角度去看，公共交通建设带来的社会效益要更大一些，更有利于城市的可持续发展（见图5）。是以，南京优于杭州。

既然是国际金融中心，最直接反应金融中心建设成就的当然是金融业的发展。

在过去近十年的时间里，南京对于杭州实现了在金融业生产总值、增速、占GDP比重等全方位的超越（见图6）。

南京金融业平均10%以上的产值增速不仅显著高于杭州，也远高于全国平均水平。同时，总体上，南京金融业占GDP比重在逐年提高，杭州则呈下降趋势。

需要注意的是，金融占GDP比重并非越高越好。金融与实体经济是共生关系，当金融发展过快而实体经济不振时，容易产生金融泡沫。但对于南京而言，其具有发达的重工业和制造业，且制造业位列全国十强市，显示了其扎实的实体经济底蕴，因此目前并不具有该问题。

具体来看，目前南京已集聚各类金融、新型金融组织等各类市场主体近800家，基本形成以银行、证券、保险为主体，各种新型金融业态并举的现代金融组织体系。江苏省首家民营银行苏宁银行、首家银行系资产管理公司工银金融资产投资等金融机构，全国首家台资法人银行永丰银行……，一系列机构的先后落户，使南京在逐步完善“泛长三角区域金融中心”的布局，并在国际金融中心排名中迈出关键一步。

对比之下，杭州提出的是打造“新兴金融中心”的目标，并希望在私募股权和创业投资、金融科技、并购金融、普惠金融、绿色金融、政保合作、金融的国际化以及多样化的金融工具等八个方面努力。应该说，杭州已经取得了相当的成绩，但立足“新兴金融中心”的杭州，必不可免的遇到了金融创新的困境，即“创新与监管”的难题，当金融的创新突破监管，且缺乏对消费者的保护时，“P2P爆雷”就给我们留下了最深刻的印象。在GFCI26中，杭州比上次在国际金融中心的排名下降5位，分数则是巨降102分，成为GFCI26中评分降低最多的金融中心。

除了以上几点之外，影响国际金融中心城市竞争力的因素还包含城市声誉在内的综合评价，例如城市的品牌影响力和吸引力、城市的创新水平、文化的多样性、在金融中心的特色发展等方面。

先看整体，参考科尔尼发布的《2018 年全球城市指数》报告，南京位列全球最具影响力城市第88位，杭州第117位。

先说金融中心特色化发展方面，杭州立足打造“金融科技中心”，有蚂蚁金服这样的金融科技巨头，其他还有连连支付、趣链、邦盛、同花顺等发展较好的金融科技服务商，资源和发展都较好。而南京除了苏宁金融（苏宁）外，少有实力强劲的金融科技类企业。

城市品牌影响力方面，杭州在成功举办G20后，便有和“北上广深”并列新“超一线”城市的说法，世界知名度大大增加，成功举办Money 20/20，金融科技的世界影响力再上一层楼。与杭州在世界上的盛名相比，南京要显得低调很多，品牌影响力和传播度都逊于杭州。

创新水平方面，前面比较了专利申请授权数量，体现的是“创新绩效”，下面再看一下南京和杭州的研发投入情况（见图7）。

不难发现，无论是研发投入还是研发投入强度，杭州都要领先南京。

至于文化对比方面，二者各有所长，看法不一，有兴趣可以移步知乎“南京VS杭州”，自行体会。

在国际金融中心的评价中，GFCI并非是唯一的评价，其他还有新华国际金融中心评价指数，以及各国际咨询公司发布的排名等榜单，排名也并非完全一致，但GFCI作为国际金融中心评价体系的最权威报告，其排名和和分数仍然具有十分重要的意义。其评价指标和权重更是多种多样，可供对比的指标有很多，如能够反映营商环境的民间投资、反映人力资本的城市高等学历人才净流入、城市基础设施投资等各类指标。

本文仅选取部分指标作为简化对比，对“南京在国际金融中心排名超过杭州”这一现象，做出部分的数据性对比解读，以供了解、研究之用。

最后，比较的目的在于学习，“取彼之长、补己之短”才是城市发展的必然之道。

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院研究员黄大智

猪都挡不住降息周期来临

今日，LPR公布新一轮的报价：1年期LPR下调5个基点，至4.15%；5年期LPR下调5个基点，至4.80%。

而在过去两周内，央行分别调降了逆回购和MLF的利率。在政策利率普遍下调的前提下，LPR的下降成为市场的一致预期，政策转向宽松的趋势已经十分明显。

政策利率双双调降

MLF和逆回购的利率在两周内双双调降。

其中，央行于11月5日和11月15日两度投放MLF，总计6000亿元。5日MLF操作利率小幅下调5个基点，15日MLF中标利率3.25%，与上次持平。

11月18日，央行以利率招标方式开展了1800亿元逆回购操作，中标利率为2.50%，较上一期下降5个基点，11月19日又以同样利率投放了1200亿元逆回购。

相比于10月份的逆回购，此轮逆回购虽然有月中企业缴税、专项债发行缴款的短期因素，但季度层面的较大因素相对弱化，而更多的是为了注入短期流动性。这是因为，MLF作为中期调节流动性的工具，并未在短期内改善近两周以来持续收紧的流动性，DR007自11月5日也在连续上升，显示银行体系内的资金偏紧张。此时央行开展逆回购，注入适当的流动性。

相比逆回购操作本身，逆回购利率的调降超出了市场预期。虽然超出市场预期，但其背后却蕴藏着央行建立利率调控体系的逻辑，逆回购利率下降呼应了前期MLF利率的下降，也是央行及时预调微调、逆周期调节的一环。

短端、中端和长端利率的协调式波动是利率市场化改革的趋势和要求。逆回购利率的下降造成银行短期流动性变化和同业业务等金融市场利率下降，这样才能将降息的政策要求有效传导到包括信贷市场的长端利率水平。

降息周期可能正式来临

几个月以来，市场一直在讨论是否应该降息，争议的焦点就是猪价持续上涨导致的通胀压力，以及房地产市场极具韧性的表现。现在看来，政策利率的普降，以及1年期和5年期LPR同时降低，表明了央行相比于“防通胀”和“控地产”，更加关注“稳增长”。

降息周期的加速来临，还可从政策的直接表述窥见端倪。

央行二季度货币政策执行报告中，关于货币政策方向的表述为“稳健的货币政策要松紧适度，适时适度进行逆周期调节，把好货币供给总闸门，不搞‘大水漫灌’”。

而到了三季度，央行货币政策执行报告中的表述变成了“继续实施好稳健的货币政策，创新和完善金融宏观调控，加强逆周期调节……妥善应对经济短期下行压力，同时坚决不搞‘大水漫灌’”。

“加强逆周期调节”是三季度新增的表述，与之前表述的强度明显更大。11月19日，央行行长易纲在座谈会上再次强调，要继续强化逆周期调节，增强信贷对实体经济的支持力度。可见，央行货币政策的宽松已经箭在弦上。

当然，对政策进行“咬文嚼字”式的拆解分析，并不能够成为降息趋势的主要证据。更为重要的是以下几个方面的原因：

1、此轮通胀并非货币主导

回顾中国上一轮比较严重的通胀（CPI在6%以上），还是欧美金融危机之前的2007-2008年以及“四万亿”之后的2010-2011年。在欧美金融危机之前，我国出口连年迅速增加，产生了大量的外汇占款，外汇占款是当时最主要的基础货币投放渠道。由此导致的通胀便是货币现象。“四万亿”的积极财政政策配合放水刺激，由此造成的通胀也是货币现象。

但此轮通胀的主因是猪瘟等因素导致的猪肉供给萎缩和猪价上涨，而并非货币导致。相较于全球其他国家，猪肉对于中国而言可能是最重要的。

中国每年的猪肉消费量超过5千万吨，而全球每年猪肉消费量约为1亿吨，这意味着中国人吃的猪肉占了全世界的一半多。

猪肉价格也在中国CPI中的占比较大，猪价上涨对通胀的影响非常大。因此，此轮通胀是“中国特色”通胀，而并非央行货币主导。

这样一来，靠加息、收紧货币并不能“对症下药”，也不会获得好的效果，因为猪的繁育和生长与货币政策无关。

事实上，若通胀仅仅是由猪价所导致，决策层的容忍程度是很高的。

2、“稳增长”压力不小

三季度中国GDP增速6%，又创了新低。9月工业企业利润下降5.3%，这又是2015年供给侧改革去产能以来的新低。PMI已经连续10个月低于荣枯线。2020年是全面建成小康社会决胜之年，要达到既定目标，要求明年的GDP增速要达到约6.1%。总体而言，“稳增长”压力不小。

当前，减税降费、专项债集中发行等积极的财政政策已经开始大面积实施，货币政策不应成为这些积极政策的掣肘。

3、逆回购利率的政策意义提升

逆回购越来越重要，其此次利率下降所带来的降息的政策含义也更加明显。为何逆回购工具越来越重要？这要从央行货币创造机制的转变谈起。

2001年加入WTO后，中国出口和外资迅速增加，央行的外汇占款迅速增加，对应的货币投放迅速扩张，在此阶段，央行需要提高法定准备金率和发行央票，以回笼日益扩张的流动性。彼时，商业银行并不缺流动性，因为企业源源不断地将出口货物换来的美元拿到银行进行结汇，银行再将外汇与央行换成大量人民币。逆回购等市场操作的必要性很小。

而近几年出口规模萎缩，外汇占款增速归零甚至减少，被动的货币投放也减少，央行需要降低准备金率来投放流动性。同时，逆回购等也在逐渐增加。事实上，对应着中国近几年增速换挡和趋势性下滑，宽松的货币政策也是趋势性的。只不过，相对于降息，近两年更多的是降准和利率市场化改革，同时配以“量”的操作。

但在此过程中，央行通过公开市场操作调控流动性的能力得到了培养。同时，“后外汇占款”时期的流动性也普遍偏紧，银行更加依赖央行进行公开市场操作来获得流动性，逆回购愈加重要和频繁。自然而然地，逆回购的利率定价也更加关键。2015年开始，逆回购利率逐渐成为银行间拆借市场利率的下限，开始体现其政策意义（参见下图）。

4、LPR机制的内在要求

2019年9月份LPR形成机制确立后，以1年期MLF利率为基准，报价行报价形成贷款基准利率。因此，理论上看，MLF是LPR的基准：MLF降低，LPR的基准降低，在报价行之间存在稳定竞争性的前提下，LPR自身的下降空间也打开。

但到实际操作时，会遇到一个问题：MLF作为中端政策利率，调节中端流动性和银行中期的资金成本，并不会改变银行资金成本的起点——短端利率。单纯的MLF降低没有从根本上降低银行资金成本，此时的LPR降低，只会压缩银行的利差，银行自然是不愿意的，他们可以针对绝大多数实体企业的贷款，给予更大基准利率上浮比例。这样的降息，很可能起不到降低实体经济融资成本的作用，难免有“耍流氓”之嫌。

反过来看，只有真正降低银行的资金成本，给予银行合理的激励，才会是有效的降息。这就要求短端利率降低，而降低逆回购利率便可以做到这一点。逆回购利率降低打通了短、中、长端利率的反馈通道，使得降息周期的到来有了货币市场的基础。从这个意义上来看，此次LPR降低并非未来降息周期的导火索，背后真正的动因是逆回购利率的降低。

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院研究员陶金

李小璐离婚！其实是一个经济学问题

日前，贾乃亮与李小璐以一纸联合声明，正式宣告离婚。“夜宿门”曝出至今，700个日日夜夜，“璐出贾笑”的世纪大瓜，迎来了大结局。

相似的剧情，我们已经见得太多，前有马蓉、文章，后有吴秀波、曹云金、许志安，各种娱乐八卦赚足了吃瓜群众的眼球，有人戏谑“铁打的娱乐圈，流水的剧”。

其实，不仅娱乐圈，从政商界精英到普罗大众，事件早已见怪不怪，由此导致的婚姻破裂案例不胜枚举。

凡事必有原因，作为一名经济领域的研究爱好者，我更愿意从经济学的视角去探寻现象背后的底层逻辑。

相信很多人都听过婚姻的“七年之痒”。这其实是个舶来词，源自于1955年美国著名影星玛丽莲·梦露主演的电影《The Seven Year Itch》。

片中，男主角夏曼先生是一个出版商，他与妻子结婚七年，感情始终非常好。在这个夏天，妻子带着儿子去外地度假，夏曼先生自己一个人在家。其间，楼上搬来一个女房客，就是梦露扮演的美貌广告小明星，引得夏曼先生整天想入非非。在激烈的思想斗争中，夏曼先生的道德观念和内心情感不断发生着碰撞，好在最后他做出了明智且正确的选择——放弃诱惑，赶去妻儿的度假地。

原本剧情平淡无奇的影片，因性感迷人的玛丽莲·梦露的参演，而在电影史上占据了一席之地，尤其是梦露站在人行道旁的地铁通风口上、裙子被风吹起的镜头，更是经典中的经典。顺便说一句，这段镜头反复拍了40多次，让数千名围观人士大饱眼福的同时，也让梦露当时的老公十分郁闷。

伴随着这部电影的传播，“七年之痒”这一翻译成了中国家喻户晓的词汇，用以形容夫妻双方在经历过热恋与新婚的炽热甜蜜后，常常会在第七年左右的时间节点遇上倦怠期，此时很多人都会萌发出打破现有束缚而寻求刺激的欲望，而婚姻的危机考验也便随之而来。还有一种说法——“七年之痒”同人们的生理运行有关，即人的细胞平均七年会完成一次整体的新陈代谢，而细胞的“记忆力”会导致更新完毕的新生细胞忘记当初的爱，不过这一理论似乎并不能完全站住脚。

巧合的是，贾乃亮和李小璐于2012年登记结婚，2019年离婚，前后刚好七年。

倘若从经济学的角度看，这一从炽热到平淡再到危机的过程，其实就是人们熟知的“边际效用递减”规律——该规律是指一定时间内，在其他商品的消费数量保持不变的条件下，当一个人连续消费某种物品时，随着所消费的该物品的数量增加，其总效用虽然相应增加，但每多消费一个单位的该物品，其所带来的效用的增加量却有递减的趋势。

放在婚姻的场景里，此概念同样适用：两人在一起时间久了，对方的一个吻变得稀松平常，你也不会再为此脸红心跳，在生活里也不会再为约会穿什么衣服而纠结一个小时。这就是为什么很多人对“人生若只如初见”的美好无比眷恋，只因当时的边际效用的确要比多年以后来得更高；当爱情的激情退却，逐渐演绎为亲情后，一部分夫妻间的感情，就会如电影《一声叹息》里男主人公的大实话：“就像左手摸右手没了感觉。”

一旦发展到这一阶段，恐怕双方之一的几率就会大大增加了，这也与接下来我们要讨论的问题有关。

先来讲一个故事。

多年以前，美国第30任总统约翰·卡尔文·柯立芝和夫人到一家养鸡场参观，看到养鸡场员工一片繁忙，柯立芝夫人有感而发地向农场主询问，如何用如此少数量的公鸡生产出这么多能孵育的鸡蛋？农场主自豪地解释道，他饲养的公鸡每天要对母鸡尽多次义务。柯立芝夫人便让农场主将此事告知总统先生。

当柯立芝总统听到这一事实，立即问道：“每次公鸡都是为同一只母鸡服务吗？” “不！”农场主回答道，“有许多只不同的母鸡。”

这一趣事，被后人总结为“柯立芝效应”，即如果引入可受孕的新的伙伴，雄性和雌性动物都会表现出持续、高亢的相关行为。在后人的研究测试中，几乎每一种哺乳类物种都有相似的表现。

柯立芝效应，正是许多行为的内在驱动力，而这也常常建立在婚姻边际效用递减到一定程度的基础之上。

最著名的案例，莫过于美国前总统克林顿与白宫实习生莱温斯基的“拉链门”事件。诚然，论地位论才华论气质论魅力，莱温斯基或许都无法与克林顿的夫人希拉里相提并论，然而就因为在一次白宫员工派对上不经意的一瞥，前者同总统先生开始偷偷地搞起了办公室恋情，以至于东窗事发后，克林顿遭遇了政治生涯的至暗时刻，众议院对其通过了两项弹劾条款。若非“识大体、顾大局”的希拉里出面力挺丈夫，克林顿恐怕难逃一劫。

如此看来，爱情与婚姻场景下的效用，并不是单纯指代外貌上的性感漂亮与英俊潇洒，这是一个包括生理、默契、内涵、修养、志趣、欣赏、关爱甚至利益等诸多方面的“情感束”，很难具体衡量究竟哪一方给自己带来的边际效用更大。就像克林顿在被莱温斯基的年轻性感所吸引时，也还跟希拉里维系着夫妻关系——其中有相当一部分因素在于政治利益上的互惠共赢。

当然，是有机会成本的。机会成本是指为了得到某种东西所要放弃另一些东西的最大价值。站在普通家庭的立场，的机会成本一般包括家庭财产、孩子抚养权、夫妻情感、社会名声等；而夫妻双方共同财产越多越复杂，夫妻感情越和谐，社会声誉越响亮，越重视孩子感情，的机会成本越大。

至于明星与公众人物，其成本自然要大幅度高于普通人，就像克林顿的机会成本不仅包括他的妻子孩子，还有他的总统宝座乃至整个政治生涯。

不难发现，较高的机会成本，往往可以抵御发生的可能，这也在很大程度上维系了婚姻家庭的完整与和谐。有些人即便经历了，却也不会选择离婚，只因离婚的成本更高，这大多体现在一些“政治婚姻”之中。例如电视剧《人民的名义》中的高育良书记，在年轻漂亮的高小凤之时，依然出于政治前途的考虑，而维持着和吴老师的夫妻名分。

可是，如果第三者带来的边际效用大于其的机会成本，那么事情发生的概率就会大大提升——尤其是当夫妻中的一方还以“给予机会”的态度来表明对另一方行为的包容时，无异于是将对方的机会成本降至几乎为零，此时但凡出现有诱惑力的第三者，都会导致行为的发生。“璐出贾笑”的世纪大瓜，佐证了这一点。

如果只用边际效用递减规律、柯立芝效应与机会成本来解读爱情与婚姻，很可能会得出“一切行为都是合情合理”之类的结论，其影响必然是贻害无穷。

归根结底，我们需要的是美满的爱情和婚姻，而这也是每个人所憧憬和追求的幸福生活中，极为重要的组成部分之一。

那么，我们究竟要怎样才能收获美满的爱情和婚姻呢？

在很多人看来，门当户对是先决条件，此言有一定道理，我们不妨来看一个案例：

单身男士小王婚前生活质量为X，单身女士小张婚前生活质量为Y，两人结婚后，婚姻带给二人的共同所得为一个常量M，由此他们共同生活并拥有双方的资源，婚后的每人所得分别是（X+Y+M）/2。

假设男女双方符合门当户对的条件，那么X=Y；婚后，二人的生活质量都为（X+Y+M）/2。此时，只需M＞0，双方状况便都会变得更好。相反，如果两人差距较大（比如X=2，Y=6），那么二人结合后，二人的生活质量均为（8+M）/2，倘若M＜4，那么女方的婚后生活质量便不如婚前，她很容易会对自己的婚姻产生不满情绪。

从该案例中，我们或许能看到些许贾李二人的影子。不过必须指出的是，当今社会的“门当户对”，其涵盖范畴绝不仅限于家庭背景、社会地位、财富状况等，精神和思想层面的势均力敌同样重要。

婚姻经济学认为，上帝从生理上安排了男女之间的需求；男人是女人最大宗的消费品和客户，同时，女人也是男人最大宗的消费品和客户。按此逻辑，倘若物质和精神双双达到门当户对，那么男女双方一定是最为合适的“客户”。

然而在现实生活中，这样的理想搭配实在是可遇而不可求，同不完全“门当户对”的那个人共度一生永远会是大概率事件。

所以，最好的方式就是夫妻二人共同经营好婚姻，不断地进行“帕累托改善”，让双方一同变得更好，而主要原则有二：一是提高爱情边际效用，二是增加的机会成本。

先说前者。

虽然在婚姻中，边际效用递减规律的负面影响不可避免，但很多人都容易忽视的一点是，这一规律隐含着“其他条件不变”的前提。换句话说，倘若其他条件变了，那么边际效用递减规律也就不复存在。

在日常消费中，“其他条件”一般指商品生产技术，类比可知，在婚姻生活中，“其他条件”指经营感情的本领。一旦这项本领能持续进步，夫妻之间的边际效用递减曲线会上移，生成更高效用的递减曲线；只要持续不断地创新技术水平，边际效用不但不会递减，还会持续增加，形成规模递增效用。

具体应如何经营，见仁见智，每个人方法不同，不做具体评论。

再说后者。

前文说到过，任何人的行为都是有机会成本的，如果这一机会成本足够大，反倒会倒逼双方经营好这份情感和家庭，从而实现婚姻的帕累托改进。

关于如何提高的成本，不少女士可能更有话说：她们常常要求房产证上加上自己的名字，管控先生的工资卡，从而获得更多的婚姻安全感。然而客观地讲，这些举动虽然能抬高丈夫的机会成本，但也在无形中降低了妻子的机会成本，非但体现出双方婚姻地位的不对等，还不是双方共同经营的结果，称不上是理想的帕累托改进。

按此逻辑，夫妻共同为经营家庭做更多的投入，或许是不错的方式。比如，为儿女教育投入越多，为对方父母投入越多，的机会成本越大；当一个人为这段婚姻及这个家庭付出了半生心血和大部分金钱时，的机会成本非常高，无形中对行为有抑制作用。同时，越是保护伦理正当性的法律，越有利于加大成本，这便可以助力抑制情感不端行为。

不过说到底，感情本身才是根治一切顽疾的良方。就像梁实秋先生所说的：“以爱情为基础的婚姻，乃是人间无可比拟的幸福”。

祝愿每个姑娘都能嫁给美好的爱情，企盼每个小伙都能收获幸福的婚姻。

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院消费金融研究中心主任助理付一夫

从未逾期却被拒贷！原来是这些情形不招银行待见

最近有朋友申请贷款被拒了，找我咨询。

他感到非常困惑，自己的工作和收入相对稳定，平时也按时还信用卡，不存在信用问题，但还是被银行拒贷了，而且未给任何理由。咨询银行的工作人员，得到的答复非常官方：“您未达到我行该产品的授信要求”。

相信这也是许多被拒贷的朋友经常遇到的情况。当你把贷款申请提交给银行后，到底发生了什么?

在收到客户提交的贷款申请之后，银行会做哪些事呢？请看下图详解：

1、反欺诈检查。用户的贷款申请会进入一个反欺诈系统，进行反欺诈检查。这个系统，并不审查具体的贷款需求，而是对客户提交信息的真实性进行确认。主要包括：

（1）连接各个外部系统，对客户信息进行核实。常见的信息数据源如下表：

（2）与内部的黑名单匹配，排除信用存在风险的高危人群。

（3）通过一系列的反欺诈规则集，识别和排除有欺诈嫌疑的高危人群。一个常见的反欺诈规则是，借款人所填写的近亲属或者联系人在欺诈黑名单中，那么有理由怀疑借款人本身也有很大欺诈嫌疑。

在反欺诈检查中，一旦发现异常，系统将直接拒贷。若未发现异常，才可能进入下一歩的授信审批环节。

2、授信审批。该环节会根据一定的授信规则，对借款人的资料进行评估，并反馈给客户一个授信额度。在实务中，每一个具体的贷款产品，在目标客群、评估模型、定价标准方面都存在着差异，因此，最终反馈给客户的授信额度也不尽相同。可能在这个产品中，借款人可以拿到一个不错的额度，到另一个产品中，借款人可能被拒贷。

那么为什么银行不愿意告知拒贷理由呢？

原因很简单——为了保证风控规则和模型的有效性。

在实务中，这些风控规则和模型都是银行的核心机密，一旦被破解，任何人都可以尝试利用规则，轻松贷到款。从银行的角度，如同出门不上锁一样，结果是灾难性的。

为此，银行在风控体系方面，往往采取黑盒运作——即具体的风控规则，以及真实的拒贷原因，仅限于少数风控专业人员知晓。信息不透明，使得风控系统更难被分析和攻破。所以，当银行的客服人员给出模棱两可的回答时，还真的不能怪他们，因为他们确实不清楚。

虽然银行不愿意披露拒贷理由，相信很多人还是会奇怪，平时也没什么贷款不良记录，为什么会遭遇拒贷呢？

原因不外乎以下5个：

1、征信瑕疵。征信问题是多数人被拒贷最常见的原因。除了那些恶意借款不还的人，更多人可能仅仅是忘记还款、或者还款不及时（如信用卡还款，未到达当期的最低还款额）。这些行为看似非恶意，情节轻微，但是根据《征信业管理条例》，这些征信瑕疵的记录将被保存在人民银行的征信数据库中长达５年之久，进而对客户的借款申请造成影响。至于征信瑕疵的影响大小，跟所申请产品的风控政策相关。例如，某些风控政策较松的产品，是可以接受一定的征信记录瑕疵的，当然，天下没有免费的午餐，这些产品往往要收取更高的费率。

2、负债过重。负债过重是很多人被拒贷的第二常见原因。在实务中，金融机构会对借款申请人当前的负债与收入水平进行评估，如果认为申请人负债水平已经过高，被拒贷的概率也进一步增大。如某人每月税后到手的收入为2万元，理想情况下，银行允许他每个月最多还款1万元（另外1万元用以维持生活，或应对不时之需），假设此时，银行发现他名下已经有一个每月1万元的房贷按揭，那么他想再获得新贷款的可能性不大。高负债对于借款人的生活质量和抗风险能力都有较大的影响，哪家银行都不希望自己发放的贷款成为压垮骆驼的最后一根稻草，因为骆驼倒了，钱也还不上了。

3、客群不匹配。客群不匹配也是贷款申请被拒的常见原因之一。每一款贷款产品都有明确的目标客户。不同客户的审批逻辑完全是不一样的，如国企员工每月授薪，受到经济影响不大，而小企业主看似每月也有不错的收入流水，但是受经济的影响要大得多。所以，在实务中，每一款产品仅针对特定对象进行审批和通过，非目标客户的申请基本上没有成功的可能性。建议大家在申请贷款前，认真阅读宣传材料或者向银行工作人员咨询，选择适合自己的产品进行申请。

4、特殊职业。特殊职业是一个非常隐蔽的拒贷理由。矿工、海员、战地记者等高危险、高流动性人员，在贷款申请时难免会比较困难。所谓“非常隐蔽”，是指每一个银行都不会在宣传材料中提到这个情况，但是高危险、高流动性的职业特点，会让大部分银行望而却步。

5、银行放贷政策缩紧。在真实环境中，许多人无论是在征信、负债、客群匹配还是职业方面都没问题，然而贷款申请仍然被拒了。其实这里还有一个原因：银行放贷政策缩紧。比如，银行发现宏观经济资金面偏紧，或者前期贷款的质量不行，坏账率过高。在这种情况下，银行会主动地踩刹车，收紧放贷，借款人也就面临着拒贷的风险。这种情况下，与借款人资质无关，只是因为银行的政策变了。

以上介绍了常见的拒贷理由，那么在实际操作中，借款人可以通过哪些措施来提升自己的贷款通过率呢？请往下看：

1、信用管理。管理好自己的信用是提升贷款通过率最有效的办法。一方面，对于待还的分期借款，建议设置还款提醒，及时还款，如果方便的话，还可以将银行卡和需要还款的信用卡进行绑定，到期自动扣款；另一方面，当发现自己的征信信息存在错误或遗漏时，建议利用央行完备的征信申诉渠道，向相关的征信机构提出异议，维护好自身的合法权益。

2、 负债管理。做好负债管理也是提升贷款通过率，保障生活质量的必要途径。首先，在借贷总量方面，建议量力而为，留有余量，具体来说就是将每月月供还款金额控制在税后收入的 50%以内，剩下的另一半收入可以用来应对不时之需，保障生活质量。其次，在期限方面，建议先选择长期贷款，待日后经济宽裕了也可以考虑提前还款（提前还款可能存在一定手续费）。最后，务必找正规的金融机构贷款，对贷款的额度、利率、期限、权利和义务有充分的了解，避免陷入“套路贷”的陷阱。

3、选择合适的产品。在信用没问题的前提下，选择相匹配的贷款产品是提高贷款通过率的重要保障。其实，选贷款产品，就跟选衣服是一样的，唯有匹配合身才能将产品的效用发挥到最大。所以，在贷款前，建议通过各种渠道（互联网／线下网点咨询）了解各类贷款产品的信息，货比三家。很多人买衣服的时候，又是淘宝，又是实体店，精挑细选，也不过为了一件几百上千的衣服。而对于动则上万，甚至上百万的贷款决策却没有那么上心，这肯定是不合适的。

4、如实用款。在大部分的贷款产品中，对于贷款用途是有要求的。如消费贷只能进行消费，不能进行买房或者投资股市。现实中，有人会耍小聪明，如以消费贷名义借款，去缴房贷首付，或者投入股市博取更大收益。似乎只要贷款到手了，想干什么银行是无法控制的。其实不然，要知道资金在银行账户间流动，对于监管机构是透明的。无论是消费、买房还是买股票，监管要查起来，可以看得一清二楚。据统计，2019年年初至今，银保监系统共公示30多张针对消费贷业务违规的罚单，其中有近20起罚单是因为消费贷资金违规流向房地产市场，罚单金额总数超过千万元。由此可以看出，贷款用途一直是监管部门的关注重点，一旦被查到，对于金融机构和个人的结果都是灾难性的。金融机构面临着罚款，而个人可能被记入征信，影响今后的贷款。

5、其他的一些加分项。实务中，还有一些加分项，在产品宣传的时候不会提到，但是对于提高审核通过率却起着积极作用。具体包括：

（1）有房/车，如果借款人有房或有车，意味着一定的经济实力和可供变现偿债的资产，更容易获得贷款；

（2）学历，据统计，学历高的借款人更容易获得贷款，因此多读书还是有用的；

（3）收入，收入高意味着更高的偿债能力，更容易获得贷款；

（4）工作，在收入相同的情况下，工作单位的性质对于贷款也会有影响，如相对中小企业，在大企业的员工的工作更加稳定，更加容易拿到贷款。

以上是贷款申请背后的那些事，希望对您申请贷款有所帮助，祝大家申请顺利！

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院高级研究员陈嘉宁

5G浪潮滚滚而来，美国究竟有多少边缘计算公司？

AI的飞速发展开启了各科技大国的人工智能“军备竞赛”，而这场竞赛的主战场一定是在边缘计算领域。

边缘计算并不是一个新的概念。从“云”开始走进大众视野，继而物联网使我们迈进了后云时代。AI技术的发展使得“云”逐渐向“边缘”过渡。边缘计算是技术发展的必然，它打破了传统云计算的边界，将计算分布到各个边缘设备上进行。

随着人工智能技术的兴起，以及5G技术的发展，边缘计算已经成为各国的研究热点，下图展示了各国在边缘计算产、学、研方面的投入比较。

作为边缘计算概念的最早提出国，美国在该领域的投入最多，中国次之。本文梳理了几家美国科技巨头企业在边缘计算领域的产品和成果，分为三个类别简单介绍。先让我们了解一下边缘计算与5G有什么关系以及边缘计算能做什么。

边缘计算的技术实施需要考虑三个问题：安全、速度和规模。

随着自动驾驶汽车、智能家居和许多其他高带宽应用需求的增加，无线传感器的数量将继续呈几何级数增长。企业级应用和消费级应用将需要更多的带宽，来连接更多的网络设备，还需要更高的安全性来保护和管理数据。而且物联网设备的爆炸式增长意味着彼此之间的设备数量要多得多，现有4G LTE网络标准的挑战之一是连接密度。

而安全、速度和规模正是5G无线网络标准的核心要求。4G网络每平方公里最多只能支持2000个活动设备，5G标准的设计目标是在每平方公里内支持多达10万个活动设备。

5G网络给边缘计算的应用提供高可靠性、低时延、高速率的传输条件，相当于为边缘计算架构的实施安装上了动力引擎。

搭上5G的顺风车，边缘计算的发展将为以下应用场景带来革命性的升级：

1、自动驾驶

自动驾驶汽车需要快速且持续不断传入并分析数据，必须在毫秒级时间内处理周围的环境信息，以便采取相应的行动。这种数据量和时间的限制使得数据分析的计算不能依靠云端的计算能力，只能在本地完成，这就对本地设备的计算能力提出更高的要求，下文将提到Google和NVIDIA等芯片厂商在边缘计算芯片领域的布局。

另外，边缘计算架构除了使自动驾驶车辆能够实时收集、处理数据来实现自动驾驶功能，还将实时共享车辆之间的数据，并且结合地理位置附近的边缘数据中心，将数据传输到城市网络中，向紧急响应服务和汽车制造商传递关键数据，以提升自动驾驶汽车的可靠性和安全性。

2、智慧城市

信息爆炸的时代，每个城市正迅速成为庞大的信息收集中心，传感器每天都在收集交通模式、公用事业使用和关键基础设施的数据，传统的云解决方案无法满足海量的计算需求。

一个城市就是一个生态系统，交通物流、能源化工、商业通信、水气电生活设施等子系统将借助基于5G的边缘计算实现信息打通。未来的城市通过这些万物互联实现信息共享和协同运作，在城市资源分配、公共事务协调、突发事件预警等方面实现智能决策。整个城市更像一个智能体，生活在其中的人将拥有更舒适的体验。

3、工业制造

通过将数据存储和计算集成到工业设备中，制造商可以收集数据，以便更好地进行预测性维护和提高能源效率，从而降低成本和能源消耗，同时保持更好的可靠性和生产正常运行时间。通过持续的数据收集和分析，智能制造技术也将帮助公司定制生产和运行。通过部署微型数据中心（比如Edge Micro），制造厂商可以通过边缘计算将生产设备、人和产品的数据进行实时采集和分析，推送到微型数据中心，再根据需要传输到云端。

边缘计算将为工业制造提升智能化水平提供性能监控的手段，为生产优化提供决策依据。比如，海上石油钻井平台可以利用边缘计算架构实时收集、监视和处理各种环境因素的数据，而不必依赖于远程数据中心基础设施。

4、金融领域

在智能手机成为我们每个人生活必需品的时代，银行机构正将边缘计算技术与智能手机应用程序结合起来，以更好地针对客户提供服务，甚至还可以借助边缘计算架构为自动取款机和自助服务台提供收集和处理数据的能力，使它们反应更快以提供更多人性化的服务功能。

对于对冲基金等交易型金融机构来说，交易算法计算上一毫秒的延迟可能意味着大量的资金损失。采用边缘计算架构将核心计算放在世界各地证券交易所附近的数据中心，让计算密集型的核心算法尽可能接近数据源，实时获取最准确和最新的信息。

5、健康医疗

通过边缘设备收集患者数据并将数据发送给医院，让医务人员实时获取到患者的健康数据，可以大大提高医护的效率。特别对于一些长期的或慢性的疾病，如糖尿病和心血管疾病，这样能减少患者频繁赶赴医院的麻烦，也可缓解医疗资源长期紧张的问题。

通过建立边缘计算数据中心，还可以将整个医疗过程数据记录下来，形成一个完整连续的医疗数据库，为医疗的诊断分析提供更全面的依据。可以预见，将来每个医院就是一个健康医疗数据中心，只要有足够安全的数据隐私监管和保护措施，边缘计算和智能医疗将为健康医疗领域带来变革。

6、增强现实

增强现实（AR：Augmented Reality）应该会是5G时代落地最快、商用最广的边缘计算技术。与虚拟现实不同，AR不是生成一个完全的虚拟世界，而是将数字元素覆盖在真实环境之上，通过眼镜和耳机等可穿戴的增强现实设备作为人机接口与人进行互动。因为是直接与人互动，必须做到零延迟，这就要求在设备端处理视觉数据，并实时整合预渲染的视觉元素。

如果没有边缘计算架构，这些可视化数据将需要返回到集中的云服务器，在云服务器中进行视觉处理和元素渲染处理，还要再将数据发回设备端，这不可避免地会产生网络延迟，这种延迟会让人感觉到眩晕。边缘计算技术加上5G网络让AR设备可以即时完成视觉处理和视觉合成，让用户在任何地方查看新的AR细节，而不会感受到延迟和眩晕。

游戏和娱乐会是增强现实设备常见的应用程序，但增强现实更有意义的应用应该是在医疗领域。增强现实可以帮助外科医生做手术，提供视觉辅助和更高的手术精度，提高手术的成功率。

下面分三个类别介绍美国边缘计算领域的公司：

一是核心计算类，边缘计算的核心在于边缘端的计算能力，该类公司主打产品是芯片和计算框架；

二是网络安全类，在这个类别中只介绍在云计算领域CDN的王者Akamai公司，主打边缘计算网络安全；

三是平台设备类，主要关注边缘计算平台框架以及与边缘计算相关的微型数据中心。

其实，类别之间并没有非常明确的界限，大的公司一般在硬件和软件均有布局。

1、核心计算类

（1）谷歌（Google）

主打产品：Edge TPU和Cloud IoTa Edge

Edge TPU是为边缘计算设计的芯片，用于在边缘设备上运行Tensorflow Lite机器学习模型。因为是为边缘设备提供的，特点是功耗小、体积小、性能也足够好。Edge TPU支持机器视觉、语音识别、机器人等多种智能应用，可以用在上面提到的几乎每个场景中。

Cloud IoT Edge有点类似下面要介绍的微软的Azure IoT Edge。Cloud IoT Edge软件将Google Cloud强大的数据处理和机器学习能力扩展到边缘设备端，是Google云服务在边缘设备的一种延伸。结合Edge TPU可以执行在Google Cloud中训练好的机器学习或深度学习模型。

（2）英伟达（NVIDIA）

主打产品：芯片处理器

在智能计算芯片领域，怎么能少得了英伟达。基于Jetson Nano处理器组装的轻型NVIDIA EGX平台可实现每秒5亿次并把功耗维持在几瓦特；搭载NVIDIA T4的EGX边缘服务器可以达到10万亿每秒的运算。芯片的低功耗对人工智能运算很重要，目前传统CPU在这类运算中能耗巨大，EGX目前是少数能够实现低功耗的计算平台。

Jetson Nano处理器在最近的一项针对机器学习的基准评测中战胜了Google的EdgeTPU和英特尔的边缘处理器，取得了机器学习计算性能上的领先地位。

2、网络安全类

（1）Akamai

主打产品：智能边缘平台（Intelligent Edge Platform）

Akamai是全球最大的CDN巨头，没有之一。Akamai在全球137个国家和地区拥有3900个数据中心，部署了240000台服务器，拥有全球最大的CDN平台。什么是CDN？CDN全称叫内容分发网络，通俗一点可以理解为互联网数据快递员，快递的快慢影响了个人的消费体验，而CDN就是解决数据内容分发的需求。平时用的抖音、快手、B站这些视频网站就非常依赖CDN技术服务。从下面这张图可以看出Akamai在CDN的领导地位。

Akamai的智能边缘平台（Intelligent Edge Platform）是一个防御盾牌，它可以将网站、用户、设备、数据中心和云纳入防御网络等。我们知道，随着数据科学技术的发展，网络攻击的手段也在升级，从DdoS攻击发展到撞库攻击、爬虫攻击，边缘设备与云计算设备一样面临着这些攻击的挑战，Akamai是这方面的安全专家，拥有全球90%以上的互联网用户，Intelligent Edge Platform是目前唯一全球性的、大规模分布的、智能的Edge平台，提供边缘计算的安全服务。

3、平台设备类

（1）微软（Microsoft）

主打产品：Azure IoT Edge

Azure IoT Edge是在 Azure IoT 中心上构建的完全托管的服务。可以通过AzureIoT Edge在标准容器中部署AI和第三方服务以及自定义的业务逻辑，进而在边缘设备上运行。Azure IoT Edge不是一个独立的服务，需结合Azure云服务使用，目的是帮助用户将原来运行在云端的分析模块和业务模块轻松的部署到边缘设备端，支持跨平台部署。

（2）亚马逊（Amazon）

主打产品：AWS Snowball Edge和AWS IoT Greengrass

AWS Snowball Edge是一种数据迁移和边缘计算设备。Snowball Edge支持特定的Amazon EC2实例类型以及AWS Lambda函数，因此客户可以在AWS中进行开发和测试，然后在偏远位置的设备上部署应用程序以收集、预处理和返回数据。常见使用案例包括数据迁移、数据传输、图像整理、IoT 传感器流捕获和机器学习。

AWS IoT Greengrass 是一个软件，它将AWS云功能扩展到本地设备。AWS IoT Greengrass 使本地设备可以更靠近信息源收集和分析数据，同时在本地网络上安全地相互通信。具体来说就是，使用 AWS IoT Greengrass 的开发人员可以在 AWS 云中编写无服务器代码（Lambda 函数，支持Python语言）。然后，他们就可以很方便地将此代码部署到设备以便本地执行应用程序。

（3）Clear Blade

主打产品：物联网平台（IoT Platform）和物联网边缘平台（IoT Edge Platform）

物联网平台（IoT Platform）可以让企业安全地实时运行和扩展物联网设备，这是唯一一个允许企业根据不同行业定制要求二次开发的物联网平台，部署在云端，支持多租户，每个租户可以创建多个系统，在每个系统中开发者可以根据业务需求，创建各种应用。

物联网边缘平台（IoT Edge Platform）则是部署在边缘计算设备端，上与物联网平台连接，下与物联网设备交互。Clear Blade支持可视化的配置界面，支持模块化的服务开发，让开发者很方便地创建边缘计算实例。下图是Clear Blade的平台架构图。

（4）Edge Micro

主打产品： 低延迟的边缘主机托管

数据密集型的边缘计算还需要一定规模的数据中心作为支撑，这样的数据中心需要满足边缘计算的低延迟的需求，微型边缘数据中心应运而生，特别在5G时代，随着边缘计算业务的发展，对于微型数据中心的需求将会大大增加。

Edge Micro就是提供这种微型数据中心的一家初创公司，这样的初创公司还有很多，这些公司主要在提供低延迟、低功耗、高可靠性、环境适应性、容灾备份等方面进行竞争。Edge Micro提供边缘主机托管的数据中心服务，将计算、存储和网络资源放在离终端用户更近的地方，以便更快地处理数据。这些微型数据中心一般会搭建在一个集装箱大小的模块中，便于模块化安装部署。

可以看到，科技巨头们在边缘计算领域的竞争非常激烈，实际上美国抢占边缘计算这片蓝海的公司特别多，虽然科技巨头们在技术领域具有领导地位，但是美国投入到边缘计算的初创公司和小公司占到了整个产业界近80%，非常具有活力，公司数量更是在全球遥遥领先。

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院金融AI研究员李加庆

矛盾的经济数据，纠结的增长真相

近日，10月的经济数据陆续披露。有的数据流露出经济转暖的迹象，有的数据透露出经济遇冷的信号，整体呈现出一种矛盾的状态。实际上，透过这些矛盾数据的表象，可以看到中国经济的实际运行情况。请看下文详细分解。

10月份已经披露的经济数据，整体表现出以下几个方面的矛盾。

1、官方制造业PMI指数和财新制造业PMI指数的矛盾。从7月开始，官方制造业PMI指数和财新制造业PMI指数的走势就开始出现背离，之后背离越来越严重，如图1。10月，官方制造业PMI指数停留在荣枯线以下，跌至49.3%；财新制造业PMI指数在荣枯线以上继续上行，达到51.7%。值得注意的是，这两个指数不仅在趋势上出现矛盾，还在表征的经济景气程度上出现矛盾。

2、PPI与CPI的矛盾。5月份以来，CPI-PPI剪刀差逐步扩大，如图2。10月，CPI同比增速达到3.8%的高位，而PPI同比增速达到-1.6%的低位。作为共同反映通胀的指标，CPI和PPI一般是同步波动的，这种矛盾的走势预示着经济的异常。

3、CPI与核心CPI的矛盾。10月，CPI同比增速达到3.8%，核心CPI同比增速仅有1.5%，与上个月持平，如图3。从过去10个月的历史趋势来看，CPI同比增速处在上行通道，而核心CPI同比增速处在下行通道。核心CPI是指剔除了食品和能源价格影响的CPI指数，剥离了气候和季节等因素的影响。一般而言，CPI同比增速和核心CPI同比增速是同步波动的，现在这两个指标呈现矛盾走势。

4、出口增速与汇率的矛盾。10月，出口金额当月同比增速有所回升，从9月份的-3.2%上升至-0.9%。然而，人民币却持续升值，11月初，美元兑人民币汇率升破7，如图4。根据经济学常识，出口回升应该伴随着汇率贬值，例如7月份，而10月份却出现了违反常识的现象。

5、MLF与OMO的矛盾。在10月经济数据披露的同期，人民银行的货币政策也流露出矛盾现象。11月5日，人民银行开展1年期4000亿元MLF操作，利率为3.25%，下降5bp，此举被视作放松资金面的行为。然而，从10月29日至11月12日，至少在这11个工作日内人民银行暂停公开市场操作（OMO），此举被视为收紧资金面的行为。人民银行为什么会同时开展两项看似自相矛盾的操作，引发市场讨论。

6、货币供给与社融规模的矛盾。10月，M2同比增速8.4%，与上个月持平，货币供给相对充裕；而社会融资规模只有6189亿元，不足上个月的一半（9月值为22725亿元），出现巨大缩水，如图5。由于9月是季末月，金融机构有冲规模的惯例，而10月则被国庆长假减少了工作日，因此9月的社会融资规模一般显著高于10月。可是，即使与去年同期比较（2018年10月M2同比增速8.0%，社融规模7374亿元），今年10月的货币供给与社融规模也显得矛盾突出。

10月份的经济数据是对实体经济的真实反映。透过这些数据，可以看到当前经济的实际运行情况。

1、经济下行压力较大，小企业的金融环境较好，PMI指数的矛盾是由于统计上的差异造成的。

2019年前三季度GDP同比增速回落至6%，对比十三五规划的进度，这个速度是有点低的。分析前三季度的工业增加值，它的同比增速整体呈现波动下行趋势，如图6。总的来看，经济下行压力依旧较大，官方制造业PMI指数相对更加客观。

那么，为什么财新制造业PMI指数会持续上行呢？

主要是由于统计上的差异造成的。官方制造业PMI指数涉及31个制造业行业大类，样本企业有3000家，覆盖全国，而且样本企业以大中型的央企和国企为主，小企业的比例较低。而财新制造业PMI指数的样本数相对较小，按照编制公司Markit的统计惯例，只有400家左右，主要覆盖东部沿海地区，而且样本以小企业居多，几乎都是民企。因此财新制造业PMI指数更加倾向于反映小企业的情况。

下面问题来了，小企业的发展情况怎么样呢？

还是比较好的。从2018年下半年以来，中央大力扶持小微企业和民营企业，普惠金融贷款急剧上升。截至2019年3季度，普惠金融贷款达到16.99万亿元，同比增速16.8%，如图7。在金融领域的强力支持下，小企业的发展情况相对乐观，因此财新制造业PMI指数不断上涨。

2、CPI增速上涨主要是由肉类（特别是猪肉）价格上涨引起，剔除肉类价格的影响后物价上涨压力并不大。

2019年，猪肉价格急剧上升，带动肉类价格整体上涨（如图8），这是造成CPI增速上行的最主要原因。核心CPI同比增速剔除了肉类价格的影响，它的波动情况与PPI同比增速的波动情况是基本同步的：2019年整体处在下行通道，如图2和图3。换言之，如果剔除肉类价格的影响，物价上涨的压力并不大；考虑到PPI同比负增长，物价甚至有通缩的压力。

3、出口和汇率受中美贸易谈判的影响较大。

过去，美国是中国的第一大出口对象。2019年，受中美贸易摩擦的影响，中国对美出口增速下降，“第一大出口对象”可能被欧盟代替。更进一步说，中美贸易谈判的进程会显著影响中国对美出口：当谈判取得积极进展、美国暂停加征关税时，出口增速有所回升；当谈判破裂、美国加征关税时，出口增速下降。

同样的逻辑也适用于人民币兑美元的汇率。中美贸易摩擦影响了国际投资者对中国经济的信心。因此，当谈判取得积极进展时，国际投资者对中国经济信心增强，人民币升值；当谈判破裂时，国际投资者对中国经济信心下降，人民币贬值。

10月，中美第十三轮贸易谈判取得积极进展，中美同意随协议进展分阶段取消加征关税。这一消息同时影响了出口和汇率：当月，出口增速上升，人民币升值。

4、市场利率处在较低水平，银行放贷意愿不强，央行货币政策谨慎。

从2018年到2019年3月，市场利率一直处在下行通道；2019年4月至8月，市场利率大幅回调后继续下行；8月至今，市场利率短期上行，如图9。目前，市场对于利率是否“见底”仍存在争论，但是普遍认为利率已经处在较低水平。

然而，较低的利率并没有刺激银行大量放贷。实际上，在经济下行的压力下，银行普遍“惜贷”。可以看到，在2019年货币宽松的大环境下，每月新增人民币贷款基本与2018年的水平保持相当（如图10），反映出银行的放贷意愿并不强。

另外，由于房地产和地方政府融资平台受到调控，委托贷款和信托贷款等“非标”也大量减少。2019年地方政府专项债额度用完后，2020年的额度迟迟没有下发。多种原因共同导致社融规模较低。

面对如此复杂的经济金融形势，人民银行的货币政策是比较谨慎的。一方面，面对经济下行的压力和“通缩”的论调，人民银行下调了MLF利率，希望引导银行降低贷款利率，刺激经济增长。另一方面，面对肉类价格上涨对人民生活造成的实际影响，人民银行又不能大量“放水”，因此连续十几天不进行OMO。这种谨慎的心态最终反映为比较矛盾的货币政策。

综合以上分析，对下一阶段经济做出如下展望。

1、经济下行趋势尚未终结。

目前仍然缺少拉动经济复苏的强劲动力，经济下行趋势尚未终结。尽管财新制造业PMI指数持续上行，预示着小企业增长情况较好，但是小企业拉动经济增长的传导链条太长、力量太分散，短期内很难形成合力。预计小企业会成为稳定经济的重要基础，但是很难成为推动经济全面复苏的力量。

2、基建投资和地方政府专项债可能即将增加。

考虑到“十三五”规划的增长目标，下一阶段稳增长压力巨大。从经济结构来看，基建投资仍有增长空间。从经济现实出发，基建投资也是拉动经济增长的有效力量。预计下一阶段基建投资的战略作用会进一步强化。为了提供资金支持，预计2020年地方政府专项债的额度会很快下发。

3、猪肉价格可能继续上涨，CPI增速继续上行。

根据“猪周期”，生猪存栏量回升之后大概半年的时间猪肉价格开始回落。目前生猪存栏量尚未企稳，猪肉供给仍然紧张，如图11。尽管目前加大了对猪肉的进口，但是对总量的缓解比较有限。同时，春节即将到来，将进一步推高物价。总的来看，猪肉价格可能继续上涨，CPI增速应该会继续上行。初步预计2020年下半年CPI增速回落。

4、短期内市场利率可能会波动，TMLF值得期待，长期看市场利率上行的概率增加。

由于当前经济下行压力加大，预计人民银行在短期内不会收紧货币政策。TMLF在11月“缺席”，但是考虑到年末因素，12月TMLF很可能续作。总的来看，短期内市场利率仍将保持波动。

然而，长期来看，由于CPI增长态势迅猛，人民银行收紧货币政策、引导利率上行的概率大大增加。预计在经济企稳一段时间之后，货币政策可能收紧。

5、中美贸易谈判可能进一步释放利好。

当前，中美双方都有改善贸易关系的主观欲望。从中国方面，在经济下行压力加大的环境下，改善中美贸易关系可以促进出口和进口，有助于经济增长。从美国方面，大选临近，而美国经济依然面临下行压力，改善中美贸易关系有助于增加特朗普的政绩。因此，预计中美贸易谈判可能进一步释放利好。

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本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院特约研究员高绪阳，首图来自壹图网。

雄安要搞监管沙盒，需补哪些课？

近日，河北雄安新区管委会改革发展局副局长朱忠文公开表示，河北自贸区雄安片区内将建设“金融岛”，探索金融监管“沙盒机制”。

其实，对于监管沙盒，近期已多有传闻。过去几年，互联网金融创新带来的效率提升为人称道，创新背后的风险隐患也让人心惊。集中治理之后，行业乱象渐息，创新发展重新提上日程，在创新发展中如何规避风险也被提上日程。于是，人们开始重提“监管沙盒”，寄希望于这一“舶来品”能平衡效率与风险的难题。

本文中，我们就来谈谈监管沙盒。面对“to be or not to be”的经典难题，监管沙盒真有神奇效果么？

监管沙盒（Regulatory Sandbox），是个舶来词，从字面上看，指在可控环境内实施监管，让新产品/模式在真实市场环境中迭代验证，去伪存真；让用户在受保护的前提下接触新产品，享受新模式的效率而不被风险所伤（事前约定风险补偿机制）。

监管沙盒由英国FCA（Financial Conduct Authority，金融行为监管局）首创实践，很快在国际上风行，被视作金融科技监管模式的创新。考虑到FCA以保护消费者权益为首要职责（Weaim to make financial markets work well so that consumers get a fair deal.），FCA版的监管沙盒与其说为了更好地发展金融科技，不如说更好地保护金融消费者权益——既要让消费者享受创新带来的效率提升，又要尽可能规避创新的潜在风险。

1、由来

监管沙盒的前身是FCA实行的“创新中心”实验（Innovation Hub），2015年FCA在《Regulatory sandbox》报告中提出了沙盒监管设想，并于次年接受企业申请，将监盒沙箱正式落地。

在2016-2017年进行的前两期沙盒测试中，FCA共计收到146份申请，50家企业获准通过，41家入盒测试（9家因各种原因未能满足测试条件，如没有愿意配合的客户等），八成以上为初创企业。

从结果上看，监管沙盒有以下优点：

（1）减少将创新理念推向市场所需时间和潜在成本；

（2）减少监管不确定性，提高创业者对风险资本的吸引力；

（3）助力更多新产品走入市场，提高市场竞争度；

（4）FCA提前介入，在新产品和服务中建立适当的消费者保护保障措施。

据FCA事后盘点，三分之一的企业测试后，对其业务模式做了大幅调整，以更好地适应合规与市场要求。

2、流程

一个完整的沙盒测试，共计七个步骤：

（1）企业申请进行沙盒测试：企业向FCA提出申请，包括拟测试的新产品/服务及所需满足的基本要求。

（2）FCA批复：审核企业申请，为符合要求的项目指定监管联络人。

（3）定制测试方案：FCA与企业一对一确定测试方案，包括测试业务、测试参数、结果度量、报告要求及保障措施等。

（4）测试许可：FCA允许企业进行测试。

（5）测试与监控：企业按照步骤三的约定开始测试，FCA实时监控。

（6）企业向FCA提交最终报告：测试结束后，企业撰写报告交由FCA审查。

（7）企业决定是否将产品推向市场：报告经FCA审查通过后，由企业决定是否将新产品推向市场。

3、重点注意事项

（1）仅限新产品/服务：监管沙盒的简易程序仅对新产品/服务开放，传统模式下的产品和服务仍需遵循现有监管规定，所以，理论上，想借助监管沙盒进行监管套利是行不通的。

（2）消费者保护：测试企业需提前制定退出计划，确保可随时退出测试，并最小化对消费者的影响。同时，测试企业要向用户告知新产品/服务的潜在风险，取得用户明确授权，一旦发生风险，要有能力做出补偿。

（3）无强制行动函：FCA会向测试企业出具“无强制行动函”，只要企业遵循事先约定，FCA向企业保证不会秋后算账。

只看上面这些，难免对监管沙盒抱有幻想，最常见的便是：在监管沙盒里，只要不违法犯罪，什么都可以实验，创新者可自由驰骋。

这当然是个美丽的误解。

一定不要忘记FCA以保护金融消费者权益为核心职责，即便在监管沙盒里，依旧有很多条条框框。就FCA版监管沙盒来讲，保护消费者权益绰绰有余，促进金融科技创新仍力有不逮，还有不少局限性，至少有以下四点：

一是业务类型受限，并非什么业务都能试点。监管沙盒由FCA发起，只能覆盖FCA负责监管的业务类型，不超过《英国金融服务与市场法》（Financial Services and Markets Act，FSMA）的管辖范围。如支付服务和电子货币，分别受《支付服务条例》和《电子货币条例》管辖，在FSMA之外，就无法纳入监管沙盒。

此外，在英国脱欧之前，一些金融业务涉及到欧盟层面立法，纳入监管沙盒试点也会存在诸多限制。除了支付服务和电子货币，信贷机构、保险及再保险公司、保险中介、资产管理公司、经纪机构等业务类型，都面临这类问题。

二是沙盒试点也有条条框框。监管沙盒执行简易审批程序，但并非没有准入要求。在职权范围内，FCA会做一些针对性调整和放松，但与反洗钱、消费者保护相关的基础性要求仍是必须的。如要求企业提前制定退出计划，退出计划的核心是善后，善后是以一定的资金实力为前提的，否则会被视作无法充分保障消费者权益而被拒绝。

同时，FCA也坦承，FCA的授权不能突破欧盟层面的立法限制，这会限制监管沙盒的灵活性。

三是有限试点，业务规模上不去。监管沙盒本质上是一种小范围的业务试点，业务规模有限。问题是，小规模测不出大问题，很多风险点需要足够规模才能暴露；依托于一定规模之上，新模式、新技术才能发挥其降本增效作用，小规模试点则让这种规模优势无从施展。

受限于规模，监管沙盒里的科技创新试点只是有限试点，局限于表面，要探究深层次问题，仍不得不回归现实环境。

此外，企业需自己带着市场和用户来做实验，很多初创企业恰恰因为找不到愿意配合的用户（尤其是B端机构用户），即便通过FCA审批，依旧无法在沙盒中试点。

四是新模式匹配旧监管，创新潜力天然受限。按照FCA的说法，沙盒试点可以帮助监管机构发现过时的、阻碍创新的规定，理论上没错，但真正发挥作用也难。

一则很多有悖现有规则的创新项目，在沙盒申请阶段就被否定了；二则沙盒试点，本质上仍是新模式套用现有监管规则，必然有不合适之处，创新潜力未必能得到充分发挥。

不妨用事实说话。在沙盒监管的加持下，英国金融科技产业虽然没有P2P跑路潮、数据滥用、超利贷和暴力催收等乱象，但论创新活力、科技渗透及对传统金融体系的冲击效果，比中国还差得远。

万事有利有弊，监盒沙箱在防风险上效果显著，在释放创新潜力上就会存在缺陷。甘蔗没有两头甜，亘古不变的道理。

再来看看国内。从改革开放一路走来，我们习惯了“摸着石头过河”，先干再说，效果好，推广，效果不好，自行堙灭。这种模式不预设门槛，不过多干预，比FCA的监管沙盒更有效率。

不过，金融领域容不得“万类霜天竞自由”的放任式创新，那样必然出问题，表现在三个方面：

一则产品是虚拟的、数字的，容易扩散。往往还没等到风险暴露，规模已经很大，难以做到可控试点。

二则风险隐蔽性强。理财类业务，若资金池旁氏运作，拆东墙补西墙，运转几年都不会出问题；贷款类业务，只要允许借新还旧滚，借款人再差都是零不良，都是假象。

三则与钱打交道，容易引发道德风险。很多本性纯良的创业者，也终究抵不过金钱的“诱惑”；更不用说还有各色人等假借金融的名义蓄意行骗。

2016年之前，互联网金融自由生长，也的确出了很多问题。放任不管容易出问题，类似消费金融公司、民营银行、个人征信那样的牌照试点，门槛又太高，所以，金融科技需要更轻便的监管沙盒。

但FCA的沙盒也有种种局限性，我们需要探索自己的监管沙盒。在此之前，需厘清几个问题。

1、审视金融的边界

随着金融与场景融合，场景方越来越多地嵌入金融流程之中，很多时候，场景方的商业行为与金融机构的金融服务重叠交错，边界越来越模糊。

把场景方的所有行为都纳入金融监管并不现实，所以需要重新审视金融的边界。边界清晰后，才能确定哪些行为需要纳入监管沙盒，哪些行为可完全交给市场。

最典型的如导流，于场景方是流量变现，于金融机构则是获客营销，算不算金融行为？再往细了说，导流过程中的精准营销必然要求用户初筛，对于贷款产品，这种初筛是否应算作前置的授信审批？要不要管？又该如何管？

2、谁来实施沙盒监管？

在我国现阶段牌照监管的框架下，监管机构各管一摊，但科技之于金融，是一对多的关系，即一种科技创新可同时应用于多种牌照业务，这种情况下，该由谁来实施沙盒监管呢？即便指定牵头方，协调沟通成本是少不了的，又如何能确保沙盒足够轻便、高效、低门槛呢？

3、确定沙盒监管的核心原则

“既要，又要，还要”是不切实际的。既然是创新，就存在效率与风险的跷跷板，沙盒环境中也是如此，只有明确核心原则，才能有效取舍。

FCA的核心原则是金融消费者权益保护。在2016年监管沙盒落地前，关于效率与风险的平衡，FCA曾设想了四种准入模式，第四种要求最高，即“只要企业承诺向客户赔偿任何损失（包括投资损失），并可以证明他们有足够的资源（资金）来做到这一点，那么就可以加入沙盒”。后来觉得对初创企业门槛太高，才选了其他折中方案。

问题是，就国内而言，我们实施监管沙盒的核心原则是什么？如果也是金融消费者保护，那是否只要企业承诺赔付用户任何损失，就可以进行自由创新呢？如果不是金融消费者保护，又该是什么呢？

随着金融领域风险整治逐见成效，全面从严这种“非常态”必然要回归“常态”。当前，民营银行、消费金融公司以及法人直销银行牌照都有了开闸迹象，监管层也在多个场合释放探索“监管沙盒”的信号。

中国版监管沙盒将如何展开，目前还看不到答案。但有一点是明确的，寄希望于通过一个制度设计来解决创新风险与效率的平衡，是不现实的。无论如何设计，中国版监管沙盒也必然有其自身的局限性，但问题不在这里，问题是我们要尽快迈出这一步，干中学，边实践，边优化。

过去几年里，企业常说“拥抱监管不等于等待监管”，科技创新拽着监管走；但未来几年，或许只有“等待监管才算拥抱监管”，在这种情况下，需要监管推着科技创新往前走。

此时，监管创新的下限，可能决定着行业创新的上限。监管创新，刻不容缓。

本期福利：近日，苏宁金融研究院发布了《互联网金融三季度报告暨银行金融科技子公司专题报告》《90后人群消费趋势研究报告》，读者可在“苏宁财富资讯”后台回复“2019互联网金融三季报”、“90后消费报告”，获得网盘链接和提取码~

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院院长助理薛洪言

后人口红利时期，中国靠什么支撑经济增长？

三季度，中国GDP增速创了新低。9月工业企业利润下降5.3%，这是2015年供给侧改革去产能以来的新低。要达到全面建成小康社会的目标（2020年实际GDP比2010年翻一番），要求明年的GDP增速达到约6.1%。当前看来，要达成目标，还有很多工作要做。

近几年来中国经济下行，有周期性波动因素，更多的是增速的趋势性下滑。这种下滑的趋势中，非常重要的因素是人口红利的“消失”。

 一

人口红利

人口红利，是指在人口结构由“高出生率、高死亡率、低自然增长率”模式，向“低出生率、低死亡率、低自然增长率”的模式转变的过程中，形成了劳动年龄人口占总人口比重较大、抚养率比较低的状况。简而言之，就是经济中的大多数人在产出，为经济做出直接贡献。

世界银行将全球主要国家分为人口红利“早期”、“后期”、“前期”和“后红利时期”四类，处于人口红利时期的国家拥有着明显更高的经济增长率。

人口红利之所以重要，是因为经济的长期增长中，劳动占据重要地位。

经济的长期增长，主要由劳动、资本和技术决定，其中劳动是关键变量。根据经济学家Edward Denison的研究，美国1929-1982年间经济年均增长2.92%，其中1.34%来自劳动力贡献，0.56%来自资本，1.02%来自生产率提高。而生产率，也有很大一部分依靠劳动力的“高级形式”——人力资本，通过技术创新和制度革新来实现。

从下图来看，一国的产出Y由技术A、资本K和劳动L共同决定。L的增加将直接导致Y的增加，同时通过增加A和K而间接导致Y的增加。这种现象就是人口红利的一个重要方面，即劳动力增加导致产出增加。

另一方面，人口红利还包括了合理的人口结构带来的高储蓄、高投资。宏观经济学早已证明，一定水平的储蓄率是经济持续增长的重要因素。

具体而言，劳动力年龄人口比例大，儿童和老人数量少，换句话说就是生产性人口较多，经济活力强。同时由于人口在劳动年龄段产生积蓄的可能性最大，会带来更多的储蓄。更多的储蓄意味着更多的资本。每个劳动者资本占有量提高，可提高劳动生产率。更为重要的是，劳动力数量大，劳动力市场充分竞争，降低了企业的劳动力成本，企业有更多的空间进行投资和资本积累，储蓄率也会提升，经济高增长。从世界经验来看，主要国家的经济增长与其储蓄率有着一定的正向关系（参见下图）。

不过需要注意的是，人口年龄结构的变化不可逆转和重复，因而人口红利也有“时间窗口”，并不存在源源不断的人口红利。就此而言，中国的人口红利时间窗口正在逐渐缩小。

2014年，中国15-64岁劳动力人口出现了历史上第一次减少，当年减少了345万。2012年以来，中国劳动力人口累计减少了2600多万（参见下图）。

此外，“全面二孩”政策带来的第三代“婴儿潮”正在消退：据中泰证券预测，2019年新出生人口降至1400万，5年内大概率会跌破1300万，很快会回归到1100万的低位。

同时，中国人口的预期寿命从80年代初的68岁已经提高到了78岁。据中泰证券预测，中国将在2021年进入深度老龄化，2031年进入超老龄化社会，总抚养比将从当前的0.41上升到2030年的0.51、2040年的0.68和2050年接近0.8，这意味着到2050年，平均一位劳动力需要抚养0.8个老人或小孩。2050年，中国老龄化程度或将赶上日本。

因此，不论是看劳动力绝对规模，还是看人口结构，中国的人口红利都在逐渐缩小。2010年的经济增速趋势性下行便与此紧密相关。

可以预见的是，随着劳动力人口减少和人口老龄化，中国经济的增长速度还会趋势性放缓，但我们无需悲观。

首先，好消息来自决策层。现在看来，决策层接受了中国经济增长放缓的“新常态”规律，不再像以往那样依靠房地产市场和放水刺激来短期提振经济，而是更大程度地扩大开放，并积极调整经济结构，支持创新和小微企业发展。“房住不炒”、“不搞大水漫灌”等人们耳熟能详的发展政策日渐深入人心。

其次，尽管在短期内无法逆转劳动力减少和老龄化，但中国劳动力的质量在稳步提升，一个重要的表现是中国的权威科研论文发表数量在快速增加。根据科学权威杂志Nature在2017年的评测，中国科研论文数量加权评分居全球第二，仅落后于美国。而衡量科研能力的另一个重要指标——论文引用率也反映了2017年我国的国际论文引用率较2016年增加29.9%，排名跃居世界第二位。这些现象至少说明了中国科研人员数量规模的持续增加。由此看来，近几年形成的中国“工程师红利”有望进一步升级为“科学家红利”。

最后，中国劳动力正在空间结构上进行着“可持续”调整，未来的调整空间尤为巨大。1978年至今，中国的经济增长几乎从一开始便伴随着人口的流动：从农村到乡镇、从县城到都市、从中西部到东部，从二三线到一二线。可以说，中国自1990年以来GDP翻了12倍，在人口因素中，劳动力的逐步自由流动是除人口红利以外的最重要因素。

人口的自由流动释放了农村大量的剩余劳动力，1990年至今，中国非农业产业人口增加了近2.7亿人，其中相当一部分是农业人口转移到城市，他们为城市的工业和服务业发展提供了较低成本的劳动要素。同时，劳动力的自由流动也极大地纠正了人力资源的激励机制，劳动力潜力被深度挖掘。在此背景下，中国的城市进程也在稳步推进（参见下图）。

然而，中国劳动力的自由流动，还有巨大的空间。

中国的城市化率依然低于美日韩20多个百分点。假定中国总人口不变，若达到美日韩的城市化水平，中国城市的人口将增加约2.8亿人，这其中绝大多数都是农村转移到城市的劳动力。这些劳动力将使得中国人口的“利用率”提高。换句话说，长期经济生产函数中的有效的劳动力变量将变大。人口红利“危机”也将得到很大缓解。

有人可能会说，农村损失了这么多劳动力，中国农业发展怎么办？

我们来看看美国的情况。20世纪70年代以来，美国农业就业人口呈现明显减少趋势，但农业增加值却持续增加（参见下图）。这背后是其农业劳动生产率的大幅提升，而劳动生产率提高的背后，则是人口减少后的农业农场化，规模经济得到更大发挥。中国的情况也将是一样的，农业人口的减少只会为提高劳动生产效率和规模经济创造条件，断然不会危及中国农业发展。

总体而言，在劳动力市场完全竞争和人口流动不受限制的情况下，较高的人均收入将不断吸引地区外人口净迁入，直至该地区人均收入与其他地区持平。达到类似均衡状态下，大致会呈现这样一种景象：各个地区经济规模总量可能会相差巨大，但人均水平的收入和产出是互相接近的。

然而现实情况是：对比中国各省和美国各州人均GDP的分布，可以发现中国不同省份明显更加分化，而美国各州则较为接近（参见下图）。

这背后，是中国特有的户籍制度和大城市的人口控制限制了人口流动。

户籍制度自不必说，城市非户籍人口在购房、社保、教育等诸多公共服务的享受上受到限制，这显然会拒绝大批外来人口长留当地。

除了户籍制度外，大城市对人口的控制也是阻碍人口流动的一大动因。例如，北京在其“十三五”规划中，明确了到2020年的常住人口控制目标：2300万人以内。《上海市城市总体规划(2017-2035年)》将上海市未来的常住人口限定为2500万。这意味着，未来很长一段时间，北京、上海等城市的人口还要减少。

由此来看，当前中国的人口流动和劳动力的区域配置，依然有很大的提升空间。但反过来看，中国却蕴藏着巨大的“结构性”劳动资源的潜力。未来，人口流动限制如果得到改善，能够释放出非常大规模的潜在劳动要素能量，来充实中国看似日渐消失的“人口红利”。

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本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院研究员陶金

申请美国名校，你需要知道这些留学常识

根据2019年《中国留学白皮书》提供的近五年调研数据，意向留学人群的父母之职位背景中，“一般员工”的比例逐年上升，2019年达到43%，成为占比最高的群体；而五年前占比48%的最高群体则来自“中层领导”。

究其原因，国家综合国力及居民生活水平持续提升，家长对孩子的教育更加重视并加大投入，国内就业竞争的压力日益增大，都使得很多家庭产生了送孩子留学的意向。

本文将从学校选择、硬核实力和综合素质三个方面，为想了解美国留学申请的学生及家长总结一份实用攻略。

留学申请的第一步就是学校选择，那么，学生们如何选择一个适合的院校呢？

在选择学校时，可结合自身情况，充分考虑下面三个因素：学校排名、专业情况以及地理位置。

1、学校排名

在选择学校时，学校排名是一个比较直观的参考。近日，U.S.News发布了2020年美国大学综合排名。U.S.News的排名参考两部分数据：一是学校提供的内部数据，包括学生6年内毕业率、1年内转学率、师资力量、财政力量、生源质量以及校友捐赠等；二是来自外部同行和学者们的评分反馈，即学术声誉。

2020年最新美国Top20大学排名如下：

上表还包含了上榜学校所在地区、每年学费（其中公立院校会对本州学生和非本州学生实行不同的收费标准）及注册学生人数。该排名知名度较高，影响力较大，一直是美国学生、家长和中学教师的升学重要参考。每年还有一些其他机构如泰晤士报等会有不同侧重点的排名发布，可以与U.S.News排名相结合，帮助学生全面衡量学校各方面的综合实力。中国留学生选择学校时，可以把学校排名作为一个参考指标。

2、专业情况

虽然学校的综合排名是择校时的一个重要参考，但并不是决定性因素，学生还应结合自身兴趣和就业前景等方面选择一个专业方向，再结合专业进行学校选择。

很多时候，即使学校综合排名并不靠前，但本专业声誉较好，在求职时也会得到企业青睐。

以金融专业为例，毕业生们都想进入金融行业的知名企业，据调查显示，在纽约金融行业工作的精英中，大部分人曾就读于以下11所学校的商学院：哥伦比亚大学、纽约大学、宾夕法尼亚大学、哈佛大学、康奈尔大学、麻省理工大学、罗格斯大学、巴鲁克学院、芝加哥大学、密歇根大学以及斯坦福大学。

而美国的投行、咨询公司等企业更是有自己的目标院校清单，下表为总结出的一些美国投行如高盛、摩根大通和美国银行等名企的部分目标院校：

虽然大部分院校都是排名上的顶尖名校，但其中，也有如德克萨斯大学奥斯汀分校和佛罗里达大学等在U.S.News的综合排名并不在Top30，而这些学校即使综合排名不高，但学校的商学院都被业界广泛认可，在求职时，企业也会为这些院校的学生提供更多的面试机会，比如校园内部的网申通道等。

3、地理位置

除了结合学校的综合排名和自身专业，学校的地理位置也是学生选择学校时的一个重要因素。

美国幅员辽阔，不同地区的气候、文化等差异较大，比如五大湖地区的密歇根州，冬季最低气温可以达到零下30度以下；而一些城市如底特律、巴尔的摩等，因为历史遗留及一些其他原因，存在犯罪率较高的情况。学生需考虑自身能否适应当地的气候和文化，选择适合自己的地区。

除此之外，美国的区域性差异也比较大。举例来说，美国的高度发达地区集中在东西海岸，这两个地区的人口密度也较高，使得就业机会也更多分布在这些区域。

位于东岸纽约的华尔街，是金融从业者的圣地；而在西岸旧金山的硅谷，云集着Google、Apple等科技行业名企。这些地区会经常举办一些Career Fair或者分享活动，附近院校的学生将有更多与行业从业者networking的机会，不要小看networking，如果毕业后倾向于在美求职，与从业者建立联系将是获得面试机会的捷径，在毕业求职的竞争中，能够领先他人一步。

在留学申请过程中，确定了学校选择，接下来就是硬件条件的准备了，分为在校成绩（GPA）和标准化考试（TOEFL/SAT/GRE）两部分。

1、在校成绩（GPA）

在校成绩很大程度上反应了学生的学术能力，也是院校考察的核心。虽然院校大多对平时在校成绩没有一个硬性标准，但美国顶级名校的入学平均GPA在3.8左右（满分4.0），申请TOP50的院校，建议GPA3.5+。除了平均成绩，院校也会关注学生每年的成绩变化，美国院校更倾向于成绩逐年进步的学生，认为这样的学生更有发展潜力。学生可对院校GPA要求有一个基本概念，并结合自身情况申请合适的院校。

2、标准化考试（TOEFL/SAT/GRE）

标准化考试包括英语能力考试（托福/雅思）和入学考试（SAT/GRE）。英语能力考试重点考察学生的英文听说读写能力，Top100的美国院校绝大部分都会要求提供托福考试成绩，部分院校同时接受雅思成绩，并且现在对英语能力考试成绩有硬性要求的院校越来越多，标准也越来越高，不同院校对考试成绩有不同的“生死线”，以芝加哥大学为例，学校要求托福成绩不低于100，雅思成绩不低于7分。

美国的入学考试，与中国的高考或考研的一年一次不同，每年会举办多次，其中SAT为本科入学考试，GRE为研究生入学考试，学生可以自行选择时间报名，并可以在限制次数内多次参加，选择最高分数进行学校申请。

美国院校对入学考试分数没有硬性条件，就近年录取情况来看，进入顶级名校本科就读，较为保险的SAT分数在1450分（满分1600）以上，Top50的院校在1200分以上，除此之外，学生还可以选择参加SAT副科考试来增加自身的竞争力。而想要进入顶尖的研究生项目，则最好具备325分（满分340）以上的GRE成绩，以商学院的项目为主的部门项目接受GMAT成绩，申请者可以结合自身情况选择。

申请美国名校时，很多学生都已具备过硬的硬件条件，那么院校如何做抉择呢？这时候就要取决于学生的素质能力，这部分能力没有量化标准但美国院校非常看重。这里的综合素质能力包括社会责任感、领导才能以及实践经历等。

1、社会责任感

哈佛大学招生官Williams曾经举过这样一个例子：

有一个学生，为了满足哈佛的招生要求，做了三件让哈佛无法拒绝他的事情：第一年暑假去南美洲的智利给监狱犯人讲圣经、传教，第二年暑假去南极洲研究温室效应，第三年暑假到美国属地关岛研究海龟及生物变迁。

在美国名校看来，这些就是社会责任感的体现。这个学生在参加哈佛面试时，提出了希望成立亚洲基金会，资助亚洲的学生来哈佛读书的设想，令面试官称赞。

当然，美国院校并不是要求每个学生都有这样的经历，学生可以根据自身情况，做一些力所能及的事，比如加入动物保护协会等慈善组织、参加志愿者活动等，都是社会责任感的体现，这些经历都可以为留学申请加分。

2、领导才能

领导能力也是美国院校很重视的一部分，学生经常会在面试中被问到这样的问题：在小组合作中，你是愿意做领导者还是倾听者？如果组员发生矛盾，你会如何处理？如果小组课题成绩不好，你会如何面对？

这些问题并没有标准答案，院校方旨在了解学生是否具有领袖潜质，能否在毕业进入社会后，对其他人或社会产生正面影响。

有些学生在学校做过学生会管理工作，这些经历可以体现学生的领导才能，但展现形式并不局限于此。学生平时参加组织的活动、帮助同学间解决的矛盾问题以及对现象的思考等也都是领袖潜质的表现。学生可以挖掘这些经历加入留学申请，展现自身的领导才能，给招生官留下深刻印象。

3、实践经历

实践经历在留学申请的过程中也尤为重要。在美国，家长在孩子的成长过程中，非常注重社会实践，很多美国大学生即使家庭富有，依然勤工俭学，自己赚取学费和生活费。

在这方面，中国家长会过于保护孩子而使得学生们缺少了这部分的实践经历。而实践经历在留学申请特别是研究生申请时会占很大比重，尤其是金融会计类专业，一到两份优质的相关实习经历会为学生的留学申请增色不少。

4、其他能力

除了上述经历，在综合素质的体现上还有很多方面可以挖掘。推荐信就是一个很好的展现自己的方式。

现在很多院校在申请时，会要求或建议学生提交推荐信，学生如果能够拿到有声望教授的推荐信，可以帮助院校了解学生的人脉资源并从他人客观的评价中更加了解学生，无疑是申请过程的一个加分点。

学生在申请中也要充分展现自身的特长，无论是艺术、体育方面的才能，或是参加的竞赛等，全面的体现自身的综合素质。

完成以上三步，一份美国留学申请就基本完成了。但完成申请拿到offer不是最终目的，学生应把握宝贵的机会开阔眼界，提升自己学术、社交等各方面的能力。在高速发展的当代社会中，提高自身的综合竞争力。

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本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院见习研究员孙华蔚

借钱不求人，但不是什么钱都能借！这里有一份借贷产品全解

时至今日，借贷已经成为当代社会生活的常态。从购房购车、消费旅游，到教育装修，越来越多的民众通过向金融机构借贷的方式来解决资金缺口，但是，面对着市场上琳琅满目的借贷产品，应该如何选择呢？

在实际生活中，每个借款人的需求和场景都存在着差异。有的人可能看重更高的借款额度，也有人注重更快的放款速度，还有人关注更低的费用成本，如此，不一而足。

那么，如何根据需求去选择相应的贷款产品呢？

在此，结合放款速度和放款额度两个维度，进行分析，并给出参考答案：

1、对于放款速度和额度都有要求的借款人，可以优先考虑银行消费贷和互联网抵押类贷款。

（1）银行消费贷，为银行发放的一类消费型纯信用贷款，基本上属于普通消费者能够借到的额度最高、速度最快、利率最低的信用贷款。

在额度方面，银行消费贷一般在30万（普通消费者信用贷款的上限）以内，根据客户的信用质量有所差异。

在放款速度方面，银行消费贷产品采取线上线下申请相结合，审批速度较快。以苏宁银行的升级贷为例，支持手机App申请，最快当天能够出贷款审批结果；同时，因为采取预授信模式，只要客户通过审批，被给予了一定授信额度，即可在授信期间（一般为１-３年）内，随时获得资金，如此也使得放款速度非常快。另外，因为属于银行贷款，此类贷款的利息费用相对较低，年化利率一般在６%-７%。

需要说明的是，银行消费贷的门槛往往比较高。除了要求没有征信记录的瑕疵以外，还要求借款人有长期稳定的职业经历（最好在知名企业）和可观的薪资，可以长期追溯（三年以上）的社保流水等等。所以，虽然每个人都可以申请银行消费贷，但是能否申请到自己预期的授信额度，就要看自己的征信记录表现了。

（2）互联网抵押贷款，更加灵活，但成本较高。有多灵活呢？可以从以下一些产品形态来直观感受：

A.房屋／车辆二次抵押。传统的房贷和车贷属于一次抵押，如一个200万的房子，首付三成60万，贷款140万，那么此次贷款属于一次抵押。假设还了几年，贷款只剩下了100万，那么房主手中的房屋价值也有100万，在这种情况下，房主可以用手中100万的房屋价值，向互联网贷款机构申请二次抵押贷款。车辆也可以进行类似的操作。

B.车辆抵押开回。与房屋类不动产不同，车辆作为动产，难于管理，一般采取封存的形式实现质押，如此可能影响到车主的正常使用。很多互联网金融平台，可以灵活到，在抵押的车辆上装一个GPS定位装置，允许客户开回继续使用。

当然，天下没有免费的午餐，更加灵活的借款形式，意味着金融机构也会收取一个较高的服务费率，急需用钱又无法通过银行消费贷借钱的人可以考虑一下。

2、对于额度要求不高的借款人，互联网消费现金贷是个不错的选择。

互联网消费现金贷，是由互联网金融平台通过在线方式进行审批和发放的一种纯信用现金贷。常见的互联网消费现金贷包括苏宁任性贷、蚂蚁借呗、百度有钱花，等等。

这些产品最大的特点是科技性——包括人脸识别、大数据风控等一系列风控措施被引入到申请过程中，客户只需要通过手机App，即可简单便捷地申请授信额度。审批效率高也是此类产品的突出特点，如苏宁任性贷从申请到审批，最快三分钟可以反馈结果和获批额度。

不过，互联网消费现金贷的授信额度存在一定限制（一般5万元左右，超过10万元比较困难），因为，纯互联网形式的风控审核与放贷技术仍然在探索和发展过程中，大额的放款由于风险较大，一般不为互联网金融机构所接受。即便互联网金融机构有一些大额的授信产品，也往往采取邀请制，只有特别稳定优质的客户才有可能被给予大额的授信。另外，互联网消费现金贷的费率略高于银行消费贷，但准入门槛比银行消费贷低一些。

值得一提的是，互联网消费现金贷一般采取预授信模式，用户可以提前申请获取授信额度，这样需要用款的时候可以更加从容。

3、对于买车买房这一类特定的人群，用得最多的还是传统的房／车抵押贷款。

（1）房屋抵押贷款。房屋抵押贷款一般向银行申请，审核较慢（一般需要１到２个月），但额度非常大，对于很多借款人来说，可能是这辈子能够贷到的最大的一笔款项。在利率方面，也是非常低的。2019年10月８日，房贷新政出台。有关新政对于房贷利率的影响，欢迎参考笔者的另一篇文章《房贷利率新政落地，你家的房贷利息会涨多少？》。当前的房贷利率在年化5% 到 7%之间。建议借款人首先使用住房公积金贷款，若使用商业贷款，也可以多咨询几家银行，货比三家。

（2）车辆抵押贷款。这里的车辆抵押贷款，特指首次购车时申请的贷款（与前面介绍的，互联网汽车抵押贷款相区别）。此类车贷一般由银行或者各家汽车厂商旗下的汽车金融公司（如宝马金融、奔驰金融等）来发放，属于比较经济适用型的一类贷款。

相信你已经注意到，以上产品中，除了抵押类借款，往往采取预授信的模式——即客户先通过申请审核，获得相应金融机构的一定授信额度，然后在授信期内（一般为1到3年），根据实际用款需求，获得贷款。

因此，借款人在平时尚无借款需求的时候，就可以向金融机构申请授信，到真正用款的时候，可从容使用授信额度。

之所以这么建议，主要有以下三点原因：

（1）用款时间不确定：每个人的用款需求存在一定的不确定性。可能是突发意外或者疾病急需用钱，也可能是遇到很合适的一个商品（房子/首饰）。如果因为资金不足，错过了治疗或者购买是非常可惜的事情。如果当事人能够提前拿到一些授信额度，即使遇到紧急用款的情况，也会多一分自如和从容。

（2）获批额度不确定： 每个人获批的额度是不确定的。一方面，申请人的收入水平、信用状况是动态变化的，平时能够申请到某个额度，到了真正急需用钱时，是否还能申请到同样的额度是不确定的；另一方面，即使当事人的状态不发生变化，金融机构也会根据市场的状况，调整授信策略，最终影响到个人能够申请到的额度（对已经授信的额度，一般不会有影响，但不排除也会被调低）。

（3）授信免费：对于正规机构，授信审批过程是免费的，只有到实际用款时才开始计息。所以，拿一些授信额度放在手里，即使最后不用，也不过是授信期限到期，额度作废，如果再用款重新申请，对于借款人没有任何的费用损失。

综上所述，建议借款人向正规的金融机构申请一些授信额度，如此需要用款的时候，才能从容不迫，应对自如。　

本期福利：近日，苏宁金融研究院发布了《互联网金融三季度报告暨银行金融科技子公司专题报告》《90后人群消费趋势研究报告》，读者可在“苏宁财富资讯”后台回复“2019互联网金融三季报”、“90后消费报告”，获得网盘链接和提取码~

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院高级研究员陈嘉宁

超越新加坡！上海建设国际金融中心，要补哪些短板？

70周年庆典后，国家最高领导人的首次地方考察，去了上海。

11月2日至3日，他深入考察了杨浦滨江和古北社区。这个时间，距离邓小平推动“开放浦东”过去了近30年，距离2009年定调建设上海成为国际金融中心过去了10年。

30年，浦东成为“浦东奇迹”。10年，上海成为全球排名第五的国际金融中心。

这是在《推进上海加快发展现代服务业和先进制造业建设国际金融中心和国际航运中心的意见》（以下称19号文）中，对于上海提出的明确目标。

如今，成果如何呢？

根据英国智库Z/Yen集团和中国（深圳）综合开发研究院共同编制发布的第26期“全球金融中心指数”（以下简称GFCI26），上海连续第三次排名第五，评分与新加坡的差距进一步缩小，二者相差仅为1分。

从趋势上看，上海超越新加坡仅有一步之遥（见图1）。

从图1可以看出，自2013年3月（GFCI13）开始，上海与全球金融中心排名第四的新加坡的差距在逐渐缩小，这也侧面反应了上海在金融市场、机构、开放、改革创新等各方面所取得的成绩。

事实上，在GFCI26报告中，中国首次有香港、上海、北京、深圳四个城市进入前十大国际金融中心。抛开香港不谈，与北京、深圳相比，上海的国际金融中心地位是有所不同的。作为国家战略，在上海建设国际金融中心的历程上，中央和上海出台了一系列政策和规划，正是这一系列的政策推动了上海成为世界顶级国际金融中心，具体来看：

在金融市场体系的建设上，上海有全球体系最完整的金融要素市场体系，形成了包括股票、债券、期货、货币、外汇、黄金、保险、信托等各类市场集聚的金融中心城市。2018年金融直接融资额9.6万亿元；2019年一季度金融市场交易量增长23.4%，直接融资总额增长43.8%，市场交易量1646万亿元。同时，上海黄金交易所场内现货黄金交易量全球第一，上海期货交易所螺纹钢、铜、天然橡胶等10个期货品种的交易量全球第一。

在金融机构体系建设上，除银行、证券、保险、信托等金融机构不断汇聚外，各类总部型金融机构接连落户上海，如新开发银行、全球清算对手方协会（CCP12）、人民币跨境支付系统（CIPS）等一批重要金融机构在上海落地。截至2018年底，上海的持牌金融机构已有1605家。

在金融开放方面，上海已经成为中国内地金融对外开放的最前沿，成功启动了沪港通、黄金国际版、债券通、自由贸易账户等重要的金融创新业务和产品，投贷联动在全国率先试点，上海自贸区成立五年共发布9批、111个金融创新案例，成为中国金融发展环境最为完善的地区之一。

在金融改革创新与发展方面，上海同样是排头兵。共建“一带一路”倡议、自贸区等一系列改革试点率先在上海实行。同时，建立上海金融法院，实现“专案专审”，成立金融审判庭、金融仲裁院、人民银行金融消费权益保护局等一系列组织。

正是这些建设成果使上海超越迪拜、悉尼、东京，成为世界排名第五的国际金融中心。但是，想要超越新加坡，跃升世界排名第四的国际金融中心，我们需要正视上海与新加坡存在的差距，补齐短板。

根据全球金融中心指数的评价体系，我们选取同样的维度对两者进行比较，即营商环境、人力资本、基础设施、金融业发展、声誉及综合因素等五个维度，并从具体排名上对上海与新加坡的差距进行分析（见表1）。

首先从营商环境来看，营商环境直接影响区域经济的活力，强大的经济实力是打造国际湾区金融中心的根本保证。GFCI26报告显示，上海在营商环境建设上排名第七，落后新加坡较多。世界银行《2020年营商环境报告》同样显示，新加坡整体营商环境排名全球第二，仅次于新西兰。

新加坡在改善营商环境上曾出台多层次、多种类的法律法规，力图为企业营造最好的营商环境。

相比之下，上海的广义营商环境表现好于狭义营商环境，“硬环境”优势较突出。一方面，上海营商环境在贸易便利度、要素市场环境、市场成长环境和创新环境等方面优势突出；另一方面，上海营商环境在投资便利度、政务服务效率、企业经营成本以及市场法治环境等方面与领先城市差距较为明显，存在较大的改善空间。

在人力资本方面，新加坡市的人才战略上升为国家战略。早在1965年建国时，新加坡便提出了“人才立国，精英治国”的国家战略。近10年中，教育部每年教育经费投入在GDP中都占3.5％以上，其预算开支一直约占政府总开支的20％左右，仅次于国防，比韩国、日本、英国和美国都高。在对外人才的吸引上，立足全球，因时因势制定人才吸引政策。同时对本国的人才培养同样重视，如重视职业教育和大学教育、推进员工终身技能培训计划等，进一步改善人力资本结构，不断为新加坡发展高端技术水平产业提供坚实基础。

上海与新加坡相比，起步虽晚，进步却更快。《推进上海加快发展现代服务业和先进制造业建设国际金融中心和国际航运中心的意见》（19号文）发布后，即出台《上海市中长期人才发展规划纲要（2010－2020）》、《上海市人才发展“十二五”规划》、《关于推进上海金才工程加强金融人才队伍建设的实施意见》等系列文件，将人才政策作为推进国际金融中心建设的重要政策，通过制定一系列的规划、规划纲要、推进意见、实施方案，推进人才战略的落地实施。通过这些政策，聚集国际金融人才，从而推动金融的持续创新。

在基础设施方面，特别是金融基础设施，上海已经与新加坡相差无几。目前已经建成了支付系统（PS）、中央证券存管（CSD）与证券结算系统（SSS）、中央对手方（CCP）、交易报告库（TR）、各类交易所和平台五大核心基础设施，虽然相比新加坡、香港等地在互联互通、市场化等方面略有不足，但毫无疑问上海已经是世界金融基础设施最全面的金融中心之一。

在金融业发展方面，上海与新加坡差距较大，新加坡作为老牌国际金融中心，金融业相关增速较上海慢，但总量上仍具有较大优势。例如，以“上海金融景气指数报告”中对于反应金融业发展情况的指数和GFCI26，上海在发展速度上占据优势，但总体发展水平仍较新加坡有差距（见图2）。

新加坡的金融业发展创新，主要体现在对金融业影响越来越大的金融科技。新加坡在2015年下半年就表示，将建设“智慧国家”作为政府的重点发展任务，其中金融科技被提升至国家战略高度进行定位与发展。同时，新加坡金管局发布《金融部门科技和创新计划》。

最后，在声誉及综合发展方面，上海与新加坡差距较小。作为中国金融业的明星，“上海”这一招牌吸引了越来越多的国际金融机构关注和前来。2018年末，上海外资金融机构数量占金融机构总数超过30%，MSCI与富时为代表的国际指数纳入A股，参与制定的的国际性清算行业标准被称为“外滩标准”，原油期货和上海金等价格成为世界性的“上海价”……一系列国际性的“声音”都代表着，上海在声誉方面越来越响亮。

上海国际金融中心的建设成就很明显，但与全球最具影响力的纽约、伦敦、香港、新加坡还有一定差距，认清这些差距，能让我们更好的超越。那么，如今距离新加坡仅有“1分之差”的上海，又有哪些方面的机会超越新加坡？

世界顶级金融中心在所有领域都非常发达，同时兼具有一定特色。所以，提升弱项，发展特色强项，将是上海未来的发展目标。总体来看，弱项方面，上海在营商环境和金融业发展方面亟需快速发展。特色强项方面，金融科技实力突出，并逐渐成为影响金融中心竞争力的重要因素，成为世界级金融科技中心势在必行。

在营商环境方面，上海应重点针对薄弱环节和瓶颈问题进行改善和提升，通过简化负面清单、放宽市场监管壁垒等措施来深化产业领域的开放；通过政府审批流程再造、提高政务事项的稳定性和透明性、降低制度交易成本等措施提升政府服务效率；通过加强法制法规的完备性、法律保障力度与广度等方面优化企业法制环境，加大知识产权保护力度。全面提升企业投资经营便利度的微观制度环境，和吸引企业投资、稳定企业预期、降低企业成本、促进企业创新等宏观环境，综合考虑“软环境”和“硬环境”的提升。需要指出的是，首部营商环境法规《优化营商环境条例》的公布实施，将会给上海营商环境的建设提供更加完善的规划和指导。

在金融业发展方面，上海在多个领域、产品的交易方面已经取得了世界领先的地位，但大而不全，产品不够丰富，缺乏有力的市场定价权和话语权等问题仍然十分突出。对于金融业的发展至关重要的金融基础设施也同样在互联互通、对外开放等方面亟待提高。特别是金融基础设施方面，中央深改委第十次会议通过的《统筹监管金融基础设施工作方案》有望公布实施，上海可借此机会，推动金融基础设施的建设与改革。如推动机构与监管分离，明确国有出资人职责；推进交易所等非公司制机构的公司制改革；消除债券市场等机构内和机构间分割，形成统一市场等各种措施。

同时，在人力资本、基础设施、国际声誉方面，对标其它世界领先的国际金融中心，提升上海的综合影响力。制定人才战略，加强吸引国际金融人才“软环境”的建设，妥善解决金融人才遇到的住房、医疗、教育等现实问题。通过“智慧城市”建设等战略，提升金融信息化和网络安全水平，完善通讯信息建设等基础设施的建设，为金融的发展提供基础技术保障。在国际声誉提升方面，加强对内对外的合作交流，努力扩大各类金融产品“上海价”的影响深度和广度，提升国际影响力。

在国际金融中心的建设中，“补短板”固然重要，“加强长板”、打造差异性优势同样重要。金融科技已经成为金融中心的重要影响因素，在此方面，上海已经领先于其他国际金融中心。在GFCI26期报告中，首次发展了一套独立的指数，把金融科技作为金融中心的重要影响力因素。而在对排名前十五的金融科技中心的统计中，金融科技发展快速的地区，在金融中心的排名中都取得了极大的进步（见表3）。

究其根本，金融科技对于金融业态的影响是全方面的。大数据、新的技术能够激活金融主体的要素潜力；数字货币、区块链等技术的应用创造了新的金融业务模式和金融产品；ADK、API等开放合作的模式重塑了金融的生态；物联网、供应链金融等发展强化了金融与实体经济的链接；监管沙盒等监管技术的出现使监管的规则出现了新的发展契机；而个人金融信息、征信需要等，对于金融业态也提出了新的要求。

可以看到，从荷兰到伦敦，再到纽约，全球金融中心的转移伴随的是全球经济中心的转移，强大的经济实力并不必然形成国际性金融中心，但一定是国际金融中心的重要支撑条件，上海国际金融中心的建设是国家战略，伴随着中国经济实力的进一步提升，上海在全球的影响力将进一步提升。

未来，超越新加坡是上海超越东京后的再一次跨越，但绝不会是终点。

本期福利：近日，苏宁金融研究院发布了《互联网金融三季度报告暨银行金融科技子公司专题报告》《90后人群消费趋势研究报告》，读者可在“苏宁财富资讯”后台回复“2019互联网金融三季报”、“90后消费报告”，获得网盘链接和提取码~

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院研究员黄大智

没有金融科技，做不好普惠金融

近日，由《当代金融家》杂志社与苏宁金融研究院联合主办的2019 中小银行发展高峰论坛在南京召开。本届论坛以“加强合规建设 重塑中小银行市场信誉”为核心主题。苏宁银行董事长黄金老出席并发表主旨演讲。

以下为黄金老的现场演讲实录：

各位领导上午好，今天很高兴参加中小银行发展高峰论坛，作为一家小银行，苏宁银行在服务实体经济上积累了一些粗浅的经验，在这里给各位董事长、行长做个汇报，请大家给予指点。

互联网金融大概是从2014年前后开始火爆起来，这两年渐渐归于平静，并饱受抨击。尽管如此，我觉得互联网金融总体上还是一个比较好的风向。今天有幸邀请到江苏银行夏平董事长，他是江苏互联网金融协会的创始会长，现在把这岗位交给了我，我觉得互联网金融、互联网金融协会还是可为的。

互联网金融的使命是什么？在我看来，是更好的发展普惠金融。前些年，互联网金融行业搞了理财，带来了灾难性的影响。后来又做贷款，贷款利率却普遍较高。普惠金融是银行界孜孜以求要实现的目标，但一直做得还不够理想，很重要的原因，是技术革命还没有到那个阶段。

没有金融科技，做不成或者做不好普惠金融。现在我们讲普惠金融的特点：首先表现在有海量的客户，如果没有精准营销来筛选，你是没有办法做的。我们银行和海量客户都是不见面的，天南海北，这个时候必须要利用生物特征等新技术进行识别。其次，这些普惠客户的资信比较弱，必须要用行为数据做补充，所以需要大数据风控。最后是跨地域的客户，只能借助云服务来降低成本。

海量的客户，弱资信，不可能见面，又分布在全国甚至全球各地，基于普惠金融这样的特点，这时候要没有金融科技作为工具，做成这个事情的难度很大。“金融科技+场景金融=普惠金融”，这是苏宁银行的经营逻辑。苏宁银行要利用金融科技加上场景金融，达到发展普惠金融的目的。不同的交易场景，不同的生活场景，金融科技运用其中，以实现普惠金融的目标。把产品嵌到企业的交易环节，嵌到消费者的购物环节，这些都是融合，这也是新金融的概念。前几年，我讲让金融服务像水一样渗透，今天有人把它称之为开放银行，无非就是要实现这样的目标。

苏宁银行在经营方式上做了一些优化。过去我们做金融，要有资金，要有人才。今天多了两样东西，流量和数据，这样科技才有用武之地。苏宁银行成立只有两年的时间，由于自己的能力有限，资源有限，所以我们聚焦特定领域，集中做上游的供应链和下游的消费者。

中小银行一方面要聚焦，还要强调业务层面的基本均衡，以防范特定业务的政策风险。比如，很多银行聚焦消费金融，这两年收益非常可观。但肯定会遇到很大政策挑战，例如，台湾地区就规定银行对个人的全部消费贷款大致不能超过个人年薪的2倍。如果政策方向突然转变，对这些银行的冲击非常大。P2P公司的全军覆没，值得警惕。

所以，中小银行，固然要强调聚焦，但如果只聚焦于一点，还是有问题。当前，消费贷款被中小银行做得非常热，如果突然遇到政策刹车，其冲击也会非常大。苏宁银行虽然是家小银行，但我们强调业务层面的平衡，供应链金融、消费金融、微商金融、财富管理，都是我们的主业。截至今年6月末，苏宁银行的资产超过600亿，整个下半年将坚持高质量发展。

苏宁银行服务小微企业，专门开发了“微商贷”小微金融产品。一类是基于专有交易场景，主要服务苏宁生态圈的易购平台商户、加盟商、经销商、物流售后服务商、餐饮商户等。这里讲一个案例，烟酒摊主老王，经营一家小卖部15年。今年中秋节前，老王收到了苏宁银行发放的一笔2万元贷款，这是他人生的首笔贷款。这背后，是苏宁银行依托小卖部多年的烟酒订单信息，将场景和金融科技相结合，为类似老王这样的从未获得过银行贷款的小微商户提供贷款支持。

苏宁做零售有积累，也有体会，同时也在全国开了6000家便利店，加盟店也有5000多家。基于场景和交易，苏宁银行对这些数据进行分析、建模，然后给小微商户提供各种高频的融资服务。

另一类则是通用的，主要基于公共数据，如工商信息和纳税、发票、征信等数据，运用大数据风控技术，分析企业经营情况和诚信水平，为微小商户提供信用贷款支持。

今天说服务微小商户，对我们这些小银行来讲，就要借助科技。在给微小商户放贷款的过程中，几个主要环节都要有一些方法。比如，找目标客户的过程中怎么找到想要借款的目标客户，依靠星象精准营销系统；准入全自动审批，依靠天衡审批模型系统；小微做了那么多，怎么对它进行风险预警，仰仗伽利略风险预警系统；最后它如果出现不良贷款，需要千寻智能清收系统来帮忙。

就客户来讲，基于苏宁自己的生态，以及苏宁之外的生态，我们都要通过产品引流或产品嵌入，来寻找适合我们的目标客户。确定客户，接下来审批，主要是看这个企业主、企业本身，看这个行业的一些征信数据和它的场景。

苏宁银行企业风险预警现在做了一万多户，将来会做到十万户，实时对这些企业进行预警。现在国内也出现了很多工具，我们也花了一些时间做了预警平台，把所有的客户放到这一平台里面。这个平台不仅有公有的数据，还加入了现场尽调信息，将来也会逐步细分，会有人专门做场景，使这个预警做得更好。现在我的手机每天都可以收到最新的企业风险预警信息，效果还是很明显的。

小微企业客户都是民营的，我们对它的关联关系、投资图谱、股权关系和实际控制人都要有分析，各个银行都要总结经验。做信贷业务最大的核心点，就是它是什么你就按什么标准来评估。比如，资金实质是流向房地产业，但你按照制造业企业的标准评估它，就会犯下很多错误。

苏宁银行现在服务小微客户12550户，发生额75.3亿，余额30亿，户均60万。明年我们的目标是要做到10万户，户均会降至30万元以内。

小微企业风险较高，这是行业共识。现在有些银行宣称小微金融不良率很低，0.8%或者1.5%，这是违反常识的。日本号称是全球小微企业的典范，其小微金融的不良率是7.11%，日本的大企业不良率是0.58%，高了12倍。我认为，如果真的是做小微金融，不良率怎么百分之一点几呢，更不可能零点几，小微企业的风险肯定高，相当高。大数据风控，金融科技，能够分散风险，却不能减少风险总量。我很认同金融监管部门的说法，金融科技改变不了金融业不确定性（风险）高的行业特性。

数字金融，和传统金融相比，也有其自身的独有风险。一个是数据风险，即数据缺失、数据中断、数据合规以及数据造假的风险。数据本身是一个风险来源。比如这段时间政策层面进行大数据治理，导致个别数据源中断，继而业务中断。银行贷款断了，贷款企业的资金链也断了。这背后涉及到数据的合规获取。这些年由于缺乏政策规范，大家对于数据获取的一些手段习以为常，以为可以一直持续下去，但从现在看，一旦政策层面出现大的变化，风险就会非常大。此外，像关键数据的缺失、像数据造假，都会给金融科技的应用带来挑战。

另一个是技术风险，就是讲我们的技术算法行不行，受攻击时顶不顶得住。技术越来越重要，技术本身也就成了风险源。很多时候，模型就像一个黑箱，从营销到风控全都要过这个黑箱，一旦有什么意外导致黑箱失控或失效，就会带来很大的冲击。

讲这些风险，并不是反对科技的应用，而是说在运营新技术的过程中，我们要始终保持审慎的态度，努力把握创新与安全的平衡。2015年我刚加入这个行业的时候，经常讲，我们坚定地拥抱互联网，同时坚守金融业诚信、审慎、稳健和盈利的经营本质。

先就汇报这么多，谢谢大家。

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本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁银行董事长黄金老。

新能源汽车为何卖不动了？

一是市场需求逐渐饱和，在前几年汽车行业稳步发展的情况下，汽车销量已达到较高水平，乘用车保有量可增长空间有限；

二是汽车属于耐用消费品，换车周期较长，在前几年需求旺盛的情况下，汽车行业很容易进入周期低谷；

三是居民杠杆较高，导致汽车消费意愿下降。而在汽车行业不景气的环境中，技术发展、配套设施不那么成熟的新能源汽车销量下滑也就在情理之中了。

本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院研究员王晨

为什么炒股亏钱的总是你？

股票市场的投资，不是“零和博弈”，因此，会出现这样的情况：交易对手赚钱，你在赔钱；交易对手赔钱，你还在赔钱。而作为普通投资者的你，在回首过往的投资经历时，是不是多数时间段都处于“赔钱，还在赔钱”的状态中？

当然，在股票交易过程中，也存在一些“幸运儿”，他们能够在投资中获得丰厚的回报，但往往是赚了钱却不知道为什么；同样，也存在一些“倒霉蛋”，出手必亏，遇到行情不好的时候，还会被深度套牢，好像炒股赚钱这种事情就跟他没有关系似的。

事实上，这是人性的弱点使然。贪婪、恐惧、过度自信、赌徒心理，等等，每一个内心的挣扎点，都可能导致一个投资过程满盘皆输。

那么，有没有办法来克服这些问题呢？确切的讲，办法是有一些，需要在事前进行理性的思考，并在事中能够严格地执行，事后进行科学修正。说实在的，关于投资这件事，说起来道理都懂，但是在实际的操作过程中，结果往往并不令人如意。

尤其是对于普通投资者而言，我们没有足够多的资源，没有足够多的专业和精力，只是想简单地分享社会发展的红利而已，不应该承受太多。

为了进行合理的投资，我建议大家从以下几个方面来进行考虑：时间分配、财富分配以及基本的交易规则。剩下的事情，就是照章办事了。

一

交易是为了赚钱，还是为了刺激？这是每个投资者都需要扪心自问的问题。

很多人进行交易的初衷是为了赚钱，但是随着交易的逐步展开，便不自觉地偏离了最开始的目标，他们开始通过交易来打发时间或者将偶然的“好运气”拿出来反复炫耀。

刚开始炒股的人喜欢“盯盘”，总是担心错过了“高抛低吸”的机会。事实上，由于普通投资者资金量不大，即便是在择时上做得尽善尽美，得到的收益也是有限的，这带来的直接结果是收益与成本不匹配。

从理性的角度来讲，每进行一笔交易，都需要充分的理由，如果我们频繁的更改我们的决策，不是证明我们之前的决定是错误的吗？既然之前的决定是不对的，在同样的逻辑下，我们又有什么理由来表明自己正在做出的决定是对的呢？

当然，你可能会问我，那高频交易是怎么回事？其实高频交易是一类策略，这个策略的特点就是需要通过频繁的交易来从市场波动的缝隙中获利。这类策略对硬件设施和决策的响应速度要求极高，不适合普通投资者。

我们普通投资者所要做的事情就是“谨慎买入，大胆持有”。花更多的时间进行研究，花少量的时间进行交易，可能才是普通投资者的正确道路，你只需定期关注即可，不必时时牵挂。

任何人都有可能从投资中赚一两次钱，但是如何保证自己离开市场时是满载而归的，这是一个难题。

投资就像是一个冰洞，当你不小心陷入时，你需要加倍努力才能回到原地。举个例子：当你从10000元亏损至6600元时，你的亏损率为34%；然而，当你从6600元回到10000元时，你的收益率却是50%以上。你如何确信一个亏损率达34%的投资者，能够在相同的时间内挣回50%呢？

初级投资者总是将目光集中于如何快速挣钱，而老道的投资者则往往会首先关注风险。大资金需要进行仓位管理，小资金也同样需要。组合交易的净值曲线能够反映投资者的资金管理水平和风险控制能力。

为了实现这个目标，普通投资者需要做的事情就是：将资金分为多份，并对每笔资金的投资进行独立风控管理。这样的管理有两个好处：

一是人为地对投资进行了分散化管理；

二是避免了不断对亏损投资进行“抄底”行为。

记住一点，投资是逆人性的事情，所以，在投资过程中，所有与专业水平无关，看起来又理所当然的事情，都是需要我们警惕的。

即便是在事前对投资标的进行了详细的分析，投资者想要实实在在赚到钱，也是一件难事。主要原因在于，普通投资者很难把握好“进场”时点和“离场”时点。

在买入时，我们的主要指导思想是——便宜！只要足够便宜，买卖总能谈成，尤其对于价值投资者更是如此，他们总是倾向于寻找被低估的标的。但是，这只能决定哪些标的是值得投资的，并不能解决进场时点的问题。

一般而言，基本很难系统地做到精准“抄底”。所以，建议投资者不要在这方面浪费时间和精力，择时靠的是概率，如果每次都大比例投入，总有一天会翻车，这就是为什么我一直建议大家要“小额分散”的原因了。

关于退出时点，我的建议是在选好股票之后，至少应该做到以下三点：

一是设好“止盈”和“止损”，“止盈”是为了让我们能够落袋为安，“止损”实际上是一个纠偏机制，避免深度套牢；

二是不要过分纠结成交价格，该出手时，尽量以“市价”成交，不要因为几分钱的差异而错失良机；

三是在进行交易前要有一定的心理准备，最好是设定大致的持有期限，这样可以避免反复操作账户，实际上，有计划的交易往往收益更高。

讲大道理时，大家都习惯以“智者”自居，但落到实处时，却又因为各种原因而没有执行到位。因此，制定一个可执行的交易计划是很有必要的。投资决策树便是很好的决策机制，只要我们严格按照这个执行，结果大概率不会偏离初衷。下面我们给出简易的投资决策树构建方法。

一个标准的交易计划至少包含有以下几个部分：股票池的范围及分类、资金分配的原则、盈利目标的设定。下面详细阐述：

1、构建自己的股票池

个人的精力和兴趣点有限，所以需要在自己的能力范围内构建股票池，比如常见的方式是分级构建“一级池/二级池/核心池”等，在机构投资者中这种做法比较常见。但对于普通投资者，从交易频率的角度进行分类，构建“周关注/日关注”这样的分类可能会更有效。

2、资金分配

无论什么时候，都不要“ALL IN”，对自己好点，多给自己几次机会。一定要记住，不要为了交易而交易，你进行交易的目的是资产增加，当你按下买入键的那一瞬间，你的资金就会面临风险。为了使得资产不至于套牢，除了在买入时设定好安全边际以外，在时间上小额分散也是不错的方法，这样，大涨的时候开心，大跌的时候也是安心的。

3、设定好止盈和止损

一笔投资，你不可能从头赚到尾，在买入之初就设定好盈利目标，一方面是促使自己摆脱贪婪，时刻保持警惕；另一方面，更重要的是通过设定盈利目标的过程，加深了对投资标的的研究，在面临市场波动时会更加有底气，也会更加淡定。

止损，就是认怂。偏执，是投资的大忌。市场变化万千，看错了很正常，所以专业的、业绩做得好的基金管理人都有一个开放的心态，不仅能够接受和理解外部的信息，也能够接受自己的不完美。做好止损的一个有效的做法是：如果当月达到了止损，就停止交易，等到次月再来，那么这段时间做什么呢？学习。

投资是件令人兴奋的事情，但不能“激情交易”。如何保证呢？就是在交易发生之前，先定好目标，制定好交易计划及触发条件，我们应该做的事情是每次制定完交易计划后按步骤执行，然后根据结果来对计划进行修正，而不是随意改变计划，如此这样坚持一段时间，你也会成为一个投资专家。

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本文由“苏宁财富资讯”原创，作者苏宁金融研究院高级研究员 ZeroBeta

央行突然给MLF降息！源于哪几层考虑？将带来哪些市场影响？

11月5日，人民银行宣布开展1年期MLF操作4000亿元，与当日到期量基本持平，利率由3.30%降至3.25%，下降5bp。人民银行的这项操作引发了市场的极大关注。

央行下调MLF利率主要是基于以下几方面考虑：

1、当前“增长”的压力大于“通胀”。

党的十八大指出，到2020年实现国内生产总值和城乡居民人均收入比2010年翻一番。根据GDP同比增速估算，2019年和2020年的年均GDP增速需要达到6.1%才能顺利完成目标。2019年三季度，GDP同比增速回落至6.0%，“稳增长”的压力巨大。

CPI同比增速虽然在2019年9月达到3%，但它主要是由肉类（特别是猪肉）价格上涨拉动的。核心CPI同比增速在2019年不断下降，9月份已经降至1.5%。PPI同比增速在负区间不断下行，9月份达到-2.0%，目前尚未确认见底。总的来看，如果剔除肉类价格的影响，目前经济的通胀压力并不大，甚至在一定程度上还存在通缩压力。

2、央行希望进一步降低实体经济融资成本。

在经济下行压力加大的环境下，央行希望通过进一步疏通货币政策传导渠道来降低实体经济融资成本，加大对实体经济的扶持力度。目前中国间接融资占主导地位，贷款利率锚定LPR，LPR锚定MLF利率。因此，下调MLF利率可以通过LPR实现降低贷款利率的目的。

3、银行间市场融资成本有上升趋势。

2019年10月以来，银行间市场流动性趋紧，银行同业存单发行利率不断上行。2019年11月5日，股份制银行1年期同业存单发行利率为3.1538%，城商行1年期同业存单发行利率为3.6457%，农商行1年期同业存单发行利率为3.2720%，都处在较高的水平上。此次下调MLF利率有助于降低银行间市场融资成本。

4、国际市场普遍降息令国内降息情绪加剧。

2019年8月1日美联储宣布降息，引发全球二十多个国家的央行宣布降息。9月12日，欧洲央行宣布下调存款利率10bp，并重启QE，全球货币政策转向宽松。9月19日和10月31日，美联储又连续两次下调联邦基金目标利率，全年降幅累计达到75bp。在这种宽松的大环境下，国内市场的降息情绪逐渐积累加剧。

尽管MLF只是众多货币工具中的一种，但是这次下调MLF利率具有一定的信号作用。它对市场的影响主要体现在以下几个方面。

1、LPR有望下调，银行贷款利率有望进一步下降。

此次人民银行下调MLF利率可能是进一步降低实体经济融资成本的政策组合之一，不排除后续进行窗口指导的可能。根据央行的政策意图，下一步LPR可能下调，进而带动银行贷款利率整体下调。

2、债券市场利率可能在短期下降，但是不会形成下行趋势；远期看，利率上行压力较大。

MLF利率下调给银行间市场直接注入了流动性，短期内利率下降是符合市场预期的。然而，随着货币政策从银行间市场传导到信贷市场，贷款利率下降可能促使贷款规模增加，导致银行间市场的资金总量下降，进而带来利率上升的压力。

3、2019年四季度至2020年一季度，GDP增速可能上行。

如果将下调MLF利率视作稳增长的货币政策，那么提前下发2020年专项债就是稳增长的财政政策。9月份的国常会提出，“按规定提前下达明年专项债部分新增额度”，市场预计近期可能落地。这些措施可以有效推动经济增长，预计2019年四季度至2020年一季度GDP增速将上行。

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本文由“苏宁财富资讯”原创，作者为苏宁金融研究院特约研究员高绪阳，首图来自壹图网。