大数据分析在宏观金融领域仍待“大显身手”

肖筱林  王汉生

大数据是近年来很受关注的一个领域。新的数字化工具的使用、信息系统的不断更新迭代以及数据采集技术的进步，共同导致了海量数据的出现。随之而来的大数据分析，与近年来兴起的人工智能技术既有一定的交叉，又形成互补，共同推动了大数据和相关技术在经济社会生活中的推广应用，形成了覆盖经济、社会运行各个方面的大数据生态。这一生态正在影响和重塑公共政策制定和实施的整个过程，其中包括了央行通过货币政策工具来调控利率和货币供给，以实现充分就业和价格稳定等货币政策的终极目标的过程。

从中国人民银行牵头的金融统计大数据方面的软硬件建设进程来看，宏观金融领域颗粒化微观数据的收集和整合，以及相关数据库的建设进展很快。但是，从国内研究和实践的现状来看，还有不少可以提升的空间。

为此，笔者提出如下三方面的建议。第一，强化宏观金融领域的舆情分析，关注和引导公众预期。在当前社交媒体当道，资讯迅猛传播的大数据时代，央行也要与时俱进，考虑使用最新的大数据分析技术和方法，对涉及货币政策和金融市场相关的舆论和公众情绪进行及时的“捕捉”和处理。及时“捕捉”和处理宏观金融领域的重要舆情，其实也是在关注和引导公众预期，是货币政策沟通和传导中的重要环节，也属于前瞻性指引的范畴。我国可以借鉴发达经济体央行通过各种社交媒体发布和传播货币政策资讯的做法，进而通过大数据来进行货币政策沟通事前、事中和事后的相关分析。例如，中国人民银行在2013年开设微博账号，2019年开设微信公众号，通过社交媒体进行货币政策沟通已经有了一定的经验，也为相关的大数据分析提供了基础，但目前相关研究几乎是空白。这方面值得持续关注，今后可以通过文本数据分析或者最新的大数据分析方法来开展相关研究。

第二，对宏观经济重要指标进行实时预测，与传统统计形成良好互补。利用大数据技术进行实时预测，在发达经济体央行的相关研究中已经大量使用。截至2023年6月，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布的报告显示，中国互联网网民规模已达10.79亿人，互联网普及率达76.4％。再加上中国目前领先全球的移动支付产业、位居世界前列的数字经济，这些都给大数据分析用于宏观经济指标的实时预测提供了坚实的基础。尤其是与电子支付、移动支付、互联网和社交媒体相关的数据，都是中国大数据的优势所在。目前虽然已有一些国内研究，但还有更多研究值得进一步推进。

第三，依托数字人民币将来的发行，进一步完善金融统计大数据。近年来，中国密集试点和推广的数字人民币，具体运营采用双层架构，即中国人民银行作为央行向处在第二层的商业银行和其他指定运营机构发行数字人民币，而中国人民银行作为第一层，则能收集到来自全部指定运营机构收集的个人信息和交易记录，最终能够形成数字人民币的大数据中心。

总之，在不远的将来，数字人民币的全面发行以及所依托的双层运营架构，将给建设中的中国金融统计大数据提供更全的数据，也将更便利数字人民币使用的大数据分析以及任何使用数字人民币的相关金融交易的分析。

（作者单位：北京大学光华管理学院）