■王 軍

（中國人民銀行西寧中心支行 青海西寧 810001）

引 言

一、支付系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

截至2021年10月31日，青海省轄內(nèi)大小額直接參與者2家，支付系統(tǒng)間接參與者（含直接參與者以及屬地間接參與者）共計963家；網(wǎng)上支付跨行系統(tǒng)直接接入機構(gòu)2家。2011～2020年業(yè)務量發(fā)展情況（見表1）。

表1 青海省支付系統(tǒng)業(yè)務量發(fā)展情況

從各業(yè)務系統(tǒng)看，有大額支付系統(tǒng)處理貸記支付業(yè)務、即時轉(zhuǎn)賬業(yè)務、中國人民銀行營業(yè)部門發(fā)起涉及清算賬戶的業(yè)務、軋差凈額的資金清算業(yè)務、城市商業(yè)銀行匯票資金移存和兌付業(yè)務、中國人民銀行規(guī)定的其他業(yè)務。從青海省看，大額支付系統(tǒng)的資金處理規(guī)模一直占支付系統(tǒng)全部業(yè)務金額的80%以上。2019年以來大額支付系統(tǒng)處理業(yè)務總體比較平穩(wěn)，大體呈穩(wěn)定的增長趨勢。大額支付系統(tǒng)業(yè)務量連續(xù)增長，并且增長的平穩(wěn)性較好，這種趨勢仍在持續(xù)中（見表2）。

表2 青海省大額支付系統(tǒng)業(yè)務量發(fā)展情況

小額支付系統(tǒng)：小額支付系統(tǒng)于2006年在青海省推廣上線，其主要業(yè)務是普通貸記業(yè)務，占到業(yè)務總量的80%以上，其次是定期貸記業(yè)務，借記業(yè)務相對較少。以青海省為例,小額支付系統(tǒng)資金處理規(guī)模在2013年出現(xiàn)拐點。業(yè)務量增長而資金清算規(guī)模下降，說明平均單筆業(yè)務金額降低，小額支付系統(tǒng)的批量規(guī)模以及零售業(yè)務效應凸顯。另一方面，也說明了“小眾化”的社會經(jīng)濟活動更加頻繁，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展也促進了人們消費和支付習慣的改變，非現(xiàn)金支付已成為主流（見表3）。

表3 青海省小額支付系統(tǒng)業(yè)務量發(fā)展情況

網(wǎng)上支付跨行清算系統(tǒng)：主要處理網(wǎng)銀貸記業(yè)務、網(wǎng)銀借記業(yè)務和第三方貸記業(yè)務。從統(tǒng)計數(shù)據(jù)看，網(wǎng)銀貸記業(yè)務占到了99%。該系統(tǒng)于2013年12月在青海省上線，上線之初即采用二代支付系統(tǒng)模式，業(yè)務種類多，業(yè)務處理實時快捷，使用方便，受到了商業(yè)銀行、企業(yè)和個人的青睞。上線以來業(yè)務量直線上升，并且增長勢頭不減（見表4）。

二、支付系統(tǒng)資金流動與經(jīng)濟發(fā)展的相關性分析

（一）數(shù)據(jù)選取與變量說明

選取2010年第一季度至2020年第四季度共44個季度作為實證分析的數(shù)據(jù)空間。用地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）表示青海省經(jīng)濟發(fā)展指標，青海省支付系統(tǒng)大額、小額、網(wǎng)上支付跨行清算系統(tǒng)業(yè)務筆數(shù)與金額表示支付系統(tǒng)資金流動的衡量指標。數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行西寧城市處理中心及國家統(tǒng)計局。為防止得到的數(shù)據(jù)有異方差影響，對計算的結(jié)果產(chǎn)生影響，對所有數(shù)據(jù)取對數(shù)，得到lnGDP，lnMH，lnMB，lnMI，lnNH，lnNB，lnNI（見表5）。

表5 模型的變量說明

（二）實證分析過程

本文采用向量自回歸模型來研究經(jīng)濟發(fā)展與支付系統(tǒng)資金流動數(shù)據(jù)的關系，建立兩個模型：GDP與支付系統(tǒng)大額、小額、網(wǎng)銀業(yè)務量模型（模型一）；GDP與支付系統(tǒng)大額、小額、網(wǎng)銀業(yè)務筆數(shù)的模型（模型二）。為了檢驗時間序列是否平穩(wěn)，采用ADF檢驗對各時間序列變量進行平穩(wěn)性檢驗。如表6所示，lnGDP，lnMH，lnMB，lnMI，lnNH，lnNB，lnNI不拒絕原假設，存在單位根，序列非平穩(wěn)。對其進行一階差分得到D_lnGDP，D_lnMH，D_lnMB，D_lnMI，D_lnNH，D_lnNB，D_lnNI，次序列拒絕原假設，不存在單位根，序列平穩(wěn)?？梢杂肰AR模型來計算。

1.2.2 橡膠草懸浮細胞培養(yǎng) 選用繼代2次且生長良好的胚性愈傷組織0.6 g（鮮重），用鑷子夾碎，呈小顆粒狀，接入150 mL廣口瓶中，加入50 mL液體MS培養(yǎng)基，置于25℃恒溫搖床上110 r/min、光照強度2 000 Lx、光照時間14 h/d。培養(yǎng)期間，每隔一段時間繼代1次。在進行懸浮細胞繼代時，將培養(yǎng)瓶內(nèi)的液體搖勻，吸取廣口瓶中1/3的培養(yǎng)液至新的50 mL MS+6-BA 1 mg/L+NAA 0.5 mg/L液體培養(yǎng)基中，進行液體繼代。當液體培養(yǎng)基中的小顆粒繼續(xù)生長至2～3 mm時，用鑷子將愈傷組織夾碎放入新的液體培養(yǎng)基中，進行愈傷組織顆粒繼代。

表6 變量ADF檢驗結(jié)果

1.建立VAR模型

（1）滯后階數(shù)的選擇

VAR模型中一個重要的問題就是滯后階數(shù)的確定。在選擇滯后階數(shù)時，一方面欲使滯后階數(shù)足夠大，以便能完整反映所構(gòu)建模型的動態(tài)特質(zhì)。另一方面，如果滯后階數(shù)選擇太大，在數(shù)據(jù)量一定的情況下，會導致自由度降低，直接影響到模型參數(shù)估計的有效性。常用的幾種確定最優(yōu)滯后階數(shù)的檢驗方法有LR（似然比）檢驗、AIC信息準則和SC準則。表7、表8是模型1和模型2的VAR模型滯后階數(shù)選擇結(jié)果，根據(jù)AIC信息準則及SC準則，兩個模型的最優(yōu)滯后階數(shù)選擇均為滯后4階。

表7 模型滯后階數(shù)結(jié)果

表8 模型滯后階數(shù)結(jié)果

（2）模型估計結(jié)果

VAR模型一、二結(jié)果如下：

表9 VAR模型一、二估計結(jié)果

根據(jù)模型一、二的估計結(jié)果，方程系數(shù)只有個別系數(shù)不甚顯著，大部分在統(tǒng)計上是顯著的，不顯著的原因是方程內(nèi)同一變量的多個滯后值產(chǎn)生了多重共線性。模型一中，大額業(yè)務量滯后三階表明對地區(qū)生產(chǎn)總值有顯著的負影響，滯后一階時每變動一個單位，地區(qū)生產(chǎn)總值增加0.3213個單位，小額業(yè)務量滯后二階和三階對地區(qū)生產(chǎn)總值呈現(xiàn)顯著正影響，同理網(wǎng)上支付跨行清算業(yè)務量滯后二階和三階對地區(qū)生產(chǎn)總值也呈現(xiàn)顯著的正影響。大額業(yè)務量會受到其自身滯后一期的顯著正影響，小額業(yè)務量會受到地區(qū)生產(chǎn)總值和自身滯后一階的顯著正影響，在地區(qū)生產(chǎn)總值滯后三階時，地區(qū)生產(chǎn)總值每變動一個單位，小額業(yè)務量增長3.872個單位。網(wǎng)上支付跨行清算業(yè)務量受到大額業(yè)務量和小額業(yè)務量的顯著影響。模型二中，大額業(yè)務筆數(shù)對地區(qū)生產(chǎn)總值呈現(xiàn)正向顯著影響，小額業(yè)務筆數(shù)在滯后一階時呈現(xiàn)負向影響，滯后二階時小額支付業(yè)務筆數(shù)每增加一個單位，地區(qū)生產(chǎn)總值增加0.3056個單位，網(wǎng)上支付跨行業(yè)務筆數(shù)在滯后一階和四階時呈現(xiàn)負影響。

2．模型穩(wěn)健性檢驗

VAR模型所有根的模的倒數(shù)小于1，即位于單位圓內(nèi)，則其是穩(wěn)定的。如果模型不穩(wěn)定，某些結(jié)果將不是有效的（如脈沖響應函數(shù)的標準誤差）。由圖5(a)(b）可知，模型1、2的AR根的倒數(shù)都在單位圓之內(nèi)，即模型是穩(wěn)定的，因此可以在此基礎上對兩個模型進行脈沖響應分析和方差分解分析。

圖5 模型一和模型二的AR逆根結(jié)果

3．脈沖響應分析

脈沖響應函數(shù)描述的是VAR模型中一個內(nèi)生變量的沖擊給其它內(nèi)生變量所帶來的影響，隨著時間推移，觀察模型的各變量對于沖擊如何反應。

通過給 LnMH、LnMb、LnMi、LnNH、LnNB、LnNI一個沖擊，分析地區(qū)生產(chǎn)總值規(guī)模對這些沖擊作出的響應，支付系統(tǒng)區(qū)域間的關系忽略。圖6（a）圖顯示，當支付系統(tǒng)大額業(yè)務量受到?jīng)_擊的時候，地區(qū)生產(chǎn)總值對大額業(yè)務量的影響呈上升趨勢，到第10期之后沒有消退，具體軌跡是：大額業(yè)務量增加在開始階段對GDP并沒有立即形成沖擊，在第5個周期開始上升，隨后到第6個周期就達到最大的正向沖擊，隨后趨于穩(wěn)定。結(jié)論為大額業(yè)務量對GDP有正向影響，時滯較長，短期內(nèi)的累積效應較小，但持續(xù)影響大。（b）圖顯示，當支付系統(tǒng)小額業(yè)務量受到?jīng)_擊的時候，地區(qū)生產(chǎn)總值對小額業(yè)務量的影響呈上升趨勢，具體軌跡是：小額業(yè)務量增加在開始階段對GDP并沒有立即形成沖擊，在第1個周期開始上升，第4個周期達到最大正向沖擊，隨后趨于穩(wěn)定，至第10個周期之后沒有消退。結(jié)論為小額業(yè)務量對GDP有正向影響，時滯也較短，隨后兩個周期，正向的影響達到最大，短期累積效應也較大，持續(xù)影響大。（c）圖顯示，當支付系統(tǒng)網(wǎng)銀業(yè)務量受到?jīng)_擊的時候，地區(qū)生產(chǎn)總值對網(wǎng)銀業(yè)務量的影響呈上升趨勢，具體軌跡是：網(wǎng)銀業(yè)務量增加在開始階段對GDP并沒有立即形成沖擊，在第1個周期開始上升，之后一直趨于平穩(wěn)正向影響，至10個周期后依然沒有消退。結(jié)論為網(wǎng)銀業(yè)務量對GDP有正向影響，時滯較短，短期累積效應較大，持續(xù)影響大。（d）圖中顯示當支付系統(tǒng)大額業(yè)務筆數(shù)受到?jīng)_擊的時候，地區(qū)生產(chǎn)總值對大額業(yè)務筆數(shù)的影響呈上升趨勢，到第10期之后沒有消退，具體軌跡是：大額筆數(shù)增加在開始階段對GDP并沒有立即形成沖擊，隨后緩慢上升，趨于平穩(wěn)。結(jié)論為大額業(yè)務筆數(shù)對GDP有正向影響，時滯較短，短期累積效應較小，但持續(xù)影響大。（e）圖顯示支付系統(tǒng)小額業(yè)務筆數(shù)受到?jīng)_擊的時候，地區(qū)生產(chǎn)總值對小額業(yè)務筆數(shù)的影響呈上升趨勢，具體軌跡是：小額筆數(shù)增加在開始階段對GDP并沒有立即形成沖擊，隨后緩慢上升，在第4個周期達到最大正向沖擊，此時，累積效應影響為2.0左右，表明小額業(yè)務筆數(shù)每提高一個單位，將導致GDP增長率在第4周期累積提高2個單位，之后沖擊力度下降到1左右，趨于平穩(wěn)。結(jié)論為小額業(yè)務筆數(shù)對GDP有正向影響，時滯較短，短期累積效應較大，持續(xù)影響大。（f）圖顯示支付系統(tǒng)網(wǎng)銀業(yè)務筆數(shù)受到?jīng)_擊的時候，地區(qū)生產(chǎn)總值對網(wǎng)銀業(yè)務筆數(shù)的影響呈上升趨勢，具體軌跡是：網(wǎng)銀業(yè)務筆數(shù)增加在開始階段對GDP并沒有立即形成沖擊，在第4個周期開始上升，到第6個周期后呈下降趨勢，總體平穩(wěn)，到第10期之后沒有消退，結(jié)論為：網(wǎng)銀業(yè)務筆數(shù)對GDP有正向影響，時滯較長，短期累積效應較小，持續(xù)影響較大。

圖6 支付系統(tǒng)業(yè)務業(yè)務量及筆數(shù)與地區(qū)生產(chǎn)的沖擊引起GDP的變化

圖7顯示，當GDP受到?jīng)_擊的時候，大額支付系統(tǒng)業(yè)務量業(yè)務筆數(shù)、小額支付系統(tǒng)業(yè)務量業(yè)務筆數(shù)和網(wǎng)上支付跨行清算系統(tǒng)業(yè)務筆數(shù)業(yè)務量對地區(qū)生產(chǎn)總值都呈上升趨勢，到第10期之后沒有消退。具體軌跡是：（a）GDP增加在開始階段對大額支付系統(tǒng)業(yè)務量、業(yè)務筆數(shù)立即形成沖擊，第一個周期沖擊分別為1.2和4，至此大額業(yè)務量基本維持穩(wěn)定，大額業(yè)務筆數(shù)持續(xù)上升，在第3個周期達到最大的正向沖擊，隨后趨于穩(wěn)定。結(jié)論為GDP對大額業(yè)務量、業(yè)務筆數(shù)有正向影響，時滯較長，短期內(nèi)的累積效應較大，持續(xù)影響大。（b）GDP增加在開始階段對小額支付系統(tǒng)業(yè)務量、業(yè)務筆數(shù)立即形成沖擊，但沖擊力度都不大，小額業(yè)務量在第3個周期達到最大的正向沖擊，隨后趨于穩(wěn)定，小額業(yè)務筆數(shù)從第一個周期就開始逐步上升，至第10個周期沖擊力度接近為5，并沒有消退的跡象。結(jié)論為GDP對小額業(yè)務量、業(yè)務筆數(shù)有正向影響，時滯較長，短期內(nèi)的累積效應不大，持續(xù)影響大。（c）GDP增加在開始階段對網(wǎng)上支付跨行清算系統(tǒng)業(yè)務量、業(yè)務筆數(shù)立即形成沖擊，第一個周期沖擊分別為4和5，至此網(wǎng)銀業(yè)務筆數(shù)基本維持穩(wěn)定、網(wǎng)銀業(yè)務量持續(xù)上升，到第2個周期達到最大的正向沖擊，隨后維持在4的沖擊趨于穩(wěn)定。結(jié)論為GDP對網(wǎng)銀業(yè)務量、業(yè)務筆數(shù)有正向影響，時滯較長，短期內(nèi)的累積效應較大，持續(xù)影響大。

圖7 GDP沖擊引起支付系統(tǒng)業(yè)務業(yè)務量及筆數(shù)變化

三、從資金流向分析存在的問題及原因

（一）數(shù)據(jù)處理困難

1.數(shù)據(jù)迅速增長，整合困難。隨著技術的日益更新，全球各行業(yè)數(shù)據(jù)增長速度飛快，支付系統(tǒng)也不例外，支付清算系統(tǒng)整體網(wǎng)絡覆蓋連接了所有金融行業(yè)的交易數(shù)據(jù)，為銀行業(yè)務發(fā)展奠定了核心基礎，號稱資金周轉(zhuǎn)的“高速公路”，數(shù)據(jù)量大，高居各行業(yè)前列。但在內(nèi)部，支付領域的數(shù)據(jù)處于分散狀態(tài)，如客戶的負債數(shù)據(jù)在信貸部門掌握，客戶的支付行為習慣數(shù)據(jù)保存在運營管理部門，風控管理部門擁有客戶支付水平評價數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)每天都在更新，導致每天產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)分散地靜置在各個部門中，各部門自行處置，沒有將海量數(shù)據(jù)的作用真正發(fā)揮出來，更無法充分挖掘利用這些數(shù)據(jù)潛在的應用價值，如何將這些分散的數(shù)據(jù)整合處理，建立一個長效的數(shù)據(jù)共通、共享、共用機制是當前面臨的一個難題。同時，就支付系統(tǒng)每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)而言，將大額、小額、網(wǎng)銀分別導入數(shù)據(jù)庫對硬件設備要求很高，性能不高的設備面臨這些海量數(shù)據(jù)容易宕機，部門現(xiàn)有的設備遠遠不能滿足需求，容易導致數(shù)據(jù)缺失。

2.數(shù)據(jù)維度單一、質(zhì)量不足。目前，支付系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)主要是用來實現(xiàn)交易功能，設計要素包括發(fā)起行行號、發(fā)起人姓名、發(fā)起人卡號、金額、接收行行號、接收人姓名、接收人卡號等內(nèi)容，這些要素都比較籠統(tǒng)，對大數(shù)據(jù)的應用價值不是很高，沒有將資金去向（包括行業(yè)、地區(qū)、用途等因素）標注出來，要使用這些數(shù)據(jù)，仍需要運用大量統(tǒng)計工具對原始數(shù)據(jù)進行清洗、加工、分類等二次處理，通過數(shù)據(jù)庫查詢、提取關鍵字等簡單實用的技術操作后可以最大程度地提取到有效信息。但處理過的數(shù)據(jù)容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)重復、數(shù)據(jù)錯誤和格式不統(tǒng)一等問題，降低了數(shù)據(jù)分析的可信度。在現(xiàn)實操作中，即使用關鍵字提取等方法對支付數(shù)據(jù)進行處理，由于關鍵字字庫有限，仍有10%的數(shù)據(jù)無法確定歸屬哪個行業(yè)，需要人工進行行業(yè)劃分，這對精確度和效率都提出了嚴峻考驗。

3.數(shù)據(jù)統(tǒng)計差異，精度不夠。自二代支付系統(tǒng)上線以來，支付清算體系逐步形成了以大額為資金流動的“主動脈”，小額支付系統(tǒng)、網(wǎng)上支付跨行清算系統(tǒng)為支架的模式，各系統(tǒng)獨立運行，各司其職。對參與機構(gòu)來說，除地方獨立法人機構(gòu)接入本地城市處理中心，其余的參與機構(gòu)都到各自總行通過“一點接入”方式連接到清算總中心?？傊行目梢越柚鷮Ω飨到y(tǒng)的管理和維護，獲取一手的區(qū)域資金流量流向數(shù)據(jù)，并據(jù)此來開展數(shù)據(jù)分析。而省級數(shù)據(jù)中心無法獲取轄區(qū)的業(yè)務數(shù)據(jù)明細，開展數(shù)據(jù)分析的支付清算數(shù)據(jù)來自兩個方面：一方面是清算總中心下發(fā)至城市處理中心的轄區(qū)業(yè)務明細統(tǒng)計數(shù)據(jù)；另一方面是通過支付業(yè)務分析子系統(tǒng)按照行政區(qū)劃所獲取的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。而支付業(yè)務統(tǒng)計分析子系統(tǒng)目前只能對經(jīng)過城市處理中心的業(yè)務進行簡單查詢，對業(yè)務量及業(yè)務筆數(shù)進行簡單的統(tǒng)計，不具備對數(shù)據(jù)的深入挖掘和可視化的界面呈現(xiàn)，現(xiàn)階段開展數(shù)據(jù)分析用總中心下發(fā)至本地的屬地數(shù)據(jù)，此數(shù)據(jù)已按照系統(tǒng)進行分類打包，按天統(tǒng)計，對每筆業(yè)務進行初步加工，但是全國都面臨著按屬地數(shù)據(jù)下發(fā)業(yè)務與統(tǒng)計分析子系統(tǒng)結(jié)果存在出入的情況，導致數(shù)據(jù)精準度不夠。

（二）技術方法亟需提升

1.分析手段單一。近幾年，研究者從不同方向研究了支付數(shù)據(jù)區(qū)域資金流向流量支持地方經(jīng)濟發(fā)展的情況，結(jié)論基本上都是雙向的，即互相成就互相制約。但是分析手段主要靠統(tǒng)計數(shù)據(jù)來研究兩者之間的關系，方法有擬合回歸曲線、基于過程方法及面板數(shù)據(jù)等，停留在研究平面數(shù)據(jù)上，沒有應用大數(shù)據(jù)技術、數(shù)據(jù)挖掘技術進行深入分析數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)本身潛在的價值遠遠沒有被挖掘、分析出來，技術手段單一，可能會影響研究結(jié)果的可信度。

2.復合人才儲備不足。數(shù)據(jù)分析成果怎么樣，歸根結(jié)底還是復合人才的競爭，為政府建言獻策，沒有一支優(yōu)秀的人才隊伍，沒有人才創(chuàng)造力迸發(fā)、活力涌流，是很難成功的。數(shù)據(jù)分析時代，挖掘業(yè)務含義、制定分析方案、拆分插敘數(shù)據(jù)、建模分析、系統(tǒng)搭建等對分析人員的知識儲備和全面性有著全新的要求，地方支付清算行業(yè)現(xiàn)有人員對數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、機器學習、大數(shù)據(jù)技術等新興行業(yè)的學習和能力不足，技術力量薄弱，建立相應的數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)需依靠外部企業(yè)的力量，沒有自己的知識產(chǎn)權(quán)。

（三）數(shù)據(jù)安全機制待完善

數(shù)據(jù)分析領域，安全和隱私一直是關注的重點，支付清算領域的要求更為嚴格，其數(shù)據(jù)具有信息密集、知識密集和價值密集等特征，相比其他行業(yè)，該領域涉及到的都是客戶極為敏感的個人信息，如：身份證號、銀行卡號、電話號碼和資金流量流向，其在用戶信息安全保護方面要求更嚴格。如果出現(xiàn)泄密情況，極容易引發(fā)違法活動，危及公民的公共財產(chǎn)和人身安全，給相關行業(yè)帶來巨大損失，更為嚴重的可能會給國家安全和國家利益帶來新的挑戰(zhàn)。因此，如何對數(shù)據(jù)的獲取、使用進行授權(quán)，檢查其資質(zhì)，控制知悉范圍，保證數(shù)據(jù)的收集范圍則顯得至關重要。另一方面，挖掘、分析數(shù)據(jù)的軟件、程序、接口和新技術手段是否考慮信息安全等級保護中提到的存儲和傳輸?shù)臉I(yè)務數(shù)據(jù)、應用軟件系統(tǒng)、操作系統(tǒng)自身的重要數(shù)據(jù)及安全功能數(shù)據(jù)進行保密性檢驗，存儲和傳輸?shù)臉I(yè)務數(shù)據(jù)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡系統(tǒng)自身的重要數(shù)據(jù)及其安全功能數(shù)據(jù)完整性和可用性等要求進行核查。制定科學的、完整的和可操作性強的制度規(guī)范與標準，以保證支付清算系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析、挖掘穩(wěn)步推進。

四、對策建議

（一）完善頂層設計，健全法規(guī)制度

總中心層面應建立起清晰的支付數(shù)據(jù)平臺，為各級央行履職提供更多的數(shù)據(jù)支持和信息參考。首先，總行層面應建立大數(shù)據(jù)研究機構(gòu)，承擔大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)政策實施、相關法律法規(guī)起草、規(guī)范行業(yè)術語和標準等管理職能，建立包括支付系統(tǒng)業(yè)務數(shù)據(jù)、國庫、外管、貨信等部門聯(lián)合的信息化機構(gòu)和平臺，深入開展數(shù)據(jù)分析調(diào)研，打破人民銀行內(nèi)部各部門對數(shù)據(jù)資源各自為用的管理格局。其次以數(shù)據(jù)分析技術為核心，提高數(shù)據(jù)處理技術水平，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘技術、數(shù)據(jù)可視化技術，為服務地方經(jīng)濟發(fā)展承擔更多的社會責任。最后，完善相關法律法規(guī)，提升央行支付系統(tǒng)數(shù)據(jù)研究的深度和廣度、保障研究成果合法合規(guī)應用，明確央行為支付清算數(shù)據(jù)、國庫、外管、貨信、征信、反洗錢等研究分析和應用共享的主管部門，明確對數(shù)據(jù)成果的保護責任，明確數(shù)據(jù)分析中的隱私保護，全面提升數(shù)據(jù)分析成果使用方面的合法性、合規(guī)性。

（二）完善數(shù)據(jù)治理整體規(guī)劃，打破數(shù)據(jù)壁壘

1.完善組織架構(gòu)，合理利用數(shù)據(jù)。由于各機構(gòu)對自身所掌握數(shù)據(jù)的共享存在謹慎態(tài)度，缺乏牽頭部門開展金融數(shù)據(jù)的整合和深度研究，數(shù)據(jù)孤島難以緩解，特別是每天產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)分散地靜置于各個部門中。因此，健全風險監(jiān)測預警和早期干預機制，加強金融基礎設施的統(tǒng)籌監(jiān)管和互聯(lián)互通，推進金融業(yè)綜合統(tǒng)計和監(jiān)管信息共享，顯得尤為重要。目前，地方金融穩(wěn)定發(fā)展委員會已經(jīng)成立，辦公室設在人民銀行，建議由總行牽頭，建立金融體系大數(shù)據(jù)平臺，匯總央行支付系統(tǒng)數(shù)據(jù)、金融結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)和信貸部門、運營管理部門等數(shù)據(jù)，以法律法規(guī)為框架，制定金融體系數(shù)據(jù)分析研究規(guī)劃，完善組織架構(gòu)，明確需求、研究、共享等職責，在充分保護數(shù)據(jù)所有權(quán)歸屬的基礎上，自上而下推動數(shù)據(jù)研究工作，實現(xiàn)金融研究服務于實體經(jīng)濟發(fā)展的目標。

2.完善數(shù)據(jù)要素，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。在不影響商業(yè)銀行勞動成本、支付清算秩序的前提下，按照合規(guī)性和可操作性的原則，建立標準化指標體系，增加必要的數(shù)據(jù)維度要素，如將行業(yè)歸屬、地區(qū)、資金用途及客戶身份信息等內(nèi)容標注出來，尤其是注重業(yè)務屬地標識工作，從而增加數(shù)據(jù)維度，完善結(jié)構(gòu)性指標信息，同時，建議將支付系統(tǒng)數(shù)據(jù)統(tǒng)計細化到各個市、州的行業(yè)歸屬及資金用途等方面，強化支付系統(tǒng)數(shù)據(jù)對描述對象的真實反映能力，以提高支付系統(tǒng)數(shù)據(jù)的應用價值。

3.明確統(tǒng)計口徑，提升數(shù)據(jù)精度。面對現(xiàn)有的兩種獲取支付系統(tǒng)數(shù)據(jù)的方式，應進一步細化，明確支付業(yè)務數(shù)據(jù)統(tǒng)計標準及獲取途徑，包括統(tǒng)計范圍、口徑、分類、計算方式，消除因統(tǒng)計口徑和標準不一而導致的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，提高數(shù)據(jù)的及時性、規(guī)范性和可靠性。建立標準化統(tǒng)計數(shù)據(jù)格式和分類標準，獲取一手的區(qū)域資金流量流向數(shù)據(jù)，提高支付系統(tǒng)數(shù)據(jù)分析質(zhì)量，為支付系統(tǒng)的數(shù)據(jù)應用與共享夯實基礎。

（三）應用先進技術，提高分析能力

1.明確數(shù)據(jù)共享機制，打破行業(yè)壁壘。通過人民銀行建立的數(shù)據(jù)共享平臺，將停留在各業(yè)務條線的海量金融數(shù)據(jù)利用起來，運用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)對比等技術手段，對數(shù)據(jù)進行全面的分析。政府建立公開權(quán)限的平臺和共享通道，在保證行業(yè)各自利益的前提下，將數(shù)據(jù)共享起來，用這些特色數(shù)據(jù)進行挖掘分析，服務于地方社會經(jīng)濟發(fā)展。

2.完善技術手段，深挖數(shù)據(jù)潛力。在共享數(shù)據(jù)的前提下，完善和提升數(shù)據(jù)挖掘手段和技術能力，將數(shù)據(jù)匯總在大數(shù)據(jù)平臺，通過人工智能、機器學習預測下一步各項指數(shù)的走勢，運用數(shù)據(jù)挖掘技術對數(shù)據(jù)進行分類、量化、收集和整理并進行分析，深挖數(shù)據(jù)本身潛在的價值，增加研究結(jié)果的可信度，以全面反映經(jīng)濟金融活動規(guī)律。

3.培養(yǎng)專業(yè)團隊，緊跟時代步伐。數(shù)據(jù)分析時代，建立一支技術能力過硬、綜合能力強的專業(yè)團隊迫在眉睫?，F(xiàn)在是跨學科領域的共商共建，數(shù)據(jù)分析，不僅僅依靠單一專業(yè)的人才就可以完成，而是需要在懂數(shù)據(jù)分析的基礎上善于提出需求分析的綜合型人才。一是需要專業(yè)的信息分析技術的人才引進先進的工具和技術，使用先進的統(tǒng)計方法和處理方法，將具體業(yè)務轉(zhuǎn)化為立體式的程序；二是需要敏銳的思維和視野，善于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間存在的某種關聯(lián)關系，將優(yōu)秀的分析思維和經(jīng)濟金融結(jié)合起來。

（四）加強成果轉(zhuǎn)化，完善應用體系

央行支付系統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘成果具有巨大的潛力，是金融管理、服務、研究的寶貴資源，數(shù)據(jù)挖掘成果需從自身履職、服務社會和業(yè)態(tài)發(fā)展三個層面發(fā)力，為經(jīng)濟金融穩(wěn)定和長久發(fā)展注入新的動力，進一步提升央行支付清算的社會品牌，鞏固央行支付清算經(jīng)濟金融大動脈的地位。加大對支付系統(tǒng)業(yè)務數(shù)據(jù)的深度挖掘，提取、分析有用價值信息，建立可視化的實體界面，運用在需要的地方，讓其成為上下級溝通的橋梁，成為領導科學決策的重要依據(jù)，成為政府督促落實的重要抓手。搭建數(shù)據(jù)分析指標體系，建立科學權(quán)威的數(shù)據(jù)模型，從海量數(shù)據(jù)中獲取經(jīng)濟熱點問題、行業(yè)發(fā)展趨勢、區(qū)域經(jīng)濟變化、用戶支付行為分析等信息，為制定行業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略、調(diào)整貨幣政策、優(yōu)化服務等提供強有力的支撐。建議像宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)和銀行年報一樣，建立和完善合理的數(shù)據(jù)披露體系，通過適當?shù)那老蛏鐣蟊娕缎畔?，吸引更多對支付清算?shù)據(jù)感興趣的優(yōu)秀人才來研究，提升支付清算系統(tǒng)的影響力。

（五）建立健全數(shù)據(jù)安全規(guī)范使用機制

數(shù)據(jù)信息保護的最終目的就是促進數(shù)據(jù)的合理利用。2021年9月1日起施行的《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全法》第三條，給出了數(shù)據(jù)安全的定義，是指通過采取必要措施，確保數(shù)據(jù)處于有效保護和合法利用的狀態(tài)，以及具備保障持續(xù)安全狀態(tài)的能力，確保數(shù)據(jù)的可用性、完整性和保密性而制定科學的、完備的、可操作性強的標準規(guī)范。按照此法，應加強在數(shù)據(jù)信息收集、傳輸渠道、儲存、分析利用等各條線上的數(shù)據(jù)安全規(guī)范使用，嚴格管理數(shù)據(jù)信息的收集范圍和用途，防止數(shù)據(jù)信息在收集和運用時，出現(xiàn)信息泄露和侵犯隱私的現(xiàn)象，對使用數(shù)據(jù)的獲取、授權(quán)者，應檢查其資質(zhì)，控制知悉范圍，保證數(shù)據(jù)的收集范圍。同時，對挖掘、分析數(shù)據(jù)的軟件、程序、接口和新技術手段考慮信息安全等級保護中提到的存儲和傳輸?shù)臉I(yè)務數(shù)據(jù)、應用軟件系統(tǒng)、操作系統(tǒng)自身的重要數(shù)據(jù)及安全功能數(shù)據(jù)進行保密性檢驗，并對存儲和傳輸?shù)臉I(yè)務數(shù)據(jù)、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡系統(tǒng)自身的重要數(shù)據(jù)及其安全功能數(shù)據(jù)完整性和可用性等進行必要的核查。