什么是钱荒？

钱荒，指的是由于流通领域内货币相对不足而引发的一种金融危机。中国式钱荒，是一种因资金错配导致的结构性资金紧张现象。具体表现是，一方面是银行和股市缺钱，而另一方面却是货币的供应量充裕，游资过剩。“钱荒”从银行体系内萌生、在资本市场被放大，民间金融变得异常活跃的现象，而利率市场“冰火两重天”的现状则直接影响实体经济的运行。从根源上看，中国式钱荒不是没有钱，而是钱没有出现在正确的地方。

“钱荒”产生的原因：

一是流动性收紧。全球性宽松的货币环境已经结束。美联储开始加息并且开启缩表计划，继而吸引全世界资本流入美国，为防止资本外逃，中国将继续持“稳”。

二是2015年12月，“去杠杆”作为“三去一降一补”的五大任务之一在中央经济会议上提出。政府转向倒逼全社会“去杠杆”目的是为了降低负债水平，防止系统性的金融风险。

1996年-2017年，中国杠杆率由113%上升到250.3%，22年间上涨一百多个百分点，根据杠杆率变化的特点，大体上可以分成四个阶段：

平稳加杠杆阶段（1996-2003），八年间杠杆率共增长61%，年平均增长7.625%。债务和广义货币增速较高，而名义GDP增速在10%左右，导致杠杆率增加。

“自主”去杠杆阶段（2003-2008），五年间杠杆率下降4%，名义GDP增速在16%-23%，杠杆率下降，表明债务温和上升伴随着经济飞速上涨。

快速加杠杆阶段（2008-2015），杠杆率增加79%，年平均增长超过11%。2009年“四万亿的启动”，债务出现跃升，债务增速高达34%，但名义GDP增速回落到9%，杠杆率快速增加。

“强制”去杠杆阶段，2015年12月，中央提出“去杠杆”任务，在2016年杠杆率并未下降，到2017年开始产生效果。

三是其他因素的影响。受年中MPA考核、企业缴税、新增地方债发行加快等因素，出现“钱荒”现象。

金融机构如何缓解“钱荒”？

面对“钱荒”，中央人民银行采取的措施一是动用货币工具向市场注入流动性。并且扩大了MLF担保品范围，希望缓解中小微企业的钱荒问题。二是中央人民银行不再跟从美联储6月份加息和缩表。

面对“钱荒”，金融机构采取谨慎逃避的措施。商业银行通常为避免银行债务违约，选择增加准备金，降低向地方政府、中小企业、个人贷款，并且降低与证券行业进行通道业务。同时，证券行业为解决募资难的问题，会提高对企业融资的门槛，导致项目融资难。

但是，“钱荒”的问题并没有得到很好地缓解，不仅M2增速徘徊在低位，而且货币市场利率在不断抬高，推升了货币基金的收益率。当货币基金收益率与存款利率之间出现较大利差时，就会吸引更多的存款流向货币基金致使金融机构融资成本正不断上升。

另辟蹊径解决不对称式“钱荒”

大数据是指通过各种传感器收集大量的结构化和非结构化数据，并经过新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。研究显示，金融行业在大数据价值潜力指数中排名第一。金融大数据更依托金融机构日常经营活动会持续产生和存储结构化、半结构化、非结构化数据，规模十分庞大。而金融大数据的技术实现需要依托数据分析技术、数据管理技术、数据处理技术和数据展现技术，实现金融行业逻辑关系紧密、实时处理性强、可展示性强的要求。

金融大数据的场景应用主要有精准营销、风险控制、改善经营、服务创新和产品创新五个方面。

精准营销：金融机构在互联网的冲击下，迫切需要掌握更多用户信息构建用户360度立体画像，才能对细分的客户进行精准营销、实时营销等个性化智慧营销。

风险控制：应用大数据技术同意管理金融机构内部多源异构数据与外部征信数据，可以更好地完善风控体系。

改善经营：通过大数据分析方法改善经营决策，为管理层提供可靠数据支撑，使经营决策更加高效、敏捷、精确性高。

服务创新：通过大数据应用，改善与客户之间的交互、增加用户粘性，为个人与政府提供增值服务，不断增强核心竞争力。

产品创新：通过高端数据分析和综合化数据分享，有效对接银行、保险、信托、基金等各类金融产品，进而创造出新的金融产品。

金融机构通过金融大数据的场景应用，对外可以掌握更多用户信息，控制用户风险，改善与客户之间的交互，增加用户粘性，为个人、企业、政府提供增值服务；对内可以统一管理内部多源异构数据与外部征信数据，完善风控体系，使决策更加高效、敏捷、精确。

因此，金融机构可以利用金融大数据进行分析评估，“让钱荒不慌”。银行可以利用金融大数据精准投放贷款；证券公司可以利用金融大数据为有潜力的行业企业募集资金；保险公司可以利用金融大数据设置更优质的保险产品等。

面对“钱荒”，金融机构可以不必再小心翼翼把钱放在手里来避免“恐慌”，而是利用金融大数据这一有利武器正面解决“钱荒”。金融机构将借金融大数据的“东风”焕然一新。

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