当前全球格局正处于重塑期与调整期，金融体系受到地缘政治、地区安全等不确定因素的影响陡然加大。
4日，中国 建设银行 研修中心（研究院）与中国人民大学重阳金融研究院携手举办“百年变局下的中国经济金融形势与未来”研讨会，与会专家学者共话变局中的新机遇、新路径，探讨如何应对新模式下的新挑战。
经济发展步入新阶段金融模式应随之转变
中国 建设银行 副行长纪志宏表示，现今世界经济格局与国际政治秩序进入深度调整期，面临着信任赤字、共识危机、责任缺位和制度弱化等许多挑战，金融体系作为人类经济社会运行的重要子系统，身处其中也经历着的大变局时代。
北京大学国家发展研究院副院长黄益平表示，百年未有之大变局下，经济发展步入新阶段，金融模式也要随之转变。金融改革需要做的工作主要可分为三个方面。
具体来看，一是改进监管管住风险，包含明确监管目标、给予监管职能部门相应权限和减少以“金融监管”的名誉干扰市场运营；二是增进创新填补空白，如新型互联网银行利用 大数据 做信用风险评估可为大量“信用白户”提供信贷服务；三是完善市场提升效率，其中的核心是金融价格的市场化决定等。
从海内外发展趋势看，中国人民银行金融研究所副所长莫万贵表示，从国际看，当前显现逆全球化、数字化、绿色化的“三化”趋势，而国内的新增长驱动力将由过去的“出口+房地产”逐步转变为“创新（技术创新和业态创新）+消费”模式。
“与之相适应，要积极探索有效市场和有为政府的模式，建立有益于‘创新+消费’和提升企业活力的营商环境。需调整政府和市场的界限，探索政府的‘正面清单’和‘负面清单’。”莫万贵说。
热议股市、汇市和楼市推进高质量发展仍存挑战
经过多年实践，金融体系较好支持了过去多年的经济增长与金融稳定，但在新形势下也面临着新的挑战。
从资本市场看，中国人民大学国家金融研究院院长、国家一级教授吴晓求认为，资本市场应定位于为投资人的财富管理服务，要从当前为企业提供融资便利的市场，转型成为投资者提供成长性、高透明度的市场。
“为啥企业会排队上市，或上市三年禁售期一过就开始减持？这其中一定有巨大的制度漏洞，把财富不断地‘漏出去了’。有排队就代表有制度性的诱骗，通过排队能获得巨大逾额利益、寻租性利益或制度性利益，因此制度务必改。”吴晓求说，近期中国证券监督管理委员会发布关于减持方面的优化措施力度很大，抓住了改革的关键。。
房地产市场方面，清华大学中国经济思想与实践研究院院长李稻葵表示，过去一段时期，由于房地产销售放缓，使得开发商的钱财链极为紧张，连锁效应下地方政府及银行业分别收紧了资金管控及信贷额度。
“为防止房地产开发商的金融问题传导至金融业或引发金融资产恐慌，应推动重点开发商企业与大型商业银行进行合作，将事先承诺的信用贷款落实到位，避免潜在的金融债务违约等。”李稻葵说。
人民币市场方面，中国宏观经济学会副会长、中银国际研究有限公司老总曹远征认为，在我国的金融体制改革进程中，人民币的全面可兑换仍是一项重要挑战。
“人民币要有完全可兑换性才能作为头寸安排，有头寸安排才能有金融市场，才能进一步成为全球化、国际化的货币。而想要实现可兑换还需要继续进行金融市场开放，要有足够深的金融市场才能承得下全球市场的金融投资，才能维持可兑换性。”曹远征说。
数据要素 价值提升数字化转型成为共识
近年以来，以 人工智能 为代表的新一代信息技术正在引发新一轮科技革命，纪志宏表示，数据的大爆发、大积累使得数据变得同石油、黄金一般贵重，数据成为生产要素更是标志着 数字经济 时代已经来临。
“据初步估算，部分地区的 数据要素 在整个GDP中的统计份额已达到3.8%，超过了技术的3.2%，成为第叁大生产要素。”中国人民大学交叉学科研究院院长、长江学者特聘教授杨东说。
“ 数据要素 可更加精准、高效、低成本地测诞生产、加工、数据共享等环节中各个主体的贡献度，从而为利益分配提供理论支撑，进而实现一次分配，为共同富裕的实现打下基础。”杨东举例称。
实践应用方面，中国人民大学中国资本市场研究院联席院长、重阳金融研究院顶级研究员赵锡军提到，数字化转型已经成为商业银行的共识，在降低经营管理成本、提高金融服务效率、控制金融风险、精准匹配供需等方面施展着关键作用。
“2022财报显示，各商业银行持续加大资金投入和人才引进，把金融科技发展和数字化转型提升到战略引领层面。而从各行的金融科技实践来看，云化转型/分布式架构转型、技术中台/平台建设、数据能力构建是重要发力方向。”赵锡军说。
当天，中国 建设银行 研修中心（研究院）与中国人民大学重阳金融研究院联合完成的《百年变局下中国金融发展的机遇和挑战》《 数据要素 赋能商业银行变革》等四项成果在会上发布。
其中，《 数据要素 赋能商业银行变革》针对 数据要素 市场化提出了五个重点：一是加强顶层设计，统筹推进数据产权制度；二是强化开放共享，推动 数据要素 自由流动；三是创新交易机制，健全 数据要素 市场体系；四是强化风险应对，推进 数据要素 安全管理；五是完善监管治理，构建数据市场治理体系等。
