01

从金融的基本模型

解析全球四次金融危机

金融是什么？本质上就是“中介”，将资金供给方和资金需求方连接在一起。

从历史来看，金融可追溯到七千多年前。《千年金融史》这本书对全世界的金融史做了详细描述。几千年来，金融的发展变化非常之大，但是本质从未变过，就是通过金融机构或者金融市场把储蓄变成投资的过程。

回顾中国金融发展，从1978年改革开放，中国以市场作为资源配置的重要形式，各种金融业态陆续呈现，蓬勃发展。而当前中国经济正经历从高速增长向高质量发展转型的过程，未来的金融，必然是一种能够促进高质量发展或者与此相吻合的业态。

那么这种业态究竟该怎么描述？无外乎看提供什么样的产品和服务；中介过程如何操作、背后有什么样的流程；组织形式是直接金融比如交易所的形式，还是间接金融比如金融机构的形式等等。

如果认为金融只是把储蓄变成投资而与实体经济、国际资金流动、宏观经济政策等等无关，则对金融的理解是狭隘的。金融，其实不仅仅是金融。

在现代经济体系下，金融是五个模块交互形成的一个复杂生态系统。这五个模块分别是：实体经济、金融系统、政府宏观政策、国际资金流动、资产定价等。

五个模块中任何一个出现问题，都会在金融体系汇聚风险，严重时便出现金融危机。

全球公认的从1980年至今的四次金融危机，都可以通过这个框架来分析，判断当时情景有无可能导致这一后果。第一代是1980年代拉美危机，生态系统中第三模块政府宏观政策和第四模块国际资金流动出现问题。拉美国家借了大量主权债，无力偿还，引发外资银行抽出资金逃离拉美国家，最终形成资金恶性循环，酿成金融危机。第二代危机是90年代初期墨西哥比索危机，第三代是1997年开始的亚洲金融危机，第一模块实体经济和第三模块国际资金流动出现问题。韩国财团大量借债，但投资收益率很低，同时东亚多个国家采用固定汇率制，如韩币、泰铢和美元挂钩。在经济基本面差叠加货币挂钩情形下，一些投机者卖空弱货币，随后出现问题。第四代金融危机则是2008、2009年第二模块金融体系流动性出现问题。短期资金流动性枯竭，又逢第一模块实体经济中美国房价不再上涨，很多贷款买房的低收入家庭无力偿还债务，形成坏账，进而影响到以住房抵押贷款作为底层金融工具的质量和价格，最终形成大面积的价格不利波动，使得危机出现。

在中国特定经济发展阶段的特定增长模式下，通过这一分析框架，如何规避金融风险汇聚乃至金融危机、如何制定政策等，都将更加清晰。

从防范系统性金融风险出发，我们可以构建出另一个重要视角：好金融和坏金融。

用学术语言来描述就是，好金融一定是中介成本最小化的金融；用惯常的说法就是，能够有效防范和化解风险、随着时间不断演进去更好服务实体经济。

按照上述五个模块的理论，在这个动态变化中，任何一组或若干组出现不利遽变时，金融体系向实体经济注入信用这一正常过程就可能受阻，坏金融便可能出现。

从另一面来看，建设好金融，就需要加固连接实体经济和金融系统的各个链条，在这五组动态变化的交互中形成稳健的均衡。

02

“金融发展之谜”

过去130年金融资产的平均成本基本未变

过去近130年间，美国每产生一块钱的金融资产大概需要两分钱，虽起起伏伏但平均水平基本未有变化。也就是说，多年来，金融资产的平均成本始终维持在2%左右。

这一现象的独特性在于，随着历史的演进，人类越来越聪明，按照这一逻辑来看，金融发展不断演进，理应能够更好为实体经济提供服务。

但我们稍稍展开来看，130年间，美国经历了从工业时代到后工业时代的发展，金融业出现了ATM、信用卡，上世纪90年代互联网开始普及，随后大数据、各种移动支付陆续登场，我们却看到，资金从供给方转移到需求方，每产生一块钱的金融资产，中间的成本基本未变，依然如此。

再看法国、德国、英国等欧洲发达国家，欧洲经济学家的分析表明，尽管各个国家经济发展不同，中介模式也不一样，比如美国和英国是金融市场主导，属于直接融资驱动的金融体系，德国和法国基本上是通过银行等金融机构的间接融资为主导，但是，产生一块钱的金融资产平均成本，也都集中在2%-3%的水平。

在此过程中，一代又一代的杰出的金融思想家曾做出努力。从1964年诺贝尔经济学奖获得者William  Sharpe等人提出著名的资本资产定价模型（CAPM），到1973年美国芝加哥大学教授Fischer Black和Myron Scholes提出第一个期权定价模型，金融资产定价理论不断走向深入。

再者，世界顶级高校哈佛大学几乎20%的毕业生、哈佛商学院几乎30%的毕业生都聚集于华尔街金融业，这么多聪明的人做同一件事，但都没有带来更理想的金融实体、金融服务、金融思想等等，未能把中介成本降下来，哪怕从2%降到1.9%、1.5%。这是一个需要深刻思考的问题。

我将这种现象称为“金融发展之谜”，即金融不断演进，却没有带来金融中介成本的下降。这是放之四海而皆准的普适之谜，也是众多金融问题之关键。

那么，如今热议的区块链、数字货币等等，这些新技术会不会打破“金融发展之迷”，让其不再成立？这是一个非常有价值的问题。

金融发展之谜的长期存在，究竟揭示了一个怎样的深层问题？这表明现代金融正变为一个封闭的系统，金融演进或许是一个“熵”增的过程，为了中断这个熵增过程，“干预”（不断思考什么是好金融，并采取行动去建设好金融）是必须的！

援引热力学第二定理解释，按照“熵”增规律，如果不在适当的时候加以干预，现在的金融就会变成一个混乱的系统。

干预有两种方式：一种是非主动的，以成本高昂的金融危机形式出现，最终从废墟中重新开始。人类在这方面似乎未长记性，我们看到金融危机反复归来；另一种是主动的，一些人或机构在特定时间点，去思考究竟什么样的金融是好的或坏的，从而主动干预金融演进过程，促使其回到为实体经济服务的本质上来。

在过去70年的中国金融体系变化中，金融资产和GDP的比例变化可以作为重要的观察点。中国金融资产在2004年不到GDP的0.5倍，到2018年已经接近3.9倍，超过350万亿元，同期GDP是90万亿元。对于1978年才正式为市场经济正名的一个经济体而言，这个金融资产的规模扩张速度是非常惊人的，这一比例直逼美国目前的4.5倍比例。

中国金融行业附加值GDP占比现在是7.7%，美国只有7.5%。从对经济增长贡献来看，在过去四十年，中国金融追赶得非常快，不少指标已超过美国及其他发达的金融大国水平。但是我们产生一块钱金融资产的平均成本是多少？

实际上，测算有一定难度，当前的金融体系依然不够透明，不少影子银行从事金融资产的创造活动，这些金融中介的成本很难测算。按照商业银行创造一块钱贷款发生的平均成本估测，五大行平均约3%。而为中小微企业服务的城商行等中小银行，产生一块钱的金融资产平均成本2014、2015年达到8%、9%，这个成本非常高。

从这一角度来说，中国金融已达到相当的规模，中介成本却未能降下来。可以说，“金融发展之迷”的提出，在中国有更强的迫切性。如何把金融中介成本降下来，这是我们思考中国金融时需重点关注的问题。

再来对比金融机构和上市公司的利润，从上市金融机构来看，上市的银行和保险公司等只有30余家，但在2018年中国3600多家上市公司中，这些金融机构的利润约占48%，而最高时达到60%（2014年左右）。金融机构确实很赚钱，其背后究竟是什么原因？道理很简单：中介成本高！

由此，我们不得不接受和承认一个事实：金融规模越来越大，但是效率却是一个大问题。我们追求的方向不是更多的金融，而是好的金融。在中国怎么识别好金融？答案就是，把中介成本降下来就是好金融。

03

泡沫金融

“高杠杆”为什么难去掉？

人们关心货币政策的表述方式，比如2017年“去杠杆”，2018年开始“稳杠杆”。事实上，如果不做任何的供给侧结构性改革，杠杆在中国是难以去掉的。

原因何在？中国的金融是信贷推动的增长，信贷对一年后的GDP增长有决定性作用。通俗一点讲就是，钱多了，GDP就表现好，信贷和GDP二者高度相关。这是大家都承认的，统计数据也验证了这种增长方式。

过去四十年，为什么货币增长速度快，就在于不停投资。从2010年至今，每年广义货币M2供给增速比GDP高出6.1个百分点。当然其中有3个百分点左右是物价因素，但也超出了3.1个百分点。

问题来了，这些多发的货币却没有造成通货膨胀，它们去哪儿了？

中国经济增长的一个特点是，这些年随着政府拍地，有了商品房，用土地、房地产做抵押品，这种投资极其扩大了土地和房产的货币化。也就是说，中国经济增长模式是以银行信用扩张下的货币金融为主导。多年来发行如此之多货币，却未出现令人担忧的通货膨胀，背后机理正是土地、房地产等基础设施做抵押品促进了中国经济的货币化、资本化。

这些形成房地产存量部分的价值，按照一些中介机构的计算，接近300万亿人民币。

但当经济主要动能发生转移，经济增速开始下降，再保持这一货币供应速度就可能出现问题。我们需要思考未来金融发展，需要对前四十年金融扩张的路径和模式做出新的探讨、新的评估。

要问当前中国经济发展最大的问题是什么，我的答案是：杠杆率问题！

宏观杠杆率即全部债务除以GDP，倍数越高则宏观杠杆率越高。目前中国和美国水平相当，在2.6~2.7倍，日本已达到4倍，法国3.5倍。

但中国，仅非金融企业的债务便达到GDP的1.5~1.6倍。粗略估计，企业贷款成本利率平均在6.3%~6.4%，这意味着中国企业支付利息达到GDP的10%。这样一种金融体系是不健康的。如此之高的企业债务怎么降，是一个问题。

要回答这个问题，首先要回答为什么中国企业债务如此之高？因为投资效率太低，进一步可归结为两点：一是经济微观基础薄弱，二是金融资源错配。

从上市公司来看，投资资本平均收益率只有3%，也就是说，金融体系投给其一块钱，一年下来上市公司赚3分钱的税后利润。

大家想一下，炒股票或者买理财产品都希望6%、8%甚至是10%的回报，上市公司怎么给，只有继续借钱加杠杆。从这个角度，实体经济发展已跟不上投资者的欲望，可谓“灵魂走得太快，身体已跟不上”。在此情形下，企业家拼命借钱，雪球滚得越来越大，非金融企业部门的债务就越来越高。

再从金融资源配置的角度看，往往是那些投资回报高的不容易获得资金，投资回报低的却资金太多。上市公司中，民企投资回报不到4%，而国企只有大概2%。但从金融资源配置上看，2018年中国新增贷款只有14%配置到民营企业；存量上，2018年末民营企业的贷款余额占所有人民币贷款存量比例仅25.8%。

关于民营企业的贡献，有一个富含深情的总结是“56789”，即民营企业贡献了50%的税收，60%的GDP，70%的创新，80%的就业，90%的新增就业。

国有企业和民企负债率，在2008年是转折点，自此国企杠杆水平超过民营企业一骑绝尘，而民企则是“蛇形爬行”。也就是说，真正能提升经济增长质量的部门处于资金饥渴状态，不得不说，这是资源配置效率低下。长此以往，泡沫将越来越大。

“去杠杆”是不是要一刀切？或者换一个角度描述，杠杆是否有好坏之分？如果有，什么是好的，什么又是坏的？我的答案是，能够提升一个国家全要素生产率的杠杆就是好杠杆；反过来，让一个国家账务越来越大，还款意愿越来越弱的债务，就是坏的。进一步说，“去杠杆”也应该因杠杆不同而分开施策。

04

坏金融的根源

未形成风险定价之“锚”

如果我们继续追问，“高杆杆”背后根源又指向哪里？

中国金融系统最大的问题，在于没有形成给市场定价的锚；没有建立起价格发现的功能，引导资源有效配置。

人们交易时都是低价买入、高价卖出，其中存在对冲机制。价格机制引导全社会各领域做创新配置，起到资源配置的作用。一旦价格定得不准，比如本来该值10万块的物品却定为3万块，就会带来供需扭曲，最终引发社会资源配置失效，出现一系列问题。

中国的问题恰在这里，没有给出风险定价的“锚”。资本市场、银行信贷市场、房地产市场、基础设施投融资市场等等均如此，往往是不需要资金的领域资金充裕，需要的领域却资金饥渴。

先说股票市场。股市总体收益率减掉国债的风险收益率，通常应该是正的。它能衡量一个国家股票市场风险程度，风险溢价越高，这个国家的风险越大。美国过去是6%，同期中国是1.2%左右，最近十年是0%。按照这一数值，股票市场和国债市场一样安全！

很多人问，科创板能不能解决中国资本市场的问题？如果没有定价的锚，同样很难做到。一些人的心理依然是：政府是要救市的。如果我们对风险的认知停留于这种水平，资本市场基本就没有定价功能。

我们将创业板和纳斯达克的估值进行对比。这两个市场定位非常相似，都针对的是高科技、高成长性企业。纳斯达克有严苛的市场淘汰机制，大进大出。2018年1月该市场存续2527家企业，其中提供完整交易数据的有2500多家，平均市盈率35.8倍；同期创业板716家企业，平均市盈率48.1倍。但当我们把注意力放在市值100亿人民币以下的小市值企业时发现，纳斯达克是2338家，市盈率是208倍；创业板605家，市盈率是51.3倍。可见从48.1倍到51.3倍，创业板基本未有大的变化，但纳斯达克变化明显。

通常来说，小市值企业成长性更好，但是创业板在市场估值上未有体现。这说明我们的市场缺乏对成长性估值的能力，或者说这个市场是扭曲的。

扭曲带来的直接后果就是，直接融资，包括IPO、配股、再融资、可转债加在一起，2018年余额为12.36万亿元，而当年新增银行信贷是15.7万亿元，也就是说近20年资本市场的融资金额还不如银行信贷一年的数字。当我们讨论直接融资能力弱，拖累中国经济发展和实体经济创新的时候，其实背后原因就在于市场缺乏风险定价的能力。

再看中国房地产市场，把土地、固定资产、房产作为抵押品形成社会信用，是我们近二十年来社会信用创造机制的一个基本模式。如此一来，房地产市场的投资效率、定价都会影响金融体系的债务结构和规模。根据哈佛大学经济系一位教授的研究，21世纪第一个十年间，近300个地级市，人均GDP水平与人均住房面积增量呈负向关系。也就是说，人均收入低的地区，新建住房更多，人均收入高的城市，新建住房相对少。

这有问题吗？按常理来说，人均收入高，对应有更大的商品房需求，住房投资更多。但现实是，人均GDP低的地区，反而把房地产作为重要动能，投资更多，形成了大量的社会信用。如果当地没有相应的住房需求，最终便带来庞大的地方政府债务或房地产公司债务，以及购房居民的债务。泡沫金融是怎么形成的？正是如此。这就是坏金融导致的后果，更直白的表述就是，对房产价值没有形成市场定价的锚。

再将中长期贷款和信托类贷款收益率做比较。为什么这么比较？中长期贷款的对象更多是国企，信托公司主要贷款对象是谁？往往是在行政监管体系下，银行在贷款方面有所约束的一些部门，比如房地产公司或者“三高”企业（高技术、高成长、高附加值）。

信托公司通过银信合作发放信用产品，承诺给理财产品购买者一定回报，一般比中长期贷款利率高，平均高2.47个百分点；最终获得这些贷款的企业，利率比获得中长期贷款的企业高大约5个百分点。而从收益角度看，民营上市公司平均资本收益率比国企要高2个点以上。因此最终的结果就是，资源配置完全是反过来的。这种定价机制带来的后果是什么？只可能是泡沫金融。贷了款投资，效率不高，不断靠借新来偿还债务，导致债务越来越重。

再看地方政府信用定价，地方政府发债利率应该定为多少合适？在有效的市场，这当然和风险挂钩。但现实是，在允许地方政府发债之前，财政部在2014年做了试点，结果竟有地方政府债利率比国债还低0.2个百分点。地方财政的信用会比财政部好吗？如果这个定价是不扭曲的话，怎么去解释这种现象？结论是，大家没办法给地方政府信用作出一个市场的合理定价，违背了市场配置资源的决定性方式。

金融系统乱象，“高杠杆”下不去，追本溯源，就是没有办法给风险定价。

05

中国金融体系十大“断裂点”

按照分析金融危机的五个模块理论，对中国的现实做一个映照，又将看到什么？我梳理了10个“断裂点”，这10个点是未来可能对金融体系带来的系统性风险汇聚，具有一定的警示意义。

对这10个“断裂点”，如果在认知上达成统一，便可采取相应举措，实施供给侧结构性改革。不管是针对金融体系还是实体经济，我们所要做的，就是把这些“断裂点”夯实。

这十点中，第一是实体经济投资资本收益率太低。

第二是收入分配不平等。收入分配不平等和金融危机有什么关系？可以从历史中找到一些答案。1929年美国进入收入分配不平等高峰期，引发了大衰退。2007、2008年是另外一个高峰期。收入分配不平等关系中的中高收入群体，将其大量财富投向金融市场或者房地产，资产市场便可能出现泡沫。泡沫一旦破灭，对整个经济的影响非常深远。

第三是人口老龄化。人们在讲中国故事时，常提中国的国民储蓄率接近50%，因此金融体系再怎么低效也会带来更多的固定资产投资，比如老城改造的投资等等。但是，人口老龄化的速度已超大家想象，根据光华思想力课题组的测算，到2035年，4个人中便有一位65岁以上的老人，这将造成严重后果。人口老龄化程度恶化，便带来储蓄率的下降，消费结构因此发生巨大变化，将对产业带来巨大冲击，也会影响投资拉动的增长模式。这一点一定要重视起来。

第四是城市人口布局不合理问题。同样根据光华思想力的研究成果显示，中国目前约88%的地级城市人口规模严重不足，实际人口不到经济意义上最优人口规模的40%。这一前提下，服务业就难以发展起来，新兴产业也很难涌现；更重要的是，在此情形下大量伴随城镇化的房地产、基建、公共服务等投资就是盲目的，最终变成无效投资。不能指望200-300个地级市都有充足人口，而且不少城市人口是净流出的。没有那么多人口，基建投资、房地产投资就不可能有效率，以往的经济增长逻辑将难以为继。

第五是高杠杆及隐身其后的金融“过度发展”，第六是衰退的企业资产负债表，第七是金融资源的低效配置。企业身陷很重的债务负担，怎么做研发、怎么做未来的投资、怎么去偿还很高的债务，最后以什么样的方式影响中国的实体经济，呈现出什么样的动态变化，这是我们在经济生活中需要关注的一系列结构性问题，而且亟需找到应对的方法。

第八是金融抑制背景下金融机构的道德风险。在资管新规之前，不少人争相用各种影子银行把金融业务链条拉长且不透明，赚了很多钱；资管新规出来后，他们着急了，又开始新一轮博弈，动辄批评监管机构。金融机构是否想过，用什么方式把中介成本降下来？如果用进化的理论研究金融体系演进，不去主动降低中介成本的“物种”，最终是没法生存下去的——这就是适者生存！

第九是缺乏给资产定价的“锚”。第十是不断弱化的宏观政策边际效应。宏观政策的边际效益在不断弱化，这种情况下该怎么办？

现在该是到了讨论这些问题的时候。什么是我们需要的金融？什么是我们热爱的金融？我们面临这么多问题，同时有这么多机会，怎么更好地应对这些挑战，更好地捕捉时代给我们的机会？我们要思考该怎么搭建未来的结构？假如每个“断裂点”都找到了好的方法，合在一起，这个集成本身，就是走向2035年了不起的、我们热爱的中国金融。

重塑我们这个时代的中国金融必须目标明确。未来金融的供给侧结构性改革有一点是必须的：新时代中国金融发展需要提升中介效率，降低中介成本。只有这样，金融中介的模式本身才可能有生命力。

具体怎么做？有以下途径：

●转变发展理念和经济增长模式，重新塑造中国经济微观基础。

●政府转变职能，改变行为模式，消除所有制歧视，建立真正的竞争中性原则——未来的增长将主要来自于全要素生产率的提升，而全要素生产率的提升则与创新和企业家精神有着密切的联系；政府应该减少在经济事务中的参与，让市场在资源配置中发挥决定性作用。

●为金融资产找到定价的“锚”，彻底实现资金的市场化配置。

●推动劳动力和土地配置的市场化改革。

●以REITs为抓手，为土地、房地产和基础设施寻找定价的“锚”。 

●金融供给侧改革的其他举措。

所有这些合在一起，就是为了回答一个基本的问题：怎么把金融演进过程中居高不下的中介成本降下来，也许我们可以在未来能找到答案。

而这些正一点点成为现实。今年资本市场振奋人心的两件事情就是，创业板注册制试点和公募REITs试点的推进。这两件一旦圆满完成，2020年对于中国资本市场，便是成果非常丰硕之年，从历史进程上看，也可能是中国资本市场驶向正确道路上的关键之年。

06

中国金融未来的五大“必然”

中国金融在未来究竟能给出一个怎样的答案？金融生态系统五个模块（实体经济，金融系统，政府宏观政策，国际资金流动，资产定价）交互形成的平衡，本身将决定2035年金融业态的样貌。

未来最大的一个外部环境变化，就是未来16年，中国经济保持比较高速增长变得很难。中国正面临的最大挑战将是，在工业化进程几乎结束之后怎样保持全要素增长率（TFP）的持续增长。

中国过去的全要素生产率是年均4%。一般来讲，全要素生产率解释了这个国家50%以上的经济增长。但是现在工业化进程结束了，服务业等第三产业比重已经远超第二产业比重，农业可以忽略不计，在服务行业提升全要素生产率是非常难的。比如美国在工业化时代全要素生产率是2.1%，1980年代之后进入后工业时代后降到1%左右。

我们目前全要素生产率水平是美国的43%，也就是说，同样一个人、同样一台机器生产产品的效率是美国的43%。到2035年中国如果达到美国的65%，就需要年均增速超过美国1.9个百分点，达到2.5%-3%。 

到目前为止，人类历史上还没有看到任何一个经济体完成工业化之后还能保持2.5%-3%的增速。中国有没有可能创造一个奇迹出来？有可能。

对于未来，我持相对乐观态度，中国在推动全要素生产率（TFP）增速方面仍有很多有利的结构性力量。

第一，中国经济的“再工业化”，也就是“产业的数字化转型”。利用互联网大数据驱动产业的变革，可以带来TFP的提升空间。

第二，“新基建”——“再工业化所需的基础设施”。围绕产业变革、产业互联网所配套的基础设施建设，如5G基站、云计算设备等。

第三，大国工业。到现在为止，虽然我们建成了全世界最完整的工业门类，但是在一些关键的零部件或技术上还无法形成“闭环”，我们的大国工业还有发展的空间。未来诸如民用航空、飞机发动机、集成电路等的发展也会带来全要素生产率提升的可能性。

第四，更彻底的改革、开放带来的资源配置效率的提升。

如果我们要创造这样一个奇迹，我们的金融体系是什么样的？这是讨论中国未来金融的大背景。在此探讨形成2035年中国金融的五个“必然”（inevitable）。

必然1：经济总量和金融资产的爆发式增长。到2035年中国GDP按2018年价格测算，将达到210万亿元，金融资产将达到840万亿元。

这些数字怎么得来？“十四五”经济增速降到5.5%，“十五五”降到5%，“十六五”是4.5%，照此测算下来，2035年大概210万亿元，这还是比较保守的估测。2018年，金融资产规模是GDP的3.9倍，2035年以4倍算，金融资产规模就达到840万亿。这是什么概念？工行2018年总资产规模是28万亿亿元，也就是说到2035年相当于有30个工行体量的金融机构存在于中国金融体系。这将有无穷可能性。大型、中型、小型的金融机构合在一起，将构成一个色彩非常斑斓的2035年。

必然2：产业结构巨大变迁。2017年农业占GDP7.2%，解决了27%的就业人口。到2035年，我们国家三大产业的GDP占比分别是3%的农业、32%的工业和65%的第三产业。再看日本、德国、法国的情况，农业就业人口已经降到4%，也就意味着我国就业人口将有23%左右会发生重新配置，从农业迁向第二或者是第三产业。这意味着，未来的产业结构变化的速度、规模、深度是当前许多人想象不到的。

在此情形下，什么样的产业会崛起？与人民对美好生活需要有关的产业都会崛起，到2035年人均GDP将趋近3.5万国际元（按购买力平价），与现在台湾和韩国相近。

伴随着测算，我们看到的是一个个激动人心的数字。目前中国人均GDP达到1万美元，人均可支配收入只有2.8万人民币，平均到每月只有2500元块钱；到2035年，重新分配之后收入的50%或可个人支配，大概8万甚至9万人民币，如此一来，需求将发生很大变化。

那么，怎么为这些崛起的需求提供服务？比如医疗服务、理财服务、娱乐需求、高端的享乐需求等等；又怎么为不断变化的产业、不断崛起的新兴产业提供服务？答案要靠我们每个人来书写。

必然3：来自需求端的剧烈变化。2035年，居民消费率将从现在的38%增加到58%；服务消费占总消费的比例将从目前的44.2%增到60%以上。中国还将拥有超过5亿人口的“90后”，2.5-3亿受过大学教育的劳动力人口。居民消费达到122万亿元，其中服务消费达到73万亿元；医疗大健康GDP达到21万亿元；金融行业GDP达到16.8万亿元……“为中国制造”将取代“中国制造”，高质量的劳动力将为中国的产业升级提供创新和人力资本的保障。

必然4：信息技术和AI带来金融底层技术和中介模式的巨大变化。数字货币的发行将实现去中心化，一旦去中心化完成，对现在的货币理论将是一个摧毁式的颠覆。这种情况下是否将改写我们的货币理论、商业银行理论，建立新的诠释方式，目前无法得知。但我们应该相信，必然发生的是，其中会有很多这方面的探讨和争论，并且出现一些新模式，尝试更好地降低中介成本，当然过程中也会伴随着一些负面行为如欺骗等。

然而，科技与金融的结合能否把金融中介的成本降下来，破解我们提到的“金融发展之谜”？如何让一系列金融创新带来的社会收益（social return）超过私人收益（private return）从而使得未来的金融发展不再是一个“熵值”增加的过程？科学技术是答案，还是问题的一部分，需要进一步思考。

必然5：金融思想的演进。每一年，大批金融学、经济学毕业的博士进入研究领域，未来16年金融思想会不会有大的变化？我认为，会有大的变化，因为金融和技术有关，和国际格局变化有关......很多层面都可能深刻改变金融思想，金融思想也将重塑金融行业。从已有的情形来看，到目前为止，诺贝尔奖对金融学科已垂青三次，三次对应的都是颠覆式、革命性的思想创造过程。

伟大的金融思想，具体体现为一系列基础理论，反映的是它们所处时代的研究者们对重要问题的最大共识。伟大的金融思想追本溯源，探究最根本的因。它们是金融研究的重要范式，推进人们对金融问题的认识不断证伪，直至更合适的范式出现……

可以肯定的是，未来金融思想还将发生变化。但如果现代金融的演进是一个“熵值”增加的过程，我们就需要打破这个封闭系统，而这个打破的过程将为崭新金融思想的出现提供最坚实的土壤。这是一个新金融或者是好金融寻找的过程。用什么方式可以找、什么是答案，我们现在还不知道，但有一点可以肯定：技术从来不是答案，而可能是新的问题。金融中介成本无法降低，背后从来都不是一个技术问题，不是一个打着引号的“金融思想”问题，而是一个信任问题。

至此，我们已有了答案——真正建立一个好金融，最缺的不是技术、不是炫酷的金融思想，是信任。因此，好金融的判断标准，用一种直截了当的方式表达：能够降低资金供需两端建立信任成本的金融，就是好金融。

是时候重塑我们这个时代的中国金融了，是时候把它真正塑造成为 “我们热爱的金融”！正如特蕾西·查普曼歌唱的：

让我们下定决心

重新开始

一个崭新的开始

重新开始，我们要创造

新的符号，新的标志

发明新的语言

重新描绘这个世界

来源：新浪财经意见领袖，http://finance.sina.com.cn/zl/china/2020-08-19/zl-iivhuipn9458143.shtml 发表时间：2020年8月19日