【摘要】作为国民经济统计核算体系关键构件之一的金融统计核算体系，能够综合反映金融经济运行情况，是国家金融基础设施体系的重要组成部分。新时代，我国金融统计核算面临新的挑战。为了统筹发展和安全、推动金融高质量发展、加快建设金融强国，应立足国情、放眼世界，参考国际金融统计核算的新标准，加快推动我国金融统计核算体系创新，完善金融业综合统计，健全资金流量核算体系，建立数字金融统计制度，推动国际金融统计核算标准中国化，构建金融强国统计测度体系，完善金融稳定统计监测系统，推进现代信息技术赋能金融统计核算。
【关键词】金融强国 金融统计 资金流量核算 现代信息技术
【中图分类号】F222.3 【文献标识码】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2025.17.009
【作者简介】朱启贵，上海交通大学中国金融研究院（高金智库）副院长，上海高级金融学院特聘教授、博导。研究方向为国民经济核算、经济统计、国民经济理论与政策，主要著作有《金融调控与资金流量核算》《区域协调可持续发展》《绿色国民经济核算论》等。
金融是国民经济的血脉，是国家核心竞争力的重要组成部分，事关中国式现代化建设全局。2023年10月召开的中央金融工作会议提出“加快建设金融强国”的宏伟目标，强调“要加快建设金融强国，全面加强金融监管，完善金融体制，优化金融服务，防范化解风险，坚定不移走中国特色金融发展之路，推动我国金融高质量发展，为以中国式现代化全面推进强国建设、民族复兴伟业提供有力支撑。”[1]2024年1月，习近平总书记在省部级主要领导干部推动金融高质量发展专题研讨班开班式上强调，“金融强国应当基于强大的经济基础，具有领先世界的经济实力、科技实力和综合国力，同时具备一系列关键核心金融要素，即：拥有强大的货币、强大的中央银行、强大的金融机构、强大的国际金融中心、强大的金融监管、强大的金融人才队伍。”[2]习近平总书记的重要论述指明中国特色金融发展之路的前进方向，为做好新时代金融工作、建设金融强国提供行动指南。
党的十八大以来，以习近平同志为核心的党中央高度重视统计工作，着眼于党和国家事业发展全局，对统计工作作出一系列重大决策部署。习近平总书记指出，统计是经济社会发展的重要综合性基础性工作，统计数据是国家宏观调控的重要依据，必须防范统计造假、弄虚作假，确保统计资料真实准确、完整及时。[3]作为国家统计核算制度体系的关键构件之一，金融统计核算体系综合反映金融经济运行状况，是国家金融基础设施体系的重要组成部分。构建完善金融统计核算体系不仅有助于全面监测与评估金融服务实体经济的成效，而且还为防范系统性金融风险、优化政策调控提供关键支撑。其作用具体体现在以下五方面：其一，精准评估政策效能。通过标准化数据采集与统一指标口径，金融统计能够动态反映科技金融、绿色金融等关键领域的资金流向与使用效率，为政策效果评估提供量化依据。其二，前瞻性风险防控。综合统计覆盖银行、证券、保险等金融全业态，通过高频数据监测交叉性金融活动、金融控股公司等高风险领域，增强对系统性金融风险的识别与预警能力。通过对不良贷款率、逾期还款率等核心指标的动态跟踪，帮助金融机构及时调整风险敞口。其三，支持经济转型升级。通过纳入互联网金融、碳金融等新业态的统计核算，金融统计体系推动完善金融产业链，助力经济结构优化。其四，提升资源分配效率。统计数据的多维分析支持金融机构优化资源配置，如通过客户交易数据与储蓄习惯分析，精准匹配区域性和个性化金融服务需求，提高资金使用效率。其五，强化国家治理能力。国家金融基础数据库整合分散的金融数据，形成全链条数据供给体系，既服务于货币政策制定，也为宏观审慎监管提供统一的信息底座。当前，我国金融发展面临的主要挑战包括：外部冲击和全球经济不确定性、国内金融风险防控压力、金融科技与数字化转型挑战、货币政策传导效率瓶颈、金融机构治理能力不足等。为了统筹金融发展与安全，牢牢守住不发生系统性金融风险的底线，加快建设金融强国，应创新金融统计核算体系，筑牢金融强国的统计基础。
完善金融业综合统计
党的二十届三中全会审议通过的《中共中央关于进一步全面深化改革、推进中国式现代化的决定》提出，要“开展国有经济增加值核算”，“优化服务业核算”，“健全支撑高质量发展的统计指标核算体系，加强新经济新领域纳统覆盖。加强产业活动单位统计基础建设，优化总部和分支机构统计办法，逐步推广经营主体活动发生地统计”，“构建碳排放统计核算体系”。[4]这一系列战略部署对推进统计现代化事业，切实发挥统计工作服务中国式现代化的作用提出更高要求。金融统计作为现代金融体系的基础设施，是平衡金融创新与风险防控、连接微观运营与宏观战略的核心工具。其重要性既体现在对传统领域政策的支撑作用，也凸显于对新兴业态的动态适应能力。
金融业统计体系的主要问题。当前，我国金融业统计体系存在的主要问题表现在四个方面：其一，统计范围与指标体系存在一定缺陷。一是覆盖范围狭窄。现有统计主要集中于银行业金融机构，缺乏对证券、保险及影子银行等非银行金融机构的系统性统计，难以全面反映社会整体金融运行状况。二是指标设置不完善。统计指标偏重存贷款等传统业务，对资金上存、中间业务分类、消费贷款细分领域（如房地产、汽车行业）等关键指标覆盖不足，影响对货币政策实施效果的客观评估。其二，数据质量与系统功能仍有短板。一是数据衔接不畅。金融统计监测系统存在横向分类与纵向分析功能薄弱的问题，报表科目口径不统一，导致数据整合困难。二是会计与统计不同步。金融会计科目调整与统计指标改革不同步，核算时间差异进一步加剧数据失真风险。其三，新兴领域统计相对空白。一方面，网络金融监管缺失。对网络银行、金融科技等新兴业态的统计监测尚未形成有效机制，相关数据采集与分析存在盲区。另一方面，现金收支统计滞后。现金收支统计制度未能适应电子支付普及后的货币流通结构变化，影响宏观流动性管理的精准性。其四，功能定位尚存局限性。当前统计体系以机构监管为导向，缺乏与宏观经济联动的综合性指标设计，难以支撑金融风险预警和系统性风险防范需求。这些问题制约金融数据对政策制定和市场分析的支撑作用。
完善金融业综合统计体系的现实举措。为全方位有效发挥金融统计核算体系的功能与作用，服务金融强国建设，应加快完善金融业综合统计体系，确保金融统计数据的科学性、准确性和及时性。其一，应健全统计法规与标准体系。一是完善法律法规。适时合理修订《金融统计管理规定》等法规，明确综合统计的权责边界，覆盖银行、证券、保险、影子银行、互联网金融等全业态。二是统一统计标准。制定跨部门、跨市场的统一统计口径和分类标准（如资产分类、风险暴露、资金流向等），避免数据割裂。三是纳入宏观审慎框架。将金融业综合统计与宏观审慎评估挂钩，强化统计对风险监测的支持。其二，应构建全覆盖的统计体系。一方面，应扩大统计范围。覆盖传统金融机构、非银机构（如信托、理财、私募）、金融基础设施（支付清算、交易所）及新型金融业态（如金融科技、数字货币）。另一方面，应深化重点领域。在资管产品统计方面，实现全链条资金流向追踪，穿透至底层资产。在交叉性金融业务方面，监测同业、表外、嵌套交易的风险传导。在地方政府债务与隐性债务方面，整合财政与金融数据，防范债务风险。其三，应强化数据共享与协调机制。第一，建立中央数据库。由中国人民银行或中央金融委员会牵头搭建“金融业综合统计信息平台”，整合国家金融监督管理总局、中国证券监督管理委员会、国家外汇管理局等部门数据。第二，打破信息孤岛。通过立法或行政手段强制金融机构报送数据，明确共享权限和保密要求。第三，加强跨部门协作。建立定期会商机制，协调统计、监管与宏观经济部门的需求。其四，应提升数据质量与时效性。一是建立标准化数据采集。推广自动化报送系统（如可扩展商业报告语言），减少人工干预。二是形成数据校验机制。引入人工智能和大数据技术进行交叉验证（如比对交易记录与报表数据）。三是加强高频监测。对系统重要性金融机构和关键市场（如债券、外汇）实施实时或“T＋1”统计。其五，应加强科技赋能。一方面，应用金融科技。利用区块链技术确保数据不可篡改，追踪资金流向。运用自然语言处理分析非结构化数据（如舆情、监管文件）。另一方面，应用大数据分析。构建风险预警模型（如杠杆率、流动性错配、传染效应模拟）。其六，应完善风险监测与评估功能。第一，建立风险指标体系。开发综合风险指数（如信用风险、市场风险、流动性风险聚合指标）。第二，加强压力测试与情景分析。基于统计数据进行极端情景模拟（如房地产泡沫破裂、跨境资本流动逆转）。其七，应强化国际协调与合作。一是对接国际标准。遵循如国际货币基金组织颁布的《货币与金融统计手册》、金融稳定理事会提出的数据缺口倡议等国际准则。二是实现跨境数据共享。加强与其他国家监管机构的数据交换，监测跨境资本流动和外债风险。通过以上措施，可构建覆盖全面、标准统一、高效安全的金融业综合统计体系，为防范金融风险和服务实体经济提供坚实的统计数据支撑。
健全资金流量核算体系
我国资金流量核算体系面临新挑战。资金流量核算是国民经济核算体系的重要组成部分，它通过描述整个国民经济运行过程以及相伴随的资金运动，提供宏观经济分析的重要工具，是国家金融基础设施体系的重要组成部分。资金流量表反映各机构部门收入的分配和使用、资金的筹集和运用情况，助力理解和分析经济交易、社会资金的流向、流量、余缺及其调剂平衡等问题。资金流量核算在实际应用中，可以通过构建金融稳定监测系统和宏观金融政策框架，支持货币政策决策与实施、维护金融稳定、实施金融监管等。
在我国，中国人民银行和国家统计局负责资金流量核算工作。其中，中国人民银行负责编制金融交易表，国家统计局负责编制非金融交易表。2008年国际金融危机的爆发与蔓延的经验教训深刻表明，金融统计体系在监测危机发生和影响的广度、速度与严重性方面仍有不足。因缺乏新兴金融工具的统计信息，复杂结构产品可引发交叉性金融风险；因早期预警指标的统计信息覆盖不全，常用的金融稳健指标在危机状况下不能示警，风险和波动率指标在危机前甚至处于低点；因部门间交叉关联统计信息缺失，金融危机的影响范围可能扩大，由金融体系快速扩散至实体经济，并进一步向国外蔓延。防控金融风险，应当注重从全系统层面持续监测金融信息。国际上，为避免金融危机再次发生，国际货币基金组织、国际清算银行、经济合作与发展组织等国际组织敦促各国及经济体尽快建立及时、可比的金融统计体系。为了科学反映国家及经济体的金融发展状况、准确揭示资金如何在各机构部门中运行、全面展示经济实体间债权债务关系，不仅要进一步细分资金流量账户中的机构部门和金融工具，而且要实现资金流量与存量协调一致。
随着世界经济金融格局的深刻变革和我国金融业的快速发展，我国资金流量核算体系面临新的挑战。一方面，金融科技迅猛发展催生数字货币、互联网金融等新型金融业态，金融产品和服务模式不断创新，金融体系的结构和运行机制发生显著变化；另一方面，全球经济金融一体化程度不断加深，跨境资本流动规模扩大、速度加快，金融风险的传染性和复杂性明显增强。与此同时，我国金融业改革开放持续深化，金融市场双向开放步伐加快，金融供给侧结构性改革深入推进，金融服务实体经济的能力和效率不断提升。这些变化对传统金融统计核算的理论框架、方法体系和实践操作都提出新的挑战。
加快健全资金流量核算体系。资金流量核算工作需与时俱进，不断创新和完善，以更好地适应金融业高质量发展的要求。特别是在当前经济转型升级的关键时期，资金流量在监测货币金融政策效果、识别金融风险、优化资源配置等方面的作用更加凸显。我们要锚定中国式现代化的目标与任务，参考国民经济核算的国际标准，借鉴发达国家资金流量核算的经验，加快健全我国资金流量核算体系。一要健全资金流量核算框架体系。完善资金流量核算的基本框架，改进编制准则，拓展核算方法。根据全球金融创新发展趋势，聚焦金融“五篇大文章”，科学细分资金流量核算体系的机构部门和金融工具，务必包括机构部门的重要子部门和所有新型金融工具。二要完善资金流量核算“二维账户”。构建包含机构大部门和小部门，大类和小类金融工具的资金流量核算框架，充分体现全球金融发展的全貌和我国经济金融特色。三要建立基于国际标准的资金流量核算体系的调和账户。根据国民账户体系重估价和资产物量其他变化的原则与方法，构建我国资金流量核算体系的调和账户。四要建立三维资金流量账户。通过三维资金流量账户，记录交易对手方信息，全面反映机构部门的金融交易对象。这有助于分析新增融资的融资结构和资金流动路径，提高风险监测能力。五要完善存量与流量协同机制。加快编制完整的国家资产负债表，并与资金流量表联动，形成“存量—流量”一体化核算体系。六要提升资金流量核算数据的时效性。从全球看，发达国家及经济体的资金流量账户的时效性强，能够有效地服务宏观经济治理。比如，美国从1952年开始发布资金流量账户季度数据；欧洲资金流量季度账户滞后4个月发布，年度账户滞后10个月发布；日本资金流量账户数据按季度公布，初步数据于报告期3个月后公布，最终数据于报告期6个月后公布。我国要不断提升统计能力，加快提高资金流量账户发布的时效性，以有效服务金融强国建设、支撑国家治理体系和治理能力现代化。
建立健全数字金融统计制度
数字金融的内涵。数字金融是由金融科技发展而来的概念。2018年，世界银行和中国人民银行联合发表的研究报告《全球视野下的中国普惠金融：实践、经验与挑战》，其中将数字金融定义为传统金融机构和新提供商在金融服务的交付中运用数字技术的业务模式。近年来，学术界掀起数字金融理论与实践问题研究热潮，关于数字金融的内涵，黄益平和黄卓两位学者将数字金融定义为传统金融机构与互联网公司利用数字技术实现融资、支付、投资和其他新型金融业务模式。[5]总括而言，数字金融是以大数据、区块链、人工智能等现代数字技术为基础，融合数据要素与金融服务，通过线上化、智能化方式重构金融服务的业态模式。其内涵包括三个维度：其一，技术基础与核心要素。依托互联网、区块链、人工智能等新一代信息技术，并将数据资源视为关键生产要素，形成科技与数据的双轮驱动发展模式。这一模式推动金融组织架构、业务流程和服务形态的数字化转型，以适应智能社会发展需求。其二，服务模式创新。表现为线上化、平台化和智能化的多元服务形态，打破传统金融服务壁垒。比如，通过数字应收账款确权平台或场景金融平台，实现企业信用评估与融资服务的高效匹配。其三，业态属性。数字金融既是数字经济时代金融与科技深度融合的产物，也是传统金融通过数字化手段重构服务边界的过程。其范畴既涵盖第三方支付、数字货币等新型服务，也包含金融机构自身的技术赋能转型。从发展脉络看，数字金融经历从互联网金融到区块链技术驱动的范式跃迁，逐步形成“数字身份—数字货币—数字资产”的完整生态链，并上升为国家金融战略的重要组成部分。在区块链、大数据和人工智能等新兴技术快速发展、客户需求发生明显变化、市场竞争日益激烈的背景下，数字金融的出现可加强金融产品和服务的有效配置，缩短金融机构与客户之间的距离，使得原本无法享受到金融服务的群体能够以较低的成本轻松获得这些服务，从而大幅提高金融服务的普及性和便捷性，推动金融服务的创新和效率提升。
数字金融发展给全球金融体系带来深刻变革。数字经济构建金融新生态，[6]数字金融涉及数字技术创新、国际标准和规则制定、全球货币与支付系统变革、数据跨境流通与治理、数字贸易等领域，将深刻影响全球金融格局和经济秩序。全球主要经济体均大力支持数字金融发展，比如，美国、欧盟、英国、新加坡、韩国等都将数字金融作为重要的国家战略，积极制定相关政策法规。数字金融作为数字经济时代的核心驱动力，正在重构金融服务模式与产业生态格局。发展数字金融将成为提高国家金融国际竞争力的重要途径，成为大国博弈的重要角力场。
在我国，数字金融为金融“五篇大文章”的基础篇章，是金融强国战略的重要抓手之一。金融“五篇大文章”对应实体经济的五个领域，数字金融一方面对应数字经济领域，服务数字经济与实体经济结合；另一方面要解决科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融领域的痛点和难点，重塑金融体系。2024年11月，中国人民银行等七部门发布的《推动数字金融高质量发展行动方案》确立数字金融高质量发展目标。这项行动方案提出：“到2027年底，基本建成与数字经济发展高度适应的金融体系。金融机构数字化转型取得积极成效，数字化经营管理能力明显增强。形成数字金融和科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融协同发展的良好局面”，“推动数字技术在科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数实融合等‘五篇大文章’服务领域的应用，创新金融产品和服务模式，提升重点领域金融服务质效”。[7]数字金融不仅可以为科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数实融合赋能，合力解决各自领域面临的难点与痛点，促进这些领域协调发展，而且其融入数字经济生态，可以促进数字与实体融合的数字经济高质量发展。数字金融的快速发展给传统金融统计核算体系带来深远影响，既提升效率和数据丰富性，也提出新的挑战和问题：其一，统计边界模糊化。数字金融催生新型金融业态（如P2P网贷、加密货币、第三方支付），这些业务往往游离于传统金融机构统计范围之外，导致金融总量（如广义货币总量、社会融资规模）的测算失真。比如，支付宝、微信支付等第三方支付平台的资金流动未完全纳入中央银行支付体系统计。其二，数据来源碎片化。数字金融数据分散于互联网平台、非银机构及区块链网络中，以银行为核心的传统统计体系难以全面覆盖。数据标准不统一，存在重复计算或遗漏风险（如跨平台理财产品的嵌套投资）。其三，风险监测难度增加。数字金融的高频交易、跨境流动和匿名性（如去中心化金融）加剧金融风险的隐蔽性和传染性，传统统计存在滞后性，难以满足实时监管需求。比如，加密货币市场的剧烈波动可能通过杠杆效应传导至传统金融领域。其四，核算方法不适应。传统金融统计以机构分类为主，而数字金融更强调功能和行为分类（如“场景金融”），现有核算框架难以准确反映金融活动的实质。
建立健全数字金融统计制度。为应对数字金融带来的挑战，亟须从以下方面建立健全数字金融统计制度：第一，重构统计边界与分类标准。将数字金融业态（如互联网贷款、数字资产）明确纳入金融统计范畴，制定统一的业务分类标准。国际货币基金组织在第7版《国际收支和国际投资头寸手册》中明确将比特币等加密货币归类为“非生产性非金融资产”（类似黄金、艺术品），而稳定币（如泰达币）则被归入“金融账户”（类似股票、债券）。第二，建立协同化数据共享机制。推动“监管科技（RegTech）”应用，打通金融机构、科技平台与监管部门的数据接口，实现实时数据报送。第三，探索区块链技术在数据确权与溯源中的应用，确保数据真实性。第四，完善风险预警指标体系。引入高频数据（如支付流水、网络借贷违约率）构建动态监测模型，识别潜在风险点。利用大数据分析识别资金异常流动（如虚拟货币洗钱行为）。第五，革新核算方法论。从“机构法”转向“功能法”统计，注重金融活动的经济实质而非组织形式。比如，欧盟《数字金融包》提出按业务属性（如支付、信贷）而非机构类型进行统计。第六，加强国际协调。数字金融具有跨境性，需推动统计标准与国际接轨（如金融行动特别工作组对虚拟资产的监管建议）。数字金融的渗透将加速金融统计从“静态汇总”向“动态追踪”转型。我国需构建“全口径、实时化、智能化”的统计体系，同时平衡数据覆盖与隐私保护的关系。中国人民银行和国家统计机构需保持技术敏捷性，以应对持续演变的数字金融生态。
推进国民经济核算体系创新发展
国民经济核算体系的演进历程。国民经济核算体系是以国家或地区经济整体为对象的宏观核算系统，通过标准化账户、指标和分类方法，系统反映社会再生产各环节的经济活动及其相互关系。其核心功能在于量化记录生产、分配、消费等环节，为宏观经济管理提供数据支撑。历史上，联合国等国际组织推荐过两种国民经济核算体系：一种是计划经济国家普遍采用的物质产品平衡表体系；另一种是市场经济国家采用的国民账户体系。两种体系最本质的区别是所依据的基本理论不同。物质产品平衡表体系强调物质生产概念，只把物质产品生产作为生产核算的基础；国民账户体系采用全面生产的概念，包括所有产品和服务的生产。20世纪80年代后期，随着苏联解体和经济互助委员会解散，计划经济国家纷纷改革转向市场经济，物质产品平衡表体系失去生存土壤和发展空间，进而走向消亡。1993年，联合国统计委员会第27届会议通过取消物质产品平衡表体系制度的提案，世界各国及地区的国民经济核算体系统一为国民账户体系制度。新中国成立以来，我国国民经济核算体系发展经历了三个阶段：第一阶段，1949～1978年为物质产品平衡表体系阶段。仿效苏联模式，建立以五大物质生产部门为核心的社会总产值核算体系，1956年形成完整物质产品平衡表体系；第二阶段，1978～1992年为过渡转型期。我国逐步引入国民账户体系要素，1985年启动国内生产总值核算，1987年建立投入产出表，实现物质产品平衡表体系与国民账户体系双轨运行；第三阶段，1992年以来国民账户体系逐步标准化。1992年正式实施新核算体系《中国国民经济核算体系（试行方案）》，2002年发布《中国国民经济核算体系（2002）》规范化文本，2016年发布新版《中国国民经济核算体系（2016）》，衔接国际标准。
国民经济核算体系的当代发展。近年来，受全球化、数字化、金融创新、绿色转型及国际协调等因素的影响，国民经济核算体系面临新挑战、新问题。从2020年起，联合国、国际货币基金组织、经济合作与发展组织、欧盟委员会和世界银行五个国际组织共同修订2008版国民账户体系，国际货币基金组织负责修改第6版《国际收支和国际投资头寸手册》。经过5年的修订，形成第6版国民账户体系（简称“2025版国民账户体系”）。2025年3月，联合国统计委员会第56届会议通过并发布2025版国民账户体系。与此同时，国际货币基金组织发布第7版《国际收支和国际投资头寸手册》。这两份国际统计标准作为世界各国、经济体及地区国民经济核算工作的指南性文件，为经济和金融统计核算提出新方案、新标准和新要求。为更好地了解金融风险和金融体系的脆弱性，2025版国民账户体系建议对金融公司部门、特定金融工具进行更详细的细分，并说明在需要单独识别时，将其他子部门和工具作为补充项目进行划分。2025版国民账户体系包括三种金融衍生品细分：第一，按市场风险细分——作为标准细分；第二，按工具细分——作为补充细分；第三，按交易场所细分——作为补充细分。此外，该体系指出掌握与外币挂钩的衍生品名义价值的货币构成信息，具有重要作用。对信托和类似安排增强指导，包括对房地产投资信托处理的具体建议。对保险和养老金的会计处理进行多项改进。除了2008版国民账户体系中的补充表格显示所有养老金计划的养老金权益金额（无论是否包括在经济账户序列中）外，2025版国民账户体系还建议编制一份关于家庭退休资源的补充表格。引入明确的指导，以编制负债头寸名义价值的债务证券存量作为补充项目，包括将其与资产负债表中相应的市场价值条目进行核对。作为补充表格，更加注重“从谁到谁表”，这些表格显示经济部门之间，以及与世界其他地区之间的金融活动。
第7版《国际收支和国际投资头寸手册》正式将比特币等加密货币纳入国际收支平衡表。这一历史性决策，标志着加密货币从边缘实验走向全球金融舞台中央，或将重塑未来数十年的经济格局。根据第7版《国际收支和国际投资头寸手册》标准，加密货币被划分为两类：一是可替代代币（如比特币），无对应负债，归类为“非生产非金融资产”，在资本账户中单独记录；二是不可替代代币（如非同质化代币），需结合具体应用场景分类，可能被视作无形资产或金融资产。此外，由负债支持的稳定币（如泰达币）则被定义为金融工具，需与传统金融资产统一监管。这一分类体系不仅为各国央行提供统一标准，更意味着加密货币正式获得“官方认证”。未来，跨境交易、投资数据将更透明，国际货币基金组织可借此监测全球资本流动，防范系统性风险。随着2025版国民账户体系和第7版《国际收支和国际投资头寸手册》的实施，国际金融统计核算将更加动态化、精细化，为政策制定和市场分析提供更精准的数据支持。我国要立足国情，参考国际标准，借鉴国外经验，加快健全金融统计核算制度方法，推进国民经济核算体系创新发展。
构建金融强国统计测度体系
构建金融强国统计测度体系的理论意义与现实价值。信息职能、咨询职能和监督职能是统计的主要职能，它们相互作用并构成有机整体。信息职能表现为通过科学的统计指标体系和调查方法，系统采集、处理、传输和提供以数据为特征的社会经济信息，反映经济社会发展状况。咨询职能体现在利用统计信息资源，通过综合分析或专题研究，为决策和管理提供科学建议与对策方案。监督职能呈现为通过统计调查与分析，监测经济、社会、科技运行状态，实施定量检查与预警，确保发展符合客观规律。信息职能是基础，咨询职能是深化，监督职能是拓展，三者协同发挥统计在国家治理中的“晴雨表”“测量仪”作用。统计测度可以获取丰富的信息、支撑决策、服务监督，因而是统计职能发挥的重要前提条件。
构建金融强国统计测度体系，有助于评价金融强国建设的进程与效果，因此具有重要理论意义与现实价值。具体而言：其一，准确评估金融服务实体经济效能。一方面，量化分析政策传导效果。通过构建多维统计指标体系（如宏观杠杆率、社会融资规模等），可动态监测货币政策和信贷工具对科技创新、绿色转型等关键领域的支持效果，为优化资源配置提供数据支撑。另一方面，破解区域发展失衡问题。统计测度可精准识别城乡、区域间的金融服务缺口，为普惠金融政策精准投放提供依据。通过中小企业融资覆盖率、“三农”信贷渗透率等指标，能针对性调整信贷机制，缩小发展差距。其二，强化系统性风险防控能力。一是实行全链条风险穿透式监测。依托国家金融基础数据库和统一数据标准，统计体系可实时捕捉跨市场、跨机构的影子银行、资产泡沫等风险传导路径，提升风险预警精度。宏观审慎统计框架的完善，则为逆周期调节提供决策依据。二是实现监管协同性突破。综合统计体系打破“数据孤岛”，使监管机构可穿透式追踪金融产品全生命周期风险，遏制监管套利行为。如资管产品统计制度的突破性进展显著增强风险处置能力。其三，提升国际金融治理话语权。一方面，对标国际提升竞争力。基于国际可比较性指标的统计测度（如金融高质量发展指数），客观展现中国金融体系效能，支撑参与国际规则制定。另一方面，引导跨境资本流动。透明、可比的统计数据增强境外投资者信心，推动人民币资产纳入国际指数，并通过监测跨境资本流向优化国际资源配置。其四，驱动国家治理现代化升级。一是构建科学决策基础。标准化统计数据处理为货币政策与财政政策协同提供量化依据。比如，通过宏观杠杆率测算平衡稳增长与防风险目标。二是提升数字化监管能力。融合区块链、人工智能等技术，构建实时动态监测系统，显著提升对支付清算、数字货币等新兴领域的监管效能。统计生产方式的数字化变革，推动全流程智能化升级。其五，加速经济高质量发展转型。一方面，提高创新与绿色转型驱动力。专项统计指标（如科技金融投入产出比、绿色信贷占比）可量化评估金融支持节能减排、技术研发的效率，加速“双碳”目标实现。另一方面，深化供给侧结构性改革。通过金融资源配置效率分析，识别传统产业升级瓶颈与新兴产业融资痛点，引导资金向战略性新兴产业倾斜，提升产业链韧性。
构建金融强国统计测度体系的实践路径。统计测度的基本作用是通过数据的系统性收集、整理与分析，客观揭示经济、社会等领域的实际运行状态及变化规律，为后续管理决策提供基础性信息支撑。根据统计测度理论与方法，构建金融强国统计测度体系。第一，设计金融强国统计测度指标体系。以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，贯彻党的二十大、党的二十届三中全会和中央金融工作会议精神，遵守中国人民银行会同国家金融监管总局、中国证券监督管理委员会、国家外汇局联合印发的《金融“五篇大文章”总体统计制度（试行）》，[8]聚焦金融“五篇大文章”和“六个强大”[9]，运用统计指标理论，坚持科学性、可操作性、可比较性和可获得性的原则，利用政府统计数据和大数据，设计金融强国统计测度指标体系。第二，实现金融强国统计测度指标无量纲化。将有量纲的统计测度指标通过数学变换转换为无量纲指标，以便不同单位或量级的指标能够进行比较和综合。第三，编制金融强国统计测度指数。由于单个统计测度指标只能提供单方面的信息，不能全面反映金融强国建设的总体情况，因此，要在金融强国统计测度指标体系的基础上，综合运用主观赋权和客观赋权方法，先为每个金融强国统计测度指标赋权，然后对金融强国统计测度指标体系综合加权平均，建立金融强国统计测度指数。第四，综合测度金融强国建设状况。从静态上，统计测度金融强国建设成效，既可进行国内地区间横向比较分析，也可进行国际比较分析与评价；在动态上，统计测度国家金融强国建设成效，可进行动态比较分析与评价。通过比较分析与评价，既可以展示金融强国建设取得的成效，又可以发现存在的问题与不足，还可以明确进一步努力的方向，支撑党和政府决策。总之，金融强国统计测度体系既是风险防控的预警“雷达”，也是资源配置的智能“导航”，其建设成效直接决定金融治理现代化水平。
完善金融稳定统计监测系统
近年来，全球金融体系面临疫情冲击、地缘政治动荡与数字化创新的三重挑战，金融风险的隐蔽性、传染性显著增强。金融风险的隐蔽性、复杂性、突发性、传染性、危害性强，需要早发现、早处置。当前，我国金融业正处于深化改革开放的关键阶段，影子银行扩张、跨境资本波动及金融市场互联性升级，金融领域面临着一系列新问题和新挑战，风险隐患仍然较多，防范化解各类金融风险是金融强国建设的重点工作之一。习近平总书记强调：“坚持统筹金融开放和安全”，“为实体经济服务是金融立业之本”，“防范化解金融风险，特别是防止发生系统性金融风险，是金融工作的根本性任务，也是金融工作的永恒主题。”[10]深刻阐释开放与安全之间的辩证关系，为统筹做好金融开放与安全指明方向。
为了防范化解金融风险，维护国家金融安全，我国亟待构建科学高效的金融稳定统计监测系统。构建金融稳定统计监测系统是维护金融系统稳健运行、防范系统性风险的核心任务。应整合多维度数据、建立科学指标框架，并实现动态预警与政策联动。完整的金融稳定统计监测系统由四个方面组成：其一，明确统计监测系统的目标。一是涵盖银行、证券、保险、影子银行、金融市场等全领域；二是实时动态监测金融体系，及时捕捉风险苗头；三是识别风险传染路径和潜在冲击，加强前瞻预警；四是为宏观审慎管理、货币金融政策制定等提供数据支持。
其二，设计核心框架。第一，确立统计监测维度。在机构维度上，重点监测银行资本充足率、保险偿付能力、券商杠杆率、影子银行规模等；在市场维度上，重点监测股市／债市波动率、流动性指标、外汇市场压力、衍生品风险敞口等；在宏观经济维度上，重点监测债务／GDP比率、房价收入比、信贷增速与国内生产总值增速偏离度等；在跨境维度上，重点监测外债期限结构、短期跨境资本流动、汇率预期等。第二，建立统计监测指标体系。流动性风险指标包括存贷比、流动性覆盖率、净稳定资金比率；杠杆风险指标包括宏观杠杆率（部门债务／GDP）、金融机构资产负债表扩张速度。传染性风险指标包括金融机构间资产关联度、共同风险敞口（如房地产贷款集中度）；市场压力指标包括VIX恐慌指数、债券利差、汇率波动率。第三，整合数据来源。主要包括机构报送数据：国家金融监督管理总局、中国证券监督管理委员会监管的金融机构定期报表；市场交易数据：交易所、银行间市场、外汇交易中心的实时行情；宏观经济数据：国家统计局、中国人民银行发布的国内生产总值、居民消费价格指数、社会融资规模等；替代数据：支付平台资金流、卫星图像（如夜间灯光监测经济活动）。
其三，构建模型并应用。一是打造大数据平台。建立统一金融数据仓库，整合结构化（报表）与非结构化（舆情、新闻）数据，并应用自然语言处理分析政策文本和市场情绪。二是建立风险预警模型。主要包括早期预警模型：通过Logit/Probit模型预测危机概率（如货币危机、银行危机）；网络分析法：模拟金融机构间的风险传染路径（如用图论建模银行间借贷网络）；机器学习：利用随机森林、长短期记忆网络等算法识别非线性风险模式。三是进行压力测试与情景分析。设计极端情景，测试金融机构抗压能力；结合气候风险模型（如碳定价冲击对资产估值的影响）。
其四，健全运行机制。第一，建立分层监测机制。在日常监测方面，按周／月生成标准化风险仪表盘；在重点盯防方面，对高风险机构／市场（如城市商业银行、中小房企融资）专项跟踪。第二，完善协调联动机制。建立覆盖中国人民银行、国家金融监督管理总局、财政部等部门的跨机构数据共享平台。明确风险事件分级响应流程（如流动性危机触发中央银行紧急干预）。第三，加强国际对标与合作。采用金融稳定委员会、国际清算银行的标准指标，如“系统重要性金融机构”评估方法。参与全球金融安全网，如国际货币基金组织的金融部门评估规划。总而言之，金融稳定统计监测系统的构建必须以“全覆盖、智能化、可操作”为原则，通过“数据整合—模型分析—政策响应”的闭环，实现从风险识别到化解的全链条管理。随着金融创新（如加密资产、人工智能交易）的演进，金融稳定统计监测必须持续迭代以应对新型金融经济风险。
以现代信息技术赋能金融统计核算
金融统计作为金融体系运行的重要基础，其技术方法正经历从传统计量分析向智能化方向的转型。随着金融数据呈现爆炸式增长，传统统计方法在处理海量、高维、非结构化数据时面临巨大挑战。人工智能和大数据技术凭借其强大的数据处理和学习能力，为金融统计提供新的技术路径。随着人工智能和大数据技术的快速发展，金融行业开始广泛应用分布式计算、机器学习、自然语言处理等技术，以提高统计分析的效率和准确性。根据国际数据公司的预测，到2027年，全球金融业在人工智能方面的支出将达到970亿美元，复合年增长率为29%，[11]其中统计分析是重点应用领域。人工智能和大数据技术在金融统计中的应用，不仅优化风险管理、投资决策等核心业务，还推动金融监管的智能化转型。在风险管理与信用评估方面，其一，助力风险管理与信用评估更为精准。金融风险管理的核心在于实时监测和预测风险。大数据技术通过整合多源数据（如交易记录、社交网络、征信数据等），构建更精准的风险评估模型。其二，实时风险监测。利用流计算技术（如Apache Kafka、Flink）实时分析交易数据，识别异常交易行为（如欺诈、洗钱）。其三，信用评分优化。传统信用评分主要依赖历史信贷数据，而大数据技术可结合电商消费、移动支付等非结构化数据，提升信用评估的全面性。比如，蚂蚁金服的“芝麻信用”利用多维度数据生成动态信用评分。
在市场分析与投资决策方面，大数据技术能够处理海量市场数据，提高量化交易的精准度。一方面是量化交易。利用机器学习分析历史市场数据，优化交易策略。另一方面是舆情分析。通过自然语言处理（NLP）技术分析新闻、社交媒体情绪，预测市场波动。比如，对冲基金利用推特数据预测比特币价格走势。在客户画像与精准营销方面，金融机构通过大数据分析客户行为，提供个性化服务。一方面是客户分群。基于RFM（最近购买时间、购买频率、消费金额）模型进行客户价值分析。另一方面是智能推荐。协同过滤算法推荐金融产品（如信用卡、保险），提高客户转化率。
在反欺诈与合规监管方面，大数据技术可提升金融监管的效率和准确性。其一，图数据库技术。利用Neo4j等工具识别复杂欺诈网络（如信用卡套现团伙）。其二，自动化合规。采用自然语言生成（NLG）技术自动生成监管报告，降低人工成本。大数据技术为金融统计核算提供更高效、精准和实时的数据处理能力，推动统计核算方法从传统抽样向全量分析、从静态报表向动态监测的转变。总之，人工智能和大数据技术正在重塑金融统计的方式，使其从传统的抽样分析转向全量数据挖掘，从滞后统计转向实时预测。尽管面临模型匹配度、算力成本、数据隐私与安全、监管合规等挑战，但随着人工智能、云计算等技术的发展，金融统计将更加智能化、自动化。金融机构需要从战略高度规划人工智能和大数据转型路径，加强数据治理，培养复合型人才，构建“数据＋算法＋算力”的协同体系，以提升竞争力并适应数字化金融时代的变革。未来的金融统计将呈现“数据驱动、智能决策、实时响应”的新特征，人工智能和大数据技术将成为这一转型的核心引擎。
综上所述，创新我国金融统计核算体系，筑牢金融强国的统计基础是一项重要的使命任务。统计、经济与金融理论界的专家学者和实务部门工作者应携起手来，立足国情，参考国际最新标准，借鉴国外先进经验，在理论与实际有机结合中加快推进统计各领域改革，大力推进统计工作现代化发展，对照联合国统计委员会核准并发布的《2025版国民账户体系与第7版〈国际收支和国际投资头寸手册〉的实施战略》（Strategy for Implementing 2025 SNA and BPM7），加快修订《中国国民经济核算体系（2016）》，尽快形成适应我国国情的新版国民经济核算体系，力求金融和经济统计核算体系能有效发挥支撑金融强国建设的作用，推进高质量发展，助力全面建成社会主义现代化强国。
（本文系国家社会科学基金重大项目“完善住户部门资产负债表体系建设研究”的阶段性成果，项目编号：20&ZD136）
注释
[1]《中央金融工作会议在北京举行 习近平李强作重要讲话》，2023年10月31日，https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202310/content_6912992.htm。
[2]《习近平在省部级主要领导干部推动金融高质量发展专题研讨班开班式上发表重要讲话》，2024年1月16日，https://www.gov.cn/yaowen/liebiao/202401/content_6926302.htm。
[3]《规范提升统计工作 切实发挥服务支撑作用——农业农村部法规司、市场与信息化司负责人就〈农业农村部门统计工作管理办法〉答记者问》，2024年5月16日，https://www.gov.cn/zhengce/202405/content_6951385.htm。
[4]《中共中央关于进一步全面深化改革 推进中国式现代化的决定》，《人民日报》，2024年7月22日，第1版。
[5]黄益平、黄卓：《中国的数字金融发展：现在与未来》，《经济学季刊》，2018年第4期。
[6]刘晓欣：《从数字大国走向数字强国的关键》，《人民论坛》，2023年第17期。
[7]中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》，2024年11月27日，https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202411/content_6989645.htm。
[8]《中国人民银行、金融监管总局、中国证监会、国家外汇局联合印发〈金融“五篇大文章”总体统计制度（试行）〉》，2025年4月15日，https://www.gov.cn/lianbo/bumen/202504/content_7018886.htm。
[9]《第一观察 | 习近平总书记重要讲话深刻阐释金融强国内涵》，2024年1月17日，http://politics.people.com.cn/n1/2024/0117/c1001-40161037.html。
[10]中共中央党史和文献研究院：《习近平关于金融工作论述摘编》，北京：中央文献出版社，2024年，第16、52、76页。
[11]《人工智能将如何重塑金融行业 专家热议“AI＋金融”》，2024年10月25日，https://www.financialnews.com.cn/2024-10/25/content_410799.html。
责 编∕方进一 美 编∕梁丽琛
Strengthening the Statistical Foundation for a Financial Power
Zhu Qigui
Abstract: As one of the key components of the national economic statistical accounting system, the financial statistical accounting system comprehensively reflects the operation of the financial economy and is an important part of the national financial infrastructure system. In the new era, our country's financial statistical accounting faces new challenges. In order to coordinate development and security, promote high-quality financial development, and accelerate the construction of a financial power, we must base ourselves on national conditions, look to the world, refer to the new standards of international financial statistical accounting, accelerate the innovation of our country's financial statistical accounting system, improve the comprehensive statistics of the financial industry, improve the flow of funds accounting system, establish a digital financial statistical system, promote the localization of international financial statistics and accounting standards in China, build a statistical measurement system for a financial power, improve the financial stability statistical monitoring system, and promote modern information technology to empower financial statistical accounting.
Keywords: financial power, financial statistics, flow of funds accounts, modern information technology
