孔庆铭:数据引导政信金融发展

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  PPP模式是近几年来我国在公共事业领域供给机制体制的重大创新,而大数据在公共事业领域已早有实践,因此,当PPP遇上大数据,双方的结合应用也成为公共事业领域的一个新趋势。大数据可以通过量化、准确的数据进行科学决策、监测PPP项目的运行状态,提升内部管理效率和外部服务水平。以具体应用范畴上看,大数据可以服务于PPP项目的全生命周期。

  中国PPP模式的发展历程大致分为搜索试行阶段、稳定推广阶段、破洞发展阶段以及快速发展阶段四个历史阶段。在国际经济发展和国家政策的影响下,各个发展时期呈现不同的阶段性特征。发展趋势总体向好,项目数量和投资额逐年增加,但发展过程中时有波动。国投信达集团旗下中国通广投资有限公司副总裁孔庆铭在接受采访时表示,随着大数据产业的飞速发展,PPP领域也因大数据的使用而得到了拓展,作为公共事业领域供给机制创新的PPP模式,将是大数据规模化与深度应用的一个待开拓领域。

  

  国投信达集团旗下中国通广投资有限公司副总裁孔庆铭

  掘金大数据

  《数据》:近年来,地方政府从一系列经济政策方面入手给大数据产业发展提供支持,国投信达如何将自身的业务优势与政府的实际需要相结合,结合大数据以政信金融服务地方政府?

  孔庆铭:早在2015年12月,财政部印发《关于规范政府和社会资本合作(PPP)综合信息平台运行的通知》,要求建立PPP综合信息平台,该平台除共享PPP项目库信息外,要实现对机构库信息的全系统可识别、可跟踪,为将来利用大数据评价服务质量、建立信用体系夯实了基础。经过几年发展,该平台汇集了庞大的PPP数据,这些数据的相关价值尚未得到充分挖掘和运用。而大数据作为使用所有数据进行专业化分析处理的新处理模式,能够较为准确、高速地分析处理大量、多样的信息数据,其能为主体决策提供科学、合理的参考依据。因此,开展对大数据在PPP模式中的应用研究,充分挖掘PPP数据的价值,对提高PPP模式发展的科学性和规范性具有较强的指导意义。

  贵州大数据产业的蓬勃发展给社会资本提供了投资机会。政府对贵州大数据产业发展所持的积极态度极大地促进了产业发展。在国家层面,《关于促进大数据发展行动纲要》于2015年8月发布。这份纲领从国家大数据发展战略全局的高度,提出了我国大数据发展的顶层设计。同时,纲领中明确提出“开展区域试点,推进贵州等大数据综合试验区建设,促进区域性大数据基础设施的整合和数据资源的汇聚应用”。2017年,高层表态要构建以数据为关键要素的数字经济,建设现代化经济体系离不开大数据发展和应用。

  同时,地方政府从电价折扣等一系列经济政策方面入手给大数据产业发展提供支持。特别值得注意的是,在2018年初闭幕的贵州省第十三届人民代表大会第一次会议上,贵州提出加快大数据与科技创新深度融合,筹建科学数据中心,申建国家超算贵安中心、国家生物医学大数据中心、SKA亚洲区域中心。这给未来贵州大数据产业的发展提供了政策导向和宏观规划,可以极大地促进贵州大数据产业的发展。

  作为国内首家也是唯一一家以政信金融为主业的金融服务集团,国投信达将自身的业务优势与贵州省的实际需要相结合,以具有一定自主知识产权的政信金融独创模式服务于贵州地方政府。结合贵州省重点发展大数据产业的战略实施,国投信达支持贵州惠水的百鸟河数字小镇建设,取得了良好的社会效益。2018中国国际大数据产业博览会数字化转型推动企业发展百鸟河大会暨2018全国CIO大会于5月24日在百鸟河数字小镇举行,证明了百鸟河数字小镇的成功以及其在贵州大数据发展产业中的地位。

  作为国内最早从事政信金融的机构和国际政信金融深化服务专家,国投信达集团已跟30个多省市240多个地方政府接洽,积累了丰富的政信项目合作经验与大量数据。未来,国投信达集团将进一步整合已有的数据和市场信息,在政信金融领域中积极引入大数据,尤其是在项目前期规划中,使用大数据应用提升顶层设计的效率与效果,为地方政府提供“投融建管退”全生命周期政信金融服务。

  金融指数发布成为各市场主体决策风向标

  《数据》:金融创新层出不穷。政信金融作为金融体系重要的金融工具,为及时甄别、测度和计量风险、为政府和各类市场主体的科学决策提供指引。国投信达如何利用数据为政信金融提供科学的决策依据?

  孔庆铭:中国经济发展特别是PPP发展进入深水区,有很多值得深入的探讨内容,特别是今年由中央财经大学政信研究院牵头组织编制了我国首个政信金融发展指数,就是利用数据或者更进一步地说是利用大数据为政府和各类市场主体的科学决策提供指引的一个实践。希望这个指数能在宏观和微观上对政府和市场投资主体起到引领作用。

  中国政信金融发展指数地级市指数发布,对政府的管理能力和支付能力有一定的评判。政信金融发展指数编制以客观数据为依据,体系设置科学合理,可为社会提供参照价值。它用第三方态度来描述和刻画,让研究成果能经得起实践和社会的考验。

  国投信达集团作为央财政信研究院的支持方,我们欣喜地看到,通过央财编制的政信金融指数,可以让政信金融实现数据的可视化管理与评估,让大数据发挥引领作用,给政府及市场投资主体提供参照和借鉴,将自律与他律结合,共同推动国家现代化治理体系建设,让业界及政府根据所提供的数据发现自身问题、更加精进。

  《数据》:政信金融指数发布的初衷和目标是什么?

  孔庆铭:近年来我国的PPP事业经历了井喷式的发展,成果有目共睹,在推动基建投资改革创新方面取得了初步成效。但发展过程中时有波动,由于文化体制等各种原因,部分PPP项目鱼目混珠、良莠不齐,在一定程度上出现了“劣币驱除良币”的情况,违背了PPP的初心、造成效率损失。

  从2017年下半年开始,中央深改委、国家发改委、财政部、国资委等经济主管部门密集出台了一系列规范PPP发展的政策文件,其力度之大、频率之密、范围之广是历史上罕见的,这既反映了PPP存在问题的严重性,也彰显出决策层规范PPP健康、可持续发展的决心和信心。在这样的背景下,国投信达携手中央财经大学发布中国地市级政信金融发展指数。

  政信金融的繁荣有目共睹,导致政信金融繁荣的原因,包括城镇化、财税分税制等多种因素,从基本经济学逻辑上来看则无非是两个方面:一个是公共产品供应出现缺口;二是中国发展模式下,政府信用对经济发展的深度介入。伴随着规模的扩大,政信金融活动面临的风险也是五花八门,有经济发展、经济活动的原因,也有行政管理制度、政治体制的原因等等。

  编制政信金融发展指数,就是希望通过量化的方式对政信金融的发展进行描述,通过数据来刻画地方政府深度介入到经济发展模式,而不仅限于定性上的讨论。这也是央财政信研究院牵头组织编制这个指数的初心。

  通过对政信金融实践形态的逻辑进行量化和刻画,建立起客观的数据评判系统,对政府的管理能力和支付能力进行全面的评判和风险监测,有利于行业走上更加科学规范发展道路。它是顺应整个政信行业发展规律的,为行业的发展定调,为政府和社会资本方提供了更加科学的依据和手段。有了指数作为参考,让政府在监管、风险防控方面起到风向标作用,通过行业公众参与,约束自律,共同推动国家治理体系建设。让有识之士的政信金融之路能越走越规范、越走越长远,这是编制政信金融指数的目的。

  作为全球首个政信金融发展指数,中国政信金融发展指数之地级市指数的发布,将对我国地方政府的投融资行为,以直观的数据化形式呈现出来,并形成一种良性约束,促进地方政府更加珍惜自己的信用,更加规范化开展投融资活动。

  国投信达集团作为政信行业的参与者,在后续项目发展与推进过程中也将引入这个指数,并大力结合自身独特的政信金融服务体系和自主产权的服务模型,让数据在助推地方建设发展中发挥更大的作用。

  数据价值有待挖掘

  《数据》:随着大数据的飞速发展,其应用领域也得到拓展,PPP模式作为公共事业领域供给机制的创新,也是大数据应用的一个重要领域。大数据在PPP模式中的应用有哪些?

  孔庆铭:经过多年的探索和实践,PPP形成了庞大的数据资源,这使得在PPP项目中充分挖掘数据价值、合理利用数据成为可能。提高PPP项目稳定运营的能力。PPP项目在执行中,通过大数据做到对其进行精细化管理。依托数据,进行精准判断,特别是在使用者付费和可行性缺口补助等项目中,制定适当的策略,实现项目本身的财务平衡。提高项目的经济效益,保障项目的稳定运营。充分利用数据对项目建设、运营、维护等各环节的准确管理,实现过程创新,提高项目连续性和可持续性。

  项目识别阶段。PPP项目的识别阶段主要是论证项目建设的必要性和可行性。必要性主要是分析项目建设能否带来良好的社会效益和经济效益,社会效益是项目实施后为社会所作的贡献,定性因素较多,但也可以抓住诸如民意等核心评价点,采集相关数据,且以大数据的分析方法确定项目的社会效益;经济效益则可以通过大数据分析项目的投入产出比、预期收入、经济推动效益等来确定。

  根据财政部规定,PPP项目准备阶段主要包括管理架构组建、实施方案编制和审核。对实施方案的编制而言,主要包括风险分配框架、运作方式选择、交易结构设计、合同体系、投入产出测算、监管架构、采购方式选择和项目进度安排等,使用大数据分析和量化方案关键点能有效提高方案编制的科学性与合理性。

  在项目采购阶段的步骤有资格预审、采购文件编制、响应文件评审和谈判与合同签署。其中谈判与合同签署关系项目参与各方的核心利益,对整个PPP项目的实施影响深远,因此,核心条款需要准确和全面。通过收集已实施项目中争议发生的数据,使用大数据的分析方法将这些数据转为可参考的信息。

  项目执行阶段。该阶段是数据在PPP模式中发挥作用的重点阶段,特别是项目运营管理、绩效考核和中期评估等都需要分析数据来确定。在项目的移交阶段,对项目的性能测试和绩效评价都离不开大数据的支持,特别是项目的性能测试,这主要是考察项目移交后的可用性、项目持续运营发展的能力以及项目产出能否满足公共服务需求。

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