2020一季度GDP同比下降6.8% 抗疫相关行业投资增长 消费金融产业政府战略管理调研

2020一季度GDP同比下降6.8%

一季度，面对新冠肺炎疫情带来的严峻考验，在以习近平同志为核心的党中央坚强领导下，各地区各部门认真贯彻落实党中央、国务院决策部署，全国上下统筹推进疫情防控和经济社会发展各项工作，疫情防控形势持续向好。初步核算，一季度国内生产总值206504亿元，按可比价格计算，同比下降6.8%。分产业看，第一产业增加值10186亿元，下降3.2%;第二产业增加值73638亿元，下降9.6%;第三产业增加值122680亿元，下降5.2%。

新兴服务业增势良好

一季度，第三产业增加值同比下降，其中信息传输、软件和信息技术服务业，金融业增加值分别增长13.2%和6.0%。3月份，全国服务业生产指数下降9.1%，降幅较1-2月份收窄3.9个百分点。1-2月份，规模以上服务业企业营业收入下降12.2%，其中互联网和相关服务、软件和信息技术服务业营业收入分别增长10.1%和0.7%。3月份，服务业商务活动指数为51.8%，比上月回升21.7个百分点。其中交通运输、仓储和邮政业，零售业和货币金融服务等行业商务活动指数相对较高，分别为59.3%、60.6%和62.9%。从市场预期看，服务业业务活动预期指数为56.8%，比上月回升17.1个百分点，企业对市场发展信心增强。

抗疫相关行业投资增长

一季度，全国固定资产投资(不含农户)84145亿元，同比下降16.1%，降幅比1-2月份收窄8.4个百分点。分领域看，基础设施投资下降19.7%，制造业投资下降25.2%，房地产开发投资下降7.7%，降幅分别比1-2月份收窄10.6、6.3和8.6个百分点。全国商品房销售面积21978万平方米，下降26.3%;商品房销售额20365亿元，下降24.7%，降幅分别比1-2月份收窄13.6和11.2个百分点。分产业看，第一产业投资下降13.8%，第二产业投资下降21.9%，第三产业投资下降13.5%;民间投资47804亿元，下降18.8%，降幅分别比1-2月份收窄11.8、6.3、9.5和7.6个百分点。高技术产业投资下降12.1%，降幅小于全部投资4.0个百分点，其中高技术制造业和高技术服务业投资分别下降13.5%和9.0%。高技术制造业中，计算机及办公设备制造投资增长3.2%。高技术服务业中，电子商务服务投资增长39.6%，专业技术服务投资增长36.7%，科技成果转化服务投资增长17.4%。社会领域投资下降8.8%，其中卫生领域投资下降0.9%，降幅低于全部投资15.2个百分点，生物药品制品制造业等与抗疫相关行业投资保持增长，重点防疫工程建设快速推进。从环比看，3月份固定资产投资(不含农户)比上月增长6.05%。

根据中研普华产业研究院发布的《2019-2025年版消费金融产业政府战略管理与区域发展战略研究咨询报告》显示：

每类消费金融机构通常只占消费需求广、资金成本低、风险控制强三个方面的一两个，五类消费金融机构都无法同时在三个要素中具备优势，所以为了联合运营是必然趋势。2015年以来，多家金融科技巨头频频与传统金融机构展开合作。相较之下，资金成本短板易突破，如京东利用企业信用和分级资金安排降低融资成本，传统金融机构创新动力不足，但乐于合作分羹;而场景优势和大数据资源具有一定的难以替代性。所以具备场景优势和技术优势的参与者，同传统金融机构合作成为最具竞争力的搭配。

商业信用机构具有长尾数据优势，未来可发展成为商业信用基础数据供应商。在个人征信缺口下，拥有大数据和征信牌照的公司向各方输出信用产品。消费金融的快速发展一定会带来个人征信数据服务的大量需求，而由央行主导的征信系统覆盖力，消费金融机构享有的高利差收益使得它们愿意付出成本控制潜在风险，第三方个人征信机构基于自身的数据积累和技术优势将获得发展良机。受益于征信缺口，大数据能够带来绝对风控优势。第三方征信服务公司的运营产品是信用数据，而非信贷资金，其需求的扩展来源于企业端风险控制，其成本在于获取信息和后续运营，具有显著的规模效应，数据覆盖面和分析能力是其核心竞争力。

借助于金融科技，消费金融机构不仅可以降低坏账风险，更可以建立起差异化定价体系。从数据积累和风控技术上来看，银行依托于央行征信系统能够有效获取信息数据，信贷审查控制流程严格，分贷前贷中贷后三个部分，十六个环节，风控能力最强;第三方征信服务公司具备大数据和云计算能力，以及长期积累下的用户基础属性信息、购买行为与偏好、资金流、物流等信息，数据可以从不同维度相互校验，构建用户信用生态，数据量大，风控能力强;电商和消费金融公司都具备一定的数据优势，能够通过对接第三方信用服务，建立自身的风控系统。

大数据通过对个人财产、经营、库存、流通、消费、社交等信息的分析，为小微企业和普通居民刻画用户生态，从而实现差异化定价，大大提高了消费金融的包容性，使金融服务下沉到低净值的客户中去。

在大数据思维的驱动下，消费金融主要受到四个方面的影响：第一是精准授信，通过专业化标准化的分类，通过大数据分析和建模解决传统信贷中的失准失察;第二是信贷创新，做到准入精准化审批自动化、风控模型化;第三是客户需求的把握，建立统一的客户标签和客户画像，形成客户的全景视图;第四是风险判断，通过数据的合成搜索多维数据对异常行为进行判断。

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