【中文摘要】数字化时代金融稳定风险面临着“数据鸿沟”，复杂金融市场与关联网络、数字金融创新的“破坏性”以及对金融危机事件中缺乏监管数据的反思显示出，金融稳定风险是金融数据收集短缺和无效利用引发的风险。“数据鸿沟”引发了金融监管内外部三个场景的权力失衡困境，是现有滞后、静态且单维的信息规制路径所致，有必要正确认识数据在政府治理和金融监管中的定位和功能，探索金融稳定风险防范的数据治理路径。从国际金融治理与美欧金融市场的监管实践来看，金融稳定数据治理以协同流通为原则，具备要素充足与互通共享的双层架构。应在金融法制定的契机下重构金融稳定风险防范与金融风险早期纠正制度体系，推动金融监管从信息规制走向数据治理路径，在权力失衡的三个场景中分别完善金融法治的约束、促进和协调。
【全文】
面对日趋复杂多变的金融稳定风险，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指出，“金融监管是系统工程”，要“着力防范化解金融风险特别是系统性风险”。中央金融工作会议特别注重对金融风险形成早期阶段的防范工作，强调要对风险早识别、早预警、早暴露、早处置，健全具有硬约束的金融风险早期纠正机制。
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》（以下称《决定》）提出制定金融法的任务，作为金融领域的基本性法律，为重构金融稳定风险识别和防范的法学理论体系、完善金融风险早期干预和纠正的法律制度框架带来了契机。
随着数据成为新型生产要素，推进监管大数据建设、深化监管数据治理在金融风险识别与风险防范中变得愈发重要。2024年11月21日，中国人民银行等七部门联合印发的《推动数字金融高质量发展行动方案》提出到2027年年底“数字金融治理体系基本形成”的工作目标，要求从监管流程数字化、监管大数据建设、数字化监管平台等多个方面提升金融监管的数字化水平。
在金融稳定风险交织且日趋复杂的背景下，探索金融数据赋能监管、深化监管数据治理并形成与此相关的重要金融法治原则与数据法律规则，是加强新时代金融法治与数据法治建设的重要议题。数字技术赋能背景下现代金融稳定风险中的突出问题及其背后成因是什么？现有金融监管中主要利用信息来识别和预防风险的路径局限性何在？应当如何善用金融数据来尽早识别、预警和防范金融稳定风险？以上金融法治与数据法治建设相关的核心问题是本文要回答的问题。
对此，本文将聚焦金融稳定风险防范这一前期阶段，从金融稳定风险中的“数据鸿沟”及其背后的权力失衡困境出发，分析当前以早期纠正制度为代表的信息规制在金融稳定监管中的局限性，并从数据治理的视角探究相关金融法、数据法的制度框架与完善空间。通过提炼金融危机后全球金融治理、美国和欧盟的国家有关金融数据治理的基本原则与架构，对我国金融稳定数据治理提出场景化的法治保障建议。
一、金融稳定风险的数据鸿沟与权力失衡困境
（一）数字化时代金融稳定风险的“数据鸿沟”
金融市场在危机事件中表现出的不完全性与脆弱性，反映出政府在法治约束与限制下对金融活动和金融市场进行监管的必要性。金融风险一旦失控，其内在脆弱性将对经济运行的微观和宏观层面产生严重的负外部性，这种后果是市场机制本身所无法缓释的。因此，一国金融法的变革很大程度上源自于其应对金融危机并维护金融稳定的需要，金融稳定始终被视为金融监管的首要目标。
随着数字技术赋能金融市场活动与产业发展，大数据、云计算、人工智能等技术深度嵌入金融服务与金融监管中，海量数据的生成、交互与利用过程中催生了金融稳定风险的全新样态。金融监管的“数据鸿沟”指的是，由于不同主体对数据生成、开发和控制能力的差异性，导致数据在驱动、传输和利用过程中形成了愈发关联与复杂的金融网络，从而破坏原有金融监管分工与框架，也导致监管机构无法及时充分地了解和回应危机事件，这是数字化时代金融稳定风险生成的内在机理。
首先是数据驱动下日趋复杂的金融市场及关联网络。数字化时代金融风险和技术风险叠加交织，金融科技相互关联性等因素共同加剧了金融稳定风险的传导速度。从1907年美国银行危机到2008年全球金融危机，再到2023年硅谷银行危机，金融危机呈现出复杂性更高、速度更快、规模更大的特征。复杂金融市场在提高金融市场投资效率的同时，也会大大削弱监管者和投资者预测和避免金融产品失败的能力。
在金融系统层面，21世纪信息快速传播、交易高度关联的金融市场特征，进一步挑战了金融监管法律应有的缓冲弹性。金融网络中各节点之间形成直接或间接的联系并构成了错综复杂的债权债务网络，金融体系中的新网络节点在业务范畴内与其他金融机构有广泛而深入的关联。这在提高速度和金融链接的同时，也让监管机构难以知晓如何有效监管金融产品和市场，市场参与者更易受到不稳定冲击和网络犯罪的伤害。
其次是数字金融创新及其中的数据传输对金融监管所造成的“破坏性”。从市场监管的角度来看，“破坏性创新”的威力体现在对原有监管体系和框架的扰乱和突破，从而造成的“监管中断”。美国金融危机调查委员会（FCIC）的报告认为，“技术改变了金融工具和交易的效率、速度和复杂性”。“破坏性”金融科技具有典型的跨金融行业、跨行政区域特征，不同金融监管部门继续遵循传统的分业监管理念，往往容易形成监管空隙。同时，没有任何一个单独的机构可以监管新兴科学技术的所有方面，“破坏性创新”的金融科技具备领域复合性，会破坏并重构金融领域与其他领域各部门的职责分工。
最后，从各国多轮金融监管改革及理论界的反思来看，金融危机事件不仅是流动性、金融衍生品和道德风险危机，事实上也是金融监管数据缺失和无效利用的危机。2008年金融危机后成功游说美国国会成立金融研究办公室的门德洛维茨（Mendelowitz）认为，现代金融监管体系就像是缺乏气象数据的“天气预报”，金融体系的不可预测性根源在于各类精细金融数据的缺失。
危机后美国《多德—弗兰克法案》等监管制度就是建立在数据的假设之上，即促进美国金融体系稳定的最佳方式是通过生成和分析更多的数据，并将这些数据传递给决策者来避免未来的金融危机。同样，欧盟委员会认为，金融危机暴露了欧盟金融服务监管框架的重大缺陷，监管机构存在严重的“数据缺口和报告不足”，进而开启了金融监管数据的立法变革。
综合以上分析，“数据鸿沟”实质上暴露出政府与市场所持有数据的差距，现代金融监管中的金融稳定风险往往是监管数据无法被充分收集、分析和使用的风险，体现出现有宏观审慎与微观审慎数据收集、分析和利用体系的核心问题。
（二）金融稳定“数据鸿沟”引发的权力失衡场景
“数据鸿沟”引发金融稳定风险的原理，在于数字化时代数据控制者基于数据持有及利用的优势所衍生出的新型权力形态。从网络领域的实践来看，大型科技企业通过控制数据来获得预测和控制消费者行为的能力以及由此带来的经济效益，借助数据实施纵向控制的经济疆域不断扩大，从而限缩了平等主体基于自愿进行交易的空间。市场主体通过处理数据不仅获得预期经济利益，更重要的是能够获得支配性的“数据权力”。此类数据权力在技术、资源和话语等维度都具有相对于个人而言的巨大势能，个人往往处在被动的、受压制的处境，面临着被数据权力支配、压迫甚至奴役的现实风险。
因此，控制金融数据的意义不仅仅在于使用数据分析技术来获得新见解从而创新服务和产品，而且在于获得基于数据流所形成的支配性权力。正如国家权力依靠信息的支持而获得更加强大的支配和干预能力一样，这种数据权力也体现在金融监管场景中，但各数据控制方搜集、处理、加工数据能力并不匹配。比如，当金融机构、金融科技企业的大量活动没有处于金融监管检查与统计的覆盖范围内时，就会因双方之间的数据差异获得逃逸监管的权力，由数据权力的不当扩张产生机构性、区域性或系统性金融稳定风险，同样也会导致自身的经营失败和覆灭（见图1）。
研究解决金融监管数据流动中存在的数据权力失衡现象，构成了金融监管规则制定和修改的逻辑起点。如图1所示，金融数据流动的过程中存在两类外部数据权力失衡、一类内部权力失衡关系。监管机构与金融机构、社会公众之间会因数据流动形成外部权力失衡关系，监管者在数据不足以及对情景评估不足的前提下，其决策和判断不可能准确，例如，影子银行等能够以数据的复杂性和不透明作掩护，形成数据不对称从而规避监管并实现监管套利。数据和信息的匮乏导致了系统性风险，监管机构需要详细、全面的金融网络结构数据，才能了解金融系统面临的系统性风险。
后两者之间也存在外部权力失衡关系。以监管机构作为执行者的金融监管制度，通过如何公开金融数据、确立信息披露标准、教育投资群体和引导资金投向等方式，调控金融市场中的数据流与信息生成，直接决定了金融消费者、机构投资者、金融科技企业等群体获取利用资本、数据及其权益受保护的程度与方式。
监管机构内部也存在权力失衡关系，各国不同金融监管当局在数据收集和评估方面投入了大量资源，依靠提升现场审查与非现场检查的频率、范围和深度来获得更多的数据，从而全面了解金融机构的风险状况。域内外金融稳定的危机事件都证明了数据和信息在监管部门内部快速流动的必要性。
受制于部门利益、监管竞争与监管资源，当出现金融资产多层嵌套、结构复杂的新金融产品，以及风险跨地域、跨领域、跨行业传播时，证券、银行、保险、基金、信托等各金融领域主管部门之间，以及上述金融监管部门与国安、公安、市场监管、数据执法等其他政府部门间缺乏相应的数据互通体制与机制，很难将有价值的风险数据及时进行互通或共同利用。
二、从信息规制到数据治理：金融稳定风险防范的进路比较
数字化时代金融稳定风险生成的原理，是“数据鸿沟”所引发的数据权力失衡。金融稳定风险的系统传导性与后果严重性表明，其不适合应用逐级递增的政策工具，有必要在早期阶段施以“治未病”的监管关切，从如何弥合数据差异、平衡数据权力的视角维护金融稳定。
（一）金融稳定风险防范的信息规制：以早期纠正制度为代表
我国金融稳定风险防范的路径呈现突出的“信息规制”特点。厘清信息规制概念的前提是区分金融监管中的数据与信息：信息有其自身的社会准则，数字化技术亦有其相应的合理秩序，二者在功能方面存在一定相同之处，但在传输形式、储存方式和流通渠道等方面差异很大。
信息规制指的是在金融稳定风险防范中，监管制度侧重于建立推动信息披露、收集并互换风险信息、公开金融信息等规则，监管机构倾向于通过定期检查、定时评估风险、金融机构评级等方式获得并共享风险信息，将信息作为开展金融稳定风险预防的基础。中央金融工作会议特别强调要“健全具有硬约束的金融风险早期纠正机制”，体现出早期纠正制度在风险预防和干预制度中的代表性和重要性，适合作为分析解构信息规制路径的制度对象。
美国在1991年颁布的《联邦存款保险公司改进法》中首次引入早期纠正机制（Prompt Corrective Action，PCA）。2008年金融危机后，随着巴塞尔银行监管委员会明确存款保险机构对银行危机的早期发现和及时干预义务，早期纠正制度成为各国金融稳定风险防范的安全网措施。
作为金融稳定风险防范的代表性制度，早期纠正的实现依赖监管向金融机构施以定期监管报告、资本硬性要求、周期检查等义务，暴露出信息规制的滞后性与静态性。《银行业监督管理法》第37条规定了监管部门介入干预的两种情形：一是银行业金融机构违反审慎经营规则且逾期未改正的，二是行为严重危及该银行业金融机构的稳健运行、损害存款人和其他客户合法权益的。上述两类情形中的“违反审慎经营规则”、“严重危及”以及“稳健运行”等并不存在严格的判断标准，这给了监管机构一定自由裁量的灵活空间，来决定是否提前以强制干预措施介入金融市场活动。
不过，这种制度构想却是建立在滞后性、周期性信息收集之上的，因为诸如风险集中度等结构化数据主要来自金融机构每月、每季度、每年定期报送，较金融机构现有业务进展天然存在滞后性。并且，监管尚未建立起有效的金融监管数据统计分析系统，导致大量零散的数据难以通过科学管理整合而成为更有价值的风险数据。
尽管也存在如《证券法》第79条到第81条所规定的重大事件披露规则，但当出现大股东关联交易、侵占资产等金融风险事件的披露报告时，实际上往往已经存在更多已发生但未暴露的公司治理或金融风险等严重问题。以历史数据为基础的风险模型本就存在很大缺陷，这也是危机后金融机构被要求用前瞻性压力测试来补充其历史回顾性模型的原因。基于定期性、以重大事件为导向的监管建立在静态的、缺乏实时性的数据分析之上，监管法规与报告的静态性与数字金融风险的复杂动态变换之间形成了难以调和的矛盾。
同时，资本充足率作为早期纠正手段的单一触发指标，反映出信息规制的单维性。2012年的《商业银行资本管理办法（试行）》第153条对银行业机构根据资本充足状况进行分类，采取逐步增强的风险纠正措施，这一做法在2023年的《商业银行资本管理办法》中得以延续；同样，2015年《存款保险条例》第16条将投保机构因重大资产损失等原因导致“资本充足率大幅度下降，严重危及存款安全以及存款保险基金安全的”作为启动一系列纠正措施的标准。早期纠正制度的核心就在于明确触发条件，资本充足率反映了商业银行以其自有资本来吸收损失的程度，可以看作银行对负债最后偿付能力的体现因素之一。
不过，资本充足率在判断银行业机构早期风险方面并不充分，因为资本充足率通常不会在经营状况刚开始出现时就下降。以美国历史上倒闭时规模最大的华盛顿互助银行为例，银行监管机构投入大量资源来对其进行风险评估和审查，直至倒闭时仍然被认为处于资本充足的状态；再如，我国包商银行危机事件中，截至2017年年末，包商银行的资本充足率均高于监管的最低资本要求。
资本指标是衡量银行脆弱性单一且滞后的指标，不能完全反映目前被归类为良好资产的预期贷款损失，且银行本就存在虚报偿付能力的激励；当资本充足率都已经极速下降或远低于标准时，说明银行风险管控或财务等方面已经出现严重问题，此时再进行早期干预的效果已极为有限。2018年美国在早期干预触发因素中新增补充杠杆率（SLR）和增强型补充杠杆率（eSLR）两个指标，以及欧盟引入其他额外触发指标的做法，也显示出国际金融界对信息规制单维性的反思。
除此之外，金融业综合经营已经成为趋势，分业监管下各监管机构未能在数据收集利用方面对混业经营的金融市场形成监管合力，风险信息的识别分析仅限于各自监管领域的市场范围内，尚未完全形成跨机构、全覆盖且即时性的金融稳定风险信息共享机制，这也反映出信息规制天然存在的信息传递单向且低效问题。
对于上述问题，中国人民银行于2022年4月发布《增量高风险银行硬约束早期纠正工作方案》，共选取19个省份开展三批硬约束早期纠正的执法试点，通过设置一年早纠期、提出“不纠正即处置”，在加强早期纠正执行的硬约束效力方面取得了一定效果。不过，本轮早期纠正试点仅面对区域内8—10级高风险机构中的增量而非存量机构，适用范围较为有限；最为关键的是，试点仍然建立在“央行评级的分级分类管理机制”之上，以资本充足率等硬性、周期性信息为核心判断依据，仍然无法突破信息滞后且单维的局限性。
（二）金融稳定风险防范的数据治理及其正当性基础
与信息规制的基础不同，金融稳定风险防范的数据治理路径所依托的是金融监管中的数据。比之信息的滞后、单维、单向和低效等特征，数据在金融科技与监管科技赋能下传输更为迅速、储存方式便捷且流通渠道多元。从信息规制的局限性出发，需要对早期纠正等制度中的监管数据收集、报送、传输、共享和利用体系进行系统重构，以数据治理路径提升金融稳定风险防范的及时性和准确性。
从依靠历史数据、现场检查、滞后行动转变为主动、实时、具备前瞻性的监管，其基础在于金融监管的数据能力。从这个视角来看，金融稳定风险防范的数据治理路径具备坚实的国家治理与社会认同基础。数据流动是现代政府掌握更多信息、现代国家能力提升的重要途径。
随着信息技术的不断发展与应用，现代国家治理与政府监管依赖与社会、市场、个体间的数据互通，通过让模糊的社会事实更为清晰、将抽象的社会事实转化为具象的信息来提高国家能力。通过对数字社会中弥散存在的数据进行编码、传递、解码处理，能够获取对提升国家能力有重要意义的信息，从而施展税收汲取、秩序维护、认同濡化等国家基础性能力。
国家对社会、金融、经济和网络等领域治理体系与治理能力的发展脉络显示出，政府监管与国家权力只有依靠强大的数据系统支持，才能获得更加强大的支配和干预能力，实现国家治理的“清晰性”。金融监管是国家治理能力的一种体现，而随着数字技术发展带来的多次产业革命浪潮，国家治理能力的基础已经成为以数据获取、共享为前提，以数据分析、转化和使用为治理对象的新型治理能力。
数字技术也对金融监管中信息与数据的传输带来了颠覆性变革。从金融市场发展实践可以看出，数据在深度赋能金融活动和金融监管的全流程：现代社会的金融交易就是数据的传输，证券交易所和支付系统等金融基础设施是数据网络，金融机构是数据处理者，收集、分析和交易其客户生成的数据。
因此，金融服务与产品的创新是基于数据的，金融监管同样也是基于数据进行的。金融监管对象逐渐从有形实物，转向了底层数据储存、产品开发算法等无形数据，无论传统金融活动和金融服务的内在逻辑是否一致，其中对涉及的个人、企业和政府金融信息的规制，其落地的支点就是“0”与“1”组成的二进制数据。
因此，数据资源要素则是促成金融市场、金融治理及其内部各主体之间行为决策的基础。只有基于数据监管、围绕数据处理行为开展规制，才是实现数字化时代金融监管良法善治的支点。
（三）金融稳定数据治理的制度框架与完善空间
金融监管场景中存在金融监管数据流动所形成的网络，数据的价值及其权力在流动中相伴而生，衍生出了多个权力失衡的场景。金融稳定目标与数据权力失衡的场景结合，成为观察我国金融监管法律的一个独特视角，在这个视角下能够构建出金融稳定数据流动网络中的法律规则图谱，如表1所示。
从信息规制的局限性以及规则图谱的视角来看，当前我国金融稳定数据治理的制度体系存在较大的补进空间。一方面，金融监管的统一首先应当是数据的一致性。分业监管下各监管机构未能在数据收集利用方面对混业经营的金融市场形成监管合力，尚未完全形成跨机构、多领域、全覆盖的金融基础数据库，导致实践中既有数据重复报送，在统计方面又存在收集疏漏。
例如，目前金融资产管理登记系统包括不同监管主体主导的多个系统：银行业理财登记托管中心的银行理财产品登记系统、基金业协会的私募基金备案系统、信托中心的备案系统等，各部门数据的统计口径标准与方法都存在差异。这种差异性的统计与监测标准，导致监管机构很难及时、充分获取其他监管机构掌握的相关数据，从而形成监管机构间横向信息不对称。
监管数据的报告要求和定制模板也使得金融机构将数据重新用于其他用途变得困难，从而引发金融机构对收集、存储、处理和评估数据冗余的资源投入。同时，新兴的掌握着金融市场数据的科技公司却很少受到监管机构的监管，诸如科技企业大量的非结构化数据未纳入数据收集的口径中，给金融套利行为留下了较大缝隙空间。
另一方面，监管数据报送对金融机构施加的合规成本较高。以金融监管总局的检查分析系统（EAST系统）为例，其目的在于构建大型的标准化数据库，将中小银行千差万别的数据结构映射成统一的标准监管数据格式，帮助监管机构提高监管效能。不过，就监管数据填报要求而言，近年来报送规则不断细化，对穿透性监管的要求导致数据颗粒度较细，报表结构和指标逻辑愈发复杂，如5.0版的EAST系统涉及11个监管主题域、约70张数据表和千余个数据项。
金融机构需要投入大量资源与精力归拢大范围的海量数据，由于报送的数据维度较多、范围很大、涉及的部门多，一些银行在数据报送中存在各种漏报或瞒报的问题。因数据涉及多地多部门、早期业务办理要求不一致、填报说明较为基础等原因，金融机构的数据缺失率高且很多数据需要手工补录，还会经常出现数据填报的偏差与错误。
三、金融稳定数据治理的协同流通原则及其双层架构
（一）协同流通原则的要素充足层次
各国对2008年金融危机等重大金融稳定事件的反思显示出，风险成因不仅是因为道德风险、流动性和衍生品等问题，更是一场监管机构缺乏足量且多维度的数据来分析金融系统潜在及关联风险的危机。在道德风险和流动性等领域的金融监管改革之外，国际间、美国和欧盟等更是将如何收集和分析金融数据作为另一个重要议题，将数据协同流通原则作为金融稳定数据治理的理念，并夯实了对应的法律制度基础。
1.金融危机后全球金融市场的要素充足治理
数据协同流通原则具备双层结构，其中第一层是要素充足，即通过基于协同的监管体制机制改革与监管策略转型，使金融监管机构能够收集到价值更高、时效更新和覆盖更广的监管数据，这一原则在全球金融治理中发挥了显著作用。
在危机后的全球金融治理层面，二十国集团、国际货币基金组织（IMF）和国际清算银行等国际论坛或组织开始注重倡导对金融数据的收集与分析，以加强各国金融监管机构收集金融风险数据的能力。以国际论坛为例，二十国集团将金融稳定论坛扩员改组为金融稳定委员会（Financial Stability Oversight Council, FSB）。FSB主要承担“知识创造功能”，主要通过评估风险、制定标准和发布报告等形式协同各国金融监管当局来提高全球金融稳定性，丰富了全球金融监管数据的收集、提供和利用。
在后续监管中，FSB职能履行中发布的各类年度报告中均重视数据收集问题，如于2023年9月发布的非银行金融中介年度报告中，FSB认为缺乏数据是全面评估非银行金融机构杠杆脆弱性的重要原因。对于2008年的全球金融危机，FSB和IMF发现其中存在严重的数据缺口，并将数据质量及其分析作为国家和国际层面有效监管金融风险的命脉。
自2009年起，FSB和IMF牵头发起了全球数据差距倡议（Data Gaps Initiatives，DGI），旨在缩小全球金融危机后各国金融监管与金融市场间的数据差距。DGI的第一、第二阶段分别于2015年9月、2021年12月成功结束，对成员国提出了包括监管金融稳健性指标、尾部风险、结构化产品、证券统计、全球系统重要性金融机构的数据、金融和非金融公司的跨境风险敞口等在内的20条建议。国际金融组织提出数据差异倡议的重点，从危机后意在提升各国监测金融脆弱性、相互联系和溢出效应的基础数据能力到实现数据相对充盈再演变到现如今对金融科技、金融普惠和数据共享的分析。
再如，为应对2008年雷曼兄弟银行的倒闭危机，欧盟与美国、英国和日本等十余个国家的监管机构组成了高级金融监管集团（Senior Supervisors Group），通过共享多家全球大型银行的交易对手风险数据，互通不同国家金融市场的互连和共同风险。此外，巴塞尔银行监管委员会对银行必须实施的有关数据和技术风险评估和管理的规则进行了改革，以多层次资本充足率要求、系统重要性银行规制、大额风险暴露监管标准等措施，取代以资本充足率为核心的单一约束，并提出有效风险数据加总和风险报告14条原则，都反映出对数据要素重组的改革方向。
2.金融危机后美国金融监管的要素充足制度
2008年金融危机不仅揭示了金融市场与金融产品的复杂性、关联性，还暴露出美国金融监管机构缺少有效且高质量的风险数据问题。《多德—弗兰克法案》尤为注重对金融监管的数据收集和利用问题，意图加强对金融风险成因分析及其传导逻辑的监管。围绕这一问题，《多德—弗兰克法案》设立了金融研究办公室（Office of Financial Research，OFR）。
OFR的成立源自“建立国家金融研究所”的提案，提案方认为“联邦政府和监管机构缺乏有效监测和监管系统性风险的数据和研究能力”。2010年，OFR作为美国财政部内设机构挂牌成立，主要负责收集数据并向金融稳定委员会及其成员机构提供数据，规范监管报送数据的类型和格式，进行数据分析应用的相关长期研究，以及开发风险计量和监控的工具。除此之外，OFR还被要求向国会报告任何新出现的金融稳定威胁。
基于其定位职责，《多德—弗兰克法案》第154条规定在OFR内部设立两个中心：数据中心和研究分析中心。其中，数据中心从公共金融监管机构等公开来源以及私人来源收集数据来促进金融监管决策；研究分析中心的职责包括研究、衡量、评估和监测金融稳定风险等。OFR承担起了对金融稳定工作提供数据支持的重要任务，后续开发了一系列检测工具实现其职责。
例如，呈现58项美国金融系统潜在脆弱性指标的“金融系统脆弱性监测”（Financial System Vulnerabilities Monitor），是涵盖宏观经济、市场、信贷、偿付能力和杠杆率、融资和流动性以及传染性等六个类别的热点图，对值得调查的美国金融系统潜在脆弱性发出早期预警信号。再如，OFR还开发了对金融压力指数、银行系统性风险监控、美国货币市场基金监测等在内的多个金融稳定数据进行收集与分析的工具。
（二）协同流通原则的互通共享层次
1.欧美金融数据要素充足层次存在的问题
上文表明，2008年金融危机后世界主要金融市场避免金融危机再现的理念是通过生成和分析更多的数据并由此做出良好决策。不过，要素充足可能给金融市场提供较重的报送与合规压力，并且获取更多数据并不一定能达到金融监管善治的效果。
从美国OFR的实际运转效果来看，一方面，尽管数据收集和分析方面取得了一定进展，但宏观审慎监管的重点聚焦于解决跨部门和跨部门联系的风险，这对数据的准确性和实时更新程度有很高的要求，因此OFR需要大量有关当前和未来金融状况、金融体系内部联系，以及市场参与者之间相关性的可靠数据，这些数据的获取难度极大。研究表明，OFR已经经常难以获取对其机构使命来说至关重要的数据。
另一方面，基于其作为财政部内设机构而非独立监管机构的定位，OFR的运营受到政府政策，尤其是不同时期政府执政政策变化的干涉较多。随着特朗普政府发布重新审查《多德—弗兰克法案》的行政命令，OFR于2018年8月进行了大幅裁员，相较于2016年的200多名员工仅剩下不到100名；预算也从2017年以来持续降低。缺乏资金、人员和数据支持，OFR的数据收集和分析这一核心职能进一步得到削弱，前述由其开发的金融系统脆弱性监测已于2019年停止更新。
如何在追求监管数据处于充盈状态的同时降低成本、减少负担，成为了制约国家金融稳定改革的桎梏。欧盟在后续的监管适应性和绩效计划的审查与反思中发现，虽然现行金融报告对数据报送的要求是必要和有效的，但在报告定义和数据收集方式上却效率低下且成本极高：从数据上来看，欧盟的金融机构负有500多项报告义务，其中包括1000多个表格和70000多个单独的数据点，每年的报告成本可能高达40亿至120亿欧元，整体监管体系也缺乏对现代信息技术工具的利用。
2.欧美金融监管数据互通共享的体制变革
为了应对数据收集负担、监管成本问题，欧美通过监管体制革新促使数据互通共享，在要素充足之上推动数据的互通共享，以高质量监管数据奠定金融稳定的基础。其中的关键节点就是系统性风险委员会与金融稳定监督委员会承担数据中枢、信息共享的职能。
根据《关于欧盟对金融体系进行宏观审慎监管以及建立欧洲系统性风险委员会条例》第3条第2款，欧盟赋予系统性风险委员会确定、收集和分析所有金融风险相关信息的功能。依据这些信息，委员会能够识别并确定系统性风险的优先顺序，在发生重大系统性风险时发出警告，并针对已发现的风险提出补救措施建议。该条例特别规定委员会应当与欧洲金融监管体系内的三家监管机构密切合作，在适当情况下，委员会应向欧洲监管机构提供履行其职务所需的系统性风险信息。同时，委员会应制定一套通用的定量和定性指标，以识别和衡量系统性风险。
同样，《多德—弗兰克法案》第112（d）条特别赋予FSOC“获取信息的权力”（authority to obtain information）。基于FSOC与OFR之间的密切联系，《多德—弗兰克法案》第112（a）（2）条规定了FSOC有关数据共享的职责：FSOC从成员机构、其他联邦和州金融监管机构、联邦保险局等处收集数据，并在必要时指示OFR从银行控股公司和非银行金融公司收集信息，由其提供数据以评估美国金融体系的风险。
基于这些金融监管数据及其信息，委员会能够促进成员机构和其他联邦和州机构之间关于国内金融服务政策制定、规则制定、审查、报告要求和执法行动的信息共享和协调，并向主要金融监管机构提出建议，对可能在银行控股公司、非银行金融公司和美国金融市场中造成或增加重大流动性、信贷或其他问题及风险的金融活动或做法应用新的或更高的标准和保障措施。
3.欧盟金融监管数据互通共享的法律制度
欧盟将金融数据空间（European financial dataspace）作为数字金融战略的优先事项之一以促进数据驱动创新，并于2021年12月通过了《欧盟金融服务监管数据战略》，以互通共享为主线开启了针对金融监管数据制度的全面革新。
欧盟金融监管数据互通共享制度主要包括四项内容。首先是通过使用各类标识符来促进数据的一致性和标准化，全面要求金融机构使用全球法人识别编码（LEI）。如欧洲市场基础设施监管规则（EMIR）要求，自2017年11月起将法人实体标识符纳入交易存储库的交易报告要求中；再如第二版金融工具市场指令（MiFIDⅡ），要求金融服务提供商在提交监管报告时使用LEI代码。
其次是强调对相同数据只应报告一次并由不同金融监管机构重复使用。欧盟按照不同金融服务类型确立了较为集中的数据中心：在证券领域，欧盟证券市场的数据中心是欧洲证券和市场管理局；银行领域是欧洲银行监管局，该局的系统设有一个中央数据登记册，作为主管当局的单一联络点来传输数据查询和交换信息。
再次是改进监管报告的设计。精心设计和起草的立法对实施高效监管报告制度至关重要，改进后的监管报告要求设计流程应基于行业的最佳实践，将更优规制（better regulation）的理念融入并改进金融监管报告的设计中。更优规制的核心思想在于避免陈旧的命令—控制型规制，通过引入理性的政策制定进路来改进规制，并趋向适用非正式的、低干预度的控制方式。
最后，设计、实施和维护现代化的监管报告系统需要有健全的联合治理安排，即运用监管科技、监督科技等现代技术改善不同监管机构之间的协调关系，促进监管机构间的合作并共同提升分析数据的能力。
四、金融稳定数据治理的场景化法治保障
全球金融治理与美欧金融风险防范实践显示出，金融监管的数据治理是对金融稳定风险提前识别并早期干预的关键，金融稳定风险的数据治理以协同流通为原则，具备要素充足和互通共享的双层架构。在金融稳定风险交织并日趋复杂的背景下，应当思考如何推动金融监管走向数据治理路径，并将与此相关的重要法治原则与统领性规则在金融法制定过程中予以确立。
（一）监管机构与金融机构间数据治理的法治约束
面对监管机构与金融机构间的数据权力失衡困境，应当对现有金融稳定风险早期纠正制度进行体系化重构。对此，最重要的是形塑金融稳定数据协同流通的法治理念，形成金融数据协同流通的双层架构。
架构一是通过嵌入数据触点，产生规模足够、价值突出和持续供应的金融监管数据。由金融机构向监管部门开放数据接口，这需要通过银行、证券等监管机构技术系统直连各个金融机构的后台系统，应用科技手段对特定关键数据进行实时数据采集、实时数据计算、实时数据分析的实时监测，使金融监管数据收集覆盖全业务、嵌入全领域并贯穿全流程，以机构底层业务数据按需加工来取代传统的监管报表报送流程，让监管数据更加完整、准确和及时。
同时，以监管数据为先导开展金融数据空间建设，打通目前各个金融领域银行理财产品登记、私募基金备案、信托备案、保险业备案等各类系统，形成统一集成的国家金融基础数据库。
基于数据要素实现对金融监管体系和监管能力的赋能革新，落实金融稳定数据协同流通理念的重点在于在金融法中完善早期纠正制度的法律制度，包括统合《金融稳定法》《存款保险条例》《银行业监督管理法》《商业银行资本管理办法》等一系列涉及早期纠正的法律法规，形成完备有效的金融风险早期纠正制度，将对风险提前识别、预警的法治思维融入金融风险防范化解的全流程中，并在各类金融服务、金融活动和跨市场中进行全面应用。
这就需要在金融法制定中明确国家金融监督管理局、证监会、央行等金融监管机构开展早期纠正工作的法律基础、具体形式和基本流程等原则性规定，进一步丰富完善各类金融稳定风险生成及跨市场风险传导的早期纠正体制机制。
早期纠正制度有效运行的基础在于探索多维度的预警指标体系，提升金融稳定风险防范的前瞻性、多维性和准确度。建议将拨备覆盖率、补充杠杆率等指标纳入早期纠正的硬性触发指标体系内，依据金融业务领域和机构资产规模区分形成梯度化的问题银行判断标准，避免监管者被赋予过大的自由裁量权。同时，加强金融机构股东的穿透监管和数据真实性检查，结合央行评级、压力测试、现场评估等日常工作，探索构建动态的金融机构监督审查评价分数体系，作为早期纠正硬性指标的柔性评估参考。
这其中，要避免对金融市场活动进行过多的行政强制干预，注重金融稳定数据治理的法治约束。建议以上述硬性判断指标体系为核心参考依据，辅以柔性评估参考，细化早期纠正触发标准对应的行政措施，采取柔性纠正措施与正式强制干预措施的复合型方式。在这一过程中，也要注重增强早期干预行为的规范性和透明度，对监管机构施以数据安全保护义务，建立严格规范的数据脱敏机制、数据加密机制、匿名化机制、风险隔离及预警机制。
（二）金融监管机构内部数据治理的法治促进
金融稳定数据协同流通体系中的第二层架构，是在数据要素充足之上推动金融监管机构内部的数据互通共享。实现数据互通共享需要明确现有金融监管数据的来源及其构成，其中的关键是厘清宏观审慎与微观审慎及其中的数据关系。
从政策手段与数据收集来看，宏观审慎与微观审慎之间的关系是极为紧密且相互交融的，典型表现是许多宏观审慎工具以微观审慎监管的形式出现。例如，金融危机后《多德—弗兰克法案》和后续巴塞尔协议的核心改革要素被认为是宏观审慎政策，但实际上是对长期存在的微观审慎工具的扩容。
如压力测试与流动性要求这两项重要改革，前者是标准的微观审慎工具，其经济模型和监管后果都是微观审慎的；后者要求银行将其资产组合的流动性与其融资风险相结合，是不考虑相互联系和反馈循环的局部均衡分析，强调的也是单个金融机构的流动性充足。
事实上，众多审慎监管工具中只有逆周期资本缓冲、系统重要性机构的附加资本要求是纯粹宏观审慎工具，其余的资本监管要求、动态拨备、杠杆率、流动性限制和外汇限制等工具都存在高度一致性。
仅从运用的政策工具和数据收集方面来看，宏观与微观审慎并无本质区别。宏观审慎为微观审慎提供面向系统性风险和逆周期调整的全面视角，具体的监管数据收集则基本是从微观审慎渠道进行的。落实宏观审慎，需要可以提供持续市场数据的有效系统，定期收集大型且复杂金融机构的流动性、风险管理模式等大量数据。
而基于监管职能和执法手段，微观审慎监管机构对个体金融机构的数据掌握得更为全面深入，可以为宏观审慎机构判断系统性风险大小和识别风险来源奠定扎实的基础。总的来说，宏观审慎是对微观审慎在视角与考虑因素方面的补充，而非替代。
综合以上分析，金融稳定风险数据的数据互通共享需要形成宏观与微观审慎融合共进的理念，重构现有金融监管数据收集、处理、分析和利用的基本形式。也即，在现有金融监管机构分工下，数据收集口径与方式应当在宏观与微观审慎之间取得“最小公倍数”：以微观审慎的数据收集系统为主要参考，辅以宏观审慎对于逆周期资本缓冲、系统重要性机构的附加资本等独特要求。
从数据收集的一手来源方面来看，应注重重新梳理宏观与微观审慎监管数据收集的口径，形成宏观与微观相结合的体制结构。将中央银行职能与微观审慎监管相结合的结构有助于尽早识别金融市场和整个系统的风险。同时，减少金融机构重复报送的数据类型与范围，无论基于哪种审慎监管考虑，同类型监管数据仅应收集与报告一次。
另一方面，是要推动建立金融监管机构内部各部门间、不同金融领域监管机构之间、非金融监管机构之间数据协同流转的法定标准与基础设施。应当从国家公共数据治理的视角出发，探索构建国家金融数据流通的统筹协调体制机制，在源头确立监管数据收集的数据储存与共享格式、数据机器可读性等国家标准，从而打通央行、国家金融监督管理局、证监会、公安部、市场监督管理总局等公共机构之间的数据壁垒。
例如，在资本市场领域，应当完善涉资本市场监管数据和执法信息共享机制，构建覆盖股票、债券、期货及场外市场的资本市场智慧监管平台，以金融机构处罚数据这类价值较高且标准化的数据作为互通共享试点；在信用体系建设领域，推动完善全国信用信息共享平台，让数据在政府内部以跨部门跨地区、跨互联网和电子政务外网的方式协同流通利用。
（三）金融监管部门与社会公众间数据治理的法治协调
与其他生产要素相比，数据要素体现出“与稀缺经济相反的充裕原理”：一个人对数据的使用并不影响他人对其的使用，其价值不会因重复使用而受到减损，边际上成本几乎为零。非竞争性的特性和开放、共享、再利用等理念相契合，成为数据相较其他传统生产要素在价值创造方面的独特优势。
而从金融市场的数据利用来看，提升金融市场中的数据透明度与可获得性，能够通过丰富公共产品供给来加强市场纪律。例如，美国联邦金融机构检查委员会（FFIEC）的数据储存库可为任何用户提供大多数受监管实体的公司财务和控股结构数据。因此，在形成金融稳定数据协同流通制度体系的基础上，还应探索向金融消费者、机构投资者和金融科技企业等社会公众广泛开放金融公共数据的可靠路径。
对此，首先要完善与金融公共数据开放相关的法律制度与基础设施。应当在《中共中央办公厅国务院办公厅关于加快公共数据资源开发利用的意见》的框架下，提升与金融公共数据开放相关的法律位阶，在法律层面形成对公共金融数据开放的专门性制度，明确与金融监管数据收集、利用和处理有关的部门在不同领域细化的数据开放规则。同时，完善金融公共数据开放平台，编制公布开放目录并动态更新，探索建立公共数据开放协调、监督与绩效评估等机制。
其次，提升开放过程中金融公共数据的价值利用效率。金融公共数据开放的目的并不在于消极履行监管机构信息公开的义务，而是需要让所公开的金融数据能够为公众查询，尤其是为数据企业、金融中介机构有效利用，从而达到提升市场透明度、降低信息成本的效果。因此，金融数据开放实际产生的价值和社会效应是衡量数据开放程度的指标。
应当明确公共数据的开放聚焦于政府底层数据，保障数据资源供给的持续性和稳定性，使公共部门所开放的数据成为金融市场发展“原材料”的供应者。对此，应当鼓励探索金融公共数据的授权运营，尝试先在普惠金融、信贷数据领域授权符合条件的运营机构开展金融公共数据资源开发、产品经营和技术服务。
最后，充分发挥数字技术在金融公共数据开放中功能。数据开放基础设施不全，缺少隐私计算、多方安全计算、联邦学习等数字技术是政府公共数据开放的一大阻碍。在总体思路方面，应当借鉴欧盟《数据治理法案》中“经由设计与默认的开放”规则，以技术治理的方式解决公共数据安全和质量等困境，将数字科技融入公共数据开放全流程，推动金融公共数据开放的法治化进程。
结语
为应对现代社会层出不穷且日益复杂的金融稳定风险，本文主要聚焦于风险防范这一前期阶段，主张以监管数据的高效流通利用来消弭监管与市场之间天然存在的信息不对称。本研究锚定数据这一线索，着眼因复杂金融市场与关联网络、数字金融创新的“破坏性”所引起的金融稳定“数据鸿沟”，揭示“数据鸿沟”在金融监管与市场间、金融监管机构内部、金融监管与社会公众间都形成了失衡权力结构。这种失衡状态是以信息规制为主的现有路径导致的，尤其体现在早期纠正制度之中。
本文聚焦金融稳定数据治理的协同流通原则与双层架构，认为有必要对现有金融稳定风险早期纠正的理念、指标与限度进行体系化重构，厘清宏观审慎与微观审慎及其中的数据关系，向各利益相关方尤其是社会公众广泛开放金融公共数据，从而实现对权力失衡三个场景的约束、促进和协调。未来，应当注重在金融法制定中统筹金融监管与数据利用制度体系，不断调适金融法与数据法之间的关系，以完备有效的数字金融治理制度实现数字金融高质量发展。
