叶青看财经3077：国资穿透式监管体系：前所未有的数据革命

截至2025年，中国各类资产的分布情况综合多维度数据统计如下：

一、国有资产总量与分类

1.企业国有资产（非金融类）总额：371.9万亿元（2023年末）

中央企业：116.5万亿元（占比31.3%）

地方国企：255.4万亿元（占比68.7%）

国有资本权益：102.0万亿元，平均资产负债率64.8%。

2.金融国有资产总额：445.1万亿元（2023年末）

中央管理金融企业：289.6万亿元

地方金融企业：155.5万亿元

国有资本权益：30.6万亿元（中央21.0万亿 + 地方9.6万亿）。

3.行政事业性国有资产总额：64.2万亿元（2023年末）

中央：6.9万亿元

地方：57.3万亿元

净资产：51.4万亿元，主要为公共服务类资产（如学校、医院）。

4.国有自然资源资产

未直接货币化统计，但包括52371.4万公顷国有土地、300万平方公里管辖海域等。

二、民营资产规模

1.企业资产

A股上市民企市值：34.3万亿元（2025年初），超过央企（31.1万亿）和地方国企（21.1万亿）市值。

非上市民企总资产：约百万亿规模（含5600多万家企业），前500强民企总资产49.85万亿元。

海外上市民企：腾讯、阿里等市值超15万亿元。

腾讯和阿里市值一年蒸发6万亿人民币_凤凰网

2.民营银行资产

19家民营银行总资产2.15万亿元（2024年末），头部微众、网商银行占52%。

三、个人资产分布

1.居民总财富

私人资产总量：430万亿元（2024年数据）。

分层占比：

富裕阶层（0.33%人口）：持有290万亿元（占67.44%）

中产阶级（9870万人）：持有110万亿元（占25.58%）

普通居民（13亿人）：仅持有30万亿元（占6.98%）。

2.主要资产形式

房产：市值超400万亿元（2023年，较峰值缩水）。

存款：居民储蓄达145万亿元（2025年一季度）。

金融资产：A股个人投资者占比未详，但高净值家庭（净资产600万以上）降至512.8万户（2024年）。

四、资产分布的结构特征

国有主导：国资总量（企业+金融+行政事业）超450万亿元，占社会财富核心。

民营经济活力：民企贡献60%以上GDP、70%技术创新，但资产规模仍远低于国企。

个人财富分化：前0.33%人群掌握67%私人资产，底层13亿人仅持有7%，贫富差距持续扩大。

因此，对国资的监管再严格都不过分。

国务院国资委推进的“全级次、全链条、全过程、全要素”穿透式监管体系，是国企监管领域的一次深度变革，旨在解决传统监管模式中的数据孤岛、风险滞后和权责模糊等结构性难题。

一、穿透式监管的必然性与目标

1.监管痛点倒逼改革

风险传导失控：传统“报表监管”模式下，重大风险平均发现周期达3个月，曾有能源集团因数据孤岛未能及时发现子公司5.6亿元关联交易。

数据割裂严重：国企内部系统异构化问题突出，例如某能源企业同一批煤炭在7套系统中被标注为“存货”“在途物资”“待验收”三种资产类型，导致合并报表延迟45天，引发超采损失6000万元。

境外资产盲区：随着国企混改深化，股权结构复杂化加剧了“影子股东”“隐形控制”问题，境外资产因数据断链形成的风险敞口持续扩大。

2.核心内涵与定位

穿透式监管以“看得清、控得住”为原则，聚焦资金安全红线而非全面干预经营。

对象穿透：从企业表层架构深入业务实质，覆盖全级次子企业（含三级子公司）；

方法穿透：从静态审查转向动态追踪，通过AI模型实现分钟级风险预警。

其本质是“握住风筝线而非勒住企业脖子”，在放权与管控间寻求平衡。

二、数据革命下的风险防控升级

1.技术赋能效率跃升

株洲案例：2025年6月上线的资金监管系统归集31万笔支付记录（涉及8000亿元资金），构建18项风险指标模型（如“超合同支付”“亲属关联交易”），试运行首周即拦截某三级公司向高管亲属企业支付的2000万元可疑款项。监管响应速度从“按月”压缩至“分钟级”，合规报告生成时间从千页纸质资料缩减至10分钟。

重庆实践：“国资智管”系统将1901户企业核心业务数字化率提升至98%，航天科技集团则划定“监管黑箱”（科研数据不透明）但要求资金流全域透明。

2.风险拦截成效显著

某央企通过穿透式监管投入10亿元，累计拦截风险交易逾300亿元；一家能源企业因数据治理增加成本3200万元，但同期风险损失下降1.7亿元。

三、平衡风险管控与经营自主权

1、技术障碍与权责矛盾

系统兼容难题：基层企业普遍存在多套异构系统（如用友NC、SAP、金蝶并行），数据口径混乱导致“应收账款”定义多达三个版本。

经营灵活性受损：能源企业反映“买根钢管都需审批”，贵州电厂项目因系统拦截“超合同支付”延误工期两个月；建筑企业子公司抱怨“付工程款被市里预警影响灵活经营”。

2.考核机制与成本矛盾

隐性收益未被量化：数据治理降低风险的效益未纳入绩效考核，总部仍沿用传统财务指标，挫伤子公司积极性。

境外合规冲突：境外子公司因离岸架构和当地数据隐私法限制，60%以上项目资金流向无法追踪，仅能依赖事后审计。

3.业务实质识别局限

现有系统可监控资金流水，但难以理解业务逻辑。例如海外并购溢价30%时，系统仅报警却无法区分战略需求或利益输送；子公司通过合同补充协议隐藏“循环贸易”虚增营收15亿元，AI模型因无法解析补充条款而漏检。

四、构建动态平衡的穿透式监管框架

1.分层分类监管机制

借鉴株洲“监管负面清单”：对境外投资、金融衍生品等高危领域实时监控，基建等常规业务改为“T+1抽查”；

按企业风险等级差异化管控，如对高风险企业每月审计资金流水，低风险企业减少干预。

2.技术创新与制度适配

数据治理标准化：强制统一关键字段（如合同编号、银行流水号），搭建数据中台清洗历史数据（某能源企业清洗5.6万笔数据后贯通率达92%）；

境外数据变通方案：通过区块链存证解决跨境合规冲突，核心技术红线不妥协；

考核制度优化：将风险防控成效纳入绩效指标，反映数据治理的隐性价值。

3.权限分级与权责重构

对商业机密领域（如技术研发账户）设置分级权限，仅向省国资委开放必要数据；

建立“决策层-协作层-执行层”穿透式组织架构，整合内审、风控、纪检部门形成监督合力。

因此，穿透式监管的终极目标是让央企“看得见风险，跑得出速度”。当前改革已从技术层面打通数据壁垒，下一步需在监管精准度与经营自由度、境外合规与全局可视化、成本投入与风险收益间找到动态平衡点。正如国务院国资委所言，这场革命远未结束，其成功将取决于能否将监管红线转化为企业高质量发展的生命线。