《世界经济》2021年第12期|中国系统性金融风险的高维时变测度与传导机制

作者：陈少凌，暨南大学经济学院；李杰，暨南大学产业经济研究院；谭黎明，上海财经大学经济学院；杨海生，中山大学岭南学院

刊期：《世界经济》2021年第12期

原标题：中国系统性金融风险的高维时变测度与传导机制研究

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近年来，受内外部多重因素的影响，中国经济以往积累的深层次矛盾逐渐暴露，“金融风险易发高发”正是其中备受关注的一个突出矛盾。如何在宏观审慎政策框架下有效防范和化解系统性金融风险，既是新常态下保证经济社会平稳发展的战略核心任务，也是学术研究领域亟待解决的关键科学问题。

（图片来自网络）

传统金融理论认为，系统性金融风险是“同时”影响整个金融甚至经济体系的巨大外部冲击，或者是个体受“共同外因”驱动而产生的风险暴露。然而，以次贷危机的爆发为引线，风险的传染性已超过“同时”和“共因”，成为系统性金融风险现阶段最为典型也最具有危害性的显著特征。传染性的本质根源在于机构间的复杂关联，复杂关联不仅在于构成系统的机构数目众多、交互关系多变，更重要的是机构之间通过资产持有、资金借贷、股权质押、交叉持股等多种渠道形成复杂的网络结构。

从学术研究领域来看，在复杂关联的网络结构下研究系统性金融风险的生成与传染往往面临两大难题，即风险网络的“时变”与“高维”特征。同时覆盖“高维”与“时变”特性的全局有效方法仍有待进一步研究。同时涵盖“高维”与“时变”特征的复杂网络测度模型有着很好的实践价值。 “高维”特征可以在截面上更深入地比较金融机构之间的差异，有助于监管部门准确识别系统重要性金融机构，进而提高精准治理的有效性； “时变”特征可以在时序上更灵敏地分析外部冲击的影响，有助于监管部门对监管政策的实效进行测试与微调，进而有效防止“处置风险的风险”。结合两种特征的复杂网络关联结构是搭建系统性金融风险宏观审慎管理框架的重要工具。

（图片来自网络）

在此基础上，本文以2000-2019年中国89家上市金融机构的日数据为样本，通过改进HD-TVP-VAR模型实现了对高维时变复杂网络的有效测度，从复杂网络的视角对当下学界和业界集中关注的有关系统性金融风险的重要问题进行探索。

研究结果表明，第一，当前中国金融系统的网络关联结构存在着突出的局部中心化和过度关联现象。当风险事件频发时，局部中心化与过度关联的不均匀结构问题会随之凸显，进而为系统性金融风险的爆发埋下隐患。

第二，系统重要性金融机构的识别分析显示，银行业整体（特别是规模巨大的国有商业银行与全国性银行）呈现出较强的“风险吸收型”系统重要性，证券期货业整体（特别是处于行业领先地位的成熟证券机构）呈现出较强的“风险扩散型”系统重要性，而小机构的“风险杠杆型”系统重要性则相对较为突出。

第三，从个体因素来看，流动性大、财务杠杆高、规模小的金融机构对系统的风险扩散效应更强。从网络特征来看，过度关联、发散的网络关联结构以及网络稳定性失衡与系统性金融风险的爆发直接相关。

第四，传导路径分析显示，系统性金融风险多发于证券期货业，随后直接或间接地经由保险业的放大传导至银行业，并最终为银行业所吸收。

因此，监管部门在防范系统性金融风险时可依据各机构系统重要性的类型与程度的不同，采取有针对性的精准治理措施，具体包括：（1）设置金融网络总连通指数的监控区间，对触及上限的过度关联机构实施严密监控；（2）分行业制定监管措施，谨慎引导保险、信托及租赁等新兴金融业有序发挥其金融功能，对银行业实行即时的风险监控与适时的风险救助；（3）密切注意不同金融机构风险角色的转化（特别是向“扩散型”的转化），维持金融网络的结构稳定，设置金融系统流动性警戒线，并在风险压力增大时适度补充流动性。

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