金融系统行业分析范文

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篇1

[中图分类号] F830 [文献标识码] A

Abstract： The financial system in China mainly includes insurance， real estate， banking sector， securities and allfinanz.Starting with the related financial data of above plates， the study analyzes and researches the risk spillover effect of the financial system based on the overflow index， and summarizes the domestic and international research results. It is found that the banking sector has one-way positive spillover effect on the real estate industry， securities and insurance in the financial systemic risk control. Therefore， financial markets should strengthen the control of banking sector， so as to have positive influence on other financial institutions and promote the better construction and development of the financial system.

Key words： overflow index， financial system， risk spillover effect

前言

2007年的美国次贷危机和2010年的欧洲债务危机对全球经济均产生了严重的不良影响，令全球的金融体系出现了较大波动，金融体系风险是金融危机爆发的最根本原因。基于此，必须要重视对金融系统风险溢出效应进行研究与分析，避免金融系统风险与金融危机对我国经济造成严重的破坏。虽然至今为止我国并没有爆发过比较严重的金融危机，但是随着经济全球化趋势的不断加深，我国金融市场化改革不断推进，使得金融业的混业经营比较明显，系统风险不断积累，若不能够进行良好的金融系统风险监管，必然会对我国经济造成严重负面影响。本文基于溢出指数对我国金融系统风险溢出效应进行分析和研究，主要目的在于为防范与控制金融系统风险提供参考。

一、溢出效应概述

溢出效应主要是指一个组织在进行某一项活动时所产生的活动所预期的效果，同时亦会对除组织之外的人或者社会产生的影响。具体而言，溢出效应主要是指某项活动能够产生外部收益，且活动主体不能够获得收益，一般分为知识溢出效应、技术溢出效应和经济溢出效应[1]。本文所涉及到的为经济溢出效应。宏观经济分析中一般强调将全球经济世界金融市场的溢出效应和经济链环相联系，希望说明各个部门以及国家之间存在着相互的经济影响。在全球经济下滑速度较快的情况下，各个国家的经济效益便会受到相应的影响，反之各个国家的经济效益则亦会获得增长。基于此，本文展开了对我国金融系统风险溢出效应的研究。

二、国内外金融系统风险溢出效应研究

对于金融系统风险溢出效应的研究，国内外目前均形成了一定研究成果。国外学者Adrian等在其研究中主要对金融系统性风险以及不同金融机构风险进行了研究，认为某种金融机构出现风险时对于整个金融系统均会产生一定风险影响，需要作出整个金融系统的风险度量。各个国家的金融系统当中均主要包括保险、地产、券商、商业银行等，分析金融系统风险溢出效应应该从上述几个模块入手。我国学者卜林（2015）和沈悦（2014）在其研究中基本上均针对金融机构系统溢出作出了探讨，认为各个行业板块之间均存在着一定风险波动溢出[2-3]。此外，米咏梅等（2014）亦对我国金融市场的风险溢出效应进行了分析，其认为在金融市场当中存在风险溢出效应，因而必须要加强对金融市场的监管以及相关政策的协调，更要从金融市场全局发展的角度出发对政策进行完善，保证政策实施具有良好效果[4]。刘向丽等（2014）基于AR-GARCH-CoVaR方法的情况下展开了对房地产金融体系风险溢出效应的研究，认为房地产金融系统风险存在周期性，并且国家大经济环境较差，房地产金融溢出风险效应便较大，反之较小[5]。

三、基于溢出指数下的我国金融系统风险溢出效应

（一）溢出指数

溢出指数这一方法主要基于向量自回归模型，通过方差分解得到各类所需信息并将其提取成为一个指数，用于十分直观的描述各个变量之间的相互关系。为了解决向量自回归模型当中由于变量的次序发生变化而引起的结果差异问题，必须要对该种方法作出进一步的调整与改进，并且要能够应用溢出指数对各个变量之间的溢出效应进行度量，同时要能够进行相关指数的拓展。具体的计量模型如下所示：

从该溢出指数计量模型中可以发现其主要计量的应该为N个变量之间相互的溢出效果对总预测误差方差的贡献。其中，i代表市场，j代表其他所有市场，在j≠i的情况下，其溢出指数为S，即得出公式：

此时，市场i对其他所有市场j，j≠i的溢出指数便可以表示为：

通过该公式最终得出相应净溢出指数后能够对单个市场和其他所有市场的净溢出效应进行反映。

（二）数据说明

本文在基于溢出指数下对我国金融系统风险溢出效应进行研究时主要沿用了金融系统的一般分类，选取了房地产业、证券业、保险业和银行业而四个大板块作为主要的金融系统组成部分。其中，房地产业板块主要包括了150家房地产相关上市公司，证券业模块包括了含有证券以及期货业的15家从业者，保险业模块则主要包含了4家保险公司，银行业板块则包含了17家上市银行。在此基础上，本文主要选择了金融指数用于代表金融系统，并且选取的数据区间在2010年12月1日至2015年12月1日的相关数据。具体研究的过程中，本文主要选择了收益率数据标准差作为风险度量的具体指标，并且借鉴了国内外先进的做法通过当日的股价数据对收益标准差进行了计算。计算后可以对各个板块指数的年化收益率标准差即波动性进行明确，发现全指金融板块的波动性相对较小，而证券业板块的波动性则相对比较大，银行业板块的波动最小但是标准差最大，保险业和房地产业模块的波动性亦相对比较高，由此可以推断全指金融指数的风险应该最低。具体数据如下表所示。

（三）溢出指数时间特性

基于溢出指数对我国金融系统风险溢出效应进行分析和研究时可以采用滚动窗口期的做法，对所选取的样本区间内我国金融市场当中溢出效应和变化的时间趋势。在此过程中需要将滚动窗口的样本容量设定为500个，且要预测出12期的步长，而后方能够采用标准化的滚动计算对溢出指数进行计算[6]。本次研究中总溢出指数岁时间变化的结果基本上如图1所示：

从该图可以发现，横轴上所显示的日期应该为滚动预测窗口期的最后日期，即2011年至2013年所显示的总溢出指数区间基本上介于77.2至78.2之间，并未产生比较大的波动范围。其中，2011年总溢出指数的数额相对较高，该时期我国房地产业的资金链相对比较紧张，主要受到了国家出台的“国八条”以及二手房买卖正式营业税，抑制房产需求的影响。2012年上半年的溢出指数出现了小幅度的波动，但是总体上呈现了下降的趋势，该时期我国为了增加资金的流动性由央行积极推行了利率市场化改革等。2013年总溢出指数基本上在上半年围绕着77.5波动，直至9月份以后方趋于平稳，该阶段仍旧受到了我国楼市调控政策的影响。

（四）板块间溢出效应

与总溢出指数的计算方法相同，分析各个板块之间的溢出效应时同样选择500个滚动窗口样本容量，预测12期步长，具体观察某板块与其他板块之间所产生的溢出效应，具体如图2所示：

从上图的相关内容可以发现，全指金融板块与银行业板块与其他板块之间的风险溢出均比较大，但是房地产板块、保险板块、证券板块对其他板块所产生的影响则比较小，差距十分明显。综合而言，全指金融板块与银行业板块对与其他所有板块所产生的净风险溢出基本上为正数，而房地产板块、证券业板块和保险业板块对于其他板块之间所产生的净风险溢出基本上为负数。

结论

综上所述，基于溢出指数下的我国金融系统性风险溢出效应研究中需要对溢出指数、溢出效应等作出详细的了解和掌握，并且在选取研究对象时，即选取金融系统组成部分时要多样化，本文所选取的对象主要为房地产业、保险业、证券业、银行业和全指金融的相关金融数据。通过研究可以发现，金融系统性风险控制当中，银行业对房地产业、证券业、保险业均会产生单向的正溢出效应。房地产业对证券业、保险业亦会产生单向的正溢出效应，保险业和证券业则对其他金融市场模块不会产生较大影响。鉴于此，我国金融市场必须要对银行业也加强控制，继而对其他金融机构产生正影响，促使我国的金融系统得以良好建设和发展。

[参 考 文 献]

[1]陈建青，王擎，许韶辉.金融行业间的系统性金融风险溢出效应研究[J].数量经济技术经济研究，2015，3（9）：89-100

[2]卜林，李政.我国上市金融机构系统溢出研究――基于CoVaR和MES的比较分析[J].当代财经，2015，11（6）：55-65

[3]沈悦，戴士伟，罗希.中国金融业系统溢出效应测度――基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究[J].当代经济科学，2014，6（6）：30-38

篇2

对不同国家的金融系统模式进行区分是不可避免的，以上的划分自然是一种办法，但这一划分的牵强性是显然的，很大程度上只是注意到了金融系统的外在形式，只是关注通过市场直接融资与通过金融中介机构间接融资的不同比重，关注金融监管中的不同监管模式（是分业的还是混业的）。这样的划分还不能揭示决定不同金融系统模式存在的内在因素。因此，无疑需要进一步地探讨影响并决定金融系统存在及其演变的力量。只有对影响并决定金融系统形成与演变的根本力量有一个深入的认识，我们才可能进一步地理解中国金融系统演变过程中所提出的问题，减少中国金融系统演变过程中所可能发生的冲突。

为了推进中国金融理论界对于金融系统形成与演变的研究，我们试图提出一个初步的解释金融系统的框架，我们首先简单评述目前这一领域的理论进展，指出其中的问题，在此基础上给出我们的解释；最后以中国金融系统演变的具体情形进一步说明这一解释框架。

一．对现有理论的评述

现有的研究金融系统的文献基本上是从金融市场的基本假设出发，放松Arrow-Debreu-Mackenzie （ADM）模型的基本假设，来研究金融系统在克服这些假设方面的作用。在ADM 完全竞争市场的假设中，金融中介没有存在的必要，中介的存在只是因为存在交易成本，中介便成为减少交易成本的手段；而另一方面，如果市场在配置资源方面存在道德风险和逆向选择，金融中介可能会优于金融市场，因为金融中介可以“复制”市场的某些功能，同时还能签定长期激励合约，减少成本。金融市场和金融中介作用的各种组合与比较构成了Allen和Gale（2000，2001）所说的比较金融系统的主要内容。

美国      英国      日本      法国      德国

金融市场：     最重要    最重要     发达    相对不重要  不重要

银行：         竞争性的集中度

外部公司治理： 敌意接管  敌意接管   主银行系统   主银行系统

图1、 金融系统概览（Allen和Gale，2000）

图1显示了分析金融系统的基本框架。不同国家的不同金融系统在不同环境下，在资源配置方式、企业融资的手段、信息处理、风险分担和参与公司治理等方面起到了不同的作用，这些方面构成了比较金融系统的分析内容，也是思考金融系统设计的主要内容（Thakor,1996）。这两者的研究可以视为Merton（1995）从金融市场和金融中介功能角度思考金融系统的具体化。

金融中介功能观的分析主要依赖于两个基本前提：1）金融功能比金融机构更稳定，即金融功能在不同时期和跨地域政治上变化较小；2）竞争将导致机构结构的变化，并向更有效运行的金融系统演进。由于金融系统的基本功能远比机构要稳定，因此功能很少随时间和地域的变化而变化；机构的变化是由功能决定的，机构之间的竞争与创新最终使得金融功能更有效率。因此，依据金融系统的功能来设计金融系统便成为逻辑的起点。

问题是，人们如何利用金融系统的这些功能呢？这就需要探究履行这些功能的相应制度安排。对这些相应制度安排的探讨构成了人们研究金融系统设计的具体内容。

1．金融系统、资源配置与经济增长

在金融与经济发展的关系上，存在两种不同的观点：一是忽视金融对经济发展的作用。如J. Robinson（1952）认为，是经济发展带动了对金融服务的需要；Lucas（1988）认为，“金融在经济增长中的作用被过分夸大了”。另一种不同的观点认为，金融系统的发展对经济增长具有促进作用。早在20世纪初，A. Shumpeter (1911)就认为银行体系促进了产业投资，因而对经济发展有重要作用。Gruley and Shaw（1955）曾提出金融结构与实际经济增长之间可能存在某种关系，他们强调金融中介在提供信用方面的作用，因而对资源配置和经济增长有一定的影响。Goldsmith(1969)则首次利用大量的跨国数据来说明金融发展对经济增长的促进作用；McKinnon(1973)、 Shaw(1973)发现经济增长与金融发展之间有很强的正向关系；此外，最近几年以来的研究基本上都认金融市场与机构的发展能够显着地促进经济增长（King and Levine,1993;Levine,1997;Levine and Zervos,1996;Rajan and Zingales,1998）。

篇3

中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1000-176X（2011）10-0039-08

一、引 言

20世纪90年代以来，各种形式的金融危机在世界各国频繁发生。特别是2008年10月，以美国次贷危机为根源的国际金融危机爆发，全面深刻地影响了世界各国的经济，因此，金融系统运行与宏观经济之间的关联性问题受到广泛的关注。金融系统具有内在的顺周期性［1］,存贷款差、资产价格、银行内部风险评级和贷款损失准备等金融变量与实体经济相互作用，形成一个正反馈环，放大经济波动。一旦金融出现失衡，在正反馈机制的作用下，其对实体经济产生的负面影响将是十分显著的，维持金融系统健康稳定运行至关重要。

在金融系统运行过程中，金融风险是与金融运行相伴而生的，金融危机是金融运行最为失败的结果与金融风险暴露最为剧烈的表现。目前对于金融风险的研究更多的关注是金融系统的压力。最早提出金融压力概念的是Illing和Liu［2］，将其定义为金融市场和金融机构的预期损失变化或不确定性施加在经济主体上的压力。金融系统在脆弱性状态下容易受到外部冲击影响而产生压力，从金融风险的视角出发，金融脆弱性是指金融体系趋于高风险的状态，泛指一切融资领域中的风险积聚。

收稿日期：2011-07-23

基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“中国金融风险传导、扩散机制与金融安全动态预警研究”（07JJD790125）和“金融危机对我国金融冲击的动态计量与国家金融安全预警研究”（2009JJD790015）；国家社会科学基金重大项目“十二五期间我国金融风险滥测预警研究”（10ZD&010）和“十二五期间我国经济周期波动动态与宏观经济调控模式研究”（10ZD&006）

作者简介：陈守东 （1955-），男，天津蓟县人，经济学博士，教授，主要从事金融与财务决策等方面的研究。E-mail: chsdchsd@163.省略压力不断积聚扩大就可能会出现金融危机。也就是说，金融压力是金融系统的脆弱性结构和外部冲击共同作用的结果，金融危机是金融压力的极端状态（如图1所示）。金融压力通常可以用连续的压力状态值来刻画，而不用仅局限于描述金融危机的二值变量，并且对是否发生过危机的国家都具有适用性。

Balakrishnan等［3］构建了新兴国家的金融压力指数，并研究了金融压力在发达与新兴国家间传播机制。金融压力对宏观经济影响方面的研究主要有：Cardarelli等［4］通过构建金融压力指数识别金融压力期，在此基础上研究金融压力对实体经济的影响，指出与银行困境相关的金融高压力期更容易带来经济的下滑；Hakkio 和 Keeton［5］构建了一个反映金融压力状态的堪萨斯城市金融压力指数，给出了金融压力上升导致经济下滑的渠道，并通过分析金融压力指数与代表经济活动的芝加哥联邦国家活动指数之间的关系，研究金融压力对宏观经济的影响效果，指出金融压力通过增加不确定性、提高融资成本和紧缩信贷标准等方式，使企业、居民和金融机构更加谨慎，进而导致了经济的下滑。陈守东和杨东亮［6］利用银行体系内部变量构建中国2001―2009年银行体系脆弱性月度指数，检验工业增加值增长率、居民消费价格指数与中国银行体系脆弱性指数间的线性和非线性Granger因果关系，建立马尔可夫区制转移向量自回归模型（MS-VAR），实证分析宏观经济状况和宏观调控政策对银行体系脆弱性的非线性影响。赖娟和吕江林［7］进行了基于金融压力指数的金融系统性风险的测度研究，合成了中国金融系统性风险的金融压力指数，在此基础上分析了中国金融系统的风险状况。

本文在借鉴以往学者关于金融风险、金融脆弱性及金融危机研究的基础上，选取中国银行部门、证券市场和外汇市场的压力变量，合成一个代表中国金融风险状态的月度金融压力指数，以分析中国金融系统的压力状态，通过马尔可夫区制转移模型区分出高低两种不同的压力区制；不同于传统划分高压力期的方法如标准差、百分比和历史压力期等，该方法考虑压力指数自身的动态演变过程，更具客观性。通过研究金融压力指数与工业一致合成指数间的动态关系，分析金融系统在宏观经济运行中的重要作用，并对2011年中国金融压力的变化趋势进行短期预测。

二、中国金融压力指数与工业一致合成指数构建

（一）金融压力指标选取

本文通过选取银行业的泰德价差、负的期限利差、银行业风险利差、股票市场负的收益、股票市场的波动以及外汇市场的波动6个具有代表性的变量构建中国金融压力指数。泰德价差一般是指银行间同业拆借率与国库券收益率差，它度量了银行同业间的交易对手风险。泰德价差越大表示银行对同业间要求的风险溢价越大，银行间的金融压力也就越大。本文用银行间同业拆借加权平均利率与无风险利率之差来近似计算泰德价差。期限利差指政府发行的长期和短期债券的收益率差，也即收益率曲线的斜率，由于银行通常是将短期的存款转变成长期的贷款，因此这个期限利差越大银行越容易获利。相反，负的期限利差衡量了银行收益受危害的程度，这个值越大银行的压力也就越大。负的期限利差用1年期银行间固定利率国债收益率减去10年期银行间固定利率国债收益率计算。银行业风险利差指金融债券的收益率相对于政府发行债券收益率的溢价，它衡量了银行业风险的大小。国外往往应用银行部门的滚动系数来度量银行业的相对风险，但是鉴于中国实际情况以及数据的可得性，我们采用银行的风险利差来近似度量银行部门的相对市场风险。银行业风险利差用金融债总指数（1―3年期）到期收益率减去国债总指数（1―3年期）到期收益率度量。股票市场负的收益用股票价格指数的下跌描述，股票市场的下跌可能意味着巨大的预期损失、高风险或公司未来收益的不确定性增加，度量了股票市场的风险，本文用上证综指月度收益的负值代表。股票市场的波动能够反映压力状态下对资产价值以及对其他投资者行为的不确定性，股票价格波动用上证综指月度收益采用GARCH（1,1）模型［8］计算的时变方差代表。本文在比较了GARCH波动率方法和CMAX［9］波动率方法后，选择前者来计算股票和汇率市场波动率。因为GARCH波动率方法不仅考虑了原始价格序列的随机生成过程，且时变方差能及时地反映出股票市场的波动变化，而CMAX方法刻画的波动相对简单，且有一个固定的上限1，笔者认为在某种情形下其不能及时有效度量市场压力。外汇市场波动变量用名义有效汇率指数月度变化采用GARCH（1,1）模型计算的时变方差代表。

本文数据的样本区间为2002年1月到2010年12月。鉴于数据的可得性，本文计算压力指数的部分变量采用了变量，但仍能反映出各个市场的风险状况。

（二）金融压力指数构建

对金融压力指标变量泰德价差（x1）、负的期限利差（x2）、银行业风险利差（x3）、负的股票收益（x4）、股票价格波动（x5）和外汇市场波动（x6）进行标准化处理后，等权重加权平均作为本文的金融压力指数式（1）。同时，也可以得到银行部门、股票市场和外汇市场的金融压力子指数。

FSIt∑ni1t1,2,…；n6（1）

其中， xit为第i个指标变量在t期的值，μi为第i个指标变量的样本均值，σi为标准差。

由金融压力指数图2可见，中国金融系统压力状态在不同年份的区别较大，具有明显的高低两区制特征。自2002年以来，中国金融压力变动经历了从较低水平到冲高和回落3个阶段。2002―2007年金融压力变化趋势表现出压力较小和波动较小，2003年6月至2006年6月，金融压力处于相对较低水平。从政策层面看，这期间的货币政策操作以市场化结构微调和窗口指导为主，如下调超额准备金存款利率，调整商业银行自营性个人住房贷款政策。2005年7月启动了汇率市场化改革，施行有管理的浮动汇率制度，化解汇率风险。尽管此阶段信贷投放增速仍在两位数上，但金融体系表现出来的压力性继续改善，耦合效应显现。特别在2004年下半年和2007年金融压力值较低。受金融危机的影响，2008年的金融压力值明显高于往年，金融压力指数经过大幅快速上升，在2008年9月形成了较高的峰值。这期间货币政策取向经历了“从紧”到“适度灵活”再到“适度宽松”的转变，支持国内建设的信贷政策宽松，潜在的金融压力加大，中国银行体系的信贷风险和流动性风险比较高。面对较高的金融压力，央行及时出台了一系列措施控制信贷风险，并制定了流动性风险监管指标，控制银行体系流动性风险，实施紧缩的货币政策。从2008年10月开始到2010年初，金融压力指数开始出现快速回落，2010年2月以后压力指数保持在较高的水平上出现一定幅度的波动。

通过观察银行、股票和外汇压力指数图3可见，相对于其它两个指数，股票市场压力指数具有一定的先行性，这体现了股票市场的晴雨表作用。金融系统2008年的高压力值主要归因于股票市场和银行部门。而受人民币升值的影响，外汇市场波动加剧，压力值从2008年下半年才开始大幅上升，并且直到2009年上半年都处于较高压力状态。图4是金融压力子指数季节调整后TC序列，也具有类似的特征。

（三）工业一致合成指数构建

工业一致合成指数CI以工业企业增加值增速为基准指标，通过时差相关分析和K-L信息量等景气分析方法筛选出经济周期波动的一致性指标变量组，其中包括工业企业增加值增速、发电量产量、固定资产投资完成额、货币供给（M1）、进口额和工业企业产品销售收入6个指标。各指标均为同期比增长率序列，经季节调整消除不规则因素。用这6个一致指标变量计算出一个代表宏观经济运行状况的一致合成指数CI，如图5所示。受全球金融危机的冲击，一致合成指数经过大幅快速下降后，在2008年末形成了较深的谷底，经济趋冷。政府采取的保增长措施及时阻止了经济的继续下滑，工业一致合成指数2009年初开始回升，在政府及时采取的经济刺激政策推动下，合成指数出现快速大幅回升，到2010年1月为止连续回升近12个月，显示经济运行在快速回暖后出现过热。随着贷款余额结束长达1年的过热增长和固定资产投资增速回到正常区间，2月以后一致合成指数出现止升回落趋势。

三、金融压力与经济增长关联特征分析

（一）金融压力指数区制分析

为了反映金融压力指数变化的区制特征，通过金融压力自相关、偏自相关函数确定选择AR（3）模型，并通过两状态马尔可夫均值转移的三阶自回归模型（MSM（2）-AR（3））来刻画2002年1月至2010年12月的金融压力指数的动态演变过程。即：

（yt－μst）1（yt－1－μst－1）+2（yt－2－μst－2）+3（yt－3－μst－3）+et （2）

et～i.i.d.N（0，σ2）（3）

μstμ0（1-St）+μ1St（4）

Pr［St1|St-11］p，Pr［St0|St-10］q（5）

这里（L）（1－1L－...－3L3）0的根在单位圆外，yt是本文的金融压力指数。

在Givewin平台上利用Hamilton［10］的精确极大似然估计，得到模型的参数估计结果：

表1MSM（2）-AR（3）模型参数估计表

表2区制转移概率矩阵与各区制统计分析表

由参数估计结果可见，高低区制的金融压力指数均值分别为0.35和-0.12，平均持续期为3.49个月和7.12个月。

图6、图7和图8、图9描述了高低压力期的滤波概率（Pr（St0|y～t）,Pr（St1|y～t））和高低压力期的平滑概率（Pr（St0|y～）t,Pr（St1|y～T）），这里 y～t（y1,…,yt）T。

由滤波和平滑概率图可见，两区制较好地刻画了金融压力的区制变化特征。

图10给出了金融压力区制图，其阴影部分为通过两状态马尔可夫均值转移三阶自回归模型（MSM（2）-AR（3））得到的金融压力指数的高压力区间，高压力区制主要分布在2003年下半年、2006―2007年初以及2007年第三季度至2008年末。

2007年10月以来，中国金融压力快速攀升，处于高压力区制，持续时间较长，金融压力受国内外经济与金融形势的不利变化影响显著。2009年金融压力见顶回落至低压力区，根据对金融压力与货币政策的相关分析以及前期的调控经验来看，外部政策及相应经济环境的改变对金融压力的影响具有时滞性，金融压力将在低压力区持续运行一段时期。

（二）金融压力指数与工业一致合成指数关联分析

两状态马尔可夫均值转移三阶自回归模型（MSM（2）-AR（3））刻画了中国金融压力指数的动态演变过程，并区分出了金融系统的高压力期与低压力期。下面我们分析金融压力与宏观经济间的关系。用金融压力指数代表金融系统压力状态，用工业一致合成指数CI反映中国宏观经济运行状况。为了与一致合成指数保持一致，我们同样使用金融压力指数季节调整后的序列进行分析，为方便分析我们将金融压力指数与工业一致合成指数绘于图11中。

由图11可见，金融压力指数与一致合成指数之间具有较明显的负相关关系，并且金融压力指数有一定的超前性。两指数的交叉相关分析结果如表3所示。结果表明，两指数的同期相关系数为-0.51，金融压力指数在超前一致指数3期时负相关系数最大达到-0.59。为了分析近期金融压力与经济间的关系，取2005年8月至2010年12月的两个指数做交叉相关分析，结果显示金融压力超前一致指数4期时负相关系数最大达到-0.65。

表3金融压力指数与一致合成指数交叉相关关系

（三）线性Granger因果关系检验

对金融压力指数与一致合成指数进行单位根检验，结果（如表4所示）表明，在5%的显著性水平下，两者均拒绝了存在单位根的原假设，即两个序列均是平稳的。

线性Granger因果关系检验结果由表5给出。

表4金融压力指数与一致合成指数单位根检验

表5金融压力指数与一致合成指数线性Granger因果关系检验

线性Granger因果关系检验结果表明，在样本期内，金融压力指数对一致合成指数具有显著的线性Granger影响，但是一致合成指数对金融压力指数没有显著的线性Granger影响。

（四）非线性Granger因果关系检验

Baek 和Brock［11］提出利用相关积分原理估计跨时间的空间相关概率，分析时间序列间非线性Granger因果关系的非参数方法。对于两个严平稳弱相关的时间序列{xt}和{yt}，式（6）成立，则称序列{yt}不是序列{xt}的严非线性Granger原因。

Pr（Xmt－Xms

其中，Pr（・）表示概率值，・表示向量的极大范数，Xmt表示领先Xt序列m期的向量，Xlxt－lx和Ylyt－ly分别表示滞后Xt和Yt期序列Lx和Ly的向量，参数e>0，且m、Lx和Ly为给定（均大于或等于1）。

非线性Granger因果关系的检验方法则是利用联合概率比形式表达条件概率，即将式（6）等价地表示为：

（7）

C1（・）Pr（Xm+Lxt-Lx-Xm+Lxs-Lx＜e，YLyt-Ly-YLys-Ly＜e），C4（・）Pr（XLxt-Lx-XLxs-Lx＜e）

C2（・）Pr（XLxt-Lx-XLxs-Lx＜e，YLyt-Ly-YLys-Ly＜e），C3（・）Pr（Xm+Lxt-Lx-Xm+Lxs-Lx＜e）

对于式（7）可采用联合概率相关积分估计量检验，令I（Z1,Z2,e）表示一个仅当两个向量Z1和Z2都在极大范数距离e内取1，否则取0的指示变量，此时可得到非线性Granger因果关系检验的统计量及其渐近分布：

-〖HT5”〗a～N（0，σ2（m，Lx，Ly，e））（8）

根据式（8）即可检验两个时间序列的非线性Granger因果关系。

对本文构建的金融压力指数以及工业一致合成指数进行非线性Granger因果关系检验，其结果（如表6所示）显示，金融压力指数对于工业一致合成指数具有显著的非线性Granger因果影响，而工业一致合成指数对金融压力指数不具有显著的非线性因果影响。

表6金融压力指数与一致合成指数

注：**为在5%的显著性水平下显著，***为在1%的显著性水平下显著。

（五）2011年金融压力与工业一致合成指数预测

用ARMA模型对金融压力指数和工业一致合成指数进行预测，预测结果（如图12和图13所示）表明，中国金融系统压力在2011年整体上呈现下降趋势。同样对工业一致合成指数的预测表明，2011年各季度末的指数预测值分别为102.34、102.13、103.10和104.50，经过近一年相对紧缩的货币政策和积极的扩大内需环境政策的变化，工业经济景气下半年将呈现回暖趋势。

四、结论及建议

本文分析了金融压力的生成机理，构建了中国金融体系压力指数，进行了金融压力指数与工业一致合成指数的动态关联分析，并预测了2011年金融压力趋势，研究得到的主要结论及建议如下：

第一，在金融系统运行过程中，金融风险是与金融运行相伴而生的，金融压力是金融系统的脆弱性结构和外部冲击共同作用的结果，金融危机是金融压力的极端状态。如果系统中的风险被有效控制，那么系统的风险将逐渐减弱，其压力性将伴随着金融运行依然保持着稳健的波动变化。

第二，选取银行业的泰德价差、负的期限利差、银行业风险利差、股票市场负的收益、股票市场的波动以及外汇市场的波动6个具有代表性的变量构建中国金融压力指数。中国金融压力在2002―2007年变化趋势表现出压力和波动较小；受金融危机的影响，2008年的金融压力值明显高于往年，在2008年9月形成了较高的峰值；受宏观调控的影响，从2008年10月开始到2010年初，金融压力指数开始出现快速回落，2010年2月以后压力指数保持在较高的水平上出现一定幅度的波动。

第三，MSM（2）-AR（3）模型刻画了中国金融压力指数的动态演变过程，并区分出了金融系统的高压力期与低压力期。高低区制的金融压力指数均值分别为0.35和-0.12，平均持续期为3.49个月和7.12个月。中国金融系统高低压力状态特征非常明显，虽然高压力区制的持续时间短于低压力区制，但是仍有3.49个月的持续期。因此，政府部门应该在金融系统处于高压力期时，采取有效措施控制金融压力，避免金融风险集聚到一定程度而发生金融危机。

第四，Granger线性与非线性因果关系检验表明，金融压力指数对工业一致合成指数有显著的线性和非线性Granger影响，反之却不成立，说明中国金融系统压力状态对宏观经济的影响较为显著，并且金融压力状态可以在一定程度上预测宏观经济的趋势。因此，应该加强对金融压力的预测与研究，控制金融压力水平以准确把握宏观经济的走势，避免金融压力过高对宏观经济产生负面影响。

第五，本文预测表明，中国金融系统压力在2011年整体上呈现下降趋势，工业一致合成指数 2011年下半年将呈现回暖趋势，说明目前紧缩的货币政策已经显示出了一定作用，金融压力已经下降并且宏观经济有所回升。但是，目前金融压力仍处于高压力状态，所以政府应考虑继续应用适当的货币政策，进一步降低金融压力风险水平，维持金融系统宏观经济的健康稳定运行。

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篇4

现今的网络金融服务已经是人们生活不可缺少的金融理财系统，主要包括网络期货、网上银行、网上保险、网上结算、网上支付等网络金融业务，与传统的需要到指定网点进行金融服务要方便的多，办理网络金融业务只需在家里运用网络信息平台就可以处理很多业务。网络金融的特征比较到包括虚拟化、高效性、直接性、信息化、经济性，也具有一定的风险性。虽然网络金融为人们带来很多便利，但是由于网络金融具有虚拟化和风险性的特征，如果没有正确的防范措施很容易遇到金融风险。

一、我国网络金融面临的几大风险

（一）网络金融技术上的风险

第一，安全风险，进行网络金融业务的载体常用的有因特网或通信网络，多数运用的是计算机软件或手机等平台来完成金融业务的完成，网络信息化技术具有开放性等特征，网络金融活动很有可能别其他因素影响其正常运作，经常会出现不同的安全问题，像是计算机出现漏洞、系统病毒入侵、磁盘列阵被破坏或是网络外部受到不同因素的攻击等因素而影响。在进行网络金融交易时，网络银行与用户之间都会存储不同的信息质量，在进行互联网交易时将信息相互传递这样很容易被不法分子盗取信息资料，这样就造成客户信息外漏，会给客户带来经济和身心的伤害。现今网络生出现很多盗取他人信息进行不法行为出现，有些人将这些信息变卖，让很多不法分子运用客户信息骗取客户的钱财，现今的网络诈骗事件特别多，都是客户信息外漏让犯罪分子有机可乘。也有很多病毒会影响网络金融系统的正常运行，导致计算机系统无法工作，甚至会很多重要的金融信息。第二，选择技术和支持风险，拥有科学合理的网络金融技术是网络金融业务开展必备的条件，现今的网络金融技术的选取只能在传统的金融机构进行选取，但是传统的金融机构对于当代信息化技术的发展无法适应，在选取方案的过程中会出现设计缺陷或者错误操作等问题出现，这样会造成网络金融业务因技术落后和过时的网络带来不同的损失和错误，这就是网络金融业务技术选择风险。网络技术也会出现不同的问题，但是只能通过外部市场技术进行解决，虽然在一定的程度上提高了金融行业的工作效率和质量，对当代的网络金融发展的需求也能满足，但是会将传统金融机构陷入了操作风险中去，这样会形成网络金融的技术支持上的风险。

（二）网络金融业务上的风险

第一，金融制度上的风险，金融行业中对金融系统和存储的信息最熟悉的就是内部人员，但是也是因为这样有很多图谋不轨的人出现犯罪行为。有很多银行内部人员因金融管制上的疏忽利用职权进行违法犯罪行为，运用自身职权对金融数据进行修改删除，对资金进行非法私吞或是其他目的，这些表现都是因为没有良好的金融管理制度造成的。第二，信誉上的风险，由于网络金融具有虚拟性的特点，对于金融机构良好的信誉度是非常重要的，如果出现信誉风险那么网络金融机构就会面临资金流失和客户流失的现象，网络金融机构的信誉风险会长期、持续影响金融机构的正常运作，网络金融出现的信誉风险可能是技术和制度上出现问题造成的风险，网络金融机构的信誉风险是需要非常重视的问题。第三，操作上的风险，在系统稳定性和可靠性的重大缺陷而可能引起的潜质损失就是操作风险，这些风险可能是客户的操作大意造成的，或是网络系统内部出现的缺陷或是错误操作造成的风险。不同的网络机构或者网络金融系统都会面临选择计算机系统出现的问题而出现不同的操作风险，也会以为技术的过时而导致风险的出现，有些金融机构的人员对技术不能良好的掌握，也给网络金融机构带来很大的操作风险。第四，市场选择上的风险，市场选择风险就是客户信息与网络金融信息不对称而导致的网络金融机构对市场选择上的错误现象。很多客户在网络金融市场中对网络商家提供的服务质量保持怀疑的态度，对质量和价钱的合理性无法确信，对于网络金融系统提供的高质量服务的平均质量作为预期价格进行购买。但是这些高质量服务的价格相对于预期价格要高出很多，导致这个网络金融系统受到不同程度的排挤。第五，法律上的风险，在网络市场中客户和网络金融发生的纠纷，并且双方的权益受到伤害时就是法律风险。网络金融系统中有很多是与法律相结合的，国家也有金融方面的法律法规，隐私保护法、知识产权保护法、消费者权益保护法等相关法律，但是这些法律法规的制定只能控制传统的金融经营系统，对于在网络上的交易没有完善的法律法规，欠缺科学合理的规章制度和管理系统。网络交易中也会出现很多客户的信息泄露现象，这就侵犯了客户本身的隐私权，也给很多客户带来很多不必要的麻烦和经济损失。

二、网络金融风险防范与管理措施

（一）要良好的完善网络金融系统的基础建设

我国与其他国家相比电子信息技术的发展是相对较慢的，欠缺很多计算机系统方面的技术，很多计算机硬件和软件都是从国外引进到中国，这样对我国的网络金融系统的基础建设是相对不利的，会对网络金融防范措施的正常运作受到影响。所有我国要对电子信息技术的发展的创新进行重视起来，要多加建设电子信息产业，根据我国的电子信息技术的特点研究出适合我国运用的电子设备，也要不断完善我国网络金融系统的基础建设。良好的安全性是计算机系统的必备核心，良好的安全性和防御能力可以确保系统风险的减少，要加强网络金融系统的基础核心技术和关键技术的水平，这样就可以避免技术选择和支持风险的产生。

（二）对网络金融系统的安全措施要加强管理

网络金融业务中不可避免的就是安全问题，传统的金融机构是网络金融系统的主体，更急主体进行不同的业务活动，想要保障网络金融系统的安全就必须要对金融机构进行风险防范管理措施。要先对传统金融机构进行内部控制管理，然后在建立全面的有效的计算机防护方案，在加强计算机的科技力量达到保护措施。可以运用计算机防火墙或者乱码技术将信息资料进行加密管理，这样可以良好的保障金融资料不会外漏；也可以在计算机系统中建立可信赖的交易系统，可以确保该系统不会被不法分子侵入造成损失。网络金融系统也要形成有效的风险防范制度管理，构建应对防范小组对风险进行监督管理，更好的确保网络金融的安全性和可靠性。

（三）提高网络金融系统的信用制度

在银行业务系统调查中，我国逾期应收账款总额达到5％左右，有些发达国家的贸易总额中逾期应收款只有0．25％－0．5％左右，这说明我国的信用体系相对比较落后，相关的制度和规章也是空白的，所以我国网络金融才会出现不同程度的信用风险问题。想让我国网络金融行业顺利进行就必须将信用制度进行良好的管理，可以确保网络金融行业可以给客户相应的信誉保障。在信息技术发达的今天，要将网络数据存储系统引入金融机构，经客户的个人信息资料存储到网络数据库中，并且进行加密管理，这样可以方便进行个人信用咨询，个人信用报告查询和信用资信验证等网络系统服务，这样可以为网络金融机构鉴别网络安全提供非常重要的相关证明。

（四）将现代金融体系引入传统金融体系中

现代金融体系为金融行业的发展取得了很大的进步，将现代金融体系与网络金融风险防范相结合，创建唯一体系和总体规划让网络金融更好的发展，实现其防范措施的长期目标。尽力统一的技术规范，加强网络金融的监督和管理工作，让内部控制达到统一协调，这样可以减少网络支付结算的风险也可以对其他网络金融风险进行检测和防范。

（五）增强网络金融系统的法制体系建设和监管系统

现今国家出台了很多确保计算机互联网安全的相关法律法规，也要很多刑法制定了网络犯罪的相关罪名，网络金融体系有了一定的法律保障系统，我国也可以借鉴国外先进的网络防范体制进行管理，并且要根据我国金融风险问题的实际情况，制定确保网络交易的法律法规，增强网络交易的安全性和合法性，也要讲金融与客户的权利和义务划分明确，减少因网络管理系统漏洞进行的金融犯罪活动。金融机构也要制定良好的监管系统，对内部监管人员进行相关技术培训，提高监管法规制度，减少金融行业的不法行为，提高网络金融风险的监督管理工作。

三、结束语

现今的信息技术发展的速度特别快，网络金融的发展速度也是非常的快速，在人们生活节奏快速的今天，网络金融系统为人们带来很多的便利，也为人们快速的生活节奏节省了很多时间。对于网络金融的风险防范是有关部门必须重视的项目，加强对网络金融风险的风险与研究，在对相应的风险进行管理和防范，要为人们提供一个良好的网络金融平台，降低网络金融风险，让网络金融系统可以更好的进行发展，让网络金融系统更好的促进国家的经济发展。

参考文献：

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金融危机在世界范围内的大规模爆发，使金融稳定性与宏观经济之间的关联性逐渐受到学术界和社会的广泛关注。欧盟和美国国会分别建立了专门的金融稳定监管委员会，负责金融系统的稳定性监管，中国政府也建立了专门的金融稳定局，并定期向全社会金融稳定报告，与此同时还成立专门的研究小组分析金融不稳定性对宏观经济非对称的影响作用[1]。

1 金融不稳定性概述

（一）金融不稳定性的相关理论

早期对金融不稳定性的研究主要侧重于理论研究层面，最早的是Fisher的"债务-通缩"理论，该理论暗含了金融系统具有内在的不稳定性，以及金融系统会呈现出周期性的繁荣或萧条，而且金融繁荣取决于金融机构的过度负债，而萧条则取决于随后产生的通货紧缩。金融不稳定性理论早在Keynesd的《就业、利息与货币通论》中就有所阐述，但是系统的对这一理论做出研究则是Minsky在1982年提出的"金融不稳定性假说"。该理论指出金融系统本身很脆弱，且具有不稳定性，金融机构的不稳定性来自于信息不对称时产生的逆向选择和存款者的道德风险问题。当金融机构利率上升到一定的高度时，利用外部融资的投资繁荣就会被打破，并导致严重的金融危机和经济大萧条。"金融不稳定性假说"的核心观点是金融系统的稳定性会随着时间的流转而呈现出两种不同的区制状态，而且经济体的融资关系还会在金融系统的这两种区制状态之间转移。

与Minsky的"金融不稳定性假说"相似的理论是Bernanke的"金融加速器理论"。他指出金融系统能够放大经济的周期波动，在投资繁荣的时期，金融机构为了增加自身的盈a利，会不断增加信贷量，信贷量的增加也创造了一种宽松的信贷环境，导致资产价格直线上升，金融不稳定性状态逐渐积累，如果没有人干预这种风险状态的扩大，就会导致金融危机的全面爆发。

（二）金融风险的演变过程

金融风险的演变过程一般经历了三个阶段，第一阶段是早期萌芽阶段，第二阶段是不稳定因素的积累阶段，第三阶段就是全面爆发阶段。金融风险在不同的发展阶段会呈现出不同的表现特征，而且特征差异性较为明显。在早期萌芽阶段主要是出现信贷产品价格高涨等现象，之后金融企业不断适应这种不断增强的压力性，最终导致风险的迅速扩散和大规模爆发。最后一个阶段也就是真正意义上的系统性金融危机，在这个阶段，金融机构会出现普遍的经济损失和功能损害，并导致整个金融市场的连锁反应，情况更为严重时还会导致其他的实体经济受到威胁。

（三）金融不稳定性对经济增长的影响

金融系统的不稳定性会对宏观经济产生重要的影响和作用，而且会促进经济增长，但是这种影响会在不同的经济增长阶段产生差异性的作用。金融系统在稳定期和不稳定期会表现出不同的特征，金融系统中的诸多变量受到不稳定性的影响，可能会出现同步的变化。根据金融的区制转移特征以及金融变量的同步性，可以分析出金融变量中的潜在因素，从而研究金融不稳定性对经济增长的影响在不同的区制状态下是否会有不同的作用，也就是金融不稳定性对宏观经济的非对称影响。

2 我国关于金融不稳定性对宏观经济影响的研究

纵观我国关于金融不稳定性研究的文献资料可以看出，金融压力指标或金融风险只是在金融的不稳定因素积累到一定程度之后所呈现的状态，因此这些指标相对金融稳定性来说比较滞后，也无法客观的反映金融系统的同步状态，而且金融机构的信贷价格也不适合作为金融的不稳定性指标，因为它不能全面的反映我国的金融不稳定状态。

我国关于金融系统稳定性与宏观经济影响方面的理论研究比较多，但是在宏观经济不同区制阶段的非对称性研究还很少，因此我国关于金融不稳定性对宏观经济的非对称影响作用方面还没有形成一套系统的理论研究成果。参考Minsky的"金融不稳定性假说"，可以认为金融系统本身具有不稳定性，并且在两种周期状态下会呈现出不同的特征，影响金融系统不稳定的因素和变量可能出现同步的变动，根据已有的动态因子模型分析，可以初步认识到影响我国金融不稳定性的潜在不可观因子，并在此基础上进一步分析金融不稳定性对宏观经济的影响作用体现。

3 视角分析与模型方法

（一）金融不稳定性的视角分析

本实验将系统性金融危机的根本原因归结为金融系统本身的不稳定性，从该角度出发进行模型建立，并以此作为试验变量的选取原则。这个根本原因也可以阐述为经济增长逐渐演变为一种不稳定的状态，专业的投资经理人低估了风险的发生，同时金融系统结构的变化也加剧了这种不稳定性因素的逐渐积累。

（二）模型方法

金融系统中的许多变量都具有同步性，而且这些变量很有可能受到一个共同潜在的变量的影响，那么这个共同的不可观潜在变量就可以代表金融系统的不稳定性状态，因此可以结合使用动态因子模型进行数据分析，再根据"金融不稳定性假说"的区制状态理论，建立区制转移状态下的空间模型，得到影响金融不稳定性的潜在共同因子[2]。

（三）变量处理

"金融不稳定性假说"指出，在投资繁荣的状态也就是金融不稳定区制状态下，金融信贷产品价格高涨，而在稳定区制状态下，资产价格往往不高，也就是说信贷产品价格在一定程度上反映了金融系统的不稳定性。因此在分析金融系统的周期性变化特征时可以选取金融机构的信贷产品价格、股票价格、房地产价格这三个变量作为参考进行分析。

4 金融不稳定性对宏观经济非对称影响验证分析

（一）金融不稳定性的共同不可观潜在因子

通过上面的模型方法和数据分析可以得到出三个同步金融变量的相互关系，数据分析结果表明：三个变量之间的同期关系高达百分之九十，具有较高的同步性。试验结果也表明金融不稳定对参考变量的影响比较大，而且对信贷产品的价格影响最为明显，金融系统在稳定区制下的持续时间要明显长于不稳定区制状态下的持续时间，这也说明我国金融系统的不稳定性因素很容易消除，并且变为稳定状态后会持续较长的时间。

（二）金融不稳定性是金融风险发生的根本原因

金融风险发生或金融危机爆发之前，金融系统总是朝着"资金经理人主导资本主义"的模式发展，金融机构在低风险的信贷环境下利用信贷产品价格这个杠杆来寻求利益的最大化，导致金融系统的不稳定因素逐渐积累，当金融不稳定性积累到一定程度并对经济市场产生冲击时，就会导致金融市场的连锁损失，最终爆发系统性的金融危机。

（三）金融不稳定性对宏观经济的非对称影响

金融系统的不稳定性不仅会给金融造成初始的经济冲击，而且这种冲击还会成为经济波动的主要影响因素，因此为了验证这种影响作用需要将信贷产品价格、房地产价格、股票价格加入到回归模型中进行计综合分析。经济增长一般会呈现两种发展态势，即"高速增长"和"适速增长"这两种对称性的增长态势，参考变量对"适速增长"阶段的影响程度要明显小于在"高速增长"阶段的影响作用，通过数据分析可以看出，我国金融系统的不稳定性在经济繁荣时期会产生积极的正面影响，而且在某种程度上还存在促进经济增长的作用，但是在经济低迷增长的阶段，这种影响作用却没有那么明显，也不会对经济增长产生促进作用，因此可以看出，我国金融系统的不稳定性对宏观经济的增长会呈现出非对称性的影响作用[3]。

5 结语

金融系统会呈现出周期性的不稳定变化，并且这种不稳定性的波动也会受到各种财政货币政策的影响，而经济增长又会呈现出"高速增长"和"适速增长"的非对称性阶段，因此为了及时准确的监测金融系统的不稳定性动态变化，需要在金融不稳定性积累到一定程度之前就释放各种风险因子，将其合理的转移到金融稳定状态，削弱金融不稳定性对经济发展的影响程度，保持经济的平稳健康发展。

参考文献：

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随着金融对于实体经济的影响日益重要，金融系统风险的控制和金融系统的稳定越来越受到关注。系统性风险指某一系统性事件的发生对一系列的金融机构和金融市场造成严重的影响，从而影响金融系统的稳定性，影响社会公众对整个金融系统的信心。随着金融衍生品市场的发展、全球金融一体化的加深，金融系统内部各机构之间的联系日趋紧密。因此，当某个机构出现流动性不足、无力偿付，或者产生损失时，这种冲击会很快在不同机构之间传播扩散，从而形成金融系统性风险。

金融系统性风险对国民经济的稳定发展造成严重影响。金融系统的质量安全是质量管理和控制的一个层面，与宏观经济的运行息息相关。因此，本文研究如何识别、测量、进而对金融系统性风险进行防范，无疑具有理论和现实意义。

一、文献回顾

系统性风险的爆发往往导致金融危机，研究系统性风险往往与研究金融危机联系在一起。对金融危机的研究一般关注四个“L”，即杠杆率（Leverage）、流动性（Liquidity）、损失（Losses）、关联性（Linkage）。因此，有关系统性风险的研究主要集中在这四个方面。

在系统性风险的理论模型研究方面，Cifuentes（2005）指出在一家企业出现流动性危机出售资产会压低资产的价格，且这种行为具有传染性，所以即使一个小冲击也有可能导致危机出现。Gai等（2011）通过一个银行间借贷的网络模型，解释金融网络中的复杂性和集中性怎么样放大金融脆弱性，并导致系统流动性危机。Morris等（2010）发现资本市场上极少数的逆向选择也能产生腐蚀性的效应，并导致交易机制的失效，其根源在于市场信心的丧失，信息不对称会扩大风险。现有的研究发现流动性缺失、机构之间的紧密联系、信息不对称等原因都会导致系统性风险的传染，导致金融危机的发生。

实证研究方面，金融危机前对于系统性风险的度量大部分是基于宏观经济与金融体系的冲击及联系的角度，危机之后度量系统性风险的视角逐渐放开，更多地考虑金融体系内部关联性和传染性度量。目前对于系统性风险的测量方法，大致可以分成两类。第一类主要是利用会计资产负债数据，构建系统性风险衡量指标。IMF（2009）提出的网络模型法考虑了金融机构的流动性风险以及系统间的传染，通过银行间相互敞口和交易数据建立网络，模拟风险传导情况，以此来测算累积的系统性风险。马运全等（2011）利用资本充足率、资产收益率等指标建立了中国银行业系统性风险的预警模型。吕江林等（2011）将中国金融压力指数作为解释变量，以滞后的宏观经济变量、货币信贷变量、资产价格变量和相关经济大国的宏观经济变量为解释变量，运用逐步回归法建立金融系统性风险最佳预测方程，并对我国 2010 年金融系统性风险状况进行预测。第二类的系统性风险测量方法充分利用了金融市场数据来构建风险测量指标。在危机爆发之前，在险价值（Value-at-Risk，VaR）已经被普遍用来衡量金融机构的系统性风险。VaR衡量的是在q%的置信区间，金融机构可能出现的最大损失。但VaR衡量的是单个机构的风险水平，无法刻画机构之间的相互作用。Rockafellar等（2002）指出条件风险价值（Conditional Value-at-Risk，CoVaR）比VaR在测量风险上更优，因为CoVaR可以衡量离散状态的分布，并给出了例子验证。Adian等（2011）构建了CoVar，即在其他金融机构处于危机或者高风险条件下的VAR，以此衡量系统性风险，并将金融机构处于危机下和正常状况下的CoVaR值的差异作为该机构对系统性风险的贡献度的度量。高国华等（2011）利用CoVaR模型对我国上市银行的系统性风险进行测量，得出银行系统性风险贡献度与自身VaR无关，但是与溢出风险CoVaR有关。周天芸等（2012）根据VaR和CoVaR模型的回归，来测量不同银行对经济体共同冲击的反应以及金融机构的风险溢出效应。Huang等（2009）构建了困境保费（Distress Insurance Presium，DIP）指标来衡量系统性风险，即为了防止金融机构经营失败陷入财务困境所需要支付的保费额。Huang等（2011）用这种方法对亚太地区22家金融机构进行研究，分析金融危机对该地区的溢出效应，测量单一金融机构对系统性风险的溢出。但是，这些从损失出发来衡量系统性风险的方法依赖于历史损失数据，对于我国这样没有明显的金融危机爆发的国家，测量精确度有限。Acharya 等（2010）基于期望损失（ES）提出了系统性期望损失（SES）和边际期望损失（MES）方法。范小云等（2011）利用边际期望损失（SES）和杠杆率，测度中国的金融机构在美国次贷危机期间以及危机前后对金融系统的边际风险贡献程度。

随着各种金融创新的发展，金融机构之间的业务往来越来越密集，关联程度越来越紧密。这种紧密的联系会加快冲击在机构之间的传染，使得风险快速蔓延。Patro等（2012）指出金融机构股票回报之间的关联是一个很好的系统性风险测量指标，并对美国22家大银行进行研究，发现异质性风险的关联程度增加导致了系统性风险的上升。Billio等（2012）基于主成分分析（PCA）和格兰杰因果网络，构造测量系统性风险的指标，反映系统性风险的动态变化，且能够识别系统性重要金融机构，有利于系统性风险的监测。

虽然关于金融系统性风险的研究比较丰富，但随着系统性风险的日趋严重和复杂，学界并没有形成一致的研究结论，研究的视角也不断创新。目前基于关联性测度中国金融系统性风险的文献不多，且主要集中于对商业银行一类机构的研究，而对证券、基金、保险等各类金融机构构成的机构体系的风险研究较少，考虑各类金融机构之间关联性的研究更少。本文尝试运用主成分分析、格兰杰因果关系构建计量指标，计算系统性风险贡献度PCAS、格兰杰因果关联程度DGC和关联数，创新地基于银行、证券、基金、保险四类金融机构的关联性测度金融系统性风险，跟踪中国金融系统性风险的动态变化，识别高风险的金融部门及金融机构。

二、数据与统计描述

由于中国金融系统由各类机构组成，本文考虑银行、保险、证券、基金四类机构，共选择商业银行14家、保险公司3家、证券公司8家，具体机构类型和名称如下表1。

考虑到金融危机后金融发展一个较为完整的周期，有助于观察和测度系统性风险的水平与变化，本研究的数据为2008-2012的五年回报率的周数据，银行、保险、证券的回报率根据A股上市企业的收盘价计算得到，并进行年化处理。

由于目前没有A股上市的基金公司，本文根据2011年末基金公司管理的基金资产净值的排名，选取排名前10的公司，并选取公司旗下在2008年以前发行的、规模最大的1只非封闭式基金，用基金收益率代替基金公司的回报率，本文选取的10只基金中，包括股票基金、ETF、货币市场基金、指数基金。货币市场基金收益率采用7日年化收益率，股票基金、ETF、指数基金根据基金单位净值计算回报率，并进行年化处理。

除货币市场基金7日年化收益率数据来源于金融网站外，本文其他数据均来自WIND数据库，各变量的描述统计如下表2。

五、结论

伴随金融发展和金融创新，金融机构之间的联系越来越密切，金融机构相互依赖的程度越来越高，由此形成更加复杂的金融机构网络，奠定金融系统性风险生成的基础。本文基于中国金融机构的关联度，采用主成分分析和格兰杰因果检验方法的计量模型，通过量化金融机构之间的关联度，测量由银行、证券、保险、基金等四类金融部门构成的金融系统性风险，结果发现在2008-2012年的样本观察期间，中国金融系统性风险水平随金融机构之间关联度的变换而变化，在2009年上半年和2010年下半年相对较高。

无论是系统性风险贡献度PCAS，还是格兰杰因果关联度DGC，或者是关联数，本文三个实证结果都反映中国的证券机构与其他机构的关联最为密切，风险敏感程度最高，风险溢出也最大，容易对其他机构造成影响，应对其风险加以重点关注；中国的银行机构虽然规模巨大，却表现出相对的稳定性，特别是国有股份制商业银行更加具有稳定性，能够有效地降低中国的金融系统性风险。

金融体系的质量是最具创新性、普遍性的发展要素，本文研究结果表明，中国金融改革应注重金融机构之间的关联度，提升金融机构网络的弹性和韧性，避免金融系统性风险的发生，以提升中国实体经济的运行质量，维护中国宏观经济的稳定。

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中图分类号：F832.4 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2013）06-0013-05 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2013.06.03

一、引言

因房地产价格过度波动引发金融不稳定甚至诱发金融危机的例子时有发生。日本的房地产等资产泡沫在1991年左右破灭后，房地产价格经历了长达15年的下跌，跌幅达45.47%（Agnello 和 Schuknecht，2009）[1]，给日本金融体系带来巨大损失。很多研究将2008年全球金融危机的根源指向美国房地产泡沫的破灭。2000年以后，美国房地产市场经历了大幅的波动，根据Fiserv Case-Shiller 10个城市的房地产价格指数，实际房价从1996年的低谷到2006年的顶峰，涨幅为125%，在其后的5年间又下跌38%（Sinai，2011）[2]。低估的风险鼓励了抵押贷款市场放松信贷标准，这是导致美国发生次贷危机及随后出现全球金融动荡的重要因素（Zhu，2011）[3]。我国自1998年房地产市场化改革以来，房地产价格经历了大幅的上涨。在此背景下，研究房地产价格波动对金融稳定的影响，具有较强的现实意义。

二、相关理论及实证研究进展

Crowe和Ariccia等（2011）[4]指出房地产价格的急剧或持续上升如果伴随着杠杆的增加和信贷的持续增加，当房地产泡沫破灭时，去杠杆化和信贷紧缩可能危及金融体系和宏观经济的稳定。从已有研究来看，理论研究主要集中于房地产价格波动对银行体系的影响分析，比如，Bernanke和Gertlrter（1995）[5]以及Allen和Gale（2000）[6]等。勋和王聪（2011）[7]认为信贷波动、房价波动以及两者相互驱动下的联合波动是引起银行不稳定因素的主要三个因素。IMF（2003）[8]的《全球金融稳定报告》分析了导致金融市场波动转化为金融不稳定的因素，主要包括缺乏稳健的风险管理、激励机制不合理、透明度不够、市场基础设施存在弱点等因素。

在实证研究方面，Eickmeier和Hofmann（2010）[9]基于美国数据， Pouvelle（2012）[10]基于法国数据，张晓晶和孙涛（2006）[11]、宋凌峰和叶永刚（2010）[12]基于中国数据的研究，均发现房地产周期或价格波动与银行体系的稳健及金融稳定密切相联。张燕等（2012）[13]采取安徽省的相关数据，得出了房地产价格波动不论在长短期内都会对金融稳定性存在显著影响的结论。

可以看出，国内外学者的相关研究已经作出了较大贡献，但已有的研究大多集中在房地产价格波动与银行体系的相关性方面，较少从金融体系的总体视角进行系统分析；另一方面，少数研究虽然基于金融体系的总体视角，但研究样本往往局限于区域层面，且多采取单一指标衡量金融的稳定性，没有考虑金融稳定性内涵的多维性和复杂性。

三、中国金融稳定性的测度

金融系统的复杂性和多维性使得单个指标难以全面反映金融系统的稳定性，需构建一个包括多个指标的评价体系才能更好地反映金融系统的稳定状况。本文从宏观经济、金融机构和各借款实体三个层面构建金融系统稳定的评价指标体系，并将这三个层面细分为宏观经济稳定性、金融部门稳定性、金融市场稳定性和各借款实体偿付力四个一级指标子系统（见表1）。

（1）宏观经济稳定性指标。本文从经济发展速度、经济发展风险和经济发展质量三个方面作为反映宏观经济稳定性的二级指标。其中，产出增速和投资增速两个三级指标考察经济发展速度；通胀风险和外汇储备指标来反映经济发展风险；人均产出增速和失业率两个方面衡量经济发展质量。

（2）金融部门稳定性指标。本文从金融部门效益性、金融资本流动性以及金融资本风险性三个方面来衡量银行业、保险业和证券业等金融部门的稳定性。其中，银行业、保险业和证券业的收益率考察金融部门的效益性；金融机构人民币存贷款比率以及中长期贷款比率作为衡量金融部门资本流动性的三级指标；银行业的不良贷款率、金融机构资金运用中贷款比率和保险业的实际赔付率三个三级指标反映金融资本的风险性。

（3）金融市场稳定性指标。本文从经济金融化程度、金融市场活跃度以及金融市场波动性三个二级指标来衡量金融市场的稳定性。其中，金融深化度和金融增加值比重两个三级指标来反映经济金融化程度；汇率和实际利率的波动性来考察金融市场的波动程度；银行、保险和证券三个市场的活跃度和流通性来共同反映金融市场的活跃程度。

（4）各借款实体偿付力指标。本文从政府、企业以及居民的偿付能力三个方面来反映借款实体所带来的信用风险。其中，政府债务率和财政收入比率两个三级指标来反映政府偿付能力；成本费用利润率和企业亏损率指标衡量企业偿付能力；居民负债水平和居民收入水平两个方面来反映居民层面的偿付能力。

在指标体系构建的基础上。本文采取层次分析法确定各指标项对金融系统稳定性的反映程度，在回收调查问卷并整理的基础上，运用软件Yaahp 0.5.2进行指标赋权。此外，为了消除评价指标体系中各项指标值的量纲影响，对各项指标值进行Min-max标准化处理。

在金融系统稳定性指标体系中，一些指标属于正向指标；而另一些指标属于逆向指标，数值越大，意味着金融稳定性越差。因此，本文对所有逆向指标采取倒数形式①，使得所有指标对金融稳定均具有正向作用。在确定了金融稳定指标体系中各指标的权重和标准值之后，以所得的权重值对标准值进行加权平均求和，得出金融稳定的综合评价值（FS）。

四、房地产价格波动影响金融稳定的实证分析

（一）变量选取及衡量

确定了实证研究的因变量—金融稳定性（FS），还需进一步选取自变量、控制变量以及这些变量的衡量方法。

（1）自变量。关于房地产价格波动（HP）的衡量，目前较多采取的是商品房销售面积、房地产开发投资完成额、商品房销售价格等指标。但销售面积数据无法反映出真实的价格水平，其销售面积的波动也无法代表价格波动状况。房地产开发投资完成额也较难反映房地产价格，尤其是在房地产价格波动方面，1988-2011年间，中国房地产开发投资完成额增长率波动幅度较为平缓，且年均增长率高达32.26%；但2000年之前，房地产价格波动幅度较大，并于1993年波动性达到最大，且年均增长率为11.66%，远远低于房地产开发投资完成额的年均增速。因此，考虑到本文主要研究房地产价格波动对金融稳定带来的影响，选取商品房销售价格增长率作为主要自变量。

（2）控制变量（CV）。在控制变量的选取上，为了不遗漏重要自变量，根据金融稳定评价指标体系中各指标所占权重，选取在指标体系中占权重较大的银行不良贷款率、汇率波动以及企业亏损率等三个控制变量。

银行不良贷款率（NL）。银行业在中国金融体系中占据着举足轻重的地位，较高的不良贷款率是商业银行正常运行的障碍。当不良资产占总资产的比重逐渐增大，银行的经营风险也随之加剧，影响整体金融体系的稳定性。本文采取银行不良贷款额占贷款总额的比重来衡量不良贷款率。

汇率波动（ER）。在金融全球化的背景下，汇率风险可能给国内商业银行带来巨大损失。汇率的无序波动还能够对外汇资本产生影响，造成折算后的人民币资本数量发生变动，影响资本充足率。因此，本文将汇率波动指标纳入模型中，以控制人民币升值对国内金融稳定带来的影响。

企业亏损率（EL）。作为一国经济发展和稳定的重要微观主体，企业的经营效益在很大程度上决定了其偿还贷款的能力，而企业的偿还能力又与银行等金融部门的风险息息相关。本文采取企业亏损率作为反映企业偿付能力的指标，在其衡量上，考虑到工业企业仍然是中国经济发展的主导力量，选取工业企业的亏损率来控制借款实体偿付能力对金融稳定带来的影响效应。

（二）模型构建及数据说明

在变量选取及衡量的基础上，进一步构建检验房地产价格波动影响金融稳定的经验模型。考虑到一些变量可能存在较强时间趋势，同时模型中随机误差项也可能存在异方差现象，本文对模型中各变量取对数形式。但由于房地产价格波动可能存在由房价下跌而导致的负增长，故对HP变量未取对数形式。所采取的经验检验模型的形式如下：

lnFS=？琢+？茁1HP+？姿1lnNL+？姿2lnER+？姿3lnEL+？着i （1）

其中，α为常数，εi为随机扰动项。

此外，本文的样本区间为1987—2011年，指标体系中各指标值以及实证分析所需的数据来自于中国经济信息网、锐思金融数据库、《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》以及银监会、证监会、保监会给出的相关统计数据。

（三）实证过程及结果分析

为了能够得出房地产价格波动影响金融稳定的长短期动态效应，本文在VAR系统中进行实证检验。

（1）VAR模型的最优滞后期。VAR模型的构建和应用首先需要确定模型的最优滞后期，VAR模型的滞后期决定了协整检验以及ECM模型的滞后期，因此，模型滞后期的选择决定了整个检验结果。VAR模型的最优滞后期的确定一般需满足模型稳定性和残差经典假设等要求。在模型稳定性检验上，发现当模型滞后期1≤p≤2时，VAR系统中所有根的模的倒数位于单位圆内，即模型是稳定的；而当滞后期p≥3时，就会出现部分根的模的倒数大于1。因此，在VAR模型稳定的前提下，能够初选的滞后期为1期和2期。在此基础上，模型残差的检验进一步表明在5%显著水平下，只有选取滞后期为2期时，VAR模型的残差才能够满足其不存在自相关和异方差现象以及服从正态分布的经典假设。此外，滞后长度准则检验也表明应选择2期的滞后期。综上所述，VAR模型的最优滞后期应为2期。

（2）ADF单位根检验。为了避免因变量非平稳而导致伪回归问题，必须进行变量的平稳性检验，即单位根检验。本文采用ADF检验法进行单位根检验，并采用AIC 准则和SC 准则为最优滞后期的选取标准。同时，根据各变量及其一阶差分的时序图来确定模型中是否包含截距项和趋势项。各变量及其一阶差分的ADF的检验结果见表2。可以看出，各变量进行ADF检验后，其ADF值都大于5%显著水平临界值，即都存在单位根；但各变量经过一阶差分后的一阶序列在5%显著水平下已不存在单位根，即都是平稳序列，满足协整检验的前提。

（3）Johansen协整检验。由于协整检验是对变量的一阶差分进行检验且无约束VAR模型的最优滞后期为2期，因此协整检验的最优滞后期p选择1期。表3给出了滞后期为1期时的Johansen协整检验结果。

根据协整检验结果，将协整方程表示为：

lnFS=4.81-0.83HP-0.11lnNL-0.17lnER-0.17lnEL

（6.042） （9.3075） （4.9650） （15.9948）（2）

根据协整方程以及各变量的t值，各变量的系数均通过5%显著性水平检验，即对lnFS的都具有显著影响，且根据各变量的系数符号，都对lnFS呈现显著的负向影响效应。这一结果显示，长期来看，中国房地产价格波动对国内金融的稳定性具有显著的负向影响，房地产价格波动性越大，会造成金融风险的增加，金融稳定性下降。这与中国房地产价格波动以及金融稳定状况较为一致：2000年以前，由于中国房地产市场还未成熟，相关法规以及政府调控仍未规范，房地产开发商与消费者之间的信息渠道未正式形成，房地产价格波动较大，且此时国内刚刚形成的金融市场所面临的金融风险较大，金融体系较为脆弱；但随着政府调控经验的日益积累和房地产法规的逐步完善，中国房地产价格波动变得相对平缓，金融市场也随着一系列金融体系改革制度的实施日趋稳定。因此，长期来看，房地产价格波动越趋于平缓，金融系统的稳定性也逐步加大。

关于控制变量，银行不良贷款率的增加、人民币兑美元汇率波动性的加大以及企业亏损率的增加在长期都会加大国内金融系统的风险，导致金融稳定性下降，这与理论预期以及现实状况相一致。

（4）误差修正模型。根据Granger定理，若变量间存在长期均衡关系，则一定存在描述各变量由短期偏离向长期均衡调整的误差修正模型。因此，在长期均衡分析的基础上，进一步对房地产价格波动在短期内对金融系统稳定性的影响进行分析。根据误差修正模型的回归结果，得出的ECM模型为：

lnFS=0.01-0.17lnFSt-1+0.46HPt-1-0.07lnNLt-1

（-0.5135） （1.4225） （-0.7723）

-0.34lnERt-1-0.10lnELt-1-1.34vecmt-1 （3）

（-1.2746） （-1.3267） （-2.5399）

可以看出，ECM模型的误差修正项为负，符合反向修正机制，且系数值达到-1.34，说明对金融稳定影响的短期内失衡通过上一期已完全调节。具体到各个变量来看，金融稳定对其自身的影响为负效应，即上一期金融稳定状况会对当期的金融稳定性产生负向效应，说明金融系统本身的稳定性存在逐渐恶化趋势，但从系数的t值来看，这种自身恶化效应并不显著，因此，金融系统的稳定性受其自身影响较小；房地产价格波动在短期内会对金融稳定产生正向影响，且根据系数的t值判断，其正向效应较为显著，通过了5%的显著性水平检验，这一结果说明短期内房地产价格波动能够降低金融风险，提高金融系统的稳定性，但-1.34的误差修正项系数说明这种积极的正向效应已通过上一期完全调节，即房地产价格波动对金融稳定的影响主要表现为长期的负向效应，短期内的正向失衡效应很快被调节为长期的正向均衡效应。

对于模型中的控制变量，短期内，银行不良贷款率、人民币兑美元汇率波动性以及企业亏损率对金融稳定都具有负向影响，不同的是，仅企业亏损率的负向效应较为显著，其系数通过了5%的显著性水平检验。说明银行不良贷款率和人民币兑美元汇率波动在短期内对国内金融稳定无显著影响，不会增加金融风险性；而企业亏损率的增加在短期内能够增大金融风险，这主要是因为企业亏损率的增加能够直接影响其还贷和借贷的水平，进而影响金融系统的稳定性。

（5）脉冲响应函数。为了能够进一步得到房地产价格波动对金融稳定的全部影响情况，本文采取脉冲响应函数进行进一步检验。在检验过程中，因传统的Choleski分解法会因变量顺序的不同而导致不同的脉冲响应结果，而广义脉冲响应函数可以不考虑变量的顺序而得到唯一的脉冲响应函数曲线。故本文基于ECM模型，采用广义脉冲响应法，分别对变量HP、lnNL、lnER和lnEL产生一单位新信息时，lnFS的即期和远期影响进行脉冲响应函数分析（见图1）。

首先，金融系统稳定性的扰动项一单位标准差信息对其自身的冲击在短期内冲击效应较小，但从第二期开始，金融系统稳定性对其自身的正向冲击效应随着时间的推移逐渐增加，说明金融稳定短期内对其自身的影响不显著，这与ECM模型得出的结论一致，但在长期，金融稳定自身的正向影响效应越来越显著。

其次，房地产价格波动对金融稳定的冲击效应从负向开始，且逐渐增大，并在第三期负向效应达到最大，从第四期开始，房地产价格对金额稳定的冲击效应转为正效应，且较为稳定。再次验证了ECM模型中得出的房地产价格波动短期内对金融系统稳定性的正向效应已在当期完全调节的结论，同时，也说明了当年中国房地产价格的波动会在之后的第三年对国内金融系统的稳定性产生较大的负向效应，增大金融风险。

再次，银行不良贷款率对金融稳定的冲击从正向冲击开始，但在第二期已转为负向冲击，直到第六期，负向效应开始减弱并趋于平缓，这说明银行不良贷款率对金融系统稳定性的负向作用较大，且持续时间较长，这也一定程度上解释了近年来政府以及相关监管机构对银行不良贷款率高度关注并极力控制的一个主要原因。

最后，企业亏损率对金融系统稳定性的冲击从负向冲击开始，且短期内的负向冲击效应较大，之后逐渐减弱，但一直持续至第六期，即在长期企业亏损率对金融稳定也具有显著的负向相应，这一结论与前文协整检验和ECM模型得出的结论基本一致。进一步说明了借款实体的偿付能力在维护金融系统稳定性中的重要作用。

五、结论

本文在构建评价金融系统稳定性指标体系的基础上，采取1987—2011年中国相关数据，实证研究了房地产价格波动对金融稳定的影响效应，主要结论有：（1）1987—2011年间，我国金融系统稳定性整体上呈现出“U字型”趋势，1997年的亚洲金融危机使得国内金融系统稳定性在1999年达到最低点，之后金融系统的风险性呈现出逐步降低趋势；（2）房地产价格波动对国内金融稳定性能够产生显著的负向效应，但这种效应仅表现在长期。说明从长期来看，较大的房地产价格波动幅度增加了金融系统的风险性。因此，要加强对房地产市场的监测，控制房地产价格的大起大落；（3）银行不良贷款率和汇率波动对国内金融稳定也产生了负向效应，但不同的是，短期内的负向效应不显著，而在长期则显著加大金融系统的风险性；（4）企业亏损率在长短期内均会对国内金融系统的稳定性产生显著的负向效应，也从侧面说明了借款实体的偿付能力所带来的金融风险是及时有效的。

参考文献：

[1]Agnello L. and L. Schuknecht， Booms and Busts in

Housing Markets：Determinants and Implications[R].ECU Working Paper No.1070， 2009.

[2]Sinai T.， House Price Moments in Boom-Bust Cycles[R]. NBER Working paper，2011.

[3]Zhu H. B.， Deterninats of House Prices[R].BOK-IMF Workshop， Managing Real Estate Booms and Busts， 2011.

[4]Crowe C.， G. Ariccia， D. Igan， et al， How to Deal with Real Estate Booms： Lessons from Country Experiences[R]. IMF Working Paper， WP/ 11/91，2011.

[5]Bernanke B. S.， M. Gertle. Inside the Black Box： The Credit Channel of Monetary Policy Transmission[J]. Journal of Economic Perspective，1995，（4）.

[6]Allen F.， D.Gale， Bubbles and Crises[N].Economic Journal，2000（11）.

[7]勋，王聪.中国信贷扩张、房价波动的金融稳定效应研究—动态随机一般均衡模型视角[J].金融研究，2011（8）.

[8]IMF.Financial Asset Price Volatility： A Source of Instability[R].Chapter 3 in Global Financial Stability Report，2003.

[9]Eickmeier S.，B. Hofmann. Monetary Policy， Housing

Booms and Financial （Im）Balances[R].European Central Bank working paper， No 1178，2010.

[10]Pouvelle C.Bank Credit， Asset Prices and Financial

Stability： Evidence from French Banks[R].IMF Working Paper，WP/12/103，2012.

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1　引言

始于2008年的金融危机造成了延续至今的全球性经济衰退，其破坏程度被称之为“百年一遇”。而这种影响不仅在实体经济中，还体现在人们对金融运行的认识和理解。商业银行一度被认为是金融业中的“恐龙”，已经跟不上衍生产品和资产证券化的步伐。但是在次贷危机中，过度参与衍生工具的金融机构哀鸿遍野，美国仅存的两大投资银行不得不借助于获得银行牌照而幸免于难。而国外传统的商业银行反而相对平稳。中国银行业在此次危机中更是逆水行舟，工行、建行、中行跃居全球银行市值的前三名。其中工商银行在2009年末居全球银行业之首，不仅是当年国内最赚钱的上市公司，也蝉联了全球最赚钱银行。中国银行业在短时间里从被国外媒体形容的“技术性破产”的窘境，到如今的光环围绕，走过了耐人寻味的历程。但是另一方面要看到的是，2010年末我国银行中的M2高达73万亿元，M2／GDP比值接近两倍，被认为是流动性过剩和通货膨胀之源；与此同时银行间拆借利率暴涨，实体经济连同商业银行本身又陷入了融资饥渴中。在这些复杂背景和环境中，到底该如何评价中国银行业的表现?我国的银行部门业还需不需要进一步改革转型?商业银行是不是应该固守信贷业务?为了回答这些问题，本文在对我国金融运行环境分析的基础上，对我国银行业的转型前景展开探讨。

2　中国金融系统的结构特征

我国金融体系的改革取得了显著进步：一是出现金融微观主体多元化、金融资源分散化；二是证券市场从无到有；三是对外开放程度提高；四是金融监管体制正在完善，形成了目前一行三会的金融分业监管框架。在规模上表现为2010年末金融资产约为一百万亿元，是1978年的八百多倍。我国经济在1998年亚洲金融风暴和2008年次贷危机中的相对优异表现似乎在证明我国的金融系统具有某种应对经济波动的独特优势。但是可以发现，我国金融系统存在三个方面的结构失衡，而且出现与实体经济脱节的趋势。

第一方面失衡是直接融资与间接融资的比例太低。一般用银行业务规模衡量间接融资，用证券业务规模代表直接融资。存量上来看2010年末中国银行业资产总额为95.3万亿元，而证券业总资产只有2.24万亿元。流量的失衡体现在非金融部门每年通过各种渠道实现融资的比例。通过股票和债券发行实现的直接融资与通过银行贷款实现的间接融资比例近年来维持在2：8。发达经济体的这一比例普遍为6：4。即便是以间接融资为主的日本和德国，这一比例也在4：6左右。把国债部分扣除后，对于我国实体经济而言的直接融资和间接融资比例不到1：9。

从直接融资内部来看，债券融资与股票融资的比例也不正常，债券融资特别是企业债券融资的比例过低。根据金融功能理论，债券合约对信息量要求较小，合约治理机制相对简单，往往优先于股权融资。美国的债券市场规模一般是实体经济的两倍，是股票市场的1.5倍。而我国刚好相反，2009年末股票市值／GDP为0.72，2010年为0.67；2009年债券市场托管市值／GDP为0.39，2010年为0.41。债券市场远没有股票市场发达，而且分割严重：财政部管理国债发行；发改委握有企业债发行的审批权；央行负责金融债、短期融资券、中期票据的发行；银监会负责金融次级债、混合资本债及资产证券化品种在银行间债券市场的发行；证监会负责审批以公司债名义发行的企业债和在交易所发行的资产证券化品种。这种没有必要的限制与分割可能是导致我国直接融资和间接融资比例严重失衡的原因之一。

第三方面失衡是债券市场中的企业债规模偏小。2010年财政部通过银行间债券市场发行国债1.7万亿元，发行央行票据4.2万亿元，发行金融债1.4万亿元。同年债券市场共发行企业债1.6万亿元，其中包括短期融资券6742亿元、中期票据4924亿元、中小非金融企业集合票据46.6亿元、企业债券3627亿元、公司债券511.5亿元。也就是说在推出短期融资券和中期票据后，企业债在债券市场中的份额仍然不到20％。政府性债券和金融债占据了大部分比例，企业债的份额又集中在能源、电信、电力、交通等垄断性的超大型国资企业上。从这个角度来看中国的债券市场主要是为政府服务和金融业的自我服务，形成的利率结构并不能反映实体经济的资金需求。

通过银行贷款实现的融资规模一直以来都占据了压倒性的地位，在各种融资方式中的规模比例高达80％左右。但实体经济，尤其是非国有经济部门能够从中分配的部分并不多。以2009年前三季度为例，人民币新增贷款达到前所未有的8.7万亿元。从新增短期贷款来看，国资控股银行发放给私营和个体企业的规模在1000亿元左右，其他商业银行发放给私营和个体企业的规模有600亿元。约5.5万亿的新增中长期贷款是投资资金的主要来源；其中1.2万亿为居民住房抵押贷款，2.2万亿投向了基础设施建设相关的项目，真正流向企业部门的部分为2.1万亿，不到新增贷款总额的四分之一。而这四分之一中又有多少流向了民营企业?再考虑到相当长的时间里股票市场的任务是为了国企解困，国有企业占了大量发行额度；债券市场对企业，尤其是民营企业支持严重不足。综合来看非国有经济部门每年从正规金融中获得的资源份额只在20％左右。但非国有经济规模占GDP比例已经达到60％以上，是中国经济增长的主要动力。从这个意义上来看，我国的金融体系严重脱离了实体经济，并且随着非国有经济GDP占比的不断提高，这种脱节正在加速。如果金融体系不支持最有效率的经济主体，反而把资源配置到低效率部门，这样的金融体系不是在化解风险，而是在积累风险。而银行业作为我国金融系统的主体部分，在业务类型和经营效率上必然会反映出这种结构特征。

3　金融系统失衡对我国银行业的影响

在这个失衡的金融系统下，实体经济无法获得充分的金融功能。宏观上表现为M2／GDP严重畸高，金融资源处于非竞争性配置，造成局部投机性通货膨胀。对广大储蓄者而言投资渠道狭窄，同时受到利率管制的钳制，无法通过资产性收入分享经济增长的成果，造成收入分配格局失衡。在微观上对商业银行的影响表现为银行经营业务的狭窄与经营效率低下。

(1)对商业银行业务的影响

发达国家商业银行经营方式多数采取混业之中的分业经营，其经营范围不仅涵盖传统的商业银行业务，而且还从事信托业务、投资银行业务、共同基金业务和保险业务；既可以从

事货币市场业务，也可以从事资本市场业务。我国商业银行长期受银行业分业经营限制，除目前实际上已有混业经营迹象的光大集团、中信集团等少数金融集团都设有专门的商业银行、保险公司、证券公司来从事具体的业务外，其他绝大部分商业银行还是主要从事传统的存贷款业务，即使涉足其他金融领域也基本上是采取通过的方式来进行。就非贷款业务品种而言，国外商业银行的产品功能比较齐全，管理比较精细，仅中间业务品种目前欧美商业银行就达到1000余种，大约是我国商业银行现有中间业务品种的3 4倍。与之相比，我国商业银行业务品种相对较少，而且即使在有限的范围内，对产品的管理也不够精细，不注重其效益功能，主要是从事一些操作简单、技术含量低的业务。如代收代付业务不仅占据了大量的柜面资源、技术资源和人力资源，且效益很低，而一些技术含量高、投资回报高的投资业务、资金交易业务、资产证券化、投资银行业务及理财业务等则发展程度很小。

(2)对银行业经营效率的影响

在失衡的金融市场结构中，金融资源整体的运转效率比较低下。银行占据了金融业绝大多数的金融资源，但由于系统限制，首先造成了资金流转方式单一和金融资源过度集中。银行业盈利的经济性质很大程度上是租金，尽管绝对收益指标突出，但实际抬高了宏观经济的运行成本，从落后的相对盈利指标可以清楚看出。2009年，我国银行业金融机构实现税后利润6684亿元。其中14家上市银行实现总利润为4205.1亿元，几乎快要占到所有近两千家上市公司利润的半壁江山。2010年上半年，上市银行共实现净利润3434亿元，较上年同期增长超过30％。毫无意外，上半年银行股的净利润已经超过了上市公司总利润的一半。但是从相对指标来看，我国银行获得的绝对收益代价非常高昂，背后是金融资源的低效运转。首先是2009年我国银行业总资产收益率为0.85％，低于国外1.5％的平均水平。2009年证券业的总资产收益率约为4.5％，而当年证券业总资产占金融总资产比例为2％，银行业则为92％。如果从盈利贡献率(总资产收益率／总资产占比)来看，证券业为2.25，而银行业只有0.008换句话说，如果将金融资源从银行业释放出来，将大大提高使用效率。这也是为什么普遍担心M2／GDP过高的原因。

4　中国银行业的转型路径

篇9

    现代经济学对银行监管的原因、必要性及其应达到的目标的解释,主要建立于新古典微观经济学理论之上,特别是“市场失灵理论”与“信息经济学”理论。该理论体系认为,政府实施银行监管是为了社会公众利益而对市场运行过程中不适合或低效率的一种反应,是为纠正金融市场垄断性、外部性、传染性、脆弱性和信息不完备性等所引起的市场失灵问题而做的制度安排。从理论分析的逻辑看,主要有两个基本分析视角:一是基于银行系统的宏观视角,主要着眼于银行系统本身的重要性及其外部性效应,认为银行体系在提供金融服务等特殊商品外,还支撑着整个社会的支付结算体系,对整个经济体的平稳运行至关重要,从而使得银行体系具有较强的外部性,银行业是高风险聚集的行业,同时银行风险会引起系统风险,一家银行的破产倒闭可能诱发“多米诺骨牌”效应,引起银行体系的连锁反应,破坏整个支付结算体系,并通过货币信用紧缩影响经济增长。因此,需要政府部门介入,通过外部监管来限制银行倒闭的不利影响,保持整个金融体系的健康稳定。

    另一种视角则是基于银行合约参与者——存款人的微观视角,主要着眼于保护一般存款人及金融商品消费者的合法权益(Kareken,1986)。认为在金融商品的提供者与消费者之间存在着复杂的委托关系,为保证作为人的金融机构更好地为委托人服务,金融商品的消费者需要对金融机构的经营者进行监督。对于银行而言,为避免银行经营者在使用存款人的资金发放贷款时过于冒险、损害存款人利益,存款人需要对其进行监督。但由于银行与存款人及各金融交易者之间存在着严重的信息不对称问题,监督成本很高,数量众多而分散的中小存款者存在着普遍的“搭便车”倾向,中小存款人既没有积极性也没有能力去搜寻信息或干预银行管理。因此,银行监管对中小存款者而言具有公共品性质,供给严重不足,需要政府承担这一公共品的供给。

    作为这两种不同的理论逻辑和关注视角,尽管在最终监管要求和监管内容等方面是基本统一的,两者异曲同工,都要求被监管行尽可能稳健经营,避免其过度涉险,进而保持整个金融系统的稳定和存款人利益的最大化。以消费者保护为目标的监管,常常可以获得对维护系统稳定有用的信息,而以维护系统稳定为目标的监管,也照样可以甚至必须对具体业务行为进行监管(王君,2001)。然而,基于两种不同的目标和关注视角,在具体的操作过程中,两者有时会不可避免地出现一定的冲突,如基于稳定整个金融系统的角度考虑,在银行业出现一定问题时,出于担心整个市场崩溃的角度考虑,监管者可能会故意隐瞒一些重要的信息,但从存款人利益的角度来讲,显然具有一定的“欺诈”之嫌,侵犯了消费者的充分知情权,不利于其及时调整投资决策。

    为了避免目标冲突,相当一批经济学家主张监管机构应围绕监管目标设置(Wallman,1977;Taylor,1995;Goodhart,1998)。但在具体方案的设计方面,理论界仍未达成共识。较为普遍的一种模糊分类方案认为,各类金融机构由于性质的不同,对维护系统稳定和消费者权益保护的要求也各不相同,银行的系统性风险特征明显,并且与宏观经济政策关系密切,因而应当由中央银行负责监管;而保险业与证券业的消费者保护特征比较明显,可以由相应的专业监管机构负责。但在这一框架下,对于某个金融机构的监管常常难以同时兼顾不同的目标,只能有所侧重。如中央银行对银行业的监管只以维护系统稳定为重点,有时不可避免地难以顾及消费者权益的保护问题;对证券业的监管,则主要顾及了消费者权益的保护,而忽视了其对整个金融系统的影响。为避免这种主次的冲突,泰勒(Taylor,1995)提出了一种“双峰”论(Twin Peaks)的观点,认为整个金融系统的监管可以根据目标的不同,设置两个相应的监管机构。两者的监管对象都同时涉及银行、证券、保险,只是前者针对系统性风险进行审慎性监管,以维护金融机构的稳健经营和金融体系的稳定,尽量防止发生系统性金融危机或金融市场崩溃;后者针对金融机构的机会主义行为进行“商业营运监察”性的行为监管,以防止其出现欺诈或机会主义行为,保护知情较少者(中小消费者和投资者)的合法利益。负责保护消费者权益的监管机构应以金融市场和金融机构为对象,而负责稳定金融体系的监管机构应以支付系统为对象。

    二、银行业监管目标体系的确定:中国的选择

    监管目标的确定与划分,既应当遵循整个金融系统健康发展和监管工作有效进行的一般规律,同时也应充分考虑具体金融机构的体制安排、金融市场发展水平、历史文化环境等国情实际,从既有利于整个金融系统长远发展的战略发展需要,又有利于保证体制改革平稳推进的现实需要出发进行具体设计、安排。

    从目前我国的监管体制来看,随着银监会的成立,逐步形成了与分业经营相适应的分业监管体制框架。根据最近公布的中国人民银行“三定”方案,中央银行除了在传统的货币政策职能之外,还有维护金融系统稳定的职能。而在目前正在讨论的《中国银行业监督管理法》中,就把保护广大存款人和其他客户的合法权益作为立法宗旨。这标志着我国银行业监管的宏观目标与微观目标首次得到了明确区分,解决了长期以来人民银行既承担维护金融系统稳定的宏观职能又负责保护存款人和消费者利益的微观职能的双重监管目标冲突问题。作为我国银行业的专业监管机构,银监会的成立使得保护存款人和金融消费者利益的监管目标获得独立化,使得保护存款人利益的监管目标得以凸显,有利于存款人利益能得到切实保证。

    从理论上讲,银行经营中对存款人或消费者可能造成的利益侵害,一方面是基于商业银行经营的高负债率和有限责任制而导致的经营者过度涉险的机会主义行为,也就是在商业银行主要通过吸收存款等负债业务取得经营资金并实行有限责任的条件下,对于其股东与经营者发放贷款或从事某项投资而言,如放贷或投资成功可以取得几乎全部的收益,而如放贷或投资失败则只需承担极小部分的责任,因此,在缺乏必要的债权人监管的情况下,商业银行的所有者和经营者都存在过度涉险的激励,从而威胁到存款人资金的安全性等。另一方面可能的损害基本与一般企业类似,商业银行可能会凭借其在市场上的垄断地位降低银行服务的质量和有效产出,侵犯消费者利益,造成社会福利的损失。因此,银监会“保护广大存款人和金融消费者的利益”的监管目标定位,就是要通过对于银行机构市场准入的审批、高管人员任职资格的审查、各项经营业务的检查和监控等各项审慎监管工作,保护消费者免受金融服务部门或金融市场其它参与者的机会主义行为或垄断定价的损害,促进各商业银行积极发展、稳健经营,加强内控制度,强化风险管理,确保消费者得到诚实、高效、优质的金融服务。

    此外,由于金融市场上信息不对称问题的普遍存在,消费者行为之间也具有相互模仿和影响的外部效应,金融市场的有效运作在相当程度上还取决于市场参与者对市场的信心。因此,出于对消费者整体利益的考虑,监管者还应当提供市场公信这样一种公共产品,要通过审慎有效的监管,及时预警、控制和处置风险,有效防范金融系统性风险,通过增加信息供给,加强信息披露,提高银行业经营的透明度,进而增进公众对银行体系的信心,防止出现因集中性的恐慌而引起金融市场的混乱,维护银行业稳健运营。同时,保护存款人和金融消费者的利益,最为根本的是要提高其自身的自我保护能力。考虑到我国目前正处于向市场经济转型过程之中,长期受计划经济体制的影响,金融发展滞后,市场规则及相关知识尚未完全建立并深入人心,居民缺乏必要的金融风险意识,自我保护能力较弱。因此,作为监管者从保护消费者权益的角度考虑,还有一个重要职责便是“要通过宣传教育工作和相关信息披露,增进公众对现代金融产品、服务和相应风险的识别和了解”。金融机构要及时向公众披露市场及金融产品的信息,监管者要对金融机构披露信息的真实性、准确度作出判断,并纠正消费者对一些金融产品及服务的误解。

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当以下三个最容易观察到的现象在银行业中发生时――就如同8月在欧洲银行业所发生的一样――赶紧拉响警报吧。当西班牙储蓄银行CajaSur接受西班牙央行的援助时，恐慌的情绪就已经蔓延开了。但是，它的资产的评级还是被下调了，西班牙央行的援手也无济于事。

在这三个可观察的现象中，第一个是LIBOR利率(伦敦5银行间拆借利率)，它意味着银行之间在什么利率水平上愿意发放贷款。如同6月2日的情形，3月期美元LIVBOR利率翻了不止一番，达到0.5％，为一年来最高水平，而在此之前，几个月来它一直在0.25％徘徊。期权市场则显示，它将在年底前再翻一倍。花旗集团的分析师表示，在未来几个月内，LIBOR利率可能增长3倍，达到1.5％，因为银行将面对持有的政府债券损失的风险。

第二个指数是lIBOR-OIS利差，它反映的是全球银行体系的信贷压力，息差扩大被视为银行间拆借的意愿下滑。5月，Libor-OlS利差增长了3倍，达到0.3个百分点以上，这意味着银行更愿意持有现金，而不是放到同业拆借市场上。无论是lIBOR利率还是LIBOR-OIS利差，都显示出了不安的因素。当这两个指数一起向上时，金融系统的风险也在增长。

最后一个信号是CDS(信用违约掉期)，它可以被看作是一种金融资产的违约保险费用。大型银行的CDS利差近期也呈现上涨的趋势，说明违约的风险开始上扬。对一些小型欧洲银行来说，CDS利差已经在一个令人，惊恐的水平。

目前为止，这三个信号仅仅是一些征兆，还不足以构成银行业地震。如果要达到雷曼兄弟倒闭时的水平，uBOR利率和LIBOR-OIS利差要上涨10倍。而且尽管CDS利差水平上涨，它仍然低于希腊债务危机爆发前的水平。欧洲的金融系统受到了威胁，但远未崩溃。

这就部分地反映了欧洲中央银行举措与其它央行支持的有力作用。欧洲央行至少向银行业提供了8000亿欧元的贷款，其中有一大部分置换成有偿还困难的政府债券和其它的可疑资产。尽管全球的中央银行都在讨论回收危机中释放的流动性，但是根据UBs的分析师AlastairRyan的统计，截至今年年初，这个数字还是上升到了7000亿欧元的水平。

在危机中，南欧国家的金融系统受到了许多质疑。一家西班牙的公司宣称他们可以自己融资，结果遭到了一家北海附近的对手公司的执行官的嘲笑。但是，西班牙的官员坚称，他们的银行的债务没有超过向欧洲央行借贷的数额，而他们的两家大银行有能力以合理的价格从市场上筹集资金。他们斥责那些关于西班牙银行业没有能力的谣言是荒唐的。

融资的困难部分地反映了诸西班牙这样的欧洲国家的违约风险。一旦违约风险发生，对欧洲银行业来说不啻于是一场灾难。但是，这种紧张的情绪也反映了一种共识：欧洲银行业正在放慢脚步，确认私人信贷领域的一些损失。

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一、影子银行对金融系统稳定的影响机制

影子银行是伴随着中国的经济金融成长而逐步出现、发展的，到了后金融危机时代，迅速膨胀。可以说，影子银行是我国经济金融大环境的产物，对中国金融稳定具有明显的“双刃剑”特征，一方面，提高了金融市场整体的运行效益，促进金融稳定；另一方面也加大了风险的传导性和实施金融监管的难度，加剧了金融的不稳定性。

（一）弥补了传统商业银行信用中介功能缺位部分。虽然传统银行机构在金融中介活动中仍占据主导地位，但非银行金融机构和产品创新有助于吸纳社会流动性，促进储蓄向投资转化，客观上推动了直接融资发展，避免了信用风险过度集中于具有系统特性的大型银行，有利于金融系统的稳健发展。特别是，在中小企业和农村金融方面，商业银行出于成本、政策等因素考虑难以提供流动性，而这一流动性缺口为影子银行所填补，为经济市场运行注入资本活力。因此，影子银行为现行的中国经济金融制度作了填补，对中国的经济发展和金融稳定运行发挥了积极作用。

（二）增添商业银行的系统风险。从资本充足率看，影子银行体系中运作的准信贷类银行业务将资产负债业务转出表外，一定程度上满足了资本充足率、存贷比例等银行监管指标，但长期处于经营与监管双重压力下的商业银行仍要承担着到期资金收回的风险。从货币流动性看，影子银行系统运作的高收益率吸引储蓄资金从正规金融体系流向影子银行系统，实现资产负债业务的表外化，一旦表外贷款无法偿还，表外风险可能转嫁到表内，增加银行体系的信用风险和流动性风险。从资金杠杆率看，由于不受央行法定准备金的刚性约束，影子银行足以通过少量资本高杠杆运作大量资金，同时带动整个商业银行系统杠杆率持续走高，但当前尚不具备与之相匹配的风险防控能力，在金融市场下行的情况下，高杠杆率进一步放大整个商业银行运作的系统性风险。

（三）传导金融体系的关联风险。影子银行系统传导金融体系的关联风险不仅表现在其自身体系内部机构相互之间，而且包括与银行系统及私人投资者之间的间接关联。在特定的风险触况下，影子银行体系通过多种形式的联系渠道和传导机制将风险传导开来并引发关联系统内部的金融风险。一方面，影子银行改变了金融体系内部间接融资和直接融资方式的比例，其运作过程也将金融体系的内部风险更大比例地传导给直接投融资者，加大整个金融体系对系统性风险的敏感性；另一方面，部分与商业银行长期保持密切合作的优良企业通过银行获得低利率信贷资金转而投向高利贷市场，或者在短期市场上融资再投资于长期市场，以谋求期限错配利润；而一旦出现市场信息、市场情绪、短期流动性的波动，传统银行信贷对影子银行系统的风险敞口将加剧周期性的杠杆累积效应与资产价格泡沫风险，其相互之间的关联行为也将进一步增加金融系统的整体脆弱性。

二、中国影子银行发展与金融系统脆弱性实证研究

（一）模型的选择

本文旨在研究影子银行对金融系统稳定的冲击性，研究两者的相互影响。在关于多变量之间相互影响关系的分析中，向量自回归模型（ VAR）得到了普遍应用，做出的结果对实际经济行为解释也较为合理。鉴于此，本文采用VAR模型。

（二）变量选取及介绍

（1）关于影子银行规模。由于影子银行的数据难以获得，从影子银行各项贷款的占比来看，委托贷款和信托贷款占影子银行贷款总规模的50%左右，其他各种类型影子银行贷款规模较小，委托贷款和信托贷款的变化趋势能够代表影子银行的发展趋势。因此，本文采用这两部分的同比增长率作为影子银行的观测数据，记为X。

上述数据来源于 Wind 数据库。将数据标准化处理后，得出委托贷款和信托贷款的年增长率，如下表所示。

（四）结论

本章利用VAR模型，对影子银行与金融系统脆弱性问题进行了实证分析，结果表明，中国影子银行的发展对金融系统稳定性有明显负面影响，且这种影响具有滞后性。

三、影子银行风险防范的国际经验借鉴

（一）拓宽监管范围，关注系统性风险。危机后，国际金融监管改革主张“无盲区、无缝隙”的全面监管理念。美国将对冲基金、私募股权基金、场外衍生品市场等均纳人监管视野，要求超过一定规模的私募股权基金和对冲基金须在美国证券交易委员会（SEC ）注册，并向监管机构披露更多关于其资产和杠杆使用方面的信息。欧盟建议对所有具有系统性影响的金融机构进行适当监管，提高金融市场特别是对冲基金市场的透明度。英国提出加强对所有非银行金融机构的信息收集，对系统重要性对冲基金或其他类型的投资中介实施适当的审慎监管。

（二）限制影子银行体系与银行体系相互渗透。美国金融监管引人“沃尔克规则”，规定高盛等银行分离出自营交易部门，银行投资对冲基金和私募股权基金的规模不得超过基金资本和银行一级资本的3%，另类投资总规模不能超过银行有形股权的3%；在衍生品交易方面，要求银行将CDS、农产品掉期、能源掉期等高风险衍生品交易业务拆分到特定的子公司，自身只保留利率掉期、外汇掉期以及金银掉期等业务。英国强调推动各监管机构加强协调配合，降低银行体系和其他金融体系之间结构性套利的可能。

（三）强化对金融衍生品的监管。在场外衍生品监管方面，虽然美国与欧盟的具体措施上存在差异，但均规定了场外衍生品的中央清算义务、监管者的决定权、非中央清算交易的保证金和资本要求，以及所有交易向交易储存库报备等内容。在资产支持证券产品监管方面，美国要求发行人必须将至少5%的风险资产保留在其资产负债表内。巴塞尔委员会的Basel III则大幅提高了普通证券化产品以及再资产证券化产品的风险权重。

（四）建立新的破产处置机制。美国规定系统重要性非银行金融机构和大型银行控股公司向监管机构提交自救处置预案，以期在遭遇重大压力情景时能开展快速有序自救。英国强调通过提前明确压力情景和破产情况下可以采取的行动来约束机构（包括系统重要性大型私募及对冲基金）行为，避免其破产对社会秩序与金融稳定产生严重冲击。

四、金融稳定视角下中国影子银行发展的政策建议

根据上述实证分析，在借鉴国际影子银行发展经验的基础上，根据我国实际，提出以下发展建议。

（一）建立健全影子银行系统风险预警机制。建立统一、及时、完整的信息收集、处理、共享平台，定期汇总、分析并及时市场数据，及时风险预警信号，确定动态观测指标，提出防范和化解风险的预案，督促和指导金融机构及早采取防范和控制措施。在宏观层面上，监管部门应加强对国际、国内影子银行体系的发展趋势进行研究，充分运用各种计量模型对投行业务、产品风险、风险管理水平进行评估，设置合理的分级业务准入条件，拒绝不合格的银行机构和产品进入金融市场；在微观层面上，监管部门监测影子银行杠杆化水平，避免放松监管标准助长过度杠杆化和资产价格膨胀，并通过监管把握单体资产市场变动，强化风险动态监测，建立风险预警机制。

（二）促进民间投融资健康有序发展。一是疏通民间资金由储蓄向投资的转化渠道。地方政府应按照科学发展观的要求，加快经济结构调整优化，避免经济增长过度依赖某一行业，特别是易受国家政策调控影响的行业，培育新兴产业，实现集群发展，为当地民间资金由投机向投资转变创造条件。二是发挥正规金融对民间金融的引导作用，有序发展小额贷款公司、融资性担保机构和典当行等准金融机构，进一步放宽民间资本设立产业投资基金等方面的政策限制，引导部分民间资金逐步向规范化、专业化、正规化融资载体发展。

（三）稳健推进金融产品创新。要处理好金融创新与金融市场发展的关系，合理有序开展金融创新。金融机构应该在风险可控的前提下循序渐进地推进金融产品的创新。在激活金融机构产品创新动力的同时，必须加强宏观监管，将金融产品创新活动纳入法制和规范的框架中。在强调原始基础资产真实性的基础上，合理设计金融产品和服务，在市场上稳步推广的同时，建立严密的评价和监管体系，防止金融创新引发的风险积聚。

（四）完善宏观审慎监管框架。建立以中央银行、财政部和监管机构为核心的宏观审慎监管架构，明确各个部门的监管范围，实现宏观审慎监管和微观审慎监管的有效协调和补充。一是要建立符合我国国情的系统重要性金融机构的识别与监管体系，建立金融体系稳健性分析检测和评估制度，完善逆向的货币信贷动态调控机制，构建多样化和多层次金融体系，完善经济与金融安全网；二是要为宏观审慎分析管理提供强大的数据支持，将影子银行体系纳入社会融资总量统计体系，根据管理需要，分类建立数据库；三是尽快开发并完善宏观审慎政策工具，引入逆周期调节机制，以及杠杆率的动态调整方法。

（五）逐步完善相关法律制度。当前，我国影子银行相关立法尚不适应监管需要。如缺乏对私募股权基金市场准入、销售和投资的规范性要求，小额贷款公司、融资性担保公司、典当行的现行管理规定不符合发展要求，金融机构破产清算缺乏相关制度安排等。因此，需要加快推进影子银行体系相关法律法规建设。

参考文献：

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中国的经济一直保持着高速的增长，但是在中国的金融领域却蕴藏了巨大的风险隐患，不良资产经过大幅度剥离后依旧居高不下，尽管难度巨大，但是金融制度转型已经成为大势所趋，而且已经开始了具体的实施，微观层次上的金融治理结构改革正如火如荼的进行。从目前的实践看，推动转型的创新主体依旧是政府，但是同时必须看到在这背后所蕴含着巨大的市场因素，民营经济的蓬勃发展，民营资本乃至民间金融的自发发展使得政府必须主动地推动这一制度转型的进行，因而从这个意义上讲这一转型具有适应经济发展内在性要求的特征。由于中国经济已经紧紧地和世界经济联系在一起，所以中国金融制度的转型也脱离不了国际大环境的影响。那么东亚金融系统真的会向着美英模式的市场主导型金融系统演化吗？也就是当前两种模式的金融系统真的会走向趋同吗？而中国金融制度的转型必须适应这种趋势吗？而在这一过程中又应该注意些什么？这些都是值得研究的问题，也正是本文所要探究的。

如果从金融系统、资源配置与经济增长的关系分析，对于金融系统的研究可以追溯到第一代金融发展理论，即mckinnon，shaw学派的研究。

gruleyandshaw（1955）提出金融结构与实际经济增长之间可能存在某种关系，开始强调金融中介在提供信用方面的作用；1960年出版的专着《金融理论中的货币》则提出金融系统对于一个社会能否有效的配置和运用资源具有决定性意义，金融系统的存在是使储蓄转化为投资的必要条件；goldsmith(1969)则首次利用大量的跨国数据来说明金融发展对经济增长的促进作用，提出了有关衡量金融发展的主要指标和基本命题，最后的结论是在大多数国家，经济发展与金融发展之间存在着大致平行的关系；帕特里克则提出了金融发展和经济增长之间关系问题上存在两种类型：需求追随型和供给领先型，并分析了两者之间的转化；mckinnon(1973)、shaw(1973)发现经济增长与金融发展之间有很强的正向关系；提出了金融抑制的概念，并针对消除金融抑制提出了金融自由化的主张，指出金融自由化和金融发展加快了经济增长，而金融抑制则对于经济增长具有严重的消极后果。在麦金农—肖的研究框架下，许多论文对于麦金农和肖着作中没有加以详细发挥的命题进行了严格的模型化。代表人物包括巴桑特﹒卡普尔（basantk﹒kapur,1976）、唐纳德﹒马西森（mathieson，1980）、马克斯韦尔﹒j﹒弗来（1978，1980）、尤恩﹒丘（1984）。其中影响最大的是应用于劳动力富裕的发展中国家的kapur——mathieson模型，揭示了典型的稳定化过程和金融自由化过程中的一些基本动态特征，考察了各种金融自由化工具对于经济增长率的绩效，开始把外贸自由化和外汇自由化引入到金融自由化中来。从现在的眼光来看，第一代金融发展理论所提出的金融自由化思想是重要的，一个良好的金融系统的确需要适当的金融自由化。。

在这个基础上，第二代金融发展理论——内生金融增长理论应运而生，其理论架构上侧重于内生经济增长和内生金融机构的分析。本斯文加与史密斯（bencivengaandsmith,1991）、博伊德和史密斯（boydandsmith,1992）、施雷夫特与史密斯（schreftandsmith,1998）、杜塔与卡普尔（duttaandkapur,1998）等分别从提供流动性、信息成本优势、空间分离与有限沟通以及当事人的流动性偏好与约束的角度论证了金融中介的形成过程与存在意义。布特与萨科（bootandthakor,1997）、格林伍德与史密斯（greenwoodandsmith,1997）等则对于金融市场的内生形成过程与存在意义做了深入地探讨。

格林伍德与约万诺维奇（greenwoodandjovanovic,1990）、帕加努（pagano,1993）、列文（levine,1993,1997）、金与列文（kingandlevine,1993a,1993b）、列文与泽尔乌斯（levineandzervos,1998）、里甘与津格尔斯（rajanandzingales,1998）等在理论与实证上具体研究金融系统发展与经济增长之间的相互关系，阐释了金融发展对于经济增长的三种促进机制，实证上分别检验了金融中介与经济增长的关系、股票市场与经济增长的关系、股票市场和银行相结合与经济增长的关系、金融发展与行业成长的关系，以及金融发展与企业的财务融资结构的关系。由此开创了一个广阔的研究领域，内生金融增长模型的不足之处在于所探讨的只是稳定状态下的金融系统发展，而对于金融条件发生变化时的金融系统动态变迁路径没有进行任何深入的分析。

结合东亚发展模式与金融系统的实际，又产生了一个重要的金融发展理论分支——金融约束理论。赫尔曼、默多克和斯蒂格利茨（hellmann,murdock,stiglitz,1997）提出对于东亚金融系统颇具解释力的金融约束理论。该理论向上可以追溯到新结构主义学派的观点，泰勒、范温伯根等（taylor,1983；vanwijnbergen,1983；buffie,1984；lim,1987）提出金融自由化将导致利率上升、生产成本上升和经济产出下降，并肯定了非正式市场在企业融资方面的重要性；丹尼尔和金宏宝（bettyc﹒danielandhong-bumkim,1996）从现金支付经济中金融二元结构的视角提出了发展中国家的金融发展要重视非正式市场的力量。斯蒂格利茨等强调了金融管制体制重构的重要性，并认为不同于金融抑制（financialrepression）的金融限制（financialrestraint）带来了东亚的繁荣。不过其金融系统的整体设计不够完整，存在诸多盲点：如关于取缔强制存款的政策、外汇管制及汇率干预政策、外资及银行的引进政策等。其认为政府可以通过金融约束给金融部门和生产部门创造“租金机会”，再通过“租金效应”和“激励作用”规避潜在的逆向选择和道德风险，促进经济发展。该理论也因为其过于强调银行在金融系统中的作用和操作性不强，而随着东亚经济的沉浮经历了鼎盛到停滞的过程。“东亚奇迹”时，东亚金融系统被给予了高度的评价，而东亚金融危机后则几乎被完全否定。世界银行（2000）认为期限错配和币种错配所导致的金融部门脆弱性是东亚金融危机的重要原因，而这主要归因于资本市场的薄弱。并提出发展资本市场的几个先决条件：包括发展基础设施、交易系统和交易规则等。

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doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2015.08.125

[中图分类号]F832.51 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2015）08-0164-01

1 金融系统工程简析

随着经济全球化不断发展，各个国家金融市场之间的联系愈加紧密，跨境资本流动规模也在不断扩大，呈现日新月异的发展现状。金融系统对国家经济产生明显影响，金融体系是一个具有高度复杂结构的系统，且不断发生演化。金融系统具有虚拟性、开放性、多层性、规模巨大性等诸多特点，受到决策不确定因素影响，金融系统更加趋于复杂性。

2 证券投资基金评价案例分析

2.1 研究意义

证券投资基金是一种利益共享、风险共担的间接集合投资模式，是经济市场发展产物，与人们专业化理财服务需求相吻合。证券基金运作涉及大量投资专家的基金管理公司的运作与管理。证券投资基金具有间接性、投资费用低等特点。我国基金多为契约型基金，与我国国民经济发展现状相符。

2.2 研究背景

我国基金业始于1991年，经历了两个发展阶段，其发展里程碑为《证券投资基金管理暂行办法》的颁布实施。由中国新技术创业投资公司与渣打银行集团、汇丰银行集团联合创立的中国置业基金，是我国首个规范化投资基金。随着经济与基金行业的不断发展，越来越多的基金亮相沪深交易所，开辟了我国基金发展新时期。基金发展的同时，我国金融监管也在不断发展。《证券投资基金管理暂行办法》的颁布与实施，促进了我国基金行业的规范化发展。

2.3 基金评价意义

基金评价对象包括投资者、基金管理公司、基金本身以及基金市场。有效的基金评价对我国证券市场健康和谐发展具有积极作用，可以帮助投资者掌握基金知识，进行理性投资，同时又可以加强相关部门对基金管理公司的有效监督。通过基金评价对基金进行评价与考核，有利于企业完善内部管理机制，是完善我国基金市场，规范我国基金业健康和谐发展的有效切入点。

3 我国投资基金评价问题分析

3.1 基准选择

相比模型选用，基准的选取对业绩的影响更大，业绩比较基准成为投资者评价基金管理公司业绩的重要指标。随着基金市场不断发展，基金产品呈现多样化发展趋势，不同基金需要选择不同的比较基准。比较基准是证券基金评价的重要内容之一。但是国内基准指标体系建设与应用仍存在一定漏洞，无法经受长时间的考验，也无法获得广大投资者的普遍认同。

3.2 样本选择

样本选择也是证券基金评价的重要内容之一，样本选择是否公平合理，是否存在生存偏差成为金融界广泛议论的话题。不同样本群体，选取样本时间等都会对样本分析结果产生直接影响。由于我国基金业发展时间较为短暂，样本数量有限，导致基金可能偏离初始承诺的投资理念，样本调查所呈现的问题并不能反映实际情况。

3.3 我国基金产业实际价值的确定

基金净值是评判基金业绩的重要量化指标，其是否科学合理对于维护基金相关人员合法权益具有重要作用。国内基金净值计算方式为股票市值、现金与国债市值相累加，此计算方式考虑范围较为全面。但我国基金重仓股现象比较普遍，导致净值计算存在一定水分，无法对我国基金产业实际价值进行估量，还会增加基金持有人成本。

4 发展证券投资基金策略

4.1 加强基金立法，监管与自律工作

证券基金监管可以分为3个层次：法律约束，规章制度约束，自律管理。通过相关法律法规构建我国证券投资信托制度的法律框架，塑造良好的证券基金发展环境，促进证券市场健康发展。通过规章制度，细化基金管理工作内容，充实管理机制，确保基金管理人行为能够有章可循。通过人员和行业自律，强化基金企业内部管理工作，约束相关工作行为。

4.2 加强基金信息披露机制建设

有效的基金评价依赖大量有效基础数据信息，包括数量性信息、描述性信息等。建立有效的基金评级体系，必须加强相关数据信息的披露。首先证券基金监管部门可以要求企业公开基金投资目标、投资范围等内容，明确对基金契约等法律文件中的定义阐述。避免企业运用模糊化、空泛化、概念化的语言进行描述。加强基金内部管理运作信息沟通与交流，及时改进基金净值核定计算，促进信息流通与披露。

4.3 为基金发展提供稳定的税收优惠

证券投资基金是一种较为特殊的信托，其财产利益主体未发生转移。政府需要对基金运作进行必要的税收优惠，推动我国基金业和谐快速发展。以税收优惠为导向，缓解目前存在多重征收基金税收的问题，逐步与国际通用税收政策接轨。结合我国投资行业与投资者实际情况，建立中国社会主义特色的税收优惠体系，为投资者提供稳定的政策预期，有利于证券基金市场形成较为稳定的资金补充渠道，有利于行业的长期稳定发展。