丁 慧,沈雨田

(南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，江蘇 南京 210023)

一、引 言

金融安全關(guān)乎國(guó)家根本利益，是國(guó)家安全的重要組成部分，也是經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)健康發(fā)展的重要基礎(chǔ)和前提。維護(hù)金融安全，是關(guān)系中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全局的一件帶有戰(zhàn)略性、根本性的大事。當(dāng)前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的國(guó)際環(huán)境和國(guó)內(nèi)條件正在發(fā)生深刻復(fù)雜變化，經(jīng)濟(jì)下行壓力加大、結(jié)構(gòu)調(diào)整任務(wù)艱巨、外部環(huán)境不確定性上升等交織疊加，金融風(fēng)險(xiǎn)快速集聚并逐步暴露。黨的十九大以來(lái)，中央強(qiáng)調(diào)要“健全金融監(jiān)管體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線”，要“堅(jiān)決打好防范化解包括金融風(fēng)險(xiǎn)在內(nèi)的重大風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)”，要“抓住防范金融風(fēng)險(xiǎn)這個(gè)重點(diǎn)，推動(dòng)金融業(yè)高質(zhì)量發(fā)展”。防范化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)已成為當(dāng)前中國(guó)金融領(lǐng)域亟待解決的重大問(wèn)題。系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是什么？其傳染的機(jī)制是怎樣的？如何有效測(cè)度并清晰認(rèn)識(shí)中國(guó)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)？厘清這些問(wèn)題，是對(duì)現(xiàn)有系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)研究的有益補(bǔ)充，也是防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)國(guó)家金融安全、推動(dòng)金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要前提，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)通常被視為一種“易于感知”卻“難以定義”的概念[1]。我們可以認(rèn)為，它是指“一系列(或某個(gè))能夠威脅到公眾對(duì)于整個(gè)金融系統(tǒng)信心的事件”[2]。這種威脅大多數(shù)情況下內(nèi)生于金融系統(tǒng)，而金融系統(tǒng)又由一系列相互關(guān)聯(lián)的金融機(jī)構(gòu)構(gòu)成。系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)可能是由金融系統(tǒng)中某一家金融機(jī)構(gòu)遭受的極端沖擊事件引發(fā)，其核心機(jī)制是金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染效應(yīng)。具體而言，金融機(jī)構(gòu)相互關(guān)聯(lián)形成的金融網(wǎng)絡(luò)可以導(dǎo)致單個(gè)機(jī)構(gòu)面臨的變動(dòng)或沖擊迅速傳播擴(kuò)散至金融系統(tǒng)中絕大部分的關(guān)聯(lián)機(jī)構(gòu)，最終導(dǎo)致系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。此外，金融網(wǎng)絡(luò)中的過(guò)度關(guān)聯(lián)將增大金融機(jī)構(gòu)之間、金融部門(mén)之間甚至金融系統(tǒng)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)之間風(fēng)險(xiǎn)沖擊的水平和影響范圍，進(jìn)一步強(qiáng)化系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)外部性。由此可見(jiàn)，有效測(cè)度系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)必須要解決的關(guān)鍵問(wèn)題之一，是如何有效刻畫(huà)金融機(jī)構(gòu)間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)特性。

近年來(lái)，金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)的大量出現(xiàn)和迅速發(fā)展，拓寬了金融服務(wù)的廣度和深度，也使得金融機(jī)構(gòu)間跨行業(yè)、跨區(qū)域的關(guān)聯(lián)程度迅速提高。與此同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)金融的爆發(fā)式增長(zhǎng)更是削弱了金融部門(mén)間原有的行業(yè)壁壘，打破了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)原有的空間限制，給監(jiān)管套利和投機(jī)行為留下可乘空隙。這些都給中國(guó)“堅(jiān)守不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)底線”政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)帶來(lái)了挑戰(zhàn)。在此背景下，本文采用前沿的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法(Diebold Yilmaz Connectedness Index，DYCI)[1]，從時(shí)間和橫截面兩個(gè)維度對(duì)中國(guó)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)展開(kāi)深入研究，著重考察金融機(jī)構(gòu)整體、部門(mén)、個(gè)體三個(gè)層面的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性，并研究金融網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。具體而言：第一，構(gòu)建中國(guó)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出指標(biāo)，從全樣本角度考察價(jià)格波動(dòng)傳遞過(guò)程中，機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的整體關(guān)聯(lián)性以及金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。第二，引入滾動(dòng)窗口估計(jì)方法，從滾動(dòng)樣本角度研究中國(guó)金融體系整體關(guān)聯(lián)性以及機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的動(dòng)態(tài)演進(jìn)，并對(duì)其周期波動(dòng)性特征進(jìn)行分析。第三，對(duì)DYCI法進(jìn)行有益的補(bǔ)充，研究金融機(jī)構(gòu)跨部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出凈效應(yīng)的動(dòng)態(tài)特征，并考察金融風(fēng)險(xiǎn)在部門(mén)間的傳播路徑、溢出強(qiáng)度和傳染中心。

二、文獻(xiàn)綜述

國(guó)際金融危機(jī)后，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界和業(yè)界的廣泛關(guān)注。風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的主要外部因素之一，也是金融機(jī)構(gòu)和金融監(jiān)管部門(mén)關(guān)注的核心問(wèn)題之一。準(zhǔn)確測(cè)度系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)、精準(zhǔn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑是防范化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的重要前提。關(guān)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度方法仍處于不斷探索之中，學(xué)術(shù)界尚未形成統(tǒng)一而權(quán)威的理論。通過(guò)梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度方法主要圍繞基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的數(shù)值模擬和基于金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)的計(jì)量分析兩個(gè)角度展開(kāi)。

2008年以前，多數(shù)研究采用基于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的數(shù)值模擬方法對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度。其主要思路為，根據(jù)銀行部門(mén)的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)特性，識(shí)別銀行間敞口網(wǎng)絡(luò)，并仿真模擬初始沖擊在銀行關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中的傳染效應(yīng)，進(jìn)而識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑，測(cè)度系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。這種方法具有較堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)，也能夠直觀反映系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染的方向和路徑。Allen和Gale[2]與Freixas等[3]在這方面作出了開(kāi)創(chuàng)性研究，他們認(rèn)為，銀行間市場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決定了風(fēng)險(xiǎn)傳染發(fā)生的可能性。Upper和Worms[4]借助反事實(shí)模擬法，研究了德國(guó)銀行網(wǎng)絡(luò)中銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口引起的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染問(wèn)題，發(fā)現(xiàn)一家商業(yè)銀行的破產(chǎn)可能導(dǎo)致銀行體系陷入危機(jī)的可能性概率為15%?？v觀此類文獻(xiàn)，危機(jī)前的研究往往關(guān)注于單個(gè)機(jī)構(gòu)違約造成的影響；危機(jī)爆發(fā)后，部分學(xué)者進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)資產(chǎn)負(fù)債表受到共同沖擊的影響[5]。國(guó)內(nèi)學(xué)者也積極地將此類方法應(yīng)用于中國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題研究中，方意和黃麗靈[6]運(yùn)用資產(chǎn)負(fù)債網(wǎng)絡(luò)模型測(cè)度了中國(guó)銀行體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。作為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的主流研究方法之一，該方法也存在一些明顯的缺陷，如通過(guò)最大化信息熵(Maximum Entropy，ME)等方法獲得的金融機(jī)構(gòu)雙邊風(fēng)險(xiǎn)敞口矩陣存在低估或高估風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)的可能、該類方法的背后缺乏市場(chǎng)參與主體的行為基礎(chǔ)、低頻數(shù)據(jù)難以滿足實(shí)時(shí)準(zhǔn)確測(cè)度系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的宏觀審慎要求。此外，金融新業(yè)態(tài)的出現(xiàn)使得系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)背后的傳染機(jī)制愈加復(fù)雜，導(dǎo)致傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法在一定范圍內(nèi)失效。

國(guó)際金融危機(jī)爆發(fā)后，學(xué)術(shù)界積極尋求新的方法來(lái)測(cè)度系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。大量研究開(kāi)始采用基于金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)的計(jì)量分析方法來(lái)測(cè)度系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。具體包括：第一，以金融機(jī)構(gòu)股票收益率的相關(guān)系數(shù)[9]和主成分分析[2]來(lái)度量系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。該類方法側(cè)重于分析系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)在時(shí)間維度上的演變情況，可以有效捕捉金融機(jī)構(gòu)間關(guān)聯(lián)性的變化，但只能測(cè)度系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的總體水平，無(wú)法識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)傳遞的方向，更不能衡量單個(gè)機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)或敞口。第二，以未定權(quán)益分析(Contingent Claims Analysis,CCA)法[7]考察金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。該類方法綜合金融機(jī)構(gòu)個(gè)體經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整過(guò)的資產(chǎn)負(fù)債表以及它們之間的相互依賴關(guān)系，來(lái)量化一般的償債能力風(fēng)險(xiǎn)的大小，側(cè)重于從時(shí)間維度來(lái)衡量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的演變情況，但其無(wú)法測(cè)度單個(gè)銀行對(duì)于銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。第三，以金融機(jī)構(gòu)間的尾部關(guān)聯(lián)性來(lái)測(cè)度風(fēng)險(xiǎn)外溢效應(yīng)，進(jìn)而衡量系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，代表性度量指標(biāo)有CoVaR、MES、SES及SRISK等。Adrian和Brunnermeier[8]提出使用CoVaR指標(biāo)測(cè)度系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，其內(nèi)涵為當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)極端情況時(shí)，機(jī)構(gòu)或系統(tǒng)發(fā)生損失的大小。Acharya等[9]將系統(tǒng)性期望損失(Systemic Expected Shortfall，SES)定義為邊際期望損失(Marginal Expected Shortfall，MES)和杠桿率的線性組合，并使用SES指標(biāo)衡量了單個(gè)金融機(jī)構(gòu)陷入困境后對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)沖擊。Brownlees和Engle[10]進(jìn)一步拓展Acharya等[9]提出的模型，構(gòu)建了SRISK指標(biāo)測(cè)度單個(gè)金融機(jī)構(gòu)在危機(jī)情形中的預(yù)期資本短缺，并預(yù)期，資本短缺越高的機(jī)構(gòu)所產(chǎn)生的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)越大。此外，李政等[11]提出分別用上行CoES和下行CoES作為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的同期度量指標(biāo)和前瞻性預(yù)警指標(biāo)，并以此研究中國(guó)金融部門(mén)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。這幾類指標(biāo)的區(qū)別體現(xiàn)在估計(jì)方式以及對(duì)組成系統(tǒng)性事件的定義方面。這類方法雖然考慮了風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的方向，但只關(guān)注到局部的相互依賴性(即機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)或者系統(tǒng)對(duì)機(jī)構(gòu))，無(wú)法反映金融體系中機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)性的改變以及系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的積聚過(guò)程，從而低估了高度關(guān)聯(lián)機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

近年來(lái)，隨著計(jì)量技術(shù)的拓展和延伸，通過(guò)將方差分解映射到網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中，考察金融網(wǎng)絡(luò)中機(jī)構(gòu)間的波動(dòng)關(guān)聯(lián)性并測(cè)度系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)[1]，正逐漸成為這一領(lǐng)域中的代表性方法。DYCI法不僅可以有效識(shí)別金融網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)沖擊事件，還可以精準(zhǔn)測(cè)度金融機(jī)構(gòu)對(duì)于整體網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)值，較好地兼顧宏觀和微觀兩個(gè)層面，以全面衡量時(shí)間和橫截面維度上的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，該類方法還能有效甄別網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險(xiǎn)傳染中心，較好地反映系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的積聚過(guò)程與演變態(tài)勢(shì)，與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淅碚撘约爱?dāng)前幾類主流的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法(如CoVaR、MES等)密切相關(guān)。此外，傳統(tǒng)“大而不能倒”的監(jiān)管思想開(kāi)始轉(zhuǎn)向“太關(guān)聯(lián)而不能倒”的新理念[12]，機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)視角下的DYCI法可以有效識(shí)別金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性地位。

從國(guó)內(nèi)來(lái)看，當(dāng)前應(yīng)用DYCI法考察中國(guó)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度與風(fēng)險(xiǎn)傳染的文獻(xiàn)較為豐富，但該領(lǐng)域的研究仍存在有待完善之處：第一，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多聚焦于中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)整體和微觀個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，并以此分析中國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)狀。然而，在中國(guó)銀行、證券、保險(xiǎn)等部門(mén)日益關(guān)聯(lián)的今天，金融網(wǎng)絡(luò)中分部門(mén)和跨部門(mén)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)已然不可忽視。第二，以往有關(guān)金融部門(mén)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究多關(guān)注于銀行、證券以及保險(xiǎn)部門(mén)，但由于銀行在中國(guó)金融體系中占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位，各類銀行子部門(mén)在業(yè)務(wù)模式和資產(chǎn)規(guī)模等方面差異較大，故進(jìn)一步考察大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)特性十分必要。

由此，本文將從三個(gè)方面豐富現(xiàn)有研究：第一，基于中國(guó)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)，從整體、部門(mén)、個(gè)體視角，全面立體地考察金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出的演變路徑。第二，研究金融機(jī)構(gòu)分部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的同時(shí)，拓寬現(xiàn)有DYCI法的應(yīng)用范圍，構(gòu)建能夠識(shí)別跨部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的指數(shù)，考察金融機(jī)構(gòu)跨部門(mén)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染。第三，本文在著重研究銀行、證券、保險(xiǎn)部門(mén)特征的同時(shí)，將依照中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)的分類標(biāo)準(zhǔn)，進(jìn)一步探析大型商業(yè)銀行、股份制銀行、城商行子部門(mén)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。

三、研究方法與樣本數(shù)據(jù)

(一)指標(biāo)構(gòu)建

我們以Diebold和Yilmaz[1]提出的DYCI法作為本文研究的理論框架。具體而言，基于VAR模型的方差分解技術(shù)，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渌枷?，識(shí)別系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)溢出矩陣，構(gòu)建相關(guān)關(guān)聯(lián)性測(cè)度指數(shù)，揭示中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性，并刻畫(huà)其系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的溢出路徑?；诖耍疚慕⒁粋€(gè)N維的VAR模型，具體公式如下：

(1)

其中，t=1,2，…,T。Xt是N維列向量，分別代表N個(gè)金融機(jī)構(gòu)的股票價(jià)格波動(dòng)率，且均為協(xié)方差平穩(wěn)過(guò)程；ut是N維列向量，不存在序列相關(guān)性，ut各分量之間可同期相關(guān)，ut～i.i.d.(0,)，為協(xié)方差矩陣。式(1)的移動(dòng)平均形式可以表示為系數(shù)矩陣Ai服從如下遞歸公式Ai=1Ai-1+2Ai-2+…+pAi-p，其中，A0為N階單位矩陣，且i<0時(shí)，Ai=0。

(2)

其中，ei是第i個(gè)元素為1、其他元素為0的單位選擇向量；Ah是VAR模型的無(wú)窮項(xiàng)移動(dòng)平均形式的滯后H階沖擊向量的系數(shù)矩陣；是VAR模型中的沖擊向量的協(xié)方差矩陣；jj是協(xié)方差矩陣對(duì)角線上的元素；是第j個(gè)變量對(duì)變量i在滯后H階上的預(yù)測(cè)誤差方差。

(3)

(二)數(shù)據(jù)選取

現(xiàn)有文獻(xiàn)通常以資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)作為風(fēng)險(xiǎn)的度量指標(biāo)，通過(guò)考察各機(jī)構(gòu)間的波動(dòng)傳遞關(guān)系，研究系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)。本文采用金融機(jī)構(gòu)的股票價(jià)格波動(dòng)率，研究金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性，主要基于以下三點(diǎn)原因：首先，股票價(jià)格波動(dòng)率指數(shù)是簡(jiǎn)單易得的。其次，波動(dòng)率指數(shù)反映了證券市場(chǎng)中成千上萬(wàn)的投資者對(duì)于整體市場(chǎng)行情的評(píng)估，同時(shí)也包含了市場(chǎng)的預(yù)期信息，具有前瞻性。最后，資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)性對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)沖擊極其敏感，選用波動(dòng)率指數(shù)考察金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性，可以加強(qiáng)本文研究結(jié)論的可靠性。與此同時(shí)，結(jié)合股票價(jià)格波動(dòng)關(guān)聯(lián)性識(shí)別金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)特征，并考察金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染與演變，正成為近年來(lái)前沿的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究方法。

為了從網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)視角考察金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，本文以中國(guó)A股市場(chǎng)28家上市金融機(jī)構(gòu)股票價(jià)格波動(dòng)率為樣本分析對(duì)象，樣本區(qū)間為2008年1月1日至2019年12月31日，其中，商業(yè)銀行16家(根據(jù)銀保監(jiān)會(huì)網(wǎng)站中商業(yè)銀行的分類辦法，此處又分為5家大型商業(yè)銀行、8家股份制商業(yè)銀行、3家城市商業(yè)銀行)，證券公司9家，保險(xiǎn)公司3家。囿于數(shù)據(jù)可得性，部分機(jī)構(gòu)的上市時(shí)間晚于研究起始時(shí)間，本文依據(jù)各機(jī)構(gòu)上市日期劃分出樣本I、樣本II和樣本III，分別測(cè)度不同樣本中的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，具體而言，樣本I和樣本II共同包含了2008年1月1日前上市的21家金融機(jī)構(gòu)，樣本區(qū)間的起始點(diǎn)分別為2008年1月1日和2010年11月1日。樣本III相比于樣本I和樣本II多出了2008—2011年期間上市的7家金融機(jī)構(gòu)，其樣本區(qū)間的起始點(diǎn)為2010年11月1日。(1)樣本I擁有足夠的機(jī)構(gòu)樣本以識(shí)別2008年全球金融危機(jī)中中國(guó)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)傳遞網(wǎng)絡(luò)，樣本III則涵蓋了現(xiàn)有16家上市商業(yè)銀行，其中包括工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、建設(shè)銀行4家大型商業(yè)銀行。在樣本機(jī)構(gòu)和樣本區(qū)間均不同的情況下，樣本I和III并不能直接進(jìn)行比較，進(jìn)而無(wú)法驗(yàn)證風(fēng)險(xiǎn)溢出分析法應(yīng)用于中國(guó)實(shí)踐的可行性。根據(jù)上述情況，樣本II作為風(fēng)險(xiǎn)溢出分析法應(yīng)用于中國(guó)實(shí)踐的穩(wěn)健性檢驗(yàn)樣本，一方面，與樣本I(相同的樣本機(jī)構(gòu))進(jìn)行不同樣本區(qū)間的比較。另一方面，與樣本III(相同的樣本區(qū)間)進(jìn)行不同樣本機(jī)構(gòu)的比較。

基于以上樣本數(shù)據(jù)，本文采用GARCH(1, 1)模型估計(jì)出金融機(jī)構(gòu)的股票價(jià)格波動(dòng)率?？紤]到GARCH波動(dòng)率明顯不服從正態(tài)分布，具有一定的“尖峰厚尾”特性，為了確保樣本數(shù)據(jù)接近于正態(tài)分布，并減少系統(tǒng)中產(chǎn)生的異常沖擊，本文進(jìn)一步使用對(duì)數(shù)波動(dòng)率(即對(duì)相關(guān)GARCH波動(dòng)率取對(duì)數(shù))測(cè)度金融機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性。相關(guān)股票價(jià)格采用每日前復(fù)權(quán)收盤(pán)價(jià)，所有數(shù)據(jù)均來(lái)自Wind資訊數(shù)據(jù)庫(kù)。

四、研究結(jié)果與分析

(一)中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的全樣本靜態(tài)分析：整體與個(gè)體視角

我們分別以樣本I、樣本II和樣本III建立VAR(1)模型(依據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則，選擇1期為VAR模型的最優(yōu)滯后期數(shù))，(2)參照相關(guān)的AR根圖，我們構(gòu)建的VAR(1)模型均滿足穩(wěn)定性條件。計(jì)算相關(guān)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出矩陣，以刻畫(huà)在系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染與演變過(guò)程中，中國(guó)金融機(jī)構(gòu)間的交互作用關(guān)系。根據(jù)已有研究[1-13]，選取廣義方差分解的第10步(即10天的預(yù)測(cè)期)，構(gòu)建中國(guó)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出表，如表1所示。(3)因篇幅所限，略去相關(guān)實(shí)證結(jié)果，留存?zhèn)渌鳌１?從全樣本角度展示了樣本I、樣本II和樣本III中中國(guó)金融機(jī)構(gòu)的傳染性指數(shù)、脆弱性指數(shù)和總關(guān)聯(lián)性指數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)：從整體來(lái)看，中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性較高，對(duì)應(yīng)于樣本I、樣本II和樣本III的總體關(guān)聯(lián)性指數(shù)分別為85.94%、85.53%和88.83%。這意味著，除了金融機(jī)構(gòu)自身的影響因素，金融體系中的波動(dòng)絕大部分是由各機(jī)構(gòu)向外的風(fēng)險(xiǎn)溢出造成，機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)呈現(xiàn)出顯著的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。為了規(guī)避監(jiān)管和監(jiān)管套利，中國(guó)商業(yè)銀行在近些年開(kāi)發(fā)了大量銀銀、銀證、銀保合作等金融創(chuàng)新工具，使部門(mén)間的業(yè)務(wù)聯(lián)系更加緊密和復(fù)雜。互聯(lián)網(wǎng)與金融行業(yè)的深度融合降低了金融行業(yè)壁壘，也使整體關(guān)聯(lián)性進(jìn)一步上升。從個(gè)體來(lái)看，根據(jù)“太大而不能倒”的傳統(tǒng)監(jiān)管思想，金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)傳染能力(即傳染性指數(shù))與其資產(chǎn)規(guī)模有較大的聯(lián)系，但也出現(xiàn)了部分異常。如工商銀行的傳染性指數(shù)在金融機(jī)構(gòu)中排名末尾，其凈溢出指數(shù)在樣本I、樣本II和樣本III中均為負(fù)值(-0.97%、-8.44%和-9.14%)；興業(yè)銀行、南京銀行和招商證券等機(jī)構(gòu)的傳染性指數(shù)均居于金融網(wǎng)絡(luò)中前十位，表現(xiàn)出較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染能力。一種可能的解釋是，大型商業(yè)銀行受到更為嚴(yán)格的金融監(jiān)管，致使其在金融體系中的風(fēng)險(xiǎn)傳染能力較低；相對(duì)而言，一些資產(chǎn)規(guī)模較小的金融機(jī)構(gòu)，由于其市場(chǎng)行為激進(jìn)，金融創(chuàng)新活躍，風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品和投資的市場(chǎng)占有率高，在網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)出較高的風(fēng)險(xiǎn)傳染能力。同時(shí)，中國(guó)金融機(jī)構(gòu)脆弱性指數(shù)均較高且范圍較為集中，各機(jī)構(gòu)吸收風(fēng)險(xiǎn)沖擊的能力總體較高且差異性不大。相比于美國(guó)主要金融機(jī)構(gòu)的70%—82%受其他機(jī)構(gòu)影響程度[1]，樣本I、樣本II和樣本III中的實(shí)證結(jié)果顯示中國(guó)金融機(jī)構(gòu)受其他機(jī)構(gòu)的影響分別為81%—88%、80%—88%和86%—90%。在樣本III中，脆弱性指數(shù)最高的華夏銀行(90.53%)是最低的中國(guó)人壽(86.72%)的1.04倍，遠(yuǎn)低于同一樣本內(nèi)傳染性指數(shù)的差異性(1.59倍)。這說(shuō)明，當(dāng)中國(guó)金融體系遭受風(fēng)險(xiǎn)沖擊時(shí)，各類型機(jī)構(gòu)吸收損失趨同，整體相近的脆弱性將放大金融風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)，可能致使整個(gè)金融體系陷入危機(jī)狀態(tài)。

表1 中國(guó)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)：整體和個(gè)體特征

基于以上金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)整體關(guān)聯(lián)性以及個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)傳染能力、風(fēng)險(xiǎn)吸收能力的分析，本文繼續(xù)考察樣本I、樣本II和樣本III中金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)溢出的凈效應(yīng)，各樣本的凈溢出指數(shù)排序分析結(jié)果，如表2所示。從表2可以看出，在樣本I、樣本II和樣本III中，交通銀行均是風(fēng)險(xiǎn)溢出凈效應(yīng)最高的機(jī)構(gòu)，表明其在金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)重要性地位。將樣本I和樣本II中的結(jié)果進(jìn)行比較，隨著樣本區(qū)間的起始點(diǎn)由2008年1月1日推進(jìn)至2010年11月1日，金融機(jī)構(gòu)在網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)重要性排名出現(xiàn)了變化，如興業(yè)銀行的系統(tǒng)重要性排名由樣本I中的第2位降低至樣本II中的第4位。此外，對(duì)比樣本II和樣本III的結(jié)果，我們可以發(fā)現(xiàn)，樣本III中新增的7家金融機(jī)構(gòu)在金融網(wǎng)絡(luò)中風(fēng)險(xiǎn)溢出的凈效應(yīng)均較為顯著，其中，農(nóng)業(yè)銀行、光大銀行以及光大證券在金融網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)重要性排名居于前10位。因此，本文進(jìn)一步采用滾動(dòng)窗口估計(jì)方法對(duì)中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行研究，并選用樣本III來(lái)全面考察部門(mén)視角下中國(guó)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)溢出的漸進(jìn)演變。

表2 中國(guó)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)溢出凈效應(yīng)指數(shù)排序分析

(二)中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)樣本動(dòng)態(tài)分析：整體視角

基于上述全樣本靜態(tài)分析，本文應(yīng)用滾動(dòng)窗口估計(jì)方法研究中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)整體關(guān)聯(lián)性的時(shí)序特征。國(guó)際金融危機(jī)爆發(fā)后，中國(guó)金融機(jī)構(gòu)整體網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性并沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的上升趨勢(shì)，而是呈現(xiàn)階段性周期波動(dòng)特征。鑒于樣本I、樣本II和樣本III對(duì)應(yīng)的總體關(guān)聯(lián)性指數(shù)呈現(xiàn)出相近的趨勢(shì)，我們以樣本I的總體關(guān)聯(lián)性指數(shù)為研究對(duì)象，依據(jù)“低―高―低”為一個(gè)周期的基本設(shè)定，對(duì)2008年國(guó)際金融危機(jī)爆發(fā)以來(lái)的中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)整體關(guān)聯(lián)性的周期進(jìn)行統(tǒng)計(jì)性描述，結(jié)果如表3所示。從表3中可以看出，總體關(guān)聯(lián)性指數(shù)在樣本區(qū)間內(nèi)出現(xiàn)六次較為顯著的波峰，這些特征與近年來(lái)中國(guó)的金融發(fā)展形勢(shì)緊密相關(guān)。隨著經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，金融業(yè)發(fā)展邁向新的臺(tái)階，中國(guó)仍處于風(fēng)險(xiǎn)易發(fā)高發(fā)階段，金融業(yè)面臨著風(fēng)險(xiǎn)沖擊加劇的局面。一方面，金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)事件對(duì)各機(jī)構(gòu)造成的沖擊將在機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中迅速放大，加劇網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，使得系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有明顯的觸發(fā)性和傳染性特征。另一方面，外部風(fēng)險(xiǎn)沖擊也會(huì)導(dǎo)致中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)整體關(guān)聯(lián)性的急劇上升，如2018年初的中美貿(mào)易摩擦升級(jí)，致使總體關(guān)聯(lián)性指數(shù)在短時(shí)期內(nèi)飆升至較高水平。

表3 中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)整體關(guān)聯(lián)性的周期性統(tǒng)計(jì)特征

(三)中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)樣本動(dòng)態(tài)分析：分部門(mén)視角

在前述網(wǎng)絡(luò)整體關(guān)聯(lián)性動(dòng)態(tài)分析的基礎(chǔ)上，下文考察中國(guó)金融機(jī)構(gòu)分部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出凈效應(yīng)的時(shí)序特征。由于中國(guó)金融體系由商業(yè)銀行主導(dǎo)，且銀行部門(mén)中各類型機(jī)構(gòu)的規(guī)模差異較大，其在金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的溢出效應(yīng)顯然不同，故本文同時(shí)分析大型、股份制、城市三類銀行子部門(mén)的特征。結(jié)果顯示：首先，在2013年的中國(guó)銀行業(yè)“錢(qián)荒”事件中，銀行的風(fēng)險(xiǎn)凈溢出持續(xù)為正，對(duì)機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中其他機(jī)構(gòu)有顯著的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)；而在2015年的中國(guó)股市危機(jī)中，證券和保險(xiǎn)部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出的凈效應(yīng)在大多數(shù)時(shí)期為正。同時(shí)，相比于規(guī)模較大的銀行部門(mén)，證券和保險(xiǎn)部門(mén)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)沖擊的響應(yīng)明顯要高出許多，在金融網(wǎng)絡(luò)中表現(xiàn)出較高的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。這說(shuō)明，中國(guó)金融網(wǎng)絡(luò)中系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出異質(zhì)性和多變性的特征。其次，銀行的凈溢出指數(shù)在絕大部分的樣本區(qū)間內(nèi)為正，而證券與保險(xiǎn)在樣本區(qū)間內(nèi)的多數(shù)時(shí)期均為負(fù)。換句話說(shuō)，銀行部門(mén)在金融網(wǎng)絡(luò)中更容易成為風(fēng)險(xiǎn)傳染中心，而后兩者則更容易作為風(fēng)險(xiǎn)吸收中心存在，這也進(jìn)一步印證了銀行類機(jī)構(gòu)是金融沖擊孕育與傳播的主要渠道，其在金融體系中的系統(tǒng)重要性地位不言而喻。其中，股份制銀行在絕大部分時(shí)期的凈溢出指數(shù)為正，且在風(fēng)險(xiǎn)沖擊事件中表現(xiàn)出較高水平。最后，各部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出的凈效應(yīng)在時(shí)間維度上不斷變化，金融網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險(xiǎn)溢出呈現(xiàn)趨勢(shì)錯(cuò)位的現(xiàn)象，避免了金融體系內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)共振。如在中國(guó)銀行業(yè)“錢(qián)荒”、中國(guó)股市危機(jī)等重大風(fēng)險(xiǎn)沖擊事件中，各部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出的凈效應(yīng)均表現(xiàn)出不同的風(fēng)險(xiǎn)溢出方向。正是由于中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中風(fēng)險(xiǎn)溢出的趨勢(shì)錯(cuò)位，在一定程度上避免了單一部門(mén)的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)演變成更大范圍的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

(四)中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的滾動(dòng)樣本動(dòng)態(tài)分析：跨部門(mén)視角

進(jìn)一步地，剔除各部門(mén)對(duì)于同一類型機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)溢出的凈效應(yīng)后，我們分析跨部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出凈效應(yīng)的漸進(jìn)演變態(tài)勢(shì)。結(jié)果顯示：首先，在中國(guó)金融體系中，銀行對(duì)其他部門(mén)的跨部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出凈效應(yīng)已經(jīng)不容忽視，尤其是銀行與證券部門(mén)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出。2013年以來(lái)，銀行對(duì)證券的跨部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出凈效應(yīng)上升趨勢(shì)明顯，指數(shù)的波動(dòng)顯著增強(qiáng)。這反映出當(dāng)前中國(guó)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的最新發(fā)展趨勢(shì)，其影響范圍不僅僅局限于同一部門(mén)內(nèi)，部門(mén)間的某種關(guān)聯(lián)(如業(yè)務(wù)往來(lái)等)也會(huì)成為風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道，因而防范跨部門(mén)金融風(fēng)險(xiǎn)傳染已成為中國(guó)金融業(yè)面臨的主要問(wèn)題。其次，保險(xiǎn)部門(mén)在中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的影響程度日益上升。2014年前，該部門(mén)對(duì)其他部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出的凈效應(yīng)在大部分時(shí)期均為負(fù)值，而2014年后則表現(xiàn)出較大的波動(dòng)，且在較多時(shí)期內(nèi)為正。2010年以來(lái)，中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)持續(xù)高速增長(zhǎng)，原保費(fèi)收入保持了年均15.05%的增速。截至2018年12月31日，中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)資金運(yùn)用余額為16.41萬(wàn)億元，其中，銀行存款為2.44萬(wàn)億元，占比14.85%；債券投資為5.64萬(wàn)億元，占比34.36%；股票和證券投資基金投資為1.92萬(wàn)億元，占比11.71%；其他投資為6.41萬(wàn)億元，占比39.08%。同時(shí)，近年來(lái)保險(xiǎn)業(yè)的險(xiǎn)資企業(yè)頻頻在證券市場(chǎng)中舉牌銀行等藍(lán)籌股，加劇了金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)，也推動(dòng)了保險(xiǎn)與銀行、證券關(guān)聯(lián)性的上升，導(dǎo)致保險(xiǎn)對(duì)其他部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的增強(qiáng)。最后，銀行子部門(mén)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出一定的區(qū)制轉(zhuǎn)移特征。大型商業(yè)銀行對(duì)股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的凈溢出指數(shù)在大部分時(shí)期內(nèi)為負(fù)值，其跨部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出凈效應(yīng)呈現(xiàn)出逆周期性的特征，說(shuō)明大型商業(yè)銀行在中國(guó)金融體系中充當(dāng)了穩(wěn)定器作用；但在歷次重大風(fēng)險(xiǎn)沖擊事件中凈溢出指數(shù)為正值，其跨部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)具有順周期性，加劇了金融網(wǎng)絡(luò)中系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。

五、結(jié)論與政策建議

本文采用DYCI法測(cè)算了中國(guó)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建了傳染性指數(shù)、脆弱性指數(shù)和凈溢出指數(shù)等風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)，考察了中國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)性的演變態(tài)勢(shì)，并分別從整體、部門(mén)、個(gè)體層面探討了中國(guó)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的時(shí)序特征。基于此，本文得出如下結(jié)論：第一，中國(guó)金融機(jī)構(gòu)整體關(guān)聯(lián)性呈現(xiàn)出較高水平，且隨宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化表現(xiàn)出階段性周期波動(dòng)特征。第二，從分部門(mén)來(lái)看，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出異質(zhì)性和突變性特征；銀行在金融網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)重要性地位較為突出，各部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出凈效應(yīng)的趨勢(shì)錯(cuò)位，在一定程度上減緩了金融體系中的風(fēng)險(xiǎn)共振。第三，從跨部門(mén)來(lái)看，銀行對(duì)證券的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)呈現(xiàn)逐年上升態(tài)勢(shì)。同時(shí)，保險(xiǎn)部門(mén)對(duì)其他部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)日益增強(qiáng)。此外，銀行子部門(mén)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出一定的區(qū)制轉(zhuǎn)移特點(diǎn)。第四，從個(gè)體來(lái)看，一些資產(chǎn)規(guī)模較小的金融機(jī)構(gòu)表現(xiàn)出較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染能力；金融機(jī)構(gòu)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)沖擊的吸收程度總體較高且差異性不大；金融機(jī)構(gòu)在網(wǎng)絡(luò)中的系統(tǒng)重要性隨時(shí)間不斷變化。

基于以上研究結(jié)論，筆者提出以下政策建議：第一，在現(xiàn)行“一委一行兩會(huì)”的金融監(jiān)管框架下，要進(jìn)一步完善金融監(jiān)管協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)機(jī)制，明確各監(jiān)管主體的職責(zé)，加強(qiáng)不同行業(yè)監(jiān)管部門(mén)之間的橫向協(xié)調(diào)以及中央與地方監(jiān)管部門(mén)的縱向合作，使金融監(jiān)管實(shí)現(xiàn)全方位、多層次覆蓋，更廣范圍地形成監(jiān)管合力，盡可能減少不同部門(mén)監(jiān)管之間的真空地帶，最大限度地消除行業(yè)間的監(jiān)管套利行為。第二，金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)異質(zhì)性較強(qiáng)，且會(huì)隨時(shí)間發(fā)生較大改變。金融監(jiān)管部門(mén)應(yīng)依據(jù)中國(guó)金融行業(yè)的實(shí)際情況，健全現(xiàn)有系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)體系，開(kāi)發(fā)有針對(duì)性的高頻風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)評(píng)估工具以及配套的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，精準(zhǔn)識(shí)別高風(fēng)險(xiǎn)金融機(jī)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)路徑，實(shí)現(xiàn)金融風(fēng)險(xiǎn)的早發(fā)現(xiàn)、早識(shí)別、早應(yīng)對(duì)，做好系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的早期處置工作。第三，針對(duì)機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性地位發(fā)生突變的情況，監(jiān)管部門(mén)應(yīng)根據(jù)其類型、規(guī)模以及與之關(guān)聯(lián)的機(jī)構(gòu)，實(shí)施動(dòng)態(tài)差異化分類監(jiān)管措施，并完善風(fēng)險(xiǎn)處置預(yù)案工作，以防單一部門(mén)金融風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)多米諾骨牌效應(yīng)演變成整個(gè)金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。第四，為了有效防范中國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，除了對(duì)大型金融機(jī)構(gòu)設(shè)立更高的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，還應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注興業(yè)銀行、南京銀行和招商證券等風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)顯著的中小型金融機(jī)構(gòu)，定期監(jiān)測(cè)其網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)并實(shí)施壓力測(cè)試，最大限度地防止金融機(jī)構(gòu)“太關(guān)聯(lián)而不能倒”現(xiàn)象的發(fā)生。第五，為了從源頭上防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)將完善公司治理作為自身發(fā)展的重要任務(wù)。一方面，金融機(jī)構(gòu)要加強(qiáng)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理體系建設(shè)，健全風(fēng)險(xiǎn)管理制度框架，積極引進(jìn)風(fēng)險(xiǎn)管理專業(yè)人才。另一方面，金融機(jī)構(gòu)要優(yōu)化企業(yè)激勵(lì)和約束機(jī)制，綜合考慮業(yè)務(wù)發(fā)展的收益與風(fēng)險(xiǎn)，完善員工業(yè)績(jī)考核評(píng)價(jià)體系，突出質(zhì)量、風(fēng)險(xiǎn)防控、合規(guī)性等考核指標(biāo)。第六，防范化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)還應(yīng)該關(guān)注影子銀行體系、房地產(chǎn)價(jià)格泡沫、金融市場(chǎng)異常波動(dòng)等風(fēng)險(xiǎn)源頭；同時(shí)，金融科技的快速發(fā)展也給中國(guó)金融穩(wěn)定造成一定影響，要加速發(fā)展監(jiān)管科技防范新型金融風(fēng)險(xiǎn)；除此之外，在中國(guó)不斷推進(jìn)金融開(kāi)放的過(guò)程中，跨境資本帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)沖擊勢(shì)必會(huì)加大，應(yīng)進(jìn)一步完善宏觀審慎評(píng)估體系中的跨境資本流動(dòng)監(jiān)測(cè)工具。