戴瑤光

（中國(guó)人民銀行呼和浩特中心支行 內(nèi)蒙古 呼和浩特市 010020）

一、引言

金融作為經(jīng)濟(jì)的核心，與經(jīng)濟(jì)發(fā)展緊密聯(lián)系、共生共榮，金融運(yùn)行的穩(wěn)定與否對(duì)于一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展來說，具有舉足輕重的作用。隨著我國(guó)區(qū)域金融一體化進(jìn)程的加快，區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)具有了極強(qiáng)的聯(lián)動(dòng)性和傳染性，若沒有對(duì)及時(shí)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行檢測(cè)預(yù)警，就不能做出早期預(yù)判和防范，偶發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)有可能引發(fā)多米諾骨牌效應(yīng)，風(fēng)險(xiǎn)的迅速轉(zhuǎn)移、傳染和擴(kuò)散，將對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展帶來不可估量的嚴(yán)重后果。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)階段向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)變，供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型給我國(guó)金融體系帶來了巨大挑戰(zhàn)，黨的十九大以來，防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)、保障國(guó)家金融安全得到了黨中央的高度關(guān)注。做好區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度和預(yù)警研究，有助于協(xié)助政府多舉措防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)地區(qū)金融穩(wěn)定。

區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)主要指國(guó)內(nèi)某些經(jīng)濟(jì)區(qū)域金融體系面臨的風(fēng)險(xiǎn)，先是微觀風(fēng)險(xiǎn)在某些區(qū)域或區(qū)域間進(jìn)行傳播擴(kuò)散，繼而引發(fā)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)面臨的區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)，首先是世界金融市場(chǎng)多變帶來的外部風(fēng)險(xiǎn)，世界向著多極化發(fā)展，金融虛擬化/自由化程度加劇，世界各國(guó)經(jīng)濟(jì)金融關(guān)聯(lián)度不斷加強(qiáng)，其他國(guó)家和地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)和危機(jī)都將對(duì)我國(guó)金融安全帶來不確定性影響。其次，國(guó)內(nèi)區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)事件偶然爆發(fā)，企業(yè)資金鏈時(shí)有斷裂，銀行不良貸款居高不下，地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)，房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)聚集，互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)成為新的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，這些都為我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展帶來了嚴(yán)重負(fù)面影響。最后，外部不確定沖擊也對(duì)金融帶來不可預(yù)期的影響，如2020 年以來“新冠”肺炎疫情的突然爆發(fā)，給我國(guó)區(qū)域金融安全帶來了嚴(yán)重挑戰(zhàn)。

本文通過CRITIC 法和熵值法確定宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)狀況和微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況項(xiàng)下的16 個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，以獲取反映各區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)狀況和微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況的綜合指數(shù)，然后對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)和微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行分地區(qū)研究，得出實(shí)證結(jié)果并提出相關(guān)政策建議。論文的創(chuàng)新之處在于利用我國(guó)的歷史數(shù)據(jù)，基于宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)和微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)建立了較為完善的評(píng)價(jià)模型，不僅針對(duì)銀行或資本市場(chǎng)進(jìn)行分析，而是將區(qū)域金融系統(tǒng)作為動(dòng)態(tài)變化的整體，進(jìn)行關(guān)聯(lián)性研究。

二、文獻(xiàn)綜述

區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究歷來受到各國(guó)關(guān)注，關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)的傳播途徑、風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的方法以及采取的預(yù)警措施等都是金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)需要研究的范疇。綜合來看，學(xué)者們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究主要集中在金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度研究、金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警研究以及金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警方法研究方面。

（一）區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究

區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)測(cè)度，是指通過對(duì)發(fā)生金融危機(jī)、銀行危機(jī)、貨幣危機(jī)時(shí)期的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)，將其規(guī)律與當(dāng)前的基本經(jīng)濟(jì)走勢(shì)相關(guān)聯(lián)，分析并預(yù)測(cè)將來發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的概率及損失程度（郭娜等，2018；魏杰，2018；羅永宣和韋幸，2018）。Kaminsky 等（1998）基于實(shí)際匯率、信貸增長(zhǎng)、國(guó)際儲(chǔ)備、貸款和國(guó)內(nèi)通貨膨脹等指標(biāo)來預(yù)測(cè)危機(jī)發(fā)生的概率。Borio（2009）主要選用了實(shí)際資產(chǎn)價(jià)格和投資、私人信貸與GDP 的比率、匯率、商業(yè)及住宅房地產(chǎn)價(jià)格等指標(biāo)來對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度。毛瑞豐（2014）從安全性、匹配性及可得性出發(fā)，結(jié)合安徽金融發(fā)展的情況選取了17 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，包括財(cái)政、經(jīng)濟(jì)、房地產(chǎn)、金融和企業(yè)經(jīng)營(yíng)等方面。吳詩偉等（2015）以互聯(lián)網(wǎng)金融作為研究范圍，通過研究金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)營(yíng)情況、區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展情況等，來測(cè)度金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融增大區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的概率。

到目前為止，金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法并沒有一種公認(rèn)的最佳選擇，對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)而言，由于其尚未發(fā)展成熟，故最為合理的研究方法是將現(xiàn)有的區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估理論與金融市場(chǎng)實(shí)際相結(jié)合，從中選取最為合理的區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型與方法。

（二）區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究

在區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警中的一個(gè)重要概念就是金融風(fēng)險(xiǎn)，它是指在參與金融活動(dòng)的過程中，由于未能達(dá)到預(yù)期要求，經(jīng)濟(jì)主體面臨資產(chǎn)或收入損失的可能性。國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警進(jìn)行了長(zhǎng)期大量的研究（譚中明，2010；饒勛乾，2015；羅曉蕾等，2018）。Markus 和Brunnermeier（2009）通過對(duì)股票市場(chǎng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)資金與市場(chǎng)間的相互作用，引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的概率會(huì)增加。劉國(guó)風(fēng)（2008）遵循系統(tǒng)性、可操作性、科學(xué)性、規(guī)范性和靈敏性原則，選取9 個(gè)指標(biāo)進(jìn)行研究，得出國(guó)際投機(jī)資本沖擊可能造成系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。尤旸（2010）選取政府能力、宏觀經(jīng)濟(jì)狀況、貨幣風(fēng)險(xiǎn)和對(duì)外經(jīng)濟(jì)等指標(biāo)來進(jìn)行宏觀預(yù)警測(cè)度，同時(shí)選取區(qū)域金融機(jī)構(gòu)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和區(qū)域金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)等指標(biāo)來進(jìn)行微觀預(yù)警測(cè)度，通過宏觀、微觀兩方面來建立區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系。孫立行（2012）選取了金融開放風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)、宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指標(biāo)、微觀銀行財(cái)務(wù)指標(biāo)和中觀金融市場(chǎng)指標(biāo)等四個(gè)方面指標(biāo)作為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警指標(biāo)體系，研究在開放狀態(tài)下的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

（三）區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法研究

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度預(yù)警方法的研究主要分為兩種：第一種是經(jīng)驗(yàn)法，把過去金融危機(jī)事件作為樣本，積累總結(jié)出共同的信號(hào)指標(biāo)，并以此為依據(jù)，對(duì)未來可能發(fā)生的危機(jī)進(jìn)行預(yù)測(cè)研判；第二種是模型法，主要通過矩陣模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等預(yù)測(cè)金融危機(jī)發(fā)生的概率（馬駿，2018；梁永禮和李孟剛，2017；范亞舟，2018；羅長(zhǎng)青，李躍群和劉瀾，2021），通過測(cè)度給定時(shí)期內(nèi)的金融壓力來分析風(fēng)險(xiǎn)的相對(duì)水平。Apoteker（2001）運(yùn)用遺傳算法模型來監(jiān)測(cè)金融系統(tǒng)脆弱性；Abiad（2003）對(duì)韓國(guó)、馬來西亞、泰國(guó)等五個(gè)受到亞洲金融危機(jī)沖擊的國(guó)家進(jìn)行研究，利用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)該方法在危機(jī)預(yù)警方面和降低錯(cuò)誤警報(bào)方面都有較大幅度的改善；Bussiere 等（2006）應(yīng)用多元Logit 模型進(jìn)行區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究。

三、區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度與評(píng)價(jià)

（一）區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)選取

區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度需要根據(jù)其內(nèi)涵尋找一些金融風(fēng)險(xiǎn)的狀態(tài)指標(biāo)，基于這些狀態(tài)指標(biāo)對(duì)區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，然后根據(jù)這些相關(guān)指標(biāo)構(gòu)建區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)模型，對(duì)區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行統(tǒng)計(jì)測(cè)度和評(píng)價(jià)。

區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的影響因素來自于很多方面，既包括宏觀經(jīng)濟(jì)方面的因素，又包括微觀金融市場(chǎng)方面的因素。此外，由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展不均衡，使得區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)具有不同的地區(qū)特征，隨著區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)越來越頻繁、金融聯(lián)系越來越緊密，局部的金融動(dòng)蕩就可能演變成區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)甚至是金融危機(jī)，因而構(gòu)建區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系既要重視宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)因素的影響，也要涵蓋微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素應(yīng)考慮不同區(qū)域的特殊風(fēng)險(xiǎn)因素。

本文依據(jù)全面性、層次性、可操作性的原則，從宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)狀況和微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況兩個(gè)角度分別篩選指標(biāo)構(gòu)建測(cè)度區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的體系。一方面，宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)狀況可以細(xì)分為投入和產(chǎn)出兩類測(cè)度因素。投入因素方面，選取固定資產(chǎn)投資反映區(qū)域用于固定資產(chǎn)再生產(chǎn)活動(dòng)的資金支持情況；選取政府財(cái)政支出反映地方政府對(duì)購(gòu)買的所需商品和勞務(wù)進(jìn)行的各種財(cái)政資金的支付總額；選取進(jìn)出口總額反映各區(qū)域在與其他國(guó)家進(jìn)行進(jìn)出口貿(mào)易的過程中獲得的經(jīng)濟(jì)利益。產(chǎn)出因素方面，選取地區(qū)生產(chǎn)總值衡量區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)狀況和金融發(fā)展?fàn)顩r；用第三產(chǎn)業(yè)增加值反映地區(qū)產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)優(yōu)化的方向和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平；用社會(huì)消費(fèi)品零售總額反映各行業(yè)通過各種商品流通渠道向居民、政府和企業(yè)提供的生活消費(fèi)品總量；用政府財(cái)政收入衡量政府財(cái)力。另一方面，微觀金融市場(chǎng)可以進(jìn)一步細(xì)分為銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)，同時(shí)房地產(chǎn)市場(chǎng)與各金融市場(chǎng)間通過信貸資金相互影響，信貸資金一旦出現(xiàn)故障，房地產(chǎn)業(yè)面臨著資產(chǎn)泡沫風(fēng)險(xiǎn)，又會(huì)反饋到各金融行業(yè)，從而進(jìn)一步放大風(fēng)險(xiǎn)。因此，選取不良貸款率、存貸比、股票成交總額增長(zhǎng)率、上市公司總數(shù)、保費(fèi)收入增長(zhǎng)率、賠付率、保險(xiǎn)深度、保險(xiǎn)密度作為銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)三方面的測(cè)度指標(biāo)，見表1。

表1 區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系

（二）區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)體系構(gòu)建

為了客觀地反映區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)影響因素，本文使用客觀賦權(quán)法確定區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重。在各種客觀賦權(quán)法當(dāng)中，熵權(quán)法與CRITIC 法能夠適用于具有密切關(guān)系的指標(biāo)體系，故本文采用熵權(quán)法用于確定各二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，采用CRITIC 法確定一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。

1.熵值法確定各二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重

（1）確定每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的信息熵，若P（x）代表每種情況出現(xiàn)的概率，公式為：

信息熵是對(duì)數(shù)據(jù)有序程度的度量，信息熵越大，數(shù)據(jù)離散程度越大。

（2）對(duì)各個(gè)指標(biāo)同度量化，計(jì)算第j 個(gè)指標(biāo)下第i 個(gè)指標(biāo)值的比重P。

（3）計(jì)算第j 個(gè)指標(biāo)的熵值

（4）計(jì)算第j 個(gè)指標(biāo)的變異性系數(shù)g，同時(shí)做歸一化處理。

2.CRITIC 法確定一級(jí)指標(biāo)權(quán)重

CRITIC 法的是通過指標(biāo)間的對(duì)比強(qiáng)度和沖突性來確定指標(biāo)的權(quán)數(shù)，對(duì)比強(qiáng)度代表同一測(cè)度指標(biāo)在不同評(píng)價(jià)方案之間的取值差異大小，以標(biāo)準(zhǔn)差度量，較大的標(biāo)準(zhǔn)差顯示各方案之間差異較大，反之則差異較小。沖突性衡量指標(biāo)之間存在相關(guān)性，若兩個(gè)指標(biāo)之間具有較強(qiáng)的正相關(guān)，說明兩個(gè)指標(biāo)沖突性較低，反之則沖突性較高。

各個(gè)指標(biāo)的客觀權(quán)重就是以對(duì)比強(qiáng)度和沖突性來綜合衡量。用C表示第j 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)所包含的信息量，則C的計(jì)算公式如下，其中r是評(píng)價(jià)指標(biāo)t 和j 之間的相關(guān)系數(shù)。

C越大表明第j 個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)所包含的信息量越大，該指標(biāo)的相對(duì)重要性也就越大，因此第j 個(gè)指標(biāo)客觀權(quán)重的計(jì)算公式為：

（三）區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度與評(píng)價(jià)

1.數(shù)據(jù)來源及處理。本文選取2007 年到2020 年的年度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。數(shù)據(jù)來源于中國(guó)人民銀行網(wǎng)站、中國(guó)統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、WIND 數(shù)據(jù)庫、中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)網(wǎng)站、中國(guó)證監(jiān)會(huì)網(wǎng)站。其中，各指標(biāo)的增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)都是同比數(shù)據(jù)。

將年度指標(biāo)按如下步驟依次進(jìn)行正向化、標(biāo)準(zhǔn)化處理：

（1）指標(biāo)正向化。根據(jù)測(cè)度指標(biāo)的性質(zhì)，將指標(biāo)劃分成正向指標(biāo)、負(fù)向指標(biāo)。正向指標(biāo)的值越大表示金融壓力越小，負(fù)向指標(biāo)的值越大表示金融壓力越大。

（2）指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化。本文采用極差法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除指標(biāo)量綱的影響。假設(shè)x是第i 個(gè)評(píng)級(jí)對(duì)象的第j 個(gè)指標(biāo)的原始值，X為第i 個(gè)評(píng)級(jí)對(duì)象的第j 個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)值，則正向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

負(fù)向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

2.指標(biāo)體系權(quán)重的確定。首先通過熵值法確定宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)狀況和微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況項(xiàng)下的16 個(gè)二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，以獲取反映各區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)狀況和微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況的綜合指數(shù)，然后通過CRITIC 法對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)狀況和微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況的權(quán)重進(jìn)行確定，最后計(jì)算出各層次的指標(biāo)權(quán)重，結(jié)果見表2。

表2 區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系指標(biāo)權(quán)重

從區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系的權(quán)重可以看出，宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)狀況指標(biāo)和微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)所占的比重接近6：4，說明宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)狀況對(duì)于區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的影響作用較大，其中進(jìn)出口總額增長(zhǎng)率的權(quán)重較小，表明在分省數(shù)據(jù)的實(shí)證分析中進(jìn)出口總額的影響不很明顯。在微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)中，銀行業(yè)市場(chǎng)、證券業(yè)市場(chǎng)、保險(xiǎn)業(yè)市場(chǎng)所占的比重相對(duì)均衡。

3.區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)水平的測(cè)度。根據(jù)前文的得出的指標(biāo)體系，將2007-2020 年全國(guó)31個(gè)省的區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行計(jì)算，得出總體風(fēng)險(xiǎn)狀況見圖1。從圖1 可以看出，就全國(guó)平均金融風(fēng)險(xiǎn)水平而言，2008 年全國(guó)平均金融風(fēng)險(xiǎn)值為53 分，較2007 年下降17 分，表明金融風(fēng)險(xiǎn)驟增，與2008 年爆發(fā)的金融危機(jī)后金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)增加的事實(shí)相吻合。2009-2014 年全國(guó)平均金融風(fēng)險(xiǎn)值維持在50 分左右波動(dòng)，從2015 年開始，全國(guó)平均金融風(fēng)險(xiǎn)值逐年下降，到2020 年由于疫情影響降低到25 分。全國(guó)平均金融風(fēng)險(xiǎn)得分逐年緩慢下降，金融風(fēng)險(xiǎn)緩慢累積。

圖1 全國(guó)平均金融風(fēng)險(xiǎn)狀況

（1）金融風(fēng)險(xiǎn)水平的結(jié)構(gòu)分析。從2008年開始，宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)得分高于總風(fēng)險(xiǎn)得分，微觀金融市場(chǎng)得分低于總風(fēng)險(xiǎn)得分，表明整體上宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)比微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)小，宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)總體呈緩慢下降趨勢(shì)，對(duì)總風(fēng)險(xiǎn)起到緩沖的作用，微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)與總風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)完全一致，但由于波幅較大，造成了總風(fēng)險(xiǎn)的積聚和整體風(fēng)險(xiǎn)水平的波動(dòng)。

從宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的角度來看，2008 年金融危機(jī)爆發(fā)后，市場(chǎng)恐慌情緒迅速傳導(dǎo)到我國(guó)，金融業(yè)首當(dāng)其沖受到負(fù)面影響，進(jìn)口業(yè)務(wù)大幅縮減，國(guó)內(nèi)外貿(mào)企業(yè)受到重大沖擊，我國(guó)經(jīng)濟(jì)基本面惡化，宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)得分為60 分，比2007 年下降6 分，2009 年我國(guó)經(jīng)濟(jì)基本面逐漸好轉(zhuǎn)，風(fēng)險(xiǎn)值回升至65分。從2010 年開始，宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)得分進(jìn)入到下行區(qū)間，代表宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)緩慢上升，這與經(jīng)濟(jì)增速的下降趨勢(shì)相吻合。這期間社會(huì)固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，特別是從2014 年以后，社會(huì)固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率下降幅度增大，體現(xiàn)在金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果中從2014 年開始宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)值下降幅度增大。同時(shí)，2008 年金融危機(jī)過后政府財(cái)政收入增長(zhǎng)率下降明顯，全國(guó)大約75%的省市政府財(cái)政收入表現(xiàn)為負(fù)增長(zhǎng)，政府財(cái)政支出增長(zhǎng)率的下降幅度比政府財(cái)政收入的下降幅度小，在經(jīng)濟(jì)下行過程中財(cái)政政策對(duì)維持宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定起到了一定作用。此外，人均可支配收入除了在2013 年同比下降，在其他時(shí)段都呈現(xiàn)出穩(wěn)定的增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，社會(huì)零售消費(fèi)總額從2008 年到2017 年都維持10%以上的增長(zhǎng)率，人均可支配收入的持續(xù)增長(zhǎng)促成消費(fèi)成為支撐宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展的重要因素。

從微觀金融市場(chǎng)角度來看，微觀金融市場(chǎng)對(duì)2008 年的全球金融危機(jī)反應(yīng)更為靈敏，金融機(jī)構(gòu)之間互相拆借資金、進(jìn)行金融產(chǎn)品交易，風(fēng)險(xiǎn)也迅速傳播。保險(xiǎn)市場(chǎng)在2008 年金融危機(jī)后迎來三年的快速發(fā)展，保費(fèi)收入不斷增長(zhǎng)，但同時(shí)賠付率也維持在較高水平，導(dǎo)致保險(xiǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)在2008 年到2010 年不斷積累。證券市場(chǎng)成交額在2008年同比大幅下降，一直到2011 年基本恢復(fù)到危機(jī)前水平，上市公司總數(shù)在2008 年到2010 年期間微增，使得證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)維持在較高水平。銀行貸款不良率在2007 年到2009 年期間處于較高水平，房地產(chǎn)投資也受到影響，在這些因素的綜合影響下微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)得分三年累計(jì)下降51 分，2010 年微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)得分達(dá)到近十二年來最低水平。2011 年開始，微觀金融市場(chǎng)預(yù)期和市場(chǎng)活力逐步修復(fù)，保險(xiǎn)密度和保險(xiǎn)深度逐年提高，上市公司數(shù)量在2010 到2012 年間明顯增加，銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量開始好轉(zhuǎn)，房地產(chǎn)投資恢復(fù)性增長(zhǎng)，2014 年的保費(fèi)收入增長(zhǎng)率較2013 年有明顯的提升，保險(xiǎn)賠付率維持在穩(wěn)定水平，使得微觀金融風(fēng)險(xiǎn)水平回落。從2015 年開始，金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)值與宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)值趨于同步發(fā)展，總風(fēng)險(xiǎn)水平呈現(xiàn)出平穩(wěn)上升的態(tài)勢(shì)，雖然保費(fèi)收入增長(zhǎng)率小幅上升，但隨著銀監(jiān)會(huì)監(jiān)管要求趨嚴(yán)，信貸資產(chǎn)質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)逐步暴露，造成銀行業(yè)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)上升，證券市場(chǎng)成交額在2016 年到2018 年間都呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)率從2016 年開始有所下滑，在這些因素的綜合影響下，微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)水平緩慢上升。

從整體趨勢(shì)來看，宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)和微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)具有一定的趨同性，2007-2018 年，整體風(fēng)險(xiǎn)水平呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。從內(nèi)部結(jié)構(gòu)來看，宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)從投入和產(chǎn)出兩方面反映出區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體狀況，微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)從銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)四個(gè)市場(chǎng)的穩(wěn)定性來呈現(xiàn)不同市場(chǎng)的金融風(fēng)險(xiǎn)，兩者有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，宏觀經(jīng)濟(jì)狀況決定微觀金融市場(chǎng)運(yùn)行和發(fā)展的環(huán)境和背景，經(jīng)濟(jì)基本面惡化的情況下各微觀市場(chǎng)也會(huì)受到?jīng)_擊和負(fù)面的影響，而各微觀市場(chǎng)對(duì)于經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的機(jī)遇或者風(fēng)險(xiǎn)的感觸靈敏，在自身利益最大化的作用下私人部門會(huì)及時(shí)追逐利益或者規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，形成對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)的整體預(yù)期，私人部門再根據(jù)整體預(yù)期不斷調(diào)整自主行為，最終會(huì)反映在宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的速度、質(zhì)量和結(jié)構(gòu)等方面。

（2）區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的地區(qū)分析。從圖2可以看出，2007 年到2018 年東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)水平與全國(guó)平均水平差距較小，東北地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)得分低于同期全國(guó)平均金融風(fēng)險(xiǎn)得分3 分左右。圖3 顯示了各地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)狀況，圖4 顯示了各地區(qū)微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況。自從2003 年中央提出“振興東北老工業(yè)基地”戰(zhàn)略，東北三省憑借豐富的自然資源，在振興戰(zhàn)略的政策支持下，2007 年到2012 年東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)一直保持高速增長(zhǎng)，除了2008 年受到金融危機(jī)的影響外，東北地區(qū)的宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)狀況較為穩(wěn)定，宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)得分在2008 年到2009 年高于全國(guó)平均水平，但由于微觀金融市場(chǎng)受到的沖擊大于全國(guó)平均水平，綜合影響下東北地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)壓力略高于全國(guó)平均風(fēng)險(xiǎn)壓力。但是從2013 年開始，東北經(jīng)濟(jì)明顯減速，由于長(zhǎng)期以來過于重視經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度，重視重工業(yè)的發(fā)展，忽視現(xiàn)代服務(wù)業(yè)及其他相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，依賴投資拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，出口和消費(fèi)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用沒有充分發(fā)揮出來，政府職能和體制機(jī)制轉(zhuǎn)變滯后，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性矛盾不斷積累，在2013 年經(jīng)濟(jì)衰退問題顯現(xiàn)，體現(xiàn)在東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)的方方面面：第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展滯后、創(chuàng)新能力偏弱、民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，人口持續(xù)外流，東北地區(qū)各省政府財(cái)政收入大面積負(fù)增長(zhǎng)，社會(huì)零售消費(fèi)品總額下降，宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r惡化。2016 年宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)得分達(dá)到近12 年最低點(diǎn)，得分僅為26 分，較全國(guó)平均水平低19 分，這期間社會(huì)固定投資完成額同比下降明顯，政府財(cái)政收入和政府財(cái)政支出同比下降幅度較大，導(dǎo)致整個(gè)東北地區(qū)的宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)水平上升。雖然東北地區(qū)的證券市場(chǎng)交易完成額降幅較小，保險(xiǎn)市場(chǎng)穩(wěn)健發(fā)展，微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)得分略高于全國(guó)平均得分，但是宏觀經(jīng)濟(jì)狀況的負(fù)面影響更大，使得東北地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)狀況與全國(guó)其他地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)狀況分化明顯，與同期全國(guó)平均金融風(fēng)險(xiǎn)值相差12 分左右。2017 年，東北投資增速回暖，遼寧省GDP增速由負(fù)轉(zhuǎn)正，黑龍江省GDP 增速呈現(xiàn)平穩(wěn)向好的趨勢(shì)，東北地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)得分為23分，2018 年開始宏觀經(jīng)濟(jì)金融風(fēng)險(xiǎn)壓力有所下降。

圖2 分地區(qū)總金融風(fēng)險(xiǎn)狀況

圖3 分地區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)狀況

圖4 分地區(qū)微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況

2007-2018 年，中部地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)得分高于全國(guó)平均值4-5 分，甚至微高于東部地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)得分。中部地區(qū)在地里位置上處于我國(guó)的中心地帶，特別是“中部崛起”戰(zhàn)略提出后，在政策利好的作用下，中部地區(qū)積極發(fā)揮承東啟西的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，加之交通便利、物流暢通、人力資源豐富，市場(chǎng)潛力廣闊得到深挖，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步發(fā)展，中部地區(qū)的GDP 增速高于全國(guó)平均水平，固定資產(chǎn)投資一直保持穩(wěn)定增長(zhǎng)，政府財(cái)政收入逐年下降，但下降幅度小于全國(guó)，宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)得分雖然處于下降通道，但高于全國(guó)平均水平。金融產(chǎn)品日漸豐富，保費(fèi)收入同比增長(zhǎng)，保險(xiǎn)深度和保險(xiǎn)密度同比增長(zhǎng)，銀行貸款不良率處于可控水平，房地產(chǎn)投資增長(zhǎng)率高于全國(guó)平均水平，證券交易完成額在2012 年到2015 年間維持增長(zhǎng)，在這些因素的綜合作用下，微觀金融市場(chǎng)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力相對(duì)較強(qiáng)，特別是在2013 年中部地區(qū)的微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)得分高于全國(guó)平均得分3分。

2007-2018 年，東部地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)得分高于全國(guó)平均得分3-4 分，得益于優(yōu)越的地理位置和高素質(zhì)的勞動(dòng)力，東部地區(qū)的創(chuàng)新能力強(qiáng)，服務(wù)業(yè)、外貿(mào)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，東部地區(qū)的GDP 增速略高于全國(guó)平均水平，人均可支配收入逐年增加，消費(fèi)是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和金融發(fā)展的重要力量，加之絕大多數(shù)央企國(guó)企、大型民企總部都位于東部地區(qū)，帶來大量的投資，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)好、韌性強(qiáng)，抵御宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的能力相對(duì)較強(qiáng)，宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)得分高于全國(guó)平均得分。同時(shí)，由于東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)的外向型程度高、金融資本市場(chǎng)相對(duì)發(fā)達(dá)，對(duì)微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的反映也更為靈敏，受到的影響的時(shí)間相對(duì)早、影響的程度相對(duì)深，保費(fèi)收入增長(zhǎng)狀況優(yōu)于全國(guó)，保險(xiǎn)賠付率也高于全國(guó)，銀行貸款不良率稍有上升，證券交易成交額增長(zhǎng)率的波動(dòng)范圍較大，導(dǎo)致微觀金融市場(chǎng)波動(dòng)性較強(qiáng)，2014年到2018 年微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)得分低于全國(guó)1-2 分。

2007-2018 年，西部地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)得分與全國(guó)平均金融風(fēng)險(xiǎn)得分基本一致。2000年，我國(guó)提出“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略，在財(cái)政、稅收等多方面的優(yōu)惠政策引導(dǎo)下，大量資金投入基礎(chǔ)建設(shè)和人居環(huán)境改善，到2007 年西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)獲得了長(zhǎng)足的發(fā)展。隨著2008年金融危機(jī)后國(guó)家經(jīng)濟(jì)整體下行，西部地區(qū)的政府財(cái)政收入呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，但部分西部地區(qū)（如四川省）的政府財(cái)政支持還維持正增長(zhǎng)，發(fā)揮了財(cái)政的穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)作用，人均可支配收入增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)良好，有助于消費(fèi)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)得分基本與全國(guó)持平，在2011 年到2017 年高于全國(guó)水平1 分。西部地區(qū)的金融市場(chǎng)體量相對(duì)較小，保險(xiǎn)市場(chǎng)和證券市場(chǎng)緩慢而穩(wěn)步地發(fā)展，銀行市場(chǎng)作為最主要的融資渠道，銀行貸款不良率從2008 年金融危機(jī)后開始上升，在2014 年有所下降，此后又緩慢上升，房地產(chǎn)投資同比逐年減少，微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)得分與全國(guó)平均水平接近。

四、結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

通過對(duì)2007 年到2020 年全國(guó)各省的金融風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行測(cè)度分析，結(jié)果表明受國(guó)際金融危機(jī)的影響，2008 年全國(guó)平均金融風(fēng)險(xiǎn)得分較2007 年下降明顯，表明金融風(fēng)險(xiǎn)驟增，與2008 年爆發(fā)的金融危機(jī)后金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)增加的事實(shí)相吻合。2009 年到2014年全國(guó)平均金融風(fēng)險(xiǎn)得分維持在2009 年的風(fēng)險(xiǎn)水平上下波動(dòng)。從2015 年開始，全國(guó)平均金融風(fēng)險(xiǎn)得分逐年緩慢下降，金融風(fēng)險(xiǎn)緩慢累積。宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)狀況和微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況共同決定金融風(fēng)險(xiǎn)得分，其中，宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)和微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)出一定的趨同性和關(guān)聯(lián)性。2007 年到2018 年，從整體上看宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)低于總風(fēng)險(xiǎn)，總體呈緩慢下降趨勢(shì)，對(duì)總風(fēng)險(xiǎn)起到緩沖的作用；微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)高于總風(fēng)險(xiǎn)，其變化趨勢(shì)與總風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)完全一致，但波動(dòng)幅度大，造成了總體金融風(fēng)險(xiǎn)的積聚和總體風(fēng)險(xiǎn)水平的波動(dòng)上行。

由于地理位置、資源稟賦、政策優(yōu)惠等基礎(chǔ)條件不同，金融風(fēng)險(xiǎn)的形成原因和表現(xiàn)形式不同。其中，東北地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)水平低于全國(guó)平均水平，主要是受到宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)因素的負(fù)面影響；中部地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)得分高于全國(guó)平均水平，為各地區(qū)中風(fēng)險(xiǎn)壓力最小的區(qū)域，整體上宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)水平略高于全國(guó)平均水平；東部地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)得分高于全國(guó)平均水平，微觀金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)得分波動(dòng)幅度較大；西部地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)得分與全國(guó)平均水平基本一致，宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健發(fā)展，成為總金融風(fēng)險(xiǎn)的緩沖墊。

（二）啟示與建議

針對(duì)我國(guó)不同地區(qū)區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警結(jié)果的差異性，利用區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型可以提前判定風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，為防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)提供依據(jù)。同時(shí)，要避免區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)，維護(hù)金融穩(wěn)定還需要從多個(gè)方面加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范。

保持區(qū)域經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定發(fā)展，增強(qiáng)抗風(fēng)險(xiǎn)能力。在全球經(jīng)濟(jì)低迷，外部風(fēng)險(xiǎn)不斷聚集的形勢(shì)下，防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)的首先任務(wù)是維持經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)健康發(fā)展，確保經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度要與地區(qū)經(jīng)濟(jì)承受能力相適應(yīng)，轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，倡導(dǎo)綠色可持續(xù)發(fā)展，把防治區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)失衡作為重點(diǎn)工作來抓，通過積極的財(cái)政政策和穩(wěn)健的貨幣政策對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效管理，增強(qiáng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力。

優(yōu)化金融體系、完善金融市場(chǎng)，降低區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)。要統(tǒng)籌發(fā)展區(qū)域商業(yè)性金融、開發(fā)性金融、政策性金融、合作性金融，構(gòu)建多層次、廣覆蓋、有差異的金融機(jī)構(gòu)體系，增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)性。要深化多層次資本市場(chǎng)改革，大力發(fā)展區(qū)域股權(quán)交易市場(chǎng)，拓寬企業(yè)的多元化融資渠道。

加強(qiáng)金融監(jiān)管協(xié)作，預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)。要增強(qiáng)監(jiān)管部門的配合協(xié)作力度，降低因信息不共享和政策不連貫累積帶來的金融風(fēng)險(xiǎn)。明確信貸政策在國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控體系中的重要地位，加強(qiáng)銀行監(jiān)管、財(cái)政和稅務(wù)部門的溝通和協(xié)調(diào)，預(yù)防金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生和傳導(dǎo)。

加強(qiáng)區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)。建立健全全國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系和各地區(qū)域性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，既要從國(guó)家宏觀層面防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，更要做好地區(qū)性金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系與預(yù)警方法及評(píng)價(jià)體系的建設(shè)，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)角度對(duì)宏觀、中觀、微觀不同層面進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析預(yù)判和跟蹤預(yù)警。