王 虎,李守偉

(1.東南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江蘇 南京 211189；2.東南大學(xué) 金融復(fù)雜性與風(fēng)險(xiǎn)管理研究中心，江蘇 南京 211189)

一、引 言

歷次經(jīng)濟(jì)危機(jī)使人們認(rèn)識到銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性。為了加強(qiáng)對銀行業(yè)的監(jiān)管和防范金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，國際組織針對銀行業(yè)監(jiān)管頒布了巴塞爾協(xié)議。2007～2009年由美國次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī)，改變了以往對銀行系統(tǒng)的監(jiān)管理念，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生成為各國金融監(jiān)管的重點(diǎn)，新巴塞爾協(xié)議將監(jiān)管約束和市場約束機(jī)制納入到資本框架中，并提出了宏觀審慎的監(jiān)管理念，以降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率[1]。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略調(diào)整滯后導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的嚴(yán)重失衡，金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)也不斷累積，進(jìn)而增加了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。2013年的“錢荒”事件，同業(yè)拆借利率極速上漲，導(dǎo)致股市大跌，這是由于在長期寬松的貨幣政策環(huán)境下同業(yè)業(yè)務(wù)的快速擴(kuò)張、過高的杠桿水平等加劇了流動性風(fēng)險(xiǎn)所導(dǎo)致的。此后，監(jiān)管部門相繼出臺了一系列政策措施調(diào)節(jié)市場流動性，以保持金融系統(tǒng)的穩(wěn)定。2017年，中央經(jīng)濟(jì)工作會議也提出了“守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線”的要求，如何防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生成為學(xué)界和業(yè)界關(guān)注的熱點(diǎn)。

系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是指一個(gè)金融機(jī)構(gòu)、金融市場所面臨的變動或沖擊傳染給其他金融機(jī)構(gòu)和市場，并對整個(gè)金融系統(tǒng)產(chǎn)生嚴(yán)重?fù)p害[2]。銀行業(yè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)主要通過直接風(fēng)險(xiǎn)渠道和間接風(fēng)險(xiǎn)渠道兩種方式進(jìn)行傳染，直接風(fēng)險(xiǎn)渠道主要是由于債務(wù)方的違約通過銀行間信貸關(guān)系對債權(quán)方的資產(chǎn)造成損失，間接風(fēng)險(xiǎn)渠道則是銀行的資產(chǎn)拋售行為引起資產(chǎn)價(jià)格波動而對其他持有共同資產(chǎn)的銀行產(chǎn)生影響?，F(xiàn)實(shí)中，銀行通過各種方式建立信貸關(guān)系，而這些信貸關(guān)系為金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染提供了渠道，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)往往是通過多種渠道同時(shí)傳播并且相互作用對銀行系統(tǒng)產(chǎn)生影響，只有同時(shí)考慮多種風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道才能夠較為準(zhǔn)確地評估系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)[3]，但基于間接方式的風(fēng)險(xiǎn)傳染一般被學(xué)者所忽視。

2007～2009年的全球金融危機(jī)就是由房地產(chǎn)引發(fā)的。金融次貸危機(jī)導(dǎo)致房價(jià)的暴跌，以雷曼銀行的倒閉為導(dǎo)火索，進(jìn)而對整個(gè)金融系統(tǒng)造成災(zāi)難性的后果，這也說明了金融風(fēng)險(xiǎn)不僅僅來源于對銀行的直接風(fēng)險(xiǎn)沖擊。資產(chǎn)價(jià)格波動對銀行系統(tǒng)的影響可能要遠(yuǎn)大于直接對單個(gè)或部分銀行的影響，并且與直接風(fēng)險(xiǎn)渠道的傳染方式不同，基于持有共同資產(chǎn)的間接風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道可以在沒有直接信貸關(guān)系的條件下進(jìn)行。此外，研究也表明單一的風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道可能并不會對整個(gè)系統(tǒng)產(chǎn)生較大的影響，而當(dāng)直接和間接兩種風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道同時(shí)作用時(shí)，會極大地放大系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)[4]，忽視不同風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道之間的這種非線性風(fēng)險(xiǎn)放大機(jī)制，可能會嚴(yán)重低估系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文首先就通過構(gòu)建包含同業(yè)拆借和持有共同資產(chǎn)兩種渠道的風(fēng)險(xiǎn)傳染模型，分析不同傳染渠道以及兩種渠道相互作用下的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)；然后，分析風(fēng)險(xiǎn)敞口、集中度、杠桿倍數(shù)、凈資產(chǎn)以及資產(chǎn)負(fù)債率對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響，并通過面板回歸對這些因素與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證；最后，通過分析市場流動性和資本緩沖在降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)中的作用，探究降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)策略。

二、文獻(xiàn)綜述

銀行在各種金融市場中的交易關(guān)系形成了復(fù)雜的金融關(guān)聯(lián)，一家銀行受到的風(fēng)險(xiǎn)沖擊會通過各種金融關(guān)聯(lián)將風(fēng)險(xiǎn)傳染給系統(tǒng)中的其他銀行，進(jìn)而對整個(gè)金融系統(tǒng)產(chǎn)生影響[5-6]。銀行間的這種風(fēng)險(xiǎn)傳染過程可以通過網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行很好的刻畫，將銀行作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，銀行間復(fù)雜金融關(guān)聯(lián)作為節(jié)點(diǎn)間的邊，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論的發(fā)展也為研究金融風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制提供了理論基礎(chǔ)。

從網(wǎng)絡(luò)理論的角度對金融風(fēng)險(xiǎn)傳染進(jìn)行研究的文獻(xiàn)主要如下所述。Allen和Gale研究認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)傳染取決于金融機(jī)構(gòu)間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并且完整的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)比不完整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出更強(qiáng)的穩(wěn)健性[7]。Eisenberg和Noe將銀行違約納入到清算機(jī)制中，考慮銀行間的雙邊風(fēng)險(xiǎn)敞口網(wǎng)絡(luò)，證明了清算支付向量的存在以及唯一性，當(dāng)債務(wù)人違約時(shí)，債務(wù)人的剩余資產(chǎn)會按照比例分配給債權(quán)人，債權(quán)人由于債務(wù)方的違約自身也會受到?jīng)_擊，進(jìn)而引發(fā)新一輪的違約[8]。Rogers和Veraart在Eisenberg和Noe[8]研究的基礎(chǔ)上引入違約成本，認(rèn)為違約造成的額外損失會增加救助成本，通過降低違約造成的額外成本，以避免銀行間的網(wǎng)絡(luò)連接所導(dǎo)致的內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)的放大[9]。隋聰?shù)热送ㄟ^建立銀行間債務(wù)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)險(xiǎn)傳染模型，從影響因素的角度，分析了銀行間借貸比例、資本充足率等因素對風(fēng)險(xiǎn)傳染的影響[10]。上述研究主要集中于銀行間同業(yè)拆借關(guān)系的直接風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道，但銀行間具有多種金融關(guān)聯(lián)，每種金融關(guān)聯(lián)分別代表不同的風(fēng)險(xiǎn)敞口[11]。如Bargigli等人基于期限和有無擔(dān)保對銀行間風(fēng)險(xiǎn)敞口進(jìn)行劃分，構(gòu)建了多層網(wǎng)絡(luò)的銀行風(fēng)險(xiǎn)傳染模型[12]。Poledna等人考慮了信貸、衍生品、外匯和證券4種風(fēng)險(xiǎn)敞口渠道，結(jié)果表明，只考慮單一風(fēng)險(xiǎn)渠道會低估90%的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)[13]。方意構(gòu)建了包含銀行破產(chǎn)機(jī)制和去杠桿機(jī)制的資產(chǎn)負(fù)債表直接關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型，分析了4種傳染渠道對銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響[14]。

以上研究都是從銀行間直接信貸關(guān)系的角度對銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行的研究，但相關(guān)研究表明銀行間的直接風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道并不是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的重要來源，間接風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響更大[3]。間接風(fēng)險(xiǎn)傳染主要是通過持有共同資產(chǎn)進(jìn)行的，主要研究有Huang等人建立了一個(gè)由銀行和資產(chǎn)組成的二元網(wǎng)絡(luò)模型，并用2007年美國商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)業(yè)是銀行倒閉的主要原因[15]。Greenwood分析了銀行的去杠桿化如何通過持有共同資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道對金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響[16]。方意和鄭子文[17]在Greenwood[16]持有共同資產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)模型基礎(chǔ)上，考慮了多輪傳染和資產(chǎn)價(jià)格相關(guān)，并研究了房地產(chǎn)貸款資產(chǎn)價(jià)格下跌對銀行系統(tǒng)的影響。吳宜勇等人研究了共同資產(chǎn)價(jià)格變動對金融市場的影響，分析了非流動性資產(chǎn)購買和資本注入在防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)中的作用[18]。Caccioli等人更進(jìn)一步地同時(shí)考慮了交易對手違約風(fēng)險(xiǎn)渠道和持有共同資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)渠道，結(jié)果表明，在兩種渠道共同作用下，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)顯著增加[4]。

綜觀上述研究，雖然已有學(xué)者從持有共同資產(chǎn)的角度對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，但基于直接風(fēng)險(xiǎn)渠道和間接風(fēng)險(xiǎn)渠道相結(jié)合的研究較少，還沒有基于中國銀行業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)的相關(guān)研究。現(xiàn)實(shí)中，兩種渠道的風(fēng)險(xiǎn)傳染是同時(shí)發(fā)生，并且相互作用對銀行系統(tǒng)產(chǎn)生影響，僅考慮單一風(fēng)險(xiǎn)渠道可能會嚴(yán)重低估系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

以往對銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的度量通常是假設(shè)銀行違約條件下整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)水平。但在實(shí)際中，少數(shù)銀行的違約引起整個(gè)銀行系統(tǒng)多米諾骨牌效應(yīng)的概率很小。據(jù)巴塞爾銀行監(jiān)管委員會估計(jì)，約三分之二的損失歸因于交易對手信用風(fēng)險(xiǎn)，而只有約三分之一歸因于實(shí)際違約[1]。交易對手信用風(fēng)險(xiǎn)是指債務(wù)方信用質(zhì)量的惡化，使得債權(quán)方重新評估對債務(wù)方的投資，這種信用惡化所導(dǎo)致的資產(chǎn)損失就會傳染給債權(quán)方?；诖?，Battiston等人提出了債務(wù)排序(DebtRank)模型[19]，債務(wù)排序模型可以在銀行不違約情況下，只需要銀行資產(chǎn)負(fù)債表數(shù)據(jù)就能對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行計(jì)算。債務(wù)排序模型通過反饋機(jī)制的風(fēng)險(xiǎn)測量方法可以評估不同銀行的系統(tǒng)重要性，克服了以往反饋模型中節(jié)點(diǎn)的無限次反饋沖擊的缺陷，并且充分考慮了銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)所引起的風(fēng)險(xiǎn)傳染和級聯(lián)效應(yīng)。

有鑒于此，本文基于債務(wù)排序模型對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測度，克服了以往系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)度量方法的缺陷。借鑒Poledna 等人[13]的思路將債務(wù)排序模型拓展到持有共同資產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中。Poledna等人雖然考慮了多種風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道，但只是簡單地將不同金融市場的風(fēng)險(xiǎn)暴露作為風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道，忽視了不同傳染渠道的內(nèi)在傳染機(jī)制。本文同時(shí)考慮同業(yè)拆借和持有共同資產(chǎn)兩種風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道，并引入持有共同資產(chǎn)的減價(jià)拋售過程，從銀行沖擊和資產(chǎn)沖擊兩個(gè)角度對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行模擬，并通過實(shí)證分析系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)影響因素，從而使得本文所構(gòu)建的模型更加符合實(shí)際，以及結(jié)論更具有指導(dǎo)意義。

三、模型和數(shù)據(jù)

1.持有共同資產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

(1)持有共同資產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)

(1)

(2)

(3)

(2)基于持有共同資產(chǎn)的減價(jià)拋售過程

(4)

(5)

當(dāng)銀行i遭受風(fēng)險(xiǎn)沖擊時(shí)，表現(xiàn)在資產(chǎn)負(fù)債表上為凈資產(chǎn)的減少，則銀行i在t+1時(shí)刻的凈資產(chǎn)為[21]：

(6)

其中，γ表示風(fēng)險(xiǎn)沖擊造成的資產(chǎn)損失，凈資產(chǎn)的減少會導(dǎo)致杠桿倍數(shù)的增加，銀行為了恢復(fù)初始杠桿水平，通常會選擇出售外部資產(chǎn)的方式降低杠桿，則銀行i需要拋售的資產(chǎn)價(jià)值ki為：

(7)

銀行出售資產(chǎn)會導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格的下跌，資產(chǎn)拋售對資產(chǎn)價(jià)格的影響程度取決于拋售資產(chǎn)的數(shù)量和市場的流動性狀況。拋售資產(chǎn)數(shù)量與資產(chǎn)價(jià)格變化通常表現(xiàn)為非線性關(guān)系[22]，資產(chǎn)價(jià)格可以表示為：

f(pa)=1-e-α·da

(8)

(9)

其中，da表示資產(chǎn)a出售比例(0≤da≤1)；Ria表示銀行i出售的資產(chǎn)a占資產(chǎn)a總規(guī)模的比例。α表示市場流動性水平，α越大表示市場流動性水平越低，資產(chǎn)拋售對價(jià)格影響越大，反之，對價(jià)格影響越小。本文假設(shè)銀行按比例出售持有資產(chǎn)[16]，當(dāng)該銀行某一類資產(chǎn)被全部出售時(shí)，則將出售資產(chǎn)總額按比例在其他類資產(chǎn)中分配，如果該銀行持有資產(chǎn)全部出售，則以后不會再出售資產(chǎn)。本文參照Caccioli等人[3]的研究，設(shè)置α=1.0536，表示當(dāng)資產(chǎn)出售比例d=10%時(shí)，資產(chǎn)價(jià)格f(p)下降約為10%。此外，銀行在違約前出售的資產(chǎn)價(jià)值ki滿足以下表達(dá)式：

(10)

當(dāng)銀行i所出售的資產(chǎn)總價(jià)值或者遭受風(fēng)險(xiǎn)沖擊造成的損失大于其凈資產(chǎn)時(shí)，則銀行i違約，在下一時(shí)刻，銀行i會出售所有剩余持有資產(chǎn)。

2.同業(yè)拆借網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

鑒于我國銀行間市場的雙邊敞口數(shù)據(jù)不可得，需要借助一定處理方法將銀行同業(yè)的總資產(chǎn)與總負(fù)債敞口數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為銀行間雙邊敞口矩陣。運(yùn)用最大熵對銀行間的信貸關(guān)系進(jìn)行重構(gòu)是目前應(yīng)用最廣泛的一種方法[23]，但最大熵方法假設(shè)銀行間是全連接網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并不符合實(shí)際銀行間的信貸關(guān)系結(jié)構(gòu)。為了能夠更準(zhǔn)確地估計(jì)銀行間的同業(yè)拆借關(guān)系，本文采用適應(yīng)度模型方法對銀行同業(yè)拆借網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行構(gòu)建，該方法克服了最大熵方法網(wǎng)絡(luò)全連接的缺陷，并被廣泛應(yīng)用到銀行同業(yè)拆借關(guān)系的構(gòu)建中[24]。適應(yīng)度模型是根據(jù)兩家銀行的同業(yè)拆借規(guī)模確定相互之間是否具有信貸關(guān)系，兩家銀行的同業(yè)資產(chǎn)和同業(yè)負(fù)債規(guī)模越大，則這兩家銀行間具有同業(yè)拆借關(guān)系的概率越大。具體構(gòu)建過程如下[25]：

(11)

(12)

(13)

3.基于同業(yè)拆借和持有共同資產(chǎn)兩種傳染渠道的風(fēng)險(xiǎn)傳染模型

債務(wù)排序模型是一種基于反饋機(jī)制的風(fēng)險(xiǎn)度量方法[21]，通過計(jì)算單個(gè)或多個(gè)銀行同時(shí)違約對系統(tǒng)造成損失的角度來評估銀行的系統(tǒng)重要性程度。當(dāng)債務(wù)方遭受損失時(shí)，債權(quán)方會重新評估對債務(wù)方的資產(chǎn)價(jià)值，資產(chǎn)價(jià)值的降低成比例于債務(wù)方凈資產(chǎn)的損失程度。因此，即使在銀行不違約的情況下，債務(wù)方的資產(chǎn)損失也會以一定比例轉(zhuǎn)移到債權(quán)方。債務(wù)排序模型中銀行間的風(fēng)險(xiǎn)傳染過程是通過脆弱矩陣Xij進(jìn)行的，脆弱矩陣Xij表示銀行間信貸關(guān)系。由此，可以認(rèn)為債務(wù)排序模型可以通過任何具有相互連接關(guān)系的金融網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出來[13]，不同的相互連接關(guān)系代表不同類型的金融風(fēng)險(xiǎn)，從而可以將債務(wù)排序模型應(yīng)用到不同風(fēng)險(xiǎn)敞口網(wǎng)絡(luò)中。因此，本文將該模型拓展到持有共同資產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)中，同時(shí)考慮同業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口和持有共同資產(chǎn)兩種風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道，并且兩種風(fēng)險(xiǎn)傳染在同一個(gè)時(shí)間尺度上。包含同業(yè)拆借和持有共同資產(chǎn)兩種傳染渠道的債務(wù)排序模型如下：

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

式(19)表示減去初始沖擊后的DR值，為了分別計(jì)算同業(yè)拆借和持有共同資產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)的DR值，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

(20)

(21)

4.數(shù)據(jù)來源

本文中銀行間同業(yè)拆借和行業(yè)貸款數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，樣本時(shí)間為2012～2017年。剔除所有者權(quán)益、同業(yè)資產(chǎn)、同業(yè)負(fù)債和資產(chǎn)負(fù)債率為0以及數(shù)據(jù)缺失的銀行，共得到125家銀行樣本數(shù)據(jù)。其中包括5家國有商業(yè)銀行、11家股份制商業(yè)銀行、65家城市商業(yè)銀行、38家農(nóng)村商業(yè)銀行和6家外資銀行。

持有共同資產(chǎn)數(shù)據(jù)為銀行對不同行業(yè)的貸款資產(chǎn)，根據(jù)國家行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，將銀行貸款資產(chǎn)分為13類，分別為農(nóng)、林、牧、漁業(yè)；水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)；制造業(yè)；交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)；房地產(chǎn)業(yè)；租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)；住宿和餐飲業(yè)；建筑業(yè)；電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)；信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)；批發(fā)和零售業(yè)；采礦業(yè)和其他；其中，居民服務(wù)、修理和其他服務(wù)業(yè)；金融業(yè)；衛(wèi)生和社會工作；科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)以及文化、體育和娛樂業(yè)由于貸款資產(chǎn)規(guī)模較少統(tǒng)一歸到其他中，前12類行業(yè)貸款資產(chǎn)規(guī)模占到貸款資產(chǎn)總規(guī)模的80%以上。

四、結(jié)果分析

1.系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)比較

為了比較兩種風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文將初始沖擊分為兩種方式：銀行沖擊和資產(chǎn)沖擊。銀行沖擊是以單個(gè)銀行違約作為初始條件，資產(chǎn)沖擊則是將資產(chǎn)價(jià)值減少到原價(jià)值的一定比例。本文設(shè)定資產(chǎn)價(jià)值減少為原價(jià)值的90%，不同年份的風(fēng)險(xiǎn)值為所有銀行DR值的平均值。

圖1和圖2分別表示在銀行沖擊和資產(chǎn)沖擊條件下不同風(fēng)險(xiǎn)渠道的風(fēng)險(xiǎn)值，實(shí)線表示總風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢，銀行序號表示按照銀行資產(chǎn)規(guī)模排序，行業(yè)序號表示按照不同行業(yè)類型排序?？梢钥闯?，在兩種沖擊條件下，兩種風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道共同作用下的總風(fēng)險(xiǎn)要大于兩種渠道各自風(fēng)險(xiǎn)的總和。圖1(a)和圖2(a)表明，2012～2017年，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)整體呈下降趨勢。在銀行沖擊條件下，2012年和2013年的持有共同資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)大于同業(yè)拆借風(fēng)險(xiǎn)，而在2014～2017年，持有共同資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)則小于同業(yè)拆借風(fēng)險(xiǎn)；在資產(chǎn)沖擊條件下，不同年份的持有共同資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)均大于同業(yè)拆借風(fēng)險(xiǎn)，并且兩種沖擊條件下的總風(fēng)險(xiǎn)均大于單一渠道的風(fēng)險(xiǎn)之和，說明在兩種風(fēng)險(xiǎn)渠道共同作用下，會對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生非線性的放大效應(yīng)。相關(guān)研究也證實(shí)了這種風(fēng)險(xiǎn)的放大效應(yīng)，以及直接風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道并不是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的重要來源，通過持有共同資產(chǎn)對銀行系統(tǒng)造成的影響可能比直接風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道更大[26]。圖1(b)和圖2(b)表示資產(chǎn)規(guī)模前20銀行和所有行業(yè)在不同傳染渠道的風(fēng)險(xiǎn)，隨著銀行資產(chǎn)規(guī)模的降低，銀行風(fēng)險(xiǎn)水平也呈下降趨勢，并且對不同銀行來說，兩種風(fēng)險(xiǎn)的作用是不同的。對大規(guī)模銀行來說，持有共同資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)要遠(yuǎn)大于同業(yè)拆借風(fēng)險(xiǎn)；而對小規(guī)模銀行來說，同業(yè)拆借風(fēng)險(xiǎn)要大于持有共同資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。因此，對不同類別的銀行來說，應(yīng)有重點(diǎn)地采取不同措施降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。此外，也有一些資產(chǎn)規(guī)模較小的銀行，在僅考慮一種風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道時(shí)，不會對整個(gè)銀行系統(tǒng)產(chǎn)生較大影響，如序號為第5到第10的銀行，但在兩種風(fēng)險(xiǎn)渠道作用下，卻能夠?qū)φ麄€(gè)銀行系統(tǒng)產(chǎn)生較大的風(fēng)險(xiǎn)沖擊，風(fēng)險(xiǎn)水平在0.1～0.3之間。這些銀行基本分布在股份制商業(yè)銀行中，股份制商業(yè)銀行規(guī)模僅次于五大國有商業(yè)銀行，在整個(gè)銀行系統(tǒng)中具有重要地位。這類銀行與國有商業(yè)銀行相比，具有較高的杠桿水平，因而具有更高的違約概率，應(yīng)加強(qiáng)對這類銀行的重點(diǎn)監(jiān)管。

圖1 銀行沖擊條件下系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)

圖2 資產(chǎn)沖擊條件下系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)注：行業(yè)序號1～13對應(yīng)的行業(yè)分別為：制造業(yè)；批發(fā)和零售業(yè)；交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè)；房地產(chǎn)業(yè)；電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)；建筑業(yè)；采礦業(yè)；信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)；住宿和餐飲業(yè)；農(nóng)、林、牧、漁業(yè)；水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)；租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)；其他行業(yè)。下文中行業(yè)序號對應(yīng)的行業(yè)均與此一致。

2.系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響因素

歷次經(jīng)濟(jì)危機(jī)讓人們認(rèn)識到大規(guī)模銀行在整個(gè)銀行系統(tǒng)中的作用，“大而不能倒”的理念也逐漸被接受并應(yīng)用到銀行監(jiān)管中。銀行資產(chǎn)規(guī)模越大，其違約對其他銀行的影響越大，越容易引起銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)[27]。因此，金融監(jiān)管部門一般會對規(guī)模較大的系統(tǒng)重要性銀行提出更嚴(yán)格的監(jiān)管要求。此外，集中度也被認(rèn)為是影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的因素之一，但針對集中度對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響卻有不同的研究結(jié)果[28]，并且不同的沖擊方式對銀行系統(tǒng)的影響也是不同的。

圖3表示銀行和行業(yè)資產(chǎn)分別作為沖擊對象在不同沖擊程度條件下的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。資產(chǎn)沖擊程度為(0～0.3)，銀行沖擊程度范圍為(0～1)，銀行序號按照資產(chǎn)規(guī)模從小到大進(jìn)行排序。比較發(fā)現(xiàn)，不同銀行和不同行業(yè)資產(chǎn)對銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)影響具有較大的差異，并且與銀行沖擊相比，資產(chǎn)沖擊條件下銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)更大。資產(chǎn)沖擊條件下的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)隨沖擊程度的增加近似呈線性增加趨勢，在沖擊程度為0.3時(shí)，針對部分行業(yè)資產(chǎn)的沖擊就能夠引起整個(gè)銀行系統(tǒng)的崩潰；而銀行沖擊條件下，只有資產(chǎn)規(guī)模較大的前幾家銀行在較高風(fēng)險(xiǎn)沖擊條件下才會對銀行系統(tǒng)產(chǎn)生較大的影響，Elsinger等人[29]的研究也表明特殊沖擊的影響要遠(yuǎn)低于系統(tǒng)性沖擊。在實(shí)際中，資產(chǎn)價(jià)格很容易受到社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響，通過資產(chǎn)價(jià)格波動對銀行系統(tǒng)的影響要遠(yuǎn)大于直接對銀行的沖擊。而以往針對銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的研究往往是從銀行沖擊的角度進(jìn)行的，忽視了資產(chǎn)價(jià)格波動對銀行系統(tǒng)的影響，從而可能低估了銀行系統(tǒng)的脆弱性。從圖3(a)中可以看出，隨著銀行資產(chǎn)規(guī)模的增加，銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)呈增加趨勢。但同時(shí)，也有部分資產(chǎn)規(guī)模較小銀行的風(fēng)險(xiǎn)值較大，而資產(chǎn)規(guī)模較大的銀行風(fēng)險(xiǎn)值相對較小。因此，銀行資產(chǎn)規(guī)模并不是決定系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的唯一因素。下面對兩種沖擊條件下的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)敞口比例、行業(yè)資產(chǎn)比例、集中度和凈資產(chǎn)的關(guān)系進(jìn)行分析，如圖4、圖5和圖6所示。

圖3 不同初始沖擊條件下的風(fēng)險(xiǎn)

圖4 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)、風(fēng)險(xiǎn)敞口比例、行業(yè)資產(chǎn)比例和集中度注：集中度通過HHI指數(shù)計(jì)算，銀行資產(chǎn)集中度表達(dá)式為：行業(yè)資產(chǎn)集中度表達(dá)式為：指數(shù)越大表示集中度越高，當(dāng)HHI=1時(shí)，表示銀行資產(chǎn)集中在同一類中或者某一行業(yè)資產(chǎn)全部被一家銀行所持有。

圖5 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)、行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、集中度和凈資產(chǎn)注：凈資產(chǎn)單位為萬元。

圖6 銀行持有共同資產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)注：MI(制造業(yè))；WR(批發(fā)和零售業(yè))；TW(交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(yè))；RE(房地產(chǎn)業(yè))；PS(電力、熱力、燃?xì)饧八a(chǎn)和供應(yīng)業(yè))；CI(建筑業(yè))；MN(采礦業(yè))；IT(信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè))；AC(住宿和餐飲業(yè))；AF(農(nóng)、林、牧、漁業(yè))；FM(水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè))；LB(租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè))；Others(其他行業(yè))。ICBC(中國工商銀行)；CCB(中國建設(shè)銀行)；ABC(中國農(nóng)業(yè)銀行)；BOC(中國銀行)；BOCOM(交通銀行)；CIB(興業(yè)銀行)；CMB(招商銀行)；CITIC(浦發(fā)銀行)；CMBC(中國民生銀行)；SPDB(中信銀行)。

風(fēng)險(xiǎn)敞口比例表示一家銀行同業(yè)拆借規(guī)模和持有共同資產(chǎn)規(guī)模之和與所有銀行同業(yè)拆借規(guī)模和持有共同資產(chǎn)規(guī)?？偤偷谋戎?。

圖4對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)敞口比例、行業(yè)資產(chǎn)比例和集中度的關(guān)系進(jìn)行了比較。圖4(a)中銀行沖擊條件下，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)與銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口比例也呈正相關(guān)關(guān)系。風(fēng)險(xiǎn)敞口比例越大的銀行違約時(shí)，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)越大，隨著銀行資產(chǎn)規(guī)模的減小，資產(chǎn)集中度呈現(xiàn)上升趨勢，相應(yīng)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)逐漸降低。從3者變化關(guān)系可知，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)并沒有隨著銀行資產(chǎn)集中度的增加而增加，反而呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明銀行資產(chǎn)集中度不是對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響的主要因素，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的大小主要取決于銀行的風(fēng)險(xiǎn)敞口比例。同樣，在圖4(b)中資產(chǎn)沖擊條件下，風(fēng)險(xiǎn)和行業(yè)資產(chǎn)比例的變化趨勢反映了風(fēng)險(xiǎn)值與行業(yè)資產(chǎn)比例呈正相關(guān)關(guān)系，占比越高的資產(chǎn)受到風(fēng)險(xiǎn)沖擊時(shí)，對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)影響越大。并且行業(yè)資產(chǎn)集中度與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)并沒有明顯的相關(guān)性，如信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)、住宿和餐飲業(yè)以及農(nóng)、林、牧、漁業(yè)這3類資產(chǎn)占比在12類資產(chǎn)中最低，相應(yīng)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)也最低，但卻具有較高的資產(chǎn)集中度，說明行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模是決定系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的主要因素。當(dāng)持有共同資產(chǎn)規(guī)模較低時(shí)，即使較高的資產(chǎn)集中度也并不會對系統(tǒng)造成嚴(yán)重沖擊。相關(guān)研究表明投資多元化并不能降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，銀行間的單一風(fēng)險(xiǎn)敞口規(guī)?？赡茉黾踊蛘呓档拖到y(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，并且不同類型銀行受到資產(chǎn)集中度的影響程度也不相同[30]。

本文還對不同年份不同行業(yè)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)與行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、集中度以及銀行凈資產(chǎn)進(jìn)行了比較。如圖5所示，可以看出在不同年份規(guī)模較大的行業(yè)一般具有較高的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，而集中度較高的行業(yè)，其資產(chǎn)規(guī)模較小，相應(yīng)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)也很小。規(guī)模較小的行業(yè)由于其資產(chǎn)主要集中在少數(shù)銀行中，導(dǎo)致其集中度較高，當(dāng)這些行業(yè)受到?jīng)_擊時(shí)，對銀行的凈資產(chǎn)影響較小，所以不會對銀行系統(tǒng)造成較大影響，這也進(jìn)一步驗(yàn)證了行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模是影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的主要因素。圖5(b)表明，2012～2017年的持有共同資產(chǎn)的總規(guī)模是呈上升趨勢的。

圖6為2012年和2017年銀行持有共同資產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分別對所有行業(yè)和資產(chǎn)規(guī)模前10的銀行用簡稱進(jìn)行了標(biāo)注。從圖6中的我國125家銀行和13個(gè)行業(yè)的持有共同資產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也可以看出，與2012年相比，2017年部分規(guī)模較大的銀行和行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模以及網(wǎng)絡(luò)密度均有不同程度的增加。

圖5(a)卻顯示，2012～2017年的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)不斷降低，由圖5(d)可知，2012～2017年資產(chǎn)規(guī)模排序前30銀行的凈資產(chǎn)規(guī)模整體是不斷增加的。凈資產(chǎn)規(guī)模越大，銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)，這也說明了增加核心資本充足率以及設(shè)置資本緩沖等通過自有資本吸收風(fēng)險(xiǎn)沖擊造成的損失的措施能夠有效降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，并且對規(guī)模較大的銀行來說，這種影響更為顯著[31-33]。

前文通過仿真結(jié)果對風(fēng)險(xiǎn)敞口、行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、集中度以及凈資產(chǎn)等因素與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系進(jìn)行了直觀的分析。為了進(jìn)一步明確這些因素如何對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響，本文通過面板回歸進(jìn)行驗(yàn)證。根據(jù)前文分析可知，銀行在遭受外部沖擊時(shí)，是根據(jù)目標(biāo)杠桿水平確定所要出售資產(chǎn)的數(shù)量，因此，可以認(rèn)為杠桿倍數(shù)也會對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。此外，資產(chǎn)負(fù)債率也是衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)水平的重要指標(biāo)之一，在進(jìn)行回歸分析時(shí)，杠桿倍數(shù)和資產(chǎn)負(fù)債率也被納入到解釋變量中，并建立計(jì)量模型如下：

Yit=β1NAit+β2CDit+β3REit+β4LEit+β5ADit+ηt+εit

(22)

其中，Yit為被解釋變量，表示銀行i在t年違約所造成的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)；解釋變量包括凈資產(chǎn)(NAit)、集中度(CDit)、風(fēng)險(xiǎn)敞口(REit)、杠桿倍數(shù)(LEit)和資產(chǎn)負(fù)債率(ADit)；ηt表示時(shí)間固定效應(yīng)；εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)(εit～M(0，σ2))。

表1報(bào)告了因變量和自變量的描述性統(tǒng)計(jì)特征，最小風(fēng)險(xiǎn)值和最大風(fēng)險(xiǎn)值分別為1.55e-06和0.9348，表明單個(gè)銀行的違約可能不會對銀行系統(tǒng)造成影響，也有可能會導(dǎo)致整個(gè)銀行系統(tǒng)的崩潰。與風(fēng)險(xiǎn)敞口相比，銀行的凈資產(chǎn)相對較小，但凈資產(chǎn)的平均水平要大于風(fēng)險(xiǎn)敞口。杠桿倍數(shù)具有最大的標(biāo)準(zhǔn)差，表明不同銀行間的杠桿水平表現(xiàn)出較大的差異性。

表1 因變量和自變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表2的回歸分析將風(fēng)險(xiǎn)敞口和凈資產(chǎn)作為基礎(chǔ)變量，集中度、杠桿倍數(shù)和資產(chǎn)負(fù)債率作為控制變量依次加入，結(jié)果顯示風(fēng)險(xiǎn)敞口和杠桿倍數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)呈顯著正相關(guān)關(guān)系，這也與前文的結(jié)果相一致。風(fēng)險(xiǎn)敞口在四種模型中均與風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)，這也說明風(fēng)險(xiǎn)敞口是銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的主要影響因素。風(fēng)險(xiǎn)敞口和杠桿倍數(shù)越高，銀行由于風(fēng)險(xiǎn)沖擊而遭受的資產(chǎn)損失越大，為了達(dá)到目標(biāo)杠桿水平需要拋售的資產(chǎn)數(shù)量越多，同時(shí)，通過同業(yè)資產(chǎn)和持有共同資產(chǎn)對其他銀行的影響越大，進(jìn)而具有較高的風(fēng)險(xiǎn)水平。

表2 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)與影響因素回歸結(jié)果

凈資產(chǎn)與風(fēng)險(xiǎn)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。這說明凈資產(chǎn)可以有效地吸收銀行遭受風(fēng)險(xiǎn)沖擊造成的資產(chǎn)損失，凈資產(chǎn)越大，銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)，對其他銀行的風(fēng)險(xiǎn)影響也越小，凈資產(chǎn)與風(fēng)險(xiǎn)的回歸關(guān)系也驗(yàn)證了上文的結(jié)果。在模型4中資產(chǎn)負(fù)債率與風(fēng)險(xiǎn)不顯著，可以看到在模型2、3和4中，集中度與風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系均不顯著。這說明在多種因素共同作用下，資產(chǎn)負(fù)債率和集中度對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響并不明顯。為了更進(jìn)一步對回歸結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)，本文使用滯后一期的解釋變量作為工具變量來排除潛在的內(nèi)生性問題，如表3所示，滯后一期回歸結(jié)果與原始結(jié)果基本一致，說明了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性和結(jié)論的可靠性。

表3 滯后一期條件下系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)與影響因素回歸結(jié)果

3.系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的控制策略

上文的結(jié)果表明凈資產(chǎn)能夠有效降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。新巴塞爾協(xié)議也對銀行業(yè)提出更高資本充足率的要求，并引入資本緩沖機(jī)制，通過建立逆周期資本緩沖以應(yīng)對經(jīng)濟(jì)下行時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)沖擊。為了分析資本緩沖在降低銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)中的作用，本文在原始的債務(wù)排序模型中引入資本緩沖，將銀行的狀態(tài)分為S(Suspected)、C(Contagious)、N(Non-contagious)和I(Inactive)。其中，S表示易感狀態(tài)，C表示傳染狀態(tài)，N表示不傳染風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，I表示不活躍狀態(tài)。具有資本緩沖機(jī)制的債務(wù)排序模型如下：

(23)

(24)

在初始時(shí)刻所有銀行都處于S狀態(tài)。受到風(fēng)險(xiǎn)沖擊的銀行，當(dāng)沖擊造成的損失大于閾值λ時(shí)，以pi(t)的概率變?yōu)镃狀態(tài)，變?yōu)镃狀態(tài)的概率pi(t)與銀行的資產(chǎn)負(fù)債率θi和沖擊造成的損失vi(t)成正比。遵循原始債務(wù)排序模型，銀行在傳染一次風(fēng)險(xiǎn)后就變?yōu)镮狀態(tài)，并不再進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)傳染。此外，銀行出售資產(chǎn)對資產(chǎn)價(jià)格的影響取決于市場流動性水平α，α越小表示市場的流動性越強(qiáng)，能夠有效吸收市場上拋售的資產(chǎn)，降低資產(chǎn)價(jià)格的波動性。政府可以通過存款準(zhǔn)備金制度、再貼現(xiàn)和公開市場操作等政策工具對市場流動性進(jìn)行調(diào)節(jié)。在穩(wěn)健的貨幣政策導(dǎo)向下，市場流動性趨于收緊，但較低的市場流動性水平容易引起流動性風(fēng)險(xiǎn)和信貸違約風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而增加銀行業(yè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，而過高的資本緩沖又會降低銀行的資產(chǎn)收益和資本效率。因此，合適的資本緩沖和市場流動性水平對于維持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和促進(jìn)金融系統(tǒng)健康發(fā)展具有重要意義，本文就通過市場流動性水平α和資本緩沖閾值λ分析對銀行業(yè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響。

根據(jù)上文分析結(jié)果可知，資產(chǎn)規(guī)模排序前10的銀行違約能夠?qū)φ麄€(gè)銀行系統(tǒng)造成較大的風(fēng)險(xiǎn)沖擊。因此，本文就以這10家銀行分別違約對系統(tǒng)造成的風(fēng)險(xiǎn)的平均值作為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。圖7表示市場流動性水平α和資本緩沖閾值λ分別取值為(1～2)和(0～1)時(shí)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的變化情況?？梢钥闯?，市場流動性水平α?xí)ο到y(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生正向影響，資本緩沖閾值λ會對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生負(fù)向影響，但相比市場流動性，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)受資產(chǎn)緩沖的影響更大。市場流動性水平對風(fēng)險(xiǎn)的影響隨著資本緩沖的增加而逐漸減弱，并且存在一個(gè)資本緩沖閾值，當(dāng)資本緩沖大于0.1時(shí)，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)顯著降低，但過高的資本緩沖會降低銀行收益。因此，可以基于一定的資本緩沖水平，通過相關(guān)貨幣政策對市場流動性進(jìn)行調(diào)節(jié)，以控制系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)在一定范圍內(nèi)。巴塞爾協(xié)議Ⅲ中對銀行提出最低8%的資本充足率以及2.5%的逆周期資本緩沖要求也與本文的閾值相對應(yīng)，說明10%的資本緩沖水平能夠較為有效地降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

圖7 α和λ對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響

五、結(jié)論與建議

本文構(gòu)建了基于同業(yè)拆借網(wǎng)絡(luò)和持有共同資產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的多種渠道風(fēng)險(xiǎn)傳染模型，分析了同業(yè)拆借和持有共同資產(chǎn)兩種渠道共同作用下對銀行系統(tǒng)的影響，并應(yīng)用2012～2017年我國125家銀行的同業(yè)拆借和13個(gè)行業(yè)的貸款資產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，得到如下結(jié)論：

第一，同時(shí)考慮兩種風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道的系統(tǒng)總風(fēng)險(xiǎn)要大于單一渠道對銀行系統(tǒng)造成的風(fēng)險(xiǎn)之和，兩種風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道的相互作用會對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生非線性的放大效應(yīng)。資產(chǎn)沖擊對銀行系統(tǒng)的影響要遠(yuǎn)大于直接針對銀行的風(fēng)險(xiǎn)沖擊。大規(guī)模銀行持有共同資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)要大于同業(yè)拆借風(fēng)險(xiǎn)，而中小規(guī)模銀行的同業(yè)拆借風(fēng)險(xiǎn)要大于持有共同資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。

第二，風(fēng)險(xiǎn)敞口大小和行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模是影響資產(chǎn)沖擊和銀行沖擊條件下系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)大小的主要因素，增加銀行資產(chǎn)集中度可能并不會降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，要同時(shí)考慮風(fēng)險(xiǎn)敞口大小、杠桿倍數(shù)等因素的共同影響。不同銀行可能會根據(jù)自身情況選擇最優(yōu)的投資組合策略以實(shí)現(xiàn)利益最大化和風(fēng)險(xiǎn)最小化。此外，凈資產(chǎn)在抵御風(fēng)險(xiǎn)沖擊過程中發(fā)揮了重要作用，通過自有資本吸收風(fēng)險(xiǎn)沖擊造成損失的措施能夠有效降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

第三，市場流動性水平和資本緩沖均會對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。資本緩沖比市場流動性能更有效降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，并且存在一個(gè)閾值，當(dāng)資本緩沖大于這個(gè)閾值時(shí)，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)會顯著降低。

根據(jù)以上結(jié)論，對防范和控制我國銀行業(yè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的建議如下：

第一，加強(qiáng)對同業(yè)拆借市場和銀行貸款的監(jiān)管，避免多種渠道風(fēng)險(xiǎn)的相互傳染引起風(fēng)險(xiǎn)的放大效應(yīng)。加強(qiáng)對資產(chǎn)價(jià)格波動的關(guān)注，尤其是風(fēng)險(xiǎn)較高的行業(yè)。同時(shí)降低同業(yè)拆借規(guī)模，以降低同業(yè)市場的空轉(zhuǎn)套利、期限錯(cuò)配等現(xiàn)象所帶來的流動性風(fēng)險(xiǎn)。

第二，對不同類別銀行應(yīng)采取有側(cè)重的監(jiān)管措施。大規(guī)模銀行應(yīng)更注重對投資資產(chǎn)的管理；中小規(guī)模銀行需要重點(diǎn)關(guān)注同業(yè)拆借渠道可能引發(fā)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

第三，充分發(fā)揮資本充足率和資本緩沖在降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)中的作用，為了同時(shí)兼顧較高的資本收益和較低的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，應(yīng)合理選擇資本充足率和資本緩沖閾值。根據(jù)預(yù)期的市場流動性水平確定合適的資本緩沖標(biāo)準(zhǔn)，以及對不同類型銀行設(shè)置差別化的資本緩沖的方式。