馮 銳 鄭偉鋼 張少華

一、引言

提高金融資源配置效率，不僅事關(guān)實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率，而且對(duì)于防范和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)有著重要價(jià)值。金融風(fēng)險(xiǎn)防范化解的核心在于市場(chǎng)對(duì)金融資源合理配置的有效性，金融資源配置效率決定了金融資源與復(fù)雜經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)性和適配度。雖然我國(guó)金融結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)多元化發(fā)展，金融資源配置的規(guī)模效應(yīng)不斷提升，但金融資源錯(cuò)配的負(fù)外部性仍然持續(xù)影響著金融市場(chǎng)的完善，金融資源配置效率問(wèn)題已經(jīng)成為影響我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要因素。

在學(xué)界，學(xué)者們對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的研究經(jīng)歷了由簡(jiǎn)單到復(fù)雜、由狹義到廣義的認(rèn)知過(guò)程。第一，關(guān)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)涵并未形成統(tǒng)一意見(jiàn)。除了風(fēng)險(xiǎn)傳染視角和金融功能視角外，十國(guó)集團(tuán)（G10）和FSB、IMF、BIS等提出的代表性觀點(diǎn)認(rèn)為，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是可能導(dǎo)致金融體系部分或全部受到損害，并引致更大范圍金融服務(wù)紊亂，給實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重影響的風(fēng)險(xiǎn)。第二，學(xué)者依據(jù)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源和特征提出了不同的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的度量方法。一是在綜合指標(biāo)法，范云朋（2020）使用ESRB-CISS的方法來(lái)監(jiān)測(cè)和衡量我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，建立了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)；①范云朋：《我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與度量研究——基于ESRB-CISS研究方法》，《經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索》2020年第11期。二是網(wǎng)絡(luò)模型法，白鶴祥等（2020）在分析房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制基礎(chǔ)上，構(gòu)建出一個(gè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)模型并提供預(yù)警區(qū)間，運(yùn)用Var及其變形方法進(jìn)行測(cè)度。②白鶴祥、劉社芳等：《基于房地產(chǎn)市場(chǎng)的我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度與預(yù)警研究》，《金融研究》2020年第8期。第三，基于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)涵及其度量研究，學(xué)者們分析了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，包括房地產(chǎn)市場(chǎng)、股票市場(chǎng)、信貸市場(chǎng)、宏觀金融杠桿等。比如馬勇和陳雨露（2017）考察了不同國(guó)家金融杠桿和金融杠桿波動(dòng)性對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)金融杠桿的波動(dòng)沖擊國(guó)家經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，產(chǎn)生金融風(fēng)險(xiǎn)負(fù)面影響。①馬勇、陳雨露：《金融杠桿、杠桿波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)》，《經(jīng)濟(jì)研究》2017年第6期。

金融資源配置的核心問(wèn)題是如何實(shí)現(xiàn)金融資源利用效率的最大化。學(xué)者們的研究主要圍繞金融資源配置的內(nèi)涵、測(cè)度和風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)展開(kāi)。第一，學(xué)者們基于市場(chǎng)規(guī)律的微觀法則判斷金融資源是否存在錯(cuò)配，認(rèn)為：狹義口徑行業(yè)內(nèi)的所有企業(yè)的邊際收益產(chǎn)品相等，意味著該行業(yè)實(shí)現(xiàn)了金融資源的有效配置；當(dāng)行業(yè)內(nèi)不同企業(yè)金融要素投入的邊際收益產(chǎn)品呈現(xiàn)出橫截面差異，意味著該行業(yè)存在金融資源錯(cuò)配。②杭靜、郭凱明等：《資源錯(cuò)配、產(chǎn)能利用與生產(chǎn)率》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》2021年第1期。第二，金融資源配置的度量主要是從宏觀層面的生產(chǎn)率剩余和微觀層面的生產(chǎn)率差距進(jìn)行研究。戴小勇（2018）聚焦于單一比例指標(biāo)或某種導(dǎo)致金融資源錯(cuò)配的因素。③戴小勇：《資源錯(cuò)配視角下全要素生產(chǎn)率損失的形成機(jī)理與測(cè)算》，《當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)》2018年第5期。倫曉波等（2018）以企業(yè)成本偏離行業(yè)平均資本的程度來(lái)比較資本邊際報(bào)酬水平的差異化，研究金融資源配置程度。④倫曉波、楊竹莘等：《所有制、對(duì)外直接投資與融資約束：基于金融資源錯(cuò)配視角的實(shí)證分析》，《世界經(jīng)濟(jì)研究》2018年第6期。第三，金融資源錯(cuò)配的風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)。李欣澤等（2018）指出金融資源錯(cuò)配容易使金融資源過(guò)度流向虛擬經(jīng)濟(jì)，加速虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的非均衡發(fā)展，尤其是虛擬經(jīng)濟(jì)擠壓新興實(shí)體經(jīng)濟(jì)的需求，導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資難、融資貴，越來(lái)越滑入失血式循環(huán)的困境。⑤李欣澤、陳言：《金融摩擦與資源錯(cuò)配研究新進(jìn)展》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)》2018年第9期。

綜上所述，現(xiàn)有研究大多選擇融資錯(cuò)配、杠桿率、金融資產(chǎn)價(jià)格周期等單一視角分析金融資源配置與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)或?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系，鮮有從整個(gè)金融市場(chǎng)的資源配置層面直接分析金融資源配置對(duì)地方系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)理和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，更未能深入解析金融資源配置對(duì)不同區(qū)域系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的空間效應(yīng)。鑒于此，本文在已有研究基礎(chǔ)上，利用2011—2019年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建一個(gè)包含宏觀經(jīng)濟(jì)、地方財(cái)政、金融部門(mén)、非金融部門(mén)、房地產(chǎn)部門(mén)和對(duì)外貿(mào)易的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，直接考察金融資源配置影響地方系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的理論機(jī)制和實(shí)證經(jīng)驗(yàn)，并從我國(guó)省級(jí)層面研究金融資源配置對(duì)不同區(qū)域系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的空間效應(yīng)，從而豐富對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源和機(jī)制探究的“地方視角”，也為現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的空間傳染及治理研究提供了直接證據(jù)。

二、理論基礎(chǔ)

我國(guó)仍存在金融資源配置與企業(yè)生產(chǎn)率不匹配的現(xiàn)象，引致金融資源流向無(wú)效率、低效率的部門(mén)或者過(guò)度流向虛擬經(jīng)濟(jì)，抑制實(shí)體企業(yè)的發(fā)展，成為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的誘發(fā)因素。從金融資源配置的角度看，金融資源如何在我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)部門(mén)、地方政府部門(mén)、房地產(chǎn)部門(mén)、金融部門(mén)、非金融部門(mén)、對(duì)外貿(mào)易部門(mén)分配存在著競(jìng)爭(zhēng)矛盾與合作問(wèn)題，將對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生直接影響。本文將具體闡述金融資源配置經(jīng)由以上部門(mén)的影響演變進(jìn)而引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程。

金融資源在宏觀經(jīng)濟(jì)部門(mén)的錯(cuò)配形成宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。金融資源的錯(cuò)配容易形成虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的非均衡發(fā)展，帶來(lái)宏觀經(jīng)濟(jì)的不穩(wěn)定性。從資源配置的競(jìng)爭(zhēng)矛盾看，宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展主要立足于良好的實(shí)體經(jīng)濟(jì)和適度的虛擬經(jīng)濟(jì)。資源錯(cuò)配降低了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率，導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)衰退。同時(shí)，短期內(nèi)金融資源過(guò)度流向虛擬經(jīng)濟(jì)，長(zhǎng)期內(nèi)因缺乏實(shí)體經(jīng)濟(jì)輸血的虛擬經(jīng)濟(jì)會(huì)滑入失血式循環(huán)的困境，這最終造成宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。從資源配置的合作問(wèn)題看，資源錯(cuò)配使得實(shí)體經(jīng)濟(jì)創(chuàng)造的收益無(wú)法達(dá)到金融部門(mén)的期望收益。這可能衍生出資本閑置，甚至導(dǎo)致金融部門(mén)自營(yíng)業(yè)務(wù)的過(guò)度膨脹，引發(fā)宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)。

金融資源在地方政府部門(mén)的錯(cuò)配形成財(cái)政赤字風(fēng)險(xiǎn)。金融資源的錯(cuò)配容易使得地方政府基于發(fā)展地方經(jīng)濟(jì)的職責(zé)而進(jìn)行債務(wù)擴(kuò)張，增加金融風(fēng)險(xiǎn)。從金融資源配置的競(jìng)爭(zhēng)矛盾看，地方財(cái)政部門(mén)依托政府隱形擔(dān)保及利率優(yōu)惠政策可通過(guò)融資平臺(tái)公司吸納巨量金融資本，投入到基礎(chǔ)設(shè)施和低收益類(lèi)資產(chǎn)，甚至以行政干預(yù)方式控制金融資源。但地方隱性債務(wù)的還本付息會(huì)凸顯金融資源錯(cuò)配問(wèn)題，對(duì)地方財(cái)政穩(wěn)定性造成沖擊，形成地方債務(wù)危機(jī)。從資源配置的合作問(wèn)題看，資源錯(cuò)配使得地方政府債務(wù)具有使用周期長(zhǎng)而債務(wù)期限較短的特征。當(dāng)?shù)胤秸[性債務(wù)沒(méi)有出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，銀行、信托等金融機(jī)構(gòu)基于財(cái)政承諾支持地方政府舉債。一旦或有黑天鵝事件發(fā)生，地方政府無(wú)法償還債務(wù)，金融機(jī)構(gòu)就會(huì)出現(xiàn)大量壞賬，對(duì)地方金融穩(wěn)定產(chǎn)生沖擊。

金融資源在房地產(chǎn)部門(mén)的錯(cuò)配形成資產(chǎn)泡沫風(fēng)險(xiǎn)。金融資源的錯(cuò)配容易使得房地產(chǎn)部門(mén)集聚過(guò)度資金而推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲，可能造成資產(chǎn)價(jià)格市場(chǎng)虛假繁榮和惡性膨脹。從資源配置的競(jìng)爭(zhēng)矛盾看，我國(guó)獨(dú)特的“土地財(cái)政”和居高不下的房?jī)r(jià)使得房地產(chǎn)部門(mén)容易成為投資的重點(diǎn)領(lǐng)域。房地產(chǎn)部門(mén)的杠桿率也伴隨著金融資本的熱追而快速上升，并通過(guò)資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)下的權(quán)益和債務(wù)途徑不斷積累風(fēng)險(xiǎn)，容易引發(fā)房地產(chǎn)泡沫。從資源配置的合作問(wèn)題看，資源錯(cuò)配使得地方政府基于房?jī)r(jià)上漲帶來(lái)的收益而偏好杠桿，債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不斷積累。同時(shí)，非金融部門(mén)和金融部門(mén)通過(guò)房產(chǎn)等抵押品提高自身杠桿，獲取更多資本。這增加了違約風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性和金融體系的不穩(wěn)定性，而且以債務(wù)類(lèi)資產(chǎn)為主的金融部門(mén)更易積聚、引發(fā)資產(chǎn)泡沫危機(jī)。

金融資源在金融部門(mén)的錯(cuò)配形成金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)。金融資源錯(cuò)配容易使得金融部門(mén)的大量資金過(guò)度配置到虛擬化的資本市場(chǎng)，形成金融資本的空轉(zhuǎn)。從資源配置的競(jìng)爭(zhēng)矛盾看，金融部門(mén)通常采取杠桿經(jīng)營(yíng)模式，大量資源被金融機(jī)構(gòu)通過(guò)工具或交易制度創(chuàng)新，創(chuàng)造出諸多高收益、強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)的金融衍生產(chǎn)品。資源過(guò)度集中在虛擬經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，導(dǎo)致金融市場(chǎng)的不確定性及投機(jī)性風(fēng)險(xiǎn)。從資源配置的合作問(wèn)題看，資源錯(cuò)配使得金融機(jī)構(gòu)的資金大量投向虛擬經(jīng)濟(jì)而脫離實(shí)體經(jīng)濟(jì)的“輸血”，對(duì)其他部門(mén)所需金融資源形成過(guò)度擠出效應(yīng)，引發(fā)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)。

金融資源在非金融部門(mén)的錯(cuò)配形成實(shí)體經(jīng)濟(jì)危機(jī)。金融資源錯(cuò)配容易造成非金融部門(mén)的外部融資成本提高，實(shí)體企業(yè)的預(yù)期利潤(rùn)降低。從資源配置的競(jìng)爭(zhēng)矛盾看，基于資本的逐利性，實(shí)體企業(yè)的資源配置將轉(zhuǎn)向較高收益的虛擬經(jīng)濟(jì)。這導(dǎo)致實(shí)體企業(yè)資產(chǎn)凈值不斷下降，最終引發(fā)實(shí)體企業(yè)因外源性融資受阻而產(chǎn)生流動(dòng)性危機(jī)。從資源配置的合作問(wèn)題看，資源錯(cuò)配使得實(shí)體企業(yè)從主營(yíng)業(yè)務(wù)獲得的收益率顯著低于其他金融投資收益。實(shí)體企業(yè)因而將本來(lái)應(yīng)該投資于企業(yè)生產(chǎn)的長(zhǎng)期投資轉(zhuǎn)入較為短期的金融資產(chǎn)投資，形成金融資源在實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門(mén)的功能失衡與錯(cuò)配，引發(fā)實(shí)體企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

金融資源在對(duì)外貿(mào)易部門(mén)的錯(cuò)配形成外部市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。金融資源錯(cuò)配容易影響企業(yè)的進(jìn)出口行為，進(jìn)而對(duì)涉外貿(mào)易行業(yè)的經(jīng)常項(xiàng)目和資本項(xiàng)目往來(lái)產(chǎn)生不確定性影響。從資源配置的競(jìng)爭(zhēng)矛盾看，資本錯(cuò)配會(huì)導(dǎo)致部分出口企業(yè)很難克服出口貿(mào)易的固定成本，而進(jìn)口企業(yè)只能通過(guò)進(jìn)口更高價(jià)格的生產(chǎn)要素組織生產(chǎn)，長(zhǎng)期內(nèi)造成行業(yè)整體的經(jīng)常項(xiàng)目和資本項(xiàng)目往來(lái)結(jié)構(gòu)性改變，引發(fā)國(guó)際收支失衡。從資源配置的合作問(wèn)題看，部分涉外貿(mào)易企業(yè)雖然可以通過(guò)政策性融資獲取金融資源，但融資過(guò)程通常伴隨著政治關(guān)聯(lián)或所有制特征等非市場(chǎng)化因素，面臨間接融資機(jī)構(gòu)的“惜貸”行為，這形成了外部市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

三、數(shù)據(jù)、變量與模型

（一）模型構(gòu)建

為分析金融資源配置效率對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文構(gòu)建如下計(jì)量分析模型：

其中，被解釋變量為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn) ，核心解釋變量為金融資源配置效率 ?？刂谱兞糠謩e為金融監(jiān)管強(qiáng)度 、人口老齡化 、城鎮(zhèn)化水平 、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平 和市場(chǎng)化水平 。i表示的是全國(guó)各省市的樣本數(shù)據(jù)（i=1，2，… ，30），t表示不同時(shí)期（t=2011，2012，…，2019）， 和分別表示的是截距項(xiàng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)， 表示省份固定效應(yīng)， 表示時(shí)間固定效應(yīng)。

為進(jìn)一步分析金融資源配置效率對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)影響的空間溢出影響，本文構(gòu)建如下空間計(jì)量分析模型：

表示第n個(gè)變量對(duì)本地區(qū)的影響系數(shù)， 表示解釋變量空間滯后項(xiàng)系數(shù)， 表示被解釋變量空間滯后項(xiàng)系數(shù)。由Wald和LR檢驗(yàn)來(lái)判定SDM模型是否會(huì)退化為SLM或SEM模型。

（二）數(shù)據(jù)與變量

1.被解釋變量。系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有影響范圍廣與累積速度快的特征，單一部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)不能代表我國(guó)整體金融風(fēng)險(xiǎn)狀況。通過(guò)借鑒陶玲和朱迎（2016）、左曉慧（2021）測(cè)量系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的方法，本文將我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)分為六個(gè)維度，即宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、地方財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)、金融部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)、非金融部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)、房地產(chǎn)部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)以及對(duì)外貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)。①陶玲、朱迎：《系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)和度量——基于中國(guó)金融體系的研究》，《金融研究》2016年第6期。②左曉慧、劉思遠(yuǎn)：《金融監(jiān)管對(duì)防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)影響研究》，《經(jīng)濟(jì)問(wèn)題》2021年第7期。根據(jù)各個(gè)領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)的影響因子構(gòu)建相關(guān)指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析法計(jì)算出來(lái)的得分與權(quán)重構(gòu)建出我國(guó)各省份的金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，并采用了歸一化處理（見(jiàn)表1）。

表1 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)

（1）指標(biāo)處理。本文采用2011—2019年省級(jí)數(shù)據(jù)作為樣本，為了消除指標(biāo)之間不同部門(mén)維度及其變動(dòng)方向差異對(duì)構(gòu)建出來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)產(chǎn)生的影響，對(duì)變量指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

（2）系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)合成。運(yùn)用STATA軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析處理，提取主成分公共因子，各因子相關(guān)載荷作為權(quán)重，綜合計(jì)算得分作為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度。對(duì)上述所有變量進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)，以確認(rèn)所選指標(biāo)是否適合因子分析，并構(gòu)建地方系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。其中，KMO值為0.658，巴特利特球形度檢驗(yàn)p值小于0.001，表明樣本數(shù)據(jù)因子分析效果較好，用因子分析實(shí)現(xiàn)降維的方法是可行的。根據(jù)慣例取累計(jì)方差貢獻(xiàn)率接近于80%的前k個(gè)主成分，對(duì)所提取的因子載荷運(yùn)用最大方差法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，以簡(jiǎn)化對(duì)相關(guān)因子的解釋。

2.解釋變量。通過(guò)金融資源的投入和產(chǎn)出效率來(lái)衡量不同區(qū)域的資本配置效率，并由此反映金融資源不匹配程度。本文采用史亞榮等（2020）所使用的地區(qū)金融相關(guān)比率（貸款余額與地區(qū)生產(chǎn)總值之比），來(lái)衡量金融資源分配的有效性以及該地區(qū)產(chǎn)出價(jià)值中金融資源的規(guī)模。①史亞榮、趙愛(ài)清：《地方政府債務(wù)對(duì)區(qū)域金融發(fā)展的影響——基于面板分位數(shù)的研究》，《中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)》2020年第1期。本文運(yùn)用隨機(jī)前沿函數(shù)法（SFA）測(cè)度金融資源投入產(chǎn)出效率的大小。在使用SFA模型對(duì)不同地區(qū)的金融資源投入產(chǎn)出的配置效率進(jìn)行測(cè)算前，需要構(gòu)造金融資源在各地區(qū)投入和產(chǎn)出的指標(biāo)體系。根據(jù)柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，本文選取了金融業(yè)從業(yè)人員和金融業(yè)固定資產(chǎn)投資作為投入指標(biāo)，以金融業(yè)從業(yè)人員代表人力資源投入情況，金融業(yè)固定資產(chǎn)投資代表資本資源投入情況，并選取金融相關(guān)比率作為產(chǎn)出指標(biāo)，將投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)代入SFA模型中，得出2011—2019年全國(guó)30個(gè)省份（西藏除外）的金融資源配置效率值，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，能充分反映各省份間的差異化程度。

3.控制變量。金融監(jiān)管強(qiáng)度（Sup），借鑒王韌等（2019）的測(cè)量方法，用區(qū)域金融監(jiān)管支出占金融業(yè)增加值的比值來(lái)衡量。②王韌、張奇佳、何強(qiáng)：《金融監(jiān)管會(huì)損害金融效率嗎》，《金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》2019年第6期。此外，借鑒夏越（2019）和陳蕾等（2021）的研究方法，選取人口老齡化（Agp）、城鎮(zhèn)化水平（Urb）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（Stru）作為本文的控制變量。③夏越：《金融杠桿如何影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)——U型關(guān)系與空間溢出》，《財(cái)經(jīng)科學(xué)》2019年第1期。④陳蕾、任文達(dá)、黃冰柔：《金融科技對(duì)中國(guó)區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的影響研究》，《福建論壇（人文社會(huì)科學(xué)版）》2021年第10期。人口老齡化采用65歲以上人口占總?cè)丝诘谋戎貋?lái)衡量，人口老齡化越嚴(yán)重的地方，金融風(fēng)險(xiǎn)越高；城鎮(zhèn)化水平通過(guò)城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎赜?jì)算，隨著城鎮(zhèn)化的深入，地方經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，從而降低地方金融風(fēng)險(xiǎn)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平（Stru），采用第二產(chǎn)業(yè)增加值和第三產(chǎn)業(yè)增加值比重衡量，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平可以降低金融風(fēng)險(xiǎn)。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

表2列（1）結(jié)果表明金融資源配置效率系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，即金融資源配置效率提高有利于降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)金融資源配置效率提高1個(gè)單位時(shí)，我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)下降0.877個(gè)單位。在列（2）引入一系列控制變量后，金融資源配置效率仍然顯著抑制系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)金融資源配置效率提高1個(gè)單位時(shí)，我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)下降0.591個(gè)單位。這表明金融配置效率的提高，有助于金融資源更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，可以有效緩解我國(guó)金融“脫實(shí)向虛”的問(wèn)題，降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)金融體系的持續(xù)健康發(fā)展。

表2 總體基準(zhǔn)回歸結(jié)果

從控制變量來(lái)看，金融監(jiān)管強(qiáng)度對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響顯著為負(fù)，說(shuō)明金融監(jiān)管可以有效防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。城鎮(zhèn)化水平對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)存在顯著負(fù)向影響效應(yīng)，城鎮(zhèn)化是釋放內(nèi)需潛能的必然選擇，城鎮(zhèn)化進(jìn)程能夠抵御系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的沖擊。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響顯著為負(fù)，原因在于實(shí)體工業(yè)企業(yè)的快速發(fā)展是支持經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的根本基石，第二產(chǎn)業(yè)增加值的比重上升有利于化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。人口老齡化顯著促進(jìn)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的提高，說(shuō)明我國(guó)人口結(jié)構(gòu)的變化也會(huì)帶來(lái)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

（二）分組回歸分析

本文將我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)分解為宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、地方財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)、金融部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)、非金融部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)、房地產(chǎn)部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)以及對(duì)外貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)測(cè)算這六個(gè)維度的風(fēng)險(xiǎn)占整體系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重，測(cè)度各部門(mén)金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)并進(jìn)行分組回歸。確定指標(biāo)權(quán)重的方法有多種，總體來(lái)說(shuō)有主觀賦權(quán)與客觀賦權(quán)法，其中主觀賦權(quán)法有層次分析法，客觀賦權(quán)法則有熵值法、CRITIC法、主成分分析法等。由于主觀賦權(quán)法中專(zhuān)家賦權(quán)打分缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，本文采用客觀賦權(quán)法進(jìn)行權(quán)重測(cè)算。運(yùn)用各部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重可以得到各個(gè)部門(mén)的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，接著采用分組回歸的方法研究金融資源配置效率對(duì)各部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)影響的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果如表3所示。

回歸如表3結(jié)果顯示，金融資源配置效率對(duì)各個(gè)部門(mén)都具有顯著負(fù)向影響，且對(duì)各個(gè)部門(mén)的影響程度不同。其中，金融資源配置效率對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響程度最大，說(shuō)明金融體制不完善很容易造成房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)。金融資源配置效率對(duì)地方財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)的影響程度最小。在控制變量影響方面，金融監(jiān)管強(qiáng)度有益于顯著控制各個(gè)部門(mén)的風(fēng)險(xiǎn)水平。城鎮(zhèn)化水平也顯著影響各個(gè)部門(mén)的風(fēng)險(xiǎn)水平，城鎮(zhèn)化水平對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、地方財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)和房地產(chǎn)部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)存在負(fù)向影響，原因是提升城鎮(zhèn)化水平能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，給地方政府帶來(lái)更多財(cái)政收入，并且城鎮(zhèn)人口的增加能夠有效支持房地產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展。然而，城鎮(zhèn)化水平對(duì)金融部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)、非金融部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)和對(duì)外貿(mào)易風(fēng)險(xiǎn)存在正向影響，原因是城鎮(zhèn)化水平的提高擴(kuò)大了城市規(guī)模，加劇企業(yè)之間的競(jìng)爭(zhēng)，容易導(dǎo)致企業(yè)面臨更多的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平也顯著影響宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、地方財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)、金融部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)、非金融部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)和房地產(chǎn)部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)，這說(shuō)明實(shí)體工業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)各個(gè)部門(mén)的健康運(yùn)轉(zhuǎn)均具有重要作用。人口老齡化不利于降低各個(gè)部門(mén)的風(fēng)險(xiǎn)水平，原因是人口結(jié)構(gòu)變化將直接導(dǎo)致供給側(cè)和需求側(cè)改變，影響整體經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)平衡，會(huì)對(duì)各部門(mén)發(fā)展形成沖擊。

表3 各部門(mén)回歸結(jié)果

（三）空間溢出效應(yīng)分析

基于空間視角對(duì)各地區(qū)金融資源配置效率與金融風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步的探討，采用地理距離的倒數(shù)測(cè)算空間權(quán)重矩陣，通過(guò)Moran’s I指數(shù)檢驗(yàn)其空間自相關(guān)性，運(yùn)用SDM空間杜賓模型分析金融資源配置效率對(duì)不同地區(qū)的異質(zhì)性影響與空間外溢作用，并進(jìn)一步分解為直接影響與間接影響?？傮w上不同地區(qū)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)顯示出顯著的負(fù)空間相關(guān)性，這表明系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有顯著為負(fù)的空間外溢效應(yīng)，即目標(biāo)分析區(qū)域?qū)︵徑鼌^(qū)域的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有負(fù)向的溢出效應(yīng)，本地區(qū)的金融配置效率的提高也能抑制鄰近地區(qū)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

在進(jìn)行空間面板計(jì)量估計(jì)前，應(yīng)該先確定合適的估計(jì)模型。借鑒韓峰和陽(yáng)立高（2020）的檢驗(yàn)方法，利用建立好的地理距離矩陣選擇合適的空間計(jì)量模型。①韓峰、陽(yáng)立高：《生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)集聚如何影響制造業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)?——一個(gè)集聚經(jīng)濟(jì)與熊彼特內(nèi)生增長(zhǎng)理論的綜合框架》，《管理世界》2020年第2期。本文選用時(shí)間、個(gè)體雙固定模型的SDM來(lái)進(jìn)一步研究金融配置效率對(duì)各部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)的影響。結(jié)果如表4所示，各地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)以及各部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)不僅受到該省市金融資源配置效率與其他控制因素影響，還受到周邊地區(qū)金融資源配置效率等變量的影響。從系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)和各個(gè)部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)的層面來(lái)看，金融資源配置效率的系數(shù)均為負(fù)，且至少在5%水平下顯著，證實(shí)了轄區(qū)內(nèi)金融資源配置效率的提高對(duì)本地區(qū)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)和各個(gè)部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)均起到抑制作用。從空間影響層面看，無(wú)論是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)還是各個(gè)部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)，W×金融配置效率系數(shù)都是顯著為負(fù)，表明本地區(qū)金融配置效率的提高有利于降低相鄰地區(qū)的各部門(mén)風(fēng)險(xiǎn)。原因可能是各地區(qū)的金融資源配置存在空間非均衡的特征，金融資源會(huì)自主從低收益地區(qū)、行業(yè)、部門(mén)投向其他地區(qū)高收益領(lǐng)域，當(dāng)本地區(qū)的金融資源達(dá)到飽和時(shí)，溢出來(lái)的部分流入鄰近區(qū)域，金融資源在區(qū)域間的流動(dòng)促使鄰近地區(qū)有效緩解金融資源錯(cuò)配而帶來(lái)的潛在金融風(fēng)險(xiǎn)。

表4 各部門(mén)估計(jì)結(jié)果

（四）穩(wěn)健性分析

為了確保上述實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，考慮內(nèi)生性問(wèn)題。金融風(fēng)險(xiǎn)的累積不僅受到當(dāng)期金融資源配置效率的影響，還可能受到過(guò)去因素影響，將金融資源配置效率滯后一期納入模型中來(lái)解決內(nèi)生性問(wèn)題。其次，樣本剔除我國(guó)四個(gè)直轄市?？紤]到北京、天津、上海、重慶與樣本中其他地市在經(jīng)濟(jì)上可能存在特殊性，所以剔除直轄市樣本進(jìn)行回歸。以上結(jié)果都表明金融資源配置效率對(duì)我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有顯著負(fù)向影響。

五、啟示與建議

結(jié)合以上分析，本文提出以下建議：第一，深化金融領(lǐng)域改革，持續(xù)推進(jìn)利率和匯率市場(chǎng)化改革。金融領(lǐng)域改革有益于內(nèi)部和外部金融資源配置效率提升。利率和匯率市場(chǎng)化改革能夠促進(jìn)市場(chǎng)化和國(guó)際化的金融風(fēng)險(xiǎn)防范和處置機(jī)制構(gòu)建，增強(qiáng)金融市場(chǎng)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力。第二，逐步化解地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，有效調(diào)控房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展，防止金融部門(mén)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生。在地方政府債務(wù)方面，應(yīng)加強(qiáng)地方政府舉債監(jiān)督問(wèn)責(zé)機(jī)制以及地方政府投融資平臺(tái)的規(guī)范管理，根據(jù)各級(jí)地方實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r規(guī)定地方政府債務(wù)限額，減少隱性債務(wù)，在保障地方政府合理的融資需求后將金融資源投向其他高效率部門(mén)；在房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展方面，強(qiáng)化金融監(jiān)管，抑制房地產(chǎn)市場(chǎng)投機(jī)，通過(guò)一系列地方政府的規(guī)制政策實(shí)現(xiàn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康發(fā)展；在金融市場(chǎng)和金融機(jī)構(gòu)發(fā)展方面，積極響應(yīng)政府政策，引導(dǎo)資金“脫虛向?qū)崱?，減少金融資源錯(cuò)配引發(fā)的潛在金融風(fēng)險(xiǎn)，加強(qiáng)金融部門(mén)投資實(shí)體經(jīng)濟(jì)的意愿，減少和化解不良貸款，調(diào)整優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)，提高資本充足率，加強(qiáng)流動(dòng)性保障，降低我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。第三，金融開(kāi)放過(guò)程中要注重金融資源配置的協(xié)調(diào)性，積極合理地利用外資，提高資本配置效率以抵御外部沖擊風(fēng)險(xiǎn)，充分考慮到各地方的金融風(fēng)險(xiǎn)存在空間上的擴(kuò)散效應(yīng)，加強(qiáng)各地方在風(fēng)險(xiǎn)治理方面的協(xié)作，建立多方聯(lián)動(dòng)的區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)管理合作機(jī)制，減少金融資源錯(cuò)配導(dǎo)致的負(fù)外部效應(yīng)。