收稿日期：2023-08-25

作者簡(jiǎn)介：胡依依（1996-），女，浙江寧波人，浙江工商大學(xué)金融學(xué)院碩士研究生。

①數(shù)據(jù)來源：前瞻經(jīng)濟(jì)學(xué)人.2023年中國(guó)金融科技行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及市場(chǎng)規(guī)模分析 2022年市場(chǎng)規(guī)模突破5000億元[EB/OL].[2023-04-22].https：//www.qianzhan.com/analyst/detail/220/230421-5c26e4d1.html.

摘? ?要：近年來，市場(chǎng)設(shè)施類金融科技行業(yè)蓬勃發(fā)展，各類高新技術(shù)廣泛應(yīng)用于構(gòu)建金融設(shè)施，推動(dòng)了金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，也帶來新的風(fēng)險(xiǎn)管理挑戰(zhàn)。本文基于2012—2023年47家上市公司公開數(shù)據(jù)，使用VaR計(jì)算市場(chǎng)設(shè)施類金融科技、銀行、證券和保險(xiǎn)四個(gè)行業(yè)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，用TVP-VAR-DY模型測(cè)度行業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，并考察影響風(fēng)險(xiǎn)溢出的宏觀因素。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：金融科技具有較大系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)隱患，與金融業(yè)各部門呈現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)性；金融科技和證券部門具有較強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)溢出，溢出持續(xù)增長(zhǎng)并表現(xiàn)“風(fēng)險(xiǎn)積聚”特點(diǎn)；近年來尾部經(jīng)濟(jì)事件中，金融科技和證券是主要風(fēng)險(xiǎn)溢出中心，銀行是主要流入中心；貨幣供應(yīng)量、同業(yè)拆借利率和消費(fèi)者預(yù)期對(duì)于金融科技、銀行、保險(xiǎn)和證券的溢出效應(yīng)和溢入效應(yīng)會(huì)產(chǎn)生不同程度的顯著影響。

關(guān)鍵詞：金融科技；系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；跨部門風(fēng)險(xiǎn)傳染；風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)；風(fēng)險(xiǎn)管理

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2023.10.002

中圖分類號(hào)：F832? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ?文章編號(hào)：1003－9031（2023）10－0018－21

一、引言

近年來，我國(guó)金融科技行業(yè)發(fā)展迅速。2022年，中國(guó)金融科技整體市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到5423億元，同比增長(zhǎng)約17%①。金融科技行業(yè)提供的人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和云計(jì)算等信息技術(shù)業(yè)務(wù)與各類金融業(yè)務(wù)跨界融合嵌套，新型技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)交織融合，金融業(yè)不穩(wěn)定性持續(xù)增加，給金融監(jiān)管及風(fēng)險(xiǎn)防范帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。如何在順應(yīng)全球金融發(fā)展的同時(shí)，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)底線，成為“十四五”期間的金融監(jiān)管部門的重要課題。因此，深入研究我國(guó)金融科技與金融業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，有助于政府部門進(jìn)一步完善金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)。

市場(chǎng)設(shè)施類金融科技企業(yè)是指專注于為金融行業(yè)提供基礎(chǔ)設(shè)施和技術(shù)解決方案的科技公司。這類金融科技企業(yè)主要業(yè)務(wù)包括客戶身份認(rèn)證、物聯(lián)網(wǎng)等跨行業(yè)通用的基礎(chǔ)技術(shù)服務(wù)，也包括分布式賬戶、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施，滿足了不同行業(yè)的需求（BCBS，2018；IMF，2018）。鑒于此類業(yè)務(wù)明顯的科技屬性，監(jiān)管機(jī)構(gòu)普遍將其納入金融機(jī)構(gòu)外包風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管范疇。如法國(guó)、新加坡和南非，在監(jiān)管方面，除了關(guān)注操作風(fēng)險(xiǎn)和信息安全，還重視金融機(jī)構(gòu)外包流程的合規(guī)性和科學(xué)性，以及外包服務(wù)供應(yīng)商道德和操作風(fēng)險(xiǎn)的防控（FSB，2017；BCBS，2018）。在我國(guó)，此類金融科技通常被界定為針對(duì)金融機(jī)構(gòu)提供的第三方服務(wù)，并隨著科技與金融的深度融合，金融科技對(duì)于持牌金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)將產(chǎn)生越來越重要的影響，因此監(jiān)管機(jī)構(gòu)需要更加重視這一領(lǐng)域（李文紅，2015；胥愛歡，2022）。劉光緒等（2019）認(rèn)為，金融科技關(guān)鍵技術(shù)在金融基礎(chǔ)設(shè)施中被廣泛應(yīng)用，有效促進(jìn)了金融效率的提升，促進(jìn)了新興準(zhǔn)金融基礎(chǔ)設(shè)施的崛起。其業(yè)務(wù)不可避免地兼具金融與科技雙重屬性，并與以銀行、證券和保險(xiǎn)為主的金融業(yè)逐漸呈現(xiàn)出日漸緊密的關(guān)聯(lián)關(guān)系（曹齊芳等，2021）。較少文獻(xiàn)對(duì)此類金融科技的影響進(jìn)行深入研究。因此，本文選擇研究對(duì)象為，符合巴塞爾委員會(huì)定義的、以構(gòu)建金融市場(chǎng)設(shè)施為主要業(yè)務(wù)的、具有較強(qiáng)技術(shù)屬性的金融科技企業(yè)。

本文研究的金融業(yè)部門選擇了銀行、保險(xiǎn)和證券，原因如下：第一，銀行、保險(xiǎn)和證券是金融業(yè)的三大支柱，擔(dān)任了金融業(yè)的融資、風(fēng)險(xiǎn)管理和資本市場(chǎng)服務(wù)等方面的作用；第二，三個(gè)行業(yè)的業(yè)務(wù)活動(dòng)涉及大量數(shù)據(jù)記錄和統(tǒng)計(jì)，擁有豐富和完善的歷史數(shù)據(jù)，對(duì)于實(shí)證分析提供較為便利的基礎(chǔ)；第三，有實(shí)證表明它們之間及與金融科技行業(yè)存在關(guān)聯(lián)性及風(fēng)險(xiǎn)傳染關(guān)系。

本文的創(chuàng)新和貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：第一，本文使用在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）測(cè)度金融科技、銀行、證券和保險(xiǎn)四個(gè)部門的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，基于時(shí)變向量自回歸模型（TVP-VAR）和廣義預(yù)測(cè)誤差方差分解（DY）構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)，分析各部門間溢出效應(yīng)的非對(duì)稱性和時(shí)變特征；第二，本文以“錢荒事件”“股災(zāi)事件”“中美貿(mào)易沖突”和“新冠疫情”為例，考察各部門風(fēng)險(xiǎn)溢出水平和溢出方向的差異；第三，探討了四部門風(fēng)險(xiǎn)溢出和溢入的影響因素，豐富了跨部門風(fēng)險(xiǎn)傳染的研究。

二、文獻(xiàn)綜述

金融業(yè)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)跨部門溢出研究主要分為兩種。第一種文獻(xiàn)圍繞風(fēng)險(xiǎn)在銀行、保險(xiǎn)和證券等金融部門間的溢出效應(yīng)展開研究，通過對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑分析，刻畫不同金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)傳染力度或者關(guān)聯(lián)程度。Laeven et al.（2016）研究發(fā)現(xiàn)，金融危機(jī)期間大型銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增長(zhǎng)更快且更容易被低估，金融監(jiān)管部門應(yīng)減少“大而不能倒”補(bǔ)貼以限制銀行規(guī)模。Adams et al.（2014）研究顯示，在市場(chǎng)動(dòng)蕩期間對(duì)沖基金行業(yè)在經(jīng)濟(jì)沖擊傳遞給商業(yè)銀行、投資銀行和保險(xiǎn)等金融機(jī)構(gòu)過程中起到重要作用，可能是金融風(fēng)險(xiǎn)傳染主要源頭。H？覿rdle et al.（2016）實(shí)證顯示存款機(jī)構(gòu)在其他金融機(jī)構(gòu)中接受和傳遞更多的風(fēng)險(xiǎn)。李政等（2016）測(cè)度系統(tǒng)關(guān)聯(lián)性后發(fā)現(xiàn)，我國(guó)金融機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中證券部門的關(guān)聯(lián)密度更高，存在較大系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出隱患。另一種文獻(xiàn)認(rèn)為只關(guān)注金融行業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)溢出和傳染問題已不能滿足當(dāng)下金融風(fēng)險(xiǎn)來源復(fù)雜多樣的現(xiàn)實(shí)。因此他們將金融風(fēng)險(xiǎn)跨部門溢出效應(yīng)研究拓展到了與金融行業(yè)業(yè)務(wù)聯(lián)系密切的其他經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，如房地產(chǎn)、石油和貴金屬（楊子暉等，2018；xiao et al.，2018；You et al.，2017；袁薇等，2021）。

與此同時(shí)，在大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等新興技術(shù)迅速改變金融生態(tài)背景下，金融科技對(duì)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)影響日漸增長(zhǎng)（曹齊芳和孔英，2021），信息技術(shù)已成為一種新的財(cái)富，金融科技可能具備與房地產(chǎn)和石油部門同樣的金融系統(tǒng)重要性。早期文獻(xiàn)主要將金融科技作為一種為傳統(tǒng)金融行業(yè)產(chǎn)品與服務(wù)賦能加勢(shì)的技術(shù)影響因素進(jìn)行研究，其測(cè)度方法主要有基于phython爬蟲技術(shù)構(gòu)建的金融科技發(fā)展指數(shù)（沈悅和郭品，2015）和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（郭峰等，2020）。此類文獻(xiàn)著重于探究金融機(jī)構(gòu)本身金融科技水平對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的影響（Lapavitsas et al，2008；金洪飛等，2020；Khalil et al.，2020；王道平等，2020）。隨著金融科技行業(yè)的日漸發(fā)展，監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)金融科技企業(yè)的逐步厘定，現(xiàn)有文獻(xiàn)開始從機(jī)構(gòu)視角研究金融科技對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響。方意等（2021a）理論總結(jié)了互聯(lián)網(wǎng)科技公司的業(yè)務(wù)模式，并在此基礎(chǔ)上分析其可能引發(fā)的金融風(fēng)險(xiǎn)隱患。曹齊芳等（2021）運(yùn)用TENET搭建了金融科技機(jī)構(gòu)、銀行和證券的風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)，研究發(fā)現(xiàn)金融科技機(jī)構(gòu)對(duì)主營(yíng)業(yè)務(wù)和市值相近的機(jī)構(gòu)易產(chǎn)生較強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出影響。還有部分文獻(xiàn)從理論分析角度探討整體金融科技行業(yè)對(duì)金融業(yè)帶來的風(fēng)險(xiǎn)隱患和可能變革（Shim and Shin，2016；Rainer et al.，2018；李文紅和蔣則沈，2017）。

近年來，在跨市場(chǎng)、跨部門溢出效應(yīng)研究中，常用的方法是Diebold and Yilmaz （2009，2014）所提出溢出網(wǎng)絡(luò)分析法。它基于矢量自回歸（VAR）和廣義預(yù)測(cè)誤差方差分解（DY），并采用滾動(dòng)窗口來度量不同市場(chǎng)、不同部門、不同機(jī)構(gòu)間的時(shí)變連通性，以此來研究它們之間的溢出效應(yīng)，如波動(dòng)溢出效應(yīng)（Diebold and Yilmaz，2014；周云龍和胡良劍，2019）、商業(yè)周期溢出效應(yīng)（馬永談等，2023；Strohsal et al.，2019）等。該方法對(duì)高頻數(shù)據(jù)研究具有較好的適用性，有效解決了研究數(shù)據(jù)滯后的問題。然而，這個(gè)研究框架也存在一些問題。第一，傳統(tǒng)VAR模型采用線性最小二乘估計(jì)法，而各變量間關(guān)系可能是非線性的，因此也許會(huì)得到有偏的參數(shù)估計(jì)（Enders and Granger，1998）；第二，滾動(dòng)窗口大小會(huì)對(duì)溢出效應(yīng)的度量結(jié)果產(chǎn)生影響，窗口太小時(shí)，參數(shù)不穩(wěn)定，窗口太大時(shí)，參數(shù)又過于平坦；第三，設(shè)置滾動(dòng)窗口時(shí)無法避免觀測(cè)值的損失，這可能會(huì)給估計(jì)結(jié)果帶來誤差；第四，該研究結(jié)果受異常值影響較大。為解決這些問題的影響，Antonakaki et al.（2019）提出了基于時(shí)變參數(shù)自回歸模型（TVP-VAR）和廣義預(yù)測(cè)誤差方差分解（DY）的溢出效應(yīng)分析框架。該框架假定系數(shù)矩陣和方差-協(xié)方差矩陣都具有時(shí)變的特點(diǎn)，使用帶有遺忘因子的卡爾曼濾波估計(jì)參數(shù)，可以得到任意時(shí)候的非線性參數(shù)估計(jì)，不用設(shè)置窗口大小，減少了觀測(cè)值的損失，也對(duì)異常值不敏感。國(guó)內(nèi)外已有文獻(xiàn)采用這一框架來研究溢出效應(yīng)（李程和楊奕，2022；戴志峰等，2022；方意等，2020；Antonakaki et al.，2020）。本文研究樣本期間為2012年8月12日至2023年3月24日，全球金融科技發(fā)展態(tài)勢(shì)較好，主要國(guó)家和地區(qū)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型，在此期間也發(fā)生一些重大經(jīng)濟(jì)事件，如2013年銀行錢荒，2015年A股股災(zāi)，2018年中美貿(mào)易沖突和2020年新冠疫情暴發(fā)等。故在樣本期間內(nèi)的任一時(shí)間點(diǎn)上溢出效應(yīng)都可能會(huì)有較大不同。為更好地研究金融科技與金融業(yè)各部門間的非對(duì)稱溢出效應(yīng)的時(shí)變特征，本文采取TVP-VAR-DY研究框架。此外，這種變量間的雙邊或者多邊的連通性，也被用于構(gòu)建經(jīng)濟(jì)金融網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以此來進(jìn)一步研究風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)。Diebold and Yilmaz（2014）結(jié)合VAR-DY模型和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淅碚?，刻畫了?008年金融危機(jī)中美國(guó)主要金融機(jī)構(gòu)的聯(lián)通性網(wǎng)絡(luò)，對(duì)系統(tǒng)重要性機(jī)構(gòu)進(jìn)行識(shí)別。宮曉莉等（2020）對(duì)我國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)建立信息溢出網(wǎng)絡(luò)，甄別風(fēng)險(xiǎn)傳染中的系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)。

縱觀該領(lǐng)域研究，現(xiàn)有文獻(xiàn)的進(jìn)展與不足主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：第一，研究金融科技對(duì)金融業(yè)風(fēng)險(xiǎn)影響的文獻(xiàn)多從技術(shù)因素角度、理論角度和互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)角度分析，而對(duì)主要從事金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的金融科技公司，關(guān)于其風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的量化分析和特征描述的研究較少；第二，在跨部門溢出效應(yīng)研究中，大多數(shù)國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)只關(guān)注收益或波動(dòng)的溢出特征，有較少文獻(xiàn)研究在線價(jià)值（VaR）的溢出特征；第三，在影響機(jī)制分析中，較多文獻(xiàn)研究微觀因素如個(gè)體杠桿率等對(duì)溢出效應(yīng)的作用，而少有文獻(xiàn)研究宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響。鑒于此，本文從尾部風(fēng)險(xiǎn)（VaR）的角度研究了我國(guó)金融科技、銀行、證券和保險(xiǎn)部門之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染，并探討其宏觀經(jīng)濟(jì)影響因素。

三、溢出模型構(gòu)建與影響機(jī)制分析

（一）基于分位數(shù)回歸的VaR模型

在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）被定義為在給定的置信水平下的最大可能損失，從統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上來講它同時(shí)考慮了收益ｒｔ和置信水平q。ＶａＲｑ，ｔ被定義為q分位數(shù)下的收益分布：

（1）

在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）捕捉了風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)踐中的尾部行為，它可以通過分位數(shù)回歸來進(jìn)行估計(jì)。具體地，可以將在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）視為宏觀變量的函數(shù)，并首先考慮以下線性模型：

（2）

其中，Mt-1表示滯后一階的宏觀狀態(tài)變量，t為獨(dú)立同分布的誤差項(xiàng)。對(duì)式（2）進(jìn)行分位數(shù)回歸，可以得到估計(jì)的回歸系數(shù)，重新代入式（2）中，可以得到估計(jì)的在險(xiǎn)價(jià)值（aR）：

3）

（二）TVP-VAR模型構(gòu)建

本文參考Antonakaki et al.（2019）構(gòu)建的時(shí)變參數(shù)矢量自回歸和廣義預(yù)測(cè)誤差方差分解模型（TVP-VAR-DY）對(duì)各部門在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）進(jìn)行進(jìn)一步分析。該模型相比傳統(tǒng)矢量自回歸模型（VAR）主要有兩個(gè)優(yōu)點(diǎn)：第一，在計(jì)算動(dòng)態(tài)溢出指數(shù)時(shí)，由于其不涉及滾動(dòng)窗口分析，故不需要主觀任意設(shè)置滾動(dòng)窗口大小，有效避免了VAR模型實(shí)證結(jié)果可能會(huì)隨設(shè)置窗口大小的不同而發(fā)生變化及觀測(cè)值較易損失的問題。第二，由于該模型采用卡爾曼濾波估計(jì)，因此其對(duì)異常值不敏感。p階滯后的TVP-VAR模型如下：

（4）

（5）

其中，Yt是N×1維矢量，Yt-1是Np×1維滯后矢量，？茁t是一個(gè)N×Np的時(shí)變參數(shù)矩陣。？著t是一個(gè)N×1維的誤差擾動(dòng)項(xiàng)，具有N×N維的時(shí)變方差協(xié)方差矩陣？撞t。？茁t取決于自己的滯后矢量？茁t-1，N×NP維的誤差矩陣Vt及其具有的Np×Np維的方差協(xié)方差矩陣Rt。

利用含遺忘因子的卡爾曼濾波估計(jì)模型中的時(shí)變參數(shù)和方差協(xié)方差矩陣，基于估計(jì)結(jié)果及Wold表示定理，將模型改變?yōu)閂MA格式以計(jì)算廣義預(yù)測(cè)誤差方差分解。

（6）

（三）基于TVP-VAR模型的廣義方差分解

廣義預(yù)測(cè)誤差方差分解（DY）可以解決傳統(tǒng)Cholesky分解方法中分解結(jié)果與VAR模型中變量排序有緊密關(guān)系的問題。在向前H期預(yù)測(cè)的方差分解中，第j個(gè)變量對(duì)第i個(gè)變量方差的貢獻(xiàn)度表達(dá)式為：

（7）

其中，上標(biāo)H表示預(yù)測(cè)期數(shù)，？滓i，j是殘差協(xié)方差矩陣的第j個(gè)對(duì)角線元素，ei表示第i個(gè)元素為1，其余元素為0的N×1維列矢量，Ah為（6）的系數(shù)矩陣。

（四）網(wǎng)絡(luò)分析法

衡量了變量j和i之間的傳染關(guān)聯(lián)性（Antonakakis et al.，2019），多用于測(cè)量系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳染程度或風(fēng)險(xiǎn)積聚水平?；诳梢詷?gòu)建出風(fēng)險(xiǎn)傳染矩陣（見表1）。

由于并不總等于1，即每一行的加總并不總等于1，為方便分析，對(duì)每一行的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使得=1N：

（8）

基于可以重新構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)傳染矩陣。原來表1矩陣中的TO所在行的元素，表示部門j對(duì)其他所有部門的溢出效應(yīng)C，在矩陣中表現(xiàn)為第j列上除對(duì)角線上的所有元素加總：

（9）

矩陣中的FROM所在列的元素，表示部門i受其他所有部門的溢出效應(yīng)C，在矩陣表現(xiàn)為第i行除對(duì)角線上的所有元素加總：

C=?（10）

矩陣中的TSI為總溢出指數(shù)，表示所有部門受其他部門的風(fēng)險(xiǎn)溢入或?qū)ζ渌块T的風(fēng)險(xiǎn)溢出，矩陣中表示為FROM所在列所有元素加總或者TO所在行所有元素加總：

C或TSI＝C（11）

計(jì)算部門i對(duì)其他部門的凈風(fēng)險(xiǎn)溢出（net spillover），即它對(duì)其他部門的風(fēng)險(xiǎn)溢出減去其他部門對(duì)其的風(fēng)險(xiǎn)溢入：

NC=C-C? ? ? ?（12）

計(jì)算i部門與j部門的成對(duì)凈風(fēng)險(xiǎn)溢出（net pair spillover），即i部門對(duì)j部門的風(fēng)險(xiǎn)溢出減去j對(duì)i的風(fēng)險(xiǎn)溢出：

（13）

若NPC＞0，則說明部門i的風(fēng)險(xiǎn)影響更大，反之亦然。

（五）溢出影響機(jī)制研究

在得出各部門風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)后，本文進(jìn)一步對(duì)其宏觀影響機(jī)制進(jìn)行分析。流動(dòng)性不足使金融機(jī)構(gòu)難以進(jìn)行有效交易和流動(dòng)性管理，導(dǎo)致短期資金缺口和風(fēng)險(xiǎn)損失。這些損失有可能通過投融資渠道和業(yè)務(wù)渠道擴(kuò)散至與金融機(jī)構(gòu)緊密相關(guān)的其他企業(yè)。貨幣供應(yīng)量和同業(yè)拆借利率都是評(píng)估流動(dòng)性重要的指標(biāo)，因此本文選擇了貨幣供應(yīng)量與準(zhǔn)貨幣月度同比增長(zhǎng)率（M2）和全國(guó)銀行同業(yè)拆借利率（CHIBOR）作為解釋變量。

預(yù)期也是影響金融風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。當(dāng)市場(chǎng)持有悲觀預(yù)期時(shí)，大量機(jī)構(gòu)投資者紛紛進(jìn)行資產(chǎn)配置調(diào)整。這種投資策略的調(diào)整可能會(huì)導(dǎo)致不同市場(chǎng)間的資產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)聯(lián)動(dòng)性變化，引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)在不同金融市場(chǎng)的傳遞。本文選擇了消費(fèi)者預(yù)期（CEI）這一指標(biāo)來作為解釋變量。

為了更好地模擬復(fù)雜的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，本文把滯后一期被解釋變量加入到解釋變量中，建立如下回歸模型：

（14）

（15）

（16）

其中，TSI是總溢出指數(shù)，TO是各部門風(fēng)險(xiǎn)溢出，F(xiàn)ROM是各部門風(fēng)險(xiǎn)溢入。

四、數(shù)據(jù)說明與實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)說明

本文參考沈悅和郭品（2015）、金洪飛等（2020）方法，在百度咨詢高級(jí)搜索頁面利用python爬蟲技術(shù)，對(duì)金融科技有關(guān)的關(guān)鍵詞進(jìn)行年度詞頻收集，發(fā)現(xiàn)2013年始詞頻明顯提升，同比增長(zhǎng)了108.58%，說明2013年前后金融科技得到普遍發(fā)展，考慮涵蓋重大危機(jī)事件，最終將樣本區(qū)間確定為2012年8月6日至2023年3月24日。

在金融科技企業(yè)樣本選取方面，本文研究對(duì)象為，符合巴塞爾委員會(huì)定義的、主要業(yè)務(wù)為構(gòu)建金融基礎(chǔ)設(shè)施的、具有較強(qiáng)科技屬性的金融科技企業(yè)。按照以下條件進(jìn)行篩選：第一，主要業(yè)務(wù)范圍為，與金融業(yè)相關(guān)的跨行業(yè)通用服務(wù)、客戶身份數(shù)字認(rèn)證、多維數(shù)據(jù)歸集處理、技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施等；第二，公開數(shù)據(jù)保持相對(duì)完整，樣本期間內(nèi)累計(jì)停牌時(shí)間不超過3個(gè)月；第三，市值位于所在行業(yè)前列。從1039家相關(guān)上市企業(yè)中篩選出17家企業(yè)。

在金融業(yè)樣本選取方面，本文對(duì)17家金融企業(yè)2012—2023年報(bào)數(shù)據(jù)進(jìn)行手工整理，篩選的金融科技企業(yè)存在穩(wěn)定業(yè)務(wù)往來與投融資關(guān)系的銀行、證券和保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)。并按照主營(yíng)業(yè)務(wù)符合中國(guó)證監(jiān)會(huì)制定的《中國(guó)上市公司分類指引》和2019上市公司分類結(jié)果，樣本期間累計(jì)停牌時(shí)間不超過3個(gè)月，市值位于所在行業(yè)前列等條件進(jìn)行二次篩選，最終選取16家銀行，10家券商和4家保險(xiǎn)作為樣本。

所挑選的金融機(jī)構(gòu)均在行業(yè)市值排名前60，金融科技企業(yè)在相關(guān)行業(yè)市值排名前15%，具有較好的代表性。選擇機(jī)構(gòu)每日股票收盤價(jià)和自由流通股本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，共計(jì)2585條數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)均來自于wind數(shù)據(jù)庫。

（二）各部門系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算

在計(jì)算各部門系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)中，參考張冰潔等（2022）以及Adrian and Demeirer（2016）的研究方法，選取以下宏觀狀態(tài)變量用來估計(jì)在險(xiǎn)價(jià)值VaR（見表3）。

為消除時(shí)間差距影響，本文將日度數(shù)據(jù)處理為周度數(shù)據(jù)，得到546條數(shù)據(jù)。具體操作方法為：每日收盤價(jià)計(jì)算平均值得到周度收盤價(jià)Pt，由LnPt-LnPt-1得到收益率，與各企業(yè)自由流通股本權(quán)重相乘，加總得到該部門的周度加權(quán)收益率；市場(chǎng)收益率（MR）計(jì)算周平均值得到周度數(shù)據(jù)；計(jì)算市場(chǎng)波動(dòng)率（VIX）得出周度數(shù)據(jù)；3個(gè)月國(guó)債利率、10年期國(guó)債利率和10年期中債中短期票據(jù)（AAA）均為日度數(shù)據(jù)，計(jì)算平均值得到周度數(shù)據(jù)。取q=0.05，將數(shù)據(jù)代入式（2）、式（3）得到各部門5%分位點(diǎn)下的估計(jì)在線價(jià)值aR。為方便分析對(duì)aR取絕對(duì)值，各部門的aR時(shí)間序列圖如圖1所示，并對(duì)各部門aR進(jìn)行pearson相關(guān)性檢驗(yàn)，如表4所示。

從圖1中可以明顯地看到，在2013年銀行錢荒、2015—2016年股災(zāi)、2018年中美貿(mào)易爭(zhēng)端及2020年新冠疫情時(shí)，各部門系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)均發(fā)生了不同頻率及程度的上升，說明計(jì)算得到的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)具有一定的可信度和相關(guān)性。表4結(jié)果顯示，pearson檢驗(yàn)數(shù)值處于[0.86-0.99]之間，且均在0.01水平下顯著，說明各部門風(fēng)險(xiǎn)存在顯著的正相關(guān)性。

從表5中可以看出，金融科技部門VaR有較大的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和最大值，說明該部門系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)較高，具有較大的安全隱患。ADF檢驗(yàn)結(jié)果顯示，各部門VaR在1%水平下均為顯著，各宏觀變量在5%水平下均為顯著，說明拒絕原假設(shè)，變量均是平穩(wěn)的。從自相關(guān)系數(shù)ACF來看，VaR均處于0.25～0.35，具有一定序列相關(guān)性，說明適合使用TVP-VAR來進(jìn)一步的分析。

（三）各部門風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)靜態(tài)分析

通過AIC和BIC準(zhǔn)則，確定最優(yōu)滯后階數(shù)為4階，各階系數(shù)均高度顯著，殘差無自相關(guān)，VAR系統(tǒng)穩(wěn)定。當(dāng)預(yù)測(cè)期數(shù)H=6時(shí)，總溢出指數(shù)達(dá)到最大值，所以本文將預(yù)測(cè)期定為6。

對(duì)全樣本進(jìn)行靜態(tài)分析，初步分析風(fēng)險(xiǎn)溢出情況?；趶V義預(yù)測(cè)誤差方差分解計(jì)算各部門的溢入溢出指數(shù)均值，將其按照整理為矩陣形式，統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表6所示。其中FROM表示溢入指數(shù)；TO表示溢入指數(shù)；NET表示某部門的凈風(fēng)險(xiǎn)溢出或溢入水平。

從總溢出效應(yīng)來看，總溢出指數(shù)TSI高達(dá)73.612%，說明預(yù)測(cè)誤差方差的73.612%可以由金融科技、銀行、證券和保險(xiǎn)間的溢出效應(yīng)解釋，26.388%由部門內(nèi)部解釋。根據(jù)文獻(xiàn)分析，總溢出指數(shù)高于70%則說明系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)在這整體中具有較強(qiáng)的傳染性。

從各部門溢出效應(yīng)來看，每一行主對(duì)角線上數(shù)值最大，說明各部門受到的風(fēng)險(xiǎn)溢出中，來源于自身部門風(fēng)險(xiǎn)溢出最多，符合相關(guān)文獻(xiàn)（宮曉莉等，2020；楊子暉等，2018；曹齊芳等，2019等）實(shí)證描述及現(xiàn)實(shí)依據(jù)。金融部門間的溢出指數(shù)（即非對(duì)角線指數(shù)）均處于24～25之間，而金融科技部門與金融部門間的溢出指數(shù)處于25～27之間，說明金融科技與其他部門存在較為顯著跨部門風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。

（四）各部門風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)動(dòng)態(tài)分析

靜態(tài)分析得出了各部門風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的平均特征，為進(jìn)一步得出溢出效應(yīng)的時(shí)變特征，本文對(duì)各時(shí)間點(diǎn)的指數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。

1.總風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)分析

從圖2可以直觀看出，融合了金融科技部門的新型金融體系仍具有與傳統(tǒng)金融體系相似的特點(diǎn)，即在某些重大尾部經(jīng)濟(jì)事件或者金融不穩(wěn)定發(fā)生時(shí)，其風(fēng)險(xiǎn)溢出總水平會(huì)有不同程度的上升。2013年銀行錢荒，溢出總指數(shù)快速攀升至73.62%；2014年至2016年期間，重大股市動(dòng)蕩事件頻繁發(fā)生，溢出總指數(shù)創(chuàng)下新高為74.48%且持續(xù)在高位波動(dòng)；2015年11月證監(jiān)會(huì)叫停券商類融資收益業(yè)務(wù)，中信證券等多家證券業(yè)務(wù)受到影響引起股市動(dòng)蕩，總溢出水平也隨之提高；2018年中美貿(mào)易戰(zhàn)開始，中美兩國(guó)屢次發(fā)生貿(mào)易摩擦，總溢出水平頻繁波動(dòng)并在高位徘徊；2019年末至2020年初，新冠疫情暴發(fā)，在此期間總溢出水平也維持在相對(duì)較高水平。

這種相似點(diǎn)可以由金融科技與其他金融部門實(shí)際關(guān)聯(lián)影響解釋。具有直接業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)的行業(yè)，在危機(jī)中系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)順著產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系擴(kuò)散（李政等，2019）。近年來數(shù)字化服務(wù)接受度持續(xù)提升，數(shù)字化轉(zhuǎn)型成為我國(guó)金融業(yè)的重要戰(zhàn)略，市場(chǎng)設(shè)施類金融科技企業(yè)為金融機(jī)構(gòu)提供了創(chuàng)新設(shè)備，與金融業(yè)形成了緊密的業(yè)務(wù)聯(lián)系。另一方面，這種相似點(diǎn)還可以由信息的傳染機(jī)制解釋。金融危機(jī)中投資者普遍出現(xiàn)恐慌心理，對(duì)未來投資信心降低，市場(chǎng)中的“羊群效應(yīng)”和信息不對(duì)稱惡化，單個(gè)行業(yè)出現(xiàn)的危機(jī)將引發(fā)投資者非理性拋售相關(guān)行業(yè)資產(chǎn)，引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)在相關(guān)行業(yè)的傳遞，導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出總水平上升。

在圖2中也可以發(fā)現(xiàn)，2015年后即使發(fā)生了影響較大的尾部經(jīng)濟(jì)事件，總體風(fēng)險(xiǎn)溢出水平的上升程度較早期顯著減緩，并呈現(xiàn)逐年下降趨勢(shì)。這可能是由于金融監(jiān)管體系的完善和政府出臺(tái)的相關(guān)政策，使得防范跨部門風(fēng)險(xiǎn)傳染成為新經(jīng)濟(jì)常態(tài)的緊迫問題（李文紅和蔣則沈，2017）。隨著監(jiān)管體系的逐步成熟，跨部門系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳染得到有效控制，極端經(jīng)濟(jì)事件所帶來的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)影響減弱。

2.各部門方向性溢出效應(yīng)分析

對(duì)比圖3可以看出，在不同尾部經(jīng)濟(jì)事件中，各部門方向性溢出呈現(xiàn)不同程度變化。對(duì)金融業(yè)各部門，2013年“錢荒”事件中，短期資金利率出現(xiàn)急劇上漲，各金融機(jī)構(gòu)之間資金互換渠道變得不暢，為緩解流動(dòng)性壓力，各機(jī)構(gòu)可能采取出售高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)、擴(kuò)大負(fù)債規(guī)?；蛟黾訌?fù)雜衍生品的投資等高風(fēng)險(xiǎn)操作，導(dǎo)致各部門風(fēng)險(xiǎn)溢出溢入水平上漲；2015年股市動(dòng)蕩期間，金融機(jī)構(gòu)的投資組合和資產(chǎn)負(fù)債表受到股市崩盤的沖擊，資產(chǎn)價(jià)值大幅下跌，資金鏈條中斷，金融部門的風(fēng)險(xiǎn)溢出溢入水平顯著上升；2016年始金融嚴(yán)監(jiān)管，銀行和保險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢出溢入水平開始逐年下降，而證券的風(fēng)險(xiǎn)溢出水平仍緩慢上升。這可能是因?yàn)殂y行和保險(xiǎn)業(yè)的業(yè)務(wù)模式更為穩(wěn)定，相對(duì)更易于進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管（張潔冰等，2018；宮曉莉等，2020；Adams et al.，2014；H？覿rdle et al.，2016）。銀行吸收儲(chǔ)戶存款和放貸，收取利差和貸款利息；保險(xiǎn)收取保費(fèi)。兩者具有穩(wěn)定現(xiàn)金流和較低市場(chǎng)波動(dòng)性，擁有良好的風(fēng)險(xiǎn)管理能力。相比之下，證券市場(chǎng)交易更自由靈活，容易受情緒和市場(chǎng)波動(dòng)影響，缺乏有效的風(fēng)險(xiǎn)控制措施。

對(duì)金融科技部門，2015年以來，金融科技行業(yè)高速增長(zhǎng)，多數(shù)金融機(jī)構(gòu)加強(qiáng)了與金融科技企業(yè)的業(yè)務(wù)往來和投融資關(guān)系以實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，兩者間的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度迅速上升；2016年始金融嚴(yán)監(jiān)管，金融科技與金融業(yè)業(yè)務(wù)往來受到制約，其系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出增長(zhǎng)趨于平緩；2018年中美貿(mào)易戰(zhàn)開始，美國(guó)限制對(duì)中國(guó)出口科技產(chǎn)品，影響了人們對(duì)金融科技發(fā)展預(yù)期，其溢出在貿(mào)易戰(zhàn)前期略微下降；2020年疫情影響使人們更傾向于數(shù)字金融服務(wù)，金融科技技術(shù)總資金投入達(dá)1980.1億元，相較于2019年的1770.9億元增長(zhǎng)了11.9%①。金融科技部門的影響力持續(xù)上升，其風(fēng)險(xiǎn)溢出繼續(xù)保持緩慢增長(zhǎng)；2023年疫情結(jié)束，人們對(duì)數(shù)字金融服務(wù)需求量相對(duì)減少，并且在監(jiān)管影響下，金融科技部門對(duì)外風(fēng)險(xiǎn)溢出水平開始下降。

對(duì)比圖2和圖3可以發(fā)現(xiàn)，在2018年后總溢出指數(shù)TSI和各部門受其他三部門的總風(fēng)險(xiǎn)溢入水平FROM均呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)，但金融科技和保險(xiǎn)部門對(duì)其他三部門的風(fēng)險(xiǎn)溢出水平呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，這說明風(fēng)險(xiǎn)并未完全減弱，而在金融科技和證券部門間積聚。

3.各部門的凈溢出效應(yīng)分析

圖4展現(xiàn)了在整個(gè)樣本期間內(nèi)，金融科技部門與金融部門的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)凈溢出效應(yīng)的時(shí)變特征。證券和金融科技部門的凈溢出指數(shù)為正且逐年增加，表明這兩個(gè)部門在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)中長(zhǎng)期處于風(fēng)險(xiǎn)輸出者的地位。銀行部門凈溢出指數(shù)自2015年后顯示負(fù)且逐年減小，說明其近年來充當(dāng)其他市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的接受者。保險(xiǎn)部門凈溢出指數(shù)大部分情況為接近于零的負(fù)值，且呈現(xiàn)出較為平穩(wěn)的小范圍波動(dòng)狀態(tài)，表明保險(xiǎn)業(yè)為相對(duì)穩(wěn)定和可控的風(fēng)險(xiǎn)接受者。

4.兩兩部門間的溢出效應(yīng)分析

為進(jìn)一步明確兩兩部門間風(fēng)險(xiǎn)溢出作用方向，本文繪制了部門間動(dòng)態(tài)凈溢出指數(shù)時(shí)變序列圖，如圖5所示。

對(duì)于金融科技部門，它在2015年前對(duì)銀行、證券和保險(xiǎn)的凈溢出為負(fù)，而2015年后凈溢出由負(fù)轉(zhuǎn)正，對(duì)銀行和保險(xiǎn)的凈溢出呈逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)。這可能是因?yàn)?015年以后，監(jiān)管部門的政策紅利和金融科技公司創(chuàng)新技術(shù)的快速普及推動(dòng)了金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這個(gè)過程中，為了實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，越來越多的金融機(jī)構(gòu)加強(qiáng)了與市場(chǎng)設(shè)施類金融科技行業(yè)的投融資關(guān)系和業(yè)務(wù)往來，金融科技行業(yè)的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)通過這兩個(gè)渠道影響到金融業(yè)各部門的股價(jià)收益變動(dòng)，風(fēng)險(xiǎn)溢出影響不斷增大。數(shù)據(jù)顯示，近年來銀行金融科技投入增速持續(xù)增長(zhǎng)，2020年交通銀行金融科技投入規(guī)模同比增長(zhǎng)52.87%，其他國(guó)有六大銀行同比增長(zhǎng)均維持在6.64%～12.30%，股份制銀行金融科技投入同比增長(zhǎng)也普遍處于10.76%～57.68%水平①。2021年證券業(yè)也金融科技投入首次突破300億元，增幅超過20%②。保險(xiǎn)科技融資呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，2019年融資金融達(dá)到59.20億元③。

對(duì)于證券部門，它對(duì)銀行和保險(xiǎn)凈風(fēng)險(xiǎn)溢出指數(shù)主要為正，并且自2016年來持續(xù)上漲。這可能是因?yàn)椋旱谝?，證券部門面臨較高的負(fù)債比例和多樣化的債務(wù)融資，更容易受到市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和債務(wù)違約等因素的影響，從而導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)溢出。有文獻(xiàn)認(rèn)為，在控制監(jiān)管水平和宏觀經(jīng)濟(jì)等因素不變的條件下，杠桿率較高的證券機(jī)構(gòu)是金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的主要貢獻(xiàn)者（白雪梅等，2014；曹齊芳等，2021；宮曉莉等，2020）；第二，自2016年開始，金融嚴(yán)監(jiān)管使得保險(xiǎn)和銀行在風(fēng)險(xiǎn)控制、合規(guī)管理、資產(chǎn)質(zhì)量、資本充足率等方面面臨更嚴(yán)格的監(jiān)督，風(fēng)險(xiǎn)溢出逐漸降低。相比之下，證券市場(chǎng)更自由靈活，投資者更容易受市場(chǎng)情緒和行情波動(dòng)的影響，其風(fēng)險(xiǎn)管理能力相對(duì)不足，因此風(fēng)險(xiǎn)溢出水平較高。

（五）風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)網(wǎng)絡(luò)分析

以上分析分別從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)角度，研究了在整體樣本期內(nèi)四部門風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)，為進(jìn)一步明確在極端經(jīng)濟(jì)事件下系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞路徑、傳遞強(qiáng)度及系統(tǒng)重要性部門，本文參考楊子暉等（2018）方法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)。用Gephi軟件繪制了（a）2013年6月28日—2014年12月5日的銀行錢荒股市動(dòng)蕩期間；（b）2015年1月23日—2015年11月27日年股災(zāi)頻發(fā)期間；（c）2018年3月23日—2019年1月11日中美貿(mào)易沖突頻繁期間；（d）2019年12月13日—2023年1月20日新冠疫情防控期間的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，如圖6所示。淺色節(jié)點(diǎn)代表凈風(fēng)險(xiǎn)溢出部門，深色節(jié)點(diǎn)代表凈風(fēng)險(xiǎn)溢入部門，節(jié)點(diǎn)越大代表風(fēng)險(xiǎn)凈溢出或凈溢入越大，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)傳染影響越大。兩點(diǎn)間的有向線表示兩部門間風(fēng)險(xiǎn)凈溢出，箭頭的方向?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)溢出方向，線條越粗則表示它們之間風(fēng)險(xiǎn)凈溢出指數(shù)越大，線條的粗細(xì)與其數(shù)值大小呈比例變動(dòng)。各階段部門間風(fēng)險(xiǎn)凈溢出如表7所示。

從圖6可以看到，在不同經(jīng)濟(jì)事件中，風(fēng)險(xiǎn)跨部門傳染各具特點(diǎn)。具體而言，2013年6月至2014年12月銀行錢荒股市動(dòng)蕩，各部門系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)及總溢出水平持續(xù)在高位波動(dòng)，銀行和證券部門是主要風(fēng)險(xiǎn)溢出中心，金融科技部門是主要風(fēng)險(xiǎn)溢入中心，金融科技風(fēng)險(xiǎn)傳染增量45.29%來自于銀行，36.29%來自于證券。2015年股市動(dòng)蕩期間，銀行凈溢出指數(shù)為-0.78，成為主要風(fēng)險(xiǎn)溢入，金融科技部門的凈溢出指數(shù)為0.70，成為主要風(fēng)險(xiǎn)溢出；中美貿(mào)易沖突激烈期間，銀行凈溢出指數(shù)下降至-1.45，證券和金融科技的溢出指數(shù)分別升至0.10和0.89；新冠疫情期間，銀行受其他部門風(fēng)險(xiǎn)傳染影響進(jìn)一步加深，溢出指數(shù)下降至-3.41，38.8%風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)增量來自于證券，37.73%來自于金融科技。金融科技的溢出指數(shù)最大，為1.90，證券部門為1.78。

基于上述分析可以發(fā)現(xiàn)：第一，尾部經(jīng)濟(jì)事件中，銀行在風(fēng)險(xiǎn)傳染中的角色由風(fēng)險(xiǎn)凈溢出者轉(zhuǎn)變?yōu)榱藘粢缛胝?，且受其他部門影響遞增，已成為最主要風(fēng)險(xiǎn)溢入部門；第二，金融科技部門則由凈溢入者轉(zhuǎn)變?yōu)閮粢绯稣?，?duì)其他部門影響遞增，已成為最主要風(fēng)險(xiǎn)溢出部門。

（六）各部門系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)影響機(jī)制研究

將各部門溢出和溢入指數(shù)周度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為月度數(shù)據(jù)作為被解釋變量。對(duì)各變量進(jìn)行ADF檢驗(yàn)結(jié)果顯示均為平穩(wěn)，剔除空缺值后得到128個(gè)月度數(shù)據(jù)，宏觀變量數(shù)據(jù)均來自于wind數(shù)據(jù)庫，回歸結(jié)果如表8所示。

從貨幣與準(zhǔn)貨幣同比增長(zhǎng)率（M2）來看，其對(duì)總風(fēng)險(xiǎn)溢出（TSI）、證券部門溢入（FROMsecurities）、金融科技部門溢出（TOfintech）和溢入（FROMfintech）有顯著的負(fù)向影響，且對(duì)金融科技和證券部門影響更大。這可能是因?yàn)椋旱谝?，M2的增加增強(qiáng)了流動(dòng)性，加大資金進(jìn)入證券和金融科技部門的可能性，從而降低這些部門風(fēng)險(xiǎn)溢出和溢入的概率。而銀行和保險(xiǎn)部門主要依賴于存款和保險(xiǎn)費(fèi)這樣的負(fù)債模式，不是由流動(dòng)性完全驅(qū)動(dòng)；第二，銀行和保險(xiǎn)部門相對(duì)于證券和金融科技部門來說更易受到監(jiān)管和政策的嚴(yán)格限制，這也在一定程度上減輕了它們的風(fēng)險(xiǎn)溢出和溢入受M2的影響。

從全國(guó)銀行間同業(yè)拆借利率（CHIBOR）來看，其對(duì)總風(fēng)險(xiǎn)溢出（TSI）、銀行部門溢出（TObank）和溢入（FROMbank）、保險(xiǎn)部門溢出（TOinsurance）和溢入（FROMinsurance）、證券部門溢入（FROMsecurities）、金融科技部門溢入（FROMfintech）有顯著的正向影響，且對(duì)銀行和保險(xiǎn)部門影響更大。這可能是因?yàn)椋旱谝?，銀行同業(yè)拆借資金的成本會(huì)直接影響到銀行的借貸業(yè)務(wù)和資產(chǎn)負(fù)債表等方面。而保險(xiǎn)與銀行有著較緊密的合作關(guān)系，在經(jīng)營(yíng)模式、風(fēng)險(xiǎn)控制、融資渠道、服務(wù)對(duì)象等方面也有相似之處，故受同業(yè)拆借利率影響較大；第二，對(duì)于證券和金融科技部門來說，資金流入速度相對(duì)較快，所以同業(yè)拆借利率的變化對(duì)它們的風(fēng)險(xiǎn)溢出和溢入影響相對(duì)較小。

從消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)（CEI）來看，其對(duì)總風(fēng)險(xiǎn)溢出（TSI）和各部門風(fēng)險(xiǎn)溢入具有顯著的負(fù)向影響。這可能是因?yàn)橄M(fèi)者預(yù)期水平主要對(duì)消費(fèi)者的投資產(chǎn)生直接影響。當(dāng)預(yù)期水平較低時(shí)，他們會(huì)減少投資，轉(zhuǎn)而更多地將資金投入到風(fēng)險(xiǎn)較低的金融產(chǎn)品中，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)的資本占用率上升，風(fēng)險(xiǎn)溢入效應(yīng)上升；當(dāng)預(yù)期水平較高時(shí)，消費(fèi)者投資行為增加，提高了金融機(jī)構(gòu)的貸款需求，降低了風(fēng)險(xiǎn)溢入水平。

（七）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果是否過于依賴參數(shù)設(shè)定，本文通過改變滯后階數(shù)及預(yù)測(cè)期數(shù)的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文選取滯后階數(shù)為5階，在此基礎(chǔ)上再構(gòu)建1階、2階、3階、4階TVP-VAR模型求得總溢出指數(shù)TSI，圖7顯示了各TSI時(shí)間序列圖。從圖7可以得到，滯后階數(shù)的變化基本不會(huì)對(duì)TSI變化造成影響。本文選取預(yù)測(cè)期為6，在此基礎(chǔ)上再構(gòu)建預(yù)測(cè)期分別為8、10和12的模型求得TSI，圖8顯示了各TSI時(shí)間序列圖。從圖8中可以得到，模型的預(yù)測(cè)期變化也不會(huì)對(duì)TSI造成明顯影響，說明所求的結(jié)果具有一定的穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

本文使用銀行、證券、保險(xiǎn)和市場(chǎng)設(shè)施類金融科技等行業(yè)的47家中國(guó)A股上市公司公開股票數(shù)據(jù)，計(jì)算各部門的在險(xiǎn)價(jià)值VaR，基于TVP-VAR和廣義預(yù)測(cè)誤差方差分解DY的數(shù)學(xué)分析框架，對(duì)部門間風(fēng)險(xiǎn)溢出溢入指數(shù)進(jìn)行度量和分析。

第一，從系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算結(jié)果來看，市場(chǎng)設(shè)施類金融科技部門的在險(xiǎn)價(jià)值VaR與傳統(tǒng)金融部門相比有著更大的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和最大值，說明該部門系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)較高，具有較大的安全隱患。第二，從全樣本靜態(tài)分析結(jié)果來看，加入了金融科技的新型金融體系內(nèi)存在較為明顯的跨部門風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)，金融科技與其他金融部門間均存在較為顯著風(fēng)險(xiǎn)溢入和溢出效應(yīng)，也是其他金融部門的主要風(fēng)險(xiǎn)來源。第三，從動(dòng)態(tài)分析結(jié)果來看，此金融體系具有對(duì)極端經(jīng)濟(jì)事件十分敏感的特點(diǎn)，在各尾部經(jīng)濟(jì)事件期間總風(fēng)險(xiǎn)溢出水平均有不同程度上升。在2018年后總溢出指數(shù)TSI和各部門受總風(fēng)險(xiǎn)溢入水平均呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)，但金融科技和證券部門風(fēng)險(xiǎn)溢出水平呈現(xiàn)上升態(tài)勢(shì)，這說明雖然近年來金融監(jiān)管的逐步完善減少了總體系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出，但風(fēng)險(xiǎn)并未完全削弱，而是在金融科技和證券部門間積聚。凈溢出指數(shù)也顯示，證券和金融科技溢出效應(yīng)及銀行溢入效應(yīng)不斷擴(kuò)大的現(xiàn)象“由來已久”，總溢出風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)上升或下降并沒有影響到它們逐漸惡化的趨勢(shì)。第四，網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果顯示，在錢荒發(fā)生期間銀行是風(fēng)險(xiǎn)溢出的中心，對(duì)其他部門風(fēng)險(xiǎn)影響較大，而在2015年股災(zāi)、中美貿(mào)易沖突頻繁和新冠疫情期間，證券和金融科技變成了主要風(fēng)險(xiǎn)溢出地，銀行成為主要風(fēng)險(xiǎn)流入地。這說明，在未來可能發(fā)生的尾部事件中，金融科技很可能會(huì)變成金融風(fēng)險(xiǎn)溢出的主要來源，而銀行則會(huì)受到較大的風(fēng)險(xiǎn)流入。第五，研究金融科技溢出影響機(jī)制發(fā)現(xiàn)，貨幣與準(zhǔn)貨幣同比增長(zhǎng)率（M2），全國(guó)銀行間同業(yè)拆借利率（CHIBOR）以及消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)（CEI）是影響四部門風(fēng)險(xiǎn)溢出和溢入的關(guān)鍵因素。其中M2的提高可以有效降低證券和金融科技部門的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)，CHIBOR的下降有效降低銀行和保險(xiǎn)部門的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)，CEI的提升可以顯著降低各部門風(fēng)險(xiǎn)溢入效應(yīng)。

（二）政策建議

第一，投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)，要全面評(píng)估金融科技行業(yè)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，選擇投資具備良好監(jiān)管合規(guī)記錄和穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)模式的金融科技公司，以降低安全隱患。同時(shí)，建議投資者理性持有包含風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性較大的金融科技和金融機(jī)構(gòu)的投資組合，提高投資組合的多樣化，降低風(fēng)險(xiǎn)的傳染程度。第二，政府部門，有必要引入和改進(jìn)相應(yīng)的監(jiān)管和制度規(guī)則，加強(qiáng)對(duì)金融科技和證券部門的監(jiān)管力度，如加強(qiáng)對(duì)金融科技或證券產(chǎn)品的信息披露要求，鼓勵(lì)與監(jiān)管機(jī)構(gòu)之間的信息共享和合作，推動(dòng)監(jiān)管框架與技術(shù)發(fā)展相適應(yīng)等，降低風(fēng)險(xiǎn)在其中的“積聚”效應(yīng)。第三，金融業(yè)管理者在尾部經(jīng)濟(jì)事件發(fā)生時(shí)，可以采取降低同業(yè)拆借利率和提高貨幣政策寬松程度等手段來降低不同部門間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。同時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)宏觀調(diào)控，合理引導(dǎo)消費(fèi)者預(yù)期水平，降低金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢入。

（責(zé)任編輯：夏凡）

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①數(shù)據(jù)來源：筆者根據(jù)《中國(guó)金融科技運(yùn)行報(bào)告（2022）》相關(guān)數(shù)據(jù)整理得出。

①數(shù)據(jù)來源：筆者根據(jù)《中國(guó)上市銀行分析報(bào)告2021》相關(guān)數(shù)據(jù)整理得出。

②數(shù)據(jù)來源：中國(guó)證券協(xié)會(huì).中國(guó)證券業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布證券公司2022年度經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)[EB/OL].[2023-03-17].https：//www.sac.net.cn/hysj/jysj/202303/t20230317_54404.html.

③數(shù)據(jù)來源：筆者根據(jù)眾安金融科技研究院《草木百年新雨露——保險(xiǎn)創(chuàng)新融資動(dòng)向、2021回顧與2022展望》相關(guān)數(shù)據(jù)整理得出。