金融監管效率研究：基于中外數據的實證分析

○符志翔

（云南民族大學經濟學院云南 昆明 650031）

金融監管是指監管機構針對金融體系（包括金融市場及金融機構）的監督、控制行為，以此來確保金融機構的安全和控制系統性風險。自20世紀80年代以來，金融的全球化、自由化及其創新浪潮，使得建立于30年代的金融監管體系和安全網越來越不能適應金融業發展的需要，暴露出許多致命的弱點，造成了嚴重的監管失靈（Schw art z，1998；Kauf m an，1996）。理論界的研究重心開始轉向銀行資本監管的有效性及其改進等方面，并且普遍認識到了加強市場紀律對提高監管效率的重要作用，對如何運用市場約束改造傳統監管體系進行了廣泛而深入的研究。盡管國內有關金融監管模式選擇的研究文章篇數很多，成果豐碩，但能將金融監管模式選擇和金融社會最終目標綜合起來，并系統性研究金融監管效率的文章并不多。

本文將金融監管的目標和各國金融監管模式選擇的優越性相結合，對金融監管的效率進行準確地評價。這里的監管效果評價既包括單個監管目標的效果評價，也包括所有目標綜合在一起的總體監管效率的評價。文章對相關指標進行量化，以定量的方式分析各國在不同背景下所選擇金融監管的效率。

一、金融監管效率模型介紹

1973年美國運籌學家薩蒂（T.L.Saayt）提出了著名的層次分析法（簡稱AH P），這是一種簡明、實用的定性與定量分析相結合的方法。

該方法的特點是：第一，分析思路清楚，可將系統分析人員的思維過程系統化、數學化和模型化；第二，分析時所需要的定量數據不多，但要求對問題所包含的因素及其相關關系具體而明確；第三，這種方法適用于多準則、多目標的復雜問題的決策分析，廣泛用于地區經濟發展方案比較、科學技術成果評比、資源規劃和分析以及企業人員素質測評等方面。

正是基于這樣的特點，層次分析法對于分析系統性和整體性較強、目標較多、難以直接量化和測定的各國金融監管效率是十分適用的。

二、實證分析

本文采集2003—2009年的相關數據，對美、英、日、德、瑞士、新加坡、法、韓、印、巴的金融監管效率用層次分析綜合法進行對比分析。

1、層次分析體系建立

考慮到金融監管的目的是維持金融穩定，而金融穩定的目的是經濟和社會的發展，因此準則層設置為對外部經濟作用指標和金融本行業監管效用指標。隸屬對外經濟作用指標下的子準則層設置為4個——金融市場穩定程度、通貨膨脹率、經濟發展速度、就業率；隸屬金融本行業監管效用指標下的子準則層設置了10個——信息的共享程度、風險傳遞的控制程度、監管標準的一致性、監管的外部性、重復監管程度、監管真空程度、監管成本、監管競爭效率、監管機構官僚程度、單業監管的效力。

2、各評價指標權重確定

指標對比陣設置原則：在準則層對目標層及子準則層設置對比矩陣中，由于涉及的非量化指標較多，因此根據各指標的不同性質設置對比矩陣，而這些指標又有些某些同質性和相關性，所以這種設置的對比陣不會有較大的數值，最大的影響只是“稍強”。

（1）準則層對目標層。這里需要考慮的金融監管的效率不僅表現為為金融行業本身服務，更是為整個經濟社會服務，但整個經濟社會的建設又不僅僅靠金融監管而已，因此設置對內指標和對外指標相同的等級。

（2）子準則層對準則層。在C1→B1中，由于金融監管最直接的作用是金融市場，而金融市場的好壞往往對通貨膨脹率又有較大的相關性。經濟發展速度除了靠金融發展速度外還依靠實體經濟，就業率指標就更是偏向實體經濟了，因此對比矩陣為：

可知B1矩陣最大特征值λ=4.01，C I=0.00033<0.1，ω（31）=（0.455，0.263，0.141，0.141）T。

C2→B2，把這十個衡量監管效力的指標分為A，B，C三類（見表 1）。

表1 監管效力指標比較

這里把A類權重設置為2，是因為A類指標一旦發生，可能引發金融危機，對整個金融系統都具有重要作用，寧可多監管，也不愿產生監管真空；相對地B與C都是對金融監管本身作用較大，因此都設置比例為1。其對比矩陣如下：

矩陣最大特征值λ=10.069，C I=0.008<0.1，權重為：

（3）方案層對子準則層。在D→C11中，金融市場穩定程度C11用股市波動來代表，數據取自11國2003—2009年份的股票指數。

用聚類分析法將各國波動幅度分為5類，然后可知英國股市最穩定，中、印、巴股市最不穩定，指標對比時設置每一類比其后一類高1等級。

同樣在D→C12，C13，C14對比矩陣中，先對通貨膨脹率、GDP增長率和失業率做聚類分析，再根據聚類圖，設置各國對比矩陣。其中，由于印度的失業率數據無法查閱，印度失業率沒有納入對比矩陣，得出的對比矩陣是殘缺的。不過此殘缺矩陣又是可約矩陣，因此，在最后計算權重時，對印度失業率賦的權重為0.01。理由有兩個：第一，對本組數據而言不會有太大影響（不到1%）；第二，印度本身失業率很高，所以賦予權重小是合理的。

表2 不同監管模式下相對效力比較

表3 各國監管效率比較

D→C21，C22，…，C210對比矩陣是根據各國金融經營模式和金融監管體制不同，對應的指標等級也不同來設置的。本文各個指標對比矩陣先設定美國為1。各指標下各國指標分值不同，每隔開25分為一個等級。比如信息共享指標，美國是“傘式”功能監管和混業經營，分值為100；假如中國分值為25，那么美國對中國的對比矩陣元素為4；假如中國分值為50，那么美國對中國的對比矩陣元素為3；假如中國分值為75，那么美國對中國的對比矩陣元素為2；假如中國分值為100，那么美國對中國的對比矩陣元素為1，即同等重要。各國不同經營方式、監管模式指標比較見表2。

準則層 B 對目標層 A 的權向量 ω（2）=（0.5，0.5）T，一致性指標 C I=0。子準則層 C 對 B1，B2 的權向量分別為 ω（31）=（0.455，0.263，0.141，0.141）T，ω（32）=（0.077，0.153，0.077，0.720，0.091，0.153，0.077，0.077，0.153，0.072）T，一致性指標分別為 C I（31）=0.00033，C I（32）=0.008。

經過計算，方案層D對目標層A的組合權向量為ω（4）=W（4）ω（3）=（0.093，0.086，0.090，0.079，0.098，0.102，0.084，0.096，0.117，0.088，0.066）T，，即各國監管效率比較（見表 3）。

3、計算結果分析

由表3可知，11國中，作為分業經營和分業監管的中國金融監管效率最高，但是同樣是分業經營和分業監管的巴西監管效率卻是最低的，印度居中；在混業經營和混業監管的國家中，新加坡和瑞士監管效率較高，德國監管效率較低。這說明國家在選取監管方式時一定要和本國的背景相符，要將本國的金融發展程度、監管控制力度等問題納入考慮。

三、結論

從效率比較表可以看出，混業經營的國家實行集中監管并不一定能取得好的監管效率，如法國、德國金融監管效率就偏低；在分業經營體制下，實行分業監管的監管效率不一定就低，這說明每個國家的金融監管選擇要與該國政治經濟體制相符，才能發揮較大的作用。中國在選取數據的11國中金融監管效率相對最高，這說明在目前的政治經濟體制下，統一監管還不需要代替分業監管，但是需要在局部上加強監管。隨著統一經營趨勢的到來和金融工具的逐步創新，我國目前的監管方式會逐步面臨監管模式的挑戰。

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