我國系統性金融風險研究趨勢分析

張麗園　溫小霓

[提要] 基于共詞分析法對中國知網（CNKI）數據庫2011～2017年收錄的197篇系統性金融風險研究相關學術論文進行主題研究，結果表明：我國系統性金融風險研究熱點聚焦于法律缺失、監管績效欠缺、債券市場風險、銀行風險、房地產泡沫等方面。在此基礎上，基于聚類層次分析，探析不同主題詞所構成的類團之間的關系，結果表明：將20個關鍵詞可劃分為五個群體，群體內部存在強關聯。

關鍵詞：系統性風險研究；共詞分析；知識網絡特征；聚類分析

本文為陜西省軟科學研究計劃（2016年陜西省科技廳重點研究項目）：“科技金融創新機制研究”（項目編號：2016KRZ010）

中圖分類號：F83 文獻標識碼：A

收錄日期：2017年8月31日

引言

系統性金融風險是近年來國家關注熱點之一，李克強2014年以來反復強調“牢牢守住不發生系統性金融風險底線”。2017年中央經濟工作會議：“確保不發生系統性金融風險”。2017年4月25日中共中央政治局就維護國家金融安全進行第四十次集體學習中，習近平強調：“黨的十八大以來，我們反復強調要把防控金融風險放到更加重要的位置，牢牢守住不發生系統性風險底線，采取一系列措施加強金融監管，防范和化解金融風險，維護金融安全和穩定，把住了發展大勢。”

系統性金融風險是指造成全局性金融危機的關鍵性風險因素及其積聚擴散過程。強調系統性風險的后果，系統性風險是可能造成全局性嚴重后果的風險；聚焦在可能給整體帶來重大后果的關鍵性因素上，而不是“金融市場失靈”這類一般性無所指的刻畫；系統性風險的累積過程不是靜態的，也不是平穩的，而是由小變大的過程。對系統性金融風險研究框架性綜述科研成果很多，但大多學者是基于定性分析對系統性金融風險研究進行歸納、總結和陳述，但定性研究容易受到研究者主觀思維的影響，其研究成果可能有一定程度的偏差。本文基于定性與定量結合的方法對系統性金融風險研究深入研究，規避了使用單一方法的局限性，來定位該主題研究現狀和熱點。鑒于此，本文基于共詞分析法思想首先選取知網（CNKI）學術期刊總庫相關文獻作為內容分析樣本，并通過精讀政策文本人工提取關鍵詞構建共詞矩陣。在此基礎上，借助UCINET、SPSS等相關工具進行社會網絡分析和相關的統計分析，識別出當前我國“系統性金融風險”的關注熱點。最后，通過聚類層次分析對我國“系統性金融風險”各聚類類種所代表的研究主題之間的關系進行討論，析出當前“系統性金融風險”，并指出未來應加強監控的領域。

一、關鍵詞的確定及數據處理

（一）數據搜集。為了保證研究成果的客觀性，本文選取知網（CNKI）學術期刊總庫作為數據來源，來保證數據的完整性和有效性，具體檢索方式為：“篇名”=“系統性金融風險”并且“主題”=“系統性金融風險”，匹配模式都為“精確”，檢索時間范圍為2011～2017年，檢索時間為2017年6月1日，來源選擇數量經濟技術經濟研究、國際金融報、價值工程、上海金融報、特區經濟、湖南大學、中央財經大學學報、江西社會科學、統計與信息論壇、石家莊鐵道學院學報（社會科學版）、中國社會科學院研究生院、上海金融學院學報、財貿經濟、重慶工學院學報（自然科學版）等。通過檢索，累計得到197篇文獻，其中2017年有21篇、2016年有37篇、2015年有22篇、2014年33篇、2013年33篇、2012年31篇、2011年26篇。剔除掉獲取途徑失敗的文獻得到高度相關的180篇文獻。

（二）關鍵詞提取與規范化。通過精讀每篇文獻提取各篇的關鍵詞。

步驟1：提取關鍵詞。使用信息統計分析軟件ROSTCM6對這180篇高度相關文獻進行分析梳理。通過信息統計軟件得出文獻中重復出現頻次排名前40位的關鍵高頻詞。

步驟2：剔除無意義關鍵詞。剔除“金融”、“因為”等對于主題無意義的關鍵詞。

步驟3：歸納相似關鍵詞。把關鍵詞中意義相同或相近詞語進行合并去重，最終得到20個關鍵詞，根據1973年J.C.多諾霍提出的高頻低頻詞判斷公式：

其中，I1表示出現一次的關鍵詞的數量，T表示高頻關鍵詞中的最低頻次值。從而得到系統性金融風險高頻關鍵詞排名前20個關鍵詞，如表1所示。（表1）

（三）數據處理。在得到系統性金融風險高頻關鍵詞列表后，將20個關鍵詞兩兩配對，統計其在180篇政策文本中出現的次數，統計其共現關系，生成了高頻關鍵詞的共現矩陣。本文中，在對20個高頻關鍵詞進行聚類時，為了消除頻次懸殊造成的影響，利用Salton指數將生成的共詞矩陣轉換成相關矩陣。Salton指數表現關鍵詞共現相對強度的指標，其公式為：

其中，nij表示兩關鍵詞同時出現的頻次，ni和nj分別表示兩關鍵詞各自的頻次。利用公式（2）計算可得共詞相似矩陣。

二、數據分析

（一）社會網絡分析。利用軟件繪制共詞網絡圖譜Netdraw，得到高頻關鍵詞共現網絡可視圖，如圖1所示。共現網絡圖使分散的關鍵詞的相互關聯的形式可視化，可以看出“關鍵詞核心”與“關鍵詞群”的分布。如圖1所示，“系統性金融風險”的20個高頻關鍵詞之間形成了相互連接的交錯網絡。能夠相互聯系的關鍵詞，即在同一篇文獻中共同出現的高頻關鍵詞在圖1中用連線進行了相互連接。（圖1）

節點的度表示與該節點直接相聯系的節點數目，本文中表示與此關鍵詞具有共現關系的關鍵詞個數，該值越大，說明此關鍵詞與其他關鍵詞共現的頻率越高，這些詞是“系統性金融風險”研究熱點并處于核心地位。點度中心度是指某個關鍵詞與其他關鍵詞的親近程度，一個關鍵詞的中心度越大，表示該關鍵詞控制其他兩個關鍵詞共現的能力越強。

一個特定點a與其他所有點i的最短路徑之和用點度中心度來表示，其公式為：

（i，a）表示點i與點a之間的最短路徑的長度，點度中心性指標可以度量某個關鍵詞與其他關鍵詞的親近程度，分析結果如表2所示。（表2）endprint

風險、系統性金融風險兩個因素涉及主題判斷該關鍵詞確實處于中心地位，再次驗證選取的文獻與主題高度相關。點度中心性分析可以判別出系統性金融風險研究的監管機制不完善、國際經驗、資本市場關鍵詞與其他關鍵詞的共現情況，共現頻次越高，相應的點度中心度越高，即表明監管機制不完善、國際經驗、資本市場是2010～2017年系統性金融風險研究的重點與熱點。

（二）系統性金融風險高頻關鍵詞聚類分析。聚類過程為，每一個關鍵詞列為一類，通過一定的計算方式，把距離最近的關鍵詞聚為一類，然后再次計算聚類后各類的距離，距離最近的再次聚為一類，聚類過程會重復計算類距離，重復合并一直到合并為一類。

步驟1：本文中，為了消除頻次對聚類的影響，需要對關鍵詞矩陣進行轉換處理。高頻詞共詞相似矩陣中減去“1”，即可得到共詞相異矩陣。

步驟2：使用SPSS對相異矩陣進行聚類分析，步驟為：分析—分類—系統聚類，其方法定義為組間連接，即可得到系統聚類分析的凝聚狀態表和相應的冰柱圖。表9顯示了系統性金融風險相異矩陣的聚類情況。聚類分析的第一步中1號樣本與2號樣本聚成一小類，它們的個體距離為（歐氏距離）是1，這個小類將在下面第2步用到。第二步中1號樣本與4號樣本聚成一小類，它們的個體距離為（歐氏距離）是0.993，第1步聚類生成的小類參與本部聚類，這個小類將在下面第3步用到，以此類推，完成了層次聚類分析的全過程，如表3所示。（表3）

步驟3：確定聚類數目。碎石圖結果可以作為最終聚類集中的參考指標，碎石圖的縱軸是類數目，橫軸是各類的距離（由表3獲得）。如圖2所示，聚類距離逐步增大，但增幅減小到達2類后，聚類的距離很快的增加。根據各類之間距離越小，相似性越大的原則，參考碎石圖結果，聚類數目3～5類是合理的分類區間，由于本文的樣本文獻是高度相關，也為了更好的區分風險因素之間的相互關系關聯，所以本文將類別分為5類。（圖2）

圖3是一幅縱向顯示的冰柱圖，由圖2可知，當聚成5類時，17法律為一類，18監管績效為一類，16債券市場為一類，20信心、14銀行、15債務、8資產配置率為一類，19房地產、12改革、11股市、10外匯市場、7貨幣市場、6宏觀審慎監管、13信貸信托、9金融危機、5資本市場、3監管機制不完善、4國際經驗、1風險為一類。（圖3）

結合聚類結果，可以將上述20個關鍵詞劃分為5個群體所示。群體1研究內容較多，其主要包括監管機制不完善、房地產、金融危機、信貸信托、宏觀審慎監管、國際經驗、改革、股市、外匯市場、貨幣市場、資本市場、風險。經過文獻分析得出系統性金融風險主要來源于股市、外匯市場、貨幣市場、資本市場等方面，幾個方面是系統性金融風險研究的未來主要研究趨勢。而我國正處于金融市場體制改革深化階段，但與之相配套的監管制度卻不適應這種發展趨勢，金融監管機構的獨立性不足，金融監管體系不完善、相關制度建設滯后等現象也是目前研究的熱點。其實機制的完善是系統性金融風險控制的核心。文獻對房地產的研究也較多，大量的文獻都對房地產泡沫引發金融危機進行了研究，針對我國現狀，房地產泡沫危機依然存在，研究此問題具有現實意義，其很可能是導致系統性金融風險的重要誘因之一。通過文獻分析表明信貸信托日益擴張也是系統性金融風險產生的重要原因。系統性金融風險的核心是架構審慎管理，雖然在《巴塞爾資本協議II》中特意構建了微觀的審慎管理制度，但是系統性金融風險在宏觀上建立審慎管理在國內還有所欠缺。國外預防及控制系統性金融風險的方式與經驗，我國可以借鑒，進而提出適合我國國情的新的風險防范措施。銀行作為金融環境的核心機構，關注系統性金融風險國際經驗是不可或缺的方式之一。群體2，研究的內容包含信心、銀行、債務、資產配置率為一類。金融體系聯系緊密，經濟利益相互依存依靠，導致金融體系具有脆弱性的特征。基于金融體系這一特性，銀行業的大量不良金融資產很容易導致系統性金融風險。居民對政府的加稅或通脹有預期，使居民的信心下降，會使資本外流，此外，銀行業壞賬上升也會導致居民對本國金融市場的信心下降，同樣也會導致資本加速外流。國民對經濟的不信任也是造成系統性金融風險的重要原因。群體3債券市場為一類，中國債券市場處于混亂狀態，中國高風險公司債券收益率上升。原則上這一情形會增加企業的融資成本和違約成本，可能會導致系統性風險。群體4監管績效為一類，央行的監管對于金融體系健康發展極為重要。央行應完善監管制度章程；進一步提升監管力度；更重視監管績效，對預防系統性金融風險提供有力的保障。群體5法律為一類，金融監管法律法規存在著一定的滯后性，未能實現金融監管全覆蓋，難以對新興金融事務做出有效的監管和約束。金融監管體系不完善和監管法律法規滯后性會給系統性金融風險產生和集聚甚至是爆發金融危機提供便利。

三、結語

三十多年的高速發展，中國經濟積累了大量矛盾：技術落差縮小，消化引進空間大幅縮小、人口紅利消退，老齡化負擔逐漸加深、以資本投入和出口驅動的經濟增長模式空間收窄、資源與環境承受能力嚴重下滑，環境改善壓力劇增、產能過剩，就業結構失衡、經濟減速等。而金融體系改革滯后于經濟改革，經濟風險聚焦于金融體系：房地產市場、地方政府債務、影子銀行、區域性金融風險、互聯網金融信息不對稱、金融開放的潛在風險、國際金融、資本市場帶來的風險。本研究利用的高頻詞共現聚類分析法是一種較新的文獻計量學方法。基于學者對系統性金融風險研究與認知分析，得到系統性金融風險研究熱點與趨勢，研究結果能夠為經濟學者或決策人員了解我國系統性金融風險的動態提供參考。

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