互聯網金融的系統性風險測算

塔 琳

（北京交通大學 經濟管理學院，北京100044）

0 引言

伴隨著互聯網革命步伐，我國互聯網金融業態快速成長起來，許多市場主體如雨后春筍般發展。在互聯網金融對金融業發展、居民生活以及宏觀經濟增長帶來新動力的同時，也使我國的金融管理迎來了新的挑戰。其中，互聯網金融風險的提高，成為國內金融管理所不可忽視的現實問題。

國外學者對互聯網金融以及系統性風險的研究較多，但是對互聯網金融的系統性風險測算的研究卻較少[1-5]。國內學者對互聯網金融的研究主要集中在互聯網金融的操作風險、互聯網金融對商業銀行風險的影響等方面[6-9]。縱觀國內外相關文獻，學者們更關注銀行的效率與風險、互聯網金融的使用風險、互聯網金融與商業銀行的關系。盡管也有學者對互聯網金融的風險進行評價，但是在互聯網金融的系統性風險評價方面研究的學者仍是屈指可數，而且在方法上更多的是集中在層次分析和模糊綜合評價等，受主觀性因素影響較大。彭景和卓武揚（2016）[10]，蘇玉峰（2017）[11]等雖然研究了互聯網金融系統性風險的特點與形成，但基本是局限在定性層面，未對其進行定量分析。于是，本文將針對這一研究空缺進行定量分析。

1 指標體系設計

1.1 相關理論分析

要構建互聯網金融的系統性風險指標體系，就要從互聯網金融系統特性、市場特征和風險影響因素等方面進行考慮。為此，本文重點考慮以下因素：

（1）互聯網金融的順周期性風險

互聯網金融作為一類重要的金融工具，與實體經濟之間存在密不可分的關系，而且兩者往往是相互作用的。首先，互聯網金融的發展，基礎就在于實體經濟的壯大。當一個經濟體大環境不景氣時，市場主體通過互聯網金融渠道進行融資得到的收益也會受到影響，這里也便存在著更大的風險隱患。其次，互聯網金融的發展，能對實體經濟產生強大的作用力，從而能夠促進經濟順周期性波動。互聯網金融正是由于存在順周期特性，所以在實體經濟的發展中起到了“振蕩器”的效果，放大波動性，強化互聯網金融的系統性風險。

（2）互聯網金融市場風險

由于我國互聯網金融市場還是一個剛起步的市場，因此很多地方都不完善。第一，市場上存在嚴重的信息不對稱性。表現在經營主體可以依托各種手段來獲取消費者信息，而消費者也是防不勝防。第二，互聯網金融的主體培育還不夠成熟。互聯網金融具有小額大眾化的特征，因而存在低門檻性質，這樣會導致市場的參與主體無論在規模上、實力上還是素質上都參差不齊，特別是一些普通的投資民眾，容易出現跟風而引發過度羊群效應，增強系統性風險。第三，互聯網金融市場的泡沫風險。由于互聯網金融參與主體往往存在較大的非理性，因此會助長盲目投機行為，這就會帶來較大的市場泡沫，進而演變為系統性風險。

（3）過度滲透的信息技術帶來風險

首先，互聯網金融的信息技術仍不夠完善。互聯網金融技術系統還存在較大的不確定性，支付安全、資金轉移監控等方面還未能有效控制，系統容易受到黑客攻擊。其次，由于信息技術過度滲透，刺激了互聯網金融完成大額交易的可能性，而大額的資金交易存在著高系統性風險。最后，互聯網金融信息技術自身就存在著風險隱患，由于數字化貨幣具有傳遞快、規模大、跨度廣等特點，所以一旦系統出現技術問題，將會演變成為較高的風險。

（4）互聯網金融政策與法律風險

相比國外，互聯網金融在我國還是一個剛興起的新事物，因此在與之相關的政策體系上還不夠健全，相關的法律法規體系也不夠完善。雖然互聯網金融是現階段我國鼓勵和支持的一種金融工具，但是國家政策支持難免會帶來互聯網金融火熱化，從而增強系統性風險。同時，我國也沒有出臺面向互聯網金融的法律法規，而現行法律法規并不能充分適應互聯網金融這一新生業態的需求。

（5）互聯網金融監管風險

與傳統的金融業態不同，互聯網金融是屬于混業經營的，而目前我國的分業監管模式存在較大不足，無法充分應對互聯網金融業態風險。同時，互聯網金融僅基于一個交易平臺就可以實現銀行、證券、基金等業態融合，而目前慣行的分段式監管機制顯然無法滿足需要。

（6）宏觀經濟運行風險

莫言認為：“長篇小說的結構是長篇小說藝術的重要組成部分，是作家豐沛想象力的表現。好的結構，能夠凸顯故事的意義，也能夠改變故事的單一意義”[13]。在他看來，結構從來不僅僅是小說的外在形式，它有時候就是故事的內容，是作家思想情感的展示方式，包孕著作家的胸懷氣象和話語寄托，傳達著作家的藝術才華和審美意圖。只有好的故事結構才能承擔起故事的豐富內蘊，呈現文本的多義多解。在諸多長篇小說敘事結構中，“復調型的民間敘事結構是莫言小說的最基本的敘事形態”[14](P29)，成為莫言文學作品深厚內蘊的有力承載者。

除了以上風險因素外，宏觀經濟波動的沖擊，以及政府債務沖擊、國際收支沖擊等，都是放大互聯網金融系統性風險的外部因素。

1.2 指標選定及數據來源

參考文獻[9，12，13]的指標選取方法，將互聯網金融系統性風險的評價指標體系作如下設定（見表1）：

表1 互聯網金融系統性風險評價指標

（1）互聯網金融的順周期性風險。選取互聯網金融發展指數、M2增長率、股票指數波動率、房地產價格指數波動率四個指標。M2增長率、股票指數波動率、房地產價格指數，主要通過央行網站、國家統計局、新浪財經網站獲取。但互聯網金融發展指數需通過一定方法計算得到。目前，北京大學已正式發布多期互聯網金融發展指數。但是，北京大學在較早之前并沒有發布該指數，由于無法獲得計算方法，本文重點參考李燁（2014）[13]的方法自行計算。由于我國互聯網金融興起較晚，許多指標僅能獲取近幾年數據，本文選取2011—2016年的季度數據作為樣本，以下指標皆同。

（2）互聯網金融市場風險。選取電子商務市場交易額增長率、互聯網支付額與網上銀行交易額之比、P2P平臺資本充足率、網絡不良貸款率四個指標。電子商務市場交易額增長率、互聯網支付額與網上銀行交易額之比、P2P平臺資本充足率三個指標數據來源于中國電子商務數據網、中國電子商務協會網。由于沒有非常全面的數據，網絡不良貸款率采用網上銀行不良貸款率代替，數據通過網上銀行官網、騰訊財經等渠道搜集得到。

（3）過度滲透的信息技術帶來風險。選取P2P問題平臺數量增長率、移動終端用戶規模增長率兩個指標。P2P問題平臺數量增長率通過中國電子商務數據網、中國電子商務協會網等渠道搜集得到。移動終端用戶規模增長率數據來源于《移動互聯網數據報告》。

（4）互聯網金融政策與法律風險。選取電子商務平臺融資額增長率、第三方支付限額、互聯網洗錢實現案件數三個指標。電子商務平臺融資額增長率通過中國電子商務網數據整理得到。第三方支付限額由國家規定，通過網上搜集得到。互聯網洗錢實現案件數的數據主要來源于《反洗錢報告》。

（5）互聯網金融監管風險。選取互聯網金融行業AAA信用企業數量變化率、政府債務違約率兩個指標。數據通過網上廣泛搜集得到。

（6）宏觀經濟運行風險。選取GDP增長的波動率、通貨膨脹率、財政赤字增長率、短期外債與外匯儲備比率四個指標。數據來源于國家統計局網站、國泰安數據庫。

2 互聯網金融系統性風險的測算與評價

采用主成分分析方法，定量測算我國互聯網金融的系統性風險。主成分分析的基本操作思路為：①對選取指標進行歸一化處理，消除量綱；②根據指標提取主成分，并計算各主成分的方差貢獻率；③根據各主成分所包含的指標，對主成分進行特征命名；④根據旋轉因子計算各主成分得分值，并由方差貢獻率，計算綜合得分值。

（1）歸一化處理。需要對各個指標進行歸一化處理，以消除量綱。計算公式如下：

其中，Xij為原指標，i和j分別是截面和指標編號為均值，SXij為標準差。

（2）計算主成分方差貢獻率。根據主成分分析原理，設ξj為主成分的特征向量，εj為對應特征值，那么主成分以及方差貢獻率可分別表示為：

其中，aij為ξj的第i個元素。根據gj計算累計方差貢獻率，如果前p個主成分的累計方差貢獻率達到80%，那么說明這p個主成分可以基本解釋原有指標信息。采用SPSS軟件求解各指標協方差矩陣的特征值與特征向量，并提取主成分和計算方差貢獻率，結果如表2所示。表2列出了前6個主成分的方差貢獻率和累計方差貢獻率，從中可知，前5個主成分的累計方差貢獻率就已經達到84.4%，超過80%，所以可以認為前5個主成分就可以解釋指標的大部分信息。

表2 各主成分的方差貢獻率

（3）主成分特征命名。表3給出了各個主成分所包含的指標，可以根據指標對5個主成分進行命名。其中，主成分1包含互聯網支付額與網上銀行交易額之比、網絡不良貸款率、房地產價格指數波動率三個指標，更多地體現在互聯網金融市場運行方面，因此可以命名為互聯網金融市場風險；主成分2包含第三方支付限額、互聯網洗錢實現案件數、P2P問題平臺數量增長率和互聯網金融行業AAA信用企業數量變化率4個指標，這些指標更多地是體現了國家對互聯網金融的政策監管以及法律法規約束，因此可以命名為互聯網金融政策、監管與法律風險；主成分3包含互聯網金融發展指數、股票指數波動率和電子商務平臺融資額增長率3個指標，其中互聯網金融發展指數和股票指數波動率體現了宏觀面上指標，電子商務平臺融資額增長率也可以反映互聯網金融發展對金融經濟以及宏觀經濟的影響，因此將該主成分命名為互聯網金融順周期風險；主成分4包含了財政赤字增長率和政府債務違約率兩個指標，更多地是反映政府對互聯網金融的違約責任，因此可以命名為政府債務違約風險；主成分5包含通貨膨脹率、M2增長率兩個指標，可以命名為宏觀經濟運行風險。

表3 互聯網金融系統性風險的主成分分類與命名

（4）計算綜合得分值。根據各個主成分的載荷，計算主成分分值，并以各主成分的方差貢獻率gj為權重，計算歷年各季度我國互聯網金融系統性風險的總得分值。本文將所得結果匯總形成圖1。

圖1 2011—2016年我國互聯網金融系統性風險及結構

由圖1可知，2011年以來，我國互聯網金融的系統性風險總體上呈現出上升態勢。互聯網金融系統性風險總得分從2011年1季度的0.5增加到2016年4季度的1.08。由此可見，互聯網金融作為一類新興的金融業態，在降低交易成本、提高金融效率、方便居民生活的同時，也對經濟社會帶來了越來越大的系統性風險。這種風險并不是在互聯網金融業務操作內部主觀形成的，而是互聯網金融作為一種業態所客觀存在的。從經驗來看，互聯網金融風險總體上不斷加大，主要受到以下幾個方面影響：第一，互聯網金融作為一種新生業態，伴隨著國民收入水平的提高和消費品質的提升，而獲得了空前的市場。而正是因為擁有了龐大的市場體系，吸引了大量的機構，于是就加大了行業競爭帶來的風險。第二，當前我國正處于實體經濟下行期和金融風險上行期，中小企業因經營壓力可能出現債務危險，從而加大了債務違約風險。而國內的互聯網金融平臺系統體系仍不完善，因而難以有效應對各種債務違約事件，從而導致平臺上的資產質量下降。第三，我國互聯網金融的政策、監管與法律制度仍不到位，特別是在互聯網金融運行主體大量增長以及實體經濟違約風險日益加大的環境下，仍沒有一套合理的監管制度和法律體系去約束，從而加大了互聯網金融的系統性風險。與此同時，近幾年也是我國互聯網金融風險專項整治的清理整頓階段，因為互聯網金融的風險具有較強的涉眾性和傳遞性，所以在政策機制實行過程中也可能引發行業、區域間的連鎖問題反應。

根據圖1的情況，又可以將2011年以來我國互聯網金融系統性風險的變化分為四個階段：

第一階段：2011年1季度到2012年4季度。該階段我國互聯網金融的系統性風險總體呈上升態勢。從主成分貢獻結構可以看出，前3個主成分對互聯網金融系統性風險提升的影響都比較大，其中第1個主成分的影響最為明顯。可以說明，這一時期互聯網金融系統性風險提升，主要是受到市場風險加大的沖擊。

第二階段：2012年4季度到2014年2季度。該階段互聯網金融的系統性風險有所下降。從主成分貢獻結構可以看出，主要還是市場風險下降的緣故。2011年下半年，證監會、保監會都出臺了互聯網金融業務監管相關辦法，防止互聯網金融風險蔓延。而政策效果存在一定滯后性，因此可能在2013年開始發揮出降風險效果，其中最重要的在于化解了部分市場風險。

第三階段：2014年2季度到2015年4季度。該階段互聯網金融的系統性風險有明顯上升，且主要受到第2、4、5三個主成分影響。即使國家當時已出臺并實施互聯網金融監管相應政策，但仍不足以有效應對因市場大規模擴容等帶來的互聯網金融風險。同時在經濟下行壓力較大、新舊動能轉換時期，互聯網金融發展的風險也有所提高。

第四階段：2015年4季度到2016年4季度。該階段互聯網金融的系統性風險有小幅下降，且主要受第4個主成分影響。第三、四兩個階段，第4個主成分的影響都較大，這與政府債務風險存在較大關聯。近幾年來，我國國家債務負擔起伏不定，如2012年外債債務率為32.8%，2014年提高到69.9%，但到2015年又降至58.6%。考慮政策風險的滯后性因素，國家債務負擔與政策風險貢獻的變化存在較大的一致性。

3 結論

基于互聯網金融的順周期性風險、市場風險、信息過度滲透風險等六大風險因素，本文采用主成分分析方法，分季度測算了我國互聯網金融的系統性風險。主要結論如下：（1）我國互聯網金融的系統性風險主要由市場風險、政策監管和法律風險、順周期風險、政府債務風險和宏觀經濟運行風險5項風險共同影響；（2）從總體變化來看，2011年以來我國互聯網金融的系統性風險呈現出上升態勢；（3）從分時段來看，可以按季度、按大小將互聯網系統性風險分為四個階段，表現出先升后降再升再降的特征，其中2011年1季度到2012年4季度為風險上升階段，2012年4季度到2014年2季度為風險下降階段，2014年2季度到2015年4季度為風險抬高階段，2015年4季度到2016年4季度為風險緩下階段。