基于灰色關聯熵的區域金融生態系統運行分析

解勇

摘 要：區域金融生態系統特征日益典型化，利用灰關聯熵對其演化建立模型，分析判斷了其方向和運行趨勢。選取江蘇區域金融生態系統相關樣本數據進行實證分析，提出基于灰關聯熵指標的區域金融生態系統的開放性、非平衡性和非線性等系統特征調整和優化的政策建議。

關鍵詞：金融生態系統;灰關聯系統;灰關聯熵

中圖分類號：F062? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2020）05-0147-03

引言

隨著金融經濟的發展，越來越多的學者開始關注金融資源及金融生態系統對于經濟發展的影響。2004年周小川提出“金融生態”這一區域金融研究新視角的概念，金融生態對于區域金融和區域經濟發展的影響的研究得到廣泛重視。

區域金融生態系統是一定經濟區域內各類金融資源聚集和配置并與區域的經濟、產業系統發生作用而形成的特定經濟系統。區域金融生態系統持續不斷地與外部經濟、產業環境和社會系統進行資金、信息、人員等要素的交流和反饋，構成了相互影響和作用的復雜系統，進而進一步決定了其系統運行機制和演變規律。區域金融生態系統與外部經濟體系進行的資金流、信息流和人員流等的交流決定了其處于非平衡狀態，但同時在時空和功能上保持井然有序。這是一個復雜巨系統，其內部各要素和各子系統間是非線性結構，系統內各要素和子系統間存在著相互作用、相互制約、相互影響的非線性競爭關系，競爭的結果是占優勢的變量決定整個系統的特征。區域金融生態復雜系統處于動態變化之中，其中的關鍵要素或子系統像潮水一樣有張有落，不斷受到外界的影響而產生無數個小“漲落”，在系統不斷演化過程中逐步累積產生“巨漲落”，從而量變到質變，系統狀態躍遷到更為有序的狀態，從而不斷推動系統演化發展。

一、熵與區域金融生態系統作用機理

在熱力學領域，“熵”用于度量系統無序程度，熵越大則系統的無序度越高。為了衡量系統的有序程度，可以用“負熵”表示，值越小，系統越有序，非平衡狀態越明顯，反之亦然。

dS=diS+deS其中：diS-系統內部發生不可逆過程引起的熵變，正熵;deS-系統與外界交換物質和能量引起的熵變，可正可負。

區域金融生態系統首先處于非平衡狀態，但在不斷地與外界交換資金、信息和人員等物質與能量過程中，可以通過增加負熵而減少總熵，整個生態系統由無序→有序，實現不同層級之間的有序演化，據此，對區域金融生態系統的演化方向進行清晰的判斷。

如果吸取的是負熵流即deS<0，則區域金融生態系統與外部經濟、金融和社會系統處于協調發展中，系統內部各金融機構、資金提供及使用主體、系統外的非金融機構、政府、企業等相關主體不僅可以吸收到來自于系統內部的相關要素，還可能吸收到系統外部的資金、信息等，系統內外的相互作用促使區域金融生態系統保持強勁的發展動力，最終使系統協調、融合、有序發展演進。假如吸取的是正熵流即deS>0，則說明區域金融生態系統中存在資金配置錯位、效率不高，金融風險積聚，各金融機構不能協調發展，或政府對金融機構干預過多等諸多問題，導致區域金融生態系統無法有序發展，直接影響到對區域經濟的促進和拉動作用。

二、基于灰色關聯熵的區域金融生態系統演化方向判別模型的構建

（一）區域金融生態系統有序演化的序參量選取

子系統在自發獨立運動的同時受到其他子系統的影響而存在協同運動。序參量是控制各關聯子系統之間協同作用和其他變量變化的關鍵變量，是系統相變前后所發生的質的飛躍的最突出標志，它表示系統的有序結構和類型并決定系統有序程度的高低。序參量支配子系統的行為，主宰系統演化過程和方向，成為演化過程中的主導力量。系統從平衡到不平衡、由無序到有序的臨界狀態時，各子系統由競爭引發協同，因此，區域金融生態系統能否有序取決于系統中的序參量能否出現，并左右其演變的特征與規律。

對區域金融生態系統而言，其各項功能的發揮最終都由關鍵資源即資金量決定，因此可將區域金融生態系統的資金量作為有序演進的變量。由于區域金融生態系統的隨機性導致其呈現為一種灰色系統，實際動用資金與可動用資金的相似性用灰色理論可描述為：實際動用資金與可動用資金（臨界值）之間的關聯系數越大資金利用越合理，區域金融系統有序性就越強。用熵表示關聯系數，通過系統熵的變化判別其演化方向。

（二）區域金融生態系統的灰關聯系數計算

區域金融生態系統的實際資金運用與可運用資金余額之比為灰關聯系數，系數越大表示系統協同效應越強、系統有序性越高、系統演化效率越高;反之，系數越小則表示系統有序性越低。

X=（X1，X2，…，Xn）為系統內n個子系統的實際運用資金數列;Y=（Y1，Y2，…，Yn）為系統內n個子系統的可運用資金數列。Xi為第i個子系統的實際運用資金，Yi為第i個子區域系統的可運用資金，其中1≤i≤n。對兩數列進行無量綱化處理：

由上式可看出，關聯系數越大，說明可動用資金和實際動用資金差別越小。但由于區域內存在多個子系統，各個子區域灰關聯系數可能存在較大差異，區域金融子系統灰關聯系數無法準確表示區域整體有序性程度。

（三）灰關聯熵及其判別模型

區域金融生態系統與外界是緊密相連的，系統與外界相關因素等不停發生交換，熵將會隨之增減，因此，系統演化方向取決于系統熵變機制。為此，需要進一步計算區域金融生態系統的灰關聯熵指標。

建立區域金融生態系統演化方向的判別模型：

ΔS=St+1-St，表示在t時刻系統與外界資金、信息和人員交流引起的熵變。熵變值ΔS的方向和大小決定了區域金融生態系統演化方向和內部穩定性程度。

ΔS>0：系統熵值增加，無序程度加深，穩定性降低，系統結構不平衡，區域金融生態系統存在惡化趨勢，需采取相應的舉措加以調控。

ΔS<0：系統熵值減少，有序度增強，穩定性提升，系統結構趨于平衡，區域金融生態系統趨勢轉好，可采取行動進一步強化和促進。

ΔS=0：系統熵值無變化，區域金融生態系統保持穩定，可動態微調和保持平衡。

三、江蘇省區域金融生態系統運行實證分析

本文以江蘇省金融運行狀況為基礎，系統研究江蘇省金融生態系統運行特征，對江蘇省金融生態系統運行的有序性、功能的有效性進行實證分析，并對系統演化方向和程度進行量化判別，并檢驗江蘇省金融生態系統的穩定行和適用性。

（一）樣本選擇

江蘇省是我國東部經濟發達地區和長三角區域的重要一級，金融經濟活躍，是重要的區域金融中心;金融生態系統完善，具有典型的金融生態系統區域動態演化特征。在江蘇省的金融生態系統中，國有商業銀行、政策性銀行、股份制商業銀行和信用社等主要金融提供機構，其資金來源和投方占整個地方金融系統的比例較大。本文選擇該四大子系統作為整體進行分析。本文的實證分析根據江蘇省統計局公布的2015—2018年統計年鑒整理數據（選擇貸款指標為實際運用資金、存款指標為可運用資金）。

依據上述理論，本文界定可運用資金指標為系統序參量的臨界值，用實際運用資金指標與可運用資金指標的比較確定為關聯系數;以灰關聯系數計算為基礎，計算灰關聯熵;通過熵變值判斷江蘇省區域金融生態系統演化方向。

（二）灰關聯系數計算

2015年度灰關聯系數的計算如下：

實際運用資金數列：X（13.20，5.31，9.37，7.73）

可運用資金數列：Y（15.46，5.87，10.51，12.32）

由灰關聯系數公式（2），設置ρ=0.5，則2015年度江蘇省區域金融生態系統國有商業銀行、政策性銀行、股份制商業銀行、信用社4個子系統運行的灰關聯系數ξ（Xi，Yi）分別為：1.33，0.65，1.03，0.81，即2015年度江蘇區域金融系統灰關聯系數數列為：ξi（1.33，0.65，1.03，0.81），則∑ξ（Xi，Yi）=1.33+0.65+1.03+0.81=3.82。

（三）灰關聯熵計算

四、研究結論與政策建議

（一）實證分析結論

2015—2018年，江蘇省區域金融生態系統灰關聯熵值處于小幅度波動狀態，說明這期間江蘇省金融系統運行狀態總體上較為穩定。2015—2016年，熵值減小，表明江蘇省金融生態系統運行趨勢良好，經濟持續穩定發展;2017—2018年度，熵值連續兩年增加，且2018年較2017年增長幅度較大，這與期間房地產等資產價格上升過快，引發信貸無序膨脹和使用不合理累積信用風險的總體經濟金融趨勢吻合，說明江蘇區域金融生態系統運行風險有所增加，系統運行穩定性降低。

（二）政策建議

盡管江蘇省區域金融生態系統近幾年運行狀態總體上較為穩定，但還應通過不斷優化外部經濟、金融和社會環境與制度，通過可持續發展和交流實現區域金融系統升級與深化，不斷向良性方向演化，從而實現區域金融生態系統熵值呈現減少的趨勢。具體政策調整上可依據金融熵值的變化采取相應措施來引導金融生態系統的演化。

1.監測信用風險，適時調整信用規模和信用流動方向

根據江蘇金融生態系統運行狀況的熵值大小，隨時監測江蘇省信用風險程度和變化趨勢，當信用風險增加時，及時采取措施，合理引導，控制信用規模和信用流向，降低金融風險。

2.加強資金流向監控，保持區域金融生態系統的動態均衡演化

區域金融生態系統與外界互聯互通，要加強對江蘇省金融系統內資金流動的監測，根據監測結果調節金融流動，使區域金融生態系統運行平穩并不斷優化。

3.豐富金融主體，保持區域金融生態系統的開放性

區域金融生態系統必須不斷擴大和豐富金融主體和金融資源，保持系統的開放性和成長性，進而增加系統的復雜性和遠離平衡性，通過各類金融機構間的金融服務的差異性和資金流動方向性與風險偏好的差異性實現系統的成長和保持演化動力。

4.精準把握區域金融系統的拐點，正確實施金融監管政策

在區域金融生態系統建設和發展中，政策作為一種外部可調控的手段影響其演變方向。若區域金融生態運行處于臨界點和突變點附近時，合理的金融政策作為外控變量，其實施具有關鍵作用，并對系統結構的變化產生根本的影響。因此，應關注區域金融生態系統中的實際使用資金和可使用資金的關聯系數，關注資產價格波動和信用風險，充分運用政策優勢保障區域金融生態系統的有序演化和可持續發展。

參考文獻：

[1]? Porter M.E.，Clusters and the new economics of competition.Harvard Business Review，1998，November-December.

[2]? 劉紅，葉耀明.金融生態系統與區域經濟增長：研究綜述[J].經濟問題探索，2007，（11）.

[3]? 賀翔，唐果.基于灰色關聯分析的寧波商業銀行競爭力研究[J].科技與管理，2010，（11）.

[4]? 郜燕群.基于灰色綜合關聯度的科技金融有序性評價[J].喀什大學學報，2018，（11）.

[5]? 金欣雪，謝邦昌.區域金融生態環境評價與實證[J].統計與決策，2014，（15）.

[6]? 李琳，毛剛，張詩悅.金融環境下基于耗散結構的科技創新支撐區域經濟發展研究[J].情報科學，2012，（9）.

[7]? 韓紅，李博，馮光輝.金融生態運行質量時序變化及空間差異分析——基于河南省金融生態的實證分析[J].地域研究與開發，2019，（10）.