網絡視角下的金融效率與風險防控

王俊堯

摘 要：現代金融業不斷發展呈現為復雜非線性的現實金融生態系統，傳統金融學研究缺乏了金融生態系統各關聯主體間的內部關聯特性和系統整體特征刻畫，亟須從網絡理論與網絡分析法出發，探討在新的系統科學的分析范式下未來金融效率提升和金融風險防控。

關鍵詞：金融生態系統;網絡分析;金融效率;風險防控

0 引言

現實金融生態系統逐漸呈現復雜非線性特征，具有多個金融子系統并且各子系統間具有 關聯性和耦合性，耦合機制表現為動靜態不斷相互演變。在當前發展中金融環境逐漸復雜化，對于其發展現狀的測度和發展趨勢的預判具有很大挑戰。然而傳統金融學研究囿于超理想化、形式主義化、線性單一化假設的理論與方法，對于金融效率評價和金融風險傳染分析存在缺陷，忽略了現實金融生態系統的復雜系統特性，缺乏對于不同金融機構、金融部門之間的內部關聯特性與系統整體特征的刻畫（游鴿等，2020）。所以亟須采用全新的定量分析方法，旨在體現金融生態系統中不同金融機構、金融部門的非對稱特征，刻畫各參與主體間相互影響的具體大小與方向，精準識別金融生態系統內不同主體具體的地位與作用。

網絡理論與網絡分析法能夠有效緩解既有研究中存在的問題。該方法通過將金融生態系統中的各參與主體抽象為網絡節點、各參與主體之間的關聯關系和相互作用刻畫為節點間的連線，從而現實金融生態系統可以模型化為各個節點相互關聯的抽象的金融網絡。基于此，現代金融生態系統中發揮主要作用的政府、金融機構、企業組織與個人等多個主體可以納入整體分析框架中來，各個關聯主體間具體作用力的大小與方向就可以通過諸如平均路徑長度、中心度、集聚系數等金融網絡結構特征指標進行定量化測度（汪小帆等，2012）。“網絡結構決定網絡功能，繼而決定網絡上的動力學行為”，網絡結構的研究可以通過描述網絡中各關聯主體的系統動作來說明金融網絡發展現狀，在此基礎上的最終目標是通過預測和控制各關聯主體的行為來預判金融網絡上的趨勢。這種在網絡上的系統動態性質我們稱為網絡上的動力學行為，它的應用將能夠有效進行金融風險防控（肖欣榮等，2015）。總之，網絡視角下的金融效率與風險防控研究具有重要意義和應用前景。

1 基于網絡理論的金融效率提升

金融效率是對當前金融業發展效率的測度，強調了金融投入與產出關系這一經濟學核心問題，其含義是指金融部門在其活動中直接或間接作用于經濟時所顯示的有效功能（云鶴等，2012）。將現實金融生態系統各個關聯主體及其相互作用關系抽象為金融網絡后，金融效率的提升體現在金融網絡中是網絡效率的提升，現實意義主要為了衡量不同網絡的非同質拓撲結構性質下，金融部門作用于經濟時有效功能最強，要素在網絡上傳遞有效程度更高。從技術角度看，網絡效率的提出是為了彌補傳統測度方法中的苛刻要求，在傳統的網絡全局特性與局部特性的測度中常使用的指標是平均路徑長度和集聚系數兩大指標，用該指標進行測度的前提條件是網絡應是無權的、稀疏的以及簡單聯通網絡，因此網絡效率作為描述網絡結構的新方法應運而生。網絡彈性是網絡效率的一個反應指標，提出的現實目標是主要考察在遭遇到外部攻擊的時候網絡的穩定性（田柳等，2011）。因此，在實際應用過程中，考慮到不同節點在不同網絡中呈現重要性差異的大小，提升網絡效率需要準確合理地找出網絡中的關鍵節點并加以保護，增強網絡的魯棒性和穩定性（馮小偉，2019）。

在現實應用中不少學者以股票市場和銀行網絡為主要對象從網絡理論角度研究如何提升金融效率。股票市場在運轉中伴隨著單個上市企業、金融行業、金融市場等不確定事件帶來的危機，會影響由價格作為關聯要素的股票網絡的聯結情況，進而導致股票關聯網絡的結構性變化。因此研究股票關聯網絡的容錯能力、抗毀能力，提升股票關聯網絡效率意義重大，為金融網絡拓撲結構特征與網絡效率、網絡彈性的動態相互關系探討提供了很好的視角。比如黃瑋強等（2015）建立中國滬深A股動態股票關聯網絡，研究了網絡基本拓撲結構特征對于網絡彈性的影響。研究成果有助于深入理解市場不確定性事件對我國股票間價格波動關聯模式的影響，為投資管理、市場風險控制的相關政策制定提供一定的依據。同時也有學者從網絡結構特征角度切入解析了銀行系統，得出相網絡中的每個節點與其他節點都有連接的完全網絡能更好地抵抗外部沖擊的結論，因為一家銀行的損失能通過拆借市場轉嫁給其他銀行，所以在面對不確定性的外部沖擊時完全網絡更具彈性，網絡效率更高（Allen& Gale，2000）。該研究成果有助于在推進銀行系統建設時有依據的提出一系列科學建議，如加強不同銀行間的業務往來等。

2 基于網絡理論的風險傳染及防控

現實金融生態系統中各種關聯關系會促進各相關主體間的關聯，如信貸合約關系構成了銀行市場間的信用關系，貸款關系構成了銀行與企業間的信用關系，貿易信貸關系構成了生產者與供應商間的信用關系，最終促使金融信用關聯主體網絡的形成（鄒婷，2019）。金融信用關聯主體網絡呈現出不同形態的網絡組織和不同特征的網絡結構，從網絡關聯、網絡組織的視角去探究金融風險傳導效應成為新的研究視角。信用風險在金融各市場中的傳遞方式和傳導路徑，以及這種傳遞隨著時間推移的動態演變是學者對金融機構網絡模型研究更為深入的一個表現（王宇等，2019）。信用風險系統性傳導可以分為內部傳導和外部傳導兩大途徑，內部傳導路徑主要包括資產負載渠道、職能相似性、業務同質性和羊群效應，外部傳導路徑主要包括市場關聯性、信息渠道與周期波動。因而在網絡視角下，考慮到網絡組織與網絡結構特性有助于風險的快速集聚、擴散與傳導，為了達到完善金融信用風險預警與應急機制的目標，傳統的金融風險監管中以 “太大而不能倒”不再是唯一原則，“太關聯而不能倒”的監管理念在宏觀審慎金融風險防范機制中也至關重要，（楊子暉等，2018）。

“網絡結構決定網絡功能，繼而決定網絡上的動力學行為”，金融信用風險系統性傳導會改變金融信用關聯網絡的網絡組織與網絡結構，從而改變網絡功能，由此有必要使用系統動力學模型進行風險傳導監控和控制。系統動力學的基本思想是將研究對象劃分為若干個子系統，通過探討各子系統之間的因果關系使局部元素與整體系統相聯系，再利用模型流圖建立具有非線性、高階次、多重反饋特點的動態方程，在利用計算機仿真驗證模型有效性的同時為戰略與決策提供依據。在實際應用中，一些學者基于系統動力學視角主要是從類比流行病傳染開展研究，如May （2008） 指出，金融風險的傳染和流行病的傳播非常相似。Garas等 （2010） 將流行病傳染機制引入實際金融網絡模型中，利用SIR傳染病模型模擬全球經濟網絡中危機的傳染，其研究發現不僅是美國，即使類似于比利時這GDP總量較小的國家同樣可能引發全球金融危機。李守偉等 （2010） 基于傳染SI模型建立了銀行風險傳染模型，分析了受傳染銀行的數目變化規律及模型參數的影響效果，發現通過降低傳染率、降低關聯度或增加治理率都可以控制銀行風險的傳染。乜洪輝 （2012） 借鑒傳染病SIR模型，構建銀行危機傳染的動態模型。