中國八大綜合經濟區區域性金融風險分布動態、空間差異及收斂性研究

趙文舉, 張曾蓮

(北京科技大學 經濟管理學院,北京 100083)

0 引言

當前我國面臨國際國內形勢的復雜變化，系統性金融風險上升趨勢明顯。區域性金融風險是系統性金融風險的中觀表達，具有明顯的空間擴散性，并最終以系統性金融性風險的形式對經濟社會產生巨大的破壞力。我國不同地區在經濟基礎、產業結構、資源稟賦和風土人情等方面都存在差異，不同地區金融風險也可能存在空間異質性。金融風險在不同地區的差異化分布是導致風險擴散的基礎，因此治理區域性金融風險必須首先掌握這種差異化分布動態、空間差異及收斂性。對這些內容的研究有助于我們把握區域性金融風險發展的一般規律，精準施策進行風險治理。

當前關于區域性金融風險的研究主要集中在以下幾個方面：第一是區域性金融風險的測度。王擎等[1]采用要素、制度和關系三維結構分析方法，運用CAMELS評級方法對我國省際區域性金融風險進行測度；王森和王賀[2]通過選取金融、政府、市場、企業和社會征信五個領域的指標，采用綜合指標法測量了山西省所面臨的區域性金融風險情況。此外還有ESDA探索性空間數據分析技術，動態拓撲學以及熵值法等研究方法(Zhao等; 陳守東等)[3,4]。第二是關注區域性金融風險的空間差異性。王營等[5]通過社會化網絡分析法研究了我國不同地區在區域性金融風險空間網絡中的不同地位；曹延求和張翠燕[6]借鑒BIS采用的BP濾波方法，利用信貸和房地產的季度數據提取了各省的金融周期指數；第三是關注區域性金融風險空間差異的收斂性。曹原芳等[7]認為互聯網金融的發展依靠“虹吸效應”使金融錯配風險無法實現收斂。鮑建慧[8]采用Moran指數研究發現中國金融發展水平趨于收斂。胡宗義等[9]運用絕對β收斂與條件β收斂研究發現我國東西部地區普惠金融發展不存在明顯的絕對β收斂，但東中西部地區卻存在明顯的條件β收斂。

當前關于區域性金融風險的研究主要存在以下問題：測度研究中，研究視角大多放在一地一區，缺乏對全國不同地區的比較考察；研究方法上熵值法與主客觀賦值法難以克服指標相關性問題；空間差異研究中沒有挖掘區域性金融風險的分布動態、差異及來源；收斂性研究中尚未有研究直接審視區域性金融風險的收斂性。基于此，本文的邊際貢獻為：(1)研究視角。以全國八大綜合經濟區為研究視角；(2)研究內容。關注區域性金融風險的分布動態、區域差異、差異來源以及風險收斂性；(3)研究方法。運用主成分分析計算區域性金融風險指數，克服了指標相關性問題，空間Kernel核密度挖掘區域性金融風險空間分布動態，Dagum基尼系數分解探究區域性金融風險差異及來源，σ收斂與β收斂研究區域性金融風險的收斂性。以上對于豐富當前研究內容，防治區域性金融風險具有現實意義。

1 研究方法

1.1 區域性金融風險測度

本著系統、全面、科學和可比的原則，參考何劍等[10]的研究成果，將區域性金融風險區分為宏觀經濟風險、貨幣流動性風險、外部市場風險以及資產泡沫風險四個部分，并構建22個指標的區域性金融風險指標池。其中宏觀經濟風險涉及國民生產總值、物價、財政、工業增加值和固定資產投資等內容；貨幣流動性風險主要從存貸款和同行拆借進行考慮；外部市場風險則主要考慮了外商直接投資和進出口；資產泡沫指標的選取主要圍繞股市泡沫和房地產泡沫進行展開。選定指標后，運用主成分分析法對22個指標進行降維。之所以選取主成分分析法，是因為其最大限度地保留了原始數據的信息，并克服了原始指標之間的高度相關性問題，此外主成分分析從指標本身出發確定權重，克服了權重設置的主觀性問題。

1.2 Kernel密度估計

運用Kernel密度估計對中國區域性金融風險的分布動態和時空演進過程進行估計。Kernel密度估計是一種通過平滑方法對隨機變量概率密度進行估計的非線性估計方法。假設D1,D2…Dn是第1到第n個省的區域性金融風險隨機變量，且變量之間滿足獨立同分布，f(x)為D的概率密度函數，則各省的區域性金融風險密度函數可估計為:

(1)

公式(1)中，n是樣本個數，d為均值，h為帶寬，K(*)為核密度，本文采用高斯核密度函數，具體為:

(2)

1.3 Dagum基尼系數分解

運用Dagum基尼系數及其分解法探究我國八大綜合經濟區區域性金融風險的總體差異、區域間差異、區域內差異以及差異來源。Dagum基尼系數及子群分解方法，能有效克服傳統基尼系數和泰爾指數等指標帶來的子樣本分布、交叉重疊和區域差異問題。其計算公式如下:

(3)

Dagum基尼系數分解的思路為將總的基尼系數G分解為區域內差異Gw、區域間差異Gnb和超變密度Gt，三者之間的關系為G=Gw+Gnb+Gt，具體的計算公式為:

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

1.4 收斂模型

(1)σ收斂。σ收斂是指不同經濟區區域性金融水平的離差隨時間不斷降低的趨勢。本文采用變異系數衡量各經濟區區域性金融風險的σ收斂，計算公式為:

(12)

(2)β收斂。β收斂包括絕對β收斂與條件β收斂兩部分，絕對β收斂是指低區域性金融風險水平地區有比高區域性金融風險水平地區更快的風險增長速度，即“追趕效應。條件β收斂是指隨著時間的推移，不同因素影響下不同經濟區內區域性金融風險會收斂至各自的穩態水平。本文運用空間杜賓模型驗證區域性金融風險的β收斂過程，具體模型形式為:

yt+1=lnRiskit+1-lnRiskit=α+β1lnRiskit+

β1Contrls+ρωijyt+1+δ1ωijlnRiskit+

δ1ωijContrls+μi+λi+εit

(13)

當δ=0時，為空間滯后模型(SLM)，當ρ=δ=0時，為空間誤差模型(SEM)。其中，yt+1表示第i個省在t+1期的區域性金融風險增長水平，lnRiskit+1表示第t+1期的區域性金融風險水平，lnRiski t表示第t期的區域性金融風險水平，Contrls為控制變量，根據現有文獻，選取控制變量為地方政府債務(Debt)、城鎮化水平(Urban)、市場化程度(Market)、產業結構(Industry)和轉移支付水平(Tpay)。β為收斂系數，ρ和δ為空間效應系數，ωij為空間權重矩陣，μi和λi分別代表地區固定效用和時間固定效應，εit為誤差項。α為截距項。

2 區域性金融風險的總體描述與分布動態

確定22個區域性金融風險測度指標后，運用SPSS 25.0軟件對其進行主成分降維，最終得出中國八大綜合經濟區區域性金融風險走勢圖如圖1所示，22個指標的研究數據均來自于2001年～2019年《中國統計年鑒》《中國財政年鑒》《中國固定資產投資統計年鑒》《中國金融年鑒》以及WIND數據庫。

圖1a可以看出全國以及八大綜合經濟區區域性金融風險呈現以下特點：全國層面來看，作為區域性金融風險總和的系統性金融風險走勢呈現明顯的周期性變動規律，分別在2004年、2008年、2011年和2013年達到峰值，2017年以來，我國系統性金融風險正處于新的爬坡期。圖1b～圖1i可以看出八大綜合經濟區區域性金融風險也呈現明顯的周期性變動，2017年以來，東北經濟區、北部沿海經濟區、東部沿海經濟區和黃河中游經濟區的區域性金融風險呈現上升趨勢；南部沿海經濟區、長江中游經濟區、西南經濟區和西北經濟區的區域性金融風險呈現下降趨勢。

圖2a給出了2000年～2018年的中國區域性金融風險的空間分布均值圖，可以看出，中國區域性金融風險呈現明顯的高低聚集特點，東部各經濟區區域性金融風險最高，西部次之，中部最低，說明中國區域性金融風險主要在東部聚集，中部地區面臨較大被風險侵蝕的風險。圖2b給出了2000年～2018年全國區域性金融風險的Kernel密度估計圖，可以看出，以2008年為界，我國區域性金融風險逐漸從多峰低值向單峰高值演進。說明中國區域性金融風險總體水平逐漸提高，空間分布趨于集中，差異逐漸縮小。

3 區域性金融風險的地區差異與分解

根據公式(5)計算出區域內基尼系數Gw；根據公式(7)計算出區域間基尼系數Gnb；根據公式(8)計算出超變密度Gt。運用Eviews軟件對全國及八大綜合經濟區區域內基尼系數Gw進行H-P濾波技術的分解，以此分解出基尼系數的長期趨勢(趨勢線)，最終的分解結果如圖3所示。從圖3a可以看出，區域性金融風險總體基尼系數在樣本考察期內呈現波動下降的趨勢，說明中國區域性金融風險的總體差異趨于縮小。另一方面，總體基尼系數走勢有明顯的階段性特征，大約以2010年為界，區域性金融風險的總體基尼系數由升變降，即區域內差異從擴大變為縮小，這與中國對外開放水平不斷提高，各經濟區面臨的外部風險敞口趨于一致有密切關系。

圖3b～圖3i中可以看出，八大綜合經濟區區域性金融風險的區域內差異呈現異質性特征，具體說來，樣本考察期內東北經濟區與黃河中游經濟區區域性金融風險差異呈現上升趨勢，從趨勢線的斜率上看，黃河中游經濟區差異擴大速度快于東北經濟區。東部沿海、南部沿海、長江中游、西南與西北經濟區區域性金融風險差異呈下降態勢，從趨勢線的斜率上看，東部沿海、長江中游與西北經濟區差異下降速度較快，而西南經濟區區域性金融風險差異下降最為緩慢。北部沿海經濟區區域性金融風險基尼系數呈現先升后降的階段性特征，大約以2008年為界，區域性金融風險差異先增后減。

同樣運用H-P濾波技術對八大綜合經濟區兩兩組隊后的區域間差異進行趨勢分解，分解結果如表1所示。可以看出黃河中游與西南、東北與南部沿海、東北與西南三組經濟區的區域間風險差異呈波動上升趨勢；東北與西北、南部沿海與黃河中游、東部沿海與黃河中游三組經濟區區域間風險差異呈波動下降趨勢且差異均值最大；東北與黃河中游、黃河中游與西北、北部沿海與西北三組經濟區區域間風險差異先升后降且差異均值最大。

表1 區域性金融風險區域間基尼系數趨勢分解

按八大綜合經濟區區域性金融風險區域間、區域內基尼系數以及超變密度的比重計算風險差異來源貢獻圖如圖4所示。可以看出，2000年以來，中國區域性金融風險差異的區域間貢獻一直處于主導地位，其次為超變密度貢獻，區域內貢獻最小。說明中國區域性金融風險差異的主要來源是區域間差異。從貢獻率走勢上看，區域間貢獻率呈現上升趨勢，超變密度貢獻率呈現下降趨勢，區域內貢獻率保持平穩，說明在今后的一個時期，區域性金融風險的區域間差異將對總體差異發揮更大的作用。

4 區域性金融風險收斂性檢驗

4.1 區域性金融風險的σ收斂

根據公式(12)計算全國及八大綜合經濟區區域性金融風險的變異系數，并用H-P濾波技術分解變異系數的變化趨勢，最終結果如圖5所示。從圖中可以看出全國、東部沿海、南部沿海、長江中游以及西北經濟區變異系數呈下降趨勢，說明上述區域存在σ收斂，區域性金融風險差異趨于縮小；東北與黃河中游經濟區變異系數呈上升趨勢，說明上述區域不存在σ收斂，區域性風險差異趨于擴大；西南經濟區的變異系數變動不明顯，說明該經濟區的區域性金融風險差異保持相對穩定。北部沿海經濟區變異系數先升后降，說明該經濟區區域性金融風險差異呈現先升后降的趨勢。

4.2 區域性金融風險的β收斂

(1)絕對β收斂。根據公式(13)，構建具有空間效應的β收斂模型，模型中政府債務數據根據趙文舉和張曾蓮[11]的研究自行計算而來，市場化指數參照王小魯、樊綱《中國分省份市場化指數報告》(2001～2019)，其余數據來自各年度《中國統計年鑒》。表2絕對β收斂檢驗結果顯示，全國、東北、北部沿海、南部沿海、黃河中游和西北經濟區區域性金融風險β收斂系數均顯著為負，表明上述地區存在顯著的β收斂過程，上述區域內低風險省份有對高風險省份的“追趕效應”；長江中游和西南經濟區β收斂系數為正，說明兩經濟區的區域性金融風險呈發散狀態。比較收斂系數發現南部沿海經濟區收斂速度最快，其次是西北經濟區，黃河中游經濟區和東北經濟區緊隨其后，北部沿海經濟區收斂速度最慢。

表2 八大綜合經濟區區域性金融風險絕對β收斂

(2)條件β收斂。表3展示了空間杜賓模型之下八大綜合經濟區條件β收斂的檢驗結果。從結果中可以看出，全國及東北、北部沿海、南部沿海、黃河中游和西北經濟區的條件β收斂系數均顯著為負，證明以上地區存在顯著的條件β收斂，各區域在時間維度下區域性金融風險水平將收斂至各自的穩態水平。比較收斂系數發現南部沿海經濟區的收斂速度最快，黃河中游經濟區次之，西北、東北和北部沿海經濟收斂速度緊隨其后。

從表3的檢驗結果上看，八大綜合經濟區區域性金融風險條件β收斂的影響因素存在區域性差異，具體來說：第一，地方政府債務對全國以及各經濟區區域性金融風險產生普遍而明顯的正向作用，說明地方政府財政風險能夠向區域性金融風險外溢；第二，城鎮化進程的不斷推進能夠顯著抑制全國、東北以及北部沿海經濟區區域性金融風險向高值收斂；第三，市場化程度的加深能夠顯著抑制全國和北部沿海經濟區區域性金融風險向往高值收斂，但是會顯著促進東北經濟區向高值收斂；第四，第二產業增加值比重的提高顯著抑制了北部沿海和西南經濟區區域性金融風險向高值收斂，但卻顯著促進了東北經濟區向高值收斂；第五，轉移支付水平顯著促進了北部沿海經濟區區域性金融風險向高值收斂，卻顯著抑制了西南與西北經濟區向高值收斂。

表3 八大綜合經濟區區域性金融風險條件β收斂

5 結論與建議

本文研究了我國2008年～2018年區域性金融風險的分布動態、空間差異以及收斂性，主要結論有：(1)我國系統性金融風險總體水平從多峰低值向單峰高值演進，且呈現明顯的周期性變化，當前我國正在經歷新一輪的系統性金融風險上升期。八大綜合經濟區區域性金融風險也呈周期性變動趨勢且主要在東部各經濟區聚集。(2)全國區域性金融風險的總體差異呈波動下降趨勢，差異主要來源是區域間差異。八大綜合經濟區區域性金融風險區域內與區域間差異異質性顯著。(3)σ收斂檢驗發現全國、東部沿海、南部沿海、長江中游以及西北經濟區存在σ收斂，區域性金融風險差異隨時間趨于縮小。(4)β收斂檢驗發現全國、東北、北部沿海、南部沿海、黃河中游和西北經濟區存在顯著絕對β收斂與條件β收斂，經濟區內低風險省份對高風險省份具有“追趕效應”，不同區域金融風險擁有各自穩態水平且影響因素各不相同。

基于此提出政策建議：(1)因地制宜，精準施策防治金融風險，既要有全局性的思維，又要堅持具體問題具體分析。(2)我國區域性金融風險的差異來源主要是區域間差異，因此要首先要加強金融風險的區域間協同治理。(3)東北經濟區與黃河中游經濟區區域性金融風險空間差異隨時間不斷擴大，因此尤其要加強上述兩經濟區的風險調控，防止高風險省份對低風險省份的侵蝕。(4)全國、東北、北部沿海、南部沿海、黃河中游和西北經濟區的區域性金融風險會隨時間收斂至穩態水平，重點管控低風險省份區域性金融風險對高風險省份的“追趕效應”。不同地區區域性金融風險的收斂性受到不同因素的影響，因此在治理區域性金融風險時應該多策并舉，嚴防區域性金融風向高值收斂。