金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)：重要性與脆弱性

李 政，涂曉楓，卜 林

（1. 天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，天津 300222；2. 中央國(guó)債登記結(jié)算有限責(zé)任公司，北京 100033）

一、引 言

防控金融風(fēng)險(xiǎn)是新時(shí)代我國(guó)金融工作的三大任務(wù)之一，尤其是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)目前已受到政府特別的關(guān)注（許友傳，2018）。雖然我國(guó)金融體系在2008年國(guó)際金融危機(jī)時(shí)期受到的直接影響相對(duì)較小，但是當(dāng)下存在不容忽視的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)隱患，防范化解系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)國(guó)家金融安全和穩(wěn)定可謂任重道遠(yuǎn)。準(zhǔn)確度量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是科學(xué)防控金融風(fēng)險(xiǎn)、加強(qiáng)金融監(jiān)管的基礎(chǔ)，任何有效的監(jiān)管措施都必須以此為前提條件。由于金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)具有可獲得性強(qiáng)、高頻、富有前瞻性等特征，基于市場(chǎng)數(shù)據(jù)的度量方法能夠?qū)ο到y(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)度量監(jiān)測(cè)，且不拘泥于金融機(jī)構(gòu)間某一特定的關(guān)聯(lián)形式，綜合考慮各種潛在的風(fēng)險(xiǎn)傳播渠道，能夠?qū)ο到y(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全局性多渠道的測(cè)度研究（Benoit等，2017）。國(guó)外學(xué)者基于金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)提出了許多系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量方法，受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。國(guó)內(nèi)學(xué)者積極引進(jìn)與應(yīng)用這些前沿的新方法新技術(shù)，并結(jié)合我國(guó)金融業(yè)實(shí)際情況，在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域取得了一系列的研究成果，為我國(guó)防范化解系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)做出了重要貢獻(xiàn)。

事實(shí)上，金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)包括兩個(gè)方面：一是風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)（risk contribution）；二是風(fēng)險(xiǎn)敞口（risk exposure）。兩者的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)方向恰好相反，前者是機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)的影響，后者是系統(tǒng)對(duì)機(jī)構(gòu)的影響。其中，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)敞口（systemic risk exposure）評(píng)估危機(jī)發(fā)生時(shí)哪些機(jī)構(gòu)將受到嚴(yán)重威脅，面臨的風(fēng)險(xiǎn)最大，其思想與金融監(jiān)管當(dāng)局所做的壓力測(cè)試相同，代表性的度量方法有MES；系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)（systemic risk contribution）則評(píng)估哪些金融機(jī)構(gòu)陷入困境對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)來(lái)說(shuō)最危險(xiǎn)，代表性的度量方法有ΔCoVaR。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)敞口反映機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)脆弱性，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)反映機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性，兩者對(duì)應(yīng)不同的監(jiān)管目標(biāo)和政策工具，對(duì)金融機(jī)構(gòu)的宏觀審慎監(jiān)管應(yīng)綜合考慮兩個(gè)方面的結(jié)果，根據(jù)機(jī)構(gòu)的類型來(lái)選擇合適的監(jiān)管目標(biāo)和政策工具。

然而，國(guó)內(nèi)現(xiàn)有研究大多從金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的某一方面進(jìn)行度量評(píng)估，且尚未明確區(qū)分兩者在理論和政策意義上的不同，部分學(xué)者甚至采用系統(tǒng)脆弱性的度量指標(biāo)來(lái)測(cè)度機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性。實(shí)際上，Adrian和Brunnermeier（2016）在提出ΔCoVaR指標(biāo)時(shí)就特別強(qiáng)調(diào)了CoVaR條件方向的重要性，即如果將ΔCoVaR的條件顛倒，關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題則變成給定整個(gè)金融系統(tǒng)陷入困境，一個(gè)特定機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)增加多少，回答哪些機(jī)構(gòu)在金融危機(jī)發(fā)生時(shí)面臨的風(fēng)險(xiǎn)最高、對(duì)金融危機(jī)的敞口最大。Adrian和Brunnermeier（2016）將其稱為Exposure-ΔCoVaR，它是單個(gè)機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)困境敞口（exposure to system-wide distress）的測(cè)度；ΔCoVaR則衡量單個(gè)機(jī)構(gòu)從中間狀態(tài)到困境狀態(tài)，金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的增量變化，檢測(cè)哪些金融機(jī)構(gòu)陷入困境對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)來(lái)說(shuō)最危險(xiǎn)?？梢姡瑮l件方向從根本上改變了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)的含義。ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR在統(tǒng)一的CoVaR框架下展開，系統(tǒng)重要性與系統(tǒng)脆弱性的度量結(jié)果更具可比性。鑒于此，本文采用ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR方法，對(duì)我國(guó)33家上市金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面的測(cè)度分析，識(shí)別系統(tǒng)重要性與系統(tǒng)脆弱性機(jī)構(gòu)，并考察影響機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的因素，以期為我國(guó)防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)金融安全穩(wěn)定提供依據(jù)和指導(dǎo)。

二、文獻(xiàn)綜述

本文重點(diǎn)關(guān)注系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量的尾部依賴方法。①限于篇幅，這里僅對(duì)尾部依賴方法進(jìn)行評(píng)述，系統(tǒng)未定權(quán)益分析SCCA等聯(lián)合違約方法（李志輝等，2016）、Granger因果網(wǎng)絡(luò)等關(guān)聯(lián)性度量方法（李政等，2016）、基于金融機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)模型（范小云等，2012；廉永輝，2016）以及“去一法”（楊子暉和李東承，2018）等結(jié)構(gòu)化方法也得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。Adrian和Brunnermeier（2016）提出了條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaR的概念，ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR分別測(cè)度單個(gè)機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)與敞口。CoVaR方法具有很強(qiáng)的包容性，它考慮了風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的方向，能夠捕捉金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的兩個(gè)方面。Acharya 等（2017）提出了系統(tǒng)期望損失（Systemic Expected Shortfall，SES）和邊際期望損失（Marginal Expected Shortfall，MES）。SES是整個(gè)金融系統(tǒng)資本短缺時(shí)單個(gè)機(jī)構(gòu)的資本短缺水平，單個(gè)機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)可通過(guò)SES來(lái)度量；MES則是整個(gè)金融部門的收益率處于尾部時(shí)單個(gè)機(jī)構(gòu)收益率的期望損失。SES基于危機(jī)發(fā)生的事后數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)度，MES則基于危機(jī)發(fā)生前的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)度。SES與機(jī)構(gòu)的杠桿率和MES存在線性關(guān)系，可以通過(guò)機(jī)構(gòu)在危機(jī)前的杠桿率和MES來(lái)預(yù)測(cè)危機(jī)中SES的實(shí)現(xiàn)值（Realized SES）。同時(shí)，鑒于Acharya等（2017）提出的SES無(wú)法進(jìn)行事前測(cè)度，Brownlees和Engle（2017）提出測(cè)度金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證方法SRISK。SRISK是市場(chǎng)長(zhǎng)時(shí)間下跌這一系統(tǒng)性事件下金融機(jī)構(gòu)的預(yù)期資本短缺（Expected Capital Shortfall），它是機(jī)構(gòu)規(guī)模、杠桿水平和長(zhǎng)期邊際期望損失（Long Run Marginal Expected Shortfall，LRMES）的函數(shù)。SRISK可以對(duì)單個(gè)機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行排序，且單個(gè)機(jī)構(gòu)SRISK的加總（aggregate SRISK）能夠測(cè)度整個(gè)金融部門總體的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平。

與SES、MES和SRISK的思路一致，Huang等（2009）以及Huang等（2012）也關(guān)注了金融系統(tǒng)處于困境時(shí)單個(gè)機(jī)構(gòu)的潛在損失，提出了困境保費(fèi)（Distress Insurance Premium，DIP）。他們基于CDS數(shù)據(jù)，利用DIP測(cè)度整體部門和單個(gè)機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。正如Huang等（2012）所言，MES和DIP的主要區(qū)別是前者基于股票收益數(shù)據(jù)，后者主要基于CDS數(shù)據(jù)。

總的來(lái)看，ΔCoVaR以單個(gè)機(jī)構(gòu)的狀態(tài)為條件來(lái)研究金融系統(tǒng)的表現(xiàn)，度量機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性；Exposure-ΔCoVaR、MES和DIP等方法研究金融系統(tǒng)處于困境時(shí)單個(gè)機(jī)構(gòu)的表現(xiàn)，度量機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)脆弱性。國(guó)內(nèi)學(xué)者主要借鑒上述方法來(lái)測(cè)度中國(guó)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。例如，李志輝和樊莉（2011）、周天蕓等（2012）以及田嬌和王擎（2015）基于ΔCoVaR方法測(cè)算我國(guó)商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；方意等（2012）以及梁琪等（2013）則利用SRISK方法測(cè)度了我國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。由于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)不同的測(cè)度方法各有側(cè)重，也有部分學(xué)者將視野轉(zhuǎn)向不同方法間的比較。卜林和李政（2015）以及趙進(jìn)文等（2013）基于ΔCoVaR和MES測(cè)度了上市金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，并比較了兩種方法及結(jié)果的不同。而遺憾的是，國(guó)內(nèi)現(xiàn)有文獻(xiàn)大多關(guān)注金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的某一方面，且尚未明確區(qū)分風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)與風(fēng)險(xiǎn)敞口在理論和政策意義上的不同，甚至存在度量方法的誤用。

本文嘗試基于CoVaR的統(tǒng)一框架，采用ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR度量我國(guó)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性與脆弱性，并從時(shí)空兩個(gè)維度考察它們的特征和影響因素，以期對(duì)現(xiàn)有研究做出有益的補(bǔ)充和完善。

三、研究方法

（一）ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的定義。金融系統(tǒng)的CoVaR定義為整個(gè)金融部門在機(jī)構(gòu)i處于特定狀態(tài)下的VaR，ΔCoVaR為一個(gè)機(jī)構(gòu)處于困境狀態(tài)下系統(tǒng)的CoVaR與該機(jī)構(gòu)處于中間狀態(tài)下系統(tǒng)的CoVaR之差。ΔCoVaR測(cè)度了金融系統(tǒng)面臨的風(fēng)險(xiǎn)如何隨特定機(jī)構(gòu)陷入困境而發(fā)生變化，衡量了特定金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性。

ΔCoVaR具有方向性，將條件顛倒，研究視角則轉(zhuǎn)向整個(gè)金融系統(tǒng)陷入困境時(shí)，特定金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)增加多少，從而可以發(fā)現(xiàn)哪些機(jī)構(gòu)在金融危機(jī)發(fā)生時(shí)面臨的風(fēng)險(xiǎn)最大，這與所表示的哪些機(jī)構(gòu)陷入困境對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)來(lái)說(shuō)最危險(xiǎn)恰好相反。本文用來(lái)刻畫金融系統(tǒng)從中間狀態(tài)）到困境狀態(tài)）時(shí)，機(jī)構(gòu)i在險(xiǎn)價(jià)值VaR的增量：

條件的方向至關(guān)重要，它從根本上改變了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)的含義。以機(jī)構(gòu)i的狀態(tài)為條件，考察金融系統(tǒng)的VaR變化，反映機(jī)構(gòu)i 的系統(tǒng)重要性；以金融系統(tǒng)的狀態(tài)為條件，考察機(jī)構(gòu)i 的VaR變化，反映機(jī)構(gòu)i 的系統(tǒng)脆弱性。本文將簡(jiǎn)記為ΔCoVaR，簡(jiǎn)記為 Exposure-ΔCoVaR。

（二）ΔCoVaR 和 Exposure-ΔCoVaR 的估計(jì)。本文延續(xù) Adrian和 Brunnermeier（2016）的分位數(shù)回歸方法，對(duì)ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR進(jìn)行估計(jì)。本文基于周頻數(shù)據(jù)構(gòu)建如下分位數(shù)回歸模型：

鑒于金融機(jī)構(gòu)的股票收益率僅反映權(quán)益市值的變動(dòng)情況，本文采用總資產(chǎn)市值（marketvalued total assets）的變動(dòng)率作為單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的收益率?？傎Y產(chǎn)市值等于資產(chǎn)的賬面價(jià)值除以權(quán)益的賬面價(jià)值再乘以權(quán)益市值，即基于賬面價(jià)值的杠桿率乘以權(quán)益市值。本文借鑒Adrian和Brunnermeier（2016）構(gòu)建金融系統(tǒng)收益率的方法，將單個(gè)金融機(jī)構(gòu)收益率以滯后一期的資產(chǎn)市值加權(quán)平均得到金融系統(tǒng)收益率。本文在計(jì)算特定金融機(jī)構(gòu)的ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR時(shí)，構(gòu)建的金融系統(tǒng)收益率都會(huì)剔除該機(jī)構(gòu)。同時(shí)，本文延續(xù)Adrian和Brunnermeier（2016）的研究，選取了7個(gè)狀態(tài)變量。表1給出了選擇的狀態(tài)變量及其計(jì)算方法。

表1 狀態(tài)變量的選擇與計(jì)算方法

考慮到我國(guó)金融機(jī)構(gòu)的上市時(shí)間不同，為了盡可能納入更多的機(jī)構(gòu)、涵蓋更長(zhǎng)的時(shí)間，本文將樣本區(qū)間設(shè)定為2011年1月1日至2017年12月31日，研究樣本包含2011年之前上市的33家金融機(jī)構(gòu)，其中商業(yè)銀行16家，證券公司14家，保險(xiǎn)公司3家。本文的金融機(jī)構(gòu)股票價(jià)格采用后復(fù)權(quán)收盤價(jià)，所有數(shù)據(jù)均來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

四、實(shí)證分析結(jié)果

（一）金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的截面特征。表2給出了我國(guó)33家上市金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性的截面特征。其中，系統(tǒng)重要性排名（按部門分類）依據(jù)每家金融機(jī)構(gòu)2011?2017年ΔCoVaR的中值，①本文的金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性是基于金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)度量評(píng)估的，受到市場(chǎng)噪音等多種因素的干擾。與均值相比，中值受極端值的影響相對(duì)較小。因此，本文系統(tǒng)重要性與脆弱性的排名采用指標(biāo)的中值。資產(chǎn)和杠桿率排名（按部門分類）則分別依據(jù)每家機(jī)構(gòu)2011?2017年的資產(chǎn)均值和杠桿率均值。從三個(gè)金融部門來(lái)看，保險(xiǎn)公司、商業(yè)銀行和證券公司ΔCoVaR的中值分別為1.927%、1.872%和1.575%，表現(xiàn)出依次遞減的特征，保險(xiǎn)公司和商業(yè)銀行的系統(tǒng)重要性高于證券公司。保險(xiǎn)公司、商業(yè)銀行和證券公司ΔCoVaR的均值分別為2.080%、2.057%和1.641%，同樣依次遞減。因此，相對(duì)于證券公司，保險(xiǎn)公司和商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)更應(yīng)受到金融監(jiān)管當(dāng)局的關(guān)注。

表2 33家上市金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性的截面特征

續(xù)表2 33家上市金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性的截面特征

從同一金融部門內(nèi)部來(lái)看，首先，在商業(yè)銀行中，四家大型商業(yè)銀行的ΔCoVaR較高，表明其具有較高的系統(tǒng)重要性，而且這些大型商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模排名也最靠前，這與梁琪和李政（2014）以及方意（2017）的研究結(jié)論一致，即資產(chǎn)規(guī)模是銀行系統(tǒng)重要性排序的重要影響因素。需要特別注意的是，興業(yè)和華夏兩家股份制商業(yè)銀行的ΔCoVaR在部門排序中非?？壳?，甚至高于交通銀行這家大型商業(yè)銀行，對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)較高，而且這兩家銀行的杠桿率排在部門前兩位。這表明系統(tǒng)重要性不僅與金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)規(guī)模相關(guān)，也應(yīng)考慮其杠桿率水平。杠桿率越高意味著金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)越激進(jìn)，在盈利狀態(tài)下，可以用少量的資本獲得較多的收益，但在極端條件下，過(guò)高的杠桿率將擴(kuò)大損失，資不抵債的可能性較大。此外，這些股份制銀行在金融創(chuàng)新方面十分活躍，從事創(chuàng)新型同業(yè)業(yè)務(wù)較多，與系統(tǒng)中其他金融機(jī)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性較高，一旦面臨破產(chǎn)，其業(yè)務(wù)伙伴也將面臨巨大的風(fēng)險(xiǎn)，從而給整個(gè)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定安全帶來(lái)嚴(yán)重威脅。其次，在保險(xiǎn)公司中，中國(guó)平安的ΔCoVaR中值最高，資產(chǎn)規(guī)模和杠桿率也最高。這反映了中國(guó)平安的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)及其對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)的影響力，這與其較高的綜合經(jīng)營(yíng)水平，橫跨保險(xiǎn)、銀行和證券等多項(xiàng)業(yè)務(wù)的經(jīng)營(yíng)模式密切相關(guān)。最后，證券公司的ΔCoVaR遠(yuǎn)低于保險(xiǎn)公司和商業(yè)銀行，而系統(tǒng)性重要性排名前三的華泰、廣發(fā)和海通證券的ΔCoVaR中值在商業(yè)銀行和保險(xiǎn)公司中處于中等水平。因此，證券公司潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)也不容忽視。

本文還計(jì)算了33家上市金融機(jī)構(gòu)ΔCoVaR排名、資產(chǎn)排名和杠桿率排名的Spearman相關(guān)系數(shù)。結(jié)果表明，ΔCoVaR排名與資產(chǎn)排名的相關(guān)系數(shù)為0.7057，在1%的水平上顯著；ΔCoVaR排名與杠桿率排名的相關(guān)系數(shù)為0.1349，但不顯著。這進(jìn)一步表明資產(chǎn)規(guī)模是影響金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性的重要因素。

表3給出了我國(guó)33家上市金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)脆弱性的截面特征。與表2類似，系統(tǒng)脆弱性排名（按部門分類）依據(jù)每家機(jī)構(gòu)2011?2017年Exposure-ΔCoVaR的中值，資產(chǎn)和杠桿率排名與表2相同。從中可以發(fā)現(xiàn)，證券公司、商業(yè)銀行和保險(xiǎn)公司的Exposure-ΔCoVaR中值依次遞減，從均值來(lái)看也能得到相同的結(jié)論，而這一發(fā)現(xiàn)與上文中ΔCoVaR的結(jié)果恰好相反。實(shí)際上出現(xiàn)這一結(jié)果并不意外，ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR測(cè)度了單個(gè)機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的不同方面，前者反映其系統(tǒng)重要性，后者反映其系統(tǒng)脆弱性。此外，MES方法與Exposure-ΔCoVaR的思路本質(zhì)上是一致的。國(guó)內(nèi)一些學(xué)者采用MES方法得出我國(guó)金融機(jī)構(gòu)具有“小機(jī)構(gòu)、大風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)”的特征，實(shí)際上是一種錯(cuò)誤的解讀，證券公司的Exposure-ΔCoVaR和MES中值較高，表明其具有較強(qiáng)的系統(tǒng)脆弱性，僅采用MES來(lái)度量金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性并不合適。

將商業(yè)銀行進(jìn)一步細(xì)分，從表3中可以看出，華夏、民生、興業(yè)等全國(guó)性股份制商業(yè)銀行的Exposure-ΔCoVaR中值和均值都排在前面，北京、南京、寧波等城市商業(yè)銀行排在中間，而工、農(nóng)、中、建等大型商業(yè)銀則排在最后。這在一定程度上說(shuō)明大型商業(yè)銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力明顯好于全國(guó)性股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行。事實(shí)上，《中國(guó)金融穩(wěn)定報(bào)告（2016）》中關(guān)于銀行業(yè)壓力測(cè)試（測(cè)試對(duì)象包括31家大中型商業(yè)銀行）的結(jié)果表明，在不同程度的信用風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)等沖擊下，大型商業(yè)銀行的資本充足率和凈息差等指標(biāo)表現(xiàn)都明顯優(yōu)于中型商業(yè)銀行。這表明大型商業(yè)銀行在壓力情景下穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)的能力要優(yōu)于中型商業(yè)銀行，即大型商業(yè)銀行的抗風(fēng)險(xiǎn)能力較強(qiáng)，系統(tǒng)脆弱性較低。同時(shí)，《中國(guó)金融穩(wěn)定報(bào)告（2012）》指出五家大型商業(yè)銀行的邊際利潤(rùn)率要高于12家股份制商業(yè)銀行，在2008年金融危機(jī)時(shí)，前者的邊際利潤(rùn)率為25.86%，后者只有17.96%。這說(shuō)明在金融危機(jī)中大型商業(yè)銀行獲取利潤(rùn)的能力要好于其他股份制商業(yè)銀行，從側(cè)面反映了大型商業(yè)銀行較低的系統(tǒng)脆弱性。

表3 33家上市金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)脆弱性的截面特征

本文進(jìn)一步計(jì)算了33家上市金融機(jī)構(gòu)Exposure-ΔCoVaR排名、資產(chǎn)排名和杠桿率排名的Spearman相關(guān)系數(shù)，計(jì)算結(jié)果與上文中ΔCoVaR的結(jié)果存在顯著差異。Exposure-ΔCoVaR排名與資產(chǎn)排名的相關(guān)系數(shù)僅為0.0669，且p值高達(dá)0.7114；Exposure-ΔCoVaR排名與杠桿率排名的相關(guān)系數(shù)為0.5593，在1%的水平上顯著，表明杠桿率是影響金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)脆弱性排序的重要因素。

另外，金融監(jiān)管當(dāng)局需要特別關(guān)注ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR排名都比較靠前的金融機(jī)構(gòu)，其系統(tǒng)重要性和脆弱性都較高，即金融系統(tǒng)處于壓力情景將給這些機(jī)構(gòu)帶來(lái)巨大損失，這些機(jī)構(gòu)處于壓力情景也將給整個(gè)金融系統(tǒng)帶來(lái)巨大損失。如果金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性和脆弱性存在錯(cuò)配，則對(duì)金融穩(wěn)定大有好處。具體而言，系統(tǒng)重要性機(jī)構(gòu)對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)的影響較大，如果其系統(tǒng)脆弱性也較高，一旦出現(xiàn)破產(chǎn)等極端情況，將嚴(yán)重威脅金融系統(tǒng)的安全穩(wěn)定；而如果系統(tǒng)脆弱性較高的金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性較低，由于風(fēng)險(xiǎn)傳染能力較低，當(dāng)陷入困境時(shí)，其對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出也會(huì)較小。

為了進(jìn)一步研究金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性和脆弱性的相關(guān)關(guān)系，本文計(jì)算了33家金融機(jī)構(gòu)ΔCoVaR排名和Exposure-ΔCoVaR排名的Spearman相關(guān)系數(shù)。結(jié)果顯示相關(guān)系數(shù)都不顯著，即從整體上看，33家上市金融機(jī)構(gòu)并未出現(xiàn)系統(tǒng)重要性與脆弱性錯(cuò)配的情況。因此，我們要密切關(guān)注ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR都非常高的金融機(jī)構(gòu)，一旦其出現(xiàn)極端情形，風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)迅速呈螺旋式傳染，給金融系統(tǒng)的安全穩(wěn)定帶來(lái)嚴(yán)重威脅。

雖然從整體上33家金融機(jī)構(gòu)的ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR在截面維度上不存在顯著的相關(guān)關(guān)系，但是不同的機(jī)構(gòu)在系統(tǒng)重要性與脆弱性方面卻表現(xiàn)出差異性的特征。比如，四家大型商業(yè)銀行的ΔCoVaR較高，而Exposure-ΔCoVaR較低，表明它們具有較高的系統(tǒng)重要性和較低的系統(tǒng)脆弱性。作為進(jìn)入全球系統(tǒng)重要性銀行名單的機(jī)構(gòu)，四大行具有較高的系統(tǒng)重要性毋庸置疑。四大行的國(guó)有股權(quán)比例較高，國(guó)有股權(quán)會(huì)使其偏好謹(jǐn)慎保守的商業(yè)模式和風(fēng)險(xiǎn)文化（梁琪和余峰燕，2014），銀行經(jīng)營(yíng)總體上比較穩(wěn)健。因此，四大行的Exposure-ΔCoVaR較低、抗風(fēng)險(xiǎn)能力較強(qiáng)，具有較低的系統(tǒng)脆弱性。而少數(shù)金融機(jī)構(gòu)卻同時(shí)具有較高的ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR，這些機(jī)構(gòu)偏好高風(fēng)險(xiǎn)的商業(yè)模式，杠桿率水平高，資產(chǎn)擴(kuò)張速度快，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比重高，銀行經(jīng)營(yíng)總體上比較激進(jìn)，且資產(chǎn)規(guī)模和關(guān)聯(lián)度也較大，因而系統(tǒng)脆弱性和重要性都較高。

（二）金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的時(shí)序特征。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量與監(jiān)管具有兩個(gè)維度，一是截面維度，二是時(shí)間維度。接下來(lái)，本文考察了金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的時(shí)序特征。圖1給出了2011?2017年33家金融機(jī)構(gòu)ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR中值的時(shí)序變化。上文研究表明，金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性與脆弱性在截面維度上并無(wú)顯著的相關(guān)關(guān)系。圖1表明兩者在時(shí)間維度上存在同增同減的趨勢(shì)，樣本機(jī)構(gòu)ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR中值序列的相關(guān)系數(shù)為0.9408，在1%的水平上顯著。

ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的時(shí)序特征還可以通過(guò)周期性和協(xié)同性來(lái)理解。在2011年央行6次提高存款準(zhǔn)備金率、3次加息等政策頻繁調(diào)整以及2013年6月和12月銀行間利率飆升、流動(dòng)性趨緊期間，ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR都出現(xiàn)小波峰，表現(xiàn)出明顯的順周期性與協(xié)同性。田嬌和王擎（2015）對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出較大的銀行經(jīng)濟(jì)周期敏感性的研究也得到類似的結(jié)果。需要特別注意的是，在2015年股災(zāi)危機(jī)以及2016年金融機(jī)構(gòu)流動(dòng)性危機(jī)期間，ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR出現(xiàn)大幅攀升，即機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)以及系統(tǒng)對(duì)機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)溢出都在增加。這恰好描述了金融風(fēng)險(xiǎn)相互傳染的螺旋式特征，在危機(jī)期間，單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)通過(guò)機(jī)構(gòu)間的合同關(guān)系和交易伙伴的信用風(fēng)險(xiǎn)傳染給其他金融機(jī)構(gòu)乃至整個(gè)金融系統(tǒng)，而整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)處于高位時(shí)也會(huì)通過(guò)價(jià)格效應(yīng)和流動(dòng)性螺旋等傳染給各個(gè)機(jī)構(gòu)。

圖1 2011?2017年33家金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的時(shí)序特征

ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR都表現(xiàn)出順周期性，而且兩者具有協(xié)同變化的特征，風(fēng)險(xiǎn)在單個(gè)機(jī)構(gòu)與金融系統(tǒng)之間呈螺旋式傳導(dǎo)。因此，防范金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，既要重視單個(gè)機(jī)構(gòu)對(duì)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)，也要關(guān)注機(jī)構(gòu)對(duì)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)敞口，不可偏廢其一，系統(tǒng)重要性與脆弱性機(jī)構(gòu)都應(yīng)得到金融監(jiān)管當(dāng)局的重視。

圖1描繪了樣本機(jī)構(gòu)ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的時(shí)序特征。在上文的截面特征分析中，本文發(fā)現(xiàn)銀行和保險(xiǎn)部門的ΔCoVaR中值高于證券部門，而證券部門的Exposure-ΔCoVaR中值高于銀行和保險(xiǎn)部門。那么，這一差異是否持續(xù)存在？圖2進(jìn)一步給出了三種類型金融機(jī)構(gòu)ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的時(shí)序變化情況。圖2直觀地表明，在整個(gè)樣本區(qū)間內(nèi)，銀行和保險(xiǎn)部門的ΔCoVaR中值確實(shí)要高于證券部門，Exposure-ΔCoVaR在部門間的特征則恰好相反。特別是在2015年股災(zāi)危機(jī)以及2016年金融機(jī)構(gòu)流動(dòng)性危機(jī)期間，銀行和保險(xiǎn)部門對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出明顯高于證券部門，而金融系統(tǒng)對(duì)證券部門的風(fēng)險(xiǎn)溢出明顯高于銀行和保險(xiǎn)部門。這表明系統(tǒng)重要性與脆弱性在不同金融部門之間表現(xiàn)出的差異性特征在整個(gè)樣本區(qū)間內(nèi)基本保持穩(wěn)定，不同部門的系統(tǒng)重要性與脆弱性在很大程度上由資產(chǎn)規(guī)模、杠桿率、經(jīng)營(yíng)模式等行業(yè)自身特征所決定，并不隨宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等外在因素的變化而變化。

接下來(lái)，本文通過(guò)分析每家機(jī)構(gòu)的ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR在各年度的中值及其在部門內(nèi)的排名，從機(jī)構(gòu)層面考察ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的時(shí)變特征。①限于篇幅，正文中未列出33家金融機(jī)構(gòu)每一年ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的中值及其排名。首先，2011?2017年，四家大型商業(yè)銀行的ΔCoVaR基本位于部門前列，Exposure-ΔCoVaR則始終排在部門最后。這說(shuō)明四家大型商業(yè)銀行具有較高的系統(tǒng)重要性和較低的系統(tǒng)脆弱性，在維護(hù)我國(guó)金融安全穩(wěn)定方面發(fā)揮了重要作用。其次，在樣本期內(nèi)，全國(guó)性股份制銀行的Exposure-ΔCoVaR排在部門前列，其中部分銀行的ΔCoVaR在部門中也排在前面。由于金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性與脆弱性同時(shí)高企將威脅金融系統(tǒng)穩(wěn)定，這些同時(shí)具有較高系統(tǒng)重要性與脆弱性的機(jī)構(gòu)需要監(jiān)管部門給予特別的關(guān)注。再次，在證券公司中，國(guó)金、招商、廣發(fā)三家公司的Exposure-ΔCoVaR在2011?2017年始終位于部門前三位，而國(guó)金和招商證券的ΔCoVaR較低，排在部門后面，廣發(fā)與華泰、海通等證券公司的ΔCoVaR則處于部門前列。因此，監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)根據(jù)每家證券公司的系統(tǒng)重要性與脆弱性特征，對(duì)其進(jìn)行科學(xué)有效的分類并實(shí)施差異化監(jiān)管。最后，中國(guó)平安的Exposure-ΔCoVaR在2011?2017年一直位于部門首位，同時(shí)其ΔCoVaR有5年都排在部門第一，顯示出較高的系統(tǒng)重要性與脆弱性。

圖2 2011?2017年不同金融部門系統(tǒng)重要性與脆弱性的時(shí)序特征

（三）系統(tǒng)重要性與脆弱性的影響因素分析。上文的截面和時(shí)序特征分析表明，金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性與脆弱性在不同類型的金融機(jī)構(gòu)間呈現(xiàn)完全不同的特征，在同類型的各機(jī)構(gòu)之間也存在顯著差異。那么，這種差異是否與金融機(jī)構(gòu)的類型及個(gè)體特征相關(guān)？已有研究表明，金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)與自身風(fēng)險(xiǎn)、資產(chǎn)組成、期限錯(cuò)配程度、機(jī)構(gòu)規(guī)模、杠桿率、業(yè)務(wù)構(gòu)成等存在相關(guān)關(guān)系（López-Espinosa等，2012；Ellis等，2014；Adrian 和 Brunnermeier，2016；Pagano 和 Sedunov，2016）。鑒于此，本文嘗試以ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR為被解釋變量，以機(jī)構(gòu)的在險(xiǎn)價(jià)值、規(guī)模、杠桿率、期限錯(cuò)配和融資融券為解釋變量，①本文將ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR由周頻轉(zhuǎn)化為季頻，作為被解釋變量。在解釋變量中，規(guī)模以總資產(chǎn)取自然對(duì)數(shù)度量，杠桿率以負(fù)債除以總資產(chǎn)度量，融資融券以證券公司每個(gè)季度末融資融券余額除以資產(chǎn)度量。期限錯(cuò)配采用Adrian和Brunnermeier（2016）的度量方法，以資產(chǎn)除以（短期負(fù)債?現(xiàn)金）測(cè)度，該指標(biāo)值越小，表明期限錯(cuò)配越嚴(yán)重；由于存款準(zhǔn)備金制度，銀行的現(xiàn)金以現(xiàn)金及存放于中央銀行的款項(xiàng)度量，保險(xiǎn)和證券公司的現(xiàn)金以貨幣資金度量。將上文中的狀態(tài)變量作為控制變量，研究金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的影響因素。表4給出了系統(tǒng)重要性與脆弱性的影響因素分析結(jié)果，所有變量均采用季度數(shù)據(jù)，且所有解釋變量和控制變量均采用滯后一期值。為了保證結(jié)果的可靠性，本文采用逐步回歸的方法，先對(duì)5個(gè)主要解釋變量進(jìn)行回歸，然后給出考慮所有變量的分析結(jié)果。

表4結(jié)果表明，首先，與上文的相關(guān)性分析結(jié)果一致，資產(chǎn)規(guī)模是金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性的重要決定因素，杠桿率則是機(jī)構(gòu)系統(tǒng)脆弱性的重要影響因素。雖然列（3）中杠桿率對(duì)機(jī)構(gòu)ΔCoVaR的影響系數(shù)顯著為正，但是在控制機(jī)構(gòu)規(guī)模等其他因素后，杠桿率的影響系數(shù)大幅降低且不再顯著。其次，機(jī)構(gòu)期限錯(cuò)配對(duì)ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的影響系數(shù)均顯著為負(fù)，表明金融機(jī)構(gòu)的期限錯(cuò)配越嚴(yán)重，其系統(tǒng)重要性與脆弱性越大；同時(shí)，列（6）和列（12）結(jié)果顯示，機(jī)構(gòu)自身風(fēng)險(xiǎn)對(duì)ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的影響系數(shù)顯著為正，說(shuō)明自身風(fēng)險(xiǎn)較大的機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性也較大，這與 López-Espinosa 等（2012）以及 Adrian 和 Brunnermeier（2016）的結(jié)論一致。最后，證券公司的融資融券規(guī)模與Exposure-ΔCoVaR顯著正相關(guān)，而對(duì)ΔCoVaR沒(méi)有顯著影響，這與Ellis等（2014）的分析結(jié)論基本一致。即證券公司可能因持有更多受市場(chǎng)波動(dòng)影響較大的資產(chǎn)，更易受到金融市場(chǎng)的沖擊，從而系統(tǒng)脆弱性更大。

表4 ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的影響因素分析

五、結(jié)論與建議

金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)包括風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)與風(fēng)險(xiǎn)敞口兩個(gè)方面，兩者的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)方向恰好相反，其理論和政策意義存在明顯不同。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)反映機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)敞口反映機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)脆弱性，對(duì)單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管應(yīng)當(dāng)兼顧機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性重要性與脆弱性，不可偏廢其一。本文基于CoVaR的統(tǒng)一框架，采用ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR方法，從風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)與風(fēng)險(xiǎn)敞口兩個(gè)方面，評(píng)估了我國(guó)33家上市金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，考察了金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性重要性與脆弱性的截面與時(shí)序特征以及影響因素。研究結(jié)果表明：（1）保險(xiǎn)公司和商業(yè)銀行的系統(tǒng)性重要性高于證券公司，證券公司的系統(tǒng)性脆弱性則高于商業(yè)銀行和保險(xiǎn)公司，而且這種差異在時(shí)間維度上持續(xù)存在。（2）雖然整體上33家金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性重要性與脆弱性在截面上不存在顯著的相關(guān)關(guān)系，但是不同的機(jī)構(gòu)在系統(tǒng)性重要性與脆弱性方面卻表現(xiàn)出差異性的特征。其中，四家大型商業(yè)銀行的系統(tǒng)性重要性較高而系統(tǒng)脆弱性較低，少數(shù)金融機(jī)構(gòu)卻同時(shí)具有較高的系統(tǒng)重要性與脆弱性。（3）相關(guān)性分析和回歸分析表明，資產(chǎn)規(guī)模是金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性的重要影響因素，杠桿率則是機(jī)構(gòu)系統(tǒng)脆弱性的重要影響因素。此外，證券公司的融資融券規(guī)模對(duì)其系統(tǒng)脆弱性有顯著的正向影響，但對(duì)系統(tǒng)重要性并沒(méi)有顯著影響。

本文研究結(jié)果的政策含義主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：第一，分機(jī)構(gòu)類型進(jìn)行監(jiān)管。本文的度量結(jié)果表明，保險(xiǎn)公司和商業(yè)銀行的系統(tǒng)重要性高于證券公司，而證券公司的系統(tǒng)脆弱性則高于商業(yè)銀行和保險(xiǎn)公司。這一結(jié)論與不同類型機(jī)構(gòu)的行業(yè)特征密切相關(guān)，也是中國(guó)特色背景下的結(jié)果。因此，監(jiān)管當(dāng)局需要根據(jù)三類機(jī)構(gòu)在系統(tǒng)重要性與脆弱性方面的差異，選擇有針對(duì)性的監(jiān)管目標(biāo)和政策工具進(jìn)行差別監(jiān)管。第二，加強(qiáng)對(duì)重點(diǎn)金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管。不同機(jī)構(gòu)在系統(tǒng)重要性與脆弱性方面表現(xiàn)出差異性的特征，對(duì)于系統(tǒng)重要性較高而脆弱性較低的機(jī)構(gòu)，監(jiān)管的關(guān)鍵在于降低這些機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)外溢能力和水平；對(duì)于系統(tǒng)脆弱性較高而重要性較低的機(jī)構(gòu)，監(jiān)管的關(guān)鍵在于增強(qiáng)其自身經(jīng)營(yíng)的穩(wěn)健性和抗風(fēng)險(xiǎn)能力；對(duì)于系統(tǒng)重要性與脆弱性都較高的機(jī)構(gòu)，監(jiān)管部門對(duì)這些機(jī)構(gòu)應(yīng)給予特別的關(guān)注，它們是防范化解系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)我國(guó)金融安全穩(wěn)定的關(guān)鍵所在。第三，根據(jù)機(jī)構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的主要影響因素，選擇科學(xué)有效的監(jiān)管工具。在對(duì)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行分類后，監(jiān)管當(dāng)局可依據(jù)影響其系統(tǒng)重要性與脆弱性的因素，有的放矢地選擇政策工具，從而提高監(jiān)管的科學(xué)性和有效性。