網絡結構、資本緩沖與銀行系統性風險傳染效應
——來自2007～2017年中國14個上市商業銀行數據

劉 超, 高鳳鳳, 陳維國

(北京工業大學 經濟與管理學院,北京 100124)

0 引言

防范化解銀行系統性風險既是服務實體經濟的內在要求，是自身轉型變革、實現高質量發展的現實需要[1]。自美國次貸危機爆發以來，銀行間信貸市場出現了大規模的違約，給整個銀行體系造成了劇烈沖擊，因此，各國金融監管當局開始重新審視現有監管體系，中央銀行也積極實施宏觀審慎監管政策，以提高金融監管的有效性，實現金融體系穩定發展[2]。與此同時，《巴塞爾協議III》以及我國銀監會在2014年頒布的《商業銀行流動性風險管理辦法(實行)》，對我國商業銀行資本有了更為嚴格的監管標準，在銀行間信貸資產出現違約時，增加資本緩沖有利于吸收風險帶來的資產損失，在一定程度上降低了銀行間信貸風險[3]。在我國銀行間信貸業務交易主要是以同業資金為核心，銀行間市場為銀行流動性短缺提供了資金支持，銀行間市場的債務債權關系將銀行機構緊密的聯系在一起，但是這種緊密的債務債權聯系，也使得銀行間債務網絡結構成為了影響系統性風險快速傳播的主要因素[4]。

隨著世界金融全球化、銀行自由化、利率市場化進程的加快、資本流動性的沖擊以及全球貿易摩擦加劇，我國銀行業面臨著復雜多變的外部環境以及嚴峻的國際形勢，給我國銀行業帶來了更多的風險，一旦銀行業爆發系統性風險，銀行間市場雙邊風險敞口可能會導致“多米諾效應”[5,6]。正因如此，在2008年美國次貸危機、2013年錢荒事件之后，我國監管部門從未放緩壓縮銀行同業資產的步伐，在2018年銀監會工作部署中也強調要“繼續壓縮同業投資”，降低銀行間市場雙邊風險敞口。與此同時，商業銀行也面臨著較大的資本“補血”壓力，為了提高風險抵御能力，加快轉變經營模式成為拓寬商業銀行資本補充渠道的必要途徑。因此，在新一輪經濟轉型背景下，如何確保我國銀行業和金融系統乃至實體經濟健康平穩發展，顯然已成為現階段亟需研究的核心問題。

1 文獻綜述

隨著銀行之間業務聯系日益密切，顯著增強了銀行間資產負債表之間的關聯程度，使得整個銀行體系成為一張極其復雜的網絡關系圖。國外學者開始關注銀行間資產負債敞口，利用復雜網絡方法，對銀行系統性風險進行研究，如Mistrulli、Lux等提出將單個銀行作為誘導因素，來測度銀行系統性風險的大小，該方法有效識別了網絡結構中引發風險傳染的關鍵性銀行[7,8]。然而銀行間系統性風險有多種傳染渠道，不僅僅局限于銀行間資產負債敞口，Podstawski和Velinov基于MSH-SVAR模型實證研究，發現銀行風險對主權國家風險具有促進作用[9]，黃聰和賈彥東基于銀行間支付清算數據，研究發現支付結算體系的網絡結構中只存在一個中央對手方時，系統性風險發生的概率最小[10]。

國內外學者對網絡結構與銀行風險展開了深入研究。國外學者Teteryatnikova利用無標度網絡分析銀行間網絡個體連接集中程度差異對風險傳染的影響，發現無標度結構越集中，風險傳染可能性就越小[11]。Craig和Peter研究表明銀行間市場在非標準隨機網絡結構中具有層次化特征[12]。胡宗義和黃巖渠等研究發現風險傳染與網絡結構中心化密切相關[13]。楊海軍和胡敏文研究結果表明核心-邊緣網絡結構比無標度網絡更容易受到風險傳染的影響[14]。

大量文獻研究表明，商業銀行資本緩沖對防范化解銀行系統性風險具有重要的作用。如學者Ayuso et al.研究表明西班牙商業銀行和儲蓄銀行資本緩沖水平呈現出順周期性[15]，李紅坤和許可研究表明投資銀行也具有順周期性[16]，而張小波則認為我國上市商業銀行資本緩沖也存在顯著的逆周期性[17]。此外，Benes、李育峰和李仲飛等研究發現宏觀經濟運行狀況較差時，銀行通常會增加資本緩沖來彌補因信貸風險造成的虧損[18,19]。而Bui、楊新蘭認為適度的資本緩沖有助于降低銀行系統性風險傳染，也有助于維護金融體系穩定[20,21]。

綜上所述，部分文獻探討了風險敞口引發銀行系統性風險傳播途徑及傳染特征，其他文獻則研究了網絡結構對銀行系統性風險的影響，也有文獻拋開網絡結構只探討資本緩沖與銀行之間的關系，尚未發現有文獻從網絡結構和資本緩沖的角度來研究銀行系統性風險。因此，本文以中國14家上市銀行2007～2017年數據為例，利用矩陣法構建了銀行間市場有向加權無標度網絡，分析了網絡結構和資本緩沖對我國銀行系統性風險傳染的貢獻，探討了不同誘導銀行和網絡結構對我國銀行系統性風險傳染的影響。

本文的創新點與貢獻主要在于：其一，將復雜網絡方法與無殘差完全分解模型相結合，有效分解了系統性風險的誘導因素，并識別出影響我國銀行系統性風險傳染的關鍵性因素。其二，基于網絡結構和資本緩沖的全新視角，考察了單個銀行倒閉在銀行系統性風險傳染過程中的作用。本文有助于評估銀行危機救助措施的合理性和有效性，為監管當局制定銀行系統性風險防控策略提供了重要的理論依據。

2 模型設定

2.1 銀行間市場網絡型

由于銀行同業交易數據以及雙邊敞口數據難以獲得，因此，本文參照Sheldon和Maurer提出的最大熵來估算銀行同業拆借市場資產負債關系[22]。假設銀行間為完全市場結構，以每家銀行為網絡結構節點，以銀行間債務聯系作為網絡結構的邊，銀行間網絡結構用矩陣X*來表示：

(1)

通過最大熵來估計X*的元素，可求得銀行間資產負債數據:

(2)

其中：xij=Li×Bj。

2.2 無殘差完全分解模型

其中Vij=1表明銀行i的風險敞口超過銀行j的資本緩沖，銀行i的違約將會導致銀行j的違約；Vij=0則表明銀行j可以吸收由銀行i違約造成的損失。

(3)

(4)

2.3 銀行系統性風險傳染效應

在外生沖擊下倒閉的銀行，銀行可能會出現連續違約，從而引發風險傳染。因此，本文利用誘導銀行對未擔保銀行間市場風險傳染過程進行分析。

(2)債權銀行j面臨潛在風險時，將召回其他債務銀行k的同業資產來獲取流動性，假設可立即召回的比例為α，且α∈[0,1]，召回比例α對每個銀行相同且在整個同業資產召回過程中保持不變。若銀行j召回的同業資產大于銀行k的流動性資產，則債務銀行k也將面臨倒閉清算。

3 實證結果

3.1 銀行系統性風險分解

(1)敏感性影響力分析

圖1為網絡結構和資本緩沖對銀行系統性風險敏感性影響力。從圖1(a)可以看出，在金融危機期間，網絡結構對整個銀行體系的敏感性影響力較大，其中最易受到影響的有中國銀行、中國交通銀行、中國建設銀行和中國工商銀行，北京銀行和平安銀行基本沒有受到影響。表明危機期間風險不斷聚集，銀行網絡結構非常脆弱，容易形成更多的風險潛在路徑，加劇了銀行市場的動蕩，這一發展趨勢與現實也是高度相符的。之后在2013年網絡結構敏感性影響力出現較小峰值，這可能與2013年“錢荒事件”給銀行間市場帶來的資金流動性沖擊有關，意味著風險將會通過網絡結構在銀行體系中傳播，此時中央銀行以及監管當局采取措施對危機銀行進行規范和救助，能夠有效降低銀行系統性風險，對于防范化解銀行業風險傳染有著重要意義。

圖1(b)結果表明，資本緩沖敏感性影響力主要集中在0～40之間，在2016年各銀行敏感性影響力在研究期內最大且基本保持一致，最大峰值高達109.3，與網絡結構敏感性影響力基本相一致，這也表明了中國建設銀行、中國工商銀行、中國交通銀行和中國銀行與網絡結構中其他銀行聯系密切，容易受到其他銀行的影響。如果處于網絡結構中重要位置的銀行發生風險，那么即使各銀行有著充足的緩沖資本，也難以吸收風險帶來的所有損失，這一結果也充分說明了資本緩沖與風險之間存在著顯著的負相關性。隨著巴塞爾協議對資本充足率做出了調整，我國銀監會對銀行自有緩沖資本有了更為嚴格的要求，該階段各銀行資本緩沖敏感性影響力較小且呈現下行趨勢。因此，調整銀行的緩沖資本，可起到緩沖風險作用，為銀行業以及金融業健康發展提供了保障。

(a)網絡結構敏感性影響力分析

(2)風險貢獻度分析

根據無殘差完全分解模型，可得網絡結構和資本緩沖對銀行系統性風險的貢獻度結果如圖2所示。圖2(a)顯示，在2007～2009年期間，網絡結構對各銀行系統性風險的貢獻均為正，在2008年出現研究期內唯一的峰值，達到43.1的高峰，表明此時網絡結構對銀行系統性風險起到了推動作用，這也意味著金融危機期間，網絡結構是影響銀行系統性風險波動的關鍵性因素。其中，中國建設銀行、中國工商銀行、中國交通銀行和中國銀行對銀行系統性風險的貢獻最大，相比較而言，北京銀行和平安銀行一直處于網絡結構中邊緣位置，不易受到網絡結構中其他銀行的沖擊。之后六年除各別銀行以外，網絡結構對銀行系統性風險的貢獻始終保持小幅度波動，這主要得益于近年來我國銀行業大刀闊斧的改革。緊接著在2016年呈現出快速下降趨勢，并達到了歷史最低點-41，表明在危機嚴重程度較低時，網絡結構中的債務銀行有利于分擔風險并起到抑制風險的作用，這也意味著網絡結構與銀行系統性風險之間存在著復雜的關聯性。

(a)網絡結構變化貢獻度

由圖2(b)可知，在2007～2009年，資本緩沖對各銀行系統性風險的貢獻基本為負值，且在2008年形成最小谷值-38.5，其中，中國建設銀行、中國工商銀行、中國交通銀行和中國銀行以及中信銀行對銀行系統性風險的貢獻最大，北京銀行和平安銀行基本沒有影響，表明此時資本緩沖抵御風險能力較弱，易發生傳染性風險。之后資本緩沖對銀行系統性風險的貢獻基本不顯著，始終保持在[-20,10]之間波動，但在2011年形成了較小的峰值，此時降低資本緩沖對各銀行系統性風險起到了促進作用。隨后在2016年形成了研究期內最大的峰值，并且資本緩沖對中國建設銀行、中國工商銀行和中國銀行的系統性風險貢獻更為強烈，最高值達85左右。由此可見，當網絡結構不變時，一旦危機程度嚴重，降低資本緩沖使得風險更易在銀行體系中傳播，這一結果也表明了充足的資本緩沖不僅可以加強自身抵御風險的能力，而且還能降低傳染性風險發生的概率。

3.2 銀行系統性風險傳染效應分析

2011年全球經濟迎來了從“調整鞏固”向“平穩增長”轉變的重要“拐點”，與此同時《巴塞爾協議III》也頒發了更為嚴格的監管標準，給我國商業銀行發展帶來了巨大的挑戰，在經濟結構和商業銀行結構優化調整關鍵期，如何確保商業銀行整體風險可控，對維護金融體系穩定和實體經濟健康發展具有重要意義[26]。因此，本文選取2011年我國商業銀行數據樣本為例，對銀行系統性風險傳染效應進行研究。

(1)單個誘導銀行風險傳染效應分析

由無殘差完全分解模型結果可知，國有商業銀行與其他商業銀行對系統性風險貢獻存在著顯著差異性，中國工商銀行、中國建設銀行、中國交通銀行和中國銀行對銀行系統性風險貢獻較大且基本保持一致，而招商銀行在其他商業銀行中對系統性風險貢獻較小，因此，本文將以上五個銀行倒閉作為誘導因素，分析由單個誘導銀行引發其他銀行倒閉數量見圖3。

圖3 不同誘導銀行引發銀行倒閉數量

當中國工商銀行和中國建設銀行以及中國交通銀行作為誘導銀行時，引發倒閉銀行數量較少且整體上呈現先平穩后緩慢上升的發展趨勢，誘導其他銀行倒閉需要較大的損失率。在初始傳染損失率θ為0.2時，首次倒閉的是光大銀行，當損失率時，銀行倒閉數量處于平穩狀態，只有6個銀行倒閉，表明隨著損失率θ的增加，網絡結構中其他銀行受中國工商銀行和中國建設銀行以及中國交通銀行的影響敏感程度不強，并且在整個風險傳染過程中沒有出現大規模的銀行倒閉。當損失率θ<0.4時，曲線斜率較大，出現大幅度水平上升，此時有一半銀行倒閉；在損失率θ∈[0.5,0.9]時，銀行處于倒閉浪潮，表明隨著損失率θ的變化，中國銀行對其他銀行的影響敏感性較強。由此可見，中國銀行與網絡結構中其他銀行債務聯系非常緊密，表明中國銀行處于網絡結構中重要位置，這也意味著中國銀行與網絡結構中其他銀行風險有著高度關聯性，且風險傳染性更強。

由中國工商銀行和中國銀行誘導其他銀行發生風險傳染沖擊次數受損失率θ影響較大，風險傳染沖擊主要集中在第一輪，銀行倒閉順序也有著明顯差異，表明對其他債權銀行結構也存在著顯著差異，并且在每一輪風險傳染過程中都不存在因同業資產召回而導致銀行倒閉的情形，說明網絡結構中銀行體系有足夠的清償能力，不會出現因流動性短缺而倒閉的銀行。而招商銀行風險傳染沖擊次數較多，在整個風險沖擊完成時，網絡結構中仍有四個銀行并未發生倒閉。此外，當網絡結構中所有倒閉的銀行完成沖擊時，中國農業銀行和平安銀行總是最后倒閉，意味著這兩個銀行與網絡結構中其他銀行債務關聯程度較低，或者是二者在網絡結構中有著較高的資本緩沖，從而不容易受到其他銀行的影響。

(2)不同網絡結構銀行風險傳染分析

本文依照無殘差完全分解模型來改變銀行間市場雙邊風險敞口、資本緩沖以及同時改變銀行間市場雙邊風險敞口和資本緩沖，依然將上述五個銀行作為誘導銀行，觸發其他銀行倒閉數量以及風險傳染過程見圖4。

(a)風險敞口變換網絡結構倒閉銀行數量

由圖4可知，銀行間市場雙邊風險敞口改變時，在一定程度上減少了網絡結構中銀行倒閉數量。當損失率θ為0.7時，由中國銀行引發其他銀行倒閉數量占所有銀行比重超過50%，中國工商銀行引發其他銀行倒閉數量占所有銀行比重為26%，而中國建設銀行和中國交通銀行以及招商銀行對網絡結構中其他銀行影響較小。當損失率θ為1時，中國工商銀行和中國建設銀行引發其他銀行倒閉數量分別為5個和6個銀行，而中國銀行引發其他銀行倒閉數量達到最大時，所需損失率θ為0.7，表明中國銀行對損失率θ的依賴程度不高，中國工商銀行引發其他銀行倒閉時則需要較大的損失率θ。當資本緩沖改變時，誘導銀行對損失率θ的依賴性較強，除招商銀行以外，其他四個銀行在損失率θ較小時，就會觸發網絡結構中大規模的銀行倒閉，尤其是中國工商銀行和中國銀行引發其他銀行倒閉數量最多，中國建設銀行和中國交通銀行次之。由此可見，當銀行間市場雙邊風險敞口較小時，對損失率θ的敏感程度較低，網絡結構更加牢固，而當網絡結構中銀行自有資本緩沖下降時，無論銀行間同業資產規模多小、質量多好，在損失率θ較小的情況下，就會觸發銀行倒閉浪潮。

通過對不同網絡結構風險傳染過程分析，發現網絡結構和資本緩沖對損失率θ的敏感程度不同，銀行倒閉順序以及風險傳染次數也有明顯的差異。限于篇幅并未列出中國銀行和中國建設銀行風險傳染結果，若改變銀行間市場雙邊風險敞口，則風險傳染沖擊次數受損失率θ的影響較小，說明降低銀行間市場雙邊風險敞口，風險傳染需要多輪才能擴散到整個銀行體系中，表明了縮減銀行間信貸資產規模，可以有效降低銀行系統性風險發生的概率。當資本緩沖發生變化時，風險傳染沖擊次數受損失率θ影響較大，風險傳染最多需要三輪就會引發銀行倒閉浪潮，由此可以看出，資本緩沖降低時，銀行無法通過自有資本來吸收風險，風險將會快速傳播到與之相鄰的債務銀行，使得整個銀行體系劇烈波動，最終導致網絡結構變得更加脆弱。當同時改變銀行網絡結構和資本緩沖時，風險傳染共計發生三輪，銀行倒閉數量以及風險傳染過程與網絡結構和風險敞口不變時存在顯著差異，進一步驗證了網絡結構、資本緩沖與銀行系統性風險傳染過程密切相關。

4 結論與政策建議

本文基于復雜網絡方法和無殘差完全分解模型，以我國14個上市商業銀行為例，探討了網絡結構、資本緩沖與銀行系統性風險傳染效應，研究發現：

(1)在研究期2007～2017年，中國銀行對系統性風險敏感性影響力總是最大的，其次為中國工商銀行和中國建設銀行。在金融危機期間，網絡結構對我國各銀行系統性風險敏感性影響力的變化最大，而資本緩沖并未引起較大波動。(2)網絡結構與我國銀行系統性風險之間存在著復雜的關聯性，意味著網絡結構不僅有助于分擔風險并起到屏蔽風險的作用，而且也會成為風險傳播的重要渠道。而資本緩沖則恰好相反，這也表明了資本緩沖不僅可以降低單個銀行風險發生的概率，同時對抑制銀行系統性風險也起著重要的作用。(3)損失率θ是決定誘導銀行觸發網絡結構中風險傳播方向和傳染大小的重要因素。通常情況下，隨著損失率θ的增加，網絡結構中倒閉的銀行數量會不斷增多，說明了我國銀行間信貸資產規模較大，且信貸資產規模與銀行系統性風險存在著高度的相關性。(4)在對不同網絡結構風險傳染效應研究中，我國銀行間市場呈現出主要以中國銀行為核心的復雜網絡結構，即中國銀行處于網絡結構中主導地位，而中國工商銀行和中國建設銀行處于網絡結構中次重要位置，招商銀行與網絡結構中其他銀行債務關聯程度較弱。

基于上述研究結果，提出以下建議：其一，要切實加強對同業資產規模較大的銀行重點監管，采用“貨幣政策與宏觀審慎政策”雙調控措施有效阻斷風險傳染發生的可能，并開拓更多渠道來補充資本，降低我國銀行體系中個體風險以及傳染性風險發生的概率。其二，要重點監管網絡結構中處于重要位置的銀行，緊密圍繞資本充足率這一核心，著重對銀行間市場雙邊風險敞口進行監管，同時也要考慮更多其他風險指標，形成能夠避免銀行系統性風險蔓延的關鍵手段，從而確保銀行業不發生系統性風險，為維護金融市場和實體經濟健康平穩發展提供重要依據。