簡單法則：復雜環境下區域金融風險的監測、防范與化解

關志勇 王偉 趙尊振 宋西圣

摘 要：不確定復雜環境下如何有效監測、防范與處置區域金融風險？根據對山東G集團資金鏈危機等案例的歸納性研究，本文得到與傳統觀點不同的推斷：信息不對稱條件下，使用信息越多，區域金融風險監測難度越大；提取關鍵信息并予以加工利用，如構造使用區域重點企業“風險邊界常數”、“貸款偏離度指標”等，有助于彌補多指標監測體系的滯后性和低敏感等缺陷。環境快速變化條件下，政銀企風險處置模式易陷入“非合作博弈”困境，建立“政府強力核心”與擇機終止協作是避免風險進一步擴大的最優選擇。

關鍵詞：金融風險；監測；簡單法則；合作博弈

中圖分類號：F832 文獻標識碼：B 文章編號：1674-2265（2016）04-0041-08

一、引言

2015年5月，山東G集團深陷資金鏈緊張危機，39家銀行55億元貸款及數十家關聯、互保、聯保企業近150億元債務面臨風險。盡管自2014年9月風險顯現以來當地政銀企三方積極采取措施，如簽訂銀政企三方協議、債權人合作公約等，但隨著經濟下行壓力加大，該集團資金鏈仍隨時面臨斷裂風險，并進而危及地方金融穩定。

類似的地方重點企業深陷資金鏈危機并危及區域金融穩定的案例在當前經濟下行期并不鮮見。本文以G集團資金鏈危機為例，探討區域金融風險監測及其防控問題。主要圍繞兩方面展開研究：（1）信息不對稱條件下的區域金融風險監測。（2）快速變化環境下區域金融風險的防范與化解。研究背景是國內經濟下行壓力持續，企業生產經營困難加劇，伴隨這一進程的，是一些地方重點骨干企業資金鏈危機加劇區域金融風險，而傳統風險防控方式效力遞減，風險處置難度加大。

與傳統研究注重政策、法律及體系建設協同推進的系統性方案不同，本文的研究成果就不確定條件下區域金融風險監測、防范與化解的不同側面和不同階段提出了一些簡單法則：如構造使用區域重點企業“風險邊界常數”、“貸款偏離度指標”等，以彌補多指標監測體系的滯后性和低敏感等缺陷；建立“政府強力核心”，以規避傳統政銀企風險處置模式的“非合作博弈困境”等。

二、研究綜述

關于區域金融風險的監測，主流研究傾向于構建多指標風險預警體系。陳守東（2006）通過因子分析法研究我國金融風險的來源，運用Logit模型分別建立宏觀經濟風險預警模型和金融市場風險預警模型。仲彬（2002）以區域銀行體系為研究對象，從現有經濟金融數據中廣泛采集信息，使用統計模型分析方法構建區域銀行體系風險預警系統。譚中明（2010）構建由外部影響因素和內部影響因素兩個分系統、8個子模塊組成的區域金融風險預警系統，構造區域金融風險預警指標體系的綜合度量模型。

關于區域金融風險的防范，鑒于其成因的復雜性與動態性，主流研究強調防范措施與機制的整體性、全面性。何德旭（2015）提出四點措施：深化改革，明確并強化地方政府的責任，加強、改善金融監管，強化信息披露。李嘉曉等（2006）認為，應從建立區域金融風險預警系統、建立和完善金融機構內部風險控制體系、改進區域內金融監管機構對區域金融風險的監控水平、強化區域內金融機構的行業自律、改善防范與化解區域金融風險的外部環境等方面入手，對區域金融風險進行有效的防范與化解。紀陽（2011）提出，要構建和完善金融機構內部的經營機制，提高金融系統的自身免疫力；建立良好的經濟運行環境，為防范和解決金融風險創造良好的外部條件。

對于已暴露區域金融風險的處置，主流研究歸結為時間與空間維度兩種模式：風險分攤與風險控制。張亦春和許文彬（2002）的研究指出：（1）有效的風險分攤包括兩方面內容：風險分散與風險轉移。前者指由更多的社會個體承擔對單一個體而言過于集中的風險；后者指風險由其厭惡者向其偏好者轉移。（2）風險控制則旨在化解因信息不對稱而造成的不確定性，形成市場穩定預期，從而使價格機制與契約機制更好地發揮作用，它是對內生性風險的直接控制和消解。戚桂林和劉西順（2001）則提出，參與博弈的各利益主體在自愿、平等、公正、互利和協作前提下，通過廣泛的合作博弈，分散、拆解甚至消除金融風險，借助合作博弈下的強制性協議增強金融風險處置的市場性、合作性和約束力。

盡管關于區域金融風險監測、防范與化解的研究已比較深入，但回顧近幾年實踐，這些研究仍未解決兩個關鍵的現實問題：第一，信息不對稱條件下如何有效監測潛在區域金融風險？區域金融風險預警體系及定量分析技術的應用有助于提高風險監測的效率，但往往受挫于信息不對稱導致的不確定性。第二，環境快速變化條件下如何有效防范與化解區域金融風險？綜合性、系統性措施需要時間和空間來緩釋風險，但區域金融風險具有極強的聯動性和自我增強的傳播性，如果不能得到及時遏制很可能迅速轉移、傳染和擴散，進而演變成系統性金融風險（何德旭，2015）。

三、信息不對稱條件下區域金融風險的監測

本文將G集團案例作為研究區域金融風險監測、防范與化解的一個實驗，同時也根據研究需要引入一些輔助性案例。區域金融風險并不能籠統地界定為“特定經濟區域”的風險，它總是來源并體現在單一的、個別的、局部的金融機構、金融市場、金融業務、金融產品、貸款企業的風險上。表1介紹了G集團的相關情況。

在具體的案例分析中，與傳統用案例檢驗理論的“演繹式”案例研究方法不同，研究小組采取了數據分析與提出命題相結合的“歸納式”案例研究方法，對所獲數據從不同角度運用不同方法進行論證、對比，得出推測性命題，然后重新檢查案例，看數據是否支持這些命題。

2014年9月至2015年5月，研究小組對G集團的高管團隊、貸款銀行高管及客戶經理、擔保圈企業高管、金融監管部門相關人員進行跟蹤調查。研究數據來源主要包括四個方面：（1）與政銀企三方高管的訪談；（2）與各方具體經辦人員的訪談；（3）參與債權人聯席會議所獲取的資料等；（4）第二手資料，如行業報告、內部數據檢索、金融機構報告、監管部門資料等。

此前的研究多認為，信息不對稱嚴重影響區域金融風險監測的效率，因而傾向于使用更多的數據指標、引入更先進的分析技術，以彌補信息不完全的缺憾。如，周澤炯（2010）在關于農村合作金融風險監測的研究中，構建了包含3個一級指標、9個二級指標和28個三級指標的指標體系。俞樹毅（2012）在其區域系統性金融風險監測研究中構建了三個層次的金融風險監測指標體系，并嘗試運用VAR模型進行實證分析。

本文的研究卻得出不同觀點，冗余信息反而會“淹沒”有效信息，從而給風險監測帶來困難。跟蹤調查G集團案例發現，無論是銀監局、地方金管局還是貸款銀行，均掌握大量信息，然而均未于危機顯現前做出準確預警。梳理此前的研究，也未見多指標風險監測體系的建立及定量分析技術的應用能夠有效監測并預警區域金融風險，其中一些模型最終的結論大多是驗證了某區域不存在金融風險。鑒于此，研究小組嘗試提出并探討如下幾個命題：

（一）區域金融風險監測實踐中信息使用的悖論

命題1：信息不對稱條件下，使用信息越多，區域金融風險監測的難度越大。

表2 總結了銀行業機構貸前調查的主要內容（以公司信貸為例）。這些信息的取得方式，可以是包括現場會談與實地考察的現場調查，也可以是通過各種媒介物搜尋有價值的資料的非現場調查。具體實踐中，各家銀行業機構選取的指標和調查的內容盡管并不完全相同，但在經濟下行背景下，貸前調查的總趨勢是越來越嚴格、越來越細致，信息的豐富程度遠超往年水平。如果再加上貸中、貸后管理過程中動態補充的內容，信息進一步密集、膨脹。

表3總結了監管機構（包括銀監局、人民銀行、地方金管局）區域風險監測的部分指標。

按照銀行業機構信貸調查的要求考察G集團風險顯現前最后一年（2013）年底的情況顯示，企業生產經營正常，無發生風險跡象。截至2013年12月該公司總資產25.56億元、資產負債率48.35%，實現銷售收入35.51億元、凈利潤2.65億元，分別比上年增加10.57億元、0.26億元和0.26億元。某銀行2013年底的貸后調查報告顯示：信貸資金投放后，我行嚴格按照“三辦法一指引”要求以及貸后管理相關規定，審核客戶用款申請和計劃，通過檢查供銷合同、憑證、報關單、發票等，持續對信貸資金流向進行監控。對該公司按照貸后管理要求進行定期或不定期走訪，填寫月度走訪紀錄和貸后檢查報告，及時了解企業生產經營狀況。在歷次內外部檢查中，未發現相關問題。其他貸款銀行的貸后跟蹤調查結論也大同小異。

按照監管機構區域風險監測的要求考察2013年泰安市銀行業運行情況顯示，泰安市銀行業機構各項指標均表現良好，無潛在風險跡象。2013年末，全市銀行業金融機構資產總額2540.32億元，較年初增加380.82億元，增長17.63%。 其中，全市銀行業本外幣各項貸款余額1426.31億元，較年初增加186.31億元，增量居全省第12位，增速15.03%，居全省第6位，高于全省平均增速3.24個百分點。2013年末，全市銀行業金融機構總負債為2460.46億元，較年初增加363.60億元，增幅17.34%。其中，全市銀行業各項存款余額2240.55億元，存量占全省的3.61%，較年初增加333億元，增量居全省第8位，增速17.46%，居全省第5位，高于全省平均增速3.17個百分點。全年轄區銀行業實現凈利潤28.46億元，同比增盈5.46億元，增長23.72%，同比提高20.16個百分點，高于全省平均水平10.14個百分點，在全省排名第6位。

但進入2014年，G集團資金鏈風險開始顯現并快速加深，說明使用更多的信息并不一定帶來準確、及時的風險監測預警。原因可能主要來自三方面：一是信息不對稱條件下，正規渠道標準化采集的信息存在污染可能，而大量可能引發風險的非正規經濟事項如民間借貸等的信息則無法采集；二是多指標監測體系的敏感度較低，某一指標的特異變動容易被大量正常指標平滑掉；三是多指標監測體系具有一定的滯后性，主要數據信息的采集均于事后取得，而區域金融風險往往具有“突發性”和“涌現性”。那么，是否可嘗試從信息海洋中抽取少量關鍵性數據進行區域金融風險監測呢？

（二）嘗試簡單法則：提取并加工關鍵信息

命題2：如果某區域重點企業在本區域本行業的綜合實力排序（S）與其授信機構數（I）之積大于區域風險邊界常數（C），即S*I>C，則風險發生概率增大。

其中，“企業綜合實力排序”可通過對企業資產規模、營業收入、市場份額、利潤率、企業品牌和人員規模等指標的排序加權計算得出。“授信機構數”包括為企業辦理貸款、銀行承兌匯票和信用證的銀行業機構數。

“風險邊界常數”可通過統計區域內不同行業龍頭企業的授信機構數進行簡單算術平均再乘以2計算取得。之所以乘以2，是考慮到該常數作為邊界指標時應能容納被監測企業正常生產經營中可能發生的短暫、臨時性融資擴張行為。

首先測算“風險邊界常數”。表5抽樣5個不同行業龍頭企業進行計算，得出區域重點企業“風險邊界常數C”（實踐中可統計計算更多行業龍頭企業）。

計算典型出險企業的“風險值”。表5所列為2014年來出險企業的情況。通過計算可以看出，出險企業的風險值均大于區域重點企業“風險邊界常數C（30）”。

命題2的內在邏輯：銀行的順周期性與企業的擴張沖動。某區域重點企業的“風險值”大于“區域風險邊界常數”，說明該企業占用的金融資源（機構）已遠超本區域、本行業龍頭企業的水平，存在兩種可能：第一，銀行順周期風險加深。對泰山GC市場的跟蹤調查表明，39家本外埠銀行業機構在行業繁榮期向商戶授信一度高達120億元，而轉入蕭條期則短期抽貸、壓貸60億元，導致大量商戶因資金鏈斷裂關停、倒閉甚至逃逸，數十億銀行信貸資產面臨風險。第二，企業擴張風險增加。G集團創建于1998年，2009年4萬億刺激政策以來，企業擴張迅猛，2010年成立3家子公司，2012年成立5家子公司，2013年成立13家子公司。到2014年，該集團主要關聯企業多達38家，其中有股權關系的12家，無直接股權關系但實際控制的26家。在地域上，則形成橫跨山東、安徽和新疆三地的跨省企業集團，業務范圍也從油脂加工拓展到精細化工、生物有機肥和綠色食品等領域。企業擴張過快，管理、資金跟不上，再遭遇經濟下行，很快陷入困境。

當然，該命題僅僅是在各類指標體系及數學模型效果不彰背景下的一個設想，效果如何仍有賴實踐檢驗。命題2的目的在于，從復雜不確定信息中提取確定、關鍵的指標加工利用，并將其作為風險預警的參照。

命題3：如果某區域重點企業的年度貸款偏離度絕對值（Enterprise-deviation）大于所在行業年度貸款偏離度絕對值（Industry-deviation）的2倍，則風險發生概率增大。

計算公式：a企業年度貸款偏離度T季度=[T季末a企業貸款余額-T季（含）前4個季度a企業季均貸款余額]*100%/T季（含）前4個季度a企業季均貸款余額

同理，A行業年度貸款偏離度T季度=[T季末A行業貸款余額-T季（含）前4個季度A行業季均貸款余額]*100%/T季（含）前4個季度A行業季均余額

表6分別計算了G集團風險顯現前最后一年（2013）的年度貸款偏離度與所在行業（制造業）的年度貸款偏離度，結果顯示：G集團2013年4季度的貸款偏離度為14.26%，而所在行業的偏離度僅為5.4%，前者是后者的2.64倍。這說明兩個問題：一是從橫向行業的角度看，信貸資金向G集團集中；二是從縱向周期的角度看，2013年4季度企業信貸資金膨脹過快。兩個視角均預示存在潛在風險。

如果說命題2關注的是區域重點企業的“銀行業機構集中度”風險，那么命題3關注的就是“信貸集中度風險”。傳統意義上的“信貸集中度”是站在銀行視角而言的。相關要求如銀行對單一客戶的貸款余額與銀行凈資本的比例不應超過10%，最大10家貸款客戶的貸款比例一般不應超過銀行凈資本的50%。命題3則從企業的視角來考察信貸集中度，因為不可能規定具體的比例，因此選擇企業所在行業的信貸情況作為參照。根據命題3，如果某區域重點企業在某一時點貸款偏離度絕對值大于所屬行業貸款偏離度絕對值2倍以上，說明該企業在該時點集中占用了所在行業過多信貸資源；或者該時點銀行業機構從企業集中抽離了更多信貸資金，兩種情況都會帶來潛在風險。

此外，命題3還具有微觀層面上的逆周期監管功效。通常，監管當局的逆周期監管與調控主要關注宏觀、中觀現象，但風險發生的導火索往往來自于區域重點企業，對這類企業進行逆周期監管在實踐中也有助于防范風險。命題3的企業、行業貸款偏離度可以滾動計算，即每季末都可以運用此前4個季度的數據計算出貸款偏離度值，通過與行業數據的比較，分析企業偏離程度，并結合企業生產經營實際做出風險預警與否的決策。

四、環境快速變化條件下區域金融風險的防范與化解

以往的研究與案例顯示，防范和化解區域金融風險通常的選擇是建立政銀企協作機制以及制訂三方參與的處置計劃。本文的研究發現，在環境快速變化的不確定條件下，政銀企協作機制往往因陷入“非合作博弈困境”而導致危機進一步惡化，準確判斷形勢并正確選擇“政府負責”或“市場調節”是風險防范與化解的關鍵所在。

（一）區域金融風險政銀企化解模式的“非合作博弈困境”

命題4：環境快速變化條件下，區域金融風險的政銀企化解模式由合作博弈向非合作博弈轉化概率高。

表7歸納了G集團危機初現時（2014年9月）政銀企三方的合作博弈行為。對政銀企三方的跟蹤訪談顯示，在危機顯現初期：39家貸款銀行業機構中，90%看好企業經營前景，80%對政府參與處置抱樂觀態度；G集團對銀行保貸、政府支持充滿信心，自身改革動力足；政府部門對銀行、企業表態滿意，對危機化解前景抱有信心。

但隨著宏觀經濟下行壓力加劇、豆粕價格持續下滑，企業生產經營惡化，資金鏈緊張危機日益加劇，政銀企協作出現裂痕。2015年4月的調查顯示：多數貸款銀行對企業經營前景悲觀，對三方協作執行力信心下滑，擔心本行新增或延期的信貸為其他債權人特別是民間資本填坑，擔心企業轉移資產逃廢債務；企業自我改革的動力不足，擔憂銀行斷貸、起訴，并以盤子大、影響廣為由進一步向政府、銀行要價；政府陷入進退兩難困境，只能選擇繼續向銀行施加壓力。表8歸納了政銀企在2015年4月初的聯席會議上互相指責的主要事項。

是什么原因導致政銀企協作向“非合作博弈”轉化？一是環境快速向不利方向變化。包括宏觀經濟下行壓力加大，豆粕價格持續下滑，銀行授信收緊，融資費用支出猛增，企業前期擴張項目產能大幅閑置，內部管理失控等。二是關聯企業、銀行群體龐大，利益糾葛復雜。截至2015年3月底，G集團主要關聯企業38家，其中有股權關系的12家，無直接股權關系但實際控制的26家。融資涉及39家銀行業機構，其中省內28家，新疆11家，省內授信（按敞口）71.87億元，存量55億元。對7家企業集團提供擔保19.53億元，包括該7家企業的10家外部企業對G集團提供擔保19.74億元。此外，G集團還涉及巨額民間融資。在這種利益糾結錯綜復雜的背景下，各方很難采取協調一致的行動。三是政銀企協作機制的執行力出現問題。調查中幾乎所有銀行業機構、利益關聯企業均對相關協議、約定的執行問題表示擔憂、提出質疑，政府不能果斷負起應負的責任令銀企各方互相防備、觀望等待，錯失風險化解良機。

經濟與行業的下行對區域金融風險而言屬于外部不可抗力，利益相關群體龐大復雜短期也難以改變，那么，能否嘗試從政銀企協作的內部機制著手抑制其“非合作博弈”轉化趨勢？

（二）路徑探討：“政府負責”與“市場調節”

命題5：風險顯現初期，建立、維護和執行以政府為“強力核心”的政銀企協作機制，不僅有助于抑制“非合作博弈”行為，而且可能拯救那些主業經營良好、暫時出現資金緊張的重點企業。

缺乏強力核心的政銀企協作往往導致低效率甚至失敗。區域金融風險的政銀企協作通常會形成一個松散、不均衡組織。理論上，在這樣一個組織內，成員間因自身實力、信息等的不對稱關系，當風險加劇，會引發兩類不同的行為模式：占據強勢地位的成員更可能采取非合作甚至是背叛取向的行為模式，而弱勢地位成員則更可能采取合作取向的行為模式。而當形勢進一步發展，弱勢地位成員發現合作只會帶來更大損失時，整個組織則在非合作基礎上達成新的均衡，繼而導致組織失敗。在G集團危機顯現初期，所有貸款銀行及政府部門一致認為該企業主業發展前景良好、產品有市場、有品牌、影響大，值得救助，各方共同反復商討制訂的方案全面、可行。但在具體執行過程中，G集團遲遲不能兌現強化管理、回歸主業、回籠資金、清產核資、信息披露等承諾，引發貸款銀行不滿與擔心，此后的續貸等支持措施更加謹慎，程序也更加嚴格，政銀企協作陷入僵局。

建立、維護和執行以政府為“強力核心”的政銀企協作機制，是規避區域金融風險、化解非合作博弈困境的有效手段。如果一個組織沒有核心，這種組織本身既不能持久，更不能發揮組織的效應（牛文元，2011），以往的研究與眾多案例已經證明了這一點。但在區域金融風險化解協作機制中，僅有核心還不夠，它還必須是“強力”的，這個“強力”有兩層基本含義：一是公正公平地制訂化解方案。在區域金融風險化解中既堅持“整體損失最小化”原則，又通盤考慮各方利益，做到“風險共擔、利益共享”。二是嚴格執行獎懲措施。任何一方違約，必須堅決按各方通過的方案給予懲戒。

命題6：當風險持續上升，企業失去救助價值，盡快終止政銀企協作，交給市場調節可能是最優選擇 。

對于引發區域金融風險的重點企業的救助，既要盡力而為，又要量力而行。一味地救助，反而有可能助長企業的依賴心理，甚至導致道德風險的發生。盡管G集團危機目前看仍存救助希望，但企業不積極兌現承諾的同時向政府、銀行索要更大、更多支持和優惠的行為顯示，現行的政銀企協作機制以及風險化解方案，特別是除要求銀行不壓貸、限貸、緩貸之外，政府部門提出的“不許貸款銀行擅自行動”的非正式要求，給了企業不正確預期，這非常危險，易將政銀企三方帶入更深的風險泥潭。

傳統的政銀企協作化解金融風險模式必須主動改革以適應新常態。對于那些不注重結構調整、需求分析、創新驅動和質量效益，不努力向產業中高端發展的陷入資金困境的重點企業，政府、銀行該放手就放手。此外，即便從銀行、企業自身利益考慮，盡快結束無意義的救助，充分發揮市場在資源配置中的作用，長遠看反而可能是最大限度維護各方利益的最優選擇。

五、結論

本文研究了復雜不確定環境下區域金融風險的監測、防范和化解。此前的研究多主張構建多指標體系并結合運用定量分析技術監測區域金融風險，但信息不對稱容易對風險監測的準確性與及時性產生較大影響。對于區域金融風險的防范與化解，主流研究傾向于建立政銀企協作機制，但環境快速變化又往往令各方陷入“非合作博弈困境”，進而加劇風險。針對這些現實問題，本文在對G集團等案例進行歸納性研究的基礎上，提出了一些新觀點：

首先，信息不對稱條件下，使用信息越多，區域金融風險監測難度越大；提取關鍵信息并予以加工利用，如構造使用區域重點企業“風險邊界常數”、“貸款偏離度指標”等，或許有助于彌補多指標監測體系的滯后性和低敏感等缺陷。

其次，環境快速變化條件下，政銀企風險處置模式易陷入“非合作博弈”困境；風險顯現初期，建立、維護和執行以政府為“強力核心”的政銀企協作機制，不僅有助于抑制“非合作博弈”行為，而且可能拯救那些主業經營良好、暫時出現資金緊張的重點企業；當風險持續上升，企業失去救助價值，盡快終止政銀企協作，交給市場調節可能是最優選擇。

參考文獻：

[1]陳守東，楊瑩，馬輝.中國金融風險預警研究[J].數量經濟技術經濟研究，2006，23，（7）.

[2]仲彬.區域金融風險預警系統的理論與實踐探討[J].金融研究，2002，（7）.

[3]譚中明. 區域金融風險預警系統的設計和綜合度量[J].軟科學，2010，24，（3）.

[4]何德旭.注重防范區域金融風險[J].中國金融，2015，（5）.

[5]李嘉曉，秦宏，羅劍朝.論區域金融風險的防范與化解[J].商業研究，2006，（19）.

[6]紀陽.對我國區域金融風險成因及防范的研究[J]. 經濟研究導刊，2011，（8）.

[7]張亦春，許文彬.風險與金融風險的經濟學再考察[J].金融研究，2002，（3）.

[8]戚桂林，劉西順.合作博弈下的金融風險處置：羅莊案例[J].金融研究，2001，（9）.