基于城市化水平視角的區域金融風險研究

汪平

通過熵值法建立中國區域金融風險綜合指標，然后采用聚類算法將金融風險狀態分為輕風險、中風險和高風險。本文采用空聞多項排序Probit模型研究城市億水平視角下的區域間金融風險空間溢出效應。研究結果表明：地方金融風險同時受周邊地區金融風險影響，隨著城市化水平的提高，區域金融風險也隨之增加；城市億水平較低地區，地方金融風險隨著城市化水平的提高而緩慢增加；城市化水平較高地區，隨著城市化水平的提高，區域金融風險增加的幅度比城市化水平較低地區增加的幅度要高。

區域金融風險

空間多項排序Probit模型 聚類

引言

“十三五”規劃明確提出“防止區域性金融風險”，金融風險在區域之間具有較強的外部傳導效應。一方面，區域內積累的金融風險能夠較好的向區域外擴散，在一定程度上可以起到化解風險的作用，另一方面，面對周邊區域或全國性金融風險，區域金融往往會受到很大沖擊。這就要求我們在構建區域金融風險預警系統的時候，將區域經濟放在開放經濟的環境中，關注周邊區域及全國的金融狀況。

目前，我國銀行不良貸款率不斷上升，金融衍生工具的不斷創新都加大了金融系統性風險，中國需要進行宏觀審慎管理，增強對金融系統性風險的監測和管理。控制區域金融風險不僅對區域金融穩定具有決定作用，對宏觀性、全局性的金融穩定也有著積極意義。

文獻綜述

譚中明（ 2010）首先建立區域金融風險預警系統，利用2007年我國和江蘇省的數據得出綜合指數和單個指標的預警值進行分析。胡忐強（ 2016）以區域金融風險新變化為視角，從區域經濟、區域金融和影子銀行體系等三個方面構建了區域金融風險綜合評價指標體系，并運用熵值法賦權，度量了2011～2015年安徽省區域金融風險的演化趨勢。呂勇斌（ 2014）基于我國2005～2012年31個省數據，采用空間面板模型對財政赤字、經濟增長與金融風險的區際關聯問題進行實證分析。結果表明，我國各區域的宏觀金融風險存在“企業一銀行”和“政府一銀行”的部門間傳遞路徑，同時，我國宏觀金融風險傳遞存在區際的空間相關性。

呂徐瑩（ 2016）利用格蘭杰因果關系檢驗方法和脈沖函數分析方法來研究區域金融風險的傳染效應和擴散效應。研究發現，代表區域金融機構的不同地方性銀行之間存在顯著的風險傳染。廖萱（ 2017）以我國區域性的經濟金融中心六大城市為研究對象，以2000-2011年時間內金融風險狀況進行實證研究，比較分析了不同區域金融風險差異性。王營（ 2017）將社會網絡分析法應用于區域性金融風險空間關聯即傳染效應的刻畫，研究發現，省際間區域性金融風險呈現高度關聯的網絡結構形態，并且具有較強傳染性。

樣本選擇與數據收集

選取2016年31個省不良貸款率、銀行存貸比、CDP同比、固定資產投資完成額、失業率、公共財政收入、保費收入增速來綜合測度中國區域金融風險。用城市化水平citylevel（城鎮人口/鄉村人口）、經濟開放度open（進出口金額/GDP）、政府對經濟干預程度gov（公共財政支出/同期GDP）、外商直接投資水平fdi（外商直接投資實際使用金額/CDP）、金融發展水平findev（貸款總額/CDP）、城市化水平和經濟開放度交叉項（gj）、城市化水平*金融發展水平（ gi）、城市化水平*政府對經濟干預程度（g）、金融發展水平*經濟開放度（ ij）作為解釋變量和控制變量。

實證分析

（l）區域金融風險級別的構建

采用熵值法構建區域金融風險綜合指標，然后將我國31個省聚類為3個風險級別：輕風險、中風險、高風險。對聚類結果進行顯著性檢驗，結果顯示聚類結果顯著。

（2）空間多項排序Prohit模型

采用Moran'I指數研究變量的空間依賴性。Moran'I指數反映鄰近區域單元間的相似程度，檢驗模型是否存在空間相關性，當Moran' I<0時，表明存在負空間相關性，當Moran' I>O時，表明存在正空間相關性，當Moran' I=O時，表明不存在空間相關性，當MOran，I=-I時表明完全空間負相關，當Moran' I=l時，表明完全空間正相關。本文以鄰接矩陣計算的區域金融風險指標的莫蘭指數為0.06，概率P值為0.0013，說明區域金融風險間具有正空間相關性，一個地區的金融風險受周邊地區金融風險的影響，周邊地區金融風險的增加，也會相應增加當地金融風險。

為了確定模型的最優形式，采用LM檢驗來進行空間計量模型的選擇。2016年LMerr和RLMerr的P值均不顯著，分別為0.083和0.461，LMlag和RLMlagP值均顯著.分別為0.004和0.017，所以本文更適合空間多項排序prohit滯后模型。

根據本文前面提到的不同地區之間區域金融風險傳染具有空間相關性，本文空間多元排序prohit滯后模型的估計結果如表2所示。

由空間多元排序Prohit模型估計結果可知，rho的系數為0.472，P值為0.013，說明區域間金融風險具有空間溢出效應，地區金融風險同時受周邊地區金融風險的影響。同時，政府對經濟的干預程度的系數為16.753，概率為0.045，說明其對區域金融風險的影響是顯著的。政府對經濟的干預程度越高，越不利于金融市場的市場化發展，導致區域金融風險提高。

通過對citvlevel變量（平方和立方項）與區域金融風險的散點圖分析發現：城市化水平對當地區域金融風險的影響是顯著的，對于城市化水平較低地區，當地金融風險隨著城市化水平的提高而緩慢增加；對于城市化水平較高的地區，隨著城市化水平的提高，區域金融風險增加的幅度比城市化水平較低地區增加的幅度要高。城市化水平下的區域對外開放程度的影響也是顯著的，其系數為負值，表明區域城市化水平和區域對外開放程度的共同作用，可以減少地方金融風險的發生，對于區域金融風險較高的地區，提高城市化水平和對外開放程度可以降低地方金融風險。

結論

本文研究表明，地方金融風險受周邊地區金融風險的影響，同時隨著城市化水平的提高，區域金融風險也隨之增加；區域城市化水平和區域對外開放程度的共同作用，可以減少地方金融風險的發生，對于區域金融風險較高的地區，提高城市化水平和對外開放程度可以降低地方金融風險。政府對經濟的干預程度越高，越不利于金融市場的市場化發展，導致區域金融風險提高。

影響金融風險的因素很多，尤其是在我國經濟轉軌，處于經濟新常態下，風險監管機制不完善，網絡金融以及各種衍生產品的創新，使區域金融風險更加具有不確定性。總體來看，目前我國區域金融風險總體可控，同時也面臨不少挑戰。要加強區域金融風險的評估、管理和監控，采取有效對策來防范區域金融風險和資產泡沫的發生，保障經濟健康平穩發展。

[1]廖萱.區域金融風險評級模型及其應用研究[J].經濟研究導刊，2017，（ 30）：81-82.

[2]呂徐瑩.區域金融風險傳染效應和擴散效應的實證分析[J].時代金融（下旬）， 2016， （5）：75-76， 84.

[3]胡忐強.基于熵值法的區域金融風險度量研究——以安徽省為例[J].區域金融研究，2016，（ 12）：44-49

[4]譚中明，賴嫻，陳芳.區域金融風險預警指標體系構建[J].商業時代，2010，（1）：134.DOI：10.3969/j.issn.1002-5863.2010.01.063.

[5]呂勇斌，陳自雅.區域金融風險部門間傳遞的空間效應-2005-2012年[J].財政研究，2014，（8）：46-48.

[6]王營，曹廷求.中國區域性金融風險的空間關聯及其傳染效應一一基于社會網絡分析法[J].金融經濟學研究，2017 （3）：46-55.