我國金融脆弱性分析

李 潔

(濟南大學 山東 濟南 250022)

一、引言

金融的發展往往伴隨著風險的集聚，并常以爆發經濟危機的方式來使風險得到釋放，金融發展過程中的這一特征通常被稱為金融的脆弱性。隨著金融業的發展，我國金融的脆弱性逐漸暴露，且帶有特殊的個性。謝正發和饒勛乾(2016)選取了9類指標運用因子分析法測度了金融脆弱性指數[1]；李莉和李艷珍(2016)運用動態因子分析法，從微觀和宏觀兩個方面實證分析我國金融體系脆弱性問題[2]；何錦飛(2017)通過構建金融市場、銀行、金融監管和宏觀經濟四個子系統，選用16個指標對我國金融脆弱性程度進行分析[3]。本文在結合我國現實發展情況及前人研究的基礎上，選取了8類指標來度量我國近11年的金融脆弱性程度。

二、金融脆弱性指標體系的構建

金融體系的脆弱性主要與宏觀經濟周期、金融機構的安全性和金融市場的波動性等因素有關。考慮到數據的可獲得性，選取了8類指標來度量我國的金融脆弱性程度(見表1)。

表1 金融脆弱性指標體系

三、我國金融體系脆弱性的實證研究

(一)數據來源及數據處理

本文從國家統計局和大智慧軟件上選取了8個指標2008-2018年的年度數據，為了消除偏差，對數據進行無量綱化處理。

(二)因子分析

1.適用性檢驗

KMO值為0.526(>0.5)，Bartlett's檢驗的卡方統計值的伴隨概率為0.00(<0.05)，表明數據適合進行因子分析。

2.公共因子提取及解釋

按照特征根大于1的原則，選入3個公共因子，其累計方差貢獻率為87.399%，說明這3個因子基本能解釋我國金融脆弱性指標體系中的全部信息。然后，對因子載荷矩陣進行旋轉，并將輸出的載荷矩陣中各列按載荷系數大小排列。設F1、F2、F3分別為提取的3個公共因子，F1在X5、X7和X2上有較大的載荷，即F1主要反映貨幣和財政因素的影響；F2在X1、X3和X8上有較大的載荷，即F2主要反映外貿和直接投資因素的影響；F3在X4和X6上有較大的載荷，即F3主要反映匯率因素的影響。

3.計算金融體系脆弱性指數

以每個公共因子的方差貢獻率作為權重進行加權匯總，得出我國每年金融體系脆弱性的綜合得分F，即金融體系脆弱性指數，公式為F=(34.975*F1+26.74*F2+25.683*F3)/87.399，結果如表2所示。

表2 因子得分及排名

由表可知，近幾年的金融脆弱性指數在上升，且2017年和2018年的指數明顯高于前九年的指數，由此可見:在近幾年的金融發展過程中，金融體系又集聚了更多的風險，且2017年和2018年的金融脆弱性指數較高主要是受到了貨幣和財政因素的影響。

(三)我國金融脆弱性指數趨勢

為判斷我國金融體系是否處于脆弱狀態，需要建立一定的判斷標準，即警戒線。本文根據萬曉莉[4]的做法，設定如下警戒值：

R=μ+0.5σ=0+0.5*0.556=0.278

其中，R表示警戒值，μ表示金融脆弱性指數的平均值，σ表示金融脆弱性指數的標準差。結果表明：1、共有四個時間點的指數大于警戒值，分別是2010年、2016年、2017年、2018年。2、指數上升趨勢比較明顯的年份是2009年-2010年，原因是2010年的進出口總額和FDI相較于2009年增長了很多；下降趨勢比較明顯的年份是2010年-2012年，原因是2012年的進出口總額和FDI相較于2010年下降了很多。

四、結論與建議

本文選取了8類指運用因子分析法對我國金融體系的脆弱性進行了測度。研究表明：第一，金融脆弱性指數的影響因子主要包括貨幣和財政因素、匯率因素、外貿和投資因素，比重最大的是貨幣和財政因素。第二，在近11年內，共有4年的金融脆弱性指數大于警戒值，指數上升趨勢比較明顯的年份是2009年-2010年，下降趨勢比較明顯的年份是2010年-2012年，上升和下降都歸因于進出口總額和FDI的波動。

基于上述結論，本文提出兩點建議。第一，重點關注貨幣供應量和房地產市場的波動。近幾年來，我國面臨著貨幣供應量增長過快和房價上漲過快的雙重壓力，與本文的實證結果比較相符，貨幣供應量和房屋銷售價格指數成為構成金融脆弱性的主要因子。因此，為有效防止通貨膨脹，合理制定貨幣政策，應重點關注二者的波動。第二，深化金融改革和完善金融市場體系。在金融改革方面，擴大金融業對內對外開放，完善匯率市場形成機制。在金融市場體系建設方面，提高直接融資比重，完善市場監管體系建設。