一、引言

宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)國家的金融體系風(fēng)險(xiǎn)，一旦積累爆發(fā)，將會(huì)引發(fā)匯率的波動(dòng)和資本間的非正常流動(dòng)、資產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生巨幅波動(dòng)、政府的財(cái)政政策和貨幣政策作用減弱、實(shí)體經(jīng)濟(jì)受到巨大沖擊，并導(dǎo)致宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)再增加的惡性循環(huán)。宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)本身是社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)所引發(fā)的，所以它具有可測性和可控性。如何選取適當(dāng)?shù)姆椒y量和科學(xué)評(píng)價(jià)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)監(jiān)控和化解宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義?？v觀已有的宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)度量方法，大致可以劃分為兩大類：

(1)指數(shù)法。這類方法主要通過一系列的相關(guān)聯(lián)的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)構(gòu)成一個(gè)指標(biāo)體系來綜合反映宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的大小及變化，具體地有以下幾種方法：1、金融壓力指數(shù)。最具代表性的指數(shù)法是金融壓力指數(shù)(FSI)，Illing and Liu(2003)最先提出金融壓力的概念并構(gòu)建了金融壓力指數(shù)。H Abdullah(2017)構(gòu)建馬來西亞的金融壓力指數(shù)(FSI)并研究其與整體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)之間的聯(lián)系，利用主成分分析，將確定的金融和經(jīng)濟(jì)因素的共同運(yùn)動(dòng)近似為單一指標(biāo)。研究表明，馬來西亞FSI (MFSI)的變化對(duì)馬來西亞的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)有負(fù)面影響。2、KLR信號(hào)法。金融安全指標(biāo)體系構(gòu)建的經(jīng)典指數(shù)法還有Kaminsky、Lizondo and Reinhart(1998)提出的KLR信號(hào)法。他們研究了20世紀(jì)中后期發(fā)生在發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家的貨幣危機(jī)數(shù)據(jù)，確定了包括出口、實(shí)際匯率與趨勢的偏差等5個(gè)有效指標(biāo)形成一個(gè)預(yù)警系統(tǒng)。王鑫(2016)采用 KLR 信號(hào)分析法并搜集了我國 2008-2014 年度數(shù)據(jù)，分析其變化情況預(yù)警我國金融風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)果表明來自外部沖擊的金融風(fēng)險(xiǎn)較小，應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)防范銀行等金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)。

(2)模型法。這類方法通過構(gòu)建模型來發(fā)現(xiàn)監(jiān)測對(duì)象的波動(dòng)規(guī)律，主要形式有以下四種：1、FR概率回歸模型。Frankel and Rose(1996)使用FR概率回歸模型度量宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)，他們將貨幣危機(jī)定義為名義匯率的大幅變化，選擇從1971年到1992年們100多個(gè)發(fā)展中國家的年度數(shù)據(jù)來研究貨幣危機(jī)的特征。孫強(qiáng)(2017)采用FR模型構(gòu)建我國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)壓力指數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)間、空間兩維度監(jiān)測預(yù)警。2、STV回歸模型。Sachs、Tornell以及Velasco(1996)提出的危機(jī)預(yù)警模型—橫截面回歸模型(STV)。他們基于墨西哥金融危機(jī)，集中分析和其成因類似的其他金融危機(jī)，使用線性回歸的方法，用實(shí)際匯率、國際儲(chǔ)備和M2、國內(nèi)貸款增長率之間的比率為預(yù)警指標(biāo)。利用20個(gè)新興市場國家的截面數(shù)據(jù)，分析其他新興國家受到墨西哥貨幣危機(jī)的影響。3、多元Logit模型。Asli Demirguc-Kunt and Enrica Detragiache(1998)使用多元Logit模型，利用模型分析了金融自由化和金融危機(jī)之間的關(guān)系。他們基于多元Logit模型采用1980-1995年期間52個(gè)國家為樣本建立預(yù)警模型。安輝(2017)運(yùn)用2000年1月-2014年9月“金磚國家”的月度數(shù)據(jù)，通過面板Logit模型對(duì)國際、傳導(dǎo)和國內(nèi)三個(gè)維度的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，并對(duì)“金磚國家”在2008-2014年金融危機(jī)爆發(fā)以來所承受的沖擊風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測算。4、VAR模型。Galariotis(2016)將傳統(tǒng)VAR模型與面板數(shù)據(jù)相結(jié)合，提出面板向量自回歸(PVAR)模型，利用模型分析近期歐盟金融危機(jī)期間歐元區(qū)國家信用違約互換(CDS)利差和潛在溢出效應(yīng)的決定因素。

二、宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的影響因素

宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生本質(zhì)上是由社會(huì)經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展本身所決定的，不過影響因素具有一定的復(fù)雜性和多重性。根據(jù)已有文獻(xiàn)，我國宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的影響因素總結(jié)為以下幾方面：

(一) 匯率。人民幣匯率的波動(dòng)對(duì)我國的進(jìn)出口貿(mào)易和資本流動(dòng)有直接的影響，無論是升值還是貶值預(yù)期，不穩(wěn)定的匯率變化都會(huì)進(jìn)一步影響經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定增長，從而帶來巨大的宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。連平(2017)認(rèn)為資本外流與人民幣貶值相互作用，資本流動(dòng)會(huì)影響外匯供求，進(jìn)一步影響匯率變動(dòng)。通過分析2004年—2016年人民幣匯率與外匯儲(chǔ)備走勢，得出短期我國人民幣貶值趨勢不會(huì)改變，人民幣貶值預(yù)期和資本外流的持續(xù)會(huì)加劇產(chǎn)業(yè)空心化，阻礙產(chǎn)業(yè)的升級(jí)轉(zhuǎn)型不利于經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，可能會(huì)引發(fā)更大的貶值預(yù)期，形成系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

(二) 區(qū)域性金融風(fēng)險(xiǎn)——地方政府債務(wù)。截至2017年12月25日，2017年全國各地方政府共發(fā)行1132只地方政府債券，總規(guī)模為43561億。而截至2018年1月17日，地方政府債券存量規(guī)模已達(dá)到14.74萬億元，超過國債、政策銀行債、同業(yè)存單等，成為債券市場第一大債券品種，占全部存量規(guī)模比重為19.84%。龐大的地方政府債務(wù)數(shù)額幾乎涉及全國所有區(qū)縣和鄉(xiāng)鎮(zhèn)，一旦由于債務(wù)規(guī)模過大陷入償還困境，容易造成大規(guī)模債務(wù)危機(jī)的爆發(fā)，對(duì)金融行業(yè)產(chǎn)生不良影響，引發(fā)金融動(dòng)蕩。嚴(yán)文浩(2017)認(rèn)為現(xiàn)期地方債務(wù)來源單一，期限結(jié)構(gòu)不合理，抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱，加重了政府的財(cái)政負(fù)擔(dān)。另外一方面當(dāng)前我國地方政府投融資平臺(tái)數(shù)量眾多，監(jiān)管不嚴(yán)，有違規(guī)擔(dān)保的情況，銀行無法收回貸款的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)加大，使得銀行的不良貸款率大幅增加。

(三) 金融創(chuàng)新。不可否認(rèn)地，金融創(chuàng)新在一定程度具有減少和轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)的功能，并促進(jìn)經(jīng)濟(jì)金融化和金融自由化，但是金融創(chuàng)新只在微觀層面降低了風(fēng)險(xiǎn)，從宏觀層面來看金融風(fēng)險(xiǎn)并沒有減少而是發(fā)生轉(zhuǎn)移，并且金融創(chuàng)新活動(dòng)的推進(jìn)還產(chǎn)生了更多新的金融風(fēng)險(xiǎn)，所以金融創(chuàng)新使得整個(gè)金融市場密切聯(lián)系在一起，單個(gè)的金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)通過“多米諾骨牌效應(yīng)”迅速波及整個(gè)金融系統(tǒng)。當(dāng)一種金融產(chǎn)品價(jià)格上漲，根據(jù)現(xiàn)代投資理論，漲幅越大，越是有投資者由于上漲預(yù)期而入市投機(jī)，虛擬資本市場價(jià)格過度膨脹，當(dāng)由此產(chǎn)生的泡沫一旦破裂，引起價(jià)格狂跌，造成金融動(dòng)蕩，整個(gè)金融體系風(fēng)險(xiǎn)加劇。除此之外，金融創(chuàng)新過程中涌現(xiàn)大量表外業(yè)務(wù)，由此將帶來表外風(fēng)險(xiǎn)，這些潛在風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)可能轉(zhuǎn)化成真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)，給金融機(jī)構(gòu)帶來巨大損失。

(四) 金融市場泡沫。存在于金融市場的泡沫是虛擬資本過度增長和膨脹而背離實(shí)體經(jīng)濟(jì)的狀態(tài)，當(dāng)泡沫膨脹時(shí)，宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)就開始出現(xiàn)，銀行抵押物價(jià)值隨著股市和樓市的崩盤急劇縮水，銀行系統(tǒng)出現(xiàn)大量壞賬呆賬，資金鏈斷裂，難以維持正常運(yùn)行周轉(zhuǎn)困難，引發(fā)的金融風(fēng)險(xiǎn)可能進(jìn)一步升級(jí)為金融危機(jī)。金融市場泡沫所帶來的金融風(fēng)險(xiǎn)也主要來源于兩個(gè)方面：房市泡沫和股市泡沫。1、2016年在各類寬松政策的作用下，房地產(chǎn)市場“去庫存”化初見一些成效，但同時(shí)房價(jià)快速上漲，導(dǎo)致社會(huì)投機(jī)情緒高漲。高惺惟(2017)認(rèn)為一路高歌的中國樓市堆積成巨大的市場的泡沫。2、股票市場泡沫實(shí)際上是股票市場價(jià)格持續(xù)上漲而超過其基本價(jià)值所形成的一種市場狀態(tài)。由于現(xiàn)期我國股票市場還受到監(jiān)管不嚴(yán)格，信息受壟斷，體制不規(guī)范等因素的限制，投機(jī)性強(qiáng)，波動(dòng)性大，潛在風(fēng)險(xiǎn)高，泡沫現(xiàn)象嚴(yán)重。

(五) 實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資不足。實(shí)體經(jīng)濟(jì)是國民經(jīng)濟(jì)的基石，資金過度進(jìn)入虛擬經(jīng)濟(jì)就會(huì)引發(fā)實(shí)體經(jīng)濟(jì)內(nèi)生發(fā)展動(dòng)力不足、不穩(wěn)定，進(jìn)一步導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資不足和增速明顯下降。劉洋(2015)通過實(shí)證檢驗(yàn)分析我國虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)明顯背離，二者之間非協(xié)調(diào)發(fā)展是誘發(fā)金融危機(jī)的重要因素。2016年以來，規(guī)模以上工業(yè)增速雖呈現(xiàn)緩中趨穩(wěn)的態(tài)勢，但絕大部分是非主營業(yè)務(wù)的增長，能否持續(xù)有待觀察。

三、基于指數(shù)法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)模型及實(shí)證分析

(一)測算金融風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)選取

通過前面部分的分析，并借鑒國內(nèi)外學(xué)者的研究，如Illing and Liu(2003)、馮科(2010)和王娜(2017)等學(xué)者從匯率、地方債、金融市場泡沫三方面構(gòu)建模型，傅程遠(yuǎn)(2014)增加金融創(chuàng)新指標(biāo)，何德旭(2017)增加衡量實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資指標(biāo)。所以本文從5個(gè)方面選取6個(gè)指標(biāo)，分別記為X1、X2……X6，具體解釋見下表：

表1　各個(gè)標(biāo)量的解釋

(二)中國宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的測算

本文對(duì)2014—2017年的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行主因子分析，從表2的總方差解釋結(jié)果看，提取三個(gè)主因子，它們可以解釋宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的73.47%。

表2　總方差解釋結(jié)果

三個(gè)主成分的構(gòu)成如表3所示：

表3　主成分構(gòu)成表

成 分123綜合得分人民幣兌美元匯率增長率-.233-.373.099-0.1913409財(cái)政赤字.408-.224.3560.1357172市盈率-.104.157.8720.2302609社會(huì)融資規(guī)模增量-.404.318-.095-0.0378319

第一成分由宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)和財(cái)政赤字決定，主要刻畫宏觀經(jīng)濟(jì)景氣度；第二成分是由國房景氣指數(shù)和社會(huì)融資規(guī)模增量因素決定，主要刻畫房地產(chǎn)市場及社會(huì)融資；第三成分是由市盈率和財(cái)政赤字決定，主要刻畫股票市場的泡沫程度。利用2014年1月—2017年12月的數(shù)據(jù)，根據(jù)表3，我們得到：

FSI=0.156*X1+0.257*X2-0.191*X3+0.126*X4+0.23*X5-0.038*X6

根據(jù)上式，國房景氣指數(shù)和股票市場的平均市盈率對(duì)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)影響最大，也就是市場泡沫越大，宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)也越大。其次是人民幣兌美元匯率變化率、宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)和財(cái)政赤字。社會(huì)融資變量對(duì)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的影響最少。進(jìn)一步地，即可繪制2014年1月—2017年12月之間FSI指數(shù)趨勢圖，如下圖所示：

圖1　2014年—2017年FSI變化趨勢

從圖中看到，2015年1月—2017年4月我國FSI指數(shù)劇烈波動(dòng)，這段時(shí)期的股市波動(dòng)劇烈和房產(chǎn)漲價(jià)顯著，直接導(dǎo)致我國宏觀金融環(huán)境穩(wěn)定性下降。2017年開始，F(xiàn)SI指數(shù)處于高位，所以控制宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)具有緊迫性，加強(qiáng)對(duì)房產(chǎn)價(jià)格、股票市場、外匯市場等嚴(yán)密監(jiān)控。

四、結(jié)論與建議

通過以上分析，我們得到我國宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)的一些結(jié)果，有助于認(rèn)識(shí)宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)狀況：

1.中國宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)在2014-2017年間先降后升，在2014-2016年間逐漸減少，2017年初風(fēng)險(xiǎn)逐漸增加，所以迫切需要需要嚴(yán)密監(jiān)控宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)。

2.在FSI指數(shù)構(gòu)成中各個(gè)指標(biāo)所占權(quán)重不同，波動(dòng)率差異較大。根據(jù)上文的數(shù)據(jù)分析，影響程度居前的依次為：國房景氣指數(shù)，股市市盈率、人民幣兌美元匯率增長率等指標(biāo)，因此需要對(duì)這些指標(biāo)依次進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控。

(杭州電子科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江杭州310018)