解勇

摘 要：區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)特征日益典型化，利用灰關(guān)聯(lián)熵對(duì)其演化建立模型，分析判斷了其方向和運(yùn)行趨勢。選取江蘇區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)相關(guān)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，提出基于灰關(guān)聯(lián)熵指標(biāo)的區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)的開放性、非平衡性和非線性等系統(tǒng)特征調(diào)整和優(yōu)化的政策建議。

關(guān)鍵詞：金融生態(tài)系統(tǒng);灰關(guān)聯(lián)系統(tǒng);灰關(guān)聯(lián)熵

中圖分類號(hào)：F062? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2020）05-0147-03

引言

隨著金融經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注金融資源及金融生態(tài)系統(tǒng)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。2004年周小川提出“金融生態(tài)”這一區(qū)域金融研究新視角的概念，金融生態(tài)對(duì)于區(qū)域金融和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響的研究得到廣泛重視。

區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)是一定經(jīng)濟(jì)區(qū)域內(nèi)各類金融資源聚集和配置并與區(qū)域的經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)發(fā)生作用而形成的特定經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)不斷地與外部經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)環(huán)境和社會(huì)系統(tǒng)進(jìn)行資金、信息、人員等要素的交流和反饋，構(gòu)成了相互影響和作用的復(fù)雜系統(tǒng)，進(jìn)而進(jìn)一步?jīng)Q定了其系統(tǒng)運(yùn)行機(jī)制和演變規(guī)律。區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)與外部經(jīng)濟(jì)體系進(jìn)行的資金流、信息流和人員流等的交流決定了其處于非平衡狀態(tài)，但同時(shí)在時(shí)空和功能上保持井然有序。這是一個(gè)復(fù)雜巨系統(tǒng)，其內(nèi)部各要素和各子系統(tǒng)間是非線性結(jié)構(gòu)，系統(tǒng)內(nèi)各要素和子系統(tǒng)間存在著相互作用、相互制約、相互影響的非線性競爭關(guān)系，競爭的結(jié)果是占優(yōu)勢的變量決定整個(gè)系統(tǒng)的特征。區(qū)域金融生態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)處于動(dòng)態(tài)變化之中，其中的關(guān)鍵要素或子系統(tǒng)像潮水一樣有張有落，不斷受到外界的影響而產(chǎn)生無數(shù)個(gè)小“漲落”，在系統(tǒng)不斷演化過程中逐步累積產(chǎn)生“巨漲落”，從而量變到質(zhì)變，系統(tǒng)狀態(tài)躍遷到更為有序的狀態(tài)，從而不斷推動(dòng)系統(tǒng)演化發(fā)展。

一、熵與區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)作用機(jī)理

在熱力學(xué)領(lǐng)域，“熵”用于度量系統(tǒng)無序程度，熵越大則系統(tǒng)的無序度越高。為了衡量系統(tǒng)的有序程度，可以用“負(fù)熵”表示，值越小，系統(tǒng)越有序，非平衡狀態(tài)越明顯，反之亦然。

dS=diS+deS其中：diS-系統(tǒng)內(nèi)部發(fā)生不可逆過程引起的熵變，正熵;deS-系統(tǒng)與外界交換物質(zhì)和能量引起的熵變，可正可負(fù)。

區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)首先處于非平衡狀態(tài)，但在不斷地與外界交換資金、信息和人員等物質(zhì)與能量過程中，可以通過增加負(fù)熵而減少總熵，整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)由無序→有序，實(shí)現(xiàn)不同層級(jí)之間的有序演化，據(jù)此，對(duì)區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)的演化方向進(jìn)行清晰的判斷。

如果吸取的是負(fù)熵流即deS<0，則區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)與外部經(jīng)濟(jì)、金融和社會(huì)系統(tǒng)處于協(xié)調(diào)發(fā)展中，系統(tǒng)內(nèi)部各金融機(jī)構(gòu)、資金提供及使用主體、系統(tǒng)外的非金融機(jī)構(gòu)、政府、企業(yè)等相關(guān)主體不僅可以吸收到來自于系統(tǒng)內(nèi)部的相關(guān)要素，還可能吸收到系統(tǒng)外部的資金、信息等，系統(tǒng)內(nèi)外的相互作用促使區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)保持強(qiáng)勁的發(fā)展動(dòng)力，最終使系統(tǒng)協(xié)調(diào)、融合、有序發(fā)展演進(jìn)。假如吸取的是正熵流即deS>0，則說明區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)中存在資金配置錯(cuò)位、效率不高，金融風(fēng)險(xiǎn)積聚，各金融機(jī)構(gòu)不能協(xié)調(diào)發(fā)展，或政府對(duì)金融機(jī)構(gòu)干預(yù)過多等諸多問題，導(dǎo)致區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)無法有序發(fā)展，直接影響到對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)和拉動(dòng)作用。

二、基于灰色關(guān)聯(lián)熵的區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)演化方向判別模型的構(gòu)建

（一）區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)有序演化的序參量選取

子系統(tǒng)在自發(fā)獨(dú)立運(yùn)動(dòng)的同時(shí)受到其他子系統(tǒng)的影響而存在協(xié)同運(yùn)動(dòng)。序參量是控制各關(guān)聯(lián)子系統(tǒng)之間協(xié)同作用和其他變量變化的關(guān)鍵變量，是系統(tǒng)相變前后所發(fā)生的質(zhì)的飛躍的最突出標(biāo)志，它表示系統(tǒng)的有序結(jié)構(gòu)和類型并決定系統(tǒng)有序程度的高低。序參量支配子系統(tǒng)的行為，主宰系統(tǒng)演化過程和方向，成為演化過程中的主導(dǎo)力量。系統(tǒng)從平衡到不平衡、由無序到有序的臨界狀態(tài)時(shí)，各子系統(tǒng)由競爭引發(fā)協(xié)同，因此，區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)能否有序取決于系統(tǒng)中的序參量能否出現(xiàn)，并左右其演變的特征與規(guī)律。

對(duì)區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)而言，其各項(xiàng)功能的發(fā)揮最終都由關(guān)鍵資源即資金量決定，因此可將區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)的資金量作為有序演進(jìn)的變量。由于區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)的隨機(jī)性導(dǎo)致其呈現(xiàn)為一種灰色系統(tǒng)，實(shí)際動(dòng)用資金與可動(dòng)用資金的相似性用灰色理論可描述為：實(shí)際動(dòng)用資金與可動(dòng)用資金（臨界值）之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)越大資金利用越合理，區(qū)域金融系統(tǒng)有序性就越強(qiáng)。用熵表示關(guān)聯(lián)系數(shù)，通過系統(tǒng)熵的變化判別其演化方向。

（二）區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算

區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)的實(shí)際資金運(yùn)用與可運(yùn)用資金余額之比為灰關(guān)聯(lián)系數(shù)，系數(shù)越大表示系統(tǒng)協(xié)同效應(yīng)越強(qiáng)、系統(tǒng)有序性越高、系統(tǒng)演化效率越高;反之，系數(shù)越小則表示系統(tǒng)有序性越低。

X=（X1，X2，…，Xn）為系統(tǒng)內(nèi)n個(gè)子系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)用資金數(shù)列;Y=（Y1，Y2，…，Yn）為系統(tǒng)內(nèi)n個(gè)子系統(tǒng)的可運(yùn)用資金數(shù)列。Xi為第i個(gè)子系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)用資金，Yi為第i個(gè)子區(qū)域系統(tǒng)的可運(yùn)用資金，其中1≤i≤n。對(duì)兩數(shù)列進(jìn)行無量綱化處理：

由上式可看出，關(guān)聯(lián)系數(shù)越大，說明可動(dòng)用資金和實(shí)際動(dòng)用資金差別越小。但由于區(qū)域內(nèi)存在多個(gè)子系統(tǒng)，各個(gè)子區(qū)域灰關(guān)聯(lián)系數(shù)可能存在較大差異，區(qū)域金融子系統(tǒng)灰關(guān)聯(lián)系數(shù)無法準(zhǔn)確表示區(qū)域整體有序性程度。

（三）灰關(guān)聯(lián)熵及其判別模型

區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)與外界是緊密相連的，系統(tǒng)與外界相關(guān)因素等不停發(fā)生交換，熵將會(huì)隨之增減，因此，系統(tǒng)演化方向取決于系統(tǒng)熵變機(jī)制。為此，需要進(jìn)一步計(jì)算區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)的灰關(guān)聯(lián)熵指標(biāo)。

建立區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)演化方向的判別模型：

ΔS=St+1-St，表示在t時(shí)刻系統(tǒng)與外界資金、信息和人員交流引起的熵變。熵變值ΔS的方向和大小決定了區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)演化方向和內(nèi)部穩(wěn)定性程度。

ΔS>0：系統(tǒng)熵值增加，無序程度加深，穩(wěn)定性降低，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)不平衡，區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)存在惡化趨勢，需采取相應(yīng)的舉措加以調(diào)控。

ΔS<0：系統(tǒng)熵值減少，有序度增強(qiáng)，穩(wěn)定性提升，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)趨于平衡，區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)趨勢轉(zhuǎn)好，可采取行動(dòng)進(jìn)一步強(qiáng)化和促進(jìn)。

ΔS=0：系統(tǒng)熵值無變化，區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)保持穩(wěn)定，可動(dòng)態(tài)微調(diào)和保持平衡。

三、江蘇省區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行實(shí)證分析

本文以江蘇省金融運(yùn)行狀況為基礎(chǔ)，系統(tǒng)研究江蘇省金融生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行特征，對(duì)江蘇省金融生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行的有序性、功能的有效性進(jìn)行實(shí)證分析，并對(duì)系統(tǒng)演化方向和程度進(jìn)行量化判別，并檢驗(yàn)江蘇省金融生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定行和適用性。

（一）樣本選擇

江蘇省是我國東部經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)和長三角區(qū)域的重要一級(jí)，金融經(jīng)濟(jì)活躍，是重要的區(qū)域金融中心;金融生態(tài)系統(tǒng)完善，具有典型的金融生態(tài)系統(tǒng)區(qū)域動(dòng)態(tài)演化特征。在江蘇省的金融生態(tài)系統(tǒng)中，國有商業(yè)銀行、政策性銀行、股份制商業(yè)銀行和信用社等主要金融提供機(jī)構(gòu)，其資金來源和投方占整個(gè)地方金融系統(tǒng)的比例較大。本文選擇該四大子系統(tǒng)作為整體進(jìn)行分析。本文的實(shí)證分析根據(jù)江蘇省統(tǒng)計(jì)局公布的2015—2018年統(tǒng)計(jì)年鑒整理數(shù)據(jù)（選擇貸款指標(biāo)為實(shí)際運(yùn)用資金、存款指標(biāo)為可運(yùn)用資金）。

依據(jù)上述理論，本文界定可運(yùn)用資金指標(biāo)為系統(tǒng)序參量的臨界值，用實(shí)際運(yùn)用資金指標(biāo)與可運(yùn)用資金指標(biāo)的比較確定為關(guān)聯(lián)系數(shù);以灰關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算為基礎(chǔ)，計(jì)算灰關(guān)聯(lián)熵;通過熵變值判斷江蘇省區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)演化方向。

（二）灰關(guān)聯(lián)系數(shù)計(jì)算

2015年度灰關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算如下：

實(shí)際運(yùn)用資金數(shù)列：X（13.20，5.31，9.37，7.73）

可運(yùn)用資金數(shù)列：Y（15.46，5.87，10.51，12.32）

由灰關(guān)聯(lián)系數(shù)公式（2），設(shè)置ρ=0.5，則2015年度江蘇省區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)國有商業(yè)銀行、政策性銀行、股份制商業(yè)銀行、信用社4個(gè)子系統(tǒng)運(yùn)行的灰關(guān)聯(lián)系數(shù)ξ（Xi，Yi）分別為：1.33，0.65，1.03，0.81，即2015年度江蘇區(qū)域金融系統(tǒng)灰關(guān)聯(lián)系數(shù)數(shù)列為：ξi（1.33，0.65，1.03，0.81），則∑ξ（Xi，Yi）=1.33+0.65+1.03+0.81=3.82。

（三）灰關(guān)聯(lián)熵計(jì)算

四、研究結(jié)論與政策建議

（一）實(shí)證分析結(jié)論

2015—2018年，江蘇省區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)灰關(guān)聯(lián)熵值處于小幅度波動(dòng)狀態(tài)，說明這期間江蘇省金融系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)總體上較為穩(wěn)定。2015—2016年，熵值減小，表明江蘇省金融生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行趨勢良好，經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展;2017—2018年度，熵值連續(xù)兩年增加，且2018年較2017年增長幅度較大，這與期間房地產(chǎn)等資產(chǎn)價(jià)格上升過快，引發(fā)信貸無序膨脹和使用不合理累積信用風(fēng)險(xiǎn)的總體經(jīng)濟(jì)金融趨勢吻合，說明江蘇區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)有所增加，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性降低。

（二）政策建議

盡管江蘇省區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)近幾年運(yùn)行狀態(tài)總體上較為穩(wěn)定，但還應(yīng)通過不斷優(yōu)化外部經(jīng)濟(jì)、金融和社會(huì)環(huán)境與制度，通過可持續(xù)發(fā)展和交流實(shí)現(xiàn)區(qū)域金融系統(tǒng)升級(jí)與深化，不斷向良性方向演化，從而實(shí)現(xiàn)區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)熵值呈現(xiàn)減少的趨勢。具體政策調(diào)整上可依據(jù)金融熵值的變化采取相應(yīng)措施來引導(dǎo)金融生態(tài)系統(tǒng)的演化。

1.監(jiān)測信用風(fēng)險(xiǎn)，適時(shí)調(diào)整信用規(guī)模和信用流動(dòng)方向

根據(jù)江蘇金融生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行狀況的熵值大小，隨時(shí)監(jiān)測江蘇省信用風(fēng)險(xiǎn)程度和變化趨勢，當(dāng)信用風(fēng)險(xiǎn)增加時(shí)，及時(shí)采取措施，合理引導(dǎo)，控制信用規(guī)模和信用流向，降低金融風(fēng)險(xiǎn)。

2.加強(qiáng)資金流向監(jiān)控，保持區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)均衡演化

區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)與外界互聯(lián)互通，要加強(qiáng)對(duì)江蘇省金融系統(tǒng)內(nèi)資金流動(dòng)的監(jiān)測，根據(jù)監(jiān)測結(jié)果調(diào)節(jié)金融流動(dòng)，使區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)運(yùn)行平穩(wěn)并不斷優(yōu)化。

3.豐富金融主體，保持區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)的開放性

區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)必須不斷擴(kuò)大和豐富金融主體和金融資源，保持系統(tǒng)的開放性和成長性，進(jìn)而增加系統(tǒng)的復(fù)雜性和遠(yuǎn)離平衡性，通過各類金融機(jī)構(gòu)間的金融服務(wù)的差異性和資金流動(dòng)方向性與風(fēng)險(xiǎn)偏好的差異性實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的成長和保持演化動(dòng)力。

4.精準(zhǔn)把握區(qū)域金融系統(tǒng)的拐點(diǎn)，正確實(shí)施金融監(jiān)管政策

在區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)建設(shè)和發(fā)展中，政策作為一種外部可調(diào)控的手段影響其演變方向。若區(qū)域金融生態(tài)運(yùn)行處于臨界點(diǎn)和突變點(diǎn)附近時(shí)，合理的金融政策作為外控變量，其實(shí)施具有關(guān)鍵作用，并對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的變化產(chǎn)生根本的影響。因此，應(yīng)關(guān)注區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)中的實(shí)際使用資金和可使用資金的關(guān)聯(lián)系數(shù)，關(guān)注資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)和信用風(fēng)險(xiǎn)，充分運(yùn)用政策優(yōu)勢保障區(qū)域金融生態(tài)系統(tǒng)的有序演化和可持續(xù)發(fā)展。

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