田麗娜 馬慧峰

摘要：近年來，內(nèi)蒙古社會(huì)融資規(guī)模和商業(yè)銀行業(yè)整體增長放緩，不良資產(chǎn)以較高的比率運(yùn)行，直接融資發(fā)展緩慢，市場融資功能未能有效發(fā)揮作用，金融基礎(chǔ)設(shè)施有待強(qiáng)化，同時(shí)，內(nèi)蒙古地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換期，經(jīng)濟(jì)增長乏力，財(cái)政壓力劇增，區(qū)域性金融風(fēng)險(xiǎn)不斷累積。本文從宏觀經(jīng)濟(jì)層面、政府部門、金融機(jī)構(gòu)、企業(yè)部門和居民部門五個(gè)方面選取指標(biāo)，使用熵權(quán)法和主成分分析法構(gòu)建區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指數(shù)，識(shí)別、度量和綜合評(píng)價(jià)內(nèi)蒙古自治區(qū)區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)，深入分析引起金融風(fēng)險(xiǎn)的原因，進(jìn)而提出防范化解的政策建議。

關(guān)鍵詞：區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)? 熵值法? ?風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指數(shù)

2019年內(nèi)蒙古經(jīng)濟(jì)保持了總體平穩(wěn)、穩(wěn)中有進(jìn)的發(fā)展態(tài)勢，但也存在經(jīng)濟(jì)增速放緩、存貸款余額增長較低、財(cái)政收入下降、商業(yè)銀行不良貸款率居高不下等情況，全區(qū)金融區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)面臨較大壓力。因此，有必要對(duì)內(nèi)蒙古區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合測度，并及時(shí)把握和監(jiān)控，避免其不斷集中后出現(xiàn)爆發(fā)并向其他區(qū)域傳播和擴(kuò)散，引起區(qū)域內(nèi)的金融動(dòng)蕩。

一、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于金融風(fēng)險(xiǎn)的測度，很多學(xué)者都做了較多的工作，有些使用資產(chǎn)負(fù)債表的方法，對(duì)地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，如王立榮，王怡（2019）通過編制北京市金融部門2008-2017年資產(chǎn)負(fù)債表的方法，分析北京市區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn);王曉婷等（2019）構(gòu)建了區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指數(shù)，識(shí)別、度量和綜合評(píng)價(jià)山西省區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于我國各地的區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)分布情況，有學(xué)者從空間和時(shí)間兩個(gè)維度進(jìn)行分析，如沈麗等（2019）基于我國2005-2016年的分省數(shù)據(jù)，采用SMR和基尼系數(shù)法刻畫了區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)空演化趨勢;沈麗等（2019）運(yùn)用Dugum基尼系數(shù)法研究2005-2016年我國金融風(fēng)險(xiǎn)的地區(qū)差異大小及來源，并使用Kernel密度估計(jì)方法分析其分布動(dòng)態(tài)演進(jìn)。金融風(fēng)險(xiǎn)的測度大多數(shù)學(xué)者都不會(huì)只是用一個(gè)指標(biāo)或一個(gè)方面進(jìn)行計(jì)算，都會(huì)考慮影響金融風(fēng)險(xiǎn)的各方面情況，進(jìn)行綜合后得到最后的金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，如何青等（2018）綜合考慮機(jī)構(gòu)個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)、聯(lián)動(dòng)和傳染效應(yīng)、波動(dòng)和不穩(wěn)定性以及流動(dòng)性與信用等風(fēng)險(xiǎn)因素，全面反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。

二、內(nèi)蒙古各部門金融風(fēng)險(xiǎn)暴露情況

（一）宏觀增速放緩

近年來，內(nèi)蒙古宏觀經(jīng)濟(jì)增速呈現(xiàn)下降趨勢，經(jīng)濟(jì)增長的動(dòng)能匱乏，新的增長點(diǎn)還未凸顯，2017、2018年GDP增速分別為4%、5.3%，與全國相比分別低2.8、1.3個(gè)百分點(diǎn)。

（二）政府財(cái)政壓力漸增

近年來，內(nèi)蒙古財(cái)政收入出現(xiàn)下降趨勢，而財(cái)政支出持續(xù)上漲，財(cái)政赤字居高不下，政府財(cái)政壓力較大。2017年內(nèi)蒙古財(cái)政收入下滑15.53%，2018年基本與上年持平，但2018年財(cái)政支出上漲6.65%，收入下滑和支出增加，導(dǎo)致赤字不斷增高，政府財(cái)政壓力不斷增加。

（三）金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)凸顯

內(nèi)蒙古商業(yè)銀行近幾年的整體增速在不斷放緩，2018年全區(qū)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)增速較上年同期下降6.8個(gè)百分點(diǎn)，負(fù)債增速均較上年同期下降7.4個(gè)百分點(diǎn)，增速下降較為明顯。2018年內(nèi)蒙古商業(yè)銀行不良貸款達(dá)到585.2億元，不良貸款率逐年增加，從2010年的0.82%提高到2018年的4.1%，增長近5倍，金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)不斷累積。

（四）企業(yè)經(jīng)營狀況惡化

隨著經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)不斷推進(jìn)，加之外部環(huán)境的影響，內(nèi)蒙古企業(yè)經(jīng)營狀態(tài)出現(xiàn)惡化現(xiàn)象，從全部工業(yè)增加值年增速來看，內(nèi)蒙古全部工業(yè)增加值年同比增速從2010年的18.8%下降至2018年的6.9%。從上市公司的情況來看，內(nèi)蒙古現(xiàn)有上市公司共26家，其平均資產(chǎn)收益率呈現(xiàn)下降趨勢，由2010年的14.6%下降至2018年的5.6%。

三、內(nèi)蒙古區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)測度

（一）指標(biāo)選取

宏觀經(jīng)濟(jì)層面選取GDP增長率、對(duì)外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系（進(jìn)出口總額/GDP）、固定資產(chǎn)投資依賴度（固定資產(chǎn)投資額/GDP）、通貨膨脹率（CPI），用來體現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)層面的風(fēng)險(xiǎn)情況。

政府部門選取財(cái)政缺口率來表示政府財(cái)政情況，使用財(cái)政赤字/GDP，該值越高，風(fēng)險(xiǎn)越大。

金融機(jī)構(gòu)涵蓋保險(xiǎn)、股票市場、商業(yè)銀行，選取保費(fèi)深度（保費(fèi)收入/GDP）、股票市場發(fā)育程度（股票市值/GDP）、不良貸款率、存貸比，其中不良貸款率越高，風(fēng)險(xiǎn)越大;其余指標(biāo)與金融風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)反向關(guān)系。

企業(yè)部門選取上市企業(yè)資產(chǎn)收益率、流動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率，資產(chǎn)收益率和流動(dòng)比率越高，金融風(fēng)險(xiǎn)越低;資產(chǎn)負(fù)債率越高，金融風(fēng)險(xiǎn)越高。

居民部門選取居民人均收入增長率、失業(yè)率，居民人均收入增長率越高，金融風(fēng)險(xiǎn)越低;失業(yè)率越高，金融風(fēng)險(xiǎn)越高。

（二）區(qū)域金融壓力指數(shù)構(gòu)建

1.熵權(quán)法

熵權(quán)法在計(jì)算指標(biāo)過程中，認(rèn)為所測評(píng)的研究對(duì)象在某項(xiàng)指標(biāo)上的值相差程度越大，其提供的信息量就越多，該指標(biāo)在綜合評(píng)價(jià)中起到的作用便越大，權(quán)重也應(yīng)相應(yīng)越大。通過合理的為每個(gè)指標(biāo)賦予權(quán)重，獲得最終的金融風(fēng)險(xiǎn)水平。

由于各指標(biāo)與金融風(fēng)險(xiǎn)存在不同的關(guān)系，其屬性有正向、負(fù)向和中性，所以在進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，不同屬性的指標(biāo)采用不同的標(biāo)準(zhǔn)化處理方式。通過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，得到的最終指數(shù)值越大，表示金融風(fēng)險(xiǎn)越大。對(duì)于正向指標(biāo)使用如下公式（1）：

其中rij表示第i年指標(biāo)j的值，下同。

對(duì)于負(fù)向指標(biāo)使用如下公式（2）：

對(duì)于中性指標(biāo)使用如下公式（3）：

就可計(jì)算各指標(biāo)的信息熵。第i個(gè)指標(biāo)的熵Hi定義為：

在指標(biāo)熵值確定后根據(jù)下式確定第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重wi：

由此可見，當(dāng)被評(píng)價(jià)對(duì)象在指標(biāo)上的值相差越大，其熵值越小，而權(quán)重越大，說明該指標(biāo)向決策者提供的有用信息越多。經(jīng)過計(jì)算得到金融風(fēng)險(xiǎn)各指標(biāo)的權(quán)重，宏觀經(jīng)濟(jì)層面權(quán)重為28.71%，政府部門權(quán)重為6.72%，金融機(jī)構(gòu)權(quán)重為29.38%，企業(yè)部門權(quán)重為21.19%，居民部門權(quán)重為14%。整體來看，內(nèi)蒙古金融風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)上升趨勢，金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)從2010-2012年出現(xiàn)下降后逐年上升，2018年達(dá)到最高水平，并且有加速上升的趨勢，如圖1所示。

2.主成分分析法

使用因子分析將評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的8個(gè)指標(biāo)降維為2個(gè)因子，這2個(gè)因子解釋金融風(fēng)險(xiǎn)的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到81.99%。因子1在GDP增長率、對(duì)外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系、財(cái)政狀況、股票市場發(fā)育程度、資產(chǎn)收益率、居民人均收入增長率6個(gè)指標(biāo)上載荷較高，該因子方差貢獻(xiàn)率達(dá)到97.05%，也說明金融風(fēng)險(xiǎn)的最大影響因素是這6個(gè)指標(biāo)。因子2在不良貸款率、流動(dòng)比率兩個(gè)指標(biāo)上載荷較高，其因子方差貢獻(xiàn)率為2.95%。根據(jù)各因子對(duì)應(yīng)方差貢獻(xiàn)率，計(jì)算可得2010-2018年內(nèi)蒙古金融風(fēng)險(xiǎn)水平綜合得分，可以看到金融風(fēng)險(xiǎn)整體呈現(xiàn)增長趨勢，并于2018年達(dá)到最大值，與熵權(quán)法計(jì)算的趨勢基本一致，如圖2所示。

（三）原因分析

如圖1、2所示，近年來內(nèi)蒙古金融風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)不斷累積的趨勢，原因來自多方面。一是經(jīng)濟(jì)增長乏力，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境壓力漸增，新的增長動(dòng)能沒有釋放，持續(xù)的下行壓力傳導(dǎo)到金融運(yùn)行體系，帶來了較大的金融風(fēng)險(xiǎn)的集聚。二是在減稅降費(fèi)等政策的推動(dòng)下，政府財(cái)政赤字較高，財(cái)政收入出現(xiàn)下降趨勢，政府債務(wù)壓力不斷增加，在一些政府主導(dǎo)和投資的如PPP項(xiàng)目、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等會(huì)受到較大影響，從而引發(fā)財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)。三是企業(yè)盈利能力下降，資產(chǎn)收益率整體下降趨勢明顯，在直接融資發(fā)展滯后的情況下，作為間接融資的主要來源，商業(yè)銀行貸款勢必會(huì)受到影響，同時(shí)還會(huì)引起“企業(yè)經(jīng)營狀況惡化—銀行減貸—惡化程度加劇”的惡性循環(huán)，有引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的可能。四是商業(yè)銀行不良貸款率居高不下，在不良貸款較為集中的重工業(yè)企業(yè)，短期內(nèi)改善的進(jìn)程較慢，再加上包商銀行被接管的風(fēng)險(xiǎn)事件，商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)在不斷累積。

四、政策建議

一是建立金融風(fēng)險(xiǎn)精準(zhǔn)測度體系，構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺(tái)，強(qiáng)化指標(biāo)應(yīng)用，密切關(guān)注各部門的風(fēng)險(xiǎn)情況。通過實(shí)時(shí)對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)測，掌握風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)，嚴(yán)防金融風(fēng)險(xiǎn)不斷累積引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的可能。由于經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展處于動(dòng)態(tài)發(fā)展過程中，一些金融風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)的選取還需進(jìn)一步完善，對(duì)于一些指標(biāo)數(shù)據(jù)的廣泛性、準(zhǔn)確性和連續(xù)性還需進(jìn)一步調(diào)整，為政策制定提供前瞻性指引。

二是加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，特別是在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型過程中，過剩產(chǎn)能淘汰所帶來的金融風(fēng)險(xiǎn)向金融機(jī)構(gòu)及相關(guān)企業(yè)傳導(dǎo)，進(jìn)而可能帶來系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。由于內(nèi)蒙古自身資源稟賦的特征，以重工業(yè)為上下游的產(chǎn)業(yè)鏈條如果發(fā)生局部性的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)，極有可能向整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈傳染，導(dǎo)致整個(gè)產(chǎn)業(yè)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)。在加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的基礎(chǔ)上，要進(jìn)一步拓寬企業(yè)融資渠道，完善直接融資機(jī)制，增強(qiáng)企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。

三是要建立金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，深入推動(dòng)金融供給側(cè)改革，加強(qiáng)監(jiān)督，尤其是對(duì)商業(yè)銀行不良貸款的跟蹤監(jiān)測，全面了解掌握不良貸款發(fā)生的行業(yè)去向，嚴(yán)防風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步擴(kuò)散蔓延。加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)的窗口指導(dǎo)，避免出現(xiàn)“企業(yè)經(jīng)營狀況惡化—銀行減貸—惡化程度加劇”的惡性循環(huán)，不斷加強(qiáng)對(duì)不良貸款的評(píng)估，做好債券違約的處置，防范和化解區(qū)域金融風(fēng)險(xiǎn)。

四是加強(qiáng)金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，營造良好金融生態(tài)環(huán)境。不斷推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)合規(guī)性、完備性建設(shè)，組織構(gòu)建現(xiàn)代金融機(jī)構(gòu)組織體系，實(shí)現(xiàn)功能齊備、管理嚴(yán)密的企業(yè)架構(gòu)，建成商業(yè)銀行、政策性金融機(jī)構(gòu)、券商、保險(xiǎn)業(yè)多層次的區(qū)域金融體系，強(qiáng)化金融機(jī)構(gòu)在金融資源有效配置方面發(fā)揮的重要作用，建立充滿生機(jī)和活力的金融生態(tài)環(huán)境。進(jìn)一步加強(qiáng)全區(qū)信用體系建設(shè)，強(qiáng)化個(gè)人和企業(yè)信用信息的采集、管理、評(píng)價(jià)，不斷加強(qiáng)信用知識(shí)的宣傳力度，積極營造守信、重信的良好氛圍。

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（作者單位：1.包頭師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;2.中國人民銀行呼和浩特中心支行）

責(zé)任編輯：康偉