李蔚 石濤

摘 要：基于2017—2020年12家滬深上市城市商業(yè)銀行863個交易日的面板數據，利用廣義方差分解法，分析上市城市商業(yè)銀行金融風險的關聯性及空間溢出效應。研究結論表明：城市商業(yè)銀行間的風險溢出顯著雙向關聯且存在風險溢出性，外部沖擊對城市商業(yè)銀行間的沖擊具有異質性，但是銀行間的風險外溢及風險凈溢出效應具有一定差異。城市商業(yè)銀行間的風險具有動態(tài)溢出效應，金融風險具有周期波動性且極端事件的外部沖擊較為明顯。城市商業(yè)銀行金融風險溢出效應具有顯著的網絡效應，部分銀行的網絡溢出效應較為突出。為此，需要強化地方商業(yè)銀行經營風險監(jiān)管、增強造血能力、建立風險聯席處置機制，以不斷降低其金融風險及風險傳染性。

關鍵詞：城市商業(yè)銀行;關聯性;溢出效應;廣義方差分解

中圖分類號：F832.59 ?文獻標識碼：A 文章編號：1007-2101（2022）01-0082-08

?一、引言

防控地方金融風險是推進區(qū)域經濟高質量發(fā)展的關鍵。近年來，為了有效降低金融風險，國家大力推進“去杠桿”政策。2016年10月，國務院先后發(fā)布《關于積極穩(wěn)妥降低企業(yè)杠桿率的意見》及《關于市場化銀行債股轉股權的指導意見》等政策，明確要降低企業(yè)杠桿率，防范和化解債務風險。2017年7月及11月財政部相繼發(fā)布《政府采購貨物和服務招標投標管理辦法》及《關于規(guī)范PPP綜合信息平臺項目庫管理的通知》，旨在防范隱形債務風險。同年11月“一行三會一局”聯合發(fā)布（《中國人民銀行、銀監(jiān)會、證監(jiān)會、保監(jiān)會、外匯局關于規(guī)范金融機構資產管理業(yè)務的指導意見（征求意見稿）》），規(guī)范和治理企業(yè)債權關系，銀行、企業(yè)等相關行為主體的杠桿率得到有效控制。金融杠桿率的下降使得金融風險得到一定程度的抑制，但是，部分銀行“跑馬圈地”式規(guī)模擴張導致的金融風險也逐漸暴露，突出表現為金融杠桿率下降使得部分銀行流動性風險加大、表外理財規(guī)?？s小導致盈利能力下降、銀行間存款業(yè)務競爭加劇等，尤其是公司治理能力相對偏弱且規(guī)模較小的城市商業(yè)銀行金融風險更為突出。

伴隨中美貿易摩擦持續(xù)，以及全球重大公共衛(wèi)生事件等多重外部沖擊疊加，中小微企業(yè)經營受到重大影響。而城市商業(yè)銀行以服務中小微企業(yè)為主，加之去杠桿政策的縮表趨向，城市商業(yè)銀行自身風險趨勢明顯增強。同時，銀行間傳統(tǒng)業(yè)務競爭日趨激烈，通過業(yè)務創(chuàng)新、擴大規(guī)模等多種途徑突破自身發(fā)展瓶頸尋找新增長點是城市商業(yè)銀行的重要選擇。但是，過度創(chuàng)新及擴張式發(fā)展，尤其是游走政策邊緣的創(chuàng)新將導致潛在風險。2019年包商銀行等爆雷事件，進一步印證了多重不確定性因素疊加下城市商業(yè)銀行風險性增加的客觀事實，城市商業(yè)銀行成為地方金融風險防控的關鍵所在。在國家大力推進防范系統(tǒng)性金融風險、強化地方金融風險監(jiān)管的政策背景下，城市商業(yè)銀行作為地方金融機構的主體，這就需要思考城市商業(yè)銀行金融風險存不存關聯性，金融風險溢出網絡及溢出方向是什么？

探索城市商業(yè)銀行金融風險關聯性及溢出效應，對于防范地方金融風險具有重要現實意義。由此，筆者基于滬深上市城市商業(yè)銀行日股票波動數據，利用廣義方差分解法得出城市商業(yè)銀行金融風險的關聯性及溢出方向，探索城市商業(yè)銀行金融風險的溢出效應。同時，運用社會網絡分析法分析特定時點下城市商業(yè)銀行風險溢出的空間網絡，探索城市商業(yè)銀行風險溢出效應的空間特征，以期為城市商業(yè)銀行金融風險治理提供有效參考。

二、文獻綜述

理論上，城市商業(yè)銀行的初衷應該是定位于社區(qū)銀行、區(qū)域性銀行（邱兆祥、趙麗，2006）[1]，但是如果貸款業(yè)務過于集中于少數大客戶將導致城市商業(yè)銀行經營風險（王海霞，2009）[2]，跨區(qū)域經營成為城市商業(yè)銀行降低自身風險、提高盈利能力的關鍵之舉，大多數城市商業(yè)銀行跨區(qū)域經營方式是異地設立分支機構（周好文、劉飛，2010）[3]。在國有銀行、股份制商業(yè)銀行等多種形式銀行參與競爭日趨激烈的現實下，城市商業(yè)銀行走出去又成為學者們討論的焦點。支持者認為，城市商業(yè)銀行跨區(qū)域經營有助于解決中小企業(yè)融資難問題，是解決“單一城市經營制”隱含系統(tǒng)性金融風險的有效方式（劉久彪、楊曉東，2011）[4]。與只在本區(qū)域經營的銀行相比，跨區(qū)域經營能有效分散投資風險，避免區(qū)域經濟波動的風險，有益于降低銀行風險水平（王擎、吳瑋、黃娟，2012）[5]。但是，跨區(qū)域經營業(yè)務存在風險，跨區(qū)域經營中的地理擴張部分會通過風險控制水平的中介對其產生負向作用（李思瑞、呂穎童，2018）[6]。2009年，在國家允許城市商業(yè)銀行跨區(qū)域經營的政策環(huán)境下，空間地理上的擴張使得城市商業(yè)銀行通過同業(yè)業(yè)務、創(chuàng)新業(yè)務在一定程度上擴大了自身風險的傳染性。

為了克服CoVaR條件下VaR在風險值方法上的不足，Adrian和Brunnermeier（2008）[7]認為金融市場或金融機構發(fā)生極端風險時對其他金融市場或機構造成的金融損失即為金融風險的溢出值。因此，城市商業(yè)銀行間的風險溢出實際上是某一城市商業(yè)銀行發(fā)生金融風險時，通過某種機制對其他城市商業(yè)銀行造成的風險損失。針對商業(yè)銀行的風險溢出問題，學者們從不同角度進行了分析。Roengpitya等（2010）[8]認為在亞洲金融危機后，單個銀行機構的風險與資產規(guī)模正相關，風險溢出效應隨著時間逐漸擴大。同時，系統(tǒng)重要性金融機構是歐洲地區(qū)金融風險產生的重要來源，非盈利性銀行會對盈利性銀行產生風險溢出效應（Andries， A.M.; Galasan， E.，2021）[9]。實際上，銀行風險具有方向性和非對稱性，大型商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風險溢出效應高于小型商業(yè)銀行，商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險溢出效應在時間維度上存在差異（馬麟[10]、張?zhí)祉敗堄睿?015[11];何卓靜、周利國、閆麗新，2018）[12]。同時，股份制銀行和城市發(fā)展銀行對其他銀行風險溢出以及受其他銀行風險溢出程度更顯著（陳健、王鑫，2019）[13]，銀行網絡關聯度與風險溢出效應呈正比，銀行自身財務指標能夠影響風險溢出效應，當宏觀經濟狀況良好時，銀行間的風險溢出程度減少。但是，商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險溢出效應與規(guī)模并無顯著的直接聯系，而中間業(yè)務的發(fā)展具有顯著為正的系統(tǒng)性風險溢出效應，在股份制銀行和城市商業(yè)銀行中尤為明顯（史仕新，2019[14];王艷，2020）[15]。進一步地，王重潤、王文靜（2021）[16]認為當中小銀行面對流動性沖擊時，同業(yè)業(yè)務放大了流動性沖擊對銀行系統(tǒng)性風險溢出的影響程度。同時，中小銀行同業(yè)業(yè)務規(guī)模增長會加大中小銀行系統(tǒng)性風險溢出，期限錯配程度越高，同業(yè)業(yè)務對系統(tǒng)性風險溢出的影響越大。此外，還有學者從實體經濟（方意、和文佳、荊中博，2021[17];馬亞明、胡春陽，2021[18]）、貨幣政策（溫博慧、牛英杰，2021）[19]等角度探討了非銀行要素對銀行風險的溢出效應。此外，針對商業(yè)銀行金融風險溢出效應的刻畫主要包括三種方式：一是相關系數法，典型方法包括DCC-GARCH法（ADRIAN T， BRUNNERMEIER M K.，2014）[20]以及非參數的Spearman和Kendall等級相關系數法等（Brownlees C， Engle R. F.，2016）[21];二是尾部關聯法，典型方法包括SymbolDA@ CoVaR模型和SRISK法（Diebold F X， Yilmaz K.，2012[22];楊子暉、周穎剛，2018）[23];三是網絡分析法，典型代表有廣義方差分解法，其中，廣義方差分解法既考慮了數據間的關聯性和時變性，又是研究金融風險溢出效應的主流方法（Ghulam， Yaseen和Doering， Jana，2018）[24]。

學者們對城市商業(yè)銀行的內在和外在風險進行了較為詳細的研究，著重于商業(yè)銀行風險溢出效應和溢出方向，聚焦于外部要素以及不同類型銀行之間的風險關聯及風險溢出，少數學者聚焦于城市商業(yè)銀行間的風險關聯及溢出效應。當前，城市商業(yè)銀行財務風險整體偏高，表現為抗市場風險能力弱、信用風險過于集中、操作風險控制不力（侯毅恒、龔椿楠、林艷，2018）[25]。尤其是在2016年國家多部委著力金融去杠桿、強化金融監(jiān)管的政策背景，以及中美貿易摩擦、全球重大公共衛(wèi)生事件對中小微企業(yè)經營產生負向沖擊的現實境況下，城市商業(yè)銀行的金融風險持續(xù)存在。在此背景下，筆者將聚焦于城市商業(yè)銀行間風險問題，分析特定時間節(jié)點上的空間溢出效應。

三、研究設計與變量選取

（一）研究設計

股票價格本身是金融機構經營狀況的主要表現，股票價格波動間的相互影響是金融風險關聯的重要渠道，股票日收益率也成為學者們研究金融機構風險的關鍵參數（黃瑋強、莊新田、姚爽，2018[26];徐放達、王增濤，2020）[27]。為此，筆者運用上市城市商業(yè)銀行股票日收益率來分析城市商業(yè)銀行金融風險的網絡效應及傳染關聯度，其中，上市城市商業(yè)銀行股票日收益率的計算公式為：

（二）變量選擇與數據說明

國家于2016年底開始實施去杠桿政策，考慮政策實施的時滯效應，樣本選擇起點為2017年1月，研究時間范圍為2017年1月24日至2020年8月7日共860個交易日。筆者以中國證監(jiān)會制定的《上市公式行業(yè)分類指引》為依據，選擇上市城市商業(yè)銀行樣本。據有關統(tǒng)計數據顯示截至2017年1月，國內共有12家城市商業(yè)銀行在滬深兩市上市。未經特殊說明，文中所有數據均來自WIND數據庫，相關實證分析使用EViews軟件來實現。表1顯示了12個城市商業(yè)銀行收益率描述統(tǒng)計指標。從表1中可以看出，不同城市商業(yè)銀行的收益率均具有“尖峰厚尾”的特征。

四、實證估計分析

（一）全樣本的靜態(tài)溢出效應分析

基于廣義方差分解法，計算出樣本考察期間內國內上市城市商業(yè)銀行間風險溢出的分布特征，如表2所示。

在表2中，總體上來說，樣本考察期間我國城市商業(yè)銀行風險存在雙向關聯。首先，城市商業(yè)銀行全樣本總溢出效應指數為41.6%，表明城市商業(yè)銀行間整體存在關聯，風險傳染效應明顯。與只在本區(qū)域經營的銀行相比，跨區(qū)域經營能分散投資風險，避免區(qū)域經濟波動的風險降低銀行風險水平，而同業(yè)拆借作為一種銀行間的表外業(yè)務，一度成為城市商業(yè)銀行利潤的主要來源，業(yè)務交叉也使得城市商業(yè)銀行間風險關聯性增加。其中，無錫銀行的風險凈溢出效應最大。來自無錫銀行年報數據顯示，2016年國家出臺去杠桿政策以后，2017年無錫銀行同業(yè)資產規(guī)?？s表幅度達到74.7%，位居同期全國城市商業(yè)銀行的首位。但隨后無錫銀行同業(yè)規(guī)模有持續(xù)上升趨勢，2018年末無錫銀行存放同業(yè)和拆借資金達到98.95億元，較以往有大幅提升。同時，上海銀行的綜合風險溢出和風險吸收兩項指標均相對較低，表明上海銀行和其他銀行的風險關聯度不高，這主要得益于上海銀行持續(xù)大幅縮小同業(yè)業(yè)務規(guī)模，從而使得自身資產結構得到優(yōu)化，對風險的緩解能力增強。其次，樣本城市商業(yè)銀行受到外部沖擊在總體上呈現一致性，個別銀行存在異質性。在國家大力推進金融機構去杠桿、降低金融風險的政策背景下，大部分銀行縮表抵御風險的行動具有一致性，但是，整體風險吸收水平較低，風險敞口并未有效縮小，部分銀行表現出一定的脆弱性。最后，樣本城市商業(yè)銀行之間風險外溢和風險凈溢出效應的差異顯著。其中，無錫銀行、江蘇銀行的風險外溢指數均超過100，其余銀行的風險外溢指數相對較低。同時，無錫銀行、江蘇銀行、南京銀行、杭州銀行、上海銀行、寧波銀行及江陰銀行等東部沿海發(fā)達地區(qū)城市商業(yè)銀行的風險凈溢出效應指數相對較高，其余銀行風險凈溢出效應指數相對較低。這表明沿海發(fā)達地區(qū)城市商業(yè)銀行的金融創(chuàng)新程度較高，結構化轉型力度較大，成為城市商業(yè)銀行間風險溢出的主體。而其他地區(qū)，尤其是貴陽銀行等西部地區(qū)銀行業(yè)務擴展相對保守，自身風險對金融市場的外溢效應較低。

（二）樣本的動態(tài)溢出效應分析

基于廣義方差分解法，筆者以200天為滾動窗口，預測期為10天，觀測城市商業(yè)銀行間風險溢出效應的周期性波動及演進特征，圖1顯示了樣本的動態(tài)溢出效應趨勢。從圖1中可以看出：一是樣本城市商業(yè)銀行金融風險總溢出指數波動范圍為44.12%～76.05%，城市商業(yè)銀行風險傳染均有雙向溢出效應，與靜態(tài)分析基本一致。二是2017年以來，我國城市商業(yè)銀行市場的系統(tǒng)性金融風險并未表現出大幅增加的趨勢，但是仍呈現上升態(tài)勢，周期性波動特點顯著。如在2018年7月4日、2019年6月18日、2020年7月10日出現了三個波峰，這與我國銀行業(yè)去杠桿政策、穩(wěn)金融、防范系統(tǒng)性金融風險政策以及金融機構自身的結構化轉型密切相關。三是極端事件對城市商業(yè)銀行風險溢出效應指數上升。2016年以來，在英國“脫歐”、中美貿易摩擦持續(xù)的現實背景下，東部沿海地區(qū)民營經濟、外貿型經濟受到一定程度的影響，樣本中城市商業(yè)銀行大多數位于江蘇、上海、浙江等東部發(fā)達沿海地區(qū)，外部不確定性對經濟的負向效應在一定程度上加劇了城市商業(yè)銀行之間風險的溢出效應。

（三）城市商業(yè)銀行風險溢出動態(tài)網絡分析

為了更好地分析考察期內樣本城市商業(yè)銀行金融風險的動態(tài)特征，筆者參考文中分析的金融風險動態(tài)溢出波峰時間，依次選擇2018年7月4日、2019年6月18日、2020年7月10日出現的三個波峰所在年份為代表年份，運用UCINET可視化工具繪制了各時間節(jié)點城市商業(yè)銀行金融風險溢出網絡的有向圖，圖圈越大表明該城商行在網絡中心的位置越突出。

圖2顯示了上述節(jié)點不同樣本城市商業(yè)銀行間風險的傳染溢出關系。圖2顯示，樣本城市商業(yè)銀行金融風險溢出效應的網絡結構存在一定的時變特征。一是樣本城市商業(yè)銀行之間的金融風險沒有孤立點，存在明顯的網絡結構。同時，在城市商業(yè)銀行金融風險的空間關聯網絡中，大多數銀行與其他銀行都有空間鏈接，空間網絡存在標度特征。外部沖擊對部分銀行產生沖擊時，將極易影響其他大部分銀行，城市商業(yè)銀行之間的網絡效應較為緊密。二是2018年6月，城市商業(yè)銀行金融風險的溢出效應明顯，尤其是無錫銀行、張家港銀行。一方面，2018年國內城市商業(yè)銀行（含農商行）的不良率較高，對城市商業(yè)銀行間的同業(yè)業(yè)務質量造成了一定風險。來自WIND的統(tǒng)計數據顯示，2018年7月以來，貴陽農商行、鄒平農商行、吉林蛟河農商行、丹東銀行和山東廣饒農商行等城市商業(yè)銀行因不良率上升其評級被下調。另一方面，由于網點數量小、吸收存款慢、歷史包袱重等多種原因，導致同業(yè)業(yè)務成為城市商業(yè)銀行擴大規(guī)模、尋找利潤增長點的關鍵舉措之一。而同期無錫銀行、張家港銀行的同業(yè)業(yè)務相對突出，在樣本考察期間內對其他城市商業(yè)銀行的溢出效應較為明顯。三是隨著中美貿易摩擦持續(xù)深入，受新冠肺炎疫情的影響，城市商業(yè)銀行間的風險溢出效應持續(xù)存在，尤其是常熟銀行。一方面，中小微企業(yè)是城市商業(yè)銀行的主要服務對象，在中美貿易摩擦以及新冠肺炎疫情等多種不確定性因素雙重疊加下，中小微企業(yè)收入的降低直接導致城市商業(yè)銀行不良率的增加，銀行經營風險持續(xù)存在。另一方面，2019年、2020年常熟銀行的中心度較為突出。來自常熟銀行的統(tǒng)計公報顯示，2019年末常熟銀行的不良資產達到10.56億元，不良率為0.96%，僅次于郵儲銀行，居同業(yè)第二位，風險相對較高。

五、結論與政策建議

基于2017—2020年國內12家上市城市商業(yè)銀行的日頻面板數據，利用廣義方差分解模型和社會網絡分析法，分析了“去杠桿”政策下城市商業(yè)銀行風險的關聯性及溢出效應，得出結論如下：一是城市商業(yè)銀行的風險溢出具有明顯的雙向關聯特征。在去杠桿政策背景下，城市商業(yè)銀行間風險溢出效應明顯，城市商業(yè)銀行受到外部沖擊具有一致性，但風險外溢和風險凈溢出效應差異顯著。二是城市商業(yè)銀行風險具有動態(tài)溢出效應，銀行間金融風險存在明顯的上升態(tài)勢，周期性波動特征顯著，同時，極端事件對城市商業(yè)銀行溢出效應指數上升。三是樣本城市商業(yè)銀行的金融風險溢出效應存在明顯的網絡結構，網絡效應顯著，部分銀行的波動溢出效應較為突出。

在中美貿易摩擦、全球重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件等不確定性因素的持續(xù)沖擊下，防控地方金融風險尤其是防控城市商業(yè)銀行金融風險尤為重要。結合上述結論，筆者提出如下建議：一是加強對城市商業(yè)銀行經營風險的監(jiān)管力度，降低風險溢出性。地方金融監(jiān)管部門可將擔保、資產轉移、授信、住房租賃等關聯業(yè)務、創(chuàng)新業(yè)務納入到地方金融監(jiān)管體系中，密切關注城市商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務等風險傳染性較強的結算、代理、咨詢等表外業(yè)務。同時，通過大數據平臺，形成多維、立體的風險防控預警體系，加大對城市商業(yè)銀行風險的監(jiān)管力度。二是加大對城市商業(yè)銀行的監(jiān)管。在國家定向降準支持中小微型企業(yè)發(fā)展的有利政策下，在鼓勵城市商業(yè)“守土有責”支持本地中小微企業(yè)發(fā)展的同時，多種形式加強對中小微企業(yè)不良貸款撥備率、不良貸款率等關鍵指標的監(jiān)管，在外部不確定性沖擊較大的情況下，加快城市商業(yè)銀行資本充足率的補充節(jié)奏，加強城市商業(yè)銀行自身抗風險能力。三是構建城市商業(yè)銀行風險監(jiān)管的地方聯席會議機制。鑒于區(qū)域間經濟交易往來較為密切，以經濟為鏈條的金融風險傳染效應較大，可以轄區(qū)內城市商業(yè)銀行經營業(yè)務半徑為依據，組建以地方金融監(jiān)管為主的省際間銀行金融風險監(jiān)管機制，通過省—市—縣（區(qū)）三級聯動，銀行、財政、稅務、法律、公安、司法等部門協同，以及大數據分析載體平臺數據互換等多種機制，統(tǒng)籌地方金融資源，阻隔風險傳染渠道。四是多樣化處置城市商業(yè)銀行風險。城市商業(yè)銀行的風險溢出存在明顯異質性特征，需要個性化處理不同城市商業(yè)銀行的風險。一方面，需要地方政府牽頭對轄內城市商業(yè)銀行進行壓力測試，堅持預防為主，提前謀劃，盡早釋放金融壓力，避免風險發(fā)生。另一方面，對于城市商業(yè)銀行已經發(fā)生的風險，如資產質量持續(xù)惡化、流動性嚴重不足、不良資產高的，存在重大違法違紀行為、經營管理存在重大缺陷，要嚴格依法依規(guī)進行破產重組，及時釋放風險，并運用存款保險金減少儲戶等利益相關者的損失。

參考文獻：

[1]邱兆祥，趙麗.城市商業(yè)銀行宜定位于社區(qū)銀行[J].金融理論與實踐，2006（1）：4-6.

[2]王海霞.銀行風險、收益與客戶貸款集中度——基于城市商業(yè)銀行的實證分析[J].金融理論與實踐，2009（11）：71-74.

[3]周好文，劉飛.城市商業(yè)銀行跨區(qū)域經營模式分析[J].金融論壇，2010（10）：52-56.

[4]劉久彪，楊曉東.我國城市商業(yè)銀行跨區(qū)域經營問題研究[J].當代經濟研究，2011（7）：55-59.

[5]王擎，吳瑋，黃娟.城市商業(yè)銀行跨區(qū)域經營：信貸擴張、風險水平及銀行績效[J].金融研究，2012（1）：141-153.

[6]李思瑞，呂穎童.城市商業(yè)銀行跨區(qū)域經營與信貸結構——基于風險控制水平中介效應的實證研究[J].金融發(fā)展研究，2018（10）：12-21.

[7]T ADRIAN，M K BRUNNERMEIER.CoVaR[R].FRB of New York Staff Reports，2008.

[8]ROENGPITYA RUNGPORN ， RUNGCHAROENKITKUL PHURICHAI. Measuring Systemic Risk and Financial Linkages in the Thai Banking System [J]. Social Science Electronic Publishing，2011（2）.

[9]ANDRIES A M， GALASAN E. Measuring Financial Contagion and Spillover Effects with a State-Dependent Sensitivity Value-at-Risk Model[J]. Risks， 2020（1）： 1-20.

[10]馬麟.我國商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險及溢出效應研究[J].宏觀經濟研究，2017（11）：30-37+114.

[11]張?zhí)祉?，張?我國上市商業(yè)銀行風險溢出評價與宏觀審慎監(jiān)管[J].現代財經（天津財經大學學報），2016（7）：80-91.

[12]何卓靜，周利國，閆麗新.商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險溢出效應研究：條件風險價值估計與系統(tǒng)性風險貢獻度測量[J].中央財經大學學報，2018（12）：37-51.

[13]陳健，王鑫.商業(yè)銀行風險溢出的網絡關聯效應研究[J].金融經濟學研究，2019（4）：71-81+109.

[14]史仕新.商業(yè)銀行中間業(yè)務的系統(tǒng)性風險溢出效應[J].財經科學，2019（3）：16-27.

[15]王艷.我國銀行業(yè)系統(tǒng)性風險網絡傳染研究[J].經濟問題，2020（12）：29-36.

[16]王重潤，王文靜.同業(yè)業(yè)務對中小銀行系統(tǒng)性風險溢出的影響[J].南方金融，2021（8）：40-52.

[17]方意，和文佳，荊中博.中國實體經濟與金融市場的風險溢出研究[J].世界經濟，2021（8）：3-27.

[18]馬亞明，胡春陽.脫實向虛和金融強監(jiān)管對金融實體行業(yè)間極端風險關聯的影響[J].統(tǒng)計研究，2021（4）：74-88.

[19]溫博慧，牛英杰.美國貨幣政策對中國系統(tǒng)性風險產生溢出效應嗎——基于反事實分析和因果中介效應檢驗[J].廣東財經大學學報，2021（3）：18-33.

[20]ADRIAN T，BRUNNERMEIER M.K.CoVaR[J].American Economic Review，2016（7）：1705-1741.

[21]BROWNLEES C， ENGLE R F. SRISK： A Conditional Capital Shortfall Measure of Systemic Risk[J]. Esrb Working Paper， 2016（1）：48-79.

[22]DIEBOLD F X， YILMAZ K. Better to Give than to Receive： Predictive Directional Measurement of Volatility Spillovers[J]. International Journal of Forecasting， 2012（1）：57-66.

[23]楊子暉，周穎剛.全球系統(tǒng)性金融風險溢出與外部沖擊[J].中國社會科學，2018（12）： 69-90+200-201.

[24]GHULAM YASEEN，DOERING JANA.Spillover effects among financial institutions within Germany and the United Kingdom[J].Research in International Business and Finance，Elsevier，2018（4）：49-63.

[25]侯毅恒，龔椿楠，林艷.城市商業(yè)銀行財務風險管理問題研究[J].經濟體制改革，2018（5）：152-157.

[26]黃瑋強，莊新田，姚爽.基于信息溢出網絡的金融機構風險傳染研究[J].系統(tǒng)管理學報，2018（2）：235-243.

[27]徐放達，王增濤.機構傳導、網絡關聯與金融業(yè)系統(tǒng)性風險擴散[J].統(tǒng)計與決策，2020（12）：134-137.

[28]DIEBOLD F X， YILMAZ K. On the network topology of variance decompositions： Measuring the connectedness of financial firms[J]. Journal of Econometrics， 2014（1）：119-134.

責任編輯：李金霞

?Abstract：Based on the panel data of 863 trading days of 12 Shanghai and Shenzhen listed city commercial banks in 2017 and 2020， the generalized variance decomposition method is used to analyze the financial risk relevance and spatial spillover effects of listed city commercial banks. The results show that the risk spillover among city commercial banks is significantly two-way related and there is risk spillover， and the impact of external shocks on city commercial banks is heterogeneous. However， there are some differences in risk spillover and net risk spillover effects between banks. The risk among city commercial banks has dynamic spillover effect， the financial risk has periodic volatility and the external impact of extreme events is more obvious. The financial risk spillover effect of city commercial banks has a significant network effect， and the network spillover effect of some banks is more prominent. For this reason， it is necessary to strengthen the operational risk supervision of local commercial banks， enhance the ability of hematopoiesis， and establish a joint risk management mechanism to continuously reduce their financial risks and risk infectivity.?

Key words：city commercial banks; relevance; spillover effect; generalized variance decomposition