吳 迪 王一捷

（中國人民銀行長春中心支行，吉林長春 130051）

中小銀行是我國金融體系的重要組成部分，在普惠性金融服務(wù)、支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、推動經(jīng)濟(jì)增長等方面扮演著重要角色。近年來，金融新業(yè)態(tài)迅猛發(fā)展，中小銀行之間業(yè)務(wù)往來日益緊密，地區(qū)間風(fēng)險(xiǎn)傳染動態(tài)累積，空間溢出效應(yīng)不可忽視。狹義傳染指一家銀行支付困難能夠通過同業(yè)拆借網(wǎng)絡(luò)快速交叉?zhèn)鞑ブ疗渌鶃磴y行；廣義傳染不僅包括風(fēng)險(xiǎn)在銀行等金融機(jī)構(gòu)間傳染，還包括銀行客戶間恐慌情緒等其他非銀行基本財(cái)務(wù)狀況渠道傳染。某一地區(qū)中小銀行出現(xiàn)后會向外傳染，造成整個區(qū)域連帶，對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、金融市場穩(wěn)定、社會基本運(yùn)行造成負(fù)面影響。

一、理論假設(shè)

（一）系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染與風(fēng)險(xiǎn)擠出

吉林省域內(nèi)中小商業(yè)銀行業(yè)務(wù)量較小、金融服務(wù)供給覆蓋面范圍有限，且彼此之間具有密切的業(yè)務(wù)往來，發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)傳染的可能性較大。同時(shí)，激烈競爭與有限需求將引發(fā)中小銀行間激烈的資源爭奪。這種因競爭而喪失業(yè)務(wù)，從而規(guī)避信用違約風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)象可理解為風(fēng)險(xiǎn)的“擠出效應(yīng)”。風(fēng)險(xiǎn)擠出效應(yīng)并不意味著中小銀行規(guī)避了風(fēng)險(xiǎn)，長期來看，因失去業(yè)務(wù)而導(dǎo)致?lián)p失大量的資源與成長機(jī)遇所埋下的潛在風(fēng)險(xiǎn)亦不可小覷。據(jù)此，本章提出假設(shè)H1-1：吉林省各地中小銀行信用違約風(fēng)險(xiǎn)間存在傳染效應(yīng)；假設(shè)H1-2：吉林省各地中小銀行信用違約風(fēng)險(xiǎn)間存在擠出效應(yīng)。

（二）空間溢出效應(yīng)

1.中小企業(yè)債權(quán)債務(wù)網(wǎng)絡(luò)

“麥克米倫缺口”①麥克米倫缺口：指中小企業(yè)因自身規(guī)模限制，資本市場難以作為其長期外部融資來源的現(xiàn)象。長期存在，若債權(quán)債務(wù)鏈中的企業(yè)涉及其他地區(qū)，則受影響外地企業(yè)因無法順利還款就會提升當(dāng)?shù)劂y行業(yè)務(wù)的脆弱性，違約風(fēng)險(xiǎn)造成的損失便沿著中小企業(yè)間的債權(quán)債務(wù)網(wǎng)絡(luò)不斷向外傳染擴(kuò)大。因此，本文提出假設(shè)H2：單一地區(qū)的信用違約風(fēng)險(xiǎn)將會通過實(shí)體經(jīng)濟(jì)市場中的中小企業(yè)債權(quán)債務(wù)網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生地區(qū)溢出效應(yīng)。

2.資本市場交易與資產(chǎn)價(jià)格

某地區(qū)資本市場內(nèi)的金融交易因當(dāng)?shù)刂行°y行流動性危機(jī)受到嚴(yán)重影響。商業(yè)銀行因信用違約風(fēng)險(xiǎn)陷入財(cái)務(wù)困境時(shí)，對外放款能力與信用擴(kuò)張能力將會受到損害，資本市場流動性緊縮將給股價(jià)帶來下行壓力。同時(shí)，若銀行為維持正常運(yùn)轉(zhuǎn)而拋售現(xiàn)有資產(chǎn)以換取流動性，就會拉低該項(xiàng)資產(chǎn)在資本市場中的價(jià)格，致使其他商業(yè)銀行的資產(chǎn)迅速萎縮。由于資本市場交易受地緣因素限制較小，資產(chǎn)價(jià)格下跌所引發(fā)的損失會在產(chǎn)生后迅速在金融市場內(nèi)擴(kuò)散，這將對市場中的全部非銀行金融機(jī)構(gòu)與個人參與者的資產(chǎn)造成損害，一定程度上增加了違約的概率，加劇了不良資產(chǎn)在整體經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)內(nèi)的累積。本文提出假設(shè)H3：單一地區(qū)的信用違約風(fēng)險(xiǎn)的傳染性與溢出效應(yīng)將會通過資本市場實(shí)現(xiàn)。

3. 房地產(chǎn)市場發(fā)展

房地產(chǎn)行業(yè)貸款與投資作為商業(yè)銀行資產(chǎn)端的重要組成部分，因其高風(fēng)險(xiǎn)、高泡沫以及高杠桿的特點(diǎn)長期以來被視為銀行業(yè)務(wù)的重點(diǎn)監(jiān)管項(xiàng)目。一家房地產(chǎn)公司的發(fā)展通常需要多家商業(yè)銀行共同支持。商業(yè)銀行對房地產(chǎn)行業(yè)的支持雖可以通過業(yè)務(wù)多元化以創(chuàng)造收益、降低脆弱性并分散經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，但從危機(jī)的傳染角度來看，房地產(chǎn)行業(yè)貸款會在危機(jī)發(fā)生后，作為風(fēng)險(xiǎn)的傳染渠道加劇所持有該項(xiàng)資產(chǎn)的銀行感染外部風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)此本文提出假設(shè)H4：房地產(chǎn)市場將會作為單一地區(qū)的信用違約風(fēng)險(xiǎn)傳染與溢出的重要渠道。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)選自2013—2020年度《吉林省統(tǒng)計(jì)年鑒》、各市國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展公告、第七次人口普查公報(bào)以及國泰安數(shù)據(jù)庫（CSMAR）。因《2020年白城市國民經(jīng)濟(jì)與社會發(fā)展公告》等部分政府公報(bào)尚未對外發(fā)布，本文使用（當(dāng)年度該變量全省平均增長率×該變量上一年度數(shù)值）的結(jié)果替代缺失值。為排除異常值的干擾，本文對所有初始數(shù)據(jù)進(jìn)行了1%水平下的雙邊縮尾處理（winsorize），最終得到吉林省各市72條面板數(shù)據(jù)。

（二）模型設(shè)定

1.空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建

本文設(shè)置空間毗鄰矩陣（0-1矩陣）與地理距離矩陣兩種空間權(quán)重矩陣。各矩陣具體設(shè)定方式分別為：

2. 空間相關(guān)性的檢驗(yàn)

本文通過計(jì)算莫蘭指數(shù)以判斷樣本空間相關(guān)關(guān)系的存在性。空間序列的全局莫蘭指數(shù)（Moran’s I）計(jì)算公式為：

3.空間面板模型的選擇

本文聚焦吉林省各地級市州中小銀行信用違約風(fēng)險(xiǎn)的地區(qū)溢出效應(yīng)與傳染路徑，構(gòu)建空間面板模型：

本文通過Wald檢驗(yàn)與似然比（LR）檢驗(yàn)選擇最優(yōu)的空間計(jì)量模型，并對計(jì)量模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)以判斷固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)。

4.空間面板模型效應(yīng)的分解

將系數(shù)進(jìn)行偏微分處理，空間面板模型公式改寫如下：

總效應(yīng)表示為直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之和，它表示所有區(qū)域的解釋變量的變化對 地區(qū)的被解釋變量的影響，即矩陣中全部元素的加權(quán)平均。表示為二次型形式：

平均總效應(yīng)

三、實(shí)證分析

（一）變量選擇

2.解釋變量。本文以中小企業(yè)債權(quán)債務(wù)、資本市場與房地產(chǎn)投資情況作為自變量。本文將GDP增長率作為企業(yè)債權(quán)債務(wù)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展情況的代理變量，以金融效率作為資本市場因素的代理變量，以房地產(chǎn)開發(fā)投資在固定資產(chǎn)投資中的占比作為房地產(chǎn)投資的代理變量。

3.控制變量。本文選取財(cái)政水平、城鎮(zhèn)化水平以及市場化水平三指標(biāo)作為模型中的控制變量。詳見表1 ：

表1 變量定義及說明

（二）描述性統(tǒng)計(jì)

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

（三）分機(jī)構(gòu)類型討論

吉林省中小商業(yè)銀行主要包含：農(nóng)村商業(yè)銀行、村鎮(zhèn)銀行、農(nóng)村信用合作社以及其他金融機(jī)構(gòu)四種類型。本文對這些機(jī)構(gòu)的綜合違約距離的地區(qū)分布情況進(jìn)行分類討論。

1.吉林省農(nóng)村商業(yè)行

（1）全局莫蘭指數(shù)

本文使用地理距離矩陣作為空間相關(guān)性分析的空間權(quán)重矩陣。

表3 吉林省農(nóng)商行全局莫蘭指數(shù)

由表可知，2017年與2018年，農(nóng)商行的綜合違約距離出現(xiàn)了正向聚集現(xiàn)象，表明這兩年農(nóng)村商業(yè)銀行間的業(yè)務(wù)相關(guān)性較強(qiáng)，業(yè)務(wù)往來較為密切。

（2）局部莫蘭指數(shù)

圖中，原點(diǎn)表示吉林省當(dāng)年的莫蘭全局指數(shù)，樣本距離原點(diǎn)的距離代表聚集顯著性；距離原點(diǎn)距離越遠(yuǎn)，聚集顯著性就越高。兩條坐標(biāo)軸將散點(diǎn)圖分成四個象限，其中Ⅰ、Ⅲ象限體現(xiàn)了空間正相關(guān)性，Ⅱ、Ⅳ象限則表現(xiàn)了空間負(fù)相關(guān)性。由圖1可知，大部分城市的局部莫蘭指數(shù)均分布在Ⅰ、Ⅲ象限，表示各地農(nóng)商行的綜合違約距離間呈現(xiàn)“高值與高值相鄰、低值與低值相鄰”的正向聚集關(guān)系，進(jìn)一步證實(shí)了地區(qū)間農(nóng)商行業(yè)務(wù)的密切往來。

圖1 2017、2018年吉林省農(nóng)商行局部莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖

2.吉林省村鎮(zhèn)銀行

（1）全局莫蘭指數(shù)

表4所示，2015年與2018年的莫蘭指數(shù)顯著為正，表示吉林省各地村鎮(zhèn)銀行間的業(yè)務(wù)往來在這兩年較為緊密。

表4 吉林省村鎮(zhèn)銀行全局莫蘭指數(shù)

（2）局部莫蘭指數(shù)

圖2 2015、2018年吉林省村鎮(zhèn)銀行局部莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖

由圖可知，大部分地區(qū)的莫蘭指數(shù)分布于散點(diǎn)圖的第Ⅰ象限，表示地區(qū)間村鎮(zhèn)銀行不僅業(yè)務(wù)往來較為緊密，受地緣因素的影響也較小。

3.吉林省農(nóng)村信用合作社

（1）全局莫蘭指數(shù)

表5顯示2013—2020年間各地區(qū)農(nóng)信社的全局莫蘭指數(shù)均為負(fù)數(shù)，即空間負(fù)向聚集，意味著農(nóng)信社綜合違約距離較高的城市被違約距離低的地區(qū)所圍繞。

表5 吉林省農(nóng)信社全局莫蘭指數(shù)

（2）局部莫蘭指數(shù)

圖3 2013年、2014年吉林省農(nóng)信社局部莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖

由圖可知，所有城市的局部莫蘭指數(shù)均分布于第Ⅰ、Ⅱ、Ⅳ象限。其中，位于Ⅱ、Ⅳ象限的點(diǎn)距離原點(diǎn)較遠(yuǎn)，表示顯著性更高，位于第Ⅰ象限的城市數(shù)量雖然較多，但它們距離原點(diǎn)的距離較近。受部分城市綜合違約距離負(fù)向聚集的影響，吉林省農(nóng)信社的違約概率聚集整體呈“高值由低值圍繞，低值由高值圍繞”趨勢。

（四）吉林省中小銀行綜合空間相關(guān)性分析

本文綜合各地級市全部中小商業(yè)銀行的綜合違約距離，在整體層面上討論銀行間的風(fēng)險(xiǎn)傳染以及宏觀經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道效應(yīng)。

1.全局莫蘭指數(shù)

由表6可知，各地樣本間雖然存在負(fù)向聚集現(xiàn)象，但莫蘭指數(shù)并不顯著。

表6 吉林省整體綜合違約距離的全局莫蘭指數(shù)

2.局部莫蘭指數(shù)

圖4 2013年、2014年局部莫蘭指數(shù)散點(diǎn)圖

由圖所示，2013年與2014年吉林省各地綜合違約距離的局部莫蘭指數(shù)大致分布在第Ⅱ與第Ⅳ象限，表明不同地區(qū)樣本間可能存在的負(fù)向聚集關(guān)系。

3.空間面板模型的選擇。

表7表示對使用不同自變量的空間計(jì)量模型分別進(jìn)行Wald檢驗(yàn)與LR檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量結(jié)果：

表7 Wald檢驗(yàn)與LR檢驗(yàn)結(jié)果

（五）風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)分析

1.空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

不同空間權(quán)重矩陣的各主要變量系數(shù)符號方向相同，進(jìn)一步證實(shí)本文結(jié)果的穩(wěn)健性。比較組內(nèi)R2，發(fā)現(xiàn)以地理權(quán)重矩陣作為空間權(quán)重矩陣進(jìn)行估計(jì)的擬合程度更高，故后文分析均以地理權(quán)重矩陣為主?？臻g滯后項(xiàng)系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，證實(shí)中小銀行間相互爭奪業(yè)務(wù)資源的行為將會使各地區(qū)信用違約風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)“此消彼長”現(xiàn)象。

表8 空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

（—表8續(xù)）

2.空間杜賓模型分解效應(yīng)

表9 空間杜賓模型直接效應(yīng)、間接效應(yīng)與總效應(yīng)

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文通過空間杜賓模型（SDM）對吉林省中小銀行脆弱性的溢出效應(yīng)進(jìn)行了分析，并研究證實(shí)脆弱性風(fēng)險(xiǎn)的傳染路徑?；?013—2020年的72個面板數(shù)據(jù)進(jìn)行空間計(jì)量估計(jì)回歸表明：樣本的被解釋變量出現(xiàn)了“高值由低值圍繞，低值被高值圍繞”負(fù)向聚集現(xiàn)象。周圍地區(qū)對銀行業(yè)務(wù)資源的爭奪將會使得本地中小銀行的綜合違約風(fēng)險(xiǎn)隨業(yè)務(wù)的流失而對外轉(zhuǎn)移，最終導(dǎo)致本地區(qū)違約概率下降伴隨周邊地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)上升的現(xiàn)象。

考察影響中小銀行風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的潛在傳染路徑發(fā)現(xiàn)：1.中小企業(yè)的債權(quán)債務(wù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是銀行違約風(fēng)險(xiǎn)的重要傳導(dǎo)渠道。隨著債務(wù)網(wǎng)絡(luò)的不斷延伸，地區(qū)銀行脆弱性風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)也相應(yīng)增強(qiáng)。2.資本市場在吉林省中小銀行體系中發(fā)揮“穩(wěn)定器”作用。資本市場的繁榮發(fā)展，能夠有效吸收由部分商業(yè)銀行違約產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。但隨著脆弱性風(fēng)險(xiǎn)的不斷累積，當(dāng)資本市場吸收的風(fēng)險(xiǎn)超過一定程度后，就會帶來系統(tǒng)性危機(jī)的爆發(fā)。3.房地產(chǎn)市場雖沒有明顯的空間溢出效應(yīng)，但某地房地產(chǎn)市場的發(fā)展會造成當(dāng)?shù)刂行°y行違約風(fēng)險(xiǎn)的增加。

（二）政策建議

1.加強(qiáng)內(nèi)部管理。為防止區(qū)域系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，中小商業(yè)銀行應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理、提升核心競爭力、控制自身不良資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，防范其他地區(qū)銀行的擠出風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，應(yīng)依法合規(guī)服務(wù)本地發(fā)展，聚焦中小微企業(yè)、“三農(nóng)”以及個人金融業(yè)務(wù)，拒絕盲目做大，扎根當(dāng)?shù)?，維護(hù)本地良好的經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境。

2.盡快改革轉(zhuǎn)型。近年來，農(nóng)商行與村鎮(zhèn)銀行等中小銀行的職能日漸完善，基本已覆蓋農(nóng)信社大部分經(jīng)營范圍，農(nóng)信社的生存空間受到嚴(yán)重?cái)D占。對于核心資本充足、業(yè)務(wù)流程符合現(xiàn)代企業(yè)經(jīng)營的優(yōu)質(zhì)信用社，建議順應(yīng)市場規(guī)律，加快改制為農(nóng)村合作銀行與農(nóng)村商業(yè)銀行，轉(zhuǎn)型成富有競爭力的現(xiàn)代商業(yè)銀行。對于規(guī)模較小且經(jīng)營管理不善的農(nóng)信社，建議繼續(xù)收縮業(yè)務(wù)范圍，逐步轉(zhuǎn)化為提供信息的服務(wù)與代理中心，成為重要的中介機(jī)構(gòu)與信息樞紐，改善農(nóng)村普惠金融中信息不對稱現(xiàn)狀。一方面可收集整合農(nóng)戶信用與資產(chǎn)狀況提供給商業(yè)銀行，為農(nóng)戶獲取信貸提供重要信息參考；另一方面也可在廣大農(nóng)戶申請商業(yè)銀行貸款、理財(cái)產(chǎn)品等金融服務(wù)時(shí)給予必要的技術(shù)咨詢支持，提高低收入群體金融服務(wù)的可獲得性。

3.加強(qiáng)對中小企業(yè)管理監(jiān)督。建議相關(guān)監(jiān)督管理部門重視區(qū)域內(nèi)中小企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)銀行在對中小企業(yè)發(fā)放貸款時(shí)，應(yīng)嚴(yán)格評估考察該企業(yè)的申請貸款資格以及還款能力；在發(fā)放貸款后，應(yīng)繼續(xù)追蹤資金的使用情況，將不良貸款的發(fā)生率控制在最低限度內(nèi)。

4.加強(qiáng)對房地產(chǎn)領(lǐng)域關(guān)注管理。政府在繼續(xù)發(fā)展房地產(chǎn)行業(yè)、擴(kuò)大房地產(chǎn)投資的同時(shí)，也應(yīng)杜絕投機(jī)性交易、防范房地產(chǎn)泡沫虛高，維護(hù)地區(qū)內(nèi)中小銀行體系的穩(wěn)定性。