□ 王勁松 鐘昌標(biāo) 武文慧 余 韻

內(nèi)容提要 地區(qū)金融穩(wěn)定是宏觀金融穩(wěn)定的基礎(chǔ)， 地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)的波動(dòng)及其治理將直接影響宏觀金融體系的穩(wěn)定。 本文基于2015—2019年省級(jí)層面的中頻數(shù)據(jù)，選取來自主要風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的十四項(xiàng)基礎(chǔ)指標(biāo)合成了我國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)季度頻率的地區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)，刻畫了造成各地區(qū)金融穩(wěn)定發(fā)展異質(zhì)性的重要風(fēng)險(xiǎn)特征，并揭示了其背后的風(fēng)險(xiǎn)因素。 研究發(fā)現(xiàn)2015—2019年，我國(guó)整體金融穩(wěn)定運(yùn)行趨勢(shì)不容樂觀，但不同省級(jí)行政區(qū)的金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況存在顯著的空間異質(zhì)性，且不同時(shí)段突出的主要金融風(fēng)險(xiǎn)也有所不同。在中國(guó)金融穩(wěn)定地區(qū)異質(zhì)性測(cè)度的基礎(chǔ)上，本文提出促進(jìn)地區(qū)內(nèi)金融資源的空間適度集中、引導(dǎo)地區(qū)金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相匹配、強(qiáng)化對(duì)階段性突出風(fēng)險(xiǎn)的管控是地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)治理可具體采用的三大長(zhǎng)效措施。

一、引言

2008年爆發(fā)的次貸危機(jī)使世界主要經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展水平長(zhǎng)期處于“后危機(jī)時(shí)代”的低水平均衡狀態(tài)。這引發(fā)了各國(guó)央行對(duì)資金運(yùn)轉(zhuǎn)“脫實(shí)向虛”的警惕和對(duì)金融穩(wěn)定的重新解讀和重視。如何采用有效的監(jiān)管手段、構(gòu)建全面的風(fēng)險(xiǎn)防范體系成為了一道亟待解決的難題。 黨的二十大報(bào)告明確要求加強(qiáng)和完善現(xiàn)代金融監(jiān)管、強(qiáng)化金融穩(wěn)定保障體系。在經(jīng)歷了專項(xiàng)治理和綜合治理后，我國(guó)宏觀金融穩(wěn)定體系風(fēng)險(xiǎn)處于總體可控的狀態(tài)，金融杠桿率明顯下降，金融資產(chǎn)盲目擴(kuò)張的趨勢(shì)得以扭轉(zhuǎn)，不良貸款、影子銀行、企業(yè)債務(wù)和房地產(chǎn)金融化等領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)均得到了遏制， 但在防范化解宏觀金融風(fēng)險(xiǎn)總體取得成就的同時(shí)， 學(xué)界對(duì)我國(guó)各地區(qū)異質(zhì)性現(xiàn)象的關(guān)注仍顯不足。

近年來隨著以包商銀行風(fēng)險(xiǎn)事件為代表的地方性、突發(fā)性金融風(fēng)險(xiǎn)不斷暴露，地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)層出不窮，①引起了中央和地方政府對(duì)于地區(qū)金融穩(wěn)定的關(guān)注。 地區(qū)金融穩(wěn)定是宏觀金融穩(wěn)定的組成部分和基礎(chǔ)支撐，在城鎮(zhèn)化發(fā)展新時(shí)期，城市群和都市圈成為我國(guó)城市化發(fā)展的主體形態(tài)， 區(qū)域一體化進(jìn)程進(jìn)一步深化了地區(qū)內(nèi)部城市和省份之間經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展的關(guān)聯(lián)度， 也使得地區(qū)內(nèi)部金融風(fēng)險(xiǎn)惡化而導(dǎo)致一損俱損的可能性被進(jìn)一步強(qiáng)化。在金融科技和金融創(chuàng)新日新月異的背景下， 金融過程的網(wǎng)絡(luò)化和金融關(guān)系的相互滲透大大加劇了金融風(fēng)險(xiǎn)傳播和擴(kuò)散的速度和危害， 一旦突破可控的邊界，形成跨地區(qū)傳播的途徑，極有可能威脅宏觀金融體系的穩(wěn)定。同時(shí)，各個(gè)省級(jí)行政區(qū)對(duì)金融科技和金融創(chuàng)新的接納和應(yīng)用程度， 各個(gè)地區(qū)之間的金融深化和集聚程度，以及金融風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)領(lǐng)域和管控能力均呈現(xiàn)出顯著的差異性。

黨的十九屆四中全會(huì)把健全現(xiàn)代金融體系作為推進(jìn)國(guó)家治理體系和治理能力現(xiàn)代化的重要組成部分。黨的十九屆五中全會(huì)則要求推動(dòng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展，構(gòu)建區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的體制機(jī)制。防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)是金融工作的根本性任務(wù)，而防止發(fā)生區(qū)域性金融風(fēng)險(xiǎn)則是地方金融工作的永恒主題。為充分貫徹金融在高質(zhì)量發(fā)展理念下更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的要求，需要地區(qū)金融穩(wěn)定的堅(jiān)實(shí)支撐，這無疑對(duì)地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)的長(zhǎng)效監(jiān)測(cè)體系構(gòu)建和風(fēng)險(xiǎn)治理能力提升提出了客觀要求，也是區(qū)域一體化發(fā)展時(shí)期健全現(xiàn)代金融體系所面臨的新挑戰(zhàn)。

在這樣的背景下，本文基于2015—2019年我國(guó)主要金融風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，選取了十四項(xiàng)基礎(chǔ)指標(biāo)，構(gòu)建了31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)季度頻率的地區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)。 并對(duì)地區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)的時(shí)空演變特征和地區(qū)異質(zhì)性進(jìn)行分析， 探究背后的風(fēng)險(xiǎn)所在和治理經(jīng)驗(yàn)， 旨在對(duì)地區(qū)金融穩(wěn)定的監(jiān)測(cè)和治理機(jī)制進(jìn)行探索。

本文后續(xù)部分的安排如下：第二部分，圍繞金融穩(wěn)定指數(shù)構(gòu)建、行政邊界分割與地區(qū)金融發(fā)展等相關(guān)研究進(jìn)行文獻(xiàn)評(píng)述。第三部分，詳細(xì)描述我國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)構(gòu)建的基礎(chǔ)指標(biāo)、合成方法和結(jié)果呈現(xiàn)。第四部分和第五部分是對(duì)所構(gòu)建地區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)的時(shí)空演變特征和地區(qū)異質(zhì)性進(jìn)行分析。 第六部分是對(duì)地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)治理的長(zhǎng)效機(jī)制進(jìn)行總結(jié)。最后一部分是結(jié)論與討論。

二、文獻(xiàn)綜述

首先，直接探討地區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)構(gòu)建的文獻(xiàn)相對(duì)較少。Gadanecz & Jayaram（2009）指出金融穩(wěn)定分析中的一大難點(diǎn)就是同時(shí)滿足不同金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)的可得性和一致性。 而有關(guān)宏觀金融穩(wěn)定指數(shù)構(gòu)建的研究較為豐富，相關(guān)文獻(xiàn)主要圍繞構(gòu)成金融系統(tǒng)的諸多要素選取基礎(chǔ)指標(biāo)， 進(jìn)而合成綜合性的金融穩(wěn)定指數(shù)。 王勁松和任宇航（2021）則依據(jù)后金融危機(jī)時(shí)期威脅中國(guó)金融穩(wěn)定的主要風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域選取基礎(chǔ)指標(biāo)構(gòu)建綜合性的金融穩(wěn)定指數(shù)。Brave & Butters（2011）基于主成分分析法構(gòu)建了美國(guó)自1973年至2009年的金融狀況指數(shù)， 但該指數(shù)未能有效闡明金融市場(chǎng)變化對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響渠道。 為了實(shí)現(xiàn)對(duì)全球不同地區(qū)金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況的監(jiān)測(cè)，Bonaparte（2016）構(gòu)建了由亞洲市場(chǎng)、北美市場(chǎng)和歐洲市場(chǎng)共同組成的全球金融穩(wěn)定指數(shù)。 但該指數(shù)的構(gòu)建主要圍繞債權(quán)和股票市場(chǎng)，不具有綜合性。歐洲央行雖然已經(jīng)基于歐元區(qū)國(guó)家的宏觀金融和信貸環(huán)境、金融子市場(chǎng)、歐元區(qū)銀行部門以及非銀行金融機(jī)構(gòu)的運(yùn)行定期發(fā)布金融穩(wěn)定報(bào)告（European Central Bank，2021），且歐盟成員國(guó)如羅馬尼亞（Albulescu，2010）和馬其頓（Petrovska& Mihajlovska， 2013）均根據(jù)自身的具體情況構(gòu)建了宏觀層面的金融穩(wěn)定指數(shù)。類似地，亞洲的巴基斯坦（Babar et al.，2019），以及加勒比地區(qū)的牙買加(Morris，2010)和拉丁美洲的哥倫比亞(Morales& Estrada，2010)這些小型經(jīng)濟(jì)體均嘗試構(gòu)建開發(fā)適用于本國(guó)金融體系運(yùn)行實(shí)際的金融穩(wěn)定指數(shù)。但面對(duì)新冠肺炎疫情的沖擊， 一些國(guó)家通過超常規(guī)操作創(chuàng)造出了寬松的融資環(huán)境以求提振實(shí)體經(jīng)濟(jì)，但也因此預(yù)埋下了資本市場(chǎng)估值過高、債務(wù)累積和金融脆弱性進(jìn)一步加強(qiáng)的隱患（IMF，2021）?；谝陨涎芯康牟蛔闩c新風(fēng)險(xiǎn)不斷生成的事實(shí)，本文認(rèn)為嘗試構(gòu)建能夠反映金融體系各個(gè)市場(chǎng)和維度，具有能夠不斷更新、融入新的金融風(fēng)險(xiǎn)的綜合性地區(qū)性的金融穩(wěn)定指數(shù)依然具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

其次， 行政邊界作為隱形分割的典型表現(xiàn)形式，分隔了不同地區(qū)的金融發(fā)展方式和水平。邊界（border）不僅體現(xiàn)了對(duì)物理空間的分割，也成為事物之間本質(zhì)或現(xiàn)象發(fā)生根本變化的標(biāo)志線。行政邊界的存在增加了兩個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中經(jīng)濟(jì)體互動(dòng)的時(shí)空距離，對(duì)于資本、信息、技術(shù)、人才和管理等要素跨越邊界的自由流動(dòng)產(chǎn)生了一定的限制與阻礙作用。 這進(jìn)一步影響了行政邊界兩側(cè)的經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展聯(lián)系與空間的相互作用（任以勝等，2019），這種因?yàn)檫吔绶指钚纬傻挠绊懶?yīng)也被稱為邊界效應(yīng)（王成龍等，2016）。歐洲的經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程為研究行政邊界對(duì)地區(qū)金融的集聚發(fā)展提供了良好的例證，這其中主要涉及到金融規(guī)模的增長(zhǎng)變化，Jones et al.（2018）發(fā)現(xiàn)歐洲一體化進(jìn)程降低了邊界成本，進(jìn)一步導(dǎo)致了新加入歐盟的成員國(guó)的FDI 數(shù)量激增，其中60%的資金量來自于歐盟的原成員國(guó)，一體化進(jìn)程對(duì)于促進(jìn)成員國(guó)國(guó)際資本的流入量和跨境借貸存量增長(zhǎng)均十分顯著。還有許多研究也顯示一體化進(jìn)程促進(jìn)了歐盟的金融深度融合， 股票市場(chǎng)和債權(quán)市場(chǎng)的一體化程度和接近程度得以加深（Nurboja & Ko?ak， 2017；Lindman et al.，2020）。從國(guó)內(nèi)視角來看， 中國(guó)人民銀行在各個(gè)省級(jí)行政區(qū)設(shè)立分支機(jī)構(gòu)也體現(xiàn)了金融系統(tǒng)自上而下的政策執(zhí)行與監(jiān)管模式。反之，也意味著宏觀金融體系的穩(wěn)定需要依賴以行政區(qū)域?yàn)閱挝坏牡貐^(qū)金融穩(wěn)定自下而上的支撐。

最后， 國(guó)內(nèi)對(duì)金融服務(wù)業(yè)發(fā)展的研究以經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究視角為主流，包括金融業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)技術(shù)聯(lián)系和對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)和推動(dòng)作用（姚戰(zhàn)琪，2005）。對(duì)于金融風(fēng)險(xiǎn)的防治和金融穩(wěn)定的維護(hù)，也多止步于指數(shù)構(gòu)建后的簡(jiǎn)要分析（徐國(guó)祥等，2017），尤其缺乏金融風(fēng)險(xiǎn)治理的深層原因挖掘和長(zhǎng)效治理機(jī)制的構(gòu)建。但不可忽視的一點(diǎn)是，金融發(fā)展脫胎于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展， 其存在的意義也是為服務(wù)和支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展，諸多研究已經(jīng)證明金融發(fā)展與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系（Levine & Demirgü?-Kunt，2001）。鄧向榮和楊彩麗（2011）指出我國(guó)東中西部金融發(fā)展的極化程度與各自地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。 劉華軍和鮑振（2012）則利用基尼系數(shù)及其分解方法進(jìn)一步揭示了1978—2008年我國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)金融發(fā)展顯著的空間非均衡特征， 并指出組內(nèi)聚合程度和組間對(duì)抗強(qiáng)度的不斷上升成為我國(guó)金融發(fā)展空間極化程度加劇的主要原因。因此，從地區(qū)金融穩(wěn)定的治理和協(xié)調(diào)發(fā)展的角度來看， 有必要厘清不同地區(qū)金融發(fā)展的空間差異、空間過程以及空間的相互作用，討論金融發(fā)展的空間分布格局和變化規(guī)律， 分析金融體系和金融流的動(dòng)態(tài)作用機(jī)制， 以求支撐和提升地區(qū)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展。從金融業(yè)發(fā)展的地區(qū)空間差異來看， 我國(guó)東部地區(qū)集聚了大量?jī)?yōu)質(zhì)的金融機(jī)構(gòu)和金融資源（鄧向榮和楊彩麗，2011），北京、上海、浙江、廣東等省級(jí)行政區(qū)的金融發(fā)展指數(shù)均位于全國(guó)平均水平之上，尤其是北京和上海，堪稱金融發(fā)展的“兩極”。豐富的金融資源集聚、發(fā)達(dá)的市場(chǎng)渠道和高水平的治理能力使這兩個(gè)地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)整體處于可觀可控的狀態(tài)。 除了傳統(tǒng)的金融領(lǐng)域，近年來新興起的互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)和數(shù)字普惠金融的普及程度也存在顯著的“東強(qiáng)西弱”的局面（郭峰等，2017）。京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角三大城市群所擁有的金融資源占全國(guó)23 個(gè)城市群的50%以上，主導(dǎo)著中國(guó)金融業(yè)的發(fā)展（劉輝等，2013）。 以英美為典型代表的發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體， 在發(fā)展模式上更加側(cè)重市場(chǎng)導(dǎo)向，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和完善的制度法規(guī)使得它們能夠不斷產(chǎn)生對(duì)金融業(yè)新的需求，進(jìn)一步促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)與金融市場(chǎng)擴(kuò)張， 金融制度隨之發(fā)生轉(zhuǎn)變。 而我國(guó)的金融發(fā)展格局與新加坡和日本較為相似， 更加強(qiáng)調(diào)國(guó)家在金融集聚發(fā)展中的作用，其典型特征為在人為設(shè)置制度和國(guó)家行政力量的干預(yù)下，金融體系超前產(chǎn)生和發(fā)展。這種政府引導(dǎo)市場(chǎng)適應(yīng)的金融發(fā)展模式不僅人為地塑造了金融發(fā)展的地區(qū)差異，也影響了不同地區(qū)在風(fēng)險(xiǎn)沖擊下的應(yīng)對(duì)能力以及治理的效果。部分實(shí)證研究顯示，國(guó)內(nèi)政府干預(yù)會(huì)顯著促進(jìn)本地區(qū)金融資源的集中（任英華等，2010；李大壘和仲偉周，2016）。微觀的縣域數(shù)據(jù)實(shí)證研究也揭示了政府行政配置力量對(duì)金融資源的集聚與抑制的雙重影響 （馮林等，2016）。代表“行政區(qū)經(jīng)濟(jì)”的省際行政邊界區(qū)分了不同省級(jí)行政區(qū)之間在金融規(guī)模、金融深度上的水平（方芳和李長(zhǎng)治，2020）。高行政級(jí)別的城市通過消息源效應(yīng)會(huì)顯著地促進(jìn)本地金融集聚（樊向前和范從來，2016；李偉軍，2011），這導(dǎo)致了不同省級(jí)行政區(qū)之間金融體系運(yùn)行狀況的差異性。

以上研究均從不同側(cè)面反映了對(duì)不同地區(qū)金融穩(wěn)定狀況加以監(jiān)測(cè)、維護(hù)和治理的客觀要求和實(shí)踐意義。具體來看，無論是金融資源的空間集聚還是已有監(jiān)管體系的建立， 省級(jí)行政區(qū)劃的存在都在其中起到了相當(dāng)重要的分割作用，因此，本文認(rèn)為我國(guó)各省級(jí)行政區(qū)之間的金融穩(wěn)定狀況極有可能因行政分割造成顯著的差異， 有必要基于省級(jí)行政區(qū)域的劃分構(gòu)建金融穩(wěn)定指數(shù)， 用以幫助分析、監(jiān)測(cè)和維護(hù)我國(guó)的宏觀金融穩(wěn)定，落實(shí)好金融服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要求。 已有研究囿于數(shù)據(jù)的可得性和指標(biāo)構(gòu)建的選擇困難， 鮮有基于主要金融風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建省級(jí)層面的地區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)的嘗試，這也是本文致力于突破和創(chuàng)新的關(guān)鍵所在。

三、地區(qū)金融穩(wěn)定的內(nèi)涵與測(cè)度指數(shù)的構(gòu)建

（一）地區(qū)金融穩(wěn)定的內(nèi)涵界定

對(duì)金融穩(wěn)定的評(píng)估實(shí)際上需要通過識(shí)別和測(cè)度威脅金融穩(wěn)定的潛在金融風(fēng)險(xiǎn)來加以實(shí)現(xiàn)。②因此，本文在參考國(guó)際貨幣基金組織、世界銀行等國(guó)際權(quán)威組織和中國(guó)央行發(fā)布的《中國(guó)金融穩(wěn)定報(bào)告》等相關(guān)研究報(bào)告對(duì)金融穩(wěn)定內(nèi)涵闡釋的基礎(chǔ)上，緊密結(jié)合經(jīng)濟(jì)發(fā)展“新常態(tài)”以來黨和政府對(duì)威脅我國(guó)宏觀金融穩(wěn)定主要風(fēng)險(xiǎn)的科學(xué)判斷并充分融合突出性的地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展“新常態(tài)”時(shí)期我國(guó)地區(qū)金融穩(wěn)定的內(nèi)涵界定如下：地區(qū)金融穩(wěn)定是指在某一特定的行政區(qū)域或金融經(jīng)濟(jì)活動(dòng)聯(lián)系緊密的地區(qū)內(nèi)主要的金融風(fēng)險(xiǎn)， 包括地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、房地產(chǎn)泡沫風(fēng)險(xiǎn)、外部沖擊風(fēng)險(xiǎn)、互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)、影子銀行風(fēng)險(xiǎn)、不良資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、債券違約風(fēng)險(xiǎn)以及其他重要風(fēng)險(xiǎn)能夠維持在可控范圍內(nèi)， 不會(huì)對(duì)構(gòu)成地區(qū)內(nèi)金融體系諸要素的平穩(wěn)運(yùn)行造成沖擊， 也不會(huì)影響地區(qū)內(nèi)金融市場(chǎng)、金融機(jī)構(gòu)和金融基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)揮有效配置經(jīng)濟(jì)資源的基本功能， 即地區(qū)內(nèi)部的金融風(fēng)險(xiǎn)能夠得到有效治理而不至于對(duì)宏觀金融體系平穩(wěn)運(yùn)行產(chǎn)生威脅。

（二）地區(qū)金融穩(wěn)定測(cè)度指數(shù)的構(gòu)建

1.基礎(chǔ)指標(biāo)的選取

本文依據(jù)黨中央關(guān)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入“新常態(tài)”以來對(duì)于國(guó)內(nèi)關(guān)鍵金融風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的科學(xué)判斷（即2014年以來我國(guó)主要金融風(fēng)險(xiǎn)主要表現(xiàn)為地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、房地產(chǎn)泡沫風(fēng)險(xiǎn)、外部沖擊風(fēng)險(xiǎn)、互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)、不良資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、影子銀行風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、債券違約風(fēng)險(xiǎn)這八個(gè)主要風(fēng)險(xiǎn)），同時(shí)還考慮了其他風(fēng)險(xiǎn)的影響，構(gòu)建地區(qū)金融穩(wěn)定綜合指數(shù)。基于以上風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，本文選取相應(yīng)基礎(chǔ)指標(biāo)構(gòu)建31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)2015年第一季度至2019年第四季度的金融穩(wěn)定指數(shù)。

（1）地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。地方政府債務(wù)不僅會(huì)威脅本地的金融穩(wěn)定，同時(shí)還會(huì)對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)（張?jiān)徍屯醅摚?021）。政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)使用省級(jí)政府債務(wù)負(fù)擔(dān)率衡量，③本文采用Wind數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計(jì)的季度頻率的地方政府債券專題數(shù)據(jù)進(jìn)行核算，債務(wù)負(fù)擔(dān)率越高，地方債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)就越大。

（2）地方房地產(chǎn)泡沫風(fēng)險(xiǎn)。房地產(chǎn)開發(fā)需要大量抵押融資作為支撐， 購房需求的滿足同樣需要債務(wù)融資，其中蘊(yùn)藏著泡沫風(fēng)險(xiǎn)。家庭部門的個(gè)人住房抵押貸款近年來快速上漲， 構(gòu)成了住戶部門債務(wù)的主體部分，尤其值得警惕。本文使用房地產(chǎn)業(yè)本外幣各項(xiàng)貸款余額占本外幣各項(xiàng)貸款余額總額的比重作為衡量房地產(chǎn)泡沫風(fēng)險(xiǎn)的具體指標(biāo)，比重越高，越有可能沖擊地方金融穩(wěn)定。

（3）外部沖擊風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)外開放會(huì)加深地方金融系統(tǒng)受到外部風(fēng)險(xiǎn)沖擊的不利影響。 本文采用實(shí)際有效匯率指數(shù)波動(dòng)率作為外部沖擊風(fēng)險(xiǎn)的宏觀衡量指標(biāo)，采用地方進(jìn)出口總額與地方GDP 的比值作為衡量具體省級(jí)行政區(qū)的對(duì)外開放程度的指標(biāo)。這兩個(gè)指標(biāo)的數(shù)值越大，地方金融系統(tǒng)受到外部沖擊的風(fēng)險(xiǎn)就越大。

（4）地方互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融的發(fā)展在帶來融資便利性和降低交易成本的同時(shí)也促使風(fēng)險(xiǎn)的傳播和擴(kuò)散更加迅速， 進(jìn)一步加劇地方金融體系內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。 由于網(wǎng)貸市場(chǎng)利率等直接衡量互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)數(shù)據(jù)存在較多缺漏，本文采用郭峰等（2020）編制的北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)作為地方互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的衡量指標(biāo)，該指標(biāo)綜合涵蓋了各省級(jí)行政區(qū)信貸業(yè)務(wù)、信用業(yè)務(wù)、投資業(yè)務(wù)等的金融數(shù)字化發(fā)展程度，能夠從宏觀上反映地方互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)。地方金融數(shù)字化程度越高，風(fēng)險(xiǎn)就越容易積累。

（5）地方銀行系統(tǒng)不良資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。銀行業(yè)是地方金融體系中的核心組成部分。 本文采用地方的銀行業(yè)不良貸款率衡量不良資產(chǎn)客觀水平， 不良貸款率越高，風(fēng)險(xiǎn)越大。同時(shí)采用地方的銀行業(yè)資本充足率反映地方銀行系統(tǒng)應(yīng)對(duì)不良風(fēng)險(xiǎn)沖擊的準(zhǔn)備能力，資本充足率越高，抵御風(fēng)險(xiǎn)沖擊的能力越強(qiáng)。

（6）地方影子銀行規(guī)模風(fēng)險(xiǎn)。影子銀行自身規(guī)模的擴(kuò)張不僅會(huì)直接帶來金融風(fēng)險(xiǎn)的集聚， 還會(huì)與地方債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和地方房地產(chǎn)泡沫風(fēng)險(xiǎn)交織在一起（魏偉等，2018），且影子銀行推動(dòng)地方債務(wù)增長(zhǎng)的作用存在顯著的地區(qū)差異性（呂健，2014）。地方影子銀行規(guī)模風(fēng)險(xiǎn)具體采用地方影子銀行總資產(chǎn)與地方GDP 的比重衡量。 影子銀行總資產(chǎn)由每季度的委托貸款、信托貸款和未貼現(xiàn)銀行承兌匯票加總得出，④地方影子銀行的規(guī)模越大，越容易積累金融風(fēng)險(xiǎn)。

（7）地方銀行系統(tǒng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。地方銀行業(yè)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)一方面取決于地方銀行業(yè)系統(tǒng)自身的流動(dòng)性水平， 另一方面也受到全國(guó)性市場(chǎng)狀況的影響。 因此，本文選取各地方的銀行業(yè)流動(dòng)性指標(biāo)，具體使用各省級(jí)行政區(qū)銀行業(yè)的存貸比和全國(guó)性的上海銀行間同業(yè)拆借利率波動(dòng)率兩個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)加以衡量，這兩個(gè)指標(biāo)的值越大，發(fā)生金融風(fēng)險(xiǎn)的可能性就越大。

（8）地方債券違約風(fēng)險(xiǎn)。 自2014年債券市場(chǎng)出現(xiàn)了首例債券違約以來， 債券違約問題愈演愈烈， 各個(gè)地方的債券違約狀況存在顯著的地區(qū)差異， 因此本文直接選用各個(gè)省級(jí)行政區(qū)實(shí)際的信用債余額違約率作為衡量指標(biāo)，違約率越高，風(fēng)險(xiǎn)越大。 同時(shí)本文基于債券與股票市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)的交互溢出效應(yīng)（張巖和胡迪，2017），也考察了股票市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)狀況， 具體采用市盈率的季度波動(dòng)率作為基礎(chǔ)指標(biāo)，波動(dòng)率越高，風(fēng)險(xiǎn)越大。

（9）地方杠桿率風(fēng)險(xiǎn)。 自2008年金融危機(jī)發(fā)生以來，我國(guó)非金融企業(yè)部門杠桿率快速攀升，尤其是2015年至2019年，一直處于高位運(yùn)行。⑤同時(shí)， 由于非金融企業(yè)部門內(nèi)的債務(wù)具有交錯(cuò)關(guān)聯(lián)的特征而被視為威脅地區(qū)金融穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)來源（吳德勝等，2021）。 同時(shí)，近年來居民部門杠桿率的快速上漲也引起了學(xué)界的關(guān)注，⑥其上漲更有可能引發(fā)金融危機(jī)（紀(jì)洋等，2021）。地方非金融企業(yè)部門和居民部門的杠桿率越高， 潛在的金融風(fēng)險(xiǎn)越大。

在對(duì)構(gòu)成金融穩(wěn)定的基礎(chǔ)指標(biāo)進(jìn)行正向化和標(biāo)準(zhǔn)化處理之后，本文通過主成分分析法確定各指標(biāo)權(quán)重， 最后使用線性綜合模型合成各省級(jí)行政區(qū)2015年第一季度至2019年第四季度金融穩(wěn)定指數(shù)。

2.地區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)合成模型的選擇

本文使用線性加權(quán)綜合法， 將前文所選的十四個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)通過主成分分析確定權(quán)重后合成一個(gè)指數(shù)， 以反映2015年第一季度至2019年第四季度中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)各自金融穩(wěn)定的運(yùn)行變化情況。 線性加權(quán)綜合模型的構(gòu)建如下：

表1 我國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)基礎(chǔ)指標(biāo)

其中，Aggregate Index 為合成的指數(shù)值；ω 為權(quán)重； z 為經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的基礎(chǔ)指標(biāo)值。

3.基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)的說明與處理

（1）研究時(shí)長(zhǎng)與指標(biāo)編制頻率。 2015年是一個(gè)重要的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，我國(guó)全面邁入經(jīng)濟(jì)“新常態(tài)”，地方政府債務(wù)、影子銀行等風(fēng)險(xiǎn)都累積到了一定的程度，公司債務(wù)違約現(xiàn)象開始頻發(fā)。 同時(shí)，兼顧各項(xiàng)基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性和完整性， 本文構(gòu)建金融穩(wěn)定指數(shù)選取的時(shí)間跨度為2015年第一季度至2019年第四季度。

（2）原始基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)的正向化和標(biāo)準(zhǔn)化處理。在進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理前， 需將所有基礎(chǔ)指標(biāo)統(tǒng)一為正向指標(biāo)。 對(duì)于百分比類型的指標(biāo)，使用公式N*=1-N 進(jìn)行轉(zhuǎn)化； 對(duì)于數(shù)值類型的指標(biāo)， 使用公式N*=1/N 進(jìn)行轉(zhuǎn)化。在完成數(shù)據(jù)的正向化處理后，本文采用Z-Score 法對(duì)所有原始基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除由于數(shù)量級(jí)、單位不同而帶來的不可公度性問題。 該方法的計(jì)算公式為：Z=，其中Xi為樣本指標(biāo)值，μi為樣本數(shù)據(jù)的均值，σi為樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

4.通過主成分分析法合成金融穩(wěn)定指數(shù)

用因子載荷系數(shù)除以主成分各自特征值的平方根，可進(jìn)一步求得因子得分系數(shù)矩陣，并結(jié)合經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后每個(gè)季度的原始基礎(chǔ)指標(biāo)值， 就可以得出前k 個(gè)主成分在每個(gè)季度的主成分得分值z(mì)1t、z2t、…、zkt。 同時(shí)，以主成分分析結(jié)果中前k 個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率為權(quán)重加權(quán)平均后，即可求出2015年第一季度至2019年第四季度每個(gè)季度的金融穩(wěn)定綜合評(píng)價(jià)得分值PFSICt：

其中，ω1、ω2、…、ωk分別為前k 個(gè)主成分各自的貢獻(xiàn)率；z1t、z2t、…、zkt分別為前k 個(gè)主成分在每個(gè)季度的主成分得分值。

為了便于比較分析，本文將PFSICt通過Min-Max 標(biāo)準(zhǔn)化法投射到[0，1]區(qū)間上，最后求得2015年第一季度至2019年第四季度中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)的金融穩(wěn)定指數(shù)（PAFSI 指數(shù)）。⑦具體見圖1。

圖1 2015年第一季度至2019年第四季度中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)

四、地區(qū)金融穩(wěn)定運(yùn)行的時(shí)間演變特征

在編制我國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)自2015年第一季度至2019年第四季度的省級(jí)金融穩(wěn)定指數(shù)（PAFSI 指數(shù)）的基礎(chǔ)上，本文將使用一些盡可能簡(jiǎn)化、直觀又不失嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕y(tǒng)計(jì)方法對(duì)所構(gòu)建的省級(jí)金融穩(wěn)定指數(shù)反映出的地區(qū)金融穩(wěn)定的時(shí)間變化動(dòng)態(tài)趨勢(shì)和空間特征進(jìn)行縱向分析。

本文將經(jīng)過[0,1]區(qū)間轉(zhuǎn)換處理的31 個(gè)省級(jí)金融穩(wěn)定指數(shù)值在每個(gè)季度均進(jìn)行加總， 求得當(dāng)季的省級(jí)總和值（如圖2 所示）。 31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)金融穩(wěn)定狀況在2015—2019年間呈現(xiàn)先上升后大幅下降的總體趨勢(shì)。 自2016年第二季度以來，中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)從22.6253下降至5.6610，降幅達(dá)74.98%。 金融穩(wěn)定狀況整體惡化，形勢(shì)不容樂觀。 主要是由于2008年后累積的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)開始顯露。在新《中華人民共和國(guó)預(yù)算法》實(shí)施之初的政策換擋期間，出現(xiàn)了許多非市場(chǎng)化的不規(guī)范操作，導(dǎo)致地方隱性債務(wù)明顯增加；受制于我國(guó)投資渠道有限的格局， 在股市調(diào)整過程中， 大量投機(jī)資本轉(zhuǎn)入房地產(chǎn)市場(chǎng)， 房?jī)r(jià)在2016年開始了新一輪上漲；互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的信用風(fēng)險(xiǎn)事件層出不窮。 上述風(fēng)險(xiǎn)因素疊加導(dǎo)致我國(guó)金融穩(wěn)定總體形勢(shì)惡化。此后，雖然地方政府債務(wù)在嚴(yán)格的監(jiān)管政策下得以有效控制， 但是房地產(chǎn)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)泡沫卻被進(jìn)一步催化， 主要表現(xiàn)為家庭部門杠桿率和個(gè)人住房貸款的快速攀升，這在很大程度上造成了房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)“灰犀?！钡默F(xiàn)象。在此過程中，2017年第四季度呈現(xiàn)出了十分短暫的反彈趨勢(shì)，這與房地產(chǎn)調(diào)控政策的松綁有關(guān)，土地出讓的松綁和房地產(chǎn)內(nèi)需消費(fèi)的釋放有效維護(hù)了金融穩(wěn)定。

圖2 2015年第一季度至2019年第四季度中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)季度加總值

隨后，本文計(jì)算2015年第一季度至2019年第四季度中國(guó)31 個(gè)省級(jí)金融穩(wěn)定指數(shù)（PAFSI 指數(shù)）在每個(gè)季度的均值以及中位值。觀察圖3 可知，31個(gè)省級(jí)金融穩(wěn)定指數(shù)的均值和中位值呈現(xiàn)明顯的右偏分布態(tài)勢(shì)， 再次說明了金融穩(wěn)定運(yùn)行由好轉(zhuǎn)壞的總體趨勢(shì)。

圖3 2015年第一季度至2019年第四季度中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)均值和中位值

五、地區(qū)金融穩(wěn)定運(yùn)行的空間特征

（一）地區(qū)金融穩(wěn)定運(yùn)行的空間集聚性

基于本文對(duì)地區(qū)金融穩(wěn)定狀況的內(nèi)涵定義，不難發(fā)現(xiàn)， 某一地理空間范圍內(nèi)金融穩(wěn)定的運(yùn)行與宏觀金融政策環(huán)境、該地區(qū)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況、地區(qū)的政策環(huán)境以及一體化程度具有緊密的關(guān)聯(lián)。 同時(shí)， 金融發(fā)展誕生于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資需求， 其本質(zhì)是要服務(wù)于地區(qū)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展并依賴于傳統(tǒng)金融體系的良好運(yùn)轉(zhuǎn)。因此，地區(qū)金融穩(wěn)定與本地區(qū)自身的金融體系運(yùn)行和政策環(huán)境聯(lián)系緊密， 從而地區(qū)金融穩(wěn)定運(yùn)行的空間集聚性可能因?yàn)樾姓吔绲姆指疃幌魅酢?/p>

本文運(yùn)用空間Moran 指數(shù)檢驗(yàn)地區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)的空間集聚性特征。 Moran 指數(shù)的取值范圍在[-1,1]的區(qū)間內(nèi)，具體地，如果指數(shù)大于0，則說明地區(qū)之間的金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況存在空間正相關(guān)， 即相互鄰近的地區(qū)之間金融穩(wěn)定的運(yùn)行具有相似的發(fā)展趨勢(shì)， 金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況較好的地區(qū)在空間上集聚在一起， 而金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況較差的地區(qū)也集聚在一起。 指數(shù)越大說明空間分布的正自相關(guān)性越強(qiáng)， 地區(qū)金融穩(wěn)定發(fā)展的空間集聚強(qiáng)度也就越明顯。此外，為了進(jìn)一步考察具體省級(jí)行政區(qū)的空間依賴程度， 本文使用局部Moran 指數(shù)分析一個(gè)省級(jí)行政區(qū)與其周邊相鄰省級(jí)行政區(qū)金融穩(wěn)定發(fā)展的空間關(guān)系。 通過繪制局部Moran指數(shù)散點(diǎn)圖， 本文將中國(guó)省級(jí)金融穩(wěn)定指數(shù)劃分為4 個(gè)象限的不同集群， 從而直觀地識(shí)別這一關(guān)系。由于篇幅原因，每季度的Moran 指數(shù)及散點(diǎn)圖不進(jìn)行匯報(bào)。

分析結(jié)果顯示， 除2018年第一季度和2018年第四季度外， 其余時(shí)間內(nèi)省級(jí)金融穩(wěn)定全局Moran 指數(shù)均為負(fù)值且不存在顯著的空間相關(guān)性。 2018年第一季度中國(guó)相互鄰近省級(jí)行政區(qū)的金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況表現(xiàn)出空間正相關(guān)， 但是這種向好運(yùn)行的相似趨勢(shì)在統(tǒng)計(jì)意義上并不明顯。 而2018年第四季度，全局Moran 指數(shù)表現(xiàn)出顯著的空間負(fù)相關(guān)， 說明在樣本期大部分時(shí)間內(nèi)省級(jí)金融穩(wěn)定的運(yùn)行在空間上是分散的、差異較大，這提示了強(qiáng)化對(duì)各個(gè)省級(jí)行政區(qū)金融穩(wěn)定運(yùn)行差異化和針對(duì)性監(jiān)管的必要性。在考察2018年第四季度局部Moran 指數(shù)（見圖4）后可以發(fā)現(xiàn)，天津、湖北、四川、陜西等省級(jí)行政區(qū)表現(xiàn)出顯著的自身金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況差于周邊省級(jí)行政區(qū)的跡象。 相應(yīng)地，北京、河南、福建和重慶等省級(jí)行政區(qū)則表現(xiàn)出自身金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況較好， 但被周圍運(yùn)行狀況較差的省級(jí)行政區(qū)空間包圍的跡象。

圖4 2018年第四季度中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)的局部Moran 指數(shù)散點(diǎn)圖

（二）地區(qū)金融穩(wěn)定發(fā)展的空間異質(zhì)性

我國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)格局基本上形成了以中心城市和城市群為核心的空間布局， 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在東、西部和南、北部之間呈現(xiàn)出顯著的地區(qū)異質(zhì)性。金融發(fā)展作為經(jīng)濟(jì)水平的一種映射，亦與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間異質(zhì)性呈現(xiàn)出相似的特征。 更重要的是， 宏觀金融體系的平穩(wěn)運(yùn)行實(shí)則取決于某一時(shí)期風(fēng)險(xiǎn)突出地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)處置與控制情況。因此，本文基于構(gòu)建的省級(jí)金融穩(wěn)定指數(shù)分析中國(guó)地區(qū)金融穩(wěn)定的空間差異特征， 試圖挖掘出樣本區(qū)間內(nèi)金融風(fēng)險(xiǎn)突出的地區(qū)， 并對(duì)背后存在的突出風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。

在2015年第一季度，金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況較好的省級(jí)行政區(qū)有：西藏、黑龍江、貴州、內(nèi)蒙古和江蘇， 金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況較差的省級(jí)行政區(qū)有：上海、福建、河南、重慶、天津和北京。到2019年第四季度，金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況較好的省級(jí)行政區(qū)有：上海、重慶、福建、河南和北京；金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況較差的省級(jí)行政區(qū)有：浙江、西藏、湖南、寧夏、四川、遼寧、甘肅和吉林。

1.東、中、西以及東北地區(qū)典型省級(jí)行政區(qū)金融穩(wěn)定狀態(tài)變化

為探究不同地區(qū)金融穩(wěn)定形勢(shì)變化背后的風(fēng)險(xiǎn)，本文從東、中、西以及東北四大代表性經(jīng)濟(jì)地區(qū)中各選出一個(gè)典型省級(jí)行政區(qū)， 分析其金融穩(wěn)定運(yùn)行變化的主要趨勢(shì)以及威脅金融穩(wěn)定的主要風(fēng)險(xiǎn)。

東部地區(qū)中， 本文選擇北京市為代表進(jìn)行金融穩(wěn)定狀況的分析。 北京市的金融穩(wěn)定狀況在2015年第一季度處于較差的水平， 但在2019年第四季度得到了明顯的改善。 這在很大程度上得益于北京市在地方政府債務(wù)、房地產(chǎn)泡沫風(fēng)險(xiǎn)以及對(duì)企業(yè)杠桿的有效控制。具體來看，北京市政府債務(wù)負(fù)擔(dān)率從2015年第一季度的56.02%下降至2019年第四季度的29.18%，降幅達(dá)47.91%。 房地產(chǎn)開發(fā)貸款占比的顯著增加使北京市金融穩(wěn)定指數(shù)在2017年降至樣本區(qū)間內(nèi)最低水平。 同時(shí)，企業(yè)部門杠桿率自2015年第一季度的78.22%下降至第四季度的62.97%。 北京市數(shù)字普惠金融指數(shù)本身就在全國(guó)省級(jí)行政區(qū)中處于較高水平， 這五年內(nèi)更是有顯著的提升， 這反映出北京市的金融資源配置十分豐富，在數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度和金融數(shù)字化程度方面均在全國(guó)居于領(lǐng)先地位。 這對(duì)北京市金融穩(wěn)定狀況的調(diào)整也起到了極為重要的改善作用。

中部地區(qū)中， 本文選擇河南省為代表進(jìn)行金融穩(wěn)定狀況的分析。 從2015年第一季度至2019年第四季度， 河南省金融穩(wěn)定狀況呈現(xiàn)出持續(xù)改善的運(yùn)行態(tài)勢(shì)。 這得益于河南省企業(yè)部門杠桿率的顯著下降、數(shù)字普惠金融指數(shù)的顯著改善、資本充足率和流動(dòng)性比例的持續(xù)提升。 河南省上市公司股票市盈率的波動(dòng)逐漸趨于穩(wěn)定， 企業(yè)經(jīng)營(yíng)走向成熟。同時(shí)，河南省房地產(chǎn)企業(yè)開發(fā)貸款占比長(zhǎng)期穩(wěn)定在4%左右， 房地產(chǎn)泡沫風(fēng)險(xiǎn)穩(wěn)定可控，為河南省金融穩(wěn)定平穩(wěn)運(yùn)行貢獻(xiàn)了力量。總體來看，河南省是金融穩(wěn)定運(yùn)行平穩(wěn)省份的典型代表，金融機(jī)構(gòu)和金融市場(chǎng)都表現(xiàn)出趨于穩(wěn)定的特征。 與河南省金融穩(wěn)定走勢(shì)類似的還有重慶市與東南沿海的福建省。

西部地區(qū)中， 本文選擇西藏自治區(qū)為代表進(jìn)行金融穩(wěn)定狀況的分析。 西藏自治區(qū)的金融穩(wěn)定狀況表現(xiàn)為在波動(dòng)中持續(xù)下降的狀態(tài)。在2015年至2019年這五年間，西藏自治區(qū)企業(yè)部門的杠桿率和地方政府的債務(wù)率都存在明顯提升， 尤其是政府債務(wù)快速擴(kuò)張給西藏的金融穩(wěn)定運(yùn)行帶來了極其嚴(yán)重的威脅。與此同時(shí)，居民部門杠桿率也呈現(xiàn)出緩慢增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。 雖然西藏自治區(qū)商業(yè)銀行的流動(dòng)性比例增長(zhǎng)明顯， 但是沒有能逆轉(zhuǎn)西藏自治區(qū)金融惡化的總體趨勢(shì)。 結(jié)合西藏自治區(qū)的數(shù)字普惠金融狀況來看， 這在一定程度上反映了西藏自治區(qū)金融資源配置嚴(yán)重依賴跨地區(qū)行政資源配置下的人為傾斜干預(yù)， 金融市場(chǎng)仍然缺乏活力。類似西藏自治區(qū)狀況的還有青海省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、新疆自治區(qū)和東北地區(qū)的黑龍江省。 政府、企業(yè)或居民部門債務(wù)增長(zhǎng)和金融市場(chǎng)缺乏活力是這些省級(jí)行政區(qū)金融穩(wěn)定狀況惡化最主要的驅(qū)動(dòng)因素。

位于東北地區(qū)的遼寧、吉林和黑龍江三省，金融穩(wěn)定變化趨勢(shì)表現(xiàn)出整體惡化的趨同性， 其中以黑龍江省最為顯著， 因此本文選取黑龍江省作為東北地區(qū)的代表分析其金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況。 首先是地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)激增， 黑龍江省的地方政府債務(wù)負(fù)擔(dān)率從2015年第一季度的約3%激增至2019年第四季度的近40%，五年增長(zhǎng)了13 倍，成為威脅黑龍江省金融穩(wěn)定運(yùn)行的首要風(fēng)險(xiǎn)， 遼寧省和吉林省的地方政府債務(wù)也出現(xiàn)了相似的巨大增長(zhǎng)。其次，黑龍江省級(jí)法人銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)不良貸款率自2017年以來長(zhǎng)期維持在2%以上， 這一衡量銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的主要指標(biāo)值要高于金融穩(wěn)定風(fēng)險(xiǎn)管控有力的北京、上海、河南和重慶等省級(jí)行政區(qū)。影子銀行資產(chǎn)規(guī)模不降反增、流動(dòng)性比例水平不高也是威脅黑龍江省銀行系統(tǒng)的重要風(fēng)險(xiǎn)來源。 此外，自2018年黑龍江省首次出現(xiàn)企業(yè)信用債券違約事件以來， 違約率呈現(xiàn)出不斷走高的趨勢(shì)。同樣位于東北地區(qū)的遼寧省，企業(yè)信用債違約情況比黑龍江省更加嚴(yán)重。 因此未來需要對(duì)此保持足夠的關(guān)注和警惕。

2.京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)的金融穩(wěn)定狀態(tài)變化

“十四五”時(shí)期，我國(guó)將進(jìn)入城鎮(zhèn)化高質(zhì)量發(fā)展調(diào)整時(shí)期， 都市圈和城市群將成為影響經(jīng)濟(jì)格局發(fā)展的主導(dǎo)力量， 因此金融風(fēng)險(xiǎn)防治體系建設(shè)需要高度關(guān)注金融能力較高的大城市群的金融體系、金融市場(chǎng)的潛在風(fēng)險(xiǎn)以及其傳染性和擴(kuò)散性。因此，本文對(duì)三大城市群（京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角地區(qū)）的金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況進(jìn)行分析，探究主要風(fēng)險(xiǎn)來源并試圖挖掘金融風(fēng)險(xiǎn)治理的有效措施。

京津冀地區(qū)主要包括北京市、天津市和河北省。從總體趨勢(shì)來看，北京市的金融穩(wěn)定狀況經(jīng)歷了先惡化再改善的變動(dòng)趨勢(shì)。 而天津市的金融穩(wěn)定狀況在2018年第一季度前表現(xiàn)為平穩(wěn)運(yùn)行，在2018年第一季度后則出現(xiàn)了明顯的惡化。 河北省的金融穩(wěn)定狀況在2016年年底前和2018年第一季度有兩次明顯的回調(diào)，但是在2018年第二季度后就開始明顯下降， 隨后一直穩(wěn)定維持在較低的運(yùn)行水平。

長(zhǎng)江三角洲地區(qū)主要包括上海市、江蘇省、浙江省和安徽省。其中，上海市金融穩(wěn)定狀況表現(xiàn)出明顯的波動(dòng)上調(diào)趨勢(shì)， 充分顯示出上海在調(diào)控影子銀行、地方政府債務(wù)方面取得了顯著的成效。浙江省和江蘇省的金融穩(wěn)定狀況則出現(xiàn)了較為明顯的惡化，這與兩省地方政府債務(wù)、影子銀行和杠桿率的風(fēng)險(xiǎn)提升有著緊密的關(guān)聯(lián)。 其中浙江省主要的金融風(fēng)險(xiǎn)在于居民部分杠桿率的暴漲以及債權(quán)違約率的持續(xù)增長(zhǎng)。

珠三角地區(qū)的金融穩(wěn)定狀況主要以廣東省為代表。 廣東省金融穩(wěn)定狀況惡化出現(xiàn)的時(shí)間在2017年初，早于周邊省級(jí)行政區(qū)。 雖然廣東省的企業(yè)杠桿率不高且運(yùn)行十分平穩(wěn)， 但居民債務(wù)的增長(zhǎng)較為明顯，地方政府債務(wù)率占比不高，但增加也較為顯著。同時(shí)，其銀行流動(dòng)性比例顯著低于長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省浙江和江蘇。

六、地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)的治理機(jī)制

三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)能力最強(qiáng)大的地區(qū)，同時(shí)也集聚著優(yōu)質(zhì)的金融資源，開發(fā)程度較高，還是新型金融科技應(yīng)用最廣泛的地區(qū)。三大經(jīng)濟(jì)區(qū)中，北京、上海的金融穩(wěn)定運(yùn)行展現(xiàn)了其對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)有力的治理能力。 這些地區(qū)金融市場(chǎng)主要風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的及時(shí)監(jiān)控與更新能力， 階段性突出金融風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)控能力， 以及對(duì)關(guān)鍵金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的維穩(wěn)能力都是其他地區(qū)提高金融風(fēng)險(xiǎn)防范和治理能力可以借鑒的。 本文從三個(gè)視角總結(jié)出地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)治理的長(zhǎng)效機(jī)制。

（一）促進(jìn)金融資源配置的空間適度集中

從地區(qū)金融資源配置的視角來看， 城市商業(yè)銀行業(yè)務(wù)在某一地區(qū)的集中能夠顯著降低金融風(fēng)險(xiǎn)。但地理集中對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的削弱作用并非一成不變，而是具有“U 型”作用規(guī)律，同時(shí)門限效應(yīng)的存在使得這種風(fēng)險(xiǎn)弱化機(jī)制只有在金融風(fēng)險(xiǎn)低于某一水平時(shí)才能有效發(fā)揮作用。北京、上海以及部分東部省級(jí)行政區(qū)之所以取得了較好的金融風(fēng)險(xiǎn)防治效果， 與優(yōu)質(zhì)且豐富的金融資源在上述地區(qū)的地理空間集聚不無關(guān)系， 這也提示金融風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)惡化的中西部省份可以從調(diào)整金融資源配置的空間布局入手， 避免金融資源在地區(qū)內(nèi)部分布過于分散， 同時(shí)明確打造地區(qū)內(nèi)部的金融中心或金融增長(zhǎng)極，以達(dá)到減小風(fēng)險(xiǎn)的目的。

（二）確保金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相匹配

從金融與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的視角來看， 金融風(fēng)險(xiǎn)治理的目的是促進(jìn)和保障地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。 不可否認(rèn)， 金融集聚和金融結(jié)構(gòu)提升均能夠輔助地區(qū)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的優(yōu)化。 但金融體系結(jié)構(gòu)需要與實(shí)體經(jīng)濟(jì)最優(yōu)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相互匹配， 才能在有效控制金融風(fēng)險(xiǎn)的前提下充分發(fā)揮其體系功能， 切實(shí)促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的鏡像，金融經(jīng)濟(jì)中突出的地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、房地產(chǎn)價(jià)格泡沫化風(fēng)險(xiǎn)、影子銀行風(fēng)險(xiǎn)、高杠桿率風(fēng)險(xiǎn)和企業(yè)信用債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的積累均與各個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中長(zhǎng)期內(nèi)在矛盾的激化存在密切關(guān)聯(lián)。換言之，地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生是由于部分地區(qū)注重金融體系的運(yùn)轉(zhuǎn)而忽視了實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展因?yàn)樵鏊傧陆诞a(chǎn)生的產(chǎn)能過剩、盲目擴(kuò)張和粗放增長(zhǎng)等客觀事實(shí)，超越式的發(fā)展打破了金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相匹配的格局，這對(duì)于中西部地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)治理具有啟示意義。

（三）強(qiáng)化對(duì)階段性突出金融風(fēng)險(xiǎn)的持續(xù)監(jiān)管和治理

從防止具體領(lǐng)域金融風(fēng)險(xiǎn)的視角來看， 不同于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、不良貸款風(fēng)險(xiǎn)等傳統(tǒng)性的金融風(fēng)險(xiǎn)，經(jīng)濟(jì)“新常態(tài)”以來對(duì)金融體系產(chǎn)生重大沖擊的風(fēng)險(xiǎn)如影子銀行風(fēng)險(xiǎn)、地方債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)、居民部門杠桿率風(fēng)險(xiǎn)均呈現(xiàn)出在某一時(shí)間階段特別突出乃至集中爆發(fā)的特征， 同時(shí)這些風(fēng)險(xiǎn)在不同地區(qū)之間存在顯著的差異。因此，各地區(qū)對(duì)于本地區(qū)內(nèi)階段性關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)的治理成功與否將直接決定該地區(qū)金融穩(wěn)定的整體走勢(shì)。

七、結(jié)論與討論

本文基于我國(guó)在央行統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)下省級(jí)行政區(qū)域分割的金融監(jiān)管體系特征， 并依據(jù)黨中央對(duì)于國(guó)內(nèi)關(guān)鍵金融領(lǐng)域新變化、新風(fēng)險(xiǎn)的科學(xué)判斷，提出2015年以來我國(guó)主要金融風(fēng)險(xiǎn)主要表現(xiàn)為債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、房地產(chǎn)泡沫風(fēng)險(xiǎn)、外部沖擊風(fēng)險(xiǎn)、互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)、不良資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、影子銀行風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、債券違約風(fēng)險(xiǎn)和杠桿率風(fēng)險(xiǎn)。基于以上風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，本文選取相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)指標(biāo)構(gòu)建31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)2015年第一季度至2019年第四季度的金融穩(wěn)定指數(shù)。研究發(fā)現(xiàn)，樣本期內(nèi)我國(guó)整體金融穩(wěn)定運(yùn)行趨勢(shì)不容樂觀， 但不同省級(jí)行政區(qū)的金融穩(wěn)定運(yùn)行狀況存在明顯的空間異質(zhì)性。

本文主要的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。其一，成功構(gòu)建了能夠有效監(jiān)測(cè)和分析我國(guó)金融穩(wěn)定運(yùn)行中觀層面的系統(tǒng)性綜合指數(shù)體系（PAFSI指數(shù)），該指數(shù)能夠?yàn)檠胄薪鹑诒O(jiān)管當(dāng)局和各省份金融穩(wěn)定監(jiān)管部門的調(diào)控政策提供決策依據(jù)。 其二， 省級(jí)金融穩(wěn)定指數(shù)基礎(chǔ)指標(biāo)的選取充分考慮了我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”以來呈現(xiàn)出的突出風(fēng)險(xiǎn)特征， 指數(shù)構(gòu)建充分遵循了科學(xué)性、扼要性的原則， 能夠在綜合指數(shù)中體現(xiàn)季度主要風(fēng)險(xiǎn)特征的變化與沖擊影響。其三，省級(jí)金融穩(wěn)定指數(shù)的構(gòu)建過程提供了一套科學(xué)的方法， 具有重復(fù)性和可操作性， 既可以根據(jù)后續(xù)金融風(fēng)險(xiǎn)的變化做出靈活調(diào)整， 也能夠?yàn)橄嚓P(guān)實(shí)證研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。 其四， 基于構(gòu)成地區(qū)金融穩(wěn)定指數(shù)的各風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域和其中的地區(qū)異質(zhì)性有針對(duì)性地提出了地區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)治理的具體措施。

我國(guó)的宏觀金融穩(wěn)定狀況總體可防可控，但對(duì)于局部地區(qū)某個(gè)時(shí)段以爆發(fā)式呈現(xiàn)的金融風(fēng)險(xiǎn)要引起足夠重視、保持高度警惕、貫徹持續(xù)性監(jiān)管。 經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的金融資源配置靈活性較為充足，監(jiān)管披露制度也相對(duì)完善。 而中西部地區(qū)，尤其是部分西部省級(jí)行政區(qū)的金融資源配置高度依賴行政力量的干預(yù)，因此面對(duì)金融市場(chǎng)變化，其反應(yīng)具有滯后性、缺乏靈活性，未能及時(shí)妥善地處置突發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)此，應(yīng)堅(jiān)持市場(chǎng)在要素資源配置中的決定性作用， 保持金融資源配置與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求相適應(yīng)，不做超前配置和規(guī)劃。同時(shí)鑒于家庭資產(chǎn)重倉房地產(chǎn)市場(chǎng)的事實(shí)， 家庭部門債務(wù)與房地產(chǎn)領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)“灰犀?！敝g的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)值得警惕，需要在堅(jiān)持“房住不炒”的基礎(chǔ)上逐步剔除與普通商品住房捆綁的優(yōu)質(zhì)教育資源等， 使住房回歸其居住屬性，并通過構(gòu)建包含保障性住房、普通商品房和高檔商品住房在內(nèi)的城市住房供應(yīng)體系，從根本上化解家庭部門和房地產(chǎn)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)。

注釋：

①2019年5月24日， 包商銀行因出現(xiàn)嚴(yán)重信用風(fēng)險(xiǎn)，被人民銀行、銀保監(jiān)會(huì)聯(lián)合接管，成為中國(guó)金融發(fā)展史上的一個(gè)重大事件。 主要原因是新增不良貸款壓力的持續(xù)增加以及公司監(jiān)管治理的嚴(yán)重缺失。

②見國(guó)際貨幣基金組織歷年發(fā)布的《全球金融穩(wěn)定報(bào)告》，網(wǎng)址：https://www.imf.org/en/publications/gfsr。

③債務(wù)負(fù)擔(dān)率為年末債務(wù)余額與當(dāng)年政府綜合財(cái)力的比率，是衡量債務(wù)規(guī)模大小的指標(biāo)。 國(guó)際貨幣基金組織確定的債務(wù)率控制標(biāo)準(zhǔn)參考值為90%～150%。

④類似的計(jì)算方法可見于：穆迪公司《中國(guó)影子銀行季度監(jiān)測(cè)報(bào)告（2020）》，網(wǎng)址：https://www.moodys.com/research/Cross-Sector-China-Quarterly-Shadow-Banking-Montior-Mar-2020-Slides--PBC_1222168?lang=zh-cn&cy=chn。

⑤國(guó)家資產(chǎn)負(fù)債表研究中心公布的宏觀杠桿率顯示，我國(guó)非金融企業(yè)部門杠桿率在2009年第一季度突破100%的水平后持續(xù)上漲， 并于2015年第三季度突破150%，此后雖然增速減緩，但一直維持在這一水平之上，網(wǎng)址：http://114.115.232.154:8080/。

⑥見國(guó)家金融與發(fā)展實(shí)驗(yàn)室發(fā)布的《2020年度宏觀杠桿率》相關(guān)數(shù)據(jù)，網(wǎng)址：http://www.nifd.cn/SeriesReport/Details/2540。