田龍鵬　李珊

摘要：本文基于我國2001—2020年資金流量表數(shù)據(jù)，使用風險傳染網(wǎng)絡模型方法，對我國部門間金融風險傳染效應進行分析，并測度了我國系統(tǒng)性金融風險指數(shù)。研究發(fā)現(xiàn)，金融部門是我國部門間金融風險傳染的主要承擔者；我國宏觀金融網(wǎng)絡的穩(wěn)健性在黨的十九大后明顯增強，各部門引發(fā)的風險傳染總損失效應整體呈震蕩波動態(tài)勢，但2018年以來總損失效應明顯低于之前的平均水平；本文測算出的系統(tǒng)性金融風險指數(shù)與M2/GDP的走勢在多個時間點較為吻合，其對于防范化解系統(tǒng)性金融風險具有前瞻性預警作用。基于此，本文從加強對金融部門的風險監(jiān)測與管理，加強對政府部門和國外部門的風險監(jiān)測，進一步完善宏觀審慎政策框架等方面提出政策建議。

關(guān)鍵詞：資金流量表；金融風險傳染；系統(tǒng)性金融風險指數(shù)

中圖分類號：F832? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? 文章編號：1007-0753（2023）08-0066-12

一、引言

防范化解系統(tǒng)性金融風險是金融工作的永恒主題。近年來，由于新冠肺炎疫情沖擊和國際經(jīng)濟形勢復雜嚴峻，當前我國地方政府債務風險、房地產(chǎn)市場風險、個別金融控股集團關(guān)聯(lián)風險等風險隱患快速積累，防范和化解系統(tǒng)性金融風險工作依然面臨重重困難。2022年10月，黨的二十大報告明確指出，要加強和完善現(xiàn)代金融監(jiān)管，強化金融穩(wěn)定保障體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性風險底線。習近平總書記也多次強調(diào)要把防范化解系統(tǒng)性金融風險放在更加重要的位置。對系統(tǒng)性金融風險進行測度是防范化解風險的前提，目前各界對系統(tǒng)性金融風險的識別和測度不斷深入，但仍未形成共識。

資金流量核算起源于美國，目前已成為聯(lián)合國統(tǒng)計署發(fā)布的國民經(jīng)濟核算（SNA）五大體系之一。資金流量表是資金流量核算結(jié)果的呈現(xiàn)，能夠反映國民經(jīng)濟各部門之間在一定時期內(nèi)的資金往來或交易的總量、結(jié)構(gòu)和流向。近年來，國內(nèi)外基于資金流量表的應用研究日益廣泛，其對制定宏觀調(diào)控政策發(fā)揮著重要作用。

鑒于此，本文探索使用中國人民銀行發(fā)布的2001—2020年資金流量表數(shù)據(jù)，借鑒列昂惕夫投入產(chǎn)出分析法，測度出國民經(jīng)濟各部門之間的金融風險傳染效應，并通過構(gòu)建概率密度函數(shù)，最終測算出系統(tǒng)性金融風險指數(shù)，為前瞻性防范化解系統(tǒng)性金融風險提供信息支撐。

二、文獻綜述

準確把握各部門的資金流動和資金關(guān)聯(lián)情況是開展金融風險研究的前提（劉曉欣和熊麗，2021）。為此，國內(nèi)外學者在編制資金流量表、資金流量矩陣、資金流量模型方面開展了大量相關(guān)研究，為從資金流量視角測算系統(tǒng)性金融風險奠定了堅實的基礎(chǔ)。

一是關(guān)于編制資金流量表和資金流量矩陣的相關(guān)研究。資金流量賬戶概念由Copeland（1947）首次提出，他使用編制的資金流量表對美國經(jīng)濟中的貨幣運行情況進行了統(tǒng)計描述，為美國經(jīng)濟政策制定提供了重要參考。之后，資金流量核算及賬戶編制方法在世界各國迅速推廣并不斷完善。Roe和Stone（1971）編制了基于投入產(chǎn)出的U-V型資金流量表，建立了資金供需均衡模型，分析了資金關(guān)聯(lián)效果。Tsujimura 和Mizoshita（2003）介紹了使用資金流量賬戶數(shù)據(jù)編制資產(chǎn)負債流量矩陣的方法（簡稱ALM），并利用ALM的列昂惕夫逆矩陣來評價日本的貨幣政策。我國學者也在編制資金流量表和資金流量矩陣方面進行了系列探索。王洋和柳欣（2008）從企業(yè)的現(xiàn)金流量表出發(fā)，通過加總形成了包含居民、企業(yè)、政府和銀行四大經(jīng)濟主體的宏觀資金流量表。李寶瑜和張帥（2009）先是編制了我國2000年和2005年的“部門×交易”及“交易×部門”資金流量矩陣表，然后基于設定的模型，編制了“部門×部門”矩陣表，解決了常規(guī)統(tǒng)計中無法獲得部門間金融資金流量數(shù)據(jù)的問題。馬克衛(wèi)和李寶瑜（2015）將社會核算矩陣（Social Accounting Matrix，SAM）劃分為投入產(chǎn)出表、國民收入流量表、金融資金流量表；先分別建立三個模型，然后將其鏈接起來，形成一個反映國民經(jīng)濟所有環(huán)節(jié)乘數(shù)關(guān)系的模型系統(tǒng)；利用2012年的SAM數(shù)據(jù)，舉例說明其在實際經(jīng)濟分析中的應用。還有部分學者研究和編制了國際資金流量表和矩陣（石田定夫，1993；王濤，2015；張南，2016；李寶瑜，2017）。

二是關(guān)于資金流量模型的相關(guān)研究。基于資金流量表和資金流量矩陣編制方法和數(shù)據(jù)，學界進一步探索出了幾大類資金流量核算分析范式下的相關(guān)模型。第一類是僅將資金流量表作為數(shù)據(jù)來源。李揚和殷劍峰（2007）基于1992—2003年中國資金流量表，從收入分配和部門儲蓄傾向等兩個方面對居民、企業(yè)和政府等國內(nèi)三個部門的儲蓄率進行了比較分析。肖文和周明海（2001）、潘文軒（2018）、楊巨和方恬（2020）、張車偉等（2020）則分別基于不同年份的資金流量表研究了我國收入分配格局演變趨勢。易綱（2020）運用資金流量表數(shù)據(jù)，對過去十幾年來中國金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的變化進行了分析，并從資源配置和風險承擔角度測度了金融資產(chǎn)風險承擔者的分布。第二類是符合資金流量核算原則的存流量一致性模型（Stock-Flow Consistent Model，以下簡稱SFC模型）。該模型的主要特征包括：存量與流量核算的一致性、各部門的行為決策相互影響和關(guān)聯(lián)、歷史時間、過程理性、貨幣和金融對實體經(jīng)濟運行的重要性（Godley和Lavoie，2007；Caverzasi，2013；柳欣等，2013）。張云等（2018）將SFC模型與DSGE模型進行比較后認為，SFC模型在貨幣、信貸、財富、生產(chǎn)和分配方面提供了一體化的處理方法，能夠更好地分析現(xiàn)實經(jīng)濟體系中的貨幣政策、金融化、杠桿和收入分配等問題。溫博慧等（2015）結(jié)合SFC模型和未定權(quán)益分析法，從宏觀審慎中宏微觀與時間截面兩組維度的角度，研究了資產(chǎn)價格波動沖擊下中國銀行體系的網(wǎng)絡抗毀性。王博和宋玉峰（2020）基于SFC模型視角，構(gòu)建了一個“氣候變化—政策響應—經(jīng)濟增長—金融穩(wěn)定”的傳導路徑，研究了氣候變化的轉(zhuǎn)型風險對宏觀經(jīng)濟和金融穩(wěn)定的影響。第三類是借鑒投入產(chǎn)出分析法開展的研究。胡秋陽（2010）設計并編制了中國投入產(chǎn)出式資金流量表，借鑒投入產(chǎn)出分析模型構(gòu)建了資金關(guān)聯(lián)模型，考察了部門之間、項目之間、金融交易與實物交易之間通過金融交易形成的資金關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)和乘數(shù)效果。張云等（2018）基于中國投入產(chǎn)出式宏觀資金流量表和資金關(guān)聯(lián)模型，定量分析了發(fā)生在政府部門的局部債務違約，經(jīng)由國民經(jīng)濟各賬戶之間的資金關(guān)聯(lián)發(fā)生擴散和波及，從而對國民經(jīng)濟各部門的資金籌措和資金運用產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)性影響。

三是基于資金流量表開展的系統(tǒng)性金融風險測度的相關(guān)研究。國內(nèi)外學者對如何準確地測度系統(tǒng)性金融風險進行了大量研究，包括對金融系統(tǒng)整體風險的測度，對特殊金融機構(gòu)風險的測度以及對金融風險傳染效應的測度（Brownlees和Engle，2017；方意等，2019；Gandy和Veraart，2017），而基于資金流量表開展的系統(tǒng)性金融風險研究大多從金融網(wǎng)絡與風險傳染效應著手。金融網(wǎng)絡與系統(tǒng)性風險的關(guān)系取決于負面沖擊的大?。涸谛∮谂R界值的負面沖擊下，金融網(wǎng)絡使金融體系更具韌性；在大于臨界值的負面沖擊下，金融網(wǎng)絡可能成為系統(tǒng)性風險和不穩(wěn)定的來源（Acemoglu等，2015）。宮小琳和卞江（2010）較早使用2007年資金流量表（金融交易賬戶）數(shù)據(jù)，建立了國民經(jīng)濟各部門間的金融關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡模型，揭示了負面經(jīng)濟沖擊在部門層面循環(huán)傳導的軌跡，量化了各部門在各傳染輪次中的損失量，為應對系統(tǒng)性金融風險提供了較早的實證支持。張南（2013）將中國的資金流量表調(diào)整為矩陣式資金流量表，分析了部門間資產(chǎn)與負債的基本特征，進而應用列昂惕夫逆矩陣建立了部門間金融風險的波及效應模型并展開乘數(shù)分析，給出了各項金融交易風險波及的排序，解析了系統(tǒng)性金融風險對中國金融整體的最終波及效應。劉曉欣和張藝鵬（2019）首次構(gòu)建出2000—2017年“部門×金融工具×部門”的三維投入產(chǎn)出式資金流量表，研究發(fā)現(xiàn)因不同工具轉(zhuǎn)化為債權(quán)而引發(fā)的債務擴張推動了經(jīng)濟脫實向虛，加劇了金融風險。高慧穎等（2022）使用2017—2020年我國資金存量表測算了各部門間風險傳染效應，并借鑒Silva等（2014）的方法進一步測算了系統(tǒng)性金融風險指數(shù)。

綜上所述，從資金流量視角測算系統(tǒng)性金融風險的方法充分考慮了部門間資金流動情況及部門間風險傳染特征，在測算系統(tǒng)性金融風險方面具有天然優(yōu)勢。但是現(xiàn)有研究也存在一些不足：一方面，現(xiàn)有文獻側(cè)重于比較不同部門在風險傳染中的地位或作用，較少進一步構(gòu)建指數(shù)反映整體的系統(tǒng)性金融風險狀況；另一方面，疫情以來我國宏觀杠桿率呈現(xiàn)階段性上升趨勢，但現(xiàn)有研究較少使用資金流量數(shù)據(jù)對疫情以來我國的系統(tǒng)性金融風險變化進行測度。

本文的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下兩方面：一是在研究方法方面，現(xiàn)有研究較多比較各部門在風險傳染中的作用，本文在Silva等（2014）基礎(chǔ)上進一步改進了系統(tǒng)性金融風險指數(shù)的測算方法，本文測算方法更加符合經(jīng)濟實際，科學性更強，是對現(xiàn)有基于資金流量方法進行系統(tǒng)性風險測算研究的有益補充。二是在數(shù)據(jù)使用方面，現(xiàn)有研究基于資金存量表測算了我國系統(tǒng)性金融風險指數(shù)，但由于我國資金存量表僅公布了2017年以來的數(shù)據(jù)，且測算出的系統(tǒng)性金融風險為存量風險，無法體現(xiàn)一段時期內(nèi)風險的動態(tài)變化，本文使用2001—2020年的資金流量表數(shù)據(jù)，測算出較長時期內(nèi)我國系統(tǒng)性金融風險的動態(tài)變化，并通過與其他風險測算方法得出結(jié)果的相互印證，更好地證明本文測算方法的有效性。

三、基于資金流量表的系統(tǒng)性金融風險指數(shù)測度方法

現(xiàn)有公布的資金流量表為“部門×工具”形式，而基于投入產(chǎn)出法，需使用“部門×部門”形式的資金流量矩陣（即為“從誰到誰”矩陣，以下簡稱WTW矩陣）。因此，借鑒張南（2013）的方法，首先基于現(xiàn)有資金流量表數(shù)據(jù)，按照一定的比例關(guān)系，推定出部門之間的資金交易數(shù)據(jù)。其次，編制出WTW矩陣后，列出基于投入產(chǎn)出方法的部門間金融風險傳染效應測算方法。最后，構(gòu)建基于五部門風險傳染網(wǎng)絡的系統(tǒng)性金融風險指數(shù)。

（一）WTW矩陣編制

目前，中國人民銀行發(fā)布的資金流量表中的行表示各機構(gòu)部門，包括住戶部門（HH）、非金融企業(yè)部門（NFC）、廣義政府部門（GG）、金融部門（FI）和國外部門（RoW）五個部門。列表示各交易項目（金融工具），包括通貨、存款（表1中合并為通貨與存款）、貸款、債券、股票等十七個大項三十四個小項金融工具（2020年資金流量簡表如表1所示）。在各部門內(nèi)部根據(jù)資金投向和資金來源分別列出了運用和來源。資金流量表的編制遵循復式記賬原則對任一金融工具，各部門資金運用之和等于資金來源之和，最終國民經(jīng)濟所有部門的資金運用之和等于資金來源之和；但對單一部門而言，由于可能存在凈金融投資，故其資金運用之和不一定等于資金來源之和。本文借鑒國際標準的資金流量表中的做法，將資金運用稱為資產(chǎn)，資金來源稱為負債①。

要編制資金流量WTW矩陣，需知道每一項金融工具的部門間資金流動情況。由于數(shù)據(jù)源限制，本文借鑒張南（2013）的做法，使用推定方式估算單一金融工具的部門間資金流動情況?？傮w原則是假定各部門對資金來源方的某一單一金融工具按照相同的比率籌資，稱為負債比例系數(shù)，負債比例系數(shù)=部門持有某類金融負債/某類金融負債合計；金融資產(chǎn)的運用方按照該系數(shù)將資金投向至各部門，資產(chǎn)運用方部門運用該類金融資產(chǎn)額=負債比例系數(shù)×該部門持有的同類金融資產(chǎn)。

具體分為兩種情況：第一種情況是對某一金融工具，僅一個部門持有負債，多個部門持有資產(chǎn)，此時部門之間的資金流動關(guān)系簡單直接，對該單一金融工具而言，WTW矩陣如表2所示，行方向為各部門的資金運用，列方向表示各部門的資金來源。

第二種情況是對某一金融工具，多個部門持有負債，同時多個部門持有資產(chǎn)。如對于表1中的股票，企業(yè)部門發(fā)行的股票金額（負債）為12 333億元，而股票項目的負債總額為23 415億元，則企業(yè)部門發(fā)行股票的負債比例為0.53（12 333/23 415）。從資金運用看，持有股票資產(chǎn)的部門分別為住戶、企業(yè)、政府、金融及國外部門，所以各部門持有的企業(yè)發(fā)行的股票資產(chǎn)等于該部門持有的所有股票資產(chǎn)乘以企業(yè)發(fā)行股票的負債比例0.53，比如，住戶部門共持有股票資產(chǎn)3 319億元，則其中持有企業(yè)發(fā)行的股票資產(chǎn)為1 748.2億元（3 319×0.53）。同理，可分別計算得出各部門持有的金融部門、國外部門發(fā)行的股票份額（見表3）。由此得到每一項金融工具的WTW矩陣表，然后將各項金融工具的WTW矩陣表進行加總，即可得到所有金融工具的WTW矩陣表。

（二）部門間金融風險傳染效應的測度方法

Leontief（1936）首次提出了投入產(chǎn)出分析法，該方法主要基于投入產(chǎn)出表數(shù)據(jù)研究行業(yè)間、產(chǎn)業(yè)間的投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)關(guān)系。由于國民經(jīng)濟各部門之間的聯(lián)系與各行業(yè)之間的投入產(chǎn)出關(guān)系具有較多類似之處，越來越多的學者開始借鑒該方法開展部門間金融風險分析（張南，2013；張云等，2018；劉磊和張曉晶，2020），并取得了較好的分析效果?；诖?，本文嘗試運用編制的WTW矩陣，借鑒投入產(chǎn)出法來測度部門間的金融風險傳染效應。

1.構(gòu)建部門間風險傳染矩陣

WTW矩陣是構(gòu)建風險傳染矩陣的基礎(chǔ)，矩陣中的部門類似于投入產(chǎn)出分析表中的行業(yè)，金融工具類似于投入產(chǎn)出表中的商品。投入產(chǎn)出表中，各行業(yè)的總產(chǎn)出等于總投入，為使得五部門的風險傳染矩陣遵循這一原則，本文在WTW矩陣表中增加了兩行兩列，兩行為凈資產(chǎn)與列和，兩列為凈負債與行和，行與列分別對應投入產(chǎn)出表中的總產(chǎn)出與總投入。但是由于各部門的資產(chǎn)合計與負債合計通常不相等，為滿足平衡關(guān)系，借鑒張南（2013）的做法，在不改變原WTW矩陣數(shù)據(jù)關(guān)系的前提下，本文定義行和與列和為單一部門的資產(chǎn)合計（Ai）與負債合計（Di）兩者中的較大值。五部門風險傳染矩陣如表4所示。

2.測算部門間風險傳染效應

（三）構(gòu)建基于五部門風險傳染網(wǎng)絡的系統(tǒng)性金融風險指數(shù)

四、金融風險傳染效應及系統(tǒng)性金融風險指數(shù)測度

（一）數(shù)據(jù)說明

本文數(shù)據(jù)時間窗口為2001—2020年，主要是因為我國2001年加入WTO，2001年前后國內(nèi)與國外部門之間的資金流動狀況存在明顯區(qū)別，為保持縱向數(shù)據(jù)變動的分析可比性，故選取這一時期為研究對象。文中資金流量表原始數(shù)據(jù)均來源于中國人民銀行官網(wǎng)，WTW矩陣為作者借鑒相關(guān)方法推定得出。同時，本文借鑒Silva等（2014）的做法，住戶部門和政府部門資產(chǎn)波動的方差以十年期國債到期收益率的波動衡量；企業(yè)部門資產(chǎn)波動的方差以WIND全A指數(shù)（除金融、石油、石化）的波動衡量；金融部門資產(chǎn)波動的方差以WIND金融行業(yè)指數(shù)（僅含上市金融企業(yè)）的波動衡量；國外部門資產(chǎn)波動的方差以標準普爾500指數(shù)的波動衡量。原始數(shù)據(jù)均來源于WIND數(shù)據(jù)庫。

（二）金融風險直接傳染效應

根據(jù)五部門WTW矩陣及上文風險傳染效應計算方法，本文計算得出了2001—2020年各部門遭受1單位風險沖擊后對其他部門造成的直接風險傳染效應，如圖1所示。

從圖1可知，住戶部門遭受1單位資產(chǎn)損失后，風險除自身承擔外，主要直接由金融部門承擔，原因是住戶部門的主要融資渠道是金融部門發(fā)放的貸款。2001年以來，金融部門平均承擔的風險損失比例達37.1%，其中，在2007年、2016—2018年承擔的損失比例為50%以上。企業(yè)部門遭受1單位資產(chǎn)損失后，風險主要由金融部門承擔，平均承擔比例高達79.3%，由于企業(yè)部門也可能進行海外融資，國外部門的平均承擔比例也達到了14.3%。同時，企業(yè)除貸款融資外，還可能通過發(fā)行債券、股票等進行融資，故住戶、企業(yè)、政府部門均承擔一定比例的資產(chǎn)損失。政府部門遭受1單位損失后，風險也主要由金融部門承擔，平均承擔比例達58.4%。2020年，金融部門承擔的損失比例高達96.1%，可能的原因是突發(fā)疫情，防控措施導致實體部門經(jīng)營困難，造成金融機構(gòu)面臨的潛在風險顯著增加。金融部門遭受1單位損失后，住戶部門平均承擔損失比例最高（36.3%），其次是企業(yè)部門（26.6%），金融部門自身平均承擔風險損失比例為19.2%，這是因為金融機構(gòu)的存款資產(chǎn)主要來源于住戶部門和企業(yè)部門。國外部門遭受1單位資產(chǎn)損失后，風險損失主要由金融部門和企業(yè)部門承擔，平均風險承擔比例分別為62.7%和28.1%，主要原因是在目前我國跨境資金流動管理政策下，金融部門、企業(yè)部門與國外部門的聯(lián)系較其他部門更為密切。

（三）風險傳染總損失效應

根據(jù)理論分析，風險傳染總損失效應等于前n次風險傳染效應之和加各部門期初損失，計算結(jié)果如圖2所示。圖中每一條線表示各部門遭受1單位初始沖擊后，經(jīng)過部門間傳染最終導致的整個經(jīng)濟體風險傳染的總損失量。以2020年住戶部門數(shù)據(jù)為例，住戶部門遭受1單位風險沖擊后，經(jīng)過部門間風險傳染，最終將導致住戶、企業(yè)、政府、金融及國外部門資產(chǎn)分別損失1.54、0.26、0.06、1.27和0.02個單位，合計資產(chǎn)損失為3.15個單位（或3.15倍）。

1.各部門引發(fā)的風險傳染總損失效應整體呈震蕩波動態(tài)勢

從圖2中可知，2008年國際金融危機之前，各部門遭受1單位初始風險沖擊后引發(fā)的金融風險傳染總損失效應有一定下降趨勢，最低降至2008年的19.76倍③；隨后，在金融危機沖擊下，國內(nèi)各部門間資產(chǎn)負債關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡遭受較大沖擊，我國宏觀金融網(wǎng)絡的脆弱性有所上升，故遭受1單位初始風險沖擊后導致的最終風險傳染總損失效應也明顯上升，至2017年總損失效應高達39.11倍。2018、2019年我國金融網(wǎng)絡穩(wěn)健性明顯增強，1單位初始風險沖擊導致的總損失效應分別降至17.34倍和19.52倍。這主要是因為自2017年末起，我國將防范化解系統(tǒng)性金融風險擺在更加重要的位置，習近平總書記在十九大報告中將防范化解重大風險擺在三大攻堅戰(zhàn)首位。在此基調(diào)下，中國人民銀行等監(jiān)管部門陸續(xù)出臺系列監(jiān)管措施，遏制各種影子銀行業(yè)務、資管業(yè)務野蠻生長，并取得了實效。在2020年疫情沖擊下，為統(tǒng)籌疫情防控和經(jīng)濟社會發(fā)展，我國出臺了系列刺激政策，宏觀杠桿率階段性上升，導致我國宏觀金融網(wǎng)絡的脆弱性有所上升，故風險傳染總損失效應提高至24.31倍，但仍遠低于2017年以前的較高水平。這反映出我國宏觀金融網(wǎng)絡的穩(wěn)健性在黨的十九大以后得到明顯增強。

2.住戶部門風險傳染總損失效應最低，國外部門和企業(yè)部門最高

橫向比較各部門遭受沖擊后導致的風險傳染總損失效應可知，住戶部門的風險傳染總損失效應最低，平均為3.19倍，2008年最低僅1.47倍。之后隨著我國房價不斷上漲，住戶部門杠桿率逐漸提升，風險傳染總損失效應也在波動中逐漸提高，2017年達到最高水平至5.25倍。國外部門的風險傳染總損失效應最高，平均達到6.96倍，可能的原因是國外部門主要通過企業(yè)部門及金融部門與國內(nèi)部門聯(lián)系，而這兩部門與國內(nèi)其他部門的聯(lián)系又較為密切，故來自國外部門的風險溢出效應能夠較快地在國內(nèi)各部門間傳染，造成較大的風險傳染效應，這一測算結(jié)果與宮曉琳（2012）的結(jié)論也較為接近。企業(yè)部門造成的風險傳染總損失效應僅次于國外部門，平均水平達6.68倍，2018年之后，企業(yè)部門的資產(chǎn)金融化趨勢得到明顯遏制，故風險傳染總損失效應明顯減弱。政府部門和金融部門造成的風險傳染總損失效應水平較為接近，平均水平分別為5.10倍和5.66倍。近年來，政府部門債務水平不斷提升，尤其是2016年以來，政府部門造成的風險傳染總損失效應已接近企業(yè)部門，政府部門債務上升對金融網(wǎng)絡穩(wěn)健性的影響值得關(guān)注。

（四）系統(tǒng)性金融風險指數(shù)測算

理論分析指出，存在一個初始風險沖擊規(guī)模，使得經(jīng)過n輪部門間風險傳染后，部門的總資產(chǎn)損失至零。上文已經(jīng)計算出各部門遭遇1單位初始沖擊后的總損失效應倍數(shù)，使用各部門實際資產(chǎn)除以該總損失效應倍數(shù)，即可計算得出使得各部門總資產(chǎn)損失至零的初始沖擊規(guī)模，然后可得出各部門金融穩(wěn)定邊界值SFi。結(jié)合各部門Ω④，代入式（8），可計算得出系統(tǒng)性金融風險指數(shù)（SRIN）。計算結(jié)果如圖3所示。

為檢驗本文系統(tǒng)性金融風險指數(shù)測度結(jié)果的合理性，選取現(xiàn)有研究常用的系統(tǒng)性金融風險衡量指標M2/GDP（馬勇和陳雨露，2017），將其與本文測算結(jié)果進行比較。從圖3中可以看出，M2/ GDP的增速在兩次高點均與SRIN指數(shù)高點較為吻合，反映出本文測算結(jié)果的合理性。從SRIN指數(shù)變化來看，2001年以來，我國在大部分時點系統(tǒng)性金融風險較低，2006—2010年處于第一階段相對高點，這與2007年美國次貸危機及其引發(fā)的全球金融危機的時點基本一致，且SRIN指數(shù)在2006年即有明顯上升趨勢，反映出基于資金流量表的系統(tǒng)性金融風險測度方法對防范化解系統(tǒng)性金融風險具有一定的前瞻性預警作用。2013—2016年，我國系統(tǒng)性金融風險再次上升至高點，這一時期我國地方政府債務融資規(guī)模明顯攀升，可能是系統(tǒng)性風險上升的主要誘因。同時，2020年新冠肺炎疫情期間，我國M2/GDP增速出現(xiàn)階段性上升，但系統(tǒng)性金融風險并未隨之攀升，可能反映出我國的金融網(wǎng)絡更加穩(wěn)健，風險抵御能力較前兩次債務上升期間進一步增強⑤。

五、結(jié)論及政策建議

本文使用風險傳染網(wǎng)絡模型方法，測度了我國部門間的金融風險傳染效應和系統(tǒng)性金融風險指數(shù)。研究發(fā)現(xiàn)：第一，金融部門承擔了部門間風險傳染的主要損失，即各部門遭受風險沖擊后，經(jīng)過部門間風險傳染，最終金融部門承擔主要損失。第二，從風險傳染總損失效應的時序變化看，我國部門間風險傳染的總損失效應在2018年以后明顯下降，說明宏觀金融網(wǎng)絡更加穩(wěn)健。第三，本文測算得出的系統(tǒng)性金融風險指數(shù)與M2/GDP走勢在多個時點較為吻合，且具有一定先行趨勢，反映出該方法測算的系統(tǒng)性金融風險指數(shù)具有一定合理性，值得進一步推廣運用。

基于以上結(jié)論，本文提出如下政策建議：

一是加強對金融部門的風險監(jiān)測與管理。金融部門是我國宏觀金融網(wǎng)絡中最主要的風險承擔者，要進一步加強對金融部門的風險監(jiān)測，尤其是加強各部門與金融部門間資金流動頻繁、規(guī)模較大等異常情形的監(jiān)測，綜合使用各類風險緩釋工具，及時補充金融機構(gòu)核心資本，增強其風險抵御能力。

二是加強對政府部門和國外部門的風險監(jiān)測。從風險傳染總損失效應看，國外部門遭受風險沖擊帶來的總損失效應最高，應充分關(guān)注各類外部沖擊對我國金融風險的外溢效應，并及時適度運用結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具進行逆周期調(diào)節(jié)；政府部門遭受風險沖擊帶來的總損失效應近年上升最快，應通過債務償還、展期、重組等方式化解存量債務，遏制增量債務，通過時間換空間等方式逐步緩釋債務風險。

三是進一步完善宏觀審慎政策框架。進一步強化系統(tǒng)性金融風險監(jiān)測、評估和預警，監(jiān)管部門應發(fā)布更加詳細、頻度更高、體現(xiàn)部門間金融交易的資金流量數(shù)據(jù)⑥，探索使用基于資金流量表數(shù)據(jù)的方法來監(jiān)測系統(tǒng)性金融風險。同時，逐步擴大宏觀審慎管理覆蓋領(lǐng)域，更好地防范金融體系的順周期波動和風險的跨市場、跨部門傳染。

注釋：

① 嚴格來講，資產(chǎn)與負債是存量概念，表示某一時期末的資金運用和資金來源結(jié)果；而資金流量表為某一時期內(nèi)的資金運用和資金來源，是流量概念。但二者本質(zhì)均為資金運用與來源，為便于讀者理解與行文，在流量表中借鑒資產(chǎn)與負債概念，分別對應資金運用和來源。

② 從經(jīng)濟實際出發(fā)，五部門面臨的沖擊可能是正向沖擊，如利率下降、貨幣政策寬松等；也可能是負向沖擊，如貨幣政策緊縮、美聯(lián)儲加息或突發(fā)公共衛(wèi)生事件等。本文認為，就理論上而言，五部門面臨正向沖擊和負向沖擊的概率是相同的，且沖擊規(guī)模越大，其發(fā)生的概率越低，而這一變動特征較為符合正態(tài)分布，故本文假設五部門沖擊的概率密度函數(shù)服從正態(tài)分布。

③ 該倍數(shù)是五部門同時遭受1單位初始沖擊后導致的總風險損失效應之和，屬于極端情況。此處主要在于分析五部門資產(chǎn)負債關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡的整體穩(wěn)健性。

④ 由于我國10年期國債收益率從2008年7月1日起才有數(shù)據(jù)，故2001—2007年國債收益率波動以2008—2020年波動平均值代替。

⑤ 由于用以測算系統(tǒng)性金融風險指數(shù)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是WTW矩陣，而這部分數(shù)據(jù)為推算得出，可能影響指數(shù)測算結(jié)果。

⑥ 目前中國人民銀行官網(wǎng)公布的是“部門×交易項目”形式的資金流量表，但本文測算系統(tǒng)性金融風險指數(shù)需使用“部門×部門”形式的資金流量表，而目前文中“部門×部門”形式的資金流量表是作者借鑒張南（2013）方法基礎(chǔ)上推算得到的，這可能使得測算的系統(tǒng)性金融風險指數(shù)與實際情況存在一定差異，故本文建議監(jiān)管部門發(fā)布更加詳細的資金流量數(shù)據(jù)。

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（責任編輯：唐詩柔）

Measurement of Systemic Financial Risk Index in China Based

on Flow of Funds Accounts

Tian Longpeng，? Li Shan

（The People's Bank of China， hunan provincial branch ）

Abstract： This paper analyzes the inter-sectoral financial risk contagion effects in China using the risk contagion network model based on the flow of funds accounts data from 2001 to 2020. The systemic financial risk index for China is measured. The study finds that：? The financial sector is the main bearer of inter-sectoral financial risk contagion in China; The robustness of China's macro financial network has been significantly enhanced after the 19th National Congress of the CPC. The total loss effect of risk contagion triggered by various sectors shows an overall volatile trend， but the total loss effect since 2018 has been significantly lower than the previous average level; The systemic financial risk index calculated in this paper is relatively consistent with the M2/GDP ratio at multiple time points， and it has a forward-looking early warning effect on preventing and defusing systemic financial risks. Based on this， policy recommendations are put forward from strengthening risk monitoring and management of the financial sector， enhancing risk monitoring of government and foreign sectors， further improving the macro-prudential policy framework.

Keywords： Flow of funds accounts; Financial risk contagion; Systemic financial risk index