• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于負向投入產(chǎn)出的我國區(qū)域金融脆弱性判斷與測度

    2015-11-12 02:19:14郭書東
    金融與經(jīng)濟 2015年4期
    關(guān)鍵詞:金融體系脆弱性測度

    ■ 王 波,郭書東

    引言

    20世紀70年代,金融不穩(wěn)定性假說的提出,使得金融脆弱性進入到學(xué)術(shù)研究的視野,之后學(xué)者從不同角度對金融脆弱性進行了界定。黃金老(2001)對金融內(nèi)脆弱性定義與Minsky(1982)一致,認為金融脆弱性是由金融業(yè)高負債經(jīng)營的行業(yè)特點所決定的一種高風(fēng)險狀態(tài),強調(diào)金融的內(nèi)脆弱性,并提出廣義金融脆弱性的概念,即金融系統(tǒng)趨于高風(fēng)險的狀態(tài),泛指一切融資領(lǐng)域中的風(fēng)險積聚,包括信貸融資和金融市場融資。Allen&Gale(2000)從整個金融體系的角度指出金融脆弱是金融體系過度敏感的一種極端表現(xiàn)。Charles Goodhart etc.(2004)認為金融脆弱性是金融體系中違約而導(dǎo)致金融機構(gòu)和部門出現(xiàn)經(jīng)營收益下降的一種表現(xiàn)形式。

    全球性的金融危機產(chǎn)生的“金融災(zāi)難”引起了國外學(xué)者對金融脆弱性測度關(guān)注,包括世界銀行和國際貨幣基金組織在內(nèi)的專業(yè)機構(gòu)也紛紛實施了金融脆弱性的評級標準和方法。國內(nèi)學(xué)者對我國金融脆弱性的測度也進行了研究。萬曉莉 (2008)選取1997~2006年的季度數(shù)據(jù),通過選取銀行體系脆弱性指標,構(gòu)建我國金融體系脆弱性指數(shù),采用動態(tài)因子分析方法實際測度了我國金融脆弱性,指出該時間段內(nèi)我國金融脆弱性呈總體上升趨勢,且流動性風(fēng)險是造成金融脆弱的主要原因。段軍山,易明翔(2012)采用動態(tài)方法,將金融體系劃分為銀行、證券、保險、債券及衍生品等五大系統(tǒng),并以此遴選出具體的指標構(gòu)建我國金融體系脆弱性指數(shù),研究表明我國金融體系脆弱具有明顯的階段性特征,且風(fēng)險因子變化路徑較大。朱敏(2011)采用因子分析法篩選出金融體系脆弱性指標集對我國金融體系脆弱性進行了測度。除此之外,考慮到金融體系脆弱對實體經(jīng)濟健康發(fā)展的影響,孫立堅,牛曉夢等(2004)從金融體系的傳導(dǎo)機制分析其對實體經(jīng)濟的影響,研究指出金融脆弱性會導(dǎo)致消費者的收入效應(yīng)和財富效應(yīng)都無法充分體現(xiàn),且直接制約企業(yè)的投融資能力。南旭光,嚴太華(2005)認為由銀行體系的金融體系脆弱性會造成儲蓄使用效率降低、影響私人部門經(jīng)營和阻礙經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌。從文獻梳理來看,現(xiàn)有的研究大多數(shù)是通過建立相關(guān)的指標體系對金融脆弱性進行評價,且多為全國性的金融脆弱性對區(qū)域性關(guān)注不夠。同時,鮮有從投入-產(chǎn)出的系統(tǒng)角度來對金融脆弱性進行測度。本文從“負向”投入產(chǎn)出維度考慮,將可能引發(fā)區(qū)域金融脆弱的因素作為投入指標,并將脆弱性導(dǎo)致的負面影響和表現(xiàn)形式表征為產(chǎn)出指標,通過測度金融體系脆弱性的影響效率反映區(qū)域金融脆弱性程度,并對我國30個省、市、自治區(qū)進行實證研究和比較。

    一、研究思路及方法

    (一)金融體系的“負向”投入與產(chǎn)出

    金融體系是金融發(fā)展與貨幣流通的中樞,外部影響和內(nèi)部脆弱性會通過實體經(jīng)濟的變化反映出來。金融體系作為復(fù)雜開放系統(tǒng),具有的耗散結(jié)構(gòu)使其與外界進行的能量和信息的交換,從本質(zhì)上可將金融體系視為一個“投入-產(chǎn)出”的系統(tǒng),這也為測度金融體系脆弱性提供了思路。從金融脆弱性的影響過程分析,引起金融脆弱性的因素可以視為金融體系脆弱性的“負向”投入,金融脆弱性產(chǎn)生的負面影響表征可以視為“負向”產(chǎn)出,負向投入通過金融體系脆弱性產(chǎn)生的影響越大,即影響效率越高,則金融脆弱性越高,反之,脆弱性越小。從“負向”投入產(chǎn)出的視角,選取導(dǎo)致區(qū)域金融體系脆弱性的指標因素和金融體系脆弱性影響的表征要素,通過測度金融體系“負影響”效率來反映金融脆弱性。

    圖1 金融體系脆弱性“負向”投入產(chǎn)出類比

    (二)超效率SE-DEA模型引入

    數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 (DEA)是一種線形規(guī)劃技術(shù),由Charnes和Cooper等人于1978年開始創(chuàng)建,利用數(shù)學(xué)規(guī)劃方法處理具有多個輸入輸出部門或單元的效率測度問題。自DEA模型提出以來,相繼發(fā)展和衍生出多個模型,如C2R,BC2,C2W等多種形式,為了能夠更加準確地判斷我國區(qū)域金融體系的脆弱性,選取超效率SE-DEA模型(Adersen&Petersen,1993)進行區(qū)域金融體系脆弱性的測度,該模型能夠有效的區(qū)分出決策單元的效率差異。SE-DEA模型基于模型的基本思想,將一個有效的決策單元的輸入按比率增加,而其效率可保持不變,其輸入增加比率即為超效率評價值。超效率SE-DEA模型描述如下:

    其中,θ為決策單元DUMj0的效率值,n為決策單元的個數(shù),xj為DUMj輸入要素的集合,yj為DUMj輸出要素的集合,λj為相對DUMj0重新構(gòu)造一個有效DUM組合中第j個決策單元DUMj的組合比例。s+,s-為松弛變量,x0,y0分別為 DUMj0的投入和產(chǎn)出向量。(1)如果效率值θ<1,則金融體系脆弱性的影響有限。(2)θ=1表明投入正好轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出,也即金融體系脆弱性的負影響充分顯現(xiàn),但潛在的影響較低。(3)θ>1則表明投入超出了最優(yōu)效率,脆弱性程度較高,即金融體系脆弱性可能性越大,潛在影響也較為嚴重。

    二、變量選取與數(shù)據(jù)來源

    (一)指標選取

    IMF與世界銀行于1999年開始聯(lián)合實施了金融部門評估項目(FSAP),主要從宏觀和微觀審慎角度選取指標進行測度,宏觀指標主要包括經(jīng)濟增長、通貨膨脹、利率等,綜合微觀審慎指標包括資本充足率、盈利性指標、資產(chǎn)質(zhì)量指標等。借鑒上述研究指標的選取方法,考慮到數(shù)據(jù)的可得性并結(jié)合我國經(jīng)濟發(fā)展的實際,選擇金融機構(gòu)不良資產(chǎn)、企業(yè)經(jīng)營負債、信貸膨脹以及資產(chǎn)價格波動四個指標作為輸入變量具體,指標選擇依據(jù)如下:(1)不良資產(chǎn):金融機構(gòu)的不良貸款是導(dǎo)致金融體系脆弱的公認化指標,但是由于我國尚不對外公布不良貸款率的統(tǒng)計數(shù)據(jù),考慮到當(dāng)前我國商業(yè)銀行貸款主要流向和實際情況,選取房地產(chǎn)企業(yè)資產(chǎn)負債額作為不良資產(chǎn)的替代變量;(2)企業(yè)經(jīng)營負債:企業(yè)負債越高導(dǎo)致金融體系不穩(wěn)定的概率越大,選取區(qū)域大中型工業(yè)企業(yè)資本負債作為企業(yè)經(jīng)營負債指標;(3)信貸膨脹:我國金融體系脆弱的重要表現(xiàn)為支付危機,央行則增會增加貨幣供給,導(dǎo)致通貨膨脹率上升,則金融體系很可能不穩(wěn)定,選取居民消費價格指數(shù)作為信貸膨脹的替代變量;(4)資產(chǎn)價格波動:信貸擴張和行為操作不當(dāng)會導(dǎo)致資產(chǎn)價格高漲,威脅整個金融體系穩(wěn)定性,選取區(qū)域商品房平均價格波動作為該項指標的替代變量。

    表1 金融體系脆弱性輸入輸出指標

    目前,對于金融體系脆弱性影響因素的研究已逐漸形成統(tǒng)一的認識,但對其可能對實體經(jīng)濟產(chǎn)生如何影響,該方面的研究還相對較少。為了研究的合理性和數(shù)據(jù)的可得性,結(jié)合孫立堅在研究我國金融系統(tǒng)脆弱性和經(jīng)濟波動中的研究,選擇如下指標作為區(qū)域金融體系脆弱性影響的表達指標:(1)經(jīng)濟發(fā)展:金融體系脆弱性影響著社會經(jīng)濟的平穩(wěn)發(fā)展,用區(qū)域生產(chǎn)總值增長指數(shù)作為區(qū)域金融體系脆弱性影響的替代變量;(2)貨幣流動性:區(qū)域金融機構(gòu)存貸款比率能夠反映金融體系的流動性,流動性越差則脆弱性程度越高??紤]到目前我國金融機構(gòu)存款和貸款經(jīng)營活動主要涉及國內(nèi)范圍,用區(qū)域金融機構(gòu)貸款和存款比率作為貨幣流動性的替代變量;(3)金融貢獻率:金融資源使用效率一定程度上能夠反映金融體系的脆弱性,金融體系越脆弱則其貢獻率越低,選擇地區(qū)生產(chǎn)總值與貸款總額的比值作為金融貢獻率的替代變量。

    考慮到DEA模型使用時,指標間的高度相關(guān)性可能導(dǎo)致結(jié)果與實際出現(xiàn)偏差,計算前經(jīng)過對輸入輸出指標進行分析得出相應(yīng)的數(shù)據(jù)均滿足數(shù)據(jù)包絡(luò)分析計算的條件。

    (二)數(shù)據(jù)來源

    鑒于數(shù)據(jù)的可得性和完整性,選擇2006~2012年我國30個省份、直轄市、自治區(qū)(不包括西藏、香港和澳門)的數(shù)據(jù)作為研究的樣本數(shù)據(jù)。其中,區(qū)域存貸款和大中型工業(yè)企業(yè)經(jīng)營負債率來自2006~2013年《中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》,其余數(shù)據(jù)均來自2006~2013年《中國統(tǒng)計年鑒》,其中,商品房價格選用波動率數(shù)據(jù)。

    三、實證及結(jié)果分析

    (一)省份間金融體系脆弱性

    將全國30省(市、自治區(qū))區(qū)域金融體系脆弱性的投入指標和輸出指標的相關(guān)數(shù)據(jù)帶入模型,選擇投入導(dǎo)向性的超效率SE-DEA-CCR模型,運用EMS1.3軟件進行計算,為了更加直觀地對各個省市、自治區(qū)金融體系脆弱性的效率值進行分析,將效率值高于1的省份進行統(tǒng)計分析,見表2。

    表2 歷年區(qū)域金融脆弱性效率有效性統(tǒng)計排序

    分析可知:(1)從歷年效率值高于1的年份數(shù)量分析,2006~2012年期間,我國區(qū)域金融脆弱性影響效率存在著較大差異。其中,北京、內(nèi)蒙古、黑龍江、青海以及新疆5個地區(qū)在七年中脆弱性效率均高于1。山西、河南、陜西、甘肅、寧夏5個省份七年間金融脆弱性出現(xiàn)較高效率的數(shù)量次之。天津、遼寧、上海、江蘇、安徽、云南6個地區(qū)脆弱性效率出現(xiàn)的頻率較低。浙江、福建、廣西、四川等地區(qū)在2006~2012年間金融脆弱性影響效率都處于較低程度。(2)從單一時間維度分析,青海省歷年的金融脆弱性效率較之其他有效省份具有明顯的影響,且處于高脆弱狀態(tài),隨著地區(qū)引起金融脆弱性程度因素的增加,金融穩(wěn)定更容易受到?jīng)_擊,結(jié)合原始數(shù)據(jù)分析其主要原因是青海省大中型企業(yè)經(jīng)營收益相對較低且負債率較高,同時金融發(fā)展程度較低使得區(qū)域金融穩(wěn)定波動對區(qū)域金融貢獻和影響較大。其他省份的脆弱性較之較低,且歷年期間波動率較小,但地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展過程中,金融機構(gòu)不良資產(chǎn)數(shù)量的增加、資產(chǎn)價格的大幅波動等仍會導(dǎo)致該區(qū)域金融脆弱性的進一步升高,產(chǎn)生更大程度的影響,仍需引起重視。

    (二)不同區(qū)域間金融脆弱性分析

    為了對區(qū)域間金融脆弱性差異性進行考察,對2006年~2012年七年間我國30個區(qū)域的金融脆弱性效率值進行統(tǒng)計,表3給出了歷年區(qū)域金融脆弱性效率位于不同區(qū)域的數(shù)量統(tǒng)計。

    表3 我國31省市歷年金融脆弱性效率值區(qū)間的數(shù)量分布

    由歷年各省的計算數(shù)據(jù)可以看出,我國各省市、自治區(qū)金融脆弱性處于90%~100%區(qū)間和大于100%的范圍,到達有效的數(shù)量較多,這也表明我國大部分區(qū)域金融脆弱性產(chǎn)生負面影響程度較高,脆弱性程度較高。

    從時間周期分析:(1)2007年和2012年,區(qū)域金融脆弱性效率值處超過100%的數(shù)量總體呈現(xiàn)出“增-減-增”的趨勢,在2008年間達到19個,之后2009年減少至16個,究其主要原因是由于2007~2008年全球性金融危機的產(chǎn)生,對我國乃至全球金融系統(tǒng)和體系造成沖擊,導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營負債率的上升以及資產(chǎn)價格波動,同時為了保證貨幣市場流動性的充分性以及“救市”所實施的大量的基礎(chǔ)設(shè)施投資,導(dǎo)致信貸市場的貨幣膨脹和居民消費價格的上漲,之后隨著金融危機影響的減弱,我國區(qū)域金融脆弱性程度也逐漸降低。

    (2)2011和2012年金融脆弱性效率較高的區(qū)域數(shù)量較2010年有所增加,其原因是我國整體經(jīng)濟增長放緩和大中型企業(yè)經(jīng)營資本負債率的上升,其中重要的原因是由于我國房地產(chǎn)業(yè)經(jīng)過近些年的高速擴張而導(dǎo)致企業(yè)負債額度逐步上升,同時房地產(chǎn)價格在最近幾年出現(xiàn)了大幅的波動,進而造成我國區(qū)域金融脆弱性效率和數(shù)量的再次上升,這也在一定程度上表明房地產(chǎn)業(yè)因其對金融脆弱性的高影響性而難以或者也不應(yīng)該成為未來我國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中的支柱。

    為了能夠進一步分析我國區(qū)域金融脆弱性影響效率間的差異,依據(jù)2006~2012區(qū)域金融脆弱性發(fā)生的頻數(shù)作為衡量區(qū)域金融脆弱性的判斷標準,其中三大區(qū)域的劃分標準依據(jù)“七五”計劃來確定東部、中部、西部三大經(jīng)濟區(qū)域。

    圖2 2006~2012年我國三大區(qū)域金融脆弱性省市數(shù)量統(tǒng)計

    由圖 2,2006~2012年間我國三大區(qū)域金融脆弱性效率達到有效數(shù)量依次分別為西部、中部和東部;從效率值的大小分析,結(jié)合表3的脆弱性效率排序,西部省份中青海、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古等地的脆弱性效率值也均處于較高水平,中部和東部地區(qū)脆弱性效率值雖沒明顯大差異,但總體上仍表現(xiàn)出中部地區(qū)略高于東部地區(qū)。因此,金融脆弱性具有較為明顯的差異性,總體上表現(xiàn)為西部區(qū)域最高、中部區(qū)域次之、東部區(qū)域最低。

    四、研究結(jié)論

    金融體系作為經(jīng)濟發(fā)展的重要調(diào)節(jié)系統(tǒng),其脆弱性對區(qū)域金融穩(wěn)定會產(chǎn)生較大影響?;谕度氘a(chǎn)出效率測度的思想,運用超效率SE-DEA對我國30個省市自治區(qū)2006~2012年的數(shù)據(jù)我國區(qū)域金融脆弱性進行測度,通過對各個區(qū)域歷年金融脆弱性效率值分析得出:我國區(qū)域金融整體脆弱性程度較大,大部分區(qū)域金融脆弱性效率水平較高。通過對歷年效率值出現(xiàn)的頻率統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),脆弱性效率處于較高水平的區(qū)域數(shù)量“增-減-增”的變化趨勢,即在2008年達到最高,其主要是由于2008年金融危機對我國區(qū)域經(jīng)濟的影響程度的差異,這也在一定程度上反映出金融危機對我國區(qū)域金融穩(wěn)定具有明顯的階段特征。同時,從區(qū)域數(shù)量和效率值分析得出,我國金融脆弱性存在著較為明顯的區(qū)域性差異,即西部地區(qū)金融脆弱性整體高于中部,而東部金融脆弱性程度最低,而2008年金融危機之后,西部和中部地區(qū)間的差異逐漸縮小,但仍與東部具有明顯的差異性。

    由于數(shù)據(jù)的缺失和可獲得性的限制,指標的選取應(yīng)進一步擴展到更為廣泛的層面,此外,類似于存貸款者等金融參與主體的心理和行為引發(fā)的道德風(fēng)險也是今后進一步研究所要關(guān)注的方向。

    [1]黃金老.論金融脆弱性[J].金融研究,2001,(3):41~49.

    [2]Allen F,Gale D.Bubbles and crises[J].The economic journal,2000,110(460):236~255.

    [3]Goodhart C A E,Sunirand P,Tsomocos D P.A model to analyse financial fragility:applications[J].Journal of Financial Stability,2004,1(1):1~30.

    [4]萬曉莉.中國1987~2006年金融體系脆弱性的判斷預(yù)測度[J].金融研究,2008,(6):80~93.

    [5]段軍山,易明翔.中國金融體系脆弱性測度及其經(jīng)驗解釋:2001~2010[J].廣東金融學(xué)院學(xué)報,2012,(2):3~l6.

    [6]朱敏.中國2000~2010年金融脆弱性的分析與測度[J].經(jīng)濟與管理研究,2011,(6):20~27.

    [7]孫立堅,牛曉夢,李心安.金融脆弱性對實體經(jīng)濟影響的實證研究[J].財經(jīng)研究,2004,30(1):61~69.

    [8]南旭光,嚴太華.銀行體系脆弱性影響分析[J].南方金融,2005(9):12~14.

    [9]魏權(quán)齡.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)[J].科學(xué)通報,2000,45(17):1793~1807.

    [10]龐曉波,賀光宇,王超.信貸行為與金融穩(wěn)定關(guān)聯(lián)性研究[J].金融論壇,2013,(9):46~52.

    [11]孫立堅.金融脆弱性和經(jīng)濟波動[R].復(fù)旦大學(xué)理論經(jīng)濟學(xué)博士后流動站論文,2003.

    猜你喜歡
    金融體系脆弱性測度
    甘肅“強科技”需健全科技金融體系
    三個數(shù)字集生成的自相似測度的乘積譜
    R1上莫朗測度關(guān)于幾何平均誤差的最優(yōu)Vornoi分劃
    非等熵Chaplygin氣體測度值解存在性
    Cookie-Cutter集上的Gibbs測度
    健全現(xiàn)代金融體系的適應(yīng)性之“點論”
    中國外匯(2019年23期)2019-05-25 07:06:20
    煤礦電網(wǎng)脆弱性評估
    電子制作(2017年10期)2017-04-18 07:23:09
    殺毒軟件中指令虛擬機的脆弱性分析
    基于攻擊圖的工控系統(tǒng)脆弱性量化方法
    《關(guān)于構(gòu)建綠色金融體系的指導(dǎo)意見》解讀
    沾化县| 贵定县| 平罗县| 南宫市| 左云县| 建瓯市| 七台河市| 浑源县| 凤山市| 永和县| 韩城市| 剑川县| 米泉市| 花莲县| 西丰县| 鄂伦春自治旗| 封丘县| 晴隆县| 革吉县| 罗江县| 随州市| 尼木县| 沐川县| 凤山县| 乌苏市| 邻水| 平湖市| 宣城市| 晋州市| 富民县| 苍南县| 岳池县| 玉屏| 贺州市| 台山市| 东安县| 寻乌县| 临夏县| 肇源县| 巫溪县| 道真|