如何看待中国银行业网络及其风险传染？
编者语：本文节选自《巴塞尔资本协议Ⅲ的实施——基于金融结构的视角》，该书系巴曙松教授带领研究团队多年持续跟踪研究的阶段性成果，同时也是巴曙松教授主持的“国际经济金融结构研究”课题的成果之一。本书聚焦包括中国在内的主要经济体实施巴塞尔资本协议Ⅲ的挑战、进展、影响与趋势，已由中国人民大学出版社于2014年1月份出版。本文摘录书中对于中国银行业网络及其风险传染的相关论述，敬请品鉴。
随着全球化的趋势日益明显，金融机构之间通过相互持有资产、资产价值相互关联等关系连接在一起，构成了大大小小的金融网络。许多经济金融学家开始利用生态系统、物理系统、社交系统等领域发展成熟的网络理论知识以及数学、工程学等研究工具，通过金融网络研究金融学和经济学中的一系列问题。其中研究较多的是关于金融机构破产导致的多米诺骨牌传染（contagion）效应。
近年来，利用网络研究金融传染的路径主要包括如下两种：一是微观层面的路径，指利用风险管理、复杂网络、网络动态学等领域的理论知识，结合金融传染的发生机制、市场参与者的决策行为等，得出最优的金融网络应具有的重要微观特征，为金融体系及其结构的顶层设计给出设计蓝图；二是宏观层面的路径，即研究金融网络的宏观拓扑结构，结合图论知识判断其属于哪一类网络宏观结构、在传染过程中起到什么样的作用，从而对当前金融体系中的风险传染路径及其影响进行预测和估计。
在我国，支付结算体系是实现银行间债权债务清偿及资金转移的最主要的金融安排，是银行间资金流动的重要媒介，它在很大程度上反映出银行间的借贷关系，是构成银行间网络的重要基础。因此，通过对银行间支付结算网络的实证研究，可以获得对我国银行间网络的结构特征等方面的认识，这对于研究我国银行系统的稳定性具有重要参考意义。
一、金融网络的基本概念及相关指标
所谓复杂网络，是指将一个系统内部的各个元素作为节点，节点之间通过边、并在一定的规则之下连接在一起所形成的网络。在现代金融系统中，银行以及对冲基金等金融机构作为节点，金融机构之间通过信用拆借、资产负债等关系作为边而相互连接所形成的价值网络，就叫做金融网络。
用来刻画金融网络特征的描述性指标主要包括以下三个：平均最短路径长度、聚类系数、节点的度。其中平均最短路径长度刻画了金融网络的节点相互连接的紧密程度；聚类系数刻画了金融网络的结构特征，聚类系数越大，则金融网络越倾向于群体结构特征；节点的度刻画的是该节点的重要性，一个节点的度越大，就意味着该节点与其他节点的连接越多，该节点越重要。
在现代图论理论中，网络的宏观拓扑结构通常包括如下四种：规则网络、随机网络、小世界网络以及无标度（Scale-free）网络。其中规则网络和随机网络是两种网络理论研究中较为极端的特例，而现实的金融网络多具有小世界网络和无标度网络的特征。
小世界网络模型介于规则网络和随机网络之间，其最显著的特点就是同时具有较小的平均最短路径长度和较大的聚类系数。实证结果表明，大多数真实网络的节点度分布用幂律分布进行描述更为准确。Barabási和Albert把这种度分布服从幂律分布的复杂网络称为无标度网络，并提出了著名的BA模型以解释无标度网络的形成机制。不同的结构特征决定了它们在金融危机爆发时完全不同的传染路径。在小世界网络中，危机传染的速度远比随机网络更快；而在无标度网络中，中心节点（在金融网络中通常体现为大而不倒机构）对于风险传染起到了非常重要的作用。
二、金融传染的概念及其度量
目前的文献研究主要将传染发生机制归结为两种，即直接传染和间接传染。金融机构间的直接传染，是指一旦某个金融机构破产，与该金融机构存在直接连接关系的其他金融机构将遭遇债务违约损失，从而导致破产危机的进一步蔓延；间接传染则包括除了直接传染之外的其他传染机制，主要由于市场信心的缺失和资产价格的螺旋下降等因素引发。
通常认为，金融传染是发生的概率较小、但造成的损失较为严重的事件。在衡量金融传染所带来的资产损失的研究中，部分学者对损失函数的性质进行了研究，希望能更精确地估计损失大小；也有部分学者通过实证分析直接估算传染所造成的具体损失大小。
三、金融网络的最优微观特征
关于金融网络最优微观结构的研究，主要是运用风险管理、复杂网络、网络动态学等领域的知识，并结合金融传染发生的机制、市场参与者的博弈决策行为等，定性或者定量地得出最优的金融网络应具有哪些重要的微观特征。该领域的早期研究主要考虑的是外部冲击的发生机制，并且研究主体多为银行系统，随着复杂网络理论知识在统计物理学、生物学、社会学等学科应用的日趋成熟，许多学者开始借助于复杂网络来进行研究，研究主体也逐渐扩大到其他金融系统。尽管所用的研究方法各不相同，但是目前所得到的关于最优金融网络的微观特征的结论却非常相似。总的来说，“完全连接”、较低的复杂程度、适当偏长的平均最短路径长度，以及较小的聚类系数是最优网络结构的几个主要特征。Nier等人对金融网络的特征做了较为完整的界定。他们利用网络理论知识，认为银行体系网络结构的关键参数一共有4个：银行的资本化水平、网络的连接程度、银行间的借贷规模、银行系统的集中程度。他们通过建立银行网络系统并加以模拟的方法得出结论：资本化水平越高、借贷规模越低、集中程度越低，则银行系统的稳定性越高；而连接程度则与稳定性呈非线性关系，当连接程度超过阈值之后，连接程度越高，稳定性越低。
四、金融网络的宏观结构特征
为更好地研究现实网络，学者们提出了包括小世界网络和无标度网络等网络生成模型，根据这些模型，我们不仅能判断现实中的金融网络具有哪些宏观拓扑特征，同时能够分析其在传染过程中起到哪些作用。
目前大多数研究都表明，金融网络兼具“小世界网络”以及“无标度网络”的某些特征，这些宏观特征对于分析金融系统的传染性是非常重要的。Albert等人在2000年的研究表明， 尽管“小世界网络”在单个小型金融机构破产时有很强的稳定性，但是当中心节点受到冲击时，“无标度网络”将会变得特别脆弱，且很容易造成传染蔓延。
五、中国银行间支付网络的结构特征
本文选择通过研究支付结算网络的结构特征来获得对我国银行间金融网络结构方面的一些认识，根据大额支付系统数据，依次对不同类别银行、不同地区银行间的支付网络进行实证分析。
1、我国银行网络结构——基于不同类别银行的视角
对边权（交易金额或交易次数）设置阈值后分析可得，支付网络呈现明显的群体结构特征；节点强度最大的是国有商业银行，最小的是城市信用社。通过线性拟合可得，该支付网络的边权具有无标度网络的幂律分布特征，幂值α为0.73。在不同阈值下，整个网络的平均最短路径长度分别为1.167以及1.191，表明该网络各节点的连通性非常好。在不同阈值下时，网络的平均聚类系数分别为0.929、0.8815、0.8714，表明这是典型的群体结构类型的复杂网络。
2、我国银行网络结构——基于不同地区的视角
上海、深圳、江苏、广东的交易金额很高，北京最为特殊，如伞状般向外辐射的特征表明北京几乎与其他所有地区都存在金额巨大的交易关系。北京、深圳、江苏、广东、上海是交易次数最大的几个地区，深圳与广东、上海与江苏的交易次数最大。这体现了交易次数的区域性特点，即邻近的地区发生交易的频率更高。北京和上海的节点强度最大，而强度最小的节点是西藏和宁夏。节点度分布服从α为0.572的幂律分布。
交易金额与交易次数的累积分布在双对数坐标下都服从正态分布，观察拟合图像，两条曲线都出现了明显的拖尾现象，即在曲线的尾部有大量的点落在纵坐标区间（-1，0）中，且特别靠近0值。整个网络的平均最短路径长度为1.77，网络整体的连通性非常好。不同阈值下整个网络的平均聚类系数分别为0.855、0.833和0.841；这说明该网络的群体结构特征很明显。
3、我国银行间支付网络的结构特点及其对系统性风险传染的影响
通过实证分析，我们可以断言，我国的银行间支付网络具备“小世界网络”和“无标度网络”的典型特征。
根据Albert等人的研究结果，加强对我国银行间网络中心节点的保护，是避免系统性风险蔓延的有效办法。由于国有商业银行、股份制银行在各类别银行中重要性最高，而北京、上海、深圳则是地区间支付网络中的关键节点，因此可以说，在北京、上海、深圳地区的国有商业银行以及股份制银行是整个银行间支付网络中最重要的中心节点。为了避免金融传染的发生和蔓延，银监会和央行应当加强对这类中心节点银行的监管和救助。
