第30卷第6期统计研究Vol. 30, Nł.6 2013年6月Statlstlcal Research Juo. 2013 矩阵式资金流量表与风险波及测算张南内容提要:本研究将中国的资金流量表调整为矩阵式资金流量表，分析了部门间资产与负债的基本特征。进而应用列昂惕夫逆矩阵建立了部门间金融风险的波并效应模型并展开乘数分析，给出了各项金融交易风险波及的排序，解析了金融系统性风险对中国金融整体的最终波及效应。关键词:资金流量表;列昂惕夫逆矩阵;系统性风险中固分类号:文献标识码:A文章编号:1002 -4565 (2013 )06 -0067 -11 Flow of Funds如latricesand Calculation on Risk Influencing Zhang Nan Abstract: This research transposes the data which from China’ s Flow of Funds Account to Flow of Funds Matrix, and clarifies the features of the assets and the liabilities between sectors. Then, using the principle of Leontief Inverse, this paper builds the ripple effect model for measuring financial risk, conducts a multiplier analysis to explain the ranking of the risk ripple effect of each financial transaction item, and analyzes the final ripple effect of the systematic financial risk in the whole China’ s financial market. Results from estimation and analysis suggest that the systematic risk of each one of China’ s financial transaction items in 2010 was higher than that of the U. S that generated the subprime mortgage crisis in 2αY7. Key words: Flow-of-Funds Account; Leontief Inverse; Systemic Risk 佑·雅子(2002)根据1-0原理，在资金流量结构的序一、引言列分析、资金供需的波及效应方面做了很多研究，扩2008SNA更新版充实了资金循环账户(以下简展了上述研究成果。称为FOF)的分类及使用功能，增加了对跨境金融近年来不少学者使用中国FOF表对资金流量的分析方法做了很有意义的研究。李宝瑜和张帅交易的统计描述，明确了货币统计与资金流量的联(2009)编制了部门间国民收入流量矩阵表与金融系，强调资金流量表以三维结构来表述金融统计数资金流量矩阵表，并以此考察了机构部门间收入流据，倡导应用资金循环矩阵表(Fromwhom-to-whom 量与金融资金流量情况。胡秋阳(2010)编制了三Flow of Funds Accounts，以下简称W-to-W)。从国际种投入产出式资金流量表，并构建了相应的资金关上运用金融矩阵表的先行研究文献看，在1950年代联模型用于经济系统中资金关联关系的分析。宫小挪威及日本就开始展开了此领域的研究与应用。琳和下江(2010)以部门对部门资金融通关系矩阵Stone ( 1966 )在主持修订68SAN版本时，设计了应表为数据基础，通过网络化模型量化分析了"经济用投入产出表(以下简称为1-0表)将各机构部门的冲击"在国民经济各部门间循环传导的轨迹，并量资金流量以及存量结合起来的金融矩阵模型。化分析了各个部门在各传染轮次中的损失量。Stone参照了1-0表的U表，V表编制了反映各部门本文试图应用W-to-W表从宏观的结构层面推的资产负债关系的金融矩阵表。Klein( 1983 )提出了将FOF表与国民收入帐户与1-0表衔接起来用矩*本文是作者在2012年4月参加IMF对中国人民银行金融统阵表示的较为具体的研究构想，并按照1-0模型的计技术援助项目会议论文的修订，感谢中国人民银行调查统计司阮原理编制了金融矩阵表。2008SNA更新版中的W建弘博士、张文红处长、郭永强处长、温娇月女士、岳栋先生的宝贵to-W表借鉴了Klein的分析构想。日本学者迁村和意见。
.68. 统计研究2013年6月测由于各部门资金筹措所形成的债务危机对中国经产增加，如三勺<L Tij，则为负债增加。将各部门济的影响，观测中国金融风险的波及效应。资产合计与负债合计相比较，取较大值为鸟，则各部二、W-to-W表的编制门列合计鸟的矩阵表示为=(t, ,t,... ，t)。1mj{一)R表与E袤的理论框架(3) 飞=mx(Z勺，三TJ国际标准的资金流量表中的行表示各个交易科因此有式(4)的关系成立。目(金融商品，用n表示)，列表示各个机构部门(用m表示)，在各部门内根据复式记账分别列有资产81+ze"=tJ，ρJ+Z~=乌(4)与负债。建立矩阵式资金流量表首先要将复式记账其中8为负债净增，8要素的矩阵8= (8, jj1式资金流量表各部门的资产与负债分开，编制各部…屿，…，8)响为资产净增，ρJ要素矩阵为pm门的资产表(E表)与各部门的负债表(R表)。E = (ρ1 ，…屿，…，Pm)。式(4)表明E表各部门资产其中E为金融资产矩阵，R为金融负债短阵;tR 总额等于R表各部门负债总额。为各部门持有第i(行)金融商品在资产方的合计，t按照上述理论框架，我们试将中国FOF表①转换为各部门持有第i(行)金融商品在负债方的合计，且E为W-to-W表，但存在着数据来源的限制。将FOF表有t= l成立;8为第j部门金融净负债，Pj为第jj部门金融净资产μ为各部门资产或负债的列合计。转化为W-to-W表，理论上要求用存量数据编制。原将E表与R表的各部分以矩阵表示则如式(1)。因有二:其一是存量数据较稳定，由此计算的部门比「11tall--Illa--eeeee elezeIZnBIBl·-Ill·it--ttL.... ..... 222 121•I•Z•1n- - -InZ2--2-n2m mm mmm•›例系数与金融商品比例系数也较为稳定;其二更重要...... 的是矩阵中各项比率系数理论上应为正数，即eE ij= ~ 0, T~ 0，如果用存量数据可以满足这一要求。ij 」遗憾的是尽管中国从1998年开始公布FOF数据，但「v’v’’r’’ ’ rr .. 到目前为止仍然没有公布存量数据。由于流量数据11'-lllzlt--n-ELIll 有正有负，所以为了取得均为正数的比率系数进而编R ，，‘嘈、·且飞，/--|||l制金融矩阵表，笔者尝试着对中国现有的FOF数据加以改造调整。其方法是将FOF表中负债方负的数据变为正数移到相应的资产方位置，而将负的资产方其中e/e~ 0)为j(j= 1，…，m)制度部门持iij 数据变为正数移到相应的负债方位置。这种调整方有的i(i = 1，…，n)金融商品的资产金额，’ij(rij 法即符合会计复式计帐原则，也可说明实际经济中的~ 0)为j机构部门所持有的i金融商品的负债金含义，由此就可以得到均为正数的资金流量数据②。额。根据E表与R表的构成关系，有可=L勺，t~ 按照式(4)，运用调整后的2010年中国FOF数据，笔者编制了矩阵式的R表与E表(参见表1-2)。。同时，按照复 T成立式记账原则，应该有= Lijl(二)W-to-W表的编制与特征分析按照矩阵式R表与E表，我们首先编制W-to=♂成立，即第i金融商品(行)的资产总额等于其负债总额。t~与t~的要素矩阵如式(2)。W表。编制该表主要采用推定方式，在推定时假定各部门对负债方(R表)的一个交易项目按照相同的比率做资金筹措。这里区分两种情况采用不同的方法。第一种情况在R表中的任意金融交易项目是唯一存在的，即从R表矩阵的"行"来看，相对于各部门(列)的资产与负债差额由Leij与三rν① 中国人民银行统计季报，20Il-4期，80-81 0 ② 此种方法不够严谨，但可在一定程度上表明金融矩阵中的各项比率关系，暂解"无米之炊"。中国资金流量数据已公布了19年的大小关系确定，如果Le> L T，则部门j为资ij ij(1992 -2010)，但至今尚未公布存量数据。
.69. 第30卷第6期张南:短阵式资金流量襄与风险波及测算表1R袋(负债，2010年)亿元住户非金融企业政府金融机构国外l 本币。。。6547 。6547 活期存款。。。64071 。64071 定期存款。。。48864 。48864 财政存款。。。3045 。3045 外汇存款。。。2868 。2868 其他存款。。。13327 。13327 证券公司客户保证金737 1398 11 207 19 2372 短期贷款9342 15278 。。。24621 票据融资。。9052 。9052 中长期贷款19643 42157 。。。61800 外汇贷款16 3894 。。2217 6127 委托贷款781 7440 276 251 。8748 其它贷款769 5256 74 。2 6100 未贴现的银行承兑汇票。23346 。23346 。46692 保险准备金。。3835 2470 。6305 金融机构往来。。。3543 。3543 准备金。。。33261 。33261 国债。。9735 。。9735 金融债券。。。8187 。8187 中央银行债券。8 。1410 。1418 企业债券。11713 。。。11713 股票。7470 。3859 。11329 证券投资基金份额457 563 271 256 19 1566 库存现金。。。714 。714 中央银行贷款。。。469 。469 其它(净)。。。19395 。19395 直接投资。12529 。。4072 16601 其它对外债权债务。3354 。1824 2378 7556 国际储备资产。。。。31934 31934 国际收支错误与遗漏。。。。4040 4040 合计31745 134407 14202 246965 44681 471999 , 5619 。。43341 p 37722 。t’ 69467 134407 19821 246965 44681 515340 某一金融商品而言仅有某一部门持有此金融负流向与流量。债项目。这样很容易从E表中找到哪些部门持有编制W-to-W表另一种情况是在R表中某一与此负债项目向对应的资产项目。比如我们列举出金融交易项目是复数存在的，即从R表矩阵的R表的"本币"项目，此项目在R表仅为金融部门所"行"来看，相对应某一金融商品i而言有1< j 持有，与此对应在资产方的相应部门分别为住户、企< m的部门持有此负债项目。如表1中的股票项业、政府及国外部门，据此我们编制出本币的W-to目，通过股票方式融资的部门分别是企业与金融W表(参见表3)。表3的"列"表示某部门的负债，部门，即企业与金融两部门持有股票的负债项目。"行"表示某部门持有的资产。从2010年本币交易在此种情况下确定某一金融交易所发生的与复数实际情况看，金融部门持有的本币负债共为6547亿负债项目相对应的资产方的资金流向与流量按以元，分别对住户部门负债为5441亿元，对企业部门下两个公式推测。负债为586亿元，对政府部门负债为130亿元，对国负债比例系数=部门持有某类金融负债/某类外部门为390亿元。反之从"行"来观察，也可得到金融负债合计(5) 各部门对金融部门持有的资产。由此我们很容易观资产方部门运用该同类金融资产额=负债比例察某一金融商品在各部门交易所发生的资金筹措的系数×该部门持有的同类金融资产(6)
.70. 统计研究2013年6月表2E褒{资庭，2010年}亿元R 住户非金融企业政府金融机构国外t本币5441 586 130 。390 6547 活期存款24610 28771 10690 。。64071 定期存款19128 24276 5460 。。48864 财政存款。。3045 。。3045 外汇存款55 2473 。。340 2868 其他存款709 7513 292 4454 358 13327 证券公司客户保证金。。。2373 。2373 短期贷款。。。24621 。24621 票据融资。9052 。。。9052 中长期贷款。。。61800 。61800 外汇贷款。。。6127 。6127 委托贷款。。。8748 。8748 其它贷款。。。6100 。6100 未贴现的银行承兑汇票。23346 。23346 。46692 保险准备金5638 667 。。。6305 金融机构往来。。。2324 1219 3543 准备金。。。33261 。33261 国债112 2 144 9478 。9736 金融债券。47 。8141 。8187 中央银行债券。。。1417 。1417 企业债券。128 。11585 。11713 股票6387 。51 4546 345 11329 证券投资基金份额。。。1566 。1566 库存现金。。。714 。714 中央银行贷款。。。469 。469 其它(净)7387 9227 9 2771 。19395 直接投资。4072 。。12529 16601 其它对外债权债务。4174 。。3383 7557 国际储备资产。。。31934 。31934 国际收支错误与遗漏。4040 。。。4040 合计69467 118373 19822 245775 18565 472002 8’ 。16034 。1190 26116 43340 t’ 69467 134407 19822 246965 44681 515342 褒3本币交易矩阵表{亿元}即可以得到该部门所持有的企业部门的股票资产。住户比如住户部门所持有的股票资产为6387亿元，则住企业政府金融国外伎户5441 户部门持有的企业股票资产为6387x O. 66 =4 212 企业586 亿元。同理，也可以计算金融部门发行股票的负债政府130 系数，进而推算其他部门所持有的金融部门的股票金融。国外390 资产。其股票交易的短阵表如表4所示。表4股票交易矩阵襄{亿元)具体推算步骤为，第一，推算负债比例系数;第住户企业政府金融国外二，按照负债比例系数计算其金融资产运用额。比住户4212 2175 如在R表企业部门发行股票的金额为7470亿元，企业。。而股票项目的负债总额为11329亿元，则企业部门政府34 17 金融2998 1548 发行股票的负债比例为(7470/11329)。其次，国外227 117 从E表看，持有股票资产的部门分别是住户、政府、金融机构及国外部门，所以使用企业部门发行股票从表4的"列"可知，企业部门以股票筹资的形的负债比例分别与持有股票部门的股票资产相乘，式对住户、政府、金融以及国外部门的负债分别为
71 第30卷第6期张商:矩阵式资金流量襄与凤险波及测算4212亿元、34亿元、2998亿元及227亿元;金融部形成对金融部门负债为350亿元。金融部门以票据门以股票筹资的形式对住户、政府，以及国外部门的融资形成对企业部门负债20725亿元，金融部门间负债分别为2175亿元、17亿元及117亿元。同时，由于未贴现的银行承兑汇票形成的负债为12393亿金融部门内部以股票形式的资金拆借为1548亿元。元。此外，国外部门通过外汇贷款融资对金融部门从表4的"行"观察可知住户、政府、金融以及国外负债为2219亿元。另一方面从资产方(行)看，信部门对企业以及金融部门以股票形式持有的金融资贷交易矩阵表明主要是金融部门对其他部门形成了产。其中住户部门为持有股票资产的最大部门，分新增金融资产。各行合计与各列合计相等，2010年别持有企业部门的股票资产为4212亿元，持有金融信贷市场总资产(总负债)流量为亿元。部门的股票资产为2175亿元。而且可以看出金融按照以上原理对表1的各金融交易商品从"本部门内部以股票形式的资金拆借量比较大。有了币"矩阵表到"国际储备资产"矩阵表逐项汇总，并W-to-W表，我们既可以观察每一项金融商品交易的在各部门资产合计(行)后加入净负债项e，在各部详细状况，也可以根据需要将相应有关的金融商品门负债合计(列)后加入净资产项p(参照式(4)) , 交易合并对各部门之间的资金供需的结构变化及波我们可以得到W-to-W全体矩阵表如表60及效应做综合观察分析。表6清晰地表明了各部门资金筹集与运用的流(三)部门间资金循环的结构变化及凤险分析向及流量。首先，我们可以知道住户部门通过从金根据表1的构成，我们将短期贷款、票据融资、融部门融资而形成的对金融部门负债为31745亿中长期贷款、外汇贷款、委托贷款、其他贷款、中央银元;从资产方看，住户部门还对企业部门拥有的债权行贷款以及未贴现的银行承兑汇票合并，编制了信资产为4211亿元，对政府部门持有资产为3541亿贷交易矩阵(参见表5)。元，对金融部门持有资产为61714亿元。从各部门表52010年信贷交易矩阵{亿元}负债(资产)合计项看，各行合计与各列合计的差额住户企业政府金融国外即为各部门的资金盈余或不足。比如住户行和(资住户。。。。。产)为69467亿元，列和(负债)为31745亿元，则住企业。11673 。20725 。户部门金融资产净增为37722亿元。同时，从各部政府。。。。。门资产合计加上净负债e，或各部门负债合计加上金融30551 85699 350 12393 2219 国外。。。。。净资产p，即从全体矩阵表的最后一列与最后一行可看出，每行和等于每列和，即各部门的资产合计加由表5可知，2010年住户通过金融部门的贷款上净负债等于各部门的负债合计加上净资产①(参规模为30551亿元，有扩大趋势(2009年为24889照式(7))。此外，全体矩阵表行和的汇总等于列和亿元)。企业部门来自金融部门的贷款规模也有扩的汇总，即全社会资产总量等于负债总量，显示了一大趋势，2010年为85699亿元而2009年为78822亿d定时期全社会资金流量的总规模。2010年资金流元，此外由于未贴现的银行承兑汇票的影响，企业间量总规模为515340亿元，比2ω年增加了99制万亿，资金负债额为11673亿元。政府部门通过信贷融资表6W-to-W全体矩阵表{亿元)住户企业政府金融国外合计e Ti(行和)住户。4211 3541 61714 。69467 。69467 企业。16727 408 94887 6352 118374 16034 134408 政府。34 144 19644 。19821 。19821 金融31745 102250 10109 67479 34191 245774 1190 246964 国外。11185 。3241 4138 18564 26116 44680 合计31745 134407 14202 246965 44681 p 37722 。5619 。。巧(列和)69467 134407 19821 246965 44681 ① 具体计算时由于小数点后尾数四舍五入的问题，有时行和的尾数与列和的尾数会略有小差异。
.72. 统计研究2013年6月但同期GDP只增加了47991万亿，由此可知，生产次为从住户部门融资为万亿，占259岛。但金单位GDP所使用的资金量增加了两倍。由于2010融部门内部资金拆借规模最大，高达万亿，占年中国工业品出厂价格指数只上升了%①，意味其融资比重的279岛，在2009年该比重只有19%。着中国使用资金的效率大幅度下降。与上年度同期相比，金融部门内部资金拆借净增加在国内部门中企业是最大的资金不足部门，3. 1万亿，这意味着有两个值得注意的问题。一是2010年企业部门的资金不足额为16034亿元。从资金使用效率的下降;二是金融泡沫的增大。此外，企业部门的负债方(列)看，企业部门发行股票对住金融部门通过其他对外债权债务、股票、金融机构往户部门负债为4211亿元;通过向金融部门借贷以及来以及外汇存款等方式从国外部门融资为4138亿发行企业债券股票等对金融部门负债102250亿元;元。另一方面，金融部门对住户部门持有资产为吸收国外直接投资以及对外债务等形成对圄外部门31745亿元，对企业部门持有金融资产为102250亿负债为11185亿元。在企业部门资金筹集中有两个元，对政府部门持有债权为10109亿元，通过增加外特点值得注意:一是政府部门对企业部门资金运用汇储备等持有对国外部门的资产为34191亿元。规模为最小，仅以持有企业股票形成对企业债权为国外部门对国内部门的金融负债为44681亿34亿元;二是企业内部通过"未贴现的银行承兑汇元，持有国内部门的金融资产为18564亿元，是最大票"以及企业债券形式的资金拆借规模较大，高达的金融净负债部门。2010年中国对外资金净流出16727亿元，由此看出企业间资金拖欠问题比较为26116亿元，比2009年增加了5206亿元。严重。三、金融风险的波及效应及乘数分析政府部门的资金筹集分别来自住户、企业及金融部门，其中以对金融部门负债10109亿元为最大。(一)X表与Y表的编制同时，政府还以保险准备金(406亿元)及国债(2亿FOF表中的金融商品类似于1-0表的商品;而元)等融资手段对企业负债为408亿元。从政府部FOF表中的机构部门类似于1-0表的产业。从FOF门对企业部门的资金运用与筹集来源分析我们可的视角看，R表的矩阵表示为(商品×部门)，显示知，政府部门对企业部门的资金运用只有34亿元，了各列(各部门)如何通过各行(金融商品)来筹集所以从资金循环的实际结构观察，我们看不到政府资金，这相当于1-0表的U表(商品x产业);而E部门对企业部门的资金支持，反而观察到了政府从表矩阵的各列(各部门)显示了如何通过各种手段企业筹集资金高达408亿元。另一方面，政府部门(金融商品)来运用资金。如将E表作转置矩阵E'还持有对金融部门的资产19644亿元。通过政府部(部门×商品)，则相当于1-0表的V表(产业×商门对其他各部门持有的资产与负债来看，在2010年品)。将U表用U矩阵表示，V表用V矩阵表示，U政府部门为资金盈余部门，其金融净资产增加了表与R表、V表与E表有如下的恒等关系式成立。5619亿元。u == R; V == E’ (7) 政府是宏观经济运行的稳定器与调解者，2008将R表的各要素除以各制度部门的资产或负年以来政府出台了包括4万亿剌激经济的政策方债的合计t(参照式(3)) ，我们可以得到负债比率。j案。政策的效果不仅是政府主导的支出规模的函各个负债比率(负债系数)用各部门的资金筹集组数，而且也取决于其"乘数效应"的大小。因此去杠合矩阵B表示的话，参照式(1)与式(3)，负债系数杆化的进程应该远远落后于企业部门与居民部门，矩阵B的各个行列要素如式(8)所示。即民间部门去杠杆进程基本结束，宏观经济景气全(8) 面恢复之后，政府才有余力缩减资金运用。但从表7显示的结果却正相反。同样，E表的转置矩阵E的各要素除以行和的金融部门的金融资产与负债规模居于其他部门t了，我们可以得到资产比率。设资产比率(资产系之首。从金融部门融资结构看，2010年以吸收各类数)矩阵设为D，则D矩阵的各个要素可按以下公存款及票据融资等形式从企业部门筹集资金量为万亿，占到金融部门资金筹集总量的38%。其① 参见2011年中国统计年鉴。
.73 . 第30卷第6期张帘:矩阵式资金流量表与凤险波及测算式计算。内各个产业的技术经济比例关系与投入结构是相对稳定的。此假定运用在资金流量的领域内，可表述4=?(9) 为使用相同的资金运用手段所运用的资金就是根据从式(7)可知，负债系数矩阵B与(商品×部同一的投资组合所筹措的资金，此资金运用与筹措门)的U表相对应，而资产系数矩阵D与(部门×商的技术比例与结构也是相对稳定的，称之为金融商品)的V表相对应。为了推导出(商品×商品)的X品的技资组合(P。此folio)。虽然金融市场交易比实表与(部门x部门)的Y表，有必要将X表的投入系物交易在时间上的变化更大，但各个制度部门的资数矩阵与Y表的投入系数矩阵定义如下:金筹措与运用的投资组合是相对稳定的。特别是在X中国由于受金融制度及相关法规政策的限制，各个12 金融机构的业务范围及融资方法渠道都有其严格的XXX21 22 2n x = 法规限制，所以可以认为各部门的资金筹措组合是相对稳定的。这样就为编制(部门x部门)的Y表XXXn1 n2 nn 并展开分析赋予了实际意义，而且分析某时点的金Y12 融风险的波及效应也是现实迫切需要的。Y22 Y2m Y = I Y21 (10) 由于资产系数矩阵D的表示形式为(部门×商品)，而负债系数矩阵B的表示形式为(商品x部Yml Ym2 Ymm 门)，在各部门资金筹措及投资组合相对稳定的条其中X表中的n为FOF表的交易项目，Y表中件下，根据矩阵计算原理，D矩阵与B矩阵的乘积为的m为FOF表的机构部门。由于负债系数矩阵BY表，Y表也为正方形短阵(部门x部门)，Y表的投的表示形式为(商品×部门)，而资产系数矩阵D的入系数矩阵C可表示为式(15)。表示形式为(部门x商品)，所以按照矩阵计算原C = (15) 理，B矩阵与D矩阵的乘积为X表，X表为正方形将其用技人系数矩阵的要素表示如式(16): 矩阵(商品×商品)0 x矩阵及Y矩阵显示了其在(16) 矩阵式FOF表的结构关系。设X表的投入系数矩~=ZI仙/阵为A，则有式(11 )成立。此处的d也可解释为从资产方看各部门持有ik，，'且、、』，，tA E飞A = BD 某金融商品的比例;b是从负债方各个部门在资金kjA矩阵的要素可表示如式(12): 筹措的组合中某一种金融负债所占比例。应用投入系数矩阵C，(部门×部门)Y表的某一要素Yij可按(12) av=ZMJ 式(17)定义。此处作为凡与d乘积和的问表示的是各金融kjyaJ=C tY 7) (1’rJ 商品按照什么比率从各自的金融商品筹措资金。这{二)金融凤险的波及效应模型样我们使用A投入系数矩阵可以推测由(商品×商通过表1的住户与企业部门所持有的各项金融品)形式构成的X表，其X表的某一要素η按如下负债项目来看，较之证券交易规模而言，目前我国仍定义。然是以银行信贷为主要手段的间接融资方式，中长X = a..t(13 ) θJ 期贷款是住户与企业部门最大的负债科目，与此相参照式(2)可知，有可=r=可成立。对应的债权方是金融部门。所以我们以中长期贷款同理，设C为Y表的投入系数矩阵，可为各制度作为分析的对象，考察其由于债务违约所引发的各部门的金融资产或负债的合计，参照式(3)可知，有tf部门的波及效应。= t成立，则Y表的投入系数可定义为式(14)。对于投资房地产的住户部门进行直接信贷的主j体是金融部门中的银行机构，当住户部门由于资金C乌ν=手(14来源堵塞，或房地产价格急剧波动而陷入债务违约根据1-0原理的产业技术假定，即在一定时期状态时，直接信贷的金融部门会发生不能回收本金
.74. 统计研究2013年6月的情况。这里我们将由于住户或企业部门出现债务量为s，贝us的转置向量可表示为式(18)。违约而导致金融部门发生本金损失称为直接效应。s = (0, ,0, -s,O, ,0)’ (18) 受到直接效应的影响金融部门就会出现资产缩水，将E表的各要素除以行和的转置矩阵设为D，作为连锁反应金融部门也会发生对其他部门的部分则D的各个要素定义如式(9)。以m次矩阵Z。来债务违约，造成以其资产为担保的对其他部门的资表示各部门将受到的直接损失效应，则Z。可按以下产损失，我们将此称为第一次间接效应。这种负影式(19)推算。响通过若干部门的借贷关系，会迅速蔓延到不特定Zo = Ds (19) 的其他部门，进而会发生第二次间接效应，第三次间下面讨论间接1次效应的推测方法。前面所提接效应，等等。假定其违约债务的金额为-s，那么到的将波及过程区别为I与E两种情况的间接效应此-s的违约债务将通过部门间的资金信贷关系，是不同的。受到直接影响的部门根据各种资金筹集逐次引发连锁的波及效应，导致全社会的信贷危机。组合来筹措资金，如果没有某种方式的资金注入，就以下我们以FOF矩阵表的乘数分析为基础，构会发生相当于呆账金额的金融债务违约。在I的情筑一个描述债务违约的波及效应模型。为了使推测况下会发生与所有负债成比例的债务违约，将债务尽量接近实际，我们将波及过程区别为I与E两种违约的各个负债比率(负债系数)用各部门的资金情况处理。I种情况是当某部门由于债务违约而出筹集组合矩阵B表示的话，参照式(6)，矩阵B的各现资产损失时，其资产损失按比例波及到所有负债个行列要素定义如前面定义的式(8)。在E情况项目继而波及各部门。H种情况是将观测对象只限下，由于债务违约所带来的损失只限定于股票及证定于股票及证券等与市场波动相关性较强的特定负券等与市场波动相关性较强的特定负债项目，所以债项目，推测其债务违约所带来的波及损失。根据其损失额取决于股票及证券等在整个负债中所占比表1的负债项目中我们选择了与市场波动相关程度例。将此部分债务违约占各个负债项目的比率用矩阵B'表示，则矩阵B'的各个要素可用式(20) 较大的项目作为观察E种情况的指标，包括金融债表示。券、中央银行债券、企业债券、股票、证券投资基金份额，其他(净)、直接投资、其他对外债权债务等。对b: = O(for k ł G) kI种情况的观察旨在推测属于个别部门由于自有资b: =\)主L-(for k E G) ( 20 ) k本不足导致负债违约，波及到全社会的债务危机。'饵'、'b句对E种情况观察则是为了反映发生债务违约而出现这里G是表示包括在股票及证券中的交易项资产损失时通过股票与证券等手段直接融资在市场目集合的符号，即反映I情况矩阵B与表示E情况波动压力中的减压作用。由于通常很少有所有部门的矩阵B*所包括的范围是不同的。但以下对两者同时存在自有资本不足的状况，所以I种情况可用矩阵的推测方法都是相同的，所以都记为B。来推测一种潜在的危机程度;而E种情况可表示比将直接效应矩阵Z。乘以矩阵B，可以分别推测较现实的状况，仅靠自有资本难以弥补资产缩水的出按不同资金运用手段的直接效应的损失额。将这损失时，会波及到自有资本以外的其他部门的负债个直接效应的损失额再乘以资金运用比率矩阵D，项目。所以考虑到这种现实的债务违约的传导风就可以推算出各部门间接受到的损失(本金损失)。险，我们将I种状况作为债务违约风险波及效应的将此称为间接一次效应，设其m次矩阵为Zl'则Zl上限，而将E种作为债务违约风险波及效应的下限。可按以下公式推算。如表2所示，我们可以通过E表的中长期贷款的Zl = DBZo (21) "行"推测某部门最初受到直接效应的的损失状况。对于在上一阶段受到的负的影响按照DB比例设住房信贷所需中长期贷款以L表示，参照式(5)与逐次向下阶段波及。依次类推，间接2次效应可按式(6)，推测负债方(比如住户部门)的违约债务额Z2 = DBZ= (DB)2Z。表示，间接3次效应可按Z3-s在资产方各制度部门所受到的影响，可以按照对1 = DBZ= (DB)3Z。这种形式推测。同理，间接k应于E表中L行的行合计的比率求出。设L行的违2 约债务要素为-s，其他行交易项要素为O的n次向*效应可按Zk= (DB)kZ。推测。而将从直接效应
75 . 第30卷第6期张南:矩阵式资金流量表与风险波及测算表7I种情况的推算结果到间接k次效应合计的m次矩阵记为ι，贝tlÇk的推算如式(22)。直接间接1间接2间接3直接与间.. 效应次效应次效应次效应接合计˙k = Zo + Zl + Z2 + + Zk 住户 -0. 1139 -1. 0285 = Zo + DBZo + (DB)2Z+ + (D B ) kZ 0 ( 22 ) o 企业 -1. 6920 当k→∞时，则有式(23)成立。政府 ", = (I -DB) -lZO (23) 金融-1. 0000 国外 式(23)源自1-0分析中的列昂惕夫逆矩阵，此-1. 0000 逆矩阵计算的结果包括了某部门发生金融风险对其表8E种情况的推算结果他部门波及的直接效应与从1次到无限大m次的间接效果的总合(极限效果)。按照矩阵的数学性直接间接1间接2间接3直接与间... 效应次效应次效应次效应接合计质，对列昂惕夫逆矩阵式(23)还可作如下推导。住户 '胁。 ", = (I -DB) -lZO 企业 = (I -DB) -lDs 政府 = (I + DB + (DB)2 + (DB)3 + )Ds 金融-1. 0000 -1. 6782 国外 = D(I + BD + (BD)2 + (BD)3 + ) s (24) 合计-1. 0000 设金融商品的投资组合比例系数为A，参照式(11) ，则有A=BD，为金融矩阵X表(商品×商品)企业部门的负面影响最大为，其次为金融的投入系数矩阵。同样，参照式(15)，使用(部门×部门为，对住户部门的负面效应为部门)金融矩阵Y表的投资组合比例系数矩阵c=等。间接2次效应的数值表示对金融部门影响最大DB，求出的列昂惕夫逆矩阵，也可以得到某部门的为，对企业部门的负面影响为。某种金融交易发生金融风险时对其他部门波及的包此外，从间接3次效应看仍然可观察到对金融部门括直接效应与无限大n次的间接效果在内的极限的负面影响为…，对企业部门的负面影响为效果。，从中可以观察到当中长期贷款发生了1单{三)推算结果与乘数分析位的债务违约所波及的间接效应对金融部门与企业通过上一节的部门间资金循环的结构变化及风部门影响较大。而由此所产生的直接效应与间接效险分析可知，我国的金融市场仍然是以间接融资为应的合计反映在表7的最后一列。该数值显示对金主，所以我们选择了资金流量表中的中长期贷款为融部门的负面影响最大为-4. 1631 ;其次是企业部主要观察对象。根据式(18)，将中长期贷款发生了门为一;再次是住户部门为-1. 0285;政府部1单位的债务违约而其他行交易项要素为O的n次门为。对国外部门的综合影响为向量为S，应用表1的数据，求出资产系数矩阵D，参。另外，该矩阵全要素之和，即极限效应为照式(19)将矩阵D与向量s相乘，我们可以求出直，表明最初中长期贷款1单位债务违约所接效应Zo。参照式(21)可以推算出间接1次效带来负面极限效应最终膨胀为7倍以上的规模。应，间接2次效应，间接3次效应;以及参照式(24) 另一方面，将中长期贷款发生了1单位的债务可推导出直接效应与所有间接效应合计的极限效违约所波及的观测对象只限定于金融债券，从中央应。并且按照I种情况与E种情况分别做了推算，银行债券、企业债券、股票、证券投资基金份额、直接当表1的中长期贷款发生了1单位的债务违约时，投资以及其他对外债权债务股票等与市场波动相关对I种情况推算的结果如表7所示，对E种情况推性较强的特定负债项目的H种情况看，表8中的间算的结果如表8所示。接1次效应显示，对金融部门的负面影响最大为由表7与表8可知，在中长期贷款发生了1单，其次为企业部门为-O. 0302。而且间接位的债务违约时，对金融部门直接效应相同，均为2次效应与间接3次效应所受负面影响的排序为金-1。但从间接m次效应看，1种情况与H种的推融部门与国外部门。由于中长期贷款发生了1单位测情况很不同。首先从表7的间接1次效应看，对的债务违约所产生的直接效应与间接效应的合计如
.76. 统计研究2013年6月表8的最后一列所示，其中以金融部门所受负面影定程度，负面效应的波及压力较强，特别是其中还包响最高，达-1. 6782，国外部门居其次为，括了国际储备资产项目。第四，最终波及效应较低企业部门所受的负面波及也达到，政府部的交易项目有定期存款、活期存款、财政存款、股票、门所受影响最小为矩阵全要素之和，即极本币等，其最终波及效应的绝对值在5以上以限效应为，表明最初中长期贷款1单位债下，最低的波及效应项目为保险准备金()。务违约对股票、债券以及海外直接投资所带来的负表9表明，当资金流量表中的某一个金融交易面效应最终膨胀为2倍以上的规模，此推测结果低项目发生l单位的债务违约时所带来的最终负面效于表7所示的最终波及的负面极限效应。应在一倍(直接投资)至倍(保险准以上的推测结果就是根据式(18)，将中长期贷备金)之间。而根据有关研究显示，2010年中国金款科目代入-1时的s向量与D矩阵相乘并进行乘融交易项目的最终波及效应普遍地大幅度高于数分析的结果。同理，将表1其他主要科目代入-12007年美国金融危机发生时的水平。应用以上相也可以得到同样推算结果，其最终波及的极限效应同方法，使用2007年12月美国资金流量数据推测排序如表9所示。的美国的58项金融交易项目的最终波及效应在表9按绝对值大小排序了各个金融交易项目因 (债券信贷交易)与-1. 8535 (养老准备发生1单位的债务违约时所受波及的最终负面极限金)之间①。可见目前中国面临的金融风险压力要效应，显示了以下四个特点。第一，最终波及效应的高过2007年的美国，一旦某部门出现某一局部的绝对值最大的为直接投资，其次为其他对外债务危机，如果放任不顾或监管不当将会迅猛地债权债务。表明与国外的金融交易对中国发展为震撼金融市场波及中国乃至世界的金融的最终波及效应要高于其他国内金融交易项目，意危机。味着与国外金融交易的风险要大于其他的国内金融四、政策建议与今后的课题交易。第二，最终波及效应的绝对值高于的国内金融交易项目依次为票据融资、外汇存款本研究基于W-to-W表对我国金融风险的波及、未贴现的银行承兑汇票、其他存款效应做了一个尝试性的分析。由于我国公布的以及金融机构往来，显示了国内金融表的部门分类还只有五部门，金融交易项目也只有交易风险较大的项目。第三，最终波及效应的绝对29项，而且尚无存量数据，所以此研究对揭示我国值在7以上以下的有15项，从企业债券到国债金融风险波及的范围及冲击强度都有一定的局限项目，占了所有金融交易项目的一半，其中包括了直性。但通过现阶段的分析结果仍然可得到一些有益接融资与间接融资，这表明了中国金融市场的不稳的启示。金融交易项目的最终波及效应{按绝对值大小排序，2010年}裹'No. 交易项目波及效应No. 交易项目波及效应1 直接投资 16 准备金 2 其他对外债权债务 17 中央银行债券 3 票据融资 18 证券投资基金份额 4 外汇存款 19 库存现金 5 未贴现的银行承兑汇票-8. 0103 20 中央银行贷款 6 其他存款 21 国际储备资产 7 金融机构往来 22 国债 8 企业债券 23 其他(净) 9 金融债券 24 定期存款 10 证券公司客户保证金 25 活期存款 11 短期贷款 26 财政存款 12 中长期贷款 27 股票 13 外汇贷款 28 本币 14 委托贷款 29 保险准备金 15 其他贷款 (Masako TSUJIMURA, (2009): 88 -104.
.77. 第30卷第6期张南:矩阵式资金流量褒与风险波及测算第一，金融危机源于债务积累。运用W-to-W构变化，测量金融风险，客观准确及时地提出为制定分析表明，从2009年开始企业与金融部门内的不良政策所必需的依据，应尽快完善我国的资金流量贷款数量呈增长趋势。通过编制W-to-W表，观察统计。分析2010年各部门的资金运用与筹集的基本状况，第二，运用W-to-W表与列昂惕夫逆矩阵的原揭示了两个存在于中国资金循环中的异常现象，一理分析金融泡沫增大所引发的金融风险的波及效应是资金使用效率的大幅度下降;二是金融泡沫的明时，本文设定了I种情况与E种情况。在观测实际显增大。这是需要金融政策当局格外关注的问题，发生损失时，1种情况可认为是损失的上限，11种情并需要采取相应的政策。况可认为是损失的下限。但如果更进一步从接近实第二，当居民或企业部门的中长期贷款违约际考虑，应该把资产价格的变化因素放入金融风险时，最初所受到的直接影响可能较小，但从资金循波及效应模型中。这将是今后拓展资金流量分析的环的视点看，会发生由居民或企业部门向其他部另一个方面。门的负面连锁波及效应，而且随着时间的推移以参考文献及市场的急剧变化，其产生的本金及利息的损失[ 1 ] Copland, Morris A. A study of money flows in the United States 会膨胀到当初金额的数倍。本研究显示，其资产[M]. New York: NBER, 1952. 损失按比例波及到所有负债项目继而波及各部门[ 2 ]宫小琳，卡江.中国宏观金融中的国民经济部门间传染机制的最终极限效应(1种情况)为，而限定[J].经济研究，2010 (7) : 19 -89. 于股票及证券等与市场波动相关性较强的特定负[ 3 ]胡秋阳投入产出式资金流量表和资金关联模型[J].数量经济技术经济研究，2010(3):133 -141. 债项目的最终极限效应(11种情况)为-2. 2544。[ 4 ] Klein, Lawrense R. Lectures in Econometrics [M]. Amsterdam: 这种债务违约所产生的负面连锁波及如同滚雪No此h-HolJand，1983. 球，随着时间的推移会越滚越大，所以金融的监管[ 5 ]李宝瑜，张帅.我国部门问金融资金流量表的编制与分析[J].部门应该及早采取相应措施防患于未然。在居民统计研究，2009(12) : 3 -10. 或企业部门发生债务危机的初级阶段，金融监管[ 6 ] Masako TSUJIMURA. An Application of Leontief Inverse to the US Suhprime Mortgage Crisis [J]. lnput-Output Analysis, 2009 ( 6 ) : 部门只需提供必要的资金救济即可避免金融风险88 -104. 的扩大，否则当负面效应波及到很多其他部门，不[ 1 ]日本银行调查局.各国资金循壤分析σ〉研究[M].东京:日本良债权资金会迅速膨胀到巨额规模，将会导致更银行出版， -95. 大的危机，陷入灾难性的状况。[ 8 ] Stone, Richard. The Social Accounts from a Consumer’ s Point of 第三，通过与2009年比较可知，虽然2010年存View [J]. Review ollncome and Wealth, VoJ. 12, No. 1, 1966 贷款等直接金融或债券等间接金融交易风险的最终(3):1 -33 [ 9 ]Sto肘，Richard.. Input-output and demographic accounting: A t∞1 for 波及效应小于2009年，但2010年的金融交易整体educational planning, Mineroa, VoJ. 4, No. 3, 1货面，365 -3ω. 的风险波及效应，即金融风险的压力要大于2009[ 10]过村和佑·滑下雅子.资金循壤分析:基键技法之政策抨俑年，特别是对外金融交易项目(其他对外债权债务[M].东京，度Æ裁塾大学出版会， -62. 与直接投资)的金融风险压力明显加大，所以金融[ 11]中国人民银行.中国人民银行统计季报[M].1998 ( 4) -2011. (4). 监管部门应更加注意加强对外资金交易项目的[12]中国人民银行.2011年中国金融稳定报告[J/OL].http:// 监测。File/, 2011 -06 -14. 运用W-to-W表开展金融风险的波及效应研究还有以下的问题有待解决。作者简介第一，目前已经公布的资金流量统计还存在以张南，男，1953年生，北京人，1993年3月毕业于日本立下的问题:部门分类过于简单;交易项目设置也不能命馆大学，经济学博士。1997年起为日本广岛修道大学经反映金融市场的实际状况;只有流量统计尚无存量济科学部统计学教授，2008年起兼任国际货币基金组织数据;数据公布时间滞后过长(实物交易数据时滞(IMF)统计技术援助专家。研究方向为国际资金循环分析。为3年，金融交易数据时滞为1年)，特别是金融交易数据至今还不能公布统计季报。为了观测金融结(责任编辑:周晶)
