金融稳定边界与系统性金融风险指数测度研究北大核心CSSCI

基于我国资金存量表明细数据,本文构建了五部门金融资产负债关联网络,使用网络模型方法,对五部门间金融风险传染效应进行了分析,并测度了我国系统性金融风险指数(SRI指数)。研究发现:(1)2017年以来,我国部门间资产负债关联网络的风险抵御能力整体明显增强,1单位风险冲击引发的风险传染总损失效应逐渐减弱。(2)从金融稳定边界看,金融部门最低,为年均24.4%;政府部门和国外部门则高达70%以上。(3)2017年以来,我国SRI指数平均为0.61%,表明金融系统总体较为稳健;但受疫情影响,2020年第一季度末SRI指数阶段性有所上升。未来,为防范系统性风险大幅波动,应保持宏观调控政策的连续稳定及灵活前瞻性,使各类风险防控政策适度走在市场曲线之前。     

农村金融排斥与城乡收入差距 ——基于我国省级面板数据模型的实证研究

本文基于2006—2011年全国省级面板数据,从理论与实证角度分析了金融资源分配的不公平如何导致收入分配的不公平。通过广义矩估计（GMM）模型估计发现,农村金融排斥显著影响城乡收入差距。其中,条件排斥、地理及营销排斥显著扩大城乡收入差距,价格排斥却能在一定程度上缩小城乡收入差距。回归方程分解分析结果表明,这四大排斥平均解释度分别为1075%,100%和1435%,农村金融排斥共解释城乡收入差距的261%。此外,非农业就业比例的提高与城镇化的有效推进对缩小城乡收入差距也有重要影响。因此,金融资源配置的“效率”与“公平”并重、提高农民家庭生产性固定资产的积累和增加农村金融服务宽度对于缩小城乡收入差距具有重大意义。     

金融周期条件下跨境资本流动时变效应及监测预警研究

本文将美元周期纳入中国金融周期测算指标体系进行测算和评价,并运用TVP-VAR模型分析金融周期不同阶段对我国跨境资本流动影响的时变性,同时构建跨境资本流动的监测预警模型。研究表明:(1)2005年1月至2019年4月中国金融发展呈现三个周期;(2)金融周期与跨境资本流动的顺周期性具有一致性,金融周期上行有利于跨境资本流入,而金融周期下行则可能引发跨境资本流出;(3)金融周期对跨境资本流动冲击呈现倒"U"特征,伴随金融周期指数的不断提升,跨境资本净流动先上升后下降,且三次金融周期对跨境资本流动的影响具有显著差异;(4)纳入金融周期后的监测预警指数对跨境资本流动具有较好的预测效果。为有效应对顺周期金融风险,需建立逆周期管理机制。     

基于资金流量表的我国系统性金融风险指数测度研究

本文基于我国2001—2020年资金流量表数据，使用风险传染网络模型方法，对我国部门间金融风险传染效应进行分析，并测度了我国系统性金融风险指数。研究发现，金融部门是我国部门间金融风险传染的主要承担者；我国宏观金融网络的稳健性在党的十九大后明显增强，各部门引发的风险传染总损失效应整体呈震荡波动态势，但2018年以来总损失效应明显低于之前的平均水平；本文测算出的系统性金融风险指数与M2/GDP的走势在多个时间点较为吻合，其对于防范化解系统性金融风险具有前瞻性预警作用。基于此，本文从加强对金融部门的风险监测与管理，加强对政府部门和国外部门的风险监测，进一步完善宏观审慎政策框架等方面提出政策建议。