关键词：皖江城市带；金融生态环境；因子分析；聚类分析
作者简介：郑兰祥（1965―），男，安徽凤台人，安徽大学经济学院教授，研究方向：金融运行与管理。
中图分类号：F211 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（x）.2011.04.10 文章编号：1672-3309（2011）04-20-03
一、问题的提出与文献综述
经过30多年发展，中国经济的区域差异日益明显。消除这种差异，必须加快在各区域之间的产业转移和承接。由于产业转移的各个环节都需要金融支持，因而资金要素是实现产业转移目标和提升产业转移绩效的关键。由于金融支持的力度与良好的金融生态环境呈正相关，所以金融生态环境是产业转移研究中的重要议题。
金融生态环境是一个仿生概念，是指对金融的生态特征和规律的系统性抽象，本质上反映了金融内外部各因素之间相互依存、相互制约的价值关系。从广义上讲，金融生态环境是指与金融业生存、发展具有互动关系的社会、自然因素的总和；从狭义上讲，是指微观层面的金融环境。金融生态环境对产业转移的作用主要体现为良好的金融生态环境可以实现经济系统与金融系统之间资金、信息的科学流动，降低交易成本，减少产业转移风险。
近年来，对金融生态环境进行考察的文献较多。郭伟（2007）分别从定量和定性两种角度，对武汉市和上海市的金融生态环境作出量化评价并做对比；陈学华、张文政（2007）以井研县近10年来金融生态环境变化和经济金融发展情况为基础，探讨了金融生态环境变化对经济金融发展的影响；欧阳宗旨、常庆（2009）运用因子分析法，对我国19个省市的金融生态环境进行考察；胡滨（2009）以黑龙江省13个地市为例，采用多元统计因子分析法，评估区域金融生态环境水平。这些研究只是对局部地区金融生态环境的单纯考察，未能与产业转移相联系。尽管有些学者研究了金融生态环境与产业集聚之间的关系，如张荣刚、梁琦（2006）；也有些学者提出承接产业转移必须优化区域金融生态环境，如吴成颂（2009）；但这些研究只是定性的逻辑分析，缺乏实证分析的支持。本文的创新之处是将金融生态环境与产业转移联系起来，运用实证方法考察产业转移中的金融生态环境问题。
二、研究思路与方法
1、分析对象。2010年初，国务院正式批准了皖江城市带承接产业转移示范区（简称示范区）规划，这是我国第一个部级战略层面的产业转移区域性规划。它承东启西、连南接北，作为长三角产业发展共生圈的组成部分，既是长三角城镇体系的延伸和补充，也是沿长江经济带中发达地区进一步扩张延伸与带动发展的纽带；它依托相对政策优势，集聚国内外发展要素，加速规模扩张和工业化、城市化进程，推进结构升级，进一步增强产业辐射能力，有利于实现跨越式发展。可见，示范区在我国承接产业转移中具有典型性和代表性，适合作为考察对象。
2、分析思路。为了对示范区金融生态环境进行实证分析，首先需要收集各个渠道的数据并进行处理形成数据集，然后选取相关指标，以此为基础进行实证分析（包括因子和聚类分析），最后根据实证得到的结论提出政策建议。本文的思路可以用下图表示。
3、分析方法。金融生态环境具有属性多样、结构复杂的特性，这需要建立多指标、多层次的考察系统。其中，几何移动平均法最为常用，优点是简单易行，但也存在明显缺点，即选取权重时存在较大的主观性，使结果有偏。在研究结构复杂的层次系统中，也可以采用层次分析法，但它在赋予各层次因子权重时也带有较大的非客观性。相比之下，属于降维方法的因子分析法可以在一定程度上克服上述缺陷。因子分析将相关比较密切的几个变量归为同类，这样每一类变量就成为一个因子（之所以称为因子，是因为它是不可观测的，即不是具体的变量），从而以较少的几个因子反映原始资料的大部分信息。其最大优势是各综合因子的权重不是主观赋值而是根据各自的方差贡献率来确定，这避免了人为确定权重的随意性，使结果唯一且较为客观。聚类分析是根据事物本身的特性研究个体分类的方法。聚类分析的原则是根据同一类中的个体有较大相似性，不同类中个体差异很大。本文采取的是样本聚类（Q型），是对事件进行聚类或者是说对观测量进行聚类，是根据被观测对象的各种特征进行分类。
三、实证分析
1、生态环境考察指标体系的构建。本文选取了示范区10市（合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、池州、巢湖、滁州、宣城和六安）2009年区域经济的横截面数据。模型选取经济基础、政府行为、经济开放度、金融发展水平及社会环境5大类要素计18项指标，构建生态环境考察指标体系。考虑到数据的可获得性和稳定性，每10万人口拥有大专及以上教育程度人口和高等学校毕业生数占人口比例选取的是2008年数据。具体指标体系如表1。
2.因子分析。由于原始数据量纲不一致，首先对数据进行标准化处理。为了保持指标一致（除年末城镇登记失业率外的指标均可以视为正向指标），需要对年末城镇登记失业率进行正向化处理，本文采用的是对标准化后的数据取倒数的方法。因子分析要求指标数目远远超过样本数目，由于样本数目不足，本文分要素运用因子分析法。首先利用相关矩阵对各要素进行因子提取并计算因子得分。表2给出了因子分析的特征值与方差贡献率。公共因子的选择标准为特征值大于1。其中，经济基础、政府行为、经济开放度、金融发展水平都只需要提取1个公共因子，而社会环境需要提取2个因子。可以看到，方差贡献率比较可观，能够反映大部分信息。另外，经过旋转后的因子方差贡献已经发生变化，但累积方差贡献率并没有改变。
在一个因子情况下，要素得分即为因子得分。在两个因子情况下，需要根据方差贡献率赋予权重，构建层次得分函数。
至此，得出示范区10市的金融生态环境各要素得分，如表3所示。
最后，以经济基础、政府行为、经济开放度、金融发展水平和社会环境要素得分为主要对象，再次进行因子分析。根据特征值大于1的标准，抽取1个因子。由于方差贡献率达到85.952%，所以该因子得分即为最后的金融生态环境得分，降序排列结果如表4所示。
3、聚类分析。根据以上因子得分，可以对示范区10市进行聚类分析。聚类方法选取系统聚类中的组间联接，度量标准区间选取欧式距离平方，标准化方法为Z得分，聚类范围为2―4。聚类结果表明：合肥单独一类，芜湖、马鞍山、铜陵属于一类（铜陵较为特殊），安庆、巢湖、滁州、六安、宣城、池州属于一类。
4、实证结论。示范区各地市金融生态环境存在很大差距，金融生态环境较好的地市与较差的地市之间差别很大，导致区域间金融业务发展不平衡，金融风险差异较大。一般来说，金融发展与经济水平相关，经济发达地区的金融生态较好，经济落后地市的金融生态较差。金融生态环境得分示意图直观反映了这一点。整体金融发展状况排名靠后的地市，基本上都是经济基础薄弱、产业结构初级化、缺乏优势产业群的地区。值得关注的是，一些经济落后地市在某些因子上得分却很高，这说明其具有自己的相对优势。
除合肥外，金融生态环境总体水平都不高。合肥作为省会城市，其金融生态环境水平遥遥领先于皖江城市带承接产业转移示范区内的其他地市。在第二期“中国金融中心指数”中，合肥首次上榜，排名第10位，超过北部沿海区域内综合竞争力最强的天津。在合肥滨湖金融城竣工后，合肥区域性金融中心的框架得以实现，并将形成立足安徽、辐射周边、服务长三角的区域性金融中心。但由于地处内陆，而且金融基础较差，示范区内其他地市的金融生态环境并不乐观。
四、政策建议
1、加快经济发展，实现中部欠发达地区经济与金融和谐。安徽近年来在经济保持较高增速的同时，金融业发展特别是信贷投放不尽理想，贷款增速相对于经济增速偏低。经济金融发展不和谐的突出表现是银行“贷款难”和企业“难贷款”。研究表明，银行资金配置受经济环境特别是地区生产总值的影响较为显著。这说明像安徽这样的欠发达地区，经济发展阶段和水平相对较低，金融业也处于初始阶段，区域经济整体发展状况对金融资源总量的形成具有关键作用。因此，加快经济发展与优化产业结构、大力发展民营经济，仍是当前改善金融生态环境的最佳切入点。这样，才能培育新的经济增长点，形成新的信贷有效需求，带动银行配置资金总量的扩大，从而提高经济发展水平，真正解决经济金融发展不和谐问题。
2、转变政府职能，提高金融资源配置质量。由于在处理相关金融问题时地方自由裁量度较大，金融纠纷案件诉讼和执行周期长、成本高、效果差等问题，给金融机构拓展业务带来了极大困扰，阻碍了金融服务效率的提高。因此，地方政府在地方立法、执法的权限范围内，应尽可能解决执法过程中出现的问题，平衡维护市场原则与社会稳定之间的关系。首先，适当减少行政干预，增强金融部门独立性，实现金融与经济可持续发展，走出“小金融”圈子，树立“大金融”意识，将主要职能转变到公共服务上来。其次，金融生态环境作为一种具有正外部性的“公共物品”，不可能由市场机制解决其供给问题，政府的推动是一种自然和必然的选择。地方政府要从社会整体资源长期配置的角度看待金融系统资金使用问题，强调对金融机构权益的保护和金融资源的涵养。最后，在承接产业转移中要发挥地市相对优势，进一步带动产业结构的战略性调整，提升城市竞争力，掌握未来发展的主动权。
3、稳步改善企业治理机制，提高金融资源使用效率。企业作为经济运行的细胞，也是金融生态环境建设的微观基础，企业治理机制的健全与否，决定了金融资源使用效率的高低。各有关部门要大力推动企业完善法人治理结构，健全财务制度，使企业能够紧跟市场形势。而企业要按照建立现代企业制度的要求完善治理机制，明晰产权结构，实行科学管理，提高综合竞争力。要牢固树立诚信意识，强化信用观念，从可持续发展的角度处理银企关系，提高企业偿还银行贷款的自觉性；不断提高自身经营管理水平，增强自我造血功能，以良好的经营业绩和信用形象，争取银行支持；此外，各企业应主动和银行对接，规范各类财务报表，塑造自身重诺守信的新形象，努力提高信用等级，依法加大信息披露力度，扩大银行贷款投放空间。企业负责人要注重学习金融知识，研究金融政策、信贷政策，掌握金融产品和资金市场运作规律，遵循信贷管理和其他各类金融服务产品的运行规则，为自身融资创造有利条件。
4、创造良好的社会信用环境，推进信用体系建设。信用是市场经济的基石，更是金融生态环境的核心。健全地区社会信用基础，必须建立和完善多种形式的信用征信与评价体系，建立政府监管部门、金融、商业、社会服务机构和社会公众广泛参与的全方位信用监督及失信惩戒机制。一是突出信用在金融生态环境中的核心地位，继续深入开展诚信宣传，积极培育企业资信评级市场；二是逐步建立独立、公正的中介服务体系，完善信用担保机制，注重增强信用担保基金实力，充分发挥信用扩张效力，降低银企交易成本，切实解决贷款难问题；三是加快征信体系建设，完善企业信贷登记咨询系统，充实企业信用信息数据库，增强信用信息透明度，充分发挥其在提高金融机构信贷管理水平、便利企业融资、加强金融监管等方面的积极作用，为金融生态环境建设提供坚实的信用基础。倡导政府部门带头守信，引导金融机构加大对诚信企业的支持，加强政府和司法部门与金融机构的协调沟通，实现金融安全区和社会信用建设的良性互动，为金融机构的安全生存创造和谐的社会信用环境。
参考文献：
［1］ Bossone B， Mahajan S，Zahir F. Financial Infrastructure，Group Interests and Capital Accumulation[M].IMFWorking Paper，2003.
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［8］ 张荣刚、梁琦.催化・搭桥・根植・外部性――金融生态环境与产业集聚的可持续发展分析[J].生态经济，2006，（04）.
【关键词】金融生态 区域金融生态环境 区域金融产业成长
一、概念界定
（一）区域金融产业成长的内涵
金融产业是以经营货币资金及其衍生产品的经济实体为主体，以金融商品和金融中介服务为产品，以货币和各类金融工具为交易媒介，由金融组织、金融产品生产和流通市场、金融监管机构等要素构成的复合型经济组织系统。金融产业成长应该是量变和质变的统一，是金融规模的增长与扩张和金融结构的改进、金融功能的演进以及金融效率的优化综合作用的结果。区域金融产业成长是指一个地区的金融产业成长。
（二）区域金融生态环境的内涵
金融生态是一个重要且具有创造力的仿生学概念。区域金融生态环境是指一个地区金融体系所依存的外部条件，主要是该地区金融系统所依赖生存的经济、信用、法律、文化、风俗习惯等。金融生态环境主要包含经济环境、法治环境、信用环境和政策环境。经济环境是最为基本的环境，是金融系统存在的基础，决定金融系统的发展程度。法律环境是一国金融主体面对的最基本的约束，决定了金融主体行为规范，从而决定金融体系的发展。信用环境和政策环境是两个衡量金融生态环境的重要标准。
二、中国区域金融生态环境与金融产业成长关系
（一）指标体系构建
按照科学性和实用性、系统性与层次性、可比性与可靠性、全面性和代表性统一的原则，结合可操作性构建区域金融生态环境和区域金融产业成长指标体系，见表1，表2。
（二）模型构建
本文使用线性规划建立模型。在进行运算前，需要对指标进行预处理，即指标的一致化和无量纲化，对数据预处理方法如下：
设需要量化m年的区域金融生态环境指标，形成第t年的原始指标数据表示为yijt，t=1，2，···，m，
（1）对原始数据采用标准化法进行无量级化，公式为
（2）熵值法确定权重
①计算第j项指标的特征比重，即
②计算第j项指标的熵值eij，即
若设k=1/ln（m），于是有0≤eij≤1。
③计算指标y'ij的差异系数gij，差异系数定义为gij=1-eij
④计算权重Wij=gij/ gij，fijt=Wij=y'ijt
其中，l为二级指标的数量，ni为第i个二级指标的三级指标的数量。
⑤其余指标量化值的确定
一级指标的量化确定方法与二级指标处理的方法、步骤相同，同理可得到一级指标y't表示为：
（三）实证分析
本文研究中国2002年至2011年金融产业成长状况及金融生态环境，数据来源于《中国金融年鉴》、《中国经济年鉴》及中国人民银行等官方网站公布的统计数据。数据分析采用SPSS 17.0和EView6.0统计分析软件。
（1）相关性分析
①中国金融产业成长状态与中国金融生态环境各组成部分相关性分析，结果见表3。
由表4可知，金融生态环境指标与金融基本业务指标y2、风险状况指标y4有正相关性，与金融基础条件指标y1、流动性指标y3基本没有相关性。
（2）回归分析。
①建立回归方程。设因变量yi为某年份中国金融产业成长指标，自变量xi为某年中国金融生态环境指标。若两者相关性显著，可设回归模型为yi=β0+β1xi+ε
β0、β1是待确定常数，即回归系数。β0+β1xi表示y随x线性变换的部分，ε是随机误差，代表其它一切不确定因素影响的总和。
②确定回归方程。根据SPSS17.0进行回归分析，得回归方程为：y=0.840+0.405x
③检验。
a.回归方程的F检验
由回归分析结果可知：F=9.607， F>F0.05（1，10-2）=5.32，说明回归方程是有显著性意义的。
b.相关系数检验
由回归分析结果可知：R=0.739， |R|>R0.05（10-2）=0.632，说明回归方程的线性相关水平是显著的。
总之，中国金融生态环境与中国金融产业成长之间的线性相关关系显著，建立的回归方程有意义。
（3）Granger因果关系分析
①单位根检验
首先，为消除异方差性，数据都经过取自然对数处理，即中国金融生态环境指标对数记为Lnx，中国金融产业成长指标对数记为Lny。
采用ADF检验，金融产业及生态环境单位根检验结果见表5。
三、研究结论与建议
（一）结论
（1）中国金融生态环境可分为两个层次：第一层次为经济基础水平、法治水平的提高；第二层次为信用水平的提高。中国金融产业成长分为三个层次：第一层次为提高风险管理能力，第二层次为提高金融业服务水平，第三层次为扩大基本规模并提高流动性水平。
（2）金融生态环境是金融产业成长的原因。加强中国金融生态环境建设，有利于推动中国金融产业成长，从而有利于中国经济发展，促进综合竞争力提升，是实现“中国梦”的必然要求。因此，一个国家要寄希望成为资金集聚的“凹地”，就必须重视金融生态建设。
（二）建议
（1）强化政府推动作用。政府公共服务是直接影响金融生态环境的重要因素。同时，经济基础、法治环境、社会发展等金融生态环境要素均会受到地方政府行为的影响。因此，要从体制上和机制上改善我国金融生态环境，必须强化地方政府对于金融生态建设的推动作用，用好区域金融生态建设政策，形成整体联动的助推合力。
（2）加快法治建设，营造松紧适度的法制环境。首先，要完善金融产权制度，健全金融主体法律制度。其次，要完善金融监管法律制度。再者，要加快金融基本法律制度和相关法律制度建设；完善中介机构管理制度和行政制度，防止行政对金融非正常干预；坚持司法公正，提高执法效率。
（3）健全社会信用制度，完善社会信用体系。首先，建立完善信用评价机制、体系和方法，推进建设统一的个人、企业信用信息库，实现相关部门资源共享，为社会提供详尽的信息服务。其次，加快会计、审计、评估等中介市场体系建设，引入竞争机制，提高该行业的执业水平。最后，建立多层次的信用担保体系，逐步增加信用担保机构的数量和种类，并加强对担保机构的信用评级管理和业务监管管理，促进担保市场健康发展。
参考文献：
[1]李扬，王国刚，刘煌辉.中国城市金融生态环境评价[M].人民出版社，2005.
[2]汪祖杰，张轶峰.区域金融生态环境质量评估指标体系研究[J].金融研究，2006.
[3]张作荣.金融产业成长与区域经济发展关系研究[J].东北师范大学.1996.
关键词：金融压力指数；工业一致合成指数；动态关联性
中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1000-176X（2011）10-0039-08
一、引 言
20世纪90年代以来，各种形式的金融危机在世界各国频繁发生。特别是2008年10月，以美国次贷危机为根源的国际金融危机爆发，全面深刻地影响了世界各国的经济，因此，金融系统运行与宏观经济之间的关联性问题受到广泛的关注。金融系统具有内在的顺周期性［1］,存贷款差、资产价格、银行内部风险评级和贷款损失准备等金融变量与实体经济相互作用，形成一个正反馈环，放大经济波动。一旦金融出现失衡，在正反馈机制的作用下，其对实体经济产生的负面影响将是十分显著的，维持金融系统健康稳定运行至关重要。
在金融系统运行过程中，金融风险是与金融运行相伴而生的，金融危机是金融运行最为失败的结果与金融风险暴露最为剧烈的表现。目前对于金融风险的研究更多的关注是金融系统的压力。最早提出金融压力概念的是Illing和Liu［2］，将其定义为金融市场和金融机构的预期损失变化或不确定性施加在经济主体上的压力。金融系统在脆弱性状态下容易受到外部冲击影响而产生压力，从金融风险的视角出发，金融脆弱性是指金融体系趋于高风险的状态，泛指一切融资领域中的风险积聚。
收稿日期：2011-07-23
基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“中国金融风险传导、扩散机制与金融安全动态预警研究”（07JJD790125）和“金融危机对我国金融冲击的动态计量与国家金融安全预警研究”（2009JJD790015）；国家社会科学基金重大项目“十二五期间我国金融风险滥测预警研究”（10ZD&010）和“十二五期间我国经济周期波动动态与宏观经济调控模式研究”（10ZD&006）
作者简介：陈守东 （1955-），男，天津蓟县人，经济学博士，教授，主要从事金融与财务决策等方面的研究。E-mail: chsdchsd@163.省略压力不断积聚扩大就可能会出现金融危机。也就是说，金融压力是金融系统的脆弱性结构和外部冲击共同作用的结果，金融危机是金融压力的极端状态（如图1所示）。金融压力通常可以用连续的压力状态值来刻画，而不用仅局限于描述金融危机的二值变量，并且对是否发生过危机的国家都具有适用性。
Balakrishnan等［3］构建了新兴国家的金融压力指数，并研究了金融压力在发达与新兴国家间传播机制。金融压力对宏观经济影响方面的研究主要有：Cardarelli等［4］通过构建金融压力指数识别金融压力期，在此基础上研究金融压力对实体经济的影响，指出与银行困境相关的金融高压力期更容易带来经济的下滑；Hakkio 和 Keeton［5］构建了一个反映金融压力状态的堪萨斯城市金融压力指数，给出了金融压力上升导致经济下滑的渠道，并通过分析金融压力指数与代表经济活动的芝加哥联邦国家活动指数之间的关系，研究金融压力对宏观经济的影响效果，指出金融压力通过增加不确定性、提高融资成本和紧缩信贷标准等方式，使企业、居民和金融机构更加谨慎，进而导致了经济的下滑。陈守东和杨东亮［6］利用银行体系内部变量构建中国2001―2009年银行体系脆弱性月度指数，检验工业增加值增长率、居民消费价格指数与中国银行体系脆弱性指数间的线性和非线性Granger因果关系，建立马尔可夫区制转移向量自回归模型（MS-VAR），实证分析宏观经济状况和宏观调控政策对银行体系脆弱性的非线性影响。赖娟和吕江林［7］进行了基于金融压力指数的金融系统性风险的测度研究，合成了中国金融系统性风险的金融压力指数，在此基础上分析了中国金融系统的风险状况。
本文在借鉴以往学者关于金融风险、金融脆弱性及金融危机研究的基础上，选取中国银行部门、证券市场和外汇市场的压力变量，合成一个代表中国金融风险状态的月度金融压力指数，以分析中国金融系统的压力状态，通过马尔可夫区制转移模型区分出高低两种不同的压力区制；不同于传统划分高压力期的方法如标准差、百分比和历史压力期等，该方法考虑压力指数自身的动态演变过程，更具客观性。通过研究金融压力指数与工业一致合成指数间的动态关系，分析金融系统在宏观经济运行中的重要作用，并对2011年中国金融压力的变化趋势进行短期预测。
二、中国金融压力指数与工业一致合成指数构建
（一）金融压力指标选取
本文通过选取银行业的泰德价差、负的期限利差、银行业风险利差、股票市场负的收益、股票市场的波动以及外汇市场的波动6个具有代表性的变量构建中国金融压力指数。泰德价差一般是指银行间同业拆借率与国库券收益率差，它度量了银行同业间的交易对手风险。泰德价差越大表示银行对同业间要求的风险溢价越大，银行间的金融压力也就越大。本文用银行间同业拆借加权平均利率与无风险利率之差来近似计算泰德价差。期限利差指政府发行的长期和短期债券的收益率差，也即收益率曲线的斜率，由于银行通常是将短期的存款转变成长期的贷款，因此这个期限利差越大银行越容易获利。相反，负的期限利差衡量了银行收益受危害的程度，这个值越大银行的压力也就越大。负的期限利差用1年期银行间固定利率国债收益率减去10年期银行间固定利率国债收益率计算。银行业风险利差指金融债券的收益率相对于政府发行债券收益率的溢价，它衡量了银行业风险的大小。国外往往应用银行部门的滚动系数来度量银行业的相对风险，但是鉴于中国实际情况以及数据的可得性，我们采用银行的风险利差来近似度量银行部门的相对市场风险。银行业风险利差用金融债总指数（1―3年期）到期收益率减去国债总指数（1―3年期）到期收益率度量。股票市场负的收益用股票价格指数的下跌描述，股票市场的下跌可能意味着巨大的预期损失、高风险或公司未来收益的不确定性增加，度量了股票市场的风险，本文用上证综指月度收益的负值代表。股票市场的波动能够反映压力状态下对资产价值以及对其他投资者行为的不确定性，股票价格波动用上证综指月度收益采用GARCH（1,1）模型［8］计算的时变方差代表。本文在比较了GARCH波动率方法和CMAX［9］波动率方法后，选择前者来计算股票和汇率市场波动率。因为GARCH波动率方法不仅考虑了原始价格序列的随机生成过程，且时变方差能及时地反映出股票市场的波动变化，而CMAX方法刻画的波动相对简单，且有一个固定的上限1，笔者认为在某种情形下其不能及时有效度量市场压力。外汇市场波动变量用名义有效汇率指数月度变化采用GARCH（1,1）模型计算的时变方差代表。
本文数据的样本区间为2002年1月到2010年12月。鉴于数据的可得性，本文计算压力指数的部分变量采用了变量，但仍能反映出各个市场的风险状况。
（二）金融压力指数构建
对金融压力指标变量泰德价差（x1）、负的期限利差（x2）、银行业风险利差（x3）、负的股票收益（x4）、股票价格波动（x5）和外汇市场波动（x6）进行标准化处理后，等权重加权平均作为本文的金融压力指数式（1）。同时，也可以得到银行部门、股票市场和外汇市场的金融压力子指数。
FSIt∑ni1t1,2,…；n6（1）
其中， xit为第i个指标变量在t期的值，μi为第i个指标变量的样本均值，σi为标准差。
由金融压力指数图2可见，中国金融系统压力状态在不同年份的区别较大，具有明显的高低两区制特征。自2002年以来，中国金融压力变动经历了从较低水平到冲高和回落3个阶段。2002―2007年金融压力变化趋势表现出压力较小和波动较小，2003年6月至2006年6月，金融压力处于相对较低水平。从政策层面看，这期间的货币政策操作以市场化结构微调和窗口指导为主，如下调超额准备金存款利率，调整商业银行自营性个人住房贷款政策。2005年7月启动了汇率市场化改革，施行有管理的浮动汇率制度，化解汇率风险。尽管此阶段信贷投放增速仍在两位数上，但金融体系表现出来的压力性继续改善，耦合效应显现。特别在2004年下半年和2007年金融压力值较低。受金融危机的影响，2008年的金融压力值明显高于往年，金融压力指数经过大幅快速上升，在2008年9月形成了较高的峰值。这期间货币政策取向经历了“从紧”到“适度灵活”再到“适度宽松”的转变，支持国内建设的信贷政策宽松，潜在的金融压力加大，中国银行体系的信贷风险和流动性风险比较高。面对较高的金融压力，央行及时出台了一系列措施控制信贷风险，并制定了流动性风险监管指标，控制银行体系流动性风险，实施紧缩的货币政策。从2008年10月开始到2010年初，金融压力指数开始出现快速回落，2010年2月以后压力指数保持在较高的水平上出现一定幅度的波动。
通过观察银行、股票和外汇压力指数图3可见，相对于其它两个指数，股票市场压力指数具有一定的先行性，这体现了股票市场的晴雨表作用。金融系统2008年的高压力值主要归因于股票市场和银行部门。而受人民币升值的影响，外汇市场波动加剧，压力值从2008年下半年才开始大幅上升，并且直到2009年上半年都处于较高压力状态。图4是金融压力子指数季节调整后TC序列，也具有类似的特征。
（三）工业一致合成指数构建
工业一致合成指数CI以工业企业增加值增速为基准指标，通过时差相关分析和K-L信息量等景气分析方法筛选出经济周期波动的一致性指标变量组，其中包括工业企业增加值增速、发电量产量、固定资产投资完成额、货币供给（M1）、进口额和工业企业产品销售收入6个指标。各指标均为同期比增长率序列，经季节调整消除不规则因素。用这6个一致指标变量计算出一个代表宏观经济运行状况的一致合成指数CI，如图5所示。受全球金融危机的冲击，一致合成指数经过大幅快速下降后，在2008年末形成了较深的谷底，经济趋冷。政府采取的保增长措施及时阻止了经济的继续下滑，工业一致合成指数2009年初开始回升，在政府及时采取的经济刺激政策推动下，合成指数出现快速大幅回升，到2010年1月为止连续回升近12个月，显示经济运行在快速回暖后出现过热。随着贷款余额结束长达1年的过热增长和固定资产投资增速回到正常区间，2月以后一致合成指数出现止升回落趋势。
三、金融压力与经济增长关联特征分析
（一）金融压力指数区制分析
为了反映金融压力指数变化的区制特征，通过金融压力自相关、偏自相关函数确定选择AR（3）模型，并通过两状态马尔可夫均值转移的三阶自回归模型（MSM（2）-AR（3））来刻画2002年1月至2010年12月的金融压力指数的动态演变过程。即：
（yt－μst）1（yt－1－μst－1）+2（yt－2－μst－2）+3（yt－3－μst－3）+et （2）
et～i.i.d.N（0，σ2）（3）
μstμ0（1-St）+μ1St（4）
Pr［St1|St-11］p，Pr［St0|St-10］q（5）
这里（L）（1－1L－...－3L3）0的根在单位圆外，yt是本文的金融压力指数。
在Givewin平台上利用Hamilton［10］的精确极大似然估计，得到模型的参数估计结果：
表1MSM（2）-AR（3）模型参数估计表
表2区制转移概率矩阵与各区制统计分析表
由参数估计结果可见，高低区制的金融压力指数均值分别为0.35和-0.12，平均持续期为3.49个月和7.12个月。
图6、图7和图8、图9描述了高低压力期的滤波概率（Pr（St0|y～t）,Pr（St1|y～t））和高低压力期的平滑概率（Pr（St0|y～）t,Pr（St1|y～T）），这里 y～t（y1,…,yt）T。
由滤波和平滑概率图可见，两区制较好地刻画了金融压力的区制变化特征。
图10给出了金融压力区制图，其阴影部分为通过两状态马尔可夫均值转移三阶自回归模型（MSM（2）-AR（3））得到的金融压力指数的高压力区间，高压力区制主要分布在2003年下半年、2006―2007年初以及2007年第三季度至2008年末。
2007年10月以来，中国金融压力快速攀升，处于高压力区制，持续时间较长，金融压力受国内外经济与金融形势的不利变化影响显著。2009年金融压力见顶回落至低压力区，根据对金融压力与货币政策的相关分析以及前期的调控经验来看，外部政策及相应经济环境的改变对金融压力的影响具有时滞性，金融压力将在低压力区持续运行一段时期。
（二）金融压力指数与工业一致合成指数关联分析
两状态马尔可夫均值转移三阶自回归模型（MSM（2）-AR（3））刻画了中国金融压力指数的动态演变过程，并区分出了金融系统的高压力期与低压力期。下面我们分析金融压力与宏观经济间的关系。用金融压力指数代表金融系统压力状态，用工业一致合成指数CI反映中国宏观经济运行状况。为了与一致合成指数保持一致，我们同样使用金融压力指数季节调整后的序列进行分析，为方便分析我们将金融压力指数与工业一致合成指数绘于图11中。
由图11可见，金融压力指数与一致合成指数之间具有较明显的负相关关系，并且金融压力指数有一定的超前性。两指数的交叉相关分析结果如表3所示。结果表明，两指数的同期相关系数为-0.51，金融压力指数在超前一致指数3期时负相关系数最大达到-0.59。为了分析近期金融压力与经济间的关系，取2005年8月至2010年12月的两个指数做交叉相关分析，结果显示金融压力超前一致指数4期时负相关系数最大达到-0.65。
表3金融压力指数与一致合成指数交叉相关关系
（三）线性Granger因果关系检验
对金融压力指数与一致合成指数进行单位根检验，结果（如表4所示）表明，在5%的显著性水平下，两者均拒绝了存在单位根的原假设，即两个序列均是平稳的。
线性Granger因果关系检验结果由表5给出。
表4金融压力指数与一致合成指数单位根检验
表5金融压力指数与一致合成指数线性Granger因果关系检验
线性Granger因果关系检验结果表明，在样本期内，金融压力指数对一致合成指数具有显著的线性Granger影响，但是一致合成指数对金融压力指数没有显著的线性Granger影响。
（四）非线性Granger因果关系检验
Baek 和Brock［11］提出利用相关积分原理估计跨时间的空间相关概率，分析时间序列间非线性Granger因果关系的非参数方法。对于两个严平稳弱相关的时间序列{xt}和{yt}，式（6）成立，则称序列{yt}不是序列{xt}的严非线性Granger原因。
Pr（Xmt－Xms
其中，Pr（・）表示概率值，・表示向量的极大范数，Xmt表示领先Xt序列m期的向量，Xlxt－lx和Ylyt－ly分别表示滞后Xt和Yt期序列Lx和Ly的向量，参数e>0，且m、Lx和Ly为给定（均大于或等于1）。
非线性Granger因果关系的检验方法则是利用联合概率比形式表达条件概率，即将式（6）等价地表示为：
（7）
C1（・）Pr（Xm+Lxt-Lx-Xm+Lxs-Lx＜e，YLyt-Ly-YLys-Ly＜e），C4（・）Pr（XLxt-Lx-XLxs-Lx＜e）
C2（・）Pr（XLxt-Lx-XLxs-Lx＜e，YLyt-Ly-YLys-Ly＜e），C3（・）Pr（Xm+Lxt-Lx-Xm+Lxs-Lx＜e）
对于式（7）可采用联合概率相关积分估计量检验，令I（Z1,Z2,e）表示一个仅当两个向量Z1和Z2都在极大范数距离e内取1，否则取0的指示变量，此时可得到非线性Granger因果关系检验的统计量及其渐近分布：
-〖HT5”〗a～N（0，σ2（m，Lx，Ly，e））（8）
根据式（8）即可检验两个时间序列的非线性Granger因果关系。
对本文构建的金融压力指数以及工业一致合成指数进行非线性Granger因果关系检验，其结果（如表6所示）显示，金融压力指数对于工业一致合成指数具有显著的非线性Granger因果影响，而工业一致合成指数对金融压力指数不具有显著的非线性因果影响。
表6金融压力指数与一致合成指数
注：**为在5%的显著性水平下显著，***为在1%的显著性水平下显著。
（五）2011年金融压力与工业一致合成指数预测
用ARMA模型对金融压力指数和工业一致合成指数进行预测，预测结果（如图12和图13所示）表明，中国金融系统压力在2011年整体上呈现下降趋势。同样对工业一致合成指数的预测表明，2011年各季度末的指数预测值分别为102.34、102.13、103.10和104.50，经过近一年相对紧缩的货币政策和积极的扩大内需环境政策的变化，工业经济景气下半年将呈现回暖趋势。
四、结论及建议
本文分析了金融压力的生成机理，构建了中国金融体系压力指数，进行了金融压力指数与工业一致合成指数的动态关联分析，并预测了2011年金融压力趋势，研究得到的主要结论及建议如下：
第一，在金融系统运行过程中，金融风险是与金融运行相伴而生的，金融压力是金融系统的脆弱性结构和外部冲击共同作用的结果，金融危机是金融压力的极端状态。如果系统中的风险被有效控制，那么系统的风险将逐渐减弱，其压力性将伴随着金融运行依然保持着稳健的波动变化。
第二，选取银行业的泰德价差、负的期限利差、银行业风险利差、股票市场负的收益、股票市场的波动以及外汇市场的波动6个具有代表性的变量构建中国金融压力指数。中国金融压力在2002―2007年变化趋势表现出压力和波动较小；受金融危机的影响，2008年的金融压力值明显高于往年，在2008年9月形成了较高的峰值；受宏观调控的影响，从2008年10月开始到2010年初，金融压力指数开始出现快速回落，2010年2月以后压力指数保持在较高的水平上出现一定幅度的波动。
第三，MSM（2）-AR（3）模型刻画了中国金融压力指数的动态演变过程，并区分出了金融系统的高压力期与低压力期。高低区制的金融压力指数均值分别为0.35和-0.12，平均持续期为3.49个月和7.12个月。中国金融系统高低压力状态特征非常明显，虽然高压力区制的持续时间短于低压力区制，但是仍有3.49个月的持续期。因此，政府部门应该在金融系统处于高压力期时，采取有效措施控制金融压力，避免金融风险集聚到一定程度而发生金融危机。
第四，Granger线性与非线性因果关系检验表明，金融压力指数对工业一致合成指数有显著的线性和非线性Granger影响，反之却不成立，说明中国金融系统压力状态对宏观经济的影响较为显著，并且金融压力状态可以在一定程度上预测宏观经济的趋势。因此，应该加强对金融压力的预测与研究，控制金融压力水平以准确把握宏观经济的走势，避免金融压力过高对宏观经济产生负面影响。
第五，本文预测表明，中国金融系统压力在2011年整体上呈现下降趋势，工业一致合成指数 2011年下半年将呈现回暖趋势，说明目前紧缩的货币政策已经显示出了一定作用，金融压力已经下降并且宏观经济有所回升。但是，目前金融压力仍处于高压力状态，所以政府应考虑继续应用适当的货币政策，进一步降低金融压力风险水平，维持金融系统宏观经济的健康稳定运行。
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王学龙，天津财经大学经济学院金融系主任，副教授，硕士生导师。
李素梅，天津财经大学经济学院副院长，教授，硕士生导师。
摘要：自上海自贸区成立后，国家和学术界逐渐发现自贸区对区域经济协同发展具有一定的推动作用。而京津冀区域作为北方经济中心，该区域经济协同发展的相关问题研究成为当今学术研究中不可忽视的主题。2015年两会期间消息传出天津自贸区前期准备就绪，即将挂牌。本文将从金融生态角度切入，收集并分析典型案例――上海自贸区对长三角区域经济协同发展的影响，通过对比分析等分析方法来预测天津自贸区申立成功后对京津冀区域金融生态进而对该区域经济协同发展带来的影响，从中发现潜在问题，并提出相应的建设性建议，以促进区域经济协同发展。
关键词：天津自贸区；京津冀区域经济协同发展；金融生态；SWOT
京津冀区域经济协同发展问题备受政府和学术界重视，通过上海自贸区对长三角区域经济协同发展有积极作用这一现象，可以预见天津自贸区的申立将是推动京津冀区域经济协同发展的一大契机和助力。
一、问题的提出以及探析思路
（一）问题提出的背景和意义
可持续发展是我国必须长期坚持的重要战略，而区域经济相关研究受到学术界和国家关注，那么，区域经济如何可持续发展呢？经济协同发展就成为区域经济可持续发展的核心战略思想，而金融是经济的核心，经济协同发展要求金融可持续发展，天津自贸区的设立将对京津冀区域经济和金融发展带来无数机遇与挑战，以上海自贸区为例，其运行一年，负面清单管理、金融服务业开放、政府监管制度等方面都取得重大成效，辐射周边，带动了整个长三角区域经济发展，上海自贸区给区域经济带来的促进作用是毋庸置疑的，而天津自贸区设立获得国家批准也意味着，天津自贸区对京津冀区域经济发展是利大于弊的，对于该问题的考量探析具有十分重要的战略指导意义，通过深入分析该问题，便于我们扬长补短，以达到促进京津冀经济协同发展的目的。对现阶段来说，可以发现制约区域经济协同发展中的因素，对症下药，对未来发展来说，能最大程度发挥自贸区的优势，为京津冀区域经济发展提供有利条件。
（二）探析思路
为探析天津自贸区对区域经济协同发展的影响，在此引入金融生态系统的概念，金融生态系统内在本质就是一种可持续发展、有自我调节能力的系统，京津冀区域金融就是一个金融生态系统，改善和优化金融生态系统将有助于减少金融危机发生，提高金融资源配置效率，优化产业结构，进而达到推动区域经济协同发展的目的，因此考量京津冀金融生态系统能更系统、客观地度量京津冀区域协同发展状况以及天津自贸区对其影响，发现潜在的问题，达到推动京津冀经济协同发展的目的。再通过swot分析法对天津自贸区的设立与发展中存在的优势、劣势以及面临的挑战和威胁进行分析，为提出促进京津冀区域经济协同发展的特色建议打下基础。
二、天津自贸区对京津冀区域经济协同发展影响的预测与分析
金融生态系统的改善和提升有利于区域经济协同发展，天津自贸区对区域金融生态的发展和完善有重要的推动作用，本部分收集典型案例，对比京津冀区域与长三角的金融生态状况，采用对比分析和SWOT分析，借鉴上海自贸区发展经验，进而从金融生态支撑区域经济协同发展角度预测分析天津自贸区建立对京津冀区域经济协同发展的影响，从中发现潜在问题并提出解决方案。
（一） 天津自贸区发展现状
天津自贸区按功能划分，包括东疆保税港区、天津港保税区和滨海新区中心商务区，天津自贸区的面积是上海自贸区两倍之多。其中东疆保税港区和天津港保税区以港口为基础，临港加工、集装箱码头装卸、现代物流、国际贸易、商品展销等发达。滨海新区中心商务区是金融、服务、动漫等产业聚集区。
（二）京津冀区域与长三角区域金融生态状况对比
1.金融生态环境数据对比
金融生态环境有广义和狭义之分，本文指广义的金融生态环境，即指与金融是哪个台主体生存发展具有互动关系的社会、自然因素的总和，包括政治、经济、文化、地理、人口等一切与金融生态主体相互影响、相互作用的方面。
参考邓淇中博士所著的《区域金融生态系统运行效率及协调发展研究》[1]，该书中作者从经济基础、对外开放程度、企业金融诚信、地方政府服务、居民生活水平、人文环境、社会生活保障这七个方面来对全国29个省区进行金融生态环境综合评价排名。
评价时间跨度为从“九五”时期到“十一五”时期，根据我国29个省区的金融生态环境评分，依照地区相关性将其分成了五类，分类如下：
第一类，成熟型金融生态环境（7-10分）；第二类，发展型金融生态环境（4-7分）；第三类，成长型金融生态环境（2-4分）；第四类，潜力型金融生态环境（1-2分）；第五类，落后型金融生态环境（0-1分）。
在京津冀区域中，北京属于第一类，其金融生态环境情况最好；天津和河北属于第三类，这类金融生态环境情况一般，竞争力并不强。
在长三角区域中，上海属于第一类；江苏和浙江属于第二类，这类金融生态环境情况比较好，竞争力仅次于最强的第一类。详情见表2京津冀与长三角金融生态环境分项及综合评价排名。
从表1中看出，京津冀区域从整体上来说金融生态环境就差于长三角区域虽然北京和上海都属于成熟型金融生态环境，但上海金融生态环境要优于北京金融生态环境，而江苏、浙江两省两地属于第二类金融生态环境，明显优于天津和河北。而且京津冀区域的企业金融诚信和对外开放方面排名比较靠后。从内部差异来说，京、津、冀三者本身金融生态环境也存在很大差异，七个方面发展参差不齐，协同发展问题急待改善乃至解决。
2.金融生态主体数据对比
金融生态主体发展水映了区域金融生态金融产业发展的规模、效率等问题。参考邓淇中博士对金融生态主体的评价方法和结论，详情见表2。
评价时间跨度为从“九五”时期到“十一五”时期，根据我国29个省区的金融生态主体评分，依照地区相关性将其分成了五类，分类如下：
第一类，成熟型金融生态主体（7-10分）；第二类，发展型金融生态主体（4-7分）；第三类，成长型金融生态主体（2-4分）；第四类，潜力型金融生态主体（1-2分）；第五类，落后型金融生态主体（0-1分）。
从表2看出京津冀区域中北京金融生态主体发展程度与长三角区域相仿，但天津和河北却远远落后了。
通过对京津冀与长三角的金融生态系统的分析，发现京津冀区域金融生态系统需要进一步提升和改善，以促进京津冀区域经济协同发展。
（三）天津自贸区成立的swot分析
天津自贸区的成立是必然趋势，但对于成立天津自贸区对京津冀区域经济协同发展存在存在什么优势、劣势、机遇和挑战仍然值得我们探讨，通过SWOT分析方法，发现问题并寻求解决途径。
1.优势分析
⑴ 服务于国内中西部的区位优势
天津作为环渤海地区经济中心和京津冀都市圈的交汇点，能有效放大天津自贸区的集聚效应，乃至服务于国内中西部地区，而上海自贸区建设是以为长江流区域服务为主的，难以辐射到我国中西部。
⑵ 无水港优势
天津无水港的建设，既是我国中西部地区发展经济、实现进出口贸易便利化的需要，也是提升服务辐射能力、落实国家区域经济协调发展战略之举。天津应借助无水港发展中形成的资源和优势，完善京津冀金融生态系统，促进其经济协同发展。
⑶ 融资租赁优势
近年来，天津的融资租赁产业发展迅速，“单机单船”的融资租赁业已形成较大的经营规模，整个融资租赁业已占全国近30%的业务规模，与上海作对比，发现上海的服务业比重较大，在以服务于制造业和货物贸易为主导的融资租赁产业发展方面相对滞后，天津在融资租赁业发展方面具有明显的比较优势。
2.劣势分析
⑴产业结构不合理
天津一直以来第二产业发展快于第三产业，2013年以前天津第三产增加值从未超过第二产业增加值，2013年天津全市生产总值14370.16亿元，按可比价格计算，比上年增长12.5%。2013年天津经济稳中有进，转型升级取得新进展，以服务业为代表的第三产业增速与天津GDP增速持平。
⑵天津的对外开放程度不及上海
从进出口总额来看，天津与上海差距甚大，2013年上海进出口总额为441224713千美元，天津进出口总额为128509134千美元，不足上海的三分之一。从旅游业来看，天津2012年的国际旅游外汇收入为2226.41百万美元，而上海国际旅游外汇收为5，493.23，是天津的两倍有余。
3.机遇分析
⑴天津自贸区为争取本地银行总部做离岸业务资格打下基础
天津开展离岸业务有助于实现投资自由、金融自由、和运输自由，推动人民国际化等，以达到在诸多方面改善京津冀的金融生态，加快区域的协同发展。但是天津目前没有一家银行的总部有做离岸金融的资格，随着未来天津自贸区建立，这个问题将会得到国家的关注，而天津银行和天津渤海银行有望获得做离岸金融的资格。
⑵北京支持天津建立自贸区
2014年8月，京津两地负责签署《贯彻落实京津冀协同发展重大国家战略推进实施重点工作协议》，该协议就涉及北京支持天津积极争取批准建立中国天津自由贸易试验区的内容。天津应该好好抓住机遇，做好自贸区的整体规划。[2]
4.挑战分析
⑴ 天津自贸区建设对房地产拉动作用
在三期叠加的经济背景下，天津自贸区的建设对地方房地产来说是一大挑战，借助自贸区发展带来的优势，房地产业并非是泡沫增长，反而可以良性发展。
⑵ 负面清单考虑“几年不变”
天津应该比较务实地把负面清单逐步地固定化，减少企业对特定领域的预期和不确定性。天津自贸区在负面清单问题上可以借鉴上海，但又不能全部复制，要寻找创新点。
三、天津自贸区推动京津冀区域经济协同发展建议
天津自贸区的成立对于京津冀区域经济的发展来说，我们既要抓住机遇又要面临挑战，普遍存在问题的对策不在此赘述，结合前文对天津自贸区建立的SWOT分析，提出几点有针对性的建议。
（一）明确天津自贸区的定位和发展重点
确定好天津自贸区定位与发展重点将为今后起导航作用，而且我们不可随意复制上海自贸区，应该根据自身的特殊性质来制定特色的发展规划。与上海自贸区相比，天津自贸区应该以发挥融资租赁业务功能、促进投资和服务贸易便利化为重点，增加对内辐射效应，并将凸显自由贸易港的定位。在经济金融改革推行的重要阶段，京津冀区域的金融业与服务业有很大的发展和提升空间。
（二）完善融资租赁市场，大力发展金融业
融资租赁业的良好发展作为天津自贸区一大优势，要充分利用起来，而明确融资租赁将融资租赁纳入金融行业、完善金融租赁市场应有的配套政策和措施能进一步扩大天津自贸区比较优势，金融业发展速度也会加快，并带动提升区域价值，推动京津冀区域协同发展。
（三）完善信用体系，加强风险的管控
天津自贸区建立带来的好处固然多不胜数，但面临的风险和不确定性也大大提高，负面清单开放程度如何确定是个问题，自贸区开放程度过小小将制约其发展速度，但开放程度过大，将对自贸区产生巨大冲击不利于我国新政策措施的推行与实验。
总体而言，天津自贸区的建立对于京津冀协同发展影响利远大于弊，因此我们应该充分利用天津自贸区发展优势，放大优势，加强其对周边地区的辐射作用，并及时发现潜在的问题，弥补不足，解决短板问题，努力向京津冀经济协同发展的目标前进。（作者单位：天津财经大学）
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注解：
关键词：金融生态系统(FES)；和谐性；测度方法
中图分类号：F830
文献标识码：A
文章编号：1003-9031(2007)03-0010-03
一、引言
“金融生态”是由周小川2004年提出的，是对金融体系的一种拟生化概括。生态又称生态系统(ecosystem)，是指在一定时间和空间范围内，生物与非生物环境通过能量流动和物质循环所形成的一个彼此关联、相互作用并且有自动调节机制的统一整体。[1]金融生态系统是指金融体系与其环境之间相互关系的总和，是金融组织为了生存和发展，与其生存环境之间及其内部金融组织之间在长期的密切联系和相互作用过程中，通过分工、合作所形成的具有一定结构特征，发挥一定功能的动态平衡系统。
根据WTO《服务贸易总协定》(GATS)和新的金融服务协议(FSA)的规定，我国加入WTO以后，从2007年1月1日起，外资银行办理中资企业人民币业务不再有地域和客户的限制而享受国民待遇。[2]开放的金融市场将使我国金融业的竞争格局发生变化，由过去国有金融企业与股份制企业之间的竞争，转变为国内金融机构与跨国金融机构的竞争。激烈的竞争将导致我国金融生态系统发生较大的变化，如何将混沌、非线性和模糊的金融体系引向良性、可持续的发展，构建和谐的金融生态系统，将是一个值得研究的课题。本文从和谐的角度对金融生态系统进行探析，为该课题的研究做有益的探索。
二、我国金融生态系统和谐性的内涵及存在问题
(一)金融生态系统和谐性的内涵
金融生态系统是开放的合作的组织系统，保持系统中各子系统的和谐性，才能在过程和结果的追求中，实现金融生态系统的良性发展。金融生态系统和谐性是描述金融生态系统是否形成了充分发挥系统成员和子系统能动性、创造性的条件及环境，以及系统成员和子系统活动的总体协调性。
1987年和谐理论提出以后，受到学术界的普遍关注。和谐理论的核心是：任何系统之间及系统内部的各要素都是相关的，且存在一种系统目的意义下的和谐机制。和谐系统是指相互协调、补充的部分，元素、要素、子系统，组成的系统，该系统能适应外部环境变化，保持良好状态，并呈现很好的发展态势。一般来说，系统的不和谐是绝对的，和谐是相对的。现实系统总是处在理想和谐状态与绝对不和谐状态之间的某一状态，系统管理的目的是使系统处于理想和谐状态。[3]用函数H=h(x)来表示状态x的和谐程度简称为和谐度。和谐度是对系统和谐性的度量，是反映客观事物的内外作用力与其发展方向是否协调一致的数量指标，是人们对某一事物或现象，在心理上、主观上或经过科学的分析、计算基础上对其协调性、一致性的评判的数量指标，是在特定的条件下对一种状态或一个方案和谐性的度量。
从系统的角度，可以将金融生态系统分为三大系统：金融生态主体系统、金融生态环境系统和金融生态调节系统。从和谐的角度看，金融生态系统的和谐分为内部和谐、外部和谐和总体和谐。内部和谐是指系统内各子系统的和谐；外部和谐是指金融生态系统与外部环境的和谐性；总体和谐是指金融生态系统内部与外部社会、经济系统综合的和谐。
(二)我国金融生态系统的非和谐表现
1.金融生态系统的各子系统被强行分离，各金融生态子系统发展极不平衡，难以达到良性互动的和谐境界。按照生态金融的要求，金融生态系统中的各子系统应该是和谐共存、开放统一的，但金融市场现状是各个子系统独立存在、封闭运作。从货币市场与资本市场的关系来看，目前仍然处于相对分离状态，造成金融生态链人为断裂，同时两者的发展程度相差较大。而正常的金融生态系统中，在货币市场和资本市场之间应该建立正常的、合理的流通渠道，引导货币市场资金合规、有序地流入资本市场，两者的发展程度相当。
2.金融市场种类结构不合理所带来不和谐。从我国金融市场结构来看，目前还存在“三主导型”非均衡特征，即银行主导型、政府信用主导型和长期主导型。[4]其含义：(1)金融市场的融资结构是以银行信贷为主导的间接融资，间接融资比重高达85%以上且在逐年上升。(2)债券市场明显存在政府信用主导特征。政府债券以及准政府债券发展较快、比重过高，政府支配了过多的资源。(3)从融资期限结构来看，我国金融市场融资结构呈现“长期主导型”。从2000-2005年数据显示：我国金融市场融资期限结构逐年呈现长期化趋势长期融资所占比重在不断快速上升。这些因素导致了严重的投融资障碍和系统非和谐运行，导致风险加大。
3.金融交易主体结构失衡所导致的不和谐。(1)银行业结构失衡，主要表现在银行业集中度过高。目前我国银行资产是金融资产的主体，占全社会金融资产总量的80%以上，而四大商业银行支配的金融资产达到金融资产总量的60%左右。(2)证券业结构非和谐。我国证券市场自诞生以来就负有为国有企业解困的使命，这种状况不仅造成证券市场发展目标的多元化和发展方向不清，而且也产生了市场结构畸形。(3)保险业结构不和谐。主要有：保险交易主体偏少市场集中度偏高；保险业资产负债失配现象严重，存在较大的再投资风险。(4)企业及居民结构非均衡。我国的国有经济布局和结构不合理的状况还没有得到根本改变。同时，我国的居民收入差距逐步加大，这些都导致金融生态系统基础的不和谐。
4.金融生态系统外部环境不和谐。金融生态系统的外部环境主要包括法律环境、信用环境和体制环境等方面。从法律环境来看，关键问题是缺乏有关金融交易主体的法规，解决破产、清算、兼并、重组等问题。在实践中对经营失败的金融交易主体迟迟不能有效地处置，会造成金融风险不断增加，金融生态日趋恶化；同时，信用环境建设严重滞后，造成了我国金融供给不足，金融交易主体尤其是中小企业贷款难，银行业不良资产居高不下。
三、我国金融生态系统的和谐性分析
(一)金融生态系统和谐性的子系统分析
从金融生态系统的组成可知，金融生态系统可以分为金融生态主体系统、金融生态环境系统和金融生态调节系统三大分系统且每个子系统下有子系统。金融生态系统的和谐性分析步骤如下：
H=h(h1(s)，h2(c)，h3(e))
其中：
(1)h1(s)――金融生态主体系统和谐性分析
金融生态主体系统的和谐性主要是分析银行、证券、保险、民间借贷等金融机构和组织。或者广大参与金融业务的行为者，如企业、个人等的和谐性。
(2)h2(c)――金融生态环境系统和谐性分析
金融生态环境系统的和谐性主要是研究影响金融生态主体生存与发展的各种因素，如经济因素、政治因素、法制因素构成的和谐性。
(3)h3(e)――金融生态调节系统和谐性分析
金融生态调节系统的和谐性主要是研究金融运行实现平衡与稳定的各种控制系统的和谐性。如金融监管、控制机制及政策措施的和谐性。
(二)金融生态系统和谐度的分析
1.指标体系设计。现阶段对于金融生态系统指标体系的研究还处于探索实践阶段，还没有形成较为完善的指标体系。从金融生态系统的组成出发，可以概括性地确定指标体系如表1。
表1 金融生态系统指标集
2.权重的确定。确定指标权重就是对各指标的重要性进行评价，指标越重要其权重就越大；反之，则越小。权重一般要进行归一化处理，使之介于0与1之间，各指标权重之和等于1。主观赋权法是一类根据人们主观上对各指标的重视程度来决定权重的方法，主要有两两评分法、德尔菲法、层次分析法等。客观赋权法就是依据各指标标准化后的数据，按照一定的规律或规则进行自动赋权的方法，主要有主成分析法、熵值法、多目标规划法等。
3.指标的量化。指标是金融生态系统和谐分析的参数，但原始指标有可能存在不同的量纲以及原始数据大小相差悬殊等问题，因此，评价前必须首先进行修正：
P=(P评价值-P最小值)/(P最大值-P最小值)(正向型指标)
P=(P最大值-P评价值)/(P最大值-P最小值)(负向型指标)
其中：P表示量化后的评价指标值；P评价值表示实际评价值；P最大值表示评价值中最大值；P最小值表示评价值中最小值。
4.和谐度的计算
(1) 金融生态主体系统和谐度的计算
h1(s)=∑ωiPi
其中Pi――第i个评价指标；ωi――指标i的权重
(2) 金融生态环境系统和谐度的计算
h2(c)=∑ωiQi
其中Qi――第i个评价指标；ωi――指标i的权重
(3) 金融生态调节系统和谐度的计算
h3(e)=∑ωiEi
其中Ei――第i个评价指标；ωi――指标i的权重
(4) 金融生态总体和谐度的计算
H=ω1h1(s)+ω2h2(c)+ω3h3(e)
5.和谐性的评价。和谐性的评价是客观评价金融生态系统的内部和谐的程度，特别是各子系统之间，系统与整体之间，系统在动态发展变化之中的和谐程度。
四、提高我国金融生态系统和谐性的对策
1.科学推进金融生态系统的建设，构造有机的金融生态链。金融生态的建设是一项复杂长期的系统工程，需要政府、企业、金融业乃至全社会共同努力，以科学发展观为指导，综合协调金融生态主体、金融生态环境和金融生态调节这三个系统的发展步伐，推进金融生态的建设。同时，要根据我国金融业的具体情况，打造分工明确、竞争有序、和谐的生态链，避免金融主体间的恶性、无效竞争，节约金融资源。
2.发展金融中介服务体系，提高金融生态系统的自我调节能力。(1)深化中介机构改革。加快各类中介机构与司法、工商、税务、国土、房产等主管部门的“脱钩”步伐，实行市场化、公司化运作。(2)强化中介机构的市场竞争。引导和鼓励会计、审计、律师等各类事务所，提高中介服务水平。(3)加强市场监管和行业自律。依法制定和严格执行中介服务从业标准与资格，坚决打击虚假中介行为。充分发挥行业组织的自律作用，建立从业人员诚信档案，提高中介机构的专业化服务水平和诚信水平。
3.完善金融生态主体和优化结构。解决金融生态主体和结构的不和谐问题需要对金融交易参与主体进行培养和改造。(1)加强市场开放程度，丰富市场参与主体的数量与类型，促进参与主体行为的市场化与需求的多元化，防止行为趋同导致市场缺乏活力或波动太大。(2)培育金融市场的参与者，培养其风险意识和信用意识，增强其风险分析与管理能力。(3)扩大金融交易主体的外延，采取措施使个人投资者进入金融市场的渠道更为通畅。(4)发展中小金融机构，规范和完善民间信用。
4.加快金融生态环境的培育。(1)修订和完善以《破产法》、《担保法》《公司法》、《证券法》等为代表的一系列基本法律法规，以保护投资人、贷款人等金融市场参与主体的合法权益；(2)完善统一的金融市场规章制度，包括会计、审计、税收以及信息披露制度等，保证市场公正性，提高市场透明度。(3)完善信用评级机制，引导与培育信用评级机构，加强市场参与主体信用记录和数据的积累和管理等。同时也要加强和改善金融监管方式、积极防范化解地方和行业金融风险。加强银监、证监、保监部门的合作，共同构筑科学、跨业、系统的金融生态系统的监管体系。
五、结束语
和谐的金融生态系统能够成功地抵御内外环境的冲击，确保我国金融体系、金融市场和金融制度的正常运行。本文研究了金融生态系统的和谐性，初步建立了和谐性度计算的思路，并针对我国金融生态系统非和谐的问题提出了对策。文章为进一步深入地研究金融生态系统的和谐性打下了基础。
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关键词：互联网金融；金融生态系统；发展策略；场景构建
中图分类号：F83
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.1672-3198.2017.16.053
商业银行建设以客户为中心的生态系统，将更加具有活力；在大众创业、万众创新政策带动下，对公客户的数量和活力将被进一步激发，行业形态和客户需求将更趋多有浴；チ网金融生态系统将以大数据为支持，为客户提供与其需求相匹配的应用场景，让客户的体验更好。在大数据支持下的生态系统，成本更低；大量生产、交易信息的数字化、网络化，将促使银行对企业信息的获取成本大幅下降，更紧密地把金融服务与企业的生产交易捆绑在一起。资源整合下的生态系统，将更有效率；在客户和银行之外，选择优势互补，资源共享的优质第三方，从而更有效提高商业银行服务客户的执行力。
商业银行在我国金融体系中扮演着举足轻重的角色，是我国建设互联网金融生态体系中不可或缺的成员，本文在分析互联网发展对商业银行的影响后，着重研究了商业银行建设互联网金融生态系统的策略，并通过解剖部分商业银行已构建的金融生态圈，从而为商业银行建设互联网金融生态系统提供宝贵的经验借鉴，具有较强的指导意义，对于互联网金融生态理论深化也具有现实意义。
1 互联网发展对商业银行的影响
“互联网+”是指把互联网的创新成果与经济社会各领域深度融合，推动技术进步、效率提升和组织变革，提升实体经济创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和创新要素的经济社会发展新形态。在银行业领域，“互联网+”也在推动着行业的变革与发展，并在银行产品、业务、组织和服务等方面产生着深刻影响。
1.1 转变商业银行发展理念
互联网对于经济社会的变革不仅仅在于技术层面，更在于理念上。互联网时代的无所不达、互联互通使得封闭发展、摒弃合作、不顾客户利益竭泽而渔等商业理念获得成功变得越来越难，取而代之的是企业生态系统的竞争。在这一互联网“利他”时代的背景下，商业银行只有转变观念，通过打造开放合作的客户、合作伙伴及自身共存共荣的生态系统，才能推动商业银行自身的不断发展。
1.2 促进商业银行整合资源推动生态的竞争
“连接一切”，这是马化腾关于腾讯战略的表述，正是基于这一战略，腾讯近年来通过开放生态、整合各方面的资源，并将超市、医院、政府机构、企业等各个领域的服务融入微信平台中，打造无所不在的生态，实现人们通过微信可以浏览各种各样的信息、办理各种各样的线上业务，进而将增强客户粘性。银行业也是如此，由于牌照、产品覆盖度等方面的限制，商业银行不可能独立地为客户提供全量的金融服务，而客户的需求又是希望能在一个地方使用全方位的金融服务。因此，商业银行未来的竞争将是金融生态的竞争，需要其整合自身和第三方的金融产品和非金融服务，在生态中为客户提供全量的金融产品和多样化的非金融服务，牢牢的黏住客户，进而推动业务的持续发展。
1.3 对银行客户体验提出了更高要求
落实真正以客户为中心和运用互联网思维加快创新的关键在于打造网络金融生态。要赢得互联网金融新的竞争优势，仅靠单个产品或渠道已远远不够，商业必须发挥出银行集团整体乃至第三方合力，发挥并继续固化在综合服务、系统整合和规模效应等方面的优势。分析把握客户需求的基础上，整合银行集团整体的产品资源、提升外部资源管理能力。在金融服务基础上丰富非金融服务，扩大与优质第三方合作，通过加强渠道协同，连接客户、银行和第三方。要用好大数据技术，构建新的盈利模式，加快建设互联网金融生态，才能更好的服务客户。
2 商业银行互联网金融生态系统建设的策略分析
随着支付宝、陆金所、余额宝、众安保险、微信红包、微众银行、个人征信、股权众筹等互联网金融新企业、新产品、新业态创新发展，长尾效应、网络效应、赢家通吃、体验为王等互联网思维和现象的出现，商业银行建设互联网金融生态系统面临着极大的挑战，但也存在其他金融机构所不具有的优势。商业银行只有认清自身的优劣势才能更好地利用自身资源优势，采用适合自身发展的策略，在同业竞争中占据有利地位。
2.1 SWOT分析
面对互联网+金融，商业银行的优势在于品牌信用、线下网点、客户经理队伍、风险管理、客户资源、资金实力、全产品，网络银行等产品的先发优势，并且熟悉金融监管。劣势在于创新点分散，线上线下未统筹整合，布局不全面，缺乏配套机制，创新效率不高，缺乏互联网基因，用户体验不足，专业队伍缺乏，技术开发流程长，系统迭代速度慢。机会在于混业经营的发展趋势、新的金融需求、信息技术的发展、大数据的应用；挑战在于监管的取向、同业内外的竞争、客户互联网化、互联网金融冲击、客户体验变化。
2.2 策略分析
2.2.1 金融为本的主导策略
在大数据和“互联网+”时代背景下的商业银行变革，仍要遵循金融规律，坚守金融本质功能。商业银行业务领域最主要的“存（存款+理财）、贷（贷款+多渠道融资）、汇（支付结算+流动性管理）”三块业务，可将标准化的“存、汇”业务尽可能实现线上全流程操作。作为金融最核心的功能之一，也是对风险控制要求高、服务实体经济最直接的融资业务，可将额度相对较小、信息对称、风险便于把控、适合标准化的融资服务，运用互联网与大数据建立风险控制模型，完善风险监控。对专业化、定制化、个性化的融资需求以及复杂的综合金融服务，以专业经验和专业人才把控信贷风险。
2.2.2 动态优化的场景策略
建设有效的互联网金融生态系统，要在精准把握客户特征和行为的基础上细分客户。目前，对公客户主要由在商业银行的公司客户和机构客户两类组成，其中公司类客户又可以分为大中型客户、全球客户等。在互联网金融生态系统建设中，要从客户“生命周期、经营轨迹”两轴出发，在现有分类基础上不断捕捉客户特征，形成最大公约数的客户生态场景。客户生态场景的形成是一个动态优化的过程，应细化客户特征，以突出客户需求特征和交易特征为标准，为客户打上生动鲜明的标签，动态、持续的搭建出更多的、具有相同行为特征的生态场景，配置相应产品组件。商业银行可以先选择与具备合作基础、应用场景特色鲜明的客户群体，针对其行业特点、行业需求、业务实施方案、拓展要求、典型案例等开展生态系统应用场景建设工作。未来根据市场发展进度和深度，再选择一些新的有代表性的客户场景，不断推出更多的应用方案。
2.2.3 体验更佳的客户策略
客户是生态链条的最前端，以客户为中心的分层分类，不仅要涵盖传统的“有贷户、无贷户”、“大中小”、“上下游”，更要以全新思维细分客户，既要捕捉客户当期特征，又要持续跟踪客户生命周期，逐步实现对细分客户生态场景的全面深刻洞察和专属服务方案的全周期覆盖。商业银行应让每一个客户都能找到适合自身经营模式、支付特点、投资习惯、交易环境、战略布局等各种场景的生态系统。
2.2.4 与时创新的产品策略
产品是向生态系统输送养分的源头，创新应与时俱进、永不停转。“互联网+”时代引发出海量长尾客户的新需求，也撬动了产品快速定制潮流。一是要升级数据处理能力和分析能力，根据客户生态场景，主动配置、新和推送产品。二是调整“先写制度、再做业务”的产品创新流程，根据市场和客户细分，以互联网+速度，缜密确定交易结构（创新）和合同条款（合规），快速推出产品。三是下迁产品制造车间，做更多“直通车式”的快速创新，打造核心、拳头产品，形成供应齐全、优势突出、组合多元的产品目录体系。实现随客户需求变化及时调整服务方式和服务内容，因时而变、因需而变。
2.2.5 合作共赢的伙伴策略
商业银行业务要向“资金组织者”转变，这与“互联网+”时代所倡导的开放性思维不谋而合。客户、银行、第三方构成的生态系统，核心是资源的有效整合。这里包括银行集团混业经营全牌照优势下的子公司资源，还包括合作第三方的资源。第三方不仅能作为补充，与银行共同为客户提供完善的产品和服务，还能作为客户拓展平台，带来更多的商机。各方角色边界清晰、交互协同创新的生态系统，必会枝繁叶茂、焕发生机。
2.2.6 善用自身的平台策略
电商平台是消费互联网发展的高级阶段，具有独特的系统构架、运用模式、交易信息和结算方式。与电商平台紧密合作，充分挖掘平台大数据，利用金融云等大智慧技术，不仅是银行布局互联网支付、互联网理财、互联网融资三大产品线的重要通道，更是寻找更多合作客户商机，提高资金承接和体内循环的机会。以招商银行为例，招行已经搭建起“掌上生活”平台。加强了与电商平台的合作，招行将与掌上生活等自身平台放在首位，充分运用现有产品和工具，依托交易数据挖掘，创建客户线上信用体系，不断优化产品适配度，使掌上生活的发展与业务转型互为促进，推动了业务发展。
3 针对商业银行构建互联网金融生态系统的几点建议
3.1 积极学习与应用互联网和大数据理念
商业银行应从战略高度理解和把握互联网金融生态系统建设的重要意义和深远影响，积极培养互联网思维，树立互联网金融理念，学习掌握基础IT数据知识和统计理论；调整过往客户营销和服务方式，把互联网金融生态场景应用作为银企互联、合作、共赢的新模式。
3.2 运用大数据支撑互联网金融场景建设
应发挥大数据在互联网金融生态系统中的支撑作用，利用大数据挖掘和分析工具，更加全面、真实、深入、快速地洞察客户，并基于客户的经营模式、行为特征、服务偏好等，搭建互联网金融生态场景，提高产品推送和客户交互的针对性和相关性，持续提升客户的长期忠诚度。
3.3 以综合金融服务实现银、企、第三方共赢
在互联网金融生态场景建设和应用过程中，应深入挖掘分析客户需求，充分发挥银行集团整体优势，协调利用第三方资源作为有力补充，为客户个性化需求匹配综合化金融服务；同时，以互联金融生态场景建设和应用下的综合金融服务为切入点，推动产品研发、渠道布设、流程优化、风险防控、技术开发、数据支持等方面的改造和升级。
总而言之，我国商业银行应顺应互联网金融发展趋势，认真分析和详细研究具有自身特色的互联网金融生态系统建设发展策略，在充分做好风险防范的基础上，着力推动银行资产、负债、支付、托管等业务的转型发展，进而选择有利于自身网络金融业务发展的策略模式，以线上线下协同发展的思路，全面应对互联网金融的挑战，为促进我国实体经济的持续、健康成长作出新贡献。
参考文献
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内容摘要：本文设定了金融生态系统指标，并通过相关分析和格兰杰因果分析研究了我国碳排放量和金融生态系统之间的关系。结论如下：碳排放量与金融生态系统中的内部调节指标和金融生态环境指标有较大的相关性；内部调节指标与碳排放量形成了良性循环；金融生态环境指标只单方面受碳排放量的影响。
关键词：碳排放 金融生态系统 相关性
研究背景
气候变暖已成为一个全球性问题。作为最大的发展中国家，我国面临着加速完成重工业的挑战，同时也面临重大的战略机遇。《京都议定书》生效以来，碳减排量已发展成为“碳货币”，碳金融市场获得了飞速发展。这不仅为我国企业开辟了新的市场，而且将为我国的低碳经济模式争取更大的发展空间。
“金融生态系统”是对金融业尤其是银行业生存和发展环境的高度概括。研究金融生态系统不仅有利于了解金融体系的运行及其同社会环境之间的相互依存关系，而且为提高金融资产质量和金融机构的运作效率提供了基础。
企业通过技术创新减少碳排放，离不开金融机构的信贷支持。而金融机构的运行方式及运作效率又是建立在健全的金融生态系统基础之上。因此碳排放的减少离不开金融生态系统的有效运作。而碳排放量的减少，生产效率的提高必定促进金融生态系统进一步完善。因此研究我国碳排放与金融生态系统的相互关系，使二者步入相互促进的良性轨道具有重大现实意义。
但是，目前学者们仅在碳排放与金融生态系统两个领域独立进行研究。关于碳排放的研究主要集中在定性地描述低碳经济的全球形势、发展前景等相关问题上；而将两个领域结合起来的研究并不多见。本文将两个领域结合起来，对二者之间的相关关系以及相互间深层影响机制的研究具有开创性的意义。
指标体系的建立
（一）碳排放指标（ECO2）（Y）
我国化石燃料消耗所排放的CO2占全部CO2排放量的95%以上。煤碳、石油、天然气是最大的化石燃料消耗，利用这三种化石燃料估计碳排放量的估算公式为：
ECO2=δcEc+δpEp+δgEg
ECO2为CO2碳排放量，Ec，Ep， Eg分别为煤碳、石油和天然气消耗标准煤量。
δc，δp，δg分别为对应的碳排放转换系数。
本文金融生态系统指标体系建立参考韩廷春、周佩璇（2010）的指标体系建立方法，并在此基础上加以改进。
金融生态系统的内在调节功能是指当金融系统出现失衡时，通过价格和竞争机制等自我调节使金融主体及其外部环境自动达到新的动态平衡。金融生态系统的自我调节离不开金融主体的行为状态。我国金融体系的主体主要由银行这类中介体系构成。因此本文选取银行业的相关指标来建立金融生态系统的内在调节指标体系。
（二）内在调节指标（INNER）
金融竞争度（X1）。
金融竞争度=非国有银行总资产/存款货币银行总资产
金融开放程度（X2）。
金融开放程度=外资银行总资产/银行业金融机构总资产
金融创新能力（X3）。
金融创新能力=非利息收入/营业收入
通过SPSS因子分析计算X1、 X2、 X3分指标权重，合成内在调节指标INNER。
金融生态系统的外在调节功能是针对市场内部调节机制存在着自发调节无法克制的缺陷，需要一种市场以外的力量介入维持金融生态系统的平衡和稳定。
（三）外部调节指标（INTEGRATION）
价格机制（X4）。
价格机制=人民币一年期贷款利率
央行的货币政策（X5）。
通过计算X4、 X5指标权重，合成外在调节指标INTEGRATION。
金融生态环境是指经济的正常运行所必需的制度环境、信用环境和法律环境等外部环境。
（四）金融生态环境指标（ECOSYS）
1.制度环境（X6）。制度环境主要从以下三个方面来衡量：
市场化程度=非国有工业总产值/全部工业总产值
经济开放程度=进出口总额/GDP
国民收入分配格局=（GDP-财政收入）/GDP
对三个指标使用主成分分析法计算权重（分别为96%，3%，1%）生成制度环境指标X6。
2.信用环境（X7）。信用环境主要从以下两个方面来衡量：
政府信用=GDP/行政管理费
社会信用=1-商业银行不良贷款率
对两个指标使用主成分分析法计算权重（分别为95.85%，4.15%），生成信用环境指标X7。
3.法律环境（X8）。对法律环境的测度使用较多的是主观赋值法。本文采用经济结案率和律师事务所数量的增长率指标。
经济案件结案=经济案件结案数量/经济案件受案数量
对两个指标使用主成分分析法计算权重（分别为63.48%,36.52%）生成法律环境指标X8。
通过计算X6、 X7、 X8分指标权重，合成外在调节指标ECOSYS。
本文选取1998-2008年的季度数据，所有数据来源于：《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》和《中国能源年鉴》。
实证结果分析
（一）碳排放与金融生态系统指标的相关性分析
表1可以看出拟合优度系数为0.79，反应了因变量与自变量之间具有较高的线性关系。Integration的T值较小，没有达到显著性水平。原因包括：我国利率政策是外生变量，政策制定过程与实际经济的脱离使碳排放量对外部调节的反应非常有限；央行投放M2的过程中缺乏预见性，不能有效地引导企业节能减排。
剔除Integration后，模型拟合优度为0.7，比原来有所降低，但均通过了检验，说明剔除Integration后的模型更加合理。
修正后的模型为：Y=264.9-2.245*INNER-0.245*ECOSYS
（二）金融生态系统各部分对碳排放量的影响效果
表2表明我国碳排放量与金融生态系统中的内部调节指标和金融生态环境指标的相关性分别占总相关程度的54.31%和45.69%。
（三）因果关系分析
1.ADF检验。表3得出X1、X6、X8和Y是非平稳的，因此对其进行一阶差分或进行增长率处理，使其成为平稳时间序列，经过上述处理后，产生一组新的变量分别为X1、X6、X8和Y。对新变量进行ADF检验，所有变量皆为平稳序列，可以进行格兰杰因果检验。
2.格兰杰因果检验。碳排放量与内在调节指标之间的格兰杰因果关系。从表4对内部调节指标三个分指标的实证结果可以看出：
创新能力是碳排放量的格兰杰原因。银行传统金融中介功能在金融体系中的作用大大降低。随着“京都议定书”的兴起和碳金融的迅速发展。我国商业银行大力开展碳金融业务。金融创新为我国节能环保型企业及项目提供了有利的融资支持和金融服务，促使其提高能源的使用效率。
碳排放量是金融竞争度的格兰杰原因。在我国金融体系中政府主导着金融资源的分配，因此非国有商业银行较有政府背景的国有商业银行，可以更加灵活地针对市场需求开发新业务。此外，我国节能减排企业以中小企业居多，低碳经济项目科技含量较高。中小企业低碳经济项目的这种特点与非国有商业银行服务于中小企业的战略高度契合。因此低碳项目促进非国有商业银行业务的扩展和金融竞争度的提高。
碳排放量是金融开放度的格兰杰原因。作为温室气体排放量最高的国家，我国在CDM市场前景广阔，外资银行更愿意在我国开展碳金融业务。此外CDM项目需要两个甚至多个国家金融机构的合作，而国外银行在发展碳金融方面技术及经验上的优势进一步推动了外资银行与我国商业银行的合作进程。我国的金融开放度也随之提高。
碳排放量与金融生态环境指标之间的格兰杰因果关系。从表5对金融生态环境三个分指标的实证结果可以看出：
金融生态环境的三个指标都不是碳排放量的格兰杰原因。制度环境、信用环境和法律环境的完善是一个长期的过程。因此这些因素对企业开展节能减排项目的促进也非常缓慢。另外，构成金融生态环境的要素在我国发展还不健全，不能有效地鼓励企业从事低碳经济活动。
碳排放量是金融生态环境的格兰杰原因。我国和发达国家在减排上的共同利益，促进了国际贸易投资和技术转移。但这是建立在一个国家良好的制度环境、信用环境和法律环境基础上的。因此，低碳经济活动在促进我国金融生态环境完善方面发挥了重要作用。
结论
我国碳排放量与金融生态系统有较高的相关性。碳排放量与金融生态系统内部调节指标和金融生态环境指标的相关度分别占总相关度的54.31%和45.69%。碳排放量与外部调节指标的相关程度不明显。
金融生态系统中的内部调节指标与碳排放量形成了良性互动。金融机构创新能力能够促进企业节能减排。碳减排产生的利润也促使金融机构提高竞争力和开放度。二者之间的良性循环说明在碳金融市场上，碳排放的减少归根结底要靠市场的力量。
金融生态系统中的金融生态环境指标只单方面受碳排放量的影响。节能减排项目上要求的国家之间的合作迫使我国不断完善金融生态环境。但金融生态环境的完善是一个长期过程而我国目前金融生态环境状况还不能对碳排放量产生影响。
对策建议
央行加快利率市场化进程，正确把握宏观经济动向，提高货币政策的有效性。使金融生态系统中的外部调节对节能减排的引导作用能够充分发挥。
我国要依靠市场力量来促进节能减排。政府对制定节能减排标准，并对执行情况严格监督来制造市场需求。减少干预实体经济对碳减排指标的实施，使金融资源充分流向效益好的节能减排企业和项目。
政府要主动完善以制度环境、信用环境和法律环境为代表的金融生态环境，不能被动地适应经济活动的要求。加速金融生态环境的完善有利于促进实体经济从事节能减排，提早实现我国低碳经济发展模式。
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【关键词】 上市公司； 债务治理效应； 金融生态环境
一、我国上市公司债务治理效应研究文献
近年来，我国专家学者对公司债务治理效应的研究主要是在国外理论基础上进行的实证研究。吕景峰（1998）对国有债权在我国国有企业的治理结构中所处的地位进行了考察，发现实际运作过程中，国有银行债权的正当权益未能得以保证，债权未能在国有企业的治理结构中发挥其应有的重要作用。杨兴全认为在我国，举债的激励机制没有得到发挥。于东智（2003）认为，公司债权的治理作用与公司绩效之间存在着密切的逻辑联系，中国上市公司的债权治理表现出无效性。叶向阳（2004）认为，我国债权融资对公司治理的影响很小。王满四（2005）在考虑环境因素对负债和公司治理绩效发生影响的情形下进行实证分析，结论表明我国上市公司负债融资的公司治理效应是弱化或恶化的，并且无论环境如何都是如此，负债融资对公司绩效的负面作用与环境因素无关。张兆国（2006）对主营业务资产利润率、公司价值等与负债融资比例等的相关性进行了实证分析，发现负债融资比例与公司绩效有不显著的正相关。贾明等（2007）基于不完全契约理论构建动态模型，围绕企业家最优努力水平考察债务契约的治理效应。认为合理而有效地运用债务契约是提高公司治理效率的重要途径。林朝南等（2007）从控制权私利（PBC）视角对债务融资治理效应进行了深入的实证检验，研究结果表明总体上我国上市公司的债务融资治理效应是弱化或不存在的，即债务融资在加强公司治理、降低大股东成本的作用并不显著。
我国专家学者对其实证检验结果或者治理效应弱化的原因，分别从理论上进行了分析，主要集中在：一是企业债权市场发育不完善，由于企业债券融资的规模甚小，根本谈不上利用企业债券对人的行为进行约束，更不能发挥债券融资的激励机制、信息传递功能、破产和控制机制。二是银行监督和约束机制弱化。国有银行作为特殊的债权人，其产权改革尚未起步，一方面使银行不能按照市场规律和商业化原则来配置资本；另一方面使银行和企业的债权债务关系模糊，银企关系扭曲，银行与其说是债权人，不如说是企业的资金供应者，企业是资金的使用者，企业债务到期即使不能按期履行还本付息的义务，银行也无法行使对企业资产的最终控制权，难以实施破产和清算等，从而导致银行债权约束的软化。三是相关的法律制度不完善。我国直到1986年底才颁布企业破产法，但由于社会保障体系还不健全，破产工作进展缓慢，设计破产企业的范围十分狭小，并且政府有权在认为企业不宜破产时可以不让企业破产。
二、基于金融生态环境的债务治理效应实证研究
（一）金融生态环境
“金融生态环境”是原中国人民银行行长周小川于2004年首次提出的。这一概念的提出是金融理论的一次重大创新，其突出贡献在于将“自然生态”的概念引入金融领域，是对金融环境的高度概括。概括地说，金融生态环境是指金融业生存发展的外部环境。中国社会科学院金融研究所所长李扬等将金融生态环境界定为对城市的经济基础、企业诚信、金融发展、司法环境、政府诚信、金融部门独立性、社会诚信文化、中介服务发展、社会保障共计九个方面的综合评价。金融对社会经济的良好运行所起到的作用是关键的，良好的金融生态环境的支持能保证社会经济的良好运行。通过改善金融生态，有利于建立防范和化解金融风险的长效机制，提高金融机构资产质量，巩固金融稳定的基础；有利于从法律和制度上形成对产权、债权的有效保护，真正从内在机制上激发起创业和投资热情，从而在制度上保障社会经济的持续稳定健康发展；有利于社会信用体系的建设，从而形成一个投资主体责任和权利明确、利益与风险共担的市场约束机制，从根本上节约社会经济活动中的交易成本，真正发挥信用作为市场经济环境下一个重要生产要素的应有作用；有利于优化各地的金融环境，提高微观主体的信用意识，减少政府部门对商业银行、企业经营的不合理干预，增强其经营自主性和独立性。
（二）研究假设
从我国专家学者对债务治理效应的研究结果看，基本认同治理效应弱化的结论。从学者们对债务治理效应弱化的原因分析中可以看出，外部环境是限制债务治理效应发挥的重要因素。《中国金融年鉴》统计资料表明，我国企业的银行贷款占外源融资的比例近十几年来都在60%以上。因此，可以认为，企业债务治理效应的发挥受企业所处的金融生态环境质量好坏的影响，但已有的文献都没有对其进行实证检验。那么，是否在较好的金融生态环境下，公司的债务治理效应就能更好地发挥出来呢？因此，本文拟就考虑我国上市公司所处的金融生态环境来检验公司债务治理效应的发挥效果。由此提出理论假设。
H：相对于金融生态环境差的企业而言，金融生态环境好的企业债务治理效应更显著。即相对于金融生态环境差的企业而言，金融生态环境好的企业的负债率与企业价值的相关性要高。
（三）样本选取与研究设计
1.样本选取
选取2005年在市的A股上市公司（剔除金融业公司）为研究样本，共计1 335个。本文研究所用的上市公司数据来自各上市公司年度报告，金融生态环境综合指数的数据来自李扬等（2005）。
2.研究设计
本文将采用统计分析方法来检验提出的假设是否成立。其中因变量（Y）为反映上市公司价值的指标，本文用托宾Q值（Tobin’s Q）表示；解释变量（X）为反映公司债务情况的指标，本文用资产负债率（D/A）（X1）、流动负债率（VDR）（X2）、长期负债率（LDR）（X3）表示；虚拟变量为各省上市公司所在地区的金融生态环境综合指数（FENV）（所在城市或者所在省份的省会城市），其中将大于等于金融生态环境综合指数中值的地区定义为金融生态环境好的地区；反之小于金融生态环境综合指数中值的地区定义为金融生态环境差的地区。由于影响公司价值的因素很多，笔者选取了反映公司规模的指标总资产对数（lgA）作为控制变量。这些变量的具体定义如下：
（1）托宾Q值（Tobin’s Q）：托宾Q值是公司市场价格与重置成本之比。反映的是一个企业两种不同价值估计的比值，分子反映的是公司的市场估计价值，分母反映的是公司的重置价值。若某公司的托宾Q值大于1，表明该公司的市场价值较高；若某公司的托宾Q值小于1，则表明该公司的市场价值较低。在我国，重置成本计量属性在实际运用中比较困难，所以本文用企业总资产的账面价值作为企业重置价值，企业市场价值由股权市场价值和负债的市场价值之和组成，其中负债是按未来应该承担的义务计量的，一般情况下其账面价值与市场价值相同。股权价值由流通股价值和非流通股价值组成，非流通股价值又分为国有股价值和法人股价值。因此，本文用每股净资产价值作为非流通股的市场价值，则托宾Q值=市场价值/重置价值=（股权市场价值+负债市场价值）/总资产的账面价值=（股权市场价值+长、短期债务账面价值合计）/总资产的账面价值=（年末流通市值+非流通股份占净资产的金额+长期负债合计+短期负债合计）/年末总资产。其中，年末流通市值即该公司股票在A股市场上的流通市值，非流通股份占净资产的金额为每股净资产与非流通股份数之乘积。
（2）资产负债率（D/A）：企业负债总额与资产总额的比率，也称举债经营比率，反映企业的资产总额中有多少是通过举债而得到的。资产负债率=负债总额/资产总额。
（3）流动负债率（VDR）：企业流动负债总额与资产总额的比率，反映企业流动负债占总资产的比重。流动负债率
=流动负债总额/资产总额。
（4）长期负债率（LDR）：企业长期负债总额与资产总额的比率，反映企业长期负债占总资产的比重。长期负债率
=长期负债总额/资产总额。
（5）金融生态环境综合指数（FENV）：对城市的经济基础、企业诚信、金融发展、司法环境、政府诚信、金融部门独立性、社会诚信文化、中介服务发展、社会保障共计九个方面的综合评价。
（6）总资产对数（lgA）：对企业资产总额取对数。
（四）检验结果及其分析
通过对资产负债率、流动负债率和长期负债率与托宾Q值进行皮尔逊相关关系检验，得出相关系数分析表如表1、表2所示。
表1显示，当虚拟变量金融生态环境综合指数等于1时，资产负债率与托宾Q值的皮尔逊相关系数为0.128>0，说明两变量间存在正线性相关关系，双尾检验概率P值=0.073
>0.05，所以其结果具有显著性；流动负债率、长期负债率与托宾Q值的皮尔逊相关系数分别为0.081和0.057都大于0，说明两者与托宾Q值间也存在正线性相关关系，双尾检验概率P值分别为0.081和0.222，大于0.05，所以其结果也具有显著性。表2显示，当虚拟变量金融生态环境综合指数等于0时，资产负债率与托宾Q值的皮尔逊相关系数为0.091>0，说明两变量间存在正线性相关关系，双尾检验概率P值=0.086>0.05，所以其结果具有显著性；流动负债率、长期负债率与托宾Q值的皮尔逊相关系数分别为0.064和0.052都大于0，说明两者与托宾Q值间也存在正线性相关关系，双尾检验概率P值分别为0.072和0.155，大于0.05，所以其结果也具有显著性。在剔除了控制变量总资产对数后，各负债率与托宾Q值的相关系数反而更小，其相关程度反而下降。
三、结论
在上述相关分析的过程中发现，资产负债率、流动负债率、长期负债率与托宾Q值之间存在微弱的正线性相关关系，而且分析结果具有显著性。同时，金融生态环境较好（虚拟变量金融生态环境综合指数等于1）时的相关系数大于金融生态环境较差（虚拟变量金融生态环境综合指数等于0）时的相关系数，表明原假设成立，即金融生态环境的好坏影响企业债务治理效应的发挥。今后，包括政府在内的各方面应该不断改善企业的金融生态环境，为企业债务治理效应的发挥提供条件。
当然，金融生态环境对企业债务治理效应的影响还可以从环境的变化对同一企业债务治理效应的影响来研究，即金融生态环境得到显著改善时，企业的负债率与企业价值的相关性会增加；反之，当金融生态环境发生显著恶化时，企业的负债率与企业价值的相关性会减少。但是，考虑到我国金融生态环境的研究时间跨度较短，并且每年金融生态环境指数的评价体系有所区别，所以，本文没有对此进行检验。随着时间的推移，今后可以从这方面进行深入研究。
【参考文献】
[1] 廖果平.公司债务治理效应综述[J].中国管理信息化，2010（9）.
[2] 蒋琰.权益成本、债务成本与公司治理：影响差异性研究[J].管理世界，2009（11）.
[3] 张玲.治理环境、控制人性质与债务契约假说[J].金融研究，2009（2）.
[4] 林朝南.上市公司债务融资治理效应的实证检验[J].统计与决策，2007（9）.
一、金融企业经营风险的特征和评判指标设置原则
所谓金融企业经营风险，是指金融企业产生经营危机的可能性。具体讲，是指造成金融企业资金呆滞损失，债务支付困难，挤兑存款，财务压力沉重，造成严重资不抵债而危及生存的可能性。经营风险与经营危机之间是可能性与现实性的关系，如果经营风险不能予以有效防范和化解，累积到一定程度后，就会产生经营危机。作为一个经济范畴，金融企业经营风险及其运动变化具有以下特征：一是整体性。它是对金融企业经营管理活动风险状况的总体性评价。二是层次性。它是由多层次构成的，既包括贷款经营风险，也包括投资经营风险，还包括存款经营风险、中间业务经营风险等。三是共振性。金融企业风险具有较明显的共振特性，金融企业某些分支机构经营风险的恶化，往往会引致整个金融企业经营风险的增大或恶化；一个金融企业经营风险的恶化，又会引起其他金融企业经营风险的增大或恶化，因而金融界将金融风险称之为“爱滋病”。四是动态性。它是运动变化的，即随着金融企业经营管理活动的时空、政策、措施变化而发生变化，既有可能变大而恶化，也有可能变小而良化。
金融企业经营风险通过统计指标来反映，而统计指标的设置又必须服从于金融企业经营风险及其运动变化的特殊规律性。我认为，设置综合评判金融企业经营风险程度的统计指标体系，应当遵循以下四项原则：一是完备性原则。从整体性和层次性出发，多角度、多层面、全方位地反映金融企业的经营风险程度，评价指标体系在空间上要成为一个系统，包括金融企业经营风险的各个主要方面；在时间上要作为一个有机整体，不仅要从各个不同角度、不同层面反映出金融企业经营风险的现状，更要反映出该系统动态变化的经营风险态势。二是定量为主原则。应具有清晰的层次结构，定性分析与定量分析相结合并以定量分析为主，由定性到定量，由局部到整体，由复杂到简明，在科学分析和定量计算的基础上，最终形成对金融企业经营风险程度的直观结论。三是可比性。评价指标既要便于进行纵向比较，也要便于进行横向比较；既要可用以进行时序比较分析，也要可用来进行金融企业之间、同一金融企业的分行（支行）之间的比较分析。四是可行性。金融企业经营风险指标体系应该简单明了，所要求的数据资料能够及时、完整、准确地取得，计量评价上要简便易行。
二、金融企业经营风险程度的综合评价指标体系。
根据金融企业经营风险的特殊规律性及综合评价指标体系的设置原则，综合评判金融企业经营风险程度的指标体系应包括五个层次共12项指标。
第一层次，主要从金融企业在存款人和债权人的资产遭受危险之间所能承担资产价值损失的能力角度来考察和反映经营风险程度。可以用资本风险率指标来表现和反映：
P1=E1/M1×100%
P1表示资本风险率，E1表示资本总额，M1表示风险权重资产总额。P1的数值越大，表明该金融企业所能够直接承担其风险权重资产价值损失的能力就越大，经营风险程度也就相对越低。
第二层次，主要从金融企业及时支付债务的能力角度来考察和反映经营风险程度。可以用3个指标来表现和评价。
（1）备付金率。其计算公式为：
（2）P2=E2/M2×100%
P2表示备付金率；E2表示备付金，包括存放央行款项与库存现金，分支行的备付金中还应包括存放在系统内的非约期上存资金；M2表示各项存款余额。P2的数值越大，表示金融企业的支付能力越强，支付风险程度相对越低。
（2）速动比率。其计算公式为：
P3=E3/M3×100%
P3表示速动比率；E3表示速动资产余额，包括存放央行款项、库存现金、可以随时变现的有价证券、可以用来再贴现而未贴现的未到期商业票据，分支行的速动资产中还应包括存放系统内的非约期上存资金；E3表示流动负债。P3的数值越大，表明金融企业的资产速动能力越强，对集中性支付和突发性巨额支付的承受能力和应付能力也越强，支付风险程度也相对越低。
（3）备付息率。其计算公式为：
P4=E4/M4×100%
P4表示备付息率，E4表示定期存款应付息结余数，M4表示各种定期存款从存入日到统计日应计提的应付利息合计数。P4的数值越大，表明金融企业支付利息的后备能力越强，支付风险程度也就相对越低。
第三层次，主要从金融企业的信用风险即贷款和投资不能收回本息而造成损失的可能性角度来考察和反映经营风险程度。可以用3个指标来表现和评价。
（1）贷款风险度。其计算公式为：
（2）P5=E5/M5×100%
P5表示贷款风险度，E5表示风险权重贷款额，M5表示全部贷款余额。P5的数值越大，表明金融企业贷款资产风险越大，经营风险程度也就相对越高；反之，则相对越低。
（2）投资风险度。其计算公式为：
P6=E6/M6×100%
P6表示投资风险度，E6表示风险权重投资额，M6表示全部投资余额。P6的数值越大，表明金融企业投资资产风险越大，经营风险程度也就相对越高；反之，则相对越低。
（3）本息拖欠率。其计算公式为：
P7=E7/M7×100%
P7表示贷款本息拖欠率，E7表示不能按期收回的贷款本金和利息余额，M7表示全部贷款本金和被拖欠的贷款利息余额。P7的数值越大，表明金融企业贷款本息被拖欠越严重，经营风险程度也就相对越高；反之，则相对越低。
第四层次，主要从金融企业的金融资产配置结构风险角度来考察和反映经营风险程度。可以用4个指标来表现和评价。
（1）贷款比率。其计算公式为：
P8=E8/M8×100%
P8表示贷款比率，E8表示全部贷款余额，M8表示全部资产余额。P8的数值越大，表明金融企业资产配置越集中于贷款，经营风险也就相对越集中；反之，则相对越分散。
（2）拆出资金比率。其计算公式为：
P9=E9/M8×100%
P9表示拆出资金比率，E9表示拆出资金余额。P9的数值越大，表明金融企业的金融资产配置于拆出资金相对越多，经营风险也就相对越集中；反之，则相对越分散。
（3）投资比率。其计算公式为：
P10=E10/M8×100%
P10表示投资比率，E10表示投资余额。P10的数值越大，表明金融企业的金融资产配置于投资相对越多，经营风险也就相对越集中；反之，则相对越分散。
（4）存贷比率。其计算公式为：
P11=E11/M9×100%
P11表示存贷比率，E11表示全部贷款余额，M9表示全部存款余额。P11的数值越大，表明金融企业的信贷资金自给能力相对越低，或存款资金用于贷款相对越多，经营风险程度相对越高；反之，则相对越低。
第五层次，从资产负债配置的利率风险角度来考察和反映经营风险程度。可以用利率风险度来表现和评价：
P12=E12/M10×100%
P12表示利率风险度，E12表示利率敏感性资产余额，M10表示利率敏感性负债余额。P12的数值越大，表明利率风险度越高，经营风险也就相对越大；反之，则相对越小。[NextPage]
三、金融企业经营风险程度的综合评判方法
从上述金融企业经营风险程度合评价的指标体系中可以看出，它属于一种多指标的综合统计评价；上述这些评价金融企业经营风险程度和指标既有一定的层次性，又有一定的互补性。同时，评价经营风险的实质性意义，在于及时正确把握其运动变化的态势特征，以便适时采取切实有效的化解措施。因此，在综合评价上不宜单纯采用加权综合系数进行静态分析的方法，应当采用加权综合系数进行静态分析与动态分析相结合的方法。
1、金融企业经营风险程度大小的综合评价方法。将与经营风险程度相关的五个层次12项指标的报告期指标值与设定的比较标准值进行比较得出指数，继而采用公式计算经营风险综合指数（公式略）。
2、金融企业经营风险程度运动变化特征的评价方法。可以通过经营风险程度差异率来反映。
四、金融企业经营风险运行态势的统计预警机制
建立金融企业经营风险运行态势的统计预警机制，对于提高防范和化解金融企业经营风险的及时性与有效性具有非常重要的现实意义。金融企业经营风险运行态势的统计预警机制应当包括以下四个方面（以国有商业银行为例）：
1、制定金融企业经营风险运行态势的统计、评制、反映制度，并将这些职能落实到有关调统部门。
2、金融企业如国有商业银行的支行统计部门依据经营风险程度的评判指标体系和办法，对有关指标进行统计和综合评价，判明经营风险程度及运行态势特征，进行运行变化成因分析，整理编制成经营风险运行态势的统计报表和统计报告，及时报市地分行和央行县级支行及本行有关行长。国有商业银行地、省分行编制全辖经营风险运行态势的统计报表和统计报告，及时上报上级行和同级央行及本行行长，央行各级分行编制本区域金融企业经营风险运行态势的统计报表和统计报告，按时报送上级行及本行行长，国有商业银行总行编制全行经营风险运行态势的统计报表和统计报告，及时报送央行总行及本行行长。从而，为金融企业各级组织及时提供经营风险运行态势信息，适时采取相应对策和措施。
3、实行经营风险稽核检查制度。金融企业各级组织的统调部门和稽核部门要切实做好对下级组织经营风险的统计检查与稽核工作，确保经营风险统计预警信息传递的及时性、完整性和准确性。央行及其分支行的调统部门和稽核部门也要加强对各金融机构经营风险的统计检查与稽核工作，以进一步增强金融风险监管的及时性、普遍性和有效性。
4、施行经营风险的数据统计、评价和反映的分级首长负责制和经济责任制，确保经营风险运行态势统计预警信息产生与传递的正常化和规范化。
五、几个相关问题的补充说明
1、适用范围。本统计预警方法适用于中央银行对商业银行总行及其分支行、信用社的经营风险程度的综合评判和预警，也适用于商业银行总行及其分支行、信用社对经营风险运行态势的自我评价和预警。
2、比较标准。对商业银行总行、信用社的经营风险评价指标的比较标准，要由中央银行总行规定，信用社的比较标准应高于商业银行，因信用社规模小而抗风险能力差；对商业银行分支行的经营风险评价指标的比较标准，应由商业银行总行规定。
