科技驱动下金融体系关联网络沙盒监管研究

李 刚

（哈尔滨剑桥学院工商管理学院，黑龙江哈尔滨，150069）

近几年来，金融机构受到利润下降影响，普遍利用金融科技创新维持利润水平。在利润驱动下，金融创新和金融科技变革速度不断提高。金融创新既优化了金融信息处理，又降低金融交易成本，促使金融服务范围更广，也让金融产品更易于被市场接受。在金融创新的推进中，受到金融业监管与其他行业监管，但金融产品创新往往领先于监管法律制度。金融法律修订滞后于金融创新的现象，称作金融监管沙盒。金融监管机构的沙盒监管措施不当，极易爆发金融危机，反之，则既能促进金融科技创新，又能减轻关联网络风险传染，从而降低国家整体金融风险，因此近年来金融沙盒监管问题研究成为热点。

一、文献综述与研究假设

当前，沙盒监管研究已从金融产品创新监管、金融机构变革监管转为科技驱动下金融体系关联网络沙盒监管。

（一）沙盒监管与金融技术创新

金融科技创新与沙盒监管关系的理论研究，文献主要集中在金融创新与沙盒监管是否影响金融体系的风险。梳理如下：金融创新伴随着金融业的发展始终存在，也伴随产生金融风险。在创立现代金融业的欧美发达国家，金融创新的本质来源于风险驱动。[1]金融创新的风险，一直受到监管者重视，但是受行业本身因素影响，在未发生金融风险集中爆发时，监管者一般不会提高金融工具创新和金融市场准入标准。[2]金融沙盒监管一直是在风险未释放时较为宽松，而风险爆发后收紧，在风险未释放之前，金融创新和金融工具创新，金融市场交易变革均未受到严格的约束。在相对宽松的范围内，金融创新始终处于活跃状态，监管机构并未严格重视新金融产品的风险。[3]但当某次金融危机风险集中爆发后，金融监管机构便会依据本次金融危机风险程度提高金融产品和金融机构入门标准，甚至将之前带有较高风险性的金融创新产品一律阻挡在市场之外。[4]金融创新在高标准的市场准入条件下受到明显的抑制，当金融风险集中释放后，创新类产品将缓慢重新出现。[5]随着互联网技术和新兴支付技术对金融科技创新产生了巨大的影响，金融产品创新速度大幅度加快，但金融创新没有因为技术提高而大幅度增加，这是受到了金融监管机构支持和监管的双重影响。[6]

结合文献观点提出研究假设1：在金融市场风险集中度低时，沙盒监管促进金融创新，在金融市场风险集中度高时，沙盒监管抑制金融创新。

（二）金融关联网络与金融技术创新协同、风险耦合机制

关于金融关联网络与技术创新风险的关系，梳理如下：其一，金融关网络传播迅速。传统金融机构之间形成关联网络，是由金融业特有属性造成的，一直伴随金融业发展。[7]在中央银行未出现时，金融机构之间的资金调剂，需要依靠与其他金融机构之间的契约关系完成资金补充。此外，关联网络伴随金融机构采用总分支行模式遍布于各区域。金融机构之间频繁复杂的借贷资金关系促成了金融关联网络，即只要有一家金融机构进行科技创新，新技术便可通过金融关联网络，进行迅速扩散传播。[8]其二，金融关联网络对金融技术创新有正向推动作用。在关联网络中的各金融主体进行技术创新一般通过协同方式完成。[9]在各金融机构业务类型趋同情况下，为了获得新的利润增长点，普遍通过总分支行模式进行技术扩散，金融机构之间因竞争关系，利用自身金融关联网络为技术创新提供了协同的基础和传播的渠道。[10]其三，传播应用速度与风险耦合正相关。由于金融关联网络而产生的风险耦合程度比单一式金融机构要大，金融机构之间的协同科技创新，在某一金融机构应用成功后，关联网络会对金融科技创新提供传播渠道，传播应用速度与风险耦合正相关。[11]金融科技创新从提出到全面应用，会通过技术改进后形成新的金融产品。由于金融体系之间的关联网络，使得金融创新的传播速度加快，金融创新应用覆盖面扩大，风险未被充分识别时已经在关联网络之间形成耦合现象，导致总体风险大于单个风险相加之和。[12]

结合文献观点提出研究假设2：金融关联网络既会推动金融科技创新，也会加大整体金融风险。

（三）沙盒监管、关联网络共同作用下金融系统风险传染

金融体系中的风险传染研究，梳理如下：其一，金融体系监管滞后造成的金融风险传染影响会更大。某一项金融产品向市场推广，并取得新的利润增长后，势必会造成其他金融机构模仿与追随，金融体系风险不断增加后，金融监管会由沙盒监管向从严过渡。[13]由于金融沙盒监管政策滞后于金融创新，金融风险传染并不会在短期内被控制。[14]因此金融沙盒监管是造成金融体系风险传染影响变大的主因。其二，金融关联网络造成的金融风险传染范围更广。金融体系中金融机构形成联系紧密的关联网络，金融机构之间存在复杂的信用关系。在利益驱使下，金融机构与其相关的非金融机构，包括影子银行之间，存在较大规模资金往来。任意金融机构增加的金融风险都会通过金融关联网络形成风险传染都比独立的金融机构风险传染的范围更广[15]。其三，金融科技变革造成的金融风险传染更快。金融科技变革在一定程度上加大了整个金融体系的系统性风险，该风险并没有因监管制度和关联网络减少[16]，反而由于金融机构之间在金融产品同质化因素影响下形成快速金融科技吸收与传播造成金融风险传染，科技赋能下的金融业风险传染更快[17]。

结合文献观点提出研究假设3：金融科技推动与沙盒监管影响下金融风险传染扩大，关联网络对风险传染起到助推作用。

三、实证分析

金融体系的内部并未因金融技术创新和科技变革带来显著的风险降低，金融科技变革越显著，金融系统关联度越高，系统性风险也会越大。沙盒监管、关联网络共同作用下金融系统风险传染过程具有一定的普遍性特征。因此，实证分析集中于金融体系风险评估，然后引入金融创新变量，采用前后对比分析金融体系风险的变化情况，在金融创新过程中逐步加入控制性变量，如风险沙盒监管、关联网络、风险传染等。在逐步回归分析过程中，识别各个变量对金融创新的影响，以及对金融体系风险的影响，根据回归系数进行假设检验。

（一）指标提取

沙盒监管目前主要针对金融科技行业，形式上和创新实验区或试点区很相近，监管内容除了制度创新以外，更多的是监管技术的创新，例如监管科技技术的使用或大数据风险监测平台建设等。金融科技企业很多是技术类的、服务类的，本身不一定有贷款质量标准以及不良情况，更多的是业务开展中的信息流或数据流。

在回归分析研究中，以金融体系风险传染的最终结果为被解释变量Y，金融体系风险为系统风险和非系统风险共同构成。金融体系风险传染结果可能来自于金融科技创新和沙盒监管产生的风险，也可能来自于金融关联网络科技传播形成的风险。总体上，金融体系风险传染结果量化可以通过金融体系整体风险评估获得。

为了弥补金融体系风险传染理论的不足，从金融科技创新、沙盒监管、金融关联网络3个方面设计解释变量。金融关联网络以银行间金融机构业务总额的投入和银行间拆借资本的投入来反映，关联网络还体现了银行间金融机构的创新技术传播，这些关联都可以利用关联网络之间业务额量化获得。

金融监管划分为传统监管和沙盒监管，对于传统监管的状况，相关法律法规制度完善，可直接进行监管相关的量化分析。对于沙盒监管的状况，以金融科技企业金融数据服务收入和以金融监管科技技术资金投入的投入来获得。

金融科技创新可以从金融工具创新角度进行分析，以银行类金融机构非存款类理财总额，以非银行类金融机构创新金融工具总额来反映金融科技创新程度。

在解释变量方面，金融关联网络设定2个变量：X1为银行间金融机构业务总额，X2为银行间拆借资本；沙盒监管设定2个变量：X3为金融科技企业金融数据服务收入，X4为金融监管科技技术资金投入；金融科技创新设定2个变量：X5为银行类金融机构非存款类理财总额，X6为非银行类金融机构创新金融工具总额。为了提高计量研究准确性，金融体系关联网络涉及的变量归为控制变量，沙盒监管涉及的变量归为中介变量，金融科技创新涉及的变量归为误差变量。被解释变量Y为金融体系整体风险的变化情况。从理论上分析，金融科技创新、沙盒监管、金融关联网络均能影响金融体系整体风险，而由于金融关联网络的存在，既促进金融科技创新，也会影响整体金融体系风险。作为控制金融体系风险的沙盒监管对风险大小也会产生影响。被解释变量和解释变量之间存在相关关系，可以建立金融体系风险传染因素的回归模型如下：

（二）时间序列分析

1.数据获取

根据建立的金融体系风险传染因素模型如下：

通过《中国金融统计年鉴》《国泰安金融数据库》以及互联网相关金融网站，查询我国2010—2019年各项金融科技创新及监管变量金融业数据，涉及广义货币、银行间金融机构业务总额、银行间拆借资本、金融科技企业金融数据服务收入、银行间金融机构业务总额等变量数据。一部分数据资料来源于银行类金融机构的统计数据，其中广义货币、银行间金融机构业务总额、银行间拆借资本、金融科技企业金融数据服务收入和金融监管科技技术资金投入等数据为研究需要根据时间序列进行面板数据整理。我国2010—2019年各项金融科技创新及监管面板数据，见表1。

表1 我国2010—2019年各项金融科技创新及监管面板数据/亿元

回归分析可以得出各个变量与金融体系风险传染之间的变动关系。模型的拟合检验用Eviews计量经济学分析软件，可以得到如下回归分析的结果，见表2。

表2 回归分析结果

2.多重共线性检验

风险传染研究变量涉及广义货币、银行间金融机构业务总额、银行间拆借资本、金融科技企业金融数据服务收入、银行间金融机构业务总额等变量。变量之间可能存在多重共线性，对回归分析结果造成影响，需进行多重共线性检验，见表3。

表3 多重共线性检验表

（1）根据多重共线性检验，解释变量之间存在相当高的线性相关。银行间金融机构业务总额（X1）和非银行类金融机构创新金融工具总额（X6）的系数符号与经济意义相悖，应予以剔除。而非银行类金融机构创新金融工具总额与国民经济的联系并不是如理性预期那样成正比的，所以也予以剔除。银行间金融机构业务总额（X2）的参数t不显著，说明它对金融体系风险传染影响不大，应予以剔除。

（2）修正：剔除银行间金融机构业务总额（X1）、非银行类金融机构创新金融工具总额（X6）后的模型为：Y = -15.93 + 0.04*X2 +3.1 *X3+ 8.5*X4 + 34.13*X5，R2=0.9，R-squared=0.98，F=963.10.剔除多重共线性后剩余变量的逐步回归分析结果，见表4。

表4 回归分析结果

新回归模型中，银行间金融机构业务总额（X2）回归系数与系统风险传染关系较弱，继续进行剔除，剔除银行间金融机构业务总额（X2）后的模型为：Y = -1.07 + 0.53*X3 + 0.17*X4 + 0.21*X5，R2=0.97，R-squared=0.98，F=941.02，逐步回归分析结果见表5。

表5 逐步回归分析结果

3.相关性检验

从估计的结果可以看出，模型拟合很好，可决系数R2=0.97，表明模型在整体上拟合比较好。

4.回归系数判断：

（1）X3的系数为0.53，表明银行间拆借资本（X3）的投入对金融体系风险传染有显著性影响。银行间拆借资本代表银行间金融机构的关联程度，关联程度增加100%后，金融体系风险传染随之提高53%，目前各国银行间金融机构关联程度均大幅度增加，金融体系风险传染必然提高。金融危机发生的可能性也随之加大。

（2）X4的系数为 0.17，表明金融科技企业金融数据服务收入（X4）的变动对金融体系风险传染有显著性影响。金融科技企业金融数据服务收入代表金融沙盒监管的程度，逾期贷款增加100%后，金融体系风险传染随之提高17%，目前各国银行间金融机构逾期贷款数量在银行法律法规的约束下，控制在风险水平以下，但金融科技企业金融数据服务收入数量较多，金融体系风险传染依然较高。

（3）X5的系数为0.21，表明银行类金融机构非存款类理财总额（X5）对金融体系风险传染有显著性影响。银行类金融机构非存款类理财总额代表金融科技创新程度，银行类金融机构非存款类理财总额增加100%后，金融体系风险传染随之提高21%。目前各国银行间金融机构非存款类理财总额均处于高水平，并保持一定的增长速度，金融科技创新的速度加快后，金融体系风险传染将继续存在。

以上分析表明，从整体上看，模型中金融体系风险传染与各变量之间线性关系显著。

5.异方差检验

在逐步回归的过程中，银行间拆借资本（X3），企业金融数据服务收入（X4），银行类金融机构非存款类理财总额（X5）之间存在相同方差变化过程，需要进行异方差检验，结果见表7。

表7 异方差检验

6.因果关系检验

该检验结果见表8。

表8 假设检验表

在α=0.05的水平下，F（2，17）=3.59.F1（X2）=4.76> F（2，17）=3.59，所以拒绝原假设，认为银行间拆借资本（X2）的投入对金融体系风险传染有显著性影响；F2（X2）=1.0133< F（2，17）=3.59，所以接受原假设，认为金融体系风险传染不会影响银行间拆借资本的投入。金融体系风险传染在银行间拆借资本变动时，随之变动。符合本文研究假设1。

F1（X4）=3.92670> F（2，17）=3.59，所以拒绝原假设，认为金融科技企业金融数据服务收入（X4）的变动对金融体系风险传染有显著性影响；F2（X4）= 0.13

F1（X5）=3.73175> F（2，17）=3.59，所以拒绝原假设，认为银行类金融机构非存款理财（X5）的变动对金融体系风险传染有显著性影响；F2（X5）= 0.91

7.门槛效应检验

除了对回购结果从静态角度进行分析，还可以从动态角度进行分析，利用时间序列数据从金融科技创新、沙盒监管、金融关联网络3个方面对金融体系风险传染现象进行门槛效应检验，当各解释变量数据发生变动后，整体的金融体系风险变动情况出现门槛效应。利用stata软件，带入上述数据进行实证分析，结果见表9。被解释变量Y的F值由15.673下降到6.561后又上升到7.182，当整体风险测评高于门槛估计值11.673时，呈现先上升后下降的明显门槛效应。双重门槛模型，在数据值高于门槛估计值5.273后，出现2次先上升后下降的明显门槛效应。金融体系风险在金融科技创新、沙盒监管2个变量的影响下，均产生先集聚风险的现象，达到一定程度后，风险会集中释放并降低，金融科技创新和沙盒监管行为也会减弱。

表9 门槛效应检验

四、结论

研究发现，金融机构在监管部门鼓励下进行金融创新，促进金融市场发展。金融科技创新、沙盒监管、金融关联网络这三个主要影响应给予重视。金融沙盒监管促进金融技术创新，但产生的金融市场风险超过金融制度监管。金融创新完全市场自由化时，金融风险会在沙盒监管下达到最高值；监管措施逐步到位后，金融风险水平进一步降低。金融关联网络作为风险传染的载体与金融工具创新及金融风险扩散程度高度相关，金融关联网络能够促进金融技术创新推广，也会加大整体金融风险。在金融科技推动与沙盒监管影响下金融风险传染扩大，关联网络对风险传染起到助推作用。三个因素共同作用，影响金融发展。为控制金融体系风险，需要在金融关联网络沙盒监管促进金融创新中适度监管。建议在银行间拆借资本、非银行类金融机构金融产品创新、银行理财方面加强管理。在关联网络方面，银行间拆借资本是银行类金融机构形成关联发展的推动力量，中央银行加强银行间拆借资本监管可以有效减少关联网络风险传染。在沙盒监管方面，金融科技企业金融数据服务是风险增加的主要因素，中央银行可以将监管重点放在金融科技企业金融服务方面，分门别类针对性实施。在金融科技创新方面，金融机构非存款理财是风险扩大的影响因素，在金融机构非存款理财管理方面，中央银行可以提高审批标准，减少由此带来的金融体系风险增加。