国际金融网络及其结构特征，本文主要内容关键词为：国际金融论文,特征论文,结构论文,网络论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
随着各国金融自由化以及金融深化的不断推进，国际金融市场的一体化进程也在逐步加速。根据金融集聚理论，不同地区之间的金融资源在流动过程中会出现在空间上的集中。本文希望通过研究国际金融市场网络的结构拓扑特征，分析金融一体化进程对于国际金融市场网络的影响，以及金融资源在各个地区之间的流动和集聚的规律。中国香港作为重要的区域性国际金融中心，有效地将中国大陆以及亚洲金融市场与世界其他国家连接在一起。本文也希望能够研究中国香港在整个国际金融网络中所处的位置和发挥的作用，分析其对于中国大陆金融改革的关键性作用以及未来发展前景。 二、基本概念及研究现状 （一）金融网络的基本描述 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。本文选取了国际金融投资市场上最重要的35个国家或地区（根据资金流量大小）作为网络节点，如果两个地区之间存在金融市场（主要指股票市场和债券市场）的投资活动，则称这两个节点之间存在连接关系，把二者之间的金融市场投资总额作为边的权重，由此构建的复杂网络在本文中称为国际金融市场投资网络。本文数据主要来源于2014年上半年国际货币基金组织（IMF）进行的协同投资组合调查研究（CPIS），CPIS给出了受调查地区对其他每一个地区金融市场的投资额。金融市场投资额主要指的是两个地区间的对于权益证券（equity securities）以及债权证券（debt securities）的投资总和。 （二）金融网络的结构特征、相关描述性指标以及宏观拓扑结构 金融网络的结构特征，主要反映了网络中各节点之间的连接方式以及节点在网络中的位置关系，通常有群体结构和层次结构两种。群体结构是指，由于各个节点连接的紧密程度不一，在金融网络中往往会形成几个不同的群体，群体内部的连接较为密集，而群体相互间的连接则相对要稀疏得多。层次结构则是指不同金融机构之间由于规模大小、信用拆借能力等不尽相同，呈现类似于系统树图、分层的结构特征[1]。 对于加权网络来说，用来刻画金融网络特征的描述性指标主要包括以下几个：聚类系数、节点度数和节点强度、同配系数。其中，同配系数刻画了复杂网络中度数较大的节点相互连接的倾向性；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；节点度数和节点强度刻画的则是该节点在复杂网络中的重要性。 在现代图论理论中，网络的宏观拓扑结构通常包括：规则网络、随机网络、小世界网络以及无标度网络。其中，无标度网络主要是指节点度分布服从幂律分布的复杂网络。经研究证明，现实网络如因特网、社交关系网络和银行间网络等，多具有无标度网络的特征[2]。 （三）研究现状 近年来，复杂网络理论不断地被应用于传染病学、社会学、金融经济学的各个领域中，通过复杂网络理论对现实中数目繁杂的个人或组织构建关系网络并研究其拓扑结构指标，能够对网络结构及节点之间的联系规律有更清楚和直观的认识。在金融学领域当中，已有众多文献运用复杂网络理论研究过贸易网络以及银行间网络[3-5]。由于地域细分的金融市场投资数据难以得到等原因，对于国际金融市场的投资网络结构的研究文献目前仍然较少，Schiavo等人在2007年曾经对贸易网络和国际金融网络的结构特征进行过研究和比较，认为二者都呈现出“中心—周边”的结构特征，国际贸易网络比国际金融网络的连接更为紧密，但Schiavo等人并没有分析网络的边权分布，也缺乏对网络局域性质的深入研究[6]。 本文在Schiavo（2010）等人的研究基础上，运用复杂网络理论的分析工具对国际金融市场投资网络进行了相关研究，不仅得到了包括节点强度分布、边权分布、聚类系数、同配系数等一系列网络结构特征指标，对国际金融市场的投资关系以及投资资金在各国之间的流动规律有了进一步的认识，还重点分析了中国香港在国际金融网络中的特殊位置和关键性作用。 三、实证分析 （一）金融投资市场的一体化程度
随着以“金砖国家”为代表的广大发展中国家的金融开放不断深化，国际金融市场的一体化进程逐步加速，本文首先通过网络图认识并研究这一进程。因为国际间投资金额较大，且部分数据存在统计误差，与Schiavo（2010）等人的研究方法不同，本文采取设置不同阈值的方法，以能更清晰地研究金融投资市场的资金流动。分别设置阈值为节点间投资金额的均值、50%的均值，可得到网络图及节点度数概率分布。由图1、图2可知，整个金融投资网络连接性非常好。网络各节点之间的紧密程度可以用网络密度这一指标来表征，网络密度是指网络中实际存在的边数与最大可能的边数之比。2010～2014年，网络密度从0.713上升到了0.752，表明国际金融市场一体化程度正在逐年提升至非常高的水平，绝大部分的节点国家都参与到了全世界的金融投资活动中。其中，美国、英国和卢森堡三个国家的度数最高，如伞形向外辐射的结构也说明了纽约、伦敦和卢森堡与世界其他国家均保持了较频繁的金融市场投资联系。 （二）“富人俱乐部”指标 为了解国际金融网络中某些节点对于整个网络的重要程度，本文先研究网络的“富人俱乐部”系数。加权的“富人俱乐部”系数（rich-club coefficient，RCC）指的是网络中的前R个度最高节点之间的边权之和与整个网络各节点间边权总和的比值。Bhattacharya（2008）等人研究了国际贸易网络的“富人俱乐部”指标，认为国际贸易网络存在“富人俱乐部”现象，即少数几个节点之间存在着流量巨大的紧密联系，这些节点之间的贸易来往占了网络贸易总量的很高比例。金融投资网络是否也存在这样的“富人俱乐部”现象？根据分析结果，“富人俱乐部”前九个节点之间的资金流量关系占了整个网络资金流量的55%，剩下的26个节点仅占45%。分布图3近似于一条抛物线，证明资金网络中的“rich club”现象较为显著，几个主要的地区占据了整个世界大部分的资金流量。 （三）网络中重要的国际金融中心 从“富人俱乐部”系数可以看出，在国际金融市场网络中，某些节点起着非常关键的作用，这些节点就是国际金融市场中重要的金融中心。 研究网络中节点重要性的方法主要有三种，一种是根据某个节点与其他节点的连接数，即节点度数进行分析；另一种是在加权网络中，根据某个节点的各条边的权重之和，即节点强度进行分析；第三种方法是根据经过某个节点的最短路径的数目，即介数中心性进行分析。三种方法各有侧重，为全面了解各节点的重要性，本文运用这三种方法逐一进行分析。 1.节点度分布。首先分析节点度分布。金融投资网络中的节点度数分布很不均衡，50%比例的节点数度数低于5，而度数大于15的节点数仅占10%。由节点度数的类似抛物线的累积分布图4自然能够猜想：金融市场网络的节点度数服从幂律分布。节点度数的累积分布拟合结果为f（x）=a*x^b，a、b分别取值为0.214和0.477，以95%的概率落在区间（0.159，0.269）以及（0.384，0.569）中。R方统计量为91.5%，证明拟合结果较好。分布拟合结果表明，金融市场投资网络中存在着少数的几个国家，与世界各国均保持频繁的资金关系，可称之为中心节点。而其他大部分国家的资金往来频繁程度相差不大，构成了网络中的外围节点，整个网络呈现明显的“中心—外围”结构（core-periphery structure）。
2.节点强度及边权分布。对于边权网络来说，边权分布不仅反映了网络中的节点重要性，还能够解释节点之间连接关系的强弱及其分布特征。由投资总额的累积分布拟合结果（图5）可知，边权服从幂律分布，拟合的概率密度函数为f（x）=a*x^b，a、b、c分别取值-8.745、-0.108和2.545，95%的置信区间分别为（-10.77，-6.717）、（-0.161，-0.054）和（1.543，3.548），R方统计量为0.99。其中，美国、英国和卢森堡的节点强度最大（图6），且美国的节点强度远超包括英国在内的其他节点，其在金融市场上的资金流动总量超过了世界总量的1/5，是世界上投资活动最活跃的金融中心。
在亚洲金融市场上，日本、中国香港和新加坡是节点强度最大的三个地区，三者作为重要的区域金融中心，将整个亚洲金融市场连接在一起。相较于欧洲金融市场，亚洲国家之间的金融投资总额仅占这些国家总投资额的20.3%，远远低于欧洲国家之间82.2%的占比，这说明亚洲各国之间的金融投资关系并不十分深入，一方面因为欧洲国家整体的金融市场成熟度和国际化程度较高，另一方面也是因为亚洲市场的区域金融合作相对滞后，主要表现在合作机制较少且功能有限[7]。值得关注的是，中国大陆是中国香港以及中国澳门最重要的金融市场投资对象，3638亿美元和248亿美元的投资额分别占了二者总的对外投资额的32%和48%。中国香港也是中国大陆最重要的对外投资对象之一。2013年中国大陆QDII基金的投向统计显示，中国香港是QDII投向最高的地区（占比达59.04%），远超美国（20.6%）、韩国（4.61%）。目前国内金融市场尚处于发展上升阶段，中国香港作为筹资型金融中心，起着内向型金融中介的作用，从外部（欧美市场）筹得资金并注入到国内市场，为国内金融市场的发展起了重要的推动作用。中国香港金融市场已相对发展成熟，这为国内资金输出提供了一个健康良好的投资环境。因此，中国香港作为服务全球第二大经济体的首要金融中心，在未来一段时间内金融体系具有超常规扩展的机会。 3.网络节点的介数中心性。对于表示投资资金流动的金融市场网络，我们需要了解是哪些节点扮演了桥梁的角色，将区域内的其他国家与世界连接在一起。以经过某个节点最短路径的数目来刻画节点重要性的指标就称为介数中心性（betweeness centrality）。结果显示，美国、卢森堡和英国仍然是最重要的金融中心，标准化后的介数中心性分别为0.508、0.214、0.186。在众多的区域金融中心当中，中国香港、日本和新加坡是亚洲各地区中介数中心性最高的，也是最重要的区域金融中心，大部分亚洲国家通过这三个金融市场与世界进行金融投资活动。
4.金融资源分布的不均衡性。从对金融市场网络以及各个节点重要性的整体分析来看，金融资源在世界范围内存在着较大的不平衡性，这点与已被广泛研究过的国际贸易网络的结构特征形成鲜明对比。根据比较优势贸易理论，经济成本力量驱动贸易在世界各国之间广泛展开，贸易网络的网络密度及平均节点度数都高于金融市场网络。相反，金融资源的集聚理论认为，发达地区和欠发达地区在调动金融资源上存在着相当大的差距。定位良好、政策优越的国家或地区，能增加货币流的集聚程度；在不同地区之间会发生金融资源的流动，出现金融资源在空间上的集中[8]。本文的初步分析证明了金融资源的集聚理论，认为在当今国际金融市场上，金融资源确实集中于极少的几个国际金融中心之内，而大部分国家的金融资源流动并不频繁。金融资源的分布和流动存在着较大的不平衡性。 （四）金融市场网络的同配性研究 网络的同配性质刻画的是复杂网络中度数较大的节点相互连接的倾向性，考虑到分析的是加权网络，本文建立每个节点的节点度数与平均邻居节点强度之间的函数关系。如图8，二者呈明显的负相关关系，相关系数为-0.746。分析结果表明，连接度较小的节点更倾向于与中心节点建立联系，金融市场网络显现出较明显的同配性质。
同配性质表现在国际金融市场上，则意味着大部分国家趋向于优先与一流的国际金融中心建立资金关系，而少数的国际金融中心往往扮演着金融中介的角色，使得金融资源在各国之间顺畅流通。这种趋向或许可以解释为规模效应以及信息处理的高效性使得金融资源逐渐集聚，最终导致了金融中心的出现。 （五）节点强度与GDP 金融资源的集聚是否有内在的推动力？地区的经济总量是否是决定金融集聚的关键性因素？托宾在1955年第一次将货币因素引入到传统的经济增长理论当中，此后很多学者试图通过金融自由化理论、内生增长理论等多种理论来解释经济的长期增长和金融部门的发展水平之间是否存在紧密联系。一个地区的金融市场资金流通程度可以看做金融发展水平的重要指标，因此本文希望通过研究各地区GDP与金融资本流通总量之间的关系，验证金融发展与经济增长之间是否存在紧密关系，较高的经济发展水平是否有效推动了国际金融中心的形成。经计算，二者保持非线性的同向变化关系，相关系数为0.712。尽管大部分地区的GDP与流通总量成正比关系，但开曼群岛、卢森堡、中国香港等几个特殊节点，由于税收政策、历史原因、地理位置等因素的影响，尽管GDP总量较小，但仍是世界范围内重要的金融中心。 研究结果一方面验证了Greenwood（1990）等人的研究结论：高收入水平支持金融系统的充分发展，而成熟的金融系统又反过来为经济的进一步增长提供了推动力；低收入水平的欠发达陷阱使得金融体系难以得到发展，这反过来阻碍了资源向投资的分配。另一方面，研究也从侧面说明了金融中心形成以及金融资源集聚的多样性。 （六）金融市场投资网络的聚类系数
根据图9可看出，除个别节点外，网络绝大部分节点的聚类系数均非常高，平均聚类系数达到了0.842。当阈值取投资均值的50%时，共有13个节点的聚类系数达到了最大值1，即这些节点的各个邻接节点之间均处于完全连接状态。这说明国际金融网络呈现出明显的群体结构特征，尽管大部分地区节点的度数不高，但在局部地区存在着一个或几个区域金融中心，通过金融市场将周围的各个国家相互紧密联系在一起。 在这些连接紧密的区域中，连接度较大的节点包括中国香港、加拿大、法国、德国、日本等，他们或作为筹资型金融中心，或作为投资型金融中心，扮演着区域金融中心的角色。更进一步，本文对聚类系数与节点强度进行了相关系数分析，二者存在微弱的负相关关系，相关系数为-0.24。结果表明，投资量较小的国家通常并不会选择与区域外的国际金融中心建立投资联系，而更趋向于在本区域内与周边国家相互紧密连接，形成一个个局域性的聚类群体，区域金融中心则承担着这些区域性聚类群体与外部地区的连接沟通。 （七）对外金融市场投资网络及人民币跨境使用 按照投资资金的流向，可将金融中心简单分为内向型（筹资型）金融中心和外向型（投资型）金融中心。不同类型的金融中心对周边地区所发挥的作用也有差异。前文的研究均是基于无向网络，不能区分各个地区吸引外资以及对外投资力度的差异。为更准确地分析各个金融中心在区域内所起的作用，本文接下来通过有向网络来了解各个节点在资金不同流向方面的差异。 首先，对各个节点所吸收的外部投资总量的累积分布数据进行拟合，结果证明了该分布同样属于幂律分布。拟合方程为f（x）=a*x^b，其中a=0.0021（a较小的原因是选取单位问题），95%的置信区间为（0.0008，0.0041）；b=0.404，置信区间为（0.338，0.471）。R方统计量为0.829，拟合结果较好。拟合结果证明，投资资金集中于网络中极少数的几个节点，超过60%的地区获得的投资总和还不及美国市场的总吸收额，排第二位的英国所吸收到的投资不足美国的一半。从区域金融市场角度来看，欧洲金融市场的发达程度远超其他区域，开曼群岛、法国、德国、卢森堡、荷兰和英国等传统金融中心所吸收到的投资资金均超过了两万亿美元。在亚洲金融市场，日本和中国（大陆）金融市场吸引外资能力最强，但二者之和也仅为2.42万亿美元。尽管亚洲包括中国、印度、韩国等新兴经济体，但金融市场成熟度和对外开放程度均较欧洲市场落后，直接影响了对外资的吸引力。
其次，再对各节点对外投资总额的累积分布做拟合，对外投资的资金分布仍然服从幂律分布，累积分布拟合方程为f（x）=a*x^b，其中a=0.021，并以95%的概率落在区间（0.012，0.03）之间；b=0.253，95%的概率落在区间（0.221，0.285）之间。R方统计量为0.891，证明拟合结果较好。 与吸收资金分布的幂值0.404相比，对外投资的分布幂值（0.253）更小，说明对外投资能力分布的不平衡性相比吸收资金的不平衡性更大。在统计的44个地区中，对外投资最高的10个地区占了全球总对外投资额的80%。很大一部分国家对外金融投资能力很弱，只有极少的地区具备强大的对外投资能力。
值得注意的是，中国香港作为GDP总量较小的地区，不仅常年保持了较高的吸引外资能力，而且具备了很强的对外投资能力。2014年上半年中国香港对外金融市场的投资总额达到了1.15万亿美元，超过了新加坡、加拿大等金融强国，在亚洲仅次于日本。相比而言，由于中国大陆采取渐进式开放资本市场的政策，金融投资受到抑制，规模较小，是所有亚洲新兴国家中资本流动性最低的国家[9]。香港人民币离岸金融中心的蓬勃发展，不仅短期内有利于中国大陆的资本开放，长期内更可以直接推动中国大陆的金融深化，对于人民币国际化具有重要意义。2014年11月“沪港通”正式运行，为外资进入中国增添了新的渠道，标志着两地资本市场一体化逐步加强。 四、结论与政策建议 （一）结论 尽管全球金融一体化程度正在不断加强，但金融市场网络的资源分布仍然存在着较大的不平衡性，网络的“富人俱乐部”现象较为明显，几个重要的金融中心掌握了大部分的金融资源，网络的“富人俱乐部”现象较为明显。 美国和英国是国际金融网络中最重要的节点，亚洲金融市场的发达程度和开发程度均比欧洲金融市场要弱很多。中国香港是亚洲金融市场上最重要的区域金融中心，具有较强的吸引外资能力和对外投资能力，承担着连接整个亚洲金融市场的重任。 一个地区的经济总量与金融发展水平之间存在一定的正相关关系；金融市场网络具有较明显的同配性质，大部分国家趋向于优先与一流的金融中心建立资金关系，这样的金融集聚模式导致了金融中心的出现和成长。 国际金融投资网络的群体结构性质较为明显，投资量较小的国家趋向于在本区域内与周边国家相互紧密连接，形成一个个局域性的聚类群体，区域金融中心承担着这些区域性聚类群体与外部地区的连接沟通关系。 （二）政策建议 由于政策限制等多重原因，中国大陆的金融市场目前还处在发展阶段，一方面需要大力推动金融改革与金融深化，另一方面更需要借助中国香港开放和健康完善的投资环境，加强与国际金融市场的联系，推动人民币跨境使用的同时促进经济增长。 潘英丽（2003）认为，作为国际金融中心崛起的城市需要具备的条件包括：经济高速成长的腹地或周边地区的巨大金融服务需求作为引力[10]。中国是世界上发展空间最大的经济体之一，具有巨大的对外资金流通需求，作为中国大陆与世界其他国家间的金融转运港，在人民币完全可兑换之前，中国香港将一直是最理想的离岸金融中心。中国香港可在中央政府的支持下积极发展亚洲货币市场（主要是亚洲美元市场和亚洲欧元市场），做好内地筹资者与国际投资者之间的金融中介服务。随着中国经济的快速成长，随着金融自由化的逐步演进，中国香港有希望成为比肩美国纽约、英国伦敦的一流国际金融中心[11]。 Barabasi（1999）等人的研究认为，无标度网络具有较高的系统稳定性，但抗攻击能力较弱，当重要节点（Hub Node）出现危机时，系统性风险很可能蔓延至整个网络[12]。中国香港作为系统性重要节点，为避免一旦金融危机发生蔓延至周边地区尤其是中国大陆金融市场，保障中国香港的股票市场和债券市场的平稳健康运行尤为关键。作为两个相对独立而又日益一体化的金融体系，必须重视香港与大陆金融监管的合作与协调。具体来说，中国人民银行和香港金管局要在金融风险管控、金融危机监测、识别、预警和救援等方面强化合作与协作。
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