张晓燕 | 金融科技风险及其治理机制研究
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原文刊于《甘肃社会科学》2023年第2期，第225-236页。
张晓燕，博士，山西财经大学金融学院教授。
提 要
以金融科技风险为切入点，系统分析金融科技发展给金融风险、金融监管及经济增长带来的影响，运用合成指数法及TVP-VAR模型考察金融风险、金融监管与经济增长之间的时序性变化态势。研究发现：金融风险与经济增长之间存在复杂、交叉相关性，当前金融监管能有效化解传统金融风险，却不能有效覆盖金融科技变革所带来的金融风险，金融科技风险仍是未来防控的重点。应健全金融科技审慎监管框架，积极推进监管科技，建立混合型金融风险预警机制，协调金融监管与宏观经济政策，严控金融科技风险。
关 键 词
金融科技；金融风险；金融监管；时变溢出
一、问题的提出
党的二十大报告强调，要“坚持以经济安全为基础”，“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上”。2022年中央经济工作会议也提出“要稳妥处置化解重大风险隐患，维护经济金融和社会大局稳定”。金融安全是经济安全的重要内容，而金融科技的快速发展挑战着金融安全的底线。金融科技革新了现有传统金融业务体系，深刻改变了金融体系的信息与风险属性，其本质特征是以技术化方式“去信用化”，给信用风险定价，由此创造出新形态的金融服务，理论上收益与风险并存。然而，新兴信息技术与金融活动融合会增添诸多不确定性和新生问题，不仅包括了数字货币、移动支付、“互联网+”、云计算、区块链等对整个货币体系和支付系统形成的巨大冲击，也涵盖了被私人公司占有和垄断的具有公共资产性质的大数据对各数据应用行业造成的冲击等。从实践来看，2019年新浪支付“踩雷”多家P2P；2020年蚂蚁金服IPO被叫停；2021年京东数科上市申请被驳回，大部分金融科技平台往往偏好于规模扩张而忽视风险控制问题，难以实现金融科技有效赋能，与金融本质相背离。游离于传统金融监管之外的金融科技风险引起了国家的高度重视。
党的二十大报告提出：“加强和完善现代金融监管，强化金融稳定保障体系，依法将各类金融活动全部纳入监管，守住不发生系统性风险底线。”2020年监管部门明确提出了“按照金融科技的金融属性，把所有的金融活动纳入统一的监管范围”和“强化监管顶层设计和整体布局，加快完善符合我国国情的金融科技监管框架”；2021年9月《数据安全法》与《个人信息保护法》的实施，确立了数据保护与利用的基本规则等；2021年10月中国银保监会发布《关于进一步规范保险机构互联网人身保险业务有关事项的通知》，严格界定了互联网人身险的经营门槛、产品范围及费用控制等。金融科技风险与传统金融风险在众多方面存在差异，在结构、模型与定价等诸多方面严重挑战了传统分业监管及宏观调控方式，影响了货币政策工具的作用环境。可以说，传统、被动型监管难以覆盖数字普惠金融、数字资产与数字货币、人工智能与机器学习等金融科技交易，难以处理隐含且频发的新旧金融风险，金融科技面临运动式治理的不确定性制度环境，金融风险复杂多变与金融监管协调不充分不平衡的矛盾较为突出。因此，“十四五”期间，在鼓励创新与规范发展并重的背景之下，充分揭示金融科技风险并使其治理机制得以可复制推广，对于守住不发生系统性风险的底线至关重要。
金融科技作为新兴业态，金融科技风险难以度量，现有研究多着眼于传统金融风险防范以及金融科技对金融机构、区域性金融风险、实体经济的影响，学者们认为，金融科技的不当运用会导致传统金融风险和金融科技风险的双重叠加效应，通过金融体系影响技术进步，直接反馈至实体经济，最终影响经济效率的提升。已有研究值得肯定，但也存在一定不足。第一，现有研究对金融科技风险的定性认知较多，而对金融科技风险叠加传统金融风险，增大系统性风险发生可能性，并对实体经济产生影响的量化研究则相对匮乏，研究结论缺乏说服力。第二，现有研究注意到了以传统大型金融机构为“抓手”的风险监管体系难以适用于金融科技的发展，算法黑箱也使得既有监管捉襟见肘，尽管金融科技发展过程中相关立法不断出台，试图不断修正，但传统金融监管仍然滞后于金融科技的发展，无法实现对现有金融科技风险的有效覆盖。目前围绕应对新旧交织的金融风险防范机制对经济增长的影响效应如何，定量研究尚付阙如。
作为仍处于成长阶段的新兴业态，金融科技亟待一种更加包容、系统、理性的风险认知体系。实践层面金融监管在防范风险方面已取得一定成果，但新增的金融科技风险能否被覆盖，是否挑战金融监管的边界，亟需检验。有鉴于此，首先，本文以金融科技风险为切入点，阐明传统金融风险与金融科技风险在复杂交叉以及耦合、共生作用下，加剧金融市场波动，甚至引发系统性风险，最终通过宏观治理机制的顶层设计实现风险全覆盖的作用机理。其次，在已有研究基础上，尝试从传统金融子市场以及新业态金融市场两方面构建金融风险及金融监管指数，更能反映当前实际的金融风险状况和金融监管水平。最后，通过不同滞后期和特定时点下金融监管、金融风险与经济增长之间的动态脉冲响应分析，定量研究并证实了要将金融科技风险作为未来一段时间内防范系统性风险的重中之重，为金融科技风险在定量研究方面的不足提供了有力补充。
二、理论机制及研究假设
金融科技是让金融更好地服务实体经济的“润滑剂”，也是推动实体经济发展的一大助力，但随着金融科技加杠杆、规模性、关联性以及垄断性等深层特征不断强化，其无序扩张增加了金融风险传播途径，带来了跨市场、跨行业传染的风险隐患，金融冲击对实体经济产生的负向作用被显著放大，金融风险敞口增加将导致金融条件收紧，削减企业与家庭可获得的信贷供应，加剧流动性风险，不利于社会对整体宏观经济形成稳定性预期，提升金融投资者的避险情绪，波及实体企业的融资稳定性及可持续性，影响市场参与者的雇佣与投资行为，进而引发支出和生产下降，对经济增长造成不利影响。金融科技发展过程中还存在潜在的风险，如信息不对称使互联网金融把有限的资源错配到那些过度吹嘘、还款能力差的虚拟企业，导致金融“脱实向虚”，提高了实体经济融资成本，显著削弱金融结构改善对实体经济增长的积极影响，还会诱使实体经济过度金融化，挤占企业核心业务发展资源，形成金融空转现象，造成制造业“空心化”的现象；由于技术赋能可能衍生的算法黑箱和消费者隐私与数据安全等技术性风险也会加剧市场交易价格的波动性，进而诱发实体经济信用风险，增加经济的不稳定性，最终阻碍金融体系通过技术进步实现经济效率提升，对实体经济产生严重的负面效应。此外，金融科技的发展还使一些资金在银行体系之外运转，造成货币当局利用利率控制、货币供应控制等传统手段对实体经济进行调控的传导机制越来越不通畅，宽松的货币政策形成流动性支持实体经济发展的效果日益弱化，再次加剧经济发展的不确定性。
系统性风险是指金融体系整体或部分受到损害，引起金融服务崩溃，并加剧经济不确定性甚至对实体经济造成严重危害的金融风险。当前系统性风险的隐患点，既包括传统既有的、主要来自金融机构和影子银行盲目扩张、非金融企业高杠杆、房地产泡沫、地方债务无序增长等方面长期以来逐渐累积下来的金融风险，也包括金融科技新业态引发的新的风险。作为传统金融与新兴技术市场融合的产物，金融科技涉及多元业务领域，不仅具有传统金融所蕴含的风险，还新增了各种信息、技术、安全等具有鲜明互联网特性的风险，这些风险对传统的信用风险、流动性风险、操作风险、法律合规风险等产生放大效应，不仅强化了传统金融的固有风险，扩展了传统金融风险的传导路径，还扩大了传统金融风险的涉及范围及影响力，导致金融风险的外部性溢出。而且，金融科技的开放性、高科技性和行业之间的联通性使得金融机构的风险来源更加复杂，改变了金融风险的常态分布。但金融科技并未改变金融的本质特征，因而其引发的风险并未脱离金融风险的负外部性和顺周期性，与传统既有风险在基因上具有极强的耦合性。因此，在先进技术与网络化传输的叠加作用下，各金融市场主体相互关联更为密切，风险传染的突发概率与波动幅度增加，金融风险通过区域间债权债务关系网、行业分工、产业担保链等渠道迅速蔓延到整个金融系统与非金融企业部门，使金融科技风险叠加传统金融风险，产生共振效应，更大几率演化为系统性风险，最终威胁金融与经济体系的安全稳健运行。
克服和减轻金融创新的风险和负外部性是金融监管的主要任务。目前，传统金融监管体系虽然已建立较为有效的防控机制，在防范由银行、证券公司、保险公司等金融机构开展的传统金融业务引致的金融风险方面取得了一定成果，守住了不发生系统性风险的底线。但具有跨界化、去中心化和智能化等特性的金融科技，日渐挑战原有的金融风险防范体系，提高金融监管难度，致使传统监管模式低效、监管边界模糊，成为当前我国系统性金融风险的一大潜在爆发点。原因在于：首先，现有金融监管体系中固有的机构监管模式将监管部门与被监管机构“对号入座”，而金融科技的技术特质使得金融监管部门无法将其纳入监管范围，金融科技业务的复杂性和交叉性也与“块状式”金融监管不相适应，监管处于空白地带，游离于现有金融监管框架之外，造成个别金融业态的野蛮生长和泡沫化。其次，现行监管体系下的被动式监管理念也难以适应金融科技的发展，监管供给缺乏一定的前瞻性和预见性，并未为金融科技更迭预留必要空间，对于潜在的系统性风险亦未进行合理安排。传统的金融监管体系已不足以有效抑制与化解金融科技风险，难以维护金融系统稳定。因此，防范治理金融科技风险，亟须在传统金融监管维度之外，加以科技维度，形成多维监管体系；亟须做好宏观治理机制的顶层设计，基于金融周期，完善宏、微观审慎政策体系，强化行为监管；基于经济周期，发挥好货币政策稳定产出功能，实现金融周期与经济周期的匹配，促进经济增长（见图1）。健全的金融监管，可以通过缩减融资软约束企业的信贷减少非正规金融资金供给，遏制互联网金融野蛮生长和经济金融化无序扩展，也可以通过约束企业的金融化行为来影响实体经济的资本配置效率，防范金融科技在金融市场中的套利和风险衍生行为，还可以通过强化金融科技的靶向性和安全性，防范金融风险的积累和传染，防止其向实体经济溢出，促进金融与实体经济关系的蜕变升级，达到推动创新与加强风险管理、服务实体经济相结合的目标。由此本文提出三个假设：
假设1：金融科技风险的不断累积会对实体经济产生负向冲击效应；
假设2：金融科技风险会加重系统性风险的暴发；
假设3：现有经济金融治理体系难以有效防范金融科技风险，健全金融监管体系可以抑制金融科技风险向实体经济溢出。
三、金融风险指数构建
关于传统金融风险测度的研究已相当丰富，适用于分市场的金融压力指数法深受国内外学者的欢迎。该方法主要是将金融体系分为几个金融子市场，利用不同的赋权方法，计算各子市场所占权重，最终合成指数以衡量整体的金融风险状况。基于此，选取银行市场、保险市场、债券市场、货币市场、股票市场、外汇市场六大金融子市场反映传统金融市场风险，2013年视为金融科技元年，基于数据可得性，本文纳入互联网货币基金市场、网贷平台等指标反映金融科技风险，所能获取的最早月度数据为2014年1月，最晚截止到2019年12月，采用熵值法构建包含金融科技新业态的金融风险指数（见表1）。
（一）指标选取
网络借贷与互联网基金的发展在一定程度上代表了金融科技近十年来的探索历程。余额宝、零钱通是互联网货币基金市场的代表产品，本文借鉴陈珂的研究，选取微信理财通7日年化收益率标准差、余额宝7日年化收益率标准差反映互联网基金市场波动情况，标准差越大、波动越剧烈，风险越大。同时，借鉴孟浩等的研究选取7天银行同业拆借利率反映货币市场。考虑到网络借贷规模不断攀升，本文借鉴李苍舒和沈艳的研究选取P2P当月问题平台数量反映网贷平台风险，P2P当月问题平台数量越大，平台信用风险越高。借鉴李文喆的研究选取影子银行的资产规模反应银行市场的波动性。此外，本文还借鉴朱莎和斐沛、丁慧的研究选取上海证券综合指数（简称“上证指数”）波动率10年期国债到期收益率和1年期之差、美元兑换人民币中间价的波动率分别反映股票市场、债券市场、外汇市场的波动性；最后，借鉴张晓燕等的研究选取保险赔付额衡量保险市场的波动。
由表1可知，P2P当月问题平台数量、微信理财通7日年化收益率波动和余额宝7日年化收益率波动所占权重均较大，三者之和所代表的金融科技风险在整体金融风险中的占比达45%。传统金融业务中，仅有上证综指波动率、人民币和美元中间价波动率占比达10%以上。从金融科技的实际应用来看，智能投顾、智能投研以及跨境金融区块链服务平台分别在股票交易和外汇贸易中的应用较为广泛，上证综指和汇率的波动也会受到金融科技的影响。由此可见，目前金融风险的大小主要受金融科技风险影响，未来金融风险管理的重心将会部分地从传统金融类风险向信息科技风险、第三方外包风险等新业态金融类风险转移，同时也表明金融科技领域的特有风险借助各种渠道传导并放大，增加了金融市场的不稳定，并且与传统金融风险交织，很有可能演化出更大的金融风险事件。
（二）指标测度及分析
将各项指标进行加权求和，得出2014年1月—2019年12月金融风险指数值（ftr），并绘制折线图（见图２），指数越高表示金融风险越大。
从图2可以看出，2014年1月—2019年12月期间，金融风险总体呈现下降趋势，大致可以分为四个阶段。（1）2014年1月至2015年8月，是金融风险高峰值集中的时间段。金融科技的发展处于初期阶段，由于门槛低、信息不对称等原因，2014年成为P2P“爆雷”的开端之年，P2P网贷机构相继出现大规模倒闭等问题，截至2014年12月，P2P问题平台已达104家，其中“e租宝”平台从2014年7月上线至2015年12月被查封，非法吸收公众资金高达45.68亿元。2015年7月又发生“股灾”，金融风险处于样本时间范围内的高发期。（2）2015年8月至2017年11月，金融风险指数值从0.5062下降至0.2034，之后一直在低水平波动。2015年12月“三去一降一补”政策出台，明确化解房地产、影子银行等高杠杆业务带来的传统金融风险。2016年针对P2P风险较为突出的问题，监管部门正式启动互联网金融和网络借贷风险专项整治工作，释放了P2P平台风险，互联网金融走向规范化发展。（3）2017年11月至2018年7月，金融风险指数值迅速攀升。2018年1月中美贸易战爆发，不仅波及外汇市场，还造成对未来预期的不确定性，增加了其他金融子市场的波动。债券市场风险溢价增加，企业债券违约数量剧增，违约金额超过此前4年总和。2018年7月P2P网贷平台密集“爆雷”，当月问题平台数达200个，加大了风险发生的概率。（4）2018年7月—2019年12月，金融风险指数值回落。经过前期政策叠加效应的深度释放，金融风险不断下降。
四、金融监管指数构建
考虑到金融监管的复杂性、代理变量的综合性，学者们通常通过构建指数反映金融监管状况，如叶永刚等、刘晓星等、张晓燕等运用主成分分析法或者熵值法从不同的四到五个维度构建金融监管指数。
（一）指标选取
结合2010年以来围绕《巴塞尔协议III》所开展的监管实践以及2020年以立法的形式在《中国人民银行法》明确规定我国实施双支柱政策的基本框架，同时，考虑到政府及监管当局针对金融科技出台的一系列办法及规范性文件，本文从货币政策因素、宏观审慎政策因素、微观审慎监管因素以及金融科技发展因素四个维度搭建金融监管指标体系（见表2）。
（1）货币政策方面，本文以M2增长率反映货币当局调控态度，M2增长，表明当局对市场流动性的要求较为宽松；（2）宏观审慎政策方面，从MPA体系建立开始存款准备金率就一直是其重要的操作工具，本文选取存款准备金率反映宏观审慎政策执行效果。存款准备金率提高时，市场流动性下降，有利于遏制市场中过高的杠杆所产生的风险；（3）微观审慎监管方面，资本充足率是微观审慎监管的核心与灵魂，本文选取资本充足率反映监管当局对商业银行的约束。（4）金融科技发展因素方面，由于当前尚无反映金融科技监管的工具，考虑到监管当局出台《关于加强互联网平台保证保险业务管理的通知》《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》《P2P网络借贷风险专项整治工作实施方案》等一系列办法及规范性文件对金融科技业务进行规范，本文借鉴郭娜等的研究选取互联网保费收入、P2P成交额月环比增长率等金融科技业务的发展指标来反映金融科技监管的状态，二者呈现负向关系。互联网保费收入越大、P2P成交额月环比增长率越高，表明当前规制越少，互联网保险机构入行门槛越低，P2P受约束越少，行业呈现壮大趋势；而当金融科技方面规制较多、入行门槛较高时，业务承压，指标呈收缩状态。
由表2可知，互联网保费收入、P2P成交额月环比增长所占比重较低，而M2增长率、存款准备金率（大型存款类金融机构）、资本充足率所占比重较高，说明现有监管体系仍偏重于对传统金融业务的监管，而针对金融科技业务的监管工具有待创新与开发。
（二）金融监管指数测度结果
将各项指标进行加权求和，得出2014年1月—2019年12月金融监管指数（supervi），并绘制折线图（见图3）。
从图3可以看出，金融监管指数呈现上下起伏的状态。（1）2014年1月—2015年3月。受2008年次贷危机与2010年《巴塞尔协议Ⅲ》影响，我国金融监管部门先后出台了《商业银行并表管理与监管指引》《商业银行全球系统重要性评估指标披露指引》《互联网保险业务监管暂行办法（征求意见稿）》等一系列政策，此阶段主要表现为对传统风险的防范，金融监管加码趋紧。（2）2015年4月—2016年3月。源于2014年P2P及2015年“e租宝”的“爆雷”，监管当局开启了互联网金融和网络借贷风险专项整治工作，7月发布了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》，金融科技监管尚处于早期，监管处于被动防守阶段，金融监管指数下滑，金融监管状态较为宽松。（3）2016年4月—2017年12月。在传统金融风险方面，2016年由于“债灾”上演，下半年“去杠杆”在金融体系全面展开；2017年监管层频出雷霆手段，国务院金融稳定发展委员会成立；2018年相继颁布实施《商业银行大额风险暴露管理办法》《商业银行流动性风险管理办法》等，不断完善全口径跨境融资宏观审慎管理政策，影子银行的资产业务不断缩减。金融科技风险方面，自2016年起P2P网贷行业进入整顿规范和清退期，仅在两年内就迅速搭建完成了“1+3”（一个办法+三个指引）的监管制度框架。陆续出台《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》《非银行支付机构网络支付业务管理办法》《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》《互联网金融风险专项整治工作实施方案》和《通过互联网开展资产管理及跨界从事金融业务风险专项整治工作实施方案》；2017年又陆续发布《网络借贷资金存管业务指引》《网络借贷信息中介机构业务活动信息披露指引》《加强支付技术产品标准实施与安全管理》《加强条码支付安全管理》等，政策密集出台，金融监管状态趋紧。（4）2018年1月—2019年12月。2018年年初延续严监管，后期受国内外经济金融环境影响，金融业跌宕起伏，多方陷入困境，宏观金融政策亦有所调整，在“防风险”与“稳增长”中寻求平衡，“去杠杆”力度变得温和，货币政策调整为“松紧适度，保持流动性合理充裕”。2019年全年波动风险减小，同时清除了P2P问题平台，金融监管指数呈下降趋势。总体而言，对比图2金融风险指数，金融监管与金融风险二者呈现相同变化趋势，表明金融风险与金融监管之间存在一定的关系，而金融监管防范金融风险的效果如何需要进一步验证。
五、TVP-VAR模型实证研究
在构建金融监管指数（supervi）和金融风险指数（ftr）的基础上，本文进一步研究二者对实体经济的影响，选取GDP增长率作为经济增长的代理变量（dgdp）。
（一）变量顺序确定及数据处理
根据Cholesky分解法，变量的排序由前到后依次为：金融风险、金融监管、经济增长。排序越后的变量内生性越强，排序在前的变量会在当期对排序在后的变量产生影响。结合实践，金融监管存在一定的时滞性，往往在金融风险发生后进行事后监管，尤其是面对金融科技新兴业态的发展。而且无论是金融风险还是金融监管，两者最终都会影响实体经济的增长，因此根据内生性检验，将金融风险排在金融监管之前，经济增长排在最后。后续尝试调换变量顺序，进行稳健性检验。同时对原始数据进行差分处理，满足了数据平稳性的前提。
（二）参数估计及MCMC算法有效性检验
在构建TVP-VAR模型之前，需要确定模型的最优滞后阶数，滞后阶数的选择可以借助于普通VAR模型的最优滞后阶数判定，表3报告了LL、LR等信息准则估计值，根据FPE、AIC、SBIC和HQIC准则，最优滞后阶数确定为3。同时，采用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）方法对模型进行10000次抽样。
从表4来看，三个模型的Geweke值都小于5%的临界值1.96，Inef估计参数值均不超过100，表明用上述10000次抽样得到的样本是足够的。
（三）不同滞后期的脉冲响应函数分析
本文选取4个月、8个月、12个月代表短期、中期和长期的等间隔脉冲响应，对金融监管、金融风险及经济增长三者之间的时变影响进行分析。
1．不同滞后期下金融监管对金融风险的脉冲响应分析
由图4-a（纵轴代表各变量的脉冲响应值，横轴代表时间节点）可知，面对金融风险一单位的正向冲击，中长期内其自身响应持续为正，反映了金融风险具有累积效应，当期风险会因正反馈作用积累而不断变大。由图4-b可知，短期内随着金融监管的加强，金融风险反而有上升趋势，中长期内金融监管对风险作用微弱。目前金融监管滞后，未能对“去中心化”金融科技的迅猛发展做出及时反映，甚至因为诸多监管不当的问题，出现了“处置风险的风险”，产生更大的金融风险；从中长期来看，金融监管对金融风险仍然不会起到显著的抑制作用。整体来看，当前的金融监管不能有效覆盖并防范金融科技风险。
2．不同滞后期下金融风险对经济增长的脉冲响应分析
从图5-a来看，第一，在2016年之前，金融风险在短期内会对经济增长产生负向作用，而中长期作用微弱。这是因为，2015年“股灾”发生之后，监管部门吸取教训，高度关注金融风险，金融监管环境日渐趋紧，而且针对传统风险的金融监管在较长的一段时间积累后发挥了作用，且当时金融科技发展处于初期阶段，金融科技风险较小。同时，管理部门出台一系列平抑物价、提振消费者信心的举措之后，金融风险造成的经济损害得以较快恢复。第二，2016—2018年，经济增长的响应值两次突破0点，转为正值，这说明在该阶段金融风险的发生并未对经济增长造成负向作用，经济发展仍处于稳健增长阶段。这是因为金融风险在2016年、2017年引起监管正向响应值都比较高（见图5-b），加强金融监管对经济的正向促进作用在这两年处于“峰值”状态（见图5-c）。同时，面对逐渐爆发的风险，监管部门出台《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》，P2P网贷行业进入监管时代，风险在不断承压时得到了有效化解。第三，2018年之后，经济增长的响应值迅速下降，到2019年负向响应值最大，之后又回到了0点附近，说明2018年金融市场受股市、债市、汇市承压的影响以及互联网金融风险的暴露，金融风险在2019年对经济增长损害最大。而在2019年之后，由于金融监管不断起作用（见图5-b、图5-c），金融风险对经济增长的损害不断减小。
3．不同滞后期下经济增长对金融风险的脉冲响应分析
由图6-a可知，面对经济增长的正向冲击，金融风险的响应值主要为正，说明经济增长过程中蕴含了较大的金融风险。这可能是由于过热的宏观经济能凭借投资与消费等多重路径对社会融资需求以及实体经济状态产生影响，造成流动性过剩、资产价格泡沫等问题，冲击各个金融子市场的稳定，导致风险持续攀升。结合图6-b，金融监管对经济增长的响应值仅在2016—2017年之间为正，中长期的响应值几乎为0，说明目前金融监管实施时较少关注经济周期，经济增长也不是其考量的范畴。同时金融监管在化解经济过热累积的风险方面的效果也并不明显。因此，在加强金融科技创新、推进新业态的发展时，更应积极协调，加强金融监管与财政、税收等宏观经济政策的配合，有效防范化解经济发展过热或疲软所引致的金融泡沫等风险问题。
（四）不同时点的脉冲响应分析
在时变分析的基础上，选取2015年7月、2017年10月和2019年9月，验证不同时点金融监管在金融风险与经济增长互相作用过程中的效应。时点选择原因在于：2015年7月中央颁布《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》（以下简称《意见》），表明防范金融科技风险的重要性。2017年10月党的十九大报告指出“健全金融监管体系，守住不发生系统性金融风险的底线”（以下简称《报告》），更加强调健全金融监管体系是防范金融风险之根本。2019年9月，中国人民银行发布《金融科技发展规划（2019—2021年）》（以下简称《规划》），深远意义在于正确处理安全与发展的关系，坚持创新驱动发展。
图7-a显示，2015年7月、2017年10月、2019年9月金融风险对金融监管的负向响应值均在1~2期之间达到最大，之后作用方向呈现持续波动状态。这说明三项政策在出台之初，对金融风险的抑制略见成效，但由于其侧重点不同，对风险覆盖的全面性及有效性仍有待完善，所以对监管金融风险的持续性政策作用并不显著，再次证明随着金融科技新业态的不断涌现，金融风险的防控将是一个主动的、发展的和历史的过程，要继续坚持完善风险的综合治理。由图7-b可知，比较在1~2期之间不同政策在阻碍金融风险传向实体经济的作用强弱可以发现，相比于《意见》的出台，《报告》和《规划》的出台更能够有效缓解金融风险对经济造成的损害，充分证明《报告》中关于健全金融监管体系是对前期金融监管的不断深入，防范化解金融风险的作用力更强，有效阻碍了金融风险传向实体经济；而《规划》的出台更是实现了对金融科技战略的有效定位及顶层设计部署，引导金融科技向好发展，降低了金融风险对经济的损害。由图7-c可知，2015年7月、2017年10月、2019年9月经济过热所产生的风险对金融风险的作用方向一直处于波动状态。再次证明，由金融监管对经济过热累积的金融风险的防范化解效应并不显著，要转变经济增长方式，加强金融科技创新，以利于我国经济紧持稳中求进的政策选择。
（五）稳健性检验
在使用Cholesky分解对变量的外生冲击进行识别时，变量的排序会对结果产生较大影响，因此，我们尝试用其他两种不同的排序进行稳健性检验。首先，现实中金融监管和金融风险之间相互影响，金融风险会引起监管做出调整，金融监管能否及时跟进，监管是否得当也会对金融风险产生影响。金融风险和金融监管的排序可能存在争议，我们调换两者顺序后对结果重新进行了检验。其次，金融风险和经济增长之间存在错综复杂的交互影响，金融风险会对经济增长产生影响，经济增长过程中也蕴含着金融风险，因此我们将经济增长调至金融风险之前，对结果再次进行稳健性检验。更换变量排序后的实证结果与前文大致保持一致，也从另一角度论证了本文结论的稳健性。
六、结论与政策建议
实证研究表明：第一，金融科技风险是未来防控的重点。由于金融科技发展迅速，其深化应用加大了金融风险发生的可能，金融市场之间联系越发紧密，经各种渠道传染对整个宏观经济产生破坏，对形成系统性风险的贡献越来越大，因此在创新驱动金融提质增效的过程中，防控金融科技风险是未来之关键。第二，当前的金融监管体系不能有效覆盖发展金融科技所引致的金融风险。现有金融监管体系在防范传统金融风险中起到了作用，守住了不发生系统性风险的底线，阻止了金融风险传向实体经济。但面对金融科技风险时存在滞后性，现行金融监管体系不能有效防范金融科技风险，未来应健全金融监管体系，完善金融监管手段和工具，对风险提前识别、预警，实现对金融风险的综合治理。第三，金融风险与经济增长之间存在复杂、交叉相关性。金融风险对经济增长的损害作用具有不确定性，经济过热也会累积金融风险，但现有的金融监管调控尚未充分关注经济增长环境因素，导致长期内经济增长过程中伴随着金融风险的持续增加。因此，在防范经济过热累积的金融风险时，更应加强金融监管与宏观经济政策的协调，实现金融风险的释放。基于上述结论，提出以下建议。
（一）健全金融风险治理机制，严控金融科技风险
健全金融科技审慎监管框架。监管理念上，转变固有机构监管以及传统事后监管的思维，加强协同监管、功能监管，坚持包容、审慎的监管理念，提高监管适用性。治理体系上，监管机构要针对新业态所具有的金融与技术风险交织的特点，主动与新技术企业进行战略联合，增强其对新科技、新技术、新方法管理的包容度，为金融科技提供更大的成长空间，对于新型系统重要性金融机构，要加强对其业务的引导及监管，提高其吸收损失的能力；金融机构要按照其从事的金融业务的特点、差异设置风险救助与金融稳定保障基金，加强风险内控；第三方机构要具备完善的审查、风险控制以及持续监测等一系列技术手段、功能等。协调上，强化中央和地方间的协同合作，形成纵向监管合作机制，在共享信息、应对风险、保障消费者权益等方面强化双方合作，以促进有关监管政策规定的贯彻落实。
积极推进监管科技。首先，打造科技驱动型监管维度，将前沿技术与信息化手段应用到监管过程中来，丰富并推动实时监管工具，充分释放数据要素潜能，强化监管深度与广度，避免金融科技风险聚集和爆发，实现监管成本的下降以及决策效率的提升等目标。其次，由国务院金融稳定发展委员会统筹协调，由中国人民银行具体负责，集合监管部门、大型科技公司、流量组织、信息平台企业等多方力量，创建“监管大数据平台”，以实现联合管理，促进金融监管工作科技化、信息化。最后，做好“监管沙盒”进入常态化运作，促进标准化的“监管沙盒”与各试点地区实际情况更好贴合，打造“监管沙盒+部门监管”双重保障下的新型地方金融监管模式，促成监管沙盒与部门监管密切合作，完善沙盒监管中金融科技应用的退出机制和过渡机制。
（二）建立混合型金融风险预警机制，提高防控金融风险能力
丰富风险预警指标体系，将金融科技风险点纳入风险监测预警体系。在设计金融风险监测预警指标时，要拓展到可能会影响金融稳定功能的一切科技与金融活动，坚持“实质重于形式”的原则，谨防由金融科技造成监管真空、监管重叠等情况出现；对于看似统计内容缺乏关联性的信息指标本身也和金融风险之间存在相互影响、相互促进的关系，应通过建立准确的数学模型，进一步筛选出存在因果关联性的风险预警指标。
构建以数据驱动为核心的金融风险预警机制，实现“紧盯机构”转变为“紧盯数据”。首先，要利用人工智能、机器学习等技术，在对情景加以分析并进行实时监控的过程中，实现数据的采集与整合，并据此建立大数据分析以及风险预警模型。其次，设立金融监管数据库的“安全警察”，负责日常监控、定位监管数据管理中主要的风险源。在发现信息不当泄露、监管数据库被非法入侵等数据安全事件时，应当及时采取针对性、精准化的技术分析与应对措施，以此实施监管者对于履行数据安全保护义务的自我约束，切实保障数据权益。
（三）完善宏观经济治理体系，减缓经济金融双向风险溢出
强化宏观调控的统筹协调，防范经济风险加剧金融波动。一则政府相关部门应持续扩大有效需求的政策，保持经济运行在合理区间，关注重大危机事件下经济和金融等多维不确定性的影响，统筹考虑经济政策与金融监管措施间的外溢效应，建立和健全层次清晰的经济金融宏观调控体系。二则要增强宏观调控的前瞻性、针对性、协同性，保持货币政策稳健基调、注重货币政策对产业发展的引导作用，促进就业、产业、投资、消费、环保、区域等政策紧密配合、协同发力，提升经济政策间的联动稳定性，减缓政策叠加效应的波动性及摩擦性。
提高金融治理能力，谨防经济过度金融化，推进金融治理的现代化，将其置于更加系统、综合的货币金融治理体系之中。具体来说，在宏观层面，明确货币政策要保证整个货币金融体系稳定的目标。货币政策应该从主力走向辅助功能，以配合为主，疏通货币政策效果传导堵塞，有效发挥货币政策的效果。区分实体经济和虚拟经济的货币需求；重点防范信贷资金过多流向泛金融部门等虚拟经济领域，使我国经济增长模式挣脱对投资与信贷长期以来的依赖。在微观层面，政府应积极应用前沿技术，如云计算、大数据等，在全程实时跟踪实体企业的资金来源及去向、信息披露状况、高管队伍变动情况、金融化方式等信息的基础上，准确研判企业经济活动等的转变，全盘掌控企业金融化发展态势，以便对企业过度金融化的行为进行精准而有效的治理。
责任编辑：马大晋