当复杂遇上金融：复杂金融系统的宏观经济效应研究

原创彭晨 2025-07-24 19:23 湖南

多元金融网络如何影响经济增长与收入分配

导语

震惊过去十年，复杂性经济学已成为理解经济发展关键因素的重要方法。经济复杂性（economic complexity）概念先后应用于经济增长、技术变迁和不平等（inequality）等领域；而本文则首次尝试将其引入到金融领域，聚焦金融复杂性（financial complexity）上升对宏观经济的影响。文章构建了一个基于主体的（agent-based）宏观模型，并在模型中逐步引入商业票据（commercial papers）、国债（bonds）以及不同优先级的担保债务凭证（Collateralized Debt Obligations，CDOs A 与 CDOs B），以刻画金融部门的复杂化过程。模拟结果表明，金融工程虽能令证券化贷款更具吸引力，但这些“难以解读”的资产通过机构与家庭的多层交互，不仅改变了经济主体的行为，还加剧了金融压力的扩散。

关键词：金融复杂性（Financial complexity），证券化（Securitization），基于主体的模型（Agent-based model），存量-流量一致性（Stock-flow consistency），不平等，金融危机

彭晨丨作者

王泽丨审校

论文题目：When complexity meets finance: A contribution to the study of the macroeconomic effects of complex financial systems
论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0048733320300706
发表时间：2022年10月
论文来源：Research Policy

从经济复杂性到金融复杂性

复杂经济学视角认为，经济体系是由众多异质主体通过反馈机制不断演化的复杂网络，而经济复杂性则侧重于产品和技术能力的积累如何驱动不同发展路径。本文将此视角延伸至金融领域，指出当金融工程（financial engineering）通过证券化（securitization）将贷款“打包”并分层发行为担保债务凭证 CDOs A（senior tranche）与担保债务凭证 CDOs B（junior tranche）时，金融产品本身也蕴含了类似技术复杂度的特征。由此，金融系统不再是传统银行—企业—家庭的简单融资链条，而演变为一个涵盖商业票据、国债以及多层 CDO 的多元网络。本文旨在揭示这一演进如何在宏观层面影响经济增长、波动和收入财富分配。

回顾：金融创新与复杂性的交汇

早在 1934 年，Schumpeter 便指出，银行家为创新者提供资金，推动新组合的实现；而后 Levine（1997, 2005）强调，金融发展可独立于实业创新，成为增长引擎。危机后，明斯基（Minsky）警示，金融创新往往带来不稳定的“繁荣—崩溃”循环。

近年来，一些研究进一步关注 CDOs 等结构化产品的复杂性如何加剧系统性风险，例如底层资产多元且不透明，使信息不对称放大风控盲区，损失则会通过网络迅速扩散。已有实证研究证伪过度信赖 CDOs A 的安全性，本文则从宏观模型层面填补了对金融复杂性整体效应的定量分析不足。

模型构建：基于主体的存量-流量一致性框架

为兼顾微观异质行为与宏观账户平衡，本文采用混合主体（agent-based, AB）与存量-流量一致（stock-flow consistent, SFC）模型。模型分三阶段：

阶段一（Stage 1）：传统银行中心体系，金融资产仅限国债与银行存款；

阶段二（Stage 2）：引入商业票据（commercial papers），企业可通过票据市场获得更廉价融资；

阶段三（Stage 3）：加入专项目的载体（SPVs），将银行贷款打包证券化，分层发行 CDOs A（高级）与 CDOs B（次级），并由非银行金融机构（investment funds）择优配置。

在每期模拟中，家庭根据可支配收入与既有资产决定消费与贷款需求；非金融企业（firms）依据利润与利用率制定投资并选择银行贷款或票据融资；商业银行（commercial banks）则在安全边际与资本充足率约束下决定利率与放贷规模；投资基金（IFs）根据预期收益与风险偏好配置国债、银行存款、票据及 CDOs；SPVs 完成证券化并承担风险分层。所有现金流与资产负债表条目均严格遵循宏观会计平衡。

行为假设：多元主体的互动规则

在对 CDOs 预期收益（expected return）形成上，模型假设投资基金对 CDOs A 的回报信赖 SPVs 公告，而对波动更大的 CDOs B 则依据历史表现形成预期。银行对借款人融资成本（cost of borrowing），则以上期国债利率加杠杆比例为基准，并考虑自身资本充足率（Basel k）决定信用配给（credit rationing）程度。家庭若遭遇信贷挤兑，则依次缩减股票持仓、存款与消费，直至恢复资产负债平衡。如此，复杂金融工具既影响资金定价，也塑造了主体在多阶段融资选择中的行为路径。

图 2.CDOs A、CDOs B的收益，以及政府债券的利率。图中所示的模拟是从阶段3的100个蒙特卡洛模拟中选择的，目的是显示大型金融危机出现时模型的行为。

模拟结果：增长、波动与分配效应

通过 100 次蒙特卡洛实验，本文比较了上述三阶段下的宏观统计趋势：

经济增长：引入票据与 CDOs 后，年增长率略有提升，由 2.45% 上升至 2.48%，但差异不具有统计显著性；

宏观波动：GDP 波动率显著下降，表明金融多元化一方面有助于分散风险；

金融危机概率：逾期利息率超过 2.5% 的情形由 33.2% 升至 79.4%，危机倾向明显增加；

收入财富分配：收入基尼系数由 0.2796 提升至 0.2870，财富基尼系数由 0.7218 升至 0.7341；

公共债务与企业融资成本：公共债务/GDP 由 2.487 降至 1.957，而企业贷款利差在阶段二下降但在 CDOs 阶段又回升至与基线相仿水平。

上述结果揭示，金融复杂性虽能适度刺激信贷扩张与经济活力，却以更高的系统性脆弱性和更大幅度的不平等为代价，形成“一箭双雕”的悖论。

图 2. 选定变量的箱形图。左上：总贷款存量比GDP；右上：家庭总收入的基尼系数；左下：家庭偿债比率除以净工资减去消费；右下：公债利率与NFFs支付债务的加权利率之差。横轴上从1到3的数字代表了金融发展的三个不同阶段（场景）。

结论与启示：金融复杂性的双刃剑效应

本文首次通过 AB-SFC 模型实证量化了金融复杂性对宏观经济的全面影响。研究发现，结构化金融产品的“风险转化”与多层次主体互动，既放大了经济增长潜能，也深刻改变了财富与收入分配格局，并显著提高了金融系统的整体危机概率。与传统产品复杂性往往带来繁荣共享不同，金融复杂性更易衍生出“亲食利型经济”（rentier-friendly economy），助长少数群体的财富积累而削弱社会公平。政策层面，应重视对 CDOs 等高阶衍生品的透明度与杠杆率监管，防止系统性风险过度外溢，同时通过税收和社会保障机制缓和金融分配效应，以实现金融创新与宏观稳定的良性互动。

金融复杂性读书会

当前，全球金融系统正遭受多重不确定性冲击，如气候风险加剧、中美贸易摩擦及俄乌冲突等，导致金融系统复杂性与不确定性达到前所未有的高度。在金融复杂系统中，市场、机构及异质利益相关者的行为呈现非线性与网络化特征，常引发意想不到的结果。

正如“知己知彼，百战不殆”所言，我们需系统探究金融复杂系统的理论基础、量化识别方法、生成演化机制及风险治理路径，以更有效地认知、建模与决策。为此，集智俱乐部联合北京师范大学李红刚教授、爱尔兰都柏林圣三一学院Brain Lucey教授、中国地质大学（北京）黄书培副教授、首都师范大学王泽讲师、北京林业大学幸小云副教授及北京化工大学王欣雅副教授，共同发起“金融复杂性”主题读书会。读书会自2025年8月4日起，每周一19:00-21:00举行，预计持续10周。欢迎扫码加入，共建“金融复杂性”社区。