实体行业进出口价格风险与金融体系风险交互溢出效应.pdf

.66.Financial EconomicsResearchMay.2.0232023年5月Vol.38,No.3究学金融第38 卷第3期实体行业进出口价格风险与金融体系风险交互溢出效应苗文龙张思宇摘要：基于实体行业和金融体系的月频数据，从进出口价格视角计算二者间的风险交互溢出效应，并对比分析“钱荒”、“熔断机制”和中美贸易摩擦升级冲击下这一效应的变化情况。研究发现，实体行业间的风险溢出效应呈现不对称特征，机械行业进出口价格波动对电子行业的溢出效应远高于其反向溢出效应；金融体系内的风险溢出效应具有非对称特征，两两风险波动间的溢出效应存在显著差异；实体行业与金融体系间存在风险交互溢出效应，其中实体行业风险对金融体系风险，尤其是保险业风险的净溢出效应较强，而金融子行业风险易受到来自实体行业风险和行业性金融风险的溢出影响；在重大风险事件冲击下，实体行业与金融体系的风险交互溢出效应显著加强。通过刻画实体行业风险与行业性金融风险，对防范化解风险的跨行业传染、建立科学预警机制具有重要启示。关键词：实体行业；金融体系；风险交互溢出效应；重大风险事件；硅谷银行破产中图分类号：F832.5文献标识码：A文章编号：2 0 9 7-1346(2 0 2 3)0 3-0 0 6 6-15一、引言近年来，国际国内形势严峻复杂，稳定发展任务艰巨，尤其是在硅谷银行破产事件发生后，国际资本市场遭受重大冲击，多个国家银行股价呈现下跌态势，外部环境的不确定、不稳定性显著提高，中国经济金融领域存在一定风险隐患。这些风险隐患主要来自两个方面：一是国际层面，跨境资本流动和跨境资产组合多样化，显著增强各国间金融风险传染效应；二是国内层面，实体经济与金融体系通过贸易渠道构建的复杂的商业联系和错综的关联网络，显著加剧了风险溢出效应。2 0 2 2 年4月，由中国人民银行、国家外汇管理局印发的关于做好疫情防控和经济社会发展金融服务的通知指出，受疫情和国内外因素的叠加影响，中国经济发展面临的需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力加大，要发挥金融畅通国民经济循环作用，提高金融机构为贸易融资的服务水平，促进外贸出口平稳发展。由此可收稿日期：2 0 2 2-0 8-0 3基金项目：国家社会科学基金后期重点项目（2 0 FJYA002）。作者简介：苗文龙，陕西师范大学国际商学院教授，博士生导师，研究方向为金融制度、金融风险与金融周期；张思宇，陕西师范大学国际商学院硕士研究生，研究方向为宏观经济治理，18 7 9 6 318 2 9 6 16 。67实体行业进出口价格风险融体系风险交互溢出效应以看出，在国际经济形势严峻复杂的背景下，特别是在美国近年来严重通货膨胀的国际环境下，本文利用进出口价格数据计算分析国际实体行业风险跨境传染状况及其对国内金融体系风险的交互溢出效应，对监测和防范系统性风险具有十分重要的理论与现实意义。在风险测度的相关研究中，学者们通常使用在险价值方法（VaR）对投资组合或金融机构进行风险评估。陈暮紫（2 0 19）进一步以GARCH-CoVaR分位数计量为基础，构建风险溢出邻接矩阵，探究中国资本市场行业间风险溢出网络的动态变化。同时，部分学者利用边际期望损失（MES）、成分期望损失（CES）等考察金融机构与金融系统间的风险关联性（A c h a r y a e t a l.,2 0 17）。此外，还有学者基于收益波动率刻画风险波动状况，代表性文献包括方意等（2 0 2 1b）、杨子晖和王姝黛（2 0 2 1）以及何德旭等（2 0 2 1）的研究。随着金融风险跨市场、跨行业传导的特征日益显现，学者们将研究对象拓展为实体经济与金融体系间的风险传染关系，并着重探讨在重大公共事件突发冲击下系统性风险的传导机制。杨子晖等（2 0 2 0）采用FVAR模型与风险溢出网络方法，考察“非典”、“新冠”疫情对中国金融市场和宏观经济的冲击，深入分析中国经济体系内各行业间的风险共振关系。苗文龙等（2 0 0 7）采用跨市场金融网络模型，从截面维度和时间维度探究货币市场与外汇市场的风险传染效应与多层金融网络的结构特征，进一步揭示全球系统性金融风险传染规律。在已有研究的基础上，本文在以下两个方面做出贡献：一方面，以国际实体经济风险跨境传染为出发点，探索选取9 个行业的进出口价格指数设计实体行业风险变量，用于描述实体行业的风险波动。随着中国的经济开放程度不断提高，进出口价格越来越彰显其对外贸易状况，在国际金融行为中也越来越反映实体行业往来和风险跨境传染，且进出口商品价格波动是国际市场风险传导至国内实体行业的重要环节，通过提高国内实体行业的经营成本、销售收人与市场预期等的不确定性，加剧相应行业资产价格的波动，形成“国际实体行业风险波动一国内实体行业进出口价格风险一国内实体行业经营风险一国内实体行业的资产价格风险一国内金融体系风险”的风险传染链条。现有文献较少利用进出口价格数据计算分析实体行业与金融体系间的风险跨境传染效应，因此本文在这一方面做出进一步探索。另一方面，利用细分行业指数构建行业性金融风险指标，度量与实体行业直接关联的金融风险波动状况。资本市场的行业板块指数是由上市公司的股票价格指数加权处理得出，是反映各实体行业的金融资产价格变动的重要指标，应归属于金融体系中具有行业特性的金融变量。已有研究成果鲜有利用行业指数描述实体行业的金融资产价格波动，构建行业性金融风险变量，因此本文在这一方面做出创新，有助于全面描述实体经济与金融体系之间的风险传染链条，客观评判进出口行业的关键风险点，探讨建立更完善的风险预警机制。如贾妍妍（2 0 2 0）利用二级行业指数探究实体行业与金融体系间的风险溢出网络时发现，在极端事件冲击下，金融体系的风险放大作用显著增强，与本文得出的金融体系风险吸收作用的结论明显不同；方意等（2 0 2 1a）的研究认为，与中美贸易摩擦的直接影响一致，各经济部门间风险交互溢出也是实体经济与金融体系间风险震荡的重要原因，本文不仅论证了这一结果，并在此基础上进一步对比不同事件冲击下实体行业与金融体系的风险网络结构变化。如果采用行业板块指数等金融数据度量实体行业的风险波动情况，尽管名义上是实体经济风险，但实质上计算的是资本市场上不同行业板块指数之间的风险传染关系，并未超出金融市场内风险传导的范畴。.68门里2023年第3期金融经清学研二、金融体系和实体行业的风险交互溢出机制经济体系中的内在联系主要是金融部门与实体行业间的双向互动，且二者间的不确定性冲击是造成经济波动的重要来源（Bloom，2 0 0 9）。实体行业的不确定性冲击以进出口产品价格作为媒介，通过影响实体行业的财务情况加剧资产价格风险，将波动传导至金融体系；相反，金融体系可能作为不确定性冲击的来源，通过资产价格变动影响进出口价格波动风险，造成实体行业发展不稳定。产品进出口价格和资产价格的风险波动通过价格影响机制将微观经济与宏观经济结果联系起来，从而引发实体行业与金融体系间的风险交互传染，如图1所示。进口价格波动企业经营成本不幅度加剧确定性提高企业净利润变动出口价格波动实体行业风险企业销售收人不幅度加剧确定性提高市场预期资产价格金融体系风险经济过度繁荣过度乐观泡沫膨胀市场预期资产价格经济萧条过度悲观大幅下跌资产负债表可抵押资产价值需求变动重新调整不确定性提高图1实体行业与金融体系间的风险传染关系）进出口价格风险对资产价格风险的传染机理1进出口价格对资产价格的影响机制。进出口价格对资产价格的影响路径主要可分为三种。一是企业效益渠道。外商的直接投资、货物的进出口等国际经济活动，对企业效益存在显著影响，并对经济整体的产出与出口有较大的贡献（Hamgemejerand Kolasa，2011）。当出口价格上涨时，经济处于繁荣时期，企业效益提高、融资渠道增多，产品市场需求充足，进一步提高企业获得信贷的能力，而信贷增加是资产价格膨胀的重要诱发因素（王晓明，2 0 10）；当进口价格下降时，经济处于紧缩时期，企业效益下降，产品市场需求量不足，导致货币流动性降低，继而对资产价格产生显著影响。二是结构性通胀渠道。出口不稳定，尤其是大宗商品的价格变动是引发结构性通胀的重要因素（伍戈和曹红钢，2 0 14）。发展中国家受供给瓶颈的制约，在采取进口替代策略后面临产品成本高、效率低等情况，进一步造成工业品价格水平上涨，形成通货膨胀，而商品价格与资产价格间存在背离关系（伍志文和鞠芳，2 0 0 3）。因此，进出口价格可以通过结构性通胀渠道显著影响资产价格。三是市场预期渠道。经济主体对市场预期的变化显著影响其行为策略，使得经济系统在不同的均衡中转换（CassandShell，19 8 3；Fa r m e r a n d G u o，19 9 4），由此导致经济波动（杨媛杰等，2020）。从消费者角度分析，当进口价格下降时，消费者购买力提高，信心增强，刺激其对于资产的需求，从而推高资产价格；从企业家角度分析，当出口价格提高时，企业家预期改善，对当前和未来的企业盈利产生乐观预期，其经济活动更加活跃，此时企业家愿意承担更大风险，进一步推动资产价格上升（瞿强，2 0 0 7）。2进出口价格风险对资产价格风险的传染机制。实体行业的进出口价格通过企业效益渠道、结构性通胀渠道和市场预期渠道与金融体系中的资产价格形成联系，而进出口价一部分传导至行业自身的资产价格波动，由金融市场的投资者直接承担，另一部分传导至银行部门、保险部等，由金融子行业分担。.69.实体行业进出口价格风险融体系风险交互溢出效应格风险以价格影响机制为基础，利用不确定性冲击对资产价格风险产生显著影响。当进口价格波动幅度加剧时，实体经济的不确定性攀升，由此导致经营成本增加，进一步使得企业的定价决策产生预防性的向上偏差，从而对企业经营收益产生影响，引发资产价格波动的不确定性增强；当出口价格波动幅度加剧时，国外需求受到冲击，使得企业销售收人与净利润变动的不确定性提高，继而通过企业效益渠道影响资产价格风险。（二）资产价格风险对进出口价格风险的传染机理1资产价格对进出口价格的影响机制。资产价格作为重要的货币政策传导渠道深刻影响产出、通货膨胀等宏观经济变量（伍戈，2 0 0 7），继而影响企业出口的价格。资产价格对进出口价格的影响机制主要分为三种。一是市场预期渠道。资产价格具有帮助判断未来经济走势和通货膨胀变动趋势的指示器功能（王虎等，2 0 0 8）。资产价格上涨主要通过两方面显著提高企业家的市场预期：一方面，通过财富效应使得居民消费支出增加，增加商品需求；另一方面，资产价格上涨意味着资产市场活跃度高，企业更容易融资（Jansen andNahuis,2003）。在资产价格上涨情况下，企业家对市场预期的乐观程度提升，影响其个人消费决策、企业的生产与投资策略及出口定价。因此，资产价格可通过市场预期渠道影响出口价格。二是资产负债表渠道，是指借款人面临的外部融资溢价的大小与其资产净值的多少相关（OlinerandRudebusch，19 9 6）。企业资产净值越高，所要支付的外部融资溢价越小，即融资成本低。因此，当企业资产价格提高时，可抵押资产价值上升，商业银行为了占据更大的市场份额会加大信贷投放，为企业提供融资便利，而融资规模扩张进一步促进企业获得更充裕的资金来投入生产，从而使得市场供给量和出口量增加，出口价格降低。相反，当资产价格下降时，银行资产负债表恶化，企业能获取的贷款减少（Jimnezetal.，2012），融资规模收缩，产量降低，导致出口量减少、出口价格提高。三是资金流动性渠道，指短期内利用出售资产或借款等方式筹集现金的能力（BrunnermeierandPedersen，2 0 0 9）。当资产价格下跌时，较高的收益率吸引消费者将大量资金从银行储蓄投人到股票市场、债券市场等，储蓄意愿减弱，而因储蓄提前赎回所引发的“虹吸效应”直接影响银行的信贷规模与融资水平，造成资金流动性降低，继而影响厂商的融资结构与最终产出（刘晓星和姚登宝，2 0 16），使得出口量减少，出口价格提高；当资产价格上涨时，金融资源在经济主体间得到更有效的配置，资金流动性提高，拓宽了企业的融资渠道与方式，从而扩大生产，使得出口量增加，出口价格显著下降。2资产价格风险对进出口价格风险的传染机制。金融体系中的资产价格通过市场预期渠道、资产负债表渠道和资金流动性渠道与实体行业的进出口价格形成联系，而资产价格风险以价格影响机制为基础，并将信贷市场作为不确定性冲击的关键环节（Christiano etal.，2 0 14），进一步影响进出口价格的风险波动。当资产价格的波动幅度加剧时，企业可抵押资产价值的不确定性提高，造成银行风险认知和风险容忍度的变动，导致资产负债表的重新调整，从而使得企业需提前或延期偿还已有负债，企业还债压力的变化会进一步影响其稳定经营，并通过供给与需求的变化引发进出口价格波动幅度的加剧。基于以上对于进出口价格和资产价格的关联性分析可知，以进出口价格波动衡量的实体行业风险和以资产价格波动代表的金融体系风险间存在一定的溢出作用。在构建“双循环”新发展格局的政策背景下，在瑞信风波、硅谷银行破产等金融风险事件频发的不稳定环70.2023年第3期金融经清学研究境下，本文深人剖析经济金融发展过程中面临的风险隐患，以实体行业的进出口价格为切人点，探究实体行业与金融体系间的风险传染关系，并考察在重大事件冲击下中国经济体系内的风险传导情况三、研究方法与数据选取（一）风险变量的设计1实体行业风险变量。本文选用行业进出口价格波动率作为衡量实体行业风险的代理指标，从进口和出口两个视角刻画实体行业的风险波动情况。考虑到进出口商品间可能存在替代效应等关系，且进出口的权重不可得，使用行业内商品价格的平均值无法全面准确地反映各行业的风险波动情况。因此，本文选用各实体行业中占有最大贸易份额的一种商品代表其所属行业，利用其进出口价格指数和全产品的生产价格指数构建实体行业风险变量。由于实体行业风险与金融体系风险间存在内生性问题，且行业风险中包含整体宏观经济波动所带来的风险，本文采用滚动回归方法剔除共同影响因素，从而得出各行业的特质性风险。行业风险变量的计算步骤主要分为两步。第一步，计算行业i的对数收益率为：Ii,t=ln(pi.l/pit-1）,Pi,指t时期行业i价格指数；第二步，采用滚动回归方法剔除市场共同影响：ri.=+i,mt+8i.t，m,为生产价格指数的对数收益率。本文提取残差8 i.作为各行业进口（出口）价格指数剔除共同影响因素后的风险变量，以此代表行业风险。2.金融体系风险变量。本文界定的行业性金融风险指实体行业的金融资产价格风险，是利用各行业上市公司的股票价格指数（即实体行业的行业指数），剔除市场收益率后得到的金融资产价格波动数据。在风险管理的相关研究中，学者通常采用行业指数数据衡量实体经济行业风险，但考虑到行业指数是由股票市场得来，其追根溯源应属于金融数据，因此本文在已有的数据处理方法上进行了进一步的思考与创新，引人“行业性金融风险”概念，将其作为反映经济体系中具有实体行业特异性的金融风险波动情况的指标集。金融体系风险由行业性金融风险和金融子行业风险组成，包括9 个具有实体行业特异性的行业性金融风险和3个金融子行业风险（银行业、多元金融业和保险业）。与实体行业风险变量的计算方式类似，本文利用行业指数构造对数收益率，并纳人同时期的市场收益率（即上证综合指数收益率）作为市场共同因素，刻画行业性金融风险和金融子行业风险。二）溢出指数的构建本文参考了Diebold andYilmaz(2009,2012）的研究方法，基于向量自回归模型与广义方差分解刻画不同风险变量间的溢出关系，进一步构建总风险溢出指数、定向风险溢出指数、净风险溢出指数和成对的净风险溢出指数。为进一步探究实体行业风险、行业性金融风险与金融子行业风险间的溢出关系，本文将实体行业贸易相关指标作为前N-12个变量，将银行业作为第N-2个内生变量，将多元由于篇幅限制，总风险溢出指数、定向风险溢出指数、净风险溢出指数和成对的净风险溢出指数的公式不在文中展示，可参照DieboldandYilmaz（2 0 0 9,2 0 12）中的计算方法，也可以向作者索取。71进融，j1=V111=1业10的业和保险业与实体经济各行业间的风险溢出结果分析得来的，其中，金融体系对实体行业金融体系与实体行业之间的风险溢出效应是基于行业性金融指数、银行业、多元金融性的金融风险相关指标。金融业作为第N-1个内生变量，将保险业作为第N个内生变量，其余变量为具有行业特异实体行业进出风险交互溢出效应N-12N-3N-12风险溢出效应可细分为：ToS行业板块2m,(H)100、T o S银行业201.,N-2(H)i=1j=N-11i=1N-12N-12O.ToS多元金融业20f.N-1(H)100.ToSh01.(H)100。二保险业金融体系对实体行业的风险溢出效应为行业性金融指标、银行业、多元金融业和保险对实体行业的风险溢出效应指数的算术和，如式（1）所示。ToSS金融体系=ToS行业板块+ToS银行业+ToS多元金融业+ToS保险业(1)IN实体行业对金融体系的风险溢出效应可细分为：FromS行业板块ZZ 0.(H)100、N-12N-12 N-12FromS银行业20%-1.（H)10 0、Fr o mS保险业台(H)X100实体行业对金融体系的风险溢出效应为实体行业对行业性金融指标、银行业、多元金业和保险业风险溢出效应指数的算术和，如式（2）所示，FromS金融体系=FromS行业板块+FromS#S银行业+FromS多元金融业+FromS保险业(2)为进一步横向对比分析不同行业间的风险传染关系，本文对各风险变量的净溢出效应行标准化处理,构建风险吸收率指标（贾妍妍等,2 0 2 0）,S,（H）=SL.（H）-%（H)。风S,.(H)险吸收率是指行业i接收到的净风险溢出效应与行业i接收来自其他行业的风险溢出效应的比率。若S（H）O,行业i对其他行业的风险溢出效应弱于其他行业对行业i的风险溢出效应，行业i发挥着风险吸收作用，反之则发挥风险放大作用。（三）楼数据说明本文选用月频数据构建行业风险变量，样本期间为2 0 0 7 年1月至2 0 2 1年7 月，相关数据来源于Wind数据库。Wind数据库将行业分为四类，其中包括11个一级行业（10 个实体行业和金融业）、2 4个二级行业、6 3个三级行业以及136 个四级行业。本文首先从11个一级行业中，扣除掉在国际贸易份额中占比最少的实体行业（即房地产业），并在余下的一级行业中分别选取具体的实体子行业与金融子行业作为研究对象。一方面，在实体行业的选取中，基于对行业进出口商品贸易规模的权衡，同时考虑到四级行业充分体现了行业间的异质性，越细分的行业所包含的信息量越大，因此，本文在四级行业中选取了进出口额占比最高、最具影响力的9 个实体行业，即农业、能源、机械、电子、医药、汽车、钢铁、建材和文体行业。另一方面，本文选用银行业、多元金融业和保险业作为金融子行业。四、风险交互溢出效应与分析本文基于实体行业与金融体系的相关数据，利用滚动回归法刻画行业风险变量，结合向量自回归框架与广义方差分解方法构建风险溢出指数，从进口和出口两个视角探究实体行业与金融体系间的风险交互溢出效应，并以2 0 13年“钱荒”、2 0 16 年“熔断机制”和72化2023年第3期全融经清学研究2018年中美贸易摩擦升级作为冲击，考察在重大事件冲击下这一风险溢出效应的变情况。（一）实体行业与金融体系的风险交互溢出效应本部分分别从行业进口和出口两个角度，计算并分析实体行业间的风险传染关系、金融体系内部的风险溢出情况、实体行业与金融体系间的风险交互溢出效应。1实体行业间风险传染具有显著的非对称性。表1和表2 分别列示了在进口价格波动和出口价格波动的冲击下各实体行业间的风险溢出效应表1基于进口视角下实体行业间的风险溢出效应（%）农业能源机械电子医药汽车钢铁建材文体in_农业2.7590.3010.6710.1870.5323.5553.9343.07015.009能源1.5030.3100.1240.2370.4903.6990.2070.1776.746机械2.5325.4642.6110.2040.6470.4694.9061.04317.876电子0.9925.82346.4990.2500.2040.9882.6480.67258.077医药5.5291.0492.0496.0932.5593.8710.2050.99322.348汽车1.6891.8092.4416.0510.5930.4380.3831.31914.723钢铁1.47110.8201.2692.1561.5106.0580.9570.43924.679建材1.8941.6904.3106.9492.1008.0485.2362.07132.299文体4.4790.24115.20124.0852.5883.5430.3583.79254.286out_20.09029.65472.38248.7407.66722.08018.61417.0319.78331.003net5.08122.90854.507-9.337-14.6807.357-6.065-15.268-44.503通过分析表1可以得出，其一，从接收其他行业的风险溢出强度来看，电子和文体行业接收的溢出效应最强，分别为58.0 7 7%和54.2 8 6%，说明在实体行业间的风险传染中，电子和文体行业进口价格波动在很大程度上是由于其他行业的进口价格波动所引起的；其二，从对其他行业传导的风险溢出强度来看，机械行业向外传导的风险溢出效应最强，高达72.382%，远超其他行业的对外溢出效应，这说明机械行业是实体行业的进口价格波动的主要贡献者；其三，从各行业的净风险溢出指数来看，文体行业最低，为44.50 3%，表明向实体行业传导的风险溢出效应低于其接收到的风险溢出，在实体行业间的风险传导中起风险分担作用，相反机械行业最高（54.50 7%），表明向实体行业传导的风险溢出效应高于其接收到的溢出效应，在实体行业间的风险传导中起风险加剧作用。表2基于出口视角下实体行业间的风险溢出效应（%）农业能源机械电子医药汽车钢铁建材文体in_农业0.6190.9651.5400.3310.1710.2260.8360.4055.093表格中的数字代表其所在列行业对行行业的标准化方差分解贡献度，即列行业产品的价格波动对行行业的商品价格的溢出程度一风险溢出指数，“in_”列数据表示行行业接收来自实体经济其他行业的风险溢出程度，“out_”行数据表示列行业向其他实体行业传导的风险溢出程度，而“net行数据为净风险溢出指数，即所在列行业的风险外溢指数与其接收来自其他行业的风险溢出指数的差值，下表同。73实体行业进出口价格风风险交互溢出效应续表2能源0.3790.3161.5130.4081.07610.6450.3570.13714.831机械0.3631.8683.0170.8370.2933.6530.6300.93911.599电子0.3111.73545.1271.5360.0353.0890.9471.05453.834医药11.0470.6105.3341.7401.8242.6441.0870.16124.447汽车2.9491.6607.5561.4081.7691.0991.4000.10217.943钢铁5.2875.02213.3163.1071.1472.2050.3133.82934.225建材2.0221.27312.3143.8423.0931.5132.1522.65828.867文体0.6641.63312.1140.0946.6500.1851.3171.42024.077out_23.02014.41997.04316.26115.7717.30224.8256.9909.28627.063net17.927-0.41285.44437.5738.676-10.641-9.40121.877-14.791通过分析表2 可以得出，其一，从接收其他行业的风险溢出强度来看，电子行业接收的溢出效应最强，为53.8 34%，说明在实体行业间的风险传染中，电子行业超过一半的出口价格波动是来自其他行业；其二，从对其他行业传导的风险溢出强度来看，机械行业向外传导的风险溢出效应最强，高达9 7.0 43%；其三，从各行业的净风险溢出指数来看，建材行业最低，为-2 1.8 7 7%，表明向实体行业传导的风险溢出效应低于其接收到的风险溢出，建材行业在实体行业间的出口价格波动中起风险分担作用，而机械行业最高（8 5.444%），表明机械行业在实体行业间的出口价格波动中起风险共振作用。对比表1和表2 结果可得，基于进口价格波动下的实体经济各行业间风险溢出强度略高于出口价格波动下的溢出强度，总风险溢出指数分别为31.0 0 3%和2 7.0 6 3%，表明在实体经济内部约三成的价格波动是由于不同实体行业间的风险交互溢出引起的。此外，以上结果还表明无论是在进口价格波动还是出口价格波动的影响下，实体经济行业间的风险传导呈现出显著的非对称性特征，即两个不同行业间的正向风险溢出效应不同于其负向风险溢出效应。2金融体系内的风险溢出效应具有非对称性。基于行业指数为金融指标的考量，本部分利用行业指数构建行业性金融风险变量，将其纳入到金融体系内的风险传导中，以此考察进出口价格波动冲击下实体经济的行业性金融风险与金融子行业风险间的传染关系，如表3所示。进口价格波动下金融体系内的风险溢出结果表明，银行业与保险业接收的风险溢出指数较高，二者受其他行业的波动影响较大。而农业的行业性金融风险外溢效应最强，对外传导的风险溢出指数高达141.7 7 4%，且农业的行业性金融风险的净溢出指数最高，说明相较于其他行业而言，农业的资产价格波动在金融体系内部的风险传染中起到显著的共振作用，激化风险的跨行业传导。此外，保险业的净风险溢出指数最低，其接收的风险溢出程度远高于外溢程度，表明保险业作为风险的净输入中心，在金融体系内的风险传染中发挥着分担作用。与进口价格波动下的结果类似，在出口价格波动下，农业行业性金融风险外溢指数与净溢出指数最高，加剧金融体系内的风险波动传染，而保险业的净风险溢出指数最低，发挥着风险分担作用。742023年第3期全融经清学研究表3全金融体系内的风险溢出效应（%）A：基于进口视角下金融体系内的风险溢出效应多元农业能源机械电子医药汽车钢铁建材文体银行保险in_金融农业1.8190.9050.6220.8120.4581.0791.0821.2751.8602.4671.06013.440能源0.5940.5730.0511.934 0.4661.4072.3140.2575.8020.1580.02813.583机械15.2974.8460.0830.2350.625 0.0321.8580.2552.9040.730 0.53927.405电子0.5572.6533.9790.2410.0050.5291.5630.687 0.9930.9500.53312.689医药23.3701.99810.8773.0010.4390.588 0.075 0.9983.7150.0120.89945.972汽车22.0925.5699.1772.6952.4190.1010.256 0.6820.8122.2340.67046.706钢铁3.42212.4562.9070.189 2.6700.9090.8920.356 5.5200.6290.56130.512建材17.0723.1647.2123.9583.6780.2404.6704.2203.6930.4021.12749.435文体16.7643.9805.0230.1852.7105.2971.5441.2650.5731.1072.55441.002银行13.5924.69513.6111.2976.3792.8442.8792.0784.9851.7731.27355.408多元6.5023.7162.419 2.4220.5444.2371.8001.9621.9791.6962.65529.931金融保险22.5100.33312.9170.9023.4001.7681.8611.3032.9471.9722.02651.938out_141.77445.22969.60015.40525.02317.28816.48914.648 18.64129.54012.48711.898340.992net128.333 31.64642.1952.716-20.94929.41814.02334.786522.361-25.868-17.44440.040B：基于出口视角下金融体系内的风险溢出效应多元农业能源机械电子医药汽车钢铁建材文体银行保险in_金融农业2.7641.230 1.4760.3092.8851.2021.6561.3742.7242.8520.98119.452能源0.1900.3210.455 2.4502.502 0.4923.132 0.0226.0320.3460.08816.031机械13.9492.7120.0710.6660.8630.1441.2160.1303.7830.8180.25324.606电子0.2361.260 3.5890.0660.033 0.5770.7211.157 2.4990.9680.43311.539医药21.2112.1279.978 3.8340.2040.2950.5741.0653.999 0.2200.24143.748汽车16.6026.2179.3581.4033.4640.3300.3160.738 1.008 2.2040.72642.367钢铁0.8007.8102.0830.298 2.7131.0051.4061.1446.7421.4110.27225.683建材11.1513.2556.8635.2984.5080.1291.8933.5404.2890.2970.80042.023文体16.7592.2166.9770.1782.2601.9561.5652.5381.0220.6970.57936.748银行12.3664.3639.3621.7429.8132.9522.6122.8044.6711.8800.30752.872多元6.122 1.532 1.464 3.3412.0452.0141.7141.8793.9921.3101.24226.655金融保险13.4861.1639.7490.8204.343 2.2442.7581.743 1.6481.6171.23040.801out_112.872 35.42060.97518.91532.63716.78713.58217.98519.48035.02512.9255.92048.169net93.42019.38936.3697.376-11.11125.579-12.101-24.03717.268-17.847-13.730-34.881由表3可知，无论是在进口价格波动冲击还是出口价格波动冲击下，行业性金融风险与金融子行业风险间存在着较强的传染关系，部分行业性金融风险是金融体系内部波动的净输出中心，发挥风险共振作用，如农业和机械行业，而金融子行业则作为净输入中心，发挥着风险分担作用，如银行业和保险业，且金融体系内的风险交互溢出效应具有明显的不对称性。75.实体行业进出风险交互溢出效应3.实体行业与金融体系间存在风险交互溢出效应。本部分考察经济体系整体的风险传导情况，主要是以商品进口和出口价格的波动衡量实体行业的风险状况，分析其与金融体系风险间的交互溢出关系。表4展示在进出口价格冲击下实体行业与金融体系间的风险交互溢出效应表4实体行业与金融体系间的风险交互溢出效应（%）A：基于进口视角下的风险交互溢出效应金融体系实体行业行业性银行业多元金保险业IN_金融风险风险融业风险风险实体行业88.1788.6271.0030.8471.34511.822行业性金融风险16.20379.0722.8750.9650.88620.928金融银行业风险14.75652.36229.8361.7731.27370.16450.613体系多元金融业风险10.03425.5801.79660.0362.65539.964保险业风险9.62047.9401.9722.02638.44261.55811.822OUT_50.613134.5097.5475.6116.1580.766风险吸收率-3.28140.887-5.4270.8920.8600.900B：基于出口视角下的风险交互溢出效应金融体系实体行业行业性银行业多元金保险业IN_金融风险风险融业风险风险实体行业88.2369.3850.6121.0630.70411.764行业性金融风险18.59676.2613.5661.0900.48623.739金融银行业风险16.45450.68530.6751.8800.30769.32569.788体系多元金融业风险17.26424.1031.31066.0811.24233.919保险业风险27.47337.9531.6171.23031.72668.27411.764OUT_69.788122.1267.1055.2642.7380.831风险吸收率-4.93241.404-4.1450.8980.8450.960首先，从总溢出指数来看，实体行业与金融体系间的总体关联性较高，风险交互溢出效应明显。具体而言，进口和出口价格视角下经济体系的风险溢出水平分别为40.8 8 7%和41.404%，表明经济体系内的风险波动有40%左右的权重是由行业间的风险冲击造成的，系统性风险呈现出较为明显的跨行业传染效应。本文将金融体系风险细分为行业性金融风险、银行业风险、多元金融业风险和保险业风险，而实体经济各子行业风险统一整合为实体行业风险。在风险溢出水平的计算过程中，采用算术平均值以及溢出指数的标准化方法来处理实体行业与金融体系各类风险间的溢出效应，以此消除风险变量的个数差异。762023年第3期金融经学研究其次，实体行业风险对于金融体系风险具有加剧效应。从进口价格的角度分析，实体行业风险对金融体系输出的波动水平为50.6 13%，其中对行业性金融风险的溢出效应最为显著。从出口价格的角度分析，实体行业出口价格的波动对金融体系的风险溢出水平为69.778%，略高于行业进口价格波动的风险溢出，且在金融体系中保险业受实体行业出口价格的风险波动影响最大，是实体行业外溢风险的主要接收者。再次，金融体系风险在不同程度上加剧了实体行业进出口价格的风险波动。金融体系对实体行业进口价格的风险溢出效应指数为11.8 2 2%，对实体行业出口价格的风险溢出效应指数为11.7 6 4%，这表明金融体系风险对实体行业的风险波动有着显著的加强作用。具体而言，行业性金融风险对实体行业进出口价格的风险传导效应较强，显著高于其他三个金融子行业风险，这表明实体行业股指收益率的波动与行业进出口价格波动间有着较高的联动性。最后，综合进口与出口价格波动下经济体系内的风险传染结果可知，金融体系的整体风险吸收率为正值，发挥着风险吸收作用，而实体行业的风险吸收率为负值，发挥着风险放大作用。对比金融体系的细分行业风险可知，行业性金融风险与其他三类金融子行业风险在系统中发挥的作用相反,其中行业性金融风险外溢作用显著强于接收的风险溢出效应，是经济体系中风险波动的主要贡献者，而银行业、多元金融业与保险业的风险吸收率指标均为正值，表明三个金融子行业接收的风险溢出效应显著强于风险外溢效应，承担着分担风险的职能。（二）重大风险事件下的风险交互溢出效应分析本部分利用向量自回归框架，对比分析2 0 13年“钱荒”、2 0 16 年“熔断机制”和2 0 19 年中美贸易摩擦升级三个重大事件发生时期