三、生态学和工程学对金融は低撤缦昭芯康慕杓
       系统风险是很多领域都存在的一种普遍现象，环境、生态、工程等都有系统风险问题，这表明金融学可以借鉴生态学和工程学等学科对系统风险的研究成果。纽约联邦储备银行和美国国家科学院数学及应用委员会召集一些科学家、工程师、生态学家和经济学家等，对系统风险进行跨学科的比较和借鉴，从自然科学的视角提出管理金融系统风险的新工具和技术。这种借鉴有两种方式：一是通过类比的方式分享生态学和工程学等学科的观点；二是采用生态学和工程学等学科特有的方法来研究金融系统的结构和现象。
       （一）来自于生态学和工程学的观点类比
       Couzin，Krause & Franks (2009)指出，金融系统同生态系统和工程系统等有很大的相似之处。例如，在生态系统中，动物和动物、动物和植物之间存在取食和被取食的关系，生态学把这种链锁关系叫做食物链。多个食物链可以相互交织构成网状结构，称为能量——营养网。同样，我们也可以把金融系统中的价值流或资金流看作是生态系统“营养网”中的能量流，系统风险在金融机构之间的传递如同能量在相互交织的食物链之间传递。生态系统的一些特征，如非线性、多重稳定状态、迟滞性、传染性和同步性等，也适用于金融系统。例如，当系统受到冲击时，它就会远离线性状态，经历一些非线性行为，如持续振荡（经济周期）和制度变迁，最终进入一个完全不同的非理想的均衡状态。又如，金融系统的周期性危机，其复苏阶段的路径、行为和时间不同于衰退阶段，会出现滞后现象。再如，金融系统风险的传染性表现为系统风险的自我强化，如金融资产价格的持续下跌、流动性不足在金融机构之间的传播等，现代通讯技术为信息的传播及风险的溢出创造了条件，从而会影响到全球经济和金融局势的稳定。金融系统中的“羊群效应”就是同步性的表现，如个别投机者善于抓住盈利机会迅速投资于股市和楼市，其他大量群众往往见风而动也蜂拥投资于股市和楼市，最后导致股市和楼市价格泡沫。因此，同步性会增加金融系统的脆弱性。同步性和正反馈是系统不稳定的关键机制，“羊群效应”导致投资者同质操作会增强正反馈效应，从而放大风险干扰，造成系统的不稳定。
       Baumbach，Knoll & Sepkowski (2007)指出，生态系统、金融系统作为复杂的自适应系统必须具备强健性才能抵御风险的冲击。强健性也可称为韧性、刚性以及抵抗力，是指系统的不同组成单元在内部或外部干扰下正常发挥作用的能力。有两条途径可以提高系统的强健性：一是刚性设计和可靠的部件；二是韧性设计和可替换的部件。例如，海洋中的珊瑚以自己的刚性承受强大洋流的冲击，而海草则以自己的韧性经受住洋流的干扰。这是两种完全不同的应对冲击的战略。在企业经营中，我们也经常看到与此相同的战略。当期限较短或者经营环境相对稳定时，刚性战略，即坚持现有的设计或决策可能是最好的适应环境的战略，例如，宝丽莱公司坚持其照相机的设计不变；但是当期限较长或经营环境变化较大时，韧性战略可能是一种更适应环境变化的战略，例如，柯达公司多年来不断地改变它的照相机设计。虽然宝丽莱和柯达的战略完全对立，但是在特定的时间和环境条件下，它们都是成功地适应市场环境的经营战略。
       普林斯顿大学的生态学家Simon Levin(2006)指出，一个系统强健性的关键决定因素是系统的多样性或异质性，无论是生态系统、工程系统还是金融系统都是一样的。例如，流感病毒之所以是一个强健的自适应系统，就是因为流感病毒的不断变异。流感病毒的表面是抗原蛋白，抗原蛋白的形式会随时间和环境不断变异。即使人体感染上某种类型的流感病毒并产生免疫，但是还会遭受其他变异流感病毒的侵入，所以流感病毒适应了几百年甚至几千年进化历程和频繁的环境变迁。当一个系统过于单纯或同质，它就容易遭受各种冲击。例如，全球金融危机就与以美元为主的单一的国际货币体系有关，重建国际金融体系的一个重要措施就是要稳步推进国际货币体系多元化，共同支撑国际货币体系的稳定和强健。
       Simon Levin(2006)还指出，模块化也会影响系统的强健性。模块化是指一个系统可以分解成独立模块的程度。如果系统能够分解成几个各自独立的模块，那么及时分离出有问题的模块就不会影响到整个系统的强健性。例如，处理森林火灾和传染病蔓延的基本原则就是隔离火灾区和传染人群。金融危机所带来的一系列骨牌效应，例如，制造业危机、股市危机、楼市危机等，在一定程度上，就是我们没有在股市、楼市和制造业之间及时建立防火墙，阻止金融风险在整个经济系统中的蔓延。
       （二）来自于生态学和工程学的方法借鉴
       May(2004)认为网络理论和图论可以用于预测和管理金融系统风险。网络理论正渗透到数理学科、生命学科、工程学科和经济学科等众多不同的领域，对复杂网络的定量与定性特征的科学理解已成为网络时代科学研究中一个极其重要的挑战性课题。网络理论分析中的许多概念来自图论，图论中所用的点和线，能很方便地用来标识社会网络分析中所考察的行动者及其联结。网络理论包括网络拓扑特性、结构与模型、复杂网络上的传播行为、相继故障、搜索算法和社团结构等，其中网络拓扑结构是要研究的关键内容之一。国外金融领域的研究人员也正在利用网络理论和网络拓扑结构等来研究金融系统的特性，这些特性是如何传播系统风险和阻断系统风险的蔓延，以及什么样的金融系统结构有助于系统的稳定或引起系统的崩溃等问题。
       Bascompte，Jordano & Olesen ( 2006) 认为空间随机过程理论也可以用于预测和管理金融系统风险。空间随机过程论目前已得到广泛的应用，在天气预报、安全科学、生态学和流行病学等很多领域都要经常用到随机过程的理论来建立数学模型。例如，美国国家卫生研究委员会建立起传染病传播模型，并模拟了几次流感大流行的实验，以期制定控制流感全球流行的措施。空间随机过程及其建模技术在金融系统中的应用不会很困难，因为金融系统同生态系统类似，而且金融领域的研究人员也非常熟悉数学计算方法。使用空间随机过程来建立数学模型，再加上行为科学理论，完全可以用来分析金融系统风险的传播和控制问题。
       综上所述，我们可以借鉴生态学和工程学等学科的观点和方法来分析金融系统风险的结构和现象。但是，在借鉴中我们还要考虑不同学科之间的差异。首先是研究方向和文化的差异。生态学、工程学的研究一般组织大型项目团队通过建立模型来预测和控制特定系统，是实用性的，解决具体问题。由于研究资金的不足，经济学的研究只能组织小型团队，提出一些新想法、新概念和新观点而不是实际解决问题，即便是应用经济学的实证对策研究，其研究结果也无法立即实施。其次是数据获取的差异。生态学、工程学等运用大量数据研究系统风险，这些数据是非专有的，研究者有共享数据的传统。但是，经济学家无法获得一些关键数据，例如，交易价格、数量和时间等，很多数据是金融机构的商业秘密，是专有的，他们是不会拿出来分享的。第三是模型作用的差异。生态学、工程学等通过建立复杂模型做大量实验研究系统风险问题。但是，金融系统风险的模型和软件的有效性仍然面临挑战，经济模型并不一定真实地描述了现实，也不一定具有预测力，一些学者也怀疑大规模的计算方法能否正确分析社会系统。最后，生态学、工程学等基本上不考虑人类行为和预期作用这些因素，而分析金融系统风险时必须考虑。因此，我们在金融系统风险的研究中要将模型和情景分析方法结合使用，以统计风险管理模型为基础，以案例式情景分析为补充。
       四、政策建议
        综合上述分析，我们认为防范金融系统风险应注意以下几点：第一，加强金融监管机构的监管。具体监管架构包括保证市场流动性和支付清算系统的稳定，严格评估经济主体的资本充足率，做到低负债和高现金流，要求经济主体及时和公开披露有关风险的信息，建立风险早期预警系统和应对危机的救助机制。第二，实施金融系统的强健战略。通过刚性和韧性两种相反但等同有效的战略来建立强健的金融系统以预防系统风险，实现金融系统既强大到足以抵御干扰，也灵活到足以“避让”风险。第三，保持市场的开放。在金融危机面前，要相信市场，保持市场的开放，市场交易才能逐步恢复。封闭市场躲避金融危机是对市场强健性缺乏信心的表现。第四，鼓励反向投资策略。不理智的“羊群行为”及其引起的正反馈效应会放大市场波动，〖JP3〗中央银行或ZF应鼓励反向投资策略，在繁荣时期提高准备金和资本要求而在萧条时期降低要求。第五，及时收集和分享有关数据。决策者要经过大量的数据调研和分享，依靠数据说话，判断要准确，行动要迅速。美国次贷危机给我国银行海外业务造成巨大损失，其中重要原因之一就是我们未能及时掌握和分享相关信息。

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(作者：胡铭 中南财经政法大学工商管理学院)

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写的不错