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user: 3. 复杂网络分析 本部分基于复杂网络理论，采用定性与定量结合的方法，识别并分析银行间网络、银行–实体网络中系统重要性银行与系统重要性行业，并对两者之间的内在关联进行阐述。 3.1. 银行间网络分析 以银行为节点，模型(3)解出的银行间债权债务矩阵为边，绘制如图1的有向网络图。并基于复杂网络理论，以度、中介中心性、加权平均度为指标，定量识别银行的系统重要性排名，如表2。篇幅有限，仅列部分银行。箭头：债权方→债务方；双向箭头：两银行有双向借贷关系。入度：该银行债权方数目，出度：债务方数量，度 = 入度 + 出度。图中线条的粗细程度(边的权重大小)，代表两银行间的业务往来规模大小。 Table 2 Ranking of systematic important bank 排名 度 节点 银行 排名 介数中心性 节点 银行 排名 加权平均度 节点 银行 1 50 6 农业银行 1 5.048 6 农业银行 1 2686.80 6 农业银行 50 7 光大银行 5.048 7 光大银行 2 2530.80 1 中国银行 50 11 民生银行 5.048 11 民生银行 3 2274.60 3 工商银行 50 15 广发银行 5.048 15 广发银行 4 1973.50 10 建设银行 50 18 杭州银行 5.048 18 杭州银行 5 1609.80 2 交通银行 2 49 1 中国银行 2 3.636 23 浙商银行 6 1155.80 5 兴业银行 3 48 2 交通银行 3 3.536 1 中国银行 7 1042.40 11 民生银行 48 8 浦发银行 4 2.707 10 建设银行 8 996.50 8 浦发银行 48 9 中信银行 2.707 16 上海银行 9 908.20 9 中信银行 48 12 平安银行 5 2.237 2 交通银行 10 864.10 4 招商银行 48 13 北京银行 2.237 8 浦发银行 11 779.10 13 北京银行 48 23 浙商银行 2.237 9 中信银行 12 660.70 7 光大银行 4 47 3 工商银行 2.237 12 平安银行 13 461.50 12 平安银行 47 4 招商银行 2.237 13 北京银行 14 406.30 15 广发银行 47 10 建设银行 6 2.135 4 招商银行 15 377.00 16 上海银行 47 16 上海银行 2.135 5 兴业银行 16 303.90 14 华夏银行 47 26 恒丰银行 7 1.679 3 工商银行 17 226.70 23 浙商银行 表2. 系统重要性银行排名 度代表银行的债权方与债务方数量之和。度越大，与该银行关联的其他银行越多，在网络中的系统重要性越大。一旦该银行出现财务危机，势必会影响与之关联的债权债务银行。由表2知，节点银行6、7、11、15、18的度均为50，其与银行体系的所有银行(自身除外)都有双向借贷关系，是系统重要性最大的银行；中国银行次之；节点2、8、9、12、13、23代表的银行排在第三。除五大行外，其余银行规模虽不算太大，但因其关联范围广，也成为系统重要性银行。这与，因互联网金融的发展，导致各银行发展多种表外业务、分散投资以寻求创新的发展现状较为一致。且民生、光大、杭州银行经A股上市后，其产品和资产结构更加优化，致使其在银行体系内的业务范围逐渐扩大。 介数中心性是衡量一个节点对资源的控制能力。值越大，银行在整个网络中对其他银行的控制能力越强，系统重要性也越大。由表2知，该指标识别的系统重要性最大的银行，与以“度”判断的结果相同，不再赘述。节点银行16、23与之排名差异较大，原因在于：2012年7月以后，各地方政府纷纷出台促投资增长的计划，但在地方财政和国有商业贷款有限的情况下，城商行成为主要的资金供给者，加之其与地方政府的天然联系，造成这些银行在银行体系中成为主要的债务银行，在网络中的系统重要性较大。 加权平均度同时考虑了节点的度和边的权重。是衡量银行的关联广度和关联深度的综合指标。对系统重要性银行的识别排名，与前两个指标差异甚大。说明边的权重(关联深度)是比节点的度(关联广度)影响力更大。传统五大行主要以其在银行体系中的业务关联规模，来影响在网络中的系统重要性。 3.2. 银行–实体行业间的网络分析 以26个银行11个行业为节点，银行–实体间的贷款数据(同比例缩放)为边，绘制如图2的有向网络图。并以入度、加权入度为指标，对实体行业的系统重要性进行排名，如表3。 Table 3 Ranking of systematic importance industrie 排名 入度 节点 行业 排名 加权入度 节点 行业 1 26 28 建筑业 1 2085.40 29 制造业 26 29 制造业 2 1232.49 31 交通运输、仓储和邮政业 26 30 电力燃气及水的生产和供应业 3 948.00 33 房地产业 26 31 交通运输、仓储和邮政业 4 907.98 32 批发零售业 26 33 房地产业 5 747.75 37 其他服务业 26 37 其他服务业 6 642.30 30 电力燃气及水生产和供应业 2 23 32 批发零售业 7 394.85 28 建筑业 3 22 27 采矿业 8 389.29 27 采矿业 4 14 34 信息传输业 9 32.28 36 住宿餐饮业 5 13 36 住宿与餐饮业 10 20.30 34 信息传输业 6 12 35 农林牧渔业 11 13.54 35 农林牧渔业 表3. 系统重要性行业排名 图2中，箭头：银行→实体行业，图中都是单向箭头。入度是给该行业贷款的银行数目。线条越粗，说明银行对实体行业的贷款规模越大，对该银行的依赖度越大。 由表3的入度排名可知，节点行业28、29、30、31、33、37是关联广度最大的实体行业，即26个银行都对其有贷款。一旦该实体行业受到冲击，财务状况恶化，其26个债权银行都会受到影响，导致银行业资金链收紧，加剧实体行业的衰退。其次是节点行业32、27，分别有23个、22个银行对其贷款，系统重要性也较大。 加权入度同时考虑了给实体行业贷款的银行数目和贷款额度，是衡量行业系统重要性的综合指标。值越大，行业的系统重要性越大，由表3知，制造业的系统重要性最大，交通运输仓储邮政业次之，房地产业排名第三。 值得注意的是，上述两指标对行业系统重要性的识别结果，相差较大。建筑业的系统重要性由入度排名第一，下降到加权入度排名第七；采矿业由排名第三，下降到第八。原因在于，受2015年去杠杆、去产能、去库存政策的影响，银行业对建筑业、采矿业的贷款明显减少的发展状况相吻合。 3.3. 系统重要性银行与系统重要性行业的内部关联分析 对本章3.1和3.2基于复杂网络的理论，分别对银行间网络、银行–实体间网路进行了定性和定量分析。结果表明，以关联网络的广度和深度为综合指标，识别的系统重要性银行的前五名依次是：6、1、3、10、2；系统重要性行业的前五名分别是：29、31、33、32、37。对这五个实体行业的银行贷款额(亿元)降序排列，如表4。结果显示：对行业29、31、33贷款额度最高的前五名恰好是五个系统重要性银行，次序略有差异。银行8取代银行1，成为给行业32贷款的第五名；银行12取代1，位居对行业37贷款的第二名。 可见，在整个经济金融体系中，对系统重要性行业贷款较多的一般都是系统重要性银行。而浦发银行、平安银行替代中国银行分别位于批发零售业、其他服务业贷款的第五名和第二名。这与两者进行股份制改造成功上市后，资产结构优化、产品多元化的现实较为一致。此外，传统五大行都是国有控股的大银行，虽各自智能不尽相同，但承担着有关国计民生传统行业(29、31)的主要资金供给者。互联网金融的发展促使五大行，寻求其他良好的投资机会，表4也正说明了，五大行对系统重要性行业的投资评估结果大致相同，即主要的贷款行业基本相同。这也是一旦重要性行业受到冲击，将会迅速导致银行业的债务危机，甚至波及整个经济体的原因。 Table 4 Ranking of loans from banks to entity industrie 银行→29 银行→31 银行→33 银行→32 银行→37 排名 银行 贷款额 银行 贷款额 银行 贷款额 银行 贷款额 银行 贷款额 1 1 337.53 3 304.69 1 152.37 3 178.96 2 162.2 2 3 332.81 10 241.25 6 116.88 2 140.38 12 117.62 3 6 298.88 6 179 3 111.72 6 131.91 3 102.65 4 10 290.6 1 177.23 10 110.36 10 102.62 10 96.28 5 2 255.14 2 172.39 2 88.25 8 61.43 6 72.67 表4. 银行→实体行业的贷款额排名