引言

2008年国际金融危机以来，如何深入探索出有效的系统性金融风险传染机理，成为监管当局及学界较为重视的问题，传统的针对某一单一机构的风险传导机制已无法满足对现代金融体系复杂的交叉与关联风险的识别和防控需求。

复杂网络理论是研究保险公司系统性风险传染的重要思路之一，把金融机构当作网络的节点，把机构之间的关系抽象成网络连边，通过对网络的拓扑结构以及动态演化的规律进行分析可以找出风险传染的机理。目前我国保险业发展迅速，将基于复杂网络的保险企业系统性风险传染作为主题，进行综合梳理分析。这对于完善我国保险业的风险防控体系具有十分重要的作用和意义。

一、文献综述

（一）复杂网络理论在金融风险传染研究中的应用

复杂网络理论应用于金融风险传染领域的研究起源于Allen和Gale所做的开创性工作，建立了一个银行间的传染模型来探讨金融机构之间的资产负债相互作用对整个系统稳定性的冲击；之后也不断有学者采用复杂网络方法去考察金融系统的系统性风险。

林砚等人采用复杂网络理论建立了金融网络风险传染性评估模型，从金融机构的主体属性及网络特性出发，建立评估体系，应用信息熵赋权法确定各指标权重，给出了金融机构系统重要性排序的方法，实现了对于金融机构重要性的精准定量刻画；同时也指出了此法的优点：将机构内在属性和所在网络的位置结合起来，克服了只根据机构大小来判断系统重要性的局限性。

（二）金融机构系统重要性识别方法

网络中心性分析方法。 基于MST和平面极大过滤图（PMFG）分别绘制2017年至2019年货币政策指引下的金融市场网络，利用度中心性和中介中心性来判定网络中系统重要性机构类型。研究结果表明：城市商业银行与金融租赁公司在特定的时间区间内呈现出较强的系统重要性特征，这与其时期的业务扩张及市场地位发生相应变化息息相关。

多指标综合评估方法。 基于BCBS所提系统重要性金融机构判断标准，从规模、复杂性、可替代性、关联性等方面建立指标体系，基于此齐明等研究建立金融机构间的相互拆借网络，发现国有大型商业银行是双边拆借数量最多的机构，在风险传染方面起着重要的作用。

动态识别方法。 冯文芳等用最小密度法搭构银行网络结构，利用DebtRank模型辨别出系统重要性和系统脆弱性机构，并且得到了结果：系统重要性银行、系统脆弱性银行在整个银行体系的位置是相对固定的。

（三）风险传染机制研究

直接传染渠道。 最主要的原因是不同的机构之间是存在资产和负债关系的，而一旦发生某家机构出现问题的话，就会直接影响该机构债权人的资产质量。徐思奇根据地方法人金融机构共同贷款网络的研究发现，由于银行间的共贷行为会加大系统的金融风险，在经营同质化倾向较强的背景下，这种影响尤为严重。

间接传染渠道。 包括了市场信心传染、流动性传染、信息传染等。通过研究发现，间接传染渠道对系统金融风险的影响更大，因为其不确定性和扩散性较直接传染大。

级联传染效应。由于网络上任何一个点一旦发生故障便会触发级联传染，风险会随着网络的链路逐步向周边扩散，如此造成风险雪崩式蔓延，网络结构会影响级联传染的大小和传播速度，网络的连通性越大，传染速率越快。

（四）保险企业风险传染特征

再保险网络传染。 再保险市场作为保险企业的风险传导途径之一，在发生巨灾风险时会随着再保险的交易将自身风险传导至原保险公司并将风险继续转移到再保险公司中去，在此过程中形成了一个错综复杂的传导链路网，在巨灾风险来临的时候会出现一定的扩散情况。

投资关联传染。作为重要的机构投资者，保险企业与资本市场和各大金融机构之间有着密切的投资关系，一旦发生市场巨幅震荡的时候，保险企业的投资受损则会通过股权投资、债券投资等方式蔓延到其他金融机构。

业务关联传染。保险企业开展银保合作、保证保险等相关业务与银行之间产生关联，一旦银行有风险，与其相关的保险企业会面临风险；反之同理。

（五）网络结构对风险传染的影响

网络密度。研究发现：网络密度具有双刃剑效应，网络密度较小的时刻有利于风险发生时的风险分子扩散，而当网络密度很大时，则易于加快风险的传播速度。

核心-边缘结构。 大部分金融网络都存在核心-边缘的格局，少数大型金融机构居于网络的核心位置，并通过各种渠道同众多边缘机构发生关联。可见，核心机构的风险状况将决定整个金融网络的稳定性。

网络层次性。 金融网络呈现出很强的层次性，不同层级的机构在发生风险传染时有不同的作用，处于较高层级的机构往往具有更强的风险传染能力。

小世界特性。 很多金融网络存在小世界特性：网络中的任意两个节点之间最少通过几步就能到达，因此当风险出现时会在很短时间内扩散到整个网络。

（六）研究方法演进

早期方法。 运用静态网络分析，着重考察其拓扑结构特征，比如度分布、聚类系数、平均路径长度等。

动态网络分析。 最近有各种研究都在讲网络的动态演化过程以及对网络结构的变化和风险的传染性有怎样的影响进行了分析。

多层网络分析。 金融机构之间存在着不同类型的联系，而多层次网络方法被运用到金融风险传染的研究中，能够更加真实准确地反映机构之间的关系情况。

机器学习方法。 随着人工智能的发展，机器学习方法被应用于金融网络分析中，可以识别人群间的复杂非线性关系及提前进行风险预警。

二、面临的挑战及风险

（一）数据获取与质量挑战

对于保险企业风险传染的研究而言最大的障碍是难以获得相关数据。相比于银行间市场而言，保险市场的数据相对封闭，没有实现实时发布共享，再保险交易数据及机构间的业务往来数据并没有做到公开化，因此难以获得完整、系统的保险企业风险传染数据资料，导致保险企业风险传染的渠道无法被完整和准确的判断和分析。

此外，现有数据质量不高且标准不一，各险企的数据格式、统计口径、报告频度均不一致，导致数据的合并难度加大，对比分析的难易程度也有所不同；数据时滞问题严重，大部分险企的年报数据有滞后性，导致无法做到及时有效的实时风险监测与预警。

（二）模型复杂性与适用性风险

相比银行等金融机构来说，保险业的业务模式和风险特点大不相同，简单粗暴地套用银行业的风险传染模型进行演绎容易造成分析误差。保险业务包括承保风险、投资风险、操作风险等，且风险类型的繁多会致使风险之间的相互影响更加复杂，而目前的网络模型还无法体现其复杂性。

模型参数估计与校准同样困难，因为涉及的保险历史数据不多，尤其是有关极端事件的数据非常少，以至于模型参数估计需要做很多假定，而这些假定使得模型预测结果缺乏说服力，预测精度和可信性较低。

（三）跨国跨市场风险传染识别难题

保险市场的国际化程度较高，再保险市场尤甚，因其是一个全球性的风险分散机制，很容易造成风险的跨国传播；另一方面，由于各国之间的监管制度、会计准则以及信息披露的要求不一样，使得跨国风险传染的识别与判定也具有难度。

同时，因为保险企业会进入保险、银行、证券等多类金融子市场，因此跨市场风险传染更为复杂。但目前大部分研究都是针对单一市场内部的风险传染问题，而对跨市场传染的问题关注较少。

（四）监管协调与政策执行风险

保险企业系统的风险表现为跨区域和跨行业特征，因此需要通过多部门协同予以监管；而目前监管体制都是按照行业和地域来设置的，并没有统一的系统性风险监测及处置平台，因此可能出现监管空白以及政策在不同地方存在不同理解的情形。

此外，很多的保险企业的风险是有一定的潜伏期的，从出现到爆发可能要经过很多年的时间。这种时滞会给监管部门制订和执行监管政策带来很大的难度，因为必须考虑到风险完全暴露之前就可以对其进行有效的防控措施。

（五）技术更新与人才短缺风险

复杂网络分析要利用高深的数学模型和强大的计算技术来进行，所以对于研究人员的技术要求是比较高的；但是由于能熟悉金融而且能够精通复杂网络分析的人才比较少，所以这制约了相关研究的发展。

三、对策建议

（一）完善数据基础设施建设

建立统一的保险业数据标准和数据报告制度，提高数据可比性、可得性；监管部门应当要求保险公司建立统一的数据报告制度，实现数据格式化、统计口径统一度量衡、报告频率一致化，积极推动建设保险业数据共享平台，在保证商业秘密和客户隐私安全的前提下，保障数据正常有序共享。

强化同相关国际组织合作，以提升全球保险数据标准统一化水平，尤其是针对跨境再保险数据和跨国业务数据等，要注重加强国际合作，建立跨国数据信息交流共享机制，提高跨国风险传染识别的准确度。

（二）构建适应性风险传染模型

围绕保险企业业务特点与风险特征，设计适合的保险风险传染模型；注重分析再保险网络传染、投资关联传染、业务关联传染等保险特有的传染路径，并建立多层次、多角度的风险传染分析架构。

加强模型的动态性和适应性，建立模型定期更新、校准机制，在保险市场发展、保险业务模式不断创新过程中，不断根据业务实际及时调整、优化模型参数与模型结构。

引入机器学习和人工智能技术，让模型的学习能力更强、预测能力更高；运用大数据分析技术，挖掘保险企业风险传染的本质内在，用以支撑风险防范更加科学准确。

（三）建立系统性风险监测预警体系

搭建基于复杂网络的保险业系统性风险监测平台，能够实现对保险企业的风险状况以及传染路径的及时监测。并构造多层级的预警指标体系，包括机构层指标、网络层指标以及系统层指标，全面监测风险状况。

建立风险传染情景分析和压力测试机制，定期检查极端情况下保险网络的稳健性，通过不同的风险情景设定来找出系统性风险的脆弱环节，为相关的政策提供基础参考。

（四）强化监管协调与政策统筹

建立跨部门、跨地区保险业系统性风险监管协调机制，实现各监管部门之间信息互换、监督互认、执法互助，形成防控系统性风险的工作合力；明晰部门职责分工，避免监管盲区与重复监管。

改善和完善系统重要性保险机构的认定与监管框架，在此基础上对系统重要性保险机构提出更加严格的监管要求，比如提高资本充足率、加强流动性管理等方面的要求。

将建全面宏观审慎政策工具箱，其中包括逆周期资本缓冲、系统性风险缓冲、杠杆率限制等不同工具，并根据风险状况弹性适用。

（五）加强人才培养与国际合作

加大复合型人才培养力度，建立产学研合作机制，培养既懂金融业务、又掌握复杂网络分析技术的人才；要大力支持高校开设此类课程，并倡议保险企业同科研院所进行合作研发。

加大国际交流与合作，学习国际先进的经验做法和成功实践，参与国际金融稳定理事会、国际保险监督官协会等国际组织相关工作，推动全球保险业风险防控的标准统一和协调一致。

四、结论

基于复杂网络的保险企业系统性风险传染是保险业一个前沿而重要的研究方向。从已有文献来看，该领域的研究方式不断完善和丰富，其理论架构日趋成熟和完善，但也存在着数据难以获取、模型存在局限性和跨国传染难以辨别等问题。

未来应加强对保险行业风险传染机理的研究，并制定更加有效的分析方法；加强国际的交流和合作，完善我国的监管体系；需要通过监管部门、保险学界以及保险公司之间的努力来规避保险行业风险，保证金融行业的稳定发展。

参考文献：

1. [1] 欧阳红兵,刘晓东.中国金融机构的系统重要性及系统性风险传染机制分析——基于复杂网络的视角[J].中国管理科学,2015,23(10):30-37.
2. [2] 冯文芳,穆晓阳.基于复杂网络的银行同业拆借系统性金融风险传染研究[J].宁夏社会科学,2023(04):135-140.