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復雜科學管理(第4輯) 版權信息
- ISBN：9787030713353
- 條形碼：9787030713353 ; 978-7-03-071335-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
復雜科學管理(第4輯) 本書特色
企事業單位的各級管理者、經濟管理領域的研究者和大專院校師生，以及對復雜科學管理話題感興趣的普通大眾
復雜科學管理(第4輯) 內容簡介
隨著復雜科學的興起，作為一種新的管理思想，復雜科學管理已形成包括思維模式、基本理論、研究工具和研究方法等在內的理論體系，并在創新、能源、電子商務、資本市場、新媒體、供應鏈管理、智能電網、風險管理、網絡傳播、智能決策、城市規劃、服務科學、社會治理、人力資本管理和應急管理等學術領域得到了廣泛應用！稄碗s科學管理》以"學術創新，學術民主"為宗旨，刊載復雜科學管理領域內高質量的學術論文，包括理論探討、實證分析、案例解讀、文獻綜述和評論等，如復雜科學管理的基本理論、復雜科學管理的研究方法、復雜經濟系統、復雜管理系統、復雜社會系統等。
復雜科學管理(第4輯) 目錄
目錄
復雜系統視域下金融股權知識關聯特征分析與風險識別 馬費成，劉政昊 1
人力資本對突破性創新行為的影響研究 邵云飛，王江濤，劉智強 17
工業園區安全生產托管服務質量監管博弈研究 梅強，于澤聰，劉素霞 30
基礎地理數據智理 王樹良，李明，曹雪 44
知識和數據共同驅動的群體性突發事件預警體系 裘江南，王亞瀾，谷文靜 57
康養產業是否接近了起飛的臨界狀態？ 張曉飛，高常玲，孫正林，劉文龍，郭崇慧 73
《復雜科學管理》征稿啟事 90
復雜系統視域下金融股權知識關聯特征分析與風險識別 馬費成，劉政昊 1
人力資本對突破性創新行為的影響研究 邵云飛，王江濤，劉智強 17
工業園區安全生產托管服務質量監管博弈研究 梅強，于澤聰，劉素霞 30
基礎地理數據智理 王樹良，李明，曹雪 44
知識和數據共同驅動的群體性突發事件預警體系 裘江南，王亞瀾，谷文靜 57
康養產業是否接近了起飛的臨界狀態？ 張曉飛，高常玲，孫正林，劉文龍，郭崇慧 73
《復雜科學管理》征稿啟事 90
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復雜科學管理(第4輯) 節選
復雜系統視域下金融股權知識關聯特征分析與風險識別 馬費成1，2，3，劉政昊1，2，3 （1. 武漢大學 信息管理學院，武漢，430072；2. 武漢大學 信息資源研究中心，武漢，430072；3. 武漢大學 大數據研究院，武漢，430072） 摘要：復雜股權結構是系統性金融風險的微觀成因和傳導途徑，明確金融股權關聯，才能從微觀層面理清系統性金融風險傳導的根源。本文基于復雜系統的視角，從系統自身結構特征與功能出發，以金融股權復雜系統的“知識關聯”特征作為核心，融合全量工商注冊企業股權數據和金融機構股權數據，構建億級節點金融股權知識大圖作為復雜系統的現實表示，而后對股權關鍵路徑、資本系等進行系統深入的研究，進而對系統性金融風險的預警識別與宏觀審慎監管提出有效建議。本文對金融復雜系統的特征發現、金融大數據的價值分析和系統性金融風險的識別與控制提供了新的研究視角和啟示作用。 關鍵詞：復雜系統；股權網絡；知識關聯；風險識別；系統性金融風險 1 引言 隨著經濟全球化進程的加速，全球金融市場已邁向開放互聯，并加速了股票、債券、期貨、外匯、貨幣等子市場間的相互作用。然而，金融市場這種非線性、系統性的復雜特征也造成股權溢價、金融泡沫等傳統金融理論無法解釋的金融異象，并帶來潛在的系統性金融風險。1997年亞洲金融危機和2007年美國次貸危機引發的全球性金融危機充分暴露出全球經濟和金融活動的關聯性與脆弱性。由此可見，金融市場本質上是一個開放型的復雜巨系統[1]，如何從復雜科學和系統科學的視角描述金融市場內在關聯特征并揭示金融風險的傳導機理已成為全球學者高度關注的問題。 在金融證券市場中，股權結構作為公司及相關金融機構治理體系的產權基礎，從根本上決定了公司的經營決策機制和制衡機制[2]，并直接影響公司的戰略制定與風險管理。從宏觀角度來看，股權關系形成的網絡涉及復雜的股權關聯特征，并具有內部結構層次多、參與要素多、外部環境影響大、因果關系多樣化等特點[3]，是一個典型的復雜系統。眾多相關研究表明，股權作為股權治理的基本要素，與系統性風險傳導具有密切關聯[4~7]，股權意味著“控制權”，抓住了金融股權關聯，就抓住了系統性金融風險形成與傳導的根源。 黨的十九大報告提出，“深化金融體制改革，增強金融服務實體經濟能力” ，要健全金融監管體系，守住不發生系統性金融風險的底線[8]。近年來，金融監管部門的風險監管能力和金融機構的風險管理能力不斷提高，但銀行不良資產反彈壓力較大，相當多金融機構內控機制不健全，系統內部的內幕交易等“灰犀！笔录载酱钊氚l掘并及時防控監管；诖，本文以金融股權系統為研究對象，在對股權復雜系統建模過程中提出并深入分析該系統的“知識關聯”特性，并通過對系統內部各機構持股關鍵路徑的穿透式查詢和資本系發現實現金融風險識別，以期為系統性金融風險的防范、化解提供新的研究視角和建議。 2 相關研究 2.1 金融復雜系統及其結構特征 隨著資本市場的飛速發展，金融市場的復雜性已遠遠超過傳統經濟金融理論所刻畫的情形。早在20世紀80年代，我國著名學者錢學森就已提出“金融市場是一個復雜系統”的論斷[9]。1997年，Holland在對適應性復雜系統的研究中指出，金融系統在本質上并不是一個簡單系統，而是由大量具有適應性并相互交互的異質個體組成的、系統結構具有內生演化性的“復雜系統”[10]。2009年，Framer和Foley在Nature雜志發表的文章The economy needs agent-based modelling中認為，經典的金融理論正因金融系統的復雜性而難以對金融危機后的經濟政策提供科學的建議，并提出基于復雜系統研究金融問題的必要性[11]。如今，越來越多的學者已認識到復雜科學和系統科學在金融研究中的價值，并基于系統動力學、金融物理學、計算社會學等多個學科理論，以及定性和定量相結合的綜合性方法[12]，分析金融市場在整體和各層面的運行機制與系統性風險特征。例如，成思危利用混沌理論分析并解釋了金融復雜系統的巨量性、耦合性、開放性與突變性[13]；Schweitzer等發現金融系統的復雜性特征在結構與功能上表現出相關性、非線性與適應性[14]；方美琪和張樹人則將金融系統視為自組織系統，并認為經濟金融復雜系統代表了一種有機、綜合且自組織的世界觀的形成[15]。然而，目前對于金融復雜系統的研究大多是從宏觀角度刻畫系統的整體特征，尚未形成統一的理論框架。張衛國在整合多種研究視角的基礎上，提出了金融市場系統復雜性的整體特征框架，他認為金融復雜系統的特征可以歸納為結構上的相關性、作用上的非線性及功能上的適應性，具體的表征關系包含了巨量性、多層次性、耦合性、不確定性、開放性與涌現性[16]。 隨著對金融復雜系統研究的進一步深入，越來越多的學者開始關注金融系統復雜性的內在機理，并從關聯網絡的視角對系統特征進行微觀揭示。趙希文和王鐵成基于哈耶克的“復雜系統涌現理論”分析后認為，導致金融活動復雜且高度不確定的原因并非市場參與主體和金融交易規則的多元化，而在于行為主體間的互相作用及其關聯性[17]。國外學者Dahlqvist和Gnabo通過構造無向的金融復雜網絡，進而通過網絡測量指標來研究系統中的重要金融機構及風險傳導路徑[18]。范宏等通過考察金融機構間的同業拆借等直接關聯和相互持有的共同資產間接關聯現象，構建了雙渠道復雜金融系統風險傳染網絡模型，并通過實證研究發現了系統性風險傳染機制[19]。 綜上，金融復雜系統作為由大量金融機構、產品、投資者組成的相互作用整體，具有一般復雜系統的基本結構與特征，但由于金融機構與企業的關聯多樣性和參與主體的非理性，其內部結構還具有關聯性、傳染性等特殊性質。在這個復雜系統中，個別機構間的風險性市場操作或少數行動者的“非理性”反應均可能急劇擴散并形成反饋，*終導致“雪崩”，即金融危機的爆發[20]；趶碗s網絡理論的研究可以定量描述金融系統的結構特征，發現系統內部的關聯關系，從而捕獲系統性金融風險發生的過程信息及特征信息，已成為研究金融復雜系統的重要方法之一。然而，僅通過網絡拓撲結構揭示系統特征仍具有局限性。從數據層面來看，多數研究仍使用仿真的實驗方法，研究結論不具有普適性；從方法層面來看，構建的復雜網絡模型僅關注了主體的物理關聯和時空關聯，卻很少考慮行為關聯、語義關聯等更細粒度的系統內部關聯特征。近年來，隨著金融科技（FinTech）概念的興起，加之科學研究第四范式的驅動，以復雜網絡為基礎、同時結合大數據和人工智能等技術方法的“計算實驗金融”（agent-based computational finance，ACF）為研究金融系統的復雜性提供了新的視角[21]，利用大規模數據和深度學習算法多模態計算并分析金融復雜系統的關聯與演化特征已成為全新的研究熱點，并處于快速探索與發展時期。 2.2 股權關聯與系統性金融風險 系統性金融風險是金融主體之間及金融主體與非金融主體之間的相互關聯，導致個體風險疊加、傳染與擴散，從而危及金融系統安全的風險現象的總稱。目前，系統性金融風險的研究主要是從時間維度研究金融系統的周期性，從空間維度研究金融系統的傳染性[22]。傳統的計量模型只適用于經濟運行平穩時的短期預測，而在動態隨機一般均衡模型的完美假設下根本不會存在危機[23]。信息不對稱帶來的系統性金融風險要求金融行業提出更加合理、高效，更具創新性的解決措施來應對。在這種背景下，學者開始從復雜性研究的角度去重新審視金融系統及其伴隨的系統性風險。在復雜系統的研究視域下，早期研究主要以供應鏈系統為研究對象，著眼于產業供應鏈的上下游核心企業，關注資產或物權的抵押、應收賬款質押等，注重風險的可轉移或可補償性，但忽略了金融機構間的內在關聯及風險的微觀成因，存在一定的局限性。從金融市場的現實情況來看，股權會影響金融復雜系統的穩定，明確了金融股權關聯，就能夠把握金融機構之間影響的機制。此外，相較于債權、信托等關系，股權關聯結構具有反映機構影響力的優勢[24]，更適合作為研究金融市場風險的切入點。 股權系統的正常運作是金融市場良好運行的基礎，股權結構對公司股權治理與風險管理有重要的影響。Battiston等在Science雜志發表的文章Complexity theory and financial regulation中提到國際清算銀行利用相關銀行間的股權關聯數據來衡量全球銀行系統對金融網絡構成的系統性風險，并強調網絡效應對金融經濟穩定性的重要性[25]。Barry等利用歐洲商業銀行的股權數據，通過分析公司和銀行的所有權結構特征，發現股權結構在解釋風險差異等方面具有重要意義[26]。劉星和蔣水全基于公司現金持有理論，對公司參股金融機構的影響進行研究后發現，明確金融股權關聯結構可以顯著降低企業所面臨的融資約束程度，從而有效解決公司出于“預防性動機”而產生的現金持有水平過高的問題[27]。范宏和劉春垚構建了“銀行—資產”復雜網絡模型，研究了不同股權比例下銀行資產間不同的相關性、市場密度等因素對金融系統性風險傳染概率的影響[28]。范智欣選取中國41家上市金融機構作為樣本，通過構建股權復雜網絡，揭示了風險在網絡中的傳播路徑與模式[29]。 上述研究揭示了金融股權系統與系統性風險的內在聯系，從不同角度強調了股權關聯對于金融機構和企業風險管理的重要性。然而，目前的研究卻忽略了股權結構中的金融語義，難以對異構網絡中交叉持股、絕對控股、一致行動、共同人員等涉及不同主體的多種股權關系進行微觀層面的分析，從而也就無法找到內部交易的真實原因和系統性風險的產生根源。本文選取金融股權復雜系統作為研究對象，在以往復雜網絡研究視角的基礎上，重點突出系統內部要素間的語義關聯，通過探究股權復雜系統的知識關聯新特性，從數據分析和方法應用兩個層面為系統性風險的發現、防范與化解提供新途徑。 3 金融股權復雜系統的知識關聯 3.1 知識關聯：金融股權復雜系統結構新特性 金融股權復雜系統規模龐大、結構復雜，且蘊含著持股、控股、共同股東、關聯交易、一致行動等語義特性，因此，要想研究金融股權的復雜性，就需要將僅擁有連邊的股權網絡賦予知識內涵。傳統的金融領域知識受客觀因素的制約，知識的存儲、表示與組織均存在很大的局限性，而知識關聯技術的運用可以規范知識表示與組織模式，并增加跨多個金融系統和金融工具的數據互操作性[30]。表1展示了傳統金融知識與關聯金融知識在知識存儲、表示與組織方面的差異。 表1 傳統金融知識與關聯金融知識的對比 1）RDF：resource description framework，資源描述框架；2）URI：universal resource identifier，統一資源標識符 由表1可以發現關聯金融知識存在以下特征。 。1）關聯數據的高度集成性與多刻面性。關聯金融知識在保留原始知識概念特征的條件下，通過語義關系的多層次描述，呈現出領域知識的全貌。 。2）知識表示的規范性與連續性。關聯金融知識更注重語義模型構建，用統一格式表達實體、屬性和關系，并能夠實現層次關聯。 換言之，與傳統的系統內部的“物理關聯”所界定的靜態序化聯系不同，基于大數據的“知識關聯”包括了從價值稀疏的大數據中逐步凝練出密度遞增的知識信息的關聯化過程，從結構上來看具有網絡化、多層次的特點，從計算層面來看又是可描述、可演化的，是一種存在于金融復雜系統內部結構的新特征。而且，金融知識關聯模式包括分類、時空、統計和事件關聯四類[31]，揭示了系統內部的知識關聯特征具體的表現場景，增加了可解釋性。 股權知識關聯是金融知識關聯中*重要的關聯方式之一，主要體現為股權參與，在實體之間形成控股、持股關系。對于股權知識關聯而言，股權概念實體主要包含類型
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