能源金融风险预警指标体系研究

王新霞 林晓霞

摘 要：能源和金融逐步由合作走向融合，而两大产业间的相互渗透耦合隐藏着风险，建立与能源金融发展相匹配的风险预警指标体系迫在眉睫。本文在明晰能源金融风险内涵的基础上，选取预警指标群，包括宏观经济指标群、能源产业指标群、银行与能源企业指标群，并利用分位数回归法对预警指标进行二次筛选，力求构建科学、有效的能源金融风险预警指标体系。

关键词：能源金融；风险预警；指标体系；分位数回归

中图分类号：F830.92 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2016（6）-0083-04

自2002年起，我国能源整体消费水平在不断上升，同时也对能源安全提出了严峻挑战。面对这一问题，各地政府部门一直在寻求突破。2014年，国家发改委批复《陕西西咸新区总体方案》，强调将在未来几年内建设西北能源金融中心，以此为基础构建能源金融体系。在当前的全球能源大格局下，发展能源金融成为突破能源产业发展瓶颈、保障国家能源安全的重大举措。随着能源和金融逐步由合作走向一体化，“能源—金融”生态成为领导能源市场走向的重要因素（胡晓群，2008）。越来越多的国内外实践表明，能源金融一体化程度越高，其中潜藏的风险越大。随着我国能源金融发展的逐步深入，设计研发与能源金融发展相适应的风险预警指标体系迫在眉睫。本文旨在辨明能源金融风险的内涵，选取预警指标群，并利用分位数回归法对预警指标进行二次筛选，构建科学、有效的能源金融风险预警指标体系。

一、能源金融风险的内涵

在稳健的经济环境中，金融支持能源产业发展，并获取利润；能源产业发展催生金融创新与合作，促进金融服务多元化。伴随能源金融的深度发展，风险问题愈发引起学界和业界的关注。所谓能源金融风险是专门针对能源金融而言，一般是指因客观或主观因素导致的能源金融运行中出现的一系列矛盾、问题及各种调控措施的不到位等，同时包括因能源金融的运用不合理而对能源体系、金融体系及能源金融领域的安全与稳定造成破坏与损失的可能性（何凌云和刘传哲，2009）。现有学者对能源金融风险的界定多从能源实体金融层面出发，其核心是金融支持能源产业发展过程中的伴生风险。李凯风（2012）认为能源金融风险是能源行业在投融资过程中遭受损失，使得能源行业投资资金可能无法顺利收回。何凌云（2014）从广义角度理解能源金融风险，认为其涵盖能源实体金融和能源虚拟金融两个部分，具体包括环境风险、价格风险和行为风险。环境风险属于宏观经济层面，行为风险属于微观经济主体层面，而价格是连接两者的纽带。

毛海峰和武勇（2007）指出，以煤炭、石油、天然气和电力为主导的能源产业发展迅猛，成为支柱产业，导致大量银行信贷资金进入能源领域，由此引发了能源金融资金的过度集中，造成能源金融的潜在风险。借鉴何凌云（2014）的观点，能源虚拟金融风险可以在一定条件下转化为能源实体金融风险，即能源虚拟金融风险会引发能源实体金融风险。环境风险和价格风险最终通过投融资风险反映出来，因此投融资风险是能源金融风险的核心，而投融资风险最终又通过银行风险和企业财务风险反映出来，企业财务风险最终引发银行风险。

二、能源金融风险预警指标群

借鉴国内外相关研究文献，本文初步选取能源金融风险的预警指标，涉及宏观经济指标群、能源产业指标群以及银行与能源企业指标群。

（一）宏观经济指标群

宏观经济是能源金融系统运行的大环境，对后者的稳定性起决定作用。宏观经济形势影响能源供需，最终表现为能源价格发生波动，可能引发能源实体金融层面的信贷风险以及能源虚拟层面的投资风险。本文选取的宏观经济指标主要包括：

（1）GDP增长率。GDP增长率综合度量一国或地区的经济发展状况，反映微观企业外部经营环境的优劣程度，对能源金融活动产生基础性影响。GDP增长率较高表明企业经营普遍较好，能源金融活动的外部环境较为有利。

（2）GDP平减指数。GDP平减指数代表通货膨胀，物价水平大幅度波动表明宏观经济不稳定，随之而来的是大幅的人力和资本价格波动，从而使能源企业面临较大的信用风险。

（3）货币供应量增速。市场资金运行大多是金融体系创造派生的，一国货币供应量增长与其金融安全有着直接关系。货币供应量增速过快导致经济泡沫和通货膨胀，进而影响能源金融安全；反之，则无法满足企业与居民的信贷需求，抑制经济发展，同样会影响能源金融安全。

（4）汇率波动。随着我国能源进口增加，汇率波动对能源金融风险的影响越来越显著。汇率波动是指本国货币价格的非预期变化，代表国际金融风险状况。

（5）上证综合指数。证券市场已经成为煤炭、石油天然气、电力等能源企业的直接融资场所。同时，证券市场融资额代表了首次公开募股（IPO）制度下宏观政策的取向。本文采用上证综合指数来间接测度能源企业在证券市场的融资程度。

（二）能源产业指标群

前文指出能源金融风险的核心是能源企业财务风险所引发的银行风险，而能源产业基本面与能源企业的经营状况有着直接关联。通常来讲，若能源产业发展良好，则能源企业经营效益较为理想，能源金融风险程度较低。本文选取的能源产业指标主要包括：

（1）商品燃料价格指数。商品燃料价格指数能够反映全球能源供需状况，是能源市场是否稳定运行最直接的表现形式。商品燃料价格指数大幅度跌升都不利于能源金融安全。在一定范围内，商品燃料价格指数下跌可以减轻我国通货膨胀的压力，小幅度提升GDP增速，但对于能源行业有负面影响，对于能源金融安全的影响需综合考虑。

（2）能源企业景气指数。能源企业景气指数是根据企业负责人对本企业综合生产经营情况的判断与预期而编制的指数，用以反映能源行业的整体生产经营状况。能源企业景气指数的数值为0～200，100为临界值。当能源企业景气指数大于100时，表明能源行业处于景气状态，所处状况趋于上升或改善（李丽红，2015）。

（三）银行与能源企业指标群

微观企业因素主要包括两个方面：一方面是能源企业因素，另一方面是银行相关因素。本文选取的银行与能源企业指标主要包括：

（1）不良贷款率。在能源金融系统中，不良贷款是指能源企业无法履行合同规定，不能按时足额偿还贷款本息；而不良贷款率是指能源企业不良贷款占银行总贷款余额的比重。该指标越高，表明能源企业的贷款质量越差，能源金融安全保障程度越低。

（2）拨备覆盖率。拨备覆盖率是一般准备金、专项准备金和特种准备金总和占次级类贷款、可疑类贷款和损失类贷款总和的比重。该指标越大，表明能源金融安全保障程度越高。

（3）资产负债率。资产负债率是负债总额和资产总额的比值。该指标越大，说明能源企业的债务负担越重，长期偿债能力越弱，能源金融安全程度越低。

利息保障倍数。利息保障倍数是能源企业生产经营所获得的息税前利润与利息费用的比值，衡量了企业的利息支付能力。利息保障倍数既是能源企业举债经营的前提依据，也是衡量能源企业长期偿债能力大小的重要标志。

（5）资产报酬率。资产报酬率是能源企业总体资产的获利能力，是衡量能源企业运营能力的重要指标。该指标越高，表明能源企业投入产出的水平越高，资产运营效率越高，能源金融安全保障程度越高。

三、不同能源行业的分位数回归分析

为尽可能保证指标体系的科学性与有效性，本文将利用分位数回归方法对初步选择的预警指标进行二次筛选。

（一）能源金融风险的度量

借鉴李凯风（2014）[4]的做法，本文采用利息支出VaR来度量能源金融风险状态，利息支出直接反映了能源行业的资金运用安全状况和偿债风险状况，直接关系着能源金融安全目标的实现。在VaR与预警指标之间通过分位数回归方法来确定二者之间的相关性和相关程度，能够进一步对能源金融风险预警指标进行筛选。将能源行业细分为石油天然气开采业、煤炭开采和洗选业以及电力生产行业，本文采用德尔塔—正态分布法来计算不同能源行业的利息支出VaR。

其中，Za代表标准正态分布下置信度对应的分位数，本文选取99%的置信水平，Za=2.33；σ代表组合收益率的标准差；△t代表持有期。

本文原始数据来源于Wind数据库，数据处理采用Eviews软件。

（二）分位数回归结果分析

基于不同分位点的回归结果体现不同的能源金融风险程度，并依据不同风险程度测度出其主要影响因素。低分位点的回归结果测量能源金融风险低水平时的主要影响因素，高分位点的回归结果测量能源金融风险高水平时的主要影响因素。基于石油天然气开采业、煤炭开采和洗选业以及电力生产业的相关数据进行分位数回归，结果分别见表1、表2和表3。

表1显示，对于石油天然气开采业而言，在低分位点（0.2-0.4），货币供应量增速、能源企业景气指数对其利息支出VaR有显著影响；在中分位点，其影响主要因素有商品燃料价格、GDP、GDP平减指数、能源企业景气指数、汇率波动、不良贷款率、上证综合指数、资产负债率和利息保障倍数；在高分位点（0.6-0.8），汇率波动、上证综合指数、资产负债率、利息保障倍数、资产报酬率对其利息支出VaR有显著影响。

针对煤炭开采和洗选业的回归结果见表2。在低分位点（0.2-0.4），GDP、汇率波动和能源企业景气指数对其利息支出VaR有显著影响；在中位点，煤炭开采和洗选业利息支出VaR的影响因素主要有商品燃料价格、GDP、GDP平减指数、能源企业景气指数、汇率波动、不良贷款率、上证综合指数、资产负债率和利息保障倍数；在高分位点（0.6-0.8），上证综合指数、不良贷款率、利息保障倍数对煤炭开采洗选业利息支出VaR有显著影响。

根据表3，在低分位点（0.2-0.4），GDP、汇率波动、能源企业景气指数对电力生产业利息支出VaR有显著影响；在中位点，中国电力生产行业利息支出VaR的主要影响因素有GDP、GDP平减指数、汇率波动、上证综合指数、商品燃料价格、能源企业景气指数、不良贷款率、资产负债率和利息保障倍数；在高分位点（0.6-0.8），GDP、货币供应速度、不良贷款率和拨备覆盖率对电力生产业利息支出VaR有显著影响。

四、能源金融风险预警指标体系

基于前文分析可知，当能源金融风险水平较低时，各因素的影响并不显著；但当能源金融风险在中高水平时，GDP增长率、GDP平减指数、汇率波动、上证综合指数、商品燃料价格指数、能源企业景气指数、不良贷款率、资产负债率、利息保障倍数等9个指标的影响较为显著。本着科学性与有效性原则，本文构建与我国能源金融发展相适应的能源金融预警指标体系，见表4。

能源和金融逐步由合作走向融合，而两大产业间的相互渗透耦合隐藏着风险，建立与能源金融发展相匹配的风险预警指标体系迫在眉睫。本文在明晰能源金融风险内涵的基础上，选取预警指标群，包括宏观经济指标群、能源产业指标群、银行与能源企业指标群，并利用分位数回归法对预警指标进行二次筛选，构建了科学、有效的涉及3类、9个指标的能源金融风险预警指标体系。本文研究停留在预警指标体系的构建层面，而基于预警指标体系进行预警模型研究将是未来研究的主要方向，具有更重要的理论价值和现实意义。

参考文献

[1]A. Joanne Kellermann and Jakob de Haan.Financial Supervision In The 21ST Century[M].Citic Press，2016.

[2]巴曙松.巴塞尔Ⅲ与金融监管大变革[M].北京：中国金融出版社，2015。

[3]丁锋.黄海洲：让最后贷款人负责宏观审慎监管[J].财新周刊，2016，（7）：47-49。

[4]李园园.“金砖四国”金融监管体制比较及启示[A].河北大学硕士学位论文，2010。

[5]吴焰.深化金融监管体制改革 提高金融体系综合效率[N].金融时报，2006-7-31。