升富策略配资金融系统如何应对“黑天鹅”事件？

　　来源：IMI财经观察

　　当前，全球金融市场不确定性加剧，黑天鹅事件频发，对金融稳定构成持续冲击，传统风险防控机制在应对未知危机时日益显现局限性。各国虽不断迭代金融监管工具，但在复杂适应系统特性凸显的金融环境中，仍难以有效抵御不可预见的系统性风险。如何精准界定黑天鹅事件的本质，构建能应对未知冲击的金融体系韧性框架？本文通过细化黑天鹅概念，明确其与可知、不可知事件的界限，提出 “韧性原则” 及相关政策框架，为构建能抵御不可预见危机的金融体系提供了学术思路与实践方向，对金融稳定政策制定具有重要参考价值。IMI特推出此文，以飨读者。

　　“黑天鹅”事件与金融稳定

　　（Black Swans and Financial Stability）

　　金融危机与“黑天鹅”事件

　　严重的金融危机具有毁灭性影响，会在地方、国家经济与金融体系间产生连锁反应。过往危机存在过度杠杆化、流动性有限等共同特征，虽已有大量监管措施缓解这些脆弱性，但未来仍难免爆发新危机，且新危机往往与以往存在关键差异，否则现有监管体系会阻止其演变为金融危机。金融危机会常被描述为“黑天鹅”事件。纳西姆・塔勒布在其著作中普及该术语，指出黑天鹅事件具有罕见、超出预期且不可预测，以及影响极端的特征，同时他认为黑天鹅具有主观性，不同观察者看法不同，如9・11恐怖袭击对多数人是黑天鹅，但对策划者并非如此。

　　基于塔勒布的定义，金融危机被视为黑天鹅事件不难理解。本文认为，精确定义“黑天鹅”对设计有效的金融稳定政策至关重要。文章从塔勒布的定义出发，解决了罕见事件与不可预测事件之间的根本矛盾。若将黑天鹅定义为类似百年一遇风暴的低概率、高影响尾部事件，会引导政策制定者侧重更好的预测工具和风险管理；而本文将黑天鹅定义为根本不可知的事件，使政策讨论从预测和风险管理转向强调金融市场的韧性。

　　为更清晰地理解黑天鹅事件及其他相关事件，本节提出一个事件分类框架，依据事件发生前的认知程度和影响程度，将事件分为四类。天鹅（黑、灰、白）均为影响较大的事件，颜色反映其发生前的认知程度；而鸭子影响较小，认知程度可能不同。

　　第一，黑天鹅定义为具有极大且广泛影响的未知事件，具有根本不确定性，超出以往经验，一旦发生会改变人们对可能性的普遍认知，揭示人们对世界的原有理解存在根本错误，促使新模型构建或现有模型大规模重构。例如2008-2009年金融危机、新冠疫情、911事件、二战中原子弹投放等。

　　第二，灰天鹅是具有重大且广泛影响的未知事件。黑天鹅事件发生后，会衍生出一类灰天鹅事件，其发生时间和形式未知，但不会使现有因果模型过时，仅需更新参数。例如20世纪80年代的储蓄贷款危机、1987年股市崩盘、长期资本管理公司倒闭等。

　　第三，白天鹅是影响大但不常发生的已知事件，是灰天鹅发展到一定阶段的形式，人们对其有充分理解，可估算可能性并减轻影响。例如2020年3月美国国债市场动荡、1997年亚洲金融危机等。

　　第四，鸭子与天鹅相比影响较小且更具局部性，缺乏系统性特征。其认知程度可能不同，但影响小使得理解不足的重要性降低。例如Archegos资本管理公司倒闭、惯常违约国的主权债券违约等。

　　“黑天鹅”事件的易发环境

　　通过前文讨论可知，黑天鹅事件属于不可预知的未知风险——其本质与影响无法预测。正因如此，我们虽无法预防或消除黑天鹅事件，但若能理解更易孕育黑天鹅的系统或环境特性，就能减轻其危害。

　　尽管多种环境都可能催生黑天鹅事件，但在复杂适应系统（CAS）中，冲击事件更易以黑天鹅形态出现，不论这种休克是波及系统各处的普遍性休克，还是蔓延整个系统的孤立性休克。复杂适应系统是由节点与连接构成的大型网络，这些要素会因非线性交互作用产生放大反馈效应而持续变化。该系统具有的复杂性、不透明性与动态演化特征，使其成为不确定性的温床，恰恰构成了极易爆发极端后果未知事件的环境场域。

　　为深入理解复杂适应系统，本文分别考察复杂性与适应性的作用机制。在复杂但非适应性的系统中，人们能逐步掌握系统运行规律，从而建立更精确的模型。例如量子力学虽是描述微观粒子行为的复杂理论，但由于其定律永恒不变，最终仍能被人类发现。相比之下，在简单但具适应性的系统中，人们能轻松建立即时模型；当系统发生适应性变化时，虽然模型拟合度会下降，但因系统结构保持简单，仍可直观预测变化并维护基本正确的现行模型。然而在复杂适应系统中，这两种情况都无法实现，当人们刚掌握系统当前运行规律时，系统就会以不可预知的方式发生嬗变，使得既有认知立即过时。

　　当今的金融体系完美契合复杂适应系统的特征描述。现代金融中介与金融市场创造了错综复杂的金融风险敞口。此外，金融行业企业及其服务提供商高度依赖数字技术，甚至可以说它们本质上就是科技公司。数字化带来了诸多益处，包括使金融体系能够以前所未有的规模和速度进行信贷中介、支付清算和价格发现。数字化同时也将金融体系变成了一个极度复杂的网络之网，其中的风险敞口几乎持续变化，并跨越多个市场和交易对手方。这些关联具有密集且动态演变的特性，使得我们无法确切知晓谁对谁存在风险敞口、存在何种风险敞口，以及这些敞口可能以多快的速度发生变化。

　　与此同时，数字化也带来了更为集中的市场结构，包括更多单一故障点。它推动了“万物皆服务”（EaaS）的趋势。EaaS反映了企业如何将软件、平台、基础设施乃至几乎所有其他事物视为可外包、可定制、可按需扩展的服务。这种模式在提升运营灵活性的同时，也延长并复杂化了供应链。EaaS趋势与市场集中度提升相结合，正在整个金融体系中形成对同一批关键供应商的共同风险敞口。

　　作为一个复杂适应系统，当今的金融体系不得不承认：在涉及黑天鹅事件时，现有数据模型乃至人类想象力都将失效。然而CAS的本质特性确实为未来发展指明了可能路径，更具韧性的金融体系能更好地抵御黑天鹅事件的冲击波。虽然预防黑天鹅事件或许无法实现，但构建一个更能承受其冲击的金融体系却是切实可行的目标。

　　韧性的定义及必要性

　　黑天鹅事件本质上是不可知的灾难性事件，官方部门的标准工具虽对确保风险在市场参与者间有效分配有用，但应对黑天鹅事件需要新方法，即关注金融系统的韧性。

　　（一）韧性的定义

　　在探讨私营市场与公共部门构建应对黑天鹅事件韧性的范畴之前，首先需要界定“韧性”的定义。布伦纳迈尔将“韧性”定义为能够弯曲但不断裂、或恢复至原有状态的能力，后来又将其扩展为一个程度问题：系统可能实现某种程度的恢复（正向韧性）、维持在冲击后的受损状态（零韧性）、或持续恶化（负韧性）。

　　显然，韧性可被视为一个程度问题。由于本文聚焦于构建应对灾难性未知风险的政策措施，且韧性的获取与维持成本高昂，本文将“韧性”定义为在承受冲击时保持系统存续能力而不受损害的能力。换言之，即系统能够弯曲、甚至保持弯曲状态持续运作而不崩溃的能力。这一定义的核心是“悬崖效应”，悬崖是不可逆转的临界点，超过此点系统将受损过重而无法运作。恢复时间也很重要，多数系统在遭受负面冲击后最终能恢复，但过长的恢复时间可能威胁其生存能力。

　　（二）韧性的必要性

　　在实践中，决策者可能无法预知悬崖效应出现的具体位置或时点，他们需要评估前方存在悬崖效应的风险，并权衡构建不同韧性等级所需的成本与收益。当“黑天鹅”危机爆发时，金融体系必须具备足够的韧性，以确保决策者在面对陡峭的学习曲线和具备应对意愿的前提下，有充分时间制定系统稳定方案。具有韧性的金融体系能够抵御包括不可预测事件在内的各类潜在冲击，那些针对过往危机的防范政策虽能有效阻止同类危机重演，却难以应对新型危机。而具有韧性的金融体系并非针对特定类型危机设计，而是建立在确保其具备抵御各类未知威胁的防护机制这一根本原则之上。

　　市场机制的局限与应对黑天鹅风险的韧性原则

　　基于市场的方法是研究如何构建金融系统韧性的自然起点。当条件允许时，市场解决方案既能降低风险又能实现风险再分配，相比可能造成价格和活动扭曲的官方部门干预更受青睐。针对已知风险的后果缓解，市场机制确实行之有效；但对于不确定性事件带来的冲击，市场解决方案则完全力不从心，这就需要官方部门制定并实施更具针对性的应对策略。

　　（一）市场机制在构建韧性中的作用与局限

　　市场降低风险的核心路径包括多元化配置与风险转移。多元化通过将资源分散于不完全相关的资产或风险敞口，削弱单一资产特定结果的影响。尽管无法消除波动，但能将后果分散给更多参与者，减轻个体承受的压力。风险转移则通过保险产品、衍生合约等实现：例如小麦种植户可通过远期合约将价格风险转移给更能承受风险的投资者，投资者承担可分散的特质性风险以换取稳定预期收益；对冲策略也能通过期货、期权等工具转移特定风险，即使利率风险等不可分散的总体风险，也能通过市场转移给更擅长管理的主体。

　　然而，市场机制存在固有局限。信息不完全、交易成本等摩擦会阻碍风险高效管理与转移，而黑天鹅事件的存在进一步放大了这些缺陷。市场定价的核心是对事件概率与影响的综合评估，但黑天鹅事件的发生必然意味着，此前的概率与结果认知建立在错误模型之上，基于错误认知的价格会导致风险敞口无法被恰当分散或分担。例如 2007 年抵押贷款支持证券（MBS）的信用违约互换（CDS），其定价基于“美国各州房价不会同时下跌”的错误假设，最终在房市崩盘中暴露巨大风险敞口。

　　更根本的问题在于，稳定的金融系统是一种 “弱链接公共产品”。其稳定性依赖于所有市场参与者的韧性，而单个参与者对自身韧性的有限投资会降低其他参与者的投资回报，导致市场对韧性的供给不足。此外，对于概率无法计算的事件，市场可能根本不存在；对于未知的黑天鹅事件，更不可能有定价机制。这些市场失灵共同为官方部门介入构建韧性创造了必要性。

　　（二）应对黑天鹅风险的韧性原则

　　多数官方部门政策源于对过去事件的应对，虽能降低类似事件的风险，也为黑天鹅事件提供一定韧性，但无法阻止未来的黑天鹅事件。缓解黑天鹅风险的关键，是构建能避免“悬崖效应”的韧性政策，而官方部门凭借规模、税收与监管权力，能比市场主体更有效地吸收冲击、远离悬崖，这是其构建韧性的独特优势。针对复杂适应系统（CAS）特性的金融系统，韧性政策需遵循“适应性、普遍性、系统性”原则，三者无需完全具备，但特征越全面越好。

　　一是适应性，政策需能自然适应当前环境的变化。CAS 的状态以不可知方式演变，高度定制化的规则易在未知状态下失效，而简单、自动调整的政策适用范围更广。同时，政策修改的门槛应较高，避免因决策延迟在黑天鹅事件中造成灾难性损失。

　　二是普遍性，政策需广泛适用于各类市场与实体，减少例外。当前监管常因范围有限形成“监管边界”，激励主体通过调整商业模式逃避监管，陷入“监管-逃避-再监管”的循环。普遍性政策可避免这一问题，同时覆盖华尔街与主街的关联风险。虽需对关键基础设施设定行业特定标准，但应避免预设危机跨部门传播的路径。

　　三是系统性，政策需确保金融系统整体维持关键功能、远离悬崖。系统性政策需考虑 CAS 的复杂性与危机传播的不可预测性，不阻止常规事件的正常发生，但需在严重危机中保障核心功能。其关键价值是为政策制定者争取时间，通过创造“远离悬崖的距离”，为危机中制定针对性稳定政策提供空间。

　　关于道德风险的担忧，实际中市场参与者因预期救助而故意承担更多风险的可能性较低，救助仅针对系统性风险事件，而积累系统性风险以博取救助的策略并不现实。更常见的是“羊群行为”，参与者因担心竞争落后而跟随他人累积风险，这源于短期决策偏差或激励机制缺陷，而非道德风险。基于韧性原则的政策，不会比市场竞争本身更激励风险承担。

　　符合韧性原则的政策示例

　　要理解一个存在黑天鹅事件的世界以及哪些政策能够增强韧性，仍需要继续探讨。本节提出三类政策：自动稳定器、缓冲机制和后备方案，以阐明如何将前文所述特征付诸实践。

　　（一）自动稳定器

　　自动稳定器是一类基于预设规则的政策工具，其核心功能是通过监测潜在不稳定的关键指标，自动调整规模与范围，以应对可能将金融系统推向“悬崖”的早期风险信号，且无需政策制定者的主动干预。这一机制对抵御黑天鹅事件尤为重要，因为黑天鹅事件常在未被察觉时酝酿，而自动稳定器能在压力初期即作出反应。其核心设计原则包括减少人为干预，政策需保持稳定性，仅在必要时进行微调，避免因人为决策延迟加剧危机，其调整逻辑应嵌入规则以确保在环境变化时自然适配；与规模无关的指标挂钩，需基于回报率、比率等相对指标设计，以适应不同市场规模下的风险信号，例如2008年金融危机前抵押贷款支持证券发行量的异常增长、长期资本管理公司前四年平均30%的超高回报率等，均为可监测的相对指标；以及难以削弱的刚性，需设置高门槛防止政策被轻易弱化，避免在压力时期因规则松动动摇市场信心，危机期间应维持稳定，其存在本身即可增强市场预期。

　　现有自动稳定器的应用案例已较为广泛，例如累进所得税与失业保险在经济下行时，会因收入下降自动减少税收、增加失业救济，向市场注入流动性，经济扩张时则反向调整以平滑周期波动；金融市场熔断机制如美国SEC规定，标普500指数单日跌幅达7%（一级）、13%（二级）、20%（三级）时触发交易暂停（15分钟至全天），可中断资产恐慌性抛售以缓解系统性冲击；共同基金的摆动定价通过“摆动因子”将交易成本转嫁给投资者，流动性恶化时因子自动放大，减少抢先退出对剩余投资者的损害。

　　为进一步增强对黑天鹅事件的韧性，自动稳定器的适用范围仍有较大扩展潜力。例如，可在信贷大幅收缩的季度自动限制受保金融机构的股息、回购等收益分配，避免银行缩减信贷以维持收益，新冠疫情期间美联储的类似干预已被证实有效，限制分配的地区银行资本充足率上升，且更多资本用于支持贷款；补充杠杆率（SLR）可根据资产流动性自动调整权重，如国债市场流动性下降时，降低其在SLR分母中的权重，激励银行在流动性稀缺时提供中介服务，这一逻辑可推广至各类资产，仅需配套现成的流动性衡量标准。

　　总体而言，政策制定者应梳理过往压力时期的有效干预措施，将其转化为规则化、自动化的机制，以充分发挥自动稳定器在应对未知风险中的前瞻性作用，为金融系统构建更坚实的韧性基础。

　　（二）缓冲器

　　缓冲器是指在紧急情况下可动用的规定数量的流动性资金，其核心作用是当自动稳定器不足以应对风险时，提供额外支持以避免金融系统陷入“悬崖”困境。同时，缓冲器能减轻私人行为体因低估金融稳定价值而对自身韧性投资不足的外部性，属于必需的自我保险形式。为确保在困难时期可用，缓冲器需要在经济状况良好时实现增长或补充，这种调整特征可通过自动化机制实现。

　　多种缓冲器可用于构建金融系统韧性，例如银行业长期使用的资本和流动性缓冲，这类工具既能增强银行与金融系统的韧性，也能减少政府提供存款保险带来的道德风险。其中，逆周期资本缓冲（CCyB）是最知名的系统性缓冲器之一，由巴塞尔银行监管委员会作为巴塞尔协议III的一部分引入，其机制是在系统性风险升高时要求大型国际活跃银行持有额外资本，经济下行时则允许释放缓冲。不过，CCyB的实施存在明显缺陷：银行监管机构需主动决定提高缓冲，且提高后的生效存在12个月滞后；降低缓冲虽生效迅速，但依赖滞后的经济放缓数据。对此，CCyB可优化为自动调整机制，例如在利润上升（下降）时每季度自动小幅增加（减少）0.10%，变动在六个月内生效，从而具备自动稳定器的优势。

　　即便经过上述优化，CCyB仍仅适用于大型银行，因此可引入“普遍缓冲”，其类似CCyB但要求所有承担有限责任的公司持有流动资产。普遍缓冲能让企业在紧急情况下自我保障，同时抵消因有限责任或政府危机兜底引发的过度冒险行为。其普遍性至关重要，传统缓冲因适用范围有限形成监管边界，且对压力的覆盖过于狭隘，难以应对危机的快速蔓延及大量小公司关联问题带来的宏观影响，而普遍缓冲可避免这些缺陷。

　　（三）后盾

　　官方部门后盾是指在黑天鹅事件将系统推向临界点时，由政府或相关机构提供的关键支持机制，用以维系关键系统功能和防止系统性崩溃。这一后盾可以在供应链的任一环节发挥作用，既可作为市场的最后需求者或供应者，也可充当特定资产或产品价值的担保人；平时处于储备状态，危机时迅速介入。

　　学界与政策界已认可其必要性。例如，贾奇（Judge）曾建议设立常设紧急担保机构，赋予美国财政部长在危机中为金融债权提供担保的权力，以遏制系统性风险。尽管这一提议存在潜在缺陷，但明确指出了建立官方后盾以增强金融系统韧性的必要性与可能形式。当其他政策工具无法避免灾难性后果时，政府必须发挥最终安全网作用。

　　值得强调的是，动用后盾并不意味着现有公共政策失败。恰恰相反，常规政策可能已通过提高韧性，减少了后盾介入的频率、规模与范围，并将潜在的黑天鹅风险降级为可控的灰天鹅或白天鹅事件。但基于韧性原则，后盾必须事先配置，以备不时之需，其形态主要包括金融后盾与运营后盾两类。

　　一是金融后盾。金融后盾是官方部门在危机中履行最后贷款人或市场稳定者职能所采取的资金支持与价值担保措施，其核心目标是在短时间内以最低的行政成本稳定金融体系并防止系统性风险扩散。典型工具包括中央银行的贴现窗口贷款、存款保险制度、美联储的临时外国与国际货币当局（FIMA）回购工具，以及财政部门对特定资产价值的担保（如2008年美国财政部在货币市场基金“破元”后推出的临时担保计划）。这些机制体现了官方部门灵活调度资源、直接干预市场的优势，但《多德–弗兰克法案》等法规对美联储权力和财政部外汇稳定基金运用的限制在一定程度上削弱了其功能。危机过后，政策制定者应评估将金融后盾工具常设化，使其在平稳时期作为低频启用的自动稳定器存在，而在市场压力加剧时无需额外决策即可释放流动性与信心效应。例如，新冠疫情后，美联储将FIMA回购工具和常设回购协议确立为长期机制，形成了制度化的韧性保障。

　　二是运营后盾。运营后盾旨在确保关键业务和系统的持续运转，在金融体系以及其他关键经济部门中均具有重要作用。其提供方式既可由政府直接实施，也可通过公私合作伙伴关系完成。金融体系外的经典案例包括美国战略石油储备与斯瓦尔巴全球种子库，它们在能源与粮食安全方面构筑了兜底保障。在高度数字化、互联化的环境中，运营后盾在应对网络事件和技术故障方面尤为关键。例如，金融交易存储库通过集中、标准化的方式保存交易数据，确保在紧急情况下能够及时访问；美联储运营的Fedwire系统则在私营支付网络瘫痪时承接核心结算功能。与金融后盾不同，运营后盾无法在危机中临时构建，必须提前部署、长期维护，并在日常运行中保持可靠性。随着金融体系和更广泛经济的数字化加速，政策制定者需主动识别并储备可能在未来黑天鹅事件中发挥关键作用的运营后盾，以增强系统韧性并降低灾难性中断的可能性。

　　前进的道路

　　本文在现有研究基础上对“黑天鹅”概念进行了更为严格的界定，将其定义为源自事件空间未知部分、具有重大冲击效应的事件。鉴于金融系统的复杂性与持续适应性，黑天鹅风险不可能被彻底消除，因此，最优政策路径并非试图预测或消灭此类事件，而是提升系统承受各种不可预知冲击的能力。为应对这一挑战，文章提出了官方部门构建金融体系韧性的政策原则，该韧性原则要求政策具备适应性、普遍性与系统性。虽然单一政策未必同时具备三项特征，但特征集越完整，韧性潜力越高。

　　在此原则框架下，文章将官方部门的韧性政策分为三类：一是自动稳定器，基于规则、与潜在系统性风险相关指标挂钩，能随经济与市场状况自动调整规模和范围的政策工具；二是缓冲器，当自动稳定器不足以应对冲击时，用于应急的流动性与资本储备；三是后盾，在极端情况下作为供应链最后需求者或供应者，或为特定资产和产品价值提供担保的政策或设施。上述原则与政策类型的提出，是基于对官方部门与私营部门预测能力等效性的认识，即官方部门同样无法提前识别未知事件。因而，这些示例既不穷尽全部可能性，也不构成最终结论，而是旨在激发学界与政策界的深入探讨，推动形成更具雄心、系统性与可操作性的金融体系韧性建设研究与政策议程。